AI 인사이트 AI 로봇 혁명: 휴머노이드의 진화 인류의 상상력을 자극해온 인간형 로봇, 휴머노이드가 인공지능(AI)과 결합하며 새로운 차원의 진화를 이루고 있는데요. 이 글에서는 휴머노이드의 개념, 현주소와 함께 고려할 윤리적 문제에 대해 살펴보려고 합니다. 1. 인간을 닮은 기계의 탄생 휴머노이드라고 하면 어떤 이미지가 떠오르시나요? 영화 속 로봇? 아니면 미래의 동반자? 사실 휴머노이드는 단순히 인간처럼 생긴 로봇을 넘어서,
AI 인사이트 얼굴 표정만으로 환자의 통증을 평가하는 AI가 있다? 우리 몸에서 느끼는 통증은 매우 주관적인 경험으로, 이를 객관적으로 평가하는 것은 의료진에게도 큰 도전입니다. 그런데 최근 얼굴 표정만으로 수술 후 통증을 예측하는 AI 모델이 개발되었다는 소식이 들려왔습니다. 2024년 7월 17일 분당서울대병원의 연구팀이 발표한 이 획기적인 연구는 의료 현장에서의 통증 평가 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 기대되고 있습니다. 그럼, 이 흥미로운
AI 인사이트 AI 에이전트 시대의 도전과 기회 최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 AI 에이전트가 우리 일상 속으로 빠르게 파고들고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 아직 AI 에이전트가 정확히 무엇인지, 어떤 일을 할 수 있는지 잘 모르고 있죠. 오늘은 AI 에이전트의 개념, 유형, 작동 방식, 활용 분야를 통해 이 혁신적인 기술이 우리의 삶과 업무를 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대해
AI 인사이트 리걸 테크와 생성형 AI 법률(Legal)과 기술(Technology) 이 결합된 '리걸 테크(Legal Tech)'란 인공지능과 같은 첨단 기술을 활용한 새로운 형태의 법률 서비스를 말한다. 우리 일상 속에서 이미 활용되고 있는 법률상담용 챗봇(Chatbot)은 리걸 테크 기술을 활용한 서비스의 가장 대표적인 예이다. 이러한 리걸 테크가 최근 생성형 AI 기술의 발전으로
AI 인사이트 메타가 라마3.1을 오픈소스로 공개한 이유는? 메타가 7월 23일(현지시간) 자사의 최신 인공지능 모델인 '라마3.1'을 오픈소스로 공개했습니다. 이는 마치 세계적인 요리사가 자신의 비밀 레시피를 공개한 것과 같은 큰 사건입니다. 오픈AI나 구글이 자사의 AI 모델을 비공개로 유지하고 있는 것과는 대조적이죠. 오늘은 오픈소스란 무엇인지, 그리고 메타가 왜 이러한 결정을 내렸는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1.
AI 인사이트 인공지능, LLM과 GPT는 어떻게 다를까? 오늘은 인공지능(AI), 거대언어모델(LLM), 그리고 GPT의 개념과 차이점을 자세히 알아보려 합니다. 인공지능은 이미 우리의 일상 속에 깊이 자리 잡고 있으며, 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 특히 최근 주목받고 있는 LLM과 GPT에 대해 이해하는 것은 AI 기술의 발전을 이해하는 데 중요한 첫걸음이 될 것입니다. 이 글에서 AI의 기본 개념부터 시작해서
AI 인사이트 GPT-4o와 멀티모달 기술의 변천사 얼마 전 OpenAI에서 출시한 GPT-4o가 화제다. 모델 이름에서부터 이미 '모든 것'을 의미하는 'omni'라는 단어를 담고 있는 GPT-4o는 음성, 이미지, 텍스트 가릴 것 없이 모든 형태의 데이터의 인풋과 아웃풋이 자유자재로 가능한 멀티모달(Multimodal) 모델이다. GPT-4o는 기존의 초거대언어모델(LLM)과 같이 텍스트와 음성으로 사람처럼 매끄럽고 자연스러운
AI 인사이트 스프레드시트LLM이란 무엇인가? 엑셀도 AI 시대! 스프레드시트LLM이란? 오늘날 데이터 분석 및 관리에서 스프레드시트는 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 엑셀이나 구글 시트와 같은 스프레드시트 프로그램은 간단한 데이터 입력에서부터 복잡한 재무 모델링까지 다양한 작업에 활용됩니다. 하지만 이러한 스프레드시트 데이터를 효과적으로 분석하고 처리하는 것은 여전히 어려운 과제였습니다. 이를 해결하기 위해 마이크로소프트(MS)는 2024년 7월 15일(
AI 인사이트 오픈AI의 스트로베리란 무엇인가? AI가 인간처럼 추론! 오픈 AI의 스트로베리란? 최근 오픈AI는 인공지능(AI) 기술의 발전을 통해 새로운 차원으로 도약하고 있습니다. 이러한 혁신의 중심에는 ‘스트로베리(Strawberry)’라는 코드명으로 알려진 프로젝트가 있습니다. 스트로베리는 오픈AI가 인간처럼 추론할 수 있는 AI를 목표로 개발 중인 새로운 접근 방식을 의미합니다. 이번 블로그에서는 스트로베리의 개념, 개발 배경, 그리고 그 잠재적
AI 인사이트 소형 언어모델(sLLM)이 주목받는 이유 : 가성비와 보안 두 마리 토끼를 잡는 방법 생성형 AI는 지식 노동 패러다임의 변화를 가져올 만한 파괴적인 기술임에 분명하지만, 실제 생성형 AI를 업무에 적극 활용하고 있는 기업은 많지 않다. 글로벌 컨설팅펌 딜로이트의 조사에 따르면 생성형 AI를 대규모로 도입하고 있는 기업은 전체의 13%에 불과했으며, 약 79%에 달하는 회사에서는 여전히 생성형 AI의 도입 여부를 평가/실험하는 단계에 있거나
AI 인사이트 생성형 AI의 탄소발자국 줄이기 각 분야에서 생성형 AI의 도입이 확대되면서 이로 인한 막대한 전기 사용량과 탄소 배출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 한 연구소에 따르면 GPT-3가 훈련과정에서 사용한 전력은 1287MWh, 이산화탄소 배출량은 552톤에 이르며, 이는 가솔린 자동차 123대가 1년 주행할 때의 탄소 배출량과 맞먹는다고 한다. 뿐만 아니라 생성형 AI에는 엄청난 양의 물도 소비된다. 컴퓨터
AI 인사이트 환각 현상의 원인과 해결책 생성형 AI가 실제로 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 사실인 것처럼 말하는 환각 현상(Hallucination)은 이제 사용자들에게 더 이상 낯설지 않다. OpenAI의 GPT-4.0과 Google의 Gemini 등 더 커진 모델 사이즈와 훈련 데이터로 무장한 신버전 모델이 출시되고 많은 성능 개선이 이루어지면서 생성형 AI은 더 이상 터무니없는 답변을 하지 않게 되었고,
AI 인사이트 효과적인 생성형 AI 운영을 위한 클라우드 컴퓨팅 (엣지 컴퓨팅과 서버리스 컴퓨팅이란?) 생성형 AI 시대가 도래하면서 데이터 소스가 다양화되고 빠른 응답과 실시간 처리가 중요해지고 있다. 예를 들어 초거대언어모델(LLM)에 기반한 서비스를 제공하는 회사의 경우 사용자 트래픽에 따른 효율적인 계산 리소스 분배와 유연한 대응이 필수적이다. 마찬가지로 자율주행 자동차나 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 등 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 접근이 필요한 기술의
AI 인사이트 상호작용으로 더욱 똑똑해지는 LLM 인간의 집단지성은 개개인의 상상력을 넘어서는 강력한 힘을 발휘한다. 집단이 모여 한 가지 목표를 향해 노력하고 협력할 때, 그들이 얻는 시너지 효과는 각 개인이 도달하기 힘든 수준으로 올라간다. 집단의 다양성과 경험이 모여 문제를 다양한 시각에서 바라보고 해결하는 능력을 강화하기 때문이다. 이제 집단지성은 인간만의 전유물이 아니다. 최근 각광받고 있는 생성형 AI 역시
AI 인사이트 제조업 혁신과 생성형 AI 제조업은 품질 유지와 비용 삭감 그리고 재고 최적화 등 다양한 도전에 직면한 분야인 만큼 항상 혁신에 목말라 있는 분야다. 관련 기업들은 1990년대 후반부터 통계적 알고리즘 방식 및 다양한 시뮬레이션 기반 시스템을 통해 공급망 계획의 최적화를 시도하는 등 인공지능 도입을 통한 업무 혁신을 시도해 왔다. 2023년 약 3.2억 달러(약
AI 인사이트 다가오는 AGI 시대, 어떻게 대비해야 할까? 생성형 AI 기술 개발이 가속화되면서 AGI 시대가 곧 도래할 것이라는 전망이 잇따르고 있다. AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능)의 정의에 대한 명확한 합의는 아직 존재하지 않지만, 머지않아 인공지능이 이해력과 추론 능력 그리고 창의적 문제 해결력 등 고도의 지적 능력이 요구되는 거의 모든 분야(법률, 의료, 금융 등)에서 인간을 뛰어넘을
AI 인사이트 헬스케어 산업과 생성형 AI 의료 및 헬스케어 분야에서 인체 단백질 구조는 오랜 시간 미스터리로 남아있었다. 비교적 최근인 2020년까지만 해도 인간이 밝혀낸 인체 단백질의 구조는 17%에 불과했다. 그러나 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 '알파폴드'가 불과 3년 만인 2023년 약 2억 개의 단백질 구조를 밝혀냈고, 이 덕분에 36만 5000여 종의 단백질 3차원 구조
AI 인사이트 생성형 AI의 원리와 활용 삼성전자에서 자체 개발한 생성형 AI ‘삼성 가우스(Samsung Gauss)’가 탑재된 세계 최초의 AI 스마트폰 갤럭시24가 출시된 지 얼마 되지 않아 OpenAI가 영상 생성형 AI ‘소라(SORA)’를 출시하면서 생성형 AI는 연일 사람들을 충격에 빠뜨리고 있다. 이처럼 기업들이 거대한 자본력이 기술력과 데이터에 결합하면서 생성형 AI의 활용 분야는 넓어지고 있고 성능은
AI 인사이트 패션 산업에서의 AI 오늘은 패션 산업에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지에 대한 이야기를 해보려 합니다. 패션 업계에서 AI의 활용은 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 이는 제조, 마케팅, 판매, 고객 경험 등 여러 측면에 걸쳐 다양한 형태로 나타납니다. 다음은 패션 업계에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지에 대한 몇 가지 예시입니다. 디자인 및 제조 AI는 디자이너들에게 창의적이고 독특한
AI 인사이트 생성형 AI를 똑똑하게 해주는 검색증강생성(RAG)란? 올해 초 삼성전자는 자사 데이터와 기술력을 활용해 자체 개발한 생성형 AI ‘Samsung Gauss’의 출시를 발표했다. 한 발 나아가 Samsung Gauss를 소형화 및 반도체화 한 임베디드 AI를 탑재하여 자동 동시통역 등의 서비스를 제공하는 세계 최초의 AI 스마트폰 갤럭시24를 출시하기도 했다. 생성형 AI의 활용이 늘어나면서 관련 기술에 대한 투자 및 연구
AI 인사이트 생성형 AI는 어떻게 국방에 활용될 수 있을까? 챗GPT가 처음 등장했을 때만 해도 생성형 AI가 가져올 파급력을 예측한 사람은 많지 않았던 것 같다. 대중은 LLM(초거대언어모델)이 그저 사람의 말을 그럴듯하게 따라 하는 재미있는 챗봇(Chatbot)에 지나지 않는다고 생각했지만, LLM은 이제 우리 사회 곳곳에 활용되고 있으며 그 활용 분야는 무궁무진한 확장성을 가지고 있다. 우리에게는 다소 낯설게 느껴지지만
AI 인사이트 재질 인식 - 객체를 온전히 이해하기 위한 기술 재질 인식(Material Recognition) 재질 인식(Material Recognition)은 컴퓨터 비전 분야에서 특정 물체의 표면 속성이나 재질을 인식하는 작업을 나타냅니다. 이 분야는 물체를 단순히 분류하는 것이 아니라, 물체의 구성 요소 중 하나인 표면 속성에 중점을 둡니다. 이러한 재질 인식 기술은 로봇, 가상/확장 현실, 제조 및 로봇 시각, 자율주행, 의료
AI 인사이트 생성형 AI와 재생 에너지의 만남 기후변화 위기에 대처하기 위한 방안으로 태양 및 풍력과 같은 신재생에너지 도입은 점점 더 중요해지고 있다. 미국의 시장조사기관 Precedence Research에 따르면 2022년 기준 전 세계 신재생에너지 시장의 인공지능 도입 규모는 약 100억 달러(약 12조원)인 것으로 드러났지만, CAGR 기준 매년 27.7%씩 성장하여 2032년에는 그 10배에 달하는 약 1,
AI 인사이트 사람 같은 초거대언어모델(LLM)을 둘러싼 오해와 진실 초거대언어모델(LLM)의 도입이 보편화되면서 챗GPT와 LLM을 평가하는 유저들의 기준 역시 높아지고 있다. 이제 기초모델(Foundation Model)에 특정 도메인의 텍스트 데이터를 추가학습(Fine-Tuning) 하여 특화된 서비스를 제공하거나, 문서와 컨텍스트를 제공하고 주어진 범위 내에서만 답변하도록 유도하는 RAG(Retrieval Augment Generation)방식만으로는 더 이상 유저들의 관심을 끌기 힘들다. 유저들은 이제 보다
AI 인사이트 반드시 알아두어야 할 생성형 AI의 보안 이슈들 지난 1년간 생성형 AI는 우리 삶 속에 깊숙이 침투해 들어왔으며 이제 스마트폰이나 자동차만큼이나 친숙한 존재가 되어가고 있는지도 모른다. 세일즈포스가 발표한 사내 생성형 AI 사용 현황에 대한 '직장 내 생성형 AI 활용 전망과 위험'에 대한 연구 조사 결과가 이러한 경향을 뚜렷하게 보여준다. 해당 조사는 영국, 독일, 프랑스, 캐나다
