AI 인사이트 생성형 AI시대 잠재적 리스크와 그 해결책 생성형 AI 기술의 급속한 발전으로 비즈니스와 개인 생활에 빠르게 확산되고 있지만, 이에 따른 잠재적 리스크와 해결책에 대한 논의는 아직 미비한 상황입니다. 국내 기업의 72%와 아시아-태평양 지역 대학생의 81%가 이미 생성형 AI를 활용하고 있음에도 불구하고, 창작권 및 윤리적, 법적 문제에 대한 논의는 부족합니다. 이번 포스팅에서는 생성형 AI가 가져올 잠재적 위험과 이를 해결하기 위한 방안을 살펴봅니다.
AI 인사이트 생성형 AI 프로젝트 개발 라이프사이클 생성형 AI 기술의 발전과 함께 다양한 혁신적인 서비스들이 등장하고 있습니다. Perplexity와 같은 대화형 검색엔진, 전문 분야에 특화된 AI 서비스들이 그 예입니다. 이러한 서비스들은 각기 다른 목적을 바탕으로 복잡한 개발 라이프사이클을 거쳐 만들어집니다. 이번 포스팅에서는 생성형 AI 기반 서비스의 개발 과정, 즉 프로젝트 범위 설정부터 모델 선택, 미세 조정, 애플리케이션 통합까지의 과정을 소개합니다.
AI 인사이트 생성형 AI가 혁신하는 자율주행 자동차 테슬라 CEO 일론 머스크는 2026년까지 완전 자율주행(FSD) 로보택시를 양산하겠다고 발표했지만, 기술적 한계와 안전 이슈로 실현 가능성에 대한 의문이 제기됩니다. 생성형 AI의 발전이 완전 자율주행 자동차 실현에 어떤 역할을 할 수 있을지, 현재 기술 수준과 함께 살펴봅니다.
AI 인사이트 이미지와 텍스트 데이터를 저장하는 벡터DB란? 생성형 AI는 이미지와 텍스트 같은 비정형 데이터를 이해하고 활용하며, 이를 숫자와 벡터로 변환해 처리합니다. 이러한 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 벡터 데이터베이스(Vector DB)가 필요합니다. 벡터 DB는 LLM 파인튜닝과 검색증강생성(RAG) 등에 활용되며, 기존 데이터베이스와 차별화된 특성을 지닙니다. 이번 글에서는 벡터 DB의 개념과 기존 DB와의 차이를 살펴봅니다.
AI 인사이트 다시보는 2024년 AI 트렌드 2024년은 인공지능 업계의 변곡점이 된 해로, 생성형 AI가 실용성을 증명하며 다양한 산업에 적극 도입되었습니다. GPT-4o, o1 등 기초모델의 성능 향상과 함께 AI 에이전트, AI 지식 검색 플랫폼 등 새로운 서비스들이 주목받으며 AI 기술이 한층 더 진화한 한 해였습니다. 노벨 과학상 또한 인공지능 연구자들이 휩쓸었습니다. 2024년의 AI 트렌드를 정리해 봅니다.
AI 인사이트 인공지능 주권과 소버린(Sovereign) AI 소버린 AI는 데이터 주권, 문화적 맥락 및 기술적 독립성을 우선시하는 인공지능 개발의 국가적 전략입니다. GPT-3와 같은 글로벌 AI 모델에서 한국어 데이터가 0.015% 미만인 반면, 국내 기업들은 한국어에 특화된 AI 모델을 개발하여 언어 성능뿐만 아니라 국가 데이터 주권을 강화하고 있습니다. 소버린 AI는 자체 컴퓨팅 자원과 데이터센터를 필요로 하지만, 글로벌 데이터와의 상호작용 제한이라는 한계도 가지고 있습니다. 이 글에서는 AI 주권의 중요성과 소버린 AI의 조건 및 한계점을 탐구합니다.
AI 인사이트 생성형 AI 창작물의 사회적/윤리적 평가 생성형 AI가 만든 결과물은 편향성을 띄고 있습니다. 이는 사회적, 윤리적으로 심각한 영향을 초래할 수도 있는데요. 이 글에서는 생성형 AI가 왜 편파적인지, 편향성은 어떤 방법으로 평가할 수 있는지 살펴보겠습니다.
AI 인사이트 인공지능 시대, 우리의 직업과 삶은 어떻게 변할까? AI가 인간의 일자리를 얼마나 대체하게 될까요? 이 글에서는 생성형 AI가 직업 시장에 미치는 심층적인 영향, 급변하는 노동 환경의 역동성, 그리고 개인과 사회가 이러한 변화에 성공적으로 적응하기 위한 전략을 심도 있게 살펴보겠습니다.
AI 인사이트 2025년, 인공지능 추론 시대의 개막과 반도체 시장의 변혁 과거에 대규모 데이터 센터에서 막대한 컴퓨팅 자원을 활용한 AI 모델 훈련이 중심이었다면, 이제는 훈련된 모델을 실제 기기에서 효율적으로 실행하는 '추론(Inference)' 경쟁이 본격화되고 있습니다. AI 추론 경쟁 시대에 엔비디아, AMD, 퀄컴 등 반도체 기업들이 어떻게 대응하고 있는지 살펴봅니다.
AI 인사이트 헬멧을 깜빡해도 걱정 없다? Vision AI의 놀라운 활약 중대재해처벌법 시행 이후 산업 현장에서 비전 AI가 더 중요해지고 있습니다. 개인 보호 장비(PPE, Personal Protective Equipment) 감지 기술은 근로자들이 필요한 보호 장비를 제대로 착용하는지 실시간으로 모니터링합니다. 이 글은 PPE 감지의 중요성, Vision AI와 PPE 감지의 관계, 그리고 이를 현장에서 어떻게 활용하고 있는지에 대해 살펴봅니다.
AI 인사이트 2025년, 꼭 알아야 할 Vision AI 트렌드 5가지 2025년 컴퓨터 비전 AI의 트렌드 다섯 가지를 정리했습니다. 비전 트랜스포머의 부상, 생성적 적대신경망(GANs)의 진화, 엣지 컴퓨팅과 실시간 비전 AI, 멀티모달 AI의 발전, 3D 비전 기술과 증강현실 통합 등 주목해야 할 핵심 기술을 살펴봅니다.
AI 인사이트 픽셀 너머의 지능: Vision AI 핵심 기술 10선 자율주행, 스마트 시티, 의료 AI 진단 모두 컴퓨터 비전 AI 덕분에 혁신의 폭이 커진 분야입니다. 비전 AI의 핵심 기술 10가지인 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할, 얼굴 인식, 이미지 생성 및 변환, 비디오 분석, OCR, 3D비전, 행동 인식, 멀티모달 비전에 대해 살펴보겠습니다.
AI 인사이트 순환 신경망(RNN)은 영상을 어떻게 '기억'하고 '예측'할까? 비전 분야에서 RNN은 중요한 모델입니다. 이 글에서는 RNN의 기본 개념, 영상 데이터 처리 방법, 비전 AI 에서 발생할 수 있는 문제를 해결하는 방법까지 살펴보겠습니다.
AI 인사이트 Vision AI로 수하물 문제 해결: 공항 운영의 새로운 혁신 컴퓨터 비전 AI는 공항의 수하물 관리에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 실시간 추적, 정확한 분류, 이상 탐지와 같은 첨단 기술은 기존 시스템의 한계를 극복하고, 여행자들에게 더 나은 경험을 제공합니다. 비전 AI가 어떻게 수하물 문제를 해결하고 공항 운영을 혁신적으로 변화시키는지 살펴보겠습니다.
AI 인사이트 스마트폰 속 슈퍼 브레인: 허깅페이스가 선보인 초경량 비전-언어 모델 허깅페이스의 경량 비전-언어 모델 SmolVLM은 온디바이스에서 작동할 수 있도록 설계된 모델로, 클라우드 의존성을 줄이고도 강력한 성능을 발휘합니다. 이 글에서는 SmolVLM과 경량화 버전의 특징, 비전 AI 발전에 미치는 영향까지 살펴봅니다.
AI 인사이트 컴퓨터 비전 기술이 시각 장애인을 돕는 방법 WHO에 따르면 전세계 최소 22억 명 이상의 사람이 시각 장애를 갖고 있습니다. AI 기반 컴퓨터 비전 기술로 시각장애인을 돕기 위해 다양한 솔루션이 나오고 있는데요. AI 안내견 로봇 Roboguide, 시각 해석 앱 Seeing AI, 스마트 글래스 EyeCane, GPT-4 기반의 Be My Eyes 등의 사례를 살펴보고, 미래에 어떻게 발전할지 전망을 정리해 보겠습니다.
AI 인사이트 비전 AI와 자율주행 기술이 이끄는 농업, 건설, 조경 산업의 미래 Vision AI와 자율주행 기술의 융합이 농업, 건설, 조경 산업에 혁신을 불러오고 있습니다. 인공지능과 최첨단 센서를 탑재한 자율 기계가 숙련된 인력 부족 문제를 해결하며 산업 전반의 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 이 글에서는 이러한 기술이 각 산업에 미치는 영향과 미래 변화에 대해 살펴봅니다.
AI 인사이트 미래 교육을 혁신하는 비전AI 적용 5가지 방법 비전AI가 교육에 적용되면 어떤 일들이 가능할까요? 개인화된 학습 경험 제공, 학습자의 참여도 향상, 교육 자료의 접근성 개선 등이 가능해집니다. 교육에 비전AI를 적용하는 5가지 방법과 비전AI 도입의 주요 과제에 대해 알려드립니다.
AI 인사이트 하늘에서 본 지구의 비밀: AI가 해석하는 위성 이미지 컴퓨터 비전과 AI 기술이 위성 이미지 분석에 중요한 역할을 하고 있습니다. 비전 AI는 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있으며, 복잡한 패턴을 인식하고 예측 모델을 구축하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이 글에서는 위성 이미지 분석에서 비전 AI의 역할과 응용 분야를 알려드립니다. 환경 모니터링, 스마트 시티 구축, 위성 기반 농장 모니터링, 재난 관리 등 다양한 실 사례를 함께 소개합니다.
AI 인사이트 미리보는 2025년 주요 AI 트렌드 2024년은 인공지능(AI) 기술이 실용성과 혁신의 중요한 전환점을 맞이한 한 해였다. 범용적인 기초 모델(Foundation Model)의 성능이 상향 평준화되면서 기업들은 AI 에이전트와 생성형 AI 기반 서비스를 적극적으로 도입하기 시작했고, 기초과학 연구 분야에 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 기술들이 연구에 적용되기 시작하며 다양한 분야에 실질적인 변화를 가져왔다. 2025년에는 기술적 혁신이 더욱
AI 인사이트 생성형 AI 창작의 저작권 문제와 그 해결책 생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI가 만든 창작물의 퀄리티가 높아지면서 AI와 인간이 만든 창작물 사이의 경계가 점차 허물어지고 있다. 이제는 챗GPT나 Gemini와 같은 텍스트 기반 생성형 AI가 사람보다 더 자연스럽고 매끄럽게 보고서를 작성해 주는 것은 물론이고, Stable Diffusion이나 Dall-e와 같은 이미지 생성 AI가 만들어낸 이미지를 사람이 그려낸 것과 구분하기가 거의
AI 인사이트 컴퓨터 비전: 기계의 눈으로 세상을 바라보다 우리는 매일 수많은 시각 정보를 처리하며 살아갑니다. 길을 걸으며 장애물을 피하고, 친구의 얼굴을 알아보며, 음식의 상태를 판단하는 등 시각은 우리 일상에서 매우 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 기계도 인간처럼 '볼' 수 있을까요? 이러한 질문에서 출발한 기술이 바로 '컴퓨터 비전'입니다. 이번 글에서는 컴퓨터 비전의 개념과 응용 분야를
AI 인사이트 생성형 AI로 진화하는 에듀테크 생성형 AI의 발전과 함께 교육과 기술을 결합한 ‘에듀테크(edutech)’ 업계의 인공지능 도입이 가속화되고 있다. 이러한 생성형 AI 도입 붐에 힘입어 에듀테크 시장의 규모는 급격히 성장하고 있다. 삼일PwC 경영연구원이 발표한 에듀테크 보고서 ‘초개인화 학습의 혁명이 시작된다’에 따르면 생성형 AI의 등장으로 이르면 2030년에 전 세계 에듀테크 시장 규모는 현재와 비교하여 무려
AI 인사이트 AI, 기후 변화의 해결사가 될 수 있을까? 21세기 인류가 직면한 가장 시급한 문제 중 하나는 기후 변화입니다. 지구 온난화, 해수면 상승, 극단적인 날씨 등 기후 변화의 영향은 이미 전 세계적으로 뚜렷하게 나타나며, 이에 대한 대응은 더 이상 미룰 수 없는 상황입니다. 이러한 긴급한 상황 속에서 다양한 해결책이 모색되고 있는데, 그 중에서도 인공지능(AI)이 기후 위기 대응의
AI 인사이트 대표적인 프롬프트 엔지니어링 기법들 업무와 일상생활에서 생성형 AI(이하 LLM)을 효과적으로 활용하기 위해서는 언어 모델의 작동 원리를 이해하는 것만큼이나 프롬프트의 엔지니어링의 기초 문법을 배우는 것 역시 중요하다. 지난 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 개념과 구성요소 등 LLM을 더욱 효과적으로 다루기 위한 기초 문법들에 대해 다루었다. 지난 글 보기 프롬프트 엔지니어링의 기초생성형 AI 기술의 발전과 함께
