반응형 What is AI22 GPT-4 이미지 제너레이션, 기존 이미지 생성 모델을 뛰어넘다! | 업무 효율을 극대화하는 방법 GPT-4 이미지 제너레이션, 기존 이미지 생성 모델을 뛰어넘다! | 업무 효율을 극대화하는 방법: GPT-4 이미지 제너레이션으로 웹툰, 포스터, 캐릭터 일러스트까지 자동 생성! 기존 모델의 한계를 넘어선 혁신적인 AI 이미지 생성 기술을 업무에 활용하는 방법을 알아보세요.1. GPT-4 이미지 제너레이션이란?GPT-4 이미지 제너레이션은 OpenAI에서 제공하는 최첨단 이미지 생성 기능으로, 기존의 달리(DALL-E) 3 모델을 기반으로 한 단계 더 발전한 기술입니다. 이 모델은 특히 웹툰, 포스터, 일러스트와 같은 다양한 이미지 스타일을 더 빠르고 정확하게 생성할 수 있습니다.기존의 이미지 생성 모델들은 주로 디퓨전 방식(Diffusion)을 사용하여 이미지의 윤곽을 서서히 완성하는 방식이었으나, .. 2025. 3. 29. AI 시대, UX 디자이너는 무엇을 디자인해야 하는가? – 기술을 넘은 감성, 그리고 ‘사람처럼 느껴지는’ 인터랙션에 대하여 AI UX 디자인은 단순한 인터페이스를 넘어, 감성적 인터랙션과 비언어적 신호까지 고려해야 한다. 사람 중심의 UX 설계, 그 핵심 원리를 탐구해본다. 기술이 UX를 정의하지 않는다AI 기술은 이제 누구나 사용할 수 있는 수준에 도달했지만, 여전히 대부분의 사용자는 ‘이해하지 못하는 기술’을 불편해한다. 결국 사용자의 경험은 기술이 아니라 어떻게 인터랙션이 디자인되었는가에 의해 좌우된다.예를 들어, GPT나 LLM 기반 챗봇이 아무리 똑똑하더라도, 초기 인터페이스가 ‘채팅창’으로 설계된 덕분에 거부감 없이 대중화될 수 있었다. 이는 우리가 이미 익숙한 커뮤니케이션 방식이었기 때문이다. 이처럼 기술보다 더 중요한 것은 사용자가 그것을 어.. 2025. 3. 28. AI에게도 몸이 필요하다? 철학자가 말하는 진짜 인공지능의 조건 타이틀: "뇌는 운동 기관이다? 이진경 교수의 인공지능 철학과 신체의 지능"설명: 멍게에서 인공지능까지, 서울과학기술대 이진경 교수가 말하는 뇌의 진짜 역할과 AI 시대 인간의 위치. 지능과 신체, 그리고 공생의 철학을 탐구합니다.뇌는 생각하는 기관이 아니다: 멍게가 말해주는 진실“멍게는 뇌가 없습니다.” 이 말로 시작된 이진경 교수의 설명은 우리가 알고 있는 뇌의 정의에 근본적인 의문을 던집니다. 멍게의 유생은 올챙이처럼 뇌와 척색을 가지고 운동하지만, 성체가 되면 착생하며 뇌를 스스로 흡수하고 운동도 멈춥니다. 이 사례는 뇌의 본질이 ‘운동을 위한 기관’이라는 주장에 강력한 논거가 됩니다.즉, 뇌는 사고를 위한 것이 아니라 신체를 움직이기 위해 존재하며, 운동이 필요 없는 생물에게 뇌는 의미가 없다는.. 2025. 3. 27. AI 에이전트, 업무의 70%를 바꾸다? 실리콘밸리의 실전 사례로 보는 미래형 협업의 모든 것 타이틀: AI 에이전트, 챗봇을 넘다! 업무를 함께하는 AI 시대가 온다설명: 단순 질문 응답을 넘어 실행까지! 실리콘밸리 기업들이 선택한 AI 에이전트의 진짜 능력은? 일하는 방식이 바뀌는 지금, 당신의 팀도 준비돼 있나요?1. AI가 업무의 70%를 대체한다면, 우리는 무엇을 해야 할까?많은 이들이 “AI가 내 업무의 대부분을 대체한다면 나는 편해지겠지”라고 생각한다. 하지만 현실은 그렇지 않다. 기업은 단순히 사람을 덜 쓰기 위해 AI를 도입하는 것이 아니라, 더 ‘고차원적’이고 ‘사람다운 일’을 해내기를 바란다.AI가 반복적이고 구조적인 업무를 대신해 줄 수 있다면, 인간은 이제 더 깊은 고민, 창의적 판단, 관계 중심의 소통 등 "AI가 할 수 없는 일"에 집중해야 한다.2. AI 에이전트의 개.. 2025. 3. 27. ChatGPT API 프롬프트 캐싱으로 비용 50% 절감하는 법 🔥 ChatGPT API 프롬프트 캐싱: 비용 절감 가이드💡 AI API 비용을 50%까지 절감하는 방법, 알고 계셨나요?많은 기업과 개발자들이 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하지만, 반복적인 프롬프트 입력으로 인해 불필요한 비용이 발생하는 경우가 많습니다.이 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 프롬프트 캐싱(Prompt Caching) 기능을 제공하고 있는데요!이번 글에서는 프롬프트 캐싱이 무엇인지, 어떻게 설정하는지, 그리고 실제로 얼마나 절약할 수 있는지 상세히 알아보겠습니다.✅ 프롬프트 캐싱이란?프롬프트 캐싱(Prompt Caching)은 동일한 입력 프롬프트를 캐시(저장)하여 비용을 절감하는 기능입니다.즉, 같은 내용을 반복해서 API에 보낼 때마다 비용을 지불하는 것이 아니라, .. 2025. 2. 7. 딥시크, 혁신인가? 과대평가인가? 국내 AI 전문가들의 분석 📌 AI 시장을 뒤흔든 ‘딥시크(DeepSeek)’, 정말 대단한 모델일까?최근 AI 업계에서 중국의 ‘딥시크(DeepSeek)’ 모델이 뜨거운 화제가 되고 있습니다.특히 국내 AI 기업들도 딥시크의 성능을 테스트하면서 "놀랍지만, 해결해야 할 문제도 많다"는 평가를 내놓았습니다. 👉 딥시크는 진정한 혁신일까요, 아니면 단순한 과대평가일까요?국내 AI 전문가들의 반응과 함께 딥시크의 장점과 한계를 분석해보겠습니다. 🔎 딥시크란 무엇인가?딥시크(DeepSeek)는 중국에서 개발한 대규모 AI 언어 모델(LLM)로,기존 AI 모델보다 효율적인 연산과 비용 절감을 강점으로 내세우고 있습니다. 💡 딥시크의 주요 특징✔ 다국어 지원 → 중국어·영어뿐만 아니라 한국어도 우수한 이해력✔ AI 개발 비용 절감 .. 2025. 2. 1. 글로벌 AI 경쟁의 중심에서: 오픈AI, 애플, 엔트로픽의 전략적 움직임 AI 시장의 선두주자들이 미래 기술 경쟁의 판도를 바꾸고 있습니다.오픈AI, 애플, 엔트로픽은 각각의 강점을 바탕으로 AI 기술 경쟁에서 새로운 이정표를 세우고 있습니다. 오픈AI는 GPT-5 API 출시로 기술의 한계를 뛰어넘고 있으며, 애플은 Siri와 통합된 Apple Intelligence Plus를 통해 AI 사용자 경험을 혁신하고 있습니다. 한편, 엔트로픽은 Amazon의 지원을 받아 AI 클라우드 시장에서 새로운 강자로 떠오르고 있습니다 오픈AI: GPT-5와 API로 미래를 선도하다오픈AI는 최근 GPT-5 API를 공개하며 AI 기술의 진보를 이어가고 있습니다.강력한 기능: GPT-5는 이전 모델보다 빠르고 정확하며, 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.Microsoft와의 협력.. 2025. 1. 20. 양자컴퓨터 심층 이해: 양자컴퓨터의 원리와 생태계 1. 양자컴퓨터란 무엇인가?양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용하여 데이터를 처리하는 컴퓨터입니다. 기존의 고전 컴퓨터는 데이터를 0과 1의 비트(bit)로 처리합니다. 하지만 양자컴퓨터는 0과 1이 동시에 존재할 수 있는 양자비트(qubit)를 사용합니다. 이를 통해 병렬 연산과 복잡한 계산이 가능해져, 기존 컴퓨터가 해결하지 못했던 문제들을 해결할 가능성을 열어줍니다. 2. 양자비트의 작동 원리양자컴퓨터의 핵심은 양자역학의 두 가지 원리를 기반으로 합니다.중첩(Superposition)양자비트는 0과 1 사이의 모든 상태를 동시에 표현할 수 있습니다. 이를 통해 양자컴퓨터는 고전 컴퓨터보다 훨씬 많은 경우의 수를 동시에 계산할 수 있습니다.얽힘(Entanglement)두 개 이상의 양자비트가 얽혀 있으.. 2025. 1. 19. 2025년 초 LLM 주요 기술 트렌드는? 2025년 초, 대형 언어 모델(LLM)의 기술 트렌드는 비약적인 발전과 함께 새로운 방향성을 제시하고 있습니다. 이번 블로그에서는 이러한 트렌드를 심층적으로 분석하고, 글로벌 AI 기술 흐름과 함께 국내외 주요 이슈를 살펴보겠습니다. 1. LLM 모델의 다양화: 초거대 모델에서 소형 모델로기존의 초거대 모델 경쟁이 이어지는 한편, 효율성에 중점을 둔 소형 모델이 주목받고 있습니다.대표적인 예: 딥시크 V3와 클로드 3.5 하이쿠특징: 소형 모델임에도 대규모 모델 못지않은 성능을 발휘하며, 계산 자원을 절약하는 데 초점을 맞추고 있습니다.산업적 의미: 기업용 모델이 확산되며, 초거대 모델에 대한 의존도를 낮추는 추세입니다.2. 추론 기술의 고도화와 강화 학습의 확대언어 모델의 정확성과 학습 효율성을 높이.. 2025. 1. 18. AI와 미래의 일자리: 변화와 도전 원문 출처 : https://edition.cnn.com/2025/01/08/business/ai-job-losses-by-2030-intl/index.html AI(인공지능)의 급속한 발전은 전 세계 산업과 고용 시장에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)이 발표한 "미래 직업 보고서(Future of Jobs Report)"는 2030년까지의 AI가 고용 시장에 미칠 영향을 분석하며, 기업과 근로자 모두에게 중요한 메시지를 전합니다.AI로 인한 인력 감축과 새로운 요구인력 감축의 예고보고서에 따르면, 전 세계 기업의 41%는 AI 도입으로 인해 인력을 감축할 계획을 가지고 있습니다. 특히 우편 서비스 직원, 경리 직원, 그래픽 디자이너와 같은 직업군이 가장 큰 영향을 받을 것으로 보입니.. 2025. 1. 17. 2025년, AI의 새로운 시대: 멀티모달과 RAG의 대두 1. AI의 중심축 변화: 멀티모달과 RAG의 중요성2025년 인공지능(AI) 분야는 단순한 기술 개발을 넘어 실제 유스케이스에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 멀티모달(Multimodal) 기술과 검색 증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation)이 주요 트렌드로 자리 잡을 전망입니다. 이는 다양한 데이터를 통합적으로 활용해 기존에는 불가능했던 문제를 해결하고, 실시간 정보 제공 및 생성 AI의 신뢰성을 강화할 수 있는 기술로 평가받고 있습니다.멀티모달 기술은 특히 제조, 교육, 콘텐츠 제작 등 다양한 산업에 적용 가능성을 열어주며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다. RAG 기술은 AI 모델이 실시간성을 확보하고, 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있도록 돕.. 2025. 1. 1. AI 시대, 살아남을 직업과 가장 먼저 대체할 가능성이 높은 직업은? 인공지능(AI)이 빠르게 발전하면서 노동 시장에도 큰 변화가 예상됩니다. 단순히 반복적이고 정형화된 업무뿐만 아니라, 이제는 고도의 전문성이 요구되던 직업도 AI가 대체할 가능성이 제기되고 있습니다. 그렇다면 AI 시대에 각광받을 직업과 필요한 역량은 무엇일까요? 함께 알아보겠습니다. AI가 대체할 가능성이 높은 직업 한국은행의 보고서에 따르면 AI 기술로 인해 향후 20년간 전체 일자리의 약 12%가 대체될 가능성이 있다고 합니다. 특히 대용량 데이터를 활용하거나 정형화된 작업을 수행하는 직업군이 주요 대상으로 꼽히는데요. AI 대체 가능성이 높은 직업 예시: • 의사(일반의) • 회계사 • 변호사 • 화학·금속재료공학 기술자 • 철도·전동차 기관사 이 직업들은 AI가 데이터를 빠르게 처리하고 분석.. 2024. 11. 15. 프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유와 그 필요성 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)이라는 새로운 개념이 주목받고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI(Generative AI)가 정확하고 유용한 결과를 생성할 수 있도록 AI에 제공하는 지침을 설계하는 과정입니다. 간단히 말해, 사용자가 AI에게 원하는 작업을 명확히 전달할 수 있도록 프롬프트를 설계하는 것이죠. 그렇다면 왜 프롬프트 엔지니어링이 중요한지 알아보겠습니다. 프롬프트 엔지니어링 가이드1. 프롬프트의 역할: AI의 결과를 좌우하는 핵심 요소 프롬프트는 AI가 수행할 작업을 설명하는 명령어로, 간단한 문장부터 복잡한 지침까지 다양하게 구성할 수 있습니다. 예를 들어, AI에게 “이 문서를 요약해 줘”라고 단순히 요청할 수도 있지만.. 2024. 10. 30. AI 스케일링 법칙을 넘어선 새로운 패러다임: 오픈AI의 ‘시스템 2 사고’란? 최근 AI 연구의 선구자 중 한 명인 일리아 수츠케버 OpenAI 창립자가 AI 기술의 새로운 전환점을 공개했습니다. 그동안 AI 학습에서 중요한 개념으로 자리 잡았던 ‘스케일링 법칙’을 넘어서 새로운 방식으로 AI를 학습시키는 방법을 발견했다고 밝힌 것이죠. 이 발표는 AI 업계와 연구자들 사이에서 큰 화제가 되었습니다. 그렇다면 스케일링 법칙이 무엇이고, 이 법칙을 뛰어넘는 새로운 접근 방식은 어떤 의미를 가질까요?스케일링 법칙이란? 스케일링 법칙이란 AI 모델의 성능이 데이터와 컴퓨팅 자원이 늘어날수록 향상된다는 개념입니다. 즉, AI 모델을 더 많이 학습시키고, 더 강력한 컴퓨팅 파워를 활용할수록 더 똑똑한 AI를 만들 수 있다는 원칙이죠. 이 개념은 지난 10여 년간 AI 개발의 중요한 원동력이.. 2024. 10. 30. 애플이 '인텔리전스'로 준비하는 우리가 주목해야 할 미래 애플이 우리의 삶 속에서 기술의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지, 특히 ’인텔리전스(Apple Intelligence)’와 같은 차세대 AI 기술을 통해 어떤 미래를 준비하는지 살펴보겠습니다. 이 기술의 목표는 아이폰을 단순한 스마트폰에서 벗어나, 진정한 ‘개인 비서’로 발전시키는 데 있습니다. 이 글에서는 애플의 인텔리전스 기술이 어떻게 우리 생활 속에 녹아들어 개인 맞춤형 경험을 제공할지 이해하기 쉽게 설명해보겠습니다. 1. 인텔리전스란 무엇인가? 애플의 인텔리전스는 사용자 개개인의 필요와 환경에 맞게 AI가 실시간으로 최적화되어 응답하는 것을 목표로 합니다. 기존의 음성 비서 기능을 넘어서는 경험을 제공하는데, 메시지 요약, 일정 관리, 알림 우선 순위 설정 같은 작업을 통해 ‘똑똑한 비서’가 되어.. 2024. 10. 30. AGI의 핵심 기술로 떠오르는 LWM '월드 모델'이란? 지난해 대형언어모델(LLM)이 인공지능(AI) 분야의 주요 트렌드였다면, 현재 AI 기술의 핵심으로 자리 잡고 있는 것은 '대형세계모델(LWM)'입니다. LWM은 텍스트뿐만 아니라 현실 세계의 다양한 데이터를 학습해, 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 '몸을 가진 AI(Embodied AI)'를 목표로 하는 기술입니다. AI의 한계를 뛰어넘어 인공일반지능(AGI)에 도달할 유력한 방법으로 주목받고 있으며, 로봇 공학, 자율주행 등 다양한 분야로의 확장 가능성을 지니고 있습니다. https://www.youtube.com/watch?v=XdYcendw3Pg LWM의 개념과 등장 배경LWM의 개념은 2018년 구글 재직 당시 사카나AI 공동 창립자인 데이비드 하가 발표한 논문에서 시작되었습니다. '세계 모델(.. 2024. 10. 23. AI 시대 미디어의 진화속에 우리가 준비해야 할 변화와 도전 최근 인공지능(AI)의 발전과 그로 인한 사회적 변화에 대해 많은 논의가 이루어지고 있습니다. 특히, AI는 이제 단순한 기술적 도구가 아니라, 인간 사회의 여러 측면에 강력한 영향을 미치며 미디어의 본질과 역할에도 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 글에서는 AI와 미디어의 관계, 그 변화의 속도와 방향, 그리고 우리가 준비해야 할 중요한 도전 과제에 대해 다루어 보겠습니다. https://www.youtube.com/watch?v=fFIlEGnziMg 1. AI와 미래에 대한 도전적 과제AI의 발전 속도는 가히 눈부십니다. 그러나 그 속도가 빠른 만큼, 새로운 기술을 이해하고 받아들이는 데에는 도전이 따릅니다. 한 발표자는 이를 "달리는 차의 바퀴를 교체하는 것"과 같다고 표현하며, AI의 발전.. 2024. 10. 21. 2025년 주목해야 할 AI의 변화: AGI 서비스와 데이터 기반 최적화 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 2025년에는 더욱 큰 변화와 혁신이 기대됩니다. 특히 AGI(Artificial General Intelligence), 즉 범용 인공지능이 현실에 가까워지고 있으며, 이를 통해 사용자 경험을 크게 향상시키기 위한 다양한 기술적 요소들이 결합되고 있습니다. 이제 각 기술적 변화에 대해 더욱 깊이 있는 설명을 해보겠습니다. 1. 사용자 피드백 기반의 AI 강화 (RLHF)AI가 다른 기술과 가장 크게 차별화되는 부분 중 하나는 사용자 피드백을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다는 점입니다. 여기서 중요한 기술이 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)입니다. 이 기법은 사용자가 AI를 사용할 때 제공하는 피드백을 .. 2024. 10. 19. AGI 시대가 오면 우리의 삶은 어떻게 변할까? 미래를 그려보자 1: AGI란 무엇인가? AGI(Artificial General Intelligence)는 ‘범용 인공지능’으로, 사람처럼 다양한 지식과 능력을 갖춘 인공지능을 의미합니다. 현재의 AI는 특정 작업에 특화된 ‘좁은 AI’지만, AGI는 여러 분야에서 유연하게 학습하고 적응할 수 있는 ‘넓은 AI’를 지향하죠. 이로 인해 AGI는 새로운 가능성과 함께 다양한 변화의 시대를 열어줄 수 있습니다. 2: AGI가 가져올 변화 - 일상생활의 혁신 AGI 시대가 오면, 가장 먼저 일상생활에서 큰 변화를 느끼게 될 것입니다. 가사일, 운전, 일정 관리 등 반복적이고 단순한 작업들은 AGI가 대신해 줄 수 있습니다. 이는 사람들이 더 창의적이고 인간적인 일에 집중할 수 있는 여유를 제공할 것입니다. AGI는 사람의.. 2024. 10. 18. AI란 무엇인가? 비즈니스 혁신의 열쇠 인공지능(AI)의 개념인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 알고리즘을 동적 컴퓨팅 환경에 적용하여 만들어진 기술입니다. 간단히 말해서, AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만드는 것을 목표로 합니다. AI가 이 목표를 달성하기 위해서는 세 가지 핵심 요소가 필요합니다: 컴퓨팅 시스템, 데이터와 데이터 관리, 그리고 고급 AI 알고리즘(코드)입니다. 더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 강력한 처리 능력이 필요합니다. AI는 어떻게 시작되었을까요?사람들은 기원전 1세기부터 인간의 지능을 모방하는 기계를 만들 가능성에 대해 큰 관심을 가졌습니다. 하지만 현대 AI의 역사는 1955년, 존 매카시(John McCarthy)가 "인공지능"이라는 용어를 만들면서부터 시작되었습니다. 이듬해, 그.. 2024. 10. 18. 이전 1 2 다음 반응형
