i-will-going 님의 블로그

대규모 언어 모델(LLM)의 원리와 발전인공지능 기술의 발전 속도는 전례 없는 수준이며, 그중에서도 특히 눈부신 성과를 보이고 있는 분야가 바로 언어 모델이다. 그 중심에는 GPT, BERT, PaLM, LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 있다. 이 모델들은 사람처럼 자연스럽게 문장을 생성하고, 문맥을 이해하며, 질문에 대답하거나 요약까지 수행할 수 있는 능력을 보여준다. 불과 몇 년 전만 해도 상상조차 어려웠던 대화형 AI, 자동 번역, 창작 도우미 같은 서비스들이 현실화되며 우리의 일상과 업무 방식에 깊숙이 스며들고 있다. 이 글에서는 대규모 언어 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 기술적 진보를 거쳐 발전해왔는지, 그리고 그것이 사회 전반에 어떤 ..

딥페이크 기술과 프라이버시 문제인공지능 기술의 눈부신 발전과 함께 등장한 딥페이크(Deepfake)는, 현실과 구분이 어려운 가짜 이미지와 영상을 만들어내는 기술로 큰 관심을 받고 있다. 원래는 영상 제작, 교육, 오락 등 긍정적인 용도로 활용될 수 있는 가능성이 있었지만, 최근에는 사회적 혼란과 개인정보 침해, 사생활 유출 등 심각한 문제로 이어지는 경우도 많아지고 있다. 딥페이크는 사람의 얼굴이나 음성을 정교하게 모방할 수 있기 때문에 누군가의 신체 이미지나 목소리를 허가 없이 도용하는 방식으로 악용될 소지가 높다. 특히 유명 인사나 일반인을 대상으로 한 허위 영상 제작, 음란물 합성, 정치적 조작 사례들이 등장하면서, 딥페이크는 단순한 기술적 진보를 넘어선 윤리적 논쟁의 중심에 놓이게 되었다. 본 ..

활성화 함수(Activation Function)의 종류와 특징인공지능, 특히 딥러닝 모델의 핵심 구성 요소 중 하나는 바로 활성화 함수(Activation Function)다. 활성화 함수는 인공신경망의 각 뉴런이 출력값을 어떻게 결정할지 정의하는 수학적 함수로, 비선형성을 부여하여 신경망이 복잡한 문제를 학습할 수 있게 만든다. 단순한 선형 변환만으로는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 고차원적인 문제를 해결할 수 없기 때문에, 비선형성을 추가하는 활성화 함수는 딥러닝의 '숨은 열쇠'라고도 불린다. 다양한 종류의 활성화 함수들이 존재하며, 각각의 특성과 사용 목적이 다르기 때문에 상황에 맞는 함수를 선택하는 것이 중요하다. 이 글에서는 대표적인 활성화 함수들의 종류와 각각의 특징, 그리고..

AI가 주식 투자와 금융 시장을 변화시키는 방식인공지능(AI)은 이제 더 이상 공상과학 영화 속의 기술이 아니다. AI는 의료, 교육, 제조업뿐만 아니라 금융 산업 전반에서도 급격한 변화를 일으키고 있다. 특히 주식 시장에서 AI는 투자 전략의 자동화, 리스크 관리, 실시간 분석 등 다양한 측면에서 핵심적인 역할을 수행하며 인간 중심의 투자 방식을 점차 대체하고 있다. 수많은 금융 기업과 개인 투자자들이 AI 기반 알고리즘을 통해 시장을 분석하고, 수익을 극대화하려는 노력을 이어가고 있다. 이 글에서는 AI가 주식 투자에 어떻게 적용되고 있으며, 금융 시장의 구조를 어떻게 바꾸고 있는지, 그 기술적 메커니즘과 실제 사례, 그리고 미래의 전망에 대해 폭넓게 다뤄보고자 한다.1. AI 기반 알고리즘 트레이딩..

AI 기반 추천 시스템: 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰의 맞춤형 추천 기술우리는 매일같이 인공지능(AI)의 도움을 받으며 콘텐츠를 소비하고 있다. 유튜브에서 영상 하나를 시청한 뒤 이어지는 추천 목록, 넷플릭스에서 영화나 드라마를 추천받는 경험, 온라인 쇼핑몰에서 우리가 찾던 제품이 마치 알고 있었다는 듯이 등장하는 순간들 모두 AI 추천 시스템의 결과다. 추천 시스템은 이용자의 관심사와 행동 패턴을 학습하여, 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 자동으로 제안해주는 기술이다. 특히 대규모 데이터를 기반으로 한 AI 기술이 추천 알고리즘과 결합하면서, 기존의 단순 필터링 방식보다 훨씬 정밀하고 개인화된 추천이 가능해졌다. 이 글에서는 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰 등 다양한 플랫폼에서 사용되는 AI 추천 시스템의 원리와..

인공지능과 스마트 농업(Precision Farming)세계는 인구 증가와 기후 변화, 자원 고갈이라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 특히 농업 분야는 이러한 도전에 직접적으로 영향을 받으며, 지속 가능한 식량 생산 방안을 모색해야 하는 상황에 놓여 있다. 이러한 맥락에서 최근 주목받고 있는 기술이 바로 인공지능(AI)을 기반으로 한 스마트 농업(Precision Farming)이다. 스마트 농업은 데이터와 기술을 활용하여 작물의 생육 환경을 최적화하고, 자원을 최소한으로 사용하면서도 최대의 수확을 달성하는 농업 방식이다. 인공지능은 이러한 스마트 농업의 핵심 기술로 떠오르고 있으며, 농민의 경험에 의존하던 전통 농업 방식을 과학적이고 정밀하게 변화시키고 있다. 본 글에서는 인공지능이 농업에 어떻게 접목..

생성형 AI의 저작권 문제최근 몇 년 사이, 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전은 상상할 수 없을 정도의 창작 능력을 보여주고 있다. 글쓰기, 작곡, 그림, 영상 제작 등 과거에는 오직 인간만이 할 수 있었던 창작 행위를 AI가 빠르고 정교하게 수행하고 있으며, ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 서비스들이 대중화되면서 생성형 AI는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 기술이 되었다. 그러나 기술의 발전과 함께 해결되지 않은 문제 중 하나가 바로 "저작권"이다. 생성형 AI가 만들어낸 이미지, 텍스트, 음악 등의 콘텐츠에 대해 법적으로 저작권을 누구에게 귀속시켜야 하는지, 또 그 AI가 학습한 기존 데이터들의 권리는 어떻게 보호되어야 하는지에 대..

AI 모델의 해석 가능성 (Explainable AI, XAI)인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에 본격적으로 도입되면서, AI의 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 능력, 즉 해석 가능성(Explainability)의 중요성이 크게 부각되고 있다. 특히 의료, 금융, 법률 등 인간의 생명과 권리에 직결되는 분야에서 AI가 사용하는 판단 기준을 설명하지 못하면 신뢰와 채택에 있어 한계를 가질 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)이다. 이는 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지, 어떤 데이터를 기반으로 결과를 도출했는지를 사용자나 개발자가 이해할 수 있도록 설계하는 접근 방식이다. 복잡한 딥러닝 모델의 "블랙박스" 문제..

트랜스포머 모델이 AI를 바꾼 이유2017년 구글(Google)의 연구팀이 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 인공지능(AI)과 딥러닝의 패러다임을 획기적으로 변화시켰다. 기존에는 순환신경망(RNN)과 합성곱신경망(CNN)이 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 중요한 역할을 했지만, 트랜스포머 모델은 이러한 구조를 뛰어넘는 성능을 보이며 AI 연구를 새로운 차원으로 발전시켰다.트랜스포머 모델의 핵심은 자기 주의(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로 대규모 데이터를 학습하고, 병렬 연산을 통해 학습 속도를 획기적으로 향상시킨 점이다. 이 모델의 도입 이후 AI는 텍스트 생성, 번역, 질의응답, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 이루어냈다. 특히, GPT-3, BERT, T5와..

AI의 에너지 소비 문제와 친환경 AI 기술인공지능(artificial intelligence) 기술이 발전하면서 많은 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 그러나 AI의 성능이 고도화될수록 막대한 에너지가 소모되며, 환경에 미치는 영향도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터센터는 엄청난 양의 전력을 소비하며, 이는 탄소 배출 증가의 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. AI 시스템의 에너지 소비 문제는 단순한 기술적 과제가 아니라, 지속 가능한 미래를 위한 중요한 환경적 문제로 떠오르고 있다.AI의 지속적인 발전을 위해서는 에너지 효율성을 개선하고, 친환경적인 AI 기술을 개발하는 것이 필수적이다. 이에 따라, 많은 연구자들은 저전력 AI 칩 개발, 효율적인 알고리즘 설계, 재..