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인공지능 혁명: 제조업의 미래와 한국의 생존 전략인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 스마트폰, 자율주행, 음성 인식 등 이미 우리 삶 깊숙이 자리 잡고 있으며, 그 영향력은 날마다 커지고 있습니다. 특히 생성형 AI의 등장은 콘텐츠 제작, 번역, 디자인 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 하지만 AI의 진정한 잠재력은 머신러닝을 통해 드러납니다.머신러닝은 엄청난 양의 데이터에서 잠재된 패턴을 찾아내는 기술입니다. 이를 통해 수요 예측, 고객 행동 분석, 불량품 검출 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 특히 한국처럼 양산형 제조 강국에게 머신러닝은 제조업 경쟁력을 유지하고 발전시키는 핵심 도구가 될 수 있습니다.1. 암묵지의 소멸과 머신러닝의 역할한국의 제조업은 숙련된 ..

AI 언어 모델 발전, 정체기에 접어들었나? 낙관론과 비관론 사이의 진실인공지능(AI) 분야, 특히 언어 모델(LLM)의 발전 속도가 둔화되고 있다는 주장이 제기되면서 업계는 낙관론과 비관론 사이에서 혼란을 겪고 있습니다. 오픈AI의 CEO인 샘 알트만은 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)에 대한 낙관적인 전망을 내놓는 반면, 일부 연구자들은 모델 훈련 데이터의 부족과 비용 증가로 인해 LLM의 성능 향상이 한계에 도달했다는 우려를 표명하고 있습니다. 과연 AI 언어 모델의 미래는 어떻게 될까요? 이 글에서는 최근 연구 결과와 업계 전문가들의 의견을 종합하여 AI 언어 모델 발전의 현주소와 미래 전망을 균형 잡힌 시각으로 분석합니다.1. 낙관론 vs. 비관론..

AI 혁명: 이미지 생성부터 명품 전시까지, 세상을 바꾸는 인공지능의 미래인공지능(AI) 기술이 우리 삶의 모든 영역에 빠르게 스며들고 있습니다. 이미지 생성, 게임, 럭셔리 산업, 심지어는 짝퉁 운동화 감별까지, AI는 그 영향력을 확대하며 세상을 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 최근 주목받는 AI 기술 동향을 살펴보고, 그 가능성과 함께 잠재적인 문제점까지 심층적으로 분석해보겠습니다.1. 초고화질 이미지 생성 시대를 여는 Flux 1.1 ProBlack Forest Labs에서 개발한 Flux 1.1 Pro는 Stable Diffusion 개발진이 참여한 이미지 생성 AI 모델로, 초고해상도 이미지를 빠르게 생성하는 혁신적인 기능을 선보입니다.울트라 모드: 4K 해상도 이미지를 10초 만에 생성하는..

생성형 AI 시대의 도래: 2024년 주목해야 할 핵심 트렌드와 미래 전망인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 특히 생성형 AI는 우리의 삶과 산업 전반에 걸쳐 혁명적인 변화를 예고하고 있습니다. 이 글에서는 2024년 주목해야 할 생성형 AI의 핵심 트렌드를 살펴보고, 미래 사회에 미칠 영향과 우리가 준비해야 할 방향에 대해 심층적으로 논의합니다.1. AI 에이전트, 나를 대신하는 개인 비서 시대 개막AI 에이전트는 개인의 상황과 환경을 이해하고, 업무를 대신 처리하거나 필요한 정보를 제공하는 개인 비서 역할을 수행합니다. 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠는 이미 1990년대부터 AI 에이전트 시대를 예견했으며, 2024년을 기점으로 AI 에이전트는 본격적으로 일상생활에 자리 잡을 것으로 예상..

인공지능 시대의 혁신: 샘 올트만과 함께하는 미래 건설인공지능(AI) 분야는 눈부신 속도로 발전하고 있으며, 우리 삶의 모든 측면에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 이 글에서는 와이콤비네이터(YC)의 사장이자 오픈AI의 CEO인 샘 올트만과의 인터뷰를 통해 인공지능의 미래와 스타트업 생태계에 미치는 영향, 그리고 일반 인공지능(AGI) 시대를 향한 여정을 살펴보겠습니다.최고의 시대, 최고의 기회: 인공지능 시대의 스타트업샘 올트만은 현재가 기술 기업을 시작하기에 역대 최고의 시기라고 강조합니다. 각각의 주요 기술 혁명은 이전보다 더 많은 것을 가능하게 했으며, 앞으로도 더욱 놀라운 기업과 혁신이 나타날 것으로 예상합니다. 특히, 인공지능과 같은 혁신적인 기술이 등장하는 시기는 스타트업에게 큰 기..

No-Code 시대의 혁명: Bolt로 누구나 웹앱 개발자가 되다!인공지능(AI) 기술의 발전은 웹 개발 분야에도 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이제 복잡한 코딩 없이도 텍스트 프롬프트만으로 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 시대가 도래했습니다. 본 글에서는 풀스택 웹 애플리케이션 개발 도구인 Bolt.new를 소개하고, 이를 활용하여 아이디어를 현실로 구현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.Bolt.new란 무엇인가?Bolt.new는 Stack Blitz에서 개발한 혁신적인 AI 도구로, 자연어 처리 기술을 기반으로 사용자의 텍스트 프롬프트를 이해하고 이를 바탕으로 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스를 포함한 웹 애플리케이션 전체를 자동으로 생성합니다. 심지어 Netlify 배포까지 지원하여 개발 ..

AI 에이전트 시대, 전문성과 인간관계의 재정의인공지능(AI) 기술의 발전은 가속화되고 있으며, 우리 삶과 산업 전반에 걸쳐 엄청난 변화를 예고하고 있습니다. 특히 AI 에이전트 시대의 도래는 전문성의 개념을 재정의하고 인간관계에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.AI 에이전트 시대의 도래와 전문성의 변화OpenAI는 AI 발전 단계를 5단계로 구분하며, 현재의 챗봇 형태를 레벨 1, 추론 단계를 레벨 2로 정의합니다. 전문가들은 AI 에이전트 단계인 레벨 3가 이미 부분적으로 시작되었다고 보고 있습니다. AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적인 시스템으로, 이는 전문 지식을 기반으로 업무를 수행하는 전문직 영역에 큰 변화를 가져올 것입니다. 과거에는 전문성이란 특정 분야에 ..

LoRA vs 전체 미세 조정: 정말 같은 방식일까?Low-Rank Adaptation (LoRA)는 최근 대규모 언어 모델(LLM)을 보다 효율적으로 미세 조정(fine-tuning)할 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다. LoRA는 적은 수의 학습 가능한 파라미터로도 전체 미세 조정과 비슷한 성능을 보일 수 있습니다. 하지만, 이 두 방법이 비슷한 성능을 낸다고 해서 동일한 방식으로 학습하는 것일까요? 이 질문에 대한 답을 찾기 위해, 연구팀은 LoRA와 전체 미세 조정이 가중치 행렬에 어떤 영향을 미치는지 스펙트럼 분석을 통해 비교했습니다.연구 배경미세 조정은 사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 작업에 맞춰서 최적화하는 과정입니다. 기존의 미세 조정 방식은 모든 파라미터를 학습하지만, LoRA는 ..