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A virtual image created by TecAce AI Design Specialist using Midjourney. High-quality images can be produced through sophisticated prompts. Insights on Global AI Applications and Design Innovation The rapid advancement of AI technology is fundamentally changing the way we understand and utilize technology. In particular, 2025 is expected to be the year when AI will take center stage in various industries and everyday life. In this article, we will take an in-depth look at the

미드저니를 통해 TecAce AI Design Specialist가 제작한 가상 이미지. 정교한 프롬프트를 통해 고퀄리티 이미지 제작이 가능하다. 글로벌 AI 애플리케이션과 디자인 혁신에 대한 통찰 AI 기술의 발전 속도는 우리가 기술을 이해하고 활용하는 방식을 근본적으로 바꿔놓고 있습니다. 특히 2025년은 AI가 다양한 산업과 일상생활의 중심으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 이번 글에서는 AI 기술과 디자인의 발전이 가져올 변화와 기업의 대응 전략을 심층적으로 살펴보겠습니다. Sources:  Statista Market Insights 1.1 AI 시장의 확장: 데이터와 자동화의 시대 글로벌 AI 시장은 2025년까지 연평균 성장률(CAGR) 20% 이상을 기록하며 약 1조 5,899억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. AI 기술은 헬스케어, 금융, 제조업, 전자상거래 등 주요 산업에서 필수적인 도구로 자리 잡으며 시장의 변화를 주도하고 있습

1. 개요 (Introduction) 최근 다양한 산업에서 AI Agents 의 활용이 증가하고 있습니다. 단순히 질문에 답변하는 챗봇을 넘어, 스스로 상황을 파악 하고 필요한 도구(툴)를 활용 하여 결과를 도출 하는 형태로 진화하고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트가 기대만큼 안전하고 정확하게 동작하려면, 체계적인 평가와 검증 , 그리고 지속적인 모니터링이 필수적입니다. 이번 글에서는 AI Agents를 안전하게 운영 하기 위해 꼭 필요한 평가, 검증, 모니터링 방법 과 함께, 실제 비즈니스 환경에서 이를 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 구체적인 예시 를 소개합니다. 2. AI Agents 개념 이해 2.1 AI Agents의 정의와 특징 AI Agents 는 환경 또는 사용자로부터 입력을 받아 자율적으로 의사결정 을 수행하고, 특정 목표를 달성하는 소프트웨어 시스템입니다. 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과 결합되어, 문맥 이해 는 물론이고 외

1. Introduction Recently, the use of AI Agents has been increasing across various industries. Moving beyond simple chatbots that answer questions, they are evolving into forms that can autonomously assess situations, utilize necessary tools, and derive results. However, for these agents to operate as safely and accurately as expected, systematic evaluation, verification, and continuous monitoring are essential.This article introduces the necessary evaluation, verification, an

글로벌 데이터 및 AI 기업 SAS는 최근 지속가능성, 데이터 품질, 윤리적 책임 등 9가지 주요 AI 트렌드를 다룬 '인공지능(AI) 트렌드 2025' 보고서를 발표했습니다. 보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다: 1. 더 빠른 모델 학습으로 AI의 탄소 배출을 감소시키다 속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 중요한 요소입니다. 에너지 집약적인 AI는 지속 가능한 에너지원, 예컨대 핵에너지로의 전환을 촉진하는 동시에 더 에너지 효율적인 모델에 대한 수요를 증가시킬 것입니다. 가전제품 및 자동차 산업이 에너지 효율성에서 큰 발전을 이루었듯이 AI 모델도 더욱 효율적으로 만들어야 합니다. 2. AI 공격이 우리의 삶의 방식을 위협하다 AI는 대규모로 개인화와 운영이 가능하여 정보와의 상호작용 방식을 변화시키고 있습니다. 허위 정보 증가와 사회 규범 조작 등 AI 공격은 개인, 집단, 기관 차원에서 발생할 수 있으며 우리의 삶의 방식을 위협

SAS, the global data and AI company, recently released its Artificial Intelligence (AI) Trends to 2025 report, which covers nine key trends in AI, including sustainability, data quality, ethical responsibility, and more. Here are some of the report's key takeaways : 1. Faster model training reduces AI carbon footprint Speed and algorithmic efficiency cannot be ignored as critical levers to reduce cloud consumption. While energy-hungry AI will continue to fuel the drive toward

Cisco's recently published "2024 AI Readiness Index" report evaluates how well companies worldwide are prepared to adopt artificial intelligence (AI). This report reaffirms the growing importance of AI adoption as a global issue. Here, we summarize the key findings by comparing the AI readiness of South Korean companies to global standards. 1. AI Readiness of South Korean and Global Companies According to the report,  only 3% of South Korean companies are ready to deploy and

최근 시스코가 발표한 '2024 AI 준비 지수(Cisco AI Readiness Index)' 보고서는 전 세계 기업들이 인공지능(AI) 도입을 위해 얼마나 준비되어 있는지를 평가한 내용을 담고 있다. 이 보고서는 AI 도입이 전 세계적으로 중요한 이슈로 떠오르고 있음을 다시 한번 확인시켜 준다. 한국과 글로벌 기업들의 AI 준비 현황을 비교하며 주요 내용을 정리해본다. 1. 한국과 글로벌 AI 준비 현황 보고서에 따르면, 한국 기업의 3%만이 AI 기술을 배포하고 활용할 준비가 되어 있는 상태 라고 한다. 이는 아시아태평양 평균인 15%뿐만 아니라 글로벌 평균인 14%에 비해서도 매우 낮은 수준이다. 반면, 글로벌 평균 에서는 약 14%의 기업이 충분히 준비된 상태로 평가되었다. 한국 기업들은 IT 예산의 상당 부분을 AI 관련 프로젝트에 투자하고 있지만, 준비 상태를 고려했을 때 실제 성과로 연결되는 비율은 여전히 낮은 수준이다. 이는 기업들

생성형 AI는 미국 금융 산업에서 혁신을 주도하며, 고객 경험의 개인화, 새로운 비즈니스 모델 창출, 그리고 내부 효율성 개선 등에 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이러한 기술 혁신에 발맞추어 데이터 안전성 확보와 리스크 관리의 중요성도 커지고 있는데요. 이번 글에서는 주요 미국 은행들이 어떻게 생성형 AI를 도입하고 있는지, 그리고 이를 안전하게 통합하기 위한 전략을 소개합니다. 목차 미국 은행의 생성형 AI 도입 사례 JPMorgan Chase: 선도적 역할 Capital One: AI 인재와 특허 확보 Morgan Stanley: OpenAI 기술 활용 Wells Fargo: AI 가상 비서 'Fargo' 생성형 AI 도입이 가져온 혁신적인 서비스들 미국 은행들이 겪은 주요 도전과 과제 데이터 프라이버시 및 보안 문제 규제 준수 및 윤리적 고려사항 인재 부족 및 조직 문화 적응 레거시 시스템과 인프라 문제 신뢰성과 설명 가능성의 확보 안전한

Generative AI is bringing significant changes to the financial sector, especially in the United States, by improving efficiency, personalizing customer experiences, and developing new business models. However, with these technological advancements, the importance of safety and risk management has also increased. This article will examine the major financial industry adoption cases of generative AI and strategies for safe integration. Table of Contents Overview of Generative A

Artificial Intelligence (AI) has taken center stage in technological advancement, influencing our lives, businesses, and government policies across the board. Interest in AI continues to grow, extending beyond mere technological development to encompass its ethical, regulatory, and social impacts. Three global AI themes that have recently gained prominence are 'AI Evaluation', 'AI Monitoring', and 'AI Governance'. These three areas form crucial pillars in the development and

인공지능(AI)은 오늘날 기술 발전의 중심에 자리 잡으며, 우리의 생활, 비즈니스, 정부 정책 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있습니다. AI에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 단순한 기술 개발을 넘어 그 윤리적, 규제적, 사회적 영향까지 아우르고 있습니다. 최근 주목받고 있는 세 가지 글로벌 AI 주제는 'AI 평가(AI Evaluation)', 'AI 모니터링(AI Monitoring)', 그리고 'AI 거버넌스(AI Governance)'입니다. 이 세 가지 영역은 AI의 발전과 사회적 수용에 있어 중요한 축을 형성하며, 각국의 다양한 접근 방식을 통해 그 중요성이 부각되고 있습니다. Interest Over Time: 변화하는 글로벌 관심 Google Trends 데이터를 통해 분석한 결과, 'AI 평가', 'AI 모니터링', 'AI 거버넌스'에 대한 글로벌 관심도는 지난 몇 달 동안 변화해왔습니다. 2022년 11월부터 12월까지

In September 2024, the UN AI Advisory Body released its final report, "Governing AI for Humanity," which proposed seven key recommendations to address the ethical and societal challenges posed by the global development of AI technology. The report presents regulatory and governance measures for human-centered AI, emphasizing the need for international cooperation and governance structures to ensure fair and sustainable use of AI. 1. Establishment of an International Scientifi

2024년 9월, UN AI 고위자문기구는 'Governing AI for Humanity' 최종보고서를 통해 AI 기술의 전 세계적 발전에 따른 윤리적, 사회적 과제 해결을 위한 7가지 핵심 제안을 발표했다. 이 보고서는 인간 중심의 AI 기술 규제와 관리 방안을 제시하며, 공정하고 지속가능한 AI 활용을 위한 국제 협력과 거버넌스 체계 구축의 필요성을 강조했다. 1. 국제 AI 과학 패널 설립 (International Scientific Panel on AI) 제안 배경 급속히 발전하는 AI 기술의 잠재력과 위험을 과학적으로 평가하고 이해하기 위해, 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 독립적인 과학 패널이 필요하다. 주요 활동 다학제적 전문가로 구성된 독립 패널 운영 AI 기술의 발전 현황과 영향을 평가한 연례 보고서 발간 지속가능발전목표(SDGs) 달성을 위한 AI 활용 등 주요 주제별 분기 보고서 발행 새로운 위험이나 거버넌스 공백 발생 시

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 산업, 기업, 심지어 우리의 일상 생활을 재편하는 혁신적 힘으로 등장했습니다. 하지만 AI를 이해하려면 지난 수십 년 동안 의존해 온 기존의 디지털 렌즈에서 벗어나야 한다고 말씀드리면 어떨까요? 대신 AI는 아날로그 세계와 더 밀접하게 일치합니다. 기계 계산보다는 인간의 인지에 더 가깝습니다. 이 글에서는 AI의 진정한 잠재력이 디지털 기술의 이진 제약을 넘어선 이유와 아날로그적 특성을 수용하는 것이 어떻게 혁신을 위한 새로운 기회를 열어줄 수 있는지 살펴보겠습니다. 디지털 시대: 속도와 정밀성의 세계 지난 30년 동안 0과 1을 기반으로 구축된 디지털 세계는 인터넷에 동력을 공급하고 글로벌 비즈니스를 가속화하며 산업에 비교할 수 없는 효율성을 가져왔습니다. 초점은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적인 품질인 속도와 정밀성을 최적화하는 데 맞춰졌습니다. 이 이진 시스템을 통해 기업은 지리적 장벽을

In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force, reshaping industries, businesses, and even our daily lives. But what if I told you that understanding AI requires us to step away from the conventional digital lens we’ve relied on for the past few decades? Instead, AI aligns more closely with the analog world—closer to human cognition than to machine computation. In this article, I aim to explore why AI’s true potential lies beyond the binar

Recent Advances in AI and the Emergence of AI Governance with the recent rapid advancements in artificial intelligence (AI) technology, its influence is deeply permeating our daily lives. AI is enhancing human efficiency and convenience in almost every field, including healthcare, education, finance, and manufacturing, creating new value. However, these technological innovations are intertwined with both opportunities and challenges. Behind the convenience and possibilities o

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 그 영향력이 우리 일상에 깊이 스며들고 있다. AI는 의료, 교육, 금융, 제조를 포함한 거의 모든 분야에서 인간의 효율성과 편의성을 높이며 새로운 가치를 창출하고 있다. 그러나 이러한 기술 혁신은 기회와 도전이 동시에 얽혀 있다. AI 기술이 제공하는 편리함과 가능성 뒤에는 윤리적, 사회적, 법적 문제들이 존재하며, 이는 무시할 수 없는 중요한 과제로 떠오르고 있다. 따라서 AI 기술이 우리 사회에 미치는 긍정적 영향뿐만 아니라 잠재적인 부정적 결과를 최소화하기 위해 AI 거버넌스 의 필요성이 대두되고 있다. AI 거버넌스는 인공지능 기술을 개발하고 배포하며 사용하는 모든 과정에서 윤리적, 법적, 사회적 책임을 지도록 만드는 규범과 관리 체계를 의미한다. AI 거버넌스의 궁극적인 목표는 AI 시스템이 인간의 가치와 사회적 규범을 존중하며, 기술이 가진 잠재적 위험을 최소화하는 동시에 최대한 많은

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has revolutionized the field of artificial intelligence, pushing the boundaries of what machines can understand and generate. Models like GPT-4 and beyond exhibit capabilities that were once thought to be years away. However, this swift progress has highlighted significant limitations in traditional benchmarking methods, prompting a reevaluation of how we assess these sophisticated models. In this article, we'll explore wh

대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 인공지능 분야에 혁신을 가져오며, 기계가 이해하고 생성할 수 있는 범위를 확장하고 있습니다. GPT-4와 그 이상의 모델들은 과거에는 수년이 걸릴 것이라 예상했던 능력들을 이미 보여주고 있습니다. 그러나 이러한 빠른 발전은 전통적인 벤치마킹 방법의 한계를 부각시키며, 복잡한 모델들을 어떻게 평가할 것인지에 대한 재고가 필요하게 되었습니다. 이번 글에서는 LLM 벤치마크가 왜 변화하고 있는지, 최근 평가 동향, 새로운 벤치마킹 접근 방식, 그리고 미래 개발을 위한 주요 고려사항에 대해 알아보겠습니다. 왜 LLM 벤치마크가 변화하는가 LLM 역량의 급속한 발전 구식화된 벤치마크 : LLM이 더욱 고도화됨에 따라 기존의 벤치마크는 모델들을 충분히 도전하지 못하고 있습니다. 과거에는 어려웠던 작업들이 이제는 쉽게 처리되어, 고성능 모델 간의 구분이 어려워지고 있습니다. 더 큰 도전의 필요성 : 현대의 LLM의 실