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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

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

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

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

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

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

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

2024 파리올림픽은 인공지능(AI) 기술이 스포츠 대회에 본격적으로 도입된 첫 번째 올림픽으로 기록될 것이다. 이번 대회에서 AI는 경기 운영, 선수 지원, 중계 방송, 보안 등 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되었다. 이러한 AI 기술의 도입은 올림픽의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 스포츠 경기의 새로운 지평을 열고 있다. 경기 운영 및 심판 지원 파리올림픽에서 가장 주목받은 AI 기술 중 하나는 심판 지원 시스템(JSS)이다. 이 시스템은 고속 카메라와 AI 이미지 분석 기술을 결합하여 선수들의 미세한 동작을 정확하게 포착하고 분석한다. 특히 체조, 다이빙, 육상 등 복잡한 동작이나 빠른 속도를 요구하는 종목에서 큰 도움이 되었다. JSS는 선수의 회전 수, 동작의 정확성, 착지 상태 등을 실시간으로 분석하여 심판들에게 객관적인 데이터를 제공한다. 이를 통해 인간 심판의 주관적 판단에 의존하던 기존 방식의 한계를 극복하고, 더욱 공

서론 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)는 현재 기술 혁신의 최전선에 서 있습니다. 많은 기업들이 이 혁명적인 기술을 도입하려 시도하고 있지만, 그 여정은 예상보다 험난한 것으로 보입니다. 최근 Forbes의 보고에 따르면, 약 90%의 Generative AI Proof of Concept (PoC) 프로젝트가 실제 프로덕션 단계로 진입하지 못하고 있습니다. 이는 AI 기술의 잠재력과 실제 구현 사이에 상당한 간극이 존재함을 시사합니다. 본 블로그에서는 이러한 높은 실패율의 원인을 심층적으로 분석하고, 실제 AI 도입 과정에서 직면하는 구체적인 도전 과제들을 살펴보겠습니다. 또한, 이러한 장애물을 극복하기 위한 실질적인 해결 방안을 제시하여, 기업들이 AI 기술의 진정한 가치를 실현할 수 있는 길을 모색해 보겠습니다. Forbes가 제시한 5가지 주요 원인 Forbes의 분석에 따르면, Generative AI PoC 프로젝

미국 시애틀에 본사를 둔 24년 업력의 IT 업체 테크에이스는 2023년부터 회사의 비전과 사업 전략을 AI Transformation으로 변경하였으며, 지속적으로 LLM Foundation을 활용한 솔루션 개발과 파트너사 협력 과제를 수행하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 2024년 6월에 상용화된 안랩 AI 글로벌 번역 서비스를 개발하면서 경험한 몇 가지 사례를 공유합니다. CHALLENGE 글로벌 전문 보안 회사인 (주)안랩은 IT 산업의 급성장에 따라 빠르게 진화하는 보안 취약점을 조기에 발견하고, 이에 대응하기 위해 다양한 업종의 고객에게 보안 뉴스와 정보를 제공하고 있습니다. 이러한 과정에서 수많은 전문 보안 용어가 등장하며, 같은 용어라도 일반적인 뜻과 다른 의미를 내포하는 경우가 많아 보안 전문 번역을 반드시 필요로 합니다. 글로벌 IT 시장에서 보안 위험이 발견되면 신속하게 최신 보안 리포트를 배포해야 하지만, 보안 전문 용어와 안랩

백서 AI 산업의 안정성과 위협에 대한 보완 방안: 독립적인 AI 감리 기관 도입의 필요성 한창환, 김성진, 이은석, 이한수, 김융 2024년 7월 8일 목차 서론 AI 기술의 불확실성과 비신뢰성 문제 건설 산업의 시공사-감리사 모델 독립적인 AI 감리 기관의 필요성 AI 감리 기관의 역할과 책임 정책적 보완 방안 적용 가능 사례 연구 결론 서론 AI 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 그러나 AI 시스템의 불확실성과 비신뢰성은 그 자체로 큰 위협이 되고 있습니다. 본 백서에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 독립적인 AI 감리 기관의 도입 필요성을 제안합니다. 이를 통해 AI 기술의 안정성과 신뢰성을 확보하고, AI 산업의 지속 가능한 발전을 도모하고자 합니다. AI 기술의 불확실성과 비신뢰성 문제 AI 시스템은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터에 기반하여 작동합니다. 이러한 특성으로 인해 다음과 같은 문제점

💡 이번 포스팅은 바라쿠다 네트웍스(Barracuda Networks)에서 2024년 6월에 발행한 ‘MSP 비즈니스 환경 변화 2024’ 보고서의 내용을 요약하여 공유 드립니다. Managed Service Provider(MSP) 시장이 빠르게 변화하고 있습니다. 디지털 전환과 클라우드 도입이 가속화되면서 MSP의 역할이 더욱 중요해지고 있는 가운데, 인공지능(AI)이 MSP 비즈니스에 큰 영향을 미치고 있습니다. Barracuda의 '2024 MSP 시장 동향 보고서'를 바탕으로 AI 관점에서 MSP 시장의 주요 트렌드와 대응 전략을 살펴보겠습니다. 1. MSP 시장 현황 및 전망 MSP 업계는 2024년에도 꾸준한 성장세를 이어갈 것으로 전망됩니다. 조사 대상 MSP들의 평균 매출은 2023년 2,700만 달러에서 2024년 2,900만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 매니지드 서비스 매출 비중이 2023년 34%에서 2024년 4

Sungjin (James) Kim, Ph.D. | LinkedIn | YouTube 번역 전문 LLM 파인튜닝 사례 들어가기 거대언어모델 (Large Language Model; LLM) 기술이 날로 발전하고 있다. LLM을 활용하는 방법은 여러가지가 있으며 활용하기 위한 기본 방법으로는 프롬프팅, 임베딩, 파인튜닝 등이 있다. 이 글에서는 이 중에 GPU 컴퓨팅 리소스를 많이 필요로 하는 파인튜닝 방법을 다루고자 한다. 고성능 컴퓨팅 리소스는 디바이스로 확보해서 사용할 수도 있지만 클라우드 환경에서 사용한다면 좀 더 번거러움을 줄일 수 있는 장점이 있다. 이런 상황에 맞추어 클라우드에서 AI 학습과 추론을 편하게 할 수 있는 특화된 클라우드 서비스들이 많이 나오고 있다. Vessl은 그 중의 하나로 LLM을 비롯한 생성AI를 다루는 부분도 기본적으로 고려되고 있는 서비스이다[1]. 이 글에서는 LLM 중의 하나인 M2M100 모델을 Vessl

최근 LLM을 활용한 AI 솔루션 중 가장 쉽게 도움을 받을 수 있는 기능 중 하나는 단연 요약 (Summary) 기능입니다. 긴 문서나 이해하기 어려운 문서를 짧고 이해하기 쉬운 내용으로 요약할 수 있다는 점에서 매우 유용합니다 . 이 기능은 이미 널리 활용되고 있으며, 뉴스, PDF문서, 웹페이지 등 다양한 형태의 문서 요약에 쉽게 접근할 수 있습니다. Challenge 요약에 대한 고객들의 피드백을 통해 알 수 있듯, 요약기능에도 고개의 다양한 기대가 있음을 알 수 있었습니다. 일부 고객은 뉴스 요약을 원하고 다른 고객들은 기술 문서나 수 많은 제품 리뷰 등을 간단히 정리하길 원합니다. 또한 요약본이 누구에 의해 읽히느냐, 어떤 목적으로 사용되느냐 에 따라 요약본의 만족도를 상대적으로 평가할 필요가 있습니다. 정리하자면 아래의 요소들에 의해 요약본은 다르게 생성되어야 합니다. 문서의 종류 ex) 기술문서, 뉴스, 제품 리뷰, 인터뷰(회의록),

RAG란? 비즈니스 환경에서 데이터의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 기업들은 방대한 데이터를 효과적으로 관리하고, 이를 기반으로 전략적 결정을 내리는 과정에서 많은 도전에 직면한다. 이런 상황에서 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술이 눈길을 끌고 있다. RAG는 데이터 검색과 정보 생성을 결합하여 사용자의 질문에 대한 보다 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하는 머신 러닝의 한 형태다. 자연어 처리(NLP) 분야에서 특히 주목받는 RAG는 기존의 모델이 학습한 정보에만 의존하는 대신, 관련 정보를 검색해 모델 입력에 추가하는 방식으로 작동한다. 이 방식을 통해, 모델은 새로운 질문이나 문제에 대응할 때 외부에서 검색한 정보를 참조함으로써 더 정확하고 다양한 답변을 생성할 수 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 베이스

Sungjin (James) Kim, Ph.D. | LinkedIn | YouTube 목차 들어가며 트랜스포머 구조와 동작 원리 인코더 동작 디코더 동작 트랜스포머 기반 LLM의 종류와 활용 Encoder 단독 방식 Decoder 단독 방식 Encoder-Decoder 방식 최신 방식들 시사점 들어가며 생성형 인공지능 (Generative AI; GenAI) 중의 한가지인 거대언어모델 (Large language model; LLM)은 트랜스포머 구조가 발표되면서 많은 발전이 있어 왔다[1]. 트랜스포머 구조는 2017년 구글이 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개되었다. 이 구조는 이전의 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델들과는 다르게, 전체 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있는 '어텐션(Attention)' 메커니즘을 중심으로 설계되어 있다 [1, 2, 3]. 이후 GPT가 기본

본 글은 AssistAce를 이용하여 영문에서 한글로 번역되었습니다. OpenAI의 최근 성공과 널리 퍼진 API 덕분에, GPT Wrapper가 테크업계에서 인기 있는 도구로 떠올랐습니다. 이 Wrapper라는 것은 사용자가 OpenAI의 API와의 상호작용을 더욱 쉽게 할 수 있도록 도와주는 소프트웨어 계층입니다. 이 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 단순화시켜, AI에 대한 전문 지식이 부족한 사람들도 ChatGPT나 DALL-E 같은 고급 모델을 활용할 수 있게 합니다. 이 글에서는 GPT Wrapper의 자세한 특징을 살펴보고, 일반적인 애플리케이션과의 차이점, 그리고 이 도구의 장점과 단점을 알아볼 예정입니다. GPT Wrapper란? GPT Wrapper는 기본적으로 미들웨어, 즉 두가지의 개별 애플리케이션을 연결하여 그들의 상호 작용을 용이하게 해주는 소프트웨어입니다. 이러한 맥락에서 Wrapper는 OpenAI의 고급 AI