AI 레퍼런스

AI 기술은 더 이상 특정 산업이나 전문가들만의 전유물이 아닙니다. 다양한 분야의 실무 현장에서, 특히 직장인들의 일상적인 업무 속에 빠르게 침투하고 있으며, 실제로 그 영향력은 날로 커지고 있습니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 단순한 업무 자동화를 넘어, '일하는 방식 자체'를 바꾸고 있습니다. 기획 문서를 자동으로 작성하고, 이미지 시안을 몇 초 만에 만들며, 회의 내용을 요약해주는 AI 도구들은 지금 이 순간에도 수많은 직장인들의 시간을 절약하고 있습니다. 이 글에서는 직장인들이 AI 기술을 실무에 효과적으로 활용할 수 있도록, '바로 써먹을 수 있는' 사례 중심의 4가지 핵심 분야를 정리했습니다.직장인을 위한 AI 실무 활용 가이드 – 핵심요약 카드1. 텍스트 업무 자동화C..

기술의 질주 속, 인간의 주도권을 되찾는 여정  오늘은 우리 모두가 체감하고 있는 AI 시대의 불안과 그 속에서 우리가 찾아야 할 방향성에 대해 이야기해보려 합니다. 인공지능이 우리 삶 깊숙이 들어온 지금, 많은 분들이 느끼는 미묘한 불안감과 무력감은 단순한 기우가 아닌, 새로운 시대로의 전환 과정에서 나타나는 자연스러운 신호일지도 모릅니다. 이 글을 통해 기술과 인간의 관계를 재정립하는 시간이 되시길 바랍니다. 한눈에 보는 핵심 요약 카드AI 시대의 무력감을 넘어, 인간의 주도권을 되찾는 기술 인문 에세이🎯 글의 목적AI 시대에 개인이 느끼는 무력감의 실체를 진단하고, 기술과 인간의 건강한 관계 재정립 방향을 제시💡 핵심 메시지기술은 도구이며, 의미를 부여하고 방향을 결정하는 주체는 인간이다 – A..

인간의 손끝과 기계의 상상 사이   "이건 삶 자체에 대한 모욕입니다."   2016년 NHK 다큐멘터리에서 미야자키 하야오 감독이 AI가 만든 애니메이션 시연 영상을 본 직후, 그는 얼굴을 찡그린 채 이렇게 말했습니다. 말끝은 떨리고, 표정에는 불쾌함이 그대로 묻어났습니다. 이 한마디는 당시 일본 내에서, 그리고 이후 전 세계 창작자 커뮤니티에서도 적지 않은 파장을 불러왔습니다. 오늘날, 생성형 AI는 예술의 경계를 넘어 창작 자체를 재정의하고 있습니다. 회화, 문학, 음악은 물론 영상 제작과 캐릭터 디자인까지 — 알고리즘이 학습을 통해 인간의 감각과 표현을 '모방'해내고 있죠. 그 흐름 한가운데에서, 미야자키 하야오 감독은 AI의 창작 능력과 그 윤리성에 대해 가장 강한 비판을 던진 인물 중 하나입니..

맥스 베넷의 ⟪지능의 기원⟫ 독서 감상문에서 이어진 후속 콘텐츠이며,본 콘텐츠에서는 하기 발행글 5번 항목에서 언급했던 질문에 대한 답변을 정리하겠습니다. 2025.03.10 - [AI 독서] - 맥스 베넷 - ⟪지능의 기원⟫에 대하여 맥스 베넷 - ⟪지능의 기원⟫에 대하여AI 시대, 인간 지능을 다시 생각하다 "우리는 어떻게 지금의 지능을 가지게 되었을까요?" 인공지능이 급속도로 발전하는 시대, 우리는 인간 지능의 본질을 재고하게 됩니다. AI가 궁극적으로 인ai-reference.tistory.com  1. 인간 지능은 어떻게 진화했으며, 그 특별함은 무엇인가?인간 지능의 진화는 5억 5000만 년에 걸친 뇌 혁신을 통해 이루어졌습니다. 조종, 강화, 상상, 정신화, 언어라는 다섯 단계는 각각 이전 ..

AI 기술의 급속한 발전으로 인해 우리는 새로운 창작의 시대를 맞이하고 있습니다. AI는 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 다양한 콘텐츠를 단 몇 초, 몇 분 만에 생성할 수 있습니다. 이러한 AI 창작물은 법적으로 보호받을 수 있을까요? AI가 창작의 개념을 바꾸어 가는 지금, 저작권에 대한 새로운 시각과 접근이 필요합니다. AI의 창작 능력은 인간의 창의성과는 다르게, 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이는 기존 저작권법 체계와 충돌할 수 있으며, AI가 만든 작품의 저작권 문제는 법적, 윤리적, 기술적 측면에서 복잡한 문제로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, AI가 인간이 설정한 프롬프트를 기반으로 창작했다면, 이는 인간의 창의성이 개입된 것으로 볼 수 있습니다. 그러나 이와 관련..

우리의 일상을 장악한 AI, 그 편리함의 이면 아침에 눈을 뜨면 스마트폰을 향해 손을 뻗는 것이 습관이 되었습니다. 알람을 끄고, 날씨를 확인하고, 오늘의 일정을 체크합니다. 음성 비서가 "오늘 회의는 10시입니다"라고 상기시켜 주고, 점심 메뉴는 알고리즘이 내 취향을 분석해 추천해 줍니다. 퇴근길에는 AI가 분석한 교통 상황에 따라 최적의 경로를 안내받고, 집에 도착하면 스마트홈 시스템이 알아서 조명과 온도를 조절합니다. 이런 일상이 낯설지 않다면, 우리는 이미 AI 의존 사회에 깊숙이 발을 들인 것입니다. 손끝 하나로 모든 것이 해결되는 편리함 뒤에는 점점 약해지는 우리의 결정력이 숨어 있습니다. 예전에는 지도를 펼쳐 길을 찾고, 날씨를 예측하기 위해 하늘을 올려다보고, 맛집을 찾기 위해 직접 거리를..

교육계에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나가 '뉴로-러닝(Neuro-Learning)'입니다. 인공지능과 신경과학이 만나 탄생한 이 혁신적인 개념이 우리 아이들의 학습 방식을 완전히 바꿀지도 모른다는 전망이 나오고 있습니다. 이 기술이 과연 교육의 판도를 바꿀 수 있을지, 오늘은 이 흥미로운 주제에 대해 함께 살펴보겠습니다. 뉴로-러닝, 무엇이 다른가? 많은 사람들이 공부할 때 집중이 잘 안 되거나, 특정 과목만 유독 어렵게 느끼는 경험을 합니다. 뉴로-러닝은 이런 고민을 해결해줄 수 있는 기술입니다. 이 기술은 학습자의 뇌파, 심박수, 시선 움직임 같은 생체 신호를 실시간으로 분석합니다. 그리고 그 순간 학습자에게 가장 효과적인 학습 방법을 제공하죠. 예를 들어, 수학 문제를 풀다가 집중력이 떨어지면 시스..

지난 세 번의 콘텐츠를 통해 우리는 딥시크 모델의 오픈소스 전략과 개발 과정에 대해서 알아보았습니다. 또한 딥시크 모델이 지닌 잠재적인 위협 요소에 대해서도 같이 이야기를 나누었는데요. 이번 마지막 콘텐츠에서는 딥시크 사태 속 우리의 과제는 무엇이고, 어떻게 대응하면 좋을지 짧은 생각을 말씀드리려 합니다. 지난 콘텐츠 확인하기!딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ①딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ②딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ③  딥시크 사태 이후의 우리에게 주어진 과제에 대해 논하기 전에 딥시크가 지닌 불안 요소를 해결한 한국의 AI 서비스에 대해서 소개를 먼저 드리고자 합니다. 별도 협찬 글이 아닌.. AI 산업을 둘러싼 기술 산업 차원을 참고해 두고자 정리합니다.   올해 초 딥시크 쇼크가 일..

지난 콘텐츠에서 딥시크가 오픈소스 전략을 통해 비교적 적은 비용으로 최정상급 성능을 가진 AI 모델을 개발할 수 있었던 이유에 대해서 알아보았습니다.  지난 콘텐츠 확인하기!딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ①딥시크(DeepSeek) 쇼크 - ② 이처럼 딥시크는 기존 AI 모델들과의 경쟁에서 독창적인 포지셔닝으로 영향력을 과시하고 있으며, 특히 비용 효율성과 접근성을 중시하는 기업 및 연구자들에게 매력적인 선택지가 되고 있습니다. 그런데 왜 전 세계에서 딥시크 모델 사용에 대해 경고할까요?  사실 딥시크뿐 아니라 현존하는 대다수의 AI 모델들은 공통적으로 여러 가지 부정적인 이슈를 가지고 있습니다.대표적으로 허위 정보 생성, 저작권 침해, 프라이버시 침해, 정보의 신뢰성 등을 꼽을 수 있습니다. 그럼에도..

앞선 딥시크(DeepSeeK) 쇼크에 대하여 - ①에서 오픈소스 전략 속 딥시크 모델의 발전 변천사를 확인해보았습니다.이번 콘텐츠에서는 딥시크의 오픈소스 전략이 어떤 측면에서 유효할 수 있었는지 확인해고자 합니다.이후 마지막 콘텐츠에서 이러한 딥시크의 오픈소스 전략이 지닌 리스크와 대응 방안 등에 대해 알아보도록 하겠습니다.  시작 전에 딥시크(DeepSeek-R1)의 특장점을 다시 정리해 보자면! 이처럼 OpenAI의 챗지피티와 비교해도 손색없을 정도로 강력하고 뛰어한 모델 성능을 보이고 있습니다. 챗지피티 대비 데이터 분석, 코딩, 수학적 추론 등 기술적이고 구조화된 작업에 특화되어 있으며, API 사용 비용이 또한 1M 토큰당 입력 $0.14, 출력 $2.19으로 넘사벽 경쟁력을 보이고 있습니다. ..