AI 레퍼런스

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..