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뉴스 기사 보기 귀찮은 당신…AI에게 ‘충돌하는 주장만 뽑아라’ 시켜보자
AI를 뉴스 기사 등의 정보 처리에 처음 쓰는 사람들이 가장 많이 하는 실수가 있다. 기사 여러 개를 넣고 “요약해줘”라고 시키는 것이다. 결과는 뻔하다. 비슷한 내용만 반복되는 무난한 정리문이 나온다. 중요한 건 빠지고 오히려 덜 중요한 공통 내용만 남는다. 실제로 애널리스트 등 다양한 정보를 신속하게 정리해야 하는 현업 실무에서 유용하게 쓰이는 방식은 정반대다. 요약이 아니라 “서로 충돌하는 주장만 뽑아라...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2026.03.27 13:02
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2026.03.27 13:02
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[사이버보안]사람 대신 보안팀에 투입된 AI 직원, 무슨 일을 하며 얼마나 잘 할까?
사이버 보안 산업의 구조가 빠르게 바뀌고 있다. 사람이 로그를 보고 판단하던 기존 방식에서 벗어나 이제는 AI가 스스로 공격을 탐지하고 분석하며 대응까지 수행하는 단계로 넘어가고 있다. 최근에는 실제 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 보안 조직에 투입되면서 변화 속도가 더욱 가속되었다. 보안 기업들은 이미 AI를 하나의 ‘직원’처럼 활용하고 있다. 대표적으로 보안 플랫폼 헌트리스(Huntress)는 보안 운영센터(SO...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.03.26 16:48
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- AI 산업 해설서
2026.03.26 16:48
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AI를 속이는 AI 등장, 레드티밍 자동화 경쟁 어디까지 왔나?
생성형 AI의 성능 경쟁이 가속되면서 다른 AI 모델을 얼마나 잘 깨뜨릴 수 있는지를 검증하는 기술이 동시에 발전하고 있다. 2026년 3월 기준으로 공개된 최신 연구들을 보면 현재 AI 사이버 보안 영역에서 가장 뜨거운 키워드는 레드티밍이다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 문제 상황을 만들어 취약점을 드러내는 과정이다. 기존에는 사람이 공격 시나리오를 설계하고 금지된 정보 요청이나 편향된 질문을 직접 입력...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.03.24 16:26
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2026.03.24 16:26
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30년 전 AI 칩의 시작, ”뉴로컴퓨터 프로젝트”
AI 반도체 시장이 급팽창하면서 NVIDIA의 H100과 같은 고성능 칩이 산업의 핵심 인프라가 되었지만 이 기술의 출발점은 의외로 2010년대가 아니라 1980년대 후반으로 거슬러 올라간다. 당시 이미 ‘AI 계산만을 위해 설계된 칩’이 등장했으며 현재 AI 반도체의 핵심 구조 역시 이 시기에 형성됐다. 연구의 중심에는 Bell Labs와 일본 정부 주도의 뉴로컴퓨터 프로젝트가 있었다. 이들이 개발한 칩은 오늘날 AI 모델의 기본 연...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.03.20 09:33
- AI 인사이트
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2026.03.20 09:33
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하루에도 수억 번, 당신 모르게 웹을 훑는 'AI의 눈'
오늘 아침 누군가 특정 뉴스 기사를 읽기 몇 시간 전, 이미 그 페이지를 방문한 존재가 있었다. 당연히 사람은 아니다. AI 기업이 운영하는 크롤러(crawler), 즉 웹을 자동으로 돌아다니며 정보를 수집하는 봇(bot)이다. 이들은 링크를 타고 이동하고, 텍스트를 긁어가고 다시 다른 링크로 떠난다. 흔적은 서버 로그에만 남는다. 인터넷 보안기업 클라우드플레어가 지난해 발표한 보고서에 따르면 2025년 한 해 동안 AI 봇...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.03.17 13:34
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2026.03.17 13:34
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[기계공학]몇 시간짜리 방정식 계산, 이제 몇 초로… AI가 해결하는 ‘물리 해석’
로봇이나 자동차, 항공기 같은 제품을 설계할 때 엔지니어가 가장 많이 쓰는 도구는 시뮬레이션이다. 부품이 힘을 받으면 어디가 부러지는지, 공기가 흐르면 저항이 얼마나 생기는지를 미리 계산해보는 작업이다. 이때 쓰이는 대표적인 방법이 유한요소해석(FEA)과 전산유체역학(CFD)인데, 둘 다 결국 물리 현상을 미분방정식 형태로 바꾼 뒤 컴퓨터로 하나씩 풀어내는 방식이다. 문제는 속도다. 자동차 공력 하나 계산하...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.03.15 17:00
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- AI 산업 해설서
2026.03.15 17:00
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세상을 예측하는 AI, 로봇과 자율주행을 움직이는 ‘월드 모델’
생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성 단계를 넘어 실제 세계를 시뮬레이션하는 기술로 빠르게 이동하고 있다. 업계에서는 이를 ‘월드 모델(World Model)’이라고 부른다. AI가 현실 세계의 구조와 변화를 내부적으로 모델링하고 미래 상황을 예측하는 기술이다. 이 기술은 로봇과 자율주행, 3차원 콘텐츠 산업까지 연결되는 기술로 각광을 받으며 2025년 말부터 주요 빅테크 기업과 AI 스타트업이 동시에 뛰어들기 시작...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.03.15 06:04
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- AI 백과사전
2026.03.15 06:04
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“너는 변호사다”…AI 활용 고수들이 쓰는 ‘역할 프롬프트’
연구나 분석 등 업무와 연관된 작업을 AI에게 지시할 때 널리 알려진 간단한 요령이 있다. 질문 앞에 특정 역할을 지정하는 방식이다. “너는 변호사다”, “너는 투자 애널리스트다”, “너는 코드 리뷰 전문가다” 같은 문장을 먼저 넣고 질문을 이어가는 것이다. 이 방식은 프롬프트 설계 기법 가운데 하나로 ‘역할 프롬프팅(Role Prompting)’라고 불린다. AI가 답을 만드는 내부 과정에 영향을 준다는 점에서 활용 가치가 높...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2026.03.12 00:46
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2026.03.12 00:46
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[전력]전력난이 만든 새로운 해법, ‘해상 데이터센터’ 경쟁
AI 모델이 거대해질수록 이를 학습하고 운영하는 데이터센터의 전력 수요도 급격히 늘어난다. 최신 AI 데이터센터는 수십에서 수백 메가와트 규모 전력을 필요로 한다. 이는 중형 도시 하나가 소비하는 전력에 가까운 수준이다. 문제는 전력망이다. 미국과 유럽에서 데이터센터 건설 허가가 지연되는 가장 큰 이유는 전력망이 이미 포화 상태이기 때문이다. 이 때문에 AI 산업에서는 전력과 냉각을 동시에 해결할 수 있는 ...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.03.10 10:22
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- AI 산업 해설서
2026.03.10 10:22
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MIT 연구진, LLM 메모리 사용량 50분의 1로 줄이는 기술 공개
대형 언어 모델을 운영할 때 가장 큰 비용 요인 중 하나로 꼽히는 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있는 기술이 등장했다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진은 대형 언어 모델의 핵심 메모리 구조인 KV 캐시를 기존 대비 최대 50분의 1 수준으로 압축하면서도 성능 저하를 거의 발생시키지 않는 알고리즘을 개발했다고 밝혔다. MIT 연구진은 2026년 3월 공개한 논문에서 ‘어텐션 매칭(Attention Matching)’이라는 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.03.07 09:21
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2026.03.07 09:21
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요즘 똑똑한 개발자들이 ‘AI 두 개를 동시에 쓰는’ 이유
생성형 AI 이용에 숙달된 사람들 사이에서 최근 눈에 띄게 늘어난 습관이 있다. 하나의 AI에게 질문하고 답을 그대로 쓰는 것이 아니라 두 개 이상의 AI를 동시에 활용하는 방식이다. 한 AI가 답을 만들고 다른 AI가 이를 검토하거나 수정하는 구조다. 개발자 커뮤니티에서는 이 방법을 간단하게 “AI를 두 번 쓰는 것”이라고 부르지만 실제로는 AI의 약점을 보완하기 위한 매우 실용적인 활용법으로 자리 잡고 있다. 생...- AI 인사이트
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2026.03.05 12:40
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2026.03.05 12:40
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더 빠르고 더 정확하게, 최신 AI 모델들의 그림 생성 속도 공식
AI가 이미지를 그리는 속도는 오랫동안 정체되어 왔다. 더 정교한 이미지를 만들수록 계산은 복잡해졌고 생성 시간은 길어졌기 때문이다. 조명과 질감, 인물의 표정, 배경의 공간 관계까지 자연스럽게 구현하려면 모델이 텍스트를 해석한 뒤 이를 시각적 구조로 변환하는 과정을 반복적으로 수행해야 했다. 이 과정은 수많은 연산을 필요로 했고, 특히 고해상도 이미지일수록 처리해야 할 픽셀 수가 기하급수적으로 늘어나...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.02.28 14:43
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2026.02.28 14:43
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[법과제도]AI가 방아쇠를 잘못 당기면 국제법은 누구를 처벌할까?
미군이 지구촌 곳곳에서 연달아 벌어지는 전쟁에서 클로드(Claude)와 같은 AI 모델을 적극 활용하면서 미국 AI 기업 앤트로픽과 미 국방부의 갈등이 지속되고 있다. 국방부가 군사 영역에서 AI 활용 범위를 넓히면서 국방부에게 협조적인 태도를 보이지 않는 특정 기업 기술을 배제하거나 공급망 위험으로 분류하려는 움직임을 보이자 앤트로픽은 자사 기술이 전장에서 쓰이는 방식에 대해 공개적으로 문제를 제기했다. ...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.02.27 21:58
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- AI 산업 해설서
2026.02.27 21:58
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직원이 몰래 쓰는 AI...기업을 흔드는 ‘섀도우 AI’의 확산
생성형 AI가 업무 현장에 빠르게 스며들면서 기업 보안 체계의 빈틈이 더욱 중요한 문제로 부상하고 있다. 회사가 공식 도입하지 않은 외부 AI 서비스를 직원이 개인 계정으로 사용하는 이른바 ‘섀도우 AI(Shadow AI)’ 현상이 전 세계 기업에서 광범위하게 나타나기 때문이다. 생산성을 높이기 위한 자발적 선택이지만 기업 입장에서는 데이터 통제와 책임 문제를 동시에 떠안을 수밖에 없다. 최근 글로벌 보안 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.02.24 15:47
- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.02.24 15:47
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배운 적 없는 문제를 AI가 푸는 방법, 제로샷 러닝
“학습하지 않았는데도 문제를 푼다.” AI가 학습한 내용에 대해서만 답변을 내놓는 시대는 이제 끝났다. 그 중심에는 ‘제로샷 러닝(Zero-shot Learning)’이라는 기술이 있다. 이는 한 번도 예시를 주지 않은 작업을 수행하는 것을 말한다. 과거 AI에게는 새로운 일을 시키려면 해당 작업에 맞는 데이터를 다시 모아 재학습을 거쳐야 했다. 그러나 2026년에 접어든 현재, 대규모 언어모델은 추가 학습 없이도 새로운 분...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.02.23 15:54
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2026.02.23 15:54
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뉴스 기사 보기 귀찮은 당신…AI에게 ‘충돌하는 주장만 뽑아라’ 시켜보자
AI를 뉴스 기사 등의 정보 처리에 처음 쓰는 사람들이 가장 많이 하는 실수가 있다. 기사 여러 개를 넣고 “요약해줘”라고 시키는 것이다. 결과는 뻔하다. 비슷한 내용만 반복되는 무난한 정리문이 나온다. 중요한 건 빠지고 오히려 덜 중요한 공통 내용만 남는다. 실제로 애널리스트 등 다양한 정보를 신속하게 정...- AI 인사이트
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2026.03.27 13:02
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[사이버보안]사람 대신 보안팀에 투입된 AI 직원, 무슨 일을 하며 얼마나 잘 할까?
사이버 보안 산업의 구조가 빠르게 바뀌고 있다. 사람이 로그를 보고 판단하던 기존 방식에서 벗어나 이제는 AI가 스스로 공격을 탐지하고 분석하며 대응까지 수행하는 단계로 넘어가고 있다. 최근에는 실제 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 보안 조직에 투입되면서 변화 속도가 더욱 가속되었다. 보안 기업들은 이...- AI 인사이트
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2026.03.26 16:48
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AI를 속이는 AI 등장, 레드티밍 자동화 경쟁 어디까지 왔나?
생성형 AI의 성능 경쟁이 가속되면서 다른 AI 모델을 얼마나 잘 깨뜨릴 수 있는지를 검증하는 기술이 동시에 발전하고 있다. 2026년 3월 기준으로 공개된 최신 연구들을 보면 현재 AI 사이버 보안 영역에서 가장 뜨거운 키워드는 레드티밍이다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 문제 상황을 만들어 취약점을 드러내는 ...- AI 인사이트
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2026.03.24 16:26
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30년 전 AI 칩의 시작, ”뉴로컴퓨터 프로젝트”
AI 반도체 시장이 급팽창하면서 NVIDIA의 H100과 같은 고성능 칩이 산업의 핵심 인프라가 되었지만 이 기술의 출발점은 의외로 2010년대가 아니라 1980년대 후반으로 거슬러 올라간다. 당시 이미 ‘AI 계산만을 위해 설계된 칩’이 등장했으며 현재 AI 반도체의 핵심 구조 역시 이 시기에 형성됐다. 연구의 중심에는 Be...- AI 인사이트
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2026.03.20 09:33
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하루에도 수억 번, 당신 모르게 웹을 훑는 'AI의 눈'
오늘 아침 누군가 특정 뉴스 기사를 읽기 몇 시간 전, 이미 그 페이지를 방문한 존재가 있었다. 당연히 사람은 아니다. AI 기업이 운영하는 크롤러(crawler), 즉 웹을 자동으로 돌아다니며 정보를 수집하는 봇(bot)이다. 이들은 링크를 타고 이동하고, 텍스트를 긁어가고 다시 다른 링크로 떠난다. 흔적은 서버 로그에만...- AI 인사이트
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2026.03.17 13:34
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[기계공학]몇 시간짜리 방정식 계산, 이제 몇 초로… AI가 해결하는 ‘물리 해석’
로봇이나 자동차, 항공기 같은 제품을 설계할 때 엔지니어가 가장 많이 쓰는 도구는 시뮬레이션이다. 부품이 힘을 받으면 어디가 부러지는지, 공기가 흐르면 저항이 얼마나 생기는지를 미리 계산해보는 작업이다. 이때 쓰이는 대표적인 방법이 유한요소해석(FEA)과 전산유체역학(CFD)인데, 둘 다 결국 물리 현상을 ...- AI 인사이트
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세상을 예측하는 AI, 로봇과 자율주행을 움직이는 ‘월드 모델’
생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성 단계를 넘어 실제 세계를 시뮬레이션하는 기술로 빠르게 이동하고 있다. 업계에서는 이를 ‘월드 모델(World Model)’이라고 부른다. AI가 현실 세계의 구조와 변화를 내부적으로 모델링하고 미래 상황을 예측하는 기술이다. 이 기술은 로봇과 자율주행, 3차원 콘텐츠 산업까...- AI 인사이트
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2026.03.15 06:04
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“너는 변호사다”…AI 활용 고수들이 쓰는 ‘역할 프롬프트’
연구나 분석 등 업무와 연관된 작업을 AI에게 지시할 때 널리 알려진 간단한 요령이 있다. 질문 앞에 특정 역할을 지정하는 방식이다. “너는 변호사다”, “너는 투자 애널리스트다”, “너는 코드 리뷰 전문가다” 같은 문장을 먼저 넣고 질문을 이어가는 것이다. 이 방식은 프롬프트 설계 기법 가운데 하나로 ‘역할 프...- AI 인사이트
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[전력]전력난이 만든 새로운 해법, ‘해상 데이터센터’ 경쟁
AI 모델이 거대해질수록 이를 학습하고 운영하는 데이터센터의 전력 수요도 급격히 늘어난다. 최신 AI 데이터센터는 수십에서 수백 메가와트 규모 전력을 필요로 한다. 이는 중형 도시 하나가 소비하는 전력에 가까운 수준이다. 문제는 전력망이다. 미국과 유럽에서 데이터센터 건설 허가가 지연되는 가장 큰 이유는...- AI 인사이트
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2026.03.10 10:22
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MIT 연구진, LLM 메모리 사용량 50분의 1로 줄이는 기술 공개
대형 언어 모델을 운영할 때 가장 큰 비용 요인 중 하나로 꼽히는 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있는 기술이 등장했다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진은 대형 언어 모델의 핵심 메모리 구조인 KV 캐시를 기존 대비 최대 50분의 1 수준으로 압축하면서도 성능 저하를 거의 발생시키지 않는 알고리즘을 개발했다고...- AI 인사이트
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2026.03.07 09:21
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요즘 똑똑한 개발자들이 ‘AI 두 개를 동시에 쓰는’ 이유
생성형 AI 이용에 숙달된 사람들 사이에서 최근 눈에 띄게 늘어난 습관이 있다. 하나의 AI에게 질문하고 답을 그대로 쓰는 것이 아니라 두 개 이상의 AI를 동시에 활용하는 방식이다. 한 AI가 답을 만들고 다른 AI가 이를 검토하거나 수정하는 구조다. 개발자 커뮤니티에서는 이 방법을 간단하게 “AI를 두 번 쓰는 ...- AI 인사이트
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2026.03.05 12:40
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더 빠르고 더 정확하게, 최신 AI 모델들의 그림 생성 속도 공식
AI가 이미지를 그리는 속도는 오랫동안 정체되어 왔다. 더 정교한 이미지를 만들수록 계산은 복잡해졌고 생성 시간은 길어졌기 때문이다. 조명과 질감, 인물의 표정, 배경의 공간 관계까지 자연스럽게 구현하려면 모델이 텍스트를 해석한 뒤 이를 시각적 구조로 변환하는 과정을 반복적으로 수행해야 했다. 이 과정...- AI 인사이트
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직원이 몰래 쓰는 AI...기업을 흔드는 ‘섀도우 AI’의 확산
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