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[제약바이오]임상 전 ‘신약 설계’에 쓰이는 생성형 AI, 어디까지 왔나
생성형 AI가 산업의 전 분야에 순차적으로 침투하고 있지만 신약 개발에서는 진보가 마냥 녹록치만은 않다. 그럼에도 불구하고 현재 제약·바이오 업계에서 생성형 AI가 가장 빠르게 자리 잡은 곳은 임상 이전 신약개발이다. 특히 “약이 될 만한 분자”를 찾아내는 단계와 그 분자의 구조를 처음부터 고안하는 단계에서 활용이 폭발적으로 늘었다. 과거 방식은 연구자가 수천 개 후보를 미리 정해놓고 실험으로 맞혀보는 느...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.23 16:08
- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.23 16:08
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머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까…생성형 AI 시대에 더 중요한 기술은
AI 이야기를 하다 보면 머신러닝과 딥러닝이라는 말이 빠지지 않고 등장한다. 두 용어는 자주 함께 쓰이지만 의미는 분명히 다르다. 비전공자 입장에서 헷갈리는 이유는 둘 다 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 배우는 기술처럼 보이기 때문이다. 차이를 이해하려면 접근 방식을 먼저 봐야 한다. 머신러닝은 데이터를 이용해 규칙을 찾는 기술의 묶음이다. 컴퓨터에게 정답이 있는 예시를 주고 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.22 07:25
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- AI 백과사전
2025.12.22 07:25
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AI는 우리가 했던 말을 기억하고 있을까? AI 모델의 단사성(Injective)
인공지능에게 질문을 던지고 답을 받는 일은 이제 일상이 됐다. 그러나 질문이 사라진 뒤에도 마음 한켠에는 찜찜함이 남는다. 내가 입력한 문장이 정말로 사라졌는지, 아니면 어딘가에 흔적처럼 남아 있는지에 대한 의문이다. 최근 인공지능 연구자들 사이에서 다시 주목받는 논쟁도 이 질문에서 출발했다. 대형 언어 모델, 이른바 LLM이 사용자의 입력을 처리한 뒤 완전히 잊어버리는지, 아니면 내부 구조 속에 형태를 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.21 21:40
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2025.12.21 21:40
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[방위산업]총과 미사일 뒤에 있는 소프트웨어, 팔란티어 ‘고담’을 이해하다
드론 영상, 위성 사진, 통신 기록, 정찰 보고서, 병참 데이터까지 전장에는 실시간으로 쏟아지는 정보가 넘친다. 문제는 정보의 양이 아니라 이를 얼마나 빠르게 정리해 판단으로 연결하느냐다. 이 부분의 최선두 주자는 미국에서 가장 기대를 많이 받고 있는 방위산업 기업, 팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies)다. 팔란티어의 핵심 방위산업 제품은 ‘고담(Gotham)’이다. 고담은 전장을 이해하기 위한 소...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.20 21:21
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- AI 산업 해설서
2025.12.20 21:21
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GPT-5·5.1·5.2, 왜 자꾸 바뀔까…AI 업데이트를 쫓아가기 바쁘다면?
최근 생성형 인공지능 서비스를 쓰다 보면 모델 이름이 눈에 띄게 자주 바뀐다. GPT-5가 등장한 지 얼마 되지 않은 것 같은데 어느새 GPT-5.1, GPT-5.2 같은 숫자가 붙는다. 이용자 입장에서는 뭐가 달라진 건지, 굳이 신경 써야 하는지부터 혼란스럽다. 결론부터 말하면 이 숫자 변화는 의외로 우리가 신경써야 하는 변화다. 실제로 AI가 일을 처리하는 방식과 사용자가 체감하는 품질이 조금씩 달라지고 있으며 일...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2025.12.17 14:31
- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2025.12.17 14:31
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AI 시대의 역설, 인터넷보다 빠른 ‘스니커넷’이 다시 등장하다
생성형 인공지능 시대가 본격화되면서 데이터의 크기는 더 이상 기가바이트나 테라바이트 수준에 머물지 않는다. 최신 AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터는 이미 페타바이트를 넘어 엑사바이트 단위로 커지고 있다. 엑사바이트는 테라바이트의 백만 배에 해당하는 용량이다. 이 정도 규모가 되면 데이터 전송에서 우리가 당연하게 여겨온 인터넷 기반 업로드와 다운로드 방식이 오히려 병목으로 작용하기 시작한다....- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.17 13:00
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2025.12.17 13:00
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AI의 두뇌 크기를 나타내는 숫자, 파라미터
생성형 AI를 이야기할 때 한때 빠지지 않고 등장하는 단어가 있었다. 바로 ‘파라미터(Parameter)’다. AI 관련 기사나 발표 자료에는 “수천억 파라미터 모델”이라는 표현이 자주 등장하지만 이 숫자가 정확히 무엇을 의미하는지는 직관적으로 이해하기 어렵다. 파라미터는 인공지능이 학습을 통해 만들어낸 수많은 조정값이다. 다시 말해 AI가 세상을 이해하기 위해 머릿속에 저장해 둔 기준표에 가깝다. 사람이 경험을 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.15 09:48
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2025.12.15 09:48
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[우주산업]AI가 하늘로 올라가려는 이유…‘우주 데이터센터’ 논의
생성형 AI가 폭발적으로 확산되면서 데이터센터는 지금 이 순간에도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 문제는 AI를 돌리는 데 필요한 전기와 열이다. 최신 AI는 질문 하나에 수천 개의 계산을 동시에 수행하고 그 과정에서 막대한 전력을 소비하며 열을 뿜어낸다. 이 열을 식히기 위해 물과 전기가 추가로 필요해지고 데이터센터 하나가 작은 도시 하나와 맞먹는 전력을 쓰는 상황까지 왔다. 이쯤 되면 “어디에 더 지을 것인...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.15 09:29
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- AI 산업 해설서
2025.12.15 09:29
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직장에서 나의 생산성을 바로 끌어올리는 방법, 회의록 AI 툴
회의가 끝나면 늘 같은 장면이 반복된다. 누가 무슨 말을 했는지 기억이 엇갈리고 회의록을 맡은 사람은 녹음 파일을 돌려 들으며 몇 시간을 붙잡혀 있다. 회의 내용 자체보다 기록 정리에 더 많은 시간이 들어가는 경우도 흔하다. 이런 비효율을 가장 빠르게 없애준 도구가 바로 AI 회의록 정리 툴이다. 최근 1~2년 사이 기업과 개인이 AI를 업무에 도입할 때 가장 먼저 선택하는 분야도 이 영역이다. 회의라는 작업 자체...- AI 인사이트
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2025.12.13 14:12
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- AI 실전 사용법
2025.12.13 14:12
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[방위산업]전쟁에서도 중요해진 AI, 판단 보조와 현장 자동화
한때 전쟁을 AI와 로봇이 다 해줄 것처럼 여기던 시절이 있었다. 대부분의 SF 영화에서는 자동화된 로봇이 알아서 적을 탐지, 판단, 격멸한다. 하지만 2025년 말 방위산업에서 AI가 가장 빠르게 스며들고 있는 곳은 의외로 전투 그 자체가 아닌, 지휘관의 판단 과정과 군 조직의 일상적인 운영이다. 방산 분야에서 최신 AI 기술이 실제로 쓰이는 핵심 축은 크게 두 가지다. 하나는 복잡한 상황을 빠르게 정리해주는 의사결...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.13 14:02
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2025.12.13 14:02
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AI가 기억하는 방식의 진화, 토큰과 컨텍스트 윈도우
이제는 인공지능이 병원 진단과 금융 심사, 보고서 작성까지 사람의 역할을 빠르게 대신하고 있지만 AI의 기억력에 대해서는 의외로 잘 알려진 바가 없다. AI는 도대체 어떻게 이 많은 말을 기억하고 이해하는가? 이 질문의 답은 두 개의 단어에 있다. 바로 ‘토큰(Token)’과 ‘컨텍스트 윈도우(Context Window)’다. 이 두 개념은 생성형 AI의 성능을 결정하는 핵심 기준이자 사용자가 AI를 제대로 활용하기 위해 반드시 이해...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.13 13:01
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2025.12.13 13:01
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닫힌 모델의 반작용에서 시작된 실험, 오픈소스 LLM
생성형 AI가 일상 깊숙이 들어오면서 사람들이 꾸준히 묻는 질문이 있다. “이 AI는 누가 통제하고 있는가”다. 우리가 쓰는 챗GPT나 제미나이 같은 서비스는 매우 똑똑하지만 내부가 어떻게 돌아가는지는 알기 어렵다. 이와 반대편에 있는 개념이 바로 오픈소스 AI 모델이다. 오픈소스 모델은 인공지능의 설계도와 핵심 부품을 공개한 모델을 뜻한다. 여기서 핵심은 코드만 공개하는 것이 아니라 AI의 기억과 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.12 13:23
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2025.12.12 13:23
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[산업안전]CCTV만으로는 못 막는다…중대재해처벌법 시대의 ‘AI 안전관제’
2025년 말 현재 산업현장의 공기는 그 어느 때보다 팽팽하다. 중대재해처벌법 시행 이후 사고가 나면 “왜 사고가 났나”보다 “경영책임자가 안전조치를 제대로 했나”가 더 중요하게 평가되기 때문이다. 문제는 여기서 시작된다. 많은 기업들이 여전히 종이 점검표, CCTV 녹화본, 교육 서명부 같은 방식으로 대응하는데, 이런 자료는 사고가 나면 감독관 앞에서 실질적으로 위험을 관리했다는 증거로 인정받기 어렵다. 법은 ...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.10 18:52
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2025.12.10 18:52
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설명가능한 AI는 어떻게 작동하나? ‘이유를 말하는 인공지능’
인공지능이 병원 진단부터 금융 심사까지 사람의 중대한 결정을 대신하는 시대가 열렸다. 하지만 많은 사용자는 AI가 어떤 과정을 거쳐 결론을 내렸는지 이해하기 어렵다고 호소한다. 결과만 툭 떨어지고 이유는 보이지 않아 신뢰하기 쉽지 않은 것이다. 전문가들이 이런 AI를 ‘블랙박스’라고 부르는 이유도 여기에 있다. 대충 보면 잘 작동하는 것처럼 보여도 내부 계산은 수백만 개 숫자의 얽힘에 불과하기 때문에 사람...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.09 16:46
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2025.12.09 16:46
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[자율주행]자동차의 자율주행과 항공기의 자율운항은 어떻게 다를까?...‘휴리스틱’의 문제
최근 한국 시장에도 상륙한 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 도입을 둘러싼 논란은 기술의 완성도에 따른 문제처럼 보이지만 실제로는 더 근본적인 문제가 자리 잡고 있다. 1초라도 잘못된 판단을 내리면 인명 및 시설 피해가 발생하기 쉬운 도로의 환경에서 자동차에 자율성을 더 큰 범위로 부여할 경우, 탑승한 운전자가 시스템의 오류를 감각적으로 알아채고 즉시 개입할 수 있는가 하는 문제다. 사람은 원래 복...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.08 12:39
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2025.12.08 12:39
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[제약바이오]임상 전 ‘신약 설계’에 쓰이는 생성형 AI, 어디까지 왔나
생성형 AI가 산업의 전 분야에 순차적으로 침투하고 있지만 신약 개발에서는 진보가 마냥 녹록치만은 않다. 그럼에도 불구하고 현재 제약·바이오 업계에서 생성형 AI가 가장 빠르게 자리 잡은 곳은 임상 이전 신약개발이다. 특히 “약이 될 만한 분자”를 찾아내는 단계와 그 분자의 구조를 처음부터 고안하는 단계에...- AI 인사이트
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2025.12.23 16:08
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머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까…생성형 AI 시대에 더 중요한 기술은
AI 이야기를 하다 보면 머신러닝과 딥러닝이라는 말이 빠지지 않고 등장한다. 두 용어는 자주 함께 쓰이지만 의미는 분명히 다르다. 비전공자 입장에서 헷갈리는 이유는 둘 다 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 배우는 기술처럼 보이기 때문이다. 차이를 이해하려면 접근 방식을 먼저 봐야 한다. ...- AI 인사이트
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2025.12.22 07:25
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AI는 우리가 했던 말을 기억하고 있을까? AI 모델의 단사성(Injective)
인공지능에게 질문을 던지고 답을 받는 일은 이제 일상이 됐다. 그러나 질문이 사라진 뒤에도 마음 한켠에는 찜찜함이 남는다. 내가 입력한 문장이 정말로 사라졌는지, 아니면 어딘가에 흔적처럼 남아 있는지에 대한 의문이다. 최근 인공지능 연구자들 사이에서 다시 주목받는 논쟁도 이 질문에서 출발했다. 대형 ...- AI 인사이트
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2025.12.21 21:40
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[방위산업]총과 미사일 뒤에 있는 소프트웨어, 팔란티어 ‘고담’을 이해하다
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2025.12.20 21:21
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GPT-5·5.1·5.2, 왜 자꾸 바뀔까…AI 업데이트를 쫓아가기 바쁘다면?
최근 생성형 인공지능 서비스를 쓰다 보면 모델 이름이 눈에 띄게 자주 바뀐다. GPT-5가 등장한 지 얼마 되지 않은 것 같은데 어느새 GPT-5.1, GPT-5.2 같은 숫자가 붙는다. 이용자 입장에서는 뭐가 달라진 건지, 굳이 신경 써야 하는지부터 혼란스럽다. 결론부터 말하면 이 숫자 변화는 의외로 우리가 신경써...- AI 인사이트
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2025.12.17 14:31
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AI 시대의 역설, 인터넷보다 빠른 ‘스니커넷’이 다시 등장하다
생성형 인공지능 시대가 본격화되면서 데이터의 크기는 더 이상 기가바이트나 테라바이트 수준에 머물지 않는다. 최신 AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터는 이미 페타바이트를 넘어 엑사바이트 단위로 커지고 있다. 엑사바이트는 테라바이트의 백만 배에 해당하는 용량이다. 이 정도 규모가 되면 데이터 전...- AI 인사이트
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2025.12.17 13:00
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AI의 두뇌 크기를 나타내는 숫자, 파라미터
생성형 AI를 이야기할 때 한때 빠지지 않고 등장하는 단어가 있었다. 바로 ‘파라미터(Parameter)’다. AI 관련 기사나 발표 자료에는 “수천억 파라미터 모델”이라는 표현이 자주 등장하지만 이 숫자가 정확히 무엇을 의미하는지는 직관적으로 이해하기 어렵다. 파라미터는 인공지능이 학습을 통해 만들어낸 수많은 ...- AI 인사이트
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2025.12.15 09:48
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[우주산업]AI가 하늘로 올라가려는 이유…‘우주 데이터센터’ 논의
생성형 AI가 폭발적으로 확산되면서 데이터센터는 지금 이 순간에도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 문제는 AI를 돌리는 데 필요한 전기와 열이다. 최신 AI는 질문 하나에 수천 개의 계산을 동시에 수행하고 그 과정에서 막대한 전력을 소비하며 열을 뿜어낸다. 이 열을 식히기 위해 물과 전기가 추가로 필요해지고...- AI 인사이트
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2025.12.15 09:29
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직장에서 나의 생산성을 바로 끌어올리는 방법, 회의록 AI 툴
회의가 끝나면 늘 같은 장면이 반복된다. 누가 무슨 말을 했는지 기억이 엇갈리고 회의록을 맡은 사람은 녹음 파일을 돌려 들으며 몇 시간을 붙잡혀 있다. 회의 내용 자체보다 기록 정리에 더 많은 시간이 들어가는 경우도 흔하다. 이런 비효율을 가장 빠르게 없애준 도구가 바로 AI 회의록 정리 툴이다. 최근 1~2...- AI 인사이트
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2025.12.13 14:12
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[방위산업]전쟁에서도 중요해진 AI, 판단 보조와 현장 자동화
한때 전쟁을 AI와 로봇이 다 해줄 것처럼 여기던 시절이 있었다. 대부분의 SF 영화에서는 자동화된 로봇이 알아서 적을 탐지, 판단, 격멸한다. 하지만 2025년 말 방위산업에서 AI가 가장 빠르게 스며들고 있는 곳은 의외로 전투 그 자체가 아닌, 지휘관의 판단 과정과 군 조직의 일상적인 운영이다. 방산 분야에서 ...- AI 인사이트
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AI가 기억하는 방식의 진화, 토큰과 컨텍스트 윈도우
이제는 인공지능이 병원 진단과 금융 심사, 보고서 작성까지 사람의 역할을 빠르게 대신하고 있지만 AI의 기억력에 대해서는 의외로 잘 알려진 바가 없다. AI는 도대체 어떻게 이 많은 말을 기억하고 이해하는가? 이 질문의 답은 두 개의 단어에 있다. 바로 ‘토큰(Token)’과 ‘컨텍스트 윈도우(Context Window)’다. ...- AI 인사이트
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2025.12.13 13:01
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닫힌 모델의 반작용에서 시작된 실험, 오픈소스 LLM
생성형 AI가 일상 깊숙이 들어오면서 사람들이 꾸준히 묻는 질문이 있다. “이 AI는 누가 통제하고 있는가”다. 우리가 쓰는 챗GPT나 제미나이 같은 서비스는 매우 똑똑하지만 내부가 어떻게 돌아가는지는 알기 어렵다. 이와 반대편에 있는 개념이 바로 오픈소스 AI 모델이다. 오픈소스 모델은 인공지능...- AI 인사이트
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2025.12.12 13:23
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2025년 말 현재 산업현장의 공기는 그 어느 때보다 팽팽하다. 중대재해처벌법 시행 이후 사고가 나면 “왜 사고가 났나”보다 “경영책임자가 안전조치를 제대로 했나”가 더 중요하게 평가되기 때문이다. 문제는 여기서 시작된다. 많은 기업들이 여전히 종이 점검표, CCTV 녹화본, 교육 서명부 같은 방식으로 대응하는...- AI 인사이트
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2025.12.10 18:52
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설명가능한 AI는 어떻게 작동하나? ‘이유를 말하는 인공지능’
인공지능이 병원 진단부터 금융 심사까지 사람의 중대한 결정을 대신하는 시대가 열렸다. 하지만 많은 사용자는 AI가 어떤 과정을 거쳐 결론을 내렸는지 이해하기 어렵다고 호소한다. 결과만 툭 떨어지고 이유는 보이지 않아 신뢰하기 쉽지 않은 것이다. 전문가들이 이런 AI를 ‘블랙박스’라고 부르는 이유도 여기에...- AI 인사이트
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2025.12.09 16:46
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최근 한국 시장에도 상륙한 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 도입을 둘러싼 논란은 기술의 완성도에 따른 문제처럼 보이지만 실제로는 더 근본적인 문제가 자리 잡고 있다. 1초라도 잘못된 판단을 내리면 인명 및 시설 피해가 발생하기 쉬운 도로의 환경에서 자동차에 자율성을 더 큰 범위로 부여할 경우, 탑승한 ...- AI 인사이트
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머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까…생성형 AI 시대에 더 중요한 기술은
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[자율주행]자동차의 자율주행과 항공기의 자율운항은 어떻게 다를까?...‘휴리스틱’의 문제
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