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AI로 그림 그리기, 목적에 따라 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법
AI가 글을 넘어 그림까지 그리는 시대가 열리면서 사람들은 “대체 어떤 모델이 어떤 그림을 잘 그리는지” 궁금해하기 시작했다. 2025년 12월, 이미지 생성 시장은 세 개의 이름이 주도한다. 챗GPT, 구글 제미나이, 그리고 최근 급부상한 ‘나노 바나나 프로’다. 각 모델은 똑같이 ‘이미지 생성 AI’지만 성격과 특기가 크게 다르다. 기자가 직접 비교해보며 어떤 그림을 만들 때 누구에게 맡기는 게 좋은지 총정리했다. ...- AI 인사이트
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2025.12.08 07:23
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2025.12.08 07:23
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단어를 숫자로 바꾸는 보이지 않는 핵심 기술, 임베딩
AI가 세상을 이해하기 위한 가장 기초적인 방법으로 임베딩(Embedding)이라는 개념이 있다. 사람이 언어를 눈으로 읽고 의미를 떠올리듯 AI도 글을 이해하려면 문장 속 단어를 어떤 방식으로든 표현해야 한다. 문제는 AI가 글자를 그대로 읽지 못한다는 점이다. AI는 철자나 형태를 이해하지 못하고 숫자만 계산할 수 있다. 그래서 임베딩은 텍스트를 숫자로 바꿔 AI가 다룰 수 있게 만드는 과정이다. 여기서 중...- AI 인사이트
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2025.12.06 12:19
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2025.12.06 12:19
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[법과제도]AI가 철저하게 막는 것들, 기술 뒤에서 벌어지는 윤리 전쟁
AI가 사진을 만들고 글을 쓰는 기술은 빠르게 일상 속으로 파고들었지만 그만큼 “AI가 하면 안 되는 일”도 함께 늘고 있다. 2025년 들어 가장 거센 파장은 성적 이미지 생성과 관련된 논란이다. 특히 미성년자를 대상으로 한 합성 이미지가 실제 범죄와 동일하게 다뤄지기 시작했고 연예인과 일반인을 대상으로 한 비동의 딥페이크가 확산되면서 AI 기업들은 기술적 통제에 사실상 사활을 걸고 있다. 이런 흐름은 법과 규...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.06 11:32
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2025.12.06 11:32
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[컴퓨터공학]AI의 숨겨진 진짜 엔진…엔비디아의 CUDA
초거대 AI 모델이 시대의 중심으로 떠오르면서 화려한 GPU와 학습 속도 경쟁만 눈에 띄지만 정작 그 뒤에서 AI 연산을 실질적으로 움직이는 기술은 따로 있다. 이름조차 낯선 ‘쿠다(CUDA)’다. 쿠다는 엔비디아가 만든 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로 일반 이용자에게는 거의 알려져 있지 않지만 AI 산업의 중심을 떠받치는 핵심 기반 기술로 평가된다. 쿠다가 무엇인지 이해하려면 먼저 GPU의 작동 방식부터 짚어야 한다. CPU가 소...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.04 18:38
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2025.12.04 18:38
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AI가 지식을 배우는 두 가지 방식, 파인튜닝과 RAG
AI 기술을 설명할 때 자주 등장하는 단어가 있다. 바로 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’과 ‘RAG(Retrieval-Augmented Generation)’이다. 이름은 복잡하지만 실제로는 AI에게 새로운 지식을 주입하는 두 가지 서로 다른 방법을 말한다. AI를 우리의 일상이나 기업의 실무에서 활용하기 위해서는 특별한 지식을 넣어야 한다. 이 때, 어떤 방식으로 지식을 넣느냐에 따라 비용도 달라지고 정확도도 달라지고 유지관리 방식도 달라진다...- AI 인사이트
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2025.12.04 16:34
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2025.12.04 16:34
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GPT와 BERT의 원리는 어떻게 다를까?
오늘날의 인공지능을 움직이는 핵심 엔진은 대부분 ‘트랜스포머(Transformer)’다. 지금의 챗GPT도 이 구조 위에서 만들어졌고 구글이 검색 품질을 끌어올릴 때도 트랜스포머가 중심에 있었다. 그런데 이 기술이 처음 등장했을 때 연구자들은 하나의 구조를 두 가지 방향으로 나눠 사용하기 시작했다. 그것이 바로 오픈AI의 GPT 계열과 구글의 BERT 계열이다. 두 모델은 같은 뿌리에서 출발했지만 서로 정반대의 문제를 해...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.03 15:28
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2025.12.03 15:28
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모든 AI 기술의 어머니, 트랜스포머
트랜스포머(Transformer)는 지금의 인공지능 발전을 이끈 핵심 기술이다. 챗GPT 같은 대화형 AI부터 이미지 생성 모델까지 상당수 최신 모델의 기반에는 모두 트랜스포머가 자리하고 있다. 처음 등장했을 때만 해도 논문 하나로 조용히 출발했지만 지금은 AI 산업 전체의 공용 엔진이 됐다. 그렇다면 트랜스포머는 무엇이며 어떻게 지금의 위치까지 오게 된 것일까. 트랜스포머는 2017년 구글 브레인 연구진이 ...- AI 인사이트
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2025.12.02 17:19
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2025.12.02 17:19
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[기계공학]AI 알고리즘의 천적, 로봇 관절의 ‘백래시’
AI로 구동되는 로봇의 동작이 매끄럽지 않을 때 사람들은 흔히 AI 제어가 부족하다고 생각한다. 하지만 로봇 업계에서 더 근본적인 문제는 AI 알고리즘보다 관절 속 유격이다. 로봇 팔이 원하는 대로 움직이지 않고 제어 신호와 실제 동작이 어긋나는 핵심 원인은 관절 안에 숨어 있는 작은 틈이다. 이 틈을 ‘백래시(backlash)’라고 한다. 기어 두 개가 맞물릴 때 이빨과 이빨 사이에 생기는 미세한 공간이다....- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.02 10:00
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2025.12.02 10:00
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[법과제도]규제의 시대…유럽은 ‘AI 법전’ 완성, 미국은 ‘최소 규제’로 선회
2025년 12월 AI 규제의 지형을 보면 유럽과 미국이 완전히 다른 방법을 선택한 모습이다. 유럽은 AI를 위험 등급에 따라 관리하는 거대한 법 체계를 거의 완성했고 일부 조항은 이미 시행 중이다. 반면 미국은 연방 차원의 포괄적 규제가 없는 상태에서 기존 법과 주(州) 단위 규제를 중심으로 운영하며 최근에는 백악관 기조마저 “규제보다 혁신” 쪽으로 돌아섰다. AI가 의료, 교육, 금융, 고용까지 파고들면서 “어떻게 ...- AI 인사이트
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2025.12.02 07:12
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2025.12.02 07:12
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LLM은 어떻게 지금의 AI 시대를 만들었나
대형 언어 모델(LLM·Large Language Model)은 AI 흐름의 중심에 서 있는 개념이다. 사람처럼 말하고 글을 쓰는 프로그램이지만 내부 구조를 뜯어보면 거대한 텍스트 데이터를 기반으로 다음에 어떤 말이 나올지 계산하는 확률형 모델이다. LLM은 인터넷에 존재하는 방대한 문장을 학습해 패턴을 익히고 상황에 맞는 문장을 예측한다. 사용자는 자연스러운 대화를 경험하지만 실제로는 수많은 계산이 빠르게 돌아가며 가장 ...- AI 인사이트
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2025.12.01 11:12
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2025.12.01 11:12
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AI, 언제 쓰고 언제 멈춰야 하는가… ‘15가지 추천’과 ‘5가지 금지’ 상황
생성형 AI가 일하는 방식은 빠르게 진화하고 있지만 “어디까지 맡겨도 되는가”라는 문제는 여전히 복잡하다. 모델이 강력해질수록 활용 기회도 넓어지지만 예상 밖 오류나 과도한 의존으로 인한 부작용도 커지고 있다. 미국의 워튼 대학교 부교수이자 인공지능 연구자이며 뉴욕 타임스 베스트셀러 코인텔리전스(Co-Intelligence)의 저자인 이선 몰릭(Ethan Mollick)은 최근 ‘AI를 언제 쓰면 좋은지, 언제 쓰면 안 되는지’...- AI 인사이트
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2025.11.29 18:55
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2025.11.29 18:55
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AI 숙련 사용자들이 제시한 ‘프레임워크 중심’ 새 활용법
인공지능을 어떻게 쓰면 원하는 결과를 더 정확하게 얻을 수 있을까. AI가 대중화된 이후 가장 흔하게 등장하는 질문이다. 최근 해외 커뮤니티에서는 “명령형 요청만 반복하면 평범한 답변밖에 못 얻는다”며 AI를 더 똑똑하게 활용하기 위한 실전 기법들이 공유되고 있다. 핵심은 “AI가 추론해야 하는 영역을 줄여주고 사람이 틀을 먼저 잡아주는 것”이다. 전문가들 사이에서도 “요청 방식만 바꿔도 결과가 몇 단계는 달라...- AI 인사이트
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2025.11.27 14:50
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2025.11.27 14:50
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바이브 코딩, 효율적으로 하자! 초보도 쓸 수 있는 ‘바이브 코딩툴’ 3선
AI가 코드를 대신 짜주는 시대라지만 실제로 현장에서 체감하는 간극은 여전히 크다. 많은 초보 개발자와 비전공자들은 “AI한테 시키면 다 되지 않을까”라는 기대를 품고 코딩을 시작하지만 막상 부딪혀보면 생각보다 넘어야 할 산이 많다는 사실을 깨닫는다. 최근에는 이런 한계를 보완하기 위해 기존 코딩 프로그램과 AI를 결합한 이른바 ‘바이브 코딩 툴’이 주목받고 있다. 아이디어만 말하면 웹사이트나 간단한 앱을 ...- AI 인사이트
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2025.11.24 11:35
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2025.11.24 11:35
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AI 자동화가 우리 생각만큼 잘 안 되는 이유
기업들이 앞다퉈 AI 자동화를 외치고 있지만 현장에서 체감되는 변화는 기대만큼 빠르지 않다는 지적이 이어지고 있다. 회의록 작성 도구부터 고객 상담 챗봇까지 각종 서비스가 쏟아지고 있는데도 불구하고 정작 기업의 비용 절감이나 생산성 향상으로 즉시 연결되는 경우는 많지 않다. 업계에서는 기술 자체의 한계보다 조직 구조와 업무 방식이 AI에 맞게 개편되지 않은 현실이 더 큰 걸림돌이라고 보고 있다. ...- AI 인사이트
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2025.11.21 17:12
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2025.11.21 17:12
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왜 AI 말투는 매번 멋대로 바뀔까… ‘신호 해석’ 때문
AI 대화 서비스 이용자들은 종종 이런 경험을 한다. 같은 AI인데 어떤 날은 사람처럼 자연스럽게 말하다가도 다음 순간에는 딱딱한 분석체로 돌아가는 모습이다. 말투가 들쭉날쭉한 이유가 AI의 기분 변화가 아니라는 점은 이미 알려져 있다. 이 현상은 실제로는 AI가 입력되는 문장을 해석하는 방식에서 비롯된다. AI는 말을 만들 때 두 가지 방식 중 하나를 선택한다. 하나는 즉흥적으로 문장을 이어 붙이는 방식으...- AI 인사이트
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2025.11.19 14:21
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2025.11.19 14:21
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AI로 그림 그리기, 목적에 따라 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법
AI가 글을 넘어 그림까지 그리는 시대가 열리면서 사람들은 “대체 어떤 모델이 어떤 그림을 잘 그리는지” 궁금해하기 시작했다. 2025년 12월, 이미지 생성 시장은 세 개의 이름이 주도한다. 챗GPT, 구글 제미나이, 그리고 최근 급부상한 ‘나노 바나나 프로’다. 각 모델은 똑같이 ‘이미지 생성 AI’지만 성격과 특기...- AI 인사이트
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단어를 숫자로 바꾸는 보이지 않는 핵심 기술, 임베딩
AI가 세상을 이해하기 위한 가장 기초적인 방법으로 임베딩(Embedding)이라는 개념이 있다. 사람이 언어를 눈으로 읽고 의미를 떠올리듯 AI도 글을 이해하려면 문장 속 단어를 어떤 방식으로든 표현해야 한다. 문제는 AI가 글자를 그대로 읽지 못한다는 점이다. AI는 철자나 형태를 이해하지 못하고 숫자만 계산할 ...- AI 인사이트
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2025.12.06 12:19
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[법과제도]AI가 철저하게 막는 것들, 기술 뒤에서 벌어지는 윤리 전쟁
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2025.12.06 11:32
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[컴퓨터공학]AI의 숨겨진 진짜 엔진…엔비디아의 CUDA
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2025.12.04 18:38
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2025.12.04 16:34
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GPT와 BERT의 원리는 어떻게 다를까?
오늘날의 인공지능을 움직이는 핵심 엔진은 대부분 ‘트랜스포머(Transformer)’다. 지금의 챗GPT도 이 구조 위에서 만들어졌고 구글이 검색 품질을 끌어올릴 때도 트랜스포머가 중심에 있었다. 그런데 이 기술이 처음 등장했을 때 연구자들은 하나의 구조를 두 가지 방향으로 나눠 사용하기 시작했다. 그것이 바로 ...- AI 인사이트
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2025.12.03 15:28
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모든 AI 기술의 어머니, 트랜스포머
트랜스포머(Transformer)는 지금의 인공지능 발전을 이끈 핵심 기술이다. 챗GPT 같은 대화형 AI부터 이미지 생성 모델까지 상당수 최신 모델의 기반에는 모두 트랜스포머가 자리하고 있다. 처음 등장했을 때만 해도 논문 하나로 조용히 출발했지만 지금은 AI 산업 전체의 공용 엔진이 됐다. 그렇다면 트랜스포머는 ...- AI 인사이트
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2025.12.02 17:19
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[기계공학]AI 알고리즘의 천적, 로봇 관절의 ‘백래시’
AI로 구동되는 로봇의 동작이 매끄럽지 않을 때 사람들은 흔히 AI 제어가 부족하다고 생각한다. 하지만 로봇 업계에서 더 근본적인 문제는 AI 알고리즘보다 관절 속 유격이다. 로봇 팔이 원하는 대로 움직이지 않고 제어 신호와 실제 동작이 어긋나는 핵심 원인은 관절 안에 숨어 있는 작은 틈이다. 이 틈을 ‘백래시(bac...- AI 인사이트
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2025.12.02 10:00
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[법과제도]규제의 시대…유럽은 ‘AI 법전’ 완성, 미국은 ‘최소 규제’로 선회
2025년 12월 AI 규제의 지형을 보면 유럽과 미국이 완전히 다른 방법을 선택한 모습이다. 유럽은 AI를 위험 등급에 따라 관리하는 거대한 법 체계를 거의 완성했고 일부 조항은 이미 시행 중이다. 반면 미국은 연방 차원의 포괄적 규제가 없는 상태에서 기존 법과 주(州) 단위 규제를 중심으로 운영하며 최근에는 ...- AI 인사이트
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LLM은 어떻게 지금의 AI 시대를 만들었나
대형 언어 모델(LLM·Large Language Model)은 AI 흐름의 중심에 서 있는 개념이다. 사람처럼 말하고 글을 쓰는 프로그램이지만 내부 구조를 뜯어보면 거대한 텍스트 데이터를 기반으로 다음에 어떤 말이 나올지 계산하는 확률형 모델이다. LLM은 인터넷에 존재하는 방대한 문장을 학습해 패턴을 익히고 상황에 맞는...- AI 인사이트
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2025.12.01 11:12
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AI, 언제 쓰고 언제 멈춰야 하는가… ‘15가지 추천’과 ‘5가지 금지’ 상황
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2025.11.29 18:55
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AI 숙련 사용자들이 제시한 ‘프레임워크 중심’ 새 활용법
인공지능을 어떻게 쓰면 원하는 결과를 더 정확하게 얻을 수 있을까. AI가 대중화된 이후 가장 흔하게 등장하는 질문이다. 최근 해외 커뮤니티에서는 “명령형 요청만 반복하면 평범한 답변밖에 못 얻는다”며 AI를 더 똑똑하게 활용하기 위한 실전 기법들이 공유되고 있다. 핵심은 “AI가 추론해야 하는 영역을 줄여...- AI 인사이트
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2025.11.27 14:50
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바이브 코딩, 효율적으로 하자! 초보도 쓸 수 있는 ‘바이브 코딩툴’ 3선
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2025.11.24 11:35
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2025.11.21 17:12
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왜 AI 말투는 매번 멋대로 바뀔까… ‘신호 해석’ 때문
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2025.11.19 14:21
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[법과제도]규제의 시대…유럽은 ‘AI 법전’ 완성, 미국은 ‘최소 규제’로 선회
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