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하지 말라면 더 한다?...AI에게 절대 부정형 지시를 하면 안 되는 이유
챗GPT 같은 대화형 AI를 사용하다 보면 이용자가 특정 표현이나 말투를 피하도록 지시했음에도 해당 표현이 반복적으로 등장하는 사례를 쉽게 볼 수 있다. “이 표현은 쓰지 말라”, “이 방식으로 설명하지 말라”는 요청이 실제 출력에 반영되지 않는 현상이 사용자 경험 공유를 통해 다양하게 확인되기도 한다. 이 문제는 특정 주제나 특정 사용자 환경에 국한되지 않았고 글쓰기, 요약, 설명, 번역 등 다양한 작업에서 공...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2026.01.20 13:52
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2026.01.20 13:52
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[자원채굴]빅테크, 구리·철강·시멘트까지 AI 구동 자원의 ‘선구매 계약’에 나서다
AI 열풍의 이면에서는 눈에 보이는 서버와 그래픽카드보다 더 중요한 문제가 있다. 그 서버를 세울 재료와 전기를 누가 먼저 확보하느냐다. 2026년 1월 기준으로 글로벌 빅테크와 AI 데이터센터 기업들은 실제로 광산 기업, 철강사, 시멘트 업체와 장기 오프테이크 계약을 맺고 있다는 점이 드러났다. 오프테이크란 생산물이 나오기 전에 “이 물량은 내가 사겠다”고 미리 약속하는 계약이다. 원래는 석유나 광물 산업...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.18 10:27
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- AI 산업 해설서
2026.01.18 10:27
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AI 에이전트는 생성형 AI 챗봇과 무엇이 다를까?
지금까지 우리가 접해온 대부분의 AI는 질문에 답하는 데 최적화되어 있었다. 사용자가 “이메일을 요약해 달라”고 요청하면 요약된 문장을 돌려주고 “회의록을 써 달라”고 하면 그럴듯한 문서를 만들어주는 방식이다. 이 과정은 한 번의 입력과 한 번의 출력으로 끝난다. 하지만 현실의 업무는 그렇지 않다. 정보를 찾고 비교하며 판단하고, 필요하면 다시 확인하는 과정이 연속적으로 이어진다. (사진 출처:...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.17 10:21
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- AI 백과사전
2026.01.17 10:21
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AI 데이터를 얻는 것이 전쟁만큼이나 어렵다? 데이터 전쟁의 실체
지금까지 전쟁이라고 하면 최소한 군사 무기를 동원한 물리적인 충돌 혹은 각국 정부의 이해관계에 따라 상황이 달라지는외교 싸움을 떠올려 왔다. 그러나 앞으로의 전쟁은 AI 부문에서 더욱 격화될 예정이다. AI 시대의 경쟁력은 알고리즘보다 데이터에서 갈린다. AI 경쟁이 본격화되면서 국가와 기업 사이에서 보이지 않는 전쟁이 벌어지고 있는데, 이 전쟁의 중심에는 데이터가 있다. 과거 산업 경쟁이 공장, 자원,...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.16 14:15
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2026.01.16 14:15
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들어도 들어도 어려운 AI 반도체의 기본 개념, 쉽게 이해하기
오늘날의 개인, 기업 소비자들은 AI의 성능과 비용, 확장성을 그 어느 때보다 더 정교하게 따지고 있다. 한때는 알고리즘이 얼마나 정교한지, 데이터가 얼마나 많은지가 성능을 좌우한다고 여겨졌다. 그러나 대규모 언어모델과 생성형 AI가 일상 서비스로 확산되면서 AI의 성능과 운영 비용을 결정하는 요인이 점차 달라지고 있다. 같은 AI 모델이라도 어떤 반도체에서 실행하느냐에 따라 응답 속도와 전력 소모, 서비스 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.15 14:10
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2026.01.15 14:10
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[전력]생성형 AI 다음 전장은 배터리? 전고체가 주목받는 이유
AI는 화면 속에서 구동되지만 실제로는 전기를 소비하는 물리적 시스템이다. 대형 언어모델이 돌아가는 데이터센터는 물론이고 최근 빠르게 늘고 있는 로봇, 자율주행차, 산업용 장비, 휴대용 기기 속 AI도 모두 전력 공급 없이는 작동할 수 없다. 과거에는 AI가 대부분 서버실 안에 머물렀기 때문에 전력 문제는 발전소와 전력망의 영역으로 여겨졌다. 그러나 2026년 현재 AI 산업의 방향은 AI를 사람 곁으로, 현장으...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.14 14:03
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- AI 산업 해설서
2026.01.14 14:03
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내 몸이 아플 때 AI에게 조언을 구해도 될까?
몸이 아프면 병원보다 먼저 구글 검색을 이용하는 사람들이 있다. 하지만 이제는 몸이 아플 때 챗GPT 등의 AI 챗봇에게 먼저 달려가는 사람이 늘고 있다. 증상을 길게 설명하면 알아서 정리해 주고 병원에서 듣기 어려운 설명도 쉽게 풀어주기 때문이다. 챗GPT 같은 대화형 AI는 특히 친절하고 단정적인 문장으로 답을 내놓는다. 문제는 이 편리함이 의료 영역에서는 실제 위험으로 이어질 수 있다는 점이다. 2026년 ...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2026.01.11 12:08
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2026.01.11 12:08
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데이터센터의 숨은 병목, GPU에 가려진 DDR5 이야기
DDR5는 CPU가 직접 읽고 쓰는 주기억장치 RAM의 규격 이름이다. 그동안 눈에 잘 띄지 않던 이 규격이 최근 데이터센터 하드웨어를 논할 때 반복적으로 등장하고 있다. 메모리는 예전부터 컴퓨터 시스템의 기본 부품이었지만 생성형 AI가 확산되면서 상황이 달라졌다. 성능 문제가 가격과 공급, 서버 설계 경쟁으로 이어지기 시작했고 최근에는 RAM 시세가 급등하는 흐름까지 나타나며 데이터센터 비용 구조를 좌우하...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.11 06:32
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2026.01.11 06:32
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[전력]AI가 바꾼 데이터센터의 체온 조절법, 공랭에서 침지냉각까지
생성형 AI가 본격적으로 확산되기 전까지 데이터센터의 냉각은 비교적 간단한 문제였다. 서버가 만들어내는 열을 공기로 식히고 더운 공기를 밖으로 빼내는 방식이면 충분했다. 서버 한 대가 쓰는 전력도 지금처럼 크지 않았고 랙 하나에 들어가는 장비 수도 제한적이었다. 데이터센터는 커다란 컴퓨터실에 가깝게 운영됐고 냉각은 비용 관리의 문제에 가까웠다. 하지만 2023년 이후 상황은 급격히 달라졌다. 생성형 ...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.10 21:58
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2026.01.10 21:58
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작은 AI를 큰 AI처럼 똑똑하게 가르치는 방법, 모델 증류(Model Distillation)
생성형 AI가 산업 전반으로 퍼지면서 똑같은 기술을 쓰더라도 기계는 빠르고 가볍게, 사람은 비용을 줄이며 서비스를 제공하는 것이 중요해졌다. 이 때 자주 등장하는 기술이 바로 모델 증류다. (사진 출처: Envision) 모델 증류는 대형 AI 모델이 가진 지식을 작은 모델로 옮기는 과정이다. 큰 모델을 ‘교사(teacher)’라고 부르고 작은 모델을 ‘학생(student)’이라고 부른다. 교사는 방대한 데이터를 보고 복...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.08 14:32
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2026.01.08 14:32
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[네트워크]AI 클러스터 전쟁, GPU보다 네트워크가 성능을 가른다
수천에서 많게는 수만 개의 GPU를 하나의 거대한 계산 장치처럼 묶어 사용하는 인프라 구조를 AI 클러스터라고 한다. 과거에는 서버 한 대에 GPU 몇 개를 넣어 성능을 끌어올리는 방식이 주류였지만 2026년 현재 대규모 AI 모델 학습에서는 이 접근이 사실상 한계에 도달했다. 최신 언어 모델과 멀티모달 모델은 파라미터 수가 수천억에서 조 단위를 넘어서며 단일 서버의 메모리와 연산 능력으로는 감당할 수 없기 때문이...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.08 02:00
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2026.01.08 02:00
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AI는 왜 도움 안 되는 사업 아이디어만 내놓을까?
AI에게 사업 아이디어를 물어본 적이 있는 독자라면, 예상 외로 자주 AI의 답변이 거의 도움이 안 된다는 것을 발견했을 것이다. (사진 출처: 챗GPT 실제 질문과 답변) 아는 것은 많지만 대개 사업 아이디어에 대해서는 결과가 신통치 않다. 아무리 그 사업에 대해서 잘 모르는 사람이라도 쉽게 납득하기 어려운, 뜬구름 잡는 답변을 내놓는 것이 일상다반사이기 때문이다. 읽어보면 그럴 듯 하지만 그 ...- AI 인사이트
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2026.01.07 18:11
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2026.01.07 18:11
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[네트워크]계산은 끝났는데 학습이 안 된다…AI를 멈춰 세우는 패킷 손실
AI의 기술적 한계를 논할 때 자주 등장하는 질문 중 하나는 왜 이렇게 많은 GPU를 쓰는데도 학습 속도가 기대만큼 빨라지지 않느냐는 것이다. 대중적으로는 AI 성능 경쟁이 칩 성능이나 제조 공정의 문제로만 인식되는 경우가 많지만 실제 현장에서는 계산보다 먼저 발목을 잡는 요소가 따로 있다. (사진 출처: Gemini AI 생성 이미지) 바로 네트워크다. 그 중에서도 네트워크 문제의 출발점으로 반복해서 지...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.06 12:44
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2026.01.06 12:44
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연습문제와 실전의 차이, AI의 과적합(Overfitting)
AI 성능 이야기를 들을 때 가장 자주 접하는 숫자는 정확도다. 어떤 모델이 사진을 99% 맞혔다거나 문장을 거의 사람처럼 이해한다는 표현이 따라붙는다. 그런데 막상 서비스를 써보면 기대와 다른 경우가 적지 않다. 내부 테스트에서는 성능이 좋았는데 실제 사용자 환경에서는 엉뚱한 답을 내놓는다. 이 괴리는 우연이 아니다. AI가 연습문제에서는 잘 풀었지만 실전 문제에서는 헤매는 이유가 있을까? 연습문제와 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.05 11:24
- AI 인사이트
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2026.01.05 11:24
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[전력]AI가 불러온 전력 과부하, 소프트웨어가 돌파구 될까
AI 데이터센터가 폭증하면서 미국 각 도시의 전력망이 상당한 부하를 겪고, 일부는 한계에 다다르고 있다는 문제가 꾸준히 제기되고 있다. 그러나 많은 사람들이 오해하는 지점이 있다. 문제는 전기가 “없는 것”이 아니라 어디에 얼마나 남아 있는지, 언제 위험해지는지를 제대로 알지 못한다는 데 있다. 미국 전력망은 20세기 산업화 시절에 설계된 구조를 아직도 기반으로 하고 있다. 공장이나 도시처럼 전력 수요...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2026.01.03 17:04
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2026.01.03 17:04
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하지 말라면 더 한다?...AI에게 절대 부정형 지시를 하면 안 되는 이유
챗GPT 같은 대화형 AI를 사용하다 보면 이용자가 특정 표현이나 말투를 피하도록 지시했음에도 해당 표현이 반복적으로 등장하는 사례를 쉽게 볼 수 있다. “이 표현은 쓰지 말라”, “이 방식으로 설명하지 말라”는 요청이 실제 출력에 반영되지 않는 현상이 사용자 경험 공유를 통해 다양하게 확인되기도 한다. 이 ...- AI 인사이트
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2026.01.20 13:52
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2026.01.17 10:21
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AI 데이터를 얻는 것이 전쟁만큼이나 어렵다? 데이터 전쟁의 실체
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2026.01.16 14:15
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들어도 들어도 어려운 AI 반도체의 기본 개념, 쉽게 이해하기
오늘날의 개인, 기업 소비자들은 AI의 성능과 비용, 확장성을 그 어느 때보다 더 정교하게 따지고 있다. 한때는 알고리즘이 얼마나 정교한지, 데이터가 얼마나 많은지가 성능을 좌우한다고 여겨졌다. 그러나 대규모 언어모델과 생성형 AI가 일상 서비스로 확산되면서 AI의 성능과 운영 비용을 결정하는 요인이 점차...- AI 인사이트
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2026.01.14 14:03
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내 몸이 아플 때 AI에게 조언을 구해도 될까?
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2026.01.11 06:32
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2026.01.10 21:58
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작은 AI를 큰 AI처럼 똑똑하게 가르치는 방법, 모델 증류(Model Distillation)
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2026.01.08 14:32
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2026.01.08 02:00
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2026.01.06 12:44
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2026.01.05 11:24
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데이터센터의 숨은 병목, GPU에 가려진 DDR5 이야기
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[전력]AI가 불러온 전력 과부하, 소프트웨어가 돌파구 될까
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2026.01.03 17:04
