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코드 없이 침투한다? AI를 속이는 해킹 ‘프롬프트 인젝션’
AI를 활용한 서비스가 빠르게 늘면서 새로운 형태의 해킹 기법도 함께 등장하고 있다. 그중 보안 업계와 기업들이 가장 예민하게 반응하는 개념이 바로 ‘프롬프트 인젝션 해킹’이다. AI가 사람의 말을 이해하는 방식 자체를 역이용하는 공격이다. 프롬프트는 AI에게 “이렇게 해라”라고 전달하는 모든 입력값을 말한다. 우리가 채팅창에 질문을 입력하는 문장도 프롬프트이고, 기업 시스템에서 AI에게 전달하는 내부 지시문도...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2026.01.02 16:58
- AI 인사이트
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2026.01.02 16:58
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[전력]AI 데이터센터, ‘광케이블 옆’에서 ‘변전소 옆’으로…입지의 변천사
AI 산업의 급성장과 함께 데이터센터 건설 방식과 입지 선택 기준에도 큰 변화가 있었다. 2023~2024년의 데이터센터와 2025년의 데이터센터 입지를 보면 이 차이가 잘 드러난다. 과거 데이터센터는 인터넷 회선이 굵고 기존 인프라가 잘 갖춰진 대도시 인근에 집중되는 경향이 강했다. 미국 북버지니아, 실리콘밸리, 유럽의 프랑크푸르트와 더블린 같은 지역이 대표적이었다. 이들 지역은 이미 대형 클라우드 기...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.30 18:35
- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.30 18:35
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[전력]AI 시대의 원전…전기가 ‘많이’ 필요한 게 아니라 ‘항상’ 필요해지다
생성형 AI가 산업 전반으로 확산되면서 전력 문제가 다시 기술과 정책의 중심으로 올라왔다. AI는 막대한 연산을 수행하는 하드웨어 집합체다. 질문 하나를 처리할 때 GPU 수천 개가 동시에 계산을 돌리고 이 장비들은 데이터센터라는 공간에 밀집되어 있다. 문제는 AI 데이터센터가 전기를 쓰는 방식이다. 기존 공장이나 상업 시설은 일정한 패턴이 있다. 출근 시간에 올라가고 야간과 주말에는 내려간다. 하지만 AI...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.30 15:22
- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.30 15:22
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AI의 환각을 끝장내러 왔다, 멀티모달 사실 검증 프레임워크
AI의 환각 현상(질문에 그럴듯하지만 잘못된 답을 내놓는 현상)은 생성형 AI의 등장 이후 3년 내내 지속된 고질적인 문제점이다. 질문을 받으면 막힘없이 답을 내놓지만 실제로는 존재하지 않는 연구 결과나 잘못된 수치를 단정적으로 말하는 경우가 반복되면서 AI 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 대학과 기업들이 이 환각을 줄이기 위한 기술 개발에 집중하고 있으며 그 중 핵...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.30 15:13
- AI 인사이트
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2025.12.30 15:13
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[법과제도]“챗봇이 한 말 때문에 피해를 봤다”...법원은 누구 책임을 물을까
생성형 AI가 사람에게 피해를 끼칠 수 있을까. 놀랍게도 그렇다. 생성형 AI가 전 세계 수억 명의 인구에게 보편화된 이후 기존에는 상상도 하지 못했던 사건사례들이 속속 등장하고 법적 쟁점으로 등장하고 있다. 2024년 이후 실제 피해 사례가 잇따라 드러나면서 이 문제는 법정에서 다뤄지는 현실 문제가 됐다. 문제는 그 다음이다. 챗봇은 사람도 아니고 법인도 아니다. 그렇다면 피해가 발생했을 때 법원은 누구에게 책...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.29 17:57
- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.29 17:57
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“AI로 영상 올리면 돈 번다?” 넘쳐나는 AI 부업 광고의 진실
유튜브와 인스타그램, 블로그에서 시간을 보내다 보면 “AI로 영상 자동 생성해서 수익 창출”, “챗GPT로 콘텐츠 만들어 월 몇백만 원” 같은 문구를 어렵지 않게 볼 수 있다. AI 기술이 빠르게 대중화되면서 실제로 글을 쓰고, 그림을 그리고, 영상을 만드는 일이 쉬워진 것은 사실이다. 문제는 이 변화가 “누구나 AI만 쓰면 돈을 벌 수 있다”는 식으로 과장되어 전달되고 있다는 점이다. 비전공자 입장에서 보면 혹할 수 있...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2025.12.28 08:03
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- AI 실전 사용법
2025.12.28 08:03
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AI를 싸고 빠르게 길들이는 기술, PEFT란 무엇인가
AI 서비스를 쓰다 보면 회사마다 비슷한 AI인데도 말투나 답변 성향이 조금씩 다르다는 것을 느낀 적이 있을 것이다. 이 차이를 만드는 핵심 기술 중 하나가 파인튜닝이다. 파인튜닝은 이미 공부를 끝낸 AI를 다시 가르쳐 실제 서비스에 맞게 행동을 교정하는 과정이다. 문제는 요즘 AI 모델이 너무 커졌다는 점이다. 최신 언어 모델은 수십억에서 수천억 개의 숫자로 이뤄져 있는데 이 숫자 하나하나를 다시 조정하려면 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.27 10:11
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2025.12.27 10:11
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AI가 그림과 동영상을 배우는 방법
AI가 인터넷에 있는 글을 학습하는 방식은 비교적 직관적이다. 문장을 잘게 쪼개 숫자로 바꾸고 다음에 올 단어를 맞히는 연습을 반복한다. 문제는 그림과 동영상이다. AI가 그림이나 동영상은 대체 무슨 수로 이해하는 것일까. 실제로 AI 업계에서도 이 지점이 최근 가장 빠르게 발전한 영역이다. 핵심부터 말하면 AI는 그림과 영상을 ‘본다’기보다는 잘게 쪼개 숫자로 바꾼 뒤 그 숫자들의 관계를 학습한다. 이 과정에는 ...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.26 18:15
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2025.12.26 18:15
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[기계공학]생성형 AI가 산업용 로봇의 일머리를 바꾸는 방법
채팅으로 시작한 생성형 AI는 인터넷 공간에서의 작업에 최적화되어 있다. 질문을 입력하면 말로 답해주고 글을 써주며 이미지를 만들어주는 도구가 대표적이다. 이 때문에 “그런 AI를 로봇에 쓴다”는 말을 들으면 말 잘하는 프로그램이 갑자기 팔 달린 기계가 된다는 상상을 하게 된다. 2025년 말 현재의 산업 현장에서 벌어지는 현실은 이와 많이 다르다. 생성형 AI는 로봇 그 자체로서의 역할보다는 로봇을 다루는 사람...- AI 인사이트
- AI 산업 해설서
2025.12.26 12:34
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- AI 산업 해설서
2025.12.26 12:34
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GPU? TPU? ASIC? 생성형 AI가 일으킨 칩 전쟁
생성형 AI의 성능을 판가름하는 주체는 어느 순간부터 대화 주제가 모델 성능이 아니라 반도체가 되었다. “엔비디아 GPU가 없어서 서비스를 못 연다.” “구글은 TPU로 비용을 줄였다.” “빅테크가 자체 ASIC을 만든다.” 같은 말들이 쏟아지고 있는 것이 이를 반증한다. AI가 소프트웨어 기술이라면 왜 이렇게 하드웨어 이야기가 중요해졌을까. 이유는 생성형 AI가 돌아가는 방식에 있다. AI에는 크게 두 단계가 있다. 하...- AI 인사이트
- AI 백과사전
2025.12.24 12:56
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2025.12.24 12:56
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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
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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. 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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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
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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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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
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2025.12.17 14:31
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코드 없이 침투한다? AI를 속이는 해킹 ‘프롬프트 인젝션’
AI를 활용한 서비스가 빠르게 늘면서 새로운 형태의 해킹 기법도 함께 등장하고 있다. 그중 보안 업계와 기업들이 가장 예민하게 반응하는 개념이 바로 ‘프롬프트 인젝션 해킹’이다. AI가 사람의 말을 이해하는 방식 자체를 역이용하는 공격이다. 프롬프트는 AI에게 “이렇게 해라”라고 전달하는 모든 입력값을 말한다...- AI 인사이트
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2026.01.02 16:58
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[전력]AI 데이터센터, ‘광케이블 옆’에서 ‘변전소 옆’으로…입지의 변천사
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2025.12.30 18:35
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[전력]AI 시대의 원전…전기가 ‘많이’ 필요한 게 아니라 ‘항상’ 필요해지다
생성형 AI가 산업 전반으로 확산되면서 전력 문제가 다시 기술과 정책의 중심으로 올라왔다. AI는 막대한 연산을 수행하는 하드웨어 집합체다. 질문 하나를 처리할 때 GPU 수천 개가 동시에 계산을 돌리고 이 장비들은 데이터센터라는 공간에 밀집되어 있다. 문제는 AI 데이터센터가 전기를 쓰는 방식이다. 기존 공...- AI 인사이트
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2025.12.30 15:22
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AI의 환각을 끝장내러 왔다, 멀티모달 사실 검증 프레임워크
AI의 환각 현상(질문에 그럴듯하지만 잘못된 답을 내놓는 현상)은 생성형 AI의 등장 이후 3년 내내 지속된 고질적인 문제점이다. 질문을 받으면 막힘없이 답을 내놓지만 실제로는 존재하지 않는 연구 결과나 잘못된 수치를 단정적으로 말하는 경우가 반복되면서 AI 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있다. ...- AI 인사이트
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2025.12.30 15:13
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[법과제도]“챗봇이 한 말 때문에 피해를 봤다”...법원은 누구 책임을 물을까
생성형 AI가 사람에게 피해를 끼칠 수 있을까. 놀랍게도 그렇다. 생성형 AI가 전 세계 수억 명의 인구에게 보편화된 이후 기존에는 상상도 하지 못했던 사건사례들이 속속 등장하고 법적 쟁점으로 등장하고 있다. 2024년 이후 실제 피해 사례가 잇따라 드러나면서 이 문제는 법정에서 다뤄지는 현실 문제가 됐다. 문...- AI 인사이트
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2025.12.29 17:57
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“AI로 영상 올리면 돈 번다?” 넘쳐나는 AI 부업 광고의 진실
유튜브와 인스타그램, 블로그에서 시간을 보내다 보면 “AI로 영상 자동 생성해서 수익 창출”, “챗GPT로 콘텐츠 만들어 월 몇백만 원” 같은 문구를 어렵지 않게 볼 수 있다. AI 기술이 빠르게 대중화되면서 실제로 글을 쓰고, 그림을 그리고, 영상을 만드는 일이 쉬워진 것은 사실이다. 문제는 이 변화가 “누구나 AI...- AI 인사이트
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2025.12.28 08:03
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AI를 싸고 빠르게 길들이는 기술, PEFT란 무엇인가
AI 서비스를 쓰다 보면 회사마다 비슷한 AI인데도 말투나 답변 성향이 조금씩 다르다는 것을 느낀 적이 있을 것이다. 이 차이를 만드는 핵심 기술 중 하나가 파인튜닝이다. 파인튜닝은 이미 공부를 끝낸 AI를 다시 가르쳐 실제 서비스에 맞게 행동을 교정하는 과정이다. 문제는 요즘 AI 모델이 너무 커졌다는 점이...- AI 인사이트
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2025.12.27 10:11
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AI가 그림과 동영상을 배우는 방법
AI가 인터넷에 있는 글을 학습하는 방식은 비교적 직관적이다. 문장을 잘게 쪼개 숫자로 바꾸고 다음에 올 단어를 맞히는 연습을 반복한다. 문제는 그림과 동영상이다. AI가 그림이나 동영상은 대체 무슨 수로 이해하는 것일까. 실제로 AI 업계에서도 이 지점이 최근 가장 빠르게 발전한 영역이다. 핵심부터 말하면 ...- AI 인사이트
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2025.12.26 18:15
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[기계공학]생성형 AI가 산업용 로봇의 일머리를 바꾸는 방법
채팅으로 시작한 생성형 AI는 인터넷 공간에서의 작업에 최적화되어 있다. 질문을 입력하면 말로 답해주고 글을 써주며 이미지를 만들어주는 도구가 대표적이다. 이 때문에 “그런 AI를 로봇에 쓴다”는 말을 들으면 말 잘하는 프로그램이 갑자기 팔 달린 기계가 된다는 상상을 하게 된다. 2025년 말 현재의 산업 현...- AI 인사이트
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GPU? TPU? ASIC? 생성형 AI가 일으킨 칩 전쟁
생성형 AI의 성능을 판가름하는 주체는 어느 순간부터 대화 주제가 모델 성능이 아니라 반도체가 되었다. “엔비디아 GPU가 없어서 서비스를 못 연다.” “구글은 TPU로 비용을 줄였다.” “빅테크가 자체 ASIC을 만든다.” 같은 말들이 쏟아지고 있는 것이 이를 반증한다. AI가 소프트웨어 기술이라면 왜 이렇게 하드웨어...- AI 인사이트
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2025.12.24 12:56
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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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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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GPU? TPU? ASIC? 생성형 AI가 일으킨 칩 전쟁
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머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까…생성형 AI 시대에 더 중요한 기술은
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2025.12.17 14:31
