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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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AI 무료와 유료, 같은 질문을 해도 답이 다른 이유
AI 서비스에서 무료와 유료의 차이를 묻는 사람은 많다. 하지만 대부분이 듣는 설명은 “유료가 더 빠르고 더 똑똑하고 기능이 많다” 정도다. 문제는 이런 말이 실제로 무슨 뜻인지 아무도 설명하지 않는다는 점이다. AI 내부에서는 매 초마다 모델 선택, 연산 배분, 메모리 관리, 서버 우선순위 같은 절차가 돌아가며 유료와 무료 요금제는 이 모든 단계에서 다른 대우를 받는다. 조금 더 천천히 풀어보면 AI...- AI 인사이트
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2025.11.17 15:06
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2025.11.17 15:06
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AI가 내 질문을 유출할 수도 있을까? 걱정할 필요 없는 이유
생성형 AI가 사람들의 질문과 대화를 바탕으로 더 똑똑해진다는 사실이 널리 알려지면서 개인 대화가 누군가에게 노출되는 것 아니냐는 우려가 꾸준히 제기되고 있다. 일반적으로 AI에 친숙하지 않은 사용자들이 대체로 한 번쯤 걱정해봤을 만한 내용이다. 실제로 사용자가 입력한 문장은 AI의 성능 향상에 참고가 되기도 한다. 그렇다고 이 내용이 서버 어딘가에 그대로 저장돼 직원이 열어보거나 모델이 나중에 그대로 복...- AI 인사이트
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2025.11.15 15:49
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2025.11.15 15:49
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AI 시대, 아이들의 뇌가 멈춰가고 있다
AI가 공부를 돕는 시대라지만 최근 연구들은 다른 경고음을 내고 있다. 아이들이 AI를 쓰면 쓸수록 생각하지 않는 뇌로 변해간다는 것이다. MIT 미디어랩은 18세에서 39세 참가자 54명을 세 그룹으로 나누어 실험을 진행했다. 한 그룹은 아무런 도움 없이, 다른 그룹은 구글 검색으로, 마지막 그룹은 챗GPT로 에세이를 작성했다. 참가자들의 뇌파를 32개 영역에서 측정한 결과 챗GPT를 사용한 그룹의 뇌 활동이 가장 낮았...- AI 인사이트
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2025.11.06 14:50
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2025.11.06 14:50
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생성형 AI는 어떻게 갑자기 수학을 잘 하게 되었을까
한때 생성형 인공지능(AI)은 덧셈조차 제대로 못했다. “2+3=?” 같은 문제에도 엉뚱하게 6이나 8을 내놓고, 조금만 문장이 복잡해지면 완전히 길을 잃었다. 초창기 생성형 AI는 계산기가 아니라 ‘문장 예측기’였기 때문이다. 이 모델들은 세상의 모든 글을 읽고 “이 단어 다음엔 어떤 단어가 자주 오더라”를 통계적으로 예측하도록 훈련됐다. 그러니까 “2+3=?”을 보고 5라는 개념을 계산한 게 아니라 인터넷에서 “2+3=” 다...- AI 인사이트
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2025.10.29 22:39
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2025.10.29 22:39
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AI 모드 똑똑하게 고르는 법
OpenAI의 GPT-5가 공개되면서 이용자들은 더 복잡해진 ‘모드 선택’이라는 개념을 마주하게 됐다. Auto, Instant, Thinking, Thinking Mini, Pro 같은 옵션이 생기면서 단순히 “질문을 던진다”에서 “질문에 맞는 엔진을 고른다”로 사용 패턴이 바뀌고 있다. 미국의 기술매체들은 이를 “속도·깊이·비용의 삼각관계”라고 설명한다. Auto 모드는 기본값으로, 모델이 질문을 분석해 스스로 Instant나 Thinking 중 ...- AI 인사이트
- AI 실전 사용법
2025.10.28 18:33
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2025.10.28 18:33
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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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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...- 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
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-...- AI 인사이트
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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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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 한...- AI 인사이트
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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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AI 무료와 유료, 같은 질문을 해도 답이 다른 이유
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AI가 내 질문을 유출할 수도 있을까? 걱정할 필요 없는 이유
생성형 AI가 사람들의 질문과 대화를 바탕으로 더 똑똑해진다는 사실이 널리 알려지면서 개인 대화가 누군가에게 노출되는 것 아니냐는 우려가 꾸준히 제기되고 있다. 일반적으로 AI에 친숙하지 않은 사용자들이 대체로 한 번쯤 걱정해봤을 만한 내용이다. 실제로 사용자가 입력한 문장은 AI의 성능 향상에 참고가 ...- AI 인사이트
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AI 시대, 아이들의 뇌가 멈춰가고 있다
AI가 공부를 돕는 시대라지만 최근 연구들은 다른 경고음을 내고 있다. 아이들이 AI를 쓰면 쓸수록 생각하지 않는 뇌로 변해간다는 것이다. MIT 미디어랩은 18세에서 39세 참가자 54명을 세 그룹으로 나누어 실험을 진행했다. 한 그룹은 아무런 도움 없이, 다른 그룹은 구글 검색으로, 마지막 그룹은 챗GPT로 에세...- AI 인사이트
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2025.10.29 22:39
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2025.10.28 18:33
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