분류 전체보기35 AI 윤리와 규제, 실무자는 무엇을 준비해야 하는가 오늘은 AI 윤리와 규제, 실무자는 무엇을 준비해야 하는가에 대한 이야기를 나누어보자. EU AI Act, 개인정보, 책임 소재가 개발에 미치는 영향 등에 대해 서술한다. 1. AI 윤리는 선택이 아니라 ‘운영 리스크’의 문제다많은 사람들은 AI 윤리나 규제를 “멀리 있는 이야기”라고 생각한다. 대기업이나 글로벌 기업, 혹은 정부 기관에만 해당되는 이야기처럼 느껴지기 때문이다. 그러나 지금의 AI 규제 흐름은 특정 기업만을 겨냥하는 것이 아니라, AI를 활용해 서비스를 만드는 모든 조직을 대상으로 하고 있다. 특히 EU AI Act는 세계 최초의 포괄적 AI 규제 법안으로, AI 시스템을 위험도에 따라 분류하고, 고위험 시스템에 대해서는 엄격한 요건을 요구한다. 중요한 점은 이 법이 유럽 기업만을.. 2026. 2. 15. 오픈소스 LLM vs 상용 LLM 오늘은 오픈소스 LLM vs 상용 LLM에 대해서 이야기 해보도록 하자. 비용, 성능, 보안, 커스터마이징 관점에서 비교해 본다. 1. 비용과 성능의 착시: “무료”와 “최고 성능”이라는 오해부터 풀어야 한다오픈소스 LLM과 상용 LLM을 비교할 때 가장 먼저 등장하는 논점은 비용이다. 오픈소스는 무료이고 상용은 비싸다는 인식이 널리 퍼져 있다. 하지만 이 구분은 실제 의사결정에 거의 도움이 되지 않는다. 오픈소스 LLM은 라이선스 비용이 없을 뿐, 실제 운영 비용은 결코 공짜가 아니다. 모델을 호스팅하기 위한 GPU 인프라, 추론 비용, 성능 최적화를 위한 엔지니어링 리소스까지 고려하면, 일정 규모 이상에서는 상용 API 비용과 큰 차이가 나지 않거나 오히려 더 비싸지는 경우도 흔하다.성능 측면에서.. 2026. 2. 14. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 왜 중요한가 오늘은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 왜 중요한가에 대한 이야기를 나누어보자. LLM의 환각 문제를 해결하는 현실적인 접근법에 대해서도 다룰 예정이다. 1. “말은 맞는 것 같은데 틀리다”는 경험, 왜 반복될까회사에서 생성형 AI를 써본 사람이라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 것이다. 보고서 초안을 부탁했더니 문장은 자연스럽고 논리도 있어 보이는데, 막상 내용을 확인해보면 사실과 다르거나 출처를 알 수 없는 정보가 섞여 있다. 질문을 조금만 바꿔도 전혀 다른 답이 나오고, 자신 있게 말하던 내용이 실제로는 존재하지 않는 경우도 있다. 이른바 LLM의 ‘환각(hallucination)’ 문제다. 이 현상은 AI가 거짓말을 하려는 의도가 있어서가 아니라, 애초에 LLM.. 2026. 2. 13. 기업에서 AI 도입이 실패하는 대표적인 이유 5가지 오늘은 기업에서 AI 도입이 실패하는 대표적인 이유 5가지에 대해 알아보도록 하겠다. 기술 문제가 아닌 조직·데이터·문화 관점에서 분석한 글이다. 1. 기술은 준비됐지만 목적은 불분명하다: 전략 없는 AI 도입의 함정기업에서 AI 도입이 실패하는 가장 흔한 이유는 기술 역량 부족이 아니라 명확한 목적과 전략의 부재다. 많은 조직이 AI를 “도입해야 할 것”으로 인식하지만, “왜 도입하는가”에 대한 질문에는 명확히 답하지 못한다. 경쟁사가 AI를 활용한다는 이유, 경영진이 트렌드에 뒤처지고 싶지 않다는 이유로 시작된 프로젝트는 대부분 방향성을 잃기 쉽다. 이 경우 AI는 문제 해결 수단이 아니라, 존재 이유를 스스로 증명해야 하는 애매한 기술로 전락한다.실제로 현장에서 진행되는 많은 AI 프로젝트는 기.. 2026. 2. 12. 프롬프트 엔지니어링의 현재와 한계 오늘은 프롬프트 엔지니어링의 현재와 한계에 대한 이야기를 나눠보려고 한다. 프롬프트 엔지니어링의 개념에 대해서는 아래쪽에 서술해 두었다. 1. 프롬프트 엔지니어링이 하나의 기술처럼 보이게 된 이유프롬프트 엔지니어링이 주목받기 시작한 이유는 생성형 AI가 기존의 소프트웨어와 전혀 다른 방식으로 사용자와 상호작용하기 때문이다. 과거의 시스템은 버튼과 규칙으로 동작했지만, LLM은 자연어 입력 하나로 전혀 다른 결과를 만들어낸다. 이때 입력 문장이 결과에 미치는 영향이 매우 크다는 사실이 알려지면서, 어떤 식으로 질문하고 지시하느냐가 성능을 좌우하는 핵심 요소처럼 인식되었다. 실제로 같은 모델을 사용하더라도 프롬프트에 따라 결과의 정확도, 논리성, 표현 수준이 크게 달라지는 경험을 많은 사용자가 하게 되었.. 2026. 2. 11. AI 모델 성능을 좌우하는 요소들 AI 모델 성능을 좌우하는 요소들은 어떤 것들이 있는지 알아보도록 하자. 오늘은 데이터 품질, 파라미터 수, 파인튜닝, 평가 지표의 실제 영향 등에 대해 이야기 해보도록 하겠다. 1.데이터 품질이 성능의 70%를 결정한다: 양보다 중요한 것은 ‘무엇을’ 학습했는가 AI 모델 성능을 이야기할 때 가장 먼저 언급해야 할 요소는 언제나 데이터 품질다. 파라미터 수나 최신 모델 구조보다도, 실제 성능을 좌우하는 결정적 요인은 “모델이 어떤 데이터를 보고 학습했는가”에 있다. 흔히 데이터가 많으면 성능이 좋아질 것이라고 생각하지만, 이는 절반만 맞는 말이다. 데이터의 양이 일정 수준을 넘어서면, 그 이후의 성능 차이는 대부분 데이터의 정제 수준, 다양성, 대표성에서 갈린다.예를 들어 문법적으로 틀린 문장, 중.. 2026. 2. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
