쵸코쿠키의 연습장

2024년 대선과 미국 AI 정책의 변화2024년에 도널드 트럼프가 다시 대통령이 되었어요. 그와 함께 미국 AI 정책에도 큰 변화가 올 것 같다는 이야기들이 나오고 있습니다.트럼프 재집권으로 AI 규제가 완화될 가능성이 높음바이든 행정부가 강조했던 윤리적 사용과 안전 규정 철회 가능성AI 산업은 발전이 가속화될 수 있지만, 윤리적 문제도 증가할 우려 바이든 행정부는 AI의 윤리적 사용과 안전 규정을 강조했었잖아요? 그런데 트럼프는 이런 규정을 없애겠다고 하니, AI 산업은 빨라질 수 있지만 그만큼 새로운 문제도 많아질 것 같아요. 이런 변화가 우리에게 어떤 영향을 줄지 한번 같이 생각해 봅시다.   트럼프의 AI 가속화 전략바이든 정책과 트럼프의 접근 방식바이든 전 대통령은 AI를 공익에 맞게 사용하도..

메모장은 1985년 처음 출시되었으며, 마우스 사용을 장려하기 위해간단한 사용법 덕분에 대중에게 빠르게 사랑40년이 지난 지금도 변하지 않은 단순함이 특징1985년에 마이크로소프트가 처음 메모장을 내놓았을 때, 이렇게 오랫동안 사랑받을 줄 누가 알았겠어요? 사실 처음엔 단순히 마우스라는 신기한 장치를 사람들에게 익숙하게 만들려고 만든 간단한 도구였대요. 그런데 이게, 키보드에 의존하던 시절에 비하면 너무나 쉬운 사용법 덕에 금세 대중의 마음을 사로잡았죠. 그리고 신기하게도, 이 메모장은 40년이 넘는 시간 동안 거의 바뀌지 않고 그대로 남아 있어요. 딱 필요한 것만 해주는 그 단순함이 지금도 Windows의 필수 도구로 자리 잡고 있잖아요.  메모장에 AI를 더하다니, 이건 좀 놀랍다!마이크로소프트는 메..

요즘 AI 기술이 정말 엄청난 속도로 발전하고 있지 않나요? 예전엔 상상도 못 했던 일들이 이제는 당연해지고 있어요. 수십억, 아니 수천억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델이 여기저기서 활용되고 있는데, 사실 이런 모델을 특정 작업에 딱 맞게 조정하려면 엄청난 시간과 노력이 들어요. 생각해 보세요, 모델 전체를 GPU에 올려서 며칠, 아니 몇 주씩 학습시키면서 전력을 잔뜩 소비하는 거예요. 이뿐인가요? 파인튜닝된 모델을 저장하려면 저장 공간도 어마어마하게 필요하죠. 그리고 모든 파라미터를 조정하다 보면, 기존의 다양한 상황에 대처할 수 있는 모델의 능력까지 손상될 위험이 있잖아요. 그래서 이 모든 복잡한 문제를 해결하려고 나온 게 바로 파라미터 효율적 파인튜닝(PFT)입니다. 오늘은 이 PFT를 한 ..

요즘 AI 기술이 정말 빠르게 발전하고 있어요. 생각해 보면, 이제 AI가 우리 삶에서 얼마나 많은 부분을 편리하게 만들어주고 있는지 새삼 놀라울 때가 많아요. 특히 자연어 처리(NLP) 쪽에서 엄청난 변화가 많이 일어나고 있죠. 그래서 오늘은 AI의 최신 발전 중 하나인 '자율 컴퓨터 사용' 기능에 대해 이야기해 보려고 해요. 이게 우리 일상에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 기회와 위험은 무엇일지 같이 살펴봐요. 자율 컴퓨터 사용: AI의 새로운 얼굴AI의 진화: 컴퓨터를 자유롭게 다루기2024년에 Anthropic이라는 AI 연구 단체에서 새로운 대형 언어 모델인 'Claude'를 발표했어요. 이 모델이 왜 그렇게 화제가 됐냐면, 단순히 언어를 잘 이해하는 걸 넘어서 '자율 컴퓨터 사용'이라는 기능까..

요즘 비즈니스 세상이 얼마나 빠르게 변하고 있는지 다들 아시죠? 제대로 데이터를 수집하려면 웹 스크래핑이 필수랍니다. 솔직히 말해서, e-커머스, 사이버 보안, 디지털 마케팅 같은 다양한 분야에서 웹 데이터를 얼마나 잘 모으고 분석하느냐가 성패를 가를 때가 많거든요. 이번엔 유럽에서 유명한 웹 스크래핑 솔루션 제공업체인 옥실랩스를 중심으로, 웹 스크래핑에 대해 편하게 얘기해볼까 해요.  웹 스크래핑이란?웹 스크래핑, 들어본 적 있나요? 쉽게 말하면 웹사이트에 있는 정보를 자동으로 긁어오는 거예요. 일일이 웹사이트를 돌아다니며 데이터를 수집하는 대신, 스크래핑 도구나 스크립트를 써서 이 과정을 자동으로 해버리는 거죠. 예를 들면, 온라인 쇼핑몰에서 제품 가격, 재고 상태, 고객 리뷰 등을 모아서 경쟁사를 ..

요즘 기술이 얼마나 빨리 발전하는지 실감하시죠? 자율 주행이나 증강 현실, 로봇공학 같은 분야에서는 특히 3D 인식 기술이 점점 더 중요한 역할을 하고 있어요. 그래서 최근 3D 데이터를 더 빠르고 더 정확하게 처리하려고 새로운 트랜스포머 모델들이 등장했는데, 그중에서도 Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets (DSVT)가 진짜 눈에 띄는 거예요. 북경대학교랑 막스 플랑크 연구소의 연구자들이 힘을 모아 만든 이 모델은, 3D 포인트 클라우드 같은 희소 데이터를 진짜 효율적으로 다뤄서 기존 3D 인식의 한계를 뛰어넘었어요.오늘은 이 DSVT가 왜 대단한지, 그리고 실제로 어떤 혁신적인 기술을 사용했는지, 또 어떻게 우리 삶에 적용될 수 있는지 얘기해 볼게..

테슬라는 최근 "We, Robot" 행사를 통해 미래 이동 수단과 관련된 혁신적인 기술들을 공개했습니다. 이번 행사는 자율주행 로봇 택시, 로봇 밴, 그리고 인간과 상호작용하는 로봇 "옵티머스"의 최신 성과들을 중심으로 진행되었습니다. 이러한 신기술은 향후 교통의 패러다임을 바꿀 잠재력을 지니고 있어 많은 주목을 받았습니다.  테슬라 로봇 택시: 미래의 교통수단테슬라가 이번 행사에서 처음으로 공개한 것은 '로봇 택시'였습니다. 이 택시는 2인승 구조로, 운전대와 페달이 없는 완전 자율주행 시스템을 갖추고 있습니다. 사용자는 탑승 후 목적지를 설정하고 "출발" 버튼을 누르면 로봇 택시가 목적지까지 자동으로 운행합니다. 차량 내부에는 운전석이나 전통적인 조작 장치가 없으며, 오직 스크린을 통해 조작할 수 있..

오늘날 데이터 중심의 세계에서 **고객 데이터 플랫폼(CDP)**은 기업이 고객 데이터를 효율적으로 수집하고 활용하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 다양한 소스에서 데이터를 통합하여 고객의 행동과 선호도를 파악하는 데 필요한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객을 보다 포괄적으로 이해하고, 타겟팅된 마케팅 캠페인을 수행하며, 개인화된 경험을 제공하고, 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.특히 **인공지능(AI)**을 CDP에 통합함으로써, 데이터 분석을 향상시키고 더 나은 고객 경험과 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 새로운 기회가 열립니다. 본 글에서는 AI와 CDP의 만남이 어떻게 고객 경험을 혁신하고 기업에 실질적인 이익을 제공하는지에 대해 깊이 살펴..

최근 몇 년간 **인공지능(AI)**은 단순한 트렌드를 넘어 다양한 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 특히 소프트웨어 개발 분야에서는 AI 기술을 도입함으로써 생산성 향상, 반복 작업 자동화, 사용자 경험 개선, 데이터 분석 능력 강화 등 다양한 이점을 누릴 수 있습니다. 이 글에서는 AI를 소프트웨어 개발에 성공적으로 통합하는 방법을 중점적으로 다루며, 이를 통해 개발 과정에서 혁신을 촉진하고 더 나은 소프트웨어 솔루션을 구현하는 데 필요한 전략과 도구를 살펴보겠습니다.   1. 인공지능(AI) 이해 및 잠재력 탐구먼저, **인공지능(AI)**이 무엇인지 간단히 살펴보겠습니다. AI는 단순한 기술 용어가 아니라 컴퓨터 과학의 한 분야로, 기계가 인간의 지능적인 작업을 수행할 수 있게 하는 것을..

OpenAI가 새로운 대형 언어 모델인 GPT-4를 출시하면서 많은 사람들이 기대와 궁금증을 갖게 되었습니다. GPT-3.5로 만족했던 사용자들은 GPT-4가 과연 얼마나 더 나아졌는지, 매달 $20의 가치를 하는지 궁금해합니다. 특히 스크럼(Scrum) 실무자들에게 GPT-4가 과연 생산성을 높이는 도구로서 얼마나 큰 도움을 줄 수 있을까요? 이 글에서는 스크럼 실무자의 관점에서 ChatGPT-4와 이전 모델 GPT-3.5를 비교하고, 실질적인 차이를 살펴보겠습니다.  GPT-4: 더 나은 답변을 제공할까?실험 1: 스크럼 가이드 2017과 2020의 차이 비교먼저, 스크럼 가이드 2017과 2020 버전의 차이를 설명하는 과제를 제시했습니다. 이 과제는 스크럼 마스터로서 두 가이드 간의 변화를 이해하..

디지털 시대에 데이터는 기업과 조직이 정확한 결정을 내리는 데 필수적인 역할을 합니다. 그러나 원시 데이터만으로는 통찰력을 도출하고 의사 결정을 지원하는 데 한계가 있습니다. 여기서 데이터에 컨텍스트와 구조를 제공하는 과정인 데이터 라벨링과 **주석 처리(Annotation)**가 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터 라벨링과 주석 처리의 중요성, 다양한 유형, 그리고 최적의 실행 방법을 살펴보겠습니다.    데이터 라벨링과 주석 처리의 중요성데이터 라벨링과 주석 처리는 원시 데이터에 메타데이터 또는 설명 정보를 추가하는 과정입니다. 예를 들어, 이미지, 텍스트, 비디오와 같은 데이터에 라벨, 태그 또는 설명을 부여하여 데이터를 더 쉽게 분류하고 분석할 수 있도록 합니다. 이러한 라벨과 주석은 사람..

AI(인공지능)는 다양한 보안 문제에 대한 해결책을 제공하는 빠르게 발전하는 기술입니다. 특히 이메일 피싱은 기업 보안에서 간과되기 쉽지만, 중요한 위협 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이메일은 기업 커뮤니케이션에서 가장 중요한 수단이기 때문에, 이를 통한 피싱 공격은 매우 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 최근 조사에 따르면, 2022년에는 83%의 기업이 이메일 피싱 공격을 경험했으며, 이러한 공격을 효과적으로 방어하는 것은 중요한 과제가 되었습니다.이 글에서는 AI와 머신러닝(ML) 기술을 이용해 이메일 피싱을 방어하는 방법과 이를 통해 기업이 어떻게 보안 위협으로부터 스스로를 보호할 수 있는지 살펴보겠습니다.  AI가 피싱을 방어하는 방법AI를 이용한 피싱 방어는 이메일의 다양한 요소를 분석하여 ..

최근 몇 년간 **필드 서비스 관리(Field Service Management, FSM)**는 펜과 종이를 사용한 수작업 기반 스케줄링에서 고도로 디지털화된 시스템으로 발전했습니다. 하지만 여전히 개선의 여지가 있으며, 여기서 **인공지능(AI)**이 중요한 역할을 합니다. AI는 FSM의 효율성을 향상시키고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 방식으로 데이터를 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.이번 글에서는 AI가 필드 서비스 관리에 어떤 변화를 가져오고 있으며, 이를 통해 기업들이 운영 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.  AI를 통한 효율성 향상필드 서비스 관리에서 가장 큰 과제 중 하나는 적시에 적절한 기술자를 적재적소에 배치하는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI ..

AI 기술은 최근 몇 년 동안 급격히 발전하며, 보안 문제 해결에 있어 필수적인 역할을 하고 있습니다. 특히 엔터프라이즈 환경에서 이메일 피싱 공격에 대응하는 데 있어 AI는 강력한 방어 수단으로 자리 잡고 있습니다. 이메일은 기업에서 가장 많이 사용하는 소통 수단 중 하나이며, 피싱 공격을 통해 민감한 정보가 유출될 위험이 큽니다. 따라서, 이메일 피싱을 예방하고 차단하는 데 AI의 역할은 매우 중요합니다.    이메일 피싱의 심각성Proofpoint의 연구에 따르면, 2022년 기준으로 83%의 조직이 이메일 피싱 공격을 받았습니다. 이메일 피싱은 사기꾼들이 합법적인 이메일 계정을 해킹하거나 사칭해 불법적인 자금 이체 등을 시도하는 방식으로, 대부분 사회 공학적 기법이나 해킹을 통해 이루어집니다. 2..

현대 IT 환경에서 빠르게 변화하는 기술과 복잡해지는 인프라는 개발자와 엔지니어들에게 새로운 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 특히 클라우드 플랫폼, 마이크로서비스 아키텍처, 그리고 데브옵스(DevOps)의 성장과 함께 사람, 프로세스, 플랫폼 간의 경계는 점차 모호해지고 있습니다. 이에 대한 통찰을 제공한 구글 클라우드 플랫폼의 Kelsey Hightower와 Dynatrace의 Andi Grabner의 대담을 통해 우리는 현재와 미래의 기술적 과제를 살펴볼 수 있습니다.이 글에서는 사람, 프로세스, 플랫폼의 경계를 다시 정의하는 과정에서 Kelsey Hightower가 강조한 주요 내용들을 중심으로 현대 IT 산업에서 발생하는 변화와 우리가 주목해야 할 점들을 탐구해보겠습니다.    인간의 관점에서 시..

인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 우리의 생활 방식에 지대한 영향을 미치고 있습니다. AI는 다양한 산업에서 효율성을 높이고 혁신을 주도하며, 사회 전반에 걸쳐 커다란 변화를 이끌어가고 있습니다. 이 글에서는 AI의 최근 발전 중에서 특히 주목할 만한 다섯 가지를 소개하며, 그 기술들이 어떻게 사회와 일상생활에 영향을 미치는지 탐구해보겠습니다.    1. 자연어 처리 (NLP)와 인공지능 비서의 진화자연어 처리(NLP)는 인간 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 만드는 기술로, AI의 발전에 있어 중요한 역할을 합니다. 최근 몇 년간 자연어 처리 기술이 비약적으로 발전하면서, 사람들이 일상적으로 사용하는 AI 기반 비서들이 더 똑똑해지고 있습니다. 대표적으로 아마존 알렉사(Amazon Alexa..

인공지능(AI)은 최근 10년 동안 전 세계에 가장 큰 영향을 미친 기술로 꼽히고 있습니다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 학습하는 능력을 통해 로봇 및 소프트웨어에 다양한 기능을 부여하여, 여러 산업 분야에서 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 특히 AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하고, 보안 및 안전 기준을 엄격하게 유지하며, 다양한 산업에서 그 역할을 강화하고 있습니다.이러한 AI의 적용은 금융 업계에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 금융 부문에서 AI가 어떻게 활용되고 있으며, 금융 업계를 어떻게 혁신하고 있는지, 그리고 그로 인한 이점과 한계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  금융 산업에서 AI의 도입 현황금융 업계는 AI의 잠재력을 가장 많이 활용하는 산업 중..

데이터 변환은 오늘날 많은 기업들에게 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터가 여러 시스템 간에 호환되도록 변환하는 작업은 비즈니스 통합, 생산성 향상, 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터 변환 도구에도 혁신을 가져오고 있습니다. 이제 AI는 데이터를 처리, 추출 및 변환하는 방식을 바꾸어 기업들이 더 빠르고 정확하게 데이터를 다룰 수 있도록 돕고 있습니다. 이 블로그에서는 AI가 데이터 변환 도구에 미치는 영향을 살펴보고, 이 기술이 데이터 관리 및 처리에서 어떤 변화를 일으킬지에 대해 논의해보겠습니다.    데이터 변환 도구란?데이터 변환 도구는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하여 시스템 간의 호환성과 통합을 보장하는 소프트웨어 솔루션입니다. 이러한..

오늘날 기술 업계는 인터넷, 모바일, 클라우드 기술을 넘어 **생성형 인공지능(Generative AI)**에 빠져들고 있습니다. 이 새로운 기술은 인간의 창의력을 증대시키는 데 기여하며, AI 모델을 활용한 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 작업이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 단순한 데모 이상의 역할을 하며, 그 중심에는 데이터가 있습니다. 본 포스팅에서는 생성형 AI가 데이터 엔지니어링에 미치는 영향과 이로 인해 발생하는 도전 과제 및 기회를 살펴보겠습니다.  데이터 접근성의 변화와 확장생성형 AI의 발전은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 훨씬 더 많은 사람들에게 유용해지게 만들었습니다. 이제 복잡한 SQL 쿼리나 분석 도구 없이도 자연어로 데..

얼굴 인식 시스템은 모바일 기기, 공항 보안, 그리고 법 집행 기관 등에서 널리 사용되고 있는 기술 중 하나입니다. 하지만 최근 여러 연구를 통해 이 기술이 다양한 인종, 성별, 나이 등과 관련된 편향성을 가지고 있다는 사실이 드러나며 큰 우려를 낳고 있습니다. 이러한 편향성은 시스템의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 사회적 불평등을 더욱 심화시키고 개인의 삶에 중대한 악영향을 미칠 수 있습니다.    얼굴 인식 시스템에서 발생하는 편향성 문제얼굴 인식 시스템의 편향성 문제는 특정 인구 집단에 대한 시스템의 성능 저하로 나타납니다. 특히 인종이나 성별에 따라 시스템의 오작동률이 크게 달라질 수 있는데, 이는 시스템이 특정 그룹에 대해 더 높은 오류율을 보인다는 것을 의미합니다. 예를 들어, ..