📌 핵심 3줄 요약 멀티 에이전트란 하나의 복잡한 목표를 해결하기 위해, 각자 다른 역할을 맡은 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 협업하는 시스템이에요. 혼자 모든 걸 처리하는 싱글 에이전트보다 훨씬 복잡하고 전문적인 작업을 수행할 수 있다는 게 가장 큰 장점이죠. 에이전트 간의 효과적인 소통과 작업 조율 방법을 설계하는 게 핵심이지만, 그만큼 시스템이 복잡해지고 비용이 늘어날 수 … 더 읽기
📌 핵심 3줄 요약 컨텍스트 엔지니어링은 AI에게 좋은 답변을 얻기 위해 질문과 함께 제공할 '배경 정보(컨텍스트)'를 설계하고 최적화하는 기술이에요. 좋은 '질문'에 집중하는 프롬프트 엔지니어링과 달리, 어떤 '자료'를 줄지에 집중해 AI의 할루시네이션을 줄이고 답변의 깊이를 더하죠. 실전에선 최신 정보를 검색해 함께 넣거나(RAG), 대화 기록을 요약해 활용하며, AI 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 항상 고려해야 해요. 혹시 AI에게 … 더 읽기
AI는 인터넷의 방대한 글과 그림을 보고 배워요. LLM은 수많은 글로, 디퓨전 모델은 수억 장의 이미지로요. 그런데 여기서 뜨거운 질문이 나와요. 그 데이터, 허락받고 쓴 걸까요? 이게 ‘AI 학습데이터 저작권’ 논쟁이에요. 드디어 이 시리즈의 마지막 편이에요. AI를 둘러싼 가장 뜨거운 쟁점 중 하나를 쉽게 풀어볼게요. 무엇이 문제인가요? AI를 학습시키려면 엄청난 양의 데이터가 필요한데, 그 상당수가 창작자의 … 더 읽기
AI가 딥페이크, 편향, 프라이버시 같은 문제를 일으키면서, 세계 각국이 AI를 법으로 다스리기 시작했어요. 그 선두에 EU AI Act가 있어요. 오늘은 ‘AI 규제’가 뭔지, 우리에게 어떤 영향을 주는지 쉽게 풀어볼게요. AI 규제란? — AI 시대의 교통법규 AI 규제는 AI를 안전하고 공정하게 쓰도록 정한 법과 규칙이에요. 자동차가 처음 나왔을 때 안전기준과 교통법규가 생겼듯이, 강력해진 AI에도 지켜야 할 … 더 읽기
명함을 카메라로 찍으면 연락처가 자동 저장되고, 외국어 간판을 비추면 번역돼 나오죠. 이렇게 사진 속 글자를 읽어 텍스트로 바꾸는 기술이 OCR이에요. 오늘은 이 OCR이 어떻게 작동하는지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요. 알게 모르게 매일 쓰는 기술이에요. OCR이란? — 사진을 받아쓰기 OCR은 ‘Optical Character Recognition(광학 문자 인식)’의 줄임말이에요. 쉽게 말해 이미지 속 글자를 알아보고 텍스트로 옮겨 적는 거예요. … 더 읽기
스마트폰이 내 얼굴을 알아보고 잠금을 풀고, 자율주행차가 신호등과 사람을 알아보죠. 이렇게 AI가 사진과 영상을 ‘보고’ 이해하는 기술이 컴퓨터 비전(Computer Vision)이에요. 오늘은 AI가 어떻게 눈을 갖게 됐는지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요. 컴퓨터 비전이란? — AI에게 눈 달아주기 컴퓨터 비전은 AI가 이미지·영상 속에 무엇이 있는지 알아보는 기술이에요. 사람이 사진을 보고 “강아지네, 자동차네” 하듯, AI도 그걸 구별하게 만드는 … 더 읽기
AI에게 일을 전부 맡기면 편하긴 한데, 가끔 할루시네이션처럼 엉뚱한 실수를 하죠. 그래서 중요한 일일수록 사람이 중간에 끼어서 확인해요. 이걸 휴먼인더루프(Human-in-the-loop)라고 해요. ‘사람(human)을 작업 흐름(loop) 안에 둔다’는 뜻이에요. 오늘은 이 개념이 왜 중요한지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요. AI 시대에 사람의 역할을 보여주는 중요한 개념이에요. 휴먼인더루프란? — 자동화의 안전벨트 휴먼인더루프는 AI가 자동으로 처리하는 흐름 중간에 사람이 검토하거나 … 더 읽기
예전 온도(Temperature) 편에서 “온도를 0으로 해도 100% 똑같은 답이 보장되진 않는다”고 했죠. 그럼 완전히 똑같은 결과를 다시 얻으려면 어떻게 할까요? 그 열쇠가 바로 시드(seed)예요. 오늘은 이 시드가 뭔지, 왜 필요한지 쉽게 풀어볼게요. 특히 AI로 그림 만드는 분께 유용해요. 시드란? — 랜덤의 출발점 AI는 답을 만들 때 약간의 무작위(랜덤)를 써요. 시드는 그 랜덤이 시작되는 출발점 숫자예요. … 더 읽기
새 AI가 나오면 “MMLU 90점 돌파”, “코딩 벤치마크 1위” 같은 뉴스가 나오죠. 이 점수들이 바로 벤치마크(Benchmark)예요. 한마디로 AI의 성적표죠. 오늘은 이 성적표가 뭘 재는지, 그리고 왜 점수만 믿으면 안 되는지 쉽게 풀어볼게요. 벤치마크란? — AI 실력을 재는 표준 시험 벤치마크는 여러 AI를 같은 문제로 시험 쳐서 점수를 매기는 표준 시험이에요. 사람으로 치면 모의고사 같은 거죠. … 더 읽기
큰 AI는 똑똑하지만 무겁고 비싸요(파라미터 편 참고). 그런데 그 똑똑함을 작은 AI에 옮겨 담을 수 있다면 어떨까요? 그걸 가능하게 하는 게 증류(Distillation)예요. 오늘은 이 증류가 어떻게 큰 AI를 작고 똑똑하게 압축하는지 쉽게 풀어볼게요. 증류란? — 선생이 학생을 가르치기 증류는 큰 모델(선생)이 작은 모델(학생)을 가르치는 방식이에요. 학생 모델이 선생 모델의 답과 판단 방식을 따라 배우면서, 작은 … 더 읽기
