ChatGPT Work가 뭐예요? 조사부터 문서·슬라이드 제작까지 맡기는 AI

ChatGPT Work가 뭐예요? 조사부터 문서·슬라이드 제작까지 맡기는 AI

⏰ 이 글은 2026년 7월 기준으로 작성됐어요. AI 툴은 가격·기능이 빠르게 바뀌니, 최신 정보는 공식 사이트에서 한 번 더 확인해 주세요! 📌 핵심 3줄 요약 ChatGPT Work는 2026년 7월에 출시된 챗GPT의 에이전트 기능으로, 조사부터 문서·스프레드시트·슬라이드·웹사이트 같은 완성물 제작까지 한 작업으로 이어가요. 답변을 받아서 사람이 파워포인트·엑셀로 옮기던 과정이, 편집 가능한 결과물을 바로 받는 방식으로 바뀌는 거죠. … 더 읽기

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딥페이크가 뭐예요? 진짜 같은 가짜의 원리

딥페이크 개념 설명

유명인이 하지도 않은 말을 하는 영상, 안 찍은 사진… 진짜 같은데 가짜예요. 이런 걸 딥페이크(Deepfake)라고 해요. ‘딥러닝(deep)’과 ‘가짜(fake)’를 합친 말이에요. 오늘은 딥페이크가 어떻게 만들어지는지, 그리고 우리가 어떻게 구별하고 조심해야 하는지 풀어볼게요. 점점 중요해지는 주제예요. 딥페이크란? — AI로 진짜처럼 합성 딥페이크는 AI로 얼굴이나 목소리를 진짜처럼 만들어 바꿔치기하는 거예요. 다른 사람 얼굴에 유명인 얼굴을 입히거나, 목소리를 똑같이 … 더 읽기

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Manus AI가 뭐예요? 조사부터 영상·문서 제작까지 한 번에 맡기는 AI

Manus AI가 뭐예요? 조사부터 영상·문서 제작까지 한 번에 맡기는 AI

⏰ 이 글은 2026년 7월 기준으로 작성됐어요. AI 툴은 가격·기능이 빠르게 바뀌니, 최신 정보는 공식 사이트에서 한 번 더 확인해 주세요! 📌 핵심 3줄 요약 Manus AI는 조사·글쓰기·이미지·영상·슬라이드 제작처럼 여러 도구를 오가며 하던 일을 하나의 작업으로 이어주는 AI 에이전트예요. 기존 AI가 '단계마다 따로 시키는 도구'라면, Manus는 '목표를 주면 여러 단계를 스스로 이어가는 작업자'에 가까워요. 무료로 … 더 읽기

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STT·TTS가 뭐예요? 음성을 알아듣고 말하는 AI

STT TTS 음성 AI 개념 설명

“시리야” 하고 부르면 AI가 알아듣고, 내비게이션이 길을 음성으로 안내해주죠. 이렇게 말을 글로, 또 글을 말로 바꾸는 게 음성 AI예요. 각각 STT와 TTS라고 불러요. 오늘은 이 두 가지가 뭔지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요. 이름만 알면 정말 간단해요. STT — 말을 글로 바꾸기 (받아쓰기) STT는 ‘Speech to Text’, 즉 음성을 글자로 바꾸는 거예요. 우리가 말하면 AI가 받아쓰는 … 더 읽기

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양자화(Quantization)가 뭐예요? AI를 가볍게 만드는 법

양자화 개념 설명

지난 파라미터 편에서 큰 모델은 무겁고 비싸다고 했죠. 그런데 요즘은 그 큰 AI가 노트북이나 스마트폰에서도 돌아가요. 어떻게 된 걸까요? 비결은 양자화(Quantization)예요. 이름은 어렵지만 원리는 ‘사진 압축’만큼 간단해요. 오늘 쉽게 풀어볼게요. 양자화란? — 숫자의 정밀도를 낮추기 AI의 파라미터(손잡이)는 원래 아주 정밀한 소수로 저장돼요. 예를 들어 0.83721946 같은 식이죠. 양자화는 이 정밀한 숫자를 0.84처럼 간단하게 반올림해서 모델을 … 더 읽기

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파라미터가 뭐예요? AI 이름의 7B·70B 숫자 뜻 이해하기

파라미터 개념 설명

AI 모델 이름을 보면 ‘Llama 7B’, ’70B’, ‘405B’ 같은 숫자가 붙어 있죠. 이 B가 붙은 숫자가 대체 뭘까요? 바로 파라미터(Parameter)의 개수예요. 그리고 이 숫자가 클수록 똑똑하다는 말, 반은 맞고 반은 틀려요. 오늘은 파라미터가 뭔지, 숫자가 크면 정말 좋은지 쉽게 풀어볼게요. 파라미터란? — AI의 ‘조절 손잡이’ 파라미터는 AI가 학습하면서 스스로 조절하는 수많은 작은 손잡이(노브)예요. 이 손잡이들을 … 더 읽기

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토크나이저가 뭐예요? AI가 글을 쪼개는 법

토크나이저 개념 설명

예전 토큰 편에서, AI는 글을 ‘토큰’이라는 조각으로 쪼개서 이해한다고 했죠. 그럼 그 쪼개는 일은 누가 할까요? 바로 토크나이저(Tokenizer)예요. 오늘은 이 토크나이저가 글을 어떻게 자르는지, 그리고 왜 한국어가 영어보다 토큰을 더 많이 먹는지 쉽게 풀어볼게요. 알아두면 AI 비용·속도를 이해하는 데 도움 돼요. 토크나이저란? — 재료를 써는 도마 토크나이저는 우리가 입력한 글을 AI가 소화하기 좋게 잘게 써는 … 더 읽기

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트랜스포머가 뭐예요? 요즘 AI의 심장, 쉽게 이해하기

트랜스포머 개념 설명

LLM의 대표주자 GPT, 이름의 ‘T’가 뭔지 아세요? 바로 트랜스포머(Transformer)예요. 2017년에 등장한 이 구조 하나가 오늘날 AI 혁명의 출발점이 됐어요. ChatGPT도, 번역기도, 이미지 생성 AI도 전부 이걸 기반으로 해요. 이름은 거창하지만 핵심 아이디어는 의외로 직관적이에요. 오늘 쉽게 풀어볼게요. 트랜스포머란? — 문장 전체를 한눈에 보기 트랜스포머의 핵심은 문장 전체를 한꺼번에 보고, 단어들 사이의 관계를 파악하는 거예요. 앞 … 더 읽기

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top-p가 뭐예요? AI 온도의 단짝, 샘플링 설정 쉽게 이해하기

top-p 샘플링 개념 설명

지난 온도(Temperature) 편에서 잠깐 등장했던 top-p 기억나세요? “온도의 단짝”이라고 했었죠. 둘 다 AI 답의 다양성을 조절하는 설정인데, 작동 방식이 살짝 달라요. 오늘은 이 top-p가 뭔지, 온도랑 뭐가 다른지 쉽게 풀어볼게요. 비개발자는 깊이 몰라도 되지만, 알아두면 AI를 더 잘 다룰 수 있어요. top-p란? — 후보의 범위를 자르기 AI는 다음 단어를 고를 때 수많은 후보를 확률 순으로 … 더 읽기

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AI 편향(Bias)이 뭐예요? AI가 차별하는 진짜 이유

AI 편향 개념 설명

AI 그림 도구에 “간호사 그려줘”라고 하면 대부분 여성이, “CEO 그려줘”라고 하면 대부분 남성이 나오는 경우가 많아요. AI가 일부러 차별하는 걸까요? 그렇진 않아요. 이건 AI 편향(Bias)이라는 현상이에요. 오늘은 AI가 왜 이렇게 한쪽으로 쏠린 답을 하는지, 그게 왜 위험한지 쉽게 풀어볼게요. AI를 비판 없이 믿으면 안 되는 이유이기도 해요. AI 편향이란? — 데이터의 치우침을 그대로 배움 AI는 … 더 읽기

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