반응형 전체 글631 AI에 문서를 올리면 모델이 새로 학습할까? AI에 문서를 올린 뒤 그 내용에 맞는 답을 받았다고 해서, 그때 모델을 새로 훈련했다는 뜻은 아닙니다. 답변에 참고할 자료를 제공하는 일과 모델 자체를 바꾸는 일은 구별해야 합니다.여기서 ‘모델 훈련’은 데이터와 훈련 절차를 통해 가중치 같은 모델 내부 수치인 파라미터를 조정하는 일을 말합니다. ‘학습’이라는 단어가 문맥 속 예시를 이용하는 뜻으로도 쓰이므로, 무엇이 달라지는지 살펴보는 편이 명확합니다.같은 문서도 쓰이는 과정이 다릅니다다음 안내문과 사용 상황은 모두 설명을 위해 만든 가상 예시입니다. 실제 서비스에서 시험한 결과가 아닙니다. 느티 독서모임 안내: 모임은 토요일 오후 3시, 2층 세미나실에서 열립니다. 개인 컵을 준비해 주세요.이 안내문을 바탕으로 ‘모임에 언제, 어디로 가면 되나요?.. 2026. 10. 29. AI 답변에 출처가 있다면, 원문에서 무엇을 확인할까? AI 답변에 출처 링크가 붙어 있다면, 먼저 내가 사용하려는 문장을 원문의 어느 부분이 뒷받침하는지 확인해 보세요. 링크가 열리고 제목이 주제와 비슷하다는 것만으로는 충분하지 않습니다. 답변의 주장과 원문의 대상·조건·결론이 맞는지 읽어야 합니다.중요한 문장 하나를 골라 주장을 나누고, 근거 부분을 찾은 다음, 확인된 범위만 사용하면 됩니다. 아래 순서와 가상 예시를 따라가 보겠습니다.1. 확인할 문장을 작은 주장으로 나누세요문장 하나에 수치와 효과, 적용 대상이 함께 들어갈 수 있습니다. 각각 따로 확인할 수 있다면 나누어 적으세요. 한 부분에 근거가 있어도 나머지까지 확인된 것은 아닙니다.어떤 링크가 어느 주장을 가리키는지도 살펴봅니다. 문장 끝에 링크가 여러 개 붙어 있거나 한 링크가 여러 문장 뒤.. 2026. 10. 28. 463. 왜 AI 데이터센터 전력 확보가 IT 인프라 경쟁의 핵심인가? 왜 AI 데이터센터 전력 확보가 IT 인프라 경쟁의 핵심인가? 서론: AI 시대, 전력이 곧 경쟁력이 되다인공지능(AI) 기술의 고도화와 함께 데이터센터는 단순한 서버 집합체를 넘어, 국가와 기업의 전략 자산으로 부상하고 있습니다. 특히 생성형 AI와 대규모 추론 모델이 확산되면서, 데이터센터가 소비하는 전력 규모는 기존 IT 인프라의 상식을 뛰어넘고 있습니다. 이 과정에서 전력 확보 능력은 더 이상 비용 관리의 문제가 아니라, AI 경쟁에서 살아남기 위한 전제 조건으로 자리 잡고 있습니다.최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI 모델 성능 향상만큼이나 데이터센터 전력과 인프라 확보에 막대한 자원을 투입하고 있습니다. 이는 AI 산업이 단순한 소프트웨어 경쟁을 넘어, 에너지와 물리적 인프라를 둘러싼 총력전 양상.. 2026. 1. 16. 164. 기억은 정말 저장되지 않을까? 최신 뇌과학이 말하는 ‘재구성되는 기억’ 기억은 정말 저장되지 않을까? 최신 뇌과학이 말하는 ‘재구성되는 기억’ 서론우리는 흔히 기억을 ‘뇌 속에 저장된 기록’처럼 생각합니다. 이 비유는 기억을 이해하는 데 직관적인 도움을 주지만, 실제 뇌과학 연구 결과를 그대로 반영한 표현은 아닙니다. 과거의 사건이 마치 파일처럼 보관되어 있다가 필요할 때 다시 열리는 이미지에 익숙합니다. 그러나 최근 뇌과학 연구들은 이 직관적인 비유가 실제 뇌의 작동 방식과는 상당한 거리가 있음을 보여주고 있습니다. 특히 여러 수십 년에 걸쳐 축적된 신경과학 연구는 기억이 고정된 형태로 저장되는 것이 아니라, 저장된 신경 흔적을 기반으로 회상될 때마다 새롭게 구성되는 과정임을 강조해 왔습니다. 이 관점은 재고정화(reconsolidation) 연구를 포함한 다양한 실험적 .. 2026. 1. 10. 462. AI 환경 영향: 2025년 AI CO₂ 배출이 도시 수준에 이른 이유 AI 환경 영향: 2025년 AI CO₂ 배출이 도시 수준에 이른 이유 서론: AI 확산의 이면, 환경 비용이 수면 위로 드러나다2025년을 기점으로 인공지능(AI) 기술은 일상과 산업 전반에 깊숙이 침투했습니다. 생성형 AI 서비스의 폭발적 확산과 함께 데이터센터 증설 경쟁이 본격화되면서, 기술 발전의 이면에 숨겨져 있던 환경 비용도 점차 구체적인 수치로 드러나고 있습니다. AI가 가져온 생산성 향상과 혁신의 혜택 뒤편에서, 에너지 소비와 탄소 배출이라는 부담이 동시에 커지고 있다는 점은 더 이상 외면하기 어려운 현실입니다. 최근 영국 가디언(The Guardian)이 보도한 연구에 따르면, 2025년 한 해 동안 AI 사용으로 발생한 이산화탄소(CO₂) 배출량이 미국 뉴욕시 전체의 연간 배출량과 유사.. 2026. 1. 8. 163. AI는 왜 재료 실험 설계에 투입되기 시작했을까? — 과학 실험 방식의 변화 AI는 왜 재료 실험 설계에 투입되기 시작했을까? — 과학 실험 방식의 변화 서론최근 재료과학 분야에서 인공지능(AI)이 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 실험 자체를 설계하는 단계로 진입하고 있습니다. 과거에는 연구자가 가설을 세우고, 수많은 시행착오를 통해 실험 조건을 조정하는 방식이 일반적이었습니다. 그러나 복잡한 재료 조성과 방대한 변수 공간을 다루는 현대 재료과학에서는 이러한 접근법이 시간과 비용 측면에서 한계에 부딪히고 있습니다. 이러한 변화는 모든 실험을 AI가 자동으로 수행하거나, 인간 연구자를 대체한다는 의미는 아닙니다. 현재 활용되는 AI 실험 설계는 주로 후보 조건을 좁히고 우선순위를 정하는 보조적 역할에 가깝습니다. 다시 말해, AI는 ‘정답을 바로 찾아주는 존재’라기보다, 실험 실.. 2026. 1. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 106 다음 반응형
