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AI462

416. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 서론: 용어 혼동을 넘어서기 위한 첫걸음'인공지능(AI)', '머신러닝(ML)', '딥러닝(DL)'이라는 용어는 오늘날 기술 관련 기사나 기업 발표에서 흔히 등장합니다. 그러나 이 세 용어가 서로 혼용되는 경우가 많아, 일반 독자뿐만 아니라 비즈니스 의사결정자들에게도 혼란을 초래하고 있습니다. 특히 기업이 AI 전략을 수립하거나 기술 도입을 고려할 때, 각 기술의 역할과 범위를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 차이를 명확히 구분하고, 이들 간의 상호 관계를 살펴봅니다. 또한 각 기술이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 통해 독자가 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 돕고자 합니다. 1.. 2025. 4. 4.

415. 인공지능 윤리란 무엇인가? AI 개발과 활용에서 고려해야 할 문제들 인공지능 윤리란 무엇인가? AI 개발과 활용에서 고려해야 할 문제들 서론: AI가 도달한 윤리적 기로인공지능은 이제 단순한 미래 기술이 아닌, 우리 사회 전반을 지배하는 실재적 존재로 자리매김했습니다. 텍스트 생성, 이미지 제작, 의료 진단, 자동 주행, 금융 분석, 심지어 법률 자문에 이르기까지, AI는 그 영향력을 끊임없이 확장하고 있습니다. 그와 동시에 '기계는 인간의 창작물을 어디까지 모방할 수 있는가?', 'AI의 판단에는 누구의 책임이 따르는가?'라는 철학적이고 윤리적인 질문도 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 최근 오픈AI의 이미지 생성 모델이 일본의 유명 애니메이션 제작사 '스튜디오 지브리'의 고유한 스타일을 모방하면서 촉발된 저작권 침해 논란은, AI 기술이 창작과 권리의 경계를 어떻게.. 2025. 4. 2.

414. 사람이 직접 쓴 글과 AI가 쓴 글, 어떻게 구별할 수 있을까? 사람이 직접 쓴 글과 AI가 쓴 글, 어떻게 구별할 수 있을까? 서론: 인간과 AI의 경계가 모호해지는 시대2025년 현재, 우리는 AI와 인간이 함께 텍스트를 생산하는 시대에 살고 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude, LLaMA, Bard와 같은 대형 언어모델(LLM)은 자연스러운 문장을 생성해내며, 인간처럼 글을 쓰는 능력을 빠르게 발전시켜 왔습니다. 하지만 이로 인해 새로운 문제도 생겨났습니다. "이 글은 사람이 쓴 걸까, 아니면 AI가 쓴 걸까?"라는 질문은 이제 더 이상 학술 논문이나 윤리적 토론에서만 등장하지 않습니다. 온라인 리뷰, 뉴스, 심지어는 학생 과제까지, 글의 진위 여부를 판별하는 기술과 전략이 사회 전반에서 요구되고 있습니다. 텍사스 A&M 대학교와 서울시립대학교를 포함한.. 2025. 3. 31.

413. 벡터DB, AI 시대의 핵심 인프라가 되다 벡터DB, AI 시대의 핵심 인프라가 되다 서론데이터는 AI 시대의 연료라 불립니다. 하지만 이 방대한 데이터 중에서 유의미한 정보를 어떻게 빠르게 찾고 연결할 수 있을까요? 바로 이 지점에서 ‘벡터DB’가 주목받고 있습니다. 벡터DB는 단순한 데이터 저장소가 아니라, AI가 데이터를 ‘이해하고 찾는’ 방식에 최적화된 새로운 형태의 데이터베이스입니다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI가 실시간으로 문맥을 기억하고, 적절한 정보를 추론해내기 위해서는 전통적인 데이터베이스만으로는 한계가 있습니다. 이 글에서는 벡터DB의 개념과 작동 원리를 시작으로, AI 시대에서의 중요성, 일반 사용자 관점에서의 이해 포인트, 그리고 실제 활용 사례까지 풍부하게 설명합니다. 1. 벡터DB란 무엇인가: AI가 이해하는 데이터.. 2025. 3. 30.

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