반응형 AI471 457. TPU와 GPU의 차이, 인공지능 시대의 핵심 연산 장치를 이해하기 TPU와 GPU의 차이, 인공지능 시대의 핵심 연산 장치를 이해하기 서론: 인공지능의 연산 엔진, 왜 TPU와 GPU가 중요한가인공지능 산업이 빠르게 성장하면서 고성능 연산 장치는 더 이상 부가 요소가 아니라 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터를 처리하며 수많은 연산을 반복하는데, 이때 어떤 연산 장치를 사용하느냐에 따라 학습 속도뿐 아니라 비용, 에너지 효율, 서비스 확장성까지 크게 달라집니다. 다시 말해, AI의 ‘두뇌 역할’을 담당하는 연산 장치는 기술 발전의 방향을 결정하는 중요한 요소입니다. 현재 AI 분야를 이끄는 핵심 연산 장치는 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)입니다. GPU는 원래 그래픽 .. 2025. 12. 3. 456. AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다 AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다 서론: 호황의 그늘에서 묻습니다, 이 기술을 믿을 수 있습니까2025년, 인공지능 산업은 그 어느 때보다 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 거대 언어 모델과 생성형 이미지 시스템이 산업 전반을 재편하고, 기업들은 ‘AI 혁신’을 앞세워 새로운 서비스와 시장을 열고 있습니다. 하지만 화려한 성과 뒤에는 불편한 질문이 남습니다. AI가 보여주는 놀라운 결과를 우리는 어디까지 신뢰할 수 있을까요. AI는 혁신의 상징이자 동시에 불투명한 판단 구조를 지닌 존재로 평가받습니다. 기술이 인간의 삶을 편리하게 만드는 만큼, 그 결정 과정이 이해되지 않을 때 신뢰의 기반은 흔들립니다. 지금 우리가 마주한 문제는 단순히 성능이나 효율의 문제가 아닙니.. 2025. 10. 15. 455. AI를 정말 ‘검증’할 수 있을까: XAI의 약속, 한계, 그리고 신뢰의 조건 AI를 정말 ‘검증’할 수 있을까: XAI의 약속, 한계, 그리고 신뢰의 조건 서론인공지능(AI)을 실제 업무와 서비스에 투입하려는 기업과 기관이 빠르게 늘어나고 있습니다. 그러나 “이 모델을 믿어도 되는가?”라는 질문 앞에서 많은 조직이 망설입니다. 특히 블랙박스 모델이라 불리는 딥러닝 계열 모델은 입력과 출력은 알 수 있지만, 그 내부 과정을 설명하지 못합니다. 즉, 어떤 데이터가 들어가면 어떤 결과가 나온다는 사실은 확인할 수 있어도, 왜 그런 결론에 이르렀는지는 여전히 미스터리입니다. 설명이 불가능하다면 검증도 어렵고, 검증이 어렵다면 신뢰 역시 구축되지 않습니다. 이 문제의식에서 등장한 개념이 설명가능한 AI(XAI, Explainable AI)입니다. XAI는 모델이 내린 결정을 사람에게 이해.. 2025. 10. 2. 454. AI 창의적 결과는 뛰어나지만 사고 과정은 미흡하다 AI 창의적 결과는 뛰어나지만 사고 과정은 미흡하다 서론최근 연구들은 인공지능(AI)의 창의성을 인간 창의성과 직접 비교하면서, 결과물의 화려함과 달리 사고 과정에서는 뚜렷한 한계가 있음을 반복적으로 강조합니다. AI는 이미지·음악·문장 생성 등에서 놀라운 성과를 보여주며 대중을 놀라게 하고 있지만, 여전히 '과정 없는 창의성'이라는 꼬리표를 피하기 어렵습니다. 이러한 문제의식은 단순한 기술적 관찰에 그치지 않고, 예술계·교육계·정책 담론으로까지 확산되고 있습니다. 사람들이 AI 결과물을 접할 때 한편으로는 "창의적이다"라며 감탄하지만, 동시에 "이것이 진정한 의미에서의 생각의 산물인가?"라는 회의가 따라붙는 이유입니다. 인간은 소수의 예시만으로도 새로운 개념을 추상화하고, 상황에 맞춰 지식을 재조합하여.. 2025. 9. 28. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 118 다음 반응형
