반응형 ai 한계2 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. 445. AI의 '이해'는 환상일까? 기계가 언어를 다루는 법 - 연구와 전문가 의견 기반 분석 AI의 '이해'는 환상일까? 기계가 언어를 다루는 법 — 연구와 전문가 의견 기반 분석 서론최근 AI 언어 모델의 발전 속도는 놀라울 정도입니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 사람처럼 자연스럽고 유창한 문장을 만들어내며, 대화 상대방에게 '이해하고 있는 듯한' 인상을 줍니다. 그러나 이러한 인상은 실제 의미 이해와는 큰 차이가 있습니다. 전문가들은 이를 '언어적 환상'이라고 부르며, 내부적으로는 의미를 해석하거나 의도를 파악하는 과정이 전혀 없다고 지적합니다. 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 단어와 문장 간의 통계적 패턴을 파악합니다. 즉, '다음에 올 법한 단어'를 예측하는 데 최적화되어 있습니다. 하지만 이것이 개념을 진정으로 이해하는 것과 .. 2025. 8. 13. 이전 1 다음 반응형
