AI 길잡이

AI 자기학습(Self-Learning)의 비밀 — 기계는 어떻게 혼자서 배울까?우리가 사용하는 인공지능은 이제 누가 시키지 않아도 스스로 배우고 발전합니다.“기계가 스스로 학습한다”는 말, 처음 들으면 믿기 어렵죠.하지만 지금의 AI 기술은 실제로 ‘자기학습(Self-Learning)’을 통해 지식을 쌓고, 경험을 흉내 내고 있습니다.이 글에서는 AI가 어떻게 자기 스스로 배움을 이어가는지, 그리고 그것이 인간의 학습과 어떤 점이 다른지를 풀어보겠습니다.1. 인간처럼 배우는 기계, 그 원리는 무엇일까AI의 자기학습은 말 그대로 데이터를 스스로 탐색하고 규칙을 발견하는 과정입니다.기존의 인공지능은 사람이 일일이 ‘정답’을 알려줘야만 학습할 수 있었습니다.예를 들어 “이건 사과, 저건 바나나”처럼 레이블을..

AI의 시각 인식 — 인공지능은 정말 ‘본다’고 할 수 있을까?요즘 사진 한 장만 올려도 AI가 사람 얼굴을 구분하고, 고양이인지 강아지인지 단번에 알아맞히죠.그런데 문득 이런 생각이 듭니다.“AI가 본다”는 말, 진짜 ‘본다’는 의미일까요?인간은 눈으로 보고, 뇌로 해석하지만 인공지능은 도대체 어떤 방식으로 세상을 ‘본다’고 할까요?이 글에서는 AI의 시각 인식 구조를 인간의 시각 과정과 비교하며,‘기계가 보는 세계’가 실제로 어떤 의미인지 쉽게 풀어드리겠습니다. 1. 인간의 눈 vs AI의 눈, 뭐가 다를까?우리가 사물을 볼 때의 과정은 단순히 ‘눈으로 본다’가 아닙니다.빛이 눈의 망막에 닿고, 시신경을 따라 뇌의 시각피질로 전달되면서‘이건 사람이다’, ‘이건 나무다’라는 해석이 이루어집니다.즉, ..

인공지능(AI)은 어떻게 만들어졌을까? 인간의 생각을 닮아가는 기술의 진화요즘 ‘AI’라는 단어는 정말 흔하게 들리죠. 뉴스, 광고, 심지어는 일상 대화 속에서도요.하지만 정작 AI가 어떻게 개발되어 지금처럼 발전하게 되었는지 궁금해본 적 있으신가요?우리가 지금 당연하게 사용하는 인공지능은 사실 70년 넘는 세월 동안 수많은 실패와 도전을 거쳐 만들어졌습니다.이 글에서는 AI의 개발 과정과 진화의 흐름을, 어렵지 않게 하나씩 풀어드리겠습니다.1. “기계도 생각할 수 있을까?” – AI의 시작점AI의 이야기는 1950년대 초반, 영국의 수학자 **앨런 튜링(Alan Turing)**에서 시작됩니다.튜링은 “기계가 스스로 생각할 수 있을까?”라는 질문을 던졌고, 이 물음이 바로 인공지능 연구의 출발점이 되었..

AI는 왜 시간 개념을 이해하지 못할까 – 인공지능의 ‘현재’ 인식 구조AI가 얼마나 똑똑해져도 여전히 못하는 게 있다.바로 ‘시간’을 이해하는 일이다.대화형 인공지능과 얘기해보면 가끔 이상할 때가 있다.“지금 몇 시야?” “오늘 날씨 어때?” 같은 질문엔 바로 대답하지만,“어제와 오늘의 차이를 설명해줘” 같은 말에는 종종 엉뚱한 답이 나온다.AI는 정보를 빠르게 계산할 수 있지만,그게 언제 일어난 일인지, 지금과 어떤 관계가 있는지를 ‘느끼는 능력’은 없다.결국, AI는 시간이라는 개념을 순서로는 인식하지만, 흐름으로는 이해하지 못하는 존재다. 1. AI에게 시간은 단순한 데이터 순서일 뿐이다AI는 인간처럼 ‘시간이 흐른다’고 느끼지 않는다.모델이 데이터를 학습할 때, 시간은 그냥 정보가 들어오는 ‘..

AI가 보는 세상은 진짜일까 – 인공지능 시각 인식의 한계인공지능이 만든 그림을 보면 가끔 놀라울 때가 있다.빛의 방향, 인물의 표정, 질감까지 모두 진짜 사진처럼 표현되니까 말이다.하지만 자세히 들여다보면 어딘가 이상한 부분이 있다.손가락이 여섯 개라든지, 물리적으로 불가능한 그림자가 생긴다든지 말이다.AI는 분명 ‘보는 능력’을 가지고 있는 것처럼 보이지만,사실 그건 진짜 세상을 보는 게 아니라, 데이터로 학습된 세상의 모양을 계산하는 것뿐이다.그럼 도대체 AI는 어떻게 세상을 보고 있을까?그리고 인간이 보는 세상과는 뭐가 다른 걸까? 1. AI의 ‘시각’은 실제 눈이 아니라 수치의 패턴이다AI는 사람처럼 눈으로 사물을 보는 게 아니다.이미지를 픽셀 단위로 쪼개서, 각각의 색상과 밝기를 숫자로 바..

1. 완벽해 보이는데, 사실은 틀릴 때가 있다요즘 인공지능 정말 똑똑해졌죠.질문을 하면 척척 대답하고, 논문처럼 말도 자연스럽게 써요.그런데 한 번쯤 이상하다고 느낀 적 없으세요?말은 그럴듯한데, 막상 찾아보면 없는 정보거나 틀린 내용일 때요.이게 바로 AI가 만들어내는 **‘환각(Hallucination)’**이에요.AI가 진짜 사실을 아는 게 아니라,‘그럴싸해 보이는 말’을 예측해서 만들어내는 거죠.2. AI는 진짜로 이해하지 못한다사람은 생각하고 이해해서 말을 하지만,AI는 이해를 못 해요.그냥 “이 단어 다음엔 어떤 단어가 자주 나왔는가”를 계산해서 문장을 만드는 겁니다.예를 들어 “하늘이 맑다”라는 말 뒤에는 “날씨가 좋다”가 자주 나오니까,AI는 확률상 그 말을 골라요.즉, 진짜 하늘을 본 적..

1. 인공지능의 성장은 ‘보이지 않는 전력’ 위에 있다인공지능이 발전할수록 우리는 점점 더 빠른 검색, 더 정교한 이미지, 더 자연스러운 대화를 경험하게 된다.그러나 이런 성능 향상 뒤에는 막대한 전력 소비와 인프라 비용이 숨어 있다.AI 모델을 학습시키려면 수백만 개의 데이터를 처리해야 하고,그 과정에서 엄청난 양의 전기를 소모한다.실제로 구글과 마이크로소프트의 AI 서버 전력 사용량은 매년 두 자릿수 이상 증가하고 있다.즉, 우리가 사용하는 ‘스마트한 기술’은 사실상 ‘에너지 집약형 기술’이다.2. 데이터센터, AI 시대의 보이지 않는 공장AI가 작동하는 핵심 공간은 데이터센터다.데이터센터는 수천 대의 고성능 GPU 서버가 24시간 가동되는 거대한 설비로,AI가 데이터를 저장하고 계산하는 실제 ‘공장..

1. 인공지능이 ‘공감’한다는 착각오늘날의 인공지능은 인간의 언어를 학습하고, 감정을 분석하며, 상황에 맞는 답변을 제시한다.대화형 AI가 “당신의 기분을 이해합니다”라고 말할 때, 많은 사람은 그것이 진짜 감정이라고 느낀다.하지만 실제로 AI는 감정을 ‘이해’하는 것이 아니라 감정의 패턴을 계산하고 있을 뿐이다.AI가 사용하는 감정 분석 모델은 수많은 인간 대화 데이터를 통계적으로 학습하여, 특정 단어와 문맥이 어떤 감정에 대응하는지를 확률적으로 예측한다.즉, 인공지능이 보여주는 공감은 이해가 아닌 모방이다.2. 감정을 해석하는 뇌와 감정을 계산하는 알고리즘의 차이인간의 감정은 뇌의 복합적인 생리적 반응으로 이루어진다.슬픔이나 기쁨 같은 감정은 단순히 언어로 표현되는 것이 아니라, 호르몬 분비와 신경 ..

1. 기술이 일자리를 없애는가, 아니면 새로 만드는가인공지능(AI)의 급격한 발전은 사람들에게 두 가지 상반된 감정을 불러일으킨다.하나는 “AI가 내 일을 빼앗을지도 모른다”는 불안이고,다른 하나는 “AI가 만들어낼 새로운 기회를 선점해야 한다”는 기대다.실제로 맥킨지 보고서에 따르면, 2030년까지 전 세계 노동의 30%가 자동화될 가능성이 있는 반면,동시에 약 8억 개의 신규 기술 직종이 등장할 것으로 예측된다.즉, AI는 단순히 인간을 대체하는 존재가 아니라, 새로운 직업 생태계를 재편하는 핵심 기술이다.2. 프롬프트 엔지니어 – 인공지능을 ‘지시하는’ 새로운 설계자가장 주목받는 직업 중 하나가 바로 **프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)**다.이들은 인공지능에게 명확한 지시를 내리고,..

1. 보이지 않는 AI 산업의 이면생성형 AI는 혁신의 상징으로 여겨진다. 텍스트 한 줄로 이미지를 만들고, 대화형 인공지능이 사람처럼 답변한다.그러나 이러한 기술의 이면에는 대규모의 인간 노동이 존재한다.AI가 데이터를 학습하려면 방대한 양의 이미지·텍스트·영상이 정확히 분류되고 정제된 상태로 제공되어야 한다.이를 수행하는 이들이 바로 ‘데이터 라벨링(data labeling)’ 노동자들이다.그들은 인공지능이 학습할 수 있도록 수백만 개의 데이터를 분류하고, 잘못된 정보를 수정하며, 혐오·폭력적 콘텐츠를 걸러낸다.AI의 지능은 이들의 반복적이고 지루한 손노동 위에 세워져 있다.2. 데이터 라벨링의 구조와 글로벌 하청 체계대부분의 데이터 라벨링은 선진국 IT기업이 직접 수행하지 않는다.AI 모델을 개발하..