AI한계
AI는 전문가 시험은 통과하는데, 유치원생 문제는 왜 못 풀까
전문가 시험은 통과하지만 유아 문제는 못 푸는 AI. verbalization bottleneck이 만드는 기본기 실패를 분석합니다.
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Anthropic, Claude 실패율 분석 후 AI 생산성 예측 절반으로 하향
Anthropic이 Claude 사용 데이터 100만 건 분석 결과, 복잡한 작업일수록 실패율이 높다는 것을 발견하고 AI 생산성 예측을 절반으로 하향 조정했습니다.
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유명 수학자 Joel Hamkins, LLM은 수학 연구에 ‘전혀 도움 안 돼’
노트르담 대학교 논리학 교수 Joel Hamkins가 LLM의 수학 연구 활용에 대해 ‘전혀 도움 안 돼’라고 직설적으로 평가. 벤치마크와 실용성 간극을 드러냅니다.
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LLM 시대의 끝? 거대 AI 기업들이 월드 모델에 투자하는 이유
GPT와 Claude로 대표되는 거대 언어 모델이 텍스트 이해의 한계에 부딪히면서 AI 업계가 물리 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 World Models로 대전환을 시작했다. Meta의 AssetGen, Google의 Gemini Robotics, Nvidia의 Omniverse 등 주요 기업들의 구체적 사례와 함께 이 기술이 로보틱스, 자율주행, VR 등 산업 전반에 미칠 영향을 살펴본다.
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벡터 임베딩의 숨겨진 한계: 왜 최신 AI도 ‘사과 좋아하는 사람 찾기’에 실패할까?
Google DeepMind 연구를 바탕으로 벡터 임베딩 모델의 수학적 한계와 실무적 해결책을 쉽게 설명한 기술 인사이트
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AI 에이전트, 정말 비즈니스 게임체인저일까? 실제 사례와 현실적 접근법
클라르나, Whatagraph 등 글로벌 기업의 구체적인 AI 에이전트 활용 사례를 분석하고, 에어비앤비 CEO와 가트너가 지적한 현실적 한계를 균형있게 다룹니다. 2,360억 달러 시장으로 성장하는 AI 에이전트의 진짜 가치와 40% 프로젝트 실패 원인, 성공적 도입 전략을 제시합니다.
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GPT-5 출시의 명과 암: 기대와 현실 사이에서 드러난 AI의 진짜 모습
GPT-5 출시 후 발생한 사용자 반발과 OpenAI의 대응 과정을 분석하고, AI 업계의 과대광고 문화와 기술적 한계에 대한 현실적 평가를 제시하는 글
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AI는 정말 생각할 수 있을까? Apple 연구가 밝힌 충격적 진실과 그 논쟁
Apple 연구진이 밝힌 AI 추론 모델의 놀라운 한계와 그에 대한 논쟁을 다룬 심층 분석. ‘생각하는 AI’의 실제 능력과 한계를 이해하고 실무 활용 시 고려사항을 제시합니다.
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AI는 통계적 천재, 인간은 맥락적 지혜: LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이 분석
스탠포드대와 뉴욕대 연구진이 밝혀낸 LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이를 분석한 글입니다. AI가 통계적 압축에 최적화된 반면 인간은 맥락적 풍부함을 우선시한다는 핵심 발견과 함께, 이것이 AI 개발과 활용에 주는 실용적 시사점을 제시합니다.
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