AI 인사이트
-
샘 알트만이 말하는 ‘부드러운 특이점’: AI 혁명이 우리 삶을 바꾸는 방식
OpenAI CEO 샘 알트만이 제시하는 ‘AI 특이점’에 대한 새로운 관점을 분석합니다. 극적인 변화가 아닌 점진적이고 부드러운 AI 혁명이 어떻게 우리 삶을 바꿔나가고 있는지, 그리고 2025-2030년 AI 발전 로드맵과 함께 개인과 사회가 준비해야 할 것들을 살펴봅니다.
Written by
-
OpenAI vs 뉴욕타임스: 사용자 프라이버시를 둘러싼 새로운 갈등
OpenAI와 뉴욕타임스 간의 저작권 소송에서 나온 사용자 데이터 무기한 보존 명령과 OpenAI의 대응, 그리고 이것이 AI 업계와 사용자들에게 미치는 영향을 분석한 인사이트 글입니다.
Written by
-
AI 업계의 숨겨진 진실: LLM은 생각보다 훨씬 저렴하다
대규모 언어모델(LLM)의 실제 운영 비용이 일반적인 인식과 달리 매우 저렴하다는 점을 데이터와 연구를 통해 분석하고, 이것이 AI 산업과 비즈니스 모델에 미치는 함의를 살펴봅니다. 웹 검색 API와의 직접적인 비용 비교를 통해 LLM의 경제성을 명확히 보여주며, AI 에이전트 시대의 진짜 비용 구조 변화를 예측합니다.
Written by
-
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.
Written by
-
15억 달러 AI 유니콘의 몰락: Builder.ai 사건이 드러낸 AI 워싱의 민낯
15억 달러 가치의 AI 유니콘 Builder.ai가 실제로는 700명의 인도 엔지니어를 활용한 가짜 AI 기업이었다는 충격적인 사실이 드러나면서 파산한 사건을 통해 AI 워싱 현상의 심각성과 투자자들이 주의해야 할 점들을 분석합니다.
Written by
-
워크호스 LLM 시대: 배치 작업에서 오픈소스가 상용 모델을 압도하는 이유
배치 작업에서 오픈소스 LLM이 GPT, Claude, Gemini 같은 상용 모델보다 2-10배 뛰어난 가성비를 보이는 이유를 데이터 분석을 통해 설명하고, 실무진을 위한 구체적인 모델 전환 가이드를 제시합니다.
Written by
-
Reddit vs Anthropic 소송으로 본 AI 데이터 경제의 새로운 전환점
Reddit이 AI 스타트업 Anthropic을 무단 데이터 사용 혐의로 고소한 사건을 통해 살펴보는 AI 시대 데이터 경제의 구조적 변화와 향후 전망. 빅테크와 AI 기업 간 첫 대규모 법적 분쟁이 업계에 미칠 파급효과와 데이터 소유권을 둘러싼 복잡한 이슈들을 심층 분석합니다.
Written by
-
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.
Written by
-
Claude 시스템 프롬프트 분석으로 본 AI 챗봇의 진화: 단순한 모델을 넘어선 복합 시스템
Claude의 16,739단어에 달하는 방대한 시스템 프롬프트 분석을 통해 AI 챗봇이 단순한 언어 모델을 넘어선 복합 시스템임을 밝히고, 3.7에서 4.0으로의 진화 과정에서 드러나는 Anthropic의 개발 철학과 미래 AI 챗봇의 발전 방향을 제시합니다.
Written by
-
AI 프로젝트 실패의 진짜 원인: 데이터 품질이 아닌 데이터 신뢰성
AI 프로젝트의 높은 실패율(80%)의 진짜 원인을 분석하고, 기존 데이터 품질 관리의 한계점을 지적하며, 사전 예방 중심의 데이터 신뢰성 엔지니어링(DRE) 접근법을 제시하는 인사이트 글입니다. TSB Bank 등 실제 사례를 통해 사후 대응의 위험성을 보여주고, 조직 문화 변화의 필요성과 구체적 실천 방안을 제안합니다.
Written by
