dohaii040603 님의 블로그

1. 자기 학습이란 무엇인가 – 인간 없이 배우는 AI의 진화 AI가 단순히 데이터를 입력받아 결과를 내는 시절은 이미 지났다. 이제 인공지능은 사람이 직접 데이터를 제공하거나 가르치지 않아도 스스로 환경을 탐색하고, 실패와 성공을 반복하며 최적의 전략을 스스로 찾아내는 ‘자기 학습(Self-learning)’ 능력을 갖추기 시작했다. 이 자기 학습의 핵심은 **강화학습(Reinforcement Learning)**에 있다. 예를 들어 바둑 AI ‘알파고’는 처음에는 인간 고수들의 기보를 학습했지만, 후속 버전인 ‘알파제로’는 오직 자가 대국만으로 전략을 스스로 진화시켰다. 데이터 주입 없이도 목표 달성에 유리한 패턴을 반복해 최적화하는 구조, 이것이 바로 자기 학습형 AI의 기본 원리다. 또한 최근에는..

1. GPT-5는 어디까지 왔고, 무엇을 가능하게 했는가 GPT-5는 2025년 기준 가장 진화된 생성형 인공지능 중 하나로 평가받는다. 이 모델은 단순한 언어 생성 기능을 넘어서, 문맥 이해, 창의적 쓰기, 다단계 추론, 코드 생성, 지식 응용까지 거의 인간 수준에 근접한 성능을 보이며 사용자들에게 놀라운 경험을 제공하고 있다. 이전 세대 모델들과의 가장 큰 차이는 다중 입력 처리를 통해 더욱 정교한 멀티모달 기능을 갖췄다는 점이다. GPT-5는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 코드, 표 등을 한 번에 받아들여 보다 직관적이고 복합적인 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사진을 업로드하고 “이 음식의 레시피를 알려줘”라고 요청하면, 이미지를 인식하고 식재료를 분석한 뒤, 그에 맞는 요리법을 ..

1. AI는 무엇을 할 수 있는가, 인간은 무엇을 해야 하는가 2025년 현재, 우리는 AI와 함께 살아가는 세상에 들어섰다. AI는 단순한 계산과 반복 업무를 넘어, 창작과 분석, 예측과 판단, 감정의 흉내까지 구현해내고 있다. 뉴스 기사, 영화 시나리오, 상담 대화, 제품 추천까지 우리는 이미 일상적으로 AI가 만들어낸 세계 속에서 ‘살고’ 있는 중이다. 이러한 변화 속에서 인간은 점점 혼란스러운 질문에 맞닥뜨린다. “AI가 이렇게 많은 걸 해내는데, 나는 과연 무엇을 해야 할까?” 이 질문은 단순히 일자리나 기술의 문제가 아니라 ‘인간의 역할과 정체성’이라는 철학적 질문으로 확장된다. 인간의 고유성은 어디에 있을까? 단순한 정보 처리나 지식 전달은 AI가 더 잘할 수 있다. 하지만 인간은 의미를 해..

1. 인간의 지능과 AI의 지능, 그 출발부터 다르다 ‘지능’이라는 단어는 흔히 문제를 해결하고, 학습하며, 판단하는 능력을 의미한다. 인간의 지능은 뇌에서 비롯되며, 감각·기억·언어·감정·자기 인식 등을 포괄한다. 반면, AI의 지능은 수학적 알고리즘과 연산 능력, 그리고 방대한 데이터를 기반으로 한 학습 구조를 통해 구축된다. 같은 ‘지능’이라는 단어를 쓰지만, 구현 방식, 작동 원리, 의미의 깊이는 현격히 다르다. 예를 들어, 인간은 어릴 때부터 경험을 통해 개념을 형성하고, 그 개념을 바탕으로 상황을 해석하며, 감정을 담은 판단을 내린다. AI는 반대로 수많은 데이터를 기반으로 확률적 패턴을 찾아내고, 그에 따라 가장 ‘적절해 보이는’ 출력을 산출한다. 결과만 보면 비슷해 보일 수 있지만, 그 과..

1. AI가 해커의 손에 들어갔을 때, 사이버 위협의 판이 바뀐다 AI는 본래 인간의 삶을 편리하게 만들고, 방대한 데이터를 신속히 분석하는 데 활용되던 기술이었다. 하지만 사이버 범죄자들은 이 기술의 강력함에 주목했고, 2020년대 중반에 이르러 AI를 해킹 도구로 전환하기 시작했다. 이른바 **‘AI 기반 해킹’**은 기존의 수작업 침입보다 훨씬 더 정교하고, 빠르고, 치명적이다. 기존의 해킹은 타깃을 수동으로 탐색하고 코드를 주입하는 방식이었다면, AI는 수십만 개의 취약점을 자동으로 분석하고, 그중 침입 가능성이 가장 높은 시스템을 식별하여 공격 시나리오를 설계할 수 있다. 특히 강화학습 기반의 AI는 실패한 공격을 학습하며 더 똑똑해지고, 딥러닝 기반 모델은 이메일, 문자, 음성까지 자연스럽게 ..

1. 인공지능의 눈, ‘보는 것을 넘어서 예측하는 시대’ 2025년 현재, 인공지능(AI) 기술은 단순히 사물을 인식하는 수준을 넘어 인간의 움직임, 표정, 말투, 행동 패턴까지 분석하고 예측하는 단계에 도달했다. 이러한 능력은 보안, 치안, 행정, 마케팅 등 다양한 분야에서 ‘감시 기술’이라는 형태로 활용되고 있다. 예를 들어, 공공장소의 CCTV는 단순 녹화가 아니라 AI가 실시간으로 얼굴을 인식하고, 위험 행동을 예측하며, 특정 인물을 추적하거나 ‘이상 행동’을 자동으로 경고할 수 있다. 중국, 싱가포르, 영국 등 일부 국가는 이미 얼굴 인식 기반 도시 감시 시스템을 운용 중이며, AI는 수천 개의 카메라 영상을 동시에 분석해 사람보다 빠르고 정확한 판단을 내린다. 또한 온라인에서는 SNS, 검색 ..

1. AI가 ‘판단’을 할 때, 인간은 무엇을 통제할 수 있는가? 인공지능(AI)이 인간의 삶에 깊이 스며들면서, 우리는 점점 더 많은 ‘판단의 순간’을 기계에게 위임하고 있다. 자율주행차가 보행자와 탑승자의 생명을 놓고 선택해야 하는 순간, AI 의료 진단 시스템이 암 여부를 판단하는 순간, 채용 알고리즘이 지원자의 합격 여부를 결정하는 순간까지 – 이러한 순간들은 단순한 기술 작동이 아닌 도덕적 선택을 수반하는 의사결정이다. 문제는, 이 판단의 결과가 누군가에게 피해를 줄 경우 그 책임을 누구에게 물어야 하느냐는 질문이 생긴다는 점이다. 예를 들어, 자율주행차가 교차로에서 어린이를 치는 사고를 냈다면 이는 자동차 제조사의 책임인가, AI 알고리즘 개발자의 책임인가, 데이터를 수집한 회사의 책임인가, ..

1. 인간 유전자의 지도, AI로 읽히다인간의 유전 정보는 총 약 30억 개의 염기쌍으로 구성되어 있으며, 이 정보는 A, T, C, G 네 개의 염기가 어떤 순서로 배열되었는가에 따라 개인의 생물학적 특성이 결정된다. 즉, 눈 색깔이나 키뿐만 아니라 질병에 대한 민감성, 약물 반응, 체질, 성격 경향까지 DNA 안에 모두 기록되어 있는 것이다. 하지만 이膨대한 유전 정보는 사람의 눈으로는 해석이 거의 불가능할 만큼 방대하다. 게다가 유전자와 표현형(겉으로 드러나는 특성)의 관계는 1:1 대응이 아닌 복잡한 네트워크로 얽혀 있어, 그 패턴을 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다. 바로 이때, AI가 등장한다. AI, 특히 딥러닝 기반의 알고리즘은 수십만 명의 유전체 데이터를 학습함으로써 질병과 관련된 유전 변..

1. 하늘을 나는 AI – 드론에 인공지능이 더해지면 생기는 변화드론(무인 항공기)은 이제 더 이상 단순한 촬영 도구나 취미용 장비가 아니다. AI 기술이 결합되면서 드론은 ‘자율비행, 실시간 판단, 고정밀 데이터 분석’까지 수행하는 지능형 플랫폼으로 진화하고 있다. 이는 곧 드론이 인간의 눈과 손을 대신하여 하늘에서 실시간으로 데이터를 수집하고, 스스로 판단해 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미한다. AI 기반 드론은 기존 드론과 가장 큰 차이를 보이는 부분이 바로 **‘자율성’**이다. 기존에는 사람이 조종하거나 미리 설정한 경로를 단순히 따라가는 방식이 대부분이었다면, AI 드론은 센서, 카메라, GPS, 머신러닝 알고리즘을 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 경로를 수정하며 임무를 수행한다. 즉, ..

1. 데이터는 넘치는데, 해석할 사람은 없다 – AI가 필요해진 이유 우리는 매일 수많은 데이터를 만들어낸다. 스마트폰으로 찍는 사진, 온라인 쇼핑 기록, SNS 좋아요, GPS 이동 경로, 기업의 거래 내역, 병원의 진료 기록, 공공기관의 정책 보고서까지— 이 모든 것은 **‘빅데이터(Big Data)’**로 축적되며, 그 양은 1분마다 수백만 건 이상씩 전 세계적으로 생성된다. 문제는 ‘데이터가 없다’가 아니라 ‘있어도 해석하지 못한다’는 데에 있다. 전통적인 데이터 분석 방식으로는 이처럼 크고 빠르고 다양한 데이터의 흐름을 따라잡을 수 없다. 사람이 직접 분류하고 비교하며 분석하기엔 시간, 비용, 정확성 면에서 한계가 뚜렷하다. 그래서 등장한 것이 AI 기반 데이터 분석이다. AI는 인간처럼 단순한..