AI 기술이 발전하면서 다양한 AI 시스템들이 서로 소통하고 외부 세계와 연결되는 방식이 중요해졌습니다. 이런 필요에 맞춰 등장한 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 최근 AI 업계에서 가장 주목받고 있는 표준들입니다. 이 가이드에서는 이 두 프로토콜의 개념과 활용법에 대해 알아보겠습니다. 1. MCP와 A2A: AI 프로토콜 개요 MCP (Model Context Protocol) MCP는 Anthropic이 개발한 개방형 프로토콜로, AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 연결을 표준화합니다. "AI를 위한 USB-C 포트"라고 비유되는 MCP는 AI 모델이 다양한 외부 시스템(파일 시스템, 데이터베이스, API 등)에 안전하게 접근할 수 있게 해주는 인터페이스를 제공합니다. 클라이언트-서버 구조를 기반으로, AI가 외부 세계와 상호작용하는 방식을 일관되고 구조화된 방식으로 정의합니다. 주로 단일 AI 시스템에 다양한 기능을 추가하거나 외부 리소스에 접근하는 데 활용됩니다. A2A (Agent-to-Agent) A2A는 Google이 개발한 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트 간의 통신과 협업을 가능하게 합니다. "AI들이 사용하는 공용어"로 비유되는 이 프로토콜은 다양한 개발사와 프레임워크로 만들어진 AI 에이전트들이 정보를 교환하고 작업을 조율할 수 있게 해줍니다. P2P(Peer-to-Peer) 구조를 기반으로 하며, 각 에이전트는 자신의 능력을 "Agent Card"로 공개하여 다른 에이전트와 효과적으로 협업할 수 있습니다. 주로 여러 전문화된 AI 시스템이 함께 복잡한 업무를 처리하는 멀티 에이전트 환경에서 활용됩니다. 두 프로토콜은 상호보완적인 관계로, MCP가 AI와 도구 사이의 연결에 초점을 맞추는 반면, A2A는 AI 에이전트 간의 협업에 중점을 둡니다. 함께 활용될 때 더욱 강력하고 유연한 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 2. 기본 개념 MCP (Model Context Protocol) 개발사: Anthropic 목적: AI 모델이 외부 데이터와 도구에 접근할 수 있게 해주는 표준 인터페이스 비유: "AI를 위한 USB-C 포트" - 다양한 외부 시스템과 연결하는 표준화된 방식 구조: 클라이언트-서버 모델 (MCP 호스트, MCP 클라이언트, MCP 서버로 구성) 핵심 개념: Tools, Resources, Sampling, Root, Prompts A2A (Agent-to-Agent) 개발사: Google 목적: 서로 다른 AI 에이전트들이 소통하고 협업할 수 있게 해주는 프로토콜 비유: "AI들이 사용하는 공용어" - 에이전트 간 협업을 위한 표준화된 방식 구조: P2P(Peer-to-Peer) 아키텍처 핵심 개념: Task, Artifact, Message, Part, Agent Card

개요 확산 언어 모델(Diffusion Language Model, DLLM)은 확산 모델(Diffusion Model)의 개념을 자연어 처리(NLP)에 적용한 언어 모델이다. 기존의 트랜스포머 기반 언어 모델과 달리, 확산 과정(diffusion process)을 통해 문장을 생성하거나 보완하는 방식으로 작동한다. 개념 및 원리 확산 언어 모델은 이미지 생성에서 사용되는 확산 확률 모델(Diffusion Probabilistic Model)을 기반으로 한다. 이미지 생성에서는 노이즈를 점진적으로 제거하여 선명한 이미지를 얻는 방식인데, 이를 언어 모델에 적용하면 불완전한 문장에서 점진적으로 문맥을 보완하거나, 랜덤한 노이즈 상태에서 점진적으로 자연스러운 문장을 생성하는 방식으로 동작한다. 기본적인 원리는 다음과 같다: 전방 확산 과정(Forward Diffusion Process) 주어진 문장에 점진적으로 노이즈를 추가하여 문장을 왜곡한다. 이 과정을 여러 단계 거치면서 원본 문장과의 관계를 학습한다. 역방 확산 과정(Reverse Diffusion Process) 노이즈가 가득한 상태에서 점진적으로 원래 문장을 복원하도록 훈련한다. 최종적으로 자연스러운 문장을 생성할 수 있도록 학습한다. 특징 순차적 생성 방식을 벗어난 모델 기존의 GPT 계열 모델은 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 단어를 생성하는 방식(autoregressive 방식)이지만, DLLM은 병렬적으로 문장을 구성할 수 있다. 자연스러운 문장 복원 및 편집 능력 불완전한 문장에서 자연스럽게 단어를 채우는 기능이 강화되어, 텍스트 복원이나 스타일 변환 등의 작업에 강점을 가진다. 확률적 생성 방식의 다양성 제공 동일한 입력을 주어도 다양한 문장을 생성할 수 있는 능력이 뛰어나며, 스타일이나 문체를 쉽게 조절할 수 있다. 응용 분야

chatGPT의 T chatGPT는 Chat Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 이름에서 T는 트랜스포머 아키텍처를 의미합니다. 트랜스포머 기술은 chatGPT의 핵심 기술로, 자연스러운 대화와 뛰어난 언어 생성 능력을 가능하게 합니다. 이번 글에서는 많은 분들이 즐겨쓰는 chatGPT의 근간이 되는 트랜스포머 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. 트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 "Attention Is All You Need" 논문을 통해 소개된 혁신적인 인공 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 기반으로 설계되어 자연어 처리와 시계열 데이터와 같은 순차적 데이터 처리에서 탁월한 성능을 보이며, 현대 인공지능 기술의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 트랜스포머 이전의 순차 데이터 처리 모델 자연어 처리 분야에서는 텍스트의 순차적 특성을 다루기 위해 다양한 인공 신경망 구조가 개발되었습니다. 합성곱 신경망(CNN)은 인접한 단어들 사이의 관계를 포착할 수 있었으나, 문장 전체의 맥락을 이해하는 데 한계가 있었습니다. 이후 등장한 순환 신경망(RNN)은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 활용함으로써 순차적 데이터의 문맥을 더 잘 포착할 수 있었습니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스에서 앞부분의 정보가 뒷부분으로 전달되는 과정에서 소실되는 '장기 의존성(long-term dependency)' 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 개선된 RNN 구조가 제안되었으나, 여전히 데이터를 순차적으로 처리해야 한다는 근본적인 제약으로 인해 병렬 처리가 어렵고 학습 속도가 느리다는 단점이 있었습니다. 어텐션 메커니즘과 트랜스포머의 등장 어텐션 메커니즘은 이러한 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. 기존 RNN이 직전 시점까지의 은닉 상태만을 활용했다면, 어텐션은 모든 시점의 정보를 활용하여 현재 처리 중인 단어와 가장 연관성이 높은 부분에 '주의'를 기울이는 방식입니다. 이를 통해 장기 의존성 문제가 상당 부분 해소되었습니다. 트랜스포머는 여기서 한 걸음 더 나아가, RNN과 같은 순차적 구조를 완전히 제거하고 오직 어텐션 메커니즘만을 활용하여 순차 데이터를 처리하는 방식을 제안했습니다. 특히 셀프 어텐션이라는 기법을 통해 시퀀스 내의 각 요소가 다른 모든 요소와 어떻게 관련되는지를 계산함으로써, 문맥 정보를 효과적으로 포착할 수 있게 되었습니다. 또한 순차적 처리가 아닌 병렬 처리가 가능해져 학습 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 트랜스포머의 구조 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 채택하고 있습니다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하여 의미 있는 표현으로 변환하고, 디코더는 이 표현을 활용하여 출력 시퀀스를 생성합니다. 인코더 구조 인코더의 핵심은 셀프 어텐션 레이어와 피드 포워드 신경망으로 구성됩니다: 입력 임베딩: 텍스트는 먼저 토큰 단위로 분할되어 임베딩 벡터로 변환됩니다. 위치 인코딩(Positional Encoding): 트랜스포머는 순차적 구조가 없기 때문에, 토큰의 위치 정보를 별도로 제공해야 합니다. 위치 인코딩은 사인(sine)과 코사인(cosine) 함수를 사용하여 각 위치에 고유한 값을 부여합니다.

"당신은 지금 사람과 대화하고 있나요, 아니면 기계와 대화하고 있나요?" AI의 발전과 함께 이 질문에 답하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같 AI 챗봇들이 일상에 들어오면서, 종종 화면 너머에 있는 존재가 인간인지 인공지능인지 구분하기 어려운 경험을 합니다. 이는 70년도 더 전에 한 천재 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)이 던진 질문과 직접 연결됩니다. "기계가 생각할 수 있는가?" "우리는 어떻게 그것을 판단할 수 있는가?" 이 질문을 던진 그는 그 해답을 찾기 위해 '튜링 테스트'를 고안했습니다. 인공지능의 시초라고 할 수 있는 튜링 테스트에 대해 알아보고, 그것이 현대 AI 기술과 우리의 일상에 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다. 튜링 테스트란? 튜링 테스트(Turing Test)는 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적 행동을 보일 수 있는지 평가하는 방법입니다. 1950년 영국의 천재 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링이 "Computing Machinery and Intelligence" 논문에서 제안했으며, 원래는 "모방 게임(Imitation Game)"이라고 불렸습니다. 이 테스트는 단순하지만 강력한 개념을 바탕으로 합니다. 만약 인간 평가자가 텍스트 기반 대화를 통해 기계와 인간을 구별할 수 없다면, 그 기계는 '지능적'이라고 간주할 수 있다는 것입니다. 테스트 진행 방식 튜링 테스트는 다음과 같이 간단한 구조로 진행됩니다. [참가자 구성] 인간 심사위원(평가자), 인간 응답자, 그리고 AI 시스템이 각각 별도의 공간에 배치됩니다. [대화 진행] 심사위원(인간)은 모니터에 나오는 텍스트만으로 기계(아래 그림의 A, AI)와 인간(아래 그림의 B)와 대화하며 누가 인간이고 누가 기계인지 판단합니다.

AI로 생성한 이미지에는 저작권을 인정하지 않는다는 점 때문에 AI로 창작 활동하시는 분들이 피해를 보는 경우가 종종 있습니다. 세계적으로 AI로 생성한 결과물에 저작권을 인정하지 않는 추세인 것은 사실입니다. 미국과 EU는 강력하게 인간 창작자의 권리를 보호하고, 중국은 AI 창작물의 독창성을 어느 정도 인정하고 있습니다. 이는 AI가 기존 창작물을 학습했기에, 기존 인간 창작자의 권리를 보호하기 위한 부분이 강하게 반영된 것으로 볼 수 있습니다. 하지만 앞으로는 AI를 도구로 활용해 창작자의 독창적인 프롬프트와 아이디어로 생산한 결과물이 많이 등장할 것이고, 이에 대한 보호도 논의될 것으로 기대합니다. 그렇다고 현행 법률로 AI 저작물이 지적재산권으로 전혀 보호받지 못하는 것은 아닙니다. 현재 저작권법에는 '편집저작권'과 '저작인권'이라는 것이 있고, 이를 통해 AI 생성 이미지나 음악도 일부 보호받을 수 있다고 봅니다. (이 내용은 개인적으로 지적재산권 전문가에게 문의하여 답변을 받은 부분이니 참고만하시고, 법적 대응이 필요할 때는 법률 전문가와 상의하셔야 합니다.) *AI를 활용해 자료를 수집하고, 직접 정리하였습니다. *오류, 수정, 내용 추가 등의 요청이 있는 분들은 댓글이나 자유게시판 등에 자유롭게 내용을 남겨주세요. AI로 생성한 이미지에는 저작권을 인정하지 않는다는 점 때문에 AI로 창작 활동하시는 분들이 피해를 보는 경우가 종종 있습니다. 세계적으로 AI로 생성한 결과물에 저작권을 인정하지 않는 것이 추세입니다. 미국과 EU는 강력하게 인간 창작자의 권리를 보호하고, 중국은 AI 창작물의 독창성을 어느 정도 인정하고 있습니다. 이는 AI가 기존 창작물을 학습했기에, 기존 인간 창작자의 권리를 보호하기 위한 부분이 강하게 반영된 것으로 볼 수 있습니다. 하지만 앞으로는 AI를 도구로 활용해 창작자의 독창적인 프롬프트와 아이디어로 생산한 결과물이 많이 등장할 것이고, 이에 대한 보호도 논의될 것으로 기대합니다. 그래도 꽤 오랜 시간이 지나야 가능할 것입니다.

AI 기술의 증류 기술 AI 기술의 지식 증류(knowledge distillation)는 모델의 경량화와 성능 향상을 목표로 하며, 특히 대규모 데이터셋을 다루는 데 유용하다. 증류는 복잡한 AI 모델을 더 작고 효율적인 모델로 변환하는 기술이다. 증류 기술은 큰 모델의 성능을 유지하면서도 더 적은 자원을 사용한다. 즉, 경량화와 성능 향상을 목표로 한다. 증류는 일반적으로 더 큰 '교사' 모델의 지식을 더 작은 '학생' 모델로 전이하는 과정이다. 증류의 기본 원리 증류는 일반적으로 두 가지 모델을 사용한다. 교사 모델(Teacher Model): 대량의 데이터로 학습된 복잡한 모델 학생 모델(Student Model): 상대적으로 간단하고 경량화된 모델 교사 모델은 학생 모델이 학습할 수 있도록 필요한 정보를 제공하고, 학생 모델은 교사 모델의 예측 결과를 바탕으로 학습한다. 증류의 과정 1. 교사 모델 학습 먼저, 대규모 데이터셋을 사용하여 교사 모델을 학습한다. 이 모델은 정확도가 높고 구조가 복잡하다. 먼저, 대규모 데이터셋을 사용하여 교사 모델을 학습한다. 이 모델은 정확도가 높고 구조가 복잡하다. 2. 예측 결과 생성 학습된 교사 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 결과를 생성한다. 이는 학생 모델이 학습하는 데 필요한 '지식'이 된다. 이 예측은 단순한 결과뿐만 아니라, 각 선택지에 대한 확률 같은 추가적인 정보도 포함한다. 예를 들어, 고양이 사진을 보고 "고양이일 확률 90%, 개일 확률 5%, 토끼일 확률 5%" 같은 식이다. 3. 학생 모델 학습 학생 모델은 교사 모델의 예측 결과를 기반으로 학습한다. 이 과정에서 학생 모델은 교사 모델의 지식을 압축하여 파라미터에 반영한다. 4. 성능 평가 학습이 완료된 후, 학생 모델의 성능을 평가하여 교사 모델과 비교한다. 일반적으로 학생 모델은 경량화되었음에도 불구하고 상당한 성능을 유지한다. 증류 기술의 원리

AI의 발전과 더불어 AI 기술의 한 분야인 GEO(Generative Engine Optimization)가 주목받고 있다. GEO란 ? GEO는 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠를 자동으로 생성하고 최적화하는 기술이다. 이 기술은 검색 엔진에서 콘텐츠의 가시성을 높이고 사용자 경험을 향상시키기 위해 설계되었다. GEO는 기존의 SEO와 달리, 단순한 키워드 최적화를 넘어 보다 창의적이고 동적인 콘텐츠 생산을 가능하게 한다. GEO가 등장하게 된 배경 생성형 AI의 발전: 최근 몇 년간 생성 AI 기술이 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 급격히 발전하면서, 콘텐츠 생성에 새로운 가능성을 열어주었다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM) 등은 인간 수준의 텍스트 생성 능력을 보여주며, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 디지털 콘텐츠의 증가: 인터넷의 발전과 함께 디지털 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가했다. 이에 따라 검색 엔진을 통해 보다 정확하고 품질 높은 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 높아졌다. GEO는 이러한 요구를 충족하기 위해 등장했다. SEO의 한계: 전통적인 SEO는 키워드 최적화와 같은 방법에 의존하여 검색 엔진의 알고리즘에 맞추어 콘텐츠를 수정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 종종 콘텐츠의 창의성과 품질을 저하시킬 수 있으며, 변화하는 검색 엔진 알고리즘에 적시에 대응하기 어렵다는 한계가 있다. GEO의 특징 콘텐츠 자동 생성 및 최적화: GEO는 머신러닝 모델을 사용하여 사용자 의도와 트렌드를 분석하고 이에 기반한 콘텐츠를 자동으로 생성한다. 이는 단순히 키워드에 의존하는 것이 아니라, 사용자가 실제로 원하는 정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 실시간 트렌드 반영: GEO는 실시간 데이터 분석을 통해 최신 트렌드를 반영한 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있다. 따라서 검색 엔진의 알고리즘 변화에 민첩하게 대응할 수 있다. 사용자 경험 향상: GEO는 단순히 검색 엔진 최적화에 그치지 않고, 사용자 경험 향상을 위한 콘텐츠 품질을 중시한다. 사용자 친화적인 인터페이스와 접근성을 고려하여 콘텐츠를 구성함으로써, 사용자가 정보를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 한다. 고급 분석과 피드백 루프: GEO는 생성된 콘텐츠의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 피드백 루프를 통해 콘텐츠의 질과 검색 성능을 개선한다 GEO로 인한 문제점 콘텐츠의 차별화 감소: AI가 대량의 콘텐츠를 생성함에 따라 개별 콘텐츠가 주목받기 어려운 상황이 발생할 수 있다. 품질 관리: 자동화된 콘텐츠는 때때로 품질이 떨어지거나 맥락에 맞지 않는 문제를 일으킬 수 있다.

AI 학습 데이터 고갈 문제 AI 기술의 급격한 발전하면서 학습 데이터 고갈 문제가 대두되었다. 이에 2026년에는 고품질의 AI 학습 데이터가 고갈될 것이라는 예측도 있다. 이러한 AI 업계에서는 이를 해결하기 위한 다양한 혁신적인 접근 방법들을 연구하고 있다. 데이터 증강 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하거나 확장하여 학습 데이터의 양과 다양성을 인위적으로 늘리는 기술이다. 비교적 간단하게 적용 가능하여 학습 데이터 부족 문제 해결에 효과적이지만, 생성된 데이터의 품질이 원본 데이터보다 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 전이 학습 전이 학습은 특정 분야에서 학습된 모델을 다른 분야에 적용하는 기술이다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 학습시킨 후, 해당 모델의 일부를 다른 이미지 인식 작업에 재사용한다. 전이 학습은 새로운 작업에 필요한 학습 데이터의 양을 줄여주고 학습 속도를 향상시키지만, 원본 모델과 새로운 작업 간의 유사성이 낮을 경우 효과가 떨어진다. 퓨샷/제로샷 러닝 퓨샷/제로샷 러닝은 적은 수의 샘플 또는 전혀 새로운 샘플 없이도 학습을 가능하다. 퓨샷 러닝은 소량의 예를 통해 모델이 새로운 분류 문제를 학습하도록 유도하고, 제로샷 러닝은 사전 학습된 모델을 사용하여 이전에 학습되지 않은 새로운 클래스에 대한 분류 작업을 수행한다. 다만, 모델의 성능이 제한적일 수 있다는 단점이 있다. 합성 데이터 합성 데이터는 실제 데이터 대신 인공적으로 생성된 데이터를 활용하는 방법이다. 합성 데이터는 실제 데이터 수집의 어려움을 해결하고 개인정보보호 문제를 완화할 수 있다. 하지만, 생성된 데이터가 실제 데이터를 완벽하게 반영하지 못할 수 있다. 비지도/자기 지도 학습 비지도/자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 자기 지도 학습은 데이터 자체의 정보를 변형하여 레이블 없이도 학습을 가능해 레이블링 비용을 절감하고 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하는 데 유용하다. 그러나 학습 과정이 복잡하고 성능 평가가 어려울 수 있다. 접근 방법 설명 장점 단점

프롬프트는 AI가 수행해야 할 작업을 지시하는 자연어 텍스트이며, 프롬프트 엔지니어링은 이러한 프롬프트를 최적화하여 AI의 성능을 극대화하는 과정이다. 프롬프트란? 프롬프트는 AI 모델에 특정 작업을 수행하도록 지시하는 입력 텍스트이다. AI가 사용자가 원하는 결과를 생성하려면 적절한 프롬프트를 입력해야 한다. 프롬프트 엔지니어링이란? 개념: AI 모델이 최상의 결과를 출력하도록 프롬프트를 설계하고 조정하는 프로세스이다. AI가 학습한 내용 중 특정 정보를 탐색하여 목표에 맞는 결과를 생성하도록 한다. 기법: 제로샷(zero-shot)과 퓨샷(few-shot) 프롬프팅으로 나누어진다. 제로샷은 예시 없이 간단한 명령어로 작업을 수행하게 하는 방식이고, 퓨샷은 소량의 예시를 제공하여 AI가 작업을 이해하도록 돕는다. 역할: 프롬프트 엔지니어는 다양한 프롬프트를 설계하고 테스트하여 AI 모델의 성능을 향상시키는 역할을 한다. 프롬프트 모범 사례를 구축하고 공유하며, AI의 다양한 활용 사례에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 찾는다. 프롬프트의 중요성 프롬프트는 AI가 목표에 맞는 결과를 생성하도록 안내하며, 프롬프트에서 제공하는 정보 수준에 따라 결과의 품질이 달라진다. AI 모델의 성능을 극대화하고 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 하는 데 필수적이다. 거대 언어 모델은 자연어의 의미를 이해하고 적절한 결과를 도출한다. 하지만 사람이 질문을 처리하는 방식과 다르므로 AI 모델의 특수성을 고려해 프롬프트를 만들어야 한다. 프롬프트 작성 방법 역할 설정: AI 모델에게 특정한 역할을 부여해 정확한 결과를 유도한다. 예) 디자인 전문가, 마케팅 전문가 명확한 지시: AI가 수행할 작업을 명확하게 지시해야 한다. 긍정적 표현: 부정어보다 긍정어를 사용하여 명령한다. 형식 지정: 원하는 대답의 형식을 명시한다. 참고할 예제 제공: 여러 가지 예제를 제공하면 더 정확한 답변을 얻을 수 있다.

초지능(ASI)이란 초지능(ASI, Artificial Super Intelligence)은 인간의 지적 능력을 뛰어넘는 수준 인공 지능 시스템을 의미한다. 이는 현재의 좁은 범위 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)이나 일반 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)보다 한 단계 더 나아간 것으로, 논리적 추론·추상적 사고·학습·창의성 등에서 인간보다 훨씬 우수한 능력을 갖출 것으로 본다. ASI의 특징 인간 능력을 초월: 초지능은 계산 속도, 기억 용량, 데이터 분석, 창의성 등에서 인간 능력을 넘어서게 된다. 이런 초월적 능력 덕분에 과학·의료·공학 분야의 혁신적인 발전을 이끌 해결책을 내놓을 수 있을 것으로 전망한다. 지속적인 자기 개선: 스스로 성능을 개선하고 학습하여, 짧은 기간 안에 기하급수적으로 발전할 수 있다고 본다. 자율성 및 복합적 문제 해결: 높은 자율성을 바탕으로 복합적인 문제를 동시에 해결할 수 있을 것으로 예측한다. 초지능의 발전 단계(인지적 관점) 약한 인공지능(Weak AI): 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI로 실제로 사고를 하지는 않고, 주어진 작업만 수행한다. 강한 인공지능(Strong AI): 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 AI로, 다양한 작업을 수행할 수 있다. 초지능(ASI): 인간 지능을 초월하는 AI로, 모든 지적 작업에서 인간을 능가한다. 초지능 개발 시나리오(기술적 관점) 초지능은 현재 기술 수준으로는 실현이 어려우나, 일부 전문가들은 다음과 같은 단계로 이루어 질 것으로 예측한다. 좁은 범위 인공지능(ANI)의 고도화: 현재 사용되는 인공지능 기술(자연어 처리, 음성 비서, 이미지 인식 등)을 점차 확장하고 고도화하면서 경험을 축적하고 성능을 향상할 것이다. 범용 인공지능(AGI)의 달성: 특정 문제에 국한되지 않고, 종합적 사고와 응용이 가능한 AI가 출현하여, 다양한 분야에서 사람처럼 학습하고 능력을 발휘할 것이다. 초지능(ASI)로 도약: AGI가 스스로 코드와 알고리즘을 최적화하고, 고성능 연구 인프라를 통해 폭발적인 학습을 하게 된다는 가설이다. 이 단계에서 지능이 인간이 이해하기 어려운 수준으로 높아질 수 있다. 연구 및 전망 초지능은 아직 가설 수준의 개념이지만, 기술 발전과 컴퓨팅 역량의 증가, 빅데이터와 머신러닝 기법의 발전에 따라 언젠가는 등장할 가능성이 있다고 예측한다. 다만, 초지능을 실현하기 위해서는 바로 앞 단계인 범용 인공지능(AGI)을 먼저 개발해야 하며, 자가 학습, 자기 개선 능력이 극도로 향상된 상태가 되어야 한다.

AGI(Artificial General Intelligence)이란? 인공 일반 지능(AGI)은 인간과 유사한 지적 능력을 갖춘 인공지능 시스템을 뜻하며, 특정 과제나 분야에 국한되지 않고, 여러 종류의 문제를 학습하고 해결하는 능력이 있다. AGI는 인간의 지능을 모방하여, 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해와 생성 등 여러 작업을 수행할 수 있다. AGI vs Narrow AI AGI라는 이름은 Narrow AI와 구분되는 개념이다. Narrow AI는 한글로는 좁은 AI, 특수목적 AI, 특화형 AI 등으로 사용한다. 구분 AGI(일반 인공지능) Narrow AI(좁은 인공지능) 주요 개념 인간과 유사한 폭넓은 지능을 갖춤 여러 문제에 걸쳐 학습과 적용이 가능한 범용 인공지능 특정 분야나 과제에 특화되어 높은 효율을 보이는 인공지능 범용성 다양한 작업, 상황, 환경에서 사고하고 해결책을 제시할 수 있음 한정된 기능이나 목표 영역에 최적화되어 있으며, 다른 업무로 확장하기 어려움 학습/적응 능력 자율적으로 새로운 정보를 습득하고, 추론 과정을 통해 지식을 재구성 또는 확장 미리 설정된 알고리즘과 데이터에 따라 결정됨 적용 범위를 벗어난 상황이나 변화에는 대응하기 어려움 목표

확산 모델(Diffusion Model)이란? 확산 모델(Diffusion Model)은 확률 과정을 통해 데이터를 점진적으로 변형하거나 복원하는 방식으로 이미지, 오디오, 텍스트 등을 생성하는 인공 지능 모델을 의미한다. 확산(diffusion) 과정에서 무작위 노이즈를 가하여 데이터를 점차 망가뜨린 뒤, 역(逆) 확산 과정을 통해 원본 데이터로 복원하는 과정을 배우는 방식으로 학습이 이루어진다. 확산 모델의 등장 배경 딥러닝 기반 생성 모델 중 하나인 Variational Autoencoder(VAE)나 Generative Adversarial Network(GAN) 등은 다양한 분야에서 성공적인 생성 결과를 보여주었다. 그러나 GAN은 학습상의 불안정성, 모드 붕괴(mode collapse) 등의 약점이 있었고, VAE는 생성 이미지의 해상도나 품질 면에서 한계가 있었다. 이런 상황에서, 확산 모델은 다음과 같은 강점으로 차별화되었다. GAN에 비해 학습이 비교적 안정적으로 진행됨 확률론적 접근을 활용해 높은 해상도와 사실적인 결과를 생성할 수 있음 노이즈를 추가하고 제거하는 과정을 통해 다양한 변형이나 복원이 가능 확산 모델의 작동 원리 확산 모델은 크게 순방향 확산(전방 과정)과 역방향 확산(역방향 과정)이라는 두 단계를 통해 학습하고 생성 과정을 수행한다. 순방향 확산 원본 데이터(예: 이미지)에 작은 크기의 무작위 노이즈를 추가하여, 일정 단계가 지나면 거의 완벽한 노이즈 이미지로 만든다. 역방향 확산 완전히 망가진 노이즈 상태에서 한 단계씩 거슬러 올라가며 원본 데이터로 복원하는 과정을 학습한다. 학습이 충분히 이루어지면 순수 노이즈 상태에서 모델이 단계별 예측을 반복하여 사실적이고 선명한 이미지를 생성할 수 있게 된다. 확산 모델의 특징과 장점 안정적인 학습

브레츨리 선언이란 2023년 11월 일-2일, 인공지능(AI) 기술의 안전하고 책임 있는 개발 및 활용을 위한 국제적 합의를 이루기 위해 '제1차 AI 안전성 정상회의(AI Safety summit)'가 열렸다. 영국 브레츨리 파크에서 개최되었으며, 우리 나라를 포함한 세계 28개국이 참여하였다. 참가국들은 브레츨리 선언을 채택하여 AI의 잠재적 위험을 관리하고, 기술의 이점을 극대화하기 위한 공동의 노력을 언급하였다. 주요 내용 AI의 안전성 확보: AI 기술이 인류에 미치는 위험을 평가하고, 이를 관리하기 위한 국제적 협력을 촉구한다. 책임 있는 개발: AI의 개발 및 배포 과정에서 윤리적 고려사항을 포함하여, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 과학적 협력 강화: AI 관련 위험과 기회를 공동으로 논의하고, 각국의 책임성을 확보하기 위한 과학 분야의 협력을 강화한다. 안전 테스트 및 평가 지표 개발: AI의 안전성을 평가하기 위한 적절한 지표와 테스트 도구를 개발하는 방안을 제시한다. 선언의 목적 AI 기술의 안전한 활용 보장: AI 기술이 인류의 복지와 안전을 위협하지 않도록 보장하여, AI의 긍정적인 잠재력을 최대한 활용하고, 부정적인 영향을 최소화한다. 국제적 협력 촉진: AI의 위험을 관리하기 위해 각국 간의 협력을 촉진하고, 정보 공유 및 공동 연구를 통해 AI 안전성을 높인다. 정책 개발 지원: 각국이 AI 관련 정책을 개발하고, 이를 통해 AI 기술의 안전한 사용을 위한 규제 및 지침을 마련하는 데 기여한다. 선언의 목표 AI 관련 위험 및 기회 논의: 각국은 AI 기술의 발전에 따른 위험과 기회를 공동으로 논의하고, 이를 통해 책임 있는 AI 개발을 위한 공통의 기준을 설정하기로 한다. AI의 사회적 영향 고려: 선언은 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 고려하여, 기술의 발전이 인류의 복지에 기여할 수 있는 방향으로 나아가야 한다. 지속 가능한 AI 개발: AI 기술이 지속 가능한 방식으로 개발되고 활용될 수 있도록, 환경적 고려사항을 포함한 정책을 마련하는 것이 중요하다고 본다. 평가 블레츨리 선언은 AI 기술이 인류의 이익을 위해 안전하고 윤리적으로 활용되도록 보장하려는 국제 사회의 의지를 반영한다.또한, 단순한 기술적 안전성을 넘어, 사회적, 환경적 책임을 포함한 포괄적인 접근을 지향하는 것으로 볼 수 있다.

할루시네이션(Hallucination)이란 AI 모델이 실제로 존재하지 않는 정보나 잘못된 결과를 생성하는 것을 의미하며, 이러한 현상은 자연어 처리(NLP) 분야에서 두드러진다. 할루시네이션의 원인 불완전한 학습 데이트, 불완전하거나 비효율적인 모델 설계, 모델의 과적합, 상황적 맥락 부족 등이 있다. 그에 따라 정보의 왜곡, 허구의 생성, 무관한 정보 생성 등의 할루시네이션이 발생할 수 있다. 할루시네이션의 영향 AI의 할루시네이션은 단순히 잘못된 정보 생성에 그치지 않고, AI가 생성하는 결과의 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, AI의 신뢰성과 실용적 가능성에 문제를 야기할 수 있다. 실제 할루시네이션이 어떻게 이루어지는지 궁금하시면 해랑사님의 글도 같이 봐주세요. *오류, 수정, 내용 추가 등의 요청이 있는 분들은 댓글이나 자유게시판 등에 자유롭게 내용을 남겨주세요.

AI의 특이점(Singularity)은 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 시점을 뜻한다. 이 시점을 지나면 인간의 지능을 넘어서 스스로 새로운 기술과 지식을 개발할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 이는 인공지능 기술의 발전이 가져올 수 있는 중대한 변화를 상징하는 개념이다. 역사적 배경 20세기 중반부터 논의되기 시작했으며, 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)의 저서인 《특이점이 온다》(The Singularity is Near)에서 널리 알려졌다. 그는 2045년경에 인공지능이 인간의 지능을 초과할 것이라고 예측하였다. 이전에도 1965년 영국 수학자 I.J. 굿은 "초지능"이라는 개념을 소개하며, 초지능이 자가 발전을 통해 인간 지능을 초월할 수 있다고 주장했다. 특징 특이점 이후의 기술 발전은 통제할 수 없고 돌이킬 수 없게 되어, 인류 문명에 중대하고 예측할 수 없는 변화를 초래할 것으로 예상한다. 의료, 교육, 경제 등 다양한 분야에서 인공지능이 인간의 역할을 대체하거나 보완되어 생산성이 향상될 것이다. 그러나 이와 함께 새로운 실업, 경제적 불평등 초래 등 경제적, 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있다. 또한, 인공지능의 결정 과정이 불투명해질 경우, 윤리적 문제와 책임 소재에 대한 논의가 필요해질 것이다. 특이점에 관한 견해 일부 학자들은 특이점이 도래할 가능성을 긍정적으로 보지만, 회의적인 시각도 존재한다. AI가 인간 수준의 지능을 초월하는 것이 불가능하거나, 특이점이 도래하더라도 인간 사회에 큰 변화를 가져오지 않을 것이라는 주장도 있다. *오류, 수정, 내용 추가 등의 요청이 있는 분들은 댓글이나 자유게시판 등에 자유롭게 내용을 남겨주세요.

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 유형의 데이터를 결합하여 처리하고 이해하는 인공지능 기술을 말한다. 모달리티(Madality)는 데이터를 표현하는 다양한 방식으로, 텍스트, 이미지, 음성, 비디오, 센서 데이터 등이 있다. 다양한 유형의 모달리티를 사용하면 AI가 콘텐츠와 맥락을 더 잘 해석할 수 있어 더 정확한 출력물을 생성하는 데 도움이 된다. 주요 구성 요소 멀티모달 AI는 보통 다음 세 가지 요소로 구성된다. 입력 모듈 : 음성이나 시각 등 다양한 유형의 데이터를 수집하고 처리(또는 인코딩)하는 일종의 신경망이다. 퓨전 모듈 : 각 모달리티의 관련 데이터를 결합, 정렬하고 처리한다. 출력 모듈 : 분석한 결과를 다양한 결과물로 출력한다. 멀티모달 AI에 사용하는 주요 기술 자연어 처리(NLP) 기술 이미지 및 비디오 캡처를 위한 컴퓨터 비전 기술 텍스트 분석 기술 데이터 마이닝 음성 언어 및 처리 기술 대표적 모델 Gemini, GPT-4V, CLIP, Claude 3.5 Sonnet, Dall-E 3 등 싱글모달 AI vs 멀티모달 AI 특징

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 방대한 양의 데이터로 학습한 고도의 인공지능 시스템으로, 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다. LLM은 언어 번역, 요약부터 창의적인 글쓰기와 코딩 지원과 같은 복잡한 작업까지 다양한 작업을 수행할 수 있다. 학습 방식 LLM은 딥러닝 기술을 활용하여 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 작동하는 모델이다. LLM은 여러 계층의 신경망으로 구성되며, 신경망마다 미세 조정할 수 있는 매개변수가 있다. 이러한 모델은 단어가 제공하는 컨텍스트를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측하는 방법을 학습한다. 그리고 토큰화된 단어를 더 작은 문자 시퀀스로 분류하여 반복되는 단어에 확률 점수를 부여한다. 이후 이러한 이를 숫자로 표현하는 임베딩으로 변환된다. 훈련하는 텍스트의 양은 수십억 페이지에 달하며, 제로 샷, 자기 지도 학습 방법 등으로 문법, 의미론, 개념 관계를 학습한다. 핵심 개념 LLM은 데이터를 처리하고 분석하기 위해 인간의 뇌 구조와 기능을 모방한 인공 신경망을 사용한다. 특히, 트랜스포머 설계는 어텐션 메커니즘을 통해 입력 텍스트의 다양한 부분에 초점을 맞추어 언어의 복잡한 패턴과 관계를 파악한다. 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism): 입력 텍스트의 각 단어(토큰) 간 관계를 분석해 문맥을 이해한다. 사전 학습(Pre-training): 책, 웹사이트 등 방대한 텍스트 데이터를 활용해 문법, 문맥, 사실 및 미묘한 언어 스타일 등을 학습한다. 임베딩(Embedding): 텍스트를 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자로 변환한다. 미세 조정(Fine Tuning): 더 작은 특화 데이터셋을 사용하여 특정 작업이나 윤리적 지침에 맞도록 세부 조정한다. 다음 단어 예측: 입력된 문맥을 기반으로 다음 단어를 예측해 텍스트를 생성한다. 파라미터: LLM은 조정 가능한 가중치인 파라미터의 수가 매우 중요하다. 최첨단 LLM은 수십억에서 수조 개의 파라미터가 있어 복잡한 의사 결정과 다양한 언어 사용이 가능하다. 역사 트랜스포머의 등장 (2017): 구글에서 개발한 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로, 긴 시퀀스(Sequence)로 이루어진 데이터의 문맥을 효과적으로 파악하여 기계 번역 등에서 뛰어난 성능을 보여주었다. BERT와 GPT (2018): -BERT는(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 트랜스포머의 인코더 구조를 활용하여 문맥을 양방향으로 이해하는 데 특화되었다. -GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 디코더 구조를 활용하며 데이터를 비지도방식으로 학습하였다. GPT의 발전 (2019-2020): -GPT-2는 15억 개의 매개변수를 활용해 높은 수준의 텍스트 생성 능력을 입증했다.

딥러닝이란 딥러닝은 인간 뇌의 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 활용하여 복잡한 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 기술로, 머신러닝의 발전된 형태이다. 기본 원리 딥러닝은 여러 층의 인공신경망을 사용하며, 이 신경망은 신경망은 입력층(Input Layer), 여러 개의 은닉층(hidden layers), 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있다. 각 층은 서로 연결되어 있으며, 가중치와 편향을 사용하여 학습한다. 학습방식 딥 러닝의 학습 방식은 순전파(Forward Propagation)와 역전파(Backpropagation) 두 단계로 이루어진다. 순전파: 입력 데이터를 처리하여 예측을 만드는 과정이다. 신경망의 입력 계층에 데이터가 들어가면, 은닉 계층에서 가중치와 편향을 적용하여 데이터를 처리한 다음, 출력 계층에서 결과 값이 나온다. 오차 계산: 예측값과 실제 값의 차이를 계산해 오류를 찾습니다. 이때 손실 함수(Loss Function)를 사용하는데 이는 모델이 얼마나 잘못 예측했는지를 나타낸다. 역전파: 계산된 오류를 바탕으로, 네트워크를 거꾸로 거치며 가중치와 편향을 조정한다. 이 과정에서 기울기 하강법을 사용해 가중치를 업데이트한다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 알고리즘은 점점 더 정확해진다. 주요 모델 유형 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN) 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN) 장기 단기 기억 네트워크 (Long Short-Term Memory, LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU)

머신러닝이란 머신러닝이란 인공지능(AI)의 핵심 분야로, 컴퓨터 등의 기계가 인간의 학습 방식을 모방하여 자율적으로 작업을 수행하는 시스템을 말한다. 이는 경험적 데이터를 학습하여 그 성능과 정확성을 향상시키는 데 중점을 둔다. 머신러닝 용어의 탄생 머신 러닝이라는 용어는 1959년에 컴퓨터 과학자 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 처음 사용했다. 그는 자신의 논문에서 머신 러닝을 "명시적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력"으로 정의했으며, 그의 연구는 이후 머신 러닝 연구의 기초를 형성하는 데 중요한 역할을 했다. 머신러닝 학습 시스템의 주요 구성 요소 머신러닝 알고리즘에서는 학습 시스템을 세 부분으로 나눈다. 의사 결정 프로세스: 머신러닝 알고리즘은 예측이나 분류에 사용된다. 알고리즘은 레이블 지정 또는 지정 해제할 수 있는 입력 데이터를 활용하여 데이터의 패턴에 대한 추정치를 생성한다. 오차 함수: 오차 함수는 모델의 예측을 평가합니다. 알려진 예가 있는 경우 모델과 비교하여 정확도를 평가한다. 모델 최적화 프로세스: 알고리즘은 주어진 데이터와 모델의 예측값의 차이를 줄이기 위해 '평가’와 ‘최적화'를 반복한다. 업을 수행한다. 이러한 프로세스를 통해 모델은 점차 정확도를 높이며, 목표로 하는 정확도 기준에 도달할 때까지 가중치를 스스로 업데이트한다. 머신러닝 방법 지도 학습(Supervised machine learning) 레이블을 지정한 데이터 세트를 사용해 데이터를 분류하거나 결과를 예측하도록 알고리즘을 훈련시키는 방법이다. 입력 데이터를 모델에 제공하면 모델은 적합한 결과를 예측하도록 가중치를 계속 조정하며 학습한다. 비지도학습(Unsupervised machine learning) 레이블이 없는 데이터 세트를 분석하고 클리스터링(일종의 그룹화)하는 머신러닝 방법이다. 이 알고리즘은 사람의 도움 없이도 데이터 속에 숨겨진 패턴이나 데이터 그룹을 발견한다. 이 방식은 데이터의 유사점과 차이점을 찾아내는 데 유용하다. 준지도학습(Semi-supervised learning ) 지도 학습과 비지도 학습의 장점을 결합한 방식으로 라벨이 붙은 소량의 데이터와 라벨이 없는 대량의 데이터를 함께 사용하여 학습한다. 대표적인 머신 러닝 알고리즘

로컬 이미지나 비디오를 생성하기 위해서 모델 파일을 받을 때 flux1-dev-fp8 이런식으로 되어 있어서 초심자들은 구분이 어려우실 수 있을 것 같습니다. 컴퓨터는 2진법의 숫자로 정보를 처리하는데 기본 단위를 비트라고 합니다. 이러한 비트수를 얼마나 할당하느냐에 따라 위와 같이 나누고 있습니다. 인공지능 분야에서는 모델의 정확도와 메모리 효율성을 동시에 고려해야 하기 때문에 다양한 데이터 타입을 사용해야 하는데 그중에서 우리는 그 다양한 타입 중 하나를 선택해서 사용한다고 생각하면 될 것 같아요. 숫자의 표현 방식 부동소수점 방식 예 )123.456 우리는 일반적으로 이렇게 숫자(고정소수점 방식)를 사용하지만 데이터 학습에 있어서 이 숫자를 1.23456 x10^2 , 12.3456 X10^1 이런식으로 다양하게 표현을 해볼 수 있습니다.