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INSIGHTS 주간 뉴스레터
오늘AI
AI 최신 소식과 실무에서 바로 써보는 활용 팁. 누구나 따라 해볼 수 있는 일상의 예시로 풀어드립니다.
매주 한 번, 짧고 진하게 보내드립니다.
AI는 클수록 똑똑해질까, 규모의 법칙과 ‘불쑥 나타나는 능력’ 이야기
AI 이야기 · 18편 AI는 클수록 똑똑해진다던데, 그럼 제일 큰 걸 쓰면 될까요? AI 뉴스에는 “매개변수 1,750억 개”, “5,000억 달러 투자” 같은 큰 숫자가 자주 나옵니다. 매개변수 (파라미터)는 모델 속에 들어 있는 조절 손잡이 같은 숫자이고, 이 손잡이가 많을수록 큰 모델이라 부릅니다. 17편에서 본 GPT-3처럼 말로 부탁하면 일을 하는 AI의 능력은 어디서 왔을까요.…
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기반 모델이란 무엇일까, 전용 가전에서 스마트폰으로 바뀐 AI 이야기
AI 이야기 · 17편 AI를 일마다 따로 사야 할까요? 기반 모델 이야기는 누구의 부엌에나 있는 장면에서 시작합니다. 밥은 밥솥이, 빵은 토스터가, 주스는 믹서기가 맡고, 밥솥으로 빵을 구울 수는 없습니다. 새 요리를 하려면 새 기계를 하나 더 들여야 하죠. AI 이야기를 듣다 보면 같은 질문이 나옵니다. “번역용, 요약용, 글쓰기용 AI도 따로 사야 하나요?” 이 글을 읽으면 챗GPT 이…
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AI 그림은 어떻게 만들어질까, 텔레비전 눈보라에서 그림이 나오는 확산 모델
AI 이야기 · 16편 AI 그림이 글 한 줄로 쏟아져 나오던 때가 있었습니다. 2025년 3월 말, 챗GPT에 사진을 올리고 “지브리 스타일로”라고 쓰면 그림으로 바뀌어 나왔고, 그 무렵 SNS는 그런 이미지로 가득 찼습니다. 샘 올트먼은 GPU가 한계라며 임시 사용 제한을 밝혔습니다. 글 한 줄을 넣었을 뿐인데 AI는 어떻게 그림을 그릴까요. 그리고 왜 한동안 AI 그림 속 손은 손가락…
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챗GPT 같은 AI는 왜 모르면서 아는 척할까, 그럴듯한 거짓말(환각)과 멈춰 버린 달력
AI 이야기 · 15편 2023년 초, 우리나라 인터넷에서 챗GPT 캡처 한 장이 화제가 됐습니다. “조선왕조실록에 기록된 세종대왕 맥북프로 던짐 사건”을 알려 달라는 말도 안 되는 질문에, 세종대왕이 훈민정음 초고를 쓰다 화가 나 맥북을 던졌다는 식으로 태연하게 답한 화면이었습니다. 지금이 아니라 당시 챗GPT가 내놓은 답입니다. 같은 해 미국에서는 웃을 수 없는 일이 벌어졌습니다. 모르면…
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챗GPT는 어떻게 대화를 배웠을까, 책만 읽던 AI가 일하는 법을 익힌 세 단계
AI 이야기 · 14편 챗GPT에 질문을 던졌더니 답 앞에 “좋은 질문이에요!” 같은 한마디가 먼저 붙은 화면, 보신 적 있으실 겁니다. 13편에서 본 GPT-3처럼 다음 말 맞히기만 배운 모델은 질문을 받아도 답 대신 비슷한 질문을 이어 쓰는 모습을 보이기도 했습니다. 그런 모델이 어떻게 질문에 답하는 도우미가 됐을까요. 이 글을 읽으면 AI가 대화를 배우는 과정의 세 단계, 그 가운데 사…
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LLM이란, 앞글을 보고 다음 말을 하나씩 이어 쓰는 기계입니다
AI 이야기 · 13편 휴대폰 자판의 추천 단어만 계속 눌러도 제법 문장이 만들어지죠. 챗GPT 같은 LLM도 바탕은 이와 같은 ‘다음 말 맞히기’입니다. LLM, 즉 대규모 언어 모델은 엄청난 양의 글로 다음 말 맞히기를 배운 AI입니다. 같은 원리라는데 LLM은 어떻게 긴 글을 요약하고 설명까지 해낼까요. 같은 질문을 두 번 하면 왜 답이 조금씩 달라질까요. LLM은 답을 어딘가에서 찾아…
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딥러닝이란, 사람이 짚어 주기 어려운 단서를 기계가 층층이 찾아내는 방식입니다
AI 이야기 · 12편 딥러닝 이야기를 휴대폰 앨범에서 시작해 봅니다. “고양이”를 찾으면 고양이 사진이 줄줄이 모여 나오죠. 그런데 컴퓨터에게 사진 한 장은 고양이가 아니라, 점마다 붙은 빨강·초록·파랑 밝기 숫자의 더미입니다. 휴대폰 사진 한 장에는 이런 숫자가 아주 많이 들어 있습니다. “귀는 이런 숫자 모양”이라고 누가 알려 줄 수 있었을까요. 앞 편의 광고 메일에서는 ‘무료’ 같은…
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머신러닝이란, AI가 규칙 대신 예시를 보고 배우는 방식입니다
AI 이야기 · 11편 광고 메일이 알아서 스팸함에 들어가 있는 걸 보며 “누가 일일이 걸러 놓았지?” 싶었던 적, 있으시죠. 그 뒤에 있는 머신러닝 이야기를 오늘 풀어 봅니다. 가끔은 중요한 메일이 스팸함에서 발견되어 “대체 어떤 기준일까” 갸웃하기도 합니다. 아무도 “이런 단어가 있으면 광고”라는 규칙을 적어 주지 않았는데, 기계는 어떻게 광고를 알아볼까요. 답부터 말씀드리면 머신러닝은…
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AI 머신러닝 딥러닝 차이, 다른 게 아니라 상자 안의 상자입니다
AI 이야기 · 10편 AI 기사를 읽다 보면 한 문단 안에 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, LLM이 줄줄이 나옵니다. 같은 말 같기도 하고 다른 말 같기도 해서 그냥 넘어간 적, 있으시죠. “챗GPT에 새 모델이 나왔다”는 기사 앞에서 바뀐 게 챗GPT인지 GPT인지 갸웃해 본 분도 계실 겁니다. 답부터 말씀드리면, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 서로 다른 기술이 아니라 큰 상자 안에 작은…
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챗GPT의 T는 무엇일까, 트랜스포머가 문장을 한눈에 읽는 법
AI 이야기 · 9편 단체 카톡방을 맨 위부터 한 줄씩 읽어 내려가다 보면, 끝에 닿았을 때 첫 줄 내용이 가물가물해집니다. 챗GPT의 T, 트랜스포머는 학습할 때 문장 속 여러 위치의 관계를 함께 계산할 수 있게 만든 구조입니다. 이 글에서는 단어라고 풀어 쓰지만, 실제 계산 단위는 단어·단어 조각·문장 부호 등을 나타내는 토큰입니다. 이 글을 읽으면 트랜스포머 가 문장을 어떻게 읽는지,…
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