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AI 및 기타 ICT 뉴스
AI 디자인 권한
우리는 소프트웨어 개발의 전환점에 서 있습니다. 논쟁은 종종 어느 AI가 더 나은 코드를 작성하는지(Claude 대 ChatGPT) 또는 그 AI가 어디에 있어야 하는지(IDE 또는 CLI)에 집중됩니다. 하지만 이는 올바른 질문이 아닙니다. 문제는 코드 생성이 아닙니다. 문제는 그것의 검증입니다. 만약 우리가 AI를
강화학습의 힘
지속적 학습으로 더 나은 예측 TL;DR 강화학습(RL)은 시행착오를 통해 학습하는 강력한 모델 구축 방법입니다. 과거 데이터에 단순히 적합하는 대신, RL은 보상과 피드백 루프를 통해 결정을 최적화합니다—실제 운영 환경과 시뮬레이션 양쪽에서.
AI 시뮬레이션 엔진: 실제 과거 데이터로 AI 예측 검증
기업 프로세스에 AI를 적용하는 수준은 점점 더 고도화되고 있습니다. 하지만 어떻게 하면 AI 모델이 정말로 신뢰할 수 있는 예측을 하는지 확신할 수 있을까요? NetCare는 AI 시뮬레이션 엔진을 소개합니다: 조직이 과거 데이터를 기반으로 예측을 검증할 수 있는 강력한 접근법입니다. 이를 통해…
만약 아무도 더 이상 당신의 웹사이트를 방문하지 않는다면?
ChatGPT, Perplexity 및 Google의 AI 요약과 같은 AI 기반 검색 기술의 등장으로 사람들이 온라인에서 정보를 찾는 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 전통적 검색엔진은 링크 목록을 보여주지만, AI 검색은 직접 답변을 제공합니다. 이는 콘텐츠 제작과 유지관리 방식에 큰 영향을 미칩니다…
MIT 팀이 AI 모델에게 아직 알지 못한 것을 가르칩니다.
인공지능(AI)의 활용은 빠르게 확대되어 우리의 일상과 의료, 통신, 에너지 같은 고위험 산업에 깊숙이 통합되고 있습니다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다: AI 시스템은 때때로 오류를 범하거나 불확실한 답변을 제공하기도 합니다…
AI 기반 내부 지식 시스템
동료들이 제품, 정책, IT, 프로세스 또는 고객에 관한 질문에 신속히 답하길 원하십니까? 그렇다면 자체 챗봇을 포함한 내부 지식 시스템이 이상적입니다. Retrieval-Augmented Generation(RAG) 덕분에 이러한 시스템은 한층 똑똑해졌습니다: 직원들은 평범한 자연어로 질문하고 챗봇은…
AI 에이전트로 프로그래밍하기
인공지능(AI)은 프로그래밍 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. AI 코딩 에이전트의 장단점에 대해 읽어보세요
2025년의 주요 AI 트렌드
인공지능(AI)은 2025년에도 계속 발전하며 우리 일상과 기업 활동에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. AI의 주요 트렌드는 이 기술이 어떻게 새로운 정점을 찍고 있는지를 보여줍니다. 여기서는 AI의 미래를 형성하는 몇 가지 핵심 발전사항을 논의합니다...
OpenAI O3 알아보기
인공지능(AI)은 우리가 일하고 혁신하는 방식에 여전히 막대한 영향을 미치고 있습니다. OpenAI는 O3로 기업이 더 똑똑하고 더 빠르며 더 효율적으로 운영할 수 있게 하는 획기적인 기술을 선보였습니다. 이러한 진전이 귀 조직에 어떤 의미를 가지며, 어떻게 활용할 수 있는지...
디지털 트윈. AI를 활용한 IT 전략
조직의 미래는 디지털 트윈에 있습니다: 인공지능으로 전환하고 의료 및 금융과 같은 분야를 강화하세요. 인공지능(AI)은 단순한 ChatGPT를 넘어섭니다. 2023년은 챗봇의 돌파구 덕분에 AI를 대중의 인식에 올려놓았지만...
AI로 레거시 코드 현대화하기
더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 지속가능하게 소프트웨어 개발 분야에서 노후된 코드는 혁신과 성장을 가로막는 요소가 될 수 있습니다. 레거시 코드는 종종 수십 년에 걸친 패치, 우회책, 업데이트로 이루어져 있었고 한때는 기능적이었지만 이제는 유지관리하기 어렵습니다. 다행히도...
생성형 AI의 최신 동향
생성형 AI(genAI) 분야는 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 과거에 인간의 창의성을 따라잡을 기술을 꿈꾸던 시절이 있었지만, 오늘날 우리는 놀라움과 영감을 주는 응용 사례들을 목격하고 있습니다. 텍스트 생성부터 인공지능을 이용한 이미지·영상 제작에 이르기까지 genAI는...
인공지능이 우리의 미래를 형성하는 방법
인공지능(AI) 분야의 발전은 앞으로 무슨 일이 일어날지에 대한 질문을 제기합니다. Leopold Aschenbrenner의 최근 백서는 현재 상황과 앞으로 우리가 마주할 가능성이 있는 모습을 흥미롭게 제시합니다. 다음은 몇 가지 주요 통찰입니다...
합성 데이터: 더 나은 AI 모델을 위한 활용
데이터는 디지털 전환을 진행하는 기업들에게 당연히 중요한 역할을 합니다. 하지만 고품질의 대량 데이터에 대한 수요가 증가하는 반면, 개인정보 보호 제한과 전문화된 작업에 충분한 데이터가 부족한 문제에 종종 직면합니다. 이러한 상황에서 등장하는 개념은
로보틱스가 경제에 미치는 영향.
수년간 산업 현장의 로봇들은 단순 작업의 자동화를 가능하게 해왔습니다. 지금까지 이는 대규모 실업으로 이어지지 않았지만, 상황은 변할 것이라는 주장입니다. 드론과 자율주행차의 등장으로 전체 운송 부문은 물론 경찰과 군대도 영향을 받게 될 것입니다...
인공 지능의 윤리적 학습
인공지능 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 단순히 지능적인 것뿐만 아니라 인간의 윤리적 기준과 가치에 따라 행동하는 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 이를 위한 한 가지 접근법은 법률 기반의 학습을 이용해 AI를 훈련시키는 것입니다...
인공지능 로봇
Essent의 대형 프로젝트를 위해 우리는 인공지능 로봇을 포함한 여러 솔루션을 구축했습니다. 이 프로젝트는 웹사이트를 통한(라이브) 채팅을 직원과 AI 로봇 모두와 통합하는 작업을 포함합니다. 또한 설문조사 데이터를 기록하기 위한 CRM 통합도 포함되어 있습니다. 이 블로그 글은 주로 그
