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상용 서비스에 쉽사리 넣기 힘든 인공지능 예전(!) 인공지능 기술로는 인터넷에 올라온 글이 어떤 주제를 논하거나 키워드를 도출하거나 긍부정 감성 분류를 할 때에 문맥을 감안할 방법이 딱히 없었습니다. 이제는 LLM(Large Language Model)이 있으니 정확도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 그러나 그렇게 해야 할까요? 트위터만 해도 이제는 하루에 1.5억 건 이상 글이 쌓입니다. GPU 컴퓨팅에 10원만 들어도 카테고리 분류에만 하루에 15억 원이 들게 됩니다. 실제로는 건당 10원 이상 들 겁니다. 고작 카테고리 분류에만 15억 원 이상을 쓰는 게 합당할까요?  LLM 외에도 언어 모델이 나오기 이전에는 달리 방법이 없어 규칙을 만들어 어떤 어휘가 얼마나 들어있거나 들어 있지 않느냐에 따라 결과를 어떻게든 만들었습니다. 그러다 보니.. 2024. 11. 20.
광고만 볼 이유가 없잖아요 전철 안의 전광판은 쓸 데 없는 정보만 보이는 것으로 악명을 떨치고 있습니다. LCD 스크린 기술이 발전하여 단가가 낮아지면서부터 전철 안은 LCD 스크린 광고판으로 도배가 되는 가운데, 광고판 기획은 참으로 의아한 수준입니다. 고작 내 물건 사라는 광고밖에 없는데, 이 어마어마한 스마트폰 세상을 사는 고객님이 무익한 전광판을 볼 이유가 대체 어디 있단 말입니까? 어디 은수저 낙하산이 강림하셨나 싶습니다.   전철을 타고 목적지로 가는 데에 유용한 정보가 담겨야 스마트폰에서 눈을 떼서 정보를 담은 광고도 같이 보게 되는 게 자연스럽지 않나요? 물론 저 전광판에 네트워크 모듈과 적당한 컴퓨팅 모듈을 달면 인프라 비용이 오른다는 건 알겠습니다. 그래도 무려 인프라를 깔면서 잔돈을 아끼기 보다는 광고 효과를 .. 2024. 11. 19.
인공지능을 쉽게 시작할 수 있는 엘라스틱 서치 지난 11월 13일에 Elastic Search hands on 세미나가 있었습니다. 주로 Kibana를 통해 머신러닝 기능을 실습했습니다. Kibana는 대시보드 솔루션이었는데, 이제는 엘라스틱 서치에 모이는 데이터를 분석하는 기능이 제법 많아졌습니다. 인공지능 모델을 사용하는 기능까지 들어갔으니 BI(Business Intelligence) 솔루션에 든다고 해도 손색이 없어 보입니다.평소에 데이터를 축적하고 모니터링하면,각종 알람을 수행할 임계치를 조정할 근거를 마련한다.인프라 Capacity 계획에 있어 명확한 근거를 마련한다. (예: 내년에 서버를 더욱 늘려야 하는가 여부)Anomalousness (변칙성)판단이 모호한 Grey 영역에 대한 고민을 줄여주고자 한다.Elastic search는 fe.. 2024. 11. 18.
생성형 AI 도둑질에 대항하는 사람들 생성형 AI 열풍을 맞아 남이 만든 이미지를 멋대로 가져가 학습 데이터로 써먹는 도둑이 늘어났습니다. 심지어는 원작자에게 어차피 도용 당할 거 정식으로 넘기라는 망종이 등장하기도 했습니다. 이런 도둑질에 대항하는 사람들이 나오고 있습니다.   첫째는 Glaze(https://glaze.cs.uchicago.edu/)입니다. 이미지를 생성형 AI가 쉽사리 모방하지 못하도록 처리합니다. 글레이즈로 처리한 이미지는 학습해도 유사한 스타일로 이미지를 생성하지 못합니다. 둘째는 Nightshade(https://nightshade.cs.uchicago.edu/)입니다. 나이트셰이드는 한 발 더 나아가 이미지 생성형 AI 모델 자체를 망가뜨리기를 목적으로 합니다. 둘 다 사람은 알아보지 못할 흔적과 신호를 이미지에.. 2024. 11. 17.
Ignite Seoul 2024에서 발표했습니다. 지난 2024년 11월 15일 금요일 오후 7시에 한빛미디어 리더스홀에서 행사가 있었습니다.   모든 발표 슬라이드와 동영상이 공유 되었습니다.발표 동영상 재생목록https://www.youtube.com/playlist?list=PL4QsXCF3YN7sQO1SKEWk-SUw6dUBlljen슬라이드 다운로드https://drive.google.com/file/d/1T-gPetcQDNyDoioh8B5meBzXOMrcX8ry/view?usp=sharing저는 '경험을 기록하여 리스크를 낮추는 AI 플랫폼'이라는 주제로 발표했습니다. IT 업계 바깥에 계신 분들이 많을 터라 나름 보편적인 이야기로 풀어 나가고 싶었습니다. Ignite Seoul(https://www.facebook.com/Igniteseou.. 2024. 11. 16.
당신은 준비되었는가 묻는 듯한 'IT 트렌드 2025' IT 트렌드 2025 새로 쓰는 AI의 미래와 세계 비즈니스 모델의 모든 것 저자: 김지현 / 크레타 / 2024-10-08 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214304606 저자는 오래 전부터 시간관리법(https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000000560073)을 위시하여 스마트하게 일하는 법에 대해서도 책을 쓰기도 했습니다. 꽤 오래 됐지만 관련하여 아웃룩이나 다른 도구를 쓰는 방법을 강연하기도 했습니다. 강연을 보면서 인생을 참으로 짜임새 있게 사는구나 감탄했습니다. 이 책 역시 짜임새가 탄탄합니다. 신문에 흔하게 나오는 키워드부터 소개하고, 최근 기술 트렌드와 그러한 트렌드 이끄는 글로벌 빅테크 기업의 움직임을 설명.. 2024. 11. 15.
검색보다 AI 질문을 택할 수밖에 없겠어요 생성형 AI가 계속 발전하면서 이제 검색의 시대는 끝났다는 얘기가 자주 나옵니다. 저만 해도 구글 검색으로는 헤매기만 하다가 Claude.ai에게 질문하여 답을 찾아냈습니다. 기존 검색이 패러다임을 바꾸지 않는 한, 사람들은 헛소리가 섞여도 답처럼 보이는 걸 바로 주는 생성형 AI 서비스에게 의존하겠구나 싶습니다. 제가 궁금해 했던 건 'jewelry'를 [jool-ree]나 [jool-a-ree]로 부르는 현상이 얼마나 흔한지였습니다. 단순한 mispronunciation이 아니라 현상으로 불릴 만큼 흔한 발음 사례로는 알고 있었습니다. 예전 영어 수업 때에 배웠던 내용인데 노트를 분실하여 무려 20년을 궁금해 하던 중이었습니다. 현상의 이름을 알면 되겠다 싶어 띄엄띄엄 검색해 왔건만 도무지 찾지 못했.. 2024. 11. 14.
AI 흔적 찾기도 공모하면 어떨까요? 한강 작가의 노벨문학상 수상 쾌거 후에 처음 여는 신춘문예에 특기할 만한 소식이 두 가지 있었습니다.상금 5000만원, AI 활용 여부 체크… 신춘문예도 시대 변화 반영 (최승영. 기자협회보. 2024/11/12.) https://v.daum.net/v/20241112193747085 노벨문학상 작가를 배출했던 위상에 따라 상금을 올렸고, 기술 변화에 따라 AI 활용여부를 체크한다고 발표했습니다. 두루 합당하다고 봅니다. 다만, AI 활용여부를 어떻게 검사할지 궁금하고 걱정스럽습니다. 검사 프로그램을 하나 구매해서 돌리려는 걸까요? 일단 그렇게 하되, AI 흔적 적발 경진대회를 하면 어떨까 합니다. 프로그램 한두 개로 잡지 못할 얌체를 잡아낼 수도 있고, 얌체가 접근을 포기하는 계기가 되지 않을까 합니다.. 2024. 11. 13.
모두 다 지원하겠다는 DBMS 강자들 한 2년 전만 해도 응용프로그램 요구사항에 따라 RDBMS와 NoSQL을 병용하는 게 비용효율적이라고 제언했습니다. 물론 인사가 만사라 각 DB를 두루 잘 쓰는 사람이 조직에 있어야 가능합니다. 요즘 들어서는 이렇게 얘기하지 않는 편입니다. 어지간히 여력 있고 규모 있는 조직이 아니면 두루 잘할 사람을 구하거나 키우기가 어려웠고, 무엇보다 각 DB들이 너무나 막강해졌기 때문입니다. 빅데이터와 NoSQL 열풍이 불면서 CAP 이론 도해를 발표자료 서두에 넣어 이야기를 풀어 나가던 시절이 있었습니다. Consistency(일관성), Availability(가용성), Partition tolerance(파티션 허용) 세 가지를 한꺼번에 충족하는 솔루션은 없고 용도에 따라 두 가지만 충족하는 솔루션을 선택해야 .. 2024. 11. 12.
인간이 뇌에서 돌리는 모델은 몇 개나 될까? 여전히 인간은 인공지능보다 현실을 잘 파악합니다. 인간이 뇌에서 돌리는 모델 하나와 단일 기능만 수행하는 AI 모델 하나가 겨룬다면 대체로 AI 모델이 이길 겁니다. 그러나 2024년 기준으로 인간은 인공지능을 아주 잘 속일 수 있습니다. 인공지능은 생물이 아니기 때문입니다. 이 노릇을 어떻게 해야 할까요? Embodied AI model을 통해 로봇과 AI가 완전무결해질 때까지 기다리면 되는 걸까요?  위 이미지에 나온 사례를 좀 설명해 보겠습니다. 도로 바닥에 가분수 형태로 사람 형상을 그려 놓습니다. 그러면 자동차에 부착한 카메라 관점에서는 사람이 서 있는 모양처럼 보입니다. 자동차에 내장한 AI는 사람을 치지 않기 위해 긴급하게 제동합니다. 사람은 어떨까요? 사진이 아니라 그림이라는 판단을 합니다.. 2024. 11. 11.
애플 인텔리전스가 맞닥뜨린 의사결정 사항 세간의 기대와 예상보다 좀 늦게 Apple의 AI 서비스를 총칭하는 듯한 Apple Intelligence가 나왔습니다. 애플 애호가들의 마음을 꽤나 졸이게 했습니다. 둘러 보시고 와도 좋겠습니다. (https://www.apple.com/kr/apple-intelligence/) 애플은 AI를 본격적으로 도입하면서 당분간 멈추지 못할 도전을 막 시작한 셈입니다. 애플 인텔리전스에는 여러 사람을 기다리게 한 만큼 기능이 아주 다양합니다. 실제로 중요한 건 화려한 AI가 아니라 아이폰과 시리로서 출발했던 개인 비서 역할과 기본 앱으로서 제공했던 필수 기능입니다. AI 기능으로 보강하기를 시작함으로써 지난 몇 년에 걸쳐 자리를 잡은 UX(사용자 경험)이 흔들리는 부수효과가 발생하는 게 보입니다. 애플은 뭔가.. 2024. 11. 10.
2024년 데이터 플랫폼이 지향하는 방향 리포트 조회, AI 개발은 데이터 플랫폼 관점에서 최종 사용자가 수행하는 업무입니다. 최종 사용자가 모든 데이터에 권한에 따라 접근 가능해야 돈을 들여 데이터를 생성하고 확보하는 의의가 있습니다. 이제까지는 기존 관계형 데이터베이스 관점을 크게 벗어나지 못한 채로 최종 사용자가 사용하도록 데이터를 중앙에 '저장'해야 한다는 솔루션이 주류였습니다. 그러나 이제부터는 양상이 다릅니다. Altair는 Data Science and Machine Learning Platforms 분야 2024 Gartner® Magic Quadrant™에서 리더 그룹에 있으며 특히 산업형으로 각광받는 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 지난 4월에 Enterprise Data Fabric과 Generative AI를 표방하는 Ca.. 2024. 11. 9.
솔루션은 AI를 품으면서 고객과 더욱 밀착하게 됩니다 최근에 고객사에 제안하다 자세히 알게 된 'Altair'를 저 유명한 지멘스가 인수했군요. 과연 그럴 만하다 싶습니다. 윈윈이 되지 않을까 합니다. 지멘스가 다져 놓은 시장에 알테어가 보다 쉽게 들어갈 수 있겠고, 지멘스도 일종의 수직계열화로서 고객이 빠져 나갈 틈을 없애는 효과가 생기겠습니다. 산업계 강자가 더욱 더욱 강해졌습니다. 이래도 되나 싶을 만큼 살짝 부럽습니다.[Press Release] Siemens strengthens leadership in industrial software and AI with acquisition of Altair Engineering (2024/10/30) https://newsroom.sw.siemens.com/en-US/siemens-altair/ 업계 전반.. 2024. 11. 8.
탈바꿈을 최소 한 번은 더 해야 로봇 전성시대가 온다 2010년 즈음에는 첨단 기술 제품에 속했던 키오스크가 이제는 식당 어디서나 볼 수 있는 일상이 됐습니다. 인공지능이 발전하면서 더불어 이슈가 되는 사람같은 로봇의 일상화는 아직 먼 이야기입니다. 최소한 한 번 정도는 로봇 트렌드가 탈바꿈해야 키오스크 수준으로 사람을 대체할 수준이 될 겁니다. 어떤 탈바꿈이어야 할까요?"로봇이 사람 밀어낼 줄 알았는데"…분위기 확 달라진 미국 공장(정현진. 아시아경제. 2024/10/12) https://cm.asiae.co.kr/article/2024100809071569484팬데믹 이후에 발생한 생산량 감소·노동력 부족이 엔데믹 이후 완화공장서 인간 대신 로봇 장비 도입 '주춤' 지금이야 키오스크 천지가 되었으나 15년 정도만 해도 키오스크라는 어휘는 IBM 솔루션 .. 2024. 11. 7.
잡탕말인지 자각하지 못하는 오픈 LLM ChatGPT와 Claude를 쓸 때에는 겪지 않았는데 오픈 모델은 LLM SaaS를 써도 여러 나라 말이 섞여 나오는군요! 한국어로 답변하다 중간중간 필요한 용어를 적절하게 영어로 표시하는 타당한 용례가 아닙니다. 아래 스크린샷에 나온 화상회의 번역 서비스같이 의도하지 않게 뜬금없이 외국어 어휘를 섞는 사고를 지칭합니다. 때로는 태국, 베트남, 아랍 말까지 다양하게 섞습니다. 샘플링해서 사전을 찾아보니 아예 허튼 낱말을 출력하지는 않았습니다. 지지난 달인가 Coplilot도 그랬나 싶은데 최근에는 본 적이 없습니다. 이 외에도 오픈 LLM은 한국어로 답변하라는 지시를 무시하고 영어로 답변하는 사고도 흔하게 칩니다. 다시 한 번 한국어로 다시 답변하라고 하면 대개는 잘 하되, 간혹 맥락을 잊었는지 질문을.. 2024. 11. 5.
두루 따라 할 만한 '월 20달러로 비즈니스 글쓰기 with 챗GPT' 월 20달러로 비즈니스 글쓰기 with 챗GPT블로그, SNS 콘텐츠, 프레젠테이션, 책 쓰기까지 업무에 바로 쓰고 싶다면저자: 홍순성 / 한빛미디어 / 2024-08-05https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B9623977241 긴 설명이 필요 없을 정도입니다. 별다른 배경지식 없이 처음 시작하기에 첫째로 꼽아도 무리가 없겠습니다.  책 두께에 비해 알찬 내용이 빼곡합니다. 이제까지 몇 권 봤던 ChatGPT를 위시한 생성형 AI 입문서가 대개 만족할 만한 수준이었습니다만, 특히 이 책은 오롯이 따라 하면 중급 수준으로 오르기 어렵지 않을 겁니다. 저 역시 이전에도 잘 쓰던 ChatGPT, Claude, Copliot를 이제 더 편리하고 효과적으.. 2024. 11. 3.
작심삼주 오블완 챌린지에 참여합니다 하면 되는 거죠. https://www.tistory.com/event/write-challenge-2024 작심삼주 오블완 챌린지오늘 블로그 완료! 21일 동안 매일 블로그에 글 쓰고 글력을 키워보세요.www.tistory.com 2024. 11. 3.
고객에게 맞추는 게 어려우니 맞추니까 돈을 버는 거죠 게임 난이도를 설계하기란 녹록하지 않습니다. 너무 어려우면 사용자가 떨어져 나가고 너무 쉬우면 금세 게임을 마친 사용자 중에 험담이 나오게 됩니다. 그 중간을 적당히 맞추기는 현실적으로 불가능해 보입니다. 사용자마다 게임에 들이는 노력이 다르기때문입니다. 일주일에 예닐곱 시간을 들이는 사용자와 하루에 예닐곱 시간을 들이는 사용자 사이에 무슨 균형을 맞출 수 있을까요?그래서 게임사는 난이도를 초급~지옥까지 몇 단계로 나누어 제공하기도 합니다. 그럼에도 여전히 이게 무슨 초급이냐, 이게 무슨 헬 모드냐며 욕을 먹습니다. 사용자끼리 싸우는 게임 장르도 난이도 설정이 어렵습니다. 초보가 고수에게 범접조차 어려우면 신규 유입은 없다고 봐야 합니다. 그렇다고 운이 지나치게 좌우하면 장기 사용은 없다고 봐야 합니다... 2024. 11. 2.
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