누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

AI는 흉내 낼 수 없는 조각, '인간다움'이라는 마지막 퍼즐 인공지능 시대가 본격화되면서 우리는 역설적인 질문 앞에 서 있다. 기계가 점점 더 인간처럼 생각하고 행동하는 시대에, 과연 인간다움이란 무엇이며, 왜 그것이 중요할까? 이 질문은 단순한 철학적 사색을 넘어 우리 존재의 본질과 미래를 가늠하는 핵심적인 물음이다. 인간다움의 첫 번째 본질은 취약성을 인정하고 받아들이는 능력에 있다. 우리는 실수하고, 두려워하고, 상처를 받는다. 그리고 바로 그 취약성 속에서 가장 깊은 연결을 만들어낸다. 친구가 눈물을 흘리며 자신의 실패를 고백할 때, 우리는 그 순간의 용기를 안다. 그것은 완벽함을 가장하지 않고, 있는 그대로의 자신을 내보이는 행위라는 것을 안다. AI는 취약성을 시뮬레이션할 수 있을지 몰라도,..

About AI 2025. 12. 29. 10:11

폰 노이만 아키텍처에서 구현되는 인공지능의 전력 소비 현대 인공지능 시스템이 막대한 전력을 소비하는 근본적인 이유는 그것이 구현되는 하드웨어 아키텍처의 태생적 한계에서 비롯된다. 1945년 존 폰 노이만이 제안한 컴퓨터 아키텍처는 프로그램 내장 방식과 순차적 명령 처리라는 혁명적 개념을 통해 현대 컴퓨팅의 기초를 확립했지만, 70여 년이 지난 지금 인공지능이라는 새로운 연산 패러다임 앞에서 그 구조적 비효율성을 드러내고 있다. 폰 노이만 아키텍처의 핵심은 중앙처리장치와 메모리가 물리적으로 분리되어 있고, 데이터 버스를 통해 정보를 주고받는다는 점이다. 이는 일반적인 순차 처리 작업에는 효율적이었으나, 인공지능이 요구하는 대규모 병렬 연산과 빈번한 메모리 접근 패턴에서는 치명적인 병목현상을 야기한다. 폰 ..

About AI 2025. 12. 23. 10:21

인간의 뇌를 닮은 기술, '뉴로모픽 컴퓨팅'은 어떻게 에너지 혁명을 일으키는가 현대 인류는 '데이터의 바다' 속에 살고 있다. 손안의 스마트폰부터 거대한 클라우드 서버까지, 우리가 누리는 모든 편리함 뒤에는 엄청난 양의 전산 처리가 뒤따른다. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 치명적인 문제 하나가 수면 위로 떠올랐다. 바로 '전기 먹는 하마'라 불릴 만큼 막대한 전력 소모량이다. 현재의 컴퓨터 구조로는 AI의 진화 속도를 감당하기에 에너지 효율이 턱없이 부족하다. 이러한 한계를 돌파하기 위해 과학자들이 주목한 모델이 바로 인간의 뇌다. 인간의 뇌는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 복잡한 정보를 처리하면서도, 고작 전구 하나를 밝힐 정도인 20W 내외의 에너지만 사용하기 때문이다. 이를 모방한 기술..

AGI 2025. 12. 19. 14:51

AI 전력 사용, 왜 줄여야 할까? 우리가 매일 사용하는 인공지능(AI)은 마치 마법처럼 질문에 답하고, 그림을 그려주고, 복잡한 문제를 해결해준다. 하지만 이런 똑똑한AI의 뒤에는 우리가 잘 보지 못하는 큰 비용이 숨어 있다. 바로 어마어마한 전력 소비다. AI를 훈련시키고 운영하는 데는 상상을 초월하는 양의 전기가 필요하다. ChatGPT 같은 대형 AI 모델 하나를 학습시키는 데 드는 전력량은 일반 가정 수백 개가1년 동안 사용하는 양과 맞먹는다. 더 놀라운 것은, AI가 학습을 마친 후에도 사용자들의 질문에 답하기 위해 끊임없이 전기를 소비한다는 점이다. 전 세계 수억 명이 동시에AI 서비스를 사용하면, 그 전력 소비량은 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다. 문제는 이런 전력이 대부분 화석연료를 태..

About AI 2025. 12. 16. 11:02

뇌를 닮은 혁신: 뉴로모픽 컴퓨팅의 원리, 장점, 그리고 차세대 AI의 미래 현재 인공지능 기술은 폰 노이만 구조를 기반으로 한 전통적인 디지털 컴퓨터에서 주로 구현되고 있다. 이러한 시스템은 중앙처리장치와 메모리가 분리된 구조로, 데이터를 처리하기 위해 끊임없이 두 구성요소 사이에서 정보를 주고받아야 한다. 딥러닝의 발전과 함께 인공지능 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서, 이러한 전통적 컴퓨팅 아키텍처의 한계가 점점 더 분명해지고 있다. 수십억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델을 학습하고 운영하는 데는 엄청난 양의 전력이 소모되며, 메모리와 프로세서 사이의 데이터 이동으로 인한 병목현상은 처리 속도를 제한하는 주요 요인이 되고 있다. 이러한 상황에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 인공지능 구현의 근본적인 ..

AGI 2025. 12. 4. 10:25

인공지능(AI) 전력 소모의 문제점과 지속 가능한 해결 방안 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 우리 일상 깊숙이 자리 잡고 있다. 스마트폰의 음성 비서부터 자동 번역, 이미지 생성, 의료 진단까지 AI는 이미 현대 사회의 필수 인프라가 되었다. 그러나 이러한 편리함 뒤에는 간과할 수 없는 문제가 숨어있다. 바로 막대한 전력 소모다. 대규모 AI 모델을 학습시키고 운영하는 데이터센터는 작은 도시 하나가 소비하는 것과 맞먹는 전력을 사용하며, 이는 환경적, 경제적, 사회적으로 심각한 영향을 미치고 있다. AI의 전력 소모가 문제가 되는 가장 직접적인 이유는 환경 파괴다. 전력 생산 과정에서 발생하는 온실가스는 기후 변화의 주범이며, AI 산업의 탄소 배출량은 매년 기하급수적으로 증가하고 있다. 한 연구에 ..

About AI 2025. 12. 1. 10:06

제로샷 예측모델링과 인간의 학습방법 인공지능 분야에서 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 모델이 학습 과정에서 한 번도 본 적 없는 새로운 클래스나 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 전통적인 지도학습 방식이 대량의 레이블된 데이터를 필요로 하는 것과는 근본적으로 다른 접근법이다. 제로샷 예측모델링은 사전에 학습된 지식과 개념 간의 관계를 활용하여, 직접적인 학습 경험 없이도 새로운 상황에 대응할 수 있는 일반화 능력을 추구한다. 이러한 방식은 놀랍게도 인간이 세상을 배우고 이해하는 방식과 많은 유사점을 가지고 있다. 인간의 학습은 태어나는 순간부터 시작되지만, 우리가 세상의 모든 것을 직접 경험하면서 배우는 것은 아니다. 예를 들어, 어린아이가 '얼룩말'이라는 동물을 처음 보았..

AGI 2025. 11. 27. 13:45

제로샷 예측 모델링의 에너지 효율성 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 전력 소비 문제는 점점 더 중요한 화두로 떠오르고 있다. 특히 대규모 언어 모델과 딥러닝 시스템이 요구하는 막대한 에너지는 환경적, 경제적 측면에서 심각한 우려를 낳고 있다. 이러한 맥락에서 제로샷 예측 모델링은 상대적으로 낮은 전력 소비로 주목받고 있으며, 이는 근본적으로 학습과 추론의 방식이 전통적인 AI 시스템과 다르기 때문이다. 현대의 주류 AI 시스템, 특히 딥러닝 기반 모델들은 방대한 양의 학습 데이터를 통해 특정 작업을 수행하도록 훈련된다. 이 과정에서 수백만에서 수십억 개의 매개변수를 최적화하기 위해 수천 개의 GPU가 몇 주 또는 몇 달 동안 가동된다. GPT와 같은 대규모 언어 모델의 경우 학습에만 약 1,287 M..

AGI 2025. 11. 21. 12:39