누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

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

인공지능 시대, 질문을 잘하는 법 인공지능과의 대화가 일상이 된 지금, 우리는 새로운 형태의 소통 능력을 요구받고 있다. 과거 검색엔진 시대에는 키워드를 조합하는 기술이 중요했다면, 이제는 자연스러운 언어로 맥락을 전달하고 명확한 의도를 표현하는 능력이 핵심이 되었다. 인공지능은 단순히 정보를 찾아주는 도구가 아니라 함께 생각을 발전시켜 나가는 대화 상대에 가깝다. 따라서 질문을 잘한다는 것은 단순히 원하는 답을 얻는 것을 넘어, 인공지능과의 협업을 통해 더 나은 결과물을 만들어내는 과정이다. 좋은 질문의 첫 번째 조건은 구체성이다. "마케팅 전략을 알려줘"보다는 "30대 여성을 타겟으로 한 친환경 화장품 브랜드의 인스타그램 마케팅 전략을 알려줘"라고 물을 때 훨씬 유용한 답을 얻을 수 있다. 맥락을 충..

About AI 2025. 11. 18. 10:49

인공지능 시대, 질문을 잘하는 사람이 각광받는 이유 질문이 답보다 중요해진 시대우리는 지금 놀라운 시대를 살고 있다. 손안의 스마트폰으로 몇 초 만에 세상의 거의 모든 정보에 접근할 수 있고, 인공지능에게 물어보면 복잡한 코드도 작성해주고, 보고서도 써주며, 심지어 그림까지 그려준다. 불과 10년 전만 해도 상상하기 어려웠던 일들이 이제는 일상이 되었다. 이런 변화 속에서 한 가지 흥미로운 현상이 나타나고 있다. 바로 '질문을 잘하는 사람'이 새로운 경쟁력을 갖게 되었다는 것이다. 과거에는 많은 지식을 외우고 있는 사람, 정보를 많이 가진 사람이 유능한 사람으로 여겨졌다. 하지만 이제는 정보 자체는 누구나 쉽게 얻을 수 있게 되었다. 중요한 것은 그 방대한 정보의 바다에서 내가 원하는 것을 정확히 끌어낼..

About AI 2025. 11. 14. 11:09

제로샷 예측모델링과 뉴로모픽 컴퓨팅의 필연적 관계 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 도전적이면서도 혁명적인 개념 중 하나다. 이는 모델이 학습 과정에서 한 번도 접하지 못한 새로운 범주나 상황에 대해서도 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 마치 인간이 '얼룩말'을 한 번도 본 적이 없더라도 '말'과 '줄무늬'라는 개념을 알고 있다면 얼룩말을 인식할 수 있는 것처럼, 제로샷 학습은 기존 지식을 새로운 맥락으로 일반화하는 능력을 추구한다. 그러나 현재의 폰 노이만 아키텍처 기반 컴퓨팅 시스템은 이러한 제로샷 예측모델링을 완벽하게 구현하는 데 근본적인 한계를 지니고 있으며, 이는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 필수적으로 요구하는 이유가 된다. 전통적인 컴퓨팅 아키텍처가 ..

AGI 2025. 11. 6. 13:18