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

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

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

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

인공지능의 돌발 상황 대응 한계: 알파고의 교훈 2016년 3월, 알파고가 이세돌 9단을 상대로 거둔 승리는 인공지능의 가능성을 전 세계에 각인시킨 역사적 사건이었다. 수천 년 인간의 전유물이었던 바둑이라는 영역에서 기계가 인간 최고수를 압도한 것은 많은 이들에게 충격으로 다가왔다. 하지만 이 놀라운 성취 뒤편에는 인공지능의 근본적인 한계가 존재한다. 알파고의 사례는 오히려 현재 인공지능이 돌발 상황을 예측하고 처리하지 못하는 이유를 명확히 보여주는 거울과도 같다. 바둑은 겉보기에 무한에 가까운 복잡성을 지닌 게임이다. 19x19 바둑판 위에서 가능한 경우의 수는 우주의 원자 수보다 많다고 알려져 있다. 하지만 바둑은 완벽하게 정의된 규칙 체계 안에서 작동한다. 돌은 교차점에만 놓을 수 있고, 착수 후에..

About AI 2025. 10. 16. 11:22

인공지능과 수리적 최적화: 지능의 수학적 기초 1. 수리적 최적화란 무엇인가우리가 일상에서 최선의 선택을 하려고 노력하는 것처럼, 인공지능도 주어진 상황에서 가장 좋은 답을 찾아야 한다. 수리적 최적화는 바로 이 '가장 좋은 답'을 수학적으로 찾아내는 방법이다. 예를 들어, 배달 기사가 여러 목적지를 가장 빠르게 방문하는 경로를 찾거나, 공장에서 자원을 가장 효율적으로 배분하는 문제를 생각해볼 수 있다. 이런 문제들은 모두 '무엇을 최대화하거나 최소화할 것인가'라는 목표와 '어떤 제약 조건 안에서 해결해야 하는가'라는 한계를 가지고 있다. 수리적 최적화는 목적함수와 제약조건이라는 두 가지 핵심 요소로 구성된다. 목적함수는 우리가 최대화하거나 최소화하고자 하는 값을 수식으로 표현한 것이다. 제약조건은 우리..

About AI 2025. 10. 14. 11:20