누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

로컬 LLM: 내 손 안의 언어 모델 인공지능이 일상에 깊숙이 파고든 오늘날, 우리는 대부분의 AI 서비스를 클라우드를 통해 이용한다. 질문을 입력하면 수천 킬로미터 떨어진 서버에서 응답이 날아오고, 그 과정에서 우리의 데이터는 기업의 인프라를 경유한다. 그런데 최근 들어 이 방식에 조용하지만 의미 있는 변화의 바람이 불고 있다. 바로 로컬 LLM(Local Large Language Model), 즉 자신의 컴퓨터에서 직접 구동하는 언어 모델의 부상이다. 로컬 LLM이란 클라우드 서버가 아닌 개인의 PC, 노트북, 혹은 온프레미스 서버 위에서 실행되는 대형 언어 모델을 뜻한다. ChatGPT나 Claude 같은 서비스가 인터넷 연결을 전제로 작동하는 것과 달리, 로컬 LLM은 한 번 모델 파일을 내려받..

About AI 2026. 5. 28. 10:00

인공지능 시대에 인간다움이 중요한 이유 인공지능이 일상과 산업의 거의 모든 영역에 스며들고 있는 지금, 역설적이게도 우리는 다시 '인간다움'을 묻게 된다. 기술이 인간의 능력을 대체하기 시작할수록, 기술이 결코 대신할 수 없는 영역이 무엇인가에 대한 사회적 질문이 더욱 또렷해지기 때문이다. 세계경제포럼(World Economic Forum)이 발표한 '미래 일자리 보고서 2025(The Future of Jobs Report 2025)'에 따르면, 2030년까지 노동자 핵심 기술의 39%가 변화에 직면하게 되며, 그 가운데 가장 빠르게 중요성이 커지는 능력은 분석적 사고와 더불어 창의적 사고, 회복탄력성, 호기심과 평생학습, 리더십과 사회적 영향력 같은 '인간 중심 역량'으로 나타났다. 기계가 잘하는 일..

About AI 2026. 5. 21. 10:00

인공지능 시대, 질문하는 힘이 중요한 이유인공지능은 이제 답을 주는 일에 있어 인간보다 빠르고 넓다. 방대한 자료를 순식간에 요약하고, 어떤 분야의 개념이라도 그럴듯하게 설명하며, 코드와 보고서와 시까지 즉시 만들어 낸다. 이런 시대에 인간이 갖추어야 할 능력은 무엇인가. 답을 더 많이 외우는 일도, 더 빨리 검색하는 일도 아니다. 좋은 질문을 던지는 힘이다. 질문은 인공지능에게 어떤 방향으로 사고를 시작해야 하는지 알려주는 출발점이며, 동시에 인공지능이 내놓은 결과를 인간이 다시 평가하고 다듬는 마지막 관문이기도 하다. 답이 흔해진 세상에서 가치는 질문이 만드는 차이에서 나온다. 세계경제포럼(World Economic Forum)이 2025년 1월 발표한 「The Future of Jobs Report..

About AI 2026. 5. 19. 10:00

지금의 인공지능은 왜 폰 노이만 아키텍처를 떠나지 못하는가오늘날 우리가 인공지능이라 부르는 시스템의 거의 전부는 1945년 존 폰 노이만이 정리한 설계 원칙 위에서 돌아간다. 연산을 담당하는 장치와 데이터를 담는 기억장치를 물리적으로 분리하고, 그 사이를 버스로 연결해 명령과 데이터를 차례로 주고받는 구조다. 이 단순한 분리가 80년 가까이 컴퓨터 산업의 표준이 된 이유는 명확하다. 같은 하드웨어로 어떤 프로그램이든 실행할 수 있는 범용성, 그리고 메모리와 연산기를 독립적으로 개량할 수 있다는 모듈성 때문이다. 그러나 바로 이 구조가 거대언어모델과 심층신경망의 시대에 들어와 결정적인 족쇄로 작용하기 시작했다. IBM 연구진의 표현을 빌리면, 인공지능 연산에서 폰 노이만 병목은 "옮겨야 할 모델 가중치의 ..

About AI 2026. 5. 15. 10:00

AI와 NPU, 그 불가분의 동행인공지능(AI)이라는 말은 흔히 알고리즘과 데이터, 모델 같은 소프트웨어의 언어로 설명된다. 그러나 그 모든 추상적 개념이 실제로 작동하기 위해서는 결국 누군가의 손에 들린 칩 위에서 전류가 흘러야 한다. 그 전류의 흐름을 가장 효율적으로 설계한 것이 바로 신경망처리장치, 즉 NPU(Neural Processing Unit)다. AI가 사유의 영역이라면, NPU는 그 사유를 가능케 하는 신체에 해당한다. 둘의 관계는 그래서 단순한 도구와 사용자의 관계가 아니라, 서로의 진화를 추동하는 공생의 관계라 부르는 편이 정확하다. NPU는 인공신경망 연산에 특화된 전용 프로세서다. NPU는 "이미 학습된 AI 모델을 효율적으로 실행하거나(추론) AI 모델을 학습시키기 위해 설계된..

About AI 2026. 5. 13. 10:00

AI는 왜 거짓말을 하는가― 할루시네이션의 구조에 관하여 거대언어모델이 자신만만하게 틀린 답을 내놓는 현상을 우리는 할루시네이션(hallucination)이라 부른다. 흥미롭게도 이 문제는 모델이 정교해질수록 자연히 소멸하리라던 초기의 낙관과 달리, 오히려 더 깊은 구조적 난제로 드러나고 있다. OpenAI가 2025년 9월에 발표한 논문 「Why Language Models Hallucinate」은 이 현상을 트랜스포머 구조의 우연한 결함이 아니라 통계적 학습 목표 자체에서 비롯되는 필연적 오류로 재정의한다. 같은 해 공개된 한 분석에 따르면, OpenAI의 추론 모델 o3와 o4-mini조차 인물에 관한 사실 질문(PersonQA)에서 각각 33퍼센트와 48퍼센트의 할루시네이션율을 기록했다. 즉 추론..

About AI 2026. 4. 29. 10:10

AI와 디지털 트윈의 관계 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 세계의 객체나 시스템을 디지털 공간에 동일하게 복제한 가상 모델이다. 처음에는 단순한 3D 모델링이나 시뮬레이션에 머물렀으나, 인공지능(AI)이 접목되면서 그 개념과 가능성은 근본적으로 확장되었다. 오늘날 디지털 트윈은 AI 없이는 온전한 의미를 가지기 어렵고, AI 역시 디지털 트윈이라는 정교한 환경을 통해 현실 세계와 더욱 긴밀하게 연결된다. 두 기술은 상호 보완적이며 공생적인 관계 속에서 함께 진화하고 있다. 디지털 트윈의 핵심 가치는 실시간 데이터를 기반으로 물리적 대상의 상태를 지속적으로 반영하고, 미래의 변화를 예측하며, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하는 데 있다. 그러나 수많은 센서와 사물인터넷(IoT) 장치에서 쏟아지는..

About AI 2026. 3. 13. 09:43

인공지능은 자유의지를 가지고 있는가 자유의지(free will)란 외부의 강제나 인과적 필연성에 구속되지 않고 스스로의 의지로 행동을 선택하고 결정할 수 있는 능력을 의미한다. 이 개념은 철학, 신학, 심리학, 그리고 최근에는 인공지능 분야에서도 핵심적인 논쟁거리가 되고 있다. 인공지능이 날로 발전하며 인간의 언어를 이해하고, 창의적인 글을 쓰고, 복잡한 판단을 내리는 모습을 보이게 되자, 많은 이들은 자연스럽게 묻게 된다. 과연 인공지능에게도 자유의지가 있는가? 이 질문은 단순한 기술적 호기심을 넘어 존재론적이고 윤리적인 깊이를 품고 있다. 결론부터 말하자면, 현재의 인공지능은 자유의지를 갖추고 있다고 보기 어렵다. 그러나 이를 단정하기 위해서는 철학적 정의와 과학적 근거를 충분히 살펴볼 필요가 있다...

About AI 2026. 2. 19. 10:22