IT 클라우드 인사이트139
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<인사이트> 더 ‘정확한 AI’를 만들기 위한 해답
RAG와 자기 검증(Self-verification)이 주목받는 이유생성형 AI가 점점 더 강력해지고 있지만, 여전히 해결되지 않은 문제가 하나 있습니다.바로 ‘할루시네이션(Hallucination)’, 즉 사실이 아닌 정보를 진짜처럼 말하는 오류입니다. 지난 콘텐츠에서는 이 문제의 원인과 언어 모델의 구조적 한계를 살펴본 바 있습니다.그렇다면, 정확하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해서는 어떤 기술이 필요할까요? 지금부터, AI의 정확도를 한 단계 끌어올리는 두 가지 핵심 전략,RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Self-verification(자기 검증)을 중심으로 살펴봅니다. 1. RAG : 검색을 통해 환각을 줄이다RAG는 ‘검색 증강 생성(Retrieval-A..
IT 클라우드 인사이트/IT 인사이트 2025. 7. 18. -
<인사이트> 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드는? 🌐
피자를 시켜달라고 했더니 AI가 스스로 피자를 전화로 주문하고, 스스로 자신의 코드를 리뷰하고 개선하는 AI 사례까지 등장하는 상황에서 이제 사람들의 관심은 ChatGPT에서 AI 모델이 스스로 외부 툴을 활용하여 보다 적은 사람의 개입으로 더 복잡한 일을 처리해주는 'Autonomous AI Agent (이하, 자율 AI 에이전트)'로 이동하고 있습니다. 자율 AI 에이전트가 주목을 받기 시작한 것은 이와 같은 프레임워크를 개발자들이 사용해볼 수 있도록 한 Auto-GPT라는 오픈소스 앱이 화제가 되었기 때문인데요. 과거 Auto-GPT는 출시한지 불과 한 달여 밖에 되지 않은 ‘실험’이었지만, 한 달만에 GitHub에서 30번째로 가장 star 수가 많은 프로젝트로 등재될 정도로 많은 관심을 받았었습..
IT 클라우드 인사이트 2025. 7. 18. -
<지식 사전> ANI, AGI, ASI … AI는 어디까지 왔고, 어디로 가는가?
"인간 수준의 지능을 갖춘 AGI, 그리고 그 너머의 ASI는 정말 실현될까?"AI 기술이 비약적으로 발전하면서 이제는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간처럼 사고하고 학습하며 판단할 수 있는 인공지능의 가능성이 활발히 논의되고 있습니다. 특히 최근 LLM(대형 언어 모델)의 등장 후, ‘AGI(Artificial General Intelligence)’라는 용어는 더 이상 공상과학이 아닌 기술적 목표로 다가오고 있습니다. 1. AI의 진화 스펙트럼, 그 의미는?AI는 일반적으로 세 가지 단계로 구분됩니다.첫 번째는 ANI(약한 AI)입니다.이는 특정 작업에 특화된 AI로, 우리가 현재 가장 많이 사용하고 있는 형태입니다. 예를 들어 음성 인식, 이미지 분류, 검색 추천, 자율주행의 일부 기능 등이 모두..
IT 클라우드 인사이트/IT 지식사전 2025. 7. 11. -
<지식 사전> 현실을 이해하는 AI – 월드 모델(World Model)의 다음 진화
안녕하세요, 카카오클라우드입니다.우리가 지난번 소개했던 ‘월드 모델’은 단순히 데이터를 흉내 내는 AI에서 벗어나, 세상이 ‘왜’ 그렇게 움직이는지를 이해하는 인공지능을 지향하는 기술입니다. 최근 이 기술은 다시 한번 주목받고 있습니다. 다양한 글로벌 AI 연구 기관들이 물리적 환경을 학습하고 시뮬레이션할 수 있는 월드 모델 시스템을 잇따라 공개하며, 이제는 개념을 넘어 로봇 제어, 자율주행, 메타버스 등 현실 세계로의 확장 가능성을 보여주고 있기 때문입니다.1. “AI, 물리 세계를 이해하기 시작하다”전통적인 생성형 AI는 이미지, 텍스트 등 정적 데이터의 ‘패턴’을 학습하는 데 집중했습니다. 그러나 월드 모델은 여기에 인과관계와 물리 법칙, 즉 “왜 그렇게 되는가”를 학습 대상으로 삼습니다.예를 들어..
IT 클라우드 인사이트/IT 지식사전 2025. 7. 9. -
<인사이트> '컨테이너(Container)' 이해를 위한 기술 개념을 알아봐요 ✍🏻
안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 유연한 저장방식, 리소스 활용도 개선, 개발과 운영 측면에서의 편의성 강화를 위한 전략적 접근으로 고려되는 기술인 컨테이너(Container)에 대해 알아보겠습니다.컨테이너는 과거 값비싼 서버를 나눠 쓰는 고민에서 출발하여 오랜 기간 동안 리눅스 기술 토대 위에 잘 쌓아 올려져 왔습니다. 이러한 점에서 컨테이너를 공부하는 것은 단순히 새로운 기술을 배우는 것 이상으로 리눅스나 전산 기초를 더 깊이 이해하는 과정에 가깝죠. 때문에 어떤 요구와 기술을 바탕으로 컨테이너가 발전되어 왔는지 알아보면서 리눅스 커널, 네트워크, 파일시스템, 컴퓨터 구조 등 관련된 기반 지식을 연결 지어 정리해보면 좋습니다. 서비스 개발자를 위한 '컨테이너 인터널'이제 서비스 개발자에게 컨테이너 내..
IT 클라우드 인사이트/IT 인사이트 2025. 7. 7. -
<인사이트> 프롬프트 엔지니어링, AI를 잘 사용하는 방법 ⌨️
안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 특히 거대 언어 모델들을 중심으로 생성형 AI 시장은 이례없던 속도로 움직이고 있습니다. 대중의 생성형 AI에 대한 높아진 관심을 기반으로 다양한 애플리케이션 사례들이 쏟아져 나오고 있고, 이와 동시에 잘못된 정보를 사실인 것 같이 답변으로 제시하는 일명 'hallucination(이하 할루시네이션)'과 같은 치명적인 한계점에 대한 우려도 있는데요. 이에 AI 모델로부터 더 복잡한 태스크들에 대한 정확한 답변을 이끌어내는 것을 유도하면서 할루시네이션과 같은 오류를 줄이는데 기여하는, "Prompt Engineering(이하 프롬프트 엔지니어링)"이라는 NLP(자연어 처리) 분야가 떠오르고 있습니다."Writing a really great prompt for a chat..
IT 클라우드 인사이트 2025. 7. 3.