<인사이트> 아직도 코딩을 배워야 하나요? - AI 시대의 소프트웨어 엔지니어링

🧑‍💻 요약 뉴욕타임스 기사를 바탕으로, 코딩 교육 시장의 침체와 AI 코딩 도구 확산으로 인한 신입 개발자의 현실과 기업 요구역량 변화·새로운 교육 트렌드·미래 준비 방향을 설명합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 뉴욕타임스의 Sarah Kessler는 최근 "Should You Still Learn to Code in an AI World?"라는 심층 기사를 통해 AI 시대의 코딩 교육과 취업 시장의 변화를 분석했습니다. 한때 '더 나은 미래를 위한 황금 티켓'으로 여겨졌던 코딩 스킬이 AI의 급격한 발전으로 그 가치가 흔들리고 있습니다. 새로운 기술 환경에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까요? 1. 황금 티켓의 몰락: 코딩 부트캠프의 현실두 아이의 아버지인 36세 플로렌시오 렌돈의 이야기는 ..

<지식 사전> 멀티 에이전트 시스템의 원리와 구현 - 대화하고 협력하는 AI

🧑‍💻 요약 멀티 에이전트 기술의 등장 배경을 설명하고, 핵심 기술 요소와 주요 프레임워크의 차이를 소개한 뒤 실제 적용 사례와 산업 성과를 제시하며, 향후 기술 및 윤리적 과제를 정리합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT, Claude와 같은 생성형 AI의 발전이 가속화되면서 AI 기술은 이제 새로운 단계로 진입하고 있습니다. 단일 AI가 모든 것을 해결하는 방식을 넘어, 여러 AI가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 '멀티 에이전트' 시스템이 주목받고 있습니다. 오늘은 멀티 에이전트 시스템의 현주소와 미래 가능성을 살펴보겠습니다. 1. 멀티 에이전트의 등장 배경최근 AI 시스템이 직면한 가장 큰 도전은 복잡한 실무 환경에서의 문제 해결입니다. 단일 AI 에이전트로는 기업의 복잡한 ..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ④ - 생성형 AI의 시대 (2020~현재)

🧑‍💻 요약 GPT-3~GPT-4 이후 생성형 AI 시대의 도약을 다루며, 멀티모달·이미지/음성/영상 생성 기술의 발전과 산업 적용 흐름을 정리합니다. 또한 Hallucination·추론 한계 같은 현 기술의 제약을 정리하고 향후 발전 방향을 제시합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 2022년 11월, ChatGPT의 등장은 AI 역사의 새로운 장을 열었습니다. 기존의 AI가 주어진 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등을 창작할 수 있게 되었습니다. 이는 AI가 더 이상 단순한 도구가 아닌, 창의적인 협력자로 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. 1. 거대 언어 모델의 등장과 진화2020년 OpenAI가 발표한 GPT-3를 시작으로 거대 언어 모델..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ③ - 딥러닝의 시대 (2010~2019)

🧑‍💻 요약 2012년 AlexNet 이후 딥러닝의 급격한 발전 과정을 다루며, 빅데이터·GPU·신경망 혁신이 컴퓨터 비전·강화학습·자연어 처리 성능을 어떻게 끌어올렸는지 설명합니다. 마지막으로 딥러닝의 구조적 한계를 정리하며 생성형 AI 시대로 이어지는 흐름을 정리합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 2012년, 한 딥러닝 모델이 세계적인 이미지 인식 대회 'ImageNet Challenge'에서 압도적인 성능 차이로 우승을 차지했습니다. 이는 AI 역사의 중요한 전환점이 되었습니다. 기계학습의 시대를 지나 인간의 뇌를 모방한 심층 신경망이 AI의 새로운 지평을 열기 시작한 것입니다. 지난 편에서 기계학습의 발전과 한계를 살펴보았다면, 이번에는 딥러닝이 어떻게 AI의 패러다임을 완전히 바꾸어..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ② - 기계학습의 시대 (1990~2010)

🧑‍💻 요약 규칙 기반 AI가 한계를 드러낸 뒤, AI 연구가 ‘데이터 중심 학습’으로 전환된 1990~2010년의 흐름을 설명합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. "규칙으로는 충분하지 않다." 1990년대 초반, AI 연구자들은 이런 결론에 도달했습니다. 인간의 지식을 일일이 규칙으로 표현하는 것은 너무나 비효율적이었고, 때로는 불가능했습니다. 그들은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 스스로 배울 수 있게 만들어야 한다고 생각했습니다. 지난 편에서 규칙 기반 AI의 전성기와 한계를 살펴보았다면, 이번에는 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하는 방법을 터득해 나간 1990년부터 2010년까지의 이야기를 들려드리겠습니다. 1. 패러다임의 전환: 규칙에서 데이터로전문가 시스템의 한계를 경험한 AI ..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ① - 규칙 기반 AI의 시대 (1950~1990)

🧑‍💻 요약 1950~1990년대 초반까지 이어진 규칙 기반 AI(Rule-Based AI) 의 흐름을 돌아보며, 최초의 AI 연구 배경과 전문가 시스템의 성공, 그리고 이어진 규칙 기반 접근의 한계를 통해 현대 AI가 얻은 교훈을 설명합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. "컴퓨터에게 생각하는 법을 가르칠 수 있을까?" 1950년대, 한 무리의 과학자들이 이 도전적인 질문을 던졌습니다. 당시로서는 SF 영화에나 나올 법한 이 상상은 70여 년이 지난 지금 ChatGPT라는 이름으로 우리의 일상이 된 것처럼 보이기도 합니다. 인공지능은 어떻게 이토록 발전할 수 있었을까요? 이 질문에 답하기 위해 오늘부터 4회에 걸쳐 AI 발전의 역사를 되짚어보고자 합니다. 첫 회에서는 인류가 최초로 '생각하는 기..