인공지능

```html 29CM Purchase & Post Purchase 팀이 무신사머니 결제 시스템 연동을 통해 고객의 결제 경험을 혁신적으로 개선할 예정입니다. 무신사머니는 선불결제 방식으로, 이를 통해 결제 전환율을 높이고 고객 유치를 극대화할 수 있습니다. 본 글에서는 무신사머니 결제 시스템의 안정성과 혁신에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 안정성을 기반으로 한 무신사머니 결제 시스템 무신사머니 결제 시스템의 구조는 여러 요소를 고려하여 설계되었습니다. 고객이 주문서를 작성할 때 필요한 정보는 여러 데이터 소스에서 수집되며, 이를 통해 무신사머니의 가입 여부, 잔액, 첫 결제 여부 등의 정보를 제공합니다. 이러한 정보를 통해 고객은 무신사머니를 hassle-free하게 사용할 수 있게 되며, 우리는 장애 발생 시에도 안정적인 결제 경험을 보장하기 위해 점진적 기능 저하(Graceful Degradation) 를 채택했습니다. 이 체계적인 접근을 통해 결제 과정에서 필수 정보가 누락되더라도 주문 처리가 가능하도록 기능을 최적화했습니다. 또한 비즈니스 연속성을 높이기 위해 필수 정보와 선택 정보를 구분하여, 필수 정보가 누락될 경우 무신사머니 결제수단 자체를 비활성화하고, 선택 정보는 최대한 지원하는 형태로 시스템을 운영합니다. 결과적으로 필요한 데이터가 완비되지 않더라도 고객의 결제가 안정적으로 진행되고, 사용자 경험이 향상되는 효과를 얻었습니다. 이런 안정성 확보는 문제 해결을 용이하게 만들어 줍니다. 예를 들어, 필요한 정보가 조회되지 않을 경우에도 적절한 폴백 전략을 통해 사용자가 헷갈리는 일이 없도록 다양한 UI 정책을 마련했습니다. 이러한 안정성이 결제 시스템의 성공에 있어 핵심 요소로 작용하고 있으며, 고객의 신뢰를 얻는 데 큰 주효하고 있습니다. 혁신적 개선으로 고객 경험 향상 무신사머니 결제 시스템의 도입은 단순히 결제 수단을 늘리는 데 그치지 않습니다. 우리는 고객을 유치하고 리텐션을 높이기 위한 전략적 기능을 통합하...

AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 산업 분야에 자동화가 도입되고 있습니다. 특히 무신사에서는 AI를 활용해 상품 데이터를 효율적으로 분류하고 속성을 추출하여 서비스 품질을 높이고자 노력하고 있습니다. 이 글에서는 Human-in-the-loop 방식으로 기능을 향상시키기 위해 구축한 VLMOps 어드민에 대해 자세히 소개합니다. AI와 사람의 협업으로 강화된 모델 관리 무신사의 VLMOps 어드민은 AI와 사람의 협업을 한층 더 강화하기 위한 필수 시스템으로 자리매김하고 있습니다. 이 어드민은 모델 및 프롬프트 관리 과정을 웹 UI 형태로 제공하여, 데이터 오퍼레이션팀이 엔지니어와의 특별한 커뮤니케이션 없이도 최적의 실험을 진행할 수 있도록 합니다. 이렇게 축적된 의료 데이터를 통해 AI 추론의 결과를 개선하는 과정이 자동화되어 업무 효율성과 데이터 품질이 현저히 향상되었습니다. 특히, VLMOps 어드민은 OpenAI와 Google 등 외부 API와도 원활하게 연동되어 다양한 실험이 가능하다는 장점이 있습니다. 이를 통해 데이터 오퍼레이션팀은 엔지니어의 도움 없이도 원하는 프롬프트와 모델을 자유롭게 선택하여 실험할 수 있습니다. 결과적으로, 반복적인 요청과 대기 시간 없이 빠르게 모델 실험을 수행하고, 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 이러한 변화는 무신사가 AI 기반의 데이터 자동화와 품질 관리에 대한 새로운 접근 방식을 도입하도록 만들어 주었으며, 결과적으로 더 나은 고객 경험을 제공하기 위한 중요한 발판이 되고 있습니다. 신속하게 이루어지는 모델 추론과 검증 VLMOps 어드민은 모델 추론 과정에서도 AI와 사람의 협업을 극대화할 수 있는 기능을 표현합니다. 자동 생성되는 초안 라벨을 통해 데이터 오퍼레이션팀은 더욱 신속하게 결과를 분석하고 검증할 수 있습니다. 이렇게 생성된 추론 결과는 여러 번의 클릭만으로 즉시 처리되며, 다양한 조합의 모델과 프롬프트를 비교할 수 있는 체계가 마련되어 있습니다. 이러한 ...

```html 29CM QA팀은 테스트 자동화 환경을 효과적으로 개선하기 위해 여러 가지 구조적 변화를 시도했습니다. 그 결과, Master Jenkins를 통해 모든 자동화 작업을 중앙에서 관리할 수 있는 환경을 구축하게 되었습니다. 이번 포스트에서는 이러한 개선 과정과 성공적인 통합을 이룬 비결에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 테스트 자동화 환경 개선을 위한 구조적 변화 29CM QA팀은 초기 테스트 자동화 환경을 설정할 때 Mac Mini 한 대를 사용하여 iOS 및 Android 기기에서 자동화를 시작했습니다. 그러나 자동화 시나리오의 증가와 함께 전체 테스트 시간이 길어지는 문제를 겪으면서, 팀 내에서 정해진 20분 이내의 테스트 완료 기준을 맞추기 위한 환경 개선이 절실해졌습니다. 이러한 배경 속에서 QA팀은 여러 가지 대응책을 마련하게 되었는데, 그 중 첫 번째로 기기를 두 대씩 병렬로 연결하여 수행시간을 최적화하는 구조로 변경했습니다. 또한, 개인정보 유출 문제를 해결하기 위해 테스트용 API 서버를 구축하고, 이를 통해 API 요청으로 계정을 안전하게 관리할 수 있는 환경을 마련했습니다. 원격 근무가 잦아진 상황에서는 STF(Smartphone Test Farm)를 활용해 테스트 기기를 원격에서 조작할 수 있도록 하였으며, 마지막으로 Postgresql과 Grafana를 통한 데이터베이스화 및 대시보드를 구축하여 테스트 결과를 시각화하고 추적할 수 있게 되었습니다. 이러한 다각적인 환경 개선 노력으로 QA팀은 보다 빠르고 안전한 테스트 자동화가 가능하게 되었습니다. Master Jenkins 구축을 통한 운영 효율성 향상 자동화 환경 개선에도 불구하고, QA팀은 여전히 Mac Mini와 Mac Studio에서 발생하는 퍼포먼스 저하 문제를 겪고 있었습니다. 이에 따라 새로운 자동화 머신을 도입하기로 결정했으며, Mac Studio를 활용하여 기존 Mac Mini와의 겹치는 환경을 최소화하는 작업을 진행했습니다. 이 과정에...

안녕하세요. 본 포스트에서는 AI와 함께 테스트 코드 작성하는 과정과 그로 인해 이루어진 리팩토링과 PR 자동화 등의 내용을 다룹니다. 무신사의 프론트엔드 개발팀이 AI 코딩 에이전트를 통해 테스트 코드 작성 시간을 단축하고, 개발 안정성을 향상시킨 경험을 공유하고자 합니다. 특히, AI가 실제로 테스트 코드 작성에 얼마나 실질적인 도움을 줄 수 있는지를 살펴보겠습니다. AI와 테스트 코드 작성의 혁신적인 협업 AI의 도입이 개발 과정에서 큰 변화의 바람을 불러일으키고 있습니다. 특히 테스트 코드 작성의 자동화는 개발자들이 겪는 불안감, 즉 무슨 코드가 잘못되어 버그가 발생할까 하는 두려움을 상당히 감소시키고 있습니다. AI는 반복적이고 패턴이 명확한 작업을 신속하게 수행할 수 있는 장점을 가지고 있기 때문에, 복잡한 비즈니스 로직을 처리하면서도 더 높은 품질의 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 AI의 기능을 적극 활용함으로써 우리는 테스트 코드 작성 시간을 대폭 단축시킬 수 있었습니다. 리팩토링과 PR 자동화의 과정에서도 AI는 중요한 역할을 합니다. 기존의 복잡한 코드 구조에서도 AI는 코드의 가독성과 유지보수성을 개선하는 데 크게 기여할 수 있습니다. 이는 AI가 특정한 패턴과 코드 스타일을 학습하고 적용함으로써 일어나는 현상으로, 시간이 지날수록 개발자들이 직접 수행해야 했던 많은 반복적인 작업들을 대신해 줄 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. AI의 도움은 또한 코드 리뷰 과정에서도 유용하게 쓰입니다. AI가 작성한 코드에 대한 커밋 메시지를 자동화하거나, 팀 컨벤션에 맞춘 PR 생성도 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이로 인해 팀원들은 AI가 작성한 코드의 내용을 더욱 명확히 검토하고, 신속하게 피드백을 제공할 수 있습니다. 따라서 AI는 단순한 도구를 넘어 개발 팀워크의 촉진제 역할을 하고 있습니다. 테스트 자동화와 협업을 통한 코드 품질 향상 테스트 자동화는 단순히 개발자 개인의 생산성을 높이는 데 그치지 않고, 개발 팀 ...

29CM에서 진행한 주문서 결제 혜택 UX 개선 프로젝트는 고객의 결제 경험을 대폭 향상시켰습니다. 다양한 결제수단에 따른 혜택을 고객들이 쉽게 이해하고, 실시간으로 할인 금액을 확인할 수 있도록 개선하였습니다. 이번 개선을 통해 구매 전환율과 고객 만족도를 모두 높일 수 있었던 경험을 공유합니다. 주문서 결제수단의 문제점 29CM의 기존 주문서 결제 과정에서는 다양한 결제수단별로 제공되는 혜택을 고객이 제대로 인지하기 어려운 문제가 있었습니다. 고객은 결제수단을 선택할 때마다 혜택을 일일이 체크해야 했고, 최종 결제금액에 할인 혜택이 어떻게 반영되는지 이해하기 힘든 상황이었습니다. 이로 인해 고객은 결제 과정에서 혼란스러워하고, 할인 혜택이 실제로 적용되는지에 대한 의구심을 느끼곤 했습니다. 예를 들어, 고객이 장바구니에 담긴 상품을 결제하려 할 때, 여러 결제수단이 나열되어 있지만, 각 결제수단 아래 혜택 리스트를 일일이 클릭해야만 혜택을 확인할 수 있습니다. 이러한 과정은 고객에게 불필요한 시간을 소모하게 하고, 결국 주문을 포기하게 만들 수 있습니다. 고객이 이탈하게 되는 이유는 명확한 안내 없이 복잡하게 흩어진 정보와 실시간 할인 금액을 명확하게 보여주지 못한 결과였습니다. 이런 문제를 해결하기 위한 우리의 개선 방향은 즉시 할인 기능을 도입하여 고객이 결제 수단을 선택할 때 즉각적으로 할인 혜택을 체감할 수 있도록 하는 것이었습니다. 이를 통해 우리는 고객이 더 쉽게 결제 수단을 선택하고, 불필요한 시간 낭비 없이 최적의 결제 혜택을 이용할 수 있도록 하고자 하였습니다. 즉시 할인 동작 방식 UX 개선의 핵심은 즉시 할인을 고객이 결제 단계에서 바로 적용할 수 있도록 한 것입니다. 즉시 할인은 특정 결제수단을 선택하여 결제하는 즉시 할인이 적용되는 방식입니다. 장바구니에서 결제 과정으로 넘어갈 때, 고객이 선택한 결제수단에 따라 정해진 즉시 할인 금액이 자동으로 반영되어 실제 결제금액에서 차감됩니다. 이러한 시스템은 카드사나 PG사에서 제...

무신사 엔지니어링이 주최한 AI 해커톤 무슨사이(MUSNSAI)는 AI와 개발자들이 협업하여 혁신을 이루는 과정이었습니다. 이 행사는 단순한 코딩 대회가 아니라, AI를 팀 동료로 삼아 문화를 실험하며 변화의 골든타임을 포착하고자 했습니다. 여기서는 해커톤의 준비부터 운영 철학, 그리고 프로젝트 사례를 통해 AI와 함께하는 개발의 경험을 나누고자 합니다. AI 해커톤 무슨사이의 혁신적 운영 철학 무신사 엔지니어링의 AI 해커톤 무슨사이는 단순히 코드 작성의 경합이 아닌, "학습을 중심으로 한 경험"을 강조한 혁신적 운영 철학을 지니고 있습니다. 이 행사는 참가자들에게 AI를 경쟁자가 아닌 협력자로 인식하게 만들고, 서로의 강점을 공유하는 플랫폼을 제공하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해 모든 팀이 초기 점수에서 동일한 출발선에 서고, 각자의 독창적인 시도와 해결책이 존중받는 환경을 조성했습니다. 참가자들은 팀 내에서 서로 다른 관점을 가진 동료들과 협업하며 의도하지 않은 결과물들의 창출을 가능케 했습니다. 이 과정은 개발자들에게 AI와 함께 코드의 품질을 높여가는 경험을 제공했으며, AI의 역할은 도구에서 팀원으로 변화하는 중요한 계기가 되었습니다. 여기서 중요한 경험 중 하나는 현재 진행 중인 프로젝트들을 바탕으로 AI가 실시간으로 피드백을 제공하고, 이를 통해 더 혁신적인 해결책을 도출하는 것이었습니다. 팀원들은 서로의 언어로 의사소통하며, 다양한 아이디어와 시도를 통해 자유롭게 창의성을 발휘할 수 있었습니다. 예를 들어, 여러 팀이 각기 다른 방식으로 AI를 활용해 결과물을 만들어내는 과정에서 일어난 새로운 협업의 형태는 향후 무신사에서 AI를 활용한 프로젝트 진행 방식에 대한 새로운 통찰을 주었습니다. 이러한 협업을 통해 얻은 정보와 데이터는 팀 내의 지식 공유로 이어져, 결국 AI 중심의 개발 문화 확산에 일조하게 되었습니다. AI 해커톤 무슨사이는 구성원 모두가 실수나 실패를 두려워하지 않고, 서로의 시도를 격励하는 가...

```html 무신사 커뮤니티개발팀에서 체험단 API의 성능 개선을 위한 쿼리 최적화 전략을 다루고 있습니다. 최근 10초 이상의 페이지 로딩 시간과 타임아웃 문제로 고객 경험에 큰 영향을 미쳤습니다. 이를 해결하기 위해 인덱스 최적화 및 데이터 전송량 감소와 같은 전략을 통해 API 성능을 획기적으로 향상시켰습니다. 커버링 인덱스의 적극적 활용 체험단 API의 성능을 개선하기 위한 첫 번째 전략은 커버링 인덱스를 활용한 쿼리 최적화입니다. 이전 쿼리는 기능적으로 복잡하고 다수의 컬럼을 조회하는 구조로, 데이터 전송량이 상당히 많아 성능 병목 현상을 초래하였습니다. 이를 해결하기 위해, 커버링 인덱스를 설계하여 필요한 모든 컬럼을 포함하도록 변경했습니다. 커버링 인덱스를 통해 사용자는 인덱스만으로 쿼리를 완전히 처리할 수 있게 되었고, 이로 인해 테이블 접근이 필요 없어졌습니다. 쿼리에서 필요한 데이터가 인덱스에 포함됨으로써 레코드 찾기가 빨라졌고, 결과적으로 조회 속도가 현격히 개선되었습니다. 이 과정에서 데이터 전송량도 줄어들어 네트워크 병목을 해결하는데 큰 도움이 됐습니다. 또한, 커버링 인덱스의 활용은 디스크 I/O를 최소화하고, 순차적 읽기를 통해 쿼리 성능 향상에 기여했습니다. 쿼리 분리 전략의 도입 두 번째로 적용한 전략은 쿼리 분리 전략입니다. 체험단 API가 제공해야 하는 데이터의 양을 줄이기 위해, 쿼리를 단계별로 나누어 필요한 정보를 순차적으로 조회하는 방식을 도입했습니다. 처음에는 정렬된 신청번호만을 조회하여 커버링 인덱스를 완벽히 활용한 후, 추가 데이터를 필요할 때만 이후 단계에서 조회하도록 하였습니다. 이러한 전략은 데이터베이스의 부담을 줄이고, 쿼리의 복잡성을 상당히 감소시켰습니다. 또한, 애플리케이션에서는 각 테이블을 독립적으로 최적화하여 성능을 극대화할 수 있는 유연성을 제공했습니다. 쿼리의 분할과 데이터 결합을 통해 운영 효율성을 증가시킬 수 있었고, 복잡한 LEFT JOIN 로직을 단순한 SELECT로 대체함으...

1. AI 기반 문의 자동화의 필요성 인식 무신사는 내부 커뮤니케이션 채널 ‘문의-무물보’를 통해 매일 수백 건의 질문을 처리해야 했습니다. 그러나 약 1,400명 이상이 참여한 이 채널은 반복적이고 유사한 문의가 끊임없이 쏟아졌고, 담당자들은 동일한 질문에 수동으로 답변하느라 시간을 낭비하고 있었습니다. 이로 인해 개발자와 기획자 모두 핵심 업무에 집중하기 어려운 상황이 지속되었습니다. 특히 Confluence에 이미 정리된 문서가 있음에도 불구하고, 직원들이 해당 정보를 직접 검색해 찾아내는 과정이 비효율적으로 이루어졌습니다. 결국 무신사는 ‘AI가 대신 문서를 찾아 답변해주는 시스템’을 구상하게 되었습니다. AI를 통한 실시간 응답 자동화는 단순한 편의 기능을 넘어, 조직 전체의 생산성을 높이는 혁신의 출발점이 되었습니다. AI 도입의 배경에는 “사람이 아니라 시스템이 문제를 해결해야 한다”는 무신사 개발 조직의 철학이 자리하고 있습니다. AI가 반복적인 질문 응답을 처리하고, 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중하도록 하는 구조로 변화한 것입니다. 2. AI 기술을 활용한 문의 자동화 프로세스 촤비스 시스템은 AWS Bedrock과 Spring AI를 기반으로 구축되었습니다. AWS Bedrock은 보안성과 안정성이 뛰어난 AI 플랫폼으로, 무신사의 내부 데이터를 외부에 노출하지 않고도 고품질의 질의응답(QA)을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 AI 모델은 내부 문서를 학습하여 Slack 내에서 자연스러운 대화로 답변을 제공할 수 있습니다. Spring AI는 AI가 활용할 수 있는 도구와 실행 흐름을 자동으로 정의하여 Slack에서 발생한 문의를 분석하고, 관련 정보를 Confluence 문서에서 추출하여 답변합니다. 즉, 질문자가 “배송 정책이 바뀌었나요?”라고 입력하면, AI가 관련 문서를 탐색하고 정책 변경 내역을 바로 안내하는 구조입니다...

1. SLI 이해하기 SLI(Service Level Indicator)는 서비스의 품질과 안정성을 수치로 표현하는 지표입니다. 이는 사용자가 서비스를 이용할 때 체감하는 품질을 객관적으로 측정하는 역할을 합니다. 일반적으로 지연 시간(latency), 가용성(availability), 처리량(throughput) 등이 대표적인 예시입니다. 예를 들어, 하루 동안 처리된 API 요청 중 99.95%가 성공적으로 완료되었다면, 해당 서비스의 SLI는 99.95%로 표현됩니다. 이 수치는 단순한 데이터가 아닌, 서비스가 사용자에게 얼마나 안정적으로 제공되는지를 의미합니다. SLI를 설정하는 과정은 단순히 숫자를 정하는 일이 아닙니다. 서비스의 특성과 구조를 면밀히 분석해야 합니다. 예를 들어, 전자상거래 서비스에서는 결제 성공률, 배송 API 응답 속도, 상품 등록 지연률 등이 각각의 SLI가 될 수 있습니다. 반면, 콘텐츠 스트리밍 플랫폼에서는 버퍼링 시간과 평균 시청 지속 시간이 핵심 지표가 됩니다. 이처럼 서비스의 본질을 반영한 지표 설정이 이루어져야 운영팀이 정확한 상태를 파악하고 신뢰성 있는 결정을 내릴 수 있습니다. SLI의 가장 큰 장점은 “감(感)에 의존하지 않는 운영”입니다. 문제가 생겼을 때 단순히 “느려졌다”는 인식에 그치지 않고, “평균 응답 시간이 100ms를 초과했다”라는 구체적인 수치로 상황을 파악할 수 있습니다. 이는 개발자와 운영자가 동일한 기준으로 소통할 수 있게 하며, 결국 서비스 품질 개선의 출발점이 됩니다. 2. SLO 설정하기 SLO(Service Level Objective)는 SLI로 측정한 결과에 대해 어느 수준까지 품질을 유지해야 하는지를 명확히 정하는 내부 목표입니다. SLO는 단순한 숫자가 아니라, 서비스가 ‘얼마나 자주, 얼마나 안정적으로’ 사용자의 기대를 충족할 수 있는지를 결정하는 기준입니다. 예를 들어 “90% 이상의 ...

1. 이미지 기반 패션 탐색의 시작 무신사 광고 인플루언서팀은 단순한 쇼핑 플랫폼이 아닌, ‘스타일 검색 엔진’으로의 전환을 시도하고 있습니다. 최근 6주간 개발된 AI 이미지 검색 기능은 사용자가 업로드한 스냅 이미지에서 패션 아이템을 자동으로 탐지하고 가장 유사한 상품을 추천하는 역할을 합니다. 과거에는 사용자가 보고 싶은 스타일을 찾기 위해 수많은 검색어를 조합해야 했지만, 이제 이미지만 올리면 AI가 알아서 분석하고 결과를 제시합니다. 개인적으로 이러한 변화는 “패션의 언어가 시각으로 이동하고 있다”는 의미로 해석됩니다. 사용자가 단어 대신 이미지를 사용해 스타일을 찾는다는 것은, 쇼핑이 감각적 경험으로 진화하고 있다는 신호입니다. AI는 사람의 언어보다 이미지를 더 빠르고 정확히 이해하는 시대에 우리는 들어서고 있습니다. 2. AI 기반 상품 탐지의 구조 AI 시스템은 크게 세 단계로 작동합니다. 첫째, YOLOS 모델이 업로드된 스냅 이미지에서 의류나 악세서리 등 패션 아이템의 위치를 탐지합니다. 복잡한 배경이나 다양한 포즈 속에서도 정확하게 Bounding Box로 구분된 개별 아이템 이미지를 생성합니다. 둘째, FashionCLIP 모델이 각 아이템을 고차원 벡터로 변환하여 색상, 질감, 형태 등의 특징을 수치화합니다. 이 벡터는 ‘시각적 DNA’와 같으며, 상품 간 유사성을 계산하는 데 핵심 역할을 합니다. 마지막으로, 변환된 벡터가 AWS OpenSearch의 대규모 벡터 데이터베이스에 저장되어 수백만 개의 패션 아이템과 비교됩니다. AI는 코사인 유사도를 기준으로 가장 비슷한 상품을 찾아 사용자에게 추천합니다. 이 과정을 통해 사용자는 “이 옷 어디서 샀지?”라는 궁금증을 단 몇 초 만에 해결할 수 있게 되었습니다. 3. 자연어 검색과 패션 감성의 결합 이미지 기반 탐색만큼 주목할 부분은 자연어 검색 기능의 도입입...

1. 반복 업무의 벽을 넘다 29CM 세일프라이싱팀은 고객 가격 요청과 내부 티켓을 처리하는 과정에서 하루 평균 수십 건의 반복 업무를 수행하고 있었습니다. CS 티켓이 Jira에 등록되고, 개발자가 관련 API를 확인해 직접 처리하는 구조는 단순하지만 비효율적이었습니다. 평균 30분 이상 걸리는 요청이 쌓이면서, 개발자들은 창의적인 개발보다 ‘문제 해결’에만 시간을 소비해야 했습니다. 이 문제의 본질은 단순한 업무 과중이 아니라, **정보의 분산과 의사결정의 지연**이었습니다. 필자는 이런 환경을 “자동화가 늦은 조직의 공통된 피로감”이라 표현합니다. AI 도입은 선택이 아니라 필연이 되었고, LangChain을 중심으로 한 AI Bot 프로젝트가 시작되었습니다. 2. LangChain 기반 AI Bot의 구조와 작동 방식 AI Bot은 슬랙을 통해 자연어로 요청을 수신하고, 내부 문서와 API 정보를 LangChain을 통해 탐색합니다. 사용자가 “상품 정보 이관 요청합니다”라고 입력하면, AI Bot은 관련 API 문서와 처리 절차를 검색하고 요청 내용이 실제로 실행 가능한지 판단합니다. 그 후 자동으로 “이 요청을 승인하시겠습니까?”라는 확인 절차를 거쳐 사용자 승인을 받은 뒤 API를 호출합니다. 이 단순하지만 강력한 프로세스를 통해 CS 요청 처리 시간은 평균 29분에서 단 2.9분으로 단축되었습니다. 개발자의 반복적인 개입은 ‘0’으로 줄었고, 그 결과 팀의 전체 생산성이 획기적으로 향상되었습니다. 이러한 변화는 “AI가 사람의 일을 빼앗는다”는 인식과 달리, **AI가 사람의 집중력을 되돌려준 사례**라 할 수 있습니다. 3. 전통적인 CS 프로세스의 한계를 넘어 기존 CS 프로세스에서는 Jira 티켓 생성 → 담당자 확인 → API 호출 → 결과 보고의 복잡한 단계를 거쳐야 했습니다. 이 과정은 누락과 오류가 빈번하게 발생하고, 요청자가 응답을 받기...

AGI 탐구의 현재와 미래 AGI(Artificial General Intelligence)는 인간과 유사한 수준의 사고, 추론, 학습 능력을 가진 인공지능을 의미합니다. 오늘날의 AI가 특정 과업에만 특화된 ‘좁은 인공지능’이라면, AGI는 다방면에서 스스로 사고하고 적응하는 ‘넓은 지능’을 지향합니다. 저는 AGI의 탐구가 단순한 기술 경쟁이 아니라 “인간 지능의 본질을 재해석하는 과정”이라고 생각합니다. 현재의 AI는 주로 언어 모델, 시각 인식, 음성 인식 등 개별 분야에서 우수한 성능을 보이고 있지만, 서로 다른 영역 간의 지식을 연결하는 능력은 여전히 미흡합니다. 예를 들어, 인간은 새로운 상황에서도 직관적으로 판단하고, 과거의 경험을 전이 학습하여 행동을 조정합니다. 그러나 AI는 여전히 데이터에 기반한 패턴 인식에 머물러 있습니다. 이런 점에서 AGI는 “지능의 유연성”을 구현하기 위한 최종 도전이라고 할 수 있습니다. 하지만 AGI의 실현에는 기술적 한계와 윤리적 딜레마가 공존합니다. 인간의 감정과 가치 판단을 완벽히 이해하는 것은 불가능에 가깝습니다. 저는 AGI가 인간의 도덕적 책임을 대신할 수 없다고 봅니다. 따라서 AGI 연구의 중심은 ‘전능한 인공지능’이 아니라, ‘인간과 공존 가능한 지능’이어야 합니다. 안전성 확보, 투명한 의사결정 구조, 윤리적 판단 알고리즘은 AGI의 필수 요소입니다. 더불어, AGI가 사회에 미칠 파급력은 상상을 초월합니다. 산업 구조, 노동 시장, 교육, 정치까지 전 분야에 걸쳐 변화를 가져올 것입니다. 저는 기술 발전보다 ‘사회적 수용성’을 확보하는 것이 더 큰 과제라고 생각합니다. 기술이 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 가능성을 확장하는 방향으로 설계되어야 합니다. 멀티모달 생성 AI의 응용 확장 가능성 ...

비디오 픽셀의 시각적 요소와 사운드의 조화 인공지능은 이제 ‘보는 음악’을 만들고 있습니다. 비디오 픽셀을 통해 얻은 색상, 명도, 움직임 데이터가 사운드로 번역되는 순간, 시각적 정보는 새로운 형태의 청각적 감정으로 재탄생합니다. 저는 이 기술이 단순한 데이터 분석이 아니라 ‘감각의 교차점’을 탐구하는 예술적 시도라고 생각합니다. 픽셀의 색감이 따뜻할수록 부드러운 현악이, 빠른 움직임이 감지될수록 긴박한 타악기가 울립니다. 예를 들어, 붉은 색조가 강한 장면에서는 중저음의 리듬이 강조되고, 푸른 화면에서는 서정적인 피아노 선율이 흐르는 식입니다. 이는 감독이 미처 표현하지 못한 ‘감정의 음영’을 보완해주며, 관객에게는 장면을 ‘듣는’ 새로운 몰입 경험을 제공합니다. 물론 한계도 존재합니다. 픽셀 데이터만으로 인간의 미묘한 감정을 완벽히 포착하기는 어렵습니다. 인간은 색을 볼 때 단순히 빛의 조합이 아니라 문화적 맥락과 경험을 함께 읽어내기 때문입니다. 저는 이 지점에서 AI가 예술을 완전히 대체할 수 없다고 봅니다. 하지만 AI는 예술가의 도구로서, 감정의 스펙트럼을 넓혀주는 강력한 협력자임은 분명합니다. 텍스트 프롬프트와 감정적 뉘앙스의 표현 텍스트 프롬프트는 음악 생성의 ‘언어적 감성 키’ 역할을 합니다. AI는 문장에서 감정적 의미를 추출하고, 이를 음색과 리듬으로 변환합니다. 예를 들어 “희망”이라는 단어가 입력되면, AI는 밝은 장조의 멜로디와 상승하는 음선을 선택합니다. 반면 “불안”이라는 단어에는 긴장감 있는 현악과 불협화음이 사용됩니다. 이러한 시스템은 인간 작곡가의 ‘감정적 의도’를 이해하려는 시도로서 의미가 큽니다. 특히 영상 자막이나 내레이션 텍스트를 실시간으로 분석해 그 감정과 동기화된 음악을 생성하는 기술은 영상 예술의 몰입감...

AI 안전과 국제 협력의 필요성 인공지능(AI)의 급격한 발전은 세계 모든 국가가 공유해야 할 새로운 과제를 던지고 있습니다. 이제 AI의 안전은 기술 경쟁이 아닌 인류 생존의 문제로 확장되었습니다. 저는 이번 서울·프랑스 정상회의의 가장 큰 의미가 “경쟁에서 협력으로의 전환”에 있다고 봅니다. 첫째, AI는 국경을 넘는 기술이기에 그 부작용 또한 전 지구적입니다. 한 나라의 AI 정책이나 오류가 다른 나라의 사회·경제 시스템에 직접 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 AI 안전은 특정 국가의 책임이 아닌, 국제적 공동 관리의 영역이 되어야 합니다. 둘째, 이미 인공지능의 윤리 문제는 현실화되고 있습니다. 인종·성별 편향, 개인정보 침해, 자동화로 인한 고용 불안 등은 기술 발전의 그늘이 되어가고 있습니다. 저는 이러한 문제를 해결하려면 ‘기술적 규제’보다 ‘문화적 공감’이 먼저 필요하다고 생각합니다. 각국의 가치관과 사회 시스템이 다르기 때문에, 윤리적 기준 역시 일률적일 수 없습니다. 셋째, 글로벌 협력의 핵심은 신뢰 구축입니다. AI의 안전 프레임워크는 단지 기술적 장치로 해결되지 않습니다. 정부, 기업, 연구기관 간의 투명한 데이터 공유와 정보 공개가 필수입니다. 하지만 현실적으로는 국가 간 기술 경쟁이 여전히 심화되고 있습니다. 저는 이번 회의가 그런 ‘불신의 구조’를 허무는 첫 걸음이 되어야 한다고 봅니다. 정상회의의 성과와 지속 가능한 목표 서울과 프랑스에서 열린 이번 정상회의는 AI 안전을 논의하는 역사적 분기점이었습니다. 참가국들은 공통의 원칙 아래 협력 프레임워크를 구축하고, 윤리적 AI 개발을 위한 구체적 방향을 제시했습니다. 첫 번째 성과는 **국제적 합의의 기반 마련**입니다. 주요국들이 “AI 안전 헌장” 형...

미래 위험 분석: AI 모델의 이중적 성격 인공지능(AI)은 이미 일상 속 깊숙이 스며들며 우리의 삶을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 하지만 그 이면에는 우리가 반드시 인식해야 할 ‘기술의 그림자’가 존재합니다. 저는 AI의 가장 큰 위험이 기술 자체보다 ‘인간이 그것을 어떻게 사용하는가’에 있다고 봅니다. 첫째, **편향성의 문제**입니다. AI는 학습 데이터에 기반해 판단하지만, 그 데이터가 이미 사회적 편견을 반영한다면 결과 또한 왜곡됩니다. 실제로 채용 알고리즘이 여성 지원자를 불리하게 평가하거나, 얼굴 인식 기술이 특정 인종을 잘못 분류하는 사례들이 이를 증명합니다. 결국 AI의 공정성은 기술의 문제가 아니라 사회의 구조적 불평등을 반영하는 거울이 됩니다. 둘째, **윤리적 책임의 문제**입니다. AI가 인간의 결정을 대체하기 시작하면서 “누가 책임을 질 것인가”라는 질문이 떠오릅니다. 예를 들어 자율주행차가 사고를 냈을 때, 운전자인가 제조사인가, 혹은 알고리즘을 설계한 프로그래머인가. 저는 이러한 논의가 아직 충분히 이뤄지지 않았다는 점을 우려합니다. 기술의 책임은 결국 인간이 져야 하지만, 우리는 여전히 명확한 기준 없이 기술에 의존하고 있습니다. 셋째, **고용 구조의 변화**입니다. 자동화는 생산성을 높이지만 동시에 일자리를 감소시킵니다. 단순 반복 업무는 물론, 번역, 회계, 콘텐츠 제작 등 전문 직종도 AI의 대체 영역에 포함되고 있습니다. 효율성의 향상 뒤에는 누군가의 생계가 사라지고, 사회적 불균형이 커지는 현실이 숨어 있습니다. AI로 인한 고용 격차는 기술적 혁신이 아닌 사회적 위기를 초래할 수 있습니다. 해결 방안 탐구: 정책 및 규제 개선 AI의 위험은 기술 그 자체보다, 통제와 윤리의 부재에서 비롯됩니다. 따라서 우리는 기술적 진보만큼이나...

젬INI 모델 업데이트: 1.5 Flash의 혁신성 구글의 젬INI(GenIMI) 모델은 오랫동안 인공지능의 중심축 역할을 해왔습니다. 이번 업데이트에서 공개된 1.5 Flash는 ‘속도’와 ‘효율성’을 극대화한 경량형 모델로, AI 접근성을 한층 높이는 전환점이 되었습니다. 이전 모델보다 메모리 사용량을 크게 줄였지만, 반응 속도와 정확도는 오히려 향상되었습니다. 이로써 사용자들은 더 가볍고 빠른 AI 경험을 누릴 수 있게 되었습니다. 저는 1.5 Flash의 가장 큰 의의가 “AI의 일상화”에 있다고 생각합니다. 과거에는 고성능 장비가 있어야만 AI 연산이 가능했지만, 이제는 경량화 덕분에 스마트폰이나 클라우드 환경에서도 실시간 AI 기능을 구현할 수 있습니다. 즉, 기술의 집중이 아닌 “분산된 지능”의 시대가 열린 것입니다. 그러나 이러한 경량화 경쟁은 한편으로 “속도 중심의 발전”이라는 비판을 피하기 어렵습니다. 빠른 처리와 즉각적 반응은 사용자 만족도를 높이지만, 그 과정에서 윤리적 검증이나 데이터 품질 관리가 소홀해질 위험도 존재합니다. AI의 효율성은 인간의 신뢰성 위에서 완성되어야 하며, 단순히 빠름이 ‘좋음’을 의미하지는 않습니다. 그럼에도 불구하고 1.5 Flash는 산업적 효용이 막대합니다. 비즈니스 프로세스 자동화, 음성 비서, 고객 응대 시스템 등 다양한 영역에서 더 적은 리소스로 더 많은 결과를 낼 수 있는 “AI 생산성 혁명”을 이끌 것입니다. Project Astra: 차세대 AI 어시스턴트의 비전 Project Astra는 단순한 AI 기능 확장이 아니라, 인간-기계 관계의 ‘새로운 형태’를 제안합니다. 지금까지의 AI 어시스턴트가 명령 수행 중심이었다면, Astra는 사용자의 의도와 감정을 이해하고, 상황 맥락을 실시간으로 파악해 더 인간...

Veo: 최고의 비디오 생성 모델 Veo는 단순한 영상 합성 도구를 넘어, 영상 제작의 패러다임 자체를 뒤흔드는 모델입니다. 텍스트나 이미지 입력만으로 사실적인 장면과 카메라 워크를 자동 구현하며, 심지어 조명·색감·음향까지 AI가 판단해 자연스럽게 구성합니다. 스튜디오 장비나 전문 편집 기술 없이도 영화 수준의 영상을 제작할 수 있게 된 셈입니다. 저는 Veo의 등장을 ‘영상의 민주화’로 봅니다. 이제 영상 제작은 전문가의 전유물이 아니라, 누구나 시각적 상상력을 구현할 수 있는 창의적 언어가 되었습니다. 그러나 동시에, 이 기술은 예술의 ‘진정성’에 대한 질문을 던집니다. 기술이 미적 판단을 대신하는 시대에, 인간의 창작 의지와 감정은 어디까지 개입할 수 있을까요? Veo의 긍정적인 측면은 분명합니다. 교육, 마케팅, 엔터테인먼트, 다큐멘터리 제작 등 다양한 영역에서 비용을 줄이고 효율성을 극대화할 수 있습니다. 하지만 동시에, 콘텐츠의 양산화와 저작권 문제, 그리고 인간 창작자의 존재감이 약화되는 현상도 우려됩니다. 기술이 예술을 확장시키되, 인간의 표현 욕망을 대체하지 않아야 진정한 발전이 될 것입니다. Imagen 3: 뛰어난 텍스트-이미지 생성 기술 Imagen 3는 텍스트를 이미지로 바꾸는 기술의 정점이라 할 수 있습니다. 단순히 문장을 시각화하는 수준을 넘어, 글의 맥락과 감정을 읽고 이를 세밀한 조형적 디테일로 구현합니다. AI가 문장의 어조와 분위기, 그리고 언어적 뉘앙스를 시각적 요소로 변환하는 능력은 인간의 상상력을 놀랍게 자극합니다. 광고, 디자인, 일러스트레이션, 건축 시각화 등 Imagen 3의 응용 가능성은 거의 무한합니다. 하지만 저는 이 기술의 ‘편리함’이 예술의 ‘깊이’를 약화시킬 수 있다고 봅니다. 클릭 한 번으로 생성된 이미지는 ...

혁신적인 워터마킹 기술의 필요성 AI의 발전은 놀라운 효율성과 창의성을 제공하지만, 동시에 진위 구분이 어려운 콘텐츠의 확산이라는 문제를 낳았습니다. 이미지, 영상, 텍스트가 현실과 구별되지 않게 생성되는 지금, 우리는 ‘무엇이 진짜인가’를 증명할 수단이 필요하게 되었습니다. 바로 이러한 시대적 요구 속에서 SynthID가 등장했습니다. SynthID는 단순한 워터마크 이상의 기능을 수행합니다. AI가 생성한 콘텐츠에 ‘보이지 않는 신원 마커’를 삽입해, 인간이 육안으로 구분하지 못하더라도 시스템이 진위를 인식하도록 합니다. 이는 허위 정보의 확산을 억제하고, 디지털 콘텐츠 생태계의 신뢰성을 복원하는 데 핵심 역할을 합니다. 저는 SynthID의 등장이 ‘AI 책임 시대의 서막’이라고 생각합니다. 지금까지 AI는 창조의 도구로 주목받았지만, 이제는 “책임의 도구”로 진화하고 있습니다. 기술의 발전이 사회적 혼란을 낳는다면, 그것은 진보가 아니라 퇴보입니다. SynthID는 기술이 사회와 함께 성장할 수 있는 ‘신뢰의 안전장치’라는 점에서 그 의미가 큽니다. 물론 모든 기술이 완벽하지는 않습니다. 워터마크 기술도 해킹이나 조작의 위험에 노출될 수 있고, 인위적 인증 체계가 오히려 표현의 자유를 제약할 수 있다는 비판도 존재합니다. 그러나 그럼에도 불구하고, 저는 “무책임한 자유보다 투명한 책임”이 더 건강한 방향이라고 봅니다. SynthID의 구글 제품 통합 구글은 SynthID를 단순한 실험적 기술이 아니라, 실질적인 서비스 수준에서 통합하고 있습니다. 가장 먼저 구글 Docs, Slides 같은 협업 도구에 적용되어, AI가 생성한 문서와 텍스트를 구분할 수 있도록 할 예정입니다. 사용자는 문서 내 특정 섹션이 AI에 의해 작성되었는지를 확인함으로써, 정보의 출처와 책임을 ...

구글 딥마인드의 AI 혁신 구글 딥마인드는 인공지능 분야의 선두주자로, 이번 협업에서도 그 기술적 깊이를 다시 한번 증명했습니다. 이번 모델은 데이터 분석과 문제 해결 능력에서 기존 모델을 압도하며, 특히 비정형 데이터 처리에 강점을 보입니다. 인간의 사고 과정을 모방하는 고급 신경망 구조는 학습을 거듭할수록 스스로 진화하며, 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 복합적 시뮬레이션도 수행할 수 있습니다. 저는 이번 모델의 핵심 가치는 ‘지능의 확장성’에 있다고 봅니다. 단순한 연산 성능이 아니라, 학습과 경험을 통해 사고 방식을 바꾸는 능력—즉, 인간의 사고 구조를 닮은 진화형 인공지능으로 발전했다는 점이 인상적입니다. 그러나 동시에, 이러한 자율 학습형 시스템이 통제 불가능한 수준으로 확장될 수 있다는 우려도 존재합니다. 인공지능의 발전은 인간의 이익을 위한 수단이어야 하며, 기술의 자기 증식이 윤리적 기준을 넘어서는 일은 반드시 막아야 합니다. 실제로 이 AI 모델은 기후 변화 분석, 의료 진단, 자원 최적화 등 복잡한 문제 해결에 활용될 수 있습니다. 하지만 기술이 아무리 진보하더라도 “결정권은 인간에게 있다”는 원칙이 유지되어야 합니다. 구글 딥마인드의 혁신은 찬사를 받을 만하지만, 기술의 속도보다 인간의 통제력과 책임이 함께 진화해야 한다고 생각합니다. 아이소모픽 실험실의 비전 아이소모픽 실험실은 인공지능 연구에서 실험적 접근으로 유명합니다. 이들은 복잡한 패턴을 탐지하고 예측 가능한 구조로 바꾸는 기술에 집중하고 있으며, 이번 협력에서 그 철학이 잘 드러났습니다. 특히 산업별 맞춤형 솔루션 제공을 목표로 하여, 의료·금융·공공분야 등에서 즉시 활용 가능한 시스템을 개발했습니다. 저는 아이소모픽의 접근 방식이 ‘AI의 인간화’라는 점에서 주목할 만하다고 생각합니다. 사용자 중심의 ...

차세대 인공지능 에이전트 개발, 새로운 모달리티 탐구 및 기초 학습의 선구적인 연구는 현재 인공지능 분야에서 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이와 같은 혁신적인 기술들은 더욱 효율적이고 지능적인 시스템을 구축하는 데 기여하고 있습니다. 이번 블로그에서는 이러한 내용에 대해 심도 있게 다뤄보겠습니다. 차세대 인공지능 에이전트 개발의 동향   차세대 인공지능 에이전트 개발의 동향 차세대 인공지능 에이전트의 개발은 기술의 진화를 위해 필수적입니다. 이러한 에이전트들은 이전의 단순한 알고리즘을 넘어서, 복잡한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 그중에서도 가장 두드러지는 특징은 적응력과 학습 능력입니다. 데이터의 양과 질이 폭발적으로 증가하는 시대에서, 차세대 인공지능 에이전트는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 이 데이터를 통해 유의미한 패턴을 파악합니다. 이는 단순한 규칙 기반 시스템과는 전혀 다른 접근 방식으로, 실제 세계에서 더 나은 의사결정을 가능하게 만듭니다. 또한, 인간과의 상호작용을 통한 학습은 차세대 인공지능의 또 다른 큰 장점입니다. 이러한 시스템은 사용자와의 대화를 통해 더욱 정교한 피드백을 얻을 수 있으며, 이로 인해 에이전트의 성능이 급격히 향상됩니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서의 인공지능 에이전트는 사용자의 질문에 대한 이해도를 높이고, 상황에 맞는 적절한 답변을 제공함으로써 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 새로운 모달리티 탐구    새로운 모달리티 탐구의 중요성 모달리티는 인공지능 에이전트의 기능과 다양성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 특히 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오와 같은 여러 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력은 현대의 인공지능의 중요한 혁신 중 하나입니다. 이러한 다중 모달리티는 보다 포괄적이고 정교한 정보 처리를 가능하게 합니다. 다양한 모달리티를 활용한 인공지능 시스템은 사용자에게 더욱 직관적이고 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫...

기술의 발전은 인공지능(AI)의 발전을 가속화하고 있으며, 이는 우리의 삶과 산업 구조에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 더 강력한 AI의 출현은 무궁무진한 기회를 전해주는 한편, 우리가 스스로 제어하지 못하는 위험도 동반합니다. 따라서 'AI의 더 능력 있는 미래'에 대한 이해는 단순한 선택의 문제가 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. AI의 진화: 놀라운 발전 AI 기술은 지난 몇 년 동안 경이로운 속도로 발전해왔습니다. 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 알고리즘들이 서서히 진화하면서 AI의 정확도와 효율성은 상상을 초월할 정도로 향상되었습니다. 지금 우리는 AI가 여러 분야에서 우리의 생활을 어떻게 변화시키고 있는지를 생생하게 경험할 수 있습니다. 우선, AI는 효율성을 극대화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 산업 자동화, 데이터 분석 등이 그러한 예로, 이는 기업들이 운영 비용을 절감하고, 생산성을 높이는 데 필요한 기반을 마련합니다. 예를 들어, 제조업에서 AI는 수요 예측 및 품질 관리에 혁신을 가져오고 있어, 더 나은 상품을 생산할 수 있도록 돕고 있습니다. 특히, AI는 실시간 데이터 분석을 통해 운영 상황을 최적화하고, 이전에는 불가능했던 경영 결정을 내려줄 수 있습니다. 하지만 이러한 놀라운 발전의 배경에는 심각한 도전 과제도 마련되어 있습니다. 기술의 발전이 점점 더 고속화됨에 따라, 인력이 이 기술들에 적응하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. AI의 사용이 증가하면 특정 직종의 일자리가 줄어들 가능성이 있으므로, 이는 κοινων적 불평등을 심화시킬 수 있는 잠재적인 위험 요소입니다. 따라서, 우리는 AI의 발전을 수용하는 동시에 이를 통제하고 조절할 수 있는 정책과 제도를 마련해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 미래의 기회: 무한한 가능성 AI의 발전은 단순히 기술적 혁신 이상의 의미를 지니며, 사회 전반에 걸쳐 다양한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 의료, 교육 등 여러 분야에서 AI...

리버풀 FC와의 다년간 협력을 바탕으로, 우리는 코너 킥에 관한 조언을 코치들에게 제공할 수 있는 완벽한 AI 시스템을 개발했습니다. 이 혁신적인 시스템은 팀의 경기 전략을 강화하고 승리의 가능성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. AI 시스템을 활용하여 코너 킥 전략을 최적화하는 방법에 대해 깊이 살펴보겠습니다. AI 시스템의 혁신적인 접근 방식 코너 킥은 축구 경기에 있어 결과를 좌우할 수 있는 결정적인 순간으로, 모든 팀이 전략적으로 접근해야 할 중요 포인트입니다. 리버풀 FC와 협력하여 개발한 AI 시스템은 각 상황에 맞는 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 혁신적으로 진화시켰습니다. 이 시스템은 상대 팀의 전투력 및 선수들의 위치, 패턴을 두 방향에서 모두 분석하여 최적의 코너 킥 전략을 도출합니다. AI 시스템은 정확한 데이터 분석을 통해 각 팀의 선수들의 키, 점프 능력 및 과거 성과를 모두 토대로 최적의 이점을 찾아냅니다. 예를 들어, 특정 선수가 코너 킥을 수행할 때 상대 팀의 수비 배치 패턴까지 고려하여 예상치 못한 방향으로 볼을 보내는 기법을 제시합니다. 이를 통해 코치들은 보다 효과적인 전술을 구성할 수 있게 됩니다. 회사와 리버풀 FC의 협력은 단순히 기술적 요소를 넘어서, 데이터의 중요성을 스포츠의 전면에 내세우는 시도로 볼 수 있습니다. 최적의 코너 킥 상황을 만들어내는 것은 물론, 매 경기 후 데이터 분석을 통해 지속가능한 성장을 도모합니다. 상황별 커스터마이징 전략의 중요성 AI 시스템의 또 다른 특징은 상황에 맞는 맞춤형 코너 킥 전략을 제공하는 것입니다. 각 경기에 표준화된 전략을 적용하기보다, 특정한 맥락과 경기 흐름에 따라 적절히 조정됩니다. 예를 들어, 상대 팀이 공중 볼에서 약점을 보일 때, AI는 해당 정보를 바탕으로 높이 올릴 수 있는 킥을 추천합니다. 이러한 맞춤형 전략은 선수들의 능력과 상대 팀의 수비 패턴을 종합적으로 반영합니다. 특히 AI는 경기 중 실시간 데이터 수집을 통해 분위기를...

SIMA, 혹은 Scalable Instructable Multiworld Agent는 인공지능의 새로운 방향성을 제시하는 혁신적인 개념입니다. 이 에이전트는 다양한 환경과 조건에서 능동적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 본 포스트에서는 SIMA의 특징과 이점, 그리고 향후 발전 가능성에 대해 심도 있게 탐구해보겠습니다. SIMA의 비전: 확장 가능한 인공지능 SIMA는 "확장 가능한"이라는 키워드에 집중하여 설계되었습니다. 이 에이전트는 다양한 문제 해결에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어, 머신러닝의 한계를 넘어서는 능력을 가지고 있습니다. 기존의 AI 시스템이 특정 태스크에 집중한다면, SIMA는 여러 환경에서 동시다발적으로 학습하며 변화에 적응하는 것이 가능하다는 점이 특징입니다. 멀티월드 환경에서의 적응은 SIMA의 필수적인 요소입니다. 이 에이전트는 다양한 시나리오와 조건에서 진행되는 학습을 통해, 끊임없이 자신을 개선하고 발전시키는 방식을 채택하고 있습니다. 이를 통해 SIMA는 변화하는 환경에 즉각적으로 반응할 수 있는 유연성을 확보하게 됩니다. 또한 SIMA는 단순한 문제 해결을 넘어 창의적 사고를 촉진하는 역할도 수행합니다. 다수의 세계를 경험하면서 얻은 경험은 에이전트가 독창적인 솔루션을 창출할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 특성은 특히 복잡한 패턴과 상호작용을 탐구하는 데 있어 SIMA가 지니는 강력한 장점이라 할 수 있습니다. 지시형 학습의 새로운 접근법 SIMA는 "지시형"이라는 접근 방식을 통해 효과적인 학습이 가능합니다. 기존의 강화 학습(Reward-based Learning) 모델은 보상을 기반으로 작동하지만, SIMA는 명확한 지시를 통해 목표에 도달하는 데 필요한 경로를 스스로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이 방식은 특히 교육적 및 실용적 응용에 유리합니다. 인간 교사가 제시하는 다양한 지시 사항에 맞추...

Gemma는 Gemini 모델의 연구와 기술을 바탕으로 개발된 책임 있는 AI 솔루션입니다. 이 혁신적인 접근은 AI 기술이 인간 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 본 블로그에서는 Gemma가 제공하는 책임 있는 AI 개발의 혁신을 자세히 살펴보겠습니다. 지속 가능한 혁신을 위한 디자인 Gemma는 책임 있는 AI 개발을 위해 지속 가능한 혁신을 핵심으로 삼고 있습니다. 이러한 지속 가능성은 단순히 환경 보호를 의미하는 것이 아니라, AI 기술이 인간의 삶과 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 보장하는 것이 중요합니다. Gemma는 이를 위해 다양한 윤리 기준을 채택하고 모범 사례를 따르며, AI의 미래를 책임감 있게 설계하고 있습니다. Gemma의 디자인 과정에서는 데이터의 투명성과 공정성을 확보하는 것에 중점을 두고 있습니다. 즉, AI 모델이 불공정한 편향이나 차별을 만들지 않도록 다양한 데이터 소스에서 입력을 받고, 이를 체계적으로 검토하여 분석합니다. 이러한 과정은 모든 사용자에게 공정한 결과를 제공하는 데 필수적입니다. 또한, Gemma는 품질 보증 프로세스를 도입하여 모델이 실제 환경에서 효과적으로 작동하도록 보장합니다. 각 모델의 성능은 지속적으로 모니터링되며, 문제가 발생할 경우 즉각적으로 수정 조치가 이뤄집니다. 이러한 투명한 프로세스는 Gemma가 사람들과 신뢰를 구축하고, 그들의 기대에 부응할 수 있도록 도와줍니다. 협업과 커뮤니티 구축의 중요성 Gemma는 효과적인 책임 있는 AI 개발을 위해 다양한 이해관계자와의 협업을 매우 중요하게 생각합니다. AI 기술은 한 공급업체의 노력만으로는 해결할 수 없는 복잡한 문제를 안고 있기 때문에, 다양한 분야의 전문가, 연구자, 기업과 협력하는 방식으로 문제를 해결하고자 합니다. 이러한 협업은 AI의 발전을 가속화하고, 동시에 윤리적인 기준을 유지하는 데 기여합니다. Gemma의 개발팀은 다양한 배경과 전문 지식을 가진 사람들로...

최근 모델들은 장기 맥락 이해력에서 혁신적인 성능 향상을 보여주고 있습니다. 이와 같은 발전은 다양한 모달리티에서 적용되어 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 우리는 데이터 처리 방식과 의사 결정 과정에서 대대적인 변화를 겪고 있습니다. 장기 맥락 이해력의 향상 장기 맥락 이해력의 향상은 현대 머신러닝 모델의 가장 두드러진 성과 중 하나입니다. 이는 단순히 텍스트를 처리하는 데 그치지 않고, 다양한 형태의 데이터를 포함하는 복합적인 환경에서도 탁월한 성능을 발휘하는 것을 의미합니다. 과거에는 대화의 흐름이나 문서 내의 관계성을 이해하는 데 한계가 있었지만, 이제는 더욱 정교한 분석을 통해 장기적인 문맥을 파악할 수 있게 되었습니다. 이러한 장기 맥락 이해력의 향상은 여러 방면에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 대화의 맥락을 이해함으로써 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한, 이는 건강 관리, 교육 등 여러 산업에서도 활용될 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 모델은 대량의 데이터를 처리하여 시간과 장소에 구애받지 않고 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 이와 같은 변화는 자연어 처리(NLP)의 혁신뿐만 아니라 다양한 데이터 유형(이미지, 오디오 등)과의 융합을 통해 이루어집니다. 이러한 발전은 기업들이 데이터 기반의 의사 결정을 더욱 정확하게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 장기 맥락을 이해하는 능력은 결국 비즈니스 성과와 직결되며, 기업들이 보다 적시에 적절한 조치를 취할 수 있는 기반을 제공합니다. 성능 혁신의 기준 성능 혁신은 최근 모델의 또 다른 핵심 요소로 부각되고 있습니다. 이전의 머신러닝 모델들이 특정 작업에서 높은 정확성을 보였지만, 이제는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 성능이 요구되고 있습니다. 이러한 성능 혁신은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 능력을 갖춤으로써 가능해졌습니다. 모델은 이제 데이터의 양과 질, 속도를 종합적으로 고려하여 판단할 수...

구글은 최근 Gemini라는 혁신적인 기술을 더 많은 자사 제품에 통합하기로 결정했다. 이를 통해 사용자들은 더욱 풍부하고 스마트한 경험을 누릴 수 있을 것으로 기대된다. Gemini의 확장을 통해 구글은 다양한 서비스에서 더욱 개선된 기능을 제공할 예정이다. Gemini 확장: 구글 검색의 새로운 시대 Gemini 기술이 구글 검색에 적용되면서, 사용자들은 검색 결과의 질과 관련성이 현저히 향상될 것으로 기대된다. 먼저, Gemini는 컨텍스트를 이해하는 능력이 뛰어나기 때문에, 사용자의 입력을 더욱 정확하게 해석할 수 있다. 이는 기존 검색 엔진이 제공할 수 없는 맞춤형 결과를 가능하게 하며, 사용자가 의도한 정보를 훨씬 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다. 또한, Gemini는 데이터 분석 기능이 강화되어 사용자 행동 패턴을 예측하고, 이를 바탕으로 필요한 정보나 서비스를 사전에 안내해 줄 수 있다. 이러한 기능은 특히 최신 뉴스, 인기 콘텐츠, 혹은 특정 트렌드에 대한 탐색에서 빛을 발할 것이다. 더 나아가, 사용자는 검색 중에 그들의 필요와 선호에 맞춘 개인화된 콘텐츠를 발견할 수 있을 것이다. 이와 같은 개선은 단순히 검색 결과의 변화에 그치지 않고, 사용자가 원하는 정보를 더욱 빠르고 효율적으로 발견할 수 있게 만든다. 따라서 구글 검색은 사용자에게 의도된 결과를 제공함으로써, 전반적인 만족도를 높이는 계기가 마련될 것이다. Gemini 확장: 구글 드라이브의 혁신 Gemini 기술이 구글 드라이브에 적용되면, 파일 관리가 한층 스마트해질 것으로 보인다. 특히, 파일 검색 기능에서 Gemini의 자연어 처리 능력이 큰 역할을 하게 될 것이다. 사용자가 필요한 파일을 찾기 위해 입력하는 검색어를 더 잘 이해하고, 이에 맞는 관련 파일을 추천해주는 시스템이 구현될 예정이다. 또한, Gemini는 머신러닝 기술을 활용하여 사용자 데이터를 분석 후, 가장 가능성이 높은 파일을 우선적으로 퍼스널 라이브러리에서 추천하게 된다. 예를 들어,...

AI의 발전은 수학 추론에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 최근 연구들은 AI가 수학 문제를 해결하는 데 있어 놀라운 성과를 입증하고 있습니다. 이러한 발전은 미래의 교육 및 연구 방식에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI의 수학적 사고 방식 이해하기 AI 수학 추론 발전의 새로운 길잡이는 인공 지능이 어떻게 수학적 문제를 해결할 수 있는지를 탐구하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 AI는 대량의 데이터에서 패턴을 학습하여 문제를 푸는 데 강력한 도구가 됩니다. 이러한 과정에서 AI는 기존의 수학적 접근법과는 다른, 새로운 사고 방식을 채택하게 됩니다. 이러한 AI의 사고 방식은 사람의 직관과는 다르게, 방대한 정보 속에서 다양한 가능성을 분석하고 그 중 최적의 해를 찾아내는 데 집중합니다. 예를 들어, 특정 유형의 수학 문제를 해결하기 위해 AI는 여러 차례에 걸쳐 다양한 접근 방식을 시도하고, 그 중에서 성공적인 패턴을 반복적으로 학습하며 결과를 개선합니다. AI의 수학적 사고는 교육 분야에서도 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 교사는 AI의 문제 해결 방법을 통해 학생들에게 다양한 수학적 사고 방식을 접할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이 과정에서 학생들은 문제를 해결하는 데 있어 AI의 도움을 받아보다 창의적이고 혁신적인 방법으로 접근할 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다. 데이터 기반의 접근 방식 개선하기 AI 수학 추론 발전에서 중요한 요소는 바로 데이터입니다. AI는 수학적 문제를 해결하기 위해 대량의 데이터셋을 활용하며, 이를 통해 문제 해결 전략을 더욱 정교하게 다듬습니다. 데이터 기반의 접근 방식은 수학을 배우는 학생들에게 새로운 시각을 제공하며, 교사들이 학생의 성향과 학습 방법에 맞춘 교육을 실현할 수 있는 길잡이가 됩니다. 예를 들어, AI는 수학 문제를 다양한 방식으로 표현하고, 그에 맞는 해결 방안을 제시함으로써 학생들이 각자의 수준에 맞는 학습을 할 수 있도록 돕습니다. 이는 교육...

최근 로봇 기술의 발전이 무궁무진한 가능성을 열어주고 있는 가운데, AutoRT, SARA-RT, 그리고 RT-Trajectory와 같은 혁신적인 RT 시스템들이 주목받고 있습니다. 이들 시스템은 자동화 기술을 통해 다양한 분야에서 효율성을 극대화하며, 고급 기능을 실현하고 있습니다. 본 블로그에서는 이러한 RT 기술의 내용과 이점, 운영 방식에 대해 자세히 살펴보겠습니다. AutoRT: 자동화된 실시간 처리의 혁신 AutoRT는 데이터 처리의 자동화를 통해 실시간으로 문제를 해결하는 플랫폼입니다. 이 시스템은 고속으로 입력되는 데이터를 분석하고, 필요한 명령을 즉각적으로 실행함으로써 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다. 특히, 이러한 속도와 효율성은 대량의 데이터 처리에서 특히 두각을 나타내며, 기업의 의사 결정 과정을 단축시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다. br AutoRT는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 지속적으로 시스템 성능을 향상시키고, 다양한 비즈니스 환경에 적합하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 여러 운영상의 문제를 해결할 수 있으며, 더 나아가 예측 분석을 활용하여 미래의 트렌드에 맞춘 전략을 수립할 수 있습니다. br 또한, AutoRT는 사용자의 피드백을 실시간으로 반영하여, 지속적인 개선과 적응을 이끌어냅니다. 이와 같은 자동화된 실시간 처리 시스템은 현대 기업에서 정보의 흐름을 원활하게 하고, 정확한 의사 결정을 지원하는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. br SARA-RT: 자동화된 로봇 시스템의 진화 SARA-RT는 자동화된 로봇 시스템을 통해 기존의 생상성을 혁신적으로 개선한 솔루션입니다. 이 시스템은 다양한 환경 속에서 작동할 수 있도록 고안되었으며, 로봇의 자율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다. SARA-RT는 인공지능과 결합하여 인간의 개입을 최소화하고, 작업의 정확성을 높여주며, 작업자의 안전성을 확보합니다. br 이 로봇 시스템은 다양한 센서와 감지 기술을 활용하여 환경의 변화를 ...

최근 Nature Communications에 발표된 일련의 실험에서, 인간의 판단이 적대적 변동에 의해 체계적으로 영향을 받는다는 증거를 발견하였습니다. 이 연구는 인간이 어떻게 외부 요인에 의해 판단이 왜곡될 수 있는지를 탐구하며, 심리학과 인지 과학 분야에서 중요한 의미를 가집니다. 이번 블로그에서는 이러한 발견의 중요성과 그 함의에 대해 자세히 알아보겠습니다. 적대적 변동의 정의와 영향 분석 인간의 판단력은 다양한 외부 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 최근 연구에서는 특히 적대적 변동(adversarial perturbations)이 인간의 의사결정 과정에 미치는 영향을 집중적으로 분석하였습니다. 적대적 변동은 주로 소음이나 왜곡된 정보와 같은 외부 자극을 의미하며, 이러한 자극이 개인의 판단에 미치는 영향은 실험을 통해 잘 드러났습니다. 실험 결과에 따르면, 인간은 정보의 왜곡을 인식하지 못하거나 과소평가하는 경향이 있습니다. 예를 들어, 동일한 정보를 제공받더라도, 그 정보가 어떻게 제시되는지에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 이는 정보의 형식이나 전달 방식이 판단에 어떻게 영향을 미치는지를 시사하는 중요한 결과입니다. 적대적 변동이 미치는 영향은 특히 중요한 의사결정을 요구하는 분야에서 더 두드러지며, 이는 비즈니스, 의료, 공공 정책 결정 등 다양한 분야에 걸쳐 응용될 수 있습니다. 올바른 정보 전달과 판단의 정확성이 요구되는 상황에서, 적대적 변동의 이해는 필수적입니다. 따라서, 이러한 연구는 각 분야의 전문가들이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 길잡이가 될 수 있습니다. 인간의 인지적 한계와 판단 오류 인간의 판단은 다양한 인지적 한계에 의해 영향을 받을 수 있으며, 이번 연구에서는 이러한 한계가 적대적 변동에 의해 더욱 강화된다는 사실을 확인하였습니다. 사람들은 정보를 처리할 때 종종 직관에 의존하며, 이로 인해 한계 상황에서도 빠르고 간편한 결정을 내리려는 경향이 있습니다. 하지만 이러한 직관은 때로는...

2023년은 인공지능(AI) 연구와 응용 분야에서 놀라운 발전이 이루어진 해이다. 다양한 산업에서 AI 기술이 혁신을 주도하며, 우리의 일상생활과 비즈니스에 깊숙이 자리잡고 있다. 이번 블로그에서는 AI 연구와 그 응용의 경이로운 발전을 살펴보겠다. 1. 인공지능 연구: 새로운 가능성의 지평을 여는 혁신 인공지능 연구는 그동안의 발전을 바탕으로 새로운 가능성을 탐색하고 있다. 특히 딥러닝과 머신러닝 분야에서는 많은 혁신이 일어났다. 이러한 기술들은 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 데 소요되는 시간과 비용을 크게 절감하였다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 분야에서는 GPT 모델과 같은 자율학습 알고리즘이 실제로 인간과 비슷한 수준의 텍스트 생성을 가능하게 하였다. 또한, AI는 의학 분야에서도 큰 breakthroughs를 이루었다. 질병 진단 시스템은 환자의 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있어 의료 종사자들에게 큰 도움을 주고 있다. 최근의 연구 결과들은 인공지능이 희귀 질환조차도 진단할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 보여준다. 이를 통해 조기 진단이 가능해져 환자의 생존율을 높일 수 있는 가능성이 열리게 되었다. 마지막으로, 인공지능 연구는 윤리적 이슈와 문제 해결에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 연구자들은 AI의 편향성을 줄이고, 신뢰성을 높이기 위한 다양한 방안을 모색하고 있다. 이러한 연구는 앞으로 AI 기술이 사회에 미치는 부정적인 영향을 최소화하는 데 필수적이다. 2. 인공지능 응용: 생활의 혁신을 이끄는 진화 AI의 응용 분야에서는 특히 로봇 공학과 자율주행 기술이 두드러진 성과를 보이고 있다. 자율주행차는 교통 안전성을 높이고, 교통 혼잡을 완화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 실제로 많은 자동차 제조업체들이 이미 자율주행 기술을 상용화하여 소비자에게 제공하고 있으며, 이는 향후 저탄소 사회로 나아가는 데 중요한 역할을 할 것이다. 비즈니스에서는 AI 기반의 데이터 분석 솔루션이 널...

최근 Nature에 발표된 논문에서는 FunSearch라는 혁신적인 방법이 소개되었습니다. 이 방법은 컴퓨터 코드로 작성된 "함수"를 검색하고 수학 및 컴퓨터 과학 분야의 새로운 해결책을 발견하는 데 도움을 줍니다. FunSearch는 창의적인 해결책을 제공하는 사전 훈련된 LLM과 허위 정보를 방지하는 자동화된 평가기를 결합하여 신뢰성을 높이고 있습니다. FunSearch: 혁신적인 문제 해결 접근법 FunSearch는 현재 수학과 컴퓨터 과학 분야에서 혁신적인 기법으로 주목받고 있습니다. 이 방법은 코드를 통해 기술적으로 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 컴퓨터 코드에서 함수를 찾고, 그것의 기능을 이해하며, 최종적으로는 새로운 수학적 해결책을 제시합니다. 이는 이전에는 어려웠던 문제들을 보다 쉽게 풀 수 있도록 해주는 점에서 특히 주목받고 있습니다. 또한, FunSearch의 기능 중 하나는 기존의 알고리즘에 창의적인 방법을 더해 더욱 강력한 솔루션을 제공할 수 있다는 점입니다. 이는 특정 문제가 있을 경우, 그 문제를 해결하기 위해 필요한 모든 함수를 자동으로 생성하고 평가할 수 있게 해 줍니다. 이 과정에서 LLM은 가능성 있는 다양한 코드를 제안하여 창의적인 해결 방법을 제안합니다. 더불어, FunSearch는 데이터 처리의 정확성과 효율성을 극대화합니다. 자동화된 평가기를 통해 생성된 코드의 유용성과 정확성을 검증함으로써, 현실적인 문제 해결을 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 방법을 제시하고 있습니다. 이는 연구자들과 개발자들이 보다 나은 결과를 얻을 수 있도록 도와주며, 특히 컴퓨터 과학과 수학의 경계를 허물고 상호 작용할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. LLM과 평가기: 협업의 힘 FunSearch의 핵심은 사전 훈련된 LLM과 자동화된 평가기의 조합입니다. LLM은 비범한 창의력과 문제 해결 능력을 바탕으로 새로운 코드를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 모델은 자가 학습을 통...

NeurIPS 2023은 세계 최대 규모의 인공지능(AI) 컨퍼런스로, 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 개최됩니다. Google DeepMind 팀은 본 회의와 워크숍에서 150편 이상의 논문을 발표할 예정입니다. 이번 컨퍼런스는 최신 AI 연구와 혁신이 집중적으로 논의되는 자리로 기대를 모으고 있습니다. AI 기술 혁신의 새로운 장을 여는 NeurIPS 2023 NeurIPS 2023은 인공지능 분야의 연구자, 개발자, 기업가들이 한자리에 모이는 중요한 행사입니다. 특히 Google DeepMind는 이번 컨퍼런스에서 최신 연구 성과를 발표하며, 인공지능 기술의 발전에 기여하고 있습니다. Google DeepMind의 다양한 논문은 기계 학습, 심층 학습, 자연어 처리 등 여러 분야에서 중요한 통찰을 제공하며, 참여자들은 이러한 연구 결과를 통해 AI 기술의 미래를 모색할 수 있는 기회를 제공받습니다. 이번 NeurIPS 2023에서 발표될 Google DeepMind의 논문 중 많은 수가 혁신적인 알고리즘 개발을 중심으로 구성되어 있습니다. 이 연구들은 특히 AI 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 데이터 효율성을 극대화하는데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 특정 데이터를 제한적으로 사용할 때에도 모델이 향상된 성능을 발휘하도록 하는 방법이 제안되었습니다. 이런 혁신은 실제 AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여하며, AI 기술이 보다 많은 산업에 적용될 수 있는 가능성을 열어줍니다. 또한, Google DeepMind는 사회적 책임과 윤리를 고려한 연구 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. AI의 활용이 사회에 미치는 영향을 이해하고, 이를 개선하기 위한 방향성을 제시하는 연구들도 이번 컨퍼런스에서 발표됩니다. 이러한 연구는 AI 기술이 윤리적으로 사용할 수 있도록 하여, 기술이 사회적 신뢰를 구축하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 데이터 효율성을 높이는 기계 학습 방법론 NeurIPS 2023에...