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'에버그린//원 포 AI'통합검색 결과 입니다. (8251건)

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딥시크 돌풍 비결은…"더 큰 AI보다는 더 오래 생각하는 AI"

27배 더 작은 AI가 더 많이 '생각'하면 대형 모델을 이긴다: 추론 시간 확장성의 원리 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 후속 훈련 과정에서 강화학습(RL, Reinforcement Learning)이 널리 사용되고 있다. 특히 딥시크(DeepSeek-AI)나 오픈AI(OpenAI) 같은 기업들은 대규모 언어 모델의 성능 향상을 위해 강화학습을 적극적으로 활용하고 있다. 이러한 강화학습의 핵심 구성 요소인 보상 모델링(Reward Modeling)은 언어 모델의 응답에 대한 정확한 보상 신호를 생성하는 역할을 한다. DeepSeek-AI와 칭화대학교의 공동 연구에 따르면, 추론 시간 동안 고품질의 보상 신호를 생성하는 것이 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 현재 대부분의 고품질 보상 신호는 수학 문제나 코딩 작업과 같이 명확한 정답이 있는 한정된 도메인에서만 효과적으로 생성되고 있다. 일반적인 영역에서는 보상 생성이 더 복잡하고 다양한 기준이 필요하며, 명시적인 참조나 정답이 없는 경우가 많아 어려움이 따른다. 따라서 보다 일반적인 영역에서도 효과적인 보상 모델링 방법이 필요하다. 이번 연구에서는 일반화된 보상 모델링(Generalist Reward Modeling)을 위한 추론 시간 확장성(Inference-Time Scalability)을 개선하는 방법을 조사했다. 추론 시간 확장성이란 더 많은 추론 연산을 사용함으로써 보상 신호의 품질을 향상시키는 능력을 의미한다. 연구진들은 언어 표현만으로 단일, 쌍, 다중 응답의 평가를 통합할 수 있는 포인트와이즈 생성 보상 모델링(Pointwise Generative Reward Modeling) 접근법을 채택했다. "AI에게 원칙을 가르치자": 자기 원칙 비평 튜닝으로 90.4%의 정확도 달성 연구진은 보상 모델의 확장성을 개선하기 위해 '자기 원칙 비평 튜닝'(SPCT, Self-Principled Critique Tuning)이라는 새로운 학습 방법을 제안했다. SPCT는 온라인 강화학습을 통해 생성 보상 모델(GRM)에서 확장 가능한 보상 생성 행동을 촉진하여 원칙을 적응적으로 생성하고 비평을 정확하게 수행한다. SPCT는 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 거부 미세 조정(Rejective Fine-Tuning) 단계로, 보상 모델이 다양한 입력 유형에 대해 올바른 형식의 원칙과 비평을 생성하도록 적응시킨다. 두 번째는 규칙 기반 온라인 강화학습 단계로, 보상 모델이 입력 쿼리와 응답에 따라 적응적으로 원칙과 비평을 생성하는 방법을 학습한다. 이러한 방법론을 통해 DeepSeek-GRM이라는 보상 모델을 개발했다. 추론 시간 확장성을 위해 병렬 샘플링을 사용하여 계산 사용량을 확장하고, 메타 보상 모델(Meta RM)을 도입하여 투표 과정을 안내함으로써 확장 성능을 향상시켰다. 병렬 샘플링의 마법: 8개 샘플만으로 최고 성능 구현 DeepSeek-GRM은 병렬 샘플링을 통해 다양한 원칙과 비평을 생성하고, 이를 바탕으로 최종 보상을 투표한다. 더 큰 규모의 샘플링을 통해 DeepSeek-GRM은 더 높은 다양성을 가진 원칙에 기반하여 더 정확한 판단을 내리고, 더 세밀한 보상을 출력할 수 있게 된다. 메타 보상 모델(Meta RM)은 투표 과정을 안내하기 위해 훈련된 포인트와이즈 스칼라 보상 모델이다. 이 모델은 DeepSeek-GRM이 생성한 원칙과 비평의 정확성을 확인하고, 이진 교차 엔트로피 손실(Binary Cross-Entropy Loss)로 훈련된다. 메타 보상 모델은 각 샘플의 메타 보상을 출력하고, 최종 결과는 상위 메타 보상을 가진 샘플들의 투표로 결정된다. 연구팀은 경험적 실험을 통해 SPCT가 생성 보상 모델(GRM)의 품질과 확장성을 크게 향상시키고, 다양한 보상 모델링 벤치마크에서 기존 방법과 모델을 능가하는 성능을 보여준다는 것을 확인했다. 이는 심각한 편향 없이 도메인 일반화 능력을 보여주는 것이다. 대형 모델보다 효과적인 대안: 32샘플 투표로 671B 모델과 동등한 성능 구현 연구진은 추가적으로 DeepSeek-GRM-27B의 추론 시간 및 훈련 시간 확장 성능을 조사했다. 다양한 크기의 언어 모델에 SPCT 훈련 일정을 적용한 결과, 추론 시간 확장이 훈련 시간에서의 모델 크기 확장보다 더 효과적일 수 있다는 것을 발견했다. 실험 결과에 따르면, DeepSeek-GRM-27B의 32개 샘플을 이용한 직접 투표는 671B 파라미터 크기의 모델과 비슷한 성능을 달성할 수 있었고, 메타 보상 모델이 안내하는 투표는 8개 샘플만으로도 최상의 결과를 달성했다. 이는 모델 크기를 확장하는 것보다 추론 시간을 확장하는 것이 DeepSeek-GRM-27B에서 더 효과적임을 보여준다. 더불어 연구팀은 DeepSeek-R1에 대한 테스트도 수행했는데, 그 성능이 236B 모델보다도 낮다는 것을 발견했다. 이는 추론 작업에 대한 긴 체인 오브 소트(Chain-of-Thoughts)를 확장하는 것이 일반화된 보상 모델의 성능을 크게 향상시키지 못한다는 것을 시사한다. 미래의 보상 모델: 도구 통합과 프로세스 개선으로 효율성 극대화 SPCT는 생성 보상 모델(GRM)의 성능과 추론 시간 확장성을 크게 향상시키고 일반 도메인에서 스칼라 및 세미 스칼라 보상 모델을 능가하지만, 몇 가지 한계점이 있다. 생성 보상 모델의 효율성은 동일한 규모의 스칼라 보상 모델보다 상당히 뒤처지며, 이는 온라인 강화학습 파이프라인에서의 대규모 사용을 저해한다. 또한 검증 가능한 작업과 같은 특정 도메인에서는 DeepSeek-GRM이 여전히 스칼라 모델보다 뒤쳐진다. 스칼라 보상 모델은 추론 쿼리와 응답의 숨겨진 특징을 포착할 수 있지만, 생성 보상 모델은 응답을 철저히 검토하기 위해 더 강력한 추론 능력이 필요하기 때문이다. 향후 연구 방향으로는 보상 모델에 도구를 통합하거나, 원칙과 비평 생성을 별도의 단계로 분해하는 방법, 그리고 LLM 오프라인 평가에 DeepSeek-GRM을 활용하는 방법 등이 제시되었다. 또한 DeepSeek-GRM은 긴 체인 오브 소트 추론을 통해 혜택을 받을 수 있지만, 이는 효율성에 더 영향을 미칠 수 있어 향후 연구에서 검토해야 할 부분이다. FAQ Q: 일반화된 보상 모델링이란 무엇이며 왜 중요한가요? A: 일반화된 보상 모델링은 다양한 도메인에서 언어 모델의 응답에 대한 정확한 보상 신호를 생성하는 기술입니다. 이는 명확한 정답이 없는 일반적인 영역에서도 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요합니다. 기존의 보상 모델은 수학이나 코딩 같은 정해진 영역에서만 효과적이었지만, 일반화된 보상 모델링을 통해 더 넓은 응용 분야에서 언어 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. Q: 자기 원칙 비평 튜닝(SPCT)은 어떻게 작동하나요? A: SPCT는 두 단계로 작동합니다. 첫째, 거부 미세 조정 단계에서는 보상 모델이 다양한 입력 유형에 대해 올바른 형식의 원칙과 비평을 생성하도록 적응시킵니다. 둘째, 규칙 기반 온라인 강화학습 단계에서는 모델이 입력 쿼리와 응답에 따라 적응적으로 원칙과 비평을 생성하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 모델은 다양한 도메인에서 보다 정확하고 유연한 보상을 생성할 수 있게 됩니다. Q: 추론 시간 확장성이 모델 크기 확장보다 왜 효과적인가요? A: 추론 시간 확장성은 모델 크기를 증가시키지 않고도 더 많은 계산 자원을 활용하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 연구 결과에 따르면, 27B 파라미터 크기의 DeepSeek-GRM 모델에 32개의 병렬 샘플링을 적용하면 671B 파라미터 크기의 모델과 비슷한 성능을 달성할 수 있었습니다. 이는 모델 크기를 늘리는 대신 추론 시간에 더 많은 자원을 투입하는 것이 비용 효율적이고 실용적인 성능 향상 방법임을 보여줍니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.17 10:03AI 에디터

사람인, 입사 전형 연습 위한 '취업 패키지' 출시

커리어 플랫폼 사람인(대표 황현순)은 구직자들의 성공적인 취업을 위한 '취업 패키지'를 출시했다고 17일 밝혔다. 사람인 취업 패키지는 인적성검사·면접 등 구직자들이 입사를 위해 반드시 거쳐야 하는 전형들을 효과적으로 준비할 수 있도록 사람인의 취업 준비 서비스를 한 데 모은 상품이다. 최근 기업들이 인적성검사와 면접을 통해 지원자의 조직문화 적합성(컬처핏)을 중요하게 평가함에 따라, 패키지는 이에 대비가 가능한 사람인의 '프리미엄 인적성검사'와 'AI모의면접' 서비스로 구성했다. 각각 인성검사, 적성검사 및 연습면접, 실전면접으로 나눠지는 개별 서비스들을 하나로 묶었다. 취업 패키지는 세부 서비스 구성에 따라 베이직과 플러스 두 종류로 선보인다. 베이직 상품은 인성검사, 적성검사, AI 실전면접 각 1회 및 AI 연습면접 2회 이용권으로 꾸렸다. 고강도 반복 연습을 위한 플러스 상품은 인성, 적성검사와 AI 연습, 실전면접을 각 3회씩 이용할 수 있다. 취업 패키지는 사람인 플랫폼 메인 '합격전략' 메뉴 또는 배너를 통해 편리하게 이용 가능하다. 특히 사람인은 상반기 채용 시즌을 맞아 파격 할인한 가격으로 취업 패키지를 선보인다. 베이직 상품 구성대로 서비스들을 각각 구매하면 총 5만300원을 내야 하지만, 패키지는 이보다 60% 저렴한 2만원에 판매한다. 플러스 상품은 4만5천원으로, 서비스 개별 구매가 12만2천300원 대비 63% 저렴하다. 5월14일까지 취업 패키지 출시 기념 이벤트도 실시한다. 먼저, 취업 패키지 플러스 상품 구매 시 사용할 수 있는 5천원 할인 쿠폰을 증정한다. 이벤트 기간 동안에는 플러스 상품을 4만원에 구입할 수 있는 셈이다. 경품도 제공한다. 베이직, 플러스 상품 구매자 전원에게는 ▲사람인의 운세 서비스 '포스티니' 1만원 할인 쿠폰이 주어지며, 추첨을 통해 ▲신세계상품권(5만원권 10명·3만원권 20명·1만원권 30명) ▲네이버페이 포인트 5천원(100명)을 증정한다. 경품을 받기 위해서는 취업 패키지 구매 후 이벤트 페이지에서 별도로 신청해야 한다. 사람인 관계자는 “대다수 기업들의 상반기 채용 전형이 인적성과 면접으로 넘어가는 시기에 구직자들이 사람인 취업 패키지를 통해 합격의 기쁨을 맛보길 바란다”며 “사람인은 국내 대표 커리어 플랫폼으로서 앞으로도 구직자들의 취업 준비와 역량 강화, 나아가 커리어 발전을 돕는 다양한 서비스를 선보일 것”이라고 말했다.

2025.04.17 09:59백봉삼

CJ메조미디어, 디지털광고 특화 생성형AI 어시스턴스 '앤써' 출시

CJ메조미디어는 지난 26년간 축적한 디지털광고 전문 지식과 업종별 캠페인 데이터를 결합한 생성형 AI 어시스턴트 '앤써(AnXer)'를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번에 선보인 앤써는 CJ메조미디어의 자체 AI 광고솔루션 브랜드인 'AI전환(AX)'의 세 번째 AI 서비스다. 지난해부터 CJ메조미디어는 광고주 성과 극대화를 위해 광고 제안부터 운영, 성과 분석 등 전 영역에 AI 기술 통한 최적화에 집중 투자하고 있다. 지난 9월에는 AI 기반의 MMM 모델(Media Mix Modeling)을 바탕으로 한 자동 예산 분배 솔루션 'AX 버짓 옵티마이저(AX Budget Optimizer)'와 디지털광고의 통합 도달 예측 솔루션 'AX 리치 캐스터(AX Reach Caster)'를 선보였으며 예산 최적화에 따른 성과 개선으로 광고주의 만족도를 제고하고 있다. 이번에 출시한 앤써는 챗GPT와 클로드를 기반으로 광고 전문 지식과 데이터를 집대성한 AI 어시스턴트다. 약 10만건의 광고 캠페인 성과 데이터부터 미디어 판매 정책 및 광고상품 정보, 실무자의 캠페인 운영 경험과 노하우까지 참조할 수 있도록 RAG(검색증강생성) 방식을 도입해 디지털광고에 최적화된 답변을 제공받을 수 있다. 임직원은 보다 향상된 디지털광고 전문성으로 업무 혁신이 가능하고, 과거 유사 캠페인 데이터를 기반으로 광고주 업종과 KPI에 최적화된 체계적 캠페인 운영으로 성과를 극대화할 것으로 기대한다. 앤써는 디지털광고 외에도 반복적인 업무를 자동화하거나 업무에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 기능도 함께 제공한다. 주요 기능으로는 기획서부터 보고서, 이메일까지 업무 문서 작성을 지원하는 '문서작성' 프로그래밍 코드 분석 및 개선 방안을 제시하는 '코드 분석' Raw 데이터 파일을 분석하여 인사이트를 제공하는 '데이터 분석' 문서 내용을 빠르게 파악하고 핵심 정보를 추출하는 '문서 분석' 등이 있다. 향후에는 인사·총무·재무 등 사내 규정 정보까지도 빠르고 쉽게 확인할 수 있도록 확장할 계획이다. 김기환 CJ메조미디어 데이터솔루션담당은 “이러한 자사의 노하우와 AI 기술의 결합이 고객들에게도 실질적인 가치와 경험으로 전해지길 바라며 앞으로도 광고사업 전 영역에 AI를 활용한 고도화를 확장 추진하겠다”고 밝혔다.

2025.04.17 09:58최이담

SKT, 상용망 환경서 가상화 기지국 실증

SK텔레콤은 삼성전자, 에릭슨, 노키아 등 글로벌 장비 제조사와 협력해 차세대 가상화 기지국을 상용 환경에서 실증하는 데 성공했다고 17일 밝혔다. 이번 실증을 통해 실내외 상용망에 차세대 가상화 기지국을 구축하고, 기존 대비 서비스 품질, 용량, 전력 효율 등 핵심 성능의 개선 수준을 종합적으로 검증했다. 삼성전자, 에릭슨, 노키아 등 글로벌 제조사의 차세대 가상화 기지국을 실제 실내외 환경에서 모두 실증한 것은 국내 이동통신사 중 SK텔레콤이 처음이다. 가상화 기지국은 범용 서버에 필요한 소프트웨어만 설치하면 제조사에 관계없이 구현이 가능해 이동통신과 AI의 결합인 '네트워크 AI' 실현의 핵심 기술로 주목받고 있다. 이번에 실증된 가상화 기지국은 과거 기지국 전용 하드웨어에 동일 제조사의 소프트웨어로만 구성되어야 했던 구조보다 개방성과 유연성이 향상된 것이 특징이다. SK텔레콤은 가상화 기지국의 핵심 요소인 가속기 구조 진화를 통해 전력 소모를 줄이고 데이터 처리 효율을 개선한 차세대 가상화 기지국을 개발해 실증에 활용하며 효율성과 경제성도 높였다. 또한 SK텔레콤은 개방형 프론트홀 기반으로 삼성전자의 차세대 가상화 기지국과 국내 네트워크 장비 전문 기업 에치에프알(HFR)의 무선 장치를 오픈랜 표준에 따라 연동했다. 이를 실제 실내 사무공간에 적용해 성능을 검증하는 데도 성공했다. SK텔레콤은 글로벌 파트너사들과 협력해 '네트워크 AI' 실현을 위한 연구개발을 지속하고 있다. 통신 서비스와 AI 워크로드를 동시에 구현할 수 있는 최적의 AI 기지국(AI-RAN) 구조를 도출하기 위해 GPU를 포함한 다양한 칩셋 기반의 기지국 장비와 가상화 자원 분배 기술에 대한 연구도 진행 중이다. SK텔레콤은 지난 MWC25에서 GPU 기반 가상화 기지국의 초기 벤치마킹 결과와 AI 기지국에서 무선 통신 성능 저하 없이 AI 서비스를 제공할 수 있도록 하는 연산 자원 관리 기술 등 네트워크 AI 관련 연구 성과를 발표했다. 또한 지난해 'O-RAN 글로벌 플러그페스트 2024'에서 에릭슨, 노키아 등과 협력해 다양한 구조의 가상화 기지국을 개발해 발표했다. 류탁기 SK텔레콤 인프라기술본부장은 "이번에 상용 환경에서 실증한 가상화 기지국은 SK텔레콤의 차세대 인프라 구조 진화 비전인 네트워크 AI를 실현하기 위한 핵심 기술"이라며, "앞으로도 활발한 연구개발과 글로벌 파트너사들과의 협력을 통해 미래 네트워크 구현에 앞장설 계획"이라고 밝혔다.

2025.04.17 09:57최이담

SKT, 설문 조사 서비스 'SKT AI 서베이' 공개

SK텔레콤은 인공지능(AI) 기반 설문 조사 결과와 분석 리포트를 제공하는 'SK텔레콤 AI 서베이' 서비스를 전용 홈페이지를 통해 공개한다고 17일 밝혔다. AI 서베이는 크게 설문 응답자와 의뢰자 영역으로 구분된다. 우선 SK텔레콤 고객(설문 응답자)은 T멤버십 앱 '미션' 탭에 들어가 정기적으로 올라오는 다양한 설문에 응하고, T플러스포인트를 지급받는다. 적립한 T플러스포인트는 여러 T멤버십 제휴처에서 현금처럼 쓸 수 있다. 설문은 SK텔레콤이 자체 제작하거나 외부 설문 의뢰를 받아 설계한다. 문항 작성과 응답 수집, 결과 분석까지 전 과정에 AI를 적용한다. 불특정 다수 대상 조사 뿐만 아니라 특정 그룹을 대상으로 한 맞춤형 설문 조사도 가능하다. 예를 들어 특정 지역에 방문한 고객, 게임·여행·패션·투자 등 특정 영역에 관심이 많은 고객군을 타깃으로 AI·빅데이터를 활용한 정교한 설문을 할 수 있다. SK텔레콤은 실시한 다양한 설문 가운데 흥미롭거나 유의미한 조사 위주로 SK텔레콤 AI 서베이 홈페이지에 게재할 예정이다. 설문 결과 뿐만 아니라 AI가 분석한 시사점 등도 함께 제공한다. 지난해 12월 진행된 '산불 예방 국민 인식 조사'가 대표적이다. 산불 위험이 봄철에 집중됨에도 설문 응답자들은 24%만이 위험 계절로 봄을 택했고, 가을(39%)과 겨울(31%)을 답한 비중이 더 높았다. 산불 위험에 대한 기본적 인식 개선이 필요하다는 교훈을 얻게 된 것이다. 설문을 통해 도출된 분석 정보는 AI 기술을 통해 자동 생성돼 기업 마케팅이나 대학·기관 연구, 지자체 사업 등에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 보인다. SK텔레콤은 향후 AI 분석과 정보 생성에 자체 거대언어모델(LLM) 에이닷엑스(A.X)도 활용할 계획이다. 이 밖에 주식 투자 예측, 부동산 전망, 화장품 이용, 선호 간편식 등 폭넓은 설문 조사 정보를 SK텔레콤 AI 서베이 홈페이지에서 누구나 확인할 수 있다. 박준 SK텔레콤 AI 인텔리전스사업본부장은 "SK텔레콤은 빅데이터와 AI 기술을 활용해 고객들에게 실질적인 도움이 되는 정보를 제공하기 위해 노력하고 있다"며 "앞으로 더 확장된 영역에서 AI 인텔리전스 정보를 확대해 나가겠다"고 말했다.

2025.04.17 09:53최이담

"이미지도 읽고 명령 없이 도구 쓴다"…오픈AI, 스스로 판단하는 'o3·o4' 출시

오픈AI가 스스로 사고하고 판단하는 인공지능(AI) 모델 'o' 시리즈를 업데이트하며 이미지 인식·도구 자동 활용 기능을 통합했다. AI가 사용자 지시 없이 웹 검색이나 코드 실행을 수행하고 저해상도 이미지도 해석하게 해 기술 경쟁 속 리더십 확보에 나선 것이다. 오픈AI는 'o3', 'o4-미니', 'o4-미니-하이' 모델을 '챗GPT'에 연동했다고 17일 밝혔다. 해당 모델들은 프로, 플러스, 팀 요금제 유료 구독자에게 우선 제공되며 도구 사용 환경에서는 자동 호출 기능이 기본으로 적용된다. 이번 신모델들은 코딩, 수학, 과학, 추론 등 전 영역에서 기존 모델보다 성능이 크게 향상된 것으로 평가된다. 특히 오픈소스 문제를 힌트 없이 해결해야 하는 고난도 벤치마크인 'SWE-벤치 베리파이드'에서 'o3'는 69.1%, 'o4-미니'는 68.1%를 기록해 기존에 49.3%를 기록한 'o3-미니' 큰 폭으로 앞질렀다. 경쟁사 가운데서는 앤트로픽의 '클로드 3.7 소넷'이 62.3%로 뒤를 이었다. 알고리즘 기반 코딩 대회 플랫폼인 코드포스 평가에서도 'o3'와 'o4-미니'는 각각 2천706점, 2천719점의 최상위권 점수를 기록해 2천73점을 기록한 'o3-미니'와 1천891점을 기록한 'o1'을 앞섰다. 이 점수는 실제 인간 참가자 기준으로도 상위 1%에 해당하는 실력으로, 두 모델 모두 복잡한 알고리즘 문제를 실전처럼 해결할 수 있는 수준에 도달했음을 의미한다. 시각적 이해 기능도 대폭 강화됐다. 사용자가 화이트보드 스케치, PDF 다이어그램처럼 다양한 이미지를 업로드하면 모델은 이를 분석한 뒤 사고 흐름을 구성해 응답한다. 흐릿하거나 저해상도 이미지도 인식 가능해 시각 정보 기반 질문에도 안정적인 추론을 이어간다. 추론 과정에서 모델은 코드 작성, 웹 검색, 이미지 생성 등 다양한 도구를 자동으로 불러와 응답을 생성한다. 이 도구들은 '챗GPT'의 전용 브라우저 환경인 '캔버스' 내에서 작동하며 사용자가 따로 명령하지 않아도 모델이 스스로 판단해 필요한 기능을 호출하는 구조다. 이는 최초의 추론 전용 모델이었던 'o1'에서는 구현되지 않았던 기능으로, 도구 활용 범위와 자율성이 크게 확장된 셈이다. 세 모델은 오픈AI의 응답 생성 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)인 '채팅 완성 API(Chat Completions API)'와 '응답 API(Responses API)'를 통해서도 제공된다. 개발자는 이들 모델을 사용량 기반 요금제로 앱에 통합할 수 있으며 입력 토큰 백만 개당 요금은 'o3'가 10달러(한화 약 1만4천원), 'o4-미니'는 'o3-미니'와 동일한 1.10달러(한화 약 1천540원)로 책정돼 있다. 업계에선 이번 발표를 오픈AI의 전략 전환으로 평가한다. 당초 CEO 샘 알트먼은 'o3'를 출시하지 않겠다는 입장을 밝혔지만 경쟁사 모델들의 추격이 거세지자 입장을 바꿔 실제 제품에 적용했다는 평가다. 향후엔 더 강력한 'o3-프로'도 출시가 예고돼 있다. 이는 'GPT-5'와의 통합 전에 ChatGPT에 적용될 마지막 독립 추론 모델로 더 많은 연산 자원을 활용해 정밀한 결과를 제공할 예정일 것으로 알려졌다. 사전 테스트에 참여한 전문가들은 'o3'를 '가장 똑똑하고 신뢰할 수 있는 모델'이라며 극찬했다. 의학 연구자인 데리야 우누트마즈 박사는 "오픈AI 'o3'는 마치 지능이 천재 수준에 도달한 느낌으로, 복잡한 고차원 작업도 거침없이 처리하고 언제나 정교하고 정확한 응답을 준다"며 "이건 단순한 기술 업데이트가 아니라 명백한 게임 체인저"라고 강조했다.

2025.04.17 09:43조이환

"복잡한 개발 업무, 이젠 말로 시킨다"…젯브레인, AI 에이전트 '주니' 출시

젯브레인이 복잡한 개발 업무를 자연어로 지시하면 수행하는 인공지능(AI) 코딩 도구 '주니(Junie)'를 공식 출시했다. 자연어 명령을 이해하고 주도적으로 개발 업무를 수행하는 '에이전트형 AI'로 설계된 것이 특징이다. 17일 젯브레인은 AI 코딩 에이전트 '주니(Junie)'를 공식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 젯브레인은 지난 몇 년간 AI 어시스턴트를 통해 GPT 계열 언어 모델을 기반으로 한 코드 추천, 코드 설명, 인라인 코드 완성 등의 기능을 개발자에게 제공해왔다. 하지만 주니는 이와는 전혀 다른 접근을 취한다. 기존 AI가 질문에 응답하고 조각 코드 단위로 기능을 제안했다면, 주니는 문제 해결 전체를 주도하며 프로젝트 단위의 맥락을 이해하고 작업을 실행한다. 젯브레인 측은 주니를 'AI 기반의 주니어 개발자'에 비유하며, 복잡한 개발 업무도 스스로 계획하고 실행하는 데 중점을 뒀다고 설명했다. 주니는 젯브레인의 주요 IDE에 통합돼 작동하며 현재 인텔리제이 IDEA 얼티메이트, 파이참 프로페셔널, 웹스톰, 고랜드에서 사용할 수 있다. 향후 php스톰, 러스트로버, 루비마인 등으로도 지원이 확대될 예정이다. 사용자는 IDE 내에서 자연어로 명령을 입력하거나 주니와 대화하며 작업을 진행할 수 있다. 주니는 그에 맞는 코드를 작성하고 리팩토링하며, 테스트 코드 생성, 디버깅, 코드 리뷰까지도 수행한다. 젯브레인은 전체 프로젝트의 맥락을 파악해 기존 코드와의 정합성을 고려한 결과물을 내놓는다는 점에서, 단순한 LLM 기반 보조 도구들과의 차별점을 만든다고 설명했다. 젯브레인은 GPT-4.5, 클로드 3.5 소넷, 제미나이 1.5 프로 등 대규모 언어모델(LLM)이 사용되고 있으며, 주니 역시 이와 같은 고성능 모델과 통합되어 동작하는 것으로 알려졌다. 젯브레인은 사용자 프라이버시와 기업 보안을 고려해 로컬에서 실행 가능한 자체 AI 모델도 일부 제공하고 있다. 더불어 주니의 가장 큰 장점으로 반복적인 개발 업무를 자동화한다는 점을 들었다. 예를 들어 유닛 테스트 작성, 입력값 검증 함수 구현, 일관된 네이밍 규칙 적용 같은 작업은 수고롭고 시간이 많이 드는 일이다. 주니는 이러한 업무를 자동으로 수행해 사용자가 더 복잡한 설계와 논리적인 구현에 집중할 수 있는 환경을 지원한다. 더불어 초보 개발자에게는 일종의 코딩 멘토처럼 작동해, 올바른 방향으로 개발을 유도해주는 역할도 한다. 또한 젯브레인은 주니 출시와 함께 AI 기능을 보다 유연하게 사용할 수 있도록 구독 모델도 개편했다. 모든 유료 IDE 사용자에게는 'AI 무료(AI Free)' 등급이 기본 제공되며 여기에선 무제한 코드 보완, 로컬 AI 모델 사용, 클라우드 기반 기능 일부 제한 제공 등이 가능하다. 더 높은 수준의 연산과 기능을 원하는 사용자를 위해 AI프로와 AI얼티메이트AI 등 상위 구독도 마련됐다. 특히 올 프로덕트 팩 및 닷얼티메이트 구독자에게는 AI 프로버전이 기본 제공된다. 젯브레인은 앞으로도 주니에 더 많은 언어 모델을 적용하고 팀 협업과 코드 배포 자동화 등의 기능도 단계적으로 추가할 계획이다. 젯브레인의 앤드류 자코노프 제품 리더는 "우리는 차세대 기술을 활성화하고 확장해 소프트웨어 개발을 더욱 생산적이고 즐거운 경험으로 만드는 것을 목표로 한다"며 "개발자들은 주니를 통해 코드 품질을 개선하고 미래 혁신을 실현하고 복잡한 작업 실행을 지원하고 코드 작업 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 소개했다.

2025.04.17 09:42남혁우

마음AI, 국방 C4I 세미나서 전술 AI 'SUDA' 첫 공개

AI 전문기업 마음AI(대표 유태준)가 자사의 전장 특화 음성 AI 기술 'SUDA(Seamless Uninterrupted Dialogue Assistant)'를 오는 24일 열리는 국방정보통신협회 주관 'AI 기반 국방 C4I 체계 고도화 발전 세미나'에서 공식 발표한다. 이번 세미나는 국방부, 합참, 지휘통신사령부, 작전사령부 등 주요 지휘기관과 산·학·연 관계자들이 대거 참석하는 국방 ICT 분야 핵심 기술 세미나다. 차세대 AI 기술을 접목한 지휘통제 체계 발전 방향이 집중 논의된다. 마음AI는 이번 행사에서 'SUDA' 기반의 온프레미스·온디바이스 유무인 음성작전 시스템을 공개하며, 통신이 제한된 실제 전장 환경에서도 실시간 명령 인식, 이해, 실행이 가능한 전술형 AI 플랫폼을 선보인다. 발표는 손병희 마음AI 연구소장이 맡는다. SUDA는 네트워크 연결 없이도 자체 연산을 통해 지휘관의 음성 명령을 실시간 처리할 수 있는 독자 기술로, 실시간 전장 상황에서 유무인 체계간 음성을 이용한 지휘통제를 가능케 해 효과적인 지휘통제를 도울 수 있다. 이는 국방부가 추진 중인 C4I 체계의 지능화 및 전장 무인화 전략과 일치하며, 실전 배치를 염두에 둔 기술로 평가받고 있다. 실례로, 미특수작전사령부는 드론 음성조정기술(Anura)를 개발해 특수부대에서 시범 운용 중이며 실전에 배치하고 있다. 손병희 연구소장은 “SUDA는 단순 음성비서가 아닌, 작전 현장에서 지휘 결심을 실시간으로 보조하고 상황 판단을 함께하는 전술형 AI”라며 “이번 세미나는 마음AI 기술의 국방 실전 적용 가능성을 공식적으로 알리는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. SUDA는 STT-LLM-TTS를 통합한 기술로 단순히 음성인식을 뛰어넘어 전투 환경에 최적화된 LLM을 이용해 전장환경을 인지하고 다양한 전술적 상황을 추론해 대화를 통해 필요한 정보만을 추출·제공함으로써 전투효율을 극대화할 수 있다. 특히 여러 무인체를 동시에 효율적으로 제어 가능하며, 유무인 복합 임무 수행 시 기존의 작전 교리를 크게 변경하지 않고 무인체계의 작전을 유기적으로 융합할 수 있는 장점이 있다. 마음AI는 이번 세미나를 통해 국방 분야 무인화 및 지휘 자동화 시장 진출을 공식화하며, 자사의 AI 기술력을 기반으로 방위산업 B2G 시장 공략을 본격화할 예정이다. 산업계는 “이번 발표는 마음AI가 SUDA 외에도 자율주행 'WoRV', 온디바이스 LLM 'Mona' 등 실전형 AI 기술 스택을 보유하고 있음을 알리는 계기가 될 것"이라며 “기술 독립성과 현장 적용 가능성 측면에서 의미 있는 사례”라고 짚었다. 한편, 마음AI는 퀄컴 IoT Accelerator Program의 국내 공식 파트너로 QCS6490 기반의 NPU 최적화에도 성공한 바 있다. 현재 국내외 국방, 치안, 물류 로봇 등 다양한 영역에서 협업을 확대 중이다.

2025.04.17 09:18방은주

AX 시대에 HR담당자가 갖춰야 할 역량

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 박병규 HRBP는 'AI시대에 HR은 어떤 역할을 수행하고 역량을 갖춰야 할까'를 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. AI 시대가 본격적으로 열리고 있습니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI는 지금도 빠르게 비즈니스와 업무 방식을 대대적으로 재편하고 있습니다. 이런 AI 시대에 진정한 경쟁력을 갖추려면, 그 중심인 사람과 조직문화를 이끄는 HR부터 달라져야 합니다. 그렇다면 HR은 다가오는 미래에 어떤 역량을 갖춰야 할까요. 세계경제포럼(WEF)이 발표한 '2025년 직업의 미래 보고서'에 따르면, 2030년까지 갖춰야 할 핵심 역량이 다양하게 제시됐는데, 그 중에서도 ▲AI/빅데이터 스킬 ▲테크니컬 리터러시 ▲창의적 사고력 ▲적응력 ▲분석적 사고력이 가장 주목할 만합니다. AI & Big Data AI 및 빅데이터 분석 스킬은 이미 HR에 효율과 효과를 동시에 높이는 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 채용 단계에서 자동화된 서류 검토와 AI를 통한 검증, 이직률 또는 성과 예측 모델 구축, 맞춤형 교육 프로그램 추천 등 Big Data분석 및 AI기술을 통해 HR 담당자는 단순 반복 업무를 줄이고, 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 물론, 모든 문제를 AI가 해결해줄 수 있는 것은 아니며, 어떤 데이터가 필요한지를 파악하고, 분석 결과를 어떻게 의사결정에 활용할지 등 현실적인 문제들이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 다가오는 미래에는 AI 및 Big data 스킬 역량을 필수로 갖춰야 할 것입니다. Technical Literacy 기술적 리터러시가 높다는 것은 단순히 프로그램 사용법을 잘 안다는 의미가 아닙니다. AI, 클라우드, API 등의 개념을 어느 정도 이해해야 HR업무에도 IT기반의 테크 솔루션을 적재적소에 도입하고, 나아가 조직 전체의 DT(Digital Transformation)나 AX(AI Transformation) 같은 혁신에 직접 기여할 수 있습니다. 또 HR 담당자가 기술적 언어에 익숙해지면, 현업 부서와 IT 부서 사이에서 원활한 커뮤니케이션을 돕고, 새로운 도구나 솔루션을 조직문화와 자연스럽게 접목하는 중재자가 될 수 있습니다. 이는 곧 비즈니스적 혁신에도 영향을 미치므로, 테크니컬 리터러시는 현대 HR이 갖춰야 할 중요한 역량 중 하나입니다. Creative Thinking HRer로서 창의적인 사고력이란 “우리 조직만의 특성과 맥락”을 깊이 파고들어, 기존 방식으로 풀리지 않는 문제에 대한 독창적인 해법을 찾는 능력입니다. HR 업무는 사람과 조직을 다루기에, 기존 데이터로 학습된 AI 만으로는 놓치는 요소가 많습니다. 예컨대, 조직문화 혁신을 고민할 때, AI가 아닌 우리만이 우리 회사 고유의 문화·역사·구성원 성향을 토대로 독특하고 참여를 유도할 수 있는 프로그램을 설계하거나, 인재육성에서 부서 간 협업 촉진을 위한 맞춤형 학습 기획 등을 만들어낼 수 있습니다. 결국, 창의적 사고력은 '어떻게 해결할 것인가?'라는 질문에 대해 우리 조직만의 고유한 답안을 작성하는 HR담당자만의 힘이라고 생각합니다. Resilience·Flexibility·Agility 급변하는 환경에 빠르게 대응하려면 다음 3가지에 해당하는 적응력이 필요합니다. 예상치 못한 실패나 충격이 있어도, 빠르게 복구하고 재도전하는 회복탄력성(Resilience), 기존 프로세스나 사고방식을 고집하지 않고, 더 나은 방법이 있으면 과감히 시도해 보는 유연성(Flexibility), 작은 실험부터 시작해 빠르게 피드백을 반영해 개선해 나가는 민첩성(Agility). 이 세 가지가 결합된 적응력을 갖춘 HR 담당자는 조직에 새로운 기술이나 제도를 도입할 때 구성원의 거부감을 완화하고, 변화를 안정적으로 안착시키는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. Analytical Thinking 마지막으로 분석적 사고력은 전략적 사고로도 볼 수 있습니다. 기술을 활용해 반복 업무를 자동화하고 시간을 절약했다면, 남는 에너지를 의미 있는 질문과 깊은 전략 구상에 쏟아야 합니다. 현 상황과 조직의 미래 목표를 종합적으로 파악해 데이터로 드러난 문제의 근본 원인을 캐내고, 전략적 사고를 동원해 우리 조직에 정말로 적합한 해법을 찾는 과정이 곧 분석적 사고력입니다. 결국 단순히 감이나 통계 지표 해석을 넘어 “어떤 전략을 세워야 하며, 왜 그렇게 해야 하는가?”에 대한 설득력 있는 답변을 할 수 있어야 HR이 경영진과 구성원 모두에게 신뢰를 얻을 수 있습니다. 적응력을 기반으로 AI & big data 스킬과 테크니컬 리터러시를 함양해 업무 효율과 효과를 높이고, 창의적이고 분석적인 사고로 우리 조직에 맞는 문제 해결 방안과 전략을 찾는 것. 이것이 AI 시대 HR담당자가 지향해야 할 통합적 접근이라 생각합니다. 다음 글에서는 실제 HR 업무에서 AI를 활용한 사례를 공유드리겠습니다. 이 글을 통해 단순 관리 부서의 역할을 넘어 조직의 성장과 혁신을 견인하는 비즈니스 전략 파트너로 거듭나기 위한 핵심 인사이트를 얻으시길 바랍니다.

2025.04.17 09:04박병규

퓨리오사AI, MS 애저 마켓플레이스에 2세대 NPU 가속기 'RNGD' 출시

인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI는 자사의 2세대 AI 추론 가속기 RNGD(레니게이드)를 마이크로소프트의 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)에 공식 출시했다고 17일 밝혔다. 애저 유저들은 레니게이드를 활용해 고성능 AI 인프라를 손쉽게 활용할 수 있게 될 전망이다. RNGD는 LLM 및 멀티모달 모델의 효율적인 추론을 위해 설계된 데이터 센터용 차세대 AI 가속기다. 지난해 8월 '핫 칩스(Hot chips) 2024' 컨퍼런스에서 첫 선을 보여 글로벌 테크 업계의 큰 관심을 모은 바 있다. 클라우드 중심, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에 최적화돼 있어 유연하게 여러가지 목적으로 활용할 수 있다. 또한 ▲수분 내로 추론용 프로덕션 환경 배포 ▲수요에 따라 유연하게 추론 인프라 규모 조절 ▲기존 애저 데이터 및 소프트웨어 스택과 원활한 통합 등을 제공한다. 나아가 퓨리오사AI는 Llama 3.1 사전 컴파일 모델 기반 API를 곧 제공할 계획이다. 이를 통해 기업 고객은 레니게이드의 추론 성능을 기존 워크플로우 내에서 즉시 테스트하고 활용할 수 있다. 향후 다양한 모델 아키텍처 지원도 순차적으로 확대할 예정이다. 제이크 즈보로프스키 마이크로소프트 애저 플랫폼 총괄은 “애저 마켓플레이스는 전 세계 고객이 신뢰할 수 있는 파트너 솔루션을 쉽게 찾고 배포할 수 있는 공간”이라며 “퓨리오사AI의 레니게이드를 이 생태계에 새롭게 맞이하게 되어 기쁘다”고 말했다. 이번 출시를 계기로 퓨리오사AI는 자사 제품 보급에 박차를 가할 계획이다. 현재 국내외 기업 고객을 대상으로 레니게이드 제품평가를 진행 중이며, TSMC와의 협업을 통해 대규모 양산에 돌입했다. 퓨리오사AI 관계자는 “레니게이드의 애저 통합은 누구나 접근 가능한 효율적인 AI 추론 인프라를 제공한다는 당사의 비전을 실현하는 중요한 이정표”라며 “스타트업부터 대기업까지 복잡한 AI 인프라 없이도 필요한 성능을 쉽고 빠르게 확보할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 퓨리오사AI는 지난 2017년 설립된 인공지능 반도체 스타트업이다. AMD, 삼성전자에서 근무했던 백준호 대표와 김한준 CTO(삼성전자), 구형일 CAO(Chief AI Officer; 퀄컴) 3인이 '지속 가능하고 지구상의 모두가 활용할 수 있는 AI 컴퓨팅 환경 구현'을 목표로 공동 창업했다. 지난 2022년에는 1세대 NPU를 출시해 상용화에 성공했고, 2024년 하반기 2세대 NPU RNGD를 출시해 현재 글로벌 고객사 제품 평가를 진행 중이다.

2025.04.17 08:59장경윤

챗GPT부터 퍼플렉시티까지…AI 검색엔진이 선호하는 콘텐츠는?

생성형 AI 검색, 제품 관련 콘텐츠를 최대 70%까지 인용 생성형 AI가 온라인 정보 탐색 방식을 변화시키고 있다. 챗GPT(ChatGPT), 구글 제미나이(Google's Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 플랫폼들은 소수의 출처만 인용하며 종합적인 답변을 제공한다. 이러한 환경에서 어떤 콘텐츠가 AI 검색엔진에 가장 많이 인용되는지 이해하는 것은 콘텐츠 마케터에게 필수적인 요소가 되었다. AI 검색 엔진 내 브랜드 분석 플랫폼 엑스퍼널(xFunnel)은 12주 동안 다양한 검색 유형에서 AI 엔진이 가장 많이 참조하는 콘텐츠 유형을 추적했다. 이번 연구는 AI 검색 가시성을 향상시키기 위한 마케터들의 콘텐츠 최적화 전략에 중요한 통찰력을 제공한다. LLM이 선호하는 콘텐츠: 제품 페이지 56%, 블로그는 겨우 3-6% 12주 동안의 데이터 분석 결과, 제품 관련 콘텐츠가 AI 인용의 대부분을 차지했다. 베스트 리스트, 벤더 비교, 일대일 비교, 제조사 직접 제품 페이지 등이 AI 인용의 약 46%에서 70%를 차지했다. 이는 AI 엔진이 사실적이거나 기술적인 질문을 처리할 때 신뢰할 수 있는 사양, FAQ, 사용 안내를 제공하는 공식 페이지를 선호한다는 것을 보여준다. 뉴스와 연구 자료는 각각 약 5-16%의 인용률을 보였으며, 주마다 변동이 있었다. 뉴스는 시의성 있는 맥락을 제공했고, 연구 자료(학술 논문이나 백서 포함)는 더 깊이 있거나 과학적인 주제에 대한 권위 있는 통찰력을 제공했다. 애필리에이트 콘텐츠는 일반적으로 한 자릿수 퍼센트를 유지했으나, 한 번의 20% 이상 급증이 있었다. 이는 AI가 종종 신뢰할 수 있는 제품 관련 정보가 없는 노골적인 애필리에이트 스타일 콘텐츠에 의존한다는 것을 보여준다. 사용자 리뷰(포럼, Q&A 커뮤니티, 소비자 피드백)는 3%에서 10% 사이를 유지했다. 퍼플렉시티는 제품 쿼리에 대해 때때로 레딧 스레드에서 직접 인용하기도 했다. 블로그는 대부분의 주에서 더 작은 비중(약 3-6%)을 차지했는데, 이는 소수의 뛰어난 블로그 글만이 주요 참조로 부상했음을 보여준다. PR 콘텐츠(보도자료)는 거의 기록되지 않았으며, 대개 2% 미만이었다. 이러한 분포는 반복되는 패턴을 보여준다: 공식적이거나 사실이 풍부한 페이지가 상위에 오르고, 뉴스, 연구, 리뷰, 그리고 가끔 애필리에이트 사이트가 AI 생성 답변에서 특정 틈새를 채우는 방식이다. B2B vs B2C: 비즈니스 검색은 공식 자료 56%, 소비자 검색은 다양한 소스 선호 B2B와 B2C 쿼리로 구분했을 때, 데이터는 뚜렷한 소스 선호도 차이를 보여준다. B2B 쿼리에서 인용의 약 56%가 제품 페이지(회사 또는 벤더 사이트)였다. 애필리에이트(13%)와 사용자 리뷰(11%)가 중간 정도의 표현을 보였으며, 뉴스(~9%)와 연구(~6%)가 그 뒤를 이었다. 이는 비즈니스 맥락, 특히 기술적이거나 기업 수준의 질문에서 공식적인 일차 자료에 대한 강한 의존도를 보여준다. B2C 쿼리에서 제품 콘텐츠는 약 35%로 떨어졌고, 애필리에이트(18%), 사용자 리뷰(15%), 뉴스(15%)가 증가했다. AI는 소비자 지향적인 주제를 다룰 때 제조업체 세부 정보와 제3자 관점을 종종 결합한다. 예를 들어, 퍼플렉시티는 가젯에 대해 레딧을 인용하는 반면, 구글의 AI 오버뷰는 인정받는 리뷰 매체나 Q&A 포럼을 인용할 수 있다. 본질적으로 B2B 쿼리는 더 적은 수의 권위 있는 소스로 이어지는 반면, B2C 쿼리는 애필리에이트, 리뷰 사이트, 일반 미디어에서 더 많은 목소리를 포함하는 더 넓은 믹스를 만들어낸다. 지역별 AI 인용 패턴: 아시아는 연구 자료 22.3%, 라틴 아메리카는 제품 정보 62.6% 선호 북미 지역에서는 제품 관련 인용이 약 55%를 차지하며 가장 높은 비중을 보였고, 뉴스와 연구 자료가 각각 약 10%로 그 뒤를 이었다. 이러한 균형 잡힌 분포는 북미 지역의 풍부한 미디어 환경과 기업들의 강한 존재감에서 비롯된 것으로 볼 수 있다. 한편 유럽의 경우 제품 참조 비율이 50% 수준으로 다소 낮아졌지만, 뉴스(13.4%), 연구(12.6%), 블로그(7.2%) 등 다양한 콘텐츠의 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 다양성은 유럽의 다국어 콘텐츠 생태계를 반영하는 것으로, AI 엔진이 공식 사이트뿐만 아니라 광범위한 미디어 소스에서 정보를 수집하고 있음을 보여준다. 아시아 태평양(APAC) 지역에서는 제품 콘텐츠 인용 비율이 45.9%로 더욱 낮아진 반면, 연구 자료는 22.3%로 전 지역 중 가장 높은 비중을 차지했다. 이는 APAC 지역 쿼리에 대한 AI 응답이 현지 언어로 된 콘텐츠가 상대적으로 부족하거나 과학 및 기술 관련 질문이 많아 학술적 또는 기술적 논문을 주로 참조하기 때문인 것으로 분석된다. 라틴 아메리카 지역은 제품 관련 인용이 62.6%로 가장 높았고, 연구 자료 또한 19.7%로 높은 비중을 보였다. 반면 애필리에이트와 블로그 콘텐츠는 각각 5% 미만으로 상당히 낮은 수준을 유지했다. 이러한 패턴은 라틴 아메리카에 현지 제3자 소스가 상대적으로 부족하거나, AI 엔진이 공식 제품 페이지와 검증된 연구 자료를 더 신뢰하는 경향이 있음을 시사한다. 이처럼 AI 엔진은 지역별로 콘텐츠의 가용성과 인식된 신뢰도에 따라 인용 패턴을 달리하며, 특히 현지화된 다양한 콘텐츠가 부족한 지역에서는 공신력 있는 공식 자료나 연구 기반 소스를 더 많이 선호하는 경향을 보인다. 퍼널 단계별 AI 인용 변화: 상단은 교육 콘텐츠, 하단은 제품 페이지 70.46% 집중 연구자들은 쿼리를 세 가지 넓은 단계로 그룹화했다. 퍼널 상단(브랜드 미지정), 퍼널 중간(브랜드 지정), 퍼널 하단. 각각은 뚜렷한 인용 프로필을 보여주었다. 퍼널 상단(브랜드 미지정: 문제 탐색 + 솔루션 교육)에서는 제품 관련 콘텐츠가 약 56%를 차지했고, 뉴스와 연구가 각각 13-15%를 차지했으며, 애필리에이트와 리뷰는 10% 미만이었다. 초기 쿼리는 종종 배경이나 넓은 통찰력을 찾는다. 공식 사이트는 교육 자료를 제공할 수 있고, 뉴스와 연구는 큰 그림을 제공한다. 사용자 리뷰는 여기서 거의 나타나지 않는데, 이는 퍼널 상단 질문이 비교보다는 정보 제공적이기 때문일 것이다. LLM 최적화를 개선하고자 하는 마케팅 팀은 주목해야 한다 - 퍼널 상단 콘텐츠를 생성하는 것이 퍼널 중간 콘텐츠에 포함될 확률을 높인다. 퍼널 중간(브랜드 지정: 솔루션 비교 + 사용자 리뷰)에서는 제품 콘텐츠가 약 46%로 감소했고, 사용자 리뷰와 애필리에이트가 각각 14%를 차지했으며, 뉴스와 블로그는 합쳐서 10-11%를 차지했다. 브랜드 비교나 최종 확인에 관한 중간 단계 질문은 자주 제3자 평가, 사용자 포럼, 리뷰 사이트를 인용한다. AI 엔진은 다양한 목소리(제조업체와 커뮤니티)를 수집하여 일대일 비교를 다룬다. 퍼널 하단(솔루션 평가)에서는 제품 콘텐츠가 70.46%로 크게 증가했고, 연구, 뉴스, 리뷰는 대부분 한 자릿수 비중을 차지했다. 결정 단계 쿼리는 특정 제품 세부 사항(구현 단계, 기능 분석, 가격)에 크게 집중한다. AI 출력은 주로 공식 문서나 회사 자료를 인용하며, 외부 논평에 대한 의존도는 최소화된다. FAQ Q: AI 검색엔진이 인용하는 콘텐츠 유형 중 가장 중요한 것은 무엇인가요? A: AI 검색엔진은 제품 관련 콘텐츠를 가장 많이 인용합니다. 베스트 리스트, 벤더 비교, 제품 페이지 등이 전체 인용의 46%에서 70%를 차지합니다. 이는 신뢰할 수 있는 사양과 정보를 제공하는 사실 중심 콘텐츠가 AI 검색에서 가장 중요하다는 것을 보여줍니다. Q: B2B와 B2C 검색에서 AI가 선호하는 콘텐츠에 차이가 있나요? A: 네, 큰 차이가 있습니다. B2B 검색에서는 공식 제품 페이지가 56%로 압도적이며, B2C 검색에서는 35%에 불과합니다. B2C 검색은 애필리에이트 콘텐츠(18%), 사용자 리뷰(15%), 뉴스(15%) 등 다양한 소스를 더 많이 활용합니다. Q: 콘텐츠 제작자가 AI 검색엔진 최적화를 위해 어떤 전략을 취해야 할까요? A: 콘텐츠 제작자는 사실 기반의 권위 있는 정보를 제공하는 데 집중해야 합니다. 퍼널 상단 콘텐츠(문제 탐색)는 교육적이고 넓은 통찰력을 제공해야 하며, 퍼널 중간 콘텐츠는 제품 비교와 사용자 리뷰를 포함해야 합니다. 퍼널 하단에서는 상세한 제품 정보와 기술 사양에 초점을 맞추어야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.16 21:27AI 에디터

"오픈AI, 자체 SNS 플랫폼 개발 중"…엑스 대항마 선보일까

오픈AI가 엑스(구 트위터)와 유사한 소셜네트워크서비스(SNS) 플랫폼을 개발 중이라고 IT매체 더버지가 15일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면, 오픈AI는 챗GPT 이미지 생성 기능에 엑스와 같은 소셜 피드 기능이 탑재된 플랫폼을 개발 중이며 해당 프로젝트는 아직 초기 단계라고 알려졌다. 오픈AI가 이 플랫폼을 독립형 앱으로 출시할 계획인지, 아니면 챗GPT 앱에 통합할 계획인지는 아직 알려지지 않았다. 더버지는 익명의 소식통을 인용해 "샘 알트먼 최고경영자(CEO)가 비공개적으로 외부 관계자들과 만나 해당 프로젝트에 대한 의견을 요청했다"고 밝혔다. 오픈AI가 새로운 SNS를 선보이게 되면 일론 머스크의 엑스와 메타의 페이스북과 인스타그램에 도전장을 내밀게 되는 셈이다. 새롭게 선보이는 SNS 앱은 오픈AI의 실시간 데이터에 접근하여 인공지능(AI) 모델을 학습시킬 수 있게 될 것으로 보인다. 이는 현재 엑스와 메타도 이미 진행하고 있는 방식이다. 또 현재 샘 알트먼 오픈AI CEO가 엑스 소유주인 일론 머스크 테슬라 CEO와 대립 관계를 보이고 있기 때문에 엑스의 대항마가 될 수 있는 오픈AI SNS 출시 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 현재 시점에서 해당 프로젝트가 지속돼 새 SNS 플랫폼이 공식적으로 출시될 지는 확실치 않으나, 오픈AI가 현재 제공하는 챗GPT 외에 타 영역까지 서비스를 확장하려고 하고 있다는 것을 알 수 있다고 외신들은 전했다.

2025.04.16 20:57이정현

"IBM·MS 파트너 된다"…S2W, 이노션 AI 동맹 합류로 기술 입지 '강화'

S2W가 글로벌 인공지능(AI) 동맹에 합류하며 기업 대상 AI 전환(AX) 플랫폼 개발에 나선다. 산업 특화 데이터 처리 역량을 바탕으로 다양한 분야의 생산성과 효율성을 끌어올릴 것으로 기대된다. S2W는 기업 비즈니스 생산성 향상을 위한 AI 전환 가속화를 위해 이노션과 'AI 얼라이언스' 양해각서(MOU)를 체결했다고 16일 밝혔다. 이번 얼라이언스는 지난해 10월에 이은 두 번째 결성으로, 마이크로소프트(MS), IBM, 딜로이트컨설팅, 노션 등 국내외 9개사가 함께 참여했다. 이노션은 'AX의 점진적 확장' 전략에 따라 각 참여 기업들과 함께 AI 솔루션 도입 방향성을 검토하고 AX 성공 사례를 기반으로 반복적인 기술 적용과 검증을 이어갈 계획이다. 협력사는 기술·자원 공유 체계를 강화해 공동 프로젝트와 기술 연계 가능성도 모색하게 된다. S2W는 이번 얼라이언스에서 'AX 플랫폼' 부문 주요 협력사로 지정돼 광고·마케팅 커뮤니케이션 분야 중심의 AI 플랫폼 개발을 추진한다. 산업 맞춤형 생성형 AI 기술을 통해 실질적 업무 생산성과 효율성 개선을 이끄는 데 집중할 예정이다. S2W는 이미 회사의 산업용 생성형 AI 플랫폼을 바탕으로 현대제철 사내 지식정보 플랫폼과 롯데멤버스의 트렌드 분석 AI 서비스 등을 구축하며 기술력과 서비스 실행력을 입증해 왔다. 이번 협업은 이같은 기존 성과를 다른 산업군으로 확장하는 전환점이 될 것으로 보인다. 회사는 특히 지식그래프 기술, 비정형 빅데이터 분석 역량, 정보보호 기술 등을 앞세워 AI 기반 고도화된 의사결정 시스템을 다양한 기업 현장에 적용할 방침이다. 각 산업군의 특수성을 반영한 맞춤형 솔루션이 제공될 전망이다. 서상덕 S2W 대표는 "다년간 축적해온 AI·빅데이터 기술력을 보다 폭넓은 산업과 비즈니스로 확대 적용할 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "보다 다양한 영역의 AI 전환을 뒷받침하고 이를 실질적인 성과로 연계하는 데 기여하는 선도적인 AI 혁신 파트너로 자리매김할 계획"이라고 밝혔다.

2025.04.16 17:56조이환

구글, 제미나이에 영상 AI 모델 '비오2' 탑재…"현실 이해하는 AI 구현"

구글이 영상 인공지능(AI) 모델 '비오2'를 AI 서비스 '제미나이'에 탑재해 동영상 AI 시장 경쟁력을 높였다. 16일 더버지 등 외신에 따르면 구글은 비오2를 유료 AI 서비스인 '제미나이 어드밴스드' 이용자에게 제공하기 시작했다. 비오는 텍스트를 영상 콘텐츠로 변형할 수 있는 생성형 AI 모델이다. 2023년 5월 처음 소개됐다. 비오2는 같은 해 말 공개된 후 소수 이용자에 한해 시범 운영됐다. 이번 제미나이 통합으로 활용 범위가 넓어졌다. 제미나이 어드밴스드 사용자는 16대9 화면 비율, 720픽셀(p) 해상도, 최대 8초 분량의 짧은 영상 클립을 생성할 수 있다. 완성된 영상은 MP4 형식으로 내려받을 수 있다. 콘텐츠가 AI로 제작된 것임을 알리기 위해 자체 인증 마크 '신스 ID' 워터마크를 영상에 삽입한다. 구글은 "비오2가 실제 촬영한 듯한 정밀한 디테일을 구현할 수 있다"며 "현실적 물리 법칙과 인체 움직임을 이해해 다양한 주제에 맞는 고품질 영상을 만들어낼 수 있다"고 강조했다. 앞서 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 비오와 제미나이 결합을 통해 AI의 물리 세계 이해력을 강화할 계획이라고 밝힌 바 있다. 앞서 오픈AI는 지난해 12월 최대 1분 분량 영상을 생성하는 '소라'를 공개했다. 메타는 같은 해 텍스트 기반 영상 생성 모델 '무비젠'을 출시했다. AI 스타트업 런웨이는 4세대 동영상 생성 모델을 출시하며 3억 달러(약 4천264억원)넘는 투자 유치를 기록하는 등 기술력과 시장 가능성을 동시에 인정받고 있다. 더버지는 "구글은 오픈AI와 메타, 런웨이 등과 동영상 생성 AI 분야 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다"고 평가했다.

2025.04.16 17:43김미정

어도비 인수 제안 거절하더니…피그마, IPO 절차 밟는다

피그마가 미국 증시 상장을 위한 공식 절차에 착수했다. 어도비와의 인수 계약이 무산된 지 약 16개월만의 결정이다. 피그마는 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 관련 서류를 제출했다고 16일 홈페이지를 통해 밝혔다. 피그마의 상장 준비는 2022년 어도비와의 합병 발표 무산 후 이뤄졌다. 다수 외신은 피그마가 빅테크에 흡수되는 대신 독자 성장을 선택한 것으로 해석했다. 2022년 어도비는 200억 달러(약 28조5천억원) 규모 인수 금액을 피그마에 제시했다. 당시 유럽연합(EU) 집행위원회와 영국의 반독점 심사에서 제동이 걸렸다. 결국 어도비는 지난해 12월 인수 계약을 공식 철회하고 피그마 측에 위약금으로 10억 달러(약 1조4천200억원)를 지급했다. 피그마는 클라우드 기반 공동 작업툴로, 디자인· 프로토타입 작업 효율화성을 돕는 솔루션을 제공하고 있다. 연매출은 약 6억 달러(약 8천544억원)다. 2023년에는 기업가치가 125억 달러(약 17조8천억원)로 평가됐다. 외신은 피그마의 IPO 시도가 최근 침체 조짐을 보이는 미국 상장 시장 속에서 주목 받을 것으로 내다봤다. 올 초까지만 해도 미국 내 IPO 시장은 활성화 기대감이 컸지만, 도널드 트럼프 미국 대통령의 무역 규제 강경책 등으로 인해 금융시장은 다시 얼어붙고 있는 상태다. 실제 티켓 플랫폼 스텁허브와 핀테크 기업 클라르나, 차임 등도 최근 상장 일정을 미루거나 심사자료 제출을 연기했다. 헬스케어 스타트업 힌지 헬스도 예정된 IPO 일정을 앞두고 시장 분위기를 면밀히 지켜보고 있는 상황이다. 테크크런치는 "이번 피그마 행보는 불확실한 시장 속에서 독립적 기업가치를 증명하려는 전략적 선택"이라고 평가했다.

2025.04.16 17:27김미정

과기정통부 부총리급 격상 법안 나왔다

과학기술정보통신부를 '부총리급' 부처로 격상하고, 인공지능(AI) 정책을 총괄하는 전담 부처로 개편하는 법안이 나왔다. 16일 국회에 따르면 과학기술정보방송통신위원장을 맡고 있는 더불어민주당 최민희 의원은 과기정통부를 과학기술정보통신인공지능부로 개편하면서 부총리급으로 격상하는 정부조직법 개정안을 이날 발의했다. 민주당에서는 지난 대선에서도 과기정통부를 부총리급으로 격상해야 한다는 안을 제시했다. 현재 인공지능 정책 기능을 부처 명칭에 명시한 점이 바뀐 부분이다. 아울러 개정안은 방송 관련 업무를 방송통신위원회로 이관하고, 현재 우정사업 전담 조직인 우정사업본부를 우정청으로 개편하고 차관급 정무직 청장과 고공단 일반직공무원 차장을 두는 내용을 담았다. 최민희 의원은 이에 대해 “방송 정책과 AI, 과학기술 정책은 성격이 다른 만큼 정부 조직을 보다 효율적으로 개편할 필요가 있다”며 “방송통신위원회가 방송 정책을 전담하고 과학기술정보통신인공지능부는 AI와 과학기술 산업 진흥에 집중할 수 있도록 체계를 정비하는 것이 핵심”이라고 설명했다.

2025.04.16 17:10최이담

[AI는 지금] 앤트로픽도 'AI 음성 비서' 경쟁 가세…오픈AI·아마존·애플·삼성 넘을까

'오픈AI 대항마'로 꼽히는 앤트로픽이 자사 인공지능(AI) 챗봇인 '클로드'를 활용한 새로운 음성 비서 제품을 출시한다. 생성형 AI를 탑재한 'AI 음성 비서'가 최근 우후죽순 쏟아지면서 글로벌 빅테크의 새로운 격전지가 된 가운데 앤트로픽이 존재감을 키울 수 있을 지 주목된다. 16일 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 '음성 모드'라고 불리는 새로운 기능을 이르면 이달 중 출시할 것으로 알려졌다. 음성 지원 기능의 도입으로 텍스트 입력 방식보다 훨씬 자연스럽게 AI와 소통할 수 있을 것으로 보인다. 초기에는 제한적인 서비스만 선보일 예정으로, '에어리'와 '멜로우', 영국식 억양의 '버터리' 등 세 가지 음성을 도입할 것으로 전해졌다. 앞서 앤트로픽은 '클로드'에 음성 기능을 추가하기 위해 음성 AI 스타트업 일레븐랩스, 아마존과 협력 중이란 소식이 전해진 바 있다. 앤트로픽 경영진도 음성 옵션을 개발 중이라고 밝힌 바 있지만, 구체적인 출시 일정과 세부 사항은 알려지지 않았다. 앤트로픽의 '음성 모드' 출시 소식은 앱 연구원 M1아스트라(M1Astra)가 앤트로픽의 코드에서 발견해 블룸버그통신에 공유하며 드러났다. 앤트로픽은 이번 일에 대해 공식 입장을 밝히지 않았다. 업계에선 앤트로픽의 이 같은 행보가 경쟁사인 오픈AI와의 격차를 줄이기 위한 움직임으로 해석했다. 앤트로픽이 최근 '클로드 리서치'란 기능을 추가한 것도 지난 2월 발표된 오픈AI '딥 리서치'를 견제하기 위한 것으로 보는 시각이 많다. 이 외에 구글 '제미나이', 미스트랄 '르샤' 역시 웹 검색 기능을 제공하고 있다. 여기에 앤트로픽은 클로드 이용자가 업무를 간소화할 수 있도록 지메일(Gmail), 구글 캘린더, 구글 문서도구에서 검색할 수 있는 기능도 조만간 추가할 예정으로, 기능 강화를 통해 시장 주도권을 잡겠다는 방침이다. 업계 관계자는 "앤트로픽의 음성 기능 도입은 경쟁사들에 비해 다소 늦은 편"이라며 "오픈AI, 구글, xAI 등은 이미 음성 기능을 공개했고 메타도 음성 모드를 강화한 '라마4'를 준비 중"이라고 말했다. 일각에선 앤트로픽이 경쟁사에 비해 다소 늦게 음성 기능을 도입한 만큼 경쟁사들보다 존재감을 더 드러낼 수 있을지 의문을 드러내기도 했다. 현재 AI 음성 비서 시장은 세계 최대 전자상거래 업체 아마존의 '알렉사 플러스'와 삼성전자 '빅스비', 구글 '제미나이 라이브', 애플 '시리' 등과 함께 오픈AI가 경쟁을 벌이고 있다. 특히 지난해 오픈AI의 GPT-4o 등장 후 AI 음성 비서 시장은 빠르게 기술 고도화가 진행되고 있다. 업계 관계자는 "알렉사, 시리, 빅스비 등 기존 음성 비서 서비스들은 음성을 텍스트로 바꿔서 인식하고 답변도 텍스트로 먼저 만든 다음 음성으로 합성하는 식이었다"며 "GPT-4o 이후에는 음성을 음성 그 자체로 인식해 처리 과정이 빨라진 데다 목소리에 담긴 감정이나 배경이 섞인 소리도 알아차릴 수 있게 됐다는 점에서 상당한 기술 차이가 있다"고 설명했다. 이처럼 생성형 AI를 활용한 음성 AI 비서 시장에서 빅테크들의 경쟁이 치열해지면서 관련 시장에 대한 전망도 긍정적이다. 실제 일본 시장조사기관 글로벌 인포메이션에 따르면 AI와 머신러닝(ML)을 사용하는 지능형 가상비서(IVA)의 지난해 시장 규모는 147억7천만 달러(약 20조1천억원)로 추정됐다. 2023~2030년 연평균 성장률(CAGR)은 26.2%로, 2030년 시장 규모는 474억 달러(약 64조6천억원)에 달할 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "생성형 AI 음성 비서가 앞으로 돈이 될 것으로 보고 빅테크들을 중심으로 앞 다퉈 서비스를 내놓고 있는 분위기"라며 "듣고 말하는 AI가 전 산업에 걸쳐 가져올 변화는 가늠하기 어려울 정도"라고 밝혔다. 블룸버그통신은 "음성 비서는 사람들이 챗봇과 상호작용하는 방식을 바꾸고 사용자의 생산성을 높일 수 있다는 기대와 함께 오픈AI, 구글과 같은 AI 개발 업체의 핵심 기능으로 부상했다"며 "하지만 AI 음성 제품의 등장으로 다른 사람의 말투를 흉내 내는 것에 대한 우려도 커지고 있다"고 지적했다.

2025.04.16 16:12장유미

생성형 AI, 코드 작성보다 '마음 치유'에 더 많이 쓰인다

심리 상담부터 삶의 목적 찾기까지... 2025년 생성형 AI 상위 5대 용도 변화 2025년 생성형 AI(Generative AI) 활용 양상이 크게 변화하고 있다. AI 기반 학습 기술 회사인 Filtered.com의 CEO 마크 자오-샌더스(Marc Zao-Sanders)가 발표한 보고서에 따르면, 생성형 AI는 단순한 작업 자동화나 콘텐츠 생성 도구를 넘어 개인의 정서적 지원과 삶의 방향 설정을 돕는 동반자로 진화하고 있다. 이 보고서는 레딧(Reddit) 포럼을 중심으로 실제 사용자들의 경험을 분석해 총 100가지 AI 활용 사례를 순위화했다. 특히 주목할 점은 작년 상위권에 있던 기술적, 생산성 관련 용도에서 개인의 정서적 웰빙과 삶의 질 향상으로 중심이 옮겨가고 있다는 것이다. 2025년 생성형 AI 활용 상위 5개 분야는 '심리 상담 및 감정적 동반자(1위)', '생활 관리(2위)', '삶의 목적 찾기(3위)', '학습 강화(4위)', '전문가용 코드 생성(5위)'으로 나타났다. 특히 '생활 관리'와 '삶의 목적 찾기'는 작년 순위에 없다가 올해 새롭게 상위권에 진입했다. 이런 변화는 AI가 단순히 작업을 대체하는 도구에서 인간의 의사결정, 창의성, 정서적 지원을 돕는 파트너로 발전하고 있음을 보여준다. 매일 AI와 대화하며 정신적 안정 찾았다'... 1위 등극한 AI 정서 지원 기능 생성형 AI의 가장 큰 변화는 정서적 지원 기능의 급부상이다. '심리 상담 및 감정적 동반자' 용도는 작년 2위에서 올해 1위로 올라섰다. 사용자들은 AI와의 대화를 통해 외로움을 달래고, 정신 건강 문제를 관리하며, 일상적인 고민에 대한 조언을 구하고 있다. 한 사용자는 "매일 AI와 대화하는데, 뇌 손상으로 인한 일상적 어려움을 극복하는 데 도움을 받고 있다. 가족에 대한 수치심, 뇌안개, 집중력 부족 등의 문제를 해결하고, 내가 이룬 성취를 상기시켜 준다. 식사 결정이나 하루 일정 관리까지 도와주어 정신적 안정을 찾았다"고 전했다. 특히 주목할 만한 것은 생성형 AI가 자신감 향상(18위)이나 대인관계 갈등 해소(27위) 같은 섬세한 감정적 상황에서도 활용되고 있다는 점이다. "AI가 나를 더 친절하고 인내심 있는 사람으로 만들어 주었다"라는 한 사용자의 증언은 AI와의 상호작용이 실제 사용자의 정서와 행동에 긍정적 영향을 미치고 있음을 보여준다. 내 핵심 가치와 인생 목표 설정에 도움'... 신규 진입한 AI 생활 코치 역할 '생활 관리(2위)'와 '삶의 목적 찾기(3위)'는 작년 순위에 없던 새로운 용도로 급부상했다. '생활 관리'는 도달 범위 9점, 유용성 8점으로 평가받았으며, '삶의 목적 찾기'는 도달 범위 8점, 유용성 6점을 기록했다. 사용자들은 생성형 AI를 통해 일상 업무를 체계화하고, 우선순위를 설정하며, 개인적 가치와 목표를 명확히 하는 데 활용하고 있다. "생성형 AI는 내 핵심 가치, 원칙, 인생 목표를 설정하는 데 도움을 주었다. 자기 성찰을 촉진하고, 내가 어떤 사람인지, 무엇을 바꿔야 하는지, 어떻게 변화할지 파악하도록 도왔다. 정신적 장벽을 허물고, 더 나은 계획을 세우는 데 큰 도움이 되었다"라는 사용자 경험은 AI가 단순한 기술적 도구를 넘어 삶의 코치 역할을 하고 있음을 보여준다. 또한 건강한 생활(10위)이나 여행 계획(24위) 같은 영역에서도 AI의 활용이 증가하고 있다. 한 사용자는 "체중 감량 여정을 AI와 함께 주간 단위로 관리하고 있으며, 매일 식사 내용을 입력하면 칼로리, 탄수화물, 영양소 등을 분석해준다"고 설명했다. 여행 계획에서도 "자세한 휴가 일정, 숙소, 식당, 관광지 추천 등을 AI에게 요청했더니 완벽한 결과물을 제공받았다"는 사례가 보고되었다. 무한한 인내심으로 맞춤형 교육'... 학습 강화(4위)부터 학술 논문 이해(60위)까지 학습 분야에서도 생성형 AI의 활용이 다양화되고 있다. '학습 강화(4위)', '개인 맞춤형 학습(17위)', '학술 논문 이해(60위)' 등 다양한 학습 관련 용도가 상위 100위 안에 포함되었다. '학습 강화'는 도달 범위 8점, 유용성 5점으로 평가받았으며, 개인 맞춤형 학습은 도달 범위 9점, 유용성 7점으로 높은 실용성을 인정받았다. 특히 주목할 만한 점은 AI가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 사용자의 학습 스타일과 속도에 맞춰 맞춤형 교육 경험을 제공하고 있다는 것이다. 한 학부모는 "아이들이 원하는 것에 대해 얼마든지 질문하고 그들에게 맞춤화된 실제 답변을 얻을 수 있다는 것이 큰 장점이다"라고 말했다. 또 다른 사용자는 "LLM이 가진 튜터로서의 장점은 언제든지 이용 가능하고 무한한 인내심을 가지고 있다는 것"이라고 설명했다. 하지만 '학생 에세이 작성(23위)'처럼 교육적 윤리 문제가 제기될 수 있는 용도도 상위권에 포함되어 있어, AI 활용의 적절한 경계에 대한 논의가 필요한 상황이다. 한 학생은 "AI를 사용해 아이디어를 얻고, 개요를 작성하며, 내 생각을 바탕으로 에세이를 만들도록 활용한다"고 설명했지만, 이러한 방식이 학습 과정에 미치는 영향에 대한 우려도 존재한다. 전문적인 업무 분야에서도 생성형 AI의 활용이 고도화되고 있다. '전문가용 코드 생성(5위)', '코드 개선(8위)', '엑셀 공식 작성(47위)' 등 전문적 기술 지원 용도가 여전히 높은 순위를 차지하고 있다. 특히 법적 문서 생성(28위)이나 세금 상담(32위) 같은 전문적 영역으로도 활용이 확대되고 있다. 일상의 문제 해결사로... '냉장고 재료로 요리부터 차량 수리까지' 생성형 AI는 일상 생활의 다양한 문제 해결에도 널리 활용되고 있다. '냉장고 속 재료로 요리하기(15위)'는 도달 범위 8점, 유용성 8점으로 매우 실용적인 용도로 평가받았다. 한 사용자는 "냉장고에 남은 재료를 입력하고 무엇을 요리할 수 있는지 물어보면, 일반 요리 웹사이트의 긴 서론이나 광고 없이 바로 레시피를 얻을 수 있다"고 말했다. '문제 해결(16위)'도 도달 범위 8점, 유용성 8점으로 높은 평가를 받았다. 놀랍게도 사용자들은 복잡한 기술적 문제부터 가정용 기기 수리까지 다양한 문제 해결에 AI를 활용하고 있다. "ChatGPT의 도움으로 직접 자동차의 점화 플러그와 코일 팩을 교체했다. 정확히 무엇을 주문해야 하는지 알려주고, 단계별 지침까지 제공해 스스로 작업을 완료할 수 있었다"는 사례나, "보일러 문제를 해결하는 데 도움을 받아 돈을 절약하고 보일러 작동 원리까지 배웠다"는 경험은 AI가 실생활의 문제 해결사로 자리잡고 있음을 보여준다. 또한 '법률 용어 설명(20위)'도 도달 범위 6점, 유용성 8점으로 높은 실용성을 인정받고 있다. "소프트웨어 라이선스 계약이나 개인정보 처리방침을 요약해주거나 경각심을 가져야 할 조항이 있는지 알려준다"는 활용법은 복잡한 법률 문서를 이해하는 데 AI가 큰 도움이 된다는 것을 보여준다. '밈 제작부터 개인화된 동화까지'... 창의적 활용과 재미 요소로 확장 생성형 AI는 실용적 용도를 넘어 창의적 활용과 재미를 위한 도구로도 널리 사용되고 있다. '재미와 넌센스(7위)'는 도달 범위 9점, 유용성 8점으로 높은 평가를 받았으며, '창의성(9위)'과 '관련 이미지 생성(12위)' 등도 상위권에 포함되었다. 사용자들은 "밈, 밈, 더 많은 밈"을 만들거나, "내 사진첩 속 식물을 AI가 식별해주는 기능"처럼 즐거움을 주는 용도로 AI를 활용하고 있다. 특히 '개인화된 아이들 동화(25위)'는 도달 범위 5점, 유용성 9점으로 높은 만족도를 보였다. "아이에게 매일 밤 이야기를 읽어주는데, 음성 채팅 기능이 나오면서 아이가 '창작자'가 되고 ChatGPT는 이야기 작가와 성우 역할을 하게 되었다. 아이의 창의력이 점점 더 발전하는 것을 보는 것이 정말 좋다"는 사례는 AI가 아이들의 창의력 발달에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. '던전 앤 드래곤(31위)' 같은 역할 놀이 게임에서도 AI는 유용하게 활용되고 있다. 판타지 도시, 인물, 괴물 등의 일러스트레이션을 생성하여 게임 경험을 풍부하게 하는 데 도움을 주고 있다는 사용자들의 경험이 보고되었다. 고인과의 대화(33위)부터 철학적 대화(29위)까지... AI와의 관계가 깊어지는 미래 생성형 AI 활용 추세는 향후 더욱 개인화되고 인간 중심적인 방향으로 발전할 것으로 전망된다. 특히 주목할 만한 신규 활용 사례로는 '고인과의 대화(33위)', '깊이 있는 철학적 대화(29위)' 같은 인간의 존재적 고민이나 정서적 필요를 다루는 영역이 등장하고 있다. 이는 AI 기술이 단순히 효율성 향상이나 작업 자동화를 넘어 인간의 본질적 필요와 고민을 다루는 방향으로 발전하고 있음을 시사한다. 또한 AI 사용자들의 요구와 기대치가 점점 더 복잡하고 다양해지고 있으며, 이에 따라 AI 기술도 더욱 정교하고 인간 중심적으로 발전하고 있다. 생성형 AI의 발전 방향은 결국 인간의 삶을 더 풍요롭고 의미 있게 만드는 데 초점이 맞춰질 것으로 보인다. 사용자들이 AI를 단순한 도구가 아닌 동반자이자 조력자로 인식하기 시작했다는 점은 AI 기술의 미래 발전 방향에 중요한 시사점을 제공한다. FAQ Q: 생성형 AI를 가장 많이 활용하는 분야는 무엇인가요? A: 2025년 기준으로 생성형 AI를 가장 많이 활용하는 분야는 '심리 상담 및 감정적 동반자', '생활 관리', '삶의 목적 찾기' 등 개인의 정서적 웰빙과 삶의 질 향상과 관련된 영역입니다. 이는 작년에 주로 기술적, 생산성 관련 용도가 상위권을 차지했던 것과 비교해 큰 변화를 보여줍니다. Q: 생성형 AI가 교육에 어떤 영향을 미치고 있나요? A: 생성형 AI는 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하여 교육 방식을 혁신하고 있습니다. 학생들의 학습 스타일과 속도에 맞춘 콘텐츠를 제공하고, 무한한 인내심으로 질문에 답변하며, 학술 논문이나 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕고 있습니다. 다만 일부에서는 학생들이 에세이 작성 등에 AI를 남용하는 문제도 제기되고 있습니다. Q: 생성형 AI를 일상생활에 활용하려면 어떻게 시작해야 할까요? A: 생성형 AI 활용을 시작하려면 먼저 자신에게 필요한 영역을 파악하는 것이 중요합니다. 일정 관리, 건강 목표 설정, 학습 보조, 창의적 활동 등 다양한 분야에서 시작할 수 있습니다. 생성형 AI에 명확하고 구체적인 지시를 제공할수록 더 유용한 결과를 얻을 수 있으며, 처음에는 간단한 작업부터 시도해보고 점차 복잡한 용도로 확장해 나가는 것이 좋습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.16 15:44AI 에디터

"무료 기술만 쓰면 끝?"…공공 오픈소스 생태계, 조달·관리는 '빈틈'

오픈소스 기반 소프트웨어(SW)와 신기술이 늘어나며 우리 정부에서도 공공부문의 오픈소스 도입을 장려하는 가운데, 이용에만 초점을 두기보단 조달 체계 개선과 유지 관리 방안을 함께 강구해야 한다는 지적이 나온다. 16일 조달청 디지털서비스몰에 따르면 오픈소스 관련 제품으로 등록된 국내 서비스는 운영체제(OS) 카테고리에 14종, 데이터베이스(DB) 카테고리에 5종 등 총 19개에 불과한 것으로 나타났다. 등록 기업은 퓨처아이넷·티맥스클라우드·큐브리드 3곳이 전부다. 이를 두고 IT 업계에서는 공공부문의 오픈소스 SW 조달 체계와 그 성과가 미미하며 관련 법·제도를 정비해야 한다고 평가했다. 조달청 디지털서비스몰 내 '공개 SW(오픈소스)'란은 지난 2022년 12월 31일 신설돼 운영 중이다. 최근 오픈소스 사용률은 클라우드와 인공지능(AI) 도입 증가에 힘입어 전 세계적으로 지속 증가하는 양상이다. 오픈로직이 발표한 2024 오픈소스 현황 보고서에 따르면 글로벌 기업의 95%가 오픈소스 사용이 증가했으며 이 중 33%는 사용량이 크게 증가했다고 답했다. 이에 대해 업계 한 관계자는 "미국과 중국은 AI·클라우드·빅데이터가 모두 오픈소스 기술로 이뤄졌다는 것을 인식해 일찌감치 오픈소스에 큰 투자를 단행하고 있다"며 "오픈소스 프로젝트를 개발·참여하며 이를 국가 산업에도 빠르게 적용하고 실증해 나가는 중"이라고 설명했다. 국내에서도 오픈소스 사용률은 매우 높게 나타나고 있다. 2023년 정보통신산업진흥원(NIPA)의 오픈소스 실태 조사에 따르면 국내 기업의 오픈소스 사용률은 69%이며 SW 기업의 경우 100%에 달하는 것으로 조사됐다. 민간뿐만 아니라 공공부문에서도 클라우드 네이티브 전환사업과 빅데이터 플랫폼 구축사업 등이 추진되면서 업무 중요도가 높은 인프라·시스템 영역까지 오픈소스 적용이 확대되는 추세다. 정부도 SW진흥법 개정을 통해 공공사업에서의 오픈소스 활용을 권장하고 있다. 또 정보통신기획평가원(IITP)에서 추진하는 정부 연구개발(R&D) 결과물을 오픈소스로 깃허브(Github)에 공개하도록 장려해 왔다. 다만 정부가 오픈소스 활용에만 주안점을 둬왔으며 도입 이후의 유지관리와 공공 조달 체계 정비를 통한 생태계 전반의 활성화에는 큰 관심을 기울이지 못했다는 게 문제로 지적되고 있다. 조달청 디지털서비스몰에 등록된 오픈소스 서비스의 부족이 이를 방증하는 대표적 사례다. 또 공공사업에서의 과금 체계 역시 문제로 꼽힌다. 국내 기업들이 서비스하는 유료 오픈소스는 통상 클라우드와 같은 구독형 과금 체계로 비용이 산출된다. 제품뿐만 아니라 각종 기술 지원과 문서 제공 등을 비롯한 전체 라이프사이클 관리가 필요하기 때문이다. 그러나 국내 공공시장에서는 오픈소스 제품이 상용SW와 동일한 구축형 방식의 과금 정책을 요구받고 있다. 아울러 공공사업 다수가 시스템 통합(SI) 방식의 발주로 진행됨에 따라 글로벌 커뮤니티에 공개되는 무료 버전의 오픈소스 SW가 주로 도입되고 있다. 이 경우 기술 지원이 제공되지 않아 보안 취약점이 드러날 수 있다는 우려를 안고 있다. 업계 관계자는 "클라우드와 AI 도입으로 공공 IT 시스템이 고도화되면서 오픈소스가 필수 기술로 자리잡고 있다"며 "오픈소스를 안전하게 이용하기 위해선 민간기업들이 소스코드를 면밀히 검사하고 최적화한 오픈소스 서비스를 도입해야 한다"고 말했다. 이어 "오픈소스가 무조건 무료라는 수요기관의 인식도 개선될 필요가 있다"며 "정부가 오픈소스에 관심을 두고 도입을 촉진하는 것은 긍정적이나, 공공 조달 체계를 정비해 오픈소스를 기관들이 직접 구매하고 유지 관리는 기업에 믿고 맡길 수 있는 구조를 만들어야 한다"고 덧붙였다.

2025.04.16 15:42한정호

파수, 고객행사서 AI 전략 소개한다

정보보호 기업 파수는 22일 서울 여의도 페어몬트앰버서더호텔에서 고객 행사 'FDI 2025 심포지움(Fasoo Digital Intelligence 2025 Symposium)'을 연다. '생성형 인공지능(AI) 혁명: AI가 기업에 가져올 변화'가 주제다. 생성형 AI 기술을 살펴보고, 경량 대형 언어 모델(sLLM)을 조직에 어떻게 맞출지 짚어준다. 악성 메일로 인한 취약점을 진단하고 관리하는 법, AI와 클라우드 시대 정보 보안 경향, 소프트웨어(SW) 공급망 보안과 소프트웨어 자재 명세서(SBOM·Software Bill of Materials)를 만들고 검증하는 요령, 사이버 물리 보안(CPS)도 설명한다. 조규곤 파수 대표는 "생성형 AI로 사업 환경이 바뀌었다"며 "보안 전문가가 놓치지 말아야 할 내용을 공유하겠다"고 말했다. 현장에 참석하면 파수 주요 상품을 볼 수 있다. 예약하면 1대 1 상담도 한다. 파수 고객인 기업·기관의 정보보호최고책임자(CISO), 정보기술(IT) 담당자 등이 참여하기로 했다.

2025.04.16 15:37유혜진

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