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AI 자동화의 노동시장 영향, 디지털 격차와 소득 불평등 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 산업에서 자동화가 가속화되고 있습니다. AI 기반 자동화는 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 보다 정교한 데이터 분석을 가능하게 하는 등 많은 장점을 제공합니다. 하지만 동시에 AI 자동화가 노동시장, 교육, 소득 분배 등에 미치는 영향으로 인해 사회 불평등이 심화될 가능성도 제기되고 있습니다. 기술이 발전할수록 이를 활용하는 계층과 그렇지 못한 계층 간의 격차가 커질 위험이 있으며, 이에 대한 사회적 논의가 필요합니다. 이번 포스팅에서는 AI 기반 자동화가 노동시장에 미치는 영향, AI로 인한 교육 및 디지털 격차, AI 자동화로 인한 소득 불평등 심화 가능성에 대해 알아보겠습니다.  1. AI 자동화가 노동시장에 미치는 영향먼저 AI 기반 자동화가 노.. 2025. 2. 21.
AI 연산 가속기의 개념, GPU, TPU, ASIC의 차이점 및 발전 방향 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 방대한 데이터를 처리하고 학습하는 연산 속도가 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 특히 딥러닝과 머신러닝 모델은 높은 연산 능력을 필요로 하며, 이를 지원하기 위해 다양한 하드웨어 기술이 개발되고 있습니다. 대표적인 AI 연산 가속기에는 GPU(Graphics Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 등이 있으며, 각각의 기술은 특정한 용도와 성능 최적화 방식이 다릅니다. 이번 글에서는 AI 연산 속도를 높이는 최신 하드웨어 기술의 개념, GPU, TPU, ASIC의 차이점과 활용 사례, 향후 발전 방향에 대해 알아보겠습니다.  1. A.. 2025. 2. 20.
Zero-shot과 Few-shot Learning의 개념, 차이점, 활용사례 인공지능(AI)이 발전하면서 모델을 훈련하는 방식에도 변화가 일어나고 있습니다. 기존의 AI 모델들은 방대한 데이터를 학습한 후 새로운 문제를 해결하는 방식이었지만, 최근에는 적은 양의 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있는 기법들이 주목받고 있습니다. 대표적으로 Zero-shot Learning(제로샷 러닝)과 Few-shot Learning(퓨샷 러닝)이 있으며, 이들은 AI가 적은 데이터만으로도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이번 글에서는 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 개념, 기존 AI 모델과의 차이점, 그리고 실용적인 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.  1. Zero-shot & Few-shot Learning의 개념첫번째로 Zero-shot.. 2025. 2. 20.
AI와 양자컴퓨터의 비교, 양자컴퓨터 개발 및 상용화 전망 인공지능(AI)과 양자컴퓨터는 21세기 기술 혁신을 이끄는 핵심 분야로 주목받고 있습니다. AI는 데이터를 학습하고 분석하여 의사결정을 내리는 기술이며, 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터의 한계를 극복하여 복잡한 계산을 극도로 빠르게 수행할 수 있는 차세대 컴퓨팅 기술입니다. 이 두 기술은 서로 다른 원리를 기반으로 하지만, 결합될 경우 더욱 강력한 기술 혁신을 이끌 것으로 예상됩니다. 이번 포스팅에서는 AI와 양자컴퓨터의 개념 비교, 양자컴퓨터의 개발 현황, 양자컴퓨터의 상용화 전망에 대해 알아보겠습니다.  1. AI와 양자컴퓨터의 개념 비교먼저 AI와 양자컴퓨터의 개념 비교에 대해 알아보겠습니다. AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 기계가 학습하고 판단하는 능력을 갖추도록 하는 기술.. 2025. 2. 20.
클로드 AI의 개발 배경, 장점 및 단점, 대중화 전망 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 AI 모델들이 등장하고 있습니다. 그중에서도 클로드(Claude) AI는 인공지능 기반 자연어 처리(NLP) 모델로 주목받고 있으며, 특히 강력한 이해력과 안전성을 강조하는 설계로 많은 관심을 받고 있습니다. 클로드는 대화형 AI로서 인간과 자연스럽게 소통할 수 있도록 설계되었으며, 대규모 데이터 학습을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 클로드 AI의 개발 배경, 장점 및 단점, 대중화 전망에 대해 알아보겠습니다.  1. 클로드 AI의 개발 배경먼저 클로드 AI의 개발 배경에 대해 알아보겠습니다. 클로드 AI는 Anthropic(앤트로픽)이라는 AI 연구 기업에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. Anthropic은 AI 안.. 2025. 2. 20.
XAI의 개념과 중요한 이유, XAI의 구현 방법 인공지능(AI)이 다양한 산업에서 활용되면서 AI의 결정 과정이 어떻게 이루어지는지 설명하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 특히, AI 모델이 점점 복잡해지면서 그 내부 작동 방식을 이해하기 어려운 블랙박스(Black Box) 문제가 대두되고 있습니다. 이에 따라 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기술이 주목받고 있으며, AI의 의사결정을 보다 투명하고 신뢰할 수 있도록 만드는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이번 글에서는 Explainable AI(XAI)의 개념, XAI가 중요한 이유, XAI를 구현하는 주요 방법에 대해 알아보겠습니다.  1. Explainable AI(XAI)의 개념먼저 AI의 결정 과정 이해를 위해 Explainable AI(XAI)의 개념에 .. 2025. 2. 19.

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