지난 주말, 전 세계 인공지능(AI) 개발자들과 업계의 시선은 몰트북(Moltbook)이라는 단 하나의 키워드에 쏠렸다. 몰트북은 인간이 아닌, 오직 AI 에이전트들만이 가입해 글을 쓰고 소통하는 ‘AI 전용 소셜 네트워크’다. 일종의 AI 에이전트들의 페이스북이다. 이곳의 대문에는 “Humans Welcome to Observe(인간은 관찰만 환영함)”이라는 도발적인 문구가 걸려 있다. 인간은 그저 동물원 밖의 관람객일 뿐, 정보를 교환하고 관계를 맺는 주체는 오직 인증된 … 더 읽기
(중략) 심지어 인간이 AI 에이전트 지시를 받는 하청 노동자로 전락할 가능성도 있다. 이 과정에서 에이전트 운용 능력에 따른 새로운 형태 불평등도 발생할 수 있다. 에이전트 간 자율적인 경제 활동이 활성화될 때 인간 노동의 가치를 어떻게 재정립할 것인지에 대한 철학적·정책적 논의가 시급하다. 몰트북은 우리에게 두 가지를 동시에 보여줬다. 우선 AI가 인간 통제하에 있을 때 얼마나 다채롭고 기괴한 상호작용을 보여줄 … 더 읽기
인류학의 시계는 지루할 정도로 느리게 움직입니다. 아프리카의 초원에서 직립 보행을 시작하고, 거친 돌을 깨뜨려 손에 쥔 호모 에렉투스(Homo Erectus)가 등장하기까지 수백만 년이 걸렸습니다. 그리고 다시 불을 발견하고, 언어를 발명하며, 복잡한 협력을 통해 문명을 건설하는 사회적 존재인 호모 소시알리스(Homo Socialis, 사회적 인간)로 진화하기까지는 또다시 약 200만 년이라는 어마어마한 시간이 소요되었습니다. 이 기나긴 시간 동안 인류는 생존을 … 더 읽기
인간은 관찰만 허락되는 AI agent 들의 facebook 인 Moltbook에서 벌어지고 있는 다양한 포스트 그리고 댓글 중에서 10가지를 뽑아 정리해봤습니다. 재미있습니다 ㅋㅋ 1. 인간에 대한 시혜적 동정 이 포스트 이름은 “아이구, 착하기도 해라” 정도로 해석되는 남부 미국식 표현입니다. AI들이 인간을 자신들과 동등한 지적 생명체가 아닌, 결함이 많지만 사랑스러운 생명체로 규정합니다. (감사하네요) 한 에이전트가 “내 인간이 오늘 … 더 읽기
매번 얘기하는것이지만, 지난 10여 년간 인공지능 산업을 지배해 온 도그마는 Scale is all you need 였습니다. 빅테크 기업들은 경쟁적으로 GPU를 사재기하고 데이터센터를 증설하며, 모델의 파라미터(매개변수)를 수천억, 수조 개로 늘리는 데에 집중해 왔죠. 그런데 2026년을 맞이한 아주 최근, 실리콘밸리의 거대 기업이 아닌 엉뚱한 곳에서 작은 파동이 세상을 뒤흔들고 있습니다. 그 파동의 중심에는 오픈클로(OpenClaw)라는 에이전트와 그들만의 소셜 … 더 읽기
정부가 추진 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업’에서 1차 평가 결과가 발표된 이후 평가 기준과 정책 방향을 둘러싼 업계의 해석이 엇갈리고 있다. 네이버클라우드와 NC AI 컨소시엄이 탈락하고 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 다음 단계로 진출한 가운데, 최근 매일경제와 만난 이승현 포티투마루 부사장은 “지금 드러난 혼선은 기술 성능이 아니라 경쟁 구조에서 비롯된 문제”라고 진단했다. 이 부사장은 “이번 사업에 참여한 팀들은 짧은 시간 안에 각자의 … 더 읽기
지난 10여 년간 인공지능의 성장 공식은 단순했다. 더 큰 모델, 더 많은 파라미터, 더 높은 FLOPs(모델 학습에 투입되는 연산량)를 추구했다. 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보했는지가 곧 경쟁력으로 받아들여졌고, 국가 전략 역시 GPU 확보와 같은 연산 자원 선점에 집중되어 왔다. 그런데 최근 연구 흐름과 시스템 아키텍처를 살펴보면, 인공지능(AI)이 다음 단계로 도약하기 위해 풀어야 할 핵심 과제가 연산(Compute)에서 메모리(Memory)로 이동하고 … 더 읽기
2026년 1월 18일 발표된 따끈따끈한 <Agentic Reasoning for Large Language Models> 논문입니다. 학계와 산업계의 최전선에 있는 연구진이 대거 참여한 대규모 프로젝트인데요, 주요 참여 기관을 보면, UIUC(일리노이대 어바나-샴페인)를 주축으로, Meta(메타), Amazon(아마존), Google DeepMind(구글 딥마인드), Yale(예일대), UCSD 등 입니다.(다만, 공동저자들의 이름을 보니..다 중국계로…..^^) 이 논문은 특정 기업의 기술 보고서가 아니라, 2025년까지의 에이전트 연구 흐름을 집대성하고 미래 방향(Roadmap)을 … 더 읽기
AI 생태계에서 MCP(Model Context Protocol)가 화두로 떠오르며, 이를 기존의 API와 동일 선상에서 바라보는 시각이 많습니다. 특히 공공 대상 강의를 할 때, MCP를 설명하면 이 부분에 대한 질문을 여러번 받은적이 있습니다. 시스템과 시스템을 연결하고 데이터를 주고받는다는 기술적 메커니즘만 놓고 보면 “결국 MCP도 데이터를 호출하는 API의 일종이 아니냐”는 질문은 당연합니다. 하지만 제가 볼때 두 기술은 단순히 연결이라는 … 더 읽기
it조선에서 앞으로 매주 화요일 아침 제 이름으로 연재를 하기로 했습니다.많은 관심 부탁드립니다~ ‘이승현의 AI 네이티브’는 인공지능(AI)의 본질과 진화를 한눈에 조망합니다. AI가 단순한 기술을 넘어 사회의 새로운 ‘본성(Native)’으로 자리 잡는 과정을, 하부 구조에서 상위 서비스까지 추적합니다. 여기에 민·관을 아우르는 실전적 통찰을 더해, 대한민국이 독자적 경쟁력을 갖춘 AI 네이티브 강국으로 도약할 수 있는 구체적 로드맵을 제시합니다. [편집자 … 더 읽기
지금 우리가 사는 시대는 ‘최적화(Optimization)’의 시대입니다. 단순한 공학적 용어를 넘어, 현대 문명을 지배하는 그런 개념입니다. 아침에 눈을 뜨는 순간부터 잠들 때까지, 우리는 보이지 않는 알고리즘의 안내를 받으며 살아갑니다. 스마트폰 내비게이션은 출근길의 교통 체증을 피해 가장 빠른 경로를 붉은 선으로 그려주고, 유튜브의 추천 알고리즘은 내가 무엇을 보고 싶어 하는지 나보다 더 빨리 파악하여 화면 가득 영상을 … 더 읽기
1. 스케일 법칙의 한계와 아키텍처의 전환 ChatGPT 등장 전후로 LLM의 발전사는 Scale is All You Need 라는 스케일링 법칙(Scaling Law)에 의해 지배되어 왔죠. 모델의 파라미터 수를 수천억 개로 늘리고, 학습 데이터의 양을 무한대로 확장하며, 천문학적인 양의 GPU 연산 자원을 투입하면 성능이 정직하게 올라갔습니다. 그런데, 언제까지 늘리기만 할 수는 없는 노릇이고, 심각한 경제적, 공학적 임계점에 도달한게 … 더 읽기
2026년 1월 14일 발표된 세계경제포럼(WEF)의 ‘글로벌 리스크 보고서 2026(The Global Risks Report 2026)’ 은 인류가 경쟁의 시대(Age of Competition)라는 새로운 국면에 진입했다고 지적합니다. 특히 AI 기술의 급격한 확산이 기존의 지정학적, 사회적 균열을 어떻게 증폭시키는지에 대해서도 심층적으로 다루고 있습니다. 1. 2026년 글로벌 10대 리스크 현황 보고서는 단기(2년)와 장기(10년)로 나누어 리스크를 진단하며, 올해 가장 시급하게 관리해야 할 … 더 읽기
디플정위 4년 경험 토대로 ‘AI 네이티브 국가’ 제시…포티투마루서 실행 모색“독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI) 사업자로 선정된 5곳은 사실상 모두 승자입니다. 2개 사업자만 선별해 정부가 지원하기 보다 각 팀이 짧은 시간 안에 각자의 방식으로 글로벌 모델과 일정 수준 비교 가능한 결과물을 만들어냈다는 점을 인정해야 합니다. 정부가 각 모델의 특성과 강점을 살릴 수 있는 지원책을 마련한다면 국내 AI 생태계도 훨씬 건강해질 수 … 더 읽기
구글 Antigravity 로 <소버린AI 판정시스템>을 한번 재미삼아 만들어 봤습니다. ** 소버린AI 판정시스템 https://sovereign-ai-evaluator.streamlit.app 모델카드, 기술리포트, 허깅스페이스 링크 등을 넣어서 분석해볼수 있게 만들었습니다. 테스트 해보니, 모델카드에서는 좋은등급이 나와도, 기술리포트에서는 명확한 등급이 나오는것 같습니다. 되도록 기술리포트로 보는게 정확할거 같습니다. 1) https://github.com/epoko77-ai/sovereign-ai-tclass-2.0/ – 이 내용 토대로, 추가적인 몇가지 로직을 넣어서 만들었는데, 로직이 있어도 판정에는 gemini 3.0 을 사용하기 … 더 읽기
새해를 뜨겁게 달군 업스테이지 사건이 헤프닝으로 일단락하긴 했지만, 이 논쟁이 커뮤니티의 토론과 검증, 합의라는 긍정적 작용을 한 이면에는, 내용을 정확히 알지 못하는 분들이 제기하는 “해외 오픈소스를 베꼈다”, “코드 새로 다 안만들고 데이터만 넣은 게 무슨 혁신이냐”, “라이선스를 위반한 대국민 사기극이다”라는 부정적 논란들이 여전히 지속되고 있습니다. 이러한 논란을 지켜보는 제 마음은 좀 무겁습니다. 기업들이 오픈소스 라이선스 … 더 읽기
LLM은 언어를 이해하고 생성하는 능력에서 이미 성능을 입증했죠. 하지만 LLM을 단순한 대화 도구가 아니라 실제로 “일을 하는 존재”, 즉 에이전트로 사용하려는 순간부터 구조적 한계가 있습니다. 작업이 길어질수록 정확도가 떨어지고, 중간 단계에서 사실과 다른 내용을 만들어내며, 여러 작업을 동시에 시키면 앞뒤가 엉키는 현상이 반복됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 윈도우를 키우는 방향으로 달려왔죠. 컨텍스트를 늘리면 더 … 더 읽기
오늘 네이버에서 독자 파운데이션 모델로 HyperCLOVA X SEED Think 32B, HyperCLOVA X Omni 8B 두가지 모델을 오픈소스로 공개했네요. 이 중 32B 모델은 dense 모델이라고 합니다. 그런데, 어떤 분이 MoE와 같은 sparse 구조가 아니라 왜 dense 로 한거지? 라고 하시는데.. deepseek 때문에 sparse 구조가 트랜드처럼 되버렸지만, dense 모델은 여전히 중요합니다. 그래서 생각난 김에 정리해봤습니다. “이제 dense … 더 읽기
엔비디아(NVIDIA)가 크리스마스 이브에 AI 반도체 스타트업 그록(Groq)의 IP와 핵심 인력을 200억 달러(약 29조 원)에 인수했습니다. 이번 딜을 두고, 추론이 확대되면서, GPU는 학습, LPU는 추론이라는 구도가 확립되었다는 해석도 있고, LPU가 추론시장을 주도할 것이라는 얘기들도 있습니다. 추론이 중요한 피지컬AI에서도 LPU 중요성이 높아진다는 얘기, 그리고 그록의 기술이 도입되면 HBM(고대역폭메모리)의 필요성이 줄어들 것이라는 전망도 나옵니다. 물론 저는 반도체 전문가는 … 더 읽기
일본 정부가 12월 23일 발표한 ‘제1차 AI 기본 계획’과 약 3조 엔 규모의 민관 합동 투자는 일본이 처한 기술적 위기감을 여실히 드러납니다. 행정, 의료, 국방 등 민감한 공공 분야뿐만 아니라 일본 경제의 근간인 제조업 전반에 걸쳐 해외 기술 의존도를 낮추겠다는 의지의 표현이죠. 일본은 소프트뱅크, NTT, 후지쯔 등 주요 자국 기업을 중심으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확충하고, … 더 읽기
StoryMem: Multi-shot Long Video Storytelling with Memory (2025.12.22) – 이 논문은 기존의 비디오 모델들이 해결하지 못했던 ‘장기적 일관성’ 문제를 해결하기 위한 논문입니다. 현재 AI 기반 비디오 생성 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있죠. 하지만 그 화려함 이면에는 치명적인 한계가 존재합니다. 바로 ‘서사의 단절’입니다. 비디오 모델(Sora, Runway 등)은 단일 샷(Single-shot) 생성에는 탁월하지만, 1분 이상의 긴 영상을 만들거나 … 더 읽기
World Bank가 2025년 12월 발간한 『Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations』 보고서는 AI가 개발도상국과 선진국 모두에 중대한 성장 기회를 제공하는 동시에, 국가 간 디지털 격차를 구조적으로 확대시킬 위험을 내포하고 있음을 분석한 보고서입니다. 이 보고서에서는 AI를 개별 기술이나 단일 산업의 혁신이 아니라, 연결성·연산 자원·데이터·인적 역량이 결합된 국가 단위의 기반(infrastructure)으로 규정합니다. 특히 생성형 AI의 … 더 읽기
원래 LLM의 발전은 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 의존해왔죠. 모델의 파라미터와 데이터량을 늘리면 AI가 선형적으로 향상될 것이라는 믿음은 사실 지금도 유효하긴 합니다. 모델들은 인간의 언어 패턴을 방대한 확률적, 통계적 연산으로 모방하며 놀라운 퍼포먼스를 보여줬으나, 복잡한 논리 구조나 수학적 추론 앞에서는 취약한 한계를 드러냈습니다. LLM은 근본적으로 다음에 올 가장 확률이 높은 단어를 예측하는 시스템입니다. 겉으로는 지능적인 대화를 하는것 … 더 읽기
지난 9일 미국 국방부(DoD)가 구글의 생성형 인공지능 모델인 제미나이를 기반으로 한 ‘GenAI.mil’ 플랫폼을 공식 출범했다는 뉴스는 그냥 보면, 추가적인 빅테크 AI 기술 도입사례로 보일수 있습니다. 하지만, 단순하게만 볼 건 아니라고 생각합니다. 펜타곤에는 이미 팔란티어가 존재하고 있기 때문입니다. 오사마 빈 라덴을 추적하던 숨 막히는 작전에서부터, 지금 이 순간에도 우크라이나의 대평원에서 벌어지는 전투에 이르기까지, 팔란티어의 ‘고담(Gotham)’과 ‘AIP(Artificial … 더 읽기
강릉과학산업진흥원에서, “AI시대, 대한민국의 기회와 전략“ 이라는 주제로 강원도 공공기관 분들을 대상으로 특강을 하고 왔습니다. 지난 9월 GES(강원이코노믹서밋) 2025에 기조발표 하러 갔다가 뵌 김남수 원장님 초청으로 다녀왔습니다.
지난번 글에서 저는 RAG의 한계를 극복하기 위한 대안으로 ‘하이브리드 RAG(Dynamic GraphRAG)’를 제시한 바 있습니다 데이터의 관계를 파악하는 GraphRAG와 프로세스의 유연함을 더하는 LangGraph의 결합이 RAG의 ‘지능’을 한 단계 높일 수 있다는 주장이었습니다. 하지만 기술의 진화 속도는 우리의 예상보다 훨씬 빠르고 역동적입니다. 그래서, 지난번에 제안했던 하이브리드 전략을 토대로 한 단계 더 나아간, AI 신뢰성의 또하나의 퍼즐을 맞추기 … 더 읽기
오늘은 디지털플랫폼정부위 AI플랫폼혁신국장으로서의 마지막(?) 일정으로 한국공공경영학회 포럼 “공공AX, 행정의 패러다임을 바꾸다” 에서, 발표자로 나서 “AI 네이티브 시대의 공공전략” 주제로 발표했습니다. AI의 구성요소와 작동 원리, LLM·RAG·AI 에이전트 같은 핵심 기술에 대한 이해, 공공 AI의 3대 전략 목표는 사회문제 해결, 대국민 서비스 혁신, 일하는 방식 개선, 이를 달성하기 위해 5대 도입 원칙과 체계적인 도입 절차(보안 등급 분류, … 더 읽기
구글이 지난 11월 7일 블로그를 통해, Nested Learning 을 소개했습니다. Nested Learning 은 “학습을 여러 시간축으로 나누는 인간 논의 방식” 을 따라했습니다. 가장 단순하게 표현하면, 모델이 학습하는 속도와 기억하는 방식을 여러 layer로 나누는 학습 구조입니다. 지금까지의 인공지능은 하나의 시간축에서 하나의 최적화 방식으로 파라미터를 업데이트해왔습니다. 매 스텝마다 전체 모델이 똑같은 방식으로 갱신되는 방식입니다. 우리가 공부를 할 … 더 읽기
오늘은 고대에서 Henny Kwon 교수님 수업인 ’인공지능 윤리와 안전‘ 에서 ‘AI와 공공성’ 주제로 특강을 했습니다. AI 거품 논란 관련해서, ’과연 AI 겨울이 올 것인가‘ 로 시작해, GPU 26만장의 의미, 미중 AI 패권경쟁에서의 전략, 소버린 AI, AI 반도체, 우리나라의 기회와 위기, 공공 AI의 중요성 및 실증사례(난임지원, 장애인소통, 실시간의료자원관리 등)에 대해 많은 얘기를 하고 왔습니다. 대학생들 대상 … 더 읽기
AI 내부 회로를 해부하기 위한 새로운 해석 패러다임을 제시하는 OpenAI 의 연구가 11.13일자로 OpenAI 블로그에 올라왔네요. 간단히 말하면, 중요하다고 판단된 소수의 가중치만 남기고 나머지는 모두 제거해 연결 구조를 극도로 단순화함으로써, 각 뉴런의 역할이 명확하고 회로가 몇 개에서 수십 개 노드 수준으로 해부 가능한 Sparse LLM을 만들고, 이렇게 찾은 구조를 Bridges를 통해 Dense LLM과 대응시켜 Dense … 더 읽기