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생성형 AI 모델의 한계와 극복 방안: 편향성과 윤리적 문제를 중심으로 인공지능(AI)은 인간과 유사한 창작 능력을 갖춘 생성형 AI(Generative AI) 기술을 통해 언어, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 수준에 도달했다. ChatGPT, Google Gemini, Claude, DeepSeek 등의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 함께 딥러닝 기반의 이미지 및 영상 생성 모델이 급격히 발전하면서 AI는 더 이상 단순한 보조 도구가 아니라 창의적인 작업까지 수행하는 주체로 자리 잡고 있다.그러나 이러한 발전에도 불구하고 생성형 AI는 본질적인 한계를 지니고 있으며, 특히 데이터 편향(Bias), 윤리적 문제(Ethical Issues), 정보 신뢰성 부족(Reliability Issues) 등의 문제는 사회적.. 2025. 3. 7.
AI 기반 번역기 비교: Google 번역, DeepL, Papago 성능 테스트 AI 기술의 급속한 발전과 함께 기계 번역(Machine Translation, MT)은 인간 번역가에 필적하는 수준으로 향상되고 있다. 특히, Google 번역, DeepL, Papago와 같은 AI 기반 번역기는 딥러닝(Deep Learning)과 신경망 기계 번역(NMT, Neural Machine Translation) 기술을 활용하여 문맥을 고려한 자연스러운 번역을 제공하는 방향으로 진화하고 있다. 그러나 번역기의 성능은 언어 조합, 문맥 이해력, 번역 스타일 등에 따라 차이가 발생한다. 본 글에서는 Google 번역, DeepL, Papago의 번역 성능을 비교 분석하고, 각 번역기의 강점과 한계를 학술적으로 조망해 본다.1. AI 기반 번역기의 기술적 원리1.1 신경망 기계 번역(NMT)의 .. 2025. 3. 7.
AI가 바꾸는 소셜 미디어: 틱톡, 인스타그램, 유튜브 추천 알고리즘 분석 디지털 시대에서 소셜 미디어는 단순한 소통의 도구를 넘어, 콘텐츠 소비의 중심축으로 자리 잡았다. 특히, AI 기반 추천 알고리즘은 사용자 경험을 개인화하고, 플랫폼의 참여도를 극대화하는 핵심 요소로 작용하고 있다. 틱톡(TikTok), 인스타그램(Instagram), 유튜브(YouTube)와 같은 글로벌 소셜 미디어 플랫폼은 AI를 활용하여 사용자 행동을 정교하게 분석하고 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 소비의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 글에서는 이들 플랫폼이 활용하는 AI 추천 시스템을 분석하고, 그 영향과 한계를 학술적으로 탐구해 본다.1. AI 추천 알고리즘의 작동 원리소셜 미디어 플랫폼의 AI 추천 시스템은 기본적으로 **기계 학습(Machine Learning, ML)**과 딥러닝(D.. 2025. 3. 7.
AI와 인간의 협업: 업무 자동화와 창의적인 작업에서의 AI 활용 사례 인공지능(AI)의 발전은 산업 전반에 걸쳐 자동화의 패러다임을 변화시키고 있다. 초기 AI 기술이 주로 반복적인 업무 자동화에 집중되었다면, 최근에는 창의적인 작업에서도 인간과 AI의 협업이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 변화는 생산성과 혁신을 극대화하면서도, 인간의 고유한 창의성과 사고력을 보완하는 방향으로 나아가고 있다. 본 글에서는 AI와 인간이 협업하는 구체적인 사례를 분석하고, AI가 창의적 작업에 기여하는 방식과 그 한계를 학술적으로 조망해 본다.1. 업무 자동화: AI가 효율성을 재정의하다AI 기반 자동화 기술은 반복적인 업무를 최적화하고, 정확성을 높이며, 의사결정을 지원하는 방식으로 활용되고 있다.1.1 기업 운영에서의 AI 자동화기업에서는 AI를 활용한 업무 자동화(RPA, Robo.. 2025. 3. 7.