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AI 윤리의 핵심 쟁점 정리
AI 기술은 우리의 일상과 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 그와 동시에 AI 윤리(Ethics of AI)에 대한 고민도 점점 커지고 있어요. 단순히 기술이 똑똑해지는 걸 넘어서, “AI가 공정하게 작동하는가?” “책임은 누가 지는가?” 같은 사회적·도덕적 질문이 함께 따라오고 있습니다. 이 글에서는 AI 윤리에서 자주 논의되는 핵심 쟁점들을 정리해볼게요.✅ AI 윤리란?AI 윤리란 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여, 공정하고 책임 있는 방식으로 개발·운영되어야 한다는 철학과 기준입니다. 단순한 기술 문제가 아니라, 사람의 삶과 권리, 사회 구조에 영향을 미치는 요소이기 때문에 중요하게 다뤄집니다.✅ AI 윤리의 핵심 쟁점 6가지쟁점설명1. 편향(Bias)AI가 학습한 데이터에 따라 ..
AI가 글을 쓰는 구조 - 자연어 생성 모델(NLG) 원리
요즘은 AI가 블로그 글도 써주고, 이메일도 대신 작성해주는 시대예요. 그 중심에는 NLG(Natural Language Generation), 즉 자연어 생성 기술이 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 사람처럼 말을 만들고, 문장을 이어가며, 글을 완성할 수 있을까요? 이 글에서는 자연어 생성 모델의 작동 원리와 글쓰기 과정을 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해드릴게요.✅ 자연어 생성(NLG)이란?자연어 생성은 AI가 숫자 기반 데이터를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 바꾸는 기술입니다. 즉, AI가 스스로 문장을 만들어 “말을 하는 것”과 같은 능력을 말해요.GPT, Claude, Bing AI 등 많은 대화형 인공지능이 이 기술을 기반으로 작동하고 있어요.✅ NLG의 작동 과정입력 받기: 사용자..
AI가 코딩하는 원리 - 코드 생성 AI의 구조
“AI가 코딩도 해준다던데… 진짜야?” 네, 맞습니다. 요즘은 ChatGPT, GitHub Copilot, CodeWhisperer 같은 AI 도구들이 사람 대신 코드를 자동으로 작성해주고 있어요. 그렇다면 이런 AI는 어떻게 작동할까요? 이 글에서는 AI가 코드를 생성하는 원리와 내부 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 쉽고 친절하게 설명해드릴게요.✅ 코드 생성 AI란?코드 생성 AI는 자연어(사람의 말)를 받아들여, 그에 맞는 프로그래밍 코드를 생성하는 인공지능입니다. 예를 들어 “버튼 클릭 시 텍스트를 출력하는 자바스크립트 코드”라고 말하면, AI가 실제 동작 가능한 코드를 바로 만들어주는 거죠.✅ 어떤 원리로 코드를 작성할 수 있을까?기본적으로 코드 생성 AI는 수많은 오픈소스 코드와 설명 문서를 ..
Word2Vec vs FastText 차이 쉽게 이해하기
자연어처리(NLP)에서 가장 기본이자 핵심이 되는 작업은 단어를 숫자로 바꾸는 것입니다. 왜냐하면 AI는 문장을 바로 이해하지 못하고, 모든 걸 수치로 바꿔야 처리할 수 있기 때문이죠. 이때 자주 쓰이는 대표적인 기법이 Word2Vec과 FastText입니다. 두 방법 모두 단어를 벡터(숫자)로 변환해주는 모델이지만, 구조와 표현력에서 분명한 차이가 있어요. 이 글에서는 Word2Vec과 FastText의 차이를 쉽게 설명해드릴게요.✅ Word2Vec이란?Word2Vec은 단어 간의 관계를 수치로 표현하는 방법으로, 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 숫자 벡터를 갖도록 훈련됩니다.예를 들어 "king", "queen", "man", "woman" 등의 단어 관계를 학습한 후, king - man + w..
Transformer 모델이란?(BERT,GPT 등)
최근 인공지능 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. BERT, GPT, ChatGPT, Claude, Gemini 등 우리가 자주 듣는 최신 AI 모델들 대부분이 이 구조를 기반으로 만들어졌죠. 하지만 "트랜스포머가 뭐지?"라고 물으면 쉽게 설명하긴 어렵습니다. 이 글에서는 Transformer 모델이 무엇인지, 왜 등장했으며 어떤 점에서 기존 모델과 다른지를 쉽고 직관적인 방식으로 설명해드릴게요.✅ Transformer 모델이란?Transformer는 2017년 구글에서 발표한 딥러닝 구조로, 기존의 RNN이나 LSTM처럼 순서에 따라 데이터를 처리하지 않고, 한 번에 전체 문장을 바라보며 관계(의미)를 파악하는 방식입니다.기존에는 앞에서부터 순서..