AI 기초 및 활용 28회: AI 윤리 — 편향은 버그가 아니라 선택의 축적입니다
모델이 정확하게 배울수록 과거의 불공정을 정확하게 재현합니다. 편향이 생기는 세 지점과, 공정성 정의들을 동시에 만족할 수 없다는 수학적 사실, 그리고 자동화가 만드는 책임의 공백까지.
SVIL - Singularity Visual Intelligence Lab
AI 기초 및 활용 27회: AI를 안전하게 쓰는 법 — 금지 목록이 아니라 신뢰의 눈금
무엇을 넣으면 안 되고 무엇을 확인해야 하며 어디까지 맡겨도 되는지, 개인정보 세 층과 검증 습관과 실행 기준으로 구체적인 선을 긋습니다. 그리고 의존이 개인의 자제력 문제만이 아닌 이유까지.
AI 기초 및 활용 26회: 업무와 창작의 AI — 검증되는 일이 먼저 바뀐다
왜 코딩이 가장 먼저 바뀌었는지를 '검증 가능성'으로 설명하고, 창작에서 AI가 잘하는 자리와 못하는 자리를 가릅니다. 그리고 로컬 AI와 클라우드 AI를 민감도와 반복성 두 축으로 나눠 쓰는 실전 구성까지.
AI 기초 및 활용 25회: 시각 접근성과 AI — 없앤 장벽과 새로 만든 장벽
AI는 침묵하던 이미지를 말하게 했지만 그것이 맞는지 확인할 수단은 주지 않았습니다. 화면 낭독기의 순차 접근이라는 근본 제약부터 저시력 작업 환경 구축 실전, 그리고 가장 도움이 필요한 사람이 가장 큰 위험을 지는 구조까지.
AI 기초 및 활용 24회: 일상 속 AI 활용 — 능력이 줄어드는 쓰임과 느는 쓰임
어디에 쓰면 확실히 이득이고 어디에 쓰면 손해인지를 원리로 판단하는 기준을 세웁니다. 초안·요약·번역·학습의 실전 루틴과, 능력이 줄어드느냐 느느냐를 가르는 '순서'의 문제까지.
AI 기초 및 활용 23회: AI 에이전트 — 말하는 존재에서 행동하는 존재로
도구를 쓰고 여러 단계를 스스로 밟는 AI의 구조를 설명하고, 성공률이 곱해져 급격히 떨어지는 이유와 프롬프트 주입이 실제 행동이 되는 위험, 그리고 권한·확인·기록이라는 세 겹 방어까지. 제4부의 마지막 회입니다.
AI 기초 및 활용 22회: 멀티모달 AI — 서로 다른 감각을 같은 좌표에 놓기
글과 이미지와 소리를 하나의 모델이 다루게 된 원리를 이미지 타일과 공통 표현 공간으로 설명하고, 카메라가 눈이 되는 일이 실제로 무엇을 바꿨는지, 그리고 볼 수 없는 사람이 그 답을 어떻게 검증할 수 있는지를 정직하게 다룹니다.
AI 기초 및 활용 21회: 환각과 한계 — 고장이 아니라 구조에서 나오는 성질
존재하지 않는 논문을 왜 그렇게 자신 있게 만들어 낼까요. 맞는 답과 틀린 답을 낼 때 모델이 하는 일이 완전히 같다는 사실에서 출발해, 모른다고 말하지 못하는 이유와 검색을 붙여도 남는 문제, 그리고 언제 믿고 언제 확인할지의 기준까지.
AI 기초 및 활용 20회: 프롬프트 엔지니어링 — 요령이 아니라 원리로
같은 도구인데 왜 결과가 다를까요. 실전 패턴 열 가지를 나열이 아니라 '왜 통하는지'와 함께 정리하고, 프롬프트로 고칠 수 있는 것과 구조로 풀어야 하는 것의 경계를 긋습니다. 저시력 사용자를 위한 출력 형식 지정도 함께.
AI 기초 및 활용 19회: LLM은 어떻게 길러지는가 — 아는 것과 처신하는 것은 다른 문제입니다
사전학습만 끝낸 모델은 질문에 답하지 않고 질문을 더 만들어 냅니다. 지시 미세조정과 인간 피드백 강화학습이 그 날것을 어떻게 대화 상대로 바꾸는지, 그리고 그 과정에서 정렬세와 아첨이 왜 필연적으로 따라오는지를 다룹니다.
AI 기초 및 활용 18회: LLM의 원리 — 다음 낱말 맞히기가 어떻게 전부를 흡수했나
훈련 목표는 빈칸 채우기 하나뿐인데 번역도 요약도 코딩도 해냅니다. 토큰과 확률 분포와 자기회귀라는 세 부품으로 그 이유를 설명하고, 규모의 법칙이 AI를 연구 문제에서 자본 문제로 바꾼 과정까지 다룹니다.
AI 기초 및 활용 17회: 생성 모델 — 만들어 내는 대신 덜어내며 드러내기
없던 고양이는 어떻게 만들어질까요. 판별과 생성의 결정적 차이부터, 위조범과 감별사가 서로를 훈련시키는 GAN, 그리고 생성을 잡음 맞히기로 바꿔 버린 디퓨전까지. 이 글의 삽화가 실제로 만들어진 과정도 함께 공개합니다.