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Google Arts & Culture: 최신 AI 실험 발견하기 Google Arts & Culture는 예술가와 엔지니어들의 협업을 통해 혁신적인 AI 프로젝트를 출시하며, 이를 통해 사람들이 문화에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 돕고 있습니다. 최신 실험을 통해 여러분은 예술 작품의 숨겨진 디테일을 발견하고, 사용자 맞춤형 조명 디자인을 시도하며, 새로운 방식으로 문화 콘텐츠와 소통할 수 있게 됩니다. 이 블로그 포스트에서는 가장 최근에 소개된 AI 실험인 핫스팟(Hotspots), 스파키(Sparky), 학습 조명(Learning Light), 그리고 팟캐스트(Podcasts)에 대해 살펴보겠습니다. 핫스팟(Hotspots) Google Arts & Culture는 오랜 기간 동안 예술 컬렉션을 초고해상도로 디지털화해 왔습니다. 이를 가능하게 하는 것은 특수 제작된 카메라인 Art Camera 로, 이 카메라는 10억 개 이상의 픽셀로 구성된 '기가픽셀' 이미지를 캡쳐하여 눈에 보이지 않는 디테일을 드러냅니다. 새로운 핫스팟 기능은 이러한 기법을 활용하여 문화 유산의 이미지에서 주요 관심 지점을 자동으로 식별하고, 해당 부분에 대한 흥미로운 정보와 세부 정보를 제공하는 인터랙티브한 점을 오버레이하여 사용자 경험을 제공합니다. 핫스팟을 클릭하면 예술품의 특정 부분에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 스파키(Sparky)와 학습 조명(Learning Light) 스파키 는 Google Arts & Culture Lab의 아티스트 Lex Fefegha의 실험으로, 여러분이 일상적인 물체를 조합하여 독특한 창작물을 생산할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 여러분이 좋아하는 음식을 먹기 위한 도구를 만들거나, 새로운 악기를 구상하거나, 이동 수단을 설계할 수 있습니다. 사용자의 입력에 기반하여 발명가의 알터에고가 나타나며,...

  대규모 언어 모델로 만든 가상 페르소나란? 🤖 가상 페르소나가 사회과학을 바꾼다고요? 실제 인간처럼 말하고 생각하는 AI 실험의 모든 것! 📑 목차 대규모 언어 모델과 가상 페르소나의 만남 가상 페르소나의 개념과 활용 방식 Anthology 접근법의 핵심 구조 정확성 평가 방법과 성능 향상 사례 여론 조사와 사회 시뮬레이션의 변화 기술 발전에 따른 윤리적 고민 책임 있는 활용을 위한 제언 대규모 언어 모델과 가상 페르소나의 만남 LLM, 즉 대규모 언어 모델이 우리 일상에 점점 더 깊이 들어오고 있습니다. 특히 사회과학 분야에서는 ‘가상 페르소나’를 만들 수 있다는 점에서 큰 변화를 예고하고 있어요. 제가 직접 사용해본 결과, 이 기술은 단순히 텍스트를 생성하는 걸 넘어서 특정한 ‘사람’처럼 사고하고 말하게 만들 수 있었습니다. 진짜처럼 느껴질 정도로요! 기존에는 수많은 사람들에게 직접 설문을 돌려야 했지만, 이제는 LLM이 다양한 특성을 가진 페르소나를 대신 생성하고 그들이 답변하는 형식으로 데이터를 수집할 수 있는 시대가 온 거죠. 효율성과 다양성, 두 마리 토끼를 잡을 수 있다는 게 정말 혁신적입니다. 가상 페르소나의 개념과 활용 방식 가상 페르소나는 일종의 디지털 인간입니다. 배경 이야기(backstory)를 입력받은 LLM이 특정한 인구 집단을 대표하는 디지털 페르소나로 행동하게 만드는 방식이에요. 예를 들어 ‘테네시에서 자라난 37세 대졸자’라는 배경을 입력하면, 그 인물의 사고방식이나 감정을 기반으로 응답을 생성하게 됩니다. 저도 실험적으로 여러 backstory를 만들어봤는데, 실제 사람들보다 더 ‘전형적인’ 의견을 낼 때도 많았어요. 특히 성별, 인종, 사회적 배경을 반영한 스토리 기반 응답은 여론 조사에 있어 굉장한 인사이트를 주더라고요. Anthology 접근법의 핵심 구조 Anthology는 이 기술을 체계화한 방법론입니다. 4단계로 나뉘는데요: 1️⃣ backstory 자동 생성...

  강화학습 자율주행차로 교통 정체 해결! 교통 흐름 최적화, 연료 절감까지? 100대 자율주행차 실험의 놀라운 결과! 📑 목차 교통 흐름 최적화의 필요성 팬텀 정체 현상과 그 원인 기존 교통 제어 방식의 한계 자율주행차에 도입된 강화 학습 보상 함수 설계의 중요성 시뮬레이션 및 실험 결과 분석 대규모 실증 실험과 향후 과제 교통 흐름 최적화의 필요성 도심이나 고속도로에서 아무 이유 없이 정체되는 경험, 한 번쯤 해보셨죠? 🚗💨 이처럼 명확한 사고나 공사 없이 발생하는 '팬텀 정체'는 실제로 막대한 연료 낭비와 운전자 스트레스를 유발합니다. 우리 일상의 편안한 이동을 위해선, 교통의 흐름을 보다 '지능적'으로 제어할 필요성이 커지고 있습니다. 특히 출퇴근 시간대와 같은 피크 타임에는 그 효과가 극명하게 나타나기 때문에, 이 문제는 단순한 불편함을 넘어 도시 운영 효율성과도 직결됩니다. 팬텀 정체 현상과 그 원인 팬텀 정체는 차량 간 반응 속도 차이에서 비롯됩니다. 앞차가 속도를 줄이면 뒷차는 약간 더 강하게 브레이크를 밟고, 이 연쇄 반응이 점점 증폭되면서 정체가 생기는 구조예요. ⛔️ 즉, 인간의 운전 습관 자체가 정체의 원인이 되기도 합니다. 교통 파동은 작지만 지속적인 속도 변화에서 시작되며, 수많은 차량이 고속도로 위에서 미세하게 속도를 줄였다 늘렸다 하면서 큰 흐름을 방해하게 되는 거죠. 기존 교통 제어 방식의 한계 전통적인 해결책으로는 램프 계량기(진입 차량 조절)나 가변 속도 제한이 있지만, 이들은 중앙 집중식 시스템에 의존하고 인프라 구축에 큰 비용이 듭니다. 🏗️ 게다가 실시간 반응이 어렵고 전체 시스템에 영향을 주기까지 많은 시간이 걸리죠. 이런 점에서 보다 유연하고 확장 가능한 대안이 절실히 필요했습니다. 그 해답이 바로 자율주행차의 활용, 그리고 그 안에 적용된 '강화 학습'입니다! 자율주행차에 도입된 강화 학습 강화 학습은 차량이 직접 주행 환경에서 ...

2025 성장 아카데미: AI 헬스코호트 발표 Google for Startups 는 AI를 통해 헬스케어의 가장 큰 도전을 해결하고자 하는 기업을 지원하는 데 헌신하고 있습니다. 2025년 성장 아카데미: AI 헬스 프로그램의 세 번째 코호트를 발표하게 되어 기쁩니다. 이 프로그램은 유럽, 아프리카 및 중동 전역의 스타트업이 AI를 통해 헬스케어 및 웰빙 산업을 책임감 있게 성장시킬 수 있도록 지원합니다. 이번 3개월 프로그램은 5월에 시작되며, 스타트업들이 성장하고 확장하는 데 필요한 도구 및 지식을 제공합니다. AI 모범 사례, 리더십 개발, 책임 있는 혁신, 제품 설계 및 고객 확보와 관련된 가상 워크숍이 포함되어 있으며, Google의 전문가들로부터 개인화된 멘토링 및 기술 지원을 제공합니다. 프로그램 이후에도 지속되는 제품 지원 및 멘토링을 통해 스타트업들은 장기적인 영향을 미칠 수 있는 확고한 기반을 갖추게 됩니다. 2025년 코호트에 선정된 스타트업 25개를 소개합니다. 이들은 환자 치료 개선 및 의료 연구 발전에 기여할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다: Advantis Medical Imaging (그리스) - 방사선학 부서의 증가하는 업무 부담을 해결하기 위해 정량적이고 자동화된 의료 이미지 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. Ahead (독일) - 감정 지능 훈련을 위한 모바일 애플리케이션을 제공하며, AI 및 행동 과학을 활용해 개인화된 자기개선 도구를 제공합니다. Ailin.Health (스페인) - 예방 헬스케어를 더욱 접근 가능하게 만들기 위해 AI를 통해 데이터 분석 및 진단 솔루션을 제공합니다. BLUESKEYE AI (영국) - 인공지능을 활용하여 얼굴 표정 및 목소리 패턴을 분석하여 치료의 효과를 모니터링합니다. ...

Google Arts & Culture: 최신 AI 실험 발견하기 Google Arts & Culture는 예술가와 엔지니어들의 협업을 통해 혁신적인 AI 프로젝트를 출시하며, 이를 통해 사람들이 문화에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 돕고 있습니다. 최신 실험을 통해 여러분은 예술 작품의 숨겨진 디테일을 발견하고, 사용자 맞춤형 조명 디자인을 시도하며, 새로운 방식으로 문화 콘텐츠와 소통할 수 있게 됩니다. 이 블로그 포스트에서는 가장 최근에 소개된 AI 실험인 핫스팟(Hotspots), 스파키(Sparky), 학습 조명(Learning Light), 그리고 팟캐스트(Podcasts)에 대해 살펴보겠습니다. 핫스팟(Hotspots) Google Arts & Culture는 오랜 기간 동안 예술 컬렉션을 초고해상도로 디지털화해 왔습니다. 이를 가능하게 하는 것은 특수 제작된 카메라인 Art Camera 로, 이 카메라는 10억 개 이상의 픽셀로 구성된 '기가픽셀' 이미지를 캡쳐하여 눈에 보이지 않는 디테일을 드러냅니다. 새로운 핫스팟 기능은 이러한 기법을 활용하여 문화 유산의 이미지에서 주요 관심 지점을 자동으로 식별하고, 해당 부분에 대한 흥미로운 정보와 세부 정보를 제공하는 인터랙티브한 점을 오버레이하여 사용자 경험을 제공합니다. 핫스팟을 클릭하면 예술품의 특정 부분에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 스파키(Sparky)와 학습 조명(Learning Light) 스파키 는 Google Arts & Culture Lab의 아티스트 Lex Fefegha의 실험으로, 여러분이 일상적인 물체를 조합하여 독특한 창작물을 생산할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 여러분이 좋아하는 음식을 먹기 위한 도구를 만들거나, 새로운 악기를 구상하거나, 이동 수단을 설계할 수 있습니다. 사용자의 입력에 기반하여 발명가의 알...

AI와 기계 학습의 발전에 따라, 그 기술의 내부 메커니즘을 이해하는 것이 점차적으로 중요해지고 있습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)들이 다양한 작업에서 높은 성능을 발휘하고 있지만, 이들이 어떻게 결정을 내리는지에 대한 투명성은 여전히 부족합니다.   이러한 시대에, AI 해석 가능성 분야의 선두주자인 Anthropic에서는 최근 두 가지 중요한 연구 결과를 발표했습니다. 이것은 바로 회로 추적: 언어 모델의 계산 그래프 밝히기 와 대형 언어 모델의 생물학적 이해 입니다. 이 연구들은 해석 가능성을 향상시키기 위해 신경과학에서 영감을 얻은 새로운 경험적 방법론인 회로 추적을 도입합니다. Claude 3.5 Haiku의 계산적 기초를 분석한 이 연구들은 다단계 계획, 언어 간 일반화, 그리고 특정 도메인 회로의 모듈화와 같은 잠재적인 모델 행동에 대한 엄격한 증거를 제공합니다. 이러한 발견들은 LLM의 불투명성에 대한 기존의 가정을 도전하며, 출력 기반 평가에서 내부 프로세스 기반 평가로의 전환을 알립니다. 회로 추적 방법론 설명 회로 추적 방법론은 LLM이 내부적으로 데이터를 어떻게 처리하는지를 분석하는 데 중점을 둡니다. 이는 신경과학에서 사용되는 접근법을 채택하여, 언어 모델의 내재적 구조와 계산 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 방법론은 모델이 특정 입력에 대해 어떻게 반응하는지뿐만 아니라, 전체적인 아키텍처와 그 구성 요소 간의 상호작용을 시각적으로 보여줍니다. 예를 들어, 특정 단어 조합이 출력될 때, 내부의 어떤 경로가 활성화되는지를 추적할 수 있습니다. 이 과정은 뇌의 신경 회로가 특정 입력에 반응할 때의 방식과 유사합니다. 이러한 접근은 연구자들에게 모델의 내재적 작용 방식을 더 깊이 이해하게 하고, 이에 따른 신뢰성을 증대시키는 데 기여합니다. ...

AI 에이전트, CRM을 바꾸다 세일즈포스 AgentForce로 본 AI 에이전트의 실용화와 신뢰의 조건 📌 목차 AI 시대, 단순한 충격을 넘어서 실용화된 AI 에이전트의 등장 세일즈포스 AgentForce가 특별한 이유 반응형과 주도형 에이전트의 차이 AI 시대의 핵심 키워드 ‘신뢰’ 기술 도입을 위한 투트랙 전략 AI를 잘 다루는 기업이 미래를 지배한다 AI 시대, 단순한 충격을 넘어서 AI의 발전은 더 이상 이론의 영역이 아닙니다. 저도 처음 챗GPT를 접했을 때, “이거 진짜 게임체인저다!” 싶었는데요, 그것만으로 끝이 아니었습니다. 세일즈포스 코리아 손부한 대표님 말씀처럼, 챗GPT가 충격이었다면 ‘AI 에이전트’는 그 충격에 속도를 더한 존재입니다. 단순히 사람 말을 이해하고 답하는 수준을 넘어서, 이제는 행동하고 판단까지 내리는 시대가 열린 거죠. 특히 LLM(대형언어모델)은 이제 시작일 뿐이고, 그 위에 구축되는 AI 에이전트가 진짜 중요한 주인공이 되고 있습니다. 실용화된 AI 에이전트의 등장 AI 에이전트는 더 이상 영화 속 이야기만이 아닙니다. 이미 실무에서 놀라운 변화를 일으키고 있는데요, 세일즈포스가 개발한 ‘AgentForce’ 플랫폼은 그 대표적인 사례입니다. 기존 CRM 분야의 강점을 살려 AI 인프라부터 모델, 애플리케이션까지 하나로 묶은 올인원 솔루션이에요. 코딩을 몰라도 자연어 프롬프트만으로 AI를 다룰 수 있다니, 진짜 혁신이죠. 특히 한 글로벌 금융기업이 자체 AI를 18개월간 개발한 것을 이 플랫폼으로 불과 2주 만에 복제했다는 사례는, 실용성의 끝판왕이라는 생각이 들었습니다. 세일즈포스 AgentForce가 특별한 이유 AgentForce의 강점은 무엇보다 접근성과 통합성 입니다. 누구나 쉽게 사용할 수 있고, 기존 시스템과의 연결도 어렵지 않아요. 예를 들어, 기존 CRM 데이터와 연결해 고객 응대, 마케팅 자동화, 세일즈 예측 등을 ‘프롬프트 한 줄’로 구현할 수 있는 ...

2025년 4월 6일, 메타는 Llama 4의 발표와 함께 AI 에이전트의 새로운 이정표를 세웠다. Llama 4는 단지 발전된 알고리즘의 집합체가 아니라, 다양한 형태의 데이터를 처리하고 이해할 수 있는 고급 AI 시스템이다. 이번 기사에서는 Llama 4 Scout 및 Maverick 모델의 기능과 이를 통한 AI 기술의 진화에 대해 깊이 탐구하고자 한다. Llama 4의 혁신적 특징들 Llama 4는 두 가지 모델로 출시되었다: Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick. 이 두 모델은 각각 16개와 128개의 전문가를 포함하고 있으며, 그리드 기반의 복잡한 문제 해결을 위한 성능을 자랑한다. Llama 4 Scout는 17억 개의 활성 파라미터를 통해 단일 H100 GPU에서 최적화된 성능을 발휘하고, Llama 4 Maverick은 총 4000억 개의 파라미터로 더욱 향상된 성능을 보여준다. 이 모델들은 단순한 텍스트 처리에 국한되지 않고, 이미지 및 오디오 등 다양한 데이터 형식을 수용할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있다. 이러한 능력은 다양한 산업 분야의 애플리케이션에 적용 가능성을 열어 주며, 특히 법률 문서 분석이나 과학 논문 작성과 같이 긴 문맥을 필요로 하는 작업들에 효과적이다. AI 기술의 민주화 Llama 4의 또 다른 중요한 측면은 접근 가능성이다. 두 모델인 Scout와 Maverick은 오픈 소스의 형태로 제공되며, Hugging Face 및 llama.com에서 사용 가능하다. 이는 메타가 고급 AI 도구의 민주화에 대한 의지를 나타내는 부분으로, 연구자 및 개발자가 높은 성능의 AI 시스템을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 마주한 도전과 응전 AI 환경은 빠르게 변화하며, 개방형 모델의 증가로 인해 경쟁이 심화되고 있다. 메타는 Llama 4 Behemoth라는 새로운...

구글은 20년 이상 머신러닝과 AI 연구, 도구 및 인프라에 투자하여 우리가 매일 사용하는 제품들의 개선을 이끌어 왔습니다. 이번 3월, 구글은 AI의 혜택을 보다 많은 인원이 사용할 수 있도록 노력하고 있으며, AI가 구현된 여러 새로운 기능을 선보였습니다. 이번 글에서는 3월의 주요 AI 소식들과 업데이트에 대해 살펴보겠습니다.