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  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...

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...