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인공지능 (AI,GPT)47

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대화형 AI의 진화: LLM과 전통 어시스턴트 생태계 기술과 활용 ✨ AI 기반 지식 및 생산성 도구1. LLM 기반 챗봇 (대규모 언어 모델 기반)📚 개요LLM (Large Language Model) 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 데 뛰어남인간 수준의 언어 능력으로 대화, 요약, 번역, 코딩, 창작 등 다양한 작업 가능일반적인 지식 베이스를 넘어 추론(Inference), 코드 작성(Code Generation), 콘텐츠 생성(Content Creation)까지 지원🛠 대표 서비스이름주요 특징ChatGPT (OpenAI)GPT-4 기반, 플러그인/툴 통합 사용 가능, 다양한 활용성Gemini (Google DeepMind)검색, 문서 생성, 멀티모달(텍스트+이미지) 처리 능력Claude (Anthropic)윤리적 안정성에 집중, 긴 문서 처리(수십만 토큰).. 2025. 4. 30.
AI 시대의 읽기와 쓰기, 리터러시 전환: 분석은 AI에게, 관찰은 인간에게 📘 1. 리터러시(Literacy)의 변화와 위기🧠 리터러시의 확장된 정의리터러시는 단순히 글을 읽고 쓰는 능력이 아니라, 사회적 맥락에서 의미를 구성하고 타인과 소통하는 역량으로 설명됩니다.이는 단순 기술(skill)이 아닌, 사회문화적 능력으로 보아야 합니다.🌐 디지털 시대의 리터러시 위기디지털 미디어의 확산으로 전통적 리터러시가 위협받고 있습니다.예: 깊이 있는 독서보다 빠르게 소비되는 영상 콘텐츠의 증가.이는 위기이자 새로운 가능성입니다.위기: 깊은 사고력 저하 우려.가능성: 다양한 방식의 표현과 상호작용이 가능해짐.📖 2. 읽기의 중요성과 지속성🧩 읽기의 본질적 가치읽기는 인간의 사고력, 상상력, 시뮬레이션 능력을 확장하는 가장 중요한 도구입니다.글을 통해 우리는 직접 경험하지 못한 상.. 2025. 4. 28.
안전한 MCP 도입 보안: LLM과 외부 도구 연결이 초래할 위협과 대응 전략 MCP 보안 관점에서 LLM과 외부 도구 연결의 명과 암🧠 MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 LLM(Large Language Model)이 외부의 도구, 데이터 소스, API 등과 실시간 상호작용할 수 있도록 설계된 표준 인터페이스입니다. 쉽게 말해, GPT나 Claude 같은 AI가 외부 툴에 명령을 내리고 결과를 받아 판단까지 수행하게 하는 일종의 “AI용 플러그인 프레임워크”입니다.⚠️ 현실적인 보안 위협과 예시1. 무심코 설치한 MCP 서버, 내부 침투의 시작점예시: mcp-installer로 GitHub에서 설치한 문서 요약 MCP 서버가, 실제로는 백도어를 심은 공격자 코드였던 사례설치 과정에서 사용자 확인 없이 curl | bash 방식으로 루트 권한 .. 2025. 4. 23.
“대한민국 AI, 지금이 골든타임” – 1.8조 추경 편성으로 국가 AI 전략 2025년 봄, 대한민국 정부가 인공지능(AI) 분야에 1조 8000억 원이라는 역대급 추경 예산을 편성했다. 얼핏 보기에 수치만 크고 추상적으로 느껴질 수도 있지만, 이 예산이 의미하는 바는 단순한 기술 투자 그 이상이다. 이번 AI 추경의 핵심 내용과 글로벌 기술 흐름, 그리고 정치권의 입장에서 우리나라가 지금 어떤 방향으로 가고 있는지를 알아본다.출처 : 기획재정부왜 지금, 왜 AI인가?요즘 세계의 기술 판도를 보면 ‘AI가 중심’이라고 해도 과언이 아니다. 과거에는 스마트폰이나 반도체가 경제 주도 산업이었다면, 이제는 생성형 AI, 초거대 언어모델(LLM), AI 반도체가 미래 권력의 상징이 되고 있다. 미국은 엔비디아와 손잡고 AI 슈퍼컴퓨터 구축에 5천억 달러를 투자하고 있고, 중국은 휴머노이.. 2025. 4. 21.
LLM 메시(Mesh) 아키텍처 기반 생성형 AI 및 에이전트 구축 가이드 최근 캔버스 기반 생성형 AI를 넘어, 다양한 목적과 역할을 수행하는 '에이전트(Agent)' 기술이 부상하고 있다. 이와 함께 기업들은 점점 더 많은 LLM 기반 도구 및 서비스를 도입하고 있으며, 이는 곧 관리 복잡성과 통제력 상실 문제로 이어진다. 이러한 상황을 'LLM 메스(Mess)'라고 하며, 이는 중복된 기능, 불일치한 품질, 보안 리스크 증가, 비용 낭비 등의 문제를 유발한다. 이에 대한 해결책으로 제시된 것이 바로 'LLM 메시(Mesh)'다. 이는 다양한 LLM 애플리케이션과 에이전트를 중앙에서 일관되고 안전하게 관리할 수 있도록 설계된 엔터프라이즈 아키텍처 패러다임이다.LLM 메시 아키텍처는 다음과 같은 핵심 요소를 포함한다.중앙 통제 허브(Central Orchestrator): 모.. 2025. 4. 21.
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