[인터뷰] LG AI연구원 이홍락 원장 “다음은 사이언티스트 AI, 가설-실험-검증 시대 온다”FREE
2026년은 AI의 역사에 또 중요한 기점이 될 것으로 보인다. AI 컴퓨팅의 속도만큼, AI 기술이 산업으로 빠르게 넘어갈 것이기 때문이다. 산업의 초미의 관심사는 ‘AI 트랜스포메이션’에 얼마나 빨리 적응하는가이다. LG AI연구원 이홍락 원장은 이것이 산업 AI의 성패를 가를 것이라 말한다.
인공지능
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What’s next for AI in 2026
2026년 주목해야 할 5대 AI 트렌드FREE
기술 혁신과 정치·사회적 갈등이 교차하며 AI 산업이 중대한 전환점을 맞고 있다. 2026년 AI 기술과 규제, 산업 전반에서 예상되는 다섯 가지 핵심 변화를 짚어본다.
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Why AI predictions are so hard
AI의 미래를 가늠하기 어려운 이유
AI의 미래는 대형언어모델의 지속적인 발전 여부, 대중의 반감 등으로 점점 예측하기 어려워지고 있다. 그럼에도 2026년 AI의 향방을 짚어볼 필요가 있다.
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LLMs contain a LOT of parameters. But what’s a parameter?
LLM의 성능을 좌우하는 핵심 단위 ‘파라미터’란 무엇인가?
파라미터는 우리가 즐겨 쓰는 AI 모델을 작동하게 하는 신비로운 숫자들로 이루어져 있다. 그렇다면 이 숫자들은 무엇이며 어떤 역할을 하는 것일까?
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[인터뷰] LLM 열풍에 맞서 새로운 도전 나선 ‘딥러닝 대부’ 얀 르쿤
AI 선구자 얀 르쿤이 MIT 테크놀로지 리뷰와의 단독 인터뷰에서 파리에 설립한 새 회사 AMI 랩스의 구상과 AI의 미래에 대한 비전을 밝혔다.
인공지능 의 최신 뉴스
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Andrew Ng: How to be an innovator
[앤드류 응 교수 기고문] 어떻게 하면 혁신가가 되는가
인공지능(AI) 분야의 세계적 석학이자 혁신가로 유명한 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드 대학교 교수가 미래의 혁신가를 위해 실패를 겪으며 AI 분야에서 입지전적 경력을 쌓을 수 있었던 자신의 소중한 경험담을 들려준다.
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AI hype is built on its high test scores. Those tests are flawed.
결함 있는 테스트로 부풀려진 대형언어모델 (LLM)
다양한 분야에서 커다란 반향을 일으키고 있는 대형언어모델(LLM)에 대해 기대와 두려움이 공존하고 있다. 이제 이 기술의 진정한 강점과 한계가 무엇인지에 대해 명확한 합의를 도출할 때다.
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AI just beat a human test for creativity. What does that even mean?
챗GPT 등 AI, 창의력 시험서 인간 능가했다
챗GPT 같은 AI 대형언어모델(LLM)이 인간의 창의성을 모방하는 데 점점 더 능숙해지고 있는 것으로 나타났다. 그렇다면 이제 이들이 인간의 고유한 능력으로 간주되던 창의성을 발휘할 수 있는 걸까?
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AI 전쟁 시대의 윤리적 문제
일촉즉발의 전쟁터에서 AI의 조언에 따라 방아쇠를 당겼다면, 궁극적 책임이 있는 사람은 누구일까? 이제는 AI가 보조하는 전쟁이 발생시킬 윤리적 문제를 생각해야만 할 때다.
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구글 딥마인드, AI 생성 이미지 워터마크 도구 출시
구글 딥마인드가 AI 생성 이미지 워터마크 도구인 ‘신스ID’를 공식 출시했다. 지난 7월 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하기로 미국 정부와 약속한 빅테크 중 최초의 행보다.
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AI 감정인식 기술을 규제하려는 이유
AI는 인간의 감정을 잘 읽어내지 못한다. 이는 인간도 마찬가지다. 그럼에도 규제당국은 ‘감정인식’ 기술을 규제 대상으로 주목하고 있는 이유는 무엇일까?
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AI language models are rife with different political biases
서로 다른 정치적 편향을 가진 AI 언어모델들
AI 언어모델의 종류에 따라 우편향 또는 좌편향된 답변을 내놓는다는 새로운 연구 결과가 나왔다.
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These new tools could help protect our pictures from AI
날로 심각해지는 딥페이크 포르노로부터 나를 지켜주는 도구들FREE
AI가 누군가의 사진을 조작하거나 특정 예술가의 스타일을 흉내 내지 못하도록 막는 도구들이 새롭게 개발됐다. 이런 AI 도구들은 딥페이크와 저작권 침해로부터 우리를 보호해 줄 수 있을까?
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How judges, not politicians, could dictate America’s AI rules
미국 법원이 AI 규제 수립 중심지로 부상하다
AI 기업을 대상으로 많은 소송이 제기되면서 미국에서 AI를 규제하는 주체가 정치인들이 아닌 기술 전문 변호사들이 될 가능성도 커지고 있다.
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Mustafa Suleyman: My new Turing test would see if AI can make $1 million
[딥마인드 창업자 ‘무스타파 술레이만’ 특별기고] 새로운 튜링 테스트가 필요하다
딥마인드의 공동 창업자인 술레이만은 AI의 능력 평가 기준을 측정하는 튜링 테스트의 기준이 바뀌어야 한다고 말한다. 그가 제안하는 현대의 튜링 테스트는 'AI가 얼마나 인간을 닮았는지'를 묻기보다 'AI가 100만 달러를 벌 수 있는지'를 테스트하는 것이다.
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Meta’s latest AI model is free for all
메타, 최신 AI 모델 LLaMA 2 오픈소스로 공개
7월 18일 메타가 새로운 대형 언어모델 라마2(LLaMA 2)를 공개했다. 메타는 이 오픈소스 접근 방식을 통해 오픈AI와 같은 경쟁사의 우위를 점하고자 한다.
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New AI systems could speed up our ability to create weather forecasts
기상예보 시간을 단축하는 AI 시스템의 등장
새로운 AI 시스템은 기상예보에 걸리는 시간을 단축할 뿐만 아니라 그 정확도를 높여준다.
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How existential risk became the biggest meme in AI
‘실존적 위험’은 어떻게 AI의 가장 큰 화두가 되었나
챗GPT의 효용성을 이야기하던 많은 사람이 이제 AI의 위험을 이야기하고 있다. AI는 갑자기 더 위험해진 것일까? 전문가들은 “괴담에는 전염성이 있다”라고 말한다.
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Humans may be more likely to believe disinformation generated by AI
인간은 AI가 만든 허위 정보를 더 쉽게 믿는다
새로운 연구 결과에 따르면 사람들은 AI 모델이 생성한 정보를 인간이 생성한 정보보다 더 쉽게 믿었다. 연구진은 이 결과가 AI 모델의 텍스트 구성 방식과 관련이 있을 수 있다고 말한다.
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Junk websites filled with AI-generated text are pulling in money from programmatic ads
AI로 생성한 저품질 콘텐츠, 온라인 광고 시장 대혼란
AI가 생성한 텍스트로 가득 찬 정크 웹사이트들이 프로그래매틱 광고를 통해 돈을 끌어모으고 있다. 140여개 브랜드가 저품질의 콘텐츠 팜 사이트에 광고하고 있으며, 이 문제는 빠른 속도로 커지고 있다.
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Bill Gates isn’t too scared about AI
빌 게이츠가 AI를 두려워하지 않는 이유
빌 게이츠는 며칠 전 블로그를 통해 AI의 실존적 위험을 그리 두려워하지는 않는다고 말했다. 그는 이전에도 이러한 기술적 변혁을 경험한 적이 있기 때문이다.
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Eric Schmidt: This is how AI will transform the way science gets done
[에릭 슈밋 특별기고] AI 기술로 과학을 혁신할 방법
구글의 전 최고경영자 에릭 슈밋(Eric Schmidt)은 AI 덕분에 과학이 훨씬 더 흥미로워질 것이며, 이것이 우리 모두에게 영향을 줄 것이라고 주장한다. MIT 테크놀로지 리뷰에 기고한 슈밋의 글을 단독 공개한다.
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The people paid to train AI are outsourcing their work… to AI
AI 생성 데이터로 AI를 학습시키면 예상되는 문제는?
AI 모델의 학습 데이터를 외주 받는 긱 노동자 중 상당수가 AI를 쓰는 것으로 밝혀졌다. 이러한 관행은 AI 모델이 미래에 잘못된 정보를 제공할 가능성을 더 높인다.
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