인공지능8 LLM이 프로그래밍 생산성을 5~10배 향상시켰을까? 2023년 이후 LLM(대형 언어 모델) 기반 코딩 보조 도구들이 널리 보급되었다. GitHub Copilot, ChatGPT, Codeium 등의 AI 도구가 등장하면서, 개발자들은 "생산성이 5배에서 10배까지 증가했다"는 주장을 내놓았다. 하지만 소프트웨어 업계 전체의 생산성이 극적으로 향상되었다는 객관적인 증거는 거의 없다.실제로 LLM이 단순한 보일러플레이트 코드 작성에는 효과적이지만, 더 복잡한 소프트웨어 개발 과정에서는 생산성 향상이 제한적이다. 더구나 대부분의 개발자는 LLM을 효과적으로 활용하는 방법을 모르거나 관심이 없다는 점도 문제다. 그렇다면 LLM이 실제로 생산성을 향상시킨 분야는 어디이며, 그 한계는 무엇일까?LLM이 특히 효과적인 작업LLM이 특정 상황에서는 생산성을 크게 향상.. 2025. 3. 11. 세계 최초의 ‘합성 생물학적 지능’—인공지능의 새로운 패러다임 기존 인공지능(AI)은 알고리즘과 컴퓨팅 파워에 의존해 데이터를 처리합니다. 그러나 최근, 인간의 살아있는 뇌 세포를 활용한 새로운 형태의 ‘합성 생물학적 지능(Synthetic Biological Intelligence, SBI)’이 등장하면서 AI 기술의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 호주의 코티컬 랩스(Cortical Labs) 는 세계 최초로 인간 세포 기반의 지능형 컴퓨팅 시스템 CL1을 개발하며, 생물학과 컴퓨팅 기술의 경계를 허무는 혁신을 선보였습니다.CL1: 살아있는 세포를 활용한 지능형 시스템기존 AI 시스템은 반도체 칩과 알고리즘을 기반으로 동작합니다. 하지만 CL1은 살아있는 인간 뉴런(뇌 세포) 을 실리콘 기반 하드웨어에 직접 결합한 최초의 시스템입니다. 코티컬 랩스는 인간의 줄기세포.. 2025. 3. 6. OpenAI, GPT-4.5 공개! 더 강력해진 인공지능, 하지만 가격은 너무 비싸다?OpenAI가 최신 AI 모델 GPT-4.5를 발표했습니다. 이번 모델은 기존보다 더 깊은 이해력과 창의성을 갖췄으며, 감성 지능(EQ)도 향상되었다고 합니다. 하지만, 가격이 너무 비싸다는 점이 논란이 되고 있죠. GPT-4.5는 무엇이 달라졌을까?비지도 학습 확장 & 향상된 세계 지식GPT-4.5는 Microsoft Azure AI 슈퍼컴퓨터에서 훈련되었으며,✔️ 더 많은 데이터를 학습해 세계 지식의 정확도를 높임✔️ 환각(hallucination) 발생률이 줄어들어 신뢰성 증가✔️ 역사, 언어학 같은 복잡한 주제에서도 깊이 있는 답변 가능정확도(Accuracy) 비교 (SimpleQA 평가 기준)GPT-4.5 → 62.5%GPT-4o → 38.2%O.. 2025. 2. 28. AI가 설계한 ‘이해할 수 없는’ 칩, 인간을 뛰어넘다! 최근 프린스턴 대학교와 인도 공과대학교 연구진이 인공지능(AI)이 직접 설계한 무선 칩을 공개하며 큰 화제를 모으고 있습니다. 이 AI가 만든 칩은 인간이 설계한 것보다 성능이 뛰어날 뿐만 아니라, 그 구조 자체가 인간이 이해할 수 없는 독창적인 형태라는 점에서 더욱 주목받고 있습니다.AI가 만든 칩, 인간을 뛰어넘다?반도체 칩 설계는 굉장히 복잡한 과정입니다. 일반적으로 사람이 설계한 후 여러 번의 최적화를 거쳐 완성됩니다. 하지만 이번 연구에서는 AI가 단 몇 시간 만에 완전한 무선 칩을 설계했으며, 그 성능도 인간이 만든 것보다 더 뛰어난 결과를 보였습니다.이 연구는 5G 네트워크와 같은 고주파(mm-Wave) 무선 칩을 개발하는 과정에서 진행되었습니다. 현재 반도체 업계는 복잡한 회로를 어떻게 하.. 2025. 2. 26. AGI는 정말 올까? AI의 진짜 진화 방향 최근 몇 년 동안 AGI(인공지능 일반화, Artificial General Intelligence) 에 대한 논쟁이 뜨겁다. "AGI가 언제 등장할까?"라는 질문은 마치 미래를 내다보는 점쟁이의 예언처럼 다뤄지곤 한다. 어떤 사람들은 "10년 뒤에 올 것" 이라고 말하고, 또 어떤 사람들은 "내일이라도 터질 일" 이라고 주장한다.하지만, 정말 중요한 건 AGI의 도래 시점이 아니라 AI가 어떻게 발전하고 있는가 이다.AI는 정말 인간을 대체할 수 있을까?우리는 흔히 AI 발전을 "완전한 자율성을 향한 행진" 으로 생각하지만, 실제로는 조금 다르다. AI는 점점 더 적은 인간의 개입으로 더 많은 일을 해낼 수 있도록 발전하고 있다.예를 들어,AI는 점점 더 많은 데이터를 라벨링할 수 있다.AI는 더 많은.. 2025. 2. 25. AI가 자동으로 리서치를 해준다면? OpenAI 'Deep Research'의 한계와 문제점 요즘 AI가 논문도 쓰고, 보고서도 정리해 준다는 소문이 많죠. "이제 리서치 업무도 AI가 대신해 주는 시대가 오나?" 하는 기대감이 커지고 있습니다. 그런데 정말 AI가 연구자나 분석가의 역할을 대체할 수 있을까요?벤에딕트 에반스(Benedict Evans)는 OpenAI의 최신 리서치 도구 ‘Deep Research’를 직접 사용해 본 후, 그것이 아직 연구자의 역할을 대체하기에는 부족하다는 점을 지적했습니다. 그는 AI가 제공한 데이터를 검토하는 과정에서 여러 오류와 한계를 발견했고, 결국 AI를 맹신해서는 안 된다는 결론을 내렸습니다.과연 어떤 문제들이 있었을까요? 그리고 AI 기반 리서치 도구는 앞으로 어떻게 발전할 수 있을까요?OpenAI ‘Deep Research’란?‘Deep Resear.. 2025. 2. 21. 이전 1 2 다음
