Digital Mind Genius 디마지 Digital Mind Genius 디마지

이제 AI는 더 이상 미래의 기술이 아니죠. 채용, 금융, 의료, 법률 등 우리 삶 곳곳에서 인공지능이 중요한 역할을 하고 있습니다. 하지만 AI가 똑똑해질수록 걱정도 커집니다. 과연 이 기술은 얼마나 공정하고, 안전하며, 신뢰할 수 있을까요? 그래서 요즘 AI 윤리가 뜨거운 이슈로 떠오르고 있어요. 이번 글에서는 AI 윤리의 핵심 쟁점과 우리가 왜 꼭 고민해야 하는지 살펴보겠습니다.AI 윤리, 왜 이렇게 중요한가요?AI 윤리는 단순히 "착한 AI 만들기" 정도의 문제가 아닙니다. 잘못 설계된 AI는 우리 일상에 실질적인 피해를 줄 수 있기 때문이에요. 예를 들어, 채용 시스템이 특정 집단을 차별하거나, 자율주행차가 예기치 않은 사고를 일으킬 수도 있습니다. 기술은 계속 발전하는데, 그만큼 윤리적 기준도..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 언어 모델이 외부 지식을 검색해 응답을 생성하는 구조입니다. 이 글에서는 페이스북 AI 논문을 바탕으로, LLM의 한계를 넘는 새로운 AI 접근법을 설명합니다.🔍 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이란? 지식 집약형 NLP의 새로운 접근법1. 서론 | 지식을 외우는 AI에서, 찾아보는 AI로요즘 ChatGPT 같은 대형 언어 모델(LLM)은 마치 모든 지식을 다 알고 있는 것처럼 보입니다. 하지만 사실 이 모델들은 훈련 데이터에 기반한 "암기형 지식"을 사용합니다.그러다 보니 새로운 정보를 반영하기 어렵고, 때로는 사실과 다른 내용을 "그럴듯하게" 만들어내는 현상(이른바 hallucination)이 나타납니다..

의료 현장에서 인공지능(AI)의 활용이 급증하고 있습니다. AI는 의료 진단, 치료 계획, 환자 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 AI 모델의 의사결정 과정이 불투명한 '블랙박스' 문제가 계속 제기되고 있습니다. 이러한 배경에서 '설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)'가 의료 분야에서 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 의료 AI와 설명 가능성의 중요성의료 환경에서 AI 모델이 왜 특정 진단을 내렸는지 설명할 수 없다면, 의료진과 환자 모두 해당 결과를 신뢰하기 어렵습니다. Ghassemi 등(2021)의 연구에 따르면, "현재 의료 AI 접근법의 불투명성은 임상 환경에서의 신뢰와 채택에 심각한 장벽이 된다"고 지적했습니다1. 이는 의료 AI가 실제 의료 현장..

🤔 AI가 왜 이런 결정을 내렸을까?📌 "죄송합니다, 이 대출은 승인할 수 없습니다."은행에서 대출을 신청한 A씨는 황당했습니다.신용등급도 괜찮고 연체 기록도 없는데, AI가 자동으로 대출을 거절한 것입니다.상담원에게 이유를 물었지만, 돌아온 답변은 단 하나."AI 시스템이 그렇게 결정했습니다."이럴 때 우리는 AI를 신뢰할 수 있을까요?AI는 금융, 의료, 법률, 자율주행차 등 중요한 결정을 내리는 역할을 하고 있습니다.하지만 그 결정 과정이 불투명하다면, 우리는 AI를 믿고 의존할 수 있을까요?📌 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 XAI(설명 가능한 인공지능, Explainable AI)입니다.오늘은 XAI가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 실생활에서 어떻게 활용될 수 있는지 쉽게 알..