반응형 전체 글738 AI 규제 & 법률: 빠르게 움직이는 규칙의 지형도 AI 윤리 & 안전 AI 규제 & 법률: 빠르게 움직이는 규칙의 지형도 AI 규제는 매달 바뀐다. 2026년 중반 기준으로 EU와 미국의 핵심 흐름과, 개발자가 실무에서 챙겨야 할 원칙을 정리한다. 주의 — 빠르게 변하는 영역. 이 글은 2026년 6월 시점의 상황을 정리한 것이다. AI 규제는 입법·행정·소송이 동시에 진행되며 수개월 단위로 바뀐다. 실제 컴플라이언스 판단은 반드시 최신 1차 출처와 법률 자문으로 확인해야 한다. 왜 규제가 어려운가 AI 규제는 본질적으로 혁신 촉진과 위험 통제라는 두 목표 사이의 긴장 위에 서 있다. 기술이 법보다 빠르게 움직이고, 국가·주마다 접근이 달라 통일된 글로벌 기준이 아직 없다. 그래서 다국적으로 서비스하는 조직은 여러 체계를 .. 2026. 11. 8. 레드팀 테스트: AI를 일부러 무너뜨려 보는 일 AI 윤리 & 안전 레드팀 테스트: AI를 일부러 무너뜨려 보는 일 방어를 검증하는 가장 확실한 방법은 직접 공격해 보는 것이다. AI 레드팀이 무엇을 하고, 어떻게 체계화하는지 정리한다. 레드팀이란 레드팀(red teaming)은 시스템의 약점을 찾기 위해 공격자의 입장에서 의도적으로 시스템을 공격·교란하는 활동이다. 보안 분야에서 유래했으며, AI에서는 모델이 유해하거나 의도치 않은 행동을 하도록 유도하는 시도를 가리킨다. 목적은 시스템을 망가뜨리는 것이 아니라, 실제 악의적 사용자가 등장하기 전에 취약점을 미리 발견하고 보완하는 것이다. 레드팀의 가치는 "우리 모델이 안전하다"는 주장을 반증 가능한 형태로 검증하는 데 있다. 통과한 테스트보다 실패한 테스트가 더 많은 것.. 2026. 11. 7. 가드레일 & 안전 필터: AI 시스템의 안전 경계 설계 AI 윤리 & 안전 가드레일 & 안전 필터: AI 시스템의 안전 경계 설계 모델만으로는 안전하지 않다. 입력과 출력을 감시하고 통제하는 가드레일 계층을 어떻게 설계하는지 정리한다. 가드레일이란 가드레일(guardrails)은 AI 시스템이 허용된 경계 안에서만 동작하도록 강제하는 통제 장치다. 모델 자체의 정렬(alignment)만으로는 부족하기 때문에, 그 주변에 별도의 안전 계층을 두는 것이다. 가드레일은 모델의 가중치를 바꾸지 않는다. 대신 입력과 출력의 흐름을 가로채 검사하고, 필요하면 차단·수정·재요청한다. 핵심 원칙: 모델을 신뢰하되 검증하라. 가드레일은 모델이 실패할 것을 전제로 설계하는 방어선이다. 입력 가드레일과 출력 가드레일 구분역할 .. 2026. 11. 7. 할루시네이션 방지: LLM이 자신있게 틀리는 이유 AI 윤리 & 안전 할루시네이션 방지: LLM이 자신있게 틀리는 이유 언어모델은 그럴듯한 거짓을 만들어낸다. 왜 이런 일이 일어나는지, 그리고 실무에서 어떻게 줄이는지 검색 증강부터 검증 파이프라인까지 정리한다. 할루시네이션이란 LLM의 할루시네이션(hallucination)은 모델이 사실과 다른 내용을, 그것도 매우 자신있는 어조로 생성하는 현상을 말한다. 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 틀린 수치를 단정적으로 제시하는 식이다. 근본 원인은 LLM의 작동 방식 자체에 있다. 언어모델은 진실을 검증하는 장치가 아니라 다음 토큰의 확률을 예측하는 시스템이다. 그럴듯함(plausibility)과 사실성(factuality)은 별개이며, 모델은 전자에 최적화되어 있다. 할루시네이.. 2026. 11. 7. 설명가능한 AI (XAI): 블랙박스를 들여다보는 법 AI 윤리 & 안전 설명가능한 AI (XAI): 블랙박스를 들여다보는 법 왜 모델이 그런 결정을 내렸는지 설명할 수 없다면, 신뢰도 책임도 성립하기 어렵다. XAI의 주요 기법과 한계를 정리한다. 왜 설명이 필요한가 딥러닝 모델은 높은 성능을 내지만, 그 내부 의사결정 과정은 사람이 직관적으로 이해하기 어렵다. 이른바 블랙박스 문제다. 대출 거절, 의료 진단, 채용 같은 고위험 의사결정에서 "왜?"에 답할 수 없다면 그 시스템은 받아들여지기 어렵다. XAI(eXplainable AI)는 모델의 예측을 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명하려는 분야다. 신뢰 확보, 디버깅, 규제 대응, 편향 발견이 모두 여기에 의존한다. 설명가능성과 성능은 종종 트레이드오프 관계에 있다. 선형 .. 2026. 11. 6. 편향 & 공정성: AI는 누구의 세계를 학습하는가 AI 윤리 & 안전 편향 & 공정성: AI는 누구의 세계를 학습하는가 모델은 데이터에 담긴 세상을 그대로 흡수한다. 편향이 어디서 생기고, 공정성을 어떻게 정의하며, 왜 모든 공정성을 동시에 만족할 수 없는지 정리한다. 편향은 버그가 아니라 거울이다 머신러닝 모델의 편향은 대개 코드의 결함이 아니라 데이터에 반영된 현실의 불균형이 그대로 학습된 결과다. 과거 채용 데이터로 학습한 모델이 특정 성별을 선호한다면, 그것은 모델이 망가진 것이 아니라 과거의 차별을 충실히 재현한 것이다. 그래서 편향 문제는 기술 문제이자 사회 문제다. "정확한" 모델이 곧 "공정한" 모델은 아니라는 인식이 출발점이 된다. 편향은 데이터 수집, 라벨링, 모델 설계, 배포 환경 등 파이프라인의 모든 단.. 2026. 11. 5. 에이전트 메모리 관리: 단기·장기 기억과 컨텍스트 운용 AI/ML Engineering · AI Agent 에이전트 메모리 관리: 단기·장기 기억과 컨텍스트 운용 LLM은 본래 기억이 없다. 매 호출은 백지에서 시작한다. 그럼에도 에이전트가 과거를 기억하고 학습하는 것처럼 보이게 만드는 메모리 아키텍처 — 단기·장기·절차 기억과 컨텍스트 관리 — 를 정리한다. Agent Memory Context Window Vector Store RAG LLM에는 근본적인 제약이 있다. 상태가 없다(stateless)는 점이다. 모델은 매 호출마다 컨텍스트 창에 담긴 정보만 보고, 이전 대화나 과거 작업을 본질적으로 기억하지 못한다. 그런데도 우리는 에이전트가 어제 한 일을 기억하고, 사용자의 취향을 학습하며, 긴 작업의 맥락을 유지하길 기대.. 2026. 11. 4. 에이전트 플래닝: 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 법 AI/ML Engineering · AI Agent 에이전트 플래닝: 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 법 "보고서를 써라"는 추상적 목표가 어떻게 검색·정리·작성·검토의 구체적 단계로 쪼개지는가. 에이전트 플래닝의 주요 전략 — 분해, 트리 탐색, 자기 성찰 — 을 비교해 정리한다. Planning Task Decomposition ReAct Reflexion 에이전트가 단순한 반응 기계를 넘어 '문제 해결자'가 되려면 계획(planning) 능력이 필요하다. 복잡한 목표를 받았을 때 곧장 행동에 뛰어드는 대신, 어떤 단계를 어떤 순서로 밟을지 먼저 설계하고, 실행 중 차질이 생기면 계획을 수정하는 능력이다. 인간이 큰 일을 작은 일로 쪼개 처리하듯, 에이전트도 작업 분.. 2026. 11. 3. 멀티 에이전트 시스템: 협업하는 LLM 에이전트의 설계 패턴 AI/ML Engineering · AI Agent 멀티 에이전트 시스템: 협업하는 LLM 에이전트의 설계 패턴 하나의 거대한 에이전트보다 여러 전문 에이전트의 협업이 나을 때가 있다. 멀티 에이전트 시스템의 토폴로지, 통신 방식, 그리고 "언제 쓰고 언제 쓰지 말아야 하는가"를 정리한다. Multi-Agent Orchestration Topology Coordination 단일 에이전트로 모든 것을 처리하려 하면 문제가 생긴다. 프롬프트가 비대해지고, 너무 많은 도구 사이에서 선택이 흔들리며, 긴 작업에서 컨텍스트가 오염된다. 멀티 에이전트 시스템(MAS)은 이 문제를 분할 정복으로 푼다. 각자 좁은 책임과 도구 집합을 가진 여러 에이전트가 협력해 하나의 목표를 달성한다... 2026. 11. 2. LangChain Agent: 추론과 도구 호출을 엮는 오케스트레이션 AI/ML Engineering · AI Agent LangChain Agent: 추론과 도구 호출을 엮는 오케스트레이션 LLM 애플리케이션의 사실상 표준 라이브러리 LangChain에서 에이전트는 어떻게 동작하는가. AgentExecutor의 고전적 루프부터 상태 그래프 기반 LangGraph로의 전환까지 정리한다. LangChain LangGraph AgentExecutor Tool Calling LangChain은 LLM 애플리케이션 개발에서 가장 널리 쓰이는 프레임워크 중 하나다. 그 안에서 에이전트는 "LLM을 추론 엔진으로 삼아, 어떤 도구를 어떤 순서로 호출할지 동적으로 결정하는 시스템"을 의미한다. 미리 짜둔 체인(chain)이 고정 경로라면, 에이전트는 경로.. 2026. 11. 1. AutoGen: 대화 기반 멀티 에이전트 프레임워크 AI/ML Engineering · AI Agent AutoGen: 대화 기반 멀티 에이전트 프레임워크 에이전트들이 서로 '대화'를 주고받으며 문제를 푼다. Microsoft가 제시한 AutoGen의 대화 중심 설계와 코드 실행·인간 개입을 자연스럽게 녹여내는 방식을 살펴본다. AutoGen Conversational Microsoft Code Execution AutoGen은 Microsoft Research가 공개한 멀티 에이전트 프레임워크로, CrewAI와는 결이 다른 추상화를 제시한다. 핵심 단위가 '역할'이나 '태스크'가 아니라 대화(conversation)다. 여러 에이전트가 채팅하듯 메시지를 주고받으며, 그 대화의 흐름 자체가 문제 해결 과정이 된다. 복잡한 워.. 2026. 11. 1. CrewAI: 역할 기반 멀티 에이전트 협업 프레임워크 AI/ML Engineering · AI Agent CrewAI: 역할 기반 멀티 에이전트 협업 프레임워크 한 명의 만능 에이전트 대신, 각자 역할을 가진 여러 에이전트가 팀을 이뤄 협업한다. 인간 조직의 분업 구조를 LLM 에이전트에 옮긴 CrewAI의 설계 철학과 핵심 개념을 정리한다. CrewAI Multi-Agent Role-Based Orchestration AutoGPT가 단일 에이전트의 자율 루프였다면, CrewAI는 다른 접근을 택한다. 복잡한 문제를 하나의 에이전트에 통째로 맡기는 대신, 역할(role)이 명확한 여러 에이전트를 하나의 '크루(crew)'로 묶어 협업시킨다. 리서처가 자료를 모으고, 분석가가 해석하고, 작가가 보고서를 쓰는 식이다. 인간 조직.. 2026. 10. 31. AutoGPT: 목표 지향 자율 에이전트의 시작과 그 한계 AI/ML Engineering · AI Agent AutoGPT: 목표 지향 자율 에이전트의 시작과 그 한계 "목표만 던지면 알아서 끝낸다"는 발상으로 2023년 폭발적 화제를 모은 AutoGPT. 그 작동 원리와, 자율 에이전트가 마주한 근본적 난제들을 통해 무엇을 배워야 하는지 짚는다. AutoGPT Autonomous Agent Goal-Oriented Self-Prompting AutoGPT는 2023년 봄 등장하자마자 GitHub 스타 수십만을 단숨에 모으며 자율 AI 에이전트라는 개념을 대중에게 각인시킨 프로젝트다. 사용자가 이름과 역할, 그리고 몇 개의 목표를 입력하면, 시스템이 스스로 작업을 분해하고 도구를 호출하며 목표 달성까지 반복 실행한다. 인간의 추가.. 2026. 10. 31. AI 에이전트 개념: 자율적으로 행동하는 LLM 시스템의 이해 AI/ML Engineering · AI Agent AI 에이전트 개념: 자율적으로 행동하는 LLM 시스템의 이해 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 목표를 받고 스스로 계획을 세우며 도구를 사용해 환경과 상호작용하는 시스템. AI 에이전트가 무엇이고, 기존 LLM 호출과 어떻게 다른지 그 본질을 정리한다. AI Agent LLM Autonomy ReAct 거대 언어 모델(LLM)이 등장한 직후의 활용은 대부분 단발성 입출력이었다. 프롬프트를 넣으면 텍스트가 나온다. 그러나 현실의 업무는 한 번의 추론으로 끝나지 않는다. 정보를 검색하고, 중간 결과를 보고 판단을 수정하고, 외부 시스템에 명령을 내려야 한다. AI 에이전트는 이 간극을 메우기 위해 등장한 패러다임이다. LL.. 2026. 10. 31. 변분 오토인코더 · VAE Deep Learning Series · 09 변분 오토인코더 · VAE Variational Autoencoder — 확률적 잠재 공간을 학습해 연속적이고 의미 있는 생성을 가능하게 하다 오토인코더에서 VAE로 일반적인 오토인코더(AE)는 입력 x를 저차원 잠재 벡터 z로 인코딩한 뒤 다시 재구성하도록 학습한다. 그러나 AE의 잠재 공간은 구조화되어 있지 않아, 임의의 z를 샘플링해 의미 있는 데이터를 생성하기 어렵다. VAE(Variational Autoencoder)는 2013년 Kingma와 Welling이 제안했다. 잠재 공간이 특정 확률 분포(보통 정규분포)를 따르도록 강제하여, 잠재 공간 전체가 연속적이고 구조화된 표현을 학습한다. VAE 구조 VAE의 인코더는 결정론.. 2026. 10. 30. 생성적 적대 신경망 · GAN Deep Learning Series · 08 생성적 적대 신경망 · GAN Generative Adversarial Network — 위조범과 감별사의 끝없는 경쟁으로 현실적인 데이터를 생성하다 아이디어 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 GAN은 두 신경망을 동시에 훈련시키는 아이디어에서 출발한다. 🎨 Generator (생성자) 랜덤 노이즈 z를 입력받아 진짜처럼 보이는 가짜 데이터를 생성한다. "위조 지폐범"의 역할. 🔍 Discriminator (판별자) 입력된 데이터가 진짜(real)인지 가짜(fake)인지 판별한다. "경찰(감별사)"의 역할. 두 모델이 서로를 이기려 경쟁하는 과정에서, .. 2026. 10. 29. Transformer란? (딥러닝) Deep Learning Series · 07 Transformer "Attention Is All You Need" — RNN 없이 셀프 어텐션만으로 시퀀스를 처리하는 혁명적 아키텍처 배경 2017년 Google Brain의 Vaswani et al.이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"는 NLP 역사의 분수령이다. RNN/LSTM의 순차적 처리 방식을 완전히 버리고, 셀프 어텐션만으로 시퀀스 내의 모든 위치 관계를 병렬로 계산한다. RNN의 핵심 한계는 순차성이었다. 타임스텝 t의 계산이 t-1에 의존하므로 병렬화가 불가능하다. Transformer는 이 제약에서 벗어나 GPU 병렬 연산을 최대한 활용한다. 전체 아키텍처 Encode.. 2026. 10. 28. 어텐션 메커니즘 Deep Learning Series · 06 어텐션 메커니즘 Attention — 필요한 곳에 집중하다, 인코더 출력 전체를 동적으로 가중합하는 혁신적 아이디어 병목 문제 전통적인 Seq2Seq 모델에서 인코더는 모든 입력 정보를 단 하나의 고정 크기 컨텍스트 벡터 c에 압축해야 했다. 입력이 길어질수록 성능이 급격히 저하되는 문제가 있었다. 2015년 Bahdanau et al.이 제안한 어텐션 메커니즘은 디코더가 매 타임스텝마다 인코더의 모든 은닉 상태를 참조하되, 현재 생성 중인 출력과 가장 관련 있는 입력 위치에 더 집중하도록 학습한다. Q / K / V 구조 어텐션은 세 요소로 작동한다: Query(Q), Key(K), Value(V). Q.. 2026. 10. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 41 다음 반응형
