뉴욕프리덤의 경제적 자유

AI 세계에 또 한 번의 큰 변화가 찾아왔습니다! OpenAI가 새로운 GPT-4.1 시리즈를 출시했는데요, 이번에는 성능과 가격 두 마리 토끼를 모두 잡았다고 해도 과언이 아닙니다. 3종 세트로 등장한 GPT-4.1 제품군은 코딩, 지시 이행, 그리고 장문 처리 능력에서 놀라운 향상을 보여주고 있습니다. 함께 살펴볼까요?진화한 AI의 새로운 표준OpenAI의 GPT-4.1 시리즈는 기존 GPT-4o 모델을 크게 뛰어넘는 성능을 자랑합니다. 특히 눈에 띄는 것은 컨텍스트 처리 능력인데요, 최대 100만 토큰까지 처리할 수 있게 되었습니다! 이는 기존 GPT-4o의 128,000 토큰에 비해 무려 8배나 증가한 수치입니다.코딩 능력도 대폭 향상되어 SWE-bench Verified에서 54.6%라는 인상적..

최근 AI 분야에서 핫한 화제가 있었죠. 구글의 Gemini가 포켓몬 게임에서 Claude보다 더 잘 했다는 뉴스였습니다. 우와, 대단하죠? 그런데 잠깐만요! 알고 보니 Gemini는 미니맵이라는 특별한 도움을 받았다고 합니다. 이것이 바로 오늘 이야기할 AI 벤치마크의 불공정성 문제입니다.벤치마크 테스트, 정말 공정한가?AI 모델의 성능을 평가하는 벤치마크 테스트는 기술 발전을 측정하는 중요한 도구입니다. 하지만 최근 사례들을 보면 이 테스트가 얼마나 불완전한지 깨닫게 됩니다.앤트로픽의 Claude 3.7 Sonnet은 SWE-bench Verified에서 표준 방식으로 62.3%의 정확도를 기록했지만, "맞춤형 스캐폴드(custom scaffold)"를 사용했을 때는 70.3%로 점수가 훌쩍 뛰었습니..

메타가 마침내 유럽에서 AI 훈련의 새 장을 열었습니다! 까다로운 EU 규제 환경에서도 페이스북과 인스타그램의 공개 콘텐츠를 활용한 AI 모델 훈련을 재개한다는 소식입니다. 이는 작년 규제 압박으로 잠시 중단했던 계획을 다시 추진하는 것으로, 메타의 AI 전략에 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다.메타의 유럽 AI 전략, 어떻게 바뀌나?메타는 이제 페이스북과 인스타그램에서 EU 사용자들이 공개적으로 올린 게시물과 댓글을 AI 훈련 데이터로 활용합니다. 또한 유럽 사용자들이 Meta AI와 나눈 대화 내용도 학습 자료로 사용될 예정입니다. 메타 측은 유럽데이터보호위원회(EDPB)가 이러한 접근 방식이 법적 요건을 충족한다고 확인했다고 주장합니다.물론 사용자 프라이버시도 신경 쓰고 있습니다. 메타는 개인 메..

안녕하세요, 기술 애호가 여러분! 오늘은 AI 기술 발전의 어두운 이면에 대해 이야기해 볼게요. AI가 우리 삶을 편리하게 만들고 있지만, 동시에 해커들의 무기가 되고 있다는 사실, 알고 계셨나요?AI 기술, 양날의 검이 되다최근 GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 발전은 정말 놀라운 수준입니다. 우리는 AI 비서와 대화하고, AI가 작성한 코드를 활용하며, 심지어 AI가 그린 그림을 감상하기도 합니다. 그러나 이런 강력한 도구가 해커들의 손에 들어가면 어떻게 될까요?사이버 범죄자들은 이미 AI를 악용하기 시작했습니다. 악성 코드를 더 효율적으로 생성하고, 개인화된 피싱 이메일을 대량으로 만들며, 시스템 취약점을 자동으로 탐색하는 데 AI를 활용하고 있어요. 기존에는 고도의 기술이 필요했던 공격이 ..

한국의 인공지능(AI) 산업이 글로벌 경쟁에서 현저히 뒤처지고 있다는 사실이 수치로 확인됐습니다. KDB미래전략연구소의 최근 분석에 따르면, 지난 10년간 국내 AI 기업들이 받은 투자금은 고작 3조 9000억원으로, 같은 기간 미국 AI 기업 투자액(186조 8000억원)의 2.1%에 불과합니다. 이런 격차는 우리나라 AI 산업의 현주소를 적나라하게 보여줍니다. 투자 격차가 만드는 기술 격차국내 최고 투자 유치 기록을 보유한 AI 기업 '업테라'는 1400억원을 조달했는데, 이는 미국 AI 기업 순위에서 200위권에 불과한 수준입니다. 국내 top 10 AI 기업들도 대부분 기초 기술보다는 AI 응용 서비스에 집중하고 있어, 기술 혁신의 핵심에서 경쟁하기 어려운 구조입니다.더욱 우려스러운 점은 투자 추..

세계 유수 대학들이 인공지능(AI)을 교육 과정에 통합하며 새로운 학습 패러다임을 구축하는 동안, 한국 교육계는 여전히 관망하는 모습을 보이고 있습니다. 이게 왜 문제일까요? 함께 살펴봅시다!글로벌 교육계의 AI 혁명이 시작됐다!앤트로픽과 오픈AI 같은 선도적 AI 기업들이 교육 시장을 향한 특화 도구 개발에 박차를 가하고 있습니다. '클로드 포 에듀케이션'이라는 고등교육 특화 AI 도구부터 사고력 증진에 초점을 맞춘 교육용 GPT 모델까지, AI는 더 이상 단순한 답안 제공 도구가 아닌 학습 동반자로 진화하고 있어요.런던 정치경제대학(LSE)과 MIT 같은 세계 최고의 교육기관들은 이미 AI를 적극 도입했습니다. 이들은 AI를 통해 학생들의 비판적 사고력과 문제 해결 능력을 향상시키는 데 주력하고 있죠..

AI 세계에 또 한 번 논란의 바람이 불고 있습니다! 메타의 라마4(Llama 4) 모델이 성능 과장 의혹에 휩싸였는데요, 이는 얼마 전 앤트로픽의 그록3(Claude 3) 모델이 겪었던 논란과 유사한 패턴을 보이고 있습니다. 이 사건들이 공통적으로 가리키는 문제는 무엇일까요? 바로 AI 벤치마크의 신뢰성 문제입니다.벤치마크의 함정: 숫자 뒤에 숨겨진 진실AI 기업들이 신모델을 출시할 때마다 화려한 벤치마크 점수를 내세우는 것은 이제 업계의 관행이 되었습니다. "우리 모델은 MMLU에서 90% 정확도를 기록했다!", "GSM8K에서 최고 성능을 달성했다!"와 같은 주장들이 언론 헤드라인을 장식합니다. 하지만 이 숫자들은 항상 실제 성능을 정확히 반영할까요?최근 메타의 라마4 모델이 겪고 있는 논란은 앤트..

최근 인공지능(AI)과 블록체인 기술의 결합이 업계의 뜨거운 화두로 떠오르고 있습니다. 이 두 혁신적 기술의 시너지는 단순한 트렌드를 넘어 기술 산업의 판도를 바꿀 잠재력을 보여주고 있죠. 오늘은 이 흥미로운 융합이 가져올 변화와 가능성에 대해 알아보겠습니다!중앙화된 AI의 문제와 블록체인의 해법현재 AI 기술은 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 소수 기술 대기업들이 장악하고 있습니다. 이들은 AI 개발에 필수적인 방대한 데이터를 독점적으로 소유하고 있죠. 이러한 중앙화는 데이터 프라이버시 침해, 알고리즘 편향성, 그리고 혁신의 제한이라는 심각한 문제를 야기합니다.바로 여기서 블록체인의 분산화 특성이 빛을 발합니다. 블록체인 기술은 데이터의 소유권을 대기업에서 사용자로 되돌리고, 투명성과 보안을 강화..

애플이 AI 선두주자 자리를 놓치게 된 배경에는 혁신적인 기술 부족이 아닌, 내부 조직 문화와 전략적 결정의 실패가 있었습니다. 세계 최대 기업 중 하나인 애플이 어떻게 AI 혁신 경쟁에서 뒤처지게 되었는지 살펴보겠습니다.애플의 AI 좌절: 왜 시리는 혁신을 멈췄나?애플은 2011년 시리 출시로 AI 비서 시장에 가장 먼저 뛰어들었습니다. 그러나 초기 선점 효과에도 불구하고, 시리는 구글 어시스턴트나 아마존 알렉사에 비해 발전 속도가 현저히 느렸습니다.이러한 정체의 핵심 원인은 놀랍게도 기술적 역량보다는 조직 문화에 있었습니다. 애플 내부의 부서 간 경쟁과 협업 부족으로 인해 시리의 발전은 지속적인 장애물에 직면했습니다. 또한 애플의 완벽주의 문화가 역설적으로 충분히 준비되지 않은 시리의 조기 출시로 이..

일론 머스크의 이름을 들으면 어떤 회사가 떠오르시나요? 테슬라? 스페이스X? 아니면 최근 이름이 바뀐 X(구 트위터)일까요? 사실, 이 모든 회사는 표면적으로는 별개의 기업이지만, 실질적으로는 하나의 거대한 '머스크 제국'으로 움직이고 있습니다. 최근 머스크의 인공지능 회사 xAI가 X를 인수한 거래를 살펴보면, 이 천재적 기업가가 어떻게 자신의 비즈니스 생태계를 구축하고 있는지 흥미로운 통찰을 얻을 수 있습니다.하나로 움직이는 머스크 제국의 비밀표면적으로 테슬라, 스페이스X, X, xAI, 보링 컴퍼니, 뉴럴링크는 전혀 다른 분야의 회사들입니다. 전기차, 우주 탐사, 소셜 미디어, AI 연구, 터널 건설, 뇌-컴퓨터 인터페이스... 이렇게 나열하면 공통점이 없어 보입니다.하지만 이 회사들은 마치 하나의..