AI '오픈 소스'의 가면: 과학적 진실성 요구
AI 분야에서 '오픈 소스' 용어가 오용되며 투명성, 재현성 같은 핵심 가치가 훼손되고 있습니다. 특히 학습 데이터 비공개는 과학적 검증을 저해합니다. '오픈워싱'을 경계하고, OSAID 같은 새로운 정의를 통해 진정한 개방성을 확보하며, 과학계와 정책 입안자의 공동 노력이 필요합니다.
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월스트리트의 놀라운 중국 재인식: '투자 불가'에서 필수불가결로?
월스트리트의 중국에 대한 시각이 비관론에서 조심스러운 낙관론으로 극적으로 전환되었습니다. 정책 신호, DeepSeek 같은 기술 발전, 시장 반등이 주요 요인이지만 소비 부진 우려는 여전합니다. 홍콩 시장의 부활과 CATL IPO 등 긍정적 신호가 나타나며 미국 시장 우려와 대조를 이룹니다.
AI '오픈소스' 가면극: 소중한 이상은 어떻게 하이재킹되었나
AI 분야에서 '오픈소스' 용어가 오용되고 있습니다. 많은 기업들이 핵심 구성요소를 숨긴 채 이 용어를 사용하며 과학적 무결성을 훼손하고 혁신을 저해합니다. 연구 커뮤니티는 진정한 투명성과 재현성을 갖춘 AI 시스템을 강력히 요구해야 합니다.
AI의 격변: 규제, 경쟁, 그리고 패권 경쟁
AI 환경은 기술적 야망, 지정학, 시장 불안이 얽혀 역동적으로 변하고 있습니다. 특히 칩에 대한 미국의 규제 강화는 혁신 촉진과 위험 완화 사이에서 균형을 맞추며 전 세계적으로 파장을 일으키고 있습니다.
실리콘 두뇌 길들이기: 저널리즘 작업을 위한 온디바이스 AI 탐구
개인 컴퓨터에서 로컬로 LLM을 실행하여 저널리즘 기사 작성을 자동화하는 실험. Google Gemma, Meta Llama 등 다양한 모델을 테스트하며 하드웨어(특히 UMA), 메모리, 모델 크기, 양자화의 영향을 분석. 정교한 프롬프트 엔지니어링에도 불구하고 관련성 파악 능력 부족과 작업량 전환이라는 'AI 역설' 확인.
인공지능 플랫폼의 펼쳐지는 풍경
디지털 영역은 인공지능의 끊임없는 발전으로 지각 변동을 겪고 있습니다. 어떤 플랫폼이 대중의 상상력과 유용성을 사로잡는지 이해하는 것은 필수적입니다. 특정 AI 도구에 대한 사용자 참여 규모는 이러한 변화를 생생하게 보여주며, 빠르게 확장되는 시장에서 기존 리더와 파괴적인 신규 진입자들이 경쟁하는 모습을 드러냅니다.
개방성의 침식: '오픈소스' AI가 종종 그렇지 않은 이유와 그 위험성
'오픈소스'라는 용어는 AI 분야에서 종종 피상적으로 사용되어 투명성과 재현성이라는 핵심 원칙을 훼손합니다. 많은 '오픈소스' AI 모델은 진정한 개방성에 필요한 훈련 데이터 및 프로세스에 대한 접근성을 제공하지 않아 과학적 진보와 신뢰를 위협합니다. 이 글은 이러한 '오픈워싱' 경향과 그 위험성을 탐구합니다.
대화형 AI 규제의 복잡한 거미줄 탐색하기
ChatGPT와 같은 정교한 대화형 AI는 개인 정보 보호, 허위 정보, 국가 안보, 통제 문제로 인해 전 세계적으로 금지 또는 규제에 직면하고 있습니다. 이러한 움직임은 AI 개발 및 배포의 미래 궤적을 형성하며, 각국의 우선순위와 우려를 반영하는 접근성 및 통제 환경을 만듭니다.
AI 엔진, 반도체 운명을 바꾸다: TSM, AMD, MPWR 조명
AI와 데이터 센터 수요 급증이 반도체 산업을 재편하고 있습니다. 이 새로운 시대에 TSM, AMD, MPWR은 각자의 강점을 활용하여 주목할 만한 성장을 이루고 있습니다. 이 글은 AI 혁명을 가능하게 하는 복잡한 생태계에서 이들 기업의 역할과 성장 동력을 분석합니다.
중국의 AI 궤적: 순수 성능보다 실용적 통합 우선
인공지능에 대한 세계적 논의는 종종 누가 가장 크고 강력한 대규모 언어 모델(LLM)을 만들 수 있는지에 대한 경쟁에 초점을 맞추는 것 같습니다. DeepSeek과 같은 모델의 인상적인 능력은 이러한 이야기를 뒷받침합니다. 어려운 경제 상황 속에서 이러한 기술 도약은 미래 잠재력과 성장 촉매제를 엿볼 수 있게 합니다. 그러나 LLM에만 집중하는 것은 본질을 놓치는 것입니다. AI는 덜 화려하지만 심오한 방식으로 수년간 우리 디지털 생활에 깊숙이 자리 잡았습니다.