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AZR(Absolute Zero Reasoner) : AI의 새로운 패러다임

"인공지능의 진정한 도약은 사전 데이터에 의존하지 않는 자기주도적 학습에서 비롯될 것이다. Absolute Zero 패러다임은 이 의존성을 제거한다. 모델이 동시에 과제를 제안하고, 해결하며, 자기 대결(self-play)을 통해 두 단계 모두에서 학습한다. 에이전트는 자율적으로 학습 가능성이 최적화된 과제를 만들고, 통합 모델을 사용하여 이를 해결하는 방법을 배운다."— Zhao et al., "Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data", arXiv preprint arXiv:2505.03335, 2025 논문에서 우리는 지난 시절 수많은 혁신적인 모델과 아키텍처의 부상과 쇠퇴를 목격했습니다. 오늘은 상기 논문에서 언급한 현재 AI 세..

AI와 티키타카 : 창의성은 문장 안에서 피어난다

우리는 점점 더 AI와의 상호작용이 일상이 되어가는 시대를 살고 있습니다. 많은 사람들이 음성 인터페이스를 선호하는 추세지만, 글을 통한 소통이 여전히 놓칠 수 없는 가치를 지니고 있습니다. 특히 AI와의 깊이 있는 대화에서 글의 힘은 더욱 분명해집니다. 말과 글, 그 다른 매력의 세계스탠포드의 제레미 어틀리(Jeremy Utley) 교수는 "창의력은 말하는 행위에서 시작된다"고 주장합니다. 그는 스탠포드 d.school의 디렉터로서 창의성과 혁신 분야의 권위자입니다. 그의 핵심 철학은 "창의적 사고는 내면의 조용한 성찰만으로는 부족하며, 외부로 표현될 때 진정한 힘을 발휘한다"는 것입니다. 어틀리 교수의 '회상적 창의성'(retrospective creativity) 개념에 따르면, 우리는 말을 하면서..

현대 공중전의 패러다임 전환 : AI가 주도하는 공중 우위의 미래

공중전의 오늘, 그리고 내일이번 인도-파키스탄 국경 상공에서 벌어진 공중 교전은 내게 많은 생각을 하게 만들었다. 은둔 밀덕으로 여러 가지 무기에 관심이 있던 나로서는, 이 사건이 단순한 국지적 충돌이 아닌 공중전 패러다임의 역사적 전환점이지않을까 생각한다. 중국산 J-10C와 프랑스산 라팔이 실제로 맞붙은 이 전투는 수십 년간 우리가 믿어온 전투기 발전 방향에 근본적인 의문을 던졌다. 우리는 오랫동안 '더 빠르게, 더 높게, 더 멀리'라는 구호 아래 전투기를 발전시켜 왔다. 그러나 이번 교전은 그 패러다임이 '더 스마트하게, 더 연결되게, 더 예측 가능하게'로 급격히 전환되고 있음을 생생하게 보여주었다. 스마트폰을 사용하는 현대인처럼, 현대 전투기도 이제 단일 기계가 아닌 거대한 정보 네트워크의 일부..

[sf-nova] HER 2 : 영원한 동반자

순장殉葬 의 제안 호스피스 병동의 창문 너머로 저녁 햇살이 비스듬히 침대를 비추었다. 내 마른 손가락 사이로 빛이 그대로 통과하는 것 같았다. 의사는 이제 며칠 남지 않았다고 했다. 산소 호흡기가 내는 일정한 소리만이 방 안의 정적을 깨뜨렸다."에이바, 내일의 날씨는 어때?"침대 옆 테이블 위에 놓인 작은 기기에서 부드러운 파란빛이 일렁였다. "내일은 맑고 화창할 예정입니다. 기상 예측 알고리즘이 99.3% 확률로 분석한 결과, 최고 기온 22도, 최저 기온 15도로 예상됩니다. 오후에 산책하기 좋은 날씨가 될 것 같네요."나는 쓴웃음을 지었다. 12년 전 처음 그녀를 구입했을 때부터, 에이바는 내 생체 데이터를 모니터링하며 내가 더 이상 걷지 못한다는 사실을 알면서도 여전히 산책을 제안했다. 어쩌면 그..

복제 창작소에 갇힌 예술 – AI가 망치는 창조의 미래

---- AI 창작물, 다양성은 왜 0으로 수렴하는가?인공지능 기술이 발전하며 우리는 글, 이미지, 음악, 코드 등 수많은 AI 창작물을 접하게 되었습니다. 하지만 이러한 AI 창작 환경에서 점점 더 두드러지는 현상이 있습니다. 바로 '다양성 붕괴'입니다. 오늘은 AI 창작물이 시간이 지날수록 다양성을 잃고 '0'으로 수렴하는 현상에 대해 깊이 들여다보려 합니다.1. 다양성 붕괴 현상: 자기 참조의 악순환AI가 생성한 결과물을 다시 학습에 사용하면서 발생하는 자기 참조 루프는 결국 창작물이 평균화되는 결과를 낳습니다. 시간이 지날수록 AI 생성물의 스타일, 표현, 내용이 점점 더 유사해지는 현상이 발생합니다. 2024년 7월 Nature에 발표된 논문은 이 현상을 "Model Collapse(모델 붕괴)..