Research Data & AI

  AI가 우리보다 더 잘할 때, 우리는 무엇을 할 것인가

  모델 출시를 앞둔 GPT-5에 대한 전망 1. 멀티모달+추론 능력의 통합 GPT 시리즈 : 이미지·음성·텍스트를 처리하는 멀티모달 AI o-시리즈 (GPT-4o) : 사람처럼 말하고 빠른 반응이 가능한 고속 추론형 AI GPT-5 : 이 두 기술의 융합 모델로, 인간처럼 자연스럽게 반응하며 복합적 입력(텍스트, 이미지, 음성)을 처리 2. 강화된 추론 및 프로그래밍 능력 대규모 복잡한 코드베이스 변경 작업도 능숙하게 수행 이는 단순한 지식 암기 이상, 고차원적 사고와 단계적 문제 해결 능력을 의미 자연어와 프로그래밍 언어 간 매핑 능력 향상 3. 초대형 컨텍스트 윈도우 GPT-5는 최대 100만 토큰 까지 문맥을 기억할 수 있을 것으로 예측됨 GPT-4의 3.2만 토큰 대비 약 30배 증가 긴 보고서, 소설, 대규모 코드베이스를 한 번에 처리 가능 4. 고품질 데이터 확보와 비용 GPT-5 개발에만 5억 달러(한화 약 6,500억 원) 이상 투자 품질 높은 데이터 수집이 가장 큰 난제로 지목

정부, K‑AI 모델 개발 시동 과학기술정보통신부, ‘AI 파운데이션 모델 개발’ 사업 본격 추진 5개 정예팀 선정(8.4), 약 50여 개 기관과 협력 ‘소버린 AI’ 확보가 핵심 목표 사업 기간은 2027년까지, 6개월 단위로 성과 평가 실시 예정 * 5개 정예팀 개요 및 주요 내용 1. 네이버클라우드 컨소시엄 이종 데이터(텍스트·음성·이미지·비디오) 통합 처리 가능한 옴니모델 개발 주요 참여: 네이버, 트웰브랩스, 서울대, KAIST, 포스텍, 고려대, 한양대 등 AI 에이전트 마켓플레이스 기반 개방형 생태계 조성 추진 2. 업스테이지 컨소시엄 산업 특화형 글로벌 모델 ‘ 솔라(Solar) WBL ’ 개발 주요 분야: 법률, 제조, 국방, 금융 등 스타트업·학계와 협력 향후 B2B/B2G 서비스 확대 및 3년 내 1천만 사용자 확보 목표 3. SK텔레콤  컨소시엄 차세대 트랜스포머 기반 초거대 AI 모델 개발 크래프톤, 포티투닷 등과 협력 적용 분야: 제조, 게임, 로봇 등 B2B·B2C 전략 병행 추진 4. NC AI(엔씨소프트 자회사) 컨소시엄 멀티모달 생성형 파운데이션 모델 개발 주요 협력기관: 고려대, 서울대, 연세대, ETRI 등 40개 수요기업 연계 “도메인옵스(DomainOps)” 기반 생태계 구축 허깅페이스(HuggingFace) 기반 공개 및 다양한 추론 포맷 대응 5. LG경영개발원 AI연구원 컨소시엄 ‘K‑엑사원(EXAONE)’ 모델 개발 LG 주요 계열사와 협력 전 산업 분야에 활용 가능한 풀스택 AI 생태계 구축 B2B·B2C·B2G 통합형 모델 지향 * 정부의 지원 및 평가 계획 팀당 28억 원 예산 추가 지원 약 100억 원 규모 데이터 공동 구매 후 9월부터 제공 방송 영상 기반 고품질 학습 데이터 200억 원 규모로 별도 제공 예정 일부 팀 대상 GPU·인재 확보 지원 병행 1차 성과 평가 : 2025년 말 평가 결과에 따라 5팀 → 4팀으로 압축 대국민·전문가...

  미국의 AI 실행계획 (America’s AI Action Plan)   https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf 📌 개요 트럼프 행정부는 미국의 AI 기술 우위를 확보하고, 경제·군사적 패권을 유지하기 위해 AI 실행계획을 발표함. 해당 계획은 △ 혁신 촉진 △AI 인프라 구축 △ 국제 외교·안보 주도라는 3대 축을 중심으로 구성됨 1. Pillar I – AI 혁신 가속화 규제 완화 : 바이든 행정부의 AI 관련 규제를 폐기하고, 민간의 자율적 AI 개발 촉진 표현의 자유 보장 : 정부 조달 모델은 정치·이념적 편향이 없는 LLM에 한정. 오픈소스 장려 : 오픈소스·오픈웨이트 AI를 전략적 자산으로 간주하고 인프라 지원 확대 AI 채택 장려 : 규제 샌드박스 도입 및 민간·산업 분야별 AI 활용 촉진 노동자 보호 : AI 재교육, 세제 혜택, AI 노동영향 분석 등을 통해 고용 안정 도모 국방 활용 강화 : 국방부와 정보기관의 AI 채택 수준을 평가하고 채택 확대 추진 2. Pillar II – AI 인프라 구축 데이터센터 및 반도체 공장 신속 허가 : 전력 인프라와 연계해 AI 개발 속도에 맞춘 확장 추진 국방·정보기관 전용 보안 데이터센터 구축 AI 사이버 보안 역량 강화 및 사고 대응 체계 정비 AI 인프라 인력 양성 및 AI 친화형 전력망 개발 추진 3. Pillar III – 국제 AI 외교 및 안보 주도 AI 기술 동맹 수출 : 우방국에 미국산 AI 확산 유도 중국 견제 : 국제 AI 표준 기구에서 중국 영향력 억제 수출 통제 강화 : 반도체·AI 컴퓨팅 관련 수출 통제 강화 및 허점 보완 프런티어 AI 위협 평가 체계 구축 및 생물안보 기술 투자 병행 📌 정책적 시사점 트럼프 행정부는 AI를 국가경쟁력의 핵심으로 인식하고, 민간 주도 혁신과 규제 최소화를 핵심 전략으로 설정 미국 주도의 AI 생태...

미 연방 정부 기관들의 인공지능(AI) 관련 사례 https://www.meritalk.com/articles/federal-agencies-genai-use-cases-surged-9x-last-year/ 미 연방 정부 기관들이 인공지능(AI) 관련 사례를 빠르게 늘리고 있지만 실제 도입은 규제·인력·자원 부족 등으로 지연되고 있다. 미 의회가 의무화한 정부 회계국(GAO)의 보고서(2025년 7월 29일)에 따르면, 선정된 12개 기관 중 11곳이 2024년 인공지능 사용 사례(inventory)를 제출했다. 국방부는 보안 이유로 제외되었다. 2024년 전체 AI 사용 사례 : 1,110건 (2023년의 571건 대비 거의 2배 증가) GenAI (생성형 AI) 사용 사례 : 32건 → 282건으로 9배 증가 282건 중 약 56%에 해당하는 159건은 현재 기획‧획득 또는 개발 중 이며, 41%는 운영 중 혹은 구현 중 이다. 소수는 이미 폐기 되었다. GAO는 AI 프로젝트의 약 61%가 내부 운영 지원 (커뮤니케이션 개선, 프로세스 효율화 등)에 집중되어 있다고 분석했으며, 그 다음으로 공공 서비스 용도 (챗봇, 가상 비서 등)가 두 번째, 의료 관련 사례가 세 번째로 많았다. 예를 들어 보훈부(VA)는 의료 영상 처리 자동화 를, 보건복지부(HHS)는 폴리오 바이러스 확산 억제 에 AI를 활용 중이다 . 한편 NASA 는 2024년에는 GenAI 사용 사례를 보고하지 않았으며, 2023년 명시된 활동들도 포함되지 않았다 . 📌  요약 및 핵심 포인트 항목 내용 GenAI 사용 사례 증가 2023년 32건 → 2024년 282건 (약 9배 증가) 프로젝트 진행 단계 기획·개발(56%) / 운영 중 (41%) / 폐기 소수 주요 적용 분야 내부 운영, 공공 서비스, 의료 도입 장애 요인 예산 부족, 컴퓨트 자원 부족, 숙련 인력 부족, 규제 과잉, 정책 및 승인 지연 특이사항 NASA는 2024년 GenAI 사례 없음 정책 대응 NIS...

  ⚙️ AI 도구 도입 - 반복 작업의 80%를 자동화 [실천 포인트] “창의적인 분석보다 반복 작업이 더 많다”는 자각에서 출발하라 하나의 도구로 시작하라 (예: ChatGPT for SQL) 하나의 반복 작업을 자동화하라 시간을 회복하고 분석 본연의 일에 집중하라

  AI 시대 = 닷컴 시대의 데자뷔? 1990년대 후반, 세상은 새로운 기술의 물결에 휩싸였다. ‘닷컴(.com)’이라는 단어가 붙은 기업이면 수익 모델이 있든 없든, 실체가 있든 없든 투자자들의 러브콜을 받았다. 너도나도 인터넷을 외쳤고, 마치 모든 산업이 재편될 것 같은 분위기였다. 하지만 결과는 어땠는가. 수많은 기업이 사라졌고, 거품은 꺼졌다. 그리고 지금, 우리는 그때와 묘하게 닮은 시대를 다시 마주하고 있다. 이름하여 ‘AI 시대’다. 기대의 데자뷔 요즘 AI를 둘러싼 열기는 당시 닷컴 열풍을 떠올리게 한다. 생성형 AI, 자율주행, 인공지능 비서, AI 에이전트 등… 마치 무엇이든 가능할 것만 같다. 기업들은 앞다투어 AI 전략을 내놓고, 스타트업들은 ‘AI’를 이름에 붙이기만 해도 투자자들의 관심을 끌 수 있다. 이미 포화 상태인 AI 도구 시장은 매일 같이 새로운 서비스가 등장하고 사라지는 과정을 반복한다. 기술을 선도한다는 빅테크 기업들은 연일 새로운 모델을 발표하며 경쟁의 속도를 높이고 있다. 이처럼 기대와 과잉 투자, 묻지마 창업 이라는 면에서, 우리는 분명 90년대 후반과 유사한 ‘거품의 시간’을 지나고 있는지도 모른다. 그러나 본질은 다르다 그럼에도 불구하고, AI 시대는 단순한 데자뷔에 그치지 않는다. 기술의 성숙도와 실제 활용 수준 에서, 지금의 AI는 당시 인터넷 기술보다 훨씬 앞서 있다. 대규모 언어모델은 실제 사람과 거의 구별되지 않는 수준의 대화를 수행하고, 기업들은 업무 자동화, 콘텐츠 제작, 연구 보조, 고객 응대 등 다양한 분야에 AI를 실질적으로 활용하고 있다. 닷컴 시대에는 상상만 무성했지만, AI는 이미 현실에서 작동하고 있다는 점 에서 차별적이다. 예를 들어, 소규모 기업들도 AI 챗봇을 통해 고객서비스를 운영하고, 개발자들은 AI 코딩 도우미를 일상처럼 사용한다. 학교, 병원, 연구소, 공공기관 등 각종 조직에서 AI의 영향력이 가시화되고 있다. 반복될 교훈 물론 이 흐름이 모든 기업에...