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무료 전자책: 에이전틱 디자인 패턴: 지능형 시스템 구현을 위한 실용 가이드
구글 엔지니어가 에이전트 디자인 패턴에 관한 424페이지 분량의 무료 책을 방금 공개했습니다.
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나노 바나나 주말 해커톤 API 48시간 무료
구글에서 나노 바나나 (gemini-2.5-flash-image)의 글로벌 해커톤을 진행합니다. 주말동안 API를 무료로 사용할 수 있고 해커톤에 참여하면 5억원 상당의 상금도 받을 수 있습니다.
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중국 차단한 클로드, AI 기술 유출 막는다: Anthropic의 강화된 지역 제한 정책 발표
Claude의 Anthropic은 AI 서비스의 지역 제한 정책을 대폭 강화한다고 발표했습니다. 이번 조치의 핵심은 중국 등 권위주의 국가의 기업들이 해외 자회사를 통해 우회 접근하는 것을 원천 차단하는 것입니다. 특히 중국 본사가 50% 이상 지분을 보유한 해외 법인들도 서비스 이용이 금지됩니다.
Anthropic은 이러한 결정의 배경으로 국가 안보 위험을 지적했습니다. 권위주의 국가의 기업들은 자국 법률에 따라 정보 공유나 정보기관 협력을 강요받을 수 있으며, 이는 AI 기술이 적대적 군사·정보 목적으로 악용될 위험을 높인다는 것입니다. 또한 이들 기업이 모델 증류(distillation) 같은 기법으로 자체 AI를 개발하거나, 미국 및 동맹국 기업과 불공정하게 경쟁할 가능성도 우려 사항으로 꼽혔습니다.
이번 정책 변경은 단순한 기업 차원의 결정을 넘어, AI 기술이 민주주의 가치와 동맹국의 전략적 이익에 부합하도록 하겠다는 Anthropic의 의지를 보여줍니다. 회사는 강력한 수출 통제, 미국 내 AI 인프라 구축, 국가 안보 관련 AI 역량 평가 등 정부 차원의 정책도 지속적으로 지지하겠다고 밝혔습니다.
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AI 환각 현상의 근본 원인 규명: "모른다고 말하는 AI가 더 똑똑하다"
OpenAI라는 AI 회사가 최근 중요한 발견을 했습니다. ChatGPT 같은 AI가 왜 가끔 틀린 답을 자신 있게 말하는지 그 이유를 찾아낸 것입니다.
쉽게 설명하면 이렇습니다. 시험에서 모르는 문제가 나왔을 때를 생각해보세요. "모르겠습니다"라고 쓰면 0점이지만, 아무거나 찍으면 운 좋게 맞을 수도 있죠? AI도 똑같은 상황입니다. 지금의 AI 평가 방법은 "모르겠어요"라고 답하면 무조건 틀린 것으로 처리하기 때문에, AI는 확실하지 않아도 그럴듯한 답을 만들어내는 법을 배우게 된 것입니다.
실제 예를 들어보겠습니다. 새로운 GPT-5 모델은 확실하지 않은 질문의 52%에 "모르겠다"고 답했고, 틀린 답은 26%만 냈습니다. 반면 이전 모델은 거의 모든 질문(99%)에 답을 했지만, 그중 75%가 틀렸습니다. 어떤 게 더 믿을 만한 AI일까요?
OpenAI는 이 문제를 해결하려면 AI를 평가하는 방법을 바꿔야 한다고 말합니다. 틀린 답에는 감점을 주고, "잘 모르겠어요"라고 솔직하게 말하면 부분 점수라도 주는 방식으로요. 이렇게 하면 AI가 모르는 것은 모른다고 솔직하게 말하는, 더 믿을 수 있는 도구가 될 수 있다는 것입니다.
사이트: https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/ 논문: https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
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ChatGPT로 브레인스토밍 하는 법
프레임워크 설명: 브레인스토밍 프레임워크는 패턴을 기반으로 작동합니다. AI도 마찬가지입니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
5 Whys SWOT Six Thinking Hats Gap Mapping Starbursting
프롬프트 템플릿: "[브레인스토밍 프레임워크]를 사용하여 다음 주제에 대해 브레인스토밍해 주세요: [당신의 주제]"
다양한 관점 설명: AI가 다른 각도에서 주제에 접근하도록 강제합니다. 다음과 같은 관점의 예시:
마케팅 전문가 영업 전문가 제품 전문가
프롬프트 템플릿: "우리는 브레인스토밍 세션을 진행합니다: [전문가 A], [전문가 B], [전문가 C]. 각 전문가가 다음 주제에 대한 10가지 아이디어와 그들의 POV를 제시해 주세요: [당신의 주제]"
반대의 날 설명: 고객을 행복하게 만드는 방법을 말하고 싶다고 가정해 봅시다. 먼저 고객을 더 불만족스럽게 만들 수 있는 방법에 대해 생각한 다음, 그것을 뒤집습니다. 프롬프트 템플릿: "고객을 더 불만족스럽게 만들 수 있는 20가지 방법을 알려주세요. [제품/서비스]. 그런 다음 모든 포인트마다 정확한 반대를 제공하세요."
단계별 접근 설명: 이전 단계를 기반으로 단계별로 진행하고 계속 구축합니다. 비즈니스 아이디어를 브레인스토밍한다고 가정해 봅시다. 단계:
산업 산업 과제 고통 포인트 솔루션 비즈니스 아이디어
프롬프트 템플릿:
"혼란에 적합한 10개 산업 목록" "선택한 산업 내 10가지 과제 목록" 등등
창의적인 단어 설명: 단어는 창의성을 장려할 수 있습니다.
극도로 독특한 대담하게 다른 이전에 없던 완전히 예상치 못한 격렬하게 파격적인 절대적으로 전례 없는 완전히 독창적인
프롬프트 템플릿: "[주제]에 대한 10개의 [단어] 아이디어를 주세요."
밀도의 사슬 설명: CoD 프롬프트는 원래 반복을 통해 점점 더 나은 요약을 만들기 위해 만들어졌습니다. 하지만 이를 조정하여 점점 더 창의적인 결과물을 만들 수도 있습니다. 프롬프트 템플릿: "점점 더 창의적인 결과물을 생성할 것입니다. 다음 2단계를 5번 반복하세요. 1단계: 초기 결과물에서 누락된 1-3개 포인트를 식별하세요. 2단계: 새롭고 개선된 동일한 길이의 결과물을 작성하되 누락된 포인트를 포함하세요."
제1원칙 설명: 제1원칙 사고는 문제 해결을 위한 강력한 프레임워크이지만 브레인스토밍에도 적용할 수 있습니다. 복잡한 문제를 기본 요소로 분해하고 처음부터 다시 조립하는 것을 포함합니다. 프롬프트 템플릿: "제1원칙 사고를 사용하여 다음 주제에 대해 브레인스토밍하세요: [당신의 주제]"
오늘의 AI 뉴스는 여기까지입니다.
오늘 하루도 즐거운 하루 보내세요~!
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