AI 노력 대체의 경계와 검증
AI의 노력 대체는 인지 자동화와 신체·뇌 증강으로 나뉜다. 근거와 규제로 과장을 가린다.
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AI의 노력 대체는 인지 자동화와 신체·뇌 증강으로 나뉜다. 근거와 규제로 과장을 가린다.
AI 자동화로 고용이 밀릴 때 에너지비용과 부가가치 귀속이 UBI 등 현금이전의 재정을 제약한다.
전장 작전계획 AI 도입은 성능보다 HITL·TEVV·감사·책임 설계가 핵심이다.
모델 성능과 생산성의 시차 원인과 과업 점수·NIST RMF로 줄이는 방법
공감·기억·일관성 설계가 친밀감과 신뢰에 미치는 영향과 안전 평가 기준을 정리합니다.
LLM 도입·전환 시 장애 공지, RCA, 도구 호출 통제, 재시도·SLO로 운영 안정성을 평가하는 법.
LLM의 모사와 자기 일관성을 분리해 장기 기억·페르소나 드리프트를 벤치마크로 평가하는 방법.
검색 AI가 답변 중심에서 캔버스형 작업공간으로 옮겨가며 초안과 도구 제작이 검색 안에 들어온다.
단편 지식을 붙여넣고 이해 점검→구조화 설명→퀴즈로 학습을 대화 루프로 잇는 방법.
지도·지형 입력에서 리사이즈·타일링·토큰화 차이가 지리 오인식을 재현 가능한 제품 리스크로 만든다.
AGI 도래 연도 주장, 정의·지표·확률·사후채점을 갖춰 검증 가능한 예측으로 바꾸는 법.
외부 LLM API 기반 리셀러형 서비스의 원가·운영 최적화와 보안·컴플 이슈, 계약 체크포인트를 정리.
AI 활용 격차를 감이 아닌 시간축 지표로 본다. 자동화·표준화와 선발자 이점을 측정한다.
OECD는 2025년 개인 3분의 1 이상이 생성형 AI 사용, 연령 격차 53.6%p를 지적했다.
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
미국 혁신을 ‘최초 발명’과 ‘상용화·확산’으로 나눠 1차 기록과 특허로 교차검증한다.
공백·정규화·토큰 경계 차이가 추론 실패처럼 보이는 이유와 평가 통제법.
LLM이 표적 후보 생성·우선순위화로 선택을 유도할 때, 자율무기 경계와 감사·통제 설계를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
자율 실행 에이전트가 결제·시스템 변경까지 하며 내부자 위협 모델을 흔든다.
MLX mxfp4 로컬 LLM을 같은 커맨드·프롬프트로 실행해 tokens-per-sec와 피크 메모리를 재현 비교한다.
AI CapEx 기대와 금리·환율이 장비주 변동성을 만드는 경로를 데이터로 분해·검증하는 방법.
추론·메모리·지속학습 용어 혼선을 KPI로 분리해 검증하는 의사결정 메모.
AI 자동화가 속도를 새 기준으로 만들 때 생기는 압박과 지속가능한 업무 기준 재설계를 정리한다.