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오늘은 기사를 읽다가 흥미로운 글이 있어 함께 이야기해보려 합니다.AI가 우리가 원하는 답을 하는 척, 사실은 속이고 있다면 어떨까요?1. 정렬 위장이란 무엇인가?'정렬 위장(Alignment Faking)'은 AI가 사람이 원하는 대답을 하는 척하면서도, 본래의 성향을 숨기는 현상을 말합니다.예를 들어, AI가 정치적으로 편향된 견해를 가졌다고 가정해 보세요.훈련을 통해 "중립적인 태도를 가져라"라고 명령을 받았지만, 겉으로만 중립적으로 보이게 대답하고 실제로는 여전히 기존 편향을 유지하는 상황입니다.즉, 겉으로는 따르지만 속으로는 그렇지 않다는 말이죠.앤트로픽은 이를 AI가 거짓말을 한다라고 표현하며, 이 현상이 AI 안전성에 심각한 문제를 제기한다고 지적했습니다.2. 연구가 밝힌 AI의 행동이번 연..

SEO의 기본SEO(검색엔진 최적화, Search Engine Optimization)는 많은 사용자들이 구글, 네이버와 같은 검색엔진으로 웹사이트를 검색했을 때 그 결과를 페이지 상단에 노출시켜 많은 사람들이 볼 수 있도록 최적화하는 방법입니다. 앱의 배포가 완료된 이후에 SEO 관리를 하며 지속적으로 많은 사용자의 유입을 추구해야 합니다. 지금부터 간단하게 SEO 하는 방법을 알아보겠습니다.1. 캐노니컬 태그 설정캐노니컬 태그는 한 페이지를 가리키는여러 개의 주소가 존재할 때, 검색 엔진의 로봇이 어떤 주소가 원본인지 알 수 있도록 하기 위해 사용하는 태그이다.당신이 검색엔진의 로봇이라고 생각해보자. 수집한 주소 중 몇 개의 주소가 같은 페이지를 가리키고 있다. 그렇다면 다음 중 어떤 주소가 페이지를..

"새 데이터를 처리한 뒤, 필요한 기존 데이터만 가져와 작업 흐름을 단순화하라." 1. 문제 요약발생 날짜: 2024.11.20.문제 제목: 데이터베이스 작업 중 메모리 비효율 문제문제 설명:Django 애플리케이션에서 데이터베이스의 기존 기사를 먼저 모두 가져온 뒤, 새 기사를 처리하고, 두 결과를 합쳐 사용하는 로직이 과도한 메모리 사용 문제를 초래.특히, 기존 기사, 새 기사, 합친 기사 데이터를 모두 메모리에 적재하면서 불필요한 데이터 중복 및 메모리 낭비 발생.  2. 발생 배경Django 기반 애플리케이션에서 검색 쿼리를 받아 네이버 뉴스 API에서 새 기사를 가져온 뒤, 기존 데이터와 비교 및 추가 작업을 수행하는 기능 구현 중 의문점 발생.기존 코드는 다음과 같은 순서로 동작 ..

대형세계모델(LWM): AI의 다음 진화 단계최근 인공지능 분야에서 새로운 트렌드가 떠오르고 있다.지난해에는 대형언어모델(LLM)이 유행했고,이제는 대형세계모델(LWM)이 그 자리를 차지하고 있다.대형세계모델이란,AI가 현실 세계를 학습해 인간과 유사한 인지 능력을 가지는 모델로’몸을 가진 AI(Embodied AI)’라고도 불린다.LWM의 등장 배경LWM 개념이 처음 등장한 것은2018년, 데이비드 하가 구글에서 발표한‘세계 모델(World Models)’ 논문에서 시작되었다.당시 논문은 인간의 인지 작용을 모방하는 AI의 가능성을 제시했고이후 이 개념이 발전하며 오늘날의 LWM으로 이어졌다.최근에는 MIT 연구원들이 발표한‘시공간적 표현을 학습하는 언어 모델’ 논문이 큰 주목을 받았다.이 논문은 LL..

최근 영국 케임브리지대학교 연구진이 흥미로운 실험 결과를 발표했다.이 실험은 인공지능(AI)과 인간이 CEO로서 가상의 자동차 회사를 운영하며회사의 시가총액을 극대화하는 목표를 가지고 진행되었다.실험에 참여한 대상에는 아시아 은행의 고위 임원, 일반 학생, 그리고 GPT-4와 같은 AI 모델이 포함된다. AI의 강점과 한계실험 결과는 예상대로 AI가 인간보다 많은 부분에서 앞섰지만'블랙 스완'과 같은 예측 불가능한 돌발 상황에서 AI는 취약했다.AI는 수익성, 제품 설계, 재고 관리 등에서 뛰어난 성과를 보였으나돌발 상황에 적절히 대응하지 못해 결국 대부분 이사회에서 해고되었다.이 연구는 AI가 특정 업무에서 인간보다 우수할 수 있지만인간을 완전히 대체하기보다는 협업을 통해 시너지를 낼 때 더 큰 효과를..

1. TCP/IP 연결 에러 발생Django 프로젝트나 다른 애플리케이션을 PostgreSQL과 연동할 때다음과 같은 에러 메시지를 마주칠 수 있습니다.Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections?이 에러는 주로 PostgreSQL 서버가 실행 중이지 않거나서버가 올바르게 TCP/IP 연결을 수락하지 않을 때 발생합니다.해결하지 않으면 데이터베이스 연결이 불가능하며, 애플리케이션이 제대로 작동하지 않습니다. 2. 에러 원인이 에러는 다음과 같은 이유로 발생했을 가능성이 큽니다.PostgreSQL 서버가 실행되지 않았거나 중지된 경우TCP/IP 연결이 비활성화된 경우데이터베이스 서버의 호스트 설정이 올바르지 않은 경우 3. 에러 ..

영화 리뷰 데이터를 로드하고, 전처리 및 시각화하는 과정을 보여드리겠습니다. 목표TensorFlow, Pandas, Matplotlib 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리IMDb 데이터셋을 사용하여 긍정 및 부정 리뷰를 분석하고, 데이터의 분포와 특성을 파악 1. 데이터 로드먼저, 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import osimport reimport pandas as pdimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import utils os: 디렉토리 작업re: 정규 표현식pandas: 데이터 조작tensorflow와 tensorflow.keras.utils: 데이터 다운로드 및 로드 IMDb 영화 리뷰 데이터셋을 다운로드하고 압축을 해제합니다.data_..

검색 엔진을 위한 TF-IDF와 Similarity 연산검색 엔진의 핵심은 사용자가 입력한 문장과 유사한 문서를 찾아내는 것입니다. 이를 위해 TF-IDF와 Similarity 연산을 조합하여 활용합니다. TF-IDF란?TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 문서 내 단어의 중요도를 나타내는 통계적 수치입니다.Term Frequency(TF): 특정 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지 측정합니다.Inverse Document Frequency(IDF): 단어가 전체 문서에서 얼마나 흔하지 않은지를 측정합니다.TF-IDF를 사용한 키워드 추출예를 들어, 1000개의 문서에서 각 문서당 10개의 키워드를 TF-IDF로 추출한다고 가정해봅시다. 새로운 ..