2026년 1월 24일(토)
최신 AI 토픽 뉴스
안녕하세요, TEUM Lab입니다!
오늘도 넘쳐나는 AI 정보 속에서, 제가 공부하며 함께 공유하고 싶은 기사 3가지를 골랐습니다.
출근길이나 짧은 휴식 시간에 가볍게 훑어보세요.
짧은 지식으로 정리하다 보니 부족한 점이 있을 수 있습니다.
나누고 싶은 의견이나 조언이 있다면 언제든 댓글로 알려주세요.
함께 고민하며 더 채워나가겠습니다.
실무에 AI를 도입할 때 닥치는 현실적인 어려움
3줄 핵심요약
AI 도입은 기술 지식과 함께 실제 업무 흐름에 대한 이해가 필요하다.
소규모 조직은 소수 인력으로 가능하나, 대기업은 다부서 협력이 필수적이다.
성공적 AI 도입에는 기술력, 현장 경험, IT 환경의 균형이 요구된다.
본문 해설
AI 도입은 단순 기술 문제가 아닌 복합적 과제다. 소프트웨어 엔지니어 윌 라슨(Will Larson)은 자신의 블로그에서 실제 AI 도입 경험을 바탕으로 이를 강조했다.
라슨은 AI 도입 성공을 위해 세 가지 요소가 중요하다고 밝혔다.
첫째, 해결할 문제에 대한 도메인 지식(해당 분야 전문 지식), 둘째, AI 도구 활용 경험, 셋째, 기존 IT 시스템과의 연결이다. 이 세 가지가 조화를 이뤄야 실질적 효과를 낼 수 있다.
소규모 조직에서는 소수 전문가가 전 과정을 담당할 수 있다. 반면 대기업은 여러 부서의 협업이 필요해 난이도가 높다. 이것이 대기업 AI 도입의 주요 장벽이다.
결국 AI 도입은 기술력만으로는 불충분하다. 조직 전체의 협력과 상호 업무 이해가 성공의 열쇠다.
AI 도입을 준비하는 기업은 이러한 요소를 사전에 고려한 전략 수립이 필요하며, AI를 적절히 활용하면 단순 기술 도입을 넘어 업무 방식 혁신의 기회가 된다.
출처: https://simonwillison.net/2026/Jan/2/will-larson/#atom-everything
엔트로피 적응형 미세 조정: 자신감 있는 충돌 해결을 통한 망각 현상 완화
3줄 핵심요약
인공지능이 특정 분야를 배울 때 기존의 일반적인 대화 능력이 나빠지는 고질적인 문제를 해결함
AI의 기존 지식과 새로운 학습 데이터가 충돌할 때 발생하는 성능 저하를 효과적으로 방지함
수학이나 의료 등 전문 AI를 개발하면서도 범용적인 똑똑함을 그대로 유지할 수 있게 됨
본문 해설
인공지능 모델이 특정 분야의 전문 지식을 습득하기 위해 추가 학습을 거치다 보면, 기존에 가지고 있던 보편적인 문제 해결 능력이나 유창한 대화 능력이 갑자기 저하되는 현상을 자주 겪게 된다. 이러한 현상을 연구자들은 치명적 망각(*1)이라고 부르며 인공지능 발전의 큰 걸림돌로 여겨왔다.
기존의 미세 조정(*2) 방식은 새로운 데이터를 무조건적으로 학습시키려다 보니, 모델이 이미 확신을 가지고 있는 지식과 새로운 데이터가 충돌할 때 내부 체계가 무너지며 기존 능력을 잃어버리게 되는 것이었다.
이번 연구팀은 이러한 문제의 핵심 원인이 이른바 '자신감 있는 충돌'에 있다는 사실을 정밀한 분석을 통해 밝혀냈다. 이는 인공지능이 스스로의 답에 높은 확신을 가지고 있음에도 불구하고, 외부에서 주어지는 학습 데이터가 이와 정반대의 정답을 강요할 때 발생하는 현상이다. 이때 무리하게 학습을 강제하면 모델의 전반적인 지능이 파괴되는 부작용이 나타난다.
이를 해결하기 위해 연구진은 엔트로피(*3)를 활용하여 모델이 스스로 얼마나 확신하고 있는지를 실시간으로 측정하고 학습의 세기를 조절하는 '엔트로피 적응형 미세 조정(EAFT)' 기술을 제안했다.
EAFT 기술은 일종의 지능형 필터 역할을 수행하며 학습 과정을 조율한다. 인공지능이 새로운 내용에 대해 불확실성을 느낄 때는 새로운 지식을 적극적으로 수용하게 하고, 이미 잘 알고 있는 내용과 정면으로 충돌하는 데이터가 들어올 때는 학습 강도를 낮추어 기존의 지적 능력을 보호하는 방식이다.
실제 실험 결과, 수학이나 의료와 같은 전문 영역의 성능을 비약적으로 높이면서도 일반적인 추론 능력은 상실하지 않는 뛰어난 성과를 거두었다.
현재 이 혁신적인 기술은 오픈소스 학습 도구인 LLaMA-Factory에 즉시 통합되어 전 세계 개발자들이 편리하게 활용할 수 있게 되었다. 이번 연구는 특정 기업이나 산업에 최적화된 맞춤형 인공지능을 개발할 때 성능 저하 걱정 없이 더욱 안정적으로 학습시킬 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 큰 의미가 있다.
앞으로 복잡한 논리가 필요한 산업 현장이나 고도의 지식이 요구되는 전문가용 서비스에서 이 기술이 널리 쓰이게 될 것으로 기대된다.
용어 풀이
*1 치명적 망각: 새로운 정보를 학습할 때 이전에 배웠던 지식을 급격히 잊어버리는 현상을 의미함
*2 미세 조정: 이미 훈련된 기초 시스템에 특정 목적을 위한 데이터를 추가로 교육하여 최적화하는 기법임
*3 엔트로피: 정보의 불확실성을 수치로 나타낸 것으로 본 연구에서는 시스템의 확신 정도를 판단하는 지표로 사용됨
출처: https://huggingface.co/papers/2601.02151
DeepSeek, 지식 용량 극대화한 Engram 아키텍처 공개
3줄 핵심 요약
DeepSeek가 O(1) 조회(*1)를 활용해 LLM의 지식 용량을 확장하는 조건부 메모리 모듈인 Engram을 선보였다.
Engram-27B는 동일한 연산 자원 조건에서 기존 MoE 모델보다 뛰어난 지식 습득 및 추론 성능을 입증했다.
방대한 메모리 테이블을 호스트 RAM으로 오프로딩하여 추론 오버헤드를 획기적으로 낮추는 새로운 아키텍처를 구현했다.
본문 해설
DeepSeek-AI가 MoE(*2)의 희소성 개념을 한 단계 발전시킨 '조건부 메모리' 기반의 Engram 아키텍처를 공개했다.
MoE가 신경망 연산을 선택적으로 수행하는 데 집중한다면, Engram은 고전적인 N-gram 임베딩(*3) 개념을 현대화하여 지식 조회 메커니즘을 내재화한 것이 특징이다. 덕분에 모델은 단순한 패턴 재구성에 연산 자원을 낭비하지 않고도 정적인 정보를 효율적으로 인출한다.
성능 테스트 결과는 놀라웠다. Engram-27B 모델은 코딩, 수학, 일반 추론 등 다양한 영역에서 기존 MoE 기반 모델을 앞질렀다.
연구진은 활성 신경망 처리와 정적 메모리 저장 사이의 최적의 균형을 찾는 'U자형 스케일링 법칙'을 발견. 기초 사실 정보를 Engram 모듈이 담당하게 함으로써, 모델의 깊은 층은 복잡한 논리적 과제에만 집중하게 된 결과다. 추론 능력의 깊이가 비약적으로 보존된 셈이다.
가장 실용적인 성과는 효율성에서 나타난다. 결정론적 주소 지정 방식을 채택한 이 모듈은 값비싼 특수 하드웨어가 아닌 일반 컴퓨터의 메인 메모리에 방대한 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 설계 덕분에 추론 속도에 거의 영향을 주지 않으면서도 모델의 지식 베이스를 대폭 확장. 이는 확장 가능하고 자원 효율적인 AI 시스템을 향한 중대한 진전이라는 평가를 받고 있다.
용어 풀이
*1 O(1) 조회: 데이터가 아무리 커져도 주소만 알면 거의 일정한 시간 안에 원하는 값을 바로 찾아오는 조회 방식
*2 MoE: 데이터에 따라 필요한 AI 전문가 모델만 선택적으로 활성화하여 연산 효율을 높이는 기법
*3 N-gram 임베딩: 텍스트에서 연속된 n개의 토큰(단어/문자) 조각을 하나의 단위로 보고, 그 조각을 벡터로 표현해 유사한 패턴을 가깝게 배치하는 표현 방식
출처: https://github.com/deepseek-ai/Engram
