AI 얼라인먼트와 RLHF 차이, 앤트로픽(Anthropic) 안전 원리
AI 얼라인먼트는 인공지능의 판단 기준을 인간 의도와 일치시키는 기술 체계입니다. 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)의 비용 한계를 극복하고 모델 자체 규범으로 정렬을 자동화하는 헌법적 AI 메커니즘을 규명합니다.
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모든글 →LG CNS AI 사업 영업익 1382억 견인, 금융 AX와 인프라 전환
LG CNS AI 및 클라우드 사업이 3분기 영업익 1382억 원을 이끌며 전통 SI에서 고수익 AX 전문 기업으로의 체질 전환을 입증했습니다. 금융권 수주와 대형 인프라 구축으로 실적 질적 성장을 달성한 전략을 분석합니다.
ETRI 탱고 공개, 산업용 AI 인력난 푸는 노코드 오픈소스 전략
ETRI 탱고 공개는 코딩 인력 없이도 제조 현장 실무자가 산업용 AI를 직접 배포하도록 돕는 분기점입니다. 데이터 입력부터 타깃 기기 최적화까지 MLOps 전 과정을 노코드로 자동화해 중소 제조 기업의 AI 진입 장벽과 도입 비용을 대폭 낮춥니다.
융합보안 정보보안 차이, KT가 서울대와 계약학과를 세운 이유
융합보안 정보보안 차이는 방어 대상이 소프트웨어 코드에 머무는지 물리 인프라와 운영 기술(OT) 전반으로 확장되는지에 있습니다. 복합화된 사이버 공격에 맞서 물리 통제와 네트워크를 일원화하는 실무 전략을 짚어봅니다.
네이버 브룩필드 12조 AI 인프라 계약, 재무 부담 턴 클라우드 확장
네이버 브룩필드 협력은 12조 원 규모 자본을 조달해 대규모 AI 데이터센터 확장의 재무 부담을 분산하는 승부수입니다. 자체 현금 소진을 억제하고 글로벌 대체투자 자본을 지렛대 삼아 소버린 AI와 클라우드 공급 능력을 극대화하는 자본 구조를 구축했습니다.
금융 AI 안전성 잡은 셀렉트스타 ICDM 논문, 규제 검증 해법
금융 AI 안전성은 범용 가드레일이 아닌 도메인 특화 평가로 완성되며, 셀렉트스타가 실무 검증의 해법을 제시했습니다. 핀레드(FinRED)는 5개 핵심 금융 위험을 정밀 판정해 전문가 일치율 88.46%를 달성하고 오탐지를 57% 낮춘 실증적 성과입니다.
