AI 글쓰기 (4)

1. 정의 내리기 글쓰기

SVM(Support Vector Machine)

 

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 N차원 공간에서 각 클래스 간의 거리를 최대화하는 최적의 선 또는 초평면을 찾아 데이터를 분류하는 지도형 머신 러닝 알고리즘이다. 주로 분류(classification)와 회귀(regression) 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습(supervised learning) 방식으로 학습한다. SVM은 이미지 분류, 텍스트 분류, 생물정보학 등 다양한 분야에서 널리 활용된다. 데이터가 선형적으로 구분되지 않을 때는 커널 트릭(kernel trick)을 사용하여 비선형 경계를 찾을 수 있어, 복잡한 데이터에도 유연하게 적용이 가능하다. 

 

 

2. 현상 논평 글쓰기

[그게 뭔가요] 이제 AI 에이전트의 시대라는데 – 바이라인네트워크

 

사실적 해석 : 

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 자율적으로 작동하고 문제를 해결하는 능력을 갖춘 인공지능 시스템을 말하며, 의사결정, 반응성, 적응성 등을 통해 사용자와 환경에 반응합니다. 예를 들어, Microsoft의 비즈니스 앱이나 Anthropic의 AI는 특정 명령 이후 자율적으로 과제를 수행하지만, 여전히 사람의 지시를 필요로 합니다. 빌 게이츠는 이런 에이전트가 수십 년 동안 상상해 왔던 “진정한 개인 비서”가 될 가능성을 언급했지만, 여전히 AI는 한정된 범위 내에서만 자율적이라고 평가됩니다.

 

 

나의 관점 :

AI 에이전트는 혁신적이지만 이 기술의 실제 적용 범위와 한계를 인식하는 것이 중요하다. 특히 ‘에이전틱 AI’처럼 에이전트의 자율성과 독립성을 강조한 개념은 흥미로우나 실질적인 활용에서는 보안, 편향, 그리고 윤리적 문제를 동반하기 쉽다. AI 에이전트가 진정으로 인간의 역할을 대신하는 도구가 되기 위해서는 기술적 완성도뿐만 아니라, AI가 사람의 요구와 기대를 어떻게 효과적으로 반영하고 책임성 있는 행동을 할 수 있는지에 대한 추가적인 논의가 필요해 보인다.

 

 

비평 :

현재 AI 에이전트는 아직도 많은 한계를 지니며, 특히 환각 현상, 편향성, 그리고 불확실한 의사결정 구조는 해결해야 할 과제다. 이러한 기술적 과제를 해결하지 않고서 AI 에이전트가 일상에 스며들 것이라는 전망은 다소 성급해 보인다.  AI 에이전트는 도구일 뿐이며, 인간 중심의 접근과 신중한 기술 구현이 함께 진행되어야 한다는 점에서 좀 더 균형 잡힌 논의가 필요하다.