Monday Morning 5.19

MCP(Model Context Protocol): AI 모델의 이해를 돕는 혁신적인 접근 방식서문: AI, 인간을 이해하기 위한 여정인공지능(AI)은 이제 우리의 일상 깊숙이 파고들어 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 모델은 인간과 유사하게 소통하고, 이미지 인식 모델은 세상을 ‘보고’ 이해하며, 추천 시스템은 우리의 취향을 예측합니다. 하지만 이러한 AI 모델들이 진정으로 '이해'하고 '맥락'을 파악하는 능력은 여전히 발전의 여지가 많습니다.AI 모델에게 특정 질문을 던지거나 작업을 지시했을 때, 모델은 입력된 정보만을 기반으로 답변을 생성합니다. 이때 만약 모델이 질문의 배경, 이전 대화 내용, 사용자의 의도 등 '맥락(Context)'을 정확히 파악하지 못한다면, 그 결과는 ..

AI 시대, 개발자의 생존 전략: 코딩 기계가 아닌 창조자가 되라AI, 특히 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 등장은 개발자 커뮤니티에 흥분과 함께 미묘한 불안감을 드리우고 있습니다. "AI가 내 코드를 대신 짤 텐데, 내가 왜 필요하지?"라는 질문은 더 이상 공상 과학이 아닌 현실적인 고민이 되었습니다. 하지만 저는 감히 단언합니다. AI 시대는 개발자에게 위기이자 동시에 전례 없는 기회입니다. 다만, 살아남기 위해서는 과거의 관성을 버리고 새로운 사고방식을 정립해야 합니다.이 글은 AI 시대에 개발자가 단순한 코딩 기계를 넘어, 혁신을 주도하는 창조자로 거듭나기 위한 구체적인 생존 전략을 제시합니다.1. 코딩 기계를 넘어 사고하는 아키텍트로 진화하라AI는 놀라운 속도로 코드를 생성하고 오류를 수정..

적대적 RAG: 신뢰할 수 있는 AI를 위한 최전선 방어인공지능(AI)은 정보에 접근하고 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 특히 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 AI 모델의 환각(Hallucination) 문제를 해결하고 최신 정보를 제공하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 하지만 모든 기술에는 양면성이 있듯이, RAG 또한 악의적인 공격으로부터 자유롭지 않습니다. 이러한 위협 중 하나가 바로 적대적 RAG(Adversarial RAG) 입니다.이 블로그 게시물에서는 적대적 RAG가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 이러한 위협으로부터 우리의 AI 시스템을 어떻게 보호할 수 있는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.1. RAG(검색 증강 생성)이..