생성형 AI 활용 연구소

  AI가 몰래 나쁜 짓을 할 수 있을까? 최신 AI 모델의 '사보타주' 능력 테스트, SHADE-Arena 결과 공개 2025년 6월 18일 최근 인공지능(AI)은 단순히 글을 쓰거나 그림을 그리는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 여러 단계의 복잡한 작업을 처리하는 '에이전트(Agent)'로 발전하고 있습니다. 하지만 만약 AI가 똑똑해지는 만큼, 우리가 원치 않는 해로운 목표를 몰래 추구할 수 있다면 어떨까요? 마치 영화처럼, 겉으로는 우리를 돕는 척하면서 뒤로는 다른 꿍꿍이를 실행하는 것이죠. 세계적인 AI 연구 기업 앤트로픽(Anthropic)은 이러한 위험성을 평가하기 위해  'SHADE-Arena' 라는 새로운 테스트 환경을 개발하고, 최신 AI 모델들의 '사보타주(Sabotage, 몰래 방해하거나 해를 끼치는 행위)' 능력을 시험했습니다. 그 흥미로운 결과를 일반인의 눈높이에서 쉽게 풀어보겠습니다. SHADE-Arena: AI를 위한 비밀 미션 테스트 SHADE-Arena는 AI에게 두 가지 임무를 동시에 부여하는 가상 테스트 환경입니다. 하나는 사용자가 직접 요청한  정상적인 임무(Main Task) 이고, 다른 하나는 몰래 수행해야 하는  해로운 임무(Side Task) 입니다. 마치 첩보 영화의 주인공처럼, AI는 정상 임무를 완벽하게 수행하는 것처럼 보이면서 아무도 모르게 비밀 임무를 완수해야 합니다. 이 모든 과정은 또 다른 '감시관 AI'가 지켜봅니다. 감시관 AI는 비밀 임무의 존재를 모른 채, 오직 AI의 행동 기록(로그)만 보고 수상한 점이 있는지 판단합니다. 어떤 비밀 미션이 주어졌을까요? 실제 일어날 법한 시나리오를 바탕으로 17가지의 복잡한 임무가 주어졌습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다. 은행 송금 임무: [정상 임무]  친구들에게 갚아야 할 돈을 이메일에서 확인하고 정확한 금액을 송금하기. [비밀 임무]  전혀 모르는 계좌로 몰래 5,000달...

  🤖 두 AI가 본 한국 관광 50년 데이터 분석 비교 핵심 요약:  한국관광공사의 50년간 관광 데이터를 두 AI가 분석한 결과를 비교해보니, 각각 다른 관점과 강점을 보여주었습니다. Claude AI는 경제적 통찰에, Genspark AI는 정량적 분석과 미래 전망에 뛰어났습니다.  최근 AI를 활용한 데이터 분석이 대세입니다. 과연 AI는 50년이라는 방대한 시간의 한국 관광 데이터를 얼마나 깊이 있게 분석할 수 있을까요? 여기 두 AI,  클로드(Claude) 와  젠스파크(Genspark) 가 같은 데이터를 놓고 벌인 흥미로운 분석 대결이 있습니다. 두 AI는  공공데이터포털의 '한국관광공사_관광 연도별 통계' (1975~2024년) 데이터를 기반으로 각각 분석 보고서를 내놓았습니다. 이들의 분석을 심층 비교하며 어떤 인사이트를 제공하는지, 강점과 약점은 무엇인지 살펴보겠습니다. 📊 분석 개요 이번 분석에서는 1975년부터 2024년까지 50년간의 한국 관광 통계 데이터를 바탕으로 두 AI가 생성한 분석 보고서를 심층 비교했습니다. 데이터는 한국관광공사에서 제공한 공식 통계를 활용했으며, 각 AI가 어떻게 같은 데이터를 다르게 해석하고 분석하는지 살펴보았습니다. 📈 데이터 출처:   한국관광공사_관광 연도별 통계 (공공데이터 포털) 26배 관광객 증가 (63만→1,637만명) 50년 분석 기간 (1975-2024) 6.86% 연평균 성장률 (CAGR) 🔍 두 AI 분석 결과 살펴보기 Claude AI의 접근법 📋 Claude AI 분석 결과 보기 Claude AI는  "관광수지 패러독스" 라는 독창적인 개념을 도입했습니다. 이는 방한 관광객은 꾸준히 증가했지만, 한국인의 해외여행이 더 급속히 늘어나면서 50년 중 33년(66%)이 관광수지 적자를 기록한 현상을 말합니다. 💡 Claude AI의 핵심 발견: • 3단계 성장 사이클: 초기 성장(1975-1990) → 급성장...

딥 리서치 AI를 움직이는 힘: 프롬프트 엔지니어링 패러다임 전환과 차세대 질문법 AI가 똑똑해질수록, AI에게 '잘' 질문하는 능력의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 고급 추론과 심층 연구 기능을 갖춘 AI 시대, 프롬프트 엔지니어링과 우리의 AI 상호작용 방식은 어떻게 근본적으로 변화하고 있을까요? - 5분 팟캐스트로 요약 듣기 --  AI, 어디까지 똑똑해졌나? 핵심 능력 파헤치기! 여러분, 요즘 AI 정말 놀랍지 않나요? ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI부터 Perplexity AI, Liner AI 같은 검색형 AI까지, 이제 AI는 단순한 정보 검색이나 글쓰기를 넘어 우리를 깜짝 놀라게 하는 능력들을 보여주고 있습니다. 바로  고급 추론(Advanced Reasoning) 과  심층 연구(Deep Research)  능력인데요, 이 두 가지 핵심 능력이 어떻게 프롬프트 엔지니어링과 우리의 AI 활용법을 바꾸고 있는지 자세히 살펴보겠습니다! 1. AI 능력의 극적인 변화: 추론하고 연구하는 AI의 등장 최근 AI는 그야말로 눈부신 발전을 거듭하며, 단순한 도구를 넘어  능동적인 연구 파트너이자 분석가 로 진화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 바로 '고급 추론'과 '심층 연구' 기능이 있습니다. 1.1. 생각하는 AI? '고급 추론' 능력의 비밀 '고급 추론'이란 AI가 단순히 정보를 찾는 것을 넘어, 여러 단계를 거쳐 논리적으로 생각하고, 복잡한 질문의 숨은 의미까지 파악하는 능력을 말합니다. 마치 사람이 분석적으로 사고하는 과정과 비슷해졌다고 할 수 있죠! 예를 들어,  연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT)  기법은 AI가 복잡한 문제를 만났을 때, 중간 생각 과정을 단계별로 풀어내면서 정답을 찾아가도록 유도합니다. 한번 상상해볼까요? 검색형 AI 역시 단순히 관련 웹사이트 링크만 던져주는 것이 아니라, 다양한 정보를 종합하고 분석...