#DeepSeek
4개의 포스트
![[특집] 그림자 속의 동료 — 섀도 AI, 회사가 모르는 AI는 어떻게 가장 흔한 보안 사고가 되었나](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fsai-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 그림자 속의 동료 — 섀도 AI, 회사가 모르는 AI는 어떻게 가장 흔한 보안 사고가 되었나
2026년 1월, 미국의 사이버보안 책임 기관을 이끌던 국장대행이 대외비 표시가 붙은 문서를 공개 ChatGPT에 올린 사실이 보도됐습니다. 보안의 최고 책임자도 하는 일이라면, 우리 회사 직원은 어떨까요. 국내 재직자 조사에서 생성형 AI 사용 사례의 38%는 회사 승인 없이 개인 돈으로 쓰는 것이었고, 하루 2시간 이상 쓰는 사람은 반년 만에 18%에서 72%가 됐습니다. 이 글은 '섀도 AI'를 1981년 은행 직원들이 PC를 사무용품으로 몰래 사던 때부터 따라갑니다. 왜 사람들은 AI 사용을 숨기는지, 붙여넣은 자료는 어디로 가는지, 2023년의 금지령은 왜 3년 만에 공식 도입으로 바뀌었는지, 그리고 이제 사람이 아니라 '에이전트'가 그림자 속에서 일하기 시작한 2026년에 회사가 무엇을 해야 하는지 정리합니다.
당신의 AI, 빌린 겁니까 가진 겁니까 (2부): SFT에서 GRPO까지, '디지털 트윈'이라는 훈련장
'강화학습으로 모델을 훈련한다'는 말은 정확히 무슨 뜻일까? 사전학습·SFT·RLHF·RLVR로 이어지는 개념의 사다리를 밟아 오르고, 요즘 화제인 GRPO를 '커브로 채점하는 시험'에 빗대 직관적으로 푼다. 그리고 모델이 실제로 업무를 연습하는 '디지털 트윈'과 보상 설계까지, Fermisense의 카탈로그 실험을 해부한다.
성당과 시장의 귀환 — 빅테크는 왜 자기 보물을 공짜로 풀어주는가
Bill Gurley의 화제작 'Open Source Strategy'를 한국 독자를 위해 풀어 쓰다. 1983년 스톨먼의 분노부터 2026년 DeepSeek의 폭격까지 — 빅테크가 코드를 공짜로 푸는 진짜 이유, 그리고 AI 시대에 다시 시작된 '성당 대 시장'의 두 번째 시즌.
Mixture of Experts 완전 해부: 1.8조 파라미터인데 왜 빠른가
GPT-4는 1.8조 파라미터지만 추론 시 222B만 활성화된다. 어떻게 가능한가? 1991년 MIT에서 시작된 '전문가 혼합' 아이디어가 34년 뒤 모든 프론티어 AI 모델의 핵심 아키텍처가 되기까지 — Expert의 정체, 라우팅의 작동 원리, 실전 사례와 논란까지 완전 해부한다.