글로벌 AI 커뮤니티 동향 (2026-07-18)
핵심 요약
2026년 7월 18일자를 기준으로 글로벌 AI 커뮤니티에서 사용자들에 의해 언급된 이야기들은 AI 기술의 급격한 성숙과 이에 따른 사회적, 기술적 파장을 다각도로 보여줍니다.
가장 두드러진 흐름은 글로벌 AI 패권 경쟁의 양상입니다. [3]과 [19]에 따르면 중국을 중심으로 한 오픈 소스 모델(예: Kimi K3, Qwen)이 미국의 폐쇄형
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[문제/가설 도출] AI 의존과 은폐에 의한 학업 능력의 저하를 막기 위한 방법 연구
이 글은 최근 발표된 사회/교육 관련 논문들을 분석하여, 아직 해결되지 않은 AI 관련 연구문제들과 가설들을 찾아보고 정리한 내용을 담고 있습니다.
이 글에서 언급하는 문제와 가설들은 인포리언스가 직접 개발하고 있는 “AI를 연구하는 AI 과학자 시스템(https://info.shadowego.com/ai_scientist_1/)”의 문제/가설 발굴 과정을 활용하여 추출한 결과입니다.
[문제/가설 도출] AI 환각과 학습 착각: 아바타와 경고 메시지의 역할 분석
교육현장에서 AI의 활용 빈도와 범위가 점점 넓어지고 있음에도 불구하고, AI의 환각(Hallucination) 현상은 사라지지 않고 있습니다. 아니, 어쩌면 AI의 환각 현상은 피할 수 없는 것인지도 모릅니다. 따라서 환각이 학생들의 학습 과정과 결과에 어떤 영향을 미치는지 많은 사람들이 연구해 왔습니다.
이 글은 최근 발표된 사회/교육 관련 논문들을 분석하여, 아직 해결되지
AI를 연구하는 AI 과학자를 직접 만들어 보자. (1)
이 글은 무엇에 관한 이야기인가
연구자가 새로운 연구 주제를 정하는 과정에서 가장 먼저 하는 일은 자신의 연구 분야에서 아직 해결되지 않은 문제를 찾는 것입니다. 수백, 수천 편의 논문을 읽고 머릿속으로 지도를 그려야 하지요. 누가 무엇을 시도했고, 아직 풀리지 않은 문제가 무엇이며, 서로 모순된 결과를 제시한 연구들은 없는지, 어떤 새로운 가설을
ChazaYOU, 어떻게 쓸까요?
ChazaYOU의 기본 개념은 사람을 찾는 것입니다.
현재는 국내 연구자를 찾는 것에 초점을 맞추어,
연구내용, 연구자 이름, 연구기관명 등을 검색 질의로 입력하여 원하는 연구자들을 찾아내고,
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[Mostly AI-Generated] Knowledge Graph는 RAG 과정에서 어떤 역할을 수행할까?
2020년부터 2024년까지 Knowledge Graph는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 그 활용 방식이 진화해 왔습니다. 초기에는 Knowledge Graph를 통해 RAG 모델이 더 많은 배경 지식을 활용하고, 정보 보강과 추론 지원을 받았습니다. 2021년에는 엔티티와 관계의 구조화된 표현을 통해 자연어 이해와 질문 응답 시스템에서 성능을 향상시켰습니다. 2022년에는 Knowledge Graph Embeddings를 사용하여
[Mostly AI-Generated] AI 디지털 교과서는 어떤 문제를 지니고 있는가?
"AI 관련 법안의 충분한 검토가 이루어지지 않은 상황에서 AI 개발을 서두르는 것에 대한 우려가 제기되었습니다. 이는 AI 디지털 교과서가 법적 및 윤리적 기준을 충족하지 못할 경우, 교육 현장에서 문제가 발생할 수 있음을 시사합니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 그에 따른 법적, 윤리적 기준이 충분히 마련되지 않은 상태에서의 사용은 위험할
인공지능을 막 공부하신 사장님들의 활약!!
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[Mostly AI-Generated] 스마트 안경을 오랜 시간 사용해도 괜찮을까?
"HCI 분야에서 스마트 안경의 장기 사용이 눈의 피로를 유발할 가능성과 관련하여 연구한 내용들이 눈에 띄긴 하지만, 아직은 눈에 미치는 영향에 대한 명확한 결론을 내릴 정도로 많은 연구가 이루어지지는 않은 듯 합니다. 한편으로는 눈 건강과 관련되어 연구되고 있는 다양한 기술이 추가 탑재되면 스마트 안경이 사용자의 안구 건강을 보호하는 데 기여할