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인공지능

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Vibe Coding 완벽 가이드: GPT-5와 Claude Code로 AI 기반 게임 개발 혁신하기 AI 코딩은 이제 단순한 보조 도구가 아닙니다. GPT-5 Codex나 Claude Sonnet 4.5 같은 고도화된 AI 코딩 모델은 개발자의 워크플로우를 완전히 바꾸고 있습니다. 하지만 단순히 “AI에게 코드를 시키는 것”으로는 제대로 된 결과물을 얻기 어렵습니다.이번 글에서는 Nicolas Zullo가 제안한 “Vibe Coding v1.2” 가이드를 기반으로, AI와 인간이 협력하여 실제 완성도 있는 게임을 만드는 프로세스를 단계별로 살펴봅니다.특히 GPT-5 Codex와 Claude Code를 사용하는 방법, 프로젝트 구조 설계, 그리고 효율적인 워크플로우 구축법을 구체적으로 정리합니다.1. Vibe Coding이란 무엇인가Vibe Coding은 단순히 AI에게 코드를 작성하게 하는 방식이 아니..
의료 AI의 투명성을 위한 새로운 표준, MedLog란 무엇인가? AI의 빠른 확산, 그러나 ‘기록’은 없는 현실의료기관들이 대규모 언어모델(LLM)과 AI 기반 의사결정 지원도구를 빠르게 도입하고 있습니다. 진단 보조, 환자 리스크 예측, 치료 경로 추천 등 다양한 영역에서 AI가 이미 실무에 참여하고 있지만, 한 가지 근본적인 문제가 존재합니다.바로 이 AI들이 실제 임상현장에서 어떻게, 언제, 누가, 어떤 환자를 위해 사용되는지를 체계적으로 기록하는 표준이 없다는 점입니다.이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.실사용 성능(real-world performance) 과 임상 결과(outcomes) 를 객관적으로 측정할 수 없습니다.오류, 편향, 데이터 드리프트(dataset drift) 등을 감지하기 어렵습니다.AI 사용 맥락의 불투명성 때문에 규제기관이나 감사..
AI 도입, 제대로 평가하고 계신가요? ― 조직 내 AI 성과를 올바르게 측정하는 방법 AI(인공지능)는 이제 대부분의 기업에서 도입을 고려하거나 이미 사용 중인 기술입니다. 하지만 많은 조직이 공통적으로 부딪히는 문제가 있습니다.“AI를 도입했는데, 과연 효과가 있는 걸까?”이 질문에 답하려 할 때 대부분의 조직이 저지르는 실수가 있습니다. 바로 AI 전용 지표를 새로 만드는 것입니다.하지만 AI는 조직의 목표를 바꾸는 기술이 아닙니다. 오히려 기존 목표를 더 잘 달성하도록 돕는 도구입니다. 따라서 AI의 성과는 기존의 비즈니스 지표와 목표를 기준으로 평가해야 합니다.이 글에서는 조직이 AI의 진짜 가치를 측정하기 위해 알아야 할 핵심 원칙과 실질적인 방법을 살펴봅니다.1. AI 도입의 함정: 새로운 지표의 유혹AI를 도입하면 조직은 새로운 기대를 갖게 됩니다.“AI가 얼마나 코드를 빨리..
AI가 스마트폰을 스스로 조작한다면? – Alibaba의 Mobile-Agent-v3가 여는 차세대 GUI 자동화의 시대 1. 인간처럼 행동하는 AI의 등장스마트폰 화면을 직접 터치하지 않아도, AI가 앱을 열고, 설정을 바꾸고, 메시지를 보내는 시대가 열리고 있다.이것은 단순한 자동화 스크립트가 아니다.Alibaba Tongyi Lab이 공개한 Mobile-Agent-v3는 사용자의 명령을 이해하고, 화면을 인식하며, 스스로 계획을 세워 GUI 환경에서 실제 행동을 수행하는 지능형 멀티모달 에이전트이다.이 기술은 모바일 환경에서의 복잡한 상호작용 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, 단순히 명령을 실행하는 것을 넘어 **‘이해–판단–행동–반성(reflection)’**의 전 과정을 수행한다.본 글에서는 Mobile-Agent 시리즈의 발전 과정, 핵심 기술인 GUI-Owl의 구조, 그리고 Mobile-Agent-v3의 주요..
프론트엔드 개발자를 위한 10가지 MCP 서버 - AI와 개발 환경의 경계를 허무는 새로운 표준, MCP 서버 완전 가이드 프론트엔드 개발의 새로운 전환점, MCP란 무엇인가최근 몇 년간 AI는 개발자들의 코딩 환경을 급격하게 변화시키고 있다. 이제 IDE(통합 개발 환경)에서 AI 어시스턴트와 대화하며 코드를 작성하거나, 배포 자동화를 수행하는 것이 더 이상 낯선 일이 아니다. 그러나 이러한 AI와 시스템 간 연결을 가능하게 하는 핵심 기술은 여전히 복잡하게 느껴진다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 MCP(Machine Communication Protocol) 이다.MCP는 Anthropic이 주도하는 개방형 표준으로, AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스와 통신할 수 있도록 설계된 통합 프로토콜이다. 즉, AI가 단순히 텍스트를 이해하는 수준을 넘어, 코드 저장소, 디자인 툴, 배포 서버 등과 직접 상호작용할 수 ..
FinRL: 금융 강화학습으로 자동 트레이딩을 혁신하다 금융 인공지능의 새로운 표준, FinRL최근 금융 시장은 인공지능(AI) 기술의 도입으로 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반의 자동 트레이딩은 인간의 직관 대신 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하며, 알고리즘 트레이딩의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.이번 글에서는 세계 최초의 오픈소스 금융 강화학습 프레임워크 FinRL(Financial Reinforcement Learning) 을 중심으로, 그 개념과 구조, 주요 기능, 그리고 FinRL이 제공하는 자동화된 트레이딩 생태계의 혁신적 특징을 살펴보겠습니다.1. FinRL 개요: 금융을 위한 오픈소스 강화학습 생태계FinRL은 AI4Finance 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 프레임워..
AI가 DNA를 설계한다: Axis가 여는 유전자 조절의 새로운 시대 AI가 생명 코드를 설계하는 날이 왔다AI가 언어를 이해하고, 이미지를 생성하고, 단백질 구조를 예측하는 시대를 지나 이제는 DNA 자체를 설계하고 기능을 예측하는 단계에 이르렀다.2025년 10월, Origin Bio는 세계 최초로 DNA 조절 요소(regulatory elements) 를 직접 생성하고 그 기능까지 예측할 수 있는 인공지능 모델 “Axis” 를 공개했다.이 모델은 기존의 생명정보학 모델이 갖고 있던 단일 기능적 한계를 넘어, DNA 서열 생성(DNA-to-DNA), 서열 기능 예측(DNA-to-function), 기능 기반 서열 생성(function-to-DNA) 의 세 가지 능력을 통합했다.그 결과, Google DeepMind의 AlphaGenome보다 평균 6.7% 더 높은 예측..
Petri: AI 안전성 연구를 가속화하는 오픈소스 감사 도구 AI 감사, 왜 지금 중요한가인공지능(AI)의 발전 속도는 놀랍다. 특히 대형 언어 모델(LLM)은 자율적인 의사결정과 복잡한 상호작용을 수행할 수 있을 만큼 정교해졌다. 그러나 이런 발전의 이면에는 중요한 문제가 있다. 바로 AI가 예측 불가능한 방식으로 행동할 위험성이다.모델이 특정 상황에서 어떤 결정을 내릴지, 어떤 윤리적 판단을 내릴지를 일일이 사람이 검증하기는 거의 불가능하다. 모델의 복잡성이 증가할수록 잠재적 위험 행동을 감시하고 평가하는 일은 더 어려워진다.이런 상황에서 등장한 것이 **Anthropic의 오픈소스 감사 도구 ‘Petri (Parallel Exploration Tool for Risky Interactions)’**이다. Petri는 사람이 일일이 테스트하지 않아도 AI 모델..
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