AI 윤리3 AI 데이터셋 라이선스 전쟁: OpenRAIL과 Meta의 치열한 대결 개발자라면 꼭 알아야 할 데이터셋 라이선스 논쟁AI 기술이 빠르게 발전하면서 데이터셋을 둘러싼 저작권과 라이선스 문제가 뜨거운 이슈로 떠올랐습니다. 특히 오픈소스 중심의 OpenRAIL 라이선스와 상업적 활용 중심의 Meta Data License 간의 충돌은 AI 생태계 전반에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 글에서는 두 라이선스의 핵심 차이점과 그 철학, 그리고 향후 기술적·법적 영향까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.OpenRAIL 라이선스란?OpenRAIL(Open Responsible AI License)은 AI 모델과 데이터셋을 보다 책임감 있게 배포하기 위해 등장한 라이선스입니다.AI 결과물의 오남용을 방지하고 투명성과 책임성을 강화하는 것을 목적으로 하며, 공공기관과 연구소에서 큰 주목을 받고.. 2025. 8. 10. 뇌를 디지털로 옮길 수 있을까? 신경-AI 인터페이스의 첫걸음 마인드 업로딩은 가능할까? 뇌와 AI를 연결하려는 초기 시도들인간의 뇌를 디지털 형식으로 복제한다는 개념, 즉 마인드 업로딩(Mind Uploading)은 오랫동안 공상과학의 영역이었습니다.하지만 최근 신경과학과 인공지능의 발전은 이 개념이 현실화될 가능성을 조금씩 보여주고 있습니다.이 글에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 초기 사례들을 살펴보고,신경 신호가 어떻게 AI 시스템과 연결되고 해석되는지를 설명합니다.또한 여전히 해결해야 할 기술적·윤리적 장벽과 앞으로의 발전 방향도 함께 조망합니다.인간의 생각을 읽는 기술: BCI의 기본 원리신경-AI 인터페이스의 핵심은 뇌파, 즉 뉴런의 전기 신호를 포착해AI가 해석할 수 있는 데이터로 변환하는 데 있습니다.BCI는 일반적으로 EEG(뇌파 측정), EC.. 2025. 8. 7. RL-HF에서 RL-CAI로? 지속적 AI 정렬의 시대가 열린다 RL-HF는 끝났는가? 왜 지금 지속적 정렬이 필요한가최근 AI 개발 방식이 변화하고 있습니다. 이전에는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이 주된 방식이었으나,이제는 지속적 정렬(Continuous Alignment)이 가능한 새로운 패러다임인 RL-CAI가 주목받고 있습니다.RLHF는 피드백을 통해 일회성으로 정렬을 완료하는 방식이었던 반면, RL-CAI는환경에 지속적으로 적응하며 정렬 상태를 유지하고 개선해 나가는 구조입니다.이 글에서는 두 방식의 차이점, 왜 변화가 필요한지, RL-CAI의 구조적 장점에 대해 살펴봅니다.RLHF란 무엇이며, 왜 사용되었는가RLHF는 Reinforcement Learning from Human Feedback, 즉 인간 피드백 기반 강화학습을 의미합니다.기계 학습.. 2025. 8. 1. 이전 1 다음
