AI가 그린 그림, 저작권 받을 수 있나
AI 생성 이미지는 저작권이 없을까? 2026년 미국 대법원 판결부터 한국 사례까지, AI 저작권의 핵심은 '인간 창작성'이다.
변호사와 의사가 AI에 사라지지 않는 이유
AI가 의료 영상 판독, 법률 분석에서 인간을 능가하는 와중, 변호사와 의사는 왜 여전히 필요할까? 2026년 전문직의 진짜 미래를 읽어봅니다.
Whisper vs Google Speech-to-Text, 한국어는 누가 더 잘 알아들을까
Whisper vs Google Speech-to-Text 중 뭘 선택할까? 한국어 인식률부터 비용, 실시간 처리 능력까지 직접 비교분석했습니다. 프로젝트에 맞는 음성 AI 고르는 법.
AI 이미지 생성, 상용 활용 전 꼭 확인해야 할 법적 리스크
AI 이미지 생성 상용화 시 저작권, 초상권, 상표권 침해 리스크와 한국 AI 기본법 준수 방법을 체계적으로 정리했습니다. 미드저니·DALL-E 3 비교, 법적 체크리스트 포함.
멀티에이전트 AI, 2026년 정말 자동화할 수 있는 일과 못 하는 일
멀티에이전트 AI가 2026년 정말 자동화할 수 있는 업무와 못 하는 업무를 팩트로 정리했습니다. 회의록은 98% 자동화되지만, 전략 회의는 70% 이상이 대면 복귀 중이에요.
AI 거품인가 혁명인가, 닷컴버블 경험한 IT인이 보는 지금 이 순간
AI 거품인가 혁명인가. 닷컴버블을 경험한 IT 20년차가 본 2026년의 현실. 6,000억 달러 투자, 실용적 AI 솔루션으로의 변화, 그리고 우리가 해야 할 일.
AGI 논쟁, 2026년 왜 이렇게 복잡해졌나
OpenAI, 구글, 메타가 각각 다르게 정의하는 AGI. 2026년 현재 AGI 논쟁이 복잡해진 이유와 각 회사의 전략 차이를 분석합니다.
o3, DeepSeek, Claude 3.7 중 뭘 써야 할까? 추론 모델 실무 선택 가이드
o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet... 2026년 쏟아진 추론 모델을 어디에 써야 할까? 실무자 입장에서 선택하는 법을 정리했습니다.
AI가 주니어 개발자를 대체한다는 말, IT 20년이 보는 냉정한 현실
2025년 상반기 약 2만 명의 국내 개발자가 일자리를 잃었다. AI가 주니어 개발자를 정말 대체할까? IT 20년 경력자가 본 냉정한 현실과 생존 전략.
2026년 AI가 앗아간 개발자들, 살아남은 사람들의 정체
2026년 AI가 소프트웨어 개발 현장을 재편했다. 여전히 살아남은 개발자들의 공통점은? 에이전틱 엔지니어, AI의 한계를 아는 사람, 조직 내 영향력 있는 사람들이 강하게 살아남고 있다.