claude

2026년 8월 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 모델 클로드(Claude)가 생성한 텍스트에 워터마크를 적용한다고 발표했다. 꼬리말처럼 눈에 보이는 표시를 덧붙이는 것이 아니라, 사람이 읽을 때는 전혀 알아차릴 수 없도록 텍스트 자체에 워터마크를 심는 방식이다. AI 텍스트 워터마크는 2026년 8월 2일 발효된 EU AI Act의 투명성 규정을 준수하기 위해 도입된 것으로, 지역을 구분할 기술적 방법이 없어 전 세계 사용자에게 동일하게 적용된다. 이미지라면 픽셀을 미세하게 바꾸거나 파일 메타데이터에 정보를 숨기는 방식을 쉽게 떠올릴 수 있다. 하지만 텍스트는 조금 다르다. 복사해서 다른 곳에 붙여넣어도 지워지지 않으면서 사람 눈에는 보이지 않는 워터마크를 대체 어떻게 남길 수 있을까? 비밀은..

하루가 다르게 발전하는 AI를 보고 있으면 대체 어디까지 똑똑해질 작정인가 싶다. 수많은 분야의 지식을 막힘없이 설명하고, 처음 보는 문제까지 풀어내는 걸 보면 문득 그 답이 어디서 어떻게 나오는지 궁금해진다. 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식을 설명하는 논문과 책은 많지만 비전문가 입장에서는 좀처럼 이해하기 쉽지 않다. 하지만 AI가 답변을 만들어내는 큰 흐름을 이해하는 데는 파라미터, 추론, 웹 검색 세 가지 개념 정도만 알아둬도 충분하다. 1. 파라미터: 학습한 지식을 담는 방식 대규모 언어 모델은 방대한 학습 데이터를 바탕으로 언어와 지식의 패턴을 학습한 수학적 모델이라고 할 수 있다. 이렇게 학습한 패턴은 파라미터(parameter, 매개변수)라는 수치에 반영되며, 파라미터는 대부분 가중..