마타몽의 개발새발제발

요약 📌구글에서 SEO로 검색 순위 높이는 것처럼, 이제 AI 검색에서도 비슷한 트릭이 가능해질듯. 하버드 연구팀이 연구한 이 논문을 보면, 제품 설명에 특정 텍스트를 몰래 끼워넣어서 AI가 그 제품을 최상위로 추천하도록 만들 수 있음. 마치 검색엔진 최적화의 AI 버전같이..!물론 이게 공정한 시장 경쟁을 해칠 수도 있고 직접 LLM에 접근해야하기 때문에 실용성이 얼마나 있을지는 모르겠지만디지털 마케팅 측면에서 흥미로웠음.LLM 조작을 통한 제품 가시성 증가 연구 정리논문 개요제목: Manipulating Large Language Models to Increase Product Visibility저자: Aounon Kumar, Himabindu Lakkaraju (하버드 대학교)주요 내용: 전략적 ..

AI Agent에 대한 생각들최근 생성형 AI가 떠오르면서 동시에 떠오르고 있는 개념이 AI Agent이다. 모두가 에이전트를 외치는 가운데 이제 막 떠오르는 개념이라 그런지 모두가 다른 에이전트를 말할 때도 있다. 요즘 떠오르고 있는 에이전트란 LLM을 바탕으로 한 에이전트를 말하는 듯 하지만 일단은 그냥 알아서 해주는 것, 알아서 해주는 것 등의 개념으로 통용되고 있는 듯 하다 .이렇게 산개되어있는 개념을 하나씩 정리해보려고 한다.AI 산업에서의 AgentAI 산업에 있어 agent 는 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 그에 맞게 움직이는 독립적인 프로그램이나 존재이다.에이전트는 주변을 감지하고 생각한 뒤 행동하기 위해 자신의 actuator(동작 장치)를 사용한다.에이전트의 일반적인 예시에는 다음이..

AI 서비스를 B2B로 전개하는 것에 대한 고민AI 서비스가 유망할 것 같은 분야 중 하나가 마케팅이다. 리포트 자동화, 유저 분석 등 가능성이 많아 보였다. 그래서 내가 개발자임에도 마케팅 회사(그로스 마케팅)로 이직한 건 나쁘지 않다고 생각했다. 직접 그 안에 들어가야 보이는 것들이 있으니까. 그리고 그런 걸 서비스화해서 회사 내부에서 운영해봐도 좋겠다고 생각했다.근데 요즘 드는 생각이 있다. 마케팅 분야는 데이터가 방대하고, 반복적인 작업이 많아 AI가 적용되기 딱 좋은 환경이라고 생각했다. 예를 들어, 리포트 작성에서는 여러 광고 플랫폼에서 데이터를 수집해 정리해야 하고, 유저 분석에서는 다양한 데이터를 빠르게 통합해 인사이트를 도출해야 한다. 이런 작업은 AI가 처리 속도와 정확도를 높일 수 있..