오픈웨이트 AI 실전(AI 문고)

개방의 시대, 경쟁력은 '최고 모델'보다 '내 기준으로 다루는 능력'에서 갈린다
챗GPT가 연 생성 AI의 첫 시대가 폐쇄된 서비스를 빌려 쓰는 시간이었다면, 오픈웨이트는 AI의 가중치를 직접 내려받아 소유하고 개조하고 검증하는 시대를 연다. 이 변화를 개념 설명에 머물지 않고 실제 활용의 관점에서 다룬다. 오픈웨이트와 오픈소스 AI의 차이부터 라마와 딥시크, 허깅페이스로 이어진 개방 생태계의 형성 과정을 짚고, 개인과 조직이 공개 모델을 어떻게 선택하고 실행하며 고칠 수 있는지 구체적으로 보여 준다. 로컬 실행과 온디바이스 AI, 미세조정, 합성 데이터, 이미지 생성 모델, 벤치마크와 모델 평가까지 저자의 실제 실험과 시행착오를 따라간다. 공개됐다는 이유만으로 좋은 모델은 아니다. 라이선스 조건을 확인하고, 자신의 데이터와 목적에 맞는지 시험하며, 리더보드의 숫자 뒤에 숨은 측정 조건까지 읽어야 한다. 오픈웨이트의 핵심은 무료로 쓰는 AI가 아니라 내가 통제할 수 있는 AI다. 모델의 순위는 계속 바뀌지만 무엇을 고르고 어떻게 검증할지 판단하는 능력은 오래 남는다. 개방의 시대는 모델을 구경하는 사람보다 직접 열어 보는 사람에게 더 많은 선택권을 준다.

오픈웨이트, AI 개방의 시대

01 라마와 메타의 개방 전략
02 딥시크 모멘트
03 허깅페이스와 모델 생태계
04 오픈웨이트 이미지 생성 모델
05 온디바이스 AI와 로컬 실행
06 미세조정과 파생 모델
07 합성 데이터와 모델 학습
08 벤치마크와 모델 평가
09 AI 생성물 판별
10 한국의 오픈웨이트 모델

김환 서울사이버대학교 대학원 AI융합기술학과 교수이자 AI융합대학 AI크리에이터학과 학과장이다. 성균관대학교에서 경영학 학사와 석사 학위를 받고 기술경영학 공학박사과정을 수료했다. 서울과학기술대학교에서 정보통신미디어공학으로 박사 학위를 받았다. 공개 AI 모델의 성능 평가와 미세조정, 합성 데이터, AI 생성물 판별을 연구하며 유튜브 채널 〈김환 교수 AI채널〉을 통해 인공지능과 콘텐츠 제작 기술을 대중에게 알리고 있다. 커뮤니케이션북스 AI문고 저서로 《AI와 컬러》와 《AI와 유튜브 크리에이터》가 있다. 이 밖의 저서로 《Digital Color Management for Modern Displays: Ensuring Accurate, Vibrant Images Across Devices》 등이 있다.