웨이스 시험 설비에서 AI 모델은 설비가 멈춘 원인을 단순한 규칙보다 적게 맞혔습니다
설비가 멈추면 PLC는 고장 코드 하나를 화면에 띄웁니다. 그런데 같은 코드 뒤에 원인이 여럿일 수 있습니다. 작업자는 그 자리에서 무엇부터 확인할지 정해야 하고, 요즘은 이 일을 AI에게 맡기자는 이야기가 많습니다.
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AI에 남의 프롬프트를 그대로 넣어도 같은 결과가 나오지 않는 이유는 공개되지 않은 시행착오에 있습니다
양자컴퓨팅 이론의 석학 스콧 애런슨 교수는 2025년 9월 GPT-5의 도움으로 증명 하나를 끝냈습니다. 그런데 그가 블로그 댓글에 남긴 기록을 보면 AI에게 던진 질문은 9개였고, 쓸 만한 답은 8번째 질문 뒤에야 나왔습니다.
보안이 걱정돼 멈춘 AI 도입을 웨이스가 경영진 의지의 문제로 보는 이유걱정은 설계로 풀고, 실패해도 다시 하는 회사가 남습니다
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아왔습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다고 했습니다. 회사 자료가 외부 AI로 나가면 어떻게 하느냐는 질문에 답이 없어 회의가 멈춘다는 것이었고, 그 사이 AI를 안 써서 뒤처지는 비용은 누구도 세고 있지…
경영진이 AI 도입을 결정하면 보안 걱정은 설계 요건이 됩니다구축 업체에 확인할 5가지
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아와 이런 이야기를 꺼냈습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다는 것입니다. 회사 자료가 밖으로 나가면 어떻게 하느냐, 그 답이 없으니 다음 회의로 넘어가고, 다음 회의에서도 같은 질문이 나온다고 했습니다.
Graph RAG가 벡터 RAG보다 나은 순간과 아닌 순간
RAG를 붙였는데 답이 신통치 않을 때 나오는 흔한 처방이 "그래프로 바꿔보자"입니다. 그런데 그래프로 옮기고도 그대로인 경우가 적지 않습니다. 검색 방식이 문제가 아니었기 때문입니다.
오픈소스 LLM으로 제조 특화 LLM 만들기2026년 기준 기술 지도
공장 데이터는 밖으로 못 나갑니다. 공정 조건, 수율, 설비 파라미터는 그 자체가 영업기밀이라, 제조기업이 AI를 검토할 때 가장 먼저 부딪히는 요구가 "우리 서버 안에서 돌아야 한다"입니다. 이 요구가 오픈소스(정확히는 오픈웨이트) LLM 채택의 1차 동력입니다.
