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[AI Thinking 개념 및 필요성]

• 배경: AI의 실제 활용이 다양한 분야에서 확대됨에도 불구하고, 학문 간 AI 이해의 차이와 충돌이 존재.

• 제안 개념: "AI Thinking"이라는 개념적 프레임워크를 통해 다양한 AI 사용 행위자, 맥락, 목적을 통합하고 조율하려는 시도.

• 핵심 목표: AI 사용에 대한 공통된 언어와 역량 기반 모델을 제공해 교육, 산업, 정책 등에서 일관된 실천을 지원.

[AI Thinking의 5가지 핵심 역량]

1. 동기 부여 (Motivation): AI 사용이 특정 기술이 아닌, 해결해야 할 문제에 대한 필요성에서 출발해야 함.

[MCP와 OpenAI 연동 방식]

• 직접 연동 불가: 현재 OpenAI는 MCP(Microsoft Cloud Partner Program)와 직접 연동 기능은 제공하지 않음.
  

• 대안: Microsoft Azure를 통해 간접 연동 가능. 즉, Azure OpenAI Service를 활용해 GPT-4, GPT-3.5 등 모델 사용 가능.

• 활용 방법:

• MCP 파트너는 Azure 크레딧, CSP 할인, 기술 지원 등 혜택을 활용해 비용 절감.

• ISV Success 프로그램 또는 솔루션 파트너 지정을 받은 경우, GPT API를 활용한 서비스를 고객사에 제공하고 Azure Marketplace에 판매 가능.

2025년 5월

현재 대부분 사용자가 사용하는 GPT4o와 4.1은 큰 차이가 예상됨

 [주요 발표 – GPT-4.1 공개]

• 기술 특화: GPT-4.1은 GPT-4o보다 26% 저렴한 비용으로 제공되며, SWE-bench 기준에서 더 뛰어난 코딩 성능을 보임.

• 기능: 100만 토큰까지 입력이 가능하며, 현재는 챗GPT가 아닌 API 전용으로 제공됨.

• 사용 사례: OpenAI 기술 스태프 Clive Chan은 o3-mini 대신 GPT-4.1을 사용할 정도로 성능을 인정함.

아션브레너의 논문에 의하면 AGI가 2027년경에 도래하고 그 이후로 더 빠른 기술 변화가 예상됩니다.

• [제목] Situational Awareness

• [저자] 레오폴트 아셴브레너 (Leopold Aschenbrenner)

• [발행연도] 2024년