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제네시스랩, IAAE·THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약 체결

제네시스랩이 국제인공지능&윤리협회, THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약을 체결했습니다. 세 기관은 AI 기술 개발 과정의 윤리 문제를 선제적으로 다루고, 윤리적인 AI 개발 생태계 조성과 가이드라인 제정에 협력합니다.

원문: 매일경제 — 제네시스랩, AI 윤리가이드 제정 앞장선다…국제인공지능&윤리협회 등과 ‘AI윤리에 관한 MOU’ 체결

제네시스랩이 국제인공지능&윤리협회(IAAE), AI 전문 미디어 THE AI와 AI 및 AI 윤리에 관한 공동 사업 협약을 맺었습니다. AI 기술 개발 과정에서 발생하는 윤리 문제를 선제적으로 다루고 해소 방안을 함께 연구하기 위해서입니다.

세 곳은 윤리에 기반한 AI 개발 환경을 만들고 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 이번 협약의 두 축으로 삼았습니다. 제네시스랩은 인터랙티브 AI 개발 프로세스와 서비스 적용 경험을 공유해 AI 윤리 가이드라인·표준 제정에 힘을 보탤 계획입니다.

IAAE는 2019년 창립된 한국인공지능윤리협회가 이름과 체계를 바꿔 새롭게 출범한 사단법인이며, THE AI는 디지틀조선일보가 설립한 AI 전문 미디어입니다.

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Single LLMs Hit a Wall. Here’s What Comes Next

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A single LLM quickly hits its limits on complex business problems. This article traces AI architecture evolution — from single prompts to multi-agent systems — and explores what multi-agent scaling laws mean for B2B platform design.

단일 LLM의 한계를 넘어서: Multi-Agent System은 왜 필요한가

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단일 LLM으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 접근은 현실에서 쉽게 한계에 부딪힌다. 이 글에서는 단일 프롬프트부터 멀티 에이전트 시스템에 이르기까지 AI 아키텍처의 발전 단계를 분석하고, 각 구조가 왜 실패하거나 부족했는지 그 이유를 짚는다. 그리고 그 흐름 속에서 도출되는 멀티 에이전트 스케일링 법칙이 B2B 플랫폼 설계에 어떤 시사점을 주는지 살펴본다.

Real-Time Labeling Interfaces: Turning Clinical Judgment into AI Training Data

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A psychiatrist rating "It's tough, but manageable" as 3/3 relies on reasoning that post-hoc labeling often loses. A joint study by Genesis Lab, UNIST, and Seoul National University Hospital, presented at IASDR 2025, shows how interface design can capture that reasoning as training data.

실시간 라벨링 인터페이스: 정신과 임상 판단을 데이터로 구조화한 방법

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"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.