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MIT 연구진은 순차적 몬테카를로 기법을 이용해 거대언어모델(LLM)이 프로그래밍 언어 규칙을 지키면서도 의미에 맞는 코드를 생성하도록 자동으로 유도하는 새 아키텍처를 개발했습니다. 각 출력값에 ‘유효할 확률’ 가중치를 부여해 가능성 높은 후보에 계산 자원을 집중하고, 나머지는 일찍 버리는 방식으로 효율을 높여 작은 모델이 더 큰 모델보다 정확한 코드를 빠르게 만들어냅니다. 이 기술은 Python, SQL, 분자구조, 로봇 명령 등 다양한 분야에서 검증되었으며, 비전문가도 자연어만으로 복잡한 쿼리를 짤 수 있게 해줍니다.

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@@AI가 짠 코드, 어떻게 믿고 쓰지?@@

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1. 왜 AI가 만든 코드도 사람이 짠 것처럼 ‘규칙’을 꼭 지켜야 할까?

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→ 학교에서 배우는 수학 공식이나 문법 규칙처럼, 코드도 정해진 문법이 어긋나면 컴퓨터가 이해하지 못해 실행이 멈춥니다. 주변 사례(예: 문법 오류가 있는 문장, 빵 레시피 순서 잘못된 예)를 찾아 비교해 보세요.

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2. 순차적 몬테카를로 기법은 어떤 원리로 ‘좋은 코드’를 골라낼까?

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→ 여러 갈래의 답안을 동시에 만들어보고, 각 답안에 점수를 매겨 점수가 높은 것만 계속 발전시키는 과정입니다. 시험지를 여러 장 풀어본 뒤 점수 높은 답지를 집중적으로 검토하는 방법과 비교해 보세요.

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3. 작은 모델이 큰 모델보다 더 정확한 결과를 낼 수 있었던 이유는 무엇일까?

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→ 큰 그룹이 모두 참여할 때보다, 소수의 핵심 인원이 집중해서 일할 때 더 빠르고 정확할 수 있습니다. 학교 프로젝트에서 팀을 나눠 본 경험을 떠올려, 작은 팀의 장점과 단점을 정리해 보세요.

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4. 이 기술이 고등학생 일상에서는 어떻게 쓰일 수 있을까?

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→ 복잡한 SQL 쿼리 대신 자연어로 “학생 성적 데이터에서 상위 10명만 뽑아줘”라고 하면 결과물을 받아볼 수 있습니다. 학교 과제나 동아리 기록 관리 등에 적용할 방법을 생각해 보세요.

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5. AI가 생성한 코드가 정말 ‘맞다, 옳다’고 어떻게 확인할 수 있을까?

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→ 만드는 즉시 실행해 보고, 예상 결과가 나오는지 테스트해야 합니다. 학교 과학실 실험 결과와 비교하듯, 코드 실행 전·후를 점검하는 절차를 제안해 보세요.

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