info-young1 님의 블로그 info-young1 님의 블로그

기술이 진보할수록 인간의 본질이 더 중요해진다인공지능(AI)의 발전은 다양한 산업에서 획기적인 변화를 불러오고 있다. 제조업에서는 생산 라인이 자동화되고, 금융권에서는 알고리즘이 주식 거래를 수행하며, 고객 서비스 분야에서는 챗봇이 문의를 처리하고 있다. 그 어느 때보다도 빠르게 인간의 역할이 줄어드는 듯한 착각마저 든다. 그러나 아이러니하게도, 기술이 발전할수록 인간만의 고유한 역량이 더욱 부각되고 있다. 기계가 아무리 정교해져도 흉내 낼 수 없는 것이 있다. 바로 공감력, 창의성, 윤리적 판단, 그리고 전략적 사고다. AI는 데이터 기반의 결정을 잘 내릴 수는 있지만, 사람의 감정이나 상황의 맥락을 진정으로 이해하거나 새로운 가치를 창조하는 데에는 한계가 있다. 예컨대, 고객의 복잡한 감정을 파악하고..

AI 시대, 일자리 불안은 현실이 되었다인공지능(AI)의 발전은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 기업들은 생산성과 효율성을 극대화하기 위해 AI 도입을 가속화하고 있으며, 그 결과 인간의 일자리에 대한 위협은 현실적인 과제가 되었다. 실제로 반복적인 사무직, 고객 응대, 자료 입력, 간단한 번역 등 규칙 기반의 직무는 이미 AI로 상당 부분 대체되고 있다. 이러한 변화는 단순히 일부 산업의 문제가 아닌, 사회 전반에 걸친 구조적 전환으로 해석해야 한다. 맥킨지 보고서에 따르면, 향후 10년 이내에 전 세계 직업 중 약 30%가 자동화 기술의 영향을 받을 것으로 전망된다. 특히 청년층과 중장년층 모두 일자리의 불확실성에 직면하면서 생계에 대한 불안감이 커지고 있다. 그러나 문제는 단순히 ‘AI가 인간..

금융 시장의 새로운 플레이어, AI금융 산업은 오랜 시간 동안 분석력과 직관, 경험을 기반으로 움직이는 대표적인 인간 중심의 분야였다. 하지만 최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)의 발전으로 금융 시장의 풍경이 급변하고 있다. 특히 주식, 채권, 파생상품 등 복잡한 금융 상품에 대한 예측과 분석을 실시간으로 수행할 수 있는 AI 시스템이 등장하면서 애널리스트와 트레이더라는 직업은 근본적인 변화를 맞고 있다. 기존에는 사람의 지식과 감각에 의존하던 시장 분석이, 이제는 알고리즘 기반의 데이터 분석과 머신러닝 모델에 의해 대체되거나 강화되고 있는 것이다. 실제로 골드만삭스나 모건스탠리 같은 글로벌 투자은행들은 AI 기반 트레이딩 시스템과 자동화된 리포트 생성기를 도입해 인력 구조를 재편하고 있다. AI는 단순..

AI 뉴스 생산의 시대가 왔다: 속도와 정확성의 혁명2020년대 중반을 넘어서며 언론 산업은 인공지능(AI)의 강력한 영향권 안에 들어섰다. 단순한 데이터 기사 작성은 물론, 스포츠 경기 요약, 날씨 정보 보도, 금융 리포트까지 AI가 자동으로 생산하는 시대다. 예컨대 AP통신은 2014년부터 기업 실적 관련 기사 작성을 AI 시스템에 맡겨 왔으며, 워싱턴포스트는 자사 개발 AI '헬리오그래프'를 활용해 선거와 올림픽 보도를 자동화하고 있다. 한국 언론사들 또한 속보성 기사, 증시 분석, 기상 리포트 등에서 AI 기반 기사 작성 도입을 확대 중이다. AI가 기사 생산에 도입되며 생긴 가장 큰 변화는 ‘속도’와 ‘정확성’이다. 인간 기자가 수시간 걸릴 작업을 AI는 몇 초 내에 수행한다. 또 대규모 데이터..

AI 진단 알고리즘은 탁월하지만, 맥락을 해석하지 못한다인공지능이 의료 분야에서 괄목할 만한 성과를 내고 있다는 사실은 부인할 수 없다. 최근 몇 년 사이, 영상의학, 병리학, 내과 분야에서는 AI가 인간 의사보다 더 높은 정확도로 질병을 예측하거나 진단하는 사례가 속속 등장했다. 예를 들어, 폐암을 조기에 진단하는 데 사용되는 딥러닝 기반 CT 판독 알고리즘은 미국 FDA의 승인을 받아 실사용되고 있으며, 한국의 루닛(Lunit)은 유방암, 폐결핵 등을 진단하는 인공지능 솔루션으로 글로벌 의료기관에 진입했다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 바탕으로 학습하며, 일정한 패턴 인식에 있어서는 인간보다 훨씬 빠르고 정교하다. 그러나 문제는 '맥락(context)'의 이해에서 발생한다. 환자가 병원을 찾는..

AI가 바꾸는 진료실 풍경: 기술은 이미 의사의 손에 들어왔다의료 현장은 이미 다양한 형태의 인공지능 기술과 함께 진화하고 있다. 영상 판독, 진단 보조, 전자의무기록 분석 등 여러 방면에서 AI는 의사의 업무 효율성을 높이고 있다. 대표적으로 IBM의 왓슨 헬스(Watson Health), 구글 딥마인드의 안저 질환 진단 시스템, 그리고 국내에서는 루닛(Lunit)과 뷰노(VUNO) 같은 의료 AI 기업들이 영상의학과 병리학 분야에서 의미 있는 성과를 내고 있다. 이러한 시스템들은 방대한 의료 데이터를 학습하여 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하며, 특히 희귀질환이나 초기 암과 같은 정밀한 진단 영역에서 인간 의사보다 더 우수한 판단력을 보이기도 한다.그러나 이처럼 AI가 진단을 보조하거나 일부 대체하는..

생성형 AI, 영상 창작의 새로운 시대를 열다불과 몇 년 전까지만 해도 영상 제작은 고도의 전문성과 장비, 그리고 수많은 인력 자원이 필요한 영역이었다. 감독, 촬영감독, 편집자, 시각효과 전문가 등 다수의 인력이 협업하여야 하나의 완성된 영상이 탄생할 수 있었다. 그러나 2023년 이후, OpenAI의 Sora를 필두로 Runway, Pika Labs, Synthesia, Hour One 등 생성형 AI 영상 툴이 빠르게 등장하면서, 이제 텍스트 몇 줄만으로도 고품질 영상 콘텐츠를 생성할 수 있는 시대가 되었다. 예를 들어 사용자가 “비 오는 뉴욕 거리를 걷는 고양이”라는 문장을 입력하면, AI는 실제 영화처럼 보이는 시네마틱한 영상을 몇 초 만에 출력한다. 이와 같은 기술은 유튜버, 광고 기획자, 콘..

생성형 AI의 등장, 기존 저작권 개념을 흔들다2023년을 기점으로 ChatGPT, Midjourney, Sora, DALL·E와 같은 생성형 인공지능(Generative AI)이 빠르게 확산되며, AI는 이제 단순한 분석 도구를 넘어 **‘창작의 주체’**로 여겨지고 있다. 몇 초 만에 시(詩)를 쓰고, 영상 시나리오를 구성하며, 실제 작곡가처럼 음악을 만들어내는 AI는 과거의 상식을 무너뜨렸다. 그러나 이러한 기술의 혁신적 발전 뒤에는 중요한 법적·윤리적 질문이 따라온다. “AI가 만든 콘텐츠의 저작권은 누구의 것인가?” 하는 문제다.기존의 저작권법은 인간의 창작 행위를 전제로 설계되어 있다. 창작자는 인간이며, 그가 만든 결과물은 그 고유한 정신적 표현의 산물로 보호받는다. 하지만 생성형 AI는 인..