dohaii040603 님의 블로그

1. 인공지능의 눈, ‘보는 것을 넘어서 예측하는 시대’ 2025년 현재, 인공지능(AI) 기술은 단순히 사물을 인식하는 수준을 넘어 인간의 움직임, 표정, 말투, 행동 패턴까지 분석하고 예측하는 단계에 도달했다. 이러한 능력은 보안, 치안, 행정, 마케팅 등 다양한 분야에서 ‘감시 기술’이라는 형태로 활용되고 있다. 예를 들어, 공공장소의 CCTV는 단순 녹화가 아니라 AI가 실시간으로 얼굴을 인식하고, 위험 행동을 예측하며, 특정 인물을 추적하거나 ‘이상 행동’을 자동으로 경고할 수 있다. 중국, 싱가포르, 영국 등 일부 국가는 이미 얼굴 인식 기반 도시 감시 시스템을 운용 중이며, AI는 수천 개의 카메라 영상을 동시에 분석해 사람보다 빠르고 정확한 판단을 내린다. 또한 온라인에서는 SNS, 검색 ..

1. AI가 ‘판단’을 할 때, 인간은 무엇을 통제할 수 있는가? 인공지능(AI)이 인간의 삶에 깊이 스며들면서, 우리는 점점 더 많은 ‘판단의 순간’을 기계에게 위임하고 있다. 자율주행차가 보행자와 탑승자의 생명을 놓고 선택해야 하는 순간, AI 의료 진단 시스템이 암 여부를 판단하는 순간, 채용 알고리즘이 지원자의 합격 여부를 결정하는 순간까지 – 이러한 순간들은 단순한 기술 작동이 아닌 도덕적 선택을 수반하는 의사결정이다. 문제는, 이 판단의 결과가 누군가에게 피해를 줄 경우 그 책임을 누구에게 물어야 하느냐는 질문이 생긴다는 점이다. 예를 들어, 자율주행차가 교차로에서 어린이를 치는 사고를 냈다면 이는 자동차 제조사의 책임인가, AI 알고리즘 개발자의 책임인가, 데이터를 수집한 회사의 책임인가, ..

1. 인간 유전자의 지도, AI로 읽히다인간의 유전 정보는 총 약 30억 개의 염기쌍으로 구성되어 있으며, 이 정보는 A, T, C, G 네 개의 염기가 어떤 순서로 배열되었는가에 따라 개인의 생물학적 특성이 결정된다. 즉, 눈 색깔이나 키뿐만 아니라 질병에 대한 민감성, 약물 반응, 체질, 성격 경향까지 DNA 안에 모두 기록되어 있는 것이다. 하지만 이膨대한 유전 정보는 사람의 눈으로는 해석이 거의 불가능할 만큼 방대하다. 게다가 유전자와 표현형(겉으로 드러나는 특성)의 관계는 1:1 대응이 아닌 복잡한 네트워크로 얽혀 있어, 그 패턴을 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다. 바로 이때, AI가 등장한다. AI, 특히 딥러닝 기반의 알고리즘은 수십만 명의 유전체 데이터를 학습함으로써 질병과 관련된 유전 변..

1. 하늘을 나는 AI – 드론에 인공지능이 더해지면 생기는 변화드론(무인 항공기)은 이제 더 이상 단순한 촬영 도구나 취미용 장비가 아니다. AI 기술이 결합되면서 드론은 ‘자율비행, 실시간 판단, 고정밀 데이터 분석’까지 수행하는 지능형 플랫폼으로 진화하고 있다. 이는 곧 드론이 인간의 눈과 손을 대신하여 하늘에서 실시간으로 데이터를 수집하고, 스스로 판단해 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미한다. AI 기반 드론은 기존 드론과 가장 큰 차이를 보이는 부분이 바로 **‘자율성’**이다. 기존에는 사람이 조종하거나 미리 설정한 경로를 단순히 따라가는 방식이 대부분이었다면, AI 드론은 센서, 카메라, GPS, 머신러닝 알고리즘을 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 경로를 수정하며 임무를 수행한다. 즉, ..

1. 데이터는 넘치는데, 해석할 사람은 없다 – AI가 필요해진 이유 우리는 매일 수많은 데이터를 만들어낸다. 스마트폰으로 찍는 사진, 온라인 쇼핑 기록, SNS 좋아요, GPS 이동 경로, 기업의 거래 내역, 병원의 진료 기록, 공공기관의 정책 보고서까지— 이 모든 것은 **‘빅데이터(Big Data)’**로 축적되며, 그 양은 1분마다 수백만 건 이상씩 전 세계적으로 생성된다. 문제는 ‘데이터가 없다’가 아니라 ‘있어도 해석하지 못한다’는 데에 있다. 전통적인 데이터 분석 방식으로는 이처럼 크고 빠르고 다양한 데이터의 흐름을 따라잡을 수 없다. 사람이 직접 분류하고 비교하며 분석하기엔 시간, 비용, 정확성 면에서 한계가 뚜렷하다. 그래서 등장한 것이 AI 기반 데이터 분석이다. AI는 인간처럼 단순한..

1. AI는 이제 코드만 짜는 게 아니다 – 게임 디자인의 주체가 되다 AI가 게임 개발에 본격적으로 도입되면서 이제는 단순한 자동화 도구를 넘어서 게임의 구조와 세계관, 캐릭터, 난이도 설계까지 창의적으로 개입하고 있는 시대가 되었다. 과거에는 개발자가 직접 설계한 맵, 스토리, 퀘스트가 게임의 전부였지만, 2025년 현재, AI는 플레이어의 행동 데이터를 분석해 실시간으로 레벨을 구성하고, 게임 내 상황을 적응적으로 변화시키며, 몰입도에 따라 스토리를 다르게 전개하는 능력을 갖추고 있다. 대표적인 기술 중 하나는 **프로시저럴 제너레이션(Procedural Generation)**이다. 이는 AI가 무작위성이 가미된 알고리즘을 기반으로 맵, 아이템, 퀘스트, 던전 등을 자동 생성하는 방식인데, 이 덕..

1. 현실보다 더 현실 같은 존재 – 가상 인플루언서의 등장 배경 AI와 그래픽 기술이 발전하면서 우리는 이제 실존하지 않는 사람, 즉 **가상 인플루언서(Virtual Influencer)**와 일상적으로 소셜미디어에서 마주하게 되었다. 이들은 3D 렌더링, 딥러닝 기반 시뮬레이션, 자연어 처리 모델 등을 통해 인간처럼 말하고, 움직이며, 콘텐츠를 만들고, 실제 브랜드와 협업하며 활동한다. 놀라운 건 이들이 실제 사람보다 더 영향력 있고, 더 정교하며, 문제 발생 가능성이 적은 이상적인 인플루언서로 여겨진다는 점이다. 가상 인플루언서의 등장은 단순한 기술적 진보가 아니라 마케팅 전략, 브랜드 이미지 관리, 팬덤 문화 변화와 깊은 연관이 있다. 실제 사람은 실수할 수 있고, 사생활 문제로 논란을 일으킬 ..

1. “이건 내가 보고 싶은 거야?” – AI 알고리즘이 피드를 결정하는 방식 우리가 아침에 눈을 뜨자마자 습관적으로 켜는 인스타그램, 퇴근길 버스에서 스르륵 넘기는 틱톡, 밤마다 영상 하나만 보자고 시작했다 끝없는 추천에 빠져드는 유튜브. 이 모든 플랫폼에서 어떤 콘텐츠가 내 눈앞에 뜨는지, 어떤 순서로 노출되는지, 얼마나 자주 반복되는지를 결정하는 건 바로 AI 알고리즘이다. AI는 사용자의 클릭, 좋아요, 댓글, 저장, 시청 시간, 스크롤 속도 등 디지털 상의 모든 행동 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 “이 사람이 다음에 보고 싶어 할 콘텐츠는 무엇일까?”를 예측한다. 이 과정을 통해 만들어진 것이 우리가 흔히 접하는 추천 피드, 릴스, 포유탭, 자동 재생 콘텐츠 등이다. 예를 들어, 당신이 어느..

1. 인간이 갈 수 없는 곳, AI가 대신 간다 – AI의 우주 탐사 도입 배경 우주는 인간에게 끝없는 호기심과 도전의 대상이지만, 동시에 극한의 환경과 상상 이상의 거리, 비용, 위험이 따르는 공간이다. 기술의 한계뿐 아니라 생물학적, 물리적, 경제적 제약으로 인해 인간의 탐사는 아직 달, 국제우주정거장(ISS) 수준에 머물러 있다. 그 사이에서 AI 기술을 탑재한 무인 우주 탐사 시스템이 가장 앞선 개척자로 나서기 시작했다. AI가 우주 탐사에 본격적으로 도입된 이유는 명확하다. 우주는 실시간 통신이 불가능하거나 수 분에서 수십 분의 지연이 발생하는 공간이기 때문에 현장 상황에 신속히 대응할 수 있는 자율적인 판단과 조치 능력이 필수다. 즉, 단순 원격 조종만으로는 우주 미션을 수행할 수 없기에, A..

1. 기초과학에 뛰어든 AI – 이제는 이론과 실험까지 보조한다 과거 AI는 공학, 금융, 마케팅처럼 데이터 기반의 상업적 분야에 주로 적용되었지만, 이제는 기초 과학 연구의 영역에서도 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 기초 과학이란 단순한 기술 개발이 아닌, 자연의 원리, 생명의 구조, 우주의 비밀 같은 근본적인 질문을 탐구하는 분야다. 이처럼 정답이 정해지지 않은 영역에서 AI가 활약하기 시작했다는 것은 단순히 기술의 확장 이상으로, 지식 생성 방식 자체가 변화하고 있다는 의미이기도 하다. AI는 실험 데이터를 분석하는 데서 그치지 않고, 연구자의 가설을 도출하거나 실험 설계까지 보조하는 수준으로 진화 중이다. 예컨대, 기존에는 수천 개의 실험을 통해 얻어야 했던 결과를 AI는 시뮬레이션과 예측 모델링을..