dohaii040603 님의 블로그

1. AI 패권 전쟁의 시대 – 왜 지금, 왜 이들인가? 2025년 현재, 인공지능(AI)은 단순한 기술 혁신의 도구를 넘어 국가의 산업 주권, 안보 역량, 외교 영향력까지 결정하는 핵심 자산이 되었다. AI는 국방·금융·보건·교육·통신·우주산업에 이르기까지 모든 분야에 침투하고 있으며, 특히 생성형 AI, 자율주행, 언어 번역, 정밀 의료, 감시 시스템 등의 분야는 국가 전략 차원에서 주도권 확보가 필수인 영역으로 떠오르고 있다. 이러한 흐름 속에서 **미국, 중국, 유럽연합(EU)**은 각기 다른 방식으로 AI 패권 경쟁에 뛰어들고 있다. 미국은 실리콘밸리를 중심으로 한 민간 기술 기업 중심의 생태계, 중국은 국가 주도의 집중 투자 + 감시 통합형 모델, 유럽은 윤리·규범 기반의 규제 우위 전략으로 ..

1. 왜 개발도상국에서 AI가 중요한가 – 디지털 도약의 기회 개발도상국(Developing Countries)은 오랫동안 ‘기술 소비자’로만 여겨져 왔다. 인터넷, 스마트폰, 클라우드 기술은 대개 선진국에서 개발되고 그 여파가 시간이 지난 후에야 개발도상국에 도달했다. 그러나 AI는 다르다. AI는 오히려 기존 산업 기반이 취약한 지역일수록, 적은 비용으로 더 빠른 효율과 혁신을 가능하게 해주는 도구다. 예를 들어, 의료 인프라가 부족한 지역에서 AI는 의사 없이도 환자의 증상을 분석하고, 진단을 보조하며, 치료를 안내할 수 있다. 기후 변화로 위협받는 농촌 지역에선 AI 기반 날씨 예측과 작황 관리 기술이 생계와 직결되는 생존 수단이 된다. 이처럼 개발도상국에서 AI는 단순한 ‘기술적 대체’가 아닌,..

1. 데이터는 곧 소비자의 인격 – AI 시대의 새로운 인권 개념 2025년 현재, 우리는 데이터를 통해 ‘나’라는 존재가 해석되는 시대에 살고 있다. 내가 클릭한 제품, 검색한 키워드, 구매한 이력, 남긴 리뷰, 영상 시청 시간까지 모두가 AI의 학습 데이터가 되고, 알고리즘이 만든 세계에서 나를 다시 설계하는 정보가 된다. 이제 소비자의 ‘데이터’는 단순한 기술적 흔적이 아니라, 정체성, 성향, 판단력, 사생활이 압축된 인격적 자산이다. 그런데 문제는, 우리가 이 데이터를 ‘제대로 통제하고 있는가’이다. 대부분의 플랫폼과 기업은 ‘약관 동의’라는 형식 아래, 소비자 데이터의 수집·이용·분석·판매를 사실상 일방적으로 수행한다. 특히 AI 시스템은 대량의 데이터를 자동 수집하고, 그 안에서 개개인의 정보..

1. 투명한 소비란 무엇인가 – 감성과 정보의 균형 ‘투명한 소비’란 단순히 가격 비교를 넘어서, 제품이 어디서 어떻게 만들어졌는지, 어떤 경로를 통해 유통되었는지, 누구에게 어떤 영향을 미치는지를 소비자가 알고 판단할 수 있는 사회적 구조를 의미한다. 즉, 정보의 비대칭이 줄어들고, 감정적 충동보다 지식 기반의 합리적 선택이 가능해지는 것을 뜻한다. 하지만 현실은 여전히 불투명하다. 브랜드는 마케팅 메시지를 과장하거나, 생산 과정의 노동 문제, 환경 오염, 동물 실험 등의 사실을 숨기고 포장하는 경우가 많다. 제품에 표시된 정보만으로는 ‘정말 믿을 수 있는 선택’이 가능한가에 대한 의문이 계속된다. 이러한 상황에서 AI 기술의 개입은 단순한 자동화가 아닌, 정보 투명성을 확장시키는 도구로 기능할 수 있..

1. AI와 탄소 발자국 – ‘디지털은 친환경’이라는 착각을 넘어 디지털 기술은 종종 ‘친환경적’이라는 이미지를 갖는다. 비물질적인 정보 흐름, 종이 없는 업무, 가상 공간에서의 활동은 자연스레 ‘물리적 자원 소비가 적다’는 인식을 불러일으키기 때문이다. 하지만 AI 산업은 다르다. AI가 단순한 소프트웨어를 넘어, 막대한 연산 자원, 전력 소비, 하드웨어 사용을 기반으로 한 기술이라는 점에서 그 탄소 발자국은 매우 실질적이며, 규모 또한 상상 이상이다. 2023년 MIT 테크놀로지 리뷰는 GPT-3 같은 대규모 언어 모델의 학습에 약 284톤의 이산화탄소가 배출된다고 보고했다. 이는 자동차 한 대가 평생 동안 배출하는 탄소량의 20배 수준이다. 단지 ‘하나의 AI 모델’을 학습시키는 데만 이 정도의 배..

1. AI 산업에 지속가능성이 필요한 이유 AI 기술은 지금 이 순간에도 우리 일상의 깊은 곳까지 스며들고 있다. 추천 알고리즘, 음성 인식, 자율주행, 고객 응대 챗봇, 의료 진단 시스템에 이르기까지 AI는 인간의 효율을 비약적으로 끌어올리는 도구다. 하지만 그만큼 데이터 센터 에너지 소비, 알고리즘 편향, 개인정보 보호, 사회적 책임 문제 등 다양한 환경적·윤리적 부담도 함께 확대되고 있다. 특히, 최근 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 초거대 AI 모델이 등장하면서 AI 학습 및 운영에 따른 탄소 배출 문제가 전 세계적으로 주목받기 시작했다. MIT의 2023년 연구에 따르면, GPT-3를 한 번 학습시키는 데 사용된 전력량은 약 1287 MWh에 달하며, 이는 일반 가정 130여 가..