dohaii040603 님의 블로그

1. 인공지능, 성별을 이해하지 못하는 기술 AI는 사람보다 똑똑할까? 정답은 “어떤 데이터를, 어떤 맥락에서, 누구의 관점으로 학습하느냐에 따라 다르다.” 2025년을 살아가는 우리는 AI가 이제 단순한 도구를 넘어, 채용, 추천, 진단, 교육, 광고 등 수많은 의사결정에 직간접적으로 개입하고 있음을 알고 있다. 그러나 이 강력한 도구가 젠더 감수성을 갖추지 못한 채 작동할 경우, 그 영향력은 ‘기계의 판단’을 넘어 ‘사회적 차별의 확산’으로 이어질 수 있다. AI가 작동하는 핵심은 데이터다. 그런데 이 데이터는 그 자체로 **중립적인 기록이 아니라, 이미 인간 사회의 편견과 불균형을 담고 있는 ‘사회적 유산’**이다. 예를 들어, ‘엔지니어’라는 직업에 대한 데이터를 학습하면 대부분 남성 위주의 기록..

1. 인공지능, ‘공정한 기계’라는 환상 AI는 종종 ‘객관적이고 중립적인 판단자’로 여겨진다. 수많은 데이터를 분석하고, 인간의 편견 없이 의사결정을 내린다는 전제는 우리에게 AI를 신뢰할 수 있는 존재로 느끼게 한다. 그러나 2025년 현재, AI의 공정성에 대한 믿음은 심각한 오류와 함께 도전을 받고 있다. ‘기계는 사람처럼 차별하지 않는다’는 통념은 오히려 AI 알고리즘에 내재된 편견과 차별을 가리기 위한 포장이었던 것이다. AI는 인간이 만든 데이터와 구조 위에서 학습한다. 그렇기에 그 안에는 사회적 편견, 성별 고정관념, 인종 차별, 경제적 불평등이 고스란히 투영된다. 즉, AI는 스스로 편견을 만들진 않지만, 존재하는 편견을 무비판적으로 학습하고 재생산한다. 예를 들어, 과거 채용 데이터에 ..

1. 나노의 세계와 인공지능의 만남, 과학의 방향을 바꾸다 나노(Nano)라는 단어는 10억분의 1을 의미한다. 즉, 1나노미터는 머리카락 굵기의 약 10만분의 1 크기다. 이 극미세한 세계에서 물질은 더 이상 우리가 아는 물리법칙만으로 설명되지 않는다. 양자역학, 표면효과, 입자 간 상호작용 등이 복잡하게 얽히며 새로운 성질을 가지는 물질들이 등장한다. 이러한 나노의 특성은 재료공학, 의학, 에너지, 화장품, 전자산업 등 수많은 분야에서 차세대 기술의 핵심으로 각광받고 있다. 그러나 문제는 이 세계가 너무 복잡하다는 데 있다. 수많은 변수, 실험 반복, 복잡한 물리 시뮬레이션은 막대한 비용과 시간을 요구한다. 여기서 인공지능(AI)이 등장한다. AI는 인간의 한계를 넘는 분석 속도와 예측력을 바탕으로 ..

1. AI와 자연재해 예측 – 통계에서 학습으로의 전환 기후변화로 인해 전 세계적으로 자연재해가 빈번하고 예측불가능해지면서, 재난의 규모와 피해는 점점 더 커지고 있다. 지진, 태풍, 홍수, 산사태, 가뭄, 화재 등 다양한 자연재해는 단순히 물리적 피해를 넘어 인명 손실, 인프라 붕괴, 경제적 손실까지 불러온다. 이러한 배경 속에서 **AI(인공지능)**는 기존의 통계적·경험적 예측을 뛰어넘는 새로운 조기경보 시스템의 중심 기술로 떠오르고 있다. 기존 자연재해 예측은 주로 과거 데이터에 기반한 통계 모델, 혹은 수치 기상 예보 모델에 의존해왔다. 하지만 이 방식은 매우 복잡한 변수 간의 상호작용을 모두 반영하기 어렵고, 예측 범위가 제한적이며, 예보 정확도 또한 낮은 편이었다. 이에 반해 AI는 **기계..

1. 과학계의 새로운 조력자 – AI 논문 요약의 탄생 과학 논문은 지식의 축적과 확산의 핵심이다. 하지만 하루에도 수천 편씩 쏟아지는 방대한 논문 속에서 자신에게 필요한 정보만을 추려내고, 핵심을 파악하며, 연구에 반영하기까지의 과정은 매우 비효율적이고 시간 소모적인 일이었다. 바로 이 지점에서 AI는 지식 소비의 방식 자체를 바꾸는 조력자로 등장했다. 최근 들어 딥러닝 기반 자연어 처리 기술(NLP)이 발전하면서 AI는 논문의 제목, 초록, 본문 전체를 분석하고 핵심 문장과 주요 결론, 실험 방법, 연구 결과 요점 등을 자동으로 정리하는 기능을 제공하게 되었다. 단순히 텍스트를 압축하는 것을 넘어, 내용을 요약하고 구조화하며 핵심만 발췌하는 고차원적 작업이 가능해진 것이다. 특히 transformer..

1. 인간 감정을 읽는 시대 – 뇌파와 AI의 만남 감정은 인간 존재의 가장 깊은 본질이자, 기술이 아직 완전히 넘지 못한 마지막 경계로 여겨져 왔다. 사랑, 분노, 슬픔, 기쁨, 불안… 우리는 하루에도 수십 번의 감정 스펙트럼을 오가지만, 그 본질은 여전히 주관적이고 모호하다. 하지만 최근, 인공지능(AI)과 뇌과학이 교차하면서 **인간 감정을 ‘신호화하고 해석하는 기술’**이 점차 구체화되고 있다. 이 기술의 중심에는 바로 **뇌파(EEG: Electroencephalogram)**가 있다. 뇌파는 인간의 뇌에서 발생하는 전기 신호로, 감정, 집중, 스트레스, 이완 상태 등 다양한 심리 상태를 반영한다. 뇌파는 알파파, 베타파, 델타파, 세타파, 감마파 등으로 나뉘며 이들의 주파수와 진폭의 조합은 각..

1. 지질 탐사의 새로운 혁명 – AI가 바꾸는 자원 개발의 방식 지질 탐사는 석유, 천연가스, 광물 등 지하자원을 찾기 위한 핵심 기술이다. 지금까지는 지질학자들이 현장조사를 통해 암석 구조와 퇴적층을 분석하고, 지진파(Seismic Data), 중력, 자기장 등의 다양한 지구물리 데이터를 해석해 자원이 있을 가능성을 추정해왔다. 그러나 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 들고, 탐사 정확도도 제한적이었다. 최근에는 인공지능(AI)이 이 전통적인 탐사 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. AI는 대규모 지질 데이터, 위성 이미지, 시추 기록 등을 통합적으로 분석해 지하 자원의 분포를 빠르고 정밀하게 예측한다. 과거에는 해석에 수개월이 걸렸던 지진파 데이터도 딥러닝 알고리즘을 통해 몇 시간 만에 분석 가능해..

1. AI와 신재생 에너지의 만남 – 미래 에너지 패러다임의 전환 지구 환경 위기와 에너지 자원의 고갈은 인류에게 새로운 에너지 체계의 전환을 요구하고 있다. 이러한 흐름 속에서 태양광, 풍력, 수소 등 신재생 에너지는 탄소중립을 향한 핵심 수단으로 떠오르고 있으며, 최근에는 이 기술들이 AI와 결합되며 비약적인 진화를 경험하고 있다. 신재생 에너지의 가장 큰 한계는 간헐성과 불확실성이다. 태양광은 날씨, 계절, 일조량에 따라 출력이 달라지고, 수소 연료는 생산·저장·운송 과정에서 막대한 에너지 손실이 발생하기도 한다. 하지만 AI는 이 불안정성과 복잡성을 수치화하고 예측하여 에너지 생산, 저장, 유통, 소비 전 과정을 최적화할 수 있는 잠재력을 보여준다. 예를 들어, AI는 기후 예측 모델과 연계하여 ..

1. AI가 재료 과학에 들어오다 – 실험에서 계산으로의 대전환 재료 과학은 수천 년간 인류의 문명을 이끌어온 기초 기술이자 핵심 산업 분야다. 청동기 시대, 철기 시대, 플라스틱의 등장, 탄소섬유의 발전 등 인류는 새로운 물질을 발견하고 조합하면서 진보해왔다. 하지만 전통적인 재료 개발은 시간, 비용, 인력이 과도하게 드는 매우 느리고 복잡한 과정이었다. 기존 방식은 수많은 실험과 오랜 연구에 기반을 두며, 이론적인 예측과 실제 결과 사이의 오차를 줄이기 위해 수천 번의 반복 테스트가 필요했다. 하지만 오늘날, **인공지능(AI)**이 이 분야에 들어오면서 전통적인 방식이 완전히 바뀌고 있다. AI는 실험을 가속화하고, 가능성을 예측하며, 실패를 줄이는 도구로 기능하고 있다. 특히 머신러닝(ML)과 딥..

1. 건축 설계의 새로운 동반자 – 알고리즘에서 창의까지 건축은 오랜 세월 동안 인류의 삶을 담아온 가장 크고도 실질적인 예술이며 과학이다. 과거에는 인간의 직관과 수작업 설계에 의존해 구조와 미관을 결정했다면, 이제는 **인공지능(AI)**이 건축 설계의 전 과정에 개입하며 디자인, 구조 계산, 자재 배분, 에너지 흐름 분석까지 통합적으로 계산하는 시대가 도래했다. AI는 단순한 도면 보조 도구가 아니다. 복잡한 수학 모델을 기반으로 수백, 수천 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 그 중 조건에 가장 적합한 결과를 선별하는 **생성 디자인(Generative Design)**을 통해 설계자에게 창의적 영감을 제공하고 있다. 이 과정에서 구조적 안정성, 미관, 채광, 통풍, 이동 동선, 예산 등 수많은 변..