dohaii040603 님의 블로그

1. AI와 개인정보의 경계 – 편리함과 침해 사이의 모순 AI는 더 많은 데이터를 학습할수록 더 정교하게 진화한다. 이때 가장 많은 데이터를 제공하는 주체는 바로 ‘사람’, 즉 우리 개인이다. 음성 명령, 검색 기록, 구매 내역, 건강 정보, 위치 정보, 감정 반응 등 우리의 일상 자체가 AI에게는 학습의 자원이 되며, 그 과정은 매우 민감한 ‘개인 정보’의 흐름과 맞닿아 있다. 문제는 AI가 활용하는 데이터가 단순히 익명화된 통계 수준이 아니라, 개인을 특정할 수 있는 민감 정보까지 포함할 수 있다는 점이다. 예를 들어 스마트 워치가 수집한 심박수, 수면 시간, GPS 이동 정보, 챗봇에 입력한 민감한 상담 내용, 얼굴 인식 시스템을 통한 출입 기록 등은 AI가 고도화될수록 더욱 ‘사적인 것’에 가까..

1. AI가 만든 창작물, 어디까지 창작이라 할 수 있을까? 생성형 AI 기술의 발전은 우리가 ‘창작’이라고 여겨온 영역을 근본적으로 흔들고 있다. 이전까지 인간의 전유물로 여겨지던 그림, 음악, 글쓰기, 디자인, 영상 제작까지 AI는 이제 몇 초 안에 결과물을 내놓고, 그 결과물은 사람들의 감탄을 자아낸다. 하지만 동시에 우리는 이렇게 묻는다. “이건 누구의 작품인가?”, “이 결과물의 저작권은 누구에게 있는가?” 예를 들어, 텍스트 기반 AI가 쓴 시나 소설, 음악 생성 AI가 작곡한 곡, 그림 생성 AI가 만든 일러스트가 SNS나 유튜브, 전시회에 등장했을 때, 그 결과물은 과연 AI의 창작물인가, 아니면 인간의 도구로서 기능한 것인가? 문제는 AI가 ‘무에서 유’를 창조하는 것이 아니라 기존의 방..

1. 왜 AI 알고리즘의 공정성이 문제가 되는가 – 기술의 중립성 신화 깨기 AI는 수학적 모델과 방대한 데이터를 바탕으로 동작한다. 그 결과, 많은 사람들은 **“AI는 객관적이고 중립적일 것이다”**라고 믿는다. 그러나 실제 현실에서는 오히려 AI가 기존 사회의 차별 구조를 학습하고, 재생산하며, 심화시키는 사례가 늘고 있다. 즉, **인간이 만든 데이터와 설계로부터 자유롭지 않은 ‘비뚤어진 거울’**로 기능할 수 있다는 것이다. 대표적인 예로, 미국의 일부 경찰이 사용한 ‘범죄 예측 AI’는 흑인 거주 지역을 과도하게 고위험 지역으로 분류해 편향된 치안 정책을 낳았고, 대기업의 AI 채용 시스템이 여성 지원자의 이력서를 자동으로 낮은 점수로 분류하거나, 소수 인종에게 불리한 대출 조건을 제안하는 경..

1. 왜 유럽은 AI를 법으로 규제하려는가? – AI 시대의 윤리적 딜레마와 정책적 대응 2020년대 이후 생성형 인공지능의 급속한 발전은 기술의 가능성과 함께 심각한 사회적 우려도 불러왔다. AI가 생성하는 가짜 뉴스, 감시 기술의 오남용, 알고리즘 편향으로 인한 차별, 노동 대체 문제, 프라이버시 침해, 책임 불분명성 등 사회적, 윤리적, 법적 문제들이 복합적으로 얽히면서 기존의 기술 규제 방식으로는 감당하기 어려운 국면에 이르렀다. 이에 가장 빠르게 대응한 곳이 바로 **유럽연합(EU)**이다. EU는 디지털 시장 규제와 개인정보 보호(GDPR)에서 선도적 입장을 보여온 만큼, AI 분야에서도 인간 중심, 민주주의, 기본권 보호라는 철학을 바탕으로 2021년 세계 최초의 종합적 AI 규제 법안인 *..

1. 왜 AI 윤리 가이드라인이 필요한가 – 기술을 넘어선 사회적 책임 인공지능(AI)은 더 이상 특정 분야의 보조 기술이 아니다. 의료, 금융, 교육, 교통, 제조, 콘텐츠 창작 등 인간의 삶 거의 모든 영역에 영향을 미치며 ‘결정’과 ‘판단’의 일부를 대체하거나 강화하는 존재가 되었다. 하지만 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 이를 둘러싼 사회적·법적·철학적 문제 역시 복잡하게 얽히고 있다. 특히 생성형 AI(GPT, Claude, Gemini 등)가 인간처럼 말하고 글을 쓰며, 심지어 감정 표현까지 흉내 내는 수준에 도달하면서 우리는 AI의 윤리 문제와 마주할 수밖에 없는 상황에 놓였다. AI가 편향된 데이터를 학습하거나, 인간을 감시하는 수단이 되거나, 창작물을 도용하거나, 아동이나 소수자에게 해를 ..

1. AI는 블로그 콘텐츠를 어디까지 자동 생성할 수 있을까? “AI가 글을 대신 써주는 시대가 정말 올까?” 이 물음은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 2023년 이후 GPT-4, Claude 3, Gemini 등 고도화된 생성형 AI 기술이 등장하면서 블로그, SNS, 뉴스레터, 전자책에 이르기까지 글쓰기의 자동화가 현실화되고 있다. 한때는 ‘사람만이 쓸 수 있는 것’이라 여겨졌던 창작 영역에 AI가 본격적으로 개입하기 시작한 것이다. AI 기반 텍스트 생성 기술은 단순히 정보를 나열하는 수준을 넘어, 사용자의 목적, 톤, 독자층, 콘텐츠 유형에 맞춰 맞춤형 블로그 글을 초안부터 완성까지 생성할 수 있는 단계에 도달했다. 예를 들어, “20대 여성 타깃의 봄 원피스 추천 블로그 글을 6,000자..

1. 생성형 AI 챗봇의 시대 – 왜 비교가 필요한가? 2023년 이후 생성형 인공지능은 급속도로 발전하며 이제는 누구나 스마트폰이나 브라우저에서 AI 챗봇과 대화를 나누는 시대가 되었다. ChatGPT의 폭발적인 인기에 이어, 다양한 기업들이 자사만의 언어 모델 기반 챗봇을 출시하면서 AI 챗봇은 단순한 ‘대화형 도우미’가 아니라, 정보 검색, 글쓰기, 코드 작성, 감성 상담, 기획서 초안 등 실제 업무와 일상을 아우르는 보조 뇌의 역할을 맡기 시작했다. 이러한 흐름 속에서 등장한 대표적인 챗봇이 바로 Poe, Claude, Gemini다. 이들은 각기 다른 개발사와 언어 모델, UI/UX 철학, 기능 확장을 기반으로 서로 다른 사용자 경험을 제공하고 있으며, 단순 성능 비교를 넘어서 **“누가 어떤 ..

1. ChatGPT는 단순한 ‘챗봇’이 아니다 – 왜 이제는 일상 속 AI가 필요한가? 인공지능은 더 이상 미래 기술이 아니라 지금, 우리 일상에 깊이 들어와 있다. 그중에서도 ChatGPT는 전 세계적으로 가장 폭넓게 활용되고 있는 생성형 AI로, 단순한 대화형 도우미를 넘어서 ‘아이디어 생성기’, ‘문서 비서’, ‘학습 파트너’, ‘코딩 도우미’, ‘감정 조율 도구’ 등 다양한 역할로 확장되고 있다. 사람들이 처음 ChatGPT를 만났을 때는 “대화가 되는 인공지능”이라는 점에 신기해했지만, 이제는 그 활용 방식이 훨씬 다양해졌다. SNS 콘텐츠 제작, 회의록 정리, 블로그 초안 작성, 이력서 첨삭, 여행 일정 짜기, 식단 계획, 감정 정리 글쓰기, 학습 요약 등 실제 삶의 질과 직결되는 부분에서 A..

1. 디자인 자동화의 시대, 왜 Canva AI인가? 디자인은 더 이상 디자이너만의 영역이 아니다. 누구나 콘텐츠를 만들고, 시선을 끌고, 정보를 전달해야 하는 시대 속에서 디자인 툴의 진입장벽을 낮춘 플랫폼이 대거 등장하고 있다. 그중에서도 Canva는 특히 직관적인 인터페이스와 다양한 템플릿, SNS·마케팅·교육·프레젠테이션 등 분야를 넘나드는 광범위한 기능으로 개인과 기업 모두에게 사랑받고 있다. Canva는 기본적인 드래그 앤 드롭 기반의 템플릿 시스템으로 디자인 초보자도 ‘기성품처럼 예쁜 결과물’을 손쉽게 만들 수 있도록 해주었다. 그런데 여기에 **AI 기능까지 결합되면서 Canva는 단순한 템플릿 도구를 넘어, 콘텐츠 제작을 자동화하는 올인원 크리에이티브 플랫폼으로 진화했다. 특히 Canva..

1. 왜 지금 ‘Notion AI’인가? – 일과 글쓰기의 게임 체인저 디지털 노트 앱 중에서 노션(Notion)은 이미 문서, 프로젝트, 위키, 캘린더, 데이터베이스 등 모든 형태의 작업을 통합하는 올인원 워크스페이스로 자리를 잡았다. 그런 노션이 2023년 정식 도입한 **Notion AI(노션 AI)**는 단순한 텍스트 자동 생성 기능을 넘어서, 생산성과 사고 흐름 자체를 자동화하고 최적화해주는 도구로 진화했다. 기존의 AI 기능이 단순한 텍스트 요약이나 문장 추천에 머물렀다면, Notion AI는 문서 구조를 이해하고, 관련 데이터베이스를 불러오며, 작업 흐름에 맞춰 맥락 있게 글을 생성하거나 수정한다는 점에서 차원이 다르다. 이는 단순한 ‘글쓰기 도우미’가 아니라, 실제로 사용자의 생각을 정리해..