dohaii040603 님의 블로그

1. 그래프란 무엇인가 – 복잡한 관계를 이해하는 데이터 구조 우리는 세상을 ‘관계’로 이해한다. 사람과 사람, 장소와 장소, 제품과 소비자, 질병과 유전자 간에는 단순한 수치로 표현할 수 없는 복잡한 연결성이 존재한다. 이러한 관계형 데이터를 표현하기 위해 가장 적절한 수학적 도구가 바로 **그래프(Graph)**이다. 그래프는 **노드(Node, 점)**와 **엣지(Edge, 선)**로 구성되며, 노드는 개체를, 엣지는 개체 간의 연결이나 상호작용을 나타낸다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서는 각 사용자가 노드가 되고, 친구 관계가 엣지가 된다. 전자상거래에서는 제품과 사용자를 각각 노드로 설정하고, 구매나 검색 이력을 엣지로 연결한다. 또한, 교통망, 지식그래프, 화학분자 구조, 유전자 네트워크 등 ..

1. 생성형 AI의 정의 – 창조하는 인공지능의 탄생 생성형 AI(Generative AI)는 단순히 데이터를 분석하고 분류하는 기존의 AI와 달리, 새로운 콘텐츠를 창조하는 인공지능을 말한다. 이 AI는 주어진 데이터를 학습하고, 그 학습된 내용을 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드, 음성 등 창의적인 결과물을 만들어내는 능력을 갖추고 있다. 즉, 생성형 AI는 인간처럼 창작을 시도하는 기술이라고 볼 수 있다. 기존의 AI는 ‘고양이 사진인지 아닌지를 구분하는 모델’이었다면, 생성형 AI는 ‘고양이 사진을 만들어내는 모델’로 이해할 수 있다. 그 차이는 정보를 해석하느냐, 생성하느냐에 있다. 이러한 방식은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 또는 **자기지도 학습(Self-..

1. 디지털 연결의 시대, 오히려 깊어지는 외로움 우리는 지금 그 어느 때보다 ‘연결된’ 시대를 살고 있다. 스마트폰 한 대만 있으면 전 세계 사람들과 소통할 수 있고, 인공지능(AI)은 단 몇 초 만에 대화를 이어주며, 우리의 감정을 분석해 조언을 해주기도 한다. AI 챗봇, 음성비서, 추천 알고리즘, 가상 친구 서비스 등 인간의 일상은 이미 AI와 밀접하게 엮여 있다. 하지만 아이러니하게도 이 ‘지능적인 연결’의 시대에 사람들은 점점 더 외롭다고 느낀다. 이 고립은 단순한 물리적 거리의 문제가 아니다. 감정의 교류가 줄어든 사회, 즉, 진심 어린 대화, 무언의 공감, 체온이 느껴지는 관계가 점차 사라지고 있다는 데서 비롯된 정서적 고립이다. 기술은 편리하지만, 그 편리함이 사람과 사람 사이의 ‘귀찮지..

1. 고령화의 현실, 복지 시스템의 한계 2025년 현재, 전 세계는 고령화라는 거대한 사회적 도전에 직면해 있다. 특히 한국은 세계에서 가장 빠르게 고령사회로 진입한 국가 중 하나로, 2024년 기준 65세 이상 고령 인구 비율이 18%를 넘어섰으며, 2035년에는 전체 인구의 30% 이상이 노년층이 될 것으로 예측된다. 이처럼 급속한 고령화는 단지 의료·복지의 문제를 넘어 경제적, 사회적 구조 전반에 영향을 미치는 메가트렌드다. 기존의 노인복지 시스템은 국가와 지방자치단체의 재정에 의존한 ‘보편적 서비스 제공’ 방식에 가깝다. 하지만 인구 감소와 세수 축소, 사회복지 수요 증가가 동시에 발생하면서 재정 부담은 가파르게 커지고 있고, 노인 1인당 맞춤 복지의 질은 점점 낮아지고 있다. 게다가 돌봄 노동..

1. AI 의료 혁신의 이면, 민감 정보가 노출되고 있다 AI가 의료에 접목되면서 우리는 질병 예측, 정밀 진단, 개인 맞춤형 치료 등 이전에는 상상하지 못했던 의료 혁신을 경험하고 있다. 특히 머신러닝, 딥러닝 기반의 분석 모델은 의료 영상 판독, 유전체 분석, 환자 데이터 기반 치료 알고리즘 설계 등 진료의 정확도와 효율성을 극적으로 높이고 있다. 하지만 이 모든 과정에서 빠질 수 없는 것이 바로 ‘의료 정보’다. AI는 데이터를 기반으로 작동하는 기술이다. 수많은 환자의 진료 기록, 영상, 생체신호, 약물 반응 등 극도로 민감한 개인정보들이 AI 학습용으로 축적되고, 가공되며, 플랫폼에 저장된다. 이 과정에서 정보의 보안과 프라이버시가 충분히 보장되지 않을 경우 의료 정보 유출이라는 심각한 문제가 ..

1. 디지털 정치의 시대, AI가 개입하기 시작하다 21세기 들어 민주주의는 기술의 도움으로 더 넓게 확산될 것으로 기대됐다. 그러나 역설적으로, 기술은 오히려 민주주의를 위협하는 주요 수단으로 변모하고 있다. 특히 인공지능(AI)의 등장과 결합된 정치 영역은 이제 단순한 ‘의사소통 수단’이 아니라 ‘조작 가능한 여론의 무기’가 되어가고 있다. AI는 사람의 감정을 분석하고, 여론을 조작하며, 심지어 가짜 정보를 기반으로 선거를 왜곡하는 데까지 활용되고 있다. AI의 정치 개입은 단순한 ‘광고 알고리즘’ 수준이 아니다. 딥러닝 기반의 텍스트 생성 기술, 딥페이크 영상, 감정 인식 기반의 표적 광고, 소셜 미디어 내 봇(Bot) 계정 운영 등 정교한 AI 기술이 사람들의 정치적 판단에 영향을 미치는 방식은..

1. 인공지능의 전장 진입 – 전쟁의 패러다임이 바뀌고 있다 인공지능(AI)은 의료, 교육, 제조 등 인간의 삶을 편리하게 만드는 도구로 출발했다. 하지만 동시에 AI는 가장 빠르게 군사 기술로 흡수되고 있는 기술 중 하나다. 기존 전쟁에서 인간은 명령을 내리고, 목표를 식별하며, 공격 여부를 판단하는 주체였지만, AI는 이 모든 단계를 자동화할 수 있게 만들고 있다. 그 결과, 전장의 풍경은 지금 이 순간에도 빠르게 변화하고 있다. 2025년 현재, 미국, 중국, 러시아, 이스라엘, 한국을 포함한 주요 군사 강국들은 AI 기술을 활용한 무기 시스템 개발에 본격적으로 착수하고 있다. 자율비행 드론, AI 기반 미사일 유도 시스템, 군용 로봇, 전투 알고리즘은 이미 실전에 투입되고 있으며, AI가 스스로 ..

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 ..