dohaii040603 님의 블로그

1. 인공지능의 발전과 윤리적 고민의 출발점 AI(인공지능)는 이미 인간의 삶을 깊이 있게 변화시키고 있다. 의료 진단, 금융 서비스, 제조 자동화, 스마트홈, 자율주행, 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등 거의 모든 산업 분야에 AI가 적용되고 있으며, 그 영향력은 나날이 커지고 있다. 이러한 기술적 진보는 분명히 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 있지만, 동시에 윤리적 문제를 동반하며 사회적 갈등과 규제의 필요성을 불러일으키고 있다. 특히 AI가 자율적으로 판단하고 행동하는 능력을 갖추게 되면서, ‘기계에게도 책임을 물을 수 있는가’, ‘AI가 인간을 차별하거나 해치면 누구의 잘못인가’와 같은 근본적 질문이 제기되고 있다. 윤리 문제는 AI의 판단과 결정 과정이 불투명하고 설명이 어렵다는 점에서 더욱 심각..

1. 인공지능과 자동화가 몰고 온 고용 시장의 지각변동 4차 산업혁명의 핵심 기술인 **인공지능(AI)**과 자동화는 전통적인 산업 구조는 물론이고, 고용 시장 전반에도 커다란 변화를 가져오고 있다. 과거의 산업 혁신이 주로 ‘기계화’를 중심으로 진행되었다면, 지금의 변화는 ‘지능화’를 기반으로 한다는 점에서 그 파급력이 훨씬 크다. AI는 단순 반복 업무는 물론, 일정 수준의 판단을 요구하는 업무까지도 대체할 수 있는 수준에 도달했고, 이에 따라 일자리의 구조 자체가 재편되는 현상이 가속화되고 있다. 가장 먼저 영향을 받는 분야는 제조업, 물류, 고객 서비스, 행정 등 ‘정형화된 작업’이 많은 산업이다. 이미 많은 공장은 로봇 자동화 시스템을 통해 사람 없이도 24시간 생산이 가능하고, 콜센터는 AI ..

1. 감정 인식 AI의 원리와 로봇 기술과의 융합 인간은 대화를 나누는 과정에서 단순히 언어적 정보뿐만 아니라, 표정, 목소리의 억양, 몸짓, 눈빛, 심지어는 상대방의 침묵에서조차 감정을 읽어낸다. 이러한 비언어적 신호는 인간 상호작용에서 매우 중요한 역할을 하며, 공감, 신뢰, 이해의 기반이 된다. 하지만 로봇과 같은 인공적인 존재는 이러한 정서적 맥락을 이해하지 못하는 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 최근 AI 기술, 특히 감정 인식(Affective Computing) 기술이 로봇에 접목되면서 새로운 혁신이 일어나고 있다. 감정 인식 기술은 인간의 얼굴 표정, 음성 톤, 생체 신호 등을 분석하여 감정 상태를 추론하는 인공지능 기술로, 로봇의 ‘정서 지능’ 개발을 가능케 한다. 감정 인식 AI는 ..

1. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 원리와 AI의 접목 인간의 뇌는 1,000억 개가 넘는 뉴런이 전기적 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 복잡한 신경망 구조로 이루어져 있다. 이 뇌파를 해석하고 기계와 직접 연결하는 기술이 바로 **뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)**다. 초기의 BCI는 의료 목적으로 개발되었으며, 뇌졸중이나 루게릭병(ALS) 환자와 같은 중증 운동 장애 환자들이 외부 기기를 제어할 수 있도록 돕기 위한 것이었다. 하지만 최근 들어 인공지능(AI) 기술이 접목되면서, BCI의 가능성은 단순한 보조기술을 넘어 인간과 기계의 융합이라는 새로운 차원으로 확장되고 있다. 기본적으로 BCI는 뇌파(EEG) 또는 심층 뇌 신호(ECoG, intraco..

1. AI 기술의 부상과 신약 개발 시장의 변화 최근 몇 년 사이, 전 세계 바이오헬스케어 산업은 전례 없는 기술 혁신을 경험하고 있다. 특히 인공지능(AI)의 도입은 전통적인 제약 및 바이오 기업의 신약 개발 방식에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 신약 개발은 원래 막대한 시간과 비용, 그리고 높은 실패율을 동반하는 복잡한 산업이었다. 평균적으로 1개의 신약이 시장에 출시되기까지 약 10년 이상의 시간과 수십억 원에서 수천억 원에 이르는 연구개발 비용이 소요되며, 그 과정에서 수많은 후보 물질이 탈락한다. 이러한 기존의 비효율적인 프로세스를 개선하기 위해 제약 산업은 점점 더 AI 기술에 의존하게 되었다. AI는 방대한 생물학적·화학적 데이터를 학습하여 약물의 작용 메커니즘을 예측하고, 최적의 후보 물..

1. AI의 잠재력과 계산 능력의 한계 인공지능(AI)은 이제 검색 엔진을 넘어, 의료 진단, 기후 예측, 창작 활동, 법률 분석, 자율주행 등 우리 삶의 거의 모든 분야에 깊숙이 침투하고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM)과 딥러닝 기술은 수십억 개의 파라미터를 학습하고, 스스로 맥락을 파악하며, 추론을 수행하는 수준에 도달했다. 그러나 그 잠재력의 확장은 ‘계산 능력’이라는 현실적 벽에 부딪히고 있다. AI가 복잡해질수록, 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리해야 하며, 이는 곧 기존 컴퓨터 아키텍처가 감당할 수 없는 수준의 연산량을 요구한다. 예를 들어, GPT 같은 LLM 모델을 훈련시키기 위해선 수십만 개의 GPU를 동시 운용해야 하고, 전력 소모는 수백만 kWh에 이르며, 한 번의 파인튜닝에도 ..

1. 에너지 위기 시대, 왜 AI가 중요한가? 21세기 인류는 에너지와 기후라는 복잡한 이중의 딜레마에 직면해 있다. 지구 온도는 산업혁명 이후 이미 1.2℃ 이상 상승했고, 기상이변과 전력 수급 불균형, 급증하는 산업 에너지 수요는 더 이상 단순 효율화로는 해결할 수 없는 구조적 위기로 번지고 있다. 기존의 에너지 관리 시스템은 정해진 시간대에 맞춰 에너지를 공급하고, 소비자가 사용하는 만큼 자동으로 조절하는 수동형 제어 기반이었다. 하지만 이러한 방식은 예측력이 낮고, 낭비가 많은 시스템으로, 실시간 수요 변화나 이상 징후를 감지하지 못하는 한계가 있었다. 바로 이 지점에서 AI(인공지능) 기술이 새로운 전환점으로 떠오른다. AI는 단순한 자동화가 아니라, 실시간 데이터를 기반으로 에너지 흐름을 예측..

1. ‘영감’은 어디서 오는가? – 인간의 내면과 AI의 외부 데이터 인간의 창작은 대부분 ‘영감(Inspiration)’이라는 이름 없는 시작점에서 출발한다. 이 영감은 꼭 논리적이지 않다. 때로는 노을빛을 보다가, 한 줄의 시를 읽다가, 오래된 기억이 문득 떠올라서 어떤 그림을 그리고, 곡을 만들고, 이야기를 쓴다. 영감은 감정, 기억, 감각의 찰나적인 충돌 속에서 태어나는 **‘내면의 순간적인 불꽃’**이다. 반면 AI는 영감을 ‘데이터 기반 패턴 생성’으로 대체한다. 수천만 개의 이미지, 문장, 음표를 학습한 AI는 입력된 프롬프트에 따라 가장 적절하다고 예측되는 조합을 출력한다. 즉, AI에게 ‘영감’이란 ‘최적화된 조합’에 가깝다. 예를 들어, “가을, 외로움, 붉은 노을”이라는 프롬프트를 입..

1. AI는 ‘감정’을 이해할 수 있는가? 인간은 감정의 존재다. 우리는 슬픔에 눈물을 흘리고, 기쁨에 웃으며, 분노에 목소리를 높이고, 외로움에 침묵한다. 이러한 감정은 생물학적 반응이자 사회적 코드이며, 복합적인 삶의 경험에서 비롯된 결과물이다. 그렇다면, AI는 이처럼 복잡하고 미묘한 감정을 이해하고 표현할 수 있을까? 현재 AI는 감정을 ‘이해하는 것처럼’ 보이기도 한다. 예를 들어, 감정 분석 기술(Sentiment Analysis)은 텍스트 속에서 긍정, 부정, 중립의 감정 상태를 판별하고, 음성 감정 인식 기술은 사용자의 말투나 억양에서 분노, 슬픔, 기쁨 같은 감정을 추론한다. AI 챗봇은 “기분이 어때요?“라는 질문에 “오늘은 조금 외롭네요.“라고 답할 수도 있다. 하지만 여기에는 중대한..

1. “AI는 도구일 뿐이다” – 창작의 주체는 여전히 인간 많은 예술가들은 여전히 AI를 하나의 ‘확장된 붓’, 즉, 창작을 보조하는 기술적 도구로 인식하고 있다. 이들은 AI를 통해 새로운 형태, 색채, 텍스처를 실험하면서도 그 중심에는 ‘자신의 감정, 사유, 목적’이 있다고 믿는다. 서울에서 활동 중인 미디어 아티스트 김도형 작가는 이렇게 말한다. “AI는 결과물을 빠르게 스케치할 수 있게 도와주지만, 내가 뭘 말하고 싶은지까지 알려주진 않아요. 방향은 제가 정해야 하고, 의미는 제가 부여해야 하죠.” 그에게 AI는 페인터의 팔과 같고, 사진작가의 렌즈와 같으며, 즉 ‘수단’이지만 ‘주체’는 아니었다. AI를 통해 무한히 시뮬레이션할 수 있다는 점은 흥미롭지만, 그 안에서 무엇을 선택할 것인가는 결..