AI 길잡이

AI가 보는 세상은 진짜일까 – 인공지능 시각 인식의 한계인공지능이 만든 그림을 보면 가끔 놀라울 때가 있다.빛의 방향, 인물의 표정, 질감까지 모두 진짜 사진처럼 표현되니까 말이다.하지만 자세히 들여다보면 어딘가 이상한 부분이 있다.손가락이 여섯 개라든지, 물리적으로 불가능한 그림자가 생긴다든지 말이다.AI는 분명 ‘보는 능력’을 가지고 있는 것처럼 보이지만,사실 그건 진짜 세상을 보는 게 아니라, 데이터로 학습된 세상의 모양을 계산하는 것뿐이다.그럼 도대체 AI는 어떻게 세상을 보고 있을까?그리고 인간이 보는 세상과는 뭐가 다른 걸까? 1. AI의 ‘시각’은 실제 눈이 아니라 수치의 패턴이다AI는 사람처럼 눈으로 사물을 보는 게 아니다.이미지를 픽셀 단위로 쪼개서, 각각의 색상과 밝기를 숫자로 바..

1. 완벽해 보이는데, 사실은 틀릴 때가 있다요즘 인공지능 정말 똑똑해졌죠.질문을 하면 척척 대답하고, 논문처럼 말도 자연스럽게 써요.그런데 한 번쯤 이상하다고 느낀 적 없으세요?말은 그럴듯한데, 막상 찾아보면 없는 정보거나 틀린 내용일 때요.이게 바로 AI가 만들어내는 **‘환각(Hallucination)’**이에요.AI가 진짜 사실을 아는 게 아니라,‘그럴싸해 보이는 말’을 예측해서 만들어내는 거죠.2. AI는 진짜로 이해하지 못한다사람은 생각하고 이해해서 말을 하지만,AI는 이해를 못 해요.그냥 “이 단어 다음엔 어떤 단어가 자주 나왔는가”를 계산해서 문장을 만드는 겁니다.예를 들어 “하늘이 맑다”라는 말 뒤에는 “날씨가 좋다”가 자주 나오니까,AI는 확률상 그 말을 골라요.즉, 진짜 하늘을 본 적..

1. 인공지능의 성장은 ‘보이지 않는 전력’ 위에 있다인공지능이 발전할수록 우리는 점점 더 빠른 검색, 더 정교한 이미지, 더 자연스러운 대화를 경험하게 된다.그러나 이런 성능 향상 뒤에는 막대한 전력 소비와 인프라 비용이 숨어 있다.AI 모델을 학습시키려면 수백만 개의 데이터를 처리해야 하고,그 과정에서 엄청난 양의 전기를 소모한다.실제로 구글과 마이크로소프트의 AI 서버 전력 사용량은 매년 두 자릿수 이상 증가하고 있다.즉, 우리가 사용하는 ‘스마트한 기술’은 사실상 ‘에너지 집약형 기술’이다.2. 데이터센터, AI 시대의 보이지 않는 공장AI가 작동하는 핵심 공간은 데이터센터다.데이터센터는 수천 대의 고성능 GPU 서버가 24시간 가동되는 거대한 설비로,AI가 데이터를 저장하고 계산하는 실제 ‘공장..

1. 인공지능이 ‘공감’한다는 착각오늘날의 인공지능은 인간의 언어를 학습하고, 감정을 분석하며, 상황에 맞는 답변을 제시한다.대화형 AI가 “당신의 기분을 이해합니다”라고 말할 때, 많은 사람은 그것이 진짜 감정이라고 느낀다.하지만 실제로 AI는 감정을 ‘이해’하는 것이 아니라 감정의 패턴을 계산하고 있을 뿐이다.AI가 사용하는 감정 분석 모델은 수많은 인간 대화 데이터를 통계적으로 학습하여, 특정 단어와 문맥이 어떤 감정에 대응하는지를 확률적으로 예측한다.즉, 인공지능이 보여주는 공감은 이해가 아닌 모방이다.2. 감정을 해석하는 뇌와 감정을 계산하는 알고리즘의 차이인간의 감정은 뇌의 복합적인 생리적 반응으로 이루어진다.슬픔이나 기쁨 같은 감정은 단순히 언어로 표현되는 것이 아니라, 호르몬 분비와 신경 ..

1. 기술이 일자리를 없애는가, 아니면 새로 만드는가인공지능(AI)의 급격한 발전은 사람들에게 두 가지 상반된 감정을 불러일으킨다.하나는 “AI가 내 일을 빼앗을지도 모른다”는 불안이고,다른 하나는 “AI가 만들어낼 새로운 기회를 선점해야 한다”는 기대다.실제로 맥킨지 보고서에 따르면, 2030년까지 전 세계 노동의 30%가 자동화될 가능성이 있는 반면,동시에 약 8억 개의 신규 기술 직종이 등장할 것으로 예측된다.즉, AI는 단순히 인간을 대체하는 존재가 아니라, 새로운 직업 생태계를 재편하는 핵심 기술이다.2. 프롬프트 엔지니어 – 인공지능을 ‘지시하는’ 새로운 설계자가장 주목받는 직업 중 하나가 바로 **프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)**다.이들은 인공지능에게 명확한 지시를 내리고,..

1. 보이지 않는 AI 산업의 이면생성형 AI는 혁신의 상징으로 여겨진다. 텍스트 한 줄로 이미지를 만들고, 대화형 인공지능이 사람처럼 답변한다.그러나 이러한 기술의 이면에는 대규모의 인간 노동이 존재한다.AI가 데이터를 학습하려면 방대한 양의 이미지·텍스트·영상이 정확히 분류되고 정제된 상태로 제공되어야 한다.이를 수행하는 이들이 바로 ‘데이터 라벨링(data labeling)’ 노동자들이다.그들은 인공지능이 학습할 수 있도록 수백만 개의 데이터를 분류하고, 잘못된 정보를 수정하며, 혐오·폭력적 콘텐츠를 걸러낸다.AI의 지능은 이들의 반복적이고 지루한 손노동 위에 세워져 있다.2. 데이터 라벨링의 구조와 글로벌 하청 체계대부분의 데이터 라벨링은 선진국 IT기업이 직접 수행하지 않는다.AI 모델을 개발하..

1. 새로운 인터넷 관문, AI 브라우저의 등장2024년 이후 인터넷 환경은 급속히 변화하고 있다.이전까지 브라우저는 단순히 웹페이지를 열어보는 도구에 불과했다.하지만 OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude, Perplexity, Arc, 그리고 최근 급성장 중인 Brave AI 브라우저가 등장하면서,이제 브라우저는 AI 어시스턴트가 내장된 자율형 탐색 시스템으로 진화하고 있다.AI 브라우저는 사용자의 검색 의도, 대화 이력, 클릭 패턴을 실시간으로 분석해필요한 정보를 자동으로 요약하거나 추천한다.예를 들어 Perplexity는 사용자가 질문을 입력하면 여러 웹사이트의 정보를 종합해 답을 제시하고,Arc는 웹페이지 내용을 자동으로 번역·요약하며, OpenAI의 GPT 브라우징 모드..

AI는 오랫동안 디지털 세계 속에서만 존재했다.그러나 지금, 그 지능이 현실 공간으로 내려오고 있다.언어를 이해하고 글을 쓰던 AI가 이제 손과 발을 가지며,스스로 판단하고 움직이는 물리적 지능(Physical Intelligence) 으로 진화하고 있다.2025년, 엔비디아·테슬라·Figure AI의 움직임은AI 로봇 산업의 세대교체가 이미 시작되었음을 보여준다. 1. 물리적 지능의 등장 — 언어에서 행동으로기존의 인공지능은 텍스트와 이미지라는 가상의 공간 안에서만 작동했다.ChatGPT, Gemini, Claude 같은 모델은 뛰어난 언어 능력을 가졌지만,직접 세계와 상호작용할 수는 없었다.그러나 ‘로보틱스 AI’는 다르다.이들은 시각 인식, 공간 판단, 모터 제어, 촉각 피드백을 결합해AI가 실제..

AI의 발전은 인간의 상상을 초월할 속도로 진행되고 있다.하지만 그 화려한 기술의 이면에는 보이지 않는 위기가 숨어 있다.AI 모델이 커질수록, 그것을 구동하는 데이터센터의 전력 소비량이 폭발적으로 증가하고 있는 것이다.2025년 현재, 전 세계 전력의 약 12%가 데이터센터에서 사용되고 있으며,그중 절반 이상이 AI 연산과 냉각에 쓰이고 있다.AI는 이제 단순히 전기를 쓰는 기술이 아니라,지구의 에너지 균형을 뒤흔드는 산업이 되어가고 있다.1. 데이터센터의 전력 구조 — 연산보다 냉각이 더 뜨겁다AI 연산의 핵심은 GPU다.엔비디아 H200, AMD MI300, 구글 TPU v5e 같은 고성능 칩들은초당 수천억 번의 계산을 수행하지만, 그만큼 어마어마한 열을 발생시킨다.데이터센터는 이를 식히기 위해 냉..

AI는 수많은 데이터를 학습하며 지능을 얻는다.하지만 그 데이터의 상당수는 인간이 만든 창작물이다.이 단순한 사실이 지금 전 세계를 법정으로 끌어들이고 있다.AI 학습의 자유와 저작권자의 권리가 충돌하는 지점,그 핵심 전선에 OpenAI와 뉴욕타임스(New York Times) 의 소송이 있다.1. 전쟁의 발단 — 뉴욕타임스 vs 오픈AI2023년 12월, 미국 뉴욕 연방법원에뉴욕타임스는 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로저작권 침해 소송을 제기했다.그 이유는 명확했다.“ChatGPT가 뉴욕타임스의 기사를 거의 그대로 재현하고 있다.”소송 문건에 따르면,ChatGPT는 뉴욕타임스의 유료 구독 기사 일부를문장 단위로 거의 동일하게 재생산한 것으로 드러났다.NYT는 이를 ‘무단 복제’로 간주했고,AI가 언..