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‘사람을 걸러내는’ 알고리즘의 논란 이력서를 넣고 연락을 기다리던 시대는 지나가고 있습니다. 이제 많은 기업은 수천 명의 지원자 중에서 적합한 인재를 고르기 위해 AI 채용 필터를 활용하고 있습니다. 이 기술은 지원자의 이력서, 자기소개서, 영상 인터뷰 등을 분석하여 적합도를 수치화하고, 가장 '이상적인' 후보를 추려냅니다. 기업 입장에서는 시간과 비용을 절감할 수 있는 효율적인 도구입니다. 하지만 이 효율성 뒤에는 인간의 가능성과 다양성을 '걸러내는' 위험성이 숨어 있습니다.AI는 공정한 심사위원일까?겉보기에는 AI 채용 시스템이 매우 공정하게 작동하는 것처럼 보입니다. 사람처럼 감정에 치우치지 않고, 이력서나 자기소개서에 포함된 정보를 기반으로 정량적인 평가를 내리는 방식은 오히려 인간보다 더 객관적일 수 있다는 인식을 줍니다. 특히 .. 2025. 7. 16.
AI가 직장 상사가 된다면 직장에서 “우리 상사는 인공지능이에요”라는 말이 더 이상 공상과학 영화 속 대사가 아닌 시대가 도래하고 있습니다. 이제 AI는 단순한 도우미를 넘어, 조직의 핵심적인 의사결정에 참여하거나 심지어 결정을 ‘내리는’ 위치까지 진입하고 있습니다. 사람의 감정과 본능에 의존하던 전통적인 상사와 달리, AI는 데이터를 기반으로 합리적이고 일관된 결정을 내릴 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 하지만, 과연 이런 AI 상사는 우리 조직에 어떤 변화를 가져올까요?AI, 관리자 역할에 도전하다과거의 인공지능은 단순히 반복적인 작업을 처리하거나, 일정한 조건 하에서 예측과 분석을 수행하는 '보조 역할'에 머물러 있었습니다. 그러나 최근 몇 년 사이, AI는 그 역할의 경계를 넘어서 관리자, 즉 ‘리더십의 일부’를 대체할.. 2025. 7. 15.
AI 뉴스 앵커 시대 “안녕하십니까, 오늘의 뉴스를 전해드리겠습니다.”이 친숙한 인사말을 이제는 사람이 아닌 인공지능(AI)이 전하는 시대가 왔습니다. 중국의 신화통신은 2018년 세계 최초로 AI 뉴스 앵커를 선보였고, 그 이후 한국, 일본, 인도 등 여러 국가의 방송사에서도 AI 앵커가 등장하기 시작했습니다. 심지어 최근에는 AI가 직접 대본을 작성하고, 표정과 억양까지 조절하여 사람처럼 말하는 수준에 이르렀습니다. 하지만 이러한 변화 속에서 한 가지 중요한 질문이 제기됩니다. 우리는 AI가 전하는 뉴스를 얼마나 믿을 수 있을까? 그리고 더 근본적인 문제는, “언론의 신뢰”는 앞으로 어떻게 변화할 것인가 하는 점입니다.AI 앵커, 어떻게 만들어지는가?AI 뉴스 앵커는 단순히 사람처럼 보이는 얼굴과 음성을 흉내 내는 수준을.. 2025. 7. 14.
초거대 AI, 에너지를 얼마나 쓸까? 최근 AI 기술의 비약적인 발전은 우리의 일상과 산업 전반에 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 특히 GPT-4, Gemini, Claude, LLaMA 등 이른바 ‘초거대 언어모델(LLM)’이 상용화되면서, AI는 단순한 기술을 넘어 사회적 영향력을 가진 존재로 떠올랐습니다. 하지만 이러한 기술적 진보 뒤에는 우리가 자주 간과하는 '보이지 않는 비용', 바로 환경 부담이 존재합니다. 이번 글에서는 초거대 AI가 실제로 얼마나 많은 에너지를 사용하는지, 그로 인해 환경에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 해결하기 위한 기술적·윤리적 노력이 무엇인지 알아보고자 합니다.AI의 ‘두뇌’, 데이터 센터는 얼마나 전기를 먹을까?AI는 눈에 보이지 않지만, 그 작동 뒤에는 막대한 자원이 소모되고 있습니다. 특히 초거대.. 2025. 7. 13.
알고리즘이 만든 사회적 차별 우리는 종종 기술을 ‘중립적’이라고 생각합니다. 특히 인공지능이나 알고리즘 같은 시스템은 감정이나 편견이 없기 때문에 더 공정할 것이라 기대하죠. 하지만 현실은 그 반대입니다. 알고리즘은 ‘사람이 만든 데이터’를 학습하며, 그 안에 숨은 사회적 편견과 차별을 고스란히 답습합니다. 심지어는 그 차별을 더 은밀하고 체계적으로 재생산합니다.데이터는 왜 ‘중립적’이지 않은가?우리는 종종 데이터를 '객관적인 숫자'로 받아들입니다. 인간은 편견이 있어도, 숫자는 진실을 말해준다고 믿기 쉽습니다. 하지만 데이터는 진공 상태에서 생성되지 않습니다. 데이터는 현실을 반영한 것이 아니라, 현실을 '기록한 방식'의 산물입니다. 예를 들어, 범죄 데이터를 살펴보면 특정 지역의 범죄율이 높다고 판단할 수 있습니다. 그러나 이 .. 2025. 7. 12.
AI가 판단한 범죄자 얼굴 오늘날 범죄 수사와 치안 유지에도 인공지능(AI)의 기술이 빠르게 도입되고 있습니다. 특히 CCTV 분석, 범죄 지역 예측, 용의자 추적 등에서 AI 알고리즘이 효율적인 도구로 떠오르고 있는데요. 하지만 이 편리함 뒤에는 매우 민감한 문제가 숨어 있습니다. AI가 과연 ‘누가 범죄자처럼 보이는가’를 판단할 자격이 있을까요? 더 심각한 것은, 이 판단이 인간 사회의 편견과 차별을 그대로 학습했다는 점입니다.범죄 예측 알고리즘, 어떻게 작동할까?‘범죄 예측 알고리즘’이란, 과거 범죄 데이터를 학습해 범죄 발생 가능성이 높은 시간대와 장소, 심지어 사람까지 예측하는 기술입니다. 대표적인 시스템으로는 미국의 PredPol(Predictive Policing)이 있습니다. 이 시스템은 경찰이 작성한 범죄 보고서를.. 2025. 7. 11.

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