Ai25 AI가 인간보다 효율적이라면 “AI는 실수하지 않는다. 인간은 왜 여전히 필요할까?”이 질문은 단순한 호기심이 아니라, 미래 사회에 대한 본질적 고민을 담고 있습니다. 인공지능(AI)의 발전은 우리가 효율성과 생산성에 대해 가진 전통적인 정의를 다시 생각하게 만듭니다. 이제 우리는 기계보다 느리고 실수도 잦은 ‘인간’이라는 존재의 의미를 묻지 않을 수 없습니다. 인간보다 빠르고 정확한 AIAI는 오늘날 ‘시간’과 ‘정확도’라는 두 축에서 인간을 압도하고 있습니다. 의료 현장에서 AI는 방대한 양의 환자 데이터를 단 몇 초 만에 분석해내며, 인간 의사가 놓칠 수 있는 미세한 병변까지 포착합니다. 2020년대 초반까지만 해도 최첨단 영상 분석은 방사선 전문의의 영역이었지만, 현재는 AI 진단 보조 시스템이 많은 병원에서 실전 배치되어 .. 2025. 8. 1. AI와 죽음 – ‘디지털 불멸’이 가능한가? “죽음은 끝일까, 아니면 데이터로 계속 살아갈 수 있을까?”AI 기술이 인간의 삶을 넘어 죽음 이후의 세계에까지 손을 뻗치고 있습니다. 예전 같으면 공상과학 영화에서나 가능했을 디지털 불멸(digital immortality)의 개념이, 이제는 기술적 실험이 되고, 스타트업의 비즈니스 모델이 되고, 가족의 기억 유지 수단이 되고 있습니다.이 글에서는 AI 기술이 어떻게 ‘죽음 이후의 삶’을 모방하고 있는지, 실제 사례는 무엇이 있는지, 그리고 그에 따른 철학적·윤리적 문제는 무엇인지를 살펴보겠습니다. 1. AI가 '죽은 사람'을 말하게 하다 – 실제 사례들AI 기술은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 자동으로 문장을 생성하는 수준을 넘어서, 사망한 사람의 말투, 성격, 사고방식까지 재현하는 수준에 이르렀습.. 2025. 7. 29. 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. AI가 창의력을 테스트한다 인공지능이 인간의 일자리를 대체하고, 스스로 학습하며 판단을 내리는 시대에 우리는 새로운 질문을 던지게 됩니다. “과연 인공지능은 창의적일 수 있을까?” 창의력은 인간만의 고유한 능력이라고 여겨져 왔지만, 최근 AI는 예술, 문학, 디자인, 심지어 발명 분야까지 진출하며 인간의 창조적 영역을 넘보고 있습니다. 이제 인공지능의 진짜 시험대는 단순한 계산 능력을 넘어서 ‘창의성’입니다. 이 글에서는 인공지능의 창의력이 어떻게 시험되고 있는지, 그리고 우리가 생각하는 ‘창조’의 개념이 어떻게 바뀌고 있는지를 살펴보겠습니다. 인공지능, 창의력의 문을 두드리다전통적으로 인공지능은 주어진 데이터를 기반으로 학습하고, 규칙에 따라 판단을 내리는 기계적 시스템으로 인식되었습니다. 하지만 오늘날의 인공지능은 점점 더 .. 2025. 7. 3. 딥러닝이 손글씨만 보고 '필체의 성격'을 분석한다 디지털 시대가 빠르게 발전하면서 손글씨는 점점 사라지는 기술처럼 여겨지고 있습니다. 하지만 흥미롭게도, 인공지능 연구자들은 이 손글씨에 주목하고 있습니다. 바로 필체에 담긴 사람의 성격, 감정, 집중 상태 등을 딥러닝 기술로 분석하려는 시도들이 이어지고 있기 때문입니다. 손글씨가 더 이상 단순한 기록 수단이 아니라, ‘개인의 심리 지문’처럼 활용되는 시대가 오고 있습니다.글씨 속에 감춰진 나의 성격사람마다 글씨체는 다릅니다. 어떤 이는 크고 둥글며 느긋한 인상을 주고, 어떤 이는 작고 빠르게 쓴 글씨로 바쁜 성격을 연상케 합니다. 오래전부터 필적학(graphology)이라는 분야에서 글씨를 심리적으로 분석하려는 시도는 존재했지만, 이는 어디까지나 전문가의 주관적 해석에 의존해야 했습니다. 하지만 이제는 .. 2025. 6. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음
