2025λ…„ 5μ›” 25일 μΌμš”μΌ

AI ν˜„μ‹œμ  λ‚œμ œ ν•΄κ²° 탑

AI κΈ°μˆ μ€ 점점 더 λ°œμ „ν•˜κ³  있으며, 그에 따라 μ‚¬μš©μžμ˜ μš”κ΅¬μ™€ κΈ°λŒ€λ„ λ†’μ•„μ§€κ³  μžˆλ‹€. 특히 μˆ˜ν•™μ  문제 ν•΄κ²°, 아이디어 생성, λ…Όλ¬Έ 뢄석 λ“± λ‹€μ–‘ν•œ λΆ„μ•Όμ—μ„œ AI의 ν™œμš©μ΄ ν™•λŒ€λ˜κ³  있으며, μ΄λŸ¬ν•œ 기술의 λ°œμ „μ€ AI의 μ„±λŠ₯ ν–₯μƒμœΌλ‘œ 인해 λ”μš± λ‘λ“œλŸ¬μ§„λ‹€. μ΅œμ‹  AI λͺ¨λΈμΈ O3와 Gemini 2.5, Claude Sonnet 등이 κ·Έ 예둜 λ“€ 수 μžˆλ‹€. 이 λ¬Έμ„œμ—μ„œλŠ” μ΄λŸ¬ν•œ AI λͺ¨λΈμ˜ μ„±λŠ₯을 λΉ„κ΅ν•˜κ³ , μ‹€μ œ ν™œμš© 사둀λ₯Ό 톡해 각 기술의 μž₯단점을 λΆ„μ„ν•˜λ©°, AI 기술이 λ―Έλž˜μ— μ–΄λ–»κ²Œ λ°œμ „ν•΄ λ‚˜κ°ˆμ§€λ₯Ό 전망해 보겠닀.

μˆ˜ν•™ 문제 해결은 AIκ°€ κ°€μž₯ λ‘λ“œλŸ¬μ§„ μ„±κ³Όλ₯Ό λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” λΆ„μ•Ό 쀑 ν•˜λ‚˜λ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, “λͺ¨λ“  μˆœμ„œμŒ (a, b, c, d)의 κ°œμˆ˜κ°€ 59κ°€ λ˜λ„λ‘ ν•˜λŠ” k의 μ΅œλŒ“κ°’κ³Ό μ΅œμ†Ÿκ°’μ„ κ΅¬ν•˜λΌ”λŠ” λ¬Έμ œμ— λŒ€ν•΄ O4-MH와 같은 κ³ κΈ‰ λͺ¨λΈμ€ κ·Έ 해닡을 λ„μΆœν•˜λŠ” 데에 νš¨κ³Όμ μ΄λ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ Gemini 2.5λ‚˜ Claude Sonnet이 같은 문제λ₯Ό ν’€ λ•Œ, 결과의 μ •ν™•μ„±κ³Ό λ°©λ²•μ—μ„œ 차이가 λ‚  수 μžˆλ‹€. μ΄λŠ” 각 λͺ¨λΈμ˜ κΈ°λ³Έ 섀계 및 ν•™μŠ΅ 방법둠에 κΈ°μΈν•˜λ©°, νŠΉμ • λΆ„μ•Όμ—μ„œ μƒλŒ€μ μœΌλ‘œ 더 μš°μ„Έν•˜κ²Œ μž‘μš©ν•˜λŠ” 것을 μ˜λ―Έν•œλ‹€.

AI의 μ„±λŠ₯을 평가할 λ•Œ μ€‘μš”ν•œ μš”μ†Œ 쀑 ν•˜λ‚˜λŠ” μ‚¬μš©μž μš”κ΅¬μ˜ μˆ˜μ€€κ³Ό ν•΄λ‹Ή μš”κ΅¬λ₯Ό μ–Όλ§ˆλ‚˜ 잘 μΆ©μ‘±ν•˜λŠ”κ°€μ΄λ‹€. 졜근의 κ²½ν—˜μ— λ”°λ₯΄λ©΄, AI λͺ¨λΈμ˜ μ„±λŠ₯은 μ‚¬μš©μž 개인의 기술 μˆ˜μ€€μ— 따라 λ‹¬λΌμ§€λŠ” κ²½ν–₯이 μžˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, μ „μžκ³΅ν•™ 곡뢀λ₯Ό ν•˜λŠ” ν•œ μ‚¬μš©μžλŠ” AIS보닀 Geminiλ₯Ό 톡해 이둠적인 μ„€λͺ…이 더 μ§κ΄€μ μ΄λΌλŠ” ν”Όλ“œλ°±μ„ μ£Όμ—ˆλ‹€. 이처럼 AI의 ν™œμš©μ΄ λ”μš± κ³ λ„ν™”λ μˆ˜λ‘, μ‚¬μš©μžμ˜ λŠ₯λ ₯에 따라 결과의 질이 λ‹¬λΌμ§€λŠ” ν˜„μƒμ΄ λ‚˜νƒ€λ‚˜λŠ” 것이닀. μ΄λŠ” AI와 μΈκ°„μ˜ ν˜‘μ—…μ΄ 효율적일 λ•Œ λ”μš± 효과λ₯Ό λ°œνœ˜ν•  수 μžˆμŒμ„ 보여쀀닀.

AIκ°€ κ°–κ³  μžˆλŠ” μž₯점 쀑 ν•˜λ‚˜λŠ” 반볡적이고 고강도 μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•¨μœΌλ‘œμ¨ μΈκ°„μ˜ λ…Έλ ₯을 λœμ–΄μ€„ 수 μžˆλ‹€λŠ” 점이닀. O3λŠ” 데이터와 정보λ₯Ό ꡬ쑰적으둜 μ •λ¦¬ν•˜μ—¬ κ³„νšμ„ μˆ˜λ¦½ν•˜λŠ” 데에 λ›°μ–΄λ‚œ μ„±λŠ₯을 보이며, Claude Sonnet은 κ·Έ κ³„νšμ„ μ‹€μ œ μ½”λ“œλ‘œ λ³€ν™˜ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯이 νƒμ›”ν•˜λ‹€. 이 두 λͺ¨λΈμ˜ 쑰합은 μ½”λ“œ ν’ˆμ§ˆμ΄ λ†’μ•„μ§ˆ 수 μžˆλŠ” 잠재λ ₯을 κ°€μ§€κ³  μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ—¬μ „νžˆ μΈκ°„μ˜ 창의λ ₯μ΄λ‚˜ λ³΅μž‘ν•œ λ¬Έμ œλŠ” AIκ°€ μ „μ μœΌλ‘œ λŒ€μ²΄ν•˜κΈ°μ—λŠ” ν•œκ³„κ°€ μžˆλ‹€. AIκ°€ ꡬ쑰λ₯Ό 짜고 κ³„νšμ„ μˆ˜λ¦½ν•˜λŠ” 역할을 잘 ν•΄ 내더라도, 그것을 μ§‘ν–‰ν•˜λŠ” κ³Όμ •μ—μ„œλŠ” μΈκ°„μ˜ 감성과 창의λ ₯이 ν•„μš”ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€.

기술 λ°œμ „μ˜ λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€ 쀑 ν•˜λ‚˜λŠ” AI λ…μž¬μ˜ κ°€λŠ₯성이닀. 특히 AGI(Artificial General Intelligence)의 λ„λž˜ 이후, ν•œκ΅­ μ‚¬νšŒλŠ” μ–΄λ–»κ²Œ λ³€ν™”ν•  것인지에 λŒ€ν•œ λ…Όμ˜κ°€ κ³„μ†λ˜κ³  μžˆλ‹€. 상상할 수 μžˆλŠ” λ―Έλž˜λŠ” κ³ λ„λ‘œ λ°œμ „λœ AI ꡬ동 μ‹œμŠ€ν…œμ΄ μΆœν˜„ν•˜μ—¬ 인간 노동을 λŒ€μ²΄ν•˜λŠ” μ‚¬νšŒλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΄λŠ” μ‚¬νšŒμ  λΆˆν‰λ“±μ΄λ‚˜ μΈκ°„μ˜ 정체성에 λŒ€ν•œ 문제λ₯Ό μ•ΌκΈ°ν•  수 μžˆλ‹€. κ³Όμ—° AIκ°€ μ£Όλ„ν•˜λŠ” μ‚¬νšŒμ—μ„œ μΈκ°„μ˜ 역할은 λ¬΄μ—‡μΌκΉŒ? μ΄λŸ¬ν•œ μ§ˆλ¬Έμ€ μ•žμœΌλ‘œμ˜ μ‚¬νšŒ ꡬ쑰λ₯Ό κ³ λ―Όν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ μš”μ†Œκ°€ 될 것이닀.

λ˜ν•œ AI 기술 λ°œμ „μ€ νŠΉμ • λΆ„μ•Όμ—μ„œ 더 λΉ λ₯΄κ²Œ μ΄λ£¨μ–΄μ§ˆ 전망이닀. μ˜μƒ μ œμž‘ λΆ„μ•Όμ—μ„œλŠ” AIκ°€ μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€μ™€ 각본을 슀슀둜 μž‘μ„±ν•˜κ³ , μ œμž‘μ„ μžλ™ν™”ν•˜λŠ” 날이 올 μˆ˜λ„ μžˆλ‹€. ν˜„μž¬ 1인 감독이 AIλ₯Ό μ΄μš©ν•΄μ„œ λ‹¨νŽΈ μ˜ν™”λ₯Ό λ§Œλ“œλŠ” 것도 μΆ©λΆ„νžˆ κ°€λŠ₯ν•  것이며, ν–₯ν›„ 1~2λ…„ 이내에 μΌλ°˜ν™”λ  κ°€λŠ₯성이 λ†’λ‹€. 이와 같은 κΈ‰μ†ν•œ λ³€ν™”λŠ” μ‚¬μš©μžμ—κ²Œ 더 λ§Žμ€ 선택지λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ©°, AI의 창의λ ₯을 μƒˆλ‘œμš΄ μ°¨μ›μœΌλ‘œ λŒμ–΄μ˜¬λ¦΄ 수 μžˆλ‹€.

κΈ°μ‘΄ 기술인 OAI와 λΉ„κ΅ν–ˆμ„ λ•Œ, 졜근 AI λͺ¨λΈλ“€μ€ μ‚¬μš©μ„±κ³Ό μ„±λŠ₯ λ©΄μ—μ„œ λ°œμ „ν•œ λͺ¨μŠ΅μ„ 보인닀. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ—¬μ „νžˆ λ©”λͺ¨λ¦¬ μ œν•œ λ“±μ˜ 물리적 μ œμ•½μ΄λ‚˜ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ μƒμ˜ 문제둜 인해 λͺ¨λ“  μž‘μ—…μ„ μ™„λ²½νžˆ μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” λ°μ—λŠ” ν•œκ³„κ°€ μžˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, VEO3λŠ” 짧은 λ™μ˜μƒ 생성에 μžˆμ–΄ νŠΉμ • μ‹œκ°„ μ œν•œμ„ 두고 있으며 이둜 인해 μ‚¬μš©μž κ²½ν—˜μ— μ œμ•½μ„ μ£ΌλŠ” κ²½μš°λ„ μžˆλ‹€.

결둠적으둜, AI κΈ°μˆ μ€ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ λ°œμ „ν•˜κ³  μžˆμ§€λ§Œ, μ‚¬μš©μžμ˜ κΈ°λŒ€μ™€ μš”κ΅¬μ— λŒ€ν•œ 적합성 λ¬Έμ œλŠ” μ—¬μ „νžˆ μ‘΄μž¬ν•œλ‹€. AIμ™€μ˜ ν˜‘μ—…μ€ μΈκ°„μ˜ λŠ₯λ ₯을 λ³΄μ™„ν•˜λŠ” ν˜•νƒœλ‘œ λ°œμ „ν•  것이며, 각 기술의 μž₯단점을 μ •ν™•νžˆ νŒŒμ•…ν•˜κ³  적절히 ν™œμš©ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•˜λ‹€. μ•žμœΌλ‘œ AI 기술이 μ •μΉ˜, 경제, μ‚¬νšŒμ  ν˜„μƒμ— λ―ΈμΉ  영ν–₯을 κ³ λ €ν•  λ•Œ, μ΄λŸ¬ν•œ 예츑과 고민은 κ³„μ†λ˜μ–΄μ•Ό ν•œλ‹€. AI의 μ§„μ •ν•œ 잠재λ ₯을 λ°œκ²¬ν•˜κ³  적절히 ν™œμš©ν•˜λ €λ©΄, 기술 λ°œμ „κ³Ό 윀리적 κ³ λ €κ°€ ν•¨κ»˜ 이루어져야 ν•  것이닀.

AI의 λ°œμ „κ³Όν–₯ν›„ 전망

AI 기술, 특히 기계 ν•™μŠ΅κ³Ό μžμ—°μ–΄ μ²˜λ¦¬μ— μžˆμ–΄ ν˜„μž¬ μš°λ¦¬λŠ” μ€‘μš”ν•œ κΈ°λ‘œμ— μ„œ μžˆλ‹€. 특히 OpenAI의 GPT μ‹œλ¦¬μ¦ˆμ™€ κ΅¬κΈ€μ˜ Gemini μ‹œλ¦¬μ¦ˆλŠ” 각각의 νŠΉμ„±κ³Ό μ„±λŠ₯으둜 μ£Όλͺ©μ„ λ°›κ³  μžˆλ‹€. 이런 μ‹œλŒ€μ  λ³€ν™”λŠ” λ‹¨μˆœνžˆ 기술의 λ°œμ „μ„ λ„˜μ–΄ 인λ₯˜μ˜ μ‚Ά...