2025λ…„ 8μ›” 26일 ν™”μš”μΌ

ꡬ글 μ œλ―Έλ‹ˆμ™€ 인곡지λŠ₯ λ°œμ „μ˜ 이면

κ°€μž₯ 졜근 기술 쀑 ν•˜λ‚˜μΈ κ΅¬κΈ€μ˜ μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” 인곡지λŠ₯(AI) λΆ„μ•Όμ—μ„œ 큰 μ£Όλͺ©μ„ λ°›κ³  μžˆλ‹€. 과거와 ν˜„μž¬, 그리고 미래의 AI κΈ°μˆ μ€ μ–΄λ–»κ²Œ λ°œμ „ν•΄μ™”κ³ , 이후 μ œλ―Έλ‹ˆκ°€ μ–΄λ–€ 역할을 ν•  수 μžˆμ„μ§€μ— λŒ€ν•œ 탐ꡬ가 ν•„μš”ν•˜λ‹€.

AI 기술의 λ°œμ „

AI κΈ°μˆ μ€ 1950λ…„λŒ€λΆ€ν„° μ‹œμž‘λ˜μ—ˆλ‹€. 초기의 κΈ°κ³„ν•™μŠ΅ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜λΆ€ν„° ν˜„μž¬μ˜ μ‹¬μΈ΅ν•™μŠ΅(deep learning)κΉŒμ§€, AIλŠ” λΉ λ₯΄κ²Œ μ§„ν™”ν•΄μ™”λ‹€. λ°μ΄ν„°μ˜ μ–‘κ³Ό 처리 λŠ₯λ ₯이 증가함에 따라, AIλŠ” μΈκ°„μ˜ 인지적 λŠ₯λ ₯을 λͺ¨λ°©ν•˜κ³  ν–₯μƒμ‹œν‚€λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•˜κ³  μžˆλ‹€. ν˜„μž¬ μš°λ¦¬κ°€ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” AIλŠ” λŒ€κ·œλͺ¨ 데이터셋을 μ΄μš©ν•˜μ—¬ ν•™μŠ΅ν•˜λ©°, 이 κ³Όμ •μ—μ„œ μ—°μ‚° μ„±λŠ₯이 핡심 μš”μ†Œλ‘œ μž‘μš©ν•œλ‹€.

κ΅¬κΈ€μ˜ TPU와 GPU 비ꡐ

ꡬ글 μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” TPU(Tensor Processing Unit)λ₯Ό 기반으둜 ν•˜μ—¬ 높은 μ„±λŠ₯을 μžλž‘ν•œλ‹€. TPUλŠ” 병렬 μ²˜λ¦¬κ°€ κ°€λŠ₯ν•˜μ—¬ λŒ€κ·œλͺ¨ 데이터셋을 μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 데 λ›°μ–΄λ‚œ λŠ₯λ ₯을 보여쀀닀. 반면, μ—”λΉ„λ””μ•„ 기반의 GPU(Graphics Processing Unit)λŠ” κ·Έλž˜ν”½ μ²˜λ¦¬μ— μ ν•©ν•˜μ§€λ§Œ, AI μ—°μ‚°μ—μ„œλŠ” μƒλŒ€μ μœΌλ‘œ 높은 λΉ„μš©μ΄ λ“€ 수 μžˆλ‹€. TPU의 가격 νš¨μœ¨μ„± 덕뢄에, μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” 더 λ§Žμ€ 정보λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•  수 μžˆλŠ” κ°€λŠ₯성을 κ°€μ§€κ³  μžˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 기술적인 λ©΄μ—μ„œ μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” μ‹œμž₯μ—μ„œ λ‹€λ₯Έ AI와 μ°¨λ³„ν™”λœ 경쟁λ ₯을 κ°–μΆ”κ³  μžˆλ‹€.

μ»¨ν…μŠ€νŠΈ μ½”μŠ€νŒ… 문제

ν˜„μž¬ AI λͺ¨λΈλ“€μ΄ μ§λ©΄ν•œ 문제 쀑 ν•˜λ‚˜λŠ” μ»¨ν…μŠ€νŠΈ μ½”μŠ€νŒ…μ΄λ‹€. ꡬ글은 μ œλ―Έλ‹ˆμ—μ„œ 이λ₯Ό λ‹¨μˆœν™”ν•˜κ³ , μ—°μ‚°λŸ‰μ„ 쀄이기 μœ„ν•œ ν˜μ‹ μ μΈ 방법을 κ³ λ―Όν•΄μ•Ό ν•œλ‹€. n²μ˜ μ‹œκ°„ λ³΅μž‘λ„λ₯Ό n log n으둜 쀄일 수만 μžˆλ‹€λ©΄, μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” 더 λ§Žμ€ μ»¨ν…μŠ€νŠΈλ₯Ό μ œκ³΅ν•  수 μžˆλŠ” κ°€λŠ₯성을 μ—΄κ²Œ λœλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ μ΄λŸ¬ν•œ λ°©ν–₯으둜의 λ°œμ „μ΄ 쉽지 μ•Šλ‹€λŠ” 것을 인식해야 ν•˜λ©°, 기술적 ν•œκ³„μ™€ 이둠은 μ—¬μ „νžˆ 도전 과제둜 남아 μžˆλ‹€.

μ‚¬μš©μžμ— λŒ€ν•œ μ •μ±… λ³€ν™”

졜근 AI의 μƒμš©ν™”μ—μ„œ κ΅¬κΈ€μ˜ μ •μ±… λ³€ν™”κ°€ μ‚¬μš©μžμ˜ κΈ°λŒ€μ™€ λ°˜λŒ€λ˜λŠ” λ°©ν–₯으둜 흐λ₯΄κ³  μžˆλ‹€λŠ” λ°˜μ‘μ΄ μžˆλ‹€. AIS(Artificial Intelligence Services) μ‚¬μš©λŸ‰ μ œν•œμ€ μ‚¬μš©μžμ˜ λΆˆλ§Œμ„ μ΄ˆλž˜ν•˜κ³  있으며, 이에 따라 기업은 점유율 ν™•λŒ€μ™€ μ‚¬μš©μž 락인 μ „λž΅μ„ 펼칠 ν•„μš”κ°€ μžˆλ‹€. μ‚¬μš©μžμ˜ ν”Όλ“œλ°±μ„ μˆ˜μ§‘ν•˜κ³ , μ •μ±…μ˜ 투λͺ…성을 λ†’μ΄λŠ” 것이 κΈ°μ—…μ˜ μ‹ λ’°λ₯Ό μ¦μ§„μ‹œν‚¬ 수 μžˆλŠ” 방법이닀. 특히, ꡬ글이 μžμ‚¬μ˜ μ„œλΉ„μŠ€μ— λŒ€ν•œ λŒ€κ°€λ₯Ό 치λ₯΄λŠ” λΉ„μš©κ³Ό 뢈만의 닀각적인 μΈ‘λ©΄μ—μ„œ κ³ λ €ν•΄μ•Ό ν•  뢀뢄이 μžˆλ‹€.

AGI의 κ°€λŠ₯μ„±κ³Ό 윀리적 κ³ λ €

μ œλ―Έλ‹ˆ 3이 AGI(Artificial General Intelligence)둜 뢈릴 λ•Œ, μ΄λŠ” λ‹¨μˆœνžˆ 더 λ˜‘λ˜‘ν•œ 도ꡬ가 μ•„λ‹ˆλΌ 세상을 총체적으둜 μ΄ν•΄ν•˜κ³ , 자발적인 λͺ©ν‘œλ₯Ό μ„€μ •ν•˜λ©°, μžμ‹ μ˜ 생각을 μ„±μ°°ν•  수 μžˆλŠ” λŠ₯λ ₯을 κ°–μΆ˜ μ‘΄μž¬λΌλŠ” μ£Όμž₯도 μžˆλ‹€. κ·ΈλŸΌμ—λ„ λΆˆκ΅¬ν•˜κ³ , AGI의 λ°œμ „μ€ λ§Žμ€ 윀리적 문제λ₯Ό λ™λ°˜ν•œλ‹€. AIκ°€ 자율적으둜 행동할 수 μžˆλŠ” μ‹œμ μ΄ λ„λ‹¬ν•œλ‹€λ©΄, 이에 λ”°λ₯Έ μ±…μž„μ€ λˆ„κ΅¬μ—κ²Œ 귀속될 것이며, 인간과 λ¨Έμ‹  κ°„μ˜ κ΄€κ³„λŠ” μ–΄λ–»κ²Œ λ³€ν™”ν• κΉŒ? μ΄λŸ¬ν•œ μ§ˆλ¬Έλ“€μ€ AI 기술이 더 λ°œμ „ν•¨μ— 따라 λ”μš± μ€‘μš”ν•΄μ§ˆ 것이닀.

기술의 μ‹€μ œ ν™œμš© 사둀

μ œλ―Έλ‹ˆμ™€ 같은 기술이 μ‹€μ œλ‘œ μ–΄λ–»κ²Œ ν™œμš©λ˜κ³  μžˆλŠ”μ§€λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ 사둀λ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ³΄μ•„μ•Ό ν•œλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, 고객 지원에 AIλ₯Ό λ°°μΉ˜ν•˜λŠ” μ—…μ²΄λŠ” μ‹œλ„ˆμ§€λ₯Ό 톡해 νš¨μœ¨μ„±μ„ μ¦κ°€μ‹œν‚€κ³ , 반볡적인 μ§ˆλ¬Έμ— λŒ€ν•œ 즉각적인 닡변을 μ œκ³΅ν•  수 μžˆλ‹€. λ˜ν•œ, 예술 λΆ„μ•Όμ—μ„œλ„ AIκ°€ μ°½μž‘μ— μ°Έμ—¬ν•˜λŠ” 사둀가 λŠ˜μ–΄λ‚˜κ³  μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΄λŸ¬ν•œ λ³€ν™”λŠ” 항상 긍정적인 κ²ƒλ§Œμ€ μ•„λ‹ˆλ‹€. μΌλΆ€λŠ” AI의 λ°œμ „μ΄ 직업을 λŒ€μ²΄ν•  것이라 μš°λ €ν•˜κ³  있으며, μ΄λŠ” λ‹¨μˆœνžˆ 기술적 ν˜μ‹ μ΄ μ•„λ‹Œ μ‚¬νšŒμ , 경제적 문제둜 μ΄μ–΄μ§ˆ 수 μžˆλ‹€.

μž₯점과 단점

ꡬ글 μ œλ―Έλ‹ˆλ₯Ό ν¬ν•¨ν•œ μ΅œμ‹  AI κΈ°μˆ μ€ λ§Žμ€ μž₯점을 μ œκ³΅ν•œλ‹€. 첫째, 처리 μ„±λŠ₯의 ν–₯μƒμœΌλ‘œ 인해 더 λΉ λ₯΄κ³  μ •ν™•ν•œ κ²°κ³Όλ₯Ό 얻을 수 μžˆλ‹€. λ‘˜μ§Έ, μžλ™ν™”λœ 과정은 인적 μžμ› λΉ„μš©μ„ μ ˆκ°ν•  수 μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ λ‹€μŒκ³Ό 같은 단점도 μ‘΄μž¬ν•œλ‹€. AIκ°€ μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 데이터가 λΆˆμ™„μ „ν•˜κ±°λ‚˜ 편ν–₯될 경우 잘λͺ»λœ κ²°κ³Όλ₯Ό μ΄ˆλž˜ν•  수 있으며, μ΄λŸ¬ν•œ 였λ₯˜λŠ” μ‚¬μš©μžμ˜ 신뒰에 큰 영ν–₯을 λ―ΈμΉ  수 μžˆλ‹€. λ˜ν•œ 데이터 ν”„λΌμ΄λ²„μ‹œμ™€ κ΄€λ ¨λœ λ¬Έμ œλ“€μ€ κΈ°μ—…μ˜ μ€‘μš”ν•œ κ³Όμ œκ°€ 될 것이닀.

미래의 λ°œμ „ λ°©ν–₯

AI와 μ œλ―Έλ‹ˆμ˜ λ°œμ „μ€ μ•žμœΌλ‘œλ„ 계속될 것이닀. μ•žμœΌλ‘œμ˜ λ°œμ „ λ°©ν–₯은 기술적 ν˜μ‹ κ³Ό μ‚¬μš©μž κ²½ν—˜μ˜ κ°œμ„ μ΄ λ³‘ν–‰λ˜μ–΄μ•Ό ν•  것이닀. AI의 윀리적 λ¬Έμ œμ™€ μ‚¬νšŒμ  μ±…μž„μ„ μΆ©μ‘±μ‹œν‚€λ©°, 곡읡을 κ³ λ €ν•˜λŠ” λ°©ν–₯으둜 λ‚˜μ•„κ°€μ•Ό ν•œλ‹€. ꢁ극적으둜, AIλŠ” 인간 μƒν™œμ˜ μ§ˆμ„ ν–₯μƒμ‹œν‚€κ³ , μƒˆλ‘œμš΄ 기회λ₯Ό μ°½μΆœν•˜λŠ” λ°©ν–₯으둜 λ°œμ „ν•΄μ•Ό ν•  것이닀.

결둠적으둜, ꡬ글 μ œλ―Έλ‹ˆλŠ” 인곡지λŠ₯의 λ―Έλž˜μ— 큰 κΈ°μ—¬λ₯Ό ν•  잠재λ ₯을 κ°€μ§€κ³  μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 성곡적인 λ°œμ „μ„ μœ„ν•΄μ„œλŠ” 기술적, 윀리적, μ‚¬νšŒμ  이슈λ₯Ό κ· ν˜• 있게 닀루어야 ν•˜λ©°, 기술이 μΈκ°„μ˜ 삢에 λ―ΈμΉ˜λŠ” 긍정적 영ν–₯κ³Ό 뢀정적 영ν–₯을 λͺ¨λ‘ κ³ λ €ν•˜λŠ” 것이 ν•„μš”ν•˜λ‹€. AIκ°€ 우리의 삢을 λ³€ν™”μ‹œν‚€λŠ” 데 μžˆμ–΄μ„œ, μ œλ―Έλ‹ˆμ™€ 같은 기술이 μ–΄λ–»κ²Œ μžλ¦¬μž‘μ„μ§€λ₯Ό μ§€μΌœλ³΄λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•˜λ‹€.

μ΅œμ‹  기술 동ν–₯κ³Ό 흐름: λ³΄μ•ˆ μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄μ˜ μ—…λ°μ΄νŠΈμ™€ ν˜μ‹ 

졜근 λ³΄μ•ˆ κΈ°μˆ μ€ 갈수둝 κ³ λ„ν™”λ˜λ©°, κΈ°μ—…κ³Ό 개인 μ‚¬μš©μžκ°€ 데이터λ₯Ό λ³΄ν˜Έν•  수 μžˆλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ 도ꡬ와 μ„œλΉ„μŠ€κ°€ 개발되고 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 쀑 μ£Όλͺ©ν•  λ§Œν•œ λ„κ΅¬λŠ” λΉ„λ°€λ²ˆν˜Έ 관리, 취약점 μŠ€μΊλ‹, 인증 관리 μ‹œμŠ€ν…œ 등이 ν¬ν•¨λ˜μ–΄ 있으며, λ§Žμ€ 기업듀이 μ˜€ν”ˆ μ†ŒμŠ€...