2025λ…„ 11μ›” 29일 ν† μš”μΌ

μ†Œμ…œ 미디어와 인곡지λŠ₯(AI) 기술의 λ°œμ „μ€ μ§€κΈˆκ» μš°λ¦¬κ°€ μ§€μΌœλ΄ 온 λ§Žμ€ λ…ΌμŸκ³Ό μƒλ°˜λœ μ‹œκ°μ„ λΆˆλŸ¬μΌμœΌμΌ°λ‹€. λ…Έμ—„ 브라운이 μ§€μ ν•œ κ²ƒμ²˜λŸΌ, AI에 λŒ€ν•œ μ‚¬λžŒλ“€μ˜ νƒœλ„λŠ” 크게 두 κ°€μ§€ κ·Ήλ‹¨μœΌλ‘œ λ‚˜λ‰œλ‹€. ν•˜λ‚˜λŠ” λŒ€κ·œλͺ¨ μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈ(LLM)의 ν•œκ³„λ₯Ό κ°•μ‘°ν•˜λ©° AI의 λ°œμ „μ΄ κ³ΌλŒ€ν‰κ°€λ˜μ—ˆλ‹€κ³  μ£Όμž₯ν•˜λŠ” νšŒμ˜λ‘ μžλ“€μ΄λ‹€. λ‹€λ₯Έ ν•˜λ‚˜λŠ” AI의 μ΄ˆμ§€λŠ₯이 κ³§ λ„λž˜ν•  것이라고 λ―ΏλŠ” λ‚™κ΄€λ‘ μžλ“€μ΄λ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μ–‘κ·Ήλ‹¨μ˜ μ‹œκ°μ€ AI에 λŒ€ν•œ κ±΄μ „ν•œ λ…Όμ˜λ₯Ό λ°©ν•΄ν•˜κΈ°λ„ ν•œλ‹€.

AI의 μ§„ν™”λŠ” μ˜ˆμ „λΆ€ν„° κ²©λ ¬ν•œ λ…Όλž€μ˜ μ€‘μ‹¬μ΄μ—ˆλ‹€. 2016λ…„, 인곡지λŠ₯ μ•ŒνŒŒκ³ κ°€ λ°”λ‘‘μ˜ 세계 μ±”ν”Όμ–Έ μ΄μ„ΈλŒμ—κ²Œ μŠΉλ¦¬ν•˜μž λ§Žμ€ 전문가듀은 "바둑은 기계가 이길 수 μ—†λŠ” 예술"μ΄λΌλŠ” 기쑴의 믿음이 λ¬΄λ„ˆμ§€λŠ” μˆœκ°„μ„ λͺ©κ²©ν–ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ§€κΈˆμ€ λ§Žμ€ ν”„λ‘œ 기사듀이 AIλ₯Ό 톡해 바둑을 배우고 있으며, μ΄λŸ¬ν•œ λ³€ν™”λŠ” AI 기술이 우리의 μƒν™œκ³Ό 직업을 μ–΄λ–»κ²Œ λ³€ν™”μ‹œν‚¬ 수 μžˆλŠ”μ§€λ₯Ό 잘 보여쀀닀.

AI의 ν˜„μž¬μ™€ 미래λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” μ§€λ‚œ λͺ‡ λ…„κ°„μ˜ 기술 λ°œμ „μ„ μ‚΄νŽ΄λ΄μ•Ό ν•œλ‹€. νŒŒμ΄μ–΄ν­μŠ€μ™€ 같은 μ›Ή λΈŒλΌμš°μ €μ˜ λ²ˆμ—­ κΈ°λŠ₯을 예둜 λ“€μžλ©΄, AI λ²ˆμ—­μ€ 기계 ν•™μŠ΅ 기반의 전톡적 λ²ˆμ—­ 방법보닀 λ”μš± λ°œμ „ν•˜κ³  μ§„ν™”ν•˜κ³  μžˆλ‹€. μ‚¬μš©μžλ“€μ€ 이제 AI의 λ²ˆμ—­ ν’ˆμ§ˆμ΄ 이전보닀 μ’‹μ•„μ‘ŒμŒμ„ μ‹€κ°ν•˜κ³  있으며, μ΄λŠ” AI 기술이 νŠΉμ • λΆ„μ•Όμ—μ„œ μ†ŒκΈ°μ˜ μ„±κ³Όλ₯Ό λ‹¬μ„±ν•˜κ³  μžˆμŒμ„ 보여쀀닀. ν•˜μ§€λ§Œ 기술 λ°œμ „μ΄ κ°€μ Έμ˜€λŠ” λΉ„μš© λ¬Έμ œμ™€ κ΄€λ ¨ν•˜μ—¬ μ—¬μ „νžˆ ν•΄κ²°ν•΄μ•Ό ν•  κ³Όμ œκ°€ λ§Žλ‹€λŠ” 점은 κ°„κ³Όν•΄μ„œλŠ” μ•ˆ λœλ‹€.

AI의 ν•œκ³„λ₯Ό μ£Όμž₯ν•˜λŠ” λͺ©μ†Œλ¦¬λŠ” μ΄λŸ¬ν•œ 기술의 λ°œμ „ 속도와 λŒ€μ‘°μ μœΌλ‘œ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ λ†’μ•„μ§€κ³  μžˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, AGI(인곡지λŠ₯ 일반)와 ASI(인곡지λŠ₯ μ΄ˆμ›”)의 κ°€λŠ₯성을 λ…Όμ˜ν•  λ•Œ, κΈ°μ‘΄ 학계와 업계 전문가듀은 아직 기술적 μ‹€ν˜„ κ°€λŠ₯성에 λŒ€ν•œ μ˜λ¬Έμ„ μ œκΈ°ν•˜κ³  μžˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ μΌλΆ€μ—μ„œλŠ” AIκ°€ 데이터와 μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ˜ λ°œμ „μ— 따라 μ§€μ†μ μœΌλ‘œ κ°œμ„ λ  것이며, 인간 μ§€λŠ₯을 μ΄ˆμ›”ν•  κ°€λŠ₯성도 μ‘΄μž¬ν•œλ‹€κ³  λ―Ώκ³  μžˆλ‹€.

AI의 ν™œμš© κ°€λŠ₯성을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” μ—¬λŸ¬ 적용 사둀가 μžˆλ‹€. μžμœ¨μ£Όν–‰μ°¨ 기술의 λ°œμ „μ€ 그쀑 ν•˜λ‚˜λ‘œ, μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μ‹€μ œλ‘œ 이 κΈ°μˆ μ„ μ‚¬μš©ν•˜κ³  μ²΄ν—˜ν•˜λŠ” 것이 AI에 λŒ€ν•œ 인식을 λ³€ν™”μ‹œν‚€κ³  μžˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, λΆ€μ‚°μ˜ μžμœ¨μ£Όν–‰ μ°¨λŸ‰μ΄ λ„λ‘œλ₯Ό μ£Όν–‰ν•˜λŠ” λͺ¨μŠ΅μ„ 보기 μ „μ—λŠ” λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ AIκ°€ 적어도 10λ…„ 이상 λ¨Ό 미래의 기술이라고 μƒκ°ν–ˆμ„ 것이닀. ν•˜μ§€λ§Œ μ΄μ œλŠ” μ΄λŸ¬ν•œ κΈ°μˆ λ“€μ΄ μ‹€μƒν™œμ—μ„œ μ‚¬μš©λ˜λ©° 점차 λ‹Ήμ—°ν•œ μ‘΄μž¬κ°€ λ˜μ–΄κ°€κ³  μžˆλ‹€.

기쑴의 기술과 λ°©λ²•λ‘ κ³Όμ˜ 비ꡐ도 μ€‘μš”ν•˜λ‹€. LLM은 ν˜„μž¬ λ‹€μ–‘ν•œ μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜μ—μ„œ ν™œμš©λ˜κ³  μžˆμ§€λ§Œ, μ΄λŠ” νŠΉμ •ν•œ 데이터와 κ²½ν—˜μ— μ˜μ‘΄ν•˜λ©°, 후보정이 ν•„μš”ν•˜λ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, GPT와 같은 LLM 기반의 λͺ¨λΈμ€ λŒ€κ·œλͺ¨ 데이터 μ„ΈνŠΈμ— κΈ°λ°˜ν•˜μ—¬ μž‘λ™ν•˜λ©°, μ΄λŠ” λͺ¨λΈμ΄ νŠΉμ • 도메인에 λŒ€ν•΄μ„œλŠ” λ›°μ–΄λ‚œ μ„±λŠ₯을 보일 수 μžˆμ§€λ§Œ, λ‹€λ₯Έ λ„λ©”μΈμ—μ„œλŠ” ν•œκ³„λ₯Ό 보일 수 μžˆλ‹€.

AI 기술의 μž₯μ μœΌλ‘œλŠ” λŒ€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό λΉ λ₯΄κ³  효율적으둜 μ²˜λ¦¬ν•˜κ³  뢄석할 수 μžˆλŠ” λŠ₯λ ₯이 μžˆλ‹€. μ΄λŠ” 의료, 금육, ꡐ윑 λ“± λ‹€μ–‘ν•œ λΆ„μ•Όμ—μ„œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜κ³  μ˜μ‚¬κ²°μ •μ„ λ•λŠ” 데 κΈ°μ—¬ν•˜κ³  μžˆλ‹€. 반면, μ΄λŸ¬ν•œ 기술이 μΈκ°„μ˜ 일자리λ₯Ό λŒ€μ²΄ν•  κ²ƒμ΄λΌλŠ” μš°λ €λ„ μ—¬μ „νžˆ 남아 μžˆλ‹€. μžλ™ν™”κ°€ κ°€μ Έμ˜€λŠ” 일자리 κ°μ†ŒλŠ” μ‚¬νšŒμ μœΌλ‘œ 큰 파μž₯κ³Ό λ…Όλž€μ„ λΆˆλŸ¬μΌμœΌν‚¬ 수 μžˆλŠ” λ¬Έμ œμ΄λ‹€.

AI의 λ°œμ „ λ°©ν–₯에 λŒ€ν•œ λ…Όμ˜λŠ” κΈ°μ‘΄ μ‚¬νšŒ κ΅¬μ‘°μ™€μ˜ κ΄€κ³„μ—μ„œλ„ μ€‘μš”ν•œ 의미λ₯Ό κ°€μ§„λ‹€. AIλŠ” μΈκ°„μ˜ μƒν™œ 방식을 λ³€ν™”μ‹œν‚€κ³ , μƒˆλ‘œμš΄ 직업을 λ§Œλ“€μ–΄λ‚Ό 것이닀. ν•˜μ§€λ§Œ λ™μ‹œμ— 기쑴의 일자리λ₯Ό μœ„ν˜‘ν•  κ°€λŠ₯성도 있으며, μ΄λŠ” μ‚¬νšŒμ μœΌλ‘œ λΆˆμ•ˆμ •ν•œ μš”μ†Œκ°€ 될 수 μžˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ μ΄λŸ¬ν•œ 기술 λ°œμ „μ„ μˆ˜μš©ν•˜κ³  적절히 ν™œμš©ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” 정책적 μ ‘κ·Όκ³Ό ν•¨κ»˜ ꡐ윑이 따라야 ν•œλ‹€.

결둠적으둜, AI κΈ°μˆ μ€ κ·Έ 자체둜 λ¬΄ν•œν•œ κ°€λŠ₯성을 μ§€λ‹ˆκ³  μžˆμ§€λ§Œ, μš°λ¦¬λŠ” 이 기술이 인간 μ‚¬νšŒμ— λ―ΈμΉ˜λŠ” 영ν–₯을 λ©΄λ°€νžˆ κ²€ν† ν•΄μ•Ό ν•œλ‹€. AIκ°€ λ°œμ „ν•˜λ©΄μ„œ λ‚˜νƒ€λ‚  λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€λ₯Ό μ€€λΉ„ν•˜λŠ” 것도 μ€‘μš”ν•˜λ‹€. ν–₯ν›„ 10λ…„ κ°„ 우리 μ‚¬νšŒμ—μ„œ AIκ°€ μ–΄λ–€ ν˜•νƒœλ‘œ 자리 μž‘μ„μ§€λŠ” μ§€κΈˆμ˜ λ…Όμ˜μ™€ 결정에 달렀 있으며, μš°λ¦¬λŠ” κ·Έ λ³€ν™”λ₯Ό μ‘΄μ€‘ν•˜κ³  κΈ°λŒ€ν•˜λ©΄μ„œλ„ 윀리적 κ³ λ €λ₯Ό λ†“μΉ˜μ§€ 말아야 ν•  것이닀. AI의 λ°œμ „μ΄ κ°€μ Έμ˜¬ μ‚¬νšŒμ  λ³€ν™”λ₯Ό μˆ˜μš©ν•˜κ³ , λͺ¨λ‘κ°€ ν•¨κ»˜ λ°œμ „ν•  수 μžˆλŠ” λ°©ν–₯으둜 λ‚˜μ•„κ°€κΈΈ λ°”λž€λ‹€.

AI와 고용의 미래: 과도기적 백수 문제

인곡지λŠ₯(AI)의 κΈ‰μ†ν•œ λ°œμ „μ€ λ‹€μ–‘ν•œ 산업에 λ³€ν™”λ₯Ό κ°€μ Έμ˜€κ³  있으며, μ΄λŠ” 고용 μ‹œμž₯에도 μ€‘λŒ€ν•œ 영ν–₯을 미치고 μžˆλ‹€. AIλŠ” 반볡적인 μž‘μ—…μ„ μžλ™ν™”ν•˜κ³ , 데이터 뢄석 및 μ˜μ‚¬κ²°μ • 과정을 ν˜μ‹ ν•˜λ©° μƒˆλ‘œμš΄ 직쒅을 μ°½μΆœν•œλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΄λŸ¬ν•œ λ³€ν™”λŠ” 기쑴의 ...