누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

AGI, 우리는 어디쯤 와 있는가 2025년 9월의 한 리뷰는 지난 15년간의 과학자와 산업계 전문가 설문을 분석한 결과, 대부분이 AGI가 2100년 이전에 도래할 것이라는 데 동의했다고 밝혔다. 하지만 이는 너무나 보수적인 전망일 수 있다. AIMultiple의 분석에 따르면 현재 AI 연구자들은 AGI가 2040년경 등장할 것으로 예측하고 있으며, 일부 업계 리더들의 전망은 이보다 훨씬 더 급진적이다. Anthropic의 공동 창업자 다리오 아모데이는 2026년이라는 빠른 시일 내에 '강력한 AI'가 나올 수 있다고 예측했고, 전 OpenAI 직원인 레오폴드 아셴브레너는 2027년까지의 AGI 달성이 '놀라울 정도로 그럴듯하다'고 평가했다. 현재 AI의 성능은 이미 특정 영역에서 인간 수준을 넘어서..

About AI 2026. 2. 5. 09:34

인공지능(AI)의 인간 업무 대체 가능성: 현재와 미래의 경계 인공지능(AI)이 인간의 업무를 대체할 수 있는지에 대한 논의는 오랫동안 지속되었지만, 최근 생성 AI(Generative AI)의 급속한 발전으로 이 질문은 더 이상 단순한 가정이 아닌 현실의 영역으로 옮겨가고 있다. 세계경제포럼(WEF)의 '2025년 미래 직업 보고서'에 따르면, 2030년까지 현재 직업의 약 22%가 기술 발전과 경제적 변화로 인해 상당한 변화를 겪을 것이며, 약 9,200만 개의 기존 직업이 사라질 것으로 예상된다. 그러나 같은 보고서에서는 약 1억 7천만 개의 새로운 직업이 창출될 것이라고 전망하여, 순증가분은 약 7,800만 개의 일자리로 예측된다. 현재 단계에서 AI는 특히 반복적이고 구조화된 업무 영역에서 눈에..

인간과 AI의 공존 2026. 2. 3. 10:53

뉴로모픽 컴퓨팅: AI 전력 위기를 극복할 차세대 하이브리드 아키텍처 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방하여 설계된 컴퓨팅 패러다임으로, 기존 폰 노이만 아키텍처 기반의 인공지능 시스템이 직면한 심각한 전력소비 문제에 대한 유망한 해결책으로 주목받고 있다. 현재 대규모 인공지능 모델들은 엄청난 양의 전력을 소비하고 있는데, 예를 들어 GPT-3와 같은 대형 언어모델을 훈련시키는 데는 수백만 달러에 달하는 전력비용이 소요되며, 데이터센터에서 이러한 모델들을 운영하는 것만으로도 상당한 환경적 부담이 발생한다. 이러한 상황에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 에너지 효율성 측면에서 혁신적인 대안을 제시한다. 뉴로모픽 칩의 가장 큰 장점은 극도로 낮은 전력소비에 있다. 인텔의 뉴로모픽 칩인 로이히(Loihi..

About AI 2026. 1. 30. 09:40

인공지능에서 발생하는 폰 노이만 병목현상의 원리 현대 인공지능 시스템, 특히 딥러닝 모델들은 수십억에서 수조 개에 달하는 파라미터를 처리하며 방대한 양의 데이터를 학습한다. 그러나 이러한 혁신적인 알고리즘들은 근본적으로 1940년대에 설계된 폰 노이만 아키텍처 위에서 작동하고 있다. 이 아키텍처가 인공지능의 성능을 제약하는 주요 병목현상으로 작용하고 있으며, 이는 단순히 하드웨어의 속도 문제를 넘어서는 구조적 한계를 드러낸다. 폰 노이만 아키텍처는 프로세서와 메모리가 물리적으로 분리되어 있으며, 이 둘 사이를 연결하는 단일 버스를 통해 데이터가 이동하는 구조를 가진다. 이는 마치 도서관에서 책을 읽으려면 반드시 사서가 서가로 가서 책을 가져와야 하는 것과 같다. 프로세서가 아무리 빠르게 계산할 수 있어도..

About AI 2026. 1. 28. 11:00

인공지능이 완벽하지 않은 이유 인공지능이 완벽하지 않은 이유는 근본적으로 인간의 지능과 기계의 계산 능력 사이에 존재하는 본질적인 차이에서 비롯된다. 우리가 지금 대화하고 있는 이 인공지능 시스템을 포함한 모든 AI는 결국 방대한 데이터로부터 패턴을 학습하고 통계적 확률에 기반하여 응답을 생성하는 수학적 모델이다. 이는 진정한 의미에서의 이해나 의식과는 거리가 멀며, 인간이 세상을 경험하고 학습하는 방식과는 근본적으로 다르다. 먼저 학습 데이터의 한계를 생각해볼 수 있다. 인공지능은 훈련 과정에서 제공받은 텍스트, 이미지, 또는 기타 데이터로부터만 배울 수 있다. 이 데이터는 아무리 방대하다 하더라도 인간 지식의 전체를 담을 수 없으며, 특정 시점까지의 정보만을 반영한다. 더 중요한 것은 훈련 데이터 자..

About AI 2026. 1. 22. 11:25

AI도입 시 ‘도어맨의 오류’를 줄이기 위한 체크리스트 1. 업무의 ‘보이지 않는 가치’ 분석단순히 눈에 보이는 'Task'만 분석하면 도어맨의 오류에 빠지기 쉽다.[ ] 암묵적 업무 파악: 이 업무 프로세스에서 수치화되지 않는 서비스(공감, 유연한 대처, 신뢰 형성)는 무엇인가?[ ] 상황적 맥락: AI가 데이터를 처리하는 동안, 인간 직원이 주변 상황을 살피며 수행하던 ‘예외 상황 대응’이 사라지지는 않는가?[ ] 심리적 위안: 고객이나 협업 부서가 이 업무를 통해 느끼는 정서적 안정감이나 유대감이 핵심 가치는 아닌가? 2. 인터페이스와 상호작용 설계효율성이 증대되는 만큼 ‘소통의 질’이 하락하는지 점검해야 한다.[ ] 커뮤니케이션 결손: AI 도입 후 사용자가 질문하거나 피드백을 주고받을 ‘창구’가..

About AI 2026. 1. 20. 10:24

인공지능시대에 인간다움이란 무엇인가? 기계와 인간 사이의 경계가 흐려지는 시대를 살아가고 있다. 인공지능이 그림을 그리고, 시를 쓰고, 복잡한 수학 문제를 풀어내는 모습을 보면서 우리는 점점 더 자주 묻게 된다. 과연 인간만이 할 수 있는 것은 무엇인가? 인간다움이란 대체 무엇을 의미하는가? 어쩌면 이 질문은 인공지능 시대에 새롭게 등장한 것이 아니라, 오래전부터 인류가 던져온 물음의 연장선에 있는지도 모른다. 산업혁명 시대에 기계가 인간의 육체노동을 대체했을 때도, 컴퓨터가 등장해 복잡한 계산을 순식간에 처리했을 때도 우리는 비슷한 불안과 의문을 품었다. 하지만 지금의 상황은 조금 다르다. 인공지능은 단순히 힘이나 계산 능력을 넘어서, 창작과 판단, 심지어 감정적 반응까지 흉내 낼 수 있기 때문이다. ..

About AI 2026. 1. 16. 10:25

인간과 AI가 상호보완적 관계가 되어야 하는 이유 기술이 발전하면서 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라 우리 일상 속에 깊숙이 자리 잡은 현실이 되었다. 이러한 변화 속에서 많은 사람들은 AI가 인간을 대체할 것이라는 우려를 표현하곤 한다. 하지만 더 본질적인 질문은 AI가 인간을 대체할 것인가가 아니라, 어떻게 인간과 AI가 서로의 한계를 보완하며 함께 성장할 수 있는가이다. 인간과 AI는 각자 고유한 강점을 지니고 있다. AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 패턴을 인식하는 데 탁월하다. 복잡한 계산을 순식간에 수행하고, 지치지 않고 반복적인 작업을 정확하게 처리할 수 있다. 반면 인간은 창의성, 직관, 감정적 지능, 윤리적 판단력을 가지고 있다. 우리는 맥락을 이해하고, 애매모호한..

About AI 2026. 1. 14. 12:56