누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

디지털 트윈, 도입 기업의 14%만 “기대에 부응했다”고 답한 이유— 실패하는 프로젝트가 공통적으로 놓치는 다섯 가지 함정 디지털 트윈은 이제 새로운 기술이 아니다. EY의 2025년 에너지 산업 조사에 따르면 석유·가스 및 화학 기업의 절반이 이미 자산 관리에 디지털 트윈을 활용하고 있고, 92%는 향후 5년 안에 도입하거나 확대할 계획이라고 답했다. 그런데 같은 조사에서 “기술이 기대에 부응하고 있다”고 답한 비율은 14%에 그쳤다. 도입은 폭발적으로 늘었는데 만족은 소수에 머무는 이 간극이야말로, 디지털 트윈을 구현하려는 사람이라면 가장 먼저 직시해야 할 현실이다. 실패의 원인은 대부분 기술 자체가 아니라, 구현 과정에서 반복적으로 되풀이되는 몇 가지 함정에 있다. 첫째, ‘무엇을 위한 트윈인가’를..

피지컬AI 2026. 8. 24. 10:01

디지털 트윈, 어떻게 활용하면 좋을까? 화려한 3차원 화면과 실시간으로 회전하는 가상 공장. 경영진의 눈을 사로잡기에 이보다 좋은 기술도 드물다. 그러나 시연장의 감탄이 현장의 성과로 이어지는 경우는 의외로 드물다. 가트너 조사에 따르면 제조업에서 디지털 트윈에 착수한 기업 가운데 시범 단계를 넘어 실제 운영에 안착시킨 곳은 셋 중 하나에 불과하다. 나머지는 예산만 태운 채 파워포인트 자료로 남는다. 흥미로운 점은, 실패한 프로젝트들이 기술이 나빠서 무너진 것이 아니라는 사실이다. 문제는 거의 언제나 기술이 아니라 전략에 있다. 디지털 트윈은 물리적 자산이나 공정, 시스템을 실시간 데이터로 연결해 가상에 복제한 뒤, 그 복제본으로 미래를 시뮬레이션하고 그 결과를 다시 현실의 의사결정에 되먹이는 살아 있는..

피지컬AI 2026. 8. 20. 09:30

AI가 답을 대신 내주는 시대, 왜 '판단력'이 마지막 경쟁력인가— 흔들리지 않는 판단력을 기르는 네 가지 과학적 훈련법 — 인공지능은 이제 답을 대신 내준다. 코드를 짜고, 보고서를 쓰고, 진단을 제안하고, 투자 종목까지 골라준다. 그러자 사람들은 묻기 시작했다. 그렇다면 인간에게 마지막까지 남는 능력은 무엇인가. 많은 전문가가 같은 단어를 지목한다. 바로 '판단력'이다. 그런데 판단력이 중요하다는 말은 넘쳐나도, 그것을 어떻게 기를 수 있는지를 근거와 함께 말해 주는 사람은 드물다. 이 글은 그 빈자리를 채우려 한다. AI가 똑똑해질수록 인간의 판단력은 왜 약해지는가역설적이게도, 도구가 유능해질수록 그것을 쓰는 사람의 판단력은 무뎌지기 쉽다. 인지과학은 이 현상을 '자동화 편향(automation b..

About AI 2026. 8. 18. 10:22

인공지능이 대신할 수 없는 인간의 강점 인공지능은 이제 바둑과 체스에서 인간 챔피언을 이기고, 방대한 문서를 몇 초 만에 요약하며, 그림과 글까지 그럴듯하게 만들어낸다. 이런 변화 앞에서 많은 사람이 “그렇다면 인간에게 남는 것은 무엇인가”를 묻는다. 흥미롭게도 인공지능이 잘하는 일이 늘어날수록, 오히려 인간만이 지닌 강점은 더 또렷하게 드러난다. 그렇다면 인간이 인공지능보다 앞서는 지점은 어떤 것이 있을까? 첫째는 진짜 새로움을 만들어내는 힘, 곧 창의성이다. 오늘날의 인공지능은 인터넷에 쌓인 방대한 데이터를 학습해 가장 그럴듯한 평균을 내놓는 방식으로 작동한다. 그래서 겉보기에는 다양해 보여도 속을 들여다보면 서로 놀랄 만큼 비슷하다. 2025년의 한 연구에서 연구진이 서로 다른 스물다섯 개의 언어..

About AI 2026. 8. 13. 12:10

AI가 인간의 창의력을 대체하지 못하는 이유 거대 언어 모델이 소설을 쓰고 그림을 그리며 곱을 쓰는 시대에, 인간의 창의력이 머지않아 기계에게 자리를 내어 줄 것이라는 불안은 자연스러워 보인다. 그러나 이 기술의 작동 원리와 그것을 실제로 측정한 여러 연구를 들여다보면, 인공지능이 인간의 창의력을 온전히 대체하리라는 전망은 생각보다 근거가 약하다는 사실이 드러난다. 문제의 핵심은 인공지능이 무엇을 잘하지 못하느냐가 아니라, 그것이 근본적으로 어떤 종류의 기계이냐에 있다. 첫 번째 근거는 AI의 생성 방식 그 자체에 있다. 현재의 생성형 AI는 방대한 학습 데이터에 담긴 통계적 패턴을 분석하고 재조합하며 그 사이를 보간(補間)하는 장치다. 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하도록 최적화된 이 구조는 본질상 ..

About AI 2026. 8. 11. 10:11

지금, 온 디바이스 AI는 어디에서 활용되고 있는가 온 디바이스 AI라는 말은 어렵게 들리지만, 핵심은 단순하다. 인공지능 모델을 멀리 있는 클라우드 서버로 보내지 않고, 손안의 기기가 가진 자체 칩 위에서 곧바로 돌린다는 뜻이다. 몇 년 전까지만 해도 이것은 고가 제품에만 붙던 특별한 기능이었지만, 2026년 현재는 사정이 달라졌다. 올해 출시된 플래그십 스마트폰의 대다수가 신경망 처리 장치(NPU)를 기본으로 탑재하고, 중급형 기기조차 의미 있는 AI 작업을 기기 안에서 처리한다. 이제 온 디바이스 AI는 자랑거리가 아니라, 수많은 기기가 매일 작동하는 방식의 밑바탕이 되었다. 그렇다면 이 기술은 실제로 어디에서, 어떤 모습으로 활용되고 있을까. 가장 눈에 잘 띄는 무대는 역시 스마트폰이다. 삼성 갤..

피지컬AI 2026. 8. 7. 16:48

CPU, GPU, NPU는 무엇이 다른가 컴퓨터를 열어 보면 여러 종류의 연산 장치가 들어 있다. 그중에서도 요즘 자주 함께 언급되는 세 가지가 CPU, GPU, 그리고 NPU다. 이름은 비슷하게 생겼지만 이들이 세상을 바라보고 일을 처리하는 방식은 서로 상당히 다르다. 세 장치의 차이를 이해하는 가장 좋은 방법은, 각각이 어떤 문제를 잘 풀도록 태어났는지를 살펴보는 것이다. 결국 이들은 서로 경쟁하는 관계라기보다, 잘하는 일이 다른 전문가들이 한 팀을 이루고 있는 것에 가깝다. 먼저 CPU는 중앙처리장치(Central Processing Unit)의 줄임말로, 컴퓨터의 두뇌이자 총괄 지휘자라고 부를 수 있다. CPU의 가장 큰 특징은 한 번에 한 가지 일을 매우 빠르고 정확하게, 그리고 복잡한 순서를 ..

피지컬AI 2026. 8. 5. 09:47

2026년, AGI는 어디까지 왔는가 인공일반지능(AGI)이라는 말이 이렇게 자주 입에 오르내린 적은 없었다. 어떤 이는 이미 문턱을 넘었다고 하고, 어떤 이는 여전히 신기루라고 말한다. 그러나 2026년 현재의 냉정한 사실은 하나로 정리된다. 어떤 기관도 공인된 학술적·산업적 기준에 따라 AGI 달성을 공식 선언하지 않았다는 것이다. 논의의 출발점은 언제나 정의의 문제다. AGI는 평균적인 성인이 수행하는 거의 모든 인지 과제를, 최소한 그 수준으로 해내는 시스템을 뜻하지만, 이 '거의 모든'이라는 표현 속에 모든 논쟁이 숨어 있다. 이 혼란을 정리하기 위해 구글 딥마인드는 2023년 다섯 단계로 나눈 프레임워크를 제안했고, 이는 학계에서 널리 채택되었다. 그 기준에 따르면 오늘날 가장 앞선 모델조차 ..

AGI 2026. 8. 3. 14:19