누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

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

온디바이스 AI의 빛과 그림자― 무엇을 얻고, 무엇을 내주는가 인공지능이 어디에서 계산되는가는 오랫동안 사용자에게 중요하지 않은 문제였다. 질문을 던지면 답이 돌아왔고, 그 사이에 데이터가 어느 나라의 어느 데이터센터를 다녀왔는지는 관심 밖이었다. 그러나 최근 몇 년 사이 이 질문은 산업의 중심 의제로 올라섰다. 시장조사기관 카운터포인트리서치는 생성형 AI를 기기 자체에서 실행할 수 있는 스마트폰의 비중이 2025년 36%에서 2026년 45%로 늘고, 2027년에는 전체 출하량의 절반을 넘어설 것으로 전망했다. 계산의 무게중심이 클라우드에서 손안의 기기로 이동하고 있다는 뜻이다. 이 흐름을 냉정하게 평가하려면 온디바이스 AI가 실제로 무엇을 해결하고 무엇을 해결하지 못하는지를 나누어 볼 필요가 있다. ..

About AI 2026. 7. 23. 10:08

인공지능 구현에서 전력 사용량을 줄여야 하는 이유와 그 노력 인공지능이 일상과 산업 전반으로 빠르게 스며들면서, 그 화려한 성능의 이면에서 소리 없이 커지는 문제가 있다. 바로 전력 소비다. 우리는 생성형 인공지능에게 질문을 던지고 몇 초 만에 답을 얻는 데 익숙해졌지만, 그 한 번의 응답을 위해 지구 어딘가의 데이터센터에서는 결코 적지 않은 양의 전기가 소모된다. 인공지능이 지속 가능한 기술로 자리 잡기 위해서는, 그 지능을 떠받치는 에너지의 무게를 정확히 인식하고 줄여 나가려는 노력이 반드시 함께 이루어져야 한다. 먼저 문제의 규모를 짚어 볼 필요가 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 2024년 약 415테라와트시(TWh)로, 전 세계 전력 소비의 약 1.5퍼센..

About AI 2026. 7. 21. 10:00

신뢰의 재구성 ― AI 생성물을 효과적으로 검증하는 법 2023년, 뉴욕의 한 변호사가 자신이 맡은 항공사 상대 소송에서 챗봇이 만들어 준 판례 여섯 건을 법원에 제출했다. 담당 판사는 그 판례들이 존재하지 않는 허위 판결이며, 인용문과 내부 인용까지 모두 날조된 것이라고 지적했다. 더 놀라운 대목은, 변호사가 챗봇에게 "이 판례가 진짜냐"고 되묻자 도구가 진짜라고 확언했다는 사실이다. 이 사건은 하나의 해프닝으로 끝나지 않았다. 프랑스 HEC 파리의 연구자 다미앙 샤를로탱이 관리하는 데이터베이스에 따르면, 법원이 AI가 만들어 낸 허위 인용을 문제 삼은 사례는 전 세계적으로 1,400건을 넘어섰고, 2026년 5월에는 미국 오리건주에서 두 변호사가 조작된 인용 스물세 건을 제출한 대가로 11만 달러의 ..

About AI 2026. 7. 10. 09:40

인공지능이 흉내낼 수 없는 상호작용을 극대화하는 법 인공지능이 인간의 언어를 놀랍도록 유창하게 흉내내는 시대에, 역설적으로 더 선명해지는 질문이 있다. 기계가 대신할 수 없는 인간만의 상호작용이란 무엇이며, 우리는 그것을 어떻게 더 깊고 풍부하게 가꿀 수 있는가. 이 물음에 답하려면 먼저 인공지능이 ‘할 수 있는 것’과 ‘할 수 없는 것’ 사이의 경계를 정확히 볼 필요가 있다. 오늘날의 대형 언어모델은 이른바 ‘인지적 공감’, 즉 상대의 감정을 데이터에 근거해 인식하고 예측하는 능력에서는 이미 상당한 수준에 이르렀다. 그러나 여러 연구자들은 인공지능이 ‘정서적 공감’ 혹은 ‘연민적 공감’—타인의 고통을 실제로 느끼고 그 무게를 함께 지는 경험—은 결여하고 있다고 지적한다. 공감의 신경과학은 이 차이를 뒷..

About AI 2026. 7. 8. 10:15

인공지능이 흉내낼 수 없는 인간의 상호작용 -느낌, 접촉, 책임 그리고 대가에 관하여 인공지능은 이제 사람의 말투와 표정, 대화의 리듬까지 놀랍도록 정교하게 흉내 낸다. 위로의 문장을 고르고, 농담의 박자를 맞추고, 상대의 감정을 읽어 적절한 반응을 내놓는 일에서 인간과 구별하기 어려운 수준에 이르렀다. 그러나 정교한 모방이 곧 대체를 뜻하지는 않는다. 인간의 상호작용 가운데에는 아무리 성능이 좋아져도 기계가 흉내 낼 수 없는 영역이 분명히 남아 있다. 그 경계는 대체로 정보가 오가는 자리가 아니라 존재가 오가는 자리, 곧 서로가 서로에게 무언가를 실제로 내어주는 지점에 그어진다. 첫 번째 영역은 정서적 공감이다. 공감은 흔히 한 덩어리로 이야기되지만, 연구자들은 이를 상대의 상태를 이해하는 인지적 공감..

About AI 2026. 7. 6. 09:58

검증이라는 마지막 책임— AI를 쓰되, 맡기지는 않는 법 — AI에게 무언가를 묻는 일은 갈수록 쉬워지고 있다. 짧은 문장 하나를 던지면 잘 정돈된 답이 몇 초 만에 돌아온다. 그런데 일이 쉬워질수록 우리가 잊기 쉬운 단계가 하나 있다. 돌아온 답이 옳은지 아닌지를 가리는 일, 곧 검증이다. 많은 사람이 AI를 쓰면서 이 마지막 절차를 슬그머니 생략한다. 답이 그럴듯해 보이기 때문이다. 그러나 검증이야말로 AI를 도구로 부리는 사람과 도구에 끌려다니는 사람을 가르는 경계선이다. AI가 내놓는 답은 진실을 확인해서 나온 것이 아니다. 그것은 학습한 방대한 언어 속에서 가장 자연스럽게 이어질 단어를 확률적으로 골라 배열한 결과다. 다시 말해 AI는 ‘맞는 말’을 하도록 만들어진 것이 아니라 ‘맞는 것 처럼 ..

About AI 2026. 7. 2. 09:31