누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

AI시대, 인간다움이 중요해진 이유는 어느 가을날 오후, 나는 카페 창가에 앉아 지나가는 사람들을 바라보고 있었다. 한 노인이 지팡이를 짚고 천천히 걸어가고 있었고, 그의 뒤에서 젊은 여성이 급하게 걸음을 늦추었다. 여성은 노인을 추월할 수도 있었지만 그러지 않았다. 그저 노인의 속도에 맞춰 천천히 걸으며 때때로 노인의 뒷모습을 바라보았다. 아무도 시키지 않은 배려였고, 노인은 그 배려를 알아차리지도 못했을 것이다. 하지만 그 순간, 나는 무언가 말로 설명할 수 없는 아름다움을 목격했다는 느낌을 받았다. 인공지능은 인간의 언어를 배우고, 복잡한 문제를 풀고, 예술작품을 창조하기까지 한다. 어쩌면 이 글도 AI가 썼을지 모른다고 의심하는 사람이 있을지도 모른다. 하지만 AI가 아무리 정교해진다 해도, 저..

About AI 2026. 1. 12. 10:54

인공지능 도입 시 '도어맨의 오류'를 고려해야 하는 이유 우리는 종종 기술이 사람의 일을 대체하면 그 일이 사라진다고 생각한다. 하지만 현실은 그보다 복잡하다. '도어맨의 오류'는 바로 이 착각을 설명하는 개념이다. 고급 호텔의 도어맨을 떠올려보라. 문을 여는 것은 그의 업무 중 가장 눈에 띄는 부분이다. 만약 자동문이 설치된다면 도어맨은 필요 없어질까? 실제로는 그렇지 않다. 도어맨은 문을 여는 것 외에도 손님을 맞이하고, 짐을 옮기고, 택시를 불러주고, 길을 안내하고, 위급한 상황에 대처하고, 호텔의 품격을 유지하는 수많은 일을 한다. 자동문은 그의 업무 중 가장 단순한 한 가지만 대체할 뿐이다. 도어맨의 오류란 기술이 어떤 직업의 가장 눈에 띄는 업무 하나를 자동화할 수 있다고 해서, 그 직업 전체..

About AI 2026. 1. 7. 09:56

인공지능시대, 인간의 판단이 중요한 이유 인공지능이 우리 사회에 깊숙이 자리 잡으면서, 많은 사람들이 AI가 인간을 대체할 것인가에 대해 우려한다. 하지만 최근의 연구와 실무 경험들은 흥미로운 사실을 보여준다. AI가 가장 뛰어난 성과를 내는 것은 인간을 완전히 배제했을 때가 아니라, 인간의 판단과 적절히 결합되었을 때라는 것이다. 의료 분야의 사례를 보자. AI는 의료 영상 판독에서 놀라운 정확도를 보여준다. 어떤 경우에는 전문의보다 높은 정확도로 질병을 감지하기도 한다. 그러나 실제 임상 현장에서 가장 좋은 결과는 AI와 의사가 협력할 때 나타났다. 의사는 환자의 병력, 증상, 생활습관 등 맥락적 정보를 고려하며, AI가 놓칠 수 있는 비정형적 패턴을 포착한다. 반대로 AI는 방대한 데이터에서 발견한..

About AI 2026. 1. 5. 10:14

AI는 흉내 낼 수 없는 조각, '인간다움'이라는 마지막 퍼즐 인공지능 시대가 본격화되면서 우리는 역설적인 질문 앞에 서 있다. 기계가 점점 더 인간처럼 생각하고 행동하는 시대에, 과연 인간다움이란 무엇이며, 왜 그것이 중요할까? 이 질문은 단순한 철학적 사색을 넘어 우리 존재의 본질과 미래를 가늠하는 핵심적인 물음이다. 인간다움의 첫 번째 본질은 취약성을 인정하고 받아들이는 능력에 있다. 우리는 실수하고, 두려워하고, 상처를 받는다. 그리고 바로 그 취약성 속에서 가장 깊은 연결을 만들어낸다. 친구가 눈물을 흘리며 자신의 실패를 고백할 때, 우리는 그 순간의 용기를 안다. 그것은 완벽함을 가장하지 않고, 있는 그대로의 자신을 내보이는 행위라는 것을 안다. AI는 취약성을 시뮬레이션할 수 있을지 몰라도,..

About AI 2025. 12. 29. 10:11

폰 노이만 아키텍처에서 구현되는 인공지능의 전력 소비 현대 인공지능 시스템이 막대한 전력을 소비하는 근본적인 이유는 그것이 구현되는 하드웨어 아키텍처의 태생적 한계에서 비롯된다. 1945년 존 폰 노이만이 제안한 컴퓨터 아키텍처는 프로그램 내장 방식과 순차적 명령 처리라는 혁명적 개념을 통해 현대 컴퓨팅의 기초를 확립했지만, 70여 년이 지난 지금 인공지능이라는 새로운 연산 패러다임 앞에서 그 구조적 비효율성을 드러내고 있다. 폰 노이만 아키텍처의 핵심은 중앙처리장치와 메모리가 물리적으로 분리되어 있고, 데이터 버스를 통해 정보를 주고받는다는 점이다. 이는 일반적인 순차 처리 작업에는 효율적이었으나, 인공지능이 요구하는 대규모 병렬 연산과 빈번한 메모리 접근 패턴에서는 치명적인 병목현상을 야기한다. 폰 ..

About AI 2025. 12. 23. 10:21

인간의 뇌를 닮은 기술, '뉴로모픽 컴퓨팅'은 어떻게 에너지 혁명을 일으키는가 현대 인류는 '데이터의 바다' 속에 살고 있다. 손안의 스마트폰부터 거대한 클라우드 서버까지, 우리가 누리는 모든 편리함 뒤에는 엄청난 양의 전산 처리가 뒤따른다. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 치명적인 문제 하나가 수면 위로 떠올랐다. 바로 '전기 먹는 하마'라 불릴 만큼 막대한 전력 소모량이다. 현재의 컴퓨터 구조로는 AI의 진화 속도를 감당하기에 에너지 효율이 턱없이 부족하다. 이러한 한계를 돌파하기 위해 과학자들이 주목한 모델이 바로 인간의 뇌다. 인간의 뇌는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 복잡한 정보를 처리하면서도, 고작 전구 하나를 밝힐 정도인 20W 내외의 에너지만 사용하기 때문이다. 이를 모방한 기술..

AGI 2025. 12. 19. 14:51

AI 전력 사용, 왜 줄여야 할까? 우리가 매일 사용하는 인공지능(AI)은 마치 마법처럼 질문에 답하고, 그림을 그려주고, 복잡한 문제를 해결해준다. 하지만 이런 똑똑한AI의 뒤에는 우리가 잘 보지 못하는 큰 비용이 숨어 있다. 바로 어마어마한 전력 소비다. AI를 훈련시키고 운영하는 데는 상상을 초월하는 양의 전기가 필요하다. ChatGPT 같은 대형 AI 모델 하나를 학습시키는 데 드는 전력량은 일반 가정 수백 개가1년 동안 사용하는 양과 맞먹는다. 더 놀라운 것은, AI가 학습을 마친 후에도 사용자들의 질문에 답하기 위해 끊임없이 전기를 소비한다는 점이다. 전 세계 수억 명이 동시에AI 서비스를 사용하면, 그 전력 소비량은 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다. 문제는 이런 전력이 대부분 화석연료를 태..

About AI 2025. 12. 16. 11:02

뇌를 닮은 혁신: 뉴로모픽 컴퓨팅의 원리, 장점, 그리고 차세대 AI의 미래 현재 인공지능 기술은 폰 노이만 구조를 기반으로 한 전통적인 디지털 컴퓨터에서 주로 구현되고 있다. 이러한 시스템은 중앙처리장치와 메모리가 분리된 구조로, 데이터를 처리하기 위해 끊임없이 두 구성요소 사이에서 정보를 주고받아야 한다. 딥러닝의 발전과 함께 인공지능 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서, 이러한 전통적 컴퓨팅 아키텍처의 한계가 점점 더 분명해지고 있다. 수십억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델을 학습하고 운영하는 데는 엄청난 양의 전력이 소모되며, 메모리와 프로세서 사이의 데이터 이동으로 인한 병목현상은 처리 속도를 제한하는 주요 요인이 되고 있다. 이러한 상황에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 인공지능 구현의 근본적인 ..

AGI 2025. 12. 4. 10:25