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AI로 그려낸 가짜 추억: 디지털 타임머신의 윤리 AI로 그려낸 가짜 추억: 디지털 타임머신의 윤리“추억은 기억 속에서만 존재해야 하는가?”AI 기술의 눈부신 발전으로 우리는 과거의 사진을 재구성하거나, 존재하지 않았던 장면을 사실처럼 만들어내는 일이 가능해졌습니다. ‘디지털 타임머신’이라고도 불리는 이 기술은 단순한 이미지 생성 기술을 넘어, 인간의 감정과 기억, 그리고 윤리적 가치에 깊이 관여하는 새로운 영역으로 확장되고 있습니다. 1. AI 이미지 생성 기술의 진화: 감정까지 복원하다 AI는 과거 가족 사진의 복원부터, 존재하지 않았던 장면을 마치 실제처럼 창조해내는 데까지 진화했습니다. 예를 들어, 유년 시절 사진이 없는 사람도 AI 기술로 당시 모습을 재현하거나, 돌아가신 가족과 함께한 ‘가상의 사진’을 만들어 낼 수 있습니다.기술적으로는 딥.. 2025. 8. 6.
AI와 아동: 교육용 AI의 가능성과 잠재적 위험 요소 AI와 아동: 교육용 AI의 가능성과 잠재적 위험 요소AI 기술이 빠르게 발전하면서 교육 분야에도 인공지능이 폭넓게 도입되고 있습니다. 특히 아동 대상의 교육용 AI는 맞춤형 학습을 가능케 하고, 반복 훈련과 즉각적인 피드백을 통해 학습 효과를 높이는 데 기여하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 해결되어야 할 윤리적, 기술적 과제들도 분명히 존재합니다. 이 글에서는 교육용 AI의 장점과 함께, 아동에게 적용할 때 고려해야 할 주요 위험 요소들을 균형 있게 살펴보겠습니다. 📌 교육용 AI의 장점 1. 맞춤형 학습 제공AI는 학습자의 수준, 이해도, 관심사에 따라 최적화된 콘텐츠를 제공합니다. 예를 들어 수학에서 어떤 개념을 반복적으로 틀리는 학생에게는 그 부분을 집중 보완할 수 있는 문제를 자동으로 제시하.. 2025. 8. 6.
EU AI 법 대응 : 우리 기업과 사회가 준비해야 할 과제와 전략 EU AI 법 대응 : 우리 기업과 사회가 준비해야 할 과제와 전략2024년 3월, 유럽연합(EU)은 세계 최초의 포괄적인 인공지능 규제 법안인 ‘AI 법(AI Act)’을 공식 채택했습니다. 이는 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하고, 사회적 영향을 최소화하기 위한 국제적 기준 마련의 첫걸음이라 평가받고 있습니다. 특히 글로벌 AI 산업 전반에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되며, 국내 기업들 역시 적극적인 대응 전략이 필요한 시점입니다. EU AI법의 핵심 개요 EU AI법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 4단계로 분류하여 각기 다른 규제를 적용합니다.금지(AI 사용 금지) 사회적 신용 시스템(중국식 감시), 무의식적 행동 조작 등은 원칙적으로 금지됩니다.고위험군 AI 의료, 교육, 인프라.. 2025. 8. 6.
OpenAI ChatGPT 에이전트 : 진짜 ‘AI 비서’의 시대가 열리다 OpenAI ChatGPT 에이전트 : 진짜 ‘AI 비서’의 시대가 열리다OpenAI는 최근 ChatGPT 에이전트(ChatGPT Agent) 를 공개하며 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 업무를 스스로 수행하는 AI 비서 시대의 문을 열었습니다. 이는 단순한 챗봇을 넘어서 사용자의 지시 없이도 문제를 이해하고, 적절한 도구를 선택해 정보를 수집하고, 문서를 작성하고, 외부 서비스를 연동해 결과를 완성하는 고도화된 AI 시스템입니다. ✅ 무엇이 달라졌을까? – ChatGPT 에이전트의 핵심 기능 기존의 챗GPT가 텍스트 기반의 대화 응답에 초점을 맞췄다면, ChatGPT 에이전트는 ‘실행력’을 가진 도우미입니다. 예를 들어 사용자가 단순히 “5년치 삼성전자 재무정보를 정리해줘”라고 요청하면, 에이전트는 .. 2025. 8. 5.
AI 개발에 필요한 막대한 자원: 기술 독점 문제 AI 개발에 필요한 막대한 자원: 기술 독점 문제인공지능(AI)은 21세기의 핵심 기술로 부상하며 전 산업 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. 그러나 이러한 AI 기술의 발전은 단순히 알고리즘이나 소프트웨어 개발만으로 이루어지지 않습니다. 막대한 자본, 인프라, 데이터, 인재 등 수많은 자원이 함께 요구되며, 이러한 리소스를 확보한 일부 글로벌 기업들이 AI 개발의 주도권을 쥐고 있는 현실은 심각한 기술 독점 문제를 야기하고 있습니다. 1. AI 개발의 자원 집약적 구조 AI를 개발하려면 우선 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 딥러닝 모델, 특히 GPT-4나 Gemini 같은 초거대 언어 모델은 수백억 개의 파라미터를 학습시키기 위해 수천 대의 GPU와 TPU, 수주에서 수개월에 걸친 학습 시간, .. 2025. 8. 5.
'소버린 AI’ 를 위한 국가대표 5개 팀 선정 한국형 초거대 AI 개발, ‘AI 국가대표 프로젝트’의 모든 것2025년, 대한민국은 인공지능 분야의 주도권을 확보하기 위한 대규모 국가 프로젝트를 출범했습니다. 바로 과학기술정보통신부가 주도한 ‘AI 국가대표 프로젝트’입니다. 이번 프로젝트는 전 세계적으로 주목받고 있는 초거대 AI 경쟁에서 한국이 뒤처지지 않고, 기술 독립성과 주권을 확보하기 위해 마련된 야심찬 전략입니다. 🇰🇷 ‘소버린 AI’를 위한 국가대표 5개 팀 선정 정부는 철저한 심사를 거쳐 국내 AI 기술을 선도할 5개의 기업·기관을 선정했습니다.네이버클라우드업스테이지SK텔레콤NC AILG AI연구원이들은 챗GPT, Gemini 등 글로벌 초거대 AI 모델과의 경쟁을 목표로, 95% 이상의 성능 확보를 주요 지표로 설정했습니다. 이는.. 2025. 8. 4.
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