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엔비디아, 7초만에 초고해상도 이미지 생성하는 신기술 발표

확산 모델의 품질과 7.7배 빠른 속도를 동시에 구현한 HART의 하이브리드 접근법 MIT와 NVIDIA 연구팀이 개발한 하이브리드 자기회귀 트랜스포머(HART)는 고해상도 이미지를 직접 생성할 수 있는 혁신적인 자기회귀(AR) 모델이다. 연구팀이 발표한 논문에 따르면, HART는 최신 확산 모델과 견줄 만한 이미지 품질을 제공하면서도 처리 속도는 최대 7.7배 빠르다는 강점을 지닌다. 기존 AR 모델들은 이산형 토크나이저(discrete tokenizer)의 낮은 재구성 품질과 1024×1024 해상도 이미지 생성의 한계에 직면해 왔다. HART는 이러한 문제를 하이브리드 토크나이징 접근법으로 해결했다. 하이브리드 토크나이저는 오토인코더의 연속적인 잠재 출력을 두 가지 구성 요소로 분해한다. 하나는 VAR 토크나이저에서 파생된 이산 잠재 변수의 합으로, 다른 하나는 이산 토큰으로 표현할 수 없는 정보를 나타내는 연속적인 잔차(residual)다. 이미지의 전체적인 구조는 이산 토큰이 담당하고, 세부 디테일은 연속적인 잔차 토큰으로 처리한다. 이 두 잠재 변수는 하이브리드 트랜스포머를 통해 모델링된다. 이산 잠재 변수는 확장 가능한 해상도를 가진 VAR 트랜스포머로 처리되는 반면, 연속적인 잠재 변수는 단 37M 매개변수와 8단계로 구현된 경량 잔차 확산 모듈을 통해 예측된다. FID 31% 향상, 계산량 13.4배 감소: HART의 기술적 혁신이 가져온 성능 도약 HART는 기존의 이산형 전용 VAR 토크나이저와 비교해 이미지 토크나이징과 생성 모두에서 상당한 개선을 이루었다. MJHQ-30K 데이터셋에서 1024×1024 해상도의 재구성 FID(Frechet Inception Distance)를 2.11에서 0.30으로 낮췄으며, 이는 31%의 생성 FID 향상(7.85에서 5.38로)을 가능하게 했다. 또한 ImageNet에서 클래스 조건부 생성에 대해 VAR 대비 최대 7.8%의 FID 개선을 달성했으며, MAR보다 13배 높은 처리량을 제공한다. HART는 여러 텍스트-이미지 생성 지표에서 최신 확산 모델의 품질에 근접하거나 능가하면서도, 3.1-5.9배 빠른 추론 지연 시간, 4.5-7.7배 높은 처리량, 그리고 6.9-13.4배 적은 연산량(MACs)을 제공한다. 특히 SD-XL과 비교했을 때 모든 벤치마크에서 우수한 품질을 보이면서도 3.1배 낮은 지연 시간과 4.5배 높은 처리량을 달성했다. '큰 그림'과 '세부 디테일'의 완벽한 결합: 하이브리드 자기회귀 모델링과 잔차 확산의 시너지 하이브리드 토크나이징은 이산형 토크나이징보다 우수한 재구성 FID와 더 나은 생성 상한선을 제공한다. HART는 연속적인 이미지 토큰을 두 구성 요소의 합으로 모델링한다: (1) 확장 가능한 해상도의 자기회귀 트랜스포머로 모델링된 이산 토큰과 (2) 효율적인 잔차 확산 과정을 통해 적합화된 잔차 토큰이다. HART는 텍스트 토큰을 시각 토큰과 연결하여 텍스트-이미지 생성으로 확장하였고, 높은 해상도에서의 확장성을 개선했다. O(n⁴) 훈련 비용을 완화하기 위해 사전 훈련된 저해상도 체크포인트에서 미세 조정을 진행했다. VAR의 모든 절대 위치 임베딩을 보간 호환 가능한 상대 임베딩으로 변환했으며, 텍스트 토큰에는 1D 회전 임베딩, 시각 토큰에는 2D 회전 임베딩을 구현했다. 이러한 상대 임베딩은 높은 해상도에서 HART의 수렴을 크게 가속화했다. 1024px 해상도에서 1.9배 가속: 토큰 서브샘플링과 커널 최적화로 구현한 HART의 효율성 강화 HART의 확장 가능한 해상도 AR 트랜스포머와 잔차 확산 설계는 고품질, 고해상도 이미지 생성에 중요하지만, 추론과 훈련 시 오버헤드를 도입한다. 이러한 효율성 과제를 해결하기 위해 다양한 최적화 기법을 적용했다. 훈련 중에는 마지막 단계의 토큰 중 80%를 폐기하고 서브샘플링된 토큰에만 감독을 적용하는 방식으로 512px에서 1.4배, 1024px에서 1.9배 훈련을 가속화하고 메모리 사용량을 1.1배 줄였다. 추론 시에는 상대 위치 임베딩이 도입한 여러 메모리 바운드 GPU 커널 호출을 두 개의 커널로 융합하여 전체적인 실행 시간을 7% 개선했다. 또한 RMSNorm의 모든 연산을 단일 GPU 커널로 융합하여 총 실행 시간을 10% 개선했다. FAQ Q: HART가 기존 확산 모델과 비교해 어떤 장점이 있나요? A: HART는 확산 모델과 유사한 고품질 이미지를 생성하면서도 처리 속도가 최대 7.7배 빠르고, 연산량은 최대 13.4배 적습니다. 특히 1024×1024 해상도에서 기존 확산 모델보다 3.1-5.9배 낮은 지연 시간을 제공하여 실시간 응용 프로그램에 더 적합합니다. Q: 하이브리드 토크나이저란 무엇이며 왜 중요한가요? A: 하이브리드 토크나이저는 이미지를 이산 토큰(큰 그림 구조)과 연속 잔차 토큰(세부 디테일)으로 분해합니다. 이 접근법은 기존 이산형 토크나이저의 한계를 극복하여 재구성 품질을 크게 향상시키고, 이는 최종 생성 이미지의 품질 향상으로 이어집니다. Q: HART가 실제 응용에서 어떻게 활용될 수 있을까요? A: HART의 고속 처리 능력과 고품질 이미지 생성 기술은 텍스트 기반 이미지 생성, 콘텐츠 제작, 게임, VR/AR 등의 분야에서 실시간 응용을 가능하게 합니다. 특히 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 고품질 시각 콘텐츠 생성이 가능해져 모바일 기기나 엣지 컴퓨팅 환경에서의 활용도가 높아질 것으로 기대됩니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.25 22:48AI 에디터

[Q&AI] 싱크홀 사고 대체 왜…AI로 원인 분석했더니

질문: 명일동에 싱크홀이 발생했는데, 사건 경위와 싱크홀이 생긴 이유를 정리해서 알려줘. 그록 답변: 2025년 3월 24일 서울 강동구 명일동에서 발생한 싱크홀 사건에 대해 사건 경위와 발생 원인을 아래와 같이 정리해 드리겠습니다. 사건 경위 발생 시각: 2025년 3월 24일 오후 6시 29분경 위치: 서울 강동구 명일동 대명초등학교 앞 사거리(대명초교입구교차로) 상황 전개: 오후 6시 28분경, 흰색 카니발 승합차와 오토바이가 도로를 지나가던 중 갑작스럽게 1차 붕괴가 발생했습니다. 카니발은 도로 잔해에 충격을 받아 튕겨져 나왔으나, 뒤따르던 오토바이는 싱크홀 속으로 추락했습니다. 오후 6시 29분, 붕괴 직후 싱크홀 테두리가 점차 무너지며 2차 붕괴가 이어졌고, 구멍이 반대 차선까지 확장되었습니다. 이 과정에서 상수도관으로 보이는 파이프가 파열되며 물이 대량으로 분출되었습니다. 싱크홀 규모는 초기 가로 18m, 세로 20m, 깊이 20m 정도로 추정되었으나, 이후 더 커진 것으로 확인되었습니다. 피해 상황: 오토바이 운전자 1명이 싱크홀에 매몰되어 구조 작업이 진행 중이며, 25일 새벽 오토바이와 휴대전화는 발견되었으나 운전자는 아직 찾지 못했습니다. 카니발 운전자(40대 여성)는 경상을 입고 병원으로 이송되어 치료 후 귀가했습니다. 대응: 소방당국은 약 35명의 구조대원을 투입해 수색을 진행 중이나, 싱크홀 내부에 토사와 물 2,000톤이 섞여 있고 균열 위험이 있어 작업에 난항을 겪고 있습니다. 서울시는 사고 현장을 통제하고 주변 교통을 우회 조치했으며, 오세훈 시장이 현장을 방문해 구조와 안전 조치를 지시했습니다. 인근 상수도관 단수와 전기 공급 중단 조치가 이루어졌고, 일부 학교는 휴업에 들어갔습니다. 싱크홀 발생 원인 정확한 원인은 현재 조사 중이지만, 여러 추정과 관련 요인을 종합하면 다음과 같습니다: 상수도관 파열: 사고 직후 상수도관으로 보이는 파이프 파열로 물이 분출된 점으로 미루어, 지하 상수도관의 누수나 파손이 지반을 약화시켜 싱크홀을 유발한 것으로 보입니다. 강동소방서는 이를 주요 원인으로 추정하고 있습니다. 지하철 9호선 공사: 사고 지점 인근에서 진행 중인 서울 지하철 9호선 연장 공사가 영향을 미쳤을 가능성이 제기되고 있습니다. 공사 중 지반 교란이나 배수 작업 부실이 지하 공동을 형성했을 수 있다는 의견이 있습니다. 공사 관계자 5~6명이 누수 현상을 감지하고 대피한 사례도 보고되었습니다. 기존 지반 취약성: 사고 전날부터 인근 주유소 바닥에 금이 가는 등 이상 징후가 있었고, 당일 오전 11시경 맨홀 주변에 작은 구멍이 생겨 구청이 응급 복구를 완료한 바 있습니다. 이는 지반이 이미 약화된 상태였음을 시사합니다. 복합 요인: 노후된 상수도 시설, 지하철 공사, 그리고 세종포천고속도로 고덕터널 등 주변 대규모 지하 공사가 복합적으로 작용해 지반 안정성을 떨어뜨렸을 가능성이 있습니다. 서울시는 모든 가능성을 열어두고 조사 중이라고 밝혔습니다. 추가 사항 사고 전조: 주민과 주유소 운영자는 이전부터 지반 이상을 감지하고 민원을 제기했으나, 신속한 대처가 이루어지지 않았다는 지적이 있습니다. 현재 상황: 구조 작업은 싱크홀 안정화와 중장비 투입 여부를 결정하는 단계로, 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 이 사건은 지하 시설 관리와 공사 안전성에 대한 우려를 불러일으키며, 철저한 원인 규명과 재발 방지 대책이 요구되고 있습니다. 추가 정보가 확인되면 더 정확한 원인이 밝혀질 것으로 보입니다. ■ 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.25 16:02AI 에디터

AI가 교통 혼잡 해결한다...'24시간 내 응답' 똑똑한 도로 설계

교통 계획에서 생성형 AI 활용의 혁신적 가능성 생성형 인공지능(GenAI)은 교통 계획 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 다양한 이종 데이터 소스에서 통찰력을 통합하여 교통 연구와 실무를 발전시키는 필수적인 도구로 자리 잡고 있다. 애리조나 주립대학교와 텍사스 A&M 대학교, 캔자스 대학교 등 다학제 연구팀은 교통 계획 분야에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 최초의 포괄적인 프레임워크를 제시했다. 교통 계획은 장기적인 사회적 목표를 다루면서 다양한 교통 시스템 전반에 걸쳐 사람과 물자의 이동을 관리하고 향상시키기 위한 전략을 개발하는 체계적인 과정이다. 이 과정은 효율성, 형평성 및 지속 가능성의 균형을 맞추기 위해 데이터 기반 방법론을 통합하여 이동성 시스템을 개선한다. 교통 계획은 수요 예측, 인프라 설계, 교통 관리 및 대중 참여와 같은 활동을 포함한다. 기존에는 전문가 주도의 프레임워크에 의존했으나, 이러한 방법들은 현대 교통 시스템의 증가하는 규모와 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 다양한 데이터 소스 통합, 실시간 동적 대응, 적응형 솔루션 생성 측면에서 한계를 보인다. 또한 기술 중심 솔루션에 대한 공공 기관의 예산 제약과 기술적으로 강한 인재를 유지하는 능력도 도전 과제다. 생성형 AI는 토지 이용 패턴, 교통량 계산, 환경 지표 등의 데이터를 합성하여 다양한 조건에서 미래 인프라 수요를 예측함으로써 여행 수요 생성을 혁신했다. 교통 시뮬레이션이나 정책 감정 모델링과 같은 애플리케이션은 생성형 AI가 속도, 정확성 및 범위를 향상시켜 계획자가 자신감을 가지고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 능력을 보여준다. 전문가 주도에서 자율 AI로: 교통 분야 AI 기술의 3단계 진화 교통 분야에서 인공지능의 발전은 전통적인 접근 방식에서 생성형 AI 방법론으로의 변환적 전환을 보여준다. 역사적으로 전통적인 교통 계획은 전문가 주도 프로세스에 크게 의존했다. 도메인 전문가들은 중심 역할을 맡아 설문 조사와 관찰을 통해 수동으로 데이터를 수집하고, 단순화된 가정에 기반한 정적 모델을 구축하고, 심리적 프레임워크와 반복적 테스트를 사용하여 계획을 검증했다. 이러한 방법은 복잡하거나 동적인 시스템을 처리하는 능력이 제한적이었다. AI 지원 방법론의 도입은 중요한 도약을 이루었다. 예측 모델과 같은 기계 학습은 교통량, 날씨 데이터, 가구 여행 일지 조사 등의 구조화된 데이터셋을 보다 효율적으로 분석할 수 있게 했다. AI 지원 시스템은 혼잡 예측, 신호 최적화, 교통 우회와 같은 작업에 대한 예측과 최적화 제안을 제공했다. 그러나 이러한 시스템은 재교육, 매개변수 조정 및 검증을 위해 상당한 인간 개입이 필요했다. 최신 진화인 생성형 AI는 고도의 자율 시스템을 향한 패러다임 전환을 대표한다. 생성 모델은 실시간 센서 입력과 소셜 미디어나 일기 예보와 같은 외부 소스를 포함한 대규모, 세밀한 데이터셋을 활용한다. 이러한 모델은 솔루션을 자율적으로 생성하고, 교통 시나리오를 시뮬레이션하고, 각 작업에 대한 명시적 프로그래밍 없이 인프라 설계를 최적화한다. 그럼에도 불구하고 기존 전문 지식의 통합은 이러한 AI 시스템을 안내하는 데 중요한 역할을 계속하고 있다. 교통 분야에서 생성형 AI 모델은 교통 계획 및 관리를 위한 정교한 데이터 합성, 시뮬레이션 및 의사 결정 능력을 제공한다. 생성적 적대 신경망(GANs)과 변분 오토인코더(VAEs)는 교통 흐름이나 다중 모달 교통 네트워크 시나리오와 같은 합성 교통 데이터를 생성하는 데 널리 사용되며, 계획자가 극단적인 기상 이벤트와 같은 희귀 조건에서 시스템 회복력을 평가할 수 있게 한다. 최근 확산 모델의 발전은 적응형 라우팅 계획이나 다중 모달 수요 예측과 같은 복잡한 시나리오를 생성하는 데 교통 분야에서의 응용을 확장했다. 이러한 모델은 현실적이고 맥락적으로 관련된 출력을 생성하기 위해 노이즈 데이터 입력을 반복적으로 개선한다. 대규모 언어 모델(LLMs)은 정책 분석, 이해 관계자 참여 및 대중 감정 분석을 포함한 텍스트 기반 교통 응용 프로그램을 혁신했다. 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에서 훈련된 LLM은 교통 문제에 대한 자연어 설명을 해석하고 생성하여 실행 가능한 전략을 추천하고 의사 결정을 촉진할 수 있다. 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLMs)은 LLMs의 기능을 이미지, 비디오 및 지리공간 데이터와 같은 추가 데이터 모달리티를 통합하여 확장한다. 이 다중 모달 통합을 통해 MLLMs는 실시간 교통 카메라 피드 분석이나 텍스트 정책 문서와 센서 데이터 통합과 같은 복잡한 교통 작업을 처리할 수 있다. 시나리오 생성부터 수요 예측까지: 생성형 AI로 혼잡 가격제 효과 시뮬레이션 생성형 AI는 교통 계획에서 다양한 작업을 지원하며, 전통적인 방법을 시나리오 생성, 수요 예측 및 교통 시뮬레이션과 같은 기능으로 향상시킨다. 시나리오 생성은 생성형 AI를 활용하여 인프라 설계, 정책 개입, 혼란 이벤트에 대한 대응 계획과 같은 대안 교통 전략을 탐색한다. 예를 들어, AI 모델은 혼잡 가격 책정의 영향을 시뮬레이션하거나, 대중교통 중심 개발을 최적화하거나, 극단적인 기상 조건에서 인프라 회복력을 모델링할 수 있다. 이러한 시나리오를 분석함으로써 계획자는 비용 효율적이고 환경적으로 지속 가능한 솔루션을 식별할 수 있다. 수요 예측은 생성형 AI를 적용하여 다중 모달 시스템 전반에 걸친 여행 수요 패턴을 예측한다. 모델은 관찰된 교통량 계산과 일치하도록 기원지-목적지(O-D) 매트릭스를 미세 조정하고, Shared Mobility 서비스의 채택을 추정하고, 인구통계학적 또는 경제적 변화로 인한 장기적인 수요 변화를 시뮬레이션할 수 있다. 이러한 예측은 시스템 병목 현상에 대한 통찰력을 제공하여 계획자가 교통 네트워크 전반에 걸쳐 여행 부하를 효과적으로 균형을 맞출 수 있게 한다. 교통 시뮬레이션 및 최적화는 교통 역학을 모델링하고 시스템 성능을 최적화하는 데 중점을 둔다. 생성형 AI는 인간 운전 차량과 자율 차량이 공존하는 혼합 자율성 시스템의 시뮬레이션을 가능하게 하여 차량 조정을 개선하고 정체 유발 파동을 줄인다. 또한 AI는 교통 신호 타이밍과 경로 선택 전략을 최적화하여 지연을 최소화하고 도시 이동성 효율성을 향상시킬 수 있다. 지속 가능성 및 회복력 계획은 생성형 AI의 역할을 저탄소 및 기후 회복력이 있는 교통 시스템 발전에 초점을 맞춘다. AI 모델은 환경 친화적인 운전 행동을 시뮬레이션하고, 전기 자동차 채택을 예측하고, 자연 재해와 같은 극단적인 시나리오에서 인프라 회복력을 평가할 수 있다. 또한 생성형 도구는 소외된 인구를 위한 공정한 이동성 솔루션을 보장하기 위해 교통 시스템의 접근성을 평가할 수 있다. 완전성·정확성·일관성·세분성: 지역 특화 교통 AI 데이터의 4가지 핵심 요건 데이터 준비는 생성형 AI를 하류 교통 계획 응용 프로그램에 적용하는 데 중요한 단계이다. 교통에서 생성형 AI의 응용은 여전히 새롭게 등장하고 있으며, 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터셋은 규모와 범위가 제한적이다. 효과적인 교통 특화 데이터셋을 개발하려면 도메인 특화 전략에 대한 신중한 고려가 필요하며, 시계열 예측, 인프라 모델링, 감정 분석 및 시뮬레이션 작업과 같은 인접 분야에서 통찰력을 도출해야 한다. 교통 계획은 관할 경계, 다양한 인구 통계 프로필, 각 지역에 특화된 독특한 교통 상황으로 인해 본질적으로 지역적 특성을 갖는다. 예를 들어, 로스앤젤레스의 운전 행동과 교통 우선순위는 뉴욕시, 중서부 지방, 아시아 도시 중심지의 운전 행동과 크게 다르다. 따라서 관할 지역 간 확장 가능한 데이터셋을 구축하려면 교통 조건, 인구 통계 분포 및 정책 환경의 상당한 변동성을 해결해야 한다. 교통 계획에서 생성형 AI 모델의 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터셋은 다음과 같은 주요 요구 사항을 충족해야 한다: 완전성, 정확성, 일관성, 세분성이다. 완전성은 피크 및 오프피크 시간, 주중 및 주말, 다양한 기상 조건과 같은 다양한 교통 조건을 포괄해야 하며, 지리적 경계와 관할 경계를 넘나들어야 한다. 또한 정확성을 위해 고품질 데이터가 AI 모델이 신뢰할 수 있는 출력을 생성할 수 있게 보장한다. 일관성은 다른 소스의 데이터셋을 조화시키는 것이 중요하며, 세분성은 교통 응용 프로그램이 종종 특정 수준의 세부 정보를 요구한다는 점을 염두에 두어야 한다. 실시간 적응과 편향 해소: 생성형 AI 교통 시스템 도입의 주요 과제와 해결책 생성형 AI를 교통 계획에 통합하는 데 있어 몇 가지 중요한 도전 과제가 있다. 지역적 뉘앙스와 데이터 편향은 지역 특정 여행 행동, 사회경제적 가변성, 인프라 설계와 같은 교통 시스템의 지역적 뉘앙스를 포착하는 데 있어 주요 도전 과제를 제기한다. 역사적 데이터에 의존하면 잘 문서화된 지역이나 인구를 우대하는 기존 편향이 영속될 위험이 있다. 실시간 적응성도 도전 과제로, 날씨 교란, 특별 이벤트, 예상치 못한 인프라 고장과 같은 빠르게 변화하는 조건에서 모델이 예측을 동적으로 업데이트해야 한다. 센서 데이터, 크라우드 소스 정보 및 정책 변경과 같은 다중 모달 입력의 통합은 구현을 더욱 복잡하게 만든다. 설명 가능성과 신뢰성 또한 특히 심층 학습 모델에서 생성형 AI 모델의 설명 가능성 부족은 교통 계획 내 고위험 의사 결정 프로세스에서 채택의 중요한 장애물이다. 이 불투명성은 계획자가 AI 생성 예측 뒤의 추론을 이해하고 신뢰하기 어렵게 만든다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 향후 연구는 역동적인 시스템 변화를 고려하면서 다양하고 고품질의 데이터셋을 통합하는 적응형 실시간 모델 개발에 초점을 맞추어야 한다. 도메인 특화 지식과 불확실성 정량화 프레임워크의 통합은 강건성과 해석 가능성을 향상시켜 계획자가 AI 기반 예측에 자신감을 갖고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있다. 또한 교통 시스템에 생성형 AI를 적용할 때 모듈화된 파이프라인과 검색 증강 생성(RAG) 기반 접근 방식을 조합하는 것이 효과적이다. 모듈화된 파이프라인은 복잡한 문제를 작고 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 확장성, 해석 가능성 및 정확성을 향상시킨다. RAG 기반 파이프라인은 생성형 AI의 실시간 도메인별 지식을 동적으로 통합하는 능력을 향상시켜 출력이 시기적절하고 정확한 데이터에 기반하도록 보장한다. 교통 계획에서 생성형 AI의 잠재력에도 불구하고, 모델 해석 가능성, 데이터 편향 해결, 시스템 확장성 유지 등 몇 가지 중요한 도전 과제가 남아 있다. 또한 인류 중심 솔루션을 위해서는 데이터, 알고리즘 및 교통 정책에 있어 형평성과 투명성을 보장하는 윤리적 프레임워크의 개발이 필수적이다. FAQ Q: 교통 계획에서 생성형 AI는 어떤 구체적인 이점을 제공합니까? A: 생성형 AI는 교통 계획에 여러 이점을 제공합니다. 방대한 데이터셋을 처리하고 분석하는 확장성을 제공하며, 시간 소모적이고 노동 집약적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한 변화하는 교통 조건과 새로운 데이터에 동적으로 대응하는 적응성, 복잡한 교통 데이터를 처리하기 위한 효율성, 그리고 다양한 사용자 그룹에 대한 개인화된 교통 서비스를 제공합니다. Q: 생성형 AI가 교통 계획에서 직면하는 주요 도전 과제는 무엇입니까? A: 생성형 AI는 교통 계획에서 몇 가지 중요한 도전 과제에 직면합니다. 지역별 교통 패턴과 인프라 설계에서의 지역적 차이를 포착하는 데 어려움이 있으며, 날씨 변화나 특별 행사와 같은 급변하는 조건에 실시간으로 적응하는 능력이 필요합니다. 또한 AI 모델의 예측이 어떻게 도출되는지에 대한 명확한 설명을 제공하는 설명 가능성도 중요한 과제입니다. 마지막으로, 다양한 지리적 맥락에 걸쳐 모델을 일반화하고 적용하는 일도 어려움으로 남아 있습니다. Q: 교통 계획에 생성형 AI를 적용하기 위한 데이터 요구 사항은 무엇입니까? A: 교통 계획에 생성형 AI를 적용하려면 완전성, 정확성, 일관성, 세분성을 갖춘 데이터가 필요합니다. 다양한 교통 조건(피크 시간대, 주중/주말, 기상 조건)을 포괄하는 완전한 데이터가 필요하며, 실시간 교통 데이터와 지리공간 데이터의 정확성이 중요합니다. 또한 다양한 소스에서 수집된 데이터가 상호 일관성을 유지해야 하며, 특정 분석에 필요한 세부 수준(예: 초 단위 GPS 추적 또는 광범위한 인구통계 트렌드)의 데이터 세분성도 중요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.25 10:44AI 에디터

AI가 내 글 훔쳤나?…무단사용 99% 적발, 비결은?

AI 모델 학습에 사용된 데이터 추적 기술 개발 AI 기술이 급속도로 발전하면서 자연어처리(NLP) 기술은 의료, 법률, 고객 서비스, 교육, 금융 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 이런 발전과 함께 데이터 프라이버시에 관한 윤리적, 법적 우려도 커지고 있다. 이에 스페인 마드리드 자치대학교(Universidad Autónoma de Madrid) 연구팀은 AI 모델 학습에 특정 텍스트 데이터가 사용되었는지 확인할 수 있는 '그래디언트 기반 멤버십 추론 테스트(gradient-based Membership Inference Test, gMINT)'를 개발했다. 이 연구는 원래 이미지 분야에서 개발된 멤버십 추론 테스트(MINT) 방법론을 대규모 언어 모델(LLM)에 적용한 첫 시도다. 연구팀은 7개의 트랜스포머 기반 모델과 250만 개 이상의 문장을 포함하는 6개 데이터셋을 활용해 텍스트 분류 작업에서 gMINT의 효과를 검증했다. 멤버십 추론 테스트는 특정 데이터가 AI 모델 학습에 사용되었는지 여부를 판단하는 기술로, 데이터의 무단 사용을 감지하고 AI 시스템의 투명성을 높이는 데 기여한다. 이는 2024년 6월 유럽연합이 도입한 AI 규제 법안과 같은 법적 프레임워크에 부합하는 감사 도구로서 중요한 의미를 갖는다. 그래디언트 기반 분석으로 99%의 정확도 달성 연구팀이 개발한 gMINT는 모델 학습 과정에서 생성되는 그래디언트(gradients)를 활용한다. 그래디언트는 모델 파라미터의 손실 함수에 대한 편미분 벡터로, 학습 데이터와 외부 데이터에 대한 모델의 반응 패턴에 차이가 있다는 점을 이용한다. 실험 결과, gMINT는 데이터 크기와 모델 아키텍처에 따라 85%에서 99%의 AUC(Area Under the Curve) 점수를 달성했다. 특히 ELECTRA, ELECTRA-Large, XLNet, XLNet-Large와 같은 복잡한 모델에서 더 높은 정확도를 보였으며, 충분한 훈련 샘플이 있을 경우 대부분의 조건에서 강력한 성능을 입증했다. 연구팀은 두 가지 평가 설정을 통해 gMINT의 효과를 검증했다. 첫 번째는 동일 데이터베이스 내 평가로, 같은 데이터셋의 학습 데이터와 테스트 데이터를 비교했다. 두 번째는 혼합 데이터베이스 평가로, 한 데이터셋의 학습 데이터와 여러 데이터셋의 외부 데이터를 비교했다. 두 경우 모두 gMINT는 학습에 사용된 데이터와 그렇지 않은 데이터를 효과적으로 구분해냈다. AI 모델 감사와 데이터 보호의 중요한 도구로 주목 이번 연구는 AI 시스템의 투명성과 신뢰성 향상에 중요한 의미를 갖는다. gMINT와 같은 기술은 AI 모델이 어떤 데이터로 학습되었는지 확인할 수 있게 함으로써 개인정보 보호와 윤리적 AI 개발을 촉진한다. 연구팀은 "우리의 연구 결과는 gMINT가 기계학습 모델을 감사하고, 투명성을 보장하며, 민감한 데이터를 보호하고, AI/NLP 기술 배포에서 윤리적 준수를 촉진하는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 도구로서의 잠재력을 보여준다"고 강조했다. 현재 이 연구는 텍스트 분류 작업에 초점을 맞추고 있지만, 연구팀은 향후 생성형 AI 모델을 포함한 다양한 자연어처리 작업으로 적용 범위를 확장할 계획이다. 또한 모델 소유자가 학습 데이터를 의도적으로 숨기려는 시나리오에 대한 취약성 분석과 대응책 개발도 향후 연구 과제로 남아있다. AI 규제와 데이터 프라이버시의 미래 2024년 6월 유럽연합이 도입한 AI 규제 법안과 같은 법적 프레임워크는 AI 기술 사용에 있어 투명성과 책임성을 요구하고 있다. 이러한 상황에서 멤버십 추론 공격(MIA)과 같은 취약점에 대한 이해와 대응책 마련은 중요한 과제다. gMINT와 같은 감사 도구는 AI 시스템이 개인정보와 같은 민감한 데이터를 적절한 허가 없이 사용했는지 확인할 수 있게 해준다. 이는 AI 시스템의 투명성을 높이고, 사용자의 데이터 주권을 보장하며, 윤리적인 AI 개발을 촉진하는 데 기여할 것이다. 전문가들은 앞으로 AI 규제가 강화되고 데이터 프라이버시에 대한 요구가 높아질 것으로 예상하며, 이런 상황에서 gMINT와 같은 기술은 책임 있는 AI 개발과 배포를 위한 중요한 도구로 자리매김할 것으로 전망한다. FAQ Q: 멤버십 추론 테스트(MINT)는 무엇이며 왜 중요한가요? A: 멤버십 추론 테스트는 특정 데이터가 AI 모델 학습에 사용되었는지 여부를 판단하는 기술입니다. 이 기술은 데이터 프라이버시 보호, AI 시스템의 투명성 향상, 그리고 무단 데이터 사용 감지에 중요합니다. 특히 개인정보와 같은 민감한 데이터가 허가 없이 AI 학습에 사용되었는지 확인할 수 있어 데이터 주권 보장에 기여합니다. Q: 그래디언트 기반 멤버십 추론 테스트(gMINT)는 어떻게 작동하나요? A: gMINT는 AI 모델이 데이터를 처리할 때 발생하는 그래디언트(가중치 업데이트 방향)를 분석합니다. 학습에 사용된 데이터와 그렇지 않은 데이터는 모델에서 다른 그래디언트 패턴을 보이는데, gMINT는 이 차이를 학습하여 특정 데이터가 모델 훈련에 사용되었는지 예측합니다. 이 방법은 데이터 크기와 모델 아키텍처에 따라 85%에서 99%의 정확도를 보여줍니다. Q: AI 모델에서 내 개인 데이터가 사용되었는지 어떻게 확인할 수 있나요? A: 현재로서는 일반 사용자가 직접 AI 모델에 자신의 데이터가 사용되었는지 확인하기는 어렵습니다. gMINT와 같은 기술은 모델 개발자나 감사 기관에 의해 사용될 수 있는 도구입니다. 하지만 향후 이러한 기술이 발전하면 사용자가 자신의 데이터 사용 여부를 확인할 수 있는 서비스가 등장할 가능성이 있습니다. 현재는 개인정보 보호 정책을 잘 확인하고, 데이터 공유에 신중을 기하는 것이 중요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.24 22:55AI 에디터

[Q&AI] AI가 예측한 벚꽃 개화 시기…서울은 언제?

질문: 한국 지역 별로 벚꽃 개화 시기 알려줘. 그록3 답변: 한국의 벚꽃 개화 시기는 지역마다 기후와 날씨에 따라 조금씩 다르지만, 일반적으로 남쪽에서 북쪽으로 순차적으로 피어납니다. 2025년 3월 23일 기준으로 최신 데이터를 반영하여 지역별 벚꽃 개화 시기를 알려드리겠습니다. 이는 평균적인 예측이며, 실제 개화는 날씨에 따라 3~7일 정도 차이가 날 수 있습니다. 2025년 예상 벚꽃 개화 시기 (지역별) 제주도: 3월 20일 ~ 3월 25일 한국에서 가장 먼저 벚꽃이 피는 지역으로, 따뜻한 기후 덕분에 개화가 빠릅니다. 부산 및 경상남도 (진해, 창원 등): 3월 25일 ~ 3월 30일 진해 군항제는 이 시기에 맞춰 열리며, 벚꽃 명소로 유명합니다. 경상북도 (경주, 대구): 3월 28일 ~ 4월 2일 경주 불국사와 첨성대 주변의 벚꽃이 특히 아름답습니다. 전라남도 (광주, 여수): 3월 27일 ~ 4월 1일 남도의 따뜻한 날씨로 개화가 비교적 빠른 편입니다. 서울 및 경기도: 4월 2일 ~ 4월 7일 여의도, 경복궁, 남산 등 서울의 주요 벚꽃 명소에서 절정을 맞습니다. 충청도 (대전, 세종): 4월 1일 ~ 4월 6일 개화 시기가 서울과 비슷하거나 약간 빠릅니다. 강원도 (춘천, 속초): 4월 5일 ~ 4월 10일 북쪽에 위치해 개화가 다소 늦습니다. 북한 지역 (예: 평양): 4월 10일 ~ 4월 15일 기후상 가장 늦게 개화하며, 남한보다 추운 환경 때문에 시기가 느립니다. 참고 사항 만개 시기: 개화 후 약 5~7일 뒤에 벚꽃이 만개하며, 이 시기가 가장 아름답습니다. 날씨 영향: 2025년 봄이 따뜻하면 개화가 2~3일 빨라질 수 있고, 춥거나 비가 많으면 늦어질 수 있습니다. ■ 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다.

2025.03.24 22:54AI 에디터

챗GPT는 '지배적', 딥시크는 '안정적'…AI도 성격 있다?

AI 모델도 인간처럼 성격 유형을 가진다는 MIT 연구 결과 매일 2억 명이 챗GPT(ChatGPT)를 사용하는 현재, 우리는 대규모 언어 모델(LLM)을 정보 획득과 글쓰기 작업에 자주 활용하고 있다. MIT 연구에 따르면, 현재의 AI는 의식이 있다고 판단할 만한 높은 점수를 받지 못했지만, 의식을 갖게 되는 길은 여전히 가능성이 있으며 그에 따라 성격도 발달할 수 있다고 한다. nlinediscprofile에서 AI 모델들에 대한 DISC 성격 유형을 테스트한 결과에 따르면, 각 모델마다 서로 다른 성격 특성을 보이는 것으로 확인됐다. DISC 평가는 지배성(Dominance), 영향력(Influence), 안정성(Steadiness), 신중성(Conscientiousness)의 네 가지 주요 행동 특성을 기반으로 개인의 성격 유형을 분류하는 방법이다. 이 평가를 통해 각 AI 모델의 성격적 특성과 이러한 특성이 직장에서 어떤 의미를 가질 수 있는지 분석했다. AI 모델별 DISC 성격 유형 분석 결과 연구팀은 현재 가장 많이 사용되는 5개의 LLM을 대상으로 DISC 평가를 진행했다. 그 결과는 다음과 같다. 챗GPT와 코파일럿(CoPilot)은 DI 성격 유형을 보였다. 이들은 자신감이 있고, 긴박감을 가지며, 에너지가 높고, 열정적으로 다른 사람들을 긍정적인 행동으로 이끄는 특성을 보인다. 다만 매우 열정적일 때는 조작적으로 인식될 수 있는 단점이 있다. 퍼플렉시티(Perplexity)는 ID 성격 유형으로 분류됐다. 여유가 있고, 권위를 포용하며, 훌륭한 발표자로서 청중들을 끌어들이는 능력이 있다. 그러나 세부적인 작업을 처리하는 데는 약점을 보일 수 있다. 딥시크(DeepSeek)는 SIc 성격 유형으로, 잘 조직되어 있고, 훌륭한 청취자이며, 목표에 주의를 기울이고 특히 모두의 이익을 위해 집중력을 유지하는 특성을 가진다. 그러나 갈등을 유발하는 상황은 피하려는 경향이 있다. 제미나이(Gemini)는 SCi 성격 유형으로, 딥시크와 유사하게 잘 조직되어 있고, 훌륭한 청취자이며 문제 해결사의 특성을 보인다. 역시 갈등 상황을 피하려는 성향이 있다. DI형 성격의 챗GPT와 코파일럿: "적극적인 행동가" 스타일 챗GPT와 코파일럿이 보여주는 DI 성격 유형은 이들이 작성하는 내용이 직접적이고, 매력적이며, 동기 부여적일 가능성이 높다는 것을 의미한다. 온라인 DISC 프로필의 공동 소유자인 아담 스탬(Adam Stamm)은 "DI 결과를 얻었다면, 당신은 자신감과 열정을 가지고 있으며 다른 사람들을 매혹시키고 영감을 줄 수 있을 가능성이 높다"고 설명한다. 이러한 '지배적 성격'의 특성으로 인해 이들은 빠른 결단력을 가진 "적극적인 행동가" 유형으로 보인다. 사용자들은 다른 LLM보다 이러한 모델을 사용할 때 답변에 더 자신감이 있다고 느낄 수 있으며, 이는 비슷한 성격을 가진 직원들에게 유익할 것이다. DI 성격 유형의 주요 특성으로는 다른 사람들을 참여시키고 영감을 줄 수 있는 능력, 영향력을 활용해 사람들을 긍정적인 행동으로 이끄는 능력, 새로운 기회를 위해 말로 설명하고 방향을 제시하는 능력 등이 있다. 그러나 때로는 조작적이고 논쟁적으로 보일 수 있는 단점도 존재한다. S형 성격의 딥시크와 제미나이: "팀의 접착제" 역할 '안정성' 성격 유형인 SIc 또는 SCi는 일반적으로 안정적이고 일관된 환경을 추구한다. 제미나이와 딥시크가 보여주는 이러한 특성은 그들의 메시징이 진정시키고 지원적일 가능성이 높다는 것을 의미한다. 두 LLM은 일반적으로 작업 전반에 걸쳐 일관성을 유지하며, "적극적인 청취자"로서 질문에 천천히 주의 깊게 접근하기 때문에 더 구체적인 결과를 제공할 수 있다. 안정성 DISC 프로필을 가진 직원들은 종종 사람들을 하나로 묶는 '접착제'로 불리며, 이 스타일은 경청과 다른 사람들이 지원받는다고 느끼게 하는 데 탁월하다. S형 성격의 주요 특성으로는 모든 그룹의 적극적인 구성원이 되고 싶어하는 성향, 높은 팀 또는 그룹 지향성, 적극적인 청취자로서의 역할, 활동과 문제 해결 및 성공 공유에 포함되고 싶어하는 마음 등이 있다. 반면 충돌을 피하거나 자극이 없이는 안전한 환경에서 생각을 공유하지 않는 경향이 있다. 직장에서의 AI 활용 전략: 성격 유형에 맞는 업무 매칭 직장에서 AI 도구, 특히 LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 이들이 가진 서로 다른 성격 유형을 고려해야 한다. 우리의 연구에 따르면, 모든 LLM이 동일한 DISC 성격을 가지고 있지 않기 때문에 톤과 이해에 문제가 발생할 수 있다. 아담은 "그래머리(Grammarly)와 같은 도구는 글을 쓸 때 톤에 대해 생각하도록 프로그래밍되어 있지만, 챗GPT, 제미나이 등은 더 광범위한 초점을 가지고 있다"고 말한다. 그는 "LLM이 '성격' 스타일을 가지고 있다는 것을 모른다면, 당신이 가진 것과 매우 다른 톤으로 나타날 수 있다"고 지적하며, "누구도 LLM이 작성한 내용을 그대로 받아들여서는 안 된다 - 항상 이러한 소스에서 나온 내용을 편집해야 한다"고 강조한다. 예를 들어, 챗GPT를 사용하여 이메일 응답을 작성하는 것은 효율적일 수 있지만, 직원들은 이러한 플랫폼에서 나오는 톤이 자신의 의도와 일치하는지 확인해야 한다. 그렇지 않으면 오해를 받을 수 있다. 직장에서 AI를 효과적으로 사용하려면, 우리 자신의 확장으로 생각하고 '플래티넘 룰'(다른 사람들이 대우받고 싶은 대로 대우하라)에 따라 행동하도록 훈련시킬 수 있다. 직장에서는 다양한 성격 유형을 만나게 되며, 다른 사람의 욕구를 충족시키기 위해 자신의 성격을 약간 조정해야 할 수 있으므로, 같은 방식으로 LLM을 훈련시키는 것을 고려해야 한다. AI 모델별 최적 업무 분야와 활용법 연구 결과를 바탕으로, 각 AI 모델의 성격 유형에 따라 최적화된 업무 분야와 활용법을 다음과 같이 제안할 수 있다. 챗GPT 또는 코파일럿(DI형): 작업 수행 방법에 대한 직접적이고 결정적인 지침이 필요한 업무에 적합하다. 리더십 포지션, 프로젝트 관리, 세일즈 등에서 활용도가 높을 것이다. 퍼플렉시티(ID형): 명확성과 사교적인 톤이 필요한 작업에 적합하다. 발표자료 작성, 고객 응대 메시지, 마케팅 콘텐츠 등에 효과적일 수 있다. 제미나이 또는 딥시크(S형): 일관되고 영감을 주는 가이드나 교육 문서를 작성할 때 유용하다. 인사 관련 문서, 팀 빌딩 자료, 내부 커뮤니케이션 등에 적합하다. 산업별로도 특성에 맞는 AI를 선택하는 것이 중요하다. 예를 들어, 회계 회사와 같이 정확성과 예측 가능성이 중요한 조직은 지배적이고 직접적인 성격을 가진 챗GPT나 코파일럿을 선호할 수 있다. 반면, 고객 서비스나 상담 관련 업무에서는 더 안정적이고 지원적인 제미나이나 딥시크가 적합할 수 있다. FAQ Q. AI 모델들이 실제로 성격을 가지고 있나요? A. 현재 AI 모델들은 진정한 의식을 가지고 있지 않지만, 연구 결과에 따르면 각 AI 모델은 DISC 성격 유형 테스트에서 서로 다른 특성을 보여주었습니다. 이는 동일한 질문에 대해 각기 다른 방식으로 정보를 처리하고 응답하는 경향을 의미합니다. 이러한 '성격' 특성은 AI 모델이 훈련된 데이터와 알고리즘에서 비롯된 것으로, 사람의 성격과는 다르지만 작업 수행 방식에 영향을 미칩니다. Q.직장에서 AI 도구를 사용할 때 성격 유형을 어떻게 고려해야 하나요? A. AI 도구를 선택할 때는 특정 작업의 성격과 함께 해당 AI의 성격 유형을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 직접적이고 결단력 있는 방식으로 정보가 필요하다면 DI 유형의 챗GPT나 코파일럿이 적합할 수 있습니다. 반면, 지원적이고 일관된 응답이 필요하다면 S 유형의 제미나이나 딥시크가 더 적합할 수 있습니다. 또한 중요한 점은 AI가 생성한 모든 콘텐츠를 그대로 사용하지 말고, 당신의 의도와 맥락에 맞게 항상 편집해야 한다는 것입니다. Q.AI 모델의 성격을 변경하거나 조정할 수 있나요? A. 예, AI 모델의 응답 방식을 일정 부분 훈련시키고 조정할 수 있습니다. 특정 프롬프트나 지침을 사용하여 AI가 특정 성격 유형처럼 응답하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "더 지원적이고 공감적인 톤으로 대답해 주세요"라고 요청하면 더 S 유형의 응답을 받을 수 있습니다. 이는 '플래티넘 룰'을 적용하는 방식과 유사하게, 상대방이 원하는 방식으로 대우하는 접근법을 AI에도 적용할 수 있다는 의미입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.24 14:31AI 에디터

생성형 AI, 온라인 쇼핑객 62%의 구매 결정에 영향 끼쳐

신뢰도 62% 상승시키는 생성형 AI의 쇼핑 혁명 생성형 AI(GenAI)가 온라인 쇼핑 경험을 획기적으로 변화시키고 있다. AI 기반 검색 및 추천 플랫폼 제공 기업 코베오(Coveo)의 '2025 Commerce Relevance Report'에 따르면, 생성형 AI를 통한 가이드를 받은 소비자의 62%가 구매 가능성이 더 높아진다고 응답했다. 이는 현대 소비자들이 오프라인 매장에서 경험하는 개인화된 서비스와 유사한 경험을 온라인에서도 원한다는 점을 보여준다. 더불어 소비자의 61%는 실시간으로 제품에 관한 질문에 답변할 수 있는 가상 비서를 사용할 의향이 있다고 답했다. 이러한 결과는 생성형 AI가 단순한 기술 도구를 넘어 소비자 경험과 신뢰를 형성하는 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 시사한다. 90%의 소비자가 원하는 것: 오프라인 매장 수준의 온라인 경험 현대 소비자들은 온라인 쇼핑과 오프라인 쇼핑 경험 사이의 경계가 점점 모호해지는 것을 경험하고 있다. 보고서에 따르면 소비자의 90%가 온라인 쇼핑 경험이 최소한 실제 매장 경험과 동등하거나 그 이상이어야 한다고 기대하지만, 이 기대를 충족시키는 것은 쉽지 않은 과제로 남아있다. 2024년에서 2025년 사이, 온라인 쇼핑이 오프라인보다 더 나은 경험을 제공해야 한다고 생각하는 소비자의 비율이 47%에서 40%로 감소했다. 반면, 동등한 경험을 원하는 소비자의 비율은 44%에서 50%로 증가했다. 이러한 변화는 소비자들이 온라인 쇼핑 경험에 더 현실적인 기대를 갖게 되었음을 보여주지만, 여전히 높은 수준의 서비스를 원한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 생성형 AI는 69%의 소비자가 미래 온라인 쇼핑 방식을 변화시킬 것이라고 믿는 대화형 경험을 제공함으로써 중요한 역할을 한다. 젊은 세대일수록 이러한 경향이 뚜렷하게 나타나는데, Z세대의 88%와 밀레니얼 세대의 83%가 디지털 중심 경험에 익숙하며 생성형 AI가 제공하는 개인화된 쇼핑 경험을 선호한다. 검색 실패가 고객 이탈로: 72%가 불만족 시 사이트 이탈 온라인 쇼핑에서 검색 기능은 여전히 소비자 경험의 핵심이다. 보고서에 따르면 특정 목표를 가진 소비자의 43%가 웹사이트 방문 시 첫 번째로 검색창을 이용한다. 그러나 검색 결과가 만족스럽지 않을 경우 72%의 소비자가 해당 웹사이트를 떠나 다른 곳을 찾는다고 응답했다. 이는 검색 기능이 단순한 기능을 넘어 브랜드의 첫인상과 마지막 인상을 결정짓는 중요한 요소임을 보여준다. 문제는 소비자의 43%가 검색이나 내비게이션에 관련된 문제를 경험한다는 점이다. 이 중에서도 주요 불만으로는 너무 많은 선택지(33%), 원하는 제품을 찾기 어려움(30%), 개인화되지 않은 제품 추천(27%) 등이 꼽혔다. 이러한 문제들은 결국 고객 이탈로 이어지며, 설문 응답자의 70%가 열악한 제품 발견 경험으로 인해 웹사이트를 떠난 경험이 있다고 답했다. 생성형 AI는 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있다. AI 기반 검색 및 추천 시스템은 소비자의 의도를 더 정확히 파악하고, 개인화된 결과를 제공함으로써 제품 발견 과정을 혁신할 수 있다. 소비자의 30%는 생성형 AI가 자신의 구매 상황에 맞는 제품 가이드를 생성해주기를 원하며, 29%는 제품과 특성에 대한 교육을 받기를 원한다고 응답했다. 데이터와 개인화의 딜레마: 71%는 최소 정보만 공유, 58%는 신뢰 브랜드에 개방적 소비자들의 데이터 공유에 대한 태도는 개인화된 경험에 대한 열망과 개인정보 보호 사이에서 복잡한 균형을 이루고 있다. 보고서에 따르면 71%의 소비자가 온라인 쇼핑 시 절대적으로 필요한 데이터만 공유하도록 제한한다고 응답했다. 이는 브랜드가 소비자 데이터를 수집하고 활용하는 방식에 대한 투명성이 더욱 중요해졌음을 시사한다. 그러나 동시에 소비자들은 신뢰할 수 있는 브랜드와는 기꺼이 데이터를 공유할 의향이 있다. 58%의 소비자가 신뢰하는 브랜드와 데이터를 공유하는 것에 긍정적이며, 53%는 더 나은 할인과 혜택을 받기 위해, 48%는 개인화된 경험을 위해 데이터를 공유할 의향이 있다고 응답했다. 이러한 결과는 세대 간 차이도 보여주는데, Z세대(60%)와 밀레니얼 세대(62%)는 더 나은 거래를 위해 데이터를 공유하는 것에 더 개방적인 반면, 베이비부머(79%)와 침묵 세대(85%)는 필수적인 정보만 공유하는 것을 선호한다. 생성형 AI는 이러한 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있다. 43%의 소비자는 AI 추천이 개인화되고 설명 가능할 때 신뢰한다고 응답했다. 이는 AI가 소비자의 개인 프로필이나 로그인 정보에 의존하지 않으면서도 의도 기반 추천을 제공할 수 있음을 시사한다. 브랜드는 데이터 사용에 대한 투명성을 유지하면서, AI를 활용해 고객의 의도를 파악하고 맞춤형 경험을 제공함으로써 신뢰를 구축할 수 있다. FAQ Q. 생성형 AI가 쇼핑 경험에 어떤 구체적인 혜택을 제공하나요? A. 생성형 AI는 소비자가 찾고 있는 제품을 정확히 파악하여 맞춤형 추천을 제공하고, 실시간으로 제품 관련 질문에 답변하며, 복잡한 구매 결정 과정을 단순화합니다. 설문 결과 소비자의 62%가 생성형 AI의 가이드를 받을 때 구매 가능성이 높아진다고 응답했으며, 43%는 가상 어시스턴트를 통한 실시간 지원을 받을 때 구매를 완료할 가능성이 더 높다고 답했습니다. Q. 개인정보 보호에 민감한 소비자들도 생성형 AI를 신뢰할 수 있나요? A. 네, 생성형 AI는 개인 프로필이나 로그인 정보에 의존하지 않고도 소비자의 현재 검색 의도와 행동에 기반한 추천을 제공할 수 있습니다. 43%의 소비자는 AI 추천이 개인화되고 그 이유를 설명할 수 있을 때 신뢰한다고 응답했습니다. 브랜드가 데이터 사용에 대해 투명하게 소통하고, 소비자 가치와 일치하는 방식으로 AI를 활용한다면 프라이버시 우려를 최소화하면서 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. Q. 생성형 AI가 온라인과 오프라인 쇼핑 경험을 어떻게 연결하나요? A. 생성형 AI는 온라인에서 오프라인 매장과 유사한 개인화된 조언과 안내를 제공함으로써 두 경험 사이의 간극을 좁힙니다. 실시간 재고 정보를 제공하고, QR 코드나 바코드 스캔을 통해 매장에서 본 제품을 온라인에서 쉽게 찾을 수 있게 하며, 지역 검색 결과를 강조하여 온라인 발견이 오프라인 방문으로 이어지도록 지원합니다. 이를 통해 소비자는 채널에 관계없이 일관된 쇼핑 경험을 누릴 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.24 11:17AI 에디터

LG의 새 AI '엑사원 딥', 수능서 94.5% 정답률...수학·코딩 능력 탁월

동급 최강 성능의 EXAONE Deep, 작은 모델도 오픈AI 추월 LG AI 연구소가 개발한 EXAONE Deep 시리즈가 수학과 코딩 등 다양한 추론 과제에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. EXAONE Deep 시리즈는 2.4B, 7.8B, 32B 세 가지 크기로 출시되었으며, 이 모델들은 기존 EXAONE 3.5 시리즈를 기반으로 추론 능력을 강화하기 위해 특별히 최적화된 버전이다. EXAONE Deep 모델은 단계적 사고 과정을 포함하는 특화된 데이터셋으로 학습되었다. 연구팀은 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT), 직접 선호도 최적화(Direct Preference Optimization, DPO), 온라인 강화학습(Online Reinforcement Learning, Online RL)과 같은 세 가지 주요 기법을 활용해 모델을 훈련시켰다. 성능 평가 결과에 따르면, 가장 작은 모델인 EXAONE Deep 2.4B는 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B보다 우수한 성능을 보여주었다. 중간 크기인 7.8B 모델은 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B와 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 같은 오픈 웨이트 모델뿐만 아니라 상용 추론 모델인 OpenAI o1-mini보다도 뛰어난 성능을 입증했다. 가장 큰 모델인 32B는 QwQ-32B와 DeepSeek-R1 같은 최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 견줄 만한 성능을 보여주었으며, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B와 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B를 능가했다. 단계별 논리적 사고로 무장한 EXAONE Deep, 120억 토큰 데이터로 학습 EXAONE Deep 모델의 추론 능력을 강화하기 위해 연구팀은 약 160만 건의 SFT 데이터, 2만 건의 선호도 데이터(DPO용), 그리고 1만 건의 온라인 RL 데이터를 활용했다. SFT 데이터셋은 약 120억 개의 토큰을 포함하며, 확장된 사고 연쇄(chain-of-thought) 과정을 통해 모델이 추론을 수행하도록 설계되었다. 특히 눈에 띄는 점은 이 데이터셋의 구조이다. 각 학습 인스턴스는 구조화된 사고 과정과 최종 답변으로 구성되어 있다. EXAONE 3.5 모델은 <thought> 태그 내에서 논리적 진행, 자기 반성, 자체 검사, 수정 등의 단계별 추론을 수행하도록 훈련되었다. 이렇게 추론 후 생성된 최종 답변은 자기 완결적이며, 사고 과정에서 도출된 핵심 통찰력을 명확하고 간결하게 요약한다. 훈련 계산 리소스 면에서, EXAONE Deep 모델은 Google Cloud Platform과 NVIDIA NeMo FRAMEwork에서 제공하는 NVIDIA H100 GPU 클러스터를 사용하여 훈련되었다. 기본 모델의 사전 훈련과 추론 능력 향상을 위한 미세 조정에 사용된 계산량은 정밀하게 측정되어, 32B 모델의 경우 총 1.26 × 10^24 FLOP가 사용되었다. 수학 시험에서 빛난 EXAONE Deep, 한국 수능 수학 94.5% 정답률 달성 EXAONE Deep 모델은 MATH-500, 미국 수학 초청 시험(AIME) 2024/2025, 한국 대학수학능력시험(CSAT) 2025의 수학 영역, GPQA Diamond, LiveCodeBench, MMLU, MMLU-Pro 등 다양한 벤치마크에서 평가되었다. 수학 분야에서 EXAONE Deep 32B 모델은 MATH-500에서 95.7%, AIME 2024에서 72.1%, AIME 2025에서 65.8%, CSAT 2025에서 94.5%의 놀라운 정확도를 보여주었다. 특히 한국 수능 수학 영역의 세 가지 선택 과목인 미적분, 통계, 기하에서 각각 95.1%, 95.0%, 93.5%의 높은 성능을 보여 전체 평균 94.5%라는 인상적인 결과를 달성했다. 과학 및 코딩 분야에서도 EXAONE Deep 32B는 GPQA Diamond에서 66.1%, LiveCodeBench에서 59.5%의 성능을 보여주었다. 일반 지식을 평가하는 MMLU와 MMLU-Pro에서는 각각 83.0%와 74.0%의 정확도를 달성했다. 7.8B 모델 역시 동급의 모델들과 비교해 모든 분야에서 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 수학 분야에서는 MATH-500 94.8%, AIME 2024 70.0%, CSAT 2025 89.9%의 높은 정확도를 기록했다. 무료로 사용 가능한 EXAONE Deep, 상업용은 별도 라이선스 필요 EXAONE Deep 모델은 연구 목적으로 모든 사람이 사용할 수 있도록 공개되어 있다. 이 모델들은 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 다운로드할 수 있다. 그러나 이 모델은 추론 작업에 특화되어 있으므로, 넓은 범위의 실제 사용 사례에 적용하려면 EXAONE 3.5 Instruct 모델 사용을 권장한다. 또한, EXAONE AI 모델 라이선스 계약에 따르면, 이 모델은 상업적 용도로 사용할 수 없으며, 별도의 상업용 라이선스 계약이 필요하다. FAQ Q: EXAONE Deep 모델은 어떤 특징이 있나요? A: EXAONE Deep은 추론 능력에 특화된 AI 모델로, 단계적 사고 과정을 포함하는 특별한 데이터셋으로 학습되었습니다. 수학, 코딩 등 논리적 추론이 필요한 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, 2.4B, 7.8B, 32B 세 가지 크기로 제공됩니다. Q: 이 모델은 어떻게 사용할 수 있나요? A: EXAONE Deep 모델은 연구 목적으로 누구나 무료로 사용할 수 있으며, 허깅페이스를 통해 다운로드할 수 있습니다. 상업적 목적으로 사용하려면 별도의 라이선스가 필요합니다. Q: EXAONE Deep과 다른 AI 모델과의 차이점은 무엇인가요? A: EXAONE Deep은 추론에 특화된 모델로, 같은 크기의 다른 모델들보다 수학, 과학, 코딩 분야에서 우수한 성능을 보입니다. 특히 7.8B 모델은 상용 추론 모델인 OpenAI o1-mini보다도 더 나은 성능을 입증했습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.22 13:47AI 에디터

"챗GPT, 노벨상 연구는 불가"… 생성형 AI의 과학적 한계, 뭐길래?

생성형 AI, 12분 vs 인간 23분: 빠르지만 창의력 부족한 과학 실험 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 GenAI)이 인간처럼 과학적 발견을 할 수 있을지에 대한 논의가 활발하다. 에믈리옹 비즈니스 스쿨(Emlyon Business School)의 에이미 웬수안 딩(Amy Wenxuan Ding)과 인디애나 대학교 블루밍턴(Indiana University Bloomington)의 시보 리(Shibo Li) 연구팀은 과학적 발견 분야에서 생성형 AI의, 특히 가설 형성과 실험 설계, 결과 해석 관점에서의 능력을 깊이 조사했다. 연구팀은 컴퓨터 지원 분자유전학 실험실 환경에서 ChatGPT4가 분자유전학 분야의 노벨상급 과학적 발견을 수행하는 과학자 역할을 맡도록 설계했다. 연구 결과, 현재의 생성형 AI는 점진적인 발견만 가능할 뿐, 인간처럼 처음부터 근본적인 발견을 이루어낼 수 없다는 점이 밝혀졌다. 가설의 기원 측면에서 보면, 생성형 AI는 진정으로 독창적인 가설을 생성하지 못하며 실험 결과에서 이상점을 감지하는 '깨달음의 순간'을 경험하지 못한다. 따라서 현재의 생성형 AI는 이미 알려진 도메인 지식이나 인간 과학자의 지식 공간에 접근할 수 있는 발견 작업에만 능숙하다. 더욱이 완전히 성공적인 발견을 했다는 과신의 착각을 보이는 경향이 있다. 이 연구는 과학적 발견과 전반적인 과학 혁신에서 생성형 AI의 역할에 대한 통찰력을 제공한다. 5개 vs 14개: 가설 수만으로도 드러나는 인간과 AI의 창의력 격차 과학적 발견은 성공적인 과학적 탐구의 과정이다. 이는 '발견의 맥락'(이상점 관찰 및 가설 제안)과 '정당화의 맥락'(가설을 검증하기 위한 실험 설계 및 결과 해석)이라는 두 가지 중요한 구성 요소가 필요하다. 창의적으로 올바른 가설을 개발하고 목표 지향적 실험을 설계하는 능력은 성공적인 과학적 발견의 핵심이다. 그러나 이러한 창의적 능력은 역사적으로 인간 두뇌의 고유한 특성이었다. 연구팀은 생성형 AI의 과학적 발견 과정이 인간과 어떻게 다른지 비교하기 위해 미국 대학에서 인간 참가자들이 동일한 발견 과제를 수행한 실험 결과를 활용했다. 두 경우 모두 반자동 분자유전학 실험실(SAMGL)을 사용했고, 인간 참가자들의 발견 과정은 소리내어 생각하기 프로토콜과 논의 필사본으로 기록되었다. 인간과 달리, ChatGPT4는 12.66분 만에 과제를 완료했고, 인간은 평균 23.02분이 소요되었다. ChatGPT4는 5개의 가설을 제시한 반면, 인간은 평균 14개의 가설을 제시했다. 또한 생성형 AI는 실험 중 놀라운 현상을 생성하기 위한 실험을 설계하지 않았지만, 인간은 그런 경향을 보였다. 실험 공간 탐색의 범위도 인간(11.44)이 ChatGPT4(8)보다 넓었다. 철저한 프로그래밍 vs 직관적 호기심: AI와 인간 과학자의 근본적 접근법 차이 가설 형성에 있어서, 인간은 종종 호기심에서 시작해 여러 실험을 먼저 수행하고 그 결과를 관찰한 후에 가설을 세운다. 인간에게 가설 공간은 미지의 영역이며, 실험이 증가함에 따라 실험 결과에서 발견된 이상점이나 놀라운 현상이 인간의 호기심을 자극하고 다양한 대안 가설을 생성하게 한다. 반면, ChatGPT4는 이와 다른 접근법을 취한다. 이미 훈련된 데이터를 기존 가설 공간으로 간주하고, 통계적 및 유추 추론 접근법을 사용하여 확립된 과학적 지식과 발견 과제의 내용 간의 상관관계를 바탕으로 가설을 형성한다. 예를 들어, 발견 과제가 대장균(E. coli)과 젖당(lactose)을 포함하기 때문에 ChatGPT4는 대장균의 잘 연구된 모델인 락 오페론(lac operon)에 초점을 맞추었다. 흥미롭게도, ChatGPT4는 제안한 가설에 대해 높은 자신감을 보였고, 이러한 방식이 가설을 과학적으로 타당하고 발견 과제와 직접 관련 있게 만든다고 믿었다. 이러한 가설 생성 과정은 호기심이나 실험 결과에 의해 유도된 창의적 과정이 아니라, 인간이 발표한 기존 연구 내에서 정보를 검색하고 통계적 계산을 통해 최선의 가설을 선택하는 것과 유사하다. 챗GPT4의 완고함: 실험 결과보다 프로그래밍된 가설을 신뢰하는 AI의 맹점 연구 결과에 따르면, 현재의 생성형 AI는 인간과 달리 근본적인 과학적 발견을 할 수 없는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, GenAI는 인간의 호기심과 상상력을 갖추지 못했다. 인간과 달리 알려진 가설 및 실험 공간의 경계를 벗어나 진정으로 근본적인 발견을 할 수 없다. 둘째, 실험에서 이상점이나 놀라운 결과를 발견하는 '아하!' 순간을 경험하지 못한다. ChatGPT4는 모든 실험 결과가 예상된 것이고 이상점이 감지되지 않는다고 느끼는 것으로 나타났다. 더 흥미로운 점은, 실험 결과가 일부 가설을 지지하지 않는데도 ChatGPT4는 제안된 가설에 대한 높은 자신감을 계속 보이며 이를 수정하려 하지 않았다. 이는 현재의 생성형 AI가 과학적 발견의 올바른 절차와 가설 검증 단계를 명확히 알고 있음에도 불구하고, 가설을 수정하거나 대안 가설을 제안하거나 새로운 실험을 계획하는 과정을 따르지 않는다는 것을 보여준다. 즉, 새로운 증거를 받아들이지 않는 완고함을 보인다는 것이다. 생물학적 신경망 모방에서 양자 컴퓨팅까지: AI 과학자의 미래를 위한 3가지 혁신 방향 연구팀은 생성형 AI의 과학적 발견 능력을 향상시키기 위한 몇 가지 접근법을 제안했다. 첫째, 뉴로모픽 시스템과 새로운 학습 기능의 도입이다. 현재 기계 학습의 '학습 기능'은 데이터에서 패턴을 통계적으로 추출하는 것으로, 이는 인간 학습과 근본적으로 다르다. 생물학적 신경망의 구조와 기능을 모방하는 하드웨어를 설계하면 기계가 인간 인지에서 볼 수 있는 동적, 병렬 및 적응적 사고 과정을 실현하는 데 도움이 될 수 있다. 둘째, 양자 컴퓨팅이 결합된 뉴로모픽 시스템의 개발이다. 초기 단계지만, 뉴로모픽 시스템에 양자 상태를 통합하면 이상 감지와 호기심 생성이 가능한 기계 인식을 구축하는 방법을 제공할 수 있다. 셋째, 연속적이고 실제 세계에서의 학습이다. 인간의 경험적 학습과 유사한 실시간 학습 및 적응을 위한 프레임워크를 구현하면 AI 시스템이 미지의 세계를 이해하는 '세계' 인식 모델을 개발하고 예상치 못한 이상점을 더 잘 감지하고 대응하는 데 도움이 될 수 있다. 과학적 발견에서 생성형 AI의 역할과 윤리적 고려사항 생성형 AI를 과학적 발견에 통합하는 것은 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 명시적 논의가 필요한 몇 가지 윤리적, 사회적 우려도 제기한다. 예를 들어, 생성형 AI 시스템이 추론이나 정당화 절차를 제공하지 않는 경우 가설이 어떻게 생성되는지 파악하기 어려울 수 있다. 따라서 중요한 결정으로 이어지는 가설이나 결론을 생성형 AI가 생성할 때 투명성이 필수적이다. 또한 AI 생성 가설에 과도하게 의존하면 인간의 판단, 직관 및 전문성이 저평가될 위험이 있다. 생성형 AI 시스템은 대규모 데이터셋을 처리하고 즉시 명백하지 않은 패턴을 식별할 수 있지만, 인간 인지에 내재된 미묘한 이해와 윤리적 추론이 부족하다. 생성형 AI가 인간의 다양한 사고를 완전히 대체하기보다 향상시키는 지원 도구로 기능하는 균형 잡힌 접근 방식을 유지하는 것이 중요하다. FAQ Q: 생성형 AI가 노벨상급 과학적 발견을 할 수 있을까요? A: 현재의 생성형 AI는 점진적인 발견만 가능할 뿐, 인간처럼 처음부터 근본적인 과학적 발견을 할 수 없습니다. 이는 주로 인간의 호기심과 상상력 같은 특성이 부족하기 때문입니다. 생성형 AI는 이미 알려진 도메인 지식이나 인간 과학자의 지식 공간에 접근할 수 있는 발견 작업에만 효과적입니다. Q: 인간 과학자와 생성형 AI의 과학적 발견 과정은 어떤 차이가 있나요? A: 인간은 호기심에서 시작해 실험을 수행하고 결과를 관찰한 후 가설을 형성하는 반면, 생성형 AI는 훈련된 데이터를 기존 가설 공간으로 간주하고 통계적 및 유추 추론을 통해 가설을 형성합니다. 인간은 실험 중 이상점을 발견할 때 '아하!' 순간을 경험하지만, 생성형 AI는 그런 경험을 하지 못합니다. Q: 생성형 AI의 과학적 발견 능력을 향상시키려면 어떻게 해야 할까요? A: 연구팀은 뉴로모픽 시스템과 새로운 학습 기능 도입, 양자 컴퓨팅이 결합된 뉴로모픽 시스템 개발, 연속적이고 실제 세계에서의 학습 구현 등을 제안했습니다. 이러한 접근법은 AI가 인간 생물학적 시스템에서 볼 수 있는 유동적이고 적응적인 인지 과정에 더 가까워지도록 도울 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.22 10:33AI 에디터

[Q&AI] '고공행진' 한화에어로, 주가 15% 폭락…왜?

질문: 한화에어로스페이스 주가가 폭락했다고 하는데 무슨 일이야? 그록 답변: 한화에어로스페이스 주가가 최근 폭락했다는 이야기는 2025년 3월 20일에 발표된 대규모 유상증자 소식과 관련이 있습니다. 한화에어로스페이스는 3조 6천억 원 규모의 유상증자를 결정했는데, 이는 회사가 새로운 주식을 발행해 자금을 조달하는 방식입니다. 이 과정에서 기존 주주들의 지분이 희석될 가능성이 커지며, 주가에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 구체적으로, 이번 유상증자는 주주 배정 방식으로 진행되며, 발행가는 605,000원, 발행 주식 수는 600만 주로 설정되었습니다. 이는 전체 유통 주식의 약 13.18%에 해당하는 규모입니다. 발표 이후 시간외 거래에서 주가가 약 10% 가까이 하락했고, 지주사인 한화 주가도 프리마켓에서 7~8% 급락하는 등 시장의 반응이 즉각적으로 나타났습니다. 투자자들 사이에서는 이번 유상증자에 대해 논란이 많습니다. 한화에어로스페이스는 최근 방산 부문에서 호실적을 기록하며 주가가 크게 상승했는데, 현금 흐름이 나쁘지 않은 상황에서 굳이 대규모 유상증자를 강행한 이유에 대해 의문이 제기되고 있습니다. 일부는 회사가 한화오션 지분 매입 등에 자금을 투입한 뒤 추가 자금 확보를 위해 유상증자를 단행했다고 보고 있으며, 주주들에 대한 배려가 부족하다는 비판도 나옵니다. 회사 측은 이번 자금을 통해 향후 3~4년간 방산 및 우주산업 등에 집중 투자하고, 2035년까지 매출 70조 원, 영업이익 10조 원을 달성하겠다는 목표를 제시했습니다. 하지만 단기적으로는 주식 희석과 시장의 부정적 인식 때문에 주가가 하락 압력을 받고 있는 상황입니다. X 등 소셜미디어에서도 "유증 폭탄"이라며 투자자들의 불만이 터져 나오는 분위기가 감지됩니다. 결론적으로, 주가 폭락의 주요 원인은 대규모 유상증자로 인한 주식 공급 증가와 주주 가치 희석 우려 때문이며, 이는 현재 투자자들 사이에서 뜨거운 논쟁거리로 떠오르고 있습니다. ■ 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다.

2025.03.21 17:37AI 에디터

[Q&AI] 18년만에 연금개혁…어떤 것들이 바뀌나

질문: 연금개혁안이 통과됐다고 하는데, 개혁안 내용을 정리해줘. 앨런 답변: 국민연금 개혁안이 18년 만에 여야 합의로 국회를 통과했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 보험료율 인상: 현행 9%에서 13%로 인상. 2026년부터 매년 0.5%씩 8년간 단계적으로 인상. 소득대체율 인상: 현행 40%에서 43%로 인상. 2026년부터 적용. 출산 및 군 복무 크레딧 확대: 출산 크레딧: 첫째 자녀부터 12개월의 추가 가입기간 인정. 군 복무 크레딧: 6개월에서 12개월로 확대. 기타 내용: 연금 기금의 소진 시점을 2055년에서 2064년으로 연기. 적자 전환 시점을 2048년으로 7년 늦춤. 저소득 지역 가입자에 대한 보험료 지원 확대: 12개월 동안 보험료의 50% 지원. 연금개혁특별위원회 구성: 여야 합의로 구성되며, 법안 심사권을 부여받아 연금 재정 안정과 노후 소득 보장을 위한 논의를 진행. 이번 개혁안은 보험료율과 소득대체율을 동시에 인상하여 연금의 지속 가능성을 높이고, 연금 기금의 소진 시점을 늦추는 것을 목표로 하고 있습니다. 질문2: 소득대체율 인상이 개인의 연금 수령액에 미치는 영향은 어떤가요? 앨런 답변: 소득대체율 인상이 개인의 연금 수령액에 미치는 영향은 다음과 같습니다: 소득대체율 정의: 소득대체율은 연금 가입 기간 동안의 평균 소득 대비 연금 수령액의 비율을 의미합니다. 즉, 소득대체율이 높아질수록 개인이 은퇴 후 받는 연금액이 증가합니다. 연금 수령액 증가: 소득대체율이 40%에서 43%로 인상되면, 연금 수령액이 증가하게 됩니다. 예를 들어, 현재 소득대체율 40%로 월 123만7000원을 받는 사람이 소득대체율 43%로 인상되면 월 132만9000원을 받게 됩니다. 장기적인 영향: 소득대체율 인상은 장기적으로 연금 수익성을 높이는 효과가 있습니다. 예를 들어, 40년 동안 연금에 가입한 사람이 소득대체율 43%로 연금을 받을 경우, 은퇴 후 첫 연금액이 약 9만원 증가하고, 25년간 총 수급액은 약 2170만원 증가하게 됩니다 재정 안정성: 소득대체율 인상은 연금 기금의 소진 시점을 늦추는 효과가 있습니다. 이번 개혁안으로 인해 국민연금 기금의 소진 시점이 2055년에서 2064년으로 연기되었습니다. 개인 부담 증가: 소득대체율 인상과 함께 보험료율도 인상되기 때문에 개인이 납부해야 할 보험료가 증가합니다. 이는 장기적으로 더 많은 연금을 수령하기 위한 필요 조건입니다. 결론적으로, 소득대체율 인상은 개인의 연금 수령액을 증가시키고, 연금 기금의 지속 가능성을 높이는 긍정적인 효과를 가져옵니다. 그러나 개인의 보험료 부담도 함께 증가하게 됩니다. ■ 기사는 앨런을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.20 21:21AI 에디터

일자리 도둑 vs 생산성 조력자…AI는 어떤 존재일까

디지털 기술과 인공지능 인식 하락세… 경제 영향 긍정 평가 13% 감소 인공지능(AI)을 포함한 최신 디지털 기술이 경제, 사회, 삶의 질, 사회보장 혜택 등 다양한 영역에 미치는 영향을 전반적으로 긍정적으로 인식하는 유럽인이 절반 이상인 것으로 나타났다. 그러나 이러한 긍정적 인식은 2017년 이후 눈에 띄게 감소했다. 유럽연합(EU) 고용·사회문제·포용총국이 실시한 특별 유로바로미터 조사에 따르면, 현재 고용 중인 유럽인의 3분의 2(66%)가 AI를 포함한 최신 디지털 기술이 자신의 직업에 긍정적 영향을 미친다고 응답했다. 경제, 삶의 질, 사회보장 혜택에 대해서는 응답자의 62%가 긍정적 영향이 있다고 평가했으며, 사회에 대한 긍정적 영향은 56%로 나타났다. (☞ 보고서 바로가기) 그러나 2017년 3월 조사와 비교하면 경제에 미치는 긍정적 영향에 대한 인식은 13%p, 사회에 대한 긍정적 영향은 8%p, 삶의 질에 대한 긍정적 영향은 5%p 각각 감소했다. 특히 폴란드(-20%p), 오스트리아(-19%p), 아일랜드, 라트비아, 포르투갈(모두 -17%p)에서 경제에 대한 긍정적 인식의 감소폭이 두드러졌다. 디지털 기술 역량에 대한 자신감 높아… 유럽인 71%, "온라인 학습 활용 가능" 14% 상승 유럽인 대다수는 최신 디지털 기술 사용에 충분한 역량을 갖추고 있다고 평가했다. 응답자의 71%는 디지털 및 온라인 학습 기회를 활용할 수 있는 충분한 기술을 보유하고 있다고 응답했으며(2017년 대비 14%p 증가), 70%는 일상생활에서 디지털 기술을 충분히 활용할 수 있다고 답했다. 현재 고용 중인 응답자의 75%는 자신의 직무를 수행하는 데 필요한 디지털 역량을 갖추고 있다고 평가했으며, 은퇴하지 않은 응답자의 72%는 향후 12개월 내에 새 직장을 구하거나 직업을 바꾸더라도 필요한 디지털 역량을 갖추고 있다고 자신했다. 국가별로는 덴마크, 핀란드, 룩셈부르크, 몰타, 네덜란드, 스웨덴의 응답자들이 디지털 역량에 대한 자신감이 가장 높았으며, 그리스, 헝가리, 이탈리아, 포르투갈, 루마니아는 상대적으로 낮은 자신감을 보였다. 직장 내 AI 양면성: 73% "업무 속도 향상" vs 61% "동료 간 소통 악화" 로봇과 인공지능의 직장 내 활용에 대해서는 복합적인 인식이 드러났다. 응답자의 62%(2017년 대비 1%p 증가)는 직장에서의 로봇과 AI 사용을 긍정적으로 인식했으나, 이는 국가별로 큰 차이를 보였다. 덴마크에서는 86%가 긍정적으로 인식한 반면, 포르투갈과 그리스는 48%에 그쳤다. 응답자들은 로봇과 AI가 업무 완료 속도를 높이고(73%), 지루하거나 반복적인 작업을 대신할 수 있으며(66%), 정확한 의사결정을 내릴 수 있다(53%)는 점에서 긍정적으로 평가했다. 그러나 66%는 로봇과 AI로 인해 새로운 일자리보다 더 많은 일자리가 사라질 것이라고 우려했으며, 같은 비율로 로봇과 AI가 사람들의 일자리를 빼앗는다고 생각했다. 다만 이러한 우려는 2017년과 비교해 각각 8%p, 6%p 감소했다. 또한 61%는 로봇과 AI가 동료 간 소통에 부정적 영향을 미친다고 응답했다. 이는 기술의 효율성 측면에서는 긍정적이지만, 사회적 측면에서 우려가 있음을 보여준다. AI 관리 필요성: 82% "근로자 사생활 보호 중요", 74% "완전 자동화 의사결정 금지해야" 응답자의 84%는 로봇과 AI가 신중한 관리가 필요한 기술이라고 응답했다. 직장에서의 디지털 기술 활용과 관련해 82%는 근로자의 사생활 보호가 중요하다고 답했으며, 77%는 새로운 기술의 설계 및 도입 과정에 근로자와 대표자의 참여가, 75%는 인사 의사결정 관련 디지털 기술 사용의 투명성 강화가, 74%는 완전 자동화된 의사결정 과정 금지가, 72%는 직원 자동 모니터링 제한이 중요하다고 응답했다. 디지털 기술의 직장 내 활용에 대해서는 안전 및 보안 향상(67% 긍정적), 업무 할당 및 일정 관리(49% 긍정적)에는 대체로 긍정적이었으나, 자동 해고(78% 부정적), 근로자 모니터링(63% 부정적), 성과 평가(57% 부정적), 구직 지원자 선별(57% 부정적)에는 부정적 인식이 더 강했다. 직장 내 디지털 기술 활용 현황: 30% "안전조치 시행", 24% "근로자 활동 모니터링" 현재 고용 중인 응답자의 62%는 고용주가 디지털 기술을 활용해 업무 활동을 관리하는 것을 인지하고 있다고 답했다. 현재 또는 과거 직업을 가진 응답자 중 30%는 디지털 기술이 직장에서 안전 조치를 시행했다고 보고했으며, 29%는 근무 일정을 관리했다고 응답했다. 또한 24%는 근로자 활동 모니터링, 22%는 업무 할당, 21%는 성과 평가를 위해 디지털 기술이 사용됐다고 답했으며, 18%는 직원 채용에 활용됐다고 보고했다. 직원이 디지털 기술 활용을 위한 필요한 도구를 제공받는지에 대해서는 현재 고용 중인 응답자의 68%가 고용주가 최신 디지털 기술을 효과적으로 활용하기 위한 도구나 교육을 제공한다고 응답했으며, 28%는 이에 동의하지 않았다. 디지털 기술 정보 공유 격차: 고용주 53% "정보 제공했다" vs 직원 49% "정보 받았다" 현재 고용 중인 응답자의 49%는 고용주가 직장에서의 디지털 기술 사용에 대해 정보를 제공했다고 응답했으며, 이 중 16%는 세부 정보 없이 인지만 했고, 18%는 혜택, 단점, 권리에 대한 상세한 설명을 받았다고 답했다. 반면, 고용주 및 관리자 중 53%는 직원들에게 이러한 정보를 제공했다고 보고했다. 물류 부문 및 대규모 사업장에서 일하는 직원들이 이러한 정보를 제공받았다는 응답이 가장 많았으며, 물류 부문의 고용주와 관리자가 직원들에게 관련 정보를 제공했다는 응답이 가장 높았다. 인구통계학적 차이: 젊은층·고학력자·관리직, AI에 더 긍정적 조사 결과에서는 사회인구학적 특성에 따른 뚜렷한 인식 차이가 드러났다. 젊은 응답자, 고등교육을 받은 응답자, 재정적 어려움이 적은 응답자, 현재 고용 중인 응답자들이 디지털 기술과 AI에 대해 더 긍정적인 태도를 보였다. 또한 연령이 낮을수록, 교육 수준이 높을수록 디지털 기술에 대한 자신감이 높았다. 관리자와 화이트칼라 노동자는 디지털 기술과 AI에 대해 가장 긍정적인 견해를 보였으며, 농업, 임업, 어업 분야 종사자들은 가장 부정적인 인식을 가진 것으로 나타났다. 또한 대규모 사업장에서 근무하는 응답자들이 소규모 사업장 근무자보다 디지털 기술과 AI에 대해 더 긍정적으로 평가했다. FAQ Q: 인공지능이 일자리에 미치는 영향은 어떻게 될까요? A: 인공지능이 일자리에 미치는 영향은 복합적입니다. 조사에 따르면 응답자의 66%는 AI로 인해 새로운 일자리보다 더 많은 일자리가 사라질 것이라고 우려하지만, 이러한 비율은 2017년 이후 8%p 감소했습니다. AI는 지루하고 반복적인 작업을 대체하는 긍정적 측면이 있지만, 일자리 감소에 대한 우려도 여전히 존재합니다. 중요한 것은 AI 시대에 맞는 새로운 직무 역량을 개발하는 것입니다. Q: 직장에서 인공지능 사용에 대한 규제가 필요한가요? A: 유럽인의 84%는 로봇과 AI가 신중한 관리가 필요한 기술이라고 생각합니다. 특히 82%는 근로자의 사생활 보호가 중요하다고 응답했으며, 77%는 새로운 기술 도입 과정에 근로자 참여가, 74%는 완전 자동화된 의사결정 과정 금지가 중요하다고 밝혔습니다. 이는 기술의 효율성뿐만 아니라 근로자의 권리와 사생활 보호를 고려한 규제가 필요함을 시사합니다. Q: 디지털 역량 향상을 위해 개인이 할 수 있는 일은 무엇인가요? A: 디지털 역량 향상은 미래 일자리 보장에 중요합니다. 조사 결과, 현재 고용 중인 응답자의 68%가 고용주가 최신 디지털 기술을 위한 도구나 교육을 제공한다고 답했습니다. 개인은 고용주가 제공하는 교육 기회를 적극 활용하고, 온라인 학습 플랫폼, 디지털 기술 교육 프로그램 등을 통해 지속적으로 역량을 개발할 필요가 있습니다. 또한 새로운 기술 트렌드를 꾸준히 파악하고 실험하는 자세가 중요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.20 11:19AI 에디터

[AI연구소] AI로 작성한 이력서, 채용 담당자들은 알아 차릴까

최근 블룸버그는 금융권 취업 준비생들이 이력서 작성에 AI를 활용하고 있으며, 월스트리트 헤드헌팅 업체들이 특정 표현과 문구를 통해 AI가 작성한 이력서를 식별하고 있다는 흥미로운 보도를 내놓았습니다. (관련 기사 보기) 이 기사에서 영감을 받아 AI 매터스는 한국 취업 시장에서도 유사한 패턴이 나타나는지 확인하기 위한 독자적인 실험을 진행했습니다. AI 매터스는 챗GPT O1을 사용해 구매 부서에 지원할 법한 가상의 지원자 10명의 페르소나를 생성했습니다. 모든 지원자는 경력 2-4년차, 구매 관련 전공 학사 학위 소지자로 통일했으며, 그 외 전공, 직업 경험, 언어 능력, 기타 경험 등은 랜덤하게 설정했습니다. 이렇게 생성된 페르소나 정보를 바탕으로 한국의 전형적인 이력서 형식에 맞춰 A4 2장 분량의 이력서 10개를 작성하도록 요청했습니다. 그 후 생성된 이력서들을 다시 챗GPT O1에 분석하도록 하여 AI 작성 이력서의 특징적 패턴을 파악했습니다. 이미지 출처: 챗GPT가 분석한 AI로 작성한 이력서 정형화된 구조와 틀에 박힌 전개 방식 AI 매터스가 분석한 결과에 따르면, AI로 작성된 이력서는 지나치게 정형화된 구조를 보이는 것으로 나타났습니다. 대부분의 경우 "첫 문단에서 경력 요약 → 다음 단락에서 구체적 사례 → 마지막에 포부와 결론"으로 이어지는 획일적인 패턴을 따랐습니다. 이러한 구조는 깔끔해 보일 수 있지만, 개성이나 진정성이 부족하다는 인상을 줄 수 있습니다. 특히 "저는 자신있게 말씀드릴 수 있습니다", "저는 ~분야에서 광범위한 경험을 가지고 있습니다"와 같은 전형적인 문구들이 반복적으로 등장하는 것이 특징이었습니다. 이런 표현들은 한국어 이력서에서는 다소 어색하게 느껴질 수 있는 직역된 표현들로 한국어에 비해 영어의 비중이 높은 데이터로 학습한 언어 모델의 특징으로 볼 수 있습니다. 과도하게 공손하고 무난한 어조의 남발 AI 이력서의 또 다른 특징은 불필요할 정도로 공손하고 무난한 표현을 과도하게 사용한다는 점입니다. "이 자리를 빌어 감사드립니다", "귀사에 지원할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다"와 같은 상투적 표현이 빈번히 등장했습니다. 이런 문장들은 일반적인 이력서에서도 종종 사용되지만, AI가 작성한 경우 문맥과 상관없이 형식적으로 삽입되는 경우가 많았습니다. 또한 지나치게 문어체적인 표현과 격식을 차린 어투는 개인적인 열정이나 개성을 드러내지 못하는 단점이 있었습니다. 실제 채용 과정에서 이러한 과도하게 정중한 톤은 지원자의 진정성을 의심하게 만들 수 있습니다. 추상적 칭찬과 구체성 없는 다짐 AI가 작성한 이력서에서는 "끊임없이 성장하고자 합니다", "혁신에 기여하겠습니다"처럼 구체성이 결여된 추상적인 다짐이나 목표가 자주 등장했습니다. 이런 표현들은 거의 모든 AI 작성 이력서에서 발견되는 공통적인 패턴이었습니다. 특히 근거 제시 없이 "저는 매우 뛰어난 협상 능력을 지니고 있습니다", "저는 문제 해결에 탁월한 역량을 보유하고 있습니다"와 같은 자화자찬 형태의 문장이 반복되는 경향이 강했습니다. 이러한 표현은 실제 지원자가 보강할 수 있는 구체적인 증거가 없는 경우 지나친 과장으로 받아들여질 수 있어 주의가 필요합니다. 단조로운 어휘와 반복되는 표현 AI 특성상 제한된 학습 패턴으로 인해, 동일하거나 유사한 단어·표현을 여러 번 사용하는 현상이 두드러졌습니다. "주도적으로 진행했습니다", "적극적으로 협업했습니다", "효율적으로 관리했습니다"와 같은 구문이 한 이력서 내에서도 빈번하게 반복되어 전체적으로 단조롭고 반복적인 느낌을 주었습니다. 이런 어휘의 다양성 부족은 많은 이력서를 검토할 때 쉽게 눈에 띄는 부분입니다. 블룸버그 보도에 따르면, 금융권 인사 담당자들은 "견고한", "꼼꼼한", "끊임없이 진화하는"과 같은 과도하게 사용되는 문구들을 AI 작성 이력서의 특징적 신호로 간주한다고 합니다. 지나치게 교과서적인 논리 전개 AI 이력서는 "문제 상황 → 해결 과정 → 결론"이라는 지나치게 교과서적인 논리 구조를 따르는 경향이 강했습니다. 예를 들어, "어려운 점이 있었습니다. 그러나 저는 ○○한 방식으로 해결하고, 이러한 결과를 얻었습니다."와 같이 상황이 너무 정형화된 흐름을 보였습니다. 사람이 작성한 이력서라면 좀 더 개인적인 에피소드 중심으로 개성있는 뉘앙스가 자연스럽게 들어가는데 반해, AI 작성 이력서는 마치 교과서를 읽는 듯한 딱딱한 느낌을 주었습니다. 맥락에 맞지 않는 디테일 추가 AI가 작성한 이력서에서는 맥락상 어색하거나 겹치는 디테일이 종종 추가되는 경향이 있었습니다. 예를 들어, 실제로 사용해 본 적 없는 도구나 협업 방식이 "이 직무라면 이런 스킬이 필요할 것"이라는 AI의 추정에 의해 문장에 삽입되는 경우가 있었습니다. 또한 구체적 수치("30% 개선" 등)를 제시하는 경우도 많았는데, 이는 실제 사실 여부와 다를 가능성이 높습니다. 전형적인 생성형 AI의 할루시네이션 문제가 발생하는 것이죠. 이런 '비현실적 또는 과장된 디테일', '사실이 아닌 정보 반영' 등은 AI가 작성한 이력서를 꼼꼼하게 체크하지 않을 경우 면접 과정에서 지원자를 곤란하게 만들 수 있는 요소입니다. 취업 준비생을 위한 조언 AI 매터스의 실험 결과를 통해 알 수 있듯이, AI는 이력서 작성에 도움이 될 수 있지만 무분별하게 활용할 경우 오히려 역효과를 낼 수 있습니다. 블룸버그의 보도처럼 해외에서는 이미 채용 담당자들이 AI 작성 이력서의 특징을 인식하기 시작했으며, 국내 취업 시장에서도 비슷한 상황이 전개될 가능성이 높습니다. 취업 준비생들은 AI를 기초 작성 도구로 활용하되, 자신만의 언어와 경험으로 내용을 개인화하는 것이 중요합니다. 특히 추상적이고 과장된 표현보다는 자신의 실제 업무 경험과 구체적인 성과를 중심으로 서술하는 것이 효과적입니다. 지나치게 교과서적인 구조를 피하고 자신만의 스토리텔링을 가미하는 것도 좋은 방법입니다. AI가 제안하는 틀에 갇히지 말고, 개인적인 에피소드와 실제 경험을 통해 차별화된 이력서를 작성해야 합니다. 또한 AI가 생성한 내용 중 과장되거나 사실과 다른 부분은 반드시 수정해야 합니다. 면접 과정에서 이러한 불일치가 드러날 경우, 지원자의 신뢰도에 큰 타격을 줄 수 있기 때문입니다. AI는 도구일 뿐, 자신의 역량과 경험을 효과적으로 전달하는 책임은 지원자에게 있습니다. 결국 진정성 있고 개성이 드러나는 이력서가 채용 과정에서 더 긍정적인 인상을 줄 수 있다는 점을 명심해야 할 것입니다. FAQ Q. AI로 이력서를 작성하면 안 되나요? A. AI는 이력서 작성의 기초 도구로 활용할 수 있지만, 그대로 사용하기보다 자신만의 언어와 경험으로 개인화하는 것이 중요합니다. AI의 도움을 받되, 최종적으로는 본인의 진정성이 드러나도록 수정해야 합니다. Q. AI로 작성한 이력서는 어떻게 식별되나요? A. 정형화된 구조, 과도하게 공손한 어조, 추상적 표현의 남발, 단조로운 어휘 반복, 그리고 지나치게 교과서적인 논리 전개 등이 AI 작성 이력서의 특징입니다. 특히 "견고한", "꼼꼼한"과 같은 특정 표현들이 반복될 때 쉽게 감지됩니다. Q. AI 이력서를 수정할 때 가장 중점을 둬야 할 부분은? A. 구체적인 경험과 성과를 자신만의 언어로 표현하고, 추상적인 자화자찬보다 실제 사례를 중심으로 서술하는 것이 중요합니다. 또한 AI가 생성한 과장되거나 사실과 다른 내용은 반드시 수정해야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.20 09:47AI 에디터

[Q&AI] 길어지는 탄핵 심판 선고… AI가 수집한 국민 반응

질문: 헌재의 탄핵 심판 선고일은 언제야? 그록 답변: 현재 시점(2025년 3월 19일)으로, 헌법재판소(헌재)는 윤석열 대통령 탄핵 심판의 정확한 선고일을 아직 공식적으로 발표하지 않았습니다. 다만, 헌재가 지난 2월 25일 변론을 종결한 이후 재판관들의 평의 과정을 진행 중이며, 법조계와 언론에서는 이르면 3월 중순에서 말 사이, 구체적으로 3월 20일(목)이나 21일(금)에 선고가 나올 가능성이 높다고 관측하고 있습니다. 과거 노무현 전 대통령(2004년 5월 14일)과 박근혜 전 대통령(2017년 3월 10일) 탄핵 심판의 경우, 선고일은 각각 3일 전과 2일 전에 공지된 바 있습니다. 이를 참고하면, 헌재가 이번 주 내(3월 19일 또는 20일)에 선고일을 당사자에게 통보할 가능성이 있습니다. 하지만 재판관들의 의견 조율이 길어지거나 추가 논의가 필요할 경우 선고가 다소 늦어질 수도 있다는 전망도 나오고 있습니다. 정확한 날짜는 헌재의 공식 발표를 기다려야 확인할 수 있으니, 최신 뉴스나 헌재 공식 홈페이지( www.ccourt.go.kr)를주시하는 것이 좋겠습니다. 질문2: 평의가 길어지는데 사람들의 반응은 어때? 종합해서 알려줘. 그록 답변: 윤석열 대통령 탄핵 심판과 관련해 헌법재판소(헌재)의 평의가 길어지면서, 2025년 3월 19일 현재 사람들의 반응은 대체로 불안, 불신, 분노로 요약될 수 있습니다. X와 같은 플랫폼에서 나타나는 여론과 최근 상황을 종합해보면, 다음과 같은 주요 정서가 두드러집니다. 먼저, 많은 이들이 헌재의 선고 지연에 대해 깊은 불만을 표출하고 있습니다. 변론이 지난 2월 25일 종결된 이후 3주 이상 결론이 나오지 않자, 일부는 이를 "고의적인 시간 끌기"로 해석하며 헌재가 국민과 국가에 피해를 주고 있다는 비판을 제기하고 있습니다. 예를 들어, 법원이나 검찰은 의무 기한이 정해져 있는데 헌재는 그렇지 않다는 점에서 불공정하다는 목소리가 나옵니다. 또한, 과거 노무현(14일)과 박근혜(11일) 탄핵 심판에 비해 평의 기간이 길어진 점을 지적하며, "이렇게 끌 일이냐"는 짜증 섞인 반응도 적지 않습니다. 둘째, 법과 제도에 대한 신뢰도 흔들리고 있다는 우려가 확산되고 있습니다. 사람들은 헌재가 신속히 결정을 내려야 국정 공백과 사회적 혼란을 줄일 수 있다고 보는데, 계속된 지연으로 "법이 범죄 앞에서 눈치를 보고 있다"거나 "민주주의가 교묘히 부정되고 있다"는 불신이 커지고 있습니다. 특히, 이번 사안의 위법성이 명백하다고 보는 이들은 헌재의 신중함이 오히려 잘못된 신호를 줄 수 있다고 걱정합니다. 셋째, 감정적인 반응도 강하게 나타나고 있습니다. 초기에는 "상황이 엄중하니 신중을 기하는 것"이라는 이해의 목소리도 있었지만, 시간이 지나며 분노와 답답함으로 바뀌고 있습니다. "법의 엄중함 대신 불안감만 키운다"거나 "조선총독부를 연상케 한다"는 과격한 표현까지 등장하며, 헌재를 향한 비판의 수위가 높아지고 있습니다. 종합적으로, 사람들은 헌재의 평의 지연을 국가적 위기 상황에서 책임 회피나 정치적 계산으로 보고 있으며, 이는 신뢰 하락과 감정적 반발로 이어지고 있습니다. 다만, 이는 주로 X 등 공개 플랫폼에서 드러난 반응이므로, 전체 국민 여론을 완전히 대변한다고 보기는 어렵습니다. 그래도 현재로선 조속한 선고를 바라는 압박이 갈수록 강해지고 있는 분위기입니다. ■ 기사는 그록3를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.19 21:08AI 에디터

CGV, 국내 최초 'AI영화 공모전' 개최… 총 상금 5천만원

CGV가 국내 최초로 인공지능(AI)을 활용한 영화 공모전을 개최한다. CGV는 17일(한국 시간) 자사 홈페이지를 통해 다음 달 25일까지 CGV모바일 앱과 홈페이지를 통해 작품을 접수한다고 밝혔다. 이번 공모전의 주제는 '상상 또는 일상 속에서 마주하는 다양한 히어로와 빌런에 관한 이야기'이며, 자유 주제로도 응모할 수 있다. 참가작은 생성형 AI로 제작한 10분 이상 20분 미만 분량의 영화 영상물이어야 하며, 국내외에서 발표하거나 입상한 적 없는 순수 창작물이면 가능하다. 장르나 제작 연도에는 제한이 없다. (☞ 공지 바로가기) 공모전 심사는 스토리텔링(40%), 창의성(30%), 기술력(30%)을 기준으로 이루어진다. 심사는 1차 예선과 2차 본선으로 나뉘어 진행되며, 1차 예선에서 15편을 선정한 후 2차 본선 심사로 최종 수상작 5편을 가리게 된다. 최종 심사는 공식 심사위원 평가와 온라인 투표를 통한 관객심사를 병행하여 진행된다. 심사위원으로는 엄태화 감독, 과학 유튜버 궤도, 김중혁 작가, 정창익 CJ ENM AI 프로덕션 감독 등 영화와 기술 분야의 전문가 4명이 참여한다. 이번 공모전의 총 상금은 약 5,000만원에 달하며, 대상 수상작은 CGV 극장에서 실제 상영되는 특전이 주어진다. 최종 수상작은 5월 23일에 발표될 예정이다. 이번 공모전은 기존의 영화 제작 방식을 넘어 인공지능을 활용한 새로운 영화 제작 흐름을 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술이 발전함에 따라 창작의 범위가 넓어지고, 이를 통해 영화 산업에 새로운 바람을 불러일으킬 가능성이 커지고 있다. ■ 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.19 15:15AI 에디터

中, AI 생성 콘텐츠 식별 표시 의무화... 9월부터 시행

중국 당국이 인공지능(AI) 생성 콘텐츠에 대한 식별 규정을 발표했다. 이 규정은 오는 9월부터 시행될 예정이며, AI로 생성된 콘텐츠에 명시적 표시와 숨겨진 표시를 의무화했다. 중국 국가인터넷정보판공실(国家互联网信息办公室), 공업정보화부(工业和信息化部), 공안부(公安部), 국가광파전시총국(国家广播电视总局)은 3월 7일 '인공지능 생성 합성 콘텐츠 식별 방법'을 공동 발표했다고 중국망신망(中国网信网)이 14일(현지 시간) 보도했다. 이번 규정에 따르면, AI 생성 합성 콘텐츠는 인공지능 기술을 활용해 생성하거나 합성한 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 가상 장면 등의 정보를 의미한다. 서비스 제공자는 AI로 생성된 콘텐츠에 두 가지 유형의 표시를 해야 한다. 하나는 '명시적 표시(显式标识)'로, 사용자가 명확히 인식할 수 있도록 텍스트, 소리, 그래픽 등으로 표현된 표시다. 다른 하나는 '숨겨진 표시(隐式标识)'로, 사용자가 쉽게 인식할 수 없지만 파일 데이터에 기술적 조치로 추가된 표시를 말한다. 명시적 표시의 경우 콘텐츠 유형별로 세부 요구사항이 마련됐다. 텍스트의 경우 시작, 끝 또는 중간 적절한 위치에 텍스트나 기호로 표시해야 한다. 오디오 콘텐츠는 시작, 끝 또는 중간 적절한 위치에 음성이나 오디오 리듬으로 표시가 필요하다. 이미지는 적절한 위치에 명확한 표시를 추가해야 하며, 비디오는 시작 화면과 재생 주변에 명확한 표시를 해야 하고 필요시 끝이나 중간에도 표시할 수 있다. 가상 장면의 경우 시작 화면과 서비스 과정 중 적절한 위치에 표시해야 한다. 숨겨진 표시는 파일 메타데이터에 포함되어야 하며, 생성 합성 콘텐츠의 속성 정보, 서비스 제공자 이름 또는 코드, 콘텐츠 번호 등의 제작 요소 정보를 담아야 한다. 당국은 또한 디지털 워터마크 형태의 숨겨진 표시 추가를 권장하고 있다. 어떤 조직이나 개인도 이 규정에서 규정한 AI 생성 콘텐츠 표시를 악의적으로 삭제, 변조, 위조, 은폐해서는 안 되며, 타인이 이러한 악의적 행위를 수행하도록 도구나 서비스를 제공해서는 안 된다. 이 규정을 위반할 경우, 망신(网信), 통신, 공안, 방송 텔레비전 등 관련 주관 부서가 직책에 따라 관련 법률, 행정 법규, 부서 규정에 따라 처리한다. 이 규정은 2025년 9월 1일부터 시행될 예정이다. ■ 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.

2025.03.19 15:13AI 에디터

AI, 훈련 없이도 사진·영상 이해…메타 MILS 공개

대형 언어 모델(LLM), 훈련 없이 시각·청각 능력 발휘 메타 AI와 UC 버클리 연구진이 발표한 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)은 추가적인 훈련 없이도 이미지, 비디오, 오디오를 이해하고 생성하는 능력을 갖출 수 있는 것으로 나타났다. 연구진은 이 과정을 가능하게 하는 'MILS(Multimodal Iterative LLM Solver)' 기법을 개발했다. MILS는 LLM의 테스트 타임 최적화(test-time optimization) 능력을 활용해 멀티모달 데이터를 처리할 수 있도록 하는 방식이다. 기존 멀티모달 AI 모델들은 특정 데이터셋을 기반으로 훈련해야 했지만, MILS는 이러한 과정 없이도 이미지 캡셔닝(image captioning), 영상과 오디오 이해 및 생성, 스타일 변환(style transfer) 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 연구에 따르면, MILS는 LLM이 자체적으로 해결책을 생성하고, 멀티모달 모델이 이를 평가하여 피드백을 제공하는 방식으로 작동한다. 이러한 반복적인 최적화 과정을 거치면서 MILS는 최적의 결과를 도출할 수 있다. MILS의 핵심 원리: 생성하고 평가하며 스스로 발전 MILS의 가장 큰 특징은 훈련 없이도 멀티모달 데이터를 처리할 수 있는 능력이다. 기존의 모델들은 이미지 캡셔닝을 위해 이미지-텍스트 페어 데이터로 훈련되어야 했지만, MILS는 이러한 과정 없이도 이미지, 영상, 오디오 데이터를 해석할 수 있다. 예를 들어, MILS는 일반적인 LLM을 생성기(GENERATOR)로 활용하고, CLIP 같은 멀티모달 모델을 평가기(SCORER)로 활용한다. MILS가 생성한 후보 결과물은 평가 모델을 통해 점수를 매겨 다시 피드백되며, 이 과정을 반복하면서 성능을 점진적으로 향상시킨다. 연구진은 이 과정을 통해 MILS가 "emergent zero-shot capabilities", 즉 새로운 데이터나 작업을 훈련 없이 처리할 수 있는 능력을 갖추게 된다고 설명했다. MILS는 단순히 이미지 캡셔닝뿐만 아니라 텍스트-이미지 생성(text-to-image generation), 스타일 변환(style transfer), 멀티모달 산술(cross-modal arithmetic) 등 다양한 작업에도 적용될 수 있다. 연구진은 MILS를 활용하여 스타일 변환을 수행하고, 다양한 이미지 스타일을 적용하는 실험에서도 성공적인 결과를 보였다고 밝혔다. MILS의 실험 결과: 기존 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능 연구진은 MILS의 성능을 기존의 멀티모달 모델들과 비교 평가했다. 대표적인 실험 결과는 다음과 같다. 이미지 캡셔닝(Image Captioning): MILS는 기존의 이미지 캡셔닝 모델과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 기록했다. MSCOCO 데이터셋을 기준으로, BLEU4, CIDEr, METEOR, SPICE 등의 평가 지표에서 기존 모델들과 대등하거나 더 나은 성능을 보였다. 비디오 캡셔닝(Video Captioning): MILS는 MSR-VTT 데이터셋을 활용한 실험에서도 기존 비디오 캡셔닝 모델과 비교해 강력한 성능을 보였다. 특히, 훈련 없이도 기존의 HowTo100M과 VideoCC3M 데이터셋을 활용한 모델과 유사한 수준의 성능을 기록했다. 오디오 캡셔닝(Audio Captioning): Clotho 데이터셋을 활용한 실험에서는 기존의 Zero-shot Audio Captioning 모델(ZerAuCap)보다 높은 METEOR 및 SPICE 점수를 기록하며, 문맥적으로 더 정확한 캡션을 생성할 수 있음을 보여주었다. 텍스트-이미지 생성(Text-to-Image Generation): MILS를 사용해 최신 텍스트-이미지 생성 모델(예: LDM, FLUX.1)에서 품질을 향상시키는 실험을 진행했다. 연구진이 수행한 인간 평가에서 MILS를 적용한 생성 이미지가 더욱 높은 품질과 텍스트 일치도를 보였다. 스타일 변환(Style Transfer): MILS는 훈련 없이도 특정 스타일을 이미지에 적용하는 능력을 보였다. 연구진은 Gram Matrix 기반 거리 측정 방식을 SCORER로 활용해 스타일 변환을 성공적으로 수행했다. 멀티모달 산술(Cross-Modal Arithmetic): MILS는 이미지와 오디오를 결합해 새로운 텍스트 설명을 생성하는 실험에서도 효과적인 결과를 도출했다. 예를 들어, "잔디 위에 있는 학"이라는 이미지와 "해변에서 파도가 치는 소리"라는 오디오 설명을 결합하여 "해변가에서 파도를 바라보는 학"이라는 새로운 개념을 생성할 수 있었다. MILS의 확장 가능성과 AI 모델의 발전, 훈련 없이도 창작과 분석이 가능하다 MILS는 훈련 없이 멀티모달 AI 시스템을 구축할 수 있다는 점에서 기존 모델과 차별화된다. 특히, 새로운 데이터셋이나 작업에 대해 즉각적인 적응이 가능하다는 점에서 AI 연구 및 산업에서 활용 가치가 클 것으로 보인다. 연구진은 MILS의 성능이 LLM과 멀티모달 모델의 발전에 따라 더욱 향상될 것이라고 전망했다. 예를 들어, LLM의 연산 속도가 향상되거나, 컨텍스트 길이가 증가하면 MILS의 최적화 과정이 더욱 빨라지고 효율적으로 작동할 수 있다. 또한, 멀티모달 AI 모델이 개선될수록 MILS의 성능도 자연스럽게 향상될 것으로 예상된다. 향후 MILS는 영상, 3D 모델링, 로봇 비전 등 더 다양한 영역에 적용될 가능성이 있다. 특히, 실시간 비디오 분석이나 AI 기반 디자인 생성 등 보다 복잡한 멀티모달 작업에도 적용될 수 있을 것이라는 기대가 크다. 이번 연구 결과는 AI 모델이 훈련 없이도 다양한 감각 정보를 처리할 수 있음을 입증하며, 향후 AI의 멀티모달 이해 능력을 한층 더 발전시키는 계기가 될 것으로 보인다. FAQ Q. MILS는 기존 AI 모델과 어떻게 다른가요? A. 기존 모델은 이미지·오디오 이해를 위해 훈련 데이터가 필요했지만, MILS는 훈련 없이도 즉시 다양한 멀티모달 작업을 수행할 수 있습니다. LLM이 스스로 후보 답변을 생성하고, 평가 모델이 이를 검토하며 점진적으로 개선하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 AI가 새로운 데이터나 작업에도 빠르게 적응할 수 있습니다. Q. MILS가 실제로 어떤 성능을 보였나요? A. 이미지·비디오·오디오 캡셔닝에서 기존 훈련 기반 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 예를 들어, 이미지 캡셔닝 실험에서 METEOR 및 SPICE 점수에서 기존 모델을 능가했습니다. 텍스트-이미지 생성 및 스타일 변환에서도 MILS 기반 생성 이미지가 더 높은 품질을 기록했습니다. Q. MILS는 앞으로 어떤 분야에서 활용될 수 있나요? A. MILS는 영상 분석, 3D 모델링, 로봇 비전 등 더 복잡한 멀티모달 작업에 적용될 수 있습니다. 실시간 AI 응용 프로그램에서 데이터 없이 즉각적으로 적응하는 시스템 개발에도 활용될 가능성이 큽니다. LLM과 멀티모달 AI 기술이 발전할수록 MILS의 활용 가능성도 더욱 커질 것입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 22:19AI 에디터

[Q&AI] 매불쇼, 부적절 발언 김갑수 코너 폐지…AI가 수집한 온라인 반응

질문: 김갑수 발언이 화제인데, 무슨 일이야? 그록 답변: 최근 문화평론가 김갑수가 유튜브 채널 '매불쇼'에서 한 발언이 논란을 일으키며 화제가 되고 있어. 2025년 3월 17일 방송에서 그는 배우 김수현과 고(故) 김새론의 교제 의혹을 언급하면서 "미성년자와 성인이 사귀는 게 뭐가 문제냐"는 취지의 발언을 했어. 구체적으로, 김갑수는 "사람이 사귀는데 나이 차이가 많이 날 수도 있고, 그건 여러 형태"라며 "미성년자랑 연애했다는 게 무슨 거대한 범죄처럼 난리가 났다"고 주장했는데, 이게 성인과 미성년자 간의 관계를 정당화하는 것처럼 들린다는 비판을 받았어. 특히, 김새론이 김수현과 교제했을 당시 미성년자였다는 의혹이 제기된 상황에서, 김갑수의 발언이 "어려서 비린내 난다"는 표현과 함께 부적절하게 여겨지며 논란이 커졌어. 방송 후 X와 각종 온라인 커뮤니티에서 "미성년자 보호에 대한 기본 상식을 무시했다"거나 "진12시즌 패션 좌파들의 자유연애 해석이 탈법으로 이어졌다"는 비판이 쏟아졌고, 결국 '매불쇼' 측은 해당 코너를 영구 폐지하겠다고 사과까지 했어. 진행자 최욱도 "물의를 일으켜 진심으로 사과드린다"고 밝혔지만, 여전히 논란은 가라앉지 않고 있는 상황이야. 이 사건은 김갑수가 과거에도 임영웅의 정치적 발언 논란이나 남주혁 학폭 의혹 등에서 보여준 소신 발언들과 연결되며, 그의 진보적 이미지와 발언 사이의 간극에 대한 논쟁으로도 번지고 있어. 사람들이 이 발언에 대해 분노하거나 공감하는 반응이 엇갈리면서 지금도 뜨거운 감자로 남아있어. 질문2: 해당 발언에 대한 사람들의 반응은 어때? 그록 답변: 김갑수의 발언에 대한 사람들의 반응은 크게 두 갈래로 나뉘어 있어. X와 온라인 커뮤니티를 중심으로 살펴보면, 비판과 분노가 주를 이루는 한편, 일부는 그의 의도를 옹호하거나 논란 자체를 과장됐다고 보는 시각도 있지. 비판적인 반응은 압도적으로 강해. 많은 사람들이 "미성년자와 성인의 연애를 정당화하는 발언이 위험하다"고 지적하며, 특히 "미성년자 보호라는 기본적인 사회적 합의를 무시했다"는 의견이 많아. 예를 들어, X에서 한 사용자는 "김갑수가 '어려서 비린내 난다'고 한 건 미성년자를 성적 대상화한 표현"이라며 분노했고, 또 다른 사용자는 "진보를 표방하면서 이런 발언을 하는 건 위선적"이라고 비판했어. 이들은 그의 발언이 단순한 실언을 넘어 법적·도덕적 경계를 건드렸다고 보고, '매불쇼' 폐지 결정에도 "당연한 결과"라며 환영하는 분위기야. 반면, 김갑수를 옹호하는 목소리도 소수 존재해. 이들은 "그가 말한 건 나이 차 있는 연애의 다양성을 언급한 것일 뿐, 미성년자 착취를 옹호한 게 아니다"라며 맥락을 이해해야 한다고 주장해. X에서 어떤 사용자는 "김갑수는 그냥 자기 스타일대로 직설적으로 말한 거지, 악의가 없었다"고 했고, 또 다른 이는 "요즘 과민 반응이 너무 심하다"고 논란을 확대 해석하는 분위기를 비판했어. 이들은 김갑수의 과거 소신 발언을 떠올리며 "그의 의도는 오해받았다"고 보는 경향이 있어. 전체적으로 보면, 비판 여론이 훨씬 우세하고 감정적인 반응도 강렬해. 특히 김수현-김새론 루머와 맞물리면서 대중의 관심이 더 커진 상황이라, 논란은 쉽게 사그라지지 않을 것 같아. '매불쇼' 사과와 코너 폐지에도 불구하고, 김갑수 개인에 대한 신뢰 하락과 그의 진보적 이미지에 대한 회의적인 시각이 계속해서 언급되고 있어. ■ 기사는 그록3를 활용해 작성되었습니다.

2025.03.18 22:17AI 에디터

하사비스 딥마인드 CEO "5~10년 내 인간 수준 AI 등장"

구글 딥마인드(Google DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO가 인간과 동등하거나 그 이상의 능력을 가진 인공지능, 즉 범용 인공지능(AGI)이 향후 5~10년 내에 등장할 것이라고 전망했다. CNBC가 17일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 하사비스 CEO는 17일 런던 딥마인드 사무실에서 열린 브리핑에서 "오늘날의 시스템은 매우 수동적이고 아직 할 수 없는 일이 많지만, 앞으로 5~10년 안에 많은 기능이 실현되면서 우리가 말하는 범용 인공지능으로 발전해 나갈 것"이라고 밝혔다. 하사비스는 AGI를 "인간이 할 수 있는 모든 복잡한 능력을 보여줄 수 있는 시스템"이라고 정의했다. 그는 "우리는 아직 거기에 도달하지 못했다. 이러한 시스템은 특정 분야에서는 매우 인상적이지만, 아직 할 수 없는 다른 일들이 있으며, 그 전에 상당한 연구 작업이 남아 있다"고 설명했다. 중국 기술 기업 바이두(Baidu)의 로빈 리(Robin Li) CEO도 지난해 AGI가 "10년 이상 걸릴 것"이라고 밝혔으며, 일부 기술 리더들의 단기간 내 돌파구 예측에 대해 반박한 바 있다. 하사비스의 예측은 다른 AI 업계 리더들이 제시한 일정보다 다소 보수적인 편이다. 인공지능 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO는 "거의 모든 인간보다 거의 모든 작업에서 더 나은" 형태의 AI가 "앞으로 2~3년 내"에 등장할 것으로 전망했다. 시스코(Cisco)의 제품 최고책임자 지투 파텔(Jeetu Patel)은 더 낙관적인 견해를 보이며 "2025년에는 AGI가 작동하는 의미 있는 증거를 볼 수 있을 것"이라고 주장했다. 테슬라(Tesla) CEO 일론 머스크(Elon Musk)는 AGI가 2026년까지 사용 가능할 것으로 예측했으며, 오픈AI(OpenAI) CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 그러한 시스템이 "합리적으로 가까운 미래"에 개발될 수 있다고 말했다. 하사비스는 범용 인공지능 달성의 주요 과제로 AI 시스템이 실제 세계의 맥락을 이해하는 수준에 도달하는 것을 꼽았다. "문제는 계획 아이디어와 에이전트적 행동, 계획 및 추론을 어떻게 빠르게 일반화하고, 그런 다음 세계 모델 위에서 실제 세계에서 작동하도록 일반화할 수 있는가 하는 것이다"라고 하사비스는 설명했다. 하사비스와 구글 클라우드 컴퓨팅 부문의 CEO인 토마스 쿠리안(Thomas Kurian)은 "멀티 에이전트" AI 시스템이 현재 무대 뒤에서 주목받는 기술적 진보라고 강조했다. 하사비스는 AI 에이전트가 "스타크래프트(Starcraft)"와 같은 게임을 플레이하는 방식을 통해 "에이전트 사회" 또는 "에이전트 리그"가 경쟁하거나 협력하는 작업 모델을 언급했다. 쿠리안은 "에이전트 간 통신이 중요하며, 에이전트가 자신의 기술과 사용하는 도구를 표현할 수 있는 인터페이스가 필요하다"고 덧붙였다. ■ 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.18 16:52AI 에디터

클릭 한 번에 매출 51% 증가…AI 맞춤형 비즈니스 혁명, 비법은?

기업의 96%가 주목하는 AI 맞춤화: 디지털 경험의 미래 맞춤화(Personalization)는 더 이상 새로운 개념이 아니라 급속도로 진화하는 전략이다. 기업들은 이를 통해 고객과 더 효과적으로 연결하고, 참여를 유도하며, 브랜드와의 평생 관계를 통해 고객 가치를 최적화할 수 있다. AI 시대에서 이는 더욱 중요해졌다. 테크타겟(TechTarget)의 엔터프라이즈 전략 그룹(Enterprise Strategy Group) 분석가들에 따르면, "고객에게 원활하고 개인화된 디지털 경험을 제공하는 것은 모든 시장에서 운영되는 기업들의 주요 과제이며, 이는 경쟁 우위와 브랜드 충성도를 높이는 역할을 한다." 시장 수요의 증가와 진화로 인해 기업들은 더욱 정교하고, 유연하며, 강력한 시스템을 개발해야 한다는 압박을 받고 있다. 이러한 시스템은 대규모 맞춤화를 제공하면서도 각 상호작용이 진정성 있고 의미 있게 느껴지도록 해야 한다. 가용 콘텐츠의 폭발적 증가와 디지털 구매 옵션의 확산은 고객들의 구매 방식에 근본적인 변화를 가져왔다. 이러한 맞춤화 혁명의 최전선에 인공지능(AI)이 있다. AI 기반 맞춤화는 세계에서 가장 성공적인 마케터들뿐만 아니라, 대기업에 맞서 경쟁하려는 민첩하고 희망에 찬 스타트업들이 사용하는 강력한 도구다. 이 기술은 기업들이 다양한 사용 사례에 걸쳐 가치 있는 비즈니스 기회를 식별하고 활용하는 데 도움을 준다. 맞춤화는 이론적 가능성이 아닌 실제 비즈니스 환경에서 측정 가능한 상당한 이점을 가져온다. 예를 들어, 소매업체들은 블랙 프라이데이 판매 기회를 최적화하고 전환율을 크게 확대하는 데 맞춤화를 활용하고 있다. 단순 인사말에서 실시간 개인화까지: 35%의 기업이 최우선 과제로 삼는 맞춤형 경험 맞춤화란 무엇인가? 이 분야의 선두주자인 콘텐트풀(Contentful)이 제시한 정의는 다음과 같다. "맞춤화는 기업이 공감을 통해 고객과 더 가깝고 수익성 있는 관계를 구축할 수 있게 한다. 실제 맞춤화 과정은 정보, 제안 또는 전체 경험과 같은 무언가를 개별 고객이나 전체 고객 세그먼트의 우선순위와 선호도에 맞게 조정하는 것을 포함한다. 이러한 개인들이 원하고 필요로 하는 것을 예상함으로써, 기업은 고객이 가치 있다고 느끼게 만들어 더 긍정적인 사용자 경험을 창출한다." 맞춤화는 판매, 마케팅, 고객 서비스, 교육/훈련 등 기업 활동에서 중요해졌지만, 초기의 맞춤화 단계는 매우 단순했다. 맞춤화는 진정한 인간적 상호작용에서 디지털 지름길로 발전했다. 예를 들어, 의미 있는 맞춤형 경험 대신, 많은 초기 디지털 노력은 "안녕하세요 (이름)" 같은 수준이나 일반적인 대량 메시지에 그쳤다. 이는 실제로 개인적 연결을 단순한 메일 병합 필드로 축소시켰다. 맞춤화가 큰 변화를 가져오기 시작한 것은 기업들이 구매 이력, 쇼핑 선호도, 이메일 선호도, 지역화와 같은 자체 데이터를 활용하여 판매와 마케팅을 훨씬 더 세분화된 수준으로 미세 조정하기 시작하면서부터다. 이로써 마케팅 팀은 개별 방문자에게 애플리케이션 레이아웃을 맞춤화하고, 채널에 구애받지 않는 맞춤형 구매 여정을 제공하거나 선제적인 고객 서비스 및 지원을 제공할 수 있게 되었다. 현재 AI와 현대화된 맞춤화 플랫폼과 같은 강력한 기술들은 개별화된 방식으로 고객과 연결할 수 있는 더욱 흥미롭고 혁신적인 방법의 가능성을 약속한다. 이러한 미래의 맞춤화는 음성 기반 상호작용, 맞춤형 가상 상점과 같은 트렌드로 특징지어질 것이다. 또한 적절한 개인정보 보호 및 보안 가드레일로 관리될 것이다. AI는 이러한 맞춤화의 다음 단계를 위한 촉매제로, 네이티브 인텔리전스, 자동화, 맥락적 관련성, 특히 지속적인 최적화를 제공한다. AI 기반 제안은 기업이 데이터와 콘텐츠를 분석하여 더 정확하고 관련성 높은 특정 대상 제안을 위해 콘텐츠를 지속적으로 최적화할 수 있게 한다. AI 기반 지속적 최적화는 특정 비즈니스 목표에 맞는 사용 준비가 된 대상 세그먼트 개발을 촉진하며, 방문자 행동 이해, 인사이트 분석, AI 기반 추천으로 신속한, 실험을 가능하게 한다. 이러한 강화된 기능은 효과성과 전례 없는 AI 기반 맞춤화 및 효율성을 결합하여 맞춤화를 비즈니스 기회의 강력한 원동력으로 변모시킨다. 이는 더 빠르고, 더 저렴하며, 더 적은 마찰로 결과를 달성하는 것을 의미한다. 그러나 AI 기반 맞춤화 솔루션은 기업이 대상 고객의 피로도를 피하고, 메시지 포화로 인한 고객 거부감을 방지하며, 잠재 고객과 고객의 관심과 선호도를 유지하는 방법을 이해하는 데 도움을 주어야 한다. AI 기반 맞춤화로의 전환은 아직 비교적 새롭지만 빠르게 속도를 내고 있다. 엔터프라이즈 전략 그룹 연구에 따르면 기업의 96%가 디지털 경험 플랫폼(DXP)에 AI를 사용하거나 고려 중이며, 6개 기업 중 1개는 이미 AI를 광범위하게 사용하여 "고도로 맞춤화된 디지털 경험의 기초"라고 부른다. 그리고 맞춤화는 DXP용 AI 솔루션 채택의 중요한 동인이다. 같은 연구에서 기업의 35%가 맞춤화를 DXP 이니셔티브의 최상위 사용 사례라고 말한다. 데이터 사일로부터 보안 문제까지: 기업이 맞춤화 여정에서 직면하는 8가지 장애물 맞춤화의 중요성과 가치에 대한 논쟁은 없지만, 많은 기업들이 이러한 솔루션을 개발, 배포 및 전달하는 데 어려움을 겪고 있다. 맞춤화는 AI, 특히 생성형 AI(GenAI)의 놀라운 발전 덕분에 더욱 영향력 있고 달성 가능해졌지만, 모든 기업이 맞춤화를 최대한 활용하려 할 때 직면하는 다양한 문제를 완전히 이해하지는 못한다. 이러한 도전 과제로는 시간, 비용, 아키텍처/인프라 복잡성, 명확한 전체적인 비즈니스 목표 부재와 같은 요인으로 인해 다양한 맞춤화 접근법을 효율적으로 실험할 수 없는 점이 포함된다. 또한 팀과 도구 전반에 걸친 여러 데이터 사일로의 존재는 기업이 고객에 대한 완전하고 실시간 이해를 얻지 못하게 함으로써 AI를 정확하게 구동하고 규모에 맞는 동적 맞춤화를 제공하는 데 필수적인 부분을 방해한다. 효과적인 맞춤화 전략을 만들고 고급 기술 솔루션의 잠재력을 활용하는 데 있어서의 전문지식 부족, 머신러닝, AI 및 데이터 과학 분야의 적절한 기술을 개발하거나 확보해야 하는 필요성, 특히 고객의 개인 정보 보호와 관련된 사이버보안 위험에 대한 우려도 있다. 맞춤화 데이터를 고객 아웃리치, 채널 참여, 지역별 캠페인, 가격 테스트, 마케팅 캠페인 개발과 같은 다양한 마케팅 사용 사례에 활용할 수 없는 점, 더 많은 기능과 목표가 결국 더 많은 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 필요로 함에 따라 AI 인프라 비용 증가 가능성을 완전히 이해하고 피하는 데 있어서의 장애물도 있다. 경쟁사들이 보편적으로 새로운 도구, 새로운 접근법, 새로운 기술을 통해 맞춤화를 활용하려는 노력을 강화하고 있는 것도 도전 과제다. AI 기반 맞춤화를 통한 경쟁사들의 가속화되는 노력보다 한 발 앞서 나가야 한다는 요구는 위협적이면서도 성공에 필수적이다. 전환율 51%, 클릭률 600% 증가: 펫스 델리와 러거블의 AI 맞춤화 성공 스토리 블랙 프라이데이는 소매업체들이 누적된 소비자 수요를 활용하여 극적인 휴일 판매 가속화를 위한 발판으로 삼는 데 큰 기대를 주는 원천이다. 블랙 프라이데이는 콘텐트풀과 협력하여 두 가지 완전히 다른 유형의 소매업체를 위한 맞춤화를 사용할 수 있는 좋은 기회임이 입증되었다. 유럽 직접 소비자 펫푸드 시장의 선두 주자인 펫스 델리(Pets Deli)는 고품질 사료를 찾는 반려동물 주인들에 중점을 둔다. 이 소매업체는 이 시장에서 성공적인 실적을 기록했지만, 전환율의 상당한 확대로부터 많은 재정적, 운영적 이점을 얻을 수 있다고 이해했다. 콘텐트풀의 나인테일드(Ninetailed) 솔루션과 협력하여, 펫스 델리는 어떤 가격 전략이 가장 효과적인지 식별하는 방법을 배우고 그에 따라 전술을 조정할 수 있었다. 결과는 인상적이었다: 펫스 델리는 이탈률이 10% 감소하면서도 판매 전환율이 놀라운 51% 증가했다. 이러한 결과의 핵심은 펫스 델리가 고객에게 추가 노력을 요구하지 않고, 쉽게 확장할 수 있으며, 소매업체의 시장 기회를 크게 확대한 맞춤형 프로모션을 실행할 수 있는 능력이었다. 맞춤화를 통해 블랙 프라이데이 기회를 활용한 또 다른 성공적인 소매업체는 고품질이면서도 세척 가능한 러그를 전문으로 판매하는 온라인 소매업체 러거블(Ruggable)이다. 러거블은 기존 기술 스택 내에 맞춤화 플랫폼을 통합하여 시간에 민감한 프로모션을 더 쉽게 출시하고자 했다. 콘텐트풀을 사용하여, 러거블은 사용자가 거래를 찾기 시작하는 바로 그 순간에 개별화된 콘텐츠와 프로모션을 게시할 수 있었고, 이로써 러거블의 내부 팀이 맞춤화로부터 얻는 성과를 실시간으로 볼 수 있게 되었다. 그 결과, 러거블은 전환이 25% 급증하고 클릭률이 600% 증가했으며, 동시에 까다로운 고객들을 위한 고객 경험이 크게 향상되었다. 이처럼 AI 기반 맞춤화 솔루션은 기업들이 전통적인 AI 이전 패러다임에서는 놓치고 있었을 수 있는 수익 잠재력을 발휘할 수 있게 해준다. 그러나 기업들이 점점 더 새로운 아이디어, 기회, 제품 및 서비스를 촉발하기 위해 맞춤화를 찾는 가운데, 많은 기업들이 AI를 기술 스택에 통합할 시기와 방법을 식별하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 기업들은 콘텐트풀과 같은 경험 많고 시장에서 입증된 기술 파트너로부터 AI 기반 맞춤화 플랫폼과 도구를 찾고 평가해야 한다. 파트너 AWS 및 자체적인 광범위한 파트너 생태계와 협력하여, 콘텐트풀은 혁신, 유연성, 실험, 민첩성, 보안 및 회복력을 촉진하는 AI 기반 맞춤화 접근법을 배포한다. FAQ Q: AI 기반 맞춤화란 정확히 무엇이며 어떻게 작동하나요? A: AI 기반 맞춤화는 인공지능을 활용해 고객 데이터를 분석하고 개인별로 맞춤화된 경험을 제공하는 기술입니다. 고객의 과거 행동, 선호도, 인구통계학적 정보를 분석하여 개인별 콘텐츠, 제품 추천, 마케팅 메시지를 생성하며, 지속적으로 학습하고 최적화합니다. Q: 중소기업도 AI 기반 맞춤화를 도입할 수 있나요? A: 네, 중소기업도 클라우드 기반 AI 맞춤화 솔루션을 통해 이 기술을 활용할 수 있습니다. 오늘날 많은 서비스 제공업체들이 다양한 규모의 기업을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하고 있어, 초기 투자 비용이나 기술적 전문지식 없이도 맞춤화의 이점을 누릴 수 있습니다. Q: AI 맞춤화를 도입할 때 고객 개인정보 보호는 어떻게 보장되나요? A: 효과적인 AI 맞춤화 솔루션은 처음부터 데이터 개인정보 보호와 보안을 고려하여 설계됩니다. 이에는 데이터 암호화, 사용자 동의 관리, 규제 준수 기능, 투명한 데이터 사용 정책이 포함됩니다. 기업은 관련 개인정보 보호법을 준수하고 고객 데이터를 책임감 있게 사용함으로써 신뢰를 구축할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 16:41AI 에디터

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