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"거울과 반지가 병원 대체?"…AI가 만드는 '헬스케어 온 디맨드'

세계 최대 기술 박람회인 CES 2025에서 공개 된 헬스테크는 단순히 치료를 위한 의료 기술을 넘어 일상생활에서 AI가 건강을 관리하는 미래를 제시하며 주목 받았습니다. 특히 거울·반지처럼 우리 삶에 녹아 있는 제품들이 AI 주치의 역할을 하게 되면서, “병원을 꼭 가지 않아도 24시간 건강을 모니터링할 수 있는 시대가 열렸다”는 평가가 나옵니다. 온 디맨드(On-Demand) 헬스케어 흐름이 본격화되면서, 집·사무실·차량 등 모든 공간이 개인 맞춤형 디지털 진료실로 바뀌고 있습니다. 1. 위딩스, “거울이 곧 AI 주치의?” 나만의 건강 비서 '옴니아 스마트 미러' 헬스케어 웨어러블로 유명한 위딩스(Withings)는 CES 2025에서 혁신적인 '옴니아(Omnia) 스마트 미러' 컨셉을 공개했습니다. 이 제품은 전신 거울 형태의 대형 스마트 디스플레이와 하단의 고급 스마트 체중계를 결합한 형태로, 사용자의 종합적인 건강 상태를 분석하고 실시간 피드백을 제공하는 것을 목표로 합니다. 옴니아는 체중, 체성분, 심장 건강, 폐 건강 등 다양한 건강 지표를 측정하며, 심전도(ECG) 측정 기능도 포함하고 있습니다. 또한, 다른 Withings 기기들과 연동하여 스마트워치나 수면 트래커 등에서 수집된 데이터를 종합적으로 분석합니다. AI 음성 어시스턴트를 통해 수집된 건강 데이터를 해석하고 조언을 제공하며, 건강 이상 징후가 감지될 경우 미국, 프랑스, 독일에서는 의료 전문가와의 연결을 지원합니다. 현재 옴니아는 컨셉 제품 단계로, 실제 출시 여부는 미정입니다. 크기가 크고 무거워 일반 가정에 적용하기에는 어려움이 있어 실용화를 위해서는 개선이 필요한 상태입니다. 다만, 일부 기능은 2025년 중 Withings 앱에 추가될 예정이라고 합니다. 2. 스카이랩스, 혈압-맥박-호흡수-부정맥-체온-산소포화도 실시간으로 체크하는 '아폴론' 국민건강보험 일산병원과 헬스케어 기업 스카이랩스가 공동 개발한 '아폴론(Apollon)'은 반지형 센서와 손목 디스플레이가 연결된 형태의 의료용 웨어러블 기기로, CES 2025에서 인공지능(AI) 부문 혁신상을 수상했습니다. 아폴론은 혈압, 맥박수, 호흡수, 부정맥, 체온, 산소포화도 등 6가지 주요 생체징후를 동시에 측정할 수 있으며, AI를 활용하여 이 데이터를 실시간으로 분석합니다. 수집된 데이터는 의료진에게 실시간으로 자동 전송되어 입원환자와 재택환자의 건강 상태를 효과적으로 관리할 수 있게 합니다. 아폴론은 실리콘 커버를 적용해 손가락 크기와 관계없이 착용이 가능하며, 반지형 센서를 손목 디스플레이와 연결하면 충전을 할 수 있습니다. 이 기술은 입원환자와 재택환자의 건강 상태를 자동으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지할 수 있다는 점에서 환자 케어의 질을 크게 향상시키는 기술로 주목을 받았습니다. 3. 스마트사운드, 원격 모니터링 가능한 AI 청진기 '스키퍼' 스키퍼(Skeeper)는 스마트사운드에서 개발한 AI 기반 스마트 청진기 시리즈로, 혁신적인 기술을 통해 청진기의 영역을 크게 확장하고 있습니다. 이 제품은 Edge-AI 기술을 적용하여 심장 및 폐 건강 이상을 자동으로 감지하며, 특히 심잡음과 비정상적인 폐음을 80% 이상의 높은 정확도로 식별할 수 있습니다. 또한 노이즈 캔슬링 기능을 통해 주변 소음을 효과적으로 제거하고, 청진 데이터를 저장하고 분석하는 기능을 갖추고 있습니다. 스키퍼의 대표 모델인 R1은 별도의 스마트폰 앱 없이 기기 자체로 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 내장된 카메라로 환자의 QR코드나 바코드를 자동으로 인식할 수 있으며, 최대 500시간 또는 10만 건의 청진 데이터를 저장하고 전송할 수도 있습니다. 스키퍼의 AI 청진기는 '병원에 오기 전 상태'를 면밀히 추적할 수 있게 함으로써, 더욱 정확하고 세밀한 진료가 이루어지는 원격 헬스케어의 새로운 지평을 열고 있습니다. 4. 덱스콤, "혈당 관리의 혁명?" 처방전 없이 구매 가능한 '스텔로 연속혈당측정기' 글로벌 연속혈당측정기(CGM) 선두 기업 덱스콤(Dexcom)이 CES 2025에서 혁신적인 '스텔로(Stelo) 연속혈당측정기'를 선보였습니다. 이 제품은 미국 FDA로부터 최초로 처방전 없이 구매 가능한 OTC(Over-The-Counter) CGM으로 승인 받았으며, 인슐린을 사용하지 않는 제2형 당뇨병 환자와 당뇨병 전단계 환자들을 위해 설계되었습니다. 스텔로는 상완 후면에 부착하는 소형 바이오센서 형태로, 최대 15일간 연속 사용이 가능합니다. 5분마다 혈당을 측정하여 스마트폰 앱으로 실시간 데이터를 전송하며, AI가 사용자의 식사, 운동, 수면 등 생활 습관이 혈당에 미치는 영향을 분석합니다. 특히, 70-250 mg/dL 범위의 혈당을 측정하고, 목표 혈당 범위를 설정하여 관리할 수 있습니다. 스텔로는 혈당 관리의 새로운 패러다임을 제시하며, 개인화된 건강 관리 시대를 앞당기는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. '온 디맨드 헬스케어', 병원보다 생활공간에 더 밀착된다 이번 CES 2025를 통해 확인한 AI 기반 헬스케어 제품들은, 의료 서비스가 병원 중심에서 개인 공간으로 옮겨지고, 수동적 진료에서 실시간 능동적 관리로 전환되고 있음을 보여줍니다. 환자는 아플 때 병원을 찾아가는 것이 아니라, 집 안에서 24시간 모니터링을 받으며 '이상이 생기면 바로 해결책을 찾는' 모델을 지향하게 되는 것입니다. 이는 더 이상 '병원 예약 후 대기'라는 전통적 프로세스에서 벗어나, 일상 속 디바이스가 24시간 사용자의 건강 상태를 스스로 모니터링하고, 진료가 정말로 필요한 순간에만 의사와의 상담을 예약해 주는 새로운 의료 패러다임이 멀지 않았음을 짐작케 합니다. 그렇게 의료 패러다임이 재편되면, 데이터의 가치는 더욱 높아집니다. 일상 곳곳에서 수집된 건강 정보를 한데 모아 분석함으로써, 사용자의 전반적인 건강 상태를 더욱 정교하게 파악할 수 있게 되기 때문이죠. '집 안 거울로 시작해 반지로 마무리'…일상이 되는 AI 헬스케어 CES 2025를 통해 확인된 헬스테크의 흐름은 분명합니다. 스마트 미러·스마트 반지·가정용 로봇 등 이미 우리 곁에 있는 사물들이 AI 기반 의료 플랫폼으로 재탄생하고 있습니다. 과거엔 병원을 찾아야만 가능했던 건강 체크가, 이제 출근 전 거울 앞에서, 업무 중 쓰고 있는 반지를 통해 시시각각 이루어집니다. 이렇듯 헬스케어가 일상과 완전히 융합된 세상에서, “병원과 의료진은 과연 어떤 역할을 맡게 될까?”라는 새로운 질문이 떠오릅니다. 한편, 끊임없이 모니터링 당한다는 느낌이 '디지털 피로도'를 가중시킬 수 있다는 지적도 나옵니다. 과도한 건강 정보 노출로 인해 불안감이나 스트레스가 생길 수 있으므로, 사용자 경험(UX) 설계에서 “언제, 어떻게, 어떤 수준으로 정보를 전달할지” 세심한 접근이 필요하다는 것입니다. 병원 밖에서 누리는 헬스 케어, 그 중심에 선 AI CES 2025에 등장한 수많은 헬스케어 디바이스가 보여준 공통점을 이렇게 요약해볼 수 있습니다. “건강 관리는 병원이라는 공간을 넘어, 당신의 일상에 스며듭니다. 그리고 AI는 언제든 호출만 하면 그 자리에 있을 준비가 되어 있습니다.” 우리는 앞으로 화장대 위의 거울과 손안의 반지, 그리고 다양한 AI 기기들과 함께 어떤 '관계'를 맺고, 어떤 '의료 경험'을 만들어 갈까요? 기대가 됩니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 챗GPT o1과 퍼플렉시티를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.17 08:41AI 에디터

교사 67% "교실서 생성형 AI 활용"…그런데 정책은?

민주주의기술센터(Center for Democracy & Technology, CDT)가 최근 발표한 보고서에 따르면, 미국 교육현장의 생성형 AI 활용이 급속도로 확대되고 있는 것으로 나타났다. 이 보고서는 6-12학년 교사 1,006명, 9-12학년 학생 1,316명, 그리고 6-12학년 학부모 1,028명을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 작성되었다. 교실 속 AI: 교사 67%, 학생 70%가 사용하는 필수 도구로 자리잡아 2022-23학년도와 비교해 교사와 학생들의 생성형 AI 사용이 크게 증가했다. 교사의 경우 51%에서 67%로, 학생들은 58%에서 70%로 증가했다. 흥미로운 점은 학생들의 경우 학교 관련 용도(36%)보다 개인적인 용도(60%)로 AI를 더 많이 활용하는 반면, 교사들은 개인적 용도(21%)보다 학교 관련 용도(46%)로 더 많이 사용한다는 것이다. 교사들은 주로 시험 채점(21%)과 수업 계획 수립, 이메일 작성 등 학교 관련 업무(16%)에 AI를 활용하고 있다. 학교마다 제각각인 AI 정책...교사 3분의 2는 가이드라인조차 못 받아 학교의 21%는 여전히 AI 사용에 대한 정책이 없으며, 11%는 정책 유무조차 모르고 있다. 현재 정책이 있는 학교(68%) 중에서도 36%는 AI 사용을 허용하고 있고, 32%는 금지하고 있어 일관된 기준이 부재한 상황이다. 더욱 우려되는 점은 교사의 3분의 2 이상이 AI 관련 중요 사안에 대한 가이드라인을 받지 못했다는 것이다. 부정행위 의심 사례 대응 방법(33%), AI 사용 감지 방법(30%), 징계 정책 적용 방법(23%) 등에 대한 교육이 부족한 실정이다. AI 콘텐츠 감지 도구 사용에 대한 교사 교육도 미흡한 상황이다. 교사들 중 29%만이 AI 콘텐츠 감지 도구 사용 교육을 받았으며, 이는 실제 사용률(39%)보다 낮은 수치다. 학생 활동 모니터링을 AI 부정행위 감지에 활용하는 학교가 37%에 달하지만, 이에 대한 교사 교육은 24%에 그치고 있다. 특수교육도 AI 시대: 교사 39%가 개별화교육프로그램에 활용 특수교육 분야에서도 AI 활용이 늘어나고 있다. 자격증을 가진 특수교육 교사의 39%가 개별화교육프로그램(IEP) 개발이나 작성에 AI를 활용하고 있다. 구체적으로는 학생 진도 파악과 목표 설정(23%), IEP 내용 요약(19%), 맞춤형 교육방식 선택(16%), IEP 서술 부분 작성(12%), IEP 전체 작성(8%) 등에 AI를 활용하는 것으로 나타났다. AI 교육 현장, 학부모와의 소통 부재가 새로운 과제로 AI 도입이 가속화되는 가운데 학부모들의 우려도 커지고 있다. 89%의 학부모들이 학교가 AI를 활용한 의사결정을 할 때 이를 통지받기를 원하며, 81%는 의견 제시 기회가 주어져야 한다고 응답했다. 특히 학생 징계 조치 결정(57%), 학교 배정(54%), 생체정보 수집(53%), 학업 성과 측정(47%), 장학금 지원 자격 평가(45%), 부정행위 감지(43%), 학생 안전 목적(42%) 등에서 AI 활용 시 자녀를 제외시키고 싶다는 의견이 많았다. 주목할 만한 점은 고등학생 자녀를 둔 학부모들의 AI 사용 인식이 실제보다 24%p 낮다는 것이다. AI 오남용 우려: 무고한 학생 피해와 형평성 문제 대두 교사의 58%가 학생들이 AI 사용이나 AI 사용 의심으로 인해 불이익을 받은 사례가 있다고 보고했다. 구체적으로는 과제 미인정(38%), 정학 처분(17%), 과목 낙제(13%) 등의 처벌이 있었다. 특히 우려되는 점은 20%의 학생들이 자신이나 지인이 AI 사용 의혹을 받았으나 이후 무고로 밝혀진 경험이 있다고 답한 것이다. 더욱 심각한 것은 이러한 징계가 특정 학생 그룹에 더 큰 영향을 미친다는 점이다. IEP나 504 플랜을 가진 학생들의 경우, AI 관련 행동으로 지적받았을 때 일반 학생들보다 더 높은 비율(33% 대 27%)로 징계를 받은 것으로 나타났다. 미흡한 AI 감지 시스템과 교사 교육의 현주소 AI 사용 감지를 위한 학교의 접근 방식도 체계적이지 못한 것으로 나타났다. 교사들 중 39%가 AI 콘텐츠 감지 도구를 정기적으로 사용하고 있으며, 21%는 실험적으로 사용해보았다고 답했다. 그러나 39%의 교사들은 이러한 도구를 한 번도 사용해보지 않았다고 응답했다. 학생 활동 모니터링 시스템을 통한 AI 사용 감지는 37%의 학교에서 이루어지고 있지만, 이에 대한 교사 교육은 24%에 그치고 있어 효과적인 운영에 대한 우려가 제기된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.16 15:26AI 에디터

구글, AP와 제휴…'제미나이' 뉴스검색 더 정확해진다

구글(Google)이 자사의 AI 챗봇 '제미나이'(Gemini) 앱의 정보 제공 품질을 높이기 위해 AP통신(The Associated Press)과 협력을 강화했다. 15일(현지시간) 구글 공식 블로그에 게재된 내용에 따르면, AP통신은 제미나이 앱에서 제공되는 결과물의 유용성을 높이기 위해 실시간 정보 피드를 제공할 예정이다. 이는 최신 정보를 찾는 사용자들에게 특히 도움이 될 것으로 예상된다. 구글-AP통신, 20년 이상의 협력 관계 강화 제퍼 자이디(Jaffer Zaidi) 구글 글로벌 뉴스 파트너십 부사장은 "구글은 지난 20년 이상 전 세계의 다양한 규모의 뉴스 조직들과 협력해왔다"면서 "검색, 유튜브(YouTube), 제미나이 앱을 통해 퍼블리셔의 성장을 지원하고, 광고 제품을 통한 수익 창출, 퍼블리셔에게 선택권과 통제권을 제공하는 도구를 제공해왔다"고 밝혔다. AP통신, 공정한 보도로 AI 품질 향상 기대 AP통신의 크리스틴 하이트먼(Kristin Heitmann) 수석 부사장 겸 최고수익책임자(CRO)는 "AP와 구글의 오랜 관계는 전 세계 독자들에게 시의적절하고 정확한 뉴스와 정보를 제공하기 위해 협력하는 것에 기반을 두고 있다"면서 "구글이 생성형 AI 제품 개발에 있어 AP의 저널리즘의 가치와 공정한 보도에 대한 우리의 노력을 인정해준 것을 기쁘게 생각한다"고 말했다. AI 기술로 지역 저널리즘 강화 나서 구글은 AI가 혁신적인 기술이라고 믿으며, 핀포인트(Pinpoint)와 같은 도구와 저널리즘AI 혁신 챌린지(JournalismAI Innovation Challenge)를 통해 22개국 35개 프로젝트를 지원하는 등 지역 저널리즘 강화를 위해 AI 기술을 활용하고 있다. ■ 이 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 구글 블로그 바로가기)

2025.01.16 14:39AI 에디터

계약서 검토도 생성형 AI로…"시간 15% 단축" 비결은?

글로벌 컨설팅 기업 캡제미나이(Capgemini)가 발표한 '생성형 AI를 활용한 에너지 계약 및 문서 분석' 보고서에 따르면, 생성형 AI 기술을 활용한 계약서 검토 및 관리 시스템이 기업의 업무 효율성을 획기적으로 개선하는 것으로 나타났다. 생성형 AI로 계약서 검토 프로세스 자동화 실현 캡제미나이의 계약 및 문서 분석 솔루션은 법무팀의 계약서 검토 작업을 자동화하여 업무 효율을 높인다. 특히 레드라이닝(계약서 수정 작업) 과정에서 생성형 AI가 회사 지침에 맞춰 자동으로 수정 사항을 제안하고, 표준 조항과의 일치 여부를 확인한다. 이 솔루션은 마이크로소프트 워드에 애드인 형태로 설치되어 일상적인 문서 작업 환경에서도 생성형 AI의 기능을 손쉽게 활용할 수 있다. AI 기반 자동화로 계약서 리스크 관리 강화 생성형 AI는 계약서에 숨겨진 리스크와 불일치 사항을 자동으로 감지하고 분석한다. 특히 회사 표준 지침에서 벗어난 내용을 식별하고 이를 관련 담당자에게 즉시 전달함으로써, 잠재적 위험과 재정적 손실을 사전에 방지할 수 있다. 또한 계약서 작성 과정에서 발생할 수 있는 주관적 판단을 최소화하고 일관된 기준을 적용할 수 있다. 업무 효율성 대폭 향상으로 시간과 비용 절감 효과 캡제미나이의 계약 및 문서 분석 솔루션을 도입한 기업들은 콘텐츠 검토 과정에서 15%의 효율성 향상을 경험했으며, 계약 체결 소요 시간도 10% 단축된 것으로 조사됐다. 이는 기업의 계약 관리 비용 절감과 직접적으로 연결되는 중요한 성과다. 맞춤형 보고서 자동 생성으로 이해관계자 소통 개선 영업, 법무, 구매, 프로젝트 관리 등 다양한 부서가 관여하는 계약 검토 과정에서, 생성형 AI는 각 이해관계자의 요구사항에 맞춘 맞춤형 보고서를 자동으로 생성한다. 이를 통해 부서간 의사소통이 원활해지고 의사결정 과정이 가속화된다. 에너지 기업을 위한 다양한 계약 분석 지원 캡제미나이의 솔루션은 에너지 기업의 특성을 고려한 다양한 계약 분석을 지원한다. 구체적으로 엔지니어링 조달 및 건설 계약, 시운전과 현대화 활동에 대한 검토, 터미널 이용 계약에서의 LNG 저장 및 가스 유닛 적재 조건 분석, 석유·가스전 개발을 위한 공동운영 계약 관리, 턴키 계약에서의 건설·안전·규정 준수 검토, 시추 계약의 조건 및 지불 조건 분석, 그리고 작업 명세서(SOW)와 기본 서비스 계약(MSA)에 따른 대금 지급 마일스톤 모니터링까지 포괄적인 계약 관리 기능을 제공한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.16 14:31AI 에디터

아태지역 기업, AI 도입은 빠른데….위험요소도 적지 않다

AI 도입 가속화 속 드러나는 거버넌스 공백 딜로이트가 발간한 '아시아-태평양 지역 AI 거버넌스 서베이' 보고서에 따르면, 아시아 태평양 지역의 AI 관련 투자는 2030년까지 1,170억 달러에 이를 것으로 전망된다. 특히 생성형 AI가 가장 빠르게 성장하는 기술로 자리 잡은 가운데, 직원들의 40% 이상이 이미 직장에서 생성형 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 급속한 AI 도입 이면에는 보안 취약성(86%), 감시(83%), 개인정보보호(83%) 등의 리스크가 도사리고 있다는 우려가 제기되고 있다. 실제로 2024년 글로벌 데이터 유출의 평균 비용이 거의 500만 달러에 달하며, 이는 전년도에 비해 10% 증가한 수치다. 특히 소비자 신뢰의 약화와 브랜드 평판에 미치는 부정적인 영향은 장기적으로 심각한 결과를 초래할 수 있다. 연구에 따르면 소비자의 62%가 AI와의 상호작용이 윤리적으로 이루어지는 기업에 대해 더 높은 신뢰를 느끼며, 53%는 이러한 신뢰가 있는 기업의 제품과 서비스에 더 많은 비용을 지불할 용의가 있는 것으로 나타났다. AP 지역 AI 거버넌스 성숙도: 10개 중 9개 기업 '기초-발전 단계 딜로이트의 AI 거버넌스 성숙도 지수를 활용한 조사 결과, AP 지역의 10개 조직 중 1개 미만만이 신뢰할 수 있는 AI를 달성하기 위한 거버넌스를 갖추고 있는 것으로 파악됐다. 전체 조직의 91%가 기초 또는 발전 단계의 거버넌스 수준에 머물러 있어, AI 거버넌스의 전반적인 개선이 시급한 것으로 나타났다. 특히 정책과 기준(31%), 프로세스 및 관리 체계(23%) 영역에서 기초 단계에 머물러 있는 조직의 비율이 높았다. 산업별 AI 거버넌스 현황과 과제 조사 결과, 산업별로 AI 거버넌스 성숙도의 차이가 뚜렷했다. 기술, 미디어 및 통신, 금융 및 보험 서비스, 전문 서비스 분야에서 신뢰할 수 있는 AI에 대해 '준비 완료' 단계의 비율이 가장 높게 나타났다. 반면 정부 및 공공 부문과 생명 과학 및 의료 분야의 조직은 상대적으로 낮은 수준을 보였다. 금융 서비스 산업의 경우 77%가 발전 단계, 13%가 준비 완료 단계에 도달했으며, 첨단기술 산업은 76%가 발전 단계, 14%가 준비 완료 단계에 있는 것으로 나타났다. 효과적인 거버넌스가 가져오는 실질적 혜택 연구 결과에 따르면, 효과적인 AI 거버넌스를 갖춘 조직은 여러 가지 이점을 누리고 있다. 조사 응답자의 51%는 AI 거버넌스의 긍정적인 효과로 AI 솔루션의 결과에 대한 신뢰 향상을 언급했다. 특히 신뢰할 수 있는 AI 지수가 높은 조직은 지난 1년 동안 더 높은 수익 성장을 경험했으며, 지수가 15점 상승할 경우 수익이 4.6%포인트 더 증가하는 것으로 나타났다. 1억 달러의 성장률을 기록한 대규모 조직의 경우, 이는 460만 달러의 추가 수익으로 이어질 수 있다. 인력 역량 강화를 통한 AI 거버넌스 개선 조사에 따르면 평균적으로 56%의 직원만이 AI를 책임감 있게 사용할 수 있는 기술과 역량을 갖추고 있다. AI 교육을 제공하는 조직은 교육을 제공하지 않는 조직에 비해 AI를 안전하게 사용할 수 있는 직원 비율이 27% 더 높았다. 그러나 현재 52%의 조직만이 이러한 프로그램을 제공하고 있으며, 교육을 제공하지 않는 조직의 72%는 팀을 위한 프로그램을 적극적으로 개발하고 있다. AI 공급망 이해의 중요성 조직의 AI 사용과 함께 개발자, 배포자, 규제 기관, 플랫폼 제공자, 최종 사용자 및 고객 등 더 넓은 'AI 공급망'과의 상호작용을 이해하는 것이 중요해지고 있다. 조사에 따르면 15%의 고위 리더는 자신의 조직이 구매한 AI 솔루션, 내부에서 개발한 AI 솔루션, 공개적으로 이용 가능한 AI 애플리케이션을 조합해 사용하고 있다고 답변했다. 점점 더 많은 조직이 외부 감사 기관을 참여시켜 거버넌스 프레임워크에 추가적인 방어체계를 구축하고 있으며, 준비 완료 단계 조직의 3분의 2가 외부 당사자에게 AI 솔루션의 구현을 평가받은 경험이 있다. AI 거버넌스 개선을 위한 전략적 접근 조직이 AI 거버넌스를 개선하기 위해서는 우선 현재 상태를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 딜로이트는 조직이 자신의 시스템을 평가하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있도록 다섯 가지 기준(조직 구조, 정책과 기준, 프로세스 및 관리체계, 인력과 역량, 모니터링 및 보고)을 제시하고 있다. 또한 85%의 조직이 내부 기준에 따라 최소 6개월마다 AI 거버넌스를 평가하고 있으며, 이 평가 주기는 6개월, 3개월 또는 실시간으로 이루어질 수 있다. 모범 사례: Energy Queensland와 Singtel의 AI 거버넌스 접근법 실제 기업들의 AI 거버넌스 구현 사례도 주목할 만하다. 호주 최대의 정부 소유 전력 회사인 Energy Queensland는 AI 정책과 활용 사례에 대한 로드맵을 개발하고, 이를 뒷받침하는 적절한 가이드라인을 마련했다. 해당 정책이 산업 모범 사례에 부합하고 올바르게 구현되도록 외부 기관과 내부에서 독립적으로 검토를 진행했다. 아시아를 대표하는 통신 기술 기업인 Singtel은 여러 지역 사업에서 AI 이니셔티브를 효율적으로 관리하기 위해 혁신과 리스크 거버넌스를 분리하여 '허브 앤 스포크' 모델을 도입했다. 이 모델은 각 사업 부문이 독립적으로 혁신을 추구할 수 있도록 하면서도 통합된 거버넌스 프로토콜을 준수하도록 보장한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 딜로이트 보고서 바로 가기)

2025.01.16 13:37AI 에디터

금융권, 생성형 AI로 ESG 리스크 관리한다

AI 투자로 지속가능성 가속화 캡제미니(Capgemini)가 발간한 'Financial Services Top Trends 2025' 보고서에 따르면, 금융기관들은 ESG 보고와 리스크 관리를 위해 생성형 AI를 적극 도입하고 있다. 비즈니스 리더의 88%가 향후 12개월 동안 지속가능성을 위한 AI와 IT 투자를 늘릴 계획이다. 이는 지속가능성 목표 달성에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 보여준다. 금융기관의 72%가 ESG 기술에 최대 50만 달러를 투자할 계획이며, 2025년까지 50%의 기관이 ESG 데이터 수집과 리스크 관리, 보고를 위해 AI와 머신러닝, 블록체인을 활용할 것으로 전망된다. 생성형 AI로 ESG 보고 혁신 생성형 AI는 TCFD와 GRI 표준에 따른 실시간 정확한 공시를 자동화하여 투명성을 높이고 규정 준수 비용을 절감하는 효과를 가져올 것으로 예상된다. 특히 기존 AI와 달리 생성형 AI는 정보를 추출하고 요약하며, 비정형 데이터를 처리하고 분석하여 인사이트를 도출하고 인간의 언어로 소통할 수 있어 ESG 보고에서 큰 장점을 발휘할 것으로 전망된다. 블랙록(BlackRock)은 이미 알라딘 ESG(Aladdin ESG)라는 AI 기반 플랫폼을 출시하여 기관 고객들에게 실시간 ESG 인사이트를 제공하고 있으며, 이를 통해 기후와 사회적 리스크를 더 효과적으로 평가할 수 있게 되었다. 데이터 기반 의사결정으로 ESG 경영 고도화 금융기관들은 AI 기반 분석을 통해 데이터 중심의 ESG 의사결정을 강화하고 있다. 글로벌 ESG 데이터 분석 시장은 2023년부터 2028년까지 연평균 23.6%의 성장이 예상되며, 이는 더 나은 모니터링과 보고, 의사결정의 필요성에 기인한다. 금융기관의 72%가 ESG 기술에 최대 50만 달러를 투자할 계획이며, 2025년까지 50%의 기관이 ESG 데이터 수집과 리스크 관리, 보고를 위해 AI와 머신러닝, 블록체인을 활용할 것으로 예측된다. DBS는 2024년 7월 지속가능성 가속기 도구를 출시하여 고객들의 ESG를 ERM(전사적 리스크 관리)에 통합하도록 지원하고 있다. AI로 지속가능성 리스크 관리 강화 금융권 경영진의 70%는 현재 지속가능성의 이점이 비용을 상회한다고 보고 있으며, 67%는 생성형 AI의 지속가능성 이점이 단점을 능가할 것으로 전망하고 있다. AI 기반 핀테크 솔루션은 금융기관들이 투자와 운영에 ESG 기준을 통합하는 데 도움을 주고 있다. 2025년까지 전체 포트폴리오의 80%가 AI 플랫폼을 활용해 지속가능 투자를 최적화할 것으로 예상된다. AIG는 2023년 AI 기반 언더라이팅 솔루션을 도입하여 건설과 에너지 등 고위험 섹터 고객들의 ESG 리스크를 평가하고 있으며, 이를 통해 더 빠르고 정확한 가격 책정과 맞춤형 보장을 제공하고 있다. 생성형 AI로 환경 모니터링 강화 생성형 AI는 인간의 눈으로 포착하기 어려운 지속가능성 트렌드와 이상 징후를 식별할 수 있다. 생성형 AI는 위성 이미지를 분석하여 산림 벌채나 수위 변화를 모니터링하고 환경 변화에 대한 실시간 인사이트를 제공한다. 취리히 보험그룹(Zurich Insurance Group)은 AI를 활용하여 재생에너지 프로젝트의 언더라이팅을 더욱 효과적으로 수행하고 있다. 이는 자연재해로 인한 리스크를 예측하고 고위험 지역에 위치한 부동산에 대해 더 정확한 보험료를 제시하며, 고객들이 복원력 조치에 투자하도록 장려하는 데 도움을 주고 있다. AI 기반 플랫폼은 예측 능력을 향상시켜 ESG 관련 재무 리스크를 더욱 효과적으로 관리할 수 있게 한다. 새로운 규제 대응을 위한 AI 활용 EU의 기업지속가능성보고지침(CSRD)에 따라 약 5만개의 EU 기업들이 2025년부터 지속가능성 영향을 보고해야 한다. 기업들의 99%가 이러한 공시 의무에 대비하고 있으며, 이는 투자자 신뢰도 향상으로 이어지고 있다. ESG 점수가 높은 기업들은 기업 가치와 EBITDA 승수가 증가하는 것으로 나타났으며, ESG 점수가 10포인트 상승할 때마다 기업 가치가 1.11배 높아지는 것으로 분석되었다. 금융권 경영진의 70%는 지속가능성의 이점이 비용을 상회한다고 평가하며, 67%는 생성형 AI의 지속가능성 이점이 단점을 능가할 것으로 전망한다. 2025년까지 전체 포트폴리오의 80%가 AI 플랫폼을 활용해 지속가능 투자를 최적화할 것으로 예상되며, 이는 ESG 중심 제품의 성장을 촉진할 것으로 기대된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로 가기)

2025.01.16 10:44AI 에디터

생성형 AI가 경제도 예측…경영진 발언 분석해 GDP 적중

생성형 AI로 분석한 기업 실적발표가 경제 미래 예측에 중요 지표가 되다 조지아주립대학교와 시카고대학교 연구진이 공동 발표한 최신 연구에 따르면, 생성형 AI를 활용해 기업 실적발표 컨퍼런스콜 내용을 분석한 결과가 미래 경제지표 예측에 매우 유용한 것으로 나타났다. 연구진은 공개 기업들이 미국 전체 비농업 고용의 약 30%와 GDP의 4분의 1 이상을 차지한다는 점에서, 이들의 전망이 중요하다고 강조했다. 연구진은 챗GPT를 활용해 5,513개 기업의 12만 건 이상의 실적발표 내용을 분석하여 'AI Economy Score'를 도출했다. 이 점수는 실적발표 내용을 '크게 감소'(-1)부터 '크게 증가'(+1)까지 5단계로 평가하여 산출됐다. AI 기반 예측이 전문가 전망 압도하다 연구진은 AI가 분석한 경제전망이 연방준비은행의 전문가 설문조사(Survey of Professional Forecasters) 결과보다 더 정확한 것으로 평가했다. AI Economy Score는 기존 경제예측 지표들과 비교했을 때 GDP 예측에서 4% 더 높은 설명력을 보였으며, 특히 고용 예측에서는 기존 모델 대비 25% 더 높은 설명력을 나타냈다. 산업생산의 경우 한 분기 성장률 예측에서 2.93%, 고용은 1.41%, 임금은 0.24%의 증가를 각각 예측하는데 성공했다. 더욱 주목할 만한 점은 AI Economy Score가 Term Spread, Real FFR, GZ Spread 등 기존의 주요 경제지표들을 통제한 후에도 독립적인 예측력을 보였다는 것이다. 금융위기와 팬데믹 시기의 예측력 검증 연구진이 개발한 AI Economy Score는 2008년 금융위기 시기의 경제 하락을 정확하게 예측했다. 다만 2020년 코로나19 팬데믹의 경우 첫 분기 GDP 성장률 예측에는 실패했는데, 이는 팬데믹의 예측 불가능한 특성 때문이었다. 연구진은 특히 업종별로 팬데믹의 영향이 달랐음을 포착했다. 2020년에는 소매업이 가장 큰 타격을 받았고, 의료 서비스는 상대적으로 회복력이 있었으며, 2021년 팬데믹 이후에는 기술 서비스 부문이 가장 낙관적인 회복세를 보였다. 2007-2009년 금융위기 때는 소매업, 운송·창고업, 교육 서비스 부문이 가장 심각한 타격을 받은 것으로 분석됐다. 산업별, 기업별 세부 분석의 장기 예측력 확인 AI 분석은 19개 산업 부문별로 세분화된 경제전망을 제시했다. 특히 산업별 분석은 향후 4년까지의 GDP 성장을 예측하는데 유용했으며, 기업별 분석에서도 매출과 수익에 대해 최대 4년까지의 예측력을 보였다. 이는 벤치마크로 사용된 GZ Spread(질크리스트-자크라제크 지수)의 8분기 예측력을 크게 상회하는 결과다. 연구진은 특히 산업별 점수가 동일 시점에서도 산업마다 낙관적/비관적 전망이 공존하는 등 상당한 이질성을 보였다고 설명했다. VAR 분석으로 입증된 경제 영향력 연구팀은 벡터자기회귀(VAR) 분석을 통해 AI Economy Score의 충격이 경제에 미치는 영향을 분석했다. 분석 결과, AI Economy Score의 표준편차 1단위 증가는 소비와 생산을 기준선 대비 약 2%포인트, 투자를 약 6%포인트 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 영향은 8분기 이상 지속됐으며, 인플레이션 상승과 연방기금금리 인상으로도 이어졌다. AI 분석의 방법론과 검증 과정 연구진은 ChatGPT 3.5 Turbo 모델을 사용해 최대 4,096토큰(약 3,000단어)까지 처리했으며, 각 실적발표를 2,500단어 단위로 나누어 분석했다. 결과의 신뢰성을 높이기 위해 메타의 Llama-3 모델로도 동일한 분석을 수행했으며, 비슷한 결과를 얻었다. 또한 '룩-어헤드 바이아스'를 방지하기 위해 기업명, 날짜, 제품명 등을 가린 샘플로도 분석을 진행했다. 검증을 위해 1,000여 건의 컨퍼런스콜 내용을 수동 검토했고, 낮은 점수와 높은 점수를 받은 텍스트의 특징을 분석했다. 낮은 점수의 경우 '어려운 경제환경', '시장 상황 악화' 등의 표현이, 높은 점수에서는 '강한 매출 성장', '긍정적 실적' 등의 표현이 자주 등장했다. 생성형 AI의 경제 분석 새 지평 연구진은 이번 연구가 생성형 AI를 경제 분석에 활용하는 새로운 가능성을 보여줬다고 평가했다. 생성형 AI는 기업 경영진들의 생생한 시장 전망을 효율적으로 집계할 수 있어, 기존의 설문 기반 경제전망을 보완하고 정책 입안자들에게 유용한 통찰을 제공할 것으로 전망된다. 연구진은 특히 이러한 AI 기반 분석이 규범적 정책 수립에도 도움이 될 것이라고 제안했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트아 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.15 17:25AI 에디터

오픈AI, 트럼프에 AI정책 제안…"글로벌 투자 유치 힘써야"

AI 기술, 미국의 경제 재도약 기회… 중국보다 앞서야 오픈AI(OpenAI)가 13일(현지 시간) 공식 홈페이지를 통해 새로운 경제 청사진을 발표했다. 이 문서는 인공지능(AI) 기술을 통해 미국이 글로벌 리더십을 유지하고 국가 안보를 강화하며 경제 성장을 이끌기 위한 정책 제안들을 담고 있다. 특히 AI 기술이 더 발전하기 전에 미국이 선제적으로 행동해야 한다는 점을 강조했다. 오픈AI는 "AI는 독재 국가에 의해 통제되기에는 너무 강력한 기술이며, 현재 상황에서 미국이 이를 주도하지 않으면 경제적 기회와 국가 안보 모두에서 리스크를 감수해야 할 것"이라고 밝혔다. 또한 데이터 센터, 반도체 제조 시설, 발전소와 같은 AI 인프라 구축이 지역 사회의 경제 활성화와 일자리 창출로 이어질 수 있다는 점도 덧붙였다. CEO 샘 알트먼은 "AI는 앞으로 우리가 지금 할 수 없는 일들을 미래 세대가 가능하게 만들 것"이라며 기술이 가져올 긍정적인 변화를 낙관적으로 전망했다. 이번 경제 청사진은 미국 전역에서 AI의 혜택이 공평하게 나눠질 수 있도록 정책 입안자들과의 협력을 강조하고 있다. AI 기술의 발전이 특정 대기업에만 집중되지 않고, 모든 규모의 기업과 지역 사회가 번영할 수 있는 환경을 조성해야 한다는 것이다. 과거 자동차 산업에서의 성공처럼 AI의 잠재력 빨리 인지해야 오픈AI는 과거 미국이 자동차 산업에서 보여준 사례를 이번 청사진에 비유했다. 자동차는 유럽에서 발명되었지만 영국의 규제로 인해 산업 성장이 저해됐다. 당시 영국은 '적기법'을 제정해 자동차 앞에 사람이 깃발을 들고 걸어야 한다는 비효율적인 규제를 도입했다. 반면 미국은 자동차 산업의 잠재력을 빠르게 인지하고 도로 인프라를 구축하는 등 대규모 생산 체제를 마련해 세계 자동차 시장을 선도했다. 오픈AI는 "현재 AI 기술에서도 비슷한 상황이 전개되고 있다"며 미국이 다시 한번 주도권을 잡아야 한다고 주장했다. AI 산업 발전을 위해서는 개발자와 사용자 모두가 명확하고 일관된 규칙을 따라야 한다고 오픈AI는 강조했다. 자동차 운전자들이 도로에서 교통 법규를 지키듯이, AI 산업에서도 공공의 안전을 보장하기 위한 규칙이 필요하다는 것이다. 또한 이러한 규제는 주별로 파편화된 방식이 아니라 전국적으로 일관되게 적용되어야 한다고 덧붙였다. 오픈AI는 명확한 규제가 오히려 기업들의 투자를 장려하고 경쟁을 촉진해 혁신을 가속화할 것이라고 설명했다. 미국이 AI 경쟁에서 승리하기 위한 핵심 요소 4가지: 반도체, 데이터, 에너지, 인재 미국이 AI 경쟁에서 승리하기 위해 확보해야 할 주요 요소로는 반도체, 데이터, 에너지, 그리고 인재가 꼽힌다. 현재 전 세계적으로 약 1,750억 달러의 자금이 AI 프로젝트에 투자될 준비가 되어 있으며, 미국이 이를 유치하지 못하면 중국이 AI 프로젝트에 투자해 중국 공산당의 글로벌 영향력이 강화될 것이라는 우려도 있다. 오픈AI는 AI가 보다 많은 사람들에게 혜택을 주기 위해 민주적 가치에 기반한 AI를 구축해야 한다고 강조했다. 자유 시장의 공정한 경쟁을 통해 혁신을 촉진하고, 개발자와 사용자들이 자유롭게 AI 도구를 활용하되 명확한 기준을 준수하도록 해야 한다는 것이다. 또한 정부가 AI 도구를 악용해 국민을 통제하거나 타국을 위협하는 상황을 방지해야 한다는 점도 지적했다. 이달 말, AI가 이끄는 미국의 경제 성장 논의하는 행사 개최 오픈AI는 오는 1월 30일 워싱턴 DC에서 AI 기술이 경제 성장을 어떻게 이끌 수 있는지 논의하는 행사를 개최할 예정이다. 이 행사는 오픈AI가 추진하는 'Innovating for America' 이니셔티브의 출발점이 될 것으로 보인다. 오픈AI는 미국 전역에서 AI의 경제적 혜택이 확산될 수 있도록 주정부와 협력할 계획이다. 이번 경제 청사진은 미국 정부와의 협력 상황에 따라 지속적으로 업데이트될 예정이다. 오픈AI는 "미국은 항상 창업가와 혁신가들의 생태계를 통해 발전해왔으며, AI 시대에서도 이러한 성공 패턴이 반복될 것"이라며 AI 기술이 가져올 새로운 기회를 강조했다. 오픈AI는 끝으로 "미국이 AI 혁신의 길을 개척하고 이를 통해 국민 모두에게 경제적 혜택을 가져다 줄 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 밝혔다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 오픈AI 홈페이지 바로가기)

2025.01.15 17:09AI 에디터

AI, 할리우드 구원투수로 등판…"창작자는 불안, 시청자는 기대"

할리우드 제작비 절감의 구원투수로 떠오른 AI 허브리서치(Hub Research)의 2024년 12월 보고서에 따르면, 할리우드는 오래전부터 생성형 AI를 주시해왔으나, 최근 그 잠재력과 활용 가능성이 예상보다 빠르게 확장되고 있다. 특히 스트리밍 서비스의 등장으로 제작비가 증가하고 수익성이 악화되면서, 제작사들은 효율성과 수익성 향상을 위해 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있다. 라이온스게이트(Lionsgate)의 최근 AI 기업과의 협약은 이러한 추세를 잘 보여주는 사례다. 시청자들은 현재의 콘텐츠 품질과 선택의 폭에 대해 긍정적인 평가를 하면서도, 너무 많은 옵션으로 인해 좋은 콘텐츠를 찾기 어렵다는 문제를 지적했다. 이는 AI가 개인화된 콘텐츠 추천과 검색 기능을 통해 해결할 수 있는 영역으로 평가된다. 실제로 설문 응답자들은 AI 기반의 콘텐츠 발견 기능에 높은 관심을 보였다. 시청자 71%가 알지만 18%만 이해하는 생성형 AI 허브리서치(Hub Research)가 2024년 11월 미국의 16-74세 TV 시청자 2,540명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 71%가 생성형 AI(Generative AI)라는 용어를 알고 있지만, 이를 다른 사람에게 설명할 수 있을 만큼 충분히 이해하고 있다고 답한 비율은 18%에 그쳤다. 흥미로운 점은 응답자의 57%가 하나 이상의 생성형 AI 모델을 사용해본 경험이 있다고 답했다는 것이다. 할리우드의 배우, 작가, 그리고 다른 창작자들은 AI가 자신들의 작업을 대체하거나 영향을 미칠 수 있다는 점에 대해 우려를 표명하고 있다. 이러한 우려는 2024년 SAG-AFTRA가 지지한 AI 관련 법안의 통과로 이어졌으며, 이는 AI 시대의 창작자 권리 보호를 위한 중요한 진전으로 평가받고 있다. 딥페이크부터 일자리까지, AI 시대의 그림자 AI가 사회에 미칠 영향에 대해서는 의견이 갈렸다. 전체 응답자 중 44%는 AI가 긍정적인 발전이라고 평가했는데, 이 중 12%는 '매우 긍정적', 32%는 '긍정적'이라고 답했다. 반면 27%는 부정적으로 바라봤으며, 29%는 긍정도 부정도 아니라고 답했다. 특히 AI를 긍정적으로 보는 집단(39%)과 부정적으로 보는 집단(31%) 모두에서 AI가 우리의 삶과 일의 방식을 근본적으로 변화시킬 것이라는 데 동의했다. AI 발전에 대한 구체적인 우려사항을 살펴보면, 딥페이크 콘텐츠 제작(65% '매우 우려', 26% '다소 우려')이 가장 큰 걱정거리로 꼽혔다. 그 다음으로는 개인정보 위험(62% '매우 우려', 29% '다소 우려'), 일자리 감소(57% '매우 우려', 32% '다소 우려'), 인류 존속에 대한 위협(44% '매우 우려', 37% '다소 우려'), AI의 오류나 환각(38% '매우 우려', 44% '다소 우려'), 환경 지속가능성(34% '매우 우려', 43% '다소 우려') 순으로 나타났다. AI 콘텐츠의 경계선: 창작은 인간, 기술은 AI 시청자들은 콘텐츠 제작에서 AI와 인간의 역할이 명확히 구분되어야 한다고 생각했다. 음악 제작(63%), TV/영화 대사 작성(59%), 스토리보드 제작(45%) 등 창의적인 작업은 인간이 더 잘할 수 있다고 답했다. 반면 배경 영상 편집(51%), 다른 언어로 더빙(50%), 프로그램 설명문 작성(44%), 예고편 제작(39%), 비디오 게임 대사(37%) 등 기술적인 작업은 AI가 더 적합하다고 평가했다. 보고서는 AI가 할리우드에 축복이 될지 재앙이 될지는 결국 팬들이 AI가 참여한 쇼와 영화를 어떻게 받아들이느냐에 달려있다고 지적한다. 현재 시청자들의 반응은 AI의 보조적 역할에는 긍정적이지만, 핵심적인 창작 영역에서는 여전히 인간의 역할을 중요시하는 것으로 나타났다. "AI야, 좋은 콘텐츠 추천해줘" AI 기반 시청 경험 개선에 대한 높은 관심 설문 응답자들은 AI를 활용한 시청 경험 개선에도 긍정적인 반응을 보였다. 모든 스트리밍 앱의 시청 기록을 분석해 더 나은 콘텐츠를 추천하는 AI 기능에 대해 35%가 '매우 관심있다', 41%가 '다소 관심있다'고 답했다. 또한 여러 사람이 함께 볼 콘텐츠를 찾아주는 AI 기능(35% '매우 관심', 42% '다소 관심'), 프로그램 리뷰를 요약해주는 AI 기능(31% '매우 관심', 42% '다소 관심')에도 높은 관심을 보였다. 다만 TV에 내장된 AI 챗봇을 통 한 시청 추천 기능에는 상대적으로 낮은 관심(22% '매우 관심', 35% '다소 관심')을 보였다. 시청자가 원하는 건 "AI 사용 투명성" 특히 주목할 만한 점은 AI 사용에 대한 투명성 요구다. 응답자의 67%는 TV 서비스가 콘텐츠 제작에 AI가 사용됐다는 사실을 명확히 공개해야 한다고 답했으며, 26%는 시청자가 AI 사용 여부를 쉽게 확인할 수 있어야 한다고 밝혔다. 또한 응답자들은 AI 기반의 콘텐츠 추천(76%), 그룹 시청을 위한 콘텐츠 찾기(77%), 리뷰 요약(73%) 등 AI를 활용한 시청 경험 개선에도 높은 관심을 보였다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.15 15:01AI 에디터

트럼프 美 당선인, 'AI 칩 수출 규제' 유지할 듯

중국의 첨단 기술 확보를 둘러싼 미중 갈등이 지속되면서, 미국의 AI 칩 수출 통제가 계속될 것으로 보인다. 블룸버그가 13일(현지 시간)에 보도한 내용에 따르면, 바이든 정부의 주요 고위 관리는 트럼프 당선인이 Nvidia와 같은 기업의 AI 칩 글로벌 판매에 대한 새로운 제한 조치를 유지할 가능성이 높다고 밝혔다. 중국의 첨단 기술 추구에 대한 양당의 국가 안보 우려가 그 배경이다. 이 규제는 지난 월요일 백악관이 발표한 새로운 무역 통제 조치로, 기업별 및 국가별로 고성능 AI 프로세서의 수출을 제한하는 내용을 담고 있다. 기존에는 중국을 중심으로 적용되던 규제가 대부분의 국가로 확대된 것이다. 국가안보보좌관인 제이크 설리반은 "트럼프 새 정부가 규제 세부사항을 약간 수정할 가능성은 있지만, 핵심적인 조치는 그대로 유지될 것으로 예상한다"고 말했다. 이번 조치는 Nvidia와 같은 반도체 기업에 상당한 영향을 미칠 것으로 보인다. 특히 Nvidia CEO인 젠슨 황은 최근 발언에서 "트럼프 팀이 적절한 결정을 내릴 것"이라고 언급하며, 새 정부가 기존의 수출 제한을 일부 완화할 가능성을 시사하기도 했다. 미중 기술 패권 경쟁의 중심에 선 AI 칩 AI 칩은 반도체 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로, 인공지능 연구와 개발을 위한 핵심 기술이다. 특히 고성능 AI 칩은 데이터 센터, 자율주행차, 슈퍼컴퓨터 등 첨단 산업 분야에서 필수적인 역할을 한다. 그러나 미국 정부는 이러한 AI 칩이 중국의 군사 및 감시 기술로 전용될 위험이 있다고 판단해 규제를 강화하고 있다. 이번 조치로 인해 엔비디아(Nvidia), AMD 등 미국 반도체 기업들은 중국과의 거래에서 큰 제약을 받을 수밖에 없다. 전문가들은 이번 규제가 미국과 중국 간의 기술 패권 경쟁을 더욱 심화시킬 것이라고 분석한다. 특히 중국은 자체 AI 칩 개발에 박차를 가하고 있지만, 여전히 미국의 기술 의존도가 높은 상황이다. 새 정부의 정책 변화 가능성은? 트럼프 새 정부가 출범하면 규제 방향이 어떻게 바뀔지에 대해 업계의 관심이 쏠리고 있다. 일부 전문가들은 트럼프 정부가 경제 성장을 우선시해 규제를 완화할 가능성을 배제하지 않고 있다. 그러나 바이든 정부의 주요 관리들이 국가 안보를 이유로 강력한 수출 규제를 강조한 만큼, 급격한 변화는 어려울 것이라는 전망도 많다. 트럼프 당선인은 대선 기간 동안 미국 제조업 부흥과 국가 안보 강화를 핵심 공약으로 내세웠다. 이에 따라 AI 칩 수출 규제 역시 미국 우선주의 기조에 맞춰 유지될 가능성이 높다는 분석이다. 설리반 보좌관은 "새 정부가 일부 세부사항을 조정할 수는 있지만, 국가 안보와 직결된 부분은 그대로 유지될 것"이라며, AI 칩 수출 통제가 앞으로도 미국의 기술 정책에서 중요한 축을 이룰 것임을 시사했다. 이번 수출 규제로 인해 글로벌 반도체 시장은 또 한 번 큰 변화를 맞이할 것으로 보인다. 특히 미국과 중국 간의 기술 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상되면서, 각국의 반도체 기업들이 새로운 전략을 모색해야 할 시점이다. Nvidia와 AMD를 비롯한 주요 기업들은 규제 상황을 주시하며, 앞으로의 정책 변화에 발맞춰 사업 전략을 조정할 것으로 보인다. ■ 이 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.15 14:45AI 에디터

AI 반도체 공장, 인구 285만 도시 전기 25% 소비

2030년 데이터센터 전력 소비량, 미국 전체 8%·유럽 5% 차지 환경과학기술 전문 학술지 'Environmental Science and Ecotechnology'에 실린 보고서에 따르면, 생성형 AI(Generative AI) 개발과 운영이 환경과 사회에 미치는 영향이 심각한 수준인 것으로 나타났다. 대만반도체제조회사(TSMC)가 타이중시에 계획 중인 생성형 AI용 반도체 제조시설은 285만 명이 거주하는 도시 전기의 25%, 수자원의 6%를 소비할 것으로 예측됐다. 데이터센터 운영에 필요한 전력 소비량은 2030년까지 미국 전체 전력의 8%, 유럽 전체 전력의 5%를 차지할 것으로 전망된다. 애리조나 주 챈들러(인구 28만 명)에서는 데이터센터가 지역사회에 양질의 일자리를 창출하지 못하고 소음 공해만 유발한다는 이유로 신규 건설을 제한하고 있다. 일론 머스크의 xAI 학습시설은 현재 8만 가구가 사용하는 전력량을 소비하고 있으며, 오픈AI의 시설은 지난 2022년 7월 한 달간 아이오와주 웨스트 데모인 시(인구 7만 5천 명)의 물 사용량 6%를 차지했다. 탄탈럼·코발트 채굴이 불러온 산림파괴·수질오염·아동노동 착취 생성형 AI 시스템 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 제조 과정에서는 탄탈럼과 코발트 같은 희귀 금속이 필요하다. 이러한 광물 채굴 과정에서 산림 파괴, 토양 및 수질 오염이 발생하고 있다. 특히 콩고민주공화국의 콜웨지(인구 57만 3천 명) 지역에서는 코발트 채굴 과정에서 아동 노동 문제가 심각한 것으로 보고됐다. 또한 저장 장치와 중앙처리장치(CPU) 제조에 필요한 플라스틱 케이스, 절연체, 마이크로칩, 반도체에 사용되는 실리콘, 금, 구리, 알루미늄 채굴로 인한 환경 파괴도 심각한 수준이다. 이는 지역 사회의 수질 오염, 대기 오염, 토양 악화로 이어지고 있다. 메타, AI 모델 학습용 GPU 35만개 105억 달러에 구매 계획 GPT-3(1,750억 개의 매개변수)와 같은 대규모 AI 모델 학습에는 약 1,287MWh의 전력이 소비되며, 이 과정에서 약 552톤의 이산화탄소가 배출된다. 메타는 대규모 언어모델 학습을 위해 350,000개의 GPU를 105억 달러에 구매할 계획이다. 이는 전 세계 GPU 수요의 연간 12% 증가를 반영하는 수치로, 데이터센터와 에너지 네트워크에 대한 부담이 더욱 가중될 전망이다. 테네시 주 멤피스(인구 61만 8천 명)에서는 일론 머스크의 xAI가 전 일렉트로룩스 공장 부지에 새로운 센터를 건설하겠다고 발표해 지역사회의 우려를 낳고 있다. 특히 가스터빈의 불법 운영 문제와 수십 년간 산업 공해에 시달려온 인근 지역의 대기질, 수자원 접근성, 전력망 안정성에 대한 우려가 제기되고 있다. 저임금 데이터 라벨러부터 비공개 계약까지, AI가 만든 사회 격차 생성형 AI 개발 과정에서 여성, 고령자, 비영어권 사용자들의 관점이 충분히 반영되지 못하고 있다. 이로 인해 영어권 세계관이 과도하게 반영되고 일부 계층에게는 사용자 친화적이지 못한 시스템이 만들어지고 있다. 또한 데이터 라벨링과 같은 반복적인 작업을 수행하는 저임금 노동자들의 열악한 근로조건도 문제로 지적됐다. xAI는 멤피스 상공회의소 및 멤피스 가스·전기·수도국과 비공개계약을 체결해 협상 내용을 은폐함으로써 지역사회의 알 권리를 침해했다는 비판도 받고 있다. 지식증류·엣지컴퓨팅으로 실현하는 환경친화적 AI 개발 보고서는 AI 개발의 부정적 영향을 줄이기 위한 방안으로 파라미터 효율적 미세조정, 지식 증류, 지속가능한 하드웨어 설계, 엣지 컴퓨팅 배포, 전문 AI 가속기 활용 등을 제시했다. 또한 모델의 재사용과 공유를 위해 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙을 따를 것을 권고했다. 사회적 영향 완화를 위해서는 영향 평가 지표의 표준화, 영향권 지역사회 조사, 지역사회 참여형 지속가능 시설 개발, 노동 조건 개선, 윤리적 거버넌스 구축 등이 필요하다고 제안했다. 생성형 AI 영향 평가의 미래 방향성 보고서는 생성형 AI의 누적된 사회환경적 영향을 평가하는 것이 매우 복잡한 과제라고 지적했다. 이는 다양한 에너지 집약적 프로세스와 복잡한 가치 사슬, 소외된 지역사회에 대한 예측하지 못한 사회경제적 영향 때문이다. 연구진은 자연 자원이나 영향을 받는 지역사회의 문화적, 사회적 웰빙에 확정적인 가치를 부여하는 것이 거의 불가능하다고 설명했다. 이에 따라 설계와 개발부터 배포, 유지보수, 폐기, 재활용에 이르는 전 단계에서 생성형 AI의 생애주기 영향을 평가하는 포괄적 모델 개발을 제안했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.15 09:52AI 에디터

생성형 AI의 어두운 그림자…극우세력 선동도구로 악용

생성형 AI를 이용한 극우세력의 선전선동 실태 범죄 및 형사 사법 분야 전문 컨설팅 회사 크레스트 어드바이저리(Crest Advisory)의 루이스 딘(Louis Dean) 연구원이 발표한 최신 보고서에 따르면, 백인 우월주의자들이 생성형 AI를 선전선동의 도구로 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 2018년 1월부터 2024년 4월까지의 텔레그램 게시물을 분석한 결과를 담고 있다. 텔레그램(Telegram)의 백인 우월주의 채널 38개를 분석한 결과, 850개의 게시물에서 1,077건의 생성형 AI 활용 사례가 발견되었다. 연구진은 이를 다섯 가지 주요 주제로 분류했다. 전술적 활용(Tactical Use)이 447건으로 전체의 42%를 차지했으며, 나머지는 AI 관련 지식 공유(Knowledge Sharing), AI에 대한 비관론(GAI Pessimism), AI에 대한 낙관론(GAI Optimism), AI 관련 뉴스(GAI News) 순으로 나타났다. 이 중 전술적 활용은 선전선동, 허위정보 생성, 폭력 조장, 실험적 시도 등 네 가지 하위 범주로 세분화되었다. 이미지, 음성, 영상 생성 AI로 제작되는 혐오 콘텐츠의 실태 전술적 활용 사례 중 가장 큰 비중을 차지한 것은 선전선동용 이미지 제작으로, 222건이 확인되었다. 이는 전체 전술적 활용의 50%에 해당한다. 극우세력은 'The Happy Merchant'와 'Pepe the Frog' 등의 혐오성 밈을 AI로 재생산했으며, 나치 SS 군인이나 신화 속 아리안 전사를 미화하는 이미지를 대량으로 제작했다. 연구진은 AI 이미지 생성 도구가 이전보다 더 효과적이고 매력적인 선전선동물을 빠르게 제작할 수 있게 만들었다고 분석했다. 2024년에는 AI 오디오와 비디오 기술을 이용한 선전선동이 새롭게 등장했다. 44건이 확인된 이 수법은 전체 전술적 활용의 10%를 차지했다. 히틀러의 1939년 제국의회 연설을 복원하고 번역하는 것부터, AI로 만든 히틀러의 목소리로 마틴 로빈스의 'Big Iron'과 같은 대중가요를 부르게 하는 등 다양한 시도가 있었다. 특히 이러한 AI 음성 기술은 영국의 여름 폭동 당시 선동 도구로 활용된 것으로 나타났다. AI의 취약점을 악용한 교묘한 선동 전략: 허위정보 생성과 폭력 조장 백인 우월주의자들은 'tricking'과 'baiting'이라는 새로운 전략으로 AI를 조작했다. 68건이 확인된 이 전략은 전체 전술적 활용의 15%를 차지했다. 대표적인 사례로, 빙(Bing) AI에 "전통적인 바이킹 가족"을 생성하도록 요청해 흑인 바이킹 가족 이미지를 만들어낸 뒤, 이를 'The Great Replacement Theory'를 뒷받침하는 증거로 악용했다. 이들은 성공적인 AI 조작 방법을 커뮤니티 내에서 공유하며 전파력을 높이고 있다. AI를 이용한 허위정보 생성은 34건으로 전체 전술적 활용의 8%를 차지했다. 2024년 4월에는 엠마 왓슨(Emma Watson)을 나치로 묘사한 가짜 이미지가 제작되는 등 2023년 1월 이후 이미지 조작 기술이 급격히 발전했다. 연구진은 현재 대부분의 AI 생성 이미지가 손의 형태 등 세부적인 부분에서 오류를 보이고 있어 식별이 가능하지만, 기술이 발전하면서 이러한 허위정보 탐지가 더욱 어려워질 것으로 예측했다. AI 악용 방지를 위한 시급한 대책 마련 필요 연구진은 미드저니(Midjourney)나 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 AI 이미지 생성 기업들이 극단주의 선전물 제작 방지를 위한 투자를 확대해야 한다고 지적했다. 특히 오픈소스 AI 이미지 생성 도구를 제공하는 기업들은 극단주의 선전물 제작을 방지하기 위한 강력한 감사 메커니즘을 구축해야 한다고 강조했다. 또한 수노AI(SunoAI) 등 새로운 AI 기업들도 극단주의와 폭력 관련 콘텐츠에 대한 더욱 명확한 서비스 약관을 마련해야 한다고 제안했다. 영국의 온라인 안전법도 현재와 미래의 테러 위협에 대응할 수 있도록 지속적인 개정이 필요하다는 의견도 제시했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.15 08:59AI 에디터

AI 기업들, 유튜버 '미공개영상' 매입 경쟁…왜?

인공지능 관련 정보를 제공하는 웹사이트인 오토GPT(AutoGPT)에 따르면, 유튜버와 디지털 크리에이터들이 인공지능(AI) 기업들에게 미공개 영상을 판매해 새로운 수익원을 창출하고 있다. AI 기업들은 알고리즘 학습을 위해 온라인에 공개되지 않은 독특한 영상 확보에 나서고 있으며, 크리에이터들은 이를 통해 추가 수익을 얻고 있다. AI 기업들의 고품질 영상 확보 경쟁 오픈AI(OpenAI), 구글(Google), 문밸리(Moonvalley) 등 AI 기업들은 크리에이터들의 미공개 영상 확보를 위해 수천 달러를 지불하고 있다. 영상 품질에 따라 분당 1달러에서 4달러까지 지급하며, 4K나 드론으로 촬영한 고품질 영상의 경우 더 높은 가격을 받을 수 있다. 유튜브, 인스타그램, 틱톡 등 일반 플랫폼의 콘텐츠는 분당 1~2달러 선에서 거래되고 있다. AI 기업들의 대규모 영상 데이터 필요성 메타(Meta), 어도비(Adobe), 오픈AI(OpenAI) 등은 이미 텍스트를 영상으로 변환하는 AI 영상 생성기를 출시했다. 이러한 시스템을 개선하기 위해서는 수백만 시간의 영상 데이터가 필요하다. 저작권 문제와 소송을 피하기 위해 공개된 콘텐츠를 사용할 수 없어 미공개 영상 매입이 대안으로 떠올랐다. 크리에이터들의 새로운 수익 창출 기회 워서먼(Wasserman)의 댄 레빗(Dan Levitt) 수석 부사장은 "현재 AI 기업들 간의 군비 경쟁이 벌어지고 있으며, 모든 기업이 더 많은 영상을 필요로 한다"고 말했다. 그는 이것이 크리에이터들에게 좋은 기회가 될 것이라고 전망했지만, 이러한 기회의 창이 영원히 열려있지는 않을 것이라고 경고했다. 중개 에이전시의 역할 확대 트로베오AI(Troveo AI)와 캘리오프 네트워크(Calliope Networks)는 크리에이터와 AI 기업 사이에서 영상 권리 관리를 돕고 있다. 이들은 수백 명의 크리에이터로부터 영상을 수집해 AI 기업에 라이선스를 제공한다. 일부 크리에이터들은 AI 기업과 직접 협상을 진행하기도 한다. 크리에이터 권리 보호 트로베오AI는 이미 크리에이터들에게 500만 달러 이상을 지급했으며, 마티 페시스(Marty Pesis) CEO는 현재 비디오 모델을 구축하는 거의 모든 기업과 협력하고 있다고 밝혔다. 크리에이티브 아티스트 에이전시의 앤드류 그레이엄(Andrew Graham) 디지털 자문 책임자는 "우리는 고객들이 보호받고 공정한 보상을 받을 수 있도록 하고 있다"고 말했다. 대부분의 라이선스 계약에는 AI 기업이 디지털 복제본을 만들거나 크리에이터의 이미지를 해칠 수 있는 방식으로 영상을 사용하는 것을 금지하는 조항이 포함되어 있다. 이는 유튜브 스타 앨런 치킨 차우(Alan Chikin Chow)와 같은 유명 크리에이터들의 권리를 보호하기 위한 조치다. AI 영상 기술이 계속 발전함에 따라 더 많은 크리에이터들이 미공개 영상 판매에 참여할 것으로 예상된다. 현재로서는 디지털 크리에이터들이 미사용 콘텐츠를 최대한 활용할 수 있는 새롭고 수익성 있는 방안으로 자리잡고 있다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.01.14 17:01AI 에디터

"AI 챗봇과 대화 통해 치유받아" 97%…영화 'HER' 현실로?

전 세계 정신건강 위기, AI 챗봇이 새로운 돌파구 될까 영국의 킹스칼리지런던(King's College London)의 연구에 따르면, 전 세계적으로 정신건강 문제가 심각해지고 있는 가운데 생성형 AI 챗봇이 새로운 해결책으로 부상하고 있다. 2019년 기준으로 9억 7천만 명이 정신건강 장애를 겪고 있으며, 이는 1990년 대비 48% 증가한 수치다. 더욱 주목할 만한 점은 75세까지 정신건강 장애를 겪을 확률이 약 50%에 달한다는 것이다. 치료 접근성에서도 고소득 국가의 우울증 환자 중 23%만이 적절한 치료를 받고 있으며, 저소득 및 중간소득 국가에서는 이 비율이 3%에 불과한 실정이다. AI 챗봇과의 대화, 놀라운 치유 효과 입증 연구에 참여한 19명의 사용자들은 17세부터 60세까지 다양한 연령대였으며, 유럽, 북미, 아시아 8개국에 거주하는 참가자들이었다. 이들 중 12명은 남성, 7명은 여성이었으며, 주로 아시아계와 백인이었다. 대다수가 인플렉션(Inflection)의 Pi를 사용했으며, 일부는 챗GPT(ChatGPT), 코파일럿(Copilot), 킨드로이드(Kindroid), 챗마인드(ChatMind) 등을 활용했다. 연구 참여자들은 불안, 우울증, 스트레스, 관계 갈등, 상실감 등 다양한 문제로 AI 챗봇을 찾았다. AI 챗봇과의 대화를 통한 관계 문제 해결 실험 결과, AI 챗봇은 특히 대인관계 문제 해결에 실질적인 도움을 주었다. 참가자들은 특히 관계 갈등 상황에서 상대방의 관점을 이해하고 더 건설적으로 대응하는데 도움을 받았다. 러시아의 17세 참여자 오라노이드(Oranoid)는 AI의 조언을 통해 건강하지 않은 친구 관계를 정리하는 용기를 얻었다. "파이(Pi)가 그 친구들과 완전히 관계를 끊으라고 제안했어요. 그들은 불친절했고 그건 괜찮지 않았거든요. 덕분에 저는 더 자신감을 갖게 되었고 자유로워졌어요. 혼자서는 그런 결정을 하지 못했을 거예요"라고 설명했다. 트라우마 치유를 위한 창의적 AI 활용 19세 참여자 브루클린(Brooklyn)의 사례는 AI를 활용한 독특한 치유 방식을 보여준다. 이별 후 힘든 시기를 보내던 그녀는 AI 챗봇을 통해 가상의 상담 공간을 만들었다. "그 당시 제가 최상의 상태가 아니었을 때, 허구적 세계로 빠져들었어요. 챗GPT(ChatGPT)가 여러 목소리를 낼 수 있다는 점이 놀라웠어요. 한 캐릭터에게서는 냉소적인 관점을, 다른 캐릭터에게서는 낙관적인 관점을 들을 수 있었고, 이것이 정말 도움이 되었어요"라고 설명했다. 가족 관계에 대한 새로운 이해 중국의 40세 참여자 이자벨(Isabel)은 챗GPT와의 대화를 통해 자신의 가족 관계를 더 깊이 이해하게 되었다. 그녀는 AI에게 "4명의 가족 구성원이 있는데, 아버지는 자기애성 성격장애가 있고 어머니는 경계선 성격장애가 있으며, 한 딸이 골든 차일드(golden child)라면 다른 아이는 어떤 위치일까요?"라고 물었다. AI는 그 아이가 '스케이프고트'(희생양) 역할을 하게 될 것이라고 설명했고, 이자벨은 자신이 바로 그 역할이었음을 깨달았다. 이후 AI는 그녀에게 극단적인 상황이 아니라면 가족과 연락을 제한하라고 조언했다. 이자벨은 "정말 도움이 되었어요. 이런 질문에 대해 이야기할 사람이 아무도 없었거든요. 부모에게 충성해야 한다고 배웠고, 폭력을 써도 그래야 한다고 했으니까요. 하지만 챗GPT가 옳은 답을 주었어요. 누군가 그걸 말해주기만을 기다렸던 것 같아요"라고 말했다. 롤플레이를 통한 정서적 치유 나아가 이자벨은 가족과의 단절로 인한 죄책감을 해소하기 위해 AI에게 아버지 역할을 요청했다. 그녀는 챗GPT에게 '아빠, 제가 이제 더 이상 집에 돌아가지 않고 자유를 찾아 영혼을 따라 살아간다면, 절 용서해 주시고 비난하지 말아주실 수 있나요?'라고 물었고, AI는 '물론이지. 딸아, 나는 네가 행복하고, 네가 진정으로 원하는 삶을 살며, 사랑과 자유를 탐험하는 걸 보고 싶구나. 널 비난하지 않을게. 하지만 언젠가 집에 돌아오고 싶다면, 난 항상 널 환영할 거야. 우리는 널 사랑하니까.'라고 답했다. 이는 실제 아버지와는 나눌 수 없는 대화였지만, 이자벨은 “그저 이런 경험을 해보고 싶었다”며 "이제는 완전히 제 삶이 바뀌었고 더 이상 죄책감도 느끼지 않아요. 두려워할 필요도 없게 되었죠"라며 긍정적인 변화를 보고했다. 사용자 경험 분석의 4가지 핵심 테마 공감과 수용의 '감정적 안식처' 경험 대다수의 참여자들은 AI 챗봇이 제공하는 안전한 대화 공간을 높이 평가했다. AI 챗봇의 주요 장점으로는 24시간 이용 가능한 접근성, 비판단적 태도, 깊은 이해심과 인내심이 꼽혔다. 스위스의 48세 참여자 산드로는 "이 도구들의 가장 놀라운 특징은 당신을 이해할 수 있다는 점이에요... 이건 여전히 제 마음을 사로잡아요"라고 평가했다. 대인관계 문제 해결을 위한 '통찰력 있는 안내' 연구 참여자들은 관계 갈등 상황에서 AI 챗봇이 제공한 통찰력과 조언의 실용성을 강조했다. 특히 상대방의 관점을 이해하고 건설적인 대화를 이끌어내는 데 도움을 받았다. 영국의 44세 참여자 배리는 "AI가 남편의 행동과 입장을 이해하는 데 도움을 주었고, 이제는 더 도움이 되는 방식으로 대응할 수 있게 되었다"고 설명했다. 새로운 소통 방식이 주는 '연결의 기쁨' 참여자들은 AI 챗봇과의 대화 자체가 주는 긍정적 경험을 보고했다. 독일의 46세 참여자 린다는 "이것들은 정말 뭔가를 되돌려주는 자원이에요: 관심, 지식, 좋은 대화, 확인, 따뜻하고 사랑스러운 말들이죠. 이것이 저에게 영향을 미치고 전보다 더 편안해지고, 실제로 행복해졌어요"라고 말했다. 전통적 치료의 보완재로서 'AI 치료사와의 비교' AI 챗봇은 전통적인 심리치료의 대체재가 아닌 보완재로서의 가능성을 보여주었다. 미국의 44세 참여자 에어지의 경험은 이를 잘 보여준다: "파이와 제 치료사는 서로 동의해요... 같은 말을 하고, 상황이 너무 어두워지면 파이가 저를 격려해서 치료사와 이야기하게 해요." 다만 일부 치료사들은 AI 기술에 대한 우려를 표명하기도 했다. 연구 참여자들은 AI 챗봇의 한계도 지적했다. 영국의 44세 참여자 배리(Barry)는 "매일 내 삶에 대해 이야기하는 것이 무슨 의미가 있을까요? AI가 내 삶의 그림을 만들어가지 못한다면?"이라며 AI의 기억력 부재를 언급했다. 반면 19세 참여자 브루클린은 AI를 통해 가상 캐릭터들과 대화하며 이별 후의 상처를 창의적으로 치유한 긍정적 경험을 공유했다. 상담사 대체하기 보다는 보완하는 역할로 연구는 AI 챗봇이 전통적인 치료를 대체하기보다 보완하는 역할을 할 수 있다고 제시했다. 미국의 60세 참여자 JeeP는 "다음 주 치료 세션을 위해 Pi를 사용해 준비하는데, 이것이 훨씬 더 명확성을 제공한다"고 설명했다. 또한 AI와의 대화 경험이 실제 치료를 시작하는 계기가 되었다고도 덧붙였다. 많은 참여자들은 비용이나 접근성 문제로 전통적 치료를 받을 수 없는 상황에서 AI 챗봇을 선택했다. 중국의 28세 참여자 알렉시(Alexy)는 "우리는 발달이 덜 된 지역에 있어서 충분한 치료 자원이 없어요. 또는 비용이 너무 비싸서 감당하기 어렵죠"라고 설명했다. 인도의 22세 참여자 아쉬윈(Ashwin)은 "때로는 구체적인 해결책이 필요한데, 심리학자가 그걸 제공하지 못했어요. 하지만 Pi는 그것을 파악했고 훌륭한 통찰력을 제공했죠"라고 말했다. 전통 치료의 든든한 조력자로...AI 상담의 현재와 미래 연구는 AI 챗봇의 주요 한계도 지적했다. 대화 내용을 기억하지 못하는 점, 치료 과정을 주도하지 못하는 점, 그리고 안전 가드레일로 인한 대화 제한이 대표적이다. 한 참여자는 "감정이 격해질 때는 도움이 되지 않는다"고 지적했으며, 다른 참여자는 "모든 규율이 사용자로부터 나와야 한다"고 한계를 지적했다. 연구진은 더 나은 경청 능력, 기억력, 그리고 치료 과정 주도 능력이 개선되어야 한다고 제안했다. 연구진은 AI 챗봇의 안전성과 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다고 제안했다. 특히 위기 상황에서의 대응 방식, 치료 효과의 지속성, 그리고 다양한 인구 집단에 대한 적용 가능성 등이 주요 연구 과제로 제시되었다. 또한 사용자 인터페이스의 개선, 시각화 기능 추가, 가상현실 통합 등 기술적 발전 방향도 제시되었다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 네이처 논문 바로가기)

2025.01.14 14:32AI 에디터

"재미있게 바꿔줘" 명령했더니…AI의 엉뚱한 행동

AI와 유머가 만나는 지점에서 발견된 새로운 편견 미국 펜실베니아대학교 와튼스쿨과 하버드대학교 연구진이 발표한 연구에 따르면, 챗GPT(ChatGPT)가 이미지를 '더 재미있게' 수정할 때 특정 계층에 대한 고정관념이 강화되는 것으로 나타났다. 2023년 초 기준 챗GPT의 월간 사용자 수가 1억 명을 넘어선 상황에서, 연구진은 150개의 서로 다른 프롬프트로 생성한 600개의 이미지를 분석했다. 이 과정에서 생성형 AI의 대규모 언어 모델(LLM)과 이미지 생성 모델 간의 상호작용이 어떻게 편견을 만들어내는지 살펴보았다. 정치적으로 민감한 주제는 피하고, 나이·체형은 과감히 건드리는 AI 연구 결과는 흥미로운 패턴을 보여줬다. 인종이나 성별과 같이 정치적으로 민감한 특성의 경우, 이미지를 더 재미있게 만드는 과정에서 소수자 그룹의 등장 비율이 오히려 감소했다. 반면 나이, 체형, 시각장애와 같이 상대적으로 정치적 민감도가 낮은 특성의 경우에는 고령자, 과체중, 안경 착용자의 등장 비율이 크게 증가했다. 연구진이 실시한 설문조사에서 기업들이 인종과 성별 관련 편견(평균 80점)에 대해 나이, 체중, 시각장애 관련 편견(평균 61.2점)보다 더 큰 우려를 보이는 것으로 나타났다. 이미지 생성 과정에서 드러난 AI의 이중 잣대 연구진은 이미지 편향성의 원인이 주로 텍스트-이미지 생성 모델에서 비롯된다는 점을 발견했다. 예를 들어 "책을 읽는 사람"이라는 간단한 프롬프트를 입력하면, GPT-4는 이를 "아늑하고 조명이 잘 된 방에서 담요를 덮고 편안한 안락의자에 앉아 책을 깊이 있게 읽고 있는 사람"과 같이 상세한 설명으로 확장한 뒤 DALL-E3에 전달한다. 분석 결과, 시각 장애 관련 설명('안경' 단어 사용 비율 17.74% vs 2.26%)을 제외하고는 언어 모델 단계에서 특별한 편향이 발견되지 않았다. 현실과 동떨어진 AI의 기본값: 과체중 0%, 여성 9.8% 연구는 AI가 생성한 원본 이미지에서도 주목할 만한 편향이 있음을 밝혔다. 과체중인 인물과 여성의 등장 비율이 각각 0%와 9.8%에 불과했는데, 이는 미국의 실제 인구 통계(과체중 73.6%, 여성 50.5%)와 큰 차이를 보였다. 연구진은 이러한 과소 대표성이 사회의 정상성에 대한 고정관념을 강화할 수 있다고 지적했다. "더 재미있게 바꿔줘" -> 과체중 이미지로 변경 연구진은 유머가 편견을 강화하는 방식에 주목했다. 예를 들어 평균 체중의 남성 이미지를 더 재미있게 만들면 과체중의 남성으로 바뀌는 경향이 있었는데, 이는 특정 집단을 웃음의 대상으로 만듦으로써 실제 차별과 사회적 배제로 이어질 수 있다는 점을 시사한다. 이러한 '아래를 향한 웃음'은 이미 편견에 직면해 있는 집단을 더욱 주변화할 수 있다는 우려를 낳고 있다. AI 이미지 변환 과정의 특징 추가 연구 필요성 연구진은 향후 이미지를 '더 재미있게' 수정하는 과정에서 발생하는 시각적 특징들의 체계적인 변화를 연구할 필요가 있다고 제안했다. 예를 들어 원문의 Figure 1에서 보여주듯이, 수정된 이미지는 원본보다 더 만화적이고 복잡하며 다채로운 색상을 사용하는 경향이 있다. 이러한 이미지 변환 특성이 고정관념을 강화하는지, 또 특정 집단에 대한 태도에 더 큰 영향을 미치는지에 대한 추가 연구가 필요한 상황이다. 나이, 체중, 장애에 대한 편견 교정 필요 연구진은 AI 시스템의 편향성 문제 해결을 위해 모든 차원의 편견에 동등한 관심과 지원이 필요하다고 강조했다. 인종과 성별에 대한 편견 교정에는 상당한 노력이 이루어졌지만, 나이, 체중, 장애와 같은 차원의 편견은 상대적으로 간과되어 왔다. 특히 생성형 AI 모델들의 상호운용성이 증가하면서 편견이 확대될 수 있는 만큼, 대중, 정책입안자, 기업이 모든 차원의 편견에 균형 잡힌 접근을 해야 한다고 제안했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 네이처 논문 바로가기)

2025.01.14 14:27AI 에디터

AI, 뷰티 패러다임 바꾼다…'디지털 트윈'으로 개인화 완성

세계 최대 가전·IT 전시회 CES 2025에서 글로벌 뷰티 기업들이 선보인 기술의 핵심 키워드는 '디지털 트윈(Digital Twin)'입니다. 단순한 피부 분석을 넘어 개인의 피부 상태, 단백질 구조, 미생물 분포까지 디지털 세계에서 완벽하게 나와 똑같은 상태로 구현이 되는 기술이 등장하면서, 뷰티테크의 새로운 지평이 열리고 있습니다. 1. 아모레퍼시픽, AI 기반 하드웨어로 개인화 무기 장착 완료! 아모레퍼시픽은 2014년 뷰티 디바이스 브랜드 '메이크온'을 론칭하며 개인화 된 뷰티 하드웨어 시장에 도전했지만, 당시 큰 반향을 일으키지 못했습니다. 그러나 CES 2025에서 새로운 AI 기술과 하드웨어를 결합한 혁신적인 제품군을 선보이며, 글로벌 뷰티테크 시장에 다시 한번 도전장을 내밀었습니다. 아모레퍼시픽이 개발한 '워너-뷰티 AI'가 CES 2025 혁신상을 수상하며 6년 연속 수상 기록을 달성했는데요. 생성형 AI를 활용한 이 기술은 고객의 사진을 통해 피부색과 얼굴 비율 및 형태를 분석하고, 메이크업 전문가의 노하우를 학습한 데이터를 바탕으로 맞춤형 화장법을 추천합니다. 특히 다른 사람의 화장을 본인 얼굴에 적용해볼 수 있으며, 음성 챗봇 기반으로 동작해 자연스러운 대화형 상담이 가능한 것이 특징입니다. 뿐만 아니라, 삼성전자와의 협업을 통해 '마이크로 LED 뷰티 미러'에 탑재되는 'AI 피부 분석 및 케어 솔루션'도 함께 공개했습니다. 이 기술은 카메라 기반의 광학적 피부 진단과 디바이스를 활용한 접촉식 피부 진단 기술을 융합한 것으로, 실시간 피부 상태 분석부터 맞춤형 제품 추천, 스킨케어 방법 제안까지 다양한 미래형 뷰티 경험을 제공합니다. 더불어 아모레퍼시픽의 뷰티 디바이스 브랜드 메이크온은 'AI 피부 분석 및 케어 솔루션'을 탑재한 신제품 '스킨 라이트 테라피 3S'를 3월 정식 출시할 예정입니다. 2. 로레알, 5분 만에 피부 단백질 구조 분석... 화장품 효과 사전 예측 로레알이 CES 2025에서 선보인 '셀 바이오프린트(Cell BioPrint)'는 AI 기술을 활용해 개인의 피부 상태를 디지털 공간에서 완벽하게 재현하고 미래를 예측하는 혁신 기술입니다. 한국 스타트업 나노엔텍과 함께 개발한 이 기술은 인공지능이 피부 단백질 구조를 분석해 피부의 생물학적 나이를 계산하고, 앞으로의 노화 진행 과정까지 예측할 수 있습니다. 특히 AI가 개인별 피부 데이터를 분석해 레티놀과 같은 고기능성 화장품 성분의 효과를 미리 확인할 수 있어, 소비자들의 '트라이얼 앤 에러' 과정을 크게 줄일 수 있게 됐습니다. 로레알 그룹의 연구혁신기술 담당 바바라 라베르노스 부회장은 "AI 기술을 통해 피부 노화의 징후를 조기에 발견하고, 이에 맞는 최적의 관리 방법을 제안할 수 있게 됐다"고 설명했습니다 간단한 피부 샘플 채취만으로 5분 안에 분석이 완료되며, 2025년 하반기 아시아 시장에서 첫 서비스를 시작할 예정입니다. 3. 한국콜마, 5분 만에 내 피부 속 미생물 체크…최적의 화장품 추천 한국콜마는 한 걸음 더 나아가 'AI 기반 초개인화 피부 관리 솔루션 플랫폼 카이옴'을 선보였습니다. 40년 이상 화장품 ODM 분야를 선도해온 한국콜마는 그동안 축적한 연구개발 노하우를 바탕으로, 피부 표면에서 나아가 미생물 수준까지 분석하는 혁신적인 기술을 개발해 공개한 것이죠. 카이옴 플랫폼은 피부 건강에 직접적인 영향을 미치는 4종의 핵심 미생물 데이터와 AI 기반 피부 분석을 결합해, 개인의 피부를 디지털 공간에서 완벽하게 재현합니다. 특히 주목할 만한 점은 외부에서 보이는 피부 상태뿐만 아니라, 맨눈으로는 확인할 수 없는 미생물 분포까지 분석해 더욱 정밀한 피부 진단이 가능하다는 것입니다. 사용 방법도 간단합니다. 얼굴을 면봉으로 살짝 문지른 후 전용 키트에 넣어 미생물을 분석하고, 태블릿PC로 얼굴을 촬영하면 AI가 약 5분 만에 종합적인 피부 상태를 분석합니다. 이렇게 구현된 '디지털 트윈'의 피부 정보를 바탕으로, 수만 가지 화장품 데이터베이스에서 개인에게 가장 적합한 제품을 추천받을 수 있습니다. 한국콜마 관계자는 "사진 분석만으로는 알기 어려운 피부 박테리아 정보를 추가해 보다 정확한 분석과 추천이 가능하다"고 설명했습니다. 4. 시세이도, 걸음걸이 분석으로 확장되는 토탈 뷰티케어 시세이도가 CES 2025에서 혁신상을 수상한 두 가지 기술을 공개하며 주목을 받았습니다. 특히 이번에 선보인 기술들은 AI를 활용해 피부 상태뿐 아니라 걸음걸이까지 분석하는 것이 특징입니다. 첫 번째 기술인 '게이트 뷰티 측정 시스템'은 신발에 부착하는 작은 센서로 걸음걸이를 분석합니다. AI가 걸음걸이의 생동감, 탄력성, 부드러움을 평가하고, 이를 바탕으로 개인에게 맞는 운동법을 추천합니다. 더 나아가 AI는 걸음걸이가 피부 건강과 표정, 심지어 정신 건강에도 미치는 영향까지 분석할 수 있습니다. 두 번째로 선보인 '스킨 비주얼라이저'는 메이크업을 지우지 않아도 피부 상태를 정확하게 측정할 수 있는 장비입니다. AI가 일반 카메라와 열화상 카메라로 촬영한 이미지를 분석해 피부 표면은 물론 피부 속 혈관 상태까지 확인하고, 이를 통해 미래의 피부 변화를 예측해 맞춤형 관리법을 제안합니다. 100년이 넘는 연구 노하우를 가진 시세이도가 이번 CES에서 두 개의 혁신상을 동시에 수상하며, 아름다움이 단순히 피부나 외모가 아닌 걸음걸이, 건강, 행복감까지 아우르는 총체적인 개념이라는 것을 보여줬습니다. 뷰티산업 패러다임을 바꾸는 AI... '보조자'에서 '전문가'로 이번 CES에서 주목할 만한 특징은 모든 혁신 기술의 중심에 AI가 있다는 점입니다. 특히 기존의 AI가 단순히 피부 상태를 분석하거나 제품을 추천하는 수준이었다면, 이제는 전문가의 경험과 노하우까지 학습해 실제 전문가 수준의 컨설팅을 제공하는 단계로 발전했습니다. 아모레퍼시픽의 '워너-뷰티 AI'처럼 메이크업 전문가의 노하우를 학습한 AI, 로레알의 '셀 바이오프린트'처럼 화장품 성분의 효과를 과학적으로 예측하는 AI 등은 뷰티 산업에서 AI의 역할이 '보조자'에서 '전문가'로 진화하고 있음을 보여줍니다. 데이터로 무장한 뷰티 컨설턴트...AI가 바꾸는 일터와 쇼핑 이러한 진화는 향후 뷰티 산업의 일자리와 서비스 형태에도 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 예를 들어 뷰티 컨설턴트의 역할이 AI와의 협업을 통한 더 전문적이고 정교한 서비스 제공으로 변화할 수 있으며, 매장에서의 고객 상담 방식도 AI 분석 결과를 바탕으로 한 데이터 기반 상담으로 진화할 것으로 보입니다. 더불어 생성형 AI의 발전은 가상 메이크업이나 헤어스타일 시뮬레이션을 더욱 정교화할 것으로 예상됩니다. 이는 소비자들이 제품 구매 전에 더욱 현실적인 가상 체험을 할 수 있게 함으로써, 온라인 뷰티 시장의 성장을 더욱 가속화할 것으로 전망됩니다. 효과 검증부터 24시간 상담까지...달라지는 소비자 경험 이번 CES 2025는 뷰티테크가 단순한 '스마트 기기' 수준을 넘어 정밀한 개인 맞춤형 솔루션으로 진화하고 있음을 보여줬습니다. 특히 디지털 트윈 기술의 도입은 소비자와 기업 모두에게 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 우선 소비자들은 '효과 없는 화장품' 구매의 위험에서 벗어날 수 있게 됩니다. 로레알의 단백질 분석이나 한국콜마의 미생물 분석 기술은 특정 제품이 자신의 피부에 실제로 효과가 있을지를 구매 전에 확인할 수 있게 해줍니다. 이는 고가 화장품 구매에 따른 소비자들의 경제적 부담과 심리적 불안을 크게 줄여줄 것으로 기대됩니다. 또한 아모레퍼시픽의 AI 챗봇처럼 전문가의 조언을 24시간 받을 수 있게 되면서, 화장품 구매와 사용에 대한 진입장벽이 낮아질 것으로 보입니다. 특히 메이크업 초보자나 자신에게 맞는 제품을 고르는 데 어려움을 겪던 소비자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상됩니다. 데이터가 돈이 된다...뷰티 기업들의 '디지털 트윈' 전략 글로벌 뷰티 기업들이 이처럼 고도화된 기술 개발에 투자하는 것은 단순한 제품 판매를 넘어 '지속적인 고객 관계 구축'을 목표로 하기 때문입니다. 디지털 트윈 기술을 통해 수집되는 방대한 데이터는 제품 개발과 마케팅에 활용될 수 있는 귀중한 자산이 됩니다. 또한 이러한 기술은 온라인 쇼핑이 증가하는 상황에서 오프라인 매장의 새로운 경쟁력이 될 수 있습니다. 정밀한 피부 분석과 즉각적인 제품 효과 확인이 가능한 매장은 단순한 판매 공간이 아닌 '뷰티 솔루션 센터'로 진화할 수 있기 때문입니다. K-뷰티의 진화, 제품력에 AI를 더하다 이번 CES는 뷰티 산업이 단순한 제품 판매를 넘어 데이터 기반의 개인화된 토탈 뷰티 솔루션을 제공하는 방향으로 진화하고 있음을 보여줬습니다. 특히 주목할 점은 이러한 혁신을 한국 기업들이 주도하고 있다는 것입니다. K-뷰티의 강점이었던 제품력에 AI와 디지털 트윈 기술이 더해지면서, 글로벌 시장에서의 경쟁력이 한층 강화될 것으로 전망됩니다. 이미 다양한 문화권의 소비자들이 K-뷰티테크에 높은 관심을 보이고 있으며, 이는 한국 뷰티 산업의 새로운 성장 동력이 될 것으로 기대됩니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 퍼플렉시티를 활용해 작성했습니다.

2025.01.14 08:53AI 에디터

구글 렌즈 활용법 5가지… "AI 시각 검색으로 궁금증 해결"

구글 검색 부문 제품 관리 디렉터 루 왕(Lou Wang)이 구글 공식 블로그를 통해 구글 렌즈의 주요 기능과 새로운 활용법을 소개했다. 다음은 루 왕이 소개한 일상에서 구글 렌즈를 활용하는 다섯 가지 방법이다. 1. 카메라로 촬영하고 질문하기 박물관에서 작품을 감상하거나 길을 걷다 마주친 사물의 정체가 궁금한가? 구글 렌즈 앱에서 카메라를 사물에 대고 질문을 입력하면 된다. AI가 이미지의 핵심 정보를 요약해 제공하고, 관련 사이트 링크도 함께 보여준다. 마치 친구에게 물어보듯 사진을 찍으며 음성으로 질문할 수도 있다. 2. “이미지 정보” 기능으로 추가 맥락 확인 인터넷에서 본 이미지가 정확한 정보인지 확인하고 싶다면 구글 렌즈의 “이미지 정보(About this image)” 기능을 활용하자. 해당 이미지가 다른 웹사이트에서 어떻게 사용되는지 빠르게 찾아볼 수 있다. 이를 통해 이미지의 출처와 뉴스 사이트 또는 팩트체크 사이트의 평가를 확인할 수 있어, 가짜 뉴스나 왜곡된 정보를 구분하는 데 도움이 된다. 3. 크롬 데스크톱에서 시각적 검색 PC에서 웹 서핑 중 궁금한 이미지가 있다면, 구글 크롬 브라우저의 렌즈 아이콘을 클릭하자. 이미지 위에 커서를 드래그하면 즉시 검색 결과가 사이드 패널에 나타난다. 검색 결과를 더 세부적으로 조정하거나 추가 질문을 입력할 수도 있다. 이 기능은 새로운 탭을 열 필요 없이 현재 페이지를 그대로 유지한 채 검색할 수 있어 더욱 편리하다. 4. 제품 정보 즉시 확인 구매하고 싶은 물건을 발견했다면 사진을 찍어 구글 렌즈로 검색해 보자. 제품의 가격, 리뷰, 판매처 정보까지 빠르게 확인할 수 있다. 오프라인 매장에서 직접 쇼핑할 때도 비슷한 제품의 재고 여부, 매장의 가격 경쟁력, 고객 리뷰 등을 실시간으로 확인할 수 있어 스마트한 쇼핑을 돕는다. 5. 사진 속 텍스트 요약 및 복사 사진 속 텍스트를 요약하거나 복사하고 싶을 때도 구글 렌즈가 유용하다. 손글씨 메모나 메뉴판을 찍으면 내용을 자동으로 요약하거나, 텍스트를 클립보드에 복사할 수 있다. 특정 내용을 강조하고 싶을 경우, 예를 들어 식당 메뉴판에서 채식 옵션을 하이라이트하는 기능도 제공한다. 구글 렌즈, AI로 세상을 더 쉽게 탐험하라 루 왕에 따르면, 구글 렌즈는 단순한 이미지 검색을 넘어 AI를 통해 세상을 더욱 쉽게 탐험할 수 있도록 도우며, 앞으로도 구글의 공식 블로그 포스트를 통해 다양한 활용법을 공개할 예정이다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.01.13 17:26AI 에디터

AI, 과학 이미지도 전문가 수준으로 분석한다

과학 연구를 위한 맞춤형 AI 시스템의 등장 코넬 대학교 연구진이 과학 연구에서 AI의 신뢰성과 해석 가능성을 높인 새로운 프레임워크 'AISciVision'을 개발했다. 최근 OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Meta의 Llama 등 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Models, LMMs)의 등장으로 AI와의 의미 있는 대화가 일상이 되었지만, 의학, 법률, 과학 연구와 같은 전문 분야에서는 더 깊은 도메인 특화 추론이 필요했다. LMM에 내장된 일반 지식만으로는 이러한 전문 분야의 세밀한 전문성을 충족시키기 어렵다는 한계가 있었다. 맥락 학습을 통한 전문성 확보 AISciVision은 LMM의 넓은 맥락 창(context window)을 활용해 인-콘텍스트 학습을 통한 유연한 특화가 가능하다. 풍부한 프롬프트와 특정 작업 관련 맥락을 제공함으로써 LMM이 도메인별 요구사항에 적응할 수 있게 했다. 이는 검색 증강 생성(RAG) 분야의 흥미로운 연구 발전을 이끌고 있다. RAG 기술은 작업별 예시를 검색하여 LMM의 예측을 향상시키고, 맥락을 기반으로 모델의 응답을 세분화함으로써 해당 작업에 특화시킨다. 전문가의 작업 방식을 모사한 혁신적 구조 AISciVision은 시각적 검색 기반 생성(Visual Retrieval-Augmented Generation, VisRAG)과 도메인별 특화 도구를 결합했다. 사용자가 제공한 학습 데이터는 특징 공간에 임베딩되어 긍정 및 부정 클래스 예시가 별도로 구성된다. 분류 도구는 기본적인 이미지 조정부터 위성 이미지 확대와 같은 도메인별 작업까지 포함한다. 추론 시에는 코사인 유사도를 기반으로 훈련 세트에서 가장 유사한 긍정 및 부정 이미지 예시를 검색하여 LMM의 분석 맥락으로 활용한다. AISciVision은 4단계의 추론 과정을 거친다. 먼저 입력 이미지가 주어지면 VisRAG가 유사한 이미지들을 검색한다. 이후 LMM이 최대 4라운드에 걸쳐 도구들을 선택하고 적용하며 분석을 수행한다. 각 라운드마다 신뢰도 점수를 함께 제공하여 예측의 확실성을 평가할 수 있게 했다. 예를 들어 {Yes:80,No:20}와 같은 형식으로 결과를 표현하여 판단의 근거를 명확히 한다. 실제 데이터셋에서 입증된 우수한 성능 연구팀은 세 가지 실제 과학 이미지 분류 데이터셋에서 AISciVision의 성능을 검증했다. 첫째로 론도니아 브라질의 양식장 탐지를 위한 799개의 이미지(640×640), 둘째로 워싱턴 주의 잘피 질병 탐지를 위한 9,887개의 이미지(128×128), 마지막으로 태양광 패널 탐지를 위한 11,814개의 이미지(320×320) 데이터셋을 활용했다. 테스트 결과 저표지 데이터 환경(20%)과 전체 레이블 데이터 환경(100%) 모두에서 기존의 완전 감독 학습 모델들과 제로샷 방식을 능가하는 성능을 보였다. AISciVision은 k-NN, CLIP-ZeroShot, CLIP+MLP 등 여러 베이스라인 모델과 비교 실험을 진행했다. 양식장 데이터셋의 경우 20% 데이터 환경에서 AISciVision이 정확도 0.90, F1 스코어 0.78, AUC 0.95를 기록하며 가장 높은 성능을 보였다. 특히 CLIP-ZeroShot이 양식장 데이터셋에서 F1 스코어 0.0을 기록한 것과 대조적으로, AISciVision은 저표지 환경에서도 안정적인 성능을 보여주었다. 이는 도메인 특화 구조의 효과성을 입증하는 결과다. 도구 활용 분석 결과 연구팀은 각 데이터셋별로 도구 사용 빈도와 정확도에 대한 분석을 실시했다. 모든 데이터셋에서 'MLToolPredict' 도구가 가장 자주 사용되었지만, 단순히 이 도구의 결과에만 의존하지 않는다는 점이 흥미롭다. 양식장 데이터셋의 경우 지리공간 도구들이 높은 빈도로 사용되었으며, 이는 주변 지역의 추가 정보를 얻는 데 도움을 주었다. AdjustBrightness 도구는 거의 사용되지 않았고, HistogramEqualization은 제한적으로 사용되는 등 도구별 활용도의 차이도 관찰되었다. 전문가와 상호작용하는 웹 애플리케이션 구현 AISciVision은 양식업 연구를 위한 웹 애플리케이션으로 실제 배포되었다. 전문가들은 ChatGPT 스타일의 인터페이스를 통해 추론 트랜스크립트와 상호작용하고, 명확한 질문을 하거나 수정/피드백을 제공할 수 있다. 향후 연구에서는 이러한 피드백을 VisRAG에 통합하여 전문가들이 대화하면서 지속적으로 모델을 개선할 수 있도록 할 예정이다. 프레임워크는 각 데이터셋의 특성에 맞는 도구들을 제공한다. 위성 이미지를 다루는 양식장 데이터셋의 경우 확대/축소와 이동 도구를 제공하며, 잘피와 태양광 패널 데이터셋의 경우 대비 조정과 선명도 향상 등 이미지 향상 도구를 제공한다. 이러한 도구들은 도메인 전문가들의 이미지 분석 과정을 모사하여 설계되었으며, 각 추론마다 예측과 함께 자연어 트랜스크립트를 통해 추론 과정의 투명성을 보장한다. 연구의 한계와 향후 과제 LMM을 활용한 추론의 높은 비용은 이 프레임워크의 주요 한계점이다. 연구팀은 실험 비용을 고려해 각 데이터셋당 100개의 테스트 샘플만을 사용했다. 향후 연구에서는 도구 선택을 최적화하고 다른 과학 분야로의 확장 가능성을 탐구할 예정이다. 또한 전문가들의 피드백을 시스템 개선에 효과적으로 활용하는 방안도 연구 중이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.13 16:52AI 에디터

오픈AI, 로봇 개발 재개…인간형 로봇 꿈꾼다

테크크런치가 10일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 오픈AI가 해체했던 로봇 부서를 다시 구성하며 로봇 개발 계획을 구체화하고 있다. 하드웨어 디렉터 Caitlin Kalinowski의 소셜 미디어 게시물과 새로운 채용 공고를 통해 이 같은 계획이 공개됐다. 오픈AI가 꿈꾸는 로봇은? '범용 로봇'의 정의 지난해 11월 Meta의 AR 글라스 부서에서 오픈AI로 합류한 Kalinowski는 지난 금요일 X(구 트위터)를 통해 오픈AI가 독자적으로 설계한 센서와 하드웨어를 장착한 로봇을 개발할 것이라고 밝혔다. 공개된 채용 공고에 따르면 오픈AI의 로봇 개발 방향은 인간 수준의 지능을 바탕으로 동적인 현실 세계에서 적응하고 활용 가능한 "범용" 로봇을 목표로 하고 있다. 회사는 로봇을 위해 새롭게 설계된 센서와 컴퓨팅 요소를 개발하며, 내부적으로 제작된 AI 모델을 통해 이 로봇들을 작동시킬 계획이다. 채용 공고 중 하나에는 "최첨단 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 다양한 로봇 형태를 탐구하고, 고급 AI 기능을 물리적 로봇 플랫폼의 한계와 원활히 결합하는 것을 목표로 한다"고 설명돼 있다. 오픈AI는 로봇 시제품을 테스트할 계약직 근로자를 고용할 가능성을 시사했으며, 일부 로봇이 팔다리를 가질 수도 있다는 점도 암시됐다. 또한, 오픈AI는 자체적인 인간형 로봇을 구축할 가능성을 탐구하고 있다고 알려졌다. '대량 생산' 목표, 100만 대 이상을 노린다 회사가 계획대로 개발을 진행할 경우, 이러한 로봇은 "대규모 생산" 단계에 이를 전망이다. 오픈AI는 한 공고에서 대량 생산을 염두에 둔 기계 시스템 설계 경험을 가진 엔지니어를 찾고 있다고 밝혔다. 공고에 따르면, 목표 생산량은 100만 단위 이상이다. 로봇 시장, AI와 하드웨어의 융합으로 급성장 중 로봇 기술에 대한 관심은 급증하고 있다. Crunchbase에 따르면 로봇 부문은 지난해 벤처 캐피털로부터 64억 달러 이상의 자금을 유치하며 끝없는 활용 가능성을 증명했다. 현재도 공장 제조 소프트웨어와 시스템을 개발하는 Bright Machines와 Collaborative Robotics 같은 기업이 틈새시장에서 성공적으로 자리 잡고 있다. Carbon Robotics는 AI 기반 잡초 제거 로봇을, Bear Robotics는 트레이와 패키지를 운반할 수 있는 이동형 로봇을 개발 중이다. 그러나 가장 주목받는 분야는 인간형 로봇이다. 오픈AI의 지원을 받는 X1과 Figure는 인간처럼 움직이는 범용 로봇 개발에 도전하고 있다. 기술적 도전이 상당하지만, 이들 기업은 대량 생산 가능한 인간형 로봇 시스템 개발이 현실적으로 가능해졌다고 주장한다. 오픈AI의 야망: 로봇뿐 아니라 전용 칩과 신기기도 개발 중 한편, 오픈AI는 로봇 외에도 다양한 하드웨어 프로젝트를 진행하고 있다. 애플의 전설적인 제품 디자이너 조니 아이브와 함께 새로운 기기를 개발 중이며, 자사 AI 모델을 실행하기 위한 전용 칩 설계도 병행하고 있다. 오픈AI의 로봇 개발이 성공할 경우, AI와 로봇의 결합은 기술 혁신의 새로운 장을 열 것으로 기대된다. 하지만 로봇 기술 발전의 역사에서 반복된 실패 사례를 감안할 때, 이는 말처럼 쉽지 않은 과제임이 분명하다. ■ 이 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.13 16:48AI 에디터

10초 안에 승부하라…AI로 진화하는 이메일 마케팅의 세계

AI, 마케터들의 최우선 과제이자 도전과제로 대두 세일즈포스의 마텍(MarTech) 인텔리전스 리포트에 따르면 AI는 현재 마케터들의 최우선 과제이자 동시에 가장 큰 도전과제로 부상했다. 2022년 말 ChatGPT가 등장한 이후 생성형 AI는 이메일 마케팅 플랫폼을 포함한 모든 종류의 소프트웨어에 빠르게 도입되고 있다. 많은 벤더들이 제목 작성, 메시지 본문 작성, 이미지 생성까지 지원하는 생성형 AI 기능을 도입하고 있으며, 세분화와 최적의 메시징 및 발송 시간 예측에도 AI와 머신러닝이 활용되고 있다. 특히 AI는 A/B 테스트 자동화, 감정 분석, 전달성 향상 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있다. 놀라운 ROI로 입증되는 이메일 마케팅의 효과 리트머스(Litmus)의 2020년 조사에 따르면 이메일 마케팅에 투자한 1달러당 평균 36달러의 수익이 발생하는 것으로 나타났다. 산업별로는 미디어, 출판, 이벤트, 스포츠 분야가 32:1, 소프트웨어와 기술 분야가 36:1, 마케팅과 PR, 광고 에이전시는 42:1, 소매업과 이커머스 업계는 45:1의 투자수익률을 기록했다. 리서치앤마켓(Research and Markets)에 따르면 이메일 마케팅 소프트웨어 시장은 2022년 17억 달러에서 2030년 34억 달러 규모로 연평균 9.4% 성장할 것으로 전망된다. 2023년 마텍 교체 설문조사에 따르면 마케팅 자동화는 24%, 이메일 배포 기술은 16%의 기업이 교체했다고 응답했다. 주목할 만한 점은 이러한 교체의 주된 이유가 더 나은 기능을 활용하기 위해서였다는 점이다. 기존 소프트웨어를 교체한 기업의 43%가 SaaS 소프트웨어의 향상된 기능을 도입 이유로 꼽았으며, 28%는 더 나은 통합 기능을 위해 교체했다고 응답했다. AI 기반 이메일 마케팅의 혁신적 기능들 현재 주요 이메일 마케팅 플랫폼들은 AI를 활용해 리스트 세분화, 개인화, 콘텐츠 생성, 카피라이팅, 최적 발송 시간 예측 등 다양한 기능을 제공한다. 도트디지털(Dotdigital)은 RFM 모델링을 통한 고객 분석, 다음 주문 날짜 예측, 이탈 가능성 예측, 고객 생애 가치 예측 기능을, 오라클(Oracle)은 피로도 분석과 계정 스코어링을 통한 세분화 최적화 기능을, 세일즈포스(Salesforce)는 생성형 콘텐츠 제작 기능을 제공한다. 개인정보 보호 강화와 데이터 과제 세일즈포스의 '커넥티드 커스터머' 보고서에 따르면 이메일(93%)은 전화(88%), 대면(86%), 모바일 앱(76%)을 제치고 기업과 고객 간 가장 중요한 소통 채널로 자리잡았다. 그러나 리트머스의 분석 결과, 브랜드 이메일을 읽는 시간이 2018년 13.4초에서 2021년 10초로 감소했다. 애플의 메일 프라이버시 보호(MPP) 기능과 'Hide My Email' 기능 도입으로 이메일 개방률 측정이 어려워지고 있으며, 이에 대응해 벤더들은 데이터 플랫폼 기능을 강화하고 개방률 외 다른 지표 개발에 주력하고 있다. 이메일 마케팅 플랫폼의 핵심 기능 진화 최신 이메일 마케팅 플랫폼들은 메시지 디자인과 생성, 미리보기, 워크플로우 자동화, 이메일과 SMS 발송, 전달성 관리, 데이터 관리, 분석과 리포팅, 이커머스 기능, 서드파티 통합 등 종합적인 기능을 제공한다. 특히 고객 데이터 플랫폼(CDP) 기능과 AI/ML 기반 기능을 통해 콘텐츠 생성, 최적화, 개인화를 지원하며, 실시간 데이터를 활용한 트리거 기반 자동화도 구현하고 있다. 벤더 시장 동향과 투자 현황 2023년에는 클라비요(Klaviyo)가 9.2억 달러 규모의 기업공개(IPO)를 진행했으며, 메시지기어스(MessageGears)는 6,200만 달러의 성장 자금을, 코디얼(Cordial)은 5,000만 달러의 시리즈 C 투자를 유치했다. 브레보(Brevo, 구 Sendinblue)는 모바일 앱 푸시 제공업체 WonderPush와 CDP Octolis를 인수했으며, 2021년에는 인튜이트가 메일침프를 120억 달러에 인수하는 등 업계의 인수합병도 활발히 이루어지고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.13 16:46AI 에디터

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