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[Q&AI] 아나운서 김나정, 마약 강제 투약 자수…챗GPT가 예상한 형량은

질문: 너는 지금부터 대한민국 법률 전문가야. 현재 방송인 김나정이 필리핀에서 마약을 강제 투약 당했다고 자수해서 검찰에 송치된 상황이야. 법률 전문가로서 이 상황이 법적으로 어떤 결과를 낳을지 정리해줘. 챗GPT 답변:김나정 씨는 필리핀에서 마약을 강제로 투약당했다고 주장하며 자수하였고, 현재 검찰에 송치된 상태입니다. 이 상황에서 법률 전문가로서 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다. 1. 해외에서의 마약 투약에 대한 국내법 적용 대한민국 형법 제3조는 속인주의 원칙에 따라, 대한민국 국민이 국외에서 범한 범죄에 대해서도 국내법을 적용합니다. 따라서, 해외에서 마약을 투약한 행위는 국내법상 범죄로 간주되어 처벌 대상이 됩니다. 2. 강제 투약 여부의 판단 김나정 씨는 필리핀 현지에서 강제로 마약을 투약당했다고 주장하며 관련 증거를 제출하였으나, 경찰은 해당 증거로는 강제성을 입증하기 어렵다고 판단하였습니다. 강제 투약이 인정된다면, 이는 본인의 의사에 반한 행위로서 형사 책임이 면제되거나 감경될 수 있습니다. 그러나 이를 입증할 수 있는 충분한 증거가 필요합니다. 3. 자수의 법적 효과 김나정 씨는 자진하여 마약 투약 사실을 신고하였지만, 자수는 형의 감경 또는 면제 사유가 될 수 있으나, 이는 법원의 재량에 따라 결정됩니다. 따라서 자수하였다고 해서 반드시 처벌이 면제되지는 않습니다. 4. 예상되는 법적 결과 현재 제출된 증거로는 강제 투약의 강제성을 입증하기 어렵다는 경찰의 판단이 있었습니다. 따라서 검찰은 김나정 씨의 마약류 관리에 관한 법률 위반 혐의에 대해 기소할 가능성이 높습니다. 재판 과정에서 강제 투약 여부와 자수의 진정성 등이 고려되어 형량이 결정될 것입니다. 결론적으로, 김나정 씨의 경우 강제 투약 여부를 입증할 수 있는 추가적인 증거가 없다면, 국내법에 따라 처벌을 받을 가능성이 높습니다. 다만, 자수한 점 등이 고려되어 형량이 결정될 것으로 예상됩니다. 추가 질문: 구체적인 형량이나 처벌 수위 같은 건 예측할 수 없어? 챗GPT 답변:김나정 씨의 사례에서 예상되는 처벌 수위를 구체적으로 예측하기 위해서는 여러 요소를 고려해야 합니다. 마약류 관리에 관한 법률에 따르면, 마약을 투약한 경우 1년 이상의 유기징역에 처해질 수 있습니다. 그러나 실제 선고되는 형량은 범행의 경위, 투약 횟수, 마약의 종류와 양, 피고인의 전과 여부, 반성 정도 등 다양한 요소에 따라 결정됩니다. 유사 사례를 통한 참고: 상습 투약 사례:한 피고인이 14개 의원에서 총 57차례에 걸쳐 프로포폴, 미다졸람, 케타민 등 수면 마취제를 상습 투약한 혐의로 1심에서 징역 2년을 선고받았으나, 2심에서 징역 1년으로 감형된 사례가 있습니다. 단순 투약 사례:마약을 1회 투약한 초범의 경우, 징역 8개월에 집행유예 1년을 선고받은 사례도 있습니다. 김나정 씨의 경우, 강제 투약을 주장하고 있으나 이를 입증할 증거가 부족하다는 점이 고려될 것입니다. 만약 강제성이 인정되지 않는다면, 자수한 점과 초범 여부, 반성의 정도 등이 양형에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 요소들을 종합적으로 판단하여 형량이 결정될 것으로 예상됩니다. 따라서, 정확한 형량을 예측하기는 어렵지만, 유사한 사례들을 참고하여 법원이 판단할 것으로 보입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 챗GPT o1을 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.25 10:12AI 에디터

오픈AI의 첫 'AI 에이전트' 오퍼레이터, 어떻게 작동할까

최근 오픈AI(OpenAI)는 챗GPT(ChatGPT)와 GPT-4를 잇는 새로운 AI 에이전트, 오퍼레이터(Operator)를 공개했습니다. [ 관련 기사 바로 보기] 오퍼레이터는 단순히 텍스트 대화만을 담당하던 기존 모델과 달리, 실제 웹 브라우저를 직접 '사용'하여 다양한 작업을 자동으로 처리해주는 AI 시스템입니다. 미국 내 Pro 요금제 이용자부터 순차적으로 공개하며, 다른 국가 및 Plus 이용자도 추후 점차 확대 적용될 예정입니다. 이 기사에서는 오픈AI가 공개한 시연 영상의 내용을 기반으로 오퍼레이터의 작동 방식에 대해 알아보겠습니다. [핵심 요약] 1. GPT-4 기반 CUA 모델을 사용해 실제 웹 브라우저를 조작하는 에이전트 2. 검색, 장보기, 예약, 결제, 주문등 다양한 온라인 작업 자동화 3. 사용자 확인(컨펌) 과정을 통해 실수나 오남용 방지 필요 4. 아직은 미흡한 부분이 있으나 지속적으로 개선 예정 5. Pro 미국 사용자부터 순차 개방 중, 추후 Plus와 다른 국가로 확대 예정 마우스와 키보드를 점령한 AI, 오퍼레이터는 어떻게 동작할까? 일반적으로 우리가 웹사이트에 접속해 무언가를 검색하고, 상품을 장바구니에 담고 결제하거나, 레스토랑 예약을 하는 과정을 생각해보세요. 오퍼레이터는 원격 브라우저를 통해 동일한 과정을 화면에 보이는 픽셀과 마우스/키보드 입력만으로 수행합니다. 즉, “사람이 직접 클릭하고 입력하는 행동”을 그대로 재현해낼 수 있다는 것이 핵심이죠. 원격 브라우저 실행 사용자가 오퍼레이터에게 “Instacart에서 계란, 시금치, 닭고기 등을 사달라”처럼 명령(프롬프트)을 내리면, 오퍼레이터는 클라우드상에 있는 웹 브라우저 세션을 생성합니다. 이 브라우저는 실제 화면을 보고 마우스와 키보드로 웹사이트를 조작합니다. 화면 인식 및 동작 결정 오퍼레이터는 브라우저에 표시된 스크린샷(픽셀 정보)을 받아와 “지금 화면에 보이는 검색창을 클릭한다”, “결제 버튼을 누른다” 등 다음 단계의 행동을 계획합니다. 예를 들어 Instacart에서 “Eggs”를 검색하고, 검색 결과가 뜨면 “장바구니에 담기” 버튼을 찾는 과정을 수행합니다. 체크 & 확인(확인 요청) 예약, 결제 등 실제로 비용이나 개인 정보가 오갈 수 있는 중요한 작업 전에는 “정말 이 시간에 예약할까요?”, “이 상품을 결제할까요?”와 같은 확인 절차를 거칩니다. 사용자는 이를 통해 오류나 잘못된 명령을 사전에 방지할 수 있습니다. 병렬 처리 중간중간 사용자에게 필요한 정보를 재확인하거나 추가 지시를 요청할 수 있습니다. 오퍼레이터가 여러 작업을 동시에 요청받으면, 예를 들어 '저녁식사 예약', '농구 경기 티켓 예매', '청소 업체 예약' 등을 여러 개의 브라우저 세션을 열어놓고 각각 진행할 수도 있습니다. 식당 예약부터 장보기까지, 오퍼레이터의 실제 모습 발표 영상에서 오픈AI 팀은 시연을 통해 다음과 같은 작업들을 오퍼레이터로 처리했습니다. 레스토랑 예약(OpenTable 사용) “오늘 밤 7시에 Beretta 식당에 두 명 예약해줘” → 시간대가 맞지 않으면 오퍼레이터가 자동으로 다른 시간대를 제안하고, 사용자가 확정하면 실제 예약이 완료됩니다. 오픈AI 오퍼레이터 레스토랑 예약 장보기(Instacart 사용) 수기로 작성된 메모(“계란, 시금치, 버섯, 닭다리살, 칠리크런치”)를 사진으로 업로드 → 오퍼레이터가 사진을 인식해 장바구니에 담고, 최종 결제 전 사용자에게 확인을 요청합니다. 오픈AI 오퍼레이터 장보기 오픈AI 오퍼레이터 장보기 티켓 예매(StubHub 등) 원하는 스포츠 경기나 콘서트, 공연을 선택해 결제 단계까지 자동으로 진행 → 일부 사이트에서 로그인이 필요한 경우, 오퍼레이터가 로그인 절차를 사용자에게 안내하고 재확인을 받습니다. 오픈AI 오퍼레이터 티켓 예매 테니스 코트 예약, 청소 업체 예약 “가까운 테니스 코트 예약해줘”, “다음 주에 집 청소를 부탁할 수 있는 업체 찾아줘” → 검색 엔진에서 검색을 시작하고, 원하는 사이트를 방문해 사용자에게 업체와 시간을 제안합니다. 피자 주문 “피자 두 판을 포장 주문하고 싶어. 바비큐 맛도 포함해줘” → 오퍼레이터가 배달 앱 또는 피자 체인 웹사이트를 열어 주문 단계까지 진행합니다. “API 없이도 OK!” CUA(Computer Using Agent) 모델의 비밀 오퍼레이터가 이러한 작업을 해낼 수 있는 이유는, 이번에 새롭게 개발된 CUA(Computer Using Agent)모델에 있습니다. GPT-4를 기반으로 하되, '컴퓨터를 쓰는 방법'을 학습시킨 모델이라고 볼 수 있습니다. 기존에는 특정 웹사이트나 서비스에서 작업을 실행하려면 해당 사이트가 제공하는 API를 사용해야 했습니다. 하지만 대부분의 일반 웹사이트는 오픈 API가 없거나 기능이 제한적입니다. CUA 모델은 이런 문제를 해결하고자, 사람이 모니터를 보고 마우스/키보드를 조작하는 방식을 그대로학습했습니다. 별도의 API 없이도 실제 화면(픽셀)을 인식하고, 필요한 버튼을 찾아 클릭할 수 있습니다. 사이트 간 이동과 검색도 사람처럼 직접 “검색창에 키워드를 입력”하고, 결과 페이지에서 “원하는 항목을 선택”할 수 있습니다. 천재냐 미완성이냐: Operator가 아직 해결하지 못한 것들 오픈AI 설명에 따르면 오퍼레이터는 현재 '연구 미리보기(Research Preview)' 단계이며, 아직 다음과 같은 한계를 갖고 있습니다. 완벽한 정밀도는 아님 내부 벤치마크 결과 OS World, WebArena 등에서 기존 공개된 다른 모델 대비 더 높은 점수를 기록했지만, 여전히 사람 수준에는 미치지 못합니다. 웹사이트 레이아웃이 자주 바뀌거나, 예기치 않은 팝업/오류가 뜨면 오퍼레이터가 헷갈려 할 수 있습니다. 중요 작업 전 '사용자 확인' 필수 예약, 결제, 개인정보 관련 작업 전에는 사용자가 반드시 확인해야 합니다. 모델이 의도와 다른 선택을 할 가능성이 있어, 실수로 결제를 진행하거나 잘못된 정보를 입력하지 않도록 방지장치가 마련되어 있습니다. 사이트/사용자 보안 문제 오퍼레이터가 악성사이트에 잘못 접속하거나, 프롬프트Injection(의도치 않은 명령 주입) 이슈가 발생할 가능성을 대비해 모니터링 시스템이 동작합니다. 사용자가 원치 않는 개인정보를 전달하지 않도록 주의해야 하며, 사용 중에는 언제든지 '직접 브라우저 조작 모드(사용자 takeover)'로 전환이 가능합니다. 오픈AI 오퍼레이터 한계와 리스크 최소화 더 많은 가능성을 향해: 향후 로드맵 오퍼레이터는 우선 미국의 Pro 사용자를 대상으로 시작하며, 이후 다른 국가와 Plus 사용자로 범위를 단계적으로 넓혀갈 예정이라고 합니다. 오픈AI는 동시에 모델의 속도, 정확도, 학습 수준을 한층 강화하는 성능 개선을 추진 중이며, 앞으로 몇 주 안에 오퍼레이터 API도 공개해 개발자들이 자신들의 애플리케이션이나 서비스에 오퍼레이터 기능을 손쉽게 도입할 수 있도록 지원할 계획도 밝혔습니다. 오퍼레이터는 오픈AI가 “에이전트(Agent)”라는 개념을 어떻게 바라보고 있는지를 가장 직관적으로 보여주는 예입니다. 복잡한 웹 탐색과 결제/예약 업무까지 자동화하는 것은 물론, 다양한 작업을 한 번에 처리할 수 있어 생산성을 크게 높여줍니다. 아직 연구 미리보기 단계이므로 안정성·정확도 면에서 보완할 부분이 많지만, “웹을 직접 조작하는 AI”가 실제로 구현되었다는 점만으로도 큰 의미가 있습니다. 향후 오퍼레이터가 발전해나가면서, 우리의 일상적인 온라인 작업 방식은 더욱 자동화되고 효율화될 것으로 기대됩니다. 요약하자면, 오퍼레이터는 GPT-4 기반 CUA 모델을 사용해 실제 웹 브라우저를 조작하는 에이전트 검색, 장보기, 예약, 결제, 주문등 다양한 온라인 작업 자동화 사용자 확인(컨펌) 과정을 통해 실수나 오남용 방지 아직은 미흡한 부분이 있으나 지속적으로 개선 예정 Pro 미국 사용자부터 순차 개방 중, 추후 Plus와 다른 국가로 확대 예정 앞으로 오퍼레이터와 같은 에이전트형 AI가 우리의 온라인 활동을 얼마나 편리하게 바꿀지 주목해볼 만합니다. 오픈AI가 예고한 추가 기능 및 다른 에이전트들의 출시도 머지않아 이어질 예정이니, 발전 과정을 계속 지켜보면 좋겠습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 챗GPT o1을 활용해 작성되었습니다.

2025.01.25 10:05AI 에디터

링크드인, 회원 메시지로 AI 학습 논란... "30만원대 유료회원 정보까지"

더레지스터(The Register)가 22일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 마이크로소프트(Microsoft) 산하 링크드인(LinkedIn)이 유료 회원의 개인 메시지를 인공지능(AI) 학습 데이터로 무단 활용했다는 의혹이 제기됐다. 이번 소송의 핵심은 월 30만원대를 지불하는 프리미엄 회원들의 민감한 개인정보가 제3자에게 유출됐다는 것이다. 美 연방법원에 제기된 '무단 데이터 활용' 소송 알레산드로 델라 토레는 22일(현지시간) 캘리포니아 연방법원에 링크드인을 상대로 소송을 제기했다. 소송의 핵심은 링크드인이 프리미엄 회원의 비공개 인메일(InMail) 메시지를 제3자에게 제공해 AI 모델 학습에 활용했다는 것이다. 이는 프리미엄 경력관리(Premium Career), 프리미엄 비즈니스(Premium Business), 세일즈 내비게이터(Sales Navigator), 채용담당자 라이트(Recruiter Lite) 등 유료 구독 서비스를 이용하는 회원들에게 해당된다. AI학습 제외국가에서 제외된 美 사용자들 링크드인은 지난해 회원들의 게시물과 개인정보를 AI 모델 학습에 활용하고 이를 제3자와 공유하는 정책 변경을 발표했다. 캐나다, EU, 영국, 스위스, 홍콩, 중국 등의 사용자들은 이 정책에서 제외됐지만, 연방 개인정보보호법이 없는 미국 사용자들의 경우 'AI 개선을 위한 데이터(Data for Generative AI Improvement)' 설정이 기본적으로 활성화됐다. 링크드인은 "이 설정이 켜져 있으면 링크드인과 계열사가 콘텐츠 생성 AI 모델을 훈련하기 위해 귀하의 개인 데이터와 링크드인에서 생성한 콘텐츠를 사용할 수 있다"고 설명했다. LSA 계약 위반과 민감정보 유출 우려 소송장에 따르면 링크드인은 프리미엄 회원들과 맺은 구독 계약(LinkedIn Subscription Agreement, LSA)을 위반했다. LSA 3.2항은 프리미엄 회원의 기밀정보를 제3자에게 공개하지 않겠다고 명시하고 있다. 원고 측은 "링크드인이 고용, 지적재산권, 보상 등 매우 민감하고 잠재적으로 인생을 바꿀 수 있는 정보가 포함된 프리미엄 회원들의 비공개 메시지를 제3자에게 제공했다"고 주장했다. 증거없는 의혹 제기와 링크드인의 반박 원고 측은 링크드인이 인메일 내용을 AI 학습 데이터에 포함시켰다는 직접적인 증거를 제시하지 못했다. 대신 회사가 사전 고지 없이 여러 차례 정책 문구를 변경했고, 인메일 내용을 AI 학습에 활용하지 않았다는 점을 공개적으로 부인한 적이 없다는 점을 근거로 제시했다. 이에 대해 링크드인 대변인은 "이는 근거 없는 허위 주장"이라고 반박했다. 이번 소송은 미국 저장통신법(Stored Communications Act) 위반, 계약 위반, 캘리포니아주법상 불공정 경쟁 등의 혐의를 포함하고 있으며, 에델슨PC(Edelson PC) 법률사무소가 원고를 대리하고 있다. 더레지스터는 에델슨PC 측에 링크드인이 실제로 비공개 인메일 메시지를 제3자에게 제공했다는 증거가 있는지 문의했으나, 아직 답변을 받지 못했다고 전했다. ■ 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.23 16:31AI 에디터

"유통업체 절반, AI 6개 이상 활용"…엔비디아 보고서

유통기업 89%, AI 도입·검토 중...매출 20% 이상 증가 효과 엔비디아(NVIDIA)가 발간한 '2025년 유통 및 소비재 산업 AI 트렌드' 보고서에 따르면, 2024년 유통업계의 89%가 AI를 도입했거나 검토 중이다. 이는 2023년 82%에서 크게 증가한 수치다. 전체 기업의 42%가 이미 AI를 적극적으로 활용하고 있으며, 47%는 평가 단계에 있다. AI 도입 기업의 87%는 연간 매출이 증가했으며, 4분의 1은 20% 이상의 매출 신장을 기록했다. 비용 절감 효과도 뚜렷해 94%의 기업이 운영비용 감소를 경험했으며, 28%는 20% 이상의 비용 절감 효과를 봤다고 답했다. 생성형 AI 도입률 82%...마케팅·광고 콘텐츠 제작이 최다 생성형 AI 도입이 급속도로 확산되고 있다. 기업의 82%가 생성형 AI를 도입했거나 평가 중이며, 51%는 이미 생성형 AI를 실제 운영에 활용하고 있다. 활용 분야를 보면 마케팅과 콘텐츠 제작이 60%로 가장 높고, 예측 분석 44%, 개인화 마케팅과 광고 42%, 고객 분석과 세분화 41% 순이다. 디지털 쇼핑 어시스턴트나 어드바이저 도입도 40%에 달했다. 라이브X.AI(LiveX.AI)는 AI 에이전트를 통해 개인화된 고객 경험을 제공하며 매출과 업셀링을 증가시키는 등 성공 사례를 보여주고 있다. 옴니채널 투자 57%, 백오피스 50%...전사적 AI 확산 AI 투자는 전체 유통 가치사슬로 확대되고 있다. 이커머스, 모바일, 소셜 채널을 포함한 옴니채널 리테일 분야가 57%로 가장 높은 투자 비중을 차지했으며, 마케팅과 인사, 재무 등 백오피스 운영이 50%로 뒤를 이었다. 실제 매장에서는 재고 관리(72%)와 매장 분석(69%), 적응형 광고와 프로모션(56%) 등에 AI가 활용되고 있다. 에버신(Everseen)은 비전 AI를 통해 손실 방지, 재고 관리, 고객 경험 개선 등의 성과를 거두고 있다. 공급망 AI 투자 82% 확대 전망...자동화·효율화 성과 입증 공급망 분야 AI 투자도 가속화되고 있다. 기업의 82%가 내년 공급망 관리를 위한 AI 투자를 늘릴 계획이며, 25%는 투자를 20% 이상 확대할 예정이다. 수요 예측(82%)이 가장 높은 투자 우선순위를 보였고, 직원 어드바이저(35%), 정기 보고서 자동화(33%)가 뒤를 이었다. KION 그룹은 액센추어와 협력해 디지털 트윈 기술을 활용한 창고 최적화로 로봇, 작업자, 자동화 장비의 효율적 운영을 실현하고 있다. 데이터 프라이버시 60%, AI 도구 개발 33% 등 새로운 과제 대두 AI 도입 확대로 새로운 과제들이 부상하고 있다. 데이터 프라이버시가 60%로 가장 큰 우려사항으로 꼽혔고, 설명 가능한 AI 도구 개발이 33%로 뒤를 이었다. 데이터 보안과 규제·법적 문제가 각각 49%를 기록했다. AI 구현 비용에 대한 우려는 전년 25%에서 57%로 급증했다. 한편 AI 거버넌스의 중요성에 대한 인식은 높아졌으나, 실제 거버넌스 정책을 수립한 기업은 46%에 그쳤다. AI 투자수익률 분석: 마케팅 콘텐츠 제작 23%, 고객분석 19% 최고 성과 AI 도입으로 인한 실질적인 투자수익률(ROI)도 확인됐다. 마케팅과 광고 콘텐츠 제작 분야가 23%로 가장 높은 ROI를 기록했으며, 고객 분석과 세분화가 19%, 개인화된 고객 추천이 18%로 뒤를 이었다. 수요 예측과 예측 분석도 각각 17%의 ROI를 달성했다. 한 독립 소프트웨어 벤더(ISV)의 연구에 따르면, AI 기반 손실 방지 솔루션을 도입한 유통업체들은 3년간 374%의 ROI를 달성했으며, 매장당 연간 8만 8천 달러의 비용을 절감하고 6개월 만에 투자금을 회수했다. 직원 생산성 42% 향상...AI, 업무 혁신 견인 AI가 직원들의 업무 방식도 크게 변화시키고 있다. 직원 생산성 향상 효과는 전년 14%에서 42%로 크게 증가했다. 43%의 기업이 AI를 통해 의사결정과 인사이트가 개선됐다고 답했으며, 42%는 운영 효율성이 향상됐다고 밝혔다. 특히 생성형 AI를 활용한 마케팅 카피나 광고 이미지 제작은 직원 생산성 향상의 대표적 사례로 꼽혔다. 이러한 변화는 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 하고, 혁신과 유연성을 촉진하는 문화를 만들어가고 있다. 에이전트형 AI가 차세대 혁신 주도할 전망 보고서는 자율적 AI 에이전트가 산업의 다음 혁신을 주도할 것으로 전망했다. 초기에는 콘텐츠 생성, 고객 경험, 공급망 효율화에 집중됐던 AI가 이제 새로운 영역으로 확장되고 있으며, 로봇 기술의 성숙화로 물리적 AI가 유통과 소비재 산업의 새로운 프론티어로 부상할 것으로 예측됐다. 최소한의 인간 개입만으로 운영되는 자율 AI 에이전트는 비즈니스 가치와 창의성 향상에 무한한 잠재력을 제공할 것으로 기대된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 엔비디아 보고서 바로가기)

2025.01.23 15:59AI 에디터

보험업무에 AI 적용했더니…효율 40%·고객 만족도 3배 'Up'

복잡한 의료보험 시스템, AI로 해결 나서 글로벌 컨설팅 기업 캡제미니(Capgemini)가 발표한 '의료보험 디지털 전환 성공 가이드' 보고서에 따르면, 의료보험 소비자의 85%가 보험사와의 의사소통을 매우 중요하게 여기며, 66%는 부실한 소통으로 인해 보험사를 변경할 수 있다고 응답했다. 예를 들어, 병원 방문 후 받은 18페이지 분량의 청구서에서 실제 관련 정보는 2페이지에 불과하지만, 그마저도 어디에서 찾아야 할지 알기 어려운 것이 현실이다. 현재 평균적인 의료보험사는 976개의 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션을 사용하고 있으며, 이러한 복잡한 레거시 시스템이 디지털 전환을 저해하는 요인으로 지적됐다. 특히 피보험자의 51%가 자신의 보험 자격을 이해하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 대규모 보안 침해 사고가 발생한 이후, 많은 보험사들이 IT 예산의 7% 이상을 사이버보안에 투자하고 있다. 이는 디지털 전환 과정에서 데이터 보안의 중요성이 더욱 부각되고 있음을 보여준다. AI 도입으로 업무 효율성 40% 향상, 학습시간 83% 단축 성과 한 의료보험사는 AI와 자동화 도구 도입으로 생산성이 40% 향상되고, 직원 교육 시간이 6개월에서 1개월로 단축되는 성과를 거뒀다. 특히 문서 자동화 도구를 도입한 결과, 규정 준수 처리 시간이 60% 개선되고 회원 만족도가 크게 향상됐다. 사이버보안에도 IT 예산의 7% 이상을 투자하며 디지털 전환의 안정성을 확보하고 있다. 디지털 전환으로 전자 소통 채널 도입률 52% 증가 제3자 관리업체의 사례에서는 디지털 포털을 통한 통합 커뮤니케이션 시스템 구축으로 운영 비용을 46% 절감했고, 전자 소통 채널 도입률이 52% 증가했다. 이는 회원 만족도를 3배 높이는 결과로 이어졌다. 특히 47%의 의료보험 소비자들이 문자 메시지, 앱 링크, 이메일과 같은 디지털 소통 방식을 선호하는 것으로 나타났다. AI와 자동화로 실현하는 데이터 운영 혁신 의료보험사들은 AI와 자동화 기술을 활용해 규제 변경사항을 모니터링하고 회원 대면 문서의 업데이트가 필요한 부분을 자동으로 식별하고 있다. 이를 통해 새로운 법규에 신속하게 대응하고 운영 비용을 절감하는 동시에 청구 처리의 속도와 정확도를 높이고 있다. AI 기반 콘텐츠 관리 시스템은 변경사항을 추적하고 항상 최신 문서가 사용되도록 보장함으로써 규정 준수와 운영 효율성을 향상시키고 있다. AI 기반 문서 자동화로 처리 시간 50% 단축 달성 동부 연안의 한 의료보험사는 AI 기반 자동화 시스템을 도입해 보험 혜택 요약서(SBC) 생성 시간을 50% 단축했다. 중앙 데이터 저장소와 통합된 이 시스템은 재사용 가능한 콘텐츠와 규칙을 활용해 실시간으로 규정을 준수하는 정보를 여러 채널에 제공했다. 그 결과 중복 콘텐츠가 80% 감소하고, 운영 효율성이 2배로 향상됐다. AI 기반 표준화로 보험 상품 단순화 추진 보험사들은 AI를 활용해 상품 설명에 사용되는 언어를 표준화하고, 완전 맞춤형이 아닌 구성 가능한 상품으로 전환을 추진하고 있다. 이를 통해 회원들의 이해도를 높이고 불필요한 고객 서비스 문의를 줄이는 효과를 거두고 있다. 특히 의료 공급자들과 협력하여 의료적 필요성과 보험 요구사항을 모두 충족하는 상품을 공동 개발하는 방식으로 보장 내용을 명확히 하고 의사소통을 개선하며 회원들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하고 있다. 생성형 AI로 개인 맞춤형 의료보험 서비스 시대 개막 보고서는 의료보험 소비자의 47%가 생성형 AI를 통한 의사소통이 보험사와의 소통을 개선할 것이라고 기대하는 것으로 조사됐다. 다만 3분의 2는 보안과 윤리적 문제에 대한 우려도 함께 표명했다. 이에 보험사들은 AI 기반 인사이트와 함께 강력한 데이터 보안 조치를 구현하는 방향으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 의료 공급자의 데이터를 통합함으로써 보험사들은 회원의 건강 여정을 더 포괄적으로 파악하고, 의료 기록과 선호도에 기반한 개인화된 권장사항을 제공할 수 있게 되었다. 또한 AI를 활용해 맞춤형 웰니스 프로그램을 개발하고 회원들이 비용 효율적인 의료 서비스를 선택하도록 유도하고 있다. 향후 AI와 생성형 AI는 행정 데이터와 임상 데이터를 통합하고, 회원들의 요구를 예측하며, 선제적인 치료 권장사항과 개인화된 상품을 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 전망된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.23 15:40AI 에디터

밀레니얼 세대가 AI 혁명을 주도하는 3가지 이유

고학력 밀레니얼의 약진...전 연령대 중 가장 높은 43% 학사학위 보유율 기록 글로벌 금융 서비스 기업 MSCI(모건스탠리캐피털인터내셔널)가 발표한 '밀레니얼 세대와 AI 혁명' 보고서에 따르면, 밀레니얼 세대의 42%가 학사학위 이상의 학력을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 미국 인구조사국의 2022년 데이터를 보면, 30-34세와 35-39세 연령대에서 각각 43%의 학사학위 이상 보유율을 기록해 전 연령대 중 가장 높은 수준을 보였다. 이는 베이비부머 세대의 33%보다 크게 높은 수준이다. 높은 교육 수준은 새로운 기술 습득과 직결되는데, 경제협력개발기구(OECD)의 연구 결과에 따르면 고학력자일수록 직장에서 새로운 기술을 배울 가능성이 높은 것으로 조사됐다. 이러한 교육적 우위는 AI 기술이 산업 현장에 도입되는 과정에서 밀레니얼 세대에게 큰 강점으로 작용할 것으로 전망된다. AI 업무 활용도, 밀레니얼이 타 세대의 2배 이상...정보검색 45% 기록 밀레니얼과 젊은 X세대의 AI 활용률이 베이비부머 세대를 크게 앞지르는 것으로 나타났다. PCMag이 인용한 애버딘(Aberdeen)의 642명 전문가 대상 조사 결과, 밀레니얼 세대의 45%가 검색엔진보다 빠른 정보 검색을 위해 AI를 활용하고 있었으며, 이메일 작성 및 응답에는 28%, 대규모 데이터 처리 및 트렌드 분석에는 16%가 AI를 활용하고 있었다. 이는 베이비부머 세대의 AI 활용률인 22%(정보검색), 14%(이메일), 8%(데이터 분석)의 두 배 이상에 달하는 수준이다. AI에 대한 높은 신뢰도...밀레니얼 40% vs 베이비부머 22% KPMG와 퀸즐랜드대학교가 전 세계 17개국 1만7천 명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 밀레니얼 세대의 40%가 AI를 신뢰한다고 응답했다. 이는 베이비부머 세대의 신뢰도 22%와 비교해 약 2배 가량 높은 수준이다. 이러한 높은 신뢰도는 AI 기술 수용성으로 이어져 업무 효율성 향상에 기여하는 것으로 분석됐다. 디지털 네이티브 밀레니얼...1991년 웹브라우저부터 2022년 챗GPT까지 경험 밀레니얼 세대는 주요 기술 혁신을 어린 시절부터 경험하며 성장했다. 브라운대학교 연구에 따르면, 어린이가 성인보다 새로운 기술을 더 빠르게 학습하는 것으로 나타났다. 1981년부터 1996년 사이에 태어난 밀레니얼 세대는 1991년 최초의 웹브라우저 출시(10세 이하), 1995년 아마존과 이베이 런칭(14세 이하), 1999년 블루투스 출시(3-18세), 2007년 아이폰 출시(11-26세), 2014년 AI 음성비서 아마존 에코 출시(18-33세), 2022년 챗GPT 출시까지 주요 기술 혁신을 직접 체험했다. 이러한 성장 배경은 새로운 기술에 대한 높은 적응력으로 이어졌다. 기업의 AI 도입 가속화...S&P 500기업 AI 언급 2건에서 199건으로 급증 팩트셋(Factset) 데이터에 따르면, S&P 500 기업들의 실적 발표에서 AI 관련 언급이 2014년 1분기 2건에서 2024년 1분기 199건으로 급증했다. 이는 기업들이 AI의 잠재력을 인식하고 적극적으로 도입을 추진하고 있음을 보여준다. 밀레니얼 세대의 높은 교육 수준과 AI 수용성, 그리고 어린 시절부터 축적된 기술 경험은 이러한 기업의 AI 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되고 있다. MSCI 밀레니얼 지수, 10년간 72% 초과 수익률 기록...IT·통신서비스 비중 44% MSCI의 밀레니얼 지수는 밀레니얼 세대를 타겟으로 하는 제품과 서비스를 제공하는 기업들로 구성되어 있다. 이 지수는 지난 10년간(2014년 8월-2024년 8월) 기준지수 대비 72% 높은 수익률을 기록했다. 산업별 구성을 보면 통신서비스 25%, 정보기술 19%, 필수소비재 21.5%, 임의소비재 17.4%, 금융 10.7%, 기타 6.4%로 구성되어 있다. 특히 IT와 통신서비스 비중이 44%에 달해 밀레니얼 세대의 기술 친화적 특성을 잘 반영하고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.23 14:34AI 에디터

현실이 된 '기계의 시대'…AI 성장의 6가지 동력은

AI 일상 혁명: 챗봇부터 가사도우미까지...가정용 로봇시장 연 18.8% 성장 글로벌 금융 서비스 기업 MSCI(모건스탠리캐피털인터내셔널)의 보고서에 따르면, AI와 로봇 기술이 우리의 일상을 빠르게 변화시키고 있다. 챗봇과 가상비서부터 내비게이션, 날씨 기반 의상 추천, 넷플릭스나 아마존 프라임의 콘텐츠 추천, 이메일 자동응답까지 AI가 생활 곳곳에 스며들고 있다. 가정용 서비스 로봇 중에서는 로봇청소기와 물걸레 로봇이 2020년 전 세계에서 가장 많이 판매되었다. 가정용 로봇 시장은 2023년 80억 달러에서 2028년 189억 달러로 성장할 전망이며, 연평균 성장률은 18.8%에 달할 것으로 예측된다. 스마트홈 자동화 시장은 조명, 냉난방, 보안, 엔터테인먼트 등을 포함해 2021년 530억 달러에서 2031년 1,566억 달러 규모로 확대될 것으로 전망된다. AI 전문가들은 향후 10년 내에 일상적인 가사 업무의 39%가 자동화될 것으로 예측했는데, 그중 식료품 쇼핑은 59%까지 자동화가 가능한 반면, 육아 관련 업무는 21% 수준에 그칠 것으로 분석했다. 산업현장 혁신: 제조·물류 현장의 AI 도입으로 2030년 산업자동화 시장 2,744억 달러 돌파 전망 산업 현장에서는 데이터의 기하급수적 증가, 머신러닝의 고도화, 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 도입이 AI와 자동화 트렌드를 가속화하고 있다. 산업 자동화 시장은 2020년 1,334억 달러에서 2030년 2,744억 달러로 성장할 전망이다. 제조 부문에서는 2020년 기준 전 세계적으로 270만 대의 산업용 로봇이 운영 중이며, 시장 규모는 550억 달러에서 2028년 1,650억 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 인간과 협업하는 협동 로봇(코봇) 시장은 2023년 22억 달러에서 2033년 205억 달러로 급성장할 것으로 전망된다. 자율 배송 로봇은 식품 배달, 택배, 병원 물류, 호텔 서비스 등에 도입되어 2030년까지 연평균 21.31%의 성장률로 144.7억 달러에 달할 것으로 예측된다. 헬스케어 혁신: AI로 유방암 진단 정확도 88.8% 달성, 의료비 1,500억 달러 절감 기대 의료 분야에서 AI와 로봇의 활용이 획기적인 변화를 가져오고 있다. 수술용 로봇 시장은 2020년 46억 달러에서 연평균 8.5% 성장해 2030년 103억 달러로 성장할 것으로 예상된다. 스트라이커사는 2023년 의료 데이터와 AI를 활용해 수술 로봇의 성과를 개선하겠다고 발표했다. 한국의 연구진이 개발한 AI 시스템은 조기 유방암 진단에서 91%의 정확도를 보였으며, T1 암과 림프절 음성 암에서는 87%의 정확도를 달성했다. AI 단독 사용 시 유방암 진단 정확도는 88.8%로, 의사들의 진단 정확도 75.3%를 크게 웃돌았으며, AI와 의사가 협력할 경우 84.8%의 정확도를 보였다. 플로리다 국제대학 연구진은 AI를 활용해 실험실 검사나 영상 촬영 없이도 83%의 정확도로 뇌졸중을 진단하는 데 성공했다. AI의 의료 분야 도입으로 2026년까지 미국의 의료비용을 1,500억 달러 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 자율주행 혁신: 첨단운전자보조시스템으로 2030년까지 사고 15% 감소 예측 자율주행 자동차 분야에서 AI 기술이 혁신을 이끌고 있다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 따르면 교통사고의 90% 이상이 운전자의 실수로 발생한다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 도입으로 2030년까지 유럽의 교통사고가 15% 감소할 것으로 예측된다. 자율주행차는 차량 주변에 설치된 카메라로 도로, 교통 표지판, 다른 차량, 보행자 등을 감지하고 해석하는 AI 기술을 활용한다. 자율주행차 시장은 2021년 1,060억 달러에서 2030년 2.3조 달러 규모로 성장할 전망이다. AI 성장의 6대 동력: 고령화에서 지속가능성까지 AI와 로봇 산업의 성장을 견인하는 주요 동력으로 크게 여섯 가지가 꼽힌다. 첫째, 고령화 추세로 2030년까지 60세 이상 인구가 14억 명에 달할 것으로 예상된다. 둘째, 이커머스의 급성장으로 물류 부문의 자동화 수요가 증가하고 있다. 셋째, 컴퓨팅 성능의 기하급수적 향상과 알고리즘의 고도화로 기계의 학습 능력이 빠르게 발전하고 있다. 넷째, 2050년까지 세계 인구의 68%가 도시에 거주할 것으로 예상되면서 청소 로봇과 엔터테인먼트용 로봇 수요가 증가할 전망이다. 다섯째, 팬데믹 이후 인력난이 심화되면서 산업계의 로봇 도입이 가속화되고 있다. 미국 요식업계는 2022년 말 기준 인력이 2019년 대비 40만 명 부족한 상황이다. 여섯째, 자율 로봇이 운영 효율성뿐만 아니라 환경적 이점도 제공한다. 일례로 에코로보틱스는 2021년 정밀 제초용 자율 로봇을 출시해 제초제 사용량을 최대 95%까지 줄일 수 있게 했다. AI 시대의 과제: 일자리 변화와 윤리적 문제 골드만삭스는 AI 기술이 미국 노동인구의 63%에 영향을 미칠 것으로 예측했으며, 약 7%의 미국 근로자들이 AI로 인해 일자리를 잃을 위험에 처해있다고 분석했다. 다만 역사적으로 새로운 기술의 도입은 새로운 직업을 창출해왔다. 실제로 지난 80년간 고용 증가의 85% 이상이 신기술로 인한 새로운 직종에서 발생했으며, 현재 직업의 60%는 1940년에는 존재하지 않았던 것으로 나타났다. 한편 AI의 학습 데이터셋에서 발견되는 성차별과 인종차별 문제, AI의 오남용 우려 등 윤리적 문제도 제기되고 있다. 한 연구에 따르면 AI가 1분 만에 50% 이상의 비밀번호를 해독했으며, 1시간 이내에 65%를 해독하는 데 성공했다. 골드만삭스의 분석에 따르면, AI 기술의 혁신으로 향후 10년간 전 세계 GDP가 7%(약 7조 달러) 증가할 것으로 전망된다. PWC는 2030년까지 AI가 글로벌 경제에 15.7조 달러의 기여를 할 것으로 예측했으며, 특히 중국(26%)과 북미(14.5%)가 가장 큰 혜택을 받을 것으로 분석했다. 액센츄어는 2035년까지 AI가 16개국 12개 산업에서 평균 38%의 수익성 향상과 14조 달러의 경제적 이익을 창출할 것으로 전망했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.23 14:17AI 에디터

콜센터에 AI 도입했더니…통화량 30% 줄었다

CX가 이제는 기업 성패 좌우...주가수익률 43%p 차이 클라우드 컨택센터(CCaaS) 기업 나이스(NICE)가 발간한 '2025 CX 전략 기획 보고서'에 따르면, 고객경험(CX)이 이제는 단순한 부서 차원의 과제가 아닌 핵심 비즈니스 전략으로 자리잡았다. 나이스의 최신 연구에 따르면 고객 만족도가 높은 기업들은 5년간 주가수익률이 경쟁사보다 43%p 높았으며, 특히 지난 1년간은 그 격차가 15%p까지 벌어졌다. 포레스터는 마케팅, 디지털, CX 팀의 연계가 잘 된 기업들이 그렇지 않은 기업들보다 1.6배 빠른 매출 성장과 1.4배 높은 고객 유지율을 보인다고 분석했다. AI 고객서비스 도입률: 품질관리 66%, 피드백분석 55% 달성 메트리지(Metrigy)의 조사 결과, 이미 AI를 도입한 기업들 중 66%가 품질관리에, 55%가 고객 피드백 분석에 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. AI 코파일럿은 상담원부터 관리자, CX 리더까지 모든 직급의 업무 효율성과 효과성을 높이고 있으며, 특히 의사소통, 분석, 문제해결 능력을 크게 향상시키고 있다. AI 도입 기업 사례: 통화량 30% 감소, 수익 15% 증가 달성 AI 도입 효과는 이미 수치로 입증되고 있다. 오픈 네트워크 익스체인지의 경우 AI 기반 고객 인사이트 활용으로 통화량이 30% 감소했고, 고객 응대 에스컬레이션은 20% 줄었으며, 통화당 수익은 15% 증가했다. 맵스 크레딧 유니온은 AI 자동요약 기능 도입 후 상담원의 통화 처리량이 21.6% 증가했고, 통화후 작업시간은 90% 감소했으며, 평균 처리 시간은 35초 단축되었다. 또한 월 2,500건 이상의 통화가 다른 채널로 전환되었고, 4,000건 이상이 셀프서비스로 해결되었다. AI 챗봇 신뢰도 28% - RAG 기술로 정확도 높이는 기업들 포레스터 리서치에 따르면 뉴욕시와 에어캐나다 등이 AI 챗봇의 부정확한 응답으로 어려움을 겪었으며, 미국 온라인 사용자의 28%만이 AI가 제공하는 정보를 신뢰한다고 답했다. 이에 기업들은 벡터화된 지식베이스를 통해 검증된 정보만을 AI가 활용하도록 제한하고, 실시간 데이터를 반영하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 도입해 AI의 정확도를 높이고 있다. 자율 작업이 가능한 AI 에이전트의 부상 맥킨지는 AI 에이전트가 단순 작업 실행자에서 복잡한 업무가 가능한 자율 실행자로 진화하고 있다고 분석했다. 이들은 대규모 언어 모델과 도구, 메모리, 자가 최적화 기능을 결합해 기존 지식 노동자들의 업무를 수행할 수 있게 되었다. AI 에이전트들은 서로 협업하고 업무를 분배하며, 전체 워크플로우를 재구성하는 등 지능형 자동화의 새로운 시대를 열어가고 있다. 디지털 퍼스트, 그러나 디지털 온리는 아닌 CX 전략 오늘날의 CX 환경에서 디지털 우선 접근은 필수지만, 디지털 채널에만 의존하면 고객 경험에 공백이 생길 수 있다. 디즈니 스트리밍의 사례가 이를 잘 보여준다. 디즈니는 디즈니플러스, 훌루, ESPN+, 스타+ 등 4개의 주요 브랜드를 나이스의 CXone 플랫폼으로 통합했다. 전 세계 100개국 이상에서 1만 명의 상담원이 이 플랫폼을 사용하고 있으며, 디지털과 음성, 인간과 가상 상담원을 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고 있다. 디즈니 스트리밍의 라이언 슈위어스 운영 디렉터는 "글로벌 조직이 빠르게 확장하고자 한다면 나이스 CXone을 선택해야 한다"고 강조했다. 포레스터는 "기업들이 통합된 브랜드 경험을 제공하기 위해 디지털 고객 상호작용 전략을 재구성할 필요가 있다"고 분석했다. 중소기업도 주목하는 AI 커뮤니케이션: 월 5달러로 시작하는 AI 고객서비스 중소기업들도 통합 커뮤니케이션 서비스(UCaaS)와 컨택센터 서비스(CCaaS)의 통합을 통해 고객 서비스 역량을 강화하고 있다. 이는 수년간 준비되어 온 흐름이 이제 모든 규모의 조직에서 주류가 되고 있음을 보여준다. 나이스의 1CX 플랫폼을 통해 기업들은 사용자당 월 5달러라는 비용 효율적인 가격으로 완전히 통합된 UCaaS와 CCaaS 플랫폼을 이용할 수 있게 되었다. COMMfusion의 블레어 플레전트 대표는 "더 많은 사용 사례와 애플리케이션이 이러한 통합 기능을 활용하면서, 조직들이 고객 서비스와 고객 경험에 대한 관점을 '모두를 위한 CX'로 확장할 것"이라고 전망했다. AI 도입 성과, 이제는 수치로 입증해야 AI 기반 고객경험이 보편화되면서 새로운 성과 측정 지표의 필요성이 대두되고 있다. 단순한 효율성 지표를 넘어 AI-인간 협업의 품질, AI 응답에 대한 고객 만족도, 복잡한 문제 해결능력 등을 측정하는 새로운 벤치마크가 2025년에는 일반화될 전망이다. 포브스에 따르면 기업들은 AI 추천사항에 대한 상담원 수용률, AI 라우팅 성과, 고객 만족도, AI에서 상담원으로 전환되는 의도 패턴 등을 종합적으로 관리해야 할 것으로 보인다. 이미지출처: 나이스(NICE) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.22 23:05AI 에디터

바퀴 달린 스마트폰이 온다…'SW 중심 자동차'가 뭐길래

소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대를 여는 길 - 소프트웨어와 생태계 협력 소프트웨어정책연구소의 "소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대를 여는 길" 보고서에 따르면, SDV는 차량을 단순한 이동 수단이 아닌, 데이터 기반의 스마트 플랫폼으로 변모시키는 새로운 자동차 패러다임이다. SDV는 하드웨어와 소프트웨어의 독립적 발전을 통해 혁신적인 사용자 경험을 제공하며, 자동차 산업의 미래를 재정의하고 있다. 소프트웨어 중심 자동차의 부상과 시장 전망 SDV는 기존의 기계적 이동 수단과는 차별화된 하드웨어-소프트웨어 분리 구조를 기반으로 한다. 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)와 데이터 기반 맞춤형 서비스가 핵심 기술로 자리 잡으면서 자동차의 기능과 사용자 경험을 지속적으로 개선하고 있다. 시장조사기관 마켓앤마켓은 SDV 시장이 2028년까지 연평균 9.15% 성장해 약 4,192억 달러에 이를 것으로 전망했다. 또한, 맥킨지는 글로벌 자동차 소프트웨어 시장이 2030년까지 840억 달러에 도달할 것이라고 분석하며, 이는 2020년 이후 두 배 이상 증가한 수치라고 강조했다. 이러한 성장은 SDV가 자동차 산업의 핵심 축으로 자리 잡고 있음을 보여준다. 그러나 보고서는 이러한 빠른 성장에도 불구하고 소프트웨어 인력 수급 문제와 생태계 협력 부족이 여전히 큰 도전 과제로 남아 있다고 지적했다. AI·빅데이터가 주도하는 자율주행의 미래 SDV는 인공지능과 빅데이터 분석을 통해 자율주행 기능과 운전자 지원 시스템을 지속적으로 발전시키고 있다. 차량에 탑재된 AI 알고리즘은 주행 데이터, 환경 정보, 사용자 선호도 등을 실시간으로 분석하여 최적의 주행 경험을 제공한다. 특히 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용한 자율주행차용 AI는 도로 상황을 정확히 인식하고 안전한 주행을 지원하는 핵심 기술로 자리잡고 있다. AI 기반 개인화 서비스가 바꾸는 운전 경험 AI는 운전자와 승객의 선호도를 학습해 맞춤형 환경을 제공하는 데도 활용된다. 음성인식과 자연어 처리 기술을 통해 차량과의 상호작용을 더욱 직관적이고 편리하게 만들고 있으며, AI 기반의 예측 유지보수 시스템은 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고 잠재적 문제를 사전에 감지한다. 또한 AI는 운전자의 운전 패턴과 습관을 분석해 연비를 최적화하고 안전 운전을 유도하는 데도 활용된다. SDV 산업이 이끄는 AI 인재 수요...전문인력 부족률 21.1% 소프트웨어정책연구소의 조사에 따르면, 현재 SDV 산업에서 AI 및 소프트웨어 전문 인력의 부족 현상이 심각한 것으로 나타났다. 특히 자동차 및 부품 제조 산업에서 소프트웨어 엔지니어의 부족률은 36.2%로, ICT 산업의 소프트웨어 인력 부족률(17.9%)보다 훨씬 높은 수준을 보이고 있다. 전체 미래형 자동차 인력의 부족인력 중 소프트웨어 인력이 차지하는 비중은 48.1%에 달한다. AI 중심의 개방형 생태계 구축 필요성 대두 SDV 산업의 경쟁력 강화를 위해서는 AI 기술을 중심으로 한 개방형 생태계 구축이 시급하다. 특히 AI 알고리즘 개발, 데이터 공유, 테스트베드 구축 등에서 자동차 제조업체와 소프트웨어 기업 간의 협력이 필수적이다. 이를 위해 'SDVerse'와 같은 글로벌 협력 플랫폼 참여를 통해 AI 기술 역량을 강화하고, 산학연 협력을 통한 AI 인재 양성 시스템 구축이 요구되고 있다. AI 전문인력 양성을 위한 정책적 과제 소프트웨어정책연구소는 SDV 산업의 경쟁력 강화를 위해 AI 전문인력 양성이 시급하다고 강조한다. 이를 위해 자동차 공학, 소프트웨어 개발, 클라우드 기술 등 다양한 분야를 통합적으로 학습할 수 있는 'SDV 아카데미' 설립과 산학협력 강화가 필요하다. 특히 현장 실무와 연계된 교육 인프라 구축과 전문 교수진 확보를 통해 즉시 활용 가능한 AI 인재를 양성해야 한다는 제언이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.22 17:14AI 에디터

[Q&AI] 파리생제르망 VS 맨체스터시티…AI에게 승리팀 물었더니

질문: 이번에 하는 파리생제르망이랑 맨시티 경기, 누가 이길까? 젠스파트 답변: PSG와 맨시티의 경기 분석 이번 파리생제르망(PSG)과 맨체스터 시티(맨시티)의 챔피언스리그 경기는 양 팀 모두에게 매우 중요한 경기로, 승리하지 않으면 탈락 위기에 처할 수 있는 상황이다. PSG는 현재 7점으로 25위에 머물러 있으며, 맨시티는 8점으로 22위에 위치하고 있다. 최근 성적 맨시티는 최근 5경기에서 4승 1무를 기록하며 상승세를 타고 있으며, 이 과정에서 22골을 기록했다. 이는 팀의 공격력이 매우 강하다는 것을 보여준다. 반면 PSG는 최근 10경기에서 무패를 기록하고 있지만, 팀의 전반적인 경기력은 불안정한 상태이다. 선수들의 컨디션 PSG의 이강인은 최근 좋은 활약을 보이고 있으며, 팀의 공격에서 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 PSG는 몇몇 주축 선수들이 부상으로 결장할 가능성이 있어, 팀의 전력에 악영향을 미칠 수 있다. 맨시티는 부상 선수들이 많지만, 최근 경기에서의 상승세와 공격력 덕분에 PSG를 상대로 좋은 결과를 기대할 수 있다. 결론 현재로서는 맨시티가 최근의 좋은 흐름과 공격력을 바탕으로 승리할 가능성이 높아 보인다. 그러나 PSG의 홈 경기이기 때문에, 이강인의 활약에 따라 결과가 달라질 수 있다. 추가 답변:이번 경기는 1월 23일 새벽 5시에 파리의 파르크 데 프랭스에서 열리며, 두 팀 모두 16강 진출을 위한 중요한 분수령이 될 것으로 예상된다. PSG는 리그에서 1위를 유지하고 있지만, 챔피언스리그에서는 2승 1무 3패로 부진한 성적을 기록하고 있다. 반면, 맨시티는 최근 5경기에서 4승을 거두며 상승세를 타고 있으며, 챔피언스리그에서도 2승 2무 2패로 PSG보다 나은 성적을 보이고 있다. 이강인은 이번 시즌 리그에서 6골 3도움을 기록하며 팀 내에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이번 경기가 그의 입지를 더욱 확고히 할 기회가 될 것이다. 또한, 맨시티의 엘링 홀란은 최근 4경기에서 4골을 기록하며 팀의 공격을 이끌고 있어, 그의 활약도 기대된다. 결국, 두 팀 모두 승리가 절실한 상황에서, 맨시티의 최근 상승세와 PSG의 홈 경기 이점을 고려할 때, 경기는 매우 치열할 것으로 보인다. ■ 기사는 젠스파크를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.22 15:17AI 에디터

AI로 배우 발음 보정한 '브루털리스트', 아카데미상 수상 자격 있나

테크타임즈에 따르면 생성형 AI를 사용한 영화 '더 브루털리스트(The Brutalist)'의 오스카상 수상 가능성을 두고 논란이 일고 있다. "AI를 사용했지만 영화의 본질은 훼손되지 않았다" 영화 '더 브루털리스트'의 브래디 코헨(Brady Cohen) 감독은 할리우드 리포터와의 인터뷰에서 라즐로 토스(Laszlo Toth)의 삶을 다룬 이 시대극에서 후반 작업 과정에 생성형 AI를 활용했다고 밝혔다. A24사가 제작한 이 영화는 미켈란젤로의 '피에타상(The Maddona della Pietà)'을 훼손한 것으로도 유명한 세계적 건축가의 삶을 그린 작품이다. 현재 '더 브루털리스트'는 발음의 진정성을 높이기 위해 AI 음성 향상 도구를 사용했다는 이유만으로 오스카상 수상 가능성에 대한 논란에 휩싸여 있다. AI 음성 보정으로 완성도 높인 연기 레드샤크 뉴스와의 인터뷰에서 영화 편집자 다비드 얀초(Dávid Jancsó)는 에이드리언 브로디(Adrien Brody)와 펠리시티 존스(Felicity Jones)의 헝가리어 발음을 더욱 정확하게 구현하기 위해 '리스피처(Respeecher)'라는 AI 도구를 사용했다고 밝혔다. 얀초는 프로툴스(ProTools)로도 같은 작업이 가능했지만, 시간 단축을 위해 AI를 선택했다고 설명했다. 오스카상 수상 가능성 놓고 논란 영화 제작진은 예산 문제로 영화 후반부 건축 도면 제작에도 AI를 활용했다. 얀초는 최근 배우조합(SAG-AFTRA)의 생성형 AI 반대 시위를 언급하며, AI 사용이 인력을 대체하기 위한 것이 아니었다고 강조했다. 하지만 이러한 AI 활용이 아카데미상 후보 지명에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 한편, 2023년에는 '고스트라이터(Ghostwriter)'라는 익명의 제작자가 AI로 더 위켄드(The Weeknd)와 드레이크(Drake)의 목소리를 재현한 노래가 그래미상 후보 자격을 얻을 수 있다는 소문이 돌았다. 하지만 레코딩 아카데미의 하비 메이슨 주니어(Harvey Mason Jr.) CEO는 가사를 사람이 썼더라도 'Heart on My Sleeve'는 그래미상 후보 자격이 없다고 밝혔다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.22 15:14AI 에디터

AI와 데이터로 예측하는 디지털 세상…어떤 신호 주목할까

SPRi 디지털 미래기술 전망 2025:기술 지평선 너머의 신호 인공지능(AI)은 기술 혁신의 중심에서 미래 사회의 패러다임을 변화시키고 있다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 보고서에 따르면, AI는 기존 기술의 발전을 넘어 약 신호(Weak Signal)와 부상 신호(Emerging Signal)를 통해 혁신의 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이 보고서는 미래 기술의 방향성과 글로벌 기술 경쟁의 양상을 깊이 있게 탐구하며, 디지털 시대의 전략적 투자 필요성을 강조한다. 약 신호와 부상 신호, 기술의 진화 속도 미래 기술 예측에서 약 신호와 부상 신호의 중요성은 혁신 가능성을 사전에 발견하는 데 있다. 약 신호는 현재 연구나 논문 수가 적지만, 특정 분야에서의 잠재력이 크다. 예컨대, 양자 정보 기술과 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 초기 단계 기술로 시장에서 아직 성숙되지 않았으나, 향후 보안 및 차세대 통신 기술의 핵심으로 자리 잡을 가능성이 있다. 부상 신호는 빠른 성장이 기대되는 기술로, AI 에이전트와 AI TRiSM이 대표적이다. AI TRiSM은 데이터의 신뢰성과 윤리적 사용을 보장하기 위한 기술로, AI의 확산 과정에서 발생할 수 있는 위험 요소를 제어하는 데 중점을 둔다. 보고서는 2025년까지 30대 개념기술을 선정하며, 각 기술을 추세 신호, 부상 신호, 약 신호로 구분했다. 이를 통해 기술의 발전 단계를 명확히 정의하고, 기술의 실현 가능성을 평가했다. 특히 AI 기술은 18개 항목으로 분류되며, 이는 다른 기술 영역보다 훨씬 높은 비중을 차지한다. 이처럼 AI는 단순한 기술 발전을 넘어 다양한 산업과 사회적 문제를 해결할 수 있는 도구로 진화하고 있다. 한국과 미국의 경쟁적 투자: 약 신호와 부상 신호를 주목하다 SPRi 보고서는 한국, 미국, 유럽, 중국 등 주요 국가의 R&D 투자 동향을 비교하며, 각국이 기술 혁신을 위해 어떤 전략을 취하고 있는지 분석했다. 한국은 디지털 혁신 정책과 AI 융합 확산 전략을 통해 약 신호 기술 투자에 선제적으로 대응하고 있다. Activity Vision과 Advanced Computing 같은 기술이 한국에서 특히 주목받고 있으며, 이는 정부와 민간 부문의 협력이 결합된 결과이다. 미국은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 글로벌 리더십을 강화하고 있다. 특히 AI와 반도체 혁신에 대한 대규모 투자가 진행되고 있으며, 2023년 기준 AI 관련 데이터 유출 사고의 평균 비용이 445만 달러로 상승한 점은 AI 기반 사이버 보안 기술의 필요성을 부각시킨다. 유럽은 윤리적 AI 개발과 규제 강화에 초점을 맞추고 있으며, Programmable World와 같은 기술을 통해 생명과학 융합을 선도하고 있다. 중국은 스마트 의료와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 AI 응용을 확장하며, 글로벌 시장에서의 영향력을 확대하고 있다. 각국의 기술 투자 전략은 미래 기술 경쟁의 방향성을 결정하는 중요한 요소가 되고 있다. 데이터 기반 기술 탐지와 신속한 의사결정 SPRi는 대규모 데이터 분석과 AI 모델을 활용해 기술 신호를 탐지하는 새로운 방법론을 도입했다. 약 259만 건의 논문과 14만 건의 키워드를 분석한 결과, AI와 메타버스, 소프트웨어 관련 기술이 주요 신호로 도출되었다. 이 과정에서 BART-large-mnli와 같은 전이학습 모델을 적용해 데이터 간 유사성을 분석하고, GPT-4o를 통해 기술 명칭과 설명을 자동 생성했다. 이러한 기술적 접근은 R&D 투자와 정책 결정의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 예컨대, AI 기반 데이터 분석은 Real-time Machine Learning과 같은 기술의 실현 가능성을 2031년에서 2027년으로 앞당겼다. 이는 AI가 단순한 탐지 도구를 넘어, 기술 개발 주기를 단축하고 혁신 가능성을 높이는 데 기여하고 있음을 보여준다. 보고서는 연 단위 기술 추적을 넘어 실시간 기술 탐지 체계를 구축하는 것이 중요하다고 강조했다. AI와 디지털 시대의 미래 보고서는 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 실질적인 영향을 미치며, 디지털 기술의 경계를 넓히고 있다고 평가한다. AI 에이전트와 AI TRiSM은 고객 서비스, 제조업, 금융 등 다양한 분야에서 활용되며, 생산성과 신뢰성을 높이고 있다. 또한, AI Augmented Development는 개발 프로세스를 자동화해 소프트웨어 산업의 효율성을 크게 향상시키고 있다. SPRi 보고서는 AI와 같은 디지털 기술이 국가와 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것이라고 강조하며, 기술 발전을 위한 지속적인 투자와 정책적 지원이 필요하다고 결론 내렸다. AI는 기술의 지평선을 넓히며 새로운 미래를 만들어갈 도구로 자리 잡고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.22 09:00AI 에디터

PR업계도 AI 적극 활용…도입률 1년새 3배 증가

PR업계 AI 도입률 75%, 2023년 대비 3배 성장 머크랙(Muck Rack)이 발표한 'STATE OF AI IN PR JANUARY 2025' 보고서에 따르면, 현재 PR 전문가 4명 중 3명이 업무에 생성형 AI를 활용하고 있다. 이는 2023년 3월과 비교해 3배 가까이 증가한 수치다. AI 도입을 고려하지 않는 PR 전문가는 6%에 불과했으며, 이는 전년도와 비슷한 수준을 유지했다. 현재 AI를 도입하지 않은 PR 전문가 중 13%는 향후 AI 도입을 검토 중이라고 답했으며, 6%는 여전히 불확실하다고 응답했다. 기업의 AI 가이드라인 보유율 38%, 교육 제공률 35%로 증가 PR 전문가들의 93%가 AI 활용으로 업무 속도가 향상됐다고 응답했으며, 78%는 업무 품질이 개선됐다고 평가했다. AI 사용에 대한 회사 차원의 가이드라인을 보유한 기업은 38%로, 전년 대비 17%p 증가했다. 주목할 만한 점은 AI 가이드라인이 있는 기업의 경우, 58%의 직원들이 이를 엄격히 준수하고 있으며, 36%는 대체로 준수하고 있다고 응답했다. 또한 기업의 35%가 직원들에게 AI 교육을 제공하고 있으며, 특히 에이전시(43%)가 브랜드(31%)보다 더 적극적으로 AI 교육을 실시하고 있는 것으로 나타났다. 이는 전년 대비 14%p 증가한 수치다. 브레인스토밍 82%, 초안 작성 72% 등 AI 활용 영역 확대 PR 전문가들의 AI 활용 영역을 살펴보면, 82%가 아이디어 발굴과 브레인스토밍에 AI를 활용하고 있다. 초안 작성에는 72%가, 기존 문서 편집과 수정에는 70%가 AI를 활용하고 있다. 연구조사와 소셜 미디어 콘텐츠 작성에도 각각 59%가 AI를 활용하고 있으며, 보도자료 작성과 피칭에는 51%가 AI를 사용하고 있다. 전략 및 기획에는 42%, 기자 검색에는 21%, 이미지 생성에는 16%가 AI를 활용한다고 답했다. AI 산출물 편집 필요성 1년 새 10%p 감소, 품질 향상 입증 89%의 PR 전문가들이 AI가 생성한 콘텐츠를 항상 검토하고 편집한다고 답했다. 주목할 만한 점은 AI 산출물의 대대적인 수정이 필요하다고 답한 비율이 2024년 61%에서 2025년 51%로 감소했다는 것이다. 이는 AI 기술의 발전으로 산출물의 품질이 향상되었음을 시사한다. 유료 AI 서비스 활용률 57%, 에이전시의 AI 사용 공개는 20%에 그쳐 PR 전문가들의 57%가 최소 하나 이상의 유료 AI 서비스를 사용하고 있으며, 이 중 30%는 두 개 이상의 유료 서비스를 이용하고 있다. 에이전시와 클라이언트 관계에서는 흥미로운 차이가 발견됐다. 브랜드 측 PR 전문가의 37%가 에이전시의 AI 사용에 대해 항상 공개를 요구하는 반면, 실제로 에이전시에서 AI 사용을 항상 공개하는 비율은 20%에 그쳤다. 상황에 따라 공개여부를 결정한다는 응답은 에이전시가 36%, 브랜드가 39%였다. AI 미사용자 66%, "예측 불가능한 결과물"이 주된 우려사항 현재 AI를 사용하지 않는 PR 전문가들 중 66%가 AI 결과물의 예측 불가능성을 주된 우려사항으로 꼽았다. 39%는 개인정보 보호 문제를, 45%는 AI가 업무에 도움이 되지 않을 것이라고 우려했다. 환경적 영향과 표절 문제도 주요 우려사항으로 나타났다. AI 사용자 75% "신입 PR 전문가들의 기본기 약화" 우려 PR 전문가들은 AI 도입에 따른 가장 큰 우려사항으로 신입 PR 전문가들의 기본기 부족 문제를 지적했다. 응답자의 75%가 새로운 세대의 PR 전문가들이 AI에 지나치게 의존하여 전문성 개발이 저해될 수 있다고 우려했다. 또한 62%는 AI 결과물에 대한 검증 없는 사용을, 58%는 AI가 콘텐츠 제작자를 대체할 것이라는 클라이언트들의 잘못된 인식을 우려사항으로 꼽았다. 콘텐츠의 독창성 부족(57%)과 인간관계 약화(29%)도 주요 우려사항으로 나타났다. 이 리포트는 2024년 11월 13일부터 12월 17일까지 1,013명의 PR 전문가들을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 작성되었으며, 오차범위는 ±2.9%다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.22 08:51AI 에디터

AI도 감정이 있다?... 기후변화 얘기할 땐 '기쁨' 줄고 '분노' 상승

1200만 건의 SNS 데이터로 분석한 AI의 텍스트 생성 능력 중국과학기술대학교 연구진이 발표한 논문에 따르면, 대형언어모델(LLM)의 텍스트 생성 능력이 뛰어나지만 소셜미디어 상황에서의 감정 일관성과 의미적 응집성은 아직 충분히 이해되지 않은 것으로 나타났다. 연구팀은 구글의 젬마(Gemma2-27B-Instruct-Q8)와 메타의 라마(Llama3-70B-Instruct) 두 오픈소스 모델을 분석했다. 연구진은 '기후변화', '기후과학', '기후조작', '글로벌 워밍', '탄소발자국', '파리협정' 등의 키워드로 레딧에서 576만 건의 댓글과 트위터에서 7,659만 건의 트윗을 수집했다. 최종적으로 트위터 데이터 12,200건과 레딧 데이터 10,900건을 분석 대상으로 선정했다. 젬마의 분노 편향: 62% 분노 유지, 낙관은 11%만 보존 연구 결과는 젬마가 원문의 감정을 분노로 전환하는 강한 경향을 보였다. 분노를 담은 원문의 62%가 그 감정을 유지했으나, 낙관적 텍스트는 11%만이 원래의 감정을 유지했다. 예상(29%), 혐오(44%), 두려움(30%), 기쁨(39%), 슬픔(31%) 등 다른 감정들도 상당 부분 분노로 전환되었다. 다만 낙관과 놀람을 표현한 텍스트는 각각 43%와 높은 비율로 감정이 보존되어, 젬마가 특정 감정의 맥락은 잘 유지할 수 있음을 보여줬다. 라마의 균형적 감정 처리: 전 감정 영역에서 우수한 보존력 라마 모델은 젬마와 달리 분노, 예상, 두려움, 낙관, 슬픔 등 더 넓은 감정 스펙트럼에서 원래의 감정을 잘 보존했다. 특히 트위터 데이터 분석에서 원문의 감정이 부정적이든 긍정적이든 상관없이 일관된 감정 보존력을 보여줬다. 응답 태스크에서는 두 모델 모두 두려움을 제외한 모든 감정 카테고리에서 50% 이상이 예상과 낙관으로 전환되는 특징을 보였다. 감정 강도 분석: AI는 인간보다 최대 40% 약한 감정 표현 감정 강도 분석 결과, 두 모델의 텍스트는 인간 작성 텍스트보다 평균 20-40% 낮은 감정 강도를 보였다. 특히 기쁨, 낙관, 분노, 혐오, 두려움 등 모든 감정 차원에서 유의미하게 낮은 강도를 나타냈다. ANOVA 테스트 결과 트위터 데이터에서 분노(F=384.285), 예상(F=16092.479), 혐오(F=179.181) 등에서 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. 의미 일관성: 젬마 0.65, 라마 0.63의 높은 유사도 기록 의미적 일관성 측면에서는 코사인 유사도 분석 결과, 트위터 플랫폼에서 젬마는 0.65, 라마는 0.63의 높은 유사도를 보였다. 레딧에서도 젬마 0.59, 라마 0.57의 유사한 수준을 기록했다. 이는 두 모델 모두 원문의 맥락을 잘 이해하고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있음을 보여준다. AI 감정의 원천 분석: 긍정은 긍정에서, 부정은 부정에서 비롯 젬마의 텍스트 생성에서 긍정적 감정은 주로 긍정적 원천에서 발생했다. 예를 들어 기쁨을 표현한 내용은 예상(32.04%), 기쁨(25.24%), 낙관(13.59%)에서 비롯되었다. 반면 부정적 감정을 담은 콘텐츠는 주로 부정적 원천에서 나왔는데, 분노를 표현한 내용의 61.8%가 원문의 분노에서, 13.03%가 혐오에서 기원했다. 라마의 경우 낙관과 기쁨을 제외한 대부분의 감정이 부정적 원천에서 발생했다. 응답 태스크에서는 두 모델 모두 부정적 감정을 긍정적으로 전환하는 경향을 보였는데, 예를 들어 젬마의 응답에서 분노로 시작된 텍스트의 69.55%가 긍정적 감정으로 변화했다. 연구의 한계와 미래 과제: 다국어 ・ 다매체 확장 필요성 연구진은 이번 연구가 레딧과 트위터라는 두 플랫폼으로 제한되어 있다는 한계를 지적했다. 유튜브, 인스타그램, 틱톡 등 다른 플랫폼들은 고유한 사용자 행동과 콘텐츠 구조를 가지고 있어 추가 연구가 필요하다고 밝혔다. 또한 영어로 된 기후변화 담론만을 분석 대상으로 삼았기 때문에 다양한 주제와 언어에서 AI 모델의 성능을 파악하는 데 한계가 있었다. 연구진은 향후 연구에서 다국어 데이터셋을 활용해 언어 간 의미 변화를 파악하고, AI 모델의 잠재적 편향을 더 깊이 조사할 필요가 있다고 제안했다. 공공 담론에서 AI의 영향력: 감정 조절과 여론 형성의 가능성 연구진은 기후변화와 같은 사회적 이슈에서 AI의 감정 처리 특성이 여론 형성에 중요한 영향을 미칠 수 있다고 분석했다. 특히 호주 산불과 같은 기후 관련 사건 이후의 공공 감정 관리에서 AI의 체계적인 긍정 편향이 건설적인 응답을 제공하고 부정적 여론을 완화하는 데 도움이 될 수 있다고 보았다. 다만 젬마의 분노 증폭이나 감정 양극화 위험성에 대한 고려가 필요하다고 지적했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 관련 논문 바로가기)

2025.01.21 22:07AI 에디터

AI로 무장한 기업들, 어떻게 더 많은 사람 이롭게 할까

세계 인구 60%가 '포용선' 아래…AI 기술로 바뀌는 경제 격차 맥킨지 글로벌 연구소(McKinsey Global Institute)가 발표한 보고서에 따르면, 세계 경제에서 약 60%의 인구가 포용선 아래에서 살아가고 있다. 포용선(empowerment line)은 기본적인 생필품과 서비스를 충족하기 위해 하루에 필요한 최소 비용을 의미하며, 이는 각국의 경제적 상황에 따라 차이가 있다. 저소득 국가는 하루 $4~$5 (약 5,200원~6,500원), 중소득 국가는 $8~$13 (약 1만400원~1만6,900원), 고소득 국가는 $55~$70 (약 7만1,500원~9만1,000원)에 달한다. 인도에서는 약 10억 명, 중국에서는 6억 4천만 명이 이 기준 아래에서 살아가고 있으며, 이는 경제적 격차가 국가별로 매우 크다는 점을 시사한다. AI 기술은 이러한 경제적 포용성을 확대하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 대규모 금융기관은 AI 기반 사기 탐지 모델을 통해 부정거래를 50% 줄이며 고객 신뢰도를 향상시켰다. 또한, 의료, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 AI 기술은 포용적 성장의 동력으로 작용하고 있다. 생성형 AI 도입, 2023년 55% → 2024년 75% 급증 생성형 AI 도입은 빠르게 증가하고 있으며, 2023년 55%에서 2024년 75%로 급증했다. 그러나 본격적으로 AI를 도입한 기업은 여전히 11%에 불과하다. 월마트는 생성형 AI를 활용해 제품 카탈로그 데이터 8억 5천만 건을 처리하며 100배의 효율성을 달성했다. 레노보는 고객 지원에서 70-80%의 문의를 AI로 처리하며 운영 효율성을 10-15% 향상시켰고, 마케팅팀은 작업 시간을 90% 단축해 비용을 절감했다. 이러한 사례들은 AI가 기업 운영에서 새로운 패러다임을 제시하고 있음을 보여준다. 우울증 진단 정밀도 96%, 독일 교육 몰입도 64.1%↑ AI 기술은 의료 및 교육 분야에서도 혁신을 가져오고 있다. 미국에서 대형언어모델(LLM)은 우울증과 불안장애 진단에서 96%의 정밀도와 98%의 재현율을 기록하며 의료진 부족 문제를 완화하는 데 기여하고 있다. 독일에서는 VR과 AI를 결합해 문화유산 교육에서 학습 몰입도를 64.1% 증가시켰다. 개인화된 접근은 학습 효과를 더욱 증대시키며, 전통적 교육 방식이 가진 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 미국 민간기업 연 $4조(약 5,200조 원) 투자…포용성 높이는 '1달러당 3달러 효과' 미국의 민간 기업은 연간 약 4조 달러를 경제적 포용 활동에 투자하고 있으며, 이는 남은 포용 격차를 크게 상회하는 금액이다. 유럽에서도 약 2.1조 달러가 민간 부문에서 기여된다. 기업들은 맞춤형 교육 대출이나 저비용 주택 프로젝트를 통해 포용성을 높이고, 프로젝트에 따라 $1당 $3의 포용 혜택을 제공하며 효율적인 결과를 달성하고 있다. 이러한 접근법은 기업이 지역사회와 신뢰를 강화하고 지속 가능성을 추구하는 데 중요한 역할을 한다. AI 기반 교육 대출로 저소득층 80% 포용선 위로…효율성과 신뢰 동시에 잡는다 AI는 단순히 기술적 진보를 넘어, 사회적 영향력을 통해 경제적 포용성을 강화하는 도구로 자리 잡고 있다. 맥킨지 보고서에 따르면, AI 기반 이니셔티브는 효율성을 극대화하는 동시에, 대상 그룹의 경제적 안정을 도모하는 데 기여하고 있다. 예를 들어, 한 글로벌 금융기관은 저소득층을 대상으로 한 교육 대출 프로그램을 통해, 대상자의 80% 이상을 포용선 위로 올리는 데 성공했다. 이러한 프로젝트는 비용 대비 효과가 뛰어나며, 사회적 신뢰를 강화하는 데 필수적이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 16:43AI 에디터

AI혁명 시대, 가장 중요한 건 '윤리적 판단력'과 '공감능력'

AI 도입으로 83% "인간의 창의성과 경제적 가치 향상될 것" 워크데이(Workday)가 발표한 글로벌 연구 보고서에 따르면, AI 도입이 확대되면서 인간 고유의 능력이 더욱 중요해질 것으로 나타났다. 실제로 응답자의 53%는 AI가 인간의 능력을 보완하여 생산성을 향상시키고 새로운 형태의 혁신을 이끌 것이라고 전망했다. AI에 대한 긍정적 인식은 특히 현재 AI를 적극 활용하는 기업들에서 더 높게 나타났는데, 이들의 평균 낙관도는 5점 만점에 4.23점을 기록했다. 반면 향후 12개월 내 도입 예정인 기업들의 낙관도는 3.89점으로 상대적으로 낮았다. AI 활용 기업 93% "고차원적 업무 집중도 높아져" 연구에 따르면 AI를 적극적으로 활용하거나 실험 중인 응답자의 93%가 AI 덕분에 더 높은 수준의 책임과 전략적 사고, 문제 해결에 집중할 수 있게 되었다고 답했다. 생산성 향상의 주요 이점으로는 고차원적 기술 활용 증가(30%), 기술 평가와 격차 분석의 정확도 향상(30%), 상호작용 학습 경험을 통한 직원 참여도 향상(30%)이 동일한 비중으로 나타났다. 부서별 AI 활용 현황을 보면 정보기술(25%), 인사(25%), 운영(24%), 재무(22%) 부서 순으로 나타났다. 직급별로는 매니저(31%), 일반 직원(28%), 디렉터(21%), 부사장(11%), C레벨(9%)의 분포를 보였으며, 기업 규모별로는 중견기업이 62%, 대기업이 38%를 차지했다. 기업 90% "AI로 조직 투명성 높아져"... 금융·소매는 상대적 신중 90%의 응답자들은 AI가 조직의 투명성과 책임성을 크게 향상시킬 수 있다고 믿었다. 이는 리더(92%)와 직원(89%) 모두에서 높은 수준으로 나타났다. 조직 신뢰도 향상을 위한 구체적인 수단으로는 AI 기반 팩트체크와 콘텐츠 모니터링, 데이터 프라이버시 관리, 의사결정 과정의 투명성 확보 도구, 제품과 서비스의 품질 보증 시스템이 제시됐다. AI 도입의 신뢰성 확보를 위해서는 기술 부문이 주도적 역할(54%)을 해야 하며, 개별 조직(12%)과 정부(12%)도 협력해야 한다는 의견이 제시됐다. 다만 금융(88%)과 소매(84%) 부문에서는 상대적으로 낮은 동의율을 보여, 이들 산업의 특수한 도전과제에 주목할 필요가 있다. 리더 65% vs 직원 82%, AI시대 '인간적 교류' 중요성 인식차 뚜렷 일반 직원의 82%가 'AI 사용이 증가할수록 직원들은 더 많은 인간적 교류를 원할 것'이라고 답한 반면, 관리자들은 65%만이 이에 동의했다. 이러한 인식 차이는 AI 시대의 리더십이 해결해야 할 중요한 과제로 지적됐다. 특히 조직의 리더십 우선순위로는 데이터 기반 의사결정 강화, AI 기술 활용을 위한 직원 역량 강화, 일상적 업무 자동화를 통한 자원 재배치 등이 꼽혔다. 지역별 AI 활용 현황: APAC·EMEA 95% vs 북미 88% 격차 지역별 AI 활용 현황을 살펴보면, APAC과 EMEA 지역의 기업들이 95%로 가장 높은 AI 활용도를 보였으며, 북미 지역은 88%로 상대적으로 낮은 수준을 기록했다. AI가 업무 능력 개발을 지원한다는 데에는 EMEA(87%)가 가장 높은 동의율을 보였고, 북미(75%)가 가장 낮았다. "소프트 스킬이 하드 스킬 된다" AI시대 4대 필수 역량군 제시 보고서는 AI 시대의 필수 역량을 4개 그룹으로 분류했다. 적응력과 회복력 그룹에는 변화 수용력, 문화적 민감성, 감성지능이 포함됐다. 분석적 사고와 의사결정 그룹에서는 창의적 사고, 문제해결력, 정보 통합 분석력, 전략적 기획이 강조됐다. 대인관계와 협업 그룹은 의사소통, 갈등 해결, 네트워킹, 협상력을 포함했다. 리더십과 지도력 그룹에서는 윤리적 판단, 관리능력, 멘토링이 핵심 역량으로 꼽혔다. AI 도입의 성공 조건: 협력·혁신·교육·윤리·보안의 균형 AI 시대에 가장 중요한 인간 고유의 능력으로는 윤리적 의사결정과 도덕적 판단(26%), 감성지능과 공감능력(28%), 인간관계 구축능력(28%), 갈등 해결능력(24%), 문화적 민감성과 적응력(21%) 등이 꼽혔다. 현재 조직에서 부족한 핵심 역량으로는 문화적 민감성과 적응력(21%), 변화 수용 능력(20%), 정보 통합 및 분석(20%), 전략적 기획(19%)이 지적됐다. 이번 연구는 전 세계 22개국의 2,500명을 대상으로 진행됐으며, 응답자들은 AI를 현재 사용 중이거나(59%) 실험 중(31%), 또는 향후 12개월 내 도입 예정(10%)인 것으로 나타났다. 특히 AI 성공을 위한 우선순위로 협력과 혁신, 교육과 인력 개발, 윤리와 거버넌스, 보안과 리스크 관리 등이 균형있게 고려되어야 한다는 점이 강조됐다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 15:25AI 에디터

AI 반도체 수요, 전망치의 2배... 기업 81% "AI 칩 필요"

AI칩 수요 29% 증가 전망, 다운스트림 기업 88% "AI 가속기 필요하다" 캡제미나이 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)가 190개의 반도체 기업과 800개의 다운스트림 기업을 대상으로 실시한 최신 조사에 따르면, 반도체 산업이 향후 2년간 15% 성장할 것으로 전망한 것과 달리 실제 수요 기업들은 29%의 수요 증가를 예측하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 도입으로 인해 신경망처리장치(NPU), 고성능 그래픽처리장치(GPU), 메모리 집약형 칩에 대한 수요가 급증하고 있다. 실제로 다운스트림 기업의 88%가 AI 가속 칩이 필요하다고 응답했으며, 81%는 맞춤형 실리콘 칩을, 79%는 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리 집약형 칩이 필요하다고 답했다. 이러한 수요 증가는 2026년 말까지 지속될 것으로 전망된다. 공급 부족 우려 속 33%의 기업이 자체 칩 설계 착수 현재 다운스트림 기업 10곳 중 3곳 미만이 반도체 공급이 충분하다고 평가하고 있는 상황이다. 이에 따라 많은 기업들이 자체적인 반도체 설계에 나서고 있다. 조사 결과에 따르면 전체 기업의 33%가 이미 자체 칩 설계를 진행 중이거나 검토하고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로는 10%가 이미 자체 설계를 진행 중이며, 23%는 적극적으로 검토 중이다. 44%는 향후 자체 설계를 고려할 수 있다고 응답했다. 특히 주목할 만한 점은 향후 2년 동안 다운스트림 기업의 절반 이상이 칩 지속가능성, 공급망 탄력성, 사이버보안 기능을 우선순위로 둘 계획이라는 것이다. 반도체 기업 60%, 소프트웨어 수익화에 어려움 호소 반도체 업계는 설계·제조·패키징·보안 등 다양한 영역에서 혁신을 추진하고 있다. 설계 혁신 분야에서는 설계검증(DFT)과 제조적합성설계(DFM) 기술 구현, 3D IC 설계 기술 개발, RISC-V와 칩렛 등 새로운 아키텍처 도입이 진행되고 있다. 제조 혁신 분야에서는 비용 개선에 초점을 맞춘 제조 혁신과 수율 및 생산성 향상을 위한 소재 연구, 제조 자재의 출처 추적성 개선이 이뤄지고 있다. 패키징 혁신 측면에서는 3D 패키징 기술과 칩렛 아키텍처가 주목받고 있으며, 하드웨어 보안 분야에서는 펌웨어 업데이트, 하드웨어 기반 암호화, 하드웨어 신뢰 루트 등이 개발되고 있다. 그러나 반도체 기업의 60%는 소프트웨어 수익화에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 미국·EU 중심 투자 확대, 국내 조달 17% 증가 전망 보고서에 따르면 반도체 업계는 향후 2년간 국내 조달을 17% 증가시킬 것으로 전망된다. 투자 지역은 미국이 48%로 가장 높은 비중을 차지했으며, EU가 37%, 영국이 28%, 중국이 16%로 뒤를 이었다. 이는 글로벌 공급망 재편이 본격화되고 있음을 보여준다. 특히 온쇼어링(Onshoring)과 프렌드쇼어링(Friendshoring)을 통한 회복력 강화가 두드러지는 특징이다. 지속가능성 강화: 에너지·수자원·화학물질 관리 혁신 지속가능성 측면에서는 에너지 절약, 수자원 사용 감소, 유해 화학물질 관리, 폐기물 감소 등 다양한 이니셔티브가 추진되고 있다. 에너지 보존을 위해 에너지 효율적인 기계 및 장비로의 업그레이드, 에너지 관리 시스템 구현이 진행되고 있으며, 수자원 관리를 위해서는 물 재활용 시스템 구축과 공정 개선이 이뤄지고 있다. 유해 화학물질 관리 측면에서는 저독성 대체제 도입과 폐쇄 루프 시스템 구현, 화학물질 재활용이 주요 과제로 추진되고 있다. 폐기물 관리를 위해서는 폐기물 최소화 프로그램 구현과 폐기물-자원 전환 이니셔티브 파트너십이 활발히 진행되고 있다. AI 시대 반도체 산업의 새로운 기회: 6대 핵심 전략 제시 캡제미나이 리서치 인스티튜트는 반도체 산업이 새로운 기회를 포착하기 위한 여섯 가지 핵심 전략을 제시했다. 첫째, 정부 정책과의 조화를 이루면서 개방형 혁신을 촉진해야 한다. 이를 위해 개방형 표준을 채택하고, 플랫폼 간 상호운용성을 위한 업계 전반의 협력을 강화하며, 반도체 혁신에서 오픈소스 설계 및 개발을 장려해야 한다. 둘째, 공급업체 네트워크를 다각화하고 보안을 강화해야 한다. 사이버 방어를 강화하고 데이터 무결성을 보호하며, 독점 기술을 보호하고 규제 프레임워크와 전략을 조율해야 한다. 셋째, 지속가능한 제조 방식을 도입하고 생태발자국을 최소화해야 한다. 넷째, AI와 생성형 AI를 활용해 첨단 칩 설계 및 제조를 혁신해야 한다. 다섯째, 첨단 제조 기술과 혁신에 투자하고 차세대 제조 방법을 도입해야 한다. 마지막으로, 새롭게 부상하는 기술 분야의 연구개발을 가속화해야 한다. 특히 AI 기술의 활용은 반도체 설계와 제조 과정의 혁신을 가속화하는 핵심 동력이 될 것으로 전망된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.21 15:01AI 에디터

"무엇을 상상하든 그 이상"…게임 만드는 AI '게임 팩토리' 등장

10억 개 파라미터 규모의 변환기 기반 비디오 확산 모델로 게임 제작 혁신 홍콩대학교와 콰이쇼우 테크놀로지 공동 연구진이 발표한 논문에 따르면, 생성형 AI를 활용해 새로운 게임을 제작하는 '게임팩토리(GameFactory)'를 개발했다. 이 기술은 10억 개의 파라미터를 가진 변환기 기반 텍스트-비디오 확산 모델을 기반으로 하며, 360×640 해상도의 게임 영상을 생성할 수 있다. 기존의 게임 생성 모델들이 도움(DOOM), 아타리(Atari), CS:GO, 슈퍼 마리오 브라더스와 같은 특정 게임에만 국한되었던 것과 달리, 게임팩토리는 장면 일반화 능력을 통해 완전히 새로운 게임을 만들어낼 수 있다. 2,000개 비디오 클립으로 구성된 GF-마인크래프트 데이터셋 구축 연구진은 마인크래프트를 데이터 수집 플랫폼으로 활용해 각각 2,000프레임으로 구성된 2,000개의 비디오 클립을 수집했다. 이 데이터셋은 삼림, 평원, 사막의 세 가지 생물군계와 맑음, 비, 천둥의 세 가지 날씨 조건, 그리고 하루 시작, 정오, 일몰, 밤 시작, 자정, 일출 시작의 여섯 가지 시간대를 포함한다. 데이터 전처리 과정에서는 81프레임 길이의 연속된 시퀀스를 무작위로 샘플링하여 새로운 비디오 클립을 생성했으며, 이는 비디오 확산 모델의 생성 길이인 77프레임보다 약간 큰 규모이다. 3단계 훈련 전략으로 실현한 게임 스타일과 액션 컨트롤의 분리 게임팩토리는 3단계로 구성된 멀티페이즈 훈련 전략을 도입했다. 첫 번째 단계에서는 LoRA를 사용해 게임 비디오에 맞게 미세 조정을 진행하고, 두 번째 단계에서는 사전 훈련된 파라미터와 LoRA를 고정한 채 액션 컨트롤 모듈만 훈련한다. 마지막 단계에서는 게임 스타일 적응을 위한 LoRA 가중치를 제거하고 액션 컨트롤 모듈 파라미터만 유지한다. 실험 결과, 키보드 입력에 대한 Flow-MSE는 7.79, 작은 마우스 움직임은 18.64, 큰 마우스 움직임은 249.54를 기록했으며, 도메인 유사도는 0.7565로 단일 페이즈 훈련의 0.7345보다 우수했다. k+1 프레임 조건부 생성 방식으로 구현한 무한 길이 게임 영상 연구진은 이전 k+1개 프레임을 조건으로 사용하여 N-k개의 새로운 프레임을 생성하는 자동회귀 방식을 개발했다. 이 방식은 이전 프레임들의 노이즈 수준을 다르게 설정할 수 있어, 후속 프레임이 이전 프레임에 자연스럽게 의존하도록 한다. 또한 조건부 프레임에 작은 노이즈(1000단계 중 15단계에 해당)를 추가하여 장기 생성 과정에서의 오류 축적을 감소시켰다. 시간-공간 압축과 노이즈 예측으로 구현한 비디오 생성 시스템 게임팩토리의 핵심 기술인 비디오 확산 모델은 시공간 압축비 4:1의 잠재 비디오 확산 모델을 기반으로 한다. 이 모델은 먼저 인코더를 통해 비디오를 공간적, 시간적으로 압축한 후, 1+rn프레임의 비디오를 1+n개의 잠재 프레임으로 변환한다. 노이즈 예측기는 이 잠재 표현에서 점진적으로 노이즈를 제거하며, 최종적으로 디코더를 통해 실제 비디오로 변환된다. 연구진은 이 과정에서 프롬프트 교차 주의(Cross Attention)를 통해 텍스트 설명을 반영하고, 액션 제어를 위한 특별한 모듈을 추가하여 사용자의 입력에 반응하는 비디오를 생성할 수 있게 했다. 충돌 감지와 물리 상호작용이 가능한 게임 환경 구현 연구진은 마인크래프트에서 수집한 데이터에 자연스럽게 포함된 충돌 상황들을 학습하여 실제 게임과 유사한 물리적 상호작용을 구현했다. 예를 들어 벽이나 장애물과 충돌할 경우, 입력된 전진 명령에도 불구하고 에이전트가 정지하는 행동을 보인다. 이는 게임팩토리가 단순히 비디오를 생성하는 것을 넘어, 실제 게임 엔진과 같은 물리적 규칙을 학습하고 적용할 수 있음을 보여준다. 연구진은 이러한 물리적 상호작용 능력이 실제 3D 환경에서의 에이전트 훈련이나 로봇 학습에도 활용될 수 있을 것으로 전망했다. 자율주행 데이터 생성까지 가능한 범용 월드 모델로의 확장 연구진은 게임팩토리를 데이터 생산자와 시뮬레이터라는 두 가지 관점에서 활용할 수 있다고 제시했다. 데이터 생산자로서 작은 레이블 데이터셋의 지식을 오픈 도메인 시나리오로 전이하여 무한한 액션 주석 데이터를 생성할 수 있으며, 시뮬레이터로서는 실제 작업을 위한 에이전트 훈련 환경을 제공할 수 있다. 특히 레이싱 게임에서 마인크래프트의 시점 제어가 자동차 조향 제어로 자연스럽게 전이되는 것을 확인했으며, 이는 자율주행 시뮬레이션 데이터 생성에도 활용될 수 있음을 시사한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.21 14:56AI 에디터

퍼플렉시티-틱톡 합병 제안…퍼플렉시티에게 물었더니

질문 : 퍼플렉시티가 틱톡 미국 지사에 합병을 제안했다고 하는데, 넌 이 일을 어떻게 생각해? 퍼플렉시티의 답변:퍼플렉시티(Perplexity)의 틱톡(TikTok) 미국 지사와의 합병 제안은 매우 흥미로운 전략적 움직임으로 보입니다. 틱톡은 미국에서 1월 19일부터 금지될 위기에 처해 있었습니다. 이는 중국 기업 바이트댄스(ByteDance)와의 관계 때문에 국가 안보 우려가 제기되었기 때문입니다. 이에 대응하여 퍼플렉시티는 틱톡 미국 지사와의 합병을 제안했습니다. 합병 제안의 주요 내용 퍼플렉시티, 틱톡 미국 지사, 그리고 새로운 투자자들이 참여하는 새로운 법인 설립 바이트댄스의 기존 투자자들이 대부분 지분을 유지할 수 있는 구조 퍼플렉시티의 AI 검색 기술과 틱톡의 비디오 콘텐츠 결합 잠재적 이점 규제 우회: 합병을 통해 틱톡이 미국에서 계속 운영될 수 있는 가능성 제공 기술 시너지: AI 검색과 소셜 미디어 비디오 플랫폼의 결합으로 혁신적인 서비스 창출 가능성 시장 확장: 퍼플렉시티에게는 1억 7천만 명의 미국 사용자를 가진 플랫폼 확보 기회 도전 과제 규제 승인: 미국 정부의 승인을 얻는 것이 핵심 과제 가치 평가: 거래 규모가 500억 달러 이상으로 예상되어 합의에 어려움이 있을 수 있음 기술 통합: 두 회사의 서로 다른 기술 플랫폼을 통합하는 과정의 복잡성 결론 이 제안은 틱톡의 미국 사업을 구하고 퍼플렉시티의 성장을 가속화할 수 있는 창의적인 해결책으로 보입니다. 그러나 규제 승인, 재무적 합의, 기술 통합 등 여러 과제를 극복해야 할 것입니다. 이 거래가 성사된다면 AI와 소셜 미디어 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 관련 질문: 현재까지 틱톡을 사겠다고 한 유명 인사들을 리스트업해줘. 그리고 그 중 누가 가장 성공 확률이 높을지도 예측해줘. 현재까지 틱톡 인수에 관심을 보인 유명 인사들은 다음과 같습니다: 일론 머스크 (Elon Musk) - 테슬라 CEO MrBeast (Jimmy Donaldson) - 유튜브 스타 케빈 오리어리 (Kevin O'Leary) - 'Shark Tank' 투자자 프랭크 맥코트 (Frank McCourt) - 전 LA 다저스 구단주 스티븐 므누신 (Steven Mnuchin) - 전 재무장관 바비 코틱 (Bobby Kotick) - 전 액티비전 블리자드 CEO 이 중 가장 성공 확률이 높은 인물을 예측해보면, 일론 머스크일 것으로 보입니다. 그 이유는 다음과 같습니다: 중국 정부의 선호: 중국 관리들이 틱톡의 미국 사업을 머스크에게 매각하는 방안을 고려하고 있다는 보도가 있음. 이는 머스크가 다른 후보들보다 유리한 위치에 있음을 시사. 재정적 능력: 머스크는 세계에서 가장 부유한 사람 중 한 명으로, 틱톡의 예상 가치인 400억~500억 달러를 감당할 수 있는 재정적 능력을 갖추고 있음. 기술 산업 경험: X(구 트위터)를 인수한 경험이 있어, 소셜 미디어 플랫폼 운영에 대한 이해도가 높음. 정치적 영향력: 머스크는 2024년 선거에서 최대 정치 기부자였으며, 도널드 트럼프 당선인과도 관계가 있어 정치적 장애물을 극복하는 데 도움이 될 수 있음. 중국과의 관계: 웨드부시의 애널리스트 댄 아이브스는 머스크의 베이징과의 관계가 그를 선두 주자로 만들 수 있다고 언급. 그러나 틱톡 인수는 여전히 복잡한 과정이며, 중국 정부의 최종 결정, 미국 규제 당국의 승인, 그리고 바이트댄스의 판매 의지 등 여러 요인에 따라 결과가 달라질 수 있음. ■ 기사는 퍼플렉시티를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.21 10:44AI 에디터

생성형 AI가 바꾸는 2030년 일자리 풍경…어떻게 준비해야 할까

맥킨지 글로벌 연구소(MGI)가 발표한 2024년 데이터 보고서는 인공지능(AI)이 글로벌 산업과 경제를 어떻게 재편하고 있는지에 대한 심도 있는 분석을 제공한다. AI는 생산성 향상, 신흥 산업 부상, 글로벌 무역 재구성 등 다양한 영역에서 핵심 역할을 하고 있다. 생성형 AI로 2030년까지 30% 업무 자동화 AI 기술, 특히 생성형 AI는 2030년까지 약 30%의 작업 시간을 자동화할 가능성이 있으며, 이는 기업 생산성과 경제 성장을 촉진할 것이다. 보고서는 AI가 노동 시장의 전환을 가속화하며 유럽과 미국에서 1,200만 건 이상의 직업 이동이 필요할 것이라고 분석했다. 예를 들어, 중간 수준의 AI 도입 시나리오에서도 유럽의 생산성 증가율은 연평균 3%로 상승할 수 있으며, 이는 현재의 0.3%와 비교할 때 10배 수준이다. 기업들은 AI 기술을 활용해 기존 작업을 자동화하고, 창의적이고 전략적인 과제에 인력을 재배치하는 방식으로 효과를 극대화할 수 있다. AI가 주도하는 18개 신흥 산업, 2040년까지 최대 48조 달러 규모로 성장 보고서에 따르면, AI를 포함한 18개 신흥 산업은 2040년까지 세계 GDP의 최대 16%를 차지하며, 총 29조~48조 달러의 매출을 창출할 것으로 예상된다. 이 산업에는 AI 소프트웨어 및 서비스, 사이버 보안, 전기차, 바이오 기술 등이 포함된다. 특히 AI 소프트웨어와 서비스는 연간 15~20%의 매출 증가율을 기록하며, 2040년까지 최대 4,600억 달러의 매출을 창출할 것으로 보인다. e-커머스는 매출이 최대 20조 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 디지털화와 AI 기술이 기존 산업 구조를 재편하고 있음을 보여준다. 무역 거리 4-10% 단축한 중·독·미, 여전히 수출 집중도 90% 넘어 맥킨지 보고서는 글로벌 무역의 지리적 변화에 주목하며, 2017년부터 2023년까지 중국, 독일, 미국이 지리적 무역 거리를 평균 4~10% 단축했다고 분석했다. 그러나 특정 상품의 경우, 상위 3개 국가가 90% 이상의 수출 점유율을 차지하는 현상이 여전히 관찰된다. 이러한 집중도는 무역의 취약성을 높이며, AI를 활용한 공급망 최적화가 필수적이다. 예를 들어, AI 기반의 물류 관리 시스템은 지리적 제약을 극복하고, 글로벌 무역의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 이는 국가 간 경제 협력 강화에도 중요한 역할을 할 것이다. AI 도입 시 선진국 GDP 5%·신흥국 10% 상승 AI 기술은 선진국과 신흥국 간의 생산성 격차를 줄이는 데도 중요한 역할을 한다. 보고서에 따르면, AI를 활용해 중소기업의 생산성을 대기업 수준으로 끌어올릴 경우, 선진국 GDP의 5%, 신흥국 GDP의 10%에 해당하는 경제적 이익을 창출할 수 있다. 예를 들어, 신흥국에서 중소기업의 평균 생산성은 대기업의 29% 수준에 불과하다. 하지만 AI를 도입해 디지털 전환을 가속화하면, 신흥국 경제가 빠르게 성장할 수 있는 발판을 마련할 수 있다. 고령화·탄소 중립·e-커머스에 대응하는 AI 재교육 AI 도입이 가속화됨에 따라, 노동자 재교육과 직업 전환이 노동 시장의 균형을 유지하는 데 핵심적인 요소가 되고 있다. 보고서는 AI 기술이 특히 고령화 문제, 탄소 중립 전환, e-커머스 성장 등으로 인해 변화하는 노동 수요를 충족할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다고 지적한다. 예를 들어, AI 도입과 함께 맞춤형 교육 프로그램을 제공하면, 숙련된 노동력을 확보하고 기업 생산성을 높이는 데 크게 기여할 수 있다. 재생 가능 에너지 변동성부터 철강·시멘트 탈탄소화까지, AI가 만드는 지속 가능성 맥킨지 보고서는 AI 기술이 지속 가능성 달성에도 중요한 역할을 하고 있다고 강조했다. 예를 들어, 에너지 전환 과정에서 AI는 재생 가능 에너지의 변동성을 관리하고, 산업 부문에서 저탄소 공정을 개발하는 데 필수적이다. AI를 활용하면 풍력과 태양광 에너지의 변동성을 실시간으로 조정할 수 있으며, 이는 전체 에너지 시스템의 안정성을 높이는 데 기여할 것이다. 또한 AI는 철강 및 시멘트와 같은 고배출 산업의 탈탄소화를 가속화할 수 있는 기술적 돌파구를 제공할 수 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트오 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 09:39AI 에디터

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