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[Q&AI] 코앞으로 다가온 초복… AI가 추천하는 삼계탕 맛집은

질문: 초복을 앞두고 사람들이 많이 가는 삼계탕 맛집을 알려줘. 그록: 초복(2025년 7월 20일)을 앞두고 서울에서 사람들이 많이 찾는 삼계탕 맛집을 최근 리뷰와 인기를 기반으로 추천드립니다. 아래는 서울의 대표적인 삼계탕 맛집들로, 전통과 맛, 분위기 면에서 높은 평가를 받는 곳들입니다. 서울 3대 삼계탕 맛집 토속촌 삼계탕(종로구, 경복궁역 근처) 특징: 1983년 개업한 전통 있는 한옥 식당으로, 청와대와 가까워 대통령들도 찾았던 곳. 외국인 관광객에게도 인기 많음. 추천 메뉴: 토속촌 삼계탕 (20,000원), 오골계 삼계탕 (25,000원), 산삼배양근 삼계탕 (26,000원). 특색: 진한 우윳빛 국물, 견과류(해바라기씨, 호박씨 등)로 고소한 풍미. 식전 인삼주 제공. 주소: 서울특별시 종로구 자하문로5길 5 리뷰: “감칠맛과 건강한 맛이 가득, 한옥 분위기가 매력적” 팁: 점심시간 웨이팅이 있을 수 있으니 예약 추천. 원조호수삼계탕(영등포구, 신길동) 특징: 서울 3대 삼계탕 맛집으로 꼽히며, 생생정보와 생방송오늘저녁에 소개. 들깨로 만든 걸쭉한 국물이 특징. 추천 메뉴: 들깨 삼계탕 (약 18,000원~20,000원). 특색: 꾸덕한 국물과 부드러운 닭고기. 달달한 고추장 소스에 찍어 먹는 오이와 고추 반찬이 별미. 주소: 서울 영등포구 신길동 342-108 리뷰: “고소한 들깨 국물이 구수하고, 닭고기가 부드러워 여름 보양식으로 딱” 팁: 좌식 좌석이라 불편할 수 있으니 편한 복장으로 방문. 고려삼계탕(중구, 시청역/광화문) 특징: 1960년 개업한 대한민국 최초 삼계탕 전문점. 7년 연속 미쉐린 가이드 선정. 추천 메뉴: 삼계탕 (18,000원), 산삼전복삼계탕 (30,000원), 오골계탕 (36,000원). 특색: 생후 7주된 옹추로 만든 쫄깃한 육질, 맑고 깔끔한 국물. 돌솥에 제공돼 따뜻하게 즐길 수 있음. 주소: 시청 본점 - 서울 중구 서소문로 11길 1 / 광화문점 - 서울 종로구 세종대로 23길 5-1 리뷰: “담백하고 깊은 맛, 호불호 없는 전통 삼계탕” 팁: 인기 많아 예약 필수, 특히 복날에 붐빔. 기타 추천 삼계탕 맛집 강원정(용산구, 남영역) 특징: 수요미식회 출연, 35년 전통. 파채와 해바라기씨 고명이 이색적. 추천 메뉴: 삼계탕 (17,000원). 주소: 서울 용산구 (정확한 주소는 검색 필요, 남영역 근처). 리뷰: “슴슴한 국물과 파채의 조화가 느끼함을 잡아줌” 팁: 단일 메뉴 중심이라 선택 간단, 점심시간 줄 설 수 있음. 무니골식당(구로구, 남구로역) 특징: 특허받은 감자삼계탕으로 유명. 강원도 30년 전통. 추천 메뉴: 감자삼계탕 (13,000원), 옻 감자삼계탕 (15,000원, 예약 필수). 주소: 서울 구로구 구로동로 22길 36 101호 리뷰: “구수하고 깔끔한 감자 육수, 숙성 마늘간장소스가 별미” 팁: 당일 생산·폐기 원칙으로 신선, 예약 시 빠른 제공. 마당너른집(종로구, 혜화역) 특징: 한옥 분위기의 고즈넉한 식당. 16가지 한약재로 만든 육수. 추천 메뉴: 들깨삼계탕, 마당삼계탕 (가격 약 15,000원~20,000원). 주소: 서울 종로구 (혜화역 근처, 정확한 주소 검색 요망). 리뷰: “고소한 들깨 국물과 부드러운 닭고기, 한방 향이 강하지 않아 아이들도 좋아함” 팁: 닭 크기가 커서 배부르게 먹을 수 있음. 추가 팁 복날 방문 시: 초복(7월 20일), 중복(7월 30일), 말복(8월 16일)은 삼계탕집이 매우 붐비니 사전 예약 필수. 가격: 2025년 기준, 삼계탕 1인분은 약 13,000원~26,000원. 프리미엄 메뉴(오골계, 전복 등)는 더 비쌈. 현대적 트렌드: 2025년 보양식 트렌드에 따라 닭가슴살 유산균 김밥이나 찬 삼계탕 같은 가벼운 대안도 인기. MZ세대는 비주얼과 건강을 중시. X 반응: 최근 X 게시물에서 유성본가 누룽지삼계탕(시청), 천일삼계탕(동대문 평화시장) 등이 언급됨. 가격 상승에 대한 불만도 일부 있음. 참고 위 맛집들은 빅데이터(네이버·구글 플레이스 순위)와 미쉐린 가이드, 방송 출연, X 게시물 등을 종합해 선정했습니다. 정확한 영업시간과 예약 여부는 각 식당에 전화 확인 추천. 더 자세한 정보를 원하시면, 특정 지역(예: 강남, 용산)이나 메뉴(예: 들깨삼계탕)를 알려주시면 맞춤 추천드릴게요! ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.18 22:53AI 에디터

[Q&AI] 이재용 무죄 확정… 삼성 주가 영향은

질문: 삼성 이재용이 법원에서 최종 무죄 확정을 받았다는데, 해당 이슈가 미칠 단기 영향을 예상해 줘. 그록 답변: 이재용 삼성전자 회장의 부당합병·회계부정 혐의에 대한 대법원의 최종 무죄 확정(2025년 7월 17일)은 삼성그룹과 한국 경제 전반에 단기적으로 여러 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 아래는 주요 단기 영향에 대한 예상입니다. 1. 삼성전자 주가 및 시장 반응 주가 상승 가능성: 이재용 회장의 사법 리스크 해소는 삼성전자의 경영 불확실성을 줄여 단기적으로 주가에 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 실제로 대법원 무죄 확정 소식 직후, 일부 X 게시물에서는 삼성 관련 주식에 대한 낙관적 전망이 언급되었습니다(). 그러나 시장의 초기 반응은 '셀온 뉴스' 패턴을 보일 수 있으며, 단기적인 변동성이 있을 수 있습니다. 투자자 신뢰 회복: 무죄 확정으로 인해 국내외 투자자들의 신뢰가 강화될 가능성이 높습니다. 이는 특히 삼성전자의 반도체, 파운드리, HBM(고대역폭 메모리) 등 핵심 사업에 대한 투자 확대 기대감으로 이어질 수 있습니다. 2. 삼성그룹의 경영 안정화 경영 집중 가능: 이재용 회장은 지난 5년간 약 100차례의 법정 출석으로 경영에 제약을 받아왔습니다(). 사법 리스크 해소로 인해 전략적 의사결정과 장기 투자(예: 반도체 설비 확장, AI 관련 사업 등)에 더욱 집중할 수 있을 것으로 보입니다. 이는 삼성그룹의 글로벌 경쟁력 강화로 이어질 가능성이 있습니다. 조직 내 안정감: 삼성그룹 내부적으로도 불확실성이 줄어들며, 임직원들의 사기 진작과 조직 안정에 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 단기적으로 내부 프로젝트 추진 속도를 높일 가능성이 있습니다. 3. 국내 경제 및 재계에 대한 영향 재벌에 대한 인식 변화: 무죄 확정은 재벌 총수에 대한 '봐주기' 논란을 재점화할 가능성이 있습니다. 진보 성향 단체(예: 참여연대)와 일부 네티즌은 이를 "유전무죄"로 비판하며 사회적 논쟁을 불러일으킬 수 있습니다(,). 반면, 보수 측에서는 법치주의에 입각한 공정한 판결로 평가하며 삼성의 경영 정상화를 환영할 가능성이 높습니다. 정책 및 규제 환경: 단기적으로 정부와 규제 당국의 삼성에 대한 태도가 완화될 수 있습니다. 이는 삼성의 대규모 투자 계획(예: 용인 반도체 클러스터)이나 세제 혜택 논의에 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 4. 글로벌 시장과 삼성의 위상 국제적 신뢰도 제고: 이재용 회장의 무죄 확정은 삼성의 글로벌 이미지에 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 국제 투자자와 파트너 기업들이 삼성의 경영 안정성을 높게 평가하며 협력 확대를 모색할 가능성이 있습니다. 외신의 반응: 일부 외신은 이 판결을 한국 경제의 공정성에 대한 우려로 해석할 수 있으며(), 이는 단기적으로 한국 재계에 대한 국제적 신뢰도에 미묘한 영향을 줄 수 있습니다. 5. 논란과 사회적 반응 여론 분열: 무죄 확정은 진보와 보수 진영 간 여론 분열을 심화시킬 수 있습니다. 일부는 이를 삼성의 경영 정상화로 보지만, 다른 쪽에서는 재벌에 대한 특혜로 간주하며 비판할 가능성이 높습니다. 검찰의 대응: 검찰은 상고심에서 패배했으며, 이는 수사 및 공소 유지 역량에 대한 비판으로 이어질 수 있습니다(). 단기적으로 검찰의 삼성 관련 추가 수사 가능성은 낮아 보입니다. 결론 이재용 회장의 무죄 확정은 단기적으로 삼성전자의 주가 상승, 경영 안정화, 투자 확대 기대감을 불러일으킬 가능성이 큽니다. 그러나 사회적 논란과 재벌에 대한 부정적 인식은 여전히 남아 있어, 삼성그룹은 이를 해소하기 위한 신뢰 회복 노력(예: 준법감시위원회 강화, 사회적 책임 활동 확대)이 필요할 것입니다. 또한, 글로벌 시장에서의 긍정적 반응과 국내 여론의 갈등이 공존하며 단기적인 시장 변동성을 유발할 수 있습니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.18 08:46AI 에디터

챗GPT 끝났나? 신규 사용자 비율 2개월 연속 하락…제미나이는 상승세

웹 분석 전문업체 시밀러웹(Similarweb)이 16일(현지 시간) 발표한 데이터에 따르면, 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT) 신규 사용자 비율이 지난 2개월간 연속 하락세를 보이고 있다. 시밀러웹에 따르면, 챗GPT의 신규 사용자 비율은 1월 18.90%에서 시작해 2월 17.93%로 소폭 감소했다. 이후 3월 20.44%, 4월 21.30%로 반등했으나, 5월 18.90%와 6월 17.46%로 다시 하락했다. 전월 대비 신규 사용자 증가율을 보면, 2월은 1월 대비 -2.75%, 3월은 2월 대비 +24.77%, 4월은 3월 대비 +16.37%를 기록했다. 하지만 5월은 4월 대비 -11.78%, 6월은 5월 대비 -6.62%로 감소세가 뚜렷하다. 반면 구글(Google)의 제미나이(Gemini)는 꾸준한 상승세를 보이고 있다. 신규 사용자 비율은 1월 41.08%에서 시작해 2월 42.61%, 3월 44.20%, 4월 43.82%를 거쳐 5월 48.59%까지 상승했다. 6월에는 47.58%로 소폭 하락했지만 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 제미나이의 전월 대비 신규 사용자 증가율은 2월 +10.96%, 3월 +15.69%, 4월 +12.36%, 5월 +41.05%, 6월 +10.71%로 모두 플러스를 기록했다. 일론 머스크(Elon Musk)의 엑스(X)에서 제공하는 그록(Grok)의 경우 극적인 변화를 보였다. 신규 사용자 비율이 1월 95.88%에서 2월 98.53%로 정점을 찍은 후 3월 77.09%, 4월 48.17%, 5월 39.04%, 6월 33.67%로 급격히 감소했다. 그록의 전월 대비 신규 사용자 증가율은 2월 +3,508%라는 폭발적 증가를 보인 후 3월 +89%, 4월 -48%, 5월 -34%, 6월 -25%로 급속히 둔화됐다. 한 사용자는 "3월과 4월의 급증은 학생들의 시험 기간과 관련이 있을 수 있다"며 "5월부터 7월까지는 해고 시즌이어서 모든 플랫폼에서 공통적으로 나타나는 현상일 수 있다"고 분석했다. 이에 대해 시밀러웹은 "실업급여 신청 웹사이트에서는 이런 움직임이 보이지 않는다"며 "사용자들이 미래 커리어를 위해 링크드인(LinkedIn)에서 더 적극적으로 활동할 필요성을 느끼고 있는 것 같다"고 답했다. 시밀러웹 측은 이 수치들이 유료 사용자 여부와 상관없이 웹사이트 방문 데이터를 기반으로 한다고 설명했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.17 15:53AI 에디터

[Q&AI] AI에게 한국 20대 남성이 겪는 차별 문제를 물어봤더니…

질문: 이재명 대통령이 여성가족부에 20대 남성들이 겪는 차별 문제를 연구해 대책을 만들라고 지시했다는데, 네가 생각하는 한국 20대 남성들이 겪는 차별 문제는 뭐야? 그록 답변: 이재명 대통령이 여성가족부에 20대 남성들의 차별 문제를 연구하라고 지시한 맥락에서, 한국 20대 남성들이 인식하거나 실제로 겪고 있다고 주장되는 차별 문제를 몇 가지로 정리해볼게요. 이는 최근 연구, 여론조사, 그리고 사회적 논의(예: X 게시물 등)를 기반으로 한 분석이지만, 주관적 인식과 객관적 사실이 혼재될 수 있음을 고려해야 합니다. 아래는 주요 차별 문제로 지적되는 항목들입니다: 군 복무로 인한 기회 비용과 불공정 인식 20대 남성들은 대한민국에서 약 1.5~2년의 의무 군 복무를 수행해야 합니다. 이는 취업 준비, 학업, 또는 경력 개발에서 여성에 비해 시간적 손실을 초래한다고 인식됩니다. 특히 공무원 시험, 대학 입시, 취업 시장에서 군 복무로 인해 경쟁에서 뒤처진다는 불만이 제기됩니다. 예를 들어, 군 복무 가산점 제도가 과거 위헌 판결로 폐지된 이후, 남성들은 추가적인 보상이 부족하다고 느끼며, 이는 '역차별'로 인식되기도 합니다. 여성 우대 정책으로 인한 역차별 인식 여성가족부의 여성 할당제, 여성 전용 공간(지하철 여성 전용 칸, 주차장 등), 또는 공공기관 채용에서의 여성 가산점 같은 정책들이 일부 20대 남성들에게 불공정한 대우로 여겨집니다. 이들은 이러한 정책이 남성의 기회를 제한한다고 주장하며, 특히 취업 시장에서의 경쟁이 치열한 상황에서 불이익을 받는다고 느낍니다. 2019년 연구에 따르면, 20대 남성의 약 49.2%가 한국 사회가 남성에게 불평등하다고 답했으며, 이는 여성 우대 정책에 대한 반발로 해석됩니다. 사회적 인식과 남성 비하 일부 20대 남성들은 미디어, 인터넷 커뮤니티, 또는 공공 담론에서 남성을 비하하거나 부정적으로 묘사하는 표현(예: '한남', '김치남' 등)이 남성 차별로 이어진다고 주장합니다. 이는 특히 온라인 공간에서 젠더 갈등을 부추기는 요소로 작용하며, 남성들이 정당하게 대우받지 못한다고 느끼게 합니다. 20대 남성 대학생을 대상으로 한 연구에서, '남성을 비하하거나 정당하게 대우하지 않는 태도'가 역차별의 한 범주로 나타났습니다. 취업 및 경제적 경쟁에서의 박탈감 20대 남성들은 취업 시장에서 여성에 비해 불리하다고 느끼는 경우가 많습니다. 예를 들어, 일부 공공기관이나 기업에서 여성 고용률을 높이기 위한 정책이 남성의 취업 기회를 줄인다고 인식됩니다. 2019년 한국리서치 조사에 따르면, 20대 남성의 68.7%가 남성 차별이 심각하다고 답했으며, 이는 노동시장에서의 불공정 인식과 연관됩니다. 또한, 경제적 부담(예: 결혼 시 남성에게 요구되는 주거 비용 등)도 차별로 느껴지는 요소로 꼽힙니다. 정치적·사회적 담론에서의 소외 20대 남성들은 자신들의 목소리가 정책 결정 과정에서 충분히 반영되지 않는다고 느낍니다. 여성 차별 문제는 사회적 쟁점으로 자주 다뤄지지만, 남성 차별 문제는 상대적으로 경시된다는 인식이 강합니다. 이는 특히 2015년 이후 페미니즘 리부트와 관련된 사회적 논의에서 남성들의 억울함이나 불만이 '백래시'로 치부되며 무시된다는 주장으로 이어집니다. 최근 이재명 대통령의 지시도 이러한 맥락에서 20대 남성의 불만을 공식적으로 다루려는 시도로 보입니다. 추가 고려사항 인식과 현실의 간극: 통계적으로 여성 차별(임금 격차, 유리천장 등)이 여전히 한국 사회에서 두드러지지만, 20대 남성들은 자신들이 느끼는 불공정함이 상대적으로 덜 조명된다고 생각합니다. 예를 들어, OECD 통계에 따르면 한국의 남녀 임금 격차는 지속적으로 높은 수준이지만, 20대 남성들은 이를 여성 차별로 보지 않고 남성 차별로 인식하는 경향이 있습니다. 젠더 갈등의 심화: 20대 남녀 간의 상호 호감도가 낮아지고, 정치적 지지 정당도 갈리는 현상은 젠더 갈등을 증폭시킵니다. 2025년 조사에서 20대 남성의 78.9%가 남성 차별이 심각하다고 답한 반면, 20대 여성의 84.1%는 여성 차별이 심각하다고 답해 상호 인식 차이가 큽니다. 해결책에 대한 제언: 연구들은 젠더 갈등 완화를 위해 상호 공감과 이해를 높이는 사회적 노력이 필요하다고 강조합니다. 이재명 대통령의 지시도 이러한 맥락에서 남성 차별 문제를 공식적으로 다루려는 시도로 해석될 수 있습니다. 한계와 비판적 시각 20대 남성들이 느끼는 차별은 주관적 인식에 기반한 경우가 많으며, 객관적 데이터(예: 여성의 높은 빈곤율, 성폭력 피해 비율 등)와 충돌할 수 있습니다. 따라서 이 문제를 다룰 때는 남성 차별 인식을 인정하되, 여성 차별 문제와의 균형을 맞추는 접근이 필요합니다. 또한, 정치적 의도로 젠더 갈등을 부추기는 '갈라치기' 전략이 오히려 문제를 악화시킬 수 있다는 우려도 있습니다. 결론적으로, 20대 남성들이 겪는다고 인식하는 차별은 군 복무, 취업 시장에서의 불공정, 사회적 비하, 정책적 소외 등 다방면에서 나타나며, 이는 젠더 갈등의 핵심 요인으로 작용하고 있습니다. 이재명 대통령의 지시는 이러한 문제를 공론화하려는 시도로 보이지만, 실효성 있는 대책 마련에는 남녀 모두의 차별 경험을 포괄하는 균형 잡힌 접근이 필요할 것입니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.17 09:04AI 에디터

"인간과 구별 불가"…인간 글과 100% 똑같은 AI 나왔다

터키 대학교 연구팀이 충격적인 사실을 발견했다. 'LLaDA'라는 새로운 AI가 인간이 쓴 글과 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 글을 쓸 수 있다는 것이다. 연구진은 2,000개의 글 샘플을 분석한 결과, 이 AI가 기존 ChatGPT 같은 AI들과는 완전히 다른 방식으로 글을 쓴다고 밝혔다. 기존 AI들은 글을 쓸 때 앞에서부터 한 단어씩 차례대로 만들어간다. 마치 우리가 펜으로 글을 쓰는 것처럼 말이다. 하지만 LLaDA는 전체 문장을 한 번에 보면서 빈칸을 채우는 방식으로 글을 쓴다. 마치 십자말풀이를 푸는 것처럼, 여러 번 고치고 다듬으면서 완성도 높은 글을 만든다. 이런 방식 덕분에 LLaDA가 쓴 글은 인간이 쓴 글의 특징을 거의 완벽하게 따라 한다. 문장의 복잡함이나 길이 변화 같은 부분에서 인간과 거의 똑같은 패턴을 보인다. 기존 AI 탐지 프로그램들 완전히 속아 현재 인터넷에서 사용되는 AI 글쓰기 탐지 프로그램들은 ChatGPT나 GPT-4 같은 기존 AI들을 잡아내도록 만들어졌다. 이런 프로그램들은 "AI가 쓴 글은 너무 완벽하고 예측 가능하다"는 특징을 이용해서 AI 글을 찾아낸다. 하지만 연구 결과, 이런 탐지 프로그램들이 LLaDA가 쓴 글은 전혀 찾아내지 못하는 것으로 나타났다. 글을 다시 쓰는 작업에서 LLaDA가 쓴 글의 자연스러움 점수는 44.6점으로 인간이 쓴 글의 43.0점과 거의 똑같았다. 반면 기존 AI인 LLaMA가 쓴 글은 18.4점으로 너무 뻔했다. 연구진은 "확산 방식으로 글을 쓰는 AI는 인간 글쓰기의 특징을 거의 완벽하게 흉내내서 기존 탐지 프로그램들이 전혀 찾아내지 못한다"고 설명했다. 글 품질도 훨씬 뛰어나 LLaDA는 숨기는 능력뿐만 아니라 글 품질에서도 기존 AI를 압도했다. 원래 글을 다시 써보는 실험에서 LLaDA는 원문의 의미를 훨씬 잘 보존했다. 반면 기존 AI들은 글을 다시 쓸 때 원래 뜻에서 많이 벗어나는 경우가 많았다. 어휘 사용 면에서도 흥미로운 차이가 나타났다. 글을 다시 쓸 때는 LLaDA가 더 다양한 단어를 사용했지만, 새로운 글을 쓸 때는 기존 AI가 더 창의적인 단어 선택을 보였다. 연구진은 "기존 AI는 더 다양한 어휘를 사용하지만 원문의 의미에서 벗어나는 경향이 있다"고 분석했다. 단순한 탐지 방법으론 한계... 새로운 해결책 필요 이번 연구에서 가장 중요한 발견은 하나의 기준만으로는 AI 글을 찾아낼 수 없다는 점이다. 글의 자연스러움이나 문장 길이 변화 같은 개별 요소만으로는 새로운 AI 글을 구별하기 어렵다는 것이 증명됐다. 연구진은 "이제는 여러 가지 기준을 함께 사용하는 새로운 탐지 방법이 필요하다"며 "글의 자연스러움, 문장 변화, 어휘 다양성 등을 모두 종합해서 판단해야 한다"고 제안했다. 앞으로는 새로운 AI 방식에 맞는 탐지 기술 개발이 시급하다. 연구진은 AI가 글을 만드는 과정 자체를 분석하는 방법이나, 글에 보이지 않는 표시를 미리 심어두는 워터마킹 기술 개발이 중요하다고 강조했다. FAQ Q: 새로운 AI가 기존 AI와 어떻게 다른가요? A: 기존 AI(ChatGPT 등)는 글을 앞에서부터 한 단어씩 차례로 만듭니다. 새로운 AI(LLaDA)는 전체를 보면서 빈칸을 채우듯이 글을 쓰고, 여러 번 수정해서 더 자연스러운 글을 만듭니다. Q: 왜 기존 AI 탐지 프로그램들이 새로운 AI를 못 찾나요? A: 기존 탐지 프로그램들은 "AI 글은 너무 완벽하고 뻔하다"는 특징으로 찾아냅니다. 하지만 새로운 AI는 인간처럼 자연스럽고 다양한 글을 써서 이런 방법으로는 구별할 수 없습니다. Q: 앞으로 AI가 쓴 글을 어떻게 구별할 수 있을까요? A: 하나의 기준이 아니라 글의 자연스러움, 문장 변화, 단어 사용 등 여러 가지를 함께 보는 새로운 방법이 필요합니다. 또한 AI가 글을 만드는 과정 자체를 분석하거나 미리 표시를 심어두는 기술도 개발해야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.16 18:38AI 에디터

"챗GPT가 아니었다"…한국인이 가장 오래 사용하는 AI 챗봇은

와이즈앱리테일이 15일(한국 시간) 발표한 2025년 6월 AI 챗봇 앱 사용 현황에 따르면, 챗GPT(ChatGPT)가 월간 활성 사용자 수(MAU) 1,844만 명을 기록하며 압도적인 1위를 차지했다. 이는 2위인 제타(Zeta)의 304만 명보다 약 6배 높은 수치로, 한국에서 챗GPT의 독보적인 인기를 보여준다. 3위는 뤼튼이 245만 명, 4위는 퍼플렉시티(Perplexity)가 171만 명을 기록했다. 특히 주목할 점은 AI 캐릭터 채팅 앱인 제타와 같은 서비스들이 상위권에 다수 포함되어 있다는 것이다. 에이닷이 138만 명으로 5위, 다글로가 63만 명으로 6위를 차지했으며, 채티(43만 명), 클로드(Claude, 42만 명), 그록(Grok) AI(36만 명), 크랙(35만 명)이 톱 10을 완성했다. 제타, 사용시간에서는 5,248만 시간으로 1위... 사용자 몰입도 최고 월간 활성 사용자 수에서는 챗GPT가 1위였지만, 사용시간 순위에서는 제타가 5,248만 시간으로 1위를 기록했다. 이는 사용자가 제타 앱에서 더 오랜 시간을 보낸다는 의미로, AI 캐릭터 채팅의 높은 몰입도를 보여주는 지표다. 챗GPT는 사용시간에서 4,254만 시간으로 2위를 차지했으며, 크랙이 641만 시간으로 3위에 올랐다. 퍼플렉시티는 192만 시간(4위), 채티는 141만 시간(5위), 다글로는 121만 시간(6위)을 기록했다. 뤼튼은 98만 시간으로 7위, 클로드는 17만 시간(8위), 에이닷은 11만 시간(9위), 그록 AI는 9만 시간(10위)을 기록했다. AI 캐릭터 채팅 앱의 부상과 차별화된 사용 패턴 이번 조사에서 주목할 점은 제타, 크랙, 채티, 다글로 등 AI 캐릭터 채팅 앱들이 상위권에 다수 포진했다는 것이다. 특히 제타는 월간 활성 사용자 수에서는 2위였지만 사용시간에서는 1위를 차지해, AI 캐릭터와의 대화가 사용자들에게 더 긴 몰입 시간을 제공한다는 것을 보여준다. 이는 일반적인 질의응답 중심의 AI 챗봇과 달리, 캐릭터 기반 AI 서비스가 엔터테인먼트적 요소를 통해 사용자들의 지속적인 관심을 끌고 있음을 시사한다. 사용자들이 정보 검색이나 업무 지원을 위해서는 챗GPT를 주로 이용하지만, 더 오랜 시간 즐기며 소통하기 위해서는 캐릭터 기반 AI 서비스를 선호하는 것으로 분석된다. 주요 AI 챗봇들, 출시 이후 역대 최대 사용자 수 기록 2025년 6월은 AI 챗봇 업계에 있어 의미 있는 달로 기록됐다. 챗GPT, 제타, 퍼플렉시티, 클로드 등 주요 AI 챗봇 앱들이 출시 이후 역대 최대 월간 사용자 수를 기록했기 때문이다. 이는 AI 기술의 지속적인 발전과 함께 한국 사용자들의 AI 서비스에 대한 관심과 활용도가 크게 증가했음을 보여준다. 특히 퍼플렉시티와 클로드의 성장세가 주목받고 있다. 퍼플렉시티는 검색과 AI를 결합한 서비스로 차별화를 꾀하고 있으며, 클로드는 앤트로픽(Anthropic)이 개발한 AI 어시스턴트로 안전성과 유용성을 강조하며 사용자층을 확대하고 있다. FAQ Q. AI 챗봇 앱에서 월간 활성 사용자 수와 사용시간이 다른 이유는 무엇인가요? A. 월간 활성 사용자 수는 해당 앱을 사용한 사람의 수를 나타내고, 사용시간은 실제로 앱을 이용한 총 시간을 의미합니다. 챗GPT처럼 많은 사람이 짧게 사용하는 앱과 제타처럼 적은 사용자가 오래 사용하는 앱의 차이로 순위가 달라질 수 있습니다. Q. AI 캐릭터 채팅 앱이 인기인 이유는 무엇인가요? A. AI 캐릭터 채팅 앱은 정해진 캐릭터와 지속적인 대화를 나눌 수 있어 엔터테인먼트적 요소가 강합니다. 사용자들이 정보 검색보다는 재미와 소통을 목적으로 더 오랜 시간 사용하게 되어 사용시간 순위에서 상위권을 차지하고 있습니다. Q. 한국에서 가장 인기 있는 AI 챗봇은 어떤 것인가요? A. 사용자 수 기준으로는 챗GPT가 1,844만 명으로 압도적 1위이며, 사용시간 기준으로는 제타가 5,248만 시간으로 1위입니다. 목적에 따라 다른 AI 챗봇을 선택하는 것이 좋습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.15 14:05AI 에디터

"개발자들, AI 쓰면 더 빨라진다?"...실제로는 19% 더 느렸다

AI 프로그램이 숙련된 개발자들을 오히려 19% 더 느리게 만든다는 놀라운 연구 결과가 나왔다. 미국 연구기관 METR이 실시한 이 실험에서는 프로그래밍 경험이 풍부한 16명의 개발자들이 246개의 실제 코딩 작업을 해봤다. 가장 충격적인 점은 개발자들 스스로도 AI의 효과를 완전히 착각하고 있었다는 것이다. 작업을 시작하기 전 개발자들은 "AI를 쓰면 24% 더 빨라질 것"이라고 예상했다. 실험이 끝난 후에도 "20% 더 빨라진 것 같다"고 답했다. 하지만 실제로는 AI를 쓸 때가 19% 더 오래 걸렸다. 경제학자들과 AI 전문가들도 마찬가지로 "AI가 40% 가까이 빨라지게 해줄 것"이라고 잘못 예측했다. 5년 차 베테랑 개발자들도 착각한 AI의 진실 이번 실험에 참여한 개발자들은 평균 5년 동안 같은 프로젝트에서 일해온 베테랑들이다. 이들은 각자 1,500번 넘게 코드를 수정한 경험을 가진 진짜 전문가들이었다. 실험에 사용된 프로그래밍 프로젝트들도 23,000명이 '좋아요'를 누른 유명한 오픈소스 프로젝트들로, 코드만 110만 줄이 넘는 대형 프로젝트들이었다. 개발자들은 주로 '커서 프로(Cursor Pro)'라는 AI 코딩 도구와 '클로드(Claude)'라는 AI를 사용했다. 흥미롭게도 참가자의 93%가 이전에 챗 GPT 같은 AI를 써본 적이 있었지만, 커서라는 전용 프로그래밍 도구를 써본 사람은 44%에 불과했다. AI 사용하면 실제로 시간이 어디에 쓰일까 연구진은 개발자들이 실제로 어떻게 시간을 보내는지 알아보기 위해 143시간 분량의 화면 녹화를 꼼꼼히 분석했다. 결과는 놀라웠다. AI를 사용할 때 개발자들은 정작 코딩하는 시간과 자료를 찾는 시간은 줄어들었다. 대신 AI가 만든 코드를 검토하고, AI에게 무엇을 할지 설명하고, AI가 답을 만들어낼 때까지 기다리는 시간이 늘어났다. 특히 놀라운 점은 개발자들이 전체 시간의 9%를 AI가 만든 코드를 고치고 다듬는 데 썼다는 것이다. 더 심각한 문제는 개발자들이 AI가 제안한 코드 중 절반도 안 되는 44%만 실제로 사용했다는 점이다. 나머지는 너무 엉망이라서 버려야 했다. 실험에 참여한 개발자 중 56%는 "AI 코드를 크게 고쳐야 했다"고 답했고, 100% 모든 개발자가 "AI 코드를 손봐야 했다"고 답했다. AI가 개발자를 느리게 만드는 5가지 이유 연구진은 왜 AI가 개발자들을 느리게 만드는지 20가지 가능성을 조사했다. 그중 5가지가 실제 원인으로 밝혀졌다. 첫 번째는 개발자들이 AI를 과신한다는 점이다. 실제로는 느려지고 있는데도 "AI가 도움이 된다"고 착각해서 계속 사용했다. 두 번째는 이미 전문가인 개발자들에게는 AI가 별로 도움이 안 된다는 것이다. 자신이 잘 아는 일에는 AI보다 자기가 더 빠르고 정확했다. 세 번째는 복잡하고 큰 프로젝트에서는 AI 성능이 떨어진다는 점이다. 코드가 100만 줄이 넘는 대형 프로젝트에서는 AI가 헷갈려했다. 네 번째는 AI가 만든 코드가 믿을 만하지 못해서 확인하고 고치는 시간이 너무 오래 걸렸다는 것이다. 다섯 번째는 AI가 프로젝트의 숨겨진 규칙이나 관습을 모르기 때문에 엉뚱한 제안을 했다는 점이다. FAQ Q: 이 연구 결과가 모든 상황에서 AI가 쓸모없다는 뜻인가요? A: 아닙니다. 이번 연구는 경험 많은 개발자들이 자신이 잘 아는 프로젝트에서 작업할 때의 결과입니다. 새로운 프로그래밍 언어를 배우거나 처음 해보는 프로젝트에서는 AI가 여전히 도움이 될 수 있습니다. Q: 왜 개발자들은 실제로는 느려지면서도 AI가 도움이 된다고 느꼈나요? A: 사람들이 새로운 기술의 효과를 과대평가하는 심리적 특성 때문입니다. 또한 AI를 사용하면 머리를 덜 써도 되는 것처럼 느껴져서 더 쉽다고 착각했지만, 실제로는 더 오래 걸렸습니다. Q: 앞으로 더 좋아진 AI도 같은 문제를 보일까요? A: 연구진은 더 정확하고 빠른 미래의 AI는 다른 결과를 보일 수 있다고 말했습니다. 특히 더 똑똑해지고 각 프로젝트에 맞게 훈련된 AI라면 실제로 개발자를 빠르게 만들어줄 가능성이 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.14 16:02AI 에디터

[Q&AI] 연매출 3억 이하 소상공인이면 50만원 받는다?

질문: 소상공인 부담경감 크레딧이 뭐야? 그록 답변: 소상공인 부담경감 크레딧은 대한민국 중소벤처기업부와 소상공인시장진흥공단이 2025년도에 시행하는 지원 정책으로, 소상공인의 고정비용 부담을 완화하기 위해 도입된 제도입니다. 이 프로그램은 연 매출 3억 원 이하의 소상공인에게 최대 50만 원의 크레딧(디지털 바우처)을 지급하여 공과금(전기, 수도, 가스) 및 4대 보험료(국민연금, 건강보험, 고용보험, 산재보험) 납부에 사용할 수 있도록 지원합니다. 주요 내용 지원 대상: 2024년 또는 2025년 연 매출액 0원 초과 3억 원 이하이며, 영업 중인 소상공인(단, 유흥업, 사행성업, 담배 중개업, 가상자산 매매 등 일부 제외 업종은 신청 불가). 지원 금액: 소상공인 1인당 최대 50만 원(전자 바우처 또는 포인트 형태). 사용처: 공과금(전기, 가스, 수도) 및 4대 보험료 납부. 신청 기간: 2025년 7월 14일 09:00부터 11월 28일 18:00까지(예산 소진 시 조기 마감 가능). 신청 방법: 온라인 신청(부담경감크레딧.kr 또는 소상공인24 사이트)으로, 사업자용 공동인증서로 로그인 후 사업자 정보와 2023년 부가세 신고 내역을 통해 지원 대상 여부를 확인. 별도 서류 제출 없이 진행 가능. 사용 기한: 크레딧은 발급일로부터 6개월 이내 사용해야 하며, 미사용 금액은 자동 소멸. 참여 카드사: 국민, BC, 농협, 롯데, 삼성, 신한, 우리, 하나, 현대 등 9개 카드사. 신청 절차 소상공인정책자금 통합관리시스템(부담경감크레딧.kr 또는 소상공인24)에 접속. 사업자용 공동인증서로 로그인. '부담경감 크레딧 신청' 메뉴에서 2023년 부가세 신고 내역을 자동 연동하여 지원 대상 여부 확인. 신청 완료 후, 심사 및 대상자 통보(2~3주 소요). 등록한 신용/체크카드로 공과금 또는 4대 보험료 결제 시 크레딧 자동 차감. 유의사항 제외 업종: 유흥업, 도박, 사행성 업종, 담배 중개업, 가상자산 관련 업종 등은 지원 대상에서 제외. 신청 주의: 사업자등록증 상태와 매출 신고 내역이 최신이어야 하며, 2025년 5월 1일 이후 개업자는 지원 대상에서 제외될 수 있음. 사이트 주의: 부담경감크레딧.kr 또는 소상공인24를 통해 신청해야 하며, 워드프레스 기반 비공식 사이트는 이용하지 말 것. 문의처: 소상공인 부담경감 크레딧 전용 콜센터(1533-0600) 또는 소상공인시장진흥공단 통합 콜센터(1533-0100). 이 제도는 복잡한 서류 제출 없이 간단한 온라인 신청으로 고정비 부담을 줄일 수 있는 실질적인 지원책으로, 소상공인에게 즉각적인 도움을 제공하기 위해 설계되었습니다. 신청을 위해서는 사업자 정보와 매출 증빙 자료를 미리 확인하고, 신청 기간 내 빠르게 접수하는 것이 좋습니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.14 16:01AI 에디터

[Q&AI] 15억 로또 '올림픽파크포레온' 청약 시작… 고려 사항은

질문: 올림픽파크포레온 무순위 청약이 화제인데 관련 내용 정리해줘 그록 답변: 올림픽파크포레온(구 둔촌주공) 무순위 청약은 서울 강동구 둔촌동에 위치한 대단지 아파트로, 최대 15억 원에 달하는 시세 차익 가능성 때문에 큰 주목을 받고 있습니다. 아래는 2025년 7월 기준 최신 정보를 정리한 내용입니다. 1. 청약 개요 위치: 서울특별시 강동구 둔촌1동 170-1번지 규모: 최고 35층, 85개 동, 총 12,032세대 공급 물량: 총 4가구 전용 39㎡: 1가구 (5층, 분양가 약 6억 9,800만 원) 전용 59㎡: 1가구 (22층, 분양가 약 10억 8,000만 원) 전용 84㎡: 2가구 (2층 약 12억 5,000만 원, 15층 약 13억 1,000만 원) 청약 접수 기간: 2025년 7월 10일(목) ~ 7월 11일(금) 당첨자 발표: 2025년 7월 15일(화) 청약 방법: 한국부동산원 청약홈( www.applyhome.co.kr)을통해 온라인 접수 2. 시세 차익 분양가 대비 시세: 전용 39㎡: 분양가 6억 9,800만 원, 최근 실거래가 약 13억 원 (시세 차익 약 6억 원) 전용 59㎡: 분양가 10억 8,000만 원, 최근 실거래가 약 22억 3,000만 원 (시세 차익 약 11억 5,000만 원) 전용 84㎡: 분양가 12억 5,000만~13억 1,000만 원, 최근 실거래가 약 26억~28억 5,000만 원 (시세 차익 약 13억~15억 원) 특징: 분양가는 2022~2023년 최초 분양 당시 가격으로 유지되며, 현재 시세가 2배 이상 상승해 '로또 청약'으로 불림 3. 신청 자격 자격 기준: 2025년 7월 4일 입주자 모집공고일 기준 서울시 거주 무주택 세대 구성원 무주택자 제한: 2025년 6월 10일부터 시행된 '주택공급에 관한 규칙 개정안'으로 다주택자 및 유주택자는 신청 불가 세대주 여부 및 청약통장 가입 여부는 무관 부부 중복 청약 가능: 세대주 및 세대 구성원 모두 무주택 조건 충족 시 가능 실거주 확인: 위장전입 방지를 위해 주민등록등본, 병원·약국 이용 내역(건강보험 요양급여내역) 등 제출 요구 4. 계약 조건 계약금: 분양가의 10% 잔금: 90%, 2025년 10월 21일까지 납부 거주의무 기간: 2년 (유예 가능) 전매제한: 없음 재당첨 제한: 없음 5. 대출 규제 6·27 대출 규제 적용: 최대 주택담보대출 한도 6억 원 전용 84㎡ 기준, 분양가 약 13억 원에서 대출 6억 원을 제외하면 약 7억 원의 현금 필요 미등기 상태: 현재 부분 준공 상태로, 등기는 2026년에 가능할 것으로 예상. 집단대출 및 일반 주택담보대출 불가 전세 활용: 전세보증금을 통한 갭투자는 불가능하며, 실거주 요건 충족 필요 6. 입지 및 특징 교통: 5호선 둔촌동역, 9호선 둔촌오륜역 도보권 편의시설: 서울아산병원(2.8km), 올림픽공원(1.5km), 천호동 현대백화점 등 인프라 우수 교육: 둔촌초, 위례초 인근, 2029년 둔촌동 중학교 도시형캠퍼스 개교 예정 커뮤니티 시설: 단지 내 다양한 시설 제공, 입주민 모두 이용 가능 7. 경쟁률 및 전망 경쟁률: 공급 물량이 4가구로 적어 높은 경쟁률 예상. 과거 동탄 무순위 청약 사례(294만 명 신청)와 달리, 무주택자 제한 및 대출 규제로 약 30만 통장 수준으로 전망 전망: 대출 규제로 현금 보유 능력이 중요. 실거주 목적의 실수요자 및 현금 여력이 있는 투자자 중심으로 경쟁 예상 8. 신청 방법 및 준비 신청 방법: 청약홈( www.applyhome.co.kr)에서온라인 접수. 분양사무실(02-489-0222)로 문의 가능 필요 서류: 청약통장 사본, 주민등록등본, 소득 증빙서류, 건강보험 요양급여내역 등 팁: 실거주 확인 서류를 미리 준비하고, 대출 한도 및 현금 보유 상황 점검 필수 9. 주의사항 높은 경쟁률: 공급 물량이 적어 당첨 확률은 낮음. 철저한 자금 계획 필요. 대출 한계: 현금 보유가 부족하면 계약 포기 가능성 있음. 실거주 의무: 위장전입 적발 시 당첨 무효 가능 올림픽파크포레온 무순위 청약은 낮은 분양가와 높은 시세 차익으로 매력적이지만, 엄격한 자격 요건과 대출 규제로 인해 현금 여력이 있는 무주택자에게 유리한 기회입니다. 청약 전 자격과 자금 상황을 꼼꼼히 확인하세요! ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.11 08:47AI 에디터

기업들이 세무 업무에 AI 도입 망설이는 이유? ...'이것' 때문

디지털 및 기술 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)의 조사에 따르면 생성형AI(Generative AI)의 급속한 발전이 기업들의 세무 기술 투자 전략에 새로운 고민을 안겨주고 있다. 복잡해지는 세무 의무와 실시간 보고 요구, 세무 투명성에 대한 기대가 높아지면서 신뢰할 수 있고 정확하며 목적에 부합하는 세무 데이터를 즉시 확보할 수 있는 역량이 필수 조건이 되고 있는 상황에서, 기업들은 생성형AI 투자 시점을 놓고 고심하고 있다. 이 모든 변화는 기업들이 생성형AI의 역할과 가능성을 본격적으로 모색하고 있는 시점에 맞물려 있다. 기업은 AI 기술의 신뢰성과 개인정보보호 관련 리스크, 그리고 인력에 미치는 영향을 종합적으로 고려하며 투자 및 도입 여부를 판단하고 있다. 특히 생성형AI의 빠른 발전으로 인해, 기업은 대규모 기술 투자를 언제, 어떤 규모로 실행할지 결정하는 데 더 큰 불확실성에 직면하고 있다. ERP 시스템과 AI 기술 통합이 세무 혁신의 핵심 딜로이트 조사 결과에 따르면 응답자의 24%만이 향후 12개월 내 세무 이슈에 특화된 전사적 자원관리(ERP, Enterprise Resource Planning) 시스템을 도입할 계획이라고 답했다. 또한 전 세계 세법 변화를 모니터링할 수 있는 도구를 세무 부서에 완전히 도입했다고 응답한 비율은 37%에 그쳤다. 현재는 다양한 활용사례를 발굴하고, 각 비즈니스 기능에 미치는 영향을 실험적으로 파악하는 단계에 머물러 있지만, 시간이 지남에 따라 생성형AI는 보다 광범위한 AI 및 데이터 분석 기술과 결합되어 세무 기술 영역의 핵심 도구로 자리매김할 것으로 예상된다. 이는 기술의 활용도 확대, 기능 고도화, 무엇보다 배포 비용의 하락에 기반한다. 데이터 관리 역량이 세무 부서의 새로운 핵심 경쟁력 딜로이트의 「2023 세무 혁신 트렌드 조사」에서 향후 3~5년간 세무 부서에 가장 필요한 역량을 묻는 질문에 대해, 응답자의 44%는 데이터 분석, 데이터 기반 전략 인사이트 도출, 데이터 관리를 꼽았다. 이는 세무 부서의 데이터 기반 의사결정 역할이 강화되고, 정부가 기업의 세무 데이터에 직접 접근하려는 요구가 높아지고 있음을 반영한다. 기술은 조직 전반의 세무 데이터에 대한 가시성을 높여 전략적 의사결정에 도움이 되는 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 기여할 수 있다. 결국, 세무 부서는 단순한 업무 처리와 비용 관리에서 벗어나 분석을 기반으로 한 성과 중심의 인사이트 창출로 기능을 전환해야 할 필요성이 커지고 있다. AI 시대 대비한 세무 디지털 전환 로드맵 필요 딜로이트는 세무 부서의 디지털 전환을 위한 4단계 전략 로드맵을 제시했다. 1단계는 세무 데이터의 통합성·정확성 확보와 ERP 기반 인프라 점검 및 연계 구조 확립이다. 2단계에서는 생성형AI·분석 기술의 도입 시점 및 범위 판단과 단기 대응이 아닌 중장기 기술 로드맵 설계가 중요하다. 3단계는 재무/IT 부서와 협업을 통한 기술 연계와 세무 부서의 전략적 영향력 강화에 초점을 맞춘다. 4단계에서는 업무 프로세스에 세무 고려사항을 내재화하고, 투자 판단·전사 전략에 세무가 기여하는 '세무 기능의 일상화'를 목표로 한다. AI 기술 도입을 계기로 디지털 전환이 더욱 가속화되면서, 세무 부서는 급변하는 글로벌 세무 규제 환경에 부합하는 디지털 전략을 수립해야 한다. 이 전략은 전사 차원의 디지털 전환 방향성과 일관성을 유지해야 하며, 동시에 구성원과 프로세스가 기술 변화에 유연하게 적응할 수 있도록 준비되어야 한다. FAQ Q: 생성형AI가 세무 업무에 어떤 변화를 가져올까요? A: 생성형AI는 세무 데이터 분석과 인사이트 도출의 핵심 도구로 발전할 전망입니다. 현재는 실험적 활용 단계이지만, 향후 AI 및 데이터 분석 기술과 결합하여 세무 업무의 자동화와 정확성을 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. Q: 기업들이 AI 기술 투자를 망설이는 이유는 무엇인가요? A: 기업들은 AI 기술의 신뢰성과 개인정보보호 관련 리스크, 인력에 미치는 영향을 종합적으로 고려해야 합니다. 특히 생성형AI의 급속한 발전으로 언제, 어떤 규모로 투자할지 결정하는 데 불확실성이 크기 때문입니다. Q: 세무 부서에서 가장 필요한 AI 관련 역량은 무엇인가요? A: 딜로이트 조사에 따르면 응답자의 44%가 데이터 분석, 데이터 기반 전략 인사이트 도출, 데이터 관리 역량을 가장 중요하다고 답했습니다. 이는 세무 부서의 데이터 기반 의사결정 역할이 강화되고 있음을 보여줍니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.10 16:32AI 에디터

AI로 자폐증·ADHD 진단한다...15분 만에 가능

인디애나대학교 연구팀이 인공지능을 활용해 자폐 스펙트럼 장애와 주의력결핍 과다행동장애(ADHD) 진단 속도와 정확도를 크게 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 개발했다고 8일 발표했다. 현재 인디애나주에서는 자폐증이나 ADHD 의심 증상을 보이는 아동이 정신과 의사의 진단 예약을 잡는 데까지 최대 18개월이 걸린다. 정신과 의사들은 의사소통 장애, 과다행동, 반복 행동 등의 증상을 분석하기 위해 다양한 검사와 환자 설문조사를 사용하지만, 자폐증이나 ADHD 진단을 위한 정량적이거나 생물학적 검사법은 널리 사용되지 않고 있다. 인디애나대학교 블루밍턴 캠퍼스 물리학과의 호르헤 호세(Jorge José) 교수는 "신경다양성 장애의 증상은 매우 이질적이어서 정신과 의사들이 '스펙트럼 장애'라고 부르는 이유가 여기에 있다. 어떤 사람이 신경전형적인지 아닌지를 알려주는 관찰 가능한 단일 요소가 없다"고 설명했다. 호세 교수팀이 네이처의 사이언티픽 리포츠에 8일 발표한 연구는 정량적 바이오마커와 생체측정학을 사용해 신경다양성 장애를 신속하고 정확하게 평가하는 데이터 기반 접근법 개발의 최신 단계를 상세히 기술하고 있다. 연구팀의 방법은 최소 15분 만에 자폐증이나 ADHD를 진단할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 학교에서 추가 치료가 필요한 학생들을 선별하는 데 사용될 수 있다고 매사추세츠대학교 암허스트 캠퍼스 박사과정생이자 2016년부터 호세 교수팀의 일원인 코쉬라브 닥터(Khoshrav Doctor)가 설명했다. 연구팀은 2018년 럿거스대학교와의 협력 연구에서 육안으로는 감지할 수 없지만 센서를 사용해 식별하고 심각도를 측정할 수 있는 "움직임 바이오마커"가 있다는 것을 밝혀냈다. 연구진은 참가자들에게 컴퓨터 터치스크린에 나타나는 목표물에 손을 뻗도록 지시하고, 손에 부착된 센서를 사용해 초당 수백 개의 미세 움직임 이미지를 기록했다. 결과적으로 신경전형적 환자들이 자폐증 참가자들과 측정 가능하게 다른 방식으로 움직인다는 것을 발견했다. 최근 연구에서는 고화질 운동학적 블루투스 센서를 활용해 참가자의 움직임 속도뿐만 아니라 가속도, 회전 및 기타 여러 변수도 측정했다. 딥러닝이라는 특수한 AI 영역을 도입해 새로운 측정값을 분석했다. 인디애나대학교 물리학과 대학원생 촌디 맥키버(Chaundy McKeever)는 "우리는 뇌를 바라보는 물리학자의 접근법을 취하고 있으며 특히 움직임을 분석하고 있다"며 "환자의 움직임이 얼마나 산발적인지를 살펴보는데, 일반적으로 움직임이 더 산발적일수록 장애가 더 심각하다는 것을 발견했다"고 말했다. 이 향상된 방법을 통해 의료진은 신경다양성 장애의 심각도를 더 잘 평가할 수 있게 되어 치료법을 더 적절히 설정하고 그 효과를 모니터링할 수 있다. 호세 교수는 "현재 어떤 정신과 의사도 상태가 얼마나 심각한지 정확히 말해줄 수 없다"며 "육안으로는 보이지 않는 움직임 변동의 통계를 연구함으로써 새로운 생체측정학 세트를 통해 장애의 심각도를 평가할 수 있다"고 설명했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.09 14:33AI 에디터

AI '차이나파워' 무섭네…전 세계 전문가 톱 100 중 65명이 중국계

유엔공업개발기구(UNIDO) 산하 ITPO 차이나와 중국 선전 소재 기술회사 동비 데이터(Dongbi Data)가 공동 발표한 연구에 따르면, 전 세계 인공지능 분야 최고 전문가 100명 중 65명이 중국계인 것으로 나타났다. 이 연구는 지난주 베이징에서 열린 컨퍼런스에서 발표됐으며, 약 20만 명의 연구자와 10만 편의 고영향력 논문을 분석한 결과다. 보고서에 따르면 AI 분야 세계 톱 100 전문가 중 50명은 중국 내 연구기관이나 기업에서 근무하는 중국계 연구자들이다. 또한 20명은 미국 내 연구기관에서 활동하고 있는데, 이 중 절반인 10명이 중국계로 확인됐다. 미국에서 활동하는 중국계 AI 전문가 중에는 카네기멜론대학교 컴퓨터과학과의 주준얀(Jun-Yan Zhu) 조교수도 포함되어 있다. 이로써 전체 톱 100 중 중국계는 총 65명에 달한다. 이번 분석은 2015년부터 2024년까지 머신러닝 연구 저널(Journal of Machine Learning Research), IEEE 패턴 분석 및 머신 인텔리전스 트랜잭션(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence) 등 주요 학술지와 분야 최고 컨퍼런스에서 발표된 9만 6,000여 편의 고수준 논문을 대상으로 했다. 연구팀은 각 AI 과학자의 영향력을 연구 기간 동안 발표한 논문 수와 인용 횟수를 집계하고 분석해 평가했다. 보고서는 개별 순위는 공개하지 않았다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.09 13:43AI 에디터

"얼마나 살 수 있나요?"…가장 어려운 의사들의 시한부 선고, AI가 가르친다

의료진이 가장 두려워하는 순간, "시한부 선고를 어떻게 전해야 할까?" 펜실베이니아 대학교 연구진이 개발한 PAL(Palliative Assisted Learning-bot)은 의료진들이 가장 어려워하는 순간을 해결하기 위해 탄생했다. 한 의대생은 아무런 준비 없이 환자에게 임종 관련 정보를 전달하라는 지시를 받았을 때를 회상하며 "정말 무서웠다. 병원 목사를 붙잡고 함께 가달라고 했다"고 털어놓았다. 이처럼 많은 의료진들이 심각한 질병이나 임종과 관련된 대화에서 적절한 훈련을 받지 못한 채 현장에 투입되고 있다. 연구에 참여한 17명의 미국 의료진 중 4명은 아예 공식적인 교육을 받지 못했다고 답했다. 교육을 받은 경우에도 "파워포인트로 나쁜 소식 전달법을 배우는데, 실제 연습 없이는 의미가 없다"며 현실과 동떨어진 교육의 한계를 지적했다. 대부분의 의료진들은 선배 의사들을 관찰하며 시행착오를 통해 학습하고 있었다. 6천 달러에서 33달러로, AI가 만든 교육비 혁명 기존의 표준화 환자(Standardized Patients, SP) 교육은 비용과 접근성 면에서 큰 한계를 보여왔다. 15명의 의료진을 대상으로 한 SP 교육에는 약 6천 달러가 소요되며, 여기에 교수진 코디네이터 비용 1천 달러가 추가된다. 하지만 PAL을 이용한 17명의 의료진 교육에는 서버 호스팅과 API 사용료를 포함해 단 32.59달러만 들었다. 이는 기존 비용의 97% 이상을 절감한 놀라운 결과다. PAL은 GPT-4o를 기반으로 구축된 웹 기반 챗봇으로, 실제 표준화 환자 시나리오를 바탕으로 감정적으로 섬세한 환자 상호작용을 시뮬레이션한다. 텍스트와 음성 두 가지 모드를 지원하며, 대화 후에는 NURSE 공감 프레임워크(Naming, Understanding, Respecting, Supporting, Exploring)에 기반한 구조화된 피드백을 제공한다. 이미지 출처: PAL: Designing Conversational Agents as Scalable, Cooperative Patient Simulators for Palliative-Care Training "목소리 모드가 더 현실적이었어요" 의료진들의 실제 반응 연구에 참여한 의료진들은 PAL에 대해 높은 만족도를 보였다. 5점 만점에서 사용 편의성 4.5점, 피드백 유용성 4.1점, 대화 관련성 4.5점, 학습 효과 4.0점을 기록했다. 특히 12명의 참가자가 음성 모드를 선호했는데, "음성 모드가 더 현실적이었다. 우리가 실제로 소통하는 방식이니까"라는 의견이 대표적이었다. 한 의대생은 "세부 사항의 수준에 깊은 인상을 받았다. 대화를 정말 자세히 되돌아보며 분석할 수 있어서 매우 도움이 됐다"고 평가했다. 또 다른 참가자는 첫 번째 세션에서 "너무 많은 정보를 줬다는 것을 깨달았고, 두 번째 세션에서는 환자에게 더 많은 처리 시간을 줬다"며 실제 학습 효과를 경험했다고 전했다. "AI는 보완재지 대체재가 아니다" 하이브리드 교육의 미래 PAL의 성공에도 불구하고 참가자들은 몇 가지 개선점을 제시했다. 감정적 진정성을 높이기 위해 "암 진단을 받으면 사람들은 잠시 멈춘다"며 더 자연스러운 감정 표현과 반응 시간이 필요하다고 지적했다. 또한 암 외에도 치매, 심부전 등 다양한 질병 시나리오와 가족 중심 대화 훈련이 필요하다는 의견도 제시됐다. 흥미롭게도 많은 참가자들이 PAL을 기존 교육의 완전한 대체재가 아닌 보완재로 보고 있었다. "실제 표준화 환자와 만나기 전에 연습하기에 훌륭하다"는 의견처럼, AI를 통한 기초 연습과 인간 교육자를 통한 심화 학습을 결합한 하이브리드 접근법이 가장 효과적일 것으로 평가됐다. 일부 경험이 많은 의사들은 NURSE 프레임워크가 때로는 너무 경직되거나 개인적인 소통 스타일과 맞지 않는다고 느꼈다. 이는 AI 기반 교육 시스템이 개별 의료진의 재량과 문화적 배경을 고려한 유연한 피드백 시스템을 구축해야 한다는 과제를 보여준다. FAQ Q: PAL 같은 AI 챗봇이 실제 의료진 교육에서 인간 교육자를 완전히 대체할 수 있나요? A: 아닙니다. 연구 결과 AI 챗봇은 기존 교육의 보완재 역할이 가장 적합합니다. 기초적인 반복 연습은 AI로, 복잡한 감정적 상황과 심화 학습은 인간 교육자가 담당하는 하이브리드 방식이 가장 효과적입니다. Q: 의료진들이 AI와 대화 연습을 하는 것이 실제 환자와의 소통에 도움이 될까요? A: 네, 연구 참가자들은 실제 학습 효과를 경험했습니다. 첫 번째 세션의 실수를 두 번째 세션에서 개선하는 등 즉각적인 행동 변화를 보였으며, 5점 만점에서 4.0점의 학습 효과를 기록했습니다. Q: AI 챗봇 교육의 가장 큰 장점은 무엇인가요? A: 비용 효율성과 접근성입니다. 기존 표준화 환자 교육 대비 97% 이상 비용을 절감하면서도, 언제든지 반복적인 연습이 가능합니다. 또한 실수를 해도 부담 없는 안전한 학습 환경을 제공합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.08 16:30AI 에디터

AI, 없는 논문 인용 '최악 실수'…그런데 어떻게 사과할지 모른다?

AI 챗봇이 실수했을 때, 어떻게 사과해야 할까? 인공지능 챗봇이 일상생활에 깊숙이 들어오면서 새로운 문제가 떠올랐다. 바로 AI가 실수했을 때 어떻게 사과해야 하느냐는 것이다. IBM 리서치와 뉴욕 주립대학교 올버니 캠퍼스 연구진이 공동으로 진행한 최신 연구에 따르면, 사용자들은 단순한 "죄송합니다"보다는 실수 원인을 설명하는 사과를 선호하는 것으로 나타났다. 연구팀은 162명의 참가자를 대상으로 세 가지 사과 방식을 테스트했다. 첫 번째는 단순히 "죄송합니다"라고만 하는 기계적 사과(Rote Apology), 두 번째는 사용자의 감정을 헤아리며 공감하는 공감형 사과(Empathic Apology), 세 번째는 실수가 발생한 이유를 자세히 설명하는 설명형 사과(Explanatory Apology)다. 전반적으로 설명형 사과가 가장 높은 선호도를 기록했으며, 기계적 사과는 모든 상황에서 가장 낮은 평가를 받았다. 출처: Who's Sorry Now: User Preferences Among Rote, Empathic, and Explanatory Apologies from LLM Chatbots 편견 실수에는 공감이 최고, 환각 현상엔 답이 없어 흥미로운 점은 AI의 실수 유형에 따라 선호하는 사과 방식이 달라진다는 것이다. 연구진은 세 가지 실수 상황을 설정했다. 첫째는 성별 편견을 드러내는 편향 오류, 둘째는 존재하지 않는 논문을 인용하는 환각(Hallucination) 오류, 셋째는 시간대를 잘못 계산하는 사실 오류였다. 편견과 관련된 실수에서는 설명형 사과보다 공감형 사과가 더 선호되었다. 이는 도덕적으로 민감한 문제에서는 사용자의 감정적 피해를 인정하고 공감하는 것이 더 중요하다는 의미다. 반면 사실 오류에서는 명확하게 설명형 사과가 선호되었다. 가장 흥미로운 결과는 환각 오류에서 나타났다. 존재하지 않는 자료를 마치 실제인 것처럼 제시하는 이 오류에 대해서는 어떤 사과 방식도 명확한 선호도를 보이지 않았다. 참가자들은 이 실수를 가장 심각하게 받아들였지만, 정작 어떤 사과가 적절한지에 대해서는 합의에 이르지 못했다. 이는 환각이라는 새로운 형태의 AI 실수에 대해 사용자들이 아직 적절한 대응 방식을 찾지 못했음을 시사한다. 사용자 성향에 따라 갈리는 사과 선호도 개인의 성향 또한 사과 선호도에 큰 영향을 미쳤다. AI를 인간처럼 대하려는 경향이 강한 사용자들은 공감형 사과를 선호했고, 반대로 AI를 단순한 도구로 여기는 사용자들은 기계적인 사과를 더 받아들였다. 또한 상황을 통제하고 이해하려는 욕구가 강한 사용자들은 설명형 사과를 압도적으로 선호했다. 이는 미래의 AI 시스템이 사용자 개인의 성향을 파악하여 맞춤형 사과를 제공해야 할 필요성을 보여준다. 예를 들어, 장기적으로 상호작용하는 개인 비서 AI의 경우 사용자의 반응 패턴을 학습하여 각자에게 맞는 사과 방식을 개발할 수 있을 것이다. AI 사과의 미래, 개인화와 상황별 맞춤형이 열쇠 연구진은 효과적인 AI 사과를 위한 몇 가지 핵심 원칙을 제시했다. 첫째, 편견과 같은 도덕적 문제에서는 변명처럼 들리지 않으면서도 명확한 책임 인정과 피해 인식을 보여야 한다. 둘째, 사용자의 개인적 특성을 고려한 맞춤형 접근이 필요하다. 셋째, 환각과 같은 새로운 형태의 실수에 대해서는 더 많은 연구가 필요하다. 특히 연구진은 현재 대부분의 AI 챗봇이 보이는 과도한 복종적 태도가 오히려 진정성 있는 사과를 방해할 수 있다고 지적했다. 인간 간의 사과는 상호 소통과 조율 과정을 거치지만, 현재 AI는 무조건적으로 사과하고 책임을 지려 하기 때문에 사용자와의 진정한 소통이 어렵다는 것이다. 미래의 AI 시스템은 상황에 맞는 적절한 사과 방식을 선택할 수 있는 더 정교한 능력을 갖춰야 할 것으로 보인다. FAQ Q: AI 챗봇의 사과가 왜 중요한가요? A: AI 챗봇이 실수했을 때 적절한 사과는 사용자의 신뢰를 회복하고 지속적인 사용을 유도하는 핵심 요소입니다. 잘못된 사과는 오히려 신뢰를 더 떨어뜨릴 수 있어 AI 시스템 설계에서 매우 중요한 부분입니다. Q: 환각 현상이란 무엇이며 왜 사과 방식에 대한 합의가 없었나요? A: 환각(Hallucination)은 AI가 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 제시하는 현상입니다. 이는 기존에 없던 새로운 형태의 실수여서 사용자들이 어떤 사과가 적절한지 판단하기 어려워하는 것으로 보입니다. Q: 개인 맞춤형 AI 사과가 실현 가능한가요? A: 연구진은 장기간 상호작용하는 개인 비서 AI의 경우 사용자의 반응 패턴을 학습하여 개인 맞춤형 사과를 제공할 수 있을 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 다만 이를 위해서는 더 정교한 사용자 모델링 기술이 필요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.08 14:50AI 에디터

AI로 조교들 쉬게 만든다...손글씨도 채점하고 피드백도 주는 AI 채점 인기

30만 학생 답안 채점한 AI 플랫폼, 20개 대학에서 실전 활용 펜시브(Pensieve)라는 이름의 AI 채점 플랫폼이 미국 대학가에서 조용한 혁명을 일으키고 있다. 이 시스템은 이미 20개 이상의 교육기관에서 30만 건 이상의 학생 답안을 채점했으며, 특히 손글씨로 작성된 수학, 물리학, 화학, 컴퓨터과학 답안을 정확하게 평가할 수 있는 능력을 보여주고 있다. 대형 언어모델(LLM)을 기반으로 한 이 플랫폼은 단순히 점수만 매기는 것이 아니라 학생의 손글씨를 텍스트로 변환하고, 채점 기준을 자동으로 생성하며, 개별 피드백까지 제공한다. 더 놀라운 것은 교수들이 기존에 사용하던 채점 방식과 95.4%의 일치율을 보이면서도 채점 시간을 평균 65% 단축시켰다는 점이다. 악필도 OK... AI가 수학 기호까지 완벽 인식 전통적으로 손글씨 인식 기술은 복잡한 수학 기호나 물리학 공식에서 한계를 보였다. 특히 √3/2와 3/√2 같은 미묘한 차이를 구분하지 못해 오답으로 처리하는 경우가 빈번했다. 하지만 펜시브는 멀티모달 대형 언어모델을 활용해 이런 문제를 상당 부분 해결했다. 시스템은 스캔된 답안지에서 학생의 손글씨를 자동으로 텍스트로 변환하고, 각 변환 결과에 대해 신뢰도 수준을 표시한다. 신뢰도가 낮은 경우 교수가 직접 확인할 수 있도록 알려주어 정확성을 보장한다. 심지어 학생이 답안지에 적은 이름을 인식해 자동으로 학생과 매칭하는 기능까지 제공한다. 이미지 출처: Pensieve Grader: An AI-Powered, Ready-to-Use Platform for Effortless Handwritten STEM Grading 채점 기준도 AI가 자동 생성... 교수 스타일 학습까지 펜시브의 가장 혁신적인 기능 중 하나는 채점 기준(루브릭)을 자동으로 생성하고 지속적으로 개선하는 능력이다. 교수가 문제와 모범답안을 입력하면 AI가 초기 채점 기준을 만들고, 실제 채점 과정에서 교수의 수정사항을 학습해 점차 개인화된 채점 스타일을 익힌다. 특히 주목할 점은 '채점 지혜(Grading Wisdom)'라는 기능이다. 교수가 AI의 초기 채점 결과를 수정할 때마다 시스템이 그 차이점을 분석해 구체적인 채점 지침을 생성한다. 예를 들어 "설명 부족"이라는 모호한 기준을 "학생이 추가된 2가 다른 거듭제곱들과 구별된다고 주장하지 못한 경우에만 적용"과 같이 구체화한다. 컴퓨터과학 67.8%, 수학 25.2%... 과목별 활용도 차이 뚜렷 실제 사용 데이터를 보면 컴퓨터과학이 전체 사용량의 67.8%를 차지해 압도적 1위를 기록했다. 이는 코드 기반 답안의 구조적 특성과 손글씨 전사 필요성이 적기 때문으로 분석된다. 수학이 25.2%, 물리학이 6.7%로 뒤를 이었다. 흥미롭게도 화학과 생물학의 활용도는 상대적으로 낮았는데, 이는 해당 과목들이 주로 객관식이나 단답형 문제를 활용하기 때문이다. 하지만 수학과 물리학에서도 상당한 활용도를 보인 것은 AI가 기호가 많고 복잡한 다단계 문제도 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 시험 기간에 사용량 급증... 고부담 평가에서 위력 발휘 사용 패턴 분석 결과, 중간고사와 기말고사 기간에 사용량이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. 이는 교수들이 특히 고부담 평가에서 채점 시간 단축과 빠른 피드백 제공을 위해 이 시스템을 활용하고 있음을 의미한다. 대규모 강의에서 효과는 더욱 두드러진다. 200-300명 수강생이 있는 강의에서는 과제당 수십 시간의 채점 시간을 절약할 수 있어, 교수들이 학생 상담이나 수업 개선 등 더 중요한 활동에 집중할 수 있게 된다. FAQ Q: AI 채점 시스템이 손글씨를 제대로 인식할 수 있나요? A: 펜시브는 멀티모달 대형 언어모델을 사용해 복잡한 수학 기호와 물리학 공식까지 정확하게 인식합니다. 신뢰도가 낮은 경우 교수가 직접 확인할 수 있도록 표시해 정확성을 보장합니다. Q: AI가 교수의 채점 스타일을 학습할 수 있나요? A: 네, 펜시브는 교수의 수정사항을 분석해 개인화된 '채점 지혜'를 생성합니다. 시간이 지날수록 각 교수의 채점 기준과 스타일을 더 정확하게 반영하게 됩니다. Q: 어떤 과목에서 가장 효과적인가요? A: 현재 컴퓨터과학에서 가장 많이 활용되고 있으며, 수학과 물리학에서도 상당한 효과를 보이고 있습니다. 손글씨 문제 해결과 복잡한 기호 인식이 필요한 STEM 과목에서 특히 유용합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.07 21:45AI 에디터

AI 밴드 '벨벳 선다운' 반전…"사기극이었다" 충격 고백

생성형 AI 기술로 완전히 제작된 가상의 음악 그룹 '벨벳 선다운(Velvet Sundown)'이 그 어떤 사전 마케팅이나 팬층 구축 없이도 세계 최대 음악 스트리밍 플랫폼인 스포티파이에서 월간 청취자 50만 명이라는 기존 인디 밴드들도 달성하기 어려운 놀라운 성과를 기록했다. 그러나 이들의 성공 뒤에 숨겨진 진실이 밝혀지면서 음악 업계에 큰 충격을 안겼다. 롤링스톤이 2일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 벨벳 선다운을 대변한다고 주장했던 앤드류 프렐론(Andrew Frelon)이라는 가명의 인물이 결국 "이 모든 것이 언론과 대중을 대상으로 한 치밀하게 계획된 사기극이었다"고 폭로한 것이다. 벨벳 선다운은 생성형 AI 플랫폼 수노(Suno)를 활용해 '70년대 사이키델릭 텍스처와 시네마틱 얼터너티브 팝을 융합한' 음악을 제작했다. 밴드 사진부터 음악까지 모든 것이 AI로 생성됐음에도 불구하고 대중과 플랫폼의 알고리즘을 성공적으로 속여냈다. 특히 수노의 '페르소나(Persona)' 기능을 사용해 일관된 가수 목소리를 유지하며 진짜 밴드처럼 위장했다. 문제는 이러한 AI 음악이 기존 스트리밍 생태계에서 얼마나 쉽게 성공할 수 있는지를 보여줬다는 점이다. 벨벳 선다운의 곡들은 "바람 속의 먼지(Dust on the Wind)" 같은 70년대 록의 진부한 복제품임에도 불구하고 수십만 명의 청취자를 확보했다. 이는 AI가 이미 상당한 수준의 음악 제작 능력을 갖췄음을 의미한다. 더 심각한 문제는 스포티파이 같은 주요 스트리밍 플랫폼이 AI 음악에 대한 명확한 규제나 검증 시스템을 갖추지 못했다는 점이다. 스포티파이는 현재 AI 음악에 대한 규칙이 없으며, 플랫폼 측은 이번 사건에 대한 논평을 거부했다. 스포티파이 전 데이터 연금술사 글렌 맥도날드(Glenn McDonald)는 "과거에는 가짜 청취자가 더 큰 문제였지만 이제는 가짜 음악이 더 큰 문제가 됐다"며 플랫폼의 AI 기반 추천 시스템이 이러한 현상을 가속화했다고 분석했다. 맥도날드는 추천 시스템이 "실제 인간의 청취와 커뮤니티에 강한 기반을 둔 이해 가능한 알고리즘"에서 "오디오 특성을 기반으로 추천용 곡을 선택할 수 있는" AI 기반 시스템으로 변화하면서 가짜 밴드의 성공 가능성이 높아졌다고 설명했다. 이는 시스템의 "복권 같은 역학"을 증가시켜 AI로 생성된 음악도 충분히 성공할 수 있는 환경을 조성했다는 것이다. 업계 전문가들은 이번 사건이 음악 산업에 미칠 파장을 우려하고 있다. 익명을 요구한 한 베테랑 A&R 임원은 "음악이 훌륭해서가 아니라 AI이기 때문에 주목받았다. 진정성이 느껴지지 않는다"면서도 "AI가 진정한 히트곡을 만드는 것은 분명히 시간문제"라고 전망했다. 그는 "대중이 사랑하는 히트곡이 나올 것이고, 그 시점에서 누군가가 그것이 AI라고 밝힐 것이다. 사람들이 그 곡을 사랑하기 때문에 아무도 신경 쓰지 않을 것"이라고 예측했다. 이번 사건은 AI 음악 생성 기술이 더 이상 실험실의 연구 대상이 아닌, 실제 음악 산업의 수익 구조와 아티스트들의 생계에 직접적인 타격을 가할 수 있는 현실적이고 즉각적인 위협임을 생생하게 보여주는 사례가 됐다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.07 13:32AI 에디터

[Q&AI] 걸스데이 민아 결혼... SNS 반응은

질문: 걸스데이 민아가 온주완이랑 결혼한다고 하는데 SNS 반응 정리해줘. 그록 답변: 걸스데이 민아(방민아)와 배우 온주완의 2025년 11월 결혼 소식에 대한 SNS 반응은 대체로 축하와 놀라움의 분위기로 요약됩니다. 아래는 주요 반응을 정리한 내용입니다: 축하와 응원: 많은 팬들이 민아와 온주완의 결혼 소식에 축하 메시지를 전하며 두 사람의 앞날을 응원했습니다. 특히, 두 사람이 오랜 인연 끝에 결혼에 골인했다는 점에서 진심 어린 축복이 이어졌습니다. 예를 들어, X 게시물에서 @starnewskorea는 "열애설無→11월 결혼..걸스데이 민아♥온주완, 배우 부부 탄생"이라며 축하 분위기를 전했고, 팬들은 이에 공감하며 긍정적인 댓글을 남겼습니다. 온라인 커뮤니티에서도 "둘 다 호감인데 둘이 결혼하네 축하축하"와 같은 반응이 등장하며 두 사람의 조합을 긍정적으로 바라봤습니다. 놀라움과 깜짝 발표: 두 사람의 열애 사실이 공개되지 않았던 만큼, 갑작스러운 결혼 발표에 놀라는 반응이 많았습니다. X에서 @dbbxng는 "에?????????"라며 놀라움을 표했고, @muipoto는 "무슨소리시지이게"라는 반응으로 충격을 드러냈습니다. 이는 두 사람이 연애설 없이 바로 결혼 소식을 전했기 때문으로 보입니다. 드라마와의 연관성: 두 사람이 2016년 SBS 드라마 '미녀 공심이'에서 인연을 맺었고, 극중 민아가 온주완을 짝사랑하는 역할이었다는 점이 재조명되며 흥미로운 반응을 얻었습니다. 특히, 드라마 속 '결혼식 상상 신'이 현실이 됐다는 점에서 팬들은 재미와 감동을 느꼈습니다. X에서도 이와 관련해 "드라마 내용 낚시 아닌 실화"라는 반응이 나타났습니다. 민아에 대한 애정: 민아의 열심히 살아온 모습과 연예계 활동에 대한 팬들의 존경심도 드러났습니다. 한 커뮤니티 사용자는 "민아는 어릴때 거리에서 버스킹 하는 영상이 잊히질 않음. 갱장히 열심히 사는거 같은 느낌을 받아서 존경스러움"이라며 민아를 향한 애정을 표현했습니다. 부정적 반응 및 논란: 대다수 반응이 긍정적이었으나, 일부 네티즌은 민아의 과거(10년 이상 전)와 관련된 부정적인 댓글을 언급하며 조롱하는 모습을 보였습니다. 이에 대해 다른 팬들은 "남 결혼글에 꾸역꾸역 십년도 넘은 일을 들먹이는 건 부적절하다"며 이를 비판했고, 민아를 옹호하는 분위기도 있었습니다. 종합: SNS와 온라인 커뮤니티에서는 민아와 온주완의 결혼 소식에 대한 축하와 놀라움이 주를 이루며, 두 사람의 드라마 인연과 진지한 관계에 대한 긍정적인 반응이 많았습니다. 다만, 일부 부정적인 댓글이 존재했으나, 이는 소수에 그쳤고 팬들의 응원이 주류를 이뤘습니다. 참고: 위 내용은 2025년 7월 4일 기준 X 게시물과 웹 기사를 바탕으로 정리되었습니다. SNS 반응은 시간이 지나며 변동될 수 있습니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.04 22:14AI 에디터

"이 상황엔 이 짤이 딱!"…AI가 채팅 분위기 맞는 밈 골라준다

우리가 친구들과 카톡이나 디스코드에서 채팅할 때 자주 쓰는 게 바로 밈(짤방)이다. 웃긴 이미지나 움짤로 내 감정을 표현하거나 분위기를 바꿀 수 있어서 정말 유용하다. 그런데 가끔 어떤 짤을 보낼지 고민되거나, 상황에 안 맞는 짤을 보내서 어색해진 경험이 있을 것이다. 중국 우한대학교 연구팀이 이런 고민을 해결해줄 수 있는 AI를 만들었다. 이 AI는 단순히 "ㅋㅋㅋ"라는 글자를 보고 웃긴 짤을 추천하는 수준이 아니다. 지금까지의 대화 전체를 읽고 분석해서 "아, 지금 이런 분위기구나. 그럼 이 짤이 딱 맞겠네!"라고 판단할 수 있다. 마치 눈치 빠른 친구가 상황파악을 잘해서 딱 맞는 밈을 보내는 것처럼 말이다. 6천 개가 넘는 밈을 하나하나 분석해서 데이터베이스 구축 이 AI가 똑똑한 이유는 엄청난 양의 밈을 공부했기 때문이다. 연구팀은 6,023개의 중국어 밈을 모아서 각각에 대해 자세한 정보를 입력했다. 예를 들어 "이 짤은 언제 쓰면 좋을까?", "이 짤은 언제 쓰면 안 될까?", "이 짤이 표현하는 감정은 뭘까?", "사람들이 왜 이 짤을 보내고 싶어 할까?" 같은 질문들에 대한 답을 AI가 스스로 만들어냈다. 이렇게 만들어진 밈 도서관에는 우리가 일상에서 느끼는 다양한 감정들이 담겨있다. 단순히 "웃김", "슬픔" 같은 기본 감정뿐만 아니라 "어색함을 피하고 싶음", "오해를 풀고 싶음" 같은 복잡하고 미묘한 감정까지 포함되어 있다. 마치 우리가 실제로 친구들과 대화할 때 느끼는 그런 미묘한 감정들을 AI도 이해할 수 있게 된 것이다. 두 명의 AI가 번갈아 가며 34,758번의 대화 연습 이 연구에서 재미있는 점은 AI 두 명이 서로 대화 연습을 엄청 많이 했다는 것이다. 마치 연극 연습을 하듯이 AI A와 AI B가 번갈아 가면서 대화를 하고, 그 과정에서 언제 어떤 밈을 보내는 게 자연스러운지 학습했다. 총 34,758번의 대화 턴을 만들어냈는데, 이는 정말 어마어마한 양이다. 대화를 시작할 때는 뉴스나 특정 상황 설정을 기반으로 한다. 예를 들어 "오늘 새로운 게임이 출시됐다는 뉴스"나 "선생님과 학생" 같은 역할 설정으로 시작해서 자연스럽게 대화가 이어지도록 했다. 그리고 매 턴마다 "지금 상황에 밈을 보내는 게 자연스러운가?", "보낸다면 어떤 밈이 좋을까?"를 판단하도록 학습시켰다. 특히 중요한 건 밈을 너무 자주 보내지 않도록 조절하는 기능이다. 실제로 우리도 매 문장마다 짤을 보내지는 않잖아? AI도 마찬가지로 적절한 타이밍을 기다렸다가 정말 필요한 순간에만 밈을 추천하도록 만들어졌다. 무작위 선택보다 최대 5점 가까이 더 높은 성능 입증 연구팀은 이 AI가 정말 잘 작동하는지 확인하기 위해 두 가지 방법으로 테스트했다. 첫 번째는 GPT-4라는 똑똑한 AI에게 "이 밈이 이 상황에 얼마나 잘 맞는지 0점부터 100점까지 점수를 매겨봐"라고 부탁하는 방식이다. 두 번째는 밈 이미지와 그다음에 오는 대화 내용이 얼마나 비슷한 의미인지 계산하는 방식이다. 테스트 결과가 정말 놀라웠다. 그냥 아무 밈이나 무작위로 선택하는 방식과 비교했을 때, 새로운 AI 시스템이 모든 면에서 훨씬 좋은 점수를 받았다. 특히 어떤 테스트에서는 무작위 선택보다 거의 5점 가까이 더 높은 점수를 받기도 했다. 이는 AI가 정말로 상황을 이해하고 적절한 밈을 선택할 수 있다는 것을 증명한다. FAQ Q: 이 AI 기술이 우리가 쓰는 카톡이나 디스코드에도 적용될 수 있나요? A: 네! 이 연구는 실제 채팅 앱에서 밈 추천 기능으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 미래에는 우리가 채팅할 때 AI가 상황에 딱 맞는 짤을 추천해 줄 수도 있어요. Q: 6천 개가 넘는 밈은 어떻게 모았나요? A: 연구팀이 인터넷에서 중국어 밈들을 수집한 다음, AI가 각 밈의 특징과 사용법을 자동으로 분석해서 정리했습니다. 마치 도서관 사서가 책들을 분류하는 것처럼요. Q: 한국어로도 이런 시스템을 만들 수 있나요? A: 충분히 가능합니다! 같은 방법으로 한국어 밈들을 모아서 분석하면 한국 상황에 맞는 밈 추천 AI를 만들 수 있을 거예요. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.03 22:35AI 에디터

[Q&AI] 신지 상견례 영상 공개 후 여론 악화…왜?

질문: 신지 결혼 상대 문원이 논란인데, 관련 내용 정리해줘. 그록 답변: 코요태 멤버 신지(본명 이지선, 44세)의 결혼 상대인 가수 문원(본명 박상문, 37세)을 둘러싼 논란을 정리하면 다음과 같습니다. 신지는 2025년 상반기 문원과 결혼을 앞두고 있으며, 두 사람은 라디오 프로그램 '이윤석, 신지의 싱글벙글쇼'에서 인연을 맺어 연인으로 발전했습니다. 그러나 문원의 과거와 상견례 영상에서의 태도가 공개된 후 여론이 급격히 악화되며 논란이 발생했습니다. 주요 논란 요약 문원의 이혼 과거와 자녀 존재 문원은 신지의 유튜브 채널 '어떠신지?!?'에 출연해 자신이 이혼남이며 전처가 양육 중인 딸이 있다고 고백했습니다. 이 사실을 신지가 연애 초반에는 몰랐고, 관계가 깊어진 후에야 알게 되었다고 밝혔습니다. 일부 누리꾼들은 문원이 이혼과 자녀 사실을 사귀는 도중에 밝힌 점을 신뢰를 깨는 행동으로 보고 비판했습니다. 상견례 영상에서의 태도 논란 2025년 7월 2일 신지의 유튜브 채널에 공개된 상견례 영상('우리 신지를 누가 데려 간다고?')에서 문원의 태도가 논란의 중심이 되었습니다. 문원은 신지를 '지선이'라고 부르며 친구처럼 낮춘 호칭을 사용한 반면, 전처와 딸에 대해서는 존중하는 표현을 사용해 비판을 받았습니다. 상견례 자리에서 문원이 코요태 멤버 김종민의 외모를 '나잇살'이라고 언급하거나, 추리닝 차림으로 참석하려 했다는 점 등이 무례하다는 지적을 받았습니다. 영상은 하루 만에 120만 조회수를 돌파하며 큰 관심을 받았으나, 약 3만 개의 댓글 중 다수가 신지의 결혼을 우려하며 반대 의견을 표출했습니다. 문원의 과거 폭로 익명 커뮤니티 '블라인드'에서 문원이 과거 양다리를 걸치다 전처의 임신으로 급하게 결혼했다는 주장이 제기되었습니다. 한 누리꾼은 "전처 지인"이라며 이혼 사건 기록을 열람해보라고 주장하며 논란을 증폭시켰습니다. 이 정보는 확인되지 않은 상태로, 유언비어로 간주되기도 했으나 여론에 영향을 미쳤습니다. 신지의 반응과 여론 신지는 문원의 책임감 있는 태도(딸을 위해 전처와 소통하며 노력하는 모습)를 높이 평가하며 결혼을 강행할 의지를 보였습니다. 팬들의 우려 댓글에는 "감사해요"라며 응답하거나, 응원 댓글에만 '좋아요'를 누르며 자신의 선택을 지지하는 입장을 간접적으로 드러냈습니다. 그러나 온라인 커뮤니티와 X에서 "신지 결혼 반대" 키워드가 7,000여 개를 돌파하며 반대 여론이 거세졌고, 일부는 코요태 멤버 빽가의 계정에 "신지를 말려달라"고 메시지를 남겼습니다. 과거 발언 재조명 신지가 2017년 SBS '남사친 여사친'에서 김종민에게 "미래 남편이 너를 무시하면 바로 이혼"이라고 말한 발언이 재조명되었습니다. 문원의 상견례 영상에서 김종민을 향한 발언이 무례하다는 지적과 맞물리며, 신지의 과거 발언이 문원의 태도와 대조되며 논란을 키웠습니다. 신지와 문원의 입장 신지: 문원의 이혼과 자녀 사실을 알고도 그의 책임감을 믿고 결혼을 결정했다고 밝혔습니다. 또한, 팬들의 우려를 인지하면서도 응원에 집중하며 결혼 의지를 굳건히 하고 있습니다. 문원: 자신의 과거를 솔직히 밝히며 신지와의 관계에서 책임감 있게 행동하겠다고 다짐했습니다. 그러나 "신지가 이렇게 유명한 줄 몰랐다"는 발언이 진정성이 부족하다는 비판을 받았습니다. 여론의 분위기 반대 여론: 문원의 과거, 상견례에서의 태도, 신지와의 호칭 논란 등이 주요 원인으로, 세대와 성별을 초월한 우려의 목소리가 커지고 있습니다. 일부는 "전청조 사건"을 언급하며 신지의 결정을 재고하라는 강한 반응을 보였습니다. 지지 여론: 소수의 팬들은 "신지가 행복하면 된다"며 응원하는 입장을 보였으나, 대다수 여론은 부정적입니다. 결론 신지와 문원의 결혼 발표는 처음 축하 분위기로 시작되었으나, 문원의 이혼 과거, 자녀 존재, 상견례 영상에서의 태도, 그리고 과거 폭로로 인해 급격히 논란으로 번졌습니다. 신지는 문원을 신뢰하며 결혼을 강행하려는 입장이지만, 팬들과 누리꾼들의 우려가 계속되고 있습니다. 추가적인 공식 입장이나 해명이 논란을 진정시킬 수 있을지 주목됩니다. 참고: 위 내용은 2025년 7월 3일 기준 웹과 X 게시물을 바탕으로 정리되었으며, 일부 폭로 내용은 확인되지 않은 정보입니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.07.03 19:09AI 에디터

"요즘 애들은 검색 안 해요"…MS가 알려주는 '진짜 정보 찾는 법'

검색 광고의 패러다임이 완전히 바뀌고 있다. 마이크로소프트 광고(Microsoft Advertising)의 보고서에 따르면, 검색은 단순한 키워드 입력과 클릭 유도가 아닌, 생성형 AI 기반의 '대화형 경험'으로 전환되고 있다. 사용자는 더 이상 단순히 정보를 찾기만을 원하지 않는다. 아이디어를 정리하고, 옵션을 비교하고, 콘텐츠를 생성하며, 모든 과정을 하나의 인터페이스 안에서 해결하길 기대한다. 이러한 변화의 중심에는 챗GPT(ChatGPT)의 공개(2022년 11월), 마이크로소프트 코파일럿(Copilot)의 출시(2023년 2월), 그리고 이후 생성형 이미지와 멀티모달 AI 기능을 포함한 새로운 도구들의 등장(2024년)이 있다. 이 기술들은 검색을 하나의 창으로 통합된 대화형 도우미로 바꾸며 사용자 여정을 단축하고 몰입도를 높이고 있다. AI 검색은 30분 안에 결정을 끌어낸다… 194% 더 많이 사는 소비자 AI가 통합된 검색은 사용자 행동에도 실질적인 변화를 일으켰다. 마이크로소프트 자체 데이터에 따르면, 챗 기반 검색에서 구매 행동은 53% 증가하고, 채팅 후 30분 내 구매 확률은 194% 상승했다. 사용자의 76%는 비개인화된 경험에 대해 불만을 나타냈으며, 71%는 개인화된 상호작용을 기대한다고 답했다. 사용자는 더 이상 단순히 정보를 찾기보다는 "나를 이해하고 도와줄 파트너"를 원한다. 검색 쿼리는 자연어 형식으로 길어지고 있으며, 챗봇과의 상호작용에서 사용자당 평균 대화 횟수는 22% 증가했다. 특히 Z세대와 밀레니얼 세대는 기존 검색보다 소셜미디어, 음성, 비주얼 기반 검색을 더 선호하는 경향이 뚜렷해지고 있다. 실제로 코파일럿의 음성 검색 사용량은 1년 만에 2.5배 증가했다. 1.7배 더 클릭되는 광고… AI가 '맥락'을 읽는 시대 검색 광고의 성과 기준도 AI 중심으로 재편되고 있다. 단순 클릭률(CTR)이나 노출보다 '대화 맥락 속에서의 반응', '결정까지의 시간', '검색 여정의 압축'이 새로운 핵심 지표로 떠오르고 있다. 예를 들어, 생성형 AI가 포함된 검색 여정은 기존 대비 4배 더 빠르게 결정을 유도하며, 사용자 여정 중 터치포인트 수는 40% 감소한 것으로 나타났다. 마이크로소프트는 이를 위해 'Performance Max', 'Copilot for Ads Studio'와 같은 AI 기반 자동화 도구들을 통해 콘텐츠 생성과 최적화를 자동화하고 있다. 이들 도구는 사용자의 의도 기반으로 실시간 입찰을 조정하고, 검색 인터페이스 내에서 텍스트, 이미지, 동영상 광고까지 다양한 포맷으로 노출할 수 있도록 지원한다. 이제는 AI가 브랜드를 설명한다… 검색 최적화는 '대화 구조'부터 AI 검색 시대에 효과적인 마케팅을 위해서는 다음과 같은 전략적 전환이 필요하다. 첫째, 검색 최적화(SEO)는 단어 중심이 아닌 '대화 문맥 중심'으로 재설계되어야 한다. 둘째, 콘텐츠는 짧은 답변부터 시각적 요소까지 다양한 포맷으로 모듈화돼야 하며, AI가 이를 적절히 조합해 사용자에게 전달할 수 있도록 해야 한다. 셋째, 퍼스트파티 데이터를 활용한 정교한 타겟팅과 실시간 콘텐츠 전송이 중요하다. 특히 AI가 브랜드를 대신해 사용자와 상호작용하는 상황이 늘어남에 따라, 브랜드는 AI가 자신을 어떻게 '표현'할지까지도 통제할 수 있는 구조를 마련해야 한다. 신뢰성과 투명성, 사용자 맞춤형 경험은 AI 시대의 브랜드 영향력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다. FAQ Q. 생성형 AI는 기존 검색 광고 방식과 어떻게 다른가요? A. 기존 검색은 키워드 기반 링크 나열 방식이지만, 생성형 AI는 대화형 인터페이스로 사용자 의도에 맞춰 실시간 맞춤형 답변과 콘텐츠를 제공합니다. Q. AI 기반 검색이 광고 성과에 실제로 어떤 영향을 미치고 있나요? A. 마이크로소프트 데이터에 따르면 AI 통합 검색은 구매 가능성을 194% 높이고, 광고 클릭률은 최대 1.7배 증가시키고 있습니다. Q. 마케터는 AI 시대에 어떤 방식으로 콘텐츠를 제작해야 하나요? A. 대화 중심 콘텐츠 설계, 멀티포맷 모듈화, 퍼스트파티 데이터 기반 타겟팅, 자동화 도구 활용이 핵심 전략입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.07.03 16:19AI 에디터

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