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AI, 코드 디버깅 여전히 난관… 마이크로소프트, 디버깅 능력을 갖춘 '디버그-짐' 환경 공개

개발자 시간의 대부분은 디버깅에 사용된다... 코드 작성을 넘어선 AI의 진화 AI 코딩 도구가 개발자 효율성을 증가시키며 미래 소프트웨어 개발 환경을 빠르게 변화시키고 있다. 깃허브(GitHub) CEO 토마스 동케는 "머지 않아 80%의 코드가 코파일럿(Copilot)에 의해 작성될 것"이라고 예측했으며, Y 컴비네이터(Y Combinator)의 개리 탄에 따르면 최근 Y 컴비네이터 신생 기업 중 4분의 1은 코드의 95%가 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 작성되었다고 한다. 하지만 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비한다. 이에 마이크로소프트 리서치팀은 AI 코딩 도구가 인간처럼 코드를 디버깅할 수 있도록 가르치는 방법에 초점을 맞추게 되었다. 디버깅이란 코드 수정을 위한 대화형 반복 프로세스를 의미하며, 개발자들은 코드가 왜 충돌했는지 가설을 세우고, 프로그램을 단계별로 진행하며 변수 값을 검사하는 등의 증거를 수집한다. 이 과정에서 pdb(Python 디버거)와 같은 디버깅 도구를 사용해 정보를 수집하고, 코드가 수정될 때까지 이 과정을 반복한다. 현재의 AI 코딩 도구는 생산성을 향상시키고 가용한 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안하는 데 탁월하다. 그러나 인간 개발자와 달리 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않은 채 남게 된다. 이는 사용자들이 AI 코딩 도구가 해결하려는 문제의 전체 맥락을 이해하지 못한다고 느끼게 만든다. 디버그-짐: AI가 중단점 설정부터 변수값 검사까지, 인간 개발자처럼 코드를 이해하는 환경 이런 배경에서 마이크로소프트 리서치팀은 대규모 언어 모델(LLM)이 pdb와 같은 대화형 디버깅 도구를 어느 정도까지 사용할 수 있는지를 탐구하기 위해 디버그-짐(Debug-gym)을 출시했다. 해당 기술을 소개한 논문에 따르면, 디버그-짐은 코드 수정 에이전트가 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 해주는 환경이다. 이 환경은 에이전트의 행동 및 관찰 공간을 도구 사용에서 얻은 피드백으로 확장하여 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력, 테스트 함수 생성 등을 가능하게 한다. 에이전트는 도구를 사용해 코드를 조사하거나 자신감이 있다면 코드를 다시 작성할 수 있다. 연구팀은 적절한 도구를 사용한 대화형 디버깅이 코딩 에이전트가 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처리할 수 있게 하고, LLM 기반 에이전트 연구의 중심이 될 것이라고 믿는다. 디버깅 기능을 갖춘 코딩 에이전트가 제안하고 인간 프로그래머가 승인한 수정 사항은 이전에 본 훈련 데이터에만 의존하는 추측이 아니라 관련 코드베이스, 프로그램 실행 및 문서의 맥락에 기반할 것이다. 도커 컨테이너부터 JSON 형식까지... 안전하고 확장 가능한 디버그-짐의 4가지 핵심 설계 디버그-짐은 여러 목표를 염두에 두고 설계 및 개발되었다. 첫째로, 저장소 수준의 정보 처리 능력을 갖추고 있어 에이전트에게 전체 저장소를 제공함으로써 파일을 자유롭게 탐색하고 편집할 수 있는 환경을 조성한다. 둘째로, 시스템과 개발 프로세스의 안전을 보장하기 위해 샌드박스 도커 컨테이너 내에서 코드를 실행하는 견고함과 안전성을 갖추었다. 이러한 격리된 런타임 환경은 유해한 작업을 방지하면서도 철저한 테스트와 디버깅을 가능하게 한다. 셋째로, 확장성을 핵심 설계 원칙으로 삼아 실무자들이 필요에 따라 새로운 도구를 쉽게 추가할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 마지막으로, 관찰 정보를 JSON 형식과 같은 구조화된 텍스트로 표현하고 텍스트 작업을 위한 간결한 구문을 정의하는 텍스트 기반 접근 방식을 채택했다. 이를 통해 최신 LLM 기반 에이전트들과 원활하게 호환되는 환경을 구축했다. 디버그-짐을 사용하면 연구자와 개발자는 폴더 경로를 지정하여 디버깅 에이전트의 성능을 평가하기 위해 모든 사용자 지정 저장소에서 작업할 수 있다. 또한 디버그-짐에는 대화형 디버깅에서 LLM 기반 에이전트의 성능을 측정하기 위한 세 가지 코딩 벤치마크가 포함되어 있다: 단순 함수 수준 코드 생성을 위한 Aider, 짧고 수작업으로 만든 버그가 있는 코드 예제를 위한 Mini-nightmare, 그리고 대규모 코드베이스의 포괄적인 이해와 GitHub 풀 리퀘스트 형식의 솔루션이 필요한 실제 코딩 문제를 위한 SWE-bench. Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%... 디버깅 도구로 AI 성능 대폭 향상 연구팀은 디버깅 도구에 접근할 때 LLM이 코딩 테스트에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 검증하기 위한 초기 시도로, 간단한 프롬프트 기반 에이전트를 구축하고 eval, view, pdb, rewrite, listdir와 같은 디버그 도구에 대한 접근 권한을 제공했다. 이 에이전트의 백본으로 9개의 다른 LLM을 사용했다. 디버깅 도구를 사용하더라도 이 간단한 프롬프트 기반 에이전트는 SWE-bench Lite 이슈의 절반 이상을 해결하는 경우가 드물었다. 연구팀은 이것이 현재 LLM 훈련 코퍼스에서 순차적 의사 결정 행동(예: 디버깅 추적)을 나타내는 데이터의 부족 때문이라고 생각한다. 그러나 성능 향상이 상당하여(Claude 3.7은 30%, OpenAI o1은 182%, OpenAI o3-mini는 160%의 상대적 성능 향상을 보임) 이것이 유망한 연구 방향임을 입증한다. FAQ Q: 디버그-짐(Debug-gym)은 정확히 무엇인가요? A: 디버그-짐은 AI 코딩 도구가 인간 프로그래머처럼 코드를 디버깅하는 방법을 배울 수 있는 환경입니다. 이 환경은 코드 수정 에이전트에게 중단점 설정, 코드 탐색, 변수 값 출력 등과 같은 능동적인 정보 탐색 행동을 위한 도구에 접근할 수 있게 합니다. Q: 왜 AI 코딩 도구에 디버깅 능력이 필요한가요? A: 대부분의 개발자는 코드 작성보다 디버깅에 더 많은 시간을 소비합니다. 현재의 AI 코딩 도구는 코드와 오류 메시지를 기반으로 버그 해결책을 제안할 수 있지만, 솔루션이 실패할 때 추가 정보를 찾지 않아 일부 버그는 해결되지 않습니다. 디버깅 능력을 갖춘 AI는 실제 소프트웨어 엔지니ering 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. Q: 디버그-짐은 어떻게 AI 코딩 도구의 성능을 향상시키나요? A: 디버그-짐은 AI 에이전트에게 pdb와 같은 디버깅 도구에 접근할 수 있게 해주어, 코드 실행 중에 추가 정보를 수집하고 더 정확한 수정을 제안할 수 있게 합니다. 초기 실험에서 디버깅 도구에 접근할 수 있는 AI 에이전트는 도구 없이 작동하는 동일한 AI 모델보다 최대 182%의 성능 향상을 보였습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 14:26AI 에디터

"1분짜리 AI 영상도 가능?"…엔비디아 TTT로 만든 '톰과 제리'

AI 영상의 한계는 20초? 'TTT'는 1분짜리 복잡한 이야기까지 가능했다 기존의 생성형 AI는 몇 초 길이의 단편 영상만 생성할 수 있었다. 오픈AI(OpenAI)의 소라(Sora)는 최대 20초, 메타(Meta)의 무비젠(MovieGen)은 16초, 구글(Google)의 비오2(Veo 2)는 8초에 불과했다. 이러한 한계는 트랜스포머(Transformer) 구조의 특성에서 비롯됐다. 장문의 컨텍스트를 처리할수록 자원이 기하급수적으로 소모되기 때문이다. 실제로 엔비디아 연구팀은 “1분짜리 동영상은 3초짜리 영상 20개보다 11배 많은 시간과 12배 더 긴 훈련 시간이 필요하다”고 설명했다. 이를 해결하기 위해 기존에는 RNN(순환 신경망) 계열의 경량화된 구조인 '마암바(Mamba)', '델타넷(DeltaNet)' 등의 기법이 활용됐다. 하지만 이들은 단순한 장면에 국한되거나 복잡한 이야기 구조를 구현하지 못한다는 한계가 있었다. 이런 상황에서 엔비디아 연구팀이 발표한 논문은 기존 트랜스포머 모델에 '테스트 타임 트레이닝(Test-Time Training, 이하 TTT)' 레이어를 삽입함으로써 1분짜리 긴 영상도 자연스럽고 일관되게 생성하는 방법을 제시했다. 실제로 톰과 제리(Tom and Jerry) 에피소드를 기반으로 실험한 결과, 이 기법은 사람 평가 기준으로 기존 기법보다 평균 34점 높은 Elo 점수를 기록하며 품질 우위를 입증했다. 은닉 상태를 '신경망'으로… 기존 RNN보다 훨씬 풍부한 표현력 TTT 레이어는 기존의 RNN 구조에서 고정된 차원의 행렬로 저장되던 은닉 상태(hidden state)를, 신경망 자체로 바꾼 것이 핵심이다. 논문에서는 이 은닉 상태를 2층짜리 MLP(다층 퍼셉트론)로 구성해 비선형성과 표현력을 강화했다. 입력 시퀀스가 주어지면, TTT는 해당 시퀀스를 실시간으로 학습하면서 은닉 상태를 업데이트하며 출력을 생성한다. 이 과정을 '내부 루프(inner loop)' 학습이라고 하며, 테스트 중에도 새로운 데이터를 기반으로 학습이 진행된다는 점에서 기존 트랜스포머와 큰 차이를 보인다. 또한 비순차(non-causal) 구조의 트랜스포머 모델에도 TTT를 적용할 수 있도록, 입력 순서를 반전시켜 양방향으로 학습하는 '바이디렉션(bi-direction)' 기법도 적용했다. 이를 통해 과거뿐만 아니라 미래 시점의 정보를 함께 고려한 시퀀스 처리가 가능해졌다. 톰과 제리 7시간 분량으로 훈련… 3초→63초로 점차 확장 모델 훈련에는 1940년대 톰과 제리 에피소드 81편, 총 7시간 분량의 영상이 활용됐다. 영상은 3초 단위로 세분화되어 세부 장면, 배경, 등장인물, 카메라 움직임 등까지 포함된 서술형 텍스트(Format 3)로 정제되었다. 이를 기반으로 모델은 3초 → 9초 → 18초 → 30초 → 63초로 점진적으로 길이를 확장하는 멀티스테이지 파인튜닝(multi-stage fine-tuning)을 거쳤다. 이 방식은 기존 모델의 지식을 보존하면서도 긴 시퀀스 생성 능력을 강화할 수 있는 실용적인 방법으로 제시됐다. 훈련 속도와 메모리 효율을 높이기 위해 엔비디아(NVIDIA) Hopper GPU 아키텍처의 DSMEM 기능을 활용한 온칩 텐서 병렬화(On-Chip Tensor Parallelism)도 적용되었다. 이 기술은 대형 신경망을 여러 스트리밍 멀티프로세서(SM)에 분산해 병렬로 처리할 수 있도록 해 TTT 레이어의 효율적인 실행을 가능하게 했다. 인간 평가에서 34점 차이로 1위…동작 자연스러움·장면 일관성 탁월 TTT 기반 모델은 다양한 평가 지표에서 기존 RNN 기반 기법을 압도했다. 인간 평가자들이 텍스트 적합성, 동작 자연스러움, 미적 품질, 시간적 일관성 등 네 가지 항목에 대해 1:1로 비교한 결과, TTT-MLP가 모든 항목에서 최고 점수를 기록했다. 특히 동작의 자연스러움과 장면 간 일관성에서 각각 39점, 38점의 Elo 점수 차이를 보이며 확연한 우위를 나타냈다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 그것을 훔치는 장면에서, TTT-MLP는 톰과 제리의 동작을 자연스럽게 이어지도록 표현했고, 배경의 조명과 물체의 위치도 장면 전환 시 일관되게 유지됐다. 반면 슬라이딩 윈도우 어텐션(sliding-window attention)이나 게이트드 델타넷(Gated DeltaNet) 등의 기법은 조명 변화나 캐릭터 중복 등의 오류를 자주 보였다. 추론 속도는 여전히 느리고, 부자연스러운 장면도… 한계와 다음 단계 TTT-MLP는 품질 면에서는 우수하지만, 효율성 측면에서는 개선 여지가 있다. 같은 길이의 영상 생성 시, 추론 속도는 게이트드 델타넷보다 1.4배, 학습 속도는 2.1배 느렸다. 또한 생성된 영상에는 여전히 공중에 뜬 치즈처럼 부자연스러운 움직임이나 조명이 갑자기 바뀌는 등 일부 시각적 아티팩트가 남아 있다. 이는 사전 학습에 사용된 CogVideo-X 5B 모델의 한계에서 비롯된 것으로 추정된다. 향후 연구에서는 보다 큰 규모의 은닉 상태(예: 트랜스포머 자체)를 활용하거나, TTT를 사전 학습 단계부터 통합하는 방법, 또는 더 정교한 병렬화 커널 개발 등을 통해 품질과 효율성 모두를 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다. FAQ Q. 지금도 AI가 영상 생성하는데, 'TTT'는 뭐가 다른가요? A. 기존의 AI 영상 생성 모델은 3~20초 사이의 짧은 단일 장면만 만들 수 있었어요. 하지만 'TTT(Test-Time Training)'는 학습 중이 아닌 실행(테스트) 중에도 스스로 학습을 이어가는 방식이라, 1분짜리 영상처럼 긴 이야기 구조와 여러 장면 전환이 필요한 콘텐츠도 일관성 있게 생성할 수 있어요. Q. 영상 품질은 얼마나 좋아졌나요? 사람이 봐도 괜찮을까요? A. 연구팀은 실제 사람 평가자 100명을 대상으로 여러 AI 영상 생성 기법을 비교했는데요, TTT 모델이 평균 34점 더 높은 Elo 점수를 기록했어요. 특히 동작의 자연스러움, 장면 간 연결, 시각적 매끄러움에서 높은 평가를 받았습니다. 예를 들어, 톰이 파이를 먹고 제리가 몰래 훔쳐가는 장면도 자연스럽고 매끄럽게 이어졌어요. Q. 이 기술이 상용화되면 어떤 데에 쓰일 수 있나요? A. TTT 기반의 긴 영상 생성 기술은 AI 애니메이션 제작, 유튜브 콘텐츠 자동 생성, 교육용 시뮬레이션 영상, 나아가 게임 스토리 영상 자동 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있어요. 특히 장면 전환과 내러티브가 중요한 콘텐츠 제작에 강점을 보입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.11 13:12AI 에디터

AI는 왜 아직 '딸기 한 입'조차 제대로 못 먹일까

현재 AI, 사람 돕는 일에는 턱없이 부족하다 로봇과 인공지능(AI)의 진보는 가시적인 기술적 성과를 내고 있지만, 정작 인간을 직접 돕는 서비스 분야에선 여전히 갈 길이 멀다. 의료 지원, 가정 간병, 일상 청소 등 인간 중심의 복잡한 서비스 작업을 수행하기엔 현재의 AI는 충분한 지능이나 경험 기반 학습 역량을 갖추지 못했다. 미국 미시간대학 컴퓨터공학과 마크 스테픽(Mark Stefik) 교수는 논문에서 “현재의 AI는 실세계에서 몸으로 부딪히며 경험하고 학습하는 능력이 부족하다”고 지적한다. 그는 이를 극복하기 위한 대안으로 '경험 기반 기초 모델(Experiential Foundation Models)'의 필요성을 강조하며, 로봇이 실제 환경에서 행동하고 사람과 상호작용하며 학습하는 프레임워크가 필요하다고 주장했다. AI의 한계는 '수동적 관찰'에 머문 학습 방식… '관찰'만 잘할 뿐, 직접 해보진 않았다 AI는 지금까지 '빅데이터 기반의 관찰 학습'에 초점을 맞춰 발전해왔다. 대형 언어 모델(LLM)과 이미지 인식 시스템은 방대한 양의 데이터를 학습해 정교한 분류나 요약 기능을 구현하지만, 이는 어디까지나 정적 데이터에 기반한 예측일 뿐이다. 스탠퍼드대의 리페이페이(Fei-Fei Li) 교수는 이를 “AI는 우리가 무엇을 보고 있는지 말해줄 수 있지만, 그 이상은 하지 못한다”고 지적한 바 있다. 이러한 한계를 극복하려면 AI가 직접 실세계와 상호작용하며 얻은 경험을 통해 의미 있는 판단과 행동을 배우는 방식으로 진화해야 한다. 특히 의료현장처럼 작은 실수가 큰 문제로 이어질 수 있는 분야에서는 이 같은 '행동 중심의 학습'이 필수적이다. 로봇이 간병하려면 '딸기 한 입'에도 수십 가지를 배워야 한다 AI가 의료 보조나 간병에 투입되기 위해선 인간의 몸짓, 의사소통, 상황 판단 등 복합적인 역량을 갖춰야 한다. 코넬대의 EmPRISE 연구실 사례는 이를 단적으로 보여준다. 연구진은 장애인을 대상으로 로봇이 딸기를 집어 입에 넣어주는 실험을 진행했는데, 이 과정에서 로봇은 딸기의 크기나 상태, 입의 위치, 사람의 의사 표현, 주변 방해 요소 등 수십 가지 변수에 대응해야 했다. 해당 연구진은 “완전 자율형 시스템은 아직 멀었고, 반자율형 시스템조차 사용자 입력의 한계로 인해 제약이 많다”고 밝힌다. 이처럼 로봇이 사람과의 상호작용을 통해 안정적 서비스를 제공하려면 단순한 기계적 동작을 넘어 정서적, 사회적 맥락을 인식하고 대응할 수 있어야 한다. 빅데이터 학습에서 '경험 기반 모델'로 전환해야… 대형 언어모델은 의료도, 간병도 잘 못한다 현대 AI의 핵심은 대규모 기초 모델(Foundation Models)을 중심으로 발전해왔지만, 대부분은 언어, 이미지, 코드 중심이다. 스테픽 교수는 로봇이 일상적 업무를 수행할 수 있도록 하려면 시뮬레이션이 아닌 실세계 데이터를 기반으로 한 '로봇용 기초 모델(Robotic Foundation Models)'이 필요하다고 강조한다. 예를 들어 behavior-1K 프로젝트는 1,000가지 일상 활동을 정의하고, 이를 수행할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축한 로봇 학습 데이터셋이다. 하지만 이조차도 사람과의 상호작용은 포함하지 않는다. 스테픽 교수는 이를 넘어서기 위해 로봇이 실제 환경에서 몸으로 부딪히며 데이터를 축적하고 학습하는 '경험 기반 기초 모델'을 제안한다. 이는 인간 아이들이 놀이와 모방을 통해 능력을 키우는 것처럼, 로봇도 유사한 발달 단계를 거쳐 학습해야 한다는 주장이다. 로봇을 '키우는' 시대를 향해… AI도 사람처럼 '키워야' 진짜 똑똑해진다 경험 기반 AI 학습 방식은 단순히 알고리즘을 개발하는 단계를 넘어서, 로봇을 '양육'하는 개념으로의 전환을 요구한다. 아이처럼 로봇도 기본적인 감각, 운동, 언어 능력을 먼저 익히고, 이후 점차 복잡한 사회적, 전문적 기술을 배우도록 유도하는 방식이다. 이러한 로봇은 사용자와의 협업, 피드백, 실패 경험을 통해 진화하며, 특정 분야에 특화된 '경험 기반 AI'로 거듭날 수 있다. 스테픽 교수는 이같은 방식이 인간과 유사한 로봇을 만드는 데 더 현실적인 해법이 될 수 있다고 강조하며, 향후 AI 발전이 '기술의 성숙기(railroad time)'를 맞이하기 위해선 이러한 방향으로의 전환이 필수적이라고 결론짓는다. FAQ Q. 왜 지금의 AI는 의료보조나 간병 같은 일을 잘 못하나요? A. 현재의 AI는 주로 '관찰' 기반의 학습을 합니다. 즉, 이미 존재하는 텍스트나 이미지 데이터를 분석해서 판단하는 데는 강하지만, 실제 환경에서 몸을 움직이며 행동하고 피드백을 받는 '경험 중심의 학습'은 거의 하지 못합니다. 의료나 간병처럼 인간과 복잡하게 상호작용해야 하는 서비스 업무는 단순한 데이터 분석만으로는 수행할 수 없습니다. Q. 로봇도 '양육'해야 한다는 건 무슨 의미인가요? A. 인간이 아기 때부터 감각, 언어, 협업 등을 배워가듯, 로봇도 점진적으로 훈련시켜야 한다는 뜻입니다. 갑자기 전문가 수준의 AI를 개발하는 대신, 초기엔 단순한 능력을 익히고 점차 복잡한 업무로 확장하는 '성장형 학습'이 효과적이라는 주장입니다. Q. 그럼 이런 로봇은 언제쯤 볼 수 있을까요? A. 연구자들은 최소 10년 이상의 개발과 현실 환경에서의 테스트가 필요하다고 말합니다. 로봇이 단순한 시연을 넘어서 실제 가정이나 병원에서 안정적으로 작동하려면, 수많은 변수에 대한 경험과 검증이 축적되어야 하기 때문입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.10 20:34AI 에디터

[Q&AI] 美 상호관세 90일 유예… 대비는 어떻게?

질문: 미국 관세 유예가 한국에 미치는 영향 정리해줘. 그록 답변: 미국의 관세 유예가 한국에 미치는 영향은 경제, 산업, 소비자 등 여러 측면에서 긍정적이고 부정적인 요소가 혼재할 수 있습니다. 이를 간단히 정리하면 다음과 같습니다: 1. 긍정적인 영향 수출 기업 부담 완화: 미국이 한국산 제품에 대한 관세 부과를 유예하면, 한국 기업은 당분간 추가 비용 없이 미국 시장에 제품을 수출할 수 있습니다. 특히 자동차, 반도체, 철강 등 미국으로의 수출 비중이 높은 산업에서 비용 절감 효과가 클 수 있습니다. 경쟁력 유지: 관세가 부과되지 않으면 한국 제품의 가격 경쟁력이 유지되어 미국 내 시장 점유율을 지킬 가능성이 높아집니다. 이는 중국 등 다른 국가에 비해 일시적인 우위를 제공할 수 있습니다. 시간적 여유 확보: 유예 기간 동안 한국 정부와 기업은 미국과의 협상을 통해 장기적인 관세 문제를 해결하거나 대체 시장을 모색할 시간을 벌 수 있습니다. 2. 부정적인 영향 불확실성 지속: 관세 유예는 영구적인 면제가 아닌 일시적인 조치이므로, 유예 기간 종료 후 관세가 부과될 가능성이 남아 있습니다. 이는 기업들의 장기 투자와 계획에 불확실성을 더할 수 있습니다. 공급망 조정 어려움: 관세 부과를 대비해 생산지 다변화나 공급망 재편을 고려하던 기업들이 유예로 인해 전략을 재검토해야 할 수도 있어 혼란이 발생할 수 있습니다. 보복 관세 리스크: 미국이 관세를 유예한 대신 다른 조건(예: 무역 불균형 해소)을 요구할 경우, 한국이 추가 양보를 해야 할 가능성이 있으며, 이는 장기적으로 불리한 협상으로 이어질 수 있습니다. 3. 경제 전반에 미치는 파급 효과 물가 안정 가능성: 관세 부과가 유예되면 한국산 제품의 가격 상승 압력이 줄어들어, 미국 소비자뿐 아니라 한국 내 물가에도 간접적으로 안정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 무역 의존도 심화 우려: 미국 시장에 대한 의존도가 높은 한국 경제 구조상, 단기적으로 안도할 수 있더라도 장기적으로 미국의 관세 정책에 계속 휘둘릴 가능성이 있습니다. 4. 산업별 영향 자동차 및 부품: 미국은 한국 자동차 수출의 주요 시장으로, 관세 유예는 현대차·기아 등 기업에 단기 호재로 작용할 수 있습니다. 철강: 철강 제품은 이미 과거 미국의 관세 대상이었던 만큼, 유예로 인해 수출 회복 기회를 얻을 수 있습니다. 반도체: 반도체는 글로벌 공급망에서 중요한 품목으로, 관세 유예가 지속되면 삼성전자·SK하이닉스 등이 안정적으로 미국 시장을 공략할 수 있습니다. 결론 미국의 관세 유예는 한국에 단기적으로 수출 부담을 줄이고 경제적 안정감을 제공하는 긍정적 효과를 가져오지만, 유예 종료 후의 불확실성과 미국과의 협상 결과에 따라 장기적인 영향은 달라질 수 있습니다. 한국은 이 기간을 활용해 수출 다변화와 산업 경쟁력 강화를 준비하는 것이 중요합니다. 질문2: 일반인들이 관세 유예 종료 전에 대비해야 할 것 있어? 그록 답변: 미국의 관세 유예가 종료되기 전에 일반인들이 대비할 수 있는 방법은 개인의 경제 상황이나 생활 방식에 따라 다르지만, 관세가 부과될 경우 발생할 수 있는 물가 상승, 소비재 가격 변동, 투자 환경 변화 등을 고려해 실질적인 대비책을 마련할 수 있습니다. 아래는 일반인들이 참고할 만한 구체적인 대비 방안입니다: 1. 소비재 구매 계획 조정 수입품 가격 상승 대비: 관세가 부과되면 미국산 제품(예: 전자제품, 의류, 식품 등)의 가격이 오를 가능성이 있습니다. 필요한 물건이 있다면 유예 기간 내에 구매를 고려하거나, 대체 가능한 국산 제품을 알아두는 것이 좋습니다. 재고 확보: 자주 사용하는 수입품(예: 특정 브랜드 식료품, 화장품)이 있다면 적정 수준의 재고를 미리 확보해 가격 변동에 대비할 수 있습니다. 2. 가계 재정 관리 지출 우선순위 설정: 물가가 오를 경우 생활비 부담이 커질 수 있으니, 필수 지출과 비필수 지출을 구분해 예산을 재조정하세요. 저축 강화: 관세 부과로 인한 경제적 불확실성에 대비해 비상금을 늘리거나 저축 비율을 높이는 것도 유용합니다. 3. 투자 및 자산 관리 관세 영향을 받는 산업 주시: 자동차, 반도체, 철강 등 관세에 민감한 산업에 투자하고 있다면, 유예 종료 후 주가 변동 가능성을 염두에 두고 포트폴리오를 점검하세요. 안정 자산 고려: 경제 불확실성이 커질 경우 금, 국채 등 안전자산으로 일부 자금을 옮기는 것도 방법입니다. 4. 정보 습득 및 대안 탐색 정책 변화 모니터링: 관세 유예 종료 시점과 협상 결과를 뉴스를 통해 주시하면, 언제 어떻게 반응할지 판단하는 데 도움이 됩니다. 대체 소비 옵션 찾기: 미국산 제품 외에 유럽, 아시아산 제품이나 국산 대체재를 미리 알아두면 선택지가 넓어집니다. 5. 기업 종사자라면 직접 영향 확인: 수출입 관련 업종(물류, 제조업 등)에 종사한다면, 회사 정책 변화나 업계 동향을 확인타임스퀘어(Time Square) 관세 유예 종료가 개인의 직업에 미칠 영향을 사전에 파악해 대비하세요. 예를 들어, 수출 감소로 업무 환경이 바뀔 수 있으니 스킬 업그레이드나 네트워킹을 강화할 수 있습니다. 현실적인 한계 관세 유예 종료가 개인에게 미치는 영향은 정부 정책, 기업 대응, 글로벌 시장 상황에 따라 달라질 수 있어, 모든 변수를 예측하기는 어렵습니다. 따라서 과도한 불안보다는 합리적인 수준에서 준비하는 것이 바람직합니다. 결론적으로, 일반인은 유예 기간 동안 필요한 소비를 미리 계획하고, 재정을 점검하며, 정보에 민감하게 반응하는 정도면 충분합니다. 관세 부과 여부와 시점이 확정되면 그때 상황에 맞춰 추가 조정을 하면 됩니다. 해당 기사는 그록을 활용해 작성했습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.04.10 20:32AI 에디터

올 여름 무더위 예보에 삼성전자 1Q 에어컨 판매 50%↑

삼성전자는 올해 1분기 국내 가정용 일반 에어컨 판매량이 전년 동기 대비 50% 이상 증가했다고 10일 밝혔다. 올해 3월 한 달간 ▲스탠드형 ▲벽걸이형 ▲창문형 등 가정용 일반 에어컨 판매량은 전년 대비 60% 이상 증가했다. 특히 스탠드형 에어컨의 경우 판매량이 전년비 약 80% 증가했다. 삼성전자는 늘어난 고객 수요에 적기 대응하기 위해 지난해보다 10일 이상 빠르게 에어컨 생산라인 풀가동에 돌입했다. 또 4천700여명 규모의 에어컨 설치 전담팀을 조기·확대 운영해 고객이 신속하게 에어컨 설치를 받을 수 있도록 하고 있다. 에어컨 설치 전담팀은 기기 설정부터 스마트싱스 연결 등의 교육을 통해 더욱 전문적인 서비스를 제공한다. 삼성전자는 지난 3월 독보적인 무풍 성능과 혁신 AI 기능을 두루 갖춘 2025년형 AI 에어컨 신제품 전 라인업을 선보였다. 삼성전자의 2025년 AI 에어컨 신제품은 ▲비스포크 AI 무풍콤보 갤러리 ▲비스포크 AI 무풍 클래식 ▲AI 무풍콤보 벽걸이 ▲AI Q9000 모델까지 총 4개 라인업으로 구성됐다. 올해 출시된 AI 에어컨 신제품 전 라인업은 ▲AI가 알아서 쾌적한 환경을 조성하는 'AI 쾌적' ▲에너지 최대 30%까지 절감하는 'AI 절약모드' 등 다양한 소비자 맞춤형 AI 기능을 탑재했다. 김용훈 삼성전자 한국총괄 상무는 "무더위를 앞두고 미리 에어컨을 장만하려는 고객 수요로 1분기 에어컨 판매량이 역대급 판매 호조를 보이고 있다"고 말했다.

2025.04.10 13:52신영빈

"나이먹었다고 봐주지 않아…공동체와 동참하려면 노력해야"

'디지털 소외계층' 이라는 단어가 무심해진 세상이다. 특히 금융 분야에서는 그 차이가 더 벌어진다. 외식 브랜드에서 키오스크로 주문을 하기도 어려운 것은 물론이고, 이들을 대상으로 한 집요한 금전 사기를 벌이는 범죄가 증가세다. 우리금융그룹 우리금융미래재단은 2024년부터 디지털 소외계층의 주축으로 꼽히는 는 고령층을 대상으로 맞춤형 디지털 금융 교육을 진행하고 있다. 작년 6곳서 시작한 디지털 시니어 교육 '우리(WOORI) 어르신 IT 행복 배움교실'은 1년 새 11곳으로 확대됐다. 호응이 높아서다. 스마트폰을 다루는 법부터 애플리케이션(앱) 설치 등 전반적인 내용을 다루는 기초과정과 모바일 금융서비스를 심도있게 쓰고 챗-GPT는 물론이고, 당근으로 중고거래하는 법까지 알려주는 심화과정으로 나뉜다. 기초과정과 심화과정은 각각 4회차로 진행되며 1회차당 2시간씩 교육이 진행된다. '우리 어르신'을 위해 배움교실을 꾸려나가고 있는 우리금융미래재단 강소영 과장과 배움교실의 교육을 1등으로 수료하고 보조강사로 일하고 있는 주정애 보조강사를 지난 2일 만나 이야기를 나눴다. Q. 우리 어르신 IT 행복 배움교실은 어떻게 만들어졌나. 강소영 과장(강) "우리은행에서 '우리 어르신 IT 행복 배움터'라고 공간을 조성해줬다. 스마트TV랑 칠판도 설치하는 등 공간이 잘 만들어져 있으니 교육도 있으면 좋겠다는 생각이 들었다. 우리금융미래재단에서 맞춤형 수업을 고민했고 시니어금융교육협의회와 커리큘럼 등을 고민해 작년부터 교육을 시작하게 됐다. 은행에서 올해 6곳을 더 만들어줘서 수업 기회가 확대됐다." Q. 노년층을 대상으로 한 디지털 금융교육이 많은데 차별점은. 강 "복지관마다 자체적으로 디지털 금융교육 같은 것들을 하고는 있었는데 굉장히 단기 프로그램이었다. 1~2시간 짜리로 짧게 하는. 그런데 수요는 많았다. 체계적으로 수업을 하면 어떨까 해서 기초반과 심화반으로 나눠 수준에 맞게 수업을 들을 수 있도록 했다. 어르신들도 기초와 심화반 수업을 모두 듣고 나면 '마스터했다'라고 느끼면서 뿌듯해하시도 한다. 또 강점이라고 생각하는게 수업을 듣고 나서 배움터에 있는 키오스크 등으로 직접 해볼 수가 있다. 다양한 기기를 활용할 수 있는 면도 좋은 것 같다. 교재도 있다. 모바일 화면을 하나하나 캡쳐한 것인데 집에서도 보고 따라할 수 있도록 상세히 제작했다." Q. '골든벨 프로그램'도 있다고. 강 "기초·심화과정을 수료한 분 가운데 '도전 골든벨' 형식으로 퀴즈를 내고 좋은 성적을 거둔 분에게 보조강사로 일할 수 있는 기회도 드린다. 사실 교육을 하다보면 생각보다 잘 다루시는 분도 있고 아닌 분도 있어 편차가 크기 때문이다. 같이 들었던 수강생이 보조강사로 도와주면 동기 부여도 되고 훨씬 더 분위기가 좋아진다." Q. 신청하는 방법은. 강 "수업이 열린다고 하면 보통 5분 만에 마감되고 대기도 한다고 들었다. 만족도가 커서 굉장히 뿌듯하다. 배움터가 많이 늘어나서 수업도 더 많아지면 좋겠다. 현재는 ▲관악노인종합복지관 ▲성산종합사회복지관 ▲유락종합사회복지관 ▲역촌노인복지관 ▲신내노인종합복지관 ▲신월종합사회복지관 ▲송파시니어클럽 ▲방화6종합사회복지관 ▲동작노인복지관 ▲수정중앙노인종합복지관 ▲소하노인종합복지관 등 11곳에서 진행 중이며 복지관 문의 통해 교육일정 확인 및 강좌신청 가능하다. 복지관 별로 현수막과 리플렛을 통해 홍보하고 있으며, 우리금융미래재단 홈페이지 통해 배움터 별 교육일정도 확인할 수 있다." 다음은 주정애 보조강사와의 일문일답. Q. 어떻게 교육을 듣게 됐나. 주정애 보조강사(주) "디지털이나 금융에 관심이 있었는데 혼자 하려니까 막 헤맸다. 진짜 미로같았다. 교육을 받고 나니까 지식이 체계적으로 입력이 되더라. 교육이 좋기도 하지만 적극적인 삶으로 태도 또한 바뀌었다. 생활이 즐거워졌다. 나이가 먹었다고 봐주는 게 아닌 시대가 됐다. 동참해서 살려면 알아야 한다. 스마트폰처럼 똑똑해지지 않으면 도태되는 삶을 살기 때문에 배워야겠다고 생각했고 공동체에도 누가 되지 않는 삶을 살 수 있지 않을까 생각도 든다." Q. 교육을 듣고 나서 어떤 점이 가장 좋았나. 주 "어카운트인포를 접속해서 그동안 몰랐던 돈도 찾고 포인트도 찾았다. 남편 것도 말이다. 주민센터 터갈 필요없이 민원24에서 할 수 있는 것도 좋았고. 어르신들이 두려워서 관심을 안가지시는데 딱 한발자국만 적시면 삶의 디딤돌이 된다." Q. 주변에 피싱이나 사기를 당하는 분들도 있었나. 주 "그렇다. 사기같은 경우에는 수법이 굉장히 많고 광범위하다. 조언을 해줘도 잘 이해하지 못하는 경우도 물론 있고. 그 때 이 수업을 들으면 조금의 기본이 쌓여 이해도가 확실히 달라진다. 그래서 이 수업이 꼭 필요하다고 생각한다."

2025.04.10 10:03손희연

에이블리코퍼레이션, 1Q 영업익 흑자…"전 부문 고른 성장"

에이블리코퍼레이션이 올해 1분기 영업이익 흑자를 달성했다고 10일 밝혔다. 에이블리코퍼레이션의 1분기 거래액과 매출은 전년 동기 대비 각각 20% 증가했다. 경기 불황으로 인한 소비 침체 및 패션 업계 비수기에도 불구하고 여성, 남성, 글로벌 각 시장에서 고무적인 성과 거뒀다는 설명이다. 에이블리와 일본 쇼핑 앱 '아무드'가 국내외를 아울러 견조한 성장세를 유지하고 있는 가운데, 남성 패션 플랫폼 '4910' 역시 가파른 성장세를 보였다. 지난 2023년 출시한 4910의 올해 1분기 매출은 전년 동기 대비 10배 증가했고 거래액은 6배 늘었다. 같은 기간 아무드 거래액은 90% 증가했다. 에이블리와 4910의 합산 월간 활성 사용자 수(MAU)는 남녀 합산 1천100만명으로 집계됐다. 지난달 기준 4910의 MAU는 170만명을 기록했다. 공식 출시 7개월 만에 사용자 수 100만명을 돌파한 이후 5개월 만에 약 70% 증가했다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일에 따르면 에이블리 지난달 사용자 수는 980만명으로 버티컬커머스 전체 사용자 수 1위 자리를 지켰다. 강석훈 에이블리코퍼레이션 대표는 “거래액, 매출, 사용자 수 모든 측면에서 여성 패션 플랫폼 업계 1위를 확고히 한 에이블리의 성공 방정식을 4910과 아무드에 적용한 결과, 과거 에이블리의 성장세를 뛰어넘는 가파른 속도로 확장세를 이어가고 있다”며 “앞으로도 '빅데이터', 'AI 개인화 추천 기술', '셀러 및 유저 풀' 등 자사가 지닌 경쟁력을 바탕으로 국내외 이커머스 생태계 성장을 선도해 나갈 것”이라고 말했다.

2025.04.10 10:01김민아

LG전자, AMD 라이젠 탑재 그램15 출시

LG전자는 오는 18일 AMD 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 LG 그램 15 모델을 국내 출시한다고 9일 밝혔다. 지난 1월 인텔 애로우레이크 및 루나레이크 CPU가 탑재된 LG 그램 프로 신제품을 선보인 데 이어, AMD 프로세서 모델을 그램 라인업에 추가해 고객 선택의 폭을 넓혔다. 이번 신모델은 그램 시리즈에 AMD 프로세서를 처음 적용한 제품이다. 그램 베이직 라인업 중 최대 전력 효율을 보여준다. AMD는 뛰어난 성능 밸런스로 마니아층의 사랑을 받으며 급성장 중인 프로세서 브랜드다. 그램 AMD 모델은 AI 기능을 많이 사용하는 직장인, 대학생 등에 적합하다. 최신 AI 기능이 보다 빠르고 원활하게 작동할 수 있도록 신경망처리장치(NPU) 성능과 배터리 용량 등을 강화했다. NPU는 인공지능 및 머신러닝 작업 가속화를 위해 설계된 전문 프로세서다. 마이크로소프트 코파일럿 플러스의 경우 NPU 40 초당 테라 연산(TOPS) 이상의 사양이 요구된다. 올해 AMD 최신작인 라이젠 AI 300 시리즈를 탑재한 그램 AMD 모델은 NPU 최대 50 TOPS로 동급 최고 수준의 AI 처리 속도를 갖췄다. 라이젠 AI 7 350 기준 8코어로 CPU 연산 성능도 높였다. 이번 그램 신모델에서는 마이크로소프트의 AI 에이전트 서비스인 코파일럿 플러스를 지원하며, GPT-4o 기반 그램 챗 클라우드도 1년 간 무료 사용할 수 있다. 그램 챗 클라우드는 AI 비서, Q&A 챗봇 등 기능을 지원한다. AI가 사용자 질문에 바로 답을 주며, 아웃룩 및 구글 캘린더·메일·드라이브와 연동했다. 각 서비스에 접속할 필요 없이 채팅창 질문만으로 일정, 주소, 요약 내용 등을 간편하게 파악할 수 있다. 무게는 1천290g으로 그램 브랜드의 최대 장점인 휴대성도 살렸다. 72Wh 대용량 배터리와 AMD CPU의 높은 전력 효율로 완충 시 최대 27시간(R5 CPU 제품 동영상 재생 시간 기준) 사용 가능하다.

2025.04.09 22:03신영빈

홈앤쇼핑, '박술녀 양모 통워싱 피그먼트 차렵이불' 출시

홈앤쇼핑은 전통의 미와 프리미엄 수면을 동시에 담아낸 박술녀 차렵이불을 오는 13일 밤 10시 45분에 선보인다고 9일 밝혔다. 한복 디자이너 박술녀의 감성과 장인정신이 고스란히 담긴 '호주산 100% 양모 통워싱 피그먼트 차렵이불'은 고급 사양과 특별한 생산 공정을 자랑하며, 올해 25주년 스페셜 기획으로 선보인다. 해당 제품은 세계적인 청정 양모 생산국 호주의 프리미엄 울을 100% 사용해 통기성과 수분 흡수·발산 능력이 뛰어나 체온을 일정하게 유지해준다. 여름철엔 시원함을, 겨울철엔 포근함을 선사해 사계절 내내 쾌적한 수면 환경을 제공한다. 특히 원단 염색 후 봉제하는 기존 방식과 달리, 완제품을 고온에서 세 번 이상 삶아내는 피그먼트 워싱 공정은 제품의 위생은 물론 부드러운 촉감과 네추럴한 컬러감까지 완성한다. 이 과정은 한국에서 진행되며, 한번 워싱할 때 단 10~30장만 생산되는 소량 고급 공정이다. 여기에 박술녀 고유의 전용 자수 패턴이 더해져, 한복의 아름다움을 침구에 그대로 옮겨온 듯 한 고풍스러운 품격을 더한다. 자수는 3만여 침에 달하는 섬세함으로, 침구 그 자체가 예술품처럼 느껴진다. 크림, 블루, 핑크의 세 가지 색상과 SS, Q, K의 다양한 사이즈로 구성된 이불은 22가지 알러지성 염료 테스트도 완료해 안심하고 사용할 수 있다. 울마크 인증까지 획득한 정통성과 품질력은 박술녀 브랜드의 자부심을 입증한다. 홈앤쇼핑 관계자는 “박술녀 차렵이불은 디자인과 기능성을 모두 갖춘 프리미엄 제품으로, 고객 여러분께 특별한 수면 경험을 선사할 것”이라고 말했다.

2025.04.09 20:54안희정

AI 혁신의 두 얼굴…알파고는 환경 살리고 제미나이는 편향 키운다?

데이터로 보는 AI 혁신의 양면성: SDGs 79% 달성 지원과 35% 악화 효과 인공지능(AI)은 인간의 인지 과정을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정을 가능하게 하는 범용 기술이다. 고급 알고리즘, 방대한 데이터셋, 컴퓨팅 파워를 활용해 AI는 전례 없는 속도와 정확성으로 패턴을 식별하고, 통찰력을 생성하며, 복잡한 작업을 자동화할 수 있다. 이러한 능력은 AI를 강력한 혁신 동력으로 만들어 프로세스 최적화, 의사결정 강화, 완전히 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 함으로써 산업을 변화시키고 있다. 이탈리아 바리 공과대학교 연구팀이 발표한 논문에 따르면 AI 혁신은 지속가능발전목표(SDGs)의 약 79%를 달성하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, AI 혁신은 기후 변화 해결, 글로벌과 로컬 디자인 요구 사항 간의 긴장 관계, 사회적 격차 해소에 기여할 수 있다. 방대한 데이터셋을 분석하고, 작업을 자동화하며, 예측을 수행하는 AI의 능력은 지속가능한 가치를 창출한다. 그러나 AI의 광범위한 적용 가능성은 지속가능한 발전에 복잡성과 위험도 초래한다. 실제로 AI는 SDGs의 약 35%에 부정적인 영향을 미친다. 일자리 대체, 의사 결정의 윤리적 딜레마, 프라이버시 침해, 사회적 불평등 심화 등의 우려 때문이다. 지속가능한 가치 창출과 함께 AI는 지속가능한 가치 파괴의 원인이 될 수도 있다. 이처럼 지속가능한 발전에 대한 AI 혁신의 이중적 영향은 역설적 긴장 관계를 부각시킨다. 역설적 긴장은 겉보기에 모순되지만 상호 의존적인 두 가지 힘이 공존하고 시간이 지남에 따라 지속될 때 발생한다. AI 혁신의 맥락에서 이는 AI가 지속가능한 발전을 위한 긍정적 변화를 주도할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 지속가능한 발전을 향한 진전을 저해할 수 있는 위험도 내포한다는 의미이다. 상충하는 목표와 이해관계: 구글 알파고의 에너지 소비 40% 감소와 온실가스 48% 증가의 역설 지속가능한 발전은 고정된 목표나 이를 달성하기 위한 특정 수단으로 정의되지 않는 개념이다. 이러한 복잡성은 조직이 지속가능한 발전을 추구할 때 역설적 긴장을 유발한다. 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이의 역설적 긴장에는 두 가지 주요 선행 요인이 있다. 첫째, 지속가능한 발전이라는 거시적 목표는 경제, 환경, 사회 영역에서 동시에 추구할 수 없는 여러 가지 바람직하지만 상충하는 하위 목표들을 포함한다. 예를 들어, AI를 활용한 산업 확장은 경제적 가치를 창출할 수 있지만 환경 가치를 파괴할 수 있다. 그 결과, 경제 성장과 환경 보존과 같은 상충하는 목표 간의 균형을 맞출 때 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이에 역설적 긴장이 발생한다. 이를 보여주는 사례로 구글(Google)의 알파고(AlphaGo)가 있다. 2030년까지 탄소 배출 제로를 달성하기 위한 환경 목표를 추구하면서, 구글은 AI 알고리즘 알파고를 개발했다. 이 알고리즘은 가장 효율적인 냉각 인프라 구성에 대한 추천을 통해 데이터 센터의 에너지 소비를 40% 감소시켰다. 그러나 구글의 환경 목표는 새로운 제품을 생산하기 위한 AI 연구 개발을 선도하려는 회사의 경제적 목표와 긴장 관계에 있다. 실제로 데이터 센터에 필요한 상당한 전력과 AI 운영에 필수적인 서버 및 칩의 제조 및 운송과 관련된 탄소 발자국으로 인해 지난 5년 동안 구글의 온실가스 배출량이 48% 증가했다. 둘째, 지속가능한 발전 달성은 높은 수준의 모호성과 불확실성이 특징이다. 이러한 모호성과 불확실성은 지속가능한 발전이 다양한 관점과 이해관계를 가진 광범위한 이해관계자들(정부, 조직, 비정부기구, 지역사회 등)이 관여하는 복잡한 목표이기 때문에 발생한다. 결과적으로, 이러한 이해관계자들의 비전과 노력을 관리하고 통합해야 할 필요성은 지속가능한 가치 창출과 파괴 사이에 긴장을 유발한다. 한 이해관계자가 필요하거나 우선시하는 행동이 다른 이해관계자의 이익을 해칠 수 있기 때문이다. 이를 보여주는 사례로는 스타트업 클리어뷰 AI(Clearview AI)가 있다. 클리어뷰 AI는 인터넷에서 스크래핑한 이미지, 특히 페이스북, 인스타그램, 링크드인, 벤모와 같은 소셜 미디어 사이트에서 가져온 방대한 데이터베이스를 사용하는 고도로 정교한 안면 인식 및 검색 소프트웨어를 개발했다. 폭력과 범죄를 줄이는 SDG를 목표로, 전 세계 여러 경찰서는 범죄 활동에 관여한 개인을 식별하기 위해 클리어뷰 AI의 알고리즘을 사용했으며, 일부 사례에서는 긍정적인 결과를 얻었다. 그러나 클리어뷰 AI의 경제적 이익과 경찰의 사회적 목표는 알고리즘 데이터베이스에 비자발적으로 포함된 개인의 프라이버시 우려와 충돌했다. 예를 들어, 미국 시민자유연합(ACLU)은 동의 없이 이미지를 사용하여 프라이버시 권리를 침해한 것에 대해 클리어뷰 AI를 고소했고, 대규모 감시에 대한 우려를 제기했으며, 일부 정부는 이러한 프라이버시 문제로 소프트웨어를 조사하고 금지했다. 거대 도전과제 해결을 위한 AI의 두 가지 접근법: 나녹스닷에이아이의 질병 조기 감지와 노트코의 혁신적 식물성 식품 개발 AI 혁신 관리를 통한 지속가능한 가치 창출은 지속가능한 발전 달성을 제한하는 거대한 도전과제를 해결하는 것으로 구성된다. 구체적으로, AI 혁신 관리는 두 가지 주요 방식, 즉 거대 도전과제 감소와 거대 도전과제 완화를 통해 지속가능한 가치 창출을 가능하게 한다. 거대 도전과제 감소는 사회적, 환경적 또는 경제적 문제의 빈도를 줄이는 것을 목표로 하지만, 반드시 문제를 덜 해롭거나 위험하게 만드는 것은 아니다. 거대 도전과제 감소를 달성하기 위해 조직은 문제 공간에 작용하고 AI 혁신을 관리하여 비즈니스 자동화를 추진한다. 구체적으로, AI는 우수한 데이터 분석 기능을 통해 문제 정의를 개선하는 데 사용된다. 정보의 수집 및 처리를 통해 AI는 거대 도전과제 뒤에 있는 근본 원인을 더 효과적이고 효율적으로 인식할 수 있다. 문제 정의 자동화를 통해 거대 도전과제를 줄이는 관리의 주요 사례는 나녹스닷에이아이(Nanox.AI)이다. 나녹스닷에이아이는 다양한 질병의 감지 및 진단을 위한 고급 AI 알고리즘을 개발했다. 조기 및 정확한 진단을 더 접근 가능하게 함으로써 지속가능한 가치가 창출되어 고품질 진단 도구에 대한 전 세계적 접근이 가능해진다. 이를 위해 AI 혁신은 감지 및 진단 프로세스를 자동화하는 데 관리된다. 구체적으로, 나녹스닷에이아이의 알고리즘은 X-레이 및 컴퓨터 단층 촬영과 같은 의료 영상 데이터를 신속하게 분석하고, 영상 데이터의 미묘한 패턴을 식별하며, 폐암 및 심혈관 질환과 같은 중요한 질병의 조기 징후를 감지한다. 결국 AI 알고리즘은 의료 치료 결정을 안내할 수 있는 자동화된 진단 통찰력을 제공한다. 거대 도전과제 완화는 사회적, 환경적 또는 경제적 문제의 심각성이나 강도를 줄이는 데 초점을 맞추며, 구체적으로 문제를 덜 위험하거나 해롭게 만드는 것을 목표로 한다. 거대 도전과제 완화를 달성하기 위해 조직은 솔루션 공간에 작용하고 AI 혁신을 관리하여 기존 역량을 강화한다. 구체적으로, AI는 새로운 아이디어를 생성하거나 프로세스 개선을 위한 새로운 관점을 도입하여 문제에 대응하는 데 사용된다. 거대 도전과제 완화의 예로는 노트코(NotCo)의 사례가 있다. 노트코는 동물 제품 대체를 위한 식물 기반 대안을 개발하기 위해 'Giuseppe'라는 AI 기반 플랫폼을 활용하는 칠레의 식품 기술 회사이다. Giuseppe는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수천 가지 식물 기반 성분의 분자 구조를 분석하고, 동물 유래 식품의 맛, 질감 및 영양 프로필을 모방하는 조합을 식별한다. AI 혁신 덕분에 향상된 노트코의 역량을 통해 식물 기반 레시피의 반복 및 최적화가 가능해져 NotMilk, NotBurger 및 NotMayo와 같은 제품이 생산되었으며, 이는 전통적인 대응물과 매우 유사하다. 노트코는 문제 해결을 위해 기업의 역량을 증강하는 AI 혁신을 관리함으로써 지속가능한 가치를 창출한다. 실제로 이 회사는 가축 농업의 환경적 영향을 줄이는 동시에, 새로운 식품 대안을 통해 기존의 지속 불가능한 식품 생산 관행에 도전하고 있다. AI 혁신의 역설적 실패 사례: 크루즈의 자율주행 문제와 휴먼 AI 핀의 사용자 경험 장벽 AI 혁신 관리를 통한 지속가능한 가치 파괴는 기업이 거대 도전과제를 해결하기 위해 AI를 채택하지만, 사회적, 환경적 또는 경제적 문제를 해결하려는 노력이 새로운 문제를 만들 때 발생한다. 실제로 조직은 기존 문제를 해결하려는 시도에서 새로운 문제를 도입할 수 있어, 지속가능한 가치 창출이 지속가능한 가치 파괴로 바뀔 수 있다. 구체적으로, AI 혁신 관리는 두 가지 주요 방식으로 지속가능한 가치 파괴를 유발할 수 있다. 첫째, AI 혁신의 개발이나 배포 과정에서 예측할 수 없는 문제로 인해 거대 도전과제 해결에 실패할 수 있다. 둘째, AI 혁신 설계 단계에서 예측 가능한 문제로 인해 새로운 거대 도전과제가 도입될 수 있다. 거대 도전과제 해결 실패는 원래 문제를 해결하기 위해 구현된 AI 솔루션이 부주의하게 추가적이고 복잡한 문제를 만들 때 발생할 수 있다. 이는 지속가능한 발전 달성에 관여하는 이해관계자들이 거대 도전과제 해결과 관련된 결과를 예측할 수 없기 때문이다. 특히, 예상치 못한 결과는 AI 혁신의 개발과 배포에서 나타날 수 있다. AI 혁신 개발에서 예측할 수 없는 도전과제는 설계된 AI 솔루션 구축과 관련된 문제를 의미한다. 이 상황을 보여주는 사례는 제너럴 모터스가 소유한 자율주행차 회사인 크루즈(Cruise)이다. 크루즈는 인간 운전자에 의존하지 않는 안전하고, 효율적이며, 환경 친화적인 도시 교통 시스템이라는 거대 도전과제를 해결하기 위해 자율 로보택시를 배포하는 것을 목표로 했다. 그러나 이러한 중요한 도전과제를 해결하려는 시도에서, 크루즈는 의도치 않게 제품 개발에서 기술적 결함으로 인한 새로운 문제를 도입했다. 특히, 크루즈가 인간 운전자를 제거하여 도로 안전을 향상시키고자 했지만, 자율 차량은 복잡한 도시 환경에서 어려움을 겪어 교통에서 예상치 못한 정지, 공공 서비스(소방관, 경찰관 및 기타 응급 의료 인력)와의 간섭, 다른 차량 및 보행자와의 충돌로 이어졌다. 결과적으로 회사는 운영을 중단했다. AI 혁신 배포에서 예측할 수 없는 도전과제는 AI 솔루션 사용과 관련된 문제를 의미한다. 이 상황을 보여주는 특이한 사례는 휴먼(Humane)의 AI 핀(AI Pin)이다. 휴먼은 혁신적인 인간 중심 기술 창출에 초점을 맞춘 조직이다. 이 회사는 더 직관적이고 화면이 없는 인터페이스를 제공함으로써 전통적인 스마트폰과 웨어러블 기기를 대체하는 것을 목표로 한 AI 핀이라는 제품을 개발했다. 구체적으로, AI 핀은, 음성 명령과 제스처를 통해 통신, 내비게이션, 정보 접근과 같은 다양한 작업에서 사용자를 돕기 위해 AI를 사용했다. 휴먼의 AI 핀이 해결하고자 했던 거대 도전과제는 화면에 대한 의존도를 줄임으로써 기술과의 더 자연스러운 상호 작용을 촉진하는 것이었다. 그러나 AI 핀의 배포는 의도치 않게 인공 기술과 인간 지능 사이의 상호 작용에 관한 새로운 도전과제를 도입했다. 실제로 사용자들은 친숙한 스마트폰이나 웨어러블 기기 경험과 크게 다른 새로운 인터페이스에 적응하기 어려워했다. 그 결과, 학습 곡선의 어려움과 기존 기기에 비해 제한된 기능성이 주요 장애물이 되어 더 인간 중심적인 기술 경험을 만들겠다는 원래 목표를 복잡하게 만들었다. 기존 도전과제를 해결하는 동안 새로운 거대 도전과제의 도입은 거대 도전과제 해결에 관여하는 이해관계자들이 의도적으로 새로운 문제를 수용할 때 발생한다. 이러한 새로운 문제는 AI 혁신의 설계 단계에서 발생하며 예측 가능하지만, 원래 거대 도전과제를 해결하기 위한 더 넓은 전략의 일부로 간주되기 때문에 수용된다. 일반적으로, 이러한 예측 가능한 문제는 윤리적으로 의심스러운 방식으로 원자재를 채굴하거나 처리하는 것과 관련이 있으며, 이는 편향된 입력 데이터로 인해 손상된 최종 결과로 이어질 수 있다. 이는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 구글의 생성형 AI 챗봇인 제미나이(Gemini)의 사례에서 명백하다. 다양성과 포용성을 촉진하기 위해 제미나이의 이미지 생성 도구는 글로벌 사용자 기반을 반영하도록 설계되었다. 실제로 AI 혁신 관리에서 가장 예측 가능한 문제 중 하나는 부분적인 시간적 커버리지나 지리적 분포를 가진 데이터로 AI 시스템을 훈련시키는 것이다. 이러한 유형의 훈련은 결과에 영향을 미치고 편향시킬 수 있으며, 예를 들어 더 불리한 이해관계자의 데이터를 AI 시스템에서 제외할 수 있다. 그러나 다양성 격차를 해결하기 위해 제미나이는 역사적으로 부정확한 맥락(예: 바이킹, 나치 군인, 건국의 아버지들)에서 유색인종과 여성의 이미지를 생성했고, 백인의 이미지를 생성하라는 프롬프트를 거부했다. 따라서 글로벌 다양성을 더 정확하게 반영하는 이미지를 만들려는 시도에서, 제미나이는 역사적으로 부정확한 출력으로 표현에 있어 편향에 빠졌다. 이러한 문제는 현재 AI 솔루션의 훈련 데이터와 알고리즘에 깊이 내재되어 있기 때문에 예측 가능했다. AI 관리의 미래 전략: 역설적 프레이밍을 통한 지속가능한 가치 창출 극대화 이 연구는 지속가능한 발전을 위해 AI 혁신을 관리하려는 광범위한 이해관계자들에게 귀중한 지침을 제공한다. AI 혁신이 거대 도전과제를 해결하기 위한 강력한 솔루션을 제공하지만, 동시에 부족하거나 새로운 문제를 도입할 수도 있음을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 통찰은 관리자가 AI 혁신 관리에 내재된 모순적 긴장을 인식하고 수용하는 "역설적 프레이밍" 마인드셋을 육성하는 것의 중요성을 강조한다. AI의 유연성과 생성성은 이를 다양한 하위 목표와 이해관계자의 이익에 맞게 조정할 수 있게 하지만, 이러한 동일한 특성은 가치 파괴의 위험도 초래한다. 따라서 지속가능한 발전(예: 조직, 정부)에 관여하는 모든 이해관계자는 어떤 하위 목표에 우선순위를 둘 것인지, 그리고 지속가능성 목표를 추구하는 과정에서 다양한 이해관계를 어떻게 조정할 것인지를 사전에 신중하게 평가해야 한다. 또한 이 연구는 지속가능한 발전을 달성하기 위한 AI 혁신의 운영 관리에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 특히, AI 혁신의 설계, 개발 및 배포 중에 발생할 수 있는 잠재적 도전과제를 예상하는 것의 중요성을 강조한다. 이러한 단계에서 예측 가능하고 예측 불가능한 문제 모두 지속가능한 가치 파괴로 이어질 수 있기 때문이다. AI가 지속가능한 가치를 창출하는 방법에 대한 지침도 제공한다. 한편으로, AI는 문제 정의를 자동화하여 잠재적으로 거대 도전과제 감소로 이어질 수 있다. 이를 달성하기 위해 조직은 기존 지식과 역량을 활용하여 문제 식별의 정확성을 개선할 수 있다. 다른 한편으로, AI는 복잡한 도전과제에 대한 솔루션을 찾는 조직의 능력을 향상시킬 수 있다. 이 경우, 조직은 문제 해결에서 AI의 잠재력을 충분히 활용하기 위해 지식 기반과 기술을 확장할 필요가 있다. FAQ Q: AI가 지속가능한 발전에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있나요? A: AI는 의료 영상 분석을 통한 질병 조기 발견(나녹스닷에이아이 사례), 환경 친화적인 식물성 식품 개발(노트코 사례), 에너지 효율 최적화(구글 알파고 사례) 등 다양한 방식으로 지속가능한 발전에 기여할 수 있습니다. AI는 문제의 근본 원인을 자동으로 식별하거나 기업의 역량을 강화하여 사회적, 환경적, 경제적 도전과제를 감소시키거나 완화하는 데 도움을 줍니다. Q: AI 혁신이 지속가능한 발전에 부정적인 영향을 미치는 경우는 언제인가요? A: AI 혁신은 개발 과정에서 기술적 결함(크루즈의 자율주행차 사례), 배포 과정에서 사용자 적응 문제(휴먼 AI 핀 사례), 또는 설계 단계에서 편향된 데이터셋 사용(구글 제미나이 사례)과 같은 예측 가능하거나 불가능한 문제가 발생할 때 지속가능한 가치를 파괴할 수 있습니다. 이러한 경우 AI는 기존 문제 해결에 실패하거나 새로운 도전과제를 만들어낼 수 있습니다. Q: 기업이나 조직이 지속가능한 발전을 위해 AI를 효과적으로 관리하려면 어떻게 해야 하나요? A: 지속가능한 발전을 위한 효과적인 AI 관리는 먼저 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, AI 솔루션 도입 전에 잠재적 위험과 편익을 철저히 평가해야 합니다. '역설적 프레이밍' 접근법을 통해 AI의 생성성과 유연성이 가져올 수 있는 긍정적 결과와 부정적 영향을 모두 고려해야 합니다. 특히 다양한 이해관계자들의 관점을 통합하고, AI 기술이 정말 최선의 해결책인지, 또는 비디지털 접근법이 더 효과적일 수 있는지 신중하게 판단해야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.09 20:08AI 에디터

[Q&AI] '中 간첩 99명 체포' 보도한 매체 압수수색… 왜?

질문: 경찰이 '중국 간첩 99명 체포' 보도한 스카이데일리 압수 수색한다고 하는데 무슨 일이야? 그록 답변: 최근 경찰이 '중국 간첩 99명 체포'라는 보도를 한 인터넷 매체 스카이데일리에 대해 압수수색을 실시했다는 소식이 나왔는데, 이건 꽤 논란이 된 사건과 관련이 있어요. 제가 X에서 실시간 정보를 찾아본 결과, 2025년 4월 9일 오전 9시부터 약 3시간 동안 서울경찰청 사이버수사대가 스카이데일리 사무실과 소속 기자를 대상으로 압수수색을 진행했어요. 혐의는 허위 기사 게재로 중앙선거관리위원회(선관위) 직원들에 대한 공무집행방해 및 명예훼손 등이에요. 무슨 일이 있었나? 이 사건의 발단은 스카이데일리가 2025년 1월 16일에 보도한 기사에서 시작돼요. 그들은 "지난해 12월 3일 비상계엄 당일, 계엄군과 주한미군이 수원 선거연수원을 급습해 중국인 간첩 99명을 체포했고, 이들이 일본 오키나와 미군기지로 압송되었다"고 주장했죠. 이 보도는 윤석열 대통령 측이 부정선거 음모론을 뒷받침하기 위해 헌법재판소 탄핵 심판에서 인용하면서 더 큰 주목을 받았어요. 하지만 선관위와 주한미군은 즉각 "완전히 거짓"이라며 반박했고, 선관위는 당시 연수원에 공무원 88명과 외부 강사 8명, 총 96명만 있었다고 밝혔어요. 계엄군이 연수원에 진입한 증거도 없다고 했죠. 왜 압수수색까지 갔나? 선관위는 이 보도가 허위사실이라며 1월 20일 스카이데일리와 기자를 고발했고, 경찰은 수사를 시작했어요. 스카이데일리는 계속해서 "심층 취재에 기반한 사실"이라며 주장을 굽히지 않았지만, 주한미군과 국방부까지 "사실무근"이라고 공식 입장을 냈고, CCTV 등 객관적 증거도 없다는 게 확인됐어요. 결국 경찰은 이 보도가 명예훼손과 공무집행방해에 해당한다고 보고, 4월 9일 압수수색을 통해 관련 자료를 확보하려 한 거예요. X에서도 이 소식이 빠르게 퍼지면서 "가짜뉴스에 대한 강력 대응"이라는 반응이 나오고 있네요. 지금 상황은? 현재 X에서 확인한 바로는, 압수수색이 오늘(4월 9일) 오전에 끝난 상태고, 경찰이 확보한 자료를 바탕으로 수사를 이어갈 것으로 보입니다. 이 사건은 부정선거 음모론과 극우 매체의 허위 보도 논란으로 이어져 한국 사회에서 꽤 뜨거운 이슈가 되고 있어요. 추가로 궁금한 점 있으면 말씀해주세요! ■ 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.04.09 20:06AI 에디터

Top HR Conferences to Watch in Spring 2025

As we head into April and May, a series of major conferences for HR professionals are set to take place across Korea. With the growing complexity of challenges such as AI transformation, talent competition, and organizational culture innovation, these events offer practical insights for HR practitioners seeking actionable strategies. All three events feature leading companies and industry experts, but each comes with its own focus and depth. Here's a comparison of the must-attend HR conferences of the spring and summer season: “HR Leaders Insight 2025” by Remember – April 22, El Tower, Yangjae Hosted by Remember&Company under the theme 'HR Power Shift', this April 22 conference is focused on recruitment. Amid the backdrop of AI transformation and global uncertainties, speakers will share strategies for securing top talent. Key presenters include Youngdon Yoon (Director, Yoon Coach Institute), Jaeho Choi (CEO, Remember), Heeahm Choi (Vice Chairman, KISWEL), Hyunseok Jung (President, Axion Partners), Myungsoo Kang (Head, PwC Korea), and Junhyung Park (Deals Sales Lead). Interactive features such as recruitment solution booths and lucky draw events are also planned. With a heavy focus on hiring, this conference is ideal for those looking to refine their recruitment strategies and employer branding rather than broader HR topics. “HR Tech Leaders Day” by ZDNet Korea – May 8, Spigen Hall Set for May 8, HR Tech Leaders Day offers one of the most comprehensive views into the current and future landscape of tech-driven HR. Co-hosted by IT media outlet ZDNet Korea and HR community Gigomanjang the event will bring together 11 leading HR tech companies, including well-known names such as Flex, Human Consulting Group, Saramin, and Doodlin. These companies will dive deep into the latest technologies and trends in HR. The theme, 'MBTI about HR' centers on four pillars: Method, Branding, Technology, and Inspiration. Sessions will go beyond simple information-sharing, delivering practical strategies and real-world case studies. Talks will be divided into three key tracks: HR Tech, HR Techniques, and HR Tech Tree, covering everything from organizational growth strategies to performance evaluations, compensation systems, and employee welfare. Only 120 pre-registered participants will be able to attend in person to the in-person event, which will include live Q&A and networking opportunities. For those unable to attend in person, the entire event will be livestreamed for free on YouTube. Interested HR professionals can register through the [☞Pre-registration] page. “Hi-Five 2025” by Wanted – May 19–20, COEX 'Hi-Five 2025' hosted by Wanted Lab on May 19–20, is a comprehensive career conference designed not just for HR professionals, but for workers in development, design, marketing, and more. Day 1, dubbed HR Day, features five tracks with 30 sessions covering topics like AI-driven HR trends, HR technology, and global HR practices. Day 2, Makers Day, is themed “Adapting to Change in the AI Era – Stories of Individuals, Teams, and Brands,” with four tracks and 24 sessions focused on development, UX design, product management, and growth. As a large-scale event held at COEX, Hi-Five 2025 offers wide-ranging insights and networking opportunities. It's particularly suited for HR professionals seeking networking across disciplines or broader career guidance. Which HR Conference is Right for You? Each event brings unique strengths. Hi-Five 2025 is ideal for younger HR professionals interested in interdisciplinary networking and holistic career development. HR Leaders Insight 2025 suits HR leaders and recruiters focused on talent acquisition and branding. HR Tech Leaders Day is perfect for executives and HR leaders who want to systematically explore the evolving HR landscape through technology and data. In the era of AI, if you're looking for more than just inspiration—seeking practical strategies, networking, and real-world insights—consider attending all three HR conferences this April and May.

2025.04.09 14:32백봉삼

2040년 초자동화 공장…AI와 인간, 누가 이끌까

유연성, 지속가능성, 지능화: 2040년 공장 관리자 552명이 예측한 미래 공장의 모습 2040년 가장 경쟁력 있는 공장은 어떤 모습일까? 액센추어가 전 세계 552명의 공장 관리자를 대상으로 실시한 심층 설문조사에 따르면, 미래의 공장 경쟁력은 단순히 비용 효율성과 품질 수준에 의해 결정되지 않는다. 오히려 유연성, 지속가능성, 그리고 지능화가 핵심 경쟁력이 될 것이며, 이는 고급 로봇공학, 데이터, 인공지능, 디지털 도구의 완벽한 통합에 달려있다. 액센추어는 이러한 미래 공장의 상태를 '초자동화(hyper-automation)'라고 명명했다. 이는 현실적인 목표이며, 설문에 참여한 공장 관리자들의 62%가 인공지능을 모든 공장 운영의 핵심 요소로 간주하고 있다. 그러나 초자동화 공장에 도달하기 위해서는 인력 부족, 복잡한 브라운필드 환경(기존 시설 기반 환경), AI 기반 프로세스의 느린 도입 등 여러 도전 과제를 극복해야 한다. 제조업 혁신의 역사는 200년 전 기계화 시대부터 시작되었다. 대량생산, 자동화, 디지털화를 거쳐 현재 AI 시대에 이르렀으며, 이제 다음 단계인 초자동화로 향하고 있다. 과거와 다른 점은 변화 속도가 크게 가속화되었다는 것이다. 기업들이 현재 AI를 채택하고 활용 방법을 모색하는 동안에도, 이미 태동 단계에 있는 다음 혁명을 대비해야 한다. BMW 효율 400% 증가, NIO 12명으로 300대 로봇 운영: 인간형 로봇이 주도하는 공장 혁명 공장 관리자들 중 상당수(63%)가 중기적으로 자동화를 우선시하고 있으며, 이는 자동화가 효율성 향상과 비용 절감에 즉각적인 기회를 제공한다는 점에서 놀라운 일이 아니다. 그러나 관리자의 60%만이 자율 주행 차량(AGV), 물류 자동화, 자율 이동 로봇(AMR) 등 2040년 비전 실현에 필요한 핵심 혁신 기술을 우선시하고 있다. 더욱 놀라운 것은 새로운 시설을 건설할 때 초자동화 공장을 선호하는 관리자는 38%에 불과하다는 점이다. 실제 운영 데이터를 살펴보면, 중국의 자동차 제조사 NIO는 단 12명의 작업자가 관리하는 300대의 로봇으로 시간당 20대의 차량을 생산하고 있다. 또한 셰플러(Schaeffler)는 에질리티 로보틱스(Agility Robotics)에 투자하여 2030년까지 전 세계 100개 공장에 인간형 로봇 '디짓(Digit)'을 배치할 계획이다. BMW는 스파르탄버그 공장에 '피규어 02(Figure 02)'라는 인간형 로봇을 배치한 후 효율성이 400% 향상되었다고 보고했다. 속도, 비용, 통합 복잡성 등의 과제가 남아있지만, 대형 공장 응답자 중 58%가 인간형 로봇이 조립 라인에서 비용 효율적인 표준이 될 것으로 예상하고 있다. 흥미롭게도 이러한 견해는 지역별로 차이가 있다. 인도 관리자의 63%, 중국 관리자의 65%, 일본 관리자의 72%가 인간형 로봇이 제조 조립 라인에 가치가 있다고 생각하는 반면, 미국은 35%, 유럽은 21%에 불과했다. 궁극적으로 인간형 로봇은 주류 제조업의 필수 요소가 될 잠재력을 가지고 있다. "공장 AI 도입 주저하는 38%의 걸림돌은?" 데이터 품질과 일관성 문제가 AI 혁신 저해 공장 관리자들의 62%가 AI를 모든 공장 운영의 핵심 요소로 간주하고 있다. 그러나 단기적으로는 대부분이 유지보수, 수리, 점검(MRO) 프로세스, 물류 최적화, 생산 효율성에 우선순위를 두고 있다. AI 기반 예측 유지보수는 기계 결함을 사전에 제거하고, MRO 일정을 최적화하며, 장비 수명을 연장할 수 있다. AI 기반 물류 솔루션은 제조업체가 수요 변동을 예측하고, 공급망 중단을 방지하며, 재고 관리를 최적화하는 데 도움을 준다. 그러나 38%의 공장 관리자들은 여전히 생성형 AI를 공장에 적용하는 것을 주저하고 있다. 그 이유로는 신뢰 부족, 제조업에서 이 기술의 효과에 대한 인식 부족 등이 있지만, 주요 원인은 데이터 품질과 일관성 문제다. 데이터 품질 및 일관성 문제는 응답자의 45%가 AI 도입의 주요 제약 요인으로 지적했다. 미래의 공장에서는 전문화된 AI 공동파일럿(co-pilots)이 각 공장 기능을 담당하게 될 것이다. 일부는 품질 관리에 초점을 맞추어 결함을 즉시 식별하고, 다른 일부는 공급망 조정을 관리하여 자재가 적시에 도착하도록 할 것이다. 이러한 AI 에이전트들은 산업용 "두뇌"에서 정보를 끌어내어, 시장 수요나 공급업체 중단과 같은 실시간 외부 인사이트와 공장 내부 데이터를 결합한 지식 허브 역할을 하게 된다. 액센추어는 키온(KION)과 함께 엔비디아(NVIDIA)의 기술을 활용하여 고급 AI, 로봇공학, 디지털 트윈 기술을 통합함으로써 공급망 효율성을 최적화하는 사례를 보여주고 있다. 이 시스템의 중심에는 물리적 AI가 있으며, 이는 실제 동작을 시뮬레이션하여 자동 지게차, 스마트 카메라 등과 함께 작동하는 지능형 창고의 성능을 향상시킨다. 르노의 디지털 트윈 전략: 생산 시간 40% 단축, 에너지 소비량 20% 감소한 비결 디지털화는 초자동화 공장의 기반이다. 그러나 액센추어의 조사에 따르면, 대다수의 공장 관리자들은 이미 구축되어 있어야 할 디지털화 조치에 여전히 초점을 맞추고 있다. 가장 높은 우선순위는 사이버보안 조치(77%), 제조 실행 시스템(70%) 및 클라우드 플랫폼 구현이며, 이는 제조업 분야의 디지털 성숙도가 매우 낮다는 것을 보여준다. 우려되는 점은 기계 및 제품의 디지털 트윈, 산업용 사물인터넷(IIoT), 에지 컴퓨팅과 같은 미래 공장의 핵심 기능이 공장 관리자의 절반 가량에게 우선순위가 아니라는 것이다. 이러한 기술은 생산 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션, 분석 및 최적화할 수 있는 능력 때문에 현대 공장의 디지털 기반이다. 이들의 부재는 설계와 생산 사이에 사일로를 만들고, 시뮬레이션 기반 의사결정과 민첩성을 제한한다. 디지털 트윈, IIoT, 에지 컴퓨팅 등을 지원하는 강력한 디지털 코어를 개발하는 데 초점을 맞춰야 한다. 이러한 개선된 코어만이 설계 단계에서 제조 고려사항을 더 완전히 통합하여 복잡성, 낭비 및 생산 비용을 줄이는 고급 설계 제조(DfM) 기능을 가능하게 한다. 르노(Renault)는 미래를 위해 제조 공정을 재설계하는 기업의 사례다. 아시아-태평양 제조업체의 경쟁 심화와 지속적인 비용 변동성에 직면한 르노는 야심찬 목표를 설정했다: 생산 비용을 30-50% 절감하고, 생산된 차량당 에너지 소비량을 40% 줄이며, 레거시 시스템에서 완전한 데이터 기반 제조로 전환하는 것이다. 이미 생산된 차량당 에너지 소비량이 20% 감소했으며, 생산 시간은 40% 단축되었다. "공장은 더 이상 관리되지 않고 오케스트레이션 된다": 자체 최적화, 자체 교정하는 AI 주도 공장 2040년에는 가장 진보된 공장은 더 이상 '관리'되지 않고 '오케스트레이션'될 것이다. AI가 실시간으로 생산을 제어하고, 디지털 트윈이 모든 결정을 실행 전에 모델링하며, 인간형 로봇이 인간의 개입 없이 적응할 것이다. 제조는 예측 중심에서 완전 자율적이고 수요 반응형 생태계로 전환될 것이다. 정적인 생산 라인은 과거의 유물이 될 것이다. 공장은 자체 최적화, 자체 교정, 자체 학습을 통해 공급망, 생산 네트워크, 고객 요구 사항 전반에 걸쳐 원활한 조정을 보장할 것이다. 2040년의 제조업체는 자동화, AI 또는 디지털화에 대해 논쟁하지 않을 것이다. 이들은 기본이 될 것이다. 진정한 경쟁 우위는 이러한 기술을 통합적이고 지능적인 시스템으로 얼마나 원활하게 통합하고 확장하느냐에 달려 있다. 이 미래는 추측이 아니라 이미 등장하고 있다. 내일의 공장은 결정을 기다리지 않을 것이다. 그들이 결정을 내릴 것이다. 오늘날 제조업체에게 남은 유일한 선택은 이 미래를 설계할 것인지, 아니면 그것에 적응하도록 강요될 것인지이다. FAQ Q: 생성형 AI가 제조업에 어떤 영향을 미치게 될까요? A: 생성형 AI는 생산 계획, 품질 관리, 유지보수 최적화 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것입니다. 특히 전문화된 AI 공동파일럿(co-pilots)이 각 공장 기능을 담당하게 되어, 품질 관리에서 즉시 결함을 식별하고 공급망을 실시간으로 조정하는 등 공장 운영의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 것입니다. Q: 초자동화 공장에서 인간의 역할은 어떻게 변화할까요? A: 초자동화 공장에서 인간의 역할은 '생산 내(in)'에서 '생산을 위한(for)' 역할로 전환될 것입니다. 즉, 수동 노동에서 프로세스 감독, 의사 결정 및 최적화로 변화합니다. 미래의 일자리는 초자동화 시스템 통합자, 디지털 프로세스 오케스트레이터, AI 지원 로봇공학 엔지니어 등 새로운 직무를 포함하게 됩니다. Q: 중소기업도 초자동화 기술을 도입할 수 있을까요? A: 네, 액센추어 보고서에 따르면 기존 시설을 AI와 인간형 로봇으로 업그레이드하는 브라운필드 접근 방식이 완전히 새로운 생산 라인을 구축하는 것보다 비용 효율적일 수 있습니다. 단계적 접근법으로 디지털 핵심 역량을 강화하고, 데이터 수집 및 분석 능력을 개선하며, 점진적으로 자동화 솔루션을 도입하는 방식으로 중소기업도 초자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 해당 기사에서 인용한 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 액센추어 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니>다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.09 14:24AI 에디터

1Q 총수 주식재산, 방시혁 급등 서정진 급락…이재용, 1위 유지

올해 1분기 국내 주요 그룹 총수들의 주식재산이 소폭 줄어든 가운데, 하이브 방시혁 의장은 5천억원 이상 증가하며 급등세를 보인 반면, 셀트리온 서정진 회장은 6천500억원 이상 급감해 희비가 엇갈렸다. 한국CXO연구소는 9일 국내 주요 43개 그룹 총수를 대상으로 올 1월 초 대비 3월 말 기준 주식평가액 변동을 조사한 결과, 총합이 약 1천810억원 줄어든 것으로 나타났다고 밝혔다. 이는 전체 감소율 기준 약 0.3% 수준이다. 조사에 따르면 43명 중 27명은 주식재산이 증가했고, 16명은 하락한 것으로 나타났다. 가장 큰 상승률을 기록한 인물은 김승연 한화 회장으로, 주식가치가 45.9% 상승해 약 2천376억원 증가했다. 3개월 만에 주가가 50% 넘게 오르며 세 아들에게 주식을 증여하기 전 주식평가액을 크게 끌어올렸다. 다만, 주식 증여가 실제 이뤄지는 이달 이후에는 김 회장의 보유 주식 가치는 절반 정도 줄어들 전망이다. 43개 그룹 중 올 1분기 기준 주식재산 증가액이 가장 컸던 총수는 방시혁 하이브 의장이다. 방 의장 주식 재산은 최근 3개월 새 5천155억원(20.0%) 증가해 3조원대를 회복했다. 올 1분기에 30%대로 주식재산이 늘어난 총수는 ▲이웅열 코오롱 명예회장 ▲박찬구 금호석유화학 회장 ▲이순형 세아 회장이다. 이재용 삼성전자 회장은 2.7% 상승한 12조 2천12억원으로 그룹 총수 중 유일하게 10조 클럽에 이름을 올렸다. 반면, 넷마블 방준혁 의장은 22.6% 감소해 1조 클럽에서 탈락했으며, 서정진 셀트리온 회장은 주가 하락 영향으로 6천537억원 감소하며 10조 클럽에서도 이탈했다. 이 외에도 ▲정의선 현대차 회장(4천930억원↓) ▲정몽준 HD현대 아산재단 이사장(2천752억원↓) ▲구광모 LG 회장(1천907억원↓) ▲장형진 영풍 고문(1천310억원↓)등도 수천억 원대 평가손실을 기록했다. 3월 말 기준 주식재산 1조 클럽은 총 15명이다. 상위 5명은 ▲이재용(삼성전자) ▲서정진(셀트리온) ▲김범수(카카오) ▲정의선(현대차) ▲방시혁(하이브) 순으로 나타났다. 한펴, 비공식 집계지만 공정거래위원회 지정 총수에 포함되지 않은 조정호 메리츠금융 회장은 같은 기간 11조 9천152억원 주식평가액을 기록하며 이재용 회장과 1위 경쟁을 벌이기도 했다. CXO연구소 오일선 소장은 “주가 반등에 힘입어 총수들 주식재산이 일부 회복세를 보였지만, 향후 미·중 무역 갈등과 글로벌 경제 불확실성이 장기화될 경우 국내 주식시장도 타격을 입을 수 있다”고 전망했다.

2025.04.09 11:00류은주

1~2월 전기차 시장 희비 엇갈려…BYD 웃고 테슬라 울다

글로벌 전기차 시장이 급속도로 성장하는 가운데, 중국 최대 전기차 업체 BYD가 1위 자리를 굳혔다. 반면 테슬라는 판매량 감소로 3위로 하락하며 전략 전환을 모색 중이다. 시장조사업체 SNE리서치에 따르면 올해 1~2월 글로벌 전기차 시장에서 BYD는 전년 동기 대비 80.3% 성장하며 54만대를 판매했다. BYD는 연간 600만대 판매를 목표로 공격적인 현지 생산 확대 전략을 추진 중이며, 특히 유럽과 동남아시아 시장에서 두 배 이상의 성장을 도모하고 있다. 이는 단순한 가격 경쟁력을 넘어서, 기민한 정책 대응과 현지화 전략을 기반으로 한 브랜드 인지도 강화 행보라는 해석이다. 2위를 기록한 지리 그룹은 28만7천대를 판매하며 전년 대비 79.3% 증가했다. 프리미엄 브랜드 지커, 하이브리드 전용 갤럭시, 글로벌 브랜드 링크앤코를 통해 다층적 수요층을 공략하고 있으며, 기술 개발과 생산능력 확장을 병행하고 있다. 반면 테슬라는 19만대로 전년 대비 14.1% 판매량이 감소하며 3위로 내려앉았다. 주력 모델인 모델3·Y 판매가 유럽에서 38%, 북미에서 2% 감소하면서 하락세가 뚜렷했다. 테슬라는 상반기 보급형 모델Q를 출시로 반등을 노린다. 완전자율주행(FSD) 소프트웨어 구독 서비스 확대로 소프트웨어 기반 수익 모델도 강화하고 있다. 텍사스 기가팩토리 생산 효율성 제고와 멕시코 신규 공장 설립 등으로 수익성 회복을 노리고 있다. 현대자동차그룹은 전년 대비 15.9% 성장한 약 8만대를 판매하며 점진적 회복세를 나타냈다. 주력 모델 EV6, 아이오닉5의 상품성 개선과 EV3·EV4 등 신모델 확장이 성장을 견인했다. 북미 시장에서는 스텔란티스, GM, 포드 등을 제치고 인도량 기준 상위를 기록하며 존재감을 키웠다. 2025년 1~2월 기준 글로벌 전기차 시장에서 중국은 전년 동기 대비 51.5% 증가한 판매 실적을 기록해 세계 시장 점유율을 61.9%까지 확대했다. 유럽 시장은 전년 동기 대비 20.5% 판매 증가를 기록하며 전기차 캐즘(일시적 수요 둔화) 국면에서의 회복세를 보였다. 특히 강화된 환경규제와 각국의 전동화 로드맵이 전기차 수요 확대를 견인하고 있다. 다만, 최근 NEV 20% 의무판매 규제가 2027년으로 연기됨에 따라, 중단기적으로는 시장 성장 탄력이 둔화될 것으로 전망했다. 북미 시장은 6.3% 성장률을 기록하며 글로벌 시장 점유율 10.6%를 차지했다. 미국 인플레이션 감축법(IRA)에 따른 세액 공제 혜택을 기반으로, GM, 포드, 현대차그룹 등 주요 완성차 기업들이 현지 생산 확대에 나서고 있다. 그러나 트럼프 행정부 출범 이후 전기차 의무판매제 폐지, 보조금 축소, 배터리 원자재 관세 도입 검토 등 정책 불확실성이 여전하며, 기본관세·상호관세·전기차 분야 추가관세 등의 정책은 추가적인 산업 불확실성을 증대시키는 요인으로 작용하고 있다. 중국을 제외한 아시아 시장은 전년 동기 대비 34.2% 성장하며 글로벌 점유율 5.5%를 기록했다. 인도, 베트남, 태국은 한국과 일본을 앞서는 전기차 판매량을 기록했으며, 이는 정부 주도의 구매 보조, 충전 인프라 구축, 정책 표준화 등에 기인한다는 분석이다. SNE리서치는 동남아시아 지역은 향후 미국의 고관세 정책에 따른 생산, 수출 리스크에 직면할 가능성이 높으며, 상대적으로 관세 압력에서 자유로운 인도는 단기적 수혜국으로 부상할 것으로 관측했다.

2025.04.09 09:50류은주

디자인에 AI 활용했더니…영감 주는가, 빼앗는가

AI, 디자인 프로세스의 양대 축으로 등장: '공동 창작자'와 '디자인 소재' 인공지능(AI)은 이제 단순한 기술 도구를 넘어 디자인 분야의 핵심 요소로 자리매김하고 있다. 하버드대학교와 카네기 멜론 대학교의 웬디 팡웬 유(Wendy Fangwen Yu) 교수가 발표한 연구 논문에 따르면, AI는 디자인 프로세스에서 '공동 창작자(co-creator)'이자 '디자인 소재(design material)'로서 전통적인 디자인 워크플로우를 변화시키고 있다. 이러한 변화는 디자이너들의 창의적 사고 방식과 작업 과정에 근본적인 영향을 미치고 있다. AI는 특히 아이디어 발상(ideation)과 평가(evaluation) 단계에서 디자이너들에게 풍부한 영감을 제공하며, 디자인 의사결정 과정을 지원한다. 연구자들은 AI가 창의성을 향상시키고 의사결정을 지원하지만, 동시에 인지적 과부하와 의존성 같은 복잡한 문제도 야기한다고 지적한다. AI 협업 시스템, 디자이너의 아이디어 생성 능력 향상시켜...무작위 영감보다 더 효과적 AI는 디자이너들의 창의적 발상 단계에서 혁신적인 역할을 수행한다. 피골리, 마티올리, 램피노(Figoli, Mattioli, & Rampino)의 연구에 따르면, AI는 디자이너들에게 예상치 못한 아이디어와 영감을 제공함으로써 '측면적 사고(lateral thinking)'를 촉진한다. 측면적 사고란 간접적이고 창의적인 방식으로 해결책을 찾는 인지 과정을 말한다. 찬드라세케라, 호세이니, 페레라(Chandrasekera, Hosseini, & Perera)의 연구는 "생성형 AI 알고리즘이 기계학습과 패턴 인식을 통해 방대한 디자인 데이터셋을 분석함으로써 새롭고 종종 독특한 디자인 솔루션을 생성할 수 있다"고 설명한다. 특히 AI가 생성한 이미지는 예상치 못한 영감을 주는 시각적 단서를 제공하여 혁신적인 디자인을 위한 중요한 사고의 촉매제 역할을 한다. 김과 마허(Kim & Maher)의 연구에서는 'Collaborative Ideation Partner(CIP)'라는 AI 기반 협업 디자인 시스템을 활용했다. 이 시스템은 개념적 유사성에 기반한 영감을 주는 이미지를 제공하는데, 연구 결과 AI 기반 영감이 무작위 영감보다 디자인 과제에서 새롭고 다양한 아이디어 생성에 더 효과적인 것으로 나타났다. AI, 복잡한 디자인 변수를 실시간 평가...인간은 직관, AI는 데이터 처리에 강점 AI는 창의적 발상 단계뿐만 아니라 디자인 평가와 의사결정 과정에서도 중요한 역할을 한다. 슈미트, 엘라그라우디, 드랙슬러, 크로이터, 웰슈(Schmidt, Elagroudy, Draxler, Kreuter, & Welsch)의 연구에 따르면, AI는 방대한 데이터셋을 처리하고 결합하는 능력으로 복잡한 디자인 변수를 실시간으로 평가하고 균형을 맞출 수 있다. 자라히(Jarrahi)는 AI와 인간의 의사결정이 상호 보완적인 강점을 가지고 있다고 설명한다. 인간 디자이너는 직관, 경험, 개인적 판단을 활용하여 선례가 없는 모호한 상황에서 결정을 내리는 반면, AI는 방대한 정보를 신속하게 처리해야 하는 복잡한 상황에서 강점을 발휘한다. 이러한 협업적 접근 방식은 AI를 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 증강시키는 도구로 보는 시각을 보여준다. AI와 디자이너의 3가지 협업 모델: '영감', '시각화', '대체' - 세 번째 모델에서 창의성 저하 위험 AI와 디자이너의 협업은 많은 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 여러 도전과제도 안고 있다. 피골리, 마티올리, 램피노는 AI가 단순하고 반복적인 작업을 인간보다 효율적으로 수행할 수 있어 디자인 프로세스를 촉진할 수 있지만, 성공적인 협업을 위해서는 AI와 인간 디자이너의 강점에 기반한 적절한 작업 할당이 필요하다고 강조한다. 이들은 '디자이너 중재자(Designer Arbiter)'라는 새로운 디자이너 역할을 소개한다. 이 역할은 전통적인 디자인 기술, 직관, 감수성과 고급 비판적 분석 전문 지식을 결합하여 디자이너가 AI 출력을 평가하고 디자인 프로세스에 효과적으로 통합할 수 있게 한다. 디자이너는 일상적인 수동 작업에서 벗어나 보다 고차원적인 관리에 집중함으로써 조화롭고 생산적인 파트너십을 구축할 수 있다. 그러나 구오, 샤오, 왕, 지(Guo, Xiao, Wang, & Ji)의 연구에서는 AI 지원 팀에서 AI 생성 이미지가 디자인 팀의 참여를 억제하여 AI 생성 결과에 대한 불만족을 초래하는 경우도 있다고 밝혔다. 이들은 디자이너와 AI 사이의 세 가지 상호작용 모드를 확인했다. 연구에 따르면 구오, 샤오, 왕, 지(Guo, Xiao, Wang, & Ji)는 AI 지원 팀에서 AI 생성 이미지가 디자인 팀의 참여를 억제하여 AI 생성 결과에 대한 불만족을 초래하는 경우도 있다고 밝혔다. 이들은 디자이너와 AI 사이의 세 가지 상호작용 모드를 확인했다. 첫째로 AI 영감 모드에서는 디자이너가 초기 아이디어로 시작하여 새로운 통찰력을 위해 AI 생성 이미지를 활용한다. 둘째로 AI를 이용한 시각화 모드에서는 AI가 디자이너의 성숙한 개념을 시각화하는 데 도움을 준다. 셋째로 증강 디자인 없는 AI 모드에서는 AI가 초기 과정에서 간단한 프롬프트로 상세한 이미지를 생성하여 디자이너에게 인지적 부담을 주고 AI 출력에 의존하게 만든다. 특히 세 번째 모드는 디자이너의 주체성과 독립적 사고를 잃게 만드는 위험이 있는 것으로 나타났다. 미래 디자이너는 'AI 중재자'와 '통합자'로 진화해야...디자인 교육 개혁 시급 AI의 급속한 발전은 디자인 교육에도 변화를 요구하고 있다. 플레히트너와 스탄코프스키(Flechtner & Stankowski)는 현재의 디자인 교육이 AI 기술을 이해하고 적용할 수 있는 디자이너를 양성하기에 충분하지 않다고 지적한다. 미래의 디자이너들은 AI 기술의 가능성과 한계에 대한 기본적인 이해를 갖추고, 빠르게 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있는 성장 마인드셋을 개발해야 한다. 연구자들은 디자인 교육이 학생들이 AI와의 최적의 상호작용 모드를 찾는 데 도움을 주어야 한다고 제안한다. AI가 공동 창작자로 기능하는 경우, 교육은 학생들이 '디자이너 중재자'가 되어 AI를 활용하되 전적으로 의존하지 않도록 강화해야 한다. AI가 디자인 소재로 사용될 때는 디자이너와 AI 기술 간의 공통 언어와 공유된 멘탈 모델을 구축하는 것이 중요하다. 연구는 최종적으로 미래 디자이너들이 '디자이너 중재자' 및 '통합자(Integrator)'로서 AI와 효과적으로 협업할 수 있도록 디자인 교육 개혁의 필요성을 강조한다. 이는 급속히 진화하는 기술 환경에서 디자이너들의 창의성과 혁신 능력을 극대화하기 위한 중요한 과제이다. FAQ Q: 생성형 AI가 디자이너의 창의성에 어떤 영향을 미치나요? A: 생성형 AI는 디자이너에게 예상치 못한 아이디어와 영감을 제공하여 창의성을 향상시킵니다. 연구에 따르면 AI는 디자이너의 '측면적 사고'를 촉진하고, 인지적 고착을 극복하는 데 도움을 줍니다. 다만 과도한 의존은 오히려 창의성을 저해할 수 있으므로 균형 있는 활용이 중요합니다. Q: '디자이너 중재자(Designer Arbiter)'는 어떤 의미인가요? A: '디자이너 중재자'는 AI 시대에 새롭게 등장한 디자이너의 역할로, 전통적인 디자인 기술과 AI 출력을 비판적으로 평가하고 통합하는 능력을 갖춘 디자이너를 의미합니다. 이들은 루틴 작업은 AI에 맡기고 더 높은 수준의 창의적 판단과 관리에 집중하여 AI와 효과적인 파트너십을 형성합니다. Q: AI를 디자인 프로세스에 통합할 때 가장 큰 어려움은 무엇인가요? A: AI 통합의 주요 어려움으로는 인지적 과부하(너무 많은 정보와 옵션), AI에 대한 과도한 의존성, 그리고 AI 기술의 복잡성 이해 부족 등이 있습니다. 특히 AI를 디자인 소재로 활용할 때는 디자이너가 AI의 기술적 특성을 충분히 이해하지 못하면 혁신적인 활용이 제한될 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.08 23:48AI 에디터

[Q&AI] 한덕수, 헌법재판관 기습 지명 논란… 왜?

질문: 한덕수 권한대행이 헌법재판관 기습 지명한 데에 야당이 강력 반발하고 있는데, 왜 그러는 거야? 젠스파크 답변: 조사한 내용을 바탕으로 현 상황을 종합적으로 설명해 드리겠습니다. 한덕수 권한대행의 헌법재판관 기습 지명과 야당 반발 배경 한덕수 대통령 권한대행 국무총리가 2025년 4월 8일 문형배 헌법재판소장 직무대행과 이미선 헌법재판관의 후임으로 이완규 법제처장과 함상훈 서울고등법원 부장판사를 헌법재판관으로 지명한 것에 대해 야당이 강력히 반발하고 있습니다. 헌법재판관 지명 내용 한덕수 권한대행은 열흘 뒤 임기가 종료되는 문형배 헌법재판소장 직무대행과 이미선 헌법재판관의 후임으로 이완규 법제처장과 함상훈 서울고등법원 부장판사를 헌법재판관으로 지명했으며, 동시에 더불어민주당이 추천하고 국회에서 임명동의안이 통과된 마은혁 헌법재판관 후보자를 헌법재판관으로 임명했습니다. 야당의 반발 이유 1. 대통령 권한대행의 권한 범위 논란 야당은 대통령 권한대행이 '헌법재판관 지명'과 같은 적극적 형성행위를 할 수 없다고 주장하고 있습니다. 더불어민주당 김용민 원내정책수석부대표는 "헌법재판관 임명은 대통령의 고유 권한이고, 대행할 수 없는 권한"이라며 "대통령 권한대행의 지명 자체가 위헌"이라고 비판했습니다. 헌법학자들 사이에서는 대통령 권한대행의 권한은 최소한의 현상 유지를 위한 범위에 국한되어야 하며, 대통령의 기본정책 전환이나 국무위원 임면 등 적극적 형성행위는 권한대행의 직무범위를 넘는다는 것이 통설적 견해로 알려져 있습니다. 2. 지명된 인사들의 배경과 성향 이완규 법제처장 윤석열 전 대통령과 서울대 법대 및 사법연수원 동기로, 대표적인 '친윤' 인사로 분류됩니다. 윤 전 대통령이 검찰총장이던 시절 총장 징계 취소소송을 맡았고, 김건희 여사의 모친 등 처가 의혹 관련 소송에서도 법률 대리인을 맡은 바 있습니다. 특히 야당은 이 법제처장이 '내란' 직후 안가 회동에 참석했다며 "내란에 직접적인 공범일 가능성이 높다"고 비판하고 있습니다. 함상훈 서울고법 부장판사 김경수 전 경남도지사의 '드루킹 댓글조작' 사건 항소심에서 징역 2년 실형을 선고한 판사입니다. 2020년 항소심에서 김경수 전 지사가 드루킹 일당의 댓글조작 프로그램 '킹크랩'의 시연회를 참관했다고 판단하고 실형을 선고했습니다. 3. 헌재 구성 균형의 문제 야당은 이번 지명이 헌법재판소의 보수 성향 재판관 비율을 높이는 '알박기' 인사라고 비판하고 있습니다. 한 대행이 대통령 권한대행 신분으로 헌법재판관 지명이라는 중대한 결정을 내려 헌재의 정치적 균형을 깨뜨릴 수 있다는 우려를 표명하고 있습니다. 한덕수 권한대행의 입장 한 권한대행은 "헌법재판관 임명은 가장 깊이 고민한 현안 중 하나였다"며 다음과 같은 이유로 지명을 결정했다고 설명했습니다: - 경제부총리에 대한 탄핵안이 국회 법사위에 계류 중이고, 경찰청장 탄핵 심판도 진행 중인 상황에서 헌재 결원 사태가 반복될 경우의 국정 혼란 우려 - 대선 관리, 필수 추경 준비, 통상현안 대응 등에 차질 예방 필요성 - 지명된 인사들의 법조계 경력과 공정한 판단력에 대한 신뢰 한 대행은 "저는 사심 없이 오로지 나라를 위해 슬기로운 결정을 내리고자 최선을 다했으며, 제 결정의 책임은 오롯이 저에게 있음을 말씀드린다"고 밝혔습니다. 정치적 파장 이번 지명으로 인해 유보됐던 '한덕수 탄핵' 주장이 다시 제기될 가능성이 높아졌습니다. 민주당 윤종군 원내대변인은 "한 권한대행이 스스로 탄핵을 유도하는 듯하다"고 언급했고, 의원들은 "미친 것 아니냐", "이게 말이 되느냐"며 격앙된 반응을 보였습니다. 또한 일각에서는 한 대행의 헌법재판관 지명 인사권 행사가 국민의힘과 모종의 교감 속에 이뤄진 것 아니냐는 의구심도 제기되고 있습니다. 결론 한덕수 권한대행의 헌법재판관 지명은 대통령 권한대행의 권한 범위, 지명된 인사들의 정치적 성향, 헌법재판소 구성의 균형 등 여러 측면에서 논란을 야기하고 있습니다. 특히 야당은 대통령 권한대행 신분으로 헌법재판관 지명이라는 중대한 결정을 내린 것 자체가 위헌이라고 주장하며 강력히 반발하고 있습니다. 이번 헌법재판관 지명 논란은 윤석열 전 대통령 탄핵 이후 여전히 정치적 긴장이 계속되고 있는 한국 정치 상황의 한 단면을 보여주고 있습니다. ■ 기사는 젠스파크를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.04.08 14:53AI 에디터

1~2월 전기차 'K배터리' 점유율 전년比 5.5%p ↓

올해 1~2월 판매된 전기차에 탑재된 배터리 중 LG에너지솔루션, SK온, 삼성SDI 등 국내 기업 점유율이 전년 동기 대비 5.5%p 하락한 17.7%로 분석됐다. 시장조사업체 SNE리서치는 올해 1~2월 세계 각국에 등록된 전기차(EV, PHEV, HEV)에 탑재된 배터리를 분석해 8일 이같이 밝혔다. 이 기간 총 배터리 사용량은 약 129.9GWh로 전년 동기 대비 40.3% 성장했다. LG에너지솔루션은 전년 동기 대비 8.5%(12.7GWh) 성장하며 3위를 유지했고 SK온은 38.6%(6.1GWh)의 성장률을 기록해 4위에 올랐다. 삼성SDI는 22.2%(4.2GWh) 감소한 것으로 나타났다. 삼성SDI의 배터리 사용량 중 BMW의 경우 특히 2023년 말 출시된 i5의 판매량이 호조를 나타냈다. 리비안은 R1S, R1T가 미국에서 꾸준한 판매량을 기록하고 있지만 타사의 LFP 배터리가 탑재된 스탠다드 레인지 트림이 출시되면서 삼성SDI의 배터리 사용량에 부정적인 영향을 미쳤다. 아우디의 Q8 이트론 판매량도 감소하면서 BMW, 폭스바겐, 리비안 그룹의 SDI 배터리 사용량은 21.9% 감소한 것으로 분석됐다. SK온의 배터리 사용량을 보면, 현대자동차그룹의 아이오닉5와 EV6는 페이스리프트 이후 판매 회복세를 보였다. 메르세데스-벤츠는 SUV EQA와 EQB가 전년 동기 수준의 견조한 판매량을 기록했다. 폭스바겐 ID.7, ID.4의 판매량 호조도 배터리 사용량 증가에 긍정적 영향을 미쳤다. 테슬라의 LG에너지솔루션 배터리 사용량은 관련 모델 판매 부진으로 35.7% 감소했다. 그 외 LG에너지솔루션 배터리를 탑재한 폭스바겐의 ID 시리즈, 기아의 EV3 판매 호조와 얼티엄 플랫폼을 적용한 쉐보레 이쿼녹스, 블레이저, 실버라도 EV의 판매가 확대됨에 따라 총 사용량은 8.5% 성장했다. 일본 파나소닉은 올해 배터리 사용량 5.1GWh를 기록하며 5위에 머물렀다. 테슬라 의존도가 높은 구조 속에서, 모델3·Y의 판매량 감소에 따른 테슬라의 올해 판매량 하락세가 주요 원인으로 분석된다. 중국 CATL은 전년 동기 대비 39.7%(49.6GWh) 성장하며 1위 자리를 유지했다. BYD는 81%(21.9GWh) 성장률과 함께 2위를 기록했다. SNE리서치 관계자는 "올해 글로벌 전기차 시장은 미국 트럼프 행정부의 추가 관세 정책으로 인해 불확실성이 높아지고 있다"며 "미국은 중국산 배터리 및 주요 원자재에 대한 관세 인상을 발표하며 글로벌 전기차 공급망 전반에 긴장감을 유발하고 있다"고 진단했다. 이어 "중국산 원자재와 배터리에 의존하던 글로벌 기업들이 공급망 재편을 추진 중이며, 한국 배터리 기업들도 북미 현지 생산 확대와 원자재 공급처 다변화를 위한 전략적 대응이 중요한 과제로 부상하고 있다"고 조언했다.

2025.04.08 09:32김윤희

[Q&AI] 美 관세 쇼크에 비트코인 급락… AI에게 물어보니

질문: 비트코인 가격이 급락하고 있는데, 그 이유와 단기 전망을 분석해줘. 젠스파크 답변: 비트코인 가격 급락에 대한 분석과 단기 전망을 알아보기 위해 최신 정보를 검색해보겠습니다. 현재 비트코인 가격 추이와 급락 원인을 조사한 후 단기 전망에 대해 분석해드리겠습니다. 비트코인 가격 급락 분석 및 단기 전망 현재 비트코인 가격 상황 비트코인 가격은 최근 급격히 하락하고 있습니다. 현재(2025년 4월 7일 기준) 비트코인 가격은 약 76,126달러 수준으로 떨어졌으며, 최근 24시간 동안 약 7.5% 이상 하락했습니다. 이는 올해 초 기록했던 10만 달러 이상의 최고가에서 상당히 하락한 수치입니다. 비트코인 급락의 주요 원인 1. 트럼프 행정부의 관세 정책 영향 가장 큰 원인으로 지목되는 것은 최근 트럼프 행정부의 관세 확대 정책입니다. 트럼프 대통령이 캐나다와 멕시코에 대한 25% 관세 부과를 발표한 후 글로벌 시장이 요동치고 있으며, 이로 인한 경제 불확실성이 위험자산인 비트코인 가격 하락으로 이어지고 있습니다. 2. 대규모 비트코인 매도 압력 비트코인 단기 보유자들의 대규모 매도가 관찰되고 있습니다. 암호화폐 분석 플랫폼 코인글래스 자료에 따르면 지난 24시간 동안 청산된 선물포지션은 8900만 달러였고, 대부분이 매수 포지션이었습니다. 이는 시장에 상당한 매도 압력을 가하고 있습니다. 3. 대규모 옵션 만기 2월 말에 있었던 50억 달러 규모의 비트코인 옵션 만기로 인해 시장에 변동성이 커졌습니다. 이러한 대규모 옵션 만기는 단기적으로 가격 변동을 초래할 수 있는 요인입니다. 4. 글로벌 경제 불안과 전통 시장과의 상관관계 심화 글로벌 경제 불안과 함께 비트코인이 전통 주식 시장과의 상관관계가 높아진 것도 하락의 원인입니다. 특히 비트코인은 트럼프 대통령 취임 이후 미국 증시와 높은 상관 관계를 보이고 있어, 증시의 약세가 비트코인 가격 하락으로 이어지고 있습니다. 5. 기관 투자자들의 이탈 비트코인 ETF에서 대규모 자금 유출이 관찰되고 있으며, 이는 기관 투자자들이 시장에서 이탈하는 신호로 해석됩니다. 단기 전망 분석 1. 기술적 분석에 따른 하락 가능성 가상화폐 거래자이자 유명 분석가인 마이클 반 데 포페는 비트코인 가격이 6만 8천 달러가 무너지면 6만 5천 달러까지 하락할 수 있다고 전망했습니다. 또한 일부 차트 분석가들은 비트코인이 '데스 크로스(Death Cross)' 형성에 근접하면서 단기 하락세가 이어질 가능성이 커졌다고 분석하고 있습니다. 2. 베어 마켓(Bear Market) 진입 가능성 CryptoQuant CEO Ki Young Ju에 따르면, 비트코인은 현재 베어 마켓에 진입했으며, 이러한 추세는 최소 6개월 정도 지속될 가능성이 있다고 전망했습니다. 온체인 데이터에 따르면 시장에 자본은 유입되고 있지만 가격 상승으로 이어지지 않는 점이 베어 마켓의 특징을 보여주고 있습니다. 3. 단기적인 회복 가능성 일부 전문가들은 현재의 하락을 단순한 '조정' 또는 '개미 투자자들을 털어내기 위한 움직임(shakeout)'으로 보고 있습니다. 마이클 반 데 포페는 이번 하락은 반감기 이후 흔히 발생하는 현상이며, 추세는 여전히 상승세로 "지금이야말로 스마트 투자자들"이 매수에 나서는 시점이라고 주장했습니다. 4. 기관 투자자들의 전략적 움직임 일부 시장 관찰자들은 기관 투자자들이 본격적인 상승 전에 소액 투자자들을 시장에서 몰아내기 위한 의도적인 조정을 이끌고 있다고 해석합니다. 이 관점에서는 현재의 하락이 장기적 투자자들에게는 매수 기회가 될 수 있습니다. 종합적인 단기 전망 비트코인 가격은 단기적으로 추가 하락 가능성이 높아 보입니다. 기술적 분석에 따르면 6만 5천 달러까지 하락할 가능성이 있으며, 현재의 베어 마켓 상황은 최소 6개월 정도 지속될 수 있습니다. 그러나 장기적 관점에서 보면 2025년 말에는 회복될 것으로 예상됩니다. 많은 전문가들은 2025년 말 비트코인 가격이 13만 8천 달러(약 2억원)까지 상승할 수 있다고 예측합니다. 코인셰어즈의 리서치 책임자인 제임스 버터필은 2025년 비트코인 가격이 15만 달러와 8만 달러 사이에서 거래될 것으로 예상하고 있습니다. 현재의 가격 하락은 투자자들에게 불안감을 주고 있지만, 일부 전문가들은 이를 장기 투자자들에게는 매수 기회로 보고 있습니다. 비트코인의 추세는 여전히 상승세로 판단되며, 단기적인 조정 이후 회복될 가능성이 높습니다. 투자자 참고사항 단기적으로는 추가 하락에 대비하는 것이 필요합니다. 장기 투자자라면 이번 하락을 매수 기회로 활용할 수 있습니다. 글로벌 경제 정책과 트럼프 행정부의 정책 변화에 주목해야 합니다. 시장의 감정에 휩쓸리기보다는 장기적인 추세와 펀더멘털을 고려한 투자 결정이 중요합니다. 주의: 가상화폐에 투자하거나 거래하면 금전적 손실이 발생할 위험이 있으며, 이 분석은 정보 제공 목적으로만 제공됩니다. 해당 기사는 젠스파크를 통해 작성되었습니다. [metaslider id="18780"] 이미지 출처: 이디오그램 생성 기사는 클로드와 챗gpt를 활용해 작성되었습니다.

2025.04.07 19:55AI 에디터

챗GPT, 교수보다 낫다…AI에 피드백 받으니 성적 더 오르네

AI 피드백 적용 학생, 에세이 점수 평균 3.342점 더 향상 홍콩 대학생들의 에세이 작성 과정에서 생성형 인공지능(Generative AI)의 활용이 실질적인 학습 효과를 가져온다는 연구 결과가 발표됐다. 랭카스터 대학교와 홍콩 폴리테크닉 대학교 연구진이 수행한 이 연구는 생성형 AI가 제공하는 피드백이 학생들의 에세이 개선과 학습 참여도에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 연구팀은 홍콩 소재 대학교에서 영어 기초 과정을 수강하는 1,102명의 1학년 학생들을 대상으로 무작위 대조 연구를 진행했다. 실험군(411명)은 ChatGPT가 제공한 AI 피드백을 받았고, 대조군(691명)은 교수자가 작성한 일반적인 피드백을 받았다. 두 집단 모두 처음 작성한 에세이와 피드백을 받은 후 수정한 에세이에 대해 평가를 받았으며, 피드백 과정에서의 동기부여, 참여도, 감정적 반응 등도 함께 측정됐다. 연구 결과, AI 피드백을 받은 학생들은 대조군에 비해 평균 3.342점 높은 점수 향상을 보였다. 이러한 차이는 통계적으로 유의미했으며(p = 0.003), AI 피드백과 점수 향상 사이에 약한 양의 상관관계(r = 0.208)가 확인됐다. 이는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 피드백이 학생들의 에세이 작성 능력 향상에 실질적인 도움이 된다는 사실을 보여준다. 동기부여 31% 증가, 감정적 반응은 통계적으로 유의미하지 않아 연구의 또 다른 중요한 발견은 AI 피드백이 학생들의 동기부여와 참여도에 긍정적인 영향을 미쳤다는 점이다. 설문조사 결과, AI 피드백을 받은 학생들은 대조군에 비해 동기부여(p = 0.0001)와 과제 참여도(p = 0.0346) 측면에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 특히 동기부여는 AI 피드백과 중간 정도의 상관관계(r = 0.31)를 나타냈으며, 이는 AI 피드백이 학생들의 학습 의욕을 높이는 데 효과적임을 시사한다. 그러나 감정적 측면에서는 혼합된 반응이 관찰됐다. AI 피드백과 긍정적 감정 사이의 상관관계는 매우 약했으며(r = 0.092), 통계적으로 유의미하지 않았다(p = 0.0785). 18명의 학생들과 진행한 심층 인터뷰에서도 AI 피드백에 대한 감정적 반응은 다양했다. 일부 학생들은 피드백의 명확성과 실용성에 만족감을 표현한 반면, 다른 학생들은 피드백이 비판적이라고 느끼거나 인간 교수자의 피드백에 비해 부족하다고 평가했다. 한 학생은 "피드백이 매우 명확했고, 성적을 향상시키기 위해 정확히 무엇을 해야 하는지 알려주었다"고 긍정적으로 평가한 반면, 다른 학생은 "피드백을 받는 것이 좋지 않았다. 내 작업을 비판하는 것 같아 스트레스를 받았다"고 부정적인 경험을 공유했다. "피드백이 매우 명확했다" vs "비판적이어서 스트레스 받았다" - 학생들의 양면적 반응 연구 결과에 따르면, AI 피드백의 가장 큰 장점은 구체적이고 실용적인 조언을 제공한다는 점이다. 인터뷰에 참여한 학생들은 AI 피드백이 자신의 작문에서 개선이 필요한 특정 영역을 정확히 지적하고 실행 가능한 개선 방안을 제시했다고 평가했다. 특히 AI 피드백이 학생들에게 자신의 작업을 수정하는 데 있어 목적의식과 방향성을 제공했다는 점이 긍정적으로 평가됐다. 또한, 연구는 동기부여와 참여도가 에세이 개선에 강한 상관관계를 가진다는 점을 발견했다. 모든 참가자를 대상으로 한 분석에서 동기부여(r = 0.901)와 참여도(r = 0.885)는 모두 에세이 점수 향상과 높은 상관관계를 보였다. 이는 학생들의 에세이 작성 능력 향상에 있어 동기부여와 참여도가 핵심 요소임을 시사한다. 다만, 연구팀은 이러한 결과가 실제 교육 환경에서도 동일하게 적용될지에 대해서는 추가 연구가 필요하다고 지적했다. 실험 환경에서는 피드백이 과제 수정에 목적의식을 부여했을 수 있으나, 학점이나 자격 취득에 영향을 미치지 않는 과제였기 때문에 실제 교육 상황과는 차이가 있을 수 있다는 것이다. AI와 학습 성취도의 상관관계: 동기부여와 참여도가 핵심 요인 이 연구는 생성형 AI가 고등 교육, 특히 영어 교육 분야에서 가지는 잠재력을 보여준다. AI 피드백은 교육자들이 대규모 수업에서도 맞춤형 피드백을 효율적으로 제공할 수 있게 하며, 학생들의 작문 능력과 학습 참여도를 향상시킬 수 있다. 연구진은 "대학 수준의 언어 과정에 LLM 기반 피드백 도구를 통합하면 에세이 품질과 작문 과제에 대한 학생 참여도를 향상시킬 수 있다"며 "교육자들은 AI 피드백에 대한 학생들의 혼합된 감정적 반응을 인식하고, 부정적 경험을 완화하기 위한 추가 지원을 제공해야 한다"고 권고했다. 또한, "AI 도구를 통합하는 정책은 교사의 업무량을 줄이면서도 학생들에게 고품질 피드백을 제공하여 전반적인 교육 성과를 향상시키는 것을 고려해야 한다"고 제안했다. 이는 AI가 교육자를 대체하는 것이 아니라, 교육자들이 더 효과적으로 학생들을 지원할 수 있도록 보완하는 역할을 해야 함을 강조한 것이다. 이 연구는 생성형 AI가 교육에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 논의에 중요한 경험적 증거를 제공하며, 특히 언어 교육과 학생 발달을 지원하는 데 있어 AI의 역할에 대한 이해를 넓히는 데 기여한다. 향후 연구는 다양한 학문 분야, 연령대, 문화적 맥락에서 생성형 AI 피드백의 효과를 조사하고, 학생들의 장기적인 학습과 스킬 개발에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. FAQ Q: 생성형 AI 피드백은 어떻게 학생들의 에세이 작성을 향상시키나요? A: 생성형 AI는 학생들의 작문에서 개선이 필요한 특정 영역을 정확히 지적하고, 구체적이고 실행 가능한 개선 방안을 제시합니다. 연구에 따르면 AI 피드백을 받은 학생들은 그렇지 않은 학생들보다 평균 3.342점 더 높은 점수 향상을 보였습니다. 또한 AI 피드백은 학생들의 동기부여와 참여도를 높여 더 효과적인 에세이 수정을 가능하게 합니다. Q: 교육에서 AI 피드백 사용의 한계점은 무엇인가요? A: AI 피드백은 학생들에게 혼합된 감정적 반응을 일으킬 수 있습니다. 일부 학생들은 피드백이 비판적이라고 느끼거나 인간 교수자의 피드백에 비해 부족하다고 평가합니다. 또한 AI 피드백이 실제 교육적 가치를 제공하는지에 대한 학생들의 의견도 나뉘었습니다. 일부 학생들은 AI가 실질적인 학습보다는 단순 수정에만 도움이 된다고 생각했습니다. Q: 교육자들은 생성형 AI 피드백을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있나요? A: 교육자들은 AI 피드백을 통합적인 교육 도구로 활용하여 대규모 수업에서도 맞춤형 피드백을 제공할 수 있습니다. AI 피드백에 대한 학생들의 혼합된 감정적 반응을 인식하고, 부정적 경험을 완화하기 위한 추가 지원을 제공하는 것이 중요합니다. AI는 교육자를 대체하는 것이 아니라, 교육자들이 더 효과적으로 학생들을 지원할 수 있도록 보완하는 역할을 해야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.07 16:45AI 에디터

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