전체 글44 자율주행 기술의 실제 안전성 논란 자율주행 정말 안정한가? 자율주행 기술은 이미 상용화 단계에 들어섰다.테슬라, 구글 웨이모, GM 크루즈 등 기업들은“사람보다 안전한 운전”을 목표로 AI 기반 주행 시스템을 빠르게 발전시키고 있다.하지만 시장의 기대와 달리 실제 상황은 복잡하다.자율주행 차량은 아직 완전한 안전성을 증명하지 못했고,각종 사고 사례와 법적 분쟁이 이어지고 있다.오늘은 자율주행 기술의 진짜 안전성 논란이 어디서 발생하는지,기술적·윤리적 문제는 무엇인지,그리고 우리가 실제로 도로에서 만나게 될 미래는 어떤 모습인지 살펴보겠다. 1. 자율주행 기술의 레벨 — 어디까지 왔나?자율주행은 레벨 0~5까지 단계가 있다.레벨 0: 자동화 없음 - 운전자가 모든 조작을 수행레벨 1: 운전자 보조 - 차량이 하나의 기능만 자동화 (예: .. 2025. 11. 20. 의료 AI의 정확도 논쟁 - AI 진단, 사람보다 정확할까? AI는 여러 산업을 바꾸고 있지만, 그중에서도 가장 뜨겁고 민감한 분야가 의료다.AI가 암을 진단하고, CT·MRI 영상에서 이상 부위를 찾아내며,병원 업무를 자동화하는 시대가 되었다.하지만 의료 AI가 각광받는 동시에 가장 큰 질문이 떠오른다.“AI는 정말로 의사보다 정확한가?”AI 진단 시스템은 때때로 인간보다 뛰어나다는 연구 결과가 나온다.반면, 실제 환자를 진료하는 과정에서는부정확한 예측, 데이터 편향, 위양성·위음성 문제도 끊임없이 지적된다.의료는 사람의 생명과 직결되기 때문에“AI가 얼마나 정확한가”는 그냥 기술 논쟁이 아니라윤리·책임·안전이 걸린 중대한 문제다.이번 글에서는의료 AI의 정확도 논쟁이 왜 뜨거운지, 어떤 사례가 있는지,향후 의료 시스템은 어떻게 변화할지를 정리해보겠다. 1) .. 2025. 11. 20. AI가 바꾸는 금융 산업 AI가 금융을 먹어치우는 중..AI가 바꾸는 금융 산업 금융 산업은 전통적으로 보수적이고 규제가 많은 분야로 알려져 있다.하지만 놀랍게도 현재 AI 기술을 가장 빠르게 흡수하는 산업이 바로 금융이다.그 이유는 간단하다.금융은 데이터 산업이기 때문이다.리스크 평가, 고객 심사, 투자 분석, 사기 탐지—all 데이터 기반이다.AI는 이 영역에서 인간보다 빠르고 정확하며, 쉬지 않고 학습할 수 있다.2023~2025년 동안 금융권은 AI 전환 속도가 폭발적으로 증가했다.은행·증권·보험, 심지어 카드사까지“AI 없이는 경쟁 자체가 불가능한 시대”가 도래했다.이번 글에서는 AI가 금융 산업을 어떻게 바꾸고 있는지대표 영역을 중심으로 살펴본다. 1) 로보어드바이저의 진화 — 단순 추천에서 ‘개인별 맞춤 투자’로 .. 2025. 11. 20. AI 시대, 저작권 전쟁의 시작 AI 저작권 소송의 시대 “AI가 창작을 한다면, 그 결과물의 권리는 누구에게 있을까?” 지금 전 세계 창작자들이 실제로 맞닥뜨리고 있는 질문이다. 생성형 AI는 몇 초 만에 그림을 그리고, 소설을 쓰고, 음악을 만든다. 하지만 그 과정에서 AI는 방대한 인간의 창작물을 학습해 능력을 키운다. 문제는 이 학습 데이터가 누구의 허락을 받았는지, 그리고 AI가 만들어낸 결과물이 원작자를 침해하는지가 불투명하다는 데 있다. 2023~2025년은 “AI 저작권 소송의 시대”라고 부를 정도로 전 세계에서 분쟁이 폭발적으로 늘었다. 이번 글에서는 실제 판례, 진행 중인 소송, 논쟁 중인 영역을 중심으로 AI 저작권 분쟁의 본질을 해부해본다. AI 저작권 분쟁 사례1) 게티이미지 vs 스테이블 디퓨전 — AI 저작권.. 2025. 11. 20. AI가 자신감 있게 틀리는 이유 - AI 환각 문제, 왜? AI 환각(Hallucination) 문제 — 왜 발생하고, 어떻게 대비해야 하나? AI는 똑똑하지만, 때때로 ‘자신감 있게 틀린다’ 2025년 현재, 생성형 AI는 많은 업무를 대신할 만큼 강력해졌지만여전히 해결되지 않은 가장 큰 약점이 있다.바로 ‘환각(Hallucination)’, 즉 AI가 존재하지 않는 사실을 마치 진짜인 것처럼 만들어내는 현상이다.예를 들어,• 실제로 존재하지 않는 연구 논문을 만들어내거나• 잘못된 수치를 “근거 있는 데이터”처럼 말하거나• 사실과 완전히 다른 정보를 그럴듯하게 해석해 버리는 경우가 있다.문제는 AI가 틀릴 때 “나는 확실하다”라는 말투로 답한다는 점이다.그래서 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이는“AI의 말 중 어떤 부분을 믿어야 할지 판단하는 능력”.. 2025. 11. 20. AI로 업무 3배 빨라지는 법 - ChatGPT 실전 업무 활용법 정리 생성형 AI(ChatGPT 등) 업무 활용 실전 팁 — 2025년 가장 강력한 업무 도구 AI 활용 능력은 이제 ‘업무 생산성의 격차’를 만든다.2025년 현재, 많은 회사들이 이미 ChatGPT·Claude·Gemini 같은 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 있다.업무 보고, 문서 작성, 시장 조사, 데이터 정리, 이메일 초안 작성 등 업무의 40~60%가 AI로 대체 가능하다는 연구 결과도 나온다.그럼에도 불구하고 AI를 충분히 활용하는 직장인과 그렇지 못한 사람의 역량 격차는 여전히 매우 크다.AI를 잘 쓰는 사람은 ‘도구’가 아니라 ‘비서·애널리스트·리서처’를 하나 더 갖고 있는 셈이다.이 글에서는 직장인이 바로 적용할 수 있는 생성형 AI 실전 활용 팁을 단계별로 정리한다. 1. “명령”이 .. 2025. 11. 19. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 다음
