생성형ai5 AI가 왜 ‘편향’을 갖게 될까? 데이터 편향 vs 인간 편향, 진짜 문제는 무엇인가AI는 객관적이고 중립적인 기술일까?많은 사람들은 “AI가 판단한다면 오히려 더 공정할 것”이라고 생각한다.하지만 실제로는 정반대다. AI는 어떤 경우에는 인간보다 훨씬 ‘편향적’이 된다.왜 이런 현상이 나타날까?그리고 AI 편향의 근본 원인은 어디에 있을까?오늘은 데이터 편향과 인간 편향이라는 두 가지 핵심 개념을 중심으로,AI 윤리 논쟁에서 가장 뜨거운 이슈를 깊이 있게 분석해 본다. 1. AI는 왜 중립적이지 못한가?AI의 의사결정은 대부분 ‘학습 데이터’에 의해 결정된다.즉, AI가 어떤 결론을 내리는지는 훈련 데이터 품질에 99% 의존한다.쉽게 말해 “AI에게 어떤 데이터를 먹였는가가 곧 AI의 세계관이 된다.”AI가 완벽히 중립적이고 공정할 수.. 2025. 11. 21. 생성형 AI, 글쓰기·디자인·코딩을 어떻게 바꿨나? 실증 분석으로 보는 진짜 영향력 최근 몇 년 사이, ChatGPT·Midjourney·Claude·Gemini 같은 생성형 AI 기술이 일상과 업무에 깊숙이 들어왔다. 많은 사람들은 “AI가 인간의 창작을 대체한다”고 말하지만, 실제로 어떤 변화가 일어났는지 데이터 기반으로 바라보는 시선은 의외로 적다.이 글에서는 글쓰기, 디자인, 코딩—세 가지 대표적 창작/지식 노동 영역에서 생성형 AI가 어떤 실질적 변화를 만들었는지, 그리고 앞으로 어떤 격차가 생길지 실증적으로 분석한다. 1. 글쓰기 분야: ‘초안 생산력’이 인간을 압도하다 ① 속도와 생산량은 AI가 인간을 압도2024년 생산성 실험에 따르면,인간 전문가가 2시간 걸리는 초안 작성GPT-4급 모델은 평균 8~12분속도만 보면 AI가 10~15배 빠르다.특히 정보 정리, 카테고리 .. 2025. 11. 21. GPT · Claude · Gemini: 서로 다른 학습 방식 비교 (2025 최신 분석) AI 모델은 같아 보이지만 내부 구조와 학습 방식은 완전히 다르다.특히 GPT(오픈 AI), Claude(Anthropic), Gemini(Google)는 같은 ‘대규모 언어모델(LLM)’이지만,각 기업의 설계 철학과 학습 아키텍처가 전혀 다르다.이 글에서는 세 모델의 학습 방식·데이터 구성·안전성 전략·추론 능력까지2025년 기준으로 가장 정확하게 비교한다.AI에 관심 있는 사람뿐 아니라, 비즈니스·마케팅·개발자·창작자에게 모두 도움이 될 내용이다. 1. GPT: “범용성과 추론력 중심”의 학습 방식GPT는 가장 먼저 대중적 성공을 거둔 모델답게데이터 다양성 + 대규모 아키텍처 + RLHF(인간 피드백 강화학습) 이 3요소를 핵심으로 한다. 1) 초대형 멀티모달 데이터 기반의 학습GPT는 웹 텍스트뿐 .. 2025. 11. 21. 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. 이전 1 다음
