미래 기술사회를 대비하는 좌뇌 채우는 정보

최근 열린 MWC에서 삼성이 선 보인 제품으로도 온디바이스 AI가 화제가 되고 있다. 온디바이스 AI가 왜 파괴적 가능성을 지닌 차세대 기술인지 어떤 제품들로 구현되고 있고 현재 어느 회사가 두각을 보이고 있는지 알아보자. 온디바이스(On-Device) AI란 온디바이스(On-Device) AI란 최신 인공지능답게 딥러닝으로 데이터 연산처리를 하되, 멀리 떨어진 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에 탑재되어 직접 인공지능(AI) 서비스를 제공하는 기술을 말한다. 휴대폰이나 스마트워치 등에 접목하기 쉬워 '내 손안의 AI'라는 직관적인 문구로 홍보하고 있다. 왜 혁신적인 차세대 기술인가? 시간·보안·비용측면에서 강점을 가진다. ◆시간 절감 외부 서버나 클라우드와 인터넷 연결을 해야만 데이터 연산이 가능..

인류의 예상보다 빠르게 파괴적인 혁신을 보이며 발전하고 있는 AI를 적절히 통제할 법안 마련이 시급하다. 가장 먼저 규제 법규를 마련하고 있는 EU, 세계에서 AI가 가장 발전한 미국, 그리고 우리나라의 AI법규 현황에 대해 알아본다. EU 세계 최초로 AI법 제정 강력한 중앙집권적 규제정책 선택 일반개인정보보호법(GDPR): 2016년 시행, 알고리즘 규제에 대한 원칙 규정 자동화 의사결정을 이끄는 알고리즘의 작동 원리를 투명하게 공개할 것 요구 자동화된 의사결정에 대해 '따르지 않을 권리'와 '설명을 요구할 권리' AI법: 2023년 12월 합의하여 2025년 발효 예정 AI에 대응하여 인간의 안전과 기본권 보장에 중점 AI가 초래할 위험을 수위에 따라 ●허용할 수 없는 위험 ●높은 위험 ●생성 AI..

형 AI 기술이 선보이며 비약적으로 향상된 성능을 보이지만 AI는 결코 완벽하지 않다. 결함이 많음에도 인간 스스로 아직 제대로 통제할 수도 없다. 꼭 알아야 할-우리의 일상을 위협하는 AI의 치명적 결함에 대해 총정리했다. 1. 가짜 생성 ■딥페이크 과거 설현 얼굴에 포르노 배우의 몸을 합성한 사례, 그 외 가수 아이유와 심은진, 그룹 워너원, 방탄소년단 등이 딥페이크 범죄로 유포자를 고소한 사례, 작년 9월 스페인 십대 여학생들 피해 사례, 가장 최근에는 테일러 스위프트 얼굴에 음란물을 합성한 사례까지 딥페이크 범죄는 계속 이어지고 있다. 합성한 해외 상사와 동료의 얼굴과 음성으로 재무 직원을 감쪽같이 속여 2억 홍콩달러(한화 약 342억 원) 를 송금하게 한 AI 보이스피싱 범죄도 역대급이다. ■가..

다양한 반도체 시장 속에서 향후 수요가 크게 증가할 분야를 반도체의 미래로 표현했다. 누구도 부인할 수 없는 반도체 분야 미래 먹거리 중 하나인 AI반도체에 대해 알아보자. 아래에서 AI 반도체가 무엇인지, 글로벌 시장 규모, 국내 현황과 유망기업까지 한 번에 알 수 있다. AI 반도체란? AI 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 초고속 · 저전력으로 실행하는 특화된 비메모리 반도체 AI 반도체가 개발되기 전에는 이 핵심 두뇌 역할을 CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)가 담당했지만 AI용으로 개발된 것이 아니라 AI연산 외의 성능을 구현하며 비효율적인 면이 많았다. 이에 AI 알고리즘에 최적화된 AI 전용 반도체가 등장하게 된 것이다. AI의 딥러닝에 특화되었다는 의미에서 NPU(Neural ..

AI 반도체 부품사 생성형 AI가 이렇게 빨리 확대될지 예상하지 못했기에 현재 HBM은 수요에 비해 공급이 딸리는 상태다. SK하이닉스: HBM 기술이 가장 앞선 상태로 올해 5세대 제품 HBM3E를 공급할 예정이고, HBM4개발도 본격화했다. 삼성: CES 2024에서 HBM3E '샤인볼트'와 데이터 처리 효율성을 높인 'HBM-PIM'(HBM-프로세싱인메모리), 'CXL-PNM'(컴퓨트익스프레스링크-프로세싱니어메모리, 고성능 컴퓨팅 기기에서 메모리를 거의 무한대로 확장할 수 있는 콘셉트의 메모리라서 AI의 방대한 데이터 증폭 환경을 감당할 수 있다) 등 차세대 AI 제품을 공개했다. 팹리스(설계와 개발 전문)사 LG그룹: 그룹 내 SIC센터라는 시스템 반도체 조직에서 NPU를 개발해 차기 스마트TV에..

AI 로봇이 나를 대체한다면? AI기술 발전이 인간의 예상과 대비 속도를 앞서 가고 있는 듯하다. 막연한 불안감은 방향과 문제 해결법을 알면 해소된다. 향후 5년 내 대체될 직업 향후 5년 내 증가할 직업 향후 5년간 일자리에서 중시할 역량에 관해 소개한다 시대에 도태되지 않고 적응할 수 있는 향후 직업을 대비하는데 도움이 될 것이다. 세계경제포럼 가장 최신 보고서에서 뽑은 향후 5년내 감소할 직업 Top10과 권위있는 시장 조사 기관 포레스터 리서치가 최신 발표한 보고서에서 생성형 AI가 대체할 일자리 유형을 정리했으니 나의 일자리가 여기에 해당되는지 확인해보자. 세계경제포럼 2023년 보고서에서 뽑은 향후 5년내 증가할 직업 Top10과 가장 큰 성장률을 보일 직업을 확인할 수 있다. 향후 5년간 일..

세계경제포럼 가장 최신 보고서인 2023년 보고서에서 뽑은 향후 5년간(2023~2927년) 증가할 직업을 알아보자 가장 큰 성장률을 보일 직업으로 농업 장비 운전사, 대형 트럭 및 버스 운전사, 직업 교육 교사를 들었다. 모두 고학력 사무직과 무관한 직업이며 여러 분석가와 엔지니어는 AI를 다루고 활용하는 일자리다. AI 기술을 발전시키고 기계 학습을 시키는 전문가(1위), 더욱 복잡하고 다변화하는 시대에 기업과 지역의 지속 가능한 발전 방향을 제시하는 전문가(2위)가 유망하다. 데이터 분석을 통해 합리적 의사 결정을 돕는 비즈니스 인텔리전스 분석가(3위)는 AI가 못하는 통찰력을 갖추었다. 데이터 분석가 및 과학자(6위)는 AI기술 발전 및 활용과 직접적으로 연관되는 사람들로 단순 데이터 분석가 역량..

1. AI에 위협받는 일자리 AI로 인한 일자리 변화를 수치로 살펴보면 위기가 실감난다. ◎세계경제포럼 2023년 보고서 2027년까지 6900만 개 일자리가 창출되고, 8300만 개 일자리가 사라져 결과적으로 약 1400만 개 일자리가 줄어들 것 줄어드는 일자리는 현재 글로벌 고용의 약 2%에 해당 2022년 인간 의존 직무 66% 대비 기계 의존 직무 34% 구성 비율에서 2027년 인간 의존 직무 57% 대비 기계 의존 직무 43%로 변화할 것 기계 의존 직무가 꾸준히 늘어나고 있음 가장 크게 고용이 감소할 직업은 데이터 입력 사무원, 행정 및 행정 비서, 회계, 재무 및 급여 사무원이 된다. 2. 일자리에서 AI가 인간을 대체한 실제 사례와 그 특징 2023년 인도 전자상거래 업체 두칸: AI챗봇..

AI 저작권 가이드 AI를 통해 만든 결과물의 저작권을 주장할 수 있을까? 일단 현행법상 저작물은 사람이 창작한 것만을 의미하기에 사람만이 저작권자가 된다. 사람들은 생성형 AI를 이용하면서 여러 번에 걸쳐 명령인 프롬프트를 수정·보완해 재입력하는 과정을 반복하면서 보다 정교하고 완성도 높은 결과물을 얻는다. 이 경우 여러 질문이 파생하게 된다 '여러 번에 걸쳐 프롬프트를 수정하며 재입력'한 것을 인간의 창작 행위로 볼 수 있을까? 생성된 결과물은 저작권법상 저작물에 해당할까? 저작물에 해당한다면 누가 저작자/저작권자가 될까? 저작물이 아니라면 누구나 무상으로 자유로이 이용할 수 있는 것일까? 2022년 미국 콜로라도주의 한 미술대회 디지털아트부문 우승작 은 AI로 만든 것이기에 사람들이 크게 반발하고 ..

챗 GPT 도구를 작동하게 만드는 인공지능 기술은 생성형 AI다. 이 글을 읽고 나면 생성형 AI가 무엇이고 왜 폭발적인 인기를 끌게 되었으며 단점은 무엇인지 알 수 있다. 1. 생성형 인공지능이란 무엇인가 Generative AI 정의: 생성형 AI란 이용자의 특정 요구에 따라 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 다양한 콘텐츠(소설, 시, 이미지, 비디오, 코딩, 미술 등)를 새로 만들어내는 인공지능(AI) 기술이다. 생성형 AI란 이용자의 특정 요구에 따라 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 다양한 콘텐츠(소설, 시, 이미지, 비디오, 코딩, 미술 등)를 새로 만들어내는 인공지능(AI) 기술이다. 기존 AI 수준에서는 방대한 데이터를 바탕으로 학습해 ..

인공지능의 시작 인공지능이 처음 등장할 때는 1950년대로 이미 70년이나 연구된 분야다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 단어는 1956년 여름, 미국 다트머스 대학교에서 열린 다트머스 워크숍에서 처음 만들어졌다. LISP 프로그래밍 언어를 창시한 존 메카시가 기획하고, MIT에 AI 랩을 개설한 마빈 민스키와 유전자 알고리즘을 창시한 존 홀랜드 등 이후 인공지능의 대가가 된 이들이 다수 참석하여 6주간 브레인스토밍을 진행했다고 한다. 이 워크숍 이후 인공지능이 새로운 학문으로 발전하고 인정받게 된다. 인공지능을 명확하게 정의하기 어려운 이유는 지능의 정의를 내리기 어렵기 때문이다. 지능이 무엇인지, 지능이 있는지 어떻게 확인할 수 있는지 쉽게 답하기 어렵다. 2가지 ..