50 60도 알아야 해요 AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
50 60도 알아야 해요 AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
50 60도 알아야 해요' AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
인공지능 시대가 본격화되면서 우리의 직업과 삶의 방식이 급격하게 변화하고 있습니다. 직업의 미래가 불확실해지는 가운데, AI와 함께 살아가는 시대에 우리에게 필요한 능력은 무엇일까요?
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지금 개발자가 미국에서 남아돌아서 난리예요 미국에서 1등 개발자를 양성하는 대학이 카네기 멜론 대학입니다 cm고 2등이 스탠포드예요 3등이 MIT나 아니면은 뭐 일리노버런 샴페인 뭐 이런 데들이거든요.이 대학들 3년 전에 취업률이 3 400%였어요 작년도 취업률이 50%예요 아니 어떻게 이렇게 순식간에 바뀌어 버리죠 있는 직원도 내보내는데 신입사를 안 뽑는 거예요 한국에도 굉장히 심각한 문제가 될 가능성이 있는 거죠 [음악] [박수] [음악] [박수] 안녕하세요 부익남 TV의 부익남입니다 오늘날 AI는 뭐 의료 금융 교육 뭐 교통할 거 없이 뭐 우리 삶 곳곳에 활용이 되고 있는데 이제 AI가 더 이상 낯설지는 않은 거 같습니다 근데 이게 한 번 더 발전할 거라고 하는데요 바로 AI 에이전트 시장이라고 합니다.이 인공지능 서비스 기업을 운영하고 계시죠 솔트룩스 이경일 대표님 보시고 아 이제 AI가 앞으로 어떤 길로 가는지 AI 에이전트의 시대는 뭔지 한번 이야기 나눠 보도록 하겠습니다 대표님 안녕하세요 안녕하세요 반갑습니다 네 아라는 거에 대해서 사실 많은 분들이 이제 좀 익숙은 해어요 저도치피 계속 쓰거든요 그래서 요즘에는 사실 네이버에서 검색 잘 안 하는데 근데 이게 사실 AI의 끝은 아니잖아요 이제 어찌 보면 앞으로 인류의 삶을 많이 바꿀 것 같은데 그런 것들도 한번 얘기도 좀 들어보고 도대체 일반 AI하고 AI 에이전트가 어떻게 다른지 그런 얘기들을 나눠 그러니까 저는 근데 AI 에이전트에 대해서 뭐 잘 모르는 그냥 일반인으로서 뭔가 에이전트 하면 벌써 단어가 불안한 게 사람들을 좀 많이 대체할 거 같아요 이게 개발이 되면 될 수 가능성이 있는 얘기예요 네 네가 그고 이게 뭐 어떻게 작동하는지 좀 궁금합니다 알겠습니다 제가 자료 화면을 하나 준비를 했어요 와 브일을 위해서 제가 에너지를 많이 드렸습니다 우리 에이전트라고 하면은 저는 맨 처음에 생각나는게 뭐냐면 약간 공공질 같은 거 아 그렇죠 그렇죠 네 에이전트 그러면은 약간 뭔가 어두운 곳에서 네 국가를 대신해서 뭐 이런 느낌이 나죠 네 그래서 에이전트를 정의를 하기에 굉장히 좋은 거는 우리에게 에이전트라 용어보다는 에이전라고 하는 용어가 되게 예를 들면 에이전시 종류가 되게 많은데요 여행 에이전시 있잖아요 네 여행 에이전시는 여행을 가는 모든 과정을 설계를 하기도 하고 그리고 예를 들자면은 항공편도 예약해야죠 그다음에 도착해서 할 일정도 짜야죠 뭐 먹을 것 잘 것 이런 것들 하죠 그리고 거기서 문제가 생기면은 관련된 문제 해결돼야 되잖아요 부동산 에이전시도 마찬가지죠 부동생 설계사분들도 위탁해서 중계 수술을 받는 구조니까 그다음에 우리 에이전시 하면 연애 에이전시 K팝부터 해서 K컬처 유명하잖아요 네 여기의 핵심은 뭔가 기획을 하고 전문성 있게 양성을 하고 완전히 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내고 생산물을 만들어내는 거죠 허스포츠 에이전시도 마찬가지고 제가 굉장히 좋아하는 광고거든요 this is on ad for man이에요 여자를 위한 광고가 아니에요 이런 창의적인 거 만들어낸 거 광고 에이전시 마케팅 에이전시라고 하잖아요 그리고 돈 버는 거의 모든 것들은 에이전시가 합니다 우리가 주식을 현물로 사 본 적 있으세요 없죠 그렇죠 네 다 디지털로 해서 전자 거래가 되는 가상의 자산에 가깝죠 그것뿐만 아니라 뭐 우리 브일남에서도 하고 있는 이제 가상자산들 대부분도 마찬가지로 위딱받은 곳을 통해서 거래가 이루어지고 있잖아요 결국은 도대체 에이전시가 뭐냐 그리고 에이전시에서 근무하는 에이전트들은 어떤 것들이냐 보면 사람이 가지고 있는 업무를 대행을 하고 뭔가 기획을 하고 실행을 하고 책임을지고 전문성을 갖고 또 문제가 발생해서 그 문제를 해결해 주고 실질 그 모든 것들이 경제성을 만들어 내야지 되는 거죠 예를 들면 제가 직접 여행을 가기 위해서 귀찮도 일일이 하는게 예를 들면은 여행 에이전시 맡기는 것보다 100 저렴하다 그럼 기꺼이 하겠죠 그렇죠 그래서이 모든 것들을 가지고 있는 것이 에이전시의 필수 요소인데 하나가 더 있다면이 모든 것들을 꿰뚫를 수 있는 업무 프로세스를 가지고 있는 것을 에이전시라고 볼 수가 있죠 그래서이 에이전시에서 일하는 분들은 우리는 에이전트라고 얘기를 하는 거죠 그러면 AI 에이전트는 뭐냐 이거를 인공지능이 다 하는 거예요 사람이 아니라 이제 네 컴퓨터 이제 컴퓨터가 뭔가 일을 대행하고 뭔가를 기획하고 뭔가 실행하고 그거에 대한 전문성뿐만이라 위험 관리 그리고 그거에 대한 경제성까지 달성을 해 놓도록 내도록 하는게 AI 에이전트라고 보시면 돼요 그래서 쉽게 얘기를 한다면은 AI 에이전트는 여태까지 질문하면 대답하는 걸 떠나서 이제 사람을 대응해서 어떤 행동을 하고 그리고 의사 결정 내리고 그 행동 결과에 대한 위험 관리를 하면서 동시에 경제적 참여를 하는 인공지등이 만들어진다라고 보시면 될 거 같아요 제가 어 다른 자료 화면 몇 가지를 준비를 했는데요 그런 이유 때문에 최근에 그 에이전트에 대한 관심이 굉장히 급증을 하고 있죠.어요 어,요 화면은요 그 젠슨왕이 엔비디아의 GTC뿐만 아니라 올해 초에 있는 CES에서 발표를 한 내용이에요 인공지능의 발전 어 단계를 이렇게 이부는네 단계로 제지를 했어요 첫 번째 단계가 여기 보시는 퍼셉션 AI라 건데 뭐 음성 인식을 하고 이미지 인식하고 뭐 이런 것들이에요 인식에 그리고 지금 우리가 있는 위치를 생성 AI 시대라고 합니다 글을 쓰면 글을 써 주기도 하고 영상을 생성하기도 하고 그래고 막 음악을 생성하기도 하는 거죠 그리고 이제 올 세상이 바로 에이전틱 AI라고 얘기를 해요 그래서 에이전틱 AI는 사람을 대신해서 뭔가의 업무 프로세스를 자유로하고 자동하는 걸 의미하거든요 근데 젠슨왕이 그중에서도 가장 큰 변화를 만들어내는 시장을 코딩 어시스턴트 customer 서비스 페이션트 케어라는이 세 가지 주제를 일단이 사람은 제시했어요.이 시장은 완전히 에이전틱 AI 또는 AI 에이전트에서 시장도 변화하고 시장이 파괴될 거라고 보는 거죠 네 그런데 저는 이것뿐만 아니라 중하는 모든 산업이 AI 에이전트에 의해서 엄청난 타격 혹은 엄청난 혁신이 일어난다고 봐요 부동산도 마찬가지고 또 우리가 중계하는 거 대부분 유명한 것들은 뭐가 있어요 예를 들자면 전자상거래 또 다 중계죠 후팡에서 뭘 한다거나 하는 것들도요 이런 여러 중계를 하는 것들의 대부분이 AI 에이전트가 진흥화되고 자율화되면서 경제적 혁신을 만들어 내게 되는 거죠 그럼 그 두 가지가 어떤 차이를 보이고 있냐 하는 거를 또 참고자로 설명을 드릴게요 도대체랑 에이전트 AI가 어떻게 다른지 예를 들면 최치T는 우리가 LRM이라는 모델을 만들어 이거 우리는 뭐 초거대 언어 모델이니 뭐 이렇게 표현을 하거든요 근데 이거 LRM이라고 부르는 거 자체도 데이터예요 그냥 소프트웨어가 아니에요 그래서 우리가 최치피한테 질문을 해요 이거 이거 번역해 줘 이거 문서 작성해 줘 이건 도대체 뭐야라고 질문을 하면 LRM이 사전에 많은 것들을 학습해서 답변을 생성하게 되죠 데이터를 넣으면 데이터가 데이터를 생성하는 거예요 네 이런 걸 우리는 생성 인공지능 채치T 또는 달리 가치 이미지 생성이나 또는 영상 생성하는 시스템이라고 보면 되는 거죠 근데 최근 얘가 가지고 있는 많은 문제점들이 있어야 예를 들면 거짓말을 한다는게 가장 큰 문제죠 그런 걸 영어로 이제 할루시네이션이라 그러고요 그다음에 또 다른 것은 최신 정보를 학습할 때 몰랐으면 지금 물어보면 대답을 못 하는 것들도 존재를 하는 거죠 네 그래서 만들어진게 검색형 인공지능이라는 기술입니다 혹시 퍼플렉시티라고 들어보셨어요 네 네 저 씁니다 확실히 좋아요 좋더라고 네.pt는 HPT는 질문하면 그냥 답변만 나오는데이 퍼플렉시티는 자기가 검색을 해서 질문에 답이 있는 문서를 찾고 답 있는 문서로부터 실시간으로 정보를 찾아서 자기가 학습한 걸 결합해서 답변을 생성을 하죠 이런 기술을 R웨이라고 해요 좀 낯설 텐데 영어로는 retri리ever먼트 제너레이션이라고 그러는데 검색입니다 검색 그래서 검색증해서 생성을 한다는 뜻입니다 그래서 이건 방법은 사용자가 질문을 하면 인공지능이 검색도 하고 자기가 학습한 걸 결합해서 답변을 주는 거예요 그러면 에이전트 AI는 어떤 거냐 훨씬 복잡해졌어요 너무 복잡해졌죠 질문하면 검색하는 거 말고이 LRM 인공지능이 이제는 추론과 계획을 세워요 그리고 또 다른 도구와 또 다른 인공지능하고 소통을 합니다 예를 들면 나는 부동산 전문가인데 지금 사용자가 질문한 것은 정치가 부동산에 어떤 영향을 끼치고 그다음에 금리뿐만 아니라 채권 시장이 제가 그 질문 한번 해 볼 건데 조금 있다가 이스라엘 전쟁과 어떤 상관 관계가 있어라고 질문하면 얘는 그 전문성이 없잖아요 그럼 검색만이 아니라 그러면 정치 관련된 인공지능 채권 관련된 인공지능하고 협업을 해요 그리고 그거에 관련된 예를 들면 시장 전망을 해야 된다 그러면 어 미래 전망에 대한 차트를 그릴 수 있는 차트 툴도 얘가 호출을 하는 거예요 그리고 나서 다양한 형태로 구성되 있는 답변을 생성을 하지만 그걸 갖고 직접 거래도 할 수가 있게 돼요 그래서 기존의 인공지능 퍼플렉시티나 채치피pt티는 질문하면 대답을 하는데 에이전트는 질문뿐만 아니라 요구를 하면은 다른 에이전트나 다른 인공지능하고 협력을 해서 굉장히 깊이 있는 답변과 조사 분석을 할뿐만 아니라 요구를 하면 그걸 갖고 액션 다시 얘기해서 주을 사고 팔고 할 수가 있는 거죠 그래서 방법이 달라지는데 퍼플렉시티나 채치피티 같은 케이스는 어 이런 상황에서 우리는 어떤 주식을 사야 돼 부동산 어디에다가 어 어떤 부동산 투자하면 좋아라고 질문하면 그 목록을 보여 준다면 에전틱 AI 세상으로 가게 되면 발전을 하게 되면 그렇게 하고 나서 그러면 포트폴리오 구성을 해 그러면지가 주식을 사고 선물을 사고 팔고 하면서 최선의 포트폴리오를 유지하고 구성을 하는 사고파는 행동까지 하게 되는 거죠 그대로 중를 하는 거네요 중계를 하고 사람을 대신해서 행위를 하는 형태가 되는 거죠 그게 이제 에이전트 AI가 만드는 굉장히 큰 변화라고 보면 돼요 그래서 사실은 유용하지만 우리 삶과 비즈니스 모델을 확방구 같지 않잖아요 네 마치 인터넷이나 스마트폰이나 유튜브처럼이요 그래서 지금 전 세계가 집중하는 거는 인공지능에서 최치피 같은 거대 언어 모델이나 초거대 언어 모델들은 이제 시작인 거죠 뇌를 갖는 걸 하나 가졌다면 이제는 행동하고 결과를 만들어 내고 그것들을 최적화하기 위한 에이전틱 AI가 세상을 바꾼다고 보시면 될 거 같아요 그러면 아주 쉽게 요렇게 좀 이해할 수 있을까요 뭐 예를 들어 채지한테는 일본 2박 3일 여행 계획 짜주 하면 짜주긴 하는데 거기서 호텔 예약하고 그다음에 뭐 항공권 예약하고 하는 것들이 AI 에이전트다 이렇게 그렇죠 그러면 AI 에이전트가 그러면 날짜는 어떻게 돼요라고 묻고 그다음에 가고 싶은 거 특별히 있으세요 그럼 어 온전도 하고 싶고 맛있는 우동도 먹고 싶어라는 얘기를 하면 얘 혼자가 그걸 달하는게 아니라 그 프로그램이나 일정을 짠 다음에 비행기 한공 예약하는 에이전트를 불러요 그러면 개하고 소통을 해 갖고 그 예약을 해요 그다음에 그 가는 곳에 대한 추천을 한 다음에 예약을 한 다음에 그럼 거기 내려서 숙소를 해야 되잖아요 그 숙소하는데 또 예약을 해요 그리고 음식을 먹는 데는 음식점을 나열한 다음에 어디 어디 가냐고 묻고 거기 음식점에 있는 리뷰가 1번으로 돼 있을 거 아니에요 1번이면 그럼 일본어를 읽고 요약을 해 줘요 여기는 리뷰가 어떻고 어쩌고 저쩌고 그럼 여기 예약해 줘 그럼 예약 앱을 불러들여서 사람처럼 예약을 하게 되는 거죠 그 과정 전체를 한다고 보시면 돼요 그런데 우리가 이렇게 생각을 하면은 굉장히 어려운 것 중에 하나가 아니 그럼 인공지능 여럿시 협업을 해야 되는데 내가 부동산 얘기할 때는 부동산 정치 경제 관련된 에이전트를 찾아야 되고 그래서 협력을 해야 될 거 아니에요 그다음에 또 여행을 간다 그러면은 항공이라든지 숙박이라든지 음식 관련된거나 또는 교통 수단과 관련된 거를 아는 에이전트를 불러야 되는 거죠 그런데 걔네들이 어디 있는지를 어떻게 알겠어요 그래서 인공지능을 찾고 인공지능끼리 소통할 수 있도록 하는 쉽게 얘기하면 뭐라고 얘기해 할까 인공지능의 잡사 사이트 그런게 또 있는 거예요 그런게 이제 생겨서 엄청나게 발전을 하고 있어요 아 예를 들면은 뭐 우리 동네에서 또는 회사가 한 1천명 정도 되는 회사 그러면 아니 우리 회사에서 마케팅에서 마케팅 문구 제일 잘 쓰는 사람 누구야 영어로 해 갖고 실시간 통역 잘하는 사람 누구야 그거 찾기 쉽지 않잖아요 그럼 물어 물어보고 다녀야 되죠 근데 그래서 물어무고 다니지 않고 에이전트나 AI를 찾아내고 그들이 협력할 수 있도록 하는 일종의 인공지능 잡사이트 플랫폼이 나왔어요 네 그걸로 굉장히 유명한게 MCP와 A2A라는 거예요 근데 MCP는 원래 그 지금 현재 클로드라고 하는 서비스가 있는데 그 클로드라는 서비스를 만든 엔트로픽에서 제안을 했는데 이게 전 세계 표준화가 된 거예요 그래서 어떤 인공지능이 아 나는 예약을 하는 AI가 필요해 서비스가 필요해 어 나는 음식점을 검색을 해서 음식점 예약하는게 필요해라고 하면 각각이 도대체 누가 최고인 건지 걔네들하고 소통하는 방식을 찾아내고 소통하는 방식을 표준해 버렸어요 근데 이걸 보다 보니까 구글이 야 이건 내가 해야 되는데 싶어 갖고 A2A A라고서 에이전트 에이전트라는 프로토콜이라 걸 또 만들었어요 여러 에이전트가 협력할 수 있도록 왜냐면 참면을 보시면 에이전트가 이게 요렇게 네모 박스가 다 에이전트들이거든요 사람도 이런 식으로 일하죠 어디요 군대가 군대가 그죠 그렇죠 조직을 구터 에이전트인데 얘네들이 여행 일정 짜는 애들 얘네들이 뭐 비행기 표하는 애들 얘네들이 뭐 또는 식당 예약하는 이럴 수 있잖아요 요럴 수도 있고 네 그 이런 것들을 스스로 조직화를 하고 스스로 역할을 분담해서 일을 할 수 있도록 하는 그 프로세스 자체를 자동하는게 바로 에이전트다 음 이렇게 보시면 돼요 근데 이게 말처럼 되면요 사실상 사람 하나가 회사가 되는 거 아니에요 이렇게 되면 그래서 지금 1인 회사 및 소규모 회사가 어마어마하게 미국에서 많이 생기고 있어요.이 에이전트를 갖고네 대표적인 회사가 커서라는 회사인데요 매출의 기준으로 보면은 몇 달 전만 하더라도 1억 이상이 넘는 매출을 올리고 있고 순익도 어마어마하거든요 네 직원수가 20명이에요 직원이 그리고 최근에 미국에서는 혼자 창업해서 혼자 매출액을 50억에서 100억 이상을 올리는 회사들이 우죽순 생기고 있어요 어.이 이 AI 때문에 AI를 사용하고 AI 에이전트를 써서 비즈니스를 하는 거죠 야 근데 이게 지금 말씀 들어 보니까 저도 바로 이해가 되는게 결국에 지금 채지T의 문제는 결국에 내가 검색도 해야 되지만 그 나온 거를 가지고 행동을 할 수가 없잖아요 근데 여기는 이제 행동이 되는 거니까 사실상 이제 직원들한테 일을 시키는 개념이 되는 거잖아요 그러니까 이제 1인 기업이 되겠네요 그렇죠 그런데 그 시장 중에서 고용에도 영향을 미치면서 동시에 산업을 혁신하고 있는 시장 중에 하나가 바로 소프트웨어 시장이에요 네 그데 인공지능은 소프트웨어 시장이 거의 용광로 같기도 하고 부정적으로 보자면은 가장 소프트웨어 개발하는 사람들을 우리 개발자라 부르잖아요 네 개발자들이 제가 이것도 참고하면 준비했는데 같은억으로 말에 의하면 2030년 이제 5년밖에 안 남았네요 30년까지 소프트웨어 개발자의 80%가 해고당할 거라는 거 이게 사실인게 미국 같은 경우가 지난 2년 동안에 소프트웨어 개발자가 모든 직업 중에서 제일 많이 해고됐어요 30만 명이 미국 안에서요 지난달이 방송 찍는 전 달만 하더라도 3만 명 가까이가 해고됐어요 3주 전에 마이크로소프트가 6,000명을 그냥 한꺼번에 날려 버리고요 그리고 구글이 3,명을 날려 버렸어요 음 그리고 그게 더 가속화될 거라고 보여지는데 왜냐면 지금 참고 자료를 보면 소프트웨어 개발자라는 사람들은 어떤 소프트웨어를 만들지 계획을 세워야 되고요 소프트웨어 디자인을 하고 개발을 하고 이게 잘 만들어 주는지 테스트해야 되고 그거를 누군가한테 전달하고 어 작동될 수 있도록 해야 되고요 그리고 그걸 유지보수해야 되거든요 이게 업무 프로세스와 지식이 필요한 거예요 그래서 2 3년 전마하더라도 취준생이 제일 되고 싶은 직업 중에 하나가 개발자였어요 그죠 네정에서도 엄청 교육을 시켰고요 그리고 코로나 때만 하더라도 직장 두세 번만 옮기면 연봉이 두 배가 올라갈 정도로 개발자 부족하다고 난리였거든요 지금은 개발자가 미국에서 남아돌아서 난리예요 미국에서 1등 소프트웨어 개발자를 양성하는 대학이 카네기 멜론 대학입니다 cm6 2등이 스탠포드예요 3등이 MIT나 아니면은 뭐 일리노버론 샴페인 뭐 이런 데들이거든요.이 대학들 3년 전에 취업률이 3 400%였어요 대학 졸업할 때 세네 군데 다 부는 구글도 붙고 마이크로소프트도 전 세계적인 대학이니까 작년도 취업률이 여름 때까지 졸업하자마지 취업률이 50%예요 아니 어떻게 이렇게 순식간에 바뀌어 버리죠 야 그게 2년 만에 바뀌어 버린 거예요 그게 왜냐면 있는 직원도 내보내는데 뽑냐 이거죠 신입사 안 뽑는 거예요 대한민국도 제가 보기엔 내년 후년 후년 2 3년 동안에 우리나라가 한 2년 늦어요.이 완전히 새로운 분야에서 한국에도 굉장히 심각한 문제가 될 가능성이 있는 거죠 그래서요 그래프를 보면요 2023년에 미국에서 제일 많이 해고된 사람이 누군지 아세요 소프트 엔지니어 두 번째 리크루터 테스터들 코치 뭐 이런 사람들이 특히 빅테크에서 아 이게 어차피 에이전트로 다 대체되는 거잖 대체가 되는 거예요 지금 그러니까 굉장히 아이러니컬하게 AI를 만드는 사람들이 소프트 엔지니어들이거든요 자기가 만든 AI에서 가장 먼저 영향을 받는 직업이 되고 있는 거죠 심지어 이런 영향을 받는 직업 중에 하나가 바로 로이어예요 변호사님들 네 변호사 시장도 엄청나게 변화하고 있어요 왜냐면 변호사님도 지적 노동을 프로세스로 하거든요 케이스 어스먼트라고 해서 뭐 조사하고 뭐 정의하고 뭐 소장이나 이런 문서 드래프트 하고 여기서 새로운 이슈는 없나 발견을 하고 뭐 이런 것들을 하거든요 그래서 변호사가 되기는 어렵지만 변호사님들이 통상을 하는 업무는 굉장히 루틴해요 이거를 AI 에이전트가 대차기 시작했어요 굉장히 놀라운 소식이 우리나라는 법적으로 그게 변호사님 특히이 변협파하고의 갈등이 심하기 때문에 쉽지가 않은데 그 리갈텍이라는 분야가요 영국에서는 지난 달에 변호사 한 명 없는 로펌이 정부에서 승인을 받았어 변호사 아예 없는 아예 없어요 ai가 그냥 한 명 정도 있어야 되는 거 아니야 한 명이 없는데 대표 이사가 일은 안 하는데 대표 이사가 변호사예요 변호사고 예 대표 이사 한 명이 변호사고 밑에는 다 AI로 돌려요 야 이게 하는 업정도 딱 뾰축하게 가지고 갔어요 채권 추심 돈 못 받은 거 있죠 돈 빌려주고 못 받거나 뭐 계약을 했고 뭐 뭘 했는데 못 받는 것들 여기에만 집중하는 업무를 AI로만 변호사 선무를 하는 거예요 그게 이제 법률로 된 거죠 그것뿐만 아니라 큰 변화가 일어나는 것 중에 하나가 바로 연구 개발 사이언스나 또는 연구 개발 분야예요.이 연구 개발 분야도 어마어마하게 큰 변화를 맞이하고 있어요 특히 바이오나 신약 개발하는 쪽은 AI 없으면 이제는 미래 경쟁력이 아예 없는 정도예요 왜냐면 AI가 만드는 신약이나 머티리얼이나 유전체 분석에 기반해서 만들어내는 것이 우리 mRNA라고 얘기하는 백신도 마찬가지지만 안티네오젠이라고 얘기를 부르는데 이제 항암 백신 쪽으로 가게 되거든요 근데 그거는 사람마다 다를 수밖에 없어요 항암 백신은 대부분 그 자기 유전자에 기반하게 되거든 근데 이거를 사람이 뭘 한다 거의 불가능해 그래서 지금 AI로 모두 다 가고 있어요.뿐만 아니라 새로운 머티리얼을 개발하는 것들 또 어 창의적으로 과학 연구하는데도 다 AI가 대체를 할 정도예요 왜냐면이 프로세스가 엄청 복잡하거든요 r&d 프로세스가 그래서이 R&D 프로세스가 AI 에이전트가 거의 대부분은 대체를 해 가고 있는 거죠 그래서 특허도요 변호사님하고 특허 쓰고 있는 별리사님들이라고 있죠 우리들한테 얘기 안 하지만 뒤에서는 다 채치피나 저희 회사 루시아 같은 게데 루시아 같은 걸 쓰는 거예요 겉으로 드러나지 않지만 왜냐면 제가 이거 채피 해 갖고 조사한 거고 채티해 도장 쓴 거야 그러면은 안 되죠 지금 다쓰고 있는게 사실이거든요 그니까 이런 변화가 직업에 이제 만들어지고 있다고 보시면 될 거 같아요 그러면 어찌 보면은 약간 실물을 만들어 내고 진짜이 뭐 마우스라든지 뭐 이런 것들 만들어내는 사람들보다 그냥 어떤 데이터라든지 아니면 또 뭐 그냥 문서라든지 아니면 어떤 그냥 보이지 않는 무형의 어떤 프로세스를 가지고 돈을 벌던 사람들 이런 분들이 지금 가장 빠르게 대체되고 있는 거네요 그렇죠 그 저는 이렇게 표현합니다 그 제가 그 GDP 그래프를 하나 가져왔어요.요 그래프가 미국의 어 지난 120년간의 실질 GDP예요 그 2 실질 GDP는 특정해의 물가로 전체를 환산하는 거거든요 그 명목 GDP하고 완지 다른 거죠 그래서 실시 GDP가 실제로 그 나라의 부라고 보시면 돼요 그런데 이거는 1인당 퍼캐피타니까 1인당이거든요 그 1인당 부가 10배가 증가됐어요 그러니까 10열배 잘 싸게 된 거죠 우리나라는 몇 배 증가된지 아세요 우리도 우리도 많이 되지 않았을까요 40배가 아 40배 그러니까 그 얘기는 우리 증조 할아버지보다 저희가 40배 맛있고 좋은 옷과 음식과 좋은 집에서 살고 있는 거예요 사실이에요 예 그 사실이거든 저희 아마 증조 할아버지 도자 할아버 평생 옷이 한 2 30벌이 안 되셨을 거예요 근데 저희는 평생 입는 옷이 아마 수백벌이 아니라 그 이상일 거요 네 그만큼 큰 변화가 이제 일어난 거죠 그 이게 GPT를 만들어 내는데 우리가요 1900년도부터 어 여기 그레디프레션이라고 일어나는 어 1930년도 요거를 우리가 어 2차 산업 혁명이라고 얘기를 해요 2차 산업 혁명은 전기가 들어오기 시작하고 공장 자동화가 만들어지고 표준화되면서 더 좋은 제품을 더 낮은 가격에서 생산할 수가 있게 되죠 경제성을 달성한 거죠 그다음에 요기가 저희는 3차 산업 혁명이라고 얘기하는데 1980년대부터 2000년 사이에요 그 1990년 80년부터 2000년 사이에는 컴퓨터 인터넷에 기반한 거죠 1차 산업 현명은 1600년대로 올라갑니다 방적기 같은 형태인 건데요 근데 제가 드리려고 하는 얘기는 지금 1인당 GDP가 이렇게 올라간 그 경제 주축이 뭐가 있었냐 근육노동을 자동화를 하고 있었던 거예요 근육노동 자동화 핵심 뭐냐면 무거운 걸 들어 올리고 더 빨리 움직이고 하늘 날고 그리고 머리카락 100분 1천000분로 해서 건물을 쌓아 올릴 만한 기술한 그게 반도체잖아요 네 그 기술은 우리 손으로 하기 힘든 것들을 기계로 자동화를 한 거죠 근데 그게 2000년대 2010년 이후가 되면서 기계 자동화를 통한 혁신이 모든 선진국에서 멈추게 돼요 왜냐 실질 성장률뿐만 아니라 잠재 성장률이 대부분 2% 미만으로 줄어들었어요 그 2% 미만인 건 10년이 지나도 30%가 안 된다는 거예요 그러니까 굉장히 어 집자는 한계 온 거죠 그러면 이제 뭐가 변화되냐 아까 이제 말씀하시는 것처럼 대표님 말씀하신 것처럼 지적 노동이 자동화 되는 거 이제 뇌를 대체를 해야 되는 거군요 뇌를 대체한다기보다는 우리가 아까 표현하신게 정말 맞는 표현이신데 무형의 자산을 가지고 무형의 산출물을 만들어내는 무형의 프로세스라는 것을 자산으로 가지고 있는 직업들이 엄청나게 많은 거죠 네 그리고 그 전문성을 AI가 가지게 되면서 혁신이 일어나기 시작한다고 보시면 될 거 같아요 야 근데 지금까지는 그래도 혁신의 어떤 그 한계가 사람을 대체하지는 않았었잖아요 그람에다일하 된다 이제는 오고 이제는 말씀하신 것처럼 이제 프로세스 같은 걸 대체하기 시작하면은 뭐 아주 단순하게 얘기하면 몸과 머리를 다 대체해 버리면 인간은 이제 쓸모가 없어지는 거 아니에요 소비만 하는 존재가 되는게 아닌가 그렇지 저는 않다고 생각을 하는 것이요.이 그래프를 잠깐 보실 필요가 있으세요 지금 보시는 여기 주황색 그래프에 해당이 되는 건 주당 근무 시간이에요 미국에 아까 말씀드린 이게 산업 혁명마다 큰 차이를 보이는데 2차 산업 혁명이 있었던 시기에 공장동화가 될 때 근무 시간이 60시간에서 급격하게 줍니다 여기 출렁한 것은 그레이 디프레션이에요 세계 대공항 때 네 저는 뭐 다 직업이 없어졌으니까 그렇죠 그리고 나서 보는게 40시간을 유지해요.이 그러다가 1990년대가 지나가면서 급격하게 다시 근무 시간이 34시간 주니다 컴퓨터 인터넷이 들어오면서 쉽게 말씀을 드린 건 뭐냐면은 저희가 직업을 잃는게 아니라 직업이 다양해지면서 근무 시간을 줄이더라고요 우리 인간은 근데 뒤쪽에 있는이 그래프에 해당이 되는게 뭐냐면은 1인당 부를 쌓아 올린 거예요.이 두 개가 반비례해요 놀랍게 음 그래서 제가 바라보는 시각은 만약에 4차 산업혁명이라고 소위 얘기했던 인공지능이라게 지적 노동을 대체하면은 당연히 일자리는 변화가 생겨요 그런데 근무 시간은 저는 저 정도로 준다고 봐요 2050년이 무렵이 되 이제는 정말 조금만 일하고도 돈을 많이 벌 수 있는 그렇게 되는 걸까 거기에 이제 제가 다음에 만약에 온다 그러면 그래프 하나 더 가져오고 싶은데 거기에 어 굉장히 위험한 그 이야기가 있습니다 뒤에 숨겨져 있는이 1인당 GDP 제가 요거를 보여 드리는데요 그래프도 되게 재미난데이 그래프는 전체 국가 GDP에 해당이 되는 거를 인구수로 나는 거죠 인당이니까 계속 올라간 것처럼 보여요 그런데 1980년대 90년도에 인터넷과 컴퓨터로 전산화가 시작이 되면서 중산층은 멈춰요 중산층이 멈추기 때문에 시작한게 맞벌이에요 왜냐면 세상에 맛있는 건 쏟아져 나오고 좋은 옷은 쏟아져 나는데 좋은 집은 엄청나게 나는데 혼자는 그거를 감당을 못 하는 거예요 그러니까 맛벌이를 시작해요 미국에서 대한민국 그 연상이 똑같은게 2,년 초부터 시작이 됩니다 맞버리가 부부들이 그러면서 가족 전체 부는 쌓아 올리게 되면서 중산층을 유지하게 되죠 그런데 1인당 GDP 보면은 중산층이 1980년 90년도 완전히 멈춰요 근데 중산층이 멈췄는데 1인당 GDP가 올라갔다는 건 무슨 말이죠 양극화가 이제 엄청 심해졌다는 거죠 부자들이 어마어마하게 벌고 있다는 거예요 그래서 아까 질문하신 거는 뭐냐면 양극화가 더 강화된다는 거 의미해요 ai 때문에 그래서 직업이 없어지지 않을 거예요 일하는 시간은 줄어들 텐데 중산층의 수준은 유지될 거예요 그럼 중산층이 부자가 되냐 아니죠 부자들이 더부자가 될 거예요 누가 ai에 투자를 하고 AI를 가지고 AI로 돈 버는 수단을 보유하고 있는 꽃들이 그러면 아까 말씀하신 것처럼 그 로펌 대표님 한 분은 엄청 부자되는 거고 그 밑에 있던 그 월폼 그 변호사님들은 다 실되고 뭐 이런 구조로 가능하 실직보다는 일이 줄어들면서 적절히 이제 배분이 되겠죠 이제 뭐 알바하시고 이렇게 해야 되는 거잖아요 이제 네 정말로 우리나라도 그렇고 미국도 그렇고요 변호사 시장이 점점 힘들어지는 건 사실이거든요 아니 근데 저는 이제이 본질적인 의문이 아직은 해소가 안 된게 그러면 예전 같으면은 이제 예전에 뭐 주사 뭐 이런 거 하시는 분도 있고 뭐 캐드 없을 때는 막 도면 그리고 했던 분들이 프로그램이 생기면서 다른 직업으로 가셔 가지고 좀 더 고부가 같이 사업을 하고 하셨는데 이제는 다른 거 갈 때조차 없어지는게 아닌가 어저는 그게 아니라 일하는 방식하고 역할이 굉장히 큰 변화가 생긴다고 생각을 해요 그럼 어디로 갈 수 있는 제가 사례를 듣게요 어디로 가는게 아니라 똑같은 일을 다르게 하게 되죠 예를 들자면 지금 고등학교 2학년 3학년 교실에 가면요 네 특히 수학 시간에 가면은 한 30명 아이 중에 20명이 잡니다 10명은 선행 학습했기 때문에 다 알아서 자요 그니까 잔단 얘기는 자던지 딴 짓을 하는 거죠 네 명은 무슨 말인지 전혀 못알아들어서 잡니다 아니 미적분하고 앉아 있는데 그 어떻게 알겠어요 나는 운동하고 있는데 30명 중에 10명을 맞춰서 진도를 빼고 있는 거죠 선생님은 30년 후에 어떻게 될까요 예를 들면 저는 이렇게 생각해요 가수가 될 아이들은 미적분 개념만 알고 있으면 돼요 그 미적분을 직접 할 줄 필요가 뭐가 있겠습니까 운동 선수가 될 아이들도 마찬가지고 개그맨이 될 아이들도 마찬가지고 그렇지 않을까요 그러면 실제로 수학 교과서가 아이들 한 명 한 명마다 생산이 될 거야 생성이 운동하고 자기 꿈이 있는 아이들은 그냥 개념적인 것 시험 보는 것도 그 개념적인 수준에서만 시험을 볼 거예요 그런데 어떤 아이는 나는 컨트 투자를 하는 AI 소프트웨어를 수학적으로 만드는 일을 할 거야 어 그 수학 엄청 잘해야죠 그럼 걔는 그 수학적으로 더 잘할 수 있도록 하는 수학 교과서와 수학 시험 문제가 만들어지겠죠 그니까 결국은 선생님이 애들 30명 모여놓고 똑같은 걸 가르킬 필요가 없는 거예요 아이들마다 난이도도 다르고 내용도 다르고 시험도 다르게 볼 테니까요 그럼 선생님이 없어질까요 아니요 그게 아니라 이제 선생님은 연애 상담해 주고 친구 교우 상담해 주고 그 아이들의 미래 비전에 대해서 우울래하고이고 힘들어했거나 엄마 아빠하고 갈등을 겪고 있는 아이들에게 코치 역할을 하게 되겠죠 인생이 있어서 그것도 AI 에이전트가 할 수 있는 거 아닐까요 어 그럼에도 불구하고 많은 사람들이 생각을 하고 있는 것 중에 하나가 아직은 인간의 관계에 이런 있을 것이다 몸이라는게 굉장히 중요하다고 보는 거예요 음 아직까지는 눈을 이렇게 마주보고 웃으면서 얘기할 수 있는 아무리 휴먼노이드어도 그걸로다 당분간은 쉽지 않다고 봐요 그다음에 의사 선생님도 마찬가지예요 제가 한 거의 7 8년 전에 저희 장인 장모님이 동시 암에 걸리셨거든요 그래서 병원에 갔는데 가면 유명한 병원에 가면 의사 선생님하고 딱 1분 얘기합니다 아 그렇죠 딱 보여주고 아 이렇게 하시고 뭐 MRI 찍으셨는데 병이이 정도이고 아 이거 열어 보셔야지 될 거 같은데 뭐 수술 날짜 나가시면서 잡으시죠 그리고 그때 뵙겠습니다 궁금한 거 있으세요 그럼 뭐가 궁금하겠어요 더 아는게 없는데 그럼 몇 개 질문하다가 1분 내에 나와서 병원에 가서 날짜 잡으면 날짜가 4개월 후에요 네 이러면 유명한 병원은 꽉 차 있으니까 그게 우리나라 병원이거든요 그럼 미래는 어떻게 되나 진단 처방 심지 수술의 일부까지가 AI가 해요 그러면 그 AI가 진단 처방한 걸 의사 선생님은 어 이거 마저 틀려 하는 것들에 관련된 의사 결정 과정에 참여를 하죠 이걸 휴먼더루프라고 불러요 그렇게 하고 나서 수술할 때도 의사 선생님하고 로봇이 같이 협력을 하게 되죠 그러면 남는 시간은 뭐 하게 될까요 서 선생님이 그 당시 제 아내가 어떻게 했냐면요 집에 와서 아는게 없으니까 네이버 들어가서 무슨 암 무슨 걸린 사람들 모이는 카페 가입을 해서 밤새 뭐 검색해 보고 지리산 어디에 갖고 도사가 유명한 사람인데 뭐 그 사람하고 상담을 받고 무슨 뭐를 먹으라는 동 이런 거 보고 있는 거예요 석달 동안에 네네 네 그게 아니라 진짜 의사 선생님은 가족들 궁금한 거 얘기해 주고 또 아픔을 같이 나누면서 하는 역할을 할 가능성이 굉장히 커지는 거죠 그러면 인간이 정말 인간다운 경쟁력 있는 부분으로서 각 직업에서 이제 만들어질 가능성이 큰 거죠 예를 들면 굉장히 발칙한 상상인데 택시가 두 종류의 택시가 만들어질 거예요 사람 만나는 거 혹시 좋아하세요 뭐 저는 뭐 별로 안 좋아합니다 그래서 지금 샌프란시스코나 LA 가면은 잘주행 택시들이 다녀요 네 그리고 지금 자주행 택시 불르고 있거든요 우버 기사들이 네네 왜냐면 우버 기사들이 잘 주행 택시 때문에 자꾸 일자리가 잃어요 그리고 그게 우버의 꿈입니다 우버는 우버 기사들과 대략 7대 3으로 어 수익을 나눠 먹잖아요 근데 우버의 꿈은 어 우버가 만든 자율주행 택시 자동차를 타고 기사 없이 우버가 100%를 먹는 거예요 음 그리고 그 실험이 지금 샌프란치시스코하고 LA에서는 두세 개 이상의 택시 회사들이 운영을 하고 있거든요 저도 한번 탄데 되게 안전하고 운전 기가 막히게 합니다 30년이 지나면은 대한민국에 있는 택시 중에서 어 기사님이 몇 분이나 운전하고 있을까요 거의 없지 않을까요 제로에 가깝겠죠 그럼에도 불구하고 저는 거기에서 아 나는 외로우니까 대화 나눌 수 있는 기사님이 있으면 좋겠어일 수도 있는 거죠 그런 식으로 또 관광객이 있다 그러면은 같이 관광을 하면서 예를 들면 설명해 줄 수 있는 분이 있으면 좋겠어 물론 그것도 에이전트 갈 수 있지만 따뜻한 인간관계에 대한 삶을 요구하는 분이 나올 수가 있는 거죠 음 그니까 다시 얘기하면 결국은 인간은 인간이 잘라는 부분에 집중하면서 각 직업 종류는 다양해지고 일하는 시간은 줄어들고 부는 양극화가 더 가속화되면서 어 실험률은 크게 증가되진 않을 거예요 그게 제가 생각하는 방향입니다 그러면은 다만 소득은 많이 줄어들 수는 있을 수 있겠네요 상대적으로 소득이 그렇죠 그러니까 지금 우리나라가 전 세계에서 가장 불행한 나라거든요 우울증은 우리나라 사람들이 병원을 많이 안 가니까 우울증 지수가 높진 않는데 청소년 자살율하고 노인 자살율은 전 세계 1등이에요 둘 다 그것만 보더라도 한국이 행복한 나라는 아닌 거죠 그럼 한국이 가지고 있는 가장 불행한 마음을 주는 것은 어 아시는 것처럼 행복에 제일 큰 영향을 주는게 비교잖아요 상대적 박탈감 그게 이제 전문가이신데 부동산이 더더운다는 그렇죠 상대적 박탈감 내 친구데 갔더니 강남 반포에 50평짜리 아파트 살고 있고 나는 20평짜리 전세 살고 있어 음 그렇죠 공부는 내가 더 잘했는데 대학도 내가 좋은데 나한테 예를 들면 이런 것들이 이제 갑자기 불행감을 가져오도록 하잖아요 그래서 총체적인 사회적 부하고 삶의 질은 좋아지겠죠 지금 우리가 그렇잖아요 그렇죠 증조 할아버지보다 더 잘 살지만 불행해졌어요 그런데 불행할 수 있죠 음 사람마다 그래서 AI의 도입에 해당이 되는게 많은 분들은 직업에 임팩트를 주고 우리가 일할 자리가 없어진다고 생각하는데 그럴 가능성은 상대적으로 저는 낫다고 봐요 일할 수 있는 것들은 일하는 방식이 바뀌거나 혹은 새로운 일하는 업무들이 생길 거라고 생각이 들어요 소소하게도 옛날 같으면 야 그거 못 하라 해라는 것들이 이제 돈 받고 일하는 형태로 바뀔 가능성이 큰 거죠 아 그거 그냥 필요 없는 거 아니야라고 생각했던 것들이 그리고 그 것들 중에서 굉장히 많은 부분들이 몸으로 하는 거일 가능성이 굉장히 높아요 예를 들면 플러머라 그러죠 미국이나 캐나다를 가면 배관공들이 돈을 엄청 잘 벌어요 심지어는 배관공들을 부르잖아요 그 집에 이제 우리나라 같테처럼 생상장도 안 되는데 집에 이제 하수구가 막혔어요 그럼 너무 불편하잖아요 그럼 배관공을 불러야 돼요 근데 배관공 부르면은 우리나라에서 당일날 오잖아요 미국이나 캐나다 같은 데는 길면 한 달 후에 와요 어떻게 살아요 살기 힘들죠 빨리 와도 일주일 후에 와네 그런데 일주일 후에 올 때 벤츠나 BMW 몰고 옵니다 왜냐면 그 사람은 와서 그 사람은 한시간 만에 고치고 가는데 돈 얼마 받냐 500불 받거든요 500불이면 지금이면 한 7 80만 원 되는 돈을 그니까 하루에 세 군데 가면은 한 200만 원 버은 거야 하루에 그러면은 한 달이면은 뭐 3 4천만 원 이상을 버는 거니까 그런데 그게 왜 중요하냐면은 사실은 어 미국 우리나라 아파트니까 거의 구조가 비슷하지만 미국이나 캐나디든 집들이 다 다르잖아요 아파트 구조가 그니까 배관 구조가 다 다른 거예요 네 그니까 AI가 학습할 수가 없어요 다르니까 그리고 인간이 하는게 훨씬 더 빠르게 현재는 해낼 수 있으니까 그래서 그런 것처럼 많은 분이 예측을 하고는 것 중에 하나는 여전히 몸으로 하는게 오히려 훨씬 가치 있는 일성이 크다는 거죠 예를 들자면 사람이 달리기를 잘하나요 자동차가 달리기를 잘하나요 자동차가 더 잘하죠 비교가 안 되죠 그러면 달리기 잘하는 사람이 돈을 많이 벌택시가 돈을 더 많이 벌어요 사람이 더 잘 벌죠 예 자동차보다 100분의도 못 달리지만 네 비슷한 거죠 그 몸으로 하는 것들에 대한 직업이 새롭게 부각이 되는데 그것이 훨씬 섬세하고 훨씬 더 구체화되고 그리고 다양성이 만들어질 가능성이 굉장의 어떤 직업이라는 거는 인간적인 매력이나 아니면은 뭐 말씀하신 어떤 아직은 대체 불가능한 몸으로 하는 어떤 것 그 효율이 아직은 더 로봇보다 더 빠른 뭐 이런 것들이 좀 살아남을 것이다 뭐 일종에 뭐 감정 노동이나 뭐 이런 것들이 더 많이 살아남을 것이고네 다른 방식으로 비교를 해 보자면 저희 작은 아이가 지금 23살이거든요 미국에 있는데 얘가 초등학교 4학년 때 저한테 오더니 아빠 저 꿈이 바뀌었어요 그래서 뭔데 그랬더니 유튜버가 될 거예요 하는 거예요 그 한 15년 전쯤 될 거예요 그래서 제가 거의 꿀밤을 때리려고 하면서 야 그거 유튜브 돈 되겠니 그 뭐가 네가 꿈이 되겠어 너 공부나 열심히 해라고 얘기했거든요 네 근데 지금 유튜브 하시는 분들 어마어마한 셀럽이 되셨잖아요 단지 많이 먹는 분이 구독자가 천만이 넘고 그죠 네 그래서 제가 보는 거는 그 미래 예측을 함부로 할 수 없는 거 같아요 몸을 한다는 것도 그렇고 여러 직업의 변화라는 것이 우리가 지금 알고 있는 지식으로 함부로 판단하긴 굉장히 어렵다고 판단니다 솔트룩스의 이경일 대표님하고 이야기 나누고 있는데요 그러면 이제 요거 한번 좀 여쭤 보겠습니다 이제 앞으로 AI 에이전트가 나와서 인류의 삶을 되게 혁신적으로 편하게 바꿔 주고 훨씬 예전보다 더 생산성 높게 더 효율적으로 바꿔 준다는 거는 이제 그런데 더 불행할 수도 있고요 이거는 이제 방향이 결정됐는데 근데 결국에 결국에 말씀하신 것처럼 이제 양극화도 심해지고 그리고 그 안에서는 돈을 엄청 버는 사람들도 나타날 거고 돈을 상대적으로 못 버는 분들이 많아진다는 거일 수도 있는데 결국에 이제 아이를 키우고 이런 그 일반적인 가정을 지금 꾸린 분들 입장에서는 앞으로 그러면 뭐 나는 어쨌든 뭐 직업을 지금 가지고 있으니 우리 아이는 어떻게 키워야 될까 이런 거에 대해서 되게 막막해 하실 것 같거든요 특히 뭐 대학교 뭐 아까 말씀하수 공교육 이런 것들이 무슨 의미가 있을까 코딩 배워 봐야 다 저렇게 막 해고당하는데 그래서 저한테 이제 가까운 분들이 많이 상담을 하세요 그걸 제가 크게 두 쪽으로 보면 향후 20년간은 어떻게 변화가 있을 건가 그 20년 후은 어떻게 될까 이렇게 볼게요 지금 중고등학생들이면 20년까지가 중요하니까 근데 향후 20년까지를 본다면은 제가 오늘 말씀드린 거는 아마 거의 50년 100년이란 과정 동안에 이루어질 거라고 보여지거든요 근데 20년 후까지 보면 AI 에이전트가 물론 굉장히 큰 임팩트를 주게 됩니다 얼마 전에 저한테 상담 오신 대표님이 한 분이 따님이 생물학을 하고 계신데 아무래도 미래는 인공지능이니까 인공지능 하기 위해서 소프트웨어 그쪽을 이제 미국 쪽에서 컴퓨터 사이언스라 그러는데 소프트웨어 쪽 하는 쪽으로 석사 박사를 가겠다는 거예요 인공지능을 전공하기 위해서 제가 말렸습니다 인공지능을 전공을 하는 것보다는 오히려 굉장히 뾰축한 멀티컬에서 전문성을 가져가는게 맞다 다른 분야에서 그러니까 생물학에서 최고의 생물학 지식과 생물학 전문성을 가져가면서 인공지능을 도구로 쓰는게 맞는 거예요 마찬가지인 거죠 예를 들면 저희가 어떤 전문성을 가져간다면 굉장히 깊이 있는 전문성이 요구되는 것들이 있어요 그래서 AI가 대체가 되기 때문에 많은 분들이 그럼 우리 AI 공부해야 되는 거 아니야 ai를 잘 쓰는 걸 뭘 해야 되지 않냐라 근데 이런 것들을 우리가 리터러스라고 얘기해요 뭐 예를 들자면 IT 리터러스라든지 근데 AI 리터러스에 해당이 되는 건 문화이면서 그냥 쓰는 거죠 지금 MG 세대들한테 일부러 컴퓨터를 가르키고 휴대폰 스마트폰을 안 가르쳐 줘도 그냥 쓰는 것처럼 AR을 그냥 쓸 거예요 단지 그러면은 차별화가 굉장히 중요한 거죠 다른 사람과 그러면 이런 얘기를 또 누가 해요 기자분이 아니 인공지능 이렇게 기사를 잘 쓰는데 이제 기자가 다 없어지겠네 그럼 제가 하는 얘기가 아니에요 인공지능을 기똥차게 쓰는 다른 인간 기자님이 기자님을 대체할 겁니다라고 얘기를 하죠 그래서 오히려 대학을 간다라고 하면은 오히려 뭐 예를 들면은 문학이면 문학 생명공학이면 생명공학 역사면 역사 이런데 굉장히 깊숙히 들어가면서 거기서 전문성을 확서 차별화를 가져가는게 맞는 거죠 그리고 거기에다가 AI를 그냥 갖다 붙이면 돼요 삶에서 독구로 이런 방식에 일단 적어도 20년까지는 그 이후는 그것도 아마 안 될 가능성이 크지만 그니까 적어도 그게 하나 필요하다고 생각해요 두 번째가 굉장히 중요한데 이거는 전공이나 공부하고 상관없이 소양에 해당이 되는 건데 그 소양에 해당이 되는게네 가지를 준비를 해야 돼요 첫 번째 좋은 학교 나오셨잖아요 제가 알고 있기를 뭐 뭐 그네 뭐 아닙니다 뭐 그냥 서울에 있는데 저희 아이들도 다 좋은 학교 나왔는데 좋은 학교를 가냐 못 가냐 하는게 그렇게 중요한 건 좋은 직업을 갖고 좋은 학교 나온 사람들이 평균적으로 좋은 대우를 받기 때문인 거죠 그렇죠 과거엔 그랬으니까요 네 과거엔 그랬죠 그리고 지금도 뭐 완전히 그렇지 않지만 과거보다는 조금 달라지긴 했어도 전반적으로 그런 경향은 있죠 네 그 20년 후에도 그거는 100년 후에도 그거는요 그 저는 그게 완전히 파괴될 가능성이 크다고 봅니다 왜냐면 좋은 대학을 가는 기준이 지금 뭐냐면 OMR 카드에다 정답을 잘 찍는 친구들인 거예요 그 서울대학을 가든 MIT를 가든 바클리를 가든 다 OMR 카드 정답 잘 찍는 거죠 우리나라 수능 SAT 미국에선 그런데 이미 작년 기준으로 상위 1%를 하거든요 체피t가 답 찍는 거는 그리고 작년 이미 봄에 변호사 시험도 상위 20%를 합격을 했거든요 그러니까 정답이 있는 거를 푸는 거는 무조건 AI가 잘할 수밖에 없어요 앞으로 더 잘하겠죠 이제 더 잘죠 그니까 왜냐면 우리가 푸는 건 정답이 있는 걸 풀잖아요 네 정답이 있는 건 조금 있다 설명을 드릴 텐데 얘가 추론 기술이 접목이 돼서 기똥차가 풀어요 자기가 안 본 문제도 수학 문제를 풀어요 지난주에 굉장히 놀라운 발표가 하나 있었는데 사이언스지하고 같이 해서 한 걸로 제가 기억을 하는데 어 미국에서 굉장히 큰 돈을 걸었어요 인공지능이 풀 수 없는 문제를 어 만드는 수학자분들에게 상금을 건 거예요 그래서 수학자가 50명인가 몇 명이 모여 가지고서 이건 인공지능 절대 못 풀 거야 해 갖고 40 문제가 50 문제를 낸 거예요 그 중에서 절반 이상을 다 풀어 버렸어요 이거 절대 못 푼다는 거예요 지금 수준이 그렇거든요 그러니까 지금이 상이 1%예요 그러니까 100명 중에 1등을 하는 거예요 그러면 한 5년 후면 어떻게 될까요 1천명 중에 1등이거나 만 명 중에 1등일 거예요 지금 제가 알고 있는게 수능 시험 보는 사람들이 대략 한 3 40만 명이라고 들었거든요 그러면 10년 후는 3 40만 명 중에 1등하지 않을까요 그조차도 지금 인구가 우리는 20년 후에는 절반으로 줄어드니까 20만 명 중에서 1등을 하겠죠 ai가 결국은 대학에 퀄리파이를 하기 위해서 우리가 지연 본다는 것은 의미가 없어져 버려요 ai 정답을 찾아내는 것들을 근데 똑같은 채치피티나 똑같은 퍼플렉시티나 저희 회사에는 구버라는게 있는데 똑같은 구버에다가 질문을 해도 어떻게 질문을 하냐에 따라서 답이 완전히 달라져요 그런 걸 우리가 프롬프트 엔지니어링이라는 말도 쓰죠 많이 경험을 해 보실 거예요 그래서 결국은 답을 잘 찾는 사람보다 호기신과 위대한 질문을 AI한테 할 수 있는 사람이 성공 가능성이 커요 ai가 엄청난 지식을 학습하고 그걸 다 가지고 있을 때 얘한테 뭐라고 물었을 때 거기서 가치 있는 것들을 뽑아낼 수 있냐 하는 것을 아는 사람들이 성공 가능성이 높아지는 거죠 그러니까 잘시킬 수 있는 사람이 성공한다는 거죠 쉽게 얘기하면 이게 좋은 편은 아니지만 옛날에 우리나라 조선시대 이런 말이 있어요 종도 부려본 놈이 부린다고 그 말은 AI에게 어떻게 뾰축하게 창의력 있게 일할 수 있도록 요구를 하냐 하는 능력이 굉장히 중요해져요 근데 이게 그냥 생기는게 아니라 인사이트가 있어야 돼요 그니까 위대한 질문은 위대한 인사이트가 있어야지 그 질문을 할 수가 있으니까요 그래서 질문 잘하는 능력이 중요한데 대한민국이 그 질문 능력은 전 세계 거의 꼴찌 수준이에요 이거가 하나 굉장히 중요한 수행이 되고요 그다음에 두 번째가 메타인지 능력이에요 그래서 아이들을 교육을 시키려면 메타인지 뭐냐면 혹시 어 수학 시험이나 싫어하는 과목 시험 보다가 시간이 모 잘라 갖고 막 찍으신 적 있어요 아 예 있죠 속으로는 오늘도 다 모프로써 오늘은 4번으로 찍을까 3번으로 찍을까 딱 봤더니 어 3번은 오늘 하나도 안 썼네 그럼 3번 다 찍는 거죠 예를 들면 이게 무슨 문제가냐면 메타인지 능력이 없는 거예요 메타인지는 뭐냐면 무엇을 하기 전에 그걸 내가 할 수 있는지 없는지 아는 능력 무엇을 내가 알고 있는지 모르는지를 아는 능력이에요 그걸 메타인지 능력이라고 하거든요 메타 커그니션이라고 하는데 이게 왜 중요하냐면 수학 문제를 풀 때 이건 나 못 풀어하고 넘어갈 수 있어야 돼요 풀어보지도 않고 그렇죠 시간을 관리해야 되니까 그렇죠 그러면 보자마자 이건 나는 풀 수 있어 못 풀어라는 걸 알아야 되거든요 근데 대부분 시간 모자르는 거는 못 푸는 거로 난 풀 수 있다고 믿고 있는 거죠 그 얘기가 왜 AI 시대 중요해지냐면은 결국은 모든 사람이 해보고 누군가가 해봤고 그게 데이터로 남는 건 AI가 더 잘할 거예요 그럼 인간에게 요구되는 것은 누구도 안 해봤던 것들을 요구하게 돼요 비즈니스 세계도 그렇고 직장에서도 남들이 다 해 봤던 거는 AI가 잘하고 로봇이 잘하게 되니까요 그러면 저한테 떨어지는 업무나 제가 해내야 되는 거는 남들이 한 번도 안 해 본 것들이에요 대부분이면 데이터도 없어요 ai한테 물어봐도 몰라요 그런 것들을 제가 해 본다는 얘기는 뭐죠 내가 이걸이 방향으로 하면 되는지 안 되는지를 제가 알아야 되는 거죠 그런 것들이 메타인지 능력이 그럼 메타인지 능력은 어떻게 길러지냐 첫 번째 공부하고 배우면 안 돼요 지금 유튜브처 이런 것처럼 내가 뭔가 배우거나 깨달은 것은 계속 글을 쓰고 다른 사람한테 가르치는 역할을 할 때 내가 뭘 알고 있는지 모르는지를 아는 능력이 향상이 되거 그죠 듣는 거는 다들들을 수 있거든요 말을 할 때 이게 부족함이 느껴지는 거죠 그렇죠 그래서 말해야 되고 누사 어떤 사람을 가르쳐야 돼요 네 그리고 가르치면서 깨달아야 되는 거죠 그 과정이 반복되면 한 번도 안 가르치고 한 번도 공부 안 한 것들에 대한 감각이 증가되는 거죠 두 번째가 명상이라고 하더라고 그니까 이런 것들이 정말 이제는 기계가 명상 못 할 거 아니에요 그 명상에 굉장히 깊은 것이 뭔가 마음이 하나가 되는 느낌이라고 하더라고요 그다음에 두 번째가 깨달음과 같은 것들이고 세 번째가 반성이라든지 자기 성찰 같은 것들 이런 거 AI 가기 어려운 것들이죠 그래서 이런 메타인지 능력도 굉장히 중요한 소향이 돼요 세 번째 중요한 소양 중에 하나가 뭐냐면 그 회복 탄력성이에요 그래서 요즘 왜 우리 주변에 보면 친구들 중에 그런게 있죠 보편적인 교육을 받은 사람들은 다른 사람하고 비교를 해서 내가 어떤 일을 못 해내거나 시험을 봐서 떨어지거나 그러면은 내가 부족한 인간이라고 생각을 해요 왜냐면 우리는 그 잣대로 훈련을 시켰거든요 지금 교육 프로그램 모두 17세기 18세기에 만들어진 산업 생산 시대의 대량 교육을 하기 위했기 때문에 교육 프로그램과 교육이 표준화가 됐죠 그리고 시험도 표준화되니까 이거 잘하는 애 못하는 애 더 못하는 애로 계급을 나누게 되죠 근데 그게 그 아이들의 능력과 그 아이들의 잠재력을 얘기하는 건 아니잖아요 아시는 거죠 지금 제가 보기엔 진짜 천재 같은 분들 예를 들자면은 연예인 같은 분들은 어 그분들은 정말 천재인 거죠 대단하신 분들이라고 생각해요 근데 그분들이 대부분 공부를 잘했냐 그렇지 않더라고요 그런데 그게 더 강화될 가능성이 큰데 어떤 의미냐면요 말이 길어졌는데 이제는 뭔가를 실수하고 뭔가를 못 하는 것을 경험한 사람들한테 기회가 많이 오는 거죠 근데 지금 산업 사회에서 산업 교육을 시킬 때는 공부를 못 하면 내가 뭐 그렇지 그래서 소주 확 먹어 버리고가 확 자 버리죠 근데 그게 아니라 내가 뭔가 시도했는데 그걸 실패를 하면 남들이 안 해본 실패를 한 거면은 그게 굉장히 소중한 데이터인 거예요 그러면 그거를 발도듬해서 내가 원래 그런 놈인지 나 원래 돈도 못 벌어 나 원래 공부 못 하잖아가 아니라 어 이것 봐라 그러면 거기서 배움을 얻어서 다시 시작할 수 있는 힘을 얻어야 돼요 그런 걸 우리는 회복 탄력성이라고 얘기해요 리언스라고 얘기합니다 그니까 이런게 인간의 그가 무슨 직업을 갔던지간에 굉장히 중요한 역할을 하게 되는 거죠 결국에 지금까지는 어찌 보면 공장의 이제 기계를 대체하는 느낌으로 빠르고 정확하게 하는 거가 사실은 이제이 세상에서 잘하는 거다라는 걸로 살았어 그거를 평가를 했죠 이제는 앞으로는 그게 아닌 거잖아 안 해본 거를 시도해서 거기서 답을 찾아내는 이런 사람들이 이제는 돈을 벌고 이제 부자가 되는 거고 대표적인 사례를 본다면 일런 머스크인 거예요 전 세계 지금 1등 부자로 왔다 갔다 하고 있죠 주가에 따라 근데 일론 머스크를 사람들이 지금은 존중을 하는 이유가 돈이 많기도 하고 사업적 성공을 했지만 10년 전만 해도 대부분 사람들은 미친놈 꼴통이라고 생각을 했어요 말도 안돼 무슨 화성을 간다고 특히 자동차를 전기차를 만들어서 자기가 휩쓴다고 했을 때 시총 1이잖아요 자동차 그룹에서 그랬을 때 사람들이 야 너 자동차가 뭔지는 않아 자동차는 그렇게 만드는 거 아니야 보트가 와서 웃으면서 가고 네가 공장을 만든다고 말도 안 되는 얘기를 했던 거죠 그리고 일런 머스크가 스페이스 X 창업에서 로켓을 쏜다고 했을 때 나사뿐만 아니라 모든 사람들이 깔깔되게 웃었죠 비웃었죠 지금은 혼자서 전 세계 위성에 80% 싸울려요 말도 안 되는 거죠 그러니까 골통 같은데 그 골통이 해내는 가장 중요한게 첫 번째 실행력을 갖는 거고죠 해내는 거 비전을 말하는게 아니라 그 리더십도 그렇게 굉장히 큰 변화가 만들어지는 거죠 그래서 아까 질문은 그 우리 아이들을 위해서 어떻게 해야 되냐 그러면은 좋은 대학 보내는 거 여전히 중요합니다 퀄리파이를 받는 거니까 좋은 대학 보내야죠 능력이 되면 그런데 좋은 대학 간다 그래서 20년 30년 전에 무조건이 친구들이 우리가 기대하는 풍요로운 삶을 산다라는 것은 확률은 점점 낮아지는 거죠 그럼 좋은데 가면 확률이 올라가긴 하겠지만 좋은데 가는 것보다 중요한 것은 자신만의 전문성을 갖는게 굉장히 중요하고 그리고 그 전문성이라는 것을 지속적으로 향상을 시키면서 AI가 협업할 수 있는 협력이 필요한데 여기에 필요한 요소가 뭐냐면 스스로 실행할 수 있는 능력 그리고 질문할 수 있는 능력 그리고 아는 것과 모르는 것과 할 수 있는 것과 없는 것을 나눌 수 있는 능력 등등이 굉장히 중요한 거죠 거기에다가 필요한게 이제는 뭐라고 해 친화력 같은 것들이 될 거예요 음 저는 어디선가 그런 얘기를 들었거든요 이제 이제는 기술이나 이런게 아니라 이제 컨텐츠가 사실 중요하다 그래서 이제 기술이란 뭐 예를 들어 그림을 이쁘게 그리고 잘 그리고 이런 것들은 다 대체가 되지만 그 그림을 뭘 그려야 되는지 뭐 이런 것들 그러니까 뭐 세상에 없는 것들을 만들어내는 뭐 소설 차라리 뭐 소설을 쓴다든지 뭐 이런 분들이 앞으로는 돈을 벌지 웹툰 그림을 그리거나 뭐 이런 분들은 이제 다 대체된다 뭐 이런 얘기를 들었거든요 뭐 가능성은 있죠 어 가능성은 있는데 그게 아까 제가 휴먼더라는 용어를 썼는데 어 많은 분들은 대체된다고 생각을 하는데 그게 아니라 일하는 방식이 바뀌는게 훨씬 더 큰 가능성이 커요 예를 들자면 자동차가 나와서 인력 군을 대체를 했나요 아 뭐 그런 거는 아니에요 운전 기사가 있는 거니까 그리고 저는 안에 우리가 소위 얘기하는 그 감성에 해당이 되는 것 그니까 모든 사회가 발전하면 발전할수록 작은 거 하나가 굉장히 큰 차이를 만들거든요 제가 예를 들면 어 저희의 베트남 법인이 있어요 네 그래서 베트남 법인을 가면은 문도 덜렁덜렁하고 벽에 벽실도 하다 말고 그다음에 예를 들면 나사옷도 건물에 박다 말고 그렇게 해놓고 사람들이 살아요 길거리에 가도 쓰레기도 쌓여 있지만 자전거 봐도 다 까져 있고 자동차도 받고 덜컹덜컹거리고 그래도 사람들이 그게 불평불만을 안 해요 참 신기하죠 그 똑같은 경험을 제가 30년 전에 일본 사람들이 한국에 왔을 때 그 얘기를 하더라고요 30년 전에 한국의 1번 분들이 와서 어우 여기는 교통 질서도 안 지키고 쓰레기를 어떻게 땅에다 버리지 어 횡단보도에서 길 그냥 막 건너가 집에 갔더니 집도 지저분하고 어우 집들 건물들도 되게 후졌어 30년 전에 일본은 전 세계 1등의 품질 수준을 가지고 있던 사람들이 대한민국 오면 그런 거죠 대한민국에서 지금 세계 12 수준의 품질 수준과 삶의 질을 가지고 있는 사람이 베트남감 가면 그래요 그 얘기는 다른 식으로 표현을 한다고 하면요 직업이 없어지는게 아니라 지금은 무관심한 것들이 직업이 될 가능성이 큰 거예요 그 세지만 하나하나의 차이가 크니까 예를 들자면 대한민국 사람들의 30%가 명품을 가지고 있다고 할게요 네 그게 무슨 뭐 에르메스가 됐던 뭐가 됐든지간 10명 중에 세부이 명품이 있다고 그러면 눈높이가 명품 눈높이가 있는 거예요 그러겠죠 베트남에 가면은 만 명 중에 한 명이 명품을 가지고 있는 거예요 그러면 대한민국에 있는 직업은 그 명품의 차이에 작은 차이도 굉장히 큰 차이를 보이는 거예요 그 작은 차이도 굉장한 품질 차이를 보이는 거죠 다시 돌아가면 아까 그림 그리거나 혹은 예를 들면 웹툰을 그린다 그 로봇이 웹툰을 그리겠죠 근데 로봇이 웹툰 그려서 로봇이 순수하게 웹툰 그린 것과 로봇이 그린 웹툰에 자기만의 개성과 터치를 넣는 것의 차이가 작은 차이데 지금 보면 어 이거 똑같은 거 아니야 그러는데 10년은 그게 엄청난 차이를 만들어 내요 그죠 오히려 그때 가면 또 인간이 그린 거기 때문에 더 가치를 막 부과할 수도 있고 부가할 수도 있죠 아까 달리게 얘기처럼 네 네 그러니까 사실 미래는 어떻게 될지 모른다 아 그리고 이제 방향성은 대략 이렇다 근데 아까 20년 단위로 이제 얘기를 해 주셨는데 20년이 넘어간 그니까 뭐 예를 들어 이제 막 태어나는 아이들 이런 아이들은 또 완전 또 다른 세상에서 직업을 얻고 해야 되지 않겠습니까 그중에 가장 큰게 어쨌든 이제 로봇이 계속 발전을 엄청나게 빠르게 하고 있는데 이제 몸까지 대체를 해 버리면 아까 말한 배관공도 결국에이 로봇이 더 빠질 수도 있잖아요 손의 움직임이나 이런게 기술 개발이 되면 더 세심하고 더 잘할 수도 있는데 그렇게 되면 어떤 세상이 펼쳐지는 거예요 일단 둘로 나눠서 말씀을 드릴게요 첫 번째는 모르겠다라는 대답이에요 첫 번째는 정확히 우리 누구도 아무도 모른다라고 답변하는게 맞는 거 같은데요 예를 들자면 혹시 뭐 알파고 기억하세요 제가 지난주에 이세돌 씨를 실제로 봤거든요 이세돌 씨가 자기가 졌던 그날의 이야기를 얘기를 해 주더라고요 어떤 느낌이었고 어떤 감정이었는지를 인공지능한테 진 느낌을 지금은 이제 그 이후로는 어 사람 AI를 단 한 번도 못 이겼어요 아 네 그런데 그 AI를이긴 AI가 있어요 그게 뭐냐면 사람과 AI가 한 팀으로 해서 바둑을 두면 AI 하나가 두는 거를 이겨요 아 재밌죠 사람이 붙으면 또 이겨요 예 사람과 AI가 협력을 해요 ai가 술을 여러 개를 주고이 중에서 너 골라봐 그러면 사람이 딱 보고 난 이게 낫겠어라고 그래서 결정을 하는 거죠 뭐 이런 형태로 협력을 하는게 AI를 뛰어넘기도 하는 거죠 매번 이기지 못해요 근데 제가 얘기가 잠깐 셌는데요 20년 후에 어떻게 될 거냐 하는 것에 대한 걸 한치도 알 수 없는게 그 알파고가 있었던 전날에 대한민국 인공지능으로 제일 유명한 다섯 명이 모여서 술을 먹었어요 국내로 AI 석학트를 한국에 초청해서 굉장히 큰 행사를 하는데 그거를 주최하시는 분들이었거든요 그래서 술을 먹으면서 그런 얘기를 했어요 제가 밥을 사는데 교수님들이죠 대부분 어떻게 될까요 그런데 다섯 명 몽땅다 이세돌 씨가 다섯 판을 몽땅 이긴다.네 판 몽땅 이긴다 그러셨어요 대한민국 최고의 인공지를 학자들이 네 그다음 날부터 해서 딱 한 두 번 이겼나요 완전히 개박사를 난 거죠 그만큼 몰라요 전문가들일수록 더 몰라요 그래서 첫 번째 대답은 함부로 예측하거나 답변할 수는 없다 어느 누구도 잘 모른다라고 대답하는게 맞을 거예요 그럼에도 불구하고 20년 후를 생각하면 어떻게 될까 일하는 방식과 직업이나 이런 부분에 있어서를 나눠 본다면은 저는 이렇게 생각을 합니다 첫 번째 일단은 사람 아까 말씀드린 것처럼 굉장히 명확한 건 있어요 부익부 빈익부는 우리 생각하는 거보다 극단적으로 훨씬 더 심해질 겁니다 그러니까 여기서 그러면 어떻게 답을 찾아야 돼요 그거는 굉장히 명확해요 그건 확실하고요 그래서 대략 한 6 7년 전부터 학자들 사이뿐만 아니라 몇몇 정치인들이 얘기하는게 AI에하고 로봇에다가 세금을 부여하자는 거예요 뭐 기본 소득 얘기도 나오고 기본 소득은 그 세금을 해야지 나줄 수 있는 거죠 그 비슷한게 뭐냐면은 주식회사 제도하고 비슷한 거죠 우리가 법인이라고 얘기하는 건 법적인 인간이거든요 근데 법적인 인간이 자연인이 하는 걸 거의 다 알 수 있어요 예를 들면 결혼도 할 수 있죠 네 세금 거의 자연인의 법적인 것 몇몇 개를 보면 동격인게 되는 거죠 그 20년 지났을 때 큰 변화 중에 하나는 굉장히 리스크가 크게 비닉 부익부가 굉장히 커질 가능성이 크다 이게 이제 첫 번째가 되고요 명확한 사실에 해당이 되는게 그리고 아마도 제 전망에는 로봇과 AI에게 마치 법인에게 세금을 물듯이 세금을 물르는게 필수적으로 시도가 될 가능성이 굉장히 높다고 봐요 음 그러면 일반적인 사람들은 그 극단적인 양극화와 부익부 비닉이 일어나는이 시기에는 결국에 엄청난 생산성 향상으로 큰 돈을 버는 회사 그 회사에 지금 투자를 하는 방법밖에 없을까요?이 양극화를 좀 줄이려면 어 그런데 제가 아까 말씀을 드린 것처럼 그게 이제 극단적인 양극화는 생길 텐데 그 얘기는 뭐냐면 지금 혹시 경쟁자를 일론머스크나 아니면은 또 누가 있을까요 뭐 레리 페이지 같은 사람하고 부의 경쟁을 생 하지 않죠 예 그러니까 우리의 부의 경쟁이나 우리의 삶의 만족도의 척도를 재정이할 필요가 있겠죠 그래서 말씀하신 것처럼 양극하의 극단에 한쪽으로 몽땅 다 몰린다는 의미에 해당이 되는 것은 정말 그런 몇몇 회사와 그런 회사를 운영하는 사람들일 가능성이 크죠 네 그럼 그런 회사에 투자를 하면 될 거 같아요 음 그런데 그런 회사가 어떤 회사인지를 지금 전망하기가 정말 어렵다는 거 어렵다 그거를 이제 유식한 말로는 strat티icon스라고 불러요 그러니까 우리말로 한다면은 전략적인 불려파음 전략적 불려파이 뭐냐면 이렇게 큰 변화가 일어날 때는 도대체 어떤 의사 결정이 맞는지를 찾기가 정말 어렵다는 거예요 또 어떤 회사가 돈 버는 회사인지 알 수 없다는 거죠 적어도 지금 AI 중에서 LRM에 대한 투자를 했었어야 되면은 6년 전쯤에 했었어야 되니까 이미 그건 시기를 놓친 거예요 인공지능은 기업에 투자하는 시기는요 이미 놓쳤다고 볼 수 있어요 그러면 그 그 섹터 그 ETF 뭐 이런 식으로 투자라도 하는 건 그나마 좀 괜찮을까 그렇죠 지금 당장은 그렇죠 20년 그 20년 후에 내가 부자가 될 수 있는 뭐냐 그러면 비근한 내로 제가 그 저는 원래 첫 대학원 마치고 첫 직장이 LG의 우면동에 있는 LG 중앙연구소라는 것이었어요 그때 입사했을 때가 제가 첫회가 1,800만 원 한 3 세회 지나니까 한 2,200만 원 정도 됐던 거 같아요 그게 98년 무렵인데 98년도에 아마존이 상장을 했어요 나스닥에 그때 1천만 원 주식을 사면은 제가 작년 초에 계산해 봤거든요 얼마 돼 있냐면 60억 원이 돼 600배가 그런 거예요 그걸 제가 그 시각과 능력이 있었을까요 좀 그렇지 않다고 생각을 합니다 그런데 그럼에도 불구하고 그때 그런 회사를 투자한 사람들이 있더라고요 뭐 있겠죠 네 네 그리고 그런 분들이 어떤 분들은 1천만 원 넣어서 1억 됐다 아싸 그리고 팔신 분도 계시지만 지금까지 보유했던 분들도 있는 거죠 그까 결국은 투자 관점으로 본다면은 그게 솔트룩스라고 제가 말씀드릴 수는 없을 것 같아요 그런데 그런 회사를 찾으셔야 되고 그게 5배 10배가 아니라 600배가 될 수 있는 가능성 있는 회사에 대한 비전과 믿음을 고민을 하셔야 되는 거죠 그니까 이게 AI 에이전트가 개발되고 점점 확대되면 결국에는 개인 인간한테는 좀 불리한 면들도 많겠지만 회사들한테는 아주 획기적으로 지금 성장할 수 있는 기회가 되는 거 아닙니까 비용도 극단적으로 낮출 수 있고 그런데 회사하고 회사 사이에서도 경쟁이 일어날테니까 굉장히 쉽지 않은 문제가 있는 거죠 대표적인 예로 똑같은 휴대폰을 만들었었던 노아 모토롤라 LG 삼성 그러니까 누가 살아남을지는 알 수가 없으니까 삼성전자 하나 살아남았어요 다망했어요 누구 때문에 애플 때문에 듣보잡이죠 애플은 노트북 만들던 애가 갑자기 휴대폰 들고 나왔으니까 모토롤라하고 높게 하는 야 휴대폰하고 그렇게 쉽게 하는 거 아니야 그 잘 안 될 걸 그리고 얼마에 너네 팔는데 80만 원 야 사람들 80만 원 갖고 휴대폰 안 사 음 그게 갤럭시 S 나오기 전에 무렵이거든요 그럼 결국에 AI는 미국이랑 중국 이쪽에서 어쨌든 대세적으로 성공하고 거기서 장악을 할 수밖엔 없겠죠 현재는 그래요 그러니까 정말 이런 거죠 이미 제가 보기에는 투자 관점으로 보면 이미 초기 투자는 끝났어요 네 저희 회사에 오랜만에도 오픈 AI 쪽에서 연락이어서 오픈 AI 투자가 또 열렸거든요 또 열렸는데 그걸 제가 100조 가치로 투자를 해서 도대체 얼마 먹을 수 있겠어요 음 그러니까 예를 들자면 지금 오픈 AI나 지금 마이크로소프트나 지금 구글에 인공지능하는데 투자했다고 쳐요 지금 M비디아에 투자했다고 쳐요 600배 되기는 쉽지 않을 것 같아요 네 열배는 될 순 있겠죠 열배면 괜찮은 거 아니에요 열배는 괜찮을 수 있죠 근데 그런 회사를 잘 선택을 하시면 다섯 배 열배는 될 수 있겠죠 그러니깐 어찌 보면 좀 막막한 얘기일 수도 있겠지만 20년 뒤는 알 수가 없다 그리고 20년 안쪽으로는 말씀하신 것처럼 이제 뭐 어떤 인간적인 어떤 뭐 감성적인거나 아니면은 이제 뭐 말씀하셨 거에 도전하고 뭐 이런 쪽에서는 아직은 좀 기회가 있을 것 같다 이게 정말 앞으로 이제 AI가 우리 인류를 어떻게 바꿀지 뭐 어찌 보면 진짜 이 태풍의 초입에 있는 거가 아닌가라는 생각도 좀 듭니다 이제 솔트룩스의 이경 대표님하고 이야기 나누고 있는데요 그러면 이제 저희 채널은 결국에 이제 뭐 돈 벌고 제테크 이런 것들도 좋아하시니까 이런 그 제테크든 아니면 어떤 뭐 경제 전망 이런 것들에이 AI 특히 AI 에이전트가 이제 앞으로 이제 대세가 된다고 하니 어떻게 사용할 수 있는지 이런 것들 좀 알려 주시면 좋을 것 같거든요 네.이 구버라는 서비스로 제가 직접 보여 드릴게요 9버는 고오버를 붙인 겁니다 구버 ai인데요.이 9번은 리서치 에이전트예요 그래서 뭔가 굉장히 깊이고 어려운 질문하면은 굉장히 창의적으로 그 결과값을 만들어 냅니다 한 번도 본 적이 없는 것들을 제가 요즘 이슈되고 있는 걸로 한번 해 볼까요 뭐라고 얘기하냐면 어 이재명 정부가 경기 부양을 하고 있고 부동산의 가격이 크게 올라가고 있어 향후 부동산 투자 전략 특히 지역과 유형 그리고 관련된 규제 전망을 검토해 줘 이걸 이제 AI 에이전트가 막 여러 협업을 해서 이제 뽑아낸다는 거죠 네 어 그런데 미국 관세 전쟁 이스라엘이란 전쟁 그렇죠 이스라엘과이란 전쟁이 부동산에 어떤 영향을 주게 될지 그리고 각각의 경우에는 나는 어떤 결정을 하는게 좋을지 조사 분석해 봐 만약에 이런 것들을 부동사 전문으로 하는 투자 기간에서 애널리스트라는 친구한테 베기면 아마 한 달 동안 금이 조사하고 그런데 여기에 보면은 딥 리서치라는게 있어요 그리고 루시아라는 거 쓰고 여기 보면 웹 조사뿐만 아니라 여기 투자 금융을 하는게 있어요.이 두 가지를 다 해 볼게요 이렇게 하고 제가 얘한테 이제 시켜요 네 너 이제 조사하고 분석해 봐 그러면요 주제를 갖고 질문 의도하고 내용을 분석을 해요 그리고 나서 맨 처음에는 일반 채치T처럼 답변해요 이재명 경계 부양 정책에다 부동산 시장이 있어서 지역별로 수요 지역이 서울 인천 어쩌고 GTX나 광역이나 위성 도시 주목할 만하고 뭐 지방 핵심 도시는 어디가 있고 뭐 유형별 전략으로 보면은 아파트 단독 주택 뭐 사업용 부동산은 오피스 이건 너무 뻔한 얘기거든요 네.이 정도는 채찍가 하는 거죠 그렇죠 그래서 지금 이거는 에이전트가 하는게 아니에요 네 이제 채치T 수준으로 돼 있는 거 저희 회사의 루시아가 결합이 되 이제부터 에이전트가 작동되기 시작해요 네 얘가 이제 고민을 합니다 당신이 질문한 거를 그대로 질문하면 안 되고 내가 그 질문을 꼬우고 다양한 방면으로 한번 질문을 재구성하고 생각해 볼게 그래서 앞쪽에서 몇백 개를 찾은 거 갖고 다시 질문의 내용을 확장을 하고 그 질문에 대답을 하려면 내가 뭘 공부를 해야 되는지 봐요 그래서 이재문 부동생 정책은 뭐야 그리고 전략이 어떻게 조종돼야 돼 미국 관세가 흥국 부동생 정책은 뭐예요 그죠 환율 변동이 부동산 가격에 영향을 미쳐 이세 1년 전 부동산 명령이 미치고 투자 결정에 어떤 영향을 미쳐 이재 정부의 부동생 전망고 향후 전략에 된 거 어떤 걸 질문을 스스로 만들어 냈다 만들어내요.이 질문에 궁극적인 다을 하기 위해서 네 그리고 나서 보시는 것처럼 그 질문에 대한 수집을 하면은 얘가 이제 리서치를 해요 리서치를 하는게 뭐냐면 우리나라 부동산에 관련된 모든 애리스 리포트들 뉴스들 그리고 논문들 이런 걸 다 검색을 해요 그리고 나서이 수집된 문서가 적절한 근거를 다니는지 자기가 또 읽어보고 생각을 해요 아 먼저 질문에 요청한 주제를 봤는데 첫 번째는 이재훈 정부 부동세 뭐뭐인 건데 이것 가끔 부족한 거 같아 그래서 문서 95개를 자기가 다 읽어 본 거예요 그 사이에 그런데 55개는 적절하다 봐 그러고 나서 그거 읽어 보면서 자기가 또 생각하는 거예요 먼저 질문이 요구되는 핵심 정보를 파악하려면은 질문은 부동산 경과 부동산 가격이 향의 부동산 전략과 지역 규제에 어떤 문제가 있는데 이게 이런 이스라엘 전쟁가 있어요 그런 문서주 정보를 핵심 정보를 보다 충분한 근거를 가져가야 되는데 구성 정책선 자료 67번 72번 뭐뭐의 존재 그런데 여기에 관련된 제 건축 초과 이익 환수지에 대한 유지가 관점이란 걸 배웠는데이 정부가 더 필요할 것 같아 두 번째로 미국 관세 관련된 거는 어쩌고저쩌고 예컨대 수출 기업의 시청학가 소득감서 주택 위축에 대한 것들을 찾아야 돼라는 등을 하는 거예요 그러고 나서 정보 공백을 탐지하기 위해서 필요한 정도는 이런 것들이 더 필요해 그래서 질문을 또 생성해요 자기 스스로 그리고 다른 인공주한테 또 던져요 이재용 정부에서 도심 재건축에 관련된 공급 물량 예측 보고서 어디서 확인할 수 있어 이게 알아야지 되는 거예요 네 그다음에 미국 관세가 실질 GDP나 가격 변동이 영향을 미치는 오일이 보고서 있어 혹시 중동 지장학적인게 당시 국내 부동산 경과의 연구에 연결됐던 기관이나 정부는 있어 저는 이건 상상도 못 하는 것들이거든요 그 근거를 또 찾아내요 이게 보고서나 어떤 뭐 논문이나 이런 것들을 기반으로 찾아내 줘야지 사실은 이게 정확도가 높은 거잖아요 그 그러니까 옛날에 했던 근거를 다 찾는 거예요 그래서 미국 관세가 실제 GDP 영행이 미치냐 또 재건축에 영향 제초 안에 문제를 일으키느냐 전 그게 뭔지도 모르거든요 그렇게 해도 넘어가는 거예요 그러면 이제 또 다른 에이전트가이 중에 다른 에이전트였거든요 다른 에이전트가 생각해요 자 이재 정보 출하기 전부터 얘기했던 어떤 것들이 있었고 정책이 있었는데 네 그 정책이 상상도 못 했었던 이스라엘 갈등뿐이나 뭐 이런 것들이 있고 그것들을 공급 확대 정책을 핵심을 하고 있고 뭐 등등이 하고 있다는 걸 하고 있고 강세 정책에 한국에 영향 미치는 건 철강 알고 아 뭐뭐뿐만 아니라 등등등인데 50%되면 우리나라 실질적으로 뭔가 무너질 수 있고 그래서 OECD에서는 뭐 어쩌고 저쩌고 할 수 있다라고 얘기를 하는 거죠 그러면은 좀 제가 궁금한 거는 이렇게 한다는 거는 뭐 알겠는데 이게 맞는지 안 맞는지에 대한 뭐 정확도 판단을 지금지가 검증을 자기가 하는 거예요 논리적으로 그래서 추론 엔진이 들어가요 그래서 여기 지금이 과정이 출론 과정이에요 그래서 몇 번 사실은 그런데 이거는 타당성이 있지 않고 그리고 어디어디에서 서울에서 강남권 종도 성북등의 밀집 구역이 용적률 향상으로 해서 어 뭐 수요가 줄어들 수 있다는 거 의미한다는 건 얘가 출론는 거예요 읽어서 읽은 거를 설명하는게 아니라요 그리고 이런 얘기를 나는데 이거는 다른 자료로 비교해 보니까 이건 근거가 부족해 타당성 없어라고 해서 모든 자료의 근거들을 검증을 해요 그래서 그 검증하는 과정이 지금 추론 과정이 된 거예요 이제는 또 다른 에이전트가 계획을 세워요 여태까지 한 질문들과 자기와 다른 에이전트가 했었던 얘기들을 종합적으로 봤을 때는이 질문을 한 사람을 설득하기 위해선 이렇게 문서를 생성하고 답변하는게 좋겠어 네 그래서 답변 계획을 세고 있는 거야 이런 걸 플래닝을 한다 그래요 그래서 이번에 초안을 설계하기서 질문의 요구상은네 가지 축으로 핵심이 명확히 짚어야 되고 그네 가지 축이 어떻게 젖히게 되고 뭐 재건축하고 재개발하는 거 등등에 관련된 것들이 목차를 만들어야 돼라고 하는 거죠 그래서 지금 얘가 목차를 쓰고 있는 거예요 내부적으로 그러면 제가 여기서 궁금한 거는 저도 채 GPT를 쓰는데 채 GPT한테도 저렇게 비슷하게 물어보거든요 그러면은 그 채비pt가 나름 수론을 해 가지고내는 결론하고 이거의 결론의 차이는 결국에 다른 에이전트들이랑 다른 AI랑 협업을 하냐 안 하냐의 차이인 거 그리고 그 협업한 결과를 검증을 추론을 하냐 안 하냐 거고요 그리고 그 추론과 검증이 한 차례가 아니라 보시는 것처럼 네 다섯 차례 이상을 반복을 해요 네 그래서 이런 것들을 최지피디 한 분 질문하 한 번의 답변이 꽉 나오는데 이런 에이전트는 시간이 걸려요 근데 그 답변 결과를 보면 기절할 정도로 놀라운 거죠 왜냐면 자기가 조사도 하고 부족한 자력이 있으면 추가 조사도 하고 그 조사를 읽어봐서 논리적으로 자기 학습된 결과에 대해서 문제는 없는지 자기 지식을 갖고 검증을 하고 그리고 또 부족한 것들을 다시 조사를 하고 분석을 해서 또 검증을 하는 과정을 계속 반복을 하는 거예요 목표에 도달할 때까지 그럼 그 목표에 도달했다라는 거를 뭘로 얘는 뭐 파추는 거예요 나름대로 사람처럼요 나름대로 아이 정도면 이제이 사람을 설득할 만 하겠다라는 거는 어쨌든 인위적으로 자기가 판단한다는 거죠 그서 이제 답이 나온 건가요 그래서 지금이 친구가 1차 답변을 만든 거가 나오는 거죠 네 그리고 그 나온 것이 지금 이제 얘기하기 시작해요 재건축 재개발 절차 간수함이 용적률 향상이 될 거라는 거예 이재명 정부에서는요 네 그래서 이재명 정부의 부동산 정책은 과거 수요제에서 벗어나서 공급 확대에 초점을 맞추고 있기 때문에 주택 가격 안정하고 실수여제 보유한 목파에 이렇게 될 거라는 거죠 근거 39번하고 63번을 근거하고 있어요 이런 정책의 효과는 단기적으로 인허하고 차권 지정 구조 문제로 인한 완전히 발효될 수는 없는데 재건축 초한 이익 환수제는 유지할 방침이어서 투기 우려가 있는 것들에 일간성이 유지하는 의지가 반영될 거라고 생각합니다 나름 판단을 하는 거네요 자기가 엄청 하는 거예요 자기가 자료만 갖고는 하지 않고 그걸로 판단해요 그다음에 저는 이게 뭔지도 몰라요 사기 스마트 신도시가 뭐예요 뭐 그런 걸 발표했습니다 사기 신도시를 하겠다 근데 이거는 근데 그런 문제는 있네요 뭐냐면 현재까지 나와 있는 자료를 가지고 뭔가 문서나 이런 것들을 가지고 판단을 하는 거기 때문에 뭐 예를 들어 뭐 정치적인 어떤 표심을 판단한다거나 그냥 인간의 변심 뭐 이런 것들을 반영할 수 없는 거잖아요 그런 거는 아 그런데 우리가 지금 알지 못하는 굉장히 애매한 것들이 있는 거죠 예를 관세 전쟁인 부동산이 미치냐 진짜 이런 거 아 그런 것들은 이제 확실히 할 수 있는 거죠 과거 데이터들을 이제 확보하니까 그 우동산 이거 되게 재밌는데요 이렇게 하면은 새로운 거 여기 공사비 상승하고 재건축 프로젝트 연기 가능성이 있다는 거예요 네 그렇죠 유가가 문제가 유가 올라가니까 공사비 증가했는데 재건투 프로젝트 연기하고 분양 상한제 규제가 유지된 상황에서는 이거 더 악화된다는 거예요 서울 도심의 재건축에 마찬가지고요 그래서 역사적 사례도 얘기해요 1973년 석유파동 그리고 오늘날 사항과 과거하고 현재하고 옛날에 차이 나는 점은 뭔지 제가 사실 채지한테 요구하는게 요런 거거든요 근데 채가 그거는 안 되는군요 그 프로 모델이나 뭐 이런 더 최신 모델는 안 되는 거예요 그래서 이런 식으로에 해당이 되는 결과를 내는데 아까 한 거의 4분 걸렸잖아요.이 4 5분 걸리는 것에 해당이 되는 거를 인간이 한다 그러면 몇 주가 걸리는 거죠 그리고 중요한 거는 여기 보시면 다 근거를 제시해요 이렇게 이거 관련된 근거는 뭐다 근데 근거를 베기는게 아니고요 그 근거를 에이전트가 다시 해석을 해서 추정을 하고 추론을 해서 예측을 해요 그게 이제 에이전트가 AI 혼자로는 어렵지만 여러 에이전트가 근거 조사를 하면서 전문가 에이전트를 협업을 하면서 만들어내는 거죠 그러니까 사실 이게 그 이런 거지 않습니까 ai라는게 가장 저는 대단한게 자료 조사를 어쨌든 순식간에 한다는 거 그러니까 이거를 사람이 하려고 그래도 몇 시간이 걸릴 텐데 몇 달이 걸릴 텐데 이런 것들 금방 해내니까 그런데 그거를 AI끼리 또 협업을 하니 얼마나 빨리 순식간에 되겠어요 맞습니다 그리고 얘가 거기서 멈추지 않고 AI 에이전트는 더 깊게 들어가서 에이전트를 생성해 놓을 수도 있어요 뭐냐면 너 부동산 변동이 생기거나 이슈가 생기면 나한테 알려줘 정리를 해 갖고 전 세계 대상으로 네 그럼 AI는 언어 문제가 상관이 없으니까 전 세계 언어 하는데 이걸 쓰기 굉장히 좋은게 크립토런 전 세계의 시스템이 한꺼번에 작동되니까 물론 김치 프리미엄이 있다고 하더라도요 그래서 이런 거에 영향을 주게 돼요 그런데 AI 에트가 다른 AI 에트가 협력을 하게 되면은 뭐를 만드냐면 얘가 유튜브 아까 조사 거 있죠 그걸로 유튜브를 만들기도 하고요 팟캐스트를 생성해요 네 요즘에 그런게 되더라고요 네 뭐 그냥 두 사람이 말하는 것처럼 되게 자연스럽게 이거를 만들더 네 방금 지금 저는 한 번도 안 한 걸 갖고 팟캐스트 생성하라고이 에이전트한테 얘기했거든요 그러면 팟캐스트 생성을 하는게 한 2 3분 걸려요 그럼 얘가 자기 조사한 걸 갖고 기가 막히게 팟캐스트 만들어요 그리고 다른 에이전트를 연동을 하면은 유튜브 자체에 가상 인간 아나운서를 만들어서 둘이 대화도 하고 지금 저희처럼 하게 되는 거죠 그래서 팟캐스트 한번 조금 있다 우리 얘기한 걸로 인공지능이 자기가 조사도 하고 작가처럼 대번도 써요 심지 그리고 그 전문가 인공지능을 불러갖고 대화를 나누도록 해요 그리고 그거를 영상 혹은 음성까지 만들어내는 거죠 그러니까 이제는 유튜버들이 조금 있으면 다 대체되겠어요 이걸로 제가 말씀드렸잖아요 대체되지 않고 유튜버들이이 AI를 잘 쓰면 되는 거죠 자 근데 제가 봤을 때 핵심은 첫 번째 그 질문인 거 같고요 우선 질문을 정말 잘하는 거 그리고 두 번째는 이렇게 뽑아낸 거를 가지고 내가 어떤 전문성이 없으면 이거를 판단할 수가 없지 않습니까 이게 맞는지 아닌지 맞 그러니까 여기서 취사 선택을 뭘 할 것인가 그게 핵심인 거 같아요 인간이 할 역할은 그죠 거기에다가 또 인간이 가지고 있는 환계를 넘어서는게 아까 그 질문했을 때 얘가 레퍼런스로 하고 있는게 논문도 있고 조사 보고서도 있는데 한국이 아니라 해외에 있는 것도 있고 막 찾아내니까 그러니까 우리가 맨날 우리가 읽으면서 한글 문서 보고 있고 뉴스 보면서 전망하는 것보다 깊이 자체가 다르죠 그러겠죠 네 그리고 부동산 전문 사이트도 가서 뒤져서 공부를 해 와요 굉장히 큰 차이를 보입니다 그니까 이게 전문과 포지션에 있는 분들이 이거를 쓰면은 엄청 좋아지는 거야 예 근데 내가 이제 아무것도 모르면 뭐 잘 모르겠지만 아는 사람 입장에서는 이거를 한 진짜 내가 어떤 하나의 리서치 그룹을 가지고 있는 거 같은 느낌으로 되는 거죠 그런데 제가 아까 말씀드렸잖아요 ai 리터러스라는 얘기는 뭐냐면 지금 20대 30대는 스마트폰이나 인터넷이나 컴퓨터 쓰는게 그냥 태넘서부터 쓴 것처럼 네 지금 있는 젊은 친구들은 아까 말씀하신 것처럼 뭐 애널리스트를 부리고 있는 기업들을 운영하는 사람들만이 아니라 개개인이이 정도로 쓰게 된다 일반인들이 누구라도 그니까 이제 앞으로의 미래 직업은 약간 근로자가 아니라 개인 사업자 약간 그냥 사장님이 돼야 되는 거죠 일종에 AI을 부리면서 사용을 하는 그니까 모두가 CEO가 될 가능성을 부여를 하는 거예요 네 근데 경쟁은 더 치열해주겠죠 경제는 똑같은 AI를 가지고 사용을 하는데 어디서 경쟁력이 생길까요 그게 아까 말씀드린 휴먼 인더 높은 거예요 내가 똑같은 AR로 써도 남들이 하지 않는 시도를 하고 거기서 새로운 걸 배워서 새로운 시도를 해 가는 과정이 반복적으로 이루어져야 조그만한 차이라도 이제는 인정을 받게 되겠죠 그렇죠 굉장히 작은 차이가 큰 가치를 만들어 내게 되는 거죠 예 음 음 자 그러면 아까 저희가 만들려고 했는데 만들어진 팟캐스트 한번 들어 볼까요 네 안녕하세요 경제 팟캐스트 글로벌 크로스로드 에오신 여러분 환영합니다 오늘은 글로벌 리스크와 국내 시장의 교차로라는 주제로 국제금융 전문가 도영 박사님과 함께 주요 이슈를 짚어보겠습니다 그럼 제가 또 요것도 좀 궁금한데 어 최근에 이제 이재명 정부가 상법 개정을 해 가지고 뭐 저 PBR주라든지 아니면 이제 뭐 코스피 5천예을 달성하겠다 막 이러면서 이제 특이도 만들고 했단 말이죠 그니까 그러면 예를 들어 그거에 해당하는 어떤 수회주 수혜주식을 찾아줘 개 정도만 찾아주면 좋겠어네 뭐 이런 식으로도 물어볼 수도 있는 거죠 그럼요.이 이렇게 그냥 단순하게 질문할 수도 있지만 만약에 제가 그중에서도 더 관심을 가질 만한 예를 들어 뭐 PBR 0.5 이하 0.5 아 이하고 뭐 영업 이익률은 뭐 15%가 넘었으면 좋겠고 배당률도 뭐 한 5%는 이상 나오는 주식이면 좋겠어 뭐 예를 들어 이렇게 하는 거죠 그리고 어 배당이 되었으면 좋겠는데 지금까지 배당을 안 했어도 향후 상법 개정되면 배당을 할 수밖에 없는 회사도 제시해 줘 그러니까 이렇게 잘시키면은 얘가 다 찾아준다는 거죠 찾아주기도 하고 추천도 하고 근거를 제시를 해요 그러니까요 근거가 제일 중요하거든요 사실 그렇죠.이이 근거가 뭔지를 제시를 하는 거죠 음 이렇게 하고 제가 질문 해볼까요 네 아 그런데 제가 이거를 질문을 제가 지금 해 놓으면 얘가 이거를 또 조사를 막 할 거 아니에요 네 조사하는 동안에 진짜 아까 투자하시는 분들한테이 여기 있는 거 굉장히 좋고 재미난 기능을 한번 보여 드릴게요 네 이게 보면은 아 이거 시켜 놓고 다른 거 해도 되 다른 거 해도 돼 어,게 시켜 놓고요 다른 거 한번 좋네요 그냥 직원이네 그냥 직원이에요 시켜 놓고 이거는 제 어카운트인데 저를 위해서 AI가 추천해 줘요 네 제가 좋아할 만한 기업들의 동향 또 최근들을 저한테 맞춤명으로 다 추천해 주거든요.네 예를 들면 여기 보면 솔트룩수도 있는 거죠 기사 같은 것도 찾아주고 기사뿐만 아니라 자기 스스로 보고서를 써 줘요 내가 일일이 기사 뭐 20개 30개 다 읽어 볼 수 없잖아요 그러니까 예를 들자면 여기 글로벌 생명공학 기술 현황 미래 전망은 얘가 자동 요약 보고서를 저한테 써 준 거예요 아 이게 어디서 가져온게 아니고 만든 거예요 만든 거예요 저만을 위해서 얘가 만들어 준 거예요 얘가 만들어 준 거의 근거는이 밑에 다 있는 거죠.이 옆에 네 이 근거를 가지고 제가 이게 관심이 있거든요 생명공학 AI를 적용하는 이렇게 해줘요 그런데 기업도 제지를 해 줘요 예를 들면 뭐 여기 SK텔레 하이닉스 한번 볼까요 관심 있으신지 모르겠지만 네 하이닉스 하이닉스를 딱 들어가면은이 에이전트가 있어요 컴파니 에이전트가지가 매일 매시간 조사를 해요.이 회사에 대해서요 회사에 대해서 그래서 오늘의 뉴스 동향이에요 그리고 여기 보면 뉴스 나온 것 중에 어떤 건 호재고 어떤 건 악재고 뭐 이런 것들을 조사를 하고 오늘 시황에 관련된 거 시황의 근거도 제지를 해요 근데이 에이전트가 여러 에이전트를 같이 협력하는데 제가 놀란 건 이런 거예요 리포트를 하루에 두 개씩을 써 줘요 근데이 리포트를 보면 굉장히 재미난데요 이걸 만들어 준 거라는 거죠 인공지능이 만든 거예요 제가 일일이 공부할 필요 없어요 제가 조사를 해요 그래서 보시면 요약해서 SK한 주가가 얼마이고 시총이 얼마이고 어쩌고요 핵심 인사이트로 주가 상승의 동의는 뭐고 외부 변수는 뭐고 시장 점유율 재무 리스크가 뭔지에 대해서 얘기를 하고요 sk 하이 EN의 완전 자본 함식이 전 뭔지 잘 몰라요 근데 시황 요약을 하면 오늘 주가 상승 지속기고 코스피 3,000포인트 돌파 인박인데 어 전략적 우유 확보가 뭐고 SK 하이닉스의 최근 성과하고 주가 동향이 뭔지를 얘기하고 산업 변수하고 대회 변수를 얘가 조사한 거예요 근데 전 이게 놀라요 얘가 주식 토론방을 모두 다 읽어 그래서 인간 지표까지 예 그래서 주식 토론방을 제가 갈 필요가 없어요 그리고 그 너저리 너저리인 거 뭘 읽기도 어렵잖아요 자기가 다 읽고 요약을 해요 이렇게 하이엔지 자회사 완전 자본 잠식 상태 재무 상태 우려 성장 잠재력 이렇게 유약을 좋게 엄청 좋죠 이렇게 하고 제가 이거 근거 뭐야라고 이거 클릭을 하면 오른쪽에 근거에 대한 레퍼런스를 보여 줘요 더 궁금한 거 있으면 또 질문하면 돼요 검증까지 할 수 있고 그런데 제가 또 놀라운게 뭐냐면 분석가들 우리나라에 있는이 에이전트가 SK 하이닉스에 대한 애널리스트 리포트를 몽땅 다 수집해서 저한테 요약해서 또 보여져요 제가 그걸 다 읽을 필요가 없는 거죠 음 제가 동은 거는이 에이전트 택시 뭐냐면 공시 외약이에요 네 공시까지 근데 사실은이 공시라는게 일반인들은 보면은 알 수가 없어요.이 이게 이게 도대체 무슨 말이야 복잡하죠 공시했는데 뭐 숫자만 잔뜩 있고 이게 도대체 알 수가 없어요 그렇지 않나요 네 저는 그래서 이거 다운받아서 채치T한테 요약시키고 그랬거든요 그죠 비슷하게 얘가 읽고 요약을 해 줘요 다 그게 뭔지 뭔데 SK 하니까 대규모 집단 기업에 대한 정보를 담고 있는데 SK 기집 소속에서 하이닉스가 채통회정 동인을 관여하고 있고 뭐 어쩌고 저쩌고 있고 지금 낸랜드인데 지금 자산이 얼마고 부채고 얼마고 해외 계수의 관계가 있고 뭐 어쩌고 저쩌고다는 포항을 하고 있다는 공시라는 거예 분기에 대해서 그래서 내가 공시를 읽을 줄 몰라도 재무재표도 읽고 공지 내용의 장표를 다 읽어서 얘가 내 대신에 그걸 해석을 해 줘요 공시 외학을 음 그럼 결국에이 정확도 그리고 예를 들어 어떤 뭐 그 관점이 아주 이상하지만 않으면 충분히 어떤 투자에도 좀 쓸 수 있는 그것뿐만 아니라 얘가 그걸 조사해서 관련된 리포트를 끊임없이 만들어 줘요 네 보시는 것 지금 아까이 하이닉스 기업 에이전트 들어온 거거든요.이 기업 에이전트이 기업만 모니터링하고 관찰하고 리스크 매니지먼트를 해요 그래서 하루에도 몇 번씩 리포트를 내주고 AI가 인간 대신에 그리고 사실 우리가 그 많은 리포트 읽어보고 시장 동향이고 뉴스 읽어보고 신전은이 투자 방에 들어가서 다 읽어 볼 수 없잖아요 그럼 직업 전패를 해야 돼요 그리고 얘가 알림까지 보내죠 어 지금 팔아야 돼요 뭐 이런 거 아 그런 것도 팔아야 돼요 사야 돼요 그리고 영향을 미치는 거를 다 조사해 예를 들면 이거 TSMC 스트직 시프트를 한 거거든요 ai가 TSMC가 하이닉사고 관련이 있다는 걸 알아요 여기 하이닉사는 단어가 아예 없어요 네 근데 이거를 자기가 조사까지 해 갖고 분석까지 해 주는 거예요 그 하이닉스에 관심 있는 투자자는 요거 하나만 보고 있으면 되는 거죠 네 그 아무래도 본인이 찾는 거보다는 훨씬 더 좀 뭐 정확할 거고 또 다양한 정보들을 모을 수 있으니까 되게 좋네요 진짜로 예 그런 형태 관련되어 있는 것들이 이렇게 운영이 되고 있다라고 보시면 되고요 네 이재용 정부 상폭계장에 따른 수혜주 추천이네요 이게 뭐 법적 문제는 없는 거죠 이런 뭐 모르겠어요 한 거니까 네 어 이렇게 긴 얘기를 썼는데 주주 가치 재평가에 서막이랍니다 제목을 따준 게 그래서 상법 개정이 가져온 변화도 제가 읽지는 않을게요 다 주요 개정 내용하고 수혜 기대 섹터를 놨어요 그래서 아마 자서주 소각 의무와 배당 성향 공시 의무와 이런 것들 할 것 같다 다 할 거 같다 pbr 0.5 이하 기업 분석을 하려면 1 이하로 해서 예를 들면 여기 이제 보는 거죠 스 뭐 현대제철 뭐 이런 것들이 GS 한국 가스 공사 BNK 저부터 투자해야겠는데요 요런 것들이 이제 수혜주다 예라고 하는 거 가능성이 크다라는 것이고요 또 운성 업종은 체계 PBR를 빠르게 하락이 되고 있고 기계 업정 역시 작년 하반기 고점 대비 근접하고 있지 않아서 ROE 본 자기 자본 이익이 개선이 된다 그리고 영업은 12% 15% 이상이 되는 걸로 보면은 HMM 메리트 금융 뭐 하나 어쩌고 저쩌고 이런 것들에 이제 중점을 찾아야겠네요 네 중첩이 되는 걸 제가 물어본 거긴 했거든요 그렇죠 예 그다음에 배당 현재 배당 성향이 높은 기업으로 봤을 때랑 배당 없이 상법으로 배당 가능성이 생긴 기업에 해당이 되는게 두산 에너빌리티 네 많이 올랐거든요 산업에 대한 슈퍼사이클로 강화될 수 있고 그래서 종합 수혜주 10선이 됩니다 저에 분산 투자하면 되겠네요 그렇죠 금융 지주하고 에너지 섹터 우리 금융 지주어 여기 어 해 줬네요 중첩돼서 다 뽑아주 중첩 뽑은 거예요.이 중간에 이게 출론을 한 견 어떻게 그게 나온지를 다 출론한 거예요 지금 얘가 그 근거가 뭔지는 다 볼 수가 있어요 신기하네요 참조까지도 다 볼 수가 있고 네 그다음에 조선과 통신섹터 기타 저평가 대형주 그리고 투자 전략하고 결론을 얘기하고 종합 결론까지 도달을 했어요 그리고요 근거뿐만 아니라 참조를 여기서 볼 수도 있고요.이 의사 결정에 내린 참조 외에도 보면요 출론하는 과정에이 밑에 쪽에 굉장히 많은 참고 자료를 얘가 또 제시를 합니다 네 그러니까 요렇게 사용을 하시면은 야 이거 누구한테 물어본다고이 정도 답변할 수 있는 전문가 많지 않죠 어 그렇죠 어 이렇게 뭐 대략 이렇게 생각은 있어도 이렇게 체계적으로 근거까지 제시를 이렇게 몇 분 만에 하는 거는 사실 AI가 할 수밖에 없고 인간이 할 수 있는 영역은 아니니까요 그니까 이게 확실히 어떤 전문 분야를 가지고 있는 분들한테는 엄청난 도구가 될 거 같다는 생각은 저도 그리고 그걸 포기하시는 분들은 ETF 하시면 돼요 자 이렇게 한번 실제로 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지까지 한번 보니까요 어 이게 생각보다 그 맨날 채 GPT만 쓰고 이런 걸로도 충분히 AI가 좀 뭐랄까 생산성을 높게 만들어 준다고 생각했는데 어 그다음 세계가 있고 생각보다 이게 빨리 다가올 것 같다는 생각도 좀 듭니다 특히 저도 투자하는 입장에서 이렇게 뭐 리서치 그룹을 아예 운영하는 느낌이 들어 가지고 이거 되게 유용하다라는 생각도 들고 아마 자기 업계나 아니면 자기 그 업무에서 아마 요런 것도 한번 써 보시면은 어 확실히 좀 도움된다라는 생각은 확실히 될 것 같습니다 근데 우리 왜 투자는 유튜브마다 써 있잖아요 정보를 제공하지만이 생각처럼 AI도 계속 그럴 거예요 아 그러니까 근데이 정도만 해 줘도 뭐 저는 뭐 이미 한 달치를 뭐 대신해 준 느낌 같은 걸 봤거든요 그러니까 그만큼 앞으로 더 좋아지지 않을까이 안에서 우리는 또 어떻게 살아남을까 이런 것들도 또 같이 고민을 해야 되는 그런 좀 숙제가 생긴 거 같은 그런 생각도 좀 듭니다 지금까지 솔트룩스 이경일 대표님 모시고 아이 AI가 어떻게 발전했고 앞으로 어떻게 가는지까지 얘기를 좀 나눠 봤는데요 또 이렇게 체감을 해 보니까 많이 또 생각이 좀 달라지는 것도 있고 어 그리고 저도 이제 아이로서 어떻게 애를 키워야 될지도 또 걱정도 되고 진짜 좀 고민이 많아지긴 합니다.이 귀한 시간 내셔 가지고 시청해 주신 거 다시 한번 감사하다는 말씀 전하면서 저도 대표님하고 인사 나누겠습니다 오늘 나오셔서 감사드립니다 감사합니다
50 60도 알아야 해요' AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
인공지능 시대가 본격화되면서 우리의 직업과 삶의 방식이 급격하게 변화하고 있습니다. 직업의 미래가 불확실해지는 가운데, AI와 함께 살아가는 시대에 우리에게 필요한 능력은 무엇일까요?
ai-sidae-seongdonung-kapgaxo.gamma.site
AI 시대의 변화
- 현재 미국에서 개발자가 남아돌고 있는 상황이다.
- 카네기 멜론 대학이 미국에서 1등 개발자를 양성하는 대학으로 언급되며, 스탠포드와 MIT가 뒤를 잇고 있다.
- 3년 전에는 이들 대학의 **취업률이 300-400%**였으나, 작년에는 50%로 급감하였다.
- 이러한 변화는 신입사원 채용이 줄어들고 기존 직원도 해고되는 현상과 관련이 있다.
AI의 발전과 에이전트 시장
- AI는 의료, 금융, 교육, 교통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
- AI는 더 이상 낯선 존재가 아니며, AI 에이전트 시장으로의 발전이 예상된다.
- AI 에이전트는 인공지능 서비스 기업에서 운영되며, 앞으로의 AI 발전 방향에 대한 논의가 필요하다.
- AI의 발전은 인류의 삶을 많이 변화시킬 것으로 보인다.
AI 에이전트의 정의
- AI 에이전트는 인공지능이 모든 업무를 대행하는 시스템이다.
- 기획, 실행, 전문성, 위험 관리, 경제성을 포함한다.
- AI 에이전트는 사람이 아닌 컴퓨터가 수행하는 역할로, 인간의 대체 가능성이 우려된다.
- AI 에이전트는 질문에 대한 대답을 넘어 행동과 의사 결정을 할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
- 이러한 AI 에이전트의 발전은 경제적 혁신을 가져올 것으로 예상된다.
AI 에이전트의 작동 방식
- AI 에이전트에 대한 관심이 급증하고 있는 이유는 그 작동 방식 때문이다.
- AI 에이전트는 다양한 질문을 스스로 생성하고, 필요한 정보를 수집하여 분석한다.
- AI는 자신의 지식을 바탕으로 검증을 수행하며, 추론과 계획을 세운다.
- 이러한 과정은 인간의 개입 없이도 이루어질 수 있는 가능성을 보여준다.
AI와 인간의 협력
- AI는 인간의 대체가 아니라 협력의 가능성을 제시한다.
- AI가 대체하는 것이 아니라, AI와 인간이 협력하여 새로운 가치를 창출할 수 있다.
- AI의 발전은 인간의 역할을 변화시키고, 새로운 직업을 창출할 가능성이 있다.
- AI의 도입은 직업의 변화를 가져오며, 인간의 감정적, 사회적 역할이 더욱 중요해질 것이다.
직업의 변화와 미래
- 소프트웨어 개발자의 80%가 해고될 것이라는 예측이 있다.
- AI의 발전으로 인해 기존의 직업 구조가 변화하고, 새로운 직업이 생겨날 것이다.
- AI는 지적 노동을 자동화하며, 이는 인간의 일자리 감소로 이어질 수 있다.
- 그러나 AI의 도입은 새로운 기회와 직업을 창출할 가능성도 함께 내포하고 있다.
AI의 사회적 영향
- AI의 도입은 직업에 임팩트를 주고, 일자리 감소를 초래할 수 있다.
- 그러나 일자리의 변화는 새로운 기회를 제공할 수 있으며, 인간의 역할이 더욱 중요해질 것이다.
- AI의 발전은 사회적 불평등을 심화시킬 가능성이 있으며, 이에 대한 대책이 필요하다.
- AI의 도입은 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 기회로 작용할 수 있다.
미래 교육의 방향
- 향후 20년간의 변화를 예측하는 것이 중요하다.
- AI 시대에 맞춰 전문성을 갖춘 인재 양성이 필요하다.
- AI를 도구로 활용하는 능력이 중요하며, 전문 분야에서의 깊이 있는 지식이 요구된다.
- 질문하는 능력과 메타인지 능력이 중요해질 것이며, 이는 AI 시대에 적합한 인재로 성장하는 데 필수적이다.
AI 시대의 인간의 역할
- 인간은 자신의 강점을 살려 AI와 협력하는 방식으로 발전해야 한다.
- 감정적, 사회적 역할이 더욱 중요해질 것이며, AI가 대체할 수 없는 부분에서 인간의 가치를 찾는 것이 필요하다.
- AI의 발전은 일하는 방식의 변화를 가져오고, 새로운 직업을 창출할 가능성이 있다.
- 인간의 창의성과 감성이 AI 시대에 더욱 빛을 발할 것이다.
AI 에이전트를 활용한 투자
- 구버라는 서비스를 통해 AI 에이전트를 활용한 투자 전략을 세울 수 있다.
- AI는 리서치 에이전트로서, 깊이 있는 질문에 대한 분석과 정보를 제공한다.
- AI는 자체적으로 질문을 생성하고, 필요한 정보를 수집하여 분석하는 능력을 갖추고 있다.
- AI 에이전트를 통해 투자 결정을 지원받을 수 있으며, 이는 전문가의 도움 없이도 가능하다.
채팅형 AI(예: ChatGPT)와 AI 에이전트(솔트룩스 구버)의 차이
- 기능적 차이:
- 채 GPT: 기본적으로 "질문 → 답변"의 구조로 동작하며, 학습된 데이터의 기반에서 생성된 언어모델입니다. 질문자의 요청에 대해 단순히 이미 학습된 데이터로 즉각 답변을 내놓는 것이 주된 특징입니다.
- AI 에이전트(구버): 질문자가 단순 요청을 주었을 때 질문을 분석하고, 심층적인 의사 결정을 통해 의미 있는 자료, 데이터베이스, 도구 등을 협력적으로 활용하여 객관적이고 정밀한 답변을 생성합니다.
- 데이터 수집의 폭과 깊이:
- 채 GPT는 제한된 학습 데이터와 2023년 기준까지의 학습 기반으로 답변합니다. 역사적 자료와 일반논리 추론으로 글을 생성하지만, 새로운 데이터를 즉각 실시간으로 수집하거나 선별하지 않습니다.
- 구버는 다수의 실시간 데이터 소스(뉴스, 논문, 리포트 등)를 동시에 검색하고, 수집한 자료를 분석해 필요한 문맥과 데이터를 기반으로 최적의 답변을 생성합니다. 에이전트를 호출하고 결론을 검증함으로써 답변의 정확성과 신뢰성을 큰 폭으로 강화합니다.
- 협력과 추론 과정:
- ChatGPT는 주로 단일한 분석 엔진을 기반으로 결과를 제공합니다.
- 반면, 구버는 여러 협력 AI(서브 에이전트)와 소통하며, 데이터를 다각도로 취합해 독창적 모델링과 시뮬레이션을 진행하여 결과를 생성합니다.
- 실제 의사결정 모델화: 구버는 다음과 같은 고유 기능을 통해 단순 답변을 넘어 결과 유도 전반을 책임지는 역할을 수행합니다:
- Planning(계획 세우기): 분석을 바탕으로 정보의 단계적 정리 및 자료를 가공하여 전달합니다.
- 특정 도구 사용: 부동산 예측, 경제적 데이터 분석, 리스크 평가 등 실제 도구를 호출하여 계산하고, 이로 생성된 정보를 통합합니다.
- 타당성 점검: 수집된 답변의 논리적 일관성을 스스로 평가하거나, 부족한 데이터를 더 요청해 독립적인 학습과 추론을 수행합니다.
왜 이 차이가 중요한가?
ChatGPT는 무한한 잠재력을 가진 대화형 AI입니다만, 기존 데이터를 바탕으로 단문형 답변을 생성하는 한계가 있습니다.
- 예를 들어, "부동산 시장 전망?"이라는 질문에 대해 이야기할 때, ChatGPT는 단순 예측이나 일반적인 정보를 제공합니다.
- AI 에이전트(구버)는 질문 뒤의 숨겨진 목적을 파악하고, 질문 의도를 보완하며, 필요한 자료를 검색하며, 근거 자료에 기반한 판단을 지원합니다. 궁극적으로 사용자가 실행 가능한 결론을 내릴 수 있도록 돕습니다.
사용 시 유의점
AI 에이전트를 활용하는 목적은 단순한 지식 제공이 아니라 목적 해결(의사결정, 계획 실행)입니다.
- 따라서 구버와 같은 시스템은 전문적인 리서치, 의사결정이 필요한 비즈니스 상황에 강력한 도구입니다.
- 이에 반해 ChatGPT는 초기 아이디어 도출, 간단한 텍스트 생성, 창의적 작문에 적합합니다.
요약하자면, AI 에이전트는 일반 언어모델 AI와 달리 인간의 의사결정 과정 전반을 자동화하거나 혁신하는 수준까지 발전하고 있으며, 이는 개인의 창의적 삶부터 기업의 생산성에 이르기까지 폭넓은 응용 가능성을 가진 혁신적인 도구로 자리 잡아가고 있습니다. 😊
AI 에이전트 시대에 필요한 3가지 능력은 무엇인지 설명해드리겠습니다. 이경일 대표님이 언급하신 바와 같이, AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하거나 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 인간처럼 다양한 업무를 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 고도화된 인공지능입니다. 이러한 변화 속에서 살아남으려면 다음과 같은 3가지 능력을 갖추어야 합니다.
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력: AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가집니다. 하지만 아직 인간만의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 AI가 따라올 수 없습니다. 따라서 새로운 방향을 제시하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고: AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역할을 합니다. 이에 따라 각 분야별 전문성을 넘어서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력: AI는 점점 더 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다.
이 세 가지 능력을 갖춘 인재는 AI와 함께 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 미래의 변화하는 노동시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
이번 내용을 요약하자면, AI 시대에 필요한 능력과 관련된 중요한 포인트는 다음과 같습니다.
1. AI 에이전트의 발전
- AI는 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, AI 에이전트 시장이 급속도로 성장하고 있습니다.
- AI 에이전트는 사람의 역할을 대체하는 것이 아니라, 사람과 협력하여 업무를 수행하는 시스템입니다.
2. AI 에이전트의 정의와 작동 방식
- AI 에이전트는 기획, 실행, 전문성, 위험 관리 등을 수행하며, 스스로 질문을 생성하고 필요한 정보를 수집하여 분석합니다.
- 이 과정에서 AI는 자신의 지식을 바탕으로 검증을 수행하고, 추론과 계획을 세우는 능력을 가지고 있습니다.
3. 인간의 역할 변화
- AI의 발전은 기존 직업 구조를 변화시키며, 새로운 직업이 생겨날 가능성이 큽니다.
- 인간은 AI와 협력하여 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 감정적이고 사회적인 역할이 더욱 중요해질 것입니다.
4. 미래 교육의 방향
- AI 시대에 맞춰 전문성을 갖춘 인재 양성이 필요하며, 질문하는 능력과 메타인지 능력이 중요해질 것입니다.
- AI를 도구로 활용하는 능력이 필수적이며, 깊이 있는 전문 지식이 요구됩니다.
5. AI 에이전트를 활용한 투자
- AI 에이전트를 통해 투자 전략을 수립할 수 있으며, AI는 깊이 있는 질문에 대한 분석과 정보를 제공합니다.
- AI는 자체적으로 질문을 생성하고 필요한 정보를 수집하여 분석하는 능력을 갖추고 있어, 전문가의 도움 없이도 투자 결정을 지원받을 수 있습니다.
이러한 변화는 앞으로의 직업과 교육, 그리고 사회 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 이러한 능력을 키우는 것이 중요합니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력: AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가지고 있지만, 인간의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 아직 따라올 수 없습니다. 따라서 새로운 방향을 제시하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고: AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역할을 합니다. 이에 따라 각 분야별 전문성을 넘어서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력: AI는 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다.
인간과 AI의 협업
인간과 AI의 협업은 주로 다음과 같은 방식으로 이루어집니다:
- 보조 역할: AI는 반복적이고 데이터 기반의 작업을 수행하여 인간이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.
- 정보 제공: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 필요한 정보를 신속하게 제공하여 의사결정 과정을 지원합니다.
- 의사결정 지원: AI는 다양한 시나리오를 분석하고, 그에 따른 결과를 예측하여 인간이 보다 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제
AI 에이전트는 다음과 같은 문제를 해결할 수 있습니다:
- 데이터 분석: 대량의 데이터를 신속하게 분석하고, 패턴을 찾아내어 인사이트를 제공합니다.
- 리스크 평가: 다양한 변수와 데이터를 고려하여 리스크를 평가하고, 최적의 대응 방안을 제시합니다.
- 의사결정 지원: 복잡한 의사결정 과정에서 필요한 정보를 수집하고 분석하여, 실행 가능한 결론을 도출합니다.
감정 인식 기술의 진전
감정 인식 기술은 다음과 같은 진전을 이루었습니다:
- 정서 분석: AI는 텍스트, 음성, 이미지 등을 분석하여 감정을 인식하고, 이를 기반으로 적절한 반응을 생성할 수 있는 능력을 발전시켰습니다.
- 상황 인식: AI는 특정 상황에서 인간의 감정을 이해하고, 그에 맞는 소통 방식을 선택하는 능력이 향상되었습니다.
- 인간-컴퓨터 상호작용: 감정 인식 기술이 발전함에 따라, AI와의 상호작용이 더욱 자연스럽고 인간 친화적으로 변화하고 있습니다.
이러한 능력과 기술들은 AI 에이전트 시대에 인간과 AI가 협력하여 더 나은 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 능력과 관련된 질문들에 대해 명확히 정리하며 답변드리겠습니다.
1. AI 에이전트 시대에 필요한 능력은 무엇인가요?
AI 에이전트의 성장은 단순히 지식을 활용하는 데에서 벗어나, 인간의 사고와 행동을 보조 및 대체하는 다양한 역할로 발전하고 있습니다. 이에 따라 AI를 효과적으로 활용하고, 인간만의 장점을 극대화하는 능력이 필요합니다. 대표적으로 다음과 같은 3가지 능력이 강조됩니다:
① 창의적 사고와 문제 해결 능력
- AI는 기계적으로 학습된 데이터에서 최적의 답변을 도출하는 데 강점이 있습니다. 하지만 인간의 창의성과 상상력은 AI가 모방하기 어려운 부분입니다.
- 문제의 본질을 파악하고, 새로운 접근 방법을 통해 기존 패턴을 뛰어넘는 해결책을 제시할 수 있는 창의적 사고가 중요합니다.
② 복합적 이해와 통합적 사고 능력
- AI 에이전트는 다양한 분야의 데이터를 융합하여 최적의 결과를 제공합니다. 이를 활용하려면, 인간은 다분야 지식을 포괄적으로 이해하고, 이를 비판적으로 평가할 수 있는 능력을 길러야 합니다.
- 분야 간 경계를 넘어 데이터를 분석, 해석하고 이를 통합적으로 사고할 줄 아는 메타인지적 판단 능력이 필요합니다.
③ 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 점점 정교한 감정 인식 및 자연어 처리 능력을 갖추고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정 교류와 사회적 상호작용은 AI로 대체하기 어렵습니다.
- 따라서 인간은 공감 능력, 의사소통 능력, 조직 내 협업 능력을 더욱 발전시켜야 합니다.
2. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
인간과 AI의 협업은 AI가 단순 반복 작업을 자동화하거나 빅데이터 분석을 통해 양질의 정보를 제공하는 역할을 함으로써 이루어집니다. 협업의 핵심은 AI는 최적의 도구, 인간은 최선의 의사결정자로서 역할을 분담하는 것입니다.
협업을 이루는 주요 방식
- AI가 데이터를 분석하여 인사이트 제공: 예를 들어, AI는 부동산 데이터나 금융 시장 동향을 실시간으로 분석해 사용자가 실행 가능한 정보를 제안합니다.
- AI 주도적 질문 생성: 사용자가 설정한 목표나 질문의 맥락에 따라 필요한 추가 정보나 분석 방향을 AI가 능동적으로 제안합니다.
- 인간의 검증과 판단:
- AI가 제시한 분석 결과 및 실행 방향은 최종적으로 인간의 판단을 통해 결정됩니다.
- AI의 추론 도구들은 인간의 윤리적, 정서적 기준을 100% 반영하지 못하기 때문에, 비즈니스 의사결정과 사회적 맥락에서 인간의 역할은 필수적입니다.
협업의 예시
- 의학 분야: AI는 환자의 의료 데이터를 분석하고 진단 가능성을 제안, 의사는 이를 기반으로 최적의 치료 방안을 결정.
- 금융 서비스: AI는 시장 데이터를 분석해 투자 전략을 추천, 인간은 리스크와 윤리적 요소를 고려해 최종 투자 판단.
3. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
AI 에이전트는 복잡하고 방대한 데이터를 다루는 문제를 해결하거나, 인간의 작업 속도를 크게 향상시키는 데 강점을 가지고 있습니다. 다음은 AI 에이전트가 활용되는 주요 분야입니다:
- 데이터 분석 & 의사결정 지원
- 빅데이터 분석을 통해 패턴을 도출하고, 빠르게 의미 있는 결론을 제안합니다.
- 예: 시장 동향 예측, 고객 행동 분석 등.
- 자동화된 계획 및 실행
- 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화합니다.
- 예: 일정 관리, 물류 최적화, 재고 관리.
- 전문적인 시뮬레이션과 예측
- 신뢰성 있는 모델을 바탕으로, 경제, 과학, 공학 분야에서의 시뮬레이션과 결과 예측.
- 예: 건축 설계의 구조적 안정성 평가, 기후 변화 시뮬레이션.
- 실시간 정보 수집과 통합
- 실시간으로 새로운 데이터를 수집·정리하여 필요한 시점에 최적의 정보 제공.
- 예: 뉴스 속보 분석, 긴급 재난 관리 대응.
4. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
감정 인식 기술의 정의
- AI를 통해 사용자의 음성, 텍스트, 표정, 행동 등을 분석하여 감정 상태를 추정하는 기술입니다.
최근 AI 감정 인식 기술의 발전
- 다중모달 감정 인식(Multimodal Emotion Recognition):
- 텍스트, 음성, 영상 데이터를 결합하여 사람의 감정을 더욱 정교하게 분석할 수 있는 기술이 발전하고 있습니다.
- 예: 얼굴 표정과 음색 변화, 심박수 데이터를 조합하여 스트레스 상태를 탐지.
- 실시간 감정 피드백:
- 화상회의, 콜센터 등에서 고객의 감정 상태를 실시간으로 분석.
- 예: 고객 불만을 인식하여 즉각적인 대처 방안을 제안.
- 자연어 처리 기반 감정 분석:
- SNS 데이터, 이메일, 리뷰 등 텍스트 기반 데이터를 분석하여 긍정, 부정, 중립 등 사용자의 감정을 추론.
- 예: 상품 리뷰에서 사용자 만족도 분석.
감정 인식 기술의 한계
- 개인화된 감정 변수: 개인의 감정 표현 방식은 다양하며, 이를 일반화하면 오해를 초래할 수 있음.
- 윤리적 우려: 감정 인식 기술의 오용(예: 감시 강화)이 사회적 논란을 일으킬 수 있음.
요약
- AI 시대에는 창의적 사고, 복합적 사고, 감정 인식 및 소통 능력이 필수적입니다.
- 인간과 AI의 협업은 데이터 처리와 의사결정을 분담함으로써 시너지를 창출합니다.
- AI 에이전트는 데이터 분석, 의사결정 지원, 자동화 실행, 시뮬레이션 등에서 유용합니다.
- 감정 인식 기술은 텍스트, 음성, 영상 데이터를 종합적으로 분석하며, 발전을 거듭하지만 윤리적 한계를 고려해야 합니다.
이러한 AI의 발전은 모든 개인과 조직이 AI와 협력하는 방법을 익히고, 새로운 가치를 창출할 기회를 제공합니다. 😊
챗GPT와 솔트룩스의 구버는 모두 인공지능 기반의 대화형 시스템이지만, 기능적 차이와 활용 방식에서 중요한 차이를 보입니다.
- 기능적 차이
- 챗GPT: 챗GPT는 주로 “질문 → 답변” 구조로 동작하며, 사용자의 요청에 대해 학습된 데이터를 바탕으로 즉각적인 응답을 제공합니다. 이는 대화형 챗봇으로서 사용자와 자연스러운 대화를 이끌어가며, 다양한 주제에 대해 정보를 제공하거나 텍스트 생성을 지원합니다 .
- 구버: 구버는 AI 에이전트 플랫폼으로, 단순한 질문에 대한 답변을 넘어, 사용자의 의도를 파악하고 필요한 자료를 자동으로 수집·분석하여 심층적인 정보를 제공합니다. 구버는 여러 협력 AI(서브 에이전트)와 소통하며, 데이터를 다각도로 취합해 독창적 모델링과 시뮬레이션을 진행하여 결과를 생성합니다 .
- 데이터 수집의 폭과 깊이
- 챗GPT: 챗GPT는 2023년 기준까지의 데이터로 학습되어 있으며, 실시간 데이터 수집이나 최신 정보의 반영에는 한계가 있습니다 .
- 구버: 구버는 실시간 데이터 소스(뉴스, 논문, 리포트 등)를 동시에 검색하고, 수집한 자료를 분석하여 최신 정보를 기반으로 답변을 생성합니다. 또한, 여러 도구를 호출하여 부동산 예측, 경제적 데이터 분석 등 다양한 분야에서 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공합니다 .
- 협력과 추론 과정
- 챗GPT: 챗GPT는 주로 단일한 분석 엔진을 기반으로 결과를 제공하며, 사용자의 질문에 대해 즉각적인 응답을 생성합니다 .
- 구버: 구버는 여러 협력 AI(서브 에이전트)와 소통하며, 데이터를 다각도로 취합해 독창적 모델링과 시뮬레이션을 진행하여 결과를 생성합니다. 이 과정에서 타당성 점검 및 추가 데이터 요청 등 독립적인 학습과 추론을 수행합니다 .
- 실제 의사결정 모델화
- 챗GPT: 챗GPT는 주로 단문형 답변을 생성하며, 사용자의 질문에 대해 일반적인 정보나 예측을 제공합니다 .
- 구버: 구버는 Planning(계획 세우기), 특정 도구 사용, 타당성 점검 등 다양한 과정을 통해 실제 의사결정 전반을 지원합니다. 이는 사용자가 실행 가능한 결론을 내릴 수 있도록 돕는 역할을 합니다 .
왜 이 차이가 중요한가?
챗GPT는 창의적 작문, 초기 아이디어 도출 등 간단한 텍스트 생성에 적합하며, 무한한 잠재력을 가진 대화형 AI입니다. 그러나 구버와 같은 AI 에이전트는 전문적인 리서치, 의사결정이 필요한 비즈니스 상황에 강력한 도구로 활용될 수 있습니다. 구버는 단순한 지식 제공을 넘어, 사용자의 목적 해결(의사결정, 계획 실행)에 중점을 두고 있습니다 .
결론
AI 에이전트 시대에는 창의적 사고 및 문제 해결 능력, 복합적 이해와 통합적 사고, 감정 인식 및 사회적 소통 능력이 더욱 중요해집니다. 이러한 능력을 갖춘 인재는 AI와 함께 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 미래의 변화하는 노동시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
AI 시대에 필요한 3가지 능력
AI 에이전트 시대에 살아남기 위해 필요한 세 가지 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력
- AI는 데이터 기반의 패턴 인식에 강점을 가지지만, 인간만의 창의성이나 독특한 아이디어를 내는 능력은 여전히 필요합니다.
- 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요하며, 새로운 방향을 제시할 수 있는 능력이 요구됩니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고
- AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾습니다.
- 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고 능력이 필요합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다.
- 사람들의 감정을 읽고 적절히 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력은 매우 중요한 자산이 됩니다.
이 세 가지 능력을 갖춘 인재는 AI와 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 변화하는 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
인간과 AI의 협업
- 협력의 방식: AI는 인간의 업무를 보조하거나 대체하는 것이 아니라, 인간과 함께 협력하여 새로운 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다.
- 의사결정 지원: AI 에이전트는 데이터를 분석하고, 필요한 정보를 제공하여 사용자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제
- 복잡한 데이터 분석: AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 사용자에게 필요한 정보를 제공합니다.
- 예측 및 시뮬레이션: AI는 다양한 시나리오를 고려하여 예측하고, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 지원합니다.
감정 인식 기술의 진전
- 기술 발전: 감정 인식 기술은 점점 더 발전하고 있으며, AI는 사람의 감정을 인식하고 적절하게 반응할 수 있는 능력을 향상시키고 있습니다.
- 사회적 소통: AI가 감정을 인식하고 소통하는 능력은 인간과의 상호작용에서 중요한 역할을 하며, 이는 AI의 활용 가능성을 더욱 넓히고 있습니다.
이러한 능력들은 AI 시대에서 개인의 경쟁력을 높이고, AI와의 협업을 통해 더 나은 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 세 가지 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력:
AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가집니다. 하지만 아직 인간만의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 AI가 따라올 수 없습니다. 따라서 새로운 방향을 제시하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요합니다. - 복합적 이해와 통합적 사고:
AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역할을 합니다. 이에 따라 각 분야별 전문성을 넘어서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다. - 감정 인식 및 사회적 소통 능력:
AI는 점점 더 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다.
이 세 가지 능력을 갖춘 인재는 AI와 함께 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 미래의 변화하는 노동시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 세 가지 핵심 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력:
AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가집니다. 하지만 아직 인간만의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 AI가 따라올 수 없습니다. 따라서 새로운 방향을 제시하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요합니다 . - 복합적 이해와 통합적 사고:
AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역할을 합니다. 이에 따라 각 분야별 전문성을 넘어서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다 . - 감정 인식 및 사회적 소통 능력:
AI는 점점 더 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다 .
인간과 AI의 협업 방식
AI는 인간의 업무를 보조하거나 대체하는 것이 아니라, 인간과 함께 협력하여 새로운 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다. AI 에이전트는 데이터를 분석하고 필요한 정보를 제공하여 사용자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다 .
AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제
- 복잡한 데이터 분석: AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 사용자에게 필요한 정보를 제공합니다 .
- 예측 및 시뮬레이션: AI는 다양한 시나리오를 고려하여 예측하고, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 지원합니다 .
감정 인식 기술의 진전
감정 인식 기술은 점점 더 발전하고 있으며, AI는 사람의 감정을 인식하고 적절하게 반응할 수 있는 능력을 향상시키고 있습니다. 이는 AI가 인간과의 상호작용에서 중요한 역할을 하며, AI의 활용 가능성을 더욱 넓히고 있습니다 .
결론
이러한 능력들은 AI 시대에서 개인의 경쟁력을 높이고, AI와의 협업을 통해 더 나은 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 창의적 사고, 복합적 이해, 감정 인식 및 사회적 소통 능력을 갖춘 인재는 미래 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 능력과 관련된 질문들에 대한 정리 및 답변
1. AI 에이전트 시대에 필요한 능력은 무엇인가요?
AI 에이전트의 발전은 단순한 정보 제공을 넘어, 인간의 사고와 행동을 보조하거나 대체하는 다양한 역할로 확장되고 있습니다. 이에 따라 인간이 AI와 효과적으로 협력하고, 인간만의 강점을 극대화하기 위해 다음과 같은 능력이 필요합니다:
- 창의적 사고와 문제 해결 능력
- AI는 데이터 기반의 패턴 인식에 강하지만, 인간의 창의성과 상상력은 모방하기 어렵습니다.
- 문제의 본질을 파악하고 기존 패턴을 뛰어넘는 새로운 해결책을 제시할 수 있는 능력이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고 능력
- AI 에이전트는 다양한 분야의 데이터를 융합하여 최적의 결과를 제공합니다.
- 인간은 다분야 지식을 포괄적으로 이해하고 이를 비판적으로 평가하며, 통합적으로 사고할 수 있어야 합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 감정 인식 기술이 발전했지만, 인간 간의 미묘한 감정 교류와 사회적 상호작용은 대체하기 어렵습니다.
- 공감 능력, 의사소통 능력, 협업 능력을 더욱 발전시켜야 합니다.
2. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
인간과 AI의 협업은 AI가 반복적이고 데이터 중심의 작업을 자동화하거나, 빅데이터 분석을 통해 인간에게 유용한 정보를 제공하는 방식으로 이루어집니다. 협업의 핵심은 AI는 도구, 인간은 의사결정자로서 역할을 분담하는 것입니다.
- 협업 방식
- AI의 데이터 분석 및 인사이트 제공
- 예: AI가 부동산 데이터나 금융 시장 동향을 분석해 실행 가능한 정보를 제안.
- AI 주도적 질문 생성
- 사용자의 목표나 질문 맥락에 따라 필요한 추가 정보나 분석 방향을 제안.
- 인간의 검증과 판단
- AI가 제시한 결과를 인간이 윤리적, 정서적 기준에 따라 최종 판단.
- AI의 데이터 분석 및 인사이트 제공
- 협업 사례
- 의학 분야: AI가 환자의 의료 데이터를 분석해 진단 가능성을 제안, 의사가 이를 기반으로 치료 방안을 결정.
- 금융 서비스: AI가 시장 데이터를 분석해 투자 전략을 추천, 인간이 리스크와 윤리적 요소를 고려해 최종 판단.
3. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
AI 에이전트는 복잡하고 방대한 데이터를 다루거나, 인간의 작업 속도를 크게 향상시키는 데 강점을 가지고 있습니다. 주요 활용 분야는 다음과 같습니다:
- 데이터 분석 및 의사결정 지원
- 빅데이터 분석을 통해 패턴을 도출하고 의미 있는 결론을 제안.
- 예: 시장 동향 예측, 고객 행동 분석.
- 자동화된 계획 및 실행
- 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화.
- 예: 일정 관리, 물류 최적화.
- 전문적인 시뮬레이션과 예측
- 신뢰성 있는 모델을 바탕으로 경제, 과학, 공학 분야에서 시뮬레이션과 결과 예측.
- 예: 건축 설계의 구조적 안정성 평가, 기후 변화 시뮬레이션.
- 실시간 정보 수집과 통합
- 실시간으로 데이터를 수집·정리하여 필요한 시점에 최적의 정보 제공.
- 예: 뉴스 속보 분석, 긴급 재난 관리 대응.
4. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
감정 인식 기술은 AI가 인간의 감정을 이해하고 반응할 수 있도록 발전하고 있습니다. 주요 진전은 다음과 같습니다:
- 다중모달 감정 인식
- 텍스트, 음성, 영상 데이터를 결합하여 감정을 정교하게 분석.
- 예: 얼굴 표정, 음색 변화, 심박수 데이터를 조합해 스트레스 상태 탐지.
- 실시간 감정 피드백
- 화상회의, 콜센터 등에서 고객의 감정 상태를 실시간으로 분석.
- 예: 고객 불만을 인식해 즉각적인 대처 방안 제안.
- 자연어 처리 기반 감정 분석
- 텍스트 데이터를 분석해 긍정, 부정, 중립 등 감정을 추론.
- 예: 상품 리뷰에서 사용자 만족도 분석.
- 한계와 윤리적 우려
- 개인화된 감정 변수: 개인의 감정 표현 방식은 다양하며, 이를 일반화하면 오해를 초래할 수 있음.
- 윤리적 문제: 감정 인식 기술의 오용(예: 감시 강화)이 사회적 논란을 일으킬 가능성.
요약
- 필요한 능력: 창의적 사고, 복합적 사고, 감정 인식 및 소통 능력.
- 인간-AI 협업: AI는 데이터 처리와 자동화를, 인간은 윤리적 판단과 전략적 결정을 담당.
- AI 에이전트의 활용: 데이터 분석, 자동화, 시뮬레이션, 실시간 정보 제공.
- 감정 인식 기술: 다중모달 분석, 실시간 피드백, 텍스트 기반 감정 분석의 발전.
AI 에이전트 시대는 인간과 AI의 협력을 통해 새로운 가치를 창출하며, 이를 위해 인간의 고유한 능력을 강화하는 것이 중요합니다.
1. 챗GPT의 강화학습 방식은 어떤가요?
ChatGPT는 기본적으로 지도학습(Supervised Learning)에 기반으로 훈련되며, 이후 강화학습(Reinforcement Learning)을 적용하는 과정을 거칩니다. 주요 방식은 아래와 같습니다:
- 지도학습(Pre-training):
- 대규모 데이터 세트를 사용해 모델이 다음 단어를 예측하도록 훈련합니다.
- 이 단계에서 방대한 문서와 데이터로 언어 구조와 문맥에 대한 기본적인 이해를 학습합니다.
- 강화학습(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF):
- 사람이 생성한 피드백 데이터를 사용해 AI가 더 자연스럽고 유용한 대화를 생성하도록 세부 조정을 수행합니다.
- 주요 과정:
- 질문-답변의 평가: 사람이 AI의 응답을 비교 및 평가합니다.
- 보상 모델 생성: 평가 데이터를 통해 보상 예측 모델을 만듭니다.
- 정교화: 강화학습을 통해 AI가 더 나은 답변을 생성하도록 트레이닝합니다.
- 이렇게 정제된 결과는 "사용자 친화적인 대화 경험"을 목표로 지속적으로 업그레이드됩니다.
2. AI 에이전트가 제공하는 서비스의 예는 무엇인가요?
AI 에이전트의 주요 서비스 분야와 기능:
- 데이터 분석/리포팅:
- 복잡한 데이터 분석, 통계 자료 생성.
- 예: 금융 리포트 생성, 매출 분석, 소비자 행동 분석.
- 맞춤형 어드바이스:
- 금융, 부동산, 건강 등 개인화된 조언 제공.
- 예: 맞춤형 투자 추천, 건강 관리 플랜 제안.
- 프로세스 자동화:
- 반복적인 업무를 자동화.
- 예: 고객 문의 처리(챗봇), 일정 관리, 문서 작성.
- 결정 지원 및 시뮬레이션:
- 복잡한 시나리오 분석 및 최적의 결정 제안.
- 예: 건축 설계 시뮬레이션, 물류 최적화 제안.
- 실시간 정보 제공:
- 뉴스 수집 및 업데이트.
- 예: 시장 동향 보고, 긴급 상황 데이터 제공.
3. 솔트룩스의 AI 에이전트(구버)의 주요 기능은 무엇인가요?
솔트룩스의 AI 에이전트 "구버(GUBER)"는 단순 대화형 AI를 넘어 사용자 목적 실현에 중점을 둔 플랫폼입니다.
주요 기능:
- 실시간 데이터 수집과 분석:
- 다양한 출처(뉴스, 논문 등)에서 데이터를 검색하고 이를 분석.
- 다각적 데이터 통합 및 추론:
- 질문의 맥락을 이해하고, 다중 소스 데이터를 융합해 해석.
- 자동화된 의사결정 모델링:
- 목표 달성을 위해 계획을 세우고 실행도구를 호출.
- 타당성 점검 및 결과 제공:
- 데이터 분석 후, 답변의 정확성 검증 및 결과 정리.
- 협업형 학습 구조:
- 여러 협력 에이전트와 통합적으로 학습 및 작업 수행.
4. 패션 제품 구매에 AI의 영향은 어떻게 되는가요?
AI는 패션 산업에서 소비자 경험을 개선하고, 시장 트렌드에 맞는 제품을 추천하는 데 큰 역할을 합니다.
AI의 주요 활용 사례:
- 맞춤형 추천 시스템:
- 고객의 이전 구매 패턴, 검색 이력을 분석해 선호하는 색상, 스타일, 브랜드를 예측하여 제품을 추천.
- 가상 시뮬레이션:
- AR/VR 기술을 통해 가상으로 의상을 착용해보고 구매.
- 트렌드 분석:
- 소셜미디어 데이터를 기반으로 실시간으로 유행 분석 및 상품 개발.
- 친환경 패션 관리:
- 생산 공정에서의 최적화를 통해 자원 낭비를 줄이고 지속 가능한 패션을 유도.
- 재고 관리와 가격 최적화:
- AI를 통해 수요 예측을 정교화하고, 효율적 재고 관리를 돕기 위해 사용.
5. AI 에이전트 시대에 필요한 능력은 무엇인가요?
AI 시대를 맞아 인간은 새로운 경쟁력을 확보할 능력을 배양해야 합니다.
핵심 능력:
- 창의적 사고 및 해결 능력:
- AI로 해결하기 어려운 창의적 문제 해결 능력이 중요.
- 메타인지 및 통합적 사고:
- 복합적인 정보를 통합해 새로운 인사이트를 도출할 수 있는 사고력.
- 사회적 소통 및 공감 능력:
- 사람 간의 감정을 이해하고 AI 결과를 효과적으로 소통하는 협업 능력.
6. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
협력 방식:
- AI→데이터 제공, 인간→판단 역할:
- 예: AI가 시장분석 리포트를 작성하고, 인간이 이를 통해 비즈니스 결정을 내리는 협업.
- AI와 인간 간 역할 분담:
- 반복적이고 규칙적인 작업은 AI가 처리하고, 창의적·윤리적 판단은 인간이 담당.
- AI 활용 예시:
- 의료: AI가 CT 스캔 데이터 분석, 의사가 치료 계획 수립.
- 금융: AI가 투자 분석, 인간이 최종 투자 결정.
7. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
AI 에이전트는 데이터 기반 문제를 해결하고 효율성을 극대화하는 데 강점을 갖습니다.
해결 가능한 문제:
- 빅데이터 분석:
- 방대한 데이터를 처리 및 분석하여 인사이트 제공.
- 예: 고객 행동 분석, 시장 동향 예측.
- 반복적인 작업 자동화:
- 예: 일정 관리, 이메일 스케쥴링, 고객 문의 응답.
- 예측 및 시뮬레이션:
- 예: 자연재해 시뮬레이션, 경제 정책 효과 시뮬레이션 분석.
- 실시간 모니터링 및 조정:
- 예: IoT 데이터 분석, 스마트 팩토리의 실시간 에너지 소비 최적화.
8. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
최근 발전:
- 다채널 데이터 분석:
- 음성, 텍스트, 표정 등 여러 데이터를 종합적으로 분석하는 다중 모달 감정 기술의 발전.
- 예: 얼굴 표정 + 음색 분석을 결합해 스트레스 감지.
- 실시간 분석:
- 화상회의나 콜센터에서 감정 상태를 분석하여 서비스 품질을 개선.
- 예: 고객 불만 상태 실시간 탐지와 후속 조치.
- 감정 데이터 기반 맞춤형 서비스:
- 감정을 분석한 맞춤형 서비스 제공.
- 예: 음악 추천, 심리 상담.
한계:
- 개인 간의 감정 표현 차이로 인해 오탐 가능성.
- 윤리적 접근 필요성: 사생활 침해, 감시 강화 우려.
요약
AI 에이전트 시대에는 인간 고유의 창의적 사고와 협업 능력이 중요하며, 인간과 AI가 시너지 효과를 내며 협력하는 방향으로 발전하고 있습니다.
AI 시대에 필요한 세 가지 핵심 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력
- AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가지고 있으나, 인간만의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 여전히 필수적입니다. 특히 복잡한 문제를 창의적으로 해결하고 새로운 방향을 제시할 수 있는 역량이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고
- AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾습니다. 따라서 각 분야별 전문성을 넘어 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다.
이 세 가지 능력을 갖춘 인재는 AI와 함께 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 변화하는 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
AI 에이전트 시대에 살아남기 위해 필요한 세 가지 핵심 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력:
AI는 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가집니다. 하지만 아직 인간만의 창의성과 독특한 아이디어를 내는 능력은 AI가 따라올 수 없습니다. 따라서 새로운 방향을 제시하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 역량이 중요합니다 . - 복합적 이해와 통합적 사고:
AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역할을 합니다. 이에 따라 각 분야별 전문성을 넘어서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 통합적 사고가 필요합니다 . - 감정 인식 및 사회적 소통 능력:
AI는 점점 더 감정 인식 기술을 발전시키고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정이나 상황을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절하게 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력 역시 매우 중요한 자산이 됩니다 .
인간과 AI의 협업 방식
AI는 인간의 업무를 보조하거나 대체하는 것이 아니라, 인간과 함께 협력하여 새로운 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다. AI 에이전트는 데이터를 분석하고 필요한 정보를 제공하여 사용자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다 .
AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제
- 복잡한 데이터 분석: AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 사용자에게 필요한 정보를 제공합니다 .
- 예측 및 시뮬레이션: AI는 다양한 시나리오를 고려하여 예측하고, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 지원합니다 .
감정 인식 기술의 진전
감정 인식 기술은 점점 더 발전하고 있으며, AI는 사람의 감정을 인식하고 적절하게 반응할 수 있는 능력을 향상시키고 있습니다. 이는 AI가 인간과의 상호작용에서 중요한 역할을 하며, AI의 활용 가능성을 더욱 넓히고 있습니다 .
결론
이러한 능력들은 AI 시대에서 개인의 경쟁력을 높이고, AI와의 협업을 통해 더 나은 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 창의적 사고, 복합적 이해, 감정 인식 및 사회적 소통 능력을 갖춘 인재는 미래 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
AI 시대에 필요한 능력
AI 에이전트 시대에 살아남기 위해 필요한 세 가지 능력은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력
- AI는 데이터 기반의 패턴 인식에 강점을 가지지만, 인간의 창의성과 독특한 아이디어는 여전히 필요합니다. 복잡한 문제를 창의적으로 해결하고 새로운 방향을 제시하는 능력이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고
- AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾습니다. 따라서 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 능력이 필요합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 감정 인식 기술이 발전하고 있지만, 인간 간의 미묘한 감정을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 사람들의 감정을 읽고 적절히 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력은 매우 중요한 자산이 됩니다.
이 세 가지 능력을 갖춘 인재는 AI와 협업하면서도 자신의 가치를 유지할 수 있으며, 변화하는 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
인간과 AI의 협업
- 협력의 방식: AI는 인간의 업무를 보조하거나 대체하기보다는 함께 협력하여 새로운 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다.
- 의사결정 지원: AI 에이전트는 데이터를 분석하고 필요한 정보를 제공하여 사용자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제
- 복잡한 데이터 분석: AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 제공합니다.
- 예측 및 시뮬레이션: AI는 다양한 시나리오를 고려하여 예측하고, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 지원합니다.
감정 인식 기술의 진전
- 기술 발전: 감정 인식 기술은 점점 더 발전하고 있으며, AI는 사람의 감정을 인식하고 적절하게 반응할 수 있는 능력을 향상시키고 있습니다.
- 사회적 소통: AI가 감정을 인식하고 소통하는 능력은 인간과의 상호작용에서 중요한 역할을 하며, 이는 AI의 활용 가능성을 더욱 넓히고 있습니다.
결론
이러한 능력들은 AI 시대에서 개인의 경쟁력을 높이고, AI와의 협업을 통해 더 나은 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 창의적 사고, 복합적 이해, 감정 인식 및 사회적 소통 능력을 갖춘 인재는 미래 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.
추가 질문들에 대한 답변
- AI 시대에 어떤 창의적 문제 해결이 중요한가요?
- 창의적 문제 해결은 기존의 패턴을 넘어서 새로운 솔루션을 제시하는 능력으로, AI가 제공하는 데이터 분석 결과를 기반으로 혁신적인 아이디어를 도출하는 데 필수적입니다.
- AI와 협업하기 위해 필요한 소통 기술은 무엇인가요?
- 효과적인 소통 기술에는 명확한 의사 전달, 피드백 수용, 그리고 협업 도구 사용 능력이 포함됩니다. AI와의 상호작용에서도 이러한 기술이 중요합니다.
- 디지털 활용 능력은 어떻게 구체적으로 개발하나요?
- 디지털 활용 능력은 다양한 소프트웨어와 도구를 사용하는 경험을 쌓고, 데이터 분석 및 정보 검색 기술을 연습함으로써 개발할 수 있습니다.
- AI 기술 발전에 따른 교육 현장의 변화는 어떤가요?
- 교육 현장은 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템, 데이터 분석을 통한 학습 성과 평가, 그리고 협업 중심의 프로젝트 기반 학습으로 변화하고 있습니다.
- 챗GPT의 강화학습 방식은 어떤가요?
- 챗GPT는 사용자와의 상호작용을 통해 피드백을 받고, 이를 바탕으로 모델을 개선하는 강화학습 기법을 사용합니다.
- AI 에이전트가 제공하는 서비스의 예는 무엇인가요?
- AI 에이전트는 고객 서비스 자동화, 금융 데이터 분석, 의료 진단 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
- 솔트룩스의 AI 에이전트 구버의 기능은 무엇인가요?
- 구버는 실시간 데이터 분석, 의사결정 지원, 여러 협력 AI와의 통신을 통해 심층적인 정보를 제공합니다.
- 패션 제품 구매에 AI의 영향은 어떻게 되는가요?
- AI는 소비자 행동 분석, 개인 맞춤형 추천, 트렌드 예측 등을 통해 패션 구매 경험을 개선합니다.
이러한 질문들은 AI 에이전트 시대의 변화와 그에 따른 필요 능력에 대한 이해를 돕는 데 중요한 역할을 합니다.
50 60도 알아야 해요' AI 시대, 3가지 능력만 살아남는다
인공지능 시대가 본격화되면서 우리의 직업과 삶의 방식이 급격하게 변화하고 있습니다. 직업의 미래가 불확실해지는 가운데, AI와 함께 살아가는 시대에 우리에게 필요한 능력은 무엇일까요?
ai-sidae-seongdonung-kapgaxo.gamma.site
AI 시대에 필요한 인재의 핵심 역량
AI 에이전트 시대에 필요한 인재의 핵심 역량은 다음과 같습니다:
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력
- AI는 데이터 기반의 패턴 인식에 강점을 가지고 있지만, 인간의 창의성과 독창적인 아이디어는 여전히 필요합니다. 복잡한 문제를 해결하고 새로운 방향을 제시하는 능력이 중요합니다.
- 복합적 이해와 통합적 사고
- 다양한 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 능력이 요구됩니다. AI와 협력하기 위해서는 여러 분야의 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있어야 합니다.
- 감정 인식 및 사회적 소통 능력
- AI는 감정 인식 기술이 발전하고 있지만, 인간의 미묘한 감정을 완벽하게 파악하는 것은 어렵습니다. 사람들의 감정을 읽고 적절히 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력은 매우 중요한 자산입니다.
비즈니스에서 인간의 감정 이해가 중요한 이유
- 고객 관계 강화: 고객의 감정을 이해함으로써 더 나은 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 팀워크 향상: 동료 간의 감정 이해는 협업을 촉진하고 팀워크를 강화하는 데 기여합니다.
- 의사결정 개선: 감정 인식은 사람의 행동과 반응을 예측하는 데 도움을 주어, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.
AI가 대체하지 못할 직무의 특징
- 창의성이 필요한 직무: 예술, 디자인, 연구 개발 등 창의적 사고가 중요한 분야는 AI가 대체하기 어렵습니다.
- 복잡한 인간 상호작용: 상담, 치료, 교육 등 인간 간의 깊은 상호작용이 필요한 직무는 AI가 완전히 대체할 수 없습니다.
- 윤리적 판단이 필요한 직무: 법률, 의료 등에서의 윤리적 판단은 AI가 수행하기 어려운 부분입니다.
변화하는 노동 시장에서 창의력이 왜 중요해졌나요?
- 혁신의 필요성: 기술 발전과 시장 변화에 따라 새로운 솔루션과 아이디어가 필요합니다.
- 경쟁력 유지: 창의적 문제 해결 능력은 개인과 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소입니다.
- AI와의 협업: AI가 제공하는 데이터와 도구를 활용하여 창의적인 결과를 도출하는 것이 중요해졌습니다.
AI 에이전트의 발전이 직업 시장에 미치는 영향
- 일자리 변화: 반복적인 업무는 AI가 대체하고, 새로운 직무가 생겨나고 있습니다.
- 기술 요구 변화: AI와 협업하기 위해 필요한 기술이 증가하고, 이에 따라 교육과 훈련이 필요합니다.
- 직무의 복합화: 다양한 기술과 지식을 융합하여 새로운 가치를 창출하는 직무가 중요해지고 있습니다.
AI 에이전트가 의료 분야에서 어떻게 활용되고 있나요?
- 진단 지원: AI는 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줍니다.
- 개인 맞춤형 치료: 환자의 데이터 분석을 통해 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있습니다.
- 행정 업무 자동화: 환자 기록 관리 및 예약 시스템을 자동화하여 의료진의 업무 효율성을 높입니다.
AI의 감정 인식 기술이 사회적 상호작용에 미치는 영향
- 소통 방식 변화: 감정 인식 기술은 사람들 간의 소통 방식을 변화시키고, 보다 정교한 상호작용을 가능하게 합니다.
- 감정 기반 서비스: 고객 서비스와 마케팅에서 감정을 기반으로 한 맞춤형 접근이 가능해집니다.
- 사회적 연결 강화: AI가 감정을 이해함으로써 인간 간의 관계를 더욱 강화할 수 있는 기회를 제공합니다.
AI 에이전트와 인간의 협업에서 발생할 수 있는 윤리적 문제
- 프라이버시 침해: 감정 인식 및 데이터 수집 과정에서 개인의 프라이버시가 침해될 수 있습니다.
- 편향된 알고리즘: AI의 결정이 특정 집단에 불리하게 작용할 수 있는 위험이 있습니다.
- 의사결정 책임: AI가 내린 결정에 대한 책임 소재가 불분명해질 수 있습니다.
AI 시대에 필요한 교육 방향
- 융합 교육: 기술, 인문학, 사회과학 등을 융합한 교육이 필요합니다.
- 실습 중심의 교육: AI와의 협업을 위한 실제 경험을 쌓을 수 있는 실습 중심의 교육이 중요합니다.
- 지속적인 학습: 변화하는 기술에 맞춰 지속적으로 학습할 수 있는 능력을 기르는 것이 필요합니다.
질문별로 명확히 답변드리겠습니다.
1. AI 시대에 어떤 창의적 문제 해결이 중요한가요?
AI는 데이터를 기반으로 기존 패턴을 분석하고 예측하는 데 강점을 가지지만, 다음과 같은 창의적 문제 해결은 인간 고유의 영역으로 남아 있습니다.
- 새로운 접근법 제안
- 기존에 없던 아이디어나 혁신적인 프로토타입 설계.
- 예: 지속 가능한 에너지 솔루션 개발, 새로운 디자인 트렌드 창출.
- 다분야 융합
- 서로 연관이 없는 분야의 아이디어를 결합해 창조적 결과를 도출.
- 예: 의료와 빅데이터를 융합한 개인 맞춤형 건강 관리 솔루션.
- 미래 시나리오 기반 문제 해결
- 불확실한 미래를 위한 창의적 대응 전략.
- 예: AI와 인간 노동의 융합적인 직업 설계.
2. AI와 협업하기 위해 필요한 소통 기술은 무엇인가요?
AI와의 협업에서 중요한 소통 기술은 아래와 같습니다:
- 문제 정의와 맥락 제공 능력
- AI가 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 명확한 문제 정의 능력.
- 예: "시장 분석을 통해 성장 가능성이 높은 신사업 영역을 추천해주세요."
- 결과 검증 능력
- AI가 제공한 분석 결과나 예측을 비판적으로 검토하고 해석하는 능력.
- 예: "이 결과가 적절한지 데이터 출처와 근거를 확인하고, 보완할 점을 제안."
- 감정적 연결 및 윤리적 소통
- AI를 팀의 일부로 인식하고 실수를 보완하며 균형 있는 데이터를 제공.
3. 디지털 활용 능력은 어떻게 구체적으로 개발하나요?
디지털 활용 능력은 AI 시대 생존을 위한 핵심 역량입니다. 이를 개발하기 위한 실천 방안은 다음과 같습니다:
- 도구 학습 및 활용 훈련
- 최신 AI 도구나 플랫폼의 활용법을 배우기.
- 예: 데이터 시각화 툴(Tableau), AI 기반 문서 작성 도구(Grammarly).
- 프로그래밍 및 응용 지식 습득
- Python, R과 같은 프로그래밍 언어 학습을 통해 데이터 분석 능력 강화.
- 디지털 윤리 및 보안 의식 강화
- 개인정보 보호, AI 데이터 편향성 이해 등 디지털 윤리 교육 이수.
- AI와 협업 실습
- AI 기술을 활용한 프로젝트 수행 경험 쌓기.
4. AI 기술 발전에 따른 교육 현장의 변화는 어떤가요?
AI 기술은 교육을 다음과 같이 변화시키고 있습니다:
- 개인 맞춤형 학습
- 학생의 수준과 상황에 맞춘 커리큘럼을 제공.
- 예: AI기반 학습 플랫폼(예: Khan Academy, Coursera).
- 자동화된 관리 시스템
- 과제 채점, 출석 확인 등 반복적인 교육 업무 자동화.
- 학생의 학습 데이터 분석
- 학습 성과를 실시간으로 모니터링하고, 취약점을 보완할 수 있는 전략 제시.
- VR/AR을 활용한 몰입형 학습
- 가상현실을 활용해 역사, 과학 등 눈으로 보고 체험하며 배우기.
5. 챗GPT의 강화학습 방식은 어떤가요?
챗GPT는 지도학습(Pre-training)과 강화학습(Human Feedback 기반)을 거쳐 훈련됩니다.
- 지도학습(Pre-training)
- 방대한 데이터를 기반으로 텍스트 예측 모델을 학습.
- 강화학습(Human-in-the-loop)
- 인간이 AI의 응답 품질을 평가하고, 최적화를 위해 보상 모델을 훈련(예: RLHF 방식).
- 지속적인 Fine-tuning
- 실제 사용자 피드백으로 알고리즘을 지속적으로 개선.
6. AI 에이전트가 제공하는 서비스의 예는 무엇인가요?
AI 에이전트의 주요 서비스는 다음과 같습니다:
- 실시간 데이터 분석
- 예: 금융시장 트렌드 분석, 부동산 매물이 적합한지 평가.
- 윤리적 의사결정 지원
- 예: 기후 변화에 대응하는 에너지 최적화 옵션 제공.
- 복잡한 업무 자동화
- 예: 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 이용한 대량 문서 처리.
- 새로운 서비스 추천
- 예: 스트리밍 서비스에서 개인화된 콘텐츠 추천.
7. 솔트룩스 AI 에이전트(구버)의 기능은 무엇인가요?
구버는 단순 답변을 넘어 의사결정과 실행을 지원하며, 주요 기능은 아래와 같습니다:
- 실시간 데이터 수집 및 분석
- 뉴스, 논문 등을 빠르게 검색하고 적절히 요약.
- 다기관 협력 AI 호출
- 여러 AI 에이전트 간의 협력을 통해 복합적 문제를 해결.
- 자동화된 논리 설계와 실행
- 보유 데이터에 기반해 관리할 계획을 세우고 실행.
- 결과 검증 및 피드백
- 학습된 데이터를 기반으로 결과에 대해 스스로 평가.
8. 패션 제품 구매에 AI의 영향은 어떻게 되는가요?
AI는 패션 제품 구매 환경에 혁신적인 변화를 가져왔습니다:
- 맞춤형 추천 시스템
- 고객의 구매 기록, 취향, 날씨 등을 분석해 개인화된 제품 추천.
- 가상 피팅 서비스
- AR/VR 기술을 사용해 옷을 가상으로 입어보는 플랫폼 개발.
- 소셜미디어 트렌드 분석
- 인플루언서 콘텐츠와 해시태그 등을 분석해 유행 파악.
- 시간과 비용 절감
- 고객의 선호도 기반으로 빠르게 쇼핑 의사결정 지원.
9. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
- AI의 핵심 역할
- AI는 능률을 높이고, 복합적 데이터를 처리하며 의사결정을 위한 기초 정보를 제공합니다.
- 인간의 역할
- 판단, 창의적 아이디어 제시, 윤리적 기준 보완.
- 실제 협업 모델 예시
- 의료: AI가 X선 데이터 검사 → 의사가 최종 진단.
- 금융: AI가 주식 동향 분석 → 인간이 투자 판단.
10. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
- 복잡한 데이터 분석: 폭넓고 방대한 데이터를 이해하고 요약.
- 시뮬레이션 및 예측: 산업 현장에서 위험 분석/효율 최적화.
- 자동화 프로세스: 규칙적인 업무 자동화.
11. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
- 다중모달 감정 인식
- 영상, 음성, 텍스트를 결합해 감정을 초정밀 분석.
- 대화형 감정 인식
- 예: 콜센터에서 고객의 화를 실시간으로 감지하고 대처.
- 윤리적 디스커션 필요성
- 프라이버시 보호와 기술 오남용 방지를 고려.
요약
AI 에이전트 시대에서 인간의 생존 전략은 다음과 같습니다:
- 창의적 문제 해결 능력.
- 복합적 이해 및 통합적 사고.
- 감정 인식과 소통 능력. 이 모든 능력은 AI 협업과 개인 경쟁력을 결합하기 위해 필수적입니다. AI의 발전을 도구로 활용하면서 미래 변화에 능동적으로 적응하는 것이 중요합니다.
1. AI 시대에 어떤 창의적 문제 해결이 중요한가요?
AI는 데이터를 기반으로 기존 패턴을 분석하고 예측하는 데 강점을 가지지만, 다음과 같은 창의적 문제 해결은 인간 고유의 영역으로 남아 있습니다.
- 새로운 접근법 제안
- 기존에 없던 아이디어나 혁신적인 프로토타입 설계.
- 예: 지속 가능한 에너지 솔루션 개발, 새로운 디자인 트렌드 창출.
- 다분야 융합
- 서로 연관이 없는 분야의 아이디어를 결합해 창조적 결과를 도출.
- 예: 의료와 빅데이터를 융합한 개인 맞춤형 건강 관리 솔루션.
- 미래 시나리오 기반 문제 해결
- 불확실한 미래를 위한 창의적 대응 전략.
- 예: AI와 인간 노동의 융합적인 직업 설계.
2. AI와 협업하기 위해 필요한 소통 기술은 무엇인가요?
AI와의 협업에서 중요한 소통 기술은 아래와 같습니다:
- 문제 정의와 맥락 제공 능력
- AI가 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 명확한 문제 정의 능력.
- 예: "시장 분석을 통해 성장 가능성이 높은 신사업 영역을 추천해주세요."
- 결과 검증 능력
- AI가 제공한 분석 결과나 예측을 비판적으로 검토하고 해석하는 능력.
- 예: "이 결과가 적절한지 데이터 출처와 근거를 확인하고, 보완할 점을 제안."
- 감정적 연결 및 윤리적 소통
- AI를 팀의 일부로 인식하고 실수를 보완하며 균형 있는 데이터를 제공.
3. 디지털 활용 능력은 어떻게 구체적으로 개발하나요?
디지털 활용 능력은 AI 시대 생존을 위한 핵심 역량입니다. 이를 개발하기 위한 실천 방안은 다음과 같습니다:
- 도구 학습 및 활용 훈련
- 최신 AI 도구나 플랫폼의 활용법을 배우기.
- 예: 데이터 시각화 툴(Tableau), AI 기반 문서 작성 도구(Grammarly).
- 프로그래밍 및 응용 지식 습득
- Python, R과 같은 프로그래밍 언어 학습을 통해 데이터 분석 능력 강화.
- 디지털 윤리 및 보안 의식 강화
- 개인정보 보호, AI 데이터 편향성 이해 등 디지털 윤리 교육 이수.
- AI와 협업 실습
- AI 기술을 활용한 프로젝트 수행 경험 쌓기.
4. AI 기술 발전에 따른 교육 현장의 변화는 어떤가요?
AI 기술은 교육을 다음과 같이 변화시키고 있습니다:
- 개인 맞춤형 학습
- 학생의 수준과 상황에 맞춘 커리큘럼을 제공.
- 예: AI기반 학습 플랫폼(예: Khan Academy, Coursera).
- 자동화된 관리 시스템
- 과제 채점, 출석 확인 등 반복적인 교육 업무 자동화.
- 학생의 학습 데이터 분석
- 학습 성과를 실시간으로 모니터링하고, 취약점을 보완할 수 있는 전략 제시.
- VR/AR을 활용한 몰입형 학습
- 가상현실을 활용해 역사, 과학 등 눈으로 보고 체험하며 배우기.
5. 챗GPT의 강화학습 방식은 어떤가요?
챗GPT는 지도학습(Pre-training)과 강화학습(Human Feedback 기반)을 거쳐 훈련됩니다.
- 지도학습(Pre-training)
- 방대한 데이터를 기반으로 텍스트 예측 모델을 학습.
- 강화학습(Human-in-the-loop)
- 인간이 AI의 응답 품질을 평가하고, 최적화를 위해 보상 모델을 훈련(예: RLHF 방식).
- 지속적인 Fine-tuning
- 실제 사용자 피드백으로 알고리즘을 지속적으로 개선.
6. AI 에이전트가 제공하는 서비스의 예는 무엇인가요?
AI 에이전트의 주요 서비스는 다음과 같습니다:
- 실시간 데이터 분석
- 예: 금융시장 트렌드 분석, 부동산 매물이 적합한지 평가.
- 윤리적 의사결정 지원
- 예: 기후 변화에 대응하는 에너지 최적화 옵션 제공.
- 복잡한 업무 자동화
- 예: 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 이용한 대량 문서 처리.
- 새로운 서비스 추천
- 예: 스트리밍 서비스에서 개인화된 콘텐츠 추천.
7. 솔트룩스 AI 에이전트(구버)의 기능은 무엇인가요?
구버는 단순 답변을 넘어 의사결정과 실행을 지원하며, 주요 기능은 아래와 같습니다:
- 실시간 데이터 수집 및 분석
- 뉴스, 논문 등을 빠르게 검색하고 적절히 요약.
- 다기관 협력 AI 호출
- 여러 AI 에이전트 간의 협력을 통해 복합적 문제를 해결.
- 자동화된 논리 설계와 실행
- 보유 데이터에 기반해 관리할 계획을 세우고 실행.
- 결과 검증 및 피드백
- 학습된 데이터를 기반으로 결과에 대해 스스로 평가.
8. 패션 제품 구매에 AI의 영향은 어떻게 되는가요?
AI는 패션 제품 구매 환경에 혁신적인 변화를 가져왔습니다:
- 맞춤형 추천 시스템
- 고객의 구매 기록, 취향, 날씨 등을 분석해 개인화된 제품 추천.
- 가상 피팅 서비스
- AR/VR 기술을 사용해 옷을 가상으로 입어보는 플랫폼 개발.
- 소셜미디어 트렌드 분석
- 인플루언서 콘텐츠와 해시태그 등을 분석해 유행 파악.
- 시간과 비용 절감
- 고객의 선호도 기반으로 빠르게 쇼핑 의사결정 지원.
9. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
- AI의 핵심 역할
- AI는 능률을 높이고, 복합적 데이터를 처리하며 의사결정을 위한 기초 정보를 제공합니다.
- 인간의 역할
- 판단, 창의적 아이디어 제시, 윤리적 기준 보완.
- 실제 협업 모델 예시
- 의료: AI가 X선 데이터 검사 → 의사가 최종 진단.
- 금융: AI가 주식 동향 분석 → 인간이 투자 판단.
10. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
- 복잡한 데이터 분석: 폭넓고 방대한 데이터를 이해하고 요약.
- 시뮬레이션 및 예측: 산업 현장에서 위험 분석/효율 최적화.
- 자동화 프로세스: 규칙적인 업무 자동화.
11. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
- 다중모달 감정 인식
- 영상, 음성, 텍스트를 결합해 감정을 초정밀 분석.
- 대화형 감정 인식
- 예: 콜센터에서 고객의 화를 실시간으로 감지하고 대처.
- 윤리적 디스커션 필요성
- 프라이버시 보호와 기술 오남용 방지를 고려.
요약
AI 에이전트 시대에서 인간의 생존 전략은 다음과 같습니다:
- 창의적 문제 해결 능력.
- 복합적 이해 및 통합적 사고.
- 감정 인식과 소통 능력. 이 모든 능력은 AI 협업과 개인 경쟁력을 결합하기 위해 필수적입니다. AI의 발전을 도구로 활용하면서 미래 변화에 능동적으로 적응하는 것이 중요합니다.
AI 시대에 필요한 인재의 핵심 역량은 창의적 사고, 복합적 이해, 그리고 감정 인식 및 사회적 소통 능력입니다. 이 세 가지 능력은 AI가 처리하기 어려운 부분이며, 특히 인간만의 독특한 가치를 발휘할 수 있는 영역입니다.
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력:
AI는 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고 규칙을 적용하는 데 우수하지만, 전혀 새로운 아이디어를 만들어내거나 불확실한 환경에서 혁신적인 해법을 제시하는 데 한계가 있습니다. 따라서 복잡한 문제를 창의적으로 해결하고 새로운 방향을 제시할 수 있는 능력이 중요합니다. - 복합적 이해와 통합적 사고:
AI 에이전트는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾으려 하지만, 실제 현실에서는 다양한 분야의 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있는 인재가 더 큰 가치를 낳습니다. 이는 단순히 한 분야에 국한된 전문성이 아닌, 여러 분야를 아우르는 통합적 사고가 필요하다는 것을 의미합니다. - 감정 인식 및 사회적 소통 능력:
AI는 점차 감정 인식 기술을 발전시키고 있으나, 인간 간의 미묘한 감정이나 맥락을 완벽하게 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 따라서 사람들의 감정을 읽고 적절히 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력은 앞으로도 매우 중요한 자산이 될 것입니다.
비즈니스에서 인간의 감정 이해가 중요한 이유
비즈니스 환경에서는 고객과 동료 간의 관계가 매우 중요합니다. 감정을 잘 이해하고 공감하는 사람은 더 신뢰받으며, 이는 고객 만족도와 조직 내 협업 효율성 모두에 긍정적인 영향을 줍니다. 또한, 감정 인식 능력은 위기 상황에서 신속하고 적절한 의사 결정에도 크게 기여합니다.
AI가 대체하지 못할 직무의 특징
AI가 대체하기 어려운 직무는 창의성과 감성, 그리고 복합적 판단이 요구되는 곳입니다. 예를 들어, 예술·창작 분야, 심층 컨설팅, 리더십 역할 등은 인간만의 고유한 능력이 필수적이므로 쉽게 대체되지 않을 것으로 보입니다.
변화하는 노동 시장에서 창의력이 중요한 이유
자동화와 AI의 확산으로 반복적이고 규칙적인 작업은 점차 줄어들고 있습니다. 이에 따라 차별화된 아이디어와 혁신적인 접근이 가능한 인재에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 창의력은 새로운 사업 기회를 발견하고, 변화에 유연하게 대처하는 데 필수적인 요소입니다.
AI 에이전트의 발전이 직업 시장에 미치는 영향
AI 에이전트는 특정 업무를 자동화하여 생산성을 높이고, 인간이 더 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 합니다. 그러나 동시에 일부 일자리는 감소할 수 있고, 새로운 직업군이 생겨날 것입니다. 따라서 지속적인 자기 계발과 새로운 기술 습득이 중요해지고 있습니다.
AI 에이전트가 의료 분야에서 활용되는 방법
AI 에이전트는 의료 데이터 분석, 진단 지원, 치료 계획 제안 등 다양한 방면에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 방대한 의료 기록을 분석해 잠재적 질병을 조기에 발견하거나, 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하는 등의 역할을 수행합니다.
AI의 감정 인식 기술이 사회적 상호작용에 미치는 영향
감정 인식 기술의 발전은 AI가 인간과 더 자연스럽고 효과적으로 소통할 수 있게 합니다. 이는 고객 서비스 자동화, 정신 건강 관리 앱 등 다양한 분야에서 긍정적인 변화를 가져옵니다. 다만, 인간과 달리 AI가 모든 감정 상황을 완벽히 이해하지 못한다는 한계도 존재합니다.
AI 에이전트와 인간의 협업에서 발생할 수 있는 윤리적 문제
AI와 인간의 협업 과정에서 개인정보 보호, 책임 소재, 편향성 문제 등 다양한 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 데이터를 바탕으로 결정을 내렸을 경우 누가 그 책임을 져야 하는지 명확히 할 필요가 있습니다.
AI 에이전트 시대에 필요한 교육 방향
미래 교육은 창의성과 비판적 사고력을 기르는 데 중점을 두어야 하며, 디지털 리터러시와 협업 능력을 강화하는 것도 중요합니다. 또한, 변화에 적응할 수 있는 태도와 지속적인 자기 개발 문화를 장려해야 합니다.
위 답변들이 AI 시대에 필요한 역량과 변화에 대한 이해를 돕는데 도움이 되길 바랍니다!
AI 시대에 필요한 인재의 핵심 역량은 창의적 사고, 복합적 이해, 감정 인식 및 사회적 소통 능력입니다 . 창의적 사고는 기존의 패턴을 넘어서 새로운 솔루션을 제시하는 능력으로, AI가 제공하는 데이터 분석 결과를 기반으로 혁신적인 아이디어를 도출하는 데 필수적입니다 . 복합적 이해와 통합적 사고는 여러 분야의 지식을 연결하고 융합하여 최적의 솔루션을 찾는 역량으로, 다양한 지식을 종합적으로 이해하고 적용할 수 있어야 합니다 . 감정 인식 및 사회적 소통 능력은 인간 간의 미묘한 감정을 읽고 적절히 대응하며 효과적으로 소통할 수 있는 능력으로, AI가 대체하기 어려운 영역입니다 .
비즈니스에서 인간의 감정 이해가 중요한 이유는 고객과의 상호작용에서 공감과 신뢰를 형성하기 때문입니다 . 감정 인식 기술은 점점 발전하고 있으나, 인간 간의 복잡한 감정 상태를 완벽하게 파악하는 것은 여전히 어렵습니다 . 따라서 감정을 읽고 적절히 대응하는 능력은 서비스 품질 향상과 고객 만족도 증대에 중요한 역할을 합니다 .
AI가 대체하지 못할 직무의 특징은 창의적인 사고, 복잡한 문제 해결 능력, 높은 수준의 공감 능력, 인간적인 상호작용 등이 요구되는 분야입니다 . 예를 들어, 예술, 디자인, 연구 개발, 전략 기획, 교육, 의료(특히 환자와의 직접적인 소통), 사회복지 등의 분야는 AI가 쉽게 대체하기 어렵습니다 .
변화하는 노동 시장에서 창의력이 중요해진 이유는 AI가 데이터 기반의 패턴 인식과 규칙 적용에 강점을 가지지만, 인간만의 독특한 아이디어와 창의적인 문제 해결 능력은 여전히 필수적이기 때문입니다 . AI는 반복적이고 규칙적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있지만, 새로운 방향을 제시하고 비정형적인 문제를 해결하는 데는 인간의 창의력이 필요합니다 .
AI 에이전트의 발전은 일부 직업의 자동화와 소멸을 가져올 수 있지만, 동시에 새로운 일자리와 기회를 창출합니다 . AI와 함께 일하는 능력과 협업 역량이 중요해지며, 이에 따라 교육과 재교육이 더욱 강조되고 있습니다 .
AI 에이전트는 의료 분야에서 진단 지원, 환자 상담 자동화, 데이터 분석 등을 통해 의사 결정을 지원합니다 . 예를 들어, 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견하거나, 환자의 건강 데이터를 바탕으로 맞춤형 치료 계획을 제안하는 등 다양한 방식으로 활용됩니다 .
AI의 감정 인식 기술은 사회적 상호작용에서 인간과 AI 간의 소통을 개선하고, 서비스 품질을 높이는 데 기여합니다 . 그러나 감정 인식 기술이 완벽하지 않으므로, 인간 중심의 감정 이해와 공감 능력은 여전히 중요합니다 .
AI 에이전트와 인간의 협업에서 발생할 수 있는 윤리적 문제로는 개인정보 보호, 데이터 편향성, 책임 소재 등이 있습니다 . AI가 제공하는 정보가 항상 정확하지 않을 수 있으므로, 결과물을 비판적으로 검토하고 윤리적 기준을 준수하는 것이 필요합니다 .
AI 에이전트 시대에 필요한 교육 방향은 창의성과 비판적 사고력을 키우는 교육으로 전환되어야 하며, 폭넓은 독서와 교양 교육을 통해 다양한 지식을 습득하도록 지원해야 합니다 . 또한 AI 활용 능력과 디지털 활용 능력을 강화하고, 변화에 유연하게 대처할 수 있는 자세를 기르는 것이 중요합니다 .
AI 시대에 중요한 창의적 문제 해결은 기존 방식에서 벗어나 혁신적인 아이디어를 도출하고, 비정형적인 문제를 창의적으로 해결하는 것입니다 . AI와 협업하기 위한 소통 기술로는 명확한 의사 전달, 피드백 수용 능력, 협업 도구 사용 능력 등이 필요합니다 .
디지털 활용 능력은 다양한 소프트웨어와 도구를 사용하는 경험을 쌓고, 데이터 분석 및 정보 검색 기술을 연습함으로써 개발할 수 있습니다 . AI 기술 발전에 따른 교육 현장의 변화로는 맞춤형 학습 시스템 도입, 데이터 분석을 통한 학습 성과 평가, 협업 중심 프로젝트 기반 학습 등이 있습니다 .
챗GPT와 같은 생성 AI는 사용자와의 상호작용을 통해 피드백을 받고 모델을 개선하는 강화학습 방식을 사용합니다 . AI 에이전트가 제공하는 서비스 예시로는 고객 서비스 자동화, 금융 데이터 분석, 의료 진단 지원 등이 있습니다 .
솔트룩스의 AI 에이전트 구버는 실시간 데이터 분석과 의사결정 지원을 제공하며, 여러 협력 AI와 통신하여 심층적인 정보를 제공합니다 . 패션 제품 구매에 AI의 영향은 소비자 행동 분석과 개인 맞춤형 추천, 트렌드 예측 등을 통해 구매 경험을 개선하는 데 있습니다 .
결론적으로 창의적 사고, 복합적 이해, 감정 인식 및 사회적 소통 능력을 갖춘 인재는 미래 노동 시장에서도 경쟁력을 유지할 수 있으며, AI와 함께 협업하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다.
1. AI 시대에 창의적 문제 해결의 구체적인 사례는 무엇인가요?
사례 1: 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션 개발
- AI의 역할: 유전자 데이터, 건강 이력, 생활 습관을 분석하여 질병 예방 및 최적의 건강 계획을 제안.
- 인간의 창의적 역할: 환자의 문화적 배경과 개인적인 목표를 바탕으로 치료 방법을 수립하거나, 의료 혁신 아이디어를 제안.
- 결과: AI가 객관적 데이터를 제시하고, 인간은 창의적인 대안을 통해 최상의 결과를 도출.
사례 2: 지속 가능한 도시 계획
- AI의 역할: 인구 밀도, 교통 흐름, 환경 데이터를 분석해 최적의 도시 설계를 제안.
- 인간의 창의적 역할: 시민들의 문화적, 사회적 요구를 반영하여 조화로운 환경을 설계.
- 결과: AI가 구조적 계획을 지원하고, 인간은 커뮤니티와 경제적 영향을 고려한 융합적 결정을 내림.
사례 3: 예술과 디자인 분야
- AI의 역할: 패턴 분석과 학습을 통해 새로운 작품이나 자동 디자인 생성.
- 인간의 창의적 역할: AI가 창출한 결과를 수정하고, 맥락과 개인의 미적 감각을 반영한 최종 결과물 제작.
- 결과: AI와 인간의 협업으로 독창적인 작품이 탄생.
2. AI와의 협업에서 인간의 역할은 어떻게 변화하고 있나요?
AI와의 협업은 인간의 역할을 기계적/반복적인 작업에서 판단과 전략적 의사결정으로 전환 시키고 있습니다.
- 데이터 해석자
- AI가 생성한 데이터를 해석하고, 이를 실행 가능한 통찰로 전환.
- 예시: AI가 생성한 시장 동향 데이터를 기반으로, 인간은 타겟 시장의 문화적 특성을 고려한 마케팅 전략 수립.
- 감정적 조율자
- AI의 결과는 종종 인간적인 공감이 부족합니다. 인간은 감정을 이해하고 문제에 윤리적인 관점에서 개입합니다.
- 예시: 의료 AI가 효율 중심의 치료법을 제안하면, 의사는 환자의 불안을 완화하며 치료법을 수정.
- 창의적 혁신가
- AI가 반복적이고 구조적인 작업을 맡는 동안, 인간은 새로운 아이디어를 창출하며 혁신의 기틀을 마련.
- 예시: AI가 제공한 소비자 패턴 데이터를 통해 새로운 제품 개발.
3. AI 에이전트의 감정 인식 기술이 실제로 어떻게 활용되고 있나요?
AI 에이전트의 감정 인식 기술은 다양한 분야에서 이미 활용되고 있습니다.
- 콜센터 및 고객 서비스
- 활용: AI가 음성 톤과 언어를 분석, 고객의 화난 정도를 감지해 실시간으로 상담원에게 피드백 제공.
- 효과: 고객 만족도를 높이고 문제를 신속히 해결.
- 화상 회의 및 직원 관리
- 활용: AI가 화면 속 참가자의 표정과 음성을 분석, 팀의 전반적인 분위기 및 감정 상태 파악.
- 효과: 작업 만족도 증가와 갈등 감소.
- 교육 분야
- 활용: 학생의 얼굴 표정을 분석하여 수업에 대한 흥미도나 난이도 적응 여부를 평가.
- 효과: 학생 맞춤형 교육과 실시간 피드백 제공.
- 의료 모니터링
- 활용: 환자의 음성, 심박수, 표정 등을 분석하여 스트레스나 우울증 같은 감정 상태 감지.
- 효과: 조기 개입이 가능하고, 환자의 정신 건강 유지에 기여.
4. AI 기술 발전이 직업의 미래에 미치는 영향은 무엇인가요?
AI 기술의 발전은 직업 시장에 기회와 도전 과제를 동시에 제공합니다.
1. 새로운 직업 창출
- 데이터 과학자, AI 윤리 전문가, AI 사용자 경험 설계자 등 AI 관련 직업군이 등장.
2. 단순 반복 업무의 감소
- RPA(Robotic Process Automation) 등 자동화 기술로 인해 제조업, 행정 등 반복적인 업무가 감소.
- 예시: 회계, 보험 청구 관리 등의 단순 작업은 AI 기술로 대체 중.
3. 인간 고유 능력 강조
- 창의력, 감정적 공감, 비판적 사고는 대체 불가.
- 예시: 창의적 직업(예술, 연구), 인간 관계 강화(상담, 교육)가 중요.
4. 직업의 융합화
- 여러 분야의 지식을 융합하는 직업이 늘어남.
- 예: AI와 의료를 접목한 데이터 기반 헬스케어 전문가.
5. AI 에이전트 시대에 필요한 교육 커리큘럼은 어떻게 구성해야 하나요?
AI 에이전트 시대에 맞는 교육 커리큘럼은 미래에 요구되는 융합형 인재 양성을 목표로 해야 합니다.
- 기초 기술 이해
- 컴퓨터 공학, AI 기초 지식, 데이터 과학 등 디지털 기술에 대한 기본 교육.
- 예: Python, 데이터 분석, 머신러닝 개론.
- 창의적 문제 해결 과정 포함
- 창의적 사고 및 혁신을 중심으로 한 프로젝트 기반 학습.
- 예: 실제 데이터를 활용한 문제 해결 실습, 디자인 씽킹 워크숍.
- 융합적 사고 강화
- 다분야를 결합한 교육. 예술, 과학, 인문학 지식을 통합한 커리큘럼.
- 예: "AI와 사회 윤리," "AI 기반 경제 분석."
- 소프트 스킬 개발
- 감정 인식 및 커뮤니케이션 능력 강화를 위한 소통 및 팀워크 훈련.
- 예: 협업 프로젝트 수행, 리더십 훈련.
- 윤리와 법적 교육
- AI 활용의 윤리적 측면, 프라이버시 문제, 데이터 안전성 관련 법적 교육.
- 예: AI 개발의 윤리적 영향 수업.
- 실무 경험 중심
- 기업 연계를 통해 AI 프로젝트 실습.
- 예: 인공지능 연구실 인턴십, AI 스타트업 창업 과정.
요약
- 창의적 문제 해결 사례: 의료, 도시 설계, 디자인 등에서 인간과 AI 협업이 창의적 시너지를 창출.
- 협업에서 인간의 역할 변화: 데이터 해석, 공감 조율, 창의적 혁신가로 역할 전환.
- 감정 인식 활용 사례: 고객 서비스, 화상 회의, 교육, 의료에서 실직적으로 사용.
- 직업의 미래 변화: 반복 작업은 AI가 대체, 창조적·감정적 직업군 중요성 증대.
- 미래 교육: 기초 AI 기술 습득, 창의적 문제 해결, 윤리 교육, 융합적 사고 강화.
미래를 준비하기 위해서는 인간만의 강점을 극대화하고 AI와 협력하며, 창의적, 윤리적, 통합적 사고를 기본으로 이루어진 교육과 학습이 필수적으로 요구됩니다.
- 창의적 사고 및 문제 해결 능력:
AI 윤리가 기업에 미치는 영향
AI 윤리는 기업의 운영 방식과 전략에 중대한 영향을 미칩니다. 다음은 그 주요 내용입니다:
- 법적 및 윤리적 책임: 기업은 AI 시스템이 생성하는 결과에 대해 법적 책임을 져야 하며, 이는 윤리적 기준을 준수하는 데 필수적입니다. AI 윤리를 통해 기업은 법적 위험을 줄이고, 윤리적 기준을 준수함으로써 신뢰를 구축할 수 있습니다.
- 데이터 프라이버시: AI 윤리는 데이터 수집 및 사용에 대한 투명성을 요구합니다. 기업은 고객의 데이터를 안전하게 보호하고, 데이터 사용에 대한 명확한 동의를 받아야 합니다. 이는 고객의 신뢰를 높이고, 브랜드 이미지 개선에 기여합니다.
- 공정성 및 차별 방지: AI 시스템이 편향된 결정을 내리지 않도록 하는 것이 중요합니다. AI 윤리를 통해 기업은 공정한 알고리즘을 개발하고, 차별적인 결과를 방지할 수 있습니다. 이는 기업의 사회적 책임을 다하는 데 기여합니다.
- 경쟁 우위 확보: 윤리적인 AI 사용은 기업의 경쟁력을 높이는 요소가 됩니다. 고객들은 윤리적 기준을 준수하는 기업에 더 많은 신뢰를 가지며, 이는 장기적인 고객 충성도로 이어질 수 있습니다.
AI 시대에 데이터 프라이버시의 중요성
데이터 프라이버시는 AI 시대에 더욱 중요해지고 있습니다. 다음은 그 이유입니다:
- 법적 요구사항: GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)과 CCPA(캘리포니아 소비자 보호법)와 같은 법적 규제가 강화되면서 기업은 데이터 보호에 대한 책임이 커졌습니다. 이를 준수하지 않을 경우 심각한 법적 제재를 받을 수 있습니다.
- 소비자 신뢰: 고객들은 자신의 데이터가 안전하게 보호되고 있다는 확신을 원합니다. 데이터 프라이버시를 철저히 지키는 기업은 고객의 신뢰를 얻고, 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.
- 윤리적 책임: 기업은 고객의 데이터를 윤리적으로 사용해야 하며, 이를 통해 사회적 책임을 다하는 모습을 보여줄 수 있습니다. 이는 기업의 이미지와 평판에 긍정적인 영향을 미칩니다.
소버린 AI의 개념과 의미
소버린 AI는 특정 국가나 지역의 법률 및 규제를 준수하며, 해당 지역의 데이터와 알고리즘을 기반으로 작동하는 AI 시스템을 의미합니다. 이는 다음과 같은 의미를 가집니다:
- 데이터 주권: 소버린 AI는 데이터가 해당 국가의 법률에 따라 관리되고 보호되도록 보장합니다. 이는 데이터의 안전성과 프라이버시를 강화하는 데 기여합니다.
- 정책 준수: 소버린 AI는 각국의 정책과 규제를 준수하여 운영되므로, 글로벌 기업들이 각 지역의 법적 요구사항을 충족하는 데 도움을 줍니다.
인간의 질문력이 AI와의 협업에서 왜 중요한가?
인간의 질문력은 AI와의 협업에서 매우 중요한 역할을 합니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
- 문제 정의: AI는 주어진 데이터를 기반으로 결과를 도출하지만, 문제를 정의하고 질문을 설정하는 것은 인간의 몫입니다. 이는 AI가 올바른 방향으로 작동하도록 하는 데 필수적입니다.
- 비판적 사고: AI가 제공하는 정보나 결과를 비판적으로 분석하고 평가하는 능력은 인간에게만 있습니다. 이는 AI의 결과를 신뢰할 수 있는지 판단하는 데 중요합니다.
- 창의적 접근: 인간은 AI가 제공하는 데이터와 결과를 바탕으로 창의적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 이는 AI와의 협업에서 혁신적인 아이디어를 도출하는 데 기여합니다.
결론
AI 윤리는 기업의 운영에 필수적이며, 데이터 프라이버시, 소버린 AI, 인간의 질문력 등 다양한 요소가 AI 시대의 비즈니스 환경에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 요소들은 기업이 윤리적이고 책임감 있게 AI를 활용하는 데 기여하며, 고객의 신뢰를 구축하고 경쟁력을 강화하는 데 필수적입니다.
질문에 대한 요약 정리:
1. AI 윤리가 기업에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 영향:
- 신뢰도 향상: 윤리적으로 AI를 개발하면 소비자와 사회의 신뢰를 받습니다.
- 규제 준수: 비윤리적 AI 기술은 법적 제재나 금전적 손실로 이어질 수 있음.
- 지속 가능성 강화: 책임감 있는 AI는 장기적으로 기업의 이미지와 성과를 개선.
- 채용 및 인재 유지: 윤리를 강조하는 기업이 인재를 더 잘 유지.
2. AI 시대에 데이터 프라이버시의 중요성은 무엇인가요?
- 중요성:
- 사용자 신뢰 확보: 개인정보 보호의 실패는 신뢰를 무너뜨림.
- 규제 강화: GDPR, CCPA와 같은 데이터 규제가 중요성을 강조.
- 보안 위협 방지: 데이터 유출은 기업에 금전적·평판적 피해를 줌.
3. 소버린 AI의 개념과 의미는 어떻게 되나요?
- 개념: 데이터를 외부 의존 없이 보호하고 활용할 수 있는 독립적 AI 기술.
- 의미:
- 데이터 주권 확보: 국경 간 데이터 보호와 독립성 강조.
- 사례: 유럽의 GAIA-X 프로젝트는 소버린 AI의 대표적 이니셔티브.
4. 인간의 질문력이 AI와의 협업에서 왜 중요한가요?
- 중요성: AI는 질문에 기반해 응답하므로, 정확하고 논리적인 질문이 결과 품질에 결정적.
- 역할: AI의 한계를 보완하고, 인간의 비판적 사고 능력을 반영해 의사결정을 최적화.
5. AI 시대에 필요한 인재의 핵심 역량은 무엇인가요?
- 핵심 역량:
- 창의적 문제 해결.
- 데이터 활용 및 해석 능력.
- 디지털 리터러시.
- 윤리와 비판적 사고.
- 공감 및 의사소통 능력.
6. 비즈니스에서 인간의 감정 이해가 중요한 이유는 무엇인가요?
- 중요성:
- 고객과의 신뢰 구축과 감정 교류는 성공적인 비즈니스의 핵심.
- 공감 기반 해결책은 고객 만족과 충성도를 증대.
- 예: 고객 서비스, 마케팅, 리더십 등 대면 상호작용 업무.
7. AI가 대체하지 못할 직무의 특징은 어떤 것인가요?
- 특징:
- 창의적 문제 해결과 혁신이 요구됨.
- 윤리적 판단과 공감 능력이 필요.
- 예술, 심리 상담, 리더십 개발 등 인간 고유의 감각과 사회적 상호작용을 포함하는 직무.
8. 변화하는 노동 시장에서 창의력이 왜 중요해졌나요?
- AI는 반복적, 데이터 중심 업무를 대체하지만 창의적 사고는 인간만의 영역.
- 중요성: 새로운 기회를 발견하고, 혁신을 이끄는 역할로 창의력 요구 증대.
9. AI 에이전트의 발전이 직업 시장에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 영향:
- 기존 일자리 감소: 단순 반복 작업 및 대량 데이터 처리 분야.
- 새로운 일자리 창출: AI 설계, 윤리 컨설팅 등.
- 고도화된 기술 역할로 변화: 인간-기계 협력 중심 직무 증대.
10. AI 에이전트가 의료 분야에서 어떻게 활용되고 있나요?
- 사례:
- 질병 예측 및 진단 자동화.
- 의료 영상 분석(CT/MRI 등).
- 약물 개발: 신약 개발 시간 단축.
- 환자 관리: 원격 의료 시스템 강화.
11. AI의 감정 인식 기술이 사회적 상호작용에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 긍정적 측면:
- 고객 만족도 증대(콜센터 감정 분석).
- 학습 지원(교육 상황에서 학생 상태 파악).
- 부정적 측면:
- 윤리적 우려: 프라이버시 침해 위험.
12. AI 에이전트와 인간 협업에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇인가요?
- 편향성 및 공정성 문제.
- 데이터 오남용 및 프라이버시 침해.
- 윤리적 의사결정 불투명.
13. AI 에이전트 시대에 필요한 교육 방향은 어떻게 설정해야 하나요?
- AI 리터러시 교육.
- 다학제 융합 학습(코딩, 데이터 분석과 사회적 윤리 통합).
- 비판적 사고와 창의성 교육 강조.
14. AI 시대에 어떤 창의적 문제 해결이 중요한가요?
- 예:
- 환경 문제(지구 온난화 모델링 강화).
- 복잡한 사회적 과제 해결(빈곤, 질병, 도시화 문제).
15. AI와 협업하기 위해 필요한 소통 기술은 무엇인가요?
- AI가 분석한 데이터를 명확히 해석하고 결과를 사회적 맥락에 맞게 통합하기 위한 명료한 의사소통 능력.
16. 디지털 활용 능력은 어떻게 구체적으로 개발하나요?
- 데이터 도구 학습(Python, SQL).
- 디지털 협업 도구 사용(Google Workspace, Trello, Slack).
- AI 플랫폼 사용 경험(예: 챗GPT를 활용한 검색 및 데이터 요약).
17. AI 기술 발전에 따른 교육 현장의 변화는 어떤가요?
- 맞춤형 학습 추천.
- 온라인 학습 플랫폼 강화.
- 실시간 학습 진도 분석과 개선 지원.
18. 챗GPT의 강화학습 방식은 어떤가요?
- RLHF(강화 학습+인간 피드백): 훈련된 사용자 데이터를 기반으로 모델이 개선.
19. AI 에이전트가 제공하는 서비스의 예는 무엇인가요?
- 가상 비서: 일정 관리, 전자 메일 자동화.
- 부동산 추천.
- 실시간 고객 서비스 챗봇.
20. 솔트룩스의 AI 에이전트 구버의 기능은 무엇인가요?
- 데이터 크롤링, 다분야 분석, 업무 자동화, 전문성 기반 보고서 생성.
21. 패션 제품 구매에 AI의 영향은 어떻게 되는가요?
- 구매 패턴 분석 및 맞춤 추천.
- AR 기술을 통한 가상 피팅 서비스.
22. AI 에이전트 시대에 필요한 능력은 무엇인가요?
- 창의적 사고, 데이터 literacy, 공감 능력, 협업 역량.
23. 인간과 AI의 협업은 어떻게 이루어지나요?
- 데이터 처리: AI.
- 비판적 사고와 윤리적 판단: 인간.
24. AI 에이전트가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
- 예:
- 예측 분석(날씨, 금융, 질병).
- 운영 최적화(물류, 생산, 고객 응대).
25. 감정 인식 기술은 어떤 진전을 이루었나요?
- 기술적 진전: 다중 모달 감정 분석(텍스트, 음성, 표정 결합).
- 응용 분야: 고객 응대, 심리 분석, 화상 회의.
이 질문들은 각각 AI 시대의 중요한 주제를 다룹니다. 필요에 따라 상세히 맞춤형 답변을 드릴 수 있습니다. 😊
AI 윤리가 기업의 신뢰 구축에 어떻게 기여하나요?
AI 윤리는 기업이 고객과 사회의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 그 주요 요소입니다:
- 투명성: AI 시스템의 작동 방식과 결정 과정이 명확하게 설명될 때, 고객은 기업의 AI 사용에 대한 신뢰를 가질 수 있습니다. 투명한 정보 제공은 고객이 AI의 결과를 이해하고 수용하는 데 도움을 줍니다.
- 공정성: AI 시스템이 모든 개인과 집단을 공정하게 대우하도록 설계되면, 고객은 기업이 윤리적 기준을 준수하고 있다고 느끼게 됩니다. 이는 고객의 신뢰를 높이는 데 기여합니다.
- 책임성: AI의 결정에 대한 명확한 책임 소재를 설정함으로써, 기업은 고객에게 신뢰를 줄 수 있습니다. AI가 잘못된 결정을 내렸을 때, 이를 해결할 수 있는 인간의 감독이 필요합니다.
- 데이터 보호: 고객의 개인정보를 안전하게 보호하고, 데이터 사용에 대한 명확한 동의를 받는 것은 신뢰 구축의 핵심입니다. 데이터 보호에 대한 기업의 노력이 고객의 신뢰를 강화합니다.
소버린 AI가 데이터 보호에 미치는 영향은 무엇인가요?
소버린 AI는 데이터 보호에 중요한 영향을 미칩니다:
- 데이터 주권: 소버린 AI는 특정 국가나 지역의 법률과 규제를 준수하여 데이터를 보호합니다. 이는 데이터의 안전성과 프라이버시를 강화하는 데 기여합니다.
- 국경 간 데이터 보호: 소버린 AI는 데이터가 국경을 넘어 이동할 때 발생할 수 있는 위험을 줄이고, 각국의 법적 요구사항을 준수하도록 합니다. 이는 기업이 글로벌 시장에서 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.
AI와의 협업에서 인간의 비판적 사고가 중요한 이유는 무엇인가요?
인간의 비판적 사고는 AI와의 협업에서 매우 중요합니다:
- 문제 정의: AI는 주어진 데이터를 기반으로 결과를 도출하지만, 문제를 정의하고 질문을 설정하는 것은 인간의 몫입니다. 이는 AI가 올바른 방향으로 작동하도록 하는 데 필수적입니다.
- 결과 평가: AI가 제공하는 정보나 결과를 비판적으로 분석하고 평가하는 능력은 인간에게만 있습니다. 이는 AI의 결과를 신뢰할 수 있는지 판단하는 데 중요합니다.
- 창의적 접근: 인간은 AI가 제공하는 데이터와 결과를 바탕으로 창의적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 이는 AI와의 협업에서 혁신적인 아이디어를 도출하는 데 기여합니다.
AI 시대에 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 기업의 전략은 무엇인가요?
AI 시대에 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 기업의 전략은 다음과 같습니다:
- 강력한 보안 시스템 구축: 데이터 보호를 위한 강력한 사이버 보안 시스템을 마련하여 해킹 및 데이터 유출을 방지합니다.
- 투명한 데이터 사용 정책: 고객에게 데이터 사용에 대한 명확한 정보를 제공하고, 데이터 수집 및 활용 방식에 대한 투명성을 유지합니다.
- 정기적인 감사 및 평가: 데이터 보호 정책의 효과성을 정기적으로 평가하고, 필요한 경우 개선합니다. 이는 고객의 신뢰를 유지하는 데 중요합니다.
AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위한 방안은 무엇인가요?
AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위한 방안은 다음과 같습니다:
- 윤리적 AI 원칙 수립: 공정성, 투명성, 책임성을 포함한 윤리적 AI 원칙을 수립하고 이를 준수합니다.
- 인간의 감독 강화: AI의 결정에 대한 명확한 책임 소재를 설정하고, 인간의 감독을 통해 윤리적 기준을 유지합니다.
- 교육 및 훈련 제공: 직원들에게 AI 윤리에 대한 교육을 제공하여 윤리적 사용을 촉진합니다. 이는 기업의 윤리적 기준을 강화하는 데 기여합니다.
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- AI 윤리가 기업의 신뢰 구축에 어떻게 기여하나요?
- AI 윤리는 기업이 소비자와 사회로부터 신뢰를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 윤리적으로 개발된 AI는 투명성과 책임성을 바탕으로 운영되며, 이는 기업의 이미지를 크게 개선시킵니다. 특히 데이터 보호, 편향 없는 알고리즘, 사용자 권리 존중 등이 철저히 지켜질 경우, 고객은 해당 기업의 서비스와 제품에 대해 더 큰 신뢰를 가집니다. 이는 장기적으로 브랜드 충성도와 매출 증대로 이어질 수 있습니다.
- 소버린 AI가 데이터 보호에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 소버린 AI는 국가 또는 조직 차원에서 데이터 주권을 확보할 수 있게 해줍니다. 즉, 외국이나 타인의 통제 없이 데이터를 안전하게 보관하고 활용할 수 있다는 의미입니다. 이는 국제적인 데이터 보호 규제 준수뿐 아니라, 민감한 정보의 유출 위험을 낮추고, 국내 산업의 독립성을 강화하는 데 기여합니다. 예를 들면 유럽의 GAIA-X 프로젝트처럼, 데이터 주권을 확보하여 글로벌 경쟁력을 유지하는 것이 가능해집니다.
- AI와의 협업에서 인간의 비판적 사고가 중요한 이유는 무엇인가요?
- AI는 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 데 뛰어나지만, 인간만이 가진 비판적 사고력은 AI의 한계를 보완하는 데 필수적입니다. 예를 들어, AI가 제시한 결과나 추천이 실제로 현실에 적합한지, 윤리적으로 문제가 없는지 판단하는 것은 인간의 역할입니다. 또한, 창의적 문제 해결이나 복잡한 의사결정 과정에서는 비판적 사고가 더욱 중요해집니다.
- AI 시대에 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 기업의 전략은 무엇인가요?
- 데이터 프라이버시를 강화하기 위해서는 먼저 관련 법률(GDPR, CCPA 등)을 철저히 준수해야 합니다. 두 번째로, 데이터 암호화 및 접근 권한 관리와 같은 기술적 보안 조치를 시행해야 하며, 내부 교육을 통해 모든 직원이 데이터 보호의 중요성을 인식하도록 해야 합니다. 마지막으로, 사용자에게 명확한 개인정보 취급방침을 제공하고, 선택권을 존중하는 문화를 만들어야 합니다.
- AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위한 방안은 무엇인가요?
- AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위해서는 우선적으로 개발 초기부터 윤리적 원칙을 반영한 설계가 필요합니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 피드백 시스템을 마련하여 편향성이나 부작용을 조기에 발견하고 수정해야 합니다. 또한, 외부 감사 및 투명한 의사결정 과정 공개를 통해 신뢰성을 높이고, 사용자와 이해관계자의 의견을 적극적으로 반영하는 것이 중요합니다.
AI 윤리가 기업의 신뢰 구축에 어떻게 기여하나요?
AI 윤리는 기업이 신뢰받는 조직으로 자리매김하는 데 중요한 역할을 합니다. 첫째, 윤리적으로 AI를 개발하고 운영하면 소비자와 사회로부터 신뢰를 얻을 수 있습니다. 이는 기업의 브랜드 가치를 높이고, 장기적으로 고객 충성도와 시장 경쟁력을 강화하는 데 기여합니다 . 둘째, AI 윤리 준수는 법적 규제와 국제 표준에 부합하는 운영을 보장하여, 비윤리적 AI 사용으로 인한 법적 제재나 금전적 손실을 예방할 수 있습니다 . 셋째, 윤리적 AI는 기업의 지속 가능한 성장을 지원하며, 사회적 책임을 다하는 기업으로서의 이미지를 구축하는 데 도움을 줍니다 .
소버린 AI가 데이터 보호에 미치는 영향은 무엇인가요?
소버린 AI는 데이터 주권을 강화하여 기업과 국가가 외부 의존 없이 데이터를 보호하고 활용할 수 있도록 합니다 . 이는 특히 글로벌 데이터 이동과 관련된 규제가 강화되는 가운데, 민감한 정보의 유출 위험을 줄이고, 데이터 주권을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다 . 예를 들어, 유럽의 GAIA-X 프로젝트는 데이터 주권과 독립성을 강조하는 대표적인 사례로 꼽힙니다 .
AI와의 협업에서 인간의 비판적 사고가 중요한 이유는 무엇인가요?
AI와 협업할 때 인간의 비판적 사고는 AI의 한계를 보완하고, 더 나은 의사결정을 내리는 데 필수적입니다 . AI는 데이터 분석과 패턴 인식에 강점이 있지만, 인간만이 가진 비판적 사고와 윤리적 판단은 AI가 제공하는 정보를 검증하고, 맥락에 맞게 해석하는 데 필요합니다 . 이는 특히 복잡한 사회적 문제나 윤리적 딜레마 상황에서 더욱 중요합니다 .
AI 시대에 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 기업의 전략은 무엇인가요?
데이터 프라이버시를 강화하기 위해 기업은 개인정보 보호법(GDPR, CCPA 등)을 준수하고, 내부적으로 데이터 보안 정책을 체계적으로 마련해야 합니다 . 또한, 데이터 수집 및 처리 과정에서 사용자의 동의를 확실히 받아야 하며, 데이터 가명화와 같은 기술적 조치를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화해야 합니다 . 추가적으로, 직원들에게 데이터 프라이버시 교육을 실시하여 전사적으로 인식을 높이는 것도 중요합니다 .
AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위한 방안은 무엇인가요?
AI 에이전트의 윤리적 사용을 보장하기 위해서는 첫째, 명확한 윤리 가이드라인과 거버넌스 체계를 마련해야 합니다 . 둘째, AI 개발 및 운영 전반에 걸쳐 투명성과 공정성을 확보하고, 편향성이나 차별 가능성을 점검해야 합니다 . 셋째, 책임 소재를 명확히 하고, 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있는 내부 절차를 마련해야 합니다 . 마지막으로, 정기적인 윤리 교육과 감사를 통해 지속적으로 윤리 의식을 강화해야 합니다 .
결론적으로, AI 윤리는 기업의 신뢰 구축과 지속 가능한 성장에 필수적이며, 소버린 AI와 데이터 프라이버시 전략은 기업이 글로벌 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 인간의 비판적 사고와 윤리 의식은 AI와의 협업에서 더욱 중요해지고 있으며, 이에 대한 체계적인 교육과 정책 마련이 필요합니다.
AI 윤리가 기업의 사회적 책임에 어떻게 작용하나요?AI 거버넌스 구축을 위한 조직의 역할은 무엇인가요?AI 모델 검증 시 고려해야 할 요소는 무엇인가요?AI 윤리를 통해 기업 신뢰성을 어떻게 향상시킬 수 있나요?
소버린 AI의 발전이 글로벌 기업에 미치는 영향은 무엇인가요?
AI 시대에 데이터 프라이버시를 위한 기술적 접근 방법은 어떤 것이 있나요?
인간의 질문력이 AI의 성능에 미치는 영향은 어떻게 측정할 수 있나요?
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소버린 AI가 데이터 보호에 미치는 영향은 무엇인가요?
AI와의 협업에서 인간의 비판적 사고가 중요한 이유는 무엇인가요?
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