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교실에 들어온 인공지능, 교육 현장은 어떻게 바뀌고 있을까? AI가 교실 안으로 들어오고 있습니다교육 현장은 지금 조용한 혁신을 겪고 있습니다. 단순히 칠판이 전자칠판으로 바뀌거나, 태블릿을 사용하는 정도의 변화가 아닙니다. 인공지능(AI)이 직접 수업에 개입하고, 학생의 학습 수준을 실시간으로 분석하며, 교사의 업무를 보조하거나 대체하는 흐름이 빠르게 확산되고 있기 때문입니다. 특히 코로나19 이후 온라인 수업의 비중이 높아지면서, ‘AI 기반 교육 시스템’이 단순한 보조 도구가 아닌 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 것이 특징입니다.초등학교부터 대학까지, 각급 학교에서 AI 기술은 교육의 방식, 평가의 구조, 교사의 역할까지 바꾸고 있습니다. AI 튜터부터 자동 채점, 맞춤형 학습 분석까지… 그 변화의 흐름은 결코 단순하지 않으며, 교육의 본질과도 연결된 중요한 .. 2025. 9. 25.
인공지능과 팀을 이룰 수 있는 사람의 조건은? 인공지능은 ‘대체자’가 아니라 ‘협력자’일 수 있다“AI가 내 일을 빼앗을까?”라는 질문은 이제 식상할 정도로 흔한 두려움이 되었습니다. 아마 저를 포함해 누구나 한번쯤은 생각해보셨을 것 같아요. 하지만 2025년 현재, 인공지능은 단순한 대체 기술을 넘어 협업 파트너로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 단순 반복 업무는 AI가 담당하고, 사람은 더 높은 수준의 판단·창의·감성 역량을 요구받습니다. 그 결과, ‘AI에 밀리지 않는 직업’보다 ‘AI와 함께 더 강력해지는 직업’에 대한 관심이 높아지고 있습니다.기업 또한 전통적인 직무 인력보다 AI 활용 역량이 있는 인재, 혹은 AI 시스템과 시너지를 낼 수 있는 인재를 선호하는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 이 글에서는 AI와 협업이 가능한 직무군의 특징을 정리.. 2025. 9. 24.
창작의 경계가 사라지는 시대, 저작권은 어디까지 보호할까? 최근 몇 년 사이, 이미지·음악·텍스트·영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술이 빠르게 대중화되고 있습니다. 특히 생성형 AI는 일반 사용자도 몇 가지 키워드만 입력하면 전문가 수준의 결과물을 만들어낼 수 있어, 기존의 창작 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다.그러나 기술의 발전 속도에 비해 법적, 제도적 기준은 여전히 뒤처져 있습니다. AI가 만든 그림과 음악에는 저작권이 존재할까? AI가 학습한 데이터가 저작권을 침해한 것은 아닐까? 이제는 단순한 기술적인 관심을 넘어, 생성형 AI와 저작권의 충돌에 대한 이해와 대응이 필요한 시점이라고 판단됩니다. 1. 생성형 AI 결과물에 저작권은 적용될까?현행 저작권법은 ‘인간의 창작’을 전제로 설계되어 있습니다. 따라서 생성형 AI가 단독으로 만들어.. 2025. 9. 24.
당신이 클릭하기도 전에, 이미 알고 있었다 – 추천 알고리즘의 정체 나보다 나를 더 잘 아는 기술, 어디까지 왔을까?아침에 유튜브를 열었는데, 어제 밤에 보던 영상의 연장선이 추천되고, 퇴근길에 넷플릭스를 켰더니 지금 내 기분과 딱 맞는 드라마가 대기 중이라면, 우연이라고 생각하시나요? 우리는 매일 수많은 ‘추천’을 받고 있지만, 사실 이 추천은 단순한 기술이 아니라 철저히 계산된 결과입니다.AI 기반 추천 알고리즘은 이제 단순한 편의 기능이 아닌, 우리의 관심과 선택을 설계하는 주체로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 유튜브, 넷플릭스 등 주요 플랫폼에서 활용하는 추천 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 그리고 그것이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지에 대해 정보와 관점을 균형 있게 살펴보겠습니다. 1. 추천 알고리즘의 작동 원리: 데이터 수집이 핵심입니다추천 시스템은 사용자의 .. 2025. 9. 23.
AI 챗봇의 한계는 어디까지일까? AI 챗봇은 이제 일상에서 흔히 접할 수 있는 존재가 되었습니다. 고객센터에서 문의를 하면 친절한 말투로 응답하는 챗봇이 먼저 등장하고, 건강 상담, 금융 안내, 교육 컨설팅까지도 AI 챗봇이 맡는 경우가 많습니다. 대화가 자연스러워지고 반응 속도가 빨라지면서, 사람들은 점점 더 AI와의 대화에 익숙해지고 있습니다.하지만 여전히 풀리지 않는 질문이 하나 있습니다.AI는 정말 인간처럼 ‘공감’할 수 있을까?‘감정을 이해하고 위로하는 것’까지 가능할지에 대한 의문은, 기술이 아무리 발전해도 쉽게 해소되지 않습니다.이 글에서는 AI 챗봇의 대화 기술이 어떻게 진화했는지, 어떤 한계에 부딪히는지, 감정 공감이 가능한지를 중심으로 살펴보겠습니다.1. AI 챗봇의 진화 – 단순 응답에서 감정 대응까지초기의 챗봇은 .. 2025. 9. 23.
AI가 쓴 글, 진짜 글과 구별할 수 있을까?AI 글쓰기 탐구 최근 몇 년 사이, 인공지능이 작성한 콘텐츠가 인터넷을 채우고 있습니다. 뉴스 기사, 제품 리뷰, 소설의 도입부, 심지어 시나리오까지 AI가 썼다는 것을 알기 전까지는 알아채기 어려울 정도로 자연스러운 글들이 많아졌습니다. 특히 ChatGPT나 Claude, Perplexity 등 생성형 AI의 등장 이후 ‘AI가 쓴 글’이라는 개념은 더 이상 낯설지 않은 일상이 되었습니다.하지만 이런 변화 속에서 중요한 질문이 하나 생깁니다. “우리는 과연 AI가 쓴 글과 사람이 쓴 글을 구별할 수 있을까?”저는 자연스럽게 이런 의문이 들었습니다.이 글에서는 AI 글쓰기 기술의 작동 원리, 실제 활용 사례, 감별 기술, 그리고 인간 창작자에게 미치는 영향까지 다각도로 살펴보며, 그 경계를 탐색해보려 합니다. 1. AI.. 2025. 9. 22.
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