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로봇이 고령화 사회를 구할 수 있을까? 1. 노인 돌봄의 위기, 인간만으론 한계다우리나라는 이미 초고령 사회 문턱에 들어섰고, 앞으로 이 속도는 더 가팔라질 거다. 65세 이상 인구는 2024년 기준 19%를 넘었고, 2030년에는 25%를 넘길 거라는 예측도 있다. 문제는 노인이 늘어나도 그들을 돌볼 인력은 턱없이 부족하다는 점이다. 요양병원 간호 인력도, 재가 요양 서비스 제공자도 모두 부족하다. 현재도 시설당 인력 충원율은 60~70% 수준에 머무르고 있다.이런 상황에서 눈길을 끄는 해법이 바로 로봇이다. 일본, 핀란드, 독일 등에서는 이미 수년 전부터 로봇을 노인 돌봄에 적극 투입하고 있다. 일본 후쿠오카의 한 요양원에서는 '파로'라는 물개 모양 로봇이 노인 환자와 교감하며 정서적 안정을 돕고 있고, 독일 바이에른 지역에서는 물리치료를.. 2025. 7. 23.
AI가 만들어낸 가짜 연예인: 버추얼 휴먼과 팬 문화의 변화 1. 스크린 속 ‘가짜’ 스타, 팬들은 진짜처럼 사랑한다최근 몇 년 사이, 연예계는 조금 묘한 분위기를 풍기고 있다. 유명한 화장품 브랜드 광고에서 미소를 짓는 모델, MZ세대 사이에서 화제가 된 인플루언서, 또 어떤 경우는 음악 방송에서까지 등장하는 이들의 공통점은, 실존하지 않는다는 것이다. 이들은 바로 '버추얼 휴먼(Virtual Human)'이라 불리는 가상 인물들이다.특히 2025년 현재, AI 기반으로 제작된 이 가상의 연예인들은 단순한 그래픽을 넘어 성격, 말투, 표정, SNS 활동, 음성까지 갖춘 존재로 진화하고 있다. 심지어 어떤 팬들은 이들을 현실 연예인처럼 응원하고, 팬아트도 그리며 굿즈까지 만들어 판매한다. 더 이상 ‘가짜’라고 치부하기엔 이들의 팬덤과 영향력이 너무 커진 것이다.예.. 2025. 7. 23.
AI와 종교: 인공지능이 영성에 미치는 영향 기술이 인간의 신앙을 건드리기 시작했다최근 몇 년 사이, 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 의료, 교육, 금융, 예술은 물론, 이제는 종교와 영성의 영역까지 손을 뻗고 있다. 한때는 신비롭고 인간 내면 깊숙한 부분에 속한다고 여겨졌던 종교적 체험과 신앙 생활조차도, AI의 해석과 참여가 가능해진 시대가 된 것이다.대표적인 사례로는 '기도하는 인공지능 로봇'이 있다. 독일의 한 개신교 교회에서는 실제로 로봇이 기도를 읊는 장면이 공개되기도 했고, 일본에서는 불교 승려 로봇이 법문을 읽으며 장례를 진행하는 모습을 보여 큰 관심을 끌었다. 이런 장면은 처음엔 낯설고 우스꽝스럽게 느껴질 수 있지만, 기술이 종교적인 틀에 들어와 활동을 시작했다는 점에서는 분명 의미가 있다.사람들은 과연 AI의 종교적 역할을 어떻.. 2025. 7. 23.
AI 모델의 에너지 소비와 환경 부담: 혁신 뒤에 숨겨진 그림자 AI는 똑똑하지만, 전기 먹는 하마다요즘 어디서든 “AI가 해준다”, “챗GPT에 물어봤다”는 말을 흔히 듣게 된다. 스마트폰에 탑재된 AI 어시스턴트부터, 기업에서 사용하는 업무 자동화 시스템까지, 인공지능은 이미 우리 일상 깊숙이 들어와 있다. 하지만 그 편리함 뒤에 어떤 대가가 있는지는 잘 드러나지 않는다. 그 중 하나가 AI의 에너지 소비다.생성형 AI 모델은 단순한 계산기와는 다르다. 방대한 양의 데이터를 처리하고, 수많은 매개변수를 기반으로 학습한다. 예를 들어, GPT-4 같은 초거대 AI 모델은 수천억 개의 파라미터를 학습하는데, 이 과정에서 엄청난 전력이 소모된다. 단순한 테스트만 하더라도 수천 개의 GPU가 동시에 작동하고, 이들이 쿨링되는 데 또 별도의 에너지가 들어간다.2023년에 .. 2025. 7. 22.
AI가 바꾸는 채용시장: 이력서 스크리닝부터 면접 평가까지 AI가 채용을 바꾸고 있다요즘 채용 시장에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 바로 AI가 사람 대신 이력서를 보고 있다는 점이다. 예전에는 인사 담당자가 수십, 수백 장의 이력서를 일일이 읽어야 했지만, 이제는 AI가 그 일을 훨씬 빠르고 효율적으로 처리해준다. 특히 지원자가 많은 대기업이나 IT 업계에서는 AI 기반의 채용 솔루션이 거의 기본이 되어가고 있다.가장 많이 쓰이는 방식은 자연어 처리 기반의 이력서 분석이다. AI는 이력서에 담긴 키워드를 분석해서 직무와 얼마나 관련성이 있는지를 판단한다. 예를 들어 ‘데이터 분석’, ‘Python’, ‘프로젝트 리딩’ 같은 단어들이 자주 등장하면 분석 직무에 적합하다고 판단하는 식이다. 그 외에도 학력, 경력, 자격증, 직무 경험 등을 빠르게 분류해서 점수.. 2025. 7. 22.
AI로 인한 정보 과부하 시대: 우리는 어떻게 판단할 것인가? 1. 정보는 넘치는데, 머리는 더 복잡해진다요즘엔 검색 한 번만 해도 수백 개의 정보가 쏟아진다. 뉴스, 유튜브 영상, 블로그 글, SNS 피드까지. 그런데 이 정보들 중 뭐가 맞고 뭐가 틀린지, 또 뭐가 중요하고 뭐가 쓸모없는지 구분하는 건 점점 더 어려워지고 있다. 특히 ChatGPT 같은 생성형 AI가 보급되면서 정보의 양은 기하급수적으로 늘어났다. 누구나 AI에 물어보고, 정리된 답변을 복사해 쓰고, 그걸 또 재가공해서 올린다. 이른바 ‘정보의 인플레이션’이 시작된 거다.예전엔 ‘정보를 찾는 능력’이 중요했지만, 이젠 그걸 걸러내는 능력, 즉 판단력이 더 중요한 시대다. 아무리 똑똑한 AI가 정보를 정리해준다 해도, 그게 진짜 필요한 내용인지, 정확한 건지, 믿을 수 있는 출처인지 판단은 결국 사.. 2025. 7. 22.

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