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AI 시대, 책임 있는 활용이 만드는 더 나은 미래: 기업과 개인이 꼭 알아야 할 실천 가이드 안녕하세요! AI쌤입니다.최근 AI 기술이 눈부시게 발전하면서 우리 일상과 비즈니스 현장 곳곳에 생성형 AI가 빠르게 확산되고 있습니다. 2024년 맥킨지 조사에 따르면, 무려 65%의 조직이 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있다고 해요. 불과 10개월 전과 비교하면 거의 두 배 가까운 성장입니다. 하지만 AI가 우리에게 많은 기회를 주는 만큼, 그만큼 신중하고 책임감 있는 사용이 점점 더 중요해지고 있습니다.AI 확산, 그 이면의 윤리적 고민 AI는 반복적인 업무를 자동화하고, 방대한 데이터를 분석해 더 똑똑한 의사결정을 돕는 등 기업의 효율성을 크게 높이고 있습니다. 또한 고객 맞춤형 서비스 제공에도 AI가 큰 역할을 하고 있죠.하지만 AI가 널리 사용될수록 데이터 프라이버시 침해, 정보 왜곡, 편.. 2025. 6. 5.
『박태웅의 AI강의 2025』 4강 구체적 정리 안녕하세요^^ AI쌤입니다.4강: 열려버린 판도라의 상자 – AI의 확산, 그리고 필연적으로 도래할 충격들1. AI 확산이 불러올 사회적 충격4강은 인공지능의 급격한 확산이 가져올 사회적, 윤리적, 경제적 충격을 집중적으로 다룹니다. AI가 일상과 산업에 깊숙이 스며들면서, 예상치 못한 부작용과 문제들이 현실로 나타나고 있음을 경고합니다.2. 오리지널의 실종과 검색의 종말AI가 대량의 콘텐츠를 자동으로 생성하면서, 진짜 ‘오리지널’과 복제된 정보의 경계가 모호해집니다. 이는 창작의 가치 하락, 정보의 신뢰성 저하, 그리고 기존 검색 시스템의 무력화로 이어질 수 있습니다. AI가 만든 정보가 인터넷을 뒤덮으면, 검색의 효용 자체가 줄어드는 ‘검색의 종말’ 현상이 나타날 수 있습니다.3. 자연 독점과 데이터.. 2025. 6. 1.
“인공지능이 못하는 단 하나, 당신은 갖고 있나요?” 안녕하세요^^ AI쌤입니다.요즘은 정말 놀라운 세상이죠.AI가 시를 쓰고, 음악을 만들고, 심지어 사람의 고민을 들어주는 상담까지 해주는 시대가 되었어요.뉴스 요약도 AI가 척척 해내고, 고객 상담도 챗봇이 대신하고 있어요.기업에서는 인재 채용도 AI 분석에 맡기고 있죠.예전엔 ‘사람만이 할 수 있는 일’이라고 여겼던 일들이 하나둘씩 기계에게 넘어가고 있어요.그래서 “AI가 다 해버릴 거니까, 기술이라도 배워야지” 하는 말이 웃으면서도 괜히 진지하게 들리곤 하죠. 그런데, 정말 기술만 배우면 될까요?AI 시대에 필요한 건 단순한 코딩이나 데이터 분석 같은 디지털 기술만은 아니에요.물론 그런 능력도 중요하지만, 기계가 쉽게 따라 하지 못하는 것도 있다는 걸 잊지 않았으면 해요.미장이나 제과제빵, 건축 같은.. 2025. 5. 12.
인공지능은 어떻게 사물을 보고 인식할까? 쉽고 재미있는 AI 이야기! 안녕하세요! AI쌤입니다. 오늘은 인공지능이 세상을 어떻게 인식하고, 우리 일상에서 어떻게 활용되는지, 그리고 컴퓨터 비전이 가진 한계까지 아주 쉽게 풀어서 이야기해볼게요. 인공지능이란 게 사실은 생각보다 우리 가까이에 있고, 우리가 상상하는 것보다 훨씬 다양한 방식으로 세상을 보고 있답니다.1. 인공지능은 세상을 어떻게 볼까? – 센서 이야기먼저, 인공지능이 세상을 인식하는 데 가장 중요한 건 바로 센서예요. 센서는 인간의 오감(눈, 귀, 피부 등)을 흉내 내는 기계 장치라고 생각하면 됩니다. - 카메라 센서는 우리의 눈처럼 빛을 받아 이미지를 만듭니다. - 사운드 센서는 소리를 전기 신호로 바꿔서 컴퓨터가 들을 수 있게 해줘요. - 압력 센서는 촉각, 온도 센서는 온도, 습도 센서는 습도,.. 2025. 5. 7.
"혹시 모르고 있는 인공지능 기술, 궁금증을 한 번에 해결!" 안녕하세요? AI쌤입니다.인공지능(AI)의 주요 기술은 크게 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 그리고 머신러닝·딥러닝으로 나눌 수 있습니다. 각 기술은 우리 일상과 산업 현장에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다.1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어(말과 글)를 이해하고 해석하도록 돕는 기술입니다.활용 예시:음성 어시스턴트: 시리, 구글 어시스턴트 등은 사용자의 말을 이해하고 적절히 답변합니다.텍스트 예측: 구글 검색, 지메일 자동완성처럼 다음에 올 단어나 문장을 예측합니다.감성 분석: 온라인 리뷰나 SNS 글에서 긍정, 부정, 중립 등 감정을 분석해 기업이 고객 반응을 파악합니다.기술적 특징:신경망 기반의 딥러닝 모델(.. 2025. 5. 7.
인공지능의 주요 기술, 일상에서 만나는 AI 혁신 사례 총정리 1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)정의:컴퓨터가 인간의 언어(말, 글)를 이해하고 해석하며, 생성까지 할 수 있도록 하는 기술입니다.주요 기술 단계와 예시:토큰화(Tokenization):긴 문장이나 글을 단어나 구로 쪼개는 과정예시: “오늘 날씨가 좋네요” → ‘오늘’, ‘날씨가’, ‘좋네요’품사 태깅(Part-of-speech tagging):각 단어가 명사, 동사, 형용사 등 어떤 역할을 하는지 표시예시: ‘날씨가’(명사), ‘좋네요’(형용사)구문 분석(Parsing):문장 구조와 단어들 사이의 관계를 파악예시: “나는 밥을 먹었다”에서 ‘나’(주체), ‘밥을 먹었다’(동작)의미 분석(Semantic Analysis):문장이나 단어의 의미를 이해예시: “나.. 2025. 5. 6.
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