데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 그리고 데이터 품질 혁신
 

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 기술 범위, 학습 방식, 인지 수준에 따라 다양하게 분류된다.

AI 기술이 영향을 미치는 범위에 따라서는 특정 작업을 수행하는 협의의 인공지능(ANI),

인간처럼 다방면에 걸쳐 지능을 발휘하는 범용 인공지능(AGI), 그리고 인간의 지능을 초월하는 Super 인공지능으로 나눌 수 있다.

또한, 인지 수준에 따라서는 단순히 주어진 자극에 반응하는 반응형 AI(예: IBM의 딥 블루, 초기 알파고), 과거 경험을 기억하여

활용하는 제한된 기억 AI(예: 자율주행 시스템), 그리고 새로운 콘텐츠를 창조하는 생성형 인공지능 (GAI) 등으로 구분할 수 있다.

이러한 다양한 인공지능의 성공에는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워라는 세 가지 핵심 요소가 필수적이다.

특히 데이터는 인공지능의 ‘씨앗’이라 불릴 만큼 중요하며, 양질의 데이터 없이는 AI가 제대로 학습하고 기능하기 어렵다

인공지능 연구가 가져올 변화

AI의 발전은 연구자의 역할에도 큰 변화를 가져왔다. 생성형 AI가 아이디어 생성, 실험 설계, 결과 해석까지 수행하는 공동 연구자로

진화하면서, AI와의 효과적인 협업이 연구 생산성과 창의성의 핵심이 되고 있다.

궁극적으로 AI는 우리 생활 속에 자연스럽게 녹아들어 삶을 풍요롭게 하는 동반자가 되어야 한다.

이를 위해서는 AI 연구자들이 기술적 성취를 넘어 사회적 책임감을 가지고 끊임없이 소통하고 협력하는 것이 중요하다

AI 시대, 일자리의 지속가능성을 묻다

최근 몇 년 사이 인공지능(AI)의 발전은 그야말로 눈부시다. 예전에는 영화 속 상상으로 여겨졌던 기술들이 이제는 우리의 일상 속으로

깊숙이 들어오고 있다. 스마트폰 음성비서, 자동번역, 자율주행차, 상담 챗봇 등은 이제 낯설지 않은 기술이 되었고,

기업들은 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 있다. 신기술이 등장할 때면 항상 노동에 대한 영향력이 이슈가 되어 왔다.

19세기 초 영국 산업혁명의 원동력이 되었던 신기술인 방적기계에 대한 노동자들의 파괴 운동인 러다이트 운동(Luddite Movement)에서 나타난 바와 같이, 새로운 기술은 일자리를 감소시킨다는 우려는 자연스럽다고 볼 수 있다.

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