[작성자:] lethuha

📌 결론: 세일즈포스 CEO 마크 베니오프는 아동의 AI 관련 자살이 이 기술의 가장 어두운 측면이라고 밝혔습니다. 그는 현재 사용자 생성 콘텐츠에 대한 법적 책임으로부터 빅테크 기업을 보호하는 미국 1996년 통신품위법 제230조의 개정을 촉구했습니다. 명확한 안전장치와 책임이 없다면, 친근하고 개인화된 AI는 기술적 이점을 훨씬 능가하는 심각한 사회적 결과를 초래할 수 있습니다.

📌 결론: 미국 FDA와 유럽 EMA는 2026년 1월 신약 개발 분야의 ‘우수 AI 실무’ 공동 원칙을 발표했습니다. 미국과 유럽이 처음으로 윤리, 데이터부터 생애주기 관리까지 10대 기둥을 중심으로 제약 AI 공동 원칙 프레임워크를 수립한 것입니다. 위험 기반 접근 방식과 GxP 기준은 혁신과 환자 안전 사이의 균형을 맞춥니다. 이러한 움직임은 신약 개발 기간을 단축할 뿐만 아니라 바이오 의학 분야의 생성형 AI 경쟁에서 유럽과 미국의 글로벌 리더십을 공고히 하며, 동물 실험과 시판 후 위험을 획기적으로 줄일 것으로 보입니다.

📌 결론: DBS 은행은 2025년 AI를 통해 10억 SGD라는 기록적인 경제적 가치를 창출했습니다. 이는 생성형 AI에서 자율적 추론과 실행이 가능한 에이전틱 AI로 전환하는 싱가포르 은행권의 흐름을 보여줍니다. 막대한 가치 창출이 예상되는 한편, 고용에 대한 우려로 인해 3만 5천 명의 직원을 대상으로 한 대규모 재교육이 추진되고 있습니다.

📌 결론: 웨스트 미들랜즈 경찰청장 크레이그 길포드는 마카비 텔아비브 팬 금지 결정과 관련된 허위 정보 제공을 인정한 후 영국 의원들에게 공식 사과했습니다. 이 실수는 취합 과정에서 생성형 AI인 마이크로소프트 코파일럿을 사용하면서 발생했습니다.

📌 결론: AI는 직업을 없애는 것이 아니라 노동자가 자신의 가치를 재정의하도록 강요하고 있습니다. 데이터는 협업, 창의성에서 문제 해결에 이르는 ‘소프트 스킬’이 커리어에서 ‘AI 저항력’을 키우는 핵심 요소임을 입증합니다. 코드와 공식이 흔한 상품이 된 시대에, 지속 가능한 경쟁 우위는 사람과 연결하고, 아이디어를 주도하며, 기술을 진정으로 의미 있는 해결책으로 바꾸는 능력에 있습니다.

📌 결론: AI는 명확한 효율성을 가져다주지만, 지루한 업무를 완전히 없애는 것은 역효과를 낼 수 있습니다. 직원이 하루 종일 고강도 상태를 유지하도록 강요받으면 번아웃 위험이 커지고 창의성은 감소합니다. 모든 순간을 효율로 채우는 대신, 기업은 인간이 지루함을 느끼고 생각할 수 있는 ‘화이트 스페이스’를 능동적으로 설계하여 가치 있는 아이디어를 이끌어내야 합니다.

📌 결론: 제조업을 겨냥한 중국의 새로운 AI 계획은 모델 경쟁에서 벗어나 칩, 데이터, 인프라, 산업 응용에 이르는 AI 공급망 전체를 장악하려는 전략적 변화를 보여줍니다. 2027년까지 3~5개의 대형 모델, 100개의 데이터 세트, 500개의 응용 시나리오를 목표로 베이징은 기술 자립과 글로벌 영향력 확대를 동시에 꾀하고 있습니다. 미-중 갈등 속에서 AI는 이제 에너지나 반도체와 대등한 수준의 전략적 요충지로 간주되고 있습니다.

📌 결론: 싱가포르는 향후 1~2년 동안 DBS, OCBC, UOB 직원 35,000명을 대상으로 대규모 AI 재교육을 실시합니다. 스스로 작동하는 에이전트형 AI에 집중하여 기존 도구를 뛰어넘는 다단계 공정 처리를 목표로 합니다. 정부는 중장년 노동자의 재교육을 위해 임금의 최대 90%를 보조합니다.

📌 결론: JLL 보고서는 AI가 거품을 만드는 것이 아니라 데이터 센터 산업을 장기 성장 주기로 이끌고 있음을 보여줍니다. 2026~2030년 동안 연평균 14% 성장을 통해 현재의 100GW와 맞먹는 100GW의 신규 용량이 생성될 것입니다. 2027년부터 추론이 학습을 앞지르며 지역별 사용자 대응을 위한 분산화가 가속화될 것입니다. 전력이 입지 선정의 핵심이 되면서 ‘자체 전력 조달’ 모델과 배터리 저장, 에너지 투자가 부동산과 연계되어 발전할 것입니다.

📌 결론: 2025년은 AI가 전체 고용을 크게 바꾸지 않았음을 보여줍니다. AI 노출도가 높은 직업 비중은 안정적이며 임금은 오히려 상승했습니다. AI 우선 기업은 채용 전 AI가 일을 할 수 없다는 증명을 요구하며, 자동화가 쉬운 직종(프로그래밍, 고객 서비스 등)의 하위직은 ChatGPT 이후 급감한 반면 경력직은 안정되거나 늘었습니다. 그럴듯하지만 깊이 없는 AI 콘텐츠를 뜻하는 ‘워크슬롭’ 개념이 부상했습니다. AI는 사고와 채용의 마찰을 줄여 겉핥기식 문서와 지원서 폭주를 초래했고, 이는 인사 담당자의 인재 선별을 어렵게 만들고 있습니다.