[작성자:] lethuha

📌 요약: 인류 역사상 지능은 늘 희소했지만 AI는 이를 풍요롭게 했습니다. 지능의 가치는 답변에서 그 결과에 대한 책임으로 옮겨가고 있습니다. AI가 똑똑해질수록 위임은 위험해집니다. 오늘날의 지성은 직접 만들지 않은 답에 책임을 지는 것입니다. 미래는 인간의 ‘의식적인 현존’을 필요로 합니다.

📌 요약: 2025년 올해의 단어로 ‘slop’이 선정된 것은 저질 AI 콘텐츠의 범람을 반영합니다. 이는 AI가 일상화되었지만 기대만큼 ‘스마트’하지 않은 상황에서, 인간 본연의 창의적 가치로 돌아가려는 대중의 인식을 보여줍니다.

📌 요약: 이번 사건은 생성형 AI가 엄격한 통제 없이 학술 출판에 깊숙이 침투할 때 발생하는 심각한 위험을 보여줍니다. 고가의 AI 윤리 서적에서 다수의 가짜 인용이 발견된 것은 동료 검토(Peer-review) 시스템의 신뢰를 흔드는 일이며, 출처 검증과 AI 생성 콘텐츠 감지 절차의 시급한 도입을 요구합니다.

📌 요약: BCG 보고서는 AI가 균일한 가치를 창출하는 것이 아니라, 선도 기업과 나머지 기업 간의 격차를 증폭시키고 있다는 충격적인 사실을 밝힙니다. 5%의 기업이 이익을 독점하고 60%가 거의 아무것도 얻지 못하는 상황에서, 에이전트형 AI와 핵심 AI 전략이 누가 앞서 나가고 누가 뒤처질지를 결정하고 있습니다. AI 가치의 약 70%는 영업, 마케팅, 제조, 공급망, 가격 책정 등 핵심 기능에서 발생하며, R&D는 15%, IT는 2025년에 13%로 증가했습니다.

📌 요약: Nano 4 슈퍼컴퓨터를 갖춘 AI 클라우드 센터의 개소는 대만이 칩 제조 중심지 역할을 넘어 나아가고 있음을 보여줍니다. 15메가와트의 용량과 거의 1,800개의 첨단 AI 칩을 통해 “주권 AI”는 기술 안보와 장기 성장의 새로운 기둥이 되고 있습니다. 라이칭더 총통은 이 프로젝트가 대만이 “하드웨어 제조 섬”에서 “AI 섬”으로 전환하는 것을 의미한다고 밝혔습니다.

📌 요약: 게이오 대학교(일본)와 OpenAI는 인공지능을 교육에 통합하는 것에 대한 양해각서를 공식적으로 체결했으며, 이로써 게이오는 ChatGPT 개발사와 전략적 파트너십을 맺은 일본 최초의 대학이 되었습니다. 당면한 우선 과제는 AI가 사회 과학 및 인문학 분야의 연구를 어떻게 지원할 수 있을지이며, 다음으로는 생성 도구 사용 시 투명성과 책임성을 보장하기 위한 학문 분야의 AI 윤리 및 거버넌스 프레임워크 구축입니다.

📌 요약: SAP의 실험은 전문가들 사이에서 “반(反) AI 편향”을 드러냈으며, 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 심리라는 것을 보여줍니다. Joule과 같은 AI가 95%의 정확도를 달성하고 수주간의 수작업을 줄일 때, 2030년 컨설턴트의 미래는 AI에 의해 증강되는 인간이지, 대체되는 것이 아닐 것입니다.

📌 요약: 미국 직장에서 AI를 사용하는 근로자의 비율이 급격히 감소하고 있습니다. 2025년 10월까지 미국 대기업 근로자의 11%만이 AI를 “상품 및 서비스 생산”에 사용했습니다. 중견기업의 경우 “AI를 사용하지 않음”의 비율이 3월 74.1%에서 81.4%로 증가했습니다. 그 원인은 “AI 피로” 때문입니다. 직원들이 과부하를 느끼는 반면, 그 결과로 나타나는 생산성 향상은 기대에 미치지 못하고 있습니다.

📌 요약: 아동의 뇌는 5세 이전에 90%가 발달하므로, “AI 슬롭” – 저품질, 반복적이고 무의미한 생성 콘텐츠 –에 조기에 노출되면 언어, 인지 및 정서 발달 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 유튜브 크리에이터들은 ChatGPT 및 자동 비디오 생성기와 같은 생성 AI 도구를 사용하여 1~3세 어린이를 위한 “교육” 비디오를 대량 생산하며 매일 수백 달러를 벌고 있습니다. 2세 미만 어린이의 60% 이상이 유튜브를 시청하고 있는 상황에서, “AI 슬롭”은 뇌 발달에 대한 잠재적 위험이 되고 있습니다. 플랫폼이 검열을 약속함에도 불구하고, 현실은 알고리즘이 교육적 품질보다 이익과 조회수를 우선시한다는 것을 보여줍니다.

📌 요약: 일본의 데이터 센터 건설 산업은 노동력 부족, 비용 급등, 그리고 노후된 건설 프로세스로 인해 심각한 압력을 받고 있으며, 이로 인해 정부의 AI 인프라 개발 계획이 지연되고 있습니다. 일본은 현재 두 가지 주요 문제에 직면해 있습니다: (1) 고숙련 노동력 부족, (2) 승인 및 건설 시간을 단축하는 데 도움이 되는 건축 정보 모델링(BIM) 채택 지연입니다. 싱가포르에서는 2015년부터 BIM이 의무화되어 50MW 규모의 센터를 2년 만에 완공할 수 있지만, 일본에서는 동일 규모에 거의 4년이 걸립니다.