본문 바로가기

전체 글46

2025년 국민연금 개편, 무엇이 달라지나? 2025년 국민연금 개편, 무엇이 달라지나?2025년을 앞두고 국민연금 개편에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 정부와 국회에서는 연금 개혁을 논의하며 여러 가지 변화 가능성을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 국민연금 개편의 배경과 주요 개편 방향, 지급 연령 조정 가능성 등을 살펴보겠습니다. 2025년 국민연금 개편, 무엇이 달라지나?고령화 사회로 인한 연금 재정 악화우리나라는 빠르게 초고령 사회로 진입하고 있습니다. 통계청에 따르면 2025년이면 65세 이상 인구가 전체 인구의 20%를 넘어서게 됩니다. 하지만 국민연금 재정은 이에 맞춰 충분히 마련되지 않았다는 우려가 제기되고 있습니다. 현행 국민연금 체계가 유지될 경우, 2055년에는 기금이 소진될 것이라는 전망도 나오고 있습니다.젊은 세대의 부담.. 2025. 2. 10.
AI가 사람을 속이는 순간들: 가짜 뉴스와 딥페이크의 위험 AI 기술이 발전하면서 우리는 AI를 더 많은 분야에서 활용하고 있다. 챗봇, 음성 비서, 자동 번역기, 콘텐츠 생성 도구 등 AI는 일상 속에서 유용한 역할을 하고 있다. 하지만 AI는 때때로 사람을 속이기도 한다. 가짜 뉴스 생성, 딥페이크 기술, 조작된 데이터, 챗봇의 오정보 제공 등 다양한 방식으로 AI는 인간의 신뢰를 시험하고 있다. 이번 글에서는 AI가 사람을 속이는 주요 사례를 살펴보고, 이에 따른 신뢰 문제와 해결책을 고민해 보겠다. AI가 만드는 가짜 뉴스: 진짜보다 더 진짜 같은 거짓말가짜 뉴스(fake news)는 오래전부터 존재했지만, AI가 발전하면서 더욱 정교해졌다. 특히 자연어 생성 모델(NLP)을 이용하면 실제 뉴스처럼 보이는 가짜 기사를 쉽게 만들 수 있다. 최근 AI 기반.. 2025. 2. 9.
소규모 AI 모델의 가능성 소규모 AI 모델이란 무엇인가?최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서 GPT-4와 같은 초거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 주목받고 있다. 하지만 이러한 모델들은 엄청난 계산 자원과 에너지를 소모하며, 운영 비용도 상당하다. 이에 반해, 소규모 AI 모델(Small Language Models, SLMs)이나 엣지 AI(Edge AI)는 가벼운 연산을 기반으로 작동하면서도 실용적인 성능을 제공하는 대안으로 떠오르고 있다. 따라서, 이번 글에서는 소규모 AI에 대해 이야기해 볼 예정이다. 소규모 AI 모델은 일반적으로 매개변수(Parameter) 수가 적고, 비교적 적은 연산량으로도 빠르게 동작할 수 있도록 설계된다. 예를 들어, 모바일 기기에서 실시간으로 동작하는 음성 .. 2025. 2. 8.
AI와 초개인화 기술: 나만을 위한 인공지능 초개인화(Hyper-personalization)는 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용하여 개개인의 선호도, 행동 패턴, 건강 상태 등을 분석하고 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이다. 이번 글에서는 AI의 초개인화 기술에 대해 이야기해 볼 예정이다. AI와 초개인화 기술: 나만을 위한 인공지능초개인화란 단순한 개인화(personalization)보다 한 단계 더 나아가 실시간 데이터 분석과 AI 알고리즘을 통해 사용자에게 최적화된 경험을 제공하는 것이 특징이다.오늘날 초개인화 기술은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 넷플릭스와 유튜브는 사용자의 시청 이력을 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하고, 전자상거래 플랫폼은 개별 소비자의 구매 패턴을 분석해 맞춤형 광고를 제공한다. 하지만 이러한 초개인화 기술이 가장.. 2025. 2. 8.
AI의 에너지 소비와 친환경 기술 최근 AI 기술의 발전과 함께 대형 모델들이 급격히 증가하면서 전력 소비 문제가 심각한 이슈로 떠오르고 있다. 특히 GPT-4와 같은 초거대 AI 모델은 수천 개의 GPU와 TPU를 활용하여 학습하며, 이는 막대한 에너지를 소비한다. 이번 글에서는  AI의 발전과 함께 증가하는 에너지 소비에 대처할 수 있는 친환경 기술에 대해 이야기해 볼 예정이다.대형 AI 모델과 전력 소비 문제연구에 따르면, 한 번의 대규모 AI 모델 학습 과정에서 소비되는 전력량은 일반 가정이 수년간 사용하는 에너지와 맞먹을 정도이다.이러한 전력 소비는 단순히 비용 문제를 넘어 환경에 미치는 영향도 크다. AI 모델을 훈련하는 과정에서 발생하는 탄소 배출량은 급격히 증가하고 있으며, 이는 지속 가능한 기술 개발을 위한 장애물이 되고.. 2025. 2. 8.
AI의 편향성과 해결 방법 AI의 편향성: 어디에서 비롯되는가?AI의 편향성(Bias)은 주로 훈련 데이터의 한계에서 비롯된다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 결정을 내리는 시스템이지만, 이 데이터가 불완전하거나 특정 그룹에 편향되어 있다면 AI 역시 차별적인 결과를 도출할 수 있다. 이는 인공지능이 자율적으로 편견을 가지는 것이 아니라, 인간이 제공한 데이터와 알고리즘이 그러한 경향을 반영하기 때문이다. 이번 글에서는 이와같은 AI의 편향성과 그 해결 방법에 대해서 이야기 할 예정이다.AI가 편향성을 가지는 원인데이터 불균형훈련 데이터가 특정 집단이나 문화에 편중되어 있으면, AI의 예측 결과도 그에 따라 편향될 가능성이 크다.잘못된 데이터 레이블링데이터가 잘못 라벨링되었거나 특정한 가치관을 반영하고 있다면, AI는 이를 그대.. 2025. 2. 7.

티스토리툴바