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  • 지구공학, 기후변화를 막을 마지막 카드일까

    지구공학, 기후변화를 막을 마지막 카드일까

    구름에 화학물질 뿌려서 햇빛 반사시키기. 바다에 철가루 뿌려 플랑크톤 키우기. 심지어 지렁이랑 미생물 동원해서 축산 분뇨에서 나오는 온실가스까지 잡아낸다. 영화 소재로 딱인데, 실제로 논문이랑 실증 실험이 하나둘 쌓이고 있는 얘기다. 이런 식의 인위적 기후 개입을 통틀어 지구공학(geoengineering)이라고 부른다. 말은 많이 들어봤는데 정작 뭘 뜻하는지, 종류가 몇 가지인지는 헷갈리는 사람이 많길래 한번 정리해봤다.

    지구공학, 정확히 뭘 말하는 걸까

    지구공학은 지구 기후 시스템을 인위적으로 건드려서 온난화 속도를 늦추거나 아예 되돌리려는 대규모 개입을 뜻한다. 나무 심고 재생에너지로 갈아타는 것과는 결이 다르다. 이미 대기에 쌓인 열이나 탄소를 직접 손대는 방식이라, 기후변화 대응책 중에서도 ‘최후의 카드’로 불릴 때가 많다.

    두 갈래로 나뉜다: 햇빛 반사 vs 탄소 제거

    크게 두 방향이다.

    • 태양복사관리(SRM): 햇빛을 우주로 튕겨내서 지구를 식히는 방식. 효과는 빠른데, 정작 원인인 이산화탄소 농도는 그대로다.
    • 이산화탄소 제거(CDR): 대기 중 탄소를 뽑아내거나 가둬버리는 방식. 느리지만 원인 자체를 줄인다.

    목표도 다르고 리스크도 완전히 다르다. 그래서 뉴스에서 ‘지구공학’이라는 단어만 보고 뭉뚱그려 이해하면 십중팔구 오해하게 된다.

    성층권에 에어로졸 뿌린다는 아이디어, 실체는

    SRM 중에서 가장 시끄러운 방식이 성층권 에어로졸 주입(SAI)이다. 화산 터지고 나면 기온이 뚝 떨어지는 현상에서 힌트를 얻어, 비행기나 기구로 황산염 입자를 성층권에 뿌려서 햇빛을 반사시키자는 구상이다. 이론상으로는 몇 년 안에 지구 평균기온을 낮출 여지가 있다. 문제는 부작용이다. 강수 패턴이 흐트러지고, 오존층이 손상되고, 특정 지역은 가뭄이 더 심해질 수 있다는 우려가 만만치 않다. 실제로 하버드대 SCoPEx 프로젝트는 지역 주민 반발에 부딪혀 실증 실험 자체가 엎어진 적이 있다.

    요즘 뜨는 탄소 제거 기술 – 미생물과 지렁이

    CDR 쪽은 오히려 거창한 장비 없이 접근 가능한 방법이 늘어나는 추세다. 대표적인 게 축산 농가 분뇨 처리다. 소똥에서 나오는 메탄, 이산화탄소보다 온실효과가 훨씬 강하다. 여기에 특정 미생물과 지렁이를 투입해서 분뇨를 분해하면 메탄 배출은 줄고 퇴비까지 얻는다. 일석이조인 셈이다. 이 밖에 직접공기포집(DAC) 설비, 바다에 철분 뿌려서 플랑크톤 광합성을 촉진하는 해양 비옥화도 CDR 계열로 묶인다.

    왜 이렇게 논란이 많을까

    지구공학 논쟁은 기술 자체보다 누가 결정하고 누가 책임지느냐에서 시작된다.

    • 한 나라가 마음대로 SRM을 실행하면 이웃 나라 기후에 부작용이 생길 수 있는데, 이걸 막을 국제법이 사실상 없다.
    • ‘기술이 해결해줄 거다’라는 인식이 퍼지면, 정작 필요한 탄소 배출 감축 노력은 느슨해질 위험이 있다.
    • 생태계 개입의 장기 부작용을 실험실이 아니라 지구 전체를 무대로 검증할 방법이 마땅치 않다.

    실제로 돌아가고 있는 프로젝트들

    이론에만 머물러 있는 건 아니다. 아이슬란드의 클라임웍스는 DAC 설비로 대기 중 이산화탄소를 뽑아 지하에 암석으로 굳혀버리는 사업을 이미 상업화했다. 미국 서부의 여러 낙농가는 미생물 기반 분뇨 처리 시스템을 시범 도입해서 메탄 저감 효과를 재고 있는 중이다. 반면 SAI처럼 지구 전체에 영향을 주는 기술은 아직 소규모 모델링과 시뮬레이션 단계에 머물러 있다. 이 격차, 생각보다 크다.

    남은 변수들 – 규제, 돈, 그리고 신뢰

    지구공학이 실제 정책으로 굴러가려면 국제 규제 체계, 막대한 비용을 감당할 자금 구조, 대중의 신뢰라는 세 가지 벽을 넘어야 한다. 당장 하늘에 뭔가를 뿌리는 방식보다는 DAC나 미생물 기반 탄소 저감처럼 지역 단위에서 검증 가능한 기술부터 자리 잡는 흐름이다. 용어만 정확히 구분해 둬도 앞으로 나오는 관련 뉴스가 훨씬 쉽게 읽힌다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 플랫폼이 뭐길래 다들 여기에 사활을 거나

    AI 플랫폼이 뭐길래 다들 여기에 사활을 거나

    오픈AI, 구글, 마이크로소프트. 요즘 이 세 곳이 입을 모아 외치는 단어가 하나 있다. AI 플랫폼이다. 챗봇 하나, 이미지 생성 모델 하나 던져놓고 끝나던 시절은 저물었다. 지금은 모델과 에이전트, 개발 도구, 마켓플레이스까지 한데 묶은 생태계 싸움이 본격적으로 시작됐다. 검색창에 ‘AI 플랫폼’이라고 쳐본 적 있다면 알 것이다. 정확히 뭘 말하는 건지 애매하다. 그래서 개념부터 대표 서비스, 고르는 기준까지 한번 정리해봤다.

    AI 플랫폼, 정확히 뭘 가리키는 말일까

    AI 플랫폼은 모델 하나가 아니다. 그 모델을 중심으로 여러 기능이 얹힌 종합 인프라에 가깝다. 텍스트를 뽑아내는 언어모델 자체는 엔진이고, 플랫폼은 그 엔진에 API, 개발자 도구, 데이터 연동, 에이전트 빌더, 결제 시스템까지 붙인 완성차랄까. 오픈AI의 GPT 시리즈를 예로 들면 이해가 빠르다. GPT 자체는 모델이다. 여기에 GPTs 스토어와 API, 파인튜닝 도구가 얹히는 순간 ‘오픈AI 플랫폼’이 된다.

    모델과 플랫폼, 뭐가 다를까

    모델은 질문에 답하는 두뇌 하나다. 플랫폼은 그 두뇌를 실제 업무에 붙일 수 있게 만든 배관, 인터페이스 전체를 말한다. 실무자 입장에서 체감 차이는 이렇다.

    • 모델 단독: 채팅창 열고 질문 하나 던져서 답 받는 수준
    • 플랫폼: 사내 데이터베이스, 이메일, 슬랙까지 연동해 업무를 알아서 처리하는 에이전트 구축 가능
    • 플랫폼: 여러 개발자와 기업이 앱을 만들어 올리는 마켓플레이스 존재

    결국 무게중심이 모델 성능에서 플랫폼 쪽으로 넘어가는 셈이다. 모델 하나 잘 만든다고 사용자가 붙어있지 않는다는 계산이 깔려 있다.

    지금 판 벌인 곳들, 어디까지 왔나

    시장을 이끄는 축은 대략 넷으로 나뉜다.

    • 오픈AI: GPT 모델과 API, GPT 스토어, 어시스턴트 API로 개발자 생태계 확장
    • 구글: 제미나이와 버텍스 AI로 클라우드 인프라와 AI를 한 몸으로 묶어 제공
    • 마이크로소프트: 코파일럿 스튜디오로 오피스, 애저와 AI를 엮어 기업용 자동화 강조
    • 앤트로픽: 클로드를 앞세워 개발자용 API, 엔터프라이즈 연동에 집중

    네 곳 방향은 결이 비슷하다. 모델 하나 팔던 데서 벗어나, 기업이 업무 전체를 맡길 수 있는 발판을 깔고 있다.

    기업들이 굳이 플랫폼으로 옮겨가는 이유

    모델 갈아타는 비용이 만만치 않다는 걸 다들 안다. 한 번 특정 플랫폼에 데이터 연동, 워크플로, 에이전트를 심어두면 나중에 옮기기가 여간 번거롭지 않다. 플랫폼 사업자들이 노리는 지점이 딱 여기다. 사내 챗봇 하나만 도입하려던 기업도 결국 문서 검색, 고객 응대, 코드 리뷰까지 한 플랫폼 안에서 처리하는 쪽으로 넓혀가는 경우가 많다. 도구 하나 골랐다가 나중에 업무 체계 통째로 갈아엎는 것보다야, 처음부터 확장 가능한 플랫폼 골라두는 게 마음 편하다.

    고를 때 이 5가지는 짚고 넘어가자

    당장 어떤 플랫폼을 써야 할지 고민이라면 이 항목부터 따져보자.

    • 기존 시스템과의 연동성: 이미 쓰는 클라우드, 오피스 도구와 궁합이 맞는지
    • 데이터 보안 정책: 입력한 데이터가 학습에 재사용되는지, 엔터프라이즈 계약에서 별도로 보호받는지
    • 확장성: 단순 챗봇에서 에이전트, 자동화까지 단계적으로 키울 수 있는 구조인지
    • 비용 구조: 토큰 단가만 볼 게 아니라 호출량이 늘었을 때 총비용이 어떻게 뛰는지
    • 개발자 생태계: 플러그인, 커넥터, 커뮤니티가 얼마나 살아있는지

    팀 규모가 작으면 연동성과 비용 먼저. 조직이 크다면 보안과 확장성을 앞에 두는 편이 현실적이다.

    개인 개발자도 이런 개념을 알아둬야 하나

    개인이나 작은 프로젝트라면 거창한 플랫폼 전체를 다 쓸 필요는 없다. API 하나만 붙여도 충분한 경우가 대부분이다. 다만 서비스가 나중에 커졌을 때 어떤 플랫폼으로 갈아탈지 미리 감을 잡아두면, 초기 설계 단계에서 불필요한 재작업이 줄어든다. 특정 벤더에 지나치게 종속되는 구조는 피하고, API 표준을 지키는 도구를 먼저 고르는 습관. 이게 장기적으로 유리하다.

    결국 승부는 어디로 가나

    업계는 이제 ‘누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐’에서 ‘누가 더 많은 업무를 자기 플랫폼 안에 가둬두느냐’로 경쟁 축을 옮기는 중이다. 검색, 오피스, 클라우드 인프라를 이미 쥔 빅테크들이 유리한 고지를 점한 구도. 신생 AI 기업들도 결국 특정 분야에 특화된 미니 플랫폼으로 틈새를 파고드는 전략을 택하는 추세다. 이 플랫폼 싸움이 앞으로 몇 년간 AI 업계 지형을 가르는 핵심 변수가 될 듯하다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 아키텍처 설계, 기업들이 자주 놓치는 5가지 구멍

    AI 아키텍처 설계, 기업들이 자주 놓치는 5가지 구멍

    AI 파일럿 프로젝트를 진행한 기업 중에서 실제 서비스로 이어지는 곳은 아직 소수다. 모델 성능 문제가 아니다. 그 모델을 얹을 바닥 자체가 부실해서 무너지는 경우가 훨씬 많다. 데이터 파이프라인이 엉성하거나, 보안 정책을 서비스 오픈 직전에야 급조하거나, GPU 자원 계획도 없이 프로젝트부터 벌이는 곳들. 딱 이런 패턴이다. 에이전트형 AI로 무게중심이 옮겨가면서 이 기초 공사는 더 중요해졌다. 챗봇 하나 붙이는 수준이 아니라 여러 AI가 서로 도구를 호출하고 데이터를 주고받는 구조라서, 아키텍처가 부실하면 장애 지점이 곱절로 늘어난다. IT 조직이 AI 도입 전에 점검해야 할 기초 요소를 정리해봤다.

    데이터 파이프라인부터 다시 봐야 하는 이유

    모델은 결국 데이터가 흐르는 대로 결과를 낸다. 사일로화된 데이터베이스, 정제 안 된 로그, 버전 관리도 안 되는 스프레드시트가 뒤섞인 환경. 여기에 아무리 좋은 LLM을 붙여봐야 헛돌 뿐이다. 실무에서 우선순위로 삼아야 할 항목은 이 정도다.

    • 데이터 출처와 최신성을 추적하는 메타데이터 관리 체계
    • 실시간 추론이 필요한 경우를 대비한 스트리밍 파이프라인
    • 부서 간 데이터를 통합할 공통 스키마

    이 세 가지가 없는 상태에서 에이전트를 붙이면 어떻게 될까. 잘못된 데이터로 잘못된 판단을 내리는 자동화가 그대로 서비스에 노출된다.

    MLOps는 이제 선택지가 아니다

    모델 하나 배포하고 끝나는 시대는 지났다. 모델 버전 관리, 성능 드리프트 모니터링, 롤백 절차. 이 셋이 없으면 시간이 지날수록 정확도가 슬금슬금 떨어지는 걸 아무도 눈치채지 못한다. CI/CD 파이프라인에 모델 평가 단계를 끼워 넣고 재학습 트리거를 자동화해둔 조직과, 이걸 수동으로 관리하는 조직. 반년만 지나도 격차가 확연히 벌어진다.

    에이전트형 AI는 인프라 요구사항부터 다르다

    단일 프롬프트-응답 구조와는 다르다. 에이전트는 여러 단계를 거쳐 도구를 호출하고 상태를 유지한다. 이 과정에서 지연 시간, 컨텍스트 저장, 오류 시 재시도 로직이 전부 새로운 변수로 튀어나온다. 기존 REST API 위주로 짜인 시스템에 에이전트를 그냥 얹으면? 호출량이 폭증하거나 무한 루프에 빠지는 문제가 생기기 쉽다. 오케스트레이션 레이어를 따로 두고, 각 에이전트가 어떤 도구까지 접근할 수 있는지 권한을 명확히 나눠두는 설계가 필요하다.

    보안과 거버넌스, 나중에 챙기면 이미 늦다

    프롬프트 인젝션, 민감 데이터 유출, 모델이 엉뚱한 근거로 내린 결정에 대한 책임 소재까지. 챙길 항목이 한둘이 아니다. 보안팀을 프로젝트 초기부터 끼워 넣는 조직과, 서비스 오픈 직전에야 검토를 요청하는 조직. 결과물은 완전히 다르다. 최소한 다음 항목은 설계 단계에 넣어야 한다.

    • 모델 입출력에 대한 로깅과 감사 추적
    • 외부 API 호출 전 데이터 마스킹 정책
    • 사고 발생 시 즉시 차단하는 킬스위치

    규제 대응 문서만 갖추고 실제 기술적 통제는 빠진 경우, 의외로 흔하다. 문서와 코드가 실제로 일치하는지 주기적으로 확인하는 절차를 만들어두는 편이 낫다.

    GPU·컴퓨팅 자원, 전략 없이 덤비면 청구서에서 운다

    엔비디아 GPU 확보 경쟁이 이어지면서 컴퓨팅 자원 자체가 병목이 되는 일이 흔해졌다. 온프레미스로 다 구축하기엔 비용이 부담스럽고, 클라우드만 쓰자니 트래픽이 늘어날수록 청구서가 무섭게 불어난다. 현실적인 접근은 워크로드를 나눠서 판단하는 것.

    • 실시간 응답이 필요한 추론은 전용 인스턴스로
    • 배치성 재학습은 스팟 인스턴스나 예약 자원으로
    • 피크 시간대 트래픽은 오토스케일링으로 흡수

    자원 계획 없이 프로젝트 규모부터 키우면 서비스가 뜨는 순간 비용 구조가 감당 안 되는 상황을 맞을 수 있다. 이건 흔한 실수다.

    기술 못지않게 조직 구조와 사람이 문제다

    아키텍처를 아무리 잘 짜도 이걸 운영할 사람이 없으면 무용지물이다. 데이터 엔지니어, MLOps 담당자, 보안 담당자가 각자 다른 팀 소속으로 흩어져 있으면 의사결정이 느려지고 책임 소재도 애매해진다. 최근에는 이 세 역할을 하나의 AI 플랫폼 팀으로 묶어 운영하는 조직이 늘고 있다. 초기 투자 비용은 크다. 다만 장기적으로는 프로젝트마다 처음부터 다시 설계하는 낭비를 줄여준다.

    결국 살아남는 프로젝트는 이 3가지가 있다

    데이터 기반, 운영 자동화, 보안 통제. 이 세 가지가 튼튼해야 그 위에 어떤 모델을 올려도 버틴다. 유행하는 프레임워크나 최신 모델을 좇기 전에, 이 기초 공사가 되어 있는지부터 점검하는 게 순서다. 반년 뒤, 1년 뒤에도 살아남는 AI 프로젝트와 조용히 사라지는 프로젝트. 차이는 결국 여기서 갈린다.

    이것도 궁금하죠

    Q. 스타트업도 이런 아키텍처를 다 갖춰야 하나?
    규모에 맞게 단계적으로 가면 된다. 처음부터 완벽한 MLOps 파이프라인을 만들 필요는 없다. 데이터 정합성과 최소한의 로깅부터 시작해도 충분하다.

    Q. 클라우드 AI 서비스만 써도 아키텍처 고민이 필요한가?
    필요하다. 관리형 서비스를 쓰더라도 데이터 흐름 설계, 접근 권한 관리, 비용 모니터링은 여전히 자체 몫이다.

    Q. 에이전트형 AI 도입 시 가장 먼저 손봐야 할 부분은?
    권한 관리다. 어떤 에이전트가 어떤 도구와 데이터에 접근할 수 있는지부터 명확히 정의해두지 않으면, 사고가 터졌을 때 원인 추적조차 어렵다.

    MIT Tech Review AI가 지난 7일 전한 내용을 바탕으로 정리했다.

  • 오픈AI 지분 받는다고? AI 기본소득이라는 이상한 이야기

    오픈AI 지분 받는다고? AI 기본소득이라는 이상한 이야기

    매달 통장에 오픈AI 배당금이 꽂힌다. 상상하면 웃음부터 나오는데, 샘 알트만은 이 얘기를 몇 번이나 진지하게 꺼냈다. 최근 이 구상이 다시 도마에 올랐고, 하필 같은 시기에 미국 재무부는 AI가 금융 시스템에 새 위험이 될 수 있다는 경고를 내놨다. 타이밍이 묘하다. ‘AI 기본소득’, 기사마다 자주 나오는 말인데 정작 정확한 뜻이 뭔지는 다들 대충 넘어간다. 오늘은 그 실체와 실현 가능성을 좀 뜯어본다.

    이 아이디어, 원래 어디서 나왔나

    뿌리를 따라가면 2021년 샘 알트만이 쓴 에세이 ‘Moore’s Law for Everything’이 나온다. 주장은 의외로 단순하다. AI가 인간 노동을 대체하면서 생산성이 폭발적으로 오르면, 그 수익 대부분은 결국 몇몇 기업과 주주 손에 들어간다는 것. 알트만은 이 불균형을 풀 방법으로 국민 전체가 AI 기업 성장의 과실을 나눠 갖는 구조를 제안했다. 그가 공동 창업한 홍채 인식 프로젝트 월드코인도 사실 비슷한 발상에서 출발했다. 전 세계인의 신원을 확인하고 디지털 화폐를 나눠주겠다는, 지금 봐도 꽤 대담한 그림이었다.

    알래스카 배당금과 비교해보면 감이 온다

    사실 완전히 새로운 발상은 아니다. 미국 알래스카주는 1976년부터 석유 수익 일부를 기금으로 쌓아 매년 주민들에게 배당금을 지급해왔다. 2023년 기준 1인당 지급액은 1300달러 정도. 자원에서 나온 수익을 국가나 기업이 독차지하지 않고 시민에게 돌려준다는 발상이다. AI 기본소득 구상도 뼈대는 똑같다. 다만 석유 대신 AI 모델과 데이터센터가 만드는 수익이 재원이라는 점만 다르다. 국부펀드가 국영 자산 배당을 만들어내듯, AI 기업 지분을 국가나 공공기금이 쥐고 그 배당을 국민에게 나눠주는 그림. 말은 그럴듯하다.

    그런데 지분을 나눠준다는 게 기술적으로 되는 얘기인가

    이론과 실행 사이 거리, 생각보다 훨씬 멀다. 거론되는 방식은 대략 세 갈래다.

    • 정부가 세제 혜택이나 규제 승인 대가로 AI 기업 지분 일부를 확보해 국민에게 분배하는 방식
    • AI 기업이 자발적으로 이익 일부를 신탁 기금에 출연하고, 거기서 배당을 지급하는 방식
    • 법인세를 강화해 걷은 세금을 현금성 배당으로 국민에게 되돌려주는 방식

    세 방식 모두 의회 입법이나 국제 조율이 필요하다. 기업 지분 가치를 어떻게 매길지, 배당 대상을 국민으로 한정할지 거주자까지 포함할지도 정해야 한다. 실무적으로 쌓인 난제가 한둘이 아니다. 오픈AI처럼 비상장인 기업은 지분 가치 평가 자체가 이미 논쟁거리다. 숫자 하나 합의하는 데만도 시간이 꽤 걸릴 얘기.

    정부는 왜 이렇게 AI에 예민해졌나

    재무부나 중앙은행이 AI를 경계하는 이유는 지분 배분 논쟁과는 좀 결이 다르다. 첫째, 소수 빅테크가 데이터센터와 반도체에 쏟아붓는 투자 규모가 이제 국가 경제 지표를 흔들 만큼 커졌다. 둘째, 은행과 금융사들이 대출 심사나 리스크 관리에 비슷비슷한 소수 AI 모델을 동시에 쓰면서, 시스템 전체가 같은 방향으로 오작동할 위험이 커졌다. 이른바 모노컬처 리스크다. 셋째, AI로 대체되는 일자리가 늘면 소득세 기반이 흔들리고 사회 안전망 재원 확보도 어려워진다. 규제 기관은 이런 시나리오를 염두에 두고 스트레스 테스트와 공시 강화를 검토하는 단계에 와 있다.

    다른 빅테크와 각국 정부 반응은 어떤가

    메타나 구글, 마이크로소프트는 국민 배당 같은 구상을 공식화한 적이 아직 없다. 대신 로봇세나 AI세처럼 세금을 통한 재분배 논의가 더 활발하다. 빌 게이츠는 예전부터 로봇이 인간 일자리를 대체하면 그만큼 세금을 물려야 한다고 주장해왔다. 유럽연합은 AI 법으로 위험 등급별 규제에 무게를 싣는 쪽이고, 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 산업 진흥과 안전 규율을 함께 다루는 방향을 잡고 있다. 핀란드나 미국 스톡턴시가 실험한 보편적 기본소득 파일럿은 재원을 세금에서 끌어왔다는 점에서, AI 기업 지분 배분과는 성격 자체가 다르다.

    결국 내 계좌에 돈이 들어올 확률은

    단기간에 실현될 가능성, 솔직히 낮다고 보는 게 현실적이다. 입법 절차, 기업 반발, 국제 조세 협약까지 얽혀 있어서 논의가 실제 정책으로 이어지기까지는 수년이 걸릴 사안이다. 지금으로선 AI가 만드는 부의 재분배를 기다리기보다, AI 도구를 활용해 개인 생산성을 끌어올리는 쪽이 훨씬 현실적인 대응이다. AI 관련 기업 주식이나 ETF에 투자해 성장 과실을 간접적으로 누리는 방법도 대안으로 거론된다. 정책 발표를 하염없이 기다리기보다, 지금 손에 쥔 도구를 얼마나 쓰느냐가 실질적인 차이를 만드는 셈이다.

    MIT Tech Review AI가 전한 내용을 바탕으로 정리했다. 원문은 여기서 확인할 수 있다.

  • SK하이닉스냐 삼성전자냐, 반도체 엔지니어 연봉 실질 비교

    SK하이닉스냐 삼성전자냐, 반도체 엔지니어 연봉 실질 비교

    SK하이닉스 공정 엔지니어로 일하는 A씨(35)는 얼마 전 결혼정보업체에 가입했다. 몇 년 전이라면 반도체 업계 종사자가 이런 데서 딱히 주목받을 일은 없었다. 그런데 HBM(고대역폭메모리) 호황으로 연봉과 성과급이 치솟으면서 얘기가 달라졌다. 실제로 반도체 회사 초봉, 연봉을 검색하는 사람도 부쩍 늘었다고 한다. SK하이닉스와 삼성전자, 반도체 엔지니어 연봉과 직무, 커리어 경로를 실질적으로 따져봤다.

    초봉부터 갈린다, SK하이닉스와 삼성전자

    2026년 기준 두 회사 모두 대졸 신입 초봉은 6천만 원대 중후반. 여기까지는 비슷하다. 문제는 그다음이다. 성과급(PS, PI)이 붙는 순간 실수령액 차이가 확 벌어진다. SK하이닉스는 지난 몇 년간 HBM 수요가 폭발하면서 영업이익이 크게 늘었고, 그 덕에 초과이익분배금 비율이 높게 책정된 해가 많았다. 삼성전자는 반도체(DS) 부문 실적에 따라 편차가 있는 편이다. 같은 해, 같은 회사라도 사업부별로 체감 연봉이 다르게 느껴질 수 있다는 얘기다.

    • SK하이닉스 — HBM·D램 호황기엔 성과급 비중이 커서, 연차가 쌓일수록 격차도 커진다
    • 삼성전자 DS부문 — 파운드리와 메모리 실적이 엇갈리면 부서별 체감 연봉 차이가 뚜렷해진다
    • 두 회사 다 기본급 자체는 큰 차이 없다. 변수는 결국 성과급

    같은 반도체 회사, 다른 일 — 직무가 커리어를 가른다

    반도체 회사라고 다 같은 일을 하진 않는다. 크게 나누면 이렇다.

    • 공정(Process) 엔지니어 — 웨이퍼가 실제로 가공되는 라인을 관리, 설비 트러블슈팅이 주 업무
    • 설계(Design) 엔지니어 — 회로 설계와 시뮬레이션, 전기전자·반도체공학 전공자가 몰린다
    • 소자(Device) 엔지니어 — 신물질과 소자 구조를 연구, 대학원 출신 비중이 높은 편
    • 패키징·테스트 엔지니어 — HBM처럼 칩을 여러 겹 쌓는 후공정, 요즘 몸값이 제일 많이 오르는 분야다

    HBM 수요가 늘면서 패키징·후공정 인력 채용이 눈에 띄게 늘었다. 취업 준비생이라면 체크해둘 만한 대목이다.

    입사 스펙, 뭘 준비해야 하나

    전공은 전자공학, 신소재공학, 화학공학, 물리학 순으로 지원자가 많다. 학사로도 공정직 지원은 가능하지만, 설계나 소자 쪽은 석사 이상을 우대하는 공고가 여전히 많다. 자격증보다 학부·대학원 연구 프로젝트 경험, 반도체 8대 공정 이해도를 묻는 면접 질문 대비가 실질적으로 더 도움이 된다. 최근엔 두 회사 모두 코딩테스트나 SW 역량을 함께 보는 추세다. 반도체 전공자라도 파이썬이나 C 기본기 정도는 챙겨두는 게 안전하다.

    조직문화, 어디가 나한테 맞나

    SK하이닉스는 상대적으로 조직 규모가 작아 의사결정이 빠르고, 이천·청주 캠퍼스 중심으로 돌아간다. 삼성전자는 기흥·화성·평택 등 사업장 규모부터 훨씬 크고 조직 체계도 세분화돼 있어서, 신입 입장에선 매뉴얼과 시스템이 잘 갖춰져 있다는 평이 많다. 워라밸을 우선한다면 부서별 편차가 크다는 점을 염두에 두고 현직자 후기를 꼼꼼히 찾아보는 게 좋다. 이건 회사 이름만으로는 판단이 안 된다.

    다음 변수는 사이클이다

    AI 서버용 메모리 수요가 늘면서 HBM·차세대 D램 관련 채용은 당분간 계속 늘어날 가능성이 크다. 다만 메모리는 사이클을 타는 산업이다. 몇 년 뒤 다운턴이 오면 채용 규모, 성과급 둘 다 줄어들 여지가 있다는 점은 알아둬야 한다. 장기적으로 안정적인 커리어를 원한다면 특정 호황기 성과급만 보고 결정하기보다, 직무 자체의 확장성과 이직 시장에서 내 몸값을 같이 따져보는 편이 낫다.

    결국 뭘 기준으로 골라야 하나

    단순 연봉만 보면 성과급 호황기의 SK하이닉스가 유리해 보이는 해가 많다. 그런데 조직 안정성과 사업 다각화 쪽에서는 삼성전자도 만만치 않다. 결국 중요한 건 회사 이름보다 어떤 직무에서 어떤 기술을 쌓을 것인가다. 반도체 업계는 사이클이 뚜렷한 산업이다. 지금 연봉 테이블보다, 5년 뒤 내 기술이 시장에서 얼마나 희소할지를 기준으로 회사와 직무를 고르는 편이 후회가 적다.

    MIT 테크리뷰 보도를 참고했다: MIT Tech Review AI

  • OpenAI 주식 사는 법, 결론부터 말하면 아직 안 된다

    OpenAI 주식 사는 법, 결론부터 말하면 아직 안 된다

    샘 올트먼이 AI가 만드는 부를 미국 국민과 나누겠다고 말한 게 벌써 몇 년 전이다. 그런데 막상 오픈AI 지분을 개인이 직접 사려고 하면? 방법이 없다. ‘오픈AI 주식 사는 법’을 검색창에 쳐본 사람이라면 이미 느꼈을 거다. 생각보다 답이 복잡하다는 걸.

    오픈AI는 왜 아직도 상장을 안 했나

    일단 오픈AI는 비상장 기업이다. 뉴욕증권거래소든 나스닥이든 티커를 검색해봐야 아무것도 안 나온다. 대신 마이크로소프트, 소프트뱅크 같은 큰손들이 프리IPO 라운드에서 지분을 확보해왔다. 개인이 같은 방식으로 들어가려면? 최소 수억 원 단위 자금은 기본이고, 기관 투자자 자격까지 요구되는 경우가 많다. 문턱이 꽤 높다.

    비상장 AI 기업, 그래도 개인이 접근할 수 있는 경로 3가지

    • 세컨더리 마켓 플랫폼: 포지 글로벌, 이쿼티제스트 같은 해외 플랫폼에서 오픈AI, 스페이스X 같은 비상장 기업 지분이 거래되긴 한다. 다만 최소 투자금이 크고, 인증투자자 요건도 걸린다.
    • 벤처캐피털 펀드 간접 참여: 오픈AI에 투자한 VC 펀드에 유한책임투자자로 들어가는 방식. 이것도 자본이 크게 필요하다.
    • 국내 비상장주식 거래 플랫폼: 증권플러스 비상장, 서울거래소 같은 곳. 국내 비상장사 위주라 해외 기업 접근성은 제한적이다.

    세 경로 다 소액으로 접근하기엔 벽이 낮지 않다. 솔직히 일반 개인 투자자한테는 그림의 떡에 가깝다.

    대신 상장주로 우회하는 방법

    오픈AI 자체 주식이 없다면, 오픈AI와 얽힌 상장 기업 주식을 사는 게 현실적인 대안이다.

    • 마이크로소프트: 오픈AI 최대 투자자 중 하나. 지분 관계가 실적에도 그대로 반영된다.
    • 엔비디아: 오픈AI를 포함해 거의 모든 AI 기업이 쓰는 GPU를 공급한다. AI 투자 열기가 커질수록 수혜를 받는 구조.
    • 오라클, AMD: 오픈AI와 대규모 인프라 계약을 맺은 기업들. 관련 뉴스만 나오면 주가가 같이 출렁이는 경우가 많다.

    이 방식이 오픈AI 지분을 직접 갖는 건 아니다. 하지만 오픈AI의 성장세와 실적 흐름이 어느 정도 연동된다는 점에서, 대체 투자 수단으로 자주 거론된다.

    고르기 귀찮으면 AI ETF로 분산

    개별 종목 고르기가 부담스럽다면 AI 테마 ETF도 방법이다. 국내 상장 ETF 중에는 미국 AI 관련주를 바스켓으로 담은 상품이 있고, 해외 ETF로는 반도체·클라우드·AI 인프라 기업을 함께 묶은 상품이 꽤 많다. 개별 종목 리스크를 줄이면서 AI 산업 전반에 걸치고 싶을 때 쓸 만하다. 다만 테마 ETF는 특정 대형주 비중이 쏠려 있는 경우가 흔하다. 담기 전에 구성 종목 한번 들여다보는 걸 추천한다.

    비상장주식, 실제 리스크는 뭔가

    비상장주식은 공시 의무가 상장주식만큼 촘촘하지 않다. 재무 정보 접근이 제한적이고, 원할 때 바로 팔고 나올 유동성도 떨어진다. 오픈AI처럼 기업가치가 수백조 원대로 평가되는 곳도 실제 상장 전까지는 평가액과 실거래가가 크게 벌어질 수 있다. 소액으로 접근 가능하다고 광고하는 플랫폼일수록 수수료 구조와 최소 보유기간 조건을 꼼꼼히 따져봐야 한다. 이건 좀 과하다 싶을 정도로 조건이 붙는 곳도 있다.

    결국 개인 투자자가 택할 수 있는 조합

    정리해보자. 자금 여력이 크고 장기 보유가 가능하면 세컨더리 마켓을 통한 비상장 투자를 검토해볼 만하다. 소액으로 AI 성장에 올라타고 싶다면? 엔비디아·마이크로소프트 같은 상장주나 AI 테마 ETF 쪽이 접근성 면에서 훨씬 낫다. 오픈AI 지분을 직접 사는 상상보다는, 오픈AI 생태계에 걸쳐 있는 기업들을 통해 간접적으로 참여하는 쪽. 대다수 개인 투자자에게는 이게 현실적인 선택지다.

    MIT Tech Review AI가 전한 바에 따르면 관련 기사에서도 비슷한 맥락을 짚고 있다.

  • 구글 AI 모드 검색, 25년 만에 바뀐 검색창 제대로 쓰는 법

    구글 AI 모드 검색, 25년 만에 바뀐 검색창 제대로 쓰는 법

    구글 검색창이 25년 만에 확 바뀌었다. 짧은 키워드 두세 개 던지던 그 네모난 흰색 창, 이제는 문장을 통째로 받아준다. 사진이나 PDF, 영상까지 끌어다 놓으면 알아서 답을 찾아준다. 대화형 입력창으로 완전히 갈아탄 것.

    검색창 하나 바뀐 게 뭐 대수냐 싶을 수도 있다. 그런데 이게 매일 수십억 번 반복되던 습관 자체를 뜯어고친 사건에 가깝다. AI 모드가 정확히 뭔지, 기존 검색과 뭐가 다른지, 실제로 어떻게 써야 하는지 정리해봤다.

    기존 검색이랑 뭐가 다르길래

    예전 방식은 단순했다. 키워드 넣으면 관련 링크 10개 쭉 나열. 끝.

    AI 모드는 다르다. 질문을 던지면 여러 출처를 종합해서 하나의 답변으로 정리해주고, 거기에 이어서 후속 질문을 계속 던질 수 있다. “서울에서 부산까지 반려동물과 함께 갈 수 있는 이동 수단”처럼 조건 여러 개 붙은 질문도 한 번에 처리한다. 여기서 “그중에 요금이 가장 저렴한 건?”이라고 이어 물으면, 앞선 맥락을 기억한 채로 답을 준다. 검색 한 번으로 끝나는 게 아니라 대화가 이어지는 구조다. 이 부분이 진짜 다르다.

    AI 오버뷰랑 AI 모드, 헷갈리는 그 차이

    둘을 혼동하는 사람 많다. AI 오버뷰는 일반 검색 결과 상단에 뜨는 요약 박스다. 검색어만 입력해도 자동으로 나타난다. AI 모드는 아예 별도의 대화형 화면으로 들어가서 여러 턴에 걸쳐 질문을 주고받는 방식이다.

    요즘은 이 둘의 경계가 슬슬 사라지는 추세다. 일반 검색창에 질문을 입력하면 오버뷰가 뜨고, 거기서 바로 후속 질문을 던지면 자동으로 AI 모드 대화로 넘어간다. 사용자 입장에서는 어느 쪽으로 들어가야 할지 고민할 필요가 없어진 셈. 편해졌다.

    AI 모드, 실제로 이렇게 써보면 된다

    제대로 쓰려면 검색 습관부터 바꿔야 한다. 몇 가지 정리하면.

    • 키워드 2~3개 대신 조건과 맥락을 담은 완전한 문장으로 물어본다. “노트북 추천”보다 “영상 편집용으로 쓸 100만원대 노트북 추천”이 훨씬 정확한 답이 나온다.
    • 사진이나 PDF를 그대로 올려서 질문해도 된다. 계약서 캡처본 올리고 “이 조항 무슨 뜻이야”라고 물어도 답이 나온다.
    • 답 받고 끝내지 말 것. “그럼 이 중에서 A/S 잘 되는 건?”처럼 조건을 좁혀가며 대화를 이어가면 검색 시간이 확 줄어든다.
    • 비교, 계획, 리서치처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 작업엔 AI 모드가 유리하다. 단순한 사실 확인은 오히려 기존 검색이 더 빠를 때도 있다. 이건 케이스 바이 케이스.

    블로그·홈페이지 운영 중이면 콘텐츠 전략부터 손봐야 한다

    검색 방식이 바뀌면 콘텐츠 만드는 방식도 따라 바뀔 수밖에 없다. 두 단어짜리 키워드에 맞춰 제목 짜던 전략, 이제 슬슬 힘 빠지고 있다. AI가 문장 단위로 의도를 파악하다 보니, 사람들이 실제로 물어볼 법한 완전한 질문 형태로 콘텐츠를 구성하는 편이 유리해졌다. “에어컨 필터 청소” 대신 “에어컨 필터 청소 안 하면 생기는 문제와 주기” 식으로, 구체적인 질문에 답하는 글이 AI 요약에 인용될 확률이 높다.

    표, 단계별 리스트, 명확한 수치도 넣는 게 좋다. AI가 정보를 요약해 가져갈 때 구조가 명확한 콘텐츠부터 참고하는 경향이 있어서다. 반대로 광고성 문구로 도배됐거나 핵심 정보가 본문 맨 아래 숨어 있는 글은 요약 대상에서 밀려날 가능성이 크다.

    유입 줄어들까 걱정된다면

    AI가 답을 바로 보여주면 클릭이 줄지 않을까 — 합리적인 걱정이다. 실제로 짧고 단순한 질문의 클릭은 줄어드는 흐름이 나타나고 있다. 다만 깊이 있는 리서치나 비교, 전문적인 해설이 필요한 콘텐츠는 여전히 원문 클릭으로 이어지는 경우가 많다. 결국 “한 줄로 답할 수 있는 글”보다 “직접 읽어야 이해되는 글”을 만드는 쪽이 오래 살아남을 전략이다.

    정리하면 핵심은 이 3가지

    AI 모드는 키워드 검색을 없애는 게 아니다. 그 위에 대화라는 층을 하나 더 얹은 것에 가깝다. 첫째, 질문은 짧게 끊지 말고 맥락 담아 문장으로. 둘째, 텍스트뿐 아니라 이미지·파일도 검색 입력으로 써먹기. 셋째, 콘텐츠 만든다면 키워드보다 실제 질문 형태에 맞춰 구성하는 게 앞으로 유리하다. 검색창은 똑같이 생겼어도, 그 안에서 돌아가는 방식은 확실히 달라졌다.

    출처: VentureBeat AI

  • 탄소배출권이 뭐길래 – 소 방귀로 돈 버는 카본크레딧의 민낯

    탄소배출권이 뭐길래 – 소 방귀로 돈 버는 카본크레딧의 민낯

    소 한 마리가 뀌는 방귀, 트림, 축사 바닥에 고인 분뇨. 여기서 나오는 메탄가스로 돈을 버는 시대다. 목장 바닥에 파이프를 깔고 가스를 모아 ‘탄소 크레딧’이라는 이름표를 붙이면 끝. 그게 시장에서 팔리는 상품이 된다. 이상하게 들릴 수도 있는데, 이미 수십억 달러 규모 시장에서 실제로 돌아가는 얘기다. 뉴스에서 탄소배출권, 카본크레딧이라는 말은 자주 나오는데 정작 뭘 사고파는 건지, 왜 자꾸 논란이 붙는지는 헷갈리기 마련이다. 개념부터 실제 작동 방식, 최근 불거진 신뢰성 문제까지 짚어본다.

    그래서 이거, 실제로 뭘 사고파는 거야

    탄소배출권은 이산화탄소 1톤을 줄이거나 흡수했다는 걸 증명하는 일종의 증서다. 시장은 크게 둘로 나뉜다. 정부가 기업별로 배출 총량을 정해놓고 남는 만큼, 모자란 만큼을 거래하게 하는 규제 시장(컴플라이언스 마켓). 그리고 기업이 스스로 탄소중립을 선언하며 사들이는 자발적 시장(볼런터리 마켓). 항공권 결제할 때 뜨는 ‘탄소 상쇄’ 옵션, 그거 대부분 후자다. 문제는 이 크레딧이 실제로 대기 중 탄소를 얼마나 줄였는지 검증하기가 생각보다 까다롭다는 점. 여기서부터 갈린다.

    크레딧은 어떻게 만들어지나 – 목장에서 벌어지는 일

    대표적인 사례가 축산 농가의 메탄 저감 사업이다. 소 분뇨를 그냥 노천에 방치하면 강력한 온실가스인 메탄이 고스란히 대기로 빠져나간다. 이걸 밀폐된 소화조(digester)에 넣어 가스를 포집하면 얘기가 달라진다. 천연가스로 전환해 팔 수도 있고, ‘메탄을 줄였다’는 명목으로 탄소 크레딧도 받는다. 캘리포니아를 비롯한 몇몇 주가 여기에 보조금과 크레딧을 몰아주면서 대형 낙농업체들 사이에서 폭발적으로 퍼졌다. 겉으로만 보면 오염 물질을 연료로 바꾸는 일석이조 정책처럼 보인다.

    그런데 여기서 문제가 생긴다

    핵심 쟁점은 추가성(additionality)이다. 크레딧을 받으려면 ‘이 설비가 없었다면 배출됐을 양’을 기준선으로 잡아야 하는데, 애초에 소규모 농가들은 어차피 노천 방치 방식을 썼을 가능성이 크다. 기준선 자체가 부풀려졌다는 지적이 나오는 이유다. 게다가 대형 소화조 설비는 초기 비용이 만만치 않아서 결국 대규모 사육 농장에만 유리하게 돌아간다. 크레딧 수익이 짭짤해지니 오히려 사육 두수를 늘리는 유인까지 생긴다는 역설. 온실가스를 줄이자고 만든 제도가 축산 규모를 키우는 부작용으로 이어질 여지가 있다는 얘기다. 솔직히 이 대목에서 좀 아이러니하다.

    그린워싱이라는 꼬리표가 붙는 이유

    기업 입장에서 탄소 크레딧은 매력적이다. 공정을 직접 바꾸고 설비를 교체하는 것보다 시장에서 크레딧 사는 쪽이 훨씬 싸고 빠르니까. 문제는 검증되지 않은 저품질 크레딧이 시장에 쏟아지면서 ‘탄소중립 선언’과 실제 배출량 사이 간극이 벌어진다는 점이다. 항공사나 패션 브랜드가 내세우는 ‘탄소중립 배송’, ‘넷제로 항공권’ 같은 문구. 그 뒤엔 검증 부실한 조림 사업이나 앞서 본 메탄 크레딧이 깔려 있는 경우가 적지 않다. 언론과 연구기관이 이런 사례를 계속 파헤치면서 그린워싱 논쟁도 덩달아 커지는 중이다.

    탄소 크레딧 종류 총정리

    시중에 유통되는 크레딧은 발생 방식에 따라 성격이 꽤 갈린다.

    • 조림·재조림 사업: 나무를 심어 탄소를 흡수. 산불이나 벌목 위험 때문에 영속성 논란이 꾸준히 붙는다
    • 재생에너지 사업: 태양광·풍력 발전소를 지원. 이미 경제성이 확보된 지 오래라 추가성 의문이 제기됨
    • 메탄 포집 사업: 매립지 가스나 축산 분뇨 처리. 앞서 다룬 기준선 논란이 대표 사례
    • 직접공기포집(DAC): 대기 중 이산화탄소를 기계로 직접 빨아들임. 검증은 가장 확실한데 단가가 어마어마하게 비쌈

    크레딧 구매 전 확인해야 할 3가지

    기업이든 개인이든 탄소 상쇄 상품 고를 때 기준은 명확하다. 첫째, 추가성 – 이 사업이 크레딧 판매 없이도 진행됐을지. 둘째, 영속성 – 흡수한 탄소가 다시 배출되지 않고 오래 붙어 있는지. 셋째, 제3자 검증 – 골드스탠다드나 베라(Verra) 같은 독립 인증기관을 거쳤는지. 이 세 가지를 통과 못 한 크레딧은 가격이 아무리 싸도 숫자 놀음에 그칠 여지가 있다.

    핵심만 3줄 요약

    탄소배출권은 배출량 감축을 화폐화한 제도다. 감축 자체를 보장하는 수단은 아니다. 축산 메탄 크레딧 사례처럼 정책 설계가 허술하면 오히려 부작용을 낳는다. 크레딧을 사거나 정책을 평가할 땐 ‘실제로 줄었는가’부터 물어야 한다. 이거 하나만 기억하면 된다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 챗봇 답변이 다 거기서 거기인 이유, ‘모드 붕괴’라고 한다

    AI 챗봇 답변이 다 거기서 거기인 이유, ‘모드 붕괴’라고 한다

    챗GPT한테 “1부터 10 사이에서 숫자 하나만 골라줘”라고 해보면 재밌는 일이 생긴다. 클로드도, 제미나이도, 심지어 다른 회사 모델까지 자꾸 같은 숫자 근처에서 맴돈다. 사람한테 물으면 1도 나오고 3도 나오고 7, 9까지 제각각인데, AI는 유독 특정 숫자 하나에 쏠린다. 요즘 AI 업계에서 ‘모드 붕괴(mode collapse)’라고 부르는 현상이다. 왜 이런 일이 생기는지, 실무에서 뭘 조심해야 하는지 정리해봤다.

    왜 다들 비슷한 답만 내놓을까

    대형 언어모델은 원래 확률 분포에서 답을 뽑아내는 구조다. 학습 데이터 양을 생각하면 답변 폭도 넓어야 정상인데, 막상 써보면 그렇지가 않다. 창의적인 글쓰기, 농담, 이름 짓기, 숫자 고르기처럼 정답이 없는 질문일수록 답이 좁은 범위로 몰리는 경향이 뚜렷하다. 같은 질문을 열 번 던져도 표현이나 구조, 결론까지 비슷하게 반복된다. 사람은 그날 기분이나 상황에 따라 답이 흔들리는데, AI는 그 흔들림 폭이 훨씬 좁다는 게 문제다.

    랜덤 넘버 테스트, 직접 해보면 바로 체감

    백 마디 설명보다 직접 해보는 게 빠르다.

    • 서로 다른 챗봇(챗GPT, 클로드, 제미나이)에 같은 질문을 5~10번씩 반복 입력
    • “1부터 10 사이 숫자 하나만 골라줘”처럼 정답 없는 개방형 질문 사용
    • 답변을 엑셀이나 메모장에 그때그때 기록해서 분포 확인
    • 모델별로 결과를 비교해서 어느 쪽이 더 편중되는지 체크

    해보면 특정 숫자 하나가 압도적으로 많이 나온다. 색깔 이름을 물어봐도, 동물 이름을 물어봐도 결과는 비슷하다. 빨강 아니면 파랑, 강아지 아니면 고양이. 이쯤 되면 좀 허탈하다.

    원인은 결국 안전 튜닝

    가장 많이 꼽히는 원인은 RLHF, 그러니까 인간 피드백 기반 강화학습이다. 모델을 안전하고 무난하게 만드는 과정에서, 평가자들이 ‘이게 낫다’고 표시한 답변 쪽으로 모델이 계속 쏠리게 된다. 이 튜닝이 반복되면 모델은 리스크 낮고 무난한 답 하나를 정답처럼 여기기 시작하고, 출력의 다양성은 그만큼 깎여나간다. 안전성과 일관성을 높이려던 작업이 오히려 개성과 다양성을 줄이는 부작용을 낳은 셈이다. 여기에 서비스단에서 온도(temperature) 값을 낮게 고정해두는 것도 한몫한다. 이건 좀 아이러니하다.

    실무에서는 왜 골치 아플까

    단순히 재미로 넘길 문제가 아니다. 마케팅 카피, 브레인스토밍, 이름 후보 생성, A/B 테스트용 문구처럼 시안이 여러 개 필요한 작업에 AI를 쓰면 결과물끼리 서로 닮아서 선택지가 좁아진다. 설문이나 데이터 시뮬레이션에 AI를 쓸 때도 마찬가지. 응답이 한쪽으로 쏠리면 실제 사람들의 분포를 대체하기 어렵다. 광고 문구 10개를 뽑아달라고 했는데 결국 3개 패턴 변주에 그쳤던 경험, 한 번쯤 있지 않나.

    답변 편중 깨는 프롬프트 팁

    • 온도(temperature) 값 조정: API를 직접 쓴다면 temperature를 0.8~1.2 수준으로 올려서 무작위성을 키운다
    • 역할과 관점을 바꿔가며 질문: “20대 관점에서”, “보수적인 시각에서”처럼 페르소나를 명시하면 편중이 줄어든다
    • 이전 답변 배제 요청: “방금 답변과 겹치지 않는 완전히 다른 답을 줘”라고 못 박아서 요구한다
    • 여러 모델 교차 활용: 챗GPT, 클로드, 제미나이에 같은 질문을 던져서 결과를 섞으면 편중이 상쇄된다

    이 문제를 아예 상품으로 만든 곳들

    최근 몇몇 스타트업은 이 다양성 부족 자체를 상품화하고 있다. 모델 출력을 후처리해서 편중된 답변을 걸러내거나, 여러 후보를 강제로 다르게 뽑아내는 재랭킹 레이어를 얹는 식이다. 광고·콘텐츠 제작사, 설문 시뮬레이션 업체를 대상으로 이런 ‘다양성 보정’ 도구를 파는 곳도 늘었다. 모델 자체를 바꾸기보다 그 위에 소프트웨어를 얹어서 우회하는 전략인 셈. AI 도구로 콘텐츠 뽑아내는 사람이라면 눈여겨볼 만하다.

    핵심만 3줄 요약

    AI 챗봇은 안전성 튜닝 때문에 정답 없는 질문에서 답이 한쪽으로 쏠리는 경향이 있다. 창의적 작업이나 다양성이 필요한 곳에 쓸 땐 온도 조정, 페르소나 변경, 여러 모델 교차 활용 같은 방법으로 보정하는 편이 낫다. 이 문제를 전문적으로 풀어주는 도구 시장도 커지는 중이니, 반복되는 결과물에 답답함을 느꼈다면 한 번 시도해볼 만하다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 아이 AI 교육 시작하는 법, 이 정도만 알면 충분하다

    아이 AI 교육 시작하는 법, 이 정도만 알면 충분하다

    딸아이 알림장에 ‘AI 활용 수업‘이라는 문구가 떡하니 적혀 있었다. 초등학교 1학년짜리 알림장에. 몇 년 전이었다면 오타인 줄 알았을 거다. 요즘 학교는 국어 시간에도, 수학 시간에도 AI 도구를 은근슬쩍 섞어 쓴다. 숙제도 인터넷 검색이나 태블릿 앱으로 내주는 게 이제 특이한 일이 아니다. 문제는 부모 세대는 이런 걸 배워본 적이 없다는 거다. 아이한테 AI를 뭐라고 설명해야 할지, 인터넷 숙제는 제대로 안전하게 시키고 있는 건지… 막막한 부모라면 이 글이 도움 될 거다.

    학교, 진짜 AI를 가르치고 있을까

    결론부터. 이미 상당 부분 진행 중이다. 초·중등 교육 과정에 코딩과 컴퓨팅 사고력 수업이 들어간 지도 꽤 됐고, 여기에 생성형 AI로 글쓰기, 그림 그리기, 번역 실습까지 얹히는 추세다. 다만 학교마다 속도 차이가 크다. 같은 학년인데도 어떤 반은 AI 챗봇으로 숙제를 하고, 옆 반은 아직 손 글씨 위주인 경우도 흔하다. 표준화가 안 됐다는 뜻이다.

    나이 따라 접근법이 달라야 한다

    모든 연령에 똑같은 방식을 밀어붙이면 역효과만 난다. 나눠서 봐야 한다.

    • 유아~저학년: AI를 직접 쓰기보다 ‘기계가 생각하는 것처럼 보이지만 사실은 사람이 만든 것’이라는 개념을 놀이로 이해시키는 단계
    • 초등 고학년: 그림 생성, 간단한 챗봇 대화를 부모와 같이 체험하며 결과물을 의심하고 따져보는 습관 들이기
    • 중학생 이상: 과제나 발표 자료에 AI를 보조 도구로 쓰되, 출처 확인과 표절 문제는 스스로 판단하게 훈련

    집에서 같이 써볼 만한 도구들

    거창한 프로그램 필요 없다. 아이와 같이 만져볼 도구는 이미 무료로 널려 있다.

    • 이미지 생성 서비스로 상상 속 동물이나 캐릭터 그려보기
    • 번역 앱으로 다른 나라 친구에게 편지 써보기
    • 챗봇에 궁금한 거 물어보고, 답이 늘 맞는 건 아니라는 걸 직접 확인해보기

    이 과정에서 아이가 얻어야 할 진짜 교훈은 사용법이 아니다. ‘AI 답변도 틀릴 수 있다’는 감각, 그거 하나다. 정답을 그대로 베끼는 습관이 한번 붙으면 나중에 고치기 꽤 힘들다.

    인터넷 숙제, 이 정도는 챙기자

    검색 과제, 온라인 학습지… 아이 혼자 인터넷을 써야 하는 상황이 늘었다. 이때 최소한으로 챙길 보안 수칙이 있다.

    • 아이 계정에는 따로 비밀번호를 걸고, 부모 계정과는 절대 공유하지 않기
    • 브라우저 보호자 모드나 검색 필터 기능 켜두기
    • 낯선 링크나 팝업 광고는 절대 누르지 않도록 미리 일러두기
    • 과제 중에 주소, 학교명, 사진 같은 개인정보를 입력하지 않게 사전에 약속하기

    사이버 보안, 회사나 어른만의 일이 아니다. 아이 계정이 뚫리면 부모 이메일이나 결제 정보까지 줄줄이 엮일 여지가 있다. 가정 내 기본 보안 습관은 어릴 때부터 잡아주는 편이 낫다.

    부모가 먼저 점검할 디지털 리터러시 체크리스트

    아이 교육에 앞서 부모가 먼저 짚어볼 항목을 정리했다.

    • 아이가 쓰는 앱과 서비스의 개인정보 처리방침, 한 번은 읽어봤는가
    • AI가 만든 결과물과 실제 사실을 구분하는 대화를 나눠본 적 있는가
    • 화면 시간과 별개로 ‘AI 사용 시간’을 따로 정해뒀는가
    • 학교에서 어떤 AI 도구를 쓰는지 담임교사에게 물어본 적 있는가

    이 네 가지만 챙겨도 아이의 디지털 환경은 훨씬 안전해진다. 핵심은 도구를 막는 게 아니라, 같이 써보면서 판단력을 길러주는 쪽이다.

    자주 묻는 질문들

    Q. 너무 어릴 때부터 AI 접하면 부작용 없나?
    A. 문제는 AI 자체가 아니라 사용 시간과 방식이다. 부모 없이 장시간 방치하는 게 아니라면, 같이 체험하고 대화하는 방식이 오히려 비판적 사고력을 키운다는 연구가 꽤 있다.

    Q. 학교에서 안 가르쳐주면 어떻게 하나?
    A. 무료 교육 콘텐츠나 도서관 프로그램만으로도 충분하다. 유료 코스까지 갈 필요는 없다.

    Q. 아이 계정 보안, 어디서부터 손대야 하나?
    A. 비밀번호 관리와 2단계 인증부터. 거창한 보안 프로그램보다 기본기가 먼저다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 금연 앱 추천 TOP 5, AI 코칭이 진짜 성공률을 두 배로 올릴까

    금연 앱 추천 TOP 5, AI 코칭이 진짜 성공률을 두 배로 올릴까

    담뱃값은 계속 오르고 실외 흡연구역도 줄어드는데, 금연 성공률은 제자리다. 매년 1월이면 SNS에 금연 인증샷이 넘쳐나지만 6개월 뒤까지 버티는 사람은 10명 중 1~2명 수준이라는 통계가 꾸준히 나온다. 의지만으로는 안 된다는 얘기다. 요즘은 앱과 웨어러블, AI 코칭 서비스가 이 빈틈을 메우고 있다.

    의지력만으론 왜 자꾸 무너질까

    니코틴은 뇌의 보상 회로를 직접 건드리는 물질이다. 담배 연기를 들이마시면 7초 만에 니코틴이 뇌에 도달해 도파민을 쏟아낸다. 이 속도가 문제다. 금단 증상을 유독 견디기 힘들게 만든다. 담배를 끊은 지 이틀에서 사흘째, 짜증과 집중력 저하, 갈망이 한꺼번에 몰려온다. 이 고비를 넘기는 방법을 모른 채 의지력에만 기대다가 무너지는 경우가 대부분이다.

    금연 앱, 진짜 효과 있나

    영국 국립보건서비스 산하 기관 자료를 보면 금연 앱을 병행한 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 4주 금연 유지율이 약 2배 높았다. 국내에서도 보건소 금연클리닉과 앱을 함께 쓴 사람들의 6개월 성공률이 단독 상담보다 높게 나온 사례가 여럿 보고됐다. 앱이 담배를 대신 끊어주는 건 아니다. 다만 금단 증상이 몰려오는 그 순간에 즉각적으로 개입한다는 점에서 차이가 벌어진다.

    써볼 만한 금연 앱 5개

    • 스모크프리(Smoke Free): 금연 경과 시간, 절약된 돈, 회복 중인 폐 기능을 실시간 그래프로 보여준다. 갈망이 몰려올 때 버튼 하나 눌러서 5분 타이머로 버티게 해주는 기능이 핵심이다.
    • 큇나우(QuitNow): 전 세계 사용자와 금연 기록을 비교할 수 있다. 은근히 승부욕을 자극해서 동기가 유지된다.
    • 보건소 금연 앱: 지역 보건소와 연동돼 소변 코티닌 검사 예약, 금연 보조제 지원 신청까지 한 번에 처리된다. 비용 부담 줄이고 싶다면 이거부터 써보는 게 맞다.
    • 크윗(Kwit): 게임처럼 레벨업 구조를 넣었다. 금연 일수가 늘수록 캐릭터가 성장한다. 지루하게 관리하기 싫은 사람에게 어울린다.
    • AI 코칭 챗봇형 앱: 갈망이 몰려오는 순간의 감정을 텍스트로 물어보고 대화형으로 대처 전략을 바로 제안한다. 사람과 상담하듯 쓰고 싶을 때 유용하다.

    패치·껌·전자담배는 뭐가 다를까

    니코틴 대체 요법(NRT)은 패치, 껌, 트로키 같은 형태로 니코틴은 공급하되 담배 연소로 생기는 타르와 일산화탄소는 차단하는 방식이다. 패치는 하루 종일 일정한 농도를 유지해서 갈망 자체를 낮춘다. 껌은 갈망이 급하게 치솟는 순간 빠르게 대응하기 좋다. 전자담배는 나라마다 규제가 갈린다. 영국은 금연 보조 수단으로 일부 허용하지만, 다른 여러 나라는 별도 규제 대상으로 묶어 판매를 제한한다. 전자담배를 금연 수단으로 볼지 또 다른 니코틴 노출 경로로 볼지는 결국 지역 보건 당국 판단에 달렸다.

    금단 증상 넘기는 실전 팁

    • 갈망은 보통 3~5분 안에 정점을 지나 가라앉는다. 그 시간만 물 마시기, 걷기, 심호흡 같은 다른 행동으로 넘기면 된다.
    • 커피, 술자리처럼 흡연과 강하게 엮인 상황은 처음 2주간은 일부러 피한다.
    • 금연 앱의 절약 금액 표시를 활용해서 그 돈으로 뭘 살지 미리 정해두면 동기 유지에 도움이 된다.
    • 실패했다고 처음부터 다시 시작할 필요는 없다. 실패 직전 상황을 기록해두면 다음 시도의 데이터가 된다.

    자주 묻는 질문 몇 가지

    Q. 금연 앱만으로 완전히 끊을 수 있나?
    니코틴 의존도가 높다면 앱만으로는 부족하다. 보건소 금연클리닉이나 병원 상담을 같이 하는 편이 성공률을 높인다.

    Q. 전자담배로 갈아타는 건 괜찮을까?
    연소 담배보다 유해물질 노출은 줄어든다. 다만 니코틴 의존 자체는 이어지기 때문에, 완전한 금연이 목표라면 임시 단계로만 접근하는 게 안전하다.

    Q. 금단 증상은 언제까지 갈까?
    신체적 증상은 대개 2주 안에 크게 줄어든다. 심리적 갈망은 사람에 따라 몇 달간 간헐적으로 남기도 한다.

    MIT 테크리뷰 AI 뉴스레터가 전한 내용을 참고했다. MIT Tech Review AI

  • 각막 이식 vs 안구 이식, 뭐가 다른지 확실히 정리

    각막 이식 vs 안구 이식, 뭐가 다른지 확실히 정리

    국내에서만 매년 수백 건씩 이뤄지는 각막 이식. 반면 안구를 통째로 갈아 끼우는 수술은 아직 세계 어디서도 성공한 적이 없다. 2023년 미국 뉴욕대 랭곤 병원이 처음으로 안구 전체 이식을 시도했는데, 이식받은 눈은 결국 시력을 되찾지 못했다. 겉만 보면 둘 다 ‘눈을 바꾸는 수술’처럼 들린다. 파고들면 얘기가 완전히 다르다. 검색만으로는 잘 안 잡히는 이 둘의 차이, 그리고 시력을 잃었을 때 실제로 고를 수 있는 치료법까지 정리해봤다.

    각막 이식과 안구 이식은 급 자체가 다르다

    각막은 눈 앞쪽을 덮은 투명한 막이다. 두께는 0.5mm 남짓. 여기가 혼탁해지거나 손상되면 그 부분만 떼어내고 기증받은 각막으로 바꿔치기하는데, 이게 각막 이식이다. 신경이나 혈관을 새로 연결할 필요가 거의 없어서 성공률이 높다. 국내에서도 매년 꾸준히 시행되는 수술이다.

    안구 이식은 얘기가 다르다. 각막부터 망막, 시신경까지 눈 전체를 통째로 바꾸는 개념이다. 난이도가 각막 이식과는 비교가 안 된다. 각막 이식이 부품 하나 교환이라면, 안구 이식은 카메라 전체를 뇌라는 컴퓨터에 새로 연결하는 작업에 가깝다. 이건 좀 과한 비유일 수도 있지만, 실제로 그 정도 격차다.

    안구 이식이 안 되는 진짜 이유, 시신경

    눈에서 뇌로 시각 정보를 보내는 통로가 시신경이다. 문제는 이게 한 번 끊어지면 다시 잇기가 거의 불가능하다는 점. 척수 신경처럼 중추신경계에 속해 있어서, 손이나 팔의 말초신경과 달리 재생 능력이 사실상 없다.

    • 각막: 신경 연결 없이도 이식 가능, 성공률 높음
    • 망막: 이식보다는 세포 이식이나 유전자 치료 쪽 연구가 활발
    • 안구 전체: 시신경 재연결이 최대 난제, 성공 사례 아직 없음

    2023년 사례를 봐도 그렇다. 이식한 눈 자체는 혈류가 돌고 겉보기엔 멀쩡했다. 하지만 시신경이 끊긴 상태라 시각 정보는 뇌까지 가지 못했다. 눈을 옮겨 붙이는 것과 실제로 ‘보이게’ 만드는 것 사이엔 생각보다 큰 간극이 있다.

    안구를 살려서 보관하는 기술이 왜 중요한가

    눈은 몸에서 떨어져 나오는 순간부터 산소와 영양 공급이 끊긴다. 조직 손상은 그때부터 빠르게 진행된다. 각막은 관류액에 담가 며칠 정도 버틸 수 있지만, 망막 세포와 시신경은 훨씬 예민하다. 시간이 지날수록 회복 가능성이 뚝뚝 떨어진다. 그래서 요즘 연구는 적출한 안구에 혈액과 비슷한 관류액을 계속 흘려보내 손상을 최소화하는 관류 장치 쪽에 몰려 있다. 심장이나 간을 관류 장치로 보존해서 이식 성공률을 끌어올린 방식과 같은 접근이다. 이 기술이 실용화되면 이식까지 남은 시간을 벌어주는 동시에, 시신경 재생 치료를 병행할 여지도 생긴다.

    실명 진단받으면 실제로 뭘 받을 수 있나

    안구 이식이 아직 먼 얘기라면, 지금 임상에서 쓰이거나 검토 중인 대안은 이렇다.

    • 인공 각막 이식: 기증 각막을 구하기 어렵거나 거부반응이 반복될 때 쓰는 합성 각막. 보스턴 인공각막(K-Pro)이 대표적이다.
    • 망막 임플란트(바이오닉 아이): 망막색소변성증 환자 등을 대상으로 한 아거스 II 같은 장치가 있었지만, 지금은 상업 판매가 중단된 상태다.
    • 유전자 치료: 특정 유전성 망막 질환에 한해 이미 승인된 치료제가 나와 있다. 적용 범위는 조금씩 넓어지는 중.
    • 줄기세포 기반 망막세포 이식: 아직 임상시험 단계지만, 황반변성 등에서 의미 있는 결과가 보고되고 있다.

    결국 시신경이 멀쩡한 경우, 즉 각막이나 망막 표면 문제라면 지금도 치료 선택지가 꽤 많다. 시신경 자체가 끊어진 실명, 이게 가장 답이 안 나오는 영역으로 남아 있다.

    각막 기증, 절차는 어떻게 되나

    각막 기증은 사후 기증 형태다. 사망 후 비교적 짧은 시간 안에 적출해서 안은행에 보관한다. 국내에서는 한국안구은행협회 등을 통해 등록할 수 있고, 각막 하나로 최대 2명까지 시력을 되찾을 수 있다. 장기기증 중에서도 접근성이 높은 편에 속한다. 안구 전체 기증과 각막 기증은 등록 절차상 큰 차이는 없다. 다만 실제로 쓰이는 부위와 이식 방식이 다르다는 점, 알아둘 필요는 있다.

    짧게 묻고 답하기

    Q. 안구 이식은 왜 아직 상용화가 안 됐나?
    A. 시신경을 다시 연결하는 기술이 없어서다. 눈 자체는 옮겨 붙여도 뇌로 정보를 보낼 통로가 막혀 있으면 시력은 돌아오지 않는다.

    Q. 각막 이식 후 시력은 얼마나 회복되나?
    A. 원인 질환마다 다르다. 다만 각막 자체 문제로 시력이 떨어진 경우라면 회복률이 꽤 높은 편이다.

    Q. 바이오닉 아이는 지금도 구할 수 있나?
    A. 아거스 II처럼 판매가 끊긴 제품도 있다. 반면 후속 연구는 여러 기관에서 계속 진행 중이라, 완전히 사라진 분야는 아니다.

    MIT 테크놀로지 리뷰가 전한 바에 따르면, 관련 원문은 여기서 확인할 수 있다.