본문 바로가기

전체 글115

아빠, 아빠도 나처럼 만들어졌어?” - 수정란 출생의 일상화 출산은 더 이상 고통스러운 임신의 결과가 아닐지도 모릅니다. 수정란 보관과 인공자궁 기술의 진보는 출산을 시간과 장소에 얽매이지 않는 선택지로 만들고 있습니다. 이 글은 수정란 출생이 일상화된 사회를 상상하며, 그 시대를 살아가는 아이들의 시선에서 질문을 던져봅니다. “우리 가족의 탄생은 언제부터 선택 가능한 프로젝트였을까?” 생명의 시작이 ‘설계 가능한 것’이 되는 사회2025년 현재도 난임 부부를 위한 체외수정 기술은 이미 널리 사용되고 있습니다. 하지만 머지않아 이 기술은 치료를 넘어 선택의 도구가 됩니다. 유전 질환 예방, 외모 선호, 인지 능력 예측 등, 수정란의 ‘선별’은 ‘설계’로 전환됩니다. 특히 인공자궁 기술이 상용화되면 임신은 생물학적 한계에서 해방됩니다. 남성 커플도, 커리어를 중시하.. 2025. 6. 10.
채용 대신 추천: 이력서를 쓰지 않는 사회 이력서는 더 이상 나를 증명하는 수단이 아닙니다. AI는 나보다 나를 더 잘 아는 채용 추천 엔진이 되었고, 이력 대신 추천서가 경력 대신 패턴이 인재를 정의합니다. 우리는 지금, ‘지원’이 아닌 ‘제안’을 받는 사회로 진입하고 있습니다. 이 글은 이력서가 사라진 미래의 채용 풍경과, 그로 인해 바뀌는 개인의 자아 형성 방식을 탐구합니다. 이력서 없는 채용, 이미 시작된 실험현재도 많은 기업들이 AI 기반의 채용 시스템을 활용하고 있습니다. 지원자의 이력서와 포트폴리오뿐 아니라, 온라인 행동 데이터, SNS 활동, 심지어 이직 가능성 예측까지 AI가 분석해 맞춤형 후보군을 뽑아냅니다. 그러나 미래에는 이마저도 생략될 수 있습니다. 2030년 이후로 예측되는 흐름은 ‘능동 지원’이 아닌 ‘능동 제안’입니다.. 2025. 6. 10.
지방소멸 이후의 부활 시나리오: AI가 만든 제2의 고향 디지털이 중심이 된 사회에서 물리적 ‘고향’은 점점 의미를 잃어가고 있습니다. 하지만 인구 감소로 소멸 위기에 처한 지방은, 오히려 AI 기술과 만나 새로운 형태로 재구성될 기회를 얻고 있습니다. 이 글에서는 지방소멸 이후의 재설계 가능성과, AI가 만든 제2의 고향이란 개념을 상상해 봅니다. AI는 고향을 어떻게 설계할까?지방의 소멸은 단순한 인구 문제를 넘어선 문화·정체성의 위기입니다. 그런데 이 문제를 해결하기 위한 새로운 시도가 기술로부터 나오고 있습니다. 예를 들어, 인공지능 기반 지역 분석 시스템은 기후, 토지 활용도, 접근성, 인프라 현황 등을 통합적으로 분석하여 '살고 싶은 공간'을 설계합니다. 이 과정은 전통적인 도시계획자와는 다르게, ‘감정’과 ‘공감’을 학습한 AI가 인간의 삶의 질까.. 2025. 6. 9.
대한민국 저출산 시대, AI가 육아를 돕는다면? 2025년 한국은 역대 최저 출산율을 기록하며 심각한 저출산 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 상황에서 AI 기술이 육아의 부담을 덜어주는 해결책으로 주목받고 있습니다. AI 기반 육아 지원 기술은 부모의 육체적·정서적 부담을 줄이고, 아이의 성장 발달을 지원하는 데 기여할 수 있습니다. 1. 저출산 시대, 육아의 부담은 누가 짊어지나?2025년 한국의 합계 출산율은 0.68명으로 역대 최저치를 기록했습니다. 이는 OECD 국가 중 가장 낮은 수치로, 인구 감소와 고령화 문제를 심화시키고 있습니다. 저출산의 주요 원인 중 하나는 육아에 대한 부담입니다. 맞벌이 부부의 증가, 핵가족화, 육아 지원 인프라의 부족 등으로 인해 부모들은 육아에 대한 심리적·물리적 부담을 크게 느끼고 있습니다.특히, 육아 초기 .. 2025. 6. 9.
의대생 유급 사태와 AI 의료 교육의 미래 2025년, 한국 주요 의대에서 대규모 유급 사태가 발생하면서 의료 교육 시스템의 문제점이 수면 위로 떠올랐습니다. AI 기술은 기존의 주입식 교육을 넘어, 개인 맞춤형 학습과 임상 시뮬레이션을 통해 미래형 의료 교육의 대안으로 주목받고 있습니다. 1. 의대 유급 사태가 말해주는 것들2025년 상반기, 서울과 지방 주요 의대에서 전례 없는 유급 사태가 일어났습니다. 교육 과정의 난이도 증가, 실습 중심 교육의 부족, 지나치게 이론에 치중된 시험 평가 방식 등이 그 원인으로 지적됩니다. 학생들은 학습의 방향성을 잡기 어렵고, 교수진도 디지털 시대에 걸맞는 교육법을 찾지 못하고 있습니다.특히 현행 시스템은 학생의 실력보다는 시험 운에 좌우되는 경우가 많고, 실무 역량보다 이론 암기력이 더 중시됩니다. 이러한.. 2025. 6. 8.
AI가 감지한 지진, 인간보다 빠를 수 있을까? 2025년 5월 10일, 경기 연천에서 발생한 규모 3.3의 지진은 수도권 주민들에게 지진의 현실적인 위협을 다시금 상기시켰습니다. 이러한 자연재해에 대응하기 위해 AI 기반의 지진 예측 시스템이 주목받고 있습니다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 지진의 발생 가능성을 예측하고, 빠르게 경고를 전달할 수 있습니다. 이러한 기술이 발전하면, 미래에는 인간보다 빠르게 재난을 감지하고 대응할 수 있을 것입니다. 1. AI 기반 지진 예측 기술의 진화지진 예측은 오랜 기간 동안 과학자들에게 도전 과제로 여겨져 왔습니다. 그러나 최근 AI 기술의 발전으로 지진 예측의 정확도가 향상되고 있습니다. 예를 들어, 미국 텍사스대 연구팀은 과거 지진 데이터를 기반으로 AI를 훈련시켜 70%의 예측 정확도를 달성했습니다. .. 2025. 6. 8.

티스토리툴바