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죽은 이와 대화하는 기술: 디지털 유령이 되어 살아남은 나 AI는 이제 죽은 사람의 언어와 기억, 감정을 흉내낼 수 있습니다. 우리는 죽음을 넘어서 소통할 수 있을까요? 그리고 만약 내가 디지털 유령으로 남게 된다면, 그것은 정말 ‘나’일까요? 살아 있는 자와 죽은 자의 경계가 무너질 때과거에는 죽음이 모든 관계의 끝이었습니다. 아무리 그리워도, 아무리 궁금해도, 죽은 이는 말이 없었습니다. 하지만 오늘날, 기술은 그 침묵을 깨뜨립니다. AI는 고인의 음성, 문장, 대화 습관, 사진, 영상 데이터를 학습해 ‘그 사람처럼 말하는 존재’를 만들어냅니다.우리는 그들과 다시 이야기할 수 있습니다. SNS 메시지로, 영상 통화로, 심지어는 현실 공간 속 아바타로. 실제로 이미 미국과 한국의 일부 스타트업은 ‘AI 사후 대화 서비스’를 상용화하고 있습니다. 고인의 목소리로.. 2025. 5. 23.
내 생각은 진짜 내 것일까? AI가 조종하는 무의식의 세계 우리가 자유롭게 생각하고 결정한다고 믿는 순간, 이미 알고리즘은 그 결정을 예측하고 유도하고 있을지도 모릅니다. 무의식 깊숙이 침투한 AI가 인간의 자율성을 위협하는 시나리오를 살펴봅니다. 당신의 생각, 정말 당신이 만든 것일까?매일 아침 우리는 수많은 선택을 합니다. 무엇을 먹을지, 무엇을 검색할지, 어떤 뉴스를 읽을지. 그리고 우리는 이것이 전적으로 나의 선택이라 믿습니다. 하지만 그 선택들이 사실은 알고리즘이 만든 좁은 세계 안에서 이루어진 것이라면?유튜브 추천 알고리즘은 내가 보고 싶은 영상을 ‘알아서’ 띄워줍니다. SNS 피드는 내 관심사에 맞게 구성됩니다. 광고는 내가 머뭇거렸던 쇼핑몰의 상품을 다시 보여주고, 검색 엔진은 이미 내가 기대하는 답을 눈앞에 제시합니다. 생각의 시작점이 이미 외부.. 2025. 5. 23.
AI의 직감: 금융을 ‘이해한다’는 것은 무엇일까? AI는 데이터를 학습해 금융을 예측합니다. 그러나 그것은 이해일까요, 계산일까요? 기계적 판단과 인간의 직관 사이에서, 우리는 금융이라는 복합적 세계를 다시 읽어야 합니다. 기계는 금융을 어떻게 ‘이해’하는가?AI는 하루에도 수백만 건의 주가, 거래, 뉴스, 사회적 반응을 분석합니다. 머신러닝 알고리즘은 과거 데이터를 학습하여 미래의 흐름을 예측하고, 초당 수천 건의 주문을 실행합니다. 하지만 이 모든 과정은 ‘이해’라기보다는 ‘계산’에 가깝습니다.인간은 종종 직관으로 시장을 판단합니다. 정치적 분위기, 사회심리, 불안감, 탐욕 같은 비정량적 요소들을 감지해 매매를 결정합니다. 반면 AI는 이런 ‘감’이 아니라 ‘패턴’을 읽습니다. 이 차이는 근본적입니다. AI는 사고하지 않고 통계적으로 반응합니다.그렇.. 2025. 5. 22.
건강이란 무엇인가? AI 진단의 명확성과 인간 감각의 모호함 사이에서 AI는 건강을 숫자로 판단하지만, 우리는 몸의 상태를 감각으로 느낍니다. 이 둘 사이의 간극은 단순한 차이를 넘어, 의료의 본질과 방향을 바꾸고 있습니다. 건강의 정의를 다시 생각해봅니다. 데이터로 감지하는 몸, 감각으로 느끼는 몸우리는 종종 "왠지 몸이 이상하다"고 말합니다. 의사는 아무런 이상이 없다고 해도, 스스로는 분명 어딘가 불편함을 느낄 수 있습니다. 이때 AI는 혈액 수치, 심박수, 산소 포화도 등 수치를 기반으로 "정상"이라는 진단을 내립니다. AI는 명확한 기준으로 판단하지만, 인간의 몸은 애매함 속에서 신호를 보냅니다.이 간극은 단순히 의학 기술의 문제를 넘어서, 건강이란 무엇인가라는 질문으로 이어집니다. AI는 질병의 유무를 판단하지만, 건강의 ‘질’을 해석하진 않습니다. 기계는 통계.. 2025. 5. 22.
교사 없는 교실, 배움은 어떻게 존재하는가? AI와 교육의 재구성 AI 튜터가 교사를 대체하는 시대, 우리는 교육의 본질을 다시 묻게 됩니다. 배움이란 무엇이며, 기술이 바꾸지 못하는 교육의 가치는 무엇일까요? 에듀테크 산업의 확장 속에서 사라지지 않는 질문을 탐색합니다. 교사가 사라진 교실, 배움은 남을 수 있을까?2020년대 초반부터 급속히 확산된 온라인 학습은 이제 AI 기반 튜터의 등장을 낳았습니다. AI는 학생의 학습 속도, 이해도, 실수 패턴을 분석하고 개인화된 커리큘럼을 제공합니다. 인간 교사는 점점 ‘관리자’나 ‘상담자’의 위치로 이동하고, 교실의 중심은 AI로 옮겨지고 있습니다.그러나 여기서 질문이 생깁니다. AI가 수업을 주도하는 교실은 과연 진짜 배움의 공간일까요? 교육이 단지 지식 전달에 그치지 않는다면, 교사의 부재는 정서적, 사회적, 철학적 공.. 2025. 5. 21.
AI는 위험을 두려워할 수 있을까? 사이버 보안의 존재론과 기술의 책임 AI는 위험을 감지하지만 두려워하지는 않습니다. 이 차이는 단순한 기술적 특성이 아니라, 보안 기술의 방향과 윤리를 결정짓는 중요한 요소입니다. 디지털 방어의 본질과 미래를 함께 탐색합니다. 기계는 두려워하지 않는다: 위험 인식의 차이사이버 위협이 일상이 된 시대, AI는 그 중심에서 디지털 세계를 감시합니다. 해킹, 침입, 랜섬웨어, 데이터 유출 같은 공격은 인간에게는 위기감을 불러일으키지만, AI에게는 단지 ‘패턴의 이상값’입니다. AI는 위험을 인식하지만, 그것을 두려워하지 않습니다.이 차이는 근본적입니다. 인간은 위험 앞에서 감정적으로 반응하고, 경험을 통해 학습하며, 예방과 대응을 동시에 고민합니다. 반면 AI는 오직 입력된 규칙과 학습된 데이터를 기반으로 대응할 뿐, 감정적 맥락은 존재하지 않.. 2025. 5. 21.

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