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AI AI, 당근과 채찍으로 가르친다? : 강화학습의 비밀
2016년 이세돌 9단을 꺾은 알파고는 바둑의 모든 수를 외워서 둔 것이 아니다. 스스로 수만 번의 대국을 두며 이기는 법을 깨우쳤다. 이런 독특한 학습 방식을 데이터 과학에서는 '강화학습'이라고 부른다. 원리는 우리가 집에서 강아지를 훈련시키는 것과 매우 비슷하다. 강아지가 "손!"이라는 말에 맞춰 손을 내밀면 간식(당근)을 주고, 엉뚱한 행동을 하면 간식을 주지 않거나 가볍게 꾸짖는(채찍) 방식이다. 인공지능도 마찬가지다. 컴퓨터에게 슈퍼마리오 같은 게임을 시킨다고 가정해 보자. 처음에는 AI가 아무것도 모르기 때문에 제자리에서 점프만 하거나 곧바로 적에게 부딪혀 게임이 끝난다. 이때 개발자는 '점수 획득'이나 '레벨 통과'라는 보상을 설정하고, '캐릭터 사망'이나 '시간 초과'라는 벌칙을 준다. AI는 처음에는 무작위로 버튼을 마구 눌러보지만, 우연히 앞으로 갔더니 점수가 오르는 것을 발견하면 그 행동을 더 자주 하려고 한다. 반대로 낭떠러지로 떨어져 점수가 깎이면 그 행동을 피하게 된다. 이 과정에서 가장 중요한 핵심은 '시행착오'이다. 강화학습 AI는 수백만 번 실패하고 넘어지면서, 보상을 최대화할 수 있는 최적의 움직임을 스스로 찾아낸다. 사람이
- 주택규 기자
- 2026-02-13 08:56
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AI AI는 다음 단어를 어떻게 알까? : 확률과 예측의 언어 모델
요즘 챗GPT와 같은 인공지능이 사람처럼 자연스럽게 대화하는 것을 보면 마치 안에 사람이 들어있는 것 같은 착각이 든다. 하지만 이 기술의 핵심은 마법이나 자아가 아니라 철저히 수학적인 확률 계산이다. 이를 전문 용어로 거대 언어 모델이라고 부른다. AI가 글을 쓰는 방식은 친구와 빈칸 채우기 놀이를 하는 것과 매우 비슷하다. 예를 들어 "오늘 급식 메뉴는 정말 [ ? ]"라는 문장이 있다고 해보자. 빈칸에 들어갈 말로 맛있다, 맛없다, 매웠다 등은 확률이 아주 높지만, 갑자기 비행기다, 책상이다 같은 단어가 올 확률은 거의 0에 가깝다. AI는 인터넷에 있는 수억 개의 문장 데이터를 학습하여, 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 따라오는 것이 가장 자연스러운지 통계적으로 계산해 둔 상태다. 우리가 질문을 던지면 AI는 그 질문의 문맥을 파악한 뒤, 다음에 올 수 있는 수만 가지 단어 중에서 가장 확률이 높은 단어를 하나씩 선택해서 이어 붙인다. 이것은 마치 수많은 단어 카드를 펼쳐 놓고, 현재 상황에 가장 알맞은 카드를 주사위 굴리듯 확률에 따라 뽑는 과정의 연속이다. 즉, AI는 문장을 한 번에 완성하는 것이 아니라, 앞 단어를 보고 뒷 단어를 예측하는 과정을
- 주택규 기자
- 2026-02-11 08:57
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AI 나보다 나를 더 잘 아는 알고리즘: 유튜브 추천의 비밀
주말에 스마트폰으로 영상 하나를 클릭했을 뿐인데, 정신을 차려보니 서너 시간이 훌쩍 지나간 경험이 누구나 한 번쯤은 있을 것이다. 내가 좋아할 만한 영상을 귀신같이 찾아내 계속해서 보여주는 이 마법 같은 기술의 정체는 바로 '추천 알고리즘'이다. 도대체 컴퓨터 프로그램이 어떻게 나보다 내 취향을 더 잘 알고 있는 것일까. 가장 대표적인 원리는 '비슷한 취향을 가진 사람들을 연결하는 것'이다. 이를 데이터 과학 용어로 '협업 필터링'이라고 부른다. 원리는 간단하다. 만약 학생 A와 학생 B가 평소에 비슷한 게임 영상을 즐겨 봤다고 가정해 보자. 그런데 학생 B가 최근에 새로 나온 요리 예능 영상을 아주 재미있게 끝까지 시청했다. 그러면 알고리즘은 A와 B의 취향 패턴이 비슷하다는 것을 근거로, A에게도 그 요리 영상을 슬며시 추천 목록에 띄운다. 나와 비슷한 행동 패턴을 보인 수만 명의 데이터를 분석해, 내가 좋아할 확률이 높은 미지의 콘텐츠를 골라내는 방식이다. 하지만 단순히 어떤 영상을 클릭했는지만 보는 것은 아니다. 알고리즘은 훨씬 더 정교한 데이터를 수집한다. 영상을 클릭하고 나서 10초 만에 껐는지 아니면 끝까지 시청했는지, 영상을 보다가 잠시 멈췄는
- 주택규 기자
- 2026-02-09 09:35
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경제일반 'AI 기본법', 내일부터 전면 시행… 규제보다 '현장 적응' 우선하며 산업 진흥 방점
[사진=과기정통부] 대한민국의 인공지능(AI) 산업 발전과 안전한 활용을 위한 법적 기틀이 될 '인공지능 기본법'이 내일(22일)부터 전면 시행된다. 정부는 법 시행 초기 발생할 수 있는 혼란을 최소화하기 위해 "규제보다는 현장 적응을 우선"하는 기조를 강조하며, 기업의 부담을 줄이고 산업 진흥에 무게를 싣겠다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 법 시행을 하루 앞두고, 위반 기업에 대해 "조사를 아예 하지 않겠다"고 선언하며 산업 활성화에 대한 강력한 의지를 피력했다. 이는 기업들이 AI 기술을 개발하고 활용하는 데 있어 과도한 규제로 인해 발목 잡히는 일이 없도록 하겠다는 정부의 정책 방향을 명확히 보여주는 부분이다. AI 기본법은 궁극적으로 인공지능 진흥을 위한 법안을 폭넓게 마련하여 창작물의 쉬운 보급과 AI 기술의 완벽화에 기여하려는 의도를 담고 있는 것이다. 이번 AI 기본법은 크게 투명성, 안전성, 그리고 인간의 기본권에 큰 영향을 미칠 수 있는 '고영향(고위험) AI'라는 세 가지 축을 중심으로 규제가 마련되었다. 특히 자율주행 4레벨 이상과 같은 분야는 고영향 AI로 분류되어 더욱 엄격한 관리 대상이 될 전망이다. 하지만 이러한 규제는 AI 산업
- 박혜빈 기자
- 2026-01-21 12:56
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보도자료 고용노동부, 생성형 AI 등 신기술 대응 NCS 전면 개편
고용노동부가 생성형 인공지능(AI) 등 신기술 확산에 대응해 국가직무능력표준(NCS)을 전면 개편한다. 산업 구조 변화에 맞춰 신규 직무를 신설하고 기존 표준을 대폭 보완함으로써, 현장 중심의 인재 양성 기반을 강화하겠다는 취지다. 노동부는 2025년에 신규 개발한 6개 국가직무능력표준과 개선·보완한 57개 표준을 16일 확정·고시한다고 밝혔다. 국가직무능력표준은 산업 현장에서 직무 수행에 필요한 지식·기술·태도를 체계적으로 정리한 기준으로, 기업의 직무 중심 인사관리와 교육·훈련, 자격제도 전반에 활용되고 있다. 이번 개편에서는 인공지능 활용 확대와 융복합 직무 수요 증가를 반영해 ‘생성형AI엔지니어링’, ‘AIoT 운영플랫폼 구축’, ‘차량용 제어기 소프트웨어 개발’ 등 총 6개 직무가 새롭게 국가직무능력표준으로 개발됐다. 해당 직무들은 향후 중소·중견기업을 포함한 산업 전반에서 인력 수요가 지속적으로 확대될 것으로 전망되는 분야다. 아울러 산업 현장의 요구를 반영해 ‘클라우드 플랫폼 구축’, ‘보안 엔지니어링’, ‘3D프린팅 소재 개발’ 등 57개 국가직무능력표준이 개선·보완됐다. 이와 함께 ‘가전기기개발’ 등 4개 소분류를 ‘전자기기개발’로 통합해 표
- 이채영 기자
- 2025-12-16 12:59
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화장품 러쉬코리아, AI 활용 'AI 러쉬 살롱' 출시… 맞춤형 뷰티 시대 본격화
[사진제공=러쉬] 최근 뷰티 업계에 인공지능(AI) 기술 도입이 가속화되는 가운데, 러쉬코리아가 AI를 활용한 개인 맞춤형 헤어 컨설테이션 서비스 'AI 러쉬 살롱' 베타 버전을 출시하였다. 이는 고객의 특성과 니즈에 최적화된 제품을 추천하며 개인 맞춤형 뷰티 시대를 본격적으로 열었다는 평가이다. 'AI 러쉬 살롱'은 러쉬코리아가 AI 기술을 활용하여 처음으로 선보이는 개인 맞춤형 컨설테이션 및 제품 큐레이션 서비스이다. 기존 오프라인 매장에서 제공하던 전문적인 헤어 컨설팅을 AI 기술과 접목하여 온라인에서도 동일한 수준의 맞춤형 경험을 제공하는 것이 특징이다. 이는 고객들이 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서든 자신의 헤어 상태에 맞는 제품을 추천받을 수 있게 함으로써 편의성을 대폭 향상시키는 데 목적이 있다. 이 서비스는 고객이 자신의 헤어 상태를 직접 진단하거나, AI가 사진을 분석하여 두피와 모발 상태를 파악하는 방식으로 운영된다. AI는 이 데이터를 기반으로 고객에게 가장 적합한 샴푸, 컨디셔너, 헤어 트리트먼트 등 다양한 제품을 추천하며, 심층적인 컨설팅 내용을 함께 제공한다. 이를 통해 고객은 수많은 제품들 사이에서 헤매지 않고 자신에게 꼭
- 박혜빈 기자
- 2025-12-16 12:51
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의학 와이즈에이아이, AI가 환자에게 먼저 전화... 진료 예약 자동화 혁신 입증
[사진=와이즈에이아이] 인공지능(AI) 기반 의료 커뮤니케이션 플랫폼 전문기업 와이즈에이아이가 대규모 언어 모델(LLM)을 탑재한 차세대 아웃바운드 솔루션 'AI 통화(AI Call)' 서비스를 공식 출시하며 의료 분야의 AI 전환을 선도하고 있다. 이 서비스는 AI가 환자에게 직접 전화를 걸어 진료 상담과 예약을 진행하는 능동적인 기능으로, 기존 솔루션의 성과를 바탕으로 의료기관의 운영 효율과 수익 증대에 결정적인 역할을 할 것으로 기대를 모은다. 와이즈에이아이는 이미 치과 전용 플랫폼 '덴트온(DentOn)'과 진료과별 AI 솔루션 '에이유(AiU)'를 통해 전국 400여 개 병·의원에 AI 자동화 솔루션을 공급하며 독보적인 입지를 구축했다. 실제로 이들 솔루션을 도입한 병원들은 평균 매출 34.5% 증가, 콜 응답률 27% 개선, 운영비 15% 절감 등의 놀라운 성과를 입증했다. 특히, 치과 A 병원의 경우, AI 아웃바운드 전화를 통해 스케일링 예약 유도 캠페인을 진행한 결과, 단 37일 만에 총 91건의 예약을 성공시키며 전년 대비 5~10%의 매출 상승에 기여했다. 이는 AI가 단순 업무를 넘어 직접적인 수익 창출의 영역으로 들어섰음을 보여주는 핵
- 박혜빈 기자
- 2025-11-04 14:09
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AI 한국형 AI 창업, 기술보다 실행이 경쟁력이다
AI 기술이 세계 경제의 새로운 성장축으로 자리 잡은 지금, 한국의 스타트업 생태계도 빠르게 AI 중심으로 재편되고 있다. 그러나 단순히 해외 기술을 모방하거나 알고리즘을 도입하는 것만으로는 성공할 수 없다. 한국형 AI 창업의 핵심은 데이터, 인재, 네트워크를 중심으로 한 실행 전략에 있다. 첫째, 데이터 경쟁력 확보가 가장 중요하다. AI는 학습 데이터의 품질에 따라 성과가 달라진다. 한국의 중소 스타트업은 공공데이터, 산업별 협회 데이터, 또는 고객 행동 데이터를 연계해 ‘도메인 특화형 AI’를 개발해야 한다. 단순한 기술 개발보다 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 데이터 설계가 필요하다. 둘째, 융합형 인재 확보가 관건이다. 기술 개발자뿐 아니라 비즈니스, 디자인, 마케팅 등 다양한 분야의 전문가가 협업해야 한다. 특히 ‘AI 이해 + 산업 지식’을 겸비한 인재는 한국형 AI 창업의 핵심 동력이다. 이를 위해 정부와 대학은 산학협력 기반의 실무형 AI 교육을 강화할 필요가 있다. 셋째, 네트워크와 정책 연계가 성공의 열쇠다. AI 스타트업은 중진공, 기술보증기금, 창업진흥원 등 공공 지원기관과의 협력으로 초기 자금과 기술 검증을 동시에 확보할 수 있다.
- 주택규 기자
- 2025-11-04 09:24
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AI AI로 성공을 재정의하다, 세상을 바꾼 스타트업들의 전략
AI 기술을 중심으로 한 스타트업들은 전통적인 산업 구조를 바꾸며 빠르게 성장하고 있다. 이들의 성공은 단순히 ‘AI를 활용했다’는 점이 아니라, 기술을 통해 현실의 문제를 정확히 해결했다는 데 있다. 대표적인 사례로는 OpenAI를 들 수 있다. 생성형 AI ‘ChatGPT’를 통해 개인과 기업의 일상적 생산성을 혁신하며, 대규모 사용자 기반을 단기간에 확보했다. 그 성공의 핵심은 기술력보다 ‘누구나 쉽게 쓸 수 있는 인터페이스’를 만든 사용자 중심 전략이었다. 한국에서도 AI 스타트업의 성장은 두드러진다. 스캐터랩은 감정 인식 AI를 통해 사용자 맞춤형 대화 서비스를 제공하며, 감성 데이터를 활용한 새로운 시장을 개척했다. 마음AI는 상담, 교육, 의료 등 인간 감정을 다루는 영역에서 AI 챗봇을 상용화해 기업 고객을 확대하고 있다. 또한 제조 분야의 원프레딕트(OnePredict)는 AI 예지보전 기술로 설비 고장을 사전에 예측해 공장 가동 효율을 높이는 데 성공했다. 이들 기업의 공통점은 세 가지다. 첫째, 명확한 문제 정의로 시장의 빈틈을 정확히 공략했다. 둘째, AI 기술을 단순 도구가 아닌 비즈니스의 핵심 자산으로 삼았다. 셋째, 데이터를 축적하
- 주택규 기자
- 2025-11-03 10:17
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AI AI 스타트업의 시대, 창업의 패러다임이 바뀐다
인공지능(AI)은 이제 스타트업의 선택이 아니라 필수 전략이 되었다. 과거에는 자본과 인력이 부족한 창업 기업이 대기업과 경쟁하기 어려웠지만, AI 기술은 그 격차를 빠르게 줄이고 있다. 아이디어를 실현하기 위한 시제품 제작, 마케팅, 고객 분석 등 거의 모든 창업 과정에 AI가 개입하면서 ‘소수 정예 기업’도 고효율로 성장할 수 있는 환경이 만들어졌다. 예를 들어, AI 기반 디자인 도구는 개발자 없이도 제품 프로토타입을 제작할 수 있게 해주고, 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠를 자동으로 생성해 홍보비를 줄인다. 고객 데이터 분석 AI는 시장 반응을 예측해 제품 개선 방향을 제시하며, 투자 유치 단계에서는 AI가 사업계획서와 재무 예측 모델을 자동 생성하기도 한다. 즉, 창업 전 과정이 데이터 중심으로 재편되고 있는 것이다. AI는 또한 창업의 장벽을 낮추고 있다. 클라우드 AI 플랫폼을 통해 누구나 고급 알고리즘을 저비용으로 사용할 수 있고, 정부와 민간 투자기관은 AI 스타트업 전용 펀드와 육성 프로그램을 확대하고 있다. 이로써 기술 기반 스타트업의 생태계는 점점 더 다양하고 민첩하게 진화하고 있다. 결국 AI 시대의 창업은 ‘많이 하는 것’이 아니라 ‘스
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:55
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AI AI로 스마트하게 관리하는 탄소, 중소기업의 지속가능한 선택
탄소중립은 더 이상 대기업만의 과제가 아니다. 정부와 글로벌 공급망이 ESG 경영을 요구하면서, 중소기업도 탄소 배출을 측정하고 관리해야 하는 시대가 되었다. 그러나 인력과 예산이 부족한 중소기업에게 수작업 기반의 탄소 회계는 큰 부담이다. 이런 현실 속에서 AI 기반 탄소관리 시스템이 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. AI 시스템은 생산 공정, 전력 사용, 물류 이동 등에서 자동으로 데이터를 수집해 탄소 배출량을 계산한다. 복잡한 엑셀 정리나 전문가 의존 없이도, 실시간으로 배출 현황을 시각화하고 목표 대비 감축률을 확인할 수 있다. 일부 솔루션은 IoT 센서와 연동되어 설비별 에너지 사용을 분석하고, 낭비 요인을 찾아내는 기능도 제공한다. 특히 AI는 단순한 모니터링을 넘어 예측 분석과 감축 전략 제안까지 가능하다. 예를 들어, 전력 피크 시간대를 예측해 에너지 사용을 분산시키거나, 원자재 운송 경로를 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 방안을 자동으로 제시한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 전력비 절감과 ESG 인증 대응 두 가지 효과를 동시에 얻고 있다. 중소기업이 AI 탄소관리 시스템을 구축하려면, 먼저 데이터 수집 환경을 표준화하고, 정부의 녹색전환
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:11
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AI AI가 만든 탄소 회계 혁신, ESG 경영의 새로운 표준이 되다
ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영은 이제 글로벌 기업의 필수 과제가 되었다. 그중에서도 탄소 회계(Carbon Accounting)는 기업이 환경적 책임을 수치로 증명하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 문제는 이 과정이 복잡하고, 수많은 데이터를 수집, 분석해야 한다는 점이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 도입되고 있다. AI는 생산 설비, 물류, 전력 사용, 원자재 조달 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집해 탄소 배출량을 자동 계산한다. 기존에는 사람이 수작업으로 관리하던 데이터를 AI가 빠르게 통합, 분석함으로써, 탄소 배출의 ‘가시화’가 가능해졌다. 예를 들어 글로벌 제조기업들은 AI 기반 탄소 관리 플랫폼을 도입해 공정별 배출량을 자동 추적하고, 목표 대비 실적을 실시간으로 모니터링한다. 이러한 AI 기반 탄소 회계는 단순한 효율 개선을 넘어 ESG 경영의 핵심 인프라로 발전하고 있다. AI는 기업의 ESG 보고서 작성, 공시 데이터 검증, 리스크 예측 등에도 활용되어, 투명하고 신뢰할 수 있는 지속가능 경영 체계를 지원한다. 또한, AI 분석 결과를 통해 탄소 감축이 필요한 공정이나 공급망 구간을 정확히 찾아내면서 비용 절
- 주택규 기자
- 2025-10-28 09:07
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AI 탄소중립 시대의 조력자, 인공지능이 만든 녹색 혁신
탄소중립은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 세계 각국이 온실가스 배출을 줄이기 위해 노력하는 가운데, 인공지능(AI)은 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. 과거에는 환경 보호와 기술 발전이 서로 충돌하는 목표로 여겨졌지만, 이제 AI는 효율과 지속가능성을 동시에 추구하는 ‘녹색 혁신의 동반자’가 되고 있다. 대표적인 사례로는 스마트팩토리의 에너지 최적화가 있다. AI는 생산 설비의 센서 데이터를 분석해 불필요한 전력 사용을 줄이고, 공정별 에너지 효율을 실시간으로 조정한다. 또 다른 예로 구글의 데이터센터는 AI 제어 시스템을 통해 냉각 효율을 개선해 전력 사용을 30% 이상 절감했다. 마이크로소프트는 AI 기반 예측 모델로 재생에너지 발전량을 예측해 탄소 배출을 최소화하고 있다. 농업 분야에서도 AI는 기후 데이터 분석을 통해 비료 사용량을 줄이고, 탄소 흡수량이 높은 작물 재배 전략을 제시한다. 또한, 기후테크 스타트업들은 AI를 활용해 탄소배출 추적 플랫폼을 개발하며, 기업의 탄소 회계와 감축 전략 수립을 돕고 있다. 결국 탄소중립을 향한 여정에서 AI는 단순한 기술이 아니라, 데이터 기반의 환경 의사결정 도구로 자리 잡고 있다. 앞으로의 과제는 A
- 주택규 기자
- 2025-10-27 09:06
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AI AI의 판단, 인간의 책임 — 기술이 만든 새로운 딜레마
인공지능(AI)은 점점 더 많은 결정을 대신 내리고 있다. 자율주행차는 운전자의 개입 없이 도로를 달리고, 의료 AI는 질병 진단을 제안하며, 채용 알고리즘은 지원자의 적합성을 평가한다. 하지만 문제가 생겼을 때, 과연 누가 책임을 져야 할까? 개발자, 기업, 사용자 중 누구도 명확히 “내 책임이다”라고 말하기 어려운 것이 현실이다. AI의 결정은 인간이 설계한 알고리즘과 학습 데이터에 기반하지만, 그 과정은 종종 ‘블랙박스’처럼 불투명하다. 예를 들어 자율주행차 사고가 발생했을 때, 차량 제조사와 소프트웨어 개발자, 운전자 간의 책임 경계가 모호해진다. 의료 AI의 오진 역시 비슷한 문제를 안고 있다. AI가 추천한 진단을 의사가 그대로 따랐다면, 책임은 누구에게 있는가? 이런 이유로 전 세계적으로 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’의 필요성이 강조되고 있다. AI의 판단이 인간의 생명이나 권리에 영향을 미칠수록, 그 결정 과정의 투명성과 검증 가능성이 중요해진다. 기술은 인간을 돕기 위한 수단이지, 판단의 주체가 될 수 없다. 결국 AI가 내린 결정의 책임은 최종적으로 인간에게 있다. 기술이 발전할수록, 인간의 윤리적 통제와 책임의식이 더욱
- 주택규 기자
- 2025-10-24 08:58
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AI 감정을 이해하는 인공지능, 인간의 마음에 얼마나 다가섰을까
인공지능(AI)은 이제 단순한 계산기나 도구를 넘어, 인간의 감정을 읽고 반응하려는 단계에 이르렀다. ‘감정 컴퓨팅(affective computing)’이라 불리는 이 기술은 얼굴 표정, 음성 톤, 심박수 등의 데이터를 분석해 사람의 감정 상태를 추정한다. 일부 챗봇은 사용자의 말투와 문맥을 파악해 위로의 말을 건네기도 한다. AI가 인간의 마음을 이해하려는 시도가 본격화된 것이다. 하지만 진정한 의미의 ‘이해’는 단순한 감정 인식과 다르다. AI는 데이터 패턴을 통해 감정을 ‘예측’할 뿐, 그 감정을 ‘느끼는’ 존재는 아니다. 즉, AI가 “당신이 슬프군요”라고 말할 수는 있지만, 그 슬픔의 무게를 체험하지는 못한다. 따라서 인간과의 감정적 소통은 여전히 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 감정 인식 AI는 의료 상담, 교육, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 긍정적으로 활용되고 있다. 문제는 감정 데이터의 민감성이다. 사람의 마음을 다루는 기술일수록 윤리적 책임이 더 무겁다. AI가 감정을 ‘이용’하는 도구가 아니라, 인간의 정서를 ‘이해하고 배려하는’ 기술로 발전하려면 투명성과 공감의 가치가 필수적이다. 결국 AI의 진화는 인간의 감정을 닮는 과정이 아니라
- 주택규 기자
- 2025-10-23 09:03
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