AI-World-Story

분유가 사라진 도시에서, AI는 사람처럼 고민할 수 있었을까? 2022년, 미국에서는 실제로  분유 대란*이 벌어졌다. 마트 진열대는 텅 비었고, 부모들은 밤새 차를 몰아 여러 매장을 돌았다. 누군가는 지인에게 전화를 걸었고, 누군가는 푸드뱅크 문을 두드렸다. 이 혼란 속에서 정책 담당자들이 가장 궁금해한 질문이 있었다. “만약 이런 위기를 *미리  시뮬레이션할 수 있다면, 더 나은 대응을 할 수 있지 않을까?” 여기서 등장한 것이  디지털 트윈 과  AI 에이전트 다. 도시와 사람을 가상 세계에 그대로 복제하고, 그 안에서 AI가 사람처럼 행동하도록 만드는 기술이다. 문제는 하나였다. AI의 행동이 정말 사람 같을까? 미국의 연구진은 이 질문에 정면으로 도전했다. 그리고 실험 무대는 ‘분유가 부족한 달라스 남부 지역’이었다. 규칙만 따르는 AI와, 사람의 마음을 배운 AI의 대결 연구진은 똑같은 가상 도시, 똑같은 분유 부족 상황을 만들어 놓고 두 종류의 AI를 투입했다. 첫 번째 AI는  규칙형 AI 였다. “분유가 부족하면 가게에 간다. 없으면 다음 가게로 간다.” 교통수단, 시간, 감정은 고려하지 않는다. 말 그대로 정해진 규칙을 차근차근 실행하는 방식이다. 두 번째 AI는 달랐다. 이 AI는 사람의 행동을 설명하는 세 가지  행동 이론 을 배웠다. 위험을 얼마나 심각하게 느끼는지 내가 이 상황을 해결할 수 있다고 믿는지 주변 사람들이 어떻게 행동하는지 이 AI는 “지금 상황이 얼마나 급한가?”, “차가 없는데 먼 곳까지 갈 수 있을까?”, “이웃이 도움을 받았다면 나도 도움을 청해볼까?” 같은 질문을 스스로 던졌다. 쉽게 말해  사람의 고민 과정 을 코드 안에 넣은 셈이다. 이제 남은 건 하나.  누가 더 사람처럼 보일까? 사람의 눈으로 평가했다, “이 행동은 진짜 같다” 연구진은 34명의 참가자에게 두 AI의 행동 기록을 보여줬다. 참가자들은 전문가일 필요도 없었다. 오히려 “일반...

당신의 컴퓨터는 '자가 치유' 중! 도마뱀처럼 살아나는 미래 알고리즘의 모든 것 우리가 숨 쉬는 공기처럼 당연하게 사용하는 인터넷과 스마트폰. 하지만 이 거대한 디지털 세상이 단 한 번의 오류로 멈춰버린다면 어떻게 될까? 자율주행 차가 센서 고장으로 길을 잃거나, 은행 시스템이 해커의 공격에 무너지는 상상만으로도 아찔하다. 그런데 최근 과학계에서는 이런 공포를 잠재울 혁명적인 연구가 발표됐다. 바로 컴퓨터 프로그램 자체가 '살아있는 생명체'처럼 자신의 상처를 스스로 진단하고 치료하는 알고리즘 자가 복구 기술이다. 마치 꼬리가 잘려도 다시 자라나는 도마뱀처럼, 망가진 데이터와 끊어진 네트워크를 스스로 이어 붙이는 이 마법 같은 기술은 이제 공상과학 영화를 넘어 우리 곁으로 성큼 다가왔다. 왜 지금 '알고리즘 치료사'가 필요한가? 현대 사회를 지탱하는 클라우드 서비스, 가상화폐 블록체인, 인공지능(AI) 시스템은 갈수록 복잡해지고 있다. 과거에는 기계가 고장 나면 사람이 직접 수리 기사를 불러 고쳤지만, 이제는 시스템이 너무 방대해져서 사람이 일일이 대응하는 것이 불가능에 가깝다. 특히 우주 탐사선처럼 사람이 갈 수 없는 곳이나, 0.1초의 멈춤도 허용되지 않는 실시간 수술 로봇 등에서는 알고리즘의 스스로 고치는 능력이 생존과 직결된다. 연구자들은 흩어져 있던 여러 가지 복구 기술들을 하나로 모아, 어떤 상황에서도 시스템이 죽지 않고 살아남을 수 있는 '생존 매뉴얼'을 완성했다. 한눈에 보는 알고리즘 자가 복구의 5가지 비밀 병기 이 연구의 핵심은 컴퓨터가 문제를 해결하는 방식을 5가지 유형으로 나눈 것에 있다. 각 유형은 마치 우리 몸의 면역 체계처럼 서로 다른 방식으로 시스템을 지킨다. 표 1. 알고리즘 자가 복구 모델 비교 (한눈에 보기) 복구 유형 고장 원인 (입력) 결과물 (복구 상태) 주요 목표 자기 안정화 엉망이 된 시스템 상태 모두가 동의하는 안정 상태 외부 도움 없이 스스로 진정하기...

  인류 역사상 가장 똑똑한 존재가 실험실에 나타났다. 그는 잠도 자지 않고, 휴가도 가지 않으며, 심지어 인간이 수백 년 걸려 풀 문제를 단 며칠 만에 해결해버린다. 바로 '폐쇄형 루프(Closed-loop)' 시스템을 장착한 인공지능 과학자다.  최근 발표된 기념비적인 연구 보고서에 따르면, 인공지능은 이제 단순한 계산기를 넘어 스스로 질문을 던지고 정답을 찾아내는 주도적인 연구자로 진화하고 있다. 과연 우리는 이 거대한 지적 변화의 파도 앞에서 어떤 미래를 맞이하게 될까? 인공지능이 스스로 과학을 한다고? 루프의 비밀 과거의 인공지능은 인간이 준 데이터를 학습해 결과를 예측하는 수준에 머물렀다. 하지만 '제너레이티브 폐쇄형 루프' 인공지능은 다르다. 이 시스템은 네 가지 핵심 단계를 멈추지 않고 회전한다.  첫째, 기존 지식을 바탕으로 새로운 '가설'을 세운다.  둘째, 이 가설이 맞는지 확인하기 위한 '실험'을 설계한다.  셋째, 로봇 실험실을 가동해 실제로 '수행'한다.  마지막으로 그 결과에서 '법칙'을 찾아내 다시 첫 번째 단계로 돌아간다. 인간의 개입 없이 지식이 스스로 증식하는 구조다. 이 과정에서 인공지능은 우리가 흔히 '직관'이라고 부르는 영역까지 넘보고 있다.  연구자들은 인공지능이 수조 개의 데이터를 순식간에 훑으며 인간은 평생 가도 발견하지 못할 미세한 상관관계를 찾아낸다고 설명한다. 이는 마치 거대한 퍼즐 조각들을 허공에 뿌렸을 때, 인공지능이 그 조각들이 떨어지기도 전에 어떤 그림이 완성될지 알아맞히는 것과 같다. 표 1: 기존 연구 방식과 AI 주도 폐쇄형 루프 연구 방식의 비교 구분 전통적인 연구 (Human-led) AI 주도 연구 (Closed-loop) 가설 설정 인간의 경험과 직관에 의존 알고리즘 기반 전수 조사 및 최적화 실험 속도 수개월 ~ 수년 소요 수 시간 ~ 수일 (24/7 가동) 데이터 처리 샘플링을 통...

  우리는 지금껏 인공지능(AI)이 얼마나 똑똑한지에만 열광했다. 바둑을 이기고, 수능 문제를 풀고, 그림을 그려내는 능력에 감탄하느라 정작 중요한 질문을 놓치고 있었다. 바로 "이 AI가 언제, 어디서, 왜 실수를 할 것인가?"라는 질문이다. 자율주행 자동차가 평소에는 베스트 드라이버였다가 갑자기 안개가 끼거나 길이 굽어지면 엉뚱한 판단을 내려 대형 사고를 낼지, 우리는 미리 알 길이 없었다. 성적은 전교 1등인데 언제 돌발 행동을 할지 모르는 불안한 친구와 함께 사는 기분이다. 최근 인공지능 분야의 권위 있는 학술지에 발표된 연구는 이제 성능(Performance)보다 더 중요한 가치는 바로 예측 가능성(Predictability)이라고 선언하며 패러다임의 전환을 예고했다. 이제는 정답률 100%보다 틀릴 때 말해주는 정직함이 더 중요하다 연구팀은 AI가 무조건 똑똑해지는 것보다, 자신이 언제 실패할지를 사용자에게 정확히 예고하는 것이 인류에게 훨씬 더 유용하다고 강조한다. 이를 예측 가능한 AI(Predictable AI)라고 부른다. 우리가 운전을 할 때 시야가 확보되지 않거나 도로가 너무 험하면 "지금은 위험하니 조심해야겠다"라고 판단하는 것처럼, AI도 자신의 한계를 스스로 알고 경고를 보낼 수 있어야 한다는 것이다. 만약 어떤 AI가 1,000번 중 999번을 성공하더라도 나머지 1번의 치명적인 실패가 언제 일어날지 모른다면 우리는 그 AI를 전적으로 믿을 수 없다. 반대로 성공률이 80%에 불과하더라도 "이번 상황은 제가 잘 모르는 패턴이니 사람이 개입하세요!"라고 정확히 말해준다면, 우리는 그 AI를 훨씬 더 안전하고 효과적으로 활용할 수 있게 된다. 연구진이 정의한 AI의 두 가지 핵심 지표를 비교하면 다음과 같다. 구분 성능 (Performance) 예측 가능성 (Predictability) 핵심 질문 얼마나 정답을 잘 맞히는가? 언제 틀릴지 미리 알 수 있는가? 목표 높은 정확...

  왜 어떤 나라는 AI를 빨리 도입하고, 어떤 나라는 망설일까? 요즘 뉴스에는 “AI 국가 전략”, “정부 AI 준비도”, “디지털 전환” 같은 말이 쏟아진다. 그런데 한 가지 의문이 남는다. 왜 어떤 국가는 인공지능(AI)을 빠르게 공공 서비스에 도입하는 반면, 어떤 국가는 속도가 더딜까? 경제력 때문일까? 기술 인프라 때문일까? 아니면…  문화  때문일까? 2026년  Frontiers in Artificial Intelligence 에 발표된 한 연구(일본 게이오 대학)는 이 질문에 정면으로 도전했다. 연구 제목은 “국가 문화와 AI 준비도의 연관성: 국가 간 비교 연구”. 연구진은 국가의 문화적 특성과 AI 준비도 사이에 통계적으로 의미 있는 관계가 있는지 분석했다. 그리고 놀랍게도, 몇몇 문화적 특성이 AI 준비도와 분명한 연관성을 보였다. AI 준비도란 무엇인가? 이 연구는 옥스퍼드 인사이트(Oxford Insights)의  Government AI Readiness Index 2024 를 사용했다. 이 지수는 각국 정부가 공공 서비스에 AI를 얼마나 잘 도입할 준비가 되어 있는지를 0~100점으로 평가한다. 지표는 크게 세 가지 축으로 구성된다. 정부 역량 기술 산업 생태계 데이터 및 인프라 단순히 “AI를 잘 쓰는가”가 아니라,  정부 차원에서 AI를 체계적으로 운영할 준비가 되어 있는가 를 보는 것이다. 문화는 어떻게 측정했을까? 연구진은 네덜란드 학자 호프스테드(Hofstede)의 6가지 문화 차원을 활용했다. 각 국가는 다음 성향 점수를 가진다. 개인주의(IDV) 권력거리(PDI) 불확실성 회피(UAI) 장기지향(LTO) 남성성(MAS) 방임성(IVR) 이 점수 역시 0~100 사이로 측정된다. 그리고 61개 국가를 대상으로 AI 준비도 점수와 문화 점수의 상관관계를 분석했다. 가장 강력한 변수는 ‘개인주의’ 결과는 명확했다. 개인주의(IDV) 는 AI 준비도와  강한 ...