AI-World-Story

  — 설명까지 해주는 인공지능, 통신사 고객 이탈 예측의 판을 바꾸다 “왜 이 고객은 떠나려 했을까?”라는 질문에서 연구는 시작됐다 통신사를 한 번 떠난 고객을 다시 돌아오게 하는 일은 쉽지 않다. 새 고객을 데려오는 데 드는 비용이 기존 고객을 붙잡는 비용의 몇 배나 되기 때문이다. 그래서 통신사에게  고객 이탈 , 즉 ‘해지’는 단순한 숫자가 아니라 회사의 생존과 직결된 문제다. 그동안 인공지능은 “이 고객은 곧 떠난다”라는  예측 은 잘해왔다. 문제는 그 다음이었다. 왜 떠나는지 설명을 못 했다. 마치 시험에서 정답은 맞혔는데 풀이 과정이 없는 것처럼 말이다. 현장에 있는 마케터나 상담원은 이 결과를 믿고 행동하기가 어려웠다. 이 연구는 바로 그 지점에 질문을 던졌다. “예측만 잘하는 AI가 아니라, 이유까지 말해주는 AI를 만들 수는 없을까?” 7천 명의 고객 데이터를 AI에게 맡겨봤다 연구진은 실제 통신사 고객 행동을 잘 반영한 공개 데이터셋을 사용했다. 약  7,000명 이 넘는 고객의 정보였다. 계약 형태, 요금, 사용 기간, 결제 방식, 서비스 이용 내역 등이 모두 담겨 있었다. AI에게는 단순히 데이터를 던져주지 않았다. 요금과 사용 기간을 결합해  월평균 사용 강도 를 만들고 여러 서비스를 동시에 쓰는지 여부를 하나의 지표로 묶었다 이렇게  사람이 먼저 고민해서 만든 정보 를 AI에게 건네자, 모델은 훨씬 똑똑해졌다. AI 여러 명을 모아 ‘팀플레이’를 시켰다 연구의 핵심 아이디어 중 하나는  여러 AI 모델을 동시에 쓰는 방식 이었다. 한 명의 천재보다, 서로 다른 재능을 가진 전문가 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 발상이다. 이 연구에서는 나무처럼 갈라지며 판단하는 AI 실수를 보완하며 점점 똑똑해지는 AI 신경망처럼 작동하는 AI 이렇게 성격이 다른  7종의 AI 를 훈련시켰다. 그리고 가장 성능이 좋은 세 모델의 의견을  평균  내어...

  AI가 내린 결론, 정말 믿어도 될까? 인공지능의 '숨은 고민'을 찾아내는 혁신적 기술 탄생! 최근 우리 삶 곳곳에 인공지능(AI)이 스며들고 있다. 병원에서 병을 진단하거나, 은행에서 대출을 결정할 때도 AI의 도움을 받는다. 하지만 우리는 가끔 궁금해진다. "이 AI가 왜 이런 결론을 내렸을까?" 그리고 더 중요한 질문, "만약 다른 AI 모델을 썼다면 결과가 달라졌을까?"  하는 점이다 . 보통 AI 개발자들은 수많은 모델 중에서 가장 성적이 좋은 '딱 하나'의 모델을 골라 우리에게 보여준다 . 하지만 여기에는 무서운 함정이 숨어 있다.  성적이 비슷하게 좋은 다른 모델들은 전혀 다른 이유로 결론을 내리고 있을 수도 있기 때문이다 .  만약 우리가 1등 모델의 말만 믿고 중요한 결정을 내렸는데, 사실 그 결론이 아주 아슬아슬한 차이로 만들어진 것이라면 어떨까? 최근 학계에서는 이런 문제를 해결하기 위해 AI의 '불확실성'을 눈으로 보여주는 획기적인 연구 결과가 발표되었다.  바로 라쇼몽 효과(Rashomon Effect)를 이용한 새로운 설명 기술이다 . 하나만 믿으라고? AI 세계에도 '라쇼몽'이 존재한다! 영화 '라쇼몽'에서는 하나의 사건을 두고 목격자들이 저마다 다른 이야기를 한다.  인공지능의 세계도 이와 비슷하다 .  데이터는 하나인데, 성능이 거의 비슷한 수많은 AI 모델이 저마다 다른 '이유'를 대며 결과를 내놓는 현상을 바로 라쇼몽 효과라고 부른다 . 기존의 자동 머신러닝(AutoML) 시스템은 성능이 좋은 모델들을 많이 만들어내고도, 결국 가장 우수한 모델 하나만 남기고 나머지는 모두 버렸다 . 연구팀은 이 점에 주목했다. "버려지는 모델들도 사실은 아주 훌륭한 정보원 아닐까?"  하는 생각이다 . 연구팀은 성능이 우수한 모델들의 집합인 라쇼몽 세트(Rashomon Set)를 활용해, 특정...

교사 데이터는 왜 늘 불안할까  학교에는 숫자로 표현하기 어려운 정보들이 쌓인다. 수업 평가, 학생 피드백, 근무 성과, 전문성 개발 기록까지. 이 모든 것은 교육의 질을 높이는 데 꼭 필요한 데이터다. 문제는 이 데이터가  한곳에 모이는 순간  위험해진다는 점이다. 해킹, 내부 유출, 법 위반 가능성까지 따라온다. 중국에서는  개인정보보호법(PIPL) 이 시행되면서 이런 위험이 더 이상 “조심하면 되는 문제”가 아니라  반드시 지켜야 할 법적 의무 가 됐다. 특히 교사 데이터는 민감도가 높아, 기존의 중앙집중형 AI 학습 방식은 구조적으로 한계를 드러냈다. 이 지점에서 한 연구가 질문을 던진다. “ 데이터를 모으지 않고도 AI를 학습시킬 수는 없을까? ” 그리고 그 답으로 등장한 것이  연합학습(Federated Learning) 이다. 데이터를 보내지 않고 배우는 AI, 연구진은 어떻게 실험했을까 연합학습은 발상을 완전히 바꾼다. 데이터를 서버로 보내는 대신,  AI 모델이 학교나 개인 컴퓨터로 찾아간다 . 각 장소에서 조금씩 학습한 뒤, 결과만 모아 전체 모델을 업데이트한다. 원본 데이터는 끝까지 밖으로 나가지 않는다. 연구진은 여기에 한 겹의 안전장치를 더했다. 바로  차등프라이버시(Differential Privacy) 다. 쉽게 말해, 학습 과정에  의도적인 작은 잡음 을 섞어 특정 교사의 정보가 역으로 추론되지 않도록 만든다. 실험은 실제 교사 개인정보가 아닌, 국제 공개 설문 데이터와 공개 교육 데이터를 활용해 진행됐다. 법과 윤리를 모두 지키기 위한 선택이었다. 연구진은 세 가지 방식을 비교했다. 데이터를 한곳에 모아 학습하는 기존 방식 연합학습 + 차등프라이버시 연합학습 +  적응형  차등프라이버시 결과는 흥미로웠다. 정확도는 중앙집중 방식이 가장 높았지만, 연합학습 방식도  충분히 실용적인 성능 을 유지했다. 무엇보다 개인정보 유출 위...

  AI는 일을 도와주러 왔는데, 왜 사람들은 더 지칠까? 사무실 한쪽에서 조용히 돌아가는 인공지능 시스템. 보고서를 정리하고, 데이터를 분석하고, 미래를 예측한다. 얼핏 보면 사람의 일을 덜어주는 고마운 존재다. 그런데 현실은 조금 다르다. AI가 들어온 뒤 “일이 쉬워졌다”고 말하는 사람보다 “머리가 더 복잡해졌다”고 말하는 사람이 더 많다. 이 모순 같은 상황을 정면으로 파고든 연구가 있다. 2026년  Frontiers in Psychology 에 발표된 한 연구는  인간-AI 협업에서 ‘업무가 얼마나 복잡하게 느껴지느냐’가 직원의  업무 몰입 을 어떻게 흔드는지 를 아주 집요하게 추적했다. 연구진의 질문은 단순하면서도 날카롭다. “AI와 함께 일하는 환경에서, 왜 어떤 사람은 더 의욕적으로 몰입하고, 어떤 사람은 불안해하며 멀어질까?” AI와 같이 일한다는 것, 생각보다 머리를 많이 쓴다 연구는  인간-AI 협업 업무 복잡성 이라는 개념부터 짚는다. 쉽게 말해,  AI와 함께 일할 때 느끼는 일의 어려움과 정신적 부담 이다. 예전의 자동화 시스템은 버튼을 누르면 정해진 결과가 나왔다. 하지만 AI는 다르다. 스스로 학습하고, 판단 이유를 명확히 설명하지 않으며, 상황에 따라 행동을 바꾼다. 이런 환경에서 사람은 단순히 ‘조작자’가 아니라  AI의 사고방식을 이해하고, 결과를 해석하고, 때로는 의심해야 하는 동료 가 된다. 문제는 여기서 시작된다. “이걸 내가 제대로 배우긴 할 수 있을까?” “AI가 낸 결과를 내가 설명하라고 하면?” 이런 질문이 쌓이면  기술 학습 불안 이 된다. 연구는 이를  인간-AI 협업 기술 학습 불안 이라고 불렀다. 새로운 AI 기술을 배우고 적응해야 한다는 압박, 뒤처질지 모른다는 두려움, 이해하지 못한 채 써야 하는 불안이 한데 섞인 감정이다. 불안은 어떻게 ‘일할 힘’을 빼앗을까? 연구진은 497명의 직장인을 세 차례에 걸쳐 조사했다...