AI-World-Story

  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...

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...