반응형 전체 글59 우리 아이, AI 시대에 어떤 직업을 갖게 될까? 📘 시리즈 확장편 1 – “아이가 꿈꾸는 미래, AI와 함께 그려보기”1. AI가 바꾸는 직업의 세계 – 지금 아이들이 살아갈 사회는 다릅니다❓ “우리 아이, 어떤 직업을 갖게 될까요?”많은 부모님이 고민하는 질문이죠.하지만 지금과는 완전히 다른 사회가 펼쳐질 가능성이 큽니다. 📌 왜냐하면, 아이들이 살아갈 세상은우리가 자랄 때와는 ‘기술의 기반 자체’가 다르기 때문입니다. ✅ 이미 사라지거나 바뀐 직업들💬 은행 창구 직원 → 모바일 뱅킹으로 축소💬 마트 계산원 → 무인 계산대, 자동 결제 시스템 확산💬 번역가 → AI 번역기의 성능 향상으로 역할 변화💬 기사 작성 기자 → AI 기사 초안 작성 도입📉 단순 반복 업무, 정보 전달 위주의 직무는점점 AI가 대신하게 되고 있어요. ✅ 새롭게 생.. 2025. 7. 8. 프롬프트가 뭐길래? 📘 시리즈 3편 – AI 시대, 질문이 곧 힘이 되는 이유1. 프롬프트란 무엇인가요? – 아이도 쉽게 익힐 수 있는 AI 시대의 ‘대화 기술’❓ “프롬프트(prompt)가 뭔가요? 꼭 알아야 하나요?”프롬프트는 간단히 말하면👉 AI에게 말 거는 방식,즉, AI에게 “무엇을 어떻게 해줘”라고 지시하는 문장입니다.우리가 챗GPT에 입력하는 모든 문장이 프롬프트예요. 📌 예를 들어,“고양이에 대해 알려줘”“5학년 수준으로 지구온난화 설명해줘”“바이킹을 주제로 발표문 3분 분량으로 써줘”“그림 그리는 AI에게 ‘노을지는 바닷가에 있는 고양이’를 그려달라고 해줘”이 모든 것이 바로 ‘프롬프트’입니다. 🎯 왜 중요한가요?AI는 똑똑하지만‘무엇을 어떻게 해야 할지’는 우리가 프롬프트로 알려줘야만 합니다.- 어.. 2025. 7. 8. AI 공부, 우리 아이는 어떻게 시작해야 할까? 📘 시리즈 2편 – 학부모를 위한 현실적인 AI 학습 가이드1. 코딩보다 중요한 건 ‘질문하는 습관’과 ‘AI에 대한 감각’❓ “AI 공부, 코딩부터 시작해야 하나요?”많은 부모님들이 AI 교육을 떠올리면 가장 먼저 "코딩"을 생각합니다.하지만 코딩은 AI를 배우는 도구 중 하나일 뿐, 가장 중요한 출발점은 아닙니다. 📌 AI 공부의 본질은→ ‘기계에게 명령을 내리는 방법’을 배우는 게 아니라→ 기계와 효과적으로 대화하고, 정보를 판단하고, 문제를 해결하는 사고력을 기르는 데 있습니다. 💬 예를 들어, 아이가 챗GPT에게“지구 온난화에 대해 알려줘”라고 묻고 대답을 받았을 때,그저 그 내용을 외우는 것이 아니라👉 “이 정보는 정확한 걸까?”👉 “왜 이런 순서로 설명했을까?”👉 “내가 원하는 방.. 2025. 7. 8. 왜 지금, 우리 아이는 AI를 배워야 할까? 📘 시리즈 1편 — 우리 아이와 AI, 어디서부터 시작할까요?1. AI는 이미 우리 아이 곁에 있습니다❓ AI는 먼 미래 기술이 아니라, 아이들의 현재입니다.많은 부모님들이 “AI는 전문가들이 쓰는 복잡한 기술”이라고 생각하곤 합니다.하지만 실제로 우리 아이들은 이미 AI가 적용된 기술을 매일같이 사용하고 있습니다. 📱 아이들이 매일 접하는 AI"유튜브가 좋아할 만한 영상을 자동으로 추천해주는 알고리즘""스마트폰의 얼굴 인식, 음성 인식 기능""아이가 숙제를 하며 사용하는 챗GPT""학습앱에서 제공되는 개인 맞춤 문제 추천 기능""스마트 워치나 게임기에서의 음성 안내 시스템"이처럼, AI는 이미 아이들의 삶에 깊숙이 들어와 있습니다.하지만 이 기술을 ‘어떻게 동작하는지, 어디까지 믿어야 하는지’ 이해.. 2025. 7. 8. 🤖 AI는 왜 헛소리를 할까? – 언어모델의 환각현상(Hallucination) 탐구 GPT, Claude, Gemini… 정말 똑똑한 것 같은 AI가 사실은 말도 안 되는 소리를 하는 걸 경험해보셨나요?그럴듯하지만 완전히 틀린 정보를 말하는 현상, 이를 우리는‘환각(Hallucination)이라고 부릅니다.이번 글에서는 이 환각 현상이 왜 생기는지, 실제 어떤 문제가 있는지, 그리고 AI 업계가 어떤 해결책을 시도하고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.📌 목차환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리AI의 헛소리는 어떻게 현실에서 문제를 일으키는가환각을 줄이기 위한 기술적 대응과 한계🧠 1. 환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리AI 환각(Hallucination)은 언어모델이 사실이 아닌 정보를, 그럴듯한 문장으로 만들어내는 현상을 의미합니다.GPT, Cla.. 2025. 7. 8. 합성데이터 5편: 합성 데이터는 공정한가? – 알고리즘 윤리와 규제 이슈 “진짜 사람이 아닌, AI가 만든 데이터를 써도 괜찮을까?”기술이 빠르게 발전하면서, 데이터의 ‘출처’와 ‘정당성'이 중요한 시대가 왔습니다.오늘은 합성 데이터를 둘러싼 윤리적 질문과 규제 이슈, 그리고 우리가 준비해야 할 방향에 대해 이야기해봅니다.1. ‘가짜 데이터’가 만드는 윤리적 고민합성 데이터는 겉보기에 실제와 다를 바 없지만, 다음과 같은 중요한 질문들을 남깁니다: ❓ 이 데이터는 ‘누구’의 것인가?GAN이나 LLM 기반 합성 데이터는 대부분 기존의 실제 데이터를 학습하여 생성합니다.하지만 그 데이터에 개인의 정보, 고유한 표현, 민감한 기록이 포함되어 있었다면?→ 생성된 데이터도 간접적으로 개인 정보 노출 위험을 안고 있을 수 있습니다.🧠 예시: 실제 환자의 진료기록을 학습한 AI가 만든 .. 2025. 7. 8. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 다음 반응형
