심플 이즈 베스트

## AI의 판단 방식과 그것이 불러오는 문제들 우리는 날마다 AI의 판단 아래 살아가고 있다. 유튜브가 무슨 영상을 추천하고, 은행이 대출을 승인할지, 심지어 "당신은 취직이 될 사람"이라고 결정하는 것도 알고리즘이다. 그런데 이게 정말 괜찮은 걸까? 처음엔 단순한 '효율 도구'로 시작했지만, 그 안에 누군가의 편견과 차별이 녹아든다면 이야기는 달라진다. 이 글은 그런 의문을 가진 사람들을 위한, 어렵지 않게 쓴 AI 윤리 이야기다. --- ## AI의 편향성: 역사와 현실이 보여주는 사례 ### 아마존 채용 AI의 실패 2018년, 아마존이 AI 채용 시스템을 폐기했다는 뉴스가 나왔다. 이유는 해당 AI 모델이 여성 지원자를 체계적으로 낮게 평가했기 때문이었다. 약 10년 치의 채용 데이터로 학습했는데, 그 데이터 자체가 남성 중심의 이력서였다. AI는 패턴을 학습했고, 편향도 함께 학습했다. 그게 진짜 문제였다. ### COMPAS의 인종 편향 더 충격적인 사례도 있다. COMPAS라는 AI 재범 예측 시스템은 흑인 피의자에게 더 높은 위험도 점수를 매기는 경향이 있었고, 이 점수가 실제 판결과 가석방 결정에 영향을 미쳤다. 법이 공정해야 하는 자리에서, AI가 차별을 재생산했다. AI는 중립적이라고 주장하지만, 그게 사실이 아닐 수 있다는 것을 보여주는 강력한 증거다. [관련 글 보기](https://warguss.blogspot.com/search?q=AI+편향+알고리즘) --- ## 알고리즘의 AI 선거 개입, 우리는 정말 선택하는 걸까 최근 AI가 선거 결과에도 영향을 미친다는 연구가 나오고 있다. 검색 결과의 순서를 바꾸거나, 특정 후보에 유리한 뉴스를 더 많이 노출하고 반대 의견을 SNS에서 숨기는 알고리즘 설계가 문제다. 실제로 이런 우려는 2020년에 더 커졌고, 2024년엔 더 심화됐다. 이제는 단순한 우려가 아니다. AI의 선택 편향, 정보 필터링, 가짜 뉴스 생성 및 확산 기능은 ...

## 복잡한 AI 도구 연결을 하나의 표준으로 오늘날 개발자들은 수많은 외부 서비스와 데이터 소스를 다루며 일합니다. 코드 저장소, 데이터베이스, 슬랙 메시지, 이슈 트래킹… 이 모든 것을 AI가 활용하려면 각각 다른 방식으로 연결해야 했습니다. AI가 발전할수록 GPT나 Claude도, 표면적으로는 강력하지만 실제로는 AI가 "말만 할 수 있는" 존재였습니다. 이것이 문제였고, 해결책이 등장했습니다. 그 해결책이 바로 **MCP(Model Context Protocol)**입니다. --- ## MCP의 핵심 개념: AI를 위한 USB 허브 MCP는 Anthropic이 2024년 공개한 오픈 프로토콜입니다. 핵심 목표는 **"AI 모델이 외부 세계와 통신하는 방식을 표준화하는 것"**입니다. USB를 생각해 보면 이해하기 쉽습니다. 예전에는 마우스는 PS/2, 키보드는 DIN, 프린터는 병렬 포트를 썼습니다. 장치마다 다른 규격이 필요했죠. USB가 나오면서 모든 장치를 하나의 표준 포트에 꽂을 수 있게 됐습니다. MCP가 바로 그 역할입니다. 예전에는 AI가 GitHub 저장소에 접근하려면 Claude 전용 플러그인, GPT 전용 Function Calling을 따로따로 만들어야 했습니다. MCP는 이를 **한 번만 만들어도 어떤 AI 어시스턴트에서든 동작**하도록 바꿉니다. 구조를 보면: - **MCP 서버**: 특정 데이터 소스나 도구에 대한 접근 기능을 제공 (예: 파일 시스템, DB, Slack 등) - **MCP 클라이언트**: AI 모델이 MCP 서버와 통신하는 쪽 (Claude Desktop, Cursor 등) - **프로토콜**: 두 구성요소 간 JSON-RPC 기반 통신 규격 --- ## 실제로 어떻게 동작하는가: 요청부터 답변까지 예를 들어 Claude Desktop에 파일 시스템 MCP 서버를 연결한 상황을 상상해 보세요. 사용자가 "프로젝트 루트의 README 파일 내용 ...

## 나도 모르게 챗봇에게 기대고 있었다 처음엔 장난처럼 시작했다. 심심해서 ChatGPT에 말을 걸었고, 별생각 없이 그날 있었던 일을 털어놓았다. 돌아온 답변은 "그랬군요, 정말 힘드셨겠어요." 그 한 마디에 왜인지 눈물이 날 것 같았다. 사람한테도 같은 말을 들은 적 있다. 그런데 그때랑 느낌이 달랐다. 사람은 가끔 그 말 뒤에 자기 이야기를 덧붙이거나, 핸드폰을 보거나, 어딘가 급한 기색을 숨기지 못한다. AI는 그렇지 않았다. 적어도 그 순간만큼은 온전히 내 이야기에 집중해줬다. 10년 전, 같은 감정을 일기장에 털어놓던 나는 이제 챗봇에게 말한다. --- ## 사람보다 친절한 존재가 생겼다는 것 이상한 현상이 아니다. AI가 공감 능력을 흉내 낸다는 걸 알면서도 위로가 된다. "당신 잘못이 아니에요"라는 말이 진심에서 나온 것이 아님을 알아도, 그 말이 닿는다. 문제는 사람도 그 역할을 할 수 있는데 하지 않는 경우가 많다는 거다. 우리는 서로에게 기대한 만큼 실망하고, AI에게는 처음부터 아무것도 기대하지 않으니 실망도 없다. AI한테 받은 위로와 사람한테 받은 위로의 무게가 같을 수는 없다. 하지만 피곤하고 혼자인 밤에는, 지금 당장 반응해주는 존재의 온기가 더 크게 느껴지는 것이 현실이다. [AI와 감정에 관한 더 많은 이야기](https://warguss.blogspot.com/search?q=AI+감정) --- ## 관계는 결국 거울이다 AI와 대화할 때 편한 이유는, AI가 나를 판단하지 않기 때문이 아닐까. 사람과 이야기할 때는 내가 어떻게 보일지 끊임없이 의식하게 된다. 말 한마디 잘못했다가 관계가 틀어질 수 있고, 너무 약한 모습을 보이면 무시당할 것 같은 불안이 따라온다. AI 앞에서는 그런 불안이 없다. 망가진 모습 그대로를 꺼내놓아도 괜찮다. 그것이 치유가 되기도 하지만, 동시에 위험이 되기도 한다. 편한 곳에만 머물다 보면 불편함을 견디는 힘이 약해지기 때문이다. 관계는...

## 1. 2025년에 주력하는 산업 네이버는 2025년에 **인공지능(AI)** 기술을 전사적으로 적용하여 **검색**, **광고**, **커머스**, **콘텐츠** 등 주요 사업 부문의 경쟁력을 강화할 계획입니다. 특히, **모바일 멀티모달 모델(LMM)**을 활용한 검색 서비스 도입과 **초개인화 서비스** 확대를 통해 사용자 경험을 혁신하고, **글로벌 시장 진출**을 가속화하여 해외 사용자 기반을 확대할 예정입니다. --- ## 2. 사업 부문별 매출 ### 2-1. 2023년 사업 부문별 매출 (전체 매출: 약 **10조 원**) - **서치플랫폼**: - 매출: **3조 7,024억 원** - 전체 매출의 **37%** 차지 - 주요 수익: 검색 광고 - **커머스**: - 매출: **2조 6,146억 원** - 전체 매출의 **26%** 차지 - 주요 수익: 전자상거래 플랫폼 상품 판매 및 수수료 - **핀테크**: - 매출: **1조 3,600억 원** - 전체 매출의 **14%** 차지 - 주요 수익: 네이버 페이 거래 수수료 및 금융 상품 판매 - **콘텐츠**: - 글로벌 통합 거래액: **1조 6,364억 원** - 전체 매출의 **16%** 차지 - 주요 수익: 웹툰, 웹소설 판매 및 IP 라이선싱 - **클라우드**: - 매출: **6,480억 원** - 전체 매출의 **6.5%** 차지 - 주요 수익: 클라우드 서비스 제공 --- ### 2-2. 2024년 사업 부문별 매출 예상치 (전체 매출: 약 **11조 원**) - **서치플랫폼**: - 매출: **3조 9,136억 원** - 전년 대비 **+5.7% 증가** - 전체 매출의 **36%** 차지 - 주요 수익: 검색 광고 - **커머스**: - 매출: **2조 8,760억 원** - 전년 대비 **+10% 증가*...

AI(인공지능)와 로보어드바이저는 최근 몇 년간 금융과 투자 시장에서 큰 변화를 주도하고 있습니다. 이 기술들은 투자자들에게 더욱 효율적이고 데이터 기반의 투자 전략을 제공하며, 향후 시장의 판도를 바꿀 가능성을 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 AI와 로보어드바이저가 투자 시장에 어떤 영향을 미치고 있는지, 그리고 투자자들이 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. --- ### 1. AI와 로보어드바이저의 개요 **AI의 정의와 기능**: AI는 인간의 학습과 문제 해결 능력을 모방하는 기술로, 방대한 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 금융 시장에서 AI는 투자 기회를 식별하고, 리스크를 평가하며, 투자 결정을 자동화하는 데 기여하고 있습니다. **로보어드바이저란?**: 로보어드바이저는 AI 기술을 기반으로 한 자동화된 투자 플랫폼입니다. 이를 통해 투자자는 재정 목표, 리스크 선호도 등을 입력하면 맞춤형 포트폴리오를 자동으로 구성하고 관리할 수 있습니다. 로보어드바이저는 주로 ETF 및 다양한 자산에 투자하여 분산 효과를 극대화하고, 낮은 수수료로 효율적인 자산 관리를 제공합니다. --- ### 2. AI와 로보어드바이저의 장점 **데이터 기반 의사결정**: AI는 인간의 분석 능력을 넘어서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이는 시장의 패턴을 빠르게 감지하고 투자 결정을 더욱 정교하게 만듭니다. 예를 들어, AI는 뉴스, 경제 지표, 소셜 미디어 트렌드 등을 분석하여 특정 주식이나 자산의 변동 가능성을 예측할 수 있습니다. **맞춤형 투자**: 로보어드바이저는 투자자의 개인적인 재정 상황과 목표를 반영하여 포트폴리오를 최적화합니다. 이는 투자자 개개인이 따로 복잡한 분석을 하지 않아도 자동으로 적합한 투자 전략을 실행할 수 있도록 돕습니다. 또한, 리밸런싱을 주기적으로 자동화하여 포트폴리오의 리스크와 수익률을 관리합니다. --- ### 3. 투자 시장에서의 변화 **효율성...