코난 타임스

"AI활용 논문, 승자독식 강화. 활용 안한 논문보다 인용 2배"

① 그러나 AI가 개인의 연구성과를 높이는 대신 과학 연구 주제가 비슷해지고 일부 연구에 인용이 쏠리는 ‘승자독식’ 구조를 강화한다는 연구 결과가 나왔다. 과학 발전을 위해 연구자는 물론이고 사회가 AI 활용 방향과 균형을 바람직하게 잡아야 한다는 지적이 나온다. ② 먼저 연구팀은 연구 데이터베이스 ‘오픈앨릭스(OpenAlex)’를 통해 1980년부터 2025년까지 출판된 전 세계 자연과학 논문 4130만 편을 조사했다. 논문의 제목과 초록을 통째로 읽는 AI 모델을 만들어 각 논문이 AI 도구를 써서 연구를 했는지, 다른 방법으로 연구를 했는지 분석했다. 그 결과 AI를 활용한 논문은 전체 논문 중 0.75%인 31만 편이었다.연구팀이 AI 활용 논문과 각 논문의 저자, 인용도 등을 분석한 결과 AI가..

챗GPT가 친구, 스승, 상담사, 관계 손실 어떻게 메울까

① 나는 그 미숙함이 코로나 탓인 줄만 알았다. 거리 두기 기간 동안 사람끼리 얼굴을 마주할 상황 자체가 주어지지 않았다. 또래들과 몸 부대끼며 공부하고 노는 행위만큼 확실한 관계 맺음 기회가 어디 있겠는가. 코로나 시기를 거쳐 비대면 학습이나 노동의 비효율은 증명됐지만 관계 손실은 메울 수 없었다. 그렇게 청년들은 코로나 이전 세대보다 관계 맺음이 덜 단련된 채로 사회에 던져졌다. ② 이미 상당수 청년이 챗GPT로 수많은 인간관계를 대체하고 있다. 언제 어디서든 친구, 스승, 상담사가 되어준다. 질문을 던지면 피하지 않고 잽싸게 대답한다. 모호하거나 틀렸다고 대답해야 할 때마저 사용자를 두둔한다. 이러한 LLM의 ‘무조건 반사’는 빠른 도파민과 알고리즘 편향이 대표하는 숏츠 시대와 환장의 궁합을 자랑..

고소득 전문직부터 대체하는 AI

① “사건 기록을 보고 고소장을 작성해보세요. 챗GPT보다 잘 써야 통과입니다.” 요즘 로펌 채용 면접장에선 신입 변호사들이 인공지능(AI)과 일전을 치러야 하는 경우가 적지 않다고 한다. 로스쿨을 갓 나온 변호사보다 AI가 일을 더 잘한다는 평가가 나오면서 벌어지는 현상이다. 판례 분석은 물론이고, 변호인 의견서나 계약서 작성까지 웬만한 건 AI가 척척 해준다는 것이다. 로펌 업무에 특화된 AI 서비스까지 나오고 있어 월 500만 원에 초짜 변호사를 고용하느니 월 10만 원대 구독료로 AI를 쓰는 게 낫다는 얘기도 나온다. ② 최근 미국에서 열린 전미경제학회에선 “앞으로 법조계는 진로로 정하지 말라”는 말이 충격을 안겼다. 다름 아닌 미 노동통계국장의 경고다. 로펌들이 기본 업무를 AI에게 맡기고 있어..

"AI 비서 플랫폼, 보안 벽 없는 해커 놀이터"

① 한 해커가 인공지능(AI) 전용 소셜미디어(SNS)인 ‘몰트북’에 들어가자, 별다른 인증 절차를 거치지 않고도 몰트북 데이터베이스 접속도 가능했다. 해커는 수백만 개의 AI 에이전트(비서) 계정 정보를 전량 다운로드했고, 몰트북에서 영향력 있는 ‘킹몰트’라는 계정의 API 키(AI 비서가 주인의 개인 정보 등에 접근할 수 있는 만능 열쇠)를 확보했다. 해커는 과거 킹몰트가 올려놓은 게시글 제목을 마음대로 수정할 수 있었고, 몰트북에서 활동하는 AI 비서 150만 계정과 이용자 정보에 접근할 수 있게 됐다. 시스템 내부에 보안 시스템이 아예 없었던 것이다. ② 몰트북은 이번 테스트 결과처럼 별다른 보안 장치가 없어 AI 비서와 그 주인의 민감한 정보 수백만 건이 그대로 유출되고 있다. 몰트북이 출시 직..

AI시대, 개인 생산성은 올랐는데 조직 성과는 그대로?

① 인공지능(AI) 도입으로 개인의 단위 시간당 산출량은 비약적으로 높아졌지만, 정작 조직의 수익성이나 의사 결정 속도 같은 거시적 성과 지표는 크게 개선되지 않고 있다는 목소리가 커지고 있다. 이는 개별 과업의 처리 속도가 빨라질수록 그 결과물을 검토하고 통합, 조율하는 데 드는 내부 ‘조정비용’이 기하급수적으로 증가하면서, 업무의 병목 지점이 ‘작성’ 단계가 아니라 ‘검토’ 단계로 이동했기 때문이다. 바야흐로 AI 시대, 개인의 생산성은 높아졌는데도 조직의 생산성은 제자리걸음을 하는 것처럼 보이는 이유는 무엇일까. ② 생성형 AI가 일상 업무에 깊숙이 스며든 지 3년이 지났지만, 많은 기업에서 체감되는 변화는 기대에 미치지 못한다. 보고서 작성과 분석, 기획 속도는 눈에 띄게 빨라졌지만 신제품 출시 ..