2025년 2월 5일
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최근 몇 년 동안, 특히 2022년 OpenAI의 ChatGPT가 출시된 이후 AI는 미디어의 시대정신을 사로잡았습니다. 수많은 이야기가 기술의 잠재적인 미래를 조사하고 AI의 발전과 그것이 가져올 수 있는 변화를 탐구합니다. 그렇다면 지금까지 실제 세계에 어떤 영향을 미쳤을까요?
긍정적인 변화를 가져올 수 있는 AI 알고리즘의 잠재력은 위험과 함께 고려해야 합니다. AI의 장점과 단점을 모두 살펴보는 것은 향후 몇 년 동안 AI의 책임 있는 사용을 안내하는 데 필수적입니다.
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AI 모델의 사용이 확산됨에 따라 엔지니어, 과학자, 정책 입안자, 비즈니스 리더들은 각자의 분야에서 AI 모델의 잠재력을 탐구하고 있습니다. AI 기술 제공업체들은 '기후 문제 해결, 우주 식민지 건설, 모든 물리학의 발견' 등을 예로 들며 AI의 미래에 대해 거창한 주장을 펼칩니다.1
하지만 측정 가능하고 정량화할 수 있으며 입증 가능한 AI의 이점은 무엇일까요? 장밋빛 약속은 제쳐두고, 오늘날 AI 관련 기술 발전이 사회에 어떤 실질적인 혜택을 가져다줬을까요? 지금까지 AI의 입증된 긍정적인 영향에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
비즈니스 성과 향상
날씨 예측 및 재해 예측
보다 효율적인 소프트웨어 개발
새로운 칩 기술
과불화화합물(PFAS) 유해성 완화
IT 가동 중단 방지
신약 개발
핵융합 연구
비즈니스 성과 향상
AI 챗봇부터 셀프 서비스 인터페이스 및 기타 지능형 시스템에 이르기까지, 비즈니스 리더들은 AI 도입을 통해 매출과 수익이 증가했다고 말합니다. AI 기반 비즈니스 인텔리전스 도구는 리더가 데이터 기반 의사 결정을 수행할 수 있도록 하여 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 AI 앱과 워크플로 개선을 통해 운영을 간소화하여 효율성을 높입니다. 전반적으로 생성형 AI 채택을 통해 10년 동안 전 세계 GDP 성장률을 7%까지 높일 수 있습니다.2개
IBM의 2024년 AI 사용 사례 보고서에 따르면 설문조사에 참여한 리더의 67%가 비즈니스 운영에 AI를 도입하여 매출이 25% 이상 증가했다고 답했습니다. 보고서에 따르면 수익 증대에 대한 의견도 비슷했습니다. 설문조사에 참여한 리더의 66%는 AI 시스템과 도구가 최소 25%의 수익률 증가를 가져왔다고 답했습니다.
이러한 리더들은 AI를 통해 비즈니스 이점을 어떻게 얻고 있을까요? 커뮤니케이션과 계획이 필수적입니다. 리더의 85%가 AI 로드맵을 따른다고 주장했고, 72%는 최고 경영진과 IT 리더십 간의 조정을 달성했습니다. AI 프로그램은 비즈니스 리더가 의사 결정 프로세스를 개선하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 보고서에서 연구한 4개 산업(금융, 통신, 소매, 제조)에서 AI의 주요 비즈니스 사용 사례는 다음과 같습니다.
금융: 외부 애플리케이션용 가상 어시스턴트 및 AI 지원 검색 엔진
통신: IT 운영 및 자동화, 내부 애플리케이션용 가상 어시스턴트
소매: 고객 경험 개선
제조: IT 운영 및 자동화
제조 부문을 자세히 살펴보면 운영 관리 및 기타 비즈니스 영역에 AI가 어떻게 적용되는지 더 자세히 알 수 있습니다. IBM 설문조사에 따르면 중간 응답자들은 예측 정확도가 30% 향상되었고, 제품 결함은 25%, 재고는 20% 개선되었으며, 다른 메트릭에서도 유사한 이점을 보고했습니다.
날씨 예측 및 재해 예측
2023년에 IBM과 NASA가 과학자들이 이전 홍수 및 산불의 영향에 대한 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 파운데이션 모델을 개발하기 위해 협력했습니다. NASA의 교육 데이터를 바탕으로 공개적으로 이용 가능한 모델을 사용하여 케냐와 아랍에미리트의 열섬(도심의 밀집 지역으로 온도가 높은 영역)의 산림 재조성 노력을 평가하기도 했습니다.
이 모델을 바탕으로 IBM과 NASA는 2024년 9월에 기후 애플리케이션을 더 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 설계된 새로운 오픈 소스 모델을 출시했습니다. 사용 사례에는 홍수 경보, 허리케인 예측, 중력파 예측 등이 있습니다. 이러한 자연재해에 미리 대비하면 그로 인한 인명 손실과 재산 피해를 줄일 수 있습니다.
오픈 소스 AI 도구는 캐나다 환경 및 기후 변화 협업을 통해 몇 시간 동안 정확한 강우량을 '실시간 예측'하는 등 특수한 용도에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 데스크톱 컴퓨터 한 대에서 실행할 수 있을 만큼 가볍습니다.
2024년 7월에 발표된 구글의 NeuralGCM 모델3은 딥 러닝과 날씨 예측에 대한 두 가지 접근 방식을 결합합니다. 먼저 기존 모델링을 적용하여 대기 상태를 평가한 다음 AI를 도입하여 예측을 순조롭게 진행합니다.
보다 효율적인 소프트웨어 개발
일반적으로 AI의 이점으로 꼽히는 것은 반복적인 작업을 자동화하여 워크플로를 최적화함으로써 직원들이 더 중요한 우선순위에 집중할 수 있게 해준다는 점입니다. AI 기반 에이전트는 높은 수준의 작업을 달성하기 위해 자율적으로 행동 방침을 결정하고 추진함으로써 한 단계 더 발전합니다.
컴퓨터 과학 분야에서 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트는 GitHub 티켓을 자율적으로 해결하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 개발자를 대신하여 버그를 찾고 수정 방법을 제안할 수 있습니다. 개발자는 제안서를 검토하고 승인하여 에이전트에게 코드 업데이트를 미리 제공할 수 있습니다.
새로운 칩 기술
생성형 AI 모델은 컴퓨팅 사용량이 많으며 Nvidia 및 AMD와 같은 제조업체에서 만든 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)에서 실행됩니다. GPU는 역사적으로 머신 러닝 알고리즘에 필요한 고급 계산을 처리할 수 있는 가장 강력한 칩이었습니다.
코로나19 팬데믹으로 인해 글로벌 공급 체인이 붕괴된 이후 GPU 부족은 지속되었지만, 더 나은 칩 성능에 대한 필요성으로 인해 더 효율적인 칩 개발이 촉진되었습니다. 작년에 공개된 인공지능 유닛(AIU) NorthPole AI 추론 칩은 H100보다 속도는 46.9배 빨라졌고 에너지 소비는 72.7배 더 효율적이었습니다. 미국에서는 상원의 초당적 AI 실무 그룹이 새로운 AI 칩의 연구 개발을 지원하겠다고 약속했습니다.4
AI를 지속 가능하게 적용하려면 새로운 칩 기술이 가장 중요합니다. AIU NorthPole과 같은 개발은 LLM이 에너지 사용을 줄이고 더 나아가 기후에 미치는 영향을 줄임으로써 긍정적인 이점을 계속 제공할 수 있는 미래를 나타냅니다.
PFAS 피해 완화
과불화화합물(PFAS)은 특수 코팅된 조리 기구, 화장품, 식품 포장 및 휴대폰 화면에 사용되는 화학 물질 그룹입니다. 그러나 PFAS는 토양에서 분해되는 데 수천 년이 걸리며 인간과 동물의 혈액과 간에도 축적됩니다. PFAS는 대사되지 않으며 암 및 기타 질병과 관련이 있습니다.
미국 국립과학재단이 시작한 500만 달러 규모의 PFAS 교체 프로그램인 PFACTS의 일환으로, 연구자들은 생성형 AI를 사용하여 잠재적인 PFAS 대체물을 발견하고 있습니다. AI 애플리케이션은 독성이 낮으면서도 PFAS와 유사한 기능을 제공할 것으로 예상되는 복잡한 분자 구조를 생성합니다. 이 모델은 최소 6,000개의 잠재적 대체품을 생산했으며 추가 고려 사항을 다루기 위해 확장하고 있습니다.
IT 가동 중단 방지
IT 가동 중단이 발생하면 대응팀은 문제를 진단하고 해결책을 마련한 후 가능한 한 빨리 버그가 있는 소프트웨어를 업데이트해야 합니다. 문제 해결 AI 솔루션은 이러한 프로세스를 더 빠르게 만들 수 있습니다.
AI 지원 IT 관리 플랫폼은 클라이언트 환경을 모니터링하고 잠재적인 위협을 탐지합니다. 이러한 이벤트가 발견되면 AI 시스템은 이를 요약하고 잠재적 원인을 식별하며 솔루션을 통해 대응팀을 안내합니다. 실시간 AI 지원은 의사 결정 과정을 간소화하고 팀이 더 빠르게 대응하여 IT 가동 중단의 영향을 완화할 수 있도록 지원합니다.
신약 개발
코로나19 팬데믹에 대응하기 위해 제약 및 의료 서비스 기업들은 생명을 구하는 백신을 연구, 테스트 및 배포하기 위해 경쟁했습니다. 약물 연구는 복잡하며 단백질과 단백질이 3차원 공간에서 어떻게 접히는지에 대한 면밀한 이해가 필요합니다.
코로나19가 전 세계에 상륙한 지 거의 1년이 지난 2020년 말, Google DeepMind의 연구팀은 AlphaFold2라는 AI 단백질 접힘 예측 도구를 발표했습니다.5 이 도구는 1차원 분자 코드를 기반으로 단백질의 3차원 모양을 90% 이상의 정확도로 예측할 수 있습니다.
동시에 IBM 연구팀은 파운데이션 모델을 만들고 이를 사용하여 네 가지 COVID-19 항바이러스제를 생성했습니다. 바이러스는 시간이 지남에 따라 돌연변이를 일으켜 알려진 백신의 효과를 떨어뜨리기 때문에 AI 지원 항바이러스 발견의 돌파구는 이러한 위협에 대응할 수 있는 새로운 솔루션을 제공할 수 있습니다.
의료 분야에서 신경망의 이점은 신약 탐구에만 국한되지 않습니다. 유엔개발계획(UNDP)은 장애를 가지고 살아가는 사람들을 지원하는 데 AI를 적용하는 것을 지지합니다.6 2024년 미국 국립보건원(NIH)의 연구원들은 AI를 의료 진단에 적용하는 데 성공을 거두었지만 AI가 어떻게 결론에 도달했는지 설명하는 데 어려움을 겪었습니다.7
핵융합 연구
전염병 관련 부족과 글로벌 수요 증가로 인해 천연가스, 석유 및 전기 가격이 급등했습니다. AI 기반 하이퍼스케일 데이터센터가 메가와트 단위의 전력을 소모함에 따라8 에너지 부문에서 새로운 기술의 필요성이 분명해졌습니다.
핵융합에서 과열된 플라즈마는 자화 용기에 담겨야 하는데, 그 중 한 가지 유형이 토카막입니다. 토카막의 자기장이 불안정해지면 플라즈마가 '찢김 모드 불안정성'으로 격납고를 빠져나갈 수 있습니다. 2024년, 프린스턴 대학교의 연구팀은 토카막의 찢김 모드 불안정성을 예측하고 방지할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다.9개
데이터 과학팀은 강화 학습으로 훈련된 AI 토카막 컨트롤러를 사용하여 찢김 사고를 성공적으로 줄였습니다.10 머지않아 에너지원으로서의 핵융합은 공상 과학 작품에만 국한되지 않을 것입니다. 실시간 적응성을 갖춘 AI 기반 토카막은 지속 가능한 핵융합을 기반으로 한 미래로 향하는 유망한 길을 열어줄 수 있습니다.
AI의 이점에는 여러 문제가 뒤따르는 경우가 많습니다. 매출 증가는 생산성 향상에서 비롯될 수 있지만 이익 성장은 AI 관련 정리 해고에서 비롯될 수 있습니다. 새로운 칩과 에너지원이 가능성을 보여주고 있지만, 현재 AI 환경은 전력을 많이 소모하는 GPU, 화석 연료 및 물에 크게 의존합니다. 신약을 개발하는 생성형 모델은 저작권을 위반하고 기만적인 딥페이크를 만들 수 있습니다.
AI는 많은 분야에서 가능성을 보여주지만, 특히 적절한 가드레일이 없는 경우 윤리적으로 고려해야 할 사항도 많습니다. 잠재적인 AI 위험은 다음과 같습니다.
일자리 대체
에너지 및 자원 과잉 소비
개인정보 보호 문제
저작권 침해
잘못된 정보, 사기 및 대중의 신뢰 상실
일자리 대체
일자리 감소에 대한 우려와 보고는 생성형 AI의 부상과 함께 오랫동안 이어져 왔습니다.11 그리고 이러한 두려움은 완전히 근거 없는 것이 아닙니다. 중국에서는 예술가들이 일자리를 잃고 더 적은 돈을 받는 AI 아트 리터처로 다시 고용되는 사례도 있었습니다.12
2023년 12월 750명의 리더를 대상으로 한 여론 조사에서 44%가 2024년 AI 관련 해고를 지지했습니다.13 또한 2024년에 2,000명의 최고 경영진을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 41%가 향후 5년 내에 AI를 도입하여 인력을 감축할 것으로 예상했습니다. 그러나 많은 사람들은 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 새로운 일자리도 생겨날 것이라고 믿었습니다.14
2024년 보고서에 따르면 2030년까지 미국에서 사람이 일하는 시간의 거의 30%가 자동화될 것이며 생성형 AI가 작업장에서 미치는 영향을 제외하면 여기에 더해 8% 더 증가할 것으로 예상됩니다. 모든 근로자가 똑같이 취약한 것은 아닙니다. 고객 서비스, 사무 지원, 식품 서비스 분야의 경우 향후 AI로 인해 일자리가 감소할 가능성이 높습니다. 그러나 STEM, 크리에이티브 및 기타 지식 근로자는 일자리를 잃는 것이 아니라 워크플로가 조정될 수 있습니다.15
해고를 최소화하고, 직장 내 불평등을 해소하고, 인간의 지능을 AI로 대체하려는 시도를 피하기 위해 기업은 명확한 AI 전략을 채택해야 합니다. 생성형 AI를 구현하려면 리더는 팀이 업스킬링 할 수 있도록 지원하고 장려해야 합니다. 효과적인 업스킬링에는 투자와 헌신이 필요하지만, 그 보상은 그 과정만큼 가치가 있습니다. 모든 경력 수준에서 운영되는 의도적인 상향 및 재교육 전략을 통해 고용주는 인재와 내재된 제도적 지식을 유지할 수 있습니다.
에너지 및 자원 과잉 소비
생성형 AI에는 엄청난 양의 물과 전기가 필요합니다. AI를 호스팅하는 서버가 있는 하이퍼스케일 데이터 센터를 식히려면 물이, 데이터 센터를 구동하려면 전기가 필요합니다. 때때로 이러한 데이터 센터는 물과 전기에 대한 접근이 이미 부족하거나 지역 사회가 새로운 개발과 경쟁하게 된 후 그렇게 된 지역에 구축됩니다.16
버지니아 북부는 미국에서 데이터 센터 입지로 가장 인기있는 지역 중 하나입니다. 2023년, 주민들은 세계 최대 규모의 데이터 센터의 건설이 보류 중인 것에 대해 전력 수요와 여러 이유로 시위를 벌였습니다. 그러나 카운티 의회에서는 표결을 통해 시설 건설을 승인하기로 결정했습니다.17
일부 동향에 따르면 AI가 지역 사회로부터 많은 자원을 끌어내지 못할 수도 있다는 우려가 나오고 있습니다. 텍사스주 휴스턴 인근에 건설 예정인 오프더그리드 하이퍼스케일 데이터 센터는 수소 에너지로 운영될 예정입니다.18 Microsoft는 스리마일섬에 있는 원자로 하나를 재가동하기로 하고, 20년 계약 기간 동안 생산하는 모든 전기를 구매하겠다고 약속했다.19세
AIU NorthPole과 같은 고성능, 에너지 효율적인 칩이 지속 가능한 에너지원으로 작동할 수 있다면 에너지 및 자원 부족을 악화시키지 않고 AI의 능력이 계속 발전할 수 있습니다.
긍정적인 측면에서는 기술의 효과적인 적용을 통해 AI의 일부 위험을 상쇄할 수 있습니다. AI는 조직이 기후 회복력을 증진하고 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 지속 가능한 비즈니스 관행의 미래에 매우 중요합니다. IBM의 최신 지속 가능성 준비 현황 보고서에 따르면 설문조사에 참여한 비즈니스 리더 10명 중 9명은 AI가 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 될 것이라는 데 동의했습니다.
개인정보 침해
미국 연방거래위원회(FTC)는 2024년 1월 성명을 통해 AI 기업에 '개인 정보 보호 및 기밀 유지 약속을 지키'라고 경고했습니다.20 FTC는 개인 식별 정보(PII)와 기타 사용자 데이터를 보호해야 하는 AI 제공업체의 의무와 모델 교육 데이터 세트를 확장해야 할 필요성의 지속적인 증가 사이의 이해 관계 상충에 대해 우려를 표명했습니다.
미국에는 직장과 일상 생활에서 적용할 수 있는 AI 관련 데이터 보호에 대한 연방 규정이 없습니다. 일부 미국인들만이 주 차원에서 CCPA(California Consumer Privacy Act)와 같이 비교적 광범위한 데이터 개인정보 보호를 누리고 있습니다.21 트럼프 대통령은 두 번째 임기를 시작한 직후, 개인 데이터를 보호하고 기타 AI 윤리 문제를 해결하기 위한 바이든 행정부의 행정 명령을 취소했습니다. 트럼프는 혁신을 촉진하고 'AI 분야에서 미국의 리더십을 강화한다'는 명목으로 업계에 대한 규제를 완화하겠다고 약속하며 AI에 대한 행정 명령을 발표했습니다.22
유럽연합(EU)의 정책 입안자들은 이러한 정서를 법에 반영하였고 2024년 EU 인공지능법(EU Artificial Intelligence Act)을 통과시켜 이 지역의 AI 개발, 구현 및 사용을 규제했습니다.23 예를 들어, 이 법은 얼굴 인식 위협으로부터 보호하기 위해 인터넷에서 얼굴 이미지를 스크래핑하는 것을 금지하고 있습니다. 광범위한 AI 법은 2026년에 시행됩니다. 그동안 AI 제공업체는 책임감 있는 AI 윤리 관행과 보호 장치를 구축하고, 다른 이들도 그렇게 하도록 지지할 책임이 있습니다.
저작권 침해
때때로 LLM 학습에 사용되는 데이터에는 뉴스 기사나 예술 작품과 같은 저작권이 있는 자료가 포함되기도 합니다. 일부 회사는 교육 중 저작권이 있는 자료를 사용하는 것이 공정 사용에 해당한다며 이를 공개적으로 인정하고 있습니다.
이미지 생성은 지적 재산권 논란도 겪었습니다. 현업 아티스트들은 상업적 이미지 생성에 반대하는 목소리를 높였으며, 특히 2022년 포트폴리오 웹사이트 ArtStation에서 전체적인 시위를 벌이기도 했습니다.24 2024년 영화 Heretic의 감독들은 영화 제작에 생성형 AI가 아무런 역할을 하지 않았다는 것을 시청자에게 알리기 위해 해당 면책 조항을 크레딧에 포함시켰습니다.25
지금까지 미국 정부 기관은 저작권자의 편을 드는 것으로 보입니다. 미국 저작권청은 2023년에 AI가 생성한 이미지가 저작권 보호를 받을 자격이 없다고 결정했습니다.26 2024년 소송에서 미국 캘리포니아 북부 지방법원은 AI 제공자와 사용자 모두가 이미지 생성으로 인한 저작권 침해에 대해 책임을 질 수 있다고 판결했습니다.27분
잘못된 정보, 사기 및 대중의 신뢰 상실
지지자들은 생성형 AI를 '창의성의 민주화'를 위한 강력한 도구로 환영했습니다.28 그러나 같은 도구가 기만적인 목적에도 쉽게 적용될 수 있습니다.
AI가 생성한 잘못된 정보는 2023년부터 빛의 속도로 확산되었으며 여기에는 사기성 텍스트가 포함된 이미지, 비디오 및 스크린샷이 포함됩니다.29 AI 기반 봇은 소셜 미디어 네트워크에 오해의 소지가 있는 게시물과 댓글을 범람시킵니다.30 악의적인 행위자는 AI를 사용하여 오디오 및 비디오 녹화 또는 이미지를 조작하고 남을 속이기 위한 의도로 사실적인 딥페이크를 만들 수 있습니다. 세련된 흰색 패딩 재킷을 입은 프란치스코 교황의 바이럴 이미지처럼 무해한 재미도 있지만, 좀 더 교묘한 효과를 내는 것도 있습니다.
2022년 러시아의 우크라이나 침공 초기 몇 주 동안 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 시민들에게 러시아 군인과의 싸움을 중단할 것을 촉구하는 것으로 보이는 비디오가 온라인에 나타났습니다.31 이듬해에는 AI가 생성한 뉴스 캐스터가 등장하는 딥페이크 친중국 비디오 캠페인이 페이스북과 트위터에 퍼졌습니다.32
2024년 미국 대통령 선거를 앞두고 일부 유권자들은 바이든 대통령이 다가오는 민주당 경선에서 투표하지 말 것을 촉구하는 딥페이크 녹음이 담긴 자동 전화를 받았습니다.33 트럼프 대통령은 음악 슈퍼스타 테일러 스위프트(Taylor Swift)의 지지를 묘사하는 것으로 보이는 여러 개의 딥페이크 이미지를 공유했습니다.34
사이버 범죄자는 AI 딥페이크를 사용하여 음성 사기를 저지르고 피해자를 속여 돈을 이체하도록 할 수 있습니다.35 사이버 보안 옹호자들은 가족 구성원과 함께 검증 프로토콜을 수립하는 것과 같은 사기 탐지 기술을 홍보합니다. AI 사기를 탐지하는 방법을 배우면 위험에 처한 계층의 취약성을 보완하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성형 AI 아웃풋에 더 설득력이 생길수록 실제 현실과 조작된 현실 사이의 베일이 얇아집니다. 일부 연구자들은 대테러 캠페인에서 딥페이크의 잠재적 이점을 탐구하고 있지만36 미디어 소비자는 비판적인 렌즈를 통해 보는 이미지와 비디오를 평가하는 방법을 배워야 합니다. 한편, 기술 기업과 정부는 피해를 완화하고 책임감 있고 윤리적인 AI 사용을 안내하기 위해 협력해야 합니다.
각주
1. “The Intelligence Age”, Sam Altman, 2024년 9월 23일.
2. "Generative AI could raise global GDP by 7%", Goldman Sachs, 2023년 4월 5일.
3. "Neural general circulation models for weather and climate", Kochkov et al, Nature, 2024년 7월 22일.
4. “Driving U.S. Innovation in Artificial Intelligence,” Schumer et al, The Bipartisan Senate AI Working Group, 2024년 5월.
5. “How AI Revolutionized Protein Science, but Didn’t End It,” Yasemin Saplakoglu, Quanta Magazine, 2024년 6월 26일.
6. “The AI Revolution: Is it a Game Changer for Disability Inclusion?,” Hudoykul Hafizov, UNDP Uzbekistan, 2024년 7월 18일.
7. “NIH findings shed light on risks and benefits of integrating AI into medical decision-making,” Jin et al, National Institutes of Health, 2024년 7월 23일.
8. “The Billion-Dollar AI Gamble: Data Centers As The New High-Stakes Game,” Emil Sayegh, Forbes, 2024년 9월 30일.
9. “Engineers use AI to wrangle fusion power for the grid,” Colton Poore, Princeton Engineering, 2024년 2월 21일.
10. “Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning,” Seo et al, Nature, 2024년 2월 21일.
11. “AI in Hiring and Evaluating Workers: What Americans Think,” Rainie et al, Pew Research Center, 2023년 4월 20일.
12. “AI is already taking video game illustrators’ jobs in China,” Viola Zhou, Rest of World, 2023년 4월 11일.
13. “Recent data shows AI job losses are rising, but the numbers don't tell the full story,” Rachel Curry, CNBC, 2023년 12월 16일.
14. “AI will shrink workforces within five years, say company execs,” Anna Cooban, CNN, 2024년 4월 5일.
15. “Generative AI and the future of work in America,” Ellingrud et al, McKinsey Global Institute, 2023년 7월 26일.
16. “Amid explosive demand, America is running out of power,” Evan Halper, The Washington Post, 2024년 3월 7일.
17. “Virginia county approves data center project after 27-hour public hearing,” Matthew Barakat, AP, 2023년 12월 13일.
18. “ECL says it will build a 1GW hydrogen-powered AI data center in Texas, with Lambda as its first tenant,” Sebastian Moss, Data Center Dynamics, 2024년 9월 25일.
19. “Why Microsoft made a deal to help restart Three Mile Island,” Casey Crownhart, MIT Technology Review, 2024년 9월 26일.
20. “AI Companies: Uphold Your Privacy and Confidentiality Commitments,” Staff in the Office of Technology, Federal Trade Commission, 2024년 1월 9일.
21. “The privacy paradox with AI,” Gai Sher and Ariela Benchlouch, Reuters, 2023년 10월 31일.
22. “Fact sheet: President Donald J. Trump takes action to enhance America's AI leadership,” The White House, 2025년 1월 23일.
23. “EU Artificial Intelligence Act,” 2025년 2월 2일.
24. “Artists stage mass protest against AI-generated artwork on ArtStation,” Benj Edwards, Ars Technica, 2022년 12월 15일.
25. “‘Heretic’ Directors Used End Credits to Warn Hollywood About AI: ‘Let’s Bury It Underground With Nuclear Warheads, Cause It Might Kill Us All’,” William Earl, Variety, 2024년 11월 4일.
26. “Artificial Intelligence and Copyright,” The Copyright Office, Library of Congress, Federal Register, 2023년 8월 30일.
27. “Andersen v. Stability AI Ltd., 2024 U.S.P.Q.2d 1470 (N.D. Cal. 2024), Court Opinion,” William H. Orrick,Bloomberg Law, 2024년 8월 12일.
28. “Democratized Creativity: The Evolution And Impact Of AI,” Sachin Dev Duggal, Forbes, 2024년 8월 9일.
29. “AI image misinformation has surged, Google researchers find,” Angela Yang, NBC News, 2024년 5월 29일.
30. “Social media platforms aren’t doing enough to stop harmful AI bots, research finds,” Brandi Wampler, Notre Dame News, 2024년 10월 14일.
31. “Deepfakes and fake news pose a growing threat to democracy, experts warn,” Jackson Cote, Northeastern Global News, 2022년 4월 1일.
32. “The People Onscreen Are Fake. The Disinformation Is Real.,” Adam Satariano and Paul Mozur, The New York Times, 2023년 2월 7일.
33. “AI fakes raise election risks as lawmakers and tech companies scramble to catch up,” Shannon Bond, NPR, 2024년 2월 8일.
34. “How did Donald Trump end up posting Taylor Swift deepfakes?,” Nick Robins-Early, The Guardian, 2024년 8월 26일.
35. "AI voice scams are on the rise. Here's how to protect yourself.," Megan Cerullo, CBS News, 2024년 12월 17일.
36. “The Rise of Artificial Intelligence and Deepfakes,” Buffet Institute for Global Affairs, Northwestern University, 2023년 7월.
리소스
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