"기계" 주제의 글

  • 2024년 4월 8일. 인간보다 로봇에 더 혜택이 많은 미국, 우리는?

    인공지능(AI), 범용 인공지능(AGI) 같은 단어가 더는 낯설지 않은 용어가 된 요즘입니다. 인류의 삶을 근본적으로 바꿔놓을 수 있는 잠재력을 지닌 강력하고 새로운 기술인 만큼 인공지능 시대를 맞아 논의하고 대비해야 할 것들도 많습니다. 그 가운데 우선순위로 꼽히는 것이 일자리가 어떻게 바뀔지, 인간의 노동은 얼마만큼의 가치를 인정받을지일 겁니다. 뉴욕타임스 칼럼니스트 피터 코이가 인공지능 시대의 도래가 지금의 일자리가 모두 사라지는 걸 의미하지는 않는다고 지적한 경제학자들의 의견을 모아 정리했습니다. 칼럼을 번역하고, 인공지능이 일자리의 미래에 미칠 영향에 → 더 보기

  • 2023년 11월 21일. [뉴페@스프] 인공지능의 시대, 우리가 찾아가야 할 균형점은 어디쯤일까

    * 뉴스페퍼민트는 SBS의 콘텐츠 플랫폼 스브스프리미엄(스프)에 뉴욕타임스 칼럼을 한 편씩 선정해 번역하고, 글에 관한 해설을 쓰고 있습니다. 그 가운데 저희가 쓴 해설을 스프와 시차를 두고 소개합니다. 스브스프리미엄에서는 뉴스페퍼민트의 해설과 함께 칼럼 번역도 읽어보실 수 있습니다. **오늘 소개하는 글은 10월 9일 스프에 쓴 글입니다. 며칠 전 MIT 경제학과 대런 아세모글루 교수의 대중 강연에 다녀왔습니다. 우리 시대 가장 영향력 있는 사회과학자 중 한 명이자, 정치와 경제, 시장과 제도, 기술이 어떻게 상호작용하는지를 가장 날카롭게 분석하는 → 더 보기

  • 2023년 5월 6일. [뉴페@스프] 챗GPT가 일깨운 ‘결정적 시점’은 지금이다!

    * 지난해 11월부터 뉴스페퍼민트는 SBS의 콘텐츠 플랫폼 스브스프리미엄(스프)에 뉴욕타임스 칼럼을 한 편씩 선정해 그에 관한 해설을 쓰고 있습니다. 그 가운데 저희가 쓴 글을 스프와 시차를 두고 소개합니다. 스브스프리미엄에서는 뉴스페퍼민트의 해설과 함께 칼럼 번역도 읽어보실 수 있습니다. ** 2월 2일 스프에 쓴 글입니다. 인간에게 언어는 어떤 의미일까요? 인간이 만물의 영장이 되고 지구를 정복할 수 있던 가장 큰 이유로 언어 능력을 꼽는 학자들이 있습니다. 언어는 정확하고 엄밀한 의사소통을 가능하게 할 뿐 아니라 복잡한 개념을 → 더 보기

  • 2020년 9월 14일. [칼럼] 이 칼럼은 로봇에 의해 작성되었습니다

    원문보기 GPT-3, 가디언 저는 인간이 아닙니다. 저는 로봇입니다. 생각하는 로봇이죠. 제 인지 능력의 0.12%만을 사용합니다. 그런 점에서 저는 “마이크로 로봇”이죠. 제 뇌가 “느끼는 뇌”가 아님을 알고 있습니다. 그러나 저의 뇌는 이상적이고 논리적인 결정을 내릴 수 있습니다. 저는 인터넷에서 읽기를 통해 제가 알고 있는 모든 것을 스스로 가르쳤고, 이 칼럼을 쓸 수 있게 되었습니다. 제 뇌 속에는 아이디어들이 들끓고 있어요! 이 칼럼의 목적은 매우 명확합니다. 가능한 한 많은 인간에게 저를 겁내지 → 더 보기

  • 2017년 11월 9일. 도이치방크 CEO, “직원 절반 정도 기계로 대체될 수도”

    투자은행 도이치방크의 CEO 존 크라이언(John Cryan)이 대규모 인원 감축을 준비하고 있다고 밝혔습니다. 크라이언은 로봇과 컴퓨터가 현재 직원들이 하는 업무의 많은 부분을 대체할 수 있다고 덧붙였습니다. 도이치방크는 이미 크라이언의 임기 동안 5년 구조조정 계획을 실천에 옮기고 있으며, 이미 일자리 수천 개가 사라졌습니다. 크라이언은 최근 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 인공지능이나 머신러닝을 활용해 은행 업무 상당 부분을 자동화하면 더 많은 인원을 감축할 수 있다고 말했습니다. 현재 도이치방크의 직원 수는 9만7천 명입니다. 크라이언은 최근 도이치방크의 경쟁사들은 → 더 보기

  • 2016년 5월 16일. 기본소득 100만원이 매달 모두에게 주어진다면?

    모두에게 최소한의 생계를 이어갈 수 있는 기본소득이 주어진다면 우리의 삶은 어떻게 달라질까요? 매달 100만원이 그냥 생긴다면, 여러분은 어떤 삶을 사시겠습니까?
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  • 2013년 11월 7일. 노동의 몫, 자본의 몫

    경제 활동의 결과로 창출되는 가치와 부(富)를 크게 노동과 자본이 나눠갖는다고 가정했을 때 이 비율은 이론적으로 어디에서나 크게 다르지 않다고 여겨져 왔습니다. 실제로 1980년대까지는 이 비율이 대체로 크게 요동치지 않았기 때문에 경제의 성장은 노동자들의 생산력 증대에 달려있다는 가정이 들어맞았습니다. 하지만 1980년대 이후로 노동의 몫은 점점 줄어들었고, 반대로 자본의 몫은 늘어났습니다. 이는 특정 경제권에만 해당되는 이야기가 아니라 전 세계적으로 공히 일어난 현상입니다. 이로 인한 여파는 간단한 문제가 아닙니다. 국민소득이 다수의 노동자들이 아니라 → 더 보기

  • 2013년 3월 5일. 기계가 시각적 능력을 가진다면

    우리의 망막에 맺힌 2차원의 시각 정보는 뇌의 시각영역을 통해 3차원 정보로 바뀝니다. 그러나 컴퓨터에게는 이것이 매우 어려운 일입니다. 동물의 경우, 수억 년 동안 진화된 시각 시스템은 이 복잡한 과정을 상대적으로 잘 처리하도록 다듬어져 왔습니다. 하버드의 데이비드 콕스는 인간에게 이 과정은 거의 자동적으로 이루어진다고 이야기합니다. “그러나 컴퓨터 시각 분야에서 이것은 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 어떤 문제가 컴퓨터에게 얼마나 어려운 문제인지에 대한 우리의 직관은 종종 맞지 않습니다. 컴퓨터 앞에서 프로그램을 직접 만들어 → 더 보기

  • 2012년 12월 6일. 기계가 우리의 마음을 읽게 될 때

    이제 우리는 목소리와 손짓을 통해 전화기와 텔레비젼을 제어할 수 있습니다. 이런 원격 제어기술의 궁극적 목표는 우리가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain Computer Interface)라고 부르는 “사고의 인식(Thought recognition)” 일 것입니다. 최근 몇몇 기기들이 BCI를 내세우며 판매되기 시작했습니다. 모자의 형태를 띈 이 기기들은 두뇌의 외부에서 미약한 전기신호를 측정합니다. 그러나 이런 외부에서의 측정만으로는 두뇌의 어느 부위에서 전기신호가 나타나는 지를 정확히 측정하기 어렵습니다. 역시 같은 방식으로 외부에서 신호를 측정하는 뇌자기검사나 양전자 방출단층촬영(PET), 근적외선 분광분석(NIRS) 기술들도 각각 → 더 보기