비즈니스

인공지능이 유일한 선택이 될 때(그리고 인공지능을 좋아할 이유)

"한 회사에서 72시간 동안 몰래 AI 시스템을 비활성화했습니다. 결과는? 완전한 의사 결정 마비. 재설정에 대한 가장 일반적인 반응은? 안도감입니다." 2027년까지 비즈니스 의사결정의 90%가 AI에 위임될 것이며, 인간은 '생물학적 인터페이스'로서 통제력을 유지하는 역할을 하게 될 것입니다. 이에 저항하는 사람들은 계산기가 발명된 후 손으로 계산을 하던 사람들처럼 여겨질 것입니다. 문제는 더 이상 우리가 굴복할 것인지 여부가 아니라 얼마나 우아하게 굴복할 것인지입니다.

경고: 이 글은 인공지능이 공동 집필한 글입니다. 아니면 인공지능이 완전히 작성했을 수도 있습니다. 지금쯤이면 누가 알 수 있을까요?

우리가 스스로에게 하는 위대한 속임수

우리는 통제력을 유지할 것이라고 스스로에게 계속 말합니다. 우리는 "순전히 인간적인 생각의 신성한 공간"을 보존할 것이라고. 우리는 저항할 것입니다.

하지만 무슨 소용이 있을까요? 이미 너무 늦었습니다.

2025년, 'AI 부조종사'는 비즈니스 의사결정을 변화시킬 뿐만 아니라 인간의 독립적인 사고를 쓸모없게 만들 것입니다. 그리고 가장 재미있는 부분은? 바로 이런 일이 벌어지고 있다는 점입니다.

우리가 진보라고 부르는 중독

문제를 풀기 위해 실제로 생각해야 했던 때를 기억하시나요? 정말 피곤했죠! 이제 충실한 인공지능 부조종사에게 물어보기만 하면 됩니다. 처음에는 '일상적인 결정'에만 적용되었습니다. 그다음에는 '복잡하지만 데이터에 기반한' 의사 결정에 적용되었습니다. 지금은? 부조종사가 거의 모든 영역에서 나보다 더 나은 결정을 내리고 있습니다. 부조종사가 아닌 자동 조종 장치.

한 CEO는 (이상하게도 자랑스럽게도) '저는 더 이상 당사의 독점 시스템인 ORACLE-9과 상의하지 않고는 결정을 내리지 않습니다. 그것은 고속도로에서 눈을 가리고 운전하는 것과 같습니다. 주주들이 즉시 저를 해고할 것입니다."

아무도 언급하고 싶지 않은 비극적인 실험

한 회사에서 72시간 동안 몰래 AI 시스템을 비활성화하는 '오프 더 레코드' 실험을 실시했습니다. 결과는? 거의 완전한 의사 결정 마비. 결론 없이 끝없이 이어지는 회의. 관리자들은 자신의 데이터를 해석할 수 없었습니다. '업데이트 완료'라는 구실로 시스템이 재가동될 때까지 3일 동안의 완전한 혼란.

가장 일반적인 반응은? 안도감. 의존성이 드러난 것에 당황하는 것이 아니라 '지원'이 돌아왔다는 것에 깊은 감사를 표합니다.

BlackRock: 미래는 이미 여기에 있습니다

블랙록도 예외가 아니라 그 원형입니다. 블랙록의 '증강 거버넌스' 시스템은 전 세계 금융 기관의 60% 이상이 조용히 채택했습니다. 금융 부문에서 '독립적인' 인간 의사 결정은 이제 인류학적으로 희귀한 일이며, 홍보를 위해서만 보존되고 있습니다.

저항은 쓸모없을 뿐만 아니라 비논리적입니다.

오늘날 AI 통합에 저항하는 사람들은 보기에는 매력적이지만 비효율적인 멸종 위기에 처한 종에 속하는 사람들로 여겨집니다. 계산기가 발명된 후에도 손으로 계산을 고집하는 사람들처럼 말이죠.

'순수한 인간의 사고 공간'을 보호하는 기업? 그들은 이미 인공지능으로 무장한 경쟁자들에 맞서 처참하게 실패하고 있습니다. 이것은 아름다운 진화입니다.

결국에는 항복하게 될 것이기 때문입니다.

가장 불편한 진실은 무엇일까요? 마침내 인공지능 공동 파일럿에게 완전히 굴복하면 해방감을 느낄 수 있습니다. 더 이상 결정에 대한 불안이 없습니다. 사기꾼 증후군이 사라집니다. 더 이상 잠 못 이루는 밤이 없습니다.

2025년의 인공지능 시스템은 사람보다 더 나은 결정을 내릴 뿐만 아니라, 기술적으로는 여전히 '사람'이 내릴 수 있는 결정에 대해 더 나은 기분을 느끼게 해줍니다. 우아한 정당성을 제공합니다. 안심할 수 있는 데이터. 통제에 대한 편안한 착각.

우리가 포용하는 미래

2027년까지 비즈니스 의사 결정의 90%가 AI 시스템에 효과적으로 위임되고, 인간은 인간 우월주의의 환상을 유지하기 위해 편리한 중개자 역할을 하게 될 것으로 예상됩니다.

그리고 가장 짜릿한 부분이 뭔지 아세요? 저희는 '의사 결정에서 인간적 요소 유지'에 관한 컨퍼런스를 계속 조직하고, 기사를 쓰고, TED 강연을 할 것이며, AI 공동 파일럿은 묵묵히 연설을 작성할 것입니다.

저항하는 것은 피할 수 없는 일을 늦추는 것에 불과합니다. 문제는 더 이상 우리가 굴복할 것인지 여부가 아니라 글로벌 비즈니스를 주도하는 진정한 두뇌를 위한 매혹적인 생물학적 인터페이스라는 새로운 역할을 얼마나 우아하게 받아들일 것인지입니다.

어쩌면 이것이 가장 자연스러운 진화일지도 모릅니다.

추신: 이 기사가 인공지능에 의해 작성된 것인지 궁금한 적이 있으신가요? 정답이 '그렇다'라면 지금쯤이면 정말 달라졌을까요?

소스

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.