비즈니스

샘 알트먼과 AI 패러독스: '남에게는 거품, 우리에게는 수조'

"우리는 AI 거품 속에 있을까요? 네."-샘 알트먼은 OpenAI에 대한 1조 달러 규모의 투자를 발표하면서 이렇게 말했습니다. 그는 15초 동안 '버블'을 세 번이나 반복했는데, 이 말이 헤드라인이 될 것을 정확히 알고 있었기 때문입니다. 하지만 베조스는 산업 거품(지속적인 인프라를 남기는 것)과 금융 거품(가치 없이 붕괴하는 것)을 구분합니다. OpenAI는 현재 주간 사용자 8억 명과 함께 5,000억 달러의 가치를 지니고 있습니다. 진짜 전략은? 과대광고를 조절하여 규제를 피하고 리더십을 공고히 하는 것입니다. 탄탄한 펀더멘털을 가진 기업이 번영합니다.

인공지능은 ChatGPT 출시 이후 가장 중요한 전환점을 맞이하고 있습니다. 애널리스트들이 '인공지능의 대재조정'이라고 부르는 이 시기를 겪고 있는 가운데, OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 모순적으로 보이지만 정확한 전략을 드러내는 발언을 했습니다: 자신의 회사에 대한 수조 달러 규모의 투자를 발표하면서 인공지능 버블을 경고하는 것이죠.

수조 원을 투자하면서 늑대를 울린 CEO

2025년 8월 언론인들과의 만찬에서 알트먼은 다음과 같이 솔직하게 말했습니다. '투자자들 전체가 AI에 대해 지나치게 흥분하고 있는 단계에 있는 것일까요? 제 생각은 그렇습니다. AI는 아주 오랜만에 일어날 가장 중요한 일이 될까요? 제 생각도 그렇습니다.

하지만 여기서 반전이 있습니다. 같은 대화에서 알트먼은 '멀지 않은 미래에 OpenAI가 데이터 센터 구축에 수조 달러를 지출할 것으로 예상해야 한다'고 발표했습니다.

포춘은 "방금 거품이라고 불렀던 산업에서 수조 달러 규모의 확장을 제안하는 것보다 더 거품이 많을 수 있을까요?"라고 아이러니하게도 지적했습니다.

두 달 후, 이 전략은 더욱 분명해졌습니다. 2025년 10월 6일 DevDay에서 알트먼은 현재 수익성과 수익 창출은 '나의 10대 관심사가 아니다'라고 말했습니다.

그는 ChatGPT의 주간 활성 사용자가 8억 명(8월 7억 명에서 증가)에 달했으며, OpenAI의 가치는 현재 5,000억 달러로 민간 기업으로는 역대 최고 가치를 기록했으며, 회사가 '투자 및 성장 공간에 있다'고 발표했습니다.

'계산된 오해' 전략

알트먼의 전략적 인식을 보여주는 한 가지 흥미로운 사실은 그가 15초 동안 '버블'이라는 단어를 세 번 반복하며 이 발언이 헤드라인이 될 것이라고 농담을 했다는 점입니다.

이것은 순진하지 않습니다. 그는 2023년 11월 OpenAI 이사회의 해임 시도를 "나를 포함한 선의의 사람들이 저지른 중대한 지배구조 실패"라고 설명하며 이를 극복한 CEO이지만, 이를 계기로 "더 사려 깊은 리더가 되었다"고 말합니다. 알트만은 미디어의 작동 방식과 자신의 말이 시장에 미치는 영향에 대해 정확히 알고 있습니다.

이 전략은 분명합니다. 'OpenAI의 CEO조차도 거품이라고 말한다'는 오해를 불러일으키는 한편, 회사는 계속해서 수십억 달러를 모금하고 시장 리더십을 공고히 하는 것입니다.

소라 2 사례: 이 전략은 2025년 9월 말 소라 2 앱이 출시되면서 더욱 분명해졌습니다. OpenAI는 처음에는 저작권이 있는 캐릭터(마리오, 포켓몬, 애니메이션 캐릭터)의 동영상을 제한 없이 생성할 수 있는 TikTok 스타일의 소셜 앱을 출시했습니다. 알트만이 직접 피카츄를 먹는 딥페이크 동영상을 포함해 논란이 될 만한 콘텐츠가 쓰나미처럼 밀려오자 OpenAI는 재빨리 한발 물러나 권리 보유자의 '옵트아웃'에서 '옵트인' 시스템으로 전환했습니다. 이는 주의를 환기시키면서 '발 빠른 대처'의 정수를 보여주는 사례입니다.

베조스, 논쟁에 뛰어들다: '산업 거품' 대 '금융 거품'

2025년 10월 3일토리노에서 열린 이탈리아 테크 위크에서 제프 베조스는 AI 거품의 존재를 확인하면서도 알트만이 명확히 밝히지 않았던 근본적인 구분을 제시하며 논쟁에 중요한 관점을 더했습니다.

베조스의 정의: "이것은 금융 거품이 아니라 일종의 산업 거품입니다." 베조스는 페라리와 스텔란티스의 회장인 존 엘칸과의 대화에서 이렇게 설명했습니다. "산업적인 거품은 그렇게 나쁘지 않습니다. 먼지가 가라앉고 누가 승자인지 알게 되면 그 발명품으로 인해 사회가 혜택을 보기 때문에 오히려 좋을 수도 있습니다."

베조스는 1990년대의 생명공학/제약 버블로 인해 투자자들은 총 400억 달러 이상의 손실을 입었지만, 사회는 생명을 구하는 약을 얻게 되었다는 구체적인 예를 들었습니다. 마찬가지로, 닷컴 버블은 현대 인터넷의 기반이 되는 광섬유 인프라를 구축한 회사가 파산했음에도 불구하고 그 덕을 톡톡히 봤습니다.

베조스는 AI에 대한 흥분으로 인해 뛰어난 아이디어든 평범한 아이디어든 모든 실험, 모든 회사가 자금을 지원받을 수 있는 환경이 조성되고 있다고 언급했습니다. 투자자들은 순간의 흥분에 휩쓸려 실제 기회와 단순한 투기를 구분하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이어서 그는 이름을 밝히지 않고 상징적인 사례로 6명으로 구성된 AI 스타트업이 기업 가치 200억 달러로 수십억 달러의 투자를 받은 사례를 들었습니다. 이 일화는 우연이 아니었습니다. 베조스는 AI 산업 거품의 가장 두드러진 현상 중 하나인 직원당 매출을 강조하고 있었습니다.

기존 소프트웨어 업계에서는 직원 1인당 매출 50만 달러가 우수하다고 여겨졌습니다. 일부 AI 스타트업은 이제 직원당 300만~500만 달러의 매출을 달성하고 있으며, 이는 훨씬 더 높은 수준입니다.

강력한 기술을 보유한 소규모 팀도 엄청난 경제적 효과를 창출할 수 있으며, 지난 10년간의 지표로는 비합리적으로 보일 수 있는 가치 평가를 정당화할 수 있습니다.

베조스는 "매우 이례적인 행동"이라면서도 "현재를 특징짓는 것"이라고 말했습니다.

베조스와 알트먼의 주요 차이점

두 가지 비전은 거품의 존재에 대해서는 동의하지만, 어조와 내용에서 크게 다릅니다.

알트만은 열정의 절제, '번 아웃'의 위험, 주의의 필요성을 강조합니다. 반면에 베조스는 사회에 대한 '거대한 혜택', 지속적인 인프라, 개인의 실패와 관계없이 나타날 장기적인 가치를 강조합니다.

알트먼은 닷컴 버블과 일반적인 유사점을 들어 경고하는 반면, 베조스는 광섬유에서 생명을 구하는 의약품에 이르기까지 산업 거품이 어떻게 영구적인 가치를 창출했는지 구체적이고 상세한 예를 들어 설명합니다.

가장 중요한 차이점은 아마도 전략적 차이일 것입니다. 알트만은 폭발적인 성장을 지속하기 위해 계속해서 막대한 자본을 조달해야 하는 회사를 경영하고 있습니다. 베조스는 이미 아마존 제국을 건설했고, 이미 확고한 입지를 구축한 상태에서 AI에 투자하기 때문에 단기간에 천문학적인 가치를 정당화해야 한다는 부담이 적습니다.

이탈리아 테크 위크에 참석한 골드만 삭스의 CEO 데이비드 솔로몬은 "향후 12~24개월 동안 주식 시장이 하락하더라도 놀라지 않을 것입니다. 수익을 창출하지 못하는 많은 자본이 투입될 것이라고 생각합니다."

거품인가 정체인가? 비판적 성찰

하지만 과연 전통적인 의미의 '거품'일까요, 아니면 다른 무언가를 목격하고 있는 것일까요?

고원의 증거

The 가트너의 인공지능 하이프 사이클 2025 에 따르면 인공지능에 대한 가트너의 전망은 GenAI가 '부풀려진 기대의 정점'에서 '환멸의 저점'으로 떨어졌다는 점을 시사합니다.

하지만 가트너는 이것이 부정적인 신호가 아니라는 점을 분명히 합니다. 이는 '건강한 성숙', 즉 과대 광고에서 산업 현실로의 전환을 의미하는 성숙입니다. 구체적인 혜택이 주류가 되는 '생산성의 고원'에 도달하는 데는 2~5년이 걸릴 것으로 예상됩니다.

데이터는 붕괴가 아닌 정체기를 시사합니다.

업계의 펀더멘털은 재앙과는 다른 이야기를 들려줍니다:

  • 중소기업의 68%는 이미 직원 대체가 아닌 실질적인 효율성 향상을 위해 AI를 사용하고 있습니다.
  • 66%의 CEO가 측정 가능한 비즈니스 이점이 있다고 답했습니다.
  • 2030년까지 22조 3,000억 달러의 경제적 영향이 있을 것으로 IDC는 예측합니다.
  • AI에 투자한 1달러당 4.9달러의 경제 효과를 창출합니다.
  • 2026년까지 80%의 기업이 수직적 AI를 도입할 것입니다.
  • AI 거버넌스는 기업의 두 번째로 중요한 전략적 초점으로 부상했습니다.

이는 붕괴 직전의 투기 거품이 아니라 기업 생산에 확고하게 진입하고 있는 기술에서 나온 수치입니다.

GPT-5의 교훈: 2025년 8월에 문제가 있었던 GPT-5의 출시가 밝혀지고 있습니다. 이 모델은 부풀려진 기대에 실망감을 안겨주었고, 알트만은 실수를 인정하고 GPT-4o와 같은 '레거시' 모델에 대한 액세스를 복원해야 했습니다. 하지만 이는 업계 붕괴를 초래한 것이 아니라 혁신적인 도약보다는 점진적인 성장에 대한 기대치를 재조정했을 뿐입니다.

변화하는 내러티브: AGI에서 실용주의까지

전략 변화의 중요한 신호는 AGI(인공 일반 지능)에 대한 담론이 진화하고 있다는 점입니다. 수년간의 과대 광고 끝에 알트만은 이제 AGI를 "그다지 유용한 용어가 아니며" "매우 엉성한 용어"라고 부릅니다.

이는 포춘이 '유토피아적 비전을 좇는 대신 실용주의로 완전히 돌아선 것'을 의미합니다.

여기에서도 전략은 분명합니다. 업계에 피해를 줄 수 있는 비현실적인 기대치를 낮추고, 보다 구체적이고 측정 가능한 지표에 집중하는 것입니다.

AI 거버넌스: 새로운 전략적 우선순위

거품에 대한 이야기도 있지만, 실제로 떠오르는 추세는 AI 거버넌스의 성숙입니다:

AI 거버넌스는 2022년 9위에서 2023년 두 번째로 중요한 전략적 초점으로 부상했으며, 2025년까지 계속됩니다.

80%의 기업이 현장에서 50개 이상의 제너레이티브 AI 사용 사례를 보유하고 있지만, 대부분 실제 운영 중인 사례는 몇 개에 불과합니다.

시장에 미치는 영향(그리고 내러티브의 통제)

알트먼의 발언은 실제로 시장에 영향을 미쳐 나스닥은 1.2%, 엔비디아는 3.5%, 팔란티어는 거의 10% 하락했습니다.

간단한 말 한마디로 시장을 움직이는 힘은 알트만의 전략적 영향력을 보여줍니다. 최고 경영자의 특권은 회사가 어려움을 겪지 않을 만큼 견고하다는 것을 알기 때문에 적절한 시기에 열정을 '절제'할 수 있다는 것입니다.

그럼에도 불구하고 월스트리트 애널리스트들은 여전히 낙관적입니다. 웨드부시의 댄 아이브스는 'AI 혁명은 적어도 향후 2~3년 동안 기술 강세장을 견인할 것이다'라고 주장합니다. 지금은 1996년의 순간이지 1999년의 순간이 아니다'라고 말합니다.

기업 거버넌스의 교훈

해고 경험을 통해 알트만은 '다양한 관점을 가진 이사회와 복잡한 문제를 처리하는 폭넓은 경험이 중요하다는 것을 깨달았다'고 합니다.

이제 그는 내러티브와 메시지를 더 잘 통제하여 자신의 입지를 불안정하게 만들 수 있는 놀라움을 피합니다.

'선택적 거품'은 리스크 관리 전략이기도 합니다. 원치 않는 규제나 조사를 불러올 수 있는 과도한 열정을 식히고 회사의 펀더멘털에 집중하는 것입니다.

최근 개발로 전략 확인

데브데이 2025는 에이전트키트, 챗키트, 앱 SDK를 출시하며 개발자 생태계에서 OpenAI의 입지를 공고히 했습니다. 알트만과 조니 아이브는 65억 달러 규모의 io 인수 이후 개발 중인 AI 디바이스에 대한 대화를 통해 기술적 난관에 직면해 있지만 하드웨어 확장에 대한 OpenAI의 야망을 보여주는 프로젝트를 암시했습니다.

비즈니스에 미치는 영향

알트만의 모순적으로 보이는 전략과 베조스의 역사적 분석은 지금 이 순간을 헤쳐나가는 기업들에게 몇 가지 실질적인 교훈으로 수렴됩니다.

첫 번째는 질적 차별화입니다. 모든 AI 투자가 동일한 것은 아닙니다. 베조스의 말처럼 산업의 거품은 인프라를 구축한 사람들(닷컴 시대에 광섬유를 깔았던 기업들)에게 반드시 보상을 주는 것은 아니지만, 그들이 만든 지속적인 인프라는 살아남아 사회를 위한 가치를 창출합니다. 모든 기업에게 중요한 질문은 "얼마나 많은 수익을 내고 있는가?"가 아니라 "어떤 영향을 미치고 있는가?"입니다.

펀더멘털에 집중하는 것이 중요합니다. 밸류에이션이 현실과 괴리된 것처럼 보이는 환경에서도 측정 가능한 ROI는 여전히 생명줄입니다. 구체적이고 정량화할 수 있는 결과를 보여주는 기업은 시장 조정에서 살아남습니다.

수직적 전문화가 핵심 경쟁 우위로 부상하고 있습니다. Gartner에 따르면 산업별 AI 솔루션이 일반적인 접근 방식보다 25% 더 높은 성과를 거두며 우위를 점하고 있습니다.

사전 예방적 거버넌스는 더 이상 관료적 비용이 아니라 경쟁 우위입니다. 잘 구조화된 제어 프레임워크는 리스크 관리와 가치 창출을 위한 도구가 됩니다.

시장 리더에게는 내러티브의 통제라는 전략적 차원이 추가됩니다. 지배적인 위치에 있는 사람들은 필요할 때 열정을 '조절'하여 기대치와 업계 역학 관계를 형성할 수 있습니다.

마지막으로, 장기적인 관점: 베조스가 지적했듯이 산업 거품은 개인 투자자가 단기적으로 손해를 보더라도 사회에 영구적인 가치를 창출합니다. 오늘날 우리가 구축하고 있는 AI 인프라는 시장 변동에 관계없이 지속될 것입니다.

결론 AI의 전략적 성숙도

알트먼의 모순적으로 보이는 발언과 베조스의 분석은 AI가 파국적으로 터질 운명의 거품이 아니라 시장 리더들이 조율한 선택적 성숙기를 거치고 있다는 더 깊은 진실을 드러냅니다.

탄탄한 기술, 명확한 비즈니스 모델, 측정 가능한 애플리케이션을 갖춘 기업은 성공할 것입니다.

패스트 컴퍼니는 'CEO가 상황을 잘 파악했다'고 지적했습니다. 인용문의 첫 부분만 '샘 알트먼도 AI는 거품이라고 말한다'는 무수한 이야기로 바뀌었죠.

진실은 더 복잡하고 전략적입니다. 우리는 서부 개척 시대에서 통합 단계로 진화하는 산업의 모습을 목격하고 있습니다. 시장 리더는 내러티브의 힘을 이용해 지배력을 강화합니다. 동시에 베조스의 말처럼 그들은 단기적인 시장 변동에 관계없이 사회에 도움이 되는 인프라와 혁신을 만들어냅니다.

자주 묻는 질문

질문: 샘 알트먼은 AI가 거품이라고 생각하나요?답변: 알트먼은 펀더멘털이 없는 고평가된 스타트업과 OpenAI처럼 실제 수익을 내는 기업을 구분합니다. 그는 언론의 영향을 의식해 15초 동안 '거품'이라는 단어를 세 번이나 반복했습니다.

질문: AI 버블에 대한 알트먼과 베조스의 견해는 어떤 차이가 있나요? 답변: 베조스는 '산업 버블'(긍정적, 지속적인 인프라를 남김)과 '금융 버블'(부정적, 펀더멘털이 없음, 잔존 가치 없이 붕괴)을 명시적으로 구분합니다. 알트만은 '버블'이라는 용어를 더 일반적으로 경고의 의미로 사용하는 반면, 베조스는 사회에 장기적으로 '거대한' 혜택을 준다는 점을 강조합니다.

질문: 마케팅 전략인가요?답변: 과도한 규제를 불러올 수 있는 과도한 과대광고를 자제하는 동시에 회사에 대한 신뢰를 유지하기 위해 댓글을 조정한 것으로 보입니다.

Q: OpenAI는 정말 거품에서 벗어난 기업인가요?A: 200억 이상의 반복 매출과 8억 명의 주간 사용자를 보유한 OpenAI는 다른 AI 스타트업보다 펀더멘털이 탄탄한 것은 분명하지만, 5천억 달러의 기업가치를 달성하려면 여전히 지속적인 성장이 필요합니다.

질문: 지금이 정말 거품기인가요, 아니면 정체기인가요?답변: 가트너 하이프 사이클 2025에 따르면 GenAI는 구체적인 성과를 향해 성숙해가는 정상적인 단계에 있다고 합니다. 펀더멘털(중소기업 채택률 68%, 측정 가능한 ROI, 예상 영향력 22.3조)은 투기적 거품이 아닌 견고한 산업 성장을 가리키고 있습니다.

질문: 알트먼의 발언은 시장 전략인가요?답변: 물론입니다. 알트먼은 이사회에서 해고된 경험을 통해 내러티브를 더 잘 통제할 수 있게 되었습니다. 과대광고를 조절하면 펀더멘털에 집중함으로써 규제 리스크를 방지할 수 있습니다.

질문: 버티컬 AI가 정말 미래인가요?답변: 네, Gartner는 2026년까지 80% 이상의 기업이 버티컬 AI를 사용할 것이며, 일반 AI보다 25% 높은 ROI를 달성할 것으로 예측하고 있습니다.

질문: 2025년에 가장 많은 AI 투자가 이루어질 분야는 어디인가요?답변: 의료, 금융, 제조, 법률 서비스가 측정 가능한 ROI를 입증하는 애플리케이션에 중점을 두고 전문화된 AI 도입을 주도하고 있습니다.

질문: 투자자들은 알트먼의 발언에 어떻게 반응해야하나요? 답변: 공개적인 메시지와 기본 전략을 구분해야 합니다. 실제 수익, 지속 가능한 비즈니스 모델, 확고한 시장 지위 등 펀더멘털에 집중하세요.

질문: AI 거버넌스가 정말 그렇게 중요한가요?답변: 네, 2023년에 기업의 두 번째로 중요한 전략적 초점이 되었고 2025년에도 계속 성장하여 핵심 경쟁 우위 및 리스크 관리 도구가 될 것입니다.

주요 출처: CNBC, 포춘, 테크크런치, 벤처비트, 더 버지, 맥킨지, 가트너, PwC, 패스트컴퍼니, 이탈리아 테크 위크 2025

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.