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AI가 바꿀, 어쩌면 이미 바꾼 3가지

Team MAXONOMY ・ 2025.09.10

AI가 바꿀, 어쩌면 이미 바꾼 3가지



처음 인터넷이 보급되었을 때, 처음 스마트폰이 세상을 바꾸었을 때, 무척 새롭고 신기했던 기억이 납니다. 이제는 언제 어디서든 인터넷에 접속해 모바일 디바이스로 정보를 얻는 것이 당연하게 되었습니다. 나아가 얻은 정보를 공유하고, 재가공하며, 모두가 정보의 생산자가 되어가고 있습니다. 아침에 읽은 뉴스가 오후에는 벌써 이미 옛날 정보가 되어버릴 정도로 세상은 빠르게 변화하고 있습니다.


이런 빠른 변화 속에서 더 빠른 변화를 가속할 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 바로 AX(AI 대전환)입니다. 또 다시 변화할 세상을 서둘러 준비하기 위해 국가와 기업은 그 어느때보다 분주한 시간을 보내고 있습니다.


거대한 변화에는 크고작은 변화가 함께하기 마련이죠. 이번 맥사이트픽에서는 AI가 바꿀, 어쩌면 이미 바꾼 3가지 요소에 대해서 알아보겠습니다.







인프라 산업: 데이터 고속도로의 확장



최근 뉴스들을 보면 ‘데이터 고속도로의 확장’이란 표현이 자주 등장합니다. 데이터가 다니던 기존의 3G,4G, LTE 그리고 5G 속도를 넘어 더빠른 데이터가 수용되고 처리될 수 있는 데이터 고속도로를 구축해야한다고 이야기하는 것인데요. 데이터 고속도로 확장은 국가에서 누구보다 목소리 높여 주장하고 있습니다.


정부는 AI활용의 일상화를 위한 통신량이 2033년에 이르면 지난 2023년의 이용량 대비 최소 4배에서 많게는 9배 수준으로 급증될 것이라 예측했습니다.*

*이코노믹 데일리(2025-08-24) AI '데이터 고속도로' 4배 넓힌다...국가 백본망 2030년까지 4배 증설


지금은 AI 활용 방식 중에서도 거대언어모델(LLM)만을 주로 이용하는 수준이라, AI 대중화와 상용화에 따른 트래픽 증가가 현시점에서는 큰 부담을 주고 있지는 않습니다. 하지만 서서히 인공지능 로봇, 자율주행차 등 피지컬 AI 도입이 확산되었을 때, 그리고 산업 분야에서 인공지능이 보편화되었을 때, 이에 맞춰 트래픽 또한 급증 될 수 밖에 없습니다.


기존의 네트워크가 고도화되면 AI 연산 작업을 위해 사용되는 그래픽처리장치의 물리적 용량 등 컴퓨팅 자원을 기존보다 효율화시킬 수 있지만, 개선만으로는 거대한 AI 변화를 대비하기 부족할 수 있습니다. 국가가 나서서 백본망 통신의 용량 확충 등을 발표하며, 미래 확대 가능한 수준을 검토하는 이유입니다.


AI 확산은 단순 기술 혁신으로만 이해되어서는 안될 것입니다. 다시말해, 교통, 에너지, 의료, 금융 같은 핵심 산업들 모두 디지털 데이터를 활용하고 의존하는 비중이 커져있는 현 단계에서 AI 확산은 데이터 경제를 가속화할 것입니다. AI 인프라 구축은 어쩌면 도로, 철도 건설보다도 훨씬 더 신중해야 하는 작업이 될 것입니다.









광고 산업: 창의의 사고방식을 바꾸다



이렇게 실물경제에서 AI가 주요한 역할로 자리잡고 있을 때, 인간의 고유 영역으로 여겼던 ‘창의’에서도 AI는 여전히 끊임없이 발전을 시도하고 있습니다. AI를 통해 광고를 생성하고, 심지어 광고 대회에서 수상했다는 뉴스를 심심치 않게 접하지 않나요?


지난 NBA 결승전에서도 AI로 제작한 광고가 등장했습니다. AI로 광고를 만든다는게 더는 새로운 사실은 아니지만 광고를 제작하는데 투입되는 비용과, 광고를 만들기까지 시간을 기존과 비교해보면 놀라지 않을 수가 없습니다. 그래서 사실 AI는 광고 산업에서 벌써 게임체인저라 불리며, 광고업계에 환호와 동시에 업계 관련자들에게 긴장감을 주고 있는데요.


이 또한, 단순한 기술 혁신을 넘어 창의성 영역의 확장 모습으로 이해해볼 수 있습니다. 막대한 제작비와 전문 스튜디오를 가진 대기업만 할 수 있었던 일이, 이제는 누구나 가능해졌습니다. 영상·이미지·카피를 생성하는 도구들이 대중화되면서, 창작은 권력에서 해방되어 모두의 손으로 넘어가고 있다는 것을 대중들까지도 곧 받아들이게 될 것입니다.


물론 이 과정에서 현실과 허구의 경계가 희미해지는 문제도 생깁니다. 하지만 이것을 단순한 부작용이 아니라 새로운 창작 문화의 시작이라고 보는 시각도 존재합니다. 과거 인쇄술이 가짜 뉴스도 함께 퍼뜨렸지만 결국 지식의 대중화를 이끌었듯, AI도 혼란과 함께 새로운 창작 문화를 정착시킬 것입니다. 이러한 현상들을 큰 흐름에서 보게되면 결국 AI가 사회의 구조와 문화 그리고 인간의 사고방식 자체를 점차 바꿔나가고 있는 모습들이 선명히 드러납니다.









인간-기계 새로운 관계



인프라와 광고 업계 모두 특수한 산업이기 때문에 아직은 나와 크게 연관되어 있지 않다고 생각될 수 있지만, 사실 우리는 오래전부터 꽤 AI와 가깝게 생활하고 있었습니다. 대표적으로 로봇 청소기가 있죠.


많은 소비자가 로봇 청소기를 마치 살아있는 생명 같다고 느낀 적이 있다고 말합니다. 인간은 기본적으로 무생물을 의인화할 수 있는 능력을 가지고 있는데요. 가끔 로봇에게 말을 걸기도, 가끔은 고마움과 미안함을 느끼기도 하죠. 일부 소비자들은 기계가 고장 나면 더 이상 제품 불량이나 고장으로 단순하게 생각하는 것이 아니라, 일종의 배신이라는 감정까지 느낀다고 합니다.


앞으로 더욱 발전될 AI 소프트웨어에 정교한 하드웨어가 결합하면, 인간이 얼마나 더 깊은 감정을 이입하게 될지 예측이 안됩니다. 이미 Chat GPT와 연애 중이라 말하는 사람이 전세계 곳곳에 등장하고 있으니까요.


이는 기술에 대한 기대치가 단순한 도구적 수준을 넘어섰다는 의미입니다. 소비자는 AI 기기를 인간처럼 대하며, AI는 그런 감정을 수집하여, 이를 기반으로 향상된 서비스를 제공하고 있습니다. 가정용 기기를 포함한 모든 생활 속 AI는 앞으로 인간-기계 관계라는 새로운 사회적 맥락 속에서 새롭게 평가될 것입니다.






마치며


오늘의 인공지능, AI는 더 이상 특정 분야의 기술 혁신이 아니라, 사회 전반의 규칙을 다시 쓰는 도구이자 원동력으로 볼 수 있습니다. 인프라에서 창의성, 인간의 본질, 생활의 감정까지 AI는 사회의 모든 차원을 동시에 흔들고 있습니다. AI로부터 흔들릴 것인지, 불안에 떨 것인지 아니면 AI로부터 더 큰 만족도를 얻을 수 있도록 인간이 AI를 먼저 잘 가이드 해줄 것인지를 신중하고 과감하게 선택해야 하는 시기입니다.


AI와 관련된 규제와 검토가 늦춰질 수록 AI를 받아들이는 사회는 혼란과 불평등이 먼저 심화 될 수 밖에 없습니다. 결국 AI를 어떻게 생활과 사회에 흡수 시킬지에 대한 방법을 찾는게 관건입니다. AI는 산업의 논리, 문화의 규칙, 인간의 가치, 생활의 감각을 동시에 바꾸고 있으므로 국민 모두가 어떤 사회를 원하는지에 대한 다방면적인 성찰을 해야 합니다. 그리고 그 선택을 반영한 더 정확한 프롬프트를 AI에게 제공해야할 때입니다.





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더맥소노미2024 세션 스케치 여섯 번째 포스트입니다.이번 세션 스케치는 패널세션으로 진행된, CJ올리브영의 퍼포먼스마케터와 CRM마케터가 '함께' 일하는 방법입니다. 팀맥소노미의 최보규님의 진행 하에 CJ올리브영의 강승범, 김진석 팀장님이 패널로 참여하여 퍼포먼스와 CRM 마케팅의 협업 노하우와 상세한 사례를 공유해주셨습니다.The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다.     퍼포먼스 마케터와 CRM 마케터가 "함께" 일하는 방법CJ 올리브영 | 강승범 팀장CJ 올리브영 | 김진석 팀장팀 맥소노미 | 최보규 파트장CJ 올리브영은 이용해보지 않은 사람을 찾기 힘든 대한민국 NO.1 헬스&뷰티 스토어입니다. 오프라인뿐만 아니라 온라인 앱/웹을 통해 오프라인 매장의 상품을 빠르게 배송하는 오늘드림 서비스 또한 제공하고 있는데요. 강승범 팀장님은 그런 CJ 올리브영의 유저그로스팀에서 온라인 개인화 CRM과 그로스 업무 진행하고 계시고, 김진석 팀장님는 퍼포먼스 마케팅 팀의 리드를 맡고 계십니다. 최근 데이터 마케팅 업계에서는 여러 이슈로 각 퍼널상 데이터 단절 많이 발생하고 제약이 많은 문제가 있는데요. CJ 올리브영에서는 퍼포먼스 마케터와 CRM 마케터가 "함께" 일하는 방법을 통해 이런 문제를 해소하려 노력 중이라고 합니다.    Q1. 올리브영의 매출이 매년 고속 성장하고 있는데 그 비결이 무엇인가요?CJ 올리브영의 매출 고성장의 비결은 꾸준한 신규 서비스 런칭에 있다고 합니다. 2019년도에 런칭한 오늘드림 서비스는 운 좋게도 코로나19 상황과 겹쳐 매출 성장의 큰 보탬이 되었고 20년에는 올리브영 라이브를, 21년에는 천만 리뷰와 선물하기 서비스를, 22년에는 매거진관과 W케어 서비스를 런칭하여 올리브영의 새로운 모습을 꾸준히 보여주었습니다. 물론 이 과정에서 CRM과 퍼포먼스 마케팅의 연계가 함께 있었기 때문에 지금의 성장을 만들 수 있었다고 김진석 팀장님이 말씀하셨습니다.   Q2. 여러가지 목표를 달성하며 성장해왔겠지만, 가장 주요하게 가졌던 목표는 무엇이었나요?CJ 올리브영이 주요하게 설정한 마케팅 목표는 연도별로 달랐는데요. 21년에도에는 주로 앱 다운로드 수를 늘리기 위해 노력했다고 합니다. 주로 구글의 앱 캠페인(AC) 위주로 마케팅 활동을 했으며, 성과도 나쁘지 않았다고 합니다. 하지만, 앱 설치 이후에 첫 구매로 이어지는 여정이 굉장히 매끄럽지 못하였다고 합니다. 앱 다운로더의 약 24%가 첫 구매로 이어지고 나머지 76%는 앱 설치 후 아무것도 하지 않았다고 하죠.그래서 그 다음해인 22년에는 첫구매를 위한 캠페인을 진행하였고 그 다음해에는 리텐션을 위한 캠페인을 진행하였습니다. 고객 여정 단계에 맞추어 새로운 KPI 계속 설정한 것이죠. 특히 그 과정에서 퍼포먼스 마케팅과 CRM 마케팅의 연결고리를 찾으려 꾸준히 노력하였고, 23년에는 Braze를 도입하면서 그 고민과 테스트를 심도있게 진행하였다고 합니다. Q3. 최근 올리브영의 주요 마케팅 활동은 무엇이었나요?최근 올리브영 주요 마케팅 활동은 크게 2가지로 나눌 수 있다고 하는데요. 첫 번째는 협력광고입니다. 올리브영은 수 많은 브랜드가 입점해있는 유통사입니다. 올리브영의 입점한 브랜드의 매출이 높아질수록 올리브영의 매출도 자연스럽게 높아지는데요. 그렇기 때문에 올리브영이 가지고 있는 거대한 퍼스트파티 데이터를 활용하여 입점 브랜드의 마케팅을 지원하고자 하였습니다. 하지만 퍼스트파티 데이터를 타사에 함부로 공유하는 것은 굉장히 까다롭고 힘든 일이었습니다.이에 올리브영은 메타의 협력 광고 솔루션을 활용해서 이를 해결하였는데요. '메타 협력 광고'는 브랜드가 자사몰을 넘어 외부 판매채널에서도 효과적인 마케팅을 할 수 있는 메타의 디지털 솔루션입니다. 해당 협력 광고를 통해 올리브영은 ROAS 131%p, 매출 54%가 상승하는 성과를 거두었습니다. 올리브영 입점 브랜드는 이제 최적화된 타겟에 광고가 가능했고 간단한 AB테스트까지 실행할 수 있었습니다. 앞으로는 틱톡, 구글과도 유사한 협력광고를 진행할 계획이라고 하네요.올리브영의 주요 마케팅 활동 두 번째는 바로 퍼포먼스 마케팅과 CRM의 연계였습니다. MMP 솔루션과 Braze를 연동하는 것이 주요 과제였는데요. MMP의 광고 캠페인을 Braze로 받아서 고객 전환, 시나리오 디벨롭, 각 퍼널 전환 및 고객 여정 세분화를 진행하였다고 합니다.  Q4. MMP, Product Analytics, CRM 등 다양한 솔루션을 도입할 때 어떤 점을 고려하고 어떤 점이 어려웠나요?애플의 ATT(App Tracking Transparency)와 같은 외부 이슈로 고객 데이터 획득이 불확실해지는 상황에서 사용자를 식별하는 것이 가장 큰 고민이었다고 합니다. 따라서 Amplitude와 Braze와 같은 툴을 사용하여 사용자 식별 고도화를 진행 중이라고 하는데요.사실 이 과정에서 퍼포먼스 팀이 도입한 솔루션과 그로스팀이 도입한 솔루션 간의 통합 문제가 있었습니다. 키 값, 테깅 포인트, 수집 데이터 등 세세한 부분까지 서로 맞출 필요가 있었고 이에 따라 기존 업무 방식에 대한 근본적인 고민부터 다시 시작했다고 합니다. 퍼포먼스 팀과 그로스 팀이 데이터를 통합하는 과정은 아직도 진행 중이라고 합니다.퍼포먼스 팀과 그로스 팀이 통합된 데이터를 가지게 된다면, 퍼포먼스 팀에서 APP설치 캠페인을 실행하며, 그로스 팀에서는 신규약관 동의과 첫구매를 유도하고, 퍼포먼스 팀에서 구매전환이나 리타겟팅을 진행하면 그로스 팀에서는 이탈 예상 고객을 Win-back 하는 등의 업무 협조가 가능할 것이라고 기대하고 있습니다. Q5. 올리브영 미래 방향성과 향후 계획은?우선 광고나 CRM에 터치된 사용자를 식별하고 사용자의 캠페인 인게이지먼트 이력을 데이터 베이스화하여 CDP에 연결하고 싶다고 합니다.또한 매체별로 협력광고를 확장하는 것이 주요 방향성 중 하나라고 합니다. 메타의 협력 광고 성공 사례를 기반으로 더 확장해 나가겠다는 것인데요. 앞서 말한 틱톡이나 구글과 같은 매체를 통해 협력 광고를 집행하고, 입점 브랜드와의 협업을 통한 트래픽 만들기가 주요 과제가 될 것입니다. 입점 브랜드와의 상생을 중요하게 여기고 고민하는 것이 올리브영이 대 한민국 NO.1 헬스&뷰티 스토어가 될 수 있었던 비결이 아닐까 싶습니다.    📺 CJ 올리브영의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.    



처음 인터넷이 보급되었을 때, 처음 스마트폰이 세상을 바꾸었을 때, 무척 새롭고 신기했던 기억이 납니다. 이제는 언제 어디서든 인터넷에 접속해 모바일 디바이스로 정보를 얻는 것이 당연하게 되었습니다. 나아가 얻은 정보를 공유하고, 재가공하며, 모두가 정보의 생산자가 되어가고 있습니다. 아침에 읽은 뉴스가 오후에는 벌써 이미 옛날 정보가 되어버릴 정도로 세상은 빠르게 변화하고 있습니다.


이런 빠른 변화 속에서 더 빠른 변화를 가속할 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 바로 AX(AI 대전환)입니다. 또 다시 변화할 세상을 서둘러 준비하기 위해 국가와 기업은 그 어느때보다 분주한 시간을 보내고 있습니다.


거대한 변화에는 크고작은 변화가 함께하기 마련이죠. 이번 맥사이트픽에서는 AI가 바꿀, 어쩌면 이미 바꾼 3가지 요소에 대해서 알아보겠습니다.







인프라 산업: 데이터 고속도로의 확장



최근 뉴스들을 보면 ‘데이터 고속도로의 확장’이란 표현이 자주 등장합니다. 데이터가 다니던 기존의 3G,4G, LTE 그리고 5G 속도를 넘어 더빠른 데이터가 수용되고 처리될 수 있는 데이터 고속도로를 구축해야한다고 이야기하는 것인데요. 데이터 고속도로 확장은 국가에서 누구보다 목소리 높여 주장하고 있습니다.


정부는 AI활용의 일상화를 위한 통신량이 2033년에 이르면 지난 2023년의 이용량 대비 최소 4배에서 많게는 9배 수준으로 급증될 것이라 예측했습니다.*

*이코노믹 데일리(2025-08-24) AI '데이터 고속도로' 4배 넓힌다...국가 백본망 2030년까지 4배 증설


지금은 AI 활용 방식 중에서도 거대언어모델(LLM)만을 주로 이용하는 수준이라, AI 대중화와 상용화에 따른 트래픽 증가가 현시점에서는 큰 부담을 주고 있지는 않습니다. 하지만 서서히 인공지능 로봇, 자율주행차 등 피지컬 AI 도입이 확산되었을 때, 그리고 산업 분야에서 인공지능이 보편화되었을 때, 이에 맞춰 트래픽 또한 급증 될 수 밖에 없습니다.


기존의 네트워크가 고도화되면 AI 연산 작업을 위해 사용되는 그래픽처리장치의 물리적 용량 등 컴퓨팅 자원을 기존보다 효율화시킬 수 있지만, 개선만으로는 거대한 AI 변화를 대비하기 부족할 수 있습니다. 국가가 나서서 백본망 통신의 용량 확충 등을 발표하며, 미래 확대 가능한 수준을 검토하는 이유입니다.


AI 확산은 단순 기술 혁신으로만 이해되어서는 안될 것입니다. 다시말해, 교통, 에너지, 의료, 금융 같은 핵심 산업들 모두 디지털 데이터를 활용하고 의존하는 비중이 커져있는 현 단계에서 AI 확산은 데이터 경제를 가속화할 것입니다. AI 인프라 구축은 어쩌면 도로, 철도 건설보다도 훨씬 더 신중해야 하는 작업이 될 것입니다.









광고 산업: 창의의 사고방식을 바꾸다



이렇게 실물경제에서 AI가 주요한 역할로 자리잡고 있을 때, 인간의 고유 영역으로 여겼던 ‘창의’에서도 AI는 여전히 끊임없이 발전을 시도하고 있습니다. AI를 통해 광고를 생성하고, 심지어 광고 대회에서 수상했다는 뉴스를 심심치 않게 접하지 않나요?


지난 NBA 결승전에서도 AI로 제작한 광고가 등장했습니다. AI로 광고를 만든다는게 더는 새로운 사실은 아니지만 광고를 제작하는데 투입되는 비용과, 광고를 만들기까지 시간을 기존과 비교해보면 놀라지 않을 수가 없습니다. 그래서 사실 AI는 광고 산업에서 벌써 게임체인저라 불리며, 광고업계에 환호와 동시에 업계 관련자들에게 긴장감을 주고 있는데요. 


이 또한, 단순한 기술 혁신을 넘어 창의성 영역의 확장 모습으로 이해해볼 수 있습니다. 막대한 제작비와 전문 스튜디오를 가진 대기업만 할 수 있었던 일이, 이제는 누구나 가능해졌습니다. 영상·이미지·카피를 생성하는 도구들이 대중화되면서, 창작은 권력에서 해방되어 모두의 손으로 넘어가고 있다는 것을 대중들까지도 곧 받아들이게 될 것입니다. 


물론 이 과정에서 현실과 허구의 경계가 희미해지는 문제도 생깁니다. 하지만 이것을 단순한 부작용이 아니라 새로운 창작 문화의 시작이라고 보는 시각도 존재합니다. 과거 인쇄술이 가짜 뉴스도 함께 퍼뜨렸지만 결국 지식의 대중화를 이끌었듯, AI도 혼란과 함께 새로운 창작 문화를 정착시킬 것입니다. 이러한 현상들을 큰 흐름에서 보게되면 결국 AI가 사회의 구조와 문화 그리고 인간의 사고방식 자체를 점차 바꿔나가고 있는 모습들이 선명히 드러납니다. 









인간-기계 새로운 관계



인프라와 광고 업계 모두 특수한 산업이기 때문에 아직은 나와 크게 연관되어 있지 않다고 생각될 수 있지만, 사실 우리는 오래전부터 꽤 AI와 가깝게 생활하고 있었습니다. 대표적으로 로봇 청소기가 있죠. 


많은 소비자가 로봇 청소기를 마치 살아있는 생명 같다고 느낀 적이 있다고 말합니다. 인간은 기본적으로 무생물을 의인화할 수 있는 능력을 가지고 있는데요. 가끔 로봇에게 말을 걸기도, 가끔은 고마움과 미안함을 느끼기도 하죠. 일부 소비자들은 기계가 고장 나면 더 이상 제품 불량이나 고장으로 단순하게 생각하는 것이 아니라, 일종의 배신이라는 감정까지 느낀다고 합니다.


앞으로 더욱 발전될 AI 소프트웨어에 정교한 하드웨어가 결합하면, 인간이 얼마나 더 깊은 감정을 이입하게 될지 예측이 안됩니다. 이미 Chat GPT와 연애 중이라 말하는 사람이 전세계 곳곳에 등장하고 있으니까요.


이는 기술에 대한 기대치가 단순한 도구적 수준을 넘어섰다는 의미입니다. 소비자는 AI 기기를 인간처럼 대하며, AI는 그런 감정을 수집하여, 이를 기반으로 향상된 서비스를 제공하고 있습니다. 가정용 기기를 포함한 모든 생활 속 AI는 앞으로 인간-기계 관계라는 새로운 사회적 맥락 속에서 새롭게 평가될 것입니다.






마치며


오늘의 인공지능, AI는 더 이상 특정 분야의 기술 혁신이 아니라, 사회 전반의 규칙을 다시 쓰는 도구이자 원동력으로 볼 수 있습니다. 인프라에서 창의성, 인간의 본질, 생활의 감정까지 AI는 사회의 모든 차원을 동시에 흔들고 있습니다. AI로부터 흔들릴 것인지, 불안에 떨 것인지 아니면 AI로부터 더 큰 만족도를 얻을 수 있도록 인간이 AI를 먼저 잘 가이드 해줄 것인지를 신중하고 과감하게 선택해야 하는 시기입니다.


AI와 관련된 규제와 검토가 늦춰질 수록 AI를 받아들이는 사회는 혼란과 불평등이 먼저 심화 될 수 밖에 없습니다. 결국 AI를 어떻게 생활과 사회에 흡수 시킬지에 대한 방법을 찾는게 관건입니다. AI는 산업의 논리, 문화의 규칙, 인간의 가치, 생활의 감각을 동시에 바꾸고 있으므로 국민 모두가 어떤 사회를 원하는지에 대한 다방면적인 성찰을 해야 합니다. 그리고 그 선택을 반영한 더 정확한 프롬프트를 AI에게 제공해야할 때입니다.

 





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