디지털 지능이 물리세계에 들어갈 때 만나는 데이터·비용·안전의 장벽 AI가 컵을 집는 순간, 문제가 달라진다AI에게 탁자 위의 컵을 싱크대로 옮기는 방법을 물어보면, 꽤 훌륭하게 설명합니다. 컵의 위치를 확인하고, 손잡이를 잡고, 기울어지지 않게 들어 올린 뒤 장애물을 피해 이동하라고 할 것입니다. 말로 들으면 간단합니다. 그러나 실제 로봇에게 시키면 어떨까요? 당연히

세상에서 가장 값싼 것이 가설이 된다 앞선 4편은 이렇게 끝맺었습니다. “검증의 고리가 닫힌 분야에서 AI는 스스로 배우며 빨라집니다. 수학과 코드에서 벌어진 일이 실험실에서도 벌어질 수 있을까요.” 이번 편은 바로 그 질문에서 출발합니다. AI에게 새로운 항암제 표적을100개 제안해 달라고 해봅시다. 몇 분이면 그럴듯한 목록을 만들 수 있습니다. 새로운 배터리 물질과 탄소

<원시 데이터의 시대에서 학습·피드백·평가 루프의 시대로> 인터넷을 다 읽고 나면, 그 다음에는 무엇을 읽을까앞선 글, 보고서 3편을 이렇게 끝맺은 바 있습니다. “추론 경제의 최종 병목은 칩이 아니라 칩이 만든 결과를 가르치고 평가하는 데이터다.” 그렇다면 그 데이터는 어디에 있을까요? 한동안 AI업계를 지배하던 걱정이 있었습니다. 바로 데이터가 곧

‘아스트라’와 두 개의 ‘아틀라스’, 그리고 Muse(2026년 9월 9일 기준) AI 뉴스를 따라잡기 바쁜 상황입니다. 9월 들어서면서 오픈AI가 GPT-6 아스트라 모델을 공개하고 월드랩스가 공간지능 모델 '아틀라스'를 발표했는데요. 이후 9월 8일 하루동안에만 '나비에 스토크스 난제'와 구글 딥마인드의 '알파게놈 아틀라스', 메타의 'Muse'에이전트 등 3개의 굵직한 이슈가 잇따라 터져나오기도 했습니다. 흥미로운 건

질문 한 번은 가벼워졌는데, 공장은 무거워졌다 우리가 챗봇에게 이메일 초안을 부탁할 때, 그 질문 한 번을 처리하는 데 드는 비용은 얼마일까요? 소프트웨어와 하드웨어의 발전 덕분에 단순한 텍스트 질문 한 번에 필요한 전력은 이제 같은 시간 동안 텔레비전을 켜놓는 것보다 적은 수준으로 떨어졌습니다. 그런데 이상한 일이 벌어지고 있습니다. 질문 한 번은

코드가 싸질 때, 비싸지는 것은?💡‘40인이 보내온 미래 보고서 02’ 지난주 [AI 미래보고서 01- "프롬프트를 넘어 위임으로"]편에 이어 2번째 보고서입니다. 1편의 질문이 '무엇을 AI에게 맡길 수 있는가'였다면, 2편은 '우리는 어떻게 대응해야할까'입니다. 즉, 기술이 쉬워지고 소프트웨어가 일회용품처럼 '평평해질' 때, 어떤 변화가 예상되는지와 함께 '언제부터 진지하게 다뤄야 할까'에 대해 살펴보았습니다. 다음주

💡‘40인이 보내온 미래 보고서’를 시작하며 지난주 프롤로그를 통해 오늘의 AI를 가능하게 한 생각과 기술의 계보를 살폈습니다. 여기까지가 과거였다면, 지금부터 열 편은 ‘앞으로’를 묻습니다. 『AI 인물열전』에서 다룬 40인 중심으로 공개 발언과 논문, 인터뷰에서 확인된 내용을 열 개의 주제별로 재배치합니다. 이들은 한 목소리를 내지 않습니다. 어디까지 합의하고 어디서 갈라지는지,

알고리즘에 올라탄 저널리즘 : BBC 연례보고서가 드러낸 빅테크 공생의 비용2026년 1월 영국 공영방송 BBC는 유튜브와 전략적 파트너십을 맺고, 유튜브에 맞춘 오리지널 콘텐츠를 제작하는 ‘YouTube-first programming’을 공식화했습니다. 기존 프로그램의 예고편이나 짧은 클립을 올리는 수준을 넘어, 유튜브를 오리지널 콘텐츠의 주요 유통 채널로 인정한 것입니다.[1] 당시 미디어 업계의 질문은 명확했습니다. "이것은 청년층을