Human

인간과 사고

무엇이 끝까지 인간의 것인가 · 11편

복지부 조사에서 AI 상담 이용자 6명 중 1명이 AI 조언으로 퇴사·이별을 결정했다. 왜 기계의 조언을 따르는지, 어디까지 맡길지 따진다.

By Jason Lee

고인을 AI로 되살리는 추모 서비스가 늘고 있다. 연구가 말하는 위로와 위험, 동의와 끝맺음의 조건을 정리한다.

By Jason Lee

9~17세의 86%가 이미 AI를 쓴다. 답을 주는 AI는 시험 점수를 17% 깎았고 힌트만 주는 AI는 아니었다. 아이에게 AI는 사고의 문제

By Jason Lee

AI 노출 직종에서 30세 이상 고용은 늘었지만 55세 이상 프로그래머의 이탈은 25% 늘었다. 경험이 자산이 되는 조건과 짐이 되는 조건.

By Jason Lee

AI 시대에 늘어난 직업은 간병인, 정비공, 택시 운전사였다. 남는 일의 조건 셋과 1940년 이후 생긴 일의 60%가 주는 교훈.

By Jason Lee

청년 일자리 감소의 94%가 AI 고노출 업종에서 났다. 경력직만 찾는 시장에서 신입이 첫 경력을 쌓을 길을 데이터로 짚는다.

By Jason Lee

구분 기술은 나왔지만 경계는 흐리다. 인간이 고른 AI 산출물은 누구의 것인가. 인간 데이터가 고갈된 뒤 AI는 인간의 가치를 배울 수 있는가.

By Jason Lee

챗GPT와 클로드가 나를 기억하는 사이, 사람은 AI와 만든 생각의 출처를 일주일 만에 헷갈린다. 기억 외주의 득실을 따진다.

By Jason Lee

MIT 보고서가 경고한 인지적 항복. AI는 과제 점수를 올리지만 혼자 푸는 힘은 줄인다. 연구 5편으로 따져 본다.

By Jason Lee

AI가 틀리게 조언하자 숙련 영상의학과 의사의 정확도가 82%에서 46%로 떨어졌다. 의사·판사·교사의 판단에 AI가 들어올 때 달라지는 것.

By Jason Lee

AI는 일자리를 없애지 않았다. 신입이 들어오는 첫 계단을 치웠다. 한국·미국 노동 데이터로 '인간의 일'을 다시 정의한다.

By Jason Lee