AI 이후의 세상을 읽다
지능의 이동 방식이 생물학적 법칙을 완전히 벗어났다. 과거에는 지식을 옮기기 위해 인간의 육체를 물리적으로 이동시켜야 했지만, 이제는 네트워크 선을 타고 데이터가 복제되는 방식으로 국경을 넘는다. 지능의 생산과 유통 구조가 시공간의 제약을 지우며 글로벌 산업 지형을 재편하고 있다. 인간의 지능은 왜 국경을 넘기 어려울까 한국 자동차 공장의 베테랑 기술 엔지니어가 미국 디트로이트 공장에 생긴 기술 문제를 … 더 읽기
인터넷을 쓰다 보면 누구나 신호등을 고르거나 버스를 찾느라 마우스를 멈춘다. 하지만 우리가 매일 마주하는 이 귀찮은 과정은 인간을 증명하는 시험이 아니라, 구글의 자율주행 AI를 공짜로 키워주던 거대한 훈련소였다. 리캡챠는 왜 신호등과 버스를 고르게 만들었을까 인터넷 서핑을 하다가 갑자기 화면이 멈춘다. “당신은 로봇입니까?”라는 질문과 함께 흐릿한 사진 9장이 뜬다. 신호등, 버스, 오토바이, 횡단보도를 찾아서 누르라고 한다. … 더 읽기
AI는 지금 해킹 방식을 완전히 바꿔놓고 있다.그리고 그 중심에는 다크웹이 있다. 지금 이 순간에도 당신의 이메일과 비밀번호는다크웹 어딘가에서 ‘상품’으로 팔리고 있을 수 있다. 문제는 대부분의 사람들이그 사실조차 모른다는 것이다. 우리가 흔히 사용하는 포털 사이트나 SNS는 전체 인터넷의 아주 일부분에 불과하다. 검색 엔진의 손길이 닿지 않는 깊은 곳에는 ‘다크웹(Dark Web)’이라 불리는 특수 네트워크가 존재한다. 이곳은 익명성이 … 더 읽기
AI가 비밀번호까지 추론하는 시대 과거의 해킹은 사람이 직접 취약점을 찾고 하나씩 공격하는 작업이었다. 하지만 생성형 AI가 등장한 지금은 상황이 완전히 달라졌다. AI는 유출된 수억 건의 계정 정보를 몇 분 만에 분석하고, 사용자가 비밀번호를 바꾸는 습관까지 학습해 새로운 비밀번호를 추론한다. 해킹은 더 이상 개인의 기술이 아니라, AI와 GPU를 이용한 대규모 자동화 산업으로 진화하고 있다. 이처럼 AI … 더 읽기
AI 자동화는 과거 사람이 처리하던 세무·데이터 업무를 클릭 몇 번으로 대체하기 시작했다.하지만 업무 효율이 거대 플랫폼에 집중되면서 데이터·수수료·업무 구조까지 플랫폼에 종속될 위험성도 함께 커지고 있다.결국 미래 경쟁력은 단순 입력 노동이 아니라 AI와 플랫폼 구조를 이해하고 주도권을 확보할 수 있는 능력으로 이동하고 있다. 디지털 전환이 삼켜버린 아날로그의 ‘안전한 불편함’ 과거 아날로그 방식의 세무 업무는 의도적인 ‘불편함’을 … 더 읽기
2026년 IT 산업은 단순한 기술 발전이 아니라, 산업 구조 자체를 바꾸는 전환점에 들어서고 있다.특히 인공지능을 중심으로 여러 기술이 동시에 융합되면서 “기술 간 경계”가 빠르게 사라지는 흐름이 핵심이다. 왜 하필 2026년이 중요한 시점일까? 2024~2025년은 생성형 AI가 대중화된 시기였다면,2026년은 그 기술이 실제 산업 구조 속으로 깊이 들어가는 첫 번째 전환점에 가깝다. 단순히 새로운 기술이 등장하는 것이 아니라,이미 … 더 읽기