AI연구

아직 잘 모르는 분들을 위해 쉽게 설명하면, 이 연구는 의사들이 병원이 공식적으로 주지 않은 인공지능 도구를 업무에 얼마나 쓰고 있는지 처음으로 물어본 조사입니다. 요즘 챗봇 같은 인공지능은 스마트폰만 있으면 누구나 씁니다. 의사도 예외가 아닙니다. 진료 기록을 정리할 때, 논문을 읽을 때, 강의 자료를 만들 때 슬쩍 도움을 받습니다. 문제는 이

아직 잘 모르는 분들을 위해 쉽게 설명하면, 이 연구는 "윤리 토론을 함께할 사람이 부족할 때 인공지능이 그 자리를 채워줄 수 있을까?"라는 질문에 답한 실험입니다. 정답이 없는 수업의 딜레마 과학이나 공학을 전공하는 학생들은 계산과 설계는 많이 배웁니다. 그런데 "이 기술이 사람에게 어떤 영향을 줄까"를 따지는

아직 이 분야를 모르는 분들을 위해 쉽게 설명하면, 이 논문은 스스로 궁금해하며 배우는 인공지능이 과연 사람 말을 잘 들을 수 있을까 하는 질문을 다룹니다. 요즘 인공지능은 정말 빠르게 똑똑해졌습니다. 글도 쓰고 그림도 그리고 시험 문제도 풉니다. 그런데 이런 인공지능은 대부분 이미 모아둔 자료를 잔뜩 보고 배웁니다. 사람이 하나하나 칭찬하고 고쳐주는

아직 모르는 분들을 위해 쉽게 설명하면, '바이브 코딩'은 컴퓨터 명령어를 외우지 않고 AI에게 말로 부탁해서 프로그램을 만드는 새로운 방식입니다. 코딩이 '대화'가 되다 예전에는 프로그램을 만들려면 문법을 달달 외워야 했습니다. 지금은 다릅니다. "쇼핑몰 장바구니 기능을 만들어줘"라고 말하면 AI가 코드를 대신 써줍니다. 이렇게

요리를 다 해주는 똑똑한 주방 기계를 매일 쓴다면, 우리는 언제쯤 요리하는 법을 잊게 될까요? 이 질문이 바로 교육과 인공지능을 둘러싼 논쟁의 핵심입니다. 요즘 학생들은 숙제를 하다가 막히면 인공지능 챗봇에게 먼저 물어봅니다. 어떤 사람은 "공부가 훨씬 편해졌다"고 하고, 어떤 사람은 "학생들이 생각하는 힘을 잃는다"고 걱정합니다.

아직 잘 모르는 분들을 위해 쉽게 설명하면, 이 논문은 'AI를 잘 다루는 능력만으로는 부족하다'는 이야기를 합니다. AI를 이해하는 힘과 함께, AI를 책임 있게 관리하는 힘도 필요하다는 겁니다. AI는 이제 생활 속 도구인데, 우리는 얼마나 알고 있을까 요즘 AI는 번역도 하고, 글도 쓰고, 상담도 합니다. 그런데 정작 사람들은