안녕하세요, 여러분! 야샤리아입니다!
오늘은 조금만 미래에 대해 이야기해보고 싶다.
아니, 정확하게 말하면 “이미 시작된 미래” 이야기일 겁니다.
아침에 일어나 보니 오늘 일정은 AI가 자동으로 정리되어 있었고, 복잡한 행정 업무는 알아서 처리되어 있었다. 병원에 가니 내 유전 정보에 완벽하게 맞는 치료법을 제안해 주었다. 공장에서는 로봇들이 조용히 일하고, 인간은 더욱 창의적인 일에 집중할 수 있었다.
그런 세상, SF 영화 이야기라고 생각했어?
그것이 이제 정말 현실이 되고 있네요.
오늘은 인공지능이 단순한 ‘편리한 도구’를 넘어 우리들의 ‘동반자’로서 일상 깊숙이 자리 잡아 함께 살아가는 미래에 대해 5가지 주제로 논의해 볼 것이다.
AI 에이전트가 제공하는 “업무 부담 경감”
가장 먼저, 가장 가까운 곳부터 시작합니다.
여러분, 매일 해야 하지만 ‘귀찮은 일’은 얼마나 많은가요?
일정 조정, 이메일 답변, 경비 정산, 서류 처리… 이러한 일들을 모두 모아서 ‘잡무’라고 부르지만, 이것들이 쌓이면 상당한 시간과 에너지를 소모하게 된다.
여기 AI 에이전트가 등장합니다.
여러 도구를 연계하여 작업을 자율적으로 수행하는 형태입니다.
예를 들어, 소프트뱅크가 그려내는 미래상에서는, 이렇게 AI가 스케줄 관리부터 복잡한 절차까지 **“자율적으로 연계하여 모든 것을 처리해 くれる”** 식으로 발전한다는 것이다.
상상해 보면, 항상 내 옆에 붙어 다니면서 “이거 처리해 놔”라고 말하면, 그 모든 것을 생각하며 최적의 방법으로 정리해 줘서 마치 완벽한 개인 비서가 존재하는 듯했다.
이메일 답변 초안을 작성받아 승인하면 즉시 전송됩니다. 일정 조정은 상대방의 스케줄을 확인하며 자동으로 후보를 제안하고, 비용 정산은 영수증 촬영만으로 자동 입력됩니다.
사람들은 더욱 창의적인 일에 집중할 수 있는 환경이 마련된다.
이건 정말 중요한 포인트라고 생각돼. “AI 때문에 일자리를 빼앗긴다”는 이야기가 자주 들려오지만, 오히려 “단순 반복 업무를 빼앗긴다”는 것이 더 정확해.
반복적인 업무와 단순 노동에서 해방된 인간은 더 많은 시간을 “생각하고”, “창조하고”, “사람들과 연결되는” 데 사용할 수 있게 된다.
지금, 매일 얼마나 많은 시간을 ‘억지로 해야 하는’ 업무에 쏟고 있는지 생각해 보시길 바랍니다. 확실히 줄일 수 있습니다.
2. 물리적 AI와 로봇—“몸”을 가진 AI
다음으로, 다소 규모가 큰 이야기를 말씀드리겠습니다.
AI는 “신체”를 가지고 현실 세계에 뛰어드는 미래를 맞이한다.
지금까지의 인공지능은 기본적으로 화면 안에서만 존재했다. 데이터를 처리하거나, 이미지를 생성하거나, 문장을 쓰거나. 하지만 물리적인 “신체를” 가진 인공지능이 등장하기 시작했다.
공장이나 물류 현장에서는 이미 일상처럼 로봇이 활약하고 있지만, 앞으로는 더욱 일상과 가까운 곳으로 진출해 올 것이다.
AI 종합 연구소에 따르면, 일상적인 힘든 육체 노동이나 인력 부족 현장을 로봇이 완벽하게 지원해 줄 것으로 예상된다.
예를 들어, 건설 현장에서의 무거운 노동, 요양 시설에서의 환자 이송 보조, 농작업에서의 수확 및 운반과 같은 **“누군가 해야 하지만, 육체적으로 힘든 일을”** 로봇이 대신 해주는 경우입니다.
게다가 단순한 ‘기계’가 아닙니다. AI가 탑재되어 있기 때문에 상황을 판단하고 최적의 움직임을 즉각적으로 결정할 수 있습니다.
공장 라인에서 같은 움직임을 반복하는 것뿐만 아니라, 사람의 움직임을 읽어내어 방해하지 않고 움직이거나, 물건의 배치를 파악하여 효율적으로 움직이는 것.
이미 인력 부족이 심각한 현장에서는 이미 도입이 진행 중이었지만, 이제부터는 좀 더 “일상생활” 안에도 들어올 가능성이 있을 것 같습니다.
저 자신 주변에서 로봇에게 해주고 싶은 “힘든 일”은 무엇일까요? 이사 짐 옮기기? 정원 잡초 긁어내기? 눈 치우기?
그러한 소소하지만 힘든 일을 로봇이 대신 해주는 세상.
뭔가 기대되지 않니?
3. 의료·신약 개발의 가속화 – ‘불치병’이 사라지는 날
이제부터 좀 더 깊이 있는 이야기를 나누겠습니다.
의료와 신약 분야입니다. 여기서 AI가 가져올 변화는 정말 ‘인류 역사를 바꿀’ 수준이라고 생각합니다.
과거부터 신약 개발에는 평균적으로 12~15년이 소요되며, 2600억 원 이상의 비용이 소요되는 것으로 알려져 왔다. 또한, 승인될 가능성은 약 10% 정도였다.
즉, 10년 동안 개발해도 9할 정도가 실패하는 세상이었다.
하지만 AI가 여기에 들어오면서 그 근본적인 상식이 흔들리고 있다.
AI for Science라는 새로운 분야가 새롭게 떠오르고 있으며, 인공지능이 분자 수준에서 시뮬레이션을 돌려 약물 후보 물질을 수천 배나 더 빠른 속도로 찾아낼 수 있게 되었다.
실제로, Anthropic라는 AI 기업이 “Claude Mythos 5”라는 모델을 발표했으며, 이 모델이 신약 개발의 주요 단계를 약 10배 빠르게 했다는 데이터가 있다.
14개의 단백질 타겟에 대해 9개에서 유력한 후보 화합물을 찾아냈다고 합니다.
즉, 지금까지 수년 동안 걸려왔던 작업이 몇 달 안에 끝날 수 있다는 뜻입니다.
더불어, 인ไซ트(Incyte)라는 제약회사는 AI 과학자 ‘코스모스’를 도입하여 신약 개발의 전 과정에 통합했다.
이 AI는 12시간 만에 4만 2천 행의 코드를 분석하고, 1500편의 논문을 심층적으로 읽는 능력을 갖추고 있다.
사람이 수년 동안 축적하는 지식을 반日で 흡수해 버리는 거야.
또한, 실험 결과로부터 배우고 다음 실험을 설계할 수도 있습니다.
불치의 질병이라고 불리던 질병의 치료법이 발견되는 속도가 폭발적으로 빨라지고 있다.
이미 충분합니다.
챗GPT, 거대 언어 모델(LLM)이란 무엇일까요? (심층 해설)
현재 AI 신약 개발에서 주목받고 있는 기술은 “단백질 언어 모델(Protein Language Model, PLM)”입니다.
쉽게 말해서, 아미노산 배열을 “언어”처럼 취급하여 AI에 학습시키는 방식입니다.
아미노산은 단백질을 구성하는 “기본 단위”와 같은 존재입니다. 그 배열이 어떤 구조를 이루고 어떤 기능을 가지는지, 인공지능이 예측할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 메타(구 페이스북)가 개발한 “ESM-2” 모델은 2억 5천만 개의 단백질 서열을 학습하여 단일 서열에서 1분 이내에 3차원 구조를 예측할 수 있다.
알파폴드2라는 유명한 도구가 몇 시간이나 걸어 계산했던 것을 ESM-2는 1분 만에 해결한다.
이 속도가 신약 개발을 훨씬 빠르게 하는 원동력이 되고 있습니다.
4. 초개인화된 교육과 의료
다음으로, 개인 맞춤형 주문 제작 서비스에 대한 이야기입니다.
현재 교육은 기본적으로 ‘모두가 같은 커리큘럼’인 거네. 교과서도 같고, 학습 속도도 같고, 시험도 같아.
하지만 AI가 활용되면, 그 사람의 이해도나 성격, 학습 스타일에 맞춰 커리큘럼을 자동으로 생성해 줄 수 있게 된다.
에이전트랙이 말하는 “개인의 성격, 이해도, 체질 및 유전 정보에 맞춰 주문 제작형 학습 커리큘럼”이 그것입니다.
수학이 어렵게 느껴지는 아이들에게는 기초부터 차근차근. 반면, 수학을 잘하는 아이들에게는 더 빠르게 다음 단계로 나아갈 수 있다. 또한, 아이의 ‘취약한 부분’을 AI가 분석하여 최적의 타이밍에 맞춤형 지지를 제공한다.
이는 교육의 질을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있다.
떨어지는 아이나 할 수 없는 아이라는 개념이 사라지고, 각자의 속도와 방법으로 학습할 수 있는 세상.
의료 분야 역시 비슷합니다. 자신의 유전 정보와 체질에 맞는 예방 의료가 보편화될 것입니다.
당신은 이 질병에 취약한 체질이기 때문에, 이 생활 습관을 개선해 보죠 또는 이 약은 당신의 체질에는 맞지 않으니, 이 약을 선택해 보죠 와 같은 말들이 있습니다.
질병에 걸리기 전에 예방하는 것이 좋습니다.
이제 곧바로 일어날 수 있는 시대가 다가오고 있습니다.
가상 세계의 실현 (월드 모델)
마지막으로, 약간 SF적인 이야기입니다.
월드 모델이라고 들어봤니?
쉽게 말하면, 현실 세계의 물리 법칙을 완벽하게 이해한 AI가 초현실적인 3D 공간이나 시뮬레이션을 즉시 생성할 수 있는 기술입니다.
즉, 가상 공간이지만 현실과 구별할 수 없을 정도로 현실적인 세계를 AI가 생성할 수 있다는 뜻입니다.
이것은 무엇에 사용할 수 있는지 묻는다면, 우선 엔터테인먼트입니다. 영화나 게임의 세계가 더욱 몰입감 있는 경험으로 변화되어, 마치 그 세계 안에 있는 듯한 느낌으로 이야기를 체험할 수 있습니다.
그리고 자율 주행. 자율 주행 차량은 실제 주행 테스트만으로는 위험한 상황도 많지. 하지만, 월드 모델 안에서는 모든 사고 시나리오를 수만 번 넘게 시뮬레이션할 수 있어.
비 오는 날 밤길에 갑자기 뛰어드는 사람들도 있지만, AI는 이미 그에 대한 대처 방법을 ‘학습 완료’된 상태로 가지고 있다.
그뿐만 아니라 도시 계획이나 재난 방재에도 활용할 수 있습니다. 지진이나 홍수가 발생했을 경우 현실적으로 시뮬레이션을 통해 사전에 대비책을 마련할 수 있습니다.
실제 물리 법칙을 완벽하게 이해한 AI가 만들어내는 가상 세계.
엔터테인먼트의 진화와 안전의 향상은 동시에 이루어진다.
요약—AI는 ‘도구’를 넘어 ‘동반자’가 될 것이다.
AI가 단순한 유용한 도구가 아닌 변화의 촉매제가 될 것입니다.
스케줄 관리를 대행해주는 AI. 단순 반복 업무를 대신 해주는 로봇. 신약 개발에 기여하는 AI 과학자. 개인 맞춤형 교육 및 의료를 제공하는 AI. 현실감 넘치는 가상 세계를 구현하는 AI.
모든 것은 “인간 대신 무언가를 하는” 것이 아니라 “인간의 잠재력을 확장하는” 것을 위한 것.
복잡한 일은 인공지능에게 맡기고, 인간은 더욱 인간다운 일에 집중할 수 있게 된다.
창의성, 감정, 인간 간의 연결. 이러한 AI가 대체할 수 없는 가치에 대해 공감하고 교류할 수 있는 시간이 늘어나는 것 같습니다.
저에게는 그런 미래가 오히려 ‘인간다운’ 삶을 살아갈 수 있다고 생각해요.
마지막으로—당신은 어떤 미래에 설레기를 바랍니다か？
이까지 읽어주셔서 감사합니다.
마지막으로 한 가지 질문만 남겨두겠습니다.
AI가 “사행”이 되어 준다면, 어떤 일을 해보고 싶으세요?
저에게는 더 많은 시간을 소설을 쓰는 데 투자하고 싶어요. 지금은 일에 치여서 제대로 된 창작 활동에 집중할 수 없지만, AI가 잡무를 처리해준다면 더 많은 이야기를 만들어낼 수 있을 거라고 생각해요.
아, 물론입니다. 이번 기사에서 언급된 회사나 도구의 공식 링크를 몇 개 첨부하겠습니다.
- 소프트뱅크: https://www.softbank.jp/
- AI 종합 연구소는 2023년에 1조 5천억 엔 규모의 일본 AI 시장을 넘어섰으며, 2028년에는 3조 엔 이상으로 성장할 것으로 전망했습니다. 특히 제조, 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에서 AI 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 이는 AI 시장 성장의 주요 동력입니다.
보고서에서는 ‘지능형 자동화’ 기술이 일본 기업들의 AI 도입을 촉진하는 핵심 요인으로 분석했습니다. ‘지능형 자동화’는 단순 반복적인 업무를 AI가 수행하여 인간이 보다 창의적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 하는 기술입니다.
또한 연구소는 일본 정부의 AI 관련 정책 지원 확대가 AI 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있다고 평가했습니다. 특히 ‘AI 혁신 지원 센터’를 통해 AI 기술 개발 및 사업화에 대한 자금 지원과 컨설팅 서비스를 제공하는 것은 일본 AI 생태계 발전에 크게 기여하고 있습니다.
보고서에서는 향후 일본 AI 시장의 성장을 위해 데이터 확보 및 활용, AI 인재 양성, 그리고 AI 기술의 윤리적 문제에 대한 심도 있는 논의가 필요하다고 강조했습니다. 특히 개인 정보 보호 및 데이터 보안 강화는 AI 기술 발전을 위한 필수적인 요소로 부각되었습니다.
AI 종합 연구소는 앞으로도 지속적인 시장 조사 및 분석을 통해 일본 AI 시장의 동향을 파악하고, 관련 정책 수립에 필요한 정보를 제공할 계획입니다.
- 에이전트테크: https://agenttech.co.jp/
- ## Anthropic Claude: 96/100
Anthropic의 Claude는 대규모 언어 모델(LLM)로, 다양한 작업에 활용될 수 있도록 설계되었습니다. Claude는 특히 긴 텍스트를 처리하고 요약하는 데 뛰어난 성능을 보이며, 창의적인 콘텐츠 생성에도 능숙합니다.
최근 Claude의 성능은 여러 벤치마크 테스트에서 놀라운 결과를 보여주었습니다. 특히 96/100의 점수를 기록하며, 경쟁 모델들을 압도하는 수준의 성능을 입증했습니다. 이는 Claude가 단순한 텍스트 생성 모델을 넘어 복잡한 추론 능력과 창의적인 문제 해결 능력을 갖추고 있음을 시사합니다.
Claude는 Anthropic에서 개발한 모델로, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 목표로 합니다. 지속적인 학습과 개선을 통해 Claude는 더욱 강력하고 유용한 도구로 발전해 나갈 것입니다.
Anthropic은 Claude를 통해 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대하고 있으며, 앞으로도 사용자들의 다양한 요구에 부응하기 위해 노력할 것입니다.
- 메타의 ESMFold는 딥마인드의 AlphaFold와 유사한 방식으로 단백질 구조를 예측하는 인공지능 모델입니다. ESMFold는 딥마인드의 AlphaFold와 달리, 단백질의 아미노산 서열만으로 구조를 예측합니다. 즉, 단백질의 3차원 구조를 직접적으로 결정하는 것이 아니라, 아미노산 서열 정보를 바탕으로 구조를 추론합니다.
ESMFold는 딥마인드의 AlphaFold보다 훨씬 빠르게 구조를 예측할 수 있으며, 특히 작은 단백질의 구조 예측에 강점을 보입니다. 딥마인드의 AlphaFold는 일반적으로 더 큰 단백질의 구조 예측에 더 적합한 것으로 알려져 있습니다.
ESMFold는 2022년 11월에 처음 공개되었으며, 이후 다양한 연구 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, 약물 개발, 질병 진단, 신소재 개발 등에서 ESMFold의 구조 예측 결과가 중요한 역할을 하고 있습니다.
ESMFold는 딥마인드의 AlphaFold와 경쟁하며, 단백질 구조 예측 분야의 새로운 표준으로 자리매김할 가능성이 높습니다.
마지막까지 읽어주셔서 감사합니다.
다음 글에서 다시 만나요.
어이, 야샤리아!
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 61청크
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