역사상 가장 빠르게 확산된 소비자 서비스, Fossil-Free

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감정의 눈으로 내린 이성적인 판단 청소 요망

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「The Rapid Adoption of Generative AI」 요약

물론입니다. 아래는 세인트루이스 연방준비은행, 반더빌트대학교, 하버드 케네디스쿨이 공동으로 발표한 보고서 「The Rapid Adoption of Generative AI」의 핵심 내용을 정리한 것입니다.

보고서 개요

 

• 발표일: 2024년 9월

• 조사 대상: 미국 전역의 18~64세 성인

• 조사 방식: Real-Time Population Survey(RPS)를 활용한 전국 대표 설문조사

• 주요 목적: 생성형 인공지능(Generative AI)의 채택 속도와 사용 패턴 분석 

 

주요 발견

 

1. 생성 AI의 빠른 채택 속도

• 사용률: 2024년 8월 기준, 18~64세 미국 성인의 39.4%가 생성 AI를 사용 중이며, 이 중 32%는 최근 일주일 내에 사용 경험이 있음

• 직장 내 사용: 응답자의 28%가 직장에서 생성 AI를 사용하며, 10.6%는 매일 사용함

• 비교: 생성 AI의 채택 속도는 PC나 인터넷보다 빠름  

2. 다양한 직업군에서의 사용

• 고소득·고학력 직군: 컴퓨터, 수학, 경영 분야에서 사용률이 40%를 초과함

• 블루칼라 직군: 건설, 운송 등 분야에서도 20% 이상의 사용률을 보임

• 시사점: 생성 AI는 특정 직군에 국한되지 않고 광범위하게 사용되고 있음

 

3. 업무에서의 활용 방식

• 주요 업무: 글쓰기, 정보 검색, 문서 해석 등 다양한 업무에 활용되며, 모든 업무 유형에서 25% 이상의 사용률을 보임

• 생산성 향상: 생성 AI를 사용하는 근로자는 평균적으로 주당 5.4%의 업무 시간을 절약함  

 

경제적 영향

• 노동 생산성: 생성 AI의 도입으로 전체 노동 생산성이 0.125~0.875%포인트 증가할 수 있음

• 업무 시간 절약: 전체 근로 시간 중 1~5%가 생성 AI의 도움을 받고 있으며, 이는 업무 효율성 향상에 기여함

 

결론 및 시사점

• 채택 속도: 생성 AI는 역사상 가장 빠르게 채택된 기술 중 하나로, 다양한 직업군과 업무에서 활용되고 있음

• 생산성 향상: 업무 효율성을 높이고 시간 절약에 기여함으로써 경제 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됨

• 격차 문제: 고소득·고학력 근로자 중심의 사용은 노동 시장에서의 불평등을 심화시킬 수 있음

• 정책적 대응: 생성 AI의 확산에 따른 사회적·경제적 영향을 고려하여 교육 및 정책적 대응이 필요함

이 보고서는 생성 AI의 빠른 확산과 그에 따른 경제적 영향을 분석함으로써, 향후 기술 발전과 노동 시장 변화에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

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‘무어의 법칙’보다 7배 빠르다, 질주하는 인공지능

인공지능의 성능 향상 속도는 2012년을 전후로 가파른 상승 곡선을 그리기 시작했다. OPEN AI 제공

이미지넷 훈련에 걸리는 시간이 2년 사이 3시간에서 1분30초 정도로 줄었다. AI인덱스 2019

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『AI Index 2025 Annual Report』 요약

스탠퍼드대학교 인간중심인공지능연구소(HAI)는 2025년 4월에 『AI Index 2025 Annual Report』를 발간했습니다.

이 보고서는 인공지능(AI)의 기술 발전, 경제적 영향, 사회적 수용, 정책 변화 등을 포괄적으로 다루고 있으며, 특히 생성형 AI와 에이전트형 AI의 확산이 주요한 주제로 부각되었습니다.

보고서 개요

• 발표 시점: 2025년 4월

• 발행 기관: 스탠퍼드대학교 인간중심인공지능연구소(HAI)

• 주요 내용: AI의 기술 성과, 산업 채택, 투자 동향, 정책 및 규제, 교육, 공공 인식 등 8개 분야에 대한 심층 분석

 

1. 기술 성과 및 벤치마크

• 신규 벤치마크 성능 향상: 2023년에 도입된 MMMU, GPQA, SWE-bench 등의 벤치마크에서 AI 모델의 성능이 각각 18.8, 48.9, 67.3%포인트 향상되었습니다.

• 소형 모델의 성능 향상: 2022년에는 540억 개의 파라미터를 가진 모델만이 MMLU 벤치마크에서 60% 이상의 점수를 기록했으나, 2024년에는 3.8억 개의 파라미터를 가진 모델도 동일한 성능을 달성했습니다.   

 

2. 경제 및 투자 동향

• 글로벌 AI 투자 증가: 2024년 전 세계 AI에 대한 민간 투자는 2,523억 달러로, 전년 대비 44.5% 증가했습니다.

• 생성형 AI 투자 급증: 생성형 AI에 대한 민간 투자는 339억 달러로, 2023년 대비 18.7% 증가했으며, 전체 AI 민간 투자 중 20% 이상을 차지했습니다.

• 미국의 투자 우위: 미국의 AI 민간 투자는 1,091억 달러로, 중국(93억 달러)과 영국(45억 달러)을 크게 앞섰습니다.  

 

3. 산업 채택 및 생산성

• AI 도입 확대: 2024년에는 기업의 78%가 AI를 도입했으며, 생성형 AI를 업무에 활용하는 기업 비율은 33%에서 71%로 증가했습니다.

• 생산성 향상: AI를 도입한 기업 중 49%는 서비스 운영에서 비용 절감을 경험했으며, 공급망 관리(43%)와 소프트웨어 엔지니어링(41%) 분야에서도 유사한 효과를 보고했습니다.  

 

4. 글로벌 경쟁 구도

• 중국의 추격: 중국은 AI 논문과 특허 출원에서 미국을 앞섰으며, 주요 벤치마크 성능에서도 격차를 줄이고 있습니다.

• 오픈소스 모델의 부상: Meta의 Llama, 중국의 DeepSeek 등 오픈소스 모델이 성능 격차를 줄이며 주목받고 있습니다.  

 

5. 사회적 영향 및 규제

• AI 관련 규제 증가: 2024년 미국에서는 AI 관련 규제가 59건 도입되었으며, 전 세계적으로도 규제 움직임이 활발해지고 있습니다.

• AI 오용 사례 증가: AI 모델의 오용 사례가 증가함에 따라 안전성과 신뢰성에 대한 연구가 강화되고 있습니다.  

📎 참고 링크

• 전체 보고서 PDF: AI Index 2025 Annual Report

• 스탠퍼드 HAI 공식 페이지: AI Index 2025

이 보고서는 AI의 기술적 진보뿐만 아니라 경제적, 사회적, 정책적 영향까지 폭넓게 다루고 있어, AI의 현재와 미래를 이해하는 데 유용한 자료입니다.

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주요 기술 등장 타임라인

 

• 1876년: 전화

• 1880년: 전기

• 1930년: TV

• 1990년: 인터넷

• 2007년: 스마트폰

• 2022년: ChatGPT (AI)

기술 발전은 점점 짧은 시간 간격으로 혁신을 일으키고 있으며, 특히 2000년대 이후 폭발적인 속도로 기술이 보급되고 있음을 보여줍니다.

산업별 인공지능 도입 단계 (1: 초기, 5: 고도화)

 

• 제조업: 5 (스마트 공장, 품질 예측, 로봇 활용 등)

• 금융: 4 (신용 분석, 자동화된 투자, 이상 탐지 등)

• 의료: 3 (영상 분석, 진단 보조, 개인 맞춤형 치료 초기 도입)

• 교육: 3 (AI 튜터, 학습 분석 등)

• 유통: 2 (수요 예측, 고객 추천 시스템 등은 점진적 도입 중)

• 공공행정: 2 (챗봇 기반 민원, 일부 행정 자동화 수준)



기술 확산 속도 비교 (시간 기준)

과거 기술들과 비교할 때 인공지능은 훨씬 더 빠른 속도로 대중화되었습니다.

• 전화는 1876년에 발명된 후 대중화되기까지 약 50년이 걸렸고, 전 세계에서 1억 명이 사용하게 되기까지는 약 75년이 걸렸습니다.

• 전기 역시 1880년대부터 보급되기 시작해 대중화되기까지 약 40년이 걸렸고, 보급 범위 확대에는 수십 년이 소요되었습니다.

• TV는 1930년대에 등장해 1950년대에 대중화되었으며, 1억 명이 사용하는 데에는 약 25년이 걸렸습니다.

• 인터넷은 1990년대에 본격적으로 확산되어 2000년대 초에 대중화되었고, 1억 명 사용 도달까지 약 7년이 걸렸습니다.

• 스마트폰은 2007년 아이폰의 등장을 기점으로 빠르게 확산되었으며, 2015년경 대중화되었고, 1억 명 사용자는 약 3년 만에 달성했습니다.

• ChatGPT를 포함한 인공지능 서비스는 2022년 11월에 출시된 후 단 2개월 만에 1억 명 사용자를 확보했습니다. 이는 역사상 가장 빠르게 확산된 소비자 기술입니다.

 

확산 속도의 배경 비교

과거 기술과 인공지능 기술의 확산 속도가 왜 이렇게 달랐는지, 그 구조적인 이유들을 비교해보면 다음과 같습니다.

• 과거 기술들은 대부분 물리적인 인프라가 필요했습니다. 예를 들어, 전화는 전화선, 전기는 배전망이 있어야 했기 때문에 빠른 확산이 어려웠습니다. 반면 인공지능은 클라우드 기반으로 제공되므로 인터넷만 있다면 바로 접속하고 사용할 수 있습니다.

• 과거 기술들은 고가 장비가 필요했습니다. TV, 전화기, 컴퓨터 등은 초기 진입장벽이 높았던 반면, 인공지능 서비스는 무료 체험이 가능하거나 저렴한 API 형태로 접근성이 매우 뛰어납니다.

• 정보 전달 방식도 달랐습니다. 예전에는 신문이나 라디오, TV 등을 통해 정보를 전달했기 때문에 확산 속도가 느렸지만, 오늘날에는 유튜브, 트위터, 인스타그램 등 소셜 미디어의 힘으로 실시간으로 빠르게 퍼집니다.

• 예전 기술들은 사용법을 익히는 데 많은 시간이 필요했지만, 인공지능 서비스는 자연어로 대화만 하면 되기 때문에 진입 장벽이 거의 없습니다.

• 과거 기술은 대부분 특정 지역에서 출발해 점진적으로 세계로 확산되었지만, 인공지능은 출발부터 글로벌 인터넷 사용자들을 대상으로 배포되어 동시다발적으로 전 세계로 확산되었습니다.

 

시사점

인공지능은 그 어떤 기술보다도 빠르게 확산되고 있으며, 이는 접근성, 디지털 인프라의 성숙, 그리고 오픈소스 생태계 덕분입니다. 과거의 기술들이 산업 중심에서 가정, 그리고 개인으로 내려왔다면, 인공지능은 출발부터 개인 중심이었습니다.

이는 단순한 기술 변화가 아닌, 사회 구조, 산업 구조, 윤리 및 법적 기준까지 아우르는 총체적인 패러다임 전환으로 평가되고 있습니다. 많은 전문가들이 이를 모바일 인터넷 이후 가장 혁신적인 변화라고 평가합니다.

추가적으로 비교할 수 있는 항목

산업별로 인공지능 도입 속도는 다릅니다.

예를 들어 제조업에서는 자동화와 예지보전에 빠르게 도입되고 있고, 금융에서는 챗봇과 리스크 분석에, 교육에서는 맞춤형 학습에 활용되고 있습니다.

국가별로도 확산 속도에 차이가 있으며, 인프라가 잘 갖춰진 선진국에서 먼저 보급되지만, 모바일 중심 국가에서는 오히려 더 빠른 적응력을 보이기도 합니다.

인공지능은 다른 기술과의 융합도 빠르게 진행되고 있습니다. 예를 들어 사물인터넷(IoT), 로봇, 헬스케어 등과 결합되어 기존 기술의 효율을 급격히 향상시키고 있습니다.

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Fossil-Free

Fossil Free란 석탄, 석유, 천연가스와 같은 화석연료의 탐사, 채굴, 정제, 운송, 또는 이를 이용한 전력 생산 및 탄소 저장을 포함한 모든 활동에서 벗어나려는 움직임을 의미합니다. 이는 기후 변화 대응과 지속가능한 에너지 전환을 목표로 합니다.

주요 원칙

 

투자 배제 (Divestment)

화석연료 기업에 대한 투자 철회는 Fossil Free 운동의 핵심 전략 중 하나입니다. 이는 대학, 연기금, 종교단체 등 다양한 기관들이 참여하고 있으며, 2023년 기준으로 전 세계 1,593개 기관이 약 40.5조 달러 규모의 자산을 화석연료에서 철회하였습니다.  

화석연료 프로젝트 중단

신규 석탄, 석유, 가스 프로젝트의 개발을 중단하고, 기존 프로젝트의 단계적 폐지를 추진합니다.

재생에너지로의 전환

커뮤니티 주도의 재생에너지 솔루션을 통해 100% 재생에너지 기반의 에너지 시스템으로의 전환을 지향합니다.

Fossil Free 에너지의 범위

 

재생에너지 (Renewable Energy)

태양광, 풍력, 수력, 지열 등 자연적으로 재생 가능한 에너지원으로, 환경에 미치는 영향이 적습니다.

비화석 저탄소 에너지

핵에너지나 탄소 포집 및 저장 기술을 활용한 에너지로, 화석연료를 사용하지 않거나 탄소 배출을 최소화합니다.

글로벌 사례

 

스웨덴 Vattenfall

Vattenfall은 2040년까지 자사의 전력 및 열 생산에서 화석연료를 완전히 배제하고, 고객에게 화석연료 없는 에너지 옵션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.  

캘리포니아 주

캘리포니아는 태양광, 풍력, 지열, 수력 등 재생에너지의 발전량이 전력 수요를 초과하는 사례를 보이며, 화석연료 의존도를 크게 낮추고 있습니다.

금융 및 인증

 

Fossil Free 투자 전략

Green Century Funds와 같은 기관은 석탄, 석유, 가스 기업에 대한 투자를 배제하며, 재생에너지 및 지속가능한 기업에 투자합니다.  

Fossil Free 인증

Bank.Green의 Fossil Free Certification은 금융기관이 신규 화석연료 프로젝트에 자금을 지원하지 않겠다는 약속을 공식화하며, 지속가능한 금융을 촉진합니다.  

시사점

 

• Fossil Free는 단순한 환경 운동을 넘어, 금융, 정책, 산업 전반에 걸친 구조적 전환을 요구합니다.

• 재생에너지 기술의 발전과 비용 감소로 인해 Fossil Free 전환은 점점 현실화되고 있습니다.

• 그러나 화석연료 산업의 저항, 정책적 장애물, 기술적 한계 등은 여전히 극복해야 할 과제입니다.

 

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나츠+후추 영광입니다🥹

저 어제 산책하다 마셨답니다

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p.s. 🗳️