AX 100배의 법칙 - 58 / 37 페이지 - AX 100배의 법칙: 생성형 AI, 클라우드 비용 최적화, 데이터 전략, 디지털 전환을 실무 관점에서 다루는 인사이트 블로그

애리조나 허핑턴과 샘 알트만의 AI 건강 관리 비서: Thrive AI Health의 혁신적인 접근

이번 글에서는 AI 건강 관리의 흥미로운 시도를 소개하려고 합니다. 바로 Thrive AI Health입니다. 해프닝턴 포스트의 창립자 애리조나 허핑턴과 OpenAI의 CEO 샘 알트만이 함께 개발 중인 프로젝트로, 이들의 시도는 단순한 건강 관리 보조 앱을 넘어 AI를 활용한 건강한 생활 방식 촉진을 목표로 하고 있습니다.

Thrive AI Health의 시작과 목표

애리조나 허핑턴과 샘 알트만은 최근 Time 매거진을 통해 Thrive AI Health를 발표했습니다. 이 프로젝트는 AI를 활용해 사용자의 건강한 생활 방식을 촉진하는 것을 목표하고 있습니다. Thrive Global과 OpenAI 스타트업 펀드의 지원을 받아 진행되는 이 프로젝트는 맞춤형 건강 코치를 만들겠다는 비전을 가지고 있습니다. 이 AI 건강 코치는 수면, 식단, 운동, 스트레스 관리, 사회적 연결성 등에 대한 개인 맞춤형 조언을 제공할 예정입니다. 이러한 개인 맞춤형 접근은 각자의 건강 상태와 생활 방식을 고려하여 최대한 효과를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

AI 건강 관리 프로젝트의 현재와 도전 과제

현재 Thrive AI Health의 데모 버전이 회사 웹사이트에 공개되었습니다. 아직은 거의 기능이 없는 상태이지만, 사용자 인터페이스가 챗봇과 유사한 형식으로 제안되고 있습니다. 사용자로 하여금 개인 건강 정보와 질문을 입력하도록 하여 맞춤형 피드백을 받을 수 있도록 설계되었다고 합니다. 예를 들어, “내 수면 패턴을 분석해줄 수 있나요?”와 같은 질문을 던질 수 있습니다.

하지만 이 프로젝트는 본격적인 출시에 이르기까지 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 기술적, 사업적, 그리고 규제적인 문제는 물론이고, 알트만과 허핑턴이라는 화려한 인물들이 참여하는 만큼 더욱 큰 주목을 받을 것이 불 보듯 뻔합니다.

Thrive AI Health의 기능 및 가능성

Thrive AI Health가 목표한 방향의 기능이 구현된다면 사용자의 건강 관리에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.

개인 맞춤형 피드백

AI 기술의 강점은 대량의 데이터를 처리하여 개인화된 피드백을 제공할 수 있다는 점입니다. Thrive AI Health는 사용자의 건강 기록을 기반으로 더욱 개별화된 조언을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 수면과 관련된 데이터를 통해 수면 패턴을 분석하고, 개선 방안을 제안할 수 있습니다.

활동 로깅 및 인사이트 제공

사용자 활동을 추적하고 로그 함으로써 장기적인 인사이트를 제공받을 수 있습니다. 이는 사용자로 하여금 자신의 건강 패턴을 보다 명확히 이해하고, 필요할 때 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕습니다. 건강 관련한 전문 상담사가 있는 것과 같은 도움을 받을 수 있는 대목입니다.

연결성 및 지원

단순히 건강 지표를 관리하는 데 그치지 않고, Thrive AI Health는 사용자 간의 연결성을 증진시켜 심리적 및 사회적 지원을 제공합니다. 이를 통해 스트레스를 관리하고 사회적 유대감을 높일 수 있습니다.

기능 개발 및 향후 전망

현재 Thrive AI Health는 아직까지 10명 미만의 직원으로 구성되어 있으며, AI 기반 앱 개발에서 다양한 과제를 해결해야 합니다. 기술적 구현뿐만 아니라 비즈니스적, 그리고 법적 문제도 해결해야 합니다. AI 기반 건강 관리 도구의 경우 개인정보 보호, 보안, 그리고 데이터의 신뢰성이 무엇보다 중요하기 때문에 이들 측면에서 철저한 준비와 검토도 필요합니다.

다만, 창업자인 허핑턴과 OpenAI 알트만의 참여는 이 프로젝트에 대한 높은 신뢰와 관심을 이끌어내고 있으며, 이는 더 많은 자본과 기술적 지원을 유치하는 데 큰 도움이 될 수 있고, 다른 AI 기반 헬스케어 앱들이 직면했던 어려움을 어떻게 극복해 나갈 것인지 기대되는 부분입니다.

AI 기술이 계속해서 발전함에 따라, 건강 관리 도구는 점차 더 개인화되고 효과적으로 변모하며, 이는 사용자들에게 실제적인 혜택을 가져다줄 것입니다. 이러한 시도는 단순한 건강 관리 앱을 넘어 인류의 건강을 궁극적으로 향상시키기 위한 혁신적인 접근이라 할 수 있습니다.

오늘 소개한 Thrive AI Health 프로젝트는 아직까지 나아가야할 길이 상당히 멀지만 AI 건강관리 분야의 프로젝트가 있구나 정도로 이해해 주시면 좋겠습니다. AI를 통한 디지털 헬스케어 분야의 변화가 어떻게 발전할지 지켜보시지요.

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AX(AI Transformation): DX의 속도 차이가 만들어내는 미래

디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 중요 과제가 된 지도 벌써 수년이 지났습니다. 많은 기업이 기술 투자와 데이터 준비를 통해 변화의 발판을 마련해왔지만, 이제 AX(AI Transformation)이라는 새로운 전환점이 도래했습니다. 이 변화는 단순히 최신 기술을 적용하는 것에 그치지 않고, 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 디지털 전환의 결과를 AX으로 가속화하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 엄청난 속도 차이를 만들어낼 것입니다. 이번 글에서는 이러한 변화의 본질과 기업이 어떻게 AX을 성공적으로 실행할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

디지털 전환과 AX의 연결고리

디지털 전환의 의미와 성과

디지털 전환은 데이터를 중심으로 프로세스, 기술, 조직 문화를 혁신해 기업의 경쟁력을 높이는 여정입니다. 클라우드 도입, 데이터 관리 시스템 구축, 자동화 기술 도입 등은 디지털 전환의 핵심 요소입니다.

하지만 디지털 전환의 목적지는 단순히 기술 혁신에 머물지 않습니다. 궁극적으로는 AX, 즉 데이터를 기반으로 한 지능형 비즈니스 모델로의 전환이 디지털 전환의 완성이라 할 수 있습니다.

LLM의 출현과 가속화되는 AX

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이 과정을 한층 더 빠르게 전개시키고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 분석, 의사결정 지원 등에서 사람과 유사한 수준의 성능을 보여주며, 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 디지털 전환이 성공적으로 이루어진 기업만이 빠르게 적응할 수 있습니다.

AX의 속도 차이를 결정짓는 요인

데이터와 AI 플랫폼의 준비 상태

AX의 핵심은 데이터입니다. AI가 유의미한 결과를 도출하려면:

고품질 데이터: 정제된 데이터와 체계적인 데이터 관리 프로세스가 필요합니다.
AI 플랫폼: 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있는 통합된 AI 인프라가 필수적입니다.

디지털 전환을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화와 기술적 기반을 다진 기업은 AX에서 자연스럽게 속도를 낼 수 있습니다.

조직 내 AI 리터러시와 리더십

AI를 효과적으로 활용하려면 조직의 AI 리터러시(AI Literacy) 수준이 중요합니다. 이는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어, 비즈니스 문제에 AI를 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 포함합니다.

리더십: AX을 주도할 수 있는 명확한 비전과 전략을 제시하는 리더십이 필수입니다.
내재화된 역량: 기술적 역량을 가진 인재와 팀이 조직 내에 있어야 합니다.

디지털 전환의 고속도로

디지털 전환은 마치 AX을 위한 고속도로를 깔아두는 작업과 같습니다. 이미 도로를 완성한 기업은 빠르게 이동할 수 있지만, 이제 막 기초를 준비하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 2025년은 이러한 차이가 눈에 띄게 드러나는 해가 될 것입니다.

AX의 성공을 위한 전략

데이터 중심의 사고 방식 채택

데이터는 AI의 연료입니다. 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 말고, 이를 구조화하고 정제해 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 만들어야 합니다.

데이터 거버넌스 강화
클라우드 기반 데이터 저장소 활용
실시간 데이터 분석 시스템 구축

AI와 디지털 리터러시 교육 강화

AI Transformation의 성공은 전 직원이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 조직 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

전사적 교육 프로그램 도입
직무별 AI 활용 사례 공유
지속적인 학습 환경 조성

AI 전략에 맞춘 투자와 파트너십

AI Transformation은 단기적 프로젝트가 아니라 장기적 비전입니다. 이를 위해 기업은 AI 관련 기술과 인프라에 지속적으로 투자하고, 외부 전문가와의 협력을 강화해야 합니다.

AI 스타트업과의 파트너십
외부 컨설팅 활용
맞춤형 AI 솔루션 개발

결론: 미래는 준비된 자의 몫

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI Transformation는 그 자연스러운 다음 단계입니다. 이미 데이터를 기반으로 한 인프라와 역량을 갖춘 기업은 경쟁사보다 훨씬 빠른 속도로 AI Transformation을 실행할 수 있습니다.

다가오는 2025년은 AI Transformation의 성과가 가시적으로 나타나는 해가 될 것입니다. 디지털 전환이라는 고속도로를 미리 깔아둔 기업만이 AI 시대에서의 승자가 될 것입니다. 이제는 준비된 기업만이 변화의 주도권을 잡을 수 있습니다. 여러분의 기업은 준비되었습니까?

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AI 회계사 서비스 Fondo: 회계사 부족 문제 해결하기

AI 회계사가 나온다면 어떨까요? 세계적으로 경제에 대한 부정적인 전망이 널리 퍼지고 있음에도 불구하고, 미국의 창업 활동은 급증하고 있습니다. 2024년에는 매달 평균 43만 건의 신규 스타트업이 창업하였으며, 이는 2019년보다 무려 50% 증가한 수치입니다. 그러나 이러한 새로운 회사들이 증가함에도 이들 회사들의 회계 장부를 관리하고 세금을 신고하는 데 필요한 미국 회계사의 수는 점점 줄어들고 있습니다. 오늘은 이런 문제를 해결하기 위한 AI 회계사 서비스 Fondo에 대해서 이야기하고자 합니다.

회계산업의 위기와 변화

미국은 현재 많은 회계사들이 은퇴를 계획하고 있으며, 실제로 향후 10년 내에 75%에 달하는 공인회계사(CPA)가 은퇴할 것으로 예상됩니다. 더불어 회계 관련 전공을 한 젊은 졸업생들의 경우, 회계 분야보다는 기술이나 금융 분야를 선호하고 있기 때문에 회계 분야로의 진출은 점점 더 감소할 전망입니다. 이러한 상황 속에서, 이를 AI로 해결하고자 하는 기업이 바로 Fondo입니다.

AI 회계사, Fondo의 탄생과 성장

연쇄 창업자 데이비드 필립스(David Phillips)는 회계사 부족의 틈새를 채우기 위해 Fondo라는 스타트업을 설립했습니다. 이전에 코딩 스쿨 Hackbright를 창업하고, 성공적으로 매각한 경험이 있는 필립스는, 작은 기업과 스타트업을 위한 AI 회계사 즉 AI 기반 회계 플랫폼을 출시하게 된 것입니다. 이러한 접근 방식은 혁신적이며, 전통적인 회계 작업을 자동화함으로써 기업들이 회계 작업을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

Fondo는 현재 창업 4년 차를 맞이했으며, 이미 1,200명의 고객을 확보하고 연간 반복 매출이 600만 달러에 달하는 등 성공적인 성장세를 보이고 있습니다. 주요 고객에는 ElevenLabs, Karat, PostHog 등이 포함되어 있으며, 이들 기업을 통해 성과를 입증하고 있습니다.

투자 및 미래 계획

Fondo는 최근 700만 달러의 시드 투자를 받으며, 회사 가치는 6,600만 달러로 평가받고 있습니다. 이번 투자는 도쿄 기반의 핀테크 회사인 Money Forward가 주도했으며, Y Combinator, Motley Fool Ventures 등 여러 벤처 캐피털이 참여했습니다.

앞으로 Fondo는 제품 및 자동화 기술에 더 많은 투자를 계획하고 있습니다. 이 과정에서 AI 도입을 통해 내부 팀뿐만 아니라 고객들에게도 재무제표, 계좌 흐름 등의 통찰력을 제공할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 예정입니다. 이는 기업이 글로벌 시장으로 확장할 때 다양한 세금 및 규제 환경에 적응할 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

AI 회계사, AI와 회계의 결합: 어떻게 도움이 될까?

전통적으로 기업들은 회계 작업을 위해 여러 아웃소싱 및 서비스를 개별적으로 구입하고 활용하며, 이로 인해 비효율성과 오류 발생 가능성이 높아졌습니다. AI 회계사 Fondo는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 기능을 하나의 플랫폼으로 통합, 스타트업들에게 재무 및 세무 작업을 간소화할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

Fondo의 AI 기반 서비스는 고객사가 보다 효율적으로 세금 공제를 받고, 필요한 세금을 정확하게 납부할 수 있도록 지원합니다. 이런 방식으로 Fondo는 이미 고객들에게 7,500만 달러 이상의 세금 절감 혜택을 제공했다고 합니다.

결론

Fondo와 같은 AI 기반의 회계 플랫폼은 전통적인 회계 서비스의 한계를 극복하고, 스타트업 및 소형 비즈니스가 더욱 안정적으로 성장할 수 있는 길을 제공하고 있습니다. 급변하는 글로벌 경제 환경 속에서, 회계의 혁신은 필수적이며, 이 영역에서 Fondo가 선도적인 역할을 하고 있는 것은 확실합니다.

Fondo의 이야기는 단지 하나의 기업 성공 사례에 그치지 않으며, 앞으로 더 많은 기업들이 이러한 혁신적인 플랫폼을 통해 회계와 재무 관리의 새로운 기준을 설정하는 데 기여할 것입니다.

특히 우리나라도 얼마 전 더존의 세무 AI에 많은 고객들이 관심과 성과를 보여주었다는 소식을 접했습니다. 기업의 운영에 필수적으로 활용해야 하는 재무회계, 인사노무, IT, 교육, 법무, 특허와 같은 아웃소싱 분야가 이러한 AI로 급변할 분야로 예상됩니다. 각 분야에 AI로 효율성을 높이고, 비용을 드라마틱하게 줄이는 서비스가 출시한다면 여러분들은 채택을 할까요? 저는 시간의 문제로 보입니다. 이 아웃소싱 분야에 있다면 하루 빨리 변화를 준비하시길 추천합니다.

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EU AI 법안 가이드: 미래의 AI 규제를 준비하기

유럽연합은 인공지능(AI) 기술 규제를 위한 결정적인 입법안인 ‘EU AI 법안’을 발표했습니다. 이 법안은 인공지능의 개발 및 사용에 있어 몇몇 중요한 지표들을 제시하며, 특히 강력한 일반목적 AI(GPAIs)에 초점을 맞추고 있습니다.

EU AI 법안의 등장 배경

인공지능 기술은 그 발전 속도와 함께 사회에 다양한 영향을 미치고 있습니다. 그 중에는 긍정적인 효과도 있지만, 부정적인 결과를 불러일으킬 가능성도 있습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 경우, 이는 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 리스크를 관리하고자 유럽연합은 ‘위험 기반 프레임워크’를 도입하여 AI의 활용을 체계적으로 규제하고자 합니다.

일반목적 AI 모델의 규제

EU AI 법안의 핵심 요소 중 하나는 바로 GPAIs, 즉 강력한 일반목적 AI 모델에 대한 규제입니다. 이 법안은 OpenAI, Google, Meta와 같은 대형 AI 개발사들을 포함하여 특정 기준을 충족해야 하는 근본적인 규제를 제시하고 있습니다. 이는 AI 모델이 가져올 수 있는 시스템적 위험을 관리하고 최소화하는 데 중점을 둡니다.

GPAI 모델의 투명성 요건은 2025년 8월 1일부터 발효되며, 시스템적 위험을 동반한 강력한 모델은 2027년까지 위험 평가와 조치 요건을 준수해야 합니다. 이로써 AI 개발사는 개발 중인 기술이 잠재적 위험 요소를 가지고 있을 때, 이를 사전에 인지하고 준비할 수 있는 능력을 갖추도록 요구받게 됩니다.

데이터와 저작권 문제

AI 시스템 발전의 핵심 요소 중 하나인 데이터 수집은 저작권과 밀접한 관련이 있습니다. 이번 법안에서는 데이터 수집 과정에서의 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, AI 모델 개발에 사용된 웹 크롤러와 같은 도구의 정보 제공을 요구하며, 해당 정보는 저작권 보호 자료 접근 권한 관련 문서에 포함되어야 합니다.

시스템적 리스크와 보안

강력한 GPAI가 가져올 수 있는 시스템적 리스크는 여러 가지로 분류됩니다. 여기에는 사이버 보안, 화학·생물학·방사선 및 핵 위험, 사회적 조작 및 민주주의에 대한 위협 등이 포함됩니다. AI 모델이 이러한 리스크를 일으킬 가능성이 있는 경우, 이는 공공의 건강 및 안전에 직접적인 위협이 될 수 있습니다.

법안은 또한 위험 예측을 위한 ‘안전 및 보안 프레임워크’를 제안하며, 개발사가 예상되는 위험의 시기와 구현 시점에 대한 객관적인 추정치를 제공하도록 요구하고 있습니다. 이는 AI가 특정 리스크 임계치를 넘을 가능성에 대해 경고함으로써, 관련 규제 기관과 긴밀히 협력할 수 있도록 합니다.

오픈소스와 SMEs (소규모 기업) 지원

EU AI 법안은 함께 작업하는 크고 작은 AI 개발사 모두에게 적용됩니다. 특히, 자원이 적은 중소기업(SMEs)와 오픈소스 모델 개발자를 위해 제안된 규제와 세부조항들에 있어, 그들을 보호하고 노력을 장려하는 조치도 포함되어 있습니다. 이런 조치는 모든 협력 파트너가 지속 가능한 방식으로 혁신을 추구할 수 있도록 지원합니다.

실무자들에게 주는 의미와 준비사항

EU AI 법안은 AI 개발 자들에게 투명성, 데이터 수집 과정, 시스템적 리스크 관리 등의 준수를 의무화하여, AI의 사회적 책임을 강조하고 있습니다. 이는 AI 기술의 글로벌 표준 수립에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 따라서 AI를 개발하고 활용하는 모든 기업과 단체는 이 법안이 요구하는 기준에 따라 더욱 혁신적인 측면과 사회적 책임성을 균형 있게 갖춰야 할 것입니다.

마무리하며

이번 EU AI 법안은 단지 규제 차원의 법적 장치가 아니라 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 체계적으로 다루고자 하는 시도입니다. 이러한 규제는 AI의 안전한 개발과 확산을 보장하는 동시에, 사회적 신뢰와 수용도를 높이기 위한 중요한 첫걸음입니다.

앞으로 유럽연합의 이 법안은 다른 지역의 입법에도 큰 영향을 미칠 것이며, AI 기술의 글로벌 정책 방향을 선도할 것입니다. AI 개발자와 기업은 이 변화에 적극적으로 대응하여 윤리적이고 책임 있는 기술 발전에 기여해야 할 것입니다.

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AI 미래를 여는 마이크로소프트의 새로운 에이전트: 기업을 위한 맞춤형 솔루션

2025년은 AI 에이전트의 시대가 될 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 잠재력을 완전히 활용하려면 더 이상 이론적인 가능성이 아닌 실질적인 결과를 보여줘야 하는데 마이크로소프트는 AI 및 머신러닝의 발전을 선도하며, 이 과정에서 최신의 AI 에이전트를 소개하고 있습니다. 마이크로소프트는 1,800개 이상의 모델을 지원하는 이 에이전트를 통해 기업의 다양한 요구 사항을 충족하겠다고 소개하였습니다. 이번 포스트에서는 마이크로소프트의 새로운 AI Agent가 제공하는 기능과 그것이 기업 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI Agent는 자동화된 시스템으로, 사람 대신 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 새로운 AI Agent는 Microsoft 365 Copilot을 통해 노코드 및 로코드 기능을 제공하여 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 점이 특징입니다. 이 기능은 각 기업의 필요에 따라 커스터마이징이 가능하며, 다양한 모델의 지원을 통해 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

마이크로소프트의 혁신적 기능

마이크로소프트는 이번 발표를 통해 사용자들이 자신만의 커스텀 자동화 에이전트를 구축하거나, 준비된 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공한다고 밝혔습니다. 특히, Bring-Your-Own-Knowledge 및 Bring-Your-Own-Model 기능을 통해 사용자들이 자신만의 데이터와 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Azure AI의 기회를 제공

Azure AI 카탈로그에 1,800개 이상의 모델이 등재되어 있으며, 이는 교차 플랫폼 통합을 통해 광범위한 시장을 아우릅니다. 특히, Azure AI Foundry의 각종 새 기능은 사용자들이 자신만의 검색 인덱스를 추가하여 커스텀 에이전트를 제작할 수 있게 지원합니다.

실제 적용 사례

마이크로소프트의 AI Agent는 이미 HR, 번역, 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 팀즈에 포함된 인터프리터 에이전트와 같은 기능은 최대 9개의 언어로 실시간 번역을 제공하며, 참여자들의 대화를 실시간으로 음성화할 수도 있습니다.

기업 사례: 맥킨지와 톰슨 로이터스

맥킨지는 마이크로소프트와 협력하여 클라이언트 온보딩 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 리드 타임을 90%, 행정 업무를 30% 줄였습니다. 한편, 톰슨 로이터스는 법률적 실사를 보다 효율적으로 수행하기 위해 AI Agent를 활용하고 있으며, 이는 작업의 50% 이상을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 에이전트와 LLM의 결합

AI Agent는 실제로 새로운 개념은 아닙니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 덕분에, 비개발자들도 AI와 소통할 수 있게 되었습니다. AI Agent는 LLM을 기반으로 하여 더욱 유용하게 작용하며, 정보 수집 및 권장사항 생성을 사람들에게 직접 제공할 수 있습니다.

이번 마이크로소프트의 발표와 그 사례들은 AI Agent가 어떻게 기업 업무를 간소화하고, 효율성을 높이며, 궁극적으로 비용을 절감할 수 있는지를 힌트를 보여줍니다. 2025년 펼쳐질 AI Agent의 흐름을 계속 지켜보시지요. 분명 지금까지와는 다른 새로운 성과가 나올 수 있을 것으로 기대하고 있답니다.

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AI 할머니, 보이스 피싱범을 농락하다: 보이스 피싱에 대처하는 새로운 방법

AI 기술의 발전이 우리의 미래를 바꾸고 있는 가운데, 보이스 피싱과 같은 전통적인 범죄를 해결하는 방법으로 AI를 사용하는 사례가 소개되었답니다. 영국의 모바일 네트워크 O2가 ‘AI 할머니’라는 새로운 AI 봇을 통해 보이스 피싱범을 상대하는 독특한 접근법이 있어 소개하고자 합니다.

AI 기술과 보이스 피싱: 왜 지금 AI 할머니가 필요한가?

보이스 피싱는 오랫동안 해결되지 않고 있는 문제로, 기술의 발전과 함께 그 기법 또한 점점 더 교묘해지고 있습니다. 최근 사람들은 전화로 상대방이 실제로 자신이 누구라고 주장하는 사람이 맞는지 확신하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 O2는 ‘AI 할머니’라는 이름의 봇을 도입하여 보이스 피싱범들의 시간을 낭비하도록 유도하고 있습니다. 우리나라 뉴스에도 소개된 영상부터 한번 보시죠.

보이스 피싱의 진화

보이스 피싱는 단순한 정보를 요구하거나 잘못된 정보를 제공하여 피해자를 속이는 방식을 사용합니다. 이러한 사기 전화는 개인 정보, 금융 정보 등을 탈취하는 데 집중하며, 종종 피해자에게 금전적 손해를 입히기도 합니다. 보이스 피싱을 예방하기 위해서는 사기범들이 사용하는 기법을 이해하고 적절한 대응 방안을 마련하는 것이 중요합니다.

AI 할머니: 사기를 저지르는 새로운 무기

O2가 개발한 ‘AI 할머니’인 Daisy는 사람처럼 자연스럽게 대화를 나누며 사기범들을 상대합니다. Daisy는 가족 이야기, 뜨개질에 대한 이야기, 심지어 허위 계좌 정보까지 만들어내며 사기범의 시간을 소모시킵니다. O2는 사기범들이 Daisy와의 대화로 수십 분씩 시간을 소비하게 만듦으로써 그들이 실질적인 피해자를 상대하지 못하도록 하고 있습니다.

O2의 새로운 시도: 어떻게 작동하나?

O2는 이 AI 할머니 시스템을 개발하기 위해 유튜버이자 소프트웨어 엔지니어인 ‘Scambaiter’ Jim Browning과 협력했습니다. Daisy는 다양한 AI 모델을 결합하여 전화를 수신하고 응답하도록 설계되었습니다. O2는 이 전화번호 목록을 사기범들이 자주 사용하는 번호 목록에 추가하여 효과적으로 사기범들을 유인하고 있습니다. O2는 이미 많은 사기범들이 Daisy와의 대화에 끌려들어 시간 낭비를 하고 있다고 밝혔습니다. 이러한 방식은 사기범들이 실제 인간을 전화로 속이는 시간을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

왜 AI 할머니가 중요한가?

인간의 안전과 시간 보호

보이스 피싱은 특히 노인층과 같은 취약 계층을 표적으로 삼습니다. 하지만, AI 할머니의 개입으로 인해 그들의 시간을 지연시키고, 피해자가 아닌 AI가 그들의 대화를 이어나가게 함으로써 결과적으로 피해자를 보호할 수 있는 시간이 확보됩니다.

AI 발전의 긍정적 응용

AI는 이제 단순히 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 그치지 않고, 인간처럼 자연스럽게 대화하는 능력을 통해 실질적인 사회 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. AI가 보이스 피싱에 대한 적극적인 방어 수단으로 작용함으로써 기술이 사회적 선을 위한 도구로 활용될 가능성을 보여주고 있습니다.

보이스 피싱의 가능한 미래

AI의 진화는 보이스 피싱의 형태마저 바꿀 수 있습니다. O2의 접근법은 사기범들이 차라리 다른 방식의 사기 행위를 시도하거나, 이러한 기술적 방어에 피해를 보고 사기 시도를 포기하는 결과를 초래할 수 있습니다.

대응책 개발에 모범 사례로써의 AI 할머니

보이스 피싱은 지금도 끊임없이 진화하고 있습니다. 하지만 AI 기술은 이러한 진화를 따라잡고, 심지어 앞서 나갈 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. O2의 AI 할머니는 어떻게 기술이 전화 사기에 맞설 수 있는지에 대한 훌륭한 사례로 자리 잡고 있습니다.

이러한 사례는 단지 새로운 기술의 도입을 넘어서, 기술이 인간의 삶을 안전하게 보호할 방법을 제시하고 있다는 점에서 의미가 깊습니다. 미래에는 더 나은 AI 기술이 더 다양한 분야에서 인간을 보호하고 지원할 수 있을 것입니다.

결론: AI의 새로운 기대

결국, AI 할머니는 단순히 보이스 피싱을 예방하는 것 이상의 의미를 가지고 있습니다. 이는 기술의 긍정적인 잠재력을 보여주는 좋은 사례이며, 미래의 기술 발전이 인간 사회에 어떻게 기여할 수 있을지를 확인할 수 있는 기회입니다. 더 나아가 O2의 프로젝트는 전 세계가 AI 기술을 통해 향후 더욱 안전한 사회로 나아갈 수 있는 힌트를 줄 것으로 기대됩니다. 앞으로도 AI가 다양한 사회 문제를 해결하는 데 기여할 수 있기를 바라며, 보이스 피싱과 같은 문제에 대한 더 많은 창의적 솔루션이 만들어지기를 기대합니다.

참고

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