분류 전체보기15 AI 타로 보는 법, AI 타로 정확도 요즘 유행하는 AI 타로, 어떻게 보는 걸까? 정확도는 믿을 만할까최근 들어 “AI로 타로를 봤다”는 이야기가 심심치 않게 들린다. 예전에는 타로라고 하면 대면 상담이나 전화 상담을 떠올렸지만, 이제는 앱이나 웹사이트에서 몇 번의 클릭만으로 타로 결과를 받아볼 수 있다. 질문을 입력하면 카드가 뽑히고, 해석까지 자동으로 제공된다. 어떤 사람들은 “생각보다 잘 맞는다”고 말하고, 또 어떤 사람들은 “그냥 그럴듯한 말일 뿐”이라고 평가한다. 그렇다면 AI 타로는 실제로 어떻게 작동하는 걸까. 그리고 그 정확도는 어디까지 신뢰할 수 있을까. 이 글에서는 AI로 타로를 보는 방식, 사람들이 맞는다고 느끼는 이유, 정확도의 한계를 차례대로 살펴본다. AI로 타로를 보는 방법은 생각보다 단순하다 AI 타로의 이용 .. 2026. 1. 10. AI가 사고를 냈을 때, 책임은 누구의 것인가 AI는 더 이상 실험실 속 기술이 아니다. 자율주행차는 도로를 달리고, AI는 사람을 채용하고, 금융·의료·행정 영역에서도 이미 판단에 개입하고 있다. 문제는 이 기술들이 완벽하지 않다는 데 있다. 실제로 AI가 잘못된 판단을 내려 사고나 피해가 발생한 사례는 이미 여러 차례 보고되었다. 그리고 그 순간, 가장 먼저 등장하는 질문이 있다. “이 책임은 누구에게 있는가?”사람이 아니라 알고리즘이 판단한 결과라면, 기존의 책임 개념은 그대로 적용될 수 있을까. 이 글에서는 AI가 사고를 냈을 때 책임이 누구에게 귀속되는지, 현실에서 논의되고 있는 기준들을 중심으로 살펴본다.AI는 책임 주체가 될 수 없는 존재다많은 사람들이 AI 사고를 이야기할 때 무의식적으로 “AI가 잘못했다”라고 말한다. 하지만 법적·사.. 2026. 1. 10. AI가 만든 콘텐츠가 실제로 문제 된 사례들 AI가 만든 콘텐츠는 이제 낯설지 않다. 기사 요약, 광고 문구, 이미지 생성, 영상 편집까지 AI는 이미 콘텐츠 생산의 한 축이 되었다. 많은 사람들은 이를 단순히 “편리한 도구” 정도로 인식하지만, 실제 현장에서는 이미 여러 문제가 발생하고 있다. 중요한 점은 이 문제들이 미래의 가능성이 아니라, 이미 현실에서 일어난 사건이라는 것이다. AI가 만든 콘텐츠는 빠르고 효율적이지만, 그만큼 예기치 않은 위험도 함께 가져온다. 이 글에서는 AI가 생성한 콘텐츠가 실제로 문제가 되었던 대표적인 사례들을 통해, 어디에서 문제가 발생하는지 살펴본다.AI가 만든 ‘가짜 정보’가 실제 뉴스처럼 퍼진 사례AI 콘텐츠 문제가 가장 먼저 드러난 영역은 정보와 뉴스 분야다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장을 만드는 데 매우 .. 2026. 1. 9. 예전엔 당연했는데 요즘은 사라진 일상 풍경들 가끔은 특별한 계기 없이 예전이 떠오른다. 사진을 보다가도 아니고, 누군가의 이야기를 듣다가도 아니다. 그냥 평범한 하루를 보내다 문득, “예전엔 이랬던 것 같은데”라는 생각이 스친다. 그때는 너무 자연스러워서 굳이 기억하지 않았던 장면들이다. 기록할 필요도, 붙잡아 둘 이유도 없다고 생각했던 순간들. 하지만 시간이 지나고 나서야 깨닫는다. 그 장면들이 더 이상 일상 속에 없다는 사실을.우리는 보통 큰 변화에만 의미를 부여한다. 새로운 기술, 새로운 문화, 새로운 방식들. 하지만 진짜 변화를 체감하게 만드는 건 아주 사소한 풍경들이다. 아무 말 없이 사라졌고, 누가 없앴다고 선언한 적도 없다. 그저 어느 순간부터 더 이상 보이지 않게 되었을 뿐이다.약속하지 않아도 이어지던 시간들예전에는 만남이 지금처럼 .. 2026. 1. 9. AI 채용에서 살아남는 사람들의 공통 전략 AI 채용이 이미 현실이 되었다는 사실을 알게 되면, 다음 질문은 자연스럽게 하나로 모인다. “그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까?” 많은 사람들은 여전히 예전 방식대로 이력서를 쓰고, 면접을 준비한다. 하지만 평가 방식이 바뀌었는데 준비 방식이 그대로라면 결과가 달라지기 어렵다. AI 채용은 사람을 평가하지 않는 것처럼 보이지만, 사실은 다른 기준으로 훨씬 많은 정보를 평가하고 있다. 이 글에서는 AI 채용 환경에서 실제로 점수를 잃지 않고, 최소한 탈락을 피하는 사람들의 공통 전략을 정리해본다. 비법이라기보다는, 이미 바뀐 규칙에 적응하는 방법에 가깝다.이력서는 ‘읽히는 글’이 아니라 ‘통과되는 데이터’로 만든다AI 채용에서 이력서는 더 이상 감동을 주는 글이 아니다. 사람이 보기 전에 시스템을 통과해.. 2026. 1. 9. AI 시대, 끝까지 남을 일의 조건 AI 이야기를 하다 보면 자연스럽게 “어떤 직업이 사라질까”라는 질문부터 떠오른다. 실제로 많은 변화가 이미 시작되었고, 불안해지는 것도 무리는 아니다. 하지만 조금 다른 방향에서 생각해보면, AI 시대는 단순히 일자리를 없애는 시대라기보다 일의 기준이 바뀌는 시대에 가깝다. 모든 직업이 위협받는 것은 아니다. 오히려 어떤 일들은 AI가 발전할수록 더 중요해지고, 더 가치가 높아질 가능성도 있다. 이 글에서는 AI 시대에도 비교적 안정적으로 살아남을 가능성이 높은 직업들을 ‘공통된 특징’ 중심으로 살펴보고자 한다. 핵심은 직업의 이름이 아니라, 그 안에 담긴 역할이다. 정답이 없고 판단의 책임이 필요한 직업 AI는 방대한 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 답을 제시하는 데 매우 능하다. 하지만 그 답에 .. 2026. 1. 8. 이전 1 2 3 다음
