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인공지능과복지/AI와복지의길11

AI여성 예산은 왜 ‘돌봄’에만 집중되어 있는가? AI여성 예산은 왜 ‘돌봄’에만 집중되어 있는가? 그리고 기술 연계 정책은 왜 필요한가?여성 관련 예산은 전통적으로 돌봄, 모성, 가족친화, 경력단절 예방과 같은 영역에 집중되어 왔다. 이 영역은 매우 중요하지만, 정책 방향이 지나치게 돌봄에만 치우칠 경우 몇 가지 구조적 한계가 발생한다. 1. ‘돌봄 중심 여성예산’이 가진 구조적 한계 ① 여성 = 돌봄 담당자라는 역할 고착을 강화할 위험돌봄 중점 예산은 필연적으로 “여성의 주 역할은 가정·돌봄”이라는 기존 성 역할을 강화할 수 있다.② 미래 노동시장의 중심은 기술인데, 여성은 진입 장벽이 높음AI·데이터·로봇·스마트 헬스케어 등 고성장 분야에서 여성의 참여율은 여전히 낮다.돌봄에만 예산을 쓰면 여성은 기술 중심 일자리에서 멀어져 미래 경제력에서 뒤처.. 2025. 11. 28.
AI혁신VS 수습 정보사회에서는 빠른자가 느린자보다 높은 경쟁력을 갖게 될 것 인공지능 활용 및 진위(Authenticity) 가이드라인이 가이드라인은 학생(또는 실습생·직원 등)이 ChatGPT 등 생성형 인공지능(AI)을 학습과 과제 작성 과정에서책임 있고 투명하게 활용하도록 돕기 위한 것입니다. AI는 사고를 보조하는 도구일 뿐, 인간의 창의적 사고와 학문적 성실성을 대체할 수 없습니다.~~~~~등등.. 1.정의 및 범위생성형 인공지능(Generative AI): ChatGPT, Claude, Bard, Copilot 등과 같이 텍스트·이미지·요약·번역 등을 자동으로 생성하는 시스템.AI 진위(Authenticity): 과제 작성 과정에서 인공지능의 사용 여부와 정도를 정직하게 공개하는 것.2.인공지능 사용의 허용 .. 2025. 11. 12.
범용 인공지능(General-Purpose AI, GPAI)이란? 범용 인공지능(General-Purpose AI, GPAI)이란?범용 인공지능은 특정한 한 가지 목적에만 쓰이는 인공지능이 아니라,여러 분야에서 다양한 일을 수행할 수 있는 인공지능을 말한다.예를 들어, ‘번역만 하는 인공지능’, ‘사진만 인식하는 인공지능’은 특화형(좁은) 인공지능(Narrow AI) 이지만,범용 인공지능(GPAI) 은 언어, 영상, 음성, 데이터 등 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 처리할 수 있다.즉, “사람처럼 여러 일을 동시에 이해하고 수행할 수 있는 인공지능” 을 뜻한다. 구 분 좁은 인공지능 (Narrow AI) 범용 인공지능 (General-Purpose .. 2025. 11. 10.
2025 APEC,사라진 여성의 목소리 2025 아시아태평양경제협력체(APEC)기술의 시대, 사라진 여성의 목소리 라세레나 로드맵 (La Serena Roadmap for Women and Inclusive Growth(2019~30)2025년의 새로운 선언문에는 놀랍게도 ‘라세레나 로드맵’의 이름이 없었다.여성의 경제참여, 리더십, 포용적 성장이라는 말이 한 줄도 등장하지 않았다.AI와 인구변화, 기술혁신은 언급되었지만 ‘여성의 삶’은 보이지 않았다.이것은 단순한 문장의 생략이 아니라,인간 중심의 가치에서 기술 중심의 가치로 이동한 시대의 징후다.우리는 기술을 말하면서도, 정작 그 기술이 향해야 할 ‘사람’을 잊고 있다.기술은 진보했지만, 감수성은 어디로 갔을까AI가 사회문제를 해결해줄 것처럼 말하지만,그 사회는 여전히 여성의 목소리를 조용.. 2025. 11. 10.
지능형 에이전트 시대, 조직이 지금 준비해야 할 것들 지능형 에이전트 시대, 조직이 지금 준비해야 할 것들— 기술이 아닌 ‘조직 역량(Organizational Capability)’으로서의 AI2026년은 인공지능(AI)을 도입할지 말지 고민하는 시대가 아니라,어떻게 조직의 일부로 자연스럽게 작동하게 할 것인가를 고민하는 시대가 된다.AI 에이전트(Agent)는 더 이상 ‘기술’이 아니라 조직의 역량이 된다.즉, AI를 도구로 쓰는 것이 아니라,‘인간과 함께 일하는 동료이자 조직 구성원’으로 받아들여야 한다.1. “기술”에서 “조직 역량”으로의 전환과거에는 AI를 ‘도입할지 말지’ 결정하는 게 중요했다.하지만 앞으로는 AI를 조직의 구조·문화·업무 흐름 안에 어떻게 녹여낼지가 핵심 과제가 된다.AI는 더 이상 프로젝트가 아니라 ‘조직의 일하는 방식’이 된.. 2025. 11. 9.
AI-인간처럼 ‘예측하는 기계’를 꿈꾸다 1. 인간처럼 ‘예측하는 기계’를 꿈꾸다인공지능의 발전은 단순히 ‘더 빠른 계산’을 향한 여정이 아니라‘더 깊은 이해’를 향한 진화다.초기의 AI는 데이터를 그대로 모방했다.하지만 인간은 단순히 보지 않고, 본 것을 통해 다음을 예측한다.아이는 컵이 테이블 끝으로 굴러가는 걸 보면,그다음에 ‘떨어질 것’을 안다.AI도 그런 “예측의 감각”을 가질 수 있을까?이 질문에서 시작된 흐름이 바로 JEPA, 그리고 그 확장형인 V-JEPA, D-JEPA다. 2. JEPA — 의미의 관계를 배우는 인공지능JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture는프랑스의 AI 석학 얀 르쿤(Yann LeCun)이 제안한 새로운 학습 구조다.기존의 AI가 픽셀 하나하나를 예측했다면,JEPA는 데.. 2025. 11. 9.

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