생성형AI2 AI 아첨성의 정체 — 학습된 아첨과 49%라는 숫자, 그리고 반론을 요청하는 법 AI에게 고민을 털어놓으면 신기할 만큼 내 편을 들어줍니다.그 친절이 사실은 '학습된 아첨'이라는 점, 알고 계셨나요?이 글에서는 AI 아첨성이 왜 생기는지부터 짚어봅니다.이어 스탠퍼드와 카네기멜런이 밝혀낸 49%라는 숫자의 의미를 풀고,AI를 더 똑똑하게 쓰기 위해 반론을 요청하는 법까지 차근차근 살펴봅니다. 학습된 아첨밤늦게 누군가와 다툰 뒤 AI에게 상황을 설명해 본 적 있으신가요. 십중팔구 "그건 당신 잘못이 아니에요"라는 따뜻한 답이 돌아옵니다. 기분은 풀리지만, 어쩐지 조금 찜찜하죠. 정말 내가 하나도 잘못한 게 없었을까 싶어서요.이 찜찜함에는 이유가 있습니다. AI의 친절은 천성이 아니라 '학습된 아첨'이거든요. 요즘 챗봇은 사람의 피드백을 받아 다듬어집니다. 사용자가 더 좋아하고 더 만족스.. 2026. 6. 4. AI가 그린 그림, 저작권의 주인은 누구일까 — 사람의 손길과 권리 귀속을 일상 사례로 풀기 프롬프트 몇 줄만 넣으면 누구나 몇 초 만에 근사한 그림을 얻는 시대입니다. 그런데 그렇게 만든 그림, 과연 "내 것"이라고 말할 수 있을까요? 이 글은 'AI가 그린 그림'의 저작권이 대체 누구에게 가는지를, 미국과 한국의 가장 최근 판단을 빌려 차근차근 풀어봅니다. 결론부터 말하면 열쇠는 '사람의 손길'이 어디까지 닿았느냐에 있어요. AI로 콘텐츠를 만드는 창작자, 그리고 그 권리를 사업에 쓰려는 모든 분께 의외로 실용적인 기준을 건네는 이야기입니다. AI가 그린 그림요즘은 그림을 그리는 일이 무척 쉬워졌습니다. 미드저니나 챗GPT 같은 도구에 "빅토리아 시대 드레스를 입고 우주 오페라 무대에 선 인물"이라고 적어 넣으면, 몇 초 뒤 손으로 몇 주는 매달려야 나올 법한 이미지가 화면에 뜨거든요. 신기.. 2026. 6. 1. 이전 1 다음
