원리 : AI가 기수들이 쓴 모자의 색상을 학습해 개별 경주마를 구분하는 독창적인 방식을 고안했다. 약 1만5000장의 경주 이미지와 20만 건의 데이터를 직접 수집하고 분석했으며 사계절은 물론 날씨별, 시간대별 등 다양한 조건에서 촬영된 경주 영상을 AI에게 학습시켰다. 그 결과 Race Vision AI는 95% 이상의 정확도로 경주마를 식별할 수 있게 됐다. 이렇게 학습된 AI는 실제 중계 화면에서 기수의 모자 색으로 말 번호를 식별하고, 식별한 번호에 해당하는 말 이름과 배당률 등 정보를 불러와 움직이는 말 위에 자동으로 표시한다.

생성형 AI는 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습한 딥러닝 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 일종의 인공지능 기술입니다. 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 생성형 인공지능 모델은 차이점을 기반으로 데이터를 분류하는 데 사용되는 판별 AI 모델과는 반대되는 개념입니다. 오늘날 사람들은 생성형 AI 애플리케이션을 사용하여 문서, 사진, 코드 등을 만듭니다. 이는 AI의 운영 단계인 AI 추론 단계에서 이뤄지는 것으로, 이 단계에서 모델은 학습한 내용을 실제 상황에 적용할 수 있습니다. 생성형 AI의 일반적인 활용 사례로는 챗봇, 이미지 생성과 편집, 소프트웨어 코드 지원, 과학 연구 등이 있습니다.

사람들은 전문적인 환경에서 생성형 AI를 사용하여 독창적인 아이디어를 빠르게 시각화하고, 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업을 효율적으로 처리하고 있습니다. 의학 연구나 제품 설계와 같은 새로운 영역에서는 생성형 AI가 전문가들의 작업 효율성을 높이는 데 도움이 되고 삶을 크게 개선할 수 있는 가능성을 보이고 있습니다. 반면 AI로 인한 새로운 리스크도 생기는 만큼 사용자가 이를 이해하고 완화하기 위해 노력해야 합니다.

최근 몇 년 사이 급부상한 생성형 인공지능 애플리케이션 중에는 OpenAI의 ChatGPT와 DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft의 Bing Chat, Google의 Gemini, Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly가 있습니다. Red Hat 서비스에는 Red Hat® Ansible® Lightspeed, Red Hat OpenShift Lightspeed 등 IT 전문가의 업무 효율성 제고를 돕는 생성형 AI 서비스가 포함됩니다. 다른 많은 조직에서도 일상적인 작업을 자동화하고 효율성을 개선하기 위해 자체 생성형 AI 시스템을 실험하고 있습니다.

자동 투구 시스템은 카메라 혹은 레이더 등을 이용한 투구 추적 시스템을 이용하여 스트라이크와 볼을 자동으로 판정해주는 시스템이다. 이를 도입한 세계 최초의 프로 야구 리그는 KBO 리그이다.

‘러시아-우크라이나’ 사이의 전쟁이 벌써 만 4년간 진행되고 있다. 전쟁으로 인해 엄청난 인명피해가 발생하고 수많은 난민들을 발생시키고 있다. 인명 피해로 인한 전쟁에 대한 비난여론은 연일 높아지지만 역설적이게도 AI의 전쟁 분야 활용은 눈부신 발전이 진행되고 있다. 대규모의 전투에 사람 대신 AI 탑재 드론이 투입되어 아군의 인명피해는 줄이고 적군의 기지를 초토화하는 사례도 등장하고 있는 것처럼 기술 진보는 전혀 예상치 못한 방향으로 진행 중이다.

AI의 발전이 군사 분야를 혁명적으로 변화시키고, 국가 간 힘의 균형마저 재편할 수 있다는 인식이 정책 결정자 사이에서 점차 확산하고 있다. AI가 미래 전쟁 수행 방식에 미칠 파장에 대한 대중의 관심도 높아지고 있지만, 실제로 AI가 전투 현장에 어떤 변화를 끌고 올지에 대한 연구는 여전히 진행 중이다.

▲ 우크라이나 군이 시험 중인 AI 드론 'Raybird' (BBC제공: At secret test-flight facility, Ukraine's drone makers fear energy ceasefire won't hold, 2025.3.26)

AI는 하나의 개별 기술이 아니라 전기, 내연기관처럼 다양한 응용경로를 가진 ‘범용 기술’로 군사작전 전반에 걸쳐 영향을 미친다. 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 통합적 분석을 제공하며, 인간이 따라가지 못할 복잡한 시스템을 실시간으로 관리할 수 있다. 자율 시스템의 신뢰성 역시 크게 높아져 물리적·인지적 작업 모두에서 인간의 역할을 대체하거나 보조할 수 있다. 무엇보다 AI는 패턴 인식, 빠르고 객관적인 판단 등 인간을 뛰어넘는 의사결정을 가능하게 하여, 전쟁 수행의 원칙 자체를 근본적으로 바꿀 잠재력이 있다.

미래 전쟁을 바꿀 AI의 네 가지 핵심 요소

AI가 전쟁에 어떻게 영향을 미칠지 예측하기 위해서는 4가지 구성 요소 경쟁을 주목해야 한다. 첫째, ‘양과 질’의 영역에서는 자율성과 로봇기술의 발전이 대규모 무인 플랫폼의 배치 비용을 혁신적으로 낮출 전망이다. 미래 전장에서 양의 힘이 질보다 중요한 역할을 할 가능성이 높아졌다는 의미다. 둘째, ‘숨기기와 찾기’ 경쟁에서 AI는 센서 융합, 자율 탐지 등 탐색 능력을 강화하는 동시에, 수많은 미끼와 기만전술을 통한 ‘전장의 안개’ 효과로 교란 능력 역시 높일 수 있다.

셋째, ‘중앙집중 대 분산식 지휘통제’에서는 임무 지휘를 중심으로 한 하이브리드 체계가 주류를 이룰 것으로 보인다. 분산식 지휘통제 효과의 한계는 정보나 의사결정보다도 네트워크의 회복력, 즉 병력간 통신의 안정이 중요하게 작용할 것이다. 마지막으로, ‘사이버 공격과 방어’ 경쟁에서 사이버 방어가 AI의 도움으로 더욱 탄탄해질 수 있고, 동시에 공격 역시 AI로 인해 위협 수준이 높아질 것이다. AI는 군사 작전의 효율성뿐 아니라, 군사력의 개발·유지·혁신 방식에도 지대한 영향을 준다. 무기와 물자 생산의 자동화와 최적화, 신기술 R&D 가속화 등은 군사 분야의 생산성을 극대화하며 미래 전장에 대비한 전략적 우위를 제공할 전망이다.

군사 AI 시대, 디지털 포용성의 중요성 확대

군사 분야에서 AI의 도입과 발전은 단순한 기술혁신을 넘어 사회적 차원의 ‘디지털 포용성’ 문제와도 긴밀하게 연동된다. AI 인프라와 전문 인력이 집중된 일부 국가나 집단만이 첨단 군사력을 보유하게 되면, 기존의 군사력 차이뿐 아니라 전반적인 디지털 격차도 극단적으로 심화될 우려가 있다. 이는 안보 불평등을 초래할 뿐 아니라, 국제정세의 불안정 요소로 작용할 수 있다. 또한 AI가 기존의 군사직무를 대신하면서, 인력의 재교육과 전환은 국가적 차원의 중요한 과제로 떠오른다. 전장에 투입되는 모든 인력에게 디지털 문해력과 AI 활용 역량을 갖추게 하는 것은 AI 기반 군사 개혁의 지속가능성을 뒷받침하는 핵심 조건이다.

나아가 자율 무기 등 민감한 AI 군사기술의 윤리적·사회적 문제에 대해 다양한 이해관계자와 시민 사회가 참여하는 개방적인 논의 구조도 요구된다. AI가 군사뿐 아니라 민간기술 발전에도 영향을 주는 만큼, 정부는 기술 발전에 소외되지 않도록 정보 취약계층과 접근성이 떨어지는 지역에 대한 정책적 배려에 특별히 나서야 한다는 지적도 제기되고 있다.

AI 시스템에 투입되는 데이터의 출처, 수집 방식, 편향 역시 투명하게 관리되어야 한다. 특정 집단의 정보가 과소 대표되거나 편향이 학습될 경우, 잘못된 판단이 실전을 좌우할 수 있을 뿐 아니라 사회 내부의 불공정성을 심화시킬 수 있기 때문이다.

AI 시대 실질적 대응에는 디지털 포용이 반드시 요구된다

AI의 잠재력을 군사적 우위로 적극 전환하려면, 기존 방식의 단순한 개선을 넘어서 ‘전력 구조’ 자체의 획기적 변화를 수용할 필요가 있다. 미군을 포함한 주요 군대는 이미 AI 통제 전투기 테스트 등 첨단 실험을 활발히 추진하고 있다. 전장 관리시스템과 저비용 드론 등으로 전쟁 양상이 변하고 있음을 우크라이나 사태가 입증했다는 평가도 나온다.

실질적으로 미군이 AI 혁명의 이점을 극대화하려면 대량생산과 복합적 기만체계, 고도화·적응성 높은 적에 대한 대비, 국방 산업 기반의 대규모 생산 역량 확보가 필수적이다. 이 과정에서 AI 교육역량 강화, 민간 기업과의 협력, 국가적 디지털 인프라 투자 등 ‘디지털 포용성’ 증진이 병행되어야 한다는 지적이 힘을 얻고 있다. 기술 교육, 정보 접근 지원, 국제 협력체계 강화 등이 함께 이뤄질 때, AI 군사혁명이 보다 지속가능하고, 공정하며 안전한 미래로 접어들 수 있다는 전망이다.

▲ AI 활용이 군사에게도 확대되고 있는 상황에서, AI 역량 확대는 곧 디지털 포용의 지향점과 동일하다. (이미지=챗GPT로 제작)

• 입력 정보 기반 분석 실종자의 옷차림, 외모, 마지막 목격 위치 등의 정보를 입력하면, AI가 이를 기준으로 분석을 시작합니다.

• CCTV 영상 자동 분석 관할 지역 내 수천 대의 CCTV 영상을 인공지능이 자동으로 스캔하며, 실종자와 유사한 인물이 포착된 장면을 탐색합니다.

• 복합 인지 기술 활용 단순한 영상 인식이 아니라, AI 복합 인지 기술을 통해 실종자의 이동 경로를 예측하고, 여러 CCTV 간의 시간·공간적 연계를 분석합니다.

• 실시간 동선 예측 AI는 과거 CCTV 영상에서 실종자의 이동 패턴을 파악해, 앞으로 이동할 가능성이 높은 위치를 실시간으로 예측합니다.

• 골든타임 확보 이 시스템 덕분에 경찰은 3시간 만에 실종자를 구조할 수 있었으며, 특히 심야 시간대나 휴대폰이 꺼진 상황에서도 효과적으로 대응할 수 있었습니다.

원리: 스포츠계에서는 이미 여러 AI 기술이 도입되었으며, 특히 KBO 리그에서 자동투구판정시스템(ABS)의 도입은 그 좋은 예로 꼽힙니다. 이 시스템은 이미 시범경기에서 99.9%의 성공률을 보이며, 그 효율성과 필요성을 증명했습니다. 그럼에도 불구하고, AI 시스템의 도입이 모든 문제를 해결할 수 있는 만능키는 아닌 만큼, 다양한 이슈들과 논란이 함께 수반되고 있습니다. 예를 들어, 호크아이 시스템은 높은 정확성을 자랑하지만, 여전히 일부 선수와 팬들 사이에서 신뢰성 문제를 일으키고 있습니다. 이러한 점은 AI 기술이 완벽하게 대체할 수 없는 인간 심판의 감정적 요소와 경험적 판단의 중요성을 다시 한번 상기시킵니다.

인공지능은 의료 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 특히 의료 진단과 치료 최적화에 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기반의 이미징 분석은 질병 진단의 정확도를 크게 향상시키고 있습니다. AI는 수많은 의료 이미지를 신속하게 분석하여 질병을 조기에 발견하도록 도와주며, 이를 통해 의료진은 보다 정확한 진단을 내릴 수 있게 됩니다. 예를 들어, 환자의 유전자 정보와 병력 데이터를 분석하여 최적의 치료 방법을 제안하는 시스템이 개발되고 있습니다. 이는 환자 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 치료를 제공하여 치료 효과를 극대화합니다.

또한, 환자 모니터링 시스템에서 AI는 실시간 데이터를 활용하여 환자의 상태를 지속적으로 분석하고, 위험 상황을 조기에 감지하여 즉각적인 대응이 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 특히 중환자실과 같은 환경에서 효과적으로 사용되며, 의료진의 부담을 줄이고 환자의 안전을 보장하는 데 기여합니다.


AI는 복잡한 의료 데이터를 빠르게 처리하고, 질병의 패턴을 식별하여 진단의 신뢰성을 높입니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 수천 장의 의료 이미지를 학습하여 종양의 존재 여부를 판단할 수 있으며, 이는 조기 진단과 치료 계획 수립에 큰 도움이 됩니다.

15일 국회 보건복지위원회 소속 더불어민주당 소병훈 의원이 국립중앙의료원으로부터 제출받은 자료에 따르면, 지난해 취약지역 의료기관 37개소가 의뢰한 응급 영상판독 건수는 1만 3375건이다. 이는 2023년(1만 952건) 대비 22.1%(2423건) 증가한 수치다.

해외의 병원 응급실에서는 위급 정도에 따라 환자를 분류하면서 AI 기술로 소요 시간이 77%나 감소했다는 연구 결과도 나왔다.

싱가포르의 창이 종합병원(Changi General Hospital) 스리나스 스리다란 박사 연구팀에 따르면, 2023년 8월부터 12월까지 병원 응급실에서 촬영한 흉부 엑스레이 영상 2만여건을 의료 AI 소프트웨어를 활용해 응급·비응급·정상으로 분류한 후 영상의학과 전문의 43명이 평가했다.

그 결과 AI가 응급환자를 분류하는 데 걸린 평균 시간은 의사의 분류 시간 대비 77%나 감소한 것으로 나타났다. 최소 처리 시간도 AI는 0.2초만 소요돼 전문의(1.7초)보다 빨랐다.

원리:인공지능(AI) 카메라를 활용하면 사람이 돼지 한 마리 한 마리의 숫자를 세거나 직접 무게를 재지 않아도 된다. 영상 속 돼지들 위에 각각 번호가 매겨지고, 해당 번호의 돼지 무게가 화면에 표시된다.

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예전에는 일일이 돼지 수를 세서 육가공 업체에 보냈다. 한 마리씩 저울에 올려 무게도 재야했다. 이제는 인공지능(AI) 카메라로 마릿수와 무게를 곧바로 알 수 있다. 그래서 거래도 훨씬 투명하고 정확해졌다.

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전남 신안군의 농장을 운영하는 한 건물안에 한 무리의 돼지가 밖으로 통하는 통로를 지나가자 벽에 붙어 있는 작은 패널에 마릿수와 무게가 표시됐다. 9만9000m²(약 3만 평) 넓이의 농장에서 돼지 7500마리를 직원 7명이 키우고 있다. 매일 돼지를 출하하는데 AI 카메라 덕분에 작업 시간과 일손이 크게 줄었고 저체중 돼지까지 걸러낼 수 있다.

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원리: 음식물 처리기는 음식물을 스스로 인식하고 작동하는 AI 자동 처리 시스템을 내장했다. 5L 대용량 음식물처리기로 음식물 투입 시 자동으로 무게를 측정하고 최적의 온도와 시간을 분석한다. 16년간 음식물처리기를 출시하며 축적한 데이터를 바탕으로 최적의 처리 조건을 설정할 수 있다

2022년 카타르 월드컵에서는 FIFA가 최초로 **AI 기반 반자동 오프사이드 기술(Semi-Automated Offside Technology, SAOT)**을 도입했습니다. 이 기술은 경기 중 오프사이드 상황을 빠르고 정확하게 판별하기 위해 개발된 것으로, 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

- **12대의 추적 카메라**가 경기장 천장에 설치되어 선수의 관절 29개 지점을 초당 50프레임으로 추적합니다.

- **공 내부 센서**는 공의 위치와 움직임을 실시간으로 기록하며, AI가 이를 분석해 오프사이드 여부를 판단합니다.

- 오프사이드 상황이 감지되면, AI가 자동으로 3D 애니메이션을 생성해 심판에게 전달하고, 관중에게도 시각적으로 설명합니다.

이 기술 덕분에 오프사이드 판정 시간이 평균 70초에서 **25초 이하**로 단축되었고, 판정 정확도도 크게 향상되었습니다. 이는 경기의 흐름을 방해하지 않으면서도 공정성을 높이는 데 큰 기여를 했습니다.

농구와 야구, 테니스, 축구 리그 등 전 세계 주요 프로 스포츠에서 인공지능(AI) 심판 시스템이 도입되고 있다. 하지만 전문가들은 아직 기술적으로 넘어야 할 문제가 남아, 심판을 돕는 수단으로 한정돼야 한다고 지적하고 있다. 사이언티픽 아메리칸은 2일(현지시간) AI가 주요 스포츠 리그의 심판 경기를 돕고 있지만, 한계는 여전히 남아 있다고 전했다.

미국 프로 스포츠 중 최근 가장 눈에 띄는 종목은 NBA다. 이번 시즌부터 방송 중 3점 슛 위치가 골대에서 얼마나 멀리 떨어졌는지를 AI로 분석, 실시간으로 보여주고 있다. 또 리그에서는 골 텐딩 검토를 위해 AI를 사용하기 시작했으며, 앞으로는 아웃 오브 바운드와 같은 다른 판정으로 확대할 예정이다.

축구의 VAR은 이미 보편화됐다. 국내 프로야구에서 사용 중인 자동 볼 스트라이크 시스템(ABS)은 이미 미국 마이너리그에서 2019년부터 테스트 중인 기술이다. 모두 인간의 눈보다 정확한 판정을 내려 주는 것으로 알려져 있다.

테슬라 Autopilot, 구글 웨이모, 네이버/카카오 내비게이션 등은 실시간 센서 데이터 분석과 머신러닝을 통해 안전하고 효율적인 주행을 지원합니다.

원리:자율주행용 내비게이션은 단순 GPS 기반 지도보다 훨씬 정밀한 3차원 도로 환경 정보를 제공합니다. 차선, 도로 곡률, 신호등, 표지판, 가드레일 등 다양한 도로 요소가 10~20cm 수준의 정확도로 반영됩니다.

• 이러한 정밀지도는 자율주행 시스템의 ‘눈’ 역할을 하며, 센서 데이터의 한계를 보완해줍니다.

  내비게이션은 GPS, 레이더, 라이다, 초음파 센서 등 다양한 센서의 데이터를 실시간으로 융합해 차량의 위치와 주변 환경을 파악합니다.

• 실시간 교통 정보, 공사 구간, 사고 등 변동 사항도 클라우드 기반 데이터베이스를 통해 신속하게 반영합니다.

먼저 여러 가지 센서로 자동차 앞과 주변 환경을 살펴본다. 카메라 센서는 사람의 눈으로 보듯이 영상 이미지를 얻는다. 레이더 센서는 주변 물체의 형태를 인식하고 거리를 정교하게 측정한다. 위성 위치확인 시스템(GPS)과 관성 측정 장치(IMU)는 자율주행차가 어느 위치에서 어느 정도 속도로 가고 있는지를 측정한다.

이렇게 얻은 정보를 고성능 차량용 컴퓨터가 분석해 어느 방향으로 얼마나 빠르게 달릴 것인지를 계산하고 결정한다. 여기에 맞춰 자동차의 방향을 바꾸는 조향 장치와 속력을 조절하는 구동 장치를 스스로 움직여 가며 운전한다.

보다 완벽한 자율주행을 위해 사물인터넷 기술이 이용될 수도 있다. 자율주행차가 교통 시스템, 다른 자동차들과 인터넷으로 연결돼 도로 상황에 관한 정보를 실시간으로 주고받는다면 더욱 안전하고 원활한 운행이 가능할 것이다.

실시간으로 카메라와 각종 센서로 입력되는 정보들을 통해서 도로 상황을 파악하고 교통 흐름을 정보를 지속적으로 업데이트하여 사람이 직접 운전하지 않더라도 어느 정도까지는 자율주행이 가능하도록 인공지능이 활용되고 있습니다.

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인공지능(AI) 열풍에 따른 막대한 AI 인프라 구축으로 전력난이 우려되는 가운데 핵융합을 통한 에너지 개발에 나선 한 스타트업이 관심을 끌고 있다.핵융합은 가벼운 원자핵들이 서로 합쳐져 더 무거운 원자핵으로 바뀌는 과정에서 막대한 에너지를 방출한다. 태양 등 우주의 모든 별이 빛과 열을 내는 원리다.

특정 플랫폼에서 추천 기능이 갈수록 좋아지고 있다. 넷플릭스, 유튜브, 스포티파이 등의 사례가 그렇다. AI와 머신 러닝 덕분이다. 이들 세 가지 플랫폼은 이용자가 이미 보고 좋아한 것을 고려한다. 그런 다음 수 천의 다른 콘텐츠와 비교하고 대조한다. 이들은 기본적으로 사용자가 제공하는 데이터로부터 정보를 얻은 다음 자신의 데이터베이스를 사용하여 사용자의 요구에 가장 적합한 콘텐츠를 제공한다.

예를 들어 유튜브의 이 프로세스를 단순화해 보면 이 플랫폼은 태그 등의 데이터, 나이 또는 성별과 같은 인구 통계학적 데이터 및 다른 미디어를 사용하는 사람들의 동일한 데이터를 사용한다. 그런 다음 이를 합치고 일치시켜 추천 콘텐츠를 제안하게 된다.

세포가 어떤 약물이나 유전자를 만나면 어떻게 변할지 예측하는 기술을 만들었다

원리

1.세포 데이터 입력

세포의 상태(유전자 정보, 단백질 발현 등)를 AI에 입력해.

2.AI가 세포 변화 패턴 학습

여러 약물이나 유전자 조작을 했을 때 세포가 어떻게 변했는지 데이터를 통해 배움.

3.생성형 모델이 ‘결과 상태’ 예측

“이 세포를 원하는 상태로 만들려면 어떤 약물 조합이 필요할까?”

이런 식으로 AI가 스스로 새로운 조합을 만들어 제안함.

원리: 사용자는 리모컨이나 스마트폰앱을 통해 원하는 개방정도를 백분율 단위로 설정할 수 있다.

사용예시:여름에 집이 뜨거우니 스마트폰으로 에어컨을 켤 수 있다.

기술 소개: 이번 KHF 2024에는 예년보다 디지털 헬스케어가 화두로 떠올랐다. 환자 중심의 헬스케어 패러다임 전환을 실행하기 위한 도구로써 특히 AI가 그 중심에 선 것.그중에서도 참관객들의 눈길을 사로잡은 건 AI기반 응급의료 네트워크였다. 이 시스템은 지난 7월부터 경기 서북부 의료 서비스 개선을 목적으로 가동됐다. 국민건강보험공단 일산병원과 경기도의료원 파주병원, 포천병원, 의정부병원을 연결하는 AI 기반 응급의료 네트워크 시스템이다.

원리:가령 관내 심혈관 질환 응급환자가 발생하면, 관련 전문의가 있는 응급실로 AI앰뷸런스를 통해 즉시 이송한다. AI앰뷸런스는 이송 중에도 끊김없이 환자 모니터링을 해당 응급실로 전송한다.응급실은 이송환자의 실시간 위치파악을 통해 도착 즉시 치료를 시작한다. 치료 역시 의료AI 솔루션을 이용한다. 루닛과 제이엘케이 솔루션을 통해 영상검사의 신속한 판독을 지원하고, 중증도 예측 AI 솔루션인 에이아이트릭스 '바이탈케어'로 최적의 중환자실 병상운영도 가능하다.

원리 : 실제 실험 없이도 특정 약물이 세포를 어떻게 변화시키는지 계산해, 새로운 치료 표적을 찾을 수 있다. AI가 사물이나 생물의 특징을 수학적으로 표현한 보이지 않는 지도, 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 영향을 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 이전에 실험되지 않은 세포-약물 반응을 예측한다.

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

원리:AI 사령관의 위력이 드러난 첫 전장은 이스라엘과 이슬람 무장 단체 하마스의 전쟁터였다. 2023년 10월 하마스가 이스라엘을 기습 공격하자, 이스라엘 방위군은 즉각 대응에 나서 단 27일 만에 목표물 1만2000곳을 타격했다. 군수 창고부터 무기고, 미사일 발사대, 지하 터널, 지도부 건물 등 하루 평균 400곳 넘는 목표물을 공격한 셈이다. 속사포 같은 공격 뒤에는 이스라엘이 개발한 AI 시스템 ‘하브소라’가 있었다. AI가 통신 감청 내역, 위성 영상, 소셜미디어 게시 글 같은 대규모 데이터를 분석해 공습 리스트를 뽑아낸 것이다. 이스라엘은 건물이 아닌 ‘인간 표적’을 특정하는 AI 시스템 ‘라벤더’도 전쟁 기간 활용한 것으로 알려졌다. 탈 미므란 예루살렘히브리대 교수는 미 시사 주간지 타임 인터뷰에서 “2010년대 초반엔 표적을 200~250개 만들기 위해 정보 요원 약 20명이 250일 정도 일해야 했지만, 현재 AI 시스템은 한 주 안에 똑같은 일을 해낼 수 있다”고 했다.

러시아·우크라이나 전쟁에서 우크라이나를 지켜낸 것도 AI 사령관이었다. 우크라이나군이 활용한 ‘델타 상황 인식 시스템’은 AI 기술을 활용해 페타바이트(약 100만 기가바이트) 단위의 영상·사진·음성·문자 정보를 처리해 전선의 우크라이나 지휘관에게 적군 위치를 정확히 전달했다. 전략국제문제연구소(CSIS)의 카테리나 본다르 연구원은 WEEKLY BIZ에 “우크라이나의 AI 기반 ‘즈부크 음향 정찰 네트워크’는 우크라이나 영토 내 약 2만㎢ 구역을 감시하면서 5㎞ 떨어진 (러시아군의) 저고도 비행 드론이나 7㎞ 밖의 순항미사일을 높은 정확도로 탐지해 냈다”고 했다.

맥킨지 조사에 따르면 2024년 기준 72%의 기업이 AI를 도입했다고 합니다. 그만큼 실무 현장에서 AI는 일상이 되어가고 있습니다. 다음은 기업 홍보 담당자가 실제로 활용하고 있는 20가지 AI 활용 사례입니다.

1. 트렌드 예측

AI는 인스타그램과 유튜브 트렌드를 분석해 어떤 패션이 유행할지 예측합니다. 예를 들어, 브랜드의 경우, 이 데이터를 기반으로 마케팅 타이밍을 조절하고 있습니다.

2. 미디어 모니터링

기업은 AI를 활용해 온라인에서 자사 브랜드가 어떻게 언급되는지 실시간으로 파악할 수 있습니다. 부정적인 글이 많아지면 곧바로 대응하고 있습니다.

3. 자동 콘텐츠 작성

기업은 보도자료나 신제품 소개 글을 AI로 초안 작성하고, 담당자가 살짝 다듬어 빠르게 콘텐츠를 완성하고 있습니다.

4. 감정 분석

SNS 리뷰 속에서 소비자 감정을 분석해 제품 개선에 활용하고 있습니다. 브랜드에 대한 긍정/부정 반응이 얼마나 있는지를 확인하는 방식입니다.

5. 챗봇 고객 응대

기업은 홈페이지에 챗봇을 설치해 자주 묻는 질문에 24시간 대응하고 있습니다. 구매 문의도 실시간으로 처리하고 있습니다.

6. Deepseek 같은 저비용 AI 도입

중국 스타트업 Deepseek은 GPT-4보다 비용이 저렴한 AI 모델입니다. 중소 뷰티 브랜드들도 콘텐츠 제작에 활용하고 있습니다.

7. 인플루언서 평가

AI는 인플루언서가 진짜 팬이 많은지, 가짜 팔로워는 없는지를 분석합니다. 기업들은 이 기능으로 협업 대상을 고르고 있습니다.

8. 고객 타겟팅 세분화

기업은 AI 분석으로 자사 제품을 자주 사는 고객층을 파악해 맞춤 메시지를 보냅니다. 예를 들어 캠핑족 타깃 캠페인을 따로 만들 수 있습니다.

9. 위기 조기 감지

AI는 부정적인 뉴스나 댓글이 급증하면 바로 알림을 보냅니다. 예를 들어, 치약 브랜드가 원료 논란이 생겼을 때 빠르게 공식 입장을 낼 수 있었습니다.

10. 경쟁사 분석

브랜드는 경쟁사의 SNS 반응을 AI로 모니터링하면서 어떤 제품이 인기를 끄는지를 파악하고 있습니다.

11. SEO 최적화

AI는 검색어를 분석해 블로그나 제품 소개 페이지의 키워드와 제목을 추천해줍니다. 예를 들어 “여름철 땀 냄새 제거 스프레이” 같은 키워드를 제안합니다.

12. 다채널 자동 게시

SNS, 홈페이지, 이메일 등에 글을 자동으로 맞춤 배포합니다. AI는 가장 효과적인 시간과 채널을 분석해 제시해줍니다.

13. A/B 테스트 자동 실행

홍보 담당자는 광고 문구를 2~3가지로 나눠 테스트하는 경우가 많습니다. AI는 동시에 수십 가지 문구를 비교해서 최고의 반응을 골라줍니다.

14. 기자 맞춤 피칭

기자 A는 뷰티에 관심이 많고, 기자 B는 친환경을 좋아합니다. AI는 이런 정보를 바탕으로 각각 맞춤형 보도자료를 제안합니다.

15. 캠페인 효과 분석

광고를 보고 얼마나 많은 사람이 구매했는지, 어디에서 클릭이 많았는지를 AI가 분석합니다. 예산을 낭비하지 않도록 도와줍니다.

16. 가상 소비자 그룹 운영

새로 출시할 제품에 대한 반응을 실제 설문이 아니라 가상 소비자 집단으로 먼저 테스트할 수 있습니다.

17. 몰입형 체험 콘텐츠

AR/VR로 새로운 향수를 가상으로 체험할 수 있도록 만든 사례가 있습니다. 몰입형 마케팅도 AI가 지원하고 있습니다.

18. AI로 만든 이미지/영상

케첩 브랜드 하인즈는 AI가 그린 ‘케첩 이미지’를 광고로 활용해 큰 주목을 받았습니다. 똑똑한 비주얼도 이제 AI가 만들고 있습니다.

19. 딥페이크 탐지

누군가 브랜드를 모함하는 가짜 영상을 올리면 어떻게 해야 할까요? AI는 딥페이크를 감지해 빠르게 대응할 수 있도록 도와줍니다.

20. 윤리 점검

기업의 환경, 노동, 사회적 책임을 AI가 분석해 신뢰도 높은 기업 이미지를 유지하도록 돕고 있습니다.

AI는 홍보팀을 대체하지 않습니다. 오히려 반복적인 일은 AI가 처리하고, 사람은 더 창의적이고 중요한 일에 집중할 수 있도록 합니다. 소비자와의 소통을 더 빠르고 똑똑하게 만들어주는 도구로, AI는 앞으로 PR의 중심 기술이 될 것입니다.