【 청년일보 】 대학에서 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 존재가 아니다. 많은 학생이 보고서 작성부터 자료 요약, 발표 자료 구성까지 AI를 활용하며 학업 부담을 줄이고 있다. 디지털 에듀케이션 카운슬(Digital Education Council)이 16개국 3천839명의 대학생을 대상으로 실시한 'AI 학생 설문조사 2024'에 따르면, 86%의 학생들이 이미 학업에 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. AI 활용 목적으로는 정보 검색(69%), 문법 검사(42%), 문서 요약(33%), 문서 바꿔쓰기(28%), 초안 작성(24%) 등이었다. 이처럼 AI는 학생들의 '든든한 조력자'로 자리 잡았지만, 취업 시장에 들어서는 순간 청년들에게는 경쟁자이자 불안의 원인으로 인식되기 시작한다. 한국은행과 한국개발연구원(KDI)의 연구에 따르면 국내 전체 일자리의 약 12%인 341만개의 일자리가 인공지능(AI) 기술에 의해 대체될 가능성이 높은 것으로 전망된다. AI에게 대체되기 쉬운 직업으로 알려진 '반복적이고 규칙적인 인지 작업'을 수행하는 사무‧행정직뿐만 아니라, 전문성을 필요로 하는 전문직 또한 AI에 의해 대체될 가능성이 커지고 있다. 고등교육기관인 대
【 청년일보 】 지난해 발생한 한 대형 플랫폼의 대규모 개인정보 유출 사건이 2026년 2월 들어 정부 조사 결과와 추가 피해 확인을 계기로 다시 확산되고 있다. 정부 조사에 따르면 이번 침해 사고로 약 3천370만명 규모의 개인정보가 유출된 것으로 파악됐고, 공격 기간도 수개월에 걸쳐 이어진 정황이 제시됐다. 특히 외부의 정교한 해킹이라기보다 내부 관리·인증 체계의 허점과 관리 실패가 핵심 원인으로 지목되면서, 사건은 단순 '사이버 공격' 프레임을 넘어 기업 거버넌스의 문제로 옮겨가고 있다. 해당 기업은 이후 동일 사건 범위에서 추가로 약 16만5천개 계정의 개인정보가 포함된 사실을 확인했다고 밝혔다. 이는 새로운 사고가 아니라 기존 유출 범위 내에서 추가로 확인된 내용이라는 설명이지만, 소비자 관점에서는 "유출 규모가 어디까지인지"에 대한 불안이 커질 수밖에 없다. 결국 문제는 한 줄로 정리된다. 피해가 곧바로 금전적 손실로 이어지지 않았더라도, 기업이 보유한 '일상 데이터'가 훼손될 때 소비자의 신뢰는 어떻게 회복될 수 있을까? 또한 이 사건은 국내 규제 이슈를 넘어 국제적 논쟁으로도 번지고 있다. 해당 기업이 해외에 상장된 글로벌 기업이라는 점, 그리
【 청년일보 】 "남들은 제가 대단하다고 하지만, 사실 전 운이 좋았을 뿐이에요. 제 실력이 들통날까 봐 매일이 불안해요." 취업 준비와 학업, 대외활동까지 완벽하게 소화하며 소위 '갓생'을 사는 대학생 A씨(23)의 고백이다. 겉으로는 남부러울 것 없는 성취를 이뤄낸 것처럼 보이지만, 내면에서는 끊임없이 스스로를 의심하는 청년들이 늘고 있다. 전문가들은 이러한 현상을 성공의 원인을 자신의 실력이 아닌 '운'으로 돌리며 불안해하는 심리적 경향인 '가면 증후군(Imposter Syndrome)'이라 명명한다. ◆ "내 성공은 가짜다"…자아실현 뒤에 숨은 '자기 부적절감' 매슬로우(Maslow)의 욕구 단계 이론에 따르면, 인간은 최상위 단계인 '자아실현의 욕구'를 향해 나아간다. 하지만 이 과정에서 많은 청년이 높은 자기 기대치와 현실 사이의 괴리로 인해 '자기 부적절감'을 경험한다. 특히 간호학처럼 타인의 생명을 다루며 높은 책임감과 완벽주의를 요구받는 전공자들에게서 이러한 증상이 두드러진다. '실수하면 안 된다'라는 직업적 사명감이 자아실현을 위한 동력이 되기도 하지만, 역설적으로 '나는 이 자리에 어울리지 않는 사람'이라는 왜곡된 확신을 심어주며 심리적
【 청년일보 】 제조 현장에서 AI 기반 품질검사가 빠르게 확산되고 있다. 이제는 카메라와 딥러닝 모델이 결함을 선별하고 작업자가 결과를 확인하는 구조가 흔해졌다. 다만 현장 성과를 가르는 핵심은 모델 정확도 자체가 아니라 '사람과 AI가 어떻게 함께 일하도록 설계됐는가'에 있다. 조명·소재·설비 상태가 바뀌며 데이터 분포가 흔들리는 제조 환경에서 품질검사는 단순 분류 문제가 아니라 불확실성을 관리하는 운영 문제로 바뀌기 때문이다. ◆ AI 품질검사의 핵심: 모델이 아니라 운영 설계 많은 라인에서 '사람이 마지막에 확인만 하면 된다'는 방식으로 설계를 끝내지만, 이 접근은 쉽게 흔들린다. AI가 'OK·NG'만 던져주면 작업자는 근거 없이 승인·반려를 반복하게 되고, 결국 사람마다 판정 기준이 달라져 품질 편차가 커진다. 반대로 AI 결과를 그대로 따라가면 과의존이 생기고, 불신이 커지면 재검이 남발돼 병목이 생긴다. 그래서 최근 제조 현장에서는 휴먼-인-더-루프(HITL), 즉 사람-알고리즘 협업 구조를 운영 관점에서 다시 짜는 흐름이 힘을 얻고 있다. ◆ 작업지시·검수: '전수 vs 샘플링'이 아니라 '우선순위' 우선 작업지시는 '결과 전달'이 아니라 '
【 청년일보 】 환자가 질병을 진단받는 순간, 환자와 가족은 병원 진료실에서 수많은 설명을 마주하게 된다. 의료진의 설명은 빠르게 이어지고, 그 속에는 환자와 보호자에게 익숙하지 않은 의학 용어들이 섞여 있다. 환자와 가족은 내용을 이해하기 위해 애쓰며 고개를 끄덕이지만, 그것이 곧 충분한 이해를 의미하는 것은 아니다. 진료실을 나선 뒤에는 방금 들었던 설명이 머릿속에서 흐릿해지는 경우도 적지 않다. 이후 질병에 대해 스스로 정보를 찾아보는 과정에서도 낯선 의학 용어와 전문적인 표현은 또 다른 어려움으로 다가온다. 이처럼 환자와 가족에게 의학 용어는 여전히 낯설고 복잡하게 느껴지며, 의료 현장에는 설명과 이해 사이의 간극이 존재함을 확인할 수 있다. 최근 삼성서울병원 암병원 연구팀에 따르면, 암 환자 181명과 보호자 119명 등 총 300명을 대상으로 항암 치료 관련 의학 용어에 대한 문해력을 조사한 결과, 절반이 넘는 응답자가 치료 용어를 이해하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 특히 오심, 진토제, 점막, 장폐색, 체액저류 등과 같은 용어는 환자와 보호자에게 낯설게 느껴지는 경우가 많았고, 항암 치료 경험이 쌓이더라도 의학 용어에 대한 이해가
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