https://www.aieconlab.com/post/Recent content in Blogs on AIEconLabHugo -- gohugo.ioko-KRWed, 15 Jul 2026 08:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend11_345_vision/Wed, 15 Jul 2026 08:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend11_345_vision/7월 14일 정부는 이재명 대통령 주재 국무회의에서 하반기 경제성장전략을 발표했습니다. 표제는 ‘3·4·5 비전’입니다. 잠재성장률 3.0%, 수출 세계 4강, 국민소득 5만 달러를 목표로 내걸고, 차세대 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI의 3대 메가프로젝트, 청년 첨단산업 인력 20만 명 양성과 청년 일자리 20만 개 창출, 지방 성장거점(5극 3특)과 메가특구특별법 제정 등을 실행 수단으로 제시했습니다.https://www.aieconlab.com/post/column3_economists_job/Tue, 14 Jul 2026 10:30:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/column3_economists_job/7월 8일 IMF는 세계경제전망(WEO) 7월 업데이트에서 2026년 세계 성장률 전망을 0.1%포인트 낮추는 한편, 한국의 전망은 30개 선정 경제 가운데 이란과 공동 최대 폭인 0.7%포인트 올렸습니다. 그런데 이 소식을 전한 글 과 그 후속 분석 에서 확인했듯, 정작 1분기의 이례적인 성장은 공식 전망이 갱신되기 전에 월간 수출 지표가 먼저 신호하고 있었습니다.https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/Tue, 14 Jul 2026 10:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/3년 전 이 블로그는 AI의 정의 와 머신러닝의 분류 를 다루면서, 각 방법론을 경제학의 시각으로 해석하는 시리즈를 예고한 바 있습니다. 본 글은 그 시리즈의 세 번째 편으로, 머신러닝의 중심에 있는 지도학습(supervised learning)을 다룹니다. 논의의 출발점은 다음의 명제입니다. 지도학습은 예측의 도구이며, 경제학의 많은 질문은 예측이 아니라 인과의 질문입니다.https://www.aieconlab.com/post/analysis_forecast_errors/Mon, 13 Jul 2026 16:30:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_forecast_errors/지난 글 에서 한국의 2026년 1분기 성장률(연율 7.5%)이 IMF의 직전 전망(연 1.8%)을 큰 폭으로 상회했다는 사실을 소개했습니다. 본 글은 그 후속 질문을 다룹니다. 경제 전망의 오차는 어느 정도이며, 어떤 조건에서 커지는가. 논의는 세 부분으로 구성됩니다. 첫째, IMF가 공개하는 역대 전망치 데이터베이스를 이용해 1991년부터 2025년까지 한국 성장률 전망의 오차를 계산합니다.https://www.aieconlab.com/post/trend10_imf_korea/Mon, 13 Jul 2026 15:30:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend10_imf_korea/지난주, 국제통화기금(IMF)이 흥미로운 발표를 내놓았습니다. 7월 세계경제전망(WEO) 수정치에서 2026년 세계 성장률 전망은 3.0%로 0.1%p 내리는 한편, 한국의 성장률 전망은 30개 선정 경제 가운데 이란과 함께 가장 큰 폭으로 올린 것입니다. 무슨 일이 벌어지고 있는 걸까요? 그리고 이 흐름은 얼마나 지속될 수 있을까요?https://www.aieconlab.com/post/trend9_ai_in_work/Fri, 20 Jun 2025 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend9_ai_in_work/“AI가 결국 인간의 모든 일을 대체할 것이다.” AI 기술이 발전하면서 우리 마음속에는 막연한 두려움과 피로감이 쌓여가고 있습니다. 정말 우리는 AI에게 일자리를 모두 내주고 말까요? 이 질문에 대해 최근 스탠퍼드 대학교(Stanford University)에서 아주 흥미로운 연구 결과를 내놓았습니다. 2025년 6월 11일에 발표된 “Future of Work with AI Agents(AI 에이전트와 함께하는 일의 미래)” 라는 논문은, AI가 인간을 대체할 것이라는 단순한 통념에 데이터에 기반한 깊이 있는 반박을 제시합니다.https://www.aieconlab.com/post/trend8_ai_in_america/Sat, 22 Mar 2025 16:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend8_ai_in_america/2025년 1월 25일 OpenAI는 미국의 AI 혁신을 강화하고 모든 사람이 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 정책 제안을 담은 청사진을 발표했습니다. 이 청사진은 AI 기술이 점점 발전함에 따라 미국이 적극적으로 나서서 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하고 부작용은 최소화해야 한다고 강조하고 있습니다.https://www.aieconlab.com/post/trend7_korea_ai/Thu, 10 Oct 2024 22:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend7_korea_ai/인공지능이 가져오는 급격한 사회 변화와 이에 따른 선제적 대응 필요성에 대해 인식이 공유되면서, 민간부문뿐 아니라 각국 정부도 앞다투어 움직이고 있습니다. 우리나라도 예외가 아닙니다. 지난 5월 AI 정상회의(AI Seoul Summit)에서 안전, 혁신, 포용의 3대 원칙을 담은 ‘서울 선언’을 채택한 데 이어, 올 9월에는 국내 민-관 최고 전문가들로 구성된 대통령 직속 국가인공지능위원회를 출범시켰습니다.https://www.aieconlab.com/post/trend6_un_report/Fri, 27 Sep 2024 17:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend6_un_report/일각에서 AI 회의론 혹은 거품론이 제기되고 있음에도 불구하고, 여전히 AI가 주도하는 미래는 한발짝씩 다가오고 있습니다. 얼마전 OpenAI CEO인 샘 올트먼은 “일반인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)의 도래까지 이제 몇천일 전(a few thousand days ahead)”이라는 견해를 밝혀 또 한 번 세상을 떠들썩하게 했죠. 이렇게 급속한 AI 기술발전 속에서 각국과 단체들은 AI시대의 새로운 규범과 질서에 대한 논의를 활발하게 진행하고 있습니다.https://www.aieconlab.com/post/trend5_ai_hype/Tue, 10 Sep 2024 20:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend5_ai_hype/최근 NDIVIA 등 AI 관련 기업의 주가가 폭락하면서, 곳곳에서 AI 열광(AI hype)이 끝났다는 진단이 나오고 있습니다. ChatGPT가 어마어마한 생성형 AI 붐을 일으킨 직후부터 AI 회의론도 심심찮게 등장해 왔는데요, 최근 AI Tech 기업들이 기대했던 만큼의 수익을 내지 못하면서 AI 거품론이 더욱 힘을 받고 있는 상황입니다.https://www.aieconlab.com/post/trend4_data_frontier/Wed, 04 Sep 2024 20:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend4_data_frontier/올 8월 유명 저자 세 사람이 Anthropic을 저작권법 위반 혐의로 고소하였으며, 그 외에도 AI Tech 기업들에 대한 저작권법 관련 집단소송이 줄을 잇는 상황입니다. 제일 유명한 사례로 작년에 New York Times가 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 소송이 있죠. 전문가들은 이제 AI Tech 기업들은 “data frontier(데이터 프론티어)”에 도달했다고 평가합니다.https://www.aieconlab.com/post/trend3_ai_software/Sun, 13 Aug 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend3_ai_software/현재 우리는 인공지능의 확산과 함께 소프트웨어 개발 및 기업 업무의 모습이 크게 변화하고 있는 중입니다. 인공지능은 단순한 기능 제공을 넘어 새로운 가능성을 제시하며, 이로 인해 다양한 분야에서 혁신적인 변화가 예상되고 있습니다. 기업들은 이미 AI를 포함한 다양한 기능을 제공하며, 이는 그저 시작에 불과할지도 모릅니다.https://www.aieconlab.com/post/ml_category/Sat, 12 Aug 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/ml_category/기계학습 (머신러닝, Machine Learning; ML)의 분류와 경제학적 접근 지난 번의 글에서는 인공지능 (Artificial Intelligence; AI)에 대한 분류와 경제적 개념의 확장을 AI의 정의를 통해 살펴보았습니다. 이번 글에서는 AI 발전의 핵심 요소이며, 사회현상에 대한 경제분석을 가능케 한 기계학습 (Machine Learning; ML) 영역에 대해 논의하고자 합니다.https://www.aieconlab.com/post/column_2_div_labor/Sat, 22 Jul 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/column_2_div_labor/흔히 경제학의 아버지라 불리는 애덤 스미스가 18세기에 <국부론 (The Wealth of Nations) >을 집필한 이래, 경제학은 이론적으로나 방법론적으로나 눈부신 발전을 이뤄왔다. 그럼에도 불구하고, 경제학의 핵심 원리를 단 하나 꼽으라면 필자는 주저없이 분업(division of labor)의 원리를 고른다. 스미스가 국부론에서 든 유명한 “핀 공장의 예시 (pin factory example)”를 보면, 분업을 통한 생산성 향상의 원리는 자명하다.https://www.aieconlab.com/post/econml_ai/Tue, 04 Jul 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/econml_ai/이 포스팅에서는 경제와 머신러닝, 그리고 인공지능 사이의 관계를 명확히 하고 우리가 AI의 시스템을 통해 경제에 대해 어떠한 시각을 가져야하는 지에 대해 이야기를 펼쳐보려고 합니다. ‘빅데이터’라는 한 단어로 정의되는 데이터 혁명은 우리에게 많은 변화를 가져왔습니다. 수많은 변화 중 우리 주위에서 심심치 않게 들리는 ‘인공지능 (AI)’ 혁신 또한 그 첫 시작을 생각해 보면 이 또한 데이터 혁명의 결과라고 할 수 있습니다.https://www.aieconlab.com/post/trend2_amazon_go/Sun, 25 Jun 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend2_amazon_go/아마존 고는 2016년에 처음 소개되었을 때 혁신적인 무인편의점으로 주목받았습니다. 아마존 고는 카메라 센서와 딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용하여 고객이 상품을 집고 담는 과정을 추적하고, 자동으로 결제를 처리하는 시스템 (저스트 워크 아웃 – Just Walk Out) 을 갖추고 있었습니다. 아마존 고는 처음에 혁신적인 미래형 매장으로 소개되어 많은 찬사를 받았으며, 2021년까지 3000개의 매장을 열겠다는 계획을 발표하기도 했습니다.https://www.aieconlab.com/post/column1_ai_safety/Sun, 18 Jun 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/column1_ai_safety/작년말 챗GPT 출시 후 본격적으로 이슈화된 인공지능의 급격한 발전은 지난 몇 차례의 인공지능 붐 시기 때와는 또 한 차원 다른 사회적 반응을 유발하고 있다. 인공지능 열광(hype)이라는 표현이 등장할 정도로 인간의 사고수준에 점차 근접해 가는 인공지능 기술에 대한 경탄이 있는 한편, 사회 일각에서는 곧 인간을 넘어설 인공지능에 의해 인류는 종 자체로서 생존의 위기를 맞이할 것이라고 경고하고 있다.https://www.aieconlab.com/post/trend1_ai_trend_2023/Sat, 10 Jun 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend1_ai_trend_2023/지속 가능한 AI(인공지능)는 미래의 트렌드 중 하나입니다. 인공지능은 많은 데이터와 컴퓨팅 파워를 필요로 하기 때문에 에너지 소비가 많고, 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 2023년에는 인공지능을 보다 지속 가능하고 환경 친화적인 방식으로 개발하고 활용하는 것이 중요한 이슈가 될 것으로 예상됩니다.https://www.aieconlab.com/post/book_chatgpt_lecture/Tue, 06 Jun 2023 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/book_chatgpt_lecture/인공지능이 비약적으로 발전하여 인간의 지능을 뛰어넘는다는 특이점(Singularity)이 눈앞에 왔다. 지난 2022년 11월 OpenAI가 챗GPT(chatGPT)를 발표한 이래, 틱톡이나 인스타그램 보다 압도적으로 빠른 속도로 전 세계 1억 명의 사용자를 돌파했다. 벌써 우리 국민 세 명 중 한 명이 챗GPT를 사용해 보았다고 하고, 어디서나 인공지능이 다른 모든 화두를 덮어버릴 정도로 뜨거운 관심을 받고 있다.