skcho 님의 블로그

AI 시대의 핵심 변화는 단순히 AI가 인간과 유사한 방식으로 사고하거나 판단하는 능력을 획득하는 데 있지 않다. 보다 근본적인 변화는 인간과 조직이 AI에게 인식되고 평가되기 위해 스스로를 변화시키기 시작한다는 점에 있다.오늘날 기업, 병원, 대학, 도시, 정치인, 시민단체는 더 이상 인간만을 대상으로 소통하지 않는다. 검색엔진, 추천 알고리즘, 생성형 AI, 평판 시스템, 데이터 분석 모델은 인간에 앞서 정보를 읽고 분류하며 요약한다. 많은 경우 사람들은 이러한 기계적 중개 과정을 거친 이후에야 특정 조직이나 정책, 인물과 접촉한다. 따라서 기관의 평판, 정책의 가치, 기업의 신뢰성은 더 이상 사람들의 직접 경험만으로 형성되지 않는다. 그것들은 AI가 읽을 수 있는 흔적, 비교 가능한 지표, 요약 가..

In the AI age, measurement will become one of the main forces that decides survival. Governments, companies, schools, workers, candidates, apps, and machines will all be judged by what AI can observe, compare, and evaluate.Policy will be judged less by slogans and more by measurable effects. A government will say a policy reduced crime, improved health, increased employment, or raised educationa..

이 데모 앱은 AI 시대의 정부홍보가 어떻게 바뀌는지를 보여주기 위한 간단한 예시입니다. 기존 홍보는 청년, 소상공인, 중장년처럼 큰 세그먼트를 정하고 같은 메시지를 넓게 배포했습니다. 그러나 AI 기반 홍보에서는 같은 정책 대상자라도 정보 부족, 실패에 대한 두려움, 정책 불신, 자금 장벽처럼 서로 다른 상태에 놓여 있다고 봅니다.이 앱은 그러한 차이를 시각적으로 보여줍니다. 정책 시나리오를 선택하면 시민 상태가 나뉘고, AI가 각 상태에 맞는 메시지와 설득 전략을 생성합니다. 동시에 개인화 강도가 높아질수록 설득압력, 불투명성, 형평성 위험이 어떻게 커질 수 있는지도 함께 보여줍니다.즉 이 앱이 예시하는 것은 "AI가 홍보 문구를 더 빨리 만든다"는 수준의 변화가 아닙니다. AI는 누구에게 어떤 정보..

AI 시대 정부홍보의 전환 세그먼트 홍보에서 상태 기반 마이크로 타겟팅으로 기존 정부홍보 세그먼트 청년 · 여성 · 소상공인 → AI 기반 홍보 상태 불안 · 정보부족 · 신뢰부족 → 미래 정부홍보 학습 시스템 반응 분석 → 메시지 개선 핵심 변화 “누구에게 알릴 것인가”에서 “어떤 상태의 시민에게 어떤 방식으로 말할 것인가”로 1. 데이터 숨은 집단을 발견한다 2. 메시지 상태별로 다르게 만든다 3. 학습 성과를..

AI 시대 홍보전문가는 무엇을 하는가선택의 전문가에서 학습의 전문가로홍보전문가의 역할은 오랫동안 '선택'의 문제로 이해되어 왔다. 수많은 메시지와 매체 가운데 가장 효과적인 대안을 선택하는 것이 홍보 실무의 핵심 역량이었다. 어떤 메시지가 설득력을 가질 것인가, 어떤 콘텐츠 형식이 주목을 받을 것인가, 어떤 매체에 예산을 배분해야 하는가에 대한 판단이 홍보전문가의 전문성을 구성하였다.그러나 AI의 등장은 이러한 전제를 흔들고 있다. 생성형 AI는 단순히 콘텐츠 생산을 자동화하는 것이 아니라, 대안 생성 비용 자체를 급격히 낮추고 있기 때문이다. 과거에는 세 개의 홍보안을 제작하는 것도 상당한 비용이 들었지만 이제는 수십 개, 수백 개의 대안을 거의 동시에 생성할 수 있다.이 변화는 단순한 생산성 향상 이..

AI 시대 정부홍보의 전환세그먼트 홍보에서 마이크로 타겟팅으로정부홍보의 패러다임이 바뀌고 있다정부홍보는 오랫동안 대량 커뮤니케이션(Mass Communication)의 논리에 기반해 운영되어 왔다. 정책이 수립되면 홍보 담당자는 우선 정책의 주요 수혜 집단을 정의한다. 창업지원 정책이라면 청년, 예비창업자, 소상공인 등이 대표적인 대상이 된다.이후 해당 집단을 대상으로 핵심 메시지를 개발한다. 예를 들어 "창업자금 지원", "성공사례 소개", "신청 절차 안내"와 같은 메시지가 영상, 카드뉴스, 보도자료, 블로그 콘텐츠 등 다양한 형태로 제작되어 배포된다.이러한 방식은 제한된 예산과 인력으로 최대한 많은 국민에게 정책 정보를 전달해야 하는 정부 조직의 특성을 고려할 때 충분히 합리적인 접근이었다.성과 역..

인간은 선택을 좋아한다. 선택권은 인간에게 단순한 기능이 아니라 주체성의 감각을 준다. 내가 결정했다는 느낌, 내가 내 삶을 통제하고 있다는 느낌은 인간에게 매우 중요하다. 그래서 현대의 인터페이스와 서비스, 그리고 인공지능 시스템들은 대부분 사용자에게 선택권을 제공하려고 한다. 추천 시스템도 단 하나를 강제로 제시하기보다 몇 개의 옵션을 보여준다. AI 역시 “다음 중 어떤 스타일로 할까요?”, “이 방식과 저 방식 중 무엇을 원하나요?”라고 묻는다. 사용자는 그 순간 자신이 통제권을 가지고 있다고 느낀다.그런데 동시에 인간은 편한 것도 좋아한다. 너무 많은 선택은 피곤하다. 선택에는 비용이 든다. 비교해야 하고, 미래를 예측해야 하고, 실패의 책임도 감당해야 한다. 그래서 인간은 자동화를 원한다. 누..

실현의 병목, 그리고 인간과 AI의 새로운 협력우리는 흔히 혁신을 새로운 아이디어의 탄생으로 이해한다. 새로운 발상, 기발한 착상, 이전에는 존재하지 않았던 개념이 등장하는 순간을 혁신의 출발점으로 생각한다. 물론 이는 틀린 이야기가 아니다. 그러나 오랜 시간 연구와 개발, 그리고 다양한 조직의 의사결정 과정을 지켜보면서 점차 다른 생각을 하게 되었다.혁신은 아이디어가 떠오르는 순간보다, 그 아이디어가 실제 세계 속에서 형태를 갖추고 시험되며 수정되는 과정에서 더욱 분명하게 드러난다. 어떤 생각이 현실 속에서 구현되고, 예상치 못한 반응을 만나고, 다시 변화하는 과정을 거치면서 비로소 혁신은 하나의 결과가 아니라 하나의 과정으로 모습을 드러낸다.이러한 관점에서 보면 혁신을 가로막는 가장 큰 장애물은 상상..

디지털 미디어 환경은 검색 중심 구조에서 인공지능 추천 중심 구조로 급속히 이동하고 있다. 과거 인터넷 환경에서 정보의 핵심 문제는 “어떻게 발견되는가”였다면, 오늘날 생성형 AI 환경에서 핵심 문제는 “무엇이 대표 답변으로 선택되는가”로 변화하고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술적 전환이 아니라 사회의 공론장 구조와 여론 형성 메커니즘 자체를 재구성하는 사건에 가깝다.하버마스(Jürgen Habermas)의 공론장 이론에 따르면 근대 공론장은 시민들이 공개적으로 토론하고 합리적 의사소통을 수행하는 공간이었다. 전통 언론 시대에는 신문, 방송, 학계가 공론장의 핵심 기관으로 기능했고, 논설주필·지식인·전문가 집단이 사회적 해석 권력을 독점했다. 이 시기의 권력은 중앙집중적 해석 권력이었다. 사회는 소수의..

현대 사회는 오랫동안 절차를 중심으로 신뢰를 형성해왔다. 과학은 실험과 재현 가능성을 통해 지식을 축적했고, 법은 정해진 절차를 통해 판결의 정당성을 확보했으며, 민주주의 역시 선거와 대표 체계를 통해 정치적 권위를 유지해왔다. 회계와 금융 시스템은 감사와 기록을 통해 신뢰를 형성했고, 의료 체계는 임상시험과 승인 절차를 통해 사회적 안정성을 확보해왔다. 이러한 구조는 단순히 절차 자체가 도덕적으로 우월했기 때문에 만들어진 것은 아니었다. 인간은 모든 결과를 직접 검증할 수 없으며, 사회는 언제나 불확실성과 복잡성 속에서 운영되기 때문이다. 따라서 절차는 완벽함의 보장이 아니라, 제한된 인간 사회가 신뢰를 유지하기 위해 발전시켜온 집단적 장치라고 볼 수 있다. Luhmann은 현대 사회에서 신뢰가 복잡성..