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소유보다 '경험' 중시…구독 서비스 트렌드는?...jpg
어서 오세요. 요즘 구독 서비스가 인기잖아요. 넷플릭스나 유튜브 같은 콘텐츠뿐 아니라 세탁과 청소까지 다양한 분야에서 인기를 끌고 있는데 얼마나, 누가 또 어떻게 사용하는지를 조사한 결과가 나왔다고요? 구독경제는 소유보다 이것, 바로 경험을 중시하는 소비트렌드가 확산하면서 꾸준히 확장하고 있는데요.성인 10명 중 9명이 구독서비스를 이용한 경험이 있는 것으로 나타났습니다.정확히는 조사 결과 응답자의 94.8%가 그렇다고 답했는데요.정말 대부분이 구독 한번 해봤다고 할 수 있겠죠.그런데 한 사람이 한 번만 해본 것도 드물었습니다.구독을 몇 개 하는 게 가장 일반적인지 봤더니, 한 사람당 서너 개 구독하는 게 39.8%로 가장 많았고요.한두 개가 33.9%로 그다음이고, 대여섯 개 하는 건 17.2%, 응답자의 9.1%, 그러니까 10명 중 1명 꼴로는 7개 이상 구독한다고 답했습니다.가장 많이 경험한 구독 서비스는 다들 예상하셨겠지만 동영상 스트리밍이 60.8%로 1위고요.그다음이 쇼핑멤버십이 52.4%, 인터넷 TV결합상품과 음원 및 도서, 정수기, 외식배달 순으로 조사됐습니다.지금 보시면서 가장 궁금한 거, 남들은 구독료로 한 달에 얼마 정도 내나 싶으실 텐데요.3만 원 미만이 30.5%로 가장 많았는데, 저도 여기 해당하는 것 같습니다.그다음으로는 순차적으로 15만 원까지는 금액이 많을수록 응답자가 10% 아래로 점점 줄어들다가, 15만 원이 넘는다는 응답자도 14.9%를 차지할 정도로 많았습니다.구독서비스를 이용하는 가장 큰 이유로는 덜컥 큰돈 내고 최신 제품 안 사고 이용해 볼 수 있어서가 가장 많았고, 가장 큰 단점은 아무래도 월정액 이것저것 끊어놓고 관리 안 돼서 낭비하는 게 가장 컸습니다.저도 생각해 보니 이것저것 한 5만 원 정도 쓰는 것 같은데 이 조사에 따르면 특히 새로운 형태의 구독 서비스에 대해서는 세대별로 조금 다른 선호도를 보였다고요?2030 세대는 생성형 AI를 가장 많이 신규 구독하고 싶다고 말했고요.40대에서 60대는 건강 생활가전을 1위로 꼽았습니다.생성형 AI란 텍스트와 이미지 같은 걸 생성할 수 있는, 그러니까 새로운 콘텐츠를 만드는데 초점을 맞춘 AI로 대표적인 게 챗GPT 같은 게 있죠.제가 아까 2030 세대를 묶어서 생성형 AI가 1위라고 했습니다.이게 합산해서는 1위였는데, 20대와 30대는 또 원하는 신규 구독서비스가 확연히 갈렸습니다.20대에서는 생성형 AI가 23%로 가장 많았고요.또 20대는 새로 나온 전자제품 관심 많잖아요. 건강 생활가전이 18%로 2위를 차지했습니다.30대는 결혼을 하거나, 아니면 집에서 독립하는 경우도 많잖아요.가사서비스가 20.5%로 1위를 차지했고, 생성형 AI는 19.5%로 2위를 차지했습니다.반면, 40대 50대 60대 이상은 안.마의자, 피부 미용기기 등 하나같이 건강을 중시하는 경향이 반영돼서 건강 생활가전이 모두 1위를 차지했습니다.구독경제는 콘텐츠 중심에서 생활 밀착형 상품으로 확장하는 추세라고 분석이 되는데요.과거에는 동영상, 음원 같은 콘텐츠 서비스가 주를 이뤘다면, 최근에는 건강 생활가전 같은 실생활에서 편의성을 기대할 수 있는 제품들이 인기가 있습니다.한 기자, 아까 20대들 조사에서 생성형 AI 구독이 1위를 차지했잖아요. 실제 사용량도 꽤 많이 늘었다고 하는데 왜 그런 거죠?20대가 이걸 많이 사용하는 건 학습용으로 AI를 활용하는 비중이 늘어서라고 분석되고 있습니다.최근 한 카드회사에서 구독서비스 10개 유형에 대한 결제 데이터를 분석해 봤더니, 2023년 대비 지난해 생성형 AI 이용건수가 300% 육박하게 증가했다고 했습니다.역시 연령대로 보면 20대의 생성형 AI 구독 비중이 38%로 가장 많았는데요.20대는 특히 영상이나 쇼핑, 배달 같은 구독서비스를 중복으로 가입하는 걸로 나타났습니다.25세에서 29세는 평균 7.3개의 구독서비스를 이용하고 있으면서 43%는 구독서비스를 7개 이상 사용하고 있다고 응답했습니다.요즘 수업과제나 리포트 쓸 때 자기소개서 같은 경우도 생성형 AI를 활용하는 게 흔해졌는데요.논문 공부할 때도 챗GPT가 먼저 요약하게 하고, 필요한 부분을 발췌해서 읽는 경우도 있고, 논문 초록을 작성할 때도 챗 GPT 도움을 받는 학생이 많다고 합니다.
작성자 : 빌애크먼고정닉
구글 "AI 에이전트 공동 과학자" 입갤 ㅋㅋ
저희는 과학자들이 획기적인 가설과 연구 제안서를 생성하고, 과학 및 생의학적 발견의 속도를 가속화하도록 돕기 위해 Gemini 2.0을 기반으로 구축된 다중 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자를 소개합니다.https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientistresearch.google- 구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발구글, 연구 가속화 위한 AI '공동연구원' 도구 개발 [핵심요약] - AI 기반 연구 보조 도구 '공동연구원' 개발 - 과학 연구 속도 향상 목표 - 실험 설계와 데이터 분석 지원 - 연구 프로세스 자동화 기능 제공 - 파이낸셜타임스(FT) 최초 보도 - 연구자들의 생산성 향상 기대 [한줄요약] 구글이 과학 연구 가속화를 위한 AI 기반 '공동연구원' 도구를 개발하며 연구 프로세스 혁신 추진 제미니 [핵심 요약] * 구글, 연구 속도 향상 위한 AI '공동 과학자' 도구 개발 (FT 보도) - dc official App- 구글에서 AI 과학자들이랑 공동으로 인류난제 연구중이라고 밝힘AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 통한 과학적 혁신 가속화 제미니 2.0(Gemini 2.0)을 기반으로 한 멀티 에이전트 AI 시스템인 AI 공동 과학자(AI co-scientist)를 소개한다. 이는 과학자들이 새로운 가설과 연구 제안을 도출하고, 과학 및 의생명 분야에서 발견의 속도를 높이도록 지원하는 가상의 연구 협업 도구다. 과학의 발전을 위해 연구자들은 창의성과 통찰력, 그리고 풍부한 문헌 정보를 결합해 새로운 연구 방향을 설정하고 이를 탐색해 나간다. 하지만 여러 분야에서 쏟아지는 방대한 연구 결과물과 낯선 학문 간의 융합을 시도해야 한다는 점은 여전히 큰 도전이다. 그럼에도 불구하고, 미생물학·유전학·분자생물학 등 다양한 분야를 결합해 크리스퍼(CRISPR) 연구로 2020년 노벨 화학상을 수상한 에마뉘엘 샤르팡티에(Emmanuelle Charpentier)와 제니퍼 다우드나(Jennifer Doudna)의 사례에서 보듯, 학제 간 연구가 가져오는 혁신적 성과는 매우 중요하다. 최근 AI가 복잡한 주제를 융합·분석하고 장기적 계획 및 추론을 수행할 수 있게 되면서, 이러한 한계를 보완하기 위한 AI 도구가 주목받고 있다. 이를 바탕으로 개발된 AI 공동 과학자는, 단순한 문헌 검토와 요약을 넘어 새로운 지식을 발굴하고, 기존 연구 결과를 토대로 증명 가능한 독창적 가설과 연구 제안을 세울 수 있도록 돕는다. 이는 연구자가 설정한 특정 연구 목표에 맞춰 가설을 구성하고 제안하도록 설계된 협업형 멀티 에이전트 시스템으로서, 과학적 탐구의 근간인 ‘과학적 방법’의 추론 과정을 모사한다. 과학자를 돕고 발견을 가속화하는 AI 공동 과학자 AI 공동 과학자는 자연어로 제시된 연구 목표를 입력받아 참신한 연구 가설, 상세한 연구 개요, 실험 프로토콜을 생성해 낸다. 이를 위해 과학적 방법 자체에서 영감을 얻은 생성(Generation), 반성(Reflection), 순위 매기기(Ranking), 진화(Evolution), 근접성(Proximity), 메타 리뷰(Meta-review) 등 특화된 에이전트들의 협업을 통해, 자동화된 피드백을 반복적으로 적용하고 가설을 평가·개선한다. 이 과정을 거치면서 시스템은 점점 더 완성도와 참신성이 높은 결과물을 만들어 내도록 고도화된다. 연구자는 이 시스템과 협업하는 여러 방식을 활용할 수 있다. 예컨대 직접 제공한 아이디어를 더욱 확장하도록 맡기거나, 시스템이 제안한 가설에 자연어로 피드백을 주면서 개선을 유도할 수도 있다. 또한 웹 검색과 특화된 AI 모델 등 다양한 도구도 활용해, 생성되는 가설의 근거와 품질을 높인다. AI가 AI 스스로를 발전시키는 스타트를 끊었음 이후 지수법칙으로 그래프를 그리며 발전 - 구글 공동 과학자 에이전트들이 다리오가 말한 데이터센터 속 천재들임 저 각 에이전트들이 부여받은 역할대로재귀 개선의 기본적 절차로 행동해서유용한 결과를 내놨음 이제 저런 에이전트듵이 수백만개로 늘어나 다리오가 말한 데이터 속의 천재들이 될것이고 이게 agi asi로 불릴거임 - 구글 재귀개선 레딧 댓글 지리네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ“난 과학자인데 이건 재귀개선을 향한 확실한 길이라고 생각해“ “연구진이 논문에 재귀개선이라고 이미 써놨구나...“- Google 공동 과학자 에이전트 논문 정리1. Gemini 2.0 기반 멀티 에이전트 시스템-과학적 가설을 생성, 검증하여 새로운 지식을 발견하는 것을 목표로 함-인간 연구자가 제시한 목표에 맞춰 가설을 생성, 토론, 개선하는 방식으로 작동2. 어떤 에이전트가 있을까?-생성 에이전트 (Generation Agent): 기존 문헌 검토 및 가설 생성-반성 에이전트 (Reflection Agent): 가설의 논리적 일관성과 기존 연구와의 연관성 검토-순위 평가 에이전트 (Ranking Agent): 가설을 토너먼트 방식으로 비교하고 점수 매김-근접성 에이전트 (Proximity Agent): 유사한 가설들을 분류하고 정리-진화 에이전트 (Evolution Agent): 기존 가설을 개선하고 새로운 관점을 도입-메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent): 전체적인 연구 진행 과정 분석 및 피드백 제공-과학자는 자연어를 통해 AI와 상호작용하며 연구 목표를 설정하고 AI가 생성한 가설을 검토하고 개선할 수 있다.-에이전트들은 웹검색 및 특화된 AI 시스템을 비롯한 몇 가지 도구(tool)를 사용할 수 있다.3. 실제 연구 응용 사례-이번 논문에서는 주로 생물의학 분야에 실제 연구에 활용될 수 있는지를 검증함--급성 골수성 백혈병(AML) 치료를 위한 약물 재활용:기존에 허가된 약물 중 새로운 치료 효과가 있을 가능성이 있는 후보 약물을 제안실험 결과, AI가 제안한 약물이 실제로 종양 억제 효과를 보였음--간 섬유화 치료를 위한 새로운 표적 발견:AI가 에피제네틱 타겟을 새롭게 제안실험 결과, AI가 제안한 타겟이 간 세포 재생을 촉진하고 섬유화를 억제함이 확인됨--항생제 내성과 관련된 세균 진화 메커니즘 설명:연구진이 실험을 통해 발견한 새로운 유전자 전달 메커니즘을 AI가 독립적으로 동일한 결론 도출기존 연구 결과와 일치하며 AI의 예측 정확성이 검증됨4. AI 공동 과학자의 성과 평가-Elo 점수 기반 자동 평가 시스템을 통해 AI가 생성한 가설의 품질을 측정-연구 목표를 203개로 나누어 AI의 성과를 측정한 결과, 시간이 지남에 따라 점진적으로 가설의 품질이 향상됨을 확인-인간 전문가와 비교한 실험에서 AI가 보다 창의적이고 실용적인 가설을 제안할 수 있음이 입증됨5. 결론 및 향후 과제-AI 공동 과학자는 연구 과정에서 협업적인 도구(co-scientist)로 작용하며 연구자의 창의성을 보완하는 역할을 함-본 논문에서는 생물의학 분야에서의 적용 가능성을 검토했으나, 향후 물리학, 화학, 재료과학 등 다양한 학문 분야에 적용 가능-윤리적 문제 및 AI의 안전성을 강화할 필요성이 있으며, 이를 위한 추가적인 연구가 필요함각주. 에이전트 예시1. 생성 에이전트 (Generation Agent)예시: "ALS의 진행을 촉진하는 주요 인자를 새로운 관점에서 제시하는 가설을 개발한다. 이를 위해 iPSC 세포를 사용한 in-vitro 실험을 고려할 수 있다."2. 반성 에이전트 (Reflection Agent)예시: "제안된 ALS 가설이 기존 연구와 일치하는지 검토하고, 새로운 실험적 검증이 필요한지를 평가한다."3. 순위 평가 에이전트 (Ranking Agent)예시: "ALS 연구에서 제시된 여러 가설을 상호 비교하여 가장 타당성이 높은 가설을 Elo 점수를 기반으로 평가한다."4. 근접성 에이전트 (Proximity Agent)예시: "ALS 관련 기존 연구와 AI가 생성한 가설의 유사성을 분석하여 중복을 줄이고 새로운 아이디어를 도출한다."5. 진화 에이전트 (Evolution Agent)예시: "ALS 가설을 개선하기 위해 기존 신경퇴행성 질환 연구에서 영감을 받아 새로운 메커니즘을 추가한다."6. 메타 리뷰 에이전트 (Meta-review Agent)예시: "ALS 연구 가설들의 공통적인 문제점을 분석하고, 반복적으로 등장하는 오류를 반영하여 향후 가설 생성에 피드백을 제공한다."*결론 전문 번역:AI 공동 과학자는 과학자들의 연구를 보조하고 과학적 발견을 가속화하는 AI 기반 시스템으로서 유망한 발전을 보여준다. 이 시스템은 다양한 과학 및 생물의학 분야에서 새로운 실험 가능한 가설을 생성할 수 있으며, 일부는 실험적 결과로 뒷받침되기도 한다. 또한, 계산 자원이 증가함에 따라 반복적으로 자기 개선이 가능하다는 점에서, 인류 건강, 의학 및 과학의 중요한 난제 해결을 가속화할 가능성을 시사한다. 이러한 혁신은 수많은 질문과 기회를 열어주며, AI 공동 과학자 시스템 자체를 경험적이고 책임감 있는 과학적 접근 방식으로 연구함으로써 그 잠재력을 안전하게 탐색할 수 있다. 이를 통해 협력적이고 인간 중심적인 AI 시스템이 인간의 창의성을 증진하고 과학적 발견을 가속화하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다.*Test Time Computation에 대한 중요한 강조 내용:Elo로 측정된 성능 포화의 증거는 보이지 않았으며, 이는 이 패러다임에서 테스트 시간 컴퓨팅을 더 확장하면 공동 과학자 시스템의 결과 품질이 계속 향상될 수 있음을 시사합니다. 공동 과학자 아키텍처가 모델에 구애받지 않으며 최첨단 및 추론 LLM의 추가 발전으로부터 이익을 얻을 가능성이 높다는 점을 다시 한 번 언급할 가치가 있습니다.(Elo가 자동 평가된 점수라는 점에서 얼마만큼 믿을 수 있는지는 아직 의문이 조금 남아있음)
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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