인공지능뉴스

 "여기서 살면 출퇴근이 너무 힘들지 않을까요?" 시니어 주거 이야기를 나누다 보면 결국 이 한마디로 돌아옵니다. 저도 수도권 외곽 단지를 들여다볼 때마다 비슷한 벽에 부딪혔습니다. 그런데 자율주행 AI 상용화 소식이 들려오면서 이 공식이 조금씩 흔들리고 있습니다. 다만 장밋빛 기대만 품고 투자에 나서기엔, 제가 직접 현장을 보며 느낀 것들이 걸립니다. 자율주행이 흔드는 직주근접 프리미엄의 실체 부동산 시장에는 오랫동안 '직주근접(職住近接)'이라는 불문율이 있었습니다. 직주근접이란 직장과 주거지의 물리적 거리가 가까울수록 주거 가치가 높아진다는 개념으로, 서울 도심 핵심 업무지구(CBD)에 가까운 아파트가 비쌀 수밖에 없는 근거이기도 합니다. CBD란 Central Business District의 약자로, 주요 기업과 금융기관이 밀집한 도심 업무 중심지를 뜻합니다. 30년 가까이 부동산 현장을 들여다보면서, 이 원칙이 무너진 사례를 저는 단 한 번도 보지 못했습니다. 그런데 레벨 4 이상의 자율주행 기술이 상용화되면 이야기가 달라집니다. 레벨 4란 특정 조건과 구역 내에서 운전자의 개입 없이 차량이 완전히 스스로 주행하는 단계를 의미합니다. 운전대를 잡을 필요가 없어지면 이동 시간은 더 이상 '소비되는 시간'이 아닙니다. 수도권 외곽에서 서울 도심까지 한 시간이 걸려도, 그 시간 동안 업무를 보거나 잠을 잘 수 있다면 심리적 저항감은 크게 줄어듭니다. 주요 경제 연구소들의 모빌리티 산업 전망 리포트에 따르면, 자율주행 상용화가 본격화될 경우 수도권 외곽에서 도심 CBD까지의 체감 출퇴근 시간이 획기적으로 단축될 것으로 분석됩니다([출처: 한국교통연구원](https://www.koti.re.kr)). 실제로 AI 기반 모빌리티 인프라 시범 구축이 예정된 일부 2기, 3기 신도시 외곽 지역에는 이미 선행 투자 자금이 유입되며 실거래가가 움직이는 조짐이 보입니다. 제가 직접 확인한 몇몇 단지에서도 호가가 석 달 새 눈...

 데이터가 많을수록 더 정확한 투자 판단을 할 수 있을까요? 저는 오히려 그 반대 상황을 수도 없이 목격해 왔습니다. 최근 은퇴 자산 재조정을 고민하던 50대 후반 내담자가 가져온 건 수십 장짜리 AI 가격 예측 리포트였습니다. 숫자는 정교했지만, 그 숫자가 놓친 것들이 결국 더 중요했습니다. 정보비대칭이 무너지던 날, 새로운 함정이 생겼다 30년 전 부동산 시장을 떠올리면 지금도 씁쓸한 기억이 납니다. 정보는 철저히 소수에게 집중되어 있었고, 지역 중개업소의 말 한마디가 매물 가격을 좌우하던 시절이었습니다. 이른바 정보비대칭(Information Asymmetry)의 시대였습니다. 정보비대칭이란 거래 당사자 중 한쪽만 중요한 정보를 독점하는 구조로, 부동산 시장에서는 매도인이나 중개인이 매수인보다 훨씬 많은 정보를 쥐고 있던 상태를 말합니다. 그 구조가 프롭테크(PropTech), 즉 부동산과 기술을 결합한 산업의 등장으로 빠르게 허물어지기 시작했습니다. 국토교통부 실거래가 공개 시스템에 AI 알고리즘까지 더해지면서, 이제는 일반 투자자도 수백 개의 변수를 동시에 분석한 '객관화된 적정 가격'을 손에 쥘 수 있게 되었습니다. 교통 호재, 학군 변화, 인구 이동, 일조량, 주변 상권 매출 변화까지 수치로 뽑아내는 시대가 온 것입니다. 직접 겪어보니 이 변화는 분명히 긍정적인 면이 큽니다. 중개인의 주관적 브리핑 하나에 수억 원짜리 결정을 내려야 했던 과거와 비교하면 격세지감이 따로 없습니다. 장이 안정적인 횡보장일 경우, AI 가격 예측 모델의 정확도가 90% 이상에 육박한다는 보고도 있습니다. 하지만 이 지점에서 저는 오히려 경계심이 커졌습니다. 정보비대칭이라는 오래된 함정이 사라진 자리에 새로운 함정이 조용히 들어서고 있었기 때문입니다. 과적합된 알고리즘이 놓치는 것들 현재 주요 프롭테크 기업들의 AI 가치 평가 모델은 회귀 분석(Regression Analysis)과 머신러닝(Machine Learning)을 기반으로 작동합니다. 회귀 분석...

향후 10년 안에 전 세계 약 3억 개의 정규직 일자리가 생성형 AI로 대체될 수 있다는 골드만삭스의 분석을 처음 접했을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 막연히 '언젠가는 올 미래'라고 생각했던 일들이, 지금 당장 제 주변에서 조용히 벌어지고 있다는 걸 실감했기 때문입니다. 이번엔 다르다 — 채용 동결의 배경과 맥락 과거 산업혁명 시대의 자동화는 공장 노동자, 그러니까 블루칼라 직군의 반복적인 육체노동을 기계로 대체하는 방식이었습니다. 하지만 제가 직접 관련 데이터를 들여다보면서 느낀 건, 이번 AI 혁명은 그 방향이 완전히 다르다는 점이었습니다. 표적이 된 건 변호사, 회계사, 금융 애널리스트처럼 수년간 고도의 훈련을 거쳐야 하는 화이트칼라 직군의 인지 노동입니다. 여기서 인지 노동이란 데이터를 분석하고, 판단하고, 문서를 작성하는 일련의 두뇌 집약적 업무를 의미합니다. 지금까지 이런 일은 사람만이 할 수 있다고 여겨졌지만, 생성형 AI(Generative AI)는 그 전제를 빠르게 무너뜨리고 있습니다. 생성형 AI란 텍스트, 데이터, 이미지 등을 스스로 생성하고 분석할 수 있는 인공지능 모델을 뜻합니다. 제가 경험상 이건 좀 다르다고 느꼈던 장면이 있습니다. 보험사의 손해 사정 업무, 즉 사고 데이터를 기반으로 보험금 지급 여부와 금액을 산출하는 일을 AI 모델 하나가 처리하는 사례를 접했을 때입니다. 이전까지는 고임금 전문 인력 수십 명이 담당하던 영역이었습니다. 계리사(Actuary)라고 불리는 이 전문직은 통계와 확률 모델을 활용해 보험료와 리스크를 산정하는 직군인데, 지금 이 영역이 AI 알고리즘으로 빠르게 흡수되고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)의 보고서에 따르면, 기업들은 데이터 취합, 번역, 초기 기획안 작성 같은 중간 관리자급 업무의 70% 이상을 AI로 대체 가능하다고 판단하고 있으며, 실제로 신규 채용 규모를 줄이고 자체 AI 솔루션 내재화에 자본을 집중하는 추세입니다([출처: 세계경제포럼](https://www.wef...