#인공지능
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 9화 — 지구가 승인한 어제의 사고
지구가 승인한 경로는 솔이 어제 멈췄던 단차를 가로지른다. 답장을 기다리면 작업 창을 잃는 밤, 서린은 현재 조건 안에서 귀환을 지휘하고 옛 임무의 제한 부록을 읽는다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 8화 — 보리가 모른다고 말했다
인공물 후보 주변의 얼룩을 두 AI가 다르게 해석한다. 유라는 같은 사진을 더 찍는 대신 관측 순서를 바꾸고, 이도는 닫힌 덮개 안에서도 남는 신호를 추적한다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 7화 — 지도에는 없는 80미터
유로파의 솔이 지도에 없는 단차 앞에서 멈춘다. 헛도는 바퀴와 달라진 그림자, 끊기는 통신 속에서 네 사람은 돌아오는 길을 다시 만들고 그 끝의 인공물 흔적을 발견한다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 6화 — 제일 예쁜 돌은 버려라
칼리스토에 내려온 네 사람은 유로파의 멸균 착륙체 자작을 지휘한다. 멋진 얼음만 고르는 AI의 기준을 고친 유라는 평범한 회색 면에서 되풀이되는 변화를 본다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 5화 — 죽은 우주선에게 택배가 왔다
고래 앞으로 보낸 자료가 구형 궤도 중계기에 남아 있다. 도토리가 위험한 접근에서 기록을 읽는 동안, 네 사람은 무엇부터 받고 언제 포기할지 정해야 한다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 4화 — 콩 세 알로 다리를 놓는 법
얼음 틈에 매달린 중계기를 되찾으려 지상 로봇 세 대가 협력한다. 인양 도중 한 대의 통신이 끊기자, 이도와 보리는 남은 관측과 역할을 다시 나눠야 한다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 3화 — 다섯 번째 식사
마루의 첫 식사 중 생활 계통이 꺼진다. 네 사람 몫의 공기보다 빈 받침의 전기를 먼저 지킨 오래된 예약. 이도와 보리는 다섯 번째 이용자의 정체와 취소되지 않은 약속을 추적한다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 2화 — 문은 안쪽에서 잠겨 있었다
파편을 피한 느티가 마루 거점에 도착한다. 그러나 기지는 승무원을 들이지 않는다. 수리기사 이도와 보리가 닫힌 문의 이유를 찾는 동안, 11년 동안 비워 둔 다섯 번째 자리가 드러난다.
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[우주 SF] 답장은 오지 않는다 1화 — 커피는 추락을 예측하지 못한다
2078년 목성계. 수리기사 서이도와 탐사 AI 보리는 칼리스토 도착 직전 파편군을 만난다. 늦게 오는 지구의 답장 대신 네 승무원이 내린 결정, 그리고 11년 전 실종선이 보낸 경고.
- 과학
인공지능 센터가 해킹당하면? 2035년 사이버 보안의 미래
인공지능 데이터센터가 해킹당해 판단의 근거가 조작된다면 어떤 일이 벌어질까. 간접 프롬프트 주입과 데이터 오염, 권한 통제 기술을 바탕으로 미래 사이버 보안의 탐지와 복구를 살펴본다.
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2038년 얼터 채용시장, 최신형 X5가 왔다
2038년 가상의 얼터 채용시장에서 신형 ALTER X5가 출시됐다. 구형 대비 성능, 네 가지 가격, 보상판매 혜택과 인간의 최종 결정권을 미래 광고로 살펴본다.
- 공존
AI가 나보다 나를 더 잘 알게 되면, 나는 누구인가
인공지능이 우리의 행동과 취향을 점점 더 정교하게 읽는 미래, 정체성은 발견되는 것일까 만들어지는 것일까. 연구와 상상을 나눠 살펴본다.
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2035년, 안경이 말을 걸 때와 침묵할 때를 배운다
2035년의 가상 하루, 인공지능 안경은 현관에서 책을 챙기도록 돕고 매대 앞에서 장보기 목록을 줄인다. 필요한 순간의 안내와 침묵이 일상을 어떻게 바꾸는지 살펴보고, 현재 연구가 확인한 가능성과 한계를 구분한다.
- 과학
2035년, 도시는 전기를 쓰는 시간을 나눠 갖는다
2035년 가상 도시의 아침부터 저녁까지, 인공지능이 충전과 냉방 시점을 나눠 시민의 생활을 조율하는 하루를 그린다. 태양광·배터리·가상발전소의 실제 기술과 미래 이야기를 구분했다.
- 기술
2030년, 인공지능 에이전트에게 일을 맡기는 법
2030년 학생의 축제 준비를 가상으로 따라가며 AI 에이전트가 일을 나누고 도구를 쓰는 원리를 살펴본다. 오늘 직접 연습할 수 있는 요청 방법과 결과 확인 기준도 제시한다.
- 기술
인공지능 이해하기
인공지능은 입력을 바탕으로 예측이나 콘텐츠를 만드는 시스템입니다. 학습과 추론의 차이, 생성형 인공지능의 작동 원리와 한계를 알아보고 짧은 요약 실습으로 결과를 확인합니다.
