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Airbnb CEO, 플랫폼이 AI로 밀려난 노동자의 피난처 될 것

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.11 14:52
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Airbnb CEO 브라이언 체스키는 인공지능으로 인해 일자리를 잃은 근로자들에게 자사의 기업이 잠재적인 생명줄이 될 수 있다는 인상적인 비전을 제시하며, 플랫폼의 확장되는 서비스가 일자리 자동화에 대한 두려움이 커지는 시대의 피난처가 될 수 있다고 강조했습니다.

화요일 샌프란시스코에서 열린 골드만삭스 Communacopia + Technology Conference에서 체스키는 환대 및 서비스 중심의 역할은 AI의 교란에 대해 탄력적으로 남을 것이라고 주장하며, 자신의 플랫폼이 자동화에 취약한 산업에서 근로자들을 흡수할 수 있음을 시사했습니다.

 

인간적인 손길은 여전히 필수적입니다

 

체스키의 낙관주의는 특정 경험에는 대체할 수 없는 인간적인 요소가 필요하다는 그의 신념에서 비롯된다. "저는 사람들이 보르도에 가서 와인 한 병을 마실 때, 그 경험이 AI로 이뤄지기를 원하지 않는다고 생각합니다,"라고 그는 설명했다. "그들이 코모 호수에 갈 때, 누군가가 문을 로봇이 열어주는 것을 원하지 않을 것이라고 생각해요".

이러한 관점은 현재의 자동화 트렌드와는 크게 대조된다. 체스키는 자율주행 차량이 결국 인간 운전자를 없애게 될 것임을 인정하면서—"미래에는 인간이 운전하는 차량이 거의 없을 것 같아요"—향후 5~10년 동안은 환대 서비스(호스피탈리티)가 사람 중심으로 이루어질 것이라고 강조했다.

최근 데이터는 라이드셰어 운전사들에 대한 그의 우려를 뒷받침한다. 2025년 9월 Gridwise의 보고서에 따르면, 로보택시가 활성화된 모든 시장에서 라이드셰어 운전자의 시간당 급여가 하락했으며, 샌프란시스코는 6.9%, 오스틴은 5.3%의 하락을 기록했다.

 

에어비앤비의 확장하는 생태계

 

이 회사는 단순한 임대 플랫폼에서 체스키가 말하는 '올인원 앱'으로 탈바꿈해왔으며, 개인 셰프, 마사지, 사진 촬영 등과 같은 서비스로 영역을 확장하고 있습니다. 이러한 다양화는 2025년 5월에 검증된 전문가들이 평균 10년 이상의 경력을 가진 Airbnb 서비스와 함께 시작되었습니다.

"만약 AI가 많은 일자리를 대체하게 된다면, 그 중 일부라도 우리 플랫폼에서 성장하고 확대될 수 있기를 바랍니다,"라고 체스키는 컨퍼런스에서 밝혔습니다.

 

AI로 인한 일자리 대체 현실

 

체스키의 비전은 인공지능(AI)으로 인한 일자리 상실 경고가 점점 커지는 상황에서 등장했다. Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 최근 AI가 향후 5년 내에 모든 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 사라지게 할 수 있으며, 실업률이 10~20%에 이를 수 있다고 예측했다.

'AI의 대부'로 불리는 제프리 힌턴 역시 "평범한 지적 노동"이 대체될 위험이 있다고 경고하면서, 배관과 같은 육체적 직업이 더 안전한 선택일 수 있음을 시사했다. 최근 자료에 따르면 2025년 첫 5개월 동안 미국 내에서 696,000건 이상의 일자리가 줄었는데, 이는 전년도 대비 80% 증가한 수치다.

체스키의 비전에서의 과제는, 일자리를 잃은 지식 노동자들이 숙박 호스팅 역할에 필요한 창업 역량을 갖추었는지, 경제적 압박 상황에서 높은 실업률이 여행 수요에 영향을 끼칠 것인지에 있다. 그럼에도 그의 전략은 인간 중심의 서비스가 AI 중심의 직장 변화 물결 속에서 하나의 돌파구가 될 수 있음을 시사한다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
3266 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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