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아마존, AI로 단순 창고 업무 없애기 목표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.16 17:37
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


아마존 로보틱스 책임자 타이 브래디(Tye Brady)는 이번 주 리스본에서 열린 웹 서밋 2025에서 회사가 운영 과정에서 모든 허드렛일, 단순 작업, 반복적인 일자리를 없앨 의도라는 직설적인 메시지를 전달했다. 이번 발표는 아마존이 창고 자동화 인프라를 확장하는 동시에 14,000개의 기업 직위를 삭감하고, 향후 10년 동안 로보틱스를 통해 600,000명 이상의 근로자 고용을 회피하려는 계획에 대한 조사를 받고 있는 가운데 나왔다.

브래디는 컨퍼런스에서 FOX 비즈니스와의 인터뷰에서 “저는 모든 허드렛일, 단순 작업, 반복적인 일자리를 없애고 싶다는 사실을 숨기지 않습니다. 그것이 우리가 아마존 내부에서 하는 일입니다”라고 말했다. 이 수석 기술자는 “일자리는 변할 것”이지만, 아마존은 진화하는 직장 요구에 맞춰 직원들의 기술을 향상시킬 책임을 유지한다고 강조했다.


자동화 추진에 포트마이어스 확장 포함

이 전략은 2027년 중반 개장 예정인 플로리다주 포트마이어스의 아마존 신규 65만 평방피트 규모 로봇 물류센터와 같은 시설에서 구체적인 형태를 갖추고 있습니다. 이 시설은 피킹, 포장, 배송 작업을 위한 첨단 자동화 기술을 통합할 예정이며, 리 카운티에서 아마존의 세 번째 입지이지만 이 지역 최초의 로봇 물류센터를 대표합니다.

아마존은 전 세계 300개 이상의 시설에 100만 대 이상의 로봇을 배치했습니다. 최근 혁신 사례로는 세 가지 조립 라인 기능을 하나의 작업대로 통합하고 아마존이 보관하는 품목의 약 75%를 처리할 수 있는 다중 암 시스템인 블루제이가 있습니다. 회사는 또한 촉각 감지 기능을 갖춘 최초의 로봇인 벌컨과 운영팀의 실시간 의사결정을 지원하는 AI 모델인 프로젝트 엘루나를 도입했습니다.

브래디는 AI 덕분에 블루제이의 개발 시간이 스패로우와 카디널 같은 이전 시스템의 3년에 비해 1년 조금 넘게 단축되었다고 평가했습니다. 그는 “이것이 AI의 힘입니다”라고 말하며, 회사가 “혁신의 규모와 영향력을 극대화하는 궤도에 있다”고 언급했습니다.


인력 전환 및 재교육 약속

뉴욕 타임스가 검토한 내부 문서에 따르면 아마존의 로보틱스 부서는 운영의 75%를 자동화하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 2027년까지 미국에서 160,000명의 채용 필요성을 제거하고 2033년까지는 600,000명 이상을 제거할 가능성이 있습니다. 이 자동화는 아마존이 피킹, 포장, 배송하는 품목당 약 30센트를 절감할 것으로 예상됩니다.

이에 대응하여 아마존은 2030년까지 5천만 명에게 교육 및 기술 훈련을 제공하기 위한 25억 달러 규모의 이니셔티브인 Future Ready 2030을 발표했습니다. 이 프로그램은 아마존의 Career Choice 제공을 모든 미국 정규직 직원으로 확대하며, 2019년 이후 전 세계적으로 이미 700,000명 이상의 직원을 교육했다는 회사의 주장을 기반으로 합니다.

아마존은 올해 1,250억 달러 이상을 지출할 계획이며, 대부분은 클라우드 및 AI 인프라에 투입될 예정입니다. CEO 앤디 재시(Andy Jassy)는 기업의 인력 감축을 광범위한 AI 도입을 준비하고 급변하는 기술 환경에서 민첩성을 유지하기 위한 것이라고 설명했습니다.

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인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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