AI와 최첨단기술이 우리 생활 속에 들어온 지는 오래됐지만 이 변화는 단순히 편리해졌다라는 말로 끝낼 수 있는 수준이 아니다.

거의 생활 패턴 자체를 재설계한 혁신이라고 해도 과언이 아니데 아침에 눈을 뜨면 가장 먼저 만나는 건 알람소리가 아니라 스마트폰 화면 속에서 날씨 교통 뉴스까지 한 번에 정리해 주는 AI 비서다.

위성 영상과 딥러닝 예측 모델이 실시간으로 분석한 날씨 데이터는 '오늘 비 온다'가 아니라 '오늘 오전 강우 확률 70%'처럼 세밀하게 알려준다.

그리고 GPS 데이터와 차량 센서 네트워크가 결합된 교통 정보는 신호 대기 시간과 우회로까지 계산해준다.

사용자가 버튼을 누르기도 전에 수백 개의 센서와 서버가 알아서 데이터를 주고받으며 계산을 끝낸 결과가 화면에 뜨는 것이다.

이렇게 보이지 않는 계산력이 우리가 당연하게 누리는 편리함의 바탕이 되고 있다.

예전 같으면 외출 전에 전등 끄고 창문 닫고 보일러 조정하느라 분주했겠지만 지금은 외부에서도 스마트홈 앱 하나로 조명 냉난방 가전까지 제어할 수 있다.

냉장고는 내부 카메라로 식재료를 인식하고 AI가 유통기한과 소비 패턴을 분석해 장보기 목록을 추천해준다.

연구실에서 코딩 중일 때 로봇 청소기가 집을 돌아다니며 청소를 하고 세탁기는 세제량을 알아서 맞춰 빨래를 돌린다.

이런 변화는 가사 노동과 환경 조절에 쓰던 시간을 크게 줄여 더 창의적이거나 생산적인 활동에 쓸 수 있게 만든다.

의료 분야에서는 고해상도 영상 센서와 딥러닝 알고리즘이 결합해 의사가 놓칠 수 있는 초기 질환을 찾아내고 있다고 한다.

그리고 요즘 유행하는 자율주행 차량은 수십 개의 라이다 레이더 카메라 초음파 센서에서 수집한 데이터를 밀리초 단위로 처리해 도로 상황을 판단한다.

심지어 전자공학 연구 현장에서도 AI가 칩 설계와 회로 검증을 돕는다. 예전에는 몇 주 걸리던 전자회로 최적화가 몇 시간 만에 끝나고 시뮬레이션 오차율도 현저히 줄었다.

하지만 이렇게 편리함이 커질수록 의존성이라는 그림자도 짙어진다. 전력이 끊기거나 네트워크에 문제가 생기면 스마트한 일상은 곧바로 불편한 과거로 돌아가게 되는것이다. 종종 발생하는 전상망 대란이 이문제점을 잘 말해준다고 하겠다.

또 AI가 주는 정보를 무조건 신뢰하다 보면 비판적 사고가 약해질 수 있다.

그래서 기술의 사용자는 단순 소비자가 아니라 원리와 한계를 이해하는 능동적 사용자여야 한다.

결국 가까운 미래에는 웨어러블 기기가 수집한 생체 데이터로 실시간 건강 관리를 받고 증강현실 환경에서 협업하는 시대가 올 것이다.

하지만 진정한 혁신은 기술 그 자체보다 그것을 어떻게 사람을 위한 방향으로 설계하고 사용하는가에 달려 있다고 본다.

AI와 새로운기술은 우리에게 편리함을 선물했지만 그 편리함의 가치를 지키고 지속시키는 것은 우리의 선택과 책임이라는 사실을 잊지 말아야 한다