음악, AI와 인간이 만든 음악, 구분 가능할까요?
최근 설문, 실험 결과 일반 청취자의 대부분은 AI 음악과 인간 음악을 구별하지 못하는 것으로 밝혀졌다.다만 연구 조건, 평가 맥락, 청취자 배경, 곡의 장르 등에 따라 “구별 가능성”이나 “감정적 반응 차이”가 일부 존재 하므로 기술적으로는 “AI 음악 탐지 알고리즘”이 개발돼, 사람 대신 음악의 출처를 판별할 수 있는 가능성도 커지고 있다 주요 연구 결과 2025년 Deezer (스트리밍 플랫폼)와 여론조사 기관 Ipsos 가 공동 진행한 설문에서는, 8개국 9,000명 대상 블라인드 테스트에서 참여자의 약 97%가 ‘AI가 만든 음악’과 ‘사람이 만든 음악’을 구분하지 못했다. (Deezer Newsroom)위 설문에서 71%는 “구분하지 못했다는 사실이 놀랍다”고 했고, 52%는 “약간 위화감을 ..
Google, Gemini 3와 자체 AI 생태계 전략으로 차세대 AI 패권 경쟁 본격화
“단순 챗봇 경쟁”을 넘어서 “인프라 + 모델 + 서비스” 전체를 통합한 세력 간 싸움이 본격화되고 있다.이로 인해 향후 AI의 활용 범위와 영향력이 단지 연구, 실험 수준을 넘어, 우리가 매일 쓰는 검색, 클라우드,생산성 서비스 전반을 바꿀 가능성이 커졌다.기존 AI 강자들(과거 1세대 세력)은 새로운 전략과 혁신이 없으면 뒤처질 위험이 있다.Google은 2025년 11월에 Gemini 3를 공개하며, AI 경쟁의 주도권 탈환을 노렸다. (blog.google)Gemini 3는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력을 동시에 처리하는 멀티모달 AI이며, 복잡한 추론과 맥락 이해 능력이 크게 향상되었다. (blog.google)이 모델은 기존 AI 경쟁자들을 제치고 벤치마크에서 상위권을 기록..
AI 개발도구 및 기술 트렌드 (2024 ~ 2025)
AI 개발은 초대형 모델 경쟁에서 벗어나 경량화, 온디바이스, 자동화, 에이전트화라는 새로운 개발 패러다임으로 이동 중이다. 1) 멀티모달(Multimodal) 확산 가속GPT-4o, Gemini 2.0, Claude Opus 등 텍스트, 이미지 , 음성 , 영상 통합 모델이 주류로 부상개발도구도 멀티모달 API 중심으로 재편기업들도 기존 텍스트 기반 챗봇에서 비전·음성 포함된 AI 서비스로 전환 중2) 모델 경량화 , 온디바이스(On-device AI) 강화LM Studio, ollama, Apple Neural Engine 등 로컬 실행 가능한 LLM 수요 폭증모델 크기 줄이고 성능 유지하는 Distillation , Quantization 기술 고도화기업들은 개인정보 이슈 때문에 클라우드에서..
