公正取引委員会と韓国消費者院は、ベビーキャリア使用中に発生する幼児の落下事故が続いていることから、19日に消費者安全注意報を発令しました。 공정거래위원회와 한국소비자원은 아기띠 사용 중 발생하는 영유아 추락사고가 지속됨에 따라 19일 소비자안전주의보를 발령했다. 最近5年間で、韓国消費者院の消費者危害監視システム（CISS）に報告されたベビーキャリア関連の落下事故は62件に上ります。そのうち83.9％（52件）は生後12か月未満の乳児で発生し、事故の96.8％（60件）は頭部や顔面に集中しました。 아기띠 추락사고 위해부위, 증상 (자료출처 = 공정거래위원회) 危害の症状としては、打撲傷が27.4％（17件）で最も多く、脳震盪が19.4％（12件）、頭蓋骨骨折が12.9％（8件）、擦り傷も12.9％（8件）、腫れが8.1％（5件）、足の骨折が3.2％（2件）と続きました。 事故はほとんどがユーザーの不注意のために発生するという点で、予防は可能です。専門家は「製品の選択」、「正確な着用法の習得」、「移動中の継続的な確認」が核心の解決策であると述べています。 올바르지 ...

「歴史上、最も静かな権力移行が始まった」 「チャットGPTを使ったことがあるか？」 命令を入力して結果を確認する瞬間、あなたは人工知能に指示を下したのです。たった一度の使用経験だけでも、あなたはAI時代の権力構造に足を踏み入れたと言えるでしょう。 人工知能が権力の境界を再定義しています。命令を下す者と命令を受ける者。その間には技術という無色透明な境界線が鮮やかに引かれています。チャットGPT、クロード、ジェミナイのような生成AIが日常となった今、指示する階級と指示される階級という社会構造が形成されています。 世界経済フォーラムは、今後5年以内に全体職業の4分の1が変化し、最大2,600万の雇用が失われると予想しました。企業はAIを単なるツールではなく、戦略策定と意思決定支援の核心資産と見なしています。重要なのは、AIに何を指示できるかです。 命令を下す人々は技術の限界を理解し、それを最大限に活用する方法を学びます。彼らはAIのエラーと可能性を同時に把握し、人間だけが行うことができる感性的判断と非定形情報を通じてその隙間を埋めます。 AIプロンプト一行で生成されたイメージ ©ソリューションニュース 具秀淡 記者 制作 25.05.16. クリエイティビティ、共感力、複雑な意思決定能力はこの階層の核心資産です。彼らはAIを脅威ではなくツールとして受け入れます。自動化が反復業務を処理する間、より創造的で戦略的な課題に集中します。 世界の主要大学も教育改革に乗り出している点は注目に値します。ハーバード、スタンフォード、MITは論理、討論、デザイン思考中心の教育へと方向を転換し、シリコンバレーではIT機器使用を制限し、読書と思考中心の教育を強調しています。人間固有の思考能力を回復させようとする試みです。 一方で、AIの答えに依存したり、制御を受ける人々も増えています。複雑なことはAIが代わりに処理してくれるから、ただ楽に使うだけで良い。問題はここで終わってしまうことです。 何をなぜ尋ねるのか分からず、出てきた答えだけをそのまま受け入れると、思考が止まります。質問を作らなければ指示を下せません。技術を使うことと技術に方向を示すことは違います。多くの人々が今、その境界で止まっています。 AIプロンプト一行で生成されたイメージ ©ソリューションニュース 具秀淡 記者 制作 25.05.16. 例えば、チャットGPTに文章を書いてほしいと頼むことができますが、どの観点で書くべきか、なぜその方向が重要なのかは説明しません。AIが代わりにやってくれるので早くて便利ですが、考えなくなるのです。これが繰り返されれば、私たちはツールを使う人ではなく、ツールに頼る人になります。 問題は教育構造にもあります。依然として正解を探す教育です。決められた枠の中でよく覚えて速く解く人が優等生となります。でもその能力はAIが最も得意とするところです。より正確でより速い。人間が勝てる領域ではありません。 社会は彼らに「技術の使い方」は教えましたが、「技術を扱う力」は教えていませんでした。結果を消費する代わりに質問を作る必要があります。そして決定に関与する位置に移動しなければなりません。そうしないとAIが「決定する者」となり、人間はその決定に従う順応者として固定されます。 ...

産業通商資源部は15日（木）、韓国産業団地公団光州地域本部で「第2回産業AI戦略(M.A.P: Manufacturing AI Policy)セミナー」を開催し、産業AIの拡散のための地域中心戦略と事例を共有しました。 セミナーは産業AIの需要企業と供給企業間の協力を通じた現場適用拡大を目標に準備されました。この日の行事には企業・大学・研究機関の関係者100余人が参加しました。 基調発表に立ったKAISTのカン ナムウ教授は、産業AI導入のための核心条件として産業ドメイン知識と高品質データを挙げました。彼は「製造業では汎用AIよりも特定課題を解決するドメイン特化型AIが必要だ」とし、現場の問題解決には該当産業の専門性が決定的だと強調しました。 写真提供＝産業通商資源部 産業AIソリューション供給事例として、インターエックスのパク チョンユン代表はCNC、射出、バイオ発酵など工程別のカスタマイズAIソリューション適用事例を紹介しました。インターエックスは生産性向上、不良率の減少、原価削減を主要成果として提示し、「小さな成功を迅速に広げる戦略が必要だ」と述べました。 現代オートエバーのチャン ヨンセ常務はデジタルツインと大型言語モデル(LLM)を組み合わせた自律製造プラットフォーム事例を発表しました。彼は「ソフトウェアで定義された工場(SDF, Software Defined Factories)を中心にリアルタイム資源割り当て体系を構築し、柔軟な生産環境を整えている」と説明しました。 SKイノベーションのパク チャンセムチーム長はAIベースの予知整備と素材物性予測を通じてR&D効率性を高めていると明らかにしました。超高圧ポリマー工程で生産期間を7日から1日に短縮した事例や、バッテリー電極工程の品質予測モデルなどを紹介し、「産業AI成果を上げるためには信頼度の高いデータ確保とインフラ構築が必須だ」と強調しました。 産業部のカン カムチャン 産業政策官は、「産業AIは世界製造業競争の核心だ」と述べ、「産業AIを政策の新しい軸とし、制度整備とエコシステム構築を推進する」と明らかにしました。彼は光州を初の地域セミナー開催地に選定した背景について「AIエコシステム創造の先導都市としての役割を考慮した」と説明しました。 韓国産業団地公団のイ サンフン理事長は「産業団地のデジタル転換とAI導入は遅れているが、中小企業中心の製造革新のために『産業AIエコシステム』創造が不可欠である」とし、制度的・技術的支援を約束しました。