The Top 6 AI Stories of 2025
AI coding, AGI, and more made up Spectrum’s best stories
Artificial intelligence in 2025 was less about flashy demos and more about hard questions. What actually works? What breaks in unexpected ways? And what are the environmental and economic costs of scaling these systems further?
It was a year in which generative AI slipped from novelty into routine use. Many people got accustomed to using AI tools on the job, getting their answers from AI search, and confiding in chatbots, for better or for worse. It was a year in which the tech giants hyped up their AI agents, and the general public seemed generally uninterested in using them. AI slop also became impossible to ignore—it was even Merriam-Webster’s word of the year.
2025년의 인공지능은 화려한 시연보다는 어려운 질문들에 초점을 맞출 것입니다.
실제로 무엇이 효과적인가? 예상치 못한 방식으로 오류가 발생하는 경우는 무엇인가? 그리고 이러한 시스템을 더욱 확장할 때 발생하는 환경적, 경제적 비용은 무엇인가?
생성형 AI가 신기한 기술에서 일상적인 기술로 자리 잡은 한 해였습니다 . 많은 사람들이 직장에서 AI 도구를 사용하고, AI 검색을 통해 답을 얻고 , 좋든 나쁘든 챗봇 에 의지하는 데 익숙해졌습니다. 거대 기술 기업들이 AI 에이전트를 대대적으로 홍보했지만 , 일반 대중은 대체로 그 사용에 별다른 관심을 보이지 않았습니다. AI 관련 문제점(AI slop) 또한 더 이상 무시할 수 없게 되었는데, 심지어 메리엄-웹스터 사전에서 올해의 단어로 선정되기도 했습니다 .
이 모든 과정에서 IEEE Spectrum 의 AI 관련 보도는 의미 있는 정보와 잡음을 구분하는 데 집중했습니다. 현재 AI 분야의 현황을 가장 잘 보여주는 기사들을 소개합니다.
1. 지금 바로 사용할 수 있는 최고의 AI 코딩 도구
AI 코딩 도우미는 이제 신기한 기술에서 벗어나 일상적인 필수 요소로 자리 잡았지만, 모든 도구가 동등한 성능과 신뢰성을 제공하는 것은 아닙니다. 스펙트럼(Spectrum) 기고 편집자 매튜 S. 스미스(Matthew S. Smith) 가 집필한 이 실용적인 가이드에서는 현재 주요 AI 코딩 시스템들을 평가하고, 생산성 향상에 실질적인 도움이 되는 부분과 아직 부족한 부분을 분석합니다. 이를 통해 어떤 도구가 지금 당장 도입할 가치가 있는지, 어떤 도구는 실험 단계에 머무르는 것이 더 나은지 명확하게 제시합니다.
2. AI의 물 사용에 대한 진실과 해결 방안
인공지능(AI)의 에너지 수요에 대한 우려가 커지는 가운데 , 물 사용은 상대적으로 조용하지만 그에 못지않게 시급한 문제로 대두되었습니다. 이 글 에서는 데이터 센터가 냉각을 위해 물을 어떻게 소비하는지, 지역별로 그 영향이 크게 다른 이유, 그리고 엔지니어와 정책 입안자들이 물 부담을 줄이기 위해 무엇을 할 수 있는지를 설명합니다. AI 지속가능성 전문가인 샤오레이 렌과 마이크로소프트 지속가능성 책임자인 에이미 루어스가 공동으로 작성한 이 글은 시끄러운 공개 토론에 데이터, 맥락, 그리고 엔지니어링 현실을 바탕으로 한 심층 분석을 제공합니다.
인공지능 시스템이 실패할 때, 그것은 사람이 실패하는 방식과는 다릅니다. 전설적인 사이버 보안 전문가 브루스 슈나이어 와 그의 오랜 협력자 네이선 E. 샌더스가 공동으로 집필한 이 에세이 는 기계 오류가 인간의 실수와 구조, 규모, 예측 가능성 측면에서 어떻게 다른지 탐구합니다. 연구진은 이러한 차이점을 이해하는 것이 현실 세계에 책임감 있게 배포될 수 있는 인공지능 시스템을 구축하는 데 필수적이라고 주장합니다.
4. 세계 최고의 날씨 예측 AI의 내부
윈드본 시스템즈(Windborne Systems) 의 공동 창립자이자 CEO인 존 딘은 이 내부자 인터뷰를 통해 그의 팀이 어떻게 현재까지 가장 기술적으로 야심찬 AI 예측 시스템 중 하나를 구축했는지 독자들에게 소개합니다. 이 회사의 접근 방식은 바람을 타고 이동하는 자율 장기 체류 기상 관측 기구와 자체 개발한 AI 모델인 웨더메시(WeatherMesh)를 결합한 것입니다. 웨더메시는 기구에 다음 이동 경로에 대한 상위 수준 지침을 제공하고 기구가 수집한 대기 데이터를 분석합니다.
윈드본 플랫폼은 기존의 물리 기반 방식보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서도 훨씬 빠른 속도로 고해상도 예측을 생성하고 정확도를 높일 수 있습니다. 이 글에서 딘은 독자들에게 시스템의 개념 구상부터 배포에 이르기까지의 과정에서 발생한 엔지니어링상의 절충, 설계 결정, 그리고 실제 테스트 과정을 자세히 설명합니다.
이 세련된 글은 제가 개인적으로 2025년에 가장 좋아하는 글입니다. 스펙트럼 의 프리랜서인 매튜 허트슨은 이 글에서 오늘날 인공지능 분야에서 가장 중요하고 논쟁적인 질문 중 하나인 인공 일반 지능 ( AGI )을 어떻게 정의하고 그 어려운 목표를 향한 진전을 어떻게 측정할 것인가를 다룹니다. 허트슨은 역사적 맥락, 벤치마크에 대한 현재의 논쟁, 그리고 저명한 연구자들의 통찰력을 바탕으로 기존의 테스트 방식이 왜 한계가 있는지, 그리고 AGI에 대한 의미 있는 벤치마크를 만드는 것이 왜 그토록 어려운 일인지를 보여줍니다. 그 과정에서 그는 기계 지능과 인간 지능을 비교하는 데 따르는 심오한 개념적 난제들을 탐구합니다.
6. 2025년 인공지능의 현황을 설명하는 12개의 그래프
매년 저는 스펙트럼 의 AI 에디터로서 소매를 걷어붙이고 방대한 스탠포드 AI 지수를 꼼꼼히 살펴보고 AI의 발전과 문제점을 이해하는 데 정말 중요한 데이터를 추려냅니다. 2025년 시각화 요약본은 400페이지가 넘는 보고서를 12개의 차트로 압축하여 AI 경제, 에너지 사용, 지정학적 경쟁, 대중의 인식 등 주요 동향을 보여줍니다.
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