[스타트 브리핑] 반도체 초호황에...학원가 '하의치한약수' 신조어 등장 / YTN

2월 11일 수요일, 스타트 브리핑 시작합니다.

먼저 볼 중앙일보 기사는 반도체 인재가 더 '귀하신 몸'이 되고 있다는 내용인데요.

요즘 학원가에선 의대보다 SK하이닉스 취업이 보장된 학과가 더 인기라고 해서 '하의치한약수'란 신조어까지 등장했습니다.

기업들은 대학들을 찾아 반도체 인재 확보에 열을 올리고 있습니다.

반도체와 직접 관련이 없는 전공인 대학원생들도 채용설명회에 여럿 보인다고하네요.

미국 반도체 기업인 마이크론이 국내 주요 대학을 찾아 현장 채용에 나서기도 했습니다.

이런 흐름은 대학 입시에도 고스란히 반영되는 중인데요.

7개 대기업이 참여한 16개 계약학과 지원자는 전년보다 약 39% 늘었습니다.

특히 삼성전자와 SK하이닉스 연계 학과에가장 많이 몰린다고 하고요.

AI 특수로 반도체 업계가 초호황기를 맞은 가운데 업계에선 반도체 인재 품귀 현상이 계속될거라 보고 있습니다.

다음 한국일보 기사는 질문에 따라 답이 오락가락하는 'AI 주치의'의 문제점을 짚었습니다.

AI가 제공하는 의료 정보의 정확도가 기존 인터넷 검색과 큰 차이가 없단 연구결과가 나왔습니다.

미국의 한 연구진이 챗GPT, 라마 등 20개 대형언어모델, LLM을 대상으로 시험해 봤는데요.

LLM들은 허위 의료 정보 중 31.7%를 사실로 받아들였습니다.

특히 의료 데이터로 특화 훈련을 한 모델일수록 일반 모델보다 검증력이 떨어지는 경향까지 나타났습니다.

사용자가 AI와 대화를 하면서 오류가 생길 가능성도 높은데요.

정리된 자료를 토대로 병에 대해 답변할 때는 94.5%의 정확도를 보였지만같은 병이라도 사용자와 대화를 하면 34.5%로 뚝 떨어졌습니다.

또 사용자의 표현에 따라 답변이 달라지거나 부적절해지는 경우도 많습니다.

AI가 똑똑하긴 해도, 아직 맥락을 이해하는 소통 능력은 부족하기 때문인데요.

의료 현장에서 AI 활용이 느는 만큼 부작용도 계속 발견되고 있습니다.

이어서 볼 조선일보 기사는 '24시간 시계'가 멈추고, 손님도 상인도 떠난 남대문시장 이야기입니다.

남대문시장의 한 숙녀복 상가로 가보면 많이 휑한 모습이죠. 점포의 절반은 텅 비어있고, 지나가는 손님도 찾아보기 어려운 지경입니다.

1970~90년대 호황기 땐 하루 고객이 60만 명이 넘는, 동양의 최대 시장으로 불렸었는데 옛말이 됐습니다.

시장 평균 공실률은 17.... (중략)

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