MIT 슬론 경영대학의 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)이 제공하는 재무 조언은 인간 재무 설계사의 높은 비용과 이해상충 문제를 해결할 수 있는 훌륭한 대안이 될 수 있습니다. 특히 사용자가 자신의 재무 상황과 경제적 가정을 구조화된 프롬프트로 명확하게 전달할 때, AI는 저축 증대와 분산 투자를 유도하는 매우 효과적인 조언을 제공했습니다. 다만, 실업 등 개인의 상황 변화에 유연하게 대처하거나 포트폴리오를 적극적으로 리밸런싱하는 세밀한 영역에서는 여전히 한계를 보입니다.
MIT 연구진이 전기차와 에너지 저장 장치(ESS) 배터리의 핵심 원소인 리튬을 저비용, 친환경적으로 추출하는 새로운 화학 공정을 개발했습니다. 이 기술은 기존의 고온 소성 방식 대신 약산인 플루오르화 암모늄을 사용하여 광석 내 리튬을 효율적으로 녹여내며, 스타트업 '록 제로(Rock Zero)'를 통해 상용화를 추진 중입니다. 이번 연구는 리튬 확보에 따른 지리적, 환경적 제약을 해결하고 배터리 생산 비용과 탄소 배출량을 획기적으로 낮출 수 있는 게임체인저로 평가받습니다.
MIT 연구진이 세척이나 전처리 없는 '오염된 플라스틱'을 활용해 건축물 구조용 프레임을 3D 프린팅하는 기술을 개발했습니다. 이렇게 제작된 바닥 트러스는 목재보다 가벼우면서도 미국 주택도시개발부(HUD) 기준을 아득히 초과하는 4,000파운드의 하중을 견딥니다. 이 기술은 전 세계적인 주택 부족 문제와 플라스틱 환경 오염 문제를 동시에 해결할 수 있는 혁신적인 대안으로 평가받습니다.
MIT 연구진에 따르면 AI는 일자리를 대량으로 없애는 대신, 점진적이고 광범위하게 업무 방식을 변화시킬 것으로 보입니다. 텍스트 기반 업무의 80~95%를 수행할 수 있는 수준에 도달하더라도 오류 없는 완벽한 결과물을 내는 데는 여전히 한계가 있어 인간의 개입과 검토가 필수적입니다. 따라서 기업과 실무자들은 당장의 일자리 위기보다는 업무 프로세스가 어떻게 변화하는지에 초점을 맞춰 대응해야 합니다.