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PR Newswire

줌라이언, 지역 사회 활동으로 글로벌 현지화 가속화: 보살핌과 장기적 헌신으로 신뢰 구축

마닐라, 필리핀 2025년 7월 26일 /PRNewswire/ -- 줌라이언 중공업 과학기술(Zoomlion Heavy Industry Science & Technology Co., Ltd., 이하 '줌라이언')(1157.HK)이 단순한 사업을 넘어선 일련의 의미 있는 활동을 통해 장기적인 현지화 전략을 강화하고 있다. 최근 줌라이언 필리핀 지사는 리살주 타나이에 위치한 레호보스 삼팔록 고아원(Rehoboth Sampaloc Orphanage)을 방문해 자원봉사 활동을 진행했고, 이곳에서 27명의 아이들에게 물품을 전달하고 함께 즐거운 시간을 보냈다. 이는 지역사회와 함께 성장하고, 직원을 지원하며, 지속적인 신뢰를 구축하려는 줌라이언의 기업 사명을 반영하는 것이다.

Zoomlion Philippines visits Rehoboth Sampaloc Orphanage, sharing supplies and smiles as part of its commitment to community and care
Zoomlion Philippines visits Rehoboth Sampaloc Orphanage, sharing supplies and smiles as part of its commitment to community and care

쉬젠(Xu Jian) 총경리가 이끄는 줌라이언 필리핀팀은 분유, 기저귀, 식료품 키트, 장난감 및 기타 일상용품을 전달했다. 아이들의 필요에 맞춰 신중하게 선별된 물품들은 지역 사회에 환원하려는 줌라이언의 진심 어린 노력을 보여줬다. 줌라이언 직원들은 아이들과 함께 하루를 보내며 웃음과 온정을 나눴다. 이에 대한 감사의 뜻으로 고아원 측은 줌라이언의 지속적인 사회적 책임 실천과 지역사회 기여를 기리는 감사장을 수여했다.

이 이니셔티브는 단순한 자선 활동을 넘어 지역사회와 관계를 강화하기 위한 줌라이언의 포괄적인 접근 방식을 반영한다. 2021년 설립 이래, 줌라이언 필리핀 지사는 꾸준히 전국적인 입지를 확장해 왔다. 이러한 성장을 통해 줌라이언은 현지화가 단순한 사업 확장을 넘어, 신뢰를 얻고 지역사회에 지속 가능한 가치를 창출하는 과정임을 입증하고 있다.

줌라이언 필리핀 지사의 마케팅 전문가인 윌리엄 조슈아 M. 크루즈(William Joshua M. Cruz)에게 이번 여정은 개인적으로 깊은 의미가 있다. 그는 재고 관리 지원 업무로 시작해 현재는 마케팅, 운영, 브랜드 관리를 아우르는 포지션으로 성장했다. 그는 "줌라이언에서 보낸 시간은 흥미롭고 보람된 경험이었다"며 "새로운 책임을 맡으면서 도전하고 성장하는 기회를 얻었다. 더 중요한 것은, 우리가 하는 일의 진정한 의미를 알게 됐다. 즉, 단순히 기계를 전달하는 것이 아니라 지역 사회를 형성하는 데 기여한다는 사실을 깨달았다"라고 말했다.

크루즈는 아이들이 장난감을 받은 순간을 떠올리며 깊이 감동했다고 전했다. 그는 "아이들의 미소가 모든 것을 말해준다. 우리가 하는 일이 진정한 변화를 가져올 수 있다는 걸 다시금 깨달은 순간이었다. 이와 같은 활동은 우리가 지역 사회와 분리된 것이 아니라 지역 사회에 속해 있음을 일깨워준다"라고 덧붙였다.

줌라이언은 글로벌 전략을 지속적으로 추진하면서, 진출한 모든 시장에서 공유 가치를 창출하는 데 집중하고 있다. 필리핀에서는 현지 공동체와 함께 성장하고, 신뢰를 바탕으로 관계를 구축하며, 배려와 책임감을 기반으로 한 브랜드를 정착시키는 것이 그 목표다. 줌라이언은 이처럼 진정성 있는 실천을 통해 지속 가능한 미래를 만들어가고 있으며, 단순한 시장 진출을 넘어 진정한 '파트너십'으로 바꾸는 신뢰를 쌓아가고 있다.


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AI 모델의 환각 현상: 기술적 한계와 윤리적 문제점 심화 분석

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 송은하 기자 | 최근 AI 모델의 발전과 함께 '환각 현상'이라는 새로운 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 환각 현상이란 AI가 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말하며, 이는 AI 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 방식으로 작동합니다. 그러나 학습 데이터의 오류나 편향, 모델 자체의 한계 등으로 인해 사실과 다른 결과물을 생성하는 경우가 발생합니다. 이러한 환각 현상은 단순한 오류를 넘어, 잘못된 정보 확산, 사회적 혼란, 심지어는 법적 문제까지 야기할 수 있습니다. 특히, 생성형 AI 모델은 환각 현상에 더욱 취약합니다. 이러한 모델은 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 데 탁월하지만, 그 과정에서 사실과 허구를 구분하지 못하고 그럴듯한 거짓 정보를 만들어낼 수 있습니다. 이는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 뿐만 아니라, AI 기술에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 환각 현상을 해결하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있습니다. 더욱 정확하고 균형 잡힌