알렉산더왕 연구팀의 첫 작품석박사 설계한 ‘인류 최종 시험’구글·오픈AI 경쟁작보다 앞서인스타그램·AI 안경 등에 적용 메타가 인공지능(AI) 생태계의 ‘개방’을 상징하던 기존의 오픈소스 전략을 버리고 기술 독점을 통한 정면 승부를 선택했다. 그동안 ‘라마(Llama)’ 시리즈를 무료로 배포하며 생태계 확장을 주도해온 것과 달리 이번엔 ‘폐쇄형’ 모델로 승부수를 던진 것이다. 이는 글로벌 AI 경쟁의 축이 누구나 쓸 수 있는 ‘공유 자산’에서 빅테크가 기술을 점유하고 통제하는 ‘성능 중심’으로 완전히 옮겨갔음을 의미한다. 메타는 8일(현지시간) 알렉산더 왕 최고AI책임자(CAIO)가 이끄는 메타초지능연구소(MSL)의 첫 결과물인 ‘뮤즈 스파크(Muse Spark)’를 전격 출시했다. 왕 CAIO는 메타가 지난해 새 AI 모델 개발을 위해 약 21조원을 들여 영입한 데이터 플랫폼 기업 ‘스케일AI’의 창업자이자 개발자다. 이번 모델은 그가 이끄는 초지능 연구팀의 첫 성과로 작고 빠르면서도 과학·수학 등 전문 분야에서 인간 전문가 수준의 추론 능력을 갖췄다. 가장 눈에 띄는 성과는 AI의 한계를 시험하기 위해 고안된 ‘인류 최종 시험(HLE)’ 결과다. 석·박사급 전문가들이 AI가 풀기 어렵게 설계한 이 시험에서 뮤즈 스파크는 외부 도움 없이 스스로 답을 내는 ‘자체 사고’ 기준 50.2점을 기록했다. 이는 구글의 ‘제미나이 3.1 딥싱크(48.4)’와 오픈AI의 ‘GPT 5.4 프로(43.9)’를 앞선 수치로, 순수 지능 면에서 세계 최고 수준에 진입했음을 보여준다. 메타는 이처럼 향상된 추론 성능을 구현하기 위해 기술적 구조에도 변화를 줬다. 성능의 핵심은 새롭게 도입된 ‘심사숙고 모드’다. 여러 AI 에이전트가 동시에 문제를 분석하고 최적의 해답을 조율하는 기술로 사고의 깊이를 더했다. 이번 모델은 메타의 SNS 플랫폼은 물론 스마트 글래스 등에도 즉시 적용된다. AI 안경이 사용자가 보는 세상을 실시간으로 분석해 정보를 알려주고, 인스타그램 등에서 개인 비서처럼 대화를 나누는 식이다.

인공지능(AI) 시대, 우리는 불안하다. 그런데 그 불안을 정확히 표현하는 언어가 없다. AI가 내 일을 빼앗아 갈 것 같다는 두려움은 있지만, 무엇이 사라지는지 정확히 설명하지 못한다. 반대로 기계에 빼앗기지 않을 무언가가 분명히 있다고도 믿는데, 그것 역시 명확히 말하지 못한다. 그 결과 두 가지 극단적 반응만 남는다. 무조건 따라가거나, 막연히 두려워하거나. 어느 쪽도 시대를 제대로 읽는 태도가 아니다. 필자는 감각의 수에서 이 문제의 답을 찾고 싶다. 인간과 AI를 가르는 경계를 직관적으로, 그러나 정확하게 표현할 수 있는 언어-그것이 2각과 5각의 구분이다. 시각·청각으로 세계 인식하는 AI2각 활용한 노동 가장 빠르게 흡수후각·미각·촉각 3감각도 가진 인간기계와 경쟁서 가장 강력한 영토로“배관공·전기기술자 AI 대체 어려워”거대 산업혁명에 맞선 제1응전 대중사회 등과 싸웠던 제2응전AI·플랫폼에 대응하는 제3응전 기계가 인간 영역 빼앗을 때마다 인류는 더 깊은 감각의 현장으로●후·미·촉각, 인간·AI 가르는 마지막 경계 결론부터 말하자면 AI는 ‘2각(二覺)’ 존재다. 시각과 청각, 두 감각을 통해서만 세계를 인식한다. 반면 인간은 5각 존재다. 요리사는 불의 온도를 손끝으로 가늠하고, 정비사는 엔진의 미세한 진동을 몸으로 감지하며, 바리스타는 원두의 향으로 로스팅 상태를 판단한다. 후각·미각·촉각-이 3감(感)이 기계와 인간을 가르는 마지막 경계다. 이것은 단순한 비유가 아니다. 앤트로픽(Anthropic)이 최근 발표한 연구 ‘AI의 노동시장 영향’(Labor market impacts of AI)은 미국 노동부 직업 데이터베이스(O*NET)와 실제 클로드 사용 데이터를 결합해 ‘관측된 노출도’를 측정했다. AI에 가장 많이 노출된 직업은 컴퓨터 프로그래머(74.5%), 고객 서비스 담당자(70.1%), 재무 분석가(57.2%)였다. 반면 요리사, 오토바이 정비사, 바텐더 등은 노출도 데이터에 아예 포함되지 않았다. AI가 흡수하는 것은 화면 앞 2각 노동이고, 후각·미각·촉각이 결합된 신체 지식은 AI가 데이터화하기 가장 어려운 인간의 마지막 영토다. 이 직관은 AI를 가장 잘 아는 이들의 발언에서도 확인된다. 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황은 2026년 다보스 세계경제포럼에서 배관공, 전기기술자, 철강 노동자들의 일자리가 대규모로 열릴 것이라며 대학 학위 없이도 10만 달러 이상의 연봉을 받는 이 직종들에 인력이 심각하게 부족하다고 강조했다. AI의 ‘대부’로 불리는 노벨상 수상자 제프리 힌턴도 같은 결론에 이르렀다. AI가 신체적 조작에 능숙해지려면 오랜 시간이 걸리기 때문에 배관공이 좋은 선택이 될 것이라고 그는 말했다. 기술을 가장 깊이 이해하는 이들이 공통으로 가리키는 방향은 하나다. 손의 감각과 현장의 판단—5각의 영역이 가장 희소하고 가장 필요한 자원이라는 것이다. ●인지와 비인지 : 2각·5각의 과학적 근거 2각과 5각의 구분 배경에는 더 근본적인 원리가 있다. 인지 능력과 비인지 능력의 차이다. 인지 능력은 시각과 청각을 중심으로 정보를 분석하고 언어를 구조화하는 영역으로 AI가 가장 빠르게 흡수하고 있다. 비인지 능력은 직관, 본능, 감정, 신체와 정신의 통합처럼 체화된 경험에 뿌리를 두는 영역이다. 논리나 언어로 완전히 설명되지 않으며 인간이 세계와 맺는 가장 근본적인 관계 방식이다. 비인지 능력은 단순히 감각 정보의 합산이 아니다. 몸 전체가 세계와 부딪치며 축적한 ‘체화된 지식’이다. 숙련된 도예가는 흙의 수분 함량을 손바닥의 저항감으로 판단하고, 외과 의사는 메스를 쥔 손의 미세한 떨림으로 조직의 밀도를 가늠한다. 뇌과학자들은 이를 ‘절차적 기억’이라 부른다. 언어로 설명할 수 없고 데이터로 옮길 수 없으며 오직 몸이 반복적으로 경험함으로써만 형성된다. 시각과 청각은 물리적 파동을 기반으로 하기에 디지털화·전달·해석의 세 단계가 안정적으로 작동한다. 반면 후각·미각·촉각은 화학적이고 복합적인 자극이어서 디지털화 단계부터 불완전하다. 인공 혀는 화학 성분을 감지하지만 맛을 복원하지 못하고, 인공 손은 압력을 측정하지만 촉감을 전달하지 못한다. 물론 기술 낙관론자들은 이 경계가 영원하지 않을 것이라고 말한다. 나노 센서, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 정밀 화학 분석 기술이 발전하면 후각·미각·촉각도 결국 디지털화될 수 있다는 것이다. 이 견해를 완전히 부정하기는 어렵다. 그러나 중요한 것은 ‘원리적 가능성’이 아니라 ‘시간의 문제’다. 설령 세 감각의 디지털화가 가능해진다 해도 그것이 몸 전체의 체화된 지식까지 대체할 수 있는가 하는 것은 전혀 다른 질문이다. 도예가의 손이 담고 있는 지식은 촉각 데이터만으로 환원되지 않는다. 그것은 수천 번의 실패와 성공이 근육과 감각과 판단력에 동시에 새겨진 총체적 경험이다. 적어도 향후 10년에서 20년의 시간 지평에서 몸으로 체화된 5각의 지식은 인간이 기계와의 경쟁에서 가질 수 있는 가장 강력한 영토로 남을 가능성이 크다. ●인류는 늘 현장으로 돌아갔다 우리는 언제부터 인간을 2각 인재로 인식하게 되었는가. 산업혁명이 효율의 이름으로 풍부한 인간상을 납작하게 눌러 버린 결과다. 그러나 기계가 2각 능력을 흡수할 때마다 인간은 나머지 3각이 살아 있는 현장으로 귀환했다. 필자는 ‘제3의 응전’에서 이 반복되는 패턴을 ‘응전’이라 불렀다. 역사학자 아널드 토인비의 언어를 빌리자면, 기술의 도전에 맞선 문화의 창조적 대응이다. 그 응전은 지금까지 세 번 있었다. 제1응전은 산업혁명에 맞선 장인과 현장 문화의 귀환이었다. 윌리엄 모리스가 그 선두에 섰다. 시인이자 디자이너이자 실천하는 기업가였던 그는 1861년 디자인 회사를 설립해 가구, 벽지, 직물을 장인의 손으로 제작했다. 기계가 노동에서 감각을 빼앗자 모리스는 손의 감각을 일의 중심으로 되돌렸다. 낭만적 저항이 아니라 시장에서 실증된 응전이었으며, 그의 정신은 이후 바우하우스와 현대 디자인 운동의 원류가 되었다. 같은 시기 패트릭 게데스는 다른 방식으로 응전했다. 생물학자이자 도시계획가였던 그는 지역조사 운동(Regional Survey Movement)을 통해 시민들이 지역의 기후, 산업, 인구를 직접 발로 걸으며 기록하도록 이끌었다. 그의 핵심 철학은 “있는 그 자리에서 시작하라”였다. 통계와 지도로 세계를 추상화하는 기계 문명에 맞서 게데스는 냄새와 소음과 질감이 가득한 살아 있는 현장으로 인간을 불러들였다. 몸으로 걷고 감각하며 기록하는 행위 자체가 지식이라는 것, 그것이 그의 응전이었다. “지구적으로 사고하고, 지역적으로 실행하라”(Think Global, Act Local)라는 말을 처음 만들어 낸 인물이 그다. 제2응전은 대중사회와 군산복합체에 맞선 반문화 운동이었다. 도시를 떠난 1960년대 반문화 활동가들이 향한 곳은 자연 공동체와 작업실이었다. 이 중 한 명인 스튜어트 브랜드는 미국 전역의 자연 공동체를 직접 방문하며 현장의 도구와 지식을 목격했다. 1968년 창간한 ‘전 지구 목록’(Whole Earth Catalog)은 자급자족·생태·대안 교육의 현장 지식을 엮어 낸 결과물이었다. 스티브 잡스는 이를 “구글보다 35년 앞선 구글”이라 불렀다. 브랜드와 동료들은 공동체의 분산·자율·연결이라는 현장 원리를 컴퓨터와 네트워크 설계 철학으로 번역했다. 회로를 납땜하고 씨앗을 심는 5각의 감각이 개인용 컴퓨터 혁명과 인터넷 탄생의 정신적 동력이 된 것이다. 기술은 현장에서 태어났다. 그렇다면 AI와 플랫폼에 대응하는 제3응전은 무엇인가. 필자는 이것을 ‘크리에이터 문화’라 부른다. 오픈소스 개발자, 해커, 메이커들이 기술의 민주화를 실험하고 블록체인은 창작물의 소유권을 플랫폼이 아닌 창작자에게 돌려주려 한다. 크리에이터 플랫폼은 개인이 자신의 감각과 기술로 직접 생계를 꾸릴 수 있는 생태계를 만들어 가고 있다. 유튜브, 서브스택, 패트리온으로 시작된 크리에이터 이코노미는 이제 새로운 단계로 진입하고 있다. 초기의 크리에이터 이코노미가 영상, 글, 음악 같은 디지털 콘텐츠 중심이었다면 지금은 무게중심이 현장, 오프라인, 도시 공간으로 이동하고 있다. 건축, 설치미술, 조각, 공예, 팝업스토어 등 몸으로 만들고 공간으로 경험하는 콘텐츠가 가장 빠르게 성장하는 영역이 되었다. 알고리즘이 지배하는 디지털 피드에서 개성이 사라질수록 사람들은 냄새와 질감과 온도가 있는 현장으로 향한다. 2각 기계가 지배하는 디지털 세계에 맞서 5각의 인간이 도시와 공간을 창작의 무대로 되찾는 응전이다. 세 번의 응전이 가르쳐 주는 것은 하나다. 기계가 인간의 감각을 빼앗을 때마다 인간은 더 깊은 감각의 현장으로 들어갔다. ●AI 증강의 역설, 5각 인간의 탄생 산업화 이전 이상적 인간의 모습은 달랐다. 레오나르도 다빈치는 화가이자 해부학자이자 발명가였고, 중세 길드의 장인은 손으로 만지며 축적한 감각 지식으로 건축과 공예를 완성했다. 오감을 총동원해 세계를 감각하고 손으로 만드는 5각 인재가 인간의 원형이었다. 공장과 사무실이 만들어 낸 2각 인재는 역사적으로 예외적인 인간형이었다. 이제 AI가 2각 영역을 흡수함으로써 역설적으로 인간의 원형이 복원될 가능성이 열리고 있다. 미국 노동통계국(BLS)의 10년 고용 전망에서도 AI 노출도가 높은 직업일수록 고용 성장률이 낮게 나타났다. AI 시대 5각 인재는 ‘르네상스맨’의 단순한 귀환이 아니다. 시각·청각과 두뇌력을 AI로 증폭시키고 그 위에 AI가 끝내 모사하지 못하는 후각·미각·촉각의 신체 지식을 더한 존재다. 모리스가 손으로 직물을 짜며, 게데스가 거리를 걸으며, 브랜드가 공동체의 흙을 만지며 발견했던 것을 이제 작업실, 공연장, 공간, 거리, 도시의 현장에서 다시 발견하고 있다. AI는 2각을 대체할지 모르나 인간은 근본적으로 5각 존재다. 모종린 연세대 국제학대학원 교수

말도 많고 탈도 많았던 ‘국가대표 인공지능(AI) 선발전’이 마침내 전체 라인업을 확정했다. 과학기술정보통신부가 최근 추가 공모에서 스타트업 모티프테크놀로지스를 선정하면서다. 모티프테크놀로지스를 포함해 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 4개 정예팀이 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트’(독파모) 2단계 평가에 돌입하게 됐다. 이번 프로젝트가 유력 후보들의 탈락과 독자성 논란이라는 풍파 속에서도 4팀 체제를 가동한 명분은 확실하다. ‘소버린 AI’ 확보가 국가 안보 및 경제와 직결되는 생존 과제이기 때문이다. 글로벌 빅테크가 데이터와 문화 주권을 잠식하는 상황에서, 한국적 맥락을 이해하는 독자 모델은 디지털 영토를 지키는 보루와 같다. ‘국가대표’라는 이름 아래 프로젝트를 지속하는 근본적인 이유도 여기에 있다. 우여곡절 끝에 라인업은 갖췄지만, 과정이 남긴 후유증은 여전하다. 국내 AI 산업의 중추인 네이버클라우드가 1차 평가에서 탈락했고, 기대를 모았던 카카오와 KT도 끝내 추가 공모에 응하지 않았다. 기술력의 한계를 낙인찍는 시장의 시선과 리스크는 기업들로 하여금 참전 자체를 주저하게 만들었다. 결과적으로 우리 AI 생태계의 결집력을 약화시켰다는 평가가 나오는 지점이다. 하지만 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스의 ‘순수 독자 설계’ 철학은 프로젝트에 새로운 시사점을 던진다. 외산 오픈소스 모델의 구조를 차용하지 않고 밑바닥부터 아키텍처를 설계한 경험은 그간의 독자성 논란을 불식시킬 핵심 열쇠다. 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적 수준의 성능을 입증해야 하는 스타트업의 가세는 대기업 위주의 구도에서 기술적 다양성을 확보하는 계기가 될 수 있다. 이제는 형식적 논쟁을 넘어 각 팀의 지향점에 걸맞은 실질적 ‘존재 증명’에 집중해야 한다. 거대 모델을 지향하는 팀은 글로벌 수준의 기술적 신뢰를, 특화 모델을 내세운 팀은 현장을 혁신할 실질적 해법과 성능을 입증하는 것이 핵심이다. 진정한 독자성은 홀로 쌓아 올린 순혈주의가 아니라 우리 사회와 기업이 안심하고 올라탈 수 있는 신뢰 인프라를 구축하는 데서 찾아야 한다. 정부의 역할 역시 정교해져야 한다. ‘독자 기술 확보’라는 명분과 ‘산업적 성과’라는 실리 사이에서 갈팡질팡하는 모호한 스탠스는 현장의 혼란만 부추길 뿐이다. 정부는 단순한 심판관에 머물지 말고, 개발된 모델들이 각자의 체급에 맞춰 금융, 제조, 방산 등 실제 산업 현장에서 부가가치를 창출할 수 있도록 수요처를 잇고 규제를 정비하는 조력자로 체질을 바꿔야 한다. 국가대표 AI는 박물관에 전시할 ‘토종 기술’이 아니다. 글로벌 패권 다툼 속에서 우리 기업들이 보안 우려 없이 즉시 꺼내 쓸 수 있는 ‘실질적 무기’가 되어야 한다. 레이스에서 하차한 전통 강자들의 빈자리가 느껴지지 않을 만큼의 압도적 결과물을 내놓는 것, 그것이 남은 팀들과 정부에 주어진 과제다. 민나리 산업부 기자

30년 AI 발전의 산증인LLM 딥러닝 이후 진화 매우 빨라시험 부정행위? 과제를 바꾸면 돼AI 거품론도 크게 걱정할 것 아냐실패 경험은 새로운 도전의 밑천피지컬AI 대응 어떻게로봇 도입 혜택, 노동자 함께 누려야기존 역할 달라져도 새 일자리 생겨AI 핵심은 이미 오픈소스로 알려져꾸준히 투자하면 한국도 3강 가능인간을 뛰어넘는 ‘디지털 뇌’가 물리적인 ‘몸’과 결합한 피지컬 인공지능(AI)이 2026년 벽두 인류의 화두로 떠올랐다. 성큼 다가온 피지컬 AI를 바라보는 시선에는 두려움과 기대가 교차한다. 일자리를 뺏길 수 있다는 걱정을 넘어, 인간 통제를 벗어날 수도 있을 것이란 막연한 불안까지 느낀다. 동시에 인간의 생물학·물리적 한계를 피지컬 AI의 ‘강력한 몸’을 통해 극복할 수 있을 것이란 희망도 공존한다. 30년 가까이 AI 학계와 산업·교육계에 독보적 영향력을 미친 피터 노빅(70) 구글 연구총괄(Director of Research) 겸 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI) 펠로를 지난달 27일 화상으로 만났다. 노빅 총괄은 “(AI와 인간이 공존할 미래를) 누구도 정확하게 알 수는 없지만, 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점은 우려된다”면서 “그 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다”고 강조했다. 또 “피지컬 AI 도입에 따른 혜택을 경영자, 주주 외에 노동자도 함께 누릴 수 있어야 한다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI 교육 바이블로 불리는 ‘인공지능 : 현대적 접근방식’(1995)을 집필했는데. “(공동 저자인) 스튜어트 러셀(UC버클리 교수)과 적절한 때 만났다. 프로그래머가 직접 규칙과 지식을 일일이 입력하던 방식에서 머신러닝으로 이동이 일어날 때였다. 2022년 전후 거대언어모델(LLM)을 활용한 딥러닝이 AI 발전을 가속했다. 1995년 목격한 변화의 싹이 매우 빠르게 진화하는 상황이다.” -교육자이기도 해서 더 궁금하다. 최근 한국 대학에선 AI를 이용한 부정행위가 논란인데. “AI로 학생 개개인에게 세심한 개별 지도를 할 수 있게 됐다. 교사가 30명을 동시에 가르쳐야 하던 교실에선 어려웠다. 물론 학생이 부정행위를 하는 것은 아닌지, AI가 과제를 대신하고 학생은 생각하지 않는 건 아닌지 우려도 있다. 결국 학생이 더 깊게 사고하도록 과제를 바꾸는 게 중요하다. AI가 단순 작업을 대신하는 만큼, 학생은 보다 수준 높은 과제에 도전할 수 있어야 한다. 평가 일부를 대면으로 해야 한다. 과제를 받은 뒤, 교사가 마주 앉아 작업 과정과 내용을 설명하도록 요구하는 식이다. AI의 도움을 받았다면 제대로 답하지 못할 가능성이 크다.” -빅테크의 과도한 투자와 수익성 부진 우려에 따른 AI 거품론이 끊이지 않는다. “AI가 혁신 기술로 떠오르자 기회를 놓치지 않으려는 투자 열기가 주식시장에 번졌다. 과잉 투자도 생기고, 성공하는 기업도, 실패하는 기업도 나오기 마련이다. 하지만 크게 걱정하진 않는다. 2008년 (서브프라임 모기지 사태 때)에는 주식시장을 넘어 삶 전반이 타격을 입었다. 이번에도 일부 벤처캐피털은 기대만큼 이익을 거두지 못할 수 있다. 하지만 사회 전반에 부정적 영향을 미치지는 않을 거다. 일부는 실패하더라도 소중한 경험을 얻은 이들은 다른 곳에서 새로운 도전을 하게 될 거다.” -지난달 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에서 현대자동차가 선보인 ‘아틀라스’로 피지컬 AI에 관한 관심이 뜨겁다. 이후 현대차 노동조합은 로봇의 공장 투입에 반대하고 나섰다. “자동차 산업은 이미 상당한 자동화가 이뤄졌다. 노동자가 모든 용접을 하거나, 자동차를 도장(塗裝)하는 시대는 끝났다. 노조가 로봇 도입으로 인한 이익을 공정하게 배분하라고 요구하는 것은 타당하다. 로봇이 생산 비용을 낮추고 생산성을 높여 이익을 가져다준다면 경영진과 주주, 기업뿐 아니라 노동자도 혜택을 함께 누릴 수 있어야 한다. 신기술 성과를 어떻게 공유할 것인지 사회적 합의가 필요하다.” -AI가 일자리를 대체할 거라는 전망이 많다. 어디까지 나아갈까. “아직 확실히 알 수는 없다. 과거 새로운 기술은 기존 일자리를 대체했지만, 결과적으로 더 많은 일자리를 만들었다. 이번에도 새로운 수요와 일자리가 생길 거다. 열린 마음으로 받아들이면 기회가 있다. 우려되는 건 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점이다. 농업 자동화는 여러 세대에 걸쳐 이뤄졌기에 적응할 시간이 있었다. 하지만 이번에는 훈련받았거나 하고 싶던 일이 사라지고, 다른 길을 시도하고 싶지 않다고 느끼는 사람도 분명히 생길 거다. 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 우리 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.” -‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 담론을 주도하는 HAI에 몸담고 있다. AI가 공정하고 포용적이며 인류에게 유익하게 작동하게 하려면. “다양한 장치가 함께 작동해야 한다. 소비자는 제품을 고를 때 기업이 어떤 가치를 추구하고, 그 가치가 자신과 맞는지를 판단한다. 규제도 중요한 축이다. 정부가 무엇을 허용하고 허용하지 않을 지를 정한다. 주요 기업들은 자율 규제인 ‘AI 프레임워크’를 이미 마련했다. 소프트웨어 분야에선 흔치 않지만 전문 직능단체를 통한 관리도 고려할 수 있다. 예컨대 제3자 인증제도가 정부보다 빠를 수도 있다. (노빅 총괄은 미국 최초의 안전규격 인증 회사인 UL의 AI 안전위원회에 참여하고 있다.) 100여년 전 전기가 처음 등장했을 때 미국인들에겐 놀라움과 두려움이 공존했지만, UL이 전선이나 전구 등을 검사하고 안전하다는 인증을 부여하기 시작하면서 소비자들도 신뢰하게 됐다.” -한국은 세계 최초로 AI 생성물 표시를 의무화한 ‘AI 기본법’을 시행했다. “(어느 정도 규제가 적정한지) 아직 확실치 않다. 가짜 뉴스나 조작된 사진은 전에도 있었지만, 영상 제작까지 쉬워지면서 규모가 커졌다. 워터마크는 가능한 대응 수단이지만, 궁극적으론 출처에 더 의존하는 방향으로 나아가기를 바란다. 한쪽은 악의를 갖고 가짜를 만들어내는데, 선의를 지닌 다른 한쪽이 끊임없이 판별해야 하는 싸움은 바람직하지 않다. 웹사이트나 언론사 등이 ‘영상 출처가 어디고, 진짜라는 데 명예를 걸겠다’고 제시하는 구조가 돼야 한다.” -미국과 중국은 AI 분야의 확고한 양강이다. 한국이 틈을 비집고 ‘AI 3대 강국’에 진입할 수 있을까. “미국은 AI 분야의 선두다. 중국도 빠르게 따라잡았다. AI는 ‘패스트 팔로워’가 나타날 수 있는 분야라는 얘기다. 수십년간 전문성을 쌓아야 겨우 첫발을 뗄 수 있는 분야도 있지만, AI는 아니다. 핵심 기법은 오픈소스로 널리 알려졌기에 AI를 이해한 전문가와 연산 능력이나 데이터에 대한 투자, 꾸준한 노력이 갖춰지면 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국도 충분히 올라설 수 있다.” -(그는 지난달 30일 서울시가 주관한 ‘AI 서울 2026’ 포럼에서 ‘파운데이션 모델이 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로 기조연설을 했다.) 서울시는 피지컬 AI 선도도시로 도약하기 위해 ‘양재 AI 클러스터’와 ‘수서 로봇 클러스터’를 키우기로 했다. 실리콘밸리처럼 성장할 수 있을까. “지난해가 LLM의 해였다면 올해는 피지컬 AI의 해다. 코로나19 때 로봇을 연구하는 학생들이 각자의 집이 아닌 연구실에 모인 게 오늘의 피지컬 AI 성과로 나타나고 있다. 실리콘밸리는 엔지니어, 법률가, 투자자 등 다양한 전문가가 기꺼이 모험하겠다는 마음을 품고 모인 곳이다. 전문가들이 함께 할 수 있는 환경이 성공을 위해 중요하다.” ■피터 노빅 연구총괄은 1956년 미국에서 태어나 브라운대에서 응용수학을 공부하고, UC버클리에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 스튜어트 러셀 UC버클리 교수와 함께 쓴 ‘인공지능: 현대적 접근방식’(1995)을 통해 AI 교육의 표준을 정립했다. 이 책은 전 세계 135개국, 1500개 대학에서 교재로 채택됐다. 2011년 세바스티안 스런과 함께 한 온라인 AI 강의는 16만명 이상이 수강해 온라인 대중교육(MOOC) 열풍의 기폭제가 됐다. 그는 이론에만 매몰되지 않았다. 1998년 미항공우주국(NASA)의 에임스 연구센터 계산과학 분과장을 맡아 우주탐사 로봇 및 자율주행 소프트웨어의 기반을 닦았다. 이후 구글에서 20년 넘게 연구총괄을 맡아 구글이 검색엔진을 넘어 최고의 AI 기업으로 거듭나는 과정을 이끌었다. ‘AI의 미래는 기술이 아닌 인간에 의해 결정되어야 한다’는 철학으로 만들어진 스탠퍼드대 HAI의 펠로를 겸하며 AI 기술의 혁신이 인간의 존엄을 훼손하지 않을 방법을 찾고 있다.

정부가 추진하는 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 추가 선발전에 기술력을 갖춘 스타트업들이 잇따라 도전장을 내밀고 있다. 정부는 앞서 1차 단계평가에서 3곳을 통과시키고 한 곳을 탈락시킨 가운데, 네이버클라우드를 ‘독자성 논란’으로 사실상 실격시키면서 이 공석을 채우는 별도 선발전을 연다고 밝힌 바 있다. 20일 업계에 따르면 AI 스타트업인 모티프테크놀로지스가 가장 먼저 참여 의사를 표명했다. 모티프테크놀로지스는 지난해 7월 구성했던 컨소시엄 외에 추가 업체들과 논의를 진행 중이라며 “상세한 사항은 정부 공고문이 올라오는 대로 확정해 알리겠다”고 전했다. 네이버 출신 개발진이 설립한 트릴리온랩스도 이번 추가 선발전에 참전한다. 트릴리온랩스는 외부 모델을 변형하지 않고 초기 설계부터 직접 개발하는 ‘프롬 스크래치’ 방식을 고수해왔으며, 지난해 700억 파라미터 규모의 모델을 오픈소스로 공개해 글로벌 커뮤니티에서 기술력을 검증받았다. 반면 대기업들은 소극적인 행보를 보였다. 1차에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론 유력 후보였던 카카오도 재도전 의사가 없음을 분명히 했다. KT 역시 재도전 여부에 대해 ‘아직 검토한 바 없다’는 입장이다. 탈락 시 받게 되는 이른바 ‘낙인 효과’를 부담스러워 한다는 분석이 나온다.

해외 오픈소스 무임승차 논란정부, 4개 팀 중 2곳 선발 계획 우리나라 인공지능(AI) 국가대표 선발전에서 국내 대표 AI 기업인 네이버클라우드와 NC가 탈락하고 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀이 2단계 무대에 올랐다. 무난한 통과가 예상됐던 네이버클라우드는 ‘기술 주권’에 부적합하다는 평가를 받으며 충격적인 탈락을 당했다. NC AI는 종합점수가 기준에 미달했다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 15일 정부서울청사에서 “벤치마크(성능 평가 시험지) 평가를 통해 종합 평가한 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2단계에 진출했다”고 말했다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가에서 LG AI연구원이 모두 1위를 차지했다. 본래 4개 팀을 2단계에 올리려던 과기정통부는 네이버클라우드가 종합점수로는 상위 4개 팀에 속했음에도 탈락시켰다. 류 차관은 “네이버클라우드의 AI 모델은 독자성 기준을 충족하지 못하는 것으로 판단했고 전문가 평가위원들도 독자성 한계에 대한 문제를 제기했다”고 설명했다. 10일간 이의 제기가 없으면, 과기정통부는 공석이 된 네 번째 자리를 메우기 위해 탈락 팀과 예비 컨소시엄 전체를 대상으로 ‘추가 선발’을 진행한다. 이어 정부는 이들 4개 팀 중에 국가대표 AI로 2개 팀을 최종 선발한다. 네이버클라우드가 이번 선발전에서 고배를 마신 결정적 사유는 ‘가중치’다. 가중치는 AI가 데이터를 학습하며 터득한 정보 간의 상관관계로, 인간으로 치면 학습을 통해 형성된 ‘뇌세포 사이의 연결 고리’와 같다. 네이버는 모델 개발 과정에서 해외 오픈소스 모델이 이미 완성해둔 이 ‘지능의 연결 고리’를 초기화하지 않고 그대로 활용한 것으로 확인됐다. 정부는 이를 프로젝트 취지에 부합하지 않는 ‘기술적 무임승차’ 사례로 규정했다. 네이버 측은 이번 결정에 앞서 소명서를 통해 “외부 인코더 활용 비중이 낮고 핵심 엔진은 자체 기술”이라며 효율성을 강조했으나, 전문가들의 판단은 냉정했다. 밑바닥부터 데이터를 쌓아 올리는 ‘프롬 스크래치’ 방식의 독자 학습 과정을 거치지 않은 모델은 국방·외교 등 국가 안보 인프라에 활용될 ‘국가대표 AI’로서 부적합하다는 평가다. 합격점을 받은 3개 팀은 ‘기술 자립도’와 ‘실무 적용성’에서 강점을 보였다. 1위를 차지한 LG AI연구원은 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 자체 수행하며 독보적인 기술력을 입증했다. SK텔레콤은 풍부한 통신 데이터를 기반으로 한 특화 모델의 실용성을 인정받았고, 업스테이지는 거대언어모델(LLM)의 효율적 튜닝과 한국어 처리 능력에서 높은 점수를 받았다. 이들은 외산 모델 차용 없이도 글로벌 수준의 성능을 구현하며 ‘기술 주권’ 확보라는 정부 정책에 가장 부합한다는 평가를 끌어냈다. 네이버클라우드는 이날 “과기부의 판단을 존중한다”면서 “추가 선발에는 지원하지 않을 예정”이라고 밝혔다. 업계 관계자는 “(기술 자립도라는) 세계적 추세와 동떨어진 잣대로 기술력을 부정당한 상황에서 굳이 정부 사업에 목맬 필요가 없다는 판단 아니겠느냐”며 “정부 예산 지원 없이도 민간 시장에서 독자적으로 비즈니스 모델을 입증해 보이겠다는 자존심 섞인 결단일 것”이라고 해석했다. 그럼에도 이번 결과는 네이버 내부에 뼈아픈 자성론을 불러일으켰다. 막강한 리소스를 보유한 본체가 ‘독자성 부적합’ 판정으로 체면을 구긴 사이, 관문을 통과한 외부 팀의 주역들이 대거 ‘네이버 클로바’ 출신들로 채워졌기 때문이다. 실제로 업스테이지의 김성훈 대표는 과거 네이버 클로바 AI 총괄을, SK텔레콤의 정석근 CIC장은 클로바 대표를 지내며 국내 AI 생태계의 기틀을 닦았던 인물들이다. 이날 장중 보합세를 유지하던 네이버 주가는 정부 발표 직후인 오후 3시를 기점으로 수직 낙하하며 전일 대비 1만 500원(-4.05%) 급락한 24만 9000원을 기록했다. 정부가 공석이 된 한 자리를 두고 추진하는 ‘추가 선발’ 계획은 사실상 정보기술(IT) 기업들을 위한 마지막 ‘패자부활전’이 될 전망이다. 다만 지난해 8월 예비 심사 단계에서 고배를 마셨던 카카오는 “재도전을 고려하지 않고 있다 ”고 밝혔다.

‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

네이버, 中 알리바바 기술 차용 의혹“인코드 활용… 핵심 엔진 자체 개발”업스테이지, 공개 검증 통해 일단락“솔라 오픈, 中 딥시크 R1 성능 앞서”해외 기술에 의존하지 않는 ‘소버린 인공지능(AI)’ 확보를 위해 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 기술 자립성 논쟁에 휩싸였다. 핵심 쟁점은 모델을 바닥부터 직접 개발했는지를 뜻하는 ‘프롬 스크래치(From Scratch)’ 방식의 충실성 여부다. 6일 업계에 따르면 네이버와 업스테이지 등 국내 대표 AI 기업들의 기술 출처를 두고 의혹이 잇따르면서, 국가 프로젝트의 명확한 기준이 필요하다는 목소리가 높다. 프롬 스크래치란 기존 AI 모델을 수정해 쓰는 것이 아니라, 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 처음부터 수행하는 방식을 뜻한다. 기존 모델의 지능이나 가중치 값을 물려받지 않고 ‘빈 도화지’ 상태에서 기술을 구축하기 때문에, 특정 국가나 기업의 정책 변화에 휘둘리지 않고 AI를 통제할 수 있는 핵심 역량이다. 최근 논란의 중심에 선 건 네이버클라우드다. 이 회사의 멀티모달 AI 모델인 ‘하이퍼클로바X 시드 32B 싱크’가 중국 알리바바의 ‘큐웬(Qwen) 2.5’ 기술을 차용했다는 분석이 나왔는데, 해당 모델이 시각 정보를 처리하는 비전 인코더와 가중치 값에서 큐웬과 매우 높은 유사도를 보인다 내용이었다. 네이버 측은 글로벌 호환성과 효율성을 위한 전략적 선택이었을 뿐 핵심 엔진은 자체 개발했다고 해명했지만, 일각에선 외산 모듈을 쓴 모델을 소버린 AI로 부를 수 있느냐는 지적을 내놓았다. 앞서 업스테이지가 개발한 ‘솔라 오픈 100B(Solar-Open-100B)’ 모델 역시 중국 지푸AI의 ‘GLM-4.5-에어’를 도용한 것이 아니냐는 의혹을 받았다. 업스테이지는 ‘솔라 오픈 100B’ 모델의 중국 모델 도용 의혹에 대해 학습 로그를 전격 공개하며 프롬 스크래치 방식임을 입증해 논란은 일단락됐다. 이날 오픈소스에 공개된 ‘솔라 오픈’은 크기는 작은 데 비해 한국어 능력 등 주요 지표에서 중국의 최신 모델인 ‘딥시크(DeepSeek) R1’을 앞지르는 결과를 내기도 했다. 업계는 정부가 제시한 프롬 스크래치 기준이 모호하기 때문에 논란이 지속될 것으로 봤다. 현재 지침은 ‘전 과정 수행’이라는 원칙만 있을 뿐, 어느 범위까지 자체 학습 결과물이어야 독자 모델로 인정할지에 대한 세밀한 지침이 빠져 있다는 지적이다. 업계 관계자는 “논란이 확산하는 상황에서 정부의 침묵은 혼란만 키울 뿐”이라며 “단순히 성능 수치에 매몰될 것이 아니라, 개발 과정을 투명하게 검증할 수 있는 객관적인 평가 기준을 민관이 함께 마련해 신뢰를 확보하는 것이 시급하다”고 말했다.

미군이 도널드 트럼프 대통령의 지시에 따라 성탄절이었던 25일(현지시간) 나이지리아 내 이슬람국가(IS)를 공습한 가운데, 당시 사용된 토마호크 순항미사일의 불발탄이 발견됐다는 주장이 나왔다. 지난 27일(현지시간) 미국 군사 전문 매체 디펜스 블로그 등 외신은 최소 3발의 토마호크가 목표물을 빗나갔으며 다음날 지역 주민들이 미사일 잔해와 불발탄을 발견했다고 보도했다. 실제 오픈소스로 분쟁 현장을 조사하는 탐사보도 매체 벨링캣(Bellingcat)은 땅에 처박힌 탄두 모습이 담긴 사진을 공개했다. 이에 대해 우크라이나 군사 매체 밀리타르니는 약 310㎏의 WDU-36/B 고폭 파편탄두와 미사일 날개 일부가 확인된다며, 토마호크는 예정된 비행경로에서 벗어나는 것을 감지하면 민간 피해를 줄이기 위해 신관(Fuze) 작동을 차단하도록 설정되어 있다고 분석했다. 앞서 트럼프 대통령은 26일 자신의 소셜미디어 트루스소셜에 “내가 최고사령관으로서 지시해 미국이 나이지리아 북서부에서 ISIS 테러리스트들을 상대로 강력하고 치명적인 타격을 가했다”면서 “이들은 수년간, 심지어 수백 년 동안 보지 못한 수준으로 무고한 기독교인들을 표적으로 삼아 잔혹하게 살해해 왔다”고 주장했다. 공격의 실행 주체인 미군 아프리카사령부도 이날 엑스에 “나이지리아 당국의 요구에 따라 (나이지리아) 소코토주(州)에서 공습을 수행했다”면서 “복수의 IS 테러리스트를 살해했다”고 발표했다. 다만 트럼프 대통령과 미 국방부(전쟁부)는 구체적인 공격 수단을 공식 발표하지 않았으나 뉴욕타임스(NYT)는 10여기의 토마호크가 기니만에 있는 한 해군 함정에서 발사돼 소코토주의 IS 캠프 두 곳의 반군들을 타격했다고 보도했다. 그러나 일각에서는 미군이 타격한 지역이 IS와 무관하다는 주장이 나와 논란이 이어질 전망이다. 한편 토마호크는 미국이 만든 순항미사일로 ‘전쟁을 알리는 신호탄’이란 별칭을 가지고 있다. 미국이 군사개입을 하거나 전쟁할 때면 토마호크는 개전 초기 적의 중요 목표물을 타격하는 수단이 되고 있는데 사거리는 약 2400㎞에 달한다.

미군이 도널드 트럼프 대통령의 지시에 따라 성탄절이었던 25일(현지시간) 나이지리아 내 이슬람국가(IS)를 공습한 가운데, 당시 사용된 토마호크 순항미사일의 불발탄이 발견됐다는 주장이 나왔다. 지난 27일(현지시간) 미국 군사 전문 매체 디펜스 블로그 등 외신은 최소 3발의 토마호크가 목표물을 빗나갔으며 다음날 지역 주민들이 미사일 잔해와 불발탄을 발견했다고 보도했다. 실제 오픈소스로 분쟁 현장을 조사하는 탐사보도 매체 벨링캣(Bellingcat)은 땅에 처박힌 탄두 모습이 담긴 사진을 공개했다. 이에 대해 우크라이나 군사 매체 밀리타르니는 약 310㎏의 WDU-36/B 고폭 파편탄두와 미사일 날개 일부가 확인된다며, 토마호크는 예정된 비행경로에서 벗어나는 것을 감지하면 민간 피해를 줄이기 위해 신관(Fuze) 작동을 차단하도록 설정되어 있다고 분석했다. 앞서 트럼프 대통령은 26일 자신의 소셜미디어 트루스소셜에 “내가 최고사령관으로서 지시해 미국이 나이지리아 북서부에서 ISIS 테러리스트들을 상대로 강력하고 치명적인 타격을 가했다”면서 “이들은 수년간, 심지어 수백 년 동안 보지 못한 수준으로 무고한 기독교인들을 표적으로 삼아 잔혹하게 살해해 왔다”고 주장했다. 공격의 실행 주체인 미군 아프리카사령부도 이날 엑스에 “나이지리아 당국의 요구에 따라 (나이지리아) 소코토주(州)에서 공습을 수행했다”면서 “복수의 IS 테러리스트를 살해했다”고 발표했다. 다만 트럼프 대통령과 미 국방부(전쟁부)는 구체적인 공격 수단을 공식 발표하지 않았으나 뉴욕타임스(NYT)는 10여기의 토마호크가 기니만에 있는 한 해군 함정에서 발사돼 소코토주의 IS 캠프 두 곳의 반군들을 타격했다고 보도했다. 그러나 일각에서는 미군이 타격한 지역이 IS와 무관하다는 주장이 나와 논란이 이어질 전망이다. 한편 토마호크는 미국이 만든 순항미사일로 ‘전쟁을 알리는 신호탄’이란 별칭을 가지고 있다. 미국이 군사개입을 하거나 전쟁할 때면 토마호크는 개전 초기 적의 중요 목표물을 타격하는 수단이 되고 있는데 사거리는 약 2400㎞에 달한다.

내년 60주년을 맞는 국세청이 세정 업무에 인공지능(AI) 기술을 도입한다. 국세청은 19일 서울지방국세청에서 국세행정개혁위원회를 열고 5대 분과별 미래혁신 추진과제를 논의했다. 이 과제들은 지난 7월 임광현 국세청장 취임 후 발족한 ‘미래혁신 추진단’에서 민･관 협동으로 마련해온 청사진이다. 주요 논의 안건으로는 방대한 세법과 판례를 학습한 생성형 AI인 ‘AI 세금업무 컨설턴트’를 도입해 납세자에게 맞춤형 컨설팅 제공이 있다. 국세청은 자체 AI 인프라 및 오픈소스 대규모언어모델(LLM)을 도입하고, 신뢰도 있는 답변을 제공하도록 검색증강생성(RAG) 기법을 활용해 상담 근거 문서를 표시하고 환각 현상 최소화시킨다는 방침이다. 영세 납세자가 세무조사 과정에서 납세자보호담당관의 조력을 충분히 받을 수 있도록 제도 개선에도 나선다. 현재 개인 10억원, 법인 20억원인 세무조사 참관 신청 기준 수입금액의 기준을 상향해 지원 대상을 확대할 계획이다. 납세자가 원하는 시기를 골라 정기 세무조사를 받을 수 있도록 시기선택제를 전면 실시해 경영 편의를 돕는다. 또한 국세 체납관리단을 신설해 133만명, 110조원에 이르는 체납자 경제적 실체도 전수 확인할 예정이다. 국세청은 체납으로 어려움 겪는 5000만원 이하 소액 체납자의 경제활동 재기를 위해 납부 의무 면제, 납무지연 가산세 면제 및 분납 허용 등 세정지원도 과제로 다룬다.

카카오가 19일 글로벌 오픈소스 커뮤니티 ‘허깅페이스’에 자체 개발한 차세대 언어모델 ‘카나나2’를 오픈소스로 공개했다. 지난해 자체 개발 인공지능(AI) 모델인 ‘카나나’ 시리즈의 연장선이다. 카카오가 이날 선보인 카나나2는 총 3종으로, 기본 모델인 ‘베이스’, 사후 학습을 통해 지시 이행 능력을 높인 ‘인스트럭트’, 카나나 시리즈에서 처음 선보이는 ‘추론 특화’ 모델로 구성됐다. 개발자들이 자체 데이터를 활용해 자유롭게 모델을 파인튜닝(미세조정)할 수 있도록 사용자 명령의 맥락을 파악해 능동적으로 동작하는 ‘동료’와 같은 AI에 초점을 맞췄다. 특히 에이전틱 AI 구현의 핵심인 도구 호출 기능과 사용자 지시 이행 능력이 비약적으로 향상됐다. 이전 모델인 카나나1.5에 비해 다중 대화의 도구 호출 능력을 3배 이상 향상시켜 복잡한 단계별 요구 사항을 정확하게 이해하고 수행하도록 설계됐다. 지원 언어 역시 기존 한국어·영어에서 한국어·영어·일본어·중국어·태국어·베트남어까지 6개로 확장해 활용도를 높였다. 기술적으로는 효율성을 극대화하기 위해 최신 아키텍처를 도입해 추론 시 필요한 파라미터만 활성화 해 연산 비용과 응답 속도를 개선했다. 대규모 동시 접속 요청을 압도적으로 빠르게 처리해 성능 지표에서 글로벌 수준의 경쟁력을 확인했다. 인스트럭트 모델의 경우 한국정보과학회와 공동 개최한 ‘AI 에이전트 경진대회’에서 참가자들에게 선공개돼 실제 에이전트 개발 환경에서의 활용 능력이 검증된 바 있다. 카카오는 향후 동일한 ‘전문가혼합’(MoE) 구조를 기반으로 카나나 모델 규모를 확장하고, 고차원적인 지시 이행 능력을 확보할 계획이다. 복잡한 AI 에이전트 시나리오에 특화된 모델 개발과 온 디바이스 형식의 경량화 모델도 지속적으로 고도화하겠다고 밝혔다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “혁신적인 기술과 기능을 갖춘 AI 서비스의 근간은 언어모델의 성능과 효율”이라며 “실제 AI 서비스에 적용돼 실용성을 갖춘 AI 모델을 개발하고 꾸준히 오픈소스로 공유해 국내외 AI 연구 생태계 활성화에 기여하겠다”고 말했다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.

러시아가 우크라이나 전쟁에 투입된 장갑열차에 인공지능(AI) 기반 ‘기술 시각(컴퓨터 비전)’ 시스템을 장착한다. 일인칭 시점(FPV) 자폭 무인기(드론)와 소형 정찰 드론이 철도 자산까지 위협하는 전장 환경 속에서 고정 노선에 묶인 장갑열차가 AI 감시라는 방어적 적응에 나섰다. 러시아 일간지 이즈베스티야는 11일 러시아군이 우크라이나 전선(SVO)에 투입된 장갑열차에 AI 기반 기술 시각 시스템을 도입할 예정이라고 보도했다. 이 시스템은 다수의 감시 카메라와 영상 처리 장치를 결합해 적 드론과 위험 물체를 자동으로 탐지·식별하는 것이 핵심이다. 이즈베스티야에 따르면 드론이나 적성 물체가 카메라 시야에 포착될 경우 시스템은 승무원에게 즉각 경보를 전송하며 장갑열차에 탑재된 대공기관총, 자동포, 기관총 등으로 신속한 대응이 가능하도록 설계됐다. 러시아 측은 이 체계가 이미 전선에서 시험을 거쳐 효과를 입증했다고 주장한다. 러시아 군사 포털 밀리터리 로시야(Militaryrussia)의 드미트리 코르네프 편집장은 이즈베스티야와의 인터뷰에서 “컴퓨터 비전 시스템은 이미 장갑열차뿐 아니라 전차, 장갑차, 보병전투차량(BMP)에도 적용 가능한 수준으로 소형화됐다”고 설명했다. 코르네프 편집장은 “필요한 것은 카메라, 정보 처리 블록, 그리고 지휘관 태블릿이나 차량 통제 시스템과의 연동”이라며 “완전 자동화될 경우 드론과 지상 장갑 표적까지 자동 탐지·지시가 가능하다”고 밝혔다. 다만 그는 플랫폼별 추가 학습(재훈련) 필요성은 인정하며, 이는 “며칠 내 해결 가능한 기술적 과제”라고 덧붙였다. 러시아 군사 전문가 알렉세이 레온코프는 같은 인터뷰에서 이번 조치의 배경을 보다 직접적으로 설명했다. 레온코프는 “소형 드론은 복합 소재로 제작돼 모든 레이더(RLS)가 충분한 거리에서 탐지하지 못한다”며, “이 때문에 광학·전자 기반 탐지 수단의 중요성이 급격히 커졌다”고 밝혔다. 그는 러시아가 전쟁 초반 저고도 소형 무인항공기(UAV) 대응 수단 부족을 경험했고 이를 계기로 ‘연속적 탐지망(로케이션 필드)’ 구축을 목표로 카메라 기반 AI 감시를 확대하고 있다고 설명했다. 레온코프는 “AI 카메라는 인간 감시병보다 빠르게 위협을 인식하고 위험도를 판단할 수 있다”고 강조했다. 그러나 서방 군사 전문 매체의 평가는 보다 냉정하다. 아미 레커그니션은 16일 이번 AI 시각 시스템 도입을 ‘전력 혁신’이 아닌 ‘점진적 방어 강화’로 규정했다. 장갑열차는 여전히 철로라는 고정된 이동 경로, 교량·분기점에 묶인 예측 가능한 패턴, 드론에 유리한 재방문·매복 타격 환경이라는 구조적 약점을 안고 있다. AI는 탐지 시간을 줄일 수는 있지만, 킬체인(탐지–결심–교전)의 마지막 단계는 여전히 인간과 수동 무장에 의존한다. 다수 드론을 동시에 투입하는 포화 공격, 미끼 드론, 전자전(EW) 환경에서는 방어 효과가 제한될 수밖에 없다는 분석이다. 러시아 철도부대는 2022년부터 전쟁에 투입돼 ‘바이칼’, ‘아무르’, ‘볼가’, ‘예니세이’ 등 특수 장갑열차를 운용 중이다. 이들 열차는 대공포 ZU-23-2, 30㎜ 기관포를 장착한 BMP-2, 대구경 기관총 NSV ‘우쵸스’, 전자전(EW) 장비와 정찰 드론까지 갖춘 복합 전투 플랫폼이다. 그러나 오픈소스 분석에서는 이미 우크라이나군 드론 공격으로 피해를 입은 사례가 보고됐고, 장갑열차가 ‘드론 전쟁 시대의 취약 자산’이라는 인식도 확산되고 있다. AI 시각 시스템은 조기 경보 능력을 높일 수 있지만 철로 위 자산이라는 근본 조건을 바꾸지는 못한다는 평가다. 이번 조치는 우크라이나 전쟁이 드론·센서·AI의 적응 경쟁 단계에 접어들었음을 보여준다. 과거의 장갑열차까지 AI 감시 체계를 요구받는 상황 자체가 전장의 무게 중심이 저고도 무인기 위협으로 완전히 이동했음을 상징한다. 다만 서방 군사 전문가들은 “전장 AI는 빠르게 확산되고 있지만, 통합·신뢰성·전자전이라는 현실 앞에서 완전 자율 전투 체계는 아직 요원하다”고 지적한다. 러시아 장갑열차의 AI ‘눈’은 진보의 신호이자, 동시에 AI의 한계를 드러내는 사례이기도 하다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

인공지능(AI) 시대 결제 인프라의 주도권을 둘러싼 국가 간 경쟁이 뜨겁다. 루나·테라 사태 이후 정체됐던 한국도 연내 스테이블코인(달러·엔·원 등 법정화폐 가치에 고정된 디지털 화폐)의 법제화를 추진하는 가운데 일본에서는 민간 주도의 실험이 속도를 내고 있다. 18일 도쿄 오오테마치에서 일본 금융청이 유일하게 발행을 인가한 엔화 스테이블코인 JPYC의 오카베 노리타카(47) 대표를 만났다. 그는 “스테이블코인은 AI가 직접 결제와 거래를 수행하는 시대의 기반 통화가 될 것”이라며 “한국과 일본이 규제와 기술을 함께 표준화해야 아시아가 주도권을 잡을 수 있다”고 말했다. 다음은 일문일답. - 발행 후 3주가 지났다. 현장에서 체감하는 반응은. “한국의 관심이 굉장히 높다. 한국은 루나·테라 사건이 있었잖나. 그 일로 한국은 제동이 걸렸지만, 일본은 그 사건을 계기로 ‘법을 제대로 만들어야 한다’는 인식이 퍼졌다. 마침 2022년에 그 논의가 진행 중이었고 결과적으로 일본이 먼저 법을 제정했다. 덕분에 JPYC가 제1호 인가를 받을 수 있었다.” - 실제 사용 사례는 얼마나 나타나고 있나. “생각보다 훨씬 많은 사람들이 실제로 JPYC를 사용하고 있다. JPYC를 기반으로 결제나 ‘기부·팁’ 시스템을 자유롭게 만들 수 있는데, 새로운 서비스를 개발하는 속도가 놀랄 만큼 빠르다. 최근에는 메추리알이나 쌀을 JPYC로 판매하는 사이트도 생겼다. 이런 시스템은 기술력이 있어야 가능한데, 지방의 농가들이 직접 만들고 있다. 그게 정말 놀라웠다.” -JPYC로 메추리알이나 쌀을 살수 있단 말인가. “JPYC 결제가 가능한 사이트 중에는 메추리알 쇼핑몰도 있다. 수수료는 판매자가 부담하는 방식으로 운영되고 있는데, 신용카드 결제의 지연과 수수료를 피하려고 자체 결제 시스템을 만든 것으로 보인다. 만화 플랫폼 등 콘텐츠 사이트에서도 JPYC 결제가 도입되는 등 응용이 확산되고 있다.” 오카베 대표는 스테이블코인의 진가가 국경을 넘는 환전 비용 절감에 있다고 강조했다. 그는 “현재는 해외 송금 시 달러를 거쳐야 하기 때문에, 한국에서 일본으로 돈을 보낼 때처럼 환전 수수료가 두 번 발생하는 구조”라며 “같은 금액이라도 USDC로 받고 이를 JPYC로 교환한 뒤 엔화로 바꾼다면 수수료를 크게 줄일 수 있다”고 설명했다. 그는 자신의 고향 후쿠오카를 예로 들며 “한국인 관광객이 많은데, 공항 환전소에서는 아직도 10% 가까운 수수료를 떼고 있다”며 “한국 원화 스테이블코인과 일본 엔화 스테이블코인이 바로 교환된다면 이런 낭비는 사라질 것”이라고 말했다. - 양국 간 제도 정비가 필요하다. “그렇다. 일본은 이미 교환 라이선스 제도를 정비했다. 한국에서도 정비가 이뤄지면, JPYC가 한국 거래소에서 원화 스테이블코인으로 교환되고, 반대로 한국 스테이블코인이 일본 거래소에서 엔으로 환전되는 구조가 만들어질 수 있다. 실제로 한국 기업들로부터 그런 문의가 계속 들어온다.” - JPYC로 비자(VISA)카드 결제 대금을 납부할 수 있는 서비스가 눈에 띈다. “당장은 스테이블코인만으로 독립적인 결제 생태계를 구축하기 어렵기 때문에 전 세계 1억5000만 곳에 이르는 VISA 가맹점을 활용해 사용 경험을 넓히는 것이 현실적인 전략이라고 판단했다.” - JPYC가 직접 결제되는 상점도 늘어날 것으로 보나. “그렇다. 점주 입장에서는 수수료 없이 즉시 입금되는 점이 매력적이기 때문에 앞으로 스테이블코인을 직접 받는 가게도 늘어날 것이다. 다만 이런 변화가 본격화되기까지는 5년 정도가 필요하다고 보고 있다.” - 향후 3년간 10조 엔(약 95조)를 발행 목표를 내세웠다. “숫자가 커 보이지만 일본의 현금과 예금 잔액이 1300조 엔이 넘는다. 비중으로 보면 1%도 안 된다.현재 활용은 대부분 ‘투자’ 분야에서 이뤄지고 있다. 금리가 낮은 일본에서 돈을 빌려 금리가 높은 곳에 투자하는 ‘캐리 트레이드’만 보더라도 JPYC를 이용하면 환전 비용이 극단적으로 낮아진다. 가장 저렴한 유동성 풀에서는 편도 수수료가 0.05%, 왕복해도 0.1%밖에 안 된다. 지난 9일 기준 JPYC의 하루 거래 규모는 20조엔에 달한다.” - 일본형 스테이블코인은 금융청 인가를 받은 ‘민간형 공정코인’이다. JPYC 같은 규제 속 민간 스테이블코인이 글로벌 자유 발행 코인과 경쟁할 수 있을까. “미국이나 홍콩의 스테이블코인처럼 규제 밖에서 자유롭게 발행되는 구조와는 다르다. 그래서 ‘너무 제한적인 것 아니냐’는 말을 듣는다. 하지만 실제로는 그 반대다. 인가 절차는 엄격하지만, 일단 인가를 받으면 이용자의 자유도는 매우 높다. 발행을 엄격히 하는 대신 이용은 자유롭게 하자는 게 우리의 철학이다.” - JPYC가 첫 인가를 받을 수 있었던 이유는. “다른 업체가 없었기 때문이다. 은행은 수익성이 없어서 손을 떼고, 스타트업들도 ‘힘들고 돈 안 된다’며 포기했지만 끝까지 남은 건 우리뿐이었다. 2024년까지 일본은 사실상 제로금리였다. 2019년 회사를 세웠는데 투자자들은 ‘금리가 0이면 수익도 0이다. 이 사업은 돈이 안 된다’고 말했다.” -메가뱅크들도 스테이블코인 발행을 준비 중이다. 경쟁 구도인가. “전혀 아니다. 메가뱅크의 신탁형 스테이블코인은 본점–해외 지점·현지 법인 사이에서 쓰는 폐쇄형에 가깝다. 우리는 계좌 없이도 쓸 수 있고 AI와 같은 신기술과 결합할 수 있는 자유로운 생태계를 지향한다. 은행은 규제상 은행은 AI 결제 같은 실험을 바로 허용하기 어렵다.” 오카베 대표는 이 차이를 마이크로소프트의 ‘윈도우 서버’와 오픈소스 ‘리눅스’에 빗댔다. 그는 “윈도우 서버는 안정적이고 공식 지원이 있지만 폐쇄적이다. 리눅스는 전 세계 개발자가 참여할 수 있어 결과적으로 시장 점유율은 훨씬 높다”고 했다. 이어 “스테이블코인도 마찬가지다. 열린 구조의 민간형 코인이 세계적으로 더 퍼질 것이라고 본다”고 했다. - JPYC가 보는 스테이블코인의 미래는. “우리가 그리는 이상적인 모습은, 전 세계 스테이블코인이 같은 규격으로 통일되는 것이다. USDC, JPYC, 유로C(EuroC) 등이 이미 거의 동일한 사양으로 맞춰지고 있다. 이런 규격이 통일되면, 지갑 하나만 들고 세계를 여행하며 환전 손실 없이 결제할 수 있는 세상이 온다. 또 하나는 AI 경제권이다.” -AI경제권이란. “지금은 AI가 정보를 검색하지만, 곧 직접 결제와 거래를 실행하는 시대가 온다. 항공권 예약까지 AI가 대신하는 시대다. 신용카드나 은행계좌는 AI와 연결하기 어렵다. 결국 스테이블코인만이 AI가 경제활동을 수행하는 시대의 기반 통화가 될 것이다.” - 이를 위해 무엇이 가장 시급한 과제는. “규제와 기술규격을 국제적으로 맞추는 게 중요하다. 예를 들어 ‘JPYC는 한국에서도 바로 쓸 수 있다’, ‘한국의 인가된 스테이블코인은 일본에서도 즉시 사용된다’는 식의 상호승인 제도가 필요하다. 미국에는 이미 그런 구조가 있다. 일본, 유럽, 미국, 홍콩, 싱가포르는 규제가 거의 맞춰졌다. 한국도 너무 동떨어진 규제를 만들면 결국 사용되지 않는다.” ●오카베 대표는 1978년 후쿠오카 출신의 연쇄 창업가. 히토츠바시대 재학 중 창업에 나섰다. IT·블록체인 기업의 최고기술책임자(CTO)와 최고재정책임자(CFO)를 거쳐 2019년 JPYC를 세웠다. 현재 일본 블록체인추진협회(BCCC)이사이자 스테이블코인보급촉진분과위원장으로 활동 중이다.

LLM 통해 적은 수의 음성도 인식사용 적은 저자원 언어 문자로 구현70억 음성 인코더 오픈소스 공개 “언어 장벽 넘어 다양한 소통 확대” 서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 또 소수언어 350종의 음성자료 ‘말뭉치’도 공개했다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

KT 3분기 실적발표 KT가 3분기 견조한 실적을 내며 시장 기대치를 웃돌았다. 다만 최근 불거진 해킹 사태 관련 비용은 4분기 실적이 반영될 예정이다. 7일 KT는 올해 3분기 연결 기준 영업이익이 5382억원으로 전년 동기 대비 16% 증가했다고 밝혔다. 매출은 7조 1267억원으로 7.1% 늘었고, 당기순이익은 4453억원으로 16.2% 증가했다. 이번 실적 개선은 클라우드·데이터센터(DC)·부동산 등 주요 그룹사 중심의 성장과 강북본부 부지 개발에 따른 일회성 분양이익이 반영된 영향이다. 무선 서비스 매출은 4.7% 증가했고, 5G 가입자는 전체의 80.7%를 차지했다. 다만 이번 실적에는 해킹 사태의 직접적인 영향이 포함되지 않았다. KT는 4분기부터 고객 유심(USIM) 무상 교체 비용과 정부 과징금 등이 반영될 것으로 보고 있다. 최근 KT는 전 고객을 대상으로 유심 교체를 진행 중이며, 정부 조사에 성실히 협조하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부와 민관 합동 조사단은 지난 6일 중간 조사 결과를 통해 KT가 지난해 ‘BPF도어(BPFDoor)’라는 악성코드에 서버 43대가 감염된 사실을 자체 파악하고도 신고하지 않았다고 발표했다. 조사 결과 펨토셀(초소형 기지국) 관리 부실로 불법 펨토셀을 통한 결제 인증정보 탈취가 가능했던 것으로 드러났다. 조사단은 “KT의 은폐 정황을 엄중히 보고 있다”며 추가 조사를 예고했다. KT는 해킹 사태 재발 방지를 위해 네트워크 관리 체계를 전면 개편하고 있다. 초소형 기지국 신규 개통을 제한하고 불법 기기 접속을 차단하기 위한 실시간 모니터링 시스템을 도입했다. 결제 유형별 이상 거래를 탐지하는 시스템(FDS)도 강화해 피해 확산을 막고 있다. 한편 KT는 3분기부터 AI 사업에도 속도를 내고 있다. 7월에는 독자 모델 ‘믿:음 K 2.0’을 공개했고, 9월에는 마이크로소프트와 협력한 ‘SOTA K’와 메타 오픈소스를 활용한 ‘Llama K’를 연이어 선보였다. 또 AI·클라우드 기반의 산업별 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 ‘KT 이노베이션 허브’를 개소했다. 김영섭 대표의 사퇴 이후 CEO 교체 절차도 진행 중이다. KT 이사후보추천위원회는 대표이사 후보군 구성을 시작으로 연내 최종 후보 1인을 확정할 계획이다. 장민 KT CFO(전무)는 “고객 신뢰 회복을 최우선 과제로 삼고 정보보호 체계 강화에 총력을 다하겠다”며 “통신 본업과 AX(인공지능 전환) 사업의 성장으로 기업가치 제고에 나서겠다”고 밝혔다.

중국의 기술 자립과 군사 기술 도약: 2D 방사선 내성 칩 개발 [홍콩 SCMP] 중국 과학자들이 위성 명령 및 제어 시스템, 우주 컴퓨터, 무기 시스템 등에 활용할 수 있는 군사용 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 칩을 개발하는 데 있어 ‘역사적인 도약’을 이루었습니다. 상하이에 있는 푸단대학 연구팀이 개발한 이 칩은 기존 실리콘 기반 회로보다 방사선에 대한 내성이 훨씬 강한 이황화몰리브덴(Molybdenum Disulfide) 기반의 2차원(2D) 반도체입니다. 2차원 반도체는 너비가 1㎚ 미만으로 원자적으로 얇아 정밀한 전기 제어가 가능하며, 현대 실리콘 칩의 주요 문제인 전력 누설을 막아줍니다. 이 기술은 중국이 미국의 제재 속에서 우주 및 군사 부문의 핵심 기술 자립을 가속화하고 있음을 시사합니다. [중국 신화망] 공업정보화부(MIIT)는 ‘인공지능+제조’ 특별행동 연구 및 실행 의견 발표를 포함하여 “인공지능 혁신 및 제조 응용의 양방향 역량 강화를 추진하겠다”고 밝혔습니다. 이는 ‘지능형 산업화’를 위한 기술 공급과 ‘산업 지능화’를 위한 응용 분야 역량 강화를 동시에 목표로 하며, 중국 제조업의 질적 전환을 위한 국가적 의지를 보여줍니다. [중국 제일재경] 휴머노이드 로봇 제조업체들은 개발자 생태계 구축에 대규모 투자를 하고 있으며, 이는 기술 오픈소스화뿐만 아니라 툴체인(다른 컴퓨터 또는 시스템의 소프트웨어 제품을 만드는 데 사용되는 컴퓨터 프로그램 개발 도구들의 집합), 교육, 인센티브 제공 등을 통해 지속 가능한 혁신 환경을 조성하려는 노력으로 이어지고 있습니다. 중국은 실물 크기 휴머노이드 로봇 칭룽(Qinglong)을 오픈소스화하며 생태계 경쟁에 뛰어들었습니다. 내부 통제 강화와 대미(對美) 레드라인 경고 [프랑스 rfi[ 중국공산당 중앙정치국 상무위원인 차이치(蔡奇)는 인민일보 기고문을 통해 당의 전면적이고 엄격한 통치를 강조하며 시진핑 주석이 ‘세 가지 우려(三忧)’를 가지고 있다고 강조했습니다. 핵심 메시지는 당이 최고 지도자에 대한 충성을 다해야 한다는 것이며, 당원과 간부들에게 “시진핑 동지를 핵심으로 하는 당 중앙위원회와 항상 고도의 일관성을 유지해야 한다”고 요구했습니다. 이는 경제·사회 발전 임무가 어렵고 정세가 복잡한 상황에서도 시진핑 체제의 내부 기강 및 통제를 최우선시하고 있음을 보여줍니다. [미국 블룸버그] 중국은 무역 휴전 합의 뒤 미국에 “레드라인(Red Lines)을 피하라”고 촉구했습니다. 셰펑(Xie Feng) 주미대사는 대만과 민주주의·인권, 중국의 정치 체제, 개발 권리를 베이징의 4가지 경계선으로 지정했습니다. 셰 대사는 관세, 산업, 기술 등에 대한 갈등은 결국 막다른 골목으로 치닫게 될 뿐이라고 경고하며 서로의 핵심 이익과 주요 관심사를 존중하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 한반도 핵잠수함 논란과 중-러 유대 강화 [중국 관찰자망] 한국 국방부가 핵연료 확보 시 2030년대 중후반에 국산 핵추진 잠수함을 진수할 수 있을 것으로 예상함에 따라 중국에서 우려의 목소리가 커지고 있습니다. 중국의 칼럼니스트는 “필라델피아에서 핵추진 잠수함을 건조한다”는 주장은 공학적 근거가 부족하며 이는 핵확산 금지체제(NPT)의 심각성을 훼손할 수 있다고 비판했습니다. [중국 관찰자망] 한국 전문가들은 한국의 핵잠수함 계획이 한중 관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 이는 2016년 사드(THAAD) 배치 결정과 유사하게 중국과의 긴장을 더욱 고조시킬 수 있는 ‘함정’이 될 것이라고 경고했습니다. 중국 외교부는 한국과 미국 양국이 핵 비확산 의무를 성실히 이행하기를 희망한다고 강조했습니다. [러시아 РИА Новости] 러시아와 중국 정부 수반 간 회담 뒤 발표된 공동 성명에 따르면 양국은 브릭스(BRICS)와 상하이협력기구(SCO) 내 협력을 강화하고, 각자의 주요 이익에 영향을 미치는 문제에 강력한 상호 지원을 제공할 것이며, 제2차 세계대전의 결과를 수정하고 역사를 조작하려는 이들에 공동으로 맞설 준비가 되어 있다고 밝혔습니다. [중국 CCTV] 시진핑 중국 국가주석은 미하일 미슈스틴 러시아 총리와의 회동에서 에너지, 농업, 항공우주 등 전통 분야는 물론이고 인공지능, 디지털 경제, 녹색 발전 등 새로운 비즈니스 모델 협력 잠재력을 모색하고 인적 교류를 강화해야 한다고 강조했습니다. 이는 중-러 간 협력의 범위를 첨단 기술 및 소프트 파워 영역으로 확대하려는 의지를 보여줍니다. [러시아 모스크바 타임스] 러시아와 북한은 보건 협력 확대를 위한 협정에 서명했습니다. 이 협정에는 북한 의료 전문가 교육과 러시아 의약품 및 의료 장비 공급이 포함되어 있으며, 양국 간의 교류와 협력 범위가 확대되고 있음을 보여줍니다. 경제 개방 확대 및 소비 진작 [중국 CAIXIN] 중국 증권 규제 위원회(CSRC) 부위원장은 외국인 투자를 유치하기 위해 자본 시장을 개방하는 더욱 강력한 조치를 도입할 것이라고 밝혔습니다. 여기에는 증시 연동(Stock Connect) 프로그램 범위 확대, 홍콩의 국채선물 시장 출범 지원, 그리고 중국 본토 상장 주식에 대한 외국계 뮤추얼펀드의 동등 대우 등이 포함됩니다. [영국 로이터] 중국은 프랑스, 독일 등 45개국에 대한 무비자 입국 정책을 2026년 말까지 연장하고, 스웨덴을 이 제도에 추가했습니다. 이 조치는 서방 국가들을 대상으로 한 인적 교류 및 관광을 촉진하고 외자 유치 환경을 개선하려는 노력으로 풀이됩니다. [대만 연합보] 중국 국무원은 2026년 춘절 연휴를 역사상 가장 긴 9일로 발표했습니다. 이에 따라 관광 시장, 특히 유럽 여행 문의가 200% 급증하는 등 장거리 해외 관광이 붐을 일으킬 것으로 예상되며, 소비 진작 효과도 기대됩니다. [영국 FT] 스타벅스는 중국 사업 지분 최대 60%를 홍콩 사모펀드 그룹인 보위 캐피털(Boyu Capital)에 40억 달러(약 5조 5100억원)에 매각하고 중국 내 매장 수를 두 배 이상 늘리는 것을 목표로 한다고 발표했습니다. 이는 세계적 기업들이 중국 시장을 여전히 성장 잠재력이 큰 기회로 보고 현지 파트너와의 협력을 통해 확장 전략을 추구하고 있음을 보여줍니다. 스타벅스의 중국 내 사업권을 사들인 보위 캐피탈은 장쩌민 전 중국 국가주석의 손자인 장쯔청이 공동 설립했습니다. [중국 환구망] 중국과 우즈베키스탄은 15억 ㎥ 설계 저장 용량을 가진 지하 천연가스 저장 시설 공동 건설을 위한 양해각서(MOU)에 서명했습니다. 이 시설은 중국-중앙아시아 천연가스 파이프라인에서 중요한 임무를 수행하여 지역 에너지 부족을 방지하고 중국의 에너지 공급 안정을 보장할 것으로 보입니다.