생성형 AI 시대의 대학 역할‘질문하는 교육’이 대학의 존재 이유AI에 창의적으로 묻는 통찰력 필요자기 전공 새 해법도 AI 통해 찾아야서남권 첨단산업 시대의 대학거대 프로젝트 마지막 단추는 사람반도체·에너지 분야 연 450명 공급기업·대학 인재 공동설계·양성 나서지역 의료·바이오 산업 비전전남대, 국내 유일 바이오 특화단지GIST와 손잡고 ‘의사과학자’ 육성세계 톱 100 연구중심 대학 키울 것전남광주 북구 용봉동 전남대학교 캠퍼스에 들어서면 고색창연한 교정의 정취와 첨단 기술의 열기가 묘하게 교차한다. 학령인구 감소와 수도권 집중이라는 ‘지방대 소멸’의 경고등이 켜진 지 오래지만 이근배(63) 전남대 총장의 목소리에는 위기감보다 확신에 찬 에너지가 넘쳤다. 그는 “이제 대학은 단순히 지식을 전수하는 곳이 아니라 지역의 생존을 견인하는 ‘혁신 플랫폼’이자 미래 산업의 ‘심장’이 되어야 한다”고 강조했다. 정부가 발표한 896조원 규모의 서남권 첨단산업 메가프로젝트. 그 거대한 역사의 변곡점에서 전남대는 ‘인공지능(AI) 선도 국립대학’이라는 깃발을 높이 들었다. 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어 AI로 지역의 운명을 바꾸겠다는 이 총장의 비전은 단호하고 명확했다. 그는 교육자라기보다 미래를 설계하는 전략가에 가까웠다. 23일 서울신문은 지역과 대학의 미래를 함께 설계하고 있는 이 총장을 만나 대학 혁신의 방향과 대한민국 고등교육의 미래 전략을 들어봤다. ―챗GPT로 상징되는 생성형 AI 시대다. 대학의 존재 이유 자체가 도전받고 있는데 AI 시대 대학의 본질은 무엇일까. “인류 역사상 이토록 빠르고 강력한 변화는 없었다. 과거의 대학이 거대한 ‘지식의 창고’였는데 이제 그 역할은 사실상 끝났다. 파편화된 지식은 AI가 더 빠르고 정확하게 찾아내기 때문이다. 그렇다면 대학은 왜 존재해야 하는가. 나는 ‘정답을 찾는 교육’에서 ‘질문하는 교육’으로의 대전환에서 답을 찾는다. AI는 누군가 질문하지 않으면 답하지 않는다. 맥락을 짚어내고 무엇이 문제인지 정의하며 AI에게 날카롭고 창의적인 질문을 던질 수 있는 ‘통찰력’과 ‘사유의 힘’은 오직 인간만의 영역이다. 전남대는 학생들이 AI라는 강력한 파도를 타고 넘어 인류와 지역의 나침반이 되는 지혜의 광장으로 진화할 것이다.” ―구체적으로 어떤 교육 혁신을 준비하고 있는지. “2027학년도 신입생부터는 전교생이 AI 교양 6학점을 필수로 이수하게 된다. 인문학이든 예술이든 자기 전공의 벽을 넘어 AI를 도구로 쓸 줄 알아야 하기 때문이다. 이미 전체 교원의 31%인 600여 명이 AI 기초 역량 교육을 마쳤고 250시간에 달하는 ‘AI 마스터’ 과정에 참여하는 교수도 있다. 2029년까지 전 학과에 AI 교육과정을 도입해 학생들이 AI를 배우는 데서 그치지 않고 AI를 통해 자기 전공의 새로운 해법을 찾도록 할 계획이다.” ―‘인간 중심 AI’라는 슬로건이 인상적이다. 기술 지상주의에 대한 경계인가. “기술이 고도화될수록 역설적으로 가장 중요한 것은 ‘사람’이다. AI가 내놓은 결과를 비판적으로 수용하는 윤리 의식, 타인과 공감하고 연대하는 공동체 정신은 캠퍼스라는 공간에서 교수와 학생이 뜨겁게 부딪히며 체득하는 것이다. 특히 광주는 민주, 평화, 인권의 도시이다. 그 숭고한 가치를 AI와 결합하는 연구 인력, 이른바 ‘필로소포이 펠로우’를 기르고 있다. AI의 답을 사람의 자리에서 다시 묻는 힘, 그것이 전남대만의 차별화된 인재상이다.” ―글로컬대학 사업에도 이런 철학이 반영됐는지. “단순히 AI를 능숙하게 다루는 학생을 키우는 데는 큰 뜻이 없다. 총장으로서 진정 원하는 것은 ‘AI를 도구 삼아 자기가 발 딛고 선 지역을 바꿔보려는 청년’이다. 배움이 일자리로 이어지고 그 일자리가 지역을 살리는 선순환 구조를 만드는 것. 지방대의 위기를 국가균형발전의 해법으로 바꾸는 일은 거점 국립대학인 전남대만이 할 수 있는 책무다.” ―정부가 서남권 첨단산업 발전 비전을 발표했다. 천문학적 투자가 예고됐는데 대학의 역할은. “기업의 투자 계획이 구체화됐고 인프라는 정부와 지방자치단체가 마련한다. 이제 남은 마지막 단추는 그 현장에서 뛸 ‘인재’다. 사실상 이 거대한 프로젝트의 가장 큰 병목은 사람이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 팹, 세계 2위 후공정 기업 앰코의 광주 공장 증설 등 전남광주는 이제 반도체 제조의 전 과정을 완결하는 유일한 권역이 된다. 우리는 첨단융합대학을 신설해 반도체, 미래에너지 등 기업이 원하는 인재를 매년 450명씩 쏟아낼 준비를 마쳤다.” ―기업 일체형 교육을 강조하는데 기존 산학협력과 다른 점은. “과거의 산학협력이 교육과정 밖에서 맴돌았다면 이제는 기업이 대학의 안방까지 들어온다. 교육과정 설계 단계부터 기업이 참여해 ‘어떤 역량이 필요한지’를 함께 분석하고 그것이 곧바로 교과목이 된다. KT, CJ올리브네트웍스, 광주글로벌모터스(GGM) 같은 기업들이 무엇을 어떻게 가르칠지 우리와 함께 고민한다. 대학이 인재를 만들어 기업에 보내는 방식이 아니라 처음부터 기업과 대학이 같은 밑그림 아래 인재를 공동 설계하고 양성하는 구조다. 지금이 골든타임이다. 3년 안에 팹이 착공되면 인재를 적시에 공급해야 한다.” ―의대 교수 출신으로 의료와 바이오 산업에 대해서도 과감한 비전을 제시했는데. “전남대가 가진 가장 확실한 자산 중 하나가 바로 의료·바이오이다. 화순 바이오 특화단지는 연구개발부터 비임상, 임상, 품질인증, 생산까지 한 권역에서 완결할 수 있는 국내 유일의 바이오 특화단지다. 전남대는 화순전남대병원의 임상 데이터와 의과대학의 연구력을 하나로 잇는 ‘개방형 플랫폼’을 구축하고 있다. 특히 광주과학기술원(GIST)과 손잡고 ‘의사과학자’를 양성하는 미라클 사업단은 현장의 문제를 기술로 번역하는 핵심 기지가 될 것이다. 여기에 전남대병원 새 병원 건립은 의료·바이오 생태계의 연구·임상 역량을 높이는 동시에 지역 정주 여건을 뒷받침하는 핵심 과제다. 필수·응급의료와 중증질환 대응 역량을 강화해 서남권 의료체계를 한 단계 끌어올리고 산업 현장에서 일할 인재와 가족들이 안심하고 지역에 뿌리내릴 수 있도록 하겠다.” ―의료 현장에도 AI가 들어오는 것인지. “이미 전남대병원은 ‘AI 전환(AX) 선도병원’으로 나아가고 있다. AI가 웨어러블 기기로 환자의 부정맥을 실시간 감지하고 생성형 AI로 신약 후보 물질을 설계하는 기술도 개발했다. 하지만 잊지 말아야 할 것은 국립대 병원의 공공적 책무이다. 지역 의료가 무너지면 소멸은 가속화된다. 지역에서 교육받고 지역에서 수련해 정착하는 의료 인력 양성 체계를 지키는 것, 그것이 곧 바이오 산업 경쟁력의 토대다.” ―계획이 원대해도 학생들의 삶이 바뀌지 않으면 공허할 수 있는데. “지당한 말씀이다. 올해 진로취업본부를 독립 조직으로 확대한 이유도 여기에 있다. 입학부터 졸업 이후까지, 학생 개개인의 역량과 진로 목표를 진단해 맞춤형으로 지원한다. ‘징검다리 교수’와 전문 컨설턴트가 연계된 상담 체계를 통해 배운 지식이 실제 직무로 연결되는 성취감을 느끼게 할 것이다. 학생들이 자신의 가능성을 발견하고 주도적으로 미래를 설계할 수 있도록 입학부터 사회 진출까지 대학이 끝까지 책임지는 구조를 만들겠다.” ―국립대학으로서 재정 자립도 숙제인데. “정부 지원에만 기댈 수는 없다. 대학 스스로 성장의 재원을 만드는 선순환 구조가 필요하다. 산학협력을 통한 기술 이전, 발전기금의 투명한 운영, 그리고 지역 직장인을 위한 재교육 프로그램 등 수익원을 다변화하고 있다. 첨단산업융합연구원을 중심으로 기업과의 개방형 공동연구를 확대해 대학의 연구 성과가 기술이전과 사업화로 이어지는 기반을 만들겠다. 아울러 유휴 공간과 교육·연구시설도 지역사회와 기업에 개방해, 대학 자산의 공공성과 활용도를 함께 높이겠다.” ―임기(2029년 2월까지) 중 꼭 이루고 싶은 과제는. “지역의 미래를 실질적으로 바꾸는 세계적 거점대학으로 전환하는 것은 전남대가 지향하는 궁극적 모습이다. 세계 100위권 진입은 단순한 순위 목표가 아니라 전남대의 교육과 연구가 세계적 기준에서 경쟁력을 갖추었다는 증명이 돼야 한다. 임기 동안 전남대의 연구 경쟁력을 한 단계 끌어올리고 국내외의 뛰어난 학생과 연구자가 찾아오는 교육·연구 환경을 만들 것이다. 전남대가 강점을 가진 분야는 세계 수준으로 키우고 학생들이 전공의 벽을 넘어 변화하는 사회의 문제에 답할 수 있도록 교육의 틀도 새롭게 바꾸겠다. 중요한 것은 순위 자체가 아니다. 전남대가 더 높은 목표를 향해 계속 도약할 수 있는 힘을 갖추고 그 변화가 다음 세대에도 이어지도록 만드는 것이다. 임기 안에 전남대가 세계와 경쟁할 준비를 마친 대학으로 확실히 자리 잡게 하겠다.” ―대한민국 교육계와 청년들에게 한 말씀 한다면. “이제 정부, 지자체, 대학, 기업이 ‘원팀’이 되어야 한다. 규제를 넘어선 과감한 권한 이양과 파격적인 지원이 뒷받침되어야 지방 소멸을 막을 수 있다. 지방은 더 이상 한계가 아니다. 896조 원의 기회가 열리고 있는 이곳 서남권은 청년들이 꿈을 펼칠 거대한 도전의 현장이다. 전남대가 든든한 조력자가 되어 글로벌 핵심 인재로 도약할 수 있도록 모든 역량을 쏟겠다. 꿈을 크게 가져야 한다. 이곳에서 시작할 수 있다.” ■이근배 총장은 정형외과 의사이자 의학자에서 거점국립대학을 이끄는 대학 행정가로 변신했다. 1963년생으로 전남대 의대를 졸업하고 1999년부터 모교 교수로 재직했다. 족부·족관절 분야 권위자로 2015년 EBS ‘명의’에 선정됐으며 2023년 대한민국의학한림원 정회원에 이름을 올렸다. 전남대 직선제 초대 교수회장과 평의원회 의장, 거점국립대 교수회연합회장, 전남대병원 의생명연구원장 등을 거치며 대학 행정과 고등교육 정책에도 폭넓게 참여했다. 2025년 2월 제22대 총장에 취임했다. 임기는 2029년 2월까지.

문학의 언어는 다층적이고 복잡하며 또한 함축적이다. 사전에 있는 뜻을 토대로 기계적으로 번역하는 것만으로는 원문의 의미를 살리지 못하는 이유이기도 하다. 그렇다면 오늘날의 ‘언어 기계’인 생성형 인공지능(AI)은 어떨까. 제미나이, 챗GPT, 클로드 등 AI도 문학을 번역하는 데 활용할 수 있을까. 만약 가능하다면 한국문학과 세계문학 사이의 거리는 확 좁혀질 수 있지 않을까. 이런 기대를 안고 20일 서울 연세대학교 AI혁신연구원 세미나실에서 ‘AI 번역의 문학 번역 성능 평가 및 메타 분석’ 세미나 제1차 워크숍이 열렸다. 연세대학교 독어독문학과·불어불문학과·노어노문학과·한국학협동과정 BK21 예비교육연구단으로 구성된 ‘연세 AI 문학번역 연구단’ 주최로 열린 이번 워크숍에서는 노벨문학상 수상 작가 한강의 소설을 외국어로 번역한 뒤 이를 평가하는 시간을 가졌다. 손현정 연세대 불문과 교수는 한강의 ‘소년이 온다’를 챗GPT, 제미나이, 클로드, 딥엘(DEEPL)로 번역한 뒤 결과를 비교했다. 한국어로 된 작품을 독일어, 프랑스어, 러시아어, 영어로 각각 옮겼으며 평가 점수는 언어마다 달랐다. 총 122점 만점으로 독일어 번역에서는 제미나이(85점)가 제일 높았고 클로드(57점)가 제일 낮았다. 프랑스어에서도 제미나이가 72점, 클로드가 55점으로 평가됐다. 러시아어에서도 제미나이가 100점으로 가장 높았고 클로드가 55점으로 가장 낮은 점수를 기록했다. 영어에서는 챗GPT가 85점으로 제일 높은 점수를, 딥엘이 72점으로 최저점을 받았다. 손 교수는 “문학 번역에서는 통계적 번역보다도 문학작품의 내용과 한국어의 특성 그리고 문학 관련 전문적 지식을 반영하는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 이영훈 고려대 불문과 교수는 ‘한국 문학작품의 AI 번역 평가를 위한 제언’이라는 발표를 통해 한강의 ‘채식주의자’를 영어, 프랑스어로 번역한 결과물을 놓고 오늘날 문학 번역이 나아가야 할 방향을 진단했다. 특히 ‘채식주의자’로 한강이 2016년 맨부커상 인터내셔널 부문을 수상한 뒤 불거졌던 데버라 스미스의 번역을 둘러싼 논쟁을 지적하며 “번역가의 번역을 긍정적이고 생산적으로 보려는 관점이 중요하다”며 “번역 비평은 번역가의 기본 자질과 기획력 그리고 번역의 지평까지 들여다보고 엄밀하게 분석해야 한다”고 강조했다. 이어 프랑스의 번역 이론가 앙트완 베르만의 말을 빌려 원문과 번역을 대조할 때는 “번역자가 온전한 글쓰기를 실행하여 진정한 작품을 만들어 냈는지 확인해야 한다”며 “또한 번역자가 자민족중심의 덮어씌우기식 번역을 하지 않고 원문을 존중했는지도 검토해야 한다”고 말했다. 주일선 연세대 문과대학장(독어독문학과 교수)은 “문학 번역에서는 인간 번역가가 시도하는 노력이 그만큼 성과를 내는지 확신할 수 없고 이는 AI 번역에도 해당된다”며 “이는 계량적인 유사성만으로는 문학의 심연을 온전히 옮길 수 없기 때문”이라고 말했다. 이어 “이번 워크숍은 AI가 도달할 수 있는 효용을 살피는 동시에 기계가 대체할 수 없는 인간의 창의적 존엄을 우리가 과연 주장할 수 있는지 묻는 자리가 될 것”이라고 덧붙였다.

오픈AI가 미성년자의 유해 콘텐츠 노출을 막기 위해 안전장치와 학습 기능을 대폭 강화한 ‘청소년용 챗GPT’를 18일 전 세계에 출시했다고 뉴욕타임스(NYT) 등 외신들이 보도했다. 이번 서비스는 만 13~17세 미성년 사용자를 대상으로 하며, 인공지능(AI)이 자신을 인간 친구처럼 묘사하거나 정서적 의존을 유도하는 ‘가스라이팅(심리적 지배)’ 행위를 원천 차단한 것이 핵심이다. 또다른 특징은 자해, 자살, 잔혹한 폭력 등 부적절한 대화가 감지되면 AI가 즉각 답변을 거부하고, 동시에 보호자에게 위험을 실시간으로 경고하도록 했다. 성적인 자료나 민감한 사진을 올리면 주의를 주는 기능도 추가됐다. 숙제 베끼기 등 교육 현장의 부작용을 줄이기 위한 ‘학습 기능’도 새로 탑재됐다. 사용자가 과제 정답만 구하려고 하면 챗GPT는 정답을 곧바로 알려주는 대신 단계별 풀이 과정을 유도하며 비판적인 사고를 이끌어내는 방식이다. 부모가 지정한 시간에 공부를 강제하는 ‘학습 시간’ 등록 기능과 휴식 알림 기능도 도입됐다. 정보기술(IT) 업계와 교육계는 청소년용 챗GPT 출시를 기대하는 분위기다. AI의 무분별한 대필과 유해성 위험을 줄이면서도 공교육 현장에서의 효과적인 학습 보조 도구로 프로그램이 활용될 수 있는 길이 열렸기 때문이다. 반면 CNN은 오픈AI가 안전장치를 추가한 청소년용 챗봇을 내놓은 것을 두고 기업공개(IPO)를 앞두고 사법 리스크를 해소하기 위한 방안이라고 분석했다. 실제로 챗GPT를 쓰던 10대들이 자해나 극단적 선택을 하고, 이를 이용해 총기 난사와 살인 등 범죄 모의를 한 사례가 나타나면서 오픈AI는 현재 여러 건의 소송에 직면해 있다.

지난 4년간 청년 일자리 28만 5000개가 사라졌다는 한국은행 보고서가 나왔다. 사라진 일자리의 94%는 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍업 등 생성형 인공지능(AI) 활용도가 높은 업종에서였다. 청년들이 선호하던 ‘괜찮은 일자리’부터 속수무책 줄고 있는 것이다. 고학력일수록 AI 등장에 타격을 더 받는 ‘학력의 배신’ 양상도 감지됐다. 2019년 1월~2022년 10월 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년층의 실업률은 각각 8.2%와 8.0%로 차이가 미미했다. 그러나 챗GPT 출시 이후 간격은 벌어졌다. 2022년 11월 이후 전문대졸 이하 평균 실업률은 5.4%인 반면 대졸 청년층 평균 실업률은 7.0%였다. 코로나19 이후 대면 서비스업이 회복된 반면, 대졸 청년이 주로 맡는 인지·분석 업무는 AI가 빠르게 흡수하면서 격차가 벌어진 것으로 풀이된다. 대학 졸업장이 취업 보험이 아니라 AI 경쟁의 최전선 입장권이 된 셈이다. 청년들은 이 변화를 피부로 느끼고 있다. 한국경제인협회가 청년 1000명을 조사한 결과 절반 이상이 5년 내 자기 직무가 AI로 축소될 것이라고 답했다. AI가 경쟁력 향상에 도움이 된다는 응답(64.7%)보다 “초급 업무를 AI가 대신하면 고숙련 인력으로 클 기회가 줄어들 것”이라는 응답(65.6%)이 더 많았다. 취업하더라도 쉬운 일부터 배워가며 숙련되던 성장의 계단이 무너지고 있다는 공포가 일자리 감소 불안보다 더 크다. 기업의 지속가능한 성장 역시 도전에 직면했다. 지금 신입 채용을 줄이면 몇년 뒤 조직의 맥락을 이해하고 후배를 가르칠 중간 관리자가 비게 된다. 한은은 이를 ‘인재 파이프라인’, 즉 신입에서 숙련 인력으로 이어지는 인재 공급 경로가 약해질 수 있다고 경고했다. 이를 간파한 IBM 등은 발빠르게 대응했다. AI가 할 수 있는 코딩 대신 고객 대면과 AI 산출물 검증 중심으로 주니어 직무를 재설계해 올해 미국 내 신입 채용을 3배로 늘렸다. 청년고용 위축은 AI만이 아니라 경력직 선호, 정년연장, 인구구조 변화가 겹친 복합 위기다. 직무 구조 자체를 바꿔야 풀릴 문제가 됐다. 한은은 청년고용 지원을 머릿수 보조금에서 훈련·경력 축적 중심으로 전환할 것을 제안했다. 이런 식의 질적 전환이 필요한 곳이 한두 군데가 아니다. 정부는 AI 전환기에 맞는 직업훈련 체계를, 대학은 실무 역량 중심의 교육과정을, 기업은 AI와 협업하는 새로운 주니어 직무를 설계해야 한다. 교육·채용·직무를 함께 재편하는 중장기 인력수급 전략만이 청년 위기의 출구가 될 수 있다.

인공지능(AI)이 대졸 이상 청년층의 일자리부터 빠르게 대체하고 있다는 한국은행 분석이 나왔다. 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리는 28만 5000개 줄었는데, 이 가운데 94%인 26만 8000개가 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 사라졌다. 챗GPT 등장 이후에는 대졸 청년층 실업률이 전문대졸 이하보다 빠르게 높아졌다. ●한은 “사무·출판·IT 업무 AI 가 대체” 한국은행이 18일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 청년고용 위축, AI 탓인가?’에 따르면 2022년 6월부터 올해 6월까지 AI의 영향을 많이 받는 ‘고노출 업종’에서 청년 일자리는 26만 8000개 감소했다. 반면 AI 영향이 상대적으로 작은 ‘저노출 업종’에서는 1만 7000개 줄어드는 데 그쳤다. 특히 컴퓨터·데이터를 다루거나 기획·인사·회계 등 사무 업무를 담당하는 청년 일자리가 크게 줄었다. 정보서비스업 청년 취업자는 31.4% 감소했고 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6%, 전문서비스업은 11.6% 줄었다. AI가 사람을 돕는 데 그치지 않고 업무 일부를 직접 대신할 수 있는 직종일수록 청년 고용 감소폭이 컸다. ●조직 경험한 50대는 되레 취업 늘어 반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 늘었다. 이 가운데 17만 3000개(75.2%)가 AI 고노출 업…종에서 증가했다. AI 충격이 청년층에 집중된 셈이다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “AI는 매뉴얼에 정리할 수 있는 업무를 주로 대체하는데 이런 업무는 청년층이 많이 맡는다”며 “반면 경력이 많은 직원은 조직의 성격과 맥락을 이해해야 하는 업무가 많아 AI가 쉽게 대체하기 어렵다”고 설명했다. 고학력 청년층의 고용 상황도 상대적으로 나빠졌다. 챗GPT 공개 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 이상 청년층의 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 격차가 0.2% 포인트에 불과했다. 하지만 2022년 11월부터 올해 6월까지는 각각 7.0%, 5.4%로 격차가 1.6% 포인트까지 벌어졌다. 오 팀장은 “대졸 이상과 그렇지 않은 청년층의 실업률 차이가 최근 크게 확대됐다”며 “30세 이상에서는 이런 현상이 나타나지 않았다”고 말했다. ●미래 인재 키울 경력 사다리 재설계를 더 큰 문제는 청년들이 일을 배우고 숙련자로 성장할 기회 자체가 줄어들 수 있다는 점이다. 기업이 AI를 활용해 초급 인력 채용을 줄이면 당장은 효율적일 수 있지만, 이런 선택이 확산되면 미래 숙련 인력을 키울 통로까지 좁아질 수 있다. 오 팀장은 이를 ‘인재 파이프라인 문제’라고 지적하며 “청년들이 AI를 활용하면서도 경험을 쌓을 수 있도록 경력 사다리를 다시 설계할 필요가 있다”고 강조했다.

한은 BOK 이슈노트사라진 28.5만개 일자리94%가 ‘AI 고노출’ 업종인공지능(AI)이 대졸 이상 청년층의 일자리부터 빠르게 대체하고 있다는 한국은행 분석이 나왔다. 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리는 28만 5000개 줄었는데, 이 가운데 94%인 26만 8000개가 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 사라졌다. 챗GPT 등장 이후에는 대졸 청년층 실업률이 전문대졸 이하보다 빠르게 높아졌다. 한국은행이 18일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 청년고용 위축, AI 탓인가?’에 따르면 2022년 6월부터 올해 6월까지 AI의 영향을 많이 받는 ‘고노출 업종’에서 청년 일자리는 26만 8000개 감소했다. 반면 AI 영향이 상대적으로 작은 ‘저노출 업종’에서는 1만 7000개 줄어드는 데 그쳤다. 특히 컴퓨터·데이터를 다루거나 기획·인사·회계 등 사무 업무를 담당하는 청년 일자리가 크게 줄었다. 정보서비스업 청년 취업자는 31.4% 감소했고 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6%, 전문서비스업은 11.6% 줄었다. AI가 사람을 돕는 데 그치지 않고 업무 일부를 직접 대신할 수 있는 직종일수록 청년 고용 감소폭이 컸다. 반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 늘었다. 이 가운데 17만 3000개(75.2%)가 AI 고노출 업종에서 증가했다. AI 충격이 청년층에 집중된 셈이다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “AI는 매뉴얼에 정리할 수 있는 업무를 주로 대체하는데 이런 업무는 청년층이 많이 맡는다”며 “반면 경력이 많은 직원은 조직의 성격과 맥락을 이해해야 하는 업무가 많아 AI가 쉽게 대체하기 어렵다”고 설명했다. 고학력 청년층의 고용 상황도 상대적으로 나빠졌다. 챗GPT 공개 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 이상 청년층의 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 격차가 0.2% 포인트에 불과했다. 하지만 2022년 11월부터 올해 6월까지는 각각 7.0%, 5.4%로 격차가 1.6% 포인트까지 벌어졌다. 오 팀장은 “대졸 이상과 그렇지 않은 청년층의 실업률 차이가 최근 크게 확대됐다”며 “30세 이상에서는 이런 현상이 나타나지 않았다”고 말했다. 더 큰 문제는 청년들이 일을 배우고 숙련자로 성장할 기회 자체가 줄어들 수 있다는 점이다. 기업이 AI를 활용해 초급 인력 채용을 줄이면 당장은 효율적일 수 있지만, 이런 선택이 확산되면 미래 숙련 인력을 키울 통로까지 좁아질 수 있다. 오 팀장은 이를 ‘인재 파이프라인 문제’라고 지적하며 “청년들이 AI를 활용하면서도 경험을 쌓을 수 있도록 경력 사다리를 다시 설계할 필요가 있다”고 강조했다.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

HSAD가 한국관광공사와 손잡고 생성형 인공지능(AI) 시대에 맞춘 관광 마케팅 강화에 나선다. HSAD는 한국관광공사와 ‘생성형 엔진 최적화(GEO) 기반 AI 마케팅’ 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. GEO는 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI가 브랜드와 콘텐츠를 정확하게 이해하고 답변에 활용할 수 있도록 정보를 설계·최적화하는 기법이다. 양사는 문화체육관광부와 관광공사가 세계적 축제로 육성하는 국내 축제 10곳을 대상으로 GEO 기반 AI 마케팅을 순차 적용할 계획이다. 첫 적용 대상은 이달 31일부터 다음 달 2일까지 인천 송도달빛축제공원에서 열리는 인천펜타포트 뮤직 페스티벌이다. HSAD는 자체 개발한 GEO 솔루션과 ‘GEO 스코어링 대시보드’를 활용해 생성형 AI에서 브랜드와 콘텐츠의 언급·인용도를 분석하고 마케팅 성과를 지속적으로 고도화할 방침이다.

삼성전자와 SK그룹, 네이버 등 국내 주요 인공지능(AI) 기업의 총수들이 미국에서 엔비디아와 재회동을 추진한다. 오픈AI와 앤트로픽 등 글로벌 빅테크까지 가세하며 글로벌 AI 생태계 수장들이 한자리에 모일지 주목된다. 22일 업계에 따르면 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장이 미국 실리콘밸리 인근에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 라운드테이블 형식의 회동을 추진 중이다. 여기에 샘 올트먼 오픈AI CEO와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO까지 참석할 가능성도 제기된다. 회동은 24일 개최가 유력한 것으로 알려졌다. 재계에서는 이번 회동이 성사될 경우 메모리 반도체와 AI 칩, 생성형 AI 서비스 등 AI 생태계 핵심 분야를 대표하는 글로벌 기업 리더들이 함께 만나는 첫 사례가 될 것으로 보고 있다. 앞서 황 CEO는 지난달 한국을 찾아 삼성전자와 SK, 현대차, LG, 네이버 등 국내 주요 기업인들과 연달아 회동을 한 바 있다. 불과 한 달여 만에 재추진되는 만남에 AI 인프라 구축 과정에서 한국 기업들과의 협력 관계를 더욱 강화하겠다는 의미로 해석된다. 업계에서는 최근 제기된 AI 투자 둔화와 ‘반도체 피크아웃’ 우려를 불식시키는 계기가 될 수 있다는 기대도 나온다. 앞서 삼성전자와 SK하이닉스, 엔비디아 등 주요 AI 반도체 기업들의 주가가 최근 조정을 받으면서 공격적으로 투자를 늘린 메모리 업계가 공급 과잉에 따른 사이클 둔화 조짐을 보이는 게 아니냐는 우려가 나왔다. 참석이 거론되는 기업들은 현재 글로벌 AI 생태계의 핵심 축이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 반도체의 필수 부품인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 AI 인프라 시장을 주도하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아 로봇 개발 플랫폼인 아이작 심(Isaac Sim)을 활용해 로보틱스 역량 강화를 꾀하고 있다. 네이버와 오픈AI, 앤트로픽은 각각 하이퍼클로바X, 챗GPT, 클로드를 앞세워 생성형 AI 시장을 이끌고 있다. 업계 관계자는 “AI 산업의 핵심 플레이어들이 메모리와 반도체, AI 모델, 서비스까지 전 영역을 아우르는 협력 방안을 논의하는 자리가 될 것”이라고 전망했다.

“회계학 전공자였고 커피만 다루던 사람이었지만 지금은 인공지능(AI) 서비스를 만들고 있습니다. 제가 특별해서가 아니라 배울 기회가 있고 환경이 갖춰졌기 때문입니다. 제게 청년취업사관학교는 단순한 교육 기관이 아니라 과거의 경험을 미래의 가능성으로 바꾸는 사다리 역할을 했습니다.” 커피 프랜차이즈를 운영하다 AI 기술을 익혀 ‘감정을 향으로 번역하는 AI 서비스’를 기획한 장훈(33·청년취업사관학교 수료생)씨는 20일 용산구 서울청년광역센터에서 열린 ‘청년취업사관학교(청취사) 글로벌빅테크캠퍼스 마이 성장스토리 톡톡’에서 이렇게 밝혔다. ‘청취사’는 2021년 오세훈 서울시장이 재보궐로 복귀한 뒤 추진한 청년취업 교육기관으로 현재 25개 전 자치구에서 운영 중이다. 오 시장은 “AI가 세상을 빠르게 바꾸고 있는 지금, 변화를 이끌 인재의 중요성은 더욱 커지고 있다”며 “‘청년 AI 기본권’을 통해 누구나 경제 여건과 관계없이 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 배움이 기회로 이어지게 하겠다. 챗GPT 같은 유료 버전 AI 서비스를 청년들이 쉽게 접하게 해서 미래를 공평한 환경에서 맞도록 하겠다”고 강조했다. 또한 “서울이 피지컬 AI의 선두 도시 위상을 만들어 갈 수 있게 하겠다”고 덧붙였다. 교육생들은 2~5개월 동안 프로젝트를 수행하고 기업 특강과 멘토링, 현장 견학을 거친다. 수료 뒤 이력서 컨설팅과 모의 면접, 채용 연계를 지원받는다. 지난해 1기 과정 취업대상자 80명 중 69명이 취업할 만큼 성공적이었다. 시는 지난해부터 마이크로소프트(MS)·인텔 등과 협력하는 빅테크캠퍼스를 마포·종로·중구에서 운영하고 있다. 올해 캠퍼스를 8곳으로 늘리고 양성 규모도 연간 600명으로 확대한다.

“지난 20년간 삼성은 매출이 450억원 규모에서 35조원으로 늘었습니다. 열심히 일해서 그런 줄 알지만 착각입니다. 1970~80년대 고도 성장은 반도체, 주식회사, 컴퓨터의 출현에다 생산 대국 일본에 인접한 지리적 이점이 있었고, 소 팔고 논 팔아 교육을 시킨 결과가 한데 어우러진 것입니다. 그런데 삼성을 포함해 너나없이 저 잘난 덕으로 생각하고 있으니 이걸 깨우치라는 겁니다.” 이건희 삼성전자 선대회장은 1993년 ‘마누라와 자식 빼고 다 바꾸자’로 유명한 신경영 전략을 발표하고 3개월 뒤 언론 인터뷰에서 이렇게 밝혔다. 당시 삼성 매출은 국가예산(38조 500억원)에 맞먹었고, 1991년 냉전 종식으로 세계화가 본격화되는 가운데 반도체가 부상했다. 하지만 이 선대회장은 ‘과거의 성공 방정식이 미래에도 통하지 않는다’고 생각했다. 인공지능(AI)이라는 현재의 새 변수를 적용해도 그의 조언은 여전히 유효하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 올해 영업이익만 최대 600조원에 이를 수 있다. 두 기업의 이익이 정부의 올해 예산(727조 9000억원)에 달할 가능성도 배제할 수 없다. 이 선대회장의 말대로 이런 호황이 ‘열심히 해서 그런 줄 알지만’, 우리나라가 ‘AI를 잘해서’라기보다 AI 학습·추론을 위한 서버 투자 확대로 반도체 수요의 중심이 연산 장치에서 한국이 강한 메모리로 이동했기 때문이라고 할 수 있다. 미중 간 기술패권 경쟁, 생성형 AI의 확산, 우리 메모리 제조 역량이 지금 정확하게 맞아떨어진 결과일 수 있다. 이런 ‘구조적 행운’을 강조하는 것이 경제 주체의 노력을 폄하하려는 것은 아니다. 세계 1위 고대역폭메모리(HBM)는 분명 축적된 고난도 공정 기술의 산물이다. 다만 성과를 오롯이 자신의 실력으로만 돌리는 과신은 행운의 조건이 바뀔 미래에 제대로 대응하지 못하게 만들 수 있다. 근로자는 내 기여분을 내놓으라며 N% 성과급을 주장하고, 정부는 정책지원 덕분이라며 사회기여를 강조하는 가운데 기업은 여기저기 눈치 보고 대응하느라 전력을 다하지 못할 수도 있다. 최근 황철주 주성엔지니어링 회장은 본지 인터뷰에서 ‘가장 위험한 1등’, ‘살얼음판을 걷는 1위’라고 우리 반도체 업계를 평가했다. 세계적인 소부장(소재·부품·장비) 기업은 미국, 유럽, 일본 등에 있으니 이들이 소부장 수출을 줄일 경우 ‘기술력이 좋아도 원재료가 없는데 뭘 할 수 있겠냐’는 취지였다. 일각에서는 AI 인프라 투자 사이클이 꺾이거나 중국이 자체 메모리 굴기에 성공하면 뒤집힐 ‘조건부’ 호황이라는 지적도 나온다. 내년이나 후년까지 HBM 슈퍼사이클이 지속될 것이라는 확신에 찬 전망을 부정하려는 것이 아니라, 그 이후를 대비하자는 얘기다. 반도체 다음은 무엇인가. 첨단 바이오, 양자컴퓨팅 등 다른 주도 산업을 꼽으려는 게 아니다. 우리 정부가 반도체 다음 기술을 육성하는 데 사활을 걸기를 바란다. 기업인들은 대기업에는 우상향 발전을 유지하도록 ‘정부의 관리’가 필요하지만, 혁신 기술 기업에는 ‘보호·육성책’을 쏟아부어야 한다고 설명했다. 혁신 기업이 신기술·신제품을 만드는 데는 수십년이 걸릴 수 있고, HBM처럼 ‘외부 조건의 정렬’과 우연히 만날 때까지 수십년을 기다려야 할 수도 있다. 엔비디아는 1993년 창립 이후 2022년 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 붐을 만날 때까지 약 30년이 걸렸고, 1984년 세워진 ASML은 EUV 노광장비 독점 공급자로서 진가를 발휘한 2018년까지 약 35년이 필요했다. 무엇보다 혁신 기술 기업들을 위한 보호·육성책이 정치적 임기(5년)와 무관하게 작동하도록 해 달라고 호소했다. 이에 이정동 서울대 공대 교수가 제안한 ‘인내 자본’에 주목할 필요가 있다. 금융시장에 돈은 많은데, 정작 위험을 안고 오래 기다리는 ‘착한 돈’이 적다는 것이다. 국가 차원의 딥테크 기업 전문 투자기관이나 연기금의 활용 등을 고민할 만하다. 이경주 산업부장

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

박민준 뤼튼테크놀로지 대표는 “내년이면 사람이 컴퓨터로 수행하는 대부분의 사무 업무를 인공지능(AI) 에이전트가 대신하는 시대가 올 것”이라며 기업들이 AI를 현장에 즉시 투입할 수 있도록 데이터 체계를 미리 구축해야 한다고 강조했다. 박 대표는 17일 제주 롯데호텔에서 열린 ‘2026 한국경제인협회 경영자 제주하계포럼’에서 ‘AI 기술 도입은 쉬웠지만, 기업의 AI 전환(AX)은 없었다’를 주제로 강연하며 이같이 밝혔다. 그는 생성형 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘액션 에이전트(Action Agent)’ 시대로 빠르게 진화하고 있다고 진단했다. AI가 기업의 전사적자원관리(ERP) 시스템 등에 직접 접속해 구독 취소나 배송 변경, 쿠폰 발급 등 실제 업무를 처리하는 단계로 발전하고 있다는 설명이다. 박 대표는 “내년이면 사람이 컴퓨터를 사용하는 대부분의 업무를 AI 비서가 따라 할 수 있을 것”이라며 “기존 시스템을 새로 개발하지 않더라도 AI가 컴퓨터를 직접 조작해 대부분의 사무 업무를 처리하는 환경이 만들어지고 있다”고 말했다. 이를 위해서는 AI 도입보다 AI 전환(AX)이 중요하다고 강조했다. 그는 “AI가 업무를 제대로 수행하려면 자료에 쉽게 접근하고 업무의 맥락을 이해할 수 있도록 데이터를 정리해 놓아야 한다”며 “AI가 달릴 수 있는 ‘철도’를 먼저 깔아주는 것이 기업들의 가장 중요한 과제”라고 말했다. 박 대표는 뤼튼 역시 생존을 위해 AX를 추진했다고 소개했다. 그는 “챗GPT와 제미나이, 클로드 같은 글로벌 AI 기업과 경쟁하려면 적은 인원과 자본으로도 생산성을 극대화해야 했다”며 “AX는 선택이 아니라 생존 전략이었다”고 말했다. AI 산업의 변화 속도도 빨라지고 있다고 진단했다. 그는 지난해 AI 기업 앤트로픽이 공개한 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’를 전환점으로 꼽으며 “과거에는 AI가 답변만 했다면 이제는 실제 행동을 수행하는 AI가 기업들의 관심을 받고 있다”고 설명했다. 박 대표는 AI를 ‘똑똑한 신입사원’에 비유했다. 그는 “신입사원이 입사하자마자 1인분을 하지 못하듯 AI도 업무를 학습할 수 있는 환경을 만들어줘야 한다”며 “기업이 AI를 제대로 활용하려면 데이터를 정리하고 업무 프로세스를 체계화하는 작업이 선행돼야 한다”고 말했다. AI 전환 과정에서는 조직 문화도 중요하다고 강조했다. 그는 “무리하게 AI를 도입하면 직원들이 일자리를 잃을 것이라는 불안감이 커질 수 있다”며 “임직원들이 직접 AI를 사용해 업무 환경이 개선되는 경험을 하도록 하는 것이 무엇보다 중요하다”고 말했다. 이어 “반복 업무를 자동화하는 데 그치지 말고 실제 매출을 늘리거나 비용을 절감하는 핵심 업무부터 AI와 함께 혁신해야 한다”고 덧붙였다. 뤼튼의 내부 AX 사례도 소개했다. 박 대표는 “하나의 AI 에이전트에 모든 역할을 맡기면 맥락이 복잡해져 성능이 떨어지는 문제가 있었다”며 “업무별로 역할을 나눈 ‘멀티 에이전트’ 체계가 훨씬 높은 효율을 보였다”고 설명했다.

올해 연말부터는 비싼 요금을 내고 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 외국산 생성형 인공지능(AI)을 사용하지 않아도 될 전망이다. 정부가 국산 생성형 AI를 무료로 보급하겠다는 계획을 내놨기 때문이다. 과학기술정보통신부는 16일 청와대 영빈관에서 열린 이재명 대통령 주재 ‘2026년 하반기 업무계획’ 보고에서 K-인공지능 ‘모두의 AI’ 서비스를 제공하겠다고 밝혔다. 요금제에 따라 서비스가 달라지는 외국산 AI와 달리 ‘모두의 AI’는 요금 부담은 물론 이용량 제약 없이 사용할 수 있다. 연말부터 서비스를 시작한다. 내년부터는 청년 지원금, 국가장학금을 비롯해 여기저기에 흩어져 있는 다양한 정부 지원 혜택을 사용자 맞춤형으로 제공하고 필요한 서류와 절차를 안내하고 신청까지 한 번에 대행하는 AI 에이전트로 진화한다. ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 게 정부의 포부다. 또 연내에 농축산물 가격비교, AI 국세상담, 국가유산 해설, 소셜미디어(SNS) 아동·청소년 위기대응 등 4개 서비스를 시작으로 내년까지 국민의 삶과 밀접한 분야의 AI 서비스 10개가 출시된다. 국민 누구나 AI를 손쉽게 사용할 수 있도록 하기 위해 정부는 연말까지 514만명에게 AI 활용역량 교육도 제공할 방침이다. 이와 함께 정부는 AI를 활용한 사이버 위협에 대응하기 위해 현재 보유한 국내 독자 AI 모델에 보안 관련 데이터를 추가 학습해 보안 특화 독자 AI 모델을 연내에 출시하겠다고 밝혔다. 중장기적으로 미국 앤트로픽이 개발한 초고성능 AI 모델 ‘미토스’ 수준의 고도화된 프론티어 모델 개발에도 나설 예정이다. 한편 우주항공청은 2035년까지 우주항공 기업 1200개, 글로벌 시장 점유율 3.0%를 달성하기 위한 핵심과제를 내놨다. 우선 오는 하반기 초소형군집위성 등 15기 위성을 실은 한국형 발사체 ‘누리호 5차 발사’를 완수할 계획이다. 또 발사 비용을 10분의 1로 낮출 재사용 차세대발사체 개발, 제2우주센터 건립지 선정을 추진하겠다고 밝혔다. 우주청은 2035년까지 한국형 저궤도 위성통신망을 구축하는 계획도 제시했다.

올 연말쯤이면 비싼 요금을 내고 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 외국산 생성형 인공지능(AI)을 사용하지 않아도 될 전망이다. 정부가 국산 생성형 AI를 무료로 보급하겠다는 계획을 내놨기 때문이다. 과학기술정보통신부는 16일 청와대 영빈관에서 열린 이재명 대통령 주재 ‘2026년 하반기 업무계획’ 보고에서 K-생성형 인공지능 ‘모두의 AI’ 서비스를 제공하겠다고 밝혔다. 요금제에 따라 제공되는 서비스가 달라지는 외국산 AI와 달리 비용 부담은 물론 이용량 제약 없이 범용 AI 챗봇 서비스를 이용할 수 있게 한다는 방침이다. 연말부터 서비스를 시작하고 내년부터는 청년 지원금, 장학금, 각종 복지혜택 등 여기저기에 흩어져 있는 다양한 정부 지원 혜택을 쉽게 찾아볼 수 있을 뿐만 아니라 필요한 서류와 절차를 안내하고 신청까지 한 번에 대행하는 AI 에이전트로 진화한다. 정부는 이를 통해 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 계획이다. 올 하반기 농축산물 가격비교, AI 국세상담, 국가유산 해설, 소셜미디어(SNS) 아동·청소년 위기대응 등 4개 서비스를 시작으로 내년까지 국민의 삶과 밀접한 분야의 AI 서비스 10개가 출시된다. AI 활용도를 높이기 위해 정부는 연말까지 514만 명에게 AI 활용역량 교육을 제공한다. 교육 접근성을 높이기 위해 민간과 공공의 AI 교육을 한 곳에서 쉽게 찾아 수강할 수 있는 온라인 교육환경을 조성하고 어르신과 취약계층 등을 대상으로 찾아가는 교육도 제공한다. 이와 함께 정부는 AI를 활용한 사이버 위협에 대응하기 위해 현재 보유한 국내 독자 AI 모델에 보안 관련 데이터를 추가 학습해 보안 특화 독자 AI 모델을 연내에 출시하겠다고 밝혔다. 중장기적으로는 미국 AI 기업 앤트로픽이 개발한 초고성능 AI 모델 미토스 수준의 고도화된 프론티어 모델 개발을 할 예정이다. AI 사용이 늘어나면서 급증하는 전력 수요에 대비해 SMR, 핵융합 등 전력 확보를 위한 기술에도 투자할 계획이다. SMR 분야에서는 2035년 첫 상용 SMR 건설 계획과 함께 용융염원자로, 초소형모듈원자로 등 차세대 SMR 개발 전략도 추진하고 내년에는 SMR을 탑재한 원자력 추진선 건조를 위한 민관합작 대형 프로젝트에 착수한다. 핵융합 발전 역시 2030년대 전력 생산 실현을 목표로 실증로 설계를 진행 중이며 2035년 실증로 준공을 위해 내년부터 민관협력 모델 정립을 추진할 것이라고 정부는 밝혔다. 한편 우주항공청은 2035년까지 우주항공 기업 1200개, 글로벌 시장 점유율 3.0%를 달성하기 위한 핵심과제를 제시했다. 우선 올 하반기 초소형군집위성 등 15기의 위성을 실은 한국형 발사체 누리호 5차 발사를 하고 발사 비용을 10분의 1로 낮출 재사용 차세대발사체 개발과 제2우주센터 건립지 선정을 추진하겠다고 밝혔다. 하반기에 달 우주환경 모니터를 발사하고 2029년 달 궤도 통신위성, 2030년 소형 달 착륙선 발사를 추진하며 2035년까지 한국형 저궤도 위성통신망을 구축할 계획이다. 우주청은 청사가 위치한 사천을 우주항공허브로 삼아 진주, 창원, 순천, 고흥을 연결한 남해안 우주항공 벨트를 구축해 민간 주도 혁신 생태계를 조성하겠다는 계획을 제시했다.

모델 출신 배우 겸 방송인 변정수가 생성형 인공지능(AI)을 활용한 주식 투자를 통해 상당한 성과를 거뒀다고 밝혔다. 실제 생성형 AI와 대화하며 정보를 수집하고 판단하는 투자 방식이 각광받고 있는데, 장기적으로는 좋은 주식을 오래 묵히는 ‘장투’보다 수익률이 낮다는 연구 결과도 있다. 변정수는 15일 유튜브 채널 ‘볼빨간 뇬뇬뇬’에 공개된 영상에서 배우 배종옥, 윤현숙과 함께 태국 방콕 여행을 즐기며 생성형 AI를 활용한 주식 투자에 대해 이야기했다. 변정수는 “챗GPT 때문에 주식을 시작했다. 선무당이 사람 잡는다고 작년 9월부터 한 주, 두 주씩 사기 시작했다”고 입을 열었다. 이에 배종옥이 “그래서 많이 올랐냐”고 묻자 변정수는 “원금은 이미 빼고 지금은 수익으로만 돌리고 있다”고 답했다. 변정수는 구체적인 투자 종목 중 하나로 SK하이닉스를 언급했다. 그는 “175만원 정도에 샀는데 (촬영 당시) 270만원까지 갔다”고 설명했다. 실제 적지 않은 주식 투자자들이 챗GPT와 제미나이 같은 생성형 AI를 활용해 투자에 필요한 정보를 수집하고 판단을 내리고 있다. 종목 선정과 매수 계획 수립, 증시에 영향을 줄 수 있는 뉴스 분석 등 투자자 개인이 홀로 하기 힘든 일들을 AI에 맡기며 자문을 얻곤 한다. 금융 플랫폼 인베스팅닷컴이 지난 3월 미국 개인투자자 938명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면 투자자의 62%가 투자 결정에 AI를 활용하고 있으며, 이 중 23.6%는 AI를 정기적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 이같은 AI 활용 투자 방식이 보편화되면서 서점가에는 AI를 효율적으로 활용해 주식을 굴리는 방법을 다룬 책 10여권이 출간된 상태다. 다만 AI를 활용한 투자도 결국 길게 보면 ‘장투’보다 수익률이 낮다는 연구 결과도 있다. 미국 UCLA와 영국 에든버러대, 성균관대 공동 연구진은 지난 20년간의 데이터를 활용해 생성형 AI에 기반한 주식 투자 전략을 분석한 결과 이같이 나왔다고 최근 공개한 논문에서 밝혔다. 연구진은 2004년부터 2024년까지 20년 동안의 기업 공시와 뉴스, 상장된 기업들의 주가 등을 분석 대상에 넣어 AI 투자 전략을 검증했다. 기존 연구에 따르면 AI 투자 전략은 단기간에 뛰어난 성과를 냈다. 그러나 연구진이 투자 기간을 20년으로 늘린 결과 AI 투자의 성과는 줄었다. 특히 다양한 종목을 대상으로 검증한 결과, 한번 산 주식을 장기간 보유하는 ‘장투’ 전략보다 성과가 떨어지는 것으로 나타났다. 연구진은 AI가 강세장에서는 지나치게 보수적으로 매매해 상승 기회를 놓치고, 약세장에서는 너무 공격적으로 투자하다 손실을 키웠다고 분석했다. 또한 전쟁이나 코로나19 팬데믹 같은 돌발 변수가 발생하면 AI의 기존 예측 모델이 무너지는 문제도 있다고 연구진은 짚었다.