인공지능(AI)의 사이버 공격 능력이 빠르게 커지면서 AI 기업들이 최신 모델의 강력한 기능을 보안 전문가에게 먼저 열어주고 있다. 위험한 기능을 모두 막아두기보다 공격자가 악용하기 전에 방어자가 같은 능력으로 취약점을 찾아내게 하겠다는 전략이다. 앤트로픽은 6일(현지시간) 보안 전문가를 대상으로 운영해온 프로그램을 확대한다고 밝혔다. 주요 소프트웨어·인프라 운영기관에 고성능 모델 ‘클로드 미토스’를 제공해 취약점을 찾게 한 ‘프로젝트 글래스윙’과, 검증된 보안팀에 오퍼스·소넷의 일부 제한을 풀어준 프로그램을 하나로 합친다. 접근권은 방어·레드팀·특수 등 3단계로 나눈다. 악성코드 분석부터 모의 침투, 전력·통신·금융망 같은 핵심 인프라 점검까지 허용 범위가 단계마다 다르다. 프랑스 미스트랄도 같은 날 비슷한 조치를 내놨다. 새 모델 ‘미스트랄 라지 4’를 오는 27일 오픈웨이트로 공개하기 전에 사이버보안 전문가와 정부기관에 먼저 제공한다. 이들에게는 일반 이용자보다 제한을 덜 건 모델을 제공해 공격·방어 능력을 시험하도록 한다. 오픈웨이트 모델은 공개되면 이용자가 직접 내려받아 자체 장비에서 돌릴 수 있어 개발사가 사용 방식을 계속 통제하기 어렵다. AI 기업들이 보안 전문가에게 제한을 풀어주는 것은 최신 모델의 사이버 능력이 그만큼 커졌기 때문이다. 앤트로픽이 오퍼스 5.5에 모의 공격 과제 50건을 맡긴 결과 일반 이용 환경에서는 모두 첫 단계에서 막혔다. 보안 전문가용 레드팀 권한을 주자 34건은 공격 절차를 끝까지 수행했다. 같은 모델이라도 어떤 작업을 허용하느냐에 따라 할 수 있는 일이 크게 달라지는 셈이다. 방어에 활용했을 때의 성과도 적지 않았다. 글래스윙 참여기관들은 지난 4~7월 AI로 최소 12만 9000건의 소프트웨어 취약점을 찾아냈다. 이 가운데 3만 3000건 이상은 고위험 또는 치명적 수준으로 분류됐다. 앤트로픽이 강한 사이버 기능을 검증된 보안조직에도 열어주려는 근거다. 최근 국내 금융권 공격에 활용된 것으로 지목된 중국산 보안 에이전트 ‘ARTEX’도 AI의 이런 양면성을 보여준다. ARTEX는 자체 AI 모델이 아니라 GPT·클로드·딥시크 등을 불러 시스템 탐색이나 응용프로그램인터페이스(API) 호출 같은 작업을 이어가는 도구다. 국내 보안업계는 새로운 해킹 기법이라기보다 기존 탐색·반복 조회 등에 AI 자동화가 더해진 형태로 보고 있다. 공격에 드는 시간과 인력을 줄여 기존 수법을 더 빠르게 반복할 수 있게 했다는 것이다. 다만 방어 쪽은 사정이 조금 다르다. 고성능 모델의 고급 기능은 누구나 바로 쓸 수 있는 게 아니다. 삼성전자·SK하이닉스·SK텔레콤 등 국내 기업도 기존 글래스윙 참여사로 알려져 있지만 최신 모델을 실제 보안 업무에 어디까지 활용하고 있는지는 공개되지 않았다. 앤트로픽도 기관과 사용 목적을 심사해 접근 수준을 달리한다. 지난 6월에는 미국 정부의 수출통제로 국내 참여 기업의 미토스 접근이 한때 막혔다가 이후 규제가 풀리기도 했다.

아마존의 인공지능(AI) 음성비서 ‘알렉사’ 개발을 이끈 로히트 프라사드가 현대자동차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스의 새 수장을 맡게 됐다. 걷고 뛰고 물체를 다루는 동작 능력으로 선두권 기술력을 보여온 휴머노이드 ‘아틀라스’의 뛰어난 ‘몸’에 AI ‘뇌’를 결합해 실제 제조현장 투입과 상용화에 속도를 내려는 전략이다. 보스턴다이내믹스는 7일 프라사드 전 아마존 범용인공지능(AGI) 수석부사장 겸 수석과학자를 신임 최고경영자(CEO)로 영입했다고 밝혔다. 프라사드 CEO는 “첨단 AI와 로보틱스를 융합해 현실 세계에서 의미 있는 가치를 창출하고 로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장하겠다”고 말했다. 프라사드 CEO는 음성·언어 AI 연구에서 출발해 대화형·생성형·멀티모달 AI와 AGI까지 AI 기술 발전의 주요 흐름을 두루 경험했다. 2013년 제프 베이조스 아마존 창업자가 후원한 비밀 프로젝트에 합류해 음성으로 질문하거나 음악 재생, 스마트홈 기기 제어 등을 할 수 있는 AI 비서 알렉사 개발을 주도했다. 이후 여러 AI 서비스의 기반이 되는 생성형 AI ‘노바’ 파운데이션 모델 개발을 총괄하고 가정용 로봇 ‘아스트로’ 프로젝트에도 참여했다. 기술을 제품과 사업으로 연결한 경험도 강점이다. 프라사드 CEO는 알렉사를 제품·서비스와 개발자·제조사가 참여하는 플랫폼으로 확장하는 데 기여했고, 급성장기에는 1만명 넘는 조직을 이끌었다. 로봇의 ‘몸’에 강한 보스턴다이내믹스가 AI를 통해 자율성과 적응력을 높이려는 방향과 맞닿아 있다. 아틀라스도 연구·시연 단계를 넘어 제조현장 투입을 준비하고 있다. 현대차그룹은 미국 조지아주 로봇 훈련·검증 거점인 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)에서 부품을 생산 순서에 맞게 배열하는 ‘시퀀싱’과 자재 취급 등을 훈련하고 있다. 2028년부터 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 같은 시기 연간 3만대 규모의 로봇 생산체제도 구축할 계획이다. 2030년에는 부품 조립 등 복잡한 공정으로 적용 범위를 넓힌다. AI 성능을 높이기 위한 외부 협력도 진행 중이다. 보스턴다이내믹스는 구글 딥마인드와 협력해 로봇이 주변 상황을 이해하고 판단하도록 하는 AI 모델과 아틀라스의 로봇 기술을 결합하고 있다. 글로벌 경쟁사들도 범용성과 현장 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 피규어AI는 지난달 자체 AI ‘헬릭스 2.5’를 공개해 낯선 주택 30곳에서 거실 정리, 수건 접기, 침대 정돈 등을 수행하며 적응력을 시험했다. 앱트로닉도 구글 딥마인드와 협력해 고객·협력사 현장에서 확보한 작업 데이터를 AI 학습에 활용하고 있다. 휴머노이드 경쟁이 보행과 관절 성능 등 ‘몸’에서 범용 AI와 현장 데이터, 양산 능력, 안전성과 사업성을 아우르는 종합전으로 확장되는 셈이다. 현대차그룹도 산업현장을 AI 로봇의 훈련·검증 무대로 활용해 아틀라스 상용화에 속도를 낸다는 구상이다.

아마존의 인공지능(AI) 음성비서 ‘알렉사’ 개발을 이끈 로히트 프라사드가 현대자동차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스의 새 수장을 맡게 됐다. 걷고 뛰고 물체를 다루는 동작 능력으로 선두권 기술력을 보여온 휴머노이드 ‘아틀라스’의 뛰어난 ‘몸’에 AI ‘뇌’를 결합해 실제 제조현장 투입과 상용화에 속도를 내려는 전략이다. 보스턴다이내믹스는 7일 프라사드 전 아마존 범용인공지능(AGI) 수석부사장 겸 수석과학자를 신임 최고경영자(CEO)로 영입했다고 밝혔다. 프라사드 CEO는 “첨단 AI와 로보틱스를 융합해 현실 세계에서 의미 있는 가치를 창출하고 로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장하겠다”고 말했다. 프라사드 CEO는 음성·언어 AI 연구에서 출발해 대화형·생성형·멀티모달 AI와 AGI까지 AI 기술 발전의 주요 흐름을 두루 경험했다. 2013년 제프 베이조스 아마존 창업자가 후원한 비밀 프로젝트에 합류해 음성으로 질문하거나 음악 재생, 스마트홈 기기 제어 등을 할 수 있는 AI 비서 알렉사 개발을 주도했다. 이후 여러 AI 서비스의 기반이 되는 생성형 AI ‘노바’ 파운데이션 모델 개발을 총괄하고 가정용 로봇 ‘아스트로’ 프로젝트에도 참여했다. 기술을 제품과 사업으로 연결한 경험도 강점이다. 프라사드 CEO는 알렉사를 제품·서비스와 개발자·제조사가 참여하는 플랫폼으로 확장하는 데 기여했고, 급성장기에는 1만명 넘는 조직을 이끌었다. 로봇의 ‘몸’에서 경쟁력을 쌓은 보스턴다이내믹스가 AI를 통해 자율성과 적응력을 높이려는 방향과 맞닿아 있다. 아틀라스도 연구·시연 단계를 넘어 제조현장 투입을 준비하고 있다. 현대차그룹은 미국 조지아주 로봇 훈련·검증 거점인 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)에서 부품을 생산 순서에 맞게 배열하는 ‘시퀀싱’과 자재 취급 등을 훈련하고 있다. 2028년부터 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 같은 시기 연간 3만대 규모의 로봇 생산체제도 구축할 계획이다. 2030년에는 부품 조립 등 복잡한 공정으로 적용 범위를 넓힌다. AI 성능을 높이기 위한 외부 협력도 진행 중이다. 보스턴다이내믹스는 구글 딥마인드와 협력해 로봇이 주변 상황을 이해하고 판단하도록 하는 AI 모델과 아틀라스의 로봇 기술을 결합하고 있다. 글로벌 경쟁사들도 범용성과 현장 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 피규어AI는 지난달 자체 AI ‘헬릭스 2.5’를 공개해 낯선 주택 30곳에서 거실 정리와 수건 접기, 침대 정돈 등을 수행하며 적응력을 시험했다. 앱트로닉도 구글 딥마인드와 협력해 고객·협력사 현장에서 확보한 작업 데이터를 AI 학습에 활용하고 있다. 애질리티로보틱스는 이달 포트로보틱스와 휴머노이드 ‘디짓 5’의 안전체계 강화에 나섰다. 휴머노이드 경쟁이 보행과 관절 성능 등 ‘몸’에서 범용 AI와 현장 데이터, 양산 능력, 안전성과 사업성을 아우르는 종합전으로 확장되는 셈이다. 현대차그룹도 산업현장을 AI 로봇의 훈련·검증 무대로 활용해 아틀라스 상용화에 속도를 낸다는 구상이다.

경희대학교와 프랑스 양자컴퓨팅 기업 파스칼(Pasqal)의 양자물질 공동연구 협력이 한·프 첨단기술 협력 행사에서 소개됐다. 경희대는 손석균 경희대 물리학과 교수가 지난달 프랑스 파리에서 열린 ‘프랑스-코리아 이노베이션 커넥트’(France-Korea Innovation Connect)에 참석해 양 기관의 양자물질 공동연구 현황과 협력 방향을 발표했다고 7일 밝혔다. 이날 행사는 양국의 인공지능(AI)·양자기술 협력을 구체화하고 산·학·연 교류를 확대하기 위해 마련됐다. 경희대와 파스칼은 지난 6월 업무협약(MOU)을 체결한 데 이어 공동연구 조직을 구축하며 협력을 확대하고 있다. 경희대 양자물질글로벌연구소는 파스칼과 함께 중성원자 기반 양자응용연구센터를 설립해 양자물질 연구와 양자컴퓨팅을 연계하는 공동연구 기반을 마련했다. 파스칼의 알렉산드르 도우핀 양자물질 부문 부사장도 연구부센터장으로 참여해 중성원자 양자컴퓨팅을 활용한 양자 시뮬레이션 및 물질 연구를 공동으로 수행하고 있다. 양 기관은 경희대의 양자물질·양자소자 분야 실험 연구 역량과 파스칼의 중성원자 양자컴퓨팅 기술을 결합해 새로운 양자기술 활용 분야를 발굴한다는 계획이다. 특히 국내 산업계 수요와 연계해 공동연구 성과의 산업적 활용 가능성을 모색한다. 손 교수는 “파스칼과의 협력을 단순한 교류나 업무협약에 머물게 하지 않고 공동연구 조직과 실질적인 연구 성과로 연결하겠다”며 “글로벌 양자 기업과 국내 산업계, 대학의 연구 역량을 연결해 국제 공동연구와 양자기술 활용 사례를 만들어 나가겠다”고 말했다.

챗GPT가 생성한 글에 사람 눈에 보이지 않는 ‘워터마크’가 찍힌다. 인공지능(AI)이 쓴 글을 식별하는 기술이 확산하면서 대학 과제나 논문 등에 AI의 이용 여부를 가려낼 수단으로 작용할 전망이다. 하지만 이를 토대로 실제 사용자에게 불이익을 줄 경우 적지 않은 논란이 예상된다. 오픈AI는 유럽연합(EU) AI법상 ‘생성형 AI 투명성 의무’에 대응해 AI 생성 글을 식별하는 기술인 ‘텍스트그레인’을 도입한다고 5일(현지시간) 밝혔다. 수주 내 EU 지역의 챗GPT와 코덱스에 우선 적용한다. AI가 단어를 고르는 과정에 미세한 통계적 신호를 심는 방식이다. 사람이 읽을 때는 차이가 없지만 전용 도구로 찾아낼 수 있어 AI의 답변을 그대로 복사해 옮길 경우에도 흔적이 유지된다. 앤트로픽도 지난 8월 클로드에 유사 기술을 도입했고 구글도 제미나이에 ‘신스ID-텍스트’를 적용하고 있다. 다만, 워터마크가 AI 사용의 전모를 보여주는 것은 아니다. 글을 수정하면 신호가 약해진다. 오픈AI가 400토큰 분량의 글을 시험한 결과 단어 10%를 유의어로 바꾸자 탐지율은 92%에서 66%로 낮아졌다. 단어 25%를 바꾸면 탐지율은 17%까지 떨어졌다. 워터마크가 탐지되지 않았다고 해서 사람이 직접 쓴 글이라고 단정할 수 없는 이유다. 반대로 워터마크가 발견됐다고 부정행위가 입증되는 것도 아니다. 과제 전체를 챗GPT에 맡긴 경우와 직접 쓴 글을 AI로 다듬거나 번역한 경우를 구별하기 어렵다. AI가 글 작성에서 어느 정도 관여했는지도 알 수 없다. AI가 허용된 보조행위를 했을 가능성도 있다. 판정 권한의 문제도 있다. 오픈AI는 워터마크 탐지 도구를 일반에 공개하지 않고 당분간 승인된 연구자와 전문기관에만 제공한다. 기업 등이 이용하는 응용프로그램인터페이스(API)도 워터마크를 기본 적용하지 않고 원하는 고객이 선택하도록 했다. AI 업체가 신호를 심는 기술뿐 아니라 이를 확인할 수단과 적용 범위까지 결정하는 구조인 만큼, 탐지 결과가 실제 평가나 징계에 쓰일 경우 외부 검증이나 이의 제기 통로가 필요하다는 지적도 나온다. 이미 미국 밴더빌트대는 2023년 표절 검사 업체 턴잇인의 AI 탐지 기능 사용을 중단했다. 턴잇인이 밝힌 오탐률은 1%였지만 대학 측은 한 해 제출되는 과제 7만 5000건에 적용하면 약 750건을 잘못 판정할 수 있다고 봤다. 국제 학술지 ‘네이처 휴먼 비헤이비어’는 AI 탐지기 때문에 지난 8월 AI 사용을 잘못 의심받은 호주가톨릭대 학생들이 검색 기록과 손글씨 메모까지 내야 했던 사례를 소개했다. AI 탐지기를 부정행위 판정이 아닌 보조 수단 정도로 써야 한다는 것이다.

전문 업무 자동화·코딩·보안 최고점오남용 방지 테스트 후 일반 공개 구글이 7개월 만에 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이4 아르곤’을 공개했다. 당초 6월로 예상됐던 차세대 모델 출시가 수개월 미뤄진 끝에 제미나이4로 세대까지 바꿔 내놓은 것이다. 구글이 공개한 성능 평가에선 코딩과 업무 자동화, 보안 분야에서 잇달아 최고점을 기록하며 오픈AI·앤트로픽의 최신 모델과 다시 정면 승부에 나섰다. 구글은 30일(현지시간) 제미나이4 시리즈의 첫 모델인 아르곤을 공개했다. 지난 2월 ‘제미나이 3.1 프로’ 이후 처음 내놓은 최상위 모델이다. 코딩과 금융·법률 등 전문 업무와 여러 단계를 거치는 작업 능력을 강화했다. 한 번에 생성할 수 있는 분량도 기존 6만 4000토큰에서 100만 토큰으로 늘렸다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 차세대 모델을 6월 중 선보이겠다고 예고했지만 일정이 거듭 밀렸다. 구글은 결국 준비해 온 ‘제미나이 3.5 프로’를 건너뛰고 제미나이4로 직행했다. 그사이 오픈AI와 앤트로픽은 GPT-6 아스트라와 클로드 오퍼스 5.5 등 최상위 모델을 잇달아 내놨다. 구글이 공개한 성능 지표에서는 이들을 앞서는 항목이 많았다. 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 ‘DeepSWE v1.1’에서 77.9%, 기업 업무 자동화 평가 ‘AutomationBench’에서 51.3%로 가장 높은 점수를 기록했다. 보안 취약점 해결 능력을 보는 ‘CWE-bench v1’에서는 GPT-6 아스트라와 공동 1위였다. 반면 외부 평가에서는 다소 차이가 났다. AI 모델 평가기관 아티피셜 어낼리시스의 지능지수에서 아르곤은 53점으로 GPT-6 아스트라와 같았다. 반면 실제 소프트웨어 개발 과제를 수행하는 ‘FrontierSWE’에서는 GPT-6 아스트라와 클로드 오퍼스 5.5에 이어 3위였다. 아르곤은 아직 일반에 공개되지 않았다. 구글은 오남용 위험을 고려해 검증된 사이버 보안 전문가에게 먼저 제공한다. 이후 유료 응용프로그램 인터페이스(API) 이용자와 구글 AI 울트라 구독자 등으로 공개 범위를 넓힐 예정이다. 블룸버그는 일부 구글 직원들이 실제 코딩 작업에서 기대에 못 미쳤다는 반응을 보였다고 전했지만 구글은 이를 반박했다.

LG가 청소년과 청년부터 임직원, AI 전문가까지 단계별 교육을 제공하며 미래 AI 인재 육성에 속도를 내고 있다. LG는 구광모 LG 대표의 인재 육성 철학을 바탕으로 대상과 수준에 맞춘 AI 교육 체계를 구축하고 있다. 청년 대상 ‘LG 에이머스(Aimers)’를 비롯해 ‘LG AI 청소년 캠프’, ‘LG디스커버리랩’, 사내 대학원인 ‘LG AI대학원’ 등을 운영하며 AI 교육 저변 확대와 실무형 인재 양성에 나서고 있다. 대표적인 청년 AI 인재 육성 프로그램인 LG 에이머스에는 연간 5000명 이상의 청년이 참여한다. 2022년 하반기 시작 이후 올해 상반기까지 누적 참가자는 2만 3000명을 넘어섰다. 참가자들은 AI 전공 대학원 수준의 교육을 무료로 수강하고 실제 산업 데이터를 활용한 해커톤을 통해 실무 경험을 쌓는다. LG는 2030년까지 누적 5만명 이상의 청년 AI 인재를 육성한다는 계획이다. LG는 중학생 대상 LG AI 청소년 캠프도 서울대와 함께 운영하고 있다. 청소년들이 일상 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 경험하도록 하고, 교육과 멘토링을 통해 AI 활용 역량을 키우도록 지원한다. 또 ‘LG디스커버리랩 서울·부산’을 통해 자율주행, 스마트팩토리 로봇 등에 적용된 AI 기술을 체험할 수 있는 교육을 제공한다. 연간 3만 3000명 이상의 청소년이 무료 교육을 받을 수 있으며, 도서·산간 지역을 직접 찾아가는 프로그램도 운영한다. 임직원 대상 교육도 확대하고 있다. 국내 처음으로 교육부 인가를 받은 사내 대학원인 LG AI대학원은 석박사 과정을 통해 산업 현장의 경험과 AI 기술을 결합한 전문 인재를 양성한다. 올해 1기 신입생으로 석사 11명, 박사 6명이 입학했으며 학비 전액을 지원한다. LG AI연구원의 연구 인프라와 산업 데이터를 활용해 초거대 AI부터 산업 응용까지 실전 중심의 교육과 연구를 진행한다. 이와 함께 LG는 임직원의 AI 활용 역량을 높이기 위한 ‘LG AI 아카데미’도 운영 중이다. AI 기초와 도구 활용부터 산업 현장의 문제 해결, 사내 석박사 과정까지 단계별 교육을 제공하는 방식이다. AI 윤리 분야의 글로벌 교육에도 나선다. LG AI연구원과 유네스코는 최근 ‘AI 윤리 MOOC 프로젝트’를 공개하고 전 세계 누구나 무료로 수강할 수 있는 AI 윤리 교육 과정을 선보였다. 개발자와 연구자, 정책입안자가 AI를 책임감 있게 개발·활용할 수 있도록 실무 중심의 교육을 제공한다.

1980년대 후반 비장한 각오를 장착하고 석사 논문을 쓰기 시작했다. 사실상 지적 만용에 가까운 자신감을 충전한 채 출발했지만, 그 만용은 글을 쓰기 시작한 지 며칠 만에 수증기처럼 사라졌다. 석사 논문을 쓰는 과정은 모르는 게 얼마나 많은지를 확인하는 진실의 시간이었다. 머릿속에 있는 생각을 문법적 오류가 없을 뿐 아니라 뜻도 통하는 문장으로 빚어내는 것, 그리고 그 문장과 문장을 논리적으로 연결하는 게 결코 쉽지 않은 일임을 확인하는 과정과 다름없었다. ‘소크라테스적 무지’를 그렇게 배웠다. 대학교 앞 제본소에서 큼지막한 하드커버로 장정해 금박으로 논문 제목과 글 쓴 사람의 이름까지 적어 넣은 논문을 동료들에게 증정하면서 이렇게 말했다. “라면 냄비 받침으로만 사용하지 말아 줘.” 책의 용도는 다양하다. 적당한 두께라면 베개가 없을 때 응급 베개 대용으로도 쓸 수 있고, 그보다 더 무지막지하게 무거운 책은 무엇인가를 평평하게 펼 때 누름판으로도 요긴하게 쓸 수 있다. 그런데 요즘 책에는 그때는 짐작도 못 했던 또 하나의 쓸모가 생겼다. 라면 냄비 받침도, 베개도, 누름판도 아닌 인공지능(AI)을 학습시키는 재료로서의 쓸모다. 앤스로픽이 수백만 권의 실물 종이책을 구매한 뒤 외주 업체를 통해 책등을 잘라내고 고속 스캔 장비에 넣어 디지털화한 후 원본을 파괴해 AI 데이터 학습에 사용했다는 사실이 저작권 침해 소송 과정에서 알려졌다. 중고서점에서 2022년 이전에 출판된 책을 대량 주문하는 특이한 징후도 파악되어 그 경로를 추적해 보니, 대량 주문된 중고책의 도착지는 다름 아닌 AI 개발회사였다고 한다. 왜 2022년 이전의 책이었을까. 챗GPT가 등장한 2022년 11월 이후, 웹에 새로 쌓이는 글의 상당량은 생성형 AI가 쓰거나 손을 댄 문장이다. AI를 AI가 만든 글로 학습시키면 오류와 상투어가 대물림되며 품질이 열화되는 ‘모델 붕괴’ 현상이 일어난다. 그러니 사람이 직접 쓰고 편집자가 다듬은 2022년 이전의 문장이 담긴 책은 희귀자본이 되었고, AI 개발 회사는 그 희귀자본의 가치를 간파한 것이다. 대학에서 글을 대신 써 주는 ‘자동 글쓰기 기계’인 생성형 AI를 사용하기 시작한 지 불과 몇 년 사이에 교수는 논문을 쓸 때, 학생은 쓰기 싫은 과제를 대신 쓰게 하려고 이 기계를 사용하고 있다. 기계가 제법 글을 잘 쓰지만, 기계가 쓴 글은 티가 난다는 지적이 늘어나자 이제는 기계가 쓴 글을 마치 인간이 쓴 것처럼 포장해 주는 AI 서비스까지 등장했다. 신성장 산업다운 재빠른 응용력이다. 우리는 갈림길에 서 있다. 책 대신 읽고 요약해 주고 글까지 자동으로 써 주는 기계에 더 의존할 것인가. 아니면 2022년 이후 희귀자본이 된 인간의 노력만으로 글을 쓰는 능력 배양을 고등교육의 차기 도전 과제로 삼을 것인가. 인간의 종말이라는 괴담이 기분 나쁜 예지몽이 아니라 현실이 되는 것을 막으려면, 당신은 어느 길을 택할 것인가. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

데이터 축적·학습 반복 ‘선순환’내년 시설 10배로… 역할도 확대 수년 내 해외 사업장에 순차 배치 현대자동차그룹이 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 자동차 제조 현장에 투입하기 위해 ‘로봇 학교’를 본격 가동했다. 내년에는 학습 시설을 현재의 10배 규모로 키운다. 로봇을 공장에 투입해 현장 데이터를 축적하고, 이를 인공지능(AI) 학습에 다시 활용해 아틀라스의 성능을 높이는 선순환 구조로 피지컬 AI 상용화에 속도를 내겠다는 의미다. 현대차그룹 산하 보스턴다이내믹스는 21일(현지시간) 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 안에 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 가동했다고 22일 밝혔다. 지난 6월 시범 운영을 시작한 RMAC은 아틀라스가 제조 현장 투입에 앞서 작업을 학습·검증하는 ‘로봇 학교’다. 내년에는 HMGMA 내 별도 시설로 옮겨 규모를 약 10배로 확장한다. 아틀라스는 RMAC에서 실제 사업장과 같은 환경에서 물류 작업과 자동차 부품을 조립 순서에 맞게 배치하는 ‘서열’ 작업 등을 익힌다. 현대차그룹은 2028년 HMGMA에서 아틀라스를 서열 작업에 투입한 뒤 2030년에는 부품 조립으로 역할을 확대할 계획이다. 이후 중량물 운반 등 고강도 작업에도 적용한다. RMAC에서 훈련받은 로봇은 소프트웨어와 데이터로 생산 공정을 유연하게 제어하는 ‘소프트웨어 정의 공장’(SDF)에 투입된다. 여기서 작업 데이터를 축적하고 다시 RMAC으로 보내 재학습시키는 선순환 구조다. 현대차그룹은 RMAC을 AI 로보틱스 사업의 ‘엔진’으로 규정했다. 현대차그룹은 향후 수년 내 아틀라스 2만 5000대를 국내를 제외한 현대차·기아 글로벌 사업장에 순차 배치하고, 미국에 연간 3만대 규모의 로봇 생산 시설을 구축할 계획이다. HMGMA에서 검증한 뒤 기아 조지아 공장과 글로벌 생산 거점으로 확대한다는 구상이다. 보스턴다이내믹스는 아틀라스의 활용 범위를 자동차 밖으로도 넓힐 계획이다. 제조·항공우주·반도체·물류·식음료·생명과학 등의 고객사들과 아틀라스 적용 가능성을 논의하고 있다. 실증·데이터 확보 경쟁은 세계적으로 치열하다. BMW는 지난 6월부터 미국 스파르탄버그 공장에서 피겨AI의 최신 휴머노이드 ‘피겨 03’을 투입해 부품을 컨테이너에서 꺼내 조립 순서에 맞춰 분류하는 서열 작업을 시험하고 있다. 미국 휴머노이드 업체 앱트로닉도 지난 6월 텍사스 오스틴의 데이터 수집·훈련 시설 ‘로봇 파크’를 확대 개장했다.

현대자동차그룹이 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 자동차 제조 현장에 투입하기 위해 ‘로봇 학교’를 본격 가동했다. 내년에는 학습 시설을 현재의 10배 규모로 키운다. 로봇을 공장에 투입해 현장 데이터를 축적하고, 이를 인공지능(AI) 학습에 다시 활용해 아틀라스의 성능을 높이는 선순환 구조로 피지컬 AI 상용화에 속도를 내겠다는 의미다. 현대차그룹 산하 보스턴다이내믹스는 21일(현지시간) 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 안에 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 가동했다고 22일 밝혔다. 지난 6월 시범 운영을 시작한 RMAC은 아틀라스가 제조 현장 투입에 앞서 작업을 학습·검증하는 ‘로봇 학교’다. 내년에는 HMGMA 내 별도 시설로 옮겨 규모를 약 10배로 확장한다. 아틀라스는 RMAC에서 실제 사업장과 같은 환경에서 물류 작업과 자동차 부품을 조립 순서에 맞게 배치하는 ‘서열’ 작업 등을 익힌다. 현대차그룹은 2028년 HMGMA에서 아틀라스를 서열 작업에 투입한 뒤 2030년에는 부품 조립으로 역할을 확대할 계획이다. 이후 중량물 운반 등 고강도 작업에도 적용한다. RMAC에서 훈련받은 로봇은 소프트웨어와 데이터로 생산 공정을 유연하게 제어하는 ‘소프트웨어 정의 공장’(SDF)에 투입된다. 여기서 작업 데이터를 축적하고 다시 RMAC으로 보내 재학습시키는 선순환 구조다. 현대차그룹은 RMAC을 AI 로보틱스 사업의 ‘엔진’으로 규정했다. 현대차그룹은 향후 수년 내 아틀라스 2만 5000대를 국내를 제외한 현대차·기아 글로벌 사업장에 순차 배치하고, 미국에 연간 3만대 규모의 로봇 생산 시설을 구축할 계획이다. HMGMA에서 검증한 뒤 기아 조지아 공장과 글로벌 생산 거점으로 확대한다는 구상이다. 보스턴다이내믹스는 아틀라스의 활용 범위를 자동차 밖으로도 넓힐 계획이다. 제조·항공우주·반도체·물류·식음료·생명과학 등의 고객사들과 아틀라스 적용 가능성을 논의하고 있다. 실증·데이터 확보 경쟁은 세계적으로 치열하다. BMW는 지난 6월부터 미국 스파르탄버그 공장에서 피겨AI의 최신 휴머노이드 ‘피겨 03’을 투입해 부품을 컨테이너에서 꺼내 조립 순서에 맞춰 분류하는 서열 작업을 시험하고 있다. 미국 휴머노이드 업체 앱트로닉도 지난 6월 텍사스 오스틴의 데이터 수집·훈련 시설 ‘로봇 파크’를 확대 개장했다.

수학을 잘하는 학생들 백이면 백 모두 오답노트를 만든다. 오답노트는 자기가 틀린 문제를 정리해 취약한 부분을 파악하고 기억해뒀다가 비슷한 유형이 나오면 곧바로 활용할 수 있게 한다. 문제가 풀리지 않을 때마다 전문가에게 묻는 것이 아니라 오답노트를 만들어 비슷한 문제에 활용하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 카이스트 전산학부, 산업및시스템공학과, 아마존, LG AI연구원 공동 연구팀은 스마트 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘큐어’(CURE·누적 지식 재사용)를 개발했다고 21일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회 ‘유럽 컴퓨터 비전 학회’(ECCV 2026)에서 발표됐다. 스마트폰 같은 기기는 계산 능력과 메모리의 제한 때문에 가벼운 소형 AI를 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만 복잡한 문제나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어진다. 반면 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도는 높일 수 있지만 통신량과 서버 연산량이 늘어나 답변 대기 시간은 길어지고 서비스 운영 비용도 커진다. 이를 해결하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구됐지만 서버에서 받은 답을 저장하지 않기 때문에 비슷한 문제가 던져지면 서버에 다시 도움을 반복해 요청해야 하는 단점이 있다. 이에 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고 기기가 나중에 다시 사용할 수 있는 지식으로 축적할 수 있도록 했다. 큐어는 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있도록 판단하고 해결이 어려운 경우 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청하는 방식이다. 수학 문제를 풀 때 혼자 풀어보고 모르면 배운 내용을 찾아본 뒤 그래도 모를 경우 전문가에게 묻는 것과 같다. 스마트 기기의 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 큐어는 서버의 판단 결과와 이미지 특성을 기기의 지식 저장소에 반영해 이후 비슷한 차종의 사진을 만나면 앞서 저장된 지식을 참고해 기기에서 직접 판단하는 식이다. 특히 큐어는 서버가 처리한 사진을 하나씩 저장하는 것이 아니라 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐만 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다. 연구팀은 기기용 소형 모델과 서버용 대형 모델로 다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험으로 큐어의 성능을 검증했다. 그 결과 모든 입력값을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접하는 정확도를 보이면서도 기존 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61%나 줄였다. 처리 속도 역시 서버의 지식을 기기에 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다는 최대 2.80배, 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식보다 최대 3.67배 빠른 것으로 확인됐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 덕분이다. 큐어는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 더군다나 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 장점도 갖고 있다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서도 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 이재길 카이스트 전산학부 교수는 “큐어는 높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

경기도가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 노인 등에 통합 돌봄서비스를 제공하는 AI 스마트홈 돌봄 사업을 시작한다고 20일 밝혔다. 앞서 지난 5월 도는 보건복지부가 주관하고 한국사회보장정보원이 추진하는 ‘2026년 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업(AX sprint)’에 선정됐다. 총 2억 7500만원의 국비를 확보한 도는 도시형 시범지역으로 성남시를 지정해 노인·장기요양·만성질환자 200가구에 스마트홈 돌봄 서비스를 2027년 12월까지 실시할 계획이다. 돌봄이 필요한 노인 등이 살던 집에서 24시간 안전·건강·정서 관리를 받을 수 있는 통합 돌봄 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. 대상자에게는 AI 스피커, 활동량 감지기, 반려로봇, 스마트워치, 혈압측정기 등이 제공된다. 태블릿 기반 AI가 정기적으로 안부를 확인하고 정서적 교감을 나누는 한편, 음성·표정·생활 신호 등을 종합 분석해 위험 징후를 조기 포착하고, 복약 알림·외출 감지·수면 패턴 분석 등의 기능을 통해 돌봄 대상자의 일상생활 상태를 상시적으로 살핀다. 박미정 도 노인복지과장은 “이번 사업은 독거노인 및 취약계층의 고독사 예방과 상시 모니터링 체계 강화에 크게 기여할 것”이라고 말했다.

경기도가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 돌봄이 필요한 어르신들에게 통합 돌봄서비스를 제공하는 인공지능 스마트홈 돌봄 사업을 시작한다고 20일 밝혔다. 앞서 지난 5월 도는 보건복지부가 주관하고 한국사회보장정보원이 추진하는 ‘2026년 인공지능 응용제품 신속 상용화 지원사업(AX sprint)’에 선정됐다. 총 2억 7,500만 원의 국비를 확보한 도는 도시형 시범지역으로 성남시를 지정해 노인·장기요양·만성질환자 200가구에 스마트홈 돌봄 서비스를 2027년 12월까지 제공할 계획이다. 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 재가 돌봄 서비스에 접목해, 돌봄이 필요한 어르신 등이 살던 집에서 24시간 안전·건강·정서 관리를 받을 수 있는 통합 돌봄 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. 대상자에게는 인공지능 스피커, 활동량 감지기, 반려로봇, 스마트워치, 혈압측정기 등이 제공된다. 태블릿 기반 인공지능이 정기적으로 안부를 확인하고 정서적 교감을 나누는 한편, 음성·표정·생활 신호 등을 종합적으로 분석해 위험 징후를 조기에 포착하고, 복약 알림·외출 감지·수면 패턴 분석 등의 기능을 통해 돌봄 대상자의 일상생활 상태를 상시 모니터링한다. 이를 통해 돌봄 공백을 줄이는 동시에 현장 종사자의 업무 부담도 덜 것으로 기대된다. 박미정 경기도 노인복지과장은 “사업이 안정적으로 안착될 수 있도록 성남시, NHN컨소시엄 등 관계 기관과 협력하고 나아가 경기도가 지속적으로 인공지능 기반 노인돌봄서비스를 선도할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

신소재로 주목받는 그래핀 상용화를 위해 경북 포항에서 관계 기관이 협의체를 구성했다. 포항시는 ‘K-그래핀 상용화 협의체’ 출범식을 개최하고, 그래핀 기술의 상용화와 산업생태계 조성을 본격 추진한다고 14일 밝혔다. 협의체는 개별 기업이 상용화 과정에서 겪는 한계를 공동으로 해결하고, 기업 간 협력을 이끌어내기 위해 구성됐다. 소재 기업과 수요 기업을 연결해 시장 수요에 맞는 응용제품을 공동 개발하고, 포스텍(포항공대)과 나노융합기술원의 전문 인력 및 시설·장비를 활용한 공정 실증과 제품화를 지원할 예정이다. 현재 협의체에는 그래핀스퀘어를 비롯한 소재·장비 기업과 배터리·바이오·인공지능(AI) 등 응용 분야 기업 총 26개사가 참여하고 있다. 향후 그래핀 활용 기업의 협의체 참여를 지속적으로 확대해 기업 간 협력의 폭을 넓힐 방침이다. 이날 출범식에서는 ▲산업생태계 고도화 ▲실증·표준 인프라 구축 ▲수요주도형 생태계 확장 ▲글로벌 선도 혁신환경 조성 등 4대 전략을 담은 ‘포항시 그래핀 산업 육성 로드맵’도 발표했다. 시는 이번 협의체 출범을 계기로 현장의 기술 수요와 애로사항을 파악하고, 지역 핵심 기관과 협력해 공동사업을 발굴할 계획이다. 또한 그래핀의 국가첨단전략기술 지정을 추진해 국가 차원의 육성 기반을 마련하고, 기업 집적과 산업생태계 확장을 통해 ‘포항 그래핀밸리’ 조성 기반을 다져 나갈 계획이다. 박용선 시장은 “협의체 출범을 계기로 기업과 연구 기관의 협력을 강화하고, 실질적인 사업화 성과로 이어질 수 있도록 적극 지원해 포항을 대한민국 그래핀 상용화 중심지로 키워 나가겠다”고 말했다.

3000여편 비틀스 곡 제목·가사 차용최다 인용 10곡은 1584편에 등장“대중적인 게 일반 독자 이해 넓혀” 세계적인 K팝 그룹 방탄소년단(BTS)은 2019년부터 미국 주요 언론과 음악계에서 영국의 전설적인 밴드 비틀스와 비교되며 집중 조명됐다. 비틀스는 해체된 지 50년이 지났음에도 여전히 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그들은 역대 최다 음반 판매 기록과 함께 빌보드 1위 곡 최다 보유 기록을 갖고 있으며 대중음악을 예술의 영역으로 끌어올렸다는 평가까지 받고 있다. 그런데 비틀스의 음악이 과학계에도 상당한 영향을 미치고 있다는 재미있는 분석 결과가 나와 눈길을 끈다. 네덜란드 델프트공과대(DUT) 전기공학·수학·컴퓨터과학부, 왕립 통신사 KPN, 응용과학연구소 ICT 전략·정책부, 네이메헌 라드바우드대 법학부, 비틀스 팟캐스트 ‘팹포캐스트’ 공동 연구팀은 과학 논문 3000편 이상이 비틀스의 노래 제목과 가사를 빌려 쓴 것으로 확인했다. 비틀스가 과학 커뮤니케이션에 가장 큰 영향을 준 음악가라는 사실을 밝혀낸 이 연구 결과는 미국 공공도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 9월 10일 자에 실렸다. 연구팀은 비틀스의 노래 제목과 가사가 과학 논문에 얼마나 자주 등장하는지 알아보기 위해 비틀스 음악 전곡을 살펴봤다. 대신 비틀스가 직접 작곡하지 않은 곡, 한 단어짜리 제목, 일상 영어 표현에서 많이 쓰이는 제목을 사용한 곡을 제외한 112곡을 분석했다. 그다음 학술 데이터베이스 ‘스코퍼스’에서 논문 제목 전체가 비틀스 음악의 가사나 제목과 같은 어순으로 들어간 논문을 검색했다. 비틀스 음악 발표 연도 이전에 나온 논문들은 제외했다. 이렇게 수집한 2만 58편의 논문을 대상으로 오픈AI의 챗GPT-4o 미니 모델로 “논문 제목이 해당 노래의 언어유희에 해당하는가”를 살펴봤다. 그 결과, 노래 제목을 그대로 인용한 논문은 2048편, 가사를 정확하게 인용한 것은 189편, 제목과 가사를 재치 있게 비틀어 쓴 언어유희 사례는 각각 555편, 408편으로 확인됐다. 비틀스 인용은 의학과 사회과학 분야가 가장 많았지만 컴퓨터과학, 환경과학, 예술, 인문학 등 특정 분야에 국한되지 않은 것으로도 확인됐다. 연구팀은 비틀스 노래 중 가장 많이 인용된 10곡은 1584편의 논문에 등장했다고 밝혔다. 가장 자주 인용된 노래는 ‘The Long and Winding Road’(798건), ‘With a Little Help from My Friends’(209건), ‘Here, There and Everywhere’(129건)이었다. 이 제목들은 연구의 여정, 협력, 발견이라는 과학 연구 과정을 절묘하게 비유하는 표현이라고 연구팀은 설명했다. 코로나19 장기 후유증인 롱코비드와 관련한 논문의 제목은 ‘The lung and winding road’(폐와 굽이진 길)였고 수학 군론(Group Theory)을 활용한 양자컴퓨팅 논문 제목은 ‘Here comes the SU(N)’이었다. ‘All You Need Is Love’(필요한 것은 사랑뿐)를 변형한 제목도 학술 문헌에 다수 등장했는데 ‘All you need is sleep’(필요한 건 잠뿐)이 대표적이다. 특히 2017년 발표된 논문 ‘Attention is all you need’(필요한 건 주의력뿐)는 스코퍼스 기준 8만 9737회 인용돼 21세기 들어 지금까지 가장 영향력 있는 과학 논문 중 하나로 꼽힌다. 연구를 이끈 가브리엘 부델 DUT 박사는 “이번 연구가 과학자들에게 주는 교훈은 분명하다”며 “잘 고른 인용문은 일반 독자들도 연구 성과에 쉽게 다가갈 수 있게 한다”고 설명했다. 부델 박사는 “대중문화가 학술 커뮤니케이션을 어떻게 형성하는지에 관한 이해를 넓히는 데 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.

자는 척했던 거인창신메모리, 5년 내 판도 엎을 것국가 빅펀드, 수십조원 씨앗 뿌려IPO로 시장에서 자본 회수 모델DDR4 반값에 뿌리며 시장 잠식삼전닉스, 멈추는 순간 따라잡혀AI 응용시장에 사활 거는 中14억 인구와 데이터 원석이 무기AI로 제조업 전환, 생산성 극대화2500명 필요했던 공장, 로봇 대체불도 끄고 사람도 없이 밤새 가동원가절감해 제조업 세계 1위 목표한국의 대응방안은한국 제조업·미국 빅테크 손잡고중국처럼 생산 원가 낮춰 생산을반도체·배터리·바이오 최종 보루규제·주52시간 근무 등 타개하고고품질·고신뢰 첨단 공급자 돼야인공지능(AI) 시대의 총아인 반도체와 휴머노이드 로봇 분야에서 중국이 무섭게 부상하고 있다. 최근 중국경제전문가인 전병서 중국경제금융연구소장을 만나 중국 반도체·AI 굴기의 비결, 한국 반도체의 갈 길 등에 대해 이야기를 나눴다. 전 소장은 “최근 반도체 초호황은 미중 갈등에서 우리가 어부지리를 얻은 것으로 실력으로 착각하면 안 된다”며 “미국도 중국도 못 하는 고품질·고신뢰의 첨단 기술 공급자 포지션을 확보하는 것이 한국의 생존 전략”이라고 강조했다. ●유일하게 中 앞선 반도체, 기술 격차 3년 -창신메모리(CXMT)가 최근 상하이 증시에 상장해 시가총액 1위(약 770조 원)에 올랐다. “잠자던 거인이 깨어난 게 아니라, 사실 자고 있던 척했던 거다. 지금은 세계 4위지만 5년 안에 판도가 뒤집힐 것이다. 현재 우리와 기술 격차는 범용 D램은 3년, HBM은 5년 격차, 이 숫자를 편하게 볼 수 있는 한국 기업은 없다. 올해 2분기 CXMT의 D램 점유율은 불과 1년 만에 4%에서 10%로 2.5배 뛰었다. 반도체 슈퍼사이클이 CXMT에 자금과 자신감을 동시에 선물했다. 호황의 과실이 경쟁자를 키우는 아이러니가 벌어지고 있다.” -중국 반도체 산업이 ‘국가 보조금’에서 ‘증시 활용’으로 전략을 바꿨나. “씨앗은 국가가 뿌리고 열매는 시장이 따가는 구조다. 1단계는 국가 빅펀드가 수십조원을 쏟아 기술 기반을 닦는 것, 2단계는 기업공개(IPO)로 자본을 회수하는 것이다. CXMT는 666억 위안, YMTC는 330억 위안을 증시에서 확보할 예정이다. 리스크는 국가가, 수익은 시장이 가져간다. 반도체에 이어 로봇까지 이 공식이 반복된다. 더 교묘한 건 글로벌 자본을 끌어들여 외국 투자자들이 중국 반도체에 돈을 넣게 만들면, 미국도 함부로 제재하기 어려워지는 구조를 만든다는 점이다. 외국 돈이 들어오면 미국도 쉽게 손을 못 댄다.” -CXMT가 삼성전자·SK하이닉스에 실질적으로 영향을 미칠 시점은. “범용 D램 기술 격차 3년, 실적 타격은 5년, 달력을 보면서 긴장해야 할 숫자다. CXMT는 지금 DDR4를 반값에 뿌리며 시장을 잠식 중이다. 가격전쟁은 이미 시작됐고, 한국에 남은 방어선은 HBM뿐이다. 삼성과 SK하이닉스가 HBM4, HBM4E에 자원을 집중하고 범용 D램 의존도를 줄이는 것 외에 선택지가 없다. 중국이 쫓아올 수 없는 속도로 계속 앞으로 달아나야 한다. 멈추는 순간 따라잡힌다.” -HBM 경쟁에서 중국은 아직 못 따라오고 있는데. “5년 격차의 기술 해자(진입 장벽), 지금은 든든해 보이지만 해자도 메워진다. HBM은 단순 반도체가 아니라 패키징·적층 공정이 결합된 복합 기술이다. 2030년 이전에 판도가 뒤집힐 가능성은 낮다. 그러나 중국이 HBM3를 양산하는 순간, 한국은 HBM4E와 HBM5로 이미 올라서 있어야 한다. 기술 우위란 결국 속도 경쟁이다. 앞서가고 있다는 안도감이 가장 위험하다.” -최근 반도체 호황은 우리 기업의 실력 아닌가. “운을 실력으로 오판하는 착각이다. 미중이 싸우는 바람에 우리한테 황금비가 내린 것이다. 미국의 대중 반도체·AI 제재가 없었다면 지금의 초과수요는 절반도 되지 않았을 것이다. 우리가 어부지리를 얻은 셈이다. 단군 이래 최대의 지정학적 횡재를 실력으로 포장하는 순간 판단이 흐려진다. 지금 대비해야 할 건 반도체 가격 하락이다. 부동산 폭락보다 더 빠르고 더 깊을 수 있다.” -중국의 AI모델 딥시크가 전 세계에 충격을 줬다. “딥시크가 증명한 건 단순하다. 돈 많이 쓴다고 이기는 게임이 아닐 수 있다는 것이다. 중국 AI 기업들은 오픈AI·구글과 어깨를 나란히 할 수 있는 모델을 연달아 내놓고 있다. 미국은 물량으로, 중국은 저비용 효율로 싸운다. 다만 추론 극한·에이전트 AI·멀티모달 최전선에서는 미국이 여전히 6~12개월 앞서 있다. AI는 1등이 독식하는 시장이다. 그 격차가 작아 보여도 결정적이다.” -중국은 AI보다 기존 산업에 AI를 활용하는데 적극적인데. “중국은 이걸 ‘AI플러스’라 부른다. AI 모델 전쟁에서 이기기 어려우면 AI 응용 시장에서 이기겠다는 전략이다. 14억 인구와 세계 최대 제조업이 데이터 원석이다. 제조·물류·농업·의료에 AI를 입히면 데이터가 폭발하고 AI 성능이 다시 올라가는 선순환이 생긴다. 제조업의 AI 전환을 통해 생산성을 높이겠다는 전략이다. 중국 수출이 금지된 최첨단 그래픽처리장치(GPU)가 없어도 산업적인 응용은 중간급 칩으로 충분히 작동한다. 싸움터를 자신에게 유리한 곳으로 옮긴 것이다.” ●저비용 두뇌·몸통 단 中휴머노이드 -AI플러스로 어떻게 생산성을 높일 수 있나. “작년에 중국의 가전제품을 만드는 공장을 다녀왔다. 과거 2500명이 돌리던 라인을 지금은 로봇과 자율 운반차가 대신한다. 불도 끄고 사람도 없이 밤새 돌아가는 공장, 이른바 ‘다크팩토리’(Dark Factory)다. 현재 중국에서 수백 개가 가동 중이다. 중국이 노리는 건 AI로 생산원가를 절반으로 자르는 것, 제조업 세계 1위를 기술이 아닌 원가절감으로 굳히는 것이다. AI를 목적이 아니라 돈 버는 수단으로 본다.” -중국의 AI플러스 전략이 한국에는 어떤 영향을 줄까. “AI플러스의 최대 피해자는 한국이다. 반도체 빼고 제조업에서 중국을 앞서는 분야가 사실상 없는 상황에서, 중국이 다크팩토리로 인건비를 0에 수렴시키고 원가를 40~50% 낮추면 한국 제조업은 직격탄을 맞을 수 밖에 없다. 경고음은 울리고 있지만 한국은 듣지 못하고 있다.” -우리 제조업에서도 AI를 활용할 방안이 있다면. “한국이 미국에 무역 합의에 따른 3500억 달러를 투자해도 원금 회수가 쉽지 않다. 그 해법으로 산업 데이터를 많이 확보한 한국의 제조업과 미국의 빅테크가 손 잡고 중국처럼 생산원가를 낮춘 제품을 생산하는 것이다. 예를들어 현대차와 오픈AI, 삼성전자와 클로드, SK하이닉스와 구글이 손잡고 ‘한국형 AI플러스’를 만드는 것이다. 먼저 한국에서 다크팩토리를 만들어 원가가 50% 절감되는 것을 보여주는 시범사업을 한 뒤 미국에 이런 공장을 짓는 것이다.” -중국 로봇 기업 유니트리도 상장해 주가가 폭등했다. “1600만 원짜리 휴머노이드가 로봇 시장의 문법을 바꿨다. 테슬라 옵티머스보다 싸고 더 많이 찍어낸다. 유니트리 G1은 글로벌 가격 파괴를 선도하며 전 세계 휴머노이드 시장의 32%를 장악했다. 중국의 강점은 부품 공급망이 전부 국내에 있다는 점이다. 모터·배터리·센서·액추에이터 등 핵심 부품을 외국에서 조달할 필요가 없다. 글로벌 휴머노이드 설치 시장 상위 4개사가 전부 중국 업체다. 로봇 시장을 만든 것도, 지배하는 것도 중국이다.” -중국 휴머노이드 밸류체인이 세계에 주는 영향력은. “딥시크라는 저비용 두뇌에 유니트리라는 저비용 몸통, 이 조합이 ‘피지컬 AI’ 양산 시대를 열고 있다. 모터·배터리·AI 모델·로봇 프레임까지 밸류체인이 중국 안에서 완결된다. 외부 의존도가 거의 없다. 역설적으로 이 지점이 한국의 기회다. 서방 기업들이 중국산 하드웨어를 꺼리는 상황에서, 자동차·정밀기계 기반을 갖추고 신뢰성과 공급망 안정성을 증명할 수 있는 한국이 믿을 수 있는 대안으로 부상할 수 있다.” -미국 제재에도 중국의 반도체·로봇 기술이 향상되는 이유는. “미국 제재가 오히려 자립을 강요했다. 화웨이가 미국 칩 공급이 끊기자 기린 칩을 스스로 만든 게 상징적이다. 위기를 기회로 바꾼 게 아니라, 다른 선택지가 없었던 거다. 그 결과 중국 반도체 엔지니어 수는 5년 만에 3배 이상 늘었다. 공대생이 의대생보다 대우받는 나라, 그 선택이 지금의 기술력을 만들었다. 현재 반도체 자립도 33%, 로봇 자립도 55~65%다. 제재의 역설이다.” ●수명 다한 전략적 모호성 버려야 -이대로면 우리 기업이 코너에 몰리지 않을까. “가마솥의 개구리가 물이 뜨거워지는 걸 모르듯, 위기는 천천히 온다. 철강·조선·가전·화학은 이미 중국에 내줬다. 반도체·배터리·바이오가 마지막 보루인데, 이마저 내주면 한국의 수출 경쟁력은 해체된다. 다음 세대 기술인 HBM5·차세대 배터리·바이오신약에 지금 당장 베팅해야 한다. 중국보다 1~2세대 앞서 있으면 가격이 아닌 기술로 싸울 수 있다. 규제·주 52시간 근무·데이터·벤처자본 등 발목을 잡는 구조를 빨리 타개해야 한다.” -미중패권 시대 한국은 어떤 스탠스를 취해야 하나. “전략적 모호성은 수명이 다했다. 이제는 선택적 명확성의 시대다. HBM·AI 반도체·첨단 방산은 미국 동맹 체계 안에서만 움직여야 한다. 그러나 경제와 시장에서는 중국과의 실용적 관계를 끊을 수 없다. 중국은 여전히 한국 최대 수출처다. 등을 돌리는 건 전략이 아니라 자해다. 미국도 중국도 독자적으로 할 수 없는 것, 고품질·고신뢰의 첨단 부품 공급자 포지션을 선점하면 양쪽 모두에게 없어서는 안 되는 나라가 된다.” -오래전부터 중국을 지켜봤다. 느끼는 점은. “중국은 느리다는 편견은 착각이었다. 20년 전 중국 공대생은 100만 명이었다. 지금은 이공계 졸업생만 480만 명, 한국 전체 대학생보다 많다. 중국 기업가들의 위기의식은 한국보다 훨씬 날이 서 있다. ‘내일 망할 수 있다’는 공포가 혁신을 만든다. 실패해도 다시 하는 집요함이 있다. 한국은 대기업 시스템에 안주하는 경향이 있다. 중국 지도자들은 45일에 한 번씩 AI·빅데이터 등 첨단 산업을 함께 공부한다. 국가 장기 산업전략을 세우고 일관성 있게 밀어붙인다. 한국은 정권이 바뀔 때마다 전략이 흔들린다. 그 차이가 지금의 격차를 만들었다.” ■ 전병서 중국경제연구소장은 중국 칭화대에서 석사, 푸단대에서 박사학위를 받았다. 대우경제연구소에서 반도체와 IT애널리스트로 17년간 일했다. 대우증권 상무, 한화증권 전무를 역임한 이후 20년여간 중국 경제와 금융을 연구하고 있다. 성균관대 중국대학원, 중앙대 경영전문대학원에서 MBA학생들을 가르치고 있다. 저서로는 ‘금융대국 중국의 탄생’, ‘기술패권시대의 대중국 혁신전략’, ‘한국반도체 슈퍼乙전략’,‘차이나 퍼즐’ 등이 있다. 최광숙 대기자

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

9월 한 달 동안 전국에 흥겨운 미술축제가 이어진다. 문화체육관광부는 예술경영지원센터와 함께 전국 각지에서 ‘2026 대한민국 미술축제’를 진행한다고 1일 밝혔다. 2024년부터 시작한 대한민국 미술축제는 매년 9월 국민 누구나 생활 속에서 미술을 즐길 수 있도록 다채로운 프로그램을 선보이고 있다. 올해는 전국 각지에서 열리는 4개 비엔날레(광주비엔날레, 경기도자 비엔날레, 부산 비엔날레, 제주비엔날레)와 2개 아트페어(키아프 서울, 프리즈 서울)를 비롯해 주요 미술관 96곳이 축제에 동참한다. 문체부는 미술축제를 기념해 전시 입장권 특별 할인을 지원하고 있다. 앞서 지난 6월 15일부터 온라인 예매처에서 대한민국 미술축제 기념 특별 전시 할인 입장권을 정가의 30~70% 할인 판매했다. 현재 키아프·프리즈 서울, 광주비엔날레, 부산비엔날레, 경기도자비엔날레 전시 할인 입장권은 매진됐다. 제주비엔날레 전시 할인 입장권은 네이버에서 50% 할인된 4000원에 살 수 있다. 한국철도공사가 준비한 철도관광상품으로도 미술축제를 즐길 수 있다. 서울-부산 하행 열차 50% 할인권과 부산비엔날레 입장권 30% 할인권, 부산역 매장 2만원 이용권을 하나로 묶은 ‘부산행 축제대전’ 상품이 출시됐다. 레츠코레일 홈페이지(letskorail.com)와 응용프로그램(앱) 등에서 살 수 있다. 부산비엔날레 현장에서 종이 입장권으로 바꿀 수 있다. 국공립 35곳, 사립 61곳 전국 미술관 96곳도 미술축제에 동참한다. 거장의 회고전부터 신진 작가전, 지역 미술 소개전까지 다양한 전시가 마련됐다. 국립현대미술관 서울·과천·덕수궁·청주관에서는 1~6일 모든 전시를 무료로 관람할 수 있다. 전문 기획자, 해설사와 함께 각 지역의 미술관과 비엔날레, 작가의 작업실을 둘러보며 작품에 담긴 이야기를 듣는 ‘미술여행’ 프로그램이 인기를 끌고 있다. 지난달 19일부터 미술축제 홈페이지(k-artfestival.com)에서 예약을 받았는데, 이미 예약이 마감됐다. 전국 5개 권역(경기, 충청, 전라, 경상, 제주)에서 지역 단체 10곳이 프로그램 13개와 연수회(워크숍) 2개를 운영하며, 특히 올해는 광주·부산·제주에서 동시에 열리는 비엔날레 3개를 지역 미술 현장과 하나의 경로로 엮어서 진행한다. 11월까지 인천·김포·김해국제공항이 거대한 미술관으로 바뀐다. 각 공항에서 관람객들은 한국 신진·중견 작가 16명의 미디어·설치 작품 29점을 만날 수 있다. 미술축제 전후 한국을 찾는 해외 미술계 주요 인사를 대상으로 ‘2026 다이브 인투 코리안 아트(Dive into Korean Art)’를 운영한다. 문체부는 미술축제 홈페이지와 소셜미디어(SNS), 정부·지자체 보유 옥외 전광판, 가로등 현수기, 공항·역사 등 다양한 매체와 공간을 활용해 미술축제를 알린다. 재외한국문화원, 한국관광공사 해외지사 등도 활용해 온·오프라인으로 외국인에게 정보를 제공한다. 미술축제 안내서를 비엔날레 4곳과 키아프 서울 등 주요 행사 현장과 한국관광 홍보·체험관 ‘하이커 그라운드’ 등에서 배포한다. ‘월간미술’, ‘퍼블릭아트’, ‘아트인컬처’ 등 미술 잡지와 KTX 매거진에도 소개한다. 최휘영 문체부 장관은 “‘대한민국 미술축제’는 국민 누구나 일상에서 미술을 만나는 계기이자, 세계가 한국미술을 찾아오는 관문”이라며 “미술축제를 계기로 미술이 ‘케이-컬처’의 다음 주역으로 도약할 수 있도록 창작 지원부터 해외 진출까지 미술 생태계 전반의 기반을 다져나갈 것”이라고 밝혔다.

중국의 13세 소녀가 인공지능(AI)을 활용해 만든 ‘가상 부모’ 앱으로 사흘 만에 약 380만원을 벌어 화제다. 전문적인 코딩 교육을 거의 받지 않았지만 원하는 기능을 말로 설명하면 코드를 만들어주는 AI를 활용해 프로그램을 완성했다. 26일 중국란뉴스와 상관뉴스 등 현지 매체에 따르면 상하이에 사는 중학교 2학년 주수한(13)은 지난 21~23일 항저우에서 열린 AI 마케팅 경진대회 ‘마케톤’(Markethon)에서 3위를 차지했다. 이 대회는 별도의 심사위원 없이 실제 매출로 순위를 가렸다. 50여개 참가팀이 48시간 동안 AI 제품을 판매하고 소비자가 실제로 지불한 금액을 기준으로 수상자를 결정했다. 주수한이 내놓은 제품은 가상 학습 도우미 ‘짜이창’(在场)이다. 부모 사진을 올리면 화면에 부모 모습을 본뜬 가상 캐릭터가 나타나 아이가 공부하는 동안 곁을 지킨다. 컴퓨터 카메라가 아이가 휴대전화를 보거나 자리를 뜨는 모습을 감지하면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 공부가 끝난 뒤에는 아이가 얼마나 집중했는지 분석한 보고서도 제공한다. 제품을 만든 계기는 자신의 경험이었다. 주수한은 “부모님이 항상 곁에서 공부를 지켜볼 수 없고 나도 숙제하다 집중력이 흐트러져 몰래 휴대전화를 볼 때가 있었다”고 말했다. 이어 “‘엄마가 화났다’와 같은 기능도 처음에는 있었지만 삭제했다”며 “고자질하는 앱을 만들고 싶지 않았다. 아이에게도 어느 정도 여유를 주고 싶었다”고 설명했다. 아이의 행동을 부모에게 일일이 알리는 방식도 피했다. 여러 차례 주의를 줬는데도 같은 행동이 반복될 때만 부모에게 알림을 보내도록 했다. 코딩 거의 안 배웠는데…AI와 대화하며 앱 완성 주수한은 전문적인 프로그래밍 교육을 거의 받지 않았다. AI 도구를 처음 사용한 것도 약 1년 전이었다. 그는 원하는 기능을 자연어로 설명하고 AI가 프로그램 구조를 정리해 코드를 만들도록 했다. 오류가 발생하면 다시 AI에 해결 방법을 물었다. 아이디어를 떠올린 뒤 핵심 기능을 구현하는 데 걸린 시간은 3~4일 정도였다. 앱이 완성되자 초등학교 입학을 앞둔 남동생이 첫 사용자가 됐다. 남동생을 대상으로 시험하면서 가능성을 확인한 뒤 대회에 출품했다. 대회 기간에는 약 90건의 주문이 들어왔다. 순이익은 1만 8295위안으로 약 377만원이다. 대회 3위 상금 5000위안(약 103만원)도 별도로 받았다. 다만 수익이 오롯이 앱 기능과 주수한의 판매 능력만으로 나온 것은 아니다. 주수한의 어머니는 중국판 틱톡인 더우인에서 활동하는 크리에이터다. 어머니가 방송과 짧은 영상을 통해 딸의 제품을 소개하면서 전체 주문의 상당수가 이 경로를 통해 들어왔다. 주수한은 “계속 돈을 내고 사용하는 사람이 있다면 기능을 보완해 정식으로 판매하고 싶다”며 “AI를 사용하면서 좋은 아이디어만 있다면 실제 제품으로 만들 수 있다는 것을 알게 됐다”고 말했다. 13~14세가 AI 앱 잇달아 개발…“출발선부터 다르다” 반응도AI를 활용해 직접 제품을 만드는 중국 청소년은 주수한뿐만이 아니다. 또 다른 13세 학생 뤼쓰퉁은 학교 영어회화 수업이 충분하지 않다고 느껴 24시간 대화할 수 있는 AI 영어회화 서비스 ‘칭와와이자오’(青蛙外教·개구리 원어민 교사)를 개발했다. 어려운 프로그래밍 개념을 일상적인 비유로 설명해 주는 ‘샤오후리장다이마’(小狐狸讲代码·꼬마 여우의 코딩 설명)도 만들었다. 예를 들어 프로그램의 ‘변수’를 ‘채소를 넣어두는 냉장고’에 빗대 설명하는 방식이다. 중국 매체들은 뤼쓰퉁이 지금까지 100개가 넘는 AI 응용프로그램을 만들었으며 일부 제품은 아마존웹서비스(AWS) AI 경진대회 결선에 진출하고 상업용 개발 주문도 수주했다고 전했다. 베이징에 사는 중학교 2학년 장무란(14)은 제품 구상부터 시제품 제작과 홈페이지 개설까지 자동화하는 AI 창업 플랫폼 ‘클로파운더’(ClawFounder)를 개발했다. 장무란은 이 제품으로 중관춘에서 열린 AI 개발대회에서 우승해 상금 20만 위안(약 4100만원)과 AI 서비스에서 사용할 수 있는 100억 토큰을 받았다. 또 또래 학생들과 팀을 꾸려 성인 개발자들이 참가한 해커톤에 출전해 샤오홍슈 게시물을 분석하고 개선점을 알려주는 프로그램도 만들었다. AI가 전문적인 코딩 지식이 없는 사람도 아이디어를 실제 제품으로 구현할 수 있도록 개발 문턱을 낮췄다는 평가가 나온다. 다만 이를 누구나 따라 할 수 있는 성공 사례로 받아들이기는 어렵다는 반응도 적지 않다. 현지 누리꾼들은 “우선 상하이 출신이어야 한다”, “상하이 아이들은 지방 소도시 아이들보다 교육 자원과 기회가 많고 부모의 교육관도 다르다. 애초에 출발선부터 앞서 있다”는 등의 반응을 보였다.