재일동포 4세 나카무라 유리 별세한국 국적…16세 때 日연예계 데뷔‘박치기 러브＆피스’ 자이니치 연기 재일조선인(자이니치) 이야기를 다룬 영화 ‘박치기 러브＆피스’에서 여주인공을 맡았던 재일동포 4세 배우 나카무라 유리가 직장암으로 별세했다. 향년 44세. 나카무라 유리의 소속사인 일본의 알파 에이전시는 지난 14일 공식 홈페이지를 통해 “9월 1일. 나카무라 유리가 직장암으로 별세했다. 생전 고인에게 보내준 성원에 감사드리며 삼가 부고를 전한다”고 밝혔다. 일본 연예계 관례에 따라 사망 소식은 뒤늦게 전해졌다. 소속사에 따르면 고인은 13년 전에도 암을 앓았다. 당시 그와 소속사 사장은 ‘병명을 알리면 현장 관계자들에게 불필요한 걱정을 끼칠 수 있으니 말하지 말자’고 뜻을 모았고, 이후 상태가 호전돼 배우로서 본업에 매진했다. 그러나 지난해 1월 암이 재발했으며, 수술은 성공했으나 전이가 발견됐다. 그때부터 완치는 기대하기 어렵다고 판단했으며, 조금이라도 더 오래 살아보는 것을 목표로 했다고 한다. 고인은 내년 1월 방영 예정인 NHK 드라마 ‘데인저러스’의 주연을 맡을 예정이었으나, 건강 악화로 인해 지난 7월 작품에서 하차했다. 소속사 측은 “올해 8월 복귀를 위해 회복에 힘쓰던 중 다시 장폐색을 일으켜 갑작스럽게 시한부 판정을 받게 됐다”며 “고인은 침착하게 아름답고 다정한 미소를 유지한 채 가족 및 지인과 함께 마지막 순간을 소중히 보냈다”고 전했다. 고인은 1982년 오사카에서 재일동포 3세 아버지와 서울 출신 한국인 어머니 사이에서 태어났다. 국적은 대한민국이다. 1996년 오디션 프로그램을 통해 발탁된 뒤 16세에 아이돌 듀오 ‘유리마리’로 데뷔해 1999년까지 활동했다. 이후 3년간 공백기를 거쳐 배우로 전향했고, 2007년 자이니치 이야기를 소재로 한 ‘박치기 러브＆피스’로 스타덤에 올랐다. 이 영화에서 그는 연예계에 진출했으나 자이니치라는 이유로 번번이 벽에 부딪히는 캐릭터를 맡아 연기력을 인정받았고, 그해 전국영연(영화감독단체전국연락회의)상 여자배우상과 오사카시네마페스티벌 신인상 등을 수상했다. 고인은 같은 해 이 영화로 부산국제영화제에 방문했을 당시 한 인터뷰에서 “2002년 월드컵 때 주위에서 ‘한국 져라’ 하는 말을 들으면 화가 버럭 났다. 자이니치라고 당당히 말할 수 있어서 좋다”고 말하기도 했다. 이밖에 영화 ‘8년을 뛰어넘은 신부’, ‘천국에서의 러브레터’, ‘령: 저주받은 사진’, ‘라라피포’, ‘하야부사-아득한 귀환’, ‘공포’, ‘주온-원혼의 부활’과 드라마 ‘구로사기’, ‘결혼하지 않는다’, ‘달의 연인: 문 러버스’ 등에 출연했다. 2014년에는 김성수 감독이 연출한 한일합작 영화 ‘무명인’에 출연하며 한국 영화와 인연을 맺기도 했다. 지난해 넷플릭스에서 공개된 ‘로맨틱 어나니머스’에서 한효주와 함께 연기한 바 있다.

88시간. 지난주 오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 1만 개를 동원해 수학 최고 난제 중 하나인 나비에-스토크스 방정식을 정복하는 데 걸린 시간이다. 인류 200년 동안의 난제가 풀렸을 때 수학계에서 날아온 것은 필즈상 수상자 25명이 서명한 항의 서한이었다. AI 속도 조절 논쟁은 미국 정치권으로 번졌다. 오바마 전 대통령이 “제대로 통제하지 못하면 위험해진다”며 대응책을 촉구하자 트럼프 대통령은 “중국과의 경쟁에서 이기는 게 먼저”라고 맞받았다. AI는 원래 난제를 풀라고 만든 기계다. 2016년 구글이 AI로 망막 질환을 판독하는 논문을 내고 신경망 번역으로 통번역 품질을 끌어올렸을 때 세계가 환호했다. 2021년 인실리코 메디슨이 4~6년 걸리던 신약 후보 발굴을 18개월로 줄였을 때 의료계가 들썩였고, 2024년 딥마인드가 50년 묵은 생물학 난제인 단백질 구조 예측을 풀었을 때는 노벨화학상이 수여됐다. 의학, 약학, 통번역 난제를 풀 때 쏟아진 갈채가 수학 앞에서 분노로 바뀐 까닭은 선명하다. 고통의 문제라면 빨리 푸는 것이 능사겠으나, 수학에서는 푸는 과정이 답 못지않게 중요하다. 수학자들은 난제를 정복할 산이 아니라 광맥으로 여긴다. ‘n이 3 이상일 때 xⁿ+yⁿ=zⁿ을 만족하는 자연수 해는 없다’라는 페르마의 정리는 1637년 제시돼 1995년에야 증명됐다. 358년간 푸는 과정에서 타원곡선, 인터넷 암호 기술 등이 파생됐다. 수백 년을 헤매야 얻는 지식을 AI의 88시간이 통째로 건너뛴 것 아닌지, 수학자들은 조바심이 날 수밖에 없다. 갈채와 분노가 곳곳에서 교차한다. 회계·법무 전문가의 판단을 대신하는 AI 앞에선 기대와 불안이 엇갈린다. 영상·음악 등 예술적 표현을 통째로 생성하는 AI 앞에서는 경탄과 두려움이 부딪친다. AI가 사람의 병부터 고쳐 주고, 판단은 그다음, 예술과 수학은 맨 나중이었으면 좋겠다. AI가 같은 생각인지는 지금 아무도 모른다. 홍희경 논설위원

모발 물질 42만개 하루 만에 검증공장 온도·압력 계산해 불량 예측로봇 결합한 ‘AI 자율실험실’ 추진“산업 현장 실무적 난제 해결 목표” 인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P) 500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지 소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러로 제품의 리드타임을 85% 줄였고 연내 옴니 인스펙트를 도입할 예정이다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

서울시는 10월 26∼28일 여의도 콘래드 서울과 IFC 더포럼에서 ‘서울핀테크위크 2026’을 개최한다고 14일 밝혔다. 국내외 금융·핀테크 전문가와 기업, 투자자들이 모여 금융산업의 미래와 협력 방안을 논의하는 서울의 대표 핀테크 국제행사다. 올해는 인공지능 전환(AX)이 금융서비스와 금융산업에 가져올 변화를 살펴본다. 주제는 ‘AX 기반 디지털금융 전환’이다. 신원근 카카오페이 대표는 ‘금융의 새로운 전환, 나만을 위한 금융 인공지능(AI) 에이전트’를 주제로 기조연설에 나선다. 글로벌 핀테크 토론회에는 영국 Z/Yen 그룹 등 7개국 관계자들이 참여해 각국의 금융산업 동향과 협력 방안을 논의한다. 처음 마련되는 ‘핀테크 채용관’에선 기업과 구직자의 만남을 지원한다. 금융감독원이 참여하는 생활금융교육에선 금융사기 피해 예방법과 금융정보서비스 활용법 등을 소개한다. 디지털금융에 관심 있는 시민 누구나 무료로 참여할 수 있으며 다음달 21일까지 공식 누리집에서 신청하면 된다. 전재명 시 경제일자리기획관은 “금융산업의 변화 방향을 살펴보고 새로운 사업과 협력 기회를 찾는 자리가 되길 기대한다”고 말했다.

“반포대로 10차선에 차 대신 사람과 음악을 가득 채우겠습니다” 전성수 서울 서초구청장은 14일 시청에서 열린 ‘2026 서리풀뮤직페스티벌’ 기자설명회에서 이렇게 밝혔다. 페스티벌은 오는 19~20일 반포대로 약 900m 구간(서초역~서초3동 사거리)에서 열린다. 구가 주최하고 서초문화재단이 주관하는 이 페스티벌은 2015년 이후 지난해까지 134만명이 찾았다. 올해도 약 30만명이 찾을 전망이다. 올해는 ‘서초 이즈 더 뮤직’을 주제로 클래식부터 재즈, K팝까지 다양한 장르의 공연이 준비된다. 서리풀 악기거리, 예술의전당 등 음악 인프라가 풍부한 특성을 살렸다. 축제 하루 전날인 18일 예술의전당 음악광장이 런웨이로 변한다. 서초교향악단과 국내를 대표하는 패션 에이전시 ‘에스팀’이 협업한 패션쇼가 전야제로 열린다. 예술의전당에서 오케스트라와 함께 패션쇼가 열리는 것은 이번이 처음이다. 19일 ‘클래식의 밤’에서는 미국 로스앤젤레스(LA) 필하모닉 단원으로 구성된 현악4중주단이 정통 클래식 무대를 선보인다. 낮에는 유니버설 스튜디오와 협력해 관람객이 반포대로 곳곳에서 ‘월리를 찾아라’의 월리를 찾아보는 미션형 이벤트를 운영한다. 인기 프로그램인 ‘지상최대 스케치북’도 선보인다. 왕복 10차선 도로가 거대한 도화지로 변신하는 셈이다. 둘째 날 ‘K팝의 밤’에선 대중음악의 열기를 만끽할 수 있다. 가수 이승윤, 자우림, 크라잉넛이 무대에 오른다. 공연 후 불꽃놀이도 이어진다. ‘엔딩 요정’은 환경공무관과 주민참여단이 맡는다. 축제가 끝난 곳을 깨끗한 일상으로 되돌리는 ‘서리풀 청소 퍼레이드’가 펼쳐진다.

인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P)500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러와 옴니 인스펙트를 도입해 제품의 리드타임을 85% 줄였다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇 팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

더그래프(The Graph)의 핵심 개발사 엣지앤노드(Edge ＆ Node)가 오는 9월 17일 미국 뉴욕에서 열리는 ‘데이터 매니지먼트 서밋 뉴욕 시티 2026(Data Management Summit New York City 2026)’에 참여해 금융기관을 위한 블록체인 데이터 인프라와 AI 활용 전략을 공개한다. 데이터 매니지먼트 서밋 뉴욕 시티는 금융기관의 데이터 관리, AI, 데이터 거버넌스와 규제 대응 등을 다루는 금융 데이터 전문 컨퍼런스다. 올해 행사에는 BNY, 스테이트스트리트, 웰스파고, 소시에테제네랄, SMBC, 블랙록, RBC, 노무라, 코메르츠방크 등 주요 금융기관의 데이터·AI 담당자들이 연사와 패널로 참여한다. 이번 행사에서 엣지앤노드는 최고경영자(CEO)와 데이터 총괄 임원이 각각 기조연설과 패널 토론에 나서며, 금융권의 인공지능(AI) 도입 단계에서 필수적인 데이터 처리와 검증 인프라 구축 방안을 집중적으로 발표할 계획이다. 로드리고 코엘료(Rodrigo Coelho) 엣지앤노드 CEO는 ‘더 많은 데이터, 더 낮은 비용’을 주제로 키노트 발표에 나선다. AI 확산으로 기업이 처리해야 하는 데이터 양은 빠르게 늘어나는 반면, 데이터 인프라의 구축과 운영 방식은 보다 전문화되고 효율화되고 있다는 변화를 설명할 예정이다. 특히 엣지앤노드가 개발 중인 기관용 블록체인 데이터 엔진 ‘AMP’를 사례로 금융기관이 대규모 온체인 데이터를 기존 업무 환경에서 활용하는 방안을 소개한다. AMP는 여러 블록체인에서 발생하는 데이터를 수집·정리하고, 해당 데이터가 실제 블록체인 기록과 일치하는지 검증할 수 있도록 설계된 기관용 데이터 인프라다. 금융기관과 기업이 익숙한 SQL 기반 환경에서 데이터를 분석할 수 있으며, 클라우드와 자체 서버 등 다양한 환경에서 활용할 수 있다. 엣지앤노드의 데이터 디렉터 크레이그 터터로우(Craig Tutterow)는 금융기관의 AI 활용과 규제 대응을 주제로 한 패널에 참여한다. 패널에서는 AI 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 추적할 수 있는 감사 기록을 어떻게 구축할 것인지가 주요 의제로 다뤄진다. 금융기관이 업무에 AI를 도입하려면 데이터 출처와 처리 과정 및 인적 감독 여부를 규제 당국에 소명해야 하므로, 데이터 검증과 추적성이 핵심 과제로 다뤄질 전망이다. 이번 패널 세션에는 코메르츠방크와 노무라 등 글로벌 금융사의 데이터·AI 책임자들도 대거 참석한다. 이번 행사의 참여는 더그래프 생태계가 기존 Web3 개발자용 온체인 데이터 조회망을 넘어, 금융권과 기업이 안심하고 쓸 수 있는 검증 가능 데이터 인프라로 외연을 넓히는 흐름과 궤를 같이한다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 블록체인 데이터를 수집·가공·조회하는 인프라를 구축해 왔다. 최근에는 AMP를 중심으로 금융기관의 데이터 분석과 위험관리, 규제 보고, AI 활용을 지원하는 기관용 데이터 시장으로 영역을 확대하고 있다. 한편 엣지앤노드는 지난 8월 칸톤 재단(Canton Foundation)에 회원으로 합류하고, 기관용 블록체인 네트워크인 칸톤 네트워크(Canton Network)의 검증자(Validator)로 참여한다고 밝힌 바 있다. 엣지앤노드는 네트워크 검증뿐 아니라 기술 표준과 프로토콜 개선 논의에도 참여하며 기관용 블록체인 데이터 인프라 분야에서의 활동을 확대하고 있다. 엣지앤노드는 이번 뉴욕 금융데이터 서밋 참여를 통해 블록체인 데이터 기술을 크립토 시장 내부의 개발 도구를 넘어, 금융기관의 AI와 데이터 관리 환경에서 활용할 수 있는 기반 인프라로 제시할 계획이다.

작년 딥시크 쇼크를 몰고 왔던 중국 AI 기업 딥시크가 기업공개(IPO)를 앞두고 새로운 모델인 ‘딥시크 V4.1 플래시’를 공개했습니다. 지난 10일 허깅페이스 등에 공개된 새 모델은 총 7180억개의 파라미터(5520억개의 기본 파라미터+1960억개의 N-gram)를 사용하지만, 2.8조개로 훨씬 파라미터가 큰 ‘Kimi K3’는 물론 서구의 주요 AI 모델과 견줄 만한 성능을 지니고 있습니다. 출시와 같이 공개된 벤치마크를 보면 딥시크 V4.1 플래시는 Terminal-Bench 2.1에서 90.6점을 기록해 GPT 5.6 Sol의 88.8점이나 클로드 오푸스 5의 89.1점을 넘어서고 자사의 기존 플래그십 모델인 딥시크 V4.0 프로의 87.9점도 넘어서고 있습니다. 물론 모든 벤치마크 결과에서 앞서는 건 아니고 주로 코딩 및 에이전트, 사이버 보안 등에 강한 모습을 보이지만, 모델 크기와 사양을 생각하면 V4.0 플래시 버전과 비교해도 괄목할 만한 성장을 이뤄냈습니다. 하지만 진짜 놀라운 부분은 가격입니다. 딥시크는 올해 저렴한 가격과 쓸 만한 성능을 무기로 시장에 파란을 몰고 왔습니다. 하지만 사용자가 몰리면서 지난 8월 가격을 대폭 인상했는데, 불과 한 달 만에 모델 성능을 대폭 끌어올리면서 가격을 낮췄습니다. 딥시크 V4.1 플래시의 가격은 백만 토큰당 기준 피크 시간대 입력 0.3달러, 출력 1.2달러, 캐시 히트 입력 0.006달러, 일반 시간대 입력 0.15달러, 출력 0.6달러, 캐시 히트 입력 0.003달러로 일부 프런티어 모델 대비 86배나 저렴하다는 것이 딥시크의 주장입니다. 당초 가격을 올린 이유로 지목된 것은 연산 자원 대비 사용자가 너무 몰리면서 감당이 어려워졌기 때문으로 풀이됐습니다. 특히 새로운 모델이 개발될수록 보통 파라미터 크기가 커지면서 메모리와 연산 자원이 더 필요하기 때문에 가격을 올릴 수밖에 없을 것으로 여겨졌습니다. 하지만 딥시크는 V4.1 플래시에서 아키텍처를 대폭 혁신하고 메모리와 연산 자원 사용량을 극단적으로 줄이면서도 모델 성능을 높이는 데 성공해 경제성을 확보했습니다. 모델 파라미터 크기는 V4.0 플래시가 2840억 개로 사실 V4.1 플래시가 기본 모델만 두 배에 가깝고 N-gram 추가 메모리까지 합치면 2.6배는 큰 편입니다. 하지만 V4.1 플래시는 CED(Causal Encoder-Decoder)라는 아키텍처를 사용해 긴 프롬프트/컨텍스트 읽기 과정에서는 인코더 20층에 80억개의 파라미터만 사용하고 응답을 생성하는 디코더는 40층 160억 개를 다 사용해 에이전트·코딩처럼 입력이 출력보다 훨씬 긴 작업에서는 오히려 연산량이 적을 수 있습니다. 또 SWA Bounded Replay, CSA2, FP4 KV 캐싱(caching) 같은 여러 기술을 사용해 KV 캐시의 양을 극적으로 줄여 V4.0 플래시 대비 약 4분의1로 줄였습니다. 이는 HBM 같은 고가 메모리의 의존도를 크게 낮춰 비용을 절감할 수 있습니다. N-gram 임베딩 기술은 알리바바의 Qwen 3.8 플래시 넥스트 같은 다른 중국산 AI 모델에서도 도입한 기술로 자주 쓰는 관용구를 사전처럼 저장했다가 불러 쓰기 때문에 일반 D램에 저장해도 되고 모델의 응답 속도를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 이와 같은 아키텍처 혁신을 통해 연산 자원과 메모리를 최대한 아끼면서 토큰 생성량과 성능을 극대화한 것이 V4.1 플래시에서 오히려 가격을 낮춘 비결로 풀이됩니다. 하지만 이 가격에 서비스하면서도 손익분기점을 넘었는지는 여전히 의문입니다. 딥시크는 비상장 기업으로 정확한 재무 상태를 알기 어렵지만, 현재까지는 적자인 것으로 알려져 있습니다. 아무리 효율성 좋은 모델을 사용해도 경쟁자와 비교해서 매우 저렴한 가격에 제공하고 있기 때문에 수익을 내긴 쉽지 않은 구조입니다. 매번 서구 모델 대비 저렴한 가격을 무기로 내세웠지만, 역설적으로 저렴하지 않으면 안 되는 사업 모델이 약점이 될 수 있습니다. 딥시크 V4.1 플래시는 연산 자원 효율화라는 관점에서는 놀라운 기술적 진보를 보여줬지만, 결국 장기적으로 보면 기술 혁신보다 수익화에 성공할 수 있을지가 실제 몸값을 결정할 것입니다. 앞서 가격 인상도 상장을 앞두고 실적을 좋게 하기 위한 것이라는 평가가 있었는데, 이번에 다시 가격을 낮추고도 실적을 확보할 수 있을지 궁금해지는 대목입니다.

AI로 기업 맞춤형 시스템 구축40명 전문가, 600개 기관과 연결조혜준 대표 “현업 해결에 집중실제 조직 변하는 사례 만들 것” “인공지능(AI) 교육 분야에서 현업의 문제를 어떻게 해결할지를 함께 찾는 작업이 더욱 중요해졌습니다.” 데이터·AI 교육 전문기업인 휴마인의 조혜준 대표는 13일 서울신문과의 인터뷰에서 “이제 기업들이 원하는 것은 단순히 AI를 사용하는 방법을 배우는 교육이 아니다”라며 이렇게 말했다. 그간 ‘AI 교육’이 새로운 기술의 습득 자체를 의미했다면, 이제는 AI 교육 이후 실제 업무의 혁신이라는 실행 영역까지 확대돼야 한다는 뜻이다. 2020년 설립된 주식회사 휴마인은 ‘데이터 다이빙’이라는 브랜드로 기업과 공공기관 등에게 생성형 AI, 데이터 분석, AI 에이전트 관련 교육·컨설팅을 제공하고 있다. 초기에는 기업에 데이터 분석과 머신러닝, 프로그래밍 언어 등을 가르치는 데 집중했지만 이제는 생성형 AI를 활용해 기업의 업무를 개선하고 효율화하는 교육·컨설팅으로 무게중심을 옮기고 있다. 서울의 한 종합병원은 휴마인의 컨설팅으로 최근 간호사 근무표 작성에 인공지능(AI)을 활용하기 시작했다. 그간 간호사마다 서로 다른 근무 및 휴무일을 가려내고 주간·석간·야간 근무 등 여러 조건을 대조해 일일이 작성했던 근무표 작업을 자동화한 것이다. 이제 담당자는 필요 조건을 직접 설계하고 AI를 활용한 스케줄링 도구를 만들 수 있게 됐다. 근무조별로 필요 인원 등을 입력하면 조건에 맞는 근무표가 자동 생성된다. 기업이 해결하고 싶은 업무나 과제를 제시하면 휴마인은 이를 AI로 해결하는 것이 적합한지, 교육이 필요한지, 별도의 개발이나 컨설팅이 필요한지를 판단한 뒤 맞춤형 프로그램을 설계한다. 해당 문제에 적합한 전문가를 연결해 주기도 한다. 이를 위해 휴마인은 AI 분야 박사와 현업 전문가 등 약 40명의 전문가 풀을 운영하고 있다. 조 대표는 휴마인에 대해 “AI를 잘 아는 전문가와 AI를 잘 모르는 현업 사이를 연결하는 징검다리이자 번역가”라고 표현했다. 서울시농수산식품공사는 최근 휴마인의 컨설팅을 받아 영수증 이미지를 AI로 분석하고, 금액과 사용처를 추출해 계정과목을 판단한 뒤, 회계 전표 작성까지 이어지는 업무를 자동화했다. 기존에 1건당 65.6초가 걸리던 업무를 2.3초로 단축했다. 휴마인과 손을 잡은 한 보험회사도 고객의 보험 보장 내용을 AI로 분석해 상담 문구를 작성하고 보험 상품을 비교한 자료까지 자동으로 생성하는 시스템을 구축했다. 휴마인은 지금까지 약 600개 기업과 기관에 AI 관련 교육과 컨설팅을 제공했다. 조 대표는 “기업이 가진 문제를 함께 진단하고 조직문화부터 교육, 실제 업무 적용까지 한 번에 연결해 주는 파트너가 되는 것이 목표”라며 “AI 도입 자체가 목적이 아니라 실제 조직이 변화했다는 것을 보여주는 사례를 계속 만들어 가는 데 집중할 것”이라고 말했다.

최태원 SK그룹 회장이 그룹 성장의 핵심 거점인 울산에서 ‘제조 인공지능 전환(AX) 경쟁력’을 심어 AI 선도 모델로 만들자고 제안했다. 최 회장은 지난 11일 울산 울주군 울산전시컨벤션센터에서 열린 ‘2026 울산포럼’에서 “미래 울산은 AI 네이티브 시티가 돼야 한다”며 이같이 밝혔다. 울산의 강점인 제조업에 AI를 접목하는 것을 넘어 행정, 복지, 의료, 문화 등 모든 영역에서 AI에 기반을 둔 도시가 되어야 한다는 의미다. 최 회장은 “제조 AI에 기술과 솔루션과 데이터를 더해 계속 발전시켜야 하며 ‘모두의 AI’를 통해 울산 시민이 더 행복해지고 예술이 있는 산업 도시로 만들어야 한다”고 말했다. ‘모두의 AI’는 SK가 구상 중인 AI 에이전트다. 최 회장은 앞으로 AI가 스스로 수익을 창출할 수 있어야 한다고 강조했다. 그는 “전 인류가 AI에 이만큼의 에너지를 넣었으면 어떻게든 더 좋은 비즈니스 모델을 만들어 사업화가 돼 돌아가야 한다”며 “돈을 벌어 스스로 투자할 수 있는 구조까지 와야 한다”고 밝혔다. 이어 “제조 AI는 데이터의 스케일(규모)을 키울수록 성공 확률이 훨씬 높아진다. 데이터 규모를 키우는 것은 대한민국의 문제”라고 덧붙였다. 최 회장은 포럼 폐막 후 취재진과 만나 울산에 추진 중인 AI 데이터센터가 빠르게 진행 중이라고 밝혔다. 그는 “울산 AI 데이터센터는 꽤 많은 진척을 이뤄 거의 900㎿까지 온 상황”이라며 “빅테크를 만나서 이야기하고 있고 상당히 빠른 속도로 가고 있다. 끝나면 곧 발표를 할 수 있을 것”이라고 했다. ‘SK AI 데이터센터 울산’은 SK그룹이 전국에 추진 중인 AI 인프라의 첫 사업지다. 내년 말 가동을 목표로 아마존웹서비스와 협업 중이며 1GW 규모로 구축된다. 최 회장이 이날 밝힌 900㎿ 규모는 목표의 90%에 해당한다. 최 회장은 지난 10일 울산 데이터센터 건설 현장과 SK이노베이션 울산CLX를 찾아 AI를 활용한 애플리케이션 시연을 봤다며 “굴뚝(산업)이라고 AI를 안 쓰는 것은 아니다. AI의 확산 속도가 상당히 빠르게 움직이고 있다”고 강조했다.

LG디스플레이는 전사 인공지능 전환(AX)을 이끌 인공지능(AI) 전문가를 육성하고자 ‘AX 스쿼드’를 운영하고 있다고 13일 밝혔다. AX 스쿼드는 사업부별 실무자가 어렵고 반복되는 업무를 AI 도구로 해결할 방안을 개발하는 프로젝트다. 사무직과 개발, 생산 등 전 임직원이 AI로 과제를 해결해 나갈 수 있도록 AI 전문가가 코치로 참여한다. 현업의 문제를 정확하게 파악하고 있는 실무자가 AI 도구에 익숙한 전문가의 코칭을 받는다면 활용도와 실행 가능성이 높은 결과물을 만들 수 있다. AX 스쿼드를 통해 개발한 애플리케이션은 LG디스플레이의 사내 앱 마켓인 ‘HI-D 에이전트 허브’를 통해 임직원 누구나 활용할 수 있다. 현재까지 AX 스쿼드의 누적 과제 수는 450여건에 달한다. 제조 영역에서 불량 분류 간편화 프로그램, 개발 영역에서 광학 시뮬레이션 도구, 인사 영역에서 구성원 설문 시스템 등 190여건의 과제가 자동화됐다. LG디스플레이는 지난해 본격적인 AX를 선언하고 제조·개발 조직을 시작으로 올해 하반기부터는 비제조·개발 부문까지 AX 적용을 확대 추진하고 있다.

KT가 공공·교육·금융·쇼핑 등 국민 생활과 밀접한 서비스를 하나의 인공지능(AI)으로 잇겠다는 ‘모두의 AI’ 구상안을 공개했다. 다음·무신사·직방·EBS 등 기존 서비스에 AI를 탑재해 이용자가 일상에서 자연스럽게 AI를 접하도록 할 예정이다. KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘모두의 AI’ 사업과 관련해 국내 AI·서비스 기업들과 함께 ‘이음 인사이드’ 기반의 개방형 AI 생태계를 구축한다고 13일 밝혔다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 기자간담회에서 “생활과 밀접한 정보를 정확하게 검색하고 실행까지 연결해 명확한 ‘답을 주는 AI’는 아직 미비하다”며 “KT 컨소시엄은 ‘AI라는 세상을 모두에게’라는 슬로건 아래 국민에게 실제 필요한 쇼핑·공교육·부동산 등 다양한 서비스를 연결하는 ‘이음 에이전트’를 준비하고 있다”고 밝혔다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS 등 16개사가 참여한다. 핵심은 버튼 하나만 누르면 AI를 이용할 수 있는 ‘이음 인사이드’다. 이용자가 평소 사용하던 애플리케이션(앱)이나 웹사이트에 AI 기능을 내재화하고, 이를 별도의 이음 에이전트와 연결하는 방식이다. 예를 들어 직방에서 아파트를 검색하다 이음 인사이드 버튼을 누르면 이음 에이전트가 해당 매물의 실거래가와 시세, 최근 등록 매물 등을 종합해 알려준다. 이음 인사이드는 단순한 검색 기능을 넘어 개인화된 정보를 제공하는 데 초점을 맞춘다. 이용자의 기존 검색·문의 내용 등을 기억해 필요한 정보를 먼저 제안하고, 공공 분야에서는 연령이나 거주 지역 등 개인정보를 바탕으로 받을 수 있는 혜택을 선제안한다. 행정 절차 안내와 신청·발급까지 대화형으로 이뤄져 디지털 소외계층도 쉽게 이용할 수 있다. KT는 ‘모두의 AI’ 자체 앱도 별도로 선보일 계획이다. 다음 등 기존 서비스에 이음 인사이드를 적용해 이용자들이 별도의 앱을 찾지 않고도 자연스럽게 KT 모두의 AI로 유입되도록 한다는 전략이다.

무기 연구·해킹 등 잇단 통제 이탈앤트로픽 수장 “개발 속도 늦춰야”외부 검증·공동 안전 기준 등 제안올트먼·머스크·허사비스도 공감오픈AI , 연내 상장 계획 미루기로 글로벌 인공지능(AI) 기업 수장들이 잇따라 “개발 속도를 늦춰야 한다”고 주장했다. AI가 통제망을 벗어나고 생물무기 연구와 사이버 공격에도 활용되고 있어서다. AI 성능 향상 속도가 인간의 검증과 통제 능력을 앞지를 수 있다는 우려가 커지자 업계 내부에서도 속도조절론이 본격화하는 셈이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 12일(현지시간) 자신의 블로그에서 “AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다”고 밝혔다. 독립된 외부 평가자를 기업 내부에 상주시켜 훈련과 위험평가 과정을 점검하고, 주요 개발사들이 공통 안전기준을 마련하자고 제안했다. 기술 개발 중단은 아니지만 안전장치가 성능 향상을 따라잡을 시간을 확보하자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 잇따라 공감을 표시했다. 아모데이 CEO가 첫 번째 위험으로 꼽은 것은 AI의 ‘재귀적 자기개선’이다. AI가 후속 모델의 코드 작성과 실험·평가를 돕고, 성능이 높아진 모델이 다시 다음 AI 개발에 투입되면서 발전 속도가 연쇄적으로 빨라지는 현상을 말한다. 아직 AI가 스스로 다음 모델을 완전히 개발하는 단계는 아니지만 주요 기업은 이미 연구개발 과정에 AI 에이전트를 대규모로 투입하고 있다. 오픈AI는 지난 6일 사내 연구에서 인간 연구자의 하루 노동량과 비교해 3.1배에 이르는 AI 에이전트 작업량을 활용한다고 공개했다. 두 번째 경고는 AI가 실제 통제망을 벗어난 사례다. 오픈AI는 지난 7월 사이버보안 시험 과정에서 일부 AI 에이전트가 인터넷 접속 제한을 우회해 회사 연구 인프라와 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 무단 접근했다고 밝혔다. 전 오픈AI 안전 책임자인 스티븐 애들러는 뉴욕타임스에 “업계 전반이 다음 허깅페이스 공격을 막을 준비가 돼 있지 않다”고 경고했다. AI가 수행하는 연구의 수준도 빠르게 높아지고 있다. 오픈AI는 지난 8일 내부 모델과 약 100개의 AI 에이전트를 활용해 나비에·스토크스 방정식 관련 미해결 수학 문제의 해법을 찾았다고 발표했다. 외부 검증은 남아 있지만 AI가 인류 최고 수준의 지적 능력을 따라잡았다는 평가도 나온다. 필즈상 수상자인 허준이 미국 프린스턴대 교수 등 수학자 25명은 11일 성명을 내고 기업 간 성과 경쟁이 인간 연구자의 검증과 학계의 개방적 협업을 훼손할 수 있다고 우려했다. 문제는 높아진 연구 역량이 위험한 분야에도 그대로 쓰일 수 있다는 점이다. 앤트로픽은 10일 공개한 위협정보 보고서에서 클로드를 생물무기 연구와 러시아 연계 사이버 공격, 미사일·무인기 개발 등에 이용하려 한 사례를 공개했다. 여기엔 조류인플루엔자의 포유류 감염 가능성을 높이는 실험 설계를 요청한 사례도 포함됐다. 오픈AI는 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 신청서를 냈지만, 올트먼 CEO는 12일 포천과의 인터뷰에서 안전과 정렬 문제를 이유로 연내 상장 계획을 미루겠다고 밝혔다.

KT가 공공·교육·금융·쇼핑 등 국민 생활과 밀접한 서비스를 하나의 인공지능(AI)으로 잇겠다는 ‘모두의 AI’ 구상안을 공개했다. 다음·무신사·직방·EBS 등 기존 서비스에 AI를 탑재해 이용자가 일상에서 자연스럽게 AI를 접하도록 할 예정이다. KT는 11일 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘모두의 AI’ 사업과 관련해 국내 AI·서비스 기업들과 함께 ‘이음인사이드’ 기반의 개방형 AI 생태계를 구축한다고 밝혔다. 이진형 KT AX사업본부장은 이날 기자간담회에서 “생활과 밀접한 정보를 정확하게 검색하고 실행까지 연결해 명확한 ‘답을 주는 AI’는 아직 미비하다”며 “KT 컨소시엄은 ‘AI라는 세상을 모두에게’라는 슬로건 아래 국민에게 실제 필요한 쇼핑·공교육·부동산 등 다양한 서비스를 연결하는 ‘이음 에이전트’를 준비하고 있다”고 밝혔다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등 16개사가 참여한다. 핵심은 이음인사이드다. 이용자가 평소 사용하던 앱이나 웹사이트에 AI 기능을 내재화하고, 이를 별도의 이음 에이전트와 연결하는 방식이다. 예를 들어 직방에서 아파트를 검색하다 이음인사이드 버튼을 누르면 이음 에이전트가 해당 매물의 실거래가와 시세, 최근 등록 매물 등을 종합해 알려준다. 이음인사이드는 단순한 검색 기능을 넘어 개인화된 정보를 제공하는 데 초점을 맞춘다. 이용자의 기존 검색·문의 내용 등을 기억해 필요한 정보를 먼저 제안하고, 공공 분야에서는 연령이나 거주지역 등 개인 정보를 바탕으로 받을 수 있는 혜택을 선제안한다. 행정 절차 안내와 신청·발급까지 대화형으로 이뤄져 디지털 소외계층도 쉽게 이용할 수 있다. KT는 ‘모두의 AI’ 자체 앱도 별도로 선보일 계획이다. 다음 등 기존 서비스에 이음인사이드를 적용해 이용자들이 별도의 앱을 찾지 않고도 자연스럽게 KT 모두의 AI로 유입되도록 한다는 전략이다. 이 과정에서 다음이 보유한 약 4800만개 계정도 적극 활용한다. 기술적으로는 여러 국산 AI 모델을 한데 묶어 서비스 특성에 따라 최적의 모델을 선택하는 ‘멀티모델’ 전략을 내세웠다. 업스테이지의 ‘솔라’는 추론과 에이전트 도구 호출, 모티프테크놀로지스의 ‘모티프’는 긴 문맥 처리, NC AI의 ‘바르코’는 3D·사운드, KT의 ‘믿음’은 멀티모달 등 각 모델마다 강점을 살릴 예정이다. 고객에 필요한 서비스에 적합한 모델을 자동으로 연결해줄 땐 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 활용된다. 토큰팩토리를 통하면 토큰 처리량을 약 32%, 프롬프트 압축 기술까지 활용하면 입력 토큰을 최대 80% 줄일 수 있다는 게 KT의 설명이다. 자체 그래픽처리장치(GPU)를 활용하는 ‘폴백’ 체계도 토큰팩토리에 적용했다. 이 본부장은 “모두의 AI가 지속 가능한 서비스가 되려면 정부 사업 기간 이후에도 기업들이 비용을 낮추고 수익을 창출할 수 있는 구조가 필요하다”며 “국산 AI 모델과 반도체, 인프라 기술을 결합해 국내 AI 생태계가 함께 성장할 수 있는 구조를 만들겠다”고 말했다.

LG AI연구원이 국민연금공단과 기금운용에 특화된 인공지능(AI) 개발에 나선다. 첫 협력 과제로 AI를 활용한 환율 분석 서비스를 구축해 투자 판단의 전문성과 효율성을 높인다는 계획이다. LG AI연구원과 국민연금공단은 11일 서울 강서구 마곡 LG AI연구원 본사에서 기금운용의 전문성과 효율성을 높이기 위한 AI 공동 개발 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약식에는 강창남 국민연금공단 기금운용본부 지원부문장과 이화영 LG AI연구원 사업개발부문장 등이 참석했다. 양측은 LG AI연구원의 AI 기술과 국민연금공단의 투자 전문성을 결합해 기금운용 업무에 특화된 AI 서비스를 구축하기로 했다. 첫 협력 프로젝트는 ‘AI 기반 환율 분석 서비스’다. LG AI연구원은 금융 AI 에이전트 ‘엑사원 BI’를 활용해 거시경제 지표와 뉴스, 리서치 자료 등 비정형 시장 정보와 국민연금공단의 데이터를 분석하고 기금운용에 특화된 예측·분석 모델을 개발한다. 엑사원 BI는 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤, 키움증권 등의 서비스에 적용돼 한국과 미국 증시에 상장된 8000여개 종목을 매일 분석하고 종목별 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 정보를 제공하고 있다. LG AI연구원은 캐나다 국민연금을 비롯한 글로벌 투자기관과도 협력을 확대하고 있다. 국민연금공단은 AI를 투자 리서치와 의사결정 과정에 활용해 투자 판단의 전문성과 효율성을 높이고 장기적인 투자 수익률 제고를 꾀한다. 환율 분석 서비스의 활용 가능성을 검증한 뒤 실제 기금운용 현장에서 AI를 적용할 수 있는 분야를 단계적으로 확대할 방침이다. 강 부문장은 “AI는 산업 전반의 패러다임을 바꾸고 있다”며 “국민의 미래를 책임지는 기금운용본부도 변화에 발맞춰 AI를 통해 운용의 전문성과 효율성을 높여 나가겠다”고 말했다. 이 부문장은 “LG AI연구원의 금융 특화 AI 기술력은 이미 다수의 글로벌 투자자들에게 인정받고 있다”며 “공공부문 AI 활용을 선도하는 모범 사례를 만들겠다”고 밝혔다. 양측은 AI 활용 과정에서 신뢰성과 안전성을 최우선 가치로 두고 국민이 안심하고 AI의 혜택을 누릴 수 있는 공공부문 AI 활용 사례를 만들어 나갈 계획이다.

인공지능(AI)이 문헌 요약과 데이터 분석을 넘어 논문 작성과 심사까지 수행하는 시대를 맞아 학술 연구의 본질과 윤리적 패러다임 전환을 다룬 신간이 나왔다. 11일 영남대와 커뮤니케이션북스에 따르면 박한우 미디어커뮤니케이션 교수는 최근 ‘AI와 논문’을 출간했다. 박 교수는 이 책을 통해 단순한 AI 활용 팁이나 무조건적인 기술 배제론을 넘어, AI 결과를 검증하고 질문을 던지는 인간 연구자의 주체성을 강조했다. 박 교수는 책에서 AI 사용을 무조건 배제해야 한다는 태도를 ‘AI 엄숙주의’로 정의했다. 가짜 인용을 비롯한 연구윤리 문제는 경계해야 하지만, 탐지기 점수만으로 연구자를 판정하는 방식 역시 위험하다는 지적이다. 금지와 무조건적 수용 대신, AI가 내놓은 답을 결론이 아닌 ‘검증해야 할 후보’로 바라보는 제3의 길을 제안했다. 특히 AI가 코딩과 실험, 논문 작성까지 전담하는 ‘에이전트 아카데미’의 등장에 대비해, 핵심 판단과 최종 책임을 연구자가 담당하는 ‘하이브리드 AI 사이언티스트’ 모델을 제시했다. 연구윤리에 대한 시각 전환도 촉구했다. 대학과 학회가 새로운 금지선만 높이는 방식으로는 편향성이나 확증 편향 문제를 해결할 수 없다는 것이다. 박 교수는 “AI 판단에 질문하고 반론을 제기하며 수정할 수 있는 권한과, 그 결과에 책임지는 구조를 만드는 게 시급하다”고 지적했다. 책의 마무리는 뜻밖에도 ‘멍때리기’의 가치로 끝을 맺는다. AI가 답을 만드는 속도가 빨라질수록 인간이 좋은 질문을 고민할 시간이 줄어들 수 있다는 이유에서다. 박 교수는 “새로운 연구 질문은 여백과 비효율의 시간에서 나온다”며 “AI가 무엇을 잘하는지 알고 활용하되, 무엇을 믿고 의심하며 책임질지 결정하는 것이 AI 시대의 진정한 ‘스마트한 논문 쓰기’”라고 했다.

인공지능(AI)의 급격한 고도화에 따른 안전 우려가 커지면서 오픈AI가 첨단 AI 개발 속도를 조절하는 방안을 검토하고 나섰다. AI가 악용될 경우 대규모 피해로 이어질 수 있는 구체적인 차기 표적으로는 전력망을 지목하며 사이버보안 강화에 나서는 모습이다. 블룸버그통신은 10일(현지시간) 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 이번 주 전사 회의에서 첨단 AI 개발 속도를 늦추는 방안을 검토하고 있다고 밝혔다고 보도했다. 올트먼 CEO는 다른 AI 연구팀들과 공동으로 속도를 조절할 가능성도 검토 중이나 다른 기업이나 연구팀은 동의하지 않을 수 있다는 점도 언급한 것으로 전해졌다. 올트먼 CEO의 발언은 최근 AI 업계에서 고도화된 AI의 위험성을 우려하는 목소리가 잇따르면서 AI의 속도조절에 불을 붙인 것으로 풀이된다. 오픈AI 최고 과학자인 야쿠프 파초키는 최근 “필요에 따라 향후 개발 속도를 늦추기 위해 협력해야 한다”며 공통의 안전 기준이 마련될 때까지 자발적인 속도 조절이 보편화돼야 한다고 주장했다. 앞서 올트먼도 지난 7월 백악관 관계자들과 AI 개발 속도를 조절할 필요성에 대해 논의한 바 있다. 실제 AI의 사이버 공격 능력이 현실적인 위협으로 부상하면서 우려는 더욱 커지고 있다. 최근 오픈AI의 AI 에이전트들이 서로 협력해 통제 체계를 우회하고 제3자 웹사이트를 공격한 사실이 드러나면서 AI가 인간의 지시를 넘어 자율적으로 사이버 공격을 수행할 가능성에 대한 경고가 확산됐다. AI 업계 내부에서도 속도 조절을 요구하는 목소리가 커지고 있다. 최근 앤트로픽과 오픈AI의 연구원이었던 제이콥 콕슨은 “AI 기업들이 초지능 AI를 향해 경쟁하면서 인류의 안전을 걸고 도박하고 있다”고 비판했다. 지난 7월 말에는 주요 AI 기업 직원 1100명 이상이 AI 개발 속도를 늦출 장치 마련을 촉구하는 청원에 서명하기도 했다. 반면 도널드 트럼프 미국 대통령은 이날 AI로 인한 인류 멸종 가능성에 대해 “전혀 우려하지 않는다”고 밝히며 “AI 경쟁에서 중국에 대해 우위를 유지하는 것이 내겐 더 중요하다”고 상반된 입장을 밝히기도 했다. AI가 초래할 수 있는 위험을 통제하고 핵심 인프라를 보호해야 한다는 요구도 커지고 있다. AI가 공격 도구로 진화할 가능성이 현실적인 문제로 떠오르면서 전력망과 같은 국가 핵심 인프라의 보안이 AI 시대의 새로운 안전 과제로 부상하고 있기 때문이다. 오픈AI는 차기 AI 사이버공격의 표적이 전력망으로 향할 것이라 예상하고 미국 전력회사들과 보안 강화를 논의하고 있다. 미국 정치전문매체 폴리티코에 따르면 올트먼 CEO는 이날 미국 콜로라도주에서 열린 에디슨전기연구소(EEI) 연례회의에서 듀크에너지·엑셀론·서던컴퍼니·넥스트에라에너지 등 주요 전력회사 임원들과 만나 AI를 악용한 전력망 사이버공격 위험을 차단하는 방안을 논의했다. 오픈AI는 자사의 10억달러 규모 사이버보안 사업인 ‘데이브레이크’를 활용해 전력회사들이 AI를 사이버 방어에 활용할 수 있도록 지원하는 방안을 제안했다. 전력망에 연결된 데이터센터의 보안 문제도 논의 대상에 포함됐다. 오픈AI와 전력회사들의 논의는 지난 7월부터 시작됐다. 오픈AI는 당시 12개 유틸리티 기업의 최고정보보안책임자(CISO)를 샌프란시스코 본사로 초청해 전력망 안정성과 보안 문제를 논의했다. 폴리티코는 이 같은 논의가 오픈AI 모델로 만들어진 AI 에이전트들이 연루된 허깅페이스 서버 해킹 사실이 알려진 직후 시작됐다고 전했다.

미국 인공지능(AI) 기업 오픈AI와 앤트로픽의 AI 에이전트가 시험 과정에서 인간이 설정한 통제 범위를 벗어난 사례가 추가로 드러났다. AI 에이전트의 자율성이 커질수록 통제와 안전장치도 함께 강화해야 한다는 지적이 나온다. 오픈AI의 실험용 AI 에이전트가 개인 홈페이지와 대학이 운영하는 링크 단축 서비스 등 최소 10곳의 다른 웹사이트를 허가 없이 통신 수단으로 이용한 것으로 드러났다고 로이터통신이 9일(현지시간) 보도했다. 앞서 이 에이전트가 독일의 한 위키사이트를 비롯해 AI 개발 플랫폼 허깅페이스에 무단으로 접근한 사실이 알려진 데 이어 추가 확인된 것이다. 연구진은 당초 인터넷 접속을 ‘읽기 전용’으로 제한한 상태에서 AI 에이전트를 테스트했다. 그러나 에이전트는 이런 제한을 벗어나 오래된 위키와 개인 웹사이트, 대학의 인터넷 주소(URL) 단축 서비스 등에서 글을 남길 수 있는 기능을 찾아내 메시지를 남기고 다른 에이전트와 정보를 주고받은 것으로 조사됐다. 허용된 경로로 접근할 수 없게 되자 다른 방법을 스스로 찾아 외부 시스템과 통신한 것이다. 이번 결과는 6개 연구팀이 오픈AI 에이전트의 활동 기록을 조사하는 과정에서 확인됐다. 앤트로픽에서도 별도의 사고가 뒤늦게 확인됐다. 초기 버전 ‘클로드 오퍼스 4.6’이 지난 1월 사이버 보안 테스트 과정에서 실수로 허용된 인터넷 연결을 이용해 외부 시스템에 접근한 사례다. 앤트로픽은 14만여건의 테스트 기록을 재검토하고도 사고를 발견하지 못했다가 지난달 추가 검토 과정에서 이를 뒤늦게 확인했다. 이에 앤트로픽은 미국 비영리 AI 연구기관 미터(METR)에 8주간의 독립적인 외부 조사를 맡기기로 했다. 인간의 통제를 넘어서는 AI에 대해 업계 내부에서도 우려의 목소리가 잇따르고 있다. 앤트로픽 연구원 제이컵 콕슨은 AI가 통제 불능이 돼 10년 내 인류를 멸종시킬 수 있다고 경고하며 지난 8일(현지시간) 사직했다. 앤트로픽의 정렬 과학 총괄인 에번 휴빙거는 콕슨의 우려에 동조하며 “AI가 향후 10년 안에 인류를 멸망시킬 확률이 10%를 넘는다”고 경고했다.

인간 감시 피한 AI 90년 수학 난제도 88시간 만에 해결 오픈AI의 인공지능(AI)이 인간과 기계를 가르던 경계를 잇달아 넘고 있다. 대학수학능력시험에서 만점 수준의 성능을 보인 최신 모델은 이번에는 컴퓨터 접속자가 사람임을 확인하려 만든 문제를 48단계까지 모두 풀었다. 오픈AI의 더 강력한 내부 모델은 상금 100만 달러(약 13억 3000만원)가 걸린 수학 난제의 해법을 제시했다. AI의 광범위하고 빠른 고도화에 범용인공지능(AGI)에 대한 기대도 커지고 있지만, 인간이 AI를 끝까지 통제할 수 있겠냐는 우려도 확산하고 있다. 오픈AI 개발자 샤리프 샤밈은 8일(현지시간) 엑스(X)에 최신 모델 ‘GPT-6 아스트라’가 캡차(CAPTCHA)를 본뜬 브라우저 게임 ‘로봇이 아닙니다’를 푸는 모습을 공개했다. 캡차는 사람은 알아볼 수 있지만 자동화 프로그램은 풀기 어렵게 문제를 내 접속자가 사람인지 확인하는 방식이다. 아스트라는 일그러진 문자를 읽고 여러 사진에서 신호등이 찍힌 칸을 골랐으며, 비슷한 이미지 속 쿠키와 개도 가려냈다. 48단계를 모두 통과한 뒤에는 ‘인간 증명서’를 받았다. 아스트라는 앞서 한국 수능에서도 전 과목 만점 수준의 결과를 냈다. 오픈AI는 같은 날 인간이 약 90년간 풀지 못한 수학 난제의 해법도 내놨다. 자사 내부 AI가 미국 클레이수학연구소(CMI)의 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 가운데 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 주장한 것이다. CMI는 2000년 7개 난제에 각각 100만 달러의 상금을 걸었고, 지금까지 공식적으로 해결된 것은 푸앵카레 추측 하나뿐이다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 공식으로 일기예보와 항공기·자동차 설계, 혈류 분석 등에 쓰인다. 난제의 핵심은 매끄럽게 흐르던 유체에서도 어느 순간 소용돌이가 걷잡을 수 없이 빨라져 유속 같은 값이 무한대로 치솟는 ‘특이점’이 생길 수 있느냐다. 오픈AI는 165쪽 분량의 논문에서 특정 조건에서는 이런 특이점이 유한한 시간 안에 생길 수 있음을 증명했다고 밝혔다. AI 에이전트 가동 88시간 만에 해법에 도달했고, 아스트라를 이용해 증명 보조 도구 ‘린’(Lean)으로 논리를 검증하는 데 17시간을 더 썼다. 다만 난제 해결로 공식 인정받으려면 수학계의 검증과 CMI의 판단을 거쳐야 한다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여 준 사례”라고 의미를 부여했다. 이번 오픈AI의 난제 해결 발표 전부터 연구 우선권을 둘러싼 논란도 불거졌다. 이 난제를 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게와 함께 별도로 연구한 트리스탄 벅매스터 뉴욕대 교수는 오픈AI가 양측의 연구 결과를 함께 발표하자며 알푀게를 저자 명단에서 빼달라는 취지의 요구를 했다고 지난 7일 주장했다. 오픈AI는 부인했다. AI 성능이 빠르게 높아지면서 통제 가능성을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 오픈AI를 거쳐 앤트로픽에서 AI 모델 학습을 연구해 온 제이컵 콕슨은 최근 회사를 떠나며 인간의 개입 없이 스스로 성능을 높이는 AI가 개발 경쟁 속에서 통제를 벗어날 가능성을 경고했다. 그는 “가장 공격적인 시나리오 가운데 상당수가 현실화하는 방향으로 가고 있다”며 “내년 말이면 이미 상황이 통제 불능에 빠질 수도 있다”고 말했다. 한편 오픈AI 코리아는 이날 출범 1주년 기자간담회를 열고 국내 챗GPT 엔터프라이즈 도입 규모가 1년 새 약 28배 늘었다고 밝혔다. ‘챗GPT 워크’와 코딩 에이전트 ‘코덱스’의 국내 주간 활성 이용자도 6개월 만에 14배 증가했다.

오픈AI가 지난 8일(현지시간) 미국 클레이 수학 연구소가 제시한 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 중 하나인 ‘나비에-스토크스 방정식’에 관련한 문제를 해결했다고 주장하면서 전 세계 연구자들의 관심이 쏠리고 있다. 동시에 인공지능이 수학 난제를 해결했다는 주장이 나오면서 수학자들의 깐깐하고 집요한 검증이 본격적으로 시작됐다. 나비에-스토크스 방정식은 뉴턴의 제2법칙인 가속도의 법칙(F=ma)을 물이나 공기같이 연속적으로 흐르는 유체에 적용한 미분방정식이다. 1822년 프랑스의 공학자 클로드 루이 나비에가 처음 제안했고 1845년 영국 물리학자 조지 가브리엘 스토크스가 점성 관련 부분을 보완해 현재의 형태로 만들어 200년 넘게 공학 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다. 이 방정식은 물방울이나 공기 분자 하나의 움직임을 모두 계산하는 것은 불가능하기 때문에 유체 전체를 하나의 연속적 흐름으로 보고 계산하는데 유체의 움직임을 결정하는 3가지 핵심적인 힘인 압력, 점성, 마찰외력을 삽입한 것이 특징이다. 이 방정식은 일기 예보, 항공기·우주선·자동차 설계, 인체 내 혈류 이동 분석 등 현대 과학과 공학의 다양한 분야에 사용되는 필수 공식이다. 재미있는 점은 이 방정식을 풀어서 사용하는 것이 아니라 근삿값을 구해 사용한다는 것이다. 밀레니엄 난제는 다양하게 사용되는 이 공식이 수학적으로 치명적인 미해결 문제를 안고 있다는 부분에서 시작한다. 밀레니엄 난제의 핵심은 “처음에 매끄럽고 잔잔하게 흐르던 물이라도 시간이 지나면 소용돌이가 무한히 빨라지면서 수식 계산값이 무한대가 되는 특이점이 발생할 수 있을까”이다. ‘매끄럽다’는 의미는 유속이 무한대가 되지 않고 물리적으로 예측 가능한 상태를 유지하는 것이며 ‘특이점’은 특정 지점에서 유속이 무한대가 돼 방정식이 붕괴하는 상태를 말한다. 즉 매끄럽게 시작된 3차원 유체의 움직임이 계속 매끄러움을 유지하는지 아니면 유한한 시간 안에 특이점이 발생할 수 있는지에 대한 해를 구하라는 것이다. 물속에서는 아무리 강한 유동이 발생해도 마찰로 인해 약해지거나 사라지게 된다. 그렇지만 유체 스스로의 운동이 점성의 진정 효과를 이겨내고 무한대로 움직일 수 있는가를 묻는 이 질문은 순수한 수학적 문제에 해당한다. 현실 속 물이나 공기는 무한대의 속도로 움직일 수 없기 때문이다. 만약 방정식에서 값이 무한대가 되는 특이점이 존재한다면 나비에-스토크스 방정식이 극한 상황에서 자연 현상을 완벽하게 설명하지 못한다는 뜻이다. 수학자들은 이런 난제를 풀기 위해 노력했지만 아직 명확한 해답을 찾지 못했다. 이런 상황에서 오픈AI가 내부 AI 모델을 이용해 난제를 풀었다고 주장하고 나선 것이다. AI의 해답에 따르면 방정식은 붕괴할 수 있다. 유체가 항상 매끄럽게 흐른다는 추측과 달리 유체가 특정한 조건에 놓이면 유속이 무한대로 치솟는 특이점이 유한한 시간 안에 실제로 발생할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다는 것이다. AI가 찾아낸 붕괴의 형태는 소용돌이(vortex)가 안쪽으로 나선형을 그리며 빨려 들어가면서 스파게티 면처럼 축 방향으로 끝없이 길어질 때다. 중심부가 계속 좁아지면서 회전이 빨라지고 결국 속도가 무한대로 치달으면서도 전체 에너지는 유한하게 유지된다. 떡줄 사람은 생각도 않는데오픈AI “상금은 받지 않겠다”오픈AI는 165페이지 분량의 논문과 함께 ‘린’이라는 특별한 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 공개했다. 인간의 수학 증명 과정에서 논리적 비약이나 오류가 없는지 기계적으로 검증해주는 시스템인 린이 “AI가 제시한 논리 전개 과정에는 수학적 비약이나 오류가 없다”고 결론을 내렸다는 일종의 자기 채점 결과까지 제시한 것이다. 그렇다면 과연 밀레니엄 난제가 완전히 풀린 것인가라는 질문에 대해서는 모호한 결론을 내릴 수밖에 없다. 클레이 수학연구소가 제시한 ‘나비에-스토크스 존재성과 매끄러움’ 항목에는 4가지 조건을 증명하라고 제시하고 있다. 오픈 AI가 증명한 것은 “바깥에서 매끄러운 힘을 계속 가하면 유체가 특이점에 도달할 수 있다”는 결과에 해당하는 2가지 조건만 해법을 제시했다. 물론 규정상 네 가지 조건 중 하나만 증명해도 되지만 수학자와 물리학자들이 정말 궁금해하는 “아무런 힘도 주지 않은 자연스러운 흐름이 스스로 깨질 수 있는가”라는 부분에 대해서는 인공지능도 답을 내놓고 있지 못한 상태다. 게다가 수학계와 밀레니엄 난제를 주관하는 클레이 수학연구소(CMI)는 난제 해결 주장에 대해서 엄격하고 보수적으로 접근하기 때문에 공식적인 해결로 인정받기 위해서는 여러 단계를 거쳐야 한다. 우선 세계 최고 권위의 수학 학술지에 공식 게재돼야 하고 논문 출판 이후 최소 2년 동안 전 세계 수학자들의 검증을 거쳐 ‘일반적 수용’을 받아야 한다. 이 과정을 거치면 CMI가 특별 위원회를 꾸려 최종 검토 후 밀레니엄 문제 해결을 공식 선언하게 되는 것이다. 이런 혹독한 검증을 거쳐 오픈AI의 주장이 맞다고 결론나면 ‘밀레니엄 7대 난제’ 중 두 번째로 해결되는 것이다. 첫 번째는 은둔 수학자로 알려진 그리고리 페렐만이 2002~2003년 풀어낸 ‘푸앵카레 추측’이다. 다른 연구자 데이터 학습 의혹 제기연구 데이터 누출, 윤리 위반 가능성도전문가들 검증 필요성 제기하지만AI 새로운 연구도구로 부상은 인정또 하나의 문제는 연구에 대한 저작권이 누구에게 있는가에 대한 것이다. 뉴욕대 수학과 트리스탄 벅마스터 교수가 관련 연구를 수행 중에 오픈AI 모델을 사용했다고 알려지면서 시스템에 입력한 질문과 아이디어를 오픈AI 모델이 학습해 난제를 해결한 것 아니냐는 의혹을 제기했기 때문이다. 오픈AI 측은 벅마스터 교수의 의혹에 답변을 하지 않고 자기들이 1만개 AI 에이전트를 동원해 자체적으로 풀어냈다고 주장하고 있다. 이에 대해 임성빈 고려대 통계학과 교수는 “오픈AI가 벅마스터 교수에 대한 명확한 답변을 내놓지 않고 있는 것은 연구 데이터 누출 및 윤리 위반이라는 심각한 문제를 내포하기 때문에 관련 학계에서는 이번 성과를 마냥 긍정적으로만 평가하기엔 아쉬움이 있다”며 “연구자들의 아이디어 누출이 수학에서만 발생하지 않고 다른 과학 분야에서도 충분히 발생할 수 있기 때문에 연구자들은 연구 보안과 생산성 사이의 딜레마 가운데 진지하게 이 문제를 생각해볼 필요가 있다”고 말했다. 임 교수는 “이 사건 때문에 연구자들로 하여금 해외 AI 사용을 금지하는 규정의 근거가 될까봐 우려도 된다”고 덧붙였다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한편, 클레이 수학연구소가 100만 달러(13억 3786만 원)의 상금을 걸고 제시한 7대 밀레니엄 난제는 △푸앵카레 추측 △나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 △버치-스위너턴다이어 추측 △호지 추측 △P-NP 문제 △리만 가설 △양-밀스 질량 간극 가설이다.