더불어민주당 8·17 전당대회 서울·경기 경선에서 친청(친정청래)계 최고위원 후보 3명이 1~3위를 나란히 차지했다. 호남권 경선에서 친명(친이재명)계에 밀린 친청계가 하루 만에 순위를 뒤집은 데에는 개혁 성향의 수도권 지지층 결집 영향이 컸던 것으로 풀이된다. 16일 진행된 서울·경기 지역 순회경선 이후 1위는 친명계 박선원 후보에서 친청계 최민희 후보로 다시 바뀌었다. 최 후보는 서울·경기 경선에서 16.32%를 얻었고 친청계 이성윤 후보와 한민수 후보도 각각 15.97%, 15.28%로 2·3위를 기록했다. 호남에서 1위로 올랐던 박선원 후보는 15.04%로 4위였다. 누적 득표율로는 최 후보(16.91%)가 1위이고 이어 박선원(16.60%), 서미화(15.18%), 이성윤(13.94%), 한민수(13.77%) 후보 순이다. 전날 호남권 경선까지만 해도 당선권 5명 중 친명, 친청 후보가 각각 3명, 2명이었지만 이성윤 후보가 선전하면서 친청 3 대 친명 2 구도로 바뀌었다. 유일한 원외 인사이자 이재명 대통령의 최측근인 김용 후보는 전날 호남 경선에서 한민수 후보를 앞지르고 당선권에 들었으나 수도권 투표 이후 6위로 밀려났다. 5위 한 후보와의 격차는 2312표, 0.15%포인트다. 김용 후보는 페이스북에 “이제 김용을 살릴 수 있는 건 대의원님뿐”이라며 “내일 단 하루, 대의원님의 두 표 중 한 표가 김용의 당락을 가른다”고 지지를 호소했다. 이날까지 누적 득표율 7·8위였던 임미애·김영호 후보는 김용 후보 지지를 선언하며 최고위원 후보에서 사퇴했다. 권리당원이 가장 많은 서울·경기에서 반전을 노린 친청계 후보들은 이날 경기 수원 합동연설회에서 계파정치 척결을 강조했다. 이 후보는 “계파정치, 줄 세우기 정치 척결해야 한다”고 했고, 한 후보도 “줄 세우기 해 봤자 소용없다. 계파정치 해 봤자 부질없다”고 지적했다. 치열한 생환 경쟁을 펼치는 친명계와 친청계는 이날도 날 선 비판을 주고받았다. 친명계 강득구 최고위원은 송영길 당대표 후보와 김 후보의 전당대회 출마 자격을 문제 삼았다는 이유로 최고위원 출신인 이 후보를 비판했다가 사실관계 오류로 공개 사과했다. 이 후보는 “지난달 14일 최고위원 사퇴했으므로 후보들 피선거권 논의에 관여한 바 없다”고 지적했다. 그러자 강 최고위원은 “이성윤 최고위원께서 사퇴했을 때 선호투표제를 반대했던 장면과 16일 송영길 후보와 김용 후보의 자격 논란 장면을 혼동했다”고 사과했다.

더불어민주당 8·17 전당대회 순회 경선이 막바지에 다다른 가운데 이른바 ‘팀 정청래’로 나선 친청(친정청래)계 최고위원 후보들이 호남권 경선에서 부진한 결과를 얻었다. 16일 민주당 중앙당 선거관리위원회에 따르면 전날 호남권 권리당원 투표 결과 박선원 최고위원 후보는 18.53%의 득표율로 1위에 올랐다. 서미화 후보(16.86%)가 2위를 차지했고, 최민희(14.79%)·김용(13.63%)·이성윤(13.05%)·한민수(11.25%)·임미애(7.60%)·김영호(4.29%) 후보가 뒤를 이었다. 누적 득표율(경남·대구·경북 가중치 5% 미반영)로 보면 박선원(17.70%)·최민희(17.33%)·서미화(16.65%)·김용(13.18%)·한민수(12.70%) 후보 순으로 현재까지 당선권인 5위 안에 들었다. 박선원·서미화·김용 후보는 친명(친이재명)계로, 최민희·한민수 후보는 친청계 후보로 각각 분류된다. 한민수 후보와 이성윤 후보의 5·6위 간 격차는 0.19%포인트다. 호남권 경선 이전까지 최민희·박선원·한민수·서미화·김용 후보 순이었던 누적 득표율 순위도 친명계 박선원 후보가 선두를 차지하고 친청계 최민희 후보가 2위로 물러나는 등 변화가 생긴 것이다. 이는 정청래 당대표 후보와 연동된 친청계 최고위원 후보들의 호남권 권리당원 득표 부진에 따른 결과로 풀이된다. 친청계 최고위원 후보들은 이날 경기 수원종합운동장 실내체육관에서 열린 경기 합동연설회에서 계파정치 척결을 힘주어 말했다. 이성윤 후보는 “계파정치, 줄 세우기 정치 척결해야 한다”고 지적했고, 한민수 후보도 “줄 세우기 해 봤자 소용없다. 계파정치 해 봤자 부질없다”고 비판했다. 반면 친명계 김용 후보는 호남권 경선 이후 누적 득표율 5위에서 4위로 약진했다. 김용 후보는 이날 경기 합동연설회에서 “어제 호남에서는 민주당 역사상 첫 평당원 출신의 최고위원 후보인 김용에게 엄청난 지지를 보내주시면서 등수까지 한 단계 올려주셨다”며 “‘단합하고 통합하고 혁신하라’ 제게 주신 지엄한 명령으로 받아들인다”고 강조했다. 치열한 생환 경쟁에 친명계와 친청계는 이날도 날 선 비판을 주고받았다. 친명계 강득구 최고위원은 송영길 당대표 후보와 김용 최고위원 후보의 전당대회 출마 자격을 문제 삼았다는 이유로 친청계 이성윤 후보를 비판했다가 사실관계 오류로 공개 사과했다. 이성윤 후보는 “지난달 14일 최고위원 사퇴했으므로 후보들 피선거권 논의에 관여한 바 없다”고 지적했다. 이에 강 최고위원은 “이성윤 후보에게 사과드린다”며 “7월 14일 이성윤 최고위원께서 사퇴했을 때 선호투표제를 반대했던 장면과 16일 송영길 후보와 김용 후보의 자격 논란 장면을 혼동했다”고 사과했다.

노지감귤 열매 수와 크기 일일이 세고 크기를 측정하지 않아도 인공지능(AI) 분석으로 얼마나 열렸는지 알수 있다. 제주도가 올해 노지감귤 생산예상량을 조사하는 데 스마트폰 영상과 인공지능(AI)을 활용한다. 사람이 감귤 열매를 일일이 세고 크기를 재던 방식에서 벗어나 데이터 기반의 자동화된 조사 방식으로 전환하는 것이다. 제주도 농업기술원은 오는 18일부터 21일까지 도내 표본 감귤원을 대상으로 2026년산 노지감귤 2차 관측조사를 실시한다고 14일 밝혔다. 이번 조사는 노지감귤의 열매 수와 크기 등을 파악해 올해 전체 생산량을 예상하는 핵심 조사다. 기존에는 조사원이 감귤원을 직접 찾아가 열매를 일일이 세고 크기를 측정한 뒤 수기로 기록했다. 특히 폭염 속에서 장시간 현장 조사를 해야 하는 데다 조사자에 따라 측정 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있었다. 농업기술원은 이런 문제를 개선하기 위해 이번 조사부터 스마트폰 촬영과 AI 분석을 활용한 자동화 기술을 기존 현장 실측과 함께 시험한다. 조사원이 일정한 기준에 맞춰 스마트폰으로 감귤나무를 촬영한 뒤 영상을 ‘제주DA’ 플랫폼으로 보내면 AI가 영상 속 감귤 열매를 자동으로 찾아내 개수와 크기를 계산한다. 촬영한 영상은 약 30분 안에 3차원(3D) 모델로 만들어진다. 이후 AI 분석과 여러 각도에서 촬영된 데이터를 보정해 오차를 줄이는 방식이다. 이 기술이 현장에 본격 적용되면 감귤원 한 필지를 조사하는 데 걸리는 시간이 기존 약 40분에서 15분 미만으로 줄어 60% 이상 단축될 것으로 농업기술원은 보고 있다. 조사 시간뿐만 아니라 정확도도 높아질 것으로 기대된다. AI가 같은 기준으로 열매를 분석하기 때문에 조사원마다 발생할 수 있는 측정 편차를 줄이고 보다 객관적인 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 농업기술원은 이번 2차 관측조사에서 스마트폰 촬영부터 데이터 전송, AI 분석, 결과 검증까지 전 과정을 점검한다. 이후 기존 사람이 직접 측정한 결과와 비교해 자동화 기술의 정확성과 실제 현장 적용 가능성을 확인할 예정이다. 이번 조사 결과는 분석을 거쳐 오는 9월 첫째 주 감귤관측조사위원회 심의를 받은 뒤 2026년산 노지감귤 생산예상량으로 공식 발표된다. 김태우 농업디지털센터장은 “이번 관측조사는 오랫동안 사람의 눈과 손에 의존해 온 감귤 관측 방식을 데이터와 AI 중심으로 전환하는 첫걸음”이라며 “현장 조사 부담과 수작업 오류를 줄이고 보다 정확하고 객관적인 관측 자료를 확보할 수 있도록 기술을 계속 고도화하겠다”고 말했다.

부산시설공단이 인공지능(AI)을 활용한 중대재해 예방 관련 업무 디지털화 및 공사 현장 실증 등 안전관리 업무 스마트 혁신에 나섰다. 부산시설공단은 AI 학습조직 활동을 통해 ‘AI 기반 도급사업 안전보건 서류 디지털 체크리스트 시스템’​을 개발했다고 14일 밝혔다. AI 학습조직은 반복적으로 이뤄지는 안전 행정 업무의 효율성 제고, 현장 중심의 중대재해 예방체계 강화를 위한 업무개선 아이디어 발굴에 중점을 두고 활동했다. 특히 단순히 AI 기술 학습에 그치지 않고, 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 방안을 직접 발굴하고 이를 시스템으로 구현했다. 이번에 개발한 디지털 체크리스트 시스템은 흩어진 관계 법령과 지침 정보를 기반으로 AI를 활용해 도급사업 안전보건 서류 검토 절차를 표준화했다. 관계 법령과 지침의 개정 사항을 신속하게 반영할 수 있도록 해 검토 과정에서 발생할 수 있는 누락과 인적 오류를 막고 담당자별 업무 편차를 줄였다. PC와 모바일 환경에서 모두 이용할 수 있도록 시스템을 구축하고 시범운영을 통해 안정성과 사용자 편의성, 현장 적용성을 확보하는 한편 자갈치시장 공사 발주 과정에 실제 적용하는 현장 실증을 완료해 실효성과 현장 활용 가능성까지 검증했다. 공단은 디지털 체크리스트 시스템을 전 사업장에 배포해 도급사업 안전보건 서류 검토 업무에 활용하고, 운영 과정에서 현장 의견을 수렴해 기능을 보완할 예정이다. 이성림 부산시설공단 이사장은 “AI 학습조직을 통해 직원들이 직접 업무 개선 아이디어를 발굴하고 이를 실제 현장 업무에 적용했다는 점에서 의미가 크다”라며 “AI를 단순한 기술 도입에 그치지 않고 현장 안전을 높이고 업무의 실질적인 변화를 만들어내는 도구로 활용해 나가겠다”라고 밝혔다.

여성의 옷차림과 표정이 서로 다른 신호를 보낼 때 남성은 어떤 정보를 더 중요하게 받아들일까. 성적으로 흥분한 남성은 여성의 표정보다 노출이 많은 옷차림에 더 영향을 받아 상대의 호감 여부를 잘못 판단할 가능성이 커진다는 연구 결과가 나왔다. 12일(현지시간) 심리학 전문 매체 사이포스트(PsyPost)에 따르면 독일 요하네스 구텐베르크 마인츠대 연구진은 이성애 남성 284명을 대상으로 성적 흥분이 여성의 호감 신호를 판단하는 데 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘성행동 기록’(Archives of Sexual Behavior)에 게재됐다. 연구진은 사람이 상대의 의도를 파악할 때 옷차림처럼 비교적 광범위한 ‘전반적 신호’와 표정처럼 특정 상황에서 직접적인 의도를 전달하는 ‘구체적 신호’를 함께 활용한다고 설명했다. 특히 연애나 성적 상황에서는 상대의 외모나 노출 정도에 지나치게 집중하면 명확한 거절 표정을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 연구진은 이를 확인하기 위해 참가자들에게 같은 여성의 사진 두 장을 동시에 보여준 뒤 “둘 중 누가 당신에게 더 호감을 보이며 유혹하는 것 같은가”를 선택하도록 했다. 사진 속 여성은 평범한 일상복 또는 성적으로 자극적인 옷을 입었고, 얼굴에는 호감을 나타내는 표정이나 명백한 거부 표정을 지었다. 참가자들은 약 2초 안에 키보드를 눌러 한 명을 골랐다. 옷차림과 표정 엇갈리자 판단 어려워져연구진은 사진 조합을 두 유형으로 나눴다. 첫 번째는 노출이 있는 옷을 입은 여성이 호감 표정을 짓고, 평범한 옷을 입은 여성이 거부 표정을 보이는 경우였다. 옷차림과 표정이 같은 방향의 신호를 보내기 때문에 판단이 상대적으로 쉬웠다. 반면 두 번째 유형에서는 신호를 일부러 엇갈리게 했다. 한 여성은 평범한 옷을 입은 채 호감 표정을 지었고 다른 여성은 노출이 있는 옷을 입었지만 명백한 거부 표정을 보였다. 이 경우 실제 상호작용에서 상대의 의도를 직접 드러내는 표정을 기준으로 보면 전자를 선택하는 것이 연구진이 설정한 정답이었다. 참가자들은 먼저 성적으로 흥분하지 않은 상태에서 52차례 선택 과제를 수행했다. 이후 성적 욕구와 타인에 대한 대상화 성향, 성적 권리의식 등을 측정하는 설문에 응답했다. 이어 연구진은 참가자들에게 5분 분량의 성적으로 노골적인 음성 이야기를 들려줘 흥분 상태를 유도한 뒤 같은 방식의 선택 과제 52회를 다시 진행했다. 분석 결과 성적으로 흥분한 뒤 참가자들의 판단 속도는 전반적으로 빨라졌다. 하지만 옷차림과 표정이 서로 충돌하는 상황에서는 오답률도 함께 높아졌다. 특히 참가자들은 노출이 있는 옷을 입고 거부 표정을 짓는 여성을, 평범한 옷을 입고 실제 호감 표정을 짓는 여성보다 선택하는 경우가 늘었다. 즉 상대가 직접적으로 전달하는 표정보다 성적으로 눈에 띄는 옷차림에 더 무게를 둔 셈이다. 일부 남성은 흥분 뒤 오판 크게 늘어이 같은 경향은 모든 참가자에게 똑같이 나타나지는 않았다. 성적으로 흥분한 상태에서 옷차림과 표정이 충돌하는 문제의 절반 이상을 틀린 참가자는 전체의 9.9%였다. 흥분 전 같은 기준에 해당한 비율은 4.6%였다. 또 성적으로 상대를 조종하거나 이용하려는 성향과 성적 충동 억제력이 낮은 참가자일수록 이런 판단 오류가 두드러지는 경향을 보였다. 연구진은 성적 흥분이 이미 갖고 있던 편향을 강화해 상대의 직접적인 의사 표현보다 자신의 욕구와 맞는 신호에 집중하게 만들 수 있다고 해석했다. 다만 연구진은 이번 결과를 현실의 모든 남성에게 그대로 적용해서는 안 된다고 선을 그었다. 참가자가 온라인으로 모집된 서구권 표본에 한정됐고, 흥분 상태의 과제가 항상 두 번째에 배치돼 피로나 집중력 저하가 결과에 일부 영향을 줬을 가능성도 있다. 연구진은 향후 실험 순서를 바꾸거나 성적 흥분 외 다른 종류의 각성 상태에서도 같은 현상이 나타나는지 확인할 필요가 있다고 밝혔다. 이번 연구 제목은 ‘옷차림은 여전히 동의가 아니다’(A Dress Is (Still) Not a Yes)로, 옷차림과 같은 외형적 신호만으로 상대의 성적 의도를 판단해서는 안 된다는 점을 강조했다.

충남도가 전국 최초로 일제 잔재를 걷어낸 토지대장 활용이 18만 건을 넘어섰다. 27일 도에 따르면 6월 말 기준 토지대장 디지털 자료 활용 실적은 총 18만 3426건으로 집계됐다. 행정 업무 활용이 16만 466건(89.8%), 민원 발급이 1만 8760건(10.2%)을 차지했다. 행정 업무 활용 사례는 △지적공부 오류 조사 11만 4606건 △등기 촉탁 3만 5022건 △조상 땅 찾기 1만 5038건 등이다. 도는 4년에 걸쳐 일제강점기 작성된 313만 6000장의 토지대장을 한글로 변환하고 디지털화했다. 기록물 노후화·훼손 문제 해소와 한자·일본식 표기로 인한 도민 불편 개선을 위해서다. 연도별 활용 실적은 구축 초기인 2023∼2024년 6만 5858건, 2025년 7만 8852건, 올해는 상반기에만 3만 8716건을 기록하며 활용 범위가 꾸준히 확대되고 있다. 임택빈 도 토지공간정책과장은 “디지털 자료를 적극 활용해 지적 행정의 정확성·효율성을 향상하고 도민 중심의 행정서비스를 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

정부가 소형모듈원자로(SMR)와 핵융합, 재생에너지 등 7대 첨단 기술 분야를 대한민국 미래성장동력으로 정하고 집중 육성하기로 했다. 이 분야를 반도체와 인공지능(AI) 산업 이후 새로운 먹거리로 보고 국가의 핵심 전략 자산으로 키우겠다는 것이다. 이재명 대통령은 12일 청와대에서 ‘미래성장동력, 7대 SEED(씨앗) 보고회’를 주재하고 “우리가 무한한 기회를 누리는 선도자가 될 것인지 또는 도태의 위험에 언제나 노출돼 있는 추격자가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다”며 “반도체 산업이 만들어 준 절호의 기회를 활용해 인공지능 시대, 그다음 먹거리를 우리가 미리 준비해야 한다”고 강조했다. 정부가 선정한 7대 시드는 SMR과 핵융합, 재생에너지, 양자, 우주·항공, 첨단바이오, 첨단 소재·부품 개발 등이다. 정부는 반도체 등 기존 주력산업을 중심으로 ‘3대 메가 프로젝트’를 추진해 산업 경쟁력을 높이고 여기서 창출된 자본과 성과를 차세대 첨단기술에 재투자하는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 이에 대해 이 대통령은 “7가지 첨단 기술, 7대 시드 프로젝트는 우리 경제의 차세대 성장 엔진인 동시에 국가의 핵심 전략 자산이 될 것”이라고 평가했다. 이어 “대한민국의 대도약을 이끌어낼 혁신의 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “오늘 우리가 뿌린 첨단 기술 씨앗들이 미래에는 거대한 나무로 자라나서 새로운 메가프로젝트로 자라나게 될 것”이라고 했다. 이 대통령은 7대 시드 프로젝트 추진 이유로 첨단 기술의 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점을 들었다. 이 대통령은 “우리 인류 역사를 되돌아보면 언제나 한발 앞서서 첨단 과학기술에 투자한 국가는 번영을 이뤘고 이를 소홀히 한 국가는 쇠퇴했음을 알 수 있다”고 했다. 이어 “최근 주목받고 있는 첨단 기술의 공통적인 특징은 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점, 그리고 개인과 국가 모두 변화를 놓치면 소외된다는 점”이라고 설명했다. 정부 방침과 관련해 이 대통령은 “전통 제조업도 중요한데 그 기반 위에서 미래 첨단 산업에서 우리가 다른 나라들보다 앞서 가야 한다는 것”이라고 강조했다. 7대 시드 프로젝트 가운데 가장 눈에 띄는 분야는 차세대 SMR 육성이다. 정부는 경수형 SMR은 2035년 상용화하고 비경수형 SMR은 2030년대 건설에 착수하겠다는 목표를 제시했다. 비경수형은 원자로 냉각재로 물(경수) 대신 액체 나트륨 등을 사용하는 차세대 SMR이다. 특히 비경수형 SMR은 민관 공동 출자 특수목적법인(SPC)을 중심으로 기술 개발과 사업화를 동시에 추진해 글로벌 시장 선점에 나선다. 태양의 에너지 생성 원리를 지상에 구현하는 핵융합은 ‘한국형 혁신 핵융합로’를 개발해 2030년대 전력 생산을 실현한다는 계획이다. 동시에 2040년대 상용 전력 공급을 목표로 상용로 건설도 함께 추진한다. 재생에너지 분야에서는 페로브스카이트 태양전지와 기존 실리콘 태양전지를 겹쳐 만든 차세대 고효율 태양전지인 ‘페로브스카이트 탠덤셀’ 상용화를 추진한다. 풍력은 20㎿ 이상 초대형 터빈 상용화를, 수소는 50~100㎿급 대규모 수전해(전기분해) 실증에 나선다. 양자 분야에서는 오류정정이 가능한 100큐비트급 국산 양자컴퓨터를 확보하고 10년 내 양자칩 제조 역량 세계 1위를 목표로 내걸었다. 우주·항공 분야에서는 2030년 국내 최초 달 착륙과 2035년 독자 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 첨단바이오 분야에서는 2030년 AI 바이오 인프라를 구축하고 2035년 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 제품을 상용화한다. 또 10대 핵심 광물 재자원화율을 2030년까지 20%로 확대하고 소부장(소재·부품·장비) 분야에 향후 5년간 10조원의 연구개발 투자에 나서기로 했다.

LG 트윈스의 아시아쿼터가 사라졌다. LG는 12일 키움 히어로즈와의 고척 원정경기를 앞두고 아시아쿼터 라클란 웰스를 1군 엔트리에서 말소하고 조원태를 등록했다. 웰스는 시즌 초반부터 꾸준히 선발 로테이션을 지켰으나 전날 불펜으로 보직이 바뀌었다. 이때까지만 해도 후반기들어 극심한 부진에 빠져있었던 웰스를 롱릴리프로 돌리고 신예 박시원에게 더 많은 기회를 주기 위한 조치로 읽혔다. 웰스는 전반기에는 15경기에 등판해 5승 3패 평균자책점 2.82로 구멍난 LG의 선발 공백을 지워냈으나 후반기들어 4경기서 2패 평균자책점 10.26으로 바닥을 쳤다. 사실 웰스는 어깨 부상으로 공을 던질 수 없는 상태였다. LG는 “웰스가 왼쪽 어깨에 불편함을 느꼈다. 11일 자기공명영상(MRI) 검사 결과 왼쪽 어깨 견갑하근 미세손상으로 4주 후 재검진 소견을 받았다”고 설명했다. 웰스의 부진이 길어지면서 아시아쿼터 교체를 검토해왔던 LG는 이미 10일 한국야구위원회(KBO)에 퓨처스리그 울산 웨일즈의 일본인투수 오카다 아키타케의 이적에 대한 유권해석을 요청했다. KBO는 이적에 문제가 없다고 양 구단에 통보했다. 그런데 KBO가 관련 규약을 재검토하면서 영입이 불가능하다는 사실을 확인했다. 오카다의 경우 단순한 외국인선수 영입이 아닌 선수양도(트레이드)로 봐야 했기 때문이다. 외국인선수 영입은 등록마감 시한인 8월 15일 이내에 이뤄지면 가능하지만 선수 양도의 경우 7월31일이 데드라인이다. 12일 아시아쿼터 교체를 발표할 예정이었던 LG 입장에선 황당하기 짝이 없는 소식이었다. KBO는 “LG의 영입 과정에서는 문제가 없었다. KBO의 최초 판단에 오류가 있었다. LG와 울산 양 구단에 사과의 뜻을 전했다”며 실수를 인정했다. 그러나 그 피해는 LG가 고스란히 떠안을 수밖에 없다. 최초 문의 시점에 더 꼼꼼히 유권해석을 내렸다면 LG는 다른 선택지를 찾을 시간적인 여유가 있었겠지만 이미 등록 마감 시점이 코 앞으로 다가왔다. 손쓸 사이도 없이 아시아쿼터를 잃은 LG는 이제 잇몸으로 버텨야 한다. 전반기 막바지까지 1위를 달렸던 LG의 후반기 성적은 4승 1무 12패 승률 0.250으로 10개 구단 가운데 꼴찌다. 11일까지는 3위로 버텨냈지만 남은 일정이 더 험난해졌다.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

삼성증권이 2018년 배당 오류 사태로 손해를 본 국민연금공단에 약 18억원을 배상하라는 대법원 확정 판결이 나왔다. 소송이 제기된 지 약 7년 만의 결론이다. 대법원 2부(주심 오경미 대법관)는 12일 국민연금이 삼성증권을 상대로 낸 손해배상 청구 소송 상고심에서 “전체 손해액의 50%인 약 18억 6600만원을 지급하라”는 원심의 원고 일부승소 판결을 확정했다. 삼성증권은 지난 2018년 4월 6일 담당 직원의 실수로 우리사주 배당금을 주당 1000원이 아닌 1000주로 잘못 배당했다. 당시 우리사주 조합원들에게 배당된 주식은 모두 28억 1295만 6000주로, 삼성증권 전체 발행주식(8900만 주)의 30배가 넘는 규모였다. 이후 이같은 유령주식을 배당받은 직원 일부가 주식을 매도하면서 혼란이 벌어졌다. 직원들이 매도한 주식은 501만주에 달했고, 삼성증권 주가는 장중 전 거래일 종가 대비 최대 11.68% 폭락했다. 국민연금은 주가 하락으로 손해를 입었다며 모두 299억원을 청구하는 소송을 제기했다. 1심은 “삼성증권은 배당의 과·오지급 등 위험을 방지하기 위한 배당 업무 절차·요건 등에 관한 내부적 처리기준이나 방침을 마련하지 않았다”면서 삼성증권이 18억 6600만원을 지급하라고 판결했다. 배상액은 손해액(사고가 없었더라면 정상적으로 형성됐을 주식 가격에서 국민연금의 실제 매도 가격을 제외한 금액) 38억 6000만원의 50%에 국민연금이 하락한 주가로 매수해 얻은 이익을 상계해 결정했다. 쌍방이 항소했으나 지난 1월 항소심 재판부도 같은 판단을 내렸다. 대법원은 항소심 재판부와 달리 “배당 직원들의 업무상 과실과 사고로 인한 국민연금의 손해 사이에 인과관계가 인정될 여지가 크다”며 삼성증권의 민법상 사용자 책임을 인정하면서도 “사용자 책임이 추가로 인정돼도 손해배상 범위 등은 달라지지 않는다”며 상고를 기각했다.

러시아와 전쟁 중인 우크라이나군이 한국 방산 스타트업이 개발한 인공지능(AI)을 실제 전장에서 시험하고 있다. 전방 관측병이 무전으로 전달하던 표적 정보를 AI가 자동으로 정리해 포병 지휘관의 사격 결심까지 걸리는 시간을 줄이는 기술이다. 11일(현지시간) 우크라이나 방산 전문 매체 ‘우크라이나스 암스 모니터’에 따르면 한국 방산 AI 스타트업 뉴타입인더스트리즈는 현재 우크라이나 군부대와 함께 AI 기반 포병 표적 처리 소프트웨어 ‘바바라’(Barbara)를 시험하고 있다. 뉴타입인더스트리즈는 육군 포병 장교 출신인 조성원 대표가 설립한 회사로, 서울에 본사를 두고 있다. 바바라는 포탄이나 자주포 같은 무기체계가 아니다. 포병이 표적을 발견한 뒤 실제 사격에 들어가기까지 거쳐야 하는 ‘킬체인’의 정보 처리 속도를 높이는 소프트웨어다. 특히 전방 관측병과 사격지휘관 사이의 통신 과정에서 발생하는 지연과 인적 오류를 줄이는 데 초점을 맞췄다. “말하면 AI가 정리”…좌표 이상하면 경고까지 전방 관측병이 스마트폰을 이용해 표적 위치와 상황을 음성으로 보고하면 바바라는 이를 AI로 분석해 정형화된 디지털 정보로 변환한다. 이후 사격지휘관이 곧바로 확인할 수 있도록 전달한다. 여러 표적도 자동으로 처리할 수 있으며 지휘관의 의도와 전술적 제약 조건도 반영한다. AI는 단순히 음성을 문자로 옮기는 데 그치지 않는다. 보고된 좌표가 잘못됐을 가능성이 있거나 표적이 민간 지역에 있는 것으로 판단되면 이를 사용자에게 경고한다. 다만 실제 포격 여부는 AI가 결정하지 않는다. 최종 타격 결정권은 인간 지휘관에게 남겨두는 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식이다. 뉴타입인더스트리즈는 바바라가 기존 포병 사격 요청 과정의 병목을 줄일 것으로 기대한다. 회사 측은 현장에서 사용하는 스마트폰이나 태블릿에 프로그램을 적용할 수 있으며, 사격 요청 과정에서 이뤄지는 대화를 5분 안에 확인할 수 있도록 설계했다고 설명한다. 우크라이나에서 진행 중인 시험도 한 단계 진전된 것으로 전해졌다. 뉴타입인더스트리즈는 지금까지 우크라이나군 2개 부대와 접촉했으며 전투여단으로부터 초기 피드백을 받았다. 우크라이나군 관계자들은 바바라에 대해 자신들이 현재 운용하는 체계에는 없는 기능이라는 반응을 보였다고 조 대표는 전했다. 회사 홈페이지에는 협력 대상으로 우크라이나군 제92여단이 명시돼 있다. 이 부대는 과거 제92기계화여단으로 불렸으나 현재는 제92강습여단으로 개편됐다. 포병 넘어 공격드론까지…“하나의 화력체계로” 시험은 초기 검증 단계를 거쳐 보다 본격적인 전장 시험으로 넘어갔다. 다만 실제 전투가 계속되는 만큼 시험 일정은 전황에 따라 달라진다. 뉴타입인더스트리즈는 우크라이나군의 작전을 우선하면서 현장에서 받은 의견을 바바라에 단계적으로 반영하고 있으며 현재 시험을 올해 안에는 마무리할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사는 바바라의 적용 범위도 넓히고 있다. 처음에는 포병 지휘통제 소프트웨어로 개발했지만 최근에는 기존 포병과 공격용 드론을 하나의 화력체계 안에서 연동하는 방향으로 확장하고 있다. 드론이 포병을 대체하는 것이 아니라 표적 탐지와 타격 능력을 보완하도록 만들겠다는 구상이다. 조 대표는 우크라이나 전쟁에서 포병의 중요성이 여전히 크다고 강조했다. 드론이 급속도로 확산했지만 결국 승패를 가르는 핵심 가운데 하나는 확보한 전장 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 실제 타격으로 연결하느냐는 것이다. 바바라는 포탄을 더 빠르게 날리는 기술이 아니라, 포탄을 쏘기까지 사람이 거쳐야 하는 판단 과정을 AI로 단축하는 기술인 셈이다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

AI 고도화에 통합적 사고력 측정채점 기준·채점자 선별 최대 관건수험생·학부모 법적 대응 가능성 채점 길어지면 대입 전형도 차질글쓰기 사교육 시장 확대 우려도 교육당국이 ‘오지선다’ 객관식 문항으로 이뤄진 현재의 대학수학능력시험에 서·논술형 문항을 도입하는 대입 제도 개편안을 추진 중이다. 30여년 수능 역사상 가장 큰 변화가 찾아올 것으로 전망되는 가운데 교육계의 시선은 곱지만은 않다. 왜 지금 서·논술형 도입이 대두되는지, 교육 현장의 우려 및 핵심 쟁점은 뭔지 짚어봤다. 10일 교육계에 따르면, 교육당국이 수능 개편을 추진하는 이유는 크게 두 가지다. 우선 수능이 30여년 동안 치러지면서 문제 출제가 구조적 한계에 다다랐다는 시각이 존재한다. ‘킬러문항’이 출제될 수밖에 없는 이유다. 더 큰 문제는 생성형 인공지능(AI)의 고도화로 학생들에게 필요한 역량이 변화하고 있다는 점이다. 이재명 대통령은 지난 5일 교육부와 국가교육위원회 업무보고에서 “초보 컴퓨터도 할 수 있는 객관식 문제 풀이 수능이 아이들을 망치고 있다”고 표현했다. 이제 사고력·창의력을 키우는 교육으로 전환해야 한다는 문제의식이다. 초대 교육과정평가원장을 지낸 박도순 고려대 명예교수는 “원래 수능의 취지가 통합적 사고력과 문제 해결력을 측정하기 위함”이라면서 “서·논술형 문항 도입은 원래의 수능에 조금 더 가까워지는 것”이라고 평가했다. 다만 교육계 관계자들은 서·논술형 도입의 부작용을 고려해야 한다고 입을 모은다. ‘채점 문제’는 현실적인 난관이다. 2026학년도 수능 기준 응시생수는 55만 4174명이었다. 통상 매년 수능을 치른 뒤 3주 뒤쯤 수험생에게 성적이 통지되고, 대학별 입학 전형도 이와 맞물려 진행된다. 하지만 서·논술형 시험이 치러질 경우 기존 속도로 채점을 끝내는 건 불가능에 가깝다. 채점 기준을 어떻게 삼을지, 누구를 채점자로 선별할지도 문제다. 학생의 주장과 근거, 논리 전개 등을 채점자별로 다르게 판단할 수 있어서다. 수능 채점 위원은 최소 수천명이 필요할 전망이다. 교육부와 국교위는 ‘AI 평가 지원 시스템’을 도입해 서·논술형 평가를 체계화한다는 구상이다. 전국 중·고교 내신 평가에 시스템을 먼저 도입해 ‘채점 데이터’를 쌓고, 이를 기반으로 수능에서 활용한다는 방침이다. 현재도 서울시교육청 ‘채움AI’, 경기도교육청 ‘하이러닝’ 등 AI 평가 시스템이 운영되고 있다. 하지만 결국 최종 판단은 사람에게 달려있다. 한국교육과정평가원 관계자는 “현재도 답안지를 기계로 채점한 뒤 사람이 다시 답안을 일일이 검토하는 작업을 거친다”고 설명했다. 서·논술형 문항의 경우 AI 평가 시스템을 사용하더라도 검토에 현재보다 더 많은 시간이 소요되고, 통일된 판단 기준을 세우기도 어려울 것으로 예상된다. 수험생 및 학부모의 수용성도 기존보다 낮아질 수밖에 없다. 장승혁 한국교원단체총연합회 대변인은 “평가 점수에 따라 대입 당락이 달라지는데 그걸 수용할 학부모가 극히 드물 수 있다”면서 “수능에 대한 행정심판, 행정소송 등 법적 대응이 늘 것”이라고 전망했다. 이 대통령은 업무보고에서 대학별 수시 일부 전형에 면접이 포함된 점을 언급하며 “더 주관적인 면접도 수용 가능하다면 서·논술형을 수용하지 못할 이유가 없다”고 말했다. 하지만 대학별 고사와 국가 시험을 동일선상에서 비교하긴 어렵다는 반론이 제기된다. 대학은 ‘주관적’ 선발 기준을 갖고 있어서 전형 평가에 대해 이의를 제기하기 까다롭지만, ‘객관적’ 평가를 전제로 하는 수능은 이의신청이 빗발칠 수 있다. 또한 글쓰기 사교육 시장이 급격히 확대될 수 있다는 목소리도 나온다. 서울의 한 초등학생 학부모는 “요즘 일반 과목도 공교육으로 해결하지 못하는데 서·논술형 문항까지 도입되면 고비용 사교육이 증가할 것”이라고 꼬집었다. 수능 시험의 급격한 변화가 수험생들의 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 존재한다. 2022년 교육과정 개정 이후에도 문·이과 통합 수능이 시행되면서 ‘사탐런’ 등의 부작용이 발생한 바 있다. 임성호 종로학원 대표는 “서·논술형 수능 발표와 동시에 문제 출제 패턴이 뭔지 보여주고, 수험생 입장에서 향후 부담이 될지를 판단하게 해야 한다”고 말했다. 서·논술형 수능 도입 논의가 이번에 처음 제기된 건 아니다. 문재인 정부 시절인 2018년 4월 교육부가 2022학년도 대입개편을 국가교육회의에 넘기면서 중장기 검토 과제로 논·서술형 수능 도입을 제시했다. 이후 2022년 9월 출범한 1기 국교위에서 서·논술형 도입 논의가 보다 구체화됐다. 2024년 국교위 산하 중장기 국가교육발전 전문위원회에선 수능체제를 둘로 나누는 방안도 제시됐다. 이어 2024년 말 국교위 국민참여위원회가 국가교육발전계획을 놓고 토론하면서 이를 공식 의제로 올렸다. 해외에선 프랑스·영국·독일·핀란드 등을 중심으로 서·논술형 시험이 이미 핵심 대입 제도로 자리잡은 상황이다. 프랑스의 바칼로레아는 철학 등에서 장문의 논술형 시험을 치르고, 영국의 A레벨도 인문·사회 과목을 중심으로 에세이와 서술형 문항의 비중이 높다. 다만 대부분 고교 졸업 시험이고, 약간의 성적차가 대입 당락을 좌우하지 않는다. 일본에서도 2017년 서·논술형 대입 도입이 추진됐지만 채점 오류, 채점자 편차 등 우려가 커지면서 무산됐다.

32년간 철도 현장에서 활동한 철도맨이 ‘철도법령’ 수험서를 출간했다. 10일 코레일에 따르면 이민철 전 상임이사가 코레일 채용 필기시험의 필수 과목인 ‘3일 완성 코레일 입사 철도법령’을 발간했다. 철도법령은 철도산업발전기본법과 한국철도공사법, 철도사업법을 다룬다. 특수 분야인 데다 전공자가 적어 그동안 비전문가의 부정확한 강의 문제가 지적됐고, 이에 따라 수험생들이 혼란을 겪기도 했다. 저자는 1994년 철도청(7급)에 입사해 32년간 근무하다 지난 5월 상임이사(부사장 직무대리)로 퇴사했다. 코레일 재직 당시 재무경영실장과 부산경남본부장, 기획조정본부장 등 기획과 해외 사업, 현장 등 요직을 거치며 법령의 제·개정 맥락 등 생생한 정보를 담아 이해도를 높였다. 변호사 2인의 감수와 공인회계사(CPA)의 회계·재정 자문을 거쳤고 법령 조문별 출제 방향과 중요도 분석에 더해 모의고사 5회분과 임원 경험을 토대로 면접 팁까지 수록했다. 저자는 유튜브 ‘철쌤’ 채널에서 도서와 연계한 24개 강의를 무료로 공개한다. 책 표지의 QR 코드를 스캔해 확인할 수 있다. 이민철 전 이사는 “철도 인재를 꿈꾸는 수험생들이 입사 시험을 준비하면서 잦은 오류와 건너뛰는 설명으로 힘들어하는 상황에 대한 아쉬움이 컸다”면서 “검증된 법리적 정석으로 철도에 대한 이해도를 높이는 데 도움이 되길 기대한다”고 말했다.

교육당국이 ‘오지선다’ 객관식 문항으로 이뤄진 현재의 대학수학능력시험(수능)에 서·논술형 문항을 도입하는 대입 제도 개편안을 추진 중이다. 30여년 동안 이어져 온 수능 역사상 가장 큰 변화가 찾아올 것으로 전망되는 가운데 교육계의 시선은 곱지만은 않다. 왜 지금 서·논술형 도입이 대두되는지, 교육 현장의 우려 및 핵심 쟁점은 뭔지 짚어봤다. “AI가 객관식 더 잘 푼다”…30년 수능 바꿀 때 됐나킬러문항 등 오지선다 수능 출제 방식도 한계 봉착10일 교육계에 따르면, 교육당국이 수능 개편을 추진하는 이유는 크게 두 가지다. 우선 수능이 30여년 동안 치러지면서 문제 출제가 구조적 한계에 다다랐다는 시각이 존재한다. 기이하게 변형시킨 초고난도 문항, 소위 ‘킬러문항’을 출제할 수밖에 없는 이유도 거기에 있다는 것이다. 더 큰 문제는 생성형 인공지능(AI)의 고도화로 학생들에게 필요한 역량이 변화하고 있다는 점이다. 이재명 대통령은 지난 5일 교육부와 국가교육위원회 업무보고에서 “초보 컴퓨터도 할 수 있는 객관식 문제 풀이 수능이 아이들을 망치고 있다”고 표현했다. 정보 수집 및 문제 풀이 능력은 AI가 사람보다 훨씬 뛰어나기 때문에, 이제 사고력·창의력을 키우는 교육으로 전환해야 한다는 문제의식이다. 박도순 고려대 명예교수(초대 교육과정평가원장)는 “원래 수능의 취지가 통합적 사고력과 문제 해결력을 측정하기 위함”이라면서 “그런 의미에서 서·논술형 문항 도입은 원래의 수능에 조금 더 가까워지는 것”이라고 평가했다. 박 교수는 “이제 지식 전수는 AI가 하기 때문에 창의성, 협동성, 비판적 사고력이 가장 중요한 교육 요소”라고 말했다. 서·논술형 문항이 변별력, 객관성을 담보하지 않는다는 지적에는 “1점 차이로 성적을 가르는 건 전혀 중요하지 않다. 대통령 선거 여론조사처럼 ‘경향성’만 보면 된다”고 강조했다. 55만명 답안 어떻게 채점하나…3주 안에 평가 마칠지 미지수AI 평가 시스템 도입한다지만…최소 수천명 채점인력 필요교육계 관계자들은 AI 시대 인재상이 달라지고 있다는 덴 공감하지만 서·논술형 도입의 부작용을 고려해야 한다고 입을 모은다. ‘채점 문제’는 서논술형 문항 도입의 현실적인 난관이다. 2026학년도 수능 기준 응시생수는 55만 4174명이었다. 통상적으로 매년 수능을 치른 뒤 3주 뒤쯤 수험생에게 성적 통지가 이뤄지고, 대학별 입학 전형도 이와 맞물려 진행된다. 하지만 서·논술형 시험이 치러질 경우 기존 속도에 맞춰서 채점을 끝내는 건 불가능에 가깝다. 또한 채점 기준을 어떻게 삼아야 할지, 채점자를 어떻게 선별할지도 문제다. 학생의 주장과 근거, 논리 전개 등을 채점자별로 다르게 판단할 수 있기 때문이다. 수능 채점 위원은 최소 수천명이 필요할 것으로 예상된다. 이 많은 인력을 검증·선별하고, 채점자별 편차를 최소화하는 일도 중요 과제가 될 전망이다. 교육부와 국교위는 ‘AI 평가 지원 시스템’을 도입해 서·논술형 평가를 체계화한다는 구상이다. 전국 중학교, 고등학교 내신 평가에 시스템을 먼저 도입해 수많은 ‘채점 데이터’를 쌓고, 이를 기반으로 수능에서 활용한다는 방침이다. 현재도 서울시교육청 ‘채움AI’, 경기도교육청 ‘하이러닝’ 등 일부 시도교육청에선 AI 평가 시스템을 운영 중이다. 하지만 결국 최종 판단은 사람에게 달려있다. 한국교육과정평가원 관계자는 “현재도 답안지를 기계로 채점한 뒤 사람이 다시 답안을 일일이 검토하는 작업을 거친다”고 설명했다. 서·논술형 문항의 경우 AI 평가 시스템을 사용하더라도 검토에 현재보다 더 많은 시간이 소요되고, 통일된 판단 기준을 세우기도 어려울 것으로 예상된다. 1점에 당락 갈리는 대입…학부모 수용성·법적 분쟁도글쓰기 사교육 확대 우려…“출제방식·예시 공개해야”수험생 및 학부모의 수용성도 기존보다 낮아질 수밖에 없다. 장승혁 한국교원단체총연합회 대변인은 “평가 점수에 따라 대입 당락이 달라지는데 그걸 수용할 학부모가 극히 드물 수 있다”면서 “수능에 대한 행정심판, 행정소송 등 법적 대응이 매우 늘어날 것”이라고 전망했다. 이 대통령은 업무보고에서 대학별 수시 일부 전형에 면접이 포함된 점을 언급하며 “더 주관적인 면접도 수용 가능하다면 서·논술형을 수용하지 못할 이유가 없다”고 말했다. 하지만 대학별 고사와 국가 단위 시험을 동일선상에서 비교하긴 어렵다는 반론이 제기된다. 대학은 각각 희망하는 인재상이 다르고 고유의 ‘주관적’ 선발 기준을 갖고 있기 때문에 전형 평가에 대해 이의를 제기하기 까다롭지만, ‘객관적’ 평가를 전제로 하는 수능은 평가에 대한 이의신청이 빗발칠 수 있다는 의미다. 일각에선 수능에서 서·논술형 시험을 보더라도 그 답안은 대학별로 채점하게 해야 한다는 지적까지 나온다. 또한 글쓰기 사교육 시장이 급격히 확대될 수 있다는 목소리도 나온다. 학교 현장에서 서·논술형 평가가 완전히 정착되지 않은 상황에서 대입 제도만 바뀌면 그 수요가 고스란히 사교육으로 향한다는 것이다. 서울의 한 초등학생 학부모는 “요즘 일반 과목도 공교육으로 해결하지 못하는데 서·논술형 문항까지 도입되면 고비용 사교육이 증가할 수 있어서 더 혼란스러워질 것 같다”고 꼬집었다. 수능 시험의 급격한 변화가 수험생들의 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 존재한다. 2022년 교육과정 개정 이후에도 문·이과 통합 수능이 시행되면서 ‘사탐런’ 등의 부작용이 발생한 바 있다. 임성호 종로학원 대표는 “서·논술형 수능을 발표와 동시에 문제 출제 패턴이 뭔지 보여주고 수험생 입장에서 향후 부담이 될지를 판단하게 해야 한다”면서 “그렇지 않으면 여러 선행 학습이 발생할 소지가 있다”고 말했다. 유럽은 이미 서논술형…하지만 한국과 다른 ‘대입 문법’日도 공통시험 서술형 추진 철회…채점 오류·편차가 발목 서·논술형 수능 도입 논의가 이번에 처음으로 제기된 건 아니다. 문재인 정부 시절인 2018년 4월 교육부가 2022학년도 대입개편을 국가교육회의에 넘기면서 중장기 검토 과제로 논·서술형 수능 도입을 제시했다. 이후 2022년 9월 출범한 1기 국교위에서 서·논술형 도입 논의가 보다 구체화됐다. 2024년 국교위 산하 중장기 국가교육발전 전문위원회에선 수능체제를 둘로 나누는 방안도 제시됐다. 이어 2024년 말 국교위 국민참여위원회가 국가교육발전계획을 놓고 토론하면서 이를 공식 의제로 올렸다. 해외에선 프랑스·영국·독일·핀란드 등 유럽 선진국 국가를 중심으로 서·논술형 시험이 이미 핵심 대입 제도로 자리잡은 상황이다. 프랑스의 바칼로레아는 철학 등에서 장문의 논술형 시험을 치르고, 영국의 A레벨도 인문·사회 과목을 중심으로 에세이와 서술형 문항의 비중이 높다. 독일의 아비투어 역시 필기시험에 논술·서술형 문항을 활용한다. 하지만 이를 한국 수능에 그대로 대입하기엔 무리가 있다. 유럽 국가에선 대부분 해당 시험이 고등학교 졸업 시험인 경우가 많고, 약간의 성적차가 대입 당락을 좌우하지 않는다. 또한 우리나라와 달리 대부분의 대학이 국·공립으로 설립돼 평준화돼있고 엘리트 트랙이 별도로 있다. 일본에서도 2017년 서·논술형 대입 도입을 추진했지만 채점 오류, 채점자 편차 등에 대한 우려가 커지면서 무산됐다.

중앙선거관리위원회는 10일 국회에서 ‘투표율 오입력’ 논란과 관련해 “투표자 수 오입력이 부정선거라는 주장에 동의할 수 없다”고 밝혔다. 강동완 중앙선관위 사무총장 직무대리는 이날 국회에서 열린 제9회 전국동시지방선거 투표용지 부족 사태 등 국민 참정권 침해 진상규명 및 선거관리 개혁을 위한 국정조사 특별위원회 3차 청문회에서 “투표자 수 집계와 공개를 오프라인·아날로그 방식으로 진행하는 과정에서 필연적으로 나타날 수밖에 없는 한계가 존재한다”고 말했다. 강 직무대리는 “일부 부정확한 자료 입력이 있었다는 점과 사람에 의한 부실 관리라는 점은 겸허히 인정한다”면서도 “투표자 수 오입력 자체가 부정선거라는 일부의 주장에는 절대 동의할 수 없다”고 했다. 앞서 선관위는 기관 보고 자료를 통해 시간대별 투표자 수는 잠정 수치라 실제 투표자 수와 차이가 발생할 수밖에 없다고 해명했다. 선관위는 “시간대별 투표자 수는 특정 시각의 정확한 투표자 수를 의미하는 자료가 아니라, 투표소별 투표자 수 입력·집계·보고 시점에 따라 오차가 발생할 수밖에 없는 잠정자료”라고 보고했다. 예를 들어 오전 10시 투표자 수는 10시 정각 기준이 아니라 9시 30분 전후부터 10시 사이 각 투표소가 집계한 투표용지 교부 매수라는 점에서 오차가 발생할 수밖에 없다는 것이다. 전국 1만 4288개 투표소에서 수기로 집계하는 방식이라는 점에서도 “인적 오류 가능성이 상존하며, 시간대별 정확한 투표자 수를 실시간 또는 사후에도 검증·확인하는 것이 사실상 불가능하다”고 설명했다. 선관위는 오입력을 수정하지 않은 이유에 대해 부정선거 의혹 제기 가능성 외에도 “오입력 투표자 수가 해당 시간대 구·시·군 전체 투표자 수의 오차범위 내에 있다고 판단했을 가능성이 있다”고 했다. 선관위는 오입력을 유형별로 나눴다. 과다 입력을 인지한 뒤 일정 시간 투표자 수를 늘리지 않고 같은 수치를 입력한 곳은 서울 서초·강남구, 경기 의왕시, 충북 옥천·진천군, 충남 당진시, 전남 광양시다. 1명 또는 10명씩만 균일하게 늘려 입력한 곳은 서울 서대문·구로구, 특정 투표소의 오입력분을 같은 읍·면·동 내 다른 투표소로 나눠 입력한 곳은 경기 김포시다. 과다 입력이 있었던 김포·의왕시·진천군은 해당 시간대 투표율에 0.1~0.5%포인트 차이가 발생했다. 2회 이상 연속으로 투표자 증가 수 0명이 입력된 투표소는 88곳으로 전체의 0.62%였다. 수정 허가와 관련해선 실무자 외에 부서장 등에 대한 보고·결재 절차나 기준이 없어 의사결정권자가 상황을 인식하지 못했다는 점도 원인으로 꼽았다. 투표 진행 상황 보고와 수정 방법은 법규에 규정이 없고 종합관리 지침과 투표관리매뉴얼 등에만 명시돼 있다. 다만 선관위는 개표 결과와의 관련성은 부인했다. 선관위는 “시간대별 투표자 수 입력·수정은 최종 투표자 수 확정에 어떠한 영향도 주지 않는다”며 “또 공개된 개표상황표와 보관 중인 실물 투표지를 통해 사후 대조·검증이 가능하므로 특정 시간대에 공개된 잠정 투표자 수가 일부 수정되더라도 개표 결과에는 영향을 미칠 수 없다”고 강조했다. 선관위는 개선 방안으로 전체 투표소 집계 대신 표본투표소를 선정해 투표율을 조사하는 방식으로의 전환, 공개 주기를 1시간에서 2시간 단위로 조정, 투표 관리 종합시스템 구축을 제시했다. 시스템 구축에는 20억원가량이 소요된다. 이날 여야는 잠정 합의했던 오는 18일 서울 송파구 잠실 올림픽공원 개표소 투표용지 재검표 일정을 두고 설전을 벌였다. 국조특위 민주당 간사인 윤건영 의원은 “18일로 예정된 올림픽공원 재검증(안건을) 처리하고 그다음 청문회를 해도 아무 문제가 없을 것 같고 그것이 오히려 불확실성을 제거하는 데 도움이 된다”고 했다. 반면 국조특위 국민의힘 간사인 서범수 의원은 “(선관위)특검이 확정되면 특검과 협의해 공개 검증하는 일정을 맞췄으면 하는 것이 국민의힘 입장”이라며 “곧 특검이 발족되고 진행할 것인데, 그것을 못 기다려서 지금 우리끼리 먼저 하는 게 과연 맞느냐”고 반문했다. 다만 이준석 개혁신당 의원은 “가장 명백하게 국민의 의구심을 풀 수 있는 절차는 하루빨리 재검표 해서 그거라도 털고 가는 것”이라며 “지금까지 양당이 언제부터 특검을 신뢰했나”라고 재검표 일정 특검 연계에 대한 반대 입장을 보였다. 국민의힘 소속 윤상현 국조특위 위원장은 “지난번 18일로 합의했지만, 여야 원내지도부에서 (특위 활동기간을) 한 달 연장했을 때 특검과 연계 등 정신이 있다고 하니까 간사 두 분께서 한번 상의도 하시고 논의해 보라”며 “오늘 또 투표율 허위 입력 조작 사건도 다루니까 그 내용도 보고 공개 재검증 대상에 넣어야 할 것 같다는 생각이 든다. 간사 간 협의를 통해 8월에 날짜를 잡자”고 정회를 선언했다. 국조특위 소속 민주당 및 조국혁신당 위원들은 이날 오후 국회 소통관에서 기자회견을 갖고 “송파 재검표, 국민의힘이 진짜 원하는 것은 무엇이냐”며 “국민의힘은 18일로 연기된 송파 재검증을 사실상 무산시키려 하고 있다”고 비판했다.

무더운 날씨가 이어지는 가운데 2027학년도 대학수학능력시험(수능)이 100일 앞으로 다가왔다. 올해 입시는 지역의사제 도입, 첨단·계약학과 확대, 현 교육과정 체제의 마지막 수능이라는 3가지 핵심 이슈가 맞물려 고3 재학생은 물론 졸업생 수험생들의 관심이 집중되고 있다. 한국교육과정평가원에 따르면 지난 6월 모의평가 전체 응시자는 41만 1302명으로 집계됐다. 이 중 재학생은 32만 8242명, 졸업생과 검정고시 합격자 등은 8만 3060명이다. 고3 재학생만 치른 3월 교육청 학력평가 응시자(33만 4663명)와 비교하면 검정고시 및 N수생 응시 인원이 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 입시 전문가들은 남은 100일 동안 완성된 성적 결과에 연연하기보다, 미진한 영역을 명확히 파악하고 보완하는 데 집중해야 한다고 입을 모은다. 안성이투스기숙학원 정은숙 부원장은 “시험 점수가 오르내리는 것에 불안해하기보다 각 과목에서 아직 해결되지 않은 취약 유형을 분석하고 구체적인 대안을 세우는 것이 지금 시기 가장 중요한 학습 목표”라며 “수능 준비는 완성된 정점을 확인하는 것이 아니라 정점을 만들어 가는 과정이라는 점을 명심해야 한다”고 조언했다. 과목별 구체적인 실행 계획 수립도 필수적이다. 송상윤 안성이투스기숙학원 대학입시연구소 소장은 문항별 접근법과 분석 매뉴얼을 제안했다. 국어 영역은 지문 독해나 선지 판단 시 지연 원인을 파악해야 한다. 특히 지문 내 구체적 근거를 바탕으로 답을 도출하는 연습이 요구된다. 연계 교재 학습이 미진하다면 이를 주 교재로 삼아 기존 수업 내용을 적용하는 훈련을 병행해야 한다. 오답률이 높은 독서 문항의 경우, 우선 이를 제외한 문항의 정답률을 안정적으로 확보한 뒤 출제 경향과 근거 추적 연습을 단계적으로 진행하는 것이 효과적이다. 수학 영역은 공통과목(15번, 21번, 22번) 및 선택과목(28번, 29번, 30번) 등 고난도 문항을 제외한 나머지 문제에서 주어진 조건과 구하는 값의 관계를 정확히 파악하는 것이 우선이다. 단순히 풀이량만 늘리기보다 문제 풀이 과정에서 막힌 원인을 정밀하게 분석해야 한다. 영어 영역 역시 주요 난이도 문항(21번, 31~40번, 41~42번)을 제외한 영역에서 발생한 실수를 점검해야 한다. 단순 문장 해석에 치우쳤는지, 어휘 부족인지, 해석의 흐름을 놓쳤는지 원인을 세분화하여 보완할 필요가 있다. 탐구 영역은 개념형 문제(약 13문항)의 오답 원인을 분석해야 한다. 개념 이해 부족인지, 자료 해석 오류인지, 선지 판단 미숙인지를 가려내야 한다. 특히 고3 재학생의 경우 여름 방학 기간을 활용해 기본 개념 재정립과 기출 문제 풀이로 개념형 문항 정답률을 최대한 끌어올리는 전략이 유효하다. 아울러 지난 6월 모의평가는 국어·수학 영역이 비교적 평이하게 출제되어 만점자 표준점수가 낮게 형성되었으나, 오는 9월 모의평가는 난도가 높아질 가능성을 배제할 수 없다. 송 소장은 “9월 모의평가 이후 성적 변화에 일희일비하기보다 부족한 부분을 침착하게 보완해 수능 당일까지 완성도를 단계적으로 높여 가는 것이 합격의 열쇠”라고 강조했다. 한편 안성이투스기숙학원은 2027학년도 수능 파이널 과정 모집을 진행 중이다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

세계 최고 권위의 과학 기관과 지리 학술지마저 중국의 역사 왜곡에 속아 넘어간 정황이 포착됐다. NASA 지도에 나타난 만리장성… “동쪽 끝이 한국까지?”9일 사이버 외교사절단 반크는 유네스코(UNESCO), 미국 항공우주국(NASA), 내셔널지오그래픽 등 해외 유명 기관 영문 사이트 10곳을 조사한 결과, 만리장성(5건), 발해(4건), 고구려(2건) 등 총 11건의 왜곡된 한국사 서술을 확인했다고 밝혔다. 가장 심각한 대목은 만리장성의 위치다. NASA 지구관측소는 만리장성을 설명하며 “한국에서 고비사막까지 이어진다”고 표기했다. 내셔널지오그래픽도 만리장성의 구조가 “한국 국경에서 고비사막까지 이어진다”고 했다. 이는 중국이 2012년 고구려 성곽인 ‘박작성’을 만리장성의 일부인 ‘호산산성’으로 둔갑시켜 동쪽 기점으로 홍보해 온 ‘동북공정’ 논리를 공신력 있는 글로벌 기관들이 비판 없이 수용한 결과로 분석된다. 고구려는 ‘중국 북부’, 발해는 ‘삭제’… 줄줄이 왜곡된 고대사역사 왜곡은 만리장성에 그치지 않고 우리 고대사인 고구려와 발해의 영토 및 존재 자체를 축소하는 형태로 이어졌다. 유네스코 세계유산센터의 경우 고구려의 지배 지역을 단순 ‘중국 북부’로만 표기해 현대 중국의 지리적 범위와 고대 고구려 영토를 혼동하게 만들었다. 또 건국 연도 역시 기원전 277년과 기원전 37년으로 각각 다르게 기재해 혼선을 초래했다. 세계적 문화 기관인 메트로폴리탄 미술관 또한 고구려와 발해의 주요 활동 무대를 ‘한반도’로만 한정하면서, 과거 만주와 연해주를 호령했던 한국 고대사의 대륙적 면모를 크게 축소시켰다. 백과사전 사이트의 왜곡은 더욱 심각하다. 세계적인 권위를 자랑하는 브리태니커는 발해를 ‘중국과 한국’으로 분류하면서 정작 대한민국을 관련 지역에서 누락했고, 엔사이클로피디아닷컴은 발해라는 존재 자체를 전혀 언급하지 않아 676년 신라가 한반도 전체를 지배했던 것처럼 독자들이 잘못 이해하도록 서술했다. “과거엔 웹페이지 오류, 지금은 AI가 학습한다”반크는 이번에 발견된 오류들이 과거보다 훨씬 위험하다고 경고한다. 최근 빠르게 확산 중인 ‘생성형 인공지능’(AI) 기술 때문이다. 반크는 이번 조사 결과를 바탕으로 해당 기관들에 시정을 요구하는 서한을 발송하는 한편, 생성형 AI가 올바른 한국사를 학습할 수 있도록 지속적인 모니터링과 디지털 공공외교 활동을 이어갈 방침이다. 박기태 반크 단장은 “공신력 있는 기관의 웹사이트 문장은 글로벌 검색 엔진과 생성형 AI의 주요 데이터베이스로 활용된다”며 “이러한 오류를 방치할 경우 가짜 역사가 AI를 통해 전 세계 수억 명에게 정답처럼 재생산될 수 있다”고 우려했다.