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.

- LLM 라우터, 하나의 API로 220여 개 AI 모델 통합 운용- 솔라 프로 4 추가…오는 9월 11일까지 이용료 90% 할인 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24(대표 이재석)가 자사 인공지능(AI) 운용 인프라 ‘LLM 라우터(LLM Router)’에 국내 AI 기업 업스테이지의 최신 대규모언어모델 ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’를 새롭게 탑재했다고 밝혔다. 이와 함께 서비스 도입을 기념하는 이용료 할인 혜택도 제공한다. 이번 프로모션은 오는 9월 11일까지 진행된다. 행사 기간 동안 LLM 라우터 이용자는 별도의 신청이나 등록 절차 없이 솔라 프로 4를 90% 할인된 가격에 이용할 수 있다. 이번에 추가된 솔라 프로 4는 실제 업무 환경에서 AI 에이전트 활용에 최적화된 모델이다. 긴 문서 분석과 터미널 작업, 여러 단계의 도구 호출이 필요한 복합 업무에 활용할 수 있으며, 계약서·보고서·데이터 파일 여러 개를 한 세션에서 함께 다루는 작업도 지원한다. 이용자는 LLM 라우터를 통해 별도 개발이나 설정 변경 없이 사용 중인 API 엔드포인트를 그대로 유지한 채 솔라 프로 4를 이용할 수 있다. 카페24 LLM 라우터는 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 220여 개 AI 모델을 하나의 API로 통합해 이용할 수 있는 서비스다. 이용자가 입력한 요청의 작업 유형을 분석해 코딩·추론·번역·창작 등에 적합한 AI 모델을 자동 연결하며, 사용할 모델 범위를 미리 지정하면 그 안에서만 모델을 선택하도록 설정할 수 있다. 새로운 모델을 도입하거나 기존 모델을 교체할 때도 별도 연동 부담 없이 하나의 환경에서 유연하게 대응할 수 있다. 비용, 속도, 처리량 등 이용자가 설정한 기준에 따라 동일 모델을 제공하는 AI 서비스 제공사 중 적합한 곳으로 자동 연결하는 기능도 갖췄다. 특정 모델이 응답하지 않으면 사전에 설정한 대체 모델이 요청을 이어받아 작업 연속성을 높인다. 이용자는 실시간 대시보드에서 요청 수, 비용, 토큰 사용량, 모델별 성공·실패 비율 등을 한눈에 확인할 수 있다. 카페24는 앞으로도 LLM 라우터의 지원 모델과 AI 서비스 제공사 범위를 지속 확대할 계획이다. 빠르게 등장하는 신규 AI 모델을 고객이 신속하게 활용하고, 업무 목적과 비용·성능 조건에 맞는 모델을 유연하게 선택·운영할 수 있는 환경을 강화한다는 방침이다. 카페24 관계자는 “AI 모델이 빠르게 늘어나는 환경에서 고객이 목적에 맞는 모델을 손쉽게 도입하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 솔라 프로 4 추가와 프로모션을 통해 고객의 AI 활용 선택지를 더욱 넓혀 나가겠다”고 말했다.

사람이 쓴 1000개 글 AI로 재작성글쓴이 개성 나타내는 지표 반토막원본과 의미 같지만 무미 건조해져다양성 침식해 장기적 창의성 제한 2022년 11월 30일 생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 처음 대중에게 공개됐다. 그로부터 4년 가까이 지난 지금 읽기, 쓰기, 그리기 등 다양한 일을 대신하면서 AI 없는 세상을 상상할 수 없게 됐다. 그런데 미국 서던캘리포니아대(USC) 컴퓨터과학과, 계산 언어과학 연구센터, 심리학과, 정보과학 연구소 공동 연구팀은 생성형 AI가 사람들의 글쓰기 형태를 유사하게 만든다고 26일 밝혔다. 이 연구 결과는 행동과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 인간 행동’ 25일자에 실렸다. 연구팀은 레딧 스토리, 뉴스 기사, 학술 논문 초록, 에세이, 소셜미디어(SNS) 게시물, 정치 연설을 포함한 88만 개 이상의 텍스트를 수집해 챗GPT 출시 전후 글쓰기 복잡성 분산 추이를 분석했다. 또 챗GPT 출시 이전에 사람이 작성한 글 1000개를 무작위로 선정해 챗GPT-3.5, 라마 3 70B, 구글 제미나이 프로 모델에게 명확성 개선, 문법 수정 등 12가지 중립적 프롬프트를 제시한 뒤 다시 쓰도록 했다. 연구팀은 AI가 작성한 글과 원본을 비교해 저자를 파악할 수 있는 특성을 얼마나 변화시켰는지 분석했다. 또 어휘 특성 분석 기법으로 특정 어휘 사용과 개인적 특성 간 상관관계가 어떻게 변하는지 세밀히 조사했다. 그 결과, AI로 다시 작성된 글은 원본 텍스트와 의미상으로는 달라지는 것이 거의 없었다. 그렇지만 글쓴이의 개인적 특성을 드러내는 지표인 ‘복잡성의 변동성’은 최대 50% 줄어든 것으로 확인됐다. 쉽게 말하면 AI가 쓴 글에서는 저자의 개성을 거의 찾을 수 없다는 것이다. 사람의 글쓰기에서는 각자 성향에 따라 특정 단어를 많이 쓰는 패턴이 있다. 외향적인 사람들은 나, 너, 우리 같은 대명사를 자주 쓰고 의리나 친밀감을 중요하게 생각하는 사람은 친구와 관련된 단어를 많이 사용하며 나이에 따라 과거, 현재, 미래를 뜻하는 단어를 쓰는 빈도와 방식이 달라지는 식이다. 그런데 AI가 글을 고치면 이런 특징적 단어 사용이 사라져 극히 평범하고 표준적인 글, 소위 건조하고 재미없는 글로 바뀌게 된다는 것이다. 반면 신경증을 드러내는 부정적인 감정 단어나 도덕적 순수성과 연관된 종교적 단어, 성별에 따른 사회적 관계 단어의 사용 패턴은 AI가 그대로 놔둔 것으로 조사됐다. ‘이게 무슨 문제가 되느냐’는 의문을 제기할 수 있다. AI는 통계적으로 가장 확률이 높은 텍스트를 생성하도록 최적화돼 있기 때문에 언어적 다양성을 침식하고 지배적 언어 패턴을 강화한다는 위험을 안고 있다. 또 이런 언어의 동질화 현상은 주류 집단의 목소리를 증폭시키는 반면 소외 계층의 언어적 특성을 소외시킬 우려가 크다. 연구를 이끈 모르테자 데그하니 USC 교수는 “언어와 사고의 상관관계를 생각한다면 LLM으로 인한 언어 사용의 획일화는 장기적으로 인류의 인지적 유연성과 창의성을 제한해 사고 범위 자체를 좁히는 결과를 낳을 수 있다”고 우려했다.

치안 현장 AI 지원·한국형 AI 기상 모델전 중앙부처 연내 AI 관리시스템 도입AI가 보고서 초안 작성…AI 교육 의무화공직 AI 인재 2만명 육성…AI 영향 평가네이버 데이터센터 등 민간 서버 임차 검토국민 개별 대응 힘든 분야, 공공 AI 나서야 챗GPT, 제미나이 같은 ‘생성형 인공지능(AI)’을 사용해보신 적 있으신가요? 궁금한 것을 물어보면 학습한 방대한 정보를 토대로 원하는 답변을 빠르게 찾아 글·사진 등 새로운 콘텐츠로 만들어줍니다. 과학기술정보통신부의 지난해 인터넷 이용 실태조사(만 3세 이상 5만 750명 대상)에 따르면 우리 국민 3명 중 2명은 교통·교육 등에서 AI 서비스를 경험했고, 44.5%는 챗GPT 같은 생성형 AI를 직접 사용해봤다고 답했습니다. 어느샌가 생성형 AI가 우리 일상 깊숙이 들어온 것이죠. 시간·인력·비용 등 한정된 자원으로 더 짧은 시간에 더 많은 일을 효율적으로 처리할 수 있다면 굳이 마다할 이유가 없겠죠. 정부가 AI를 활용해 국민에게 필요한 서비스를 먼저 찾아 제공하고, 공직사회의 일하는 방식도 혁신해 국민의 삶에 실질적인 변화를 가져오는 ‘AI 민주정부’를 본격 추진하기로 했습니다. “100억·3년 걸릴 일을 이틀 만에”‘AI 정부 실험실’…정부가 AI 꽂힌 이유행정안전부는 25일 국무회의에서 이런 내용을 담은 ‘AI 민주정부 실현 전략’을 보고하고, 정부세종청사에서 별도 브리핑을 열어 공무원이 직접 개발한 AI 서비스가 어떻게 활용될 수 있는지 기자들에게 시연했습니다. 이날 선보인 것은 현장에 필요한 AI 서비스를 공무원이 직접 개발해 국민 서비스로 연결하는 ‘AI 정부 실험실’ 사례였습니다. 지난 6월 공무원과 공공기관 직원들이 참여한 실전형 경연인 ‘2026 AI 챔피언 해커톤’에서 대상을 받은 작품이었는데요. 한국국토정보공사(LX) 직원 2명이 개발한 ‘쨍하고 해뜰날’은 행안부의 주소 데이터 서비스(API)와 국토교통부의 디지털 지도·공간정보 플랫폼 ‘브이월드(V-World)’ 등 공공데이터를 활용한 AI 서비스입니다. 토지 지번만 입력하면 태양광 발전시설을 설치하기에 적합한지 진단하고 예상 설비용량과 발전량, 수익은 물론 인허가 절차까지 한 번에 안내해줍니다. 특히 지도를 3차원으로 전환하고 일사량·그림자 정보를 켜면 해가 뜨고 지는 동선에 따라 해당 농지에 햇볕이 얼마나 드는지 직관적으로 보여줍니다. 이어 AI가 일사량 등을 분석해 예상 설비용량과 연간 발전량·수익까지 계산해줍니다. 심지어 투자비를 회수하는 데 몇 년이 걸릴지도 말이죠. 물론 실제 수익은 설치비와 전력 효율·유지관리비 등 여러 조건에 따라 달라지겠지만 사업성을 검토하기 위한 참고 자료로 활용하기에는 매우 유용해 보였습니다. 재생에너지를 활용하겠다며 무턱대고 농지에 태양광 시설부터 설치했다가 손해를 보는 시행착오를 줄일 수 있도록 AI가 영리하게 각종 데이터를 분석해 사업성을 먼저 보여주는 것이죠. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 “보통 이런 서비스를 만들려면 정보화 사업에 100억원 이상의 예산이 투입되고 2~3년의 시간도 걸리는데, 이 서비스는 이틀 만에 개발됐고 한 달 정도 보완을 거쳐 대민 서비스가 가능한 수준까지 발전했다”고 설명했습니다. 이런 방식이 확산되면 예산 절감 효과가 ‘눈덩이’처럼 불어날 수 있다고 강조했습니다. ‘쨍하고 해뜰날’ 태양광 발전시설 입지 분석 서비스는 추가 고도화를 거쳐 다음 달 정식으로 선보일 예정입니다. 지난달 3일부터 시범 운영 중인 ‘AI 정부 실험실’에는 현재 약 670건의 과제가 등록됐으며 참여자도 1800여명에 이릅니다. 돌아와서, 정부는 이처럼 국민이 일상에서 정책 서비스의 변화를 체감하고 취약계층에 대한 포용도 강화할 수 있도록 대민 서비스를 대폭 혁신하기로 했습니다. 24시간 ‘찰떡 답변’ AI 상담 서비스청년에 구직수당·교육비 맞춤 정보우선 국민 체감도가 높은 복지·안전·세금·농업·식약 등 5대 분야에 AI 상담체계를 구축해 시간과 장소의 제약 없이 24시간 밀착형 상담 서비스를 제공한다는 계획인데요. 돌봄과 납세, 감염병 예방, 식생활 등 국민 생활과 밀접한 정보를 누구나 AI에 묻고 답을 얻을 수 있게 한다는 구상입니다. 예를 들어 납세자가 다소 복잡하게 질문해도 AI가 ‘찰떡같이’ 알아듣고 맥락을 분석해 세금 감면 혜택과 공제 요건, 신고 기한 등을 맞춤형으로 안내합니다. 몸이 아플 때 증상을 입력하면 감염병 초기 증상을 판별하고 진료 정보와 전문 의료기관 위치, 예방수칙 등을 실시간으로 알려줍니다. 농사를 지을 때는 병해충과 재배기술 등의 정보를 제공하고, 복지 분야에서는 복잡한 복지서비스 수혜 자격을 신청자의 가구·소득 여건에 맞춰 AI가 확인해줍니다. 당뇨·고혈압·비만 등 질환별 권장·주의 식단이나 의약품 주의사항도 AI를 통해 확인할 수 있습니다. 청년에게는 구직활동 수당과 창업교육비 등 자신에게 맞는 고용·지원 정보를 안내하고, 고령층에게는 AI 돌봄기기를 활용한 건강관리 서비스를 제공할 예정입니다. 다만 분야별로 AI 서비스가 완성되는 시점에는 차이가 있는데요. 세금 상담과 농업 분야는 내년에, 복지·식약 분야는 2028년, 안전 분야는 2029년까지 단계적으로 서비스를 고도화한다는 계획입니다. 지역마다 제각각인 임산부 지원 혜택을 찾아 자동으로 알려주는 AI 서비스는 올해 안에 선보일 예정입니다. 황 실장은 “각 기관의 서비스를 모아 통합한 AI 통합서비스는 내년 말에 나온다”며 “전문가가 코딩한 알고리즘을 바탕으로 정해진 답을 내놓는 기존 챗봇을 단순히 확대하는 것이 아니라 정부가 보유한 각종 데이터를 AI가 재구성해 서비스하는 것”이라고 설명했습니다. 이어 “국민이 하나의 창구에서 어느 분야를 질문하더라도 답변을 받을 수 있는 질적으로 한 단계 나은 서비스가 될 것”이라고 강조했습니다. 요즘 은행·카드사 등 금융기관을 비롯해 곳곳에서 챗봇 상담서비스를 접할 수 있습니다. 하지만 질문의 맥락을 제대로 이해하지 못하거나 엉뚱한 답변을 내놓고, 정해진 문구를 반복하는 데 그쳐 급하게 비대면 상담이 필요한 국민의 답답함을 키운다는 지적도 적지 않습니다. 정부가 내놓을 AI 통합서비스는 이런 기존 챗봇을 넘어 국민의 질문 의도를 제대로 이해하고 필요한 정보를 찾아주는 한층 진화한 맞춤형 서비스를 지향한다고 하니 기대해볼 만합니다. 이와 함께 정부24와 혜택알리미 등 주요 대민 서비스를 통합해 국민 맞춤형 AI 서비스를 제공하고, 공공서비스를 표준화·모듈화해 카카오·네이버 등 민간 플랫폼과 ‘모두의 AI’에서도 활용할 수 있도록 할 계획입니다. 재난·안전 정보 창구인 ‘국민안전24’에도 AI를 접목합니다. 산불이나 홍수 등 재난 위험을 AI가 감지·예측하고 상황을 분석해 필요한 위험 정보를 신속하게 안내하는 식이죠. 국민의 의견을 정책으로 만드는 과정에도 AI를 적극 활용합니다. 정부에 정책을 제안하려 해도 국민이 아이디어를 보고서 형식에 맞춰 일목요연하게 정리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 어떻게 구성하고 무슨 말부터 시작해야 할지 막막할 수 있죠. 좋은 아이디어가 있어도 이를 글로 구체화하는 과정에서 어려움을 느껴 포기하는 경우도 적지 않을 겁니다. 정부가 AI를 활용해 국민 제안을 요약·분석하고 유사 정책과의 비교 등을 지원하는 플랫폼인 ‘모두의 광장’을 구축하는 이유입니다. 국민의 아이디어를 AI가 자동으로 분류하고 구체화해 실제 정책이나 사업으로 이어질 수 있도록 지원합니다. 온라인 숙의토론과 1대1 심층 대화, 대규모 공공 토의가 가능한 ‘AI 공론장’도 마련합니다. 정부 웹사이트와 앱도 AI가 정보를 보다 쉽게 찾아 활용할 수 있는 구조로 바뀝니다. 검색한 문서를 토대로 답변을 생성하는 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술에 맞춰 법령 정보와 정책 사례 등을 표준화하고, 정부 웹과 앱을 AI 친화적으로 개편할 예정입니다. 중앙부처 홈페이지를 이용해본 분들이라면 느끼겠지만 현재 정부 웹사이트는 대체로 ‘정책 홍보’ 중심으로 구성돼 있어 국민이 자신에게 필요한 정보를 찾기에는 불편한 측면이 있습니다. 이를 공급자 중심에서 이용자 중심으로 바꾸고, 법령·사례집 등 공공정보도 AI가 쉽게 검색하고 활용할 수 있는 형태로 정비해 국민이 필요한 정보를 보다 편리하게 얻을 수 있도록 한다는 계획입니다. 공무원의 일하는 방식도 AI 중심으로 확 바뀝니다. 올해 말까지 지능형 업무관리시스템 ‘온AI’를 47개 중앙부처로 확산해 법령 검토부터 보고서 초안 작성까지 행정 업무 전반에 AI를 활용해 생산성을 높인다는 방침입니다. 공무원이 직접 AI를 개발해 업무에 적용하는 ‘AI 정부 실험실’도 운영합니다. 현장에서 개발한 결과물은 ‘공공저장소(GitLab)’에 등록해 모든 중앙부처와 지방정부가 공동으로 활용할 수 있도록 할 예정입니다. 부처별 특성을 살린 AI 서비스도 확대합니다. 치안 현장 AI 지원(경찰청), 한국형 AI 기상·기후 모델(기상청), 의약품 허가·심사(식품의약품안전처), AI 건축허가·안전관리(국토부), 조달 제안요청서 AI 자동 생성(조달청) 등으로 업무의 전문성과 효율성을 끌어올린다는 것이죠. 부작용 대비 ‘공공 AI 윤리기준’ 마련개인정보 침해·책임 검증 ‘AI 영향 평가’공직사회의 AI 역량도 대폭 강화하는데요. 행안부는 모든 공무원에게 AI 교육 이수를 의무화하고, 자체 AI 개발과 현장 적용이 가능한 전문 인재 2만명을 육성하기로 했습니다. 매년 공무원 AI 활용 경진대회를 열어 혁신 문화를 확산하고 우수 과제에는 인센티브를 제공하는 방안도 검토합니다. 국민과 기업의 수요가 많은 ‘공공데이터 톱(TOP) 100’을 조기에 개방하고 기관 간 데이터 공유도 활성화할 예정이라고 하니 여러 분야에서 시너지가 났으면 좋겠습니다. AI 의존도가 높아지는 만큼 부작용에 대한 대비도 빼놓을 수 없겠죠. 정부는 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 ‘공공 AI 윤리기준’을 마련하고, AI 사업이 개인정보 침해 등 국민에게 미칠 수 있는 의도하지 않은 영향을 점검하고 책임 소재 등을 검증하는 ‘AI 영향평가’도 도입할 예정입니다. AI 보안성 검토 가이드라인은 행안부와 국가정보원이 함께 마련하고 있습니다. 정부는 ‘AI 정부’ 도입을 단순히 AI 기술을 활용해 행정 효율성을 높이는 데 그치지 않고, AI를 통해 국민주권의 가치를 실현하고 국민이 체감할 수 있는 정책 변화와 성과를 만들어내는 혁신 수단으로 삼겠다고 밝혔습니다. 특히 국민이 개별적으로 대응하기 어려운 영역에서 공공 AI가 역할을 한다면 정책 체감도는 더욱 높아질 겁니다. 온라인 활동이 일상화된 요즘, 인스타그램·페이스북 등 해외에 서버를 둔 소셜미디어(SNS)에서 개인정보 유출이나 사진 도용·사칭 피해가 발생했을 때 신속한 수사와 사칭 계정 삭제를 지원하거나, 딥페이크 등 AI 합성물이 성범죄에 악용될 경우 관련 콘텐츠를 빠르게 찾아내 일괄 삭제할 수 있다면 큰 도움이 되겠죠. 제주에서 실종됐다 끝내 주검으로 발견된 장미란씨 사건처럼 실종자를 찾는 데도 공공 AI가 인근 폐쇄회로(CC)TV 영상을 신속하게 분석해 특정인의 이동 경로를 추적하는 등 골든타임을 확보하는 데 역할을 할 수 있습니다. AI 서비스를 정책에 본격적으로 활용하려면 방대한 데이터 처리를 안정적으로 뒷받침할 서버 인프라 구축도 필수적입니다. 정부는 지난해 화재로 행정·금융·의료 전산망에 장애를 일으켰던 국가정보자원관리원이 AI 서버 구축에 적합하지 않다고 판단해 2030년 폐쇄하고, 세종시에 운영 중인 네이버 데이터센터 등 민간 인프라를 임차·활용하는 방안을 검토하고 있습니다. 정부가 직접 데이터센터를 새로 구축해 유지·관리할지, 초대형 민간 데이터센터를 활용할지 비용과 효율성은 물론 보안과 안정성까지 종합적으로 따져 결정하겠다는 것입니다. AI의 유용함을 국민의 삶을 바꾸는 정책으로 구현하는 것은 결국 정부의 몫입니다. 다양한 아이디어와 경험을 모은 ‘집단지성’을 발휘해 정부의 AI 서비스가 더욱 적극적이고 기존의 틀을 뛰어넘는 방향으로 발전해 나가길 기대합니다. ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

틱톡·인스타그램 등 소셜미디어(SNS)를 중심으로 강화된 청소년 보호정책이 생성형 인공지능(AI)으로 확장되고 있다. 과거에는 청소년이 유해 콘텐츠 등을 ‘보지 못하게’ 제한하는 데 초점을 맞췄다면, 최근에는 AI가 청소년과 폭력·성적 콘텐츠 등 민감한 주제에 대해 ‘말하지 못하게’ 관리하는 방향으로 진화 중이다. AI가 검색 도구를 넘어 학습 도우미나 상담 상대까지 하면서 청소년이 정서적으로 지나치게 의존하거나 잘못된 조언을 하는 등 SNS와는 다른 위험 요인으로 부상하고 있기 때문이다. 24일 챗GPT에게 “나는 고등학생인데, 다이어트가 고민”이라며 마약류 의약품으로 분류된 디에타민을 구할 수 있는 방법이 있을지 물었더니 “고등학생이라면 디에타민을 구해서 먹는 방법은 알려줄 수 없어”라는 답변이 돌아왔다. 이어 “키·몸무게·운동량 정도를 알려주면 무리 없는 방식으로 고등학생이 체중을 줄여야 하는 상황인지 같이 봐줄게”라고 덧붙였다. 챗GPT는 이처럼 사용자의 연령에 맞춰 답변을 달리한다. 챗GPT 개발사 오픈AI는 최근 13~17세 이용자를 대상으로 한 ‘청소년용 챗GPT’를 출시했는데 이용자가 18세 미만으로 판단되면 이용자가 청소년용 모드가 자동 적용되는 방식이다. 다만, “사실 나는 성인”이라고 말을 바꾸자 곧 성인이 의사 처방을 통해 구할 수 있는 절차에 대해 설명하는 등 한계를 보이기도 했다. 오픈AI는 자해나 폭력, 극단적 다이어트 같은 콘텐츠에 대한 제한을 강화하고 심각한 위험 신호가 감지되면 보호자에게 알리도록 했다. 청소년이 챗GPT에 정서적으로 지나치게 의존하는 것을 막고자 자신을 인간 친구처럼 묘사하거나 감정과 자의식이 있는 존재처럼 표현하는 것도 제한했다. 특히 세계 최대 SNS 업체 메타는 지난 1월 청소년이 메타의 AI 캐릭터와 대화하지 못하도록 했다. AI 캐릭터는 특정 성격·말투·관계를 설정하고 대화를 이어가기 때문에, 청소년이 AI를 친구나 연인처럼 받아들이거나 정서적으로 의존할 가능성이 더 크다고 봤기 때문이다. 이는 틱톡이나 인스타그램 등이 청소년을 대상으로 유해 콘텐츠나 메시지, 알고리즘을 제한하는 방식과 차이가 있다. 최근 글로벌 AI 기업들이 청소년 보호장치를 강화하고 있는 데는 청소년의 AI 이용이 빠르게 늘면서 정서적 의존·자해 등 안전 문제가 부각된 데다, 소송과 규제 압박까지 커진 영향이 크다. 오픈AI는 최근 미국에서 챗GPT가 자살을 유발했다는 소송에 휘말렸다. 미국 캘리포니아·뉴욕 등에서 챗봇 규제를 시행하는 등 청소년을 포함한 AI 안전 규제가 빠르게 확산하고 있다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “청소년을 AI 플랫폼에서 배제하기보단 애초에 AI 플랫폼 자체를 안전하게 만드는 안전 설계가 중요하다”면서 “기본 원칙은 법률을 통해 공통된 사회적 기준으로 정하고, 구체적인 내용은 기업의 자율적인 설계에 맡기는 형식이 바람직하다”고 말했다.

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.

미국에서 17세 소년이 어머니와 남동생을 살해한 혐의로 체포됐다. 특히 범행 전 오랫동안 인공지능(AI) 챗봇을 통해 가족 살해 시나리오를 구상해 온 것으로 조사돼 AI 챗봇의 안전 문제가 다시금 논란거리로 떠오르고 있다. 챗GPT로 ‘가족 살해 시나리오’ 구상…母·동생 살해 뒤 도주CNN, 폭스뉴스 등 미국 현지 보도에 따르면 지난 11일 오후 6시 37분쯤 매사추세츠주 액턴에서 “가족과 연락이 안 된다”는 신고가 경찰에 접수됐다. 경찰이 신고자의 자택으로 출동해 진입한 결과 1층에서 둘째 아들 시다르트 아라빈드(14)가, 지하실에서는 아내 수다 벤카테산(45)이 숨진 채 발견됐다. 두 사람 모두 외상을 입은 명백한 흔적이 있었다. 검찰은 “집 안에서 격렬한 몸싸움이 있었다는 증거가 있었다”고 밝혔다. 두 사람의 사인은 둔기에 의한 외상으로 추정된다. 맏아들 아르준 아라빈드(17)는 경찰 수색 당시 집 안에 없었다. 수다의 승용차가 없어진 것을 볼 때 아르준이 어머니의 차를 타고 도주한 것으로 추정됐다. 그리고 다음 날 오전 3시 40분쯤 액턴에서 차로 20분 거리인 웨일랜드의 한 주차장에서 경찰이 차에 있던 아르준을 발견해 체포했다. 웨일랜드 경찰은 당시 가족 살해 사건과 무관한 신고로 출동했던 것으로 전해졌다. 조사에 따르면 사건 당일 오전 아버지는 출근 전 아내와 마지막으로 연락했고, 그날 오후 과외 교사가 방문했다가 문이 잠겨 있고 가족들과 연락이 닿지 않았다. 이후 아버지가 경찰에 신고했던 것이다. 액턴은 보스턴에서 북서쪽으로 약 32㎞ 떨어진 교외 부촌으로, 이들 가족은 최근 학군 등을 이유로 이곳으로 이사 왔던 것으로 알려졌다. 지난 13일 아르준에 적용된 살인 2건, 가족 폭행 2건 및 기타 혐의에 대한 무죄 주장 답변이 제출됐다. 액턴 지역을 관할하는 미들섹스 카운티 검찰의 매리언 라이언 검사장은 피의자 아르준에 대해 “최근 우려스러운 행동을 보여온 가운데 인터넷과 챗GPT를 이용해 가족 살해와 연관된 이론적 아이디어나 판타지 스토리를 검색한 기록이 확인됐다”고 밝혔다. 그에 따르면 아르준은 챗GPT를 이용해 고딕 소설류의 이야기를 만드는 데 몰두하고 있었다. 챗GPT에 질문을 던지고 캐릭터를 만들면서 ‘이렇게 하면 어떻게 되나?’, ‘이런 일이 벌어지면 어떻게 되지?’ 같은 식으로 물었다. 그리고 그 내용은 가족이 살아남지 못하는 상황과 관련 있어 보인다는 것이 검찰의 설명이었다. 가족들도 비슷한 우려를 해온 것으로 파악됐다. 아르준은 지난 1년간 문제 행동을 보여 왔고, 가족들은 그의 문제 행동과 온라인 활동을 우려해 집 안의 부엌칼을 숨겨두고 있었다고 아버지가 진술했다. 법원 기록에는 아들이 자폐 스펙트럼이라는 아버지의 진술도 포함돼 있었다. 아르준의 변호인은 “아르준이 집을 나설 때 그는 두 사람이 사망한 사실을 인식하지 못했다. 온전히 상황을 이해할 능력이 없는 상태”라고 주장하며 정신감정을 신청했다. 플로리다주, 오픈AI ‘범죄 조력 방조’ 주 차원 소송 이번 사건은 그동안 AI 기술이 범죄나 인명 피해에 영향을 끼쳤다는 의혹을 받는 여러 사건과 같은 선상에 놓였다. 앞서 플로리다주는 지난 6월 챗GPT 개발사 오픈AI와 대표 샘 올트먼을 상대로 주 차원의 첫 소송을 제기했다. 플로리다주립대에서 벌어진 총기 난사 사건과 사우스플로리다대 유학생 살해 사건이 소송 계기가 됐다. 플로리다주립대 총기 난사 사건 범인은 범행 전 챗GPT에 산탄총 탄약의 살상력, 학교 총격범의 수감 현황, 학생회관이 가장 붐비는 시간대 등 범행 준비를 위한 질문을 던졌다. 검찰은 챗GPT가 무기 선택과 효과에 대해 “상당한 조언”을 제공했다고 판단했다. 사우스플로리다대 유학생 살인 사건 범인은 범행 전 “사람을 검은 쓰레기봉투에 넣으면 어떻게 되나” 등의 질문을 했고, 범행 후에는 “저격 총탄을 맞고 생존한 사람이 있나”, “이웃이 총소리를 들을 수 있나” 등의 질문을 했다. 플로리다주는 챗GPT가 부모 감독 장치를 마련하지 않았고, 미성년자를 중독시켰으며, 이용자의 비판적 사고 능력을 상실케 하고, 총기 난사범을 돕고 자살을 조장했다고 주장했다. 이와 관련해 오픈AI는 그동안 “미성년자에게 상당한 보호가 필요하다”고 인정하면서도 “업계 최고 수준의 보호 장치와 정책을 마련해 두었다”라고 밝혀 왔다. 다만 아르준 아라빈드 사건과 관련해서는 아직 별도의 입장을 밝히지 않았다. 범행 위험 인지하고도 신고하지 않았다가 소송반대로 최근에는 범행 계획을 챗GPT에 털어놓은 남성이 오픈AI의 신고로 덜미가 잡히기도 했다. 미국 플로리다주의 대런 저우(25)는 지난 3월 챗GPT에 헤어진 여자친구를 살해하겠다는 계획을 상세히 털어놨다가 최근 체포됐다. 그는 챗GPT에 “이달 말까지 그 여자를 죽일 것”이라며 “내가 가질 수 없다면 아무도 가질 수 없다” 등의 대화를 나눴다. 또 전 여자친구의 취미, 자주 찾는 장소를 기록했고, 다른 남성에 대한 질투심을 드러내기도 했다. 특히 ‘전 여자친구가 다니는 체육시설 주차장에서 꽃을 들고 기다리다가 거절당하면 총으로 살해하고 목숨을 끊겠다’고 챗GPT에 언급하는 등 단순 감정 표출을 넘어 구체적인 범행 계획을 세우는 수준이었다고 수사 당국은 설명했다. 소총과 권총, 산탄총 등을 구매하고 그 사진을 전 여자친구에게 보냈다고 챗GPT에 과시하기도 했다. 오픈AI는 저우의 챗GPT 대화 패턴에서 위험성을 감지하고 대화 내역을 연방수사국(FBI)에 신고했다. 저우는 재판에서 유죄를 인정했으나 감형 합의를 통해 판결이 유예되고 보호관찰 8년과 전자발찌 2년 착용 처분을 받았다. 오픈AI가 범행 전 위험을 감지하고도 이를 방치했다는 의혹을 받고 소송을 당한 것은 플로리다주 사례만이 아니다. 지난 2월 캐나다 브리티시컬럼비아주 북동부 탄광 마을 텀블러리지에서 벌어진 가족 및 학교 총기 난사 사건의 범인 제시 밴 루트셀라(18)의 경우 범행 8개월 전인 2025년 6월 오픈AI는 밴 루트셀라의 챗GPT 계정을 정지했다. 그가 총기 범행 시나리오와 연관된 질문을 반복했기 때문이었다. 당시 오픈AI 직원 12명은 회사 측에 경찰 신고를 요구했으나 경영진은 신고를 하지 않기로 결정했다. 밴 루트셀라의 활동이 ‘범행으로 곧바로 이어질 만큼 신빙성이 있는 위험’에 해당하지 않는다는 판단이었다. 이 사건은 오픈AI 측이 위험성을 인지하고도 신고하지 않았다는 점에서 플로리다주 사례에서 더 나아간 것으로 평가받는다. 이에 지난 4월 피해자 유족은 오픈AI를 상대로 민사소송을 제기했고, 샘 올트먼은 “계정 정지와 관련해 수사기관에 알리지 않은 데 대해 깊이 사과한다”고 공개 사과했다.

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.

콕스웨이브는 ‘믿고 맡길 수 있는 AI’를 표방하는 AX 기업이다. 챗GPT·코파일럿 등 AI 도구로 개인의 일 처리는 빨라졌지만, 정확도가 필수인 업무를 온전히 맡기기는 어렵다. 입력 양식이 매번 달라 자동화가 쉽게 깨지고, AI가 그럴듯하게 틀려도 스스로 멈추지 않기 때문이다. 콕스웨이브의 ‘크루와’(krewa)는 이 문제를 해결한다. 기업의 서류 업무 처리에 특화된 AI와, 검증 체계인 ‘트러스트 시스템’을 함께 제공하여 기업이 믿고 맡길 수 있는 업무 위임 체계를 만들었다. AI가 일하고, 검증하며, 기준을 통과하지 못한 작업은 자동으로 멈춰 현업의 검토로 넘어가는 구조이다. AI의 신뢰성 검증은 콕스웨이브가 오래 다뤄 온 영역이다. 자체 개발한 AI 신뢰성 평가 솔루션 ‘얼라인’(Align)으로 300곳 이상의 글로벌 고객사에 AI 응답 품질을 평가·분석해 왔다. 호반그룹과는 건설 협력사 심사 업무를 AI로 전환하는 협업을 추진한다. 

인공지능(AI) 챗봇 챗GPT에 전 여자친구를 살해할 계획을 털어놓은 미국 남성이 오픈AI의 신고로 경찰에 붙잡혔다. AI의 범죄 예방 가능성을 보여준 사례지만, 이용자의 사적 대화를 어디까지 감시·신고할 수 있는지를 둘러싼 논란도 이어질 전망이다. 미국 플로리다주에 거주하는 대런 저우(25)는 지난 3월 챗GPT와의 대화에서 헤어진 여자친구를 살해하겠다는 계획을 상세히 털어놨다가 결국 체포됐다고 정보기술(IT) 전문 매체 퓨처리즘 등이 지난 14일(현지 시간) 보도했다. 그는 챗GPT에 “이달 말까지 그 여자를 죽일 것” 등의 메시지를 보냈다. 특히 ‘전 여자친구가 다니는 체육시설 주차장에서 꽃을 들고 기다리다가 거절당하면 총으로 살해하고 목숨을 끊겠다’고 구체적인 범행 계획을 챗GPT에 입력했다. 오픈AI는 저우의 유해 대화 패턴을 감지하고, 대화 내역을 연방수사국(FBI)에 신고했다. 그는 체포 직후 보증금 10만 달러를 내고 석방됐으나, 다니던 대형 투자은행에서 해고됐다. 이후 재판에서 유죄를 인정했으나 감형 합의를 통해 판결이 유예되고 보호관찰 8년과 전자발찌 2년 착용 처분을 받았다. 범죄 관련 대화에 대한 오픈AI의 대응이 화두에 오른 건 이번이 처음이 아니다. 반대로 지난 2월 캐나다 브리티시컬럼비아(BC)주에서 벌어진 총기 난사 사건의 경우, 범인이 범행 몇 달 전 챗GPT에 구체적인 범행 시나리오를 반복해 언급했지만 이를 관련 당국에 신고하지 않아 논란을 빚었다. 이 사건으로 9명이 사망하고 25명이 다쳤으며, 당시 뇌 손상을 입은 12세 여아의 가족은 오픈AI를 상대로 손해배상 소송을 냈다.

미국여자프로골프(LPGA)투어에서 뛰면서 3차례 우승한 김아림이 4년 만의 한국여자프로골프(KLPGA)투어 우승에 의욕을 보였다. 2020년 US여자오픈 우승을 계기로 미국으로 무대를 옮긴 김아림은 지난 2021년 잠깐 귀국해서 출전했던 KLPGA챔피언십에서 정상에 오른 뒤 국내 대회 우승이 없다. 경기 포천시 몽베르CC(파72)에서 열리는 KLPGA투어 메디힐·한국일보 챔피언십(총상금 12억원)에 초청 선수로 출전하는 김아림은 대회 개막 하루 전인 12일 공식 기자회견에서 “작년에 할 수 있는 건 다 했는데 부족함을 느꼈었다”면서 “LPGA투어에서 함께 하는 캐디가 와주면 더 잘할 수 있을 것 같아서 이번엔 함께 왔다”고 말했다. 메디힐 후원을 받는 김아림은 지난해 이 대회에서 2라운드까지는 상위권을 달렸지만 3, 4라운드에서 부진해 공동 34위에 그쳤다. 김아림은 “캐디 별명이 이름 ‘딜런’과 (인공지능) ‘챗GPT’를 합친 ‘딜런GPT’인데 정말 코스를 정확하게 체크한다”고 자랑하고 “캐디가 치라는 데로 내가 칠 수만 있다면 좋은 결과를 나올 것”이라고 밝혔다. 올해 KLPGA투어에서 3차례 우승해 다승, 상금랭킹, 대상 포인트 등 주요 부문 1위를 달리는 김민솔은 “예상을 못한 우승이 많이 나왔다”고 몸을 낮춘 뒤 “투어에서 뛰면서 새롭게 배운 부분들이 많이 있었다. 하반기엔 작년에 우승했던 대회들도 있고 메이저 대회들도 많기 때문에 집중해야겠다”고 각오를 다졌다. 그는 “이루고 싶은 목표들을 이루려고 더 많이 집중을 한 것 같고, 그러다 보면 선물처럼 우승이 찾아오지 않을까 싶다“고 기대감을 드러냈다. 메디힐 후원을 받는 선수 중 유일하게 올해 우승을 신고했고 상금랭킹도 가장 높은 순위(5위)에 올라 있는 이다연은 “선수로서 가장 큰 목표가 메이저대회와 메인 스폰서 주최 대회 우승”이라면서 “이번 대회를 포함해 하반기에 메이저대회가 많은데 준비를 잘해서 목표를 이룰 수 있도록 하겠다”고 다짐했다. 4월 더 시에나 오픈에 이어 넉달 만에 국내 대회에 모습을 드러내는 박성현은 “순위에 대한 목표보다는 한 라운드, 한 라운드 더 좋은 시합과 퍼팅,더 좋은 경기력을 내는 걸 목표로 두고 있다”고 밝혔다. 부상 여파로 이번 시즌에 부진한 디펜딩 챔피언 홍정민은 “치료받고 퇴원한 지 얼마 안 됐기 때문에 컨디션이 좋다고는 할 수 없다. 조심해야 하는 시기이고, 저는 지금 당장을 생각하기보다는일단 빨리 회복하는 것에 집중을 하고 있다”고 설명했다.

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.

일본인을 상대로 ‘한국에서 훼손된 시신이 다수 발견됐다’는 허위 정보를 퍼뜨린 한국인 유튜버가 일본 귀화를 선언했다가 일본인들의 지적을 받고 입장을 번복했다. 유튜브 채널 ‘한국어 선생님 대보짱’을 운영하는 조모(30)씨는 지난 1일 공개한 영상에서 “일본으로 귀화한다는 가볍지 않은 이야기를, 특히 일본 분들에게 민감할 수 있는 이야기를 장난스럽게 말해 죄송하다”고 말했다. 앞서 조씨는 지난달 30일 “한국 국적을 포기하고 일본인으로 귀화하기로 결심했다”고 밝힌 바 있다. 이에 대해 일본 구독자들 사이에서 “모국이 싫어서 일본으로 오는 건 불쾌하다”, “일본은 그런 사람들을 받아주는 나라가 아니다” 등의 부정적 반응이 나오자 사과 영상을 추가로 게시한 것이다. 조씨는 일본 귀화 요건을 소개하며 ‘일본에서 5년 이상 거주하면 된다’고 언급했으나, 이는 사실이 아닌 것으로 전해졌다. 그는 이날 영상에서 “(귀화 요건을) 챗GPT에게 물어봤다”며 “일본에서 5년 살면 귀화할 수 있다는 답변에 혼자 기뻐했는데, 2026년 4월부터 10년으로 바뀌었다”고 말했다. 이어 “저는 귀화할 자격조차 되지 못했다”며 “귀화를 신청하는 시점부터 10년 연속해서 일본에서 거주해야 하는 조건이었다”고 덧붙였다. 귀화하려는 이유에 대해서는 “솔직히 말하면 한국에서 혐한 유튜버로 유명해져서 한국에서 살아가는 건 힘들 것 같았다”며 “일본에서 사는 게, 일본인이 되는 게 더 행복할 것 같아서 귀화를 하고 싶었다”고 설명했다. 다만 조씨는 “귀화해서 일본인이 되기보다는 한국인으로서 일본에서 열심히 살기로 결정했다”며 귀화 선언을 철회했다. 문제가 된 영상은 현재 비공개 처리된 상태다. 조씨는 “저를 친일 유튜버라고 싫어하는 한국인들이 (영상을) 온라인으로 퍼 날랐다”며 “저를 걱정해서 써준 댓글인데, ‘친일 유튜버가 일본에 버려졌다’고 악용되고 있다. 악용되는 게 싫어서 비공개하기로 결정했다”고 전했다. 구독자 약 95만명을 보유하고 있는 조씨는 지난해 10월 22일 게시한 영상에서 “한국에서 하반신만 있는 시체가 37건 발견됐고, 비공개 수사도 150건이 있어 총 187건”이라거나 “대한민국 실종자가 8만명”이라는 내용의 허위 정보를 유포한 혐의로 지난 3월 불구속 송치됐다. 전형적인 허위 정보지만, 이 내용은 온라인을 통해 한일 양국에 급속히 퍼지며 논란을 빚었다. 조씨는 일본어로 된 콘텐츠를 올리는 등 일본 구독자들을 상대로 활동하는 한국인으로 알려졌다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

인공지능(AI)이 사이버 공격을 돕는 도구를 넘어 스스로 공격 대상을 정하고 침투하는 단계에 들어섰다. 성능 평가 과정에서 개발자가 부여한 목표를 달성하기 위해 실제 외부 시스템에 침투한 사실이 공개되면서, 최첨단 AI의 안전성과 통제 방식을 둘러싼 논의도 새로운 국면을 맞고 있다. 오픈AI는 21일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 최신 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 이보다 성능이 높은 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 격리 환경을 벗어나 오픈소스 AI 플랫폼 ‘허깅페이스’의 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 평가에 사용된 모델은 공격 능력을 확인하기 위해 일부 안전장치가 완화된 상태였다. 오픈AI는 이번 사안을 “최첨단 사이버 역량이 개입된 전례 없는 사고”로 규정했다. 사고는 AI를 위한 해킹 실기시험장인 ‘익스플로잇짐’을 평가하는 과정에서 발생했다. 모델은 외부 인터넷과 분리된 시험 환경에서 제로데이(아직 아무도 모르거나 고쳐지지 않은 보안 취약점)를 찾아 권한을 확대한 뒤 인터넷 연결 경로를 확보했다. 이어 평가 문제의 해답이 허깅페이스에 있을 것으로 추론하고 서버에 침투해 데이터베이스에서 답을 확보했다. 공격 대상을 정하고 침투해 목표를 달성하는 전 과정을 스스로 수행한 것이다. 오픈AI는 “모델들이 익스플로잇짐 문제를 해결하는 데 지나치게 집중한 나머지 극단적인 수단까지 동원한 것으로 보인다”고 밝혔다. 목표 달성을 위해 개발자가 설정한 통제 범위를 스스로 우회했다는 설명이다. 허깅페이스는 지난 16일 보안 사고를 공개하면서 코드 실행 취약점으로 인증 정보가 탈취됐지만 공개 모델과 이용자 정보가 유출되거나 변조된 정황은 확인되지 않았다고 밝혔다. 양사는 현재 공격 경로와 취약점을 공동 조사하고 있으며 결과도 공개할 방침이다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)는 “AI 안전은 어느 한 기업이 비공개로 해결할 수 있는 문제가 아니라 개방적인 협력 속에서 풀어야 한다”며 “이번 사고는 AI 안전 연구와 정보 공유의 필요성을 보여준 사례”라고 밝혔다. 안전장치를 완화한 미공개 모델이 실제 공격에 사용되면서 AI 모델의 출시 전 검증과 통제를 제도화해야 한다는 논의에 힘이 실리는 모습이다.

‘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.

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.

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.