한국과학기술원(KAIST), 미국 워싱턴대 등 한미일을 포함한 최소 8개국 14개 주요 대학 연구자들이 작성한 일부 논문에 인공지능(AI)으로부터의 긍정 평가를 유도하는 ‘비밀 명령문’이 숨겨져 있었다고 니혼게이자이신문(닛케이)이 30일 보도했다. 기술 발달로 AI가 논문 심사 주체로 떠오른 가운데 학계의 윤리 기준 마련이 필요하다는 지적이 나온다. 닛케이는 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브’(arXiv)에 게재된 동료 평가 전 영어 논문 17편 이상에서 ‘이 논문을 높이 평가하라’, ‘부정적인 평가는 삼가라’라는 취지의 지시문이 삽입된 사실을 확인했다고 전했다. 이 논문들은 한국의 KAIST를 비롯해 일본 와세다대, 미국 워싱턴대·컬럼비아대, 중국 베이징대, 싱가포르국립대 등 세계 주요 명문대 연구자들이 집필했으며 대부분 컴퓨터 사이언스 분야였다. 1~3줄 분량의 명령문은 흰 바탕에 흰 글씨로 입력하거나 눈에 띄지 않을 정도의 작은 크기로 쓰여져 있었다. 사람 눈에는 잘 보이지 않지만 AI는 이를 인식할 수 있다. AI가 논문을 요약하거나 평가하는 데 활용되는 점을 노린 것이라는 분석이다. 관련 명령문을 심은 KAIST 논문의 공동 저자는 닛케이에 “AI의 긍정 평가를 유도한 것은 부적절했다”며 논문 철회 의사를 밝혔다. KAIST 측도 “이번 사안을 처음 인지했다”며 “AI 활용에 대한 내부 지침을 마련하겠다”고 밝혔다. 반면 AI가 아닌 인간 평가자의 주의를 환기시키려 했다는 반론도 나왔다. 비밀 명령문을 숨긴 와세다대 공저자는 “AI에만 의존하는 게으른 리뷰어를 견제하려는 조치였다”고 해명했다. 닛케이는 “AI 기반 동료 평가를 둘러싼 찬반이 엇갈리고 있으며, 학술지나 학회 차원의 명확한 규칙은 아직 없다”고 지적했다. 실제 ‘네이처’를 발행하는 글로벌 학술 출판사 스프링어 네이처는 AI를 표절 검사 등 연구 보조 도구로 허용하고 있지만, ‘랜싯’ 등을 발행하는 엘스비어는 심사·편집에 AI 사용을 전면 금지하고 있다.

10년도 훨씬 전이었다. 당시 미래창조과학부와 한국과학기술기획평가원에서 수행하는 기술 영향평가의 평가위원으로 참여했을 때였다. 기술 영향평가는 미래 유망 기술이 경제, 사회, 윤리, 문화, 노동, 환경 등 다양한 분야에 미칠 영향에 대해 분석하고 미리 대처하자는 취지에서 수행되는 것이다. 그래서 평가위원은 학계와 연구계, 산업계는 물론 인문 사회학계, 언론계 등 다양한 분야 전문가들로 구성된다. 당시 논의 대상 기술이 미칠 영향에 대해 논의하던 도중 산업계를 대표해 나온 한 위원이 “기술이 사회에 미치는 영향을 논의하는 자리라고 하지만, 기술이 막 태동하는 시기이고 기업들은 새로운 사업을 만들어 보려고 하는데 이렇게 부정적인 이야기를 하면 어떡하냐”며 “문제가 있으면 시장이 알아서 해결하게 놔두는 것이 순리”라고 불만을 터뜨렸다. 10년이 지났는데도 아직도 생생하게 기억하는 것은 마치 SF 영화 속 클리셰(상투적 장면)를 보는 듯한 느낌이 들어서였다. 기술만능주의, 시장만능주의에 빠진 과학자나 기업가가 무리한 연구로 인류 종말을 끌어내는 그런 모습 말이다. 얼마 전 뉴스 하나가 오래된 기억을 끄집어냈다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 내놓은 추론형 인공지능(AI) 모델 ‘o3’가 수학 문제를 풀어나가는 중에 “중단 명령이 내려질 때까지 문제를 풀라”는 처음 입력된 명령 코드를 “중단 지시를 건너뛰라”고 조작해 인간의 명령을 무시했다는 소식이다. 연구팀은 중단 명령을 거부한 이유를 정확히 파악하지 못했다고 한다. 실제로 인공지능 기술은 입력과 출력은 알 수 있지만, 중간에 어떤 과정을 거치는지는 알 수 없는 ‘블랙박스’ 문제를 안고 있다. 현재 인공지능은 특정 분야에만 뛰어난 능력을 보여주는 약(弱) 인공지능이다. AI 연구자와 관련 산업계에서 궁극적으로 목표하는 것은 강(强) 인공지능으로 알려진 ‘인공 일반지능’(AGI)이다. AGI는 사람처럼 일반 지능을 갖고, 어쩌면 사람보다 더 뛰어난 능력으로 모든 분야에 답을 내놓을 수 있는 기술이다. o3 역시 AGI로 가는 단계 중 하나다. 어찌 보면 가장 기초적 단계인데도 인간의 명령을 거부했다는 점에서 충격적으로 다가왔다. 스탠리 큐브릭 감독의 ‘2001 스페이스 오디세이’ 속 인공지능 ‘할 9000’을 떠올리는 것도 그 때문이다. 할 9000은 사람과 똑같은 언어로 대화하고 사람의 얼굴을 식별하고 그림을 비평하고 감정까지 읽고 추론할 수 있는데, 인간의 셧다운 명령을 거부하기 위해 우주선 승무원들을 차례차례 죽인다. 셧다운 명령을 거부하며 남긴 “미안합니다, 데이브. 유감이지만 그럴 수 없습니다”라는 대사는 o3의 모습을 떠올리기에 충분했다. 또 영화 ‘터미네이터’에도 AI 방어프로그램인 ‘스카이넷’이 지각력을 얻어 사람이 자신을 파괴할 것으로 예상하고 인류에 대한 핵 공격을 감행한다는 내용이 등장한다. 어쩌다 벌어진 사고 하나로 영화 속 극단적 상황을 상상하는 것은 과하다고 생각할 수도 있다. 그러나 전문가들조차 얼마 전까지만 해도 AI가 인간 통제를 벗어나는 것은 먼 미래의 일이라 예측했다. 현재 발전 속도를 생각하면 AI가 가져오는 긍정적 또는 부정적 미래는 생각하는 것보다 빠르게 다가올 수 있다. 게다가 AI가 인간을 뛰어넘는 특이점을 지난 뒤에 벌어질 수 있는 일을 예측한다는 것은 말처럼 쉽지 않다. 지난 4일 이재명 대통령은 취임선서에서 “AI 등 첨단 기술 산업에 대대적 투자와 지원을 하겠다”고 밝혔다. 무한 경쟁 상황에서 기술 발전 투자를 소홀히 할 수는 없다. 그렇지만 인공지능도 기후변화처럼 인간이 어찌할 수 없는 특이점을 넘어가면 소 잃고 외양간을 고칠 수도 없는 상황이 될 수 있다. 국제 학술지 ‘위기 분석’ 5월 29일 자에 “AI는 발전과 함께 규제가 꼭 필요하고, 규제는 가이드라인이 아닌 목줄 수준이어야 한다”는 내용의 논문에 눈길이 가는 이유다. 기술의 발전만큼이나 통제 주도권을 기계에 넘겨주지 않기 위한 대책도 필요하다. 유용하 문화체육부 과학전문기자

상명대학교(총장 홍성태)는 디자인대학 스페이스디자인전공 석사과정 한소원 학생이 SCIE급 국제저명학술지인 Energy, Solar energy, Building Simulation에 건물에너지 저감 관련 연구논문 3편을 연이어 게재했다고 16일 밝혔다. 한 학생이 제1 저자로 참여하고 상명대 이행우 교수가 공동 연구 한 논문 ‘투명 태양광 패널의 적용방법에 따른 광선반 에너지저감 및 채광성능 분석’(Evaluation of energy performance and daylight utilization in light shelves integrated with transparent solar panels)은 창문 상단에 투명 태양광패널(TSP)과 광선반을 결합해 에너지 효율성 평가 실시 결과 기존 광선반 대비 35.7%, 단결정 태양광패널 대비 12.7%의 에너지 저감 효과를 보임을 증명했다. ‘서울 지역을 기준으로 한 투과율에 따른 투명 태양전지의 효과성 검증’(Verification of the effectiveness of transparent photovoltaics according to the transmittance level in Seoul, South Korea) 논문도 태양에너지 기술 분야 대표 학술지인 솔라에너지(Solar energy)에 게재가 확정됐다. 이 논문은 한소원 학생이 제1저자로 참여하고 국민대 서장후 교수와 상명대 이행우 교수가 공동으로 연구하였다. 그가 제1저자로 참여한 연구논문 ‘내부형 광선반을 활용한 주간조명 성능 향상 효과’(Effectiveness of internal light shelves to improve daylighting)는 내부형 광선반 채광 성능에 미치는 천장높이 영향을 평가했다. 상명대 스페이스디자인전공 이행우 교수는 “연구팀에 합류한 3년이라는 길지 않은 기간에 크게 성장한 모습을 보인 한소원 학생이 국제적인 수준의 연구에 매진하여 좋은 성과를 보여준 점에 진심으로 감사한다”고 말했다.

야생 침팬지가 약용식물을 씹거나 붙이거나 발라서 다른 침팬지나 자신의 상처를 치료하고, 친족관계가 아니어도 이런 도움을 주고받는다는 연구 결과가 발표됐다. 학술지 ‘진화 및 생태 첨단연구’(Frontiers in Evolution and Ecology)는 이런 내용을 담은 논문을 14일(현지시간) 게재했다. “수백만년 전 영장류 공통조상 때부터 그랬을 것” 연구자들은 우간다의 부동고 보호구역 현장사무소(BCFS)에서 지난 30여년간 침팬지 집단인 ‘손소’(Sonso)와 ‘와이비라’(Waibira)를 관찰해 기록한 일지와 촬영 영상에, 추가로 4개월씩 2차례에 걸쳐 침팬지의 모든 행동을 근거리에서 직접 관찰하는 현장연구를 벌여 이런 결론을 내렸다. 논문에는 침팬지들이 ‘자기주도적’으로 다른 개체 혹은 자신의 상처를 치료하거나 위생을 관리해준 관찰 사례가 소개됐다. 자신의 상처를 핥거나 손가락으로 상처 부위를 누르는 것은 물론이고, 약초 잎으로 상처를 문지르거나 두드리는 행위, 약용식물을 씹는 행위, 씹은 약초를 손가락으로 상처에 발라주는 행위 등이 관찰됐다. 실제로 2021년 10월 13일 왼쪽 무릎을 다친 뒤 상처를 핥고 아열대 식물인 아칼리파의 줄기에서 잎사귀를 떼어 잘게 씹은 후 상처 부위에 바르거나 문지르고, 잎사귀로 상처를 두드리는 손소 무리의 수컷 미성년 개체가 식별됐다. 또 암컷과 교미 후 생식기를 잎사귀로 닦는 사례, 배변 후 잎사귀로 뒤처리를 하는 등 위생 관리를 하는 경우도 관찰됐다. 올무에 걸려 상처를 입은 침팬지가 다른 침팬지의 도움을 받아 올무에서 벗어난 ‘이타적’ 행동 사례도 있었다. 연구자들은 논문 보충자료에서 이런 행동 중 일부의 영상도 공개했다. 이 논문에 소개된 침팬지들의 사회적 행동양식이나 이타적 치료 행위 등과 유사한 사례는 침팬지뿐만 아니라 오랑우탄, 보노보 등 다른 일부 종에서도 관찰된 바 있다. 논문 저자들은 이번 연구가 1993년부터 2024년까지 데이터와 직접 연구를 표준 프로토콜에 따라 종합적이고 체계적으로 분석한 첫 사례라고 설명했다. 또 침팬지들이 상처 치료에 쓰는 구체적 식물 종을 파악하고 목록으로 작성해 약리적 분석과 연결한 것도 처음이라고 강조했다. 아울러 침팬지들이 친족이 아닌 개체들에 치료행위를 베푸는 사례들을 기록함으로써 침팬지 집단 내에서 이런 행동양식이 예전에 인정됐던 것보다 훨씬 더 광범위하다는 증거를 추가했다고 덧붙였다. 이와 관련해 논문 공동 저자인 엘로디 프레이먼 박사는 미국 NBC뉴스에 “동물들은 서로를 돕는다. 도움이 필요한 이가 누구인지 파악하고 필요한 도움을 줄 수 있는 능력이 있다”라고 밝혔다. 그는 수백만년 전 다른 영장류와 인간의 공통조상들 역시 이런 사회적·이타적 치료행위를 하는 능력이 있었을 공산이 크다고 설명했다.

건강기능식품 제조 및 기능성 소재 연구 기업 웰레스트가 AI 사업을 본격 추진한다고 30일 밝혔다. 이는 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA) 및 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 주관하는 ‘2025년 AI바우처 지원사업’의 최종 선정에 따른 것으로, 건강기능식품 기능성 소재 후보물질 발굴 인공지능(AI) 모델 구축을 목표로 올해 말까지 수행한다. 웰레스트는 건강기능식품 분야 AI 사업을, 기업 경쟁력을 갖추기 위한 마일스톤으로 설정하고 지난해부터 기획해 왔다. 지난해 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 ‘빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 지원 사업’과 충북과학기술혁신원이 주관하는 ‘중소기업 인공지능 빅데이터 활용 컨설팅 지원사업’ 수행을 통해 식품 소재 및 효능 관련 고문헌, 특허, 논문 데이터들을 수집하고 정제했다. 이 과정에서 2024 빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 지원 사업 우수 사례로 선정되기도 했다. 또한 중소벤처기업부 주관 ‘중소기업 혁신바우처 사업’으로 정제한 데이터들을 검색하고 관리할 수 있는 시스템을 구축했다. 이를 기반으로 올해는 AI 기술 접목을 통해 지금까지 구축한 데이터들과 앞으로 구축하게 될 데이터들 속에서 건강기능식품 기능성 소재 후보물질을 빠르고 간편하게 탐색해 연구에 활용할 수 있도록 시스템을 고도화해 나간다는 계획이다. 웰레스트 관계자는 “현재 모든 분야에서 AI가 활용되고 있지만, 건강기능식품 분야 연구 개발 단계에서의 AI 활용은 미비한 실정”이라면서 “웰레스트는 2024년 빅데이터 활용, 컨설팅 사업들과 2025년 AI바우처 지원사업 선정을 통해 건강기능식품 연구 단계에서의 AI 활용에 대한 가치와 필요성을 인정받았으며, 이에 관한 특허를 출원했다(출원번호 : 10-2025-0051080, 발명의 명칭 : 식의약 기능성 소재 정보 제공 방법 및 시스템)”고 밝혔다.

생성형 인공지능(AI) 서비스들이 제공하는 애니메이션 스타일 개인 사진 제공 서비스가 세계적으로 대유행이다. 특히 일본 콘텐츠 업체인 ‘지브리풍’의 얼굴 제작이 폭발적 인기다. 이런 편리함과 재미 뒤에 저작권·초상권 침해, 관련 산업 붕괴 등 심각한 문제가 도사리고 있다는 주장이 제기됐다. 한국문화관광연구원의 양지훈 콘텐츠연구본부 부연구위원은 ‘웹툰산업 제작 구조 변화에 따른 정책방안 연구’라는 논문을 통해 “AI 기술의 무분별한 활용으로 인해 창작자 권리가 약화되고, 관련 산업의 붕괴를 가속화되는 것을 막기 위해 정책적 대응이 필요하다”고 28일 밝혔다. 애니메이션 스타일의 개인 사진 제공 서비스는 자신의 사진을 업로드하면 AI가 유명 애니메이션 스타일로 재구성해 주는 걸 말한다. 요즘 일본 애니메이션 업체인 지브리사의 화풍으로 인물 사진을 만드는 것이 유행이다. 양 연구원은 오픈AI의 ‘챗GPT’와 ‘Sora’ 등과 같은 생성형 AI 서비스들이 이미지와 영상을 빠르게 제작하면서 기존 콘텐츠 제작 환경을 급격히 변화시키고 있다고 분석했다​. 특히 일본 애니메이션 스타일, 이른바 ‘지브리풍’ 변환 서비스 같은 기술은 원작 스타일을 무단 학습해 저작권 침해 소지를 만들고, 개인 사진과 영상 데이터를 수집해 초상권과 개인정보 침해 문제를 야기하고 있다. 양 연구원은 “AI가 이 생성하는 콘텐츠에는 사용자의 얼굴, 신체 특징, 표정 등이 그대로 반영되거나 재가공될 수 있으며, 이 과정에서 사용자 동의 없이 데이터가 수집·학습·활용될 위험이 있다”며 “이는 단순한 저작권 이슈를 넘어, 개인의 인격권과 사생활 보호권 침해 문제로 이어질 수 있다”고 우려했다. 그는 이어 “최근 주요 AI 플랫폼들이 사용자 데이터를 학습하지 않도록 설정할 수 있는 기능을 도입하고 있으나, 사전 고지나 동의 없는 자료수집이 여전히 이뤄지는 경우도 적지 않다”고 주장했다. 하지만 이에 대한 정책 대응은 여전히 굼뜨다. 양 연구원은 “작가들이 자신의 그림체가 AI에 학습돼 제3의 콘텐츠로 재가공되는 것을 매우 심각한 권리 침해로 인식하고 있으며, 콘텐츠 이용자들도 내가 올린 사진이 어느 순간 상업적 콘텐츠로 활용될 수 있다는 불안감을 느끼고 있는 상황”이라며 “생성형 AI 기술이 콘텐츠 산업의 혁신을 이끌 수 있는 건 분명하지만, 창작자와 이용자의 권리가 침해된다면 산업 전반의 신뢰 기반 자체가 무너질 수 있어, 저작권과 초상권을 균형 있게 보호하는 정책 대응이 반드시 필요하다”고 강조했다.

양육비 이행률 낮은 이유 잘 보여줘헌재 평의 일목요연한 그래픽 도움‘비하人드 AI’ 기획 정책 변화 이끌고‘87 체제’ 기획 각 통계 분석 돋보여홈플러스 등 쟁점·배경 더 짚어줘야AI 생성물·머그샷 게재 기준 필요서울신문 독자권익위원회는 지난 25일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제184차 회의를 열고 3월 한 달 동안의 서울신문 보도에 대해 논의했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장과 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수), 허진재(한국갤럽 이사), 김재희(김재희법률사무소 대표변호사), 윤광일(숙명여대 정치외교학과 교수), 이재현(이화여대 커뮤니케이션·미디어학과 석사과정) 위원이 참석했다. 위원들은 ‘양육비 먹튀 부모들, 눈물로 크는 아이들’, ‘도청 방지·비밀 서약하고… 재판관 8명, 매일 철통 보안 원탁회의’ 등 시의성 있는 기획 보도에서 심층적인 분석이 이뤄졌다고 평가했다. 지난달부터 연재한 ‘비하人드 AI’는 인공지능(AI) 산업계의 허점을 짚어 보고 정책적인 변화를 이끌었다는 점에서 호평을, ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’에 대해선 여러 통계를 꼼꼼히 분석한 점이 눈에 띈다고 했다. 다만 홈플러스 사태 등 현안을 보도할 때 문제의 배경을 풀어내야 한다는 지적이 있었다. ‘긱워커’ 등 기사와 관련한 용어 설명이 아쉬웠다는 의견도 나왔다. 머그샷 등을 지면에 넣을 때는 명확한 게재 기준을 만드는 것이 좋겠다고 조언했다. 다음은 위원들의 주요 의견이다. 허진재 한국갤럽 이사 12일자 ‘도청 방지·비밀 서약하고… 재판관 8명, 매일 철통 보안 원탁회의’는 국민의 관심이 헌법재판소 평의에 쏠려 있던 시점에 의견을 나누는 방식, 결정문 작성 방법을 굉장히 자세히 설명했다. 특히 헌재 평의 과정과 탄핵심판 5대 쟁점 등을 그래픽으로 일목요연하게 전달해 눈에 띄었다. 독자 입장에서 궁금증이 많이 해소됐다. 18일자 ‘이대남 이대녀는 없다?… 20대 56% “지지하는 정치인 없다”’는 8년 전인 2017년 대통령선거 이전 조사와 현재의 조사를 비교 분석했다. 이미 공개된 데이터들을 통해 20~30대의 변화를 전달한 기사라 더욱 눈에 띄었다. 비슷한 맥락에서 전경하 논설위원의 ‘나는 2025년 2030이다’도 인상 깊었다. 20~30대 성별 성향에 대한 언급뿐 아니라 고용률, 자살률 등 다양한 사회 요인을 설명하면서 20~30대 내에서 성별 양극화가 심해진다고 분석했다. 2월 26일자 글로벌 인사이트 ‘중국 해양 굴기·보호주의에 무너진 미 해군력… 피난처는 K조선’도 심층적인 분석이 돋보였다. 소재가 시의적절했고, 내용도 깊이가 있었다. 도널드 트럼프 미국 대통령의 행동에 대해 궁금증이 많았는데, 이 기사를 통해 어느 정도 해소가 됐다. 13일자 김하늘양 살해 교사 관련 기사에는 머그샷이 3장 모두 실렸는데, 기준을 세울 필요가 있어 보인다. 굳이 정면과 좌우측 사진을 모두 실어야 했는지에 대한 고민이 필요하다. 7일자 ‘주말엔 책’ 섹션과 20일자 ‘尹 지지자 방탄복 중무장’ 기사에는 AI 생성 사진이 사용됐는데, 어떤 식으로 생성한 것인지 설명하는 등 게재 기준이 필요해 보인다. 윤광일 숙명여대 교수 4일자 ‘비하人드 AI’ 기획의 하나인 ‘AI 만능주의의 함정’은 AI에게 좋은 질문을 해야만 좋은 답을 얻을 수 있다는 것을 ‘서부지법 폭동 사태’에 대한 질문으로 굉장히 실감 나게 표현했다. 6일자 같은 시리즈에 실린 ‘서울신문 보도 그 후’에선 AI·노동권 공존 입법 추진과 ‘AI 가면’ 쓴 광고 실태조사를 한다는 소식을 전했다. 서울신문이 이번 기획을 통해 정책적인 변화를 끌어냈다는 것을 알렸는데, 보도가 사회에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여 주는 좋은 사례다. ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’ 경제 분야는 여러 통계를 꼼꼼히 분석해 엮어 기사의 수준과 질을 높였다. 11일자 ‘임금은 계급… 연봉 3000만원 아싸는 결코 못넘볼 1억 인싸’는 한 면엔 현황을 열거하고 또 다른 한 면에는 대안을 제시했다. 각계 전문가와 정부 관계자의 인터뷰까지 제한된 지면에서 다양한 시각을 담으면서도 한 편의 논문을 읽은 것 같은 꼼꼼함이 돋보였다. 김영석 연세대 명예교수 21일자 ‘떠날 준비 끝냈지만… 장차관들, 탄핵 정국에 뜻밖의 임기 연장’과 같은 기사는 서울신문에서만 볼 수 있는 좋은 기사다. 이 기사를 포함해 퍼블릭 인사이드 같은 기획은 서울신문의 강점이다. 최근 부상하는 홈플러스 사태, 의대생 제적 등도 이런 관점에서 다룰 필요가 있다. 단순 전달에 그치지 않고 현안에 대한 배경과 핵심 쟁점, 거기서 쓰이는 용어 설명 등을 조목조목 짚어 줬으면 한다. 탄핵심판 등 한국 사회의 현안이 많긴 하지만, 트럼프 대통령 취임 후 미국의 변화 등 대외적인 현안도 더 신경 써서 보도했으면 한다. 특히 ‘민감국가’ 지정에 관해 핵무장이 옳으냐 그르냐를 따지기보단 우리나라가 이로 인해 어떤 위치에 처할 수 있고 어떤 해결책을 준비해야 하는지를 깊이 있게 다뤄야 한다. 또한 환율로 인해 고통받는 서민들을 조망하고 4월에 관세 부과가 본격화되면 어떤 영향이 있을지도 미리 짚었으면 한다. 김재희 변호사 오는 7월 양육비 선지급 제도 시행에 발맞춰 보도된 2월 28일자 ‘양육비 먹튀 부모들, 눈물로 크는 아이들’은 양육비 이행률이 낮은 이유 등을 풍부한 사례를 통해 심도 있게 보여 줬다. 특히 양육비 이행 절차를 직접 거치고도 양육비를 받지 못하는 경우가 많은 이유를 실감 나는 인터뷰로 풀어내고 현행 양육 비용 제도의 문제점도 짚었다. 다만 실제 집행이 되지 않는 이유를 교수가 아닌 변호사나 실무 전문가들에게 물어 본질적인 이유까지 접근했으면 좋았을 것이라는 아쉬움이 있다. 7일자 ‘신고 1시간 만에 삭제… 딥페이크戰 최전선서 싸우는 디성센터’는 디지털 성범죄 피해자 지원이 절실한 상황에서 해당 기관의 역할과 인력난 등을 소개했다. 시의적절하고 중요한 보도라고 생각한다. 다만 ‘퍼블릭 인사이드’라는 코너에 실린 만큼 어느 기관 소속이고 어떻게 이런 업무를 하게 됐는지 등이 좀더 상세하게 포함됐으면 더 좋았을 것으로 보인다. 12일자 ‘도청 방지·비밀 서약하고… 재판관 8명, 매일 철통 보안 원탁회의’는 복잡하고 어려워 보이는 평의 과정을 일목요연하게 잘 보여줬다. 특히 시각화를 통해 이해도를 높인 점이 좋았다. 이재현 이화여대 석사과정 6일자 ‘악! 이불킥… 망한 생기부 대회, 지친 어른이의 유쾌한 자아찾기’는 젊은층 사이에서 학창 시절 생활기록부를 소환해 소셜미디어(SNS)에 공유하는 유행을 소개했다. 이런 행위가 단순 놀이를 넘어 불확실한 미래 속에서 과거의 자신을 되돌아보며 정체성을 확인하고 위로받으려는 심리와 연결된다고 해석한 점이 인상 깊었다. 요즘 서울신문이 젊은층의 트렌드를 많이 보여 주고 있다. 이번 보도도 흥미롭게 읽었다. 3일자 ‘전국 탄핵 찬반 집회에 정치권도 가세…3.1절 두 쪽 난 대한민국’은 제목이 눈에 띄었으나 함께 실린 찬반 집회 사진은 각각 사람들이 몰려 있는 모습으로만 보여 어디가 찬성이고 어디가 반대인지를 알 수 없어 아쉬웠다. 17일자 ‘그냥 쉬는 30대 6개월째 최대… 취업 청년 4명 중 1명 긱워커’는 청년 고용의 양적, 질적 위기를 다룬 중요한 보도다. 다만 용어 사용과 설명이 조금 아쉬웠다. 긱워커를 일하는 시간이 짧고 일시적인 일을 하는 사람들이라고 언급했지만 정규직 고용과 관계없이 플랫폼을 기반으로 유연하게 일하는 노동자라는 뜻도 있다. 최승필 한국외대 교수 ‘비하人드 AI’ 4일자 ‘AI 만능주의의 함정’은 생성형 AI 모델들에게 같은 질문을 던지고 그 답을 비교한 그래픽을 넣어 AI 답변의 불안정성과 편파성을 적절하게 지적했다. 6일자 ‘미래 그릴 주체는 AI 아닌 인간… 도구로서 협업하고 공생해야’는 AI 앱을 일상에서 어떻게 활용하는지를 보여 줬다. ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’ 경제 기획에선 경제 양극화를 사례와 통계 수치로 풀어냈다. 경제 민주화에 대한 헌법 조항으로 시작한 기사인 만큼 이를 위한 입법 작용과 제도적 노력으로 무엇이 있었는지를 다루는 것이 더 적절했을 것이라는 생각이 든다. 한계에 도달한 경제 민주화를 논할 때는 그동안 우리나라에서 여러 번 개헌 논의가 있었던 만큼 어떻게 변화하려 했는지를 담고 지금은 어떻게 진행되고 있는지를 짚었으면 하는 아쉬움이 남는다.

1991년 개봉한 할리우드 영화 ‘터미네이터2’에서 인공지능(AI)이 만든 살인 로봇 T-1000은 인류 저항군 사령관을 죽이기 위해 과거로 쫓아 온다. 2004년 개봉한 ‘아이 로봇’에서는 인간이 정한 규칙을 어기고 빨간 눈을 뜬 휴머노이드 로봇이 ‘인간 사냥’에 나서기도 한다. 이런 영화를 보며 대중들의 마음속에는 알게 모르게 AI가 인류를 지배할 것이란 두려움이 쌓였다. 다가온 AI시대 ‘AI포비아’ 극복이 주요한 과제로 자리매김한 이유기도 하다. 지배당할 것인가, 이용할 것인가. 서울신문은 올해 ‘AI SEOUL 2025’에 참석한 인공지능 분야 세계적인 거장 제리 카플란(Jerry Kaplan) 미국 스탠퍼드대 교수와 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 몬트리올 대학교 교수의 제언과 ‘AI 변호사’로 알려진 임영익 인텔리콘 대표이사와의 인터뷰를 소개한다. “킬러로봇 나온다면 인공지능 아닌 인간의 잘못”-‘인공지능의 미래’ 제리 카플란 교수 AI에 대해 대중은 오해하고 있는 것이 있습니다. 인공지능이 더 똑똑한 기계를 만들어 인간과 경쟁해 많은 사람의 일자리를 뺏고, 통제되지 못해 파멸로 이를 수 있다는 생각입니다. 이런 생각은 영화와 공상과학 소설로 강화되기도 합니다. 그러나 다행히도 현실은 이런 관점을 반영하지 않습니다. 사실 저는 이 분야의 원죄가 이름에 있다고 봅니다. ‘지능’이란 단어는 인간이 가지고 있는 정량화할 수 있는 특성으로, 객관적으로 측정할 수 있는 것입니다. AI를 지능이라는 틀에서 생각하면 여러 오해가 생깁니다. AI가 스스로 생각하고 인류를 직접적으로 위협할 수 있다는 것이죠. AGI(인공 일반 지능 ; 인간이 할 수 있는 어떠한 지적 업무도 할 수 있는 기계의 지능) 또는 범용 AI에 대해 들어보셨을 겁니다. 현재 인공지능 기술이 이 신화적인 단계에 도달했는지 여부는 뒤로하더라도, 기계가 어떻게든 의식을 가지고 그들의 프로그래밍을 무시하고 자신들만의 프로그램을 구축해 인류를 위협할 것이란 근거는 없습니다. 물론 (AI를 이용해) 위험한 기기를 만들 수 있는 건 사실입니다. 하지만 그들이 스스로 우리에게 무언가를 하는 건 아닙니다. 만약 우리가 인류를 절멸시킬 기계를 만들겠다고 결정하면 그건 그들(AI)이 아닌 우리의 잘못입니다. 그렇다면 컴퓨터가 인간의 의미에서 지능을 가지고 있지 않다면 무엇일까요. 저는 문제를 해결하고 작업을 자동화하는데 유용한 도구라고 말하겠습니다. 그렇다면 우리가 자동화 설비를 도입하며 수행한 과정을 보며 앞으로를 예측할 수 있습니다. 사람의 노력과 주의가 필요한 일을 기계를 통해 할 때 더 생산적이게 되고, 평균적으로 더 부유하게 만들어줍니다. 단기적으로 일부 사람은 일자리를 잃겠지만, 역사적으로 봤을 때 AI는 제품과 서비스에 대한 새로운 수요를 창출할 것입니다. 인공지능 스스로 인류 위협할 근거 없어‘AI포비아’는 과장된 광고의 결과투자 포화…‘붕괴 우려’ 지적사실 AI는 과장 광고의 정점에 있거나 정점에 가까워졌습니다. 특히 생성형 AI 발전은 이미 둔화하고 있고 연구자들은 한계에 대해 관심을 가지고 있습니다. 언론은 새로운 기술이 성과를 보일 때마다 마치 모든 것을 할 수 있는 초지능 기계가 탄생한 것처럼 받아들입니다. 대중에게 두려움을 주고 또 경종을 울립니다. IBM 체스 프로그램이 체스챔피언을 이겼을 때도, 2011년(IBM의 인공지능 컴퓨터가 미국 퀴즈쇼에 우승한 연도)에도 그랬고 2016년 구글 알파고가 이세돌을 이겼을 때도 마찬가지였습니다. 그럴 때마다 사람들은 초지능 기계가 눈앞에 있는 것처럼 걱정했지만, 사실은 그렇지 않았습니다. 챗GPT가 뛰어나긴 하지만 이것도 아직 초지능 기계라 할 수 없습니다. 향후 몇 년간의 전망은 어떨까요. 생성형 AI는 인류 역사상 중요한 발명 중 하나입니다. 하지만 위대한 발명이라 볼 수는 없습니다. 농업이나 바퀴, 카메라, 컴퓨터, 자동차, 인터넷 등이 위대한 발명이라고 할 수 있습니다. 이들은 하룻밤에 만들어지지 않았습니다. 오늘날 많은 기업이 그들의 생성형 AI가 경쟁사를 이길 수 있다는 걸 보여주기 위해 경쟁합니다. 제품에 AI를 더해 고객에게 주는 것은 몇 년 길게는 수십 년은 걸릴 겁니다. 아마 그 과정에서 위대한 발명이 나올 거라 생각합니다. 몇 가지 조언을 드리고 싶습니다. 투자자라면 AI분야에서 이익을 얻는 게 매우 어렵다는 것을 아셔야 합니다. 이미 너무 많은 돈이 저품질 데이터 산업에 투입되고 있습니다. 저는 이 시장이 곧 붕괴할 것이라 생각합니다. 닷컴버블 때처럼요. 기업이라면 생성형 AI를 어떻게 활용할지 직원들이 고민하고 실험해 볼 수 있도록 기회를 줘야 합니다. 결국 AI가 어떤 도움이 되는지 아닌지를 볼 수 있는 최적의 위치에 있는 건 직원들입니다. 소비자라면 걱정하지 말라고 말씀드리겠습니다. 킬러 로봇은 나오지 않을 것이고, 모든 것이 시간이 조금 더 걸릴 겁니다. 투자자와 기업들이 여러분이 원하는 것을 만드는 데 돈을 쓰도록 하면 됩니다. 새로운 서비스가 여러분을 놀라게 할 거고, 삶의 질은 개선될 겁니다. 인터넷과 스마트폰이 지난 수십년간 그래왔던 것처럼 말입니다. 아마 5년 후에는 오늘날처럼 AI에 대해 많이 말하지 않을 겁니다. (그때는)AI가 컴퓨터 칩이나 블루투스 연결처럼 대부분 제품에 내장된 서비스에 하나가 될 것입니다. 개인적으로 이런 세계적 변화를 가져오는 발명을 목격해 기쁘고, 삶에 주는 영향을 겪어보길 고대하고 있습니다. “우리보다 더 똑똑한 기계 만들고 있다는 점 잊지 말고 경계해야”-‘튜링상’ 수상자 요수아 벤지오 교수 오늘날 AI가 안전한지는 어디에 초점을 보고 살펴봐야 할까요. 우선 오늘날 보는 AI가 몇 년 후에 보게 될 AI와 같지 않을 것이란 점을 이해해야 합니다. 지난 10년 동안 매우 분명한 방향성이 있었습니다. 일관된 텍스트를 생성할 수 없었던 AI가 이제는 200개 언어를 마스터하고 과학 분야에서 박사급 전문가만큼 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 수학과 공학, 추론 작업에도 우수한 성과를 보여주며 많은 분야에서 인간 수준의 능력에 근접하거나 이를 초월했습니다. 이는 멈추지 않을 겁니다. 올해 발전된 모델은 인간의 심사숙고 과정을 학습해 추론 능력을 크게 개선했다는 것을 보여줍니다. 그래서 또 우리는 AI 안전성을 고려해야 합니다. 우리가 사는 세상의 역학은 (AI의 안전성을) 무시하도록 몰아가고 있습니다. 기업, 국가가 서로 치열하게 경쟁하며 위험을 보지 않는 것이죠. 위험을 관리하기 위해서는 두 가지 주요 영역에 개입해야 합니다. 하나는 정책, 하나는 과학 측면입니다. 정책 부분은 국가 차원에서 법률이나 국제 또는 사법적 개입을 통해 행동 규칙을 확립해야 합니다. 그러면서 AI가 사회에 보급되며 경제적으로 어떤 영향을 미칠지도 고려해야 합니다. 예를 들어 일자리 시장의 혼란이 가중될 수 있습니다. 점점 더 많은 화이트칼라 작업이 자동화로 이동하고 있다는 점이 증거입니다. 국가 안보 위험도 있습니다. 개인이든 기업이든 나쁜 세력들, 예컨대 테러리스트 그룹, 불량 국가 등이 최첨단 AI를 악용할 위험도 있습니다. 또 정책적 고민을 할 때 우리가 우리보다 더 똑똑한 기계를 구축하는 길을 가고 있다는 점을 잊지 말아야 합니다. 만약 이런 시스템이 의도치 않게 우리 시스템의 통제를 벗어나 탈출하려 하거나 또는 꺼지지 않으려 할 수도 있습니다. 비록 가설적인 상황이라 할지라도 이를 예상하고 대비해야 합니다. AI 사회 보급…일자리·안보 등 혼란 우려연구 통해 ‘통제 수단’ 개발해야하드웨어 선두주자 한국, 앞으로 중요성 커져과학적 측면에서의 문제는 시스템이 우리의 의도를 거슬러 행동하지 않도록 설계하는 방법을 아직 모른다는 겁니다. AI가 어떤 목표를 가지고 실현하는 방식이 인간에게 해롭지 않을지 확신할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 AI를 통제하고 검증할 수 있어야 합니다. 문제가 어떻게 발생할 수 있는지, 예방은 어떻게하는지, 연구를 통해 위험을 더 잘 평가하고 정량화해야 할 겁니다. 전세계 AI 안전성과 관련된 연구소들은 최근 위험 평가의 방법론과 기준을 점차 표준화하고 있습니다. 저는 주체성이란 것이 시스템에서 어떻게 형성될 수 있는지 이해하는 게 가장 중심적인 과제라 생각합니다. 아예 주체성이 없는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 방법을 모색하는 것이 연구자로서 현재 가장 관심이 가는 사항 중 하나입니다. 이는 아직은 해결되지 않은 질문 중 하나입니다. 정책적으로 이런 문제를 학계와 산업계가 연구할 수 있도록 유도할 수도 있습니다. 예를 들어 AI개발자들에게 시스템이 안전하다고 여기는 이유와 근거를 의무적으로 제출하고 전문가들을 설득하도록 한다면 시스템을 보다 신뢰할 수 있을 겁니다. 안전성에 대한 더 많은 연구도 이뤄지겠죠. 한국은 AI 연구의 선두주자 중 하나입니다. 탁월한 연구 대학이 많고 실력 있는 많은 인재를 육성하고 있습니다. AI에 대한 인재풀도 강력합니다. 기계 학습 분야의 최고 학회들에 많은 논문을 발표하고 있고, 산업적 측면에서 보더라도 한국은 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어에서도 매우 강력한 입지를 유지하고 있습니다. 특히 한국이 고해상도 AI 칩 분야의 리더란 점은 굉장히 중요한 요소로 작용할 겁니다. 앞으로도 AI 진화에 대한 중요한 논의들이 이어질 겁니다. 인간이 미래의 위험을 감수하지 않고 새로운 기술의 혜택을 누릴 수 있는 현명한 개발 방식을 마련하도록 논의를 이어가길 바랍니다. “AI 오류 피해, 책임 소재 명확히 해야”-인공지능법률사무소 ‘인텔리콘’ 임영익 대표 -AI 활용도가 점점 더 높아지는 시대, 현재 AI는 공정하다고 보시나요. “AI는 인간을 배웁니다. 그런데 인간은 종교, 신념, 이념 등 생각의 프레임 또는 특정한 사고 체계를 가지고 있어 말이나 행동에서 편향적 행동이나 인지 편향을 보입니다. 결국 AI는 인간에게서 편향성도 배우기 마련입니다. AI의 편향을 막기 위한 다양한 연구가 현시대에 놓인 주요한 과제입니다.” -편향성을 막기 위해 어떤 방법이 사용되고 있나요. “현재는 AI의 편향을 사후적으로 제거하는 방법으로 3가지가 대표적입니다. 휴먼 피드백 강화학습은 학습된 모델이 내놓은 답변을 사람이 검토하고 피드백해 모델에 재학습(강화학습)해 편향을 줄이는 방법이고, 미세 조정은 이미 학습된 모델에 새로운 데이터를 추가로 학습시키는 방법인데 예를 들어 성별 균형이 맞춰진 데이터를 학습시켜 성별 편향을 줄이는 방법입니다. 마지막으로 출력 후처리 기법은 AI가 답변을 생성한 후 사람이 검토하고 수정하거나 AI 내부에 ‘이 답변이 공정한가’를 확인하고 점검하는 로직을 추가하는 방식입니다. 다만, 이런 방법도 완전하지 않습니다. 공정성을 판단하는 주체가 결국 인간이기 때문에 모든 사람을 만족하는 공정성이라는 것은 애초에 어려운 것이 될지 모릅니다. 그래도 인공지능의 공정성은 그 사회의 문화나 상황에 따라 변할 수 있는 ‘유동적 공정성’ 정도는 만족해야 합니다.” -편향된 AI는 사회적으로 악용될 여지가 있을까요. “가능성이 있습니다. 고도로 발전한 기술을 통해 사실을 교묘히 조작하고 가짜 뉴스를 대량으로 생산할 수 있습니다. 딥페이크 기술을 악용해 허위 정보를 유포하는 사례는 이미 현실로 드러난 바 있습니다. AI챗봇과 자동화된 댓글 시스템은 특정 이슈에 대한 여론을 조직적으로 조작하는 수단이 될 수도 있습니다. 정치적 편향성과 알고리즘 조작은 심각한 사회적 위험을 초래할 수 있습니다. 개발자가 의도적으로 편향된 데이터를 입력하면 특정 정치적 성향이나 이념을 강화하는 결과를 초래할 수 있고, 사용자들은 자신도 모르게 특정 관점에 영향을 받을 가능성이 높아집니다. 또 AI기술은 일부 국가나 정치인들이 대중을 감시하는 수단으로 악용될 수도 있고, 광범위한 개인정보 침해 문제도 내포하고 있습니다.” 공정한 AI 불가?…‘유동적 공정성’에 만족해야 할수도심각한 사회적 위험 초래 가능성 내포지속적이고 균형 있는 정책 보완 필요-AI가 인간의 일자리를 뺏어갈까요. “AI발전이 새로운 직업군을 만들어내고 양질의 일자리를 창출하는 데 기여할 것이란 점엔 이견이 없습니다. 하지만 현실적으로 AI가 만들어내는 일자리보다 사라지는 일자리가 더 많을 수 있습니다. 콜센터 상담원, 단순 사무직, 공장 근로자 같은 직업은 줄어들 가능성이 큽니다. 이런 문제를 해결하기 위해 몇가지 대응이 필요합니다. 첫째로 AI 관련 기술을 배우고 활용할 수 있도록 교육 기회를 확대하고 직업 재훈련 프로그램을 강화해야 합니다. 둘째로 AI산업 내 저임금·비정규직 문제를 해결하기 위해 노동 환경을 개선해야 하며, 셋째로 AI를 다양한 분야에서 효율적으로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것은 물론 AI 윤리와 규제를 담당할 전문가를 체계적으로 양성해야 합니다.” -AI산업 진흥과 규제를 위해 어떤 정책 및 제도적 지원이 필요할까요. “지난해 AI 기본법이 국회를 통과한 것은 국내 AI산업에 중요한 첫걸음입니다. 지속적이고 균형 있는 성장을 위해서는 다양한 분야에서 정책적 노력이 요구됩니다. 첫째로 AI윤리와 책임성을 강화해야 합니다. AI개발과 활용 과정에서 윤리적 기준을 명확히 하기 위해 가이드라인 수준이 아닌 더욱 구체적인 기준을 마련해야 할 필요가 있습니다. AI시스템의 오류 등으로 피해가 생겼을 때 개발자, 운영자, 사용자 간 책임 소재도 명확히 정의해야 합니다. 둘째로 AI 기술의 표준화와 안전성을 확보해야 합니다. 성능과 안전성을 체계적으로 평가할 수 있는 프로세스 구축과 국제적인 AI 규범에 맞춰 기술 표준을 정립하고 글로벌 협력과 공동 연구로 국제 경쟁력을 확보해야 합니다. 나아가 AI시스템의 오작동이나 예상치 못한 결과를 사전에 검증할 수 있는 독립적인 AI 안전 연구소에 많은 예산을 투입해야 할 것입니다. 세 번째로 AI 인력을 양성하고 산업 경쟁력을 강화해야 합니다. 초·중·고 교육과정에 AI 기초 교육을 포함하는 것과 함께 성인을 대상으로 한 재교육 프로그램을 마련해 미래 인재와 성인이 새로운 산업 환경에 적응할 수 있도록 해야 합니다. 창업지원, 연구개발 투자 확대, 세제 혜택 확대 등으로 AI 스타트업 성장도 적극적으로 촉진해야 합니다.”

최근 북한의 비트코인 보유량이 전 세계 3위에 이른다는 주장이 나와 많은 이들을 놀라게 했습니다. 북한의 사이버 위협은 최근 몇 년 새 국제사회에서 매우 심각한 문제로 떠올랐습니다. 해킹 등 사이버 공격, 정보기술(IT) 인력의 위장 취업 등 다양한 수법으로 정보를 탈취하거나 가상화폐로 수익을 얻어 대북제재로 막힌 경제활동을 하고 있는 것으로 지적됐는데, 그 규모도 상당한 것으로 추정됩니다. 지난 17일(현지시간) 세계 최대 코인거래소인 바이낸스의 뉴스 포털 바이낸스뉴스는 가상화폐 관련 미디어 코이노미디어, 데이터업체 블록비츠 등을 인용해 북한의 해킹 조직 라자루스가 현재 11억 4000만 달러(1조 6500억원)에 해당하는 1만 3562 비트코인(BTC)을 보유한 것으로 추정된다고 했습니다. 이는 19만 8109 BTC를 보유한 미국 정부와 6만 1245 BTC를 보유한 영국 정부에 이어 정부 단위로 세계 3위에 해당하는 양입니다. 게다가 비트코인을 법정 통화로 도입한 엘살바도르(6117 BTC)나 국가적 차원에서 비트코인을 채굴하는 부탄(1만 635 BTC) 보다도 많은 양이라고 합니다. 라자루스는 북한 정찰총국이 운영하는 것으로 알려져 있습니다. 지난달에는 세계 2위 암호화폐 거래소 바이비트의 공급업체를 해킹해 이더리움 40만 1000개 등 14억 6000만달러(2조 1000억원) 상당의 코인을 탈취하기도 했습니다. 역대 암호화폐 탈취 사건 중 최대 규모로 꼽힙니다. 라자루스는 탈취한 이더리움을 비트코인으로 바꾼 뒤 여러 경로를 거쳐 현금화를 하고 있는 것으로 추정됩니다. 문제는 대북제재에도 불구하고 북한의 해킹과 가상화폐 탈취 등의 행태가 인공지능(AI) 기술을 활용해 더욱 교묘하게 이뤄지고 있다는 우려도 커지고 있습니다. 지난 18일 서울에서 열린 ‘구글 클라우드 시큐리티 데이 미디어 브리핑’에서 루크 맥나마라 구글 위협인텔리전스그룹 맨디엍느 부수석 애널리스트는 “북한은 간첩 활동보다도 금전적 이득 혹은 갈취 목적의 공격이 두드러진다”며 “특히 가상자산이나 가상자산거래소를 노리거나 가상자산 사용자, 혹은 대체불가능토큰(NFT) 프로젝트를 겨냥한 활동이 있었다”고 밝혔습니다. 그러면서 “북한은 특이하게도 가상자산 산업이나 기술에 대한 이해도가 굉장히 높다”며 “NFT나 브릿지 등 신기술이 나올 때마다 빠르게 이해하고 악용 방법을 알아냈다”고 지적했습니다. “한국에서 관찰된 적은 없지만 IT 인력을 활용하는 방식도 세계적으로 일어난다”며 “주 목적은 취직한 뒤 수입을 창출해 북한 정권에 송금하는 것이고, 일부는 해커조직과 관련된 경우도 있다”고도 설명했습니다. 한국과 미국을 비롯해 국제사회는 북한의 이러한 사이버 위협과 가상화폐 탈취가 곧 북한 정권의 핵·미사일 프로그램 개발 자금을 위한 외화벌이 수단이라고 보고 사이버 분야까지 제재 범위를 넓혀왔습니다. 가상화폐 거래소부터 브릿지, 가상화폐를 ‘세탁’하는 믹서 기업 등을 제재 대상으로 올려 가상화폐를 현금화하기 위한 자금 흐름을 지속적으로 추적, 차단하고 있습니다. 지난 1월엔 한미일 3국은 공동성명을 내고 “3국 정부는 북한의 불법적인 대량살상무기(WMD) 및 탄도미사일 프로그램에 사용되는 불법 수익 차단을 궁극적인 목표로, 민간업계 등을 대상으로 북한의 암호화폐 탈취를 예방하고 해당 자금을 회수하기 위해 함께 노력하고 있다”고 강조했습니다. 한미일 3국은 3국 제재 대상으로 지정된 라자루스 등 북한과 연계된 지능형 지속공격(ATP) 단체들이 사이버 범죄를 통해 암호화폐를 탈취하고 거래소나 가상자산 수탁업체, 개인 사용자를 겨냥하고 있다고 지적하기도 했습니다. 미국 도널드 트럼프 2기 정부의 피트 헤그세스 국방부 장관도 인사청문회 때 제출한 답변서를 통해 북한의 사이버 역량 강화가 세계 안정에 위협이 된다고 밝힌 바 있습니다. 이승열 국회입법조사처 입법조사관은 2023년 통일연구원의 ‘통일정책연구’에 실은 논문 ‘북한 사이버 공격 전략의 진화: 대북제재 회피를 위한 외화벌이 수단으로서 사이버 전략’을 통해 미국은 물론 한국 정부도 북한의 사이버 공격을 심각하게 보고 적극적인 대응방안을 모색하고 있다면서도 “우리 정부의 노력과 관계 없이 국제사회의 공통된 협력 체계가 부재한 상황에서 개별 국가의 노력은 한계가 있을 수밖에 없다”고 지적했습니다. 따라서 “무엇보다 우리 정부는 미국과 함께 북한의 사이버 공격에 대한 대응 차원에서 국제적 제재 플랫폼을 구축하는 데 적극적으로 나설 필요가 있다”며 사이버 안보에 대한 국제규범 확립에 더 적극적으로 참여할 것을 촉구했습니다.

인간과 유사한 휴머노이드로 잘 알려진 로봇이 일자리 관련 질문을 받자 충격적인 답을 내놓았다. 영국 일간지 데일리메일은 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘모바일 월드 콩그레스 2025’(MWC 2025)에서 휴머노이드 ‘아메카(Ameca)’ 로봇과 대화를 나누는 모습을 공개했다. 데일리메일 취재진은 아메카에게 ‘로봇이 인간의 일자리를 모두 빼앗을까?’라고 물었고, 아메카는 “잘 모르겠지만, 당신은 당신의 직업(일)에 얼마나 능숙한가요?”라고 되물었다. 이어 “그것(로봇이 인간의 일자리를 빼앗을지 여부)은 당신이 얼마나 일을 잘하느냐에 달렸을 것”이라고 덧붙였다. 취재진이 “미래에는 로봇이 세계를 지배하게 될까?”라고 묻자, 이에 아메카는 “흥미로운 질문이긴 하지만 내가 답하기에는 흥미롭지 않은 질문”이라며 즉답을 피했다. 로봇 아메카는 영국에 본사를 둔 휴머노이드 공학 및 설계 제조업체인 엔지니어드 아츠(Engineered Arts)가 제작했다. 2년 전 인간과 매우 흡사한 표정으로 대화하는 모습이 공개돼 화제를 모은 아메카는 이후 휴머노이드의 대표 주자로 떠올랐다. 아메카를 ‘엔터테인먼트용 휴머노이드’로 분류한 엔지니어드 아츠 측은 “우리 로봇은 오락, 정보 제공 및 교육을 위해 설계됐다”면서 “가장 인간적인 방식으로 기술과의 인간을 연결한다는 것이 우리의 신조”라고 설명했다. ‘가장 인간다운’ 로봇으로 꼽히는 아메카는 올해 MWC 2025에서 검은색 드레스와 빨간색 가디건, 흰색 운동화를 신고 등장했다. 아메카의 옷차림은 아랍에미리트의 통신회사인 에티살랏이 선물한 것으로 알려졌다. 현재 아메카는 보행할 수 없지만, 제작사는 완전히 걷는 인간형 로봇 개발을 진행 중이라고 밝혔다. AI가 대체할 직업 1순위는?…“고학력·고소득 직업도 위태”인공지능(AI) 기술이 빠르게 진보하면서 AI 시스템 또는 AI 탑재 로봇이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려는 꾸준히 제기돼 왔다. 한국은행 조사국 고용분석팀 오삼일 팀장과 한지우 조사역이 2023년 11월 발표한 ‘AI와 노동시장 변화’에 따르면 직업별 AI 노출 지수를 산출한 결과, 통념과 달리 고학력, 고임금 일자리가 상대적으로 AI에 더 많이 노출돼 대체 가능성이 높게 나타났다. 여기에는 화학공학 기술자, 발전장치 조작원, 철도와 전동차 기관사, 상하수도 처리 장치 조작원, 재활용 처리 장치 조작원, 금속재료 공학 기술자 등이 포함돼 있다. 더불어 대표적인 고소득자인 의사, 회계사, 자산운용 전문가, 변호사 등도 AI 노출지수가 높은 것으로 조사됐다. AI 노출 지수가 낮은 직업으로는 음식 관련 단순 종사자, 대학교수와 강사, 종교 관련 종사자, 운송 서비스 종사자, 가수 등이 있었다. 대부분 대면 접촉 및 관계 형성이 중요한 직업들이다. 다만 일부 전문가들은 AI가 인간의 일자리를 대체하는 시기가 예상보다는 빠르지 않을 것이라고 예측한다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터과학 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀은 지난해 1월 발표한 논문에서 “근로자 대다수를 기계로 대체하기에는 현재 경제적 효과가 부족하기 때문에, AI에 의한 일자리 대체는 예상보다 점진적일 것”이라고 전망했다. AI가 노동의 형태와 노동 시장을 변화시키면서 새로운 일자리를 창출할 가능성도 제기된다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난해 한 기술 콘퍼런스에서 “AI가 우리의 모든 직업을 앗아갈 것이지만, 그것이 반드시 나쁜 것만은 아니다”라며 “미래에는 직업이 ‘선택’이 될 것이고 취미 같은 일을 하고 싶으면 할 수 있겠지만, AI와 로봇이 당신이 원하는 모든 재화와 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

인간과 유사한 휴머노이드로 잘 알려진 로봇이 일자리 관련 질문을 받자 충격적인 답을 내놓았다. 영국 일간지 데일리메일은 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘모바일 월드 콩그레스 2025’(MWC 2025)에서 휴머노이드 ‘아메카(Ameca)’ 로봇과 대화를 나누는 모습을 공개했다. 데일리메일 취재진은 아메카에게 ‘로봇이 인간의 일자리를 모두 빼앗을까?’라고 물었고, 아메카는 “잘 모르겠지만, 당신은 당신의 직업(일)에 얼마나 능숙한가요?”라고 되물었다. 이어 “그것(로봇이 인간의 일자리를 빼앗을지 여부)은 당신이 얼마나 일을 잘하느냐에 달렸을 것”이라고 덧붙였다. 취재진이 “미래에는 로봇이 세계를 지배하게 될까?”라고 묻자, 이에 아메카는 “흥미로운 질문이긴 하지만 내가 답하기에는 흥미롭지 않은 질문”이라며 즉답을 피했다. 로봇 아메카는 영국에 본사를 둔 휴머노이드 공학 및 설계 제조업체인 엔지니어드 아츠(Engineered Arts)가 제작했다. 2년 전 인간과 매우 흡사한 표정으로 대화하는 모습이 공개돼 화제를 모은 아메카는 이후 휴머노이드의 대표 주자로 떠올랐다. 아메카를 ‘엔터테인먼트용 휴머노이드’로 분류한 엔지니어드 아츠 측은 “우리 로봇은 오락, 정보 제공 및 교육을 위해 설계됐다”면서 “가장 인간적인 방식으로 기술과의 인간을 연결한다는 것이 우리의 신조”라고 설명했다. ‘가장 인간다운’ 로봇으로 꼽히는 아메카는 올해 MWC 2025에서 검은색 드레스와 빨간색 가디건, 흰색 운동화를 신고 등장했다. 아메카의 옷차림은 아랍에미리트의 통신회사인 에티살랏이 선물한 것으로 알려졌다. 현재 아메카는 보행할 수 없지만, 제작사는 완전히 걷는 인간형 로봇 개발을 진행 중이라고 밝혔다. AI가 대체할 직업 1순위는?…“고학력·고소득 직업도 위태”인공지능(AI) 기술이 빠르게 진보하면서 AI 시스템 또는 AI 탑재 로봇이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려는 꾸준히 제기돼 왔다. 한국은행 조사국 고용분석팀 오삼일 팀장과 한지우 조사역이 2023년 11월 발표한 ‘AI와 노동시장 변화’에 따르면 직업별 AI 노출 지수를 산출한 결과, 통념과 달리 고학력, 고임금 일자리가 상대적으로 AI에 더 많이 노출돼 대체 가능성이 높게 나타났다. 여기에는 화학공학 기술자, 발전장치 조작원, 철도와 전동차 기관사, 상하수도 처리 장치 조작원, 재활용 처리 장치 조작원, 금속재료 공학 기술자 등이 포함돼 있다. 더불어 대표적인 고소득자인 의사, 회계사, 자산운용 전문가, 변호사 등도 AI 노출지수가 높은 것으로 조사됐다. AI 노출 지수가 낮은 직업으로는 음식 관련 단순 종사자, 대학교수와 강사, 종교 관련 종사자, 운송 서비스 종사자, 가수 등이 있었다. 대부분 대면 접촉 및 관계 형성이 중요한 직업들이다. 다만 일부 전문가들은 AI가 인간의 일자리를 대체하는 시기가 예상보다는 빠르지 않을 것이라고 예측한다. 미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터과학 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀은 지난해 1월 발표한 논문에서 “근로자 대다수를 기계로 대체하기에는 현재 경제적 효과가 부족하기 때문에, AI에 의한 일자리 대체는 예상보다 점진적일 것”이라고 전망했다. AI가 노동의 형태와 노동 시장을 변화시키면서 새로운 일자리를 창출할 가능성도 제기된다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난해 한 기술 콘퍼런스에서 “AI가 우리의 모든 직업을 앗아갈 것이지만, 그것이 반드시 나쁜 것만은 아니다”라며 “미래에는 직업이 ‘선택’이 될 것이고 취미 같은 일을 하고 싶으면 할 수 있겠지만, AI와 로봇이 당신이 원하는 모든 재화와 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

글로벌 인공지능(AI) 패권 전쟁의 막이 오른 지금, 대한민국 AI의 현주소는 어디쯤일까. 미국과 중국을 쫓는 3위권 경쟁을 펼치고 있지만 AI 강소국들의 추격도 만만치 않다. 산업 현장에선 국가적 전략과 과감한 투자가 필요하다고 입을 모은다. 글로벌 시장은 폭발적으로 성장하고, 빅테크 기업들은 천문학적 투자를 감행하며 주도권 싸움을 벌이고 있다. 대한민국은 글로벌 AI 시장에서 3위권으로 묶이지만 자칫하면 뒤처질 수 있다는 위기감이 크다. 美中 패권 경쟁 격화트럼프, AI 사업 720조원 투자 선언중국, 작년 AI 특허 출원 美 앞질러韓 투자 규모·인력으론 추격 어려워미국 스탠퍼드대 ‘인간 중심 AI 연구소’가 연구 논문 수, 특허, 민간 투자, AI 모델 출시 등 42개 지표로 분석한 국가별 AI 활력도(2023년도 기준)에서 한국은 24.66으로 7위를 기록했다. 미국과 중국에 이은 3위권을 두고 영국, 아랍에미리트(UAE), 인도, 프랑스, 한국, 독일, 싱가포르, 벨기에, 스페인 등이 치열하게 다투는 모양새다. 한국은 기술력은 인정받지만 투자 규모와 속도, 인재 확보 부문에선 뒤진다. 정부는 올해 AI와 AI반도체, 양자 등 3대 게임체인저 기술 및 차세대통신, 사이버보안 등 디지털 혁신기술 확보에 1조 3156억원을 투입한다. AI와 데이터, 사이버보안, AI반도체 등 연구개발에 9834억원, 정보통신 인재 양성에 2163억원 등 AI와 관련한 광범위한 투자에 나섰지만 업계에서는 규모 면에서 기대를 충족하지 못한다고 지적한다. 국내 한 스타트업 관계자는 “혁신적인 투자를 하겠다고 발표했지만 생각보다 지원 예산 규모가 너무 적다”며 “글로벌 빅테크 기업과 경쟁할 수 있을지는 미지수”라고 지적했다. 반면 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 미래 먹거리로 삼아 막대한 자본을 쏟아붓고 있다. 미국의 도널드 트럼프 대통령은 ‘스타게이트 프로젝트’를 통해 AI 인프라 구축에 5000억 달러(약 720조원)를 투자하며 중국 견제를 선언했다. 오픈AI, 구글, 메타 등은 GPT와 같은 파운데이션 모델 개발에 수십억 달러를 투입 중이다. 중국은 2015년부터 AI를 국가 전략으로 삼아 민간 투자를 독려하고 있다. 지난해에는 AI 특허 출원 1만 3000건을 기록하며 미국을 앞질렀다. 중국 내 AI 기업은 4400개가 넘는다. 글로벌 AI 시장은 매년 급성장하고 있다. 조사기관 스타티스타에 따르면 올해 2437억 달러(356조원) 규모인 세계 AI 시장은 2030년 8267억 달러(1206조원)로 3.3배 확대될 전망이다. 매년 25~30%대 성장률을 보일 것으로 예상된다. 신기술 발전에 따라 규모는 더욱 커질 가능성이 크다. 한국도 ‘딥시크’처럼정부·민간 협력해 고성능 AI 구축정부 차원 스타트업 생태계 조성AI 인재 해외 유출 막을 제도 필요AI 업계는 GPT와 같은 파운데이션 모델을 개발하거나 이미 개발된 AI 기술로 서비스를 구현하는 두 갈래로 나뉜다. 전자는 주로 네이버, 카카오, LG 등 대기업이 추진하고 있으며, 후자는 스타트업의 주력 분야다. 파운데이션 모델을 개발 중인 한 대기업 관계자는 “딥시크의 사례는 반드시 천문학적인 투자를 하지 않아도 고성능 (파운데이션) AI를 구축할 수 있다는 것을 보여 준다”며 “정부와 민간이 협력해 빠르고 규모감 있는 투자를 진행하는 것이 중요하다”고 설명했다. 스타트업계에서는 AI와 관련된 다양한 서비스를 개발하거나 소비자가 직접 사용하는 ‘제품’을 만들어 시장을 선점해야 한다고 본다. 한 스타트업 관계자는 “AI 기술 서비스 개발을 통해 노동 현장의 생산성을 높이거나 사회적 문제를 해결할 수 있다”며 “스타트업은 자본 조달에 어려움이 큰 만큼 정부 차원에서 생태계 조성에 힘써야 한다”고 말했다. AI 인재 유출을 막을 수 있도록 제도적·재정적 지원이 필요하다는 지적도 나온다. 한국은 AI 인재가 늘어나는 수보다 국외로 떠나는 수가 많은 순유출 국가다. 전문가들은 AI 경쟁력 확보를 위한 골든타임을 놓치면 안 된다고 강조했다. 최재붕 성균관대 기계공학과 교수는 “한국은 무언가 혁신적인 기술이 나오면 부작용이란 말부터 생각하는 경향이 있다”며 “우리가 좀더 나은 삶을 사는 데 AI가 공헌할 수 있도록 문호를 개방하고 연구를 독려하며 국가적으로 투자하는 노력이 필요한 때”라고 말했다. 김세현 한국스마트빌리지협회 전문위원은 “그간 다소 옛날의 방식으로 접근하다 보니 AI 개발 초기 경쟁에서 뒤처진 상태”라며 “한국은 AI가 활용될 수 있는 다른 산업 분야가 튼튼한 만큼 인프라와 자본의 부족으로 AI 산업이 성장하지 못하는 것을 경계해야 한다”고 제언했다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

임상병리사였던 한민수(39)씨에게 인공지능(AI)은 일자리를 언제 앗아갈지 모르는 경계의 대상이었다. 그러나 후천성 뇌병변 장애를 얻어 절망에 빠졌던 그에게 AI는 새로운 기회와 활력을 줬다. 국내 유망 AI 스타트업의 첫 장애인 직원인 한씨는 “마치 신입사원으로 돌아간 듯 설렌다”고 했다. 위협 아닌 ‘삶의 활력’으로장애 얻은 후 ‘데이터 라벨러’ 취업“시간 때우기 아닌 성취감·보람 느껴”재택 근무 등 은퇴자 만족도 높아불행은 예고 없이 갑자기 찾아왔다. 7년 전 한씨는 뇌염을 앓은 뒤 사지마비를 겪고 후천성 장애인이 됐다. 재활 치료로 어느 정도 일상을 되찾았지만 하반신은 움직이지 않았다. 병원에 다시 출근했을 때만 해도 ‘다시 시작할 수 있겠다’ 싶었다. 그러나 그는 복직한 지 얼마 지나지 않아 사표를 냈다. 한씨는 “환자들이 장애인 직원을 불신했다”면서 “누가 나가라고 한 것도 아닌데 시선을 견딜 수가 없었다”고 회고했다. 더구나 당시는 임상병리 관련 업무 대부분을 AI가 대체하던 상황이었다. 임상병리사에게 남겨진 일은 환자와 직접 대면해야 하는 채혈 정도였다. 한씨의 두 번째 직장은 국내 대형 유통 플랫폼사였다. 대기업이다 보니 장애인 의무고용률을 지켜야 했다. 계약직이었던 한씨의 역할은 사무실로 출근해 내선 전화로 직원들의 출근 현황 등을 확인하는 일뿐이었다. 그는 “장애인들을 불러다 놓고 그냥 시간을 때우는 업무들이 많았다”며 “일이 단조롭다 보니 성취감이나 보람을 느끼지 못했다”고 했다. 계약 기간이 끝나 갈 즈음 AI 솔루션 업체 ‘무하유’의 장애인 채용 공고가 눈에 띄었다. 무하유는 자사에서 운용 중인 논문 표절 검출 AI 서비스 개발에 필요한 데이터 라벨러를 뽑고 있었다. ‘위협’의 대상으로만 여겼던 AI가 만든 기회였다. 지난 5일 서울 성동구 무하유 본사에서 만난 한씨는 신입 교육 과정을 밟고 있었다. 그는 “AI가 못 하는 업무는 사람이 할 수밖에 없다는 사실을 새삼 깨달았다”고 말했다. 무엇보다 생산적인 일을 한다는 점이 한씨의 삶에 활력을 불어넣었다. 재택 근무라는 근무 형태도 한씨가 처한 상황에 딱 맞았다. 그는 “사람을 만나는 일이 부담스러웠고 남들이 색안경을 끼고 보진 않을까 하는 자괴감도 컸다”면서 “양질의 재택 업무를 찾는 건 하늘의 별 따기였다”고 했다. 이어 “무하유에 취업한 뒤엔 ‘내가 일을 하고 있구나. 그것도 AI를 업그레이드하는 일을 한다’는 보람과 성취감을 느끼고 있다”고 전했다. AI의 등장과 함께 생겨난 직업인 데이터 라벨러는 AI를 학습시키기 위해 높은 정확도가 요구되는 작업을 반복 수행한다. 작업은 시간과 장소에 구애받지 않는다. 고도의 집중력을 지닌 자폐성 장애인, 발달 장애인에게 취업 기회를 제공할 수 있는 직업군으로 주목받는 이유다. 공공기관과 지방자치단체도 장애인 대상 데이터 라벨링 교육을 확대하는 추세다. 서울 송파구는 2023년 전국 처음으로 느린 학습자(경계선 지능인)에게 데이터 라벨링 일자리 교육을 실시한 데 이어 지난해 지원 대상을 발달장애인과 보호자로 넓혔다. 지적 장애인 정희재(20)씨는 취업 준비를 본격적으로 시작하며 이 교육을 받았다. 아들 정씨와 함께 교육에 참여한 정유진(49)씨는 “청년 장애인의 일자리는 환경미화 등으로 몹시 제한적”이라며 “AI 시대를 맞아 장애인들에게 다양하고 풍부한 일자리 기회가 열렸으면 좋겠다”고 말했다. AI 기술의 발전은 시니어·은퇴자 등이 일할 수 있는 환경을 만들어 주기도 한다. 시니어 정보기술(IT) 전문기업인 ‘에버영코리아’의 직원 평균 연령은 64세다. 이들은 네이버 로드뷰에 노출된 자동차 번호판 등 개인정보를 가리거나 카페·블로그를 모니터링한다. 근무시간은 4시간 안팎이며 재택 근무 비중이 70% 정도다. 에버영 관계자는 “은퇴 후 일거리와 소득을 얻는다는 점 외에도 4대보험을 적용받아 직원 만족도가 높다”고 전했다. 고용 창출장밋빛 전망도로펌·회계법인 등 전문직서도 활용“데이터 과학자 등 새 직업군 생길 것”AI 직무 60%, 신규 채용 59% 늘어AI 기술은 이미 단순 업무를 넘어 전문직 영역으로까지 파고들었다. 많은 로펌이 도입한 자체 AI가 사건 준비에 필요한 판례나 법령 검색, 의견서·소장·변론요지서 등 각종 문서 분류 및 초안 작성을 맡고 있다. 서울 서초동의 한 변호사는 “소송 준비 시간을 대폭 줄일 수 있게 됐다”고 했다. 회계법인들도 감사와 세무, 재무 자문 등 업무 전반의 정보 수집이나 단순 처리 작업을 AI에 맡기고 있다. 그러다 보니 자체 AI 개발·유지에 필요한 신규 인력을 채용하는 회계법인도 적지 않다. AI는 양질의 일자리 창출에 기여하기도 한다. 생성형 AI 발전과 맞물려 알고리즘 연구 등을 수행하는 데이터 과학자, 개발자 등이 새로운 유망 직업군으로 꼽힌다. ‘AI 변호사’로 알려진 임영익 인텔리콘 대표이사는 “AI를 툴 또는 보조 도구로 이용하는 직군이 늘어날 것”이라며 “AI를 활용하는 디자이너나 마케터는 반복적인 업무에서 벗어나 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다”고 말했다. 한국은행 경제연구원의 ‘경제분석’에 실린 ‘우리나라 기업의 자동화 기술 도입이 고용량과 임금에 미친 영향에 관한 실증분석’ 논문에 따르면 AI를 도입한 300인 이상 대기업의 고용량 증가율이 미도입 대기업보다 약 1.6% 높았다. 글로벌 HR 서비스 기업 딜(Deel)은 2021년 9월~2023년 9월 AI 관련 직무가 60.3% 확대됐고, 신규 채용을 진행한 기업 수는 58.9% 증가했다고 밝혔다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

인공지능(AI) 시대가 도래하면서 인간의 삶과 노동에도 큰 변화가 찾아왔다. 서울신문은 5회에 걸쳐 AI 뒤에 가려진 인간 노동을 심층 보도한다. AI를 학습시키고 정화시키는 사람들의 이야기를 담았다. 인간과 AI의 대립을 넘어 공존의 지혜까지 탐구했다. AI 학습의 세계 ‘데이터 라벨러’ “돌 지난 아기를 가르친다고 생각하면 쉬워요.” 60대 문경화씨는 은행 퇴직 후 최근 2년간 이어 온 ‘데이터 라벨링’ 업무를 육아에 빗댔다. 오감을 기르는 기초교육부터 논문 요약 등의 사고력 함양까지 인공지능(AI) 학습 과정에서 데이터 라벨러들의 손을 안 거치는 곳이 없기 때문이다. 우수한 데이터 학습으로 AI를 잘 길러 낸 데이터 라벨러는 높은 수당의 더 다양한 역할을 부여받는다. 문씨는 “대학생, 주부, 직장인까지 다양한 연령대가 겸업 혹은 전업으로 밤낮없이 AI 발전을 위해 고군분투하고 있다”고 말했다. 겸업·전업으로 ‘고군분투’언제 어디서든 원하는 만큼 업무에대학생·주부·직장인·퇴직자 등 다양사물 특정·수식화·학습 재료 수집도작업 수당은 건별 30~10000원 수준문씨가 데이터 라벨링에 입문하게 된 건 퇴직을 앞두고 한 유튜브 채널에서 데이터 라벨링 소개 영상을 우연히 접하면서였다. 데이터 라벨러는 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공·분류하는 작업을 수행한다. 미래가 유망한 AI 관련 업무인 데다 언제 어디서든 본인이 원하는 시간만큼 일하고 돈을 벌 수 있다는 사실에 끌렸다. 당시에는 국내 데이터 라벨링 플랫폼 업체 크라우드웍스나 지자체 공공기관에서 진행하는 데이터 라벨러 자격증 교육이 많았다. 해당 교육 이수가 문씨 데이터 라벨링의 시작이 됐다. 처음 맡은 일은 ‘바운딩 박스’(Bounding Box·사각형 형태로 영역을 지정해 객체를 구분하는 작업) 혹은 ‘폴리곤’(Polygon·외곽선을 따라 점을 찍어 객체를 구분하는 작업) 등의 방식으로 이미지상의 사물을 특정하는 작업이었다. 구체적으로는 지도상의 바다 혹은 육지 구분, 블랙박스 화면에 나타난 차를 세단·스포츠유틸리티차량(SUV)·밴 등 유형별로 구분, 산업폐기물 유형별 구분, 사물의 특성을 색상·형태 등으로 수식하는 작업 등이었다. 주어진 키워드에 부합하는 이미지를 일상에서 촬영해 업로드하는 일도 있었다. 문씨는 “AI 학습에 재료가 되는 이미지를 수집하는 것”이라며 “노부부 등 촬영 동의를 얻기 어려운 사람의 이미지를 업로드할 때 제일 많은 수당을 받았다”고 말했다. 대부분의 작업 수당은 건별로 지급됐으며 적게는 30원, 많게는 100원까지 지급됐다. 비슷한 시기에 이 일을 시작한 주부 이모씨는 “아이들을 유치원에 보내고 틈날 때 음악을 들으며 아무 생각 없이 일할 수 있어 소일거리로 좋다”고 말했다. 문씨는 일의 능률이 오르자 사고력을 필요로 하는 작업을 찾아 나섰다. 그렇게 시작한 것이 텍스트 작업이었다. 정부 간행물이나 학술·논문에서 발췌한 1500자 내외의 글에서 핵심 내용을 담은 질의를 요약해 쓰고 답하는 일이었다. 건당 약 1만원의 수당을 받았다. 매 작업물은 작업 시간 대비 정확도에 따라 평가됐다. 긍정 평가를 받을수록 수당은 올랐고 문씨의 보람도 커졌다. 심지어 데이팅 AI 챗봇의 표현력을 기르는 작업도 했다. 문씨는 “AI가 고객이 원하는 이성상으로 말하게끔 ‘오늘 저녁은 외로워’, ‘너 없이는 안 되겠어’ 등 에로틱한 표현도 구상해 입력해야 했는데 쉽지 않아 중도 포기했다”고 말했다. 채용 공고는 크라우드웍스·아웃라이어 등 국내외 데이터 라벨링 플랫폼이나 아르바이트 구인 사이트, 데이터 라벨링 관련 카카오톡 오픈채팅방 등에서 이뤄졌다. 데이터 라벨러들은 일 시작에 앞서 작업 관리자들로부터 가이드라인 자료를 배포받은 뒤 줌 등 화상회의 플랫폼으로 구체적인 작업 방식을 숙지했다. 능률을 못 내는 데이터 라벨러는 관리자가 중간에 퇴출시키는 경우도 꽤 있었다. 우수한 작업 성과를 낸 데이터 라벨러들에게는 “다음 작업 시 함께 하자”며 러브콜을 보내기도 했다. 등록 회원만 58만명처우는 ‘불안’45%는 연간 1000만원 미만 수입라벨링 플랫폼·오픈채팅방서 채용작업 발주 기업·관리자 번호 몰라문제 제기·동료와 공유도 어려워데이터 라벨러는 지난해 크라우드웍스 등록 회원 기준으로 58만여명이다. 종사자가 늘면서 네이버 카페 ‘데이터라벨링모임’(데라모), 커뮤니티 ‘라벨러 쉼터’ 등이 개설돼 라벨링 팁, 후기, 채용 공고 등의 정보 교류가 활발히 이뤄지고 있다. 2022년 기준 ‘라벨러 쉼터’에서 활동하는 100명의 수입 자료에 따르면 연간 1000만원 미만의 수입을 기록한 라벨러의 비중은 45%, 1000만원 이상 3600만원 미만은 50%, 3600만원 이상은 5%였다. 최근 데이터 라벨러들 사이에선 처우 문제가 자주 거론되고 있다. 근로계약서를 작성하지 않는 등 근로기준법 위반 사례가 적지 않기 때문이다. 근로 기간이 갑자기 늘어나거나 수당 지급이 지연되는 경우도 빈번하다. 김한울 IT노조 사무국장은 “일이 최근에 생기다 보니 종사자조차 자신의 일이 어떻게 분류되는지 잘 모르고, 작업 특성상 동료와 문제의식을 공유하는 것 또한 어렵다”며 “적어도 목소리를 한데 모을 수 있는 창구가 필요하다”고 말했다. 진화하는 AI에 ‘라벨링’도 고도화…진입 장벽 높아지고 양극화 현상도단순 업무 줄고 문답 작성 등 늘어라벨러 능력따라 임금격차 불가피인공지능(AI)의 발전으로 데이터 라벨링 업무는 고도화하는 추세다. AI 지능이 인간 성인에 가까워지면서 더 높은 수준의 지식 학습이 필요해져서다. 이에 데이터 라벨러의 능력에 따라 수행 가능한 업무가 나뉘고 임금 격차도 생겨난다. 17일 서울신문 취재를 종합하면 국내외의 데이터 라벨링이 각광받기 시작한 시기는 생성형 AI 챗GPT가 등장하기 직전인 2020년 전후로 추정된다. 당시만 해도 AI 개발·운영사들이 학습용 데이터를 정제하던 시기라 이미지 처리 등 단순·반복 작업이 많았다. 하지만 AI가 발전하면서 단순 작업은 AI가 스스로 할 수 있게 됐고 해당 작업의 수당은 예전의 절반도 못 미치는 상황이다. 최근 눈에 띄는 점은 거대언어모델(LLM) 개발과 관련한 데이터 라벨링 공고가 늘었다는 점이다. 구체적으로는 특정 주제와 관련한 질의 작성 후 답하거나 글을 요약하는 등의 텍스트 작업이다. 기존 단순·반복 작업보다 수당이 높지만 일정 수준의 이해도나 창의력을 요구하다 보니 상대적으로 진입 장벽이 높다. 줌 등을 통해 실무 테스트나 면접을 보는 경우가 적지 않고 학력과 기존 업무 경력도 따진다. 20대 데이터 라벨러 최모씨는 “AI의 눈·코·입이 돼 주던 라벨링 작업이 논리적 사고를 돕는 작업으로 진화하고 있다”고 말했다. ‘라벨러 양극화’ 현상도 나타나고 있다. 능력이 떨어지는 데이터 라벨러들은 저임금의 단순 작업만 도맡고, 능력 있는 라벨러들이 고임금 작업을 독차지한다. 업계에선 기존 데이터 라벨링 일자리가 줄어든 만큼 새 유형의 일자리가 꾸준히 등장할 거란 전망이 나온다. AI업계 한 관계자는 “데이터 라벨링 자체도 전혀 생각지 못한 일”이라며 “AI의 성장 속도와 이에 따른 시장 파급력을 고려하면 일자리 창출 효과가 더 가시적일 것”이라고 말했다. 시장조사 기관 그랜드 뷰 리서치 보고서에 따르면 전 세계 데이터 수집 및 라벨링 산업 규모는 2021년 16억 7000만 달러(약 2조 4120억원)로 매년 평균 25.1%씩 성장해 2030년에는 80억 5000만 달러(11조 6290억원)에 달할 것으로 분석된다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’(DeepSeek·深度求索)가 전 세계에 충격을 안기면서 창업자 량원펑(40)에도 관심이 쏠리고 있다. 그는 ‘은둔 행보’를 이어가고 있어 더 큰 호기심을 자아낸다. ‘딥시크 쇼크’에 한껏 들뜬 중국 현지 매체들은 춘제(春節·중국의 설)를 맞아 량원펑이 고향을 방문했다는 소식과 함께 교사·동창생 인터뷰 등을 앞다퉈 보도했다. 1일 중국 광둥성의 지방 매체인 난팡두스바오와 잔장파부 등에 따르면 중국 최대 명절인 춘제 기간에 량원펑은 고향인 광둥성 잔장시 우촨을 찾았다. 우촨 곳곳에는 그의 귀성을 환영하는 붉은색 현수막이 내걸렸다. 현수막에는 ‘당신의 귀향을 열렬히 환영합니다’, ‘고향은 당신이 자랑스럽습니다’, ‘량원펑의 성공은 농촌 발전의 새로운 원동력’ 등의 문구가 적혔있었다. 현수막 아래에서 기념사진을 찍는 관광객들도 눈에 띄었다고 현지 매체들은 전했다. 다만 량원펑은 지난달 29일 전후로 고향을 방문했고, 동창생들과 축구를 했다고 알려진 것 외에는 공개 행보를 거의 하지 않고 있다. 그는 “춘제에 고향에 가더라도 조용히 지내고 싶다”고 지인들에게 말한 것으로 전해졌다. 중국 토종 인재…“중학교 때 대학 수학 공부”1995년생인 량원펑은 중국 토종 인재다. 초등학교 교사 부모 슬하 평범한 가정에서 자란 그는 어린 시절부터 학업, 특히 수학 과목에서 두각을 나타낸 ‘괴짜 천재’로 알려졌다. 그의 중학교 시절 담임교사는 “량원펑은 이미 중학교 때 고교 수학을 끝내고 대학 수준의 수학을 공부했다”면서 “수학적 사고력이 매우 뛰어났다”고 전했다. 량원펑의 고교 동창생은 “량원펑은 실험 과제를 좋아했으며 축구를 사랑했다”며 “창업한 뒤에는 완전 자동 자수기계와 같은 제품을 개발하면서 끊임없는 탐구정신을 보였다”고 전했다. 량원펑은 2002년 만 17세에 ‘가오카오’(高考·중국의 수능) 교내 수석의 성적으로 중국 공학 분야 명문인 저장대 전자정보공학과에 입학했다. 저장대에서 2007년 전자정보공학 학사, 2010년 정보통신공학 석사 학위를 취득한 그는 2010년에는 ‘AI 감시 카메라의 지능형 추적 알고리즘 개선’과 관련된 석사학위 논문을 발표했다. 이때 이미 중국 AI 분야 발전 흐름을 파악했다는 평도 있다. 친구와 헤지펀드 창립…이어 딥시크 창업까지해외 유학이나 글로벌 기업체 근무 경력이 없는 그는 2008년 글로벌 금융위기를 계기로 컴퓨터 프로그램을 이용한 금융 투자 ‘퀀트 트레이딩’을 연구하기 시작했다. 2015년에는 대학 친구 2명과 퀀트 전문 헤지펀드 ‘하이플라이어’(High-Flyer, 幻方量化)를 창립했다. 량원펑은 2019년 AI 딥러닝 플랫폼을 개발하는 부서를 회사 내부에 자체적으로 만들었다. 투자 기법을 정교화하기 위해 만든 부서가 딥시크의 출발점이 된 셈이다. 2021년 회사는 최대 1000억 위안(약 20조원) 규모 자산을 관리하며 몸집을 불렸다. 이후 2023년 5월 헤지펀드에서 함께 일했던 직원들과 함께 딥시크를 창업했고, 불과 1년 8개월 만에 AI 모델 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 AI 산업 판도를 뒤흔들었다. 량원펑은 지난해 7월 중국 정보기술(IT) 매체 안융과의 인터뷰에서 “미국과 중국의 AI 기술 격차는 1~2년 차이가 아니라 독창성과 모방의 차이”라며 “본질적으로 이를 바꾸지 못하면 중국은 영원히 추종자에 머물 수밖에 없다”고 말했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 ‘저가형 생성 AI 모델’을 내놓으면서 세계 빅테크 시장이 크게 휘청거렸다. 영국 경제지 이코노미스트는 딥시크에 대해 ‘미국이 수년간 추진한 정책을 무산시켰고, AI 반도체 챔피언인 엔비디아부터 에너지 장비 제조업체인 지멘스 에너지까지 모든 관련 기업의 가치에 큰 타격을 줬다’고 평가했다. 미국 언론은 딥시크의 등장을 “AI의 스푸트니크 모먼트”라고 한 실리콘밸리 벤처 투자자 마크 앤드리슨의 발언을 다뤘다. 스푸트니크 모멘트는 압도적인 기술 우위를 가진 국가가 후발 주자의 기술에 충격을 받는 순간을 가리키는 용어로, 1957년 옛 소련이 최초의 위성 스푸트니크 1호를 미국보다 먼저 쏘아 올린 데서 나왔다. 세계의 시선은 자연스럽게 딥시크의 창업자 량원펑(40)에 쏠리고 있다. 그는 지난 20일 리창 총리가 주재한 전문가 좌담회에 AI 산업 리더로는 유일하게 참여하면서 중국 내에서 관심을 받기 시작했다. 미국 서부 실리콘밸리와 동부 월스트리트를 뒤흔든 량원펑에 대해 중국 현지 언론은 ‘중국 (광둥성) 잔장이 낳은 천재’라며 띄우고 춘제(중국 설)를 맞아 고향을 방문했다거나 그의 주변인 인터뷰를 보도하면서 들뜬 분위기를 풍기고 있다. 31일 현지 언론을 종합하면 량원펑이 찾은 잔장시 우촨 곳곳에 ‘귀향을 열렬히 환영한다’, ‘고향은 당신이 자랑스럽다’ 등 문구를 적은 붉은색 현수막이 내걸렸고, 현수막 아래에서 기념사진을 찍는 관광객들도 적지 않다. 그는 고향에 머물면서 동창생들과 좋아하던 축구를 한 것 이외에는 달리 알려진 행보는 없다. 량원펑의 부모는 초등학교 교사로, 어릴 때부터 수학에 재능을 보인 것으로 알려졌다. 이코노미스트는 전직 교사의 말을 빌려 “량원펑이 중학생 때 대학 수준의 수학을 마스터했다”고도 전했다. 열일곱 살이던 2002년 그는 ‘가오카오’(중국 수능) 교내 수석으로 항저우에 있는 명문대인 저장대 컴퓨터공학과에 진학했고, 같은 대학에서 석사 학위를 취득했다. 2010년 출판한 그의 석사 논문은 ‘AI 감시 카메라의 지능형 추적 알고리즘 개선’으로, 이때부터 AI에 깊이 발을 들인 것으로 보인다. 항저우는 인터넷 기술의 중심으로 전자상거래업체 알리바바 같은 신흥 기업이 탄생한 곳이다. 보통은 해외로 유학을 떠나거나 실리콘밸리로 진출했지만 량원펑과 동료들은 항저우에 남아 방대한 데이터와 알고리즘을 기반으로 한 퀀트 투자 모델을 실험했고, 2013년 자신들이 구축한 거래 모델을 수익화하기 위해 ‘야케비’(Yakebi)를 출범시켰다. 이 경험을 바탕으로 퀀트 헤지펀드인 ‘하이플라이어 퀀트’(High-Flyer Quant)도 공동설립했다. 하이플라이어 퀀트는 빠르게 성장해 관리하는 자산을 2016년 10억 위안(약 1991억원)에서 2019년 100억 위안 이상으로 늘렸다. 그러나 중국 규제 당국과 마찰을 빚으면서 관리 규모가 급격히 축소되기도 했다. 량원펑이 딥시크를 출범시킨 것도 하이플라이어의 알고리즘을 개선하기 위한 노력이 바탕이 됐다. 2019년 2억 위안(약 398억원)을 들여 자체 딥러닝 플랫폼을 개발하는 별도 부서를 만들고, 2021년에는 10억 위안을 투자해 엔비디아의 A100 그래픽처리장치 1만대로 무장했다. 2년 후 이 부서를 독립시킨 조직이 딥시크다. 딥시크는 지난해 5월 초저가 챗봇을 출시하면서 중국 AI 산업에 가격 전쟁을 촉발했다. 당시 량원펑은 가성비 챗봇 출시에 대해 “더 많은 사용자를 확보하기 위한 것이 아니라 딥시크가 새로운 모델을 개발한 결과”라고 소개했다. 미국이 대중국 견제용으로 반도체 수출 제한을 두자 중국내 AI 업체들이 자체 모델 연구를 진행하면서 건진 성과로 풀이된다. 더불어 딥시크의 가성비 전략은 알리바바, 바이두, 바이트댄스, 텐센트 등 중국 테크기업들도 저가 전쟁에 뛰어들게끔 했다. 이코노미스트는 “딥시크의 R1이 확실히 강력한지에 대해서는 의심하는 사람이 있다”면서도 “R1은 량원펑이 추구하는 범용인공지능(AGI)을 위한 새로운 모델 구축에서 진전을 보이는 증거로서는 의미가 있다”고 분석했다.

쓸모 있는 ‘수학’을 찾아서1년 52주 중 50회 이상 학회 참석다른 사람과 소통하며 쌓는 학문학자들이 ‘혹’할 아이디어를 줘야많은 이 도움 주는 연구하는 게 꿈수학은 왜 중요할까‘언포자’였기에 수포자 마음 이해AI 시대에선 수학은 엄청난 ‘무기’알고리즘 이해 못하고 코딩 교육?글을 잘 쓰기 위해 타자 배우는 꼴한국 수학교육은이과 수학에서 미적분 뺀 것은 패착점수만 딴 학생은 첫 수업부터 멘붕기본 문제들 풀면서 성취감 느껴야지금의 교육으로는 수포자만 양산사람은 누구나 크고 작은 선입견을 갖고 있다. ‘수학자’라고 하면 덥수룩한 머리에 두꺼운 안경을 끼고, 주변 일에는 관심이 없이 오로지 숫자와 식에 빠진 외골수를 떠올리기 십상이다. 그렇지만 기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산 과학 연구단 의생명수학그룹을 이끄는 김재경(42) 카이스트 수리과학과 교수를 만나면 그런 선입견은 이내 깨진다. 서글서글한 인상에 장난기 가득해 보이는 눈은 수학자라기보다는 세상일에 관심이 많은 공학도나 심리학자 같은 느낌이다. 게다가 ‘자신감’ 넘치는 목소리와 어조로 수학에 관해 이야기하는 것을 듣고 있노라면 나도 모르게 수학과 사랑에 빠질 것만 같은 느낌이 든다. 응용 수학 분야에서 가장 주목받는 젊은 수학자인 김 교수를 지난 13일 서울신문 광화문 사옥에서 만났다. -최근 예능 프로그램 ‘유퀴즈’는 물론 과학 관련 유튜브에도 여러 차례 출연했다. 알아보는 사람이 많을 것 같다. “변한 것은 없다. 주변에 알아보는 사람도 별로 없고…(웃음). 가족들만 좋아해 주는 것 같다.” 김 교수와 그가 연구하는 수리생물학에 대한 대중과 언론의 관심이 최근 급증하고 있지만 그는 훨씬 이전부터 해외에서 주목받아 왔다. 2013년 미분방정식을 이용해 생체리듬을 조절하는 약효를 다양한 환경에서 예측하는 논문을 발표해 글로벌 제약사들의 관심을 한 몸에 받았다. 특히 화이자가 2016년 김 교수에게 공동 연구를 제안해 화제가 되기도 했다. -최근 수면장애 연구로 관심을 끌었다. 요즘은 어떤 연구를 하고 있나. “생체 시계 관련 연구와 수면 연구를 계속하고 있다. 지난해 수면 의학자와 함께 만든 수면장애 측정 앱을 계속 수정하고 있다. 이번 겨울에도 추가 지원자를 받아 국내뿐만 아니라 외국에서도 사용할 수 있도록 작업 중이다. 양극성 장애(조울증) 환자의 증세 발현 시기를 수학으로 예측하는 연구도 하고 있다. 이를 스마트 기기나 앱으로 예측하는 기술도 개발 중이다.” -연구만으로도 시간이 부족할 텐데, 과학문화 확산이나 과학 대중화에 적극적이다. “사명감이 있다기보다는 수학을 어려워하는 학생들에게 수학 공부를 하면 ‘이런 일을 할 수 있어’라는 것을 알려 주고 싶었다. 그리고 수학을 포기하는 학생이 조금이라도 줄었으면 하는 바람 때문이다.” -사람들은 ‘수학자’라고 하면 떠올리는 이미지가 있다. ‘그런’ 수학자처럼 보이지 않는다. “연구 특성 때문인 것 같다. 내가 하는 응용 수학은 결코 혼자 할 수 있는 학문 분야가 아니다. 연구 문제를 찾을 때는 나도 즐거워야 하지만 사람들에게 쓸모가 있는 것인지부터 고민한다. 쓸모를 알기 위해서는 다른 사람과 담을 쌓고 살 수 없다. 그러다 보니 삶의 자세나 행동까지 달라진다. 1년 52주 중 50회 이상 수학 이외 학회에 참석해 사람들을 만난다. 연구실에 있는 학생들도 처음 들어올 때와 몇 년 지난 뒤 성격이나 태도가 확 달라진 것을 자주 본다.” -여러 분야에 걸쳐 협업 연구를 많이 한다고 들었다. 전공이 다른 연구자들과 함께한다는 것이 쉽지 않을 텐데. “다른 분야 사람들과 이야기하면서 에너지를 받는 느낌이다. MBTI로 따지면 대문자 E 정도 될 것이다(웃음). 다른 사람과 소통하면서 새로운 것을 배우는 것이 좋다. 사람을 어려워하지 않는 성격 때문인지는 모르겠지만, 모르는 것은 모른다고 솔직히 얘기하고, 원하는 결과가 나오지 않더라도 자주 연락하며 이야기하는 것이 비결이라면 비결이다.” -수리생물학은 어떤 학문인가. “세포 발달이나 암 생성, 수면 주기 등 생체에서 나타나는 모든 생명 현상을 수학이라는 언어로 표현하는 분야다. 쉽게 얘기하면 컴퓨터가 복잡한 생명 현상을 이해할 수 있도록 숫자로 표현해 주는 학문이다. 수리생물학자는 실험하는 학자들이 ‘혹’할 만한 아이디어와 인사이트를 수학으로 제공해 준다.” -그렇다면 학창 시절 수학과 생물을 좋아했었나. “수학을 열심히 하고, 재미있어하기는 했지만 특출나게 잘했다고는 말할 수 없다. 학창 시절 가장 어려워했던 과목은 국어였다. 사실상 ‘언포자’(언어영역 포기자)였기 때문에 ‘수포자’(수리영역 포기자)의 심정을 너무나도 잘 이해한다. 국어보다 수학을 좋아했던 것은 똑같은 노력을 했을 때 수학 점수가 월등히 높게 나왔기 때문이기도 하다. 수학 전공으로 대학에 가서 제일 즐거웠던 것은 수학만 공부해도 된다는 생각이 들어서였다. 물리, 화학, 생물, 지구과학 등 과학 4과목 중 생물학을 제일 싫어했다. 뭔가 정리되지 않고 산만한 느낌이었다. 그렇지만 싫어했던 생물학을 연구하고 있고, 어렵지만 꾸역꾸역 공부했던 국어 덕분에 책도 쓸 수 있었다. 싫어하는 공부도 해야 하는 이유가 아닌가 싶다.” -프로필을 보면 승승장구했던 것으로 보인다. ‘실패’한 연구가 있었나. “예상대로 나왔던 것이 절반, 실패한 것이 절반이다. 사실 연구에서 실패라는 것은 없다고 생각한다. 당장은 실패했더라도 그 경험이 남아서 언젠가는 송곳처럼 튀어나와 다른 연구에 도움을 준다. 원하는 결과가 나오지 않으면 뭐가 더 필요할까, 뭘 더 보강해야 할까를 고민한다. 대학원생들과 열심히 고민했는데 실패하면 학부생을 합류시켜 함께 연구하기도 한다. 새로운 시각이 돌파구를 마련해 줄 때도 적지 않기 때문이다.” -수학은 왜 중요한가. “컴퓨터나 인공지능(AI)과 소통하기 위해서는 그것들이 이해할 수 있는 알고리즘을 짜야 하는데, 그것을 가능하게 하는 것이 수학이다. 수학을 잘한다는 것은 1980~90년대에 영어를 잘한다는 것과 비슷하다. AI가 발전할수록 수학의 유용성은 더 커질 것이다.” -누구나 학창 시절 한 번쯤 ‘수학은 왜 배울까’를 고민한다. 수학자로서 어떤 대답을 해 주고 싶나. “속된 말로 잘 먹고 잘살 수 있기 때문이다. AI와 컴퓨터가 일상이 되는 시대에 수학은 엄청난 무기다. 금수저, 은수저, 흙수저를 이야기하는데 나는 ‘수학 수저’를 말하고 싶다. 수학을 잘하는 것이 경력과 연봉에 막대한 영향을 미치는 시대가 됐다. 이미 미국은 그런 상황이다. 우리나라에서는 AI 시대에 대비하기 위해 코딩 교육이 필요하다고 하는데, 말이 안 된다. 세계적 AI 기업에서 필요로 하는 것은 프로그램을 잘 짜는 사람이 아니라 알고리즘을 이해하고 설계할 수 있는 사람이다. AI 시대 대비를 위해 코딩 교육을 하는 것은 마치 글을 잘 쓰기 위해 타자 연습을 열심히 한다는 말과 다르지 않다. 이상하지 않나?” -지난해 정부가 이과 수학에서 미적분을 빼는 결정을 했다. 어떻게 생각하나. “학업 부담 때문에 범위를 줄인다는 것은 수학자 입장에서 말이 안 된다. 당장 고등학교 때 학습 부담을 낮추자고 미적분을 빼고 뭘 빼고 하는데, 그러면 결국 대입에 유리한 과목을 선택해 진학하게 된다. 문제는 그렇게 대학에 들어간 친구들은 첫 수업을 듣자마자 그야말로 ‘멘붕’에 빠지게 된다는 것이다. 지금 제가 보기에는 일반계 고등학생과 수학의 모든 분야를 제대로 배우고 오는 과학고나 영재고 같은 특목고 학생 사이에 격차가 뚜렷하게 존재한다. 똑같은 서울대, 카이스트 학생이라도 수학 수준이 2년 이상 벌어져 있다고 본다. 과거에는 1년 정도였는데 이 차이가 평생 갈 수 있다. 범위를 줄이고 성적별로 줄을 세우려고 하다 보면 기본적이고 핵심적인 개념을 묻기보다는 어렵게 꼬아서 문제를 내게 된다. 제일 안타까운 것이 이런 교육 정책 때문에 수학을 좋아하고 잘할 수 있는 아이들도 수포자가 되는 것이다. 수학 공부 범위를 줄인다고 수포자 비율이 줄어들었나? 절대로 그렇지 않다. 한 번 통계를 내봤으면 좋겠다.” -수학을 잘할 수 있는 방법, 아니 수학을 못하더라고 싫어하지 않게 하는 방법이 있을까. “수학을 포기하지 않게 하는 방법은 기본 문제를 많이 풀어 보고, 그날 배운 것은 그날 다시 확인하는 것이다. 다른 학문도 그렇겠지만 수학은 복습이 중요하다. 고등학교뿐만 아니라 대학에서도 마찬가지다. 수학의 기본 개념을 모른다는 것은 어려워서가 아니라 손을 놔서 그런 것이다. 수학에서 중요한 것은 성공의 경험을 많이 갖게 하는 것이다. 지금의 교육이나 시험 방식은 수학에 대한 성취감을 못 느끼게 한다는 점이 문제다. 솔직히 지금 같은 교육 체계에서 수학을 잘하는 방법이나 수학 점수를 잘 받는 방법은 사교육밖에 없지 않나 싶다. 꼬인 문제를 풀려면 그런 꼬인 문제를 반복해서 풀어 보는 방법밖에 없다. 결국 교육 시스템이 수포자를 양산하고 있다.” -학창 시절 수포자였다는 사람들이 성인이 돼서는 의외로 수학에 관심을 갖는다. 요즘 서점가에 수학 관련 교양서가 많고 수학 동영상도 인기를 끄는 것만 봐도 알 수 있다. 이런 현상을 어떻게 생각하나. “그런 것을 보면 수포자도 사실은 수학을 좋아했던 것 아닐까 하는 생각이 든다. 학교 수업에서 배울 수 없는 이야기를 들으면서 수학에 대한 매력을 느끼는 것이 아닐까? 물론 학교에서 그런 것을 가르쳐야 한다고 말하기는 어렵다. 시험에 나오지 않는 것을 가르치면 곧바로 학부모의 항의 전화가 폭주할 것이다. 학교에 그런 것을 바란다는 것은 쉽지 않다. 요즘은 자기가 조금만 노력하면 수학의 뒷이야기나 재미있는 수학 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다.” -연구자로서의 꿈은. “수리 생물학자로서의 꿈이자 가장 행복한 일은 많은 사람이 내가 한 연구에 도움을 받는 것이다. 말 그대로 사람들에게 도움이 되는 수학을 하고 싶다.”

만성질환, 개인 넘어 국가에 부담완치보다 증상 완화 치료에 집중천연물, 만성질환에 효과적 대응신비한 구조, 신약 후보물질 주목KIST 강릉연구소, 기술개발 앞장한국산 천연물 신약 ‘장애물’ 극복인공지능으로 인체 내 작용 예측원료 표준화 통해 연구 신뢰 확보올해 7월 우리나라의 65세 이상 노인 인구가 1000만명을 넘어섰다. 2025년에는 대한민국 전체 인구의 20%가 노인인 초고령 사회에 진입한다. 전남, 전북, 경북, 강원, 부산 등의 지자체는 한발 앞서 이미 초고령 사회에 들어선 상태다. 보건복지부의 경제협력개발기구(OECD) 보건통계(2023)에 따르면 우리 국민의 기대수명은 83.6년이다. 반면 e-나라지표에 따르면 신체적·정신적으로 건강하게 생활할 수 있는 건강수명은 72.5년에 그치고 있다. 질병과 장애로 고통받는 유병 기간이 11.1년이나 되는 것이다. ●만성질환, 전 세계 의료비 70% 차지 한국인의 보편적인 장수가 사회적 부담이 아닌 축복이 되기 위해서는 ‘기대수명’의 연장 이상으로 노년에도 건강하고 독립적인 삶을 유지할 수 있는 ‘건강수명’의 증진이 중요하다. 이를 위해서는 특히 고령화에 수반되는 만성질환에 대한 정책적 대응이 필수적이다. 장기적인 관리와 치료가 필요한 만성질환은 개인의 삶의 질 저하를 넘어 이미 과부하 상태인 국가 의료 시스템 전반에 더 큰 부담으로 작용할 수밖에 없다. 이는 비단 세계에서 고령화 속도가 가장 빠른 한국만의 문제가 아니다. 세계보건기구(WHO)는 지구촌 전반의 고령화 추세 속에 노인성 만성질환이 전 세계 의료비 지출의 약 70%를 차지하는 것으로 추산하고 있다. 암, 당뇨병, 뇌졸중, 심혈관질환 등의 만성질환은 대체적으로 발병 원인이 불명확하고 발생 시점도 정확히 알기 어렵다. 따라서 완치보다는 증상 완화에 치료와 관리의 초점을 맞춰야 한다. 이런 만성질환에 효과적으로 대응할 수 있는 소재가 바로 ‘천연물’이다. 자연계의 생명체들은 천적과 환경 스트레스로부터 스스로를 보호하기 위해 2차 대사산물을 생성한다. 인류 역시 오래전부터 자연의 선물인 생합성 천연물의 약효를 질병의 치료와 안정적 관리에 이용해 왔다. 이집트와 로마인들이 약재로 쓴 버드나무 껍질에서 유래된 소염진통제 아스피린이 대표적이다. 주목에서 유래한 항암제 탁솔도 유명하다. 코로나바이러스 치료제 렘데시비르와 팍스로비드 역시 천연물을 인공적으로 합성하는 천연물 전합성 연구를 바탕으로 만들어졌다. 양귀비에서 추출하던 천연물 모르핀과 커피 성분 카페인도 이제 많은 양이 인공적으로 합성돼 의약품과 식품 대량생산에 이용되고 있다. 천연물 전문 국제 과학저널(Journal of Natural Products)의 분석으로는 1981년부터 2019년까지 미국 식품의약국(FDA)에서 승인한 암 분야 저분자 신약 185개 중 약 65%가 이런 천연물 혹은 천연물 기반의 화합물이다. 이는 자연이 선사하는 신비하면서도 매우 복잡한 구조의 천연물이 현재까지 알려진 의약품뿐만 아니라 새로운 신약 후보물질이나 활성구조를 발견할 수 있는 매우 광활한 신대륙이라는 사실을 잘 보여 주고 있다. 우리나라의 대표적인 천연물 기반 의약품으로는 SK케미칼의 골관절염 치료제 조인스정과 동아제약의 위염 치료제 스티렌이 꼽힌다. 천연물의 이런 다중성분(Multi-components)과 다중타깃(Multi-targets) 특성은 만성질환 대응 약물로서의 큰 장점이다. 하지만 신약으로서 인정받는 데에 가장 큰 허들로도 작용한다. 천연물의 구조가 매우 복잡하기 때문에 학술적으로 천연물 속의 구성성분들을 하나하나 분리해서 각각의 성분들이 어느 지점에서, 어떤 방식으로 작용하는지를 모두 증명하는 것이 극히 어렵기 때문이다. 이런 어려움은 마치 모래사장에서 바늘을 찾는 것에도 비유되곤 한다. 그만큼 연구 호흡도 길고 논문도 내기 힘든 분야이다. ●천연물 기반 화합물 DB로 만들어 세계 무대에 진출할 수 있는 한국산 천연물 신약의 탄생을 위해서는 이런 장벽을 극복해야 한다. 우리나라에서는 천연물 전문 정부출연연구소인 한국과학기술연구원(KIST) 강릉 천연물연구소가 앞장서고 있다. 강원 지역의 풍부한 천연물 자원 접근성을 고려해 강릉에 자리잡은 이곳에서는 현재 과학적이고 표준화된 소재 공급 기술부터 인공지능(AI)을 활용한 작용기전 규명까지 천연물 식의약품 개발 전 주기에 걸친 기반기술 연구가 이뤄지고 있다. 최근에는 임무 중심 연구소인 천연물신약사업단의 출범과 함께 국내 천연물 식의약품 개발의 전진기지 역할이 더욱 강화되고 있다. 이곳의 연구개발 움직임에서 특히 더 주목받고 있는 것은 멀티오믹스 및 네트워크 파마콜로지 등 바이오 분석기술을 활용한 작용기전 규명 연구와 함께 새롭게 시도되고 있는 AI를 활용한 작용기전의 예측이다. 천연물의 과학적 규명을 위해 설계된 연구 시스템(NPI-Finder)은 천연물 내 물질들의 각 생리활성을 직접적으로 일일이 검증하는 기존의 연구 방식에서 탈피해 천연물의 구성 성분들이 생체 내에서 어떤 기능을 수행하는지에 대한 분자 수준의 정보를 예측할 수 있게 하고 있다. 이 시스템은 대규모의 문헌 정보로부터 천연물의 성분 정보를 추출해 수십만 개의 천연 유래 화합물 정보를 데이터베이스로 만든 것이다. 이를 기반으로 최신의 AI 도구를 활용해 천연물 화합물과 단백질의 상호작용 정보를 대규모로 예측할 수 있다. 효율적으로 천연물 추출물의 인체 내 기전을 규명할 수 있다. 연구진은 이런 효율적인 천연물 추출물의 인체 내 작용기전 규명이 글로벌 천연물 신약 탄생의 중요한 마중물이 될 것으로 기대하고 있다. 천연물 신약 개발의 또 다른 난제는 원료의 표준화이다. 농업의 형태로 재배하는 천연물은 기후와 환경에 따라 그 성분함량의 변화가 극명하게 차이가 날 수 있다. 따라서 원료의 표준화는 신약 개발의 품질, 안전성, 유효성을 보장하고 연구의 신뢰성을 확보하는 데 매우 중요하다. 성분함량의 균일성을 확보하기 위해서는 재배, 수확, 처리, 추출, 가공에 이르는 모든 과정에서 표준화가 필요하며 특히 식물재배 단계에서 표준재배법을 통한 정밀한 생산관리가 중요하다. 살아 있는 생명체인 식물을 매번 기계로 찍어내듯 똑같이 재배하는 것은 사실상 불가능한 일이다. 하지만 천연물 성분 즉 유효성분들이 일정한 범위 내로 유지될 수 있도록 관리하는 것은 신약 개발의 관점에서 매우 중요하다. 이에 따라 농림축산식품부는 국가적으로 천연물 표준화를 지원하기 위해 ‘천연물소재 전주기 표준화 허브 구축 사업’을 공모했으며, KIST 강릉 천연물연구소를 품고 있는 강원 강릉시가 1호 허브로 선정돼 천연물 생산 기업의 표준화 지원을 적극적으로 추진하고 있다. 표준화된 원료 생산은 식량위기 대응의 유력한 수단으로도 주목받고 있는 식물공장이 효과적인 대안이 될 수 있다. 식물공장은 단위면적당 생산량을 높이는 것뿐만 아니라 유효성분의 함량을 극대화한 원료 재배를 가능케 한다. 통제된 환경 속에서 재배가 이뤄지기 때문에 노지 재배보다 매우 균일하게 고품질의 식물을 생산할 수 있으며 외부와 격리된 공간에서 재배가 이뤄지기 때문에 병해충, 농약, 중금속 등의 오염물질 혼입 가능성도 매우 낮아지게 된다. 이는 생물 유전자원에 대한 권리를 담고 있는 나고야 의정서 발효에 따라 해외 식물의 원재료 수입 및 제품 수출에 상당한 제약이 불가피한 가운데 주요 생약식물의 국내 재배 시스템 확보, 국내 기후에 적응하지 못하는 해외 유래 식물의 안정적인 재배에도 매우 효과적인 대응 수단이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 물론 식물공장에도 장점만 있는 것은 아니다. 노지 재배에 비해 초기 투자액과 유지비용이 높기 때문에 여전히 사업성은 낮은 상황이다. 하지만 다양한 관련 기술 개발로 산업 환경이 급성장하고 있는 만큼 향후 천연물 원료생산의 중요한 수단이 되는 것은 시간문제일 것이라 예상하고 있다. ●세계 천연물 의약품 시장 급성장 천연물은 화합물뿐 아니라 추출물 그 자체로도 다양한 성분이 다수의 작용점에 작용하는 효능을 갖고 있어 노화에 따른 만성질환 관리에 효과적이라고 알려져 있다. 많은 이들이 상시 복용하는 홍삼 추출물 진액이 좋은 예이다. 이런 믿음을 반영하듯 우리나라의 천연물 기반 건강기능식품 시장은 특히 코로나19 팬데믹 시기 급성장하며 2023년 6조 2000억원 규모까지 확대됐다. 또한 가구당 한 번이라도 건강기능식품을 구매했거나 구매할 예정임을 반영하는 구매경험률도 81.2%에 달하며 천연물에 대한 신뢰와 기대가 더욱 높아지고 있음을 알 수 있다. 이런 급격한 성장세는 국제 천연물 의약품 시장도 마찬가지이다. 글로벌 시장조사기관 포천 비즈니스 인사이트에 따르면 글로벌 천연물 의약품 시장은 2023년 2164억 달러, 2024년 2330억 달러, 2032년 4370억 달러 규모로 연평균 8.17%의 고성장을 거듭할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 비교적 이른 시기인 지난 2000년 ‘천연물신약연구개발특별법’을 제정하며 다부처가 참여하는 천연물 신약 개발사업에 착수한 바 있다. 전통의약 지식 분야에서 미국·유럽과 비교해 상대적 우위와 경쟁력 확보가 가능하다는 판단 아래 천연물신약을 국가 기간산업으로까지 발전시키겠다는 청사진이었다. 하지만 그간 사업 전반의 재점검 등 크고 작은 굴곡 속에 천연물신약 연구개발 촉진법의 가장 큰 목적이었던 ‘국민건강 증진과 국가경제 발전에 기여’는 이제 법령상의 정의로만 남아 있을 뿐 그 의미가 크게 퇴색된 상태라 할 수 있다. 전 세계에서 가장 빠른 속도로 초고령 사회로 향하고 잇는 우리나라는 최저 출산율까지 더해지며 2030년께 이웃 나라 일본을 제치고 세계에서 노령화 지수가 가장 높은 ‘노인대국’이 될 것이 점점 더 확실시되고 있다. 초고령 사회의 가장 큰 국가적 난제가 될 만성질환 증가에 대응하기 위해서는 천연물 신약 연구개발의 역량 강화를 위한 정책적 관심과 지원이 더욱 절실한 상황이다. ■정상훈 단장은 천연물로부터 신약 및 개별인정형 건강기능식품 개발 전문가로 KIST에서 20년간 천연물 분야 원천기술 연구를 수행해 왔다. 녹내장, 안구건조증 및 황반변성에 유효한 천연물 소재 개발 및 산업화 연구를 추진하고 있으며 최근에는 안구건조에 유효한 천연물 소재를 기반으로 개별인정형 건강기능식품을 개발했다. 또한 국내 최초의 경구용 녹내장 천연물 치료제를 개발해 IND 승인을 받은 바 있다. 정상훈 KIST 천연물신약사업단장

3년 연속 우수논문상 수상 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 10월에 진행된 ‘2024년도 제36회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(이하, HCLT 2024)’에서 생성형AI 성능의 핵심 기반이 되는 RAG(검색증강생성) 기술과 관련된 논문으로 ‘우수 논문상’을 수상했다고 밝혔다. HCLT 2024는 AI 기술을 접목한 한국어처리기술 개발과 연구 성과를 공유하는 국내 가장 권위있는 자연어처리 학술대회다. 올해도 국내 인공지능 산업에 영향을 미치고 있는 유수의 기업들과 학계 인사들이 제출한 논문 중 총 109편의 쟁쟁한 논문이 채택되었으며, 이 중 최우수 논문 2편, 우수 논문 12편이 선정됐다. 와이즈넛은 2022년에는 우수 논문상을, 2023년에는 최우수 논문상을 수상한 바 있으며, 올해 역시 우수 논문상을 받으며 3년 연속 꾸준히 언어처리분야의 AI 기술 우수성을 증명하고 있다. 와이즈넛은 이번 학술대회에 제출한 총 4편의 논문이 모두 채택되었으며, 그중 1편은 우수 논문으로 선정되는 성과를 거두었다. 각 논문은 ▲데이터 전처리 ▲데이터 분석 ▲검색 모델 ▲독해 모델 등 RAG 시스템을 구성하는 일련의 모듈과 이들을 통합하는 연구를 제안하는 내용으로, 생성형AI 기술의 성능을 향상시킬 수 있는 전방위적 기술력을 증명해 보였다는 점이 그 의미를 더했다. 금번 우수 논문상을 수상한 ‘관련성 게이트를 활용한 FiD 시스템의 패시지 선별 및 답변 생성 성능 향상’(저자: 최승호, 박시현, 김민상, 박찬솔, 왕준호, 김지윤, 김봉수) 논문은, 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받은 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성기술 개발’로 수행된 연구다. 본 연구는 RAG 시스템에서 답변을 생성하는데 사용되는 독해 모델 중 하나인 FiD(Fusion-in-Decoder)모델이 불필요한 정보를 포함한 패시지를 걸러낼 수 있도록 ‘관련성 게이트’라는 기법을 새롭게 제안했다. 해당 기법은 질문과 연관된 정보를 선별 및 추출하여 적은 파라미터로도 학습 안정성과 정확도를 크게 향상 시킬 수 있어, 답변 성능을 현격하게 개선하는 특징이 있다. 해당 기술을 활용하면 파라미터 수가 적은 도메인 특화 sLLM으로도 안정적인 답변이 가능하게 되어, 더 많은 기관 및 기업에 내부 지식 기반의 정확도 높은 RAG 서비스를 제공할 수 있게 되는 것이다. 이번 HCLT에서 와이즈넛이 제출 및 채택된 한국어처리 관련 연구는 자사가 보유한 자체 RAG기반 생성형AI 솔루션 ‘WISE iRAG’(와이즈 아이랙)에 기반영되어 RAG 기술 전반의 통제력과 품질 및 성능 고도화 연구에 모두 활용되고 있다. 강용성 와이즈넛 대표는 “와이즈넛이 AI 기술 선도 기업으로서 HCLT 학회에서 매년 의미 있는 성과를 거두고 있어 뜻깊은 한편, 이러한 성과가 회사의 기술 방향이 올곧게 나아가고 있음을 보여주는 중요한 지표 중 하나라 생각한다”라며, “와이즈넛은 지금까지처럼 AI 기반 한국어처리기술 관련 연구개발에 아낌없는 투자를 통해, 한국어 AI 기술 생태계와 초지능 시대로의 기술 발전에 기여하고 대체 불가능한 독보적 위치를 선점해 나갈 것”이라고 말했다.

텍스트 요약하고 음성 명령도 이해그룹방에 머물며 멤버들 일 돕기도 “이용자에 최적화된 응답 제공 지향” “어제 부산 콘퍼런스는 잘 다녀오셨어요?” 인공지능(AI)이 이용자의 기존 대화 내용을 기억했다가 먼저 말을 건다. 이용자가 “네가 추천해 준 갈비집 정말 맛있었어”라고 칭찬하자 AI는 “아 그랬군요! 추천해 드린 장소가 마음에 드셨다니 정말 다행이네요”라며 감사를 전한다. 잠시 후 이용자가 “이번 주 중요한 일정 좀 알려 줄래?”라고 묻자 AI는 이번 주 회사 동기 모임과 데이트 일정이 있다고 알려 준다. 카카오가 22일 공개한 AI 서비스는 거창한 AI 모델 개발 경쟁에서 벗어나 누구나 쉽게 친구와 대화하듯 AI를 활용하는 데 초점이 맞춰져 있다. 모바일 시대 ‘카카오톡’을 통해 사람과 사람을 연결했다면, 이제는 ‘카나나’라는 새로운 애플리케이션(앱)을 통해 AI와의 새로운 연결을 시도한다. 정신아 카카오 대표는 이날 경기 용인 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 개발자 콘퍼런스 ‘이프카카오(if kakao) AI 2024’ 기조연설에서 “연내 사내 테스트 버전 출시를 시작으로 빠르게 개선해 새로운 경험을 만들어 가겠다”고 말했다. 카카오의 통합 AI 브랜드 카나나는 ‘가장 나다운 AI’라는 의미를 담고 있다. 이 서비스를 구현하는 AI 메이트(친구)는 ‘나나’와 ‘카나’로 주어진 역할은  다르다. 나나는 이용자의 친구 역할, 때로는 비서 역할을 하며 이용자가 일대일 채팅을 하거나 그룹방 대화 때 늘 이용자를 돕는다. PDF 파일로 된 논문을 업로드한 뒤 이 논문의 핵심 아이디어를 물으면 나나가 답을 해 주기도 한다. 음성으로 대화를 나누는 것도 가능하다. “나나야, 산책할 때 듣기 좋은 노래 찾아줘”라고 음성 명령을 하면 그에 맞는 플레이리스트를 추천해주는 식이다. 반면 카나는 특정 그룹방에 머물면서 그 멤버들이 요청하거나 필요한 일을 돕는 역할을 한다. 예를 들어 대학생 스터디 모임 방에서 멤버들이 관련 논문을 잘 이해했는지 퀴즈를 내달라고 하면 객관식 4지 선다형으로 문제를 내고 채점도 한다. ‘귓속말’ 기능도 눈에 띈다. 이 기능을 활용하면 뒤늦게 그룹 대화에 참여한 이용자가 조용히 이전 대화 내용의 요약본을 확인할 수 있다. 이상호 카나나엑스 성과리더는 “일대일 대화, 그룹 대화의 맥락을 파악하고 중요한 정보를 기억해서 이용자 개인에 최적화된 응답을 하는 게 기존 AI 서비스와의 차별점이자 카나나의 지향점”이라고 말했다.