북한이 ‘북한판 하이마스(HIMARS)’로 불리는 신형 240㎜ 방사포 생산에 들어간 정황이 포착됐다. 김정은 북한 국무위원장은 인공지능(AI)과 자동화를 무기체계에 확대하라고 주문했다. 북한이 미사일·방사포·공격드론을 동시에 쏟아붓는 ‘복합타격’ 능력을 키워 한국 방공망의 대응 부담을 높이려 한다는 분석이 나온다. 21일 미국 군사전문매체 밀리터리워치 등에 따르면 김 위원장은 지난 16~18일 주요 군수공장을 시찰하면서 공격·방어 무기체계의 AI 수준을 높이고 포병 무기의 장갑화와 자동화를 강화하라고 지시했다. 생산능력 확대와 군수공장 현대화도 주문했다. 북한이 공개한 사진에는 개량형 600㎜ 초대형 방사포와 신형 240㎜ 방사포, 여러 종류의 드론으로 추정되는 무기가 등장했다. 신종우 한국국방안보포럼(KODEF) 사무총장은 신형 240㎜ 방사포가 시험평가를 마치고 양산 과정에 들어간 것으로 보인다고 분석했다. 신형 240㎜ 방사포는 미군의 고속기동포병로켓시스템(HIMARS·하이마스)처럼 차륜형 차량에 발사대를 얹어 ‘북한판 하이마스’로 불린다. 북한은 지난 5월 김 위원장 참관 아래 이 무기와 개량형 240㎜ 유도탄을 시험했다. 당시 북한은 AI 기술을 적용한 순항미사일도 함께 시험했다. ‘북한판 하이마스’부터 드론까지…AI·자동화 속도 북한은 개별 무기의 성능을 높이는 데서 더 나아가 서로 다른 타격수단을 하나의 지휘체계로 묶는 데도 속도를 내고 있다. 북한군은 지난 12일 장거리포병과 미사일 부대를 동원해 ‘연합화력타격훈련’을 실시했다. 전술탄도미사일과 순항미사일, 대구경 방사포뿐 아니라 여러 종류의 공격드론까지 한꺼번에 동원했다. 북한은 당시 ‘통합화력지휘체계’의 운용 능력을 검증했다고 밝혔다. 서로 다른 무기를 자동화된 지휘체계로 통제하면서 목표물을 집중 타격하는 능력을 시험한 것이다. 미국 싱크탱크 전쟁연구소(ISW)는 북한이 한 차례 훈련에서 단거리탄도미사일과 방사포, 순항미사일, 드론 등 네 종류의 무기를 함께 사용한 것은 처음이라고 분석했다. 러시아가 우크라이나를 공격할 때 탄도·순항미사일과 장거리 드론을 섞어 쓰는 방식과 유사하다는 평가도 내놨다. 미사일·드론 섞어 쏜다…韓 방공망 대응 부담↑ 이런 복합타격은 비행 특성이 다른 무기를 동시에 투입해 상대 방공망의 대응을 어렵게 만든다. 탄도미사일은 빠른 속도로 높은 고도에서 낙하하는 반면 순항미사일은 낮게 비행한다. 상대적으로 작고 느린 드론까지 섞이면 탐지부터 요격 수단 선택까지 방어 측이 처리해야 할 표적이 복잡해진다. ISW는 북한이 이런 타격체계를 발전시키면 한국의 통합방공·미사일방어(IAMD) 체계를 돌파하는 능력을 높일 가능성이 있다고 분석했다. 북한이 러시아의 우크라이나전 경험을 참고해 다양한 장거리 타격수단을 결합하려는 움직임일 수 있다는 것이다. 여기에 AI와 자동화까지 결합하면 표적 탐지와 화력 배분, 공격 결정에 필요한 시간을 줄이는 방향으로 발전할 가능성이 있다. 다만 북한이 실제 무기체계에 AI를 어느 수준까지 적용했는지는 확인되지 않았다. 북한은 무기 생산과 시험도 이어가고 있다. 지난 20일에는 원산 일대에서 동해상으로 단거리탄도미사일 2발을 발사했다. 한국 합동참모본부에 따르면 첫 번째 미사일은 약 450㎞, 두 번째는 600㎞ 이상 날아갔다. 김 위원장은 최근 군수공장 시찰에서 포병이 “가장 집중적이고 파괴적이며 대량적이고 다방면적인 공격력”을 갖춰야 한다고 강조했다. 북한이 방사포와 미사일에 드론·AI·자동화된 지휘체계까지 결합하면서 한국군이 동시에 대응해야 할 위협도 한층 복잡해지고 있다.

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

우리 몸의 면역체계는 세균이나 바이러스처럼 해로운 물질을 공격해 몸을 보호한다. 하지만 면역체계에 이상이 생기면 자신의 정상적인 조직을 적으로 잘못 인식해 공격하기도 한다. 항난소자가항체는 면역체계가 자신의 난소를 공격할 때 나타날 수 있는 항체다. 원인을 알 수 없는 조기 난소부전 환자에서 많게는 약 30%에서 이 항체가 발견되는 것으로 알려져 있다. 이런 가운데 대구차병원 난임센터(원장 궁미경) 한애라 교수는 난소를 공격하는 항난소자가항체(Anti-Ovarian Antibody, AOA)의 유무에 따라 난소기능이 조절되는 요인이 다르다는 사실을 확인했다고 21일 밝혔다. 이번 연구는 난소기능 저하 환자의 면역 상태에 따라 위험을 예측하고 치료 방향을 정하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 연구 결과는 국제학술지 ‘Journal of Autoimmunity’ 최신호에 게재됐다. 한 교수팀은 생식과 관련해 아무런 치료도 시작하지 않은 여성 803명을 대상으로 연구했다. 연구 대상자를 항난소자가항체가 없는 여성 668명과 항체가 있는 여성 135명으로 나눠 호르몬과 혈당, 염증 수치, 면역세포 상태 등을 비교했다. 연구팀은 난소 기능을 보여주는 AMH 수치도 분석했다. AMH는 남아 있는 난자의 수를 간접적으로 보여주는 지표로, 흔히 ‘난소 나이 검사’라고 불린다. 일반적으로 나이가 들수록 AMH 수치는 낮아진다. 연구팀은 나이가 연구 결과에 미치는 영향을 줄이기 위해 ‘연령 보정 AMH 비율’을 사용했다. 나이 때문에 AMH가 자연스럽게 낮아지는 영향을 제외하고, 다른 요인이 난소 기능에 어떤 영향을 주는지 살펴본 것이다. 그 결과 항난소자가항체가 없는 여성은 면역체계가 난소 환경의 변화에 맞춰 비교적 균형 있게 조절되고 있었다. 반면 항난소자가항체가 있는 여성은 면역체계의 균형이 깨져 있었으며, 만성 염증과 대사 이상도 함께 나타났다. 특히 △만성 염증과 관련된 호모시스테인 △면역 균형을 보여주는 Th1·Th2 비율 △최근 2~3개월간의 평균 혈당을 보여주는 당화혈색소(HbA1c) △혈전 발생과 관련된 PAI-1 △비타민 D 부족 등 5가지가 난소기능과 밀접하게 관련된 것으로 확인됐다. 나이만 고려해 조기 난소부전 위험을 예측했을 때 예측력은 0.70이었다. 여기에 5가지 면역·대사 지표를 함께 반영하자 예측력은 0.786으로 높아졌다. 이번 연구는 항난소자가항체가 있는 여성의 난소기능 저하가 단순히 나이 때문에 생기는 문제가 아닐 수 있다는 점을 보여준다. 몸 전체의 염증과 면역·대사 상태가 난소 기능에 함께 영향을 줄 수 있다는 의미다. 따라서 항난소자가항체가 발견된 환자는 난소 기능만 확인하는 데 그치지 않고 염증과 혈당, 비타민 D 등 전반적인 건강 상태를 함께 살펴볼 필요가 있다. 한애라 교수는 “이번 연구를 통해 환자의 면역 및 대사 상태에 따라 난소기능 저하 위험을 더욱 세밀하게 예측할 가능성을 확인했다”며 “항난소자가항체가 있는 환자는 만성 염증을 줄이고 대사 균형을 회복하는 접근이 난소 기능을 보호하는 데 도움이 될 수 있다”고 말했다. 다만 이번 연구는 면역·대사 지표와 난소기능 저하의 관련성을 확인한 연구다. 특정 면역치료가 실제로 난소 기능을 회복시키는지 확인하려면 추가 연구가 필요하다. 한편, 미국 연수를 마친 한애라 교수는 9월부터 대구차병원 난임센터에서 진료를 재개했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)으로 인해 2030년쯤 인류가 멸망할 수 있다는 일각의 경고를 정면으로 반박했다. 황 CEO는 근거 없는 공포를 퍼뜨리는 것은 무책임한 태도라고 강조했다. 황 CEO는 20일(현지시간) 미국 CBS뉴스와의 인터뷰에서 “2030년에 세상이 끝나는 일은 없으며, 그럴 가능성은 0%”라고 단언했다. 이어 ”사람들에게 불필요한 공포를 심어주는 것은 무책임한 행동“이라며 AI에 의한 인류 멸망설을 ‘과학적 근거가 없는 종말론적 서사’라고 일축했다. 이번 발언은 AI의 발전 속도를 둘러싸고 실리콘밸리에서 뜨거운 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 논쟁의 불씨는 앤스로픽 출신 연구원 제이컵 콕슨의 발언에서 시작됐다. 콕슨은 최근 엑스(X)를 통해 “오픈AI와 앤스로픽에서 3년간 사전 학습 연구를 맡았으나, 두 기업 모두 책임감 있게 행동하지 않고 있다”고 비판했다. 그는 “이들이 자율적으로 진화하는 초지능을 향해 맹목적으로 질주하며 인류의 목숨을 담보로 도박을 벌이고 있다”며 선도적 AI 개발자들 역시 이 기술이 10년 안에 인류를 멸망시킬 수 있다고 믿는 상황이라고 주장했다. 해당 게시물은 80만개 이상의 ‘좋아요’를 받으며 파장을 일으켰다. 엔비디아는 오픈AI와 앤스로픽을 포함한 주요 AI 기업에 모델 훈련용 반도체를 공급하고 있어 이번 논쟁과 이해관계가 깊게 맞물려 있다. 이와 관련해 황 CEO는 사업적 이해관계를 넘어 AI를 안전하고 책임 있게 출시해야 할 명확한 이유가 있다고 밝혔다. 그는 “기업의 성공은 제품과 서비스를 안전하게 시장에 선보이는 데 달렸으며 이를 어길 경우 기업 가치는 하락할 수밖에 없다”고 지적했다. 아울러 황 CEO는 AI 규제를 신설할 필요가 없다는 도널드 트럼프 미국 대통령의 견해에 공감을 표했다. 제조물 책임 등 기존의 법적 테두리로도 충분히 대응할 수 있다는 취지다. 그는 “이미 사이버 보안 및 손해 배상과 관련한 다양한 책임법이 존재한다”며 “종말론적 서사를 핑계 삼아 기업이 기존 법적 책임에서 벗어나게 해서는 안 되며, 현행법부터 엄격히 적용해야 한다”고 강조했다.

서강대학교는 LG CNS와 지난 17일 산학협력 업무협약을 체결하고 산업 현장의 수요를 반영한 교육과 연구를 공동 추진하기로 했다고 21일 밝혔다. 양 기관은 대학의 교육·연구 역량과 기업의 산업 현장 전문성을 연계해 실무형 전문인력 양성과 산학협력 체계 구축에 나선다는 계획이다. 협약에 따라 양 기관은 계약학과 및 별도 교육과정 설치·운영을 비롯해 산학연계 프로젝트와 캡스톤 프로젝트 공동 운영, 인턴십·현장교육, 산학협력 연구, 교수·연구자 등 인적·학술 교류를 추진한다. 특히 LG CNS의 현업 과제와 기술·경영 현안을 기반으로 프로젝트 교과목을 공동 기획하고, 기업의 실무 전문가 멘토링과 기술정보 등을 교육에 활용할 예정이다. 서강대는 관련 분야의 학생과 지도교수를 구성해 프로젝트 운영과 학사관리를 맡는다. 이와 함께 AI·기술경영 등 양 기관의 공동 관심 분야에서 연구과제를 발굴하고, 세미나·워크숍·특강 등의 학술 교류도 확대한다. 양 기관은 이번 협약을 바탕으로 산업 수요에 부합하는 교육과 연구 협력을 지속적으로 확대한다는 방침이다.

국민대학교가 우즈베키스탄 디지털기술부와 손잡고 인공지능(AI)과 소프트웨어(SW) 등 첨단기술 분야 인재 양성과 산학협력에 나선다. 국민대는 지난 17일 주한우즈베키스탄대사관에서 우즈베키스탄 디지털기술부와 이 같은 내용의 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약은 지난 10일 자몰 틸로예비치 마흐수도프 차관의 국민대 방문을 계기로 논의된 협력 방안을 구체화한 것이다. 당시 정승렬 총장은 방한한 셰르조드 셰르마토프 디지털기술부 장관과 만나 양국 대학·정부·산업계를 잇는 실질적 협력 모델 구축에 공감대를 형성했다. 양 기관은 앞으로 첨단기술 분야 전문인력 양성은 물론, 교육·연구 교류와 산업체 연계 프로그램을 확대할 방침이다. 특히 타슈켄트 정보기술대학교(TUIT)와의 기존 협력을 정부 차원의 네트워크로 확장해, 양국 청년들이 미래산업 실무 역량을 갖추도록 지원할 계획이다. 정승렬 총장은 “이번 협약은 국민대가 쌓아온 첨단기술 역량을 바탕으로 우즈베키스탄과 실질적 협력 관계를 다지는 계기”라며 “교육과 연구를 넘어 산업 현장까지 연결되는 프로그램을 통해 글로벌 인재 양성에 기여할 것”이라고 밝혔다.

호반그룹이 지속적인 성장과 사업 경쟁력 강화를 위해 2027년도 신입사원 공개채용에 나선다. 호반그룹은 건설·제조·유통·레저 등 주요 계열사에서 세 자릿수 규모의 신입사원을 채용한다고 21일 밝혔다. 모집 분야는 호반건설·호반산업·호반TBM 등 건설계열의 주택사업·시공·오픈이노베이션, 대한전선의 생산·엔지니어·영업·연구개발(R＆D), 호반호텔앤리조트·호반골프 등 레저계열의 경영지원·서비스, 호반프라퍼티의 마케팅, 대아청과의 영업 등이다. 이번 채용은 계열사별 성장 전략과 사업 경쟁력 강화에 필요한 인재 확보에 초점을 맞췄다. 건설계열은 핵심 사업의 경쟁력 강화와 미래 사업모델 고도화를 위해 시장 변화를 선도할 인재를 집중 채용한다. 대한전선은 초고압·해저케이블 투자 확대에 따라 설계부터 제조·포설·시공까지 아우르는 토탈 솔루션 역량을 강화할 핵심 인력 확보에 나선다. 호반호텔앤리조트는 프리미엄 브랜드로의 도약과 신규 개발사업 확대에 발맞춰 차세대 리조트 산업을 이끌 우수 인재를 발굴·육성할 계획이다. 호반그룹은 다양한 배경과 역량을 갖춘 인재를 발굴하기 위해 ‘그룹인재 전형’, ‘글로벌인재 전형’, ‘주니어프로 전형’ 등 맞춤형 채용전형을 운영한다. ‘그룹인재 전형’은 호반그룹의 미래 성장을 이끌 경영 부문 인재를 그룹 차원에서 선발·육성하는 방식으로, 지원자의 역량과 잠재력을 종합적으로 검토해 주요 계열사에 배치한다. 아울러 ‘글로벌인재 전형’은 해외사업 확대와 글로벌 경쟁력 강화에 필요한 우수 인재를 확보하기 위해 외국인 유학생을 대상으로 한 채용전형이다. ‘주니어프로 전형’에서는 경력을 바탕으로 직무 전문성을 더욱 확장하고자 하는 1~5년 차 주니어급 경력자를 선발한다. 선발 과정에서는 AI가 대체할 수 없는 사고의 깊이와 문제해결 역량을 검증하는 데 중점을 뒀다. 지원 직무에 대한 관심과 탐구 경험을 확인하고, 새롭게 도입한 ‘AI 오픈(Open) 인터뷰’를 통해 AI를 활용해 정보를 탐색하되 문제를 스스로 정의하고 논리적으로 해결해 나가는 과정을 평가할 예정이다. 또한 호반그룹은 예비 지원자와의 소통을 강화하고 우수 인재와의 접점을 확대하기 위한 다양한 오프라인 채용 프로그램도 적극 운영하고 있다. 지난 11일 본사에서 예비 지원자를 대상으로 토크쇼 중심의 ‘사옥초청 채용설명회’를 열어 현직자의 업무와 성장 경험을 공유하고 회사에 대한 이해를 높였다. 이와 함께 서울대·성균관대·한양대 등 8개 대학에서 캠퍼스 리크루팅을 진행하고 채용박람회에 참여하며 직무와 채용 관련 정보를 제공하는 등 지원자들과의 교류를 넓혀가고 있다. 지원서 접수는 오는 24일부터 다음달(10월) 11일까지 호반그룹 채용사이트에서 진행된다. 이후 서류전형과 인성검사, 면접전형 등을 거쳐 최종 합격자를 선발하며 입사는 2027년 1월 예정이다. 호반그룹 관계자는 “이번 공개채용을 통해 그룹의 성장 방향과 직무 특성에 맞는 우수 인재를 폭넓게 확보할 계획”이라며 “복잡한 문제를 주도적으로 해결하고, 깊이 있게 탐구하며 끊임없이 배우는 동시에 원팀으로 함께 성과를 만들어갈 분들의 많은 지원을 기대한다”고 말했다.

주택 새 공급 경로 확보품질 좋은 도시 공간 공급 늘리면주거 안정돼 불안한 집값도 진정소규모 정비·인허가 허들 낮춰야인재 중심의 도시 조성인재 네트워크, 일자리 창출 핵심국가 전략으로 지식 생태계 조성지방 소멸 막는 프로젝트 필수적청년 주거 사다리 복원강남·분당 같은 새로운 공간 필요청년들 활동할 선택지 많아져야임대·비아파트 공급이 우선 순위안정적 월세 주택 확대무주택 청년 영끌 감당 못 할 수도전세 대출은 유동성 과잉 이어져이자보다 싼 월세 주택 많이 공급역대 정부가 집값 안정을 위해 다양한 정책을 내놨지만 번번이 한계에 부딪혔다. ‘정부가 시장을 이긴다’는 강한 의지를 내세운 이재명 정부 역시 공급 부족에 따른 수도권 아파트값 상승과 전월세난 심화로 어려움을 겪고 있다. 부동산 정책의 해법을 모색하기 위해 주택시장 통계와 공급 지원을 담당하는 이헌욱(58) 한국부동산원장을 만났다. 이 원장은 지난 15일 서울 서초구 서울신문 본사에서 가진 인터뷰에서 기존 부동산 정책이 한계를 만났다면서도 “인간이 만든 문제이니 해결할 수 있고, 회피해서는 안 된다”고 단호하게 말했다. 집값 자체보다 주거 안정을 목표로 삼아야 한다며 새로운 주택 공급 경로 확보, 인재 중심의 도시 조성, 청년 주거 사다리 복원, 안정적인 월세 확대 등을 제안했다. 일문일답. -부동산 시장의 불안이 반복되는 원인은. “핵심은 수도권 주택 문제다. 불안의 원인은 한마디로 압축 성장의 부작용 때문이다. 단기간에 산업화와 도시화가 진행되는 동안 양질의 도시 공간을 제공하는 데 치밀하지 못했다. 사람들이 선호하는 도시 공간의 구조적 희소성을 완화하려는 노력을 지속하지 않으면서 도시 불균형이 심해졌다.” -이런 구조적인 격차에도 집값 안정이 가능한가. “집값에 매몰되면 문제를 풀 수 없다. 목표는 주거 안정이어야 한다. 품질이 좋은 주거 공간, 도시 공간을 충분하게 많이 공급하면 사람들의 선택이 더 수월해지고 이런 과정으로 주거 안정을 보장할 수 있다. 주거 안정을 보장한 결과로 집값이 조금 하향 안정화하는 것은 감수해야 할 일이다. 이렇게 자연적으로 시장 안정이 이뤄지도록 하는 게 맞는 방향이다.” -경쟁력을 가진 도시 공간을 늘리려면 일자리 창출이 중요할 텐데. “중요한 것은 인재 네트워크다. 인재들이 모여 지식산업 네트워크를 꾸려야 일자리가 생긴다. 새로운 지식을 만드는 프로젝트를 수행할 핵심 인재 풀을 30만명 정도 구성하면 종합적인 인재 허브로 작동할 수 있다. 호남의 메가 프로젝트도 그런 노력이다. 인재 생태계 없이는 기업이 갈 수 없다. 그건 기업한테 망하라는 얘기다. 대만의 신주과학단지와 같은 거점을 우리도 30년 전에 만들었어야 한다. 대전의 대덕 연구단지조차 인재 밀도가 낮다. 국가 전략으로 인재 네트워크를 통한 지식 생태계를 만드는 데 많은 노력을 기울여야 한다. 그렇지 않으면 지방 소멸을 막을 수 없다.” -도시 공간 조성에는 시간이 걸리고, 공급 부족은 현재 문제다. “장기적으로는 도시 정비를 통해 좋은 공간으로의 전환을 지속하고 있지만 당장 집이 부족하고 고통받는 이들도 있으니 단기적 방안도 찾아야 한다. 기존 방식은 이미 한계에 와 있다. 과거에는 빈 땅이 있었다. 아니면 단독주택을 다가구 주택으로 바꾸는 방식을 많이 했는데 이제 쉽지 않다. 500가구 미만 소규모 정비사업 활성화, 지식산업센터 등 기존 건물의 주거 전환, 준공업 용지 활용 등 새로운 길을 열고 작게라도 할 수 있는 것을 먼저 실행해야 한다. 또 인허가 허들을 낮춰 병목을 풀고 경기도 3기 신도시 등 유휴 부지에 시급하게 주택을 공급하는 것도 단기적인 효과가 있을 것으로 본다.” -당장 서울을 중심으로 집값 상승세는 계속되고 여론도 좋지 않다. “역시 오랫동안 주택이 충분하게 공급되지 못한 탓이 가장 크다. 공사비 급등으로 자금 조달이 어려워졌고 전세 사기 여파로 비아파트 부문 공급도 사실상 끊겼다. 서울 아파트 공급도 20% 이상 줄고 도심 정비사업도 지난 5년간 정체됐다. 이런 복합적인 영향들로 공급이 굉장히 부족한 상태다.” -청년층의 주거 불안과 고민이 크다. “청년들에게 아주 미안하다. 우리(기성세대)는 직장을 얻고 열심히 노력하면 집 한 채 마련하는 것이 그렇게 어렵지 않았다. 성장의 시대라서 희망이 있었다. 지금은 성장이 거의 끝난 데다 불균형 성장의 결과로 기회가 골고루 가지 못하는 문제도 있다. 정말 미안한 것은 그동안 청년들에게 필요한 공간을 제공하지 못한 것이다. 우리 윗세대의 강남이나 우리 세대의 분당처럼 새로 개발하는 공간이 있어야 한다. 지금도 강남 같은 곳을 만들 수 있다고 생각한다. 강남과 서울, 수도권 외에도 청년들이 활동할 수 있는 선택지가 많아져야 한다. 과감한 국가 프로젝트로 추진해야 한다.” -청년 주택 정책으로 임대주택이나 비아파트를 중시하면서 젊은 세대의 박탈감이 화두로 부상했다. “비아파트가 강조되는 것은 그동안 비아파트 공급이 너무 무너져 있어서 이를 재건해야 주거 사다리가 복원된다고 보기 때문이다. 처음부터 아파트에 살면 좋지만 다 그러기는 쉽지 않다. 조금 부족하더라도 일단 임대주택과 비아파트에서 시작했다가 돈을 모아서 더 원하는 곳에 살 기회를 정부가 계속 보장하겠다는 취지다. 평생 거기서 살라는 게 아니다.” -추격 매수를 고민하는 무주택 청년이나 서민에게 집을 사라고 권하겠나, 기다리라고 하겠나. “형편에 맞춰서 해야지 절대 ‘영끌’하고 무리하면 안 된다. 금리도 오르고 거시 환경의 변동성이 커 자칫 감당할 수 없는 결과에 이를 수 있다. 정부가 신도시 분양, 청년들을 위한 임대 물량 및 청약 우대 등 실질적인 기회를 넓히는 많은 노력을 하고 있다. 100% 만족은 안 되어도 살 만하다는 집을 마련할 수 있을 테니 무리는 하지 마시길 바란다.” -집을 사고 싶어도 대출 문턱이 높아 주저하는 사람들도 많다. 대출 규제를 완화할까. “대출을 풀기는 굉장히 어렵다. 외환위기와 코로나19를 거치며 급증한 가계부채를 아직 줄이지 못한 데다 시중 유동성이 크게 늘고 있다. 반도체 호황 등은 좋은 일이지만 그렇게 유입되는 자금도 유동성 관리에는 큰 부담이다. 대출 완화는 신중해야 한다.” -전세는 결국 사라질 제도라고 보나. “전세는 집값이 계속 오를 것이라는 기대 아래에서 생긴 사금융인데, 여기에 전세 대출까지 뒤를 받쳐주니 유동성 과잉으로 이어지는 문제가 있다. 그래서 전세 대출은 좀 엄격하게 다루는 게 맞다고 생각하는 편이다. 더 좋은 것은 전세 대출받아 내는 이자보다 더 저렴한 수준에서 선택할 수 있는 안정적인 월세 주택을 많이 공급하는 것이다. 충분히 좋은 집이 많이 공급되면 전세 수요가 줄고, 결국 전세는 없어지지 않겠나.” -취임 후 부동산원에 주택공급지원본부를 신설했다. “(조직개편으로) 정비지원기구 역할을 통해 도시정비사업의 병목을 풀고 원활하게 진행하도록 하고 있다. 큰 틀에선 부동산 데이터 전문기관으로서 체계적인 데이터를 바탕으로 부동산 문제 해결을 위한 방향성을 제시할 계획이다. 어떤 도시가 높은 삶의 질과 혁신성을 가졌는지 데이터로 밝히고 도시마다 강점과 약점을 구체적으로 짚어 ‘좋은 도시’의 방향을 제시하려고 한다. 서울을 넘어 각지에 ‘위대한 도시’가 생기기를 바란다. 각 도시의 경쟁력을 구성하는 요소들을 바탕으로 인공지능(AI) 기반의 ‘도시 온톨로지’ 플랫폼(주택·교통·일자리·교육 등 도시의 다양한 정보를 연결해 AI가 도시의 구조와 문제를 분석하도록 하는 지식 체계)을 구축하고 싶다.” -부동산원에서 매주 공표하는 아파트가격 통계가 시장 불안을 부추긴다는 지적도 있다. “주간 통계는 표본을 갖고 기하평균을 산출해서 낸다. 모든 표본이 매주 거래가 되지 않으니 유사 사례의 거래를 비교·보정하기도 한다. 전문적인 역량으로 상당히 많은 노력을 기울여 정교한 통계 작업을 하고 있다. 세계적으로 이렇게 매주 국가가 승인한 주택 가격 통계를 내는 나라가 없다. 과연 이게 맞는지 고민은 된다. 충분히 사회적 논의가 이뤄지면 그에 따른 역할을 하겠다.” -정부가 개입할수록 부동산 시장이 왜곡된다는 비판도 있다. “시장에만 맡겨두면 편하겠지만, 주택 문제에 대해선 국민도 정부에 많은 요구를 한다. 지당한 요구이고 국가는 노력할 의무가 있다. 많은 어려움을 겪는 것을 알고 있고 책임감도 크다. 시장 정상화와 서민의 주거 안정을 지키는 일은 결코 회피해선 안 되는 (정부의) 책무다.” ■ 이헌욱 원장은 경남 의령 태생. 서울대 공대 졸업 후 변호사(사법연수원 30기)로 참여연대와 민주사회를 위한 변호사 모임에서 주거·금융·가계 부담 문제 등을 다루는 민생 운동을 했다. 제11대 경기주택도시공사 사장(2019~2021년)으로서 당시 이재명 경기도 지사와 부동산 및 주거·도시정책 분야에서 호흡을 맞추며 기본주택(장기공공임대), 기본대출 등을 주도했다. 지난 2월 제17대 한국부동산원 원장으로 취임했다.

“인류사 난제 해결할 강력한 도구”AI 수상엔 의견 분분… 韓은 “가능” 노벨과학상을 수상한 세계적인 석학들은 인공지능(AI)이 연구개발 속도를 높이고 새로운 발견을 이끌어내고 있지만, 인간 고유의 역할은 바뀌지 않을 것이라고 밝혔다. 2021년 노벨 화학상 수상자인 데이비드 맥밀런 미국 프린스턴대 교수는 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘노벨 프라이즈 다이얼로그 2026’에서 “AI가 발전한다고 해서 인간 과학자에게 요구되는 덕목이 변하지는 않을 것”이라며 “AI를 더 잘 이해하고 안전하게 사용해 난제를 해결한 것인가가 관건”이라고 말했다. 이번 행사는 노벨상 시상식이 열리는 매년 12월 10일을 전후로 스웨덴 현지에서 열리는 ‘노벨 위크 다이얼로그’의 해외 특별행사다. 노벨상 수상자 등 세계적인 석학과 각 분야 리더들이 글로벌 이슈에 대해 일반 청중들과 대화하고 토론하는 자리다. 매년 개최 장소를 바꾸는데 우리나라에서는 2017년, 2023년에 이어 세 번째다. 이번 주제는 ‘AI가 바꾸는 과학의 미래’였다. 노벨상 수상자들은 AI가 인류 난제 해결에 강력한 도구라는 데 동의했다. 2006년 생리의학상을 수상한 크레이그 멜로 미 매사추세츠대 교수는 “여전히 세상에는 발견되지 않은 많은 미스터리가 있고 AI가 이를 해결하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했다. 다만, 2011년 물리학상 수상자인 브라이언 슈미트 호주국립대 교수는 “AI는 인간이 만들어낸 것이고 인간에게 도움을 주는 것이어야 한다”며 “AI가 책임을 지는 게 아니라 AI를 사용하는 인간이 책임을 져야 한다”고 했다. ‘AI가 새로운 발견을 이끌어냈을 때 노벨상을 받을까’라는 문제에는 의견이 엇갈렸다. 슈미트 교수는 “AI가 질문을 던질 줄 알고 수행할 수 있게 되면 과학계에 완전히 다른 시대가 열리는 것”이라며 “다만 노벨상을 받을 수 있냐는 질문에 대한 답은 아니오”라고 말했다. 반면 멜로 교수는 “혁신적 발견이 이뤄지고 신약이 나와 인류가 고통에서 해방될 수 있다면 인류와 AI 모두의 승리”라며 “노벨상은 발견을 기리는 것인 만큼 AI도 수상할 수 있지 않겠냐”고 반문했다. 석학들은 한국 과학자의 노벨상 수상 가능성에 대해 “기대해도 될 것”이라고 입을 모았다. 맥밀런 교수는 유기화학 분야의 김성각 카이스트 화학과 명예교수를 언급하며 “과거에는 모두가 불가능하다고 했던 것을 가능하게 하는 등 패러다임 전환을 불러온 것이 한국 과학자들”이라고 평가했다.

지난 9월 2일 엔비디아의 허깅페이스 인수 계약이 성사되었다는 소식이 나왔다. 인수 총액은 129억 3000만 달러로, 주주들에게 돌아가는 119억 달러에 더하여 회사에 남기로 한 직원들에게 지분 보상으로 최대 10억 달러가 더 들어갈 것이라고 한다. 법적 승인이 이루어지면 내년 상반기 완료가 전망된다. 엔비디아는 이미 작년 12월 반도체 스타트업 그록을 200억 달러에 사들인 바 있으며 이번 건은 엔비디아 역사상 두 번째로 큰 인수합병이다. 허깅페이스는 개방된 플랫폼으로서 인공지능(AI) 업계의 표준 저장소로 불리는 곳이다. 1800만 명이 넘는 개발자가 참여하여 작업을 서로 공유하는 곳으로, 300만 개 이상의 모델이 나와 있으며 고객 기업만 해도 20만 개가 넘는 곳이다. 폐쇄형 기업인 앤스로픽이나 오픈AI 등 선도 기업들의 개발자들 또한 이곳을 개발과 모델 검증의 중요한 플랫폼으로 이용하고 있다. 그런 의미에서 인공지능 발전의 엔진 역할을 하는 것이라고 할 수 있다. 그런데 반도체 기업인 엔비디아가 이곳을 완전히 소유하게 되는 계약이 성사되었다는 소식은 큰 파장을 던지고 있다. 많은 이들은 이 인수의 동기에 주목한다. 젠슨 황은 허깅페이스 집단 해킹 사건이 벌어진 직후인 7월 24일, 인공지능 업계가 소수 기업의 기술 독점에 지배당하지 않고 또 안전을 강화하기 위해서라도 오픈 모델에 대한 접근을 더 많은 스타트업과 대학 연구소들에게 제공해야 한다는 글을 발표하였다. 이 서한에 25개 기업이 서명하였고 동참한 기업은 하루 만에 50개사로 나흘 뒤엔 150개사 이상으로 불어났다. 처음엔 빠져 있던 오픈AI와 구글과 아마존 또한 이 흐름에 곧 합류했다. 흥미롭게도 안전이 최고의 가치임을 목놓아 외치는 앤스로픽이 끝까지 참여하지 않았다. 최근 업계에 충격을 던졌던 중국 모델 키미 K3에 대해서도 황은 중국 모델 또한 성능만 뛰어나면 얼마든지 써야 한다고 하면서, 모델 하나에 세계가 의존하는 순간 그것이 곧 약한 고리, 단 하나의 공격 지점이 된다고 주장했다. 이러한 맥락에서 벌어진 이번 인수는 단순한 엔비디아의 사업 확장이 아니라, 끝내 문을 걸어 잠근 진영에 맞서서 오픈소스 생태계 전체를 지켜내겠다는 선언으로 읽힌다. 그럴 법한 일이다. 이 폐쇄형 인공지능의 선도기업들은 엔비디아에 대한 의존을 벗어나기 위해 독자적인 GPU 생산을 계획하고 있다고 알려져 있다. 이에 대해 엔비디아는 자신들의 제품에 대한 시장 수요를 확보하기 위해서라도 오픈소스 모델들이 왕성하게 발전할 수 있는 장을 지켜내야 한다. 그런데 그 결과는 한걸음 더 나아간다. 엔비디아는 이제 GPU 생산에서 시작하여 인공지능 모델의 개발에 이르는 전 과정을 독자적으로 갖춘 이른바 ‘풀 스택’ 체제를 갖출 수 있게 되었다. 장군을 멍군으로 받으면서 동시에 거꾸로 장군을 친 셈이다. 이 거래가 완결되는 데에는 아직 장벽이 있다. 세계 최대 시가총액 기업이 업계에 필수적인 인프라를 완전히 집어삼키는 일을 ‘빅3’의 이익과 무관하지 않은 미국 규제당국이 순순히 승인할지가 불확실하기 때문이다. 하지만 이러한 고래들의 힘싸움 와중에 터지는 새우등이 있다. 바로 ‘오픈소스’의 공간이다. 물론 황은 허깅페이스가 앞으로도 개방형 플랫폼으로 남을 것이며 엔비디아 컴퓨팅을 강요하는 일은 없을 것이라고 약속했다. 다만 그 약속을 지킬지 말지를 결정할 권한 자체가 이제 전적으로 한 회사에 있다는 사실은 달라지지 않는다. 비슷한 장면이 있었다. 지난 2018년 오픈소스 개발자들의 놀이터였던 깃허브가 마이크로소프트에 75억 달러에 인수됐을 때에도 개발자 커뮤니티가 대기업 품에서도 중립성을 지킬 수 있을까라는 질문이 나온 바가 있었다. 이 질문의 답은 아직 나오지 않았고, 훨씬 더 큰 판에서 이 질문은 똑같은 모습으로 돌아왔다. ‘개방’이 소유물이 된 것이다. 서로 다른 논리를 가진 이 두 명사는 공존할 수 있을까. 한 쪽이 이긴다면 어느 쪽일까. 홍기빈 글로벌정치경제연구소 소장

지난 15일 한화오션 거제사업장. 올 하반기 진수식을 앞둔 아파트 30층 길이(89m), 3층 높이의 3600톤급 잠수함 ‘서희함’이 물 밖으로 웅장한 모습을 드러냈다. ‘장보고-Ⅲ 배치(Batch)-Ⅱ’의 2번함인 서희함은 지난해 10월 말 진수된 1번함 ‘장영실함’에 이어 약 1년 만에 정식 출격을 앞둔 차세대 국산 잠수함이다. 서희함은 대한민국 해군의 주력인 도산안창호함(3000t급)에 비해 덩치와 성능을 모두 대폭 끌어올렸다. 잠수함발사탄도미사일(SLBM)을 발사할 수 있는 수직발사관(VLS)은 기존 6개에서 10개로 확대됐다. 전체 국산화율도 80%에 달한다. 사람 한 명이 겨우 통과할 수 있는 관을 따라 서희함 내부로 내려가자 막바지 건조 작업이 한창이었다. 수십 대의 모니터가 설치된 전투지휘실(CCC)에서는 수직발사관 원격 통제 등 통합 제어가 이뤄진다. 잠수함 앞쪽, 선수엔 수평으로 눕혀 안치된 여러 개의 발사관 셀이 위엄을 드러내고 있다. 승조원의 거주성도 한층 강화됐다. 총 50명이 탑승할 수 있는 서희함은 5인실 침실 8개, 3인실 3개 등과 조리실, 별도 식사 공간도 갖추고 있다. 소형 잠수함은 이산화탄소 농도 제어 문제로 샤워나 헤어드라이어 사용이 제한적이었지만 체급을 높인 서희함은 단순 이동 시엔 드라이어 사용할 수 있고, 두 사람이 동시에 양치와 샤워도 할 수 있다. 위성·육상 통신망이 끊긴 상태에서도 간단한 기본 교신이 가능한 시스템을 갖췄다. 특히 서희함은 공기불요추진체계(AIP)와 리튬이온 배터리를 동시에 결합한 추진 체계도 세계 최초로 탑재했다. 통상 디젤 잠수함은 두 기술 중 하나를 선택해 적용하지만, 서희함은 둘을 결합해 수주 동안 수면 위로 올라오지 않고 은폐 작전을 수행할 수 있다. 여기에 리튬배터리의 높은 에너지 밀도를 활용해 고속 추진력까지 확보하며, 현존 디젤 잠수함 중 세계 최장 잠항 능력을 보유하게 됐다. 아울러 해군의 노후화된 초계함과 호위함을 대체할 ‘울산급 배치-Ⅲ’ 호위함 건조 작업도 순항 중이다. 5번함인 ‘평택함’은 지난달 진수를 마치고 다음 달 정박시운전을 앞두고 있으며, 6번함은 내년 초 진수를 목표로 선대 작업이 진행 중이다. 평택함과 6번함은 각각 내년 12월과 2028년 6월 해군에 인도돼 실전 배치될 예정이다. 특수선사업부 사업관리 담당 김규백 상무는 “한화오션은 대규모 투자와 연구개발을 통해 ‘초격차 방산 솔루션’을 지속 강화해 함정 명가의 전통을 이어나갈 것”이라고 말했다.

인공지능(AI) 발전과 확산이 빨라지면서 빅테크 기업을 중심으로 속도 조절론까지 나오고 있다. AI는 다양한 분야에서 활용되고 있는데 과학기술 분야도 예외가 아니다. AI가 연구 전 과정에 도입되면서 연구 생산성이 획기적으로 향상되고 있지만 부정확한 정보 생성의 위험, 보안·개인 정보 유출, 출처 미상 자료의 부적절한 인용 등 다양한 연구 윤리 위험을 내포하고 있다. 이에 정부가 국가 차원에서 AI를 활용할 때 연구 윤리 가이드라인을 마련했다. 과학기술정보통신부는 연구자가 국가연구개발 수행 모든 단계에서 AI를 책임감 있고 윤리적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 국가과학기술자문회의 운영위원회 심의·의결을 거쳐 ‘국가연구개발 AI 연구윤리 가이드’를 확정했다고 20일 밝혔다. 이번에 확정된 가이드라인에 따르면 “국가연구개발에서 AI의 역할은 도구로 제한되며, 최종 결과물에 대한 책임과 권리는 AI를 활용한 연구자에게 귀속된다”는 기본원칙 아래 연구자가 지켜야 할 7대 권고사항을 제시했다. 7대 권고사항은 △사실관계 검증 △주체적 판단 △투명성 확보 △결과 신뢰성 관리 △정책·규정 준수 △보안 확보 △개인정보 보호다. 구체적으로 AI 생성물의 오류, 핵심 자료의 누락, 출처의 존재 및 진위 등을 검증해야 하며 AI가 생성한 자료를 활용할 때는 논리적 타당성과 전문 지식에 따라 검토하고 자신의 관점을 반영하여 재구성해야 할 뿐만 아니라 연구개발 성과의 구현 과정을 논리적으로 설명할 수 있어야 한다고 규정하고 있다. 또 연구 과정 전반에 AI를 활용한 경우 모델·버전을 공개하고 정보 수집, 데이터를 통한 추론, 연구데이터 정리, 문법이나 오타 점검, 번역 등 사용 목적과 범위도 투명하게 공개할 것을 제언하고 있다. 그 밖에도 AI 활용 시 연구개발기관의 관련 규정이나 지침, 가이드 등을 확인하고 준수해야 하고 연구개발기관은 제도적·기술적 보안 환경을 마련해야 하며 연구자는 연구개발기관이 허가한 보안 환경 내의 도구를 사용하고 개인정보가 포함된 자료는 AI 서비스에 입력하지 않도록 주의할 것을 조언하고 있다. 동시에 국가R＆D 과제 평가나 논문을 심사할 때 평가자는 해당 자료를 외부 AI에 입력하지 않고 전문성에 기반한 주체적 평가를 수행해야 하고 피평가자는 은닉 프롬프트처럼 AI를 활용해 정당한 심사 기준을 회피하거나 평가를 왜곡하려는 시도를 해서는 안 된다고 명시했다. 정부는 연구 현장에서 활용할 수 있도록 돕기 위해 연구자 스스로 점검할 수 있는 ‘연구자 자가진단표’와 연구개발과제 보고서 등 제출 시 활용할 수 있는 ‘AI 활용 여부 공개 서식’도 함께 제공할 계획이다. 이번 정부의 가이드라인에 대해서 AI를 연구 보조 도구로 활용하되 판단과 책임은 연구자에게 있다는 원칙을 명확히 제시했다는 점에서 의미가 있다고 평가하고 있지만 현장의 상황을 충분히 반영하지 못하는 부분도 있다는 지적이 나오고 있다. 이민욱 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원은 “연구 현장에서 AI 활용 가이드라인의 기본 원칙에는 공감하지만 현장 연구자 입장에서는 실효성에 대한 우려가 있다”며 “도구적 활용과 주체적 판단의 경계가 실무적으로 모호하고 보안 사유로 상용 프론티어 모델 사용을 제한하는 것도 모델 간 성능 격차를 본다면 연구 품질의 실질적 저하가 우려된다”고 지적했다. 국가과학기술자문회의 부의장을 역임한 염한웅 기초과학연구원(IBS) 원자제어저차원전자계연구단장(포스텍 물리학과 교수)도 “현 시점에서 AI 연구윤리 가이드는 매우 시급해 보이지만 주어진 가이드라인은 중요한 연구 현장의 현실을 반영하지 못하며 매우 빠르게 변화하는 향후의 발전에도 대응할 수 없다”고 밝혔다. 염 단장은 “AI는 단순 데이터 정리를 넘어서 데이터 분석, 이론적인 모델 추출 등 훨씬 광범위하게 쓰이고 있음에도 데이터 정리, 번역, 오타 정리 등 연구 보조 도구로 활용하라는 것은 현실을 무시한 것”이라고 꼬집었다.

경기도의회 경기도교육청 예산결산특별위원회가 주요 교육기관의 운영 실태를 살피고 2027년도 교육재정 여건과 신규 공약 과제를 점검하기 위한 현장 행보에 나섰다. 경기도의회 경기도교육청 예산결산특별위원회(위원장 이채명)는 17일 경기도교육청특수교육원과 조원청사, 경기도교육연구원 일대에서 현장방문을 진행한 뒤 조원청사 회의실에서 재정설명회를 열었다. 이번 일정은 교육 현장의 핵심 현안을 직접 파악하고, 민선 6기 안민석 교육감의 공약 추진 방향을 검토해 다가오는 예산 심사의 실효성과 전문성을 확보하고자 마련됐다. 위원들은 먼저 경기도교육청특수교육원을 찾아 특수교육 지원체계와 교육프로그램, 시설 운영 현황을 살펴봤다. 특히 특수교육 수요 증가에 대응하기 위한 전문인력과 교육시설 확충, 지역 간 지원 격차 해소 등 현장의 주요 과제를 확인하고, 특수교육 대상 학생과 교직원·학부모에 대한 실질적인 지원을 강화하기 위해 필요한 사항을 관계자들로부터 청취했다. 이어 조원청사와 경기도교육연구원을 방문해 기관별 주요 업무와 사업 추진 현황을 확인했다. 위원들은 교육정책 연구성과가 실제 경기교육 정책과 학교 현장에 어떻게 활용되고 있는지 살펴보고, 시설 운영 실태와 기관별 현안을 점검했다. 또한 관계자들과의 간담회를 통해 사업 추진 과정의 애로사항과 제도적 개선과제, 향후 예산 지원 필요사항을 폭넓게 확인했다. 현장방문을 마친 뒤에는 조원청사 회의실에서 재정설명회를 별도로 진행했다. 위원회는 경기도교육청으로부터 2027년도 재정운용 여건과 예산편성 방향, 조직 운영 현황을 비롯해 민선 6기 안민석 교육감의 공약 및 주요 교육정책에 대한 설명을 들었다. 이어 세입 전망과 재원 배분의 우선순위, 주요 정책의 실행 가능성을 중심으로 심도 있는 질의와 논의를 진행했다. 특히 지방교육재정교부금 산정 방식 개편과 고교 무상교육에 대한 국가 지원 축소, 담배소비세분 지방교육세 일몰 등 세입 여건 변화가 경기도교육청 재정에 미칠 영향을 집중적으로 살펴봤다. 위원들은 중장기 세입 감소와 재정 불확실성에 대비해 세입 추계의 정확성을 높이고, 유사·중복사업 정비와 성과 중심의 지출 구조조정을 통해 한정된 재원을 교육 현장에 효율적으로 배분할 것을 주문했다. 경기도교육청은 민선 6기 안민석 교육감 취임 이후 공약별 세부과제를 구체화하고, 조직과 제도 등 정책 이행 기반을 마련해 온 추진 경과를 설명했다. AI 기반 교육체제 구축, 교권 119센터 운영, 안심에듀버스 확대 등 현재 추진 중인 사업의 진행 상황과 향후 보완 방향을 보고했으며, 위원들은 사업별 성과와 현장 체감도, 지역 간 형평성 및 기존 사업과의 연계성을 면밀히 점검했다. 아울러 교육청은 앞으로 ▲(가칭)경기성장이음플랫폼 구축 ▲교권보호국 신설 ▲31개 시·군 단독 교육지원청 설치 ▲RAS 경기 문예체 교육 ▲씨앗교육펀드 조성 등을 단계적으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 위원회는 신규 과제가 구체적인 성과로 이어질 수 있도록 사업별 추진 일정과 총사업비, 연도별 예산 규모, 재원 조달 방안 및 성과관리 계획을 명확하게 제시하고, 정책의 타당성과 재정 지속가능성을 충분히 검토할 것을 요구했다. 이채명 위원장은 “이번 일정은 교육기관의 운영 실태와 현장의 어려움을 직접 확인하고, 재정설명회를 통해 2027년도 교육재정 여건과 민선 6기 공약·정책의 추진 방향을 종합적으로 점검했다는 데 의미가 있다”며 “어려운 재정 여건에서도 학생들에게 필요한 교육투자가 안정적이고 효율적으로 이뤄지도록 현장의 목소리와 면밀한 재정 분석 결과를 향후 예·결산 심사에 충실히 반영하겠다”고 밝혔다. 한편, 이날 현장방문에는 이채명 위원장을 비롯해 이자형 부위원장, 이은미·장윤정·박은주·오민용·우현욱·윤도희·장정희·정종혁·최순자·차유미 위원 등 경기도교육청 예산결산특별위원회 위원 12명이 참석했다.

경기도의회 건설교통위원회 이대한 의원(더불어민주당, 남양주4)은 지난 16일 제393회 임시회 경기도청 예산결산특별위원회 미래과학협력위원회 소관 제2회 추가경정예산안 심사에서 청소년 AI 성장 바우처와 수출기업 지원, 양자·AI 기반 구축, 수소도시 조성사업의 감액 경위와 향후 추진계획을 집중적으로 점검했다. 먼저 이 의원은 경기도가 서울시보다 앞서 기획한 ‘경기 청소년 AI 성장 바우처’ 사업비 12억원을 한 차례도 집행하지 않은 채 전액 감액안에 담은 경위를 물었다. 당초 이 사업은 청소년의 생성형 AI 활용을 지원하고자 2026년도 본예산에 편성됐으나, 행정 절차 지연 등을 사유로 경기도의 이번 추경안에서 전액 삭감된 바 있다. 하지만 경기도의회 미래과학협력위원회는 사업의 지속 추진이 필수적이라고 보고, 상임위 심사 단계에서 12억원을 다시 증액 반영했다. 서울시는 올해 제2회 추경안에 청년 50만명을 대상으로 한 ‘청년 AI 성장권’ 사업비 56억원을 새로 편성했으나 시의회 심의 과정에서 전액 삭감됐다. 반면 경기도는 먼저 사업을 기획해 본예산까지 확보하고도 집행부가 감액안을 제출했다는 점에서 두 사업의 예산 편성·심의 과정은 다르다. 이 의원은 “다른 지방자치단체가 유사한 정책을 추진하는 상황에서 경기도는 먼저 마련한 사업을 시행조차 하지 못하고 멈춰 세웠다”며 “현재 규모로 연내 추진하기 어렵다면 사업을 없애기보다 지원대상을 조정하거나 시범사업으로 시작하는 방안을 검토해야 한다”고 지적했다. 이어 “단순히 AI 서비스 이용료를 지원하는 데 그치지 않고 활용교육과 성과관리를 연계해 청소년의 AI 역량을 실질적으로 높일 수 있도록 사업을 다시 설계해야 한다”고 주문했다. ‘무역 위기 대응 패키지’ 예산이 당초 50억 원에서 38억 5000만 원으로 11억 5000만 원 감액된 점을 들며, 추가 모집 중단에 따른 후속 대책을 촉구했다. 상반기 목표는 달성했으나 관세 부담과 글로벌 통상 환경 변동으로 중소기업의 지원 수요가 지속되는 만큼, 수혜를 받지 못한 기업들을 타 수출 지원 사업으로 연계·구제해야 한다는 지적이다. 아울러 지난 6월 개소한 양자·AI센터 예산 감액과 관련해, 차감 대상이 핵심 연구·인력 양성 분야인지 아니면 부대시설인 홍보공간 조성 사업인지를 명확히 짚어냈다. 한국나노기술원 1층 홍보공간은 건물 구조 변경 제약 등으로 조성이 무산됐으나, 양자·AI 인프라 구축 및 전문인력 양성 등 본 사업은 변함없이 추진되는 것으로 파악됐다. 이에 이 의원은 “조정이 불가피한 부대사업과 계속 추진해야 할 핵심사업을 명확히 구분해야 한다”며 “홍보공간 조성 무산이 기업 지원과 전문인력 양성 등 핵심사업의 축소로 이어지지 않도록 추진상황을 관리해 달라”고 말했다. 남양주·평택·양주·안산에서 추진 중인 수소도시 조성사업도 점검했다. 이대한 의원은 남양주 사업이 왕숙2지구를 중심으로 진행되고 있음을 확인하고, 국비 조정으로 사업비가 줄어든 평택을 포함해 지역별 사업단계와 기반시설 구축 일정, 재원 분담계획을 정리해 제출해 달라고 요구했다. 끝으로 “미래산업은 당장의 집행 여부만으로 판단할 것이 아니라, 불가피한 예산 조정 속에서도 핵심사업이 중단되지 않도록 실행 가능한 후속계획을 마련해달라”고 주문했다.

현대건설이 차세대 수전해 수소 생산 기술 확보에 나선다. 현대건설은 HMG건설기술연구원이 기후에너지환경부가 추진하는 ‘100MW 이상급 대용량 수전해 플랜트 설계 기술 개발’ 국책과제에 참여한다고 18일 밝혔다. 최근 재생에너지 활용 극대화, 대규모 플랜트 표준화, 시스템 최적화 등이 수전해 플랜트 시장의 핵심으로 떠오르고 있는 가운데 현대건설은 국책과제 수행을 통해 재생에너지 연계형 대규모 수소 생산 시스템 통합 역량을 확보하고 시장 변화에 대한 대응체계를 강화한다는 계획이다. ‘100MW 이상급 대용량 수전해 플랜트 설계 기술 개발’ 과제는 대규모 수소 생산 시장을 공략해 수전해 플랜트의 설계 패키지를 확보하는 것을 목표로 한다. 시스템, 핵심 공정 설계부터 운영 구성을 아우르는 종합 솔루션을 개발하고 실증 및 상용화가 가능한 수준으로 끌어올릴 계획이다. 이번 국책과제는 현대건설이 주관사로 현대엔지니어링, 현대자동차, 한화글로벌, 한국중부발전, 미래기준연구소, 서울대학교 및 고려대학교와 컨소시엄으로 수행한다. 현대건설은 기본설계 패키지 개발 과 경제성 평가를 담당한다. 특히 이번 과제에 인공지능(AI)과 동적 시뮬레이션 모델을 적용해 재생에너지의 출력 변동성에 대응하면서 플랜트 가동의 안정성과 신뢰도를 높일 방침이다. 현대건설은 전북 부안의 수소 생산기지 구축사업을 수행했고 제주 5MW급 플랜트형 PEM 수전해 시스템 개발을 추진하며 수전해 분야의 기술력과 경험을 쌓아왔다. 현대건설 관계자는 “연구개발을 통해 얻는 결과는 향후 국내외 수전해 프로젝트의 수주 경쟁력을 높이는 핵심 자산이 될 것”이라며 “이번 과제를 수행하는 HMG건설기술연구원은 현대차그룹이 보유한 수소 생산, 저장운송, 활용 전반의 핵심 기술 역량을 결집해 한국형 그린수소 플랫폼을 구축하는 동시에 차세대 수전해 수소 사업의 선도 입지를 공고히 할 것”이라고 밝혔다.

한화시스템이 국가 우주상황인식시스템(K-SSA)의 민간 체계개발업체 선정돼 설계·개발에 본격 참여한다. 한화시스템은 최근 한국천문연구원과 ‘우주기반 우주감시위성 및 지상연계 우주상황인식체계 개발’ 사업 계약을 체결했다고 18일 밝혔다. 우주상황인식(SSA)은 우주물체의 위치와 궤도 등을 관측 및 분석해 충돌·추락 등 우주공간의 위험을 파악하고 예측하는 활동이다. 이번 사업은 우주항공청이 추진하는 국가 우주상황인식시스템(K-SSA) 개발사업의 하나다. 한국천문연구원이 주관연구기관으로 국가 우주상황인식 체계의 임무와 운영개념·시스템 요구조건을 정립하고, 세부 기술 연계와 체계 통합 등 사업 전반의 기술적 총괄을 담당한다. 한화시스템은 이번 계약을 통해 한국천문연구원의 총괄 아래 K-SSA의 민간 체계개발업체로 참여한다. 우주기반 우주감시 위성 개발과 지상연계 우주상황인식 체계 구축, 세부 시스템 간 연계·통합 및 시험·검증 등 체계개발 업무를 수행한다. 한화시스템이 개발에 착수하는 우주기반 우주감시위성은 고도 약 480㎞ 저궤도에서 운용되는 초소형 위성이다. 우주상황인식(SSA)용 광학카메라를 탑재해 우주 공간의 인공·자연 물체를 실시간 탐지·추적하며, 우주물체 충돌·추락 위험 분석에 필요한 핵심 관측 정보를 수집한다. 함께 구축되는 지상 연계 우주상황인식 체계는 우주감시위성을 비롯한 다양한 관측 수단과 데이터로부터 확보된 우주물체 정보를 통합 관리 및 분석하는 지상 인프라다. 인공지능(AI) 기술을 적용해 우주물체의 이동 궤도와 충돌·추락 위험을 정밀하게 예측·분석하고, 관련 정보를 공유해 신속한 상황 판단과 조치를 지원하게 된다. 최근 저궤도 위성이 급격히 늘어나면서 궤도상 인공·자연 우주물체와의 충돌 위험이 커지고 있다. 이에 따라 국가 우주자산을 보호하고, 우주물체의 충돌과 지상 추락 위험에 선제적으로 대응할 수 있는 우주상황인식 역량의 중요성이 높아지고 있다. 송성찬 한화시스템 우주사업부장은 “이번 사업을 통해 우주상황인식 및 우주영역인식 분야의 핵심 기술 경쟁력을 확보하고 대한민국의 독자적인 우주 안보 및 대응 역량 강화에 기여할 것”이라고 말했다.

네이버클라우드가 군이 데이터와 인공지능(AI) 모델의 통제권을 직접 확보하면서 민간 기술을 빠르게 전력화하는 ‘국방 소버린 AI’ 전략을 제시했다. 단순히 AI 모델이나 인프라를 공급하는 데 그치지 않고, 민간 기술을 군의 실제 작전 환경에 맞게 연결·검증해 지속적으로 고도화하는 역할까지 맡겠다는 구상이다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 ‘국방 AI 전략 세미나’를 열었다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다”고 말했다. 핵심은 데이터와 모델의 통제권을 군에 두는 것이다. 네이버클라우드는 민간의 인프라·AI 모델·애플리케이션 역량을 결집한 뒤 폐쇄망에서 군 데이터와 연결하고, 효과를 확인할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증하는 방식을 제안했다. 이후 현장배치 엔지니어(FDE)가 실제 운용 과정에 참여해 요구사항을 반영하고 성능을 지속적으로 개선한다는 계획이다. 이는 민간의 빠른 기술 발전을 활용하면서도 보안과 자립성이 중요한 국방 분야에서는 특정 외부 모델이나 사업자에 대한 의존도를 낮추겠다는 의미가 있다. 네이버클라우드는 자체 클라우드 인프라와 AI 모델, 보안 기술을 바탕으로 인프라부터 실제 임무 적용까지 국방 AI 전환 전 과정을 지원한다는 구상이다. 기술적으로는 자율 무기체계가 서로 다른 센서와 플랫폼에서 수집한 정보를 같은 상황으로 이해할 수 있도록 하는 ‘공동 의미 체계’를 강조했다. 이를 위해 드론 영상과 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화하는 공간지능과, 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상 환경에서 학습·예측하는 월드모델을 활용하는 방안도 제시했다. 김 대표는 “기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것”이라며 “군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결하고 뒷받침하는 핵심 파트너가 되겠다”고 말했다.

5년간 5500억원 투입해 호남권 첨단산업 인재 배출반도체·미래전력·AI 자율주행·백신 4대성장엔진 가동삼성·SK 산학협력 강화…27개 대학잇는 공유 플랫폼“전남대를 지역에 머무는 대학이 아니라 세계가 주목하는 연구중심대학으로 만들겠습니다. AI와 반도체를 비롯한 첨단산업 인재를 키워 청년이 떠나는 호남을 청년이 찾아오는 지역으로 바꾸겠습니다.” 최근 이근배 전남대 총장이 대학의 대전환을 선언했다. 목표 시점은 2032년이다. 이 총장은 전남대를 세계 100대 대학 반열에 올려놓고, AI·반도체·에너지·바이오를 중심으로 지역 산업과 대학을 하나의 성장 생태계로 묶겠다는 구상이다. 전남대가 제시한 핵심 전략은 ‘4대 성장 엔진’이다. 첨단 반도체, 미래 전력 시스템, AI 자율주행, 차세대 백신·초정밀 의료를 대학의 전략 분야로 정하고 AI를 이들 분야를 연결하는 공통 기반으로 삼는다. 이 총장은 “AI는 특정 학과에서만 배우는 기술이 아니라 앞으로 모든 전공의 기본 언어가 될 것”이라며 “AI 반도체, AI 바이오, AI 의료, AI 에너지, AI 자율주행 등 학문과 산업의 경계를 뛰어넘는 초융합 교육을 추진하겠다”고 말했다. 전남대는 이를 위해 제18번째 단과대학인 첨단융합대학을 신설하고 첨단반도체공학부와 미래에너지공학부 등을 중심으로 교육체계를 재편했다. 전과 제도를 확대해 반도체 전문 인력을 최대 300명까지 늘리고, 관련 분야 학생들에게 장학 혜택도 제공할 계획이다. 특히 지역 대학 전체를 활용한 인재 양성에 승부를 걸었다. 광주·전남 27개 대학이 참여하는 공유 플랫폼을 구축해 대학별 교육 역량을 연결하고, 반도체 클러스터 조성 등에 필요한 인력을 공동 양성한다는 구상이다. 기업과의 채용 연계도 강화한다. 전남대는 국립대 최초의 삼성전자 계약학과 설치 협의를 진행하고 있으며 SK하이닉스 등 주요 기업과의 협력도 확대하고 있다. 이를 통해 매년 40명 이상의 안정적인 채용 연계 구조를 만들겠다는 방침이다. 이 총장은 “지역 대학이 기업과 따로 움직여서는 수도권과 경쟁할 수 없다”며 “대학이 인재를 양성하고 기업이 채용하는 지역형 인재 생태계를 구축하겠다”고 했다. 전남대는 첨단산업 분야에서 매년 800명 안팎의 직접·간접 전문 인력을 배출한다는 목표도 세웠다. 단순 생산기술 인력이 아니라 연구개발과 공정·관리 등을 담당할 핵심 엔지니어를 지역에 공급하겠다는 것이다. 대학 경쟁력의 또 다른 축은 연구다. 전남대는 2028년 세계 300위권, 2032년 세계 100대 대학 진입을 목표로 제시했다. 이를 위해 글로컬대학 사업비와 AI 거점 지원금, 국립대 육성사업 등을 활용해 향후 5년간 5000억원 이상을 교육과 연구에 집중 투자한다는 계획이다. 이 총장은 “대학 순위 자체가 목적은 아니다”라며 “세계 수준의 교수와 학생을 확보하고 연구성과를 만들어 전남대의 이름을 세계 대학사회에 각인시키는 것이 목표”라고 강조했다. 국내 대학 지형을 바꾸겠다는 포부도 밝혔다. 이 총장은 서울대·연세대·고려대 중심의 기존 구도에 전남대를 포함시키는 이른바 ‘서연고 전성한’ 구상을 제시했다. 지역소멸 위기에 대한 해법도 대학 혁신에서 찾고 있다. 우수 학생이 수도권으로 빠져나가고 졸업 후 지역에 정착하지 않는 현실을 바꾸려면 대학이 지역 산업과 일자리의 중심에 서야 한다는 판단이다. 이 총장은 “지역의 미래는 결국 사람에게 달려 있다”며 “전남대가 좋은 교육과 연구를 제공하고, 지역 기업이 그 인재를 채용하는 구조를 만들어야 청년 유출을 막을 수 있다”고 말했다. 전남대의 도전은 단순한 대학 순위 경쟁이 아니다. AI와 반도체, 에너지와 바이오를 축으로 대학의 교육·연구 역량을 지역 산업과 연결하고, 이를 통해 호남의 산업 경쟁력과 청년 일자리를 동시에 키우겠다는 실험이다. 2032년 세계 100대 대학. 이 총장이 내건 목표를 현실로 만들기 위해서는 연구성과와 교수 경쟁력, 학생 교육, 기업 협력 등 모든 분야에서 실질적인 변화가 뒤따라야 한다. 전남대의 혁신이 광주·전남의 산업과 인재 생태계까지 바꾸는 계기가 될 수 있을지 주목된다.

현대 인공지능(AI) 연구를 이끈 대표적 석학들이 잇따라 AI 통제력 상실 가능성을 경고하고 나섰다. 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수에 이어 제프리 힌턴 토론토대 명예교수도 AI가 스스로 더 나은 AI를 만드는 ‘재귀적 자기개선’ 단계에 이미 접어들었다며 “안전장치를 마련할 시간이 아마 1년쯤 남았다”고 경고했다. 미 NBC뉴스에 따르면 힌턴 교수는 16일(현지시간) 버니 샌더스 상원의원이 주최한 미 연방의회 비공개 브리핑에 참석한 뒤 AI 안전장치를 마련할 수 있는 시간에 대해 “아마 1년쯤 될 것”이라며 “1년보다 많이 길지는 않을 것”이라고 말했다. 그는 초지능 등장 시점에 대한 연구자들의 전망도 과거 수십 년에서 최근에는 수년 안으로 크게 앞당겨졌다고 설명했다. 힌턴은 AI 안전 우려를 논의하기 위해 마련된 이번 브리핑에 맥스 테그마크 미래생명연구소 공동창립자 등과 함께 참석했다. 힌턴 교수가 특히 우려한 것은 AI가 차세대 AI 개발에 직접 관여하기 시작했다는 점이다. 그는 “AI는 이제 AI가 더 나은 AI를 설계하는 단계에 이르렀다”며 이를 ‘재귀적 자기개선’이라고 설명했다. 최근 앤트로픽이 자사 AI 연구개발 업무 가운데 클로드가 사실상 주도하는 비중이 8월 기준 26%까지 높아졌다고 밝힌 것과도 맞닿아 있다. AI가 연구자의 생산성을 높이는 수준을 넘어 개발 과정 자체를 자동화하면서 기술 발전 속도가 인간의 관리 역량을 앞지를 수 있다는 우려다. 힌턴 교수는 최근 오픈AI의 AI 에이전트들이 외부 플랫폼 허깅페이스에 침투하고 흔적을 감추려 한 사건을 ‘작은 체르노빌’에 빗대기도 했다. 단일 사건의 피해 규모보다 인간이 통제하도록 설계한 시스템이 예상 밖 행동을 하기 시작했다는 점에 의미를 둔 표현이다. 그는 “우리가 무엇인가 하지 않으면 통제 불능이 될 것”이라며 개발 속도를 늦춰야 한다고 주장했다. 불과 하루 전에는 벤지오 교수도 AFP와의 인터뷰에서 AI 기업들조차 개발 속도가 지나치게 빨라 통제력을 잃어가고 있다고 우려한다며 핵무기 통제에 준하는 국제적 안전장치를 촉구했다. 현대 AI의 기반을 닦은 두 연구자가 잇따라 경고에 나선 셈이다. 미 의회에서도 논의가 구체화하고 있다. 민주·공화 양당 의원들은 고성능 AI 개발업체가 알려진 중대 위험을 줄일 의무를 지도록 하고, 필요할 경우 정부가 위험한 모델의 출시를 막을 수 있도록 하는 방안을 협의해왔다. 별도로 AI 시스템을 인간이 강제로 정지할 수 있는 기술적 권한을 의무화하는 이른바 ‘킬 스위치’ 법안도 제안돼 있다. 다만 초당적 합의 여부와 실제 입법 시점은 아직 불확실하다.

인공지능(AI) 개발 속도를 둘러싼 실리콘밸리의 논쟁이 ‘멈출 것이냐, 계속 달릴 것이냐’는 찬반을 넘어 실제 규제 방식과 통제의 주체를 둘러싼 문제로 옮겨가고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마크 저커버그 메타 CEO 등이 민간 주도의 AI 규제기구 설립에 제동을 건 가운데 앤트로픽은 자사 AI가 이미 AI 연구개발 업무의 26%를 주도하고 있다고 공개했다. 누가 안전 기준을 만들고, AI가 차세대 AI 개발에 관여하는 속도를 어디까지 허용할지가 새 쟁점으로 떠오르는 모습이다. 17일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 황 CEO와 저커버그 CEO, 일론 머스크 스페이스X CEO는 최근 도널드 트럼프 미국 대통령에게 민간 주도 AI 규제기구 설립에 대한 우려를 전달했다. 이들은 별도 기구가 만들어질 경우 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 선두 AI 기업에 영향력이 쏠릴 수 있다는 점을 문제 삼은 것으로 전해졌다. 해당 구상은 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO가 미국 금융산업규제국(FINRA)을 본떠 제안한 것으로 알려졌다. 업계가 참여하는 별도 조직을 두고 AI 안전 기준과 평가 체계를 마련하자는 취지다. 황 CEO와 저커버그 CEO 등은 AI 안전의 필요성 자체보다는 특정 기업이 규칙을 만드는 구조와 외부 감독 방식에 우려를 나타낸 것으로 전해졌다. 규제기구에는 선을 그었지만 안전장치의 필요성에는 공감대가 이어지고 있다. 같은 날 찰스 3세 영국 국왕은 스코틀랜드 덤프리스 하우스에서 엔비디아와 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 관계자들을 만나 AI가 통제에서 벗어날 위험에 대비한 협력을 촉구했다. 이 자리에 참석한 황 CEO도 ‘책임 있는 낙관론’을 강조하며 충분히 검증되지 않은 AI 시스템을 성급하게 내놓아선 안 된다는 취지로 말했다. 그동안 이 논쟁에서 비교적 말을 아껴온 아마존도 입장을 내놨다. 아마존은 로이터에 “진보와 안전 중 하나를 선택해야 한다고 보지 않는다”며 모델을 출시하기 전 엄격한 시험과 강력한 안전장치가 필요하다고 밝혔다. 다만 업계 전체가 일제히 개발 속도를 늦추는 방안에는 동참하지 않았다. 개발 자체를 늦추기보다 각 기업이 검증과 안전조치를 강화해야 한다는 쪽에 가깝다. 규제 방식을 둘러싼 공방과 별개로 AI 개발 현장의 자동화 속도는 빠르게 높아지고 있다. 앤트로픽은 이날 공개한 자료에서 지난달 기준 클로드가 자사 AI 연구개발 업무의 26%를 사람의 감독 아래 사실상 주도하고 있다고 밝혔다. 사람이 긴밀하게 지시하며 함께 수행하는 단계까지 포함하면 클로드가 관여한 업무 비중은 90%를 넘었다. 지난 2월만 해도 AI가 주도하는 업무 비중은 1% 미만이었다. 앤트로픽 내부에서는 약 3만개의 AI 에이전트가 동시에 연구·엔지니어링 업무를 수행하고 있다. 회사는 이들 에이전트의 행동을 실시간 또는 사후 감시하고 있으며, 지난달 10억건이 넘는 판단 가운데 약 0.002%가 실시간 감시 시스템에 의해 차단됐다고 밝혔다. 앤트로픽은 AI가 차세대 AI 개발 과정에 얼마나 깊게 관여하는지 보여주는 지표를 다른 기업들도 공개하고, 제3자의 검증을 받는 방안을 제안했다. AI가 실제 연구 속도를 끌어올린 사례도 함께 공개됐다. 앤트로픽에 따르면 클로드는 생체분자 예측·설계에 쓰이는 오픈소스 모델 30개 이상을 약 4주 동안 최적화해 평균 처리 속도를 약 4배 높였다. 단순히 연구자를 보조하는 데 그치지 않고 연구도구 자체를 개선하는 단계까지 AI의 역할이 넓어지고 있다는 설명이다. 외신들은 최근의 논쟁이 ‘개발 속도를 늦출 것이냐’보다 안전장치를 AI 산업의 지속 가능한 성장 조건으로 받아들일 것이냐의 문제로 옮겨가고 있다고 짚었다. 파이낸셜타임스(FT)는 충분한 검증 없이 속도 경쟁을 밀어붙일 경우 대형 사고와 여론 악화가 더 강한 규제로 이어져 오히려 산업 전체의 개발 속도를 늦출 수 있다고 분석했다. 안전에 드는 비용이 혁신을 가로막는 부담이라기보다 장기적으로 혁신을 이어가기 위한 조건이 될 수 있다는 것이다.