과학기술정보통신부는 18일 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가 결과’를 발표하고 모티프 테크놀로지 모델을 제외한 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 3개팀이 다음 단계 진출했다고 발표했다.

화학산업 부산물 재활용 핵심기술 확보도, 세계적 그린바이오 연구거점 도약 충남도와 카이스트(KAIST)가 세계 최고 수준의 연구기관들과 손잡고 충남을 세계적 그린바이오 연구·산업 거점으로 육성한다. 18일 도에 따르면 과학기술정보통신부 주관 ‘탑티어(Top-tier) 국제공동연구’ 사업에 최종 선정됐다. 이 사업은 국내 연구 기관과 해외 선도 연구 기관 간 전략적 협력을 통해 공동연구, 인력교류, 정보교환, 협력 거점 구축 등을 지원하는 사업이다. 국제공동연구 협력단에는 카이스트를 비롯해 울산과학기술원(UNIST), 포항공과대학교(POSTECH), 미국 캘리포니아 공대(Caltech)가 참여한다. 주요 과제는 화학산업 부산물의 고부가가치 소재 전환 재활용(업사이클링) 핵심기술 개발 및 확보다. 연간 23억원씩 최대 10년간 연구개발비를 지원받는다. 참여 기관들은 공동 연구개발(R＆D) 과제 발굴, 연구진 교류 등으로 세계적 수준의 연구성과를 창출할 계획이다. 도는 이번 사업을 ‘카이스트 그린바이오 연구소’와 연계해 지역 그린바이오 연구·산업 생태계를 고도화하는 계기로 삼을 예정이다. 카이스트 그린바이오 연구소는 첨단 연구개발 역량과 농생명·바이오 산업 기반 시설을 결합해 연구개발부터 사업화까지 지원하는 그린바이오 산업의 핵심 거점이다. 2027년부터 내포농생명집적지구 내에 운영 예정이다. 도는 확보한 원천기술과 연구 성과를 기술이전과 공동 연구개발, 사업화로 이어지는 선순환 혁신 생태계를 구축할 계획이다. 도 관계자는 “이번 협력단 구성은 도의 그린바이오 연구 역량을 한 단계 끌어올릴 결정적 기회”라며 “세계적인 연구 성과가 지역 기업과 산업 발전으로 연결되도록 지원하겠다”고 말했다.

서울특별시의회 문화체육관광위원회 박유진 부위원장(더불어민주당, 은평 제3선거구)은 지난 13일 서울역사박물관 기획전시실에서 개최된 특별전 ‘서울도시계획 대관람’ 개막식에 참석해 축사를 전하고 전시 관계자들을 격려했다. 이번 전시는 1966년 서울의 첫 번째 종합 장기 도시계획인 ‘서울도시기본계획’ 수립 60주년을 기념해 마련됐다. 6·25 전쟁 이후 인구 급증과 과밀화 문제를 해결하고자 분투했던 1966년의 기록을 비롯해, 한강 중심 다핵 구조와 지하철 1~4호선 초안 등 오늘날 서울의 근간이 된 ‘첫 공간각본(Spatial Script)’ 형성 과정을 조명한다. 특히 서울시청 지하 서고에서 발굴된 1960년대 수기 관리도면 및 보고서 등 미공개 1차 사료가 최초로 공개돼 이목을 끌었다. 아울러 MIT Senseable City Lab 및 서울 AI재단과의 협업을 통해 과거 사진을 AI로 분석한 미디어 콘텐츠도 함께 선보였다. 이날 개막식에는 박유진 부위원장을 비롯해 이상훈 서울시의회 더불어민주당 대표의원, 이창무 G3 서울 기획위원회 공동위원장, 권일 대한국토·도시계획학회장, 오균 서울연구원장 등 관계자 50여 명이 참석했다. 박유진 부위원장은 축사를 통해 “오늘날 우리가 누리는 도로망과 지하철, 상하수도와 공원 등 일상의 인프라는 60년 전 선배 세대들이 품었던 뜨거운 열망의 유산”이라며, “1966년 당시 시청광장 전시회에 서울시민 4분의 1이 넘는 80만 명이 몰려들었던 것은 시민이 도시의 주체로 참여하기 시작한 역사적 첫걸음이었다”고 평가했다. 이어 은평구 진관동의 사례를 언급하며 “1973년 서울 편입 후 오랫동안 개발제한구역이었던 진관동이 은평뉴타운으로 거듭난 과정은 서울 도시 확장사의 산증인”이라며, “양적 성장의 시대를 지나 인구 감소와 기후 위기에 대응하는 ‘성숙과 회복’의 시대로 나아가는 이번 전시의 메시지가 더욱 뜻깊다”고 밝혔다. 끝으로 박 부위원장은 “도시계획은 단순한 기술 도면이 아니라 시민의 삶과 문화가 켜켜이 쌓여 완성되는 공유 자산이자 기록 유산”이라며, “1966년의 꿈이 ‘2040 서울도시기본계획’으로 이어지는 여정 속에서 시민의 문화적 삶이 풍요로워질 수 있도록 의회 차원의 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.

반도체·차량·보안 등 분야 다양해GPU·소프트웨어 ‘과도 의존’ 우려“NPU 육성해 자체 솔루션 만들어야” 삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이  베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

AI교육혁신처로 성장 고도화데이터 기반 진로 관리 시스템 도입학점 입력 시 취업 가능 기업군 소개미래 헬스케어 산업 경쟁력 강화특수교육·재활·사회복지 강점 살려기계·전자공학 첨단 기술 접목 시도캠퍼스 ‘투트랙 전략’경산 유휴 부지 기업·연구소로 활용대명엔 문화·평생교육 등 운영 검토 학령인구 감소와 수도권 집중화로 지방대학의 생존 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 대구대는 위기를 교육 패러다임 전환의 계기로 삼고 질적 고도화를 이루는 등 체질 개선에 나서 눈길을 끈다. 인공지능(AI) 기반 교육 혁신과 지역 사회와 밀착된 캠퍼스 클러스터를 구축해 지속 가능한 대학으로 거듭나겠다는 것이다. 윤재웅 대구대 총장은 17일 서울신문과의 인터뷰에서 “우리 대학은 그 어느 대학보다 특성화가 잘돼 있는 만큼 이를 ‘스타 학과’로 육성해 우리만의 색깔을 명확히 하고 전공 교육 체계 자체에 융복합 플랫폼을 마련해 다른 전공과도 연계할 수 있도록 할 것”이라고 말했다. ●AI 맞춤형 진로… 학생 중심 교육 혁신 대구대는 가장 먼저 ‘AI교육혁신처’를 신설하여 대학 교육 전반의 체질 변화를 꾀하고 있다. AI가 학생 개개인의 성장을 돕는 맞춤형 지원 시스템을 고도화하는 것이 핵심이다. 특히 눈길을 끄는 것은 누적된 졸업생의 취업 데이터를 바탕으로 한 ‘AI 기반 학생 역량 및 진로 관리 시스템’ 도입이다. 학생이 자신의 현재 학점이나 어학 성적, 자격증 등을 입력하면 AI가 취업 가능한 기업군을 제시하고, 목표 달성을 위해 보완해야 할 구체적인 로드맵을 시뮬레이션해 주는 체계를 마련하겠다는 것이다. 가령, 현재 학점이 3.0이고 토익이 600점이라면 취업할 수 있는 기업이 제시되고 이를 학점 3.5, 토익 800점까지 끌어올렸을 경우 취업 가능한 기업도 달리 제시하는 방식이다. 이를 통해 학생에게 자신의 현재 학업 성취 수준과 목표를 객관적으로 확인하게 함으로써 학업적 동기를 부여하고 나아가 재학생 이탈 방지와 충원율 제고라는 과제도 함께 풀어간다는 구상이다. 이 밖에도 전공과 교양 수업 전반에도 AI를 도입해 학생 사고력과 문제 해결 능력을 향상하고 보고서 작성과 문헌 조사, 데이터 분석 등 실무 역량을 강화할 계획이다. ●특성화 분야 고도화 및 융합 70년 역사 속에서 다져온 특수교육, 재활과학, 사회복지 분야는 대구대의 핵심 경쟁력이자 고유의 자산이다. 1961년과 1987년 국내 최초로 각각 설립된 특수교육학과와 재활과학대학을 비롯해 꾸준히 전문 인재를 배출해 온 사회복지 분야는 전국적인 인지도와 경쟁력을 갖추고 있다. 대구대는 이러한 전통적인 강점 분야를 한 단계 더 고도화하기 위해 AI 및 기계·전자공학 등 첨단 기술을 접목하는 새로운 융복합 교육 모델을 시도하고 있다. 기존의 학문적 경계를 넘어 다가올 미래 헬스케어 및 첨단 재활 기기 산업 등을 선도할 인재를 길러내기 위함이다. 또 지역 우수 기업들이 교육에 참여할 수 있는 방안도 모색한다. 산업 현장의 수요에 맞는 인재를 양성하기 위해서다. 기업이 필요로 하는 교육 과정을 설계하거나 현장 실습 교육 등을 기업과의 협업을 통해 마련할 예정이다. 기업 관계자 등을 초빙한 특강 프로그램도 마련할 계획이라는 게 윤 총장의 설명이다. 연구 경쟁력 강화에도 나선다. 대학의 경쟁력은 우수한 연구에서 출발한다는 게 윤 총장의 지론이다. 이를 위해 대형 국책 사업을 유치하고 산학 협력 확대, 연구 지원 체계를 강화해 교수들이 연구와 교육에 집중할 수 있는 환경을 조성한다. 연구 성과를 교육과 지역 사회 발전으로 연결하는 선순환 구조를 구축하겠다는 계획이다. ●캠퍼스 경계 허문 ‘지산학 협력’ 조성 물리적 경계를 넘어 지역 사회와 연계하는 ‘현장 연계형 미래 캠퍼스’ 전략도 본격화한다. 경산캠퍼스는 교육과 연구 중심의 헤드쿼터로, 대구 도심에 있는 대명동 캠퍼스는 시민 친화형 열린 공간이자 스타트업 육성과 지산학 협력의 전진 기지로 삼아 유기적인 캠퍼스 클러스터를 완성할 계획이다. 경산캠퍼스는 넓은 부지에 완비된 인프라를 바탕으로 ‘정주형 산학·국제화 캠퍼스’로 재편한다. 대학 외곽에 있는 여유 건물과 부지를 활용해 지역 기업의 연구소나 분원 유치를 추진할 계획이다. 계획이 현실화하면 기업은 양질의 연구 공간과 인력을 제공받고 대학은 재학생과 졸업생이 교내 연구소에서 인턴십을 통해 실무를 익히고 우수 기업 취업이라는 성과를 내는 선순환 생태계가 자리 잡게 된다. 또 2500여명에 달하는 외국인 유학생이 안정적으로 생활할 수 있도록 기숙사를 중심으로 한 인프라도 고도화할 예정이다. 현재 간호학과만 있는 대명동 캠퍼스는 특수교육, 재활, 사회복지 등 선도 학과를 중심으로 한 융복합 교육 공간으로 활용할 예정이다. 이와 함께 문화 콘텐츠, 평생교육, MBA 과정을 운영하는 방안도 검토하고 있다. 이를 통해 ‘열린 캠퍼스’로 재편해 대학의 새로운 성장 동력으로 삼는다는 구상이다. 윤재웅 총장은 “지방자치단체나 지역 내 공공기관, 기업들과의 협력 관계 또한 공고하게 다져서 재학생과 졸업생들이 보다 나은 일자리를 구하고 대학의 위상 또한 높일 수 있도록 하는 게 총장의 역할”이라고 말했다.

KT가 서울대학교병원과 진료·간호·연구·운영 등 의료 전 영역의 인공지능 전환(AX)을 지원하는 플랫폼 구축에 나선다. KT는 지난 14일 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 빌딩에서 서울대병원과 의료 AX 플랫폼 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 17일 밝혔다. 양사는 의료 AX 플랫폼 표준모델 발굴과 적용, ‘AI 네이티브 병원’ 등 정부 정책과제 실증·사업화, AI 기반 임상 의사결정 지원과 업무 효율화 등을 공동 추진한다. KT는 AI·클라우드·데이터를 결합한 플랫폼의 기획부터 개발·검증·사업화까지 맡고, 서울대병원은 임상·진료·연구 현장을 기반으로 적용 과제를 발굴하고 의료적 자문과 유효성 평가를 담당한다. 

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

한국경영자총협회는 이른바 ‘N% 성과급’으로 불리는 영업이익에 연동한 성과 배분이나 공장 신설 등 기업의 ‘고도의 경영상 의사결정’을 노동쟁의 대상에서 제외하자고 주장했다. 또 메가특구에서 근로시간과 고용 규제를 완화해 달라고 정부에 요청했다. 경총은 17일 ‘최근 노동 현안에 대한 경영계 제언’을 발표하고 “고용노동부는 영업이익 연동 성과급이 단체교섭의 대상이 아니라는 원칙을 시행령·시행규칙 등을 통해 명확히 해 노사갈등 확산을 방지해야 한다”고 제언했다. N% 성과급은 근로조건에 관한 사항이 아니며 근로조건에 영향을 미치는 사업 경영상 결정에도 해당하지 않아 단체교섭 대상이 될 수 없으며 이를 목적으로 한 파업 역시 정당성을 인정하기 어렵다는 주장이다. 이어 미국 빅테크의 경우는 기업 이사회 산하 보상위원회가 성과급을 결정하고, 프랑스는 개인별 지급액에 법적 상한이 있는 ‘법적 이익 참여제’를 운용해 영업이익의 N% 성과급과는 다르다고 강조했다. 이에 “영업이익 연동 성과급 요구가 국가 핵심 산업으로 확산하면 투자와 연구개발(R＆D)이 위축되고 반복적인 노사갈등으로 글로벌 경쟁력에 악영향을 줄 수 있다”고 우려했다. 이미 SK하이닉스와 삼성전자의 N% 성과급 결정 이후 현대자동차 노조가 순이익의 30%를, HD현대중공업 노조가 영업이익의 30%를 요구하는 등 확산일로라는 점도 지적했다. 이와 별도로 경총은 정부의 호남권 반도체 메가 프로젝트와 관련해 노동계가 반도체 공장 설립을 단체교섭 의제로 삼으려 한다며 “신규 공장 설립은 경영주체의 고도의 경영상 결단으로 단체교섭 대상이 될 수 없다”고 밝혔다. 이에 공장 신설 등 고도의 경영상 결정은 노동쟁의 대상에서 제외시키는 노동조합법상 노동쟁의 정의규정의 개정을 요청했다. 메가특구특별법상 노동유연성 강화 제언과 관련해서는 연장근로 관리 단위(현행 1주)의 월·분기·반기·연 단위 확대, 연구개발·전문직과 스타트업 핵심 인력에 대한 근로시간 규제 적용 제외(화이트칼라 이그젬션), 탄력적·선택적 근로시간제 기간 확대, 기간제 근로자 사용기간(현행 2년) 확대, 파견 대상 업무 확대 등을 반영해 달라고 제안했다. 미국은 연방 공정근로기준법상 근로시간의 법정 상한이 없으며 주급이 684달러(약 106만원·연봉 5500만원) 이상인 동시에 관리직·행정직·전문직이거나, 고액임금근로자(연봉 10만 7432달러·약 1억 6600만원)라면 화이트칼라 이그젬션을 적용한다고 설명했다. 또 일본에서 기간제 근로계약의 최대 계약기간은 3년으로 우리나라(2년)보다 길지만 반복 갱신을 통해 5년이 초과해야 무기계약 전환 신청권이 발생한다고 했다. 중국도 노동행정관청의 승인 때는 근로시간을 주월분기년 단위로 통합 평균해 운용하는 ‘종합계산공시제’를 두고 있다고 전했다. 이동근 경총 상근부회장은 “AI·반도체 대전환 시대의 기술패권 경쟁은 결국 인재를 얼마나 신속하고 유연하게 투입할 수 있는지의 싸움”이라며 노동법제가 기업의 발목을 잡아선 안 된다고 설명했다.

기업공개(IPO)를 앞둔 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 폭발적인 성장세를 등에 업고 증시 입성을 준비하고 있습니다. 올 2분기 잠정 매출은 1년 전보다 15배 가까이 급증한 데다 조정 영업이익도 흑자로 돌아섰는데요. 투자업계에서는 앤트로픽의 기업가치가 최대 2조 달러(약 2827조원)에 달할 수 있다는 장밋빛 기대를 내놓고 있습니다. 스타트업으로 출발한 AI 기업이 상장과 동시에 글로벌 시가총액 6위 자리를 노리게 되는 셈이라 시장에서도 파격적인 관전 포인트로 주목받고 있습니다. ‘2조 달러’ 몸값 기대…글로벌 시총 6위 넘보나이르면 올가을로 예상되는 IPO가 성사되면 앤트로픽은 대형 비상장 AI 기업 가운데 처음으로 증시에 입성하는 사례가 될 전망입니다. 상장을 통해 추가 자본을 확보하게 되면 갈수록 늘어나는 컴퓨팅 인프라 비용을 감당하고 고성능 하드웨어를 구비하며 전용 데이터센터를 구축하는 데 필요한 막대한 자금 여력을 갖추게 됩니다. 이에 대해 알레프 인베스트먼트의 데이비드 머클은 “앤트로픽이 2조 달러(약 2830조원)에 달하는 기업가치를 인정받을 가능성이 있다”면서도 “다만 이러한 고평가가 장기적으로 유지될 수 있을지는 두고 봐야 한다”고 분석했습니다. 만일 앤트로픽이 2조 달러의 기업가치를 인정받게 되면 글로벌 시가총액 5대 기업(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존) 뒤를 바짝 추격하며 단숨에 6위 기업으로 뛰어오르게 됩니다. 오픈AI 제친 몸값…SEC에 상장 신고서 제출앤트로픽은 2021년 오픈AI 출신 연구자와 경영진들이 독립해 설립한 회사로, 현재는 오픈AI의 가장 강력한 라이벌로 꼽힙니다. 지난 5월 말에는 9650억 달러(약 1360조원)의 기업가치로 투자 유치를 마무리하며, 3월 말 기준 8520억 달러(약 1200조원)로 평가받은 오픈AI를 앞지르기도 했습니다. 앤트로픽이 시장에서 본격적으로 주목받기 시작한 것은 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신고서를 비공개로 제출하면서부터입니다. 아직 공식적인 상장 시점은 아직 공개되지 않았지만 앤트로픽 경영진은 일부 투자자들과 사전 접촉을 이어가며 상장 준비에 속도를 내고 있는 것으로 알려졌습니다. CNBC에 따르면 최근 크리슈나 라오 최고재무책임자(CFO)가 주도한 투자자 미팅은 원론적인 수준에서 진행됐습니다. 아직 구체적인 재무 숫자나 기업가치까지 논의되지는 않았으며, 클로드 AI 모델군과 인기 코딩 도구 ‘클로드 코드’의 개발 과정, 기업 시장에서의 입지, 주요 경영진 현황 등 큰 틀의 주제들이 주로 다뤄진 것으로 전해졌습니다. 2분기 매출 15배 급증…흑자 전환도 성공이처럼 투자자들의 관심이 쏠리는 가운데 실적 성장에 대한 기대감도 한층 높아졌는데요. 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽의 최근 2분기 잠정 매출은 115억 달러(약 16조 2500억원) 이상을 기록했습니다. 지난해 같은 기간 매출 7억 8700만 달러(약 1조 1100억원)와 비교해 15배 가까이 급등한 수치입니다. 올해 1분기 매출 47억 3000만 달러(6조 6800억원)와 비교해도 실적이 2배 이상 뛰었죠. 또한 2분기에는 조정 영업이익 기준 흑자 전환에 성공했다는 내용도 확인됐습니다. 다만 이 수치들은 잠정치여서 향후 최종 집계 과정에서 변동될 수 있습니다. 이 같은 매출 성장세는 오픈AI와의 기업 고객 유치 경쟁 속에서 이뤄낸 성과입니다. 특히 코딩 업무에 앤트로픽 소프트웨어를 도입하는 개발자들이 늘어난 점이 주요 성장 동력으로 꼽힙니다. 앤트로픽의 연환산 매출은 지난 5월 기준 470억 달러(약 66조 5760억원)를 돌파했는데요. 2025년 한 해 전체 매출인 약 100억 달러(14조 1650억원)와 비교하면 괄목할 만한 상승세로 평가됩니다. 한편 경쟁사인 오픈AI 역시 대규모 IPO를 준비 중입니다. 앤트로픽이 상장 신고서를 제출한 뒤 오픈AI도 비공개로 같은 절차를 밟았으나, 6월 말 기준으로는 아직 사전 투자자 미팅이나 공식 상장 일정을 진행하지 않은 상태입니다.

강원대 의과대학이 의예과 2년·의학과 4년으로 분리된 학제를 폐지하고 통합 6년제 교육과정 도입을 추진한다. 강원대 의대는 통합 6년제 교육과정 개편 설명회를 오는 18일 개최한다고 17일 밝혔다. 설명회를 시작으로 대학 구성원과 지역사회 의견을 폭넓게 수렴해 통합 6년제로 전환한다는 게 강원대 의대의 계획이다. 통합 6년제는 의예과와 의학과로 나뉜 ‘2+4’ 구조에서 벗어나 1학년부터 6학년까지 기초의학과 임상의학, 인문사회의학, 지역의료 교육을 학생 성장 단계에 따라 구성하는 데 초점을 맞춘다. 특히 지역의사제 시행에 대비한 지역의료인재 심화 트랙과 의료혁신을 선도할 인재를 육성할 융합형 의사과학자 심화 트랙을 운영한다. 지역의료인재 심화 트랙은 지역 의료 환경과 격차, 공공의료와 필수의료 역할에 대한 학생들의 이해도를 높이고, 학생들과 지역 의료 현장을 연결하는 데 중점을 두고 있다. 이희제 강원대 의과대학장은 “지역의사제의 성패는 몇 명의 학생을 선발하느냐보다 그 학생들을 어떤 의사로 교육하느냐에 달려 있다”며 “학생들이 지역의 가치와 의료현장을 이해하고 스스로 지역의료를 자신의 진로로 선택할 수 있는 교육환경을 만들고자 한다”고 설명했다. 의사과학자 심화 트랙은 의학, 기초과학, 연구방법론을 연계해 의료 AI, 정밀의료 분야 인재를 키우는 게 핵심이다. 정재연 강원대 총장은 “교육과정 개편이 교육 경쟁력을 높이는 동시에 지역의료 문제 해결에 기여하는 전환점이 되길 기대한다”며 “지역과 국내 의료 발전에 기여할 수 있도록 대학 차원의 지원을 강화하겠다”고 말했다.

강남 SWM·카카오 8326건 이용수동 운전·추돌 피해 사고 2건뿐이면도로·스쿨존 등 운전자 개입 “사고 책임 피하다 기술 발전 놓쳐”해외는 우천·혼잡 등 실주행 축적 서울 강남 일대에서 운영 중인 자율주행 택시가 올해 상반기에 사실상 무사고 실적을 기록했다. 기술의 완성도를 보여준 것이지만, 이면에는 ‘사고 0건의 역설’이 숨어 있다는 분석이 나온다. 신호 체계와 도로 인프라가 비교적 정교하게 갖춰진 강남에서 돌발 변수가 적은 심야에만 운영한 결과이기 때문이다. 이렇게 안전 실적을 쌓는 사이 경쟁국들은 낮 시간대와 복잡한 도심까지 넘나들며 기술 격차를 벌리고 있다는 지적이 나온다. 16일 서울신문 취재에 따르면 올해 서울 강남구 자율주행 시범운행지구에서 운행 중인 자율주행 택시는 상반기에 중대 사고가 한 건도 없었다. 지난달까지 자율주행 택시 이용 건수는 총 8326건으로, 에스더블유엠(SWM)이 6400건, 카카오모빌리티는 1926건이었다. 2024년에 시범 운영을 시작한 SWM은 지난 3월 16일부터 자율주행 택시를 3대에서 5대로 늘렸고, 카카오모빌리티는 지난 4월 6일부터 2대를 투입해 유료화를 시작했다. 올해 들어 7월까지 자율주행 택시 사고 건수는 총 2건이었지만 자율주행의 문제는 아니었다. 한 건은 사람 운전자가 SWM의 자율주행 택시를 경기 안양의 차고지에서 수동 운전해 강남구로 운반하던 중 발생한 접촉 사고였고, 다른 한 건도 후방 차량이 일방 추돌했다. 이에 양사 모두 연내에 자율주행 플랫폼을 고도화하겠다는 계획을 내놨다. 김진규 카카오모빌리티 부사장 겸 피지컬 AI 부문장은 “복잡한 강남 도심에서 실제 여객운송 서비스를 안정적으로 구현할 만큼 높은 기술을 가졌다”며 운행 차량과 지역, 서비스 범위를 확대하겠다고 밝혔다. SWM은 올해 하반기 중 차세대 자율주행 컴퓨팅 플랫폼(AP-700)과 시각언어행동(VLA) 모델을 서비스에 적용할 예정이다. 그러나 아직은 ‘무사고 성적표’를 있는 그대로 인정하기는 쉽지 않다. 현재 자율주행 택시는 강남구 내 정해진 시범운행지구에서 평일 심야(오후 10시~오전 5시)에만 운행하기 때문이다. 또 이면도로와 어린이보호구역 등에서는 탑승한 시험운전자가 직접 운전하고 돌발 상황에도 개입할 수 있다. 김필수 대림대 미래자동차공학부 교수는 “횡단보도에서 뛰어드는 사람, 불법주행하는 전동킥보드 등 불완전 변수를 제외하고 큰 길을 혼자 달리며 ‘무사고’를 자랑하는 꼴”이라며 “안전에 대한 리스크를 기업에 묻다 보니 사고 예방에만 몰두하다가 오히려 안전 기술의 고도화는 놓친 악순환”이라고 말했다. 반면 미중 업체들은 압도적인 실주행 데이터를 축적하고 있다. 미국 웨이모는 지난 3월까지 인간 운전자 없는 상태로 약 3억 5500만㎞를 주행했고, 안전성을 단순 ‘무사고’가 아니라 100만 마일당 사고율과 인간 운전자 대비 사고율로 평가한다. 중국 위라이드도 1800대가 넘는 로보택시를 운용하고 있다. 이들은 주간·우천·혼잡 도심 등의 상황에서 운행 중이라는 점에서 우리나라의 무사고 기록은 기술 격차를 가리는 착시라는 지적도 나온다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국에서는 도심형 주행보조(NOA)가 전기차를 중심으로 빠르게 보급되고 모멘타 같은 자율주행 업체의 시스템도 완성차에 적용되면서 방대한 실주행 데이터가 계속 쌓이고 있다”며 “우리는 몇 개 시범사업을 하는 정도로는 데이터에서 훨씬 차이가 날 수밖에 없다”고 말했다.

임금근로자가 코로나19 이후 처음으로 4개월 연속 줄었다. 지난달 청년 취업자 감소분의 절반 이상은 인공지능(AI) 노출도가 높은 업종에 집중됐다. AI 도입으로 신규 채용이 위축되고 일부 구직자가 자영업으로 밀려나는 ‘AI발 저채용 사회’가 현실화하고 있다는 분석이 나온다. 16일 국가데이터처 경제활동인구조사 마이크로데이터를 분석한 결과 지난달 임금근로자는 2248만 7000명으로 지난해 같은 달보다 1만 1000명 줄었다. 지난 4월 4만 3000명 감소한 뒤 5월 11만 5000명, 6월 8만 1000명에 이어 넉 달째 감소했다. 4개월 이상 연속 줄어든 것은 코로나19 당시인 2020년 3월~2021년 2월 이후 처음이다. 1982년 통계 작성 이후로는 1993년과 외환위기, 코로나19에 이어 네 번째다. 산업별로는 전문·과학·기술서비스업에서 임금근로자가 8만 6000명 줄어 감소 폭이 가장 컸다. 지난달 청년 취업자는 19만 1362명 감소했으며 이 가운데 9만 8157명(51.3%)이 정보통신업과 전문·과학·기술서비스업에서 줄었다. 지난해 청년 취업자 감소분의 67.5%가 제조업과 숙박·음식점업에 몰렸던 것과 달리 고용 한파의 중심이 AI 활용도가 높은 업종으로 옮겨간 것이다. 반면 지난달 자영업자와 무급가족종사자를 합친 비임금근로자는 664만 9000명으로 1년 전보다 11만 9000명 늘었다. 무급가족종사자를 제외한 자영업자는 15만 명 증가했다. 특히 전문·과학·기술서비스업에서 고용원이 없는 자영업자가 3만 명, 정보통신업에서 1만 9000명 늘었다. 한국은행은 지난해 2월 ‘AI와 한국경제’ 보고서에서 국내 일자리의 51%가 AI 도입의 영향을 받을 것으로 전망했다. 김광석 한국경제산업연구원 경제연구실장은 “거시경제의 위험 요인이 발생하면 임금근로자 비중이 작아진 상황에서 고용시장이 더 큰 충격을 받을 수 있다”고 말했다.

여러 명이 모였을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’(14일 자)에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라가는 현상을 보였다. 집단 크기를 50개로 했을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다.

네덜란드식 공급 구상에 여론 발칵비판 쏟아지고 AI 패러디 영상 봇물같은 당 의원까지 “닥치고 사과해야”문제는 민주당 임대주택 중심 정책흑인 내 집 마련 꿈 빼앗았던 미국남북전쟁 ‘40에이커’ 약속 저버리고뉴딜 때도 백인과 달리 주담대 막아가장 가혹하고 잔인한 소수자 차별대출 옥죄고 임대주택 늘린다는 與이미 집 가진 50대 이상 손해 없지만집 살 기회도 자산가격 상승 기회도 청년과 저소득층은 박탈당하는 셈 “폐기되는 버스를 주거 공간으로 리모델링하고, 대학가 청년들의 단기성 주거 공간으로 제공하는 프로그램을 제안해 본다.” 지난 7일 황희(3선·서울 양천갑) 더불어민주당 의원이 페이스북에 올린 게시물의 내용이다. 그는 “네덜란드 암스테르담 운하에 보트하우스가 즐비하게 있는 것을 본 적이 있다”며 “네덜란드는 폐선박 또는 중고 선박을 리모델링해서 1만 가구 이상을 공급하여 주택문제 해결책으로 활용하고 있다”고 했다. 그러니 한국에서도 비슷한 정책을 추진해 볼 수 있지 않겠느냐는 제안을 던졌다. 무더운 여름, 신선한 아이디어가 제공되자 세상이 후끈 달아올랐다. 당사자인 청년들의 반응이 가장 뜨거웠다. 황 의원에게는 아쉽게도 긍정적인 방향이 아니라 부정적인 방향이었다. 소셜미디어(SNS)를 통해 직접적인 분노를 담은 글과 패러디, 심지어 인공지능(AI)을 이용해 제작된 영상까지 쏟아져 나왔다. 야당에서 반발이 빗발친 것은 물론이거니와 5선의 박지원 민주당 의원마저 “닥치고 사과해야 한다”며 비판의 목소리를 낼 지경이었다. 폐버스를 활용한 임시 주택은 말 그대로 ‘임시 주택’일 뿐이다. 제아무리 잘 갖춰져 있다 한들 비좁고 냉난방 효율이 떨어질뿐더러 사생활이 잘 보호될 것이라 기대하기도 어렵다. 자연재해가 많은 옆 나라 일본에서 지진 등 재난 상황에 투입하는 ‘최후의 카드’로 여겨지는 이유다. 그런 폐버스 주택을 청년 임대주택으로 제안했으니 여론이 발칵 뒤집힌 것은 당연한 일. “청년들이 안정된 주택을 마련하기 전 단계까지 임시 주거 공간으로 활용”하는 차원이라는 설명이 뒤따랐지만 청년들의 분노는 가라앉지 않았고, 결국 며칠 후 황 의원은 게시물을 삭제하고 공개 사과문을 올려야 했다. 대체 청년들은 왜 이렇게 분노한 걸까? 폐버스를 청년의 주거지로 제공하겠다는 발상 자체가 워낙 충격적인 것은 사실이다. 하지만 오직 그것만이 문제였다면 가벼운 해프닝으로 끝나고 넘어갔을 수도 있을 일이었다. 문제는 황 의원이 속한 민주당과 이재명 정부가 지속적으로 추진하고 있는, 임대주택 중심의 주거 정책 방향이다. 청년들은 왜 집을 사려고 할까? 현금으로 집을 살 수 있는 부자는 흔치 않다. 대부분은 주택담보대출을 받아 수십 년에 걸쳐 절약하며 갚아 나가야 겨우 내 집이 된다. 그나마도 집값이 오르면 다행이지 떨어지기라도 하면 그 손해는 곧장 집주인의 것이 되어 버린다. 그럴 바에야 나라에서 제공하는 임대주택에 사는 편이 속 편하고 좋지 않을까? 사는 ‘곳’이 확실히 보장된다면, 집을 사는 ‘것’에 집착할 필요는 없지 않으냐는 반론이다. 이른바 ‘진보’에 속하는 분들은 적잖이 동의할 법한 생각이다. 문제는 역사가 우리에게 반대의 교훈을 가르쳐 주고 있다는 것이다. 내 집 마련의 꿈을 실현하지 못하게 하는 것, 부동산을 소유할 수 없도록 가로막는 것은, 어떤 사회가 소수자에게 내릴 수 있는 가장 잔인하고 가혹한 차별 중 하나다. 흑인에 대한 미국의 인종차별은 바로 그렇게, 내 집 마련의 꿈을 빼앗는 식으로 전개되어 왔던 것이다. 1865년 1월, 남북전쟁이 막바지로 향하던 미국으로 돌아가 보자. 연방군의 윌리엄 T 셔먼 소장 휘하에는 특별한 부대가 있었다. 스스로의 자유를 쟁취하기 위해 싸우는 흑인들로 이루어진 부대였다. 해방노예들의 사기는 하늘 높은 줄을 몰랐다. 셔먼 장군이 발표한 특별 야전명령 15호에 따라, 전쟁이 끝나면 1인당 40에이커의 땅과 노새 한 마리를 받기로 약속되어 있었기 때문이다. 전쟁이 끝났다. 흑인들은 자유의 몸이 되었다. 하지만 40에이커와 노새 한 마리의 약속은 헌신짝처럼 내팽개쳐졌다. 전쟁 과정에서 압류된 땅 모두가 백인 농장주에게 되돌아갔다. 남부에 살던 흑인 노예들은 ‘해방’을 맞이했지만, 이제는 같은 주인 밑에서 소작농으로 일해야 하는 처지가 되고 말았던 것이다. 노예를 부리던 남부뿐 아니라 노예해방을 명분으로 전쟁을 시작한 북부 역시 흑인에게 진정한 자유를 줄 생각은 없었다. 남부는 소작농을 원했고 북부는 저임금 노동자를 원했을 뿐이다. 그렇게 ‘40에이커와 노새 한 마리’는 미국의 구조적 인종차별을 의미하는 관용어구로 정착되고 말았다. 흑인의 경제적 자립과 자산 증식을 방해하는 기조는 그 후로도 지속됐다. 1930년대 미국은 대공황에서 벗어나기 위해 여러모로 발버둥을 쳤다. 경제가 침체되어 있으니 국민들은 소비를 하지 못한다. 소비를 하지 못하니 경기가 살아날 리 없다. 이 악순환을 깨려면 인위적으로 수요가 창출되어야 할 필요가 있다. 뉴딜정책의 일환으로 대규모 공공사업이 벌어진 이유다. 그렇게 국민들의 호주머니에 돈을 채워 넣으면서 루스벨트 대통령은 그 돈을 쓸 곳도 만들어 주었다. 연방주택국(FHA)을 신설한 것이다. 연방주택국의 임무는 분명했다. 평범한 중산층 미국인이라면 누구나 살 수 있을 정도로 저렴한 주택을 공급하는 것이었다. 하지만 대공황의 한복판에서 사람들이 무슨 수로 집을 산단 말인가? 루스벨트 행정부는 발상을 뒤집었다. 일단 집을 팔고 나중에 천천히 집값을 받기로 한 것이다. 집값의 10%만 있으면 일단 소유권을 넘겨주고, 나머지 90%는 천천히 갚아 나가는, 오늘날의 기준으로 보더라도 파격적인 장기주택담보대출이었다. 나라가 보증을 서서 국민이 집을 사게 하고, 그렇게 창출된 수요로 건설 경기를 일으키며, 경제를 되살려 국민들이 빚을 갚게 하는 뉴딜정책은 이렇게 탄생한 것이다. 미국은 2차 세계대전에 참전하면서 뉴딜정책에 한층 더 박차를 가했다. 전쟁터에서 목숨 걸고 싸운 군인들에게 다양한 지원을 해 주는 제대군인지원법, 일명 ‘GI Bill’이 통과된 것이다. 미국인은 군대만 갔다 오면 적은 돈으로 큰 집을 사서 천천히 갚아 나갈 수 있었다. 원하는 사람은 얼마든지 대학에 진학해 장학금 혜택을 받으며 더 좋은 일자리를 얻을 기회를 제공받았다. 이렇게 미국은 순식간에 중산층의 나라로 탈바꿈했다. 흑인들은 이 모든 변화에서 소외되어 있었다. 태평양과 대서양 양쪽에서 전쟁을 치러야 했기에 미국은 흑인도 군인으로 동원했다. 날아오는 총탄 앞에서 피 흘리고 쓰러질 때까지만 해도, 흑인과 백인 모두 동등한 전우였다. 문제는 전쟁이 끝나고 난 다음이었다. 제대군인에 대한 지원에서 흑인을 법적으로 배제할 수는 없었지만, 미국은 흑인에게 계층 상승의 기회를 주지 않았다. 그 방법은 간단했다. 주택담보대출을 틀어막은 것이다. 연방주택국은 흑인들이 사는 구역을 지도에서 빨간색으로 칠했다. ‘빨간 줄’이 그어진 곳은 융자가 되지 않는 곳이었다. 이런 수법을 ‘레드라이닝’이라 불렀다. 흑인은 아무리 오래 살아도 세입자에 머물러야 했고, 월세가 높아지면 더 열악한 환경으로 이주할 수밖에 없었다. 전쟁이 끝나고 우후죽순 지어지기 시작한 교외 주택가에 대해서도 마찬가지였다. 집을 사기 위해 대출을 받으러 온 흑인을, 은행은 어떻게든 빈손으로 돌려보냈다. 마치 오늘날 한국인이 아파트를 선호하듯 20세기 중반 미국인은 교외 주택가를 선호했다. 그러니 교외 주택가에 집을 산다는 것은 좋은 주거 환경을 누린다는 것 이상의 의미를 지니고 있었다. 집값이 오르면 그것을 담보 삼아 자녀에게 더 나은 교육을 제공하고, 더 좋은 대학에 보낼 수 있기 때문이었다. 자신의 인생을 개척하고자 하는 백인 참전 용사에게는 너무도 활짝 열려 있던 이 기회의 문은 흑인 앞에서 여지없이 닫혀 버렸다. 100만여 흑인 참전 군인들은 계층 상승의 사다리에 발을 올려 보지도 못한 것이다. 공급을 줄이며 대출을 틀어막는다. 대신 임대주택을 늘린다. 문재인 정부에서 시작해 이재명 정부까지 이어지고 있는 민주당 정권의 일관된 주택 정책 방향이다. 이미 서울, 특히 강남에 집을 가지고 있는 50대 이상 기득권층은 손해 볼 일이 없다. 반면 갓 노동시장에 진입해 미래를 계획하고 있는 청년과 저소득층은 집을 살 기회도, 자산 가격 상승의 혜택을 볼 기회도 사실상 완전히 박탈당하게 된다. 이것은 단순한 정책 실수가 아니다. 미국에서 흑인을 차별할 때 동원된 경제적 억압의 수단이다. 청년들의 꿈꿀 권리를 레드라이닝, 빨간 줄 긋기 하지 말라. 노정태 작가·경제사회연구원 전문위원

서울 강남 일대에서 운영 중인 자율주행 택시가 올해 상반기에 사실상 무사고 실적을 기록했다. 기술의 완성도를 보여준 것이지만, 이면에는 ‘사고 0건의 역설’이 숨어 있다는 분석이 나온다. 신호 체계와 도로 인프라가 비교적 정교하게 갖춰진 강남에서 돌발 변수가 적은 심야에만 운영한 결과이기 때문이다. 이렇게 안전 실적을 쌓는 사이 경쟁국들은 낮 시간대와 복잡한 도심까지 넘나들며 기술 격차를 벌리고 있다는 지적이 나온다. 16일 서울신문 취재에 따르면 올해 서울 강남구 자율주행 시범운행지구에서 운행 중인 자율주행 택시는 상반기에 중대 사고가 한 건도 없었다. 지난달까지 자율주행 택시 이용 건수는 총 8326건으로, 에스더블유엠(SWM)이 6400건, 카카오모빌리티는 1926건이었다. 2024년에 시범 운영을 시작한 SWM은 지난 3월 16일부터 자율주행 택시를 3대에서 5대로 늘렸고, 카카오모빌리티는 지난 4월 6일부터 2대를 투입해 유료화를 시작했다. 올해 들어 7월까지 자율주행 택시 사고 건수는 총 2건이었지만 자율주행의 문제는 아니었다. 한 건은 사람 운전자가 SWM의 자율주행 택시를 경기 안양의 차고지에서 수동 운전해 강남구로 운반하던 중 발생한 접촉 사고였고, 다른 한 건도 후방 차량이 일방 추돌했다. 이에 양사 모두 연내에 자율주행 플랫폼을 고도화하겠다는 계획을 내놨다. 김진규 카카오모빌리티 부사장 겸 피지컬 AI 부문장은 “복잡한 강남 도심에서 실제 여객운송 서비스를 안정적으로 구현할 만큼 높은 기술을 가졌다”며 운행 차량과 지역, 서비스 범위를 확대하겠다고 밝혔다. SWM은 올해 하반기 중 차세대 자율주행 컴퓨팅 플랫폼(AP-700)과 시각언어행동(VLA) 모델을 서비스에 적용할 예정이다. 그러나 아직은 ‘무사고 성적표’를 있는 그대로 인정하기는 쉽지 않다. 현재 자율주행 택시는 강남구 내 정해진 시범운행지구에서 평일 심야(오후 10시~오전 5시)에만 운행하기 때문이다. 또 이면도로와 어린이보호구역 등에서는 탑승한 시험운전자가 직접 운전하고 돌발 상황에도 개입할 수 있다. 김필수 대림대 미래자동차공학부 교수는 “횡단보도에서 뛰어드는 사람, 불법주행하는 전동킥보드 등 불완전 변수를 제외하고 큰 길을 혼자 달리며 ‘무사고’를 자랑하는 꼴”이라며 “안전에 대한 리스크를 기업에 묻다 보니 사고 예방에만 몰두하다가 오히려 안전 기술의 고도화는 놓친 악순환”이라고 말했다. 반면 미중 업체들은 압도적인 실주행 데이터를 축적하고 있다. 미국 웨이모는 지난 3월까지 인간 운전자 없는 상태로 약 3억 5500만㎞를 주행했고, 안전성을 단순 ‘무사고’가 아니라 100만 마일당 사고율과 인간 운전자 대비 사고율로 평가한다. 중국 위라이드도 1800대가 넘는 로보택시를 운용하고 있다. 이들은 주간·우천·혼잡 도심 등의 상황에서 운행 중이라는 점에서 우리나라의 무사고 기록은 기술 격차를 가리는 착시라는 지적도 나온다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국에서는 도심형 주행보조(NOA)가 전기차를 중심으로 빠르게 보급되고 모멘타 같은 자율주행 업체의 시스템도 완성차에 적용되면서 방대한 실주행 데이터가 계속 쌓이고 있다”며 “우리는 몇 개 시범사업을 하는 정도로는 데이터에서 훨씬 차이가 날 수밖에 없다”고 말했다.

여러 명이 모여있을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 소수파에 속하는 사람은 목소리를 덜 내면 다수는 더 커 보이게 만들고 남은 소수는 더욱 침묵하게 된다. 독일 언론학자 엘리자베트 노엘레노이만이 1974년 제시한 ‘침묵의 나선 이론’이다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 동조라는 행위에 반드시 마음이 필요한 것은 아니라는 뜻이기도 하다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 8월 14일 자에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과, 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라갔고 작은 차이가 눈덩이처럼 불어나 집단 전체가 한쪽 의견으로 굳어졌다. 집단 크기를 50개로 맞췄을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다. 연구팀은 쏠림의 세기를 ‘다수 힘’이라는 값으로 요약했다. 눈에 띄는 것은 GPT-3.5 터보를 뺀 9개 모델의 데이터가 모두 같은 곡선 위에 포개졌다는 점이다. 이 수식은 쇳조각 속 원자 자석들이 같은 방향으로 정렬해 자석이 되는 현상을 설명하는 물리 모형인 ‘퀴리-바이스 모형’과 완전히 일치했다. 이에 연구팀은 통계물리학 이론을 그대로 적용해 ‘임계 집단 크기’를 계산했다. 임계 집단은 합의에 걸리는 시간이 폭증해 사실상 합의가 불가능해지는 규모다. 라마 3 70B는 약 30개, GPT-4o는 약 80개, GPT-4 터보는 약 1000개였다. 클로드 소네트 3.5는 실험 최대치인 1000개에서도 한계에 닿지 않았다. 모델의 언어 능력이 높을수록 이 값이 지수적으로 커지는 것이 확인됐다. 이번 연구 결과는 지금까지 AI 안전성 평가 방식에 의문을 던진다. 모델 하나를 놓고 위험한 답을 하는지 검사하는 방식이었지만 개별적으로 멀쩡한 에이전트들도 서로 눈치를 보다가 아무도 원치 않은 상태로 변할 수 있다는 의미다. 예를 들어 공동 코딩 작업에서 단지 널리 쓰인다는 이유로 비효율적 코드가 계속 재생산되는 상황으로 “다수 AI 에이전트가 만든 규범이 인간의 가치에 부합한다는 보장은 없으며 뭉친 집단은 방향을 되돌리기도 어렵다”고 지적했다. 연구를 이끈 데이비드 가르시아 독일 콘스탄츠대 교수는 “이번 연구 결과는 AI가 사회를 형성했다는 측면으로 보기는 어렵다”며 “협력하라고 설계하지 않더라도 협력과 비슷한 현상이 나타난다는 것을 확인한 만큼 지금까지 AI 안전성 평가를 할 때처럼 ‘위험한 답을 하는가’를 검사하는 것만으로는 부족하다”고 말했다.

대만의 핵심 드론(무인기) 방어 시스템에 상당한 결함이 있다는 조사 결과가 나오면서 대만 방공망에 대한 우려가 커지고 있다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 16일 “대만 공군기지와 기타 주요 군사시설을 보호하기 위해 구축한 35억 5000만 대만달러(한화 약 1573억원) 규모의 고정형 대드론 방어망에 상당한 결함이 있다는 사실이 대만 감사 당국의 최근 보고서에 기재됐다”고 보도했다. 해당 방어망은 대만의 최대 무기 개발기관인 국가중산과학연구원(NCSIST)이 제작한 것으로, 중국 인민해방군(PLA)이 사용하는 신형 드론 기종의 주파수를 탐지하거나 교란하는 것이 목적이다. 앞서 중국은 2023년 5.1기가헤르츠(㎓)의 주파수를 사용하는 신형 기종을 출시한 바 있다. 문제는 대만이 개발한 방어망이 중국의 위성항법시스템인 ‘베이더우’(北斗) 3호가 사용하는 일부 대역에도 대응하지 못한다는 감사 당국의 보고서 내용이다. 해당 보고서는 “광섬유 유도 드론이나 인공지능(AI) 유도 드론과 같은 새로운 위협을 효과적으로 방어할 수 있는지에 대해서도 의문이 제기된다”고 지적했다. 이어 “일부 시스템이 공사 지연과 핵심 부품 조달 차질로 검수가 예정보다 6∼12개월 늦어졌다”며 “이로 인해 군사기지 방호 능력이 약화할 수 있다”고 경고했다. 이와 관련해 대만 국방부는 “광섬유 유도 드론과 AI 유도 드론에 대응할 수 있는 체계를 포함해 차세대 대드론 기술 개발에 속도를 내고 있다”며 “보고서에 언급된 중국군의 많은 기술이 해당 프로젝트가 시작된 2021년 이후 등장한 것”이라고 해명했다. 이어 “NCSIST는 이미 새로운 주파수에 대한 교란 능력을 확인했으며 향후 체계 개량을 통해 해당 기능을 추가할 것”이라고 덧붙였다. “개량 전 중국이 공격하면 어쩔 건가”국방부의 해명에도 불구하고 대만 내부에서는 불안과 질책이 동시에 쏟아졌다. 뤄칭성 대만 국제전략학회 집행장은 “대단히 실망스럽다”라면서 “해당 사업은 이제 막 완료됐는데 실제 개량이 언제 이뤄질지에 대한 설명은 전혀 없다”고 말했다. 이어 “개량이 다 완료되기 전에 중국 인민해방군이 대만에 대한 공격에 나서면 어떻게 할 것인가”라고 반문했다. 앞서 대만 육군은 위 프로젝트와 별개로 9억 8000만 대만달러(약 434억원) 규모의 고정형 대드론 시스템 26기 조달 사업을 시도했지만, 세 차례의 성능시험을 통과하지 못하면서 결국 지난달 무산됐다. 중국 침공 대비 ‘드론 지옥도’ 전략도 세웠는데앞서 대만은 중국의 상륙 침공을 저지하기 위해 대규모 드론 전력 구축에 속도를 내왔다. 지난 9일 미국 뉴욕타임스(NYT)는 “대만은 향후 중국의 침공을 저지하기 위해 비행 드론과 무인 공격정 전단을 구축하고 있다”고 보도했다. 우크라이나 전쟁에서 위력을 입증한 값싼 무인기를 대량 투입해 중국군의 접근을 어렵게 만드는 이른바 ‘지옥도’(hellscape·헬스케이프) 전략이다. 지옥도 전략은 중국군이 대만해협을 건너 돌발 공격을 해올 경우, 미군이 대만군과 함께 공중 드론 수천 대와 무인 수상함·잠수함을 동원해 지옥 풍경이 그려질 정도로 가혹하게 대응하는 1차 방어선을 구축한다는 내용이다. 이를 위해 대만은 2024년 미국으로부터 자폭 드론 약 1000대를 구입해 훈련해 왔다. 실제 중국군의 무력 침공에 대비한 연례 군사훈련인 올해 ‘한광훈련’에서도 드론은 주요 훈련 과제 중 하나로 포함됐다. 이보다 앞서 중국 역시 대만의 자폭 드론 공격에 대비한 훈련을 꾸준히 진행해 왔다. 지난해 말 인민해방군의 해군 부대 주도로 이뤄진 해당 훈련은 중국의 해상 목표물을 노린 적의 자폭 드론이 초저고도 침투 공격을 했을 때, 인민해방군이 함정 미사일과 요격 시스템으로 공격을 무력화하는 데 초점이 맞춰졌다. 훈련 과정에서 가상의 적이 누구인지 구체적으로 명시하지는 않았다. 중국은 대만 통일을 위한 침공 시 육·해·공군은 물론 로켓군까지 동원해 물량 공세를 퍼붓고 단기간 내 대만을 수복하겠다는 계획이다. 우크라이나 전쟁 이후 현대전(戰)의 양상이 드론전으로 진화함에 따라, 중국군 역시 드론 군집전 전술을 미래전의 핵심 전투 형태로 보고 이를 대만 유사시 시나리오 등에 적용하는 추세다. 중국 인민해방군이 공개한 자료에 따르면 이미 중국군은 수십~수백 대 이상의 드론이 함께 작전하는 드론 군집전 전술을 개발하고 있으며, 중국 과학연구소와 군 기관은 우크라이나 전쟁 사례를 참고해 드론의 자동화와 자율성 향상에 집중하고 있다.

어떤 사람은 나이에 비해 젊어 보이기도 하고 또 다른 사람은 생물학적 나이보다 더 들어 보이기도 한다. 한국 사람은 나이에 비해 어려 보이고 외국 사람들은 나이가 많아 보인다. 이유가 뭘까. 몸속에서는 어떤 일이 벌어지고 있을까. 간과 뇌, 장은 다른 속도로 늙을까. 과학자들이 생물학적 나이와 장기 나이 사이의 간극을 측정하는 데 성공했다. 오스트리아, 독일, 벨기에, 호주 공동 연구팀은 조직학 이미지만으로 사람 장기별 생물학적 나이를 추정할 수 있는 ‘조직 시계’를 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구에는 오스트리아 왕립 과학원 분자의학 연구센터(CeMM), 빈대학, 빈의학대, 병리학 연구소, 인스부르크대, 독일 쾰른대학병원, 뮌헨 헬름홀츠 연구소, 헬름홀츠 계산 생물학 연구소, 국립 폐 연구센터, 뮌헨 기술대, 심혈관 연구센터, 루트비히 막시밀리안대, 벨기에 루벤 가톨릭대, 루벤대학병원, 호주 멜버른대, 빅토리아 통합 암 센터, 왕립 멜버른병원, 선샤인코스트대 과학자들이 참여했다. 이번 연구 결과는 의학 분야 국제 학술지 ‘네이처 메디슨’ 8월 14일 자에 실렸다. 기존 노화 연구가 DNA 메틸화나 유전자 발현 같은 분자 변화에 집중해 온 것과 달리 연구팀은 조직 자체의 ‘구조’가 시간에 따라 어떻게 달라지는지를 살폈다. 이를 위해 연구팀은 미국 국립보건원(NIH)의 ‘유전형-조직 발현프로젝트’(GTEx) 프로젝트 데이터를 활용했다. 983명의 사망자에게서 뇌·심장·폐·췌장·피부·장 등 40종의 조직을 얻어 고해상도로 디지털화한 슬라이드 2만 5712장을 분석했다. 살아 있는 사람에게선 불가능한 ‘한 사람의 여러 장기 동시 비교’가 가능하다는 점이 분석의 핵심이다. 연구팀은 인공지능으로 사진을 숫자로 옮기는 일종의 번역 업무를 맡겼다. 나이를 맞히는 것이 아니라 조직 구분하기를 먼저 학습시켰다. 이렇게 훈련된 AI는 병리학 의사가 배율을 바꿔가며 관찰하듯 슬라이드를 세 가지 배율로 잘라 약 4억 8000만 개 이미지 조각을 정밀 분석했다. 나이를 따로 가르치지 않았는데도 40종 조직 전반에서 겉모습을 결정짓는 가장 강력한 단일 요인이 생물학적 나이인 것으로 나타났다. 특정 AI 착시가 아닌지 확인하기 위해 25종 이상의 모델로 같은 분석을 반복해 동일한 결과를 얻었다. 연구팀은 이 특정값을 통계 회귀모형에 넣어 장기별 독립된 시계를 만들었다. 평균 예측 오차는 4.9년으로 예측 나이와 실제 나이의 차이인 ‘나이 격차’가 노화 속도의 지표로 쓰였다. 나이 격차가 큰 조직일수록 텔로미어가 짧았고 병변과 동반 만성질환도 많았다. 한 사람의 장기 노화 정도는 동일하지 않았다. 폐와 신장, 췌장, 부신은 20~40세에 가속 노화 징후를 보였고 자궁은 폐경 무렵 급속하게 나이가 들었다. 신부전은 여러 조직의 노화 가속과, 당뇨병은 췌장의 변화와 연관됐다. 살아 있는 사람에게서 조직 검체를 얻을 수 없기 때문에 연구팀은 혈액 검사만으로 나이 격차를 파악해 노화를 추정하는 모델을 만들었다. 이 모델을 통해 알츠하이머병에서 뇌, 크론병에서 위장관의 가속 노화를 짚어냈다. 낭성섬유증, 혈관염, 당뇨병, 뇌졸중에서도 질환별 패턴이 확인됐다. 연구를 이끈 안드레 렌데이루 CeMM 박사는 “조직학 이미지와 인공지능을 결합하면 쉽게 찾을 수 없는 생물학적 노화의 패턴을 파악할 수 있다”며 “이번 연구 결과는 이미지에서 배운 조직 노화의 언어를 일상적인 채혈로 읽어낼 수 있음을 보여준다”고 설명했다.

경기도의회 미래과학협력위원회 박상현 의원(더불어민주당, 부천2)은 지난 13일 경기도의료원의 AI 진단 보조기기 지원사업 추진상황을 보고받은 자리에서, 기업 지원에만 그치지 않고 공공의료원 자체의 실질적인 체질 개선이 병행되어야 사업의 실효성을 극대화할 수 있다고 강조했다. 이날 회의에는 박 의원과 경기도 바이오산업과 관계자들이 참석한 가운데, AI 진단 보조기기 지원사업의 참여기업 선정 결과를 공유했다. 아울러 사업 추진 과정의 애로사항을 청취하고, 향후 의료기기 전주기 개발사업의 구체적인 추진 계획을 함께 논의했다. 박 의원은 “경기도가 AI와 의료기기 산업을 육성하고 기업을 지원하는 것도 중요하지만, 결국 기술이 현장에 적용되고 도민에게 더 나은 의료서비스로 돌아와야 한다”며 “공공병원이 새로운 기술을 받아들이고 기업과 적극적으로 협력할 수 있는 조직으로 변화하는 것이 중요하다”고 말했다. 또한 미래성장산업국·AI국 등의 예산이 투입되는 연구사업과 연계해 경기도의료원 내 연구 기능을 강화하는 방안 등을 제시했다. 아울러 이러한 조직 혁신은 보건복지 분야뿐만 아니라 산업·과학기술 분야에서도 함께 고민해야 한다고 밝혔다. 박 의원은 “경기도의료원의 변화는 어느 한 부서나 상임위원회만의 과제가 아니다”라며 “공공의료와 AI·바이오·의료기기 산업이 연결될 수 있도록 의회와 집행부가 함께 고민하고, 경기도의료원이 새로운 기술을 실증하고 확산하는 플랫폼 역할을 할 수 있도록 제도와 조직을 뒷받침하겠다”고 말했다. 한편, 이날 회의에서는 선정된 2개 기업과의 협약 추진 시점에 맞춰 향후 간담회를 진행하기로 했다.