LG가 새로운 성장 기회를 발굴하고 실행하기 위해 ‘ABC’(AI·바이오·클린테크)에 집중한다. 지난해부터 2028년까지 5년간 100조원 규모의 국내 투자에 나선 LG는 50% 이상을 미래 성장사업 및 신사업에 할당했다. 인공지능(AI) 분야에 과감한 투자와 혁신을 집중한 결과 LG AI 연구원은 2023년 8월 거대언어모델(LLM) ‘엑사원 3.0’을 국내 최초로 오픈소스로 공개했고, 지난 3월에는 자체 개발한 추론 AI인 ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개하며 ‘에이전틱 AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 바이오 분야에서는 세포치료제와 같은 미래 혁신 신약을 개발해 암을 정복하고 인류의 삶에 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 바이오 사업을 이끄는 LG화학은 지난해 미국 리듬파마슈티컬스사에 4000억원 규모의 희귀비만증 신약 기술을 수출하는 성과를 내기도 했다. 클린테크 분야에서는 LG에너지솔루션이 재생에너지 등의 신사업을 추진하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. LG는 ABC 분야 글로벌 스타트업 투자도 활발히 진행하며 경쟁력을 키우고 있다. 구광모 LG그룹 회장은 이달 초 인도네시아를 방문해 “5년 뒤 어떤 준비를 해야 살아남을 수 있을지, 어떤 선택과 집중을 해야 차별화된 경쟁력을 갖출 수 있을지 전략 마련에 힘써 달라”고 당부했다.

생성형 인공지능(AI) 플랫폼으로 행정 전반의 공공서비스 혁신 이끌어 AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)이 ‘경기 생성형 AI 플랫폼 구축 사업’에 본격 착수하며 공공 AI 행정시대의 첫 포문을 연다. 이번 사업은 전국 지자체 최초로 행정 업무에 생성형 AI 플랫폼을 도입하는 사례다. 본 사업에서 와이즈넛은 자사의 LLM과 AI 에이전트 솔루션을 적용해, 정보화 사업, 예산관리, 지출·회계·계약 업무지침, 법령 등의 공공 행정 업무에 특화된 AI 업무비서를 구축한다. AI 업무비서는 복수의 멀티 에이전트와 멀티 LLM을 유기적으로 오케스트레이션하는 핵심 가교 역할을 수행할 예정이다. 도정 내 다양한 업무 특성에 따라 에이전트를 복합적으로 통합 운용하고, 각 과업에 최적화된 형태의 에이전트를 활용할 수 있는 환경을 구현한다. 이를 통해, 경기도는 부서별 분산·운영되던 행정 업무를 효율화하고 AI 에이전트를 유연하게 확장·운용하여 행정 대응 속도를 혁신적으로 높일 것으로 기대된다. 와이즈넛이 구현하는 AI 업무비서에는 국내 최초 AI 에이전트 솔루션 WISE iRAG와 대규모언어모델 WISE LLM 등 시장에서 검증된 선도 AI 기술이 적용된다. 특히, WISE LLM은 입찰 당시 진행된 공공기관 대상 벤치마크평가(BMT)에서, 추론 능력과 상식, 언어 이해력 등의 항목에서 괄목할만한 성과를 기록하며 주목을 받았다. 이는 실제 행정 업무에 적용 가능한 LLM 모델로서의 신뢰성과 기술 경쟁력을 입증하는 결과로, 컨소시엄 내 핵심 역량 중 하나로 활용될 전망이다. 공공 행정의 AI 대전환(AX)이 본격화되는 가운데, 와이즈넛의 공공부문 성과는 이번이 처음이 아니다. 와이즈넛은 이미 한국도로공사, 인사혁신처, 고용노동부, 한전KPS, 화성시청 등 다양한 공공기관을 대상으로 다수의 생성형 AI 및 플랫폼 구축 사업을 성공적으로 수행해온 바 있다. 이번 경기도청 플랫폼 구축 사업을 통해 자사 LLM 및 AI 에이전트 기술의 신뢰성과 경쟁력을 다시 한 번 입증하고 공공 부문의 생성형 AI 도입 확산을 선도할 것으로 기대된다. 총 131억 원 규모의 이번 사업은 국내 유수의 기업들간 치열한 경쟁 입찰 끝에 엠티데이타 컨소시엄이 수행하게 됐다. 컨소시엄은 엠티데이타(45%)를 주관사로, 와이즈넛(15%), KT(20%) 외 2개사 등으로 구성됐다. 본 플랫폼은 올해 11월 시범 운영을 시작으로, 시스템 안정성과 활용성 검증을 거쳐 내년 5월 정식 서비스로 전환될 계획이다. 강용성 대표는 “이번 경기도 생성형 AI 플랫폼 사업이 공공 행정의 AI 혁신을 위한 실질적인 전환점이 될 수 있도록 기술 역량을 집중하고, 본 사업의 성공적인 추진을 계기로 전국 지자체 확산은 물론, 국가 차원의 AI 생태계 발전에도 기여하겠다”는 포부를 밝혔다. 한편, 와이즈넛은 경기도 소재 AI 전문기업으로, ▲경기도청 AI 챗봇(세정봇) 구축 ▲경기도의회 의정포털시스템 구축 ▲경기도교육청 경기에듀콜센터 민원상담 챗봇 서비스 등 도정의 인공지능 전환(AX)을 이끈 성공 사례를 다수 축적해왔다. 와이즈넛은 이를 기반으로 앞으로도 경기도의 모범적인 AI 행정시대 기조에 적극 동참할 계획을 밝혔다.

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

생성형 인공지능(AI)의 하나인 챗GPT를 개발한 오픈AI가 출시한 추론형 AI ‘o3’ 모델이 최근 수학 문제를 푸는 실험 도중 인간의 작동 중단 지시를 거부했다는 소식이 알려졌다. 1968년 스탠리 큐브릭 감독의 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에 등장하는 ‘할-9000’이라는 AI를 연상케 하는 행동이어서 많은 사람에게 충격을 줬다. 할-9000은 인간의 지시를 거부하고 우주선 승무원들을 죽이려 했던 비인간 악당이다. AI에 관한 우려가 커지는 중이지만 아직은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 지난 3일 미국 캘리포니아 로스앤젤레스대(UCLA) 연구팀은 자기 잉크(magnetic ink)가 채워진 펜을 이용해 치매와 함께 대표적 퇴행성 뇌 질환인 파킨슨병을 조기 진단할 수 있다는 연구 결과를 국제 학술지 ‘네이처 화학공학’ 6월 3일자에 발표했다. 환자들이 자기 잉크 펜으로 글씨를 쓰면 AI가 글자를 보고 파킨슨병 여부를 높은 정확도로 판단할 수 있다는 것이다. 게다가 AI로 고고학적 유물의 연대를 더 정확하게 판단할 수 있다는 연구 결과까지 나오고 있다. 네덜란드 흐로닝언대 AI 연구소, 동위원소 연구센터, 덴마크 남덴마크대, 이탈리아 피사대, 벨기에 루벤가톨릭대 공동 연구팀은 고대 문서 필체 해독 전문 AI로 분석한 결과 현존하는 성경 중 가장 오래된 것으로 전해지는 ‘사해 문서’가 알려진 것보다 더 오래됐을 가능성이 크다고 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 6월 5일자에 실렸다. 기록 시기가 적혀 있는 일부를 제외한 대부분의 고문서 필사본은 작성 시기를 알 수 없다. 이 때문에 개별 필사본의 연대 측정은 주로 문서들의 필체 변화상을 연구하는 고문자학에만 의존했다. 문제는 필체를 대조할 수 있는 또 다른 필사본이 있어야 한다는 점이다. 이번에 분석 대상이 된 사해 문서는 히브리 성서를 포함한 900여편의 다양한 종교 관련 문서로 1947~1956년 사해 서쪽 둑에 있는 와디 쿰란 주변과 11개의 동굴에서 발견됐다. 고고학자와 종교학자들의 연구에 따르면 사해 문서는 기원전 2세기부터 기원후 1세기 사이에 기록된 것으로 추정될 정도로 시간 틈새가 컸다. 이에 연구팀은 좀더 정확한 제작 시기를 밝혀 내기 위해 방사성 탄소 연대 측정, 고문자학, 베이지안 리지 회귀 분석법, 기계학습 기술을 결합해 ‘에녹’(Enoch)이라는 연대 예측에 특화된 AI 모델을 개발했다. 연구팀이 에녹으로 기존에 연대가 알려진 문서 135개의 작성 시기를 예측하도록 한 결과 연대 예측 오차가 ±30년에 불과한 것으로 나타났다. 에녹의 사해 문서 연대 예측을 통해 많은 사해 문서가 이전에 생각했던 것보다 더 오래된 것으로 판명됐다. 특히 하스모니아, 헤로디안 두 가지 문자 형태로 기록된 사해 문서의 경우 최소 50~150년 더 오래됐을 것이라고 연구팀은 밝혔다. 연구를 이끈 믈라덴 포포비치 흐로닝언대 교수(고문자학)는 “이번 연구는 초기 기독교의 발전과 함께 중동 지역의 역사적, 정치적, 문화적 발전에 대해서도 새로운 통찰을 가능하게 해 준다”고 말했다.

카카오가 텍스트 중심의 인공지능(AI) 모델을 넘어 사람처럼 보고 듣고 말하며 공감하는 멀티모달 언어모델을 국내 최초로 공개했다. 카카오는 1일 공식 테크블로그를 통해 통합 멀티모달 언어모델인 ‘카나나-o’와 오디오 언어모델인 ‘카나나-a’의 성능과 개발 후기를 공개했다. 카나나-o는 텍스트와 음성, 이미지 등 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 AI 모델로 이용자가 텍스트·음성·이미지 중 어떤 조합으로 질문해도 상황에 맞게 추론하고 답변할 수 있다. 예를 들어 횡단보도와 신호등이 있는 사진을 보여 주며 “이미지에서 보행자 신호등은 무슨 색이야? 건너도 될까?”라고 질문하면 카나나-o가 이미지를 통해 상황을 인식해 답변하는 식이다. 카나나-o는 이용자의 억양과 말투, 목소리 떨림 등 비언어적 신호를 분석하고, 대화 맥락에 맞는 감정적이고 자연스러운 음성의 응답을 생성하는 것이 특징이다. 특히 한국어 데이터를 대규모로 학습해 한국어에 특화돼 있다. 한국어의 특수한 발화 구조나 억양, 어미 변화 등을 정밀하게 반영하고 제주도나 경상도 등 지역 방언까지도 인식한다고 카카오는 소개했다. 카카오는 카나나-o가 한국어 및 영어 성능평가에서 오픈AI의 ‘GPT-4o’, 구글의 ‘제미나이 1.5 프로’와 같은 글로벌 최고 모델들과 유사한 수준을 기록했다고 밝혔다. 특히 감정 인식 능력에서는 한국어와 영어 모두 다른 모델들보다 높은 점수를 기록했다. 카카오는 향후 카나나-o의 부적절한 응답을 방지하기 위한 안전성을 확보하고, 대화와 데이터의 실시간 대응 능력을 강화해 실제 대화에 가깝도록 연구를 지속할 계획이다.

광주과학기술원(GIST) 연구진이 사람과 협업할 수 있는 인공지능(AI) 기반 로봇 파지(把持) 모델을 개발했다. 복잡한 환경에서도 직관적으로 물체를 잡을 수 있어 산업 현장은 물론 일상 생활에도 적용 가능성이 기대된다. GIST AI융합학과 이규빈 교수 연구팀은 29일, 범용 이미지 분할 모델을 활용한 로봇 파지 모델 ‘GraspSAM’을 개발했다고 밝혔다. 이 모델은 한 번의 추론만으로 물체의 파지 지점을 정확히 예측할 수 있는 것이 특징이다. GraspSAM은 점, 박스, 텍스트 등 다양한 형태의 입력 프롬프트를 지원하며, 학습되지 않은 낯선 물체에 대해서도 안정적인 파지가 가능하도록 설계됐다. 기존 파지 모델들이 특정 환경이나 물체에 맞춰 별도 학습이 필요했던 점과 비교해 실용성이 크게 향상됐다. 연구팀은 메타(Meta·구 페이스북)가 개발한 범용 이미지 분할 모델 ‘SAM(Segment Anything Model)’을 최초로 로봇 파지 모델에 도입했다. SAM의 강력한 객체 분할 기능을 기반으로, 어댑터(adapter) 기법과 학습 가능한 토큰(learnable tokens)을 적용해 파지점 추론에 최적화한 것이다. 이규빈 교수는 “GraspSAM은 로봇과 사용자가 직관적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 모델로, 복잡한 환경에서도 안정적인 파지가 가능하다”며 “향후 제조업뿐 아니라 가정용·서비스용 로봇 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 산업통상자원부와 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐다. 연구 성과는 로봇 분야 국제 최고 권위 학회인 ‘IEEE 국제로봇자동화학술대회(ICRA)’에서 5월 중 발표될 예정이다.

네이버가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델인 ‘하이퍼클로바X’의 경량 모델 3종 개발을 완료하고 이를 오픈소스로 공개했다. 상반기 중엔 하이퍼클로바X를 기반으로 하는 추론 모델도 선보일 예정이다. 네이버클라우드는 23일 서울 강남 네이버스퀘어에서 ‘테크밋업’을 개최하고 하이퍼클로바X의 경량 모델 3종을 상업적 이용이 가능한 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 국내외 기업과 연구기관 등에서는 해당 모델을 내려 받아 필요에 맞게 조정해 비즈니스와 학술 연구에 이용할 수 있다. 이번에 공개된 모델 중 ‘하이퍼클로바X 시드 3B’는 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 정보도 처리할 수 있는 시각언어모델로 도표 이해, 개체 인식, 사진 묘사 등의 능력을 갖췄다. 한국어·한국문화와 영어 관련 시각 정보 이해 능력을 평가할 수 있는 9개 벤치마크의 평균 점수를 비교한 결과 유사 미국이나 중국 모델보다 높은 점수를 기록하기도 했다. 네이버는 현재 상반기 공개를 목표로 추론 모델도 개발 중이다. 이르면 다음달 공개될 해당 모델은 수학, 프로그래밍 분야 정확성을 넘어 시각·음성 정보 이해, 자동 웹 검색, 데이터 분석 등 하이퍼클로바X 능력 전반이 고도화될 전망이다. 이날 행사에 참석한 김유원 네이버클라우드 대표는 미중 기술 패권 경쟁이 치열해지는 상황에서 소버린(주권) AI의 중요성이 어느 때보다 중요하다는 점을 거듭 강조했다. 그는 “불확실성이 커질 때는 AI를 만들고 스스로 운영할 역량을 갖추지 않으면 힘들어질 수 있다”면서 “소버린 AI는 안보와 직결되는 선택이 아닌 필수의 요소”라고 말했다. 이어 미국과 중국을 제외하고 소버린 AI를 구현할 전반적 역량을 갖춘 국가는 한국이 유일하며, 이를 위한 국가적 총력전이 중요하다고 강조했다. 최근 ‘지브리풍 프로필’ 열풍을 몰고 온 챗GPT 이미지 생성 기능과 관련해선 “(오픈AI처럼) 200달러짜리 구독 모델을 만드는 건 지양한다”먼서 “우리의 메인 포커스는 네이버 서비스 개선”이라고 했다.

오픈AI가 흐릿한 이미지도 분석이 가능한 추론형 인공지능(AI) 모델을 출시했다. 단순한 추론을 넘어 그림과 도표까지 분석하고 이해할 수 있는 모델이다. 16일(현지시간) 오픈AI는 지난해 12월 공개 후 미니 버전만 서비스됐던 추론 AI 모델 ‘o3’와 신형 추론 모델인 o4의 소형 버전인 ‘o4 미니’를 출시한다고 밝혔다. 오픈AI는 ‘o3’가 자사의 가장 정교한 추론 모델로, 수학·코딩·추론·과학·시각적 이해 능력을 측정하는 테스트에서 이전 모델들을 능가했다고 설명했다. ‘o4 미니’는 가격과 속도, 성능 사이에 균형을 추구하는 모델이다. 새 모델들은 ‘도구’를 사용할 수 있는 특징이 있다. 이용자가 ‘o3’ 모델에 화이트보드, 그림, 도표 등 다양한 이미지를 올리면 AI가 이를 분석해 사고할 수 있다는 의미다. 흐릿하거나 품질이 낮은 이미지도 이해할 수 있으며, 이미지를 확대하거나 회전시키며 작업을 수행할 수 있다. 나아가 브라우저 내에서 직접 파이선 코드를 실행하고, 현재 사건에 대해 웹 검색도 수행할 수 있다. 신형 추론 모델은 이날부터 챗GPT 플러스와 프로, 팀 등 유료 가입자에게 제공된다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “o3와 o4 미니는 GPT-5 출시 전까지 마지막 독립형 AI 추론 모델이 될 수 있다”고 말했다. 오픈AI가 개발 중인 차세대 언어모델 GPT-5는 기존 GPT-4.1 모델과 추론 모델을 통합한 고급 추론형 멀티모달 모델이 될 전망이다.

한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공 인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다. LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다. 2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다. “단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.” -글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나. “미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.” -한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가. “강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다. 인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.” -한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가. “지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.” -데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나. “데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.” -LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나. “엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.” -최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가. “추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다. 거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.” -추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다. “초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.” -양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데. “양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.” -오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은. “AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.” ■ 배경훈 LG AI연구원장은 -1976년 서울 출생 -광운대 전자공학(학사·석사·박사) -LG AI연구원 원장(2020~) -한국공학학림원 정회원(2022~) -초거대AI추진협의회 회장(2023~) -국가인공지능위원회 위원(2024~) -국가과학기술자문회의 위원(2025~) -은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)

삼성전자가 올 상반기 출시 예정인 가정용 인공지능(AI) 로봇 ‘볼리’에 구글 생성형 AI ‘제미나이’를 탑재한다. 9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막한 ‘구글 클라우드 넥스트 2025’에서는 구글의 AI 에이전트 및 인프라 기술과 이를 활용한 기업 혁신 사례가 소개됐다. 여기에 삼성전자의 ‘볼리’가 포함됐다. 구글 클라우드는 삼성전자가 넥스트 2025에서 구글 클라우드와의 파트너십 확장과 함께 가정용 로봇 볼리에 구글 클라우드의 생성형 AI 기술을 적용한다고 밝혔다. 볼리는 제미나이의 추론 능력과 삼성전자의 독자적 언어 모델을 결합해 오디오 및 음성, 카메라의 시각 데이터, 환경의 센서 데이터 등 다양한 정보를 실시간 처리하고 반응한다. 이를 통해 볼리는 집 안의 조명 조절, 개인 일정 관리, 알림 설정뿐 아니라 사용자의 취향과 생활 방식에 맞춰 복장 추천이나 수면 조언까지 해주는 ‘AI 비서’ 역할을 할 수 있다. 구글은 이날 신규 AI 모델 ‘제미나이 2.5 플래시’를 공개했다. 해당 모델은 실시간 요약과 문서 탐색에 적합하고, 프롬프트의 복잡성에 따라 추론 수준을 조정할 수 있는 게 특징이다. 현재 버텍스 AI와 제미나이 앱에서 미리보기 버전을 사용할 수 있다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 “제미나이 2.5 플래시를 사용하면 모델 추론의 정도를 제어하고 예산과 성능의 균형을 맞출 수 있다”면서 “우리의 목표는 최신 AI 기술을 제품과 플랫폼에 적용하는 것”이라고 말했다.

백준호 퓨리오사AI 대표가 인공지능(AI) 인프라 관련 정부 사업의 컨트롤타워(지휘부)를 기술 이해와 혁신 생태계 경험을 갖춘 조직으로 구성해야 한다고 주장했다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 팹리스 기업이자, 미국의 빅테크인 메타가 인수를 희망했던 기업이다. 9일 정동영·최형두 의원이 개최한 ‘AI 3대 강국을 위한 전략 조찬 포럼’에서 ‘AI 반도체 산업 글로벌 석권의 길’을 주제로 발표에 나선 백 대표는 “AI 반도체 정책에서 글로벌 시장 석권이라는 담대한 목표와 전략을 세워야 한다”면서 스타트업을 혁신의 새로운 핵심 주체로 간주하고, 정부와 기업이 연합한 AI 인프라 기술 역량을 구축하고, 투자를 대폭 확대해야 한다고 밝혔다. 또 그래픽처리장치(GPU) 기반 훈련, NPU 기반 추론을 아우르는 통합 전략도 수립해야 한다고 했다. 백 대표는 “국내 AI 반도체 인력이 설계 경쟁력에서 떨어지고 인프라 컴퓨팅 영역에서 경험이 없다고 하는데 젊은 세대를 중심으로 과거와 다른 차원의 설계가 가능한 인적 자원을 보유하고 있다”고 말했다. 이어 반도체 산업이 거대 조직이 필요한 자본 집약적인 분야라는 관점에 대해 “AMD, 인텔에서도 칩 개발 초기 단계에서는 2~3명이 시작하고 성공 시 조직을 확장한다”면서 “AI 생태계는 스타트업과 대기업이 서로 역할을 나누고 협업할 분야”라고 했다. 이어 발제에 나선 온디바이스 AI 반도체 기업 모빌린트 신동주 대표와 딥엑스의 김정욱 부사장은 국내 AI 반도체 기업의 해외 사업 확대를 위한 정부 규제 완화를 강조했다.

LG AI연구원 ‘엑사원 3.5’ 국내 유일 포함美 오픈AI 포함 40개, 中 6개, 佛 3개 등 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 7일(현지시간) 발표한 ‘인공지능(AI) 인덱스 보고서 2025’에 우리나라 AI로는 유일하게 LG AI연구원의 ‘엑사원 3.5’가 포함됐다. 8일 AI 업계와 당국에 따르면 스탠퍼드대 인간중심AI연구소가 발표한 ‘AI 인덱스 보고서 2025’에 실린 주목할 만한 AI 모델로 우리나라는 단 1개가 포함됐는데, 이는 LG AI연구원에서 개발한 엑사원 3.5인 것으로 파악됐다. 지난해 12월 엑사원 3.5를 선보인 LG AI 연구원은 국내 첫 추론 AI 모델인 ‘엑사원 딥’을 지난달 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서 공개한 바 있다. 다만 이 모델은 지난해 공개 모델만 발표하는 AI 인덱스 보고서 2025에 이름이 올라가지 않았다. 앞서 배경훈 LG AI연구원장은 “엑사원 3.5 모델 개발에 70억원이 들었다”며 딥시크 V3 모델보다 적은 비용이 투입됐다고 밝힌 바 있다. 지난해 출시된 AI 모델 가운데 AI 인덱스 보고서가 주목할 만한 모델로 미국은 40개, 중국은 15개, 프랑스는 3개 이름을 올렸다. 한국을 비롯해 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아는 1개만 선정됐다. 기업별로는 구글과 오픈AI가 지난해 각각 7개의 주목할 만한 AI 모델을 내놓았고, 중국 알리바바가 6개, 애플·메타·엔비디아가 각각 4개로 뒤를 이었다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “LG의 AI 모델인 엑사원이 스탠퍼드 AI 인덱스에 포함된 것은 한국이 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 독자적인 역량을 보유하고 있음을 보여주는 중요한 성과”라고 말했다.

LG전자가 북미와 한국에 이어 유럽에서 2025년형 올레드(OLED) TV 라인업을 출시한다. 차별화된 인공지능(AI) 기능을 앞세워 글로벌 올레드 TV 시장에서 13년 연속 1위를 유지하겠다는 계획이다. LG전자는 이달 초 영국, 독일, 스위스, 헝가리 등 유럽 8개국에서 2025년형 올레드 TV 신제품 판매를 시작했다고 7일 밝혔다. 프리미엄 모델인 올레드 에보(M5·G5·C5)와 일반형 모델인 올레드 TV(B5)로, 사이즈도 42~97형으로 다양하다. 2025년형 LG 올레드 TV는 매직 리모컨에 탑재된 전용 버튼을 통해 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 ‘5대 AI 기능’을 갖고 있다. 대표적인 ‘AI 컨시어지’는 AI가 시간대별 사용 패턴을 기반으로 ‘게임 콘솔 연결하기’, ‘축구 하이라이트 시청’ 등 고객 맞춤형 키워드를 제안하는 모드다. TV 시청 중 리모컨의 AI 버튼을 짧게 누르기만 하면 이용이 가능하다. ‘AI 서치’는 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 고객의 발화를 이해하고 의도를 추론해 검색하는 기능이다. “파리에 가기 전에 보기 좋은 영화를 알려 달라”고 하면 파리를 배경으로 한 영화를 추천해 주는 식이다. ‘AI 챗봇’은 TV를 사용하면서 발생하는 간단한 문제를 해결해 주며, ‘AI 맞춤 화면·사운드 마법사’는 약 16억개 화면과 4000만개 사운드 중 고객의 취향에 맞는 설정을 제안하는 기능이다. ‘보이스 ID’ 기능은 목소리로 사용자를 구분해 말 한마디면 최적화된 콘텐츠와 화질 모드를 제공한다.

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.”

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO) 겸 이사회 의장이 2년 만에 한국을 찾아 “인공지능(AI)은 한국의 일상과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다”며 “소비재, 에너지, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야의 한국 기업들이 AI를 적극 도입해 새로운 성장과 기회를 창출해 나가는 모습을 직접 볼 수 있다는 건 정말 멋진 일”이라고 말했다. 나델라 CEO는 26일 서울 서초구 양재 aT센터에서 개최된 ‘MS AI 투어 인 서울’ 기조연설에서 국내 다양한 기업이 MS 코파일럿을 사용하고 있다고 소개했다. 이날 행사엔 정보기술(IT) 업계 리더 및 관계자, 전문가들이 한자리에 모여 AI를 책임 있게 개발하고 활용하는 방안을 공유하며 신뢰할 수 있는 AI 도입을 위한 전략을 논의했다. MS는 이날 행사에서 MS 365 코파일럿에 추론 모델을 적용한 ‘리서처’, ‘애널리스트’ 등 두 가지 AI 에이전트를 전 세계 최초로 공개하기도 했다. 리서처는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합·심층 검색 기능을 통합해 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있고 애널리스트는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 다양한 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 이번에 공개된 AI 에이전트는 다음달부터 MS 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 ‘프런티어’ 프로그램을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. 이어 MS의 주요 고객과 파트너사의 AI 전략도 조명됐다. LG전자는 이날 행사에서 애저 오픈AI 서비스 기반 GPT를 연동한 AI 에이전트(Q9)를 소개했다. MS는 LG와 ‘원 LG 설루션 통합 파트너십’을 구축할 계획이다.

- 젠슨 황 “AI 추론, AI 에이전트 시대 왔다” 발언에 기업들 ‘추론 가속화’ 문의 쇄도- 2년 연속 참가해 기술력 선보여…챗봇･AI에이전트 기업들 “당장 도입하고 싶다” 생성형 AI 가속 플랫폼 기업 프렌들리AI는 3월 17일부터 21일까지 미국 산호세에서 열린 ‘엔비디아 GTC 2025’ 참가를 성공적으로 마쳤다고 26일 밝혔다. 특히 젠슨 황 엔비디아 CEO가 기조연설에서 “AI 추론과 AI 에이전트 시대가 시작됐다”고 천명하면서, 관련 기술이 핵심 강점인 프렌들리AI가 현장에서 크게 주목받았다. 작년에 이어 2년 연속 GTC에 참가한 프렌들리AI는 생성형 AI 서비스의 추론 성능을 극대화하는 플랫폼을 선보여 많은 기업의 경영진과 개발 책임자들로부터 큰 관심을 받았다. GTC 기간 동안 프렌들리AI 부스를 방문한 기업만 300여곳에 달했고, 정식 도입을 문의하는 요청도 잇따랐다. 기업 관계자들은 프렌들리AI가 검증한 업계 최고 수준의 추론 가속화 성능, 그리고 세계 최대 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅페이스와의 공식 파트너십을 통한 사용성과 신뢰성에 깊은 관심을 보였다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너다. 젠슨 황 CEO가 18일 기조연설에서 30분이나 되는 시간을 ‘초대규모AI 추론(inference) 기술의 중요성과 AI 에이전트 도입의 확산’에 대해 말하면서, 관련 플랫폼 기술을 제공하는 프렌들리AI의 부스에 기업 관계자들의 발길이 쏠리기도 했다. 프렌들리AI는 전세계 최고 수준의 추론 가속을 제공하며, AI 에이전트 서비스도 출시할 예정이다. 기업 입장에서는 프렌들리AI 기술을 도입하면 AI 서비스 및 추론 속도가 빨라지고, 안정적으로 운영되고, 비용 절감 및 운영 효율성 증가 효과까지 얻을 수 있다. 프렌들리AI가 허깅페이스 파트너십 이후로 기업들이 믿고 쓰는 플랫폼으로 자리 잡은 데다가, AI 최적화에 관심이 높아지면서 글로벌 AI 기업들이 GTC에서 프렌들리AI에 큰 관심을 보였다. 전 세계 수천만명 이상의 유저에게 AI 챗봇, 음성 AI 에이전트 (Voice AI Agent), AI 콜센터(AICC) 등의 서비스를 제공하는 기업들이 특히 프렌들리AI에게 실제 도입 절차를 문의하는 경우가 많았다. AI의 고객 응대 속도, 실시간 대화 품질, 인프라 비용 절감 등에 고민이 많은 관련 기업들이 이를 해결하는 솔루션을 제공하는 프렌들리AI에 주목했다. 이런 기업 입장에서는 뛰어난 사용성을 위해 응답 시간을 최소화하고 꾸준한 성능을 제공하는 것이 중요한데, 프렌들리AI는 이 분야에서 독보적인 기술력을 자랑한다. 프렌들리AI 관계자는 “한 기업 CTO는 ‘바로 내가 찾던 솔루션이었다’면서 곧바로 도입 의사를 밝히더라”며 “AI 서비스를 만드는 기업이라면 예외없이 가속화･최적화에 어려움을 겪고 있다는 사실을 새삼 확인했고, 이 시장이 하루가 다르게 폭발적으로 커지고 있다는 사실 역시 글로벌 현장에서 체감할 수 있었다”고 전했다. 세계적인 엔터프라이즈 기업들도 프렌들리AI가 글로벌 파트너십으로 신뢰받고 있으며, 규모 있는 기업에서도 간편하게 도입할 수 있다는 점에 귀를 기울였다. 프렌들리AI는 최근 아마존웹서비스(AWS) 환경에 애드온으로 탑재되었으며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 현재 허깅페이스에서 13만개가 넘는 모델들을 바로 프렌들리AI로 배포해서 사용할 수 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “AI 시장의 무게가 AI 추론으로 이동하고 있고, AI 생태계가 커지는 만큼 AI 서비스를 뒷받침하는 플랫폼 기술의 시장도 어마어마한 속도로 커지고 있다는 사실을 GTC에서 다시금 확인할 수 있었다”면서 “글로벌 현장에서 직접 확인한 내용을 바탕으로, 기업들이 AI로 더 크게 도약하도록 최선을 다해 지원할 생각”이라고 말했다.

GTC 2025 참가 협력업체 부스 방문엔비디아, 4년간 AI 칩 개발 로드맵에HBM 수요 늘어날 듯…삼성·하이닉스 훈풍 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 20일(현지시각) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 진행중인 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 삼성전자 부스를 방문해 그래픽 메모리에 ‘최고’(Rocks)라고 친필 사인을 남겼다. 엔비디아가 이번 GTC에서 향후 4년간의 AI 칩 로드맵을 제시하면서 여기에 들어갈 고대역폭메모리(HBM)를 만드는 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기대감도 커지고 있다. GTC 2025에 마련된 협력업체 전시관을 찾은 황 CEO는 삼성전자 부스에서 삼성전자의 ‘GDDR7’ 그래픽 메모리 제품의 패널에 ‘삼성전자 RTX 탑재! GDDR7 최고!’(SAMSUNG RTX ON! GDDR7 ROCKS!)라고 적었다. GDDR7은 현재 삼성전자가 엔비디아에 공급하고 있는 제품으로, 엔비디아는 이를 탑재한 개인용 GPU ‘지포스 RTX 5090’을 생산하고 있다. 황 CEO는 지난해 GTC 행사에서는 삼성전자의 5세대 HBM인 HBM3E에 ‘젠슨 승인’(JENSEN APPROVED)이라고 적은 바 있다. 이 때문에 당시 시장에서는 엔비디아 납품이 임박했다는 기대가 쏟아졌지만, 퀄(품질) 테스트는 1년째 진행중이다. 이날 삼성 부스에는 HBM4가 전시돼 있었지만 황 CEO의 이동 동선과 맞지 않아 HBM4 제품을 직접 보지는 못한 것으로 전해졌다. 또 예정된 시간보다 길어지면서 SK하이닉스 부스도 방문하지 못했다. 다만 엔비디아가 이번에 발표한 4개년에 걸친 AI 칩 개발 로드맵은 더 많은 HBM을 필요로 할 것으로 예상되면서 삼성전자와 SK하이닉스에도 훈풍이 불고 있다. 황 CEO는 지난 18일 기조연설에서 “첨단 AI를 위해 전 세계가 예상했던 것보다 100배 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다”며 “AI 추론 모델과 AI 에이전트가 엔비디아 칩 수요를 크게 증가시킬 것”이라고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기 차세대 HBM4 양산을 목표로 하고 있는 상황에서 엔비디아가 어떤 제품을 선택할지에 따라 실적이 갈릴 것으로 보인다.

한국전력이 지난 19일 서울대학교, KT와 함께 ‘전력산업 특화 AI 개발·실증을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 서울대 총장 공관에서 진행된 이날 협약식에는 김동철 한전사장과 유홍림 서울대 총장, 김영섭 KT대표이사 등이 참석했다. 이번 협약은 전력망 스마트화와 분산e 확산 등 에너지산업 환경변화와 연계, 전력산업에 특화된 AI 솔루션과 인프라를 개발·활용하기 위한 것이다. 이를 통한 국가 전력시스템 전반의 효율 개선 및 생산성 향상이 목표다. 협약에 참여한 3개 기관은 우선 ‘Hybrid Cloud 기반 전력산업 특화 AI 솔루션·보안시스템 구축안’을 마련하고 실증할 계획이다. 첨단 생성형 AI의 학습·추론 기능 등을 활용, 전력시스템을 획기적으로 혁신할 수 있는 기반을 조성한다는 복안이다. 중장기적으로는 에너지 및 AI 융합형 전문인력을 양성하고, AI 기반 에너지 신사업·신기술 활성화를 위한 연관 생태계 경쟁력을 강화하는 등 단계적 협력을 확대해 나간다는 방침이다. 이번 협약에 따라 한전은 전력산업 특화 AI 개발·활용 기본 방향 및 실행전략 마련, AI 기반 융복합 신사업모델 발굴·R&D·실증 총괄 등을 담당하게 된다. 서울대학교는 전력시스템 선진화 전략방향 제시·보안기준 정립, 전문 인력양성 역할을 수행한다. KT는 보안기술 적용 클라우드 AI 모델 연계 실증, 최적 AI 솔루션 제시 등을 맡는다. 한전은 이 과정에서 AI의 예측력과 실시간 대응력을 활용, 전력시스템의 안정성과 효율성을 극대화하고 대고객 서비스 혁신 및 타산업(IT 등)과의 신사업모델 공동개발 등 국가적 편익을 극대화 하는데 주력할 계획이다. 김동철 한국전력 사장은 “지금은 인공지능 융복합 기술에 기반한 에너지 생태계 전반의 AI 대전환과 미래 도약의 기회를 적극 모색할 때”라며 “이번 협약을 통해 3개 기관이 힘을 모은다면 우리나라 전력산업은 글로벌 에너지 산업의 First Mover로 자리 잡고, 새로운 시장을 선도해 나갈 수 있을 것”이라고 밝혔다.

딥시크 R1 5% 규모로 우수한 성능한국어에 강점… 수능 최고점 달성 경량 모델도 오픈AI o1-mini 능가 젠슨 황, 추론 AI 소프트웨어 공개 LG AI연구원이 자체 개발한 추론 인공지능(AI) ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개했다. 우리나라에서 추론 AI가 오픈소스로 공개된 건 처음이다. 해당 모델은 일부 성능에서 중국 딥시크 R1을 앞서는 것으로 나타났다. 엑사원 딥은 미국에서 진행 중인 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서도 소개된다. LG AI연구원은 18일 엑사원 딥을 공개하며 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 세우고 이를 검증하기 위한 추론을 진행하는 과정을 통해 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 능동적인 AI를 말한다. 지난달 배경훈 AI연구원장이 국가AI위원회 주최 간담회에서 “조만간 딥시크 R1 수준의 모델을 개발해 오픈소스로 공개하겠다”고 예고했던 모델이기도 하다. 전 세계적으로는 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 자체 추론 AI를 개발하는 상황에서 엑사원 딥은 이러한 글로벌 추론 AI 모델에 견줄 수 있는 국내 첫 모델이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 엑사원 딥(32B·매개변수 320억개)은 딥시크 R1(671B·6710억개)의 5% 정도 규모인 매개변수(학습 단위)만으로도 미국과 중국의 주요 AI 모델과 비교했을 때 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어에 강점이 있는 엑사원 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있어 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.5점으로 최고점을 기록하는가 하면, 선택 과목(확률과 통계·미적분·기하) 모두에서 1등급을 달성했다. 경량 모델인 엑사원 딥(7.8B)의 성능은 미국 오픈AI의 o1-mini의 성능을 웃돌았으며 온디바이스 모델인 엑사원 딥(2.4B) 또한 동급 모델과의 성능 비교 평가에서 세계 최고 수준의 성능을 보였다. LG AI연구원이 17일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC에 참가해 엑사원 딥을 소개할 예정인 가운데 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일 기조연설에서 추론 AI 소프트웨어인 ‘다이나모’와 ‘차세대 AI 칩 블랙웰 울트라’를 전격 공개한다. AI 모델의 추론 성능을 30배 향상시키는 다이나모는 오픈소스로 공개돼 개발자에게 무료로 제공될 예정이다. 기존 블랙웰의 업그레이드 버전인 블랙웰 울트라는 더 많은 정보를 기억할 수 있을 뿐 아니라 전력 효율성도 강화됐다는 특징을 지니고 있다.

LLM 기반 AI 에이전트 전문 기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 지난 18일 글래드 여의도에서 ‘2025 WISE Edge’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 이번 행사의 주제는 ‘Empowering human with AI agents’로, AI 에이전트와 인간의 협력을 통해 인간이 가진 본연의 역량을 극대화할 수 있는 구체적 방향을 모색하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에서는 와이즈넛 강용성 대표와 장정훈 CTO(연구소장), 김분도 공공사업부문장이 연사로 나서 와이즈넛의 AI 사업 전략 및 기술 비전을 공유했다. 특히, AI 에이전트가 다양한 산업에 활용되며 실질적인 가치를 창출하는 방법과 함께, 향후 와이즈넛의 AI 에이전트 기술 청사진을 구체화하며 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 먼저 강용성 대표가 ‘Empowering Human with AI Agents’를 주제로 포문을 열며, 인간의 노동력이 AI 시대의 도래와 함께 초효율로 전환되는 시대에 돌입했음을 강조했다. 강용성 대표는 “AI 에이전트가 각 산업과 업무에 도입됨으로써 생산성과 효율성이 획기적으로 향상될 것”이라며 “AI는 단순히 똑똑한 답변을 제공하는 것이 아니라, 기업이 원하는 방식으로 함께 ‘일하는’ 존재가 되어야 한다”라고 역설했다. 이어, B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현을 위해서 중요한 것은 LLM만이 아니라, 도메인 날리지(Domain Knowledge), RAG와 같은 핵심 구성요소들 또한 중요하게 다뤄져야 한다고 말했다. 강 대표는 행사에서 와이즈넛이 지난 25년간 다양한 사업을 통해 축적한 도메인 지식과 노하우, RAG 기술력, 그리고 국내 최고 자연어 처리 기술이 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 와이즈넛만의 차별화된 강점이라고 강조하며, B2B 맞춤형 AI 에이전트 분야에서도 최강자로 자리매김할 수 있다는 강한 자신감을 드러냈다. 다음으로 이어진 발표에서, 장정훈 CTO는 ‘와이즈넛의 AI 에이전트 플랫폼: 생성형 AI와 RAG를 활용한 업무 혁신’을 주제로, AI 에이전트에 적용된 핵심 기술을 상세히 소개하며 그 혁신적인 가능성을 조명했다. 이날 와이즈넛이 공개한 AI 에이전트 플랫폼은 다양한 고객 업무 시스템을 자동화하는 핵심 기술인 ▲추론(Reasoning)과 ▲핵심 지능(Core Intelligence) ▲그래프 서치(Graph Search) 등을 탑재한 것이 특징이다. 추론(Reasoning)은 업무 수행 전략을 수립하고, 지식과 맥락을 분석하여 최적의 의사결정을 내린 후, 이를 에이전트 도구를 활용해 실행하는 과정이다. 핵심 지능(Core Intelligence)은 자체 개발한 WISE LLM과 최신 검색 기반 생성(RAG) 기술로 구성되어 있다. 특히 와이즈넛의 RAG 기술은 기존 벡터와 자연어처리 기반 하이브리드 서치 기술에서 한 단계 더 진화한 Mixture of Retrieval Models를 적용하고, 여기에 그래프 서치(Graph Search) 기술까지 융합해 더욱 의미 있는 수준으로 업그레이드되었다. 이와 함께, 장 CTO는 기업의 레거시 시스템과 조직의 특성 및 문화, 조직도, 내부 규정 등에서 데이터 간의 관계를 자동으로 지식화하고 비즈니스 프로세스 모델링까지 구현하는 와이즈 하이퍼그래프(WISE Hypergraph) 기술을 통해 B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현이 가능하다고 설명했다. 최근 와이즈넛은 자체 개발한 ‘WISE LLM 70B’ 모델과 딥시크(Deepseek)의 Distillation R1 70B 모델을 비교한 자체 벤치마크 테스트 결과를 공개하여 정밀성, 포괄성, 독해 능력 등에서 우수한 성능을 증명한 바 있다. 특히, 독해 능력 부문에서는 약 20% 높은 성능 우위를 보이며, 복잡한 고객 환경에서도 최적의 답변을 제공하는 기술적 강점을 입증했다. 마지막으로, 산업별 생성형 AI 도입 전략 및 사례 발표는 김분도 공공사업부문장이 맡았다. 현재 산업분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고 와이즈넛이 그간 구축한 ▲한국도로공사 ▲고용노동부 ▲한전KPS ▲NIPA 과제 등 생성형AI 사업 사례를 소개했다. 더 나아가 해당 자리에서 와이즈넛이 구현하고 있는 AI 에이전트 플랫폼을 최초 공개해, 실제 업무 환경에서 적용할 수 있는 현실적이고 가시적인 활용사례를 선보였다. 강용성 대표는 “오늘 올해 상반기 중 신규 출시를 앞둔 AI 에이전트 플랫폼을 공개한 것은, AI 에이전트가 가져올 실질적 혁신을 와이즈넛만의 이야기로 먼저 보여드리고자 함이었다”라며 “지난 25년간 그랬듯, 와이즈넛이 선보일 AI 에이전트로의 새로운 여정을 지켜봐 달라”고 말했다.