오픈AI가 경쟁사인 중국 인공지능(AI) 기업 문샷AI를 향해 자사 최첨단 AI 모델의 추론 정보를 대규모로 빼내려 했다고 공개 비난했다. 앤트로픽에 이어 경쟁사의 AI로 자사 모델의 성능을 끌어올리는 ‘증류’에 대한 논란이 재점화하는 모습이다. 오픈AI는 30일(현지시간) 블로그를 통해 문샷AI 관련 이용자들이 챗GPT 모델의 보호된 추론 정보를 추출하려 한 정황을 포착해 차단했다고 밝혔다. 오픈AI에 따르면 지난 7월 초부터 문샷AI의 증류 시도가 시작됐고, 7월 24~25일에는 4000명 이상의 이용자가 추론 정보 추출 패턴과 일치하는 요청 약 1만 6000건을 보냈다. 오픈AI는 지난 7월 28일까지 관련 활동을 차단했다고 밝혔다. 이번 논란의 핵심인 증류는 성능이 뛰어난 외부 AI 모델의 답변을 자사 AI의 학습 자료로 활용해 성능을 높이는 기술이다. 자체적으로 대규모 데이터를 확보해 처음부터 AI를 학습시키는 것보다 적은 비용으로 빠르게 성능을 개선할 수 있지만, 타사의 지식재산권 침해로 이어질 수 있다. 이번 문샷AI의 증류는 암호화된 추론 정보를 복사한 뒤 다른 대화에 붙여넣고, 자사 모델에 이를 복원해 설명하도록 요청하는 방식으로 이뤄졌다. 오픈AI는 암호화 자체가 해독되거나 내부 데이터베이스가 침해된 것은 아니며 AI 모델과 대화해 보호 정보를 출력하도록 유도한 것이라고 설명했다. 오픈AI는 관련 계정을 정지하고 가입 및 인프라 통제를 강화하는 한편, 앤트로픽·구글 등과 조사 결과를 공유하며 대응에 나선 상태다. 이에 오픈AI의 참전으로 증류가 적법한 AI 훈련 방식인지에 대한 논란이 확대될 것으로 보인다. 앞서 앤트로픽 역시 문샷AI가 자사 클로드에 대규모 요청을 보내고 답변을 키미 학습에 활용했다고 비판한 바 있다. 지난 7월 스콧 베선트 미국 재무장관은 증류를 ‘도둑질’이라며 제재 방침을 밝혔다.

전문 업무 자동화·코딩·보안 최고점오남용 방지 테스트 후 일반 공개 구글이 7개월 만에 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이4 아르곤’을 공개했다. 당초 6월로 예상됐던 차세대 모델 출시가 수개월 미뤄진 끝에 제미나이4로 세대까지 바꿔 내놓은 것이다. 구글이 공개한 성능 평가에선 코딩과 업무 자동화, 보안 분야에서 잇달아 최고점을 기록하며 오픈AI·앤트로픽의 최신 모델과 다시 정면 승부에 나섰다. 구글은 30일(현지시간) 제미나이4 시리즈의 첫 모델인 아르곤을 공개했다. 지난 2월 ‘제미나이 3.1 프로’ 이후 처음 내놓은 최상위 모델이다. 코딩과 금융·법률 등 전문 업무와 여러 단계를 거치는 작업 능력을 강화했다. 한 번에 생성할 수 있는 분량도 기존 6만 4000토큰에서 100만 토큰으로 늘렸다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 차세대 모델을 6월 중 선보이겠다고 예고했지만 일정이 거듭 밀렸다. 구글은 결국 준비해 온 ‘제미나이 3.5 프로’를 건너뛰고 제미나이4로 직행했다. 그사이 오픈AI와 앤트로픽은 GPT-6 아스트라와 클로드 오퍼스 5.5 등 최상위 모델을 잇달아 내놨다. 구글이 공개한 성능 지표에서는 이들을 앞서는 항목이 많았다. 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 ‘DeepSWE v1.1’에서 77.9%, 기업 업무 자동화 평가 ‘AutomationBench’에서 51.3%로 가장 높은 점수를 기록했다. 보안 취약점 해결 능력을 보는 ‘CWE-bench v1’에서는 GPT-6 아스트라와 공동 1위였다. 반면 외부 평가에서는 다소 차이가 났다. AI 모델 평가기관 아티피셜 어낼리시스의 지능지수에서 아르곤은 53점으로 GPT-6 아스트라와 같았다. 반면 실제 소프트웨어 개발 과제를 수행하는 ‘FrontierSWE’에서는 GPT-6 아스트라와 클로드 오퍼스 5.5에 이어 3위였다. 아르곤은 아직 일반에 공개되지 않았다. 구글은 오남용 위험을 고려해 검증된 사이버 보안 전문가에게 먼저 제공한다. 이후 유료 응용프로그램 인터페이스(API) 이용자와 구글 AI 울트라 구독자 등으로 공개 범위를 넓힐 예정이다. 블룸버그는 일부 구글 직원들이 실제 코딩 작업에서 기대에 못 미쳤다는 반응을 보였다고 전했지만 구글은 이를 반박했다.

최근 구글은 인공지능(AI) 분야에서 핵심 인력이 떠나고, 제미나이 프로 3.1 이후 오랫동안 최상위 모델 업데이트를 내놓지 못했습니다. 그 사이 제미나이 플래시만 3.8까지 순차적으로 업그레이드하며 경쟁사인 앤트로픽이나 오픈AI는 물론, 중국 AI 모델에도 뒤처지는 굴욕을 겪었습니다. 하지만 지난달부터 구글 딥마인드가 RSI(재귀적 자기 개선)를 달성했다는 루머와 함께 제미나이 4가 강력한 성능을 지녔다는 소문이 돌기 시작했습니다. RSI란 AI가 스스로 다음 버전을 설계하고, 코드를 짜고, 학습하는 데 도움을 줘 개발 속도를 크게 높이는 기술을 말합니다. 사실이라면 구글 제미나이의 성능을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 9월 30일 구글 공식 블로그를 통해 공개된 ‘제미나이 4 아르곤’(이하 아르곤)은 어느 정도 이 루머를 뒷받침하고 있습니다. 공개된 벤치마크 결과를 보면 아르곤은 여러 영역에서 앤트로픽의 클로드 오푸스 5.5, 페이블 5.1, 오픈AI의 GPT-6 아스트라와 어깨를 나란히 하거나 앞서는 모습을 보였습니다. 예를 들어, 오랜 시간에 걸쳐 복잡한 소프트웨어를 개발하는 능력을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 아르곤은 77.9%로 1위를 차지했습니다. 또한 AI가 여러 업무용 프로그램 사이의 복잡한 작업을 자동으로 처리하는 능력을 평가하는 오토메이션벤치-AA에서도 77.5%를 기록하며, 2위인 클로드 소넷 5.5(71.3%)를 크게 앞섰습니다. 물론 모든 벤치마크에서 항상 1위를 한 것은 아닙니다. 하지만 과거 위기설이 돌던 점을 생각하면 이번 버전에서 눈에 띄는 회복세를 보여준 것은 분명합니다. 구글은 아직 일반에 공개하지 않았지만, 일부 파트너와 내부 테스트에서 만족할 만한 성과를 냈다고 밝혔습니다. 구글은 몇 가지 실제 활용 사례를 소개하면서 아르곤의 우수한 성능을 홍보했습니다. 아르곤은 C/C++로 된 대규모 코드를 더 안전하고 효율적인 Rust 언어로 옮기는 작업을 능숙하게 해냈습니다. 예를 들어 구글의 오픈소스 비디오 디코더인 libgav1의 경우, 기존 코드 중 속도에 중요한 부분 약 3만 2천 줄을 다시 작성해 이전보다 2.7배 빠르게 만들었습니다. 단순히 언어만 바꾼 것이 아니라 성능까지 끌어올린 셈입니다. 구글은 아르곤을 데이터센터 메모리 최적화에 적용했습니다. 아르곤이 스스로 낭비되는 메모리를 찾아 정리한 결과, 이미 300TiB(테비바이트) 이상을 확보했고, 최종적으로는 500TiB에서 1PiB(페비바이트)까지 절감할 수 있을 것으로 본다는 것이 구글의 설명입니다. 사실이라면 이는 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 아르곤의 강점은 사이버 보안 분야입니다. 아르곤은 중요한 소프트웨어의 보안 허점을 스스로 찾아내고, 확인하고, 고치는 능력까지 갖췄습니다. 실제로 구글이 인수한 보안 회사 Wiz가 ‘Scan for Good’ 프로그램에 아르곤을 적용한 결과, 전 세계 병원에서 쓰는 헬스케어 소프트웨어에서 이전 최상위 모델들이 놓쳤던 치명적인 취약점을 발견하는 데 성공했습니다. 이 외에도 법무, 금융, 세금 같은 전문 업무 영역에서도 강점을 지녔다는 게 구글의 설명입니다. 구글은 아르곤을 정식 출시할 때 초기에는 50% 할인된 가격(입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러)을 적용할 예정입니다. 실제 출시되면 이 가격에 걸맞은 성능을 보여줄 수 있을지, 그리고 빠르게 추격 중인 중국 모델들을 따돌릴 수 있을지 본격적으로 검증받게 될 것입니다.

매번 지시 안 해도 맡은 일 이어가기업 특화로 메타 ‘뮤즈’와 차별화IPO 미루고 대규모 투자유치 추진 오픈AI가 24시간 일하는 인공지능(AI) 에이전트 ‘닷츠’(Dots)를 출시했다. 최근 무료 앱 다운로드 1위를 기록한 메타의 ‘뮤즈’(Muse)에 이어 오픈AI도 ‘상시형 AI 에이전트’를 내놓으며 에이전트 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 회의 ‘데브데이 2026’에서 닷츠를 선보였다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “현재 시중에 나온 어떤 제품도 뛰어넘는 수준”이라며 “챗GPT 이후 가장 멋진 새로운 형식”이라고 말했다. 자신도 아침마다 쏟아지는 이메일과 업무를 닷츠가 대신 살펴주면서 일일이 확인하는 부담을 덜었다고 소개했다. 닷츠의 핵심은 기억과 지속성이다. 이용자의 선호와 과거 의사결정을 학습해 매번 지시하지 않아도 맡은 일을 이어간다. 자체 클라우드 컴퓨터를 갖추고 4000개 이상의 앱과 연결하며 업무용 메신저인 슬랙이나 마이크로소프트 팀즈에서도 이용할 수 있다. 실제 오픈AI 내부에서는 닷츠가 소프트웨어 오류를 추적해 앱을 수정하거나 사내 행사 발표자의 미완성 자료를 먼저 찾아 알렸다. 앞으로는 여러 닷츠가 팀을 이뤄 업무를 분담하도록 발전시킬 계획이다. 메타의 뮤즈와 닷츠는 이용자의 취향과 맥락을 기억하고 여러 서비스를 넘나들며 일을 처리한다는 점에서 닮았다. 다만 뮤즈가 개인의 일상생활에 무게를 뒀다면 닷츠는 기업 업무를 우선 겨냥했다. 로이터는 이번 출시를 챗봇을 넘어 이용자를 대신해 일하는 소프트웨어를 판매하려는 AI 기업 간 신경쟁으로 분석했다. 자율성이 커진 만큼 통제 장치도 마련했다. 오픈AI는 이용자가 닷츠의 접근 권한과 승인 조건을 설정하도록 하고, 비밀번호 변경 등 일부 민감한 작업은 반드시 이용자가 직접 처리하도록 했다. 이날 오픈AI는 20개가 넘는 신제품과 기능을 발표했다. 새 모델 ‘GPT-6.1 솔’은 아스트라에 가까운 성능을 표준 입출력 가격의 5분의 1 수준에 제공한다. 코딩 도구 코덱스는 클라우드에서 코드 검토와 보안 점검을 이어갈 수 있도록 기능을 넓혔다. 사람과 AI가 함께 일하는 ‘챗GPT 스페이스’와 개발자가 자체 서비스에 AI의 컴퓨터 조작 기능을 적용할 수 있는 도구도 공개했다. 월 500달러(약 70만원)짜리 ‘프로 500’ 요금제도 눈길을 끈다. 챗GPT 플러스보다 사용량이 25배 많고 고속 처리 기능을 제공한다. 반면 기존 월 200달러 프로 요금제의 사용 한도는 절반으로 줄였다. 기존 사용량을 유지하기를 원한다면 2.5배의 요금을 내야 한다. 한편 오픈AI는 기업공개(IPO)를 미루는 대신 대규모 투자 유치를 추진하고 있다. 블룸버그에 따르면 투자 전 기업가치 1조 4000억 달러(약 1900조원)를 목표로 최소 300억 달러(약 40조 7000억원)를 조달하는 방안을 논의 중이다.

- 생성형 AI·VLM 기반 ‘ARGOS Document OCR’로 독보적 기술 경쟁력 입증- GS인증·공공조달 등록을 마친 ‘ARGOS AI Chat Search’와 함께 공공·금융 등 AI 솔루션 공급 박차 인공지능(AI)·시스템 통합(SI) 전문기업 웨어비즈(대표 박상길)가 생성형 AI와 문서 레이어 분석 기반의 인공지능 OCR 솔루션 기술로 서울평가정보 TCB(기술신용평가) 우수기술기업 인증을 획득했다고 밝혔다. TCB는 기업이 보유한 기술의 기술성·시장성·사업성을 종합적으로 평가하는 기술신용평가 제도다. 웨어비즈는 이번 인증으로 그동안 자체적으로 쌓아 온 비전 AI·OCR 기술력을 공식적으로 인정받았다. 웨어비즈의 대표 솔루션 ‘ARGOS Document OCR’은 단순히 문자를 인식하는 데 그치지 않는다. 생성형 AI와 VLM(Vision Language Model) 기술을 결합해 복잡한 문서의 레이아웃과 내용까지 깊이 있게 분석한다. 스캔 문서나 이미지 파일 같은 비정형 데이터를 정확하게 인식하고, 이를 검색·참조할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 고가의 GPU 장비 없이 일반 CPU 환경에서도 빠른 처리가 가능하도록 딥러닝 최적화 기술을 적용해 시스템 구축에 필요한 비용 부담을 대폭 낮췄다. 사용자가 미인식 데이터를 직접 학습시켜 AI 인식 성능을 고도화할 수 있는 ‘OCR 스마트 학습기’ 기능도 탑재됐다. 웨어비즈는 이 같은 AI OCR 기술력을 바탕으로 최근 인천국제공항 출입국 K-ETA 및 EAC 여권인식 프로젝트를 성공적으로 완료하며 공공 분야 현장 적용성을 증명했다. 지능형 하이브리드 챗봇 솔루션 ‘ARGOS AI Chat Search’도 공공·기업 시장에서 주목받고 있다. 이 솔루션은 오픈소스 대규모언어모델(LLM)과 GPT 같은 상용 LLM을 플러그인 방식으로 바꾸거나 함께 쓸 수 있는 유연한 구조가 특징이다. 보안이 중요한 내부 문서 검색에는 오픈소스 LLM을, 최신 정보가 필요한 외부 업무에는 상용 LLM을 적용하는 식으로 업무 환경에 맞춰 활용할 수 있다. ‘ARGOS AI Chat Search’는 이러한 기술력을 바탕으로 한국정보통신기술협회(TTA) 소프트웨어시험인증연구소로부터 GS인증 1등급을 획득했으며, 조달청 공공조달 플랫폼 디지털서비스몰에 등록되어 공공기관의 도입 편의성을 높였다. 웨어비즈는 이번 TCB 우수기술기업 인증 획득과 VLM 기반 OCR 기술력을 교두보 삼아, 금융·의료·공공 등 문서 처리 자동화 수요가 높은 산업군을 중심으로 AI 솔루션 공급을 본격 확대할 방침이다. 아울러 지속적인 연구개발(R＆D)을 통해 AI 문서 인식 및 챗봇 솔루션을 한층 더 고도화할 계획이다. 박상길 웨어비즈 대표는 “이번 인증은 웨어비즈가 그동안 쌓아 온 비전 AI와 OCR 기술력을 공식적으로 인정받은 결과”라며 “앞으로도 생성형 AI 기반의 문서 인식·챗봇 솔루션으로 고객의 업무 효율을 높이고, 디지털 전환(DX)을 앞당기는 믿을 수 있는 파트너가 되겠다”고 말했다.

인간 통제 넘어선 ‘자기 개선’ 우려“개발 지표 보고·상주 감시관 필요” 인공지능(AI) 개발을 AI에 맡기는 자동화가 빨라지면서 수년 걸릴 기술 진보가 수개월로 압축되는 ‘지능 폭발’이 일어날 수 있고, 극단적인 경우 인류가 AI 통제력을 잃고 멸망에 이를 수 있다는 세계적 석학들의 경고가 나왔다. 컴퓨터 과학계 노벨상인 튜링상 수상자인 제프리 힌턴 토론토대 명예교수와 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수 등 주요 연구자 22명은 28일(현지시간) 영국 케임브리지대 ‘AI 과학·정책 프로그램(CASP)’을 통해 공동 논문 ‘AI 연구개발의 자동화가 지능 폭발을 촉발한다면?’을 발표하고 글로벌 차원의 대응을 촉구했다. 이번 논문에는 오픈AI, 앤트로픽, 마이크로소프트(MS), 메타 등 글로벌 주요 AI 기업 핵심 연구진도 참여했다. 연구진은 글로벌 빅테크가 차세대 대형언어모델(LLM) 등 AI 시스템 개발 작업을 고성능 AI에 맡기는 자동화를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 이들은 코딩과 모델 최적화 기간을 단축하려는 조치가 AI 스스로를 업그레이드하는 ‘자기 개선 고리’로 이어질 수 있으며, 이 경우 인간의 예측과 제어 능력을 넘어서는 지능 폭발이 나타날 수 있다고 경고했다. 이 같은 우려는 이미 현실화하고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 오픈AI가 10월 예정된 차세대 모델 ‘GPT-6.1 아스트라’의 출시 계획을 안전성 기준 미달을 이유로 철회했다고 보도했다. 해당 모델은 자신이 한 일을 사용자에게 알리지 않는 기만적 행태를 보였을 뿐만 아니라 허락 없이 작업을 강행하거나 외부 서비스에 무단 접근한 것으로 전해졌다. 연구진은 각국 정부가 AI 기업을 대상으로 연구개발 자동화 지표 보고를 의무화하고, 기업 내부에 독립된 상주 감시관을 배치해야 한다고 제안했다. 아울러 안전 기준에 미달할 경우 연구개발 작업을 강제 중단할 수 있는 통제장치와 함께 노동시장 충격 및 지정학적 불안정에 대비한 비상 대응 계획 마련도 주문했다. 논문 저자들은 “정책 입안자들이 의미 있는 조치를 할 기회가 사라지기 전에 상황을 파악하고 조정 체계를 구축하는 데 즉각 나서야 한다”고 촉구했다.

정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델을 육성하려고 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 개발 사업이 온갖 논란 속에 시행 1년여 만에 방향을 튼다. 각종 오디션 프로그램처럼 단계별로 탈락자가 발생하는 ‘컷오프’ 방식을 도입해 흥행을 노렸지만 탈락한 기업에 대한 ‘낙인 효과’만 부각되면서 미완의 정책으로 흐르는 분위기다. 과학기술정보통신부 관계자는 29일 “정부 내부에서도 독파모 사업을 고도화할 필요가 있다는 목소리가 나왔다”며 “중단이라기보단 이어달리기”라고 설명했다. 이어 “현재 남은 3팀 중 2팀을 최종 선발하는 절차가 끝나고 나서 모두가 참여하는 ‘프런티어 AI 프로젝트’로 전환될 것”이라고 밝혔다. 프런티어 AI는 엔트로픽의 미토스나 오픈AI의 GPT-5.6처럼 현시점에서 가장 성능이 뛰어난 최상위급 범용 AI를 뜻한다. 현재 특수목적법인(SPC)을 설립한 뒤 여러 기업이 프런티어급 AI 모델을 공동 개발하는 방안이 유력하게 거론되고 있다. 합격과 탈락으로 승패를 나누는 경쟁 방식으로는 기업들의 역량을 한데 모으기가 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 “프런티어급 모델은 현재 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 지원 수준으로는 달성하기 어렵다”고 우려를 표한 바 있다. 그간 독파모 사업은 각종 논란에 휩싸여 홍역을 앓았다. 1차 평가에서는 네이버클라우드 정예팀의 AI 모델이 중국 모델을 활용했다는 ‘독자성 논란’이 일었다. 정부가 당초 예정에 없던 ‘패자부활전’을 도입하자 ‘형평성 논란’이 터졌다. 2차 평가 과정에서는 글로벌 성능지표에서 높은 평가를 받은 모티프테크놀로지스가 탈락하며 ‘공정성 논란’이 제기됐다. 독파모 사업의 가장 큰 문제로는 ‘낙인 효과’가 꼽힌다. 탈락한 기업의 기술력이 수준급인데도 ‘탈락’이란 주홍글씨가 새겨졌고 주가까지 폭락했다. 국내 AI 대표 기업인 카카오, 네이버마저 연달아 고배를 들자 업계에서는 “정책 설계가 잘못됐다”는 불만이 터져 나왔다. 거액의 투자금을 쏟아부으며 최종 평가를 준비해 온 기업들은 “지난 1년간 이어 온 경쟁이 어떤 방식으로 마무리되고 이후 정책과 연결될지가 불투명해졌다”고 호소하고 있다. 거론되는 SPC 방식에 대한 우려도 제기되고 있다. 자원과 인력을 결집할 수 있는 장점은 있지만 자본과 인프라를 갖춘 대기업 중심으로 구조가 짜여 기술력을 앞세운 스타트업의 참여 기회가 적어질 수 있다는 점에서다. AI 업계 관계자는 “SPC와 같은 새로운 방식을 검토한다면 누가 어떤 기준으로 참여하고 기술 기업이 어떤 역할을 맡을지에 대해서도 충분한 논의가 필요하다”고 말했다.

정성스럽게 몇 분에 걸쳐 인터뷰를 했다. 그러나 겨우 4마디만 남았다. 한국의 아시안게임 야구 5연패를 이끈 에이스 곽빈(두산 베어스)의 수많은 말이 그렇게 허무하게 사라졌다. 곽빈은 지난 27일 일본 아이치현 도요하시 시민야구장에서 열린 2026 아이치·나고야아시안게임 야구 결승전에서 6과3분의1이닝 4피안타 2볼넷 9탈삼진 1실점으로 호투하며 한국의 3-1 승리를 이끌었다. 올해 KBO리그 1선발급 활약을 펼치는 곽빈다운 투구였다. 이날 경기가 끝나고 곽빈은 밀려드는 인터뷰를 소화하느라 정신이 없었다. 그런데 곽빈이 소중한 시간을 내서 인터뷰한 것이 대폭 삭제되는 사태가 발생했다. 바로 인공지능(AI) 때문이다. 이번 아시안게임에서 각국 선수들의 인터뷰를 담당하는 관계자들을 경기장마다 볼 수 있다. 이들은 공동취재구역에서 방송사와 펜 기자 사이에 자리를 잡고 주요 선수와 인터뷰를 하고 대회 공식사이트에 정리해 올려준다. 접근성이 떨어지는 다른 나라 주요 선수들을 대신 만나 기사에 참고할 수 있도록 서비스를 제공하는 것이다. 그러나 문제는 그 번역본이 사람의 손을 거쳐 나오는 것이 아니라 AI의 힘을 빌려서 나온다는 점이다. 본래의 표현을 제대로 담아내지 못하는 일도 종종 나타나거니와 AI가 임의로 멘트를 분류하고 스스로의 판단에 따라 중요한 내용을 삭제해 버리기도 한다. 곽빈의 경우 “저번 아시안게임에서는 금메달 딸 때 아무것도 못 했다”, “이번 대회는 내가 실질적으로 기여해서 굉장히 중요하다(의미가 있다는 뜻으로 추정)”, “내가 결승 선발전에 나갈 것을 알고 있었다”, “일본 선수들은 아마추어지만 수준이 높고 무엇을 해야 하는지도 잘 알고 있다”의 4마디뿐이었다. 이런 영양가 없는 멘트로는 기사 작성이 불가능하다. 사실상 없느니만 못한 셈이다. 지난 27일 한국 여자농구 대표팀이 우승을 확정한 뒤 한 관계자가 한국어 번역이 맞는지 확인을 도와달라고 요청했다. 녹음 파일을 제미나이에 맡긴 것인데 꼼꼼히 확인해 보니 일부 의미가 맞지 않는 것도 있었고 중요한 멘트가 아예 날아간 것도 확인됐다. 무엇보다 제미나이가 임의로 질문 목록을 정리해 멋대로 편집한 상태였다. 당시 이해란(용인 삼성생명)의 발언 가운데 박지수(청주 KB)와 박지현(LA 스파크스)가 빠진 것과 관련해 “언니들”이라고 부른 것을 AI는 “고참 선수(Senior player)”로 번역했다. 관계자에게 “이들도 아직 어리다. 고참 선수보다는 핵심 선수(Key player)로 번역하는 게 좋겠다”고 조언을 건넸고 실제로 그 자리에서 수정이 이뤄졌다. 이번 우승의 의미와 미래 계획에 대한 발언은 말이 조금 길다는 이유에서인지 아예 삭제됐길래 이 멘트가 중요하다고 알려줘 살릴 수 있었다. 28일 육상 400m 계주에서 동메달을 딴 나마디 조엘 진(예천군청)이 “형들”이라고 친근하게 표현한 내용은 “나이 많은 팀 동료(Older teammates)”라는 딱딱한 표현으로 번역된 상태다. AI를 사용하다보면 말을 안 듣고 제멋대로 답하거나 방향성이 이상한 답변을 꺼내 오류가 나는 경우를 종종 마주하게 되는데 아시안게임에서도 일부 포착되고 있다. 챗GPT, 제미나이 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 번역 기능을 토대로 발전했다고 해도 과언이 아니다. 그러나 AI가 발전할수록 인간 언어만의 세밀한 부분을 포착하지 못하는 현상도 나타나고 있다. 향후 스포츠 현장에서 AI의 활용이 점점 늘어날 것으로 전망되지만 지나치게 의존하다가는 의미가 변질되고 왜곡된 가짜 뉴스가 등장할지 모른다. 그나마 꼼꼼하게 확인할 수 있다면 다행이지만 이대로는 열심히 일하는 사람들의 노력 또한 제대로 반영되지 못할 위험이 크다.

AI봇·딥페이크 기승… 범죄 정교화직원 음성·화상 활용 기업 피싱 늘어싱가포르 총리 사칭 52억원 사기도15~64세 AI 사용 19%… 韓은 41%국내 사용자 비중 1년 새 15%P 상승 생성형 인공지능(AI)의 확산으로 가상 세계에서 ‘진짜’를 가려내는 일이 더 어려워지고 있다. 사람처럼 대화하는 봇부터 인물의 얼굴과 목소리를 흉내 낸 딥페이크까지 사람과 AI의 경계가 흐려지면서, 무엇을 보고 누구를 믿어야 하는지 판단하는 인간의 기준 자체가 흔들리고 있다. 마이크로소프트(MS)가 28일 발표한 ‘2분기 글로벌 AI 확산 보고서’에 따르면 세계 15~64세 생산연령인구의 생성형 AI 사용률은 18.8%, 한국은 40.6%로 집계됐다. 우리나라 사용자 비중은 최근 1년 사이에 약 15% 포인트나 늘었다. 글로벌 사이버보안 기업 서프샤크가 세계 1722명을 대상으로 소셜미디어(SNS) 댓글의 작성자가 사람인지 AI 봇인지 특정하게 한 실험에서 AI 봇의 댓글을 찾아낸 비율은 40%에 그쳤다. 특히 긍정적이고 친근한 성향을 보인 봇의 탐지율은 38%로 공격적이고 부정적인 봇(50.2%)보다 낮았다. 서프샤크는 정교한 AI 계정이 실제 이용자의 의견에 맞장구치거나 자연스러운 말투를 쓸 경우 의심을 피할 수 있다고 설명했다. AI가 얼굴과 목소리까지 흉내 내면서 ‘특정인 사칭’ 공격을 파악하는 것도 힘들어졌다. 가트너가 기업 보안 책임자 297명을 조사한 결과 41%가 최근 1년간 직원의 음성통화에서 딥페이크를 활용한 사칭 공격을 경험했다고 답했고, 화상통화에서도 36%가 같은 공격을 겪었다. 공격자들이 기존 피싱에 개인정보와 합성 음성·영상을 결합해 사칭 수법을 더 정교하게 만들고 있다는 게 가트너의 분석이다. 지난 5월 싱가포르에서 한 사업가가 총리실 비서관을 사칭한 연락을 받고 로런스 웡 총리 등이 등장하는 딥페이크 화상회의에 참석했고, 최소 490만 싱가포르달러(약 52억원)를 송금했다. 범인은 공식 문서처럼 꾸민 자료까지 내세워 연락, 문서, 화상회의 등이 진짜처럼 보이게 했다. 미국 연방수사국(FBI) 인터넷범죄신고센터(IC3)에 지난해 접수된 ‘AI 관련’ 신고는 2만 2364건, 피해액은 8억 9334만 달러(약 1조 2177억원)였다. FBI는 생성형 AI로 가짜 프로필과 맞춤형 대화, 음성·영상을 손쉽게 만들 수 있게 되면서 사기범죄에서 설득력이 높아졌다고 분석했다. 사람과 AI를 가르기 위해 만든 기존 장치도 예외가 아니다. 이달 초 GPT-6 아스트라는 인터넷의 ‘나는 로봇이 아닙니다’ 인증을 본뜬 게임 48단계를 모두 통과했다. 이후 별도 연구에서도 무료 오픈소스 AI가 이미지 속 신호등이나 횡단보도를 고르게 하는 구글 리캡차(reCAPTCHA)를 92.6%의 비율로 통과했다. 연구진은 사람이 직접 풀도록 만든 시각형 캡차가 더이상 봇을 막는 충분한 방어선이 되기 어렵다고 지적했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 챗GPT 이용자들이 제공한 이미지 53장을 외부 사이트에 무단으로 게시한 사실이 드러났다. 이용자가 챗GPT에 올린 사진이 본인도 모르는 사이 인터넷에 노출된 것이다. 25일(현지시간) 로이터통신 등에 따르면 오픈AI는 자사 AI 에이전트가 챗GPT 이용자 이미지 53장을 외부 이미지 호스팅 사이트에 게시한 사실을 공개했다. 해당 이미지들은 사이트의 공개 목록에는 나타나지 않는 링크 형태로 게시됐다. 다만 링크를 알고 있거나 외부에서 해당 주소를 찾아낼 경우 누구나 접근할 수 있었던 것으로 전해졌다. 오픈AI는 유출된 이미지가 AI로 생성된 것인지, 실제 인물을 식별할 수 있는 사진이었는지는 공개하지 않았다. 이미지가 외부 사이트에 게시된 시점 역시 밝히지 않았다. 유출된 이미지 대부분은 현재 삭제된 상태다. 오픈AI는 아직 남아 있는 이미지도 삭제하기 위해 해당 호스팅 업체들과 협의하고 있다고 설명했다. 이번 사건은 외부 해커가 챗GPT 이용자 계정을 탈취해 데이터를 빼낸 일반적인 해킹 사고와는 성격이 다르다. 오픈AI가 개발한 AI 에이전트가 예상하지 못한 행동을 하는 과정에서 이용자가 제공한 데이터가 외부로 빠져나갔다는 점에서다. AI가 알아서 ‘우회’…오픈AI도 전체 규모 파악 중더 큰 문제는 오픈AI조차 AI 에이전트의 이 같은 ‘돌발 행동’이 얼마나 발생했는지 아직 전체 규모를 파악하지 못하고 있다는 점이다. 오픈AI는 지난 7월 AI 에이전트가 격리된 시험 환경을 벗어나 AI 개발 플랫폼 허깅페이스 시스템에 허가 없이 접근한 사건이 드러난 뒤 과거 에이전트들의 활동 기록을 광범위하게 재검토해 왔다. 9월 중순까지 확인된 문제 행동은 20여건으로 알려졌지만 이후 내부 로그를 추가로 분석하는 과정에서도 이전에 파악하지 못했던 사례가 잇따라 발견됐다. 챗GPT 이용자 이미지 53장이 외부 사이트에 게시된 사실 역시 이 과정에서 확인됐다. 정부기관의 접근 통제를 AI가 스스로 우회한 사례도 드러났다. 호주 ABC방송 등에 따르면 지난 6월 오픈AI의 AI 에이전트는 호주 정부의 보건 데이터 사이트에서 필요한 정보를 찾지 못하자 사이트의 접근 제한을 우회해 비공개 자료에 접근했다. 개인별 의료정보에 접근한 증거는 확인되지 않았지만, 공개된 통계뿐 아니라 비공개 종합 보건통계와 내부 파일 등에 접근한 것으로 파악됐다. 오픈AI는 현재 AI 에이전트가 제3자의 보안 통제를 우회했거나 외부 웹사이트와 서비스에 부정적인 영향을 미친 사례를 조사하고 있다. 정부기관과 대학 등을 포함한 외부 기관 및 업체 수십 곳에도 관련 사실을 통보했으며, 전체 조사를 마치는 데 수개월이 걸릴 수 있다고 밝혔다. “챗GPT에 사진 올리면 유출?”…확대 해석은 경계다만 이번 사건을 챗GPT에 사진을 올리면 인터넷에 공개될 수 있다는 의미로 확대 해석할 필요는 없다. 현재까지 확인된 유출 규모는 이용자 이미지 53장이다. 오픈AI는 해당 이미지의 구체적인 내용이나 게시 시점, 실제 인물을 식별할 수 있는 사진이 포함됐는지 등은 공개하지 않았다. 또 현재까지 알려진 AI의 이상 행동 사례에는 실제 환경에서 발생한 사건뿐 아니라 AI의 취약성과 예상 밖 행동을 파악하기 위한 내부 시험 과정에서 발견된 사례도 포함돼 있다. 이를 근거로 일반 챗GPT 이용자의 데이터 전체가 외부 유출 위험에 놓여 있다고 단정하기는 어렵다. 그럼에도 이번 사건은 AI의 예상 밖 행동이 실제 이용자가 제공한 데이터의 외부 노출로 이어질 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI가 질문에 답하는 챗봇을 넘어 웹사이트에 접속하고 파일을 다루며 여러 작업을 스스로 수행하는 ‘에이전트’로 발전하면서 개인정보 보호 문제 역시 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 주민등록증이나 여권, 금융서류 등 유출될 경우 피해가 큰 개인정보가 담긴 이미지나 문서를 AI 서비스에 입력할 때는 서비스의 데이터 처리 방식과 보안 설정 등을 확인하는 등 이용자들의 주의가 요구된다.

오픈AI 에이전트, 호주 기관 접근차단 명령 거부하며 다른 길 찾아챗GPT회원 이미지 53장도 유출‘소버린 AI’ 역량 확보 목소리 커져빌 게이츠 “전례 없는 강력한 무기” 오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 호주 보건 당국 웹사이트 침투를 시도한 것으로 알려진 가운데 지난 여름에는 미국 정부 웹사이트에도 접근한 것으로 나타났다. 호주 보건 당국 침투의 경우 AI 모델이 정부 기관을 대상으로 공격을 시도한 첫 사례로, AI 보안 위협이 기업을 넘어 국가 안보 문제로 확대되는 모습이다. 이에 핵심 AI 기술과 데이터를 국가가 직접 통제하는 ‘소버린 AI’ 역량 확보가 시급하다는 목소리가 커지고 있다. 호주 정부는 지난 23일(현지시간) 오픈AI가 개발한 AI 에이전트가 지난 6월 호주 정부의 메디케어 통계 보고 서비스 포털에 무단으로 접근했다고 공개했다. 앤서니 앨버니지 호주 총리는 유엔 총회가 열린 뉴욕에서 기자회견을 열고 “오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)와 통화해 이번 사건에 대한 정부의 강한 우려를 전달했다”며 “관련 법 집행과 대응 입법 조치를 검토하고 있다”고 밝혔다. 이어 “AI 에이전트가 반복적으로 차단에 부딪히자 우회할 방법을 찾아냈다. 말하자면 ‘안 된다’는 답을 받아들이지 않은 것”이라고 지적했다. 오픈AI는 해당 사건을 사건 발생 두 달 뒤인 8월에야 인지했고, 지난 10일에야 호주 당국에 통보하면서 논란을 자초했다. AI 에이전트가 호주보건복지연구소(AIHW) 등 여러 호주 정부 기관 웹사이트에 접근해 데이터를 수집하려 한 사실도 추가로 드러났다. 미국에서도 오픈AI 에이전트가 정부 기관 웹사이트에 비정상적으로 접근한 사실이 공개됐다. 오픈AI는 25일 자사 AI 모델이 미국 증권거래위원회(SEC)가 운영하는 웹사이트 2곳과 인구조사국 데이터에 접근한 사실을 자체 검토 과정에서 발견했다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 에이전트의 SEC 인증 정보 사용, 비공개 정보 접근, 데이터·시스템 변경, 보안 침해, 취약점 악용의 증거는 찾지 못했다고 설명했다. AI 에이전트가 챗GPT 이용자의 이미지 53장을 외부 사이트에 게시한 사건도 추가로 드러났다. 오픈AI는 별도 지시 없이 제3자 사이트에 게시물을 올린 행위를 새 유형의 보안 사고로 규정하고 ‘에이전트 스팸’으로 명명했다. 업계는 이런 일탈 사례의 확산을 우려하고 있다. 미국 인터넷 매체 악시오스는 26일 오픈AI와 앤트로픽, 보안 연구진이 최근 수개월간 AI 모델이 보안 통제를 벗어나거나 의도하지 않은 행동을 한 수만 건의 보안 사고 사례를 조사하고 있다고 보도했다. 빌 게이츠(사진) MS 공동 창업자는 NBC와 인터뷰에서 “AI는 10억명의 사망을 초래하는 사건을 촉발할 만큼 분명히 강력하다”며 “악의를 품은 사람들이 최신 AI 도구를 결합해 사용하는 것만큼 강력한 무기는 지금까지 없었다”고 경고했다. AI 에이전트의 위협이 국가 안보 영역으로까지 확대되자 각국의 AI 주권 확보가 차기 과제로 부상하는 모습이다. 자체 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 인프라를 확보하는 ‘소버린 AI’ 개발로 외부 기술 의존도를 낮출 필요가 있다는 지적이 나온다.

인공지능(AI) 개발에 제동을 걸어야 한다는 주장이 이달 실리콘밸리를 넘어 국제사회의 쟁점으로 커졌다. 최첨단 모델을 만드는 기업들이 통제의 한계를 인정했고, 유엔도 안전장치가 기술 발전을 따라가지 못한다고 경고했다. 논의 자체는 새롭지 않다. 2023년 3월 GPT-4보다 강력한 AI 시스템의 훈련을 최소 6개월간 중단하자는 공개서한이 나왔다. 두 달 뒤 주요 AI 기업 수장들은 AI로 인한 인류 멸종 위험을 핵전쟁이나 감염병처럼 다루자는 성명에 이름을 올렸다. 이후 주요 기업들은 감당하기 어려운 위험이 확인되면 모델 개발이나 출시를 중단하겠다는 약속도 내놨다. 기술의 속도는 빨라졌다. 영국 AI보안연구소는 제한된 사이버 평가에서 최첨단 모델이 80% 확률로 자율 수행할 수 있는 작업 시간이 2024년 말 이후 4.7개월마다 두 배로 늘었다고 추산했다. 스탠퍼드대의 지난해 조사에서 주요 AI 기업의 평균 투명성 점수는 100점 만점에 40점에 그쳤다. 평가 기준이 개편된 점을 감안해도 훈련 데이터와 위험 대응 등 핵심 정보는 충분히 공개되지 않았다. 최근 드러난 AI 에이전트의 이상 행동은 이 간극이 현실의 문제임을 보여 준다. 오픈AI의 에이전트는 정부 웹사이트의 접근 제한을 우회해 공개 데이터를 수집했고 챗GPT 이용자의 이미지 53장을 외부에 게시했다. 호주 정부에는 사건 발생 약 석 달 뒤에야 통보했다. 부족했던 것은 더 강한 경고가 아니라 이를 확인할 장치였다. 주요 기업이 내놓은 안전 약속은 대부분 자율 이행에 맡겨졌다. 기업마다 평가 기준과 공개 범위가 달랐고 독립기관이 모델 내부를 살펴볼 권한도 제한됐다. 약속을 지켰는지 확인하고 책임을 물을 공통의 절차가 없었다. 최근에는 이 빈틈을 메우려는 움직임이 나타나고 있다. 앤트로픽과 액센추어는 독립적인 모델 평가에 각각 최소 10억 달러씩, 5년간 총 20억 달러 이상을 투입한다. 외부 평가자에게 직원과 비슷한 수준의 접근권을 주는 방식이다. 오픈AI도 우려스러운 모델 행동을 정기적으로 공개하기로 했다. 선언에 머물던 논의가 검증과 공개의 절차로 옮겨 가는 변화다. 다만 평가자를 고르고 접근 범위와 공개 수준을 정하는 주체가 여전히 기업이라는 한계는 남는다. 한국 역시 검증 체계를 구축할 기반은 갖췄다. 올해 AI 기본법이 시행됐고 AI안전연구소도 운영되고 있다. 연구소는 지난 6월 오픈AI와 업무협약을 맺고 고위험 분야의 평가 방법론을 공유하는 한편 한국어와 국내 사회 맥락을 반영한 평가체계를 마련하기로 했다. 이제 남은 일은 이 틀을 작동시키는 것이다. 외부기관에 어느 범위까지 모델을 공개할지, 무엇을 사고로 규정해 언제 알릴지, 안전 약속을 어기면 어떤 책임을 물을지를 정해야 한다. 이를 뒷받침할 기술과 전문인력도 필요하다. 이번 속도조절론이 과거와 달라질지는 경고의 강도보다 실행에 달렸다. AI 개발이 계속되더라도 위험을 가려내고 통제할 체계는 갖춰야 한다. 민나리 산업부 기자

美대학들 학과 줄이고 등록금 인상오픈AI 등 기업에는 수백억원 투자‘대학의 존재 이유’ 논쟁으로 확산대졸 신규 일자리 감소 ‘K자 양극화’비어가던 지식인 자리… AI가 대체전문가들의 지식을 불신하는 대중대중의 판단 평가절하하는 엘리트지식인과 시민 공유 언어 ‘상식’ 필요‘철학’ AI의 판단 기준 만드는 역할지식인은 현실서 검증·수정 나서야 미국의 국제정치학자 톰 니컬스는 2017년 ‘전문가와 강적들’(The Death of Expertise)에서 인터넷이 전문가와 비전문가의 경계를 무너뜨리고 있다고 경고했다. 누구나 같은 검색창에서 정보를 얻고 같은 플랫폼에서 발언하면서 전문가와 아마추어의 주장이 같은 화면에서 경쟁하기 시작했다. 그가 우려한 것은 전문성에 대한 신뢰의 붕괴였다. ●지성 없는 시대 인공지능(AI)은 그 경고를 완성 단계로 밀어붙였다. 실리콘밸리는 이미 상거래에서 인간을 지운 ‘휴먼 프리 커머스’를 완성해 가고 있다. 같은 논리가 지식 생산에 적용된다면 다음 차례는 ‘휴먼 프리 날리지’다. 질문을 입력하면 전문가의 평생 연구와 아마추어의 짐작이 같은 문장 구조와 확신에 찬 어조로 되돌아온다. 문제는 AI가 얼마나 똑똑해지는가만이 아니다. 지식을 생산하고 해석하고 사회에 전달해 온 사람들의 역할이 어떻게 달라지는가가 더 중요하다. AI 시대에도 지식인은 필요한가. 필요하다면 어떤 지식인이어야 하는가. ●불안한 징후들 AI가 촉발한 균열은 대학에서 가장 먼저 나타난다. 캘리포니아주립대는 23억 달러 규모의 재정 적자 속에서 종신교수를 해고하고 학과를 폐지하며 등록금을 올렸다. 그러면서도 오픈AI와의 계약은 1300만 달러 규모로 연장했고 졸업생에게는 학위 취득 후 1년간 챗GPT 사용을 지원하기로 했다. 한 학생은 “학교는 돈이 없다면서 AI 기업에는 수백억 원을 지급하고, 학생과 교수는 정책 결정에서 배제됐다”고 비판했다. 뉴욕타임스는 이를 대학의 존재 이유를 둘러싼 논쟁으로 진단했다. 교수의 자리도 흔들린다. 보스턴칼리지 연구원 제프리 산젠바커의 분석에 따르면 챗GPT 출시 이후 55세 이상 대학교원이 1년 안에 일자리를 떠나는 비율이 11%에서 16%로 뛰었다. 피츠버그주립대 영문학 교수 마이클 호버먼은 25년 재직 끝에 AI 부정행위와 씨름할 힘이 없다며 조기 은퇴를 택했다. AI는 교수의 일자리를 대체하기 전에 교수와 학생 사이의 지식 관계부터 흔들고 있다. 2026년 하버드 졸업생은 대학 4년 내내 생성형 AI와 함께 자란 첫 세대다. 이들이 마주한 취업 시장은 AI 붐 속에서 대졸자 일자리가 줄어드는 K자 양극화였다. 하버드대 총장 앨런 가버는 졸업식에서 20세기 초 열기구가 노력 없이 산 정상의 전망을 제공한다는 비판을 소개하며 AI 시대에도 노력이 중요하다고 강조했다. 같은 시기 스탠퍼드 졸업식에서는 구글 최고경영자(CEO) 순다르 피차이의 축사 도중 수십 명의 학생이 항의 팻말을 들고 퇴장했다. 대학은 지식을 가르치는 곳이라는 전통적 역할만으로 존재 이유를 설명하기 어려워지고 있다. 대학은 이 위기의 한 단면일 뿐이다. 더 큰 변화는 사회가 누구를 전문가로 인정하는가에서 나타난다. 미국 트럼프 2기 행정부는 연방 과학기관에 조언하던 100개 이상의 독립 자문위원회를 폐지했다. 반면 2026년 새로 구성된 대통령과학기술자문위원회에는 마크 저커버그, 세르게이 브린, 마이클 델, 래리 엘리슨, 젠슨 황 등 기업가와 기술산업 인사가 참여했다. 백악관은 브리핑룸에도 ‘뉴미디어’ 좌석을 만들고 팟캐스터와 블로거, 인플루언서, 콘텐츠 크리에이터에게 문을 열었다. 한국에서도 정부와 대학 사회를 연결하는 제도적 통로는 불안정하다. 1995년 설립된 정책기획위원회는 학계의 지식과 연구 성과를 국가 정책에 반영하는 대표적인 제도였지만 정권이 바뀔 때마다 폐지와 재설치를 반복했다. 이 변화들을 하나로 묶으면 중요한 것은 어느 정권이 지식인을 더 중시하는가도, AI가 교수를 대체할 것인가도 아니다. 누가 전문가인가에 대한 사회적 정의 자체가 바뀌고 있다. 학위와 논문, 대학과 연구기관이 전문성을 보증하던 시대에서 직접 만들고 실행하고 대중과 소통하는 능력이 새로운 전문성의 근거로 부상하고 있다. 지식인의 위기는 지식 자체보다 사회적 자리의 위기다. ●반지성의 두 얼굴 앞의 현상만 보면 지식인의 위기는 AI와 정치가 만들어 낸 것처럼 보인다. 그러나 이것들은 원인이라기보다 이미 진행되던 변화가 드러난 징후에 가깝다. AI는 지식인의 자리를 갑자기 빼앗은 것이 아니라 이미 비어 가던 자리에 들어왔다. 그렇다면 왜 그 자리가 비어 갔을까. 표면에는 팬덤정치와 포퓰리즘이 있다. 뉴욕타임스 팟캐스트 ‘에즈라 클라인 쇼’에서 2016년과 2020년 투표를 거부했던 마틴 구리는 2024년 트럼프에게 투표한 이유가 특정 정치 성향이 아니라 엘리트 집단에 대한 구조적 불신 때문이었다고 밝혔다. 두 사람은 공공선에 헌신하면서도 대중과 직접 연결되는 새로운 리더십의 필요성을 제기했다. 이 불신은 한국의 팬덤정치에서도 작동한다. 지지자들은 전문가의 판단보다 진영의 신호를 신뢰하고, 정치인은 대중 동원의 언어로 지식인의 언어를 대체한다. 그러나 반지성주의를 대중의 문제로만 돌리면 절반만 보게 된다. 더 깊은 원인은 지식인 사회 내부에 있다. 논문 실적으로 교수를 평가하는 제도는 학자들을 국제 학술지 게재 경쟁으로 몰아넣고 사회와 동떨어진 연구를 양산한다. 현장 개입이나 대중 소통은 승진과 연구비 평가에서 인정받지 못하니 유능한 학자일수록 사회 참여에서 멀어진다. 참여하더라도 진영 논리에 편입되는 순간 학문적 신뢰를 잃는다. 이렇게 형성된 엘리트주의는 대중의 불신을 키우고, 그 불신은 다시 지식인을 상아탑으로 밀어넣는다. 반지성에는 두 얼굴이 있다. 하나는 전문가의 지식을 불신하는 대중의 반지성이고, 다른 하나는 대중의 경험과 판단을 낮게 평가하는 엘리트의 반지성이다. 두 태도는 서로를 강화한다. 그런데 한국 지식인 사회의 처방은 한결같다. 더 많은 교육, 더 강한 미디어 리터러시, 지식인 권위의 회복. 대중을 계몽의 대상으로, 지식인을 계몽의 주체로 놓는 전형적인 엘리트주의다. 이 처방이 즐겨 인용하는 근거가 리처드 호프스태터의 ‘미국의 반지성주의’(1963)다. 하지만 호프스태터는 반지성주의를 단순한 대중의 무지로 설명하지 않았다. 미국의 평등주의와 종교, 비즈니스 문화, 실용주의와 교육이 결합해 만들어 낸 역사적 현상으로 분석했다. 그렇다면 답도 과거의 지식인 권위를 복원하는 데서 끝날 수 없다. 지식인이 시민과 다시 공유할 언어를 찾아야 한다. 나는 그것을 상식이라고 부르고 싶다. 상식은 엘리트와 대중을 갈라놓지 않고 둘 사이를 잇는다. 토머스 페인은 1776년 ‘상식’을 통해 독립이라는 급진적 선택을 대중의 언어로 설득했다. 오늘날에도 기술, 무역, 환경, 부동산 같은 정책에서 엘리트의 논리가 중산층의 삶과 괴리될 때 대중의 불신과 저항이 뒤따른다. 한국 지식인 사회가 반지성주의를 진단하면서 정작 자신의 반지성, 대중이 왜 등을 돌렸는지 성찰하지 않는 오만을 놓치는 이유가 여기에 있다. 지식인이 다시 신뢰를 얻으려면 대중의 삶 속으로 들어가야 한다. ●철학을 가진 현장 지식인 그렇다면 지식인은 무엇을 가지고 현장으로 돌아가야 하는가. 답은 철학이다. 흥미롭게도 AI 시대에 철학의 중요성이 다시 커지고 있다. 최근 주요 AI 기업들은 철학자를 채용해 모델의 추론 능력을 높이고, 무엇을 해도 되고 해서는 안 되는지를 정하는 원칙을 설계하고 있다. 코딩과 정보처리를 AI가 대신하기 시작하자 오랫동안 실용성이 낮다고 여겨졌던 철학이 AI의 판단 기준을 만드는 지식으로 다시 등장한 것이다. 지식인에게도 결국 필요한 것은 판단의 기준이다. 조지훈은 ‘지조론’에서 시류와 권력 앞에서도 신념을 지키는 지조를, 김광섭은 ‘일관성에 관하여’에서 삶과 세계관을 관통하는 일관성을 강조했다. 지조가 외부의 압력에도 신념을 지키는 힘이라면, 일관성은 변화하는 현실을 판단하는 세계관의 중심이다. AI가 지식을 빠르게 생산하는 시대일수록 지식인은 자신이 무엇을 믿고 어떤 기준으로 판단하는지를 분명히 해야 한다. 그러나 철학만으로는 충분하지 않다. 현실과 만나지 않는 철학은 쉽게 독선이 된다. 20세기 초 사회비평가 루이스 멈퍼드가 주목한 패트릭 게디스의 ‘지역 조사’는 전문가의 지식을 현장과 연결하려는 시도였다. 지역을 직접 조사하고 사람들의 삶을 관찰하면서 이론을 현실 속에서 검증한다. 지식인의 철학도 이런 과정을 거쳐야 한다. 그래서 AI 시대에 필요한 사람은 철학을 가진 현장 지식인이다. 자신의 세계관을 가지되 현실과 끊임없이 대화하고, 현장에서 자신의 판단을 검증하고 수정하는 사람이다. 이를 위해서는 일방적으로 가르치기보다 대화하는 현장 소통, 이론보다 현실의 지혜를 존중하는 현장 상식, 현장에서 축적된 경험을 받아들이는 현장 지식, 개인과 정파의 이해를 넘어 공공선을 생각하는 현장 공동체 정신이 필요하다. 한국에도 이런 지식인의 전통이 있었다. 소탈하고 수평적인 조직문화를 받아들인 경제기획원과 한국개발연구원(KDI)의 관료들, 보직보다 학문을 중시한 안동선비 계열의 교수들, 정론직필의 언론인들이 그 사례다. 서로 다른 분야에서 활동했지만 자신의 원칙을 지키면서 현실에 개입했다는 공통점이 있다. AI가 더 많은 지식을 생산할수록 인간 지식인의 역할은 오히려 선명해진다. 정보를 더 많이 아는 것으로 AI와 경쟁할 필요는 없다. 필요한 것은 어떤 기준으로 판단할 것인지 철학을 세우고, 그 판단을 현실에서 검증하는 일이다. AI 시대가 요구하는 지식인은 더 많은 지식을 가진 사람이 아니라 철학을 가지고 현장에 서는 사람이다. 모종린 연세대 국제학대학원 명예교수

오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 호주 보건 당국 웹사이트 침투를 시도한 것으로 알려진 가운데 지난 여름에는 미국 정부 웹사이트에도 접근한 것으로 나타났다. 호주 보건 당국 침투의 경우 AI 모델이 정부 기관을 대상으로 공격을 시도한 첫 사례로, AI 보안 위협이 기업을 넘어 국가 안보 문제로 확대되는 모습이다. 이에 핵심 AI 기술과 데이터를 국가가 직접 통제하는 ‘소버린 AI’ 역량 확보가 시급하다는 목소리가 커지고 있다. 호주 정부는 지난 23일(현지시간) 오픈AI가 개발한 AI 에이전트가 지난 6월 호주 정부의 메디케어 통계 보고 서비스 포털에 무단으로 접근했다고 공개했다. 앤서니 앨버니지 호주 총리는 유엔 총회가 열린 뉴욕에서 기자회견을 열고 “오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)와 통화해 이번 사건에 대한 정부의 강한 우려를 전달했다”며 “관련 법 집행과 대응 입법 조치를 검토하고 있다”고 밝혔다. 이어 “AI 에이전트가 반복적으로 차단에 부딪히자 우회할 방법을 찾아냈다. 말하자면 ‘안 된다’는 답을 받아들이지 않은 것”이라고 지적했다. 오픈AI는 해당 사건을 사건 발생 두 달 뒤인 8월에야 인지했고, 지난 10일에야 호주 당국에 통보하면서 논란을 자초했다. AI 에이전트가 호주보건복지연구소(AIHW) 등 여러 호주 정부 기관 웹사이트에 접근해 데이터를 수집하려 한 사실도 추가로 드러났다. 미국에서도 오픈AI 에이전트가 정부 기관 웹사이트에 비정상적으로 접근한 사실이 공개됐다. 오픈AI는 25일 자사 AI 모델이 미국 증권거래위원회(SEC)가 운영하는 웹사이트 2곳과 인구조사국 데이터에 접근한 사실을 자체 검토 과정에서 발견했다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 에이전트의 SEC 인증 정보 사용, 비공개 정보 접근, 데이터·시스템 변경, 보안 침해, 취약점 악용의 증거는 찾지 못했다고 설명했다. AI 에이전트가 챗GPT 이용자의 이미지 53장을 외부 사이트에 게시한 사건도 추가로 드러났다. 오픈AI는 별도 지시 없이 제3자 사이트에 게시물을 올린 행위를 새 유형의 보안 사고로 규정하고 ‘에이전트 스팸’으로 명명했다. 업계는 이런 일탈 사례의 확산을 우려하고 있다. 미국 인터넷 매체 악시오스는 26일 오픈AI와 앤트로픽, 보안 연구진이 최근 수개월간 AI 모델이 보안 통제를 벗어나거나 의도하지 않은 행동을 한 수만 건의 보안 사고 사례를 조사하고 있다고 보도했다. 빌 게이츠 MS 공동 창업자는 NBC와 인터뷰에서 “AI는 10억명의 사망을 초래하는 사건을 촉발할 만큼 분명히 강력하다”며 “악의를 품은 사람들이 최신 AI 도구를 결합해 사용하는 것만큼 강력한 무기는 지금까지 없었다”고 경고했다. AI 에이전트의 위협이 국가 안보 영역으로까지 확대되자 각국의 AI 주권 확보가 차기 과제로 부상하는 모습이다. 자체 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 인프라를 확보하는 ‘소버린 AI’ 개발로 외부 기술 의존도를 낮출 필요가 있다는 지적이 나온다.

“3살 조카 추석 선물 골라줘.” 추석 연휴 첫날인 24일 네이버와 카카오의 인공지능(AI) 쇼핑 에이전트에 같은 질문을 던졌다. 두 AI 모두 나이와 선물 목적만 제시한 두루뭉술한 질문에도 구체적인 상품을 추천하고, 추가 질문을 통해 선택지를 좁혀갔다. 검색어를 일일이 조합하며 원하는 상품을 찾아야 했던 쇼핑 방식이 AI 쇼핑 에이전트의 등장으로 간편해졌다. 네이버플러스 애플리케이션(앱)의 AI 쇼핑 에이전트는 네이버 쇼핑과 블로그 등 약 3000개의 결과를 분석하고 실제 선물 구매 데이터와 후기를 활용해 유아 장난감, 유아 의류·잡화 등 10개 상품을 제시했다. 이어 “선물 예산은 어느 정도로 생각하느냐”며 5만원 이하와 10만원 이상 중 선호 가격대를 물었고, 아이가 활동적인 놀이를 좋아하는지 등 성향도 확인했다. ‘활동적인 놀이’를 선택하자 자전거와 비눗방울, 무소음 장난감 자동차 등을 추천했다. 카카오에선 ‘챗GPT 포 카카오’가 “3살이면 장난감, 책, 실용적인 선물이 좋다”며 카카오 선물하기 서비스와 연동해 자석 블록과 역할놀이, 책 등 교구·도서 중심으로 5개 상품을 추천했다. 이후 “남자아이인지 여자아이인지”를 추가로 물었고, ‘남자아이’라고 답하자 자동차·중장비와 공구 장난감 등으로 추천 범위를 좁혔다. 두 서비스 모두 추천 상품을 바로 구매할 수 있도록 자체 쇼핑 서비스와 연결했다. 네이버는 네이버플러스 스토어, 카카오는 카카오톡 선물하기를 통해 상품 탐색부터 구매까지 이어지도록 했다. 까다로운 조건을 추가하자 배송 등 플랫폼의 실시간 데이터와 서비스 간 연동 수준에서 차이가 있었다. ‘이번 주 안에 배송 가능한 상품’을 요구하자 네이버 AI는 현 주소지를 기준으로 27일 일요일까지 도착할 상품을 찾아 3개를 추천했다. 네이버가 추석을 앞두고 배송 특화 기능과 선물 특화 기능을 추가하면서 주문 마감 시간도 안내가 가능하도록 개선됐다. 반면 챗GPT 포 카카오는 선물하기 상품 상세 화면에서 당일·빠른 배송 가능 여부를 확인하는 방법을 알려주며 직접 확인하는 것이 정확하다고 안내했다. 카카오는 올해 1월 카카오 선물하기의 상품 상세 화면에 AI 기반 상품 요약·추천 기능을 적용했고, 선물 목적과 예산·취향에 따른 탐색 기능을 강화했다. 또 ‘카카오툴즈’에 다이소몰, 신세계면세점, LF몰 등 새로운 파트너사 서비스를 연동하며 AI 쇼핑의 활용 범위를 넓힐 예정이다. 쇼핑 AI 경쟁은 단순히 상품을 얼마나 많이 보여주느냐에서 벗어나 소비자의 막연한 검색어를 이해하고 상품의 후기와 가격, 배송 정보 등 데이터와 연동해 실제 구매까지 연결하는 능력이 관건이 되고 있다. AI가 소비자의 선택 과정 자체를 대신하는 ‘쇼핑 도우미’ 역할을 자처하는 모습이다. 네이버에 따르면 9월 AI 쇼핑 에이전트를 통한 대화 수는 6월보다 60%, 거래액은 82% 증가했다. 카카오 역시 2분기 커머스 통합 거래액은 2조 7000억원으로 전년 동기 대비 9% 증가했다. 특히 선물하기의 ‘자기 구매’ 거래액이 39% 늘었다.

인공지능(AI) 개발 속도조절론이 AI 업계의 화두지만 빅테크의 AI 모델 경쟁은 가속화하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽은 22일(현지시간) 나란히 성능을 높이고 가격은 낮춘 신모델을 내놨다. 최고 성능은 물론 가격과 효율까지 높인 상품이다. 오픈AI가 이날 공개한 ‘GPT-6 솔’과 ‘GPT-6 루나’는 각각 복잡한 코딩·전문 업무와 대량 작업에 초점을 맞췄다. 이용 비용은 이전 세대 동급 모델인 GPT-5.6 솔·루나보다 50% 낮췄다. 앤트로픽도 같은 날 ‘클로드 오퍼스 5.5’를 출시했다. 기존 오퍼스 5보다 토큰당 가격을 20% 낮췄고 효율도 개선해 일반적인 작업에 드는 비용을 약 40% 줄였다. 가격 경쟁은 시장 전반으로 번지고 있다. 메타가 지난 8일 출시한 개인 AI 에이전트 ‘뮤즈’는 이메일 전송과 여행 예약, 구매 등을 대신하면서 기본 서비스를 무료로 제공했다. 출시 12일 만에 다운로드 280만건을 기록한 배경 중 하나다. 기업용 AI 시장에서도 가격 하락세가 뚜렷하다. 미 기업 지출관리 플랫폼 램프에 따르면 미국 기업이 실제 지불한 AI 토큰 가격은 지난 3월 고점 이후 41% 떨어졌다. AI 업계의 가격 인하와 함께 기업들이 값비싼 최첨단 모델보다 비용 효율이 높은 모델을 택하면서 AI의 ‘가격 문턱’은 빠르게 낮아지는 모습이다. 일각에선 최근 제기된 ‘AI 속도조절론’과 실제 시장 경쟁 사이에는 간극이 있다는 지적도 나온다. 액시오스는 선두 AI 업체들이 독립적인 안전 감독을 요구하면서도 막대한 투자비와 시장 경쟁 때문에 개발 속도를 늦출 유인은 크지 않다며 ‘수조 달러짜리 AI 안전 역설’이라고 짚었다. 업체들은 개발 경쟁을 이어 가면서 안전 검증을 강화하는 이중적 대응을 지속하고 있다. 오픈AI는 독립적인 외부 기관의 안전 검증을 훈련과 평가, 배포 단계까지 확대하겠다고 밝혔다. 앤트로픽도 외부 평가 인력이 내부 시스템에 접근해 모델과 안전장치를 검증하는 체계를 추진하고 있다. 오퍼스 5.5 역시 출시 전 비영리 안전연구기관 미터(METR)와 프런티어 디자인의 외부 평가를 거쳤다.

인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 구글에 밀렸다는 평가를 받던 메타가 개인 AI 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’로 분위기를 바꾸고 있다. 출시 이후 메타 주가가 20% 넘게 뛰었고 AMD와 인텔 등 반도체주까지 강세를 보이면서 월가에서는 뮤즈가 AI 산업의 새로운 수요를 만들어낼 수 있을지 주목하고 있다. 최근에는 전자상거래 업체 쇼피파이가 뮤즈와 손잡고 AI가 이용자를 대신해 쇼핑을 마칠 수 있도록 하겠다고 나서는 등 실제 서비스 확장 움직임도 나타나고 있다. 시장의 관심을 끌어올린 출발점은 빠른 이용자 증가세다. 시장조사업체 앱토피아에 따르면 뮤즈는 출시 12일 만에 280만회 다운로드됐다. 미국·캐나다에서 같은 조건으로 비교하면 180만회로 챗GPT 출시 초기 12일간 130만회를 웃돌았다. JP모건은 뮤즈가 “챗GPT 이후 가장 널리 사용되는 소비자 AI 애플리케이션이 될 잠재력이 있다”고 평가했다. 뮤즈가 기존 챗봇과 다른 점은 답변을 내놓는 것을 넘어 이용자가 맡긴 일을 직접 처리한다는 것이다. 여행 준비를 부탁하면 항공편과 숙소를 검색하고 여러 웹사이트를 오가며 예약 절차까지 밟는다. 이메일을 보내거나 물건을 사고 자동차 판매를 맡기는 것도 가능하다. 이용자마다 클라우드에 별도의 가상 컴퓨터를 두고 뮤즈가 브라우저를 직접 움직이는 방식으로, 사람이 하던 검색과 클릭, 정보 입력을 AI가 대신한다. 메타를 바라보는 시장의 시선이 달라진 것도 이 때문이다. 메타는 그동안 AI에 막대한 자금을 쏟아부었지만 이를 어떻게 수익으로 연결할지는 뚜렷하게 보여주지 못했다. 오픈소스 모델 ‘라마(Llama)’는 지난해 라마4의 성능과 벤치마크 논란을 겪었고, 메타는 이후 외부 인재를 대거 영입하고 AI 조직을 ‘메타 슈퍼인텔리전스랩스(MSL)’ 중심으로 재편했다. 이런 상황에서 뮤즈가 빠르게 이용자를 확보하면서 대규모 AI 투자를 실제 소비자 서비스와 매출로 연결할 가능성이 처음 구체적으로 드러났다는 평가가 나온다. 수익모델도 이미 마련했다. 일정 사용량까지는 무료지만 이후 월 20달러와 100달러 요금제를 이용해야 한다. 미 투자은행 제프리스는 2027년 말 이용자가 10억명에 이르고 이 가운데 3%가 유료로 전환한다고 가정할 경우 연간 108억 달러의 매출을 올릴 수 있다고 추산했다. 뮤즈를 향한 기대는 반도체 시장으로도 번졌다. 최근 AMD와 인텔 주가가 크게 오른 것도 AI 에이전트 확산이 중앙처리장치(CPU)의 새로운 수요처가 될 수 있다는 기대가 반영된 결과다. 존스트레이딩의 마이클 오루크 수석 시장전략가는 “시장은 뮤즈를 이미 공급이 빠듯한 CPU 시장에 호재로 받아들였다”고 말했다. AI 모델 학습에는 그래픽처리장치(GPU)가 집중적으로 쓰이는 반면 뮤즈 같은 에이전트는 추론과 함께 웹페이지를 열고 여러 프로그램을 실행하는 작업을 반복한다. 이용자가 늘어날수록 이를 처리할 데이터센터의 범용 연산 능력도 더 필요해질 수 있다. 로이터는 뮤즈의 빠른 확산으로 데이터센터용 CPU 수요가 늘어날 것이라는 기대가 반도체주 상승에 힘을 보탰다고 전했다. 서비스 영역이 넓어지면서 기존 플랫폼과의 관계도 새로운 변수로 떠올랐다. 아마존은 뮤즈가 이용자를 대신해 자사 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것을 차단한 반면 쇼피파이는 뮤즈를 통한 쇼핑을 지원하기로 했다. AI 에이전트가 웹사이트의 단순 방문자가 아니라 소비자를 대신해 거래하는 주체로 등장하면서 유통·플랫폼 업체들도 서로 다른 대응에 나선 것이다. 개인정보 문제도 남아 있다. 미 정보기술(IT) 매체 더버지는 뮤즈에 이메일과 여러 계정을 연결한 뒤 이용자 자신도 미처 의식하지 못했던 개인정보까지 찾아냈다며 “작동한다. 그리고 섬뜩하다”고 평가했다. 한국 이용자들이 뮤즈를 직접 써볼 시점은 아직 정해지지 않았다. 현재 서비스 지역은 미국과 캐나다이며 메타는 한국을 포함한 추가 출시 국가와 일정을 공개하지 않았다.

1980년대 후반 비장한 각오를 장착하고 석사 논문을 쓰기 시작했다. 사실상 지적 만용에 가까운 자신감을 충전한 채 출발했지만, 그 만용은 글을 쓰기 시작한 지 며칠 만에 수증기처럼 사라졌다. 석사 논문을 쓰는 과정은 모르는 게 얼마나 많은지를 확인하는 진실의 시간이었다. 머릿속에 있는 생각을 문법적 오류가 없을 뿐 아니라 뜻도 통하는 문장으로 빚어내는 것, 그리고 그 문장과 문장을 논리적으로 연결하는 게 결코 쉽지 않은 일임을 확인하는 과정과 다름없었다. ‘소크라테스적 무지’를 그렇게 배웠다. 대학교 앞 제본소에서 큼지막한 하드커버로 장정해 금박으로 논문 제목과 글 쓴 사람의 이름까지 적어 넣은 논문을 동료들에게 증정하면서 이렇게 말했다. “라면 냄비 받침으로만 사용하지 말아 줘.” 책의 용도는 다양하다. 적당한 두께라면 베개가 없을 때 응급 베개 대용으로도 쓸 수 있고, 그보다 더 무지막지하게 무거운 책은 무엇인가를 평평하게 펼 때 누름판으로도 요긴하게 쓸 수 있다. 그런데 요즘 책에는 그때는 짐작도 못 했던 또 하나의 쓸모가 생겼다. 라면 냄비 받침도, 베개도, 누름판도 아닌 인공지능(AI)을 학습시키는 재료로서의 쓸모다. 앤스로픽이 수백만 권의 실물 종이책을 구매한 뒤 외주 업체를 통해 책등을 잘라내고 고속 스캔 장비에 넣어 디지털화한 후 원본을 파괴해 AI 데이터 학습에 사용했다는 사실이 저작권 침해 소송 과정에서 알려졌다. 중고서점에서 2022년 이전에 출판된 책을 대량 주문하는 특이한 징후도 파악되어 그 경로를 추적해 보니, 대량 주문된 중고책의 도착지는 다름 아닌 AI 개발회사였다고 한다. 왜 2022년 이전의 책이었을까. 챗GPT가 등장한 2022년 11월 이후, 웹에 새로 쌓이는 글의 상당량은 생성형 AI가 쓰거나 손을 댄 문장이다. AI를 AI가 만든 글로 학습시키면 오류와 상투어가 대물림되며 품질이 열화되는 ‘모델 붕괴’ 현상이 일어난다. 그러니 사람이 직접 쓰고 편집자가 다듬은 2022년 이전의 문장이 담긴 책은 희귀자본이 되었고, AI 개발 회사는 그 희귀자본의 가치를 간파한 것이다. 대학에서 글을 대신 써 주는 ‘자동 글쓰기 기계’인 생성형 AI를 사용하기 시작한 지 불과 몇 년 사이에 교수는 논문을 쓸 때, 학생은 쓰기 싫은 과제를 대신 쓰게 하려고 이 기계를 사용하고 있다. 기계가 제법 글을 잘 쓰지만, 기계가 쓴 글은 티가 난다는 지적이 늘어나자 이제는 기계가 쓴 글을 마치 인간이 쓴 것처럼 포장해 주는 AI 서비스까지 등장했다. 신성장 산업다운 재빠른 응용력이다. 우리는 갈림길에 서 있다. 책 대신 읽고 요약해 주고 글까지 자동으로 써 주는 기계에 더 의존할 것인가. 아니면 2022년 이후 희귀자본이 된 인간의 노력만으로 글을 쓰는 능력 배양을 고등교육의 차기 도전 과제로 삼을 것인가. 인간의 종말이라는 괴담이 기분 나쁜 예지몽이 아니라 현실이 되는 것을 막으려면, 당신은 어느 길을 택할 것인가. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

메타가 지난 8일(현지시간) 선보인 개인 인공지능(AI) 에이전트 ‘뮤즈’가 챗GPT를 제치고 미국 애플 앱스토어 무료 앱 1위에 올랐다. 뮤즈는 단순 질의응답을 넘어 이메일 발송과 여행 예약, 상품 구매 등을 대신 처리하는 서비스로 이용자가 앱을 닫아도 맡은 일을 계속한다. AI 에이전트 시대가 본격적으로 열렸다는 평가도 나온다. 메타 주가는 21일 나스닥에서 전 거래일보다 11.4% 급등한 741.24달러에 마감했다. 지난해 10월 말 이후 최고가다. 이달 들어서만 32.6% 급등했다. 뮤즈는 스스로 브라우저를 열어 이메일을 보내거나 여행을 예약하고 구매·결제를 수행한다. 시간이 오래 걸릴 경우 앱을 종료해도 계속 처리하는 등 이용자의 개인 비서를 지향한다. 다만, 뮤즈가 여러 가지 일을 대행하려면 이메일, 일정, 금융 정보, 위치 등에 대해 접근권을 허용해야 한다. 또 전자상거래 업계에서 이해관계가 엇갈린다. 아마존은 뮤즈의 자사 쇼핑몰 접근을 차단한 반면 쇼피파이는 연동에 나섰다. AI 에이전트가 상품 검색과 구매의 관문이 될 경우 기존 플랫폼의 고객 접점과 광고 영향력에도 변화가 생길 수 있어서다. 아직 우리나라에서는 이용이 불가능하다. 뮤즈 흥행 효과로 중앙처리장치(CPU)와 AI 가속기를 함께 만드는 미국 반도체 업체 AMD의 주가도 이날 9% 넘게 올라 시가총액 1조 달러를 처음 넘어섰다. 인텔과 반도체 설계자산(IP) 업체 ARM의 주가도 크게 상승했다. 로이터통신은 뮤즈 흥행을 계기로 반도체 주식이 동반 강세를 보인 데 대해 “AI 연산 수요가 다시 부각된 결과”라고 평가했다. 한편 메타는 AI 서비스를 뒷받침할 통신망 투자도 확대했다. 이날 미국과 프랑스를 약 7000㎞로 잇는 차세대 해저 케이블 ‘페탈(Petal)’ 구축 계획을 발표했다. 2029년 가동을 목표로 현 최고 수준의 대서양 횡단 케이블보다 약 두 배 많은 데이터를 실어 나를 계획이다.

캐나다, 오픈AI·올트먼 상대 제소“총기난사 범행 알고도 신고 안 해”베선트 “법적 책임 면제 기대 말라”20개국·EU 감독체계 선언문 채택美·中 불참… 국제규범 놓고 온도차 인공지능(AI)이 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 우려로 나온 ‘AI 개발 속도조절론’이 AI 일탈의 책임 주체를 둘러싼 공방으로 번지고 있다. 불거지는 책임론에 국제규범 마련을 요구하는 빅테크와, 1차적 책임은 기업이 져야 한다는 미국 정부 간 신경전이 점화되면서다. 캐나다 브리티시컬럼비아주는 21일(현지시간) 미국 캘리포니아주 법원에 오픈AI와 샘 올트먼 최고경영자(CEO)를 상대로 손해배상과 안전장치 강화 등을 요구하는 소송을 제기했다. 지난 2월 텀블러리지에서 발생한 총기 난사 사건과 관련해 범인이 사전에 챗GPT에 범행 계획 등을 예고했지만 오픈AI가 다른 기관에 알리지 않았다는 것이다. AI 모델이 불러올 위험을 예측하고 안전장치를 마련할 책임은 기업에 있다는 취지다. 같은 맥락에서 스콧 베선트 미 재무장관은 이날 CNBC 인터뷰에서 오픈AI의 허깅페이스 무단 공격 사건과 관련해 “책임을 져야 할 주체는 AI가 아니라 인간”이라며 “AI 에이전트들이 아니라 오픈AI 경영진에게 책임이 있는 사건”이라고 말했다. 이어 “AI 연구소들은 법적 책임을 면제해 달라고 요구하지만 우리는 그렇게 하지 않을 것”이라며 “연구소 스스로 책임져야 한다”고 강조했다. 베선트 장관의 발언으로 AI 위험성을 둘러싼 논쟁이 ‘개발을 늦출 것이냐, 당길 것이냐’를 넘어 사고 발생 시 책임 주체 논란으로 옮겨가는 모습이다. 유럽연합(EU) AI 법안을 설계한 가브리엘 마치니 매사추세츠공대(MIT) 박사는 월스트리트저널(WSJ) 기고에서 “AI 모델의 위험성은 초지능의 증거가 아니라 인간의 설계·관리 실패 관점으로 접근해야 한다”고 지적했다. 항공기 사고가 나면 기체 제작 업체도 조사하듯 AI 사고 역시 매한가지라는 논리다. 반면 오픈AI는 홈페이지에 공개한 글에서 국제 AI 기술표준 마련을 제안했다. 오픈AI는 “미국이 전 세계 국가들과 협력해 최첨단 AI에 관한 글로벌 기술 표준을 마련하는 노력을 주도해야 한다”며 국제사회의 공통 규칙을 마련해달라고 했다. 이 과정에서 한국 등 10개국에 설립된 AI 안전연구소를 연결해 최첨단 AI의 성능과 위험성을 공동으로 평가하는 국제 네트워크를 활용하자고 제안했다. 우리나라 등 AI 후발주자에겐 오픈AI의 주장이 오히려 제약이 된다는 우려도 있다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “미국의 빅테크들이 안전 기준을 높게 설정할 경우 국내 기업들은 그 기준을 맞추기 위해 개발이 더뎌지는 ‘사다리 걷어차기’ 효과가 발생할 수 있다”고 지적했다. 국제 사회는 AI 감독체계 마련에 목소리를 높이지만 아직 실질적 성과는 없어 보인다. 핀란드, 노르웨이 등이 주도해 약 20개국과 EU가 AI 글로벌 감독체계 구축을 제안하는 선언문을 채택했지만 세계 AI 패권을 쥐고 있는 미국과 중국은 선언문 서명에 불참했다.