한은 BOK 이슈노트사라진 28.5만개 일자리94%가 ‘AI 고노출’ 업종인공지능(AI)이 대졸 이상 청년층의 일자리부터 빠르게 대체하고 있다는 한국은행 분석이 나왔다. 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리는 28만 5000개 줄었는데, 이 가운데 94%인 26만 8000개가 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 사라졌다. 챗GPT 등장 이후에는 대졸 청년층 실업률이 전문대졸 이하보다 빠르게 높아졌다. 한국은행이 18일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 청년고용 위축, AI 탓인가?’에 따르면 2022년 6월부터 올해 6월까지 AI의 영향을 많이 받는 ‘고노출 업종’에서 청년 일자리는 26만 8000개 감소했다. 반면 AI 영향이 상대적으로 작은 ‘저노출 업종’에서는 1만 7000개 줄어드는 데 그쳤다. 특히 컴퓨터·데이터를 다루거나 기획·인사·회계 등 사무 업무를 담당하는 청년 일자리가 크게 줄었다. 정보서비스업 청년 취업자는 31.4% 감소했고 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6%, 전문서비스업은 11.6% 줄었다. AI가 사람을 돕는 데 그치지 않고 업무 일부를 직접 대신할 수 있는 직종일수록 청년 고용 감소폭이 컸다. 반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 늘었다. 이 가운데 17만 3000개(75.2%)가 AI 고노출 업종에서 증가했다. AI 충격이 청년층에 집중된 셈이다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “AI는 매뉴얼에 정리할 수 있는 업무를 주로 대체하는데 이런 업무는 청년층이 많이 맡는다”며 “반면 경력이 많은 직원은 조직의 성격과 맥락을 이해해야 하는 업무가 많아 AI가 쉽게 대체하기 어렵다”고 설명했다. 고학력 청년층의 고용 상황도 상대적으로 나빠졌다. 챗GPT 공개 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 이상 청년층의 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 격차가 0.2% 포인트에 불과했다. 하지만 2022년 11월부터 올해 6월까지는 각각 7.0%, 5.4%로 격차가 1.6% 포인트까지 벌어졌다. 오 팀장은 “대졸 이상과 그렇지 않은 청년층의 실업률 차이가 최근 크게 확대됐다”며 “30세 이상에서는 이런 현상이 나타나지 않았다”고 말했다. 더 큰 문제는 청년들이 일을 배우고 숙련자로 성장할 기회 자체가 줄어들 수 있다는 점이다. 기업이 AI를 활용해 초급 인력 채용을 줄이면 당장은 효율적일 수 있지만, 이런 선택이 확산되면 미래 숙련 인력을 키울 통로까지 좁아질 수 있다. 오 팀장은 이를 ‘인재 파이프라인 문제’라고 지적하며 “청년들이 AI를 활용하면서도 경험을 쌓을 수 있도록 경력 사다리를 다시 설계할 필요가 있다”고 강조했다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

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.

인공지능(AI) 챗봇 챗GPT에 전 여자친구를 살해할 계획을 털어놓은 미국 남성이 오픈AI의 신고로 경찰에 붙잡혔다. AI의 범죄 예방 가능성을 보여준 사례지만, 이용자의 사적 대화를 어디까지 감시·신고할 수 있는지를 둘러싼 논란도 이어질 전망이다. 미국 플로리다주에 거주하는 대런 저우(25)는 지난 3월 챗GPT와의 대화에서 헤어진 여자친구를 살해하겠다는 계획을 상세히 털어놨다가 결국 체포됐다고 정보기술(IT) 전문 매체 퓨처리즘 등이 지난 14일(현지 시간) 보도했다. 그는 챗GPT에 “이달 말까지 그 여자를 죽일 것” 등의 메시지를 보냈다. 특히 ‘전 여자친구가 다니는 체육시설 주차장에서 꽃을 들고 기다리다가 거절당하면 총으로 살해하고 목숨을 끊겠다’고 구체적인 범행 계획을 챗GPT에 입력했다. 오픈AI는 저우의 유해 대화 패턴을 감지하고, 대화 내역을 연방수사국(FBI)에 신고했다. 그는 체포 직후 보증금 10만 달러를 내고 석방됐으나, 다니던 대형 투자은행에서 해고됐다. 이후 재판에서 유죄를 인정했으나 감형 합의를 통해 판결이 유예되고 보호관찰 8년과 전자발찌 2년 착용 처분을 받았다. 범죄 관련 대화에 대한 오픈AI의 대응이 화두에 오른 건 이번이 처음이 아니다. 반대로 지난 2월 캐나다 브리티시컬럼비아(BC)주에서 벌어진 총기 난사 사건의 경우, 범인이 범행 몇 달 전 챗GPT에 구체적인 범행 시나리오를 반복해 언급했지만 이를 관련 당국에 신고하지 않아 논란을 빚었다. 이 사건으로 9명이 사망하고 25명이 다쳤으며, 당시 뇌 손상을 입은 12세 여아의 가족은 오픈AI를 상대로 손해배상 소송을 냈다.

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.

대전에 전국 처음으로 청년들이 무선 인터넷(WiFi) 환경에서 챗지피티(ChatGPT)와 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 고성능 생성형 인공지능 서비스를 무료로 이용할 수 있는 공간이 마련된다. 시는 전국에서 처음으로 청년 공간에 대해 AX(인공지능 전환)를 추진한다고 14일 밝혔다. 청년들의 인공지능 접근권과 활용 역량을 높이고 경제적 여건에 따른 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. 이번 사업 핵심은 청년 공간에 인공지능 보편복지 모델을 도입해 무선 인터넷(WiFi) 공공서비스처럼 누구나 상시 이용할 수 있도록 했다. 올해 말까지 시내 10개 청년 공간에서 시범 운영한다. 이곳에서는 고성능 생성형 인공지능 서비스와 인공지능 도우미를 무료로 이용할 수 있다. 이용 한도에 도달하면 경량 인공지능 모델로 전환돼 계속 이용할 수 있다. 시는 개인별 유료 구독이 아닌 기관 통합 에이피아이(API) 종량제 방식을 도입해 예산을 절감했다고 설명했다. 1인당 월평균 이용료는 1666원 수준으로, 개인이 월 20달러의 유료 구독 서비스를 이용하는 것에 비해 94%의 예산을 절감할 수 있다. 시는 서비스 이용 과정에서 쌓이는 데이터를 바탕으로 청년의 실제 이용 양상을 분석해 정책 수요를 파악하고, 이를 정책 개선에 반영하는 리빙랩 방식으로 운영할 계획이다. 이 과정에서 활용하는 데이터는 개인을 식별할 수 없도록 가명·익명 처리한 뒤 통계와 정책 연구 목적으로만 사용한다. 오수근 대전시 교육정책전략국장은 “인공지능을 쓸 수 있느냐 없느냐가 청년의 출발선을 가르는 시대”라며 “대전 청년이라면 누구나 비용 부담 없이 인공지능을 익히고 활용할 수 있도록 대전시가 기반을 만들어 가겠다”라고 말했다.

미국 월가는 콘텐츠 회사를 둘로 나눈다. 인공지능(AI) 승자와 패자다. 행동주의 투자사 앤슨펀드가 최근 할리우드 스튜디오 라이언스게이트 이사회에 보낸 편지의 표현이다. 근거는 주가다. 동영상 생성 AI 소라나 시댄스가 공개될 때마다 스튜디오 주가가 밀린다. 계산은 단순하다. 한 컷 제작 값이 0에 가까워지면 잘 만드는 능력으로 받아온 프리미엄도 사라진다. 검증된 결론은 아니다. 기본값으로 깔린 가정이다. 스튜디오는 이 때문에 자동으로 패자 칸에 들어가 있다. 앤슨의 요구도 짧았다. AI 시대에 맞게 회사를 재정의하라, 못 하면 팔라. 편지가 알려지자 라이언스게이트 주가는 4% 빠졌다. 하필 라이언스게이트다. 2024년 할리우드 메이저 최초로 AI 스타트업 런웨이와 손잡았다. 2만여 편의 라이브러리로 모델을 학습시켰다. 올해 2월엔 스튜디오 최초로 최고AI책임자(CAIO)를 앉혔고, 6월엔 런웨이 지분까지 사들였다. 이달 실적 발표에서 경영진은 AI가 제작비를 낮추고 있다고 했다. 값은 붙지 않았다. 앤슨이 때린 지점이 여기다. AI를 안 해서가 아니다. AI로 무엇을 벌 것인지를 투자자 언어로 설명하지 못했다는 것이다. 제작비 절감은 방어다. 2만 편을 쥔 회사가 라이선싱으로 프리미엄을 받아낸다는 게 공격이다. 그 이야기를 팔지 못했다. 기술이 아니라 서사가 없었다. 같은 주 반대편 답이 나왔다. 글로벌 온라인 동영상 서비스(OTT) 피콕이 울프게임즈와 만든 생성 AI 추리 게임 ‘퍼블릭 아이’를 앱에 붙였다. 6월 피콕 모바일 이용자의 40%가 앱에서 게임을 했다. 먼저 나온 ‘로앤오더: 클루 헌터’는 하루 평균 이용 시간 6분을 넘겼다. 방향이 다르다. 라이언스게이트는 AI로 비용을 줄였다. 피콕은 지식재산(IP)으로 없던 이용 시간을 만들었다. 앞은 비용 항목이고, 뒤는 구독 유지율과 광고 재고다. 곧 매출이다. 시장이 값을 매기는 쪽은 후자다. 왜 게임이었나. 조사기관 루미네이트가 지난달 낸 자료가 답이다. AI가 쓰인 걸 알면 이용 의향의 순선호도는 영화·TV 각본 –13%, 음악 –16%다. 게임만 +10%다. 애초에 컴퓨터가 만든 화면을 보는 장르라, AI가 배신으로 읽히지 않는다. 유고브 조사는 경계를 더 선명하게 보여준다. 배우를 AI로 대체하는 데는 75%가 반대했다. 반면 자막 번역은 64%, 촬영되지 않은 언어의 더빙은 52%가 받아들였다. 관객은 AI를 거부하지 않는다. 자리를 가린다. 사람의 연기와 각본을 건드리면 등을 돌리고, 보이지 않는 공정에 쓰면 눈감는다. 한국 제작사도 같은 좌표에 있다. K콘텐츠 글로벌 유통의 병목은 그 단가와 속도다. 지금 제작 능력은 프리미엄으로 인정받지 못한다. 소비자는 자막과 더빙에 문을 열어뒀다. 라이브러리는 자산이지만 그냥 둬서는 프리미엄이 되지는 않는다. 선택지는 셋이다. 학습 데이터로 내주고 사용료를 받는가. 새 이용 시간으로 바꿔 매출을 만드는가. 회사를 넘기는가. 라이언스게이트는 세 번째를 권유받는 처지가 됐다. 우리 시간이 더 남았다고 볼 근거는 없다. 한정훈 K엔터테크허브 대표

미국여자프로골프(LPGA)투어에서 뛰면서 3차례 우승한 김아림이 4년 만의 한국여자프로골프(KLPGA)투어 우승에 의욕을 보였다. 2020년 US여자오픈 우승을 계기로 미국으로 무대를 옮긴 김아림은 지난 2021년 잠깐 귀국해서 출전했던 KLPGA챔피언십에서 정상에 오른 뒤 국내 대회 우승이 없다. 경기 포천시 몽베르CC(파72)에서 열리는 KLPGA투어 메디힐·한국일보 챔피언십(총상금 12억원)에 초청 선수로 출전하는 김아림은 대회 개막 하루 전인 12일 공식 기자회견에서 “작년에 할 수 있는 건 다 했는데 부족함을 느꼈었다”면서 “LPGA투어에서 함께 하는 캐디가 와주면 더 잘할 수 있을 것 같아서 이번엔 함께 왔다”고 말했다. 메디힐 후원을 받는 김아림은 지난해 이 대회에서 2라운드까지는 상위권을 달렸지만 3, 4라운드에서 부진해 공동 34위에 그쳤다. 김아림은 “캐디 별명이 이름 ‘딜런’과 (인공지능) ‘챗GPT’를 합친 ‘딜런GPT’인데 정말 코스를 정확하게 체크한다”고 자랑하고 “캐디가 치라는 데로 내가 칠 수만 있다면 좋은 결과를 나올 것”이라고 밝혔다. 올해 KLPGA투어에서 3차례 우승해 다승, 상금랭킹, 대상 포인트 등 주요 부문 1위를 달리는 김민솔은 “예상을 못한 우승이 많이 나왔다”고 몸을 낮춘 뒤 “투어에서 뛰면서 새롭게 배운 부분들이 많이 있었다. 하반기엔 작년에 우승했던 대회들도 있고 메이저 대회들도 많기 때문에 집중해야겠다”고 각오를 다졌다. 그는 “이루고 싶은 목표들을 이루려고 더 많이 집중을 한 것 같고, 그러다 보면 선물처럼 우승이 찾아오지 않을까 싶다“고 기대감을 드러냈다. 메디힐 후원을 받는 선수 중 유일하게 올해 우승을 신고했고 상금랭킹도 가장 높은 순위(5위)에 올라 있는 이다연은 “선수로서 가장 큰 목표가 메이저대회와 메인 스폰서 주최 대회 우승”이라면서 “이번 대회를 포함해 하반기에 메이저대회가 많은데 준비를 잘해서 목표를 이룰 수 있도록 하겠다”고 다짐했다. 4월 더 시에나 오픈에 이어 넉달 만에 국내 대회에 모습을 드러내는 박성현은 “순위에 대한 목표보다는 한 라운드, 한 라운드 더 좋은 시합과 퍼팅,더 좋은 경기력을 내는 걸 목표로 두고 있다”고 밝혔다. 부상 여파로 이번 시즌에 부진한 디펜딩 챔피언 홍정민은 “치료받고 퇴원한 지 얼마 안 됐기 때문에 컨디션이 좋다고는 할 수 없다. 조심해야 하는 시기이고, 저는 지금 당장을 생각하기보다는일단 빨리 회복하는 것에 집중을 하고 있다”고 설명했다.

생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

북한의 대표적 해킹 조직으로 알려진 ‘김수키’(Kimsuky)가 단순한 이미지 위조나 피싱용 미끼 문서 제작 수준을 넘어 인공지능(AI)을 활용해 공격 전 과정의 자동화를 시도 중인 정황이 포착됐다. 미끼 문서 제작 넘어 ‘공격 전 과정 자동화’로 체질 개선10일 보안 전문 기업 지니언스의 시큐리티 센터가 발표한 분석 보고서에 따르면 김수키는 AI 기술을 사이버 공격 체계 전반에 적극적으로 이식하기 위한 연구와 기술 검증을 진행해 온 것으로 드러났다. 기존 북한 해커들의 AI 활용은 번역기나 생성형 AI를 이용해 어색하지 않은 한국어 피싱 이메일을 쓰거나 미끼용 금융 보고서를 제작하는 등 주로 ‘공격 준비’ 단계에 치우쳐 있었다. 하지만 최신 분석 결과에서는 해커들이 보안 감시를 피할 수 있는 ‘로컬 대형언어모델’(Local LLM)과 ‘검색증강생성’(RAG) 환경을 직접 구축해 운용 중인 흔적이 다수 식별됐다. 외부 서비스(OpenAI 등)로 내부 데이터가 유출되지 않는 올라마(Ollama), GPT4All, 엠스티(Msty) 등 로컬 LLM 관리 도구와 RAG 구성 환경을 비롯해 AI 에이전트 개발 프레임워크까지 자체 구축한 것이다. AI 코딩 도구 악용 및 표적 자동 추적·분석 시도 해커들은 자체 구축한 AI 환경을 통해 탈취한 막대한 양의 문서에서 유용한 정보를 자동으로 추출·분석하고, 타깃으로 삼은 공격 대상을 AI로 자동 추적 및 식별하는 시스템을 테스트하고 있는 것으로 예상된다. 특히 AI 기반 코딩 도구인 ‘커서’(Cursor)를 설치해 악성 코드 개발 프로세스를 효율화하고 AI가 생성한 가짜 가상자산·금융 투자 보고서를 한층 정교하게 다듬어 유포하는 정황도 함께 확인됐다. 주요 타깃은 비트코인 등 가상자산 관련 분야로, 가상자산 지갑 정보 및 개인 이메일 계정, 특정 웹사이트 가입 이력 등 민감 정보의 노출 여부를 자동 탐색하려는 시도가 지속되고 있다. 전 세계 코인 해킹 절반 이상이 北 소행… 누적 피해 10조원 북한 해커들이 이처럼 AI 기술을 집요하게 도입하는 배경에는 전 세계 가상자산 시장을 노린 대규모 외화벌이 목적이 자리 잡고 있다. 블록체인 보안 분석업체들의 통계에 따르면 지난해 북한 연계 해킹 조직이 전 세계에서 탈취한 가상자산 피해액은 약 20억달러(약 2조 7000억원)에 달한다. 이는 글로벌 전체 피해 규모의 60%를 차지하는 수치다. 2016년 이후 북한 연계 해커 조직에 의해 발생한 가상자산 누적 피해액만 총 67억 5000만달러(약 9조 3000억원)에 이른다. 올해 들어서도 탈중앙화 금융(DeFi) 및 리스테이킹 프로토콜 등의 취약점을 집중 공격하며 상반기에만 6억 4000만달러(약 1조원) 이상의 코인을 탈취, 전 세계 해킹 피해액의 66% 이상을 차지한 것으로 나타났다. 탈취한 가상자산은 믹서(Mixer) 서비스와 탈중앙화 거래소(DEX) 등을 통해 신속하게 세탁돼 정권 유지 및 무기 개발 자금으로 활용되는 것으로 추정된다. “단순 내용 판별 불가능… 실행 행위 감시하는 EDR 구축해야”전문가들은 해커들이 AI 도구를 공격에 본격 도입함에 따라 사회공학적 산출물의 완성도가 급격히 올라가고 있으며, 이에 따라 공격의 빈도와 속도 역시 비약적으로 증가할 것이라고 경고한다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장은 “AI의 발전으로 피싱 문서를 구분하기가 더욱 어려워졌다”며 “이제는 정교해진 문서 내용에 속지 않는 것을 넘어 실행 행위를 실시간으로 탐지하고 차단하는 체계를 선제적으로 마련해야 한다”고 당부했다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

4일 오후 3시 30분 기준, 한국거래소에 따르면 코스피는 전 거래일보다 101.50포인트(1.62%) 오른 6,358.95에 마감했다. 지수는 6,351.38에 출발한 뒤 장중 6,389.40까지 올랐고, 한때 6,080.25까지 밀리는 등 변동성도 크게 나타났다. 이날 유가증권시장에서는 개인이 8,184억 원어치를 순매수하며 지수 반등을 이끌었다. 반면 외국인은 3,706억 원, 기관은 5,392억 원어치를 각각 순매도했다. 프로그램 매매는 차익거래 1,497억 원 순매도, 비차익거래 2,569억 원 순매도로 집계돼 전체 4,066억 원 매도 우위를 보였다. 시장 전반은 상승 종목 수가 우세했다. 코스피 시장에서 오른 종목은 788개, 내린 종목은 96개였고 보합은 31개였다. 상한가 종목은 1개, 하한가 종목은 없었다. 시가총액 상위 종목 가운데서는 LG에너지솔루션(373220)이 3.96% 오른 328,500원, 삼성바이오로직스(207940)가 3.72% 오른 1,476,000원, SK스퀘어(402340)가 3.41% 오른 1,060,000원으로 강세를 보였다. 삼성전자(005930)도 0.21% 오른 240,000원, SK하이닉스(000660)도 0.64% 오른 1,577,000원으로 마감했다. 반면 삼성생명(032830)은 3.30% 내린 278,000원, 삼성전자우(005935)는 0.90% 내린 176,400원, KB금융(105560)은 0.41% 내린 168,800원, 현대차(005380)는 0.13% 내린 392,500원을 기록했다. 개별 종목별로는 SHD가 가격제한폭까지 오른 6,830원에 마감했고, SK이터닉스는 19.87% 상승한 55,800원, 티엠씨는 18.64% 오른 12,410원, GS건설은 18.56% 오른 28,750원, NHN은 17.63% 상승한 43,700원을 나타냈다. 하락률 상위에는 한섬이 5.67% 내린 16,470원, 신풍이 4.65% 하락한 1,005원, 씨티알모빌리티가 3.63% 내린 3,580원, 유화증권우가 3.30% 하락한 3,080원, 삼성생명이 3.30% 내린 278,000원으로 집계됐다. 최근 시장 급락 이후 반등이 나타났지만 장세를 둘러싼 경계감은 여전하다. 최근 조정은 기업 실적 자체보다 인공지능 투자 지속성에 대한 의문과 레버리지 포지션 청산이 복합적으로 작용한 흐름으로 해석된다. 반도체 업종에서는 인공지능 수익화 우려와 중국 반도체 부상, 저비용 인공지능 모델 확산 등이 부담으로 거론됐다. 다만 마이크로소프트 중심의 인공지능 클라우드 수요 확인과 GPT-5.6 출시 효과는 투자심리 회복 요인으로 꼽힌다. 향후 증시는 인공지능 투자 지속 여부와 미국 장기금리 안정, 중국 반도체 영향이 핵심 변수가 될 전망이다. 급락 이후 반등 흐름은 이어질 가능성이 있지만, 앞선 두 달과 같은 가파른 상승보다는 완만한 회복 양상이 전개될 가능성에 무게가 실린다. 외국인의 반도체 중심 매수 유입 가능성은 남아 있지만 높은 지수 구간에서는 개인 대기 매물이 나올 수 있다는 관측도 함께 제기된다. 개별 실적도 종목별 차별화를 키우고 있다. 강원랜드는 올해 2분기 연결 기준 영업이익이 432억 원으로 지난해 같은 기간보다 26.2% 감소했고, 매출은 3456억 원으로 4.2% 줄었다. 다만 순이익은 1003억 원으로 59.8% 증가했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

일본인을 상대로 ‘한국에서 훼손된 시신이 다수 발견됐다’는 허위 정보를 퍼뜨린 한국인 유튜버가 일본 귀화를 선언했다가 일본인들의 지적을 받고 입장을 번복했다. 유튜브 채널 ‘한국어 선생님 대보짱’을 운영하는 조모(30)씨는 지난 1일 공개한 영상에서 “일본으로 귀화한다는 가볍지 않은 이야기를, 특히 일본 분들에게 민감할 수 있는 이야기를 장난스럽게 말해 죄송하다”고 말했다. 앞서 조씨는 지난달 30일 “한국 국적을 포기하고 일본인으로 귀화하기로 결심했다”고 밝힌 바 있다. 이에 대해 일본 구독자들 사이에서 “모국이 싫어서 일본으로 오는 건 불쾌하다”, “일본은 그런 사람들을 받아주는 나라가 아니다” 등의 부정적 반응이 나오자 사과 영상을 추가로 게시한 것이다. 조씨는 일본 귀화 요건을 소개하며 ‘일본에서 5년 이상 거주하면 된다’고 언급했으나, 이는 사실이 아닌 것으로 전해졌다. 그는 이날 영상에서 “(귀화 요건을) 챗GPT에게 물어봤다”며 “일본에서 5년 살면 귀화할 수 있다는 답변에 혼자 기뻐했는데, 2026년 4월부터 10년으로 바뀌었다”고 말했다. 이어 “저는 귀화할 자격조차 되지 못했다”며 “귀화를 신청하는 시점부터 10년 연속해서 일본에서 거주해야 하는 조건이었다”고 덧붙였다. 귀화하려는 이유에 대해서는 “솔직히 말하면 한국에서 혐한 유튜버로 유명해져서 한국에서 살아가는 건 힘들 것 같았다”며 “일본에서 사는 게, 일본인이 되는 게 더 행복할 것 같아서 귀화를 하고 싶었다”고 설명했다. 다만 조씨는 “귀화해서 일본인이 되기보다는 한국인으로서 일본에서 열심히 살기로 결정했다”며 귀화 선언을 철회했다. 문제가 된 영상은 현재 비공개 처리된 상태다. 조씨는 “저를 친일 유튜버라고 싫어하는 한국인들이 (영상을) 온라인으로 퍼 날랐다”며 “저를 걱정해서 써준 댓글인데, ‘친일 유튜버가 일본에 버려졌다’고 악용되고 있다. 악용되는 게 싫어서 비공개하기로 결정했다”고 전했다. 구독자 약 95만명을 보유하고 있는 조씨는 지난해 10월 22일 게시한 영상에서 “한국에서 하반신만 있는 시체가 37건 발견됐고, 비공개 수사도 150건이 있어 총 187건”이라거나 “대한민국 실종자가 8만명”이라는 내용의 허위 정보를 유포한 혐의로 지난 3월 불구속 송치됐다. 전형적인 허위 정보지만, 이 내용은 온라인을 통해 한일 양국에 급속히 퍼지며 논란을 빚었다. 조씨는 일본어로 된 콘텐츠를 올리는 등 일본 구독자들을 상대로 활동하는 한국인으로 알려졌다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

최근 방송인 박수홍의 아내 김다예가 52kg까지 체중을 감량한 육아 및 다이어트 브이로그 영상을 공개해 화제다. 지난달 유튜브 채널 ‘박수홍 행복해다홍’에 업로드된 영상에서는 딸 재이에게 엄마의 90kg에 육박하던 만삭 시절 사진을 보여주는 모습이 담겼다. 하지만 재이는 엄마를 알아보지 못하고 고개를 도리도리 저으며 “엄마 아니야”라고 답해 웃음을 자아냈다. 만삭 때보다 무려 40kg이나 줄어든 그녀의 혹독하고도 똑똑한 체중 감량 비결은 무엇일까? “나도 따라해봤다”… ‘레드와인비니거’로 혈당관리 다이어트그녀가 가장 신경 쓴 부분 중 하나는 최근 여자 연예인들 사이에서 유행하는 ‘혈당 다이어트’다. 김다예는 식사 전후로 레드와인 비니거를 섭취했다고 밝히며 챗GPT에 물어본 결과 식초가 혈당 관리에 도움이 된다는 사실을 확인했다고 덧붙였다. 실제로 레드와인 비니거는 혈당 관리에 도움을 줄 수 있는 식품으로 주목받고 있다. 레드와인 비니거의 주성분인 초산은 위 배출 속도를 늦추고 탄수화물의 소화·흡수를 완만하게 해 식후 혈당 상승을 줄이는 데 기여하는 것으로 알려져 있다. 과학적인 연구 결과도 이를 뒷받침한다. 국제학술지 ‘음식과 효능(Food ＆ Function)’에 실린 미국 애리조나주립대학교 캐롤 존스턴 교수 연구팀의 무작위 대조시험 결과에 따르면 과체중 성인 45명을 대상으로 8주간 매일 레드와인 비니거를 섭취하게 한 결과 공복혈당과 공복 인슐린 수치가 유의하게 감소했으며 인슐린 저항성을 나타내는 HOMA-IR도 개선된 것으로 확인됐다. 연구진은 레드와인 비니거의 지속적인 섭취가 포도당 항상성 개선에 긍정적인 영향을 줄 수 있다고 분석했다. 무작정 굶는 대신 근본적인 체내 대사를 개선하는 영리한 우회 전략을 택한 셈이다. 살 잘 찌는 체질, ‘천국의 계단’으로 극복혈당 관리 못지않게 그녀가 집중한 것은 운동이다. 김다예는 영상에서 자신이 본래 근육이 없는 몸이어서 대사 능력이 떨어지고 기초대사량도 적어 소위 ‘살이 잘 찌는 몸’이라고 토로했다. 작년 여름 57kg까지 감량한 후 약 1년 동안 정체기를 겪었다는 그녀는 최근 5kg을 더 감량하며 현재의 체중을 완성할 수 있었던 가장 중요한 비결로 ‘근력 운동’을 꼽았다. 특히 ‘천국의 계단’이라 불리는 스텝밀(StepMill)이 가장 큰 도움이 되었다고 밝혔다. 스텝밀을 탈 때는 무작정 오르는 것이 아니라 올라갈 때 뒤꿈치부터 꾹 누르면서 엉덩이에 힘을 주며 올라가야 한다고 정확한 자세를 강조했다. 국제학술지 ‘Journal of Sports Sciences’에 따르면 계단 오르기 운동은 유산소와 하체 근력 운동의 특성을 동시에 갖춰 심박수를 효과적으로 높이고 에너지 소비를 증가시킨다. 또한 체중을 반복적으로 들어 올리는 특성상 대퇴사두근, 햄스트링, 둔근, 종아리 근육 등 하체 주요 근육이 지속적으로 동원돼 근지구력 향상에도 도움이 된다. “스트레스 받으면 안 빠져요”… 철저하지만 유연한 식단 관리혈당 관리와 운동의 시너지를 완성하는 그녀의 마지막 비결은 체계적인 식단이다. 흥미로운 점은 철저하게 통제하되 유연함을 잃지 않는다는 것이다. 김다예는 “너무 스트레스 받으면 살이 안 빠진다”며 점심은 원하는 것을 최대한 먹었다고 말했다. 대신 저녁 식단은 엄격하게 관리했다. 저녁에는 탄수화물을 일절 먹지 않고 달걀흰자와 같은 단백질만 섭취했으며 야식은 절대 먹지 않는 룰을 지켰다. 전문가들이 ‘체력 증진은 운동으로, 체중 감량의 완성은 식단’으로 해야 한다고 입을 모으듯 아무리 좋은 운동과 보조 요법도 단호한 식이조절이 뒷받침되지 않으면 극적인 변화를 이끌어내기 어렵다. 여기에 하루 종일 쉬지 않고 뛰어다니는 활기찬 딸 재이를 쫓아다니며 돗자리를 펴고 피크닉을 즐기는 일상 속 ‘육아 다이어트’까지 더해졌다. 남편 박수홍 역시 “재이 하루 종일 따라다니면 살 빠지는 것 같다. 육아하면서 엄청 빠졌다”며 그녀의 노력을 인정했다. 쉴 틈 없는 육아 속에서도 긍정적인 에너지를 잃지 않고 꾸준한 운동과 영리한 혈당 관리, 유연한 식단을 병행한 결과 김다예는 건강하고 아름다운 본래의 모습을 성공적으로 되찾을 수 있었다.