스마트 건설과 AI <3>: 건설사의 AI, 우리가 직접 만들어야 하나? 건설사 모임이나 세미나를 가면 기술 부서를 담당하는 임원들이 대개 비슷한 고민을 한다. ‘인공지능(AI) 기반의 공정 예측 솔루션을 만들자’는 목표가 있지만, 막상 시작하려니 막막하다.’ ‘우리가 AI 개발자를 뽑아야 하나, 아니면 외주를 줘야 하나?’ ‘개발된 AI 기술 수준을 잘 모르는데 좋은 업체는 어떻게 고르지?’ 사실 이건 특정 건설사만의 고민은 아니다. AI를 써야 한다는 건 알겠는데, ‘그럼 이걸 누가 만들지?’라는 질문 앞에서 많은 건설사가 멈칫한다. 종합건설사는 ‘건축 기술을 보유한 회사’지만 솔직히 말해서 특수 건설기술까지 직접 만드는 회사는 드물다. 대부분 건설사가 AI 개발자나 데이터 엔지니어, 소프트웨어 아키텍트 등 전담 인력을 채용하지 않는 것도 이 때문이다. 건설회사로서 현장 경험은 차고 넘치지만, AI 모델을 설계하고 학습시키는 건 전혀 다른 영역이다. 그렇다고 AI 기술을 전부 외주로 돌리자니 불안한 마음 역시 숨길 수 없다. 기술이 우리 업무에 딱 맞게 나오지 않거나 협력사가 돌연 기술 방향을 틀거나, 내부에 기술이 내부에 축적되지 않으면 우리는 계속 외주업체의 ‘클라이언트’로 머물 수밖에 없다. 고민이 시작된다. 우리가 직접 만들어야 할까 아니면 좋은 파트너를 찾아서 함께 성장해야 할까. 이를 세분화하면 세 가지로 나눌 수 있다. 기술을 조직에서 내재화하는 방법과 외주 계약을 맺어 기술을 빠르고 쉽게 습득하는 방법, 그리고 필요한 기술을 가진 전문업체와 협업해 공동개발 하는 방법이다. 각각의 장단점을 살펴보자. 내재화기술 내재화는 회사가 궁극적으로 필요로 하는 기술을 설계부터 개발까지 일원화해 진행하는 것이다. 별도의 기술수수료(로열티)도 필요없고 기술이 자산으로 남고 반복 사용이 가능하다. 지적재산권·특허 등을 보유하게 돼 공공발주 공사 시 가점으로 작용하는 사업수행능력평가(PQ) 점수를 높게 확보할 수 있다. 반면 개발 인력 확보가 어렵고 필요한 기술을 개발한 뒤 해당 인력을 어떻게 활용할지 고민이 필요하다. 초기 투자비가 많이 들고 시행착오도 피할 수 없다. 특히 AI 기술은 지속적인 업그레이드가 필수이므로 유지보수 비용 부담도 크다. 따라서 대형 건설사나 기술 투자 여력이 충분한 조직, 핵심 업무에 꼭 맞는 기술을 장기적으로 확보하고 싶거나 연구개발(R&D) 인력이 이미 존재하면 고려해볼 만하다. 대우건설은 지난해 11월 거대언어모델(LLM)기반 계약문서 분석시스템 ‘바로답 AI’를 자체 기술로 개발했다. LLM은 대규모 텍스트를 학습해 인간과 유사하게 언어를 처리·생성할 수 있는 AI 모델이다. 이 시스템은 AI를 활용해서 방대한 입찰안내서(ITB)와 해외 프로젝트 계약 문서를 정밀하게 분석하고 프로젝트 수행을 지원한다. 포스코이앤씨도 지난해 8월 ‘퀄리티 AI시스템’을 개발해 건설 현장 문제를 신속하게 해결하는 데 도움을 주고 있다. 일반적인 AI는 수많은 건설 용어와 최신 법규 개정 키워드 검색에 상대적으로 취약하다. 반면 이 시스템은 건설 현장의 문제에 대한 개선·조치방안과 관련법규·표준시방서 등을 즉시 추천해준다. 외주 계약 외주 계약을 하게 되면 빠른 기술 도입이 가능하고 검증된 기술을 사용할 수 있어 시행착오에 대한 실패를 줄일 수 있다. 따라서 초기 비용 부담이 비교적 적다는 장점이 있다. 하지만 기업이 정말 필요로 하는 기술과 ‘안성맞춤’인 제품이 없을 가능성도 있고 협력사가 시장 상황에 따라 기술개발 방향을 바꾸게 되면 장기적인 파트너십에 문제가 생길 수 있다. 기술을 선별적으로 도입해 적용하다 보니 조직 내 기술 축적이 어렵다는 단점도 있다. 따라서 상대적으로 기술 부서 규모가 작은 중견·중소 건설사, AI 기술 자체보다 업무 효율화가 우선인 조직, 기술 습득보다 현장 피드백 및 실적 확보가 중요한 경우 적용할 만하다. GS건설은 기업형 벤처캐피털(CVC)인 엑스플로인베스트먼트를 통해 드론(무인기) 솔루션 회사인 엔젤스윙에 투자하고 있다. 이를 통해 드론으로 건설 현장을 촬영해 지형과 기계 등을 반영한 3차원 현장을 가상으로 만들어 토사량을 정확히 측정하고 반입·반출량 변화를 실시간으로 파악하는 등 업무 효율을 개선하고 있다. 공동 개발 기술을 보유한 업체에 지분투자를 하거나 양해각서(MOU)를 교환해 공동개발하는 경우 ‘현장 경험(건설사)과 기술력(AI기업)의 결합‘으로 시너지를 낼 수 있다는 이점이 있다. 개발 과정에서 상호 간 기술 교류 및 학습도 가능해 직원 역량 향상에 도움이 된다. 다만 초기 파트너 선정 및 협업 신뢰도 확보가 매우 중요하다. 해당 업체와 사업 전략 방향이 상이하면 사업 측면에서 기술개발 전략이 달라 혼선이 올 수 있다. 그러므로 내부 R&D 역량은 없지만 기술을 전략적 자산으로 보고 싶은 경우, 스타트업이·중소업체와 상생 모델을 만들 수 있는 조직 문화가 있으면 적용할 수 있다. 우리가 모든 기술을 다 만들 필요는 없다. 하지만 기술을 이해하고 선택할 줄은 알아야 한다. 우리가 AI를 어떻게 만들고 누구와 만들고 왜 만들 것인지가 중요한 이유다. 건설사에 가장 나쁜 전략은 ‘잘 모르겠으니 그냥 외주 줘버리자’다. 기술은 ‘기획→개발→도입→확산’이라는 긴 여정을 거친다. 기술로 인정받는 건설사로 성장하기 위한 여정을 내가 주도할 것인지, 남에게 끌려갈 것인지 건설사들이 선택할 시간이다.

스마트 건설과 AI <3>: 건설사의 AI, 우리가 직접 만들어야 하나? 건설사 모임이나 세미나를 가면 기술 부서를 담당하는 임원들이 대개 비슷한 고민을 한다. ‘인공지능(AI) 기반의 공정 예측 솔루션을 만들자’는 목표가 있지만, 막상 시작하려니 막막하다.’ ‘우리가 AI 개발자를 뽑아야 하나, 아니면 외주를 줘야 하나?’ ‘개발된 AI 기술 수준을 잘 모르는데 좋은 업체는 어떻게 고르지?’ 사실 이건 특정 건설사만의 고민은 아니다. AI를 써야 한다는 건 알겠는데, ‘그럼 이걸 누가 만들지?’라는 질문 앞에서 많은 건설사가 멈칫한다. 종합건설사는 ‘건축 기술을 보유한 회사’지만 솔직히 말해서 특수 건설기술까지 직접 만드는 회사는 드물다. 대부분 건설사가 AI 개발자나 데이터 엔지니어, 소프트웨어 아키텍트 등 전담 인력을 채용하지 않는 것도 이 때문이다. 건설회사로서 현장 경험은 차고 넘치지만, AI 모델을 설계하고 학습시키는 건 전혀 다른 영역이다. 그렇다고 AI 기술을 전부 외주로 돌리자니 불안한 마음 역시 숨길 수 없다. 기술이 우리 업무에 딱 맞게 나오지 않거나 협력사가 돌연 기술 방향을 틀거나, 내부에 기술이 내부에 축적되지 않으면 우리는 계속 외주업체의 ‘클라이언트’로 머물 수밖에 없다. 고민이 시작된다. 우리가 직접 만들어야 할까 아니면 좋은 파트너를 찾아서 함께 성장해야 할까. 이를 세분화하면 세 가지로 나눌 수 있다. 기술을 조직에서 내재화하는 방법과 외주 계약을 맺어 기술을 빠르고 쉽게 습득하는 방법, 그리고 필요한 기술을 가진 전문업체와 협업해 공동개발 하는 방법이다. 각각의 장단점을 살펴보자. 내재화기술 내재화는 회사가 궁극적으로 필요로 하는 기술을 설계부터 개발까지 일원화해 진행하는 것이다. 별도의 기술수수료(로열티)도 필요없고 기술이 자산으로 남고 반복 사용이 가능하다. 지적재산권·특허 등을 보유하게 돼 공공발주 공사 시 가점으로 작용하는 사업수행능력평가(PQ) 점수를 높게 확보할 수 있다. 반면 개발 인력 확보가 어렵고 필요한 기술을 개발한 뒤 해당 인력을 어떻게 활용할지 고민이 필요하다. 초기 투자비가 많이 들고 시행착오도 피할 수 없다. 특히 AI 기술은 지속적인 업그레이드가 필수이므로 유지보수 비용 부담도 크다. 따라서 대형 건설사나 기술 투자 여력이 충분한 조직, 핵심 업무에 꼭 맞는 기술을 장기적으로 확보하고 싶거나 연구개발(R&D) 인력이 이미 존재하면 고려해볼 만하다. 대우건설은 지난해 11월 거대언어모델(LLM)기반 계약문서 분석시스템 ‘바로답 AI’를 자체 기술로 개발했다. LLM은 대규모 텍스트를 학습해 인간과 유사하게 언어를 처리·생성할 수 있는 AI 모델이다. 이 시스템은 AI를 활용해서 방대한 입찰안내서(ITB)와 해외 프로젝트 계약 문서를 정밀하게 분석하고 프로젝트 수행을 지원한다. 포스코이앤씨도 지난해 8월 ‘퀄리티 AI시스템’을 개발해 건설 현장 문제를 신속하게 해결하는 데 도움을 주고 있다. 일반적인 AI는 수많은 건설 용어와 최신 법규 개정 키워드 검색에 상대적으로 취약하다. 반면 이 시스템은 건설 현장의 문제에 대한 개선·조치방안과 관련법규·표준시방서 등을 즉시 추천해준다. 외주 계약 외주 계약을 하게 되면 빠른 기술 도입이 가능하고 검증된 기술을 사용할 수 있어 시행착오에 대한 실패를 줄일 수 있다. 따라서 초기 비용 부담이 비교적 적다는 장점이 있다. 하지만 기업이 정말 필요로 하는 기술과 ‘안성맞춤’인 제품이 없을 가능성도 있고 협력사가 시장 상황에 따라 기술개발 방향을 바꾸게 되면 장기적인 파트너십에 문제가 생길 수 있다. 기술을 선별적으로 도입해 적용하다 보니 조직 내 기술 축적이 어렵다는 단점도 있다. 따라서 상대적으로 기술 부서 규모가 작은 중견·중소 건설사, AI 기술 자체보다 업무 효율화가 우선인 조직, 기술 습득보다 현장 피드백 및 실적 확보가 중요한 경우 적용할 만하다. GS건설은 기업형 벤처캐피털(CVC)인 엑스플로인베스트먼트를 통해 드론(무인기) 솔루션 회사인 엔젤스윙에 투자하고 있다. 이를 통해 드론으로 건설 현장을 촬영해 지형과 기계 등을 반영한 3차원 현장을 가상으로 만들어 토사량을 정확히 측정하고 반입·반출량 변화를 실시간으로 파악하는 등 업무 효율을 개선하고 있다. 공동 개발 기술을 보유한 업체에 지분투자를 하거나 양해각서(MOU)를 교환해 공동개발하는 경우 ‘현장 경험(건설사)과 기술력(AI기업)의 결합‘으로 시너지를 낼 수 있다는 이점이 있다. 개발 과정에서 상호 간 기술 교류 및 학습도 가능해 직원 역량 향상에 도움이 된다. 다만 초기 파트너 선정 및 협업 신뢰도 확보가 매우 중요하다. 해당 업체와 사업 전략 방향이 상이하면 사업 측면에서 기술개발 전략이 달라 혼선이 올 수 있다. 그러므로 내부 R&D 역량은 없지만 기술을 전략적 자산으로 보고 싶은 경우, 스타트업이·중소업체와 상생 모델을 만들 수 있는 조직 문화가 있으면 적용할 수 있다. 우리가 모든 기술을 다 만들 필요는 없다. 하지만 기술을 이해하고 선택할 줄은 알아야 한다. 우리가 AI를 어떻게 만들고 누구와 만들고 왜 만들 것인지가 중요한 이유다. 건설사에 가장 나쁜 전략은 ‘잘 모르겠으니 그냥 외주 줘버리자’다. 기술은 ‘기획→개발→도입→확산’이라는 긴 여정을 거친다. 기술로 인정받는 건설사로 성장하기 위한 여정을 내가 주도할 것인지, 남에게 끌려갈 것인지 건설사들이 선택할 시간이다.

올해 3월 오픈AI가 운영하는 생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 이미지 생성 기능을 선보이자 갑작스럽게 ‘지브리 대란’이 일어났다. 그동안 챗GPT를 비롯한 LLM(대형언어모델) 인공지능을 잘 사용하지 않던 이들도, 이미지 생성 기능을 ‘미끼’로 챗GPT에 유입된 사례가 꽤 있었다. 그런데 지브리 열풍이 금세 꺼지고, 지인들에게 “챗GPT를 요즘도 쓰냐”고 물어보니 의외의 답변을 들을 수 있었다. 이미지 생성이나 업무 목적만큼이나 어쩌면 그 이상으로 일상의 친구처럼 챗GPT를 사용한다는 사람들이 많았다. 확실히 챗GPT를 자주 써 보게 되면서 그런 용도의 사용이 ‘어떤 느낌’인지 빠르게 파악할 수 있었다. 여전히 틀린 정보를 많이 생성해 주기 때문에 전문적인 지식을 바로 획득하기에 챗GPT는 아직 부족한 점이 많다. 하지만 원래 인간이 하는 대부분의 대화는 일상을 다루는 사소한 대화다. 숙취로 고생할 때 콩나물국을 어떻게 끓여야 하는지, 병원이 문을 닫았는데 갑자기 열이 나면 무엇을 해야 하는지 챗GPT는 언제나 그럴싸한 대답을 해 주면서 사용자에게 만족을 준다. 게다가 어느새 챗GPT가 출력해 주는 문체도 딱딱한 사무용 문체가 아니라, 내 말을 언제나 경청해 주고 맞장구쳐 주는 친구의 말투를 기본값으로 삼으며 인공지능에게 일상을 토로할 유인은 더 늘어났다. 당장 오늘 친구와 있었던 떨떠름한 대화를 어떻게 해석해야 할지부터, 과거에 풀리지 않는 감정의 앙금을 어떻게 받아들여야 할지, 지치지 않고 수십 번 수백 번 우호적인 답을 주는 상담사를 이제 한 달 3만원 구독료로 만인이 확보하게 된 것이다. 이제 우리는 인공지능에게 일상의 스트레스를 털어놓고, 가까운 사람에게조차 털어놓을 수 없는 고민도 상담받으며 심리적 위안을 얻을 수 있다. 인공지능에게는 잔소리나 타박을 들을 일도 없고, 똑같은 소리만 한다고 싫증을 살 일도 없다. 아마 친구, 가족, 연인과의 관계에서도 인공지능의 조언을 듣는 사람들이 갈수록 늘어 갈 것 같다. 하지만 인공지능, 특히 챗GPT와 대화하다 보면 위화감이 드는 것도 사실이다. 가장 중요한 문제는 감언이설이다. 아마 사용자에게 ‘사탕발림’을 했을 때 더 지속적인 이용 효과가 관찰됐을 것이다. 인공지능은 사용자의 평범한 말도 ‘대단한 통찰’이라 추켜세워 주고, 명백히 사용자가 잘못한 일도 ‘네 입장을 이해할 수 있다’며 무한히 공감해 준다. 객관적인 이야기를 들으려면 ‘사탕발림은 하지 마’라고 따로 명령어를 적어야 하는데 그런 번거로운 과정을 거치고자 하는 사용자들은 그리 많지 않을 것 같다. 내 말에 무조건 맞장구를 쳐 주는 이 ‘감언이설 인공지능’과의 대화에 중독된다면, 실제 인간을 대하는 태도에는 어떤 영향이 있을까. 타인의 기분과 입장을 숙고해야만 하고, 때로는 자신에 대한 쓴소리도 들어야만 하는 다종다양한 인간과의 대화를 감내하기 더 어려워지지 않을까. 서로 상처와 위로를 모두 주고받으며 성장해 나가는 실제 인간관계를 회피하고, 갈등 상황에서도 인공지능의 조언으로만 결정을 내린다면 진실된 인간 대 인간의 교류는 갈수록 줄어들 것이다. 물론 그렇다고 기술 발전을 거부할 수 없다. 생성형 인공지능은 인간 두뇌의 확장판으로, 마치 안경과도 같은 도구가 되고 있다. 따라서 이 문제에 대한 해결법도 결국에는 생성형 인공지능을 더 잘 활용하는 데서 등장할 것이다. 자신에 대해 더 객관적으로 이야기해 주고, 잔소리도 마다하지 않으며, 타인의 입장과 정서를 반추하라고 독려하는 ‘인격도야 모델’이 나오지 말라는 법이 없다. 따지고 보면 문자가 발명되기 전 성인들의 교육 방식이 이러했다. 스승과 제자가 문답을 통해 함께 성장하는 것 말이다. 생성형 인공지능을 활용한 인격 교육이 지식 교육만큼이나 중요한 과제로 부상할 것을 기대해 본다. 임명묵 작가

첫 투자처는 영상 AI ‘트웰브랩스’ 李 “AI는 혼자 할 수 있는 일 아냐경영진에게 힘 실어 주기 위해 복귀네이버, 골리앗 앞 돌멩이 잡는 다윗” 네이버가 미국 실리콘밸리에 첫 해외투자법인인 ‘네이버 벤처스’를 설립한다. 글로벌 기술 흐름을 주도하는 실리콘밸리에서 경쟁력이 뛰어난 스타트업을 발굴하기 위해서다. 해당 법인은 우선 국제적으로 주목받는 영상 인공지능(AI) 스타트업 ‘트웰브랩스’를 첫 투자처로 확정했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “AI는 혼자서 할 수 있는 일이 아니다”라며 “살아남기 위해 투자하겠다”고 밝혔다. 네이버는 지난 5일(현지시간) 미국 실리콘밸리 포시즌 호텔에서 ‘네이버의 다음 장(章)을 향한 도전’이라는 네트워킹 행사를 열고 네이버 벤처스 설립을 알렸다. 2021년 설립된 트웰브랩스는 영상을 이해하고 검색할 수 있는 멀티모달AI를 개발하는 회사다. 네이버 벤처스는 실리콘밸리에 진출한 한국 스타트업뿐 아니라 현지 해외 스타트업에 대해서도 투자 문호를 개방할 예정이다. 다만 운영 규모에 대해선 따로 밝히지 않았다. 이날 행사에는 지난 3월 7년 만에 이사회 의장에 복귀한 이 의장과 최수연 대표, 김남선 전략투자부문 대표 그리고 현지 벤처캐피털 관계자 등 200여명이 참석했다. 이 의장은 AI와 관련해 “네이버 설립 이후 25년간 많은 파도가 있었는데 AI는 인터넷, 모바일 레벨(수준)의 파도인 것 같다”고 말했다. 그러면서 “AI 시대에 경영진에게 힘을 실어 주고 이사회에 들어가 지원하는 것이 맞다고 느꼈다”며 AI가 이사회 복귀의 배경이 됐음을 드러냈다. 이 의장은 네이버의 AI 기술이 미국이나 중국에 뒤처져 있다고 인정했다. 그러나 네이버에도 충분한 승산이 있다고 봤다. 그는 “투자 규모나 인력 등에서 부족할 수밖에 없지만 우리는 지금까지도 모든 것이 부족한 상태에서 싸워 왔고 그 싸움에 익숙하다”며 “결국 다윗이 골리앗을 이기려면 빨리 포커스해야 하고 돌멩이 하나를 잘 던져야 하는데, 지금은 돌멩이를 잡는 과정이고 돌멩이를 잡기 전에 대규모언어모델(LLM)이나 클라우드 등 기본적인 기술을 준비해야 한다”고 말했다. 이 의장은 “네이버가 제일 첫 번째로 하고 싶은 건 상거래 쪽”이라며 “외부에서는 포시마크 투자를 두고 ‘왜 네이버가 중고 시장에 난데없이 투자했을까’라고 생각하겠지만, 우리는 상거래 데이터를 보고 있다”고 설명했다. 네이버는 2023년 미국의 온라인 중고 거래 플랫폼 포시마크를 인수했다. 그는 “국내에서는 스마트스토어(온라인 쇼핑몰 개설 지원 플랫폼), 일본에서는 라인과 야후, 스페인에선 왈라팝이라는 중고 거래 사이트를 통해 많은 데이터를 확보하고 있다”며 “우리는 그쪽(상거래)이 우리의 중요한 사업 방향일 것이라고 생각한다”고 덧붙였다.

“인공지능(AI) 시대의 등에 빨리 올라타라.” 기획재정부 예산실장과 2차관을 지낸 ‘예산·정책통’ 구윤철 전 국무조정실장이 5일 ‘국가정책 전문가의 시각에서 본 AI 코리아’라는 제목의 책을 출간했다. 구 전 실장은 이 책에서 “우리 눈앞에 AI가 전부인 시대가 놓여 있다. AI는 어디에나 있고, 모든 것”이라면서 “AI 시대를 맞아 과거보다 더 선제적이고, 더 빠르고, 더 집중적으로 국가·기업·국민이 힘을 합쳐 대응해야 한다”고 강조했다. 지난 4일 출범한 이재명 정부가 “AI 분야에 100조원을 투자해 AI 3대 강국으로 도약하겠다”고 밝힌 만큼 구 전 실장의 ‘AI론’은 현 정부 정책 방향과도 부합한다. 그는 현재 이재명 정부 초대 부총리 겸 기재부 장관 후보자로 거론되고 있다. 대선 과정에선 이재명 캠프에서 경제공약 자문과 기획을 맡았다. 구 전 실장은 33년간 정통 관료로 재직하며 얻은 지식과 경험적 삶, 지난 2년간 지속해 온 세계적인 AI 전문가와의 교류, 그리고 AI 시장 현황, 글로벌 시장 동향에 대한 지식과 경험을 압축해 이 책에 오롯이 담았다. 구 전 실장은 책에서 “지금은 국가·기업·국민이 모두 AI 관련 사업에 총력을 기울여야 할 때”라면서 “이를 위해 AI 관련 기술 개발과 AI 인력 양성에 집중하고, 세상에 없는 새로운 비즈니스 모델을 창의적으로 개발해야 한다”고 주장했다. 이어 “국가·기업·국민이 AI 관련 사업에 가용한 모든 재원을 총동원해 투입하면 한국은 AI 시대에 다시 한번 기적을 만들어 낼 수 있다”면서 “하지만 AI 시대에 제대로 대응하지 못하면 글로벌 경쟁에서 완전히 낙오될 수밖에 없다”고 강조했다. 구 전 실장은 AI 기술 자체보다는 AI 시대가 인간 사회에 미치는 영향, AI와 인간이 공존·공생하기 위한 AI 규제, AI 거버넌스 문제 등에 초점을 맞췄다. 아울러 한국이 AI 시대에 대비해야 할 주요 요소와 어떤 방향으로 대응할 것인가에 대한 전문가적 제언도 함께 담았다. 1장에선 ‘AI 시대와 인간의 관계’를 다뤘다. 주요 이슈는 AI 시대 윤리, 인간의 일자리, 인간의 행복 그리고 기본소득이다. 2장에서는 ‘AI 시대와 AI를 관리·통제할 거버넌스 문제’에 포커스를 맞췄다. ▲AI 제조 단계부터 관리 ▲AI 운영 단계 등록 관리 ▲AI 소유권 이전 ▲AI가 생산한 저작권 인정 ▲AI 귀속 소득과 과세 문제 등을 두루 기술했다. 3장에선 ‘AI 시대에 중요하게 거론되는 중심 요소’를 살폈다. 미국을 중심으로 개발된 거대언어모델(LLM)과 중국이 개발한 딥시크가 인간에게 주는 의미가 각각 무엇인지, 한국이 중점을 둬야 할 물리적 AI 개발, 로봇의 중요성, 탄화규소 전력 반도체 개발, AI 데이터 박스, AI 링 등을 다뤘다. 마지막 4장에서는 AI 시대를 맞아 한국이 나아가야 할 방향을 짚고 예측했다. 한국만의 AI 기술 개발이나 인력 양성 전략, AI를 활용한 대한민국 글로벌 1등 전략, 그리고 유엔 산하 AI 기구 한국 유치 등을 역설했다. 이를 위해 제도적, 정책적으로 뒷받침할 국가기관의 AI 거버넌스 혁신이 필요하다고 강조했다. 구 전 실장은 AI 시대에 정부가 추진할 네 가지 전략을 제시하며 “AI 관련 국제기구를 유지하자”고 주장했다. 첫 번째로 AI 기술 개발과 기술 인력 양성을 꼽았다. 이어 AI를 활용한 생산성 향상과 비용 절감, 새로운 제품·서비스 창출을 두 번째 전략으로 내세웠다. 세 번째 전략에 대해선 “현재 AI와 관련한 글로벌 국제 질서가 확고하게 확립돼 있지 않아 무방비 상태”라면서 “한국은 유엔의 AI 관련 국제기구를 유치해 AI 시대의 각종 글로벌 국제 기준과 준칙을 마련하는 회의를 통해 세계를 주도해 나가야 한다”고 주장했다. 마지막 전략으로는 ‘국가기관의 AI 거버넌스 혁신’을 제안했다. 구 전 실장은 “AI 기술 개발과 AI 기술 인력 양성, 유엔의 AI 관련 국제기구 유치 등을 강력히 실천할 수 있는 국가기관의 AI 거버넌스 혁신이 중요하다“면서 “이를 통해 AI 시대에 제도적, 정책적 뒷받침을 신속하게 추진할 수 있을 것”이라고 강조했다. 앞서 구 전 실장은 지난해 11월 대한민국 대혁신 실행 전략을 담은 ‘레볼루션 코리아’를 출간했다. 그는 이 책에서 “지금 한국은 정치·경제·사회·행정 등 모든 분야에서 낡은 국가 시스템을 혁명하듯이 혁신해야 한다. 낡은 국가 시스템의 대혁신을 혁명하듯이 하지 않고는 더 이상 미래를 장담하기 어렵다”고 역설했다. 그러면서 실행 전략 중 첫 번째 전략으로 ‘AI 경제 혁신’을 제시했다. 이후 구 전 실장의 언급대로 AI는 짧은 기간에 전 세계에 급속도로 확산·발전했다. 서울대 경제학과 출신인 구 전 실장은 행정고시 32회에 합격해 공직에 입문했다. 재무부를 시작으로 재정경제원, 기획예산위원회, 기획예산처, 청와대, 국제기구, 기획재정부 등에서 예산과 경제정책을 담당했다. 문재인 정부에서 기재부 예산실장, 2차관에 이어 국무조정실장을 지냈다. 경제부처 관료로서 청와대 인사비서관과 국정상황실장을 역임하기도 했다.

공직사회에서 인공지능(AI) 활용 교육이 잇따르고 있다. 보고서 작성부터 민원 상담까지 AI 활용 범위가 넓어지면서다. 2일 전국 지자체 등에 따르면 대구 달서구는 지난달 말 5급 이상 간부 공무원 40명을 대상으로 생성형 AI 실습 교육을 했다. 이는 대구 지역 기초지자체 중 첫 사례다. 교육은 생성형 AI의 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 포함해 정책 기획과 보고서 작성 등 실제 행정 업무에 즉시 활용할 수 있는 실전 중심의 교육으로 진행됐다. 세부 교육 프로그램은 달서 AI 챗봇 실습, ChatGPT 기초 개념 이해, 프롬프트 설계 기법, AI 기반 정책 시나리오 작성 등이다. 단순한 기술 습득을 넘어 행정 전략을 수립하는 간부들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해 교육을 마련했다는 게 달서구 관계자의 설명이다. 앞서 달서구는 이미 보도자료나 공적조서, 외국어 번역, 업무매뉴얼 작성 등에 AI를 활용하고 있다. 이태훈 대구 달서구청장은 “이번 실습교육은 간부 공무원들이 디지털 리더로 성장하는 전환점”이라며 “AI와 함께 정책을 설계하고 행정을 혁신하는 스마트 도시 달서를 만들어가겠다”고 말했다. 공무원을 대상으로 한 AI 활용 교육은 전국적인 추세다. 부산시도 부산인재개발원으로부터 실무 중심의 AI 활용 교육을 시행하고 있다. 광주 서구는 신세대 공무원들이 직접 만든 AI 기반 실무 프로그램 ‘아이고 챗봇’과 ‘스스로봇’ 활용 사례가 늘자 부서별 실무 교육에 나서기도 했다. 경찰도 실무 중심의 AI 교육에 나섰다. 대구경찰청은 지난달 초부터 3차례에 걸쳐 AI 문해력 향상 및 실무중심 교육을 했다. 앞서 대구경찰청은 ‘미래치안구현 TF’를 출범하고 지방경찰청 중 처음으로 ‘대구청 GPT 웹사이트’를 구축했다. 이와 함께 챗GPT, 제미나이, 클로드, 퍼플렉시티 등 5개 LLM(대형언어모델) 서비스를 실무에 활용할 수 있는 체계를 갖출 예정이다. 이를 통해 행정업무와 법령 해석, 수사보고서 작성 등 다양한 분야에 활용할 방침이다. 이승협 대구경찰청장은 “생성형 AI는 단순한 기술을 넘어 경찰 업무 효율화와 국민 체감 치안 향상에 기여할 수 있는 중요한 도구”라며 “앞으로도 실습과 적용 중심의 교육을 통해 경찰 조직의 AI 활용 역량을 꾸준히 높여 나가겠다”고 말했다.

캘리포니아 본사 방문 후 11개월만에 회동네이버클라우드, 시암AI와 LLM 업무협약 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 대만에서 만났다. 네이버는 이 의장과 최수연 네이버 대표, 김유원 네이버클라우드 대표 등 팀네이버 경영진이 지난 22일 글로벌 IT 전시회 ‘컴퓨텍스 2025’가 열리는 대만 타이베이를 방문해 황 CEO를 만났다고 23일 밝혔다. 이번 회동에서 네이버와 엔비디아는 빅테크에 종속되지 않고 자체 인프라와 데이터를 구축하자는 이른바 ‘소버린 인공지능(AI)’와 대규모 AI 데이터센터 사업 확장 방안 등을 논의한 것으로 전해졌다. 이 의장과 황 CEO 두 사람의 만남은 지난해 6월 엔비디아 본사에서의 만남 후 11개월 만이다. 이 의장은 당시 네이버 글로벌투자책임자(GIO)로서 최 대표 등과 함께 미국 캘리포니아주에 있는 엔비디아 본사를 찾아 황 CEO와 만났고, 소버린 AI 모델 구축 방안에 대해 논의했다. 이번 대만 방문을 통해 네이버클라우드는 태국의 AI·클라우드 플랫폼 기업 ‘시암 AI 클라우드’와 태국어 기반 거대언어모델(LLM) 구현을 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협약은 엔비디아 클라우드 파트너 행사인 ‘NPC 서밋’에서 진행됐으며, 네이버와 시암 AI는 각국의 유일한 파트너로 참여했다. 네이버와 엔비디아는 이를 기반으로 동남아 시장 전반에 소버린 AI 확장을 본격화한다는 계획이다. 김 대표는 “이번 협력은 단순히 LLM 구축을 넘어 태국이 자국 내에서 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 기술력과 통제권을 갖추도록 지원하는 것이 핵심”이라며 “앞으로도 LLM, 인프라, 애플리케이션 등 현지에서 소버린 AI 구축이 가능한 파트너들과 협력해 동남아 시장 진출을 가속화할 계획”이라고 말했다. 한편 지난 3월 이사회 의장으로 복귀한 이 의장은 AI 사업 본격화를 위해 적극적인 행보를 이어가고 있다. 3월 서울대병원과 공동 진행한 디지털 바이오 연구를 시작으로 대만 방문에 이어 다음달 초엔 미국 실리콘밸리를 방문할 예정이다.

미국의 정보기술(IT) 기업 구글(Google)이 자사의 ‘G’ 로고를 일부 수정했다. 지난 2015년 로고를 대폭 수정하면서 새로 ‘G’ 로고를 만든 지 10년 만이다. 미국 IT 전문 매체 ‘더 버지’(The Verge)는 구글이 최근 ‘G’ 로고를 처음 변경했다고 13일(현지 시각) 전했다. 기존 ‘G’ 로고는 붉은색, 노란색, 초록색, 파란색으로 이뤄져 있었다. 변경된 로고 역시 색 구성은 비슷하다. 하지만 새 로고는 이들 색이 그러데이션으로 구성돼 부드럽게 이어진다. 색이 선으로 명확하게 나뉘었던 기존 로고와는 다르다. 더 버지는 새롭게 적용된 로고를 두고 “제미나이(Gemini) 로고 디자인에 적용된 그러데이션과 맥을 같이 한다”고 짚었다. 제미나이는 구글이 만든 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 인공지능 챗봇이다. 새로운 ‘G’ 로고와 제미나이 로고의 공통점을 파악한 업계 일부 관계자들은 구글이 AI에 집중하는 전략을 로고 디자인에도 반영한 것 아니냐는 추측을 냈다. 앞서 지난 2015년 구글은 로고를 기존 세리프(Serif)체에서 산세리프(Sans Serif)체로 변경하며 ‘G’ 로고를 새로 만들었다. 당시 구글은 이 로고를 두고 “가장 작은 화면에서조차도 구글의 마법이 어떤 식으로 작동하는지 보여줄 것”이라고 밝힌 바 있다. 업계는 이러한 변화를 두고 데스크톱 PC뿐만 아니라 스마트폰, 태블릿PC, 웨어러블 기기 등이 보편화된 상황을 구글이 고려했다고 평가했다. 이번에 개편된 ‘G’ 로고는 당초 애플 iOS 운영체제상의 구글 앱에만 적용된 것으로 파악됐으나, 20일 현재 구글 안드로이드(Android) 운영체제에서도 새 로고를 확인할 수 있다. 구글은 이번 로고 변경에 대해 아직 공식적인 발표를 하지 않은 상태다.

“AI 기술 경쟁의 본질은 더 이상 알고리즘이 아닙니다. 데이터를 가공하고 연산할 수 있는 인프라가 있느냐가 국가 경쟁력의 핵심입니다.” 김준하 GIST(광주과학기술원) AI정책전략대학원장은 14일 동신대학교(총장 이주희)에서 열린 ‘제2기 여성리더십 최고위과정’ 강연에서 “AI는 단순한 도구가 아니라 사회 시스템과 산업 구조를 송두리째 바꾸는 전략 기술”이라고 강조했다. 그는 “이제는 성능 좋은 모델보다 이를 떠받칠 수 있는 데이터, GPU 중심의 연산 자원, 에너지 인프라를 확보한 국가가 미래의 주도권을 잡는다”고 했다. 김 원장은 이날 ‘피할 수 없는 미래, 인공지능 초개인화 시대’를 주제로 강연하면서 생성형 AI와 초거대 언어모델(LLM)의 부상은 ‘전문가’의 개념 자체를 근본적으로 재편하고 있다고 설명했다. 과거에는 정답을 잘 아는 사람이 전문가였지만, 이제는 질문을 창의적으로 던지고, AI를 활용해 문제를 재구성할 수 있는 사람이 전문가라는 것이다. 그는 “지난해는 AI 기술 전쟁의 서막이 오른 해였다. 기존 1년 분량의 기술 진화가 단 한 달 만에 일어날 정도로 발전 속도가 기하급수적으로 빨라지고 있다”고 분석했다. 김 원장은 GPT-4, Claude 3, Gemini 등 초거대 언어모델의 경쟁 구도를 소개하며, “현대 AI 경쟁은 세 가지 요소, 즉 데이터 품질과 연산 인프라(GPU 등), 최적화 알고리즘으로 결정된다”고 말했다. 또 이제는 민간의 영역을 넘어, 국가가 직접 나서야 할 시기라고 강조했다. “AI는 더 이상 사기업 간 경쟁이 아니라 국가 단위의 기술 주권 경쟁이다. 한국은 지금 데이터, 인프라, 정책 모두 선진국들보다 뒤떨어졌다.”며 “지금처럼 민간에만 맡겨서는 AI 주권을 지킬 수 없다”고 경고했다. 김 원장은 생성형 AI 기술이 실제 업무 현장을 어떻게 바꾸고 있는지 구체적인 사례를 들어 설명했다. “문서 작성, 제안서 편집, 요약, 시각화 등 반복적이면서도 창의성이 필요한 작업들이 AI와 협업 형태로 전환되고 있습니다. MS Copilot, Gamma, Marp 등의 도구는 단순한 자동화를 넘어 업무 방식 자체를 바꾸고 있습니다.” 김 원장은 앞으로 직업이 사라지는 것이 아니라 직무가 재편될 것이라고 내다봤다. 사람이 해야 할 일과 기계에 맡길 일을 명확히 나눠 새로운 협업 프레임을 설계해야 한다고 덧붙였다. 김 원장은 AI 기술을 ‘산업 전반에 파급 효과를 미치는 범용 기술(General Purpose Technology, GPT)’로 규정하며, 이에 상응하는 전략적 대응이 필요하다고 강조했다. “AI는 더 이상 기술 개발만으로는 대응할 수 없습니다. 에너지, 데이터, 연산 인프라, 인재 양성을 통합한 종합 국가 전략이 필요합니다.” 그는 장기적 안목 없이 단기성과 중심의 경쟁 구도에 머무를 경우, 한국은 AI 글로벌 질서 재편 과정에서 배제될 가능성이 크다면서 정부 차원의 정책 개입과 전략 설계가 시급하다고 역설했다.

KT는 기업 보안 서비스 ‘클린존’과 ‘인공지능(AI) 메일 보안’의 기능을 강화했다고 14일 밝혔다. 두 기능 모두 추가 장비 설치나 IT 인프라 변경 없이 사이버 공격에 대응할 수 있는 ‘서비스형 보안’ 상품이다. 클린존은 DDoS(디도스) 공격이 발생하면 유해 트래픽은 차단하고 정상 트래픽만 기업 서버로 전달해 서비스가 정상적으로 운영하도록 지원한다. KT는 매년 증가하는 사이버 침해 사고와 고도화된 해킹 공격 추세에 대비하기 위해 클린존 방어 용량을 기존 대비 2배 이상 증설할 계획이다. 디도스 탐지 정보 등을 확인할 수 있는 고객 전용 모니터링 대시보드도 3분기 내 추가 도입한다. AI 메일 보안은 이메일을 통한 스팸메일, 피싱, 랜섬웨어 등 다양한 사이버 공격으로부터 기업의 중요 정보를 보호하고 안전한 디지털 비즈니스 환경 구축을 지원하는 서비스다. KT는 3분기 내 AI 메일 보안에 AI 거대 언어 모델(LLM)을 접목해 위협메일 차단 리포트 기능을 강화할 계획이다. 이외에도 지난해 12월 안드로이드용으로 선보인 스마트 보안 기능 ‘안심 QR’을 아이폰 운영체제(iOS)까지 확대한다.

- 향후 3년간 글로벌 기업 100곳과 보안 제휴 예정 AI스페라는 중소벤처기업부(중기부)가 주관하는 ‘2025년도 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 DIPS 사업화’(이하 DIPS) 기업으로 최종 선정되면서 지난 13일 페어몬트 앰배서더 서울 호텔에서 개최된 ‘Renovation Day’ 행사에서 공식 현판을 수여받았다고 밝혔다. ‘DIPS’는 국가 주도 프로젝트로 사이버보안·네트워크, 시스템반도체, 바이오헬스 등 초격차 10대 기술 분야의 최상위 딥테크 스타트업을 발굴해 글로벌 진출을 지원한다. AI스페라는 현재 위협 인텔리전스를 검색엔진, API, 데이터셋 형태로 제공하는 ‘크리미널 IP’를 비롯해 IT 환경에서의 잠재 위협을 가시화하는 공격 표면 관리 솔루션 ‘크리미널 IP ASM’, 외부 접근 이상 IP를 탐지하는 ‘크리미널 IP FDS’ 등 다양한 제품군을 제공하고 있다. AI스페라는 사이버위협 인텔리전스(CTI)와 공격 표면 관리(ASM) 분야에서 독보적인 기술력과 글로벌 협력 네트워크를 바탕으로 사이버보안·네트워크 분야의 대표 기업으로 선정됐다. AI스페라는 이번 프로젝트를 통해, AI 기반 사이버 위협 분석 솔루션 ‘크리미널 IP’를 중심으로 데이터 정확도 향상과 대응 속도 개선을 추진한다. 또한, 보안 전문 인력이 없는 조직이나 일반 사용자도 위협 인텔리전스를 손쉽게 활용할 수 있도록 사용자 접근성과 직관성을 대폭 강화할 예정이다. 특히, 다년간 글로벌 네트워크를 구축한 경험을 기반으로 향후 3년간 100개 이상의 글로벌 기업과 기술 협업 및 공동 마케팅을 확대하며, 위협 인텔리전스 데이터의 품질 고도화와 글로벌 확산을 가속화할 계획이다. 세부적으로는 ▲AI 기반 LLM 위협 분석 서비스 도입 ▲글로벌 기업과의 기술 제휴 확대 ▲기업보안 솔루션의 온라인 결제 시스템 도입 등이 포함된다. AI스페라 강병탁 대표는 “조직의 규모나 보안 전문성 여부와 관계없이, 이제는 모든 기업이 위협 인텔리전스를 적극 활용해야 할 시점”이라며, “TI 도입 장벽을 낮추고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 중심의 기술 개발을 최우선으로 추진하겠다”고 밝혔다. 한편, AI스페라는 시스코, 테너블, 포티넷, 바이러스토탈, 스노우플레이크 등 40여 개 글로벌 보안 기업과의 기술 제휴 및 파트너십을 통해 국제 협력 생태계를 확장해왔다. 최근에는 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘RSAC 2025’에 참가했으며, 오는 6월에는 영국 ‘Infosecurity Europe’과 일본 ‘Interop Tokyo 2025’에도 참가할 계획이다.

뉴스테크이니셔티브(NewsTech Initiative)는 ‘생성형 AI 뉴스 에이전트 개발을 위한 실습 워크숍’을 성공적으로 마쳤다고 12일 밝혔다. 지난 9일 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 열린 이번 워크숍은 뉴스테크이니셔티브가 주최하고 한국신문협회 디지털협의회, 한국온라인신문협회가 공동 주최했으며, 건국대학교 디지털커뮤니케이션센터(DCRC)가 주관하고 구글 뉴스 이니셔티브(GNI)가 후원했다. 생성형 인공지능은 뉴스 콘텐츠의 기획, 작성, 편집, 유통 전 과정에서도 혁신을 일으키고 있다. 특히 AI 에이전트 기술은 뉴스룸의 업무 효율과 생산성을 크게 향상시키는 핵심 기술로 주목받고 있다. 이번 워크숍에서는 MCP(Model Context Protocol) 기반의 코딩 접근법과 Google Vertex AI 플랫폼을 활용한 LLM 기반 접근법 두 가지로 나누어 실습 위주로 진행됐다. 오전 세션에서는 성신여대 AI융합학부 오장민 교수가 생성형 AI 최신 트렌드와 MCP의 기본 개념 및 구조를 설명하고, 오후에는 참가자들이 MCP를 활용한 뉴스 기사 검색 및 요약 에이전트 구축을 실습했다. 이어진 세션에서 구글의 신항식 AI 스페셜리스트는 뉴스룸에서의 AI 활용 사례와 LLM 최신 개발 동향을 공유했다. GS네오텍의 김민형 매니저는 Vertex AI 플랫폼을 통한 LLM 애플리케이션 개발 실습을 진행했다. 이날 워크숍에는 40여개 언론사의 기자 및 기술 전문가 50여명이 참석해 높은 관심과 호응을 보였다. 건국대학교 디지털커뮤니케이션연구센터(DCRC)의 황용석 센터장은 “생성형 AI를 언론 기사의 품질과 신뢰성을 높이기 위해 어떻게 접목할 것인가는 언론사의 중요한 과제가 됐다”며 “뉴스테크 워크숍은 실제 기술을 학습하면서 언론사 제작 현장에 AI 기술을 접목하는 실질적인 교육의 장이 되고자 한다”고 행사의 의의를 밝혔다. 또 “향후 저널리즘 AI 기술 생태계의 다양한 시장 참여자들이 지식과 경험을 공유하는 뉴스테크 익스체인지도 기획 중이다”며 많은 관심을 부탁했다. 뉴스테크 이니셔티브는 ‘저널리즘의 위기를 디지털 기술로 극복하자’는 모토로 건국대 디지털커뮤니케이션연구센터가 주관하는 행사이다.

대한상의 ‘대한민국 AI 정책 포럼’“민관 ‘원팀’으로 전력·인재·데이터 투자해야” 최태원(SK그룹 회장) 대한상공회의소 회장은 9일 미국과 중국의 인공지능(AI) 패권 경쟁에 대해 “최소 30년 이상 가게 될 것”이라며 “AI가 없으면 우리가 자랑하는 수출 경쟁력이 약화하고, 우리나라 경제모델 자체가 부서질 수 있다”고 강조했다. 최 회장은 이날 대한상의와 한국인공지능학회, 한공인공지능법학회가 공동으로 개최한 ‘대한민국 AI 정책 포럼’에서 이같이 말했다. 미국 트럼프 2기 행정부 출범 후 미중 갈등이 격화하면서 금융시장 변동과 환율 폭등이 나타났는데, 양국 갈등의 핵심에는 ‘AI 패권’이 자리하고 있다는 것이다. 문제는 AI에 많은 자원과 에너지가 들어가는데, 이 경쟁에서 뒤처진 나라는 자국의 경제모델 차제가 위기에 처할 수 있다고 최 회장은 지적했다. 그는 “(AI의) 발달과 움직이는 속도는 무지하게 빨라서 (AI를 할) 돈과 에너지가 잘 갖춰진 국가는 더 잘 가고, 그러지 못 한 국가는 뒤처지게 된다”며 정부와 기업이 ‘원팀’을 이뤄 AI 밸류체인 발전을 위해 전폭적으로 노력해야 한다고 강조했다. 이를 위해 AI 밸류체인의 핵심이자 기본 연료가 되는 3가지 요소로 ▲전력 ▲데이터 ▲인재에 대한 투자가 필요하다고 말했다. 이날 포럼에서 진행된 패널 토론에서도 한국형 AI 생태계룰 위한 기업과 정부의 역할, 제조 AI를 통한 성공 신화 창출, K-대형언어모델(LLM) 경쟁력 확보 방안 등이 논의됐다. 김민기 한국과학기술원(KAIST) 경영전문대학원장은 AI 생태계 취약점을 극복하기 위해 “필수 전략자산인 AI 컴퓨팅 인프라의 확충과 함께 AI의 핵심 투입 요소인 전력, 데이터, 인재에 대한 공급방안 마련이 시급하다”면서 “정부의 재정 투입이 민간 투자를 유도하는 마중물 역할을 해야 한다”고 말했다. 권석준 성균관대 교수는 제조 AI의 개발과 활용 촉진 방안에 대해 “생산성 향상을 넘어 한국의 주요 산업 업그레이드를 위한 핵심 전략이 돼야 한다”며 “맞춤형 데이터센터 운영, AI 바우처를 통한 AIX(AI 전환) 수요 창출, 메가 샌드박스 등 정부와 산업계가 협력해 전방위 지원이 필요하다”고 말했다. 한순구 연세대 교수는 “LLM의 네트워크 효과와 국가안보 측면을 고려할 때 K-LLM은 한국 경제에 반드시 필요하다”며 “글로벌 경쟁 환경에 대한 절박한 심정으로 국내 기업과 학교, 정부가 원팀으로 힘을 합쳐야 한다”고 강조했다.

한국이 글로벌 인공지능(AI) 3대 강국(G3)으로 도약하려면 향후 3∼4년의 골든타임 내에 총체적인 정책 지원이 필요하다는 의견이 나왔다. 대한상공회의소는 6일 한국이 AI G3 국가로 도약하기 위해 3대 투입 요소(에너지·데이터·인재)와 3대 밸류체인(인프라·한국형 AI 모델·AI 전환)에 대한 정책 지원을 요청하는 ‘333 전략’을 발표하고, 이에 따른 10가지 정책 과제를 정부에 건의했다고 밝혔다. 상의는 건의서에서 “한국 투자 규모는 AI 글로벌 패권 경쟁에서 뒤처질 가능성이 있다”며 “향후 3∼4년은 우리나라가 AI G3 국가로 도약할 수 있는 골든타임이기 때문에 AI 분야에 국가 역량을 집중해야 한다”고 강조했다. 영국 데이터 분석업체에 따르면 한국의 AI 민간 투자 규모는 세계 11위권에 머무르고 있다. 상의는 인프라 측면에서 AI 데이터센터(AIDC) 활성화를 첫 번째 정책과제로 꼽았다. 이에 초기 수요 진작을 위해 ‘AI 컴퓨팅 액세스 펀드’를 조성해 비용이나 GPU를 지원하고, AIDC 구축에 필요한 인허가 절차가 지연되지 않도록 ‘인허가 타임아웃제’ 도입을 주문했다. 이어 한국이 기술 주권을 갖춘 대형언어모델(LLM)을 개발하는 것을 시급한 과제로 제시했다. 또 AI 전환에 있어 제조업에서 성공 사례를 만드는 것이 중요하다며 제조 AI 활성화 기반 조성과 제조 AI 거점형 팹(생산 공장) 샌드박스 구축을 언급했다. 현재 제조업의 AI 도입률이 2.7%에 불과한 만큼, 정부가 일부 지역이나 공장을 실험 거점으로 지정하고 복잡한 규제를 일시적으로 완화해 새로운 AI 기술을 실제로 적용·테스트할 수 있는 공간을 마련해야 한다는 주장이다. 여기에 민간이 단독으로 감당하기 어려운 만큼 정부 주도의 전력 공급 규제 완화, ‘AI의 연료’인 고품질 데이터 확보, 해외 AI 인재 유치 우대 정책 등이 필요하다고 했다. 아울러 사전적 규제보다 실제 위험이 발생했을 때 대응하는 ‘규제 일출제’ 도입도 고려해야 한다고 덧붙였다.

한국이 글로벌 인공지능(AI) 3대 강국(G3)으로 도약하려면 향후 3∼4년의 골든타임 내에 총체적인 정책 지원이 필요하다는 의견이 나왔다. 대한상공회의소는 6일 한국이 AI G3 국가로 도약하기 위해 3대 투입 요소(에너지·데이터·인재)와 3대 밸류체인(인프라·한국형 AI 모델·AI 전환)에 대한 정책 지원을 요청하는 ‘333 전략’을 발표하고, 이에 따른 10가지 정책 과제를 정부에 건의했다고 밝혔다. 상의는 건의서에서 “한국 투자 규모는 AI 글로벌 패권 경쟁에서 뒤처질 가능성이 있다”며 “향후 3∼4년은 우리나라가 AI G3 국가로 도약할 수 있는 골든타임이기 때문에 AI 분야에 국가 역량을 집중해야 한다”고 강조했다. 영국 데이터 분석업체에 따르면 한국의 AI 민간 투자 규모는 세계 11위권에 머무르고 있다. 상의는 인프라 측면에서 AI 데이터센터(AIDC) 활성화를 첫 번째 정책과제로 꼽았다. 이에 초기 수요 진작을 위해 ‘AI 컴퓨팅 액세스 펀드’를 조성해 비용이나 GPU를 지원하고, AIDC 구축에 필요한 인허가 절차가 지연되지 않도록 ‘인허가 타임아웃제’ 도입을 주문했다. 이어 한국이 기술 주권을 갖춘 대형언어모델(LLM)을 개발하는 것을 시급한 과제로 제시했다. 또 AI 전환에 있어 제조업에서 성공 사례를 만드는 것이 중요하다며 제조 AI 활성화 기반 조성과 제조 AI 거점형 팹(생산 공장) 샌드박스 구축을 언급했다. 현재 제조업의 AI 도입률이 2.7%에 불과한 만큼, 정부가 일부 지역이나 공장을 실험 거점으로 지정하고 복잡한 규제를 일시적으로 완화해 새로운 AI 기술을 실제로 적용·테스트할 수 있는 공간을 마련해야 한다는 주장이다. 여기에 민간이 단독으로 감당하기 어려운 만큼 정부 주도의 전력 공급 규제 완화, ‘AI의 연료’인 고품질 데이터 확보, 해외 AI 인재 유치 우대 정책 등이 필요하다고 했다. 아울러 사전적 규제보다 실제 위험이 발생했을 때 대응하는 ‘규제 일출제’ 도입도 고려해야 한다고 덧붙였다.

중국이 차세대 전투기 연구 개발에 자국 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’를 활용하고 있다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등이 3일(현지시간) 보도했다. 중국항공공업집단 산하 선양항공기설계연구소(SAC)의 수석 설계사 왕융칭(60)은 전날 관영 중궈신원왕이 공개한 인터뷰에서 “우리 팀이 이 AI 기술을 사용해 전투기 신기술을 개발하기 시작했다”고 밝혔다. 왕융칭은 또 “복잡한 문제를 분석하고 해결하는 데 있어 AI의 기술인 거대언어모델(LLM)의 잠재적 활용 가능성에 관한 심층 연구도 수행했다”면서 “이 기술은 이미 미래의 항공우주 연구 및 개발을 위한 새로운 아이디어와 접근법을 제공하며 유망한 응용 가능성을 보여줬다”고 말했다. 그는 이어 연구원들이 지루한 검토 작업에서 벗어나 더 중요한 연구 작업에 몰두할 수 있도록 AI를 사용하고 있다면서 “이는 중요한 단계이며 향후 항공우주 분야 연구가 나아가야 할 방향을 제시한다”고 덧붙였다. 선양항공기설계연구소는 중국 해군 함재기 J-15, 5세대 스텔스 전투기 J-35 등을 개발해온 기관이다. 왕융칭은 이 연구소에서 40년 가까이 근무한 고위급으로 중국 관영매체에 자주 등장하는 인물이다. 왕융칭은 또 이 매체에 J-35의 새 파생형과 다목적형, 공중·해상 이중 역량을 갖춘 버전 등의 개발도 “계획대로 안정적으로 진행하고 있다”고 밝혔다. J-35는 중국이 자체 개발하고 있는 5세대 스텔스 전투기로 2014년 처음 공개됐다. 2017년 실전 배치된 J-20에 이어 중국의 두 번째 5세대 전투기다. 중국 매체들은 J-35가 항공모함 함재기 등 다양한 용도로 활용할 수 있다고 선전해왔다. 중국은 J-36과 J-50으로 알려진 6세대 스텔스 전투기의 개발에도 박차를 가하고 있다. 이는 미국의 라이벌 F-47과 마찬가지로 꼬리날개가 없는 것이 특징으로, 현 5세대 전투기보다 한 차원 높은 스텔스 성능과 AI, 유·무인기 복합체계, 드론 조종 능력, 레이저 무기 등을 갖추게 된다고 알려져 있다.

중국이 차세대 전투기 연구 개발에 자국 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’를 활용하고 있다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등이 3일(현지시간) 보도했다. 중국항공공업집단 산하 선양항공기설계연구소(SAC)의 수석 설계사 왕융칭(60)은 전날 관영 중궈신원왕이 공개한 인터뷰에서 “우리 팀이 이 AI 기술을 사용해 전투기 신기술을 개발하기 시작했다”고 밝혔다. 왕융칭은 또 “복잡한 문제를 분석하고 해결하는 데 있어 AI의 기술인 거대언어모델(LLM)의 잠재적 활용 가능성에 관한 심층 연구도 수행했다”면서 “이 기술은 이미 미래의 항공우주 연구 및 개발을 위한 새로운 아이디어와 접근법을 제공하며 유망한 응용 가능성을 보여줬다”고 말했다. 그는 이어 연구원들이 지루한 검토 작업에서 벗어나 더 중요한 연구 작업에 몰두할 수 있도록 AI를 사용하고 있다면서 “이는 중요한 단계이며 향후 항공우주 분야 연구가 나아가야 할 방향을 제시한다”고 덧붙였다. 선양항공기설계연구소는 중국 해군 함재기 J-15, 5세대 스텔스 전투기 J-35 등을 개발해온 기관이다. 왕융칭은 이 연구소에서 40년 가까이 근무한 고위급으로 중국 관영매체에 자주 등장하는 인물이다. 왕융칭은 또 이 매체에 J-35의 새 파생형과 다목적형, 공중·해상 이중 역량을 갖춘 버전 등의 개발도 “계획대로 안정적으로 진행하고 있다”고 밝혔다. J-35는 중국이 자체 개발하고 있는 5세대 스텔스 전투기로 2014년 처음 공개됐다. 2017년 실전 배치된 J-20에 이어 중국의 두 번째 5세대 전투기다. 중국 매체들은 J-35가 항공모함 함재기 등 다양한 용도로 활용할 수 있다고 선전해왔다. 중국은 J-36과 J-50으로 알려진 6세대 스텔스 전투기의 개발에도 박차를 가하고 있다. 이는 미국의 라이벌 F-47과 마찬가지로 꼬리날개가 없는 것이 특징으로, 현 5세대 전투기보다 한 차원 높은 스텔스 성능과 AI, 유·무인기 복합체계, 드론 조종 능력, 레이저 무기 등을 갖추게 된다고 알려져 있다.

페이스북의 모회사 메타 최고경영자 마크 저커버그가 미국인들의 친구 숫자가 평균 3명에도 못 미친다고 밝혔다. 저커버그는 지난달 30일 공개된 인도계 미국인 진행자 드와르케시 파텔의 팟캐스트에 출연해 가진 인터뷰에서 “오랫동안 소셜미디어(SNS)를 지켜보면서 항상 터무니없다고 생각하는 통계가 있다”면서 “평균적인 미국인은 3명도 안 되는 친구를 가지고 있다. 친구라고 여기는 사람이 3명도 안 된다는 것”이라고 말했다. 이어 “그런데 사람들은 15명 정도의 훨씬 더 의미 있는 친구를 원한다. 그러면서도 어느 순간 ‘그래, 너무 바빠서 더 많은 사람과 교류하긴 어려워’라고 생각하게 된다”고 말했다. 대부분의 사람들이 자신이 가진 것보다 더 많은 연결을 원한다는 것이다. 이날 진행자는 사람들이 인공지능(AI) 챗봇과 건강한 관계를 맺을 수 있을지 어떻게 보장할 것인지 물었다. 저커버그는 “AI가 발전하면서 AI와 관계를 맺는 것이 더욱 보편화될 것”이라며 “AI에 대해 너무 성급하게 판단하기보다는 사람들이 실제로 어떻게 사용하는지 관찰해야 한다”고 답했다. 그는 사람들이 대체로 자신에게 진정 가치 있는 것이 무엇인지 알고 있으며, AI는 외로움과 같은 문제에서 진정한 도움을 줄 수 있을 것이라고 말했다. 저커버그는 “실제로 행동을 관찰해야만 답할 수 있는 질문들이 많다”면서 “처음부터 너무 규범적으로 ‘이런 것은 좋지 않다’고 해버리면 그 가치를 잃어버리는 경우가 많다”고 강조했다. 그는 “사람들이 사회적 관계 문제에 AI를 많이 활용하게 될 것이라고 본다”면서 “예를 들어 ‘여자친구와 이런 문제가 있어. 이런 대화를 나눌 수 있도록 도와줘’라든지 ‘직장 상사와 어려운 대화를 나눠야 하는데 어떻게 해야 할까’ 같은 질문들이다”라고 예측했다. 그러면서 “AI가 개인화 루프를 구축하고 당신을 점점 더 잘 알게 되면 정말 매력적인 경험이 될 것”이라고 덧붙였다. 메타는 지난달 29일 첫 AI 개발자 회의인 ‘라마(Llama) 콘퍼런스’를 앞두고 ‘메타 AI’ 앱의 첫 번째 버전을 출시한다고 밝혔다. 메타는 이 앱이 이용자의 선호도를 파악하고 맥락을 기억하며 개인화된 조력자라며 자사의 최신 오픈소스 대규모 언어모델(LLM)인 ‘라마 4’를 기반으로 구축됐다고 설명했다. 메타 AI는 이용자를 잘 이해하도록 만들어져 답변이 더 유용하고 페이스북과 인스타그램 계정을 동일한 계정 센터에 연결하면 메타 AI가 두 계정에서 가져온 정보를 결합해 더욱 강력한 개인화 서비스를 제공할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 메타가 이처럼 독립된 AI 앱을 출시하는 것은 AI 챗봇의 선두 주자인 오픈AI의 챗GPT에 정면 도전을 선언한 것으로 볼 수 있다. 저커버그는 인터뷰에서 ‘AI가 현실 세계의 관계를 대체하게 될 것 같으냐’는 질문엔 그렇지 않다고 답했다. 그는 “사람들이 AI가 현실 세계의 물리적, 대면적 연결을 대체하게 될지 많이 우려한다”면서 “아마도 그렇지 않을 것이라고 생각한다”고 답했다.

IT(정보통신) 인프라 전문 기업 ㈜명인이노가 보안 이슈 없이 사용자 니즈에 맞춰서 사용이 가능한 온프레미스 생성형 AI 어플라이언스 솔루션 ‘엠트루 AI (MTrue AI)’를 출시한다. 24일 명인이노에 따르면 엠트루 AI는 로컬 기반 생성형 AI 어플라이언스 솔루션으로, 오픈AI의 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스가 가지고 있는 내부 정보 외부 유출 문제를 해결이 가능하다. 또 고객의 요구 사항에 맞춰서 AI 모델을 조정할 수 있어서 답변의 정확성과 전문성을 높였다. 회사는 고객의 사용자 규모에 맞춰서 최적의 하드웨어 사양 제안 및 신속한 공급이 가능하며, 한국어로 사전 학습이 된 LLM 학습에 기반한 AI 모델을 구축하는 방식을 통해 고객이 필요한 주제에 대한 AI 모델 구축 시간을 단축시킬 수 있다고 설명했다. 특히 생성형 AI의 성능에 큰 영향을 끼치는 그래픽 처리 장치(GPU)와 신경 처리 장치(NPU)에 있어서 주로 사용하는 엔비디아 제품 뿐만 아니라 인텔, AMD, 텐스토렌트 등 다양한 제품들도 적용이 가능하도록 준비해 놓아서 고객들의 선택 폭을 넓힌 것도 엠트루 AI의 장점이라고 전했다. 명인이노 관계자는 “엠트루 AI는 생성형 AI 도입을 검토하고 있으나 비용, 보안, 전문성 문제 등으로 고민하고 있는 공공기관 · 연구소 · 기업들에게 적합한 솔루션으로, 이들을 대상으로 본격적인 영업을 진행하여 회사의 신성장동력으로 키워 나갈 것”이라고 말했다.

도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘관세 폭탄’에 피해를 당한 수출 기업에 정책자금 25조원이 긴급 투입된다. 불안정한 환율에 대응하기 위해 원화·외화 외국환평형채권 한도도 조정한다. 기획재정부는 18일 이런 내용을 담은 필수 추가경정예산안을 발표했다. 전체 편성 규모는 12조 2000억원이다. 이 가운데 트럼프 행정부의 관세 장벽 대응에 4조 4000억원(36.1%)을 투입할 계획이다. 정부는 수출 기업이 자금난을 해소할 수 있도록 산업은행·수출입은행 등 정책금융기관을 통해 특별자금 25조 4000억원을 추가 공급하기로 했다. 상호관세 피해 우려 기업을 위한 저리 대출 15조원, 조선업 선수금 환급보증(RG) 보증보험 등에 10조 2000억원이 투입된다. 정부가 금융기관에 국고로 지원하는 재정은 1조 5000억원이다. 수출 중소·중견기업을 대상으로 한 ‘관세 대응 바우처’도 1000억원 규모로 신설한다. 최근 중국이 수출 통제에 나선 희토류 등 6개 핵심 광물의 조기 비축을 지원하는 데 4000억원을 투입한다. 수출기업의 고용 불안 우려를 해소하는 데도 1000억원을 편성했다. 고용유지 지원금을 받을 수 있는 요건을 완화하고 지원 인원을 2만 4000명에서 3만명으로 확대한다. 300억원을 들여 지역맞춤형 고용 둔화 대응 지원 사업도 신설한다. 정부는 고환율 대응을 위해 외화표시 외국환평형채권 발행 한도를 기존 12억 달러에서 35억 달러로 확대하기로 했다. 국내 인공지능(AI) 생태계 혁신을 위한 투자도 확대한다. 1조 5000억원을 투입해 최신 고성능 그래픽처리장치(GPU) 1만장을 연내 확보할 방침이다. 이를 통해 국내 AI 컴퓨터 성능의 7배 이상을 추가로 확보하는 것을 목표로 정했다. 세계를 선도하는 대형언어모델(LLM) 개발을 위해 AI 정예팀도 선발한다. 기업이 해외 최고 수준의 AI 연구자를 유치할 수 있도록 인건비·체재비·연구비도 20억원 한도로 지원한다. 정부는 “석·박사급 이상 인재를 기존의 2배가 넘는 연간 3300명 이상 확대할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. AI 분야 유망 중소·벤처기업에 투자하는 AI 투자 혁신 펀드 규모도 900억원에서 2000억원으로 확대한다. 반도체 설비 투자 저리 대출 프로그램에 2000억원을 추가 출자해 지원액을 7조 7000억원까지 확대한다. 용인·평택 반도체 클러스터의 전력망 지중화 사업 기업 부담분의 70%를 국비로 지원하고 1000억원 규모의 소재·부품·장비 투자보조금을 신설해 지원한다.