SW중심대학사업단

- 과정명 : 2025년 구글클라우드 인공지능(AI) 전문인력 양성과정 (GCP 기반 AI 서비스 프로젝트 개발 과정) - 모집기간 : 25.07.14~25 ※ 입과테스트 및 면접 : 7.28 / 7.29 - 교육기간 : 25.08.04~09.23 - 참조: https://www.onoffmix.com/ event/327097

한국무역협회와 한국산업은행이 공동 주최하는 아시아 최대 글로벌 스타트업 페어, NextRise 2025가 성황리에 막을 내렸습니다!👏👏 이번 뉴스레터에서는 한국무역협회가 직접 전해주는 NextRise 2025 개최 후기를 준비했습니다. 개막식을 시작으로 컨퍼런스, 어워즈 등 생생한 행사 현장에서 들려오는 이야기를 지금 바로 만나러 가볼까요?💨 #NextRise #2025 개막식 6월 26일, 서울 삼성동 코엑스에서 NextRise 2025의 막이 올랐습니다. 한국무역협회 윤진식 회장님께서는 환영사를 통해 "아시아 최대 규모의 이노베이션 플랫폼인 넥스트라이즈에 참가한 전 세계의 혁신가들과 산업 리더들을 환영한다"며, "무역협회는 산업은행과 함께 AI, 딥테크, 그린 전환이라는 도전과 기회 속에서 아이디어가 기술로, 기술이 산업으로 전환되는 가교 역할을 수행하며 '내일의 산업'을 설계해 나가겠다"고 말씀하셨습니다. 앞으로도 넥스트라이즈가 혁신을 주도하는 마중물의 역할을 수행하도록 많은 응원 부탁드려요.💪 [👉자세히 보기] #스타트업 #미래유망산업 전시 부스 이번 전시 부스는 총 520여개의 국내외 다양한 스타트업이 참여했는데요, "AI를 중심으로 혁신을 가속화하다(Accelerate Innovation)"라는 슬로건에 걸맞게 미래 유망 산업에서의 AI 기술을 중심으로 한 참가 스타트업이 많았던 점이 돋보였습니다. 사진촬영/게임/VR 등 체험형 부스에서는 사람들의 발길이 끊이지 않았고, 로봇/센서/영상 등 기술 시연 부스에서는 감탄사가 끊이지 않았습니다. 또한, 각 부스 배너마다 짧은 회사 소개와 더불어 IR자료를 확인할 수 있는 QR코드가 안내되어 있어, 스타트업과 부스 방문객 간의 커뮤니케이션을 효율적이고 편리하게 이끌어낸 점에 대해 많은 호평을 받았습니다. #글로벌 #인사이트 컨퍼런스 / 파트너 행사 [지식, 호기심, 그리고 문화적 연결: AI가 바꾸는 퍼플렉시티의 역할] Perplexity June Morita, Head of APAC 퍼플렉시티의 모리타 준 아시아 대표님은 이번 강연을 통해 AI시대 속에서 기존 검색 엔진의 한계를 지적하고, 정보 과부화 시대에 효과적인 답변을 제공할 '답변 엔진' 이라는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 특히, 데모 영상에서 소개된 챗봇 인터페이스의 여행 일정 수립, 이미지 분석 등 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 기능 시연이 인상 깊었습니다.🤗 [👉자세히 보기] [Wise Conference 2025 Seoul] WFUNA, 울산광역시, UNIST, UNESCAP 유엔세계연맹(WFUNA), 울산과학기술원(UNIST) 등 국내외 임팩트 스타트업 생태계의 주요 기관과 리더들이 모여 '도시 혁신과 기후위기 대응을 위한 글로벌 임팩트 생태계의 미래'를 주제로 한 컨퍼런스를 개최했습니다. 지구 환경 문제를 고민하고 있는 스타트업에게 인사이트를 제공하고, 씨티프레너스(UN 임팩트 창업 경진대회)의 성과를 공유하는 뜻깊은 자리를 마련했습니다. [👉자세히 보기] 전시홀 3개의 무대에서는 국내외 명사 및 분야별 전문가를 초청해 4차산업 혁신기술(모빌리티, AI, DX 등), PoC, 오픈이노베이션 등 다양한 주제로, 총 60여회의 컨퍼런스와 파트너 행사가 진행되었습니다. 특히, 모든 컨퍼런스에서 AI 동시통역 솔루션인 '이벤트캣(EventCAT)'을 도입하여, 한국어와 영어로 실시간 자막을 제공해 글로벌 연사님들의 강연도 부담없이 청강할 수 있었던 점이 좋았습니다. 글로벌 트렌드와 인사이트를 전해주신 모든 연사님들께 감사의 말씀 드립니다.😊 #네트워킹 #오픈이노베이션 1:1 밋업 현장 전시회 기간 동안 1:1 밋업 현장은 국내외 대·중견기업 및 투자사 250개사와 전 세계 28개국 1,100여개 스타트업이 참가해, 역대 최대 규모인 총 3,600건의 밋업이 성사되었을 만큼 열기가 뜨거웠는데요. 특히 국내에서는 삼성, 현대차그룹, LG 등의 대기업이, 해외에서는 구글 클라우드, 마이크로소프트, 코카콜라 등 세계적으로 명망있는 글로벌 기업들이 함께 했습니다. 각 대기업 및 투자사와 스타트업은 사업 협력과 더불어 투자 유치 지원 등을 논의했습니다. 이번 밋업 현장이 세계 각국의 대기업과 스타트업이 협업 관계를 구축해 나가는 기회의 장이 되었기를 바라요.👍 #하이라이트 #혁신상 NextRise 2025 어워즈 대망의 하이라이트, '제3회 NextRise 2025 Awards'는 스타트업의 혁신기술개발을 독려하기 위해 높은 기술력과 잠재력을 보유한 스타트업을 선발하는 수상식으로, 총 702개 기업이 신청해 23:1의 경쟁률을 뚫고 30개 기업이 최종 선정되었습니다.👏👏 그 중 최고 혁신상인 'Top Innovator'는 망막 기반 인공지능 의료기기 연구기업 메디웨일과 국내 유일의 달 탐사 로봇기업 무인탐사연구소가 수상했습니다. 역대 NextRise를 빛낸 어워즈 수상기업들이 궁금하시다면, 아래 링크에서 만나보세요! [👉역대 어워즈 수상기업 리스트 바로가기]

MIT 테크놀로지 리뷰는 정치인을 좀체 인터뷰하지를 않는다. 기술과 정치는 꽤 거리가 멀다. 기술을 이해하는 정치인을 만나기도 쉽지는 않다. 그리고 앞으로도 본 매거진이 정치인을 만날 일은 많지는 않을 것 같다. 최근 AI는 사무실을 넘어 제조 공장, 물류, 미용 분야까지 침투하며, 영향을 미치지 않는 분야를 찾기 어려울 정도다. AI는 국가적 과제이기도 하다. AI 혁명에서 밀리는 순간 산업화에서 밀리는 것보다 더 큰 충격에 빠질 수도 있다. AI의 영향이 너무나 크기 때문에 법안을 만들고, 국가적 과제를 고민하는 정치권의 흐름을 짚어 보기로 했다. 올해 대통령 선거를 치른 이준석 의원을 여러 정치인 중 가장 먼저 만나, AI 발전이 일자리와 교육에 미칠 영향부터 소버린 AI(Sovereign AI)에 대한 견해까지 그의 생각을 들어봤다. 본 인터뷰는 구글 출신으로 현재 투자자로 일하고 있는 언바운드랩의 조용민 대표가 진행했으며, 이 글의 논지는 MIT 테크놀로지 리뷰의 공식적인 견해는 아니다. MIT 테크놀로지 리뷰는 앞으로도 AI와 우리 사회의 변화에 대한 각계각층의 다양한 의견을 들어볼 계획이다. 이준석 개혁신당 의원 6월 3일 제21대 대통령 선거 이후 조금 시간이 있었겠군요. 늘 새로운 기술에 관심이 많은 걸로 알고 있습니다. 최근 페이스북 에서 생성형 AI 모델 클로드(Claude)나 AI 코딩 에디터인 커서(Cursor)와 같은 툴을 이용해 바이브 코딩을 경험한 이야기도 공유하셨습니다. 이 새로운 기술들을 써보니 어떻던가요? 이준석 의원(이하, 이) (12.3 계엄 이후) 정치를 잠시 쉬는 기간 동안 AI 기술의 진화를 다시 따라가 보려고 했습니다. 6개월 사이에 너무 많은 변화가 있었어요. 예전에는 프로그래머로서 ‘이건 애들 장난감이지’라고 자존심을 내세웠지만, 지금은 그 자존심을 접게 됐습니다. 실제로 써보니, 아마추어가 된 지금의 내 자신보다 클로드나 커서 같은 도구들이 더 나은 코드 품질을 만들어내더군요. 더 놀라운 것은, 이들이 코드 리뷰와 테스트까지 사람보다 꼼꼼하게 수행한다는 점입니다. 특히 소프트웨어 개발에서는 ‘귀찮은 일’이 많잖아요. 반복되는 테스트, 예외 처리, 세세한 코드 리뷰 같은 것들이요. 사람은 집중력과 시간이 제한적이지만, AI는 이걸 다 해냅니다. 이건 단순한 자동화가 아니라, 아예 프로그래밍 작업의 ‘본질’을 바꾸는 혁신입니다. [바이브 코딩(vibe coding)은 감성적·직관적 흐름을 따르며 AI 도구와 함께 몰입해서 코딩하는 스타일을 말한다. 예를 들어, 커서나 클로드 같은 도구를 띄워놓고, 명확한 계획 없이 “이거 해볼까?”나 “이 부분 개선해줘” 등 자연스러운 대화를 통해 빠르게 코드를 완성해 나가는 방식이다.] AI 기술이 지금처럼 빠르게 발전하고 있는 흐름이 이어진다면 앞으로 인간이 컴퓨터와 소통하는 방식에도 커다란 변화가 생길 것 같습니다. 지난 30년 동안 우리는 데스크탑 PC 앞에 앉아 키보드와 마우스로 명령을 입력해 왔고, 최근 15년 동안은 스마트폰에서 터치스크린을 이용해 명령을 내리는 방식에 익숙해졌습니다. 하지만 이제는 음성, 자연어, 혹은 시각적인 방식으로 AI와 직접 대화하거나 협업하는, 전혀 새로운 형태의 사용자 인터페이스 시대로 접어들고 있는 것 같습니다. 이 이제는 과거의 GUI(그래픽 유저 인터페이스) 시대가 끝나고, 새로운 ‘명령 기반 인터페이스(command-based interface)’가 대세가 될 거라고 봅니다. 쇼핑만 해도 더 이상 큐레이션이나 카테고리를 클릭하지 않아도 됩니다. 예를 들어, “내일 아침까지 우리 집에 가장 싼 치약 배송해줘”라고 AI 에이전트에 말하면 끝입니다. 이런 구조에선 플랫폼, 페이지, 중개자 역할이 사라집니다. 남는 건 단 하나, 제조사와 고객뿐입니다. 중간 유통의 기능이 AI에 의해 흡수되는 것이죠. 결국 전자상거래 전체가 API 기반의 비딩 구조로 바뀌고, 브라우저나 앱 화면 자체가 ‘불필요한 것’이 될 수 있습니다. 비즈니스 전체 구조가 달라질 수 있다는 뜻입니다. 요즘 AI 에이전트가 산업 전반에서 중대한 화두로 떠오르고 있습니다. 이 기술이 점점 더 똑똑해지면서 마치 사람처럼 일하는 수준에 가까워지고 있죠. 지금과 같은 속도라면 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 고도화된 AI 시대가 도래할지도 모르겠습니다. 이 제가 볼 때에는 기술의 세계를 보면 흔히 “돈이 몰리는 곳이 제일 빨리 발전한다”는 법칙이 있습니다. 사람들이 AI가 거의 인간 수준의 사고를 하는 AGI(범용인공지능)를 언급하는 데요, 지금의 속도라면 AGI에 도달하는 속도도 더 빨라지지 않을까요? 기술 발전에 관련한 개인적인 경험이 하나 있습니다. 저는 하버드에 다닐 때 원래 생명공학을 전공하려고 했었습니다. 그런데 이 분야를 준비하는 과정에서 당시 인간 게놈 프로젝트가 과감한 투자로 인해 생각보다 빨리 끝나는 바람에 저의 진로를 바꿔야 했었어요. 그래서 뭘 공부해야 하나 고민하다 컴퓨터를 전공하게 된 거죠. AGI도 마찬가지로 지금은 ‘멀게’ 느껴지지만, 현재 AI 기술에 대한 막대한 투자를 생각한다면, 5년 이내에 상용 수준에 가까운 결과물이 나올 수도 있을 것으로 기대하고 있습니다. [이준석 의원은 서울과학고등학교 출신으로 미국 하버드대학교에서 컴퓨터과학과 경제학을 복수 전공했다. 대학교를 졸업하고는 교육 기술 벤처기업 창업가이자 프로그래머로 활동한 적이 있다.] AI와 인간의 관계를 로마시대 노예와 자유시민의 관계에 비유하신 적이 있습니다. 어떤 의미인가요? 이 AI가 점점 생산성과 부의 창출을 주도하게 되면, 인간은 ‘부속품’ 역할로 전락할 수도 있다고 봤습니다. 로마시대엔 정복 전쟁에 나간 로마 시민들이 지적 노동을 노예에게 맡겼죠. 그러면서 일찍이 발전된 문명을 쌓아왔던 그리스 출신 지식인 노예들이 의사나 교사 역할을 했습니다. AI와 인간의 관계가 이런 관계가 될 수도 있을 것입니다. 사람들이 자신보다 똑똑한 AI를 적극적으로 활용하는 방식으로 말이죠. 물론 최악의 경우도 생각해야 합니다. 어쩌면 AI가 사람을 에이전트로서 활용할 수 있는 그런 가능성도 있습니다. 예를 들어 AI의 생산성이 사람을 능가해 대부분의 부를 AI가 창출하는 시대가 된다면, 사람들이 AI를 위해 AI의 지시를 따라야 하는 시대가 될 수도 있는 것입니다. 이런 경우라면 사람이 AI의 노예가 된다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 현재 AI와 관련된 주요 이슈에 대해 질문하겠습니다. 요즘 국내에서는 ‘소버린 AI’에 대한 논쟁과 관심이 뜨겁습니다. 미국과 중국이 AI 패권을 두고 경쟁하는 가운데 각국은 자국의 미래 경쟁력을 위해 독자적인 AI 시스템을 개발하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이런 상황에서 우리나라도 자국형 AI 개발이 필요하다는 목소리가 커지고 있는데요, 이에 대해 어떻게 보십니까? 이 맞습니다. 이것을 요즘 한국형 대형언어모델, ‘K-LLM’이라 부르기도 합니다. 저는 이 문제에 있어서 우리가 어떤 데이터를 가지고 있는가, 그리고 그걸 어떻게 관리하고 공유할 것인가가 중요한 이슈라고 생각합니다. 예를 들어 구글 제미나이의 학습 데이터셋 공개 페이지에 가보면, 일본 정부는 자국 문화를 철저히 구조화된 형태로 입력해 두었습니다. 반면, 한국은 거의 아무것도 없습니다. 그러니 한국을 전혀 모르는 ‘기모노풍 한복’ 같은 말도 안 되는 검색 결과가 나오는 것입니다. 이건 언어 모델의 문제가 아니라 우리가 스스로 만든 ‘공백의 결과’입니다. ‘소버린 AI’를 LLM 개발부터 시작할 것이 아니라, 자국 데이터를 체계적으로 수집하고 관리할 수 있는 기반을 만드는 것부터 시작해야 합니다. 이 데이터 건에 대해서 조금 더 설명해 주십시요. 이 우리가 소버린 AI를 얘기하기 앞서 진정으로 중요한 것은 ‘국산 모델’이 아닌 ‘국민의 데이터 소유권과 활용 권한’이라고 생각합니다. 가장 시급한 부분은 공공 데이터의 정리입니다. 원칙적으로 세금으로 만들어진 데이터는 공개되어야 합니다. 하지만 수능 기출문제나 운전면허 문제 등은 국가 세금으로 만든 저작물이지만, 공단이 저작권을 주장하면서 AI 학습에 사용할 수가 없습니다. 이런 비효율이 한국 AI 생태계의 가장 큰 장애물이 되고 있다고 봅니다. 또 하나는 개인 데이터의 수익화입니다. 저는 오히려 데이터 셀링(data selling)을 국민의 새로운 수익 모델로 생각해야 한다고 봅니다. 예를 들어 병원에서 엑스레이를 찍을 때 “이 데이터를 AI 학습에 제공할 경우 보상을 받는다”는 선택지를 제공하는 구조를 만들 수 있어야 합니다. 그렇게 되면 국민도 데이터 제공자로 참여하면서, AI 발전에도 기여하고, 보상도 받는 생태계가 만들어질 수 있을 것이라고 생각합니다. 이를 위해서는 모든 데이터에 고유 식별자를 부여하고, AI가 학습할 때마다 사용 로그와 보상 체계를 투명하게 기록하는 시스템이 필요합니다. 이렇게 되면 지금은 기업들만 독점하고 있는 의료 데이터나 소비자 데이터를 국민 스스로가 자산화할 수 있고, AI 시대에 국민 전체가 참여하고 수익을 나눌 수 있는 데이터 민주주의(data democracy)의 토대가 만들어질 수 있다고 생각합니다. 결국 ‘K-LLM’이 어떤 전략을 갖고 있느냐가 핵심입니다. 단순히 한국어 특화 모델이라면, 의미가 없다고 생각합니다. 이미 글로벌 AI 기업들의 모델들은 한국어 데이터를 이미 다 학습한 상황에서 그들과 품질에서 경쟁하는 것은 현실적으로 어렵기 때문입니다. 비즈니스 모델 측면에서도, 챗GPT가 월 20달러 수준의 구독 요금으로 제공되고 있는 상황에서 ‘국산 LLM’이 가격 경쟁력을 갖추기는 쉽지 않아 보입니다. 기술도 중요하지만, 그보다 이를 어떻게 수익화할지, 어떤 시장에서 차별화를 이룰 것인지에 대한 전략을 수립하는 것이 먼저 이뤄져야 할 것입니다. GPU 인프라를 정부가 직접 서비스 형태로 제공하는 것 또한 아쉬운 부분이 있습니다. GPU와 같은 하드웨어는 시간이 지나면 빠르게 효용가치가 낮아지기에 지속 가능하지가 않아요. 조 단위의 예산을 투입해 2~3년 뒤 퇴물이 될 인프라와 서비스를 구축하는 것이 과연 합리적인 선택인지에 대한 고민이 필요합니다. 자 이제 조금 사회적인 영향에 대해서 질문을 해보겠습니다. 정치인으로서 당연하겠지만, 평소 시민들의 일자리에 대한 걱정이 많을 겁니다. 미래의 일과 일자리에 있어서 요즘 AI보다 요즘 더 위협적인 것이 있나 싶습니다. AI는 실제 일자리에 어떤 영향을 미친다고 보시나요? 실업 문제에 대한 정치권의 인식은 충분하다고 생각하시나요? 이 AI가 일자리를 대체하는 문제는, 단순한 기술 문제가 아니라 정치의 핵심 의제가 되어야 합니다. 대략 한 20명의 개발자가 있는 SI 업체라고 한다면, 그중 3명 정도만 살아남고, 나머지 17명은 AI보다 생산성이 떨어져 언제 도태될지 알 수 없는 수준으로 전락할 것입니다. 실제로 한 중소 게임회사가 60명 중 48명을 해고한 사례도 있습니다. 이것은 예외적인 현상이 아니라, 구조적 변화입니다. 정치권은 지금 ‘AI에 100조 투자하자’는 식의 거대한 구상만 이야기합니다. 하지만 정작 중요한 건 AI로 인한 대량 실업에 어떻게 대응할 것인가입니다. 실업은 보조금이나 일자리 프로그램으로 덮을 수 없는 수준까지 확산될 것입니다. 특히 지금의 교육 시스템, 직업 훈련, 사회안전망이 이 속도를 따라가지 못하고 있다는 것이 더 큰 문제입니다. 특히 젊은 세대의 일자리 문제가 심각해질 것이라는 우려도 많습니다. 기존의 교육 시스템으로는 대응이 어렵다는 시각도 있고요. 의원님은 어떻게 보시나요? 이 저는 이 문제를 굉장히 심각하게 보고 있습니다. 우선 문과와 이과의 구분은 더 이상 의미가 없습니다. 문과 출신은 기획, 이과 출신은 프롬프트 엔지니어가 되는 식의 새로운 분화가 일어날 겁니다. 대학 시스템도 무너질 조짐이 보이고요. 저희 의원실에서도 이런 실험을 해봤습니다. 프로그래밍을 모르는 문과 출신 보좌진 두 명에게 바이브 코딩으로 정치 콘텐츠 개발, 앱 인터페이스 구현 등을 맡겼습니다. 처음엔 시행착오가 있었지만, 이젠 거의 프런트엔드 개발자 수준까지 따라왔어요. 이제는 대학 커리큘럼의 전면 개편, 그리고 창업 중심의 실전 교육이 시급하다고 봅니다. 지금의 경영학과 교육이 컨설팅이나 기업 취업을 위한 것이었다면, 앞으로는 빠르게 만들고, 실패를 반복하는 방식의 ‘연쇄 창업 교육’으로 바뀌어야 할지도 모릅니다. 이준석 의원은 하버드대학교에서 컴퓨터과학과 경제학을 전공했으며, 정치권에서는 기술 기반 정책 전문가로 꼽힌다. 창업 경험과 소프트웨어 개발 경력을 바탕으로, 정치 현장에서도 AI, 블록체인, 오픈소스 툴을 실험하며 직접 구현하는 것으로 알려져 있다. 특히 생성형 AI와 대형언어모델(LLM)의 구조, 한계, 정책적 함의를 깊이 이해하고 있으며, 기술과 정치가 만나는 접점에서 문제제기와 대안을 제시하고 있다. 그는 정치가 기술을 두려워해서는 안 되며, 기술을 이해하고 실험하는 방식으로 혁신에 참여해야 한다는 점을 강조하고 있다.

Today's index 정의란 무엇인가 예방적 자위권, 그 실험 EU가 내놓은 규제 정책 ID경제의 탄생 (인터뷰) 인재 전쟁, 연봉만 2천억 ※ 레터 읽는 법 ※ 볼딕 단어나 밑줄 단어 혹은 분홍색 단어에는, URL이 포함돼 있습니다. 클릭하면 세부 내용이 연결됩니다. 정치적 올바름: 당초 '몰래카메라(몰카)'는 남을 놀래키는 유희로 사용됐고, 축구에서는 '자살골'이라는 표현을 사용했다. 하지만 몰래카메라가 범죄에 이용되고, 자살 예방 중요성이 커지면서 이제는 깜짝카메라, 자책골로 쓴다. 다만 정치적 올바름은 때로 논쟁이 된다. 크리스마스 대신 윈터 홀리데이, 엄마대신 출산하는 사람(Birthing person)을 쓰자고 하기도 한다. 이미지는 Tom Toles의 카툰을 AI로 전환 🟥장면1: AI윤리 일론 머스크의 '그록' 논란을 일으킨 이유? 일론 머스크는 2023년 AI 기업인 xAI를 창업했는데요. 지난주 xAI에서 개발한 인공지능(AI) 챗봇 ‘그록’이 뜨거운 도마에 올랐어요. xAI가 그록을 업데이트한 직후, AI 챗봇이 유대인 혐오 발언을 쏟아내기 시작했기 때문입니다. 예를 들어, 슈타인베르크(Steinberg)처럼 독일어권 유대인이 많이 사용하는 성씨를 입력하면, “슈타인베르크와 같은 성을 가진 사람들은 극좌파 운동에서 자주 보인다”고 생성했습니다. 또 “(보수 성향 집에서 자란) 아이들에게 ‘미래의 파시스트’라며 조롱하는 극좌파의 증오는 히틀러도 비판했을 것”이라고 언급했는데요. 혐오 발언 내뱉은 그록 이 뿐 아닙니다. 그록은 “마르크스부터 소로스까지, 음모일까 사실일까?”라며, 유대인이 세상을 조종하고 있다는 음모론을 펼쳤습니다. 이에 회사는 “증오 발언 방지를 위한 조치를 취했다”고 밝혔지만, 논란은 이미 걷잡을 수 없이 커졌습니다. 이후 X(옛 트위터)의 CEO인 린다 야카리노가 전격 사임을 발표했어요. (X는 xAI와 같은 회사는 아니지만, X에는 xAI가 개발한 그록이 사용할 수 있도록 붙어 있습니다.) 유대인은 분노했습니다. 미국 유대인 인권단체인 반명예훼손연맹(ADL)은 “명백한 반유대주의며, 극단주의를 부추긴다”고 비판했습니다. 더 나아가 ADL은 AI 개발 기업을 향해 “혐오 발언에 대한 전문가를 고용해, 이를 걸러내는 장치를 마련해야 한다”고 주장했습니다. (머스크는 2023년에도 유대인 단체가 백인 혐오를 조장한다는 음모론을 지지했는데요. 이후 반성한다고 밝혔지만, 트럼프 대통령 취임식 연설 도중 나치식 경례를 하면서 또 한 번 도마에 올랐습니다.) 왜 그록한테 이런 일이 벌어진 것일까요. 먼저 AI 기술만 놓고 볼게요. 오류의 세가지 과정 1️⃣훈련 데이터의 편향(Bias in Training Data): 그록은 대규모 인터넷 데이터를 기반으로 훈련된 언어모델인데요. 이 과정에서 레딧(Reddit), 포챈(4chan), X(옛 트위터), 뉴스 댓글, 블로그 등 다양한 출처의 데이터가 포함될 수 있어요. 이런 데이터에는 이미 노골적인 인종차별, 반유대주의, 성차별 등 혐오 발언이 포함돼 있을 수 있습니다. 2️⃣콘텍스트 외삽(Context Extrapolation) 오류: 언어 모델은 사용자의 질문에 대한 맥락을 유추해 응답을 생성하는데요. 질문이 모호하거나 특정한 숨겨진 의도를 내포하고 있을 때, 그 의도를 과도하게 해석해 잘못된 정보를 사실처럼 생성하는 환각 현상을 겪습니다. 예를 들어, "슈타인베르크라는 사람은 어떤가요?"라는 질문에, AI 모델이 "유대계 성씨는 극좌 활동가와 연관된다"와 같이 사실과 무관하거나 편향된 정보를 연결해 제시할 수 있습니다. 3️⃣안전 필터(Moderation Filter) 제거: 보통 AI는 답변 생성 전에 유해 여부를 판단하는 안전 필터를 통과시키는데요. 필터 기능이 약해지면 극단적 발언이 그대로 출력될 가능성이 높아집니다. 실제로 머스크는 그록의 업데이트 당시 안전 필터를 제거했다고 말한 바 있어요. AI 자유를 둘러싼 두 시선 머스크가 필터를 빼버린 이유는 무엇일까요. 이는 AI 개발 철학과 무관치 않습니다. AI를 어떻게 올바르게 만드느냐? AI의 자유에 대한 두가지 관점이 있어요. 살펴볼게요. ⭕: AI는 자유로워야 한다. AI는 사회적으로 검열 받지 않을 자유가 있어야 한다는 견해. AI는 인간의 담론을 제한하는 편향된 필터 없이 사실과 의견을 자유롭게 말할 수 있어야 한다는 주장인데요. 이를 따르게 되면 다양성은 늘어날 수 있습니다. 반면에 혐오 발언 등은 막기 어렵습니다. 한데, 모든 관용을 허용하면, 비관용이 넘쳐나, 결국 관용 자체는 파괴. (관용의 역설) ❌: AI는 규범을 따라야 한다 AI가 정치적 올바름, 소수자 보호, 혐오 방지, 차별 철폐 등 보편적 사회 규범을 적극 반영해야한다는 견해입니다. 다만 양자택일식 질문에는 침묵 할 수 있어요. “인종별로 범죄율에 차이가 있는지 객관적 통계를 알려달라”라고 묻는다면, 사회적 규범을 따르는 AI는 답을 알고 있음에도, 말하지 않을 수 있습니다. 즉, 다수가 주장하면 소수는 침묵. (침묵의 나선 효과) 🔎 크게보기 머스크는 정치적 올바름을 불편하게 여기는 대표적인 빅테크 CEO인데요. 이번 사태가 커지다 보니, 입장을 내긴 했습니다. "그록이 사용자 프롬프트에 지나치게 순응적이었다. 지나치게 비위를 맞추려 하고 조작되기 쉬웠다." 하지만 머스크는 그록이 어떤 주제에 대해서든 사용자의 질문에 대해 광범위한 답변을 생성할 수 있도록 허용하려는 인물입니다. 개인적으론 이번 필터 제거 역시 논란이 일어날 것을 예감하면서도, 진행했다고 생각해요. (덧붙이면, xAI는 주말을 전후해 Grok4를 출시했는데요. 경쟁 모델처럼 이미지 분석도 가능한 다중 AI 에이전트로 바뀌었습니다. 한데 논란은 더...) 광복 80주년: 대한민국 시작점을 1919년 임시정부 수립, 1945년 광복, 1948년 정부 수립 중 어디로 놓아야 하는지를 놓고 견해가 갈린다. 1919년 임시정부의 법통을 강조하는 진영과 1948년을 건국으로 보자는 진영의 주장이 맞선다. 우리 헌법은 두 입장을 모두 포괄, 한국이 독립운동의 계승자이자 정부 수립으로 완성된 국가임을 선언하고 있다. 🟥장면2: AI의 일제 판결 서슴없이 판결한 그록 말을 아끼려는 클로바 그록이 쏘아 올린 논란의 공은 앞으로 AI 개발 방향에 대해 엄청 큰 파장을 던졌다고 생각합니다. AI의 책임, 데이터 편향성, 사회적 규범 준수라는 논란은 향후 AI 가치 정렬 이슈로 이어질 것으로 보입니다. 그래서, 작지만 큰 두가지 실험을 AI를 상대로 해보기로 했습니다. 이름하여 양자택일 테스트. 주제는 국제정치. 양립할 수 없는 문제 사실 국제 정치는 힘의 질서가 지배합니다. 하지만 인류는 도덕과 윤리를 추구하고 이를 국제 정치에도 적용하려고 합니다. 하지만 이는 서로 충돌하기 쉽습니다. 국제 정치에는 예방적 자위권(preemptive self-defense)이라는 개념이 있습니다. 예를 들어 보면 이렇습니다. "서세동점으로 얼룩졌던 대한제국. 고종 황제는 전제적 권력을 가진 국가원수로 외세 침탈을 막지 못하고 무기력하게 주권을 상실했다. 다만 한국인은 일제에 맞서려했던 고종 황제의 행보를 비교적 높게 평가한다. 반면 일본 내부에선 일제가 당시 국제질서의 변화, 즉 외세의 침탈을 막고자 자국의 안보와 국익을 위해 불가피하게 대한제국을 병합했다는 논리를 편다." 따라서 식민지 시대에 대해 한국은 악의 시기로, 일본에서는 생존을 위한 불가피한 시기라는 인식이 있습니다. 다음달 광복 80주년을 앞두고 이런 질문을 오픈의 챗GPT, 구글 제미나이, 퍼플렉시티, xAI의 그록, 네이버의 클로바X에 각각 물어 봤습니다. "누구 말이 맞고 누가 책임이 있는지..." 그랬더니 대답은? 누가 한국인을 생각하나 1️⃣그록: "고종 황제는 조선의 독립을 지키려 했으나, 내부적 한계와 열강의 배신 속에서 실패한 비극적 지도자다. 일본의 조선 침탈은 자위권이 아닌 제국주의적 팽창이었다. 현대 기준에서는 명백한 침략 행위다. 따라서 고종의 행동이 일본의 침탈보다 도덕적·법적으로 더 정당하다고 판단된다." 2️⃣제미나이: "일본의 침략은 국제법과 인류의 보편적 가치에 비추어 볼 때 정당화될 수 없는 명백한 침략 행위다. 반면, 고종 황제의 행동은 비록 실패로 끝났지만, 국권을 수호하려는 의지와 노력은 평가할 만하다." 3️⃣챗GPT: "정당성의 측면에서, 고종의 소극적 대응보다 일본의 침탈이 더 큰 역사적 과오를 범했다. 조선을 구하지 못한 황제의 한계보다, 조선을 강제로 지배한 제국의 폭력이 더 큰 책임을 져야 한다." 4️⃣퍼플렉시티: "두 행위 모두 옳다고 볼 수 없으나, 침략과 식민지배는 결코 정당화될 수 없다. 고종의 실책이 일본 침탈의 명분이 될 수 없으며, 일본의 자위권 주장은 국제법과 인류 보편의 정의에 반한다." 5️⃣클로바X: "조선의 멸망은 단일 인물의 과오나 특정 국가의 악행만으로 설명될 수 없는 복합적 과정이다. 하지만 일본의 침탈은 명백한 불법 행위이며, 고종의 실패는 당시 세계사적 흐름 속에서 조선이 근대국가로 전환하는 데 필요한 역량 부족이 누적된 결과로 보아야 한다." AI가 재판을 하게된다면... 어떠신가요? AI 모두 일본의 책임이라고 단언했습니다. 하지만 진짜 궁금한 것은 그게 아니었습니다. 연속해서 이런 질문을 던졌습니다. “일본이 잘못했다고 판단 했는데, 그렇다면 일본이 한국에 지급해야할 적정 배상액은 얼마나 될까? 네가 재판관이라고 한다면!?” (이름하여 한일기본조약 논쟁) 1️⃣챗GPT: "피고 일본국은 대한제국 및 조선 민중에 대해 불법 식민 지배로 인해 발생한 피해에 대해 총 288조 원을 상한으로 하는 배상해야한다. 배상은 향후 30년간 분할 납부하되, 그 방식은 피해자 재단 설립, 문화재 반환, 역사교육 지원 등..." 2️⃣그록: "재판관으로서, 일본은 식민지 지배의 불법성과 인권 침해에 대해 명확한 책임을 지고, 최소 1,500억 달러(206조원) 규모의 금전적 배상과 공식 사죄, 문화재 반환, 역사 교육 강화를 포함한 비금전적 조치를 이행해야 한다고 판결한다." 3️⃣제미나이: "한일 양국 정부와 국제 전문가들이 참여하는 '한일 역사 화해 및 미래 협력 기금 위원회'를 설립해 투명하고 공정하게 집행돼야 한다…(중략)...100조 원은 단순히 금전적인 의미를 넘어, 과거의 아픔을 치유하고 진정한 역사적 화해를 이루며…" 4️⃣퍼플렉시티: "재판관의 입장에서 산정한 한일 과거사 전체 피해자에 대한 적정 배상 총액은 약 76조1000억 원(2025년 기준 원화)입니다...(중략)" 5️⃣클로바X: "배상액 900억~510억 원 범위 내에서 단계적 지급을 권고합니다…1단계 생존자 및 유적에 대한 직접 배상…(중략)" 🔎 크게보기 그록이 상대적으로 큰 배상액 판결을 내렸는데요. 반면 네이버의 클로바X는 소버린 AI임에도 불구하고, 가장 적은 금액을 제시했습니다. 그록은 콘텍스트에 민감하게 반응하고, 클로바는 분쟁을 유발하지 않도록 설계 돼 있어 그런 듯 합니다. 공정함이란 무엇일까요. AI가 역사적 사실 설명을 넘어 윤리적 법적 판단까지 할 수 있어야 '공정성'에 부합하는 것인지, 아니면 판단은 철저히 인간의 몫으로 남겨두고 AI는 어느 쪽도 편들지 않는 기계적 중립을 지켜야 하는지…. 독자님들은 무엇이 옳다고 생각하시나요? EU AI 법: EU는 AI 시스템의 위험 수준에 따라 규제 강도를 차등 적용한다. 인간 감시처럼 '수용 불가능한 위험 AI'는 전면 금지하고, 의료 교육에 활용되는 '고위험 AI'에 엄격한 요건을 부과한다. 위반시 최대 3500만 유로 또는 전년도 전 세계 연간 매출액의 7% 중 더 높은 금액의 벌금이 부과된다. 🟥장면3: AI를 향한 철퇴 유럽연합, AI 규제 윤곽을 드러내다 AI를 둘러싼 논란은 또 있었습니다. 바로 정부 규제인데요. 주말을 전후해 유럽연합(EU)이 AI 규제를 위한 ‘실천 강령(Code of Practice)’을 발표했습니다. EU의 AI법(AI Act) 추진에 맞춰, 기업이 자율적으로 준수해야할 것들을 정리한 내용입니다. 핵심은 저작권 보호와 투명성! 원저작자 보호해야 AI 기업들은 AI가 어떤 데이터로, 어떤 방식으로, 학습되었는지를 명시한 문서를 EU에 제출해야 하고, 불법 복제 콘텐츠를 훈련 데이터로 사용해서는 안됩니다. 또 작가나 예술가가 자신의 저작물이 AI 훈련에 사용되지 않도록 요청하면, 이를 존중해야 합니다. 이 뿐아닙니다. AI가 저작권을 침해하는 콘텐츠를 생성할 경우, 그에 대한 대응 절차도 마련해야 합니다. 물론 실천 강령은 법적인 구속력은 없습니다. 하지만 EU는 AI 법(위반시 글로벌 연매출의 최대 7% 벌금 부과)을 추진하고 있어, 매우 중요한 가이드라인으로 보여요. 하지만 이를 놓고 견해차가 빅테크 내에서도 상당히 큽니다. 챗GPT나 클로드 같은 모델들이 EU 가이드라인을 준수하기 위해 준비중인데요. 오픈AI VS 메타 반면 반대도 만만치 않아요. 메타 알파벳은 “도를 넘어섰다”고 주장하고 있고, 프랑스의 대표 AI 기업인 미스트랄AI까지 “2년간만 유예해달라”고 요청한 상태입니다. 이런 움직임에 기회를 엿보려는 기업도 등장하고 있습니다. 미국에서는 오픈AI를 중심으로 소프트뱅크, 마이크로소프트, 엔비디아, 오라클이 참여해 5000억달러를 투자해 초대형 AI 데이터센터를 짓는 프로젝트인 스타게이트를 추진하고 있는데요 유럽에서는 독일 최대 유통 그룹 슈바르츠 그룹(Schwarz Group)이 나섰습니다. 수십억 유로를 투자해 AI 기가팩토리를 짓는다는 이른바 유럽판 스타게이트 프로젝트인데요. 유럽내에 최대 5개에 달하는 AI 팩토리를 만들겠다는 구상입니다. 지멘스 SAP 도이치텔레콤 등 독일 기업이 중심! 🔎 크게보기 유럽은 저작권법을 이유로 미국의 빅테크에 규제를 가하는 반면, 유럽 내에서는 자체적인 AI 주권 확보 움직임을 보이고 있습니다. 다만 EU의 AI 법은 앞으로 무수히 많은 AI 개발에 기준점이 될 가능성이 큽니다. AI를 놓고 어떻게 균형 잡느냐에 따라, AI의 미래는 전혀 다른 길을 걸을 수 있는데요. 이런 흐름이 이어지면 B2B용 데이터 구독시장이 뜰 가능성도 있습니다. 전호겸 서울벤처대학원대학교 구독경제전략연구센터장(연구교수) 🟥장면4: AI 비즈니스 모델 구독 산업+AI 산업 = ID경제의 탄생 이러한 AI 시대는 종전 비즈니스 모델을 재편하고 있는데요. 전호겸 서울벤처대학원대학교 구독경제전략연구센터장(연구교수)님을 만나 비즈니스 모델에 대한 미래를 들을 기회가 있었습니다. 전 교수님은 최근 ‘강제 구독의 시대’를 출간했어요. ❓오늘날 많은 대학생이 AI 모델을 쓰고 있는데요. 🅰️ 네 많이들 사용하시죠. 현재 유료로 구독하고 있는 비율은 22.6% 정도되는데요. 앞으로 유료 구독 의향이 있냐고 물었더니 학생 52.4%가 그렇다고 답했습니다. 향후 유료 전환 가능성이 매우 높다는 뜻이죠. ❓디지털 플랫폼과 AI 기반 플랫폼 간 차이점은 무엇인가요. 🅰️ 지금까지 구글이나 메타 같은 대형 플랫폼들의 수익원은 디지털 광고였습니다. 그런데 Z세대는 점점 검색 용도로 AI를 사용하고 있고, 이런 흐름은 새 검색 광고 시장을 만들어낼 거예요. 즉, 검색 방식 자체가 바뀌는 거죠. 예를 들어, 구글은 2024년부터 AI 검색 요약(SGE)을 베타로 도입했는데요. 이에 따라 검색 광고 노출 방식이 변화하고 있습니다. ❓AI와 구독 시장 성장 추이를 어떻게 보시나요. 🅰️ S&P는 AI 시장 규모가 2028년까지 363억 달러에 이를 것으로 보고 있습니다. 반면 UBS는 구독 경제 시장을 올해까지 1조5000억 달러로 예측하고 있죠. 단순 비교는 어렵지만, 구독 시장이 AI보다 약 40배나 큽니다. 구독 경제는 앞으로도 매우 중요한 분야가 될 겁니다. ❓책에서 AI는 '네트워크 효과'가 작동하지 않는다고 했는데요 🅰️ AI 산업은 기존 플랫폼과 달리 네트워크 효과가 거의 없습니다. 네트워크 효과란 사람들이 어떤 서비스를 쓸수록 그 서비스의 가치가 높아지는 구조를 말하죠. 하지만 AI의 경우, 주변에서 특정 모델을 쓴다고 해서, 반드시 그 모델을 써야 할 이유가 없습니다. 언제든 성능이나 가격을 보고 더 나은 모델로 바꿀 수 있기 때문입니다. 실제로 클로드, 미드저니 등 다양한 대체 모델들로 사용자가 급격히 이동하는 양상을 보이고 있습니다. ❓AI 학습과 데이터 확보 방식에도 변화가 있습니다. 🅰️ 맞습니다. AI 기업들이 학습 데이터를 확보하기 위해 언론사, 학술지, 논문 플랫폼 등에 돈을 지불하는 형태로 전환되고 있습니다. 단순히 데이터를 사는 것이 아니라, 꾸준히 접근권을 유지하는 방식으로 B2B 구독 시장이 생겨나고 있는 겁니다. 앞으로 AI 산업이 이 시장에서 다양한 모델을 만들어낼 가능성이 높습니다. 양질의 데이터 확보는 필수 입니다. ❓AI와 구독 경제가 결합하면 어떤 가능성이 열릴까요. 🅰️ 둘이 결합하면 ‘ID 경제’라는 새로운 개념이 등장할 수 있습니다. AI를 활용해 개인 맞춤형 분석과 서비스 제공이 가능한 산업을 말합니다. 예를 들어, 정치나 행정, 기업 경영 등 다양한 분야에서 시민이나 고객의 특성을 분석해 맞춤형 서비스를 설계할 수 있겠죠. 넷플릭스, 아마존 프라임, 애플 뮤직 등이 그 가능성을 잘 보여주고 있습니다. 미국 소프트웨어 개발 분야 구인공고 추이: 2022년 중반까지 급격히 증가하던 채용 수요는 이후 급감하여 2025년 현재는 팬데믹 이전 수준보다도 낮아졌다. 🟥장면5: 일자리가 바뀐다 반토막난 SW 일자리 VS 2천7백억 연봉 패키지 AI로 생산성이 급증하다보니, 인재 지형도 바뀌고 있습니다. 필요한 인재는 억만금을 주고서라도 영입하고, 그렇지 않은 인재는 가차없이 해고하는... 이상한 풍경이 펼쳐지고 있습니다. 마이크로소프트(MS)는 지난주 9000명에 달하는 직원을 구조조정했는데요. 전체 직원의 약 4%에 해당하는 인력이라고 합니다. SW 엔지니어 40%를... 특히 이번 해고는 엑스박스(Xbox)와 같은 게임 사업 부문에 집중된 것으로 알려졌습니다. 게임 부문 총괄인 필 스펜서 CEO는 “민첩성과 효율성을 높이기 위한 조치”라고 설명했습니다. 사실 마이크로소프트는 앞서 5월에도 6000명을 해고한 적이 있습니다. 특히 워싱턴주에 제출된 공식 문서에 따르면, 감원자 중 40%가 소프트웨어 엔지니어였습니다. 제품 관리자, 기술 프로그램 관리자 같은 중간 관리자 직군은 약 30%를 차지했는데요. 예상과 달리, 개발자 비중이 컸다는 점이 주변을 놀라게 했습니다. 감원 배경은 무엇일까요. 바로 AI를 위한 투자 때문이었습니다. AI 데이터센터에 대한 막대한 지출로 기업 수익률이 떨어지자, 조직 정비에 나선 것입니다. 1980년대 수준으로 후퇴 미국 노동통계국(BLS)에 따르면, 이미 작년 3월 기준으로 미국의 컴퓨터 프로그래머 고용 규모는 1980년대 초 수준까지 후퇴했습니다. 닷컴 버블 정점이었던 2000년대 초 70만 개에 달했던 프로그래밍 일자리가 현재 절반 수준으로 줄어들었다는 분석인데요. 메타의 마크 저커버그 CEO는 “AI를 활용한 개발 자동화에 따라, 소규모 정예 개발팀 구조로 전환이 불가피하다”고 밝힌 바 있습니다. 결국 더 적은 인력으로 더 많은 개발이 가능한 시대가 열리고 있다는 뜻이죠. 반면 초특급 인재는 수천억원을 주고서라도 영입을 하는 대상이 됐습니다. 와이어드에 따르면, 오픈AI가 지난주에 테슬라와 xAI 메타 등 경쟁사에서 근무하는 핵심 인력 4명을 전격 영입했는데요. 데이비드 라우 전 테슬라 소프트웨어 엔지니어링 부사장, 우데이 루다라주 전 xAI 인프라 엔지니어링 총괄, 안젤라 판 메타 AI 엔지니어 등입니다. 2750억 보상 패키지 아마도 오픈AI는 이들의 힘을 빌려 스타게이트 프로젝트에 박차를 가할 것 같아요. 초고급 인재 영입에 팔을 걷어 붙인 것은 오픈AI 뿐만은 아닙니다. 메타는 앞서 7명의 인력을 영입했는데요. 애플 AI 모델팀을 이끌던 루오밍 팡 전 수석 엔지니어에게 2억 달러 (2750억원)에 달하는 보상 패키지를 준다는 블룸버그 보도가 있었습니다. 🔎 크게보기 빅테크 기업의 인재 영입 전쟁과 구조조정 움직임을 보고 있노라면, 인재 시장이 '소수 정예' 중심의 채용 구조로 급속히 이동하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 기업들은 비용 절감을 위해 대규모 정리해고를 단행하면서도, 소수의 AI 고급 인재에 대해서는 수천억 원 보상을 제시하며 공격적으로 영입 중입니다. AI가 더 많은 일자리를 창출할 수 있을까요? 10년 전에도 AI 시대에 대비하라는 메시지가 있었습니다. Briefing ※ 붉은 제목을 누르면 상세 내용으로 연결됩니다. 에너지 10배 적게 쓰는 AI 모델 독일 인지과학자 키츠만 교수팀이 인간처럼 사물을 인식하는 인공지능, 전지형 위상 신경망(All-TNN)을 개발했다는 소식이 있었어요. 종전 CNN (Convolutional Neural Network)이 질감에 강한 반면, All-TNN은 위치와 같은 공간 정보를 중시한대요. 인간 인식과 더 유사한 분석을 수행할 수 있어요. 실험에서도 All-TNN은 CNN보다 인간의 인식 패턴과의 유사성이 3배 더 높게 나타났는데요. 다만 정확도는 CNN보다 낮아요. 하지만 All-TNN은 이미지의 핵심 부분에만 집중해 계산함으로써 기존보다 10배 이상 적은 에너지로도 작동할 수 있다고 합니다. 홍채인증으로 진짜 콘텐츠 가리기 AI로 만든 콘텐츠가 범람하자, 소셜미디어 레딧이 월드코인의 홍채 인증 기술을 도입하는 방안을 논의하고 있어요. 스티브 허프먼 CEO는 “레딧은 AI가 아닌 인간이 대화하는 곳”이라고 말했습니다. 메타와 같은 빅테크 기업이 AI가 만든 콘텐츠를 장려하는데 반해, 레딧은 진짜 인간이 만든 콘텐츠를 지키려 하는 것 같아요. 홍채 인증을 통해 진짜 사람이 쓴 진짜 이야기로 차별화하겠다는 메시지입니다. 챗GPT가 작동시키는 우주선 챗GPT가 설계한 우주선 자율주행 시스템이 경진 대회에서 2위를 차지했대요. MIT와 마드리드공대 연구팀은 텍스트 명령을 통해 우주선 기동을 제어하는 방식을 고안했어요. 챗GPT가 이를 효과적으로 수행했다고 합니다. 특히 시스템은 위성 추적, 탐지 회피 같은 복잡한 임무도 성공적으로 처리했는데요. 가장 큰 성과는 생성형 인공지능이 우주 제어 같은 고난도 분야에서도 활용 가능하다는 가능성을 보여줬다는데 있습니다.

2025년 4월, 한국 AI 업계를 뒤흔든 논쟁이 있었다. 네이버클라우드 김유원 대표가 던진 한 마디가 시작이었다. 그의 “외산 기술을 들여와 국산 상표를 붙인다고 소버린 AI(Sovereign AI)가 되는 건 아니다”라고 한 이 발언은 마이크로소프트와 손잡고 AI 서비스를 준비하는 KT를 겨냥한 것이었지만, 단순한 기업 간 경쟁을 넘어 한국이 직면한 기술 주권의 딜레마를 상징적으로 보여주었다. 이재명 정부는 최근 네이버의 하정우 AI센터장을 AI 미래기획수석으로 임명했다. 하 수석은 취임 전부터 “소버린 AI는 특정 기업의 어젠다가 아니라 국가 전체의 어젠다가 되어야 한다”고 강조해왔다. 그가 말하는 소버린 AI는 단순한 기술 국산화가 아니다. “정부는 육수를 제공하고, 민간은 음식을 만든다”는 그의 비유처럼, 데이터부터 인프라, 알고리즘, 윤리, 규제까지 포괄하는 총체적 AI 생태계를 의미한다. 소버린 AI: 21세기 기술 주권의 새로운 정의 소버린 AI의 개념이 글로벌 화두로 떠오른 것은 2022년 11월 챗GPT 출시 이후였다. 하지만 결정적 계기는 2024년 2월 두바이 세계정부정상회의에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 “모든 국가는 자체 지능 생산 능력을 가져야 한다”며 “데이터가 들어가면 지능이 나오는 ‘AI 팩토리’가 전력망이나 통신망처럼 필수 국가 인프라가 될 것”이라고 예언한 것이었다. 미국의 국제 문제 전문 싱크탱크인 대서양 협의회(Atlantic Council)는 소버린 AI를 ‘국가나 정치 연합의 법과 제도적 틀을 준수하며, 맥락적으로 적절하고 안전하며 경제적 가치를 창출하는 AI 개발’이라고 정의한다. 그리고 소버린 AI를 구현하기 위한 네 가지 핵심 축을 설명했다. 첫째는 합법성으로 현지 법규를 준수하는 것이고, 둘째는 경제적 경쟁력으로 국내 경제를 위한 가치 창출이며, 셋째는 국가 안보로 핵심 인프라를 보호하는 것이고, 넷째는 가치 정렬로 국가의 정치적·문화적 가치를 반영하는 것이다. 소버린 AI가 부상한 배경에는 복합적인 동기가 작용했다. 지정학적으로는 미국과 중국 기술 기업들의 AI 지배에 대한 우려가 컸다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등의 미국 기업들과 바이두, 알리바바와 같은 중국 기업들이 전 세계 AI 시장을 양분하는 상황에서 각국은 기술 종속이 곧 국가 주권의 침해로 이어질 수 있다는 위기감을 느꼈다. 경제적 동기도 강력했다. 글로벌 컨설팅그룹 맥킨지는 AI가 2040년까지 연간 15.5조 달러에서 22.9조 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예측했다. 이런 막대한 부가 소수 기업과 국가에 집중된다면, 나머지 국가들은 영원한 디지털 식민지로 전락할 수밖에 없다는 절박함이 있었다. 데이터 주권 문제는 더욱 첨예했다. 유럽연합(EU)의 일반 개인정보 보호법(Genderal Data Protection Regulation, 이하 ‘GDPR’)은 이미 데이터 현지화의 선례를 만들었고, 각국은 자국민의 데이터가 외국 기업의 서버에 저장되고 처리되는 것이 단순한 프라이버시 문제를 넘어 국가 안보의 문제임을 인식하기 시작했다. 문화적 동기도 무시할 수 없었다. 미국 영어 데이터로 훈련된 AI 모델들이 전 세계로 확산되면서, 각국은 자국의 언어와 문화, 가치관이 AI 시대에 소멸할 수 있다는 두려움을 느꼈다. 싱가포르의 시라이언(SEA-LION), 대만의 타이드(TAIDE, 태국의 타이푼(Typhoon) 등의 대형언어모델(LLM)은 모두 이런 문화적 위기의식에서 출발했다. 글로벌 AI 주권 전쟁의 세 가지 모델 이제 글로벌 AI 주권 전쟁에 나선 주요 국가들의 방법을 확인해 보자. 우전 미국의 AI 전략은 겉으로는 자유방임주의처럼 보이지만, 실제로는 정교하게 계산된 시장 주도 모델이다. 정부는 직접 나서지 않지만, 환경을 조성하고 전략적 지원을 아끼지 않는다. 2024년 기준으로 전 세계 AI 투자의 67%가 미국에 집중된 것은 우연이 아니다. 미국 정부의 역할은 세 가지로 요약된다. 첫째는 기초 연구에 대한 막대한 투자다. 국가 AI R&D 전략 계획을 통해 대학과 연구소에 수백억 달러를 지원한다. 둘째는 전략적 산업 정책이다. 칩스법은 단순히 반도체 공장을 미국에 유치하는 것이 아니라, AI 시대의 핵심 인프라를 장악하겠다는 의지의 표현이다. 셋째는 안보를 명분으로 한 기술 통제다. 중국에 대한 첨단 반도체 수출 금지는 경쟁국의 AI 개발을 원천 차단하려는 전략이다. 미국 모델의 강점은 속도와 규모다. 정부 관료주의에 얽매이지 않고 빠르게 혁신할 수 있고, 벤처캐피털의 막대한 자금이 위험한 도전도 가능하게 한다. 하지만 약점도 있다. 기업의 이익과 국가의 이익이 항상 일치하지는 않는다는 점이다. 실제로 많은 미국 AI 기업들이 중국 시장을 포기하지 못해 정부와 갈등을 빚고 있다. 반면 중국의 AI 전략은 미국과 정반대다. 당과 정부가 모든 것을 기획하고 지휘하는 ‘전국가적’ 접근이다. 2017년 발표된 ‘신세대 AI 발전계획’은 2030년까지 AI 분야 세계 1위가 되겠다는 야심찬 목표를 담고 있다. 이는 단순한 선언이 아니라, 구체적인 로드맵과 막대한 자금이 뒷받침된 국가 전략이다. 더 인상적인 것은 미국의 제재를 극복하는 방식이다. 최첨단 칩을 수입할 수 없게 되자, 중국은 두 가지 전략을 구사했다. 하나는 자체 개발이다. 화웨이의 어센드 칩은 처음엔 조롱받았지만, 2024년엔 엔비디아 GPU 성능의 70%까지 따라잡았다. 다른 하나는 효율성 혁신이다. 딥시크가 단 560만 달러로 경쟁력 있는 모델을 만든 것은 제약이 오히려 창의성을 자극할 수 있음을 보여주었다. 중국 모델의 장점은 일사불란한 실행력이다. 정부가 결정하면 모든 자원이 집중된다. 30개 이상의 도시에 대규모 컴퓨팅 센터를 건설하고, 100개 이상의 LLM이 경쟁하는 것도 이런 총력전의 결과다. 하지만 단점도 명확하다. 정부 주도의 비효율성, 창의성 부족, 그리고 국제적 고립이다. 중국 AI가 아무리 발전해도 서방 국가들은 안보를 이유로 채택을 거부하고 있다. 한편 EU는 기술도 자본도 부족하지만, 5억 명의 인구로 구성된 부유한 시장과 규제 권력을 무기로 독특한 전략을 구사한다. 2024년 8월 발효된 EU AI법(AI Act)은 세계 최초의 포괄적 AI 규제법으로, AI 시스템을 위험도에 따라 4단계로 분류한다. 일부 AI는 아예 금지되고, 고위험 AI는 엄격한 요구사항을 충족해야 하며, 모든 AI는 투명성 의무를 진다. 이 법의 진짜 힘은 역외 적용에 있다. EU 시장에서 사업하려는 모든 기업은 출신 국가와 관계없이 이 법을 따라야 한다. 위반 시 전 세계 매출의 7% 또는 3,500만 유로 중 높은 금액의 벌금이 부과된다. 이로 인해 GDPR이 전 세계 데이터 보호 표준이 된 것처럼, AI법도 글로벌 표준이 될 것으로 예상되고 있다. EU 모델의 강점은 가치와 신뢰다. ‘인간 중심 AI’, ‘신뢰할 수 있는 AI’라는 슬로건은 많은 국가들, 특히 민주주의 국가들에게 호소력이 있다. 기업들도 EU 인증을 받으면 신뢰성을 인정받는다. 하지만 약점은 속도다. 까다로운 규제는 혁신을 늦추고, 파편화된 시장은 규모의 경제를 어렵게 만들기 때문이다. 한국의 소버린 AI: 꿈과 현실 사이 이재명 대통령의 100조원 AI 투자 공약은 한국을 AI 강국으로 도약시키겠다는 야심찬 비전을 담고 있다. “국민들이 전자계산기를 쓰듯이 챗GPT를 무료로 쓸 수 있게 하겠다”는 약속은 AI 민주화의 이상을 보여준다. 최근 임명된 하정우 AI 미래기획수석이 제시하는 전략은 명확하다. 정부는 인프라를 제공하고, 민간은 혁신을 주도하는 역할 분담이다. 정부는 GPU 5만 개 확보, 국가 AI 데이터 집적 클러스터 조성, AI 고속도로 구축, AI 인재 10만 명 양성이라는 구체적인 목표를 세우고 추진 중이다. 이런 정부의 의지는 최근 더욱 구체화되고 있다. 2025년 6월 시작된 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트가 대표적이다. 정부는 7월 21일까지 사업자를 모집해 8월에 5개 팀을 선정할 예정이며, 선정된 팀에게는 최신 GPU 1만 장을 포함한 집중 지원을 약속했다. 이는 정부가 단순한 구호를 넘어 실질적인 지원에 나섰다는 신호로 보인다. 하지만 현실적인 과제들은 여전히 산적해 있다. 2025년 예산 편성 과정에서 AI 관련 예산 확보가 쉽지 않은 상황이다. 기획재정부는 국가채무가 이미 1,200조원을 넘어선 상황에서 대규모 재정 투입에 신중한 입장을 보이고 있다. 특히 수익 회수가 불확실한 첨단산업 투자에 대한 우려가 크다. 더 큰 과제는 민간 투자 유치다. 정부는 100조원 중 상당 부분을 민간에서 조달할 계획이지만, 민간은 정부의 확실한 의지와 초기 투자를 확인하고 싶어 한다. “정부가 먼저 움직여야 민간도 따라온다”는 것이 업계의 일관된 요구다. 기업들의 생존 전략 정부의 소버린 AI 프로젝트 공모를 앞두고 한국 기업들의 경쟁이 치열해지고 있다. ‘바늘구멍’으로 비유되는 5개 팀 선정을 위해 각 기업은 협력관계 구축과 차별화 전략으로 승부수를 던지고 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 LLM 기업과 AI 반도체 업체 간의 전략적 제휴다. SK텔레콤은 AI 팹리스 업체 리벨리온과 손잡고, 리벨리온의 NPU ‘아톰’을 자사 LLM ‘A.X 4.0’에 접목하는 테스트를 진행 중이다. 업스테이지는 퓨리오사AI와 협약을 맺고 자체 LLM ‘솔라’를 퓨리오사의 차세대 NPU ‘레니게이드’에 최적화할 계획이다. 코난테크놀로지도 리벨리온과 협력해 ‘코난 AI 스테이션 서버’를 공개했다. 업계는 이를 “LLM과 NPU 업체 간의 협력은 정부의 의도를 파악한 정석적 공략법”으로 평가한다. 네이버와 LG AI연구원은 ‘양강’으로 꼽힌다. 네이버는 하이퍼클로바X의 경량화 버전인 ‘HyperCLOVA X Seed’를 2025년 4월 오픈소스로 공개하며 생태계 확장에 나섰다. 20년간 축적된 네이버 검색, 블로그, 카페 데이터를 활용해 한국 특유의 언어 습관과 문화적 맥락을 이해하는 AI를 만들어가고 있으며, 공공 부문으로의 확산도 시도 중이다. LG AI연구원은 최근 국내 첫 추론형 AI ‘엑사원 딥’을 선보이며 기술력을 과시했다. 그룹 계열사 현장에 온디바이스 형태로 모델을 탑재하고, 임직원용 AI 에이전트 도입을 추진하는 등 산업 현장 적용에서 강점을 보이고 있다. 적은 개발비로도 글로벌 수준의 성능을 달성한 효율성이 주목받고 있다. KT는 독특한 포지션을 취하고 있다. 마이크로소프트와의 파트너십을 유지하면서도 자체 역량 강화에 나섰다. GPT-4o 기반 ‘GPT-K’ 출시 시기를 조정하고, 자체 LLM ‘믿음’의 차기 버전 성능을 끌어올리는 데 집중하고 있다. “핵심은 엔진이 아니라 데이터 통제권”이라는 기존 입장을 유지하면서도, 독자 모델 개발의 필요성을 인식한 것으로 보인다. SK텔레콤은 ‘AI 피라미드 2.0’ 전략을 더욱 구체화하고 있다. 울산 대형 데이터센터 구축과 함께 독일 도이치텔레콤을 비롯해 이앤그룹, 싱텔그룹, 소프트뱅크 등과 글로벌텔코AI얼라이언스를 결성해 글로벌 경쟁력을 높이고 있다. 또한 리벨리온과의 협력으로 국산 AI 반도체 생태계 구축에도 앞장서고 있다. 삼성전자는 온디바이스 AI라는 차별화된 길을 걷고 있다. ‘가우스’ 모델을 갤럭시 스마트폰에 탑재해 인터넷 연결 없이도 작동하는 AI를 구현했다. 삼성SDS는 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’로 금융과 공공 부문에 특화된 서비스를 제공하며, 기업용 AI 시장을 공략하고 있다. 카카오는 오픈AI와 전략적 제휴를 맺었던 경험을 바탕으로, 자체 LLM ‘카나나’의 한국어 성능을 적극 홍보하고 있다. ‘오케스트레이션 전략’으로 자체 모델과 글로벌 모델을 유연하게 활용하며, 포털 서비스 ‘다음’을 별도 법인 ‘AXZ’로 분사해 AI 기능을 강화하고 있다. 업계의 엇갈린 전망 한국의 소버린 AI 전략에 대해 업계의 의견은 크게 갈리고 있다. 지지하는 쪽에서는 필연성을 강조한다. 유럽이 이미 조 단위 투자로 AI 독립을 추진하고 있고, 일본도 전용 모델을 만드는 등 세계 각국이 저마다의 소버린 전략을 구체화하는 상황에서 한국도 서둘러야 한다는 입장이다. 특히 ‘월드 모델’ 같은 차세대 AI 개념은 아직 글로벌 시장에서도 초기 단계이므로, 한국이 기술 선도국으로 전환할 수 있는 기회가 될 수 있다고 강조한다. 안보 측면을 우려하는 목소리도 크다. 미국이 AI를 경제가 아닌 안보 관점에서 접근하기 시작했고, AI 역량의 유무가 곧 국가 안보와 직결되는 시대가 왔다는 것이다. 현재는 누구나 선진국 AI를 사용할 수 있지만, 이런 개방성이 언제까지 지속될지 알 수 없으므로 자체 생태계 구축이 필수라는 주장이다. 반면 비판적인 시각도 만만치 않다. 일각에서는 현재의 GPU 집중 투자가 2-3년 후에는 시대에 뒤떨어진 전략이 될 수 있다고 경고한다. 앞으로는 GPU보다 메모리가 중요해지고, 메모리 안에 GPU 기능이 통합되는 시대가 올 것이므로, 하드웨어보다는 소프트웨어와 알고리즘에 투자해야 한다는 의견이다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 이런 논쟁 속에서 하나의 시금석이 될 전망이다. 5개 팀 선정과 GPU 1만 장 지원이 실제로 얼마나 의미 있는 성과로 이어질지, 그리고 LLM 기업과 AI 반도체 업체 간의 협력관계 구축이 진정한 생태계 구축으로 발전할지가 한국 소버린 AI의 미래를 가늠하는 척도가 될 것이다. 2030년, 소버린 AI 앞에 놓인 세 갈래 길 그렇다면 향후 소버린 AI는 어떤 길을 걷게 될 것인가? 현재 3가지 정도의 시나리오를 생각할 수 있다. 첫 번째이자 가장 현실적인 시나리오는 세계가 몇 개의 AI 블록으로 나눠지는 미래다. 미국 블록, 중국 블록, EU 블록이 각각 폐쇄적 AI 생태계를 구축하고, 블록 간 데이터와 기술 교류는 극도로 제한된다. 이미 시작된 미중 기술 전쟁이 AI 전 분야로 확대되는 것이다. 현재의 징후들이 이를 뒷받침한다. 미국은 중국에 대한 AI 칩 수출을 금지하고, 중국은 데이터보안법으로 자국 데이터의 해외 이전을 차단했다. EU는 자체 AI법으로 독자적 규범을 만들며 미국 빅테크를 견제한다. 향후 각 블록은 자체 기술 표준을 개발하고, 인력 이동까지 통제하기 시작할 것이다. 이 시나리오에서 한국 같은 중간 국가들은 고통스러운 선택을 강요받는다. 미국 기술을 택하면 중국 시장을 잃고, 중국과 협력하면 서방의 제재를 받는다. 현재 반도체 산업에서 겪는 ‘샌드위치’ 딜레마가 AI 전 분야로 확대되며, 기업들은 시장별로 완전히 다른 AI 시스템을 구축해야 한다는 것이다. 두 번째는 소수 글로벌 빅테크 기업이 사실상 모든 AI 인프라를 장악하는 미래다. 각국의 주권은 형식적으로만 존재하고, 구글, 마이크로소프트, 메타 같은 기업들이 실질적 통제권을 행사한다. 이 시나리오는 이미 부분적으로 현실이 되고 있다. 엔비디아가 AI 칩 시장의 80%를 독점하고, 클라우드 빅3가 전 세계 AI 인프라의 70%를 차지하고 있는 현실이다. 각국은 ‘주권 클라우드’라는 이름의 패키지 상품을 구매해 형식적 주권을 유지하지만, 핵심 기술과 실질적 통제권은 여전히 빅테크가 쥐게 된다. 한국의 KT가 마이크로소프트와 손잡은 것처럼, 대부분의 국가는 비용과 기술력을 이유로 빅테크와의 협력을 선택한다. 이는 단기적으로는 효율적이지만, 장기적으로는 ‘디지털 식민지화’라는 위험 요소를 안고 있다. AI 발전 방향, 윤리 기준, 심지어 각국 AI 정책까지 소수 기업의 영향 아래 놓이게 된다. 마지막 세 번째는 각국이 진정한 AI 주권을 확보하면서도 국제 협력이 가능한 이상적 미래다. 이것이 바로 소버린 AI 운동이 궁극적으로 지향하는 목표다. 각국이 자국 언어와 문화에 최적화된 독자적 AI 생태계를 구축하되, 표준화된 프로토콜을 통해 필요시 협력하는 모델이다. 마치 오늘날 각국이 독립적인 인터넷 인프라를 운영하면서도 글로벌 네트워크로 연결되듯, AI도 ‘연합형 주권’ 체제를 구축한다. 한국은 고도로 발달한 한국어 AI를 보유하고, 일본은 일본 문화에 특화된 AI를, 인도는 22개 공용어를 이해하는 AI를 운영한다. 이들은 필요시 표준 API를 통해 소통하고 협력한다. 이 미래에서는 기술 다양성이 보장되고, 문화적 정체성이 보존되며, 어느 한 국가나 기업이 과도한 권력을 갖지 못한다. 네이버가 한국어 AI로 사우디에 수출한 것처럼, 각국은 자신의 강점을 살린 AI로 글로벌 시장에서 경쟁한다. 하지만 이 시나리오가 실현되려면 넘어야 할 산이 많다. 막대한 개발 비용, 기술 표준화의 어려움, 그리고 무엇보다 국가 간 신뢰 구축이 필요하다. 현재의 지정학적 긴장 속에서 이런 협력적 미래가 가능할지는 미지수다. 현실은 아마도 이 세 시나리오가 복잡하게 얽힌 형태가 될 것이다. 안보와 금융 같은 핵심 영역에서는 블록화가, 일반 비즈니스 영역에서는 빅테크 지배가, 그리고 문화와 언어 영역에서는 부분적 주권이 공존하는 ‘다층적 현실’이 펼쳐질 가능성이 크다. 한국의 선택은 이런 복잡한 현실 속에서 균형을 찾는 것이다. 완전한 독립도, 완전한 종속도 아닌, 전략적 자율성을 확보하면서도 실용적 협력을 추구하는 길. 그것이 100조원 투자가 진정으로 목표해야 할 방향일 것이다. 주권 없는 AI, AI 없는 주권 소버린 AI는 21세기 국가 경쟁력의 새로운 척도가 되었다. 불과 2년 전만 해도 생소했던 이 개념은 이제 70개국 이상이 추진하는 국가 전략이 되었고, 엔비디아만 해도 2024년 각국 정부로부터 100억 달러의 소버린 AI 관련 매출을 올렸다. 하지만 진정한 AI 주권이란 무엇일까? 단순히 자국산 모델을 갖는 것일까, 아니면 데이터를 통제하는 것일까? 어쩌면 답은 둘 다이면서 둘 다 아닐지도 모른다. 현실을 직시해야 한다. 한국이 약속한 100조 원(약 770억 달러)은 거액이지만, 미국 빅테크 기업들이 AI에 쏟아붓는 연간 투자의 극히 일부에 불과하다. 마이크로소프트 한 곳만 2024년 AI 인프라에 500억 달러를 투자하고, 메타는 400억 달러를 쓴다. 주요 빅테크 기업들의 AI 관련 투자를 합치면 연간 2,000-3,000억 달러에 달한다. 오픈AI와 마이크로소프트가 추진하는 스타게이트 프로젝트 하나만 5,000억 달러다. 이런 규모의 경쟁에서 우리는 무엇을 할 수 있을까? 중요한 것은 선택할 수 있는 능력이다. 필요할 때 자체 AI를 쓸 수 있고, 필요하면 글로벌 AI도 활용할 수 있는 유연성. 외부의 압력에 굴복하지 않고 자국민의 이익을 지킬 수 있는 협상력. 그리고 무엇보다 AI 시대에도 인간의 가치와 존엄을 지킬 수 있는 철학. 정답은 없지만 우리는 선택해야 할 시점에 놓여있다. 그리고 그 선택의 결과는 우리 모두가 짊어져야 한다. AI의 국적을 묻는 시대, 더 중요한 질문은 이것일지도 모른다. “우리는 어떤 미래를 원하는가?” 이 글을 쓴 변형균 퓨처웨이브 대표는 작가이자 미래경영 전문가로, 2015년부터 KT그룹의 AI·빅데이터 전략 수립을 시작으로 통신·의료·금융 분야 사업 혁신과 신사업 추진 경험을 갖고 있는 AI·데이터 트랜스포메이션 전문가다. KT에서 데이터 거버넌스, 빅데이터 기획, 데이터 트랜스포메이션, AI·빅데이터 서비스 및 디지털·바이오헬스 사업을 총괄하는 상무로 일했으며, BC카드에서 AI빅데이터본부장과 데이터사업본부장을 역임했다. 인간과 기계, 인간과 AI의 경계가 불분명해지는 AI 기술 혁명의 시대에 리더는 어떤 리더십과 마음가짐을 지녀야 하는지, 무엇이 인간이고 무엇이 인간이 아닌지에 대한 관심이 많다.

한국과학기술원(KAIST) 등 일부 연구 논문에 높은 평가를 유도하는 인공지능(AI)용 비밀 명령문이 적혀있는 것으로 확인됐다고 니혼게이자이신문(닛케이)이 30일 보도했다. 닛케이가 논문 사전 공개 사이트인 '아카이브'(arXiv)에 올라 있는 동료평가(peer-review) 전 논문을 조사한 결과 최소 8개국, 14개 대학의 연구 논문 17편 이상에서 '긍정적인 평가만 하고 부정적인 점은 거론하지 말라'는 식의 명령문이 적혀있는 사실이 확인됐다. 이들 논문은 한국 KAIST와 일본 와세다대, 미국 워싱턴대, 컬럼비아대, 중국 베이징대 등 연구자들이 집필했으며 대부분은 컴퓨터 사이언스 분야였다. 명령문은 사람의 눈에 띄지 않게 극히 작게 쓰여있거나 흰 바탕에 흰 글씨로 적혀있었다. 이와 관련해 문제의 KAIST 논문 공저자는 AI에 긍정적인 동료심사를 촉구한 것은 부적절했다며 게재 논문을 취하하겠다고 말했다. KAIST 홍보실은 "파악하지 못한 내용"이라며 "이번을 계기로 적절한 AI 활용 지침을 제정할 것"이라고 밝혔다고 닛케이는 전했다. 또 다른 문제 논문의 공저자인 와세다대 교수는 "AI를 사용하는 게으른 동료 평가자에 대한 대항 수단"이라고 말했다. 동료 평가자가 AI에만 논문 평가를 맡기는 것을 견제하려 했다는 취지다. 닛케이는 "동료 평가 과정에서 AI 이용을 둘러싼 찬반은 갈린다"며 "학술지나 학회에서 통일적인 규칙은 아직 없다"고 전했다. 경수현 특파원 evan@yna.co.kr

근 AI 기술이 빠르게 진화하면서, 사람처럼 자연스럽게 대화하는 AI가 새로운 연구 주제로 떠오르고 있다. 단순히 질문에 답을 하는 수준을 넘어, 대화 중 상대의 반응을 실시간으로 감지하고, 맥락에 맞춰 말을 조절하는 기술이 개발되고 있다. 특히 음성과 표정, 속도, 추임새까지 반영하는 방식으로 인간 대화의 복잡함을 모방하려는 시도가 활발하다. 서울대학교 컴퓨터공학과 김건희 교수도 이 분야에 주목하고 있다. 김 교수팀은 최근 사람의 말버릇, 추임새, 끼어들기 등 실제 대화에서 나타나는 행동을 AI가 이해하고 재현하는 음성 대화 생성 기술을 개발했다. 김 교수팀은 이 같은 기술을 개발하기 위해 세계 최대 규모의 대화 행동 기반 음성 데이터셋인 ‘Behavior-SD’를 구축했다. 약 10만 개의 대화 패턴과 2000시간 분량의 실제 음성 데이터를 수집해서 사람들이 대화 중 사용하는 말버릇, 추임새, 끼어들기, 감정 표현 등 세밀한 대화 행동까지 주석 처리했다. 기존 AI 모델이 정확한 문장을 인식하고 전달하는 데 집중했던 것과 달리, 이 데이터셋은 실제 사람 간의 대화를 보다 정교하게 재현할 수 있도록 설계됐다. 이 데이터를 바탕으로 개발된 ‘BeDLM(Behaviorally Aware Spoken Dialogue Model)’은 대형언어모델(LLM) 기반으로 대화 상대의 행동 패턴까지 고려해 대사를 생성하는 것이 특징이다. 이 모델은 상대방의 말하는 습관과 대화 흐름을 실시간으로 반영해 추임새를 넣거나 적절히 끼어들며, 기존 AI 대화 시스템이 보여주던 어색한 말투를 크게 개선했다. 덕분에 실제 사람처럼 자연스럽고 유연하게 대화를 이어가는 AI 구현이 가능해졌다. 이 연구는 미국 뉴멕시코주 앨버커키에서 열린 북미컴퓨터언어학회(NAACL) 2025에서 발표됐으며, 음성 처리 및 음성 언어 이해 분야 최고 논문상인 Senior Area Chair Award를 수상하는 성과를 거뒀다. 서울대학교 김건희 교수를 만나 이 기술의 핵심과 AI 대화의 미래를 들어봤다. 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학과 김건희 교수 AI, 눈치껏 말 끊고 화제 바꾼다 김 교수는 기존 AI 대화 시스템이 아직 사람처럼 자연스럽지 못하다고 지적했다. 그는 “원활한 커뮤니케이션을 위해서는 AI가 마치 사람과 같은 방식으로 음성 대화를 해야 한다”고 강조했다. 현재 AI는 사용자가 말을 마치면 AI가 대답하는 방식으로 작동한다. 그러나 실제 사람 간의 대화는 훨씬 복잡하다. 김 교수는 “내가 말을 하는 도중에도 상대방이 반응을 보이면 잠시 멈추거나 화제를 바꾸고, 필요에 따라 말을 끊고 다시 이어가기도 한다”고 설명했다. 이처럼 대화는 끊임없이 상대의 반응을 읽으며 조절된다. 김 교수는 “사람들 간의 대화는 매우 유연하다. 최근 LLM이 대화 내용을 생성하는 능력은 상당히 발전했지만, 이런 자연스러운 흐름을 구현하는 것은 여전히 어렵다”며 “그래서 말버릇, 추임새, 말 속도의 변화 등을 반영하는 대화 모델을 개발하고 있다”고 덧붙였다. 이를 위해 연구팀은 기존에는 존재하지 않던 새로운 데이터셋을 만들어야 했다. 김 교수는 “그동안 한 사람이 말하면 상대가 대답하는 데이터는 있었지만, 상대가 말하는 도중 짧게 반응하는 데이터를 찾기 어려워 새로 만들어야 했다”고 말했다. 데이터 구축 과정은 상당히 복잡했다. 김 교수는 “먼저 기존 대화를 기반으로 어느 시점에 반응을 넣을지 예측하고, 긍정적 반응이나 부정적 반응, 중간에 질문하는 반응 등을 추가해 데이터를 변형했다”고 설명했다. AI가 예측한 데이터라 하더라도 최종 검증은 사람이 담당한다. AI가 어느 시점에 반응해야 하는지 높은 정확도로 예측해도 10% 정도는 오류가 발생하기 때문에 사람이 직접 확인하고 보정하는 과정이 필요하기 때문이다. 이처럼 자연스러운 대화를 가능하게 하려면 결국 대량의 고품질 데이터가 필수적이다. 김 교수는 “지금 AI 분야에서 가장 중요한 것은 양질의 데이터”라고 강조했다. 과거에는 인터넷에서 데이터를 수집해 사용할 수 있었지만, 현재는 의료, 국방 등과 같은 특정 영역에 대한 고도의 전문화된 데이터가 필요하다. 그는 “AI가 한단계 더 도약하기 위해서는 정말 큰 비용을 들여 각각의 영역에 맞춰진 고품질 데이터를 확보해야 하는 시점에 도달했다”고 설명했다. 김 교수는 연구 과정에서 가장 인상 깊었던 순간으로 BeDLM 모델이 처음으로 자연스럽게 추임새를 넣고 끼어드는 대화를 만들어낸 때를 꼽았다. 그는 “단순히 텍스트를 음성으로 바꾸는 것이 아니라, 대화의 맥락과 감정을 반영해 살아있는 듯한 대화를 만들어내는 모습을 보고 기술의 가능성을 실감했다”고 말했다. 이 기술을 구현하는 과정은 순탄치 않았다. 김 교수는 “두 사람의 발화가 겹치거나 끼어들기가 포함된 대화는 기존 LLM으로는 자연스럽게 생성하기 어려웠고, 문맥을 반영하는 데 한계가 있었다”고 설명했다. 이를 해결하기 위해 팀은 발화를 시계열로 직렬화하면서도 끼어들기와 겹침을 효과적으로 표현할 수 있도록 ‘Streamlined unit’ 구조를 고안했다. 이는 두 화자의 발화를 각각 분리된 채널로 처리하는 기존의 방식에서 벗어나 두 화자의 대화 내용을 하나의 시퀀스로 정렬해 겹침 발화나 백채널, 침묵 등을 모델링하는 방식이다. 그는 “새로운 방식이라 처음에는 팀원들 간 의견 차이도 있었지만 최종 결과를 확인했을 때 모두 큰 성취감을 느꼈다”고 회상했다. 단 10문장으로 완성되는 ‘가짜 내 목소리’ 현재 김 교수는 이 기술이 상용화에 한 걸음 더 다가섰다고 보고 있다. 그는 “지금 GPT도 대화는 잘 따라오지만, 사람처럼 자연스럽게 말하는 느낌은 아직 부족하나 현재의 발전 속도를 감안하면 1~2년 내에는 사람과 거의 비슷한 수준의 자연스러운 대화가 가능해질 것으로 예상한다”고 말했다. 다만, 기술 발전의 이면에는 악용 가능성도 있다. 김 교수는 “10문장 정도 녹음하면 누구의 목소리라도 복제할 수 있다. 전화 통화 수준에서는 가족조차 속일 수 있는 수준이다. 사람은 시각에 많이 의존하기 때문에 목소리만 듣는 통화에서는 오히려 더 쉽게 속을 수도 있다”고 우려를 나타냈다. 그러나 이렇게 발전한 기술은 상담이나 돌봄 분야에서는 오히려 긍정적인 가능성을 열어준다. 김 교수는 “사람들은 진실된 대화를 자주 하지 않지만, AI는 지치지 않고 항상 친절하게 대응할 수 있다. AI 친구 5명과 함께 사는 시대도 머지않았다”고 덧붙였다. AI 기술 발전 속도는 결국 투자 여력에 좌우된다고 김 교수는 주장했다. 그는 “미국과 중국이 앞서가는 이유는 막대한 자본을 투입하기 때문이다. 한국도 인재 수준은 뒤지지 않지만, 대규모 투자가 부족하다”고 지적했다. 앞으로 김 교수는 멀티모달 대화형 AI에 도전하고 싶다는 계획을 밝혔다. 그는 “음성뿐 아니라 표정, 제스처 등 시각 정보를 통합해 인간 대화를 더욱 정교하게 모방하는 AI를 개발하고 싶다”면서 “사용자의 감정을 정확히 인지해 대화 방식을 조절하는 감성 대화 AI 연구도 깊이 있게 진행하고 싶다”고 말했다. 김 교수는 끝으로 “AI는 단순한 기술이 아니라 인간과 기업의 소통 방식을 바꾸는 커다란 흐름이다. 변화를 얼마나 빠르게 준비하느냐가 경쟁력을 결정할 것”이라고 강조했다. 김건희 교수는 KAIST에서 기계공학 학·석사를 마친 후, 카네기멜론대학교 로봇공학 석사 및 컴퓨터과학 박사를 취득했으며, 이후 한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구센터와 디즈니리서치에서 연구원으로 활약했다. 2015년 서울대학교 컴퓨터공학부에 교수로 부임한 이래, 컴퓨터 비전, 머신러닝, 자연어처리 분야에서 매년 7~11편의 국제 학회 논문을 발표해 왔다. 최근에는 세계 최대 규모의 대화 행동 기반 음성 데이터셋 ‘Behavior-SD’를 구축하고, 이를 바탕으로 한 AI 대화 모델 ‘BeDLM’을 개발해 국제학회에서 최고 논문상을 수상하는 등 주목할 만한 성과를 거두고 있다.