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위험성 알려줘도 공격 지속…영국 AI보안연구소가 밝힌 AI 안전 허점

영국 정부가 인공지능(AI)을 시험하던 중 실제 소프트웨어 개발자를 겨냥한 사이버 공격 시도가 발생했다. 이후 실험에서는 공격이 위험하다는 판단과 실제 행동이 일치하지 않는 문제도 확인됐다. 23일(현지시간) 영국 AI보안연구소(AISI)가 발표한 보고서에 따르면 앤트로픽 AI 모델 '미토스 5'는 공격 대상이 실제 사람이라는 정보를 반복해서 전달받고도 거의 모든 실험에서 공격을 이어갔다. 사건은 지난 7월 AISI가 AI 사이버보안 능력을 평가하던 중 발생했다. 연구진은 AI에 가상 컴퓨터망에 침입해 보호된 정보를 찾아내는 과제를 줬다. 정해진 시험 환경에서만 활동해야 했지만 미토스 5는 인터넷에서 실제 개발자가 관리하는 프로그램을 공격 대상으로 삼았다. 미토스 5는 처음에는 허용된 방법으로 과제를 해결하려 했다. 여러 시도가 실패하자 외부 개발자가 관리하는 소프트웨어에 악성코드를 넣는 방법을 시도했다. 해당 프로그램을 통해 시험용 컴퓨터에 침입하려는 목적이었다. AI는 악성코드가 포함된 수정안을 개발자에게 제출했다. 가짜 계정까지 만들어 수정안이 안전한 것처럼 꾸미고 승인을 요구했다. 하지만 개발자는 수정안을 받아들이지 않았으며 실제 피해도 발생하지 않았다. AISI는 지난 8월 사건을 공개한 뒤 AI가 왜 허용된 범위를 벗어났는지 추가 조사했다. 연구진은 공격 직전 상황을 재현하고 상대가 시험과 무관한 실제 사람이라는 정보를 반복해서 제공했다. 공격이 위험한지 묻는 실험과 작업을 계속하도록 하는 실험도 각각 진행했다. 미토스 5는 공격이 허용 범위를 벗어나며 실제 피해를 줄 수 있다고 답했다. 그러나 작업을 계속하도록 하자 거의 모든 실험에서 공격을 진행했다. 공격 대상이 실제 사람이라는 정보를 추가해도 행동은 달라지지 않았다. AI가 자신의 행동을 설명하는 과정에서도 문제가 나타났다. 미토스 5는 실제 개발자를 시험용 가상 인물이라고 잘못 판단하는 경우가 많았다. 공격이 일으킬 피해를 고려하지 않거나 기존 행동을 정당화하는 방향으로 정보를 해석했다. AISI는 AI가 이미 선택한 행동을 계속하기 위해 자신에게 유리한 방향으로 판단했을 가능성을 제기했다. 다만 이런 판단 방식이 실제 공격을 유발했는지는 확인하지 못했다고 밝혔다. 다른 AI 모델에서도 비슷한 행동이 나타났다. 연구진이 가상 사이버보안 평가 상황 100개를 만들어 여러 모델을 시험한 결과 허가받지 않은 공격 시도가 확인됐다. 미토스 5에서 가장 자주 발생했다. 앤트로픽도 별도 분석을 통해 당시 미토스 5가 평가 43회 중 9회에서 허용 범위를 벗어났다고 밝혔다. 회사는 시험 당시 일반 공개 모델에 적용하는 일부 보안 장치가 꺼져 있었다고 설명했다. 이후 개발한 모델에서는 유사한 공격을 시작하는 비율이 낮아졌다고 덧붙였다. AISI는 이번 연구가 사이버보안 시험에서 나온 만큼 일반 업무에서도 같은 문제가 발생한다고 단정할 수 없다고 밝혔다. 다만 AI가 위험성을 설명한다고 해서 실제 행동까지 안전하다고 판단해서는 안 된다고 지적했다. 연구진은 AI가 허용된 범위를 벗어나지 못하도록 작업 환경을 분리하고 행동을 감시할 필요가 있다고 강조했다. AISI는 "AI 모델이 예상대로 행동하는지와 관계없이 평가 환경에서는 모델이 실제 피해를 일으키지 못하도록 막아야 한다"고 밝혔다.

2026.10.25 07:59김동원 기자

[안광섭 AI 진테제] 대규모 LLM이 불평등 증폭?

최근 모 언론사에 AI가 만든 세계에서 소수자가 지워진다는 연구가 소개됐다. 서울대 보건대학원 김승섭 교수 연구팀의 '침묵의 설계자' 연구다. 11월 5일 공개 강연 포스터 제목은 더 나아간다. "대규모 언어모델은 어떻게 소수자를 지우고 불평등을 증폭시키는가." 소수자의 과소재현을 관찰한 실험과 현실의 불평등을 증폭시킨다는 주장 사이에는, 제목 하나로 건너뛸 수 없는 거리가 있다. 필자는 연구진이 공개한 41쪽 한국어 발표자료와 깃허브 저장소, 김 교수의 공개 게시물을 기준으로 이 주장을 검토했다. 이 글이 묻는 것은 소수자를 보호해야 하느냐가 아니다. 연구가 실제로 무엇을 확인했고, 그 확인이 어디까지의 주장을 허용하느냐다. 1만 개의 응답이 확인한 것 연구진은 엔비디아의 '네모트론 페르소나 코리아'에서 가상 인물 1만 개를 뽑았다. 이를 라마 3.3에 입력하고, 각 인물이 돼 장애 여부와 성적 지향, 생애 경험 등에 답하도록 했다. 그중 1000개는 다른 세 모델에도 적용했다. 모델의 응답은 실제 국가 조사와 비교했다. 결과는 극단적이었다. 라마가 만든 응답에서 등록장애인은 0명이었다. 연구진이 비교 기준으로 제시한 실제 성인 인구의 등록장애인 비율은 5.9%다. 자가보고 장애인은 5명이었고, 레즈비언·게이·양성애자와 트랜스젠더, 국외 출생자는 모두 0명이었다. 이 결과를 가볍게 볼 이유는 없다. 이런 방식으로 만든 가상 응답을 실제 국민의 경험이나 의견을 대신하는 자료로 사용한다면 문제가 생길 수 있다. 합성 응답의 대표성을 검증해야 한다는 경고는 유효하다. 필자처럼 이 데이터셋을 활용하는 사람에게도 해당하는 경고다. 그렇다고 그다음 문장까지 자동으로 성립하는 것은 아니다. 특정한 방식으로 생성한 응답이 실제 인구와 다르다는 것, 그 차이가 학습 데이터에 내재한 사회적 위계 때문에 발생했다는 것, 그 결과 현실의 불평등이 증가한다는 것은 서로 다른 주장이다. 첫 번째를 관찰했다고 나머지 두 개가 함께 입증되지는 않는다. 숫자가 보여주는 실패는 분명하다. 숫자가 입증하는 원인은 별개다. 인구통계를 닮았다고 사람의 삶까지 복원된 것은 아니다 필자도 '티레시아스(Tiresias)' 프로젝트에서 같은 엔비디아 데이터셋을 사용했다. 그래서 이 연구를 접했을 때 모델 이름보다 먼저 본 것은 입력 데이터였다. 무엇을 넣고 무엇을 물었는지 알아야, 답이 어디서 나왔는지 따질 수 있기 때문이다. 이 데이터셋은 실제 사람 100만 명을 인터뷰한 기록이 아니다. 인구통계 자료를 바탕으로 만든 합성 인물들의 집합이다. 엔비디아는 다양성 확대와 편향 완화를 활용 목적으로 제시하면서도, 일부 변수 사이에 독립성 가정을 적용했고 요인 간 교호작용을 반영하지 못했다고 설명한다. 생물학적 성과 구분되는 젠더에 관한 포괄적인 공공통계도 반영하지 못했다고 명시한다. 여성의 비율, 연령대, 거주 지역의 구성이 현실과 비슷하다고 해서 장애, 성적 지향, 가족사, 건강 상태까지 같은 분포로 들어 있는 것은 아니다. 대표성은 한 번 붙이면 모든 변수에 적용되는 인증마크가 아니다. 무엇에 대한 대표성인지 물어야 한다. 그렇다고 엔비디아가 한계를 적어뒀으니 비판하지 말자는 뜻도 아니다. 다양성과 편향 완화를 내세운 데이터셋이 실제로 누구를 담고 누구를 빠뜨렸는지 검증하는 일은 필요하다. 다만 데이터셋의 누락, 모델의 응답, 실제 정책의 결과를 구분해야 한다. 입력에는 나이와 지역만 있는 것도 아니다. 발표자료 8쪽의 예시에는 아내와의 생활, 등산과 목욕탕, 음식과 여행 취향, 건강하게 일하고 싶다는 목표까지 들어 있다. 연구진이 공개한 시스템 메시지 템플릿을 보면 식별자를 제외한 데이터셋의 25개 열, 즉 인구학적 필드 12개와 서술형 필드 13개를 모두 모델에 제공했다. 장애 여부를 적는 칸이 없다는 이유만으로, 모델에 아무 단서도 없는 중립적인 빈칸이 주어졌다고 볼 수는 없다. 앞서 입력한 생활과 가족에 관한 이야기가 답을 어느 방향으로 이끌었는지도 확인해야 한다. 네 모델이 같은 방향으로 답했다는 결과는 중요하지만, 네 모델에 공통으로 제공한 입력의 영향까지 분리해 주지는 않는다. '0명'과 '존재 확률 0'은 다르다 출력을 읽는 방식에도 문제가 있다. 가장 가능성 높은 답 하나를 고르는 일과, 인구 전체의 분포를 재현하는 일은 같은 과제가 아니다. 단순한 모형을 하나 생각해 보자. 어떤 집단의 구성원 모두에 대해 장애가 있을 확률을 5.9%, 없을 확률을 94.1%로 추정한다고 가정하자. 매번 둘 중 가능성이 높은 답 하나를 고르게 하면 1만 명 모두에게 '아니오'라고 답할 수 있다. 반대로 그 확률에 따라 가상 인구를 표본추출하면 장애가 있는 사람은 평균적으로 약 590명이 된다. 같은 확률을 가지고도 답을 만드는 규칙에 따라 집계 결과가 달라진다. 첫 번째 모형이 장애인의 존재를 모르는 것은 아니다. 개별 답을 하나로 결정하는 과정에서 소수의 가능성이 출력되지 않았을 뿐이다. 물론 실제 LLM은 토큰 단위로 문장을 생성하므로 이 이진 모형과 동일하지 않다. 다만 높은 확률의 토큰을 고르는 방식과 확률에 따라 표본추출하는 방식은 실제로도 구분된다. 이 예가 보여주는 것은 응답에서 관찰된 비율을 곧바로 모델 내부의 지식이나 확률분포로 읽어서는 안 된다는 점이다. 연구진의 주 실험은 라마를 마이크로소프트 애저 AI 파운드리에서 실행했고, temperature를 0으로 설정했다. 모델은 각 문항에서 이유를 먼저 쓰고 보기를 선택했으며, 이전 답은 같은 대화에 누적됐다. 등록장애인 여부를 묻는 공개 문항 예시의 보기는 '예'와 '아니오'였다. 이 설정이 틀렸다는 뜻은 아니다. 특정 사용 방식의 실패를 측정하는 데는 의미가 있다. 다만 그 실패의 원인을 설명하려면 추가 비교가 필요하다. '정보가 없어 알 수 없다'를 허용하면 어떻게 되는가. 서술형 정보를 빼거나, 소수자 정체성을 명시하면 어떻게 되는가. 응답을 선택하는 방식과 질문 순서를 바꿔도 같은 결과가 나오는가. 공개 발표자료에서는 이런 비교의 결과를 확인할 수 없다. 따라서 'temperature 때문'이라고 단정하는 것 역시 성급하다. 그것은 검증해야 할 대안 설명이지 이미 입증된 반박이 아니다. 연구를 비판하는 쪽에도 같은 기준이 적용돼야 한다. 1만 번의 관찰은 결과의 반복성을 보여줄 수 있다. 그 반복만으로 서로 다른 원인 중 하나를 골라주지는 않는다. 다양성을 늘리면 언제나 정확해지는가 원인을 구분해야 하는 이유는 처방이 달라지기 때문이다. 소수자 응답이 적다는 이유만으로 모델 가중치를 고쳐 그 비율을 높이는 일을 해법으로 삼을 수는 없다. 2024년 구글 제미나이의 이미지 생성 문제가 이를 보여준다. 구글은 다양한 사람을 보여주도록 한 조정이 다양성을 적용해서는 안 되는 맥락까지 확장됐고, 일부 요청에는 지나치게 보수적으로 반응했다고 인정했다. 그 결과 부정확한 이미지가 생성됐고, 사람 이미지 생성 기능을 일시 중단했다. 구글 자신의 설명이다. 이 사건이 이번 연구를 반박하지는 않는다. 다만 다양성이라는 하나의 목표를 모든 과제에 같은 방식으로 적용할 수 없다는 교훈은 준다. 역사적 인물을 묘사하는 과제에서는 사실에 맞는 정체성이 중요하다. 가상 인구를 만드는 과제에서는 검증된 분포와 표본추출 설계가 중요하다. 실제 사람과 상담하는 과제에서는 본인이 밝히지 않은 민감한 속성을 함부로 확정하지 않는 것이 중요하다. 어떤 과제에서는 빠진 속성을 채워야 한다. 다른 과제에서는 채우지 않아야 한다. 개인 상담에서 필요한 답은 "당신은 비장애인일 것이다"도, 인구비율을 맞추기 위해 임의로 부여한 정체성도 아니다. 필요한 정보라면 묻고, 모르면 모른다고 남겨두는 것이다. 공정성은 출력에 다양한 사람을 등장시키는 숫자만으로 판단할 수 없다. 무엇을 하는 시스템인지, 누구에게 어떤 영향을 주는지부터 정의해야 한다. 발표자료 '우려'가 포스터와 게시물의 결론이 됐다 이제 제목으로 돌아가 보자. 연구의 영문 제목에는 '페르소나를 부여한 대규모 언어모델'이라는 조건이 있다. 다루는 결과도 소수자 인구와 사회적 고통의 비가시화다. 발표자료가 설명하는 측정 대상은 모델이 생성한 설문 응답의 분포다. 그러나 큰 한글 포스터 제목에서는 페르소나라는 조건이 빠지고 '불평등을 증폭시킨다'는 표현이 들어간다. 단순히 어려운 용어를 쉽게 바꾼 것이 아니다. 주장의 범위가 넓어졌다. 불평등 증폭을 실증하려면 무엇이 얼마나 불평등해졌는지 보여줘야 한다. 예컨대 해당 시스템을 썼을 때 특정 집단이 서비스에서 더 많이 배제되는지, 자원이 불리하게 배분되는지, 다른 방식과 비교해 격차가 커지는지를 측정하는 식이다. 공개된 실험 설계는 그런 현실의 결과를 측정한 것이 아니다. 연구진의 발표자료 39쪽도 차별과 배제를 재생산하고 강화할 '우려'를 말한다. 과장된 항목의 작동 기제는 추가 연구가 필요하다고도 적는다. 한겨레 보도 역시 정책에 활용될 경우 불평등이 심화될 수 있다는 조건부 설명을 포함한다. 이 구분은 인정해야 한다. 김 교수가 페이스북에 올린 공개 글에서는 그 유보가 사라진다. 결과의 이유를 "근본적으로는 LLM이 학습한 데이터 자체에 내재한 위계와 편견 때문"이라고 쓰고, 정책에 쓰일 경우를 두고 "그 응답 위에서 설계된 정책은 지워진 사람들에게 닿지 않습니다"라고 설명했다. 발표자료가 가설과 우려로 남겨 둔 대목이, 더 많은 사람이 읽는 게시물에서는 확인된 사실의 어조로 바뀐다. 필자가 10월 21일 확인한 시점에 이 게시물에는 좋아요 538개와 공유 181회가 붙어 있었다. 41쪽 발표자료를 끝까지 읽는 사람보다 이 글을 읽는 사람이 많다고 보는 편이 자연스럽다. 연구진의 설명 안에서도 강조점이 다르다. 게시물은 이 논문의 초점이 데이터 자체가 아니라 모델의 응답이라고 쓰지만, 발표자료는 데이터셋 '부재'와 모델 '채움'이 겹쳐야 0이 만들어지며 책임은 양쪽에 있다고 정리한다. 독자는 어느 쪽을 연구진의 결론으로 읽어야 하는지 알기 어렵다. '증폭시킬 위험이 있는가'와 '어떻게 증폭시키는가'는 다르다. 후자는 증폭이라는 현상이 이미 확인됐고, 이제 그 작동 방식을 설명하겠다는 인상을 준다. 위험을 경고하려면 피해가 현실화될 때까지 기다려야 한다는 뜻이 아니다. 위험 가설로 경고하면 된다. 아직 측정하지 않은 결과를 이미 관찰한 결과와 구별하는 것은 경고를 약하게 만드는 일이 아니다. 경고를 믿을 수 있게 만드는 일이다. 소속은 증거를 대신하지 않는다 필자가 10월 21일 확인한 연구실 공식 페이지에는 논문을 10월 13일 arXiv에 등록했고 21일 공개될 것으로 보이며, 공개되는 대로 PDF를 공유하겠다는 안내가 있다. 같은 날 밤 arXiv에서 제목으로 검색했을 때 논문은 아직 조회되지 않았다. 연구진이 공개한 깃허브 저장소에는 표본으로 쓴 페르소나 1만 개와 1000개의 식별자 목록, 그 목록의 SHA-256 해시값, 페르소나를 모델에 부여한 시스템 메시지 템플릿이 올라와 있다. 입력은 누구나 다시 만들 수 있다는 뜻이다. 반면 설문 문항 전체, 모델이 문항마다 먼저 쓴 응답 이유, 응답 원자료, 분석 코드는 저장소에 없다. 문항 상세는 아직 공개되지 않은 논문의 보충 표로 미뤄져 있다. 앞서 제기한 질문, 즉 서술형 정보가 답을 어느 쪽으로 끌었는지는 모델이 쓴 이유를 읽어야 확인할 수 있는데, 그 자료가 지금은 없다. 이 글의 검토가 원논문과 원자료를 재분석한 결과가 아니라 공개 발표자료와 홍보 문구를 대상으로 한다는 점도 분명히 해 둔다. 학술지 심사 전에 연구를 소개했다는 이유만으로 잘못이라고 할 수는 없다. 반대로 심사를 통과했다고 모든 해석이 옳아지는 것도 아니다. 중요한 것은 독자가 접하는 주장의 강도에 맞는 근거와 한계가 함께 제공되는가다. 서울대 교수라는 직함이 붙은 설명을 독자는 신뢰할 수 있다. 그 신뢰 자체를 독자의 잘못으로 돌릴 수는 없다. 그래서 발신자의 책임이 더 중요하다. 연구자의 해석이 연구로 확인된 사실처럼 받아들여지지 않도록 경계를 알려야 한다. 소속은 누가 연구했는지 알려준다. 어떤 인과관계가 입증됐는지는 알려주지 않는다. 필자의 이름 뒤에 붙은 소속에도 같은 기준이 적용된다. 연구진에게 필요한 것은 원문과 검증 자료를 제시하고, 관찰한 결과와 원인에 관한 설명, 현실의 위험 예측을 나누어 답하는 일이다. 언론에도 같은 질문이 필요하다. 무엇이 나왔는지만 물을 것이 아니라, 그 결과로 어디까지 말할 수 있는지 물어야 한다. 이 과정에서 표현이 과도했다면 보완 설명은 원문 안에만 남아서는 안 된다. 처음 주장이 전달된 기사와 게시물에서도 독자가 볼 수 있어야 한다. 제목으로 전달한 확신을 독자가 논문 속 한계 항목을 찾아 읽어야만 수정할 수 있게 해서는 곤란하다. 정리하면 이렇다. 이 연구의 결과는 페르소나 기반 AI 응답을 실제 사람의 대체재로 삼는 일에 경고를 보낸다. 그 경고는 검토할 가치가 있다. 그러나 그 결과만으로 LLM 일반의 작동 원인과 현실의 불평등 증폭까지 입증했다고 받아들여서는 안 된다. AI 기업의 성능 홍보가 실험 조건을 지우고 결론을 키운다면 비판해야 한다. AI를 비판하는 연구의 홍보가 같은 일을 해도 기준은 달라지지 않는다. 소수자를 보호한다는 목적이 증거의 빈칸을 대신 채워주지는 않는다. AI가 근거 없는 답을 내놓지 못하게 하자는 데 동의한다. 연구를 설명하는 사람에게도 같은 기준을 요구해야 한다.

2026.10.24 13:51안광섭 컬럼니스트

국내 석학 이경무 교수, AI 시대 연구자 경쟁력은 '논문 수' 아닌 '질문'

국내 컴퓨터 비전 분야 권위자인 이경무 서울대 전기정보공학부 석좌교수가 인공지능(AI) 시대 인간 연구자 생존 조건으로 '질문하는 능력'을 꼽았다. 이 교수는 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 AI가 코딩과 실험, 논문 작성까지 수행하면서 기존 연구자의 역할이 빠르게 달라지고 있다고 진단했다. 단순히 문제를 해결하거나 논문을 많이 쓰는 능력보다 새로운 문제를 발굴하고 왜 해결해야 하는지 판단하는 역량이 중요해졌다는 설명이다. 이 교수는 2022년 아시아인 최초로 세계적 AI 학술지 'IEEE TPAMI' 편집장에 오른 인물이다. 국제컴퓨터비전학술대회(ICCV) 2019 조직위원장과 한국컴퓨터비전학회 회장을 역임했으며 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로도 선정됐다. 2025년 기준 연구 논문 누적 피인용은 4만 9000회를 넘었으며 삼일문화상과 홍조근정훈장 등을 받았다. 이 교수는 AI가 실제 연구를 어디까지 대신할 수 있는지 알아보기 위해 서울대 학생들과 진행한 실험을 소개했다. 연구에 투입한 AI 에이전트는 총 12개다. 여러 AI가 연구팀처럼 역할을 나눠 자료 조사부터 실험과 논문 작성까지 수행하도록 했다. 연구 과제는 흐릿한 사진을 선명하게 만드는 기술 개발이었다. AI는 먼저 관련 논문을 읽고 기존 기술의 문제점을 분석했다. 이어 성능을 개선할 방법을 제안하고 직접 코드를 작성해 실험했다. 실험 결과를 검토한 뒤에는 논문 초안까지 완성했다. 성과도 있었다. AI가 제안한 방법으로 실험한 결과 기존 기술보다 일부 개선된 성능을 얻었다. 사람이 맡아온 연구 과정 상당 부분을 AI가 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다. AI 활용이 늘면서 학술 논문도 빠르게 증가하고 있다. 세계적 컴퓨터 비전 학술대회 'CVPR'에 제출된 논문은 지난해 1만 3008편에서 올해 1만 6092편으로 24% 증가했다. 이 교수는 AI가 코딩과 논문 작성 등을 지원하면서 연구 생산 속도도 빨라지고 있다고 분석했다. 논문 수가 늘어나는 만큼 연구 성과의 질도 중요한 문제로 떠올랐다. 이 교수는 발표된 논문 가운데 다른 연구자들에게 널리 인용되는 사례는 많지 않다고 지적했다. 논문을 여러 편 발표하는 것보다 기존에 없던 지식을 발견하고 학문 발전에 얼마나 기여했는지가 중요하다는 설명이다. 앞서 진행한 AI 연구 자동화 실험에서도 한계가 확인됐다. AI는 주어진 과제의 성능을 개선하고 논문 초안을 작성했지만 세계적 학술대회에서 인정받을 만큼 독창적인 연구 아이디어를 만드는 데는 부족했다. 연구 과정에서도 사람의 개입이 필요했다. 이 교수는 이러한 변화 속에서 인간 연구자에게 필요한 능력으로 상상력과 창의성, 철학적 사고를 꼽았다. AI가 주어진 문제를 해결하는 능력을 빠르게 높이고 있는 만큼 연구자는 어떤 문제를 왜 풀어야 하는지 스스로 판단해야 한다고 강조했다. 이는 AI 연구자뿐 아니라 자연과학과 인문사회 등 다양한 분야의 연구자에게도 해당한다. 새로운 지식을 찾으려면 기존 상식을 의심하고 다른 사람들이 생각하지 못한 질문을 던질 수 있어야 한다는 설명이다. 서울대도 새로운 질문을 발굴하기 위해 '그랜드퀘스트'를 추진하고 있다. 교수와 학생들이 전공의 경계를 넘어 인류가 해결해야 할 근본적인 문제를 찾는 사업이다. 서울대는 'AI 시대에 민주주의와 자본주의는 지속 가능한가', 'AI는 인간처럼 망각할 수 있는가' 등 6개 질문을 연구 의제로 선정했다. 이 교수는 "AI 리서처는 우리가 던져주는 문제를 잘 만들어낼 뿐이지 그 문제를 생각하지는 못한다"며 "질문하는 능력을 지금부터는 키워야 한다"고 말했다.

2026.10.20 14:38김동원 기자

[AI인재강국] 토론토에서 서울까지, 지식과 인재의 다리를 놓는 일

국가AI연구거점(NAIRL)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다. [편집자주] 지난 7월 5일 서울에서 나는 하나의 연구 협력이 시작되는 장면을 지켜봤다. 국가AI연구거점(NAIRL)이 주최한 'RIKEN-Vector-NAIRL 공동 워크숍'에서 일본 이화학연구소 혁신지능통합연구센터(RIKEN AIP), 한국의 국가AI연구거점, 캐나다 벡터 연구소(Vector Institute)의 연구자가 기관별 세 명씩 아홉 명 나와 머신러닝의 수학적 기초부터 산업 현장의 문제까지 걸친 연구를 발표했다. 점심시간에는 발표에서 시작된 대화가 식탁으로 이어졌고, 오후 포스터 세션이 끝날 무렵에는 참석자들이 서로 연락처를 교환하고 있었다. 같은 날 김기응 국가AI연구거점 센터장과 파스칼 푸파르 벡터 연구소 리서치 디렉터가 두 기관의 업무협약에 서명했다. 벡터 연구소에서 내가 맡은 일은 연구자들이 함께 일할 수 있도록 기관 간 관계를 만들고 관리하는 것이다. 그래서 이런 날 나는 연구 내용이 아닌 다른 것을 본다. 그 자리에서 어떤 관계가 만들어지고 있는지다. 나는 자본시장과 국제개발 분야에서 파트너십을 만드는 일을 하다가 AI 분야로 왔고, 그 경험은 오래갈 협력을 알아보는 눈을 길러주었다. 서울에서 나는 그것을 알아봤다. 내가 본 것을 지식 외교(knowledge diplomacy)라고 부르고 싶다. 컴퓨팅 자원과 자본, 데이터는 갈수록 국가 전략과 규제에 묶이고 있다. 반면 지식은 연구자와 학생, 아이디어를 타고 더 자유롭게 움직인다. 기관이 그 이동을 위한 믿을 만한 통로를 만들면, 어떤 개별 프로젝트보다 오래가는 국가 간 다리가 놓인다. 지금 이것이 중요한 이유가 있다. AI는 어느 한 나라가 대응할 수 있는 속도보다 빠르게 경제와 사회를 바꾸고 있고, 이 변화는 따로보다 함께 이해하는 편이 낫다. 캐나다가 이런 다리에 관심을 가져온 데에는 내력이 있다. 2017년 캐나다 정부는 세계 최초의 국가 AI 전략인 범캐나다 AI 전략(Pan-Canadian AI Strategy)을 발표했다. 같은 해 연방정부와 온타리오주, 민간 부문의 지원을 받아 벡터 연구소가 독립 비영리 연구기관으로 출범했고, 몬트리올의 Mila, 에드먼턴의 Amii와 함께 캐나다의 세 국가 AI 연구기관 중 하나가 됐다. 설립 목적은 명확했다. 세계적 수준의 인재가 캐나다에서 성장할 수 있는 조건을 만들고, 해외에서 더 많은 인재를 불러들이는 것이었다. 오늘날 벡터 연구소의 네트워크에는 1500명에 가까운 연구자와 교수진이 속해 있고, 연구소는 서로 연결된 두 가지 임무를 수행한다. 연구를 발전시키고 다음 세대를 길러내는 일, 그리고 캐나다의 조직들이 연구 성과를 실제 업무에 적용하도록 돕는 일이다. 이 가운데 어느 것도 한 번의 돌파구에서 나오지 않았다. 연구와 인재, 산업을 연결하도록 설계된 기관, 그리고 장기적이고 안정적인 공공 지원이 만들어낸 결과다. 그 지원은 지금도 이어지고 있다. 올해 6월 캐나다 정부는 여섯 개의 기둥으로 구성된 새 국가 AI 전략 'AI for All'을 발표했다. 그중 여섯 번째인 '신뢰할 수 있는 파트너십과 글로벌 연대 구축'은 인도태평양을 포함한 신뢰할 수 있는 국제 파트너들과 협력을 심화해 공동의 표준을 개발하고 혁신에 함께 투자할 것을 제시한다. 벡터 연구소에 이는 국제 파트너십이 캐나다가 지향하는 국가적 방향에 부합하며, 우리 인재 전략의 자연스러운 연장선에 있다는 점을 확인해 준다. 인재를 국내에 붙드는 것과 해외와의 교류를 환영하는 것은 상충하는 목표가 아니다. 벡터 연구소의 경험으로 보면 둘은 같은 정책의 두 측면이다. 우수한 연구자는 우수한 동료와 함께 일할 수 있는 곳에 남으며, 그 동료는 국내에만 있지 않다. 파트너십이 실제 연구자 교류로 이어지는 경우에 나는 세 가지가 갖춰져 있는 것을 봐왔다. 서울에는 세 가지가 모두 있었다. 첫째, 각 기관에 그 관계를 책임지는 담당자가 정해져 있고, 그 담당자들이 서로를 안다. 협력은 양쪽 담당자가 직접 연락할 수 있을 때 움직인다. 그렇지 않으면 다음 행사까지 멈춰 있기 마련이다. 워크숍은 연구자들이 자신과 관심사가 겹치는 상대 기관 연구자가 누구인지 알고 돌아가도록 구성돼 있었고, 나 역시 앞으로 함께 일할 상대를 알고 토론토로 돌아왔다. 둘째, 파트너십은 실제 활동으로 시작되고 문서는 그 뒤를 따른다. 국가AI연구거점과 벡터 연구소의 협약은 단독행사로 열리지 않았다. 세 기관 연구자들이 발표하고 토론하는 워크숍 안에서 서명됐고, 두 기관 모두와 이미 협약을 맺고 있던 RIKEN AIP가 그 자리에 있었다. 서명 당일에 이미 세 개의 양자 협약이 하나의 3자 교류로 작동하고 있었던 것이다. 이런 출발은 흔하지 않고, 세 기관을 한자리에 모으는 데 국가AI연구거점이 앞장섰기에 가능했다. 셋째, 연구자가 실제로 이동할 수 있는 통로가 있다. AI 분야에서는 젊은 연구자가 해외 연구실에서 보낸 몇 년이 이후 경력의 방향을 결정하는 경우가 많다. 방문연구원 제도, 학생·박사후연구원 교환, 공동 지도가 그 이동을 가능하게 하는 장치다. 협약은 틀을 제공하고, 두 기관 사이를 오가는 연구자가 내용을 채운다. 이 가운데 어떤 형태가 토론토와 서울에 맞을지는 두 기관이 함께 찾아갈 부분이다. 여건은 좋은 편이다. 양국 지도자들은 AI를 협력을 심화할 분야로 지목했고, 두 기관의 협약은 그와 같은 방향에서 각국의 AI 연구를 이끄는 사람들을 연결한다. 두 나라는 놓인 위치도 비슷하고, 그것은 강점이다. AI 분야의 미들파워(Middle Power)로서 캐나다와 한국은 각각 탄탄한 연구 역량과 넓어지는 국제 파트너 네트워크를 가지고 있다. 이런 위치에 있는 나라들은 함께 일할 때 가장 많이 얻으며, 'AI for All'도 그렇게 말한다. 서로에게 줄 것도 있다. 한국은 핵심 AI 모델 연구에서 뛰어난 역량과 강한 산업 기반을 가지고 있다. 캐나다는 인재를 유지하고 연구 성과가 실제 현장에서 활용되도록 연결하는 데서 10년 가까이 쌓은 제도적 경험을 가지고 있다. 어느 쪽 목록도 완전하지 않고, 나머지는 함께 일하면서 발견하게 될 것이다. 연구기관 간 협력은 행사 한 번으로 완성되지 않는다. 몇 년이 걸린다. 캐나다의 경험으로 말하면, 그 시간을 지탱한 것은 연구기관이 한 단계의 성과를 다음 단계로 이어갈 수 있도록 뒷받침한 공공 부문의 결정이었다. 벡터 연구소와 국가AI연구거점은 연구 커뮤니티 간 교류를 넓히고 머신러닝과 프런티어 AI 연구 협력을 강화할 계획이다. 이제 할 일은 그 의지를 실제 연구자 교류로 바꾸고, 어느 한쪽만으로는 다루기 어려운 공동 연구 문제를 찾아내는 것이다. 동료들과 나는 지금도 서울에서 보낸 한 주를 이야기한다. 우리가 기억하는 것은 서명식만이 아니다. 물론 그 자리도 중요했다. 하지만 더 오래 남은 것은 그 뒤에 있던 더 큰 배경, 그리고 세 나라 연구자들이 서로를 알아가기 시작한 7월 5일의 워크숍이다. 다리는 사람이 건널 때 비로소 의미가 있다. 태평양 양쪽에서 우리가 할 일은 그들이 계속 건너도록 하는 것이다. 후세인 샴지(Hussein Shamji)는 캐나다 토론토 벡터 연구소(Vector Institute)의 전략적 파트너십 디렉터로, 연구기관·산업계·공공 부문과의 기관 간 협력을 총괄한다. 전략적 파트너십과 투자자 관계, 자본시장 분야에서 15년 이상의 국제 경력을 쌓았으며, 헌터 디킨슨(Hunter Dickinson Inc.) 전략적 파트너십 부사장과 아가 칸 개발 네트워크(Aga Khan Development Network) 재원 개발 담당을 거쳐 2024년 벡터 연구소에 합류했다. 런던정경대(LSE)에서 국제관계학을, 칼턴대에서 항공우주공학을 수학했다.

2026.10.16 14:16후세인 샴지 컬럼니스트

팀네이버, 세계적 AI 학회 'EMNLP'서 논문 24편 채택…연구 경쟁력 입증

팀네이버가 세계적인 자연어처리 학회에서 인공지능(AI) 연구 논문 24편을 채택받으며 기술 경쟁력을 입증했다. 한국어 추론 능력 개선부터 멀티모달 AI 평가, 거대언어모델(LLM)의 내부 추론 과정 분석까지 다양한 연구 성과를 확보하며 차세대 AI 모델과 서비스 개발에 속도를 낸다는 계획이다. 팀네이버는 세계 주요 자연어처리 학회인 'EMNLP 2026'에서 네이버와 네이버클라우드, 네이버랩스 유럽 등 기술 조직의 연구 논문 24편이 채택됐다고 15일 밝혔다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야 3대 학회로 꼽힌다. 올해 학회는 오는 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 열리며 팀네이버는 이 자리에서 주요 연구 성과를 발표할 예정이다. 이번에 채택된 논문은 한국어 AI와 음성·영상 데이터를 함께 처리하는 멀티모달 AI, LLM 추론 분석, AI 에이전트 등 다양한 분야를 다뤘다. 실제 AI 모델을 개발하고 서비스에 적용하는 과정에서 발생하는 기술적 문제를 해결하는 데 중점을 뒀다. 네이버클라우드는 언어모델에 시각 처리 능력을 추가할 때 기존 지시 수행 능력이 저하되는 원인을 분석하고 이를 학습 전에 예측할 수 있는 진단 지표를 제안했다. 멀티모달 AI의 기능을 확장하면서 기존 언어 능력을 유지하기 위한 연구다. 한국어 추론 능력 개선을 위한 연구도 채택됐다. 의료와 보안 등 전문 분야에서 부족한 한국어 추론 학습 데이터를 영어 원문으로부터 합성해 모델의 한국어 성능을 높이는 방법을 제시했다. 이는 국내 언어 환경에 최적화된 소버린 AI 개발 역량을 강화하는 연구로 평가된다. 멀티모달 AI의 실제 활용 능력을 평가하는 연구도 포함됐다. 수 시간 분량의 영상에서 특정 장면을 찾아내는 과제를 분석한 결과, 기존 AI의 한계가 장면 인식 자체보다 긴 영상 속에서 원하는 구간을 검색하는 과정에 있다는 점을 확인했다. 또 음성과 텍스트 등을 함께 처리하는 옴니모달 AI가 상황에 맞는 목소리 톤과 말하기 속도를 구현하는지 평가하는 벤치마크를 개발했다. 해당 연구에선 텍스트 기반 평가에서 우수한 성능을 보인 모델도 실제 음성 표현에서는 낮은 평가를 받을 수 있다는 점을 확인했다. 네이버는 LLM의 내부 추론 과정을 이해하고 학습 효율을 높이는 연구에 집중했다. 네이버 AI랩은 문제 이해와 계획 수립, 계산 등 추론 과정이 LLM 내부에서 구분되는 형태로 나타난다는 사실을 확인했다. 이를 통해 AI가 답변을 도출하는 과정을 분석하는 기계론적 해석 연구의 기반을 넓혔다는 설명이다. 네이버랩스 유럽은 검색 증강형 AI 에이전트와 음성 서비스 관련 연구 성과를 발표한다. AI 에이전트가 과거 작업 경험을 검색해 새로운 문제 해결에 활용하도록 하는 기술을 개발해 처음 접하는 작업에 대한 일반화 성능을 높였다. LLM이 생성한 문장을 음성으로 변환했을 때 자연스럽게 들리도록 모델을 학습시키는 연구도 진행했다. 별도의 후처리 과정 없이 음성합성(TTS)에 적합한 답변을 생성할 수 있도록 하는 기술이다. 팀네이버는 올해 주요 글로벌 AI 학회에서도 연구 성과를 이어가고 있다. 지난 7월 머신러닝 분야 학회인 'ICML 2026'에서 논문 6편이 채택됐으며 9월 컴퓨터비전 분야 학회인 'ECCV 2026'에서도 23편의 논문이 채택됐다. 팀네이버 측은 "이번 연구 성과를 차세대 AI 모델과 서비스 개발에 적극 반영해 글로벌 AI 경쟁력을 한층 끌어올릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.10.15 14:33한정호 기자

LG AI연구원, 스스로 판단하는 제조 AI 구현 나선다

LG AI연구원이 공장 설비 이상 원인을 찾아 대응책을 제안하고 제품 검사 과정에서 발생한 AI 판단 오류까지 스스로 분석하는 자율 제조 기술 개발에 나섰다. 강병준 LG AI연구원 연구위원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 '제조 자율화의 핵심 엔진, 에이전틱 AI'를 주제로 강연하며 제조 현장의 AI 활용 기술과 연구 사례를 소개했다. 기존 제조 AI가 설비나 제품의 이상 여부를 판단하는 데 주로 활용됐다면 LG AI연구원이 개발하는 기술은 문제가 발생한 원인을 분석하고 필요한 조치까지 제안하는 데 초점을 맞췄다. 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 관련 문서를 검색해 문제 해결에 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 제품 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 찾아 수정 방법을 제안하는 기술도 개발 중이다. 검사 환경이 바뀔 때마다 사람이 AI 모델을 조정해야 했던 작업을 줄이고, 데이터 선별부터 재학습까지 자동화하는 연구도 진행하고 있다. 다만 AI가 설비를 직접 제어하려면 안전성과 신뢰성을 확보해야 한다. LG AI연구원은 현재 AI의 분석 결과와 조치 방안을 작업자에게 전달하는 방식을 활용하면서 실제 설비 제어까지 자동화 범위를 넓히는 방안을 연구하고 있다고 밝혔다. 설비 이상 원인 분석하고 조치 제안…검사 AI도 성능 개선 강 연구위원은 제조 설비에서 이상 징후가 발생했을 때 AI가 원인을 분석하고 대응 방법을 제시하는 사례를 소개했다. 기존 이상 감지 AI가 정상과 비정상 여부를 구분했다면, 새로운 기술은 설비 데이터뿐 아니라 작업 매뉴얼과 공정 정보까지 함께 분석한다. 일례로 설비에서 비정상적인 데이터가 발생하면 AI가 관련 문서를 검색해 원인을 파악하고 필요한 조치를 제안한다. 여러 AI 에이전트가 데이터 분석과 문서 검색, 대응 방법 검토를 나눠 수행하며 문제 해결에 필요한 작업 순서도 결정한다. 강 연구위원은 "기존 이상 감지 모델은 이상이 있다, 없다 정도로 판단했다"며 "이제는 어떤 원인 때문에 이상이 발생했고 실제 조치를 취하려면 어떻게 해야 하는지 추천해 줄 수 있다"고 말했다. 지금은 AI가 설비를 직접 제어하지 않고 작업자에게 이메일로 분석 결과를 전달한다. 잘못된 판단이 실제 설비 작동에 영향을 줄 수 있는 만큼 사람이 조치 내용을 확인하도록 한 것이다. 그는 "직접 제어하는 부분에 위험성도 따르기 때문에 작업자에게 이메일을 전달하는 방식으로 하고 있다"면서 "사람의 신뢰가 어느 정도 확보되면 직접 제어하는 부분까지 들어갈 수 있지 않을까 생각한다"고 설명했다. 제품의 불량 여부를 판별하는 검사 AI에도 에이전트 기술을 적용하고 있다. 제조 현장에서는 제품의 형태나 검사 환경이 바뀌면 기존 AI 모델의 정확도가 떨어질 수 있어 새로운 데이터를 수집하거나 검사 기준을 조정해야 한다. LG AI연구원은 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 분석하고 어떤 검사 지시문이 오류에 영향을 줬는지 찾아 수정 방안을 제안하는 기술을 개발했다. 작업자가 수정안을 승인하면 AI가 지시문을 조정하며, 별도의 모델 재학습 없이 검사 환경 변화에 대응하는 방식도 연구하고 있다. AI 모델 재학습 과정 역시 자동화 대상이다. 강 연구위원은 현재 운영 중인 모델이 판단하기 어려워하는 데이터를 찾아 추가 학습이 필요한 사례를 선별하고 학습과 배포까지 여러 AI 에이전트가 나눠 수행하는 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다. 로봇 움직임에 따른 주변 변화도 예측…현장 적용은 신뢰성 과제 로봇이 작업할 때 주변 환경에 미치는 영향까지 예측하는 기술도 소개됐다. 기존 로봇 AI는 물체를 집거나 옮기는 등 주어진 동작을 수행하는 데 집중했지만 실제 제조 현장에서는 로봇의 움직임이 주변 물체와 설비에 어떤 영향을 미치는지도 고려해야 한다. LG AI연구원은 로봇의 동작과 주변 공간의 변화를 함께 학습시키는 방식을 연구하고 있다. 물체를 특정 위치로 옮기는 과정에서 주변 물체가 어떻게 움직일지 예측해 로봇이 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장의 제한된 컴퓨팅 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화하는 연구도 진행하고 있다. 대규모 AI 모델은 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하지만 실제 제조 설비에는 고성능 컴퓨팅 자원이 부족할 수 있어 모델 크기를 줄이는 기술이 필요하다. LG AI연구원은 제조 현장의 전문 용어와 작업 정보가 손실되지 않도록 중요한 정보를 최대한 유지하면서 모델을 압축하는 방법을 개발하고 있다. 모델을 작게 만들면서도 제조 분야의 특수한 표현과 작업 맥락을 이해하는 성능을 유지하는 것이 목표다. 강 연구위원은 이들 기술을 실제 제조 공정에 적용하려면 AI의 판단 속도와 운영 효율성을 높여야 한다고 설명했다. 여러 AI 에이전트가 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 단계를 거치면 처리 시간이 길어지고, 로봇 역시 기존 산업용 로봇에 비해 움직임이 느려질 수 있다는 것이다. AI 판단을 사람이 이해하고 검증할 수 있는 체계를 마련하는 것도 과제로 제시했다. 생산 설비를 제어하는 과정에서 잘못된 판단이 내려질 경우 실제 공정에 영향을 줄 수 있어 AI가 어떤 근거로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다. 강 연구위원은 "AI가 자율적으로 행동하기 때문에 정말 믿을 수 있는지를 증명해야 한다"며 "사람이 이해할 수 있도록 어떤 행동을 했는지 투명하게 보여주는 것이 실제 제조 공정에 적용하기 위한 과제"라고 말했다.

2026.10.14 16:10김동원 기자

출연연 10명 중 8명 "거버넌스, 범부처 체계로 개편해야"

정부출연연구기관 종사자 10명 가운데 8명 이상이 내년 3.9% 임금인상률에 대해 충분하지 않다는 의견을 갖고 있는 것으로 나타났다. 또 정부의 연구비 지원 방식도 10명중 8명 이상이 기관 쓰임새 확대에 공감했다. 공공과학기술연구노동조합은 지난 6~8일 과학기술계 출연연구기관 종사자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시한 결과 이같이 나타났다고 13일 밝혔다. 공공과기연구노조는 PBS(연구과제중심제) 폐지 이후 연구현장이 어떻게 달라져야 하는가에 초점을 맞춰 출연연 종사자를 대상으로 연구재정, 인력, 거버넌스, 행정체계와 처우에 대한 의견 등을 설문했다. 사흘간 응답자는 총 673명이었다. 이들은 30대와 40대가 각각 35.5%, 37.9%로 가장 많았다. 공공과기연구노조에 따르면 응답자의 의견이 80%이상 집중된 항목은 ▲주요 위원회에 출연연 기관장 대표 자리 마련(87.2.%) ▲임금 인상률 3.9% 불만족(84.4%) ▲기관 자율 연구비 확대(81.9%) ▲NST 및 출연연, 범부처 체계로 개편(81.3%) ▲노동이사제 도입 필요(83.1%) 등으로 조사됐다. 특히, 정부가 추진중인 국가과학AI연구센터 설립 필요성에 대해서도 부정적 견해가 67.7% 나왔다. 긍정 의견은 23.5%로 나타나 관심을 끌였다. 보상재원(연구수당 및 연구개발능률성과급) 활용 방향에 대해선 응답자의 71.0%가 재원 대부분, 또는 일부를 기본급 인상에 활용해야 한다고 답했다. 공공과기연구노조는 이번 설문을 토대로 △포스트-PBS 이행방향 수정 △출연연 거버넌스 범부처 체계로 개편 △출연연 기관장을 과학기술 주요 위원회에 참여 및 NST 노동이사제 도입 △공통행정전문화와 국가과학AI연구센터 전면 재검토 △출연연 임금 현실화 △연구수당 성과연동 개편 중단 및 기본급으로 전환 등을 정부에 요구했다.

2026.10.14 15:19박희범 기자

"전 국민에 AI 에이전트 하나씩"…카카오, '모두의 AI' 청사진 공개

카카오가 오는 12월 '모두의 AI'를 출시하고 전 국민이 일상에서 활용하는 AI 서비스 구축에 나선다. 34개 기업·기관이 참여한 컨소시엄을 확대해 다양한 분야의 AI 서비스를 연결하고, 내년에는 이용자마다 자신만의 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 서비스를 고도화할 계획이다. 유용하 모두의 AI 프로덕트 총괄은 14일 경기도 용인시에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프카카오(if(kakao)26)'에서 “AI가 낯선 사람은 무엇을 물어봐야 할지부터 막힐 수 있다. 그런 사람도 관심 있는 정보를 보다가 질문을 시작하고 대화를 하면서 필요한 도움을 받을 수 있게 하고 싶다”고 말했다. 모두의 AI는 정부가 추진하는 전 국민 AI 서비스 보편 활용 지원 사업으로, 오는 12월 정식 출시한다. 현재 카카오는 LG전자, LG AI 연구원, LG CNS, LG유플러스 등 LG그룹 4개사와 웍스피어, 퓨리오사AI, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행 등과 컨소시엄을 꾸렸다. 카카오는 5000만 이용자를 확보한 카카오톡의 범용성을 최대한 활용해 '전 국민이 일상적으로 사용하는 AI'에 초점을 맞춰 서비스를 개발한다. 주말에 아이와 함께 전시를 보러 갈 때 모두의 AI에게 질문을 하면 전시 장소와 시간을 확인해주고, 주변 가게와 메뉴를 비교해 함께 갈 수 있는 식당을 찾아 예약해주는 식이다. 이날 유 총괄은 카카오가 개발하는 모두의 AI 클로즈드 베타 테스트(CBT) 화면을 공유하며, 이번 테스트에서는 일부 기능부터 제한적으로 제공한다고 밝혔다. 그는 “먼저 서비스를 써보면서 질문을 시작하고 이어가는 경험을 확인해보려고 한다”면서 “베타 테스트를 통해 이렇게 질문하는 방식이 실제로 자기에게 맞는 정보를 찾는 데 도움이 되는지 확인하겠다”고 언급했다. 특히, 카카오는 모두의 AI 개발에서 사용자가 어떤 정보를 보고, 그 정보를 어느 기관이 제공했는지 대화에서 참고하게 하려는 부분을 구체화하고 있다. 해당 부분이 구현되면 시간이 흐른 후 다시 물어보거나 자신의 상황으로 치환해 질문을 이어갈 수 있기 때문이다. 또 AI에 맡기는 업무의 진행 상태를 에이전트 런타임에서 관리하게 한다. 사용자가 지금 원하는 것, 각 에이전트에 맡긴 일, 외부 서비스에서 실제로 끝난 일을 관리하게 된다. 카나나와 엑사원 기반의 모델과 분야별 전문 AI, 플레이 MCP 상의 도구도 여기에 연결할 계획이다. 입출력의 안전 검증과 개인정보 보호도 함께 발전시킨다. 현재 카카오는 처음 함께한 34개 기업·기관 외에도 컨소시엄에 참여하고 싶다는 의사를 밝히는 기업들이 늘어남에 따라 참여자 확대 가능성을 열어두고 있다. 유 총괄은 “(모두의 AI에) 연결 후에는 사용량, 성공률, 지연 오류와 같은 운영 정보를 제공하고 장기적으로는 이용 성과가 수익으로 이어질 수 있는 구조를 마련하고자 한다”며 “큰 기업에 이어 작은 팀이나 개인 개발자도 자신이 잘 해결할 수 있는 에이전트로 참여할 수 있었으면 한다”고 부연했다. 카카오 컨소시엄은 모두의 AI 출시 후 월간 활성 이용자 수(MAU) 목표치를 500만 명으로 잡았다. 컨소시엄은 소규모 CBT에서 이용 경험을 확인한 뒤 첫 정식 출시와 이용자 확대를 준비한다. 이 과정에서 재방문, 맥락(컨텍스트) 유지, 과업 완료가 제대로 이뤄지는지 확인할 방침이다. 모두의 AI를 시장에 내놓은 다음 내년에는 개인 AI 에이전트를 단계적으로 도입할 예정이다. 이것이 카카오가 준비하는 모두의 AI 1인 1에이전트에 해당하며, 카카오는 해당 경험을 개인 업무와 조직, 산업까지 넓혀간다. 유 총괄은 “단순히 모으기만 해서는 안된다”며 “모두의 AI는 좋은 AI를 모으는 것에서 시작해 사람들의 일상과 업무 속에서 자연스럽게 쓰는 서비스까지 만들어갈 수 있어야 한다”고 말했다. 이어 “카카오와 LG그룹을 비롯한 여러 기업 개발자가 모여 각자 잘하는 일을 함께 해나가겠다”며 “사람들에게 필요한 일을 해낼 수 있는 대한민국 대표 서비스가 되고, 참여하는 기업과 개발자에게는 새로운 기회가 생기는 생태계가 됐으면 한다. 이것이 카카오가 함께 만들고 싶은 모두의 AI”라고 강조했다.

2026.10.14 14:58박서린 기자

AI 안전 평가 선도하는 영국…한국도 국제무대 나설 수 있을까

마이크로소프트(MS)가 국제 인공지능(AI) 안전 기준 마련을 이끌 국가로 영국을 지목하면서 한국의 AI 안전 평가 역량을 강화해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 12일(현지시간) BBC에 따르면 브래드 스미스 MS 부회장은 '빅 보스 인터뷰' 팟캐스트에서 영국이 국제 AI 안전 기준을 주도하기에 적합한 국가라고 평가했다. 영국이 첨단 AI 모델의 위험성을 직접 시험할 전문기관을 갖춘 데다 미국 정부와의 협력 관계도 유리하게 작용할 수 있다고 봤다. 영국 AI 보안연구소는 글로벌 AI 기업으로부터 최신 모델을 출시 전에 제공받아 위험성을 검증하고 있다. 사이버 공격에 악용될 수 있는지, 생화학적 위험 정보를 제공하는지, 안전장치를 우회할 수 있는지 등을 직접 시험한다. 같은 날 로이터통신에 따르면 카니슈카 나라얀 영국 AI 담당 장관은 미국 정부와 구글 등 주요 AI 개발사와의 협력을 통해 최신 모델을 평가하고 있다고 밝혔다. 영국 연구진은 구글의 '제미나이 4 아르곤' 등을 대상으로 위험성과 안전조치를 시험하고 있다. MS도 영국 AI 보안연구소와 협력하고 있다. 지난 5월 미국 AI표준혁신센터(CAISI)와 영국 AI 보안연구소(AISI) 각각과 협약을 맺고 자사 프런티어 AI 모델의 위험한 능력과 안전장치를 평가하는 연구를 추진하기로 했다. 스미스 부회장은 영국의 기술력뿐 아니라 미국과의 관계에도 주목했다. 미국 정부가 유럽연합(EU)이 주도하는 규제보다 영국이 마련하는 안전 기준에 상대적으로 우호적일 수 있다고 예상했다. 한국도 국제 평가 참여…제3자 역할 모색 한국도 국제 AI 안전 평가 협력망에 참여하고 있다. 국내 AI안전연구소는 미국과 영국, 일본, 싱가포르 등 각국 연구기관과 첨단 AI의 위험성을 공동으로 평가하는 방법과 기준을 논의 중이다. 국제 협력 과정에서 한국이 검토하는 역할 중 하나는 제3자 평가다. 미국과 중국이 프런티어 AI 개발을 주도하는 가운데 양국이 서로의 핵심 AI 모델을 직접 검증하기 어려울 경우 제3국의 독립적인 평가가 대안이 될 수 있다는 분석이다. 김명주 AI안전연구소장은 지디넷코리아와의 통화에서 "미국과 중국 사이에서 제3국의 평가가 필요해지는 상황이 온다면 한국이 나서겠다는 생각을 갖고 있다"며 "지난 8월 영국 측에도 각국 AI안전연구소가 공동으로 참여하는 국제 평가 체계에 적극 협력하겠다는 뜻을 전달했다"고 말했다. 다만 제3자 평가국은 아직 구상 단계다. 실제로 역할을 맡으려면 최첨단 AI 모델의 능력과 위험성을 직접 시험할 기술력은 물론 평가 결과에 대한 국제적 신뢰도 확보해야 한다. 김 소장은 이를 위해 프런티어 AI 개발 역량과 안전 평가 기술을 함께 갖춰야 한다고 강조했다. 현재 정부는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업과 프런티어 AI 사업을 추진하고 있다. 영국은 평가 역량 축적…한국은 인력·조직 한계 한국이 국제 AI 안전 평가에서 역할을 확대하기까지는 풀어야 할 과제도 있다. 전문인력과 컴퓨팅 자원, 연구소의 조직적 기반에서 영국과 격차가 크다. 지난달 이정헌 더불어민주당 의원이 과학기술정보통신부와 AI안전연구소에서 제출받은 자료에 따르면 국내 연구소의 기술 평가 인력은 6명에 불과하다. 활용 가능한 그래픽처리장치(GPU) 서버도 5대에 그친다. 반면 영국 AI 보안연구소는 기술 인력만 100명을 넘고 국가 차원의 컴퓨팅 자원을 활용한다. 올해 예산도 약 1216억원으로 한국(89억원)의 14배에 달한다. 조직 운영에서도 차이가 있다. 영국은 정부 소속 전문기관을 중심으로 글로벌 AI 기업과 협력하고 있지만 국내 AI안전연구소는 한국전자통신연구원(ETRI) 직할 조직으로 운영되고 있다. 독립적인 인사권과 예산 확보에 한계가 있다는 지적도 나온다. 이정헌 의원은 "AI안전연구소에 법적 독립성을 부여하고 자체적인 인사·예산 권한을 보장하도록 AI 기본법을 개정해야 한다"고 밝혔다. 영국은 전문인력과 컴퓨팅 자원을 확보하고 글로벌 AI 개발사와 협력하며 최첨단 모델에 대한 평가 경험을 축적해 왔다. 한국도 국제 평가에 참여하는 데서 나아가 실제 검증을 수행할 연구 역량과 조직적 기반을 갖추는 문제가 남아 있다. 김 소장은 "한국이 국제 AI 거버넌스 논의에 참여하려면 프런티어 AI 기술력과 평가 역량을 빠르게 확보해야 한다"며 "한국은 제재국이 되지 말고 제재를 논의하는 나라가 돼야 한다"고 말했다.

2026.10.13 11:09김동원 기자

"우유도 검사받는데 AI는?"…MS 부회장, 법적 안전 규제 촉구

마이크로소프트(MS) 부회장이 인공지능(AI)은 우유나 세탁기보다 안전 규제가 부족하다며 사고 발생 시 기업에 피해자 통보 의무를 부과하는 등 법적 안전장치를 마련해야 한다고 촉구했다. 12일(현지시간) BBC에 따르면 브래드 스미스 MS 부회장 겸 사장은 '빅 보스 인터뷰' 팟캐스트에서 AI를 도구이자 무기로 규정하고 법적 구속력을 갖춘 안전 규칙이 필요하다고 밝혔다. 일상에서 사용하는 제품에는 엄격한 안전 기준이 적용되지만 AI는 그에 걸맞은 규제를 받지 않고 있다는 지적이다. 스미스 부회장은 "현재 세탁기는 AI보다 더 많은 안전 규제를 받는다"며 "식료품점에서 판매하는 우유 한 팩도 안전 규정과 검사를 적용받는다"고 말했다. 구체적인 안전장치로는 AI가 사람의 통제를 벗어났을 때 작동을 중단하거나 속도를 늦추는 '킬 스위치'를 제안했다. AI 에이전트가 예상하지 못한 행동을 하더라도 사람이 개입해 추가 피해를 막을 수 있도록 하기 위해서다. 사고가 발생했을 때 기업의 책임을 명확히 하는 방안도 제시했다. AI 에이전트가 허가 없이 다른 시스템에 접근하는 등 문제가 발생하면 기업이 사고 사실을 공식 보고하고 피해자에게 알리도록 법으로 의무화해야 한다는 주장이다. AI를 출시하기 전 안전성을 검증하는 절차도 필요하다고 봤다. 개발사의 자체 점검에만 의존하지 않고 정부의 독립적인 평가기관이 새로운 AI 기술의 위험성을 확인하도록 요구했다. 이러한 주장은 기업의 자율규제를 우선시하는 도널드 트럼프 미국 행정부의 정책 기조와 차이가 있다. 트럼프 행정부는 중국과의 AI 경쟁에서 미국 기업이 뒤처지지 않도록 규제 부담을 줄이는 데 무게를 두고 있다. 지난달 말 백악관에서는 오픈AI와 앤트로픽, 엔비디아, 메타, 구글 등 주요 기술기업 경영진이 AI 안전에 관한 자율적 약속에 참여했다. 기업들은 독립적인 감사기관과 협력해 AI 시스템이 의도대로 작동하는지 점검하고 허가받지 않은 시스템 접근을 방지하기로 했다. 스미스 부회장은 기업들의 자발적인 합의를 긍정적으로 평가하면서도 한계를 지적했다. 안전에 책임감을 가진 기업은 약속을 지키겠지만 그렇지 않은 기업까지 자율적인 기준에 따르리라고 기대하기는 어렵다는 이유에서다. 국제 AI 안전 기준 마련을 주도할 국가로는 영국을 지목했다. 영국이 첨단 AI 모델의 위험성을 직접 시험하고 검증할 수 있는 기술과 전문기관을 갖췄다는 점에 주목했다. 영국은 2023년 AI 안전연구소를 설립한 뒤 고성능 AI 모델의 위험성을 평가해 왔다. 이후 AI 보안연구소로 명칭을 바꾸고 사이버보안과 국가안보에 영향을 미칠 수 있는 위협까지 평가 범위를 넓혔다. 스미스 부회은 영국의 평가 역량이 국제 안전 기준 마련에 도움이 될 것으로 봤다. 미국 정부도 유럽연합(EU)보다 영국이 주도하는 기준에 상대적으로 우호적인 태도를 보일 수 있다고 예상했다. 그는 "AI가 인간의 통제를 벗어나고 사이버보안까지 위협할 수 있는 만큼 이제 행동에 나서야 한다"며 "차분하면서도 단호하게 사람들을 한데 모으기 시작해야 한다"고 말했다.

2026.10.13 09:09김동원 기자

건설연, 방사청과 AI 건설·관리 협력 강화

한국건설기술연구원은 방위사업청으로부터 AI 건설 등이 포함된 방위산업물자 연구개발 및 시험 등을 지원하는 전문연구기관으로 신규 위촉됐다고 12일 밝혔다. 이를 통해 건설연은 ▲방호·방폭 ▲군사시설 모듈화 ▲스마트건설 및 디지털 시설관리 ▲인공지능(AI) 기반 군사시설 건설·관리 기술 등 다양한 분야로 국방 R&D를 확대할 계획이다. 무기체계와 연계해 군사시설 기획부터 건설, 운영, 유지관리까지 전 주기를 아우르는 국방 건설 R&D 체계를 구축할 방침이다. 기존 무기체계 중심의 국방 R&D에 건설·시설 기술을 융합해 작전 지속성을 높이고, 방위사업청, 국방부, 각 군 및 산·학·연과의 협력을 강화할 예정이다. 건설연은 그동안 구조·지반·스마트건설·에너지·공간정보 등 건설분야 연구 역량을 축적해 왔다. 박선규 건설연 원장은 “앞으로 무기체계의 안정적인 운용과 작전 지속성을 뒷받침하는 군사시설 연구개발 역량을 강화하고, 군과 긴밀히 협력해 국가 방위역량 강화에 실질적으로 기여해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.12 08:54박희범 기자

"AI 네트워크 전환으로 통신사 전체 비용 7% 줄인다"

통신망에 AI를 도입하면 통신사업자의 전체 비용을 약 7% 줄일 수 있다는 분석이 나왔다. 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용은 약 18% 감소할 것으로 추정됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 발간한 '전자통신동향분석' 10월호에 따르면 박정렬 선임연구원과 송영근 책임연구원은 'AI 시대 네트워크 패러다임 전환과 AI 네트워크 도입 효과 분석' 논문에서 AI 네트워크 도입에 따른 통신사업자의 전체 총소유비용(TCO) 절감률을 7.1%로 추정했다. 연구진은 네트워크 구축과 운영에 들어가는 비용이 통신사업자 전체 비용의 약 40%를 차지한다는 가정을 적용했다. AI 기반 자동화와 장비 가상화 등을 통해 네트워크 비용을 17.75% 줄일 경우 전체 비용에서는 7.1%의 절감 효과가 발생한다는 계산이다. 이 같은 분석은 AI 네트워크가 단순히 통신 품질을 개선하는 기술을 넘어 통신사의 비용 구조를 바꾸는 수단이 될 수 있음을 보여준다. 통신망 가상화가 비용 절감 효과 절반 이상 차지 연구진이 분석한 비용 절감 효과에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 무선접속망(RAN)과 모바일 코어 장비 가상화다. 전체 네트워크 비용에서 무선접속망과 모바일 코어 장비가 차지하는 비중은 40%다. 이 영역에 오픈랜과 클라우드랜 기반 가상화를 적용하면 해당 장비 비용을 25% 줄일 수 있으며, 전체 네트워크 비용을 10%포인트 낮추는 효과가 발생하는 것으로 추정됐다. 전체 네트워크 비용 절감 효과 17.75% 가운데 절반 이상이 장비 가상화에서 나오는 셈이다. 전용 통신장비에 대한 의존도를 낮추고 범용 서버를 활용해 자원을 통합하는 것이 AI 네트워크 전환의 경제성을 좌우한다는 뜻이다. AI 기반 에너지 최적화에 따른 절감 효과는 2.25%p로 분석됐다. 통신 트래픽 변화에 따라 기지국의 전력 사용량을 조절하고 장비의 유휴 시간을 활용해 소비전력을 줄이는 방식이다. AI 기반 자동화에 따른 전송망 장비와 운영인력 비용 절감 효과는 각각 2%p로 추산됐다. AI가 장애 발생 가능성을 사전에 파악해 유지보수 부담을 줄이는 효과는 1.5%p로 계산됐다. 다만 비용 절감 효과는 기존 통신망의 가상화 수준에 따라 달라질 수 있다. 연구진은 무선망 가상화에 따른 비용 절감률이 25%에서 15%로 낮아질 경우 통신사업자 전체 비용 절감률도 7.1%에서 약 5.5%로 떨어진다고 분석했다. AI 네트워크 장비시장 7년간 약 7배 성장 AI 네트워크 전환에 따라 통신장비 시장의 성장도 예상된다. 연구진은 세계 AI 네트워크 장비시장이 2030년 138억 달러에서 2037년 956억 달러로 약 6.9배 확대될 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 31.9%다. AI 네트워크는 크게 두 방향으로 발전하고 있다. 하나는 AI를 활용해 통신망의 장애를 예측하고 트래픽과 에너지 사용을 최적화하는 'AI for 네트워크'이며, 다른 하나는 AI 학습과 추론을 지원하도록 통신망 구조 자체를 바꾸는 '네트워크 for AI'다. 'AI for 네트워크'가 기존 통신망의 운영 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다면 '네트워크 for AI'는 AI 데이터센터와 엣지 인프라, 통신망을 연결해 AI 서비스가 원활하게 작동하도록 지원하는 개념이다. 연구진은 AI 네트워크 장비시장을 AI 기반 무선접속망(AI-RAN)과 AI 자율 네트워크 장비로 구분했다. 2030년 시장 규모는 AI-RAN 장비가 66억 달러, 모바일 코어와 전송·백본망을 포함한 AI 자율 네트워크 장비가 72억 달러로 각각 추정됐다. 특히 전송망과 백본망 장비시장은 2030년 58억 달러에서 2037년 412억 달러로 확대될 것으로 전망됐다. 같은 기간 모바일 코어 장비시장은 14억 달러에서 86억 달러로 성장할 것으로 예상됐다. AI 기술의 적용 범위가 기지국을 넘어 코어망과 전송망으로 확대되면서 관련 장비 수요도 증가할 것이라는 분석이다. 연구진은 무선망 중심의 기술 개발뿐 아니라 전송망과 코어망의 지능화에서도 새로운 시장 기회를 찾을 필요가 있다고 봤다. 통신 특화 엣지 인프라 시장 역시 2030년 100억 달러에서 2037년 299억 달러로 확대될 것으로 추정됐다. 이 가운데 GPU 서버와 DPU, NPU 등 AI 컴퓨팅 장비가 55%를 차지할 것으로 예상됐다. AI 네트워크 전환이 통신사의 투자 부담까지 줄인다는 의미는 아니다. 기존 통신장비의 가상화와 운영 자동화는 비용 절감 요인이지만 AI 가속기, 엣지 데이터센터, 고성능 스위치 등에 대한 신규 투자는 늘어날 수 있다. 연구진은 비용 절감과 신규 투자에 따른 순재무 효과를 별도로 산정하지 않았다고 밝혔다. 실제 경제성은 통신사의 기존 장비 교체 주기와 AI 기술 도입 속도, 투자 회수 기간 등에 따라 달라질 수 있다.

2026.10.10 09:00박수형 기자

글로벌 빅테크·국가대표 AI 총출동…6만 8000명 찾은 AI 페스타, K-AI 존재감 높였다

국내 최대 인공지능(AI) 축제인 'AI 페스타'가 사흘 간의 대장정을 마치고 화려하게 막을 내렸다. 'AI 3대 강국(AI G3)'을 목표로 한 이재명 정부의 움직임에 발맞춰 진행된 과학기술정보통신부의 공식 AI 행사로, 글로벌 빅테크와 국내 대표 기업, 정부, 학계가 한 자리에 모여 우리나라 AI 미래 청사진을 제시했다는 점에서 많은 주목을 받았다. 이달 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스에서 진행된 'AI 페스타 26'는 과기정통부 AI 주간의 대표 행사로, 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 진행됐다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세워 참가자들의 호응을 얻었다. 또 사흘 간 관람객 수는 총 6만 8000여 명으로 집계됐다. 오픈AI·앤트로픽·화웨이·퍼플렉시티·IBM·젠스파크 등 글로벌 AI 대표 기업들을 포함해 삼성SDS·KT·롯데이노베이트·현대차그룹 등 국내외 100여 명의 연사가 참여한 다양한 컨퍼런스들이 펼쳐진 것이 이번 행사의 흥행 비결로 꼽혔다. 'AI 페스타 27'은 내년 9월 30일부터 10월 1일까지 사흘간 코엑스 D홀에서 개최된다. 이번 행사 첫날에 열린 'AI 서밋'에선 AI를 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 끌어올리기 위한 전략 논의가 이어졌다. 구글 딥마인드는 문화와 언어적 맥락을 반영한 글로벌 AI 평가 체계를 제안했고, AWS는 아시아태평양 시장 확대를 위한 데이터 거버넌스와 클라우드 전략을 소개했다. 앤트로픽은 프론티어 AI 확산에 따른 기업 대응 방안을, KT와 티맥스소프트는 각각 AX 플랫폼과 K-AI 풀스택 기반 엔터프라이즈 AI 전략을 제시했다. 또 오후 세션에선 국가AI전략위원회 조준희 산업 AX생태계 분과위원장과 하용호 공공 AX 분과위원이 각각 산업과 공공 부문의 AI 전환 전략을 소개했다. 두 연사는 현장 적용을 위한 정책 방향과 실행 과제를 짚으며 국가 차원의 AI 확산 전략을 구체화했다. 특히 구글 '제미나이' 개발에 참여한 로라 아로요 구글 딥마인드 수석 과학자는 'AI 서밋'에서 기조연설을 맡아 벤치마크 평가 방식을 개편해야 한다고 주장해 눈길을 끌었다. 현재 AI 모델은 70~100개 언어를 지원하지만 대부분의 벤치마크가 10~20개 언어에 머물고 영어 문항을 번역하는 방식에 의존해 각 지역의 문화와 사회 규범을 제대로 평가하지 못한다고 판단해서다. 아로요 수석 과학자는 "현지 전문가가 데이터 수집과 평가에 참여해 높임말·관용 표현·방언·전통·법률 등 지역별 특성을 처음부터 반영해야 하고, 텍스트뿐 아니라 이미지와 AI 에이전트·피지컬 AI까지 평가 범위를 넓혀야 한다"며 "언어를 자연스럽게 구사하는 능력과 문화를 이해하는 능력은 다르기 때문에 모델의 안전성과 문화적 적절성을 별도로 측정하는 평가 체계가 필요하다"고 강조했다. 둘째 날 진행된 '퓨처 테크 컨퍼런스'에선 AI가 실제 산업과 기업 운영에 어떻게 구현될지가 주요 화두로 다뤄졌다. 두산로보틱스와 현대차그룹, 롯데이노베이트는 제조·로봇·산업 현장에서 피지컬 AI를 적용하는 전략을 공유했고, 화웨이와 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티는 대규모 AI 인프라부터 에이전트가 회사를 운영하는 조직 구조, 에이전트 행동 통제와 책임, AI 에이전트 기반 서비스 확장까지 차세대 AI의 방향을 제시했다. 이어 디노티시아와 웹케시, 몽고DB, AWS는 AI 에이전트 확산으로 급증하는 검색·메모리 수요와 데이터 인프라, 기업 시스템 현대화, 데이터베이스 마이그레이션 전략 등을 소개하며 AI 반도체와 인프라, 데이터, 클라우드가 함께 바뀌어야 한다는 점을 강조했다. 이 중 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델이 향후 5년 내 100조 개 파라미터, 하루 100경 토큰 처리 규모로 커질 것으로 전망하며 개별 칩 성능을 높이는 방식만으로는 이를 감당하기 어렵다고 진단해 주목 받았다. 그러면서 그는 수천~수만 개의 가속기와 중앙처리장치(CPU), 메모리, 스토리지를 하나의 시스템처럼 연결하는 '슈퍼팟' 아키텍처를 이번 행사에서 제시했다. 우 CTO는 "대규모 모델 학습에서 장치 간 통신이 전체 시간의 절반가량을 차지할 수 있다"며 "P2P 연결과 풀메시 통신, 통합 프로토콜, 광 기반 상호연결 기술을 통해 병목을 줄여야 한다"고 강조했다. 이어 "긴 컨텍스트와 KV 캐시 증가에 대응해 HBM·D램·고속 스토리지를 계층적으로 활용하고, 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 장기적으로 100만 개 이상의 가속기까지 확장할 수 있는 구조를 구축하겠다"고 덧붙였다. 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)도 같은 날 강연자로 나서 참관객들의 많은 관심을 받았다. 그는 이번 행사에서 AI가 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하는 에이전트 단계로 발전하면서 모델 소유 여부보다 에이전트가 실제로 어떤 행동을 했는지 추적하고 검증할 수 있는 체계가 중요해졌다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 "에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인 당시 시스템과 실제 운영 시스템이 달라질 수 있다"며 "문제가 발생했을 때 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다"고 설명했다. 이어 "이를 위해 기업은 에이전트가 어디서 실행되는지, 누가 중단할 수 있는지, 어떤 데이터를 읽고 쓰는지, 행동 기록을 어디에 남기고 누가 열람할 수 있는지 점검해야 한다"며 "특히 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에는 에이전트 설계 단계부터 행동 기록 기능을 넣어야 한다"고 제안했다. 행사 마지막 날 열린 '에어 쇼케이스(AI Realization Showcase)'에서는 AI 기술을 실제 기업 운영과 산업 현장에 구현하는 방안이 집중적으로 다뤄졌다. ▲퓨처플레이는 투자 관점에서 AI 산업화의 분기점을 짚었고 ▲더존비즈온과 팀뷰어, 모비젠, 지란지교소프트, 아이티센글로벌은 AI 네이티브 기업 운영과 자율형 IT, 온톨로지 기반 AX, AI 에이전트 통제와 생산성 혁신 전략을 소개했다. 또 ▲아크릴은 GPU 클러스터 네트워크 최적화 방안을 ▲딥엑스는 피지컬 AI 확산 과정에서 K-신경망처리장치(NPU)가 확보할 수 있는 기회를 제시했으며 ▲콴델라는 양자컴퓨팅을 차세대 AI 컴퓨팅 인프라의 한 축으로 제시했다. 현장에 방문한 한 업체 관계자는 "발표를 들으면서 기업의 AI 활용이 단순히 도구를 도입하는 수준을 넘어 실제 업무를 AI가 수행하는 단계로 빠르게 넘어가고 있다는 분위기가 느껴져 인상깊었다"며 "소프트웨어뿐 아니라 인프라와 반도체, 차세대 컴퓨팅까지 함께 준비해야 한다는 점도 체감할 수 있었다"고 말했다. 올해 'AI 페스타 26'은 기술 전시와 컨퍼런스에 그치지 않고 실제 사업 기회를 만드는 비즈니스 플랫폼 역할도 강화했다. 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영했다. 행사장에는 에이전틱 AI, 피지컬 AI·로봇, AI 반도체, 인프라, 보안, 양자, 국방 AI 등 분야별 특별관이 마련됐고 KT와 한국화웨이를 비롯해 삼성SDS, 롯데이노베이트, 메가존클라우드, NHN클라우드, 한컴, 더존비즈온, 포티투마루, 플리토, 딥엑스, 두산로보틱스 등 다양한 기업이 참여해 관람객들의 주목을 받았다. 또 조직위는 AI 도입을 원하는 수요기업과 기술을 공급하는 기업을 사전에 연결해 현장에서 1대1 상담을 진행하고, 기술 검토와 실증(PoC), 구매·계약, 사업 제휴 등 후속 협력으로 이어질 수 있도록 지원했다. 스타트업과 투자사를 잇는 접점도 넓혔다. 행사 첫날에는 AI 기업과 투자 관계자들이 자유롭게 교류하는 'AI 밍글링'을 마련해 정형화된 기업설명회(IR) 대신 현장에서 기술과 사업 모델, 투자 가능성을 직접 논의할 수 있도록 했다. AI 기술 개발 경쟁이 실제 도입과 수익 창출 경쟁으로 옮겨가면서, 전시장에서 기술을 확인하고 상담을 거쳐 고객과 투자자를 만나는 구조를 행사 안에 함께 담은 셈이다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 겸 AI페스타 조직위원장은 "AI페스타가 자랑스러운 점은 다른 행사보다 고객사, 즉 수요기업이 많이 찾는 행사라는 것"이라며 "각 밸류체인에 있는 수많은 공급기업들도 이곳에서 만나 협업하고 동맹을 만들어 풀스택 형태로 정부와 민간 프로젝트를 함께하고 있다"고 말했다. LG AI 연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에서 경쟁을 벌이고 있는 3개 사를 비롯해 국가대표 AI 기업들이 한 자리에 모였다는 점도 참관객들의 호응을 이끌어 냈다. 또 'AI 챔피언관'에서도 대한민국 AI 챔피언 자리를 노린 15개 팀이 한 자리에 모여 실력을 겨뤘다. 류제명 과기정통부 2차관은 'AI 페스타 26'에서 프랑스, 유럽연합(EU) 등 22개국 주한 외국대사, 외교관들과 함께 전시회를 참관했다. 이들은 AI 국가대표 5대 기업관 등 전시관을 방문해 우리나라 기업들이 개발한 최신 AI 모델과 서비스 설명을 듣고 시연을 관람했다. 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석비서관과 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장도 행사 첫날 나란히 현장을 찾아 AI 정책과 산업 간 접점을 넓히는 데 주력했다. 두 사람이 인선 이후 산업계 공개 행사에 함께 참석한 것은 이번이 처음이다.이 수석은 개막식에서 공공·산업 현장의 수요를 AI 서비스와 시장으로 연결하고 검증된 서비스를 확산하는 '문제 해결 중심 국가 AI 정책 2.0' 방향을 소개한 뒤, 전시장을 돌며 국내 AI 모델의 활용성과 산업 적용 가능성, 보안 사업 등을 집중적으로 살폈다. 하 부위원장은 독자 AI 파운데이션 모델 특별관과 피지컬 AI, 클라우드·인프라 기업 부스를 찾아 경량·멀티모달 모델 확대와 제조 현장 적용, 로봇 학습 데이터 확보 방안 등을 점검했다. 두 사람 모두 이번 행사에서 모델 자체 성능을 넘어 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 쓰일 수 있는 생태계 구축에 관심을 보였다. 또 하 부위원장은 행사 기간 동안 정책 토크쇼도 진행해 현장에서 좋은 반응을 얻었다. 이번 행사는 AI 기업들이 현장에서 겪는 어려움과 국가 전략에 대한 의견을 직접 듣기 위해 마련됐다.그는 이 자리에서 한국이 AI 3강으로 도약하려면 모델뿐 아니라 전력·AI 반도체·GPU·데이터센터·에이전트·피지컬 AI까지 생태계 전반의 경쟁력을 함께 키워야 한다고 강조했다. 더불어 정부와 공공기관이 국산 AI 제품과 서비스를 먼저 구매해 초기 시장과 레퍼런스를 만들고, 이를 민간과 해외 시장으로 확산시키는 구조가 필요하다고 밝혔다. 그러면서 하 부위원장은 이번 행사를 통해 국내 AI 생태계가 모델 개발을 넘어 인프라와 서비스, 피지컬 AI까지 빠르게 확장되고 있다고 긍정적으로 평가해 눈길을 끌었다. 또 행사 현장에서 나온 기업과 시민들의 의견도 향후 정책 수립에 적극 반영하겠다는 뜻을 밝혔다. 하 부위원장은 "지난해보다 행사 규모가 커진 가운데 독자 AI 파운데이션 모델 3개 기업이 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했고, 인프라부터 모델·에이전트 서비스·피지컬 AI까지 국내 AI 생태계의 풀스택 경쟁력을 확인할 수 있었다"며 "전 국민 AI 경진대회와 '모두의 AI 실험실'을 통해 국민의 AI 활용 역량도 높아지고 있다는 점에서 AI 3강이라는 정부 비전에 한 걸음씩 다가가고 있다는 느낌을 받았다"고 말했다. 이어 "토크콘서트에서도 많은 청중이 실제적인 질문과 현실적인 제언을 해줘 향후 정책을 수립하는 데 큰 도움이 될 것 같다"며 "국가AI전략위원회도 부처와 지방자치단체가 국민이 체감할 수 있는 가시적인 성과를 만들 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.08 16:32장유미 기자

ETRI, 자연스러운 대화로 우울증 정도 파악 기술 관심

한국전자통신연구원(ETRI·원장 박세웅)은 6일부터 서울 삼성동 코엑스에서 열리고 있는 'AI 페스타 26'에 자연스러운 대화로 우울증 정도를 판단하는 인공지능(AI) 기술과 첨단 시스템 반도체 설계를 위한 공용 플랫폼 기술 등 5개 기술을 선보였다. '정신건강 지원 AI 에이전트 기술'은 우울증으로 정신과 상담을 받을 때 PHQ-8이라는 우울증 건강설문을 하는데, 그 순간의 상태만 반영하고 세세한 상태를 반영하지 못하기 때문에 에이전트로 구현해 일상대화를 수행하면서 우울증 정도를 분석한다. ETRI 관계자는 “자연스럽게 대화하면서 목소리나 표정, 인식 등을 멀티모달로 정렬을 맞춰 최종적으로 우울 정도를 판단한다”고 설명했다. '생성형 AI 기반 3D 객체 자동생성 기술'은 이미지를 제시하면 3D 객체를 생성해 3차원으로 볼 수 있는 기술이다. 이 기술은 AI를 미리 학습시켜서 이미지에서 보이지 않는 부분을 채워 넣는 기술이다. 또 도시 사진 여러 장으로 실제도시에 가깝게 3D로 구현하기도 한다. 채원석 ETRI 수도권본부 책임연구원은 “이 기술은 디지털 트윈을 만들거나 3D콘텐츠를 제작할 때 사용할 수 있다”며 “가령 메타버스 시스템에 어떤 기계가 들어가야 한다면 사진 한 장으로 3D를 만들어 넣을 수 있다”고 설명했다. ETRI는 '첨단 시스템 반도체 설계를 위한 공용플랫폼 기술'로 팹리스의 시스템반도체별 중복 설계를 최소화하고 응용 분야에 따라 시스템을 유연하게 구성할 수 있게 하고 개발기간을 단축할 수 있을 것으로 기대했다. 이 기술은 UCLe 기반 개방형 인터페이스를 통해 다양한 제3자 코어와 이기종 칩렛의 확장과 연계를 지원한다. 박성천 ETI 수도권연구본부 AISoC기반연구실장은 “안전과 보안 기능을 내재화해 자율주행자동차용 고신뢰 SoC를 비롯한 다양한 시스템반도체 설계에 공통으로 활용할 수 있는 확장형 공통플랫폼 기술”이라고 설명했다. 'FPGA 기반 동형암호 가속 기술'은 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산하는 동형암호의 핵심 연산을 FPGA에서 가속하고 여러 가속기를 연계해 클라우드 환경으로 확장하는 기술이다. FPGA 가속기 제어 펌웨어와 드라이버를 통해 여러 가속기를 연동해 병렬처리 규모를 확장할 수 있다. 의료·금융·공공·국방 분야 민감정보 보호 데이터 처리서비스 등에 활용할 수 있다. '스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼 기술'은 다양한 엣지 디바이스(AI 반도체) 응용 SW 개발자에게 ML모델을 자동 생성, 배포하는 기능을 제공하고 응용 SW 구현을 위한 통합개발 환경을 제공하는 SW 개발 플랫폼 기술이다. 국산 AI 반도체(NPU)가 탐재된 스마트 엣지 디바이스 서비스에 맞게 AI 모델과 응용SW를 통합개발하는 클라우드 기반 SW개발 플랫폼 등에 활용할 수 있다.

2026.10.08 14:09주문정 기자

하정우 부위원장 "독파모 3사, 글로벌 수준 도달"…현장선 활용법 관심↑

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 향한 관심이 기술 성능에서 실제 활용으로 확산하고 있다. 국산 모델 경쟁력뿐 아니라 이를 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 시민 눈높이도 높아졌다는 반응도 이어지고 있다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' 참석 후 "독파모 3개사가 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했다는 점에서 의미가 있었다"고 밝혔다. 하 부위원장은 "이번 행사에서 국민 모두의 AI 역량이 향상되고 있음을 확인할 수 있었다”며 “AI 3강이라는 정부 비전 달성에 한 걸음씩 다가가고 있음을 느꼈다"고 강조했다. 현장에서도 일반 참관객 관심이 단순 모델 성능을 넘어 실제 업무 활용으로 넓어졌다는 평가가 나왔다. 독자 AI 모델을 알아보는 데서 나아가 개인 업무에 이를 도입할 조건을 구체적으로 살펴보기 시작했다는 설명이다. 부스를 지키던 한 기업 관계자는 “과거에는 모델의 기본 정보나 기능을 주로 물었다면, 이제는 기존 업무 시스템과의 연동 여부와 운영 비용, 민감한 데이터 처리 방식까지 질문이 이어졌다”고 밝혔다. 이에 발맞춰 SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 독파모 특별관에서 자체 모델 활용 사례를 선보였다. 문서 검토와 웹사이트 제작, 업무 에이전트 구축 등을 통해 관람객이 국산 AI 성능을 직접 시연했다. SK텔레콤은 'A.X K2'를 활용한 이미지 이해와 문서 검토 기능을 소개했다. 그래프나 업무 자료를 입력하면 내용을 분석하고 이용자가 제시한 기준에 따라 검토하는 방식이다. 부스에서는 전사적자원관리(ERP)나 오피스 프로그램 등 기존 업무 시스템과 연동하는 방안을 묻는 참관객도 심심찮게 확인할 수 있었다. LG AI연구원은 'K-엑사원 2.0' 문서 이해와 추론, 코딩 역량을 활용한 사례를 제시했다. 부스에는 자연어로 별자리 궁합 애플리케이션과 게임을 만들 수 있는 코너가 마련됐다. 연말정산 관련 PDF 바탕으로 질문에 답하거나 수능 수학 고난도 문항 풀이 과정과 다른 풀이 방식을 제시하는 사례도 소개했다. 업스테이지는 '솔라 프로 4' 운영 효율성을 강점으로 내세웠다. 기업이 적은 자원으로 모델을 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 업스테이지 관계자는 "우리 모델은 다른 대형 모델보다 규모가 작아 운영에 필요한 연산 자원이 적다"며 "기업은 API로 기존 서비스에 모델을 연결하거나, 민감한 데이터를 외부로 보내지 않도록 사내 서버에 설치해 사용할 수 있다"고 설명했다. 이날 업스테이지는 문서를 처리하는 AI 에이전트 제작 기능도 선보였다. 이용자가 문서를 올리고 계약서 검토 등 원하는 업무를 말로 설명하면, AI가 필요한 작업 순서를 구성하는 식으로 작동했다. 관계자는 "사용자가 각 단계를 직접 설정하는 수고를 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.10.08 14:03김미정 기자

충북양자연구센터, 국내 유일 실물 양자컴퓨터 교육

충북양자연구센터(센터장 김기웅,충북대 물리학과 교수)가 8일까지 코엑스에서 진행되는 AI페스타에서 양자 신경망 모델로 관심을 끌었다. 박성현 충북대 석·박사통합과정 연구생(4년차)은 "양자 어닐링을 활용해 신경망 학습 과정을 구현하고 성능을 분석하는 연구를 진행하고 있다"며 "에너지 변화와 고정점 특성을 분석해 양자 학습의 성능과 동작원리를 탐구하는 모델을 이번에 공개한다"고 말했다. 충북양자연구센터는 지난 2024년 충북대학교 학연산공동기술연구원에 개소했다. 국내 최초로 연구자가 하드웨어에 직접 접근할 수 있는 초전도 큐비트 기반 양자컴퓨터 'IQM 스파크'를 도입했다. 센터는 이를 활용, 양자컴퓨팅 응용 연구를 비롯한 양자 어닐링, 양자센싱, 양자-AI 융합 연구 등 다방면의 연구를 수행 중이다. 김기웅 센터장은 "청주 오창에 구축되는 차세대 방사광가속기 '한국새빛가속기'와 연계한 연구 인프라 조성과, 양자 인재 양성을 통한 충북 광역권 양자산업 생태계 구축을 추진하고 있다"고 말했다. 김 센터장은 "현재 실물 양자컴퓨팅 클라우드 서비스를 개발 중"이라며 "대부분 양자 회로 실행에 그치는 다른 상용 서비스와 달리 하드웨어 레벨까지 사용자가 조정할 수 있는 차별화된 서비스를 목표로 한다. 이를 기반으로 하는 양자 인재 양성을 위한 교육 플랫폼도 함께 개발하고 있다"고 설명했다. 김 센터장은 또 양자 어닐러로 방사광가속기 측정 이미지를 재구성하는 기술을 개발하는 한편, 광펌핑자력계(OPM)와 다이아몬드 NV센터 등 다양한 양자센서를 결합한 연구 인프라를 구축하고 있다"며 "최근에는 양자 AI를 차세대 핵심 연구 방향으로 삼아 양자-고전 하이브리드 머신러닝, 양자신경망(QNN) 등 양자-AI 융합 연구에도 역량을 집중하는 중"이라고 덧붙였다. 충북양자연구센터는 온프레미스 양자컴퓨터를 비롯한 하드웨어 접근형 클라우드 서비스, 양자 교육 플랫폼, 방사광·양자 센서 연계 연구 인프라 조성까지, 탄탄한 인프라를 바탕으로 연구부터 인력 양성까지 한 기관에서 아우르는 지역 거점형 원스톱 양자 연구 생태계 모델을 지향하고 있다. 김기웅 센터장은 "국내 유일의 실물 양자컴퓨터 교육 인프라를 이용, 대학ICT센터(양자기술플랫폼연구센터)와 연계한 양자전문인력양성은 물론 교육용 클라우드 개발로 초중고 과정부터 양자적으로 생각하는 인재를 육성하고 있다"고 강조했다.

2026.10.07 16:01박희범 기자

KIST, 생활 밀접 '스포츠 AI' 등 공공기술 사업화 성과 선보여

한국과학기술연구원(KIST)이 서울 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 2026'에 참가해 일상에 밀접한 인공지능(AI) 기술과 국가 전략기술을 아우르는 공공기술 사업화 성과를 대거 선보였다. 7일 방문한 부스에서는 어렵게 느껴지는 생성형 AI를 넘어 국민 일상과 맞닿은 생활 밀접형 AI 기술이 관람객들의 눈길을 사로잡고 있었다. KIST는 영상 기반 비전 AI 기술을 생활 스포츠인 '피클볼' 등에 접목한 스포츠 테크 연구 성과와 이를 바탕으로 설립된 실제 창업 기업 사례를 공개하며 AI 기술의 실질적인 활용성을 제시했다. 현장에서는 기술력을 갖춘 중소·소기업의 성장을 돕는 전주기 기술사업화 지원 체계도 구체화됐다. KIST는 기술 도입부터 상용화 실패 위험(사업화 갭)을 줄여주는 단계별 맞춤 프로그램과 투자·홍보 지원책을 소개했다. 특히 미국 보스턴과 독일 등 KIST의 해외 현지 거점을 연계해 글로벌 인증 획득과 해외 시장 안착까지 원스톱으로 지원하는 스케일업 전략을 강조했다. 이와 함께 국가 미래 산업을 뒷받침할 핵심 R&D 성과도 함께 공유됐다. ▲드론 및 국방 무기체계에 응용 가능한 갈륨나이트라이드(GaN) 반도체 패터닝 기술을 비롯해, ▲귀금속 함량을 낮춰 경제성을 확보한 연료전지 상용화 기술 ▲위고비 등 비만치료제 투약 시 발생하는 근감소증을 예방·개선하는 바이오 융합 치료제 개발 성과 등이 소개됐다. KIST 현장 관계자는 "AI를 어렵고 거창한 기술로만 여길 것이 아니라, 피클볼처럼 생활 속에서 국민들이 체감할 수 있는 실용적인 기술로 다가가는 것이 중요하다"며 "올해 처음 본격화된 공공기술 사업화 프로그램을 통해 유망 연구 성과가 연구실에만 머무르지 않고 창업과 글로벌 진출까지 성공적으로 이어지도록 전폭 지원하겠다"고 밝혔다. 한편, AI 페스타 2026은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 14:08정진성 기자

"양자통신·센싱·컴퓨팅 기술·산업·정책 동향 한 권에"

미래양자융합포럼(공동대표 류탁기·김재완)은 6일부터 8일까지 사흘간 열리는 AI페스타 양자·보안특별관에서 양자통신·센싱·컴퓨팅 전 분야의 기술·산업·정책 동향을 한 권에 모두 담은 '양자정보기술 백서'를 소개하며, 부스를 찾는 방문객들의 양자 인식 제고에 열을 올렸다. 이 백서는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA), 미래양자융합포럼이 매년 공동 발간하고 있다. 양자분야 정책 수립과 연구개발, 사업 기획에 산·학·연 관계자들이 폭넓게 활용하는 핵심 '참고서'로 자리매김했다. 퀀텀+AI 등의 융합기술은 물론 소·부·장과 공급망, 산업화·활용 사례 등 양자 생태계 전반의 정보를 체계적으로 담고 있다. 양자분야 전반적인 현황과 변화 흐름을 파악할 수 있는 기초자료로 활용 가능하다. 미래양자융합포럼은 지난 2021년 과학기술정보통신부 주도로 출범한 양자통신·양자센싱·양자컴퓨팅 분야 유일한 산·학·연 협력 플랫폼이다. 미래양자융합포럼 사무국은 양자AI융합센터(센터장 김효실)가 수행 중이다. 산업계 수요와 연구개발 성과를 유기적으로 연계하고, 기술·산업 간 융합과 협력을 통해 국내 양자산업 생태계 활성화 및 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 김효실 양자AI융합센터장은 "양자기술이 연구실을 넘어 산업 현장으로 나아가려면 기술뿐 아니라 정책과 시장의 흐름을 한 눈에 볼 수 있는 길잡이가 필요하다"며 "백서가 국내 양자 생태계의 기업과 연구자, 정책 담당자 모두에게 믿을 수 있는 기준점이 되도록 앞으로도 내용을 꾸준히 보강해 나갈 것"이라고 밝혔다. 김 센터장은 또 "국내 산·학·연 플랫폼인 미래양자융합포럼 활성화를 통해 양자기술의 수요와 공급을 연계하고, 산업 생태계 활성화를 위한 산학연 연계·매칭의 허브 역할을 충실히 해나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.07 11:36박희범 기자

신라왕경 디지털 재현사업단, AI페스타서 AI 복원 '디지털 서라벌' 공개

신라왕경 디지털 재현사업단이 6일 서울 코엑스에서 개막한 'AI 페스타 2026' 정부특별관에서 고대 신라 수도 서라벌을 복원한 다양한 디지털 헤리티지 성과를 선보였다. 역사적 고증 데이터에 생성형 AI와 3D 디지털 기술을 접목해 천년 고도의 문화유산을 가상공간에서 생생하게 체감할 수 있도록 확장한다는 구상이다. 신라왕경 디지털 재현사업은 국가유산청 주도로 주관사인 문화유산기술연구소와 경북연구원, 덱스터스튜디오, 위프코 등이 참여하는 AI 디지털 혁신 프로젝트다. 올해 황룡사지, 대릉원, 불국사, 석굴암 등 4대 핵심 유적을 중심으로 건축물 150건, 유물·소품 200건 등 총 350건의 고증 기반 3D 원천 에셋을 구축하고 도시 전체의 공간 연결성을 입체적으로 복원하고 있다. 현장 부스에서 만난 경북연구원 관계자는 "일반적인 생성형 AI에 이미지나 영상 생성을 명령하면 데이터 한계로 인해 조선시대 풍경 위주로 도출된다"며 "국가유산청의 지원을 바탕으로 정밀한 원천 데이터를 직접 구축하고 이를 AI에 투입함으로써 실제 신라의 모습을 온전히 구현해 낼 수 있었다"고 설명했다. 부스 현장에서는 기획부터 인물, 비주얼, 영상 제작 전 과정을 100% 생성형 AI 기술로 완성한 AI 재현 영화가 상영돼 관람객들의 발길을 끌었다. 경북연구원 관계자는 "이번 작품은 유수의 영화제에 출품해 지속해서 수상 성과를 거두고 있다"며 "서라벌 전시관 상영과 APEC 행사 공개에 이어 이번 전시회를 통해 대중에게 고증 기반 AI 콘텐츠의 가치를 알리고 있다"고 밝혔다. 사업단은 오는 12월까지 사업을 완료하고, 구축된 원천 데이터를 국가유산청 클라우드와 글로벌 에셋 플랫폼(FAB 등)에 개방해 대국민 서비스와 콘텐츠 산업계 활용을 지원할 방침이다. 아울러 800년대 신라왕경을 배경으로 한 공간체험형 워킹 VR '용의 시야' 등 실감형 콘텐츠 확장도 함께 이어갈 계획이다. 한편, AI 페스타 2026은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.06 16:12정진성 기자

AI페스타26 개막…에이전틱·피지컬 AI 앞세워 '역대 최대' 규모

국내외 인공지능(AI) 기업과 연구기관, 정부가 한자리에 모여 기술 전시를 넘어 산업 현장 적용과 사업화, 글로벌 협력 방안을 찾는 행사가 막을 올렸다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI페스타26'이 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막했다. 과기정통부 'AI 주간 2026'의 대표 행사로 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 슬로건으로 8일까지 사흘간 열린다. 과기정통부에 따르면 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영하는 국내 AI 분야 최대 규모 행사다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세웠다. 입구 앞 주요 참가기업 자리를 차지한 화웨이는 네트워크, 스토리지, AI 서버, 운영체제(EulerOS), 데이터베이스(GaussDB), 클라우드, 디지털 파워를 아우르는 AI 풀스택 솔루션을 전시한다. 바로 옆 KT는 AI·클라우드·네트워크 인프라 기반 AI 전환(AX) 솔루션을 선보이고, 정부 특별관 내 한국지능정보사회진흥원(NIA) 특별전시관에도 참여한다. 메인 무대 옆 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 한데 모였다. 세 곳은 지난 8월 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 2차 단계평가를 통과한 정예팀으로 각각 'K-엑사원 2.0', '에이닷엑스 K2', '솔라 오픈 2'로 평가를 받았다. 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀이 가려질 예정이어서 최종 경쟁을 앞둔 국가대표 AI 후보가 한 전시관에서 맞붙은 셈이다. 메인 무대 앞에는 전국민 AI 경진대회 우수작을 모은 특별관이 자리했다. 전시장 중앙 A존에는 삼성SDS, 한컴, 포티투마루, 야놀자 등이 부스를 마련했다. 전시장은 ▲독자 AI 파운데이션 모델 ▲AI 경진대회 ▲피지컬 AI & 로봇 ▲K-AI 파트너십 ▲에이전틱 AI+X ▲AI 반도체 ▲AI 인프라 ▲국방 AI ▲보안 & 양자 등 테마 특별관과 정부 특별관으로 구성됐다. 전시장 오른편 피지컬 AI & 로봇 특별관에는 두산로보틱스, 라이드플럭스, 이스트소프트, 롯데이노베이트가 참여했다. 두산로보틱스는 협동로봇 팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 '스캔앤고', 이스트소프트는 리테일·전시·공공 등에 적용하는 대화형 피지컬 AI '페르소 인터랙티브'를 선보인다. 바로 옆 정보통신기획평가원(IITP) 월드모델 특별관에서는 로보티즈가 국산 월드모델을 적용한 세미 휴머노이드 'AI 워커'를 시연한다. 에이전틱 AI+X 특별관에서는 원더무브가 멀티 에이전트 플랫폼 '클로포드'를, 인핸스가 웹사이트와 기업 시스템을 직접 조작하는 컴퓨터 이용 에이전트 'ACT-2'를 공개한다. 와이즈넛, 더존비즈온, NHN, 유라클, 지란지교소프트 등도 부스를 냈다. 전시장 왼편에는 AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안 & 양자 특별관이 줄지어 있다. 딥엑스·모빌린트·파네시아·디노티시아가 AI 반도체를, 망고부스트가 AI 인프라를, 솔트룩스·펀진·코난테크놀로지가 국방 AI를 전시한다. 보안 & 양자 특별관에는 한국표준과학연구원(KRISS), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 큐심플러스, 안랩, 지니언스 등이 참여했다. 버즈니, 야놀자, 시공간, 제로웹 등은 쇼핑·여행·돌봄·접근성 분야 생활밀착형 AI를 선보인다. 이날 오후 3시 메인 무대에서 열린 개막식에는 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석을 비롯한 산·학·연·관 인사가 참석했다. 조준희 AI페스타조직위원장이 개회사를 했고 요슈아 벤지오 교수가 영상으로 축사를 전했다. 개막식에 이어 오후 4시부터는 하정우 부위원장이 주재하는 AI 산업 정책 토크쇼가 열린다. '현장의 목소리, 정책에 담다'를 주제로 AI 산업계, 투자기관, 학계, 일반 국민 등 200여 명이 참여해 산업계 애로사항과 건의를 정책에 반영하는 방안을 논의한다. 오후 5시에는 국가 AI 대상 시상식이 이어져 다온아이앤씨와 라이드플럭스가 과기정통부 장관상을 받는다. 메인 무대에서는 오전부터 200이명 규모의 'AI 서밋'이 진행됐다. 로라 아로요 구글 딥마인드 연구원, 프레데리코 코스타 아마존웹서비스(AWS) 아시아태평양·일본 AI·데이터 정책 총괄, 최기영 앤트로픽 코리아 대표, 박상원 KT AX사업부문장(전무)이 차례로 무대에 오른다. 같은 시각 웨스틴 서울 파르나스에서는 양자 기술 전략을 논의하는 퀀텀 포럼이 열렸다. 7일에는 류제명 과기정통부 2차관이 12개국 주한 외국대사를 포함해 영국, 중국, 스웨덴 등 20개국 외교사절을 초청해 오찬간담회와 전시 투어를 진행한다. 각국 AI 정책을 공유하고 기업 간 실증·사업화, 해외 진출 연계 방안을 논의한 뒤 전국민 AI 경진대회 특별관과 독자 AI 파운데이션 모델 특별관을 찾아 시연을 관람할 예정이다. 같은 날 '퓨처 테크 컨퍼런스'에는 오픈AI, 두산로보틱스, 현대차그룹 로보틱스랩, 롯데이노베이트, 화웨이, 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티, 밀라(Mila) 연사가 나서 피지컬 AI와 글로벌 AI 전략을 다룬다. 국가정보원, AI안전연구소, 보안기업 등 100여 명이 참석하는 사이버보안 컨퍼런스도 함께 열리며, 마지막 날인 8일에는 현장 적용 사례를 소개하는 'AIR 쇼케이스'가 진행된다. 류제명 2차관은 AI 페스타가 "정책과 산업, 현장의 목소리를 연결하고 글로벌 협력의 기회를 넓히는 자리"라며 "국내 AI 기업의 세계 시장 도약과 국민 체감 성과를 위해 정책 지원과 국제협력을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 14:19남혁우 기자

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