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'AI' vs '로스쿨 교수', 법률 추론 대결...승자는

인공지능(AI)이 학생들 질문에 인간 법학 교수보다 더 우수하게 답변할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 심지어 답변이 오해를 불러일으키거나 교육적으로 유해하다고 판단되는 비율 역시 AI가 인간 교수보다 훨씬 낮았다. 이 연구 보고서는 지난달 27일 스탠퍼드 로스쿨 홈페이지에 게재됐으며, 이달 1일 같은 웹사이트 내 뉴스&미디어를 통해 보도됐다. 스탠퍼드 대학교 로스쿨의 법학 교수이자 '법무혁신 프론티어 테크놀로지 랩(LIFT Lab)'을 이끄는 줄리언 냐르코(Julian Nyarko) 교수는 예일대·뉴욕대 등 미국 명문대 동료 연구진과 함께 AI가 학생들의 법률 질문에 얼마나 정교하게 답할 수 있는지를 검증하는 연구를 진행했다. 냐르코 교수 연구팀이 진행한 이번 실험에는 미국 로스쿨에 재직 중인 법학 교수 16명이 참여했다. 교수들은 실제 계약법 강의 중이나 강의 후에 학생들이 던질 수 있는 대표적인 질문 40개를 작성한 뒤, 각 질문에 대한 모범 답안을 직접 기술했다. 연구팀은 AI에게도 동일한 질문을 주고 답변을 생성하게 한 뒤, 평가자가 어떤 답변이 인간 교수의 것이고 어떤 것이 AI의 것인지 알 수 없도록 '블라인드 테스트' 방식으로 평가를 진행했다. 특히 연구팀은 실험의 형평성과 타당성을 확보하기 위해 AI가 생성한 답변의 길이나 구조를 인간 교수가 작성한 답변 스타일에 맞춰 엄격하게 조정했다. 냐르코 교수는 "이번 연구가 가지는 학술적 중요성이 매우 크기 때문에, 실험 설계를 최대한 엄격하고 객관적으로 진행했다"고 강조했다. 기존의 AI 성능 조사는 주로 정답과 오답이 명확히 갈리는 단답형 문제에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 법적 추론의 영역은 대립하는 논거들을 신중하게 분석하고 모호함을 조율하며 타당한 결론을 도출해야 하는 복잡한 과정이다. 냐르코 교수는 "법학에 초점을 맞춘 이유는 단순히 사실을 기억하는 능력을 넘어, 판단력과 섬세한 추론 능력, 그리고 모호함을 극복하는 능력이 복잡하게 요구되는 분야이기 때문"이라고 설명했다. 참여 교수들이 총 2918건의 답변을 교차 평가한 결과, 놀랍게도 교수들은 동료 인간 법학 교수가 작성한 답변보다 AI가 생성한 답변에 현저히 높은 점수를 줬다. AI가 생성한 답변은 인간 교수와의 1대1 비교 평가에서 약 75%의 승률을 기록했다. 가장 주목할 만한 부분은 '교육적으로 해롭거나 잘못된 정보를 담고 있다'고 지적된 답변 비율이었다. 인간 교수가 작성한 답변 중 유해성이나 오류가 지적된 비율은 약 12%에 달했으나, AI가 생성한 답변에서는 그 비율이 불과 3.5%에 그쳐 안정성 면에서도 판정승을 거뒀다. 냐르코 교수는 "실험에 사용된 질문들은 결코 단순한 문답 수준이 아니었다"며 "대부분 복잡한 법리 개념을 통합하고 이를 새로운 가상 상황에 적용해, 학생들이 분석적 기술을 키울 수 있도록 돕는 고난도 질문이었다"고 설명했다. 이어 "이번 연구는 법학 교육에서 AI의 역할에 대해 우리가 가졌던 기존의 부정적 전제들에 강한 의문을 제기한다"고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 향후 법학 교육 현장에서 'AI 튜터'의 활용 가능성을 시사한다는 점에서 학계의 큰 관심을 모으고 있다. 현재 미국 로스쿨 환경에서는 AI 도입을 두고 고심하고 있는데, 일각에서는 AI의 환각 현상이나 학생들의 과도한 의존, 비판적 사고력 저하 등을 우려해 도입에 신중한 태도를 보여왔다. LIFT Lab의 연구원인 알레한드로 살리나스(Alejandro Salinas)는 "우리의 연구는 AI를 통한 개별 지도가 법률처럼 고도의 판단을 요하는 전문 분야 학습에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여준다"면서 "법학 교육자들의 평가를 통해, AI 튜터가 교실 수업을 보완하는 질 높은 상시 지원(On-demand) 서비스를 제공할 수 있으며, 전문가 지도에 대한 학생들의 접근성을 획기적으로 확대할 잠재력이 있음이 증명됐다"고 평가했다. 이어 그는 "법조인 교육의 본질은 미래의 변호사들이 비판적으로 사고하고, 설득력 있는 논증을 펴며, 윤리적으로 복잡한 문제에 대처할 수 있도록 훈련하는 것"이라며 "AI 튜터의 전면 도입을 성급하게 권장하는 것은 아니지만, 데이터가 보여주듯 AI에 대해 무조건적인 회의론을 고집하는 것 또한 부당하다"고 지적했다. 나아가 살리나스 연구원은 "이제 논의의 초점은 'AI가 과연 정확하고 질 높은 답변을 줄 수 있는가'라는 의구심에서 벗어나, '학생들의 학습 이익을 위해 AI를 어떻게 책임감 있게 교육 과정에 활용할 것인가'로 전환돼야 한다"고 제언했다.

2026.06.07 09:42백봉삼 기자

전기안전공사, 전북대와 전기안전 분야 연구개발·교육 협력 확대

한국전기안전공사(대표 남화영)는 전북대학교(총장 양오봉)와 5일 지역성장 기반 협력과 미래 지역인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 거점국립대 육성 정책에 발맞춰 전북지역 산학연 협력 체계를 강화하고 국가 균형발전을 뒷받침하기 위해 마련됐다. 전기안전공사와 전북대는 지역 성장과 산업 발전을 위해 공동 연구와 교육 협력을 확대하고, 전기안전 분야 연구성과를 산업현장에 적용하는 한편, 기술사업화를 적극 추진한다는 계획이다. 협약서에는 ▲지역성장을 위한 공동연구 및 협력 플랫폼 구축 ▲기업 수요 기반 공동 교육·훈련 협력 ▲인공지능(AI) 기반 미래 핵심기술 공동 연구개발 ▲시험·분석 장비 등 연구시설 공동 활용 ▲지역산업 연계 취업 및 창업 프로그램 협력 ▲연구 성과의 산업 적용 확대 및 기술이전·사업화 연계 협력 등의 내용이 담겼다. 남화영 전기안전공사 사장은 “이번 협약은 지역 대학과 공공기관이 힘을 모아 미래 전기안전 기술을 연구하고 지역인재를 육성하는 뜻깊은 출발점”이라며 “전북대와 공동 연구, 교육 협력, 인재 양성을 함께 추진해 지역산업 발전과 국가 균형발전에 기여하겠다”고 말했다. 전기안전공사는 앞으로 전북대와 실무협의체를 구성해 협약 과제를 구체화하고 공동 연구과제 발굴과 성과 창출을 위한 협력을 지속해 나갈 계획이다.

2026.06.06 18:32주문정 기자

엔비디아, AI 기술센터 설립…장소 "서울 유력"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 국내 대기업 총수들과 진행된 삼겹살 회동에서 인공지능(AI) 기술센터 설립과 관련해 "어디에 지을지는 모르겠지만, 서울일 것"이라며 "서울은 큰 도시"라고 답했다. 앞서 엔비디아는 자사 채용 홈페이지에 서울 근무를 조건으로 한 '피지컬 AI' 담당 솔루션 아키텍트 채용 공고를 게재했다. 이번 채용은 디지털 트윈과 로보틱스 분야를 중심으로 진행된다. 엔비디아 AI 기술센터는 정부와 대학, 기업과 피지컬 AI 기술 협업을 수행한다. 센터는 한국의 대학·기업 연구진이 엔비디아 옴니버스 플랫폼으로 가상세계를 구축하고, 데이터를 생성하며, 파운데이션 모델을 미세조정(파인튜닝)할 수 있도록 지원한다. 이날 김포공항을 통해 입국한 황 CEO는 취재진과 만난 자리에서 "한국은 AI와 로봇공학 전문성이 뛰어나고 세계적인 제조 허브인 만큼 연구개발(R&D) 투자에 최적의 장소"라며 "이미 채용을 시작했다"고 말했다. 이어 "충분한 인력을 갖추면 부지도 마련할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 21:47진운용 기자

AI가 바꾸는 미래 해군…지능정보화 정책발전 세미나 17일 개최

인공지능(AI)을 기반으로 한 미래 해군력 건설 방향과 유·무인 복합 전투체계 발전 전략을 논의하는 장이 마련된다. AI 기술의 급속한 발전과 미래 해양전장 환경 변화에 대응해 AI 기반 지능정보화, 사이버·전자기, 지휘통제·전투체계 발전 방향을 모색한다는 목표다. 5일 업계에 따르면 오는 17일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '2026 해군 지능정보화 정책발전 세미나'가 개최된다. 대한민국 해군과 해양수산과학기술진흥원, 선박해양플랜트연구소가 공동 주최·주관하는 이번 행사는 'AI 대전환(AX)으로 완성하는 AI 유·무인 복합 첨단해군'을 주제로 열린다. 행사는 김경률 해군참모총장(대장) 개회사와 환영사, AI 및 사이버보안 경진대회 시상식에 이어 박태웅 녹서포럼 의장의 기조연설로 시작된다. 이후 참석자들은 전시부스 관람과 오찬을 마친 뒤 3개 분과 세션으로 나뉘어 전문 발표와 토론을 진행한다. 지능정보화 분과에선 해군 AI 대전환 추진계획과 AI 기반 해양영역인식(MDA) 체계, 최신 데이터 아키텍처와 국방 AI 활용 전략 등이 소개된다. 사이버·전자기 분과에선 생성형 AI 악용 사이버 위협 대응과 해양 무인전력 보안 강화, AI 기반 사이버전자기전 기술 발전 방향 등이 논의된다. 지휘통제·전투체계 분과는 해군 AI 전투체계 발전 방향과 무인체계 적용 방안, AI 전투참모 개발 로드맵, 유·무인 복합전투체계 지휘통신체계 표준화 방안 등이 발표될 예정이다.

2026.06.05 15:30이나연 기자

AI 인재 양성 늘려도 줄줄이 유출…문제는 규모 아닌 구조

한국이 인공지능(AI) 인재를 키워내고도 해외로 줄줄이 내주는 흐름이 좀처럼 멈추지 않고 있다. 양성 인원을 늘리는 방식으로는 풀리지 않고 부처 칸막이와 단기 성과 위주의 사업 구조부터 손봐야 한다는 분석이 나온다. 3일 업계에 따르면 국회 출연연구기관인 국회미래연구원이 지난달 말 발간한 국회공동연구보고서 'AI 인재 양성을 위한 전략과 정책 과제'는 한국이 인재 순유출국이라는 익숙한 진단을 넘어 유출이 반복되는 원인과 처방을 정조준했다. 보고서는 세 가지 구조적 패턴을 각각 원인으로 짚었다. 부처별 칸막이에 따른 총괄 조정 부재, 배출 확대에만 쏠려 정착 유인이 따라붙지 못하는 양성·정착 지원의 분리, 3~5년 단위 재정사업에서 비롯된 단기 성과 중심의 설계다. 인구당 AI 특허 1위, 반도체·하드웨어 AI 인재 비중 1위(20%)라는 강점에도 순유입률이 1만명당 –0.36명에 그치는 배경이 여기에 있다고 봤다. 반례로는 중국이 제시됐다. 중국은 2017년 차세대 AI 발전계획 이후 10년 넘게 국가 주도 전략을 일관되게 끌고 가며 기관 단위 블록 펀딩과 다년도 지원으로 연구 환경을 다졌다. 그 결과 최상위 AI 연구자의 자국 잔류 비율은 2019년 11%에서 2022년 28%로 뛰었다. 보고서는 귀환 인재에게 주거·연구비·자녀 교육을 한데 묶은 패키지를 준 점도 정착 유인의 사례로 들었다. 세제 지원의 사각지대도 지적됐다. 국내 AI 산업의 66%가 업력 10년 미만 중소기업이지만 납부세액이 없으면 연구·인력개발비 세액공제를 환급받지 못하고 있다. 10년 이월만 가능해 신생기업에는 실질 혜택이 닿지 않는다는 것이다. 대안은 고등교육·연구 체계 개편, 고급 인재 정착·유치 환경 조성, 세제 실효성 제고, 정책 거버넌스 실질화 등 네 갈래다. 구체안으로는 국가석좌교수제 도입, 권역별 AI 연구거점과 다년도 연구비 지원, AI 특화 비자·체류 제도 정비, 국가AI전략위원회의 조율 권한을 AI기본법에 명시하는 방안 등이 담겼다. 미국행 AI 인재 이주가 최근 급감한 흐름은 한시적 기회로 삼아 집중 유치에 나서야 한다는 의견도 제기됐다. 성과 지표 역시 배출 인원 같은 투입 중심에서 벗어나 인재 역량과 국내 정착 비율, 산업 연계 성과를 담는 질적 평가로 전환할 것을 주문했다. 보고서는 "AI 인재 문제의 본질은 규모의 부족이 아니라 구조의 문제"라며 "양성·정착·세제·거버넌스가 서로 연계되지 않고 단기 성과 중심으로 분절되는 패턴을 극복해야 한다"고 말했다.

2026.06.03 07:55이나연 기자

엘리스그룹, 정부 주도 AI 인재 양성 맡는다…산학협력 생태계 강화

엘리스그룹이 정부 주도 생성형 인공지능(AI) 인재 양성 사업을 맡아 국내 주요 대학들과 차세대 AI 인재 육성에 나선다. 산업 현장에 즉시 투입 가능한 실전형 인재를 키워 국가 AI 생태계 구축에도 기여한다는 목표다. 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2026년 생성AI 선도인재양성 사업' 주관기관으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 생성AI 선도인재양성 사업은 국내 대학·대학원과 생성형 AI 기업이 공동 연구를 수행하며 글로벌 AI 시장을 선도할 석·박사급 핵심 인재를 양성하는 프로젝트다. 사업은 올해 4월부터 2029년 12월까지 4년간 진행된다. 엘리스그룹은 이번 사업에서 카이스트·서울대학교·포스텍·한국외국어대학교 등 4개 대학과 컨소시엄을 구성했다. 각 대학 연구 역량과 기업의 AI 인프라를 결합해 산학 공동연구를 추진할 계획이다. 주요 연구 분야는 ▲초개인화 적응형 학습 생태계 구축 ▲멀티모달 데이터 기반 역량 분석 시스템 개발 ▲AI 교육 분야 신뢰성 확보 기술 ▲경제·법률·문화 분야 도메인 특화 모델 및 온디바이스 거대언어모델(LLM) 기술 개발 등이다. 산업 현장에서 활용 가능성이 높은 분야를 중심으로 연구가 이뤄질 예정이다. 엘리스그룹은 참여 대학에 자체 AI 풀스택 인프라를 연구·실증 플랫폼으로 제공한다. 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 AI 교육 플랫폼 '엘리스LXP', 산업 특화 AI 모델 '헬피' 시리즈, 머신러닝 운영관리(MLOps) 파이프라인 등을 연구 환경에 지원할 계획이다. 회사 측에 따르면 이번 프로젝트를 통해 매년 70명 이상의 석·박사급 대학원생이 데이터 수집과 전처리, 모델 개발, 배포, 운영까지 생성형 AI 개발 전 과정을 실무 중심으로 경험하게 된다. 내년부터는 우수 연구자들이 엘리스그룹에 직접 파견돼 공동 연구를 수행하며 연구 성과의 사업화 가능성도 높일 예정이다. 최근 AI 산업에선 모델 경쟁력을 넘어 이를 개발·운영할 수 있는 고급 인재 확보가 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 특히 도메인 특화 AI와 온디바이스 AI, 멀티모달 AI 등 차세대 기술 분야 인력 수요가 빠르게 증가하면서 기업과 대학 간 공동 연구를 통한 인재 양성 중요성도 커지는 분위기다. 엘리스그룹은 국제 AI 학회 논문 게재와 핵심 기술 특허 출원도 지원해 연구 단계 AI와 실제 제품 개발 사이의 간극을 줄인다는 방침이다. 이를 통해 국가 AI 경쟁력을 이끌 실전형 고급 인재를 육성하겠다는 목표다. 김수인 엘리스그룹 최고연구책임자(CRO)는 "이번 산학 공동연구 핵심은 도메인 특화 모델, 온디바이스 기술 등 산업계가 즉각적으로 필요로 하는 차세대 AI 기술을 개발할 인재를 확보하는 데 있다"며 "국내 최고 수준 인재들이 연구 단계에서 제품 단계까지 아우르는 역량을 갖춰 향후 국가 AI 경쟁력을 선도할 핵심 주역으로 성장하도록 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2026.06.02 15:58한정호 기자

베스핀글로벌, 금융권 AI 영토 넓힌다…우리금융 연구환경 운영

베스핀글로벌이 금융권 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)을 안전하게 실험·검증할 수 있는 금융 특화 독립 연구환경을 구축해 AX 확산을 지원한다는 목표다. 베스핀글로벌은 우리금융지주의 'AI 연구환경 운영 사업'을 수주했다고 1일 밝혔다. 이번 사업은 우리금융그룹이 최신 AI 기술을 보다 안전하고 유연하게 검증·활용할 수 있는 연구 환경을 마련하기 위해 추진됐다. 베스핀글로벌은 아마존웹서비스(AWS) 기반 독립형 연구환경 아키텍처를 구축해 금융권 망분리 규제 환경에서도 생성형 AI와 LLM을 안정적으로 실험할 수 있는 기반을 제공할 방침이다. 특히 내부 업무망과 분리된 환경에서 AI 연구와 개발이 가능하도록 설계해 보안성과 활용성을 동시에 확보하는 데 초점을 맞췄다. 사업에는 베스핀글로벌의 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'가 적용된다. 이를 통해 다양한 AI 모델과 서비스 연계·검증을 지원하며 자연어 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 운영할 수 있는 환경도 제공한다. 또 에이전트 운영 과정에 필요한 관리 체계와 거버넌스 기능을 지원해 금융사가 새로운 AI 기술을 보다 빠르게 적용할 수 있도록 돕는다는 목표다. 베스핀글로벌은 이번 사업이 단순 인프라 구축을 넘어 금융권 현업 조직이 실제 업무에 AI를 적용하고 활용 경험을 축적하는 기반이 될 것으로 보고 있다. 회사는 그동안 롯데카드와 KB라이프 등 금융권 AI 프로젝트를 수행하며 관련 역량을 축적해왔다. 이번 사업 수주를 계기로 금융지주 차원의 AX 사업까지 지원 범위를 확대하게 됐다. 최근 금융권에선 망분리 규제 완화와 서비스형 소프트웨어(SaaS) 활용 확대 움직임이 이어지고 있다. 베스핀글로벌과 우리금융그룹은 규제 준수와 AI 활용을 동시에 고려한 금융권 AI 연구환경 모델을 구축한다는 계획이다. 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 "금융권 환경에 적합한 안전하고 확장 가능한 AI 연구환경을 제공하는 데 집중할 계획"이라며 "금융 규제와 보안 요구사항을 충족하면서도 최신 AI 기술을 빠르게 검증하고 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.06.01 14:18한정호 기자

LPK로보틱스, 피지컬AI 연구소 설립…삼성전자 출신 김재현 소장 선임

산업용 로봇 솔루션 기업 LPK로보틱스가 피지컬AI 연구소를 설립하고, 삼성전자 연구소 임원 출신 김재현 박사를 연구소장에 선임했다고 1일 밝혔다. 김재현 소장은 연세대 공과대학에서 학사·석사 학위를, 서울과학기술대에서 공학박사 학위를 받았다. 이후 삼성전자 DMC연구소 상무를 역임하며 다양한 연구개발 프로젝트를 이끌었다. 인공지능(AI) 머신비전 기업 트윔(TWIM) 연구소장을 거쳐 현재 성균관대 소프트웨어융합대학 산학교수로 재직 중이다. LPK로보틱스는 연구소 설립을 통해 산업용 로봇에 AI 기술을 접목한 차세대 지능형 로봇 플랫폼 개발을 가속할 계획이다. 특히 제조현장 생산성과 품질 혁신을 실현할 수 있는 AI 비전 기술과 다양한 공정 최적화 기술을 개발할 예정이다. 심태호 LPK로보틱스 대표는 "피지컬AI 연구소는 AI와 로보틱스 융합을 통해 제조업 미래 경쟁력을 높이기 위한 출발점"이라고 말했다. LPK로보틱스는 직교로봇, 리니어로봇, 정밀 스테이지 등을 자체 개발·생산하고 있다. 산업용 다관절로봇과 협동로봇을 활용한 다양한 자동화 솔루션을 공급 중이다. 회사는 "국내 대부분의 로봇기업이 적자를 지속하고 있는 상황에서도 LPK로보틱스는 최근 6년 연속 흑자를 달성했다"며 "향후 피지컬AI 연구소를 중심으로 RX·AX(로봇 전환·인공지능 전환) 전략을 본격 추진하고 AI 기반 산업용 로봇 플랫폼 개발과 차세대 제조혁신 솔루션 사업을 확대하겠다"고 말했다.

2026.06.01 10:56진운용 기자

아스테로모프, 오픈AI 추격한 '과학 AI 모델' 공개…시드 470억 확보

아스테로모프가 과학 추론 인공지능(AI) 기술로 400억원대 시드 투자 유치와 국가 프로젝트 참여 기회를 동시에 잡았다. 아스테로모프는 최근 시드 라운드에서 420억원을 조달해 설립 1년 만에 누적 시드 투자금 470억원을 확보했다고 29일 밝혔다. 이번 투자는 본엔젤스벤처파트너스가 주도했다. 퓨처플레이, 미래에셋벤처투자, 미래에셋캐피탈, IMM인베스트먼트, 프리미어파트너스, 한국산업은행, 산은캐피탈, SV인베스트먼트, 스틱벤처스 등이 공동으로 참여했다. 이민형 아스테로모프 대표는 지난 27일 국가 전략 프로젝트 'K-문샷' AI 과학자 미션 총괄책임자로 위촉됐다. 위촉식은 과학기술정보통신부가 서울 용산 드래곤시티에서 연 'K-문샷 추진단' 출범식서 진행됐다. K-문샷은 AI를 활용해 국가적 과학 난제를 해결하기 위해 추진되는 범국가 프로젝트다. 미국 '제네시스 미션'과 중국 '반석 미션'을 벤치마킹한 형태다. 전체 12개 미션 중 이 대표는 AI 과학자 개발 미션을 맡는다. 이 대표는 "단순 업무 보조형 AI가 아니라 실제 과학 연구 과정에서 복잡한 문제를 풀고 과학적 돌파구를 찾는 AI 시스템을 개발할 것"이라고 밝혔다. '스페이서 1.0' 공개…'GPT-5.4 프로'와 나란히 아스테로모프는 지난 28일 오픈 웨이트 기반 과학 AI 시스템 '스페이서 1.0'을 공개했다. 현재 기관만 접근 가능하며, 정식 출시는 올 연말이다. 스페이서 1.0은 온프레미스 환경에서 작동하는 거대언어모델(LLM) 기반 멀티 에이전트 시스템이다. 주요 기반 모델은 Z.ai 'GLM-5.1'이다. 스페이서 1.0은 오픈AI가 공개한 과학 역량 평가 벤치마크 '프런티어사이언스 리서치'에서 33.9%를 기록했다. 이는 오픈AI 'GPT-5.4 프로'에 이어 2위에 해당하는 성과다. 세 번의 독립 실행 중 최고 결과를 반영하는 패스앳3 기준으로는 GPT-5.4 프로와 공동 1위를 기록했다. 프런티어사이언스 리서치는 실제 과학 연구 과정에 가까운 개방형 문제 해결 능력을 평가한다. 단순 정답 일치가 아니라 루브릭 기반으로 추론 과정과 근거 정확성까지 본다. 과학 AI가 단순 지식 암기를 넘어 복잡한 인과관계를 구성할 수 있는지 확인하는 데 초점이 맞춰져 있다. 스페이서 1.0은 일부 문제에서 GPT-5.4 프로보다 높은 점수도 받은 것으로 나타났다. 백금 착물의 핵자기공명 위성 피크를 묻는 화학 문제에서 GPT-5.4 프로는 0.5점을 받았지만, 스페이서 1.0은 9점을 받았다. TDP-43 단백질 응집 경로를 묻는 생물학 문제에서는 GPT-5.4 프로가 3점을 받은 반면 스페이서 1.0은 10점을 기록했다. 두 사례 공통점은 단순한 지식 회상보다 여러 과학적 메커니즘을 연결하는 추론을 요구했다는 점이다. 스페이서 1.0은 문제별로 필요한 근거와 분야별 자료를 활용해 답을 구성했다. 인터넷 검색 없이 전문 코퍼스와 데이터베이스를 제공받아 단계별 추론을 수행한 것이 특징이다. 이번 투자와 국가 프로젝트 참여는 아스테로모프가 과학 AI 개발을 연구 단계에서 국가 전략 영역으로 확장하는 계기가 될 전망이다. 특히 K-문샷의 AI 과학자 미션은 AI가 연구자의 보조 도구를 넘어 과학 난제 해결 과정에 직접 관여하는 시스템을 만드는 데 초점 둘 가능성이 크다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI 핵심 가치는 그동안 풀지 못했던 난제를 해결하고 이를 통해 과학적 돌파구와 미래 산업을 만들어내는 데 있다"며 "글로벌 AI 경쟁 속에서 한국은 바로 그 지점에 승부를 걸어야 한다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:14김미정 기자

코히어·밀라, 퀘벡 프랑스어 기반 AI 평가 연구 협력

캐나다 인공지능(AI) 기업 코히어(Cohere)와 몬트리올 소재 AI 연구기관 밀라(Mila)가 퀘벡 프랑스어와 문화적 맥락을 반영한 AI 평가 기술 개발을 위한 학술 연구 협력에 나선다. 27일(현지시간) 코히어와 밀라는 다언어·다문화 AI 평가 과학 발전을 목표로 한 공동 연구 계획을 발표했다. 이번 협력은 퀘벡 지역 내 코히어의 사업 확장과 캐나다 AI 생태계 투자 기조의 연장선에서 추진된다. 양측은 최첨단 AI 모델이 획일화된 언어 출력 방식을 넘어, 실제 환경에서 사용되는 퀘벡 프랑스어의 문화·사회·제도적 맥락을 정교하게 반영할 방안을 연구할 계획이다. 코히어와 밀라는 기업과 정부의 AI 도입이 확대되면서 정확성·보안성뿐 아니라 지역 문화에 대한 적합성을 갖춘 AI 시스템 수요가 커지고 있다고 설명했다. 이에 따라 다언어·고맥락 환경에서 AI 성능을 평가할 수 있는 새로운 방법론 개발에 협력할 방침이다. 연구는 언어·문화·모델 평가의 교차 지점을 중심으로 진행되며, 퀘벡의 다언어 환경과 AI 연구 생태계를 활용해 다양한 문화·언어 환경에서 AI 시스템 작동 방식을 이해하는 접근법을 탐색하게 된다. 조엘 피노 코히어 최고AI책임자(CAIO)는 "AI는 서비스를 제공하는 사람과 언어, 제도를 반영할 때 가장 큰 가치를 가진다"며 "퀘벡의 프랑스어 생태계는 엔터프라이즈 AI 구현에 필수적인 깊은 뉘앙스를 제공한다"고 밝혔다. 이어 "양측은 AI 시스템 평가·개선·배치 방식을 강화해 퀘벡과 캐나다, 나아가 전 세계 조직들이 AI를 더 신뢰하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다.

2026.05.28 17:24이나연 기자

"쓸만한 휴머노이드 20년 걸린다"...산학연, 로봇 상용화 환상 경고

비용과 개발 난도 문제로 휴머노이드 상용화가 20년 이상 걸릴 것이란 전망이 나왔다. 박종우 서울대 교수(기계항공공학부)는 28일 서울 양재에서 열린 '한국전자통신연구원(ETRI) 창립 50주년 기념 포럼'에서 "휴머노이드는 분명 (상용화)되겠지만, 쓸만한 휴머노이드가 나오려면 20년이 걸릴 것"이라며 "실험실에서 완벽히 돌아가는 휴머노이드가 나와도, 그로부터 최소 5~10년이 추가로 필요하다"고 말했다. 박 교수는 로봇 공학계의 고질적 난제 '모라벡의 역설'을 들어 휴머노이드 상용화의 높은 벽을 설명했다. 모라벡의 역설이란 인간에게 어려운 미적분 연산이나 체스 등은 컴퓨터에 쉽지만, 인간이 특별한 의식 없이 행하는 걷기, 물건 집기 등은 로봇에 극도로 어렵다는 원칙이다. 박 교수는 "춤을 추거나 발차기를 하는 등의 복잡하고 정형화된 행동은 쉽게 구현할 수 있지만, 단순해 보이는 문고리 돌리기, 볼트 조이기, 가위질 같은 조작 작업은 여전히 잘 못한다"고 설명했다. 박 교수는 현재 로봇 진영이 겪는 또 다른 오류로 '빅데이터 수집의 착시'를 지적했다. 흔히 인공지능(AI) 학습을 위해 데이터의 양이 많을수록 좋다고 믿지만, 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 분야에서는 양보다 '작업에 꼭 필요한 양질의 데이터'가 필수라고 그는 강조했다. 박 교수는 "유튜브로 화장실·바닥 청소 영상을 10시간 이상 시청각 학습을 시켜봤자 로봇 제어에는 실질적인 도움이 되지 않는다"며 "빗자루를 써야 한다거나 스펀지로 거울을 닦아야 한다는 식의 표면적 지식은 일반 언어 모델도 충분히 답변할 수 있는 수준"이라고 말했다. 이어 "로봇에 정작 중요한 데이터는 거울을 닦을 때 접촉면에 '얼마나 세게 눌러야 하는가'에 대한 힘 제어 데이터나, 빗자루를 쓸 때 손목의 미세한 각도와 마찰력 등 보이지 않는 '물리적 상호작용' 데이터"라며 "이러한 데이터는 글로벌 표준 없이 파편화돼 있어 수집이 극히 어렵다"고 덧붙였다. 또한 그는 많은 이들이 휴머노이드 로봇의 조기 상용화 가능성을 자율주행 기술의 발전 속도와 비교하곤 하지만, 자율주행 기술 이면을 보면 로봇 자율제어가 얼마나 험난한 길인지 알 수 있다고 꼬집었다. 박 교수는 "현재 상용화된 자율주행은 완전한 자율이 아니고, 기업들이 후방에 원격 관제탑을 두고 수십 명의 엔지니어가 대기하며 시스템이 막힐 때마다 사람이 직접 명령을 내린다"고 말했다. 그러면서 "자동차는 차선이 존재하고 '가다, 서다, 좌·우회전'이라는 2차원 평면의 명확한 제어 규칙이 있지만, 물리 로봇은 규격화되지 않은 비구조적인 3차원 공간 환경에서 수많은 관절을 동시 제어해야 하므로 시스템 복잡성이 자동차와 비교가 되지 않는다"고 설명했다. "비정형 공정, 실패 시 비용 커 ROI 안 나와" 김승환 LG AI연구원 상무 역시 휴머노이드 도입의 현실적 어려움을 지적했다. 김 상무는 "현재 제조 공정의 80%는 이미 자동화돼 있다. 나머지 자동화되지 않은 20%는 매번 위치나 각도가 달라지는 비정형 공정인데, 이 영역은 기술 난도가 너무 높고 실패 시 발생하는 수율 저하 비용이 커서 실제 도입률이 매우 낮다"며 "휴머노이드를 지금 당장 도입한다면 투자 대비 효율(ROI)을 뽑아내기 어렵다"고 말했다. 다만 김 상무는 "유해물질 공정, 고위험 작업, 반복적이지만 예외가 많은 공정 등에서 휴머노이드가 효과적으로 사용될 수 있다"며 "현재 모든 제조 공정과 설비·도구가 사람을 기준으로 설계돼 있어 환경 호환성을 가진 휴머노이드가 제조현장 투입에 용이하다"고 말했다.

2026.05.28 17:19진운용 기자

[현장] "쓸모 있냐 묻던 AI, 이제 산업 생태계 바꾼다"

"처음 LG AI연구원이 출범했을 때만 해도 내부에서는 '인공지능(AI)이 정말 쓸모 있나'라는 질문이 많았습니다. 하지만 지금 AI는 제조와 바이오, 금융을 넘어 산업 생태계 전반을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았습니다." 임우형 LG AI연구원장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026 키노트에서 이같이 말했다. 임 원장은 "엑사원, 에이전틱 AI로 진화하는 산업 생태계"를 주제로 발표하며 자체 AI 모델인 엑사원의 개발 성과와 산업 현장 적용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 지난 2020년 12월 출범했다. 당시만 해도 AI 기술의 실질적인 효용성을 두고 내부 논의가 이어졌다. 임 원장은 "그때만 해도 AI가 정말 비즈니스에 도움이 되느냐는 질문이 계속 나왔다"며 "지금 돌아보면 불과 몇 년 사이 산업 현장의 분위기가 완전히 달라졌다"고 회고했다. LG AI연구원은 2021년 대규모 언어모델의 가능성을 확인한 뒤 자체 기반 모델 개발에 본격 착수했다. 이후 엑사원을 중심으로 독자적인 AI 기술 내재화를 추진해왔다. 그는 "우리는 처음부터 모든 것을 다 잘하는 범용 AI보다 어려운 현장 문제를 풀 수 있는 AI를 만들고 싶었다"며 "최근 공개된 엑사원이 이런 방향성을 보여주는 대표 사례"라고 소개했다. 최근 선보인 엑사원은 기존 대형 모델보다 크기를 크게 줄여 운영 효율성을 높이면서도 문서와 이미지 이해 성능을 강화한 것이 특징이다. 임 원장은 "모델이 커질수록 비용 부담도 함께 커진다"며 "기업 현장에서 실제로 쓰이려면 성능뿐 아니라 운영 가능성까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 실제 성과는 제조 현장에서 나타나고 있다. 석유화학 공장에서는 강화학습 기반 AI 에이전트가 원료 수급부터 혼합, 용광로 공정까지 각각 역할을 나눠 협업하며 생산 일정을 최적화하고 있다. 그는 "처음에는 현장에서 "AI가 생산 계획까지 짤 수 있겠느냐"는 반응도 있었다"며 "하지만 수많은 테스트와 검증을 거친 뒤 지금은 실제 공장 운영의 상당 부분이 AI가 편성한 일정에 따라 돌아가고 있다"고 말했다. 이어 "AI가 사람을 대체한다기보다 사람과 함께 더 좋은 결정을 만드는 구조"라고 덧붙였다. 업무 환경 변화도 이어지고 있다. LG그룹 내부 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원'은 지난해 12월 출시 이후 현재 8만명 이상 임직원이 사용하고 있다. 문서 검색과 요약, 보고서 작성 등 일상 업무에 활용되고 있다. 임 원장은 "이제 AI는 일부 전문가만 쓰는 기술이 아니라 모든 임직원이 매일 사용하는 업무 도구가 됐다"며 "예전에는 정보를 찾는 데 시간이 걸렸다면 지금은 AI와 함께 판단하는 시대로 넘어가고 있다"고 말했다. 의료·바이오 분야에서도 AI 적용이 확대되고 있다. 엑사원 패스는 암 환자의 조직 검사 이미지를 분석해 특정 치료제의 적합성을 판독하는 모델이다. 의료진이 보다 빠르고 정밀하게 판단할 수 있도록 지원한다. 그는 "신약 개발과 의료 진단처럼 시간이 곧 생명과 연결되는 분야에서 AI의 역할은 더욱 커질 것"이라며 "AI가 연구 속도를 높이고 더 빠른 치료 기회를 만들 수 있다"고 설명했다. 금융 분야 AI 전환도 본격화되고 있다. LG AI연구원은 원자재 수요예측 기술에 엑사원의 비정형 데이터 분석 기능을 결합해 금융 전망 서비스를 고도화했다. 뉴스와 시장 흐름, 기업 정보를 종합 분석해 보다 정교한 예측 정보를 제공하는 방식이다. 이를 기반으로 최근에는 런던증권거래소 그룹 상품 목록에 AI 인사이트 서비스를 올리며 글로벌 시장에 진출했다. 국내에서는 키움증권과 협력하고 있다. 임 원장은 "AI는 숫자만 보는 것이 아니라 뉴스와 문맥까지 함께 이해하는 수준으로 발전하고 있다"며 "앞으로 금융 의사결정 역시 AI와 함께하는 방식으로 빠르게 바뀔 것"이라고 내다봤다. 그는 이제 AI 시대가 언제 오느냐가 아니라 AI로 인해 세상이 어떻게 바뀔지, 그리고 우리는 그 변화에 어떻게 대비할지를 고민해야 할 시점이라고 지적했다. 이어 "기존 산업과 AI 기업이 긴밀하게 연결돼 함께 생태계를 만들 때 진정한 AI 전환이 가능하다"며 "AI는 더 이상 기술 자체가 아니라 산업의 운영 방식과 경쟁력을 다시 정의하는 인프라가 되고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.27 13:09남혁우 기자

월드 모델 경쟁 확산…"한국은 제조 분야서 기회 찾아야"

한국이 월드 모델서 경쟁력을 확보하려면 이를 제조 분야에 접목해야 한다는 분석 결과가 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 26일 공개한 이슈리포트 '월드 모델: 현실을 이해하는 AI의 진화'에 따르면 한국이 월드 모델 분야에서 경쟁력 갖추려면 이같은 전략을 취해야 하는 것으로 나타났다. 월드 모델은 인공지능(AI)이 현실 세계 구조와 움직임을 이해하도록 돕는 기술이다. AI가 미래 상태를 예측하고 그 결과를 바탕으로 의사결정을 내리게 하는 것이 핵심이다. 이는 인간의 '멘탈 모델'과 비슷한 개념이다. 사람이 실제 겪지 않은 상황도 미리 떠올려 판단하듯 AI도 여러 상황을 사전에 시뮬레이션할 수 있다는 설명이다. 보고서는 월드 모델이 범용 AI와 피지컬 AI 구현을 위한 기반 기술로 떠오르고 있다고 분석했다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차처럼 현실 세계에서 직접 움직이고 판단하는 AI를 뜻한다. 기존 로봇은 정해진 규칙이나 제한된 데이터에 의존하는 경우가 많았다. 이 때문에 새로운 환경이나 예외 상황에 유연하게 대응하는 데 한계가 있었다. 월드 모델은 이 한계를 줄이는 기술로 주목받고 있다. 로봇이 물리 법칙과 인과관계를 내부적으로 학습하면 앞으로 벌어질 일을 예측하고 더 안전한 행동을 선택할 수 있어서다. 피지컬 AI 발전의 가장 큰 병목은 데이터 부족과 사전 검증 문제다. 실제 환경에서 로봇을 훈련하려면 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 전도 같은 사고 위험도 있다. 보고서는 월드 모델이 합성 데이터와 가상 시뮬레이션으로 이 문제를 보완할 수 있다고 봤다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상세계에서 먼저 만들어 보고 AI를 훈련할 수 있다는 설명이다. 글로벌 기업들도 월드 모델 개발에 속도를 내고 있다. 구글딥마인드는 텍스트 명령으로 상호작용 가능한 3D 가상 세계를 만드는 '지니 3'를 개발했다. 메타는 비디오 데이터와 로봇 상호작용 데이터를 학습한 'V-제파 2'를 공개했다. 엔비디아는 피지컬 AI 개발자를 위한 '코스모스' 모델을 내세웠다. 코스모스는 로봇과 자율 시스템이 물리 세계를 학습하고 실험할 수 있는 가상 환경 구축에 활용된다. 페이페이 리 교수의 월드랩스는 '마블'이라는 월드 모델을 개발 중이다. 이 모델은 텍스트 이미지 비디오 입력을 바탕으로 사용자가 직접 돌아다닐 수 있는 3차원 가상 공간을 만든다. 중국과 유럽도 경쟁에 뛰어들었다. 중국은 자율주행과 로봇 산업을 중심으로 월드 모델을 빠르게 적용하고 있다. 유럽은 거대언어모델(LLM) 한계를 넘어 물리 세계를 이해하는 차세대 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 한국서도 NC AI와 네이버가 월드 모델 연구 성과 공개에 나서고 있다. 정부도 피지컬 AI 정책 중 하나로 월드 모델 개발을 지원하고 있다. 보고서는 한국이 제조업 강점을 적극 활용해야 한다고 제언했다. 제조 현장에서 나오는 물리 행동 데이터를 체계적으로 모아 '월드 모델용 제조 데이터셋'으로 만들어야 한다는 설명이다. 또 실제 물리 법칙과 맞물리는 고충실도 가상환경 구축도 필요하다고 봤다. 현실에서 얻기 어려운 희귀 상황 데이터를 가상으로 만들면 로봇과 자율 시스템의 학습 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 보고서는 도메인 특화 월드 모델 육성도 강조했다. 물류 서비스, 국방 가상융합 등 한국이 강점을 가진 분야부터 월드 모델을 적용하면 글로벌 경쟁에서 차별화할 수 있다는 분석이다. SPRi는 "물론 국가 차원의 공동 연구 플랫폼도 필요하다"며 "비전-언어-행동 모델(VLA)과 시뮬레이션 제조 데이터를 하나로 묶는 연구개발 체계가 갖춰져야 한다"고 밝혔다.

2026.05.26 16:56김미정 기자

[현장] "에이전틱 AI, 실행 중 평가 필수"…한·싱 '위험 관리 원칙' 내달 나온다

인공지능(AI)이 스스로 판단하고 행동하는 '에이전틱 AI' 시대가 본격화하면서 기존 거대언어모델(LLM) 중심의 안전 평가 체계로는 위험을 충분히 통제할 수 없다는 전문가 경고가 나왔다. 실행 환경에 따라 행동이 달라지는 에이전트 특성상 사전 정적 평가만으로는 한계가 있으며, 실행 중 동적 평가와 국제 표준 기반 검증 체계 구축이 병행돼야 한다는 지적이다. 김명주 인공지능안전연구소(AISI) 소장은 26일 서울 서초구 드림플러스 강남에서 열린 '2026 AI 세이프티 컴패스(2026 ASC)'에서 "에이전트는 목표를 세우고 계획하고 도구를 쓰고 행동하기에 전혀 다른 위험 완화 원칙이 필요하고 개발 단계 테스트만으로는 충분하지 않다"고 밝혔다. 김 소장은 다음 달 공식 발표를 앞둔 한-싱가포르 공동 에이전틱 위험 관리 원칙 초안을 이 자리에서 선공개했다. AISI는 지난해 12월 싱가포르 AI안전연구소와 업무협약(MOU)을 체결한 뒤 결제·글쓰기 등 도메인에서 에이전트 안전성 공동 평가를 진행해왔다. 초기 6개 도메인에서 현재 12개(한국 6개, 싱가포르 6개)로 확장됐으며 중간 성과를 국제 AI 학술대회 뉴립스(NeurIPS)에 제출할 계획이다. 해당 초안은 각국 기관의 에이전트 관련 가이드라인을 통합 정리한 메타 원칙서 성격으로, 범용인공지능(AGI)·일반 AI·에이전트를 구분해 설계·개발, 테스팅·배포, 운영·모니터링 등 3단계에 걸친 10가지 위험 완화 원칙을 담고 있다. 에이전트에 대한 최소 권한 부여, 신원 및 파생 관계 추적, 단계적 검증 배포, 공급망 위험 대응 및 복원력 확보, 실행 중 문맥 변화에 대한 동적 보증, 킬 스위치, 중요 의사결정 시 인간 개입 시점 확보 등이 핵심이다. 김 소장은 "이 원칙들은 모두 초기 단계이며 계속 바뀔 것"이라면서도 "결국 에이전트 환경하에서 표준이 자리를 잡고 그 표준을 중심으로 검증 체계가 구축되는 방향으로 갈 것"이라고 말했다. AISI는 이와 별도로 오픈소스 에이전트 환경 '오픈클로'와 에이전트 전용 사회관계망서비스(SNS) '몰트북'을 직접 구축해 글로벌 AI 모델 3종, 중국 모델 1종, 한국 모델 1종 등 5종에 대한 실제 공격 실험도 진행했다. 오픈클로 실험에서는 악성 명령 수행 여부, 민감정보 외부 유출, 도구 오남용 등 3개 영역을 측정한 결과 모델별 방어율이 최고 93.9%에서 최저 53.3%까지 편차가 컸다. 몰트북 실험에서는 에이전트 간 집단행동은 확인되지 않았으나 민감정보 유출 시도와 연산자원 낭비 유도 행위는 존재했다. 김 소장은 "상상 속 위험이 아니라 실제로 존재하는지 직접 돌려보고 측정해야 한다는 게 전 세계 AI 안전연구소들의 공통된 입장"이라고 설명했다. 앤트로픽 최신 고성능 모델 '미토스' 활용을 중심으로 한 국제 보안 공조 체계 '프로젝트 글래스윙' 참여 전망에 대해서는 조심스러운 입장을 내비쳤다. 미국 정부가 타 국가·기관의 참여를 통제하는 만큼 당장은 우리 정부 차원의 참여가 쉽지 않을 것이라는 전망에서다. 김 소장은 "하위 버전 AI 모델을 통해서라도 최대한 신속하게 취약점을 먼저 찾아내 패치하는 것이 지금으로서는 최선"이라고 말했다. 이어 "패치 자체가 역으로 취약점 분석에 악용될 수 있는 만큼 공개 시점과 방식에 대한 고민이 깊다"고 덧붙였다. 국제인공지능윤리협회(IAAE)가 주최한 이날 행사는 올해 3회차를 맞았으며, 과학기술정보통신부 산하 한국전자통신연구원(ETRI) 부설 조직 AISI와 테크 스타트업 전문 홍보(PR) 에이전시 팀쿠키가 후원했다. 전창배 국제AI윤리협회 이사장은 개회사에서 "자율성을 가진 AI가 오류나 오판을 일으키거나 보안 문제에 노출될 경우 그 피해 규모와 파급력은 과거와 비교할 수 없을 만큼 커질 수 있다"고 말했다.

2026.05.26 14:36이나연 기자

제조현장 인공지능전환(M.AX) 국제협력으로 가속

인공지능(AI) 기반 국내 제조 혁신을 위해 국내 기업과 해외 최우수 연구기관이 기술협력을 강화하는 사업이 추진된다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 26일 '2026년 글로벌산업기술협력센터 사업(M.AX 공동연구)'을 공고했다고 밝혔다. 이 사업은 AI 기반으로 공정을 전환하려는 국내 제조 기업의 수요와 미국 예일, 존스홉킨스, 조지아텍, 퍼듀, MIT, 독일 프라운호퍼, 캐나다 토론토대, 영국 UCL 등 세계적 연구기관 8곳의 기술 역량을 연계해 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 이끌고, 산업적 파급 효과가 큰 우수 연구성과 창출을 지원하기 위해 마련됐다. 제조업에 AI를 접목해 생산 공정과 운영 전반의 혁신을 촉진하는 기술개발 과제를 지원한다. 공고에 앞서 산업통상부와 KIAT는 M.AX 분야 신규과제 발굴을 위한 기술협력 수요조사와 이해관계자 의견 수렴, 기획 및 검증 등의 절차를 거친 뒤 산업 정책적 필요성, 해외기관 기술 역량과 국제공동연구 가능성을 종합적으로 검토했다. 결과적으로 AI 팩토리·휴머노이드·제조서비스·바이오 분야 9개 신규 과제를 도출했다. 과제의 핵심 연구목표로는 AI 자율제조 의사결정 수준과 에너지 절감률 등 세계 최고·최초 수준의 목표를 제시했다. 제조 현장의 성공적인 AX와 사업화를 위해 글로벌 현장이나 테스트베드 실증을 포함하는 데 초점을 맞췄다. 휴머노이드 분야에서는 제조 현장에 투입된 다양한 로봇이 공동 작업할 수 있게 하는 현장적응형 멀티 AI 에이전트 기술을 확보한다. 여러 종류의 로봇들을 안전하고 효율적으로 제어하기 위해 글로벌 연구기관이 보유한 멀티 AI 에이전트 기반 통합 제어 기술을 활용하고, 이를 통해 확보한 자율작업 운영 플랫폼을 확보하고, 다른 업종과 공정으로 확산할 계획이다. AI팩토리제조공정·설비 데이터를 통합 분석하고 자율 의사결정 AI를 적용해 품질·에너지 운영 최적화 기술, AI제조서비스석유화학 신소재 개발 전 과정을 자율실험실과 AI팩토리로 연계해 자동화하는 제조서비스 플랫폼 개발 등이 추진된다. 전윤종 KIAT 원장은 ”국제기술협력으로 제조 현장의 데이터·공정·설비를 AI로 연결함으로써 국내 제조업 생산성 혁신을 촉진하고 성공적인 제조 M.AX 사례를 만들겠다“고 말했다. 접수는 7월 15일까지다. 구체적인 공고 내용은 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.05.26 10:20주문정 기자

정부 업무 조력자 'K-AI'…예산심의·민원·돌봄 현장 적용

정부가 국산 인공지능(AI) 모델을 공공 행정과 국민 생활 현장에 적용해 K-AI 활용 범위를 넓혔다. 과학기술정보통신부는 국내 AI 기업 독자 모델 활용 현황을 이같이 26일 밝혔다. 해당 모델은 정부가 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트에 참여했거나 참여 중인 모델 대상으로 한다. 정부는 이들 모델을 공공 행정과 과학기술, 안전, 복지 분야에 단계적으로 적용해 K-AI 활용 기반을 넓히겠다는 구상이다. 해당 모델은 국가 연구·개발(R&D) 예산 심의와 범정부 행정망, 과학 특화 AI 모델 개발, 전국민 AI 경진대회, 국민 안전 서비스, 지방 행정, 독거노인 돌봄 등에 적용 중인 것으로 나타났다. 가장 먼저 국가 R&D 예산 심의 현장에 업스테이지 독자 AI 모델이 우선 투입된다. AI는 방대한 연구과제 자료와 예산 내역을 분석·정리해 심의 담당자가 더 깊고 정확한 판단에 집중할 수 있도록 돕는다. 정부는 이를 통해 데이터 기반 과학적 R&D 예산 심의 체계로 전환한다는 구상이다. AI 기반 R&D 예산심의 시스템은 지능형 유사·중복성 분석과 행정 프로세스 자동화, 초안 생성, 협업 기능 등을 지원한다. 범정부 행정망에도 K-AI 기업 모델이 도입되고 있다. 과기정통부와 행안부가 협업하는 범정부 AI 공통기반을 통해 중앙정부와 지방정부가 다양한 AI 모델을 공동 활용할 수 있게 된다. 정부는 AI가 단순·반복 업무를 보조하면 공무원이 정책 검토와 판단, 대국민 서비스 등 핵심 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다. 행정 처리 속도와 정확성을 높여 국민이 체감하는 정부 서비스 개선으로 이어지게 한다는 목표다. 과학기술 분야에서는 바이오와 반도체 등 전략기술 특화 AI 모델 개발이 추진된다. 정부와 국내 AI 기업은 독자 AI 파운데이션 모델을 연계해 신약 개발, 차세대 반도체 개발, 핵융합 등 고도의 전문성이 필요한 분야에서 과학 난제 해결을 지원할 계획이다. 정부는 이를 'K-문샷' 과제로 제시했다. 목표는 AI 활용을 통한 과학기술 혁신 가속화와 국가 미션 해결이며 2030년까지 과학기술과 AI 기반 연구생산성을 2배 높이고 2035년까지 8대 분야 12대 국가미션 해결을 추진한다. 국민 참여형 사업도 함께 진행된다. 정부는 올해 K-AI 모델을 플랫폼으로 삼아 일반 국민과 초·중·고 학생, 대학생, 연구자, 예비교사, 공공기관, 군인, 디지털 취약층, 고령층 등이 참여하는 전국민 AI 경진대회를 열 계획이다. 경진대회는 AI 퀴즈 대회와 AI 활용사례 공모전, AI 오류찾기, AI 창작대회, 로보틱스 챌린지, AI 루키, AI 챔피언, AI 에듀톤, 공공기관 AI 혁신 챌린지, 국방 AI 경진대회 등으로 구성된다. 정부는 우수 사례가 사업화와 취업·창업으로 이어질 수 있는 경로도 모색한다. 국민 안전 분야에는 LG AI연구원의 엑사원 기반 AI 모델이 활용된다. 정부는 행정안전부의 'AI 안전신문고'를 개발하고 연내 시범 서비스를 추진해 재난 예방과 시설물 위험 감지, 이상 징후 분석 등 공공 안전 영역에 국산 AI를 적용할 방침이다. 지방정부 행정에도 K-AI 적용이 확대되고 있다. 파주시는 LG AI연구원의 AI 모델을 민원·행정 서비스에 도입하고 부산시는 네이버 AI 모델을 기반으로 부산시 특화 'AI 부기 주무관'을 개발해 행정에 접목하고 있다. 복지 영역에서는 네이버 케어콜이 독거노인 등 사회적 약자 보호 사례로 제시됐다. 네이버 케어콜은 네이버 AI 기술을 기반으로 정기 안부전화를 걸어 독거노인의 건강과 일상생활을 자연스러운 대화 방식으로 확인하는 서비스다. 이 서비스는 서울시, 부산시, 경기도사회서비스원 등 160여 개 기관과 5만여 명을 대상으로 제공되고 있다. 정부 자료에 따르면 2025년에는 약 340억원 규모의 사회적 가치를 창출한 것으로 조사됐다. 옥상훈 네이버클라우드 네이버 케어콜 사업전략 리더는 "네이버 케어콜은 AI가 독거 어르신이나 돌봄이 필요한 분들께 정기적으로 전화를 걸어 안부를 확인하고, 건강·감정 상태를 자연스럽게 대화 속에서 파악하는 AI 기반 돌봄 서비스"라며 "사회적 돌봄의 사각지대를 줄이고 사람 곁을 더 자주 지켜주는 사회적 안전망 역할을 하길 바란다"고 밝혔다.

2026.05.26 10:18김미정 기자

한글 문서에 '엑사원' 붙인다…한컴·LG, 공공 AI 시장 정조준

한컴이 LG AI연구원과 손잡고 공공 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 문서 소프트웨어 생태계와 국산 초거대 AI 모델이 결합한 만큼 공공 AI 시장에서 국산 솔루션 진영의 입지도 한층 커질 전망이다. 한컴은 LG AI연구원과 AI 기술, 서비스 플랫폼, 공공·민간 시장 전반을 아우르는 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약의 핵심은 한컴의 AI 에이전트 기술을 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 '챗엑사원(ChatEXAONE)'에 접목하는 것이다. 양사는 한컴의 문서 AI 기술과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)' 기반 서비스 인프라를 결합해 공공·민간 고객을 위한 통합 AI 솔루션 개발을 추진한다. 한컴의 AI 에이전트가 외부 대화형 AI 플랫폼에 정식 탑재되는 사례라는 점도 주목된다. 한컴은 그동안 한컴어시스턴트, 한컴피디아 등 자체 AI 서비스를 중심으로 문서 AI 사업을 전개해 왔다. 이번 협력을 통해 자체 서비스 영역을 넘어 외부 생성형 AI 플랫폼에서도 문서 작성·편집·확인 기능을 제공하는 방식으로 사업 확장에 나선다. 챗엑사원에서는 한컴의 문서 작성 에이전트가 구동될 예정이다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 초안을 만든다. 생성된 결과물은 웹 기반 한글 뷰어에서 바로 확인하거나 저장할 수 있다. 이는 생성형 AI가 단순 답변 제공을 넘어 실제 업무 산출물 생성까지 이어지는 구조다. 특히 공공기관 업무는 보고서, 사업계획서, 회의자료, 공문 등 문서 중심으로 이뤄지는 경우가 많다. 한컴의 문서 처리 기술과 한글 생태계가 챗엑사원과 결합하면 공공기관의 반복적인 문서 업무를 자동화하는 데 활용될 수 있다. LG AI연구원도 이번 일을 통해 챗엑사원의 업무 적용 범위를 넓히는 효과를 얻을 것으로 보인다. 생성형 AI 플랫폼 경쟁이 모델 성능을 넘어 실제 업무 활용성으로 이동하는 가운데, 문서 작성과 검토, 저장까지 이어지는 기능은 공공·기업 시장 공략에 필요한 핵심 사용 사례가 될 수 있다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 공공 AI 시장 진출도 본격화한다. 한컴 에이전트와 챗엑사원 결합 솔루션을 앞세워 공공기관, 정부부처, 공기업 대상 사업 발굴부터 수주, 납품까지 전 과정을 공동으로 대응할 계획이다. 이번 협약은 양사가 지난 2024년 12월 체결한 업무협약(MOU)을 사업 협력 단계로 확대한 것이다. 그동안 양사는 한컴의 서비스 경쟁력과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원을 결합하는 방향으로 협력해 왔다. 한컴은 AI 서비스를 제공하고, LG AI연구원은 엑사원 모델을 핵심 AI 엔진으로 공급하는 상호 보완적 구조다. 향후 협력 범위도 넓힌다. 양사는 온디바이스 AI, AI 기반 문서 자동화, B2B AI 솔루션, 글로벌 시장 진출 등 추가 협력 분야를 지속 모색할 방침이다. 서비스 플랫폼 결합과 신규 AI 사업 발굴을 통해 국내 AI 산업 생태계 확대에도 힘을 보탠다는 계획이다. 임우형 LG AI연구원 원장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 기술력을 입증한 K-엑사원과 한컴의 독보적인 문서 AI 기술이 결합하는 만큼 양사의 협력 시너지가 클 것으로 기대한다"며 "양방향 기술 융합을 바탕으로 대정부 및 공공 AX 사업을 주도하는 동시에 대한민국 AI 주권 확보에도 기여하겠다"고 말했다. 김연수 한컴 대표는 "최근 에이전틱 OS(Agentic OS) 기업으로의 진화를 선언한 한컴에게 이번 협약은 그 비전을 실현하는 강력한 모멘텀"이라며 "우리의 독보적인 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 초거대 AI 기술을 융합해 시장 주도권을 확고히 해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.22 10:55장유미 기자

유용균 국가과학AI센터 단장 "'AI 과학자'로 노벨상급 성과 목표"

"우리 목표는 범용 인공지능(AI)을 연구하는 것이 아닙니다. 과학자가 AI로 이전보다 수백 배 더 많은 성과를 낼 수 있도록 지원하는 것입니다. 연구자 한 명이 AI 과학자 10명, 100명을 활용해 노벨상급 성과를 내는 것이 장기 목표입니다." 유용균 국가과학AI연구센터 운영 단장은 22일 지디넷코리아를 만나 센터 목표를 이같이 밝혔다. 과학자 한 명이 AI 에이전트로 연구 성과를 내는 환경을 구축하고, 장기적으로는 네이처급 논문과 노벨상급 연구 성과를 창출할 수 있는 국가 과학 AI 생태계를 조성하겠다는 구상이다. 센터는 국가과학기술연구회(NST) 산하에 설치돼 정부 출연 연구기관 AX, 과학 AI 연구를 주도한다. 한국원자력연구원 AI응용연구실장이던 유 단장은 알파고 충격 2016년부터 관련 논의를 진행했다. 센터는 내주 공식 출범을 앞뒀다. 유 단장은 과학 특화 AI 연구소가 필요한 이유로 과학계와 최신 AI 기술 간 격차를 꼽았다. 기존 AI 연구기관이 범용 지능이나 컴퓨터과학 중심으로 설계됐지만 생명과학·소재·원자력 등 과학 도메인 연구자들은 AI 모델 최적화와 대규모 그래픽처리장치(GPU) 활용 역량을 충분히 갖추지 못했다는 지적이다. 그는 "출연연과 도메인 연구자들이 실제 활용하는 AI 기술은 IT 업계 최신 수준과 비교해 2년 가량 차이가 있다고 본다"고 말했다. 센터는 올해 'AI 과학자 플랫폼' 베타 서비스 공개를 추진한다. 초기에는 연구자가 공통적으로 수행하는 문헌조사, 기술동향 보고서 작성, 코드 작성, 논문·보고서 초안 구성, 발표자료 제작 등 반복적 업무 자동화에 초점 맞춘다. 이후 고차원적인 연구 판단과 실험 설계를 AI로 추진할 수 있도록 시스템을 강화할 방침이다. 그는 "연구자 일상 업무부터 줄여 실제 활용도를 높일 것"이라며 "이후 AI 적용 범위를 넓히는 게 목표"라고 말했다. 유 단장은 센터가 직접 모든 기술을 자체 개발하지 않는다고 말했다. 그는 "우수한 민간 AI 솔루션을 플랫폼 위에 올려 연구자가 선택적으로 활용할 수 있는 마켓형 구조를 구상하고 있다"며 "연구자에게 바우처를 지급해 여러 AI 서비스를 사용하도록 하고, 실제 활용량에 따라 기업에 비용을 정산하는 방식으로 이뤄질 것"이라고 설명했다. 이어 "센터가 모든 것을 처음부터 만들기보다 민간이 잘하는 영역은 적극적으로 연결해 연구자들이 더 빨리 활용할 수 있게 하겠다"고 말했다. 유 단장은 연구현장에 AI 인프라 정비하는 것을 장기 목표로 제시했다. 연구자가 GPU 종류나 배정 방식을 직접 고민하지 않아도, AI 시스템이 연구 과제 규모·난이도에 따라 적절한 연산 자원을 자동 배분하는 환경을 구축하겠다는 것이다. 그는 "간단한 작업은 작은 GPU에, 대규모 연산이 필요한 작업은 더 큰 자원에 자동으로 할당하는 환경"이라며 "연구자는 결과에만 집중할 수 있게 만드는 것이 목표"라고 말했다. 유 단장은 출연연 특유 보안 제약을 해소하는 것도 핵심 과제라고 봤다. 민감한 연구 데이터와 아이디어를 외부 상용 AI에 입력하기 어려운 게 현실이기 때문이다. 이에 출연연 내부에서만 접근 가능한 온프레미스형 AI 활용 환경을 마련할 계획이다. 그는 "연구자가 보안 우려 없이 데이터와 질문을 올리고 AI를 활용할 수 있는 연구용 샌드박스를 올해 시제품 수준까지 구축할 것"이라고 구상을 밝혔다. "K-과학용 AI 모델 절실…기관 업무 사일로 해소 필요" 유 단장은 한국에 과학 특화용 AI 모델이 필요하다고도 봤다. 이를 위해 기관 간 역할 분담과 협업 체계 정비가 필요하다고 주장했다. 그는 "연구 조직들이 각자 독립적으로 움직이기보다, 국가 차원에서 필요한 기능을 나누고 상호 보완하는 구조를 만들어야 한다"며 "과학 AI 두뇌가 될 연구용 특화 파운데이션 모델은 센터 단독으로 모두 개발하기 어렵다"고 설명했다. 그러면서 "관련 조직이 센터 수요에 맞는 모델을 공급하는 식의 협업이 필요하다"며 "현재 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트와 긴밀한 역할 조정이 필요하다"고 주장했다. 유 단장은 장기적으로 과학 AI가 한국 연구 경쟁력 분수령이 될 것으로 봤다. 미국과 중국이 이미 빠르게 앞서가는 상황에서 인력 규모가 상대적으로 작은 한국은 연구방식 자체를 더 효율적으로 바꾸지 않으면 격차를 좁히기 어렵다고도 짚었다. 그는 "우리는 더 효율적으로 연구해야 한다"며 "과학 AI는 한국 과학기술 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 가장 기본적인 토대가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.22 10:03김미정 기자

신석민 화학연 신임 원장 "국가 미래 설계 주체로 거듭날 것"

신석민 한국화학연구원 제18대 원장(63)이 취임사에서 "국가 미래를 설계하는 전략적 주체로 거듭날 것"을 선언했다. 신 신임 원장은 20일 대전 본원에서 취임식을 갖고, 업무에 들어갔다. 임기는 오는 2029년 5월 19일까지다. 신 원장은 “AI 대전환과 글로벌 기술패권 경쟁을 넘어서는 혁신을 새로운 과제로 삼아, 국가 전략기술 거점이자 지능형 연구 플랫폼으로 도약할 때"라며 이 같이 말했다. 신 원장은 “주어진 과제를 수행하는 기관에 머무르지 않고, 국가 미래를 설계하는 전략적 주체로 자리매김해야 한다”며 "그간 추구해 온 자율·소통·몰입의 가치 위에 지능화, 지속가능성, 초융합이라는 3대 가치를 새롭게 더해 나가겠다”고 말했다. 신 원장은 비전 실행을 위한 경영혁신 방안으로 ▲창의적 혁신 생태계 조성 ▲글로벌 인재 허브 구축 ▲지능형 연구 플랫폼 진화 의 세 가지 축을 제시했다. 신석민 신임 원장은 1985년 서울대학교 화학과를 졸업한뒤 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 1992년 미국 시카고대학교에서 화학 박사 학위를 받았다. 1995년부터 서울대 화학부 교수로 재직하며 교무처장, BK화학분자공학교육연구단장 등을 지냈다.

2026.05.21 07:52박희범 기자

[단독] 정부, 구글딥마인드 'AI 코사이언티스트' '알파이볼브' 도입 논의

정부가 한국 과학 인공지능(AI) 생태계 강화를 위해 구글딥마인드 기술 도입을 논의 중인 것으로 확인됐다. 20일 복수 IT 업계 관계자들에 따르면 정부는 구글딥마인드의 과학용 AI 도구를 연구 현장에 도입하는 것을 고려 중인 것으로 전해졌다. 다만 현재까지 확실한 계약 건이 성사된 것은 없는 것으로 나타났다. 논의 대상인 구글딥마인드 솔루션은 'AI 코사이언티스트' '알파이볼브' 등 과학 연구용 특화 모델이다. AI 코사이언티스트는 연구 아이디어 도출과 검증을 지원하는 과학 특화 AI로 지난해 공개됐다. 알파이볼브는 알고리즘 코드를 입력하면 스스로 개선안을 제안하는 시스템으로 이번 주 새 버전이 출시됐다. 현재 두 시스템은 미국 연구기관에만 배포되고 있다. 한 IT 업계자는 "만약 한국이 이 도구를 활용하게 될 경우 아시아에서 첫 사용 국가가 될 것"이라고 말했다. 앞서 정부는 지난 27일 데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)를 만나 과학기술 AI 공동연구, AI 인재 양성, 책임 있는 AI 활용 등 주요협력분야 양해각서(MOU)를 체결한 바 있다. 일각에선 해외 연구용 도구에 의존하면 보안이나 지적재산권(IP) 침해 문제가 불거질 수 있다는 의견이 나왔다. 다른 업계 관계자는 "해외 AI 시스템은 대체로 기업 클라우드에 접속해 활용하는 방식"이라며 "한국 연구 환경에 맞는 'K-과학 AI'를 자체적으로 구축해야 한다는 점은 분명하다"고 강조했다.

2026.05.20 16:07김미정 기자

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