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"오늘도 내 높은 기대 때문에 아이를 낮춰보진 않았나요?"

"세상이 아무리 날아가도(다른 아이들이 아무리 앞서가더라도) 내 아이의 수준이 제일 중요한 겁니다." 영어 교육 전문가 정승익 강사가 선행학습에 매달리는 부모들에게 강조한 메시지다. 인공지능(AI) 시대에는 정해진 답만 잘 찾는 아이보다 스스로 판단하고 선택하는 아이가 경쟁력을 갖는 만큼, 남들보다 진도를 앞서 나가는 것보다 자기주도 학습 능력을 기르는 것이 중요하다는 설명이다. 특히 부모의 높은 기대 때문에 아이를 비교하거나 다그치기보다, 공부에 흥미를 느끼고 스스로 학습할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 조언했다. 정 강사는 29일 에듀테크 기업 에누마가 개최한 세 번째 '토도부모클래스'에서 "초등학교에서 가장 많이 하는 실수는 진도를 빼느라 습관을 망치는 것"이라며 이같이 강조했다. 이날 행사는 최희 아나운서의 진행으로 열렸으며, 유튜브를 통해 생중계됐다. 정 강사는 17년간 교직에 몸담았으며 EBSi와 강남구청 인터넷 수능방송 등에서 영어를 가르쳐 왔다. 이날 '시작부터 다른 우리 아이 영어 공부법'을 주제로 미취학 아동부터 고등학생까지 이어지는 영어 학습 전략과 부모의 역할을 소개했다. 진도 빼느라 습관 망치지 말아야…영어교육 핵심은 자율성 정 강사는 부모들이 자녀의 학습 진도와 성적에 지나치게 집중하면서 정작 중요한 공부 습관을 놓치고 있다고 지적했다. 그는 "목표는 스스로 하는 아이여야만 한다"며 "어떻게 해야 아이가 공부를 잘할까가 아니라 어떻게 해야 스스로 공부할까를 고민해야 한다"고 조언했다. 특히 초등학교 시기에 무리한 선행학습을 진행하는 것을 경계했다. 초등학교 저학년 때는 학습 내용이 상대적으로 쉬워 빠르게 진도를 나갈 수 있지만, 이 과정에서 공부에 대한 흥미와 습관을 잃으면 중·고등학교에서 어려움을 겪을 수 있다는 것이다. 정 강사는 "초등학교 시기는 공부에 적합한 환경을 만들고 좋은 습관을 형성해야 하는 골든타임"이라며 "이를 위해 자율성, 유능감, 관계가 중요하다"고 역설했다. 아이가 직접 학습 활동을 선택할 수 있도록 하고, 자신의 수준에 맞는 과제를 해결하면서 성취감을 느끼게 해야 한다는 설명이다. 부모 역시 아이가 올바른 선택을 할 수 있게 적절한 선택지를 제공하고, 아이의 실수를 지적하거나 다른 아이와 비교하기보다 따뜻한 관계를 유지해야 한다고 조언했다. 영어교육을 시작하는 시기에 대해서는 조기 노출 자체가 문제가 되는 것은 아니라고 봤다. 정 강사는 "3~4살부터 영어로 된 것을 듣고 접하는 것은 아무 문제가 없다고 생각한다"면서도 "항상 아이가 지금 재미있어하고 있는지, 즐거워하고 있는지를 가장 중요하게 생각해야 한다"고 말했다. 영어 원서를 선택할 때도 난이도나 학습 진도보다 아이의 흥미를 우선해야 한다고 강조했다. 그림책을 좋아하는 아이에게는 그림책을, 소리와 노래에 반응하는 아이에게는 영어 노래 등을 활용하는 방식이다. 그는 칼데콧상 수상 그림책 등을 활용할 것을 추천하며, 아이가 좋아하는 주제의 책을 통해 자연스럽게 영어를 접하도록 하는 것이 중요하다고 설명했다. 초등학교 입학 이후에는 학습 환경과 습관을 만드는 데 집중해야 한다고 조언했다. 스마트폰을 멀리하고, 거실에 책상과 책을 배치해 가족이 함께 독서하고 공부하는 환경을 조성하는 방법을 제안했다. 정 강사는 "습관은 환경이 중요하다"며 "우리 집이 자연스럽게 숙제하고 책을 재미있게 보는 곳이라면 아이도 학습을 일상적인 활동으로 받아들일 수 있다"고 말했다. 초등학교 고학년부터는 영어 듣기와 읽기의 기초를 탄탄하게 다져야 한다고 설명했다. 초등학교 졸업 무렵에는 영어 문장을 비교적 정확하게 읽고 이해할 수 있도록 돕고, 중학교에서는 학교 교과서를 중심으로 학습하면서 성취 경험을 쌓는 것이 중요하다는 것이다. 그는 "초등학교에서는 진도보다 지속 가능성이 중요하다"면서 "패드 학습이든 원서든 학습지든 아이가 거부하지 않고 꾸준히 할 수 있는 방식을 선택해야 한다"고 강조했다. AI 시대 미래 예측보다 독립성 중요…부모 불안도 경계 정 강사는 AI 기술 발전으로 미래 사회의 변화 속도가 빨라지는 만큼, 부모가 자녀의 학습 방향을 일방적으로 결정하는 방식에도 변화가 필요하다고 강조했다. 그는 "우리는 내년도 모르고 10년 후는 전혀 모른다"며 "마치 미래를 아는 것처럼 아이의 하루를 모두 계획해 주는 것은 오만한 생각일 수 있다"고 꼬집었다. 그러면서 "아이에게 좋은 습관과 독립성을 길러주면 스스로 자신에게 맞는 길을 찾아갈 수 있다"면서 "아이의 관심사를 발견하고 발전시키는 것이 중요하다"고 덧붙였다. 이를 위해 독서와 다양한 경험, 가족 간 대화가 필요하다고 설명했다. 특정 과목뿐 아니라 곤충이나 기차, 우주 등 아이가 관심을 보이는 분야를 충분히 탐색하도록 돕는 것이 장기적으로 학습 동기를 만드는 계기가 될 수 있다는 것이다. 부모의 불안감도 경계해야 할 요소로 꼽았다. 다른 아이와 학습 진도를 비교하거나 당장의 성적에 집착하면 아이가 공부에 대한 부정적인 감정을 갖게 될 수 있다는 설명이다. 정 강사는 "불안한 부모가 아이에게 큰 영향을 줄 수 있다고 생각한다"며 "교육 정보를 얻는 목적도 결국 불안을 줄이고 아이에게 맞는 방식을 찾기 위한 것이어야 한다"고 말했다. 또 "아이마다 좋아하는 것과 배우는 속도가 모두 다르다"며 "부모가 자신의 방식대로 아이와 함께하는 시간을 소중하게 보내는 것이 중요하다"고 당부했다. 이날 행사 진행을 맡은 최희 아나운서는 "강연을 통해 저 역시 많이 배웠다"며 "평소 전문가에게 직접 질문하고 답변을 들을 기회가 많지 않은데, 유튜브 라이브 참석자들이 적극적으로 질문하고 소통할 수 있어 뜻깊은 시간이었다"고 언급했다. 현장에서 강의를 들은 9세 자녀를 둔 학부모는 "선생님 강의를 들으면서 앞으로 어떻게 해야할 지 생각해보고, 집 환경도 돌아보는 시간이 됐다"고 말했다. 에누마는 기초학습 콘텐츠 '토도 시리즈'와 학습패드 '토도원' 등을 운영하는 에듀테크 기업이다. 2019년 글로벌 러닝 엑스프라이즈에서 공동 우승했으며, 토도 시리즈는 전 세계 20개국에서 누적 1500만 다운로드를 기록했다. 회사는 지난 8월부터 자녀의 첫 공부를 준비하는 부모를 대상으로 교육 정보를 제공하는 '토도부모클래스'를 운영하고 있다. 첫 강연에서는 유아교육전문가 박밝음 선생님과 한글과 수학 공부의 시작 시기를, 두 번째 강연에서는 가정에서 기르는 문해력을 다뤘다. 십여 년의 유치원 교사로 현장에서 접한 다양한 사례를 바탕으로, 아이들의 독서법과 문해력에 대한 인식부터 달라져야 한다는 메시지가 공감대를 자아냈다. 이수인 에누마 대표는 “아이마다 배우는 속도와 방식이 모두 달라 교육에는 정해진 정답이 없고, 특히 AI와 함께 그 어느 때보다 빠르게 변하는 사회 속에서 미래를 위한 교육에 대한 부모님들의 고민도 커지고 있다”며 “그럼에도 아이들이 다양한 시도와 실패를 거듭하는 과정을 통해 스스로 배우며 공부의 즐거움을 느끼는 것처럼, 시대가 바뀌어도 변하지 않는 교육의 본질이 있다”고 말했다. 이어 “'아이 한 명 한 명의 이름을 세어부른다'는 영단어 enumerate에서 착안한 기업명처럼, 토도부모클래스를 통해 가정마다 각자의 상황과 아이들의 학습 상태에 맞춰 활용할 수 있는 다양한 교육 팁을 전할 것”이라고 덧붙였다.

2026.10.29 16:41안희정 기자

엘비스 노래 274곡 AI 학습에?…앤트로픽 또 저작권 침해 공방

앤트로픽이 가수 엘비스 프레슬리 노래 274곡을 허락 없이 인공지능(AI) 학습에 사용했다는 이유로 5000만 달러(약 661억원) 규모 저작권 소송에 휘말렸다. 25일(현지시간) LA타임스에 따르면 엘비스 음악 저작권을 보유한 기업들이 지난 23일 미국 샌프란시스코 연방법원에 앤트로픽을 상대로 소송을 제기했다. 앤트로픽이 AI 챗봇 '클로드'를 개발하면서 저작권자 허락 없이 노래를 학습시키고 사용료도 지급하지 않았다는 주장이다. 앤트로픽이 무단으로 사용했다는 노래에는 '캔트 헬프 폴링 인 러브'와 '올 슈크 업' 등 엘비스 대표곡이 포함됐다. 소송은 엘비스 관련 지식재산권을 관리하는 어센틱브랜즈그룹과 음악 저작권 보유 법인들이 제기했다. 저작권자들은 앤트로픽이 노래 가사 등을 장기간 보관하는 내부 자료 저장소를 구축했다고 주장했다. 이후 새로운 클로드 모델을 학습시킬 때 해당 자료를 반복해서 복사하고 사용했다는 설명이다. 클로드가 원곡과 비슷한 가사를 생성했다는 주장도 나왔다. 소장에 따르면 이용자가 기존 노래를 변형하도록 요청하자 클로드는 원곡과 비슷한 구성과 후렴을 유지하면서 일부 표현만 바꾼 가사를 만들었다. 저작권자들은 원작자 허락 없이 이러한 결과물을 생성하는 행위도 저작권을 침해한다고 지적했다. 앤트로픽이 문제를 인지하고도 충분한 조치를 취하지 않았다는 주장도 제기됐다. 저작권자들은 앤트로픽이 무단 사용 사실을 통보받은 뒤에도 저작물을 계속 활용했다고 주장했다. 소송을 통해 약 5000만 달러 손해배상과 소송 비용 등을 요구하고 있다. 앤트로픽은 앞서 도서 학습 과정에서도 저작권 분쟁을 겪었다. 불법 전자책 공유 사이트에서 책을 대량으로 내려받아 보관한 문제로 미국 작가들과 소송을 벌였다. 미국 법원은 지난 7월 앤트로픽이 15억 달러(약 1조 9000억원)를 지급하는 집단소송 합의를 최종 승인했다. 당시 보상 대상에는 한국 작가 작품도 포함됐다. 노벨문학상 수상자 한강의 '소년이 온다'와 '채식주의자', '흰'을 비롯해 김영하와 신경숙, 황석영 등 한국 작가 책 영문판 21종이 명단에 올랐다. 한국문학번역원은 해당 사실을 확인하고 작가들에게 관련 내용을 안내했다. 앤트로픽 관계자는 "엘비스 프레슬리 음악 저작권 보유 기업들이 제기한 주장에 동의하지 않는다"며 "이번 소송에 전면 대응할 계획"이라고 밝혔다.

2026.10.26 10:04김동원 기자

프리윌린, 영어 문제은행 '잉글리시플랫'으로 수업 지원 넓힌다

AI 수학문제은행 '매쓰플랫'을 개발·운영하는 프리윌린이 영어 문제은행 시장으로 서비스 영역을 넓힌다. 프리윌린은 지난 21일 올인원 영어 수업 플랫폼 '잉글리시플랫'의 공식 홈페이지를 공개하고, 영어 교사와 학원 원장으로 가입 대상을 확대했다. 잉글리시플랫은 문법·독해·어휘 콘텐츠에 AI 문항 생성과 학습지 제작, 학생앱 과제 배포·채점 기능을 결합한 서비스다. 교사가 수업 범위와 학생 수준에 맞는 자료를 선택하고, 문항을 생성·편집한 뒤 수업과 과제로 활용하는 과정을 한 곳에서 지원한다. 프리윌린의 대표 서비스 매쓰플랫은 2025년 수학 문제은행 분야에서 매출과 시장점유율 기준 업계 1위를 기록했다. 같은 해 매출은 196억원으로 전년 대비 23% 성장했으며, 누적 고객 수는 350만 명을 넘어섰다. 프리윌린은 매쓰플랫을 개발·운영하며 쌓은 콘텐츠 설계와 교사 사용성에 대한 경험을 잉글리시플랫의 영어 수업 준비와 과제 운영에 적용했다. 권기성 프리윌린 대표는 “영어 문제은행의 경쟁력은 콘텐츠의 폭과 품질, 그리고 교사가 교재 진도와 학생 수준에 맞춰 필요한 문제를 편리하게 활용할 수 있는 사용성에 있다”고 말했다. 학교별 지문과 학생 수준에 따라 달라지는 영어 수업 영어 수업에서는 학교별 교과서와 부교재, 모의고사 지문 등 수업 범위에 맞는 자료를 준비해야 한다. 같은 학년이라도 사용하는 교재와 시험 범위가 다를 수 있고, 같은 지문을 다루더라도 어휘와 문법을 확인할지, 내용 이해와 서술형 답안 작성을 연습할지에 따라 필요한 자료가 달라진다. 학생별 학습 수준도 자료 구성에 영향을 준다. 같은 문법 단원을 가르치더라도 기본 개념을 확인해야 하는 학생과 응용 문제를 풀어야 하는 학생에게 필요한 연습은 다르다. 교사는 수업 진도에 맞는 문제를 찾는 동시에 유형과 난이도, 분량을 조정해야 한다. 이런 수업에서 영어 문제은행의 활용 가치는 교사가 필요한 문항을 찾아 수업 목적에 맞게 구성할 수 있는지에 달려 있다. 잉글리시플랫은 교재 연동과 콘텐츠 분류, AI 문항 생성 기능을 통해 자료 선택을 돕고, 선택한 문항을 학습지와 과제로 연결하도록 구성했다. 문법 26만 문항부터 독해·어휘까지 수업 목적에 맞춰 활용 문법 영역에서는 중·고등 문법 문항 26만 개와 시중 문법 교재 28종 연동 기능을 제공한다. 교사는 수업에 사용하는 교재에서 필요한 범위를 선택하고, 해당 진도에 맞는 문항으로 학습지를 구성할 수 있다. 문법 문항은 2200개 유형과 상·중·하·연습의 4단계 난이도로 분류돼 있다. 예를 들어 같은 단원을 학습하는 학생들에게도 기본 개념 확인용 자료와 추가 연습용 자료를 달리 구성할 수 있다. 필요한 문항을 고른 뒤 교체·편집하거나 유사문제를 활용해 학습지를 완성하는 방식이다. 독해 자료는 지문의 난이도와 주제를 기준으로 선택할 수 있으며, 단어 학습은 1만450개 어휘와 15개 학습 유형을 지원한다. 교사는 문법과 독해, 어휘를 각각의 학습 목적에 맞춰 골라 수업 자료와 과제에 활용할 수 있다. 같은 지문에서 AI로 필요한 내신 변형 문항 생성 내신 대비에서는 수업에서 다룬 지문을 다양한 문항으로 연습할 수 있도록 자료를 구성하는 일도 필요하다. 잉글리시플랫의 AI 내신 변형 기능 '지문 마법사'는 교과서·수능·모의고사·부교재 지문을 선택하거나 입력해 빈칸·순서·어법·어휘·서술형 등 총 21개 유형의 문항을 생성한다. 교사는 수업에서 확인하려는 내용에 맞춰 문항 유형을 선택한다. 같은 지문으로도 어법을 점검하는 문제와 글의 흐름을 확인하는 문제를 각각 구성하는 식으로 활용할 수 있다. 생성된 문항은 교사가 검토하고 수정한다. 교사는 지문의 내용과 문항의 적절성, 학생 수준과의 부합 여부를 확인하고 필요한 문항을 선택하거나 교체·편집할 수 있다. AI가 문항 생성 작업을 지원하고, 실제 수업에 사용할 자료의 구성과 최종 판단은 교사가 맡는다. 학습지 제작에서 학생앱 과제와 채점까지 연결 문항을 확보한 뒤에는 실제 수업에 사용할 학습지로 완성하는 과정이 이어진다. 잉글리시플랫은 문항 선택과 교체·편집, 유사문제 활용을 지원하며 학습지의 글꼴과 스타일도 설정할 수 있도록 했다. 교사는 결과물을 확인한 뒤 출력해 수업에 사용할 수 있다. 제작한 자료는 학생앱 과제로도 배포할 수 있다. 학생이 제출한 답안과 채점 결과를 확인하고, 이를 참고해 다음 수업과 과제에 사용할 자료를 정하는 방식으로 활용한다. 문법 수업에서 다룬 내용을 추가 연습 과제로 구성하거나, 독해 수업에 사용한 지문을 복습 자료로 연결하는 식이다. 교재와 지문에 맞는 자료 선택부터 학습지 편집, 학생앱 과제 배포와 채점 결과 확인까지 교사의 업무 흐름을 연결한다. 선공개 3주간 2808곳 가입하고 12월까지 무료 제공 기존 매쓰플랫 회원과 일부 공교육 교사를 대상으로 한 3주간의 선공개 기간에는 총 2808곳이 가입했다. 이번 홈페이지 공개와 가입 대상 확대로 기존 매쓰플랫 이용 고객 외 영어학원 원장과 교사도 잉글리시플랫을 이용할 수 있게 됐다. 올해 12월까지 진행하는 얼리버드 서비스는 무료로 제공된다. 프리윌린은 11월 5일 잉글리시플랫 설명회를 개최할 예정이며, 정식 출시는 2027년 초를 목표로 준비하고 있다. 회원 가입과 무료 이용 조건 등 자세한 내용은 잉글리시플랫 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다. 잉글리시플랫 제품 담당자는 “매쓰플랫이 수학 문제은행 1위로 성장하는 과정에서 축적한 콘텐츠 설계와 서비스 운영 경험을 영어 수업에도 이어가고자 한다”며 “영어 교사들이 교재 진도와 학생 수준에 맞는 자료를 준비하고 과제를 운영하는 과정에서 '매쓰플랫을 만든 회사의 영어 문제은행은 다르다'고 느낄 수 있도록 콘텐츠의 완성도와 사용성을 높여가겠다”고 밝혔다.

2026.10.26 09:00백봉삼 기자

"AI가 내신 변형 문제 뚝딱"…프리윌린, 영어 수업 플랫폼 '잉글리시플랫' 공개

프리윌린이 맞춤형 학습지 제작과 AI 문항 생성, 학생 앱 과제 배포 및 채점을 한곳에서 지원하는 올인원 영어 수업 플랫폼 '잉글리시플랫' 공식 홈페이지를 공개, 가입 대상을 전면 확대했다. 22일 회사에 따르면, 기존 '매쓰플랫' 이용 고객 외에도 전국의 모든 영어학원 원장과 교사가 공식 홈페이지를 통해 잉글리시플랫에 가입할 수 있다. 12월까지 얼리버드 무료 체험 행사를 진행하며, 앞서 3주간 진행된 선공개 기간에는 총 2808곳의 교육기관이 가입을 완료했다. 잉글리시플랫은 수학 문제은행 매쓰플랫을 통해 검증된 콘텐츠 설계 역량과 교사 사용성을 바탕으로, 문법·독해·단어 콘텐츠에 AI 문항 생성 및 학생 앱 과제·채점 기능을 유기적으로 결합한 것이 특징이다. 문법 영역에서는 시중 교재 28종과 연동해 중·고등 문법 문항 26만개를 2200개 유형, 상·중·하·실전 4단계 난이도로 세분화해 제공한다. 특히 AI 내신 변형 기능인 '지문 마법사'를 탑재해 교과서·수능·모의고사·부교재 지문을 기반으로 빈칸·순서·어법·어휘·서술형 등 21개 유형의 문항을 손쉽게 제작할 수 있다. 여기에 1만 450개 어휘 기반 단어 학습(15개 유형)과 독해 자료를 함께 지원하며, 완성된 학습지는 지면 출력뿐 아니라 학생 앱 배포와 실시간 자동 채점까지 원스톱으로 처리할 수 있다. 권기성 프리윌린 대표는 “영어 문제은행의 경쟁력은 콘텐츠의 폭과 품질, 그리고 교사가 교재 진도와 학생 수준에 맞춰 필요한 문제를 편리하게 활용할 수 있는 사용성에 있다”며 “매쓰플랫에서 쌓은 경험을 바탕으로 AI 문항 생성부터 학습지 제작·채점 및 학생별 성취도 분석까지 연결해 영어 교사의 수업 준비와 과제 운영을 지원하는 올인원 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 프리윌린은 11월 5일 서비스 설명회를 열고, 현장 의견을 반영해 2027년 초 정식 버전을 선보일 예정이다.

2026.10.22 08:46백봉삼 기자

[AI는 지금] 메타, 기사 AI 학습 논란에 약관 수정…"광고·비즈니스만 적용"

메타가 웹 콘텐츠 수집과 인공지능(AI) 학습에 대한 우려를 낳은 이용약관을 수정했다. 비즈니스 계정을 보유한 언론사 웹사이트 콘텐츠를 AI 학습에 활용할 수 있다는 해석에 선을 긋기 위한 조치다. 17일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 메타는 최근 개정한 상업용 이용약관에서 비즈니스 계정 도메인과 웹페이지에 있는 모든 콘텐츠를 자사 제품과 서비스 개발·학습 등에 사용할 수 있다고 명시한 조항을 삭제했다. 해당 조항은 콘텐츠 활용 목적을 제품과 서비스 제공·개발·개선·연구·학습과 무결성 유지 등으로 폭넓게 규정했다. 적용 대상에는 비즈니스 계정 도메인과 웹페이지뿐 아니라 웹주소에 있는 콘텐츠도 포함됐다. 이를 두고 메타 비즈니스 계정을 운영하는 언론사 웹사이트 콘텐츠까지 수집 대상이 될 수 있다는 우려가 나왔다. 법률 전문가들은 이 조항이 메타에 언론사 웹사이트를 스크래핑하고 해당 콘텐츠를 AI 모델 학습에 활용할 권한을 부여할 수 있다고 해석했다. 스크래핑은 웹사이트에서 콘텐츠를 자동으로 추출하는 작업이다. 메타는 약관 개정이 기존 웹 크롤링 방식 변화를 뜻하지 않는다고 해명했다. 이후 논란이 된 조항을 삭제하고 통합한 크롤링 관련 약관이 광고와 비즈니스 제품에만 적용된다는 점을 공지한 것이다. 이번 논란은 AI 학습에 활용되는 콘텐츠 저작권을 둘러싼 소송이 이어지는 가운데 불거졌다. 메타는 지난해 저작권 침해 의혹과 관련한 주요 소송에서 승소했지만 메타를 비롯한 AI 기업들을 상대로 한 다른 소송은 진행 중이다. 메타는 "우리 크롤링 관련 약관은 광고·비즈니스 제품에만 적용되는 것"이라며 "약관 자체에도 이 점을 명확히 했다"고 밝혔다.

2026.10.18 11:03김미정 기자

인스타·페북 상업용 계정, AI 학습 강제 활용..."언론사 비상"

페이스북과 인스타그램을 운영하는 메타(Meta)가 상업용 이용 약관을 개정해 논란이 일고 있다. 새 약관에 따르면, 메타 플랫폼에 비즈니스 계정을 가진 기업이나 언론사, 유명인은 자사 웹사이트의 데이터를 메타가 인공지능(AI) 학습용으로 수집(스크래핑)하는 데 강제로 동의한 것으로 간주된다. 하버드대 저널리즘 연구 프로젝트인 '니먼 랩(Nieman Lab)' 등 외신에 따르면, 메타는 이달 초 비즈니스 헬프 센터와 메타 비즈니스 스위트를 통해 '상업용 이용 약관' 업데이트를 공지했다. 이달 30일부터 효력이 발생하는 이 새 약관에는 웹 크롤링과 관련된 광범위한 데이터 수집 조항이 신설됐다. 신설된 약관에는 "고객(비즈니스 계정 이용자)은 당사가 자동화된 소프트웨어(웹 스크래퍼, 봇, 크롤러 등)를 사용해 고객의 제품이나 서비스와 연결된 도메인, 웹페이지, URL 등에 접근해 콘텐츠를 수집, 인덱스화, 크롤링하는 것을 허용한다"고 명시돼 있다. 또 메타는 이렇게 수집한 콘텐츠를 자사 제품 및 서비스의 '개발, 개선, 연구, (AI) 훈련' 등에 사용할 수 있다고도 했다. 가장 큰 문제는 이용자에게 거부권(옵트아웃)이 주어지지 않는다는 점이다. 메타는 약관 공지를 통해 "새로운 규약에 동의하지 않는다면 비즈니스 또는 상업적 목적으로 당사 제품에 대한 접근 및 사용을 전면 중지하라"고 통보했다. 이에 니먼 랩은 거의 모든 뉴스 언론사가 메타 비즈니스 계정을 홍보 창구로 활용하고 있는 현실을 고려할 때, 언론사들의 귀중한 뉴스 콘텐츠가 무방비로 메타의 AI 훈련 데이터로 넘어갈 수 있다고 경고했다. 전문가들은 우려의 목소리를 높이고 있다. 니먼 랩의 의뢰로 해당 약관을 분석한 매트 토픽(Matt Topic) 미디어·지식재산권 전문 변호사는 "정식 라이선스 시장에서는 수백만 달러의 가치를 지닐 콘텐츠에 메타가 무상으로 접근할 수 있도록 약관에 조용히 끼워 넣은 것"이라며 "법원이 이 약관의 강제성을 인정할지는 미지수지만, 언론사들은 일단 집행될 것이라 가정하고 대비해야 한다"고 조언했다. 코넬대 로스쿨의 제임스 그리멜만(James Grimmelmann) 디지털 정보법 교수 역시 "언론사 입장에서는 메타가 자사 사이트의 모든 콘텐츠로 AI를 훈련시켜, 결과적으로 언론사와 경쟁하는 서비스를 내놓는 것을 허락하는 셈"이라며 "포괄적인 아카이브를 구축하려는 메타의 선의를 믿거나 비즈니스 계정을 삭제하거나 둘 중 하나를 선택해야 하는 진퇴양난의 상황"이라고 꼬집었다. 논란이 확산하자 니먼 랩이 메타 측에 질의를 보냈으나, 메타는 세부 질문에 대한 답변을 거부했다. 다만 메타 홍보 담당자는 "크롤링에 관한 기술 조항은 기존에도 광고 내 생성형 AI 사용 규약 등 여러 곳에 분산돼 있었으며, 이번 업데이트는 이를 한 곳으로 통합한 것뿐"이라고 해명했다. 메타는 현재 AI 훈련과 관련해 저작권 침해 소송 등 여러 법적 분쟁에 휩싸여 있다. 법률 전문가들은 이번 새 약관을 근거로 한 메타의 무차별적인 데이터 스크래핑이 실제로 얼마나 실행될 수 있을지는 향후 진행될 소송 결과들에 크게 좌우될 것으로 내다보고 있다.

2026.10.17 09:23백봉삼 기자

AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

과외 선생님 vs AI 튜터, 누가 더 나을까 비교했더니

1대1 개인 과외는 모르는 부분을 즉시 바로잡아주는 가장 확실한 공부법이지만, 비싼 수강료가 늘 부담이었다. 그러나 고가의 인간 전문가에게 받는 과외와, 단돈 100원 남짓한 인공지능(AI) 튜터의 과외가 실제 성적 향상 면에서 거의 차이가 없다는 대규모 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 26일 IT 전문 매체 기가진에 따르면, AI 연구기관 '핸드셰이크 AI 리서치'의 커티스 노스컷(Curtis Northcutt) 연구팀은 최근 대규모 언어모델(LLM)과 인간 전문가의 1:1 과외 지도 효과를 대규모로 비교한 '스튜던트벤치' 논문을 발표했다. 연구진은 성인 2383명을 대상으로 미국 대학원 입학시험인 GRE(수학·언어) 대책 학습을 진행했다. 참가자들은 먼저 27문항의 사전 테스트를 치른 뒤 틀린 문제를 복습했다. 이후 ▲13종의 AI 튜터 중 하나와 대화하며 배우는 그룹 ▲인간 전문가와 1:1 화상 통화로 과외를 받는 그룹 ▲일반 교육 동영상을 시청하는 그룹(대조군)으로 나눠 1시간 동안 집중 학습을 받았다. 과외 교사(AI 및 인간)에게는 각 참가자가 사전 테스트에서 틀린 문제 정보가 미리 제공됐다. 1시간 학습 후 동일한 난이도의 새로운 27문항을 풀어 정답률 상승 폭을 비교한 결과, 인간 전문가에게 지도를 받은 그룹의 정답률은 평균 15.6%포인트(p) 올랐고, AI 튜터 그룹은 13.9%p 상승했다. 반면 일반 교육 동영상 시청 그룹은 7.1%p 상승에 그쳤다. 사전 점수 등을 보정한 정밀 통계 분석에서 AI 지도 그룹의 성적 상승 폭은 인간 지도 그룹보다 약 0.58%p 낮았으나, 이는 연구진이 사전에 설정한 '동등성 범위(±4.09%p)' 이내에 들어 두 그룹의 학습 효과는 최종적으로 '동등(Equivalent)'한 것으로 판정됐다. 영역별로는 수학 분야에서 AI와 인간의 효과가 완전히 동등했고, 언어 영역에서는 인간 교사의 성과가 다소 우위를 보였다. 특히 비용 대비 효율성(가성비) 면에서는 AI가 압도적인 우위를 보였다. 실험에 쓰인 AI 모델 중 구글의 오픈소스 모델 기반 '젬마4 31B'의 경우, 1시간 과외에 소요된 AI 모델 호출 비용(API 이용료)이 1회당 평균 약 0.067달러(약 91원)에 불과했다. 인간 전문가의 과외비(시간당 75달러 가정)와 비교했을 때, 정답률 1%포인트를 올리는 데 드는 비용은 인간 교사가 약 4.81달러(약 6537원)인 반면, AI 튜터(Gemma4 31B)는 0.0052달러(약 7원) 수준이었다. 동일한 성적 향상을 이뤄내는 데 드는 비용이 무려 918배나 차이 난다는 단순 계산이 나온다. 다만 연구진은 이번 비용 비교가 순수 AI 모델 연산비와 인간 강사의 시간당 수당을 비교한 수치로, 상용화 앱 서비스 구축이나 운영비 등은 제외된 단순 비교라고 설명했다. 또 단기 시험 직후의 성과를 측정한 만큼, 몇 달이 지난 후에도 학습 내용이 유지되는지에 대해서는 추가적인 검증이 필요하다고 덧붙였다.

2026.09.27 09:54백봉삼 기자

알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

AI '데이터 벽'에 갇힌다...SKT, 사후학습·추론으로 돌파구

AI 모델 성능을 높이는 데 필요한 학습 데이터가 부족해지는 '데이터 벽(Data Wall)' 문제가 현실이 되고 있다. 단순히 공개된 데이터의 고갈에 그치지 않고 웹 접근 제한과 합성 데이터의 품질 문제까지 겹치면서 AI 경쟁 방식도 달라질 것이란 분석이다. 7일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI정책연구원은 기고를 통해 AI 업계가 맞닥뜨린 데이터 제약을 ▲공개 텍스트의 물량 ▲웹 데이터 접근성 ▲합성 데이터 품질 등 세 가지로 구분했다. 먼저 데이터 총량에는 한계가 있다. 미국 AI 연구기관 에포크AI는 인간이 작성한 고품질 공개 텍스트를 약 300조 토큰으로 추산했다. 현재와 같은 AI 확장 추세가 이어지면 2032년 이내에 소진될 가능성이 있다. 학습 방식과 데이터 활용 효율에 따라 시점은 크게 달라질 것으로 봤다. 중요한 것은 고갈 시점보다 데이터의 한계효용이다. 데이터를 계속 늘리는 것만으로 얻을 수 있는 성능 향상에는 한계가 나타나고 있어 앞으로는 같은 데이터에서 얼마나 높은 학습 효율을 끌어내느냐가 중요해진다는 설명이다. 웹에 있는 데이터를 자유롭게 가져다 쓰기도 어려워지고 있다. 클라우드플레어는 오는 15일부터 광고가 게재된 페이지에서 AI 학습 에이전트용 크롤러를 기본 차단하고 검색과 학습을 함께 수행하는 크롤러에 대한 관리도 강화한다. 데이터가 웹에 존재하는 것과 AI 기업이 실제 사용할 수 있는 것은 별개의 문제가 된 셈이다. AI가 만든 합성 데이터도 완전한 대안은 아니다. 네이처에 게재된 연구에서는 모델이 생성한 데이터로 후속 모델을 반복 학습하면 희귀 사례와 예외적 패턴이 사라지면서 성능이 퇴화하는 '모델 붕괴' 가능성이 제기됐다. 수학이나 코딩처럼 결과 검증이 쉬운 분야에서는 유용하지만 인간이 만든 데이터를 전면적으로 대체하기는 어렵다는 분석이다. 이 같은 변화로 데이터의 경제적 가치도 달라지고 있다. 오픈AI는 악셀 슈프링어와 뉴스코프 등 미디어 기업과 계약을 맺고 콘텐츠 이용 접근 권한을 확보하고 있다. 레딧도 실시간 데이터 API를 AI 기업에 제공한다. 데이터를 한 번 판매하는 데 그치지 않고 지속적인 접근권을 제공하는 라이선싱 방식이 중요해지고 있다. AI를 활용하는 일반 기업에는 공개 데이터 고갈보다 내부 데이터를 얼마나 제대로 활용할 수 있느냐가 더 중요한 문제다. 거래 운영 로그와 고객 상담 기록, 설계 정비 이력, 현장 계측치 등 외부에서 구하기 어려운 데이터의 상대적 가치가 높아지기 때문이다. 데이터를 많이 보유했다고 곧바로 AI 경쟁력이 생기는 것은 아니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 정제하고 활용 목적과 권리관계를 명확히 한 뒤 실제 업무와 연결할 수 있어야 한다. 처음부터 모델 학습에 투입하기보다 검색증강생성(RAG)으로 데이터를 활용하고 효과가 확인된 분야부터 사후학습을 확대하는 방식도 대안으로 제시됐다. 그런 가운데 SK텔레콤은 모델, 데이터, 인프라 측면에서 대응하고 있다. 자체 AI 모델 A.X 개발에서는 상대적으로 부족한 고품질 한국어 데이터를 발굴하고 정제하는 데 집중하고, 보유 데이터는 개인정보 보호와 비식별화 등을 전제로 활용한다. AI의 성능 확장 방식이 대규모 사전학습에서 사후학습과 추론 시점 연산으로 넓어지는 데 맞춰 인프라도 강화한다. SK텔레콤은 2029년까지 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 목표로 투자를 추진하고 GPUaaS 사업도 전개하고 있다. SK텔레콤 AI정책연구원은 “데이터 벽 이후 경쟁의 초점이 단순히 더 많은 데이터를 확보하는 데서 보유한 데이터를 실제 AI에 활용할 수 있도록 만드는 역량으로 이동할 것”이라고 내다봤다.

2026.09.07 10:10박수형 기자

마이뮤직파이브, 왕초보 위한 피아노 학습 기능 선보여

엠피에이지(대표 정인서)가 운영하는 AI 음악 교육 및 악보 거래 앱 '마이뮤직파이브'에 피아노 입문자를 위한 신규 학습 기능을 국내에 먼저 선보였다. 새 기능으로 초보 학습자도 손쉽게 내가 좋아하는 피아노 곡을 연주할 수 있게 됐다. 21일 회사에 다르면, 이번에 출시한 기능은 피아노를 처음 시작하는 초보 학습자를 위해 기획됐다. 기존에는 '플라워 댄스', '코우를 쫓아', 히사이시 조의 'Summer' 등 인기곡을 연주하고 싶어도 입문자에게는 난도가 높아 쉽게 도전하기 어려웠다. 이런 진입장벽을 낮추기 위해 인기곡 50개의 하이라이트를 중심으로 쉽게 제작된 악보를 제공해, 입문자도 연주하는 즐거움을 즉각적으로 느낄 수 있도록 구성했다. 이외에도 손가락 번호, 가온도(가운데 도)의 위치 등 피아노 입문 단계에서 반드시 알아야 할 기초 개념을 차근차근 익히는 교육 세션도 제공된다. 또 본격적인 연주 전 50개 곡마다 주의해야 할 마디 구간을 실제 선생님과 미리 연습해 보는 AI 연습 기능도 탑재됐다. AI가 연주에 맞춰서 목소리로 직접 피드백을 제공해 마치 1:1 개인 레슨을 받는 듯한 학습 환경을 제공한다. 마이뮤직파이브는 지난 3월 실시간 자동 계이름 표시, 검정 건반 가이드, 악보 자동 넘김 등 AI 교육 기능을 대폭 고도화하며 연주 경험을 강화해 왔다. 이번 출시로 학습 대상을 초보자까지 확대함에 따라, 건반을 처음 눌러보는 입문자부터 숙련된 연주자까지 연주와 학습을 즐길 수 있는 환경을 마련했다. 2025년 10월 출시된 마이뮤직파이브는 실시간 사운드 인식 기술을 기반으로 60만 개 이상의 악보를 제공하는 글로벌 AI 음악 교육 및 악보 거래 플랫폼이다. 학습은 물론 창작자가 직접 악보를 올리고 거래하는 오픈마켓 생태계를 갖추고 있다. 정인서 엠피에이지 대표는 "피아노를 향한 첫배움이 즐거운 경험이 될 수 있도록 초보자의 눈높이에서 기능을 설계했다"면서 "누구나 좋아하는 곡으로 음악을 시작하고 성장할 수 있는 실전형 AI 음악 교육 생태계를 계속 넓혀가겠다"고 밝혔다.

2026.08.21 10:22백봉삼 기자

'인간 경험 170년치 학습' 똑똑한 로봇 화제

미국 로봇 스타트업 다이나 로보틱스가 100만 시간 이상 인간 행동 영상을 학습한 새로운 로봇 파운데이션 모델을 공개했다고 과학매체 인터레스팅엔지니어링이 최근 보도했다. 다이나 로보틱스가 공개한 새로운 로봇 월드-액션 모델 'DYNA-2'는 인간의 영상만으로 로봇의 물리적 직관을 학습한 것이 특징이다. 회사 측에 따르면 DYNA-2는 로봇의 행동 데이터가 아닌 100만 시간 이상의 인간 행동 영상으로 사전 훈련됐다. 100만 시간은 사람이 잠자는 시간을 제외하고 계속 활동한다고 가정할 경우 약 170년에 해당하는 방대한 규모다. 기존 범용 로봇 정책은 주로 사람이 로봇을 직접 원격 조종해 특정 과제를 수행하는 과정에서 생성된 행동 데이터를 기반으로 학습해왔다. 하지만 원격 조종 데이터는 수집에 많은 비용과 시간이 필요해 로봇 파운데이션 모델의 확장에 걸림돌로 지적돼 왔다. DYNA-2의 핵심은 인간이 물체를 잡고 이동하거나 주변 환경과 상호작용하는 모습을 영상으로 학습해 로봇에 필요한 물리적 직관을 습득한 뒤 이를 실제 로봇 하드웨어에 전이하는 것이다. 이를 통해 로봇 전용 데이터를 대규모로 수집하지 않고도 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표다. 다이나 로보틱스는 DYNA-2를 적용한 테스트에서 정밀 제조 작업의 성공률이 기존 20%에서 80~90%까지 향상됐다고 밝혔다. 고정형 로봇 팔은 물론 휴머노이드 시제품과 다섯 손가락을 가진 능숙한 로봇 손 사이에서 동일한 기술을 전이하는 시연도 진행했다. 특히 DYNA-2는 사전 학습 과정에서 로봇 데이터를 전혀 사용하지 않았음에도 불과 13분 분량의 추가 훈련만으로 다섯 손가락 로봇 손이 병뚜껑을 비틀어 여는 작업을 수행하도록 할 수 있었다고 회사 측은 설명했다. 기존 모델과 비교한 성능 향상도 나타났다. 회사 측에 따르면 기존 시각-언어-행동(VLA) 모델을 활용한 DYNA-1과 비교했을 때 실제 고객 현장 평가에서 품질 기준을 통과한 비율이 46%에서 87%로 높아졌다. 작업 도중 물체의 위치가 달라지거나 주변에 장애물이 발생했을 때 스스로 자세를 수정하는 회복 능력도 개선됐다. 음식 썰기나 작업 공간 정리와 같은 과제에서 DYNA-2는 인간의 개입 없이 작업을 이어갈 수 있었지만, 이전 모델은 수동으로 복구해야 하는 경우가 있었다. 또 로봇이 사람의 지시에 따라 다양한 신체 동작을 수행하는 '지시 따르기' 과제에서는 기존 모델 대비 점수가 133% 향상됐다고 다이나 로보틱스는 밝혔다. 제이슨 마 다이나 로보틱스 공동 창립자는 “수년간 범용 로봇공학은 데이터 병목 현상에 시달려 왔다”며 “물리적 원격 조작 데이터를 수동으로 수집하는 방식은 일반 지능으로 확장하기 어렵다”고 말했다. 이어 “행동 데이터는 부족하지만 영상은 어디에나 존재한다”며 “DYNA-2를 통해 물리적 직관을 얻기 위해 로봇 팔에 수백만 시간의 훈련 데이터를 제공할 필요가 없다는 것을 보여줬다”고 덧붙였다.

2026.08.14 15:37이정현 미디어연구소

"안 끄면 동의?"…트위치, 아마존 AI 훈련에 스트리머 영상 활용 논란

글로벌 동영상 스트리밍 플랫폼 트위치가 크리에이터들의 방송 콘텐츠를 모회사 아마존의 생성형 AI 모델 학습에 활용하겠다는 방침을 밝혀 논란이다. 사용자가 직접 거부하지 않으면 방송 내용이 자동으로 AI 학습에 제공되는 '옵트아웃(Opt-out)' 방식을 채택해 크리에이터들의 강한 반발을 사고 있다. 이 내용은 테크크런치 등 외신을 통해 12일(현지시간) 보도됐다. 앞서 지난 1일 IT 스트리머 자크 버시(Zach Bussey)는 복수의 내부 관계자를 인용해 "트위치와 모회사 아마존이 방송 데이터를 AI 훈련에 활용하려 하고 있다. 사내 반대에도 불구하고 수개월 내 발표될 것"이라고 밝혔다. 이어 13일 트위치는 플랫폼 설정 화면 내 '보안 및 개인정보 보호' 탭에 '생성형 AI 훈련(Training for Generative AI)'이라는 설정 항목을 추가한 것으로 확인됐다. 해당 토글 스위치가 활성화돼 있으면 채널 내에 올라온 모든 콘텐츠가 아마존의 생성형 AI 학습 데이터로 활용된다. 일례로 스트리머의 음성 데이터는 음성 인식 모델 개량에 쓰여 트위치 내 자막 기능은 물론, 아마존 전체 서비스의 자막 품질을 향상하는 데 사용된다. 문제는 이 옵션의 기본 설정이 '켜짐' 상태로 지정돼 있다는 점이다. 기능 도입 직후 트위치의 메리 키시(Merry Kish) 커뮤니티 담당 책임자와 마이크 민튼(Mike Minton) 최고제품책임자(CPO)는 방송을 열고 새로운 방침에 관해 설명했다. 약 3000명의 이용자가 몰린 해당 라이브 방송에서는 AI 활용과 무단 학습 기본 적용에 대해 비판하는 크리에이터들의 불만 댓글이 쏟아졌다. 사용자가 직접 동의할 때만 기능을 켜는 '옵트인(Opt-in)' 대신, 동의하지 않을 때 사용자가 직접 꺼야 하는 옵트아웃 방식을 선택한 이유에 대해 민튼 CPO는 "옵트인 방식으로 설정해 두면 아무도 자발적으로 선택하지 않기 때문"이라고 밝혀 시청자들의 공분을 샀다. 키시 책임자는 "트위치뿐만 아니라 메타 등 다른 주요 플랫폼들도 콘텐츠를 AI 학습에 활용하고 있다"면서 "트위치는 AI 학습을 원하지 않는 커뮤니티의 목소리를 반영해 이를 거부할 수 있는 선택지를 제공한 것"이라고 해명했다.

2026.08.13 16:23백봉삼 기자

[AI는 지금] "LLM 키울 데이터가 없다"…中 AI, 중국어 부족에 비상등

중국 인공지능(AI) 기업들이 고품질 학습 데이터 확보에 비상이 걸렸다. 온라인에서 활용할 수 있는 중국어 데이터가 제한적인 데다 공개 데이터 고갈 우려까지 커지면서 차세대 대규모언어모델(LLM) 개발을 위한 데이터 확보 부담도 높아지고 있다. 8일 사우스차이나모닝포스트(SCMP)가 인용한 인터넷 통계업체 W3테크스(Techs) 자료에 따르면 이달 기준 전 세계 웹 콘텐츠에서 중국어가 차지하는 비중은 1.3% 수준이다. 영어는 전체의 절반에 가까운 비중을 차지했으며 스페인어와 독일어는 각각 6%, 일본어는 5%로 집계됐다. AI 업계 전반에선 모델 학습에 투입할 고품질 인간 생성 데이터가 빠르게 줄고 있다는 우려가 커지고 있다. 미국 연구기관 에포크AI는 공개적으로 이용할 수 있는 고품질 인간 생성 텍스트가 향후 6년 안에 사실상 소진될 수 있다고 전망했다. 오픈AI 공동창업자 안드레이 카파시도 2030년 전후 신뢰할 수 있는 신규 데이터를 충분히 공급하지 못하면 모델 성능 향상이 정체되는 '데이터 벽'에 부딪힐 수 있다고 경고했다. 이에 미국 AI 기업들은 웹 밖으로 데이터 확보 범위를 넓히고 있다. 워싱턴포스트가 법원 문서를 토대로 보도한 내용에 따르면 앤트로픽은 내부 프로젝트인 '프로젝트 파나마'를 통해 수천만 달러를 투입해 수백만 권의 실물 도서를 확보했다. 책의 제본을 제거한 뒤 모든 페이지를 스캔해 디지털화하는 방식으로 학습 데이터를 마련했다. 중국은 온라인에서 활용할 수 있는 자국어 콘텐츠 풀이 영어권보다 작아 데이터 고갈에 더 취약할 수 있다. 기존 웹 크롤링만으로 모델 규모와 성능을 계속 끌어올리기 어려워지면 도서와 전문 문헌, 산업 데이터, 음성·영상 등 아직 충분히 활용하지 못한 데이터 확보가 필요해질 것으로 보인다. 이 탓에 중국 정부는 고품질 데이터를 AI 경쟁력의 핵심 자원으로 보고 공급 체계 구축에 나섰다. 중국 국가데이터국은 지난 6월 AI 학습 데이터의 공급·유통·상용화를 확대하는 전국 단위 계획을 발표했다. 2028년까지 제조·에너지·의료·금융·농업을 비롯해 피지컬 AI, 자율주행, 저고도 항공 분야에서 활용할 수 있는 검증된 데이터셋 생태계를 구축한다는 목표다. 학계에선 중국어 코퍼스(언어 데이터) 자체를 넓혀야 한다는 요구도 커지고 있다. 디지털 도서뿐 아니라 역사 기록물과 지방지, 고문서, 과학 문헌 등 오프라인 자료를 체계적으로 디지털화하고 사전과 음성·영상 콘텐츠, 지역 방언까지 학습 자원으로 활용해야 한다는 주장도 나오고 있다. 이 같은 상황 속에 대안으로 합성 데이터와 시뮬레이션이 거론되고 있다. 알리바바그룹 산하 싱크탱크 알리리서치는 2024년 발표한 백서에서 알고리즘과 컴퓨팅 파워, 데이터를 AI 모델 개발의 3대 축으로 제시하고 생성형 AI 성능 향상을 위해 더 풍부하고 품질 높은 데이터가 필요하다고 밝혔다. 잡지와 프로그래밍 코드 등도 추가 데이터원으로 활용할 수 있다고 제안했다. 하지만 데이터 확보 범위가 출판물과 오프라인 자료로 확대되면서 저작권 갈등이 커질 가능성도 높아지고 있다. 중국 화샤출판사가 최근 출간한 고대 도교 경전 번역본에는 책 내용을 AI 학습에 사용하는 것을 금지하고 위반 시 법적 책임을 묻겠다는 문구가 실렸다. 출판사 측은 해외 저작권자 요청으로 해당 조항을 넣었다고 설명했지만, AI 학습 과정에서 실제 침해 여부를 적발하고 권리를 행사하기는 쉽지 않다고 강조했다. 업계에선 중국이 웹 중심의 데이터 확보 방식에서 벗어나려면 오프라인 지식의 디지털화와 산업별 데이터 구축, 저작권 처리 체계를 함께 마련해야 할 필요가 있다고 지적했다. 모델과 컴퓨팅 파워를 확보하더라도 학습에 투입할 고품질 중국어 데이터가 충분하지 않으면 AI 성능 경쟁을 지속하기 어렵기 때문이다. 쑨마오쑹 칭화대 교수는 "코퍼스는 대규모언어모델 발전에서 핵심적인 역할을 하며 AI 역량 고도화를 뒷받침하는 핵심 요소로 자리 잡았다"며 "과장해서 말하는 게 아니라 코퍼스가 없으면 언어모델도 없다"고 강조했다.

2026.08.08 19:46장유미 기자

현대차그룹, 한·미·중에 '로봇 학습센터' 세운다…"실증 데이터가 승부처"

현대차그룹이 한국, 미국, 중국 3국에 로봇 훈련 학습센터를 세우고 고품질 실증 데이터를 확보한다. 미국에 있는 그룹 계열사 보스턴다이내믹스와 로봇 핵심 설계 기술을 함께 개발하고, 중국에 설립한 로봇 법인에서 부품 공급망을 확보하는 '투 트랙 전략'을 추진한다. 다만 핵심 부품은 국산화해 국내 부품사와 함께 글로벌 시장에 진출한다는 구상이다. 송호득 현대차 상무는 6일 국회에서 열린 'K-피지컬 AI 강국 실현을 위한 포럼'에서 "2년 전부터 철저하게 준비 중인 로봇 훈련 학습센터를 한국·미국·중국에 설립해 다양한 애플리케이션에 적합한 고품질 실증 데이터를 빠르게 수집·가공하고 인공지능(AI) 모델을 고도화하는 데 활용할 것"이라고 밝혔다. 로봇 훈련 센터에서는 자동차 공장 등에서 발생되는 업무를 휴머노이드가 수행하면서 실증 데이터를 생산할 것으로 보인다. 송 상무는 현대차그룹 차별화 전략으로 한국·미국·중국의 지정학 특수성을 최대한 활용하는 방식을 제시했다. 미국과 중국 시장을 각각 다르게 공략하면서 한국을 로봇 사업의 글로벌 허브로 구축하겠다는 것이다. 그는 "미국 보스턴다이내믹스와 핵심 로봇 설계 분야에서 협업하고, 중국에 별도로 만든 로봇 법인과 오픈 공급망과 실증 데이터 확보 측면에서 협업을 추진하겠다"고 설명했다. 현대차그룹은 로봇 하드웨어 핵심인 부품 국산화도 함께 추진한다. 송 상무는 "최적의 성능과 원가를 달성하기 위해 로봇 전체에서 원가 비중이 가장 큰 고부가 품목 위주로 국산화를 추진할 것"이라며 "피지컬 AI의 필수 품목인 인지 센서 모듈과 그리퍼·핸즈 같은 품목을 개발하겠다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국내 부품사들이 빠르게 경쟁력을 확보해 글로벌 시장에 동반 진출할 수 있는 기회를 만들 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 송 상무는 최근 미국의 대중국 규제를 국내 부품 업계의 기회요인으로 지목했다. 그는 "며칠 전 미국 트럼프 행정부의 연방통신위원회(FCC)도 자국 안보를 위협하는 장비 목록에 첨단 로봇 완성품을 등재해 중국을 제재하고 나섰다"며 "우리 로봇 기업들이 빠르게 경쟁력을 확보하면 좋은 성장 발판을 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 새만금 생산시설, 로봇 파운드리로 확장 제조 거점 전략도 공개됐다. 송 상무는 "시장 초기에는 소량 다품종 양산체계를 구축해 대응하고, 시장 수요 확대에 대비해 대량 생산체계로 빠르게 전환하도록 추진할 계획"이라고 밝혔다. 특히 새만금에 설립하는 로봇 제조시설에 대해서는 "초기에는 현대차그룹 로봇만 생산하는 구조로 시작하지만, 향후에는 제조 공장이 없는 다른 로봇 개발사들이 제품을 동시에 대규모 생산할 수 있도록 로봇 파운드리로 확장하려고 한다"고 설명했다. 현대차그룹은 확보한 기술과 제품을 그룹 내부 시설에 먼저 적용해 검증한 뒤 다른 자동차 제조사와 부품사, 물류 산업으로 수평 확산할 계획이다. 이후 전자와 에너지, 리테일, 건설 등 글로벌 타 산업군으로 표준화된 플랫폼을 통해 시장을 개척한다는 전략이다. "정부와 협력 필요…공공 수요 창출해야" 송 상무는 정부 역할을 강조했다. 그는 "새로운 비즈니스는 특정 기업만의 노력으로 절대 만들 수 없고, 각국 정부 정책과 발맞추는 것이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 구체적으로 ▲핵심 거점 중심의 집중 성장을 위한 정책 동력 마련 ▲거점별 차별화 육성을 위한 선택적 판단 ▲새만금의 대량 생산시설 및 실증 데이터 기반 학습 클러스터 구축 ▲초기 시장 물량 확보를 위한 공공 수요 창출 등 네 가지를 제시했다. 송 상무는 "AI 로봇 산업이 빠르게 육성되기 위해서는 초기 시장의 안정적인 물량을 확보하는 것이 필수"라며 "초기에는 정부 주도의 공공 수요를 창출할 수 있는 다양한 정책을 마련해야 한다"고 주장했다.

2026.08.06 16:31진운용 기자

방송영상 AI 학습 데이터 117만 건, 국민에 개방

방송영상 이미지와 배경, 인물, 한글 서체와 자막 등 우리나라 정서와 문화적 요소를 반영한 방송영상 데이터 117만여 건이 국민에 개방된다. 방송미디어통신위원회와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 일부를 교육 연구용으로 국민 누구나 활용할 수 있도록 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 '인공지능 허브 안심 구역'을 통해 정식 개방한다고 5일 밝혔다. 인공지능 허브 안심 구역은 관련 개발자와 국민이 제공된 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 제공된 보안 통제 환경으로, 사전에 안심 구역에 대한 이용 신청과 승인 절차를 거쳐 누구나 무료로 이용할 수 있다. 그간 AI 학습용 데이터로 방송영상에 대해 많은 수요가 있었으나 지식재산권, 초상권, 인접권 등의 문제로 이용이 어려웠는데 데이터 공개를 통해 개발자들이 걱정 없이 고품질의 영상 데이터를 활용해 다양한 인공지능 모델을 연구할 수 있게 됐다. 개방되는 데이터는 인공지능 허브 안심 구역 홈페이지에서 확인할 수 있다. 공개된 데이터는 ▲영상 이미지 이해 및 설명 ▲배경 및 인물, 객체 생성 ▲제작 환경 고도화 분야에서 배경, 인물, 객체, 서체, 자막 등 10개 유형으로 총 117만여 건이 제공된다. 천지현 방미통위 방송미디어진흥국장은 “방송영상은 한국적인 문화와 정서, 고도의 제작 기술과 전문성이 집약된 인공지능 산업의 핵심 자산”이라며 “앞으로도 다양한 산업 분야에서 방송영상이 활용될 수 있도록 고품질의 인공지능 학습데이터를 지속적으로 구축, 공개할 계획이다”라고 말했다.

2026.08.05 11:01박수형 기자

데이원컴퍼니, '백준온라인저지' 인수..."개발자 학습·성장 지원"

데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁)가 알고리즘 학습 플랫폼 '백준온라인저지(BOJ)'를 인수, 국내 개발자들을 위한 서비스로 발전시킨다. 백준온라인저지는 개발자가 알고리즘 문제를 풀고 코드를 제출하면 자동으로 채점받을 수 있는 온라인 저지 서비스다. 3만 개가 넘는 알고리즘 문제와 다양한 프로그래밍 언어 채점을 지원하며 개발자와 대학생, 취업준비생들의 코딩 테스트와 알고리즘 학습을 위한 대표 플랫폼이다. 다만 이용자 증가에 따른 서버 운영 비용과 인프라 부담이 지속 확대되면서 운영 16년 만인 지난 4월 서비스를 종료했다. 이에 데이원컴퍼니는 국내 개발자들이 자유롭게 학습하고 성장할 수 있는 환경을 지속적으로 지원하기 위해 지난 6월 BOJ 서비스 일부인수양도를 결정했다. 이번 인수는 단순한 서비스 재개를 넘어 국내 개발자 생태계에서 상징적인 의미를 지닌 학습 플랫폼의 가치와 역할을 이어가기 위한 취지다. 특히 데이원컴퍼니는 BOJ가 오랜 기간 축적해 온 콘텐츠와 커뮤니티의 가치를 존중하는 것을 최우선 원칙으로 삼는다. BOJ 콘텐츠를 생성형 AI 학습 데이터로 활용하지 않으며, 기존 이용자들이 익숙한 환경에서 학습을 이어갈 수 있도록 플랫폼의 정체성과 이용 방식도 최대한 유지할 예정이다. 데이원컴퍼니는 이번 인수를 계기로 개발자의 학습과 성장을 아우르는 교육 생태계를 한층 강화한다. BOJ를 통해 알고리즘과 문제 해결 역량을 쌓을 수 있는 기초 학습 환경을 제공하고, 패스트캠퍼스와 제로베이스, 커널아카데미 등 기존 교육 서비스를 통해 취업 준비부터 실무 역량 향상까지 개발자의 성장 단계별로 필요한 교육을 지원할 계획이다. 데이원컴퍼니 관계자는 “BOJ가 쌓아온 운영 철학과 커뮤니티의 가치를 존중하면서 앞으로도 BOJ가 개발자들에게 가장 신뢰받는 학습 플랫폼으로 자리할 수 있도록 안정적인 운영 기반을 마련하는 것은 물론, 국내 개발자 생태계의 성장과 발전에 기여할 수 있도록 계속 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.07.30 08:24백봉삼 기자

프리윌린 "여름방학 학습 공백 '매쓰플랫'이 돕는다"

프리윌린(대표 권기성)이 운영하는 AI 수학 문제은행 솔루션 '매쓰플랫'이 2026년 여름방학 학생들의 체계적인 학습을 지원한다. 매쓰플랫 '오늘의 학습'은 교사가 학생의 진도와 성취 수준에 맞춰 개별 학습 범위와 난이도, 문제 수를 설정하면 AI가 조건에 맞는 문제를 매일 자동으로 구성해 제공하는 데일리 맞춤 학습 시스템이다. 학생은 학생앱에서 매일 일정한 분량의 문제를 풀고 학습 결과를 확인하며, 교사는 선생님앱에서 학생별 학습 완료 여부와 풀이 결과, 해설을 확인해 수업과 상담에 활용할 수 있다. 교사는 학생별 문제 수를 최소 10문제부터 최대 100문제까지 조정하고, 학년이나 반 단위로 학습 범위와 난이도를 일괄 설정할 수 있다. 특정 요일에는 최근 틀린 문제를 다시 풀도록 설정해 오답 복습을 병행할 수도 있다. 학부모 역시 학부모앱에서 자녀가 완료한 학습 결과를 확인할 수 있어 가정에서 이뤄지는 자기주도학습을 교사의 코칭과 연결할 수 있다. 해당 기능은 매쓰플랫 프리미엄 서비스를 이용하는 학원에 제공된다. 아울러 매쓰플랫은 여름 방학 특강을 위한 '개념 유형 라이트'와 '시그니처 N제'도 제공한다. 개념 유형 라이트는 핵심 개념과 주요 유형을 선별해 개념 학습부터 실전 연습까지 한 권에 구성한 교재로, 약 4주간 진행되는 방학 특강에 활용하기에 적합하다. 시그니처 N제는 개념·기본·심화 유형을 단계별로 구성해 충분한 문제 풀이와 취약 유형 보완을 지원한다. 두 교재는 특강별 수업 계획과 학생 수준에 맞춰 범위와 난이도를 조정할 수 있다. 또 표지에 학원명과 학생 이름, 여름 방학 특강 명 등을 넣어 교육기관별 특색을 반영한 전용 교재로 제작할 수 있다. 매쓰플랫은 오늘 중등 수학2(하) 개념 유형 라이트와 시그니처 N제에 2022 개정 교육과정을 반영해, 교사가 새 교육과정에 맞춰 2학기 수업과 방학 선행학습을 준비할 수 있도록 지원한다. 권기성 프리윌린 대표는 “방학 중 자기주도학습은 학생에게 공부를 전적으로 맡기는 것이 아니라, 스스로 학습할 수 있도록 적절한 목표와 분량을 제시하고 꾸준히 피드백하는 과정이 중요하다”며 “오늘의 학습과 매쓰플랫 시그니처 교재를 통해 교사는 방학 커리큘럼과 학생 관리를 더욱 체계화하고, 학생은 매일 작은 학습을 이어가며 다음 학기를 준비할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.07.08 08:24백봉삼 기자

김윤덕 국토부 장관 "자율주행 AI 경쟁력 핵심은 데이터와 학습”

김윤덕 국토교통부 장관은 1일 “자율주행 산업의 핵심은 얼마나 많고 다양한 학습데이터를 확보하고, 얼마나 효과적으로 AI 모델이 학습하는지에 달려 있다”고 강조했다. 김 장관은 이날 정부세종청사에서 열린 '자율주행 AI 전문가 간담회'에서 “자율주행은 자동차와 AI가 결합된 피지컬 AI 대표산업”이라며 이같이 말했다. 이날 간담회는 자율주행 AI 연구개발 과정의 현장 애로사항을 청취하고, 실증도시를 중심으로 데이터 확보부터 AI 모델 개발·검증·상용화까지 이어지는 한국형 자율주행 AI 혁신생태계 구축방안을 논의하기 위해 마련됐다. 국토부는 광주광역시를 자율주행 실증도시로 조성해 자율주행 AI 개발에 필요한 대규모·고품질 학습데이터를 구축하고, 과학기술정보통신부와 협력해 E2E(End-to-End) 기술개발을 위한 AI 학습데이터 표준화도 추진하고 있다. 김 장관은 “자율주행 실증도시는 민간이 구축하기 어려운 대규모 고품질 데이터를 확보하고, AI 학습 인프라와 실증환경을 제공하는 사업”이라면서 “확보한 데이터를 공유해 AI 모델 개발로 연결하고, 다시 실증을 통해 성능을 개선하는 국가 차원의 데이터 플라이휠 생태계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 말했다. 간담회에 참석한 전문가들은 “자율주행 AI의 경쟁력은 데이터 스케일링에 따라 실제 도로환경에서 확보한 데이터의 규모와 다양성에 의해 결정된다”며 “전국 어디서나 안전하게 운행 가능한 자율주행 AI를 개발하기 위해서는 광주 실증도시를 시작으로 다양한 지역과 도로 환경에서 데이터를 지속적으로 확보하고, 산학연이 이를 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축해야 한다”고 제안했다. 김 장관은 “하반기부터 실증도시에 자율차 200대가 순차 투입되는데 국토부와 대한민국 자율주행팀과 함께 총력을 다해 발전시켜 나간다면 우리나라의 세계적 자동차 제조 역량과 AI 기술력을 결합한 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다”고 말했다. 김 장관은 “더 많은 도시에서 고품질 학습데이터를 확보하고 AI 모델 연구개발과 실증, 상용화까지 이어지는 전 주기 구축을 위한 자율주행 AI 클러스터를 구축함으로써 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 발맞춰 피지컬 AI 기술발전을 선도하기 위한 혁신생태계를 조성하겠다”고 말했다.

2026.07.01 17:12주문정 기자

프리윌린, 홍콩 교육박람회서 'AI 코스웨어' 전시·상담 진행

프리윌린(대표 권기성)이 지난 25일부터 27일까지 홍콩에서 열린 '러닝 앤 티칭 엑스포 2026(이하 LTE 2026)'에 참가해 AI 코스웨어 제품 시연과 상담을 진행했다. 사흘 간 약 150개 팀이 프리윌린 부스를 방문했다. 30일 회사에 따르면, LTE는 세계 각국 교육기관 관계자와 에듀테크 기업 및 전문가가 모여 교육 기술과 교수·학습 혁신 사례를 공유하는 아시아의 주요 교육박람회다. 올해 행사는 '교육의 재구상: 인간 중심적이고 미래 지향적인 교육'을 주제로, AI 활용과 미래 교육 혁신을 다룬 다양한 전시와 프로그램으로 진행됐다. 프리윌린은 AES KOREA 컨소시엄이 마련한 한국관에 참여해 ▲교사의 수업 설계와 학습 관리를 지원하는 수학 AI 코스웨어 '스쿨플랫' ▲학생의 자기주도 학습을 돕는 K-12 AI 학습 솔루션 '풀리스쿨' ▲대학 교육에 특화된 AI 코스웨어 '풀리캠퍼스'를 소개했다. 특히 이번 전시는 홍콩 교육국이 정부 재정 지원을 받는 초·중등학교에 학교당 50만 홍콩달러(한화 약 1억원)의 일회성 지원금을 제공하는 'AI 기반 학습 및 교육 역량 강화 지원 프로그램'을 본격화하는 시점에 개최돼 의미를 더했다. 지원금은 AI 소프트웨어와 하드웨어, 학습 플랫폼, 교수·학습 자료 및 학교 맞춤형 AI 솔루션의 구매·구독·임대 등에 활용할 수 있다. 이에 프리윌린은 현지 학교의 AI 학습 솔루션 도입 수요도 확대될 것으로 기대하고 있다. 프리윌린은 전시 기간 교사와 초·중·고교 및 대학 관계자, 교육 유통 관계자 등을 대상으로 제품 시연과 상담을 진행했다. 3일간 약 150개 팀이 부스를 찾았다. 현장에서는 스쿨플랫의 자체 수학 문항 콘텐츠와 교사의 수업 설계·학습 관리를 지원하는 기능에 관심이 이어졌으며, 풀리스쿨이 선보인 물리엔진 기반 가상 과학 실험도 물리·화학 개념을 디지털 환경에서 직접 조작하고 관찰할 수 있는 체험형 콘텐츠로 주목받았다. 프리윌린은 이번 박람회에서 확인한 현지 교육 수요와 제품 도입 조건을 바탕으로 현지 교육기관 및 관계자들과 후속 논의를 이어간다는 계획이다. 또 교육 환경에 맞는 제품 운영과 협력 방안을 구체화해 홍콩을 비롯한 아시아 교육시장 진출 기반을 단계적으로 마련한다는 방침이다. 권기성 프리윌린 대표는 “이번 전시는 프리윌린의 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 홍콩 교육기관 관계자들이 AI 코스웨어에 기대하는 기능과 도입 조건을 직접 확인할 수 있었던 자리”라면서 “국내 교육 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로 각 지역의 교육 환경에 맞는 협력 방안을 만들어가겠다”고 밝혔다.

2026.06.30 09:04백봉삼 기자

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