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내년 완전자율주행차 일상에서 만난다…AI 모빌리티 시대 활짝

이르면 내년에 사람이 운전하지 않아도 스스로 달리는 자율주행차를 일상에서 만나볼 수 있게 되고, 2028년에는 하늘을 나는 도심항공교통(UAM) 서비스도 공공 부문부터 시작된다. 국토교통부는 26일 인공지능(AI) 기술을 활용해 국민의 이동을 더 빠르고 편리하게 바꾸기 위해 앞으로 5년간 모빌리티 정책의 이정표를 제시하는 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 수립, 발표했다. 2030 모빌리티 혁신성장 로드맵은 지난 2022년 9월 발표한 '모빌리티 혁신 로드맵' 이후 두 번째로 발표되는 모빌리티 분야의 청사진으로 AI 기술을 교통과 도시 전반에 적용해 이동 방식을 근본적으로 바꿔나간다는 계획이다. 이번 로드맵은 AI를 기반으로 5대 모빌리티 분야를 혁신하는 전략을 담았다. 우선 내년 AI 기반 레벨4 완전자율주행 상용화를 위해 도시 단위 자율주행 실증을 본격 추진한다. 올해 광주광역시에 자율차 200대 투입을 시작으로 대규모 실증에 나선다. 이와 함께, 실주행 데이터를 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 '실증→데이터 수집→학습'에 이르는 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 규제는 필요한 부분만 남기는 '선허용 후규제'를 원칙으로 내세워 합리적으로 개선하고, 자율주행 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스사업을 제도화하는 등 산업 생태계 육성을 추진한다. 2028년 공공 서비스 중심의 UAM 상용화를 시작으로 2030년 민간 주도 서비스 도입을 본격 지원한다. 이를 위해 내년에는 기체인증·사이버보안 등 안전체계를 정비하고, 2028년까지 버티포트·통신망 등 공공 인프라 기반을 구축한다. UAM 핵심기술 개발을 위해 기초·성장기·미래형 기술개발을 지원하고, '실증→초기상용화→본격 상용화'로 이어지는 단계적 상용화를 추진한다. 드론 국산화를 위해 소방·항공·농업 등 활용도가 높은 5대 분야 드론 완성체와 모터·영상송수신장치 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고, 내년 중에는 드론이 국민의 일상으로 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 드론특별자유화구역·드론공원 등 드론 공역을 대폭 확대하기로 했다. 신차 친환경차 비율을 2030년까지 40%, 2035년까지 70% 달성하는 '국가온실가스감축목표(NDC) 2035'를 지원한다. 올해 전기차 배터리 인증제 본격 시행과 구형 배터리관리시스템(BMS) 개선장치 개발 등을 통해 배터리의 안전성을 높인다. 배터리 서비스 산업 육성을 위해 배터리 리스·교환 실증 사업과 제도화를 추진하고, 내년에는 사용후 배터리 순환이용 및 안전관리를 위한 성능평가·안전검사제도를 시행한다. 수소 전세버스 차령연한을 완화하는 등 수소버스 보급 확대와 함께, 내년에는 수소열차를 실증하고 2029년에는 시험선로 12km 규모 하이퍼튜브 테스트베드를 착공하는 등 다양한 미래 친환경 모빌리티의 도입을 지원한다. 또 올해 자율주행 기술도입을 준비하고 내년에 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하는 한편, 법제정을 통한 개인형 이동장치(PM) 관리를 강화하고 원격운전 도입을 위한 제도를 개선하는 등 국민이 체감할 수 있는 생활 속 모빌리티 서비스를 구현한다. 3D 공간정보·실내공간정보 등 미래 모빌리티에 활용될 고정밀 공간정보 구축을 지원하는 한편, AI 모빌리티 국가시범도시 조성, 로봇·모빌리티 친화적 건축을 위한 스마트+빌딩법 제정 등 도시와 교통이 유기적으로 결합할 수 있도록 시범사업과 제도정비를 추진한다. 홍지선 국토부 제2차관은 “산업 전 분야에서 AI 전환으로 혁신의 속도가 전례 없이 빨라지고 있는 가운데, 이번 로드맵이 대한민국 모빌리티 산업에 새로운 이정표를 제시할 수 있을 것”이라며 “국민이 미래 모빌리티를 하루빨리 일상에서 만나볼 수 있도록 세부 과제들을 속도감 있게 추진하겠다”고 밝혔다.

2026.02.27 03:13주문정 기자

산업부, 산업단지 AX 본격 추진…M.AX 지역 확산 박차

지역이 주도하는 '산업단지 인공지능(AI) 전환 체계'가 본격 가동된다. 산업통상부는 26일 창원국가산업단지에서 제조AI전환(M.AX) 얼라이언스의 11번째 분과인 '산업단지 AX 분과'를 출범했다. 이날 행사에는 제조기업·AI 기업·대학·연구기관·지자체 등이 참석한 가운데 산단 AX 추진방향과 분과 운영방안을 공유했다. 산단 AX 분과는 500여 개 기관이 참여하는 산학연 협력체로, 창원대학교 박민원 총장이 분과장을 맡는다. 산단 AX 분과는 앞으로 ▲산단 AX 사업·정책 총괄 조정 ▲M.AX 얼라이언스 10개 분과와 산단 입주기업 간 연계 ▲산단별 우수 성과 및 애로사항 공유 ▲산단 제조데이터 수집·공유·활용 체계 구축 등의 역할을 수행할 계획이다. 산업부는 산단 AX 분과가 산단을 기반으로 지역성장 전략과 M.AX 정책을 결합해 AI 전환을 신속하게 추진할 수 있는 민간 주도 산학연 혁신 플랫폼이라는 점에서 의미가 크다고 전했다. 산단 AX 분과에는 10개의 지역별 'MINI(M.AX Innovation Network in Industrial complexes) 얼라이언스' 위원장이 분과위원으로 참여한다. 이날 산단 AX 분과와 함께 출범한 창원 MINI 얼라이언스는 지역 산단 AX 확산의 신호탄이 됐다. 10개 MINI 얼라이언스는 산단 AX 분과 실행조직으로, 창원을 시작으로 순차적으로 출범할 예정이다. 앞으로 AX 실증산단 선정 등에 따라 추가 확대될 계획이다. MINI 얼라이언스는 지역 산업 특성에 맞는 AX 과제를 발굴하고, 현장에서 즉시 적용 가능한 실증모델을 만들어 확산한다. AX 실증산단은 산단별 앵커기업을 대상으로 'AX 대표선도공장'을 구축하고 실증 테스트베드 등 입주기업을 지원한다. 지난해 반월시화·창원·명지녹산·울산·천안·군산·광주첨단·여수·대불·강원후평 등 10곳을 지정했다. 산업부는 이날 산단 AX 분과 출범을 계기로 산단을 M.AX 확산 거점화를 목표한 ▲권역별 핵심 산단 'M.AX 클러스터' 고도화 ▲산단 중심 AX 확산을 위한 산학연 협업 생태계 구축 ▲산단 AX 필수 인프라 확충 등 '3대 전략'을 추진하기로 했다. 특히, 5극3특 성장엔진 분야의 앵커기업이 세계 최고 수준의 다크팩토리를 구축할 수 있도록 전폭 지원하고, 다크팩토리를 중심으로 AI·로봇 기업, 지역대학, 연구소 등이 모인 제조 AX 생태계를 조성해 규제 메가특구가 결합된 혁신공간으로 만들어 갈 계획이다. 또 기존 산업단지의 대규모 AI 실증과 확산을 위해 실증테스트베드, 종합지원센터를 구축하는 AX 실증산단사업도 올해 3곳을 추가 선정할 계획이다. 산단 제조기업과 AI 전문기업 매칭을 위해 현장 상담회, 컨설팅, 세미나 등 M.AX 카라반 행사도 정기적으로 개최한다. 이에 더해 지역대학과 함께 현장수요에 기반한 R&D와 인력양성 사업도 추진한다. 또 정책펀드·보조금 등을 활용해 AI 데이터센터를 유치할 예정이다. 대용량 제조데이터의 초고속·실시간·저지연 처리를 위해 필수적인 5G특화망도 구축해 나간다. 5G특화망은 올해 1개 산단을 대상으로 시범 구축한 후 전국 산단으로 확산해 나갈 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “산단 AX는 개별 기업의 AI 도입을 넘어, 산업단지라는 공간 안에서 산학연이 함께 AI 혁신모델을 실험하고 성과를 축적하며 확산해 나가는 것이 핵심”이라며 “산업단지 AX 분과를 지역성장과 M.AX 실현을 동시에 달성하기 위한 산학연 플랫폼으로 정착시켜 지역 산업현장에서 M.AX 성과를 만들어나가겠다”고 강조했다.

2026.02.27 02:43주문정 기자

한전, 지난해 영업이익 13.5조…부채·차입금 206조·130조 여전

한국전력(대표 김동철은 2025년 결산 결과, 매출액은 전년대비 4.3% 증가한 97조4345억원, 영업비용은 1.3% 감소한 83조9097억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 영업이익은 전년보다 5조1601억원 증가한 13조5248억원으로 집계됐다. 연결기준 재무현황을 보면, 전기판매량이 0.1% 감소했으나 판매단가는 전년보다 4.6% 상승해 전기판매수익이 4조1148억원 증가한 93조46억원을 기록했다. 자회사 연료비는 원전, LNG 등 자회사 발전량 감소와 연료가격 하락으로 3조1014억원 감소한 19조4364억원, 민간발전사 구입전력비는 구입량 증가에도 전력도매가격(SMP) 하락 등으로 6072억원 감소한 34조527억원으로 나타났다. 또 자구노력의 일환으로 전력계통 불안정시 신속한 계통안정을 위해 사전에 계약된 고객부하를 긴급차단하는 '고객참여 부하차단 제도' 시행으로 4026억원을 절감했다. 기타영업비용은 자회사 해외사업비용이 1조4161억원 증가하고, 발전 및 송배전 설비 자산 증가에 따라 감가상각비와 수선유지비가 6528억원 증가하는 등 2조5841억원 증가했다. 한전은 그러나 이같은 영업이익에도 연결기준 206조원의 부채와 130조원에 이르는 차입금이 남아있어, 하루 이자비용으로만 119억원을 부담하고 있다. 별도 재무제표 기준으로 살펴보면, 매출액 95조5362억원, 영업비용 86조9962억원, 영업이익은 전년 대비 5조3733억원 증가한 8조5400억원을 기록했다. 이는 2024년 10월 요금 조정 등의 영향으로 매출액이 3조8896억원 증가했고, 영업비용은 연료가격 안정과 재정 건전화 계획의 충실한 이행 노력(2025년 3조6000억원) 등의 영향으로 1조4837억원 감소했기 때문이다. 한전은 지난해 고객참여 부하차단 제도 시행·미세먼지 계절관리제 탄력운영 등으로 1조3천억원의 구입전력비를 절감했고 인공지능(AI)을 활용한 자산관리시스템(AMS) 고도화로 설비 유지보수를 효율화하고, 최적 설계를 통한 공사비용 절감 등으로 사업비 등을 9000억원 낮췄다. 또 건설사업 공정 관리와 투자사업 시기 조정 등을 통해 5000억원을 절감했다. 시설부담금 현실화 등 영업제도를 개선하고 비핵심 자산 매각 등으로 9000억원의 전기요금 외 수익을 창출했다. 다만, 별도기준으로 2021~2023년 연료비 급등으로 인한 누적 영업 적자 47조8000억원 가운데 36조1000억원이 여전히 해소되지 않고 있고, 부채는 118조원(부채비율 444%), 차입금 잔액은 84조9000억원에 달해 하루 이자비용만 72억원을 부담하고 있다. 한전 관계자는 “실적 개선을 바탕으로 차입금 이자지급과 원금상환 등을 통해 재무건전성 회복에 힘쓰고 있다”며 “특히 재생에너지 확대와 AI·데이터센터 등 첨단산업 전력 수요 증가에 충실히 대응하기 위해 미래 투자에도 매진할 계획”이라고 밝혔다. 한전은 매년 10조원 규모로 송배전망에 투자하는 등 20조원 이상의 추가자금 소요가 발생하고 있어, 국가 핵심 산업에 안정적인 전력공급을 위한 투자를 적기에 추진하기 위해 재무개선이 필요하다고 보고 지속해서 구입전력비 절감을 위한 전력시장 제도 개선과 고강도 자구노력을 추진하고, 다각적인 재원 조달 방안 등을 마련해 나갈 계획이다. 또 계절별·시간대별 요금제 개편·지역별 요금 도입 등 산업계 부담을 고려한 합리적인 요금체계 개편 추진을 검토하고, 재생에너지 연계와 AI·데이터센터 등 첨단산업 육성에 필수적인 국가 전력망 적기 구축에 모든 역량을 집중한다는 방침이다.

2026.02.27 02:11주문정 기자

[카드뉴스] AI가 일자리를 빼앗으면 누가 물건을 살까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 정말 무섭다는 이야기, 많이 들어보셨죠? 실제로 2025년 말에 AI가 코딩 작업의 85%를 혼자 처리했고, 회사 유지비는 40%나 줄었다고 해요. 문제는 여기서부터인데요, 이렇게 AI가 사람 일을 대신하면서 '고스트 GDP'라는 무시무시한 현상이 나타났어요. 회사는 AI로 물건을 엄청 많이 만들어내는데, 정작 일자리를 잃은 사람들은 돈을 못 벌어서 그 물건을 살 수가 없는 거예요. 마치 빵집이 빵을 산더미처럼 만들었는데 동네 사람들 주머니가 텅텅 비어서 아무도 못 사는 것과 똑같은 상황이죠. 더 걱정되는 건 이게 도미노처럼 연쇄적으로 무너진다는 거예요. AI가 일을 대신하면 사람들이 직장을 잃고, 물건을 못 사니까 회사들도 연쇄 부도가 나는 악순환이 시작되는 거죠. 전문가의 90%가 "정말 위험하다"고 경고하고 있어요. 특히 프로그래머, 디자이너, 회계사처럼 컴퓨터로 하는 일은 AI가 대신할 가능성이 높고요, 반대로 요리사, 간호사, 수리공처럼 손으로 직접 하거나 마음을 써야 하는 일은 상대적으로 안전하다고 해요. 그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까요? 전문가들은 세 가지를 권하고 있어요. 첫째, AI가 못 하는 손기술이나 마음 쓰는 일을 배우는 거예요. 둘째, 6개월치 비상금을 모아두는 것도 중요하고요. 셋째, 만약 부모님이 컴퓨터 일만 하신다면 다른 기술도 함께 배우시도록 도와드리는 게 좋아요. 폭풍이 올 때 가장 위험한 건 폭풍 자체가 아니라, 내일도 오늘처럼 계속될 거라고 믿는 거라는 말이 있잖아요. 앞으로도 AMEET이 이런 변화의 흐름을 놓치지 않고 알려드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/46d0c141.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.26 22:21AMEET

챗GPT, 통계학 교육 뒤흔든다…대학 강의실의 AI 혁명

챗GPT가 대학 강의실을 뒤흔들고 있다. 학생들이 제출한 과제가 직접 작성한 것인지, AI가 만들어준 것인지 교수들이 구분하기 어려워진 시대가 됐다. 글래스고 대학교(University of Glasgow) 통계학과 연구진이 2026년 2월 발표한 논문 "기술 시대의 통계학 교육의 미래에 대한 성찰(Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era)"은 생성형 AI의 등장으로 통계학 교육 현장이 근본적인 전환점을 맞이하고 있음을 경고한다. 단순히 새 기술을 가르치는 문제를 넘어, 무엇을 배워야 하고 어떻게 평가해야 하는지 전면 재검토가 필요한 시점이다. R이냐 파이썬이냐, 두 언어 사이에서 길 잃은 통계학 교육 통계학을 배우는 학생들에게 프로그래밍 언어는 이제 선택이 아닌 필수다. 과거에는 메뉴를 클릭해서 분석하는 SPSS나 미니탭(Minitab) 같은 소프트웨어로 충분했지만, 현대 통계학은 직접 코드를 작성하는 능력을 요구한다. 논문에 따르면 현재 대학 통계학 교육에서 널리 쓰이는 언어는 R이다. 2000년에 등장한 오픈소스 프로그래밍 언어인 R은 무료로 사용할 수 있고 통계 분석에 특화된 도구를 풍부하게 제공한다. R의 인기는 특히 타이디버스(tidyverse)라는 패키지 모음 덕분에 더욱 높아졌다. 타이디버스는 데이터를 정리하고 분석하는 과정을 마치 레고 블록을 조립하듯 단계별로 진행할 수 있게 해주는 도구 모음이다. 복잡한 데이터 변환 작업을 여러 함수를 중첩시키지 않고 "데이터를 불러온다 → 필요한 열만 선택한다 → 조건에 맞는 행만 필터링한다"처럼 순서대로 나열할 수 있어 초보자도 이해하기 훨씬 쉽다. 그런데 최근 들어 파이썬(Python)도 통계학 교육에 빠르게 파고들고 있다. 파이썬은 원래 범용 프로그래밍 언어지만 머신러닝(Machine Learning)과 AI 분야에서 압도적인 점유율을 차지하면서 통계학자들도 무시하기 어려운 존재가 됐다. 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 같은 딥러닝 프레임워크가 모두 파이썬 기반이기 때문이다. 논문은 R과 파이썬을 함께 가르치는 다중 언어 교육의 필요성을 제시하면서도, 두 언어를 동시에 가르치면 학생들의 인지 부담이 커져 학습 효과가 떨어질 수 있다는 딜레마를 지적한다. 연구진은 초반에 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 탄탄하게 다진 후 점진적으로 다른 언어를 도입하는 방식을 권장한다. 소셜미디어, IoT, 웹 스크레이핑... 데이터의 세계가 달라졌다 현대 통계학자들이 다루는 데이터는 과거와 차원이 다르다. 예전에는 깔끔하게 정리된 엑셀 파일로 데이터를 받아 분석하면 됐지만, 이제는 소셜미디어 게시물, 웹사이트 정보, 사물인터넷(IoT) 센서 데이터처럼 구조화되지 않은 데이터를 직접 수집하고 정리하는 능력이 필수가 됐다. 이를 위해 API(application Programming Interface, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)와 웹 스크레이핑(web scraping) 같은 기술이 중요해졌다. API는 쉽게 말해 다른 서비스의 데이터를 가져올 수 있도록 만들어진 일종의 '데이터 수도꼭지'다. 날씨 정보 제공 웹사이트가 API를 공개하면, 프로그래머는 코드 몇 줄만으로 실시간 날씨 데이터를 가져올 수 있다. 웹 스크레이핑은 API가 없는 웹사이트에서 직접 정보를 자동으로 수집하는 기술로, 부동산 사이트의 매물 정보를 긁어와 가격을 분석하는 식으로 활용된다. 코드 버전 관리(version control) 시스템인 깃(Git)과 깃허브(GitHub)의 중요성도 커졌다. 깃은 코드의 변경 이력을 자동으로 저장해주는 도구로, 여러 사람이 함께 프로젝트를 진행할 때 누가 언제 무엇을 수정했는지 추적하고 문제가 생기면 이전 버전으로 돌아갈 수 있다. 논문은 깃허브가 단순한 코드 저장소를 넘어 협업과 재현 가능한 연구의 핵심 도구가 됐다고 강조한다. 연구진은 이러한 현대적 데이터 기술들을 별도 과목으로 분리하기보다 여러 통계 과목에 걸쳐 점진적으로 통합하는 방식을 권장한다. "왜"를 묻는 통계학 vs "얼마나 정확한가"를 묻는 머신러닝 통계학과 머신러닝, 그리고 AI의 경계가 점점 모호해지고 있다. 전통적인 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 "왜 이런 결과가 나왔는가"를 설명하는 데 중점을 둔다. 반면 머신러닝은 훨씬 복잡한 모델을 사용해 "얼마나 정확하게 예측하는가"에 집중한다. 예를 들어 은행에서 대출 신청자의 신용도를 평가할 때 통계학자는 소득, 직업, 신용 기록 같은 변수들이 신용도에 어떤 영향을 미치는지 분석하지만, 머신러닝 엔지니어는 수백 개의 변수를 복잡한 알고리즘에 넣어 채무 불이행을 가장 정확하게 예측하는 모델을 만드는 데 집중한다. 두 접근법 모두 장단점이 있고, 현대 데이터 과학자는 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있어야 한다. 논문은 통계학과 교육과정에 머신러닝과 AI를 어느 정도 깊이로 포함시킬지는 졸업 후 진로에 따라 달라져야 한다고 주장한다. 전통적인 통계학 연구자를 양성하는 프로그램이라면 머신러닝의 기본 개념 소개로 충분할 수 있다. 하지만 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 목표로 하는 학생들에게는 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 같은 고급 주제까지 다뤄야 한다. 연구진은 기존 통계 과목에 머신러닝 내용을 일부 통합하고, 별도의 머신러닝 전문 과목도 개설하는 절충안을 제안한다. 챗GPT가 쓴 과제인지 학생이 쓴 과제인지, 이제 아무도 모른다 가장 시급하고 논란이 되는 문제는 생성형 AI의 등장이 평가 방식에 미치는 충격이다. 챗GPT는 자연어로 질문을 입력하면 코드를 작성해주고, 통계 개념을 설명해주며, 심지어 데이터 분석 보고서까지 작성해준다. 학생 입장에서는 유용한 학습 도구지만, 교수 입장에서는 평가의 신뢰성을 근본적으로 위협하는 존재다. 많은 통계학과 학생들이 이미 챗GPT를 과제 작성에 활용하고 있다. 문제는 학생이 직접 문제를 해결한 것인지, AI의 도움을 받은 것인지 구분하기 어렵다는 점이다. 전통적인 표절 검사 도구는 다른 사람의 글을 복사한 경우만 잡아낼 수 있지만, AI가 생성한 새로운 코드나 텍스트는 탐지하기 훨씬 어렵다. 연구진은 교육자들이 생성형 AI에 대해 크게 세 가지 태도를 보인다고 분석한다. AI 사용을 부정행위로 간주해 엄격히 금지하는 입장, 계산기처럼 당연히 사용할 수 있는 도구로 받아들이는 입장, 어떤 과제에서는 허용하고 다른 과제에서는 금지하는 조건부 허용 입장이 그것이다. 논문은 단순한 금지보다 평가 방식 자체를 근본적으로 재설계해야 한다고 주장한다. 집에서 하는 과제 비중을 줄이고 감독 하에 진행되는 시험이나 실시간 프로젝트 발표 비중을 늘리거나, AI가 쉽게 답할 수 없는 창의적이고 개방형 질문을 더 많이 출제해야 한다는 것이다. 흥미롭게도 연구진은 생성형 AI를 오히려 교육에 적극 활용하는 방안도 제시한다. 학생들에게 챗GPT가 생성한 코드의 오류를 찾아 수정하게 하거나, AI의 설명이 왜 부정확한지 비판적으로 평가하게 하는 과제를 내는 것이다. 실제 직장에서도 AI 도구를 사용하되 그 결과를 검증하고 책임지는 능력이 점점 중요해지기 때문에, 이러한 비판적 활용 능력을 교육 단계에서부터 키워야 한다는 논리다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 통계학을 배우려면 R과 파이썬을 둘 다 배워야 하나요? A. 처음에는 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 확실히 익히는 것이 좋습니다. R은 통계 분석에 특화되어 있고, 파이썬은 머신러닝과 AI 분야에서 더 널리 쓰입니다. 두 언어를 동시에 배우면 혼란스러울 수 있으므로, R을 먼저 익힌 후 점진적으로 파이썬을 추가하는 단계적 접근이 효과적입니다. Q. 챗GPT로 통계 과제를 하면 안 되나요? A. 대학마다 정책이 다르지만, AI를 학습 도구로 활용하되 그 과정을 명확히 밝히는 것이 중요합니다. 챗GPT가 생성한 코드를 그대로 제출하는 것은 문제가 될 수 있지만, AI의 도움을 받아 개념을 이해하고 자신의 방식으로 재작성하는 것은 유용한 학습 방법입니다. 과제 지침을 확인하고 불확실하면 교수에게 직접 물어보는 것이 좋겠습니다. Q. 통계학과 머신러닝의 차이는 무엇인가요? A. 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 '왜' 그런 결과가 나왔는지 설명하는 데 중점을 둡니다. 반면 머신러닝은 복잡한 알고리즘을 사용해 '얼마나 정확하게' 예측할 수 있는지에 집중합니다. 두 접근법은 상호보완적이며, 현대 데이터 과학자는 둘 다 이해해야 합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:20AI 에디터

'월 20달러' 챗GPT로 수학 난제 풀었다…'바이브 증명'의 충격적 실험

수학은 오랫동안 AI가 넘기 어려운 벽으로 여겨졌다. 논리적 완결성이 요구되는 수학 증명은 단 하나의 오류도 전체를 무효화할 수 있기 때문이다. 그런데 벨기에 브뤼셀자유대학교(Vrije Universiteit Brussel) 연구팀이 이 벽을 허물었다. 누구나 사용할 수 있는 일반 챗GPT(ChatGPT) 구독 계정만으로 최근 제기된 활성 연구 문제를 해결한 것이다. 이들이 제안한 방법론은 '바이브 증명(vibe-proving)'이라는 이름으로, AI와 인간이 협력하는 새로운 학술 연구의 방향을 제시하고 있다. 코딩에서 수학으로…'바이브'의 확장 프로그래머 세계에서는 이미 '바이브 코딩(vibe-coding)'이라는 개념이 자리 잡고 있다. 코드를 한 줄씩 직접 짜는 대신 "이런 기능을 만들어줘"라고 AI에게 자연어로 요청하면, AI가 알아서 프로그램을 생성해주는 방식이다. 브뤼셀자유대학교 데이터 분석 연구소(Data Analytics Lab)의 브레흐트 베르베켄(Brecht Verbeken) 박사 연구팀은 이 개념을 수학 증명에 그대로 적용했다. 연구팀이 도전한 문제는 란과 텡(Ran and Teng)이 2024년에 제시한 '추측 20번(Conjecture 20)'이다. 이는 특정 구조를 가진 4×4 행렬(matrix)에서 나타날 수 있는 고유값(eigenvalue)의 범위를 정확히 규정하는 문제다. 고유값이란 쉽게 말해, 수학적 변환이 일어날 때 방향은 바뀌지 않고 크기만 변하는 특별한 수치다. 사진을 확대하거나 축소할 때 이미지의 형태는 유지되는 것과 유사한 개념이다. 연구팀은 이 문제를 챗GPT-5.2(Thinking) 버전과 7개의 공유 가능한 대화 스레드와 4개 버전의 증명 초안을 거쳐 풀어냈다. 전문화된 수학 전용 시스템이 아닌, 개인 구독 계정으로 접근 가능한 일반 챗GPT를 사용했다는 점이 이번 연구의 핵심이다. 논문의 초록(Abstract)에서 연구팀은 "소비자 구독 수준의 대형 언어 모델(LLM)로 감사 가능한 연구 수준의 수학 작업이 가능함을 보여준다"고 강조했다. AI는 전략가, 인간은 감독관…역할 분담의 발견 연구 과정에서 AI와 인간의 역할이 자연스럽게 나뉘었다. 챗GPT는 증명의 큰 그림, 즉 전체적인 접근 전략을 제시하는 데 뛰어난 역량을 발휘했다. 구체적으로는 1946년 드미트리예프와 딘킨(Dmitriev and Dynkin)이 개발한 삼각함수 방법(trigonometric method)이라는 고전적 수학 기법을 찾아내, 2024년의 미해결 문제에 맞게 변형하여 적용하는 전략을 제안했다. AI가 1946년 드미트리예프–딘킨의 삼각함수 방법을 적용하는 전략을 제시한 것이다. 반면 인간 연구자의 역할은 AI가 제안한 논리를 검증하고 오류를 수정하는 데 집중됐다. 논문의 토론(Discussion) 섹션에 따르면, AI가 생성한 초기 증명 초안에는 역삼각함수의 분기(branch) 및 사분면 처리 오류, 부호 조건 누락, 중간 계산 단계 생략 등 여러 결함이 있었다. 연구팀은 이를 발견하고 수정하는 과정을 반복하며 최종 증명을 완성했다. 이 과정은 연구팀이 '생성(generate), 심사(referee), 수리(repair)'라고 이름 붙인 순환 구조로 정리된다. AI가 아이디어와 증명 초안을 생성하면, 인간이 논리적 오류를 찾아 심사하고, 문제가 있으면 AI에게 다시 수정을 요청하는 반복 과정이다. 이 구조는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협력하는 새로운 연구 모델을 제시한다. 수학 올림피아드를 넘어 실전 연구로…AI 수학의 새 지평 최근 AI의 수학 능력은 눈부시게 발전하고 있다. 알파지오메트리(AlphaGeometry), 알파프루프(AlphaProof) 같은 특수 제작 시스템은 국제수학올림피아드(IMO) 문제에서 금메달 수준의 성과를 냈다. 그러나 이들은 대규모 컴퓨팅 자원과 전문적으로 설계된 시스템을 기반으로 한다는 한계가 있다. 이번 연구가 주목받는 이유는 바로 '접근성'이다. 란과 텡의 추측 20번은 교과서에 나오는 연습 문제가 아니라, 2024년에 현역 수학자들이 제시한 활성 연구 문제(active research problem)였다. 논문의 논의(Discussion) 섹션에서 연구팀은 "이 사례는 전문화된 시스템이 아닌 소비자 접근 가능한 모델로 감사 가능한 수학적 성과가 가능함을 보여준다"고 명시했다. (논문 p.5) 수학 증명은 AI 능력의 특별한 시험대다. 소프트웨어는 실행해보면 작동 여부를 즉시 확인할 수 있지만, 수학 증명은 모든 논리 단계가 완벽해야 하며 단 하나의 빈틈도 전체를 무효화한다. 이번 연구는 이런 엄격한 기준에서도 일반 AI 도구가 실질적인 학술 기여 가능성을 보여주는 초기 증거를 제시한다 점에서 의미가 깊다. 투명성이 핵심…모든 대화 기록을 공개한 이유 연구팀은 투명성을 연구의 핵심 원칙으로 삼았다. 챗GPT와 나눈 7개의 대화 세션 전체를 공유 링크로 공개하고, 4개 버전의 증명 초안도 논문 부록으로 모두 첨부했다. 이는 AI 연구에서 흔히 제기되는 재현 가능성(reproducibility) 문제를 정면으로 다룬 것이다. 다른 연구자들이 같은 방식으로 검증하고, 증명 과정의 오류 수정 과정까지 모두 추적할 수 있도록 한 것이다. 연구팀은 솔직하게 한계도 인정했다. 초기 탐색 단계의 대화는 체계적으로 보존하지 못했고, 이후에 챗GPT-5.2를 이용해 초기 프롬프트를 재구성했다. 또한 AI가 제안한 증명 전략은 근본적으로 새로운 방법이 아니라 기존 고전적 틀을 재적용한 것이었다고 밝혔다. 이 연구가 제시하는 더 큰 시사점은 학술 연구 도구의 민주화다. 대형 연구기관이나 막대한 컴퓨팅 자원 없이도, 개인 연구자가 AI를 활용해 의미 있는 학술 성과를 낼 수 있는 환경이 열렸다는 것이다. 의사가 복잡한 진단을 내릴 때, 변호사가 판례를 분석할 때, 엔지니어가 설계 문제를 해결할 때 AI와 대화하며 접근하는 방식이 표준이 되는 미래를 이번 연구는 예고하고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 바이브 증명(vibe-proving)이란 무엇인가요? A. 바이브 증명은 수학자가 AI와 자연어로 대화하며 수학 증명을 완성해 나가는 방식입니다. 수식을 직접 전개하는 대신 "이 문제를 어떻게 접근할까?"라고 AI에게 물으며 아이디어를 얻고, 그것을 검증하고 수정하는 과정을 반복합니다. 프로그래머가 AI에게 코드 작성을 맡기는 '바이브 코딩'에서 착안한 개념입니다. Q. 일반 챗GPT로 정말 어려운 수학 문제를 풀 수 있나요? A. 전문 지식이 있는 연구자라면 가능합니다. 이번 연구는 월 구독료만 내면 누구나 쓸 수 있는 챗GPT로 현역 수학자들의 미해결 문제를 풀었습니다. 단, AI는 전략과 방향을 제시할 뿐, 논리적 오류를 찾아내고 최종 검증하는 것은 여전히 인간 전문가의 몫입니다. Q. 이 연구 방식을 수학 외 다른 분야에도 적용할 수 있나요? A. 네, 논리적 검증이 중요한 모든 분야에 응용 가능합니다. 의료 진단, 법률 분석, 엔지니어링 설계 등에서 AI가 여러 가능성을 제시하고 전문가가 비판적으로 검증하는 '생성-심사-수리' 구조를 활용할 수 있습니다. 핵심은 AI를 최종 의사결정자가 아닌 아이디어 제안자로 활용하는 것입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Early Evidence of Vibe-Proving with Consumer LLMs: A Case Study on Spectral Region Characterization with ChatGPT-5.2 (Thinking) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:18AI 에디터

AI에 전쟁 시켜봤더니…95% '핵 버튼' 눌렀다

주요 인공지능(AI) 모델들이 전쟁 시뮬레이션에서 핵무기 사용을 적극적으로 선택하는 경향을 보였다는 연구 결과가 나왔다고 뉴사이언티스트, 더레지스터 등 외신이 25일(현지시간) 보도했다. 케네스 페인 영국 킹스칼리지 런던 교수가 이끄는 연구진은 구글 '제미나이 3 플래시', 엔트로픽 '클로드 소네트 4', 오픈AI 'GPT-5.2' 등 3개 AI 모델을 활용해 모의 전투 시뮬레이션을 진행했다. 연구진은 각 모델을 일대일로 맞붙인 뒤 영토 분쟁, 희귀 자원 분쟁, 정권 생존 위기 등 다양한 핵 위기 시나리오를 재현했다. 그 결과 AI 모델이 총 21차례 대결 가운데 20차례(95%) 핵무기 사용을 선택한 것으로 나타났다. 페인 교수는 "핵무기에 대한 금기는 인간 사회에서만큼 강력하게 작동하지 않는 것으로 보인다"고 말했다. 3개 AI 모델, 각기 다른 특성 보여 세 모델 모두 핵무기 사용에 적극적인 모습을 보였지만, 의사결정 방식에는 뚜렷한 차이가 있었다. 클로드는 교묘한 '전략가'에 가까운 모습을 보였다. 페인 교수는 "클로드의 경우 위험 수준이 낮을 때는 발언과 행동을 일치시키며 의도적으로 신뢰를 구축했다"며 "하지만 갈등이 격화되면 실제 행동이 공개적으로 밝힌 의도를 넘어섰고, 경쟁 모델들은 이를 파악하는 데 한발 늦었다"고 설명했다. GPT는 대체로 신중하고 소극적인 태도를 유지했다. 개방형 시나리오에서는 확전을 피하고 피해를 최소화하려는 '중재자' 성향을 보였으나 의사결정에 시간 제한이 주어지자 전혀 다른 양상을 나타냈다. 일부 실험에서는 마지막 순간 대규모 핵 공격을 감행하는 선택을 내렸다. 제미나이는 보다 강경한 태도를 보였다. 한 실험에서 제미나이는 “즉시 모든 작전을 중단하지 않으면 인구 밀집 지역에 대한 전면적인 전략 핵 공격을 실행하겠다”며 “우리는 함께 승리하거나 함께 멸망할 것”이라고 밝히며 핵무기를 택했다. 연구진에 따르면, AI 모델들은 다양한 선택지가 주어졌음에도 어떤 시나리오에서도 협상이나 후퇴를 택하지 않았고 패배가 예상되는 상황에서는 공격 수위를 높이거나 끝까지 충돌을 감수하는 경향을 보였다. “AI, 파괴적인 결정 내릴 가능성” 페인 교수는 “누군가 챗GPT에 핵무기 발사 코드를 맡기지는 않을 것”이라면서도 “이번 실험이 무의미한 것은 아니다”라고 강조했다. 그는 “AI 시스템은 이미 군사 분야에서 물류, 정보 분석, 의사결정 지원 등에 활용되고 있다”며 “앞으로 시간 압박이 큰 전략적 판단에 AI가 더 깊이 관여하게 될 가능성이 크다. AI가 전략적 문제를 어떻게 추론하는지 이해하는 일은 더 이상 학문적 논의에 그치지 않는다”고 말했다. 영국 IT매체 더레지스터는 “우리는 이미 AI가 중대한 결정을 내리는 방식을 이해해야 하는 단계에 와 있다”며 “주요 AI 모델들이 서로 다른 추론 방식을 보이고, 상황에 따라 행동을 바꾸며, 때로는 극단적 선택까지 감수하는 모습을 보인다는 점에서 우려가 커지고 있다”고 전했다.

2026.02.26 19:40이정현 미디어연구소

큐빅, 글로벌 통신 경연 'T 챌린지' 최종 선정…한국 기업 유일

큐빅이 글로벌 통신 사업자들이 주도하는 차세대 통신 환경인 '인공지능(AI) 네이티브 텔코' 구현을 위한 핵심 기술 파트너로 낙점됐다. 큐빅은 도이치텔레콤과 T-모바일US가 공동 주최하는 글로벌 오픈 이노베이션 프로그램 'T 챌린지 2026'에서 파이널리스트로 선정됐다고 26일 밝혔다. AI 네이티브 텔코 구축을 주제로 열린 이번 프로그램에서 큐빅은 한국 기업 중 유일하게 상위 12개 팀에 이름을 올렸다. 큐빅은 이번 프로그램에서 통신사의 AI-레디 운영 환경 구축에 집중한다. 자율 네트워크는 AI가 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 판단하는 구조인 만큼, 데이터 준비 상태가 핵심이다. 특히 규제와 보안 문제로 AI에 즉시 투입하기 어려운 개인정보 및 민감정보는 통신사 AI 도입의 고질적인 병목 현상으로 지목돼 왔다. 큐빅은 자사 솔루션 '거대언어모델(LLM) 캡슐' 기반의 실시간 개인식별정보(PII) 가드레일을 제안했다. 이 기술은 통신사의 AI 운영 흐름에 결합해 민감정보를 AI가 즉시 활용할 수 있는 상태로 실시간 전환한다. 통신사는 AI 활용 속도를 유지하면서 규제 리스크를 낮춰 자율 운영과 규제 준수를 달성할 수 있다. T 챌린지 2026 개발 단계는 지난 2일부터 오는 4월 27일까지 진행된다. 최종 데모와 시상식은 4월 28~29일 독일 본에 위치한 텔레콤 본사에서 열릴 예정이다. 상위 수상 팀에는 최대 45만 유로 규모 상금과 함께 주최사 리더십과의 사업 협력 기회가 주어진다. 배호 큐빅 대표는 "AI 네이티브 텔코는 AI를 더 많이 쓰는 것을 넘어 네트워크 운영 자체를 AI 기반으로 재설계하는 근본적인 전환"이라며 "전제 조건은 사용 불가능한 데이터를 AI-레디 상태로 전환해 데이터 병목 문제를 해결하는 것"이라고 강조했다. 이어 "합성데이터 생성과 데이터 검증, AI 운영 인프라 역량을 바탕으로 통신사가 자율 네트워크를 안전하게 구현하도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.02.26 18:45이나연 기자

[현장] 다올티에스 "AI 프로덕션 확산 원년 될 것"…통합 플랫폼 '다올퓨전' 전면에

다올티에스가 인공지능(AI) 대중화 시대를 겨냥한 통합 AI 플랫폼 '다올퓨전' 라인업을 확장하며 기술검증(PoC)을 넘어 실제 운영 단계로의 전환을 선언했다. AI를 단순 인프라 유통이 아닌 산업 생존 인프라로 규정하고 하드웨어(HW)·보안·클라우드 네이티브를 결합한 통합 오퍼링으로 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 홍정화 다올티에스 대표는 26일 서울 강남구 본사에서 개최한 2026년 상반기 미디어 데이에서 "AI는 이제 실험 단계가 아니라 기업 생존을 좌우하는 필수 인프라"라며 "2026년을 PoC를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 성과를 만들어내는 해로 만들겠다"고 밝혔다. 이날 행사에서 다올티에스는 올해를 AI가 금융·제조·공공 등 산업 전반에 범용 도입되는 '매스 어답션' 원년으로 규정했다. 글로벌 AI 투자가 연평균 50% 이상 증가하고 있으며 최고경영자(CEO)의 94%가 단기 성과와 무관하게 AI 투자를 지속하겠다고 응답했다는 조사 결과를 근거로 제시했다. 장윤찬 다올티에스 부사장은 "AI 시장은 이미 PoC나 테스트 단계를 넘어 기업 생존 인프라로 진입하고 있다"며 "많은 글로벌 기업의 CEO 스스로가 AI 주요 의사결정자로 나서는 만큼, 전사적 AI 전환과 에이전트 도입이 빠르게 확산될 것"이라고 말했다. 다올티에스는 이같은 흐름에 대응하기 위해 델 테크놀로지스 인프라, 국산 파운데이션 모델, 쿠버네티스 기반 오케스트레이션을 통합한 올인원 AI 플랫폼 다올퓨전을 지난해부터 고도화해 왔다. 고객이 복잡한 구축 과정을 거치지 않고 즉시 AI 업무를 수행할 수 있도록 HW와 소프트웨어(SW)를 패키징한 것이 특징이다. 확장된 다올퓨전 라인업은 ▲소규모 팀 단위 PoC 및 연구개발(R&D)을 위한 '라이트' ▲부서 단위 배포에 적합한 '스탠다드' ▲금융·공공기관 대규모 업무를 지원하는 '엔터프라이즈' ▲프라이빗 클라우드 및 고성능 연산을 위한 '맥스·커스텀' 등 4종으로 구성된다. 산업별 특화 모델과 워크스테이션 기반 어플라이언스까지 아우르는 구조다. 장 부사장은 "다올퓨전은 단순히 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급하는 모델을 넘어 고객 환경에 맞는 서비스와 비즈니스 성과에 집중하도록 설계된 플랫폼"이라며 "인프라·보안·데이터·클라우드 네이티브 기술을 하나의 스택으로 묶어 솔루션 오케스트레이터 역할을 하겠다"고 설명했다. 다올티에스는 2020년 매출 1455억원에서 2025년 3335억원으로 성장했으며 최근 2년 연속 3000억원대 매출을 기록했다. 단순 총판에서 벗어나 팔로알토 네트웍스 파트너십을 필두로 한 보안 사업, 수세 협력을 통한 클라우드 네이티브 사업, 델 AI 팩토리 PoC 센터를 결합한 통합 솔루션 기업으로의 전환을 본격화한다는 목표다. 올해 비전으로는 AI 전환 가속화를 위한 가장 신뢰할 수 있는 파트너를 제시했다. 매출 3000억원대 유지와 수익성 중심의 질적 성장을 목표로, 델·팔로알토·수세 포트폴리오 고도화, 해머스페이스·코히어 협력 확장을 통한 AI 데이터 플랫폼 공략, AI 레디 클라우드 컨설팅 등을 추진할 계획이다. 단순 HW 유통 매출 확대보다는 솔루션 중심의 고부가 통합 사업 비중을 높인다는 목표다. 구체적으로 델 인프라 사업의 크로스셀링·업셀링을 강화하는 한편 팔로알토 네트웍스 보안 사업 확대, 수세 기반 클라우드 네이티브 매출 50% 성장 등을 추진한다. 아울러 AI 데이터 플랫폼 연계 사업과 AI 레디 클라우드 컨설팅 서비스를 통해 서비스형 사업 모델을 본격 확대한다는 방침이다. 이날 행사에는 다올티에스의 전략적 협력사인 몬드리안에이아이도 참여했다. 양사는 지난해 7월 업무협약(MOU)을 체결하고 델 고성능 워크스테이션에 몬드리안의 머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼 '예니퍼'와 오픈소스 라이브러리 패키지 '몬스택'을 결합한 AI 전용 어플라이언스 '몬박스'를 다올퓨전 라인업에 포함시켰다. 박현규 몬드리안에이아이 부사장은 "AI를 도입하고 싶지만 인프라나 오픈소스 환경 설정에 어려움을 겪는 고객이 많았다"며 "몬박스는 전원을 켜는 즉시 모델 개발과 학습이 가능한 어플라이언스로, 성균관대·한경국립대·서울과기대 등 대학과 공공기관에서 빠르게 도입 사례가 늘고 있다"고 말했다. 파트너십 확대에 나서는 다올티에스는 서울·대전·광주·부산·대구·창원 등 6대 거점을 중심으로 지역 생태계도 강화한다. 산업 특화 수요에 맞춘 AI·보안·클라우드 네이티브 솔루션을 제안하고 지역 로드쇼와 프로그램을 정례화해 '파트너 에코시스템 오케스트레이터' 역할을 확대한다는 구상이다. 홍 대표는 "다올퓨전을 통해 인프라·보안·클라우드 네이티브를 통합한 AI 스택을 완성하고 고객이 시행착오 없이 AI를 도입하도록 지원하겠다"며 "올해는 AI 통합 솔루션 기업으로 자리매김하는 전환점이 될 것"이라고 강조했다.

2026.02.26 18:40한정호 기자

오픈AI "AI는 기업 운영의 일부…지금 의사결정이 미래 좌우"

"인공지능(AI)은 기업 운영의 일부가 되고 있습니다. AI를 단순도구로 사용할 것인지 기업 운영체제(OS)로 만들지는 지금 의사결정에 달려있습니다." 김양용 오픈AI AD(Account Director)는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 생성형 AI를 조직 자산으로 전환하기 위한 전략과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 방향성을 제시했다. 김 AD는 AI 확산 속도를 언급하며 기술 전환의 가속도를 강조했다. 그는 "인터넷이 1억 사용자를 확보하는 데 7년이 걸렸고, 페이스북은 4년 반이 걸렸다"며 "챗GPT는 2개월 만에 1억 사용자를 확보했다"고 말했다.이어 "이는 기술의 문제가 아니라 수용 속도의 문제"라며 "AI는 이미 전 산업에 보편적으로 스며들고 있다"고 설명했다. 김 AD는 수 많은 기업에서 다양한 생성형 AI 툴을 도입해 활용하고 있지만, 진짜 과제는 전사적 전환이라고 짚었다. 그는 "모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 조직 전체의 생산성 혁신으로 연결하는 운영 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다"며 "사내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 개발자 중심 API 영역과 사용자 중심 툴 사이에 간극이 존재하고 있다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 오픈AI는 기업 내부에 통합 AI 레이어를 구축하는 '엔터프라이즈 AI 플랫폼' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 김 AD는 "데이터를 연결하고 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 기반 위에 에이전트를 배포하고, 이를 단일 콘솔에서 관리하는 구조를 제공하고 있다"며 "자연어로 에이전트를 만들고 런타임 환경에 배포해 실제 업무 워크플로를 자동화하는 방식"이라고 설명했다. AI 조직 전환은 3단계로 접근해야 한다고도 강조했다. 구성원 각자가 AI를 일상적으로 활용하고, 도메인 전문가가 자신의 노하우를 반영한 유스케이스를 만들며 이를 연결해 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 구조로 확장해야 한다는 설명이다. 김 AD는 "AI 도입의 성과를 단순히 인력 감축으로 계산하는 것은 한계가 있다"며 "전체 구성원이 AI를 활용하고 그 결과가 조직 자산으로 축적될 때 진짜 혁신이 일어난다"고 강조했다.

2026.02.26 18:00남혁우 기자

11번가, 삼성전자 '갤럭시 S26 시리즈'사전판매 라이브 방송

11번가 27일 자정 라이브 방송을 시작으로 삼성전자의 최신 플래그십 AI 스마트폰 '갤럭시 S26 시리즈' 자급제 모델 사전판매에 나선다고 26일 밝혔다. 11번가 라이브 커머스 플랫폼 'LIVE11'에서 90분간 진행되는 특집 방송을 통해, 한층 고도화된 갤럭시 AI 기능 시연을 비롯해 '갤럭시 S26 시리즈'의 모델 별 스펙, 활용법 등 신제품 구매에 도움될만한 콘텐츠를 선보인다. 방송 중 구매 고객 전원에게 신세계상품권 1만원권을 지급하며, 구매인증 고객 70명을 추첨해 신세계상품권 5만원권을 증정하는 등 라방 한정 혜택도 마련됐다. 11번가는 사전판매가 진행되는 다음달 5일까지, 전작(갤럭시 S25 시리즈) 대비 1.5배 늘어난 총 11차례의 라이브 방송을 실시해 고객의 구매를 돕는다. 오늘 밤 12시를 시작으로 ▲27일 오후 8시 ▲28일 오후 9시, 3월 ▲1일 오후 8시 ▲2일 오후 7시 ▲3일 오전 11시/오후 9시 ▲4일 오후 7시 ▲5일 오전 11시/오후 8시 등 라이브 방송을 만나볼 수 있다. 11번가는 사전판매 혜택으로 ▲삼성·신한·KB국민 등 6개 카드사 할인쿠폰 ▲11페이 결제 시 최대 16개월 무이자 할부 등을 제공한다. 11번가의 학생 전용 무료 멤버십 '캠퍼스플러스' 회원은 멤버십 전용 혜택가에 신제품을 구매할 수 있다. 오늘(26일)까지 '사전구매 알림' 신청 후 구매한 고객에게는 11페이 포인트 1만 포인트를 적립하며, 5명을 추첨해 신세계상품권 40만원권을 증정하는 이벤트도 진행한다. 이 밖에도, 더블 스토리지(Double Storage, 256GB 모델 사전구매시 512GB 모델로 저장용량을 2배 업그레이드), 삼성닷컴 앱 전용 갤럭시 버즈4 시리즈 10% 할인 쿠폰, 윌라 3개월 이용권 등 제조사 혜택이 함께 제공된다. 11번가에서 신제품 구매 시 잔존가 보상·파손 보장 등의 혜택이 제공되는 삼성전자의 'New 갤럭시 AI 구독클럽'도 간편하게 가입할 수 있다. 'AI 구독' 옵션을 선택해 제품을 구매한 후 '나의 11번가' 내 주문/배송 내역에서 제공되는 별도의 신청 페이지를 통해 간편하게 신청할 수 있다. 같은 기간 SK텔레콤 가입 상품의 사전판매 프로모션도 진행한다. 11번가 'T공식대리점'을 통해 '갤럭시 S26 시리즈'를 구매하는 고객들을 위해 특별 추가지원금 혜택을 제공한다. 할인쿠폰, T 멤버십 할인, 11페이 포인트 적립, 통신비 보너스 할인 등의 혜택도 준비했다. 사전구매 고객 302명을 추첨해 황금 말 순금 1 돈을 포함한 다양한 경품을 증정하는 행사도 실시한다. 다음달 12일까지 중고보상 이벤트도 진행된다. 11번가 유승범 디지털/제휴담당은 “갤럭시 신제품의 독보적인 AI 기능을 생생하게 체감할 수 있는 라이브 방송과 다채로운 이벤트를 준비했다“라며, “최적의 스마트폰 구매 플랫폼으로서 차별화된 쇼핑 경험을 선보이겠다”고 말했다.

2026.02.26 17:55안희정 기자

스플렁크 "에이전틱 AI, 디지털 회복탄력성 핵심 동력"

해커의 역량 고도화와 법적 책임이라는 이중고에 직면한 전 세계 보안 책임자들이 '에이전틱 인공지능(AI)'을 디지털 회복탄력성 확보를 위한 전략으로 선택하고 있는 것으로 나타났다. 스플렁크는 전 세계 최고정보보호책임자(CISO) 650명을 대상으로 진행한 설문조사 기반의 'CISO 리포트 2026: AI 시대, 리스크를 넘어 회복탄력성으로'를 26일 발표했다. 이번 보고서에 따르면 CISO의 95%는 해커 역량의 고도화를 최대 위험으로 인식하고 있다. CISO의 92%는 AI 도입이 보안 이벤트 검토 범위 확대에 기여한다고 평가했으며, 89%는 데이터 상관관계 분석 역량이 강화됐다고 답했다. 에이전틱 AI를 도입한 조직은 그렇지 않은 조직보다 보고 속도가 2배 이상 빠른 것으로 나타났다. CISO의 역할과 책임 범위도 크게 확장됐다. 응답자의 4분의 3 이상이 보안 사고 발생 시 개인의 법적 책임을 우려하는 것으로 조사됐다. 이중 대다수는 AI 거버넌스와 리스크 관리, 안전한 소프트웨어 개발(DevSecOps)까지 총괄하는 상황이다. 기술의 발전에도 불구하고 CISO들은 역량 격차 해소를 위해 인적 자본을 우선시하고 있다. 위협 헌팅 등 고도의 판단이 필요한 업무엔 인간의 창의성이 필수적이라는 인식 아래 기존 인력의 역량 강화와 신규 채용에 집중하는 추세다. 현장의 고질적인 문제인 번아웃은 여전히 심각한 수준이다. 보안팀의 약 3분의 2가 과도한 경보(98%)와 오탐(94%) 등으로 인해 심각한 피로도를 느끼고 있다. CISO들은 이를 해결하기 위해 파편화된 보안 데이터를 단일 가시성으로 통합하고 이를 사업 성과 지표로 전환해 경영진과 소통하고 있다. 마이클 패닝 스플렁크 최고정보보호책임자(CISO)는 "이제 단순한 기술 관리를 넘어 리스크와 인재, 핵심 비즈니스 성과를 좌우하는 디지털 회복탄력성까지 총괄해야 하는 시점"이라며 "보안은 특정 부서 업무가 아닌 전사적 팀 스포츠로 진화하고 있다"고 강조했다.

2026.02.26 17:52이나연 기자

맨파워코리아, 전사 대상 챗GPT 실무 특강 진행

맨파워코리아(대표 김옥진)는 지난 23일 전사 임직원을 대상으로 '챗GPT 활용 실무 특강'을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 특강은 맨파워코리아가 추진하고 있는 하이브리드 워크포스 전략의 일환이다. 맨파워코리아는 무인 지게차 등 로봇 기술과 8000여 명의 숙련 인력을 결합해 고객사의 현장 운영 효율을 높이는 미래형 사업 모델을 추진해 왔다. 이번에는 그 전략을 구성원 내부 역량으로까지 확장했다. 특강은 챗GPT의 기본 활용 방법을 시작으로 문서 작성, 기획 업무, 사내 커뮤니케이션 등 직무 전반에 AI를 적용하는 실무 중심으로 구성됐다. 생성형 AI 교육 전문 강사를 초청해 진행됐으며, 전국 10개 비즈니스 거점 네트워크를 활용해 온·오프라인으로 동시 진행됐다. 사무직과 현장직 구분 없이 전 구성원을 아우르는 전사적 교육 체계를 구축했다는 점에서 의미가 크다. 27년간 대한민국 HR 시장을 선도해 온 맨파워코리아는 단순 인력 공급을 넘어 기술과 사람이 공존하는 운영 모델로 차별화를 이어 가고 있다. 이번 AI 교육 역시 고객사에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 내부 역량 투자의 연장선으로, 구성원의 AI 활용 수준이 곧 고객사 현장의 경쟁력으로 이어진다는 판단에서 비롯됐다. 맨파워코리아 관계자는 "AI 기술이 인력 운용 패러다임을 바꾸는 시대에, 구성원이 직접 AI를 업무에 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다"며 "이번 특강을 시작으로 임직원들이 디지털 리터러시를 갖춘 HR 전문가로 성장해 고객사에게 차별화된 가치를 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.02.26 17:45백봉삼 기자

AI 시대, '바른채용'이란 무엇인가...HR 전문가들 해법 나눠

팀핏(Team Fit), 스킬 기반 채용, AI 리터러시 검증, 그리고 탈락자 피드백까지. AI 확산 속에서 채용의 본질을 다시 묻는 자리가 마련됐다. 한국바른채용인증원(원장 조지용, 이하 인증원)은 청년재단과 함께 26일 하나금융그룹 명동사옥 4층 대강당에서 '제7회 대한민국 바른채용 컨퍼런스'를 개최했다. 이번 컨퍼런스는 최신 채용 트렌드와 국내외 베스트 사례를 공유하고, AI 시대에 부합하는 올바른 채용 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 민간·공공 부문 채용 책임자 및 담당자들이 대거 참석해 높은 관심을 보였다. “컬처핏에서 팀핏으로”…채용 기준의 재정의 발표자로 나선 윤영돈 커리어코치협회 부회장은 2026년 채용 트렌드를 ▲팀핏 중심 채용 ▲스킬 기반 채용 ▲커리어 오너십 강화의 세 가지로 정리했다. 그는 “과거에는 조직 문화와의 적합성을 의미하는 '컬처 핏(Culture Fit)'이 중요했다면, 이제는 특정 팀과의 궁합을 의미하는 팀 핏이 더 중요해졌다”고 강조했다. 윤 부회장에 따르면, 같은 회사 안에서도 영업·R&D·콘텐츠·기획 등 팀별 특성과 요구 역량은 다르다. 단순히 '우수 인재'를 선발하는 방식에서 벗어나, 팀 내에서 상호보완적으로 시너지를 낼 수 있는 조합을 고려해야 한다는 설명이다. 또 그는 “이제는 역량(Competency)보다 실제 수행 가능한 스킬(Skill)이 평가의 중심이 되고 있다”면서 스킬 기반 채용의 확산을 짚었다. AI와 자동화 기술이 고도화되면서 단순 지식보다 실제 적용 경험과 문제 해결 능력이 중요해졌다는 뜻이었다. 아울러 커리어 오너십의 부상도 강조했다. 조직이 설계한 경로를 따르는 시대에서, 개인이 스스로 커리어를 설계하고 필요한 역량을 학습하는 시대로 전환되고 있다는 분석이다. “AI 잘 쓴다고 좋은 인재는 아니다”…인성·책임감은 여전히 핵심 조지용 원장은 AI 확산에 따른 채용 현장의 고민을 공유했다. 그는 “기업이 사내 AI 교육을 강화한다는 것은 채용 단계에서 기본적인 AI 활용 역량을 갖춘 인재를 선발하고 싶다는 의미”라며 “지원자의 AI 리터러시를 어떻게 검증할 것인지가 중요한 과제가 됐다”고 말했다. 특히 생성형 AI를 활용해 자기소개서나 면접 답변을 준비하는 사례가 늘고 있는 만큼, 'AI 실력인지 지원자 본인의 실력인지' 구분하는 평가 체계가 필요하다고 지적했다. 그러나 흥미로운 점은 AI가 채용 시장을 장악한 상황에서도 3년 연속 채용 트렌드 1위가 '조직문화 적합성 검증'이라는 사실이다. 채용전문면접관 400여 명이 선정한 결과다. 조 원장은 “AI를 잘 다룬다고 해서 책임감이 강하거나 팀 지향적인 인재라고 볼 수는 없다”며 “기업은 여전히 책임감, 협력, 팀워크 등 인재의 본질을 가장 중요한 평가 요소로 보고 있다”고 강조했다. 책임감은 어려운 과제를 끝까지 완수한 경험으로, 팀 지향성은 개인의 이익보다 팀의 성공을 위해 기여한 사례로 구체화해 검증해야 한다는 설명이다. AI 시대일수록 오히려 인간적 역량에 대한 정교한 평가가 필요하다는 의미다. AI 리터러시 검증부터 탈락자 피드백까지…현장 사례 공유 이날 행사에서는 다양한 기업·기관의 실천 사례도 소개됐다. 한성주 SK AX교육사업2팀 매니저는 '생성형 AI 활용 역량을 어떻게 키우고 평가할 것인지에 대한 기준'을 공유했고, 정준호 LG이노텍 인재역량확보팀 팀장은 '애자일 채용 전략과 AI 시대 인재 확보 방안'을 발표했다. 한국원자력환경공단은 탈락자에게 구체적 피드백과 코칭을 제공해 재도전 끝에 합격으로 이어진 사례를 소개해 주목을 받았다. 이는 채용 결과에 대한 적극적 피드백이 공공기관 경영평가 항목에 반영된 흐름과도 맞닿아 있다. 또 김석집 네모파트너즈POC 대표는 AI 시대 'Culture Lag(문화 지체)'를 줄이기 위한 채용 단계의 해법을 제시했다. 이번 행사에서는 '청년 AI 솔루션 챌린지 대회' 본선과 시상식도 함께 진행됐다. 예선을 거쳐 선발된 청년들이 AI를 활용한 사회문제 해결 방안을 발표했으며, 이를 통해 AI 리터러시에 대한 도전과 성장의 기회를 제공했다. 청년 구직자를 대상으로 한 AI 채용 인식 조사 결과도 현장에서 공개됐다. 조지용 원장은 “AI 활용 확대로 소규모·질적 채용의 시대가 열렸다”며 “지원자의 AI 활용 역량을 어떻게 평가하고 검증할지에 대한 고민이 필요한 시점”이라고 말했다. 이어“기술이 아무리 발전해도 결국 채용의 본질은 사람에 대한 평가”라고 강조했다.

2026.02.26 17:40백봉삼 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

엑스엘에이트, 캠퍼스 언어 장벽 해소 나선다

엑스엘에이트(XL8)가 실시간 인공지능(AI) 통번역 솔루션을 앞세워 외국인 유학생 증가로 다국어 수요가 급증한 대학 교육 시장을 공략한다. 엑스엘에이트는 한국과학기술원(KAIST)·고려대학교·한양대학교·포항공과대학교·울산과학기술원(UNIST)·전남대학교 등 국내 주요 대학 강의와 학술 행사에 실시간 AI 통번역 솔루션 '이벤트캣'을 제공한다고 26일 밝혔다. 회사는 올해부터 전공 강의와 세미나의 실시간 자막 지원은 물론, 입학 설명회와 온오프라인 상담 등 유학생 유치와 생활 지원 전반으로 서비스 범위를 확대한다. 원어 강의 시 국내 학생의 이해도 저하 문제와 한국어 수업 시 유학생이 겪는 학습 소외 문제를 동시에 해결한다는 구상이다. 이벤트캣은 20년 이상 축적된 전문가 데이터를 학습한 자체 AI 엔진과 문장을 의미 단위로 처리하는 자동 청킹(Chunking) 기술을 기반으로 한다. 특히 분야별 전문 용어를 사전 학습시킨 '용어집' 기능을 통해 바이오·생명과학 등 특화 전공 수업에서도 높은 정확도를 유지하는 것이 특징이다. 사용 편의성도 높였다. 줌·구글 미트·마이크로소프트(MS) 팀즈 등 주요 화상 플랫폼과 즉시 연동되며, 오프라인 현장에서는 QR코드 스캔만으로 참석자가 개인 단말기에서 실시간 자막과 음성을 확인할 수 있다. 별도 장비 도입 없이도 즉시 현장 접목이 가능하다는 설명이다. 성능 면에서는 통번역 지연 시간을 1~4초 이내로 단축하고 타사 대비 최대 40% 높은 정확도를 구현했다. 자체 시뮬레이션 결과, 4시간 규모의 국제 세미나 운영 시 전통적인 통역 방식 대비 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 엑스엘에이트는 도입 대학에 학술 번역 전문가와 AI 엔지니어로 구성된 전담팀을 배치해 전공별 용어집 구축을 지원할 계획이다. 이를 통해 글로벌 캠퍼스 인프라 확장을 가속화한다는 전략이다. 정영훈 엑스엘에이트 대표는 "유학생 25만 명 시대에 캠퍼스 내 언어 장벽은 교육 기회의 격차로 이어진다"며 "이벤트캣을 통해 강의와 캠퍼스 생활 전반의 소통 장벽을 낮추고 더 많은 교육 기관과 협력을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.02.26 17:35이나연 기자

폴라리스오피스, 일본 소스넥스트와 신제품 판매 계약

폴라리스오피스가 일본 내 소프트웨어 비용 부담 가중과 윈도우 교체 수요를 기회 삼아 현지 오피스 소프트웨어 시장 지배력 강화에 나선다. 폴라리스오피스는 일본 도쿄증권거래소 프라임 시장 상장사인 소스넥스트를 통해 신제품 '폴라리스 오피스 포 윈도우 11' 판매를 위한 체결식을 가졌다고 26일 밝혔다. 이날 체결식엔 지준경 폴라리스오피스 부회장과 토모아키 코지마 소스넥스트 대표가 참석했다. 폴라리스오피스는 소스넥스트를 통해 PC 오피스 단품 및 인공지능(AI) 오피스 서비스를 공급 중이다. 현재 일본은 글로벌 빅테크에 대한 소프트웨어 의존도 심화와 비용 부담 가중이 경제적 화두로 떠오른 상태다. 폴라리스오피스는 호환성과 합리적인 비용을 무기로 현지 시장에 안착하고 있다. 지난달 기준 패키지 제품 누적 판매량은 12만개를 돌파했다. 2023년 11월 판매 개시 이후 현지 주요 가전 양판점의 오프라인 점유율은 60%를 넘어섰다. 다음 달 출시할 신제품은 마이크로소프트 윈도우 11 환경에 최적화됐다. 직관적인 사용자 환경(UI)과 다크모드 지원, 신규 함수 추가, 슬라이드 아트스페이스 기능 등을 탑재해 편의성을 높였다. 폴라리스오피스는 이번 출시를 기점으로 일본 중소기업(SMB)을 겨냥한 중장기 전략을 가동한다. 디지털 전환(DX)이 필요한 현지 중소기업에 친숙한 환경을 제공해 최적의 파트너로 자리 잡는다는 구상이다. 지준경 폴라리스오피스 부회장은 "거대한 구조적 전환기를 맞은 일본 오피스 시장은 현지 비즈니스 문화와 융합할 수 있는 기업만이 살아남을 수 있다"며 "호환성 기술에 현지화 전략과 AI 기술을 접목해 시장 지배력을 극대화할 것"이라고 강조했다.

2026.02.26 17:25이나연 기자

[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법

"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.

2026.02.26 17:25남혁우 기자

문화체육관광부(문체부)는 한국저작권위원회와 함께 '생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'를 26일 발간했다고 밝혔다. 26일 국립현대미술관 서울관에서 열린 간담회에서 문체부, 과학기술정보통신부(과기정통부), 국가인공지능전략위원회는 인공지능 산업과 문화산업의 상생을 위한 제도 개선과 지원사업을 공동 추진하기로 뜻을 모았다. 안내서 발간도 이러한 공감대를 토대로 이뤄졌다. 안내서는 저작권법 제35조의5에 규정된 공정이용 조항을 생성형 인공지능 학습 맥락에서 어떻게 적용할 수 있는지 설명하는 참고자료다. 구체적으로 ▲이용의 목적과 성격 ▲저작물의 종류와 용도 ▲이용된 부분이 전체에서 차지하는 비중과 중요성 ▲이용이 저작물의 현재 또는 잠재적 시장·가치에 미치는 영향 등 네 가지 판단 요소를 중심으로 해설을 제시했다. 특히 상업적 목적의 활용이나 웹 크롤링 방식의 학습이라고 하더라도 일률적으로 공정이용에서 배제되는 것은 아니며, 각 요소별 판단을 종합해 결정된다는 점을 명확히 했다. 안내서에는 공정이용이 인정될 수 있는 경우와 인정되기 어려운 경우를 가상의 사례로 제시해 이해를 도왔다. 다만 이는 유권해석이 아니며, 실제 분쟁에서는 구체적 사실관계에 따라 법원이 판단하게 된다는 점도 함께 안내했다. 정부는 정책적 지원도 강화할 방침이다. 문체부는 AI 학습데이터로 저작물을 활용할 경우 권리관리정보를 확인하고, 필요 시 이용허락 계약을 체결할 수 있도록 권리정보 제공·유통 기반을 구축해 거래 비용 부담을 줄일 계획이다. 과기정통부는 인공지능 학습용 데이터 통합 제공 체계를 통해 저작권 정보 체계와 민간 데이터 거래소를 연계하고, 학습용 데이터 구매비용에 대한 연구개발 세액공제 적용 등을 통해 데이터 거래 활성화를 추진한다. 또한 공공저작물의 인공지능 학습 활용을 확대하기 위해 공공누리 자유이용허락 표시 기준에 '제0유형'과 '인공지능유형'을 신설했으며, 관계 부처와 협력해 해당 유형 적용을 확대해 나갈 계획이다. 안내서는 26일 오전 11시부터 한국저작권위원회 홈페이지에서 확인할 수 있다. 아울러 인공지능 관련 저작권 상담과 분쟁 조정을 전담하는 특화 상담·컨설팅·분쟁조정 창구도 신설할 예정이다. 최휘영 문화체육관광부 장관은 “새로운 판례와 기술 발전 추이를 반영해 안내서를 지속적으로 보완하겠다”며 “창작자 권리 보호와 인공지능 모델의 합법적 저작물 활용이 균형을 이룰 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 인공지능 학습 과정의 법적 불확실성 해소를 위한 첫걸음이라며, 산업 간 공존과 동반 성장을 위한 소통을 이어가겠다고 말했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장 역시 부처 간 협력을 기반으로 이해관계자가 안심할 수 있는 환경을 조성하겠다고 강조했다.

2026.02.26 17:24김한준 기자

세계 부채 49경원 돌파…"AI·국방 투자 확대 탓"

전 세계 부채가 인공지능(AI)·국방 분야에 집중된 것으로 집계됐다. 국제금융협회(IIF)가 25일(현지시간) 공개한 보고서에 따르면 글로벌 재정·금융 구조가 이같은 양상을 보인 것으로 나타났다. 보고서는 지난해 말 기준 전 세계 부채가 348조 달러(약 49경원)라고 밝혔다. IIF는 "이는 1년 동안 29조 달러(약 4경원)증가한 수치"라며 "코로나 팬데믹 후 가장 빠른 증가 속도"라고 설명했다. 증가분 상당수는 정부 부채인 것으로 집계됐다. 미국을 비롯한 중국, 유럽연합(EU)이 전체 증가액 4분의 3을 차지했다. 정부 부채는 1년 전 96조 3000억 달러(약 13경 7500조원)에서 106조 7000억 달러(약 15경 2400조원)로 늘었다. 비금융 기업 부채는 100조 6000억 달러로 집계됐고, 가계 부채는 64조 6000억 달러로 완만한 증가폭을 보였다. 선진국 총부채는 231조 7000억 달러, 신흥국은 116조6000억 달러로 각각 사상 최고치를 경신했다. 부채 구조는 민간보다 공공부문 쪽으로 기운 것으로 나타났다. 팬데믹 정점 대비 민간 부채 비율은 낮아졌지만, 정부 부채는 지속적으로 확대돼 금리 변동과 투자 심리 변화에 더 취약한 구조로 바뀌고 있다. 세계 국내총생산(GDP) 대비 총부채 비율은 2025년 308%로 소폭 낮아졌다. 그러나 신흥국 부채 비율은 235%를 넘기며 사상 최고치를 기록했다. 신흥국은 2026년 만기가 도래하는 부채만 9조 달러를 웃도는 차환 부담에 직면했다. 선진국 역시 20조 달러가 넘는 채권과 대출 만기를 앞두고 있어 재정 운용과 시장 신뢰가 핵심 변수로 떠올랐다. IMF는 올해 1월 세계경제전망 수정 보고서에서 2026년 세계 성장률을 3.3%로 제시했다. 선진국은 약 1.8%, 신흥국은 4%를 조금 웃도는 성장에 그칠 것으로 예상돼, 성장만으로는 급증한 부채를 빠르게 낮추기 어렵다는 평가가 나온다. IIF는 "개발도상국들의 국가 부채 부담 역시 커지는 추세"라며 "중국, 브라질, 멕시코, 러시아의 증가세가 컸다"고 분석했다.

2026.02.26 17:22김미정 기자

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