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AI가 스스로 개발하는 시대 온다…오픈AI 수석과학자 "속도 늦출 준비해야"

인공지능(AI) 발전 속도를 인간의 통제 능력이 따라가지 못할 수 있다는 경고가 오픈AI 내부에서 나왔다. AI가 스스로 개발하는 단계가 가까워지면서 안전성을 확인하며 개발 속도를 조절해야 한다는 주장이다. 야쿠프 파초키 오픈AI 수석과학자는 6일(현지시간) 회사 블로그에 올린 '낯선 지능'이란 글을 통해 "AI가 스스로 설계하고 강화하는 시점이 다가오고 있다"며 "기계 지능은 상당히 빠르게 발전하고 있지만 어떤 일이 벌어질지 누구도 대비하지 못하고 있다는 점이 문제"라고 주장했다. 그는 AI를 기존 소프트웨어와는 다르게 봐야 한다고 조언했다. 사람이 작동 방식을 하나씩 정하는 소프트웨어와 달리 AI는 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원으로 학습하면서 개발자가 직접 설계하지 않은 능력까지 갖출 수 있기 때문이다. 오픈AI는 이미 숙련된 연구자에게도 며칠이 걸리는 과제를 해결하는 'AI 연구 인턴' 수준에 도달했다고 밝혔다. 2028년 3월까지 사람 감독 아래 더 폭넓은 연구를 수행하는 '자동화된 AI 연구자'를 개발하겠다는 목표도 제시했다. AI가 연구 현장에서 차지하는 비중도 커졌다. AI 에이전트의 전체 작업시간은 지난 6월 처음으로 인간 연구자의 노동시간을 앞질렀고 지난달 중순에는 인간 연구자 노동시간의 3배를 웃돌았다. 코드 작성과 실험, 결과 분석 등 연구 업무에 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하고 있다. 현재 연구 방향을 정하고 결과를 판단하는 역할은 사람이 맡고 있다. 그러나 연구 자동화가 확대되면 새 모델 개발에 AI가 참여하고 여기서 성능이 높아진 모델이 다시 다음 개발에 투입되는 과정이 반복될 수 있다. 파초키 수석과학자는 이 과정에서 인간의 통제력이 약해질 가능성을 우려했다. AI가 AI 연구에 더 많이 참여할수록 발전 속도가 빨라지고 사람이 그 판단과 행동을 파악하기는 더 어려워질 수 있다는 지적이다. 오픈AI는 현재 AI가 답을 내놓기 전에 거치는 중간 추론 과정인 '사고사슬(CoT)'을 살펴보며 위험한 행동 징후를 확인하고 있다. AI가 어떤 과정을 거쳐 결론을 내렸는지 확인해 이상 행동을 찾아내는 방법이다. 파초키 수석과학자는 이런 감시 방법도 AI가 강력해질수록 약해질 수 있다고 봤다. AI가 다른 AI와 소통하고 여러 도구를 사용해 복잡한 업무를 수행하는 데다 언어로 추론 과정을 드러내지 않고 문제를 해결하는 기술도 발전하고 있기 때문이다. 오픈AI는 인간이 AI에 대한 통제력을 유지할 수 있는지를 향후 개발의 중요한 기준으로 제시했다. 안전 위험을 충분히 관리하기 어렵다고 판단하면 AI 개발이나 배포 속도를 늦출 방침이다. 파초키 수석과학자는 "현재 어떤 AI 연구소도 빠른 기술 발전에 충분히 대비돼 있지 않다"며 "안전을 확신하기 어렵다면 개발 속도를 늦출 준비가 필요하다"고 말했다.

2026.09.07 15:10김동원 기자

"SW 용역 대가 체계, AI 시대 맞춰 바꿔야"

국내 소프트웨어(SW) 산업의 대가 체계는 여전히 '1인 1개월 기준 용역 단가(M/M)'를 중심으로 한다. 발주자는 투입 인월로 견적을 계산하고, 공급사는 과학기술정보통신부·한국소프트웨어산업협회가 매년 고시하는 단가표를 근거로 제안서를 작성한다. 하지만 인공지능(AI)이 개발 생태계의 전제를 바꾸고 있는 지금, 이 구조의 혁신적 변화가 필요하다. M/M 중심 구조의 현실과 한계 현재 SW 기술자 단가는 매년 조사·공표되는 평균임금표에 근거한다. 인력 등급과 직무는 자격·경력·학력 등 형식적 기준 중심으로 설정되며, 실제 역량이나 성과는 거의 반영되지 않는다. 결국 대부분의 용역 계약은 '고급 N명×N개월'과 같은 단순 산식으로 산정된다. 이 방식은 행정과 감사 측면에서는 편리하지만, 현장의 생산성과 품질, 그리고 개발자의 실력을 제대로 평가하지 못한다. 일정이 지연되거나 품질이 낮아도, 인월만 채워지면 동일한 비용이 지급되기 때문이다. 공급자 입장에서는 빨리 끝내면 손해를 보는 구조다. 반대로 AI 기반 개발 도구와 자동화를 활용해 생산성을 2배 높여도, M/M 단가 체계에서는 오히려 매출이 줄어드는 모순이 발생한다. AI가 무너뜨린 “시간=가치”의 등식 생성형 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서, 과거 인력 중심의 비용 계산식은 현실성을 잃고 있다. 코드 생성, 테스트 자동화, 운영 자동화 등의 도입으로, 과거 수십 인월이 필요하던 업무가 이제는 소수 인력과 AI 조합으로 가능해졌다. 이 변화는 성과가 투입 시간과 비례하지 않는다는 새로운 경제 구조를 의미한다. 핵심은 “정비 리드타임을 얼마나 줄였는지, 작전 가용일수를 얼마나 늘렸는지” 같은 실질적인 성과가 계약 구조의 중심에 있다는 점이다. 이런 계약에서는 공급사가 높은 성과를 낼수록 더 큰 보상을 받고, 성과가 미흡하면 보수가 줄어들거나 재협상이 이뤄진다. 공급자에게는 AI와 SW를 최대한 잘 활용해 효과를 극대화할수록 이익이 커지는 명확한 인센티브가 주어지고, 발주자는 실제 효과가 날 때만 더 지불하는 구조를 갖게 된다. 이 구조를 도입하면 발주자는 성과 검증이 가능해지고, 공급자는 성취에 따른 실질 보상을 기대할 수 있다. AI 및 자동화 활용 기업이 더 높은 수익을 얻을 수 있어 시장의 효율성도 개선된다. 미래의 대가 체계: 페이파이 AI가 개발 방식을 바꿨다면, 블록체인과 스테이블코인은 대가 지급 방식을 바꾸게 될 것이다. 앞으로 스테이블코인 기반 마이크로페이먼트 인프라가 보편화되면, SW 대가 역시 성과 완료 시 일괄 지급을 넘어 진도·기여도·시간 단위 지급으로 실시간화될 가능성이 크다. 블록체인 기반 실시간 결제 계층이 활성화되면 다음과 같은 변화가 가능해진다. 프로젝트 진행률이 50%에 도달하면, 스마트컨트랙트가 자동으로 중간 대금을 송금 기여도가 높은 개발자에게 1시간 단위로 대가가 전송되는 구조 (예: 1시간 단위 자동 결제 스트림) 성과 KPI 달성률에 따라 잔여 금액이 비례 지급 성과 데이터를 온체인에 기록해 투명하고 변경 불가능한 정산 기록 확보 이 방식은 성과 연동 계약과 실시간 지급 인프라가 결합된 형태다. 공급자에게는 즉각적인 보상과 유동성을, 발주자에게는 투명한 정산과 실시간 리스크 모니터링을 제공한다. 제도적 정비와 문화적 전환이 병행되어야 과거처럼 '고시 단가 준수'만으로 평가하는 제도는 이런 변화를 수용하기 어렵다. 과학기술정보통신부와 관련 기관이 공표하는 SW 기술자 평균임금은 최소 인건비 참고 자료로 한정하고, 반드시 M/M 산정에만 사용하는 관행은 완화할 필요가 있다. 공공 SW 사업 가이드라인에는 '성과 기반', '실시간·마이크로 단위 지급' 방식을 명시적으로 허용·권장하는 내용이 포함되어야 한다. 발주자와 공급자 모두 사람 수가 아니라 성과와 실시간 데이터를 중심으로 계약을 설계하는 역량을 갖추는 것이 중요하다. 문화적 전환도 필수적이다. 기획자는 기능 목록이 아니라 달성 목표를 정의해야 하고, 개발자는 투입 대비 결과를 관리하는 데 익숙해져야 한다. 발주자는 KPI 설계와 실시간 성과 측정을 계약의 일부로 포함시키고, 중간 데이터에 따라 구조를 조정하는 유연성을 가져야 한다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.20 12:28박재현 컬럼니스트

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