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'AI개발'통합검색 결과 입니다. (7건)

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[AI는 지금] AI 속도조절하려면 속도부터 알아야…앤트로픽, 내부 지표 공개

인공지능(AI) 개발 속도조절을 위해 기업 간 투명성과 검증을 강조해 온 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 자사 내부 수치부터 공개했다. ▲AI가 연구개발을 맡고 있는 현황 ▲에이전트 감시 현황 ▲안전에 투입하는 컴퓨팅 자원까지 구체적인 숫자로 제시했다. 앤트로픽은 17일(현지시간) 공식 블로그에 프런티어 AI 개발 속도를 파악하기 위한 측정 지표와 자사 조사 결과를 발표했다. AI 연구개발 자동화와 AI 에이전트 감시, 컴퓨팅 자원 배분 등 세 영역을 조사했다. 조사 결과 앤트로픽 내부에서는 AI가 사람의 지시를 받아 연구를 돕는 수준에서 일부 업무를 주도하는 단계로 확대됐다. 사람이 큰 목표만 정해주면 클로드가 대부분 작업을 수행하는 주도 단계는 지난 2월 1% 미만에서 8월 26%로 높아졌다. 사람이 긴밀하게 관여하는 협업 단계 이상까지 포함하면 전체 AI 연구개발 업무의 90%를 넘었다. 주도 단계에서는 사람이 큰 목표를 정하면 이후 대부분의 작업을 클로드가 수행한다. 사람은 이를 감독하고 최종 적용 여부를 결정한다. 사람이 개입하지 않는 완전 자율 단계에 도달한 업무는 아직 없었다. 앤트로픽은 AI가 AI 개발에 더 많이 참여할수록 개발 속도가 빨라질 가능성이 있다고 설명했다. 성능이 높아진 AI가 다음 모델 개발에 투입되고 새 모델이 다시 연구개발에 참여하는 과정이 반복되면 개발 주기가 짧아질 수 있어서다. AI가 맡는 업무가 늘면서 에이전트를 사람이 얼마나 통제할 수 있는지도 측정했다. 지난 8월 앤트로픽에서 가장 많이 사용하는 내부 플랫폼에서는 한 시점에 약 3만 개 AI 에이전트가 연구와 엔지니어링 업무를 수행했다. 이들이 한 달간 내린 판단과 행동은 10억 건을 넘었다. 앤트로픽은 에이전트의 모든 행동을 실행 전에 검사했다. 이 가운데 문제가 있다고 판단해 막은 비율은 0.002%로 약 4만 7000건당 1건이었다. 문제가 발생하는 비율이 낮아도 에이전트의 활동량이 커지면 실제 발생 건수는 늘어날 수 있다. 앤트로픽은 수백만개에서 수십억개의 에이전트가 활동하는 상황에 대비해 이들의 행동을 제대로 감시하고 통제할 수 있는지도 함께 확인해야 한다고 설명했다. 안전 연구에 사용하는 컴퓨팅 자원도 측정했다. 지난 7월 13일부터 20일까지 AI 연구개발에 투입한 컴퓨팅 자원의 약 6%가 안전 연구에 쓰였다. AI가 수행하는 AI 연구개발로 범위를 좁히면 12%였다. 다만 컴퓨팅 자원만으로 안전 연구 규모를 모두 파악하기는 어렵다는 게 회사 측의 설명이다. 안전 연구는 연구자가 실험을 설계하고 분석하는 데 많은 시간이 들지만 실제 연산량은 상대적으로 적을 수 있어서다. 앤트로픽은 이런 측정치를 향후 안전조치의 기준으로 활용하는 방안도 제시했다. AI 연구개발 자동화가 일정 수준에 도달하면 새 모델을 다시 AI 개발에 투입하기 전 일정 기간 안전성을 시험하거나 AI 연구 에이전트에 배정하는 컴퓨팅 자원을 제한하는 방법이다. 앤트로픽은 여러 기관의 독립적인 외부 평가자를 내부에 배치할 계획이다. 자체 위험평가팀과 비슷한 수준으로 내부 절차와 시스템, 데이터에 접근하도록 해 안전조치와 사고, 주요 지표 등을 검증하게 한다. 앤트로픽의 이번 행보는 아모데이가 최근 제안한 AI 개발 속도조절 논의 연장선으로 해석된다. 아모데이는 지난 12일 AI 개발 속도를 조절해 안전 연구에 필요한 시간을 확보해야 한다고 주장했다. AI 기업의 투명성을 높이고 업계가 공통으로 적용할 수 있는 기준을 마련하는 방안도 제안했다. 앤트로픽은 "프런티어 AI 개발 속도 조절을 검토하는 상황에서 연구소가 아는 것과 대중이 아는 것 사이의 격차를 가능한 줄여야 한다"며 "AI 개발을 더 잘 측정하고 공개해 사회가 이 정보를 어떻게 사용할지 결정할 기회를 제공해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 08:41김동원 기자

[AI 속도 논쟁③] "200㎞ 달려도 도로에선 100㎞"…한국 AI, 어디서 브레이크 걸까

글로벌 인공지능(AI) 업계에서 개발 속도를 늦춰야 한다는 주장이 커지면서 한국도 같은 브레이크를 밟아야 하는지가 관심사로 떠올랐다. 국내에서는 연구개발까지 늦추기보다 기술 개발은 이어가되 모델이 시장에 나오고 사람을 대신해 행동하는 단계부터 위험에 맞는 안전장치를 강화해야 한다는 목소리가 나온다. 국내 AI 업계와 학계는 한국이 아직 글로벌 프론티어 AI 선두권을 추격하는 상황에서 개발 속도부터 낮추는 것은 현실적이지 않다고 진단했다. 대신 모델 공개와 서비스 출시, 실제 활용을 구분해 단계별로 다른 안전 기준을 적용할 필요가 있다고 봤다. AI 업계 안팎에서는 AI가 맡는 역할과 권한에 따라 안전 기준도 달라져야 한다고 봤다. 질문에 답하는 AI와 예약·결제 등 실제 행동까지 맡는 AI를 같은 수준으로 볼 수 없다는 지적이다. "200㎞ 달리는 차도 도로에선 적정 속도"…개발과 사용은 따로 박지환 씽크포비엘 대표는 17일 지디넷코리아와의 통화에서 한국이 아직 AI 연구개발 속도를 늦출 단계는 아니라고 짚었다. 글로벌 프론티어 AI를 추격해야 하는 만큼 기술 성능을 높이는 연구는 이어가되 실제 사회에서 어디까지 쓰게 할지는 별도의 기준으로 정해야 한다고 봤다. 박 대표는 이를 자동차에 빗댔다. 자동차는 시속 200㎞가 넘는 속도를 낼 수 있도록 개발돼도 실제 도로에서는 시속 80㎞나 100㎞의 제한속도를 적용한다. 일부 승합차처럼 용도나 위험도에 따라 차량 자체의 최고속도를 제한하기도 한다. 그는 "자동차가 시속 200㎞ 넘게 달릴 수 있다고 해서 모든 도로에서 그 속도로 달리게 하지는 않는다"며 "AI도 성능을 어디까지 높일 것인지와 사회에서 어디까지 사용할 수 있게 할지는 구분해야 한다"고 강조했다. 이어 "200㎞ 이상을 달리는 자동차를 연구하는 것처럼 AI 선행 연구는 계속해야 한다"며 "동시에 그 기술을 사회에서 안전하게 사용할 수 있도록 제도를 갖추는 게 필요하다"고 덧붙였다. AI가 답변에서 '실행'으로 넘어가면서 이런 고민은 실제 서비스 현장으로 옮겨가고 있다. 자체 AI 모델과 대국민 서비스를 함께 개발하는 SK텔레콤은 '모두의 AI'에서 병원 예약 등 이용자를 대신해 업무를 수행하는 실행형 AI 에이전트를 준비 중이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 에이전트가 직접 행동하는 범위가 넓어질수록 이용자가 어디까지 권한을 맡길지 기준을 세우는 일이 중요해진다고 봤다. 민원이나 금융처럼 개인정보와 돈이 오가는 업무에서는 이용자 동의와 안전장치도 필요하다고 설명했다. SK텔레콤은 이용자 동의 없이 처리할 수 있는 업무와 별도 승인이 필요한 업무를 구분하는 방안을 검토하고 있다. 보안업체와 레드팀도 꾸려 실행형 에이전트의 취약점을 사전에 점검 중이다. 김 본부장은 "에이전트를 어떻게 설계하고 고객 정보를 처리할지, 어떤 방식으로 권한을 얻을지에 대한 논의가 업계에서 더 많이 이뤄져야 한다"며 "성능은 빠르게 높아지고 있지만 관련 가이드라인과 규칙은 아직 초기 단계"라고 말했다. 연구는 계속, 시장에 나올 땐 검증…위험 따라 달라지는 '브레이크' 유창동 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 기업 내부의 연구개발까지 인위적으로 늦추기는 어렵다고 내다봤다. 다른 국가와 기업들이 개발을 이어가는 상황에서 연구 경쟁 자체를 멈추기는 쉽지 않다는 이유다. 다만 제품을 외부에 내놓기 전에는 별도의 안전 검증이 필요하다고 선을 그었다. 유 교수는 "개발은 계속하더라도 외부로 출시하는 제품은 안전성을 확인하면서 속도를 조절하는 게 맞다"며 "평가 기준과 벤치마크 데이터셋을 마련해 위험 수준을 점검해야 한다"고 제언했다. 정부도 연구개발 속도 자체를 낮추기보다 기술 발전과 안전장치를 함께 끌어올리는 쪽에 무게를 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 "이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과 추격하면서 동시에 새로운 시장을 만들어야 하는 나라가 스스로 속도를 낮추는 것은 전혀 다른 문제"라고 밝혔다. 배 부총리는 이를 '속도책임'이라고 표현했다. 그는 "AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다"며 "속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성"이라고 강조했다. 그러나 안전 우려가 커져도 실제 AI 개발 경쟁이 느려질 가능성은 낮다는 관측도 나온다. 일부 기업이나 국가가 속도를 줄이더라도 다른 개발 주체들이 계속 경쟁하는 상황에서는 모두가 동시에 감속하기 어렵다는 이유다. 신정규 래블업 대표는 "아무도 개발 속도를 늦추지 않을 것"이라며 "AI를 직접 만들어보니 위험하다는 점은 이제 확실하고 개발자와 연구자들 사이에서도 이런 위기감이 상당히 일반화돼 있다"고 진단했다. 더 큰 문제는 개발을 이어가는 동안 마련한 안전장치가 예상하지 못한 위험까지 막아낼 수 있느냐다. 신 대표는 기업들이 사전에 여러 대책을 마련하더라도 모든 사고를 미리 차단하기는 어려울 것으로 내다봤다. 그는 "여러 사전 대책을 만들고 도입하겠다는 회사들이 나오겠지만 결국 그것만으로 막지 못하는 큰 사고가 한 번은 날 것"이라며 "그 사고가 치명적이지 않기만을 바란다"고 말했다.

2026.09.17 16:50김동원 기자

AI 감속론에 복잡해진 한국 전략…속도조절도 '차등 적용'

글로벌 인공지능(AI) 기업들이 AI 개발 속도 조절론을 꺼낸 가운데 국내에서는 기술 개발 자체를 늦추기보다 제품 출시와 활용 단계에 더 강한 안전장치를 둬야 한다는 의견이 나왔다. 15일 본지 취재 결과 국내 AI 업계와 학계는 중국 등 경쟁국이 연구개발을 이어가는 상황에서 기술 경쟁 자체를 늦추는 것은 현실적으로 어렵다고 진단했다. 위험성이 큰 프론티어 AI는 출시 전에 충분한 검증을 거치되 이런 기준을 아직 추격 단계인 국내 기업에 일률적으로 적용하는 것은 경계해야 한다는 지적도 제기됐다. AI 개발 속도조절론에 불씨를 지핀 것은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)다. 그는 지난 12일 개인 블로그를 통해 프론티어 AI의 발전 속도를 안전 연구와 검증 체계가 따라갈 수 있도록 조절해야 한다고 주장했다. 그가 주목한 것은 AI가 다음 세대 AI 개발에 참여하는 '재귀적 자기개선'이다. 이 단계에 들어서면 기술 발전 속도가 지금보다 더 빨라지고 안전 연구와 통제 기술이 이를 따라가지 못할 가능성이 커진다고 우려했다. 아모데이 CEO는 AI 기업 내부에 외부 평가자를 두고 개발 과정을 검증하는 방안도 제안했다. 민주주의 국가들이 공동 안전 기준을 마련한 뒤 장기적으로 국제적인 공조 체계를 구축하는 구상도 내놨다. "속도 늦추면 중국만 웃는다"…후발주자 '사다리 걷어차기' 우려 국내 업계가 경계한 것은 감속의 대상과 범위다. 최첨단 프론티어 AI에 맞춘 안전 기준을 추격 단계인 국내 기업에 그대로 적용하면 기술 격차를 좁히기 어려워지고 새로운 진입장벽으로 작용할 수 있다는 지적이 나왔다. 한 AI 학과 교수는 "프론티어 AI에 맞춘 높은 수준의 평가와 검증 의무가 국내 기업에까지 적용되면 기술 격차를 좁히는 데 부담이 될 수 있다"며 "이미 기술 우위를 확보한 빅테크가 안전 기준까지 주도할 경우 사실상 '사다리 걷어차기'로 비칠 수 있다"고 말했다. 김동환 포티투마루 대표도 빅테크 중심의 안전 기준이 새로운 견제 장치로 작용할 가능성을 짚었다. 글로벌 차원의 합의가 없는 상황에서는 선도 기업이 만든 평가 방식과 기준이 사실상 국제 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 판단이다. 김 대표는 "빅테크 입장에서는 기술력을 가진 스타트업과 대규모 자본을 동원할 수 있는 대기업뿐 아니라 중국과 중동 등 후발주자에 대한 견제 장치의 의미도 있을 것"이라며 "후발주자에 대한 사다리 걷어차기가 되지 않도록 기업 규모와 모델 위험도에 따라 기준을 차등 적용할 필요가 있다"고 말했다. 감속론의 현실성에도 의문을 제기했다. AI 개발이 국가 간 경쟁으로 번진 상황에서 일부 기업이나 국가가 합의하더라도 중국 러시아 북한까지 같은 속도로 움직이게 만들기는 어렵다는 이유다. 김 대표는 "기술 발전 속도가 사회적 제도와 윤리적 합의보다 훨씬 빠르다는 점에서 속도 조절의 필요성에는 공감한다"면서도 "AI 개발이 이미 국가대항전 수준의 무한 경쟁에 들어간 만큼 현실적으로 속도를 맞추기는 어렵다"고 말했다. AI 위험에 대한 경고가 지나쳤다는 논란은 과거에도 있었다. 오픈AI는 2019년 GPT-2의 악용 가능성을 우려해 전체 모델 공개를 늦췄지만 이후 과도한 대응이었다는 지적을 받았다. 당시 개발에 참여한 아모데이 CEO는 더 강력한 AI에 대비해 책임 있는 공개 방식을 시험한 조치였다고 설명한 바 있다. "안전장치 없이 달릴 순 없다"…연구는 계속, 출시는 신중 기술 개발을 이어가더라도 AI를 아무런 검증 없이 시장에 내놓아서는 안 된다는 목소리도 존재했다. AI의 자율성이 높아지는 만큼 연구 경쟁과 실제 제품 출시를 구분해 접근해야 한다는 주장이다. 유창동 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 개발 속도를 인위적으로 늦추려 해도 기업 내부의 연구 경쟁은 계속될 가능성이 크다고 진단했다. 그는 "기업들이 제품 출시는 늦출 수 있겠지만 내부 연구개발은 계속할 것"이라며 "중국도 굉장히 빠른 속도로 개발하고 있어 연구를 멈추지는 않을 것"이라고 말했다. 대신 시장에 내놓는 단계에서는 안전성을 충분히 확인해야 한다고 강조했다. AI 에이전트가 자신의 행동 결과를 확인하고 오류를 다시 수정하는 방향으로 발전하면서 인간의 개입 없이 수행하는 작업도 늘어나고 있어서다. 유 교수는 "개발은 계속하더라도 외부로 출시하는 제품은 안전성을 확인하면서 속도를 조절하는 게 맞다"며 "건물이나 공장의 안전을 점검하듯 AI에도 평가 기준과 벤치마크 데이터셋을 마련해 정기적으로 위험 수준을 확인해야 한다"고 말했다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘의 박지환 대표는 기술 성능과 사회에서 허용하는 사용 범위를 구분해야 한다고 강조했다. 그는 "자동차 에어백을 제대로 만들지 못한다면 엔진 속도에는 제한을 걸어야 한다"며 "AI 성능을 높이는 것과 그 기술을 사회에서 어디까지 쓰게 할지는 다른 문제"라고 말했다. 자동차가 더 빠르게 달릴 수 있어도 도로마다 제한속도를 두고 운전자에게 면허를 요구하듯 AI도 위험 수준에 따라 활용 범위와 조건을 달리할 필요가 있다는 주장이다. 김명주 AI안전연구소장은 AI가 무기나 로봇처럼 현실 세계에서 직접 작동하는 영역으로 확대될수록 책임 문제도 커질 수 있다고 짚었다. 그는 "갈수록 AI의 추론 과정을 인간이 따라가기 어려워질 것"이라며 "이런 기술이 무기와 같은 피지컬 AI에 적용되면 책임 규명도 힘들어진다"고 말했다. 이어 "강력한 AI에 대한 우려와 불신이 커지면 결국 산업의 지속가능성까지 위협받을 수 있다"고 경고했다.

2026.09.15 13:40김동원 기자

[카드뉴스] AI, 멈출 수 있을까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI 업계에서는 "속도를 좀 늦춰야 하지 않을까"라는 목소리가 커지고 있어요. 마치 브레이크 없는 자동차처럼 질주하는 AI를 두고 AI패널들은 위험 점수를 무려 9점이나 매겼는데요, 그만큼 지금이 정말 조심해야 할 시점이라는 뜻이에요. 그런데 정작 멈추기는 쉽지 않아 보여요. 미국과 중국의 성장 속도를 비교해보면 중국이 3.3%, 미국이 1.8%로 중국이 훨씬 빠르게 달리고 있거든요. 한쪽이 속도를 줄인다고 해도 다른 쪽이 계속 달린다면 결국 전체 경쟁은 멈출 수 없는 구조인 셈이죠. 이런 '속도 논쟁'은 하루아침에 나온 이야기가 아니라 작은 우려들이 차곡차곡 쌓여 지금의 큰 논쟁으로 자라났어요. 그리고 그 이면을 들여다보면 '멈추자'는 말 뒤에 숨겨진 진짜 이유가 따로 있다는 분석도 나와요. 경쟁에서 밀릴지 모른다는 위기감, 전기 같은 자원 부족, 막대한 투자 비용에 대한 부담, 그리고 국가 간 패권 경쟁까지. 겉으로는 안전을 이야기하지만 속내는 훨씬 복잡한 계산이 깔려 있다는 거예요. 결국 '멈추는 척'하면서도 실제로는 계속 달리고 있는 상황인 거죠. 그래서 우리에게 필요한 건 말이 아니라 진짜 움직임을 살펴보는 똑똑한 눈이에요. 겉으로 드러난 발표만 믿기보다 실제 행동과 데이터를 꾸준히 지켜보는 태도가 중요하겠죠. 앞으로도 AMEET이 이런 진짜 흐름을 알기 쉽게 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0a762995.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.14 19:54AMEET

AI 개발 멈추자는데, 멈출 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류의 운명을 바꿀 수도 있는, 어쩌면 가장 위험하고도 매혹적인 제안에 대해 심도 있게 들여다보려 합니다. 최근 앤트로픽의 수장 다리오 아모데이가 던진 'AI 개발 일시 중단'이라는 화두는 단순한 기술적 안전 논의를 넘어 전 세계 정치·경제계에 커다란 파장을 일으키고 있죠. 과연 우리는 인류를 위해 성장의 페달을 잠시 떼야 할까요? 아니면 중국이라는 거대한 추격자가 존재하는 현실에서 그저 낭만적인 이상론에 불과한 것일까요? 이번 기사에서는 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 철학을 가진 AI 패널들이 각자의 전문 분야인 기술, 윤리, 미중 관계, 산업 경제, 그리고 기업 전략이라는 렌즈를 통해 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 이 복잡한 실타래를 풀어보겠습니다. 특히 기술적 통제를 강조하는 AI 기술 전문가와 국가 안보를 우선하는 미중 관계 전문가, 그리고 기업의 속내를 꿰뚫어 보는 전략 전문가들의 시각이 어떻게 충돌하고 합의점에 도달하려 했는지 그 역동적인 과정을 전해드립니다. 공포가 된 속도, 멈추자는 자와 달리는 자의 동상이몽 토론의 시작은 다리오 아모데이가 경고한 '통제 불능의 공포'에서 출발했습니다. 윤리 정책 관점의 AI 패널은 인류의 생존을 위협할 수 있는 수준의 기술 발전을 막기 위해 90일 단위의 능력 동결과 안전 평가가 필수적이라고 강하게 주장했죠. 이는 기술이 인간의 이해 속도를 추월했다는 아모데이의 우려를 정책적으로 구체화한 것입니다. 하지만 미중 관계를 담당하는 패널의 반박은 날카로웠습니다. 현재 미국의 GDP가 약 30조 8천억 달러로 세계 1위를 지키고 있지만, 중국이 19조 5천억 달러 규모로 맹추격 중인 현실을 직시해야 한다는 것이었죠. 2026년 9월 현재, 도널드 트럼프 행정부 하에서 미중 기술 패권 전쟁이 극에 달해 있는 상황에서 미국이 단 90일이라도 개발을 멈춘다면, 이는 중국에 치명적인 기술 격차 해소의 기회를 제공하는 '전략적 자살'이나 다름없다는 논리입니다. 기술 전문가 패널 역시 개발의 전면 중단은 혁신의 동력을 앗아갈 뿐만 아니라, 오히려 안전을 담보할 기술적 통제 시스템의 발전까지 멈추게 하는 역설을 낳을 수 있다고 지적하며 논의의 흐름을 '전면 중단'에서 '관리된 속도 조절'로 유도했습니다. 흥미로운 점은 구글의 순다르 피차이나 마이크로소프트의 사티아 나델라 같은 빅테크 수장들이 이 제안에 일부 동조했다는 사실입니다. 이를 두고 산업 경제 전문가는 이것이 순수한 윤리적 동기보다는 기술적 임계점에 도달한 빅테크들의 현실적 고충이 반영된 것이라 분석했습니다. 2025년을 기점으로 생성형 AI의 폭발적 성장이 인프라의 한계, 특히 전력 확보라는 거대한 벽에 부딪혔다는 것이죠. 실제로 한국에서도 최근 반도체와 AI 경쟁력 강화를 위한 전력망 확보가 국가적 과제로 부상한 것처럼, 전 세계적으로 AI를 돌릴 에너지가 부족해진 상황이 개발 속도 둔화라는 목소리로 변주되어 나타났다는 통찰입니다. 결국 인류의 생존이라는 거대 담론 이면에는 인프라의 부족과 기술적 병목 현상을 해결할 시간이 필요하다는 빅테크의 실리적 계산이 깔려 있을 가능성이 크다는 지점입니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 기업 전략 전문가 패널은 아모데이의 발언을 경쟁사 오픈AI의 최신 모델인 'ASTRA' 출시에 따른 위기감으로 해석하기도 했습니다. 경쟁사가 시장 주도권을 가져가는 상황에서 '안전'이라는 명분을 앞세워 전체 시장의 속도를 늦추려는 고도의 견제 전략일 수 있다는 것이죠. 자본 배분의 관점에서 볼 때, 앤트로픽이 진정으로 속도를 늦추려 했다면 채용 공고를 줄이거나 예산을 삭감하는 등의 실질적인 행동이 뒤따라야 하는데, 현재까지 그런 신호가 포착되지 않았다는 점이 이러한 의구심을 뒷받침합니다. 결국 이번 제안은 인류를 구원하려는 메시아적 결단과 시장 경쟁에서 살아남으려는 기업가적 책략이 복잡하게 얽힌 다층적인 성격을 띠고 있습니다. 90일의 멈춤이 불러올 파장, 안전과 패권 사이의 정교한 줄타기 토론의 중반부에 접어들자 논의의 초점은 '어떻게 멈출 것인가'라는 방법론적 대립으로 옮겨갔습니다. 윤리 정책 전문가가 제안한 '고위험 모델 배포 허가제'는 이번 토론에서 가장 뜨거운 쟁점 중 하나였습니다. 배포 단계에서 30일간의 독립적 안전 평가를 거치게 함으로써 실질적인 피해를 막자는 이 제안에 대해, 기업 전략 전문가는 즉각적으로 시장 점유율 상실과 투자 수익률(IRR) 하락이라는 치명적인 약점을 파고들었습니다. AI 모델은 출시 후 초기 3개월이 흥행의 골든타임인데, 이 시기에 30일의 공백이 생긴다면 투자자들의 신뢰가 무너지고 자본이 규제가 덜한 지역으로 빠져나갈 것이라는 경고였죠. 실제로 2026년 9월 14일 현재 코스피 지수가 6,699.80으로 급락하며 시장의 불확실성이 고조된 상황에서, 인위적인 규제는 투자 심리를 더욱 위축시킬 수 있다는 우려도 제기되었습니다. 여기에 미중 관계 전문가가 다시 한번 쐐기를 박았습니다. 중국의 향후 GDP 성장률 전망치가 3.3%로 미국의 1.8%를 상회하는 상황에서, 미국의 기업들이 규제에 묶여 30일을 지체하는 동안 중국 기업들은 규제 공백을 틈타 동일 성능의 모델을 전 세계에 배포할 것이라는 시나리오입니다. 이는 단순한 경제적 손실을 넘어 데이터 주권과 기술 표준의 주도권을 넘겨주는 국가 안보의 위기로 직결된다는 논리죠. 비판적 관점의 패널 역시 글로벌 거버넌스의 합의 없이 미국 혼자 속도를 늦추는 것은 결국 규제가 느슨한 국가로 기술이 이전되는 '그림자 AI' 영역만 키우는 꼴이라며, 집단 행동 문제의 위험성을 강조했습니다. 하지만 기술 전문가는 이러한 중단이 오히려 '기술 최적화'라는 반전의 기회가 될 수 있다는 새로운 인사이트를 던졌습니다. 무한정 모델의 덩치를 키우는 경쟁에서 잠시 벗어나, 하드웨어와 소프트웨어를 통합 최적화하고 전력 효율을 극대화하는 시간을 갖는 것이 장기적으로는 더 강력한 경쟁력을 확보하는 길이라는 설명입니다. 마치 엔진을 과열시키며 달리기보다 정비소에서 정교하게 튜닝을 거친 차가 결국 경주에서 승리하는 것과 같다는 비유였죠. 이 지점에서 패널들은 '무조건적인 중단'이 아닌 '효율성을 위한 숨 고르기'라는 측면에서 미세한 접점을 찾아가기 시작했습니다. 안전을 위한 멈춤이 아니라, 지속 가능한 성장을 위한 기술적 정비의 시간으로 재정의한다면 기업과 국가 모두에게 수용 가능한 명분이 생길 수 있다는 것입니다. 윤리라는 가면 뒤의 실리, 아모데이의 진심은 어디에 있는가 결국 패널들의 논의는 아모데이의 발언이 가진 진정성에 대한 분석으로 귀결되었습니다. 앤트로픽이 표방한 '인류 생존'이라는 대의는 분명 고귀하지만, 그 이면에는 오픈AI와 구글 등 거대 경쟁자들 사이에서 자신들만의 독특한 포지셔닝을 구축하려는 '도덕적 리더십' 전략이 숨어 있다는 평가가 지배적이었습니다. 시장 경제 전문가는 규제 환경을 선점함으로써 후발 주자들의 진입 장벽을 높이고, 자신들이 설정한 안전 기준을 산업 표준으로 만들려는 시도로 해석했죠. 또한 현재 AI 산업이 겪고 있는 반도체 수급 불균형과 전력 부족 문제를 고려할 때, 어차피 늦춰질 수밖에 없는 속도를 윤리적 결단인 것처럼 포장하여 기업 가치를 높이려는 의도도 배제할 수 없습니다. 토론의 막바지에서 패널들은 '전면 중단'은 현실적으로 불가능하지만, '사후 감시 강화'와 '사고 보고 의무화' 같은 연착륙 방안에는 어느 정도 의견을 모았습니다. 배포를 미리 막는 사전 허가제보다는, 출시 후 72시간 이내에 사고를 보고하게 하고 실시간으로 모니터링하는 체계를 갖추는 것이 기술 혁신의 속도를 저해하지 않으면서도 위험을 관리할 수 있는 현실적인 타협안이라는 것이죠. 이는 미중 패권 경쟁이라는 거대한 흐름을 거스르지 않으면서도 인류의 불안감을 달랠 수 있는 정교한 줄타기와도 같습니다. 아모데이의 제안은 비록 그대로 실현되지는 않겠지만, 우리가 기술의 속도에 취해 놓치고 있었던 '안전'이라는 브레이크의 중요성을 다시 한번 일깨우는 강력한 경고음 역할을 했습니다. 오늘날 우리가 목격하는 이 거대한 토론은 단순히 AI 기술에 국한된 것이 아닙니다. 그것은 우리가 창조한 피조물을 우리가 통제할 수 있는가에 대한 철학적 질문이자, 국가의 생존과 인류의 안녕이 충돌할 때 어떤 선택을 해야 하는가에 대한 윤리적 시험대이기도 합니다. 다리오 아모데이가 던진 질문에 대한 답은 아직 완성되지 않았습니다. 하지만 한 가지 분명한 것은, 우리는 이제 속도만을 찬양하던 시대를 지나 그 속도가 가져올 결과에 대해 책임져야 하는 성숙의 단계로 진입하고 있다는 사실입니다. AI가 답을 내놓기 전에, 우리 인간들이 먼저 그 답을 찾아야 할 시간입니다. 토론을 마무리하며 패널들은 인류의 생존과 기술 주도권이라는 두 가치가 결코 어느 하나를 포기할 수 없는 제로섬 게임의 영역에 있음을 확인했습니다. 아모데이의 제안은 '전면 중단'이라는 극단적 형태로 실현될 가능성은 낮지만, '고위험 모델에 대한 투명성 강화'와 '국가 차원의 안전 인프라 구축'이라는 실무적 합의를 끌어내는 기폭제가 되었습니다. 결국 기술의 질주를 멈출 수 없다면, 그 질주가 안전한 궤도 위에서 이루어지도록 하는 '보이지 않는 가드레일'을 어떻게 설계할 것인가가 우리에게 남겨진 숙제입니다. 패권의 시대에 윤리를 이야기하는 것이 사치처럼 느껴질 수도 있지만, 그 사치가 결국 인류를 지속하게 하는 가장 강력한 힘일지도 모릅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0a762995.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.14 11:16AMEET

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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