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한국, 스탠퍼드 AI 인덱스 '주목할 AI' 3위…하정우 AI수석 "새 정부 성과"

대한민국 정부와 민간이 추진해 온 인공지능(AI) 전략이 글로벌 AI 생태계에서 인정 받았다. 14일 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석은 지난 13일 공개된 '스탠퍼드 AI 인덱스 2026' 보고서가 한국을 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 단독 3위에 올렸다는 소식을 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 공개했다. 미국(50개)과 중국(30개)에 이어 한국은 5개를 기록하며 프랑스·영국·캐나다·홍콩(각 1개)을 앞섰다. 보고서 세부 지표에서도 국내 상승세는 뚜렷한 것으로 집계됐다. 한국은 AI 채택률 증가율 1위, 1인당 특허 수 1위, 메모리 반도체 경쟁력 1~2위, 산업용 로봇 4위 등 주요 산업 기반에서 상위권을 유지했다. 한국은 AI 정책 측면에서도 빠른 속도를 보인 것으로 나타났다. G20 국가 중 AI 관련 입법 속도 2위, 혁신 우선주의 순위 2위를 기록하며 제도 정비와 실행력 모두 경쟁력을 보였다는 평가다. 하 수석은 "이번 성과는 새 정부 출범 후 약 8개월간 민관 협력으로 축적된 결과"라며 "AI G3를 향한 여정은 순항 중"이라고 강조했다. 같은 날 하 수석은 AI 스타트업 대표를 만나 생태계 현장 목소리를 공유하는 자리에도 참석해 눈길을 끌었다. 김성훈 업스테이지 대표를 비롯한 김진우 라이너 대표, 임정환 모티프 대표, 안재만 베슬 대표 등이 함께했다. 김성훈 대표는 "이 자리에서는 AI 3강 도약을 위한 비전과 함께 스타트업이 직면한 현실적 어려움이 집중적으로 공유됐다"며 "참석자들은 인재 확보, 인프라 비용, 시장 진입 장벽 등 현장의 문제를 두고 공감대를 형성했다"고 페이스북을 통해 밝혔다. 또 그는 "우리는 점심을 거른 채 저녁을 맞이할 정도로 바쁜 일정 속에서도 논의에 집중했다"며 "일부 대표는 이날 저녁이 첫 식사일 정도"였다고 말했다. 이어 "치열하게 사업을 이어가는 스타트업 대표들에게 이번 하 수석 만남은 큰 힘이 되는 자리였다"고 덧붙였다.

2026.04.14 09:53김미정 기자

'1984'도 금서?…영국 학교, AI가 고른 도서 200권 철거 논란

영국의 한 중학교 도서관에서 인공지능(AI)이 '부적절하다'고 분류한 200여 권의 책이 서가에서 철거되는 일이 벌어졌다. 철거 대상에는 조지 오웰의 소설 '1984', 미셸 오바마의 회고록 '비커밍', 스테프니 메이어의 '트와일라잇'은 물론, '체인소 맨'·'귀멸의 칼날'·'주술회전'·'원펀맨' 등 일본 인기 만화까지 포함된 것으로 전해졌다. 관련 논란은 영국 표현의 자유 단체 인덱스 온 센서십(Index on Censorship)과 현지 매체 LBC 보도 등을 통해 알려졌다. 사건은 2025년 영국 그레이터맨체스터 지역의 한 중학교에서 시작됐다. 학교 도서관 사서로 일하던 '에밀리'(가명)는 작가 로라 베이츠의 논픽션 '여성을 미워하는 남자들(Men Who Hate Women)'을 추천 도서 목록에 올렸다. 이 책은 여성혐오적 온라인 문화 등을 다룬 작품이다. 그러나 학교 측은 해당 책이 학생들에게 부정적 영향을 줄 수 있다며 서가에서 빼라고 지시했다. 에밀리는 지시에 따라 책을 학생 접근이 제한된 직원용 공간으로 옮겼다. 문제는 여기서 그치지 않았다. 학교는 에밀리를 상대로 추가 조사를 진행했고, 인사 담당자와 아동보호 책임자 면담까지 이뤄졌다. 에밀리는 일부 책에 불편하거나 논쟁적인 내용이 포함될 수는 있지만, 학생들이 다양한 주제와 관점을 접할 기회 역시 중요하다고 주장한 것으로 전해졌다. 이튿날 출근한 에밀리는 도서관에서 일부 만화와 그래픽노블이 사라진 사실을 알게 됐다. 학교 측은 '일시적인 안전 조치'라며 도서관 폐쇄까지 결정했다. 에밀리는 이 조치가 매일 도서관을 찾던 성소수자 학생이나 신경발달장애 학생들에게 사실상 '안전한 공간'을 빼앗는 결과를 낳았다고 비판했다. 이후 학교는 에밀리에게 장서를 전수 점검해 '부적절한 책'을 골라내라고 지시했다. 학교가 제시한 기준은 ▲어린이용으로 쓰이지 않은 책 ▲어린이에게 불쾌감을 줄 수 있는 주제를 담은 책 ▲기타 부적절하거나 아동 보호상 위험이 될 수 있는 책 등이었지만, 구체적이고 명확한 세부 기준은 없었던 것으로 알려졌다. 에밀리는 지시에 따라 철거 대상 도서를 선별했지만, 학교 측은 오히려 “도서관에 부적절한 책을 들여왔다”며 그를 문제 삼았다. 결국 아동보호상 우려가 있다는 이유로 지방자치단체에까지 통보가 이뤄졌고, 충격을 받은 에밀리는 스트레스로 병가를 냈다. 이후 그는 영국 학교도서관협회(SLA), 도서관정보전문가협회(CILIP), 학교도서관그룹(SLG) 등에 도움을 요청했다. SLG 측은 에밀리의 주장이 충분한 근거를 갖고 있으며, 학교가 사실상 그의 경력을 훼손했다고 지적했다. 실제로 에밀리는 결국 학교를 떠났고, 아동보호 관련 문제 제기에 대한 심사가 진행되면서 학교 사서로서의 커리어도 중단된 것으로 전해졌다. 논란은 학교가 뒤늦게 에밀리와 공유한 '부적절 도서 목록'에서 더 커졌다. 스프레드시트 형태로 정리된 목록에는 약 200권이 올라 있었고, 이 목록 작성과 분류 과정에 AI가 활용된 것으로 확인됐다. 인덱스 온 센서십의 질의에 대해 학교 측은 AI가 목록 생성에 사용된 사실을 인정하면서도, 분류는 대체로 정확하다고 주장했다. AI가 '부적절'하다고 판단한 책들 가운데는 조지 오웰의 '1984', 미셸 오바마의 '마이 스토리'(Becoming), 청소년 독자층이 두터운 '트와일라잇', 그리고 LGBTQ+ 청소년을 위한 안내서 'Queerly Autistic: The Ultimate Guide For LGBTQIA+ Teens On The Spectrum' 등이 포함됐다. 일본 만화도 대거 목록에 올랐다. '체인소 맨', '귀멸의 칼날', '주술회전', '원펀맨', '흑집사', '데스노트', '페어리 테일' 등이 대표적이다. 이에 대해 CILIP 측은 일부 학교 관리자들이 훈련받은 전문 사서가 아닌 AI에 의존해 도서를 분류하고 있다는 점에 우려를 표했다. 또 모든 아동은 유엔 아동권리협약에 따라 연령에 맞는 정보에 접근할 권리가 있다며, 이번 사례가 향후 학교 현장에서 위험한 선례가 될 수 있다고 지적했다. 인덱스 온 센서십은 "대규모 도서 철거와 검열 압박이 최근 미국에서 보수 성향 로비 단체들의 조직적 움직임과 맞물려 자주 나타나고 있다"고 짚었다. 이어 "이번 사건 역시 독서와 사상의 자유에 대한 압박으로 볼 수 있다"면서 "원래 학생 보호를 위해 존재하는 장치가 오히려 학교 사서를 위협하고 표적으로 삼는 방식으로 악용될 수 있음을 보여준 사례"라고 비판했다.

2026.03.29 10:58백봉삼 기자

엔비디아, 오라클과 AI 데이터 '속도 혁신'…벡터 검색 기술 공개

엔비디아가 오라클과 협력해 기업 데이터 처리와 벡터 검색 성능을 대폭 끌어올리는 기술을 공개하며 인공지능(AI) 데이터 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 가속 기술을 통해 방대한 비정형 데이터 처리 속도를 획기적으로 개선하고 실제 산업 현장 적용을 확대한다는 목표다. 엔비디아는 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 오라클과 협력 중인 GPU 가속 벡터 인덱스 구축 기술을 19일 발표했다. 이번 협력은 오라클의 '프라이빗 AI 서비스 컨테이너'와 'AI 데이터베이스 26ai'에 엔비디아 GPU 및 오픈소스 라이브러리 'cuVS'를 결합한 것이 핵심이다. 기존 중앙처리장치(CPU) 기반으로 처리되던 벡터 검색과 인덱스 생성 작업을 GPU로 오프로드해 처리 속도를 크게 높이는 방식이다. 기업들은 멀티모달·비정형 데이터가 급증하면서 대규모 데이터셋을 빠르게 검색하고 활용하는 데 어려움을 겪어왔다. 특히 벡터 인덱스 구축 과정은 시간이 오래 걸려 AI 서비스 확장에 걸림돌로 작용해왔다. 엔비디아와 오라클은 이번 기술을 통해 인덱스 생성 시간을 대폭 단축하고 AI 활용 효율을 높일 수 있도록 지원할 방침이다. 실제 적용 사례도 공개됐다. 엔비디아에 따르면 AI 헬스케어 기업 소피아는 약 3테라바이트(TB) 규모, 5억 개 이상의 벡터로 구성된 의료 데이터셋을 활용 중이다. 기존에는 인덱스 구축에 며칠이 소요됐지만, GPU 가속 기반 환경을 통해 해당 작업을 획기적으로 단축했다. 또 다른 헬스테크 기업 바이오피는 엔비디아 GPU가 탑재된 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 활용해 감염 질환 분석과 치료법 추천을 수행하고 있다. AI 기반 벡터 검색과 데이터베이스를 결합해 지연 시간을 줄이고 비용 효율적인 데이터 처리 환경을 구축했다. 엔비디아는 GPU 기반 벡터 검색 기술이 의료·바이오 분야뿐 아니라 다양한 산업에서 AI 분석 정확도와 처리 속도를 동시에 높이는 핵심 인프라라고 강조했다. 특히 실시간 데이터 처리와 대규모 AI 학습·추론 환경에서 중요성이 더욱 커지고 있다는 설명이다. 엔비디아는 "GPU 가속 벡터 인덱스 기술을 통해 기업들이 방대한 비정형 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있다"며 "오라클과의 협력을 바탕으로 실제 산업 현장에서 AI 데이터 처리 성능과 확장성을 지속적으로 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.19 14:10한정호 기자

HS효성인포, 히타치 밴타라·인덱스 엔진스와 AI 기반 사이버 복원력 강화

HS효성인포메이션시스템(대표 양정규)이 인공지능(AI) 기반 사이버 복원력 강화 솔루션을 선보이며, 기업 데이터 보호와 비즈니스 연속성 확보를 지원한다. HS효성인포메이션시스템은 히타치 밴타라가 인덱스 엔진스와 협력해 AI 기반 사이버 복원력 강화를 위한 통합 솔루션을 출시했다고 12일 밝혔다. 이번 협력으로 인덱스 엔진스의 AI 기반 데이터 무결성 분석 솔루션 '사이버센스(CyberSense)'가 히타치 밴타라의 엔터프라이즈급 하이브리드 클라우드 인프라 'VSP 원 블록(VSP One Block)'과 결합됐다. 이를 통해 사이버 공격 발생 시 '변경 불가 스냅샷(Safe Snap)'을 활용해 최신 클린 데이터를 신속히 복구하고 비즈니스 연속성을 보장할 수 있다. 양사가 공동으로 제공하는 이번 통합 솔루션은 AI 기반 랜섬웨어 탐지, 데이터 불변성, 클린 데이터 복구 보증 기능을 결합한 업계 유일 기술로 평가된다. 서비스수준협약(SLA) 기준 99.99%의 탐지율을 보장하며 다른 복구 솔루션 대비 최대 2배 빠른 복구 속도를 제공한다. 또한 AI가 검증한 불변 스냅샷을 기반으로 수 초 내 복구가 가능해 재감염과 다운타임 위험을 최소화한다. 엔터프라이즈 스트레티지 그룹(ESG)는 이번 통합 솔루션의 99.99% 랜섬웨어 탐지율을 검증했다. 이를 통해 금융, 의료, 공공 등 규제가 엄격한 산업군에서도 안정적인 데이터 무결성과 복원 역량을 확보할 수 있다. 특히 미국 국립표준기술연구소(NIST) 사이버보안 프레임워크가 정의한 식별, 보호, 탐지, 대응, 복구의 전 단계를 지원해 완전한 사이버 복원 전략을 구현한다. 히타치 밴타라는 사이버센스의 AI 보안 역량을 VSP 원에 통합해 복원력과 자동화 기능을 한층 강화할 계획이다. 인덱스 엔진스 역시 히타치 밴타라의 글로벌 고객 네트워크를 기반으로 약 1천500억 달러 규모의 글로벌 사이버보안 시장 진출을 확대할 전망이다. 양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 "사이버 공격이 점점 지능화되는 상황에서 데이터 복원력은 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "이번 협력을 통해 국내 기업들이 한층 강화된 사이버 복원 전략을 수립하고 안전하고 지속 가능한 데이터 인프라를 구축할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2025.11.12 18:19남혁우 기자

AI 시대 엇갈린 프로그래밍 인기, 파이썬 뜨고 SQL 내려간다

인공지능(AI)의 부상과 함께 프로그래밍 언어의 인기 순위도 변화하고 있다. AI 시대에 최적화된 파이썬은 독보적인 상승세를 보이고 있는 반면 오랜 기간 데이터베이스 언어의 표준으로 군림해온 SQL은 하락세를 면치 못하고 있다. 18일 소스코드 품질 평가 기업 티오베(TIOBE)는 프로그래밍 언어 인기 지수인 6월 티오베 인덱스(TIOBE Index)를 발표했다. 이번 발표에 따르면 파이썬은 25.87%를 기록하며 1위를 유지했다. 특히 10.68%을 기록한 2위 C++와의 격차가 15% 이상 벌어졌다. 티오베 인덱스 집계 역사상 가장 큰 차이다. 파이썬은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리를 바탕으로 웹 개발, 자동화, 통계 분석은 물론 최근 각광받는 생성형 AI, 머신러닝, 딥러닝 분야까지 폭넓게 활용되고 있다. 실제로 오픈AI의 GPT, 구글의 텐서플로, 메타의 파이토치 등 주요 AI 프레임워크들이 파이썬을 인터페이스 언어로 채택하고 있어 AI 개발에서는 사실상 필수 언어로 자리잡고 있다. 반면 SQL은 이번 순위에서 12위로 밀려나며 역대 최저 순위를 기록했다. 불과 몇 년 전까지만 해도 상위권을 지켜왔던 SQL의 하락에는 데이터 환경 변화가 큰 영향을 미친 것으로 분석된다. SQL은 고정된 테이블 구조를 기반으로 한 정형 데이터 중심의 환경에서는 강력한 도구로 평가 받았다. 하지만 최근 이미지, 음성, 자연어 등 비정형 데이터의 폭발적인 증가로 인해 NoSQL 기반 시스템이 더 적합해지고 있다. 몽고DB, 레디스, 카산드라 같은 NoSQL 기술은 비정형 데이터를 유연하게 다룰 수 있어 AI 기반 애플리케이션에 널리 채택되고 있다. 이로 인해 SQL의 활용 분야가 축소되며 자연스럽게 순위에서도 밀려난다는 분석이다. 레거시 언어의 부활도 눈에 띈다. 에이다(Ada)는 25위에서 11위, 펄(Perl)은 27위에서 13위로 각각 큰 폭의 상승을 보였으며, R 역시 14위에 올랐다. 포트란과 코볼도 각각 10위, 20위를 기록했다. 이러한 변화는 항공우주, 금융, 제조업 등에서 수십 년간 운영돼 온 기존 시스템의 유지보수 수요와 맞물린 결과로 해석된다. 또한 클라우드 전환 과정에서 레거시 코드를 해석하고 연계할 수 있는 신규 인력에 대한 수요도 증가하고 있다. 한편 챗GPT, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등 AI 기반 개발 도구가 실무에서 점차 비중을 확대하면서 자동화에 종속되지 않는 수작업 기반 언어에 대한 관심도 다시 높아지고 있다는 지적도 제기된다. 폴 얀센 티오베 소프트웨어 CEO는 "SQL은 티오베 인덱스가 시작된 2001년부터 항상 주목받아온 언어였고, 여러 논란 속에서도 높은 인기를 유지해왔다"며 "그러나 비정형 데이터 중심의 AI가 급성장하면서 이제는 AI 친화적인 언어가 인기의 핵심 요소로 작용하고 있다"고 말했다.

2025.06.18 08:43남혁우 기자

[AI는 지금] 美·中 AI 격돌, 기술 격차 사라진다…한국은 '뒷걸음'

미·중 인공지능(AI) 연구개발 경쟁이 매년 더 치열해지는 가운데 고성능 모델 간 성능 격차가 줄어들며 전반적으로 상향 평준화되고 있다. 또 경기침체로 인해 감소세였던 2022~2023년과 달리 지난해 글로벌 AI 투자 수준은 큰 폭으로 증가한 것으로 나타났다. 17일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인덱스 2025 주요내용·시사점' 보고서에 따르면 중국이 전 세계 AI 연구개발 분야 특허 등록의 약 70%를 차지하며 양적·질적으로 1위를 유지했다. 특허는 중국, 영향력은 미국…AI 주도권 경쟁 본격화 2010년 이후 중국의 AI 등록 특허 수가 지속적으로 증가해 2023년 전체 AI 등록 특허의 69.7%를 차지하며 총량에서 압도적 선두에 올랐다. 미국은 2015년 42.8%를 정점으로 지속 감소해 2023년 14.2%를 기록했다. 인구대비 AI 특허 수로는 우리나라가 1위를 차지했다. AI 논문 측면에서도 중국의 약진이 이어졌다. 2023년 기준 중국이 발간한 전 세계 AI 관련 논문은 약 24.2만 건으로 전년 대비 19.7% 증가했다. 중국의 AI 논문 비중은 컴퓨터 과학 분야 논문의 약 42%에 달했다. 미국과 중국 외에는 독일·홍콩·캐나다·한국·UAE·싱가포르·이스라엘이 상위권 그룹에 속했다. 미국은 상위 100위 안에 드는 고인용 AI 논문의 절반 이상을 차지하며 AI 시장에서 실질적인 영향력을 행사했다. 미국은 산업계가, 중국은 대학과 연구소가 중심이 돼 논문을 발표하는 추세다. AI 모델 측면에서는 미국이 지난 10년 동안 비영리 연구 기관 에포크 AI(Epoch.ai)가 선정한 '주목할 만한 AI 모델' 개발을 주도해왔다. 지난해 에포크 AI가 선정한 62개의 주목할 만한 AI 모델 중 미국 소재 기관은 40개, 중국 기관은 15개가 선정됐다. 해당 조사 중 유럽 전체에서 선정된 AI 모델은 3개에 불과했다. 우리나라에서는 LG AI 연구원이 개발한 '엑사원 3.5 32B' 모델이 유일하게 선정됐다. 이번 보고서에서 SPRi는 산업계의 대규모 투자로 AI 모델은 증가하고 성능은 향상된 반면 비용은 급감했다고 설명했다. 주목할 만한 AI 모델의 학습 연산량은 약 5개월마다 2배로 증가했으며 대규모언어모델(LLM) 학습을 위한 데이터셋 규모는 8개월마다 2배 늘어난 것으로 조사됐다. 학습에 필요한 전력도 매년 2배로 증가하고 있는 양상이다. 반면 MMLU 벤치마크 기준 모델 쿼리 비용과 LLM 추론 비용은 급감한 것으로 조사됐다. 쿼리 비용 백만 토큰당 20달러에서 지난해 0.07달러로, 구글 '제미나이-1.5-플래시-8B' 모델 기준 18개월 만에 280배 이상 하락했다. 또 LLM 추론 가격도 작업에 따라 연간 9배에서 900배까지 하락한 것으로 나타났다. AI 모델 격차 좁혀진다…중국 AI 성능, 미국 턱밑 추격 AI 기술 성능은 매년 급격하게 향상돼 상위 모델 간 성능 격차가 좁혀지며 상향 평준화되는 추세다. SPRi는 "급속도로 발전하는 AI 성능 측정을 위해 AI 연구자들이 보다 까다로운 MMMU·GPQA·SWE·HLE 등 신규 벤치마크를 도입했으나, 불과 1년 만에 벤치마크 점수가 최대 71.7% 까지 향상됐다"고 설명했다. 특히 그간 미국의 주요 모델이 중국의 모델을 성능면에서 크게 능가해 왔으나, 최근엔 그 격차가 좁혀지고 있는 상황이다. 구체적으로 미·중 간 AI 모델의 성능차이는 MMLU 벤치마크 기준 2023년 말 최대 17.5%p 차이났지만, 지난해 말에는 이 격차가 최대 0.3%p까지 좁혀졌다. 아울러 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델 간의 성능 격차도 빠르게 좁혀지고 있는 것으로 조사됐다. 지난해 1월 챗봇 아레나 순위표에서 상위 폐쇄형 모델 성능이 상위 개방형 모델보다 8% 앞섰으나, 불과 1개월 만에 이 격차가 1.7%로 좁혀진 것이다. 이와 관련해 SPRi는 AI 모델의 추론 성능이 향상된 반면 기술적 한계도 명확하다고 지적했다. SPRi는 "반복적으로 결과를 추론하도록 설계된 오픈AI의 o1·o3는 추론 성능이 비약적으로 상승했으나 많은 비용이 소모된다"며 "o1 모델은 국제 수학 올림피아드 예선 시험에서 74.4% 점수를 기록해 9.3%를 기록한 GPT-4o에 비해 성능이 크게 향상됐으나, 비용은 6배 더 들고 속도는 30배 더 느리다"고 밝혔다. 이어 "연쇄 추론과 같은 메커니즘이 추가되면서 LLM의 성능이 향상됐지만, 산술·계획·논리적 추론을 복합한 정확한 해법 찾기 문제는 여전히 취약한 모습을 보인다"며 "고위험 또는 신뢰성을 요하는 시스템 적용에는 한계가 있다"고 덧붙였다. 이 외에도 AI 에이전트의 복잡한 작업을 평가하는 벤치마크 측정 결과, 작업에 투자하는 시간이 증가하면 아직은 인간의 작업 역량에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 2시간 정도의 짧은 시간이 주어진 환경에서는 AI 에이전트가 인간 전문가보다 4배 높은 성능을 보이지만, 32시간 정도에 달하는 긴 작업 환경에서는 AI가 인간의 절반 수준의 성능을 기록했다. 전 세계 AI 투자 급증 속…한국은 인재 유출·투자 하락 '이중고' 지난해 글로벌 AI 투자는 2021년 이후 처음으로 성장세를 보였다. 지난해 글로벌 민간 AI 투자는 1천508억 달러로 전년 대비 44.5% 증가했다. 지역별로 살펴보면 미국이 1천091억 달러에 달하는 AI 투자를 하며 1위에 올랐다. 이는 93억 달러를 투자한 중국 대비 11.7배, 45억을 투자한 영국 대비 24.1배 차이로 압도적인 기록이다. 우리나라의 투자 규모 순위는 스웨덴과 캐나다 등에 이어 세계 11위로, 전년 대비 규모와 순위 모두 하락했다. 다만 신규로 투자받은 기업 수는 매년 증가하는 추세다. AI 인재 집중도가 가장 높은 국가는 이스라엘과 싱가포르가 꼽혔으며 우리나라는 10위 수준에 위치했다. AI 인재 유입이 활발했던 국가로는 룩셈부르크·키프로스·UAE가 이름을 올렸다. 반대로 인재 유출은 이스라엘·인도·헝가리 등의 국가에서 주로 일어났다. 우리나라의 지난해 인재 이동 지수는 -0.36을 기록하며 전년도에 이어 인재 유출 국가로 분류됐다. AI 투자뿐만 아니라 전 세계 AI 도입률도 크게 늘어났다. 지난해 전 세계 기업 조직의 78%가 한 가지 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입해 사용하기 시작했으며 이는 전년의 55% 대비 증가한 기록이다. 나아가 생성형 AI를 도입한 기업의 비율은 71%로 1년 만에 33%에서 두 배 이상 증가했다. 이같이 확산되는 AI의 잠재적 위험도 부각됨에 따라 '책임 있는 AI' 시스템의 개발과 개선 노력이 전 세계적으로 증대되고 있으나 여전히 다수의 해결과제가 남아 있다. SPRi는 "주요 AI 모델 개발사들 사이에서 표준화된 책임 있는 AI 평가는 여전히 부족하며 명시적으로 편향성을 제거한 모델들도 한계성을 내포한다"며 "이에 지난해 주요 EU와 UN 등 국제기구를 중심으로 투명성·신뢰성 등에 초점을 맞춘 프레임워크를 발표하며 AI 거버넌스 협력을 강화하고 있다"고 설명했다.

2025.04.17 15:20한정호 기자