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'AI 학습'통합검색 결과 입니다. (45건)

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'알파고 쇼크' 10년…이세돌, AI와 다시 맞붙는다

기술과 인간 대결로 전 세계를 놀라게 했던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 인공지능(AI) 앞에 선다. AI 에이전트로 바둑 모델을 직접 구축하고 대결까지 추진할 방침이다. 이세돌 9단은 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 AI 스타트업 인핸스가 주최하는 행사에 참여한다. 이번 시연에서 이세돌 9단은 인핸스 솔루션으로 음성 명령을 통해 바둑 모델을 직접 설계·실행한다. 모델 실력 수준을 설정하거나 대국 흐름을 실시간으로 구성하는 방식으로 바둑 AI를 구동할 방침이다. 10년 전 이세돌 9단과 알파고 대결을 앞두고 다수 전문가들은 이세돌 9단 승리를 예상했다. 바둑 경우의 수가 약 10의 170승에 이르는 만큼 컴퓨터가 이를 모두 계산하기 어렵다고 봤기 때문이다. 그러나 알파고는 정책망과 가치망을 결합한 알고리즘으로 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 4대 1 승리를 거두며 AI 기술 가능성을 입증했다. 이세돌 9단은 2019년 현역 은퇴를 선언했으며, 알파고를 비롯한 AI 기술은 빠르게 발전했다. 이후 구글 딥마인드는 트랜스포머 논문으로 멀티모달 AI 생태계 확장을 시작했다. 이후 2022년 시각 언어 모델 '플라밍고'를 공개했다. 이 모델은 이미지 정보를 이해하고 이를 언어로 설명하는 기능을 갖췄다. 같은 해 나온 모델 '가토'는 단일 AI로 텍스트 작성과 게임 수행, 로봇 팔 제어 등 600개 넘는 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 알파고 낳은 구글 딥마인드, 멀티모달 시대 열다 구글 딥마인드는 알파고를 넘어 AI 연구를 한층 더 확장했다. 특히 구글 브레인과 딥마인드를 구글 딥마인드에 통합해 멀티모달 개발에 속도를 냈다. 우선 2023년 '제미나이 1.0'가 출시됐다. 당시 초기 버전부터 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 학습한 '네이티브 멀티모달' 모델로 평가받았다. 이후 구글 딥마인드는 더 나아가 '프로젝트 아스트라'에 착수해 실시간 멀티모달 비서 시대를 열겠다는 포부를 밝혔다. 사용자가 스마트폰 카메라로 주변을 비추면 AI 비서가 사물을 실시간 식별해 원하는 물건을 찾아주는 기술을 만드는 것이 핵심이었다. 또 고해상도 비디오 생성 모델인 '베오'와 음작 제작 모델인 '리리아'를 통해 멀티모달 기술로 창작 생태계 영역을 넓히기도 했다. 구글 딥마인드는 '제미나이 3.1' 시리즈 중심으로 AI 생태계를 주도한다는 평을 받고 있다. 지난 3일 속도·비용 효율을 개선한 '제미나이 3.1 플래시 라이트'를 공개하며 모델 라인업을 확장했다. 최상위 모델 '제미나이 3.1 프로'는 복잡한 논리 추론과 심층 코딩 작업에 최적화된 모델로 평가된다. 또 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기능을 강화한 것이 특징이다. 시각 콘텐츠 생성에 특화된 모델도 등장했다. '제미나이 3.1 플래시' 기반으로 한 '나노 바나나 2'는 이미지와 시각 콘텐츠를 빠르게 생성하는 모델로 실시간에 가까운 제작 속도를 목표로 한다. '제미나이 3 딥 싱크' 모델은 과학 연구나 고난도 엔지니어링 문제 해결을 겨냥한 모델이다. 복잡한 사고 과정을 확장해 AI의 논리적 추론 능력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 최근 가장 주목받는 제미나이 모델 변화는 '싱킹 레벨(Thinking Levels)' 기능이다. 사용자가 AI 추론 깊이를 직접 조절해 간단한 질문부터 복잡한 전략 수립까지 필요한 연산 수준을 선택할 수 있도록 설계됐다. AI 모델, 세상 밖 나와...피지컬AI 개발 '시동' 구글 딥마인드가 2016년 알파고를 앞세워 AI 가능성을 제시했다면 현재 텍스트와 이미지 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 현실 세계와 상호작용 하는 피지컬AI 역량 개발에 집중하고 있다. 현재 구글은 AI에 물리적인 팔과 다리를 붙여 '피지컬 AI' 생태계 구축하는 데 힘쓰고 있다. 대표 사례가 로봇 기술과 AI 모델을 결합한 'RT-2(Robotic Transformer 2)'다. 이 기술을 통해 AI가 추상적 언어 명령을 실제 물리 행동으로 전환하도록 힘쓰고 있다. 시각과 언어, 행동을 한 모델로 연결한 형태다. 구글 딥마인드는 휴머노이드 개발도 진행하고 있다. 올해 보스턴다이내믹스 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 제미나이 모델을 결합했다. 이를 통해 산업 현장에서 인간과 소통하며 작업할 수 있는 로봇 개발을 추진했다. 알파고와 대국했던 이세돌 9단은 최근 AI 기술 발전 속도에 대해 직접적인 체감을 밝혔다. AI 기반 프로그램 개발 환경이 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다고 평가했다. 그는 지난 5일 서울대 과학학과와 한국과학기술학회가 주최한 대담에서 "에이전틱 AI는 알파고 같은 프로그램을 2~30분이면 만들 수 있는 시대가 됐다는 점을 확실히 느꼈다"고 밝혔다.

2026.03.09 12:50김미정 기자

아키스케치-스튜디오랩, 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축 협업

아키스케치(대표 이주성)는 AI 기반 커머스 자동화 솔루션 기업 스튜디오랩과 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 4일 밝혔다. 협약은 3월 2일부터 5일까지 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열리는 'MWC26' 현장에서 진행됐다. MWC는 GSMA가 주관하는 이동통신 전시회로, 2900개 이상의 기업이 참가해 모바일·통신·AI 기술을 선보이는 글로벌 행사다. 아키스케치는 전국 아파트 도면 12만 건 이상과 33만 개 이상의 의미론적 객체 데이터를 축적해 온 3D 공간 데이터 기업이다. 해당 자산은 로봇 시대를 위한 학습용 인프라로 전환되고 있다. 단순 형상 정보가 아닌 재질, 무게, 파손 위험 등 물리적 속성을 포함한 구조화된 데이터가 핵심 경쟁력이다. 최근 로보틱스 산업에서는 시각·언어를 동시에 이해하는 VLM(Visual Language Model)이 빠르게 발전하고 있다. 그러나 실제 공간 맥락과 물리적 구조를 반영한 정밀 3D 데이터는 여전히 부족하다는 지적이 나온다. 2D 이미지 기반 학습만으로는 로봇이 실제 환경에서 동작하기 어렵기 때문이다. 아키스케치는 CAD 기반 3D 기하 계산 기술과 자동 데이터 생성 엔진을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 '공간 지능 데이터셋'을 구축한다는 전략이다. 이는 VLM이 공간을 추론하는 데 필요한 구조화된 정답 데이터로 활용될 수 있다. 가상 환경에서 반복 학습한 뒤 실제 환경에 적용하는 Sim-to-Real 구조로 확장 가능하다. 그동안 해당 기술은 인테리어·실내 설계 시뮬레이션에 활용돼 왔으나, 이번 협약을 계기로 로봇 AI 학습용 공간 데이터 인프라로 사업 영역을 확대한다. 이를 통해 설계 중심 3D 솔루션 기업을 넘어, 공간 데이터를 표준화·자동 생성하는 AI 인프라 기업으로 전환한다는 설명이다. 스튜디오랩은 로보틱스 기술과 생성형 AI를 결합한 커머스 콘텐츠 자동화 솔루션을 보유하고 있다. 사진 촬영 로봇 '젠시 PB'와 생성형 AI 기반 상세 페이지 제작 솔루션 '젠시'를 연계해 촬영부터 온라인 판매 콘텐츠 제작까지 자동화하는 구조를 구현했다. 해당 기술은 CES 2026에서 공간 컴퓨팅 분야 '최고 혁신상'을 수상했으며, 3년 연속 CES 혁신상을 받은 바 있다. 양사는 아키스케치의 3D 자동 생성 및 시뮬레이션 기술과 스튜디오랩의 피지컬 AI 기술을 결합해 실제 현장 적용성과 확장성을 갖춘 로봇 AI 학습 체계를 공동 구축할 계획이다. 산업 AX(AI Transformation) 와 휴머노이드 로봇 시장이 확대되는 가운데, 로봇 성능을 좌우하는 핵심 요소로 데이터 인프라의 중요성이 부각되고 있다. 이주성 아키스케치 대표는 “공간을 설계하는 AI 기술을 넘어, 공간을 이해하고 학습시키는 데이터 인프라 기업으로 확장하고 있다“며 “스튜디오랩과 함께 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 학습·검증할 수 있는 3D 공간 데이터 플랫폼을 구축해 나가겠다“고 밝혔다. 강성훈 스튜디오랩 대표는 “로봇 AI의 성능은 결국 얼마나 정밀하고 구조화된 공간 데이터를 확보하느냐에 달려 있다“면서 “아키스케치와의 협력을 통해 로봇 학습 효율을 획기적으로 높이고, 산업 현장에 바로 적용 가능한 AI 체계를 공동으로 고도화해 나갈 것“이라고 말했다.

2026.03.04 08:33백봉삼 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

위버스마인드, 모바일 영어 학습앱 '브레인키'에 뇌새김 연동

뇌새김을 운영하는 AI 에듀테크 기업 위버스마인드가 모바일 영어 학습 앱 '브레인키'에 뇌새김 연동 기능을 추가하며 앱 경쟁력을 강화했다고 24일 밝혔다. 브레인키는 AI 기반 일대일 영어 회화를 중심으로, 단어, 듣기, 쓰기 학습을 함께 제공하는 올인원 영어 학습 앱이다. 이번 업데이트는 브레인키 이용자가 태블릿 기반의 뇌새김 학습과 연계해 보다 유연하게 학습을 이어갈 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 태블릿 환경에서는 방해 요소를 최소화한 상태에서 집중 학습을 진행하고, 모바일 앱 브레인키에서는 이동 중이나 짧은 시간에도 학습을 이어가며 반복·보강 학습이 가능하도록 했다. 뇌새김 태블릿의 학습 데이터를 기반으로 학습자의 취약점을 알려주는 AI 리포트를 제공하고, 이에 따라 필요한 복습 콘텐츠를 제공한다. 태블릿 학습 과정에서 취약했던 내용이나, 따로 저장했던 내용을 월 단위로 빠르게 복습할 수 있는 기능도 추가돼 학습 효과를 더욱 높였다. 주 단위 학습 포인트 누적량을 기준으로 순위 경쟁하는 리그형 학습 구조를 도입해 동기부여를 강화하고, 스토리형 콘텐츠와 리스닝 세션 등 학습 콘텐츠 구성을 다양화한 것도 특징이다. 정성은 위버스마인드 대표는 “이번 브레인키 업데이트를 통해 학습자들은 태블릿과 모바일을 넘나들며 자신의 생활 패턴에 맞는 학습 흐름을 이어갈 수 있게 됐다”며 “앞으로도 AI 기술을 기반으로 동기부여를 강화하고, 학습 효과를 높이는 요소들을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.02.24 11:02백봉삼 기자

팀네이버, 엔비디아 B200 4천장 클러스터 구축…AI 개발 속도 12배↑

팀네이버가 인공지능(AI) 기술을 서비스와 산업 전반에 유연하게 적용하기 위한 글로벌 수준 컴퓨팅 파워를 확보했다. 팀네이버는 차세대 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 4천 장 규모를 기반으로 국내 최대 규모 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다고 8일 밝혔다. 팀네이버는 단순 장비 도입을 넘어 대규모 GPU 자원을 하나로 연결해 최적의 성능을 끌어내는 클러스터링 분야에 중점을 뒀다. 지난 2019년 엔비디아 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟'을 빠르게 상용화한 데 이어 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 실증 경험을 축적해왔다. 이번에 구축된 B200 4K 클러스터에는 이러한 경험을 바탕으로 한 냉각·전력·네트워크 최적화 기술이 집약됐다. 대규모 병렬 연산과 고속 통신을 전제로 설계된 이번 클러스터는 글로벌 톱500 상위권 슈퍼컴퓨터들과 비교 가능한 수준의 컴퓨팅 규모를 갖춘 것으로 평가된다. 이같은 인프라 성능은 AI 모델 개발 속도로 직결된다. 회사 측은 내부 시뮬레이션 결과, 720억 개(72B) 파라미터 규모 모델 학습 시 기존 A100 기반 주력 인프라로 약 18개월이 소요되던 학습 기간을 이번 B200 4K 클러스터에서는 약 1.5개월 수준으로 단축할 수 있는 효과를 확인했다. 해당 수치는 내부 시뮬레이션 결과로, 실제 학습 과제와 설정에 따라 소요 기간은 달라질 수 있다는 설명이다. 학습 효율이 12배 이상 향상됨에 따라 팀네이버는 더 많은 실험과 반복 학습을 통해 모델 완성도를 높이고 변화하는 기술 환경에 보다 기민하게 대응할 수 있는 개발·운영 체계를 갖추게 됐다고 설명했다. 대규모 학습을 빠르게 반복할 수 있는 인프라가 확보되면서 AI 모델 개발 전반의 속도와 유연성이 한층 강화됐다는 평가다. 팀네이버는 이러한 인프라를 바탕으로 현재 진행 중인 독자 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획이다. 텍스트를 넘어 이미지·비디오·음성을 동시에 처리하는 옴니 모델 학습을 대규모로 확장해 성능을 글로벌 수준으로 끌어올리고 이를 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "이번 AI 인프라 구축은 단순한 기술 투자를 넘어 국가 차원의 AI 경쟁력 기반과 AI 자립·주권을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는 데 의미가 있다"며 "빠른 학습과 반복 실험이 가능한 인프라를 바탕으로 AI 기술을 서비스와 산업 현장에 보다 유연하게 적용해 실질적인 가치를 만들어 나갈 것"이라고 말했다.

2026.01.08 16:59한정호 기자

AI가 만든 교육콘텐츠, 믿을 수 있나…'휴먼 검증' 표준 요구↑

생성형 AI가 교육 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 교재·문항·학습자료가 자동으로 생성되면서 콘텐츠 생산 속도는 크게 높아졌지만, 그 이면에는 정확성 저하와 교육적 타당성 문제, 저작권 리스크가 동시에 제기되고 있다. 특히 교육 분야는 학생의 학습 결과와 직결되는 만큼, AI가 만든 콘텐츠의 신뢰성을 어떻게 확보할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 문제의식 속에서 해외 주요 국가와 글로벌 교육기관들은 이미 생성형 AI 활용 방식에 대해 명확한 방향을 제시하고 있다. 핵심은 'Human-in-the-loop', 즉 AI가 생성한 결과물을 반드시 인간이 검증하고 책임지는 구조를 전제로 활용해야 한다는 원칙이다. 해외는 이미 'AI 단독 생성'에서 벗어났다 해외에서는 이미 제도 논의를 넘어, 콘텐츠 산업 전반에서 '휴먼-AI 협업'을 실무 표준으로 채택하는 움직임이 확산되고 있다. 언론 분야에서는 워싱턴포스트, 뉴욕타임스, AP통신 등 주요 매체들이 생성형 AI를 보조 도구로 활용하면서도, 기사에 대한 최종 판단과 책임은 기자에게 두는 편집 원칙을 유지하고 있다. 생성형 AI를 활용하더라도 최종 판단과 책임은 반드시 기자에게 귀속된다는 의미다. 에듀테크 분야 역시 생성형 AI를 전면 자동화 도구가 아닌 보조 수단으로 활용하려는 흐름을 보이고 있다. 글로벌 온라인 교육 플랫폼 코세라는 강의 콘텐츠의 최종 주체를 대학과 교수 등 교육기관에 두고 있으며, 생성형 AI는 강의 제작을 지원하는 도구로 활용하고 있다. 칸 아카데미 역시 AI를 학습 판단을 대신하는 수단이 아니라, 교사와 학습자를 보조하는 역할로 한정해 운영하고 있다. 세계적인 교육출판사 피어슨 등 주요 글로벌 교육 기업들은 AI를 생산성 향상이나 보조 편집 도구로 활용하면서도, 전통적으로 인간 전문가가 최종 편집과 승인 책임을 지는 구조를 유지하고 있다. 이처럼 해외 콘텐츠 산업에서는 이미 'AI가 만들고 사람이 책임지는 구조'가 예외가 아닌 기본값으로 자리 잡고 있으며, 교육 분야 역시 이러한 휴먼-AI 협업 모델을 중심으로 재편되고 있다는 평가가 나온다. 국내에서도 생성형 AI를 활용한 교육 콘텐츠가 빠르게 늘고 있지만, 다수의 서비스는 여전히 속도와 편의성 중심의 활용에 머물러 있다는 지적이 나온다. AI가 만든 콘텐츠의 출처와 저작권, 수정 이력, 교육적 적합성을 체계적으로 관리하는 구조를 갖춘 사례는 많지 않다. 이런 상황에서 북아이피스가 운영하는 교육콘텐츠 플랫폼 쏠북이 글로벌 흐름에 가장 근접한 구조를 국내에서 선제적으로 구현한 사례로 주목받고 있다. 북아이피스 쏠북, 휴먼-AI 협업 구조 실무로 구현 북아이피스는 3년 전부터 한국저작권위원회와 함께 교육콘텐츠의 식별·분류·추적·정산 체계를 국가콘텐츠식별체계 즉, 국가콘텐츠식별체계(UCI, Universal Content Identifier) 기반으로 구축해왔다. 이는 단순한 콘텐츠 관리 시스템이 아니라, 생성형 AI 시대를 전제로 한 책임 구조 설계에 가깝다. UCI란 콘텐츠에 부여하는 유일하고 영구한 국가 표준 식별체계다. 이를 활용하면 주민등록번호, 차량번호, 바코드처럼 콘텐츠에 UCI 식별자를 부여하여 데이터정보와 유통경로를 효과적으로 파악 할 수 있다. 쏠북의 콘텐츠 제작 과정에서 생성형 AI는 초안 작성 단계에 활용된다. 이후 모든 콘텐츠는 교육 전문가의 검수 과정을 거치며, 이 과정에서 교육적 적합성과 정확성이 검토되고 오류나 부적절한 표현은 수정된다. 콘텐츠의 생성 시점부터 수정 이력, 실제 활용 과정까지의 정보는 데이터로 기록돼 추적 가능하도록 관리되며, 이러한 검증 절차를 완료한 콘텐츠만이 교육기관과 학교 현장에서 활용된다. 이 같은 구조는 EU AI Act와 OECD·UNESCO가 제시한 책임 기반 AI 활용 원칙과 궤를 같이한다. 교육 분야를 고위험 영역으로 분류하고 인간의 감독과 책임 구조를 요구하는 글로벌 규제·가이드라인 흐름 속에서, 쏠북은 생성·검증·추적이 연결된 구조를 실무 수준까지 구현한 사례로 평가받고 있다. 회사는 "다수의 AI 교육 서비스가 생성형 AI를 활용해 콘텐츠를 빠르게 만들어 제공하는 데 초점을 맞추는 반면, 쏠북은 처음부터 저작권과 책임, 검증을 전제로 한 유통 구조를 설계했다는 점에서 차별화된다"고 밝혔다. UCI 기반 관리 체계는 콘텐츠의 생성과 수정, 활용 전 과정을 추적 가능하게 만들어 교육기관과 공공 영역이 요구하는 법적·제도적 안정성을 함께 확보했다. 이는 AI 활용 확산 과정에서 가장 취약한 지점으로 꼽히는 책임 소재 문제를 구조적으로 해결했다는 점에서 의미가 크다고 회사 측은 설명했다. 교육 콘텐츠 시장, 속도 경쟁에서 신뢰 경쟁으로 최근 교육기관과 지자체, 출판사는 AI 콘텐츠 활용을 확대하는 동시에 품질과 저작권, 책임 소재를 명확히 요구하는 방향으로 움직이고 있다. 단순히 빠르게 콘텐츠를 공급하는 방식만으로는 신뢰를 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있는 것이다. 김관백 북아이피스 공동대표는 “생성형 AI 시대의 경쟁력은 얼마나 빨리 만드느냐가 아니라, 어떻게 책임을 증명하느냐에 있다”며 “AI가 생성하고 사람이 검증하며, 데이터가 그 책임을 기록하는 구조가 앞으로 교육콘텐츠의 기본 조건이 될 것”이라고 말했다.

2026.01.08 15:00백봉삼 기자

딥시크, 고효율 AI 학습 프레임워크 공개…차기 모델 'R2' 신호탄

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 연산량과 에너지 소모를 크게 줄이면서도 대규모 확장이 가능한 새로운 AI 학습 방법을 공개하며 차세대 모델 출시 기대감을 키우고 있다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보에 제약을 받는 상황에서도 기술 혁신으로 돌파구를 찾고 있다는 평가가 나온다. 3일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문을 통해 '매니폴드 제약 초연결'이라는 새로운 AI 학습 프레임워크를 공개했다. 이 방법은 AI 훈련 과정에서 발생하는 불안정성을 낮추고 인프라 최적화를 통해 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도 확장성을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 해당 논문은 사전 논문 공개 사이트 아카이브와 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개됐으며 량원펑을 포함한 19명의 연구진이 저자로 이름을 올렸다. 실험은 30억~270억 개 매개변수 규모 모델을 대상으로 진행됐고 2024년 바이트댄스가 제안한 초연결 아키텍처 연구를 토대로 효율성과 안정성을 동시에 높인 것으로 평가된다. 딥시크는 과거에도 주요 AI 모델을 출시하기에 앞서 관련 연구 논문을 먼저 공개해왔다. 지난해 1월에는 저비용·고성능 추론 모델 'R1'을 선보이며 글로벌 AI 시장에 적잖은 충격을 안긴 바 있다. 이에 업계에서는 이번 논문 역시 차세대 플래그십 모델 'R2' 출시를 예고하는 신호로 해석하고 있다. R2 모델은 중국 춘제 연휴 전후인 내달 공개될 가능성이 거론된다. 미국의 수출 통제로 엔비디아의 첨단 AI 반도체 접근이 제한된 상황에서 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 소프트웨어 최적화와 새로운 학습 구조를 통해 성능을 끌어올리는 전략을 강화하고 있다. 이는 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와의 경쟁에서 비용 대비 효율을 무기로 삼겠다는 중국 AI 업계 전반의 흐름을 보여준다는 분석이다. 블룸버그 인텔리전스의 로버트 리 애널리스트는 "향후 수개월 내 출시될 딥시크의 차세대 모델 R2는 구글의 최근 약진에도 불구하고 글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다"고 평가했다.

2026.01.03 22:30한정호 기자

나무기술, 글로벌 기업 ML 운영 환경 확장 사업 수주…"AI·ML 인프라 선도"

나무기술이 글로벌 대기업 S사의 기계학습(ML) 운영 환경 확장 사업을 수주하며 엔터프라이즈 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. 나무기술은 글로벌 S사의 기존 ML 운영 환경을 대폭 확장하고 고도화하는 사업을 수주했다고 30일 밝혔다. 앞서 진행된 초기 파일럿 운영을 통해 시스템의 안정성을 검증받은 후 급증하는 ML 워크로드에 유연하게 대응하기 위해 추진된 중대형 규모의 확장 프로젝트다. 이번 사업의 핵심은 쿠버네티스 기반의 기존 ML 운영 환경을 유지하면서도 물리적으로 확장된 환경을 안정적으로 관리하고 자원 활용의 효율성을 극대화하는 데 있다. 나무기술은 규모 확장 이후에도 일관된 성능과 운영 편의성을 보장하기 위해 기존 구성과 신규 확장 환경을 아우르는 통합 운영 체계를 정비했다. 특히 이번 확장 사업에는 나무기술의 주력 솔루션인 '칵테일클라우드'가 핵심적인 역할을 수행했다. 머신러닝 전용 노드와 클러스터에 칵테일클라우드 라이선스가 추가로 적용되었으며 이를 통해 기존 플랫폼과 유기적으로 연계된 통합 관리 환경이 구축됐다. 덕분에 고객사는 분산된 클러스터 환경을 단일 창에서 직관적으로 제어할 수 있게 되었다. 칵테일클라우드는 멀티·하이브리드 클러스터 환경에 대한 통합 모니터링 기능을 제공하여 운영 복잡성을 낮추고 효율성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 또한 AI 모델의 개발부터 배포, 운영이 지속적으로 반복되는 ML 운영(MLOps) 환경에 최적화된 인프라 관리를 지원함으로써 고객사가 ML 서비스를 신속하게 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련했다. 나무기술 관계자는 "이번 수주는 단순한 인프라 확장을 넘어 제조 현장의 까다로운 ML 운영 요구사항을 충족시키고 자원 최적화를 실현했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로도 칵테일클라우드의 기술력을 바탕으로 기업들의 AI·ML 운영 환경 고도화 수요에 적극적으로 대응해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.30 17:00남혁우 기자

"AI 학습, 사진 2장이면 충분"…스누아이랩, 국제 권위 학회서 기술력 입증

단 2장의 사진으로 인공지능(AI)을 학습시킬 수 있는 방법을 제시한 국내 기업의 기술이 국제 권위 학회에서 인정받았다. 그동안 적게는 수천, 수만장의 데이터가 필요했던 AI 학습과정의 비용을 낮출 뿐 아니라 데이터가 부족한 분야도 보다 원할하게 AI를 도입할 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 스누아이랩은 24일 이미지 노이즈 합성 모델 연구 논문이 '전미인공지능학회 2026(AAAI 2026)'에 채택됐다고 밝혔다. AAAI는 미국인공지능협회가 주관하는 학회 시리즈로, 전 세계 연구자와 기업이 최신 AI 연구 성과를 경쟁하는 대표 무대 중 하나로 꼽힌다. 이번 AAAI 2026에 2만3천680건의 논문이 제출됐고 4천167건이 채택돼 채택 비중이 약 18% 수준다. 단 2장의 이미지로 데이터 부족 해결…해법은 AI 합성 채택 논문 제목은 '가이드노이즈: 일반화된 노이즈 합성을 위한 단일 쌍 가이드 확산 모델(GuidNoise: Single-Pair Guided Diffusion for Generalized Noise Synthesis)'이다. 핵심은 원본이미지 한장과 노이즈가 발생한 사진 1장만 있으면 카메라와 촬영 환경에서 나타나는 불필요한 요소(노이즈)를 더한 학습용 데이터를 만들 수 있다는 점이다. 이를 통해 데이터가 부족해도 데이터를 만들어 학습을 진행할 수 있는 구조다. 현실 세계에서 발생하는 노이즈는 생각보다 복잡하다. 카메라 센서 특성, 이미지 신호 처리(ISP) 과정, ISO 감도, 조명, 촬영 온도 같은 조건이 겹치면서 노이즈의 형태가 달라진다. 같은 카메라라도 설정이 바뀌면 패턴이 바뀐다. 예를 들어 CCTV나 스마트폰 카메라로 촬영한 영상은 밤이 되거나 조명이 어두우면 충분한 빛을 확보하지 못해 화질 저하가 발생한다. 또한 태양광, LED 조명 등 광원의 종류나 피사체의 재질에 따라 카메라 센서가 받아들이는 노이즈의 패턴과 색감은 미세하게 달라진다. 스누아이랩이 제시한 기술은 원본 이미지의 반사광이나 명암을 인식해 그 환경에 맞는 현실적인 노이즈를 입혀줌으로써 AI가 다양한 조명 환경에 적응하도록 돕는다. 그동안 이를 해결위해 현장에서 수천 장의 사진을 일일이 찍어 데이터를 모아야 했다. 비용과 시간이 막대하게 드는 만큼 제조 라인, 보안 관제, 의료 영상처럼 촬영 조건이 다양하고 미세한 영역일수록 비용과 시간이 부담이 됐다. 스누아이랩은 논문을 통해 자체 개발한 가이드노이즈 기술을 이용해 원본사진과 노이즈가 있는 사진 한쌍으로 해당 환경의 노이즈 특성을 완벽하게 분석해낼 수 있음을 증명했다. 반면 가이드노이즈는 확산모델 기반 생성 방식을 활용해, 메타데이터 없이도 '가이드 이미지 1쌍'에서 노이즈의 질감과 분포를 읽어내고 이를 다른 이미지로 전이하는 방식을 제안했다. 이 기술을 적용하면 AI는 2장의 샘플을 가이드 삼아 특정 카메라로 찍은 것과 동일한 품질의 노이즈 이미지를 무한대로 합성해낼 수 있다는 구상이다. 논문은 이를 위해 두 가지 기술을 결합했다. 먼저 가이드 인식 변형 기술(GAFM)은 가이드 이미지에서 추출한 노이즈 특징을 신경망 내부의 특징 맵 수준에서 조정해 깨끗한 입력 이미지에 자연스럽게 반영한다. 노이즈 인식 정제 손실 기술은 합성 결과가 실제 노이즈의 분포와 더 가깝게 맞춰지도록 학습 목표를 추가한다. 연구지는 결과가 최종 이미지에 수렴하는 마지막 단계에서 정제를 집중해 미세한 차이를 줄이려 했다고 밝혔다. 진짜 같은 노이즈 생성…기존 모델 대비 15% 이상 우위 연구팀은 가이드노이즈의 성능을 검증하기 위해 세계적으로 통용되는 노이즈 데이터셋인 SIDD 등을 활용해 비교 실험을 진행했다. 논문에 따르면 노이즈의 실제 유사도를 나타내는 지표인 '평균 쿨백-라이블러 발산(AKLD)' 평가에서 가이드노이즈는 0.113을 기록했다. 이 평가는 수치가 낮을수록 생성된 노이즈가 실제와 유사함을 뜻한다. 가이드노이즈의 기록은 기존 최신 기술인 NA플로우가 기록한 0.131나 NeCA의 0.133 대비 오차를 약 15% 이상 줄인 수치로 현존하는 모델 중 가장 실제에 가까운 노이즈를 생성한 것이다. 특히 합성된 데이터의 실용성이 돋보였다. 연구팀이 합성 데이터만으로 학습시킨 AI 모델의 이미지 복원 성능(PSNR)은 37.07 데시벨(dB)**을 기록했다. 이는 실제 데이터를 사용해 학습했을 때의 성능인 37.16dB과 비교해 차이가 0.1dB 미만에 불과한 수준이다. 값비싼 실제 데이터 수집 없이 합성 데이터만으로도 상용화 수준의 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 수치로 증명한 것이다. 스누아이랩 측은 이 기술이 데이터 확보가 어려운 산업 현장에서 빛을 발할 것으로 전망했다. 데이터 반출이 힘든 반도체 제조 공장이나 개인정보 문제로 데이터 수집이 까다로운 의료 영상 분야에서도 소량의 샘플만으로 고성능 AI 모델을 구축할 수 있을 것이란 예상이다. 더불어 비전 AI의 전처리, 복원 품질을 끌어올리는 기반 기술이 될 수 있다고 보고 있다. 노이즈가 줄면 객체 탐지, 결함 분류, 문자인식(OCR), 이상 징후 탐지 등 후속 모델의 정확도도 함께 개선될 여지가 크다는 분석이다. 유명호 스누아이랩 대표는 "이번 AAAI 논문 채택은 스누아이랩의 연구 성과가 글로벌 무대에서 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "현실 제약이 큰 산업 현장에서 저비용, 고효율로 성능을 끌어올릴 수 있는 비전 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.24 10:01남혁우 기자

앤트로픽, 구글 TPU 핵심 파트너와 AI 데이터센터 구축 '박차'

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데, 앤트로픽이 구글의 핵심 파트너로 떠오른 네오클라우드 기업 플루이드스택과 초대형 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 18일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 플루이드스택은 미국 루이지애나주에 건설되는 대규모 AI 데이터센터에서 앤트로픽이 활용할 고성능 컴퓨팅 클러스터 운영을 맡게 됐다. 해당 프로젝트는 단계별로 확장되는 구조로, 초기에는 약 245메가와트(MW) 규모의 연산 용량이 제공될 예정이다. 이 인프라는 앤트로픽이 대규모 언어모델(LLM)을 학습·운영·확장하는 데 활용된다 . 이번 협력에서 플루이드스택은 단순 임대 사업자를 넘어 AI 연산 인프라 운영의 중심 역할을 맡는다. 회사는 구글 텐서처리장치(TPU) 생태계의 핵심 파트너로, 최근 '제미나이 3' 학습용 TPU 인프라를 공급하며 급부상했다. TPU 중심 전략을 앞세워 AI 모델 개발사들의 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 동시에 대형 데이터센터와 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축에 속도를 내고 있다 . 플루이드스택은 현재 약 7억 달러(약 1조345억원) 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이며 투자 성사 시 기업가치는 70억 달러(약 10조원)에 이를 것으로 전망된다. 구글과 골드만삭스가 투자 논의에 참여한 것으로 알려졌고 프랑스에 100억 유로(약 17조원) 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 센터를 구축하는 계획도 공개했다. 이는 글로벌 AI 인프라 수요가 급증하는 가운데, 기술 기업과 금융권이 결합한 새로운 데이터센터 투자 모델을 대표하는 사례로 평가된다. 앤트로픽 역시 공격적인 인프라 투자에 나서고 있다. 회사는 총 500억 달러(약 73조원)를 투입해 미국 내 맞춤형 AI 데이터센터를 구축할 계획이며 텍사스와 뉴욕을 시작으로 내년부터 순차 가동한다. 이 과정에서 플루이드스택과의 협력은 앤트로픽이 안정적인 연산 자원과 전력을 확보하는 핵심 축으로 작동할 전망이다. 업계에서는 앤트로픽의 대규모 인프라 투자가 오픈AI, 메타 등 경쟁사들의 초대형 프로젝트에 대응하기 위한 전략적 선택으로 보고 있다. 생성형 AI 성능 경쟁이 연산 능력과 전력 확보 경쟁으로 확산되면서 클라우드 사업자의 위상도 빠르게 높아지고 있다는 분석이 나온다. 플루이드스택이 단기간에 구글과 앤트로픽을 지원하는 글로벌 AI 인프라 핵심 사업자로 부상한 배경도 이같은 흐름과 맞물려 있다 . 앤트로픽은 "이번 데이터센터 구축을 통해 보다 강력하고 안전한 AI 시스템을 개발하고 과학적 발견과 산업 전반의 혁신을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.12.18 13:31한정호 기자

KAIST·IBM, 차세대 AI 원리 제시…사람 뇌 메타학습 방법 첫 규명

KAIST와 IBM이 인간의 뇌가 생각하고 감정이나 행동을 조절하는 정보처리 방식을 처음 확인하고, 새로운 AI(인공지능) 강화학습 방향을 제시했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이상완 교수는 국내에서는 유일하게 인간의 지능을 AI의 틀 안에서 해석하는 새로운 패러다임의 연구를 진행 중이다. 최근 5년 간 이 분야에서 국내 및 해외 관련 특허를 50여 건 출원했다. 이 교수는 "사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다"고 설명했다. 이 교수는 "그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 '뇌처럼 유연하고 안정적인 AI'를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명한 것"이라고 부연 설명했다. 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점에 집중했다. 인간과 AI 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 본 것. 연구팀이 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 처음 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다. 이상완 교수는 "이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지했다"고 말했다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다. 이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다. 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다. 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했다. 이상완 교수는 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)'(11월 26일 자)에 게재됐다. 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.

2025.12.14 12:00박희범 기자

KOSA, 'AI 저작물 공정이용 토론회' 개최…산업·저작권자 조화 모색

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI) 시대 산업 발전과 저작권자 보호의 조화를 이루는 방안을 모색했다. KOSA는 지난 11일 타임스페이스 양재에서 'AI 공정이용 미래 전략 토론회'를 개최했다고 12일 밝혔다. 이번 토론회는 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 지난 4일 공개한 생성형 AI의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서를 둘러싼 산업계·법조계의 다양한 우려사항을 논의하고자 마련됐다. 해당 안내서는 국내에서 생성형 AI 학습과 공정이용 관계를 제도적으로 해석한 첫 문서라는 의의가 있으나, 공개 직후 "불명확한 표현이 많아 AI 산업계가 스스로 활용하기에 한계가 있다"는 의견이 제기돼 왔다. 안내서가 법적 구속력은 없으나, 제한적 표현이 더욱 부각돼 사실상의 규제로 작동할 우려가 크다는 게 업계 시각이다. 이날 토론회에는 ▲한국교원대학교 정필운 교수 ▲코리아스타트업포럼 구태언 정책 부의장이 발제를 맡았으며 ▲한국저작권위원회 김찬동 법제연구팀장 ▲가천대학교 최경진 교수 ▲법무법인 광장 고환경 변호사 ▲SKT 이찬수 AI정책팀장 ▲플리토 김진구 CDO ▲KOSA 기도형 AI추진전략팀장이 패널로 참여해 토론을 진행했다. 첫 번째 발제자인 정필운 교수는 '공정이용 안내서의 주요 내용과 시사점'을 주제로 발표를 진행했다. 정 교수는 헌법상 저작권 보호와 이용의 체계, 저작권법의 보호 체계에서 공정이용 조항의 기능에 관해 설명하고 이를 비춰 안내서가 갖는 의의와 주요 내용, 한계에 대한 설명했다. 두 번째 발제를 맡은 구태언 부의장은 "정부가 규제 완화를 발표하는 데 안내서의 규제적 표현이 부각된다"며 "영리 목적 AI 개발을 불리하다고 표현해 민간 기업 AI 개발이 사실상 어려워질 수 있다"고 지적했다. 이어 "영리적 제한이 글로벌 동향과 부합되지 않으며 법적 불확실성 확대가 AI 스타트업 투자 감소와 공익적 AI 프로젝트 위축으로 이어질 수 있다"며 "현재 음악 스트리밍 산업은 저작권 관리신탁을 통해 선사용 후분배 제도를 활용하고 있는 만큼, 문체부가 AI 산업에도 유사한 제도 정착을 적극 검토해달라"고 요청했다. 이어진 패널토론에서는 안내서에 대한 취지와 법률 전문가 및 AI 산업계 관계자가 바라본 안내서의 우려 사항 등에 대한 의견을 나눴다. 최경진 교수는 "AI 혁신의 골든타임에 가장 절실한 데이터 활용의 물꼬를 트기 위한 저작권 생태계와 AI 혁신 생태계 사이의 상생 방안을 적극 마련해 실천해야 한다"고 말했다. 고환경 변호사는 "AI의 데이터 학습이 저작권 침해 저작물을 생성할 목적으로 이뤄지지 않는 한 일정한 기술적 보호조치를 통해 공정이용 조항이 적용될 수 있는 해석이 자리 잡는 계기가 될 수 있기를 바란다"며 "창조적 진보를 이루는 기술에 관해 공정이용 조항 적용을 적극적으로 할 것이라는 점을 표명함으로써 혁신 사회로 한걸음에 나가는 계기가 필요하다"고 강조했다. 또 이찬수 팀장은 기업의 예측 가능성 저하를 우려하며 안내서의 수정을 요청하며 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모두의 AI를 위한 국가적 프로젝트인 만큼 공정이용이 인정되는 핵심 사례로 반영해야 한다"고 지적했다. 김진구 CDO는 "안내서가 모든 사례를 담을 수 없는 것은 이해하지만 사례에 해당하지 않는 모든 기업은 공정이용에 해당하지 않을 수 있는 위험 부담을 가지게 된다"며 "특히 중소기업은 분쟁이 발생하면 대응하기 어려운 게 현실이므로 분쟁이 발생하기 전에 저작권자와 AI 기업이 협력할 수 있는 모델을 구축해달라"고 요청했다. KOSA는 이번 토론회를 통해 도출된 의견들을 바탕으로 문체부에 안내서 개선을 건의하고 저작권자와 AI 산업이 상생할 수 있는 합리적 제도 마련을 위해 노력한다는 방침이다. KOSA 서성일 부회장은 이날 개회사를 통해 "불명확한 저작권 공정이용 기준이 확산하면 산업계 혼란은 심화하고 국내 AI 산업의 발전과 경쟁력을 약화할 수 있다"며 "공정이용에 해당하는 사례와 기준을 중심으로 산업계가 스스로 판단할 수 있는 기준을 제시해 AI 기업의 경쟁력을 강화하고 창작자의 권리 보호도 강화할 수 있는 안내서가 필요하다"고 밝혔다.

2025.12.12 10:08한정호 기자

비상교육 "AI로 한국어 실력 향상 입증"

비상교육은 자사 한국어 교육 플랫폼 '마스터케이(Master K)'와 AI 기반 대화 학습 솔루션 'AI SPEAK 2.0'의 학습 효과를 검증한 연구가 한국연구재단 KCI 등재 학술지 '한국콘텐츠학회 논문지' 2025년 11월호에 게재됐다고 1일 밝혔다. 이번 연구는 광주과학기술원(GIST) 최원일 교수와 비상교육 AI 연구진이 공동으로 수행한 것으로, 온라인 한국어 교육에 AI를 접목했을 때 실제 성적 향상 효과가 나타난다는 점을 과학적으로 입증했다. 연구진은 총 600여 명의 온라인 학습자 중 엄격한 분석 기준을 충족한 131명의 데이터를 활용해 사전·사후 테스트와 성취도 평가를 실시했다. 그 결과 AI SPEAK 2.0을 통해 발음과 표현을 직접 발화하며 학습한 학습자일수록 성취도 점수가 유의하게 높아졌다. 다중회귀분석에서 발음·대화 연습량은 성취도 향상에 통계적으로 유의한 영향을 미친 반면, 단순 동영상 강의 진도율은 유의한 영향을 보이지 않았다. 이는 AI 기반의 즉각적 피드백이 학습자의 자기주도 학습을 촉진해 실제 성과로 이어진다는 점을 시사한다. 또한 사전·사후 테스트 비교 결과, 학습자들의 평균 점수는 5.32점 증가했으며 이는 통계적으로 매우 유의미한 변화로 나타났다. 효과 크기를 나타내는 'Cohen's d 값(0.45)'은 중간 이상의 강한 효과로 평가되며, 온라인 환경에서도 구조화된 AI 학습 모델이 실질적인 언어 능력 향상에 기여할 수 있음을 보여주는 근거가 됐다. 회사는 이번 연구가 기존의 설문 중심 만족도 연구와 달리 동일 학습자의 객관적 시험 점수를 기반으로 AI 학습 효과를 검증했다는 점에서 학술적·산업적 의미가 크다고 봤다. 연구진은 AI SPEAK 2.0의 발화 피드백 기능이 학습자의 몰입도와 자기주도 학습을 강화하는 핵심 요소임을 설명하며, 향후 AI 기반 한국어 교육 콘텐츠가 글로벌 시장에서 교육 접근성과 학습 효과를 동시에 높일 수 있을 것으로 전망했다. 이번 연구 결과는 '인공지능 기반 온라인 한국어 교육 콘텐츠 학습자의 학습 효과성 연구'라는 제목으로 한국콘텐츠학회 논문지 제25권 11호에 게재됐다. 비상교육 노중일 글로벌 컴퍼니 대표는 이번 연구 결과가 “AI 기술이 한국어 학습 성과를 실질적으로 개선할 수 있음을 증명한 중요한 성과”라며, “앞으로도 AI 기반 학습 플랫폼의 효과성을 산학 연구를 통해 체계적으로 규명하고, 그 결과물을 한국어 교육뿐만 아니라 일반 교육 프로그램에도 적용해, 글로벌 교육플랫폼과 AI를 지속적으로 고도화시킬 계획”이라고 밝혔다.

2025.12.01 23:04안희정 기자

AWS, 기술 격차 해소 나선다…AI 학습 솔루션 4종 공개

AWS가 새로운 실습·협업 기반 학습 도구와 인공지능(AI) 전문성 검증 체계를 강화하며 인재 양성 시장 경쟁에 속도를 낸다. AWS는 AI 기술 격차 해소를 위한 네 가지 신규 학습 솔루션을 공개했다고 30일 밝혔다. 이번에 발표된 솔루션은 ▲AWS 스킬 빌더 미팅 시뮬레이터 ▲코호트 스튜디오 ▲AWS 마이크로크리덴셜 ▲AWS 서티파이드 생성형 AI 디벨로퍼–프로페셔널 등이다. 이들 솔루션은 학습자가 기술 개념 이해부터 실습, 능력 검증, 실무 적용까지 하나의 흐름으로 경험하도록 설계됐다. AWS는 세계경제포럼(WEF)이 전망한 '2030년 핵심 직무 기술의 40% 변화'와 스킬소프트 보고서에서 나타난 'AI 기술 보유 전문가의 47% 높은 보상' 등을 인용하며 AI 역량 격차가 빠르게 벌어지고 있다고 설명했다. 이에 모든 배경의 학습자가 유연하게 기술을 익히고 경력을 확장할 수 있도록 학습 리소스를 강화했다는 설명이다. AWS 스킬 빌더는 AI 입문자부터 숙련자까지 활용할 수 있는 1천개 이상의 무료 학습 리소스를 제공한다. 생성형 AI·에이전틱 AI 등 최근 주목받는 영역을 포함한 220개 이상의 AI 과정이 제공되며 시간·수준에 맞춰 자유롭게 학습할 수 있는 것이 특징이다. 이번 출시 솔루션 중 하나인 AWS 스킬 빌더 미팅 시뮬레이터는 실제 회의 환경을 재현한 AI 기반 대화형 학습 도구다. 임원, 기술 검토자 등 다양한 가상의 인물과 목소리·텍스트로 인터랙션을 하며 AI 활용 방안을 설명하는 연습을 할 수 있고 질문·반박 대응 방식에 대해 즉시 피드백을 제공한다. 기업의 실무 중심 커뮤니케이션 역량을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. 또 다른 신규 기능 코호트 스튜디오는 팀 단위 협업 학습 플랫폼이다. 조직이 목표를 설정해 부트캠프나 스터디 그룹을 운영하고 게임형 학습 및 팀 대항전을 진행할 수 있다. 실시간 리더보드와 콘텐츠 추천 기능도 포함됐다. 이 기능은 AWS 스킬 빌더 팀 구독 고객에게 별도 비용 없이 제공된다. AWS는 실습 중심의 능력 검증을 위해 AWS 마이크로크리덴셜도 도입했다. 이는 실제 AWS 환경에서 특정 작업을 수행할 수 있는지 직접 평가하는 방식으로, 기존 시험이 주로 개념적 이해를 보는 구조였던 것과 차별화된다. 첫 제공 과목인 'AWS 서버리스 데몬스트레이티드'와 'AWS 에이전틱 AI 데몬스트레이티드'는 문제 해결 역량과 구현 수준을 함께 검증하도록 구성됐다. 생성형 AI 전문 자격 인증도 신설했다. AWS 서티파이드 생성형 AI 디벨로퍼–프로페셔널은 2년 이상의 클라우드 경험을 가진 개발자들이 프로덕션 환경에서 생성형 AI 솔루션을 구축하는 능력을 검증하는 자격증이다. 파운데이션 모델 활용, 검색증강생성(RAG) 아키텍처 설계, 책임 있는 AI 배포 등 실무 역량을 평가한다. 시험 준비 과정에는 연습 문제, AWS 시뮤런 기반 실습, 도메인 특화 강의 등이 포함된다. AWS는 이번 신규 솔루션들이 AWS 서티파이드 AI 프랙티셔너, 머신러닝 엔지니어–어소시에이트, 데이터 엔지니어–어소시에이트 등 기존 자격 체계와 함께 보다 촘촘한 AI 경력 개발 경로를 구성할 것이라고 강조했다.

2025.11.30 14:15한정호 기자

베일 벗은 카카오·오픈AI 첫 협업물…"추가 협업도 가능"

카카오가 오픈AI와의 첫 협업물로 카카오톡에 챗GPT를 탑재한 '챗GPT 포 카카오'를 출시한 가운데, 추가적인 협업 가능성을 내비쳤다. 챗GPT와 카나나의 카톡 채팅 학습 가능성에 대한 우려를 일축했을 뿐만 아니라 자사 서비스를 연동한 '카카오 툴즈'에 외부 대형 서비스 제휴 여지도 남겨뒀다. 유용하 카카오 AI에이전트플랫폼 성과리더는 28일 경기도 판교 카카오아지트에서 열린 기자간담회에서 “추후 더 추가적인 전용 API를 이용한 협업의 여지나 새로운 전용 서비스, 상품 출시도 충분히 가능할 것”이라며 “다만, 현재 서비스(챗GPT 포 카카오)가 어느 정도 안정화되고 방향성이 정해진 후 추진할 수 있을 것”이라고 이같이 말했다. 이날 카카오는 현장에서 카카오톡에 챗GPT를 적용한 '챗GPT 포 카카오'와 카톡 안 대화 맥락을 파악해 먼저 메시지를 보내주는 '카나나 인 카카오톡'을 소개했다. 챗GPT 포 카카오는 카톡 안에서 대화하면서 채팅탭 상단에 위치한 챗GPT 버튼을 클릭해 서비스를 사용할 수 있는 기능이다. 오픈AI의 최신 언어모델인 'GPT-5'를 적용해 검색, 이미지 업로드·생성과 같은 기능을 모두 제공한다. 챗GPT 포 카카오는 '카카오 툴즈'를 활용해 카카오의 다양한 서비스와 연동되는 것이 특징이다. 카카오 툴스 안에는 카카오맵, 카톡 예약하기, 카톡 선물하기, 멜론이 포함되며 이용자의 요청에 따라 해당 서비스들이 자동으로 연결되는 경험을 제공한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 광고 상품 우선 노출 우려에 대해서는 선을 그었다. 강지훈 카카오 AI디스커버리 성과리더는 “선물하기 추천 기능은 사실 광고라고 보고 어렵고, 숨어 있는 선물을 추천하는 기능”이라며 “오히려 이용자 편의성 위주로 가게 되는 기능에 더 가깝다”고 언급했다. 카카오 내부 기능이 우선 탑재된 카카오 툴스와 외부 서비스와의 제휴 가능성도 열어뒀다. 유 성과리더는 “외부 파트너사의 경우 올해 프로젝트가 시작됐고 출시하기까지 굉장히 짧은 시간이었기 때문에 제휴까지 진행하기는 짧은 시간”이라면서도 “외부 서비스도 내년부터 순차적으로 적용할텐데 사용자들의 선택에 최대한 초점을 맞출 예정이고 새로운 패러다임으로 발전할 수 있는 대형 제휴사도 충분히 들어올 수 있을 것”이라고 답했다. 보안 관련해서 임원진들은 카톡에서 나눈 대화가 챗GPT 뿐만 아니라 자체 모델인 카나나의 학습에도 활용되지 않는다고 강조했다. 유 성과리더는 “챗GPT 포 카카오에서 사용되는 여러 내용은 자체 모델(카나나) 학습에 사용되지 않는다. 카톡에서의 대화와 챗GPT는 완전히 서비스적으로 분리돼 있기 때문에 대화가 임의로 넘어가는 경우는 절대 없다”며 걱정을 일축했다. 챗GPT 포 카카오는 이용자가 직접 대화 내용 저장 여부와 AI 학습 반영 여부를 자유롭게 선택할 수 있으며 모든 이용자 정보는 카카오와 챗GPT의 개인정보 보호 정책에 따라 보호된다는 설명이다. 챗GPT 포 카카오는 이날부터 출시되며, 현재 아이폰15 프로 이상의 모바일 기기를 지원하는 카나나 인 카카오톡은 베타테스트를 거쳐 내년 1분기 중 안드로이드로 서비스 확대 후 정식 서비스로 선보일 예정이다.

2025.10.28 16:01박서린 기자

AI 시대 '국가데이터처' 출범…업계 "정제·품질 관리가 관건"

통계청이 국무총리 산하 '국가데이터처'로 승격하며 범정부 데이터 컨트롤타워로 새출발한다. 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 산업계에서는 데이터 거버넌스 강화에 기대를 보이면서도 정제와 품질 관리가 뒷받침되지 않으면 실효성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 13일 업계에 따르면 국가데이터처 출범은 공공·민간에 흩어진 데이터를 통합 관리하고 활용 체계를 정비하려는 정책 방향을 구체화한 것으로 평가된다. 이번 승격으로 국가데이터처는 단순 통계 생산기관에서 벗어나 데이터 정책 전반을 총괄하는 기구로 확대된다. 이를 통해 정부는 부처 간 칸막이를 해소하고 국가 차원의 데이터 관리·연계·활용 기능을 강화한다는 구상이다. 그동안 공공데이터는 행정안전부, 개인정보는 개인정보보호위원회, 민간데이터는 과학기술정보통신부가 각각 관리하면서 효율성이 떨어진다는 지적이 이어져 왔다. 국가데이터처는 이런 구조를 조정할 실질적 권한을 확보해야 한다는 목소리가 나온다. SW 업계 관계자는 "그간 데이터 개방은 많았지만 정책적 체계가 미흡했다"며 "국가데이터처가 중심을 잡으면 민간의 데이터·AI 사업도 안정적으로 확장될 수 있을 것"이라고 말했다. 이와 관련해 AI 업계는 데이터 정제와 표준화 문제를 핵심 과제로 꼽는다. AI 학습용 데이터가 부정확하거나 형식이 제각각이라 품질이 낮다는 점이 반복적으로 지적돼 왔기 때문이다. 한 AI 스타트업 대표는 "AI 시대에는 데이터 양보다 질이 중요하다"며 "라벨링 오류와 형식 불일치 문제를 해결하지 않으면 AI 개발 효율이 떨어질 수 있다"고 지적했다. 공공데이터가 엑셀·PDF 등 비정형 형태로 제공돼 AI 학습에 직접 활용하기 어려운 현실도 문제점으로 제기되고 있다. 이에 국가데이터처가 표준화된 데이터 구조를 마련해 민간 활용도를 높여야 한다는 의견도 나온다. 정부는 국가데이터처를 중심으로 공공·민간 데이터를 아우르는 범정부 거버넌스를 구축하고 데이터 품질 관리와 연계 활성화를 동시에 추진한다는 방침이다. 이를 통해 데이터 경제의 경쟁력과 AI 산업 기반을 강화할 계획이다. 다만 업계에서는 실질적 권한과 예산이 보장되지 않으면 변화가 제한적일 수 있다는 우려도 있다. 한 관계자는 "간판만 바뀌면 또 다른 행정조직에 불과하다"며 "데이터 정책의 조정권과 실행력이 실제로 확보돼야 한다"고 말했다. 민관 협력을 통한 품질 검증 체계 마련도 필요하다는 목소리가 나온다. 데이터 정제와 품질 인증이 체계화돼야만 공공데이터가 산업 현장에서 바로 활용될 수 있다는 것이다. SW 업계 관계자는 "데이터 개방 정책은 AI 시대에 당연히 필요하지만 결국 산업에서 쓸 수 있는 형태로 정제되지 않으면 의미가 없다"며 "정부가 품질 검증과 표준화를 민간과 함께 추진해야 한다"고 제언했다. 국가데이터처는 향후 AI가 통계 데이터를 해석·추론할 수 있는 메타데이터 체계를 구축하고, 부처 간 데이터 연계 정책을 조정하는 역할을 맡게 될 전망이다. 정부는 공공·민간 데이터가 행정뿐 아니라 산업 전반에서도 활용될 수 있도록 지원한다는 방침이다. 업계 관계자는 "국가데이터처 출범이 국가 데이터 혁신의 출발점이 되길 기대한다"며 "정부가 민간과 협력해 신뢰할 수 있는 데이터 생태계를 만들어야 AI 시대 경쟁력을 확보할 수 있다"고 강조했다.

2025.10.13 17:20한정호 기자

스픽-포스코인터내셔널, 글로벌 인재 육성 '스픽 챌린지' 성료

스픽이지랩스코리아(대표 코너 니콜라이 즈윅)는 포스코인터내셔널 임직원 대상으로 기업용 AI 영어 학습 솔루션 '스픽 포 비즈니스'를 활용한 '스픽 챌린지'를 성료했다고 24일 밝혔다. 이번 스픽 챌린지는 8월1일부터 8월 31일까지 한 달간 진행됐다. 글로벌 종합상사의 업무 특성을 고려해 비디오 레슨을 통해 실용적인 표현을 배우고, AI 튜터를 통해 언제 어디서든 원하는 주제로 대화 연습을 할 수 있도록 지원했다. 스픽에 따르면, 임직원들은 적극적으로 챌린지에 참여하며 매일 정해진 목표를 달성했고, 스픽의 음성인식 정확도와 몰입감 있는 학습 방식에 대해 높은 만족도를 보였다. 스픽 포 비즈니스는 직장인의 바쁜 업무 환경을 고려해 분 단위 학습 콘텐츠를 제공한다. 학습 환경과 학습자의 수준과 직무별·산업별 상황에 최적화된 콘텐츠로 실질적인 영어 실력 향상을 지원한다. 포스코인터내셔널 관계자는 “이번 챌린지를 통해 어학 학습에 대한 임직원들의 열정과 관심도를 다시 한번 확인할 수 있었다”고 밝혔다. 스픽 박나은 B2B 마케팅 리드는 "이번 행사를 통해 글로벌 환경에서 업무를 수행하는 포스코인터내셔널 임직원들에게 어학 프로그램을 지원할 수 있어 의미가 있었다"며 "기업들의 실질적인 영어 학습에 대한 필요가 갈수록 커지고 있는 만큼, 앞으로도 업무 현장에서 바로 활용할 수 있는 영어 교육을 제공해 나가겠다”고 말했다.

2025.09.24 10:41백봉삼 기자

美 실리콘밸리, AI 에이전트 미래 가를 'RL 환경' 각축전

미국 실리콘밸리에서 인공지능(AI) 에이전트 훈련을 위한 새로운 핵심 기술로 '강화학습(RL) 환경'이 급부상하고 있다. 챗GPT 에이전트나 퍼플렉시티의 코멧 등 현재 소비자용 AI 에이전트는 아직 한계가 뚜렷하다는 평가가 나온다. 이를 뛰어넘기 위해서는 다단계 작업을 반복 훈련할 수 있는 정교한 시뮬레이션 공간이 필요하다는 분석이다. 22일 테크크런치 등 외신에 따르면 주요 AI 연구소와 빅테크 기업들은 RL 환경을 자체적으로 구축하는 동시에 이를 전문적으로 공급할 수 있는 외부 업체에도 눈을 돌리고 있다. RL 환경은 AI가 실제 소프트웨어(SW)를 사용하는 상황을 가상으로 재현해 에이전트가 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하도록 훈련시키는 가상의 작업장이다. 현재 시장에는 신생 스타트업부터 기존 데이터 라벨링 대기업까지 다양한 업체가 뛰어들고 있다. 스케일AI· 머코·서지 등은 기존 정적 데이터셋에서 한 단계 나아가 상호작용형 시뮬레이션으로 사업을 확장 중이다. 앤트로픽은 RL 환경 구축에만 내년에 10억 달러(약 1조3천억원) 이상을 투자하는 방안을 검토하는 것으로 알려졌다. 새롭게 주목받는 기업도 속속 등장하고 있다. AI 코딩 에이전트 훈련 환경을 공략하는 스타트업 메커나이즈는 엔지니어들에게 최대 50만 달러(약 6억원)의 연봉을 제시하며 인재 확보에 나섰다. 또다른 신생업체 프라임 인텔렉트는 안드레 카파시 등 유명 연구자와 벤처캐피털 투자를 등에 업고 오픈소스 생태계를 겨냥한 RL 환경 허브를 구축하며 허깅페이스와 같은 플랫폼을 지향하고 있다. 다만 RL 환경이 진정한 돌파구가 될지는 아직 미지수다. 막대한 연산 비용과 환경 확장성 부족이 여전히 난제로 꼽힌다. 오픈AI의 셔윈 우 엔지니어링 총괄은 최근 한 팟캐스트에서 "RL 환경을 구축하는 스타트업들에 대해 다소 부정적"이라고 평가하기도 했다. 그럼에도 업계 일부는 RL 환경이 AI 발전을 견인할 중요한 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 스케일AI의 체탄 라네 제품 총괄은 "자율주행과 챗봇 시대를 거쳐 이제 RL 환경과 에이전트 영역으로 진화하는 것"이라고 강조했다. 로스 테일러 전 메타 AI 리서치 리드는 "RL 환경이 AI 발전의 차세대 엔진이 될지, 아니면 한계에 부딪힐지는 앞으로 1~2년 안에 판가름날 것"이라며 "실리콘밸리가 이 분야를 두고 치열한 경쟁에 나선 만큼 그 성패가 조만간 가려질 것"이라고 전망했다.

2025.09.22 13:42한정호 기자

데이원컴퍼니 패스트캠퍼스, 몰입형 학습 콘텐츠 'AI 월드' 선봬

데이원컴퍼니는 자사 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 몰입형 인공지능(AI) 학습 콘텐츠 'AI 월드'를 출시하고 전 연령 대상의 AI 교육 콘텐츠를 확대한다고 17일 밝혔다. AI 월드는 AI에 대한 사전 지식이 없는 일반인도 기초 개념부터 실제 활용법까지 체계적으로 학습할 수 있도록 설계된 교육 콘텐츠다. 어린이부터 시니어까지 전 세대를 아우르며 누구나 AI를 부담 없이 접하고 이해할 수 있는 학습 환경을 제공하는 것이 특징이다. 이번 콘텐츠의 핵심은 기존 일방향 강의 방식을 넘어 실습과 퀴즈가 결합된 쌍방향 학습 모델을 도입했다는 점이다. 학습자는 AI 기능을 직접 활용해보고 그 결과에 대한 실시간 피드백을 통해 자신의 이해도를 점검하며 능동적으로 학습을 이어갈 수 있다. 또 강의 전반에 스토리텔링 기반의 게임 요소를 더했다. AI 월드는 세계 역사 속 인물들을 'AI 마스터'라는 캐릭터로 구현해 각 인물이 자신의 전문 분야에서 AI 활용법을 안내하는 학습 가이드 역할을 수행한다. 학습자는 AI 마스터와 함께 하나의 세계관 속 여정을 따라가며 AI의 개념과 활용법을 학습한다. 콘텐츠는 총 6개의 코스로 구성되며 ▲영상 ▲실습 ▲퀴즈의 3단계 학습 구조를 따른다. 각 코스는 최소 64개에서 최대 229개까지 세분화돼 있어 학습자는 개념을 익힌 뒤 실습을 수행하며 학습을 완성해 나간다. 퀴즈는 단답형이나 OX 문제 방식이 아닌 직접 프롬프트를 작성하거나 올바른 프롬프트를 비교·분석하는 실전 문제 해결 중심으로 구성돼 AI 활용 역량 강화에 초점을 맞췄다. 첫 번째 코스인 '소크라테스의 대화법'은 사고력을 자극하는 프롬프트 설계법을 다룬다. 단순 질의응답을 넘어 생성형 AI가 스스로 사고하도록 유도하는 고차원적인 질문 방식과 프롬프트 기획 역량 강화에 중점을 뒀다. 이외에도 ▲스티브의 설득 ▲셰익스피어의 펜 ▲장영실의 자동화 연구 ▲아인슈타인의 데이터 통찰 ▲다빈치의 캔버스 등 다양한 산업에서 AI 실전 활용법을 배울 수 있도록 구성됐다. 패스트캠퍼스는 누구나 AI 학습을 시작할 수 있도록 '소크라테스의 대화법' 전 과정을 무료로 제공하며 이 외 코스들은 파트1을 무료로 체험할 수 있다. 또한 각 코스의 학습을 완료할 때마다 각기 다른 디자인과 개성 있는 대사를 가진 'AI 마스터' 캐릭터를 수집 보상으로 제공한다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 “AI 월드는 누구나 재미있고 쉽게 AI를 배우고 활용할 수 있도록 기획된 새로운 교육 모델”이라며 “앞으로도 다양한 AI 마스터와 커리큘럼을 지속적으로 확장해 전 국민 대상 AI 교육의 문을 넓히고 AI 리터러시 확산을 견인하는 기업으로 자리매김할 것”이라고 말했다.

2025.09.17 11:20박서린 기자

"접속만 되면 어디든 교실”···DaaS로 교육 판이 바뀐다

교육의 디지털 전환을 뒷받침할 공공 서비스형 데스크톱(DaaS) 도입 전략이 국회에서 본격 논의됐다. 국회 교육위원회 김대식·박성준 의원은 12일 국회 의원회관에서 한국클라우드산업협회 DaaS지원분과위원회와 함께 DaaS 정책토론회를 개최했다. 정부·교육청·대학·산업계 관계자 150여 명이 참석해 이목이 집중됐다. DaaS는 언제 어디서나 동일한 환경에서 학습 자원과 소프트웨어(SW)를 활용할 수 있도록 클라우드 기반으로 제공되는 디지털 서비스 인프라로, 글로벌 교육 현장에서 지속적으로 주목받고 있다. 이번 토론회에서 참석자들은 교실의 벽을 넘어 누구나·언제든·어디서나 같은 수업에 접속하는 교육 실현이 가능하다는 점에 공감대를 모았다. 개회사를 맡은 김대식 의원은 "디지털 전환의 관건은 장비가 아니라 접속권"이라며 표준 마련, 현장 증명, 예산·운영 전환의 3단 로드맵을 제시했다. 박성준 의원도 "공동 가상실습랩과 그래픽처리장치(GPU) 자원 풀을 표준화해 인공지능(AI) 실습을 일상화해야 한다"고 강조했다. 발제에 나선 산업계 인사들은 DaaS가 교육의 공정성과 안전성을 동시에 보장하는 핵심 인프라임을 강조했다. 최백준 DaaS지원분과위원장 겸 틸론 대표는 "DaaS를 교육 현장에 적용하면 저사양 노트북으로도 고성능 GPU 연산을 활용할 수 있어 전국 어디서나 동일한 학습 환경을 제공할 수 있다"며 "수도권과 지방 간 IT 학습 격차를 해소하고 공정한 교육 기회를 보장하는 데 핵심 인프라가 될 것"이라고 말했다. KT클라우드 감철웅 상무는 클라우드 기반 교육시스템의 이점으로 "데이터센터 이중화, 표준화된 관리, 사용량 기반 비용 구조를 통해 전국 어디서나 평등한 교육 서비스를 보장할 수 있다"고 설명했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 "파편화된 대학 시스템을 통합 관리해야 한다"며 멀티·하이브리드 클라우드 전환 필요성을 짚었다. 대학 현장에서는 DaaS 도입이 가져올 변화를 기대하는 목소리가 이어졌다. 서강대 서영일 교수는 "과목별 표준 이미지를 전날 배포하고 수업 종료 즉시 회수하면 준비 시간이 줄고 품질은 일정해질 것"이라며 실습 환경의 안정성을 강조했다. 토론회 말미에는 수업 중단 50% 감소, 과제 대기시간 30% 단축, 가용성 99.5% 달성 등 성과 지표와 함께 전국 확산 로드맵이 제시됐다. 국회 교육위원회는 시범 사업 납기와 서비스수준협약(SLA)·핵심성과지표(KPI) 공개를 통해 정책에서 실행으로의 책임성을 강화하겠다고 밝혔다. 행사를 주관한 클라우드산업협회는 교육 특화 공공 DaaS 참조모델과 권역 공동 가상실습랩 시범을 추진할 계획이다. 최백준 위원장은 "표준 템플릿과 운영 가이드를 오픈 패키지로 제공해 도입 문턱을 낮추겠다"고 강조했다.

2025.09.12 16:28한정호 기자

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