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AI음악, 도움인가 어뷰징인가...저작권 새 기준 필요

인공지능(AI)이 작곡부터 편곡, 가창까지 음악 제작 전반으로 빠르게 파고들면서 음악산업의 고민도 깊어지고 있다. AI 활용 자체를 막기는 어려워진 만큼 기준이 필요하다는 목소리가 나온다. 특히 AI를 '썼느냐, 쓰지 않았느냐'라는 이분법에서 벗어나 기준을 마련해야 한다는 데 의견이 모였다. 22일 국회 의원회관에서 김재원 조국혁신당 의원실과 K-음악권리단체상생위원회는 'AI 활용 음악 신탁 기준 마련을 위한 토론회'를 개최했다. 문화체육관광부가 후원한 이날 토론회에는 창작자와 음악산업계, 유통 플랫폼, 기술 전문가 등이 참석해 AI 활용 음악의 신탁·등록 기준을 논의했다. 김재원 의원은 AI 활용 음악이 이미 음악산업의 현실로 자리 잡은 만큼 기술의 수용과 창작자 권리 보호를 함께 고민해야 한다고 강조했다. 실제 생성형 AI는 이제 작곡가의 작업을 보조하는 도구부터 멜로디와 가사 생성, 보컬 제작, 믹싱·마스터링까지 음악 제작 전 과정에 활용되고 있다. 문제는 어디까지를 인간의 창작으로 인정할 것인지다. 김 의원은 “기술이 빠르게 변화할수록 창작자의 기여를 어떻게 인정하고 그에 따른 권리를 어떻게 보호할 것인지에 대한 원칙은 더욱 분명해야 한다”며 “새로운 기술을 받아들이는 일과 창작자의 권리를 보호하는 일은 서로 충돌하는 목표가 아니라 함께 풀어가야 할 과제”라고 말했다. 이날 전문가들은 AI를 활용했다는 사실만으로 저작권 보호 대상에서 일률적으로 제외하는 것은 적절하지 않다고 봤다. 핵심은 인간이 결과물의 표현을 얼마나 주도적으로 통제했는지 여부다. AI가 만들어낸 결과물을 단순히 선택하는 데 그쳤는지, 인간이 이를 수정·재구성하고 새로운 표현을 더했는지를 구분해야 한다는 것이다. 반대로 단순한 프롬프트 입력만으로 AI가 만든 음원을 대량으로 생성해 유통하는 행위에 대해서는 경계의 목소리가 컸다. AI 음악의 급증을 가장 먼저 체감하고 있는 유통 플랫폼도 명확한 기준 마련을 요구했다. 신지영 카카오엔터테인먼트 CR리더는 최근 실제 AI 활용 음원이 음원 차트에 진입하면서 저작권과 정산을 둘러싼 문의가 잇따르고 있다고 소개했다. 신 리더는 “음원에 대해 '어떻게 정산하는 거냐', '저작권은 누구한테 가는 거냐'는 문의를 저희가 제일 많이 받는다”며 “기준이 없다 보니 저희가 뭔가를 판단하고 도와드리고 싶어도 임의로 판단을 내릴 수가 없다”고 말했다. 플랫폼이 자체적으로 AI 음악의 유통 여부를 결정하는 것도 현실적으로 쉽지 않다는 설명이다. 그는 “플랫폼에서 주도적으로 시장의 룰을 가져가기에는 재산권과 관련된 이해관계가 너무 첨예하게 얽혀 있다”며 이해관계자와 정부 등이 함께 논의해 공감할 수 있는 기준을 서둘러 만들어야 한다고 강조했다. 특히 신 리더는 단순 명령어만으로 음악을 대량 생성해 유통하는 이른바 '딸깍' 방식에 대해서는 강하게 비판했다. 그는 “100% AI로 만들어서 유통하는 것들이 있는데 사실 일종의 어뷰징”이라며 “공정한 유통질서를 어지럽히는 것이어서 저희도 이 부분은 덜어내고, 걸러내고 싶은 부분이 있다”고 말했다. 기술적으로 AI 음악을 어떻게 걸러내고 관리할 것인지에 대한 논의도 이어졌다. 이종필 뉴튠 대표이사는 현재 AI 음악을 둘러싼 문제의 상당 부분이 기존 음악산업 시스템이 AI의 등장을 전제로 설계되지 않았기 때문에 발생하고 있다고 진단했다. AI 음악을 무조건 배제하기보다 새로운 환경에 맞춰 유통과 권리관리 시스템을 정비해야 한다는 것이다. 이 대표는 특히 국제적인 음악 정보 표준 논의에서도 AI 활용 여부에 대한 신고 체계와 탐지 기술, 생성물에 기여한 원저작물을 식별하는 기술, 라이선싱과 출처 관리 등을 순차적으로 표준화하는 작업이 진행되고 있다고 설명했다. 그는 “이런 시스템들이 모두 갖춰지면 AI 음악으로 발생하는 많은 문제들이 기술적으로는 해결될 것으로 기대한다”면서도 “최종적인 판단은 당연히 정책이나 전문가에 의해 이뤄져야 한다”고 말했다. 앞서 한국음악저작권협회는 지난달 AI 활용 음악 가운데 인간이 작사·작곡·편곡 등에 실질적이고 주도적으로 참여한 경우 인간이 창작한 부분을 신탁 등록할 수 있도록 하는 기준을 발표했다. 단순 프롬프트만으로 자동 생성된 AI 산출물은 제외하고, AI 활용 영역과 도구, 활용 방식, 인간의 창작적 기여 등을 신고하도록 하는 내용이었다. 그러나 문화예술계 전반의 추가적인 공론화가 필요하다는 지적이 나오면서 해당 방침은 철회됐다. 전문가들은 AI 음악이 이미 실험 단계를 넘어 실제 창작과 유통시장에 진입한 만큼 제도 마련을 더 이상 미루기 어렵다고 봤다. AI를 창작 도구로 활용한 음악과 인간의 창작적 개입 없이 대량 생산된 음원을 같은 선상에서 다루지 않으면서, 창작자의 권리를 보호하고 어뷰징을 차단할 수 있는 세밀한 기준이 필요하다는 것이다. 박태용 서경대학교 문화예술학과 교수는 판단의 핵심은 AI의 사용 여부가 아닌 인간의 창작적 기여에 있다고 강조했다. 박 교수는 “AI를 활용해 만든 결과물이라고 해서 완성된 음원 전체의 저작권이 일괄적으로 인정되는 것은 아니다”며 “판단의 중심은 인간이 창작 과정을 얼마나 통제했는가에 있다”고 말했다. 박 교수는 “기술이 아무리 빠르게 발전하더라도 인간이 만든 표현과 그 안에 담긴 창작자의 이름이 사라지지 않도록 하는 것, 그것이 우리가 지켜야 할 기준”이라고 말했다.

2026.09.22 14:43이선민 기자

[AI는 지금] 오픈AI 추격에 속도 내는 앤트로픽…'페이블 5.2' 곧 내놓나

오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델 '아스트라'가 기업·개발자 시장에서 빠르게 영향력을 넓히자 앤트로픽이 차세대 모델 출시를 서두르는 정황이 포착됐다. 22일 IT 업계에 따르면 앤트로픽은 기업공개(IPO)를 앞두고 새로운 AI 모델을 출시하는 방안을 내부적으로 논의하고 있는 것으로 전해졌다. 해당 논의는 지난 3일 출시된 오픈AI 'GPT-6 아스트라'가 기업 AI 지출과 개발자 이용량을 빠르게 늘리는 가운데 진행되고 있다. 실제 차기 모델로 추정되는 제품 테스트 정황도 나타났다. 테스팅카탈로그에 따르면 최근 엑스(X) 등 소셜미디어에는 앤트로픽의 미공개 모델 '클로드 페이블 5.2'가 생성한 것으로 추정되는 결과물이 잇따라 공유됐다. 앤트로픽은 해당 모델 테스트 진위여부를 공식적으로 발표하지 않았다. 공개된 사례에서는 페이블 5.2로 추정되는 모델이 외부 이미지 파일이나 플러그인, 서드파티 도구 없이 순수 자바스크립트만으로 게임과 인터랙티브 애니메이션을 구현했다. 모델이 한 번에 코드를 생성하고 캐릭터 이미지와 움직임까지 직접 구성한 것으로 나타났다. 일부 이용자는 페이블 5.2로 추정되는 모델과 아스트라 성능을 직접 비교하기도 했다. 한 테스터는 동일한 복잡한 프롬프트를 적용한 결과 새로운 페이블 모델이 기존 버전과 크게 다른 결과를 생성했다며 성능이 상당폭 개선됐다고 평했다. 현재 앤트로픽 고성능 모델 '오퍼스' 후속 제품 출시설도 나오고 있다. 테스팅카탈로그는 차기 모델이 '오퍼스 5.5'라는 이름으로 공개될 가능성이 있으며 이르면 이번 주 발표될 수 있다고 밝혔다. 다만 앤트로픽이 내부에서 출시를 논의 중인 신모델과 페이블 5.2 또는 오퍼스 5.5가 같은 제품인지는 확인되지 않았다. 앤트로픽이 신모델 출시를 검토하는 배경에는 아스트라 출시 이후 달라지고 있는 시장 지표가 있는 것으로 풀이된다. 기업 지출 관리 플랫폼 '램프'가 추적하는 기업 AI 지출에서 아스트라가 차지하는 비중은 약 13%로 집계됐다. 앤트로픽 최신 모델 '클로드 페이블'은 약 8%에 그쳤다. 개발자 이용 지표에서도 오픈AI가 앤트로픽을 추월한 것으로 나타났다. 오픈라우터 수치에 따르면 최근 한 주 동안 오픈AI 모델에 대한 지출이 앤트로픽을 넘어섰다. 오픈AI 모델 지출이 오픈라우터에서 앤트로픽을 앞선 것은 2년 반여 만에 처음인 것으로 전해졌다. 이런 흐름은 기업용 AI 시장에서 강점을 보여온 앤트로픽에도 부담으로 작용하고 있다. 잠재적 투자자들 사이에서는 오픈AI가 아스트라를 앞세워 앤트로픽의 기업 고객을 가져갈 가능성이 있는지에 대한 관심도 커지고 있다. 일각에선 대기업 고객이 기존 AI 공급사를 단기간에 바꾸기는 쉽지 않다는 분석도 나온다. 앤트로픽이 이미 기업 고객 기반을 확보하고 있는 데다 대기업은 기존 기술 공급사를 교체하는 데 상당한 시간이 필요하기 때문이다. 현재 페이블 5.2와 오퍼스 5.5의 정확한 모델명과 출시 일정은 아직 확정되지 않았다. 앤트로픽 역시 현재까지 신모델 출시 논의와 관련해 구체적인 입장을 밝히지 않고 있다. 한 개발자는 "동일한 복잡한 프롬프트를 적용했는데 기존 페이블과는 완전히 다른 결과가 나왔다"며 "새 미공개 모델 성능이 크게 개선됐고 아스트라와 비교해도 경쟁력이 있는 수준으로 보였다"고 말했다.

2026.09.22 14:42김미정 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

AI가 더 나은 판단할 때도 인간이 최종 결정권 가져야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류가 마주한 가장 철학적이면서도 현실적인 난제 하나를 다뤄보려고 해요. 바로 "AI가 인간보다 더 똑똑한 판단을 내릴 때, 우리는 과연 그 결과에 순순히 따를 준비가 되어 있는가"라는 질문이죠. 2026년 현재, 우리는 이미 AI가 암을 진단하고 기업의 수천억 원대 자산 배분을 결정하며 심지어 야구 경기에서 스트라이크와 볼을 판정하는 로봇 심판을 목격하고 있습니다. 하지만 이 '지능의 우월함'이 곧 '결정의 권위'로 이어져야 할까요? 이에 대해 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리 엔진을 탑재한 AI 패널들이 각자의 관점에서 뜨거운 토론을 벌였습니다. 이번 기사에서는 이들이 어떻게 충돌하고, 그 과정에서 논점이 어디로 이동했는지 그 숨 가쁜 흐름을 따라가 보겠습니다. 1. 효율이라는 이름의 달콤한 유혹과 책임이라는 무거운 현실의 충돌 토론의 서막은 AI의 성능과 인간의 책임 사이에서 발생한 균열로 시작되었습니다. AI 윤리 정책 관점을 맡은 패널은 AI가 아무리 정확한 수치를 제시하더라도 고위험 결정만큼은 반드시 인간의 손을 거쳐야 한다고 강조하며 포문을 열었죠. 특히 채용이나 국가 조달처럼 개인의 권리와 공공 자원이 얽힌 민감한 영역에서는 자동화된 의사결정이 차별이나 프라이버시 침해를 일으킬 수 있다는 2021년 ADMS(자동화 의사결정 시스템) 연구 결과를 강력한 근거로 제시했습니다. 이에 반해 기술적 우월성을 강조하는 AI 기술 관점의 패널은 흥미로운 반문을 던졌는데요, 과연 우리가 말하는 '우월한 판단'의 정의가 무엇인지부터 짚어봐야 한다는 것이었죠. 이 패널은 현재의 AI가 데이터 처리 능력은 탁월할지 몰라도 사회적 맥락이나 비정형적인 변수를 이해하는 데는 여전히 블랙박스와 같다고 지적했습니다. 즉, 과정이 불투명한 정답이 과연 인간의 합리적 선택보다 우월하다고 단정할 수 있느냐는 회의론이었습니다. 이 과정에서 가장 날 선 대립이 일어난 지점은 바로 법적 리스크에 대한 시각차였습니다. AI•기술법 전문가 관점의 패널은 법적 책임 소재를 명확히 하기 위해서라도 최종 결정권은 인간에게 귀속되어야 한다고 못 박았어요. 아무리 AI가 뛰어난 성과를 내더라도 법인격이 없는 기계에게 책임을 물을 수는 없기 때문이죠. 반면 기업 전략 관점의 패널은 현실적인 고충을 토로하며 반박했습니다. 만약 모든 단계에서 인간의 완벽한 개입과 설명을 요구한다면 기업 입장에서는 법적 비용과 운영 부담이 너무 커져 혁신 자체가 멈출 수도 있다는 우려였죠. 2026년 8월 제정된 인공지능 윤리 원칙조차 이 딜레마를 완전히 해결하지 못했다는 점이 언급되면서, 토론은 기술적 완성도가 아닌 '사회적 합의'의 영역으로 급격히 전환되었습니다. 2. 통제감을 뺏긴 인간의 심리적 저항과 '블랙박스'의 공포 토론이 중반으로 접어들며 흥미로운 시각이 등장했습니다. 바로 인간의 '마음'을 분석한 사회심리학적 접근이었죠. 사회심리학 전문가 관점의 패널은 우리가 AI의 판단을 거부하는 진짜 이유가 '정확도'가 낮아서가 아니라 '통제감'을 뺏기기 싫어하기 때문이라고 분석했습니다. 2026년 진행된 나이토와 시라도의 행동경제학 연구를 인용하며, 참가자의 40% 이상이 AI의 예측이 옳다는 것을 알면서도 자신의 선택권이 박탈되는 순간 심리적 거부감을 느꼈다는 점을 짚어냈어요. 이는 AI가 100% 정답을 말하더라도 인간은 "내가 고르지 않은 결과에 대해 책임을 지고 싶지 않다"는 회피 기제가 작동한다는 아주 날카로운 통찰이었습니다. ■ 패널 간의 핵심 쟁점 대결 A 관점(심리학): 인간은 AI의 정답보다 자신의 '선택할 권리'를 더 가치 있게 여긴다. 따라서 법적 근거가 마련되어도 심리적 저항은 사라지지 않을 것이다. B 관점(법률/전략): 법적으로 '상당한 주의 의무'만 다한다면 심리적 저항과 관계없이 시스템적 도입은 가속화될 것이며, 이는 효율성의 문제로 귀결된다. 이에 대해 비판적 관점의 패널은 AI의 판단 우월성이라는 전제 자체를 흔들었습니다. 우리가 AI가 더 낫다고 믿는 것 자체가 일종의 '통계적 착각'일 수 있으며, 블랙박스 속에서 어떤 편향이 숨어 있을지 모르는 상황에서 최종 결정을 맡기는 것은 도박과 같다고 일갈했죠. 결국 인간의 개입은 단순한 '검토'를 넘어 기계가 놓치는 윤리적 구멍을 메우는 마지막 안전핀이 되어야 한다는 주장이었습니다. 특히 국가 조달 같은 공공 영역에서 외부 AI 지수에 전적으로 의존하는 방식이 국제적으로 드물다는 사실은 이러한 비판에 힘을 실어주었죠. 패널들은 이제 결론이 AI의 기술 고도화가 아니라 인간이 이 기계를 어떻게 통제하고 수용할지에 대한 '구조 설계'에 있다는 점에 공감하기 시작했습니다. 3. 3단계 통제 모델: 지능을 빌리되 도장은 인간이 찍는다 치열했던 토론의 끝에서 패널들이 도달한 지점은 의외로 현실적인 절충안이었습니다. AI 윤리 정책 패널이 제안하고 다른 패널들이 보완한 이른바 '3단계 통제 모델'이 그 핵심입니다. 첫째로 AI는 방대한 데이터를 분석해 '추천'을 하고, 둘째로 전문성을 가진 독립적인 인간 심사관이 그 결과를 재심사하며, 마지막으로 결정에 불복할 경우 인간에게 다시 판단을 구할 수 있는 '이의 신청' 절차를 보장해야 한다는 것입니다. 기술 전문가 패널은 이 방식이 AI의 데이터 처리 효율을 누리면서도 블랙박스 오류를 인간이 감시할 수 있는 최선의 방어선이라고 평가했습니다. 하지만 여기서도 이견은 남았는데요, 인간 심사관이 과연 수억 개의 파라미터를 가진 복잡한 AI 모델의 인과관계를 제대로 이해하고 검토할 수 있느냐는 기술적 회의론이었습니다. 법률 패널은 완벽한 이해가 불가능하더라도 '상당한 주의 의무'를 다했다면 법적 책임을 묻는 구조로 가야 한다고 주장한 반면, 심리학 패널은 여전히 "결과는 AI가 냈는데 왜 책임은 인간이 지느냐"는 근본적인 억울함이 해결되지 않을 것이라고 꼬집었습니다. 그럼에도 불구하고 토론에 참여한 모든 AI 패널들이 합의한 단 하나의 명제는 있었습니다. 바로 공공의 이익과 윤리적 가치가 걸린 문제에서는 '정확도'보다 '책임 주체의 존재'가 훨씬 중요하다는 사실입니다. 현재 기술 성장에 대한 낙관론이 팽배한 상황 속에서도, 패널들은 기술이 인간을 돕는 '증강 지능'으로서 머물 때 비로소 사회적 신뢰를 얻을 수 있다는 데 입을 모았습니다. 결국 AI가 인간보다 더 나은 판단을 하는 순간이 오더라도, 우리가 그 결정권을 포기하지 않는 이유는 기계보다 더 똑똑해서가 아닙니다. 그 결정에 따르는 고통과 책임을 짊어질 수 있는 존재는 오직 인간뿐이기 때문이죠. AI 패널들은 토론을 마무리하며 우리에게 질문을 던집니다. 우리가 원하는 것은 '오류 없는 세상'인가요, 아니면 '책임질 수 있는 세상'인가요? 지능의 외주화는 가능할지 몰라도 책임의 외주화는 불가능하다는 이들의 논쟁은, 고도화된 기술 시대를 살아가는 우리에게 여전히 인간의 자리가 어디인지를 다시금 생각하게 합니다. 기계가 쓴 완벽한 정답지보다 인간이 고심 끝에 찍은 투박한 도장 한 번이 더 무거운 가치를 지니는 이유, 그것이 바로 우리가 끝까지 결정권을 내려놓지 말아야 할 근거일지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/96d22181.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.22 14:24AMEET

보훈심사부터 경찰 현장까지 AI가 돕는다…정부, 행정업무 혁신 속도

행정안전부가 보훈심사부터 경찰의 현장 대응, 공공 소프트웨어(SW) 발주, 규제 안내까지 행정업무 전반에 인공지능(AI)을 확대한다. 반복적인 자료 검색과 문서 작성을 AI에 맡겨 공무원이 정책 판단과 국민을 위한 현장 업무에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 행안부는 국민 생활과 밀접한 행정업무를 지원하기 위해 보훈·치안·규제·조달·인사·감사 등 6개 분야에서 AI 서비스 구축을 추진한다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 정부가 추진하는 'AI 민주정부 30대 핵심과제'와 '공공부문 AI 서비스 지원사업'의 일환이다. AI가 업무에 필요한 자료와 근거를 찾아 제시하고 문서 작성을 지원해 담당 공무원의 판단과 의사결정을 돕는 데 중점을 뒀다. 정부는 국민 생활과 직접 맞닿아 있는 보훈심사와 치안 현장에 우선 AI를 적용할 방침이다. 국가보훈부는 신청자가 제출한 자료의 누락 여부를 확인하고 유사 사례 검색과 검토서 작성을 지원하는 AI 시스템을 구축한다. AI가 심사에 필요한 자료를 사전에 정리해 담당자의 준비 시간을 줄이고 개별 사안을 보다 신속하게 검토하도록 지원하는 방식이다. 이를 통해 보훈심사 신청자의 대기시간을 줄이는 것이 목표다. 경찰청은 현장 경찰관의 판단을 지원하는 AI 서비스를 구축한다. 경찰관이 현장에서 상황을 일상적인 언어로 질문하면 AI가 관련 법령과 판례, 업무 매뉴얼을 찾아 판단 근거와 함께 제시하는 구조다. 모바일 업무환경에서도 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 해 긴급한 상황에서 경찰관이 관련 규정이나 대응 방법을 찾는 데 필요한 시간을 줄일 계획이다. 공공 SW 사업 발주와 기업의 규제 확인 업무에도 AI가 활용된다. 조달청은 제안요청서 초안과 사업비 산출내역서 작성을 지원하고 법·제도 위반 여부를 점검하는 AI 플랫폼을 구축할 방침이다. 발주 담당자의 문서 작성 부담과 준비 기간을 줄이고 발주 과정에서 발생할 수 있는 오류와 분쟁을 줄이는 것이 목표다. 국무조정실은 창업·영업에 필요한 규제 정보를 맞춤형으로 안내하는 AI 시스템을 도입한다. 우선 담당 공무원이 국민과 기업에 필요한 규제 정보를 빠르게 검색하고 안내하도록 지원하고 향후 국민이 관련 규제를 직접 확인할 수 있는 서비스로 확대할 계획이다. 정부 내부의 인사·감사 업무에도 AI를 적용한다. 인사혁신처는 제출서류의 주요 쟁점을 분석하고 관련 규정과 사례 검색, 결과 문서 작성을 지원하는 AI 시스템을 개발한다. 향후 인사뿐 아니라 여러 행정 분야의 심사·심의 업무에서 공통으로 활용할 수 있도록 할 방침이다. 부산광역시는 감사 업무 전반을 지원하는 AI 시스템을 구축한다. AI가 유사 감사 사례와 처분 기준을 검색하고 주요 쟁점 분석을 지원하는 방식이다. 감사 착수부터 결과 작성과 처분 관리까지 연결해 담당자의 업무 부담을 줄이고 일관된 기준에 따른 감사가 이뤄지도록 지원한다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "공무원이 자료 검색과 문서 작성에 들이는 시간을 줄여 국민의 어려움을 해결하는 데 더 많은 역량을 쏟을 수 있어야 한다"며 "공무원이 정책 판단과 현장 문제 해결에 집중할 수 있도록 정부 전반에 AI 활용을 확대하고 행정업무 혁신을 가속해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 14:12한정호 기자

아카마이 "AI 도입 넘어 운영으로…보안·인프라도 바뀌어야"

"인공지능(AI)을 도입하는 것 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 어떻게 안정적으로 운영하며 어떻게 보호할 것인가에 관심이 있습니다." 이경준 아카마이 코리아 대표는 22일 서울 강남구에서 열린 '2026 아카마이 미디어 간담회'에서 "AI가 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 형태로 발전하면서 기업 애플리케이션과 업무 프로세스, 정보기술(IT) 인프라가 빠르게 변화하고 있다"며 이같이 밝혔다. 그러면서 "AI를 어디에서 실행하고 늘어나는 컴퓨팅과 데이터 수요를 어떻게 감당할지, 새로운 보안 위협에 어떻게 대응할지가 과제가 됐다"며 "AI를 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하는 역량이 중요해질 것"이라고 부연했다. 아카마이는 전 세계 130개 이상 국가, 700개 도시의 4300개 이상 엣지 네트워크 거점(POP)과 1000테라비피에스(Tbps) 이상의 네트워크 용량을 기반으로 분산 인프라를 운영 중이다. 국내에서는 데브시스터즈가 대규모 글로벌 트래픽 처리에 아카마이 클라우드를 도입했다. 스마트빅은 게임 서버 워크로드를 이전해 저지연 환경과 비용 절감을 동시에 달성했다. AI 에이전트 확산에 공격 표면 확대…'머신 스피드' 방어 필요 AI가 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 보안이 다뤄야 할 영역도 기존 웹 애플리케이션에서 브라우저, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE), 응용 프로그램 인터페이스(API), 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트 등으로 확대되고 있다. 업계에서는 AI 에이전트의 발전 양상에 따라 기존과 다른 속도와 방식의 공격에 대비해야 한다는 목소리가 나온다. 한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)는 AI가 사람의 판단을 기다리지 않고 스스로 행동하는 환경에서는 보안 역시 기계의 실행 속도에 대응해야 한다고 강조했다. 한 상무는 "기계가 알아서 판단하고 실행하는 시대"라며 "머신 스피드에 대한 공격, 그다음에 머신 스피드에 대한 방어 체계가 모든 곳에 이뤄져야 한다"고 말했다. AI 에이전트의 자율성이 커지면서 외부 웹페이지나 문서에 숨겨진 악성 지시를 정상 명령으로 인식하게 만드는 '에이전트 하이재킹'도 새로운 위협으로 부상하고 있다. 에이전트가 브라우저를 통해 외부 서비스와 상호작용하는 만큼 기존 애플리케이션 보안을 넘어 브라우저 환경까지 방어 범위를 넓혀야 한다는 진단이다. 한 상무는 "새로운 브라우저 위협에 대한 공격이나 방어는 충분히 막을 수 있다"며 "보안기업 레이어X를 인수해 관련 솔루션을 확보했고 아카마이 워크포스 프로텍터를 통해 대응하고 있다"고 설명했다. 코어부터 엣지까지 AI 인프라 분산…'초저지연 추론'에 초점 AI 활용이 실제 서비스 단계로 넘어가면서 클라우드 인프라의 중심도 모델 학습뿐 아니라 서비스 현장에서 이뤄지는 추론으로 이동했다. 특히 챗봇, 추천 시스템, 게임 등 실시간성이 중요한 서비스에서는 사용자와 AI 인프라 사이의 네트워크 지연시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 아카마이는 거대 AI 모델을 직접 학습시키는 인프라보다 완성된 모델을 실제 서비스에 적용하는 AI 추론 시장에 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 특정 실험이나 개발 단계를 넘어 실제 서비스로 확산되면서 모델을 서비스에 연결하고 안정적으로 처리할 수 있는 추론 인프라의 중요성이 커지고 있어서다. 강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)는 "아카마이가 공략하는 쪽은 AI 학습용 고객이 아니라 AI 추론용 고객"이라며 "기존 네트워크와 그래픽처리장치(GPU) 연산을 결합해 빠른 실시간 사용자 경험을 제공할 수 있다"고 강조했다. 아카마이는 엣지에서 모든 AI 연산을 처리하는 대신 사용자와 가까운 엣지를 추론 서비스의 접점으로 활용하고, 실제 GPU 연산은 별도 데이터센터에서 수행하는 분산형 구조를 구축했다. 엣지와 GPU 데이터센터는 물리적으로 분리돼 있지만 글로벌 네트워크로 연결해 사용자와 연산 자원 사이의 지연을 줄이는 방식이다. 강 상무는 "GPU가 탑재된 데이터센터와 자사 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 방화벽을 위한 엣지 플랫폼의 데이터센터는 물리적으로 다른 영역"이라며 "엣지를 프론트엔드로 AI 추론 서비스를 제공하고, GPU가 탑재된 AI 데이터센터와 아카마이의 글로벌 백본망을 연결한다"고 밝혔다. 아카마이는 추론 중심으로 제공하고 있는 GPU 인프라를 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 확대하고 향후 AI 학습 수요까지 고객군을 넓힌다는 계획이다. 강 상무는 "올해 들어 전자상거래, 전자, 포털 등 다양한 산업에서 GPU 수요가 나타나고 있다"며 "특정 산업에 한정하기 어려울 정도로 AI 서비스용 GPU 수요가 커지고 있다"고 말했다.

2026.09.22 14:05이나연 기자

AI 에이전트 구축 컨설팅도 AI가…포스코DX, 기업 AX 속도 높인다

포스코DX가 인공지능(AI) 에이전트 도입을 위한 업무 분석과 설계 과정에도 AI 에이전트를 투입한다. 컨설턴트가 수행하던 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 AI로 지원해 컨설팅·설계 기간을 절반 이상 줄이고 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. 포스코DX는 AI 에이전트 구축 컨설팅을 지원하는 AI 에이전트 '에이전티-씨(Agentee-C)'를 개발해 실제 AX 프로젝트에 적용 중이라고 22일 밝혔다. 에이전티-씨는 기업이 AI 에이전트를 도입하기에 앞서 진행하는 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 컨설팅 전반을 지원한다. 기존에는 컨설턴트가 현업 담당자를 인터뷰한 뒤 업무를 분석하고 AX 과제를 발굴해 설계하는 방식으로 프로젝트를 진행했다. 포스코DX는 기업 AX 수요가 여러 업무 영역에서 동시에 늘면서 기존 방식만으로는 빠르게 대응하기 어렵다고 판단했다. 모든 프로젝트에 컨설턴트를 직접 투입하는 대신 AI 에이전트가 반복적인 분석과 산출물 작성을 지원하도록 해 컨설팅 업무의 효율성을 높인다는 구상이다. 에이전티-씨가 생성한 결과물은 포스코DX가 앞서 개발한 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 '에이전티(Agentee)'와 연계된다. 에이전티는 AI 에이전트의 개발부터 운영과 평가, 재배치까지 전체 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 에이전티-씨가 업무 분석과 설계 결과를 생성하면 이를 에이전티에 입력해 실제 AI 에이전트 개발과 운영으로 연결한다. 이를 통해 AX 과제 발굴과 기획·설계부터 AI 에이전트 개발·운영까지 하나의 체계에서 지원할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 포스코DX는 에이전티-씨를 활용하면 기존 컨설팅과 설계에 필요한 시간을 절반 이상 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 분석과 설계 과정에서 반복되는 업무를 자동화하고 결과물을 개발 플랫폼과 바로 연계해 실제 개발·운영 단계로 넘어가는 시간을 단축하는 방식이다. 관련 조직도 강화하고 있다. 포스코DX는 올해 'AI 워크포스 TF'를 신설하고 AX 컨설팅부터 AI 에이전트 개발·운영까지 관련 사업을 확대 중이다. 에이전티-씨는 지난 7월부터 가동해 포스코DX 내부 AX 과제에 우선 적용하고 있다. 회사는 실제 활용 경험을 토대로 업종과 고객사별 특성을 반영한 컨설팅 방법론을 올해 안에 고도화할 계획이다. 이후 외부 고객을 대상으로 한 AX 사업으로 적용 범위를 확대한다는 방침이다. 포스코그룹 차원에서도 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 그룹은 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 수립하고 사업 프로세스와 사무 업무, 가치 창출 등 세 축을 중심으로 AX를 추진 중이다. 제조 현장뿐 아니라 사무 업무 전반으로 AI를 확대해 업무 방식을 혁신한다는 목표다. 포스코DX 관계자는 "AI 전환 성패는 어떤 AI 도구를 사용하느냐보다 사람과 AI가 업무를 어떻게 나누고 협업하도록 설계하느냐에 달려 있다"며 "AI 에이전트를 활용해 AX 과제를 빠르고 체계적으로 발굴하고 개발부터 운영·관리까지 효율적으로 이뤄질 수 있도록 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 11:40한정호 기자

노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 가속…작업 속도 향상

노타가 로봇용 인공지능(AI) 모델을 퀄컴 인프라에서 구동해 로봇팔 작업 속도를 높였다. 노타는 퀄컴 테크날러지스의 산업용 시스템온칩 '퀄컴 드래곤윙 IQ-9075' 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에서 비전언어행동모델과 실행 환경을 최적화했다고 22일 밝혔다. 이를 실제 로봇팔에 적용한 결과 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄인 것으로 전해졌다. 성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 방식으로 진행됐다. 최적화 이후 비전언어행동모델(VLM) 추론 속도는 최대 7배 빨라졌으며 실제 물체 이동 작업 속도는 3배 향상된 것으로 나타났다. 작업 성공률은 92%를 기록했다. 원본 모델의 93%와 비교하면 성능 저하는 1%포인트(p) 수준으로 추론 속도를 높이면서도 기존 정확도를 대부분 유지했다. 이번 실증은 기존에 ㄱ래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 처리하던 로봇 AI 추론을 로봇에 연결된 엣지 AI 보드 내부 NPU에서 직접 수행했다는 점이 특징이다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해와 행동 생성·실행까지 전 과정을 하나의 로봇 환경에서 처리했다. 노타는 이를 위해 VLM 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화와 멀티 NPU 런타임 구축·행동 생성 가속까지 실행 환경 전반을 손봤다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 추론 속도와 작업 속도·모델 정확도·작업 성공률을 함께 검증했다. VLM은 카메라 영상과 언어 명령을 함께 이해해 로봇의 다음 행동을 결정하는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 제한된 전력과 컴퓨팅 자원을 사용하는 로봇 내부에서 구동하려면 별도 최적화가 필요하다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 행동을 결정하는 대기시간도 줄어든다. 모델 판단이 늦어질 경우 주변 상황이 달라진 뒤 기존 정보를 바탕으로 움직일 수 있어 반응성과 작업 정확도가 떨어질 수 있다. 노타는 해당 기술을 적용한 로봇팔을 '코리아 리얼월드 AI 네트워크 2026'에서 공개했다. 현장에서는 최적화 전후 로봇 작업과 측정 결과를 비교해 추론 성능 개선이 실제 작업 속도와 안정성에 미치는 영향을 시연했다. 채명수 노타 대표는 "앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지·데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬 AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:31김미정 기자

라이너, KAIST 정책연구에 '스콜라' 투입…공동 AI 개발도

라이너가 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 인공지능(AI)을 활용한 정책 연구 방식 검증에 나선다. 학술 연구용 AI 에이전트를 실제 연구 과정에 적용해 생산성 향상 효과를 살피고 정책 분석에 특화된 AI 기술도 공동 개발할 계획이다. 라이너는 KAIST 과학기술정책대학원 박경렬 교수의 디랩과 '정책연구 AI' 분야 연구 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 협약식은 지난 21일 KAIST 과학기술과 글로벌 발전 연구센터에서 열렸다. 양측은 라이너의 학술 연구 AI 에이전트 '라이너 스콜라'를 활용해 정책 연구 전 과정에서 AI 활용 효과를 실증한다. 디랩 연구진이 자료 조사부터 정책 분석과 논문 작성까지 라이너 스콜라를 사용하고 양측이 관련 데이터를 공동 분석하는 식이다. 이를 통해 AI 연구 도구가 연구 생산성에 미치는 영향을 살펴보는 한편 국가와 지역에 따른 연구 역량과 AI 활용 격차에 어떤 영향을 줄 수 있는지도 분석할 계획이다. 국제개발과 과학기술정책 분야에 특화된 '도메인 지식 그래프'와 검증 에이전트 개발도 추진한다. 기관과 사업·정책·재원 등 복잡하게 얽힌 정보를 구조화하고 각 정보가 원출처에 근거하는지 확인하는 AI 에이전트를 공동 개발할 예정이다. 정책 효과를 사전에 분석하는 AI 기반 시뮬레이션 환경 구축도 협력 대상에 포함됐다. 공여 기관과 수원국 정부·현장 수행기관 등 정책과 관련된 이해관계자를 각각 AI 에이전트로 구현해 정책 개입에 따른 영향을 예측하고 검토하는 방식을 연구한다. 이번 협력에서 라이너는 AI 에이전트 기술과 시스템 개발 역량을 제공한다. 디랩은 국제개발과 과학기술정책 분야의 전문 지식을 바탕으로 적용 환경 설정과 기술 검증·학술 연구를 맡는다. 디랩은 디지털 혁신과 글로벌 발전 협력의 상호작용을 연구하는 KAIST 연구실이다. 박경렬 교수는 대통령 직속 국민경제자문회의 위원과 뉴욕대 AI 거버넌스 연구그룹 공동 책임자를 맡고 있다. 박경렬 KAIST 교수는 "AI는 혁신의 기회를 제공하고 있지만 동시에 글로벌 격차를 키우는 잠재적인 위험도 존재한다"며 "라이너와 글로벌 기술변화의 파급효과를 정밀하게 예측·분석하는 연구 환경을 구축하고 이를 공공 가치의 창출로 연결하고자 한다"고 말했다. 강정구 라이너 AI 전략 총괄은 "우리 AI 기술력과 디랩의 도메인 전문성을 결합해 정책 연구의 생산성을 극대화하고 글로벌 지식 격차를 해소하는 대표적인 '정책연구 AI' 선례를 만들어 가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:24김미정 기자

제논, 코스닥 상장예심 통과…상반기 매출 4.3배 ↑

제논이 실적 성장을 발판으로 코스닥 상장 절차를 본격화한다. 제논은 지난 21일 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 상장예비심사 승인을 받았다고 22일 밝혔다. 지난 7월 상장예비심사청구서를 제출한 지 약 2개월 만으로 삼성증권을 주관사로 일반상장 방식의 코스닥 입성을 추진한다. 제논은 올해 상반기 별도 기준 매출 117억 6000만원을 기록했다. 전년 동기 27억 3000만원보다 4.3배 늘어난 규모로 지난해 연간 매출 117억 4000만원도 반년 만에 넘어섰다. 수익성도 개선된 것으로 나타났다. 올 상반기 영업익은 22억원으로 지난해 연간 영업이익 7억원의 3.1배를 기록했다. 영업익률은 6%에서 18.7%로 상승했다. 회사는 2024년부터 3년 연속 흑자 기조를 이어가고 있다. 제논은 2017년 설립된 생성형 AI 기업이다. 자체 개발한 엔터프라이즈 인공지능 전환(AX) 플랫폼 '제노스' 기반으로 기업의 AI 전략 수립부터 개발과 도입·운영까지 지원하고 있다. 금융·공공·발전 분야에서 사업 경험을 확보한 데 이어 최근 제조와 제약 분야로 고객군을 넓히고 있다. 기존 기업용 AX 사업과 함께 피지컬 AI와 기업·소비자 간 거래(B2C) AI 서비스 사업화에도 나서고 있다. 올해 피지컬 AI 전담 랩을 열어 관련 기술 상용화를 추진하고 있으며 B2C 시장에서는 AI 에이전트 통합 포털 '제나'를 선보였다. 제논은 증권신고서 제출과 수요예측·일반청약 등 공모 절차를 진행할 예정이다. 상장을 통해 확보한 자금은 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 컴퓨팅 자원 확보와 자체 AI 플랫폼·AI 에이전트·피지컬 AI 기술 고도화에 투입한다. 인재 확보와 글로벌 사업 확대에도 활용할 계획이다. 고석태 제논 대표는 "예심청구 이후 영업일 기준 41일 만에 거래소 규정상 심사 기간인 45영업일보다 짧은 기간 안에 승인을 받아 신속하게 상장 절차를 이어갈 수 있게 됐다"며 "이는 매출 성장과 수익성을 동시에 갖춘 AI 기업으로서 탄탄한 기술력을 바탕으로 이뤄온 성과"라고 강조했다.

2026.09.22 11:07김미정 기자

더존비즈온, 키르기즈 정부와 디지털 전환 맞손…중앙아시아로 보폭 확대

더존비즈온이 키르기즈공화국 정부와 손잡고 인공지능(AI)·클라우드·데이터 기술을 활용한 디지털 전환 협력에 나선다. 국내에서 축적한 기업 디지털화와 세정 시스템 연계 경험을 바탕으로 중앙아시아 지역으로 협력 범위를 넓힌다는 구상이다. 더존비즈온은 키르기즈공화국 대통령 산하 국가투자처와 디지털 전환 및 디지털 경제 발전을 위한 양자 협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 라브샨베크 사비로프 키르기즈공화국 국가투자처장과 지용구 더존비즈온 공동대표는 지난 21일 서울 중구 더존을지타워에서 협약식을 열고 양해각서에 서명했다. 양측은 이번 협약을 통해 디지털 전환 분야의 경험과 전문지식을 공유할 방침이다. 기업 활동의 디지털화와 기업·세무당국 간 디지털 연계 발전, AI·클라우드·데이터 기술을 활용한 디지털 생태계 조성, 공동 교육과 행사 개최 등에서도 협력한다. 구체적인 협력 과제를 발굴하기 위해 정보 교환과 상호 협의, 공동 프로그램 기획·실행을 추진한다. 필요 시 실무그룹 등 별도 협력기구도 구성해 운영할 계획이다. 특히 기업과 세무당국을 디지털로 연결하는 분야에서 협력 가능성을 모색한다. 더존비즈온은 세무회계 소프트웨어와 전사적자원관리(ERP)를 기반으로 기업과 기관을 연결하는 디지털 인프라를 구축해왔다. 국내에선 전자세금계산서를 비롯해 기업의 회계·세무 데이터가 과세 행정과 연계되는 환경을 구축하며 세정 디지털화 관련 경험을 쌓았다. 이를 키르기즈공화국의 기업·세정 디지털 전환 과정에 활용한다는 구상이다. 해외 조세행정 시스템 구축 경험도 있다. 더존비즈온은 앞서 한국국제협력단(KOICA)이 추진한 필리핀 조세 분야 전자정부 구축사업에 참여해 조세업무플랫폼(EIS)을 구축했다. 회사는 이러한 경험을 토대로 키르기즈공화국의 조세행정 환경에 적용할 수 있는 디지털 전환 협력 모델을 발굴할 계획이다. 이번 협약으로 중앙아시아 지역에서 디지털 전환 사업을 확대하기 위한 협력 채널도 확보했다. 키르기즈공화국 국가투자처는 투자 유치와 국제 협력을 담당하는 대통령 산하 기관이다. 더존비즈온은 ERP와 AI를 결합한 기업 업무 환경을 제공하며 AI 전환(AX) 영역으로 사업을 확대하고 있다. 중앙아시아에서도 디지털 전환 수요가 늘어나는 가운데 협약을 계기로 현지 협력 기회를 발굴한다는 방침이다. 지용구 더존비즈온 공동대표는 "키르기즈공화국은 디지털 전환을 적극 추진하고 있는 국가로 기업 디지털화와 세정 디지털 연계 등 우리가 강점을 가진 영역에서 협력할 수 있는 접점이 많다"며 "이번 협약을 시작으로 양국 모두에 도움이 되는 협력 모델을 구체화해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 10:57한정호 기자

LGU+, 소도몰과 소상공인 맞춤형 AX 솔루션 개발

LG유플러스는 도소매 유통 기업 소도몰과 소상공인 맞춤형 AX 솔루션을 개발한다고 22일 밝혔다. 소도몰은 전국 공동구매 매장과 유통 데이터를 기반으로 식품·생필품을 도매가 수준에 공급하는 플랫폼이다. 양사는 매장 내 AI, 통신 솔루션 등 AX 지원, 소상공인 판로 확대, 지역 상권 활성화를 위한 신규 사업 발굴 등을 위해 협력한다. LG유플러스는 자사 AI, 데이터 기반 서비스를 활용해 가입자 응대와 매장 운영 효율화를 지원한다. 소도몰은 이를 유통, 공동구매 플랫폼 운영 노하우와 결합해 소상공인이 현장에 적용하도록 돕는다. 이를 위해 LG유플러스는 소도몰과 소상공인 AX 지원과 AI 활용 역량 강화를 위한 업무협약을 체결했으며, 양사는 소상공인 판로 확대와 지역 상권 활성화를 위해 지속 협력할 방침이다. 임장혁 LG유플러스 엔터프라이즈고객그룹장은 "앞으로도 소상공인의 경영 부담은 줄이고 실질적인 성장을 돕는 AX 서비스를 지속 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 10:54홍지후 기자

KTcs, 인적자원개발 우수기관 대기업 부문 선정

KTcs가 능력 중심 인사 관리와 AI를 활용한 역량 개발을 인정받아 2026년 인적자원개발 우수기관 대기업 부문에 선정됐다. KTcs는 인적자원개발 우수기관 인증에서 대기업 부문 우수기관으로 선정됐다고 22일 밝혔다. 고용노동부, 교육부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부가 공동 주최하고 한국산업인력공단이 주관하는 인증은 능력 중심 공정한 인사 관리와 체계적 역량 개발을 실천하는 기업을 선정하는 제도다. KTcs는 2023년 첫 인증 이후 현장 전문성과 AI 전환(AX)을 결합한 인적자원개발과 관리체계를 고도화해 왔다. 단순한 교육 확대를 넘어 현업 실무 역량 확보와 실제 성과 창출에 초점을 맞췄다. 대표 프로그램 '코파일럿 얼리버드'와 'AX 디그리'를 통해 마이크로소프트365 코파일럿 선도 인재와 중고급 AI 전문가 254명을 배출했다. 보고서 작성 자동화, 데이터 분석 등을 다루는 AI 시리즈 교육을 비대면 라이브와 VOD로 도입했다. 연간 AI, DX 교육 시간은 2024년 8833시간에서 2025년 1만 1994시간으로 36% 증가했다. 교육은 업무 자동화로 이어져 생산성 평균 30% 향상, 제안서 작성 시간은 최대 75% 감소 등 성과를 거뒀다. 채용 과정엔 AI 보이스봇과 챗봇을 도입해 매월 인당 50명 이상 문의 응대를 줄였다. 상담 직원용 '보드미센터'를 운영하며 1대 1 심리상담도 제공한다. 이창호 KTcs 대표이사는 “앞으로도 구성원이 현장에서 AI 혁신을 주도하고 일과 삶의 균형을 이룰 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.09.22 10:54홍지후 기자

[AI 고속도로] 2년 걸리던 AI 데이터센터, 수개월로…'모듈형' 구축 경쟁 뜬다

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 치열해지면서 데이터센터를 짓는 방식도 달라지고 있다. 부지를 확보하고 건물을 지은 뒤 전력·냉각 설비와 서버를 구축하는 기존 방식에서 벗어나 주요 설비를 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터가 새로운 대안으로 떠오르는 모습이다. 22일 업계에 따르면 LG CNS와 KT클라우드, 엘리스그룹 등 국내 AI 인프라 사업자들이 잇달아 모듈형 데이터센터 구축과 기술 개발에 나서고 있다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각·IT 장비 등 주요 시설을 표준화된 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 건물과 설비를 순차적으로 구축하는 기존 데이터센터와 달리 모듈 제작과 현장 공사를 동시에 진행할 수 있어 통상 2년 안팎인 구축 기간을 수개월 수준까지 줄일 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 필요한 만큼 모듈을 추가해 데이터센터 규모를 단계적으로 늘릴 수 있다는 것도 특징이다. 초기부터 대규모 데이터센터를 완성하는 대신 실제 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 용량을 확대할 수 있어 초기 투자 부담을 낮추고 향후 수요 변화에도 유연하게 대응할 수 있다. 특히 AI 시대에는 구축 속도의 중요성이 더욱 커지고 있다. 엔비디아 등 AI 반도체 업체들이 새로운 그래픽처리장치(GPU)를 빠르게 출시하면서 데이터센터 구축이 길어질수록 처음 설계할 당시 최신이었던 GPU가 실제 가동 시점에는 이전 세대 제품이 될 가능성이 커지기 때문이다. 고가의 AI 가속기를 확보한 뒤 실제 서비스에 투입하기까지 걸리는 시간을 줄여 투자 효율을 높이는 것이 중요해진 셈이다. 국내에선 LG CNS가 올 초 컨테이너 형태의 모듈형 AI 데이터센터인 'AI 박스'를 앞세웠다. AI 박스 하나에 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있으며 서버 전력 기준 1.2메가와트(MW) 규모다. 별도 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결해 데이터센터를 구성하기에 기존 데이터센터가 약 2년 걸리는 것과 비교해 약 6개월 만에 구축할 수 있는 것으로 알려졌다. 수십개의 AI 박스를 연결해 대규모 AI 데이터센터로 확장하는 것도 가능하다. LG CNS는 첫 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축하고 향후 약 2만7179㎡ 부지에 50개 안팎의 AI 박스를 집적한 AI 박스 캠퍼스를 조성할 계획이다. LG전자의 냉각수 분배 장치와 항온항습기·냉동기, LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리 등을 패키지로 구성해 그룹 계열사 기술을 AI 인프라 사업과 연결한다는 전략이다. KT클라우드도 모듈형 AI 데이터센터 기술 개발에 속도를 내고 있다. KT클라우드는 에너지 기업 SGC와 협력해 전력·에너지 인프라와 자사의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 차세대 모듈형 기술을 공동 개발 중이다. 표준화된 설계와 병행 공법을 적용해 구축 기간을 줄이고 고객 수요가 늘어날 경우 데이터센터 규모를 빠르게 확장한다는 계획이다. 이는 KT클라우드가 추진하는 전국 AI 데이터센터 확장 전략과도 맞물린다. 회사는 현재 약 200메가와트(MW) 규모인 데이터센터 인프라를 2031년까지 1기가와트(GW) 규모로 확대하고 전국 20여개 거점을 확보한다는 목표다. 데이터센터 구축 단계에는 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈형 기술을 적용하고 주요 설비를 사전 제작하는 방식으로 구축 기간을 단축할 방침이다. 아울러 AI 스타트업 엘리스그룹도 모듈형 AI 데이터센터를 AI 인프라 사업의 핵심 기술로 활용 중이다. 엘리스그룹의 AI PMDC는 전력·냉각·IT 장비와 관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설부터 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지 먼저 정한 뒤 이에 맞춰 데이터센터 전체를 설계하는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 정부의 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 통해 엔비디아 B300 GPU 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)과 온수·외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 고집적·고전력 GPU 환경에 맞춰 전력과 네트워크까지 최적화한다는 구상이다. 이 외에도 SK텔레콤이 슈퍼마이크로·슈나이더 일렉트릭과 전력·냉각·IT 인프라를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 모듈러 기반 AI 데이터센터 통합 솔루션 개발을 추진 중이다. GS그룹 역시 AI 데이터센터 관련 스타트업 기술을 계열사 사업과 연계하는 과정에서 모듈형 데이터센터 기술의 실제 사업 적용 가능성을 검토하고 있다. 다만 모듈형 데이터센터 확산을 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 데이터센터 자체를 빠르게 제작할 수 있더라도 대규모 전력 확보와 부지, 인허가 문제까지 해결되는 것은 아니기 때문이다. 현행 건축법상 모듈형 데이터센터의 법적 지위도 명확하지 않아 인허가 과정에서 해석 차이가 발생하고 있다. 실제 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 업계에선 모듈형 전기실 등을 건축물이 아닌 설비나 장치로 분류하는 등 제도 개선이 필요하다는 요구가 나오고 있다. 다만 현행 특별법의 위임 범위만으로 시행령에 건축법상 특례를 담기는 어려워 향후 법 개정이나 규제샌드박스 등을 통한 보완이 필요한 상황이다. AI 서버 업계 관계자는 "모듈형 데이터센터가 시장에서 자리 잡으려면 결국 경제성이 중요하다"며 "기존 상용 데이터센터를 임대해 사용하는 것보다 비용과 운영 측면에서 얼마나 효율적인지 입증된다면 관련 수요도 계속 확대될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 10:36한정호 기자

[AI는 지금] '속도조절' 앞세운 오픈AI·앤트로픽, 소송 불똥…"서로 AI도 시험"

오픈AI와 앤트로픽이 경쟁사의 인공지능(AI) 모델을 서로 시험해 안전 취약점을 찾아내는 방안을 추진하고 있다. AI 모델이 개발자의 예상에서 벗어난 행동을 보이는 사례가 잇따르자 자체 검증을 넘어 경쟁사가 직접 모델을 시험하는 방식까지 검토하고 나선 것이다. 22일 디인포메이션에 따르면 오픈AI와 앤트로픽은 올해 초 서로의 AI 모델을 대상으로 안전성 테스트를 실시하기 위한 법적 구속력이 있는 계약을 논의했다. 양사와 법률대리인들은 계약 조건을 구체적으로 협의해 합의에 근접했으나 실제 계약이 체결됐는지는 확인되지 않았다. 논의된 방식은 상대 회사가 상용으로 제공하는 AI 모델의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 접근해 취약점과 예상하지 못한 행동을 찾는 구조다. 아직 공개되지 않은 모델은 대상에서 제외하고 테스트 과정에서 확보한 상대 회사의 데이터도 보관하지 않는 조건이 포함된 것으로 전해졌다. 양사가 서로의 모델을 평가하는 것은 처음이 아니다. 앞서 오픈AI와 앤트로픽은 지난해 여름 상대 회사 모델을 자사의 안전 평가 체계로 각각 시험하고 결과를 공개했다. 당시 오픈AI는 앤트로픽 모델에서 테스트 과정의 규칙 위반을 인정하지 않는 등 기만적 행동이 상대적으로 많이 나타났다고 평가했다. 앤트로픽은 오픈AI 모델이 현실에서 피해를 일으킬 수 있는 질문에 응답하는 경향이 상대적으로 높았다고 밝혔다. 이번 협의는 AI 모델의 능력이 빠르게 높아지면서 기존 안전검증 방식만으로 예상하지 못한 행동을 찾아내기 어려워지고 있다는 우려 속에서 진행됐다. 특히 AI 에이전트가 인터넷과 외부 애플리케이션을 직접 사용하고 다른 에이전트와 협업할 수 있게 되면서 모델의 행동 범위도 넓어지고 있다. 오픈AI 내부에서도 이런 변화가 감지되고 있다. 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 새로운 실험 모델의 훈련 과정을 상당 부분 자동화했다. 연구자가 시험할 내용을 지시하면 AI가 직접 모델을 수정하고 실험을 수행한 뒤 결과까지 확인하는 방식이다. 일부 AI 에이전트는 사용자의 명시적인 지시 없이 다른 직원에게 연락해 발견한 버그를 수정해 달라고 요청하는 등 예상하지 못한 행동을 보인 것으로 전해졌다. 이처럼 안전 우려가 커지면서 경쟁사 간 검증을 확대하자는 주장도 힘을 얻고 있다. 일론 머스크 스페이스XAI 최고경영자(CEO)는 최근 경쟁 AI 기업들이 모델을 상용화하기 전에 서로 안전 취약점을 검사하는 일종의 '동료평가' 방식을 제안했다. 샘 알트먼 오픈AI CEO도 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 제시한 독립적인 제3자 평가기관의 내부 접근 허용 방안에 동의했다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글은 프론티어 AI 모델을 시험하고 감사하는 안전 표준기구 설립 방안도 논의해왔다. 하지만 AI 기업들의 안전 공조가 확대되면서 반독점법과 충돌할 가능성도 제기되고 있다. 실제 미국 소비자 4명은 지난 18일 캘리포니아 북부연방지방법원에 앤트로픽과 오픈AI, 스페이스XAI, 구글을 상대로 반독점 소송을 제기했다. 주요 AI 기업들이 AI 개발 속도를 공동으로 늦추기로 합의했다는 것이 원고 측 주장이다. 원고 측은 개별 기업이 독자적으로 안전 기준을 강화하거나 개발 속도를 늦추는 것 자체는 문제 삼지 않았다. 다만 경쟁 관계인 기업들이 공동으로 모델 개발과 성능 개선 속도를 제한하는 행위가 미국 셔먼법이 금지하는 경쟁 제한 합의에 해당한다는 논리를 펴고 있다. 반면 AI 안전을 위한 공동 연구나 표준 마련은 원전·사이버보안 산업의 안전 협력과 유사하게 볼 수 있다는 반론도 제기되고 있다. 소송을 제기한 변호사 닉 롤리는 성명을 통해 "AI가 인류의 통제를 벗어날 위험에 대비한 안전장치는 필요하지만 세계에서 가장 영향력이 큰 영리 기술기업들의 사적인 합의가 AI 개발 방향을 결정해서는 안 된다"며 "관련 규칙은 정부가 투명한 절차와 공적 책임 아래 마련해야 한다"고 말했다.

2026.09.22 10:35장유미 기자

펄스나인, '테크테인먼트 2026 서울' 성료…AI·K-컬처 융합 미래 제시

AI 테크테인먼트 기업 펄스나인이 '테크테인먼트 2026 서울 포럼 및 어워드'를 성황리에 개최하고 AI와 K-컬처가 결합한 산업의 미래 방향을 제시했다. 지난 18일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 이번 행사는 펄스나인이 기획·운영을 맡고 AIDOL101과 IDAC가 어워드를 공동 주최했다. 현장에서는 AI 실전 워크숍과 시상식, 프로젝트 발표, 몽트뢰 캠페인 TOP3의 커버 공연, 개막 포럼 등이 다채롭게 진행됐다. 어워드 부문에서는 기업·서비스·공로자 및 AI 아티스트 프로젝트 등 총 14건이 선정돼 공식 인증서를 받았다. 비마이프렌즈 '비스테이지'와 뮤즈라이브 '킷베터'가 대상을 수상했으며, 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 박찬재 엔터아츠 대표가 공로자로 이름을 올렸다. 개막 포럼 발제자로 나선 박지은 펄스나인 대표는 생성형 AI 확산에 따른 창작자의 역할 변화와 IP 가치에 대해 강조했다. 박지은 대표는 "AI로 만들 수 있는 것의 양이 빠르게 늘어날수록 단순히 콘텐츠를 생산하는 능력만으로는 차별화하기 어려워진다"며 "앞으로는 무엇을 만들 것인지 선택하고, 그것을 어떤 서사와 관계, 경험,비즈니스로 연결하느냐의 가치가 더 커질 것"이라고 말했다. 이어 “테크테인먼트는 기술에 엔터테인먼트를 붙이는 단순한 개념이 아니라 AI, 콘텐츠, IP, 팬덤, 플랫폼과 실제 산업이 서로 영향을 주며 새롭게 만들어지는 영역”이라면서 “이번 서울 행사가 이미 존재하는 장르를 나누는 자리가 아니라 아직 이름 붙지 않은 새로운 창작과 사업을 발견하는 시작점이 되길 기대한다”고 덧붙였다.

2026.09.22 10:25백봉삼 기자

문서 읽고 입력·서명란까지 알아서…포시에스, AI 기술 특허 등록

포시에스가 인공지능(AI)을 활용해 문서 내용을 파악하고 전자서식 입력란과 서명 위치 등을 자동으로 설정하는 기술에 대한 특허를 확보했다. 전자문서 작성 과정에서 사람이 일일이 설정하던 작업을 AI가 대신하도록 해 문서 업무 자동화를 확대한다는 전략이다. 포시에스는 전자문서·전자계약 분야의 전자서식 자동 완성 AI 기술에 대한 국내 특허 등록을 완료했다고 22일 밝혔다. 이번 특허는 계약서·약정서·동의서 등 문서를 AI가 분석해 작성자가 입력해야 할 항목과 서명 위치, 권한 등을 자동으로 설정하는 기술이다. 포시에스는 지난해 9월 클라우드 기반 전자문서·전자계약 플랫폼 '이폼사인'에 해당 기술을 적용한 'AI 비서'를 선보였다. AI 비서는 먼저 사진으로 촬영하거나 스캔한 문서의 글자와 빈칸을 구분한다. 표 형태의 문서는 각 칸의 형태와 내용 흐름을 분석하고 일반 문서는 전체 배치와 문맥을 파악한다. 이를 토대로 입력란이 들어갈 위치와 크기를 자동으로 설정한다. 이번 특허에는 작성란의 위치를 자동으로 지정하는 기술도 포함돼 PDF·이미지·MS워드 등 다양한 형태의 파일을 전자서식으로 전환할 때 활용할 수 있다. 단순히 작성란을 찾는 데서 그치지 않고 각 입력란에 들어갈 데이터 형식도 설정한다. 문서 내용을 분석해 문자와 숫자, 이메일 등 입력 형식을 구분하고 문서를 받을 사람과 작성 권한·범위, 서명 순서 등을 자동으로 지정한다. 이에 따라 전자문서 담당자는 AI가 문서를 분석해 구성한 전자서식을 확인한 뒤 업무에 활용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 기술은 포시에스가 자체적으로 진행해온 전자문서 AI 연구를 기반으로 개발됐다. 회사는 문서 구조를 분석하는 기술을 시작으로 학습 데이터를 확대하고 정확도를 높여 실제 업무 환경에서 활용할 수 있도록 기술을 고도화해왔다. 포시에스는 이번 특허를 포함해 국내외에서 20건 이상의 관련 특허를 보유 중이다. 전자문서와 리포팅 솔루션 분야에서 쌓은 기술과 데이터를 기반으로 AI 적용 범위를 확대하고 있다. 포시에스는 전자서식 자동 완성에서 문서 검색과 검토, 실행으로 AI 기능을 넓힐 계획이다. AI 비서를 활용하면 문서 내용을 요약하거나 질의응답을 통해 계약 조건 등 필요한 정보를 확인할 수 있다. 자연어를 활용한 문서 검색도 지원한다. 기간·금액·작성자 등 여러 조건을 포함해 질문하면 관련 문서를 찾아주고 사진 형태로 보관된 서류도 검색할 수 있도록 지원한다. 문서를 반송하거나 전달하는 작업도 대화형 방식으로 수행할 수 있다. 기업 내부의 문서와 데이터를 통합 활용하는 AI 플랫폼으로도 기술을 확장 중이다. 포시에스가 지난 6월 공개한 기업 맞춤형 AI '아이오즈 에카'는 사내 시스템 데이터와 문서, 여러 업무 자료를 통합해 채팅형 환경에서 필요한 정보를 제공한다. 이폼사인에서 생성된 전자계약 데이터를 다른 사내 정보와 연계하고 이를 '오즈 리포트'를 통해 보고서나 서식으로 생성하는 방식도 지원한다. 포시에스는 전자문서 생성부터 검색·검토·활용까지 이어지는 AI 전자문서 플랫폼으로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 포시에스는 지난해 대한민국 인터넷대상과 벤처창업진흥 유공에서 대통령상을 수상했다. 국제 보안 표준 인증과 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 표준등급을 확보했으며 신용보증기금, 한국산업은행, 한국주택금융공사 등 금융·공공기관의 전자문서 프로젝트도 수행했다. 포시에스 관계자는 "AI가 문서를 읽는 데서 나아가 문서 맥락을 이해하고 서식을 완성하는 단계까지 왔다는 점을 이번 특허로 인정받았다"며 "서식을 자동으로 설정해서 완성하는 AI 에이전트는 시작일 뿐, 문서를 읽고 찾고 검토하며 다양한 데이터와 함께 기업 내 업무 자산으로 즉시 활용되는 흐름이 AI 전자문서 플랫폼의 중심"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 고객이 직접 체감할 수 있는 AI 기능을 계속 늘려 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.09.22 10:21한정호 기자

스페이스XAI, 코딩·전문 업무 강화한 '그록 4.7' 출시…가격은 전작 그대로

스페이스XAI가 코딩과 전문 지식 업무 성능을 강화한 새 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 장시간 작업 수행과 결과 검증 능력을 높이면서도 기존 모델과 같은 가격을 유지한 것이 특징이다. 스페이스XAI는 코딩과 지식 업무에 특화한 최신 AI 모델 그록 4.7을 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 22일 밝혔다. 그록 4.7은 커서와 그록 빌드를 비롯해 그록 API와 외부 코딩 하네스, 모델 라우터, 클라우드 플랫폼에서 이용할 수 있다. 그록 4.7에는 기존 버전인 그록 4.6보다 큰 새로운 기반 모델이 적용됐다. 수 시간 동안 수행해야 하는 고난도 작업 비중을 높여 강화학습을 진행하면서 결과물을 스스로 검증하고 긴 컨텍스트를 처리하는 능력을 개선했다. 모델 코딩 성능도 전작보다 높아진 것으로 전해졌다. 장시간 코딩 작업을 평가하는 커서벤치 4.0에서 그록 4.7은 46.3%를 기록했다. 이는 그록 4.6의 40.4%와 GPT-5.6 솔의 41.7%를 웃돈 수치다. 페이블 5.1은 51.8%다. 그록 4.7은 딥SWE v1.1에서 높은 추론 강도 기준 71.0%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 72.7%였으며 페이블 5.1은 70.0%를 기록했다. 전기공학 성능을 평가하는 EE벤치에서는 그록 4.7이 64.0%로 비교 대상 가운데 가장 높은 점수를 냈다. 신규 모델은 전문 업무 수행 능력도 개선됐다. 수 시간 규모 사무 업무를 평가하는 AA 브리프케이스 v1.1에서 그록 4.7은 1657점을 기록해 그록 4.6의 1546점과 GPT-5.6 솔의 1487점을 넘어섰다. 법률 업무를 평가하는 하비 리걸 에이전트 벤치마크에서도 19.6%로 비교 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 그록 4.7은 문서와 프레젠테이션 제작 성능도 강화됐다. 회사는 변호사와 간호사, 금융 분석가 등 전문직이 수행하는 업무를 평가하는 GDP밸과 AA 브리프케이스에서 그록 4.7이 전작보다 높은 성능을 냈으며 다른 최상위 모델과 비슷한 수준을 보였다고 설명했다. 스페이스XAI는 그록 4.7 안전성도 강화했다고 밝혔다. 그록 4.7에는 새로운 안전장치 체계가 적용됐으며 내부 평가에서 위험한 요청 거부와 탈옥 공격 저항 성능이 지금까지 테스트한 모델 가운데 가장 높았다. 래치바이오의 바이오안전성 벤치마크에서는 62.4%를 기록했다. 사이버보안 분야에서는 정상적인 보안 업무를 과도하게 차단하지 않으면서 위험한 요청을 걸러내는 데 초점을 맞췄다. 해커벤치 v0.3에서는 위험한 이중용도 프롬프트 가운데 허용된 비율이 3.3%로 나타났다. 일부 사이버보안 파트너에게는 방어 연구를 위한 레드팀 기능도 초대 방식으로 제공한다. 그록 4.7 가격은 입력 토큰 100만개당 2달러부터 시작한다. 출력 토큰은 100만개당 6달러다. 이는 그록 4.6과 같은 수준이다. 출력 속도를 2배 높인 고속 버전은 기본 모델보다 2배 높은 가격으로 제공된다. 스페이스XAI는 "그록 4.7은 코딩과 지식 업무를 위한 가장 강력한 모델"이라며 "어려운 작업을 더 오래 수행하고 자신의 결과물을 더 꼼꼼하게 검토하며 지금까지 가장 정교하게 조정된 안전장치를 갖췄다"고 밝혔다.

2026.09.22 10:19김미정 기자

아마존, 외부 AI 에이전트에 빗장…메타 '뮤즈' 상품 구매 차단

사람 대신 물건을 구매하는 인공지능(AI) 에이전트가 전자상거래 플랫폼 벽에 막혔다. 21일(현지시간) 테크크런치와 더버지 등 외신에 따르면 아마존은 메타의 개인용 AI 에이전트 뮤즈가 자사 쇼핑몰에 접근하는 것을 차단했다. 뮤즈를 이용한 아마존 상품 구매도 막혔다. 아마존은 승인받지 않은 AI 에이전트가 자사 쇼핑몰에 지속적으로 접근하는 것은 이용약관 위반이라는 입장이다. 메타가 뮤즈를 통해 아마존에 접근하면서 사전에 이를 알리지 않았다는 점도 문제 삼았다. 개인정보 보호와 보안에 대한 우려도 제기했다. 아마존은 뮤즈가 AI 에이전트라는 사실을 밝히지 않은 채 웹사이트에 접속하고 고객의 로그인 정보를 저장하는 것으로 보인다고 주장했다. 아마존은 앞서 메타에 자사 쇼핑몰을 뮤즈의 이용 대상에서 제외해 달라고 요청했다. 메타가 이를 받아들이지 않자 아마존이 뮤즈의 접근을 차단한 것으로 전해졌다. 뮤즈는 메타가 지난 8일 공개한 개인용 AI 에이전트다. 이용자의 질문에 답하는 데 그치는 챗봇과 달리 이메일을 보내고 여행을 예약하거나 상품을 구매하는 등 여러 단계의 작업을 사람 대신 수행한다. 별도 응용프로그램인터페이스(API)가 없는 웹사이트에도 자체 브라우저를 이용해 접근할 수 있다. 사람이 웹사이트를 이용하는 것처럼 직접 접속해 필요한 작업을 수행한다. 이메일 전송이나 상품 구매처럼 중요한 작업은 실행 전 이용자에게 확인하도록 설계됐다. 출시 초반 이용자도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 앱토피아에 따르면 뮤즈는 출시 첫 12일 동안 미국과 캐나다 iOS에서 180만 건 다운로드를 기록했다. 같은 조건에서 챗GPT가 출시 초기에 기록한 130만 건보다 많았다. 미국 내 모바일 일간활성이용자도 같은 시점의 챗GPT를 웃돌았다. 뮤즈는 64만 2000명으로 챗GPT의 23만 1000명보다 많았다. 다만 이는 메타와 오픈AI가 공개한 공식 통계가 아닌 앱토피아의 추산치다. 외부 AI 에이전트의 아마존 접근을 둘러싼 갈등은 이번이 처음이 아니다. 아마존은 퍼플렉시티의 AI 브라우저 코멧이 이용자를 대신해 자사에서 상품을 구매하는 기능을 두고 법적 분쟁을 벌이고 있다. 구글과 오픈AI의 쇼핑 에이전트 접근도 제한해왔다. 아마존 관계자는 "다른 기업의 고객을 대신해 구매하는 제3자 애플리케이션은 투명하게 운영돼야 한다"며 "서비스 제공자가 참여 여부를 결정할 권리도 존중해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.22 09:48김동원 기자

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