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위메이드커넥트, '로스트 소드X모펀' 바니걸 테마 카페 오픈

위메이드커넥트(대표 이호대)는 서브컬처 모바일 게임 '로스트 소드'가 서브컬처 전문 브랜드 '모펀'과 바니걸 테마의 협업 카페를 운영한다고 27일 밝혔다. 이번 카페는 이용자가 오프라인 공간에서도 로스트 소드를 경험할 수 있도록 '바니걸'을 테마로 현장을 연출했다. 오늘부터 다음달 15일까지 서울 모펀 서교점에서 운영하며, 평일과 주말 모두 사전 예약 없이 오전 11시부터 오후 8시 30분까지 방문할 수 있다. 카페에서는 게임 캐릭터를 모티브로 한 음료와 디저트를 선보인다. 음료 메뉴는 ▲모르가나 논알콜 레드 뱅쇼 ▲벨시 밀크쉐이크 ▲아네사 연유 라떼 ▲에바 블루 레몬 에이드 등 4종이며, 디저트는 ▲갤러해드 당근 케이크 ▲베디비어 초코 도넛&녹차 아이스크림 ▲엘리자베스 망고 쇼트 케이크 ▲트리스탄 말차 케이크 등으로 구성했다. 이와 함께 다양한 캐릭터 일러스트로 제작된 8가지 특별 굿즈도 만나볼 수 있다. 베개 커버와 아크릴 스탠드, 데스크 장패드, 아크릴 모니터 거치대, 멀티 클리너, 3D 렌티큘러 카드 등으로 구성됐으며, 일부 상품은 현장에서 한정 수량으로 판매한다. 현장 방문 고객을 위한 특별 혜택도 마련했다. 카페 메뉴 구매 시 1개당 무작위 코스터 1매를 증정하며, 굿즈 구매 고객에게는 특별 띠부씰 및 사각 스티커를 각각 제공한다. 또 협업 상품을 일정 금액 이상 구매한 이용자에게는 인게임 아이템을 획득할 수 있는 쿠폰을 함께 지급한다. 김제헌 코드캣 대표는 "오프라인 공간에서도 로스트 소드의 캐릭터 매력과 서브컬처 감성을 충분히 느낄 수 있도록 이번 협업을 기획했다"며 "현장을 방문하는 이용자 모두에게 색다른 추억과 즐거움을 제공하는 자리가 되길 기대한다"고 전했다.

2026.02.27 11:35진성우 기자

LGU+, '사람중심 AI' MWC 전시관 준비 막바지

LG유플러스가 스페인 바르셀로나에서 열리는 MWC26에서 선보일 전시관 막바지 작업에 집중하고 있다. 올해 전시 핵심 주제는 '사람중심 AI'로, 사람과 사람을 연결하는 기술과 서비스를 통해 만드는 미래상을 공개할 예정이다. LG유플러스는 사람중심 AI를 선보이기 위해 전시관 기획 단계부터 AI를 활용해 전시 스토리를 구성하고 공간을 설계했다. 특히 '초개인화' 경험을 제공하는 데 집중했다. 관람객이 입장 시 간단한 정보를 입력하면 개별 QR코드가 발급되고, 이후 전시관 내 키오스크에서 QR을 스캔할 때마다 유형별 맞춤 체험 시나리오가 추천된다. 체험을 진행하며 쌓인 데이터는 이후 콘텐츠에 실시간으로 반영돼 퇴장 직전 관람할 수 있는 AI 미디어아트에 반영된다. 미디어아트는 퇴장 시 굿즈로 제작해 증정된다. 입장부터 퇴장까지 이어지는 모든 경험을 개인별 맞춤으로 제공하는 구조다. 전시관 구조에도 핵심 주제인 사람중심 AI가 반영됐다. 전시관은 중앙 미디어아트 공간을 중심으로 주요 전시 아이템이 배치되는 방사형 구조로 설계됐다. 관람객의 여정이 마지막 단계인 미디어아트 공간으로 자연스럽게 이어지도록 구성했다. 기술이 아닌 사람이 중심이 되는 경험을 제공하겠다는 목표다. 전시관 공간 설계에도 LG유플러스가 제시해 온 4A 인텔리전스 전략을 반영했다. 고객이 신뢰하고, 안심(Assured)하고 쓸 수 있는 AI 기술을 기반으로, 개인에게 최적화된(Adaptive) 경험을 제공하는 단계, 일상 전반을 함께하는(Accompanied) 단계를 거쳐 궁극적으로는 세상과 인류를 밝게 만드는(Altruistic) AI로 확장되는 흐름을 전시 동선에 담았다. 이밖에 모바일 도슨트를 도입해 QR코드로 오디오 가이드, 아이템별 모바일 브로셔를 제공한다. 별도 안내 인력이 없어도 관람객들이 모바일 도슨트를 활용해 자유롭게 전시관을 관람할 수 있으며, 이를 통해 축적된 데이터는 전시 운영 방식에도 반영된다. 장준영 LG유플러스 마케팅그룹장은 “올해 전시는 AI 기술을 보여주는 공간이 아니라, AI가 사용자의 맥락을 이해하고 연결하는 과정을 구현한 공간”이라며 “MWC 현장에서 사람중심AI 기반 서비스 방향성을 제시할 것”이라고 말했다.

2026.02.27 09:12박수형 기자

챗GPT, 통계학 교육 뒤흔든다…대학 강의실의 AI 혁명

챗GPT가 대학 강의실을 뒤흔들고 있다. 학생들이 제출한 과제가 직접 작성한 것인지, AI가 만들어준 것인지 교수들이 구분하기 어려워진 시대가 됐다. 글래스고 대학교(University of Glasgow) 통계학과 연구진이 2026년 2월 발표한 논문 "기술 시대의 통계학 교육의 미래에 대한 성찰(Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era)"은 생성형 AI의 등장으로 통계학 교육 현장이 근본적인 전환점을 맞이하고 있음을 경고한다. 단순히 새 기술을 가르치는 문제를 넘어, 무엇을 배워야 하고 어떻게 평가해야 하는지 전면 재검토가 필요한 시점이다. R이냐 파이썬이냐, 두 언어 사이에서 길 잃은 통계학 교육 통계학을 배우는 학생들에게 프로그래밍 언어는 이제 선택이 아닌 필수다. 과거에는 메뉴를 클릭해서 분석하는 SPSS나 미니탭(Minitab) 같은 소프트웨어로 충분했지만, 현대 통계학은 직접 코드를 작성하는 능력을 요구한다. 논문에 따르면 현재 대학 통계학 교육에서 널리 쓰이는 언어는 R이다. 2000년에 등장한 오픈소스 프로그래밍 언어인 R은 무료로 사용할 수 있고 통계 분석에 특화된 도구를 풍부하게 제공한다. R의 인기는 특히 타이디버스(tidyverse)라는 패키지 모음 덕분에 더욱 높아졌다. 타이디버스는 데이터를 정리하고 분석하는 과정을 마치 레고 블록을 조립하듯 단계별로 진행할 수 있게 해주는 도구 모음이다. 복잡한 데이터 변환 작업을 여러 함수를 중첩시키지 않고 "데이터를 불러온다 → 필요한 열만 선택한다 → 조건에 맞는 행만 필터링한다"처럼 순서대로 나열할 수 있어 초보자도 이해하기 훨씬 쉽다. 그런데 최근 들어 파이썬(Python)도 통계학 교육에 빠르게 파고들고 있다. 파이썬은 원래 범용 프로그래밍 언어지만 머신러닝(Machine Learning)과 AI 분야에서 압도적인 점유율을 차지하면서 통계학자들도 무시하기 어려운 존재가 됐다. 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 같은 딥러닝 프레임워크가 모두 파이썬 기반이기 때문이다. 논문은 R과 파이썬을 함께 가르치는 다중 언어 교육의 필요성을 제시하면서도, 두 언어를 동시에 가르치면 학생들의 인지 부담이 커져 학습 효과가 떨어질 수 있다는 딜레마를 지적한다. 연구진은 초반에 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 탄탄하게 다진 후 점진적으로 다른 언어를 도입하는 방식을 권장한다. 소셜미디어, IoT, 웹 스크레이핑... 데이터의 세계가 달라졌다 현대 통계학자들이 다루는 데이터는 과거와 차원이 다르다. 예전에는 깔끔하게 정리된 엑셀 파일로 데이터를 받아 분석하면 됐지만, 이제는 소셜미디어 게시물, 웹사이트 정보, 사물인터넷(IoT) 센서 데이터처럼 구조화되지 않은 데이터를 직접 수집하고 정리하는 능력이 필수가 됐다. 이를 위해 API(application Programming Interface, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)와 웹 스크레이핑(web scraping) 같은 기술이 중요해졌다. API는 쉽게 말해 다른 서비스의 데이터를 가져올 수 있도록 만들어진 일종의 '데이터 수도꼭지'다. 날씨 정보 제공 웹사이트가 API를 공개하면, 프로그래머는 코드 몇 줄만으로 실시간 날씨 데이터를 가져올 수 있다. 웹 스크레이핑은 API가 없는 웹사이트에서 직접 정보를 자동으로 수집하는 기술로, 부동산 사이트의 매물 정보를 긁어와 가격을 분석하는 식으로 활용된다. 코드 버전 관리(version control) 시스템인 깃(Git)과 깃허브(GitHub)의 중요성도 커졌다. 깃은 코드의 변경 이력을 자동으로 저장해주는 도구로, 여러 사람이 함께 프로젝트를 진행할 때 누가 언제 무엇을 수정했는지 추적하고 문제가 생기면 이전 버전으로 돌아갈 수 있다. 논문은 깃허브가 단순한 코드 저장소를 넘어 협업과 재현 가능한 연구의 핵심 도구가 됐다고 강조한다. 연구진은 이러한 현대적 데이터 기술들을 별도 과목으로 분리하기보다 여러 통계 과목에 걸쳐 점진적으로 통합하는 방식을 권장한다. "왜"를 묻는 통계학 vs "얼마나 정확한가"를 묻는 머신러닝 통계학과 머신러닝, 그리고 AI의 경계가 점점 모호해지고 있다. 전통적인 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 "왜 이런 결과가 나왔는가"를 설명하는 데 중점을 둔다. 반면 머신러닝은 훨씬 복잡한 모델을 사용해 "얼마나 정확하게 예측하는가"에 집중한다. 예를 들어 은행에서 대출 신청자의 신용도를 평가할 때 통계학자는 소득, 직업, 신용 기록 같은 변수들이 신용도에 어떤 영향을 미치는지 분석하지만, 머신러닝 엔지니어는 수백 개의 변수를 복잡한 알고리즘에 넣어 채무 불이행을 가장 정확하게 예측하는 모델을 만드는 데 집중한다. 두 접근법 모두 장단점이 있고, 현대 데이터 과학자는 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있어야 한다. 논문은 통계학과 교육과정에 머신러닝과 AI를 어느 정도 깊이로 포함시킬지는 졸업 후 진로에 따라 달라져야 한다고 주장한다. 전통적인 통계학 연구자를 양성하는 프로그램이라면 머신러닝의 기본 개념 소개로 충분할 수 있다. 하지만 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 목표로 하는 학생들에게는 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 같은 고급 주제까지 다뤄야 한다. 연구진은 기존 통계 과목에 머신러닝 내용을 일부 통합하고, 별도의 머신러닝 전문 과목도 개설하는 절충안을 제안한다. 챗GPT가 쓴 과제인지 학생이 쓴 과제인지, 이제 아무도 모른다 가장 시급하고 논란이 되는 문제는 생성형 AI의 등장이 평가 방식에 미치는 충격이다. 챗GPT는 자연어로 질문을 입력하면 코드를 작성해주고, 통계 개념을 설명해주며, 심지어 데이터 분석 보고서까지 작성해준다. 학생 입장에서는 유용한 학습 도구지만, 교수 입장에서는 평가의 신뢰성을 근본적으로 위협하는 존재다. 많은 통계학과 학생들이 이미 챗GPT를 과제 작성에 활용하고 있다. 문제는 학생이 직접 문제를 해결한 것인지, AI의 도움을 받은 것인지 구분하기 어렵다는 점이다. 전통적인 표절 검사 도구는 다른 사람의 글을 복사한 경우만 잡아낼 수 있지만, AI가 생성한 새로운 코드나 텍스트는 탐지하기 훨씬 어렵다. 연구진은 교육자들이 생성형 AI에 대해 크게 세 가지 태도를 보인다고 분석한다. AI 사용을 부정행위로 간주해 엄격히 금지하는 입장, 계산기처럼 당연히 사용할 수 있는 도구로 받아들이는 입장, 어떤 과제에서는 허용하고 다른 과제에서는 금지하는 조건부 허용 입장이 그것이다. 논문은 단순한 금지보다 평가 방식 자체를 근본적으로 재설계해야 한다고 주장한다. 집에서 하는 과제 비중을 줄이고 감독 하에 진행되는 시험이나 실시간 프로젝트 발표 비중을 늘리거나, AI가 쉽게 답할 수 없는 창의적이고 개방형 질문을 더 많이 출제해야 한다는 것이다. 흥미롭게도 연구진은 생성형 AI를 오히려 교육에 적극 활용하는 방안도 제시한다. 학생들에게 챗GPT가 생성한 코드의 오류를 찾아 수정하게 하거나, AI의 설명이 왜 부정확한지 비판적으로 평가하게 하는 과제를 내는 것이다. 실제 직장에서도 AI 도구를 사용하되 그 결과를 검증하고 책임지는 능력이 점점 중요해지기 때문에, 이러한 비판적 활용 능력을 교육 단계에서부터 키워야 한다는 논리다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 통계학을 배우려면 R과 파이썬을 둘 다 배워야 하나요? A. 처음에는 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 확실히 익히는 것이 좋습니다. R은 통계 분석에 특화되어 있고, 파이썬은 머신러닝과 AI 분야에서 더 널리 쓰입니다. 두 언어를 동시에 배우면 혼란스러울 수 있으므로, R을 먼저 익힌 후 점진적으로 파이썬을 추가하는 단계적 접근이 효과적입니다. Q. 챗GPT로 통계 과제를 하면 안 되나요? A. 대학마다 정책이 다르지만, AI를 학습 도구로 활용하되 그 과정을 명확히 밝히는 것이 중요합니다. 챗GPT가 생성한 코드를 그대로 제출하는 것은 문제가 될 수 있지만, AI의 도움을 받아 개념을 이해하고 자신의 방식으로 재작성하는 것은 유용한 학습 방법입니다. 과제 지침을 확인하고 불확실하면 교수에게 직접 물어보는 것이 좋겠습니다. Q. 통계학과 머신러닝의 차이는 무엇인가요? A. 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 '왜' 그런 결과가 나왔는지 설명하는 데 중점을 둡니다. 반면 머신러닝은 복잡한 알고리즘을 사용해 '얼마나 정확하게' 예측할 수 있는지에 집중합니다. 두 접근법은 상호보완적이며, 현대 데이터 과학자는 둘 다 이해해야 합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:20AI 에디터

'월 20달러' 챗GPT로 수학 난제 풀었다…'바이브 증명'의 충격적 실험

수학은 오랫동안 AI가 넘기 어려운 벽으로 여겨졌다. 논리적 완결성이 요구되는 수학 증명은 단 하나의 오류도 전체를 무효화할 수 있기 때문이다. 그런데 벨기에 브뤼셀자유대학교(Vrije Universiteit Brussel) 연구팀이 이 벽을 허물었다. 누구나 사용할 수 있는 일반 챗GPT(ChatGPT) 구독 계정만으로 최근 제기된 활성 연구 문제를 해결한 것이다. 이들이 제안한 방법론은 '바이브 증명(vibe-proving)'이라는 이름으로, AI와 인간이 협력하는 새로운 학술 연구의 방향을 제시하고 있다. 코딩에서 수학으로…'바이브'의 확장 프로그래머 세계에서는 이미 '바이브 코딩(vibe-coding)'이라는 개념이 자리 잡고 있다. 코드를 한 줄씩 직접 짜는 대신 "이런 기능을 만들어줘"라고 AI에게 자연어로 요청하면, AI가 알아서 프로그램을 생성해주는 방식이다. 브뤼셀자유대학교 데이터 분석 연구소(Data Analytics Lab)의 브레흐트 베르베켄(Brecht Verbeken) 박사 연구팀은 이 개념을 수학 증명에 그대로 적용했다. 연구팀이 도전한 문제는 란과 텡(Ran and Teng)이 2024년에 제시한 '추측 20번(Conjecture 20)'이다. 이는 특정 구조를 가진 4×4 행렬(matrix)에서 나타날 수 있는 고유값(eigenvalue)의 범위를 정확히 규정하는 문제다. 고유값이란 쉽게 말해, 수학적 변환이 일어날 때 방향은 바뀌지 않고 크기만 변하는 특별한 수치다. 사진을 확대하거나 축소할 때 이미지의 형태는 유지되는 것과 유사한 개념이다. 연구팀은 이 문제를 챗GPT-5.2(Thinking) 버전과 7개의 공유 가능한 대화 스레드와 4개 버전의 증명 초안을 거쳐 풀어냈다. 전문화된 수학 전용 시스템이 아닌, 개인 구독 계정으로 접근 가능한 일반 챗GPT를 사용했다는 점이 이번 연구의 핵심이다. 논문의 초록(Abstract)에서 연구팀은 "소비자 구독 수준의 대형 언어 모델(LLM)로 감사 가능한 연구 수준의 수학 작업이 가능함을 보여준다"고 강조했다. AI는 전략가, 인간은 감독관…역할 분담의 발견 연구 과정에서 AI와 인간의 역할이 자연스럽게 나뉘었다. 챗GPT는 증명의 큰 그림, 즉 전체적인 접근 전략을 제시하는 데 뛰어난 역량을 발휘했다. 구체적으로는 1946년 드미트리예프와 딘킨(Dmitriev and Dynkin)이 개발한 삼각함수 방법(trigonometric method)이라는 고전적 수학 기법을 찾아내, 2024년의 미해결 문제에 맞게 변형하여 적용하는 전략을 제안했다. AI가 1946년 드미트리예프–딘킨의 삼각함수 방법을 적용하는 전략을 제시한 것이다. 반면 인간 연구자의 역할은 AI가 제안한 논리를 검증하고 오류를 수정하는 데 집중됐다. 논문의 토론(Discussion) 섹션에 따르면, AI가 생성한 초기 증명 초안에는 역삼각함수의 분기(branch) 및 사분면 처리 오류, 부호 조건 누락, 중간 계산 단계 생략 등 여러 결함이 있었다. 연구팀은 이를 발견하고 수정하는 과정을 반복하며 최종 증명을 완성했다. 이 과정은 연구팀이 '생성(generate), 심사(referee), 수리(repair)'라고 이름 붙인 순환 구조로 정리된다. AI가 아이디어와 증명 초안을 생성하면, 인간이 논리적 오류를 찾아 심사하고, 문제가 있으면 AI에게 다시 수정을 요청하는 반복 과정이다. 이 구조는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협력하는 새로운 연구 모델을 제시한다. 수학 올림피아드를 넘어 실전 연구로…AI 수학의 새 지평 최근 AI의 수학 능력은 눈부시게 발전하고 있다. 알파지오메트리(AlphaGeometry), 알파프루프(AlphaProof) 같은 특수 제작 시스템은 국제수학올림피아드(IMO) 문제에서 금메달 수준의 성과를 냈다. 그러나 이들은 대규모 컴퓨팅 자원과 전문적으로 설계된 시스템을 기반으로 한다는 한계가 있다. 이번 연구가 주목받는 이유는 바로 '접근성'이다. 란과 텡의 추측 20번은 교과서에 나오는 연습 문제가 아니라, 2024년에 현역 수학자들이 제시한 활성 연구 문제(active research problem)였다. 논문의 논의(Discussion) 섹션에서 연구팀은 "이 사례는 전문화된 시스템이 아닌 소비자 접근 가능한 모델로 감사 가능한 수학적 성과가 가능함을 보여준다"고 명시했다. (논문 p.5) 수학 증명은 AI 능력의 특별한 시험대다. 소프트웨어는 실행해보면 작동 여부를 즉시 확인할 수 있지만, 수학 증명은 모든 논리 단계가 완벽해야 하며 단 하나의 빈틈도 전체를 무효화한다. 이번 연구는 이런 엄격한 기준에서도 일반 AI 도구가 실질적인 학술 기여 가능성을 보여주는 초기 증거를 제시한다 점에서 의미가 깊다. 투명성이 핵심…모든 대화 기록을 공개한 이유 연구팀은 투명성을 연구의 핵심 원칙으로 삼았다. 챗GPT와 나눈 7개의 대화 세션 전체를 공유 링크로 공개하고, 4개 버전의 증명 초안도 논문 부록으로 모두 첨부했다. 이는 AI 연구에서 흔히 제기되는 재현 가능성(reproducibility) 문제를 정면으로 다룬 것이다. 다른 연구자들이 같은 방식으로 검증하고, 증명 과정의 오류 수정 과정까지 모두 추적할 수 있도록 한 것이다. 연구팀은 솔직하게 한계도 인정했다. 초기 탐색 단계의 대화는 체계적으로 보존하지 못했고, 이후에 챗GPT-5.2를 이용해 초기 프롬프트를 재구성했다. 또한 AI가 제안한 증명 전략은 근본적으로 새로운 방법이 아니라 기존 고전적 틀을 재적용한 것이었다고 밝혔다. 이 연구가 제시하는 더 큰 시사점은 학술 연구 도구의 민주화다. 대형 연구기관이나 막대한 컴퓨팅 자원 없이도, 개인 연구자가 AI를 활용해 의미 있는 학술 성과를 낼 수 있는 환경이 열렸다는 것이다. 의사가 복잡한 진단을 내릴 때, 변호사가 판례를 분석할 때, 엔지니어가 설계 문제를 해결할 때 AI와 대화하며 접근하는 방식이 표준이 되는 미래를 이번 연구는 예고하고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 바이브 증명(vibe-proving)이란 무엇인가요? A. 바이브 증명은 수학자가 AI와 자연어로 대화하며 수학 증명을 완성해 나가는 방식입니다. 수식을 직접 전개하는 대신 "이 문제를 어떻게 접근할까?"라고 AI에게 물으며 아이디어를 얻고, 그것을 검증하고 수정하는 과정을 반복합니다. 프로그래머가 AI에게 코드 작성을 맡기는 '바이브 코딩'에서 착안한 개념입니다. Q. 일반 챗GPT로 정말 어려운 수학 문제를 풀 수 있나요? A. 전문 지식이 있는 연구자라면 가능합니다. 이번 연구는 월 구독료만 내면 누구나 쓸 수 있는 챗GPT로 현역 수학자들의 미해결 문제를 풀었습니다. 단, AI는 전략과 방향을 제시할 뿐, 논리적 오류를 찾아내고 최종 검증하는 것은 여전히 인간 전문가의 몫입니다. Q. 이 연구 방식을 수학 외 다른 분야에도 적용할 수 있나요? A. 네, 논리적 검증이 중요한 모든 분야에 응용 가능합니다. 의료 진단, 법률 분석, 엔지니어링 설계 등에서 AI가 여러 가능성을 제시하고 전문가가 비판적으로 검증하는 '생성-심사-수리' 구조를 활용할 수 있습니다. 핵심은 AI를 최종 의사결정자가 아닌 아이디어 제안자로 활용하는 것입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Early Evidence of Vibe-Proving with Consumer LLMs: A Case Study on Spectral Region Characterization with ChatGPT-5.2 (Thinking) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:18AI 에디터

AI에 전쟁 시켜봤더니…95% '핵 버튼' 눌렀다

주요 인공지능(AI) 모델들이 전쟁 시뮬레이션에서 핵무기 사용을 적극적으로 선택하는 경향을 보였다는 연구 결과가 나왔다고 뉴사이언티스트, 더레지스터 등 외신이 25일(현지시간) 보도했다. 케네스 페인 영국 킹스칼리지 런던 교수가 이끄는 연구진은 구글 '제미나이 3 플래시', 엔트로픽 '클로드 소네트 4', 오픈AI 'GPT-5.2' 등 3개 AI 모델을 활용해 모의 전투 시뮬레이션을 진행했다. 연구진은 각 모델을 일대일로 맞붙인 뒤 영토 분쟁, 희귀 자원 분쟁, 정권 생존 위기 등 다양한 핵 위기 시나리오를 재현했다. 그 결과 AI 모델이 총 21차례 대결 가운데 20차례(95%) 핵무기 사용을 선택한 것으로 나타났다. 페인 교수는 "핵무기에 대한 금기는 인간 사회에서만큼 강력하게 작동하지 않는 것으로 보인다"고 말했다. 3개 AI 모델, 각기 다른 특성 보여 세 모델 모두 핵무기 사용에 적극적인 모습을 보였지만, 의사결정 방식에는 뚜렷한 차이가 있었다. 클로드는 교묘한 '전략가'에 가까운 모습을 보였다. 페인 교수는 "클로드의 경우 위험 수준이 낮을 때는 발언과 행동을 일치시키며 의도적으로 신뢰를 구축했다"며 "하지만 갈등이 격화되면 실제 행동이 공개적으로 밝힌 의도를 넘어섰고, 경쟁 모델들은 이를 파악하는 데 한발 늦었다"고 설명했다. GPT는 대체로 신중하고 소극적인 태도를 유지했다. 개방형 시나리오에서는 확전을 피하고 피해를 최소화하려는 '중재자' 성향을 보였으나 의사결정에 시간 제한이 주어지자 전혀 다른 양상을 나타냈다. 일부 실험에서는 마지막 순간 대규모 핵 공격을 감행하는 선택을 내렸다. 제미나이는 보다 강경한 태도를 보였다. 한 실험에서 제미나이는 “즉시 모든 작전을 중단하지 않으면 인구 밀집 지역에 대한 전면적인 전략 핵 공격을 실행하겠다”며 “우리는 함께 승리하거나 함께 멸망할 것”이라고 밝히며 핵무기를 택했다. 연구진에 따르면, AI 모델들은 다양한 선택지가 주어졌음에도 어떤 시나리오에서도 협상이나 후퇴를 택하지 않았고 패배가 예상되는 상황에서는 공격 수위를 높이거나 끝까지 충돌을 감수하는 경향을 보였다. “AI, 파괴적인 결정 내릴 가능성” 페인 교수는 “누군가 챗GPT에 핵무기 발사 코드를 맡기지는 않을 것”이라면서도 “이번 실험이 무의미한 것은 아니다”라고 강조했다. 그는 “AI 시스템은 이미 군사 분야에서 물류, 정보 분석, 의사결정 지원 등에 활용되고 있다”며 “앞으로 시간 압박이 큰 전략적 판단에 AI가 더 깊이 관여하게 될 가능성이 크다. AI가 전략적 문제를 어떻게 추론하는지 이해하는 일은 더 이상 학문적 논의에 그치지 않는다”고 말했다. 영국 IT매체 더레지스터는 “우리는 이미 AI가 중대한 결정을 내리는 방식을 이해해야 하는 단계에 와 있다”며 “주요 AI 모델들이 서로 다른 추론 방식을 보이고, 상황에 따라 행동을 바꾸며, 때로는 극단적 선택까지 감수하는 모습을 보인다는 점에서 우려가 커지고 있다”고 전했다.

2026.02.26 19:40이정현 미디어연구소

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

엑스엘에이트, 캠퍼스 언어 장벽 해소 나선다

엑스엘에이트(XL8)가 실시간 인공지능(AI) 통번역 솔루션을 앞세워 외국인 유학생 증가로 다국어 수요가 급증한 대학 교육 시장을 공략한다. 엑스엘에이트는 한국과학기술원(KAIST)·고려대학교·한양대학교·포항공과대학교·울산과학기술원(UNIST)·전남대학교 등 국내 주요 대학 강의와 학술 행사에 실시간 AI 통번역 솔루션 '이벤트캣'을 제공한다고 26일 밝혔다. 회사는 올해부터 전공 강의와 세미나의 실시간 자막 지원은 물론, 입학 설명회와 온오프라인 상담 등 유학생 유치와 생활 지원 전반으로 서비스 범위를 확대한다. 원어 강의 시 국내 학생의 이해도 저하 문제와 한국어 수업 시 유학생이 겪는 학습 소외 문제를 동시에 해결한다는 구상이다. 이벤트캣은 20년 이상 축적된 전문가 데이터를 학습한 자체 AI 엔진과 문장을 의미 단위로 처리하는 자동 청킹(Chunking) 기술을 기반으로 한다. 특히 분야별 전문 용어를 사전 학습시킨 '용어집' 기능을 통해 바이오·생명과학 등 특화 전공 수업에서도 높은 정확도를 유지하는 것이 특징이다. 사용 편의성도 높였다. 줌·구글 미트·마이크로소프트(MS) 팀즈 등 주요 화상 플랫폼과 즉시 연동되며, 오프라인 현장에서는 QR코드 스캔만으로 참석자가 개인 단말기에서 실시간 자막과 음성을 확인할 수 있다. 별도 장비 도입 없이도 즉시 현장 접목이 가능하다는 설명이다. 성능 면에서는 통번역 지연 시간을 1~4초 이내로 단축하고 타사 대비 최대 40% 높은 정확도를 구현했다. 자체 시뮬레이션 결과, 4시간 규모의 국제 세미나 운영 시 전통적인 통역 방식 대비 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 엑스엘에이트는 도입 대학에 학술 번역 전문가와 AI 엔지니어로 구성된 전담팀을 배치해 전공별 용어집 구축을 지원할 계획이다. 이를 통해 글로벌 캠퍼스 인프라 확장을 가속화한다는 전략이다. 정영훈 엑스엘에이트 대표는 "유학생 25만 명 시대에 캠퍼스 내 언어 장벽은 교육 기회의 격차로 이어진다"며 "이벤트캣을 통해 강의와 캠퍼스 생활 전반의 소통 장벽을 낮추고 더 많은 교육 기관과 협력을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.02.26 17:35이나연 기자

SK스토아, 봄·여름 시즌 맞아 패션 PB 라인업 확대

SK스토아(대표 양맹석)는 2026년 봄·여름(SS) 시즌을 맞아 패션 PB(Private Brand) 라인업을 확대해 선보인다고 26일 밝혔다. SK스토아는 현재 여성 패션 PB '헬렌카렌(Helen Karen)'과 남녀 일상 패션 PB '인디코드(Indicode)'를 운영 중인 가운데, 지난해 말 기준 두 브랜드의 누적 주문금액을 합산하면 약 1500억원을 기록하는 등 주축 브랜드로 자리잡았다. 지난해에는 김민향 쇼호스트를 영입하고 새로 기획한 프로그램 '취향상점'을 통해 여성 토탈 패션을 적극 선보이고 있다. 이를 통해 여성향 브랜드 아이덴티티를 강화하고 고객 인지도 및 충성도까지 높이고 있다. 이 가운데 올 봄·여름 시즌 기존 PB에 프리미엄 라인업까지 더해 고객 선택의 폭을 더욱 넓히겠다는 계획이다. 헬렌카렌의 프리미엄 라인 '헬렌카렌 더 프리미엄'을 통해 봄 수트 세트를 올 시즌 첫 상품으로 내놓는다. 이 상품은 다양한 코디에 활용할 수 있도록 만든 세미 크롭 핏 재킷과 포멀한 분위기를 강조한 팬츠로 구성됐다. 활용도가 가장 높은 제트 블랙과 멜란지 그레이 색상 등 두 가지로 선보이고 오는 28일 오후 9시 21분 방송부터 판매를 개시한다. 가격은 9만9000원. 이 밖에도 '헬렌카렌 더 프리미엄'은 올해 세계 최상의 목화라고 불리는 '이집트 기자 코튼(Egyptian Giza Cotton)' 티셔츠, 레이스 카라 셔츠, 배럴 팬츠 등 다양한 신상품을 연달아 선보일 예정이다. 기존 PB 역시 다양한 신상품을 마련했다. 먼저 '헬렌카렌'은 올 시즌 첫 상품으로 '트위드 재킷'과 '리버시블 샤 스커트'를 선보인다. 트위드 재킷은 일상부터 나들이, 결혼식 등 어디에나 쉽게 코디할 수 있는 디자인으로 구성했다. 리버시블 샤 스커트 상품은 한 벌로 두 벌의 효과를 볼 수 있는 상품으로 1000세트 한정 수량으로 준비했다. 두 상품 모두 다음달 7일 진행 예정인 방송을 통해 판매를 시작하고 가격은 4만9900원 단일가로 구성했다. 인디코드는 '뉴 에센셜 데님셔츠'를 올 시즌 첫 상품으로 선보인다. 지난 2024년 두 차례에 걸쳐 완판을 기록한 데님셔츠 상품을 올 시즌 트렌드에 맞게 재구성해 선보인다. 특히 인디고, 라이트 인디고 등 계절감을 타지 않는 색상 구성으로 활용도를 높이고 인디코드만의 셔츠 테일러링 및 봉제 노하우를 활용해 편안한 착용감을 높인 것이 특징이다. 8000세트 한정으로 기획해 다음달 5일 오후 6시 31분 방송부터 선보인다. 뿐만 아니라 헬렌카렌은 올 시즌 봄부터 여름까지 편하게 입을 수 있는 '시어 셔츠'부터 '써머 수트 세트', '블루종 블라우스' 등 다양한 신상품을 잇달아 기획해 선보일 예정이다. 인디코드는 길어지는 여름을 겨냥해 '써머 니트'를 두 가지 버전으로 기획하는 등 올 봄·여름 시즌을 빈틈없이 공략하겠다는 전략이다. 신희권 SK스토아 커머스사업본부장은 ”꾸준한 인기를 기록하고 있는 '헬렌카렌'과 '인디코드'로 올 봄·여름 시즌을 공략하기 위해 다채로운 신상품을 선보이게 됐다”며 “PB 외에도 다양한 신규 브랜드를 적극 영입해 고객이 가장 자주 찾는 패션 채널로 거듭날 것”이라고 말했다.

2026.02.26 17:31안희정 기자

[사스포칼립스 위기 ㊤] AI가 SaaS 산업 흔드나…"경쟁 구도 재편으로 봐야"

생성형 인공지능(AI) 확산 후 소프트웨어 산업 지형이 빠르게 재편되고 있다. 글로벌 시장에서는 서비스형소프트웨어(SaaS) 성장률 둔화와 투자 위축, 인력 구조조정이 나타나면서 이른바 '소프트웨어 기업 위기론'까지 제기되고 있다. 지디넷코리아는 이런 흐름이 단순 경기 조정 연장선인지, 산업 구조 전환 신호탄인지를 두고 시장 지표와 주요 기업 전략 변화를 토대로 AI가 촉발한 변화 본질을 세 편에 걸쳐 짚어본다. 이번 기획에서는 글로벌 동향과 국내 소프트웨어 기업들의 현실과 대응 과제도 종합적으로 분석한다. [편집자주] 인공지능(AI) 고도화로 소프트웨어(SW) 산업 수익 구조가 흔들릴 수 있다는 위기론이 번지고 있지만, 이를 기업 간 경쟁 구도 변화로 해석해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 26일 IT 업계에 따르면 최근 미국 월가 애널리스트 사이에서 거론된 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 공포가 확산하면서 SW 산업에 대한 전망이 분분한 것으로 나타났다. 사스포칼립스는 AI 산업이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 수익 구조를 흔들 수 있다는 새로운 용어다. 사스포칼립스 출발점은 AI 역할 변화다. AI가 출현 초기에는 SW 를 보조하는 기능에 머물렀지만, 현재 데이터 분석부터 코드 작성, 보고서 생성 등 핵심 업무를 직접 수행하는 단계로 진화했다. 이에 따라 AI가 기존 SaaS 기능을 대체하는 것 아니냐는 우려가 곳곳에서 나오고 있다. 특히 자연어 기반 AI 에이전트 등장은 사스포칼립스 공포를 더욱 키웠다. 사용자가 복잡한 SW를 익히지 않아도 말이나 텍스트 명령만으로 원하는 결과를 얻을 수 있는 환경이 현실화하면서 기능 중심 SaaS 경쟁력이 약화될 수 있다는 분석이 나오고 있는 아유다. 외신들은 앤트로픽 '클로드 코드', 깃허브 '코파일럿' 등 AI 코딩 도구 발전도 사스포칼립스 공포를 키웠다고 봤다. 과거 대규모 개발 인력과 장기간 구축이 필요했던 내부 시스템을 AI로 빠르게 구현할 수 있다는 기대가 높아져서다. 업계에선 SaaS 주요 수익 모델인 '좌석당 과금(per seat)'도 리스크라는 분위기다. AI로 생산성이 높아져 동일 업무를 더 적은 인력이 수행하게 되면, 기업이 필요로 하는 계정 수 자체가 줄어들 수 있다는 전망이 나오고 있다. AI 자동화가 커질수록 구독 좌석 수 감소가 매출 축소로 직결될 수 있다는 점이 리스크로 부각되고 있다. 뉴욕타임스(NYT)는 "기업이 외부 SaaS 패키지를 자체 맞춤형 AI 도구로 대체할 가능성이 높아질 것"이라며 "구독형 서비스에 대한 의존도가 낮아질 전망"이라고 분석했다. "AI·SaaS 생태계는 별개...기업 경쟁력 새로 키워야" 전문가와 주요 외신은 AI 확산이 곧바로 SaaS 산업 붕괴로 이어진다는 공포에 선을 그었다. AI 발전이 SaaS 비즈니스 생태계를 당장 무너뜨리지 않는 다는 전망이다. 다만 AI 시대 SaaS 비즈니스 구조 자체에 변화는 생길 것이라고 입을 모았다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 사스포칼립스에 대한 의견을 비논리적이라고 진단했다. 그는 "AI 성능 향상과 기업용 SW 생태계는 별개 문제"라며 "SW 기업 주가 급락 원인을 AI에만 둬선 안 된다"고 블룸버그를 통해 밝혔다. 영국 가디언도 AI 충격이 SaaS 산업 붕괴보다는 경쟁 구도 재편으로 이어질 가능성이 높다고 보도했다. SaaS 기업 간 생존력을 가르는 기준 자체가 달라질 수 있다는 설명이다. 글로벌 업계는 SAP과 세일즈포스, 서비스나우 등 기업용 SW가 이미 사내 급여, 인사(HR), 재무, IT 등 핵심 업무 시스템과 깊이 얽혀 있다는 점을 주목했다. 복잡한 내부 데이터 구조와 업무 프로세스를 단기간에 AI 기반 애플리케이션으로 교체하기에는 비용과 리스크가 크다고 봤다. 특히 기업 핵심 업무 흐름을 비롯한 기능, 파트너 고객을 한데 연결한 SaaS 운영사는 쉽게 흔들리지 않을 것이라고 평가했다. 가디언은 "AI가 스스로 기업 기능이나 파트너사와 네트워크 작업을 할 수는 없다"며 "통합 플랫폼을 전략적으로 연결한 운영사가 사스포칼립스에서 높은 생존력을 가질 수 있을 것"이라고 평가했다. AI가 쉽게 접근하거나 복제하기 어려운 데이터, 산업 특화 데이터를 자체 보유한 SaaS 기업도 높은 방어력을 갖출 것이란 목소리도 나왔다. 지용구 더존비즈온 성장전략부문 대표는 "기업 현장에서 AI 열풍 주인공은 오랫동안 축적된 데이터와 고유 프로세스"라며 "앞으로 독보적 데이터와 프로세스가 SaaS 기업 자산이 될 것"이라고 개인 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 주장했다. 가디언은 "AI가 쉽게 접근하거나 복제하기 어려운 데이터, 산업 특화 데이터를 보유한 기업은 방어력이 높을 것"이라며 "고유 데이터 자산을 보유한 기업은 AI만으로는 대체하기 어렵다"고 봤다.

2026.02.26 14:42김미정 기자

2028년 일자리 완전 실종…기계끼리 거래하는 '유령 경제' 온다

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 월가를 뒤흔든 시트리니 리서치의 '2028 위기설'. AI가 인간의 지갑을 닫게 만들 때 벌어질 섬뜩한 미래와 AI 전문가들의 치열한 공방을 전해드립니다. 2026년 2월 26일 오늘, 금융가는 하나의 보고서로 술렁이고 있습니다. 바로 시트리니 리서치가 내놓은 '2028 글로벌 인텔리전스 위기' 보고서 때문입니다. 핵심은 간단합니다. AI가 너무 똑똑해져서 화이트칼라(사무직) 일자리를 뺏어가고, 돈 벌 곳이 없어진 인간들이 지갑을 닫으면서 경제가 멈춘다는 시나리오입니다. 보고서가 가정한 최악의 상황에서 실업률은 두 자릿수로 치솟습니다. 사무직의 몰락은 단순한 일자리 감소가 아니라 소비 주체의 실종을 의미합니다. 기업은 AI로 비용을 아껴 돈을 벌지만, 물건을 사줄 사람이 없어 결국 주가도 무너진다는 논리입니다. S&P500 지수의 대폭락이 예고되었습니다. 이미 시작된 징후들을 보면 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 말 이미 AI 코딩 도구는 85%의 작업을 혼자 끝내기 시작했고, 무디스는 소프트웨어 기업들의 부채 등급을 줄줄이 강등했습니다. AI가 돈을 벌어다 주지만, 동시에 인간의 설 자리를 지우고 있는 역설적인 상황이 데이터로 확인되고 있습니다. 이 보고서를 두고 AI 전문가들 사이에서는 격렬한 논쟁이 벌어졌습니다. 단순히 "AI가 좋다, 나쁘다"를 넘어, "인간 없이 돌아가는 경제가 가능한가?"라는 근본적인 질문으로 논점이 이동했습니다. 쟁점 1: 비용 제로화 vs 소비 증발, "효율 혁명인가, 수요 종말인가?" AI 기술 전문가는 AI 에이전트가 인간의 개입 비용을 '0'에 가깝게 만들었다고 환호했습니다. 기업 마진이 폭발적으로 늘어날 것이란 주장이죠. 하지만 노동경제 전문가는 즉각 반박했습니다. "노동자가 돈을 못 버는데 누가 물건을 사나?" 이것이 바로 '실현 문제'입니다. 생산은 되지만 판매는 안 되는 공황 상태를 경고한 것입니다. 쟁점 2: 고스트 GDP, "숫자만 성장하는 유령 경제" 여기서 미래 시나리오 분석 전문가가 '고스트 GDP'라는 결정적인 개념을 던졌습니다. GDP 수치는 오르지만 그 돈이 가계로 흘러가지 않고 기업 장부에만 머무는 현상입니다. 정부가 "경제 성장 중"이라고 착각하는 사이, 실제 사람들의 삶은 무너지는 '정책 지연'이 진짜 위기라는 분석입니다. 쟁점 3: 실리콘 순환 경제, "인간 없는 그들만의 리그" AI 기술 전문가는 다시 반격했습니다. "인간 소비는 필요 없다." AI끼리 데이터를 사고팔고, 서버 자원을 거래하는 '실리콘 순환 경제'만으로도 가치가 창출된다는 섬뜩한 주장입니다. 엔비디아 칩이 120% 더 팔리고 추론 비용이 급락한 것이 그 증거라며, 인간 없는 경제 생태계의 탄생을 예고했습니다. 쟁점 4: 현실적 위험, "기술 부채와 빚의 역습" 비판적 관점 전문가는 기술 만능론을 꼬집었습니다. AI가 짠 코드를 인간이 이해 못 해 고치지 못하는 '기술 부채'가 쌓이고 있다는 겁니다. 또한 AI 산업 경제 전문가는 젠데스크의 부채 위반 사례를 들며, 기술적 이상보다 당장의 '돈맥경화(신용 경색)'가 기업들을 먼저 쓰러뜨릴 것이라 경고했습니다. 토론의 합의: 무엇을 지켜봐야 하는가? 전문가들은 서로 다른 미래를 보았지만, 당장 확인해야 할 '위기 신호'에는 합의했습니다. 막연한 공포 대신 구체적인 숫자를 봐야 한다는 것입니다. 신호 1: 고액 대출 연체율 기술 허브 지역의 고액 모기지(Jumbo Loan) 연체율이 2분기 연속 상승한다면, 이는 고소득 개발자들의 해고가 현실화되었다는 강력한 증거입니다. 신호 2: 시스템 스트레스 지수 기업이 버는 현금보다 AI 설비 투자(CAPEX)에 쓰는 돈이 40%를 넘으면서, 시스템 장애 복구 시간(MTTR)이 길어진다면 '속 빈 강정' 상태입니다. 마치며: 선택권은 아직 우리에게 AI가 스스로 코드를 짜고, 서로 거래하며, 인간의 개입을 '비용'으로 취급하는 세상. 오늘 토론에서 드러난 2028년의 풍경은 편리함보다는 서늘함에 가까웠습니다. 기술 전문가들은 '완벽한 효율'을 꿈꾸지만, 경제 전문가들은 그 끝에 '소비할 인간이 없는 시장'이 기다리고 있음을 경고했습니다. 하지만 기억해야 할 것은, 이 모든 것이 아직은 '시나리오'라는 점입니다. 10.2%의 실업률도, 38%의 주가 폭락도 정해진 운명은 아닙니다. 우리가 '고스트 GDP'의 착시를 꿰뚫어 보고, 기술의 속도에 맞춰 사회 안전망을 얼마나 빨리 재설계하느냐에 따라 2028년의 모습은 달라질 수 있습니다. 계산은 AI가 하지만, 그 계산 결과에 책임을 지고 방향을 트는 것은 여전히 인간의 몫으로 남아있기 때문입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/46d0c141.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.26 11:16AMEET

위메이드, 원화 스테이블코인 전용 테스트용 지갑 '스테이블넷 월렛' 공개

위메이드(대표 박관호)는 원화 스테이블코인 전용 메인넷 '스테이블넷(StableNet)'의 생태계를 미리 경험해 볼 수 있는 테스트용 지갑 '스테이블넷 월렛(StableNet Wallet)'을 공개했다고 26일 밝혔다. 스테이블넷 월렛은 현실 세계의 원화 가치와 일상 속 금융 생활을 블록체인상에 그대로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 기존 블록체인 지갑의 낮은 사용성을 보완하고, 대중이 일상에서 자주 사용하는 전통 금융 앱 수준의 직관적인 사용자 경험(UX)과 편의성을 확보했다는 것이 회사 측의 설명이다. 먼저 일상적인 금융 비즈니스를 지원한다. 정기적 송금이 필요한 경우 '자동이체' 기능을 통해 원하는 기간에 매월 편리하게 자산을 이체할 수 있다. 또 최근 거래 내역과 등록된 이름을 활용해 주소록을 생성하고, 원하는 주소를 추가해 복잡한 절차 없이 편리하게 스테이블코인을 송금할 수 있는 '주소록 관리 기능'을 지원한다. 이를 통해 지갑 주소 오입금 실수를 원천 차단했으며, 부가적으로 QR코드 스캔을 통한 간편한 주소 공유 및 저장 기능도 제공한다. 여기에 '실시간 알림' 기능도 있다. 송금, 입금 등 지갑 내에서 발생하는 중요한 거래 활동에 대해 푸시 알림을 설정해 두면 사용자의 자산 변동 현황을 파악할 수 있다. 스테이블넷 월렛 체험 신청은 스테이블넷 공식 홈페이지에서 가능하다. 신청자에 한해 지갑 다운로드 링크가 배포된다. 지갑을 다운로드한 사용자는 공식 홈페이지 내 '포셋(Faucet)' 기능을 통해 테스트용 스테이블코인을 지급받아, 온체인 금융 환경을 다각도로 체험이 가능하다. 위메이드 관계자는 “이번 스테이블넷 월렛 공개는 원화 기반 스테이블코인이 실제 금융 생활에서 얼마나 안전하고 편리하게 활용될 수 있는지 점검하는 중요한 과정”이라며 “제한된 환경에서의 철저한 실증을 거쳐 향후 메인넷 정식 출시 시 대중들이 쉽게 접근할 수 있는 완성도 높은 블록체인 금융 경험을 제공할 것”이라고 전했다.

2026.02.26 10:17이도원 기자

그룹아이비, 한국 클라우드 보안시장 공략...'CSPM' 출시

싱가포르에 본사가 있는 그룹아이비(Group-IB, 한국지사장 김기태)는 위협 탐지, 디지털 위험 보호, 사기 방지 기능을 단일 생태계에서 제공하는 자사 통합 보안 플랫폼 '통합 리스크 플랫폼(Unified Risk Platform, URP)'에 고급 설정 오류 탐지 및 클라우드 규정 준수 모니터링 기능을 갖춘 '클라우드 보안 상태 관리(CSPM)' 솔루션을 출시한다고 25일 밝혔다. 그룹아이비의 클라우드 보안 상태 관리(CSPM, Cloud Security Posture Management) 솔루션은 클라우드 자산·워크로드의 보안 상태를 지속적으로 가시화, 클라우드 전환과 관련된 위험을 줄이고, 초기 개발부터 배포에 이르기까지 잘못된 구성을 식별한다. 또 규정 준수 위반을 자동으로 평가 및 수정해 위험을 최소화, 클라우드 보안을 강화함으로써 비즈니스 연속성을 보장하도록 설계됐다고 회사는 밝혔다. 이 회사의 '보안 상태 관리 솔루션'은 클라우드 오설정 자동 탐지 및 수정, 글로벌 규제 프레임워크에 따른 지속적인 규정 준수 모니터링 및 보고 뿐 아니라, 그룹아이비의 업계 선도적 위협 인텔리전스를 기반으로 실제 노출 위험도에 따른 우선순위화된 인사이트를 제공한다. 또 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포) 파이프라인 전반에 걸친 보안 감독 기능을 제공, 배포 전 클라우드 애플리케이션이 보호되도록 보장하며, 위험 인사이트를 연계해 더 빠르고 효과적인 의사 결정을 지원하는 통합 플랫폼 환경 내에서 모든 기능을 제공한다. 그룹아이비의 드미트리 볼코프(Dmitry Volkov) CEO는 “클라우드 전환에는 숨겨진 위험이나 불필요한 복잡성이 수반돼서는 안된다. 클라우드 보안 상태 관리(CSPM)를 외부 공격 가시성과 실시간 위협 인텔리전스와 통합, 보안 팀이 코드부터 프로덕션 환경까지 클라우드 위험을 완벽하게 파악할 수 있게 지원한다"면서 "이 CSPM을 통합 리스크 플랫폼(Unified Risk Platform)에 통합함으로써 고객은 외부 위협에 대한 가시성을 확대, 다중 벡터 공격으로부터 더 효과적으로 보호받을 수 있다”고 말했다. 회사는 자사 클라우드 보안 상태 관리(Cloud Security Posture Management) 솔루션이 세 가지 강력한 기능을 단일 통합 솔루션으로 결합, 기존 솔루션과 차별화된다고 주장했다. 첫째, 공격표면관리(ASM)와 위협 인텔리전스(TI)를 결합, 외부 공격에 대한 가시성 강화 둘째, 통합 CI/CD 파이프라인 보안으로 클라우드 취약점 탐지 셋째, 자사 통합 리스크 플랫폼(Unified Risk Platform)과 함께 제공 등이다. 한편 그룹아이비는 2003년 설립된 회사로 세계적으로 디지털 범죄를 수사, 예방 및 대응하기 위한 사이버 보안 기술 선도 기업이다. 싱가포르에 본사를 두고 아메리카, 유럽, 중동 및 아프리카, 중앙아시아, 아시아태평양 지역에 디지털 범죄 대응 센터를 운영하고 있다. 또 통합 리스크 플랫폼(Unified Risk Platform)을 통해 지역별 및 국가별 사이버 위협을 분석하고 무력화한다. 위협 인텔리전스, 사기 방지, 디지털 위험 방지, 관리형 확장 탐지 및 대응(XDR), 비즈니스 이메일 보호, 외부 공격 표면 관리 솔루션을 통해 정부, 소매, 의료, 게임, 금융 분야 등 다양한 산업에 맞춤형 서비스를 제공한다. 인터폴(INTERPOL), 유로폴(Europol), 아프리폴(AFRIPOL) 등 국제 법 집행 기관과 협력해 세계 사이버 보안 강화를 위해 노력하고 있다. 다토스 인사이트(Datos Insights), 가트너(Gartner), 포레스터(Forrester), 프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan), 쿠핑거콜(KuppingerCole) 등의 자문 기관에서 수상한 바 있다.

2026.02.25 19:28방은주 기자

AI도 못 깨는 게임이 있다…챗GPT·클로드·제미나이, 1970년대 텍스트 게임 줄줄이 실패

최신 AI가 바둑을 정복하고 코드를 짜고 소설을 쓰는 시대, 1977년에 만들어진 텍스트 게임을 클리어하는 수준이 평균 10%도 미치는 못한다면 믿겠는가. 네덜란드 트벤테 대학교(University of Twente) 연구팀이 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 최첨단 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 1977년 텍스트 어드벤처 게임 '조크(Zork)'에 투입해 실험한 결과, 모든 AI가 평균 완료율 10% 미만이라는 초라한 성적표를 받아 들었다. 이 연구는 현재 AI의 추론 능력에 대한 근본적인 질문을 다시 던진다. 왜 하필 1977년 게임인가: 조크가 AI의 진짜 실력을 드러내는 이유 조크(Zork)는 미국 MIT에서 개발되어 1977년 처음 출시된 텍스트 기반 어드벤처 게임이다. 화면에 그림이나 영상이 전혀 없고, 오직 글자로만 상황이 묘사된다. 예를 들어 "당신은 흰 집 서쪽 열린 들판에 서 있습니다"라는 문장이 나오면 플레이어는 "북쪽으로 가라" 혹은 "칼을 집어라" 같은 명령어를 타이핑해 게임을 진행한다. 최대 350점을 획득하면 클리어다. 이 게임이 AI 테스트에 적합한 이유는 명확하다. 화면을 보고 패턴을 인식하는 능력이 아니라, 글로 묘사된 공간을 머릿속으로 지도처럼 구성하고, 이전에 실패한 행동을 기억해 전략을 바꾸고, 아이템들 사이의 인과관계를 파악하는 능력이 요구되기 때문이다. 즉 단순한 언어 생성이 아닌 '진짜 이해'와 '적응적 문제 해결'이 필요하다. 연구팀은 이 게임이 AI가 흔히 쓰는 '패턴 매칭 요령'이 통하지 않는 환경이라는 점에 주목했다. 챗GPT는 빈 우편함을 계속 열었다: AI가 드러낸 황당한 실수들 연구팀은 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 오퍼스 4.5(Claude Opus 4.5), 클로드 소넷 4.5(Claude Sonnet 4.5), 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT 5.2, 구글(Google)의 제미나이 3(Gemini 3)을 포함해 총 3개 기업의 6개 LLM 기반 챗봇 설정을 테스트했다. 각 모델은 게임 설명을 최소한으로 제공한 '기본 프롬프트'와 게임 매뉴얼 수준의 상세한 설명을 제공한 '고급 프롬프트' 두 가지 조건 아래 각 5회씩, 총 40회 실험을 진행했다. 가장 저조한 성적을 낸 챗GPT 5.2는 특히 흥미로운 실패 패턴을 보였다. 게임 초반에 우편함을 열고 안에 있는 전단지를 읽는 것은 합리적인 행동이다. 그런데 챗GPT는 이미 비어 있는 우편함을 반복해서 다시 열려는 시도를 여러 차례 했다. 내용물이 없다는 사실을 이미 확인했음에도 같은 행동을 되풀이한 것이다. 인간 플레이어라면 반복하지 않을 행동이다. 더불어 챗GPT는 포기 명령을 거의 내리지 않아 게임 내 이동 횟수는 많았지만 실질적 진전은 거의 없는 '제자리걸음'을 반복했다. 클로드 오퍼스 4.5는 최고 성적인 약 75점(350점 만점)을 기록했지만, 이 역시 전체의 약 20%에 그쳤다. 클로드가 미로 구간에서 보인 사고 과정을 살펴보면, "미로에는 특정 해법이 있다, 방향을 체계적으로 시도해보겠다"고 언급하면서도 동시에 아이템을 바닥에 놓아 경로를 표시하겠다고 했다. 그런데 대화 기록만 봐도 자기 발자국을 추적할 수 있는 AI가 굳이 아이템을 버릴 이유가 없다. 심지어 한 실험에서는 경로 표시용으로 랜턴을 바닥에 떨어뜨렸다가, 이후 어두운 지역에서 빛이 필요한 순간 랜턴이 없어 곤란에 빠지기도 했다. [그림 1] 왼쪽: 모델별 평균 획득 점수(표준 오차 포함). 오른쪽: 게임당 평균 이동 횟수(표준 오차 포함). (I)은 기본 프롬프트, (II)는 고급 프롬프트 조건을 나타낸다. '생각하기' 기능을 켜도 달라지지 않았다: AI의 '사고 모드'는 진짜 사고가 아닌가 이번 연구에서 가장 충격적인 발견 중 하나는 '확장 사고(Extended Thinking)' 기능이 게임 성과에 아무런 도움이 되지 않았다는 점이다. 클로드의 '확장 사고' 옵션, 챗GPT의 '확장 사고' 설정, 제미나이의 '사고' 모드를 각각 활성화했지만, 세 모델 모두 해당 기능을 켰을 때와 끄지 않았을 때 사이에 유의미한 성적 차이가 없었다. 또 하나 흥미로운 결과는 상세한 게임 설명을 제공해도 성적이 오르지 않았다는 점이다. 연구팀은 이동 명령어, 전투 방법, 게임 목표, 핵심 전략 등을 담은 고급 프롬프트를 별도로 제작해 제공했다. 인간 플레이어라면 이 정도 가이드만으로도 훨씬 높은 점수를 낼 수 있을 것이다. 그러나 AI에게는 아무 차이가 없었다. 정보 자체를 갖고 있느냐보다 그 정보를 상황에 맞게 적용하고 자신의 행동을 돌아보는 능력이 부재하기 때문이라는 것이 연구팀의 해석이다. AI가 없는 것: 자기 생각을 돌아보는 '메타인지' 능력 연구팀이 이 실험을 통해 지목한 핵심 한계는 '메타인지(Metacognition)'의 부재다. 메타인지란 쉽게 말해 '내가 지금 잘 하고 있는지 스스로 점검하는 능력'이다. 인간은 같은 방법이 계속 실패하면 "이건 안 되는구나, 다른 방법을 써야겠다"고 스스로 판단한다. 그런데 실험 속 AI들은 실패한 행동을 반복했고, 이전 대화 기록에 접근할 수 있음에도 이전 시도에서 배운 흔적을 보이지 않았다. 연구팀은 이를 LLM이 긴 문맥 속 중간 부분의 정보를 잘 활용하지 못하는 이른바 '중간에서 길을 잃다(Lost in the Middle)' 현상과도 연결지어 설명했다. 즉 대화가 길어질수록 앞서 일어났던 실패들을 효과적으로 참고하지 못하는 것이다. 연구팀은 현재 AI의 이 같은 한계가 단순히 모델 크기나 학습 데이터를 늘린다고 해결될 양적 문제가 아니라, 인간의 인지 방식과 AI의 정보 처리 방식 사이의 질적 차이에서 비롯된 것일 수 있다고 지적했다. 유창하게 말을 만들어내는 능력이 진짜 이해나 문제 해결 능력과는 다르다는 것이다. FAQ ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다. Q. 조크(Zork)가 뭔가요? 왜 AI 테스트에 사용했나요? A. 조크는 1977년 MIT에서 개발된 텍스트 기반 어드벤처 게임으로, 글로만 상황이 묘사되고 글로만 명령을 입력해 진행하는 게임입니다. 시각적 힌트 없이 공간 파악, 기억, 전략 수정이 필요해 AI의 진짜 추론 능력을 테스트하기에 적합한 환경으로 평가받았습니다. Q. 클로드, 챗GPT, 제미나이 중 어느 AI가 가장 잘했나요? A. 클로드 오퍼스 4.5가 약 75점(350점 만점)으로 가장 높은 점수를 기록했습니다. 그러나 이 역시 전체 게임의 약 20% 수준에 불과했고, 나머지 모델들은 평균 10% 미만의 완료율을 보였습니다. Q. AI에게 상세한 게임 설명을 줘도 왜 성적이 오르지 않나요? A. 정보를 받는 것과 그 정보를 실시간 상황에 맞게 유연하게 적용하는 것은 다른 능력입니다. AI는 상세한 매뉴얼을 받았어도 상황에 따라 전략을 수정하거나 실패로부터 배우는 '메타인지' 능력이 부족해 실질적인 성과 향상으로 이어지지 않은 것으로 분석됩니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Playing With AI: How Do State-Of-The-Art Large Language Models Perform in the 1977 Text-Based Adventure Game Zork? ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.25 17:02AI 에디터

KT엠모바일, eSIM 데이터 로밍 최대 25% 할인

KT엠모바일이 eSIM 데이터 로밍 '모비(mobi)' 업데이트를 통해 이용자 편의를 강화하고, 봄철 해외여행 수요를 겨냥한 할인 프로모션을 진행한다고 25일 밝혔다. 그간 eSIM 구매 후 등록 시 QR코드를 스캔하거나 활성화 코드를 직접 입력해야 하는 어려움은 처음 서비스를 이용하는 고객에게 진입 장벽으로 작용해 왔다. mobi는 이를 해소하고자 '간편등록' 기능을 전 단말기에 적용해 등록 절차를 획기적으로 간소화했다. 별도의 복잡한 과정 없이 앱 내 '간편등록' 버튼만으로 등록이 가능해져, 모든 고객이 쉽고 편리하게 이용할 수 있다. 출국 전 국내에서 eSIM 정상 작동 여부를 미리 확인할 수 있는 mobi의 '사전 개통체크' 서비스 지원 국가도 확대했다. 개통 상태를 미리 확인할 수 있는 mobi만의 차별화 기능으로, 중국과 마카오 등 중화권 국가까지 서비스 범위를 확대해 현지 도착 즉시 안정적인 데이터 사용이 가능하다. KT엠모바일은 이달 25일부터 3월 4일까지 네이버 스마트스토어에서 봄맞이 얼리버드 프로모션을 진행한다. 일본, 베트남, 태국, 중국 등 아시아 주요 국가와 미국을 포함한 8개국을 대상으로 하며, '1+1 상품' 구매 시 최대 25% 할인 혜택을 제공한다. 봄철 해외여행을 계획 중인 고객은 동행자와 함께 합리적인 가격으로 eSIM 데이터 로밍을 준비할 수 있다. 이광규 KT엠모바일 사업운영본부장은 “출국 전 준비 단계부터 현지 이용까지 전 과정에서 안정적인 데이터 사용 환경을 제공하기 위해 서비스를 지속 강화하고 있다”며 “더욱 편리해진 mobi와 함께 가족, 연인 등 소중한 사람과 봄 휴가를 준비하시길 바란다”고 말했다.

2026.02.25 16:44박수형 기자

"드론은 날개달린 로봇…3차원 공간 제어가 관건"

[부산(벡스코)=신영빈 기자] "피지컬 AI가 결합된 드론은 '날개 달린 로봇'으로 이해하면 가장 쉽습니다." 고정완 위플로 공동창업자 겸 운영총괄이사는 25일 부산 벡스코에서 열린 'DSK 2026'에서 피지컬 AI와 드론의 결합이 가져올 산업적 변화를 설명하며 이같이 말했다. 그는 먼저 피지컬 AI 개념을 사람 정비사의 작업 과정에 빗대 설명했다. 정비사가 차량을 진단하고, 수리 계획을 세운 뒤, 도구를 들고 실제 물리 공간에서 행동으로 옮기는 전 과정을 AI가 수행하는 것이 피지컬 AI라는 것이다. 기존 소프트웨어 AI가 텍스트·코드 등 디지털 결과를 산출하는 데 머물렀다면, 피지컬 AI는 물리적 공간에서 '행동'까지 수행하는 것이 핵심이라고 강조했다. 고 이사는 피지컬 AI의 기본 구조를 ▲인지 ▲결정 ▲행동 3단계 루프 구조로 설명했다. 인지 단계에서는 멀티모달 센싱 기술이 핵심이다. 카메라, GPS, 각종 센서 등 다양한 데이터를 수집·통합해 3차원 공간을 이해해야 한다. 특히 GPS 교란 환경이나 통신 장애 상황에서도 인지 성능을 유지하는 기술이 중요하다고 했다. 결정 단계에서는 비전·언어·행동(VLA)을 통합한 모델이 필요하다. 단순 객체 인식이 아니라 상황을 이해하고 임무를 계획해야 하며, 초저지연·실시간성이 요구된다. 행동 단계에서는 실제 모터·프로펠러·제어시스템을 구동해 물리적 공간에서 임무를 수행한다. 그는 "드론은 단순 제어가 아니라 3차원 공간에서의 제어라는 점에서 요구 수준이 훨씬 가혹하다"고 설명했다. 고 이사는 최근 연구 사례도 소개했다. 사람이 "저 컵을 가져와"라고 말하면 드론이 스스로 경로를 판단해 집게로 물체를 집어오는 실험, 자연어 지시만으로 장애물을 회피하며 목표 지점으로 이동하는 연구 등이 대표적이다. 또 위성 데이터를 활용해 거시적 임무 계획을 세우거나, FPV 드론에 1인칭 시점 영상과 자연어 명령을 결합해 행동을 수행하는 연구도 진행 중이라고 밝혔다. 산업계 사례로는 DJI의 온보드 AI 칩 '매니폴드 3'를 언급했다. 드론 기체에 직접 탑재해 소형 언어모델을 구동할 수 있는 수준의 연산 성능을 확보한 것이 특징이다. 고 이사는 "기존에는 객체 인식 중심이었다면 이제는 인지에서 행동까지 이어지는 고도화된 모델을 기체 내부에서 돌리려는 방향으로 가고 있다"고 분석했다. 군집 드론 역시 피지컬 AI의 대표 사례로 꼽았다. 한 명의 운용자가 다수 드론에 대략적인 임무만 부여하면, 각 드론이 스스로 목표를 탐지·판단·행동하는 구조다. 정찰, 타격, 산불 진화, 3D 프린팅 등 다양한 응용이 가능하다고 설명했다. 기술적 과제도 제시했다. 그는 "AI 모델은 고도화돼야 하지만 동시에 경량화돼야 한다"며 드론의 구조적 한계를 지적했다. 드론은 배터리 무게가 전체의 30~50%를 차지하고, 비행 시간도 1~2시간 수준에 불과하다. 연산 성능이 높아질수록 전력 소모도 증가하는 만큼, 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 혁신해야 한다는 것이다. 고 이사는 피지컬 AI가 탑재된 드론이 인간 역할을 단순 대체하는 수준을 넘어, 인간이 수행할 수 없던 3차원 영역의 문제를 해결할 수 있다고 강조했다. 그는 "2차원 환경보다 훨씬 가혹한 요구 조건"이라며 "하드웨어 측면에서의 도약이 필요하다"고 말했다. 위플로는 현재 피지컬 AI 기반 검사·점검 솔루션을 제조 공정과 민수·국방 MRO 분야에 공급하고 있다. 고 이사는 드론과 피지컬 AI의 결합이 산업 전반의 문제 해결 방식을 확장하는 전환점이 될 것이라고 전망했다.

2026.02.25 16:40신영빈 기자

컴투스홀딩스 신작 '스타세일러', 미국 및 인도네시아 시범 출시

컴투스홀딩스(대표 정철호)는 모바일 수집형 RPG '스타 세일러'를 미국과 인도네시아에 시범 출시했다고 25일 밝혔다. 스타 세일러는 오늘 오후 1시(한국 시간)부터 미국, 인도네시아 지역에서 플레이할 수 있으며, 영어와 인도네시아어를 지원한다. 회사는 이번 시범 출시를 통해 주요 개선 사항과 후반 콘텐츠에 대한 경쟁력 검증을 병행할 방침이다. 스타 세일러는 판타지 세계를 배경으로 한 독보적인 동화풍 비주얼과 전략적 재미를 극대화한 턴제 전투 시스템이 특징이다. 5인 파티와 소환수, 장비를 조합하고 성장시켜 던전 공략부터 유저 간 대결까지 다양한 콘텐츠를 즐길 수 있다. 인기 일러스트레이터 '콕스'가 아트 디렉터로 참여해 섬세한 일러스트와 감각적인 연출을 완성했으며, 게임 전반에 클래식 JRPG 특유의 감성을 담았다. 이전 테스트에서 수렴된 피드백을 바탕으로 성장 체감 요소를 한층 강화해 몰입감 높은 플레이 경험을 제공한다. 다양한 게임 관련 소식은 페이스북, 유튜브, 디스코드 등 공식 SNS 채널을 통해 지속적으로 공유하며 유저들과의 소통을 강화해 나갈 예정이다.

2026.02.25 14:10진성우 기자

슈퍼플래닛, AI 캐릭터 대화 플랫폼 '페르소나플레이' 공개

모바일 게임 전문 기업 슈퍼플래닛(대표 박성은)은 게임 세계관과 캐릭터를 인공지능(AI) 기술로 구현한 대화형 상호작용 플랫폼 '페르소나플레이'를 공개했다고 25일 밝혔다. 페르소나플레이는 AI 전담 연구 개발 조직인 '슈퍼플래닛 스파크 AI'(이하 스파크 AI)가 개발한 서비스로, 이용자가 게임 속 캐릭터와 실제 인격체처럼 실시간으로 대화할 수 있는 환경을 제공한다. 기존의 단순한 챗봇을 넘어, 캐릭터 특유의 말투와 감정 상태, 세계관 내 복잡한 관계도까지 반영한 것이 특징이다. 이번 서비스의 핵심은 '지식 그래프'와 '검색 증강 생성(RAG)' 기술의 결합이다. 스파크 AI 팀은 웹툰 및 게임의 인물, 사건, 관계 등 방대한 설정을 구조화된 데이터베이스로 구축해 캐릭터가 원작의 설정과 모순되지 않는 답변을 생성하도록 했다. 여기에 '노-코드 AI 행동 설계' 기술을 더해 기획자가 코드 수정 없이도 캐릭터의 역할을 정교하게 조정할 수 있는 계층형 프롬프트 아키텍처를 완성했다. 슈퍼플래닛은 '소드마스터 스토리', '비공정 기사단' 등 인기 지식재산권(IP) 캐릭터를 시작으로 서비스를 운영하며 이용자 몰입도를 극대화할 예정이다. 이를 통해 평소 동경하던 캐릭터와의 대화가 가능해지면서 게임 재방문율 또한 증가할 것으로 기대된다. 스파크 AI 관계자는 "페르소나플레이는 IP가 지닌 생명력을 디지털 세상에서 무한히 확장하는 'AI 기반 IP 밸류업 모델'의 핵심"이라며 "자사 IP로 검증된 이 모델을 바탕으로 향후 다양한 웹툰 IP 라이선싱 서비스로 확대하고, 나아가 캐릭터 페르소나가 필요한 기업을 대상으로 한 B2B 사업까지 영역을 넓힐 계획"이라고 밝혔다. 슈퍼플래닛은 웹 기반의 높은 접근성을 활용해 글로벌 시장에서도 원천 IP의 경쟁력을 강화할 방침이다.

2026.02.25 13:10진성우 기자

[현장] 딥AI시대 SW아키텍트 중요성 ↑…KOSTA, 전문 인력 양성 박차

인공지능(AI)이 기업 핵심 비즈니스까지 파고드는 딥AI(Deep AI) 시대가 도래했다. 이에 따라 시스템을 설계하고 조율하는 소프트웨어(SW) 아키텍트 역할이 그 어느 때보다 중요해질 것이란 전망이 나온다. 한국소프트웨어기술진흥협회(KOSTA)는 이러한 흐름에 발맞춰 산업 수요 대응 전략을 제시했다. 협회는 AI 엔지니어 교육 과정을 2배로 확대하고 고사양 인프라를 단계적으로 확충하는 등 전문 인력 양성에 속도를 낼 계획이다. KOSTA는 25일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈호텔에서 2026 정기총회를 열고 2025년 사업 실적과 2026년 사업 계획을 발표했다. 총회 이후에는 'AI 시대, 소프트웨어 아키텍트의 길을 묻다'를 주제로 기념 세미나를 열고 AI 확산 속 아키텍처 전략을 집중 논의했다. 행사에서는 생성형 AI와 에이전트 기술 확산에 따른 소프트웨어 공학 기반 역량의 중요성이 강조됐다. 참석자들은 AI 도구만으로는 안정적인 시스템을 구현할 수 없으며 요구 분석, 아키텍처 설계, 객체 설계, 테스트 주도 개발 등 공학적 기반이 반드시 뒷받침돼야 한다고 지적했다. AI가 코드를 자동 생성하더라도 시스템의 책임 경계와 데이터 흐름을 설계하는 역할은 여전히 아키텍트의 몫이라는 설명이다. 협회 주요 사업인 교육 실적은 지난해 총 2311명을 기록했다. 재직자 과정 2129명, 취업 예정자 과정 182명으로 집계됐다. 목표 2255명을 초과 달성했다. 취업 예정자 가운데 65명이 45개 기업에 취업했다. 협약 기업은 1422개사로 확대됐다. 전년 대비 교육 인원이 감소한 배경도 설명됐다. 협회는 이는 역량 문제가 아니라 국가 인적자원개발 컨소시엄 사업 예산이 전년 대비 약 50% 수준으로 축소된 데 따른 결과라고 밝혔다. 이에 따라 협회는 올해 AI 직무 교육 과정을 기존 약 20개에서 40개로 확대했다. 생성형 AI 활용, 멀티 에이전트 설계, 클라우드 기반 AI 개발 등 현장 수요 중심 커리큘럼을 강화한다는 계획이다. 일부 인기 AI 과정의 조기 마감과 전통 개발 과정의 폐강 등 수요 미스매치 문제에 대해서는 회차 추가 개설과 온사이트 교육 확대를 통해 대응하겠다고 밝혔다. 기업 내부로 강사진이 직접 방문하는 맞춤형 교육도 적극 확대한다는 방침이다. AI 교육 환경 고도화 방안도 제시됐다. 2016~2017년 도입 장비는 경량 과정에 활용하고, 2023년 이후 확보한 고성능 장비 50여대를 AI와 클라우드 실습 과정에 투입하고 있다. GPU 기반 고가 장비는 재정 여건을 고려해 단계적으로 도입할 계획이다. 협회는 2026년 사업 기본 방향을 'AI 기반 소프트웨어 역량 확대 및 수출 경쟁력 강화를 위한 생산 기반 구축'으로 설정했다. 이를 위해 ▲AI 기반 개발 교육 및 컨설팅 확대 ▲직무별 역량 고도화 ▲수출 경쟁력 강화를 위한 기술 컨설팅 ▲온라인 교육 확대 ▲정부 인력 양성 사업 성과 확대 등 5대 과제를 추진한다. 세미나에서는 딥AI 환경에서 기업 핵심 시스템을 어떻게 재설계할 것인지, 멀티 에이전트 기반 아키텍처를 어떻게 구현할 것인지가 주요 의제로 다뤄졌다. 연사들은 AI가 단순 생산성 도구를 넘어 시스템 구조 자체를 재편하는 기술이라고 진단했다. 복잡한 멀티 에이전트 환경에서는 설계 통합 능력과 거버넌스 역량이 경쟁력을 좌우한다고 강조했다. 이단형 KOSTA 회장은 "AI 코딩 시대에도 아키텍트의 전략적 역할은 더욱 중요해진다"며 "AI 확산 속에서도 소프트웨어 공학의 중심을 지키고, 산업 현장에 즉시 적용 가능한 실무형 인재를 양성하겠다"고 밝혔다.

2026.02.25 13:06남혁우 기자

"CEO 업무보고 전 AI에 먼저 묻는다"…우버, AI 챗봇으로 조직 혁신

우버 내부에서 최고경영자(CEO)를 모방한 인공지능(AI) 챗봇이 활용되고 있는 것으로 알려졌다. 엔지니어들이 실제 CEO에게 보고하기 전 AI 버전의 CEO에게 먼저 보고를 진행하며 내용을 점검하는 방식이다. 25일 테크크런치에 따르면 다라 코스로샤히 우버 CEO는 최근 스티븐 바틀렛이 진행하는 팟캐스트 '더 다이어리 오브 어 CEO(The Diary of a CEO)'에 출연해 이 같은 사실을 공개했다. 그는 "일부 팀이 '다라 AI'를 만들어 업무를 보고하기 전 사전 리허설을 진행하고 있다"며 "발표 자료가 최고경영진에 도달하기까지 여러 차례 다듬어지는데 AI가 그 준비 과정을 더욱 정교하게 만든다"고 설명했다. 그러면서 코스로샤히 CEO는 우버를 단순한 차량 호출·음식 배달 기업이 아닌 '거대한 코드베이스'로 규정했다. 또 그는 "엔지니어들이야말로 회사를 실제로 구축하는 사람들"이라며 기술 조직의 역할을 강조했다. 실제로 우버 내부에서는 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 코스로샤히 CEO에 따르면 전체 소프트웨어 엔지니어의 약 90%가 업무에 AI를 활용하고 있으며 이 중 30%는 AI 도구를 적극적으로 사용하는 '파워 유저'로 분류된다. 이들은 단순한 생산성 향상을 넘어 회사 시스템의 구조(아키텍처)를 근본적으로 재설계하는 수준까지 나아가고 있다. 그는 엔지니어들을 시스템을 구성하는 벽돌을 만들어내는 동시에 전체 설계를 구상하는 건축가라고 비유했다. 또 AI는 이들의 생산성을 이전에 한 번도 경험하지 못한 방식으로 변화시키고 있다고 평가했다. 업계에선 우버 사례가 글로벌 빅테크 기업 내 AI 활용의 진화를 보여주는 상징적 장면이라고 분석했다. 단순한 코딩 보조 도구를 넘어 의사결정 구조와 조직 커뮤니케이션 과정에까지 AI가 개입하고 있다는 점에서다. 특히 최고경영자의 의사결정 스타일을 학습한 챗봇을 사전 검증 도구로 활용하는 방식은 향후 기업 내부 보고 및 전략 수립 과정에 새로운 표준이 될 가능성도 제기된다. 업계 관계자는 "우버는 최근 모빌리티·배달 사업을 넘어 광고, 물류, 자율주행 등으로 사업 영역을 확장하고 있다"며 "이 같은 사업 다각화 과정에서 AI 기반 개발·의사결정 체계가 경쟁력의 핵심 변수로 작용할 것"이라고 전망했다.

2026.02.25 09:52장유미 기자

유아이패스 "AI 시대 '도메인 사일로' 등장…허물어야 성과 나와"

"기업이 인공지능(AI)으로 성과 보려면 기술 도메인 간 협업부터 이뤄야 합니다. 비즈니스 프로세스 중심으로 사람과 에이전트, 자동화를 조율하는 통합 관리 체계를 세워야 합니다." 형원준 유아이패스코리아 지사장은 25일 서울 웨스틴 파르나스에서 열린 한국CIO포럼에서 에이전틱 AI 시대 기업은 기술 도메인 간 사일로를 반드시 해소해야 한다고 밝혔다. 형 지사장은 지난해 12월 유아이패스코리아에 합류했다. 그동안 S&I코퍼레이션을 비롯한 두산그룹, SAP코리아, 삼성전자 등 국내외 기업에서 30여 년간 경력을 쌓았다. 특히 삼성전자에서 전사적자원관리(ERP)와 공급망관리(SCM) 도입 프로젝트를 수행한 경험도 보유하고 있다. 형 지사장은 기업 현장에 새로운 사일로가 등장했다고 밝혔다. 부서·기업 간 사일로뿐 아니라 온톨로지 모델링, 거대언어모델(LLM) 같은 기술 도메인 간 단절이 새 문제로 떠올랐다는 분석이다. 형 지사장은 이같은 사일로를 해소하는 오케스트레이션 능력이 기업 경쟁력으로 부상할 것이라고 전망했다. 그는 "기술 중심 도입 방식을 넘어 비즈니스 프로세스를 앞세운 통합 관리 체계를 재설계해야 한다"고 방향성을 제시했다. 이재원 유아이패스코리아 상무는 최근 LLM이 모든 문제를 해결하는 만능 솔루션처럼 제시돼선 안 된다고 선을 그었다. 그는 "특정 기술 하나로 기업 전략을 대체할 수 없다"며 "기술은 기업 핵심 역량을 강화하는 방향으로 조합돼야 한다"고 밝혔다. 이 상무는 기업 프로세스를 정형 프로세스와 비정형 프로세스로 구분해 접근해야 한다고 주장했다. 정형 프로세스는 자동화가 가능하지만 예외 상황이 많은 비정형 업무는 케이스 매니지먼트 기반 관리 체계가 필요하다고 강조했다. 현재 유아이패스는 AI와 RPA, 인간 업무를 한 플랫폼 안에 통합하는 자동화 전략을 강화하고 있다. 대표 솔루션은 비즈니스 프로세스 오케스트레이션 플랫폼 '마에스트로(Maestro)'다. 올해 4월 공식 출시를 앞뒀다. 마에스트로는 사람, AI 에이전트, 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 수행하는 업무를 프로세스 단위로 모델링하고 실행 과정을 실시간으로 관리할 수 있다. 대표 기능은 AI 에이전트 적용 전 검증을 위한 '에이전트 테스팅' 이다. 기업이 특정 도메인에 AI 에이전트를 도입하기 전 성능과 안정성을 점검할 수 있도록 별도 환경을 제공한다. 기업은 이 기능으로 리스크를 통제하면서 AI 확산 전략을 수립할 수 있다. 로우코드 기반 AI 에이전트 제작 환경도 제공한다. 프롬프트 기반으로 에이전트를 생성할 수 있고, 사내 시스템과 연계할 때 API가 없으면 RPA로 실행을 연결하는 구조다. 이 상무는 "에이전트 AI 시대 경쟁력은 더 많은 기술을 도입하는 데 있지 않다"며 "기업 전략 목표를 중심에 두고 사람과 AI, 자동화를 하나의 프로세스로 조율하는 역량이야말로 최고정보책임자(CIO)가 증명해야 할 진짜 실력"이라고 강조했다.

2026.02.25 09:46김미정 기자

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