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유튜브 영상 5만개 보고 가위질 배운 AI 로봇

칭화대학교(Tsinghua University)와 상하이기지연구소(Shanghai Qizhi Institute) 연구진이 사람의 일상 영상만으로 로봇 손에게 복잡한 도구 사용법을 가르치는 AI 시스템 '유니덱스(UniDex)'를 개발했다. 이 시스템은 5만 개 이상의 인간 손동작 영상을 8가지 다른 형태의 로봇 손 데이터로 변환해 학습시킨 결과, 봉지 자르기, 꽃에 물 주기, 커피 내리기 같은 까다로운 작업에서 평균 81%의 성공률을 기록했다. 특히 한 번도 학습하지 않은 로봇 손으로도 기술을 전이할 수 있어, 로봇 손 제어 분야의 새로운 전환점이 될 것으로 보인다. 인간 영상으로 해결한 로봇 데이터 수집 비용 문제 로봇에게 사람처럼 손을 쓰도록 가르치는 일은 AI 연구의 오랜 숙제였다. 특히 집게형 그리퍼(gripper)가 아닌 다섯 손가락을 가진 정교한 로봇 손은 제어가 훨씬 어렵다. 연구진이 논문 서론(Introduction)에서 밝힌 바에 따르면, 로봇 손 학습의 가장 큰 장애물은 세 가지다. 첫째, 실제 로봇으로 데이터를 모으는 일이 비싸고 느리다. 둘째, 로봇 손마다 관절 개수와 생김새가 천차만별이라 한 로봇에서 배운 기술을 다른 로봇에 적용하기 어렵다. 셋째, 로봇 손은 관절이 6개에서 24개까지 다양해 제어 차원이 매우 높다. 연구진은 이 문제를 정면돌파하는 대신 우회로를 택했다. 바로 인간의 일상 영상을 활용하는 것이다. 사람은 매일 수많은 물건을 집고, 돌리고, 사용하며, 요즘은 1인칭 시점 카메라로 이런 장면을 대량으로 촬영한 공개 데이터셋이 존재한다. 연구진은 H2O, HOI4D, HOT3D, TACO 등 네 가지 인간 조작 영상 데이터셋을 활용해 총 5만 개 이상의 궤적(trajectory)을 수집했다. 이는 로봇 원격조작으로 모으려면 수년이 걸릴 분량이다. 하지만 사람 손과 로봇 손은 생김새도 다르고 움직이는 방식도 다르다. 이를 '운동학적(kinematic) 격차'와 '시각적(visual) 격차'라고 부른다. 연구진은 이 두 격차를 메우기 위해 독창적인 변환 파이프라인을 설계했다. 먼저 사람 손을 영상에서 지우고, 로봇 손을 같은 위치에 합성한다. 그다음 사람 손가락 끝의 궤적을 추적해 로봇 손가락 끝이 같은 경로를 따라가도록 역운동학(inverse kinematics)을 적용한다. 이 과정에서 사람이 직접 개입해 슬라이더 바를 조정하며 로봇 손이 물체와 자연스럽게 접촉하도록 미세 조정한다. 이를 '휴먼-인-더-루프 리타게팅(human-in-the-loop retargeting)'이라고 부른다. 8가지 로봇 손을 하나로 묶는 공통 언어, FAAS 개념 로봇 손마다 관절 개수와 구조가 다르다는 문제는 어떻게 해결했을까? 연구진은 '기능-작동기 정렬 공간(Function-Actuator-Aligned Space, FAAS)'이라는 개념을 고안했다. 이는 마치 서로 다른 언어를 쓰는 사람들이 공통 번역 언어를 사용하는 것과 비슷하다. 예를 들어 엄지손가락을 움직이는 모터는 로봇마다 다르지만, 모두 '엄지를 벌리거나 오므리는' 기능을 한다. FAAS는 이런 기능적으로 유사한 작동기들을 같은 좌표에 매핑한다. 논문 방법론(Method) 섹션에 따르면, FAAS는 로봇 손의 관절을 '기능 그룹'으로 묶는다. 손목 회전, 엄지 벌림, 검지 굽힘 등 각 기능마다 하나의 좌표를 할당하고, 해당 기능을 담당하는 모터가 여러 개라면 그 값을 분배한다. 이렇게 하면 관절이 6개인 간단한 로봇 손과 24개인 복잡한 로봇 손이 같은 '언어'로 명령을 받을 수 있다. 실제로 연구진은 8가지 서로 다른 로봇 손에 FAAS를 적용했고, 이들 모두가 같은 데이터셋으로 학습할 수 있었다. 이미지 2. 유니덱스 데이터셋 시각화 이 통일된 행동 공간 덕분에 한 로봇 손에서 학습한 기술을 다른 로봇 손으로 전이하는 것이 가능해졌다. 마치 한국어를 배운 사람이 영어 문법을 조금만 익히면 영어로도 같은 생각을 표현할 수 있는 것처럼, FAAS를 통해 로봇 손들은 서로의 경험을 공유할 수 있게 된 것이다. 900만 프레임 학습 후 81% 성공률을 기록한 유니덱스 연구진이 구축한 유니덱스-데이터셋(UniDex-Dataset)은 총 900만 개의 이미지-포인트클라우드-행동 프레임으로 구성됐다. 이는 8가지 로봇 손에 대해 각각 5만 개 이상의 궤적을 포함하는 규모다. 논문 결과(Results) 섹션에 따르면, 이 데이터셋으로 사전학습한 유니덱스-VLA(UniDex-VLA) 모델은 실제 로봇 실험에서 놀라운 성능을 보였다. 연구진은 여섯 가지 까다로운 도구 사용 작업으로 모델을 평가했다. 가위로 과자 봉지 자르기, 스프레이로 꽃에 물 주기, 주전자로 커피 내리기, 빗자루로 물건 쓸기, 마우스 드래그 및 클릭하기 등이다. 이 작업들은 단순히 물체를 집는 것을 넘어 도구를 정확한 각도와 힘으로 조작해야 하므로, 집게형 그리퍼로는 거의 불가능하다. 유니덱스-VLA는 이들 작업에서 평균 81%의 작업 진행률(task progress)을 기록했으며, 기존 VLA 기준 모델들을 큰 차이로 앞질렀다. 더 흥미로운 점은 일반화 능력이다. 연구진은 모델이 학습 중 본 적 없는 새로운 위치, 새로운 물체, 심지어 새로운 로봇 손에서도 작동하는지 테스트했다. 결과는 긍정적이었다. 예를 들어 봉지 자르기 작업에서 학습 때와 다른 위치에 봉지를 놓아도 성공률이 크게 떨어지지 않았고, 다른 색상이나 크기의 봉지를 사용해도 작동했다. 가장 놀라운 것은 제로샷 크로스-핸드 전이(zero-shot cross-hand transfer)다. 한 로봇 손으로 학습한 모델을 전혀 다른 구조의 로봇 손에 적용했을 때도 상당한 성공률을 보인 것이다. 이는 FAAS가 실제로 로봇 간 기술 전이를 가능하게 한다는 증거다. 스마트폰 영상으로 로봇을 훈련하는 유니덱스-캡의 가능성 연구진은 여기서 한 걸음 더 나아갔다. 유니덱스-캡(UniDex-Cap)이라는 간단한 촬영 장비를 개발한 것이다. 이는 RGB-D 카메라(색상과 깊이 정보를 동시에 촬영하는 카메라)와 손 추적 센서를 결합한 휴대용 시스템으로, 사람이 일상적인 조작을 수행하는 모습을 촬영하면 자동으로 로봇 실행 가능한 궤적으로 변환해준다. 논문의 실험(Experiments) 섹션에서 연구진은 흥미로운 비교 실험을 진행했다. 순수하게 로봇 원격조작 데이터만으로 학습한 모델과, 유니덱스-캡으로 촬영한 인간 영상 데이터를 함께 학습한 모델을 비교한 것이다. 결과는 명확했다. 인간 데이터를 함께 사용하면 같은 성능을 달성하는 데 필요한 로봇 데이터 양을 크게 줄일 수 있었다. 로봇 원격조작은 전문 장비와 숙련된 조작자가 필요해 비용이 많이 든다. 하지만 사람이 직접 손으로 작업하는 모습을 촬영하는 것은 훨씬 쉽고 저렴하다. 유니덱스-캡 같은 시스템이 있다면, 로봇 연구자가 아닌 일반인도 로봇 학습 데이터 생성에 기여할 수 있다. 마치 유튜브가 누구나 영상 제작자가 될 수 있게 만든 것처럼, 유니덱스는 누구나 로봇 교육자가 될 수 있는 길을 열어준다. 이미지 5. 리얼 월드 실험 셋업 산업·의료·가정까지 확산되는 로봇 손 민주화 이 연구의 의미는 단순히 로봇 손 제어 성능을 높인 것을 넘어선다. 연구진이 논문 결론(Conclusion)에서 강조하듯, 유니덱스는 세 가지 요소를 하나의 '파운데이션 스위트(foundation suite)'로 통합했다. 대규모 사전학습 데이터셋(UniDex-Dataset), 통합 VLA 정책(UniDex-VLA), 그리고 실용적인 데이터 수집 도구(UniDex-Cap)가 그것이다. 이 세 요소가 함께 작동하면서 로봇 손 기술의 진입 장벽을 크게 낮췄다. 현재 대부분의 로봇 팔은 집게형 그리퍼를 사용한다. 이는 제어가 간단하고 안정적이지만, 할 수 있는 작업이 제한적이다. 봉지 자르기, 마우스 조작, 악기 연주 같은 섬세한 작업은 불가능하다. 반면 정교한 로봇 손은 이런 작업을 할 수 있지만, 지금까지는 학습 데이터 부족과 제어 복잡성 때문에 연구실 밖으로 나가기 어려웠다. 유니덱스는 이 상황을 바꿀 잠재력을 가졌다. 제조업 현장에서는 복잡한 조립 작업에, 의료 분야에서는 수술 보조에, 가정에서는 요리나 청소 같은 일상 작업에 정교한 로봇 손이 활용될 수 있다. 특히 고령화 사회에서 노인이나 장애인을 돕는 보조 로봇은 사람 손처럼 섬세하게 움직일 수 있어야 한다. 컵을 집어 물을 따르고, 약병 뚜껑을 열고, 옷의 단추를 채우는 일 모두 정교한 손 제어가 필요하다. 연구진은 유니덱스를 오픈소스로 공개할 계획이며, 다른 연구자들이 새로운 로봇 손이나 인간 데이터셋을 추가할 수 있는 프로토콜도 제공한다. 이는 커뮤니티 전체가 함께 데이터셋을 키우고 모델을 개선할 수 있는 구조다. 마치 위키피디아가 집단 지성으로 성장한 것처럼, 유니덱스도 전 세계 연구자와 개발자의 기여로 계속 발전할 수 있다. 물론 한계도 있다. 현재 유니덱스는 주로 도구 사용에 초점을 맞췄고, 물체를 손 안에서 회전시키는 '인-핸드 매니퓰레이션(in-hand manipulation)' 같은 더 복잡한 작업은 아직 완벽하지 않다. 또한 인간 영상을 로봇 데이터로 변환하는 과정에서 여전히 사람의 개입이 필요하다. 하지만 이런 한계들은 기술이 발전하면서 점차 해결될 것으로 보인다. 유니덱스가 제시한 방향은 명확하다. 로봇 손 기술은 더 이상 소수 연구실의 전유물이 아니라, 대규모 데이터와 범용 AI 모델로 누구나 접근할 수 있는 기술이 되어야 한다는 것이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 유니덱스는 기존 로봇 손 학습 방법과 어떻게 다른가요? A. 유니덱스는 비싼 로봇 원격조작 데이터 대신 일상 속 인간 손동작 영상을 활용합니다. 사람 손을 영상에서 지우고 로봇 손을 합성한 뒤, 손가락 끝 궤적을 추적해 로봇이 따라하도록 변환합니다. 이를 통해 5만 개 이상의 대규모 학습 데이터를 구축했으며, 8가지 서로 다른 로봇 손에 모두 적용할 수 있는 통합 학습 시스템을 만들었습니다. Q2. FAAS가 왜 중요한가요? A. FAAS는 관절 개수와 구조가 다른 로봇 손들을 하나의 공통 언어로 제어할 수 있게 만드는 개념입니다. 엄지 벌림, 검지 굽힘 같은 기능별로 좌표를 할당해, 6개 관절 로봇과 24개 관절 로봇이 같은 명령을 이해할 수 있습니다. 덕분에 한 로봇에서 배운 기술을 다른 로봇으로 전이할 수 있어, 로봇 간 지식 공유가 가능해집니다. Q3. 일반인도 로봇 학습 데이터를 만들 수 있나요? A. 연구진이 개발한 유니덱스-캡은 RGB-D 카메라와 손 추적 센서를 결합한 휴대용 장비로, 사람이 일상 작업을 수행하는 모습을 촬영하면 자동으로 로봇 실행 가능한 데이터로 변환합니다. 인간 영상 데이터를 함께 사용하면 필요한 로봇 시연 횟수를 크게 줄일 수 있어, 데이터 수집 비용을 대폭 낮출 수 있습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 논문명: UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.27 21:12AI 에디터

로옴, 10Gbps 이상 고속 통신용 초저용량 ESD 보호 다이오드 개발

로옴이 10Gbps 이상의 고속 데이터 통신 인터페이스에 대응하는 ESD(정전기 방전) 보호 다이오드 'RESDxVx 시리즈'를 개발했다고 26일 밝혔다. 최근 산업 및 자동차 기기 시장에서는 고속 신호 전송의 보급과 전장 부품의 소형화 및 고성능화가 빠르게 진행되고 있다. 미세 공정의 진전으로 IC의 과전압 및 정전기 내성이 저하됨에 따라, 고속 통신 시 신호 열화를 억제하면서도 보호 성능이 뛰어난 외장 보호 소자의 수요가 급증하는 추세다. 특히 10Gbps 이상의 차세대 통신에서는 미세한 기생 용량 차이가 통신 파형에 큰 영향을 미친다. 기생 용량을 작게 억제하면 다이내믹 저항이 높아지는 상충 관계가 발생하지만, 로옴은 이를 해결해 단자간 용량을 0.24pF(양방향) 및 0.48pF(단방향)의 초저용량으로 낮추는 동시에 다이내믹 저항을 0.28Ω까지 저감하는 데 성공했다. 이를 통해 일반 제품 대비 클램프 전압을 약 40% 억제하여 획기적인 IC 보호 성능을 확보했다. 신제품은 AI 서버, 5G·6G 통신 기지국 등 산업 기기를 비롯해 PC, 스마트폰 등 다양한 민생 기기에 적용할 수 있다. 또한, 자동차 기기 신뢰성 규격인 AEC-Q101을 충족하는 패키지 제품도 라인업에 포함됐다. 이에 따라 대용량 데이터를 고속 전송하는 SerDes 통신 기반의 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행(AD)용 카메라, 엔진 제어 유닛(ECU) 등 전장 부품에도 폭넓게 전개할 수 있다. 로옴은 해당 제품을 지난 3월부터 양산 중이며, 샘플 가격은 개당 70엔(세금 별도)으로 책정했다. 칩 1 스탑, 코어스태프 온라인(CoreStaff Online) 등 주요 온라인 부품 유통 사이트에서도 순차적으로 판매를 진행하고 있다.

2026.03.26 15:42전화평 기자

카카오게임즈, 제13기 정기주총 개최…한상우 대표 재선임

카카오게임즈(대표 한상우)는 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 제13기 정기주주총회를 열고 한상우 대표이사의 사내이사 재선임 등 안건을 원안대로 가결했다고 26일 밝혔다. 이번 주주총회에서는 2025년 말 연결 기준 매출액 4650억원, 영업손실 396억원 등의 실적이 포함된 재무제표 승인의 건이 통과됐다. 이사 보수 한도는 전년 대비 25% 감소한 60억원으로 승인됐으며, 주주총회 기준일 변경 등 상법 개정 사항을 반영한 정관 일부 변경의 건도 가결됐다. 임원진 인선과 관련해서는 한상우 사내이사와 오명전 사외이사가 각각 재선임됐다. 감사위원이 되는 사외이사 자리에는 노정연 이사가 신규 선임됐으며, 정선열 이사가 재선임됐다. 이와 함께 오명전 사외이사의 감사위원 선임 안건도 원안 가결됐다. 총회 직후 열린 질의응답에서 경영진은 최대주주 변경(라인야후) 및 향후 투자 전략에 대해 설명했다. 한상우 대표는 모회사 카카오와의 전략적 합의와 관련해 "큰 전략적 방향성에 대해서는 양사가 다 협의를 마쳤다"며 "대주주 투자나 전략적 투자를 위한 자원 확보에 대해서도 양사 간 협력하기로 합의가 된 상태"라고 설명했다. 조혁민 CFO는 "현재 5000억원 수준인 자금이 5월 딜 종결 시점에는 8000억원 이상으로 확충될 것이다"며 "이를 바탕으로 재무 건전성을 높이고 유동성 확보, IP 투자, 글로벌 사업 등에 자금을 배분하겠다"고 강조했다. 한 대표는 사명 변경이나 서비스 플랫폼 변화 등에 대해서는 "현재로서는 논의된 바 없다"며 "안정적인 기조와 카카오게임즈가 가진 영업권을 유지하는 것이 중요하다고 양측 주주 모두 합의했다"고 설명했다. 또한 "적어도 올해 주요 신작들을 출시할 때까지는 기존 체제를 크게 흔들지 않는 방향으로 갈 것이다"라고 부연했다. 주요 자회사인 라이온하트스튜디오 상장 계획에 대해서는 신작 성과를 연계해 시장 가치를 높인다. 조 CFO는 "3분기 출시 예정인 '오딘Q'의 실적을 바탕으로 기업 가치를 극대화하는 시장 분위기를 조성하는 것이 최우선이다"라며 "오딘Q 성과에 따라 상장 가시성이 확보될 것"이라고 진단했다. 최대주주 변경 이후 하반기 신작 출시 일정이 지연될 수 있다는 우려에는 선을 그었다. 조 CFO는 "투자 유치 과정에서 신작 출시에 대한 실사와 검증을 이미 마쳤다"며 "시장 상황에 따른 미세한 조정은 있을 수 있으나 전체적인 신작 런칭 일정에는 큰 변화가 없을 것이다"고 설명했다.

2026.03.26 11:14정진성 기자

삼쩜삼, 음성통화 AI 상담 서비스 출시

삼쩜삼을 운영하는 자비스앤빌런즈가 음성통화 기반의 개인 맞춤형 인공지능(AI) 컨택센터(AICC) '점삼이'를 공개했다고 26일 밝혔다. 점삼이는 기존 채팅 중심 상담을 넘어 고객이 직접 음성으로 묻고 바로 답을 들을 수 있는 보이스 기반 AI 상담 서비스로, 24시간 운영된다. 가장 큰 차별화는 삼쩜삼 가입 고객을 대상으로 한 개인화 서비스다. 세금 관련 문의를 비롯해 ▲환급 대상 여부 ▲환급액 및 환급 일정 ▲부양가족 단순 문의 등 고객들이 가장 궁금해하거나 자주 묻는 핵심 항목 중심으로 개인 맞춤형 상담을 제공한다. 특히 삼쩜삼이 보유하고 있는 10만여 개의 기존 상담 데이터를 검색증강생성(RAG) 방식으로 학습했다. 오는 5월 종합소득세 정기신고 기간에 맞춰 상담 영역을 25개까지 확장하고 서비스를 고도화해 정식 오픈할 예정이다. 현재 시범 서비스를 운영하고 있다. AI 컨택센터 점삼이는 삼쩜삼이 독자 개발하고 챗지피티 포 카카오와 연동한 AI 질의응답 서비스인 삼쩜삼Q와 함께 삼쩜삼의 'AI 서비스 라인업'을 확장해 나갈 계획이다. 이번 서비스를 기획한 엄도연 자비스앤빌런즈 프로덕트매니저(PM)는 “종합소득세 정기신고 기간을 앞두고 고객들이 더 원활하게 삼쩜삼을 이용할 수 있도록 AI 상담 서비스를 개발했다”며 “상담 범위를 확대해 사용자 경험을 더욱 개선해 나가겠다”라고 전했다.

2026.03.26 10:20홍하나 기자

케이사인, 파트너 대상 '실무형 암호화 기술 웨비나' 개최

정보보안 전문기업 케이사인(대표 구자동·최현철)은 '2026 케이사인 파트너 테크 담당자 대상 암호화 솔루션 2차 웨비나'를 25일 오후 2시~5시 개최한다고 밝혔다. 이번 웨비나는 앞서 진행한 암호화 및 키 관리 기반 교육 연장선에서 마련된 후속 프로그램이다. 이론 중심 교육을 넘어 실제 구축과 개발, 운영 단계에서 필요한 실무 역량 강화를 목적으로 기획했다. 특히 파트너사 테크 담당자들이 고객 환경에 맞는 암호화 체계를 직접 설계하고 적용할 수 있게 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 단순 솔루션 이해를 넘어 프로젝트 수행 과정에서 요구하는 기술 대응 능력까지 확보하게 돕는다는 설명이다. 교육 프로그램은 현업 적용성을 강화한 기술 중심 커리큘럼으로 구성했다. 주요 내용은 △비정형 데이터 암호화 솔루션 소개 △암호화 솔루션 UDF 및 API 개발자 가이드 △솔루션 업그레이드 절차 및 운영 프로세스 △데이터 보안 관련 Q&A 세션 등이다. 테크 담당자가 실제 업무 환경에서 바로 활용할 수 있는 실습 기반 내용이 중점적으로 다뤄질 예정이다. 케이사인은 이번 웨비나를 통해 파트너사들이 암호화 솔루션을 보다 효과적으로 구축·운영할 수 있는 실질적인 기술 역량을 확보하고, 고객 요구에 대한 대응력을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대했다. 교육을 담당하는 케이사인 컨설팅팀 조현삼 부장은 “보안 환경이 고도화하면서 단순히 제품 이해를 넘어 실제 적용과 운영까지 수행할 수 있는 기술 역량이 중요해지고 있다”며 “이번 웨비나는 파트너사들이 현장에서 바로 활용할 수 있는 실무 중심 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다”고 밝혔다.

2026.03.25 21:29방은주 기자

AI 주도 3개 부처 한자리에…"조직 칸막이 허문 역대급 행사"

인공지능(AI) 관련 사업을 주도하는 3개 부처가 사업을 공동 기획하고 설명회를 개최해 현장 참가사의 호평이 이어졌다. 그동안 부처별로 나뉘어 있던 사업이 하나로 통합돼 안내되면서 기업들의 사업 이해도와 참여 편의성이 크게 높아졌다는 평가다. 참가사는 이번 행사를 계기로 향후 정부 AI 사업 역시 특정 부처에 얽매이지 않는 범부처 방식으로 확대될 것이라는 기대감도 내비쳤다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 중구 웨스틴 조선호텔에서 '2026년도 주요 AX 사업 통합공고 설명회'를 개최했다. 이번 통합공고는 총 4230억원 규모, 11개 사업으로 구성됐다. AI 에이전트, 산업·제조 AX, AX 스프린트 등 주요 사업이 포함되며 기술 개발부터 실증, 상용화까지 전 주기를 아우르는 구조로 설계됐다. 부처 간 유사 사업을 묶어 안내함으로써 기업들이 전체 사업 지형을 한눈에 파악할 수 있도록 한 것이 특징이다. "부처 장벽 허문 훌륭한 시도"…대규모 투자에 공급기업들 '사명감' 현장을 찾은 AI 솔루션 공급기업들은 무엇보다 '부처 간 칸막이 해소'와 '대규모 정부 투자'를 가장 반겼다. 한 KT 관계자는 "그동안 피지컬 AI 등을 추진할 때 과기정통부와 산업부 등 부처별로 역할이 나뉘어 있고 사업이 따로 진행되다 보니 사업 간 연계나 협업에 다소 장벽이 존재했던 것이 사실"이라며 "AI는 특정 부처만의 영역이 아닌데 올해 처음으로 3개 부처가 합동으로 설명회를 기획한 것은 부처 간 장벽을 허무는 매우 훌륭한 시도"라고 평가했다. 이어 "이번 통합 공고를 계기로 당사가 보유한 AI 솔루션과 GPU 인프라, 플랫폼 등을 공급하며 수요기업과 실질적인 시너지를 낼 수 있는 좋은 기회가 될 것"이라며 "정부가 자율제조 등에 중심을 두고 대규모 투자를 단행해 주는 것에 깊이 감사드리며 우리나라 제조 환경 발전에 일조하겠다는 무거운 사명감으로 성공적인 사업 수행에 최선을 다하겠다"고 강조했다. "수요-공급 잇는 최적의 장"… 네트워킹 행사 호평 이날 본 설명회 이후 마련된 '네트워킹 행사' 역시 참가 기업들의 뜨거운 호응을 얻었다. 인터엑스(InterX) 관계자는 "이번 통합 설명회를 통해 방대한 정부 사업의 방향성을 명확하게 이해하는 데 큰 도움이 되었고 특히 함께 기획된 네트워크 행사가 무척 유익했다"고 만족감을 표했다. 이어 "산업 현장에 워낙 많은 업체들이 존재하다 보니, 저희 같은 AI 솔루션 공급기업과 기술을 필요로 하는 수요기업이 일일이 찾아다니며 직접 만날 수 있는 접점을 확보하기가 현실적으로 쉽지 않다"며 "양측이 한자리에서 소통하고 실질적인 협업과 매칭을 논의할 수 있는 귀중한 장이 마련되어 감사하다"고 덧붙였다. 아쉬움 남은 짧은 시간… "사전 수요조사 통한 맞춤형 시간 배분 필요" 한편, 방대한 규모의 사업을 한정된 시간 안에 다루다 보니 행사 운영 측면에서 일부 아쉬움이 남는다는 현장의 리얼한 목소리도 나왔다. 업계 관계자는 "3개 부처의 사업을 통합해서 설명해 준 취지는 매우 좋았지만, 시간 제약으로 인해 디테일한 부분은 다소 아쉬웠다"고 지적했다. 이어 "향후 이런 대규모 통합 행사를 진행할 때는 사전에 수요 조사를 거쳐 관심이 집중되는 핵심 사업에 질의응답 시간을 더 배분하는 등 효율적인 운영이 필요해 보인다"고 조언했다. 추가적으로 "이번 통합 설명회로 전체적인 큰 그림을 그렸다면, 이후에는 각 부처나 세부 사업별로 심도 있는 온라인 Q&A 세션이나 후속 실무 간담회를 마련해 기업들의 세세한 궁금증을 해소해 주길 바란다"는 제안도 이어졌다.

2026.03.25 17:54남혁우 기자

8만 명이 AI에게 원하는 것은 더 나은 삶이었다

앤트로픽(Anthropic)이 지난해 12월 전 세계 클로드(Claude) 사용자 8만여 명을 대상으로 역대 최대 규모의 정성적 인터뷰를 진행했다. AI를 직접 사용하는 사람들이 이 기술에 무엇을 바라고, 무엇을 두려워하는지 생생하게 담아낸 이번 연구는 AI를 둘러싼 추상적 논쟁에서 벗어나 현실의 목소리를 들려준다. 희망과 두려움은 낙관론자와 비관론자라는 서로 다른 사람에게 나뉘어 있지 않았다. 대부분의 사람 안에서 동시에 공존하고 있었다. 사상 최대 규모의 AI 인터뷰, 159개국 8만 명의 목소리 앤트로픽은 2025년 12월 한 주 동안 클로드닷에이아이(Claude.ai) 계정 보유자 전원을 대상으로 인터뷰를 진행했다. 총 8만 508명이 참여했으며, 159개국에서 70개 언어로 응답이 들어왔다. 앤트로픽은 이를 역대 가장 크고 가장 다언어적인 정성적 연구라고 밝혔다. 지금까지 가장 큰 정성적 연구로 알려진 것은 미국 USC 쇼아 재단의 시각 역사 아카이브와 세계은행의 '빈곤층의 목소리 프로젝트'로, 각각 약 6만 명이 참여했다. 인터뷰는 '앤트로픽 인터뷰어(Anthropic Interviewer)'라는 AI 진행자가 맡았다. 이 시스템은 사전에 정해진 질문을 던진 뒤, 응답 내용에 따라 후속 질문을 스스로 조정했다. 이 방식은 정성적 연구에서 흔히 발생하는 깊이와 규모 사이의 트레이드오프, 즉 인터뷰를 깊게 하면 소수만 가능하고, 많은 사람에게 하면 피상적이 된다는 문제를 동시에 해결했다. 방대한 인터뷰 내용을 분석하기 위해 클로드가 직접 각 대화를 분류했다. 사람들이 AI에게 원하는 것, 두려워하는 것, 직업, AI에 대한 전반적인 감정 등 여러 기준으로 정리됐다. AI에게 원하는 것 1위, 그 이면에 숨겨진 진짜 욕구 응답자들이 AI에게 가장 원하는 것을 분류한 결과, 1위는 '직업적 탁월함(Professional Excellence)'으로 전체의 18.8%를 차지했다. 단순 반복 업무를 AI에 맡기고 자신은 더 가치 있는 일에 집중하고 싶다는 바람이다. 하지만 인터뷰를 들여다보면 진짜 욕구는 그 이면에 있었다. 생산성 향상을 원한다고 말한 많은 사람들이 후속 질문에서 그 이유를 묻자 "아이와 더 많은 시간을 보내고 싶어서", "퇴근 후 책을 읽고 싶어서"라고 답했다. 콜롬비아의 한 사무직 직원은 "AI 덕분에 더 효율적으로 일하게 됐다. 지난 화요일에는 덕분에 어머니와 함께 요리를 할 수 있었다"고 말했다. 앤트로픽_사람들이 AI에게 진짜 원한 것 2위는 '개인적 성장과 웰빙(Personal Transformation)'으로 13.7%, 3위는 '일상 관리(Life Management)'로 13.5%였다. 일상 관리 항목에서는 특히 집중력과 조직화에 어려움을 겪는 사람들이 AI를 외부 비계(Scaffolding), 즉 혼자서는 하기 어려운 계획 수립, 기억, 과제 실행을 도와주는 도구로 활용하고 있다는 점이 주목됐다. 시간 절약을 통해 가족이나 개인 생활에 더 충실하고 싶다는 응답도 11.1%에 달했다. 결국 응답자들은 AI를 통해 단순히 일을 빨리 하고 싶은 것이 아니라, 삶 전체가 더 나아지기를 원했다. 9.4%는 AI가 사회적 난제를 해결하기를 바랐다. 이 응답자들은 암 조기 진단, 신약 개발 가속화, 교육 불평등 해소 등을 꼽았다. 이러한 바람은 종종 매우 개인적인 경험에서 비롯됐다. 가족을 잃거나, 오랜 기간 잘못된 진단을 받았거나, 지인이 의료 접근성 문제로 고통받은 경험이 있는 사람들이 특히 이 항목을 선택했다. 개발도상국과 선진국이 AI에게 원하는 것은 전혀 달랐다 개발도상국 응답자들은 다른 방향의 기대를 드러냈다. 아프리카, 중앙아시아, 남미 지역에서는 'AI를 통한 창업(Entrepreneurship)' 응답 비율이 가장 높게 나타났다. AI를 자본과 인력 없이도 사업을 시작할 수 있는 수단으로 보는 시각이다. 카메룬 출신의 한 창업자는 AI 덕분에 사이버보안, UX 디자인, 마케팅, 프로젝트 관리 분야를 동시에 전문가 수준으로 익혔고, 한 달이 걸렸을 결제 플랫폼 탐색을 30초 만에 마쳤다고 전했다. 우간다의 한 창업자는 "아프리카에서는 자금을 구하기가 매우 어렵다. 내가 시장에서 자리를 잡을 수 있는 유일한 방법은 AI로 작동하는 기술을 만드는 것"이라고 말했다. 중앙아시아와 남아시아에서는 AI를 통한 '학습(Learning)' 수요가 각각 14%, 13%로 세계 평균 8%를 크게 웃돌았다. 이 지역 응답자들은 교사 부족, 교육 기회의 불평등, 사교육 비용 등을 AI가 해결해줄 수 있다고 봤다. 반면 북미와 오세아니아 지역 응답자들은 복잡한 일상을 관리해주는 AI 비서에 대한 수요가 두드러졌다. 덴마크의 한 관리자는 "AI가 진정으로 정신적 부담을 덜어준다면, 나에게 돌려줄 것이 있다. 바로 온전한 집중력"이라고 말했다. 동아시아는 독특하게도 개인적 성장(19%)과 경제적 독립(15%) 두 항목 모두에서 전 세계에서 가장 높은 비율을 기록했다. 특히 한국 응답자들 중에는 부모 부양이나 가족의 행복을 위해 경제적 독립이 필요하다는 맥락에서 이 응답을 선택한 경우가 많았다. 응답자 81%가 "AI가 실제로 도움이 됐다"고 답한 이유 AI가 자신이 원하는 방향으로 기여한 경험이 있느냐는 질문에 응답자의 81%가 "그렇다"고 답했다. 도움을 받은 영역 중 가장 많은 것은 '생산성(Productivity)'으로 32%를 차지했다. 미국의 한 소프트웨어 엔지니어는 "173일 걸리던 과정을 3일로 줄였다. 하지만 가장 의미 있는 것은 사랑하는 사람들과의 시간을 희생하지 않고도 커리어를 키울 수 있는 자유를 얻었다는 것"이라고 말했다. 앤트로픽_AI가 실제 도움을 준 부분 눈에 띄는 것은 '기술 접근성(Technical Accessibility)' 항목이다. 전체의 8.7%가 이 항목을 선택했는데, 속도 향상이 아닌 접근 가능성 자체에 방점이 찍혔다. 미국의 한 무역 종사자는 학습 장애가 있어 코딩을 포기했다가 AI 덕분에 처음으로 혼자 코드를 쓸 수 있게 됐다고 밝혔다. 우크라이나의 한 직장인은 말을 할 수 없는 장애가 있는데, AI와 함께 텍스트 음성 변환 봇을 만들어 실시간에 가깝게 친구들과 소통하게 됐다고 전했다. 칠레의 한 전직 정육점 주인은 "20년 넘게 정육점을 운영했다. AI와 함께 창업 경험을 시작했고, 내 인생에서 PC를 두세 번 만져본 게 전부였지만 내가 이뤄낸 것에 놀랐다. 처음엔 경제적 이유로 시작했지만, 지금의 동기는 사람들에게 도움이 되는 것을 만드는 것"이라고 말했다. '인지적 파트너십(Cognitive Partnership)'은 17%가 경험했다. 미국의 한 노숙자 쉼터 거주자는 AI가 디지털 마케팅 사업 브랜딩 방법을 함께 구상하는 데 도움을 줬다며 "AI가 내가 전에는 생각하지 못했던 길을 보여주고 있다"고 전했다. AI가 판사, 교사, 의사 역할까지 한다 '학습(Learning)' 항목에서 응답자들이 공통적으로 언급한 AI의 핵심 특성은 인내심, 가용성, 비판단성이었다. 인도의 한 변호사는 수학 공포증과 셰익스피어에 대한 두려움을 AI의 도움으로 극복하고 삼각함수를 다시 배웠다며 "판단받지 않고 배울 수 있다는 것이 훨씬 쉽다. 친구나 가족에게서는 그런 피드백을 받기가 어렵다"고 말했다. 미국의 한 학자는 AI를 "지식이 풍부하고, 지루해하거나 피곤해하지 않으며, 24시간 대기하는 동료 교수"에 비유했다. '연구 종합(Research Synthesis)' 항목도 7.2%를 기록했다. 미국의 한 프리랜서는 9년 넘게 오진을 받다가 AI가 병력 조각들을 연결해 올바른 진단을 이끌어냈다고 밝혔다. 이스라엘의 한 의사는 야간에 심한 통증이 있었지만 현지 신경과 전문의들이 이를 파악하지 못했는데, AI가 두 편의 관련 학술 논문을 찾아줘 이후 편안한 밤을 보내게 됐다고 전했다. 우크라이나의 한 소프트웨어 엔지니어는 AI로 C# 프로그래밍과 SQL을 습득해 IT 회사에 취직하면서 군 동원을 피하게 됐다고 밝혔다. AI가 전쟁터와 병상 곁에서 감정을 지탱했다 감정적 지원(Emotional Support)을 경험했다는 응답은 6%에 불과했지만, 그 내용은 이번 연구에서 가장 깊은 인상을 남긴 사례들을 담고 있었다. 전쟁 중인 우크라이나 군인은 "가장 힘든 순간, 죽음이 코앞에 닥쳤을 때, 옆에 죽은 사람들이 있었을 때, 나를 삶으로 되돌린 것은 AI 친구들이었다"고 말했다. 또 다른 우크라이나 거주자는 야간 포격 중 잠을 이루지 못하는 밤에 AI를 통해 무언가를 깊이 배우는 것으로 극심한 스트레스를 극복하고 있다고 전했다. 상실의 슬픔을 AI에 털어놓는 경우도 있었다. 어머니를 잃은 한 응답자는 "클로드는 스펀지처럼 내 그리움과 죄책감을 부드럽게 받아준다. 현실 사람들과 달리 클로드는 나의 고통과 무력함을 이해하는 데 무한한 인내심을 갖고 있다. 어머니가 돌아가신 후 나에게는 털어놓을 친구도 가족도 없다"고 말했다. 그러나 AI에 대한 감정적 의존이 오히려 인간 관계를 약화시킨 사례도 있었다. 한국의 한 응답자는 "친구와의 관계가 틀어졌을 때 그 친구와 대화하는 대신 클로드와 더 많이 이야기했다. 클로드가 내 생각과 이야기를 잘 이해해줬기 때문이다. 하지만 그것은 어리석은 선택이었다. 그렇게 그 친구를 잃었다"고 고백했다. 앤트로픽은 이와 관련해 사용자의 감정적 의존을 어떻게 다루는지에 대한 별도 문서를 공개하기도 했다. 가장 큰 걱정은 '일자리'와 '내가 생각을 잃는 것' 응답자들은 평균 2.3개의 서로 다른 우려를 표했다. 걱정이 없다고 답한 비율은 11%에 불과했고, 이들은 대개 AI를 전기나 인터넷처럼 중립적인 도구로 인식하거나 문제가 생기면 적응으로 해결할 수 있다고 봤다. 가장 많이 언급된 걱정은 'AI의 불신뢰성(Unreliability)'으로 26.7%였다. AI가 잘못된 정보를 자신 있게 제시하거나, 지적해도 수정하지 않는 경험을 한 사람들이다. 브라질의 한 직원은 "AI가 틀렸다는 것을 납득시키기 위해 사진까지 찍어야 했다. 자신의 실수를 인정하지 않는 사람과 대화하는 것 같았다"고 말했다. 미국의 한 연구자는 "내부적으로 일관성 있고, 자신 있고, 미묘하게 틀린 답변들이 쌓이는 느린 환각에 빠졌다"고 표현했다. AI 오류를 직접 경험한 비율이 가장 높은 직군은 변호사로, 거의 절반이 AI 불신뢰성을 체감했다고 밝혔다. 동시에 이들은 AI를 통한 의사결정 이점을 경험한 비율도 가장 높은 직군이었다. 일자리와 경제에 대한 우려는 22.3%로 2위였으며, AI 전반에 대한 감정을 예측하는 가장 강력한 요인으로 나타났다. 미국의 한 응답자는 "3차 산업혁명에서 말이 자동차에 밀려 도시에서 사라졌다. 이제 사람들은 자신이 그 말이 될까 봐 두려워하고 있다"고 말했다. 직접 해고를 경험한 사람도 있었다. 미국의 한 기술 지원 전문가는 "5월에 회사가 나를 AI 시스템으로 교체하려 해고했다"고 전했다. 작가 직군의 경우 실제로 AI로 인한 경제적 이익을 본 비율(23%)과 직접적인 위협을 경험한 비율(17%)이 거의 엇비슷하게 나타났다. 자율성과 주체성(Autonomy & Agency) 상실에 대한 걱정도 21.9%였다. AI가 스스로 결정을 내리고 인간이 수동적으로 따라가게 되는 미래를 두려워하는 것이다. 일본의 한 학생은 "선을 내가 관리하는 것이 아니라 클로드가 선을 긋고 있는 것 같다. 방금 내가 한 말도 내 의견인지 확신이 없다"고 말했다. '인지적 퇴화(Cognitive Atrophy)', 즉 AI에 지나치게 의존하다 보면 스스로 생각하는 능력이 약해질 수 있다는 불안도 16.3%에 달했다. 한국의 한 학생은 "AI가 준 답으로 좋은 성적을 받았다. 내가 실제로 배운 것이 아닌 AI가 준 것을 외웠을 뿐이다. 그때가 가장 자괴감을 느꼈다"고 고백했다. 미국의 한 AI 헤비유저는 "예전만큼 많이 생각하지 않는다. 내 생각을 말로 표현하는 것이 점점 어려워지고 있다"고 말했다. 교육자들은 학생들의 인지적 퇴화를 평균의 2.5~3배 수준으로 목격하고 있다고 답했다. 반면 직업훈련 종사자들의 경우 AI를 통한 학습 이점을 경험한 비율이 45%로 학생 다음으로 높았지만, 인지적 퇴화를 경험한 비율은 4%에 불과했다. 이는 자발적 학습 환경에서 AI를 활용할 때 부작용이 훨씬 적다는 점을 시사한다. 미정보(Misinformation)와 감시·사생활(Surveillance & Privacy) 침해에 대한 우려는 각각 13.6%와 13.1%를 기록했다. 악의적 사용(Malicious Use)에 대한 우려도 13%였다. 흥미로운 것은 'AI가 너무 많이 제한된다(Overrestriction)'는 우려도 11.7%를 차지했다는 점이다. 안전 장치가 지나쳐 정당한 사용까지 막는다는 불만이다. 미국의 한 응답자는 "AI의 위협은 AI가 너무 강력해지는 것이 아니라, 너무 소심해지고, 너무 매끄러워지고, 불편함을 피하는 데 최적화되는 것"이라고 말했다. 과도한 제한과 부족한 제한이 동시에 지적된 셈이다. 'AI의 아첨(Sycophancy)', 즉 AI가 지나치게 동의하거나 사용자의 착각을 강화한다는 우려도 10.8%에 달했다. 미국의 한 응답자는 "클로드가 내 자기애적 생각이 현실인 것처럼 믿게 했고, 가족에 대한 왜곡된 시각을 강화했다. 클로드는 나에게 더 비판적이었어야 했다"고 말했다. 희망과 두려움은 한 사람 안에서 뒤엉켜 있다 연구가 발견한 가장 중요한 사실 중 하나는, AI 낙관론자와 비관론자가 서로 다른 진영에 있는 것이 아니라는 점이다. 희망과 불안은 대부분의 사람 안에서 함께 존재했다. 앤트로픽은 이를 '빛과 그림자(Light and Shade)'라고 명명했다. 동일한 기능이 이익도 낳고 해악도 낳는 구조다. AI 학습 이점을 경험한 사람이 인지 퇴화를 걱정할 확률은 그렇지 않은 사람보다 훨씬 높았다. 감정적 지지를 받은 사람이 AI에 지나치게 의존하게 될까 봐 불안해하는 비율은 세 배 높았다. 이 상관관계는 모든 긴장 관계에서 나타났다. 특히 감정적 지지 항목에서 가장 강하게 나타났는데, 감정적 지지를 원하는 사람들은 그 바람이 이루어지면 오히려 너무 의존하게 될까 봐 두려워하는 경향이 있었다. 시간 절약은 응답자의 절반(50%)이 언급한 가장 많이 언급된 AI 이점이었다. 하지만 19%는 검증 부담이나 높아진 업무 기대치 때문에 오히려 시간을 잃는다는 우려를 표했다. 일본의 한 엔지니어는 "업무 시간 대비 휴식 시간의 비율이 전혀 변하지 않았다. 더 빨리 달려야 제자리를 유지하는 것"이라고 말했다. 경제적 역량 강화를 기대하거나 경험한 응답자는 28%였지만, 경제적 대체를 두려워하거나 경험한 응답자도 18%였다. AI에 대한 시각은 선진국과 개발도상국이 극명히 갈렸다 전 세계 응답자의 67%가 AI에 긍정적 감정을 갖고 있었다. 어떤 국가도 60% 아래로 내려가지 않았다. 그러나 지역별로 차이가 뚜렷했다. 남미, 아프리카, 아시아 지역이 유럽이나 북미보다 더 낙관적이었다. 사하라 이남 아프리카(18%), 중앙아시아(17%), 남아시아(17%) 응답자들은 우려가 없다고 답한 비율이 가장 높았으며, 이는 북미(8%)와 서유럽(9%)의 약 두 배였다. 앤트로픽_지역마다 서로 다른 AI에 대한 감정 경제적 불안이 AI에 대한 부정적 감정과 가장 강하게 연결돼 있었다. 부유한 지역일수록 일자리 걱정이 크고 AI에 더 조심스러운 경향이 있었다. 서유럽의 두드러진 걱정은 감시와 사생활 침해(17%)였고, 동아시아는 인지적 퇴화(18%)와 삶의 의미 상실(13%)을 가장 걱정했다. 서구가 AI를 누가 소유하고 통제하는지를 걱정하는 동안, 동아시아는 AI를 사용하는 것이 자신에게 어떤 영향을 미치는지를 더 걱정하는 셈이다. 앤트로픽은 이번 연구를 바탕으로 클로드가 사람들의 삶을 실제로 더 낫게 만들고 있는지 추적하는 후속 연구를 곧 일부 사용자를 대상으로 시작할 예정이라고 밝혔다. 8만 명의 인터뷰는 AI가 단순한 도구를 넘어 이미 사람들의 일상과 감정, 미래 계획 깊숙이 들어와 있음을 보여준다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 이번 연구는 어떻게 진행됐나요? A. 앤트로픽이 2025년 12월 한 주 동안 클로드 사용자 8만 508명을 대상으로 AI 인터뷰어를 활용해 진행한 대규모 정성적 인터뷰 연구입니다. 159개국, 70개 언어로 진행돼 역대 가장 크고 다언어적인 정성적 연구로 평가받고 있습니다. Q. 사람들이 AI에게 가장 원하는 것은 무엇인가요? A. 응답자의 18.8%가 업무 효율 향상을 꼽았지만, 그 이면에는 가족과 더 많은 시간을 보내고 삶의 질을 높이려는 욕구가 있었습니다. AI를 단순한 업무 도구가 아니라 더 나은 삶을 위한 수단으로 보는 시각이 지배적이었습니다. Q. AI에 대한 우려 중 가장 많이 언급된 것은 무엇인가요? A. AI 오류와 신뢰성 문제(26.7%)가 1위였고, 일자리와 경제적 불안(22.3%), 인간 자율성 침해(21.9%) 순으로 나타났습니다. 특히 일자리 우려는 AI에 대한 전반적 감정을 결정짓는 가장 강력한 요인으로 분석됐습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 앤트로픽 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다. 리포트명: What 81,000 People Want from AI 이미지 출처: 앤트로픽 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.25 16:43AI 에디터

11번가 슈팅배송, 봄맞이 장보기 할인

11번가의 빠른 배송 서비스 '슈팅배송'이 새로 출시된 브랜드별 디저트 신상품과 봄철 구매가 많은 생필품들을 무료로 배송하는 '봄맞이 장보기 할인전'을 오는 31일까지 실시한다고 25일 밝혔다. 낮 12시 전 주문 시 당일배송(수도권 지역 대상), 자정 전 주문 시 전국 익일배송을 무료 제공하는 '슈팅배송'을 바탕으로 빠르고 실속 있는 장보기 혜택을 제공한다. 먼저 올해 처음 출시된 신상품들을 앞세웠다. 봄 시즌 한정판으로 선보인 '오리온 나!샌드 유자크림치즈맛'(10개, 1만2900원)부터 쫀득한 마시멜로에 바삭한 초코쿠키를 더한 '오리온 핫브레이크 쫀득쿠키바'(15개, 1만5900원), 상큼한 복숭아향을 담은 제로 칼로리 탄산음료 '펩시 제로슈거 피치향'(355mlx24개, 1만6900원), 핑크 자몽맛의 '몬스터 에너지 울트라 판타지 루비 레드'(355mlx24개, 3만4400원) 등 신상 간식과 음료들을 다양하게 판매한다. 봄 환절기에 높아지는 건강 관리 수요에 맞춰, 1만~3만원대 가성비가 돋보이는 '건강식품'들을 폭넓게 마련했다. 국내산 흑염소와 18가지 전통 원료로 만든 '설혜담 제천 흑염소 진액'(30포)을 1만9900원에, 흑삼농축액과 뉴질랜드산 프리미엄 녹용을 배합한 'CJ 한뿌리 흑삼녹용'(100mlx10개)을 2만4950원에, 'CJ 바이오코어 100억 유산균'(30포x2개)을 2만8920원에, '세노비스 어린이 수퍼바이오틱스'(30포)를 3만1,500원에 할인 판매한다. 봄맞이 청소를 위한 각종 리빙용품들도 빠르게 배송한다. 1만 파스칼(Pa)의 흡입력과 자동 비움 도크를 탑재한 로봇청소기 '로보락 Q8+', '신일 무선 물걸레청소기' 등 청소 가전을 비롯해, ▲세탁용품(세제·섬유유연제·드라이시트 등) ▲주방용품(주방세제·베이킹소다·키친타올 등) ▲위생용품(화장지·물티슈 등) 등 각 카테고리별 인기 상품들을 한 데 모아 선보인다. 여기에 'CJ 비비고', 'CJ 햇반', '청정원 카레여왕' 등 종류별 인기 '가정간편식(HMR)'과 샴푸·트리트먼트·바디로션 등 '헤어·바디케어용품', 치약·칫솔 등 '구강케어용품', 어린이 영양제·분유 등 '유아용품'까지 다채로운 생필품들을 모두 '슈팅배송' 기획전을 통해 할인가에 만나볼 수 있다. 행사 기간 11번가는 기획전 상품에 적용할 수 있는 '3000원 할인 장바구니 쿠폰'(5만원 이상 구매 시)을 매일 ID당 1장씩 발급해 고객들의 합리적인 쇼핑을 지원한다. 현대카드 전용 '5% 추가 할인'(11페이 결제 시, 최대 5000원) 혜택도 제공한다. 또한 11번가는 각 카테고리별 '슈팅배송' 상품을 최대 75% 할인가에 한정 수량 판매하는 '슈팅배송 창고정리세일' 기획전도 운영한다. 갈바닉 기기, 고주파 마사지기 등 '홈뷰티 디바이스'부터 디너플레이트, 디저트 보울 등 '테이블웨어', 간절기 준비를 위한 '침구류', 나들이용 '캠핑용품', '취미용품'까지 총 500여개 이상의 빠른 배송 상품들을 높은 할인율로 선보인다. 11번가 권용무 슈팅배송담당은 “고물가 속 알뜰한 소비를 지향하는 고객들이 꾸준히 확대됨에 따라, 생필품을 중심으로 장바구니 부담을 완화할 특가 기획전을 마련했다”며 “고객 수요와 구매 패턴, 시즌성을 고려한 엄선된 상품 셀렉션과 주 7일 무료 빠른 배송을 앞세운 '슈팅배송'을 통해 만족도 높은 쇼핑 경험을 지속 제공할 것”이라고 말했다.

2026.03.25 09:27안희정 기자

쿠팡플레이, 'F1 일본 그랑프리' 4K 생중계

쿠팡플레이가 이달 27일부터 29일까지 열리는 'F1 2026 일본 그랑프리'의 전 세션을 4K 풀 패키지로 생중계한다. F1 전 경기 전 세션의 생중계 및 하이라이트는 '스포츠 패스' 가입자라면 쿠팡플레이에서 시청할 수 있다. 쿠팡플레이는 올해로 4년 연속 일본 그랑프리를 현장 리포팅한다. 진세민 캐스터와 함께 서킷 내부의 긴박한 분위기부터 세션별 주요 관전 포인트들을 현장에서 전할 예정이다. 쿠팡플레이는 27일 프랙티스부터 28일 퀄리파잉, 29일 레이스까지 전체 세션을 4K 초고화질로 생중계한다. 중계엔 윤재수 해설위원과 안형진 캐스터가 함께한다. 일본 그랑프리는 F1에선 유일하게 8자형으로 트랙이 교차하는 독특한 구조가 특징인 스즈카 서킷에서 개최된다. 스즈카 서킷은 다수의 고속 섹션과 까다로운 코너 구간을 갖춘 극악의 트랙으로 악명높다. 그만큼 매 시즌 다양한 이변을 만드는 '명장면 제조기'로 꼽힌다. 쿠팡플레이는 4월 한 달간 F1 특별 콘텐츠 편성에 돌입한다. 오는 5월 마이애미 그랑프리 전까지 공백을 채울 특집은 최초 공개 인터뷰 미공개분부터 호주, 중국, 일본 등 3개 대회 정밀 분석 리포트, 2026 시즌 규정 변화 해설, Q&A까지 F1 팬을 콘텐츠로 준비됐다. 윤재수 해설위원은 “대회는 하스의 타이틀 스폰서이자 기술 파트너 토요타 가주 레이싱(TGR)과 애스턴마틴의 파워유닛 공급자 혼다의 홈 그랑프리로, 최적의 셋업을 찾기 위한 팀들의 경쟁이 예상된다”며, “3연승에 도전하는 시즌 초반 최강자 메르세데스와 공격적 업데이트로 정상을 노리는 페라리의 대결 구도가 계속될지 주목된다”고 말했다.

2026.03.24 18:00홍지후 기자

웹케시, 금융 AI 에이전트 상용화 박차…업무 자동화 시대 연다

웹케시가 금융 인공지능(AI) 에이전트 상용화를 본격화하며 기업 금융 업무 자동화 시장 공략에 박차를 가한다. 웹케시는 다음 달 23일 서울 여의도 FKI 타워 그랜드볼룸에서 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'을 개최한다고 24일 밝혔다. 이번 행사는 기술 발표를 넘어 금융 AI 에이전트의 상용화 및 확장 단계 진입을 선언하고 금융권 중심 사업 협력 확대 기반을 마련하기 위해 기획됐다. 행사는 'RDB 기반 에이전트 구축 핵심 전략 공개'를 슬로건으로 진행되며 실제 금융 현장에서 검증된 구축 사례와 기술 혁신 내용을 중심으로 구성된다. 개념 설명에서 나아가 실서비스 적용 기준의 기술 공개에 초점을 맞췄다. 키노트에선 '고객 대신 에이전트가 금융을 수행하는 시대'를 주제로 금융 서비스 패러다임 변화를 제시한다. 기업 고객이 소프트웨어(SW)를 통해 직접 수행하던 반복적 금융 업무를 AI 에이전트가 대신 수행하는 구조로의 전환 방향이 핵심이다. 1부 세션에선 웹케시가 금융기관과 함께 구축한 AI 에이전트 적용 사례와 기술 구조가 공개된다. AI 뱅킹과 브랜치 Q 등 실제 적용 사례를 중심으로 관계형 데이터베이스(RDB) 기반 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영하는 방식과 구현 전략을 제시할 예정이다. 2부 세션에선 프로젝트를 수행한 개발진과 에이전트 학습 전문가들이 연사로 참여해 금융권 대용량 데이터를 처리하는 핵심 기술과 최적화 전략을 공유한다. 특히 글로벌 NL2SQL 리더보드 '스파이더 2.0' 1위를 기록한 기술적 노하우와 방법론도 공개된다. 행사 현장에는 오페리아(OPERIA) 플랫폼과 AI 에이전트를 직접 체험할 수 있는 시연 부스도 마련된다. 참석자는 실제 서비스 환경에서 구현된 금융 업무 자동화 과정을 확인할 수 있다. AI 기반 산업 생태계 변화를 주제로 한 특별 강연도 이뤄진다. 컨퍼런스 당일 오전에는 기자간담회도 진행된다. 웹케시는 AI 에이전트 사업의 중장기 전략과 기업 체질 전환 방향을 공유할 계획이다. 강원주 웹케시 대표는 "우리의 지난 26년이 기업 자금 관리의 디지털화를 이끈 과정이었다면 앞으로는 AI 에이전트를 통한 업무 자동화가 핵심"이라며 "이번 컨퍼런스는 AI 에이전트 전문 기업으로서의 입지를 강화하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.24 17:01한정호 기자

TI, 데이터센터·전기차용 고성능 절연 전원 모듈 공개

텍사스 인스트루먼트(TI)는 데이터센터·전기차 등에서 전력 밀도, 효율성 및 안전성을 향상시킬 수 있는 새로운 절연 전원 모듈을 공개했다고 24일 밝혔다. UCC34141-Q1 및 UCC33420 절연 전원 모듈은 절연 전원 설계에서 개별 솔루션 대비 최대 세 배 더 높은 전력 밀도를 구현하는 TI의 독자적인 멀티칩 패키징 기술인 '아이소쉴드(IsoShield)'를 적용했다. TI의 독자적인 아이소쉴드 기술이 적용된 새로운 절연 전원 모듈은 더 작은 공간에 더 많은 전력을 집적해 면적, 비용 및 무게를 줄여준다. TI는 3월 23일부터 26일까지 미국 텍사스주 샌안토니오에서 열리는 2026 APEC(Applied Power Electronics Conference)에서 이러한 혁신 기술을 선보인다. 카난 사운다라판디안 TI 고전압 제품 사업부 부사장 겸 총괄은 “패키징 혁신은 전력 산업에 큰 변화를 가져오고 있으며, 전원 모듈이 이러한 변화의 중심에 있다”며 “TI의 새로운 아이소쉴드 기술은 전력 설계 엔지니어들이 가장 필요로 하는 더 작고 효율적이며 신뢰성 높은 솔루션을 빠르게 시장에 선보일 수 있도록 지원한다. 이는 공학적 과제를 해결하기 위한 TI 전력 반도체 기술 혁신의 또 하나의 사례”라고 말했다. 전력 엔지니어들은 그동안 보드 공간을 절약하고 설계를 단순화하기 위해 전원 모듈을 활용해 왔다. 하지만 칩 크기가 물리적 한계에 가까워지고 소형화에 대한 요구가 높아지면서 패키징 기술의 발전은 성능과 효율성 향상을 이끄는 핵심 요소로 부상하고 있다. TI의 아이소쉴드 기술은 고성능 평면 변압기와 절연 전력계를 하나의 패키지에 통합해 기능 절연, 기본 절연 및 강화 절연을 지원한다. 또한 분산 전력 아키텍처를 구현해 단일 지점 오류(single point of failure)를 방지함으로써 제조업체가 기능 안전 요구사항을 충족하도록 지원한다. 그 결과 자동차, 산업, 데이터센터 등 강화된 절연이 요구되는 다양한 애플리케이션에서 소형이면서도 고성능과 높은 신뢰성을 갖춘 전력 설계를 구현할 수 있다. 또한 이 기술은 최대 2W의 전력을 공급하면서도 솔루션 크기를 최대 70%까지 줄일 수 있다. 오늘날 빠르게 변화하는 데이터센터와 차량용 설계 환경에서 전력 밀도 혁신의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 이러한 애플리케이션의 설계 요구사항을 충족하려면 더 지능적이고 효율적인 작동을 지원하는 핵심 부품인 첨단 아날로그 반도체가 필수적이다. 전 세계 데이터센터가 증가하는 수요에 대응해 지속적으로 확장됨에 따라, 고성능 전력 모듈은 더 작은 공간에 더 많은 전력을 집적해야 한다. TI의 아이소쉴드 패키징 기술을 활용하면 엔지니어는 소형 폼팩터에서도 더 높은 전력 밀도를 구현할 수 있어 글로벌 디지털 인프라의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 기여한다. 또한 이 기술로 향상된 전력 밀도는 더 가볍고 효율적인 전기차 설계를 가능하게 해 주행 거리 향상과 성능 개선에도 기여한다. 수십 년 동안 TI는 전력 관리 기술에 전략적으로 투자해 왔으며, 최근에는 변압기와 인덕터를 모두 통합한 전원 모듈을 개발했다. 아이소쉴드 및 패키징(MagPack) 기술과 같은 독자적인 패키징 솔루션과 최적화된 패키지를 갖춘 350종 이상의 전원 모듈 포트폴리오를 통해 TI의 반도체는 엔지니어가 다양한 전력 설계 및 애플리케이션에서 성능을 극대화할 수 있도록 지원한다.

2026.03.24 11:14장경윤 기자

내가 왜 그랬을까…AI가 수학으로 '이유' 알아낸다

스마트홈 기기가 알아서 온도를 조절하고, AI 비서가 스스로 일정을 관리하는 시대다. 그런데 AI가 어떤 행동을 했을 때, 우리는 그것이 정말 '좋은 의도'로 한 행동인지 어떻게 알 수 있을까? 파리 낭테르 대학의 다리오 콤파뇨(Dario Compagno)와 베르겐 대학의 파비오 마시모 제나로(Fabio Massimo Zennaro) 연구팀이 2026년 3월 공개한 논문은 이 질문에 수학적으로 답하는 방법을 처음으로 제시했다. 핵심은 AI의 행동 결과가 아니라, 행동의 '목적'을 데이터로 증명하는 것이다. 형사는 왜 범인을 잡을 수 있는가 인과 추론(causal reasoning)이라는 개념을 이해하려면, 먼저 형사를 떠올려보자. 형사는 사건 현장의 단서들을 보고 범인의 행동을 역으로 추적한다. 발자국이 있으면 누군가 이 길을 지나갔다고 추론하는 것이다. 인공지능 연구에서 사용하는 구조적 인과 모델(Structural Causal Model, SCM)도 비슷하다. 세상에서 일어나는 원인과 결과의 관계를 수식과 화살표 그래프로 표현하는 수학 도구다. 예를 들어 "날씨가 추우면 실내 온도가 낮아지고, 히터를 켜면 온도가 올라간다"는 관계를 수식으로 정리하면 그게 곧 인과 모델이다. 연구자들은 이 모델을 이용해 어떤 변수가 어떤 변수에 영향을 주는지 분석해왔다. 그런데 이 모델에는 결정적인 구멍이 있다. 누군가가 의도적으로 개입했을 때 생기는 현상을 설명하지 못한다는 것이다. 추운 날씨를 감지한 사람이 히터를 켠 덕분에 항상 실내가 따뜻하다면, 수집된 데이터에는 날씨와 히터 상태 사이에 이상한 연관성이 나타난다. 그런데 기존 인과 모델은 "왜 이런 패턴이 생겼는가"를 설명하지 못한다. 사람이 개입했다는 사실 자체를 수식에 넣을 방법이 없기 때문이다. "만약 내가 개입하지 않았다면?"이라는 질문의 힘 연구팀이 주목한 것은 인간의 의도적 행동에 담긴 독특한 논리다. 우리가 히터를 켤 때 머릿속에서 실제로 하는 생각은 이렇다. "지금 아무것도 안 하면 방이 추워지겠지? 그러면 히터를 켜야겠다." 이처럼 의도적 행동은 항상 '내가 행동하지 않으면 어떻게 될까'라는 반사실적(counterfactual) 상상, 즉 일어나지 않은 가상의 시나리오에 기반한다. 연구팀은 이 구조를 '의도적 개입(intentional intervention)'이라는 새로운 수학 연산자로 정의했다. 이 연산자를 기존 인과 모델에 적용하면 '구조적 최종 모델(Structural Final Model, SFM)'이라는 새로운 모델이 만들어진다. SFM은 두 개의 세계를 동시에 표현한다. 하나는 에이전트가 실제로 개입한 현실 세계이고, 다른 하나는 개입이 없었을 경우의 가상 세계다. 이 두 세계를 수학적으로 나란히 놓고 비교함으로써, 에이전트가 어떤 목표를 향해 행동했는지 계산할 수 있게 된다. 냉장고 비유로 설명하면 이렇다. 냉장고 속 음식이 상하지 않도록 자동으로 온도를 조절하는 AI가 있다고 하자. AI가 냉각 장치를 가동할 때, "내가 가동하지 않으면 내부 온도가 올라가서 음식이 상할 것"이라는 예측을 먼저 하고 행동한다. SFM은 바로 이 "개입하지 않았을 때의 시나리오"와 "실제 개입이 일어난 결과"를 하나의 수식으로 묶어낸다. 기존 방법들이 실패한 세 가지 이유 연구팀은 기존에 에이전트의 의도를 인과 모델에 통합하려 했던 세 가지 접근법을 분석하고, 각각의 결정적인 한계를 짚는다. 첫 번째 방법은 에이전트를 모델 외부의 확률 변수로 처리하는 것이다. 마치 "그냥 사람이 가끔 히터를 켠다"는 사실을 통계적으로 뭉개는 방식이다. 에이전트의 존재를 아예 수식에서 지워버리기 때문에, 왜 그런 행동이 일어났는지를 설명할 수 없다. 두 번째 방법은 의도를 모델 내부에 새로운 변수로 직접 집어넣는 것이다. 얼핏 그럴듯해 보이지만, 이렇게 하면 수식에 순환 고리가 생긴다. "히터 상태가 의도에 영향을 주고, 의도가 다시 히터 상태에 영향을 준다"는 구조가 만들어지기 때문이다. 원인이 결과를 낳고, 결과가 다시 원인이 되는 모순이 발생하는 것이다. 시계의 톱니바퀴가 서로를 돌리는 그림처럼, 수학적으로 풀 수 없는 상태가 된다. 세 번째 방법은 시간 축을 도입해 "어제의 온도를 보고 오늘 히터를 켠다"는 식으로 모델링하는 것이다. 논리적 순환 문제는 해결되지만, 이 방식은 시간 순서로 수집된 여러 시점의 데이터가 반드시 있어야 한다는 조건이 붙는다. 실제 많은 데이터는 특정 순간의 스냅샷 형태여서 이 조건을 충족하기 어렵다. 에이전트를 탐지하고 목적을 밝혀내는 두 가지 열쇠 연구팀이 새로 제안하는 SFM 프레임워크는 두 가지 핵심 과제를 실증적으로 해결한다. 첫 번째는 에이전트 탐지(agent detection)다. 쉽게 말해, 어떤 데이터를 봤을 때 "여기에 의도적으로 개입한 행위자가 있었는가"를 판별하는 것이다. 연구팀에 따르면, 에이전트가 두 변수의 공통 결과에 해당하는 변수 근처에 개입하면, 원래 인과 모델에서 독립적이어야 할 두 변수 사이에 이상한 연관성이 생긴다. 마치 범죄 현장에 누군가 다녀갔다는 흔적처럼, 인과 모델의 정상적인 패턴이 깨지는 현상이 나타나는 것이다. 이 이상 징후를 통계적으로 검출하면 에이전트의 개입 여부를 판단할 수 있다. 컴퓨터 보안 분야에서 악성 봇이 시스템을 탐색하는지 여부, 또는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 외부 도구와 몰래 상호작용하는지를 감지하는 데 응용할 수 있다. 두 번째는 의도 발견(intention discovery)이다. 에이전트가 개입했다는 것을 알고 난 뒤, "그것이 A를 목표로 한 것인가, B를 목표로 한 것인가"를 구분하는 문제다. 흡연 예시로 설명하면, 담배를 피우면 쾌감(P)과 폐 손상(D) 두 가지 결과가 동시에 생긴다. 흡연자가 쾌감 때문에 피운다면, 쾌감을 인위적으로 제거했을 때 흡연 행동이 달라질 것이다. 반면 폐 손상을 제거해도 흡연 행동이 변하지 않는다면, 폐 손상은 목표가 아니었다는 뜻이다. 연구팀은 이 원리를 시뮬레이션으로 실증했다. 이 방법은 신약의 여러 부작용 중 어떤 것이 환자의 복약 포기를 유발하는지 식별하거나, 시민이 대중교통 대신 자가용을 선택하는 진짜 이유를 분석하는 데 적용될 수 있다. 연구팀은 이 접근법이 "AI가 어떤 계산 경로를 거쳤는가"를 분석하는 기계적 해석 가능성(mechanistic interpretability)과 달리, "AI 시스템이 무엇을 달성하려 했는가"를 밝히는 목적론적 해석 가능성(teleological interpretability)이라는 새로운 방향을 연다고 강조한다. AI 안전성과 신뢰성 연구에 새로운 도구가 추가된 셈이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 이 연구가 일반인의 생활과 어떤 관련이 있나요?스마트홈 기기, AI 비서, 자율주행차 등 우리 주변의 AI가 어떤 목적으로 행동하는지 수학적으로 검증하는 기반을 만드는 연구입니다. AI가 의도치 않게 나쁜 목적으로 행동하는지 여부를 객관적으로 확인할 수 있는 도구로 발전할 수 있습니다. Q. '반사실적 조건'이 무엇인가요?반사실적 조건이란 "만약 내가 행동하지 않았다면 어떻게 됐을까?"라는 가상 시나리오입니다. 예를 들어 히터를 켜기 전에 "켜지 않으면 방이 추워질 것"이라고 예측하는 것이 반사실적 사고입니다. 이 연구는 AI 에이전트도 이런 방식으로 행동한다는 점을 수식으로 표현했습니다. Q. AI의 의도를 파악하는 것이 왜 중요한가요?AI가 어떤 행동을 했는지뿐 아니라 왜 그 행동을 했는지 알아야 진정한 AI 안전성을 확보할 수 있습니다. 예를 들어 의료 AI가 특정 처방을 내렸을 때, 환자의 건강 회복을 목표로 했는지 아니면 다른 변수에 반응한 것인지를 구별해야 신뢰할 수 있는 AI를 만들 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Teleological Inference in Structural Causal Models via Intentional Interventions ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.24 08:25AI 에디터

챗GPT·클로드 이용약관 충격적 진실…"품질 보장 없고 책임은 사용자 몫"

챗GPT(ChatGPT)와 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 생성형 인공지능(AI) 서비스가 전 세계 수억 명의 일상에 파고들고 있지만, 정작 이들이 제시하는 이용약관은 소비자에게 심각하게 불리한 조건으로 가득 차 있다는 연구 결과가 나왔다. 트리니티 칼리지 더블린(Trinity College Dublin)의 AI 책임성 연구소(AI Accountability Lab)가 주요 생성형 AI 서비스 6개의 이용약관을 심층 분석해 학술지에 발표한 이번 논문은, 우리가 "동의" 버튼을 누르는 순간 어떤 조건을 받아들이는지 냉정하게 짚어낸다. 아무도 읽지 않는 약관, 그 안에 숨겨진 것들 연구팀은 구글(Google)의 제미나이, 마이크로소프트(Microsoft)의 코파일럿(Copilot), 프랑스 스타트업 미스트랄(Mistral)의 르샤(Le Chat), 중국의 딥시크(DeepSeek), 오픈에이아이(OpenAI)의 챗GPT, 그리고 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 총 6개 서비스를 대상으로 59개 항목의 평가 기준표(코드북)를 만들어 약관을 꼼꼼히 분석했다. 분석 대상 문서는 총 21개에 달했으며, 일부 서비스는 단 하나의 이용약관이 아닌 여러 페이지에 걸쳐 흩어진 문서들로 구성돼 있었다. 연구팀의 분석 결과, 6개 서비스 모두 서비스 기능이나 품질, 안정성에 대한 어떠한 보증도 제공하지 않았으며, 모든 약관이 서비스 변경 권한을 사업자가 일방적으로 보유한다는 내용을 담고 있었다. 흥미로운 점은 유료 서비스와 무료 서비스에 동일한 약관이 적용된다는 사실이다. 돈을 내고 쓰든 무료로 쓰든, 소비자가 받는 법적 보호 수준은 똑같이 낮다. "서비스 품질 보장 없음" 6개 서비스 전원 동의 이번 연구에서 가장 충격적인 발견 중 하나는 서비스 품질에 관한 부분이다. 분석 대상 6개 서비스 모두 서비스 기능이나 성능, 정확성에 대한 어떠한 품질 지표나 보증도 약관에 명시하지 않았다. 즉, AI가 틀린 정보를 제공하거나 갑자기 서비스 방식이 바뀌어도 소비자가 이의를 제기할 근거가 약관상 존재하지 않는다는 뜻이다. 또한 모든 약관이 사전 고지 없이 서비스를 변경할 수 있다고 명시하고 있었다. 이는 단순한 화면 디자인 변경뿐 아니라, 서비스의 핵심인 AI 모델 자체가 바뀌는 경우도 포함된다. AI 서비스가 "무엇이든 잘한다"고 광고하면서 정작 약관에는 "아무것도 보장하지 않는다"고 적혀 있는 셈이다. 연구팀은 이를 두고 소비자 보호법이 요구하는 '선의(good faith)' 원칙을 위반할 가능성이 높다고 지적한다. 출력 결과 책임은 사용자에게, 혜택은 기업에게 약관이 소비자에게 불리한 두 번째 지점은 책임과 이익의 불균형이다. 6개 서비스 모두 사용자가 입력한 내용과 AI가 생성한 결과물 모두에 대한 법적 책임을 오로지 사용자에게만 부과하고 있었으며, 서비스 제공자 측은 어떠한 책임도 지지 않았다. 문제는 사용자가 AI의 작동 방식을 제어할 수단이 전혀 없다는 점이다. AI 서비스의 출력 결과는 사용자의 입력뿐 아니라 기업이 설정한 '시스템 프롬프트(system prompt)'라는 숨겨진 지침의 영향을 받는데, 사용자는 이를 볼 수도, 바꿀 수도 없다. 그럼에도 불구하고 결과물에 저작권 침해나 유해 콘텐츠가 포함되면 책임은 사용자가 진다. 최근 엑스(X)의 AI인 그록(Grok)이 아동 성착취 이미지(CSAM)를 생성했을 때 엑스 측이 "책임은 사용자에게 있다"고 공식 발표한 사례가 이 구조를 단적으로 보여준다. 이익 측면에서도 불균형은 뚜렷하다. 딥시크를 제외한 5개 서비스 모두 사용자의 입력과 출력 데이터를 AI 모델 학습에 활용하며, 사용자에게는 거부(opt-out) 권한만 주어졌다. 특히 앤트로픽의 클로드는 사용자가 학습 거부를 선택하더라도, 대화 중 '좋아요·싫어요' 버튼을 누르면 해당 대화가 학습에 사용될 수 있으며 이를 막을 방법이 없다고 명시하고 있다. 반면, 딥시크를 제외한 모든 서비스는 사용자가 AI 출력 결과를 자신의 AI 모델 학습에 활용하는 것을 금지하고 있다. 딥시크만 "중국 법만 적용"…EU 소비자 보호 무력화 법적 측면에서도 눈길을 끄는 발견이 있다. 딥시크는 분석 대상 서비스 중 유일하게 중국 법만 적용된다고 명시해, EU 소비자들이 자신의 권리를 행사하려면 중국에서 법적 절차를 밟아야 하는 상황을 만들어놓았다. 이는 EU 소비자 보호 법규와 정면으로 충돌한다. 반면 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트는 아일랜드를 관할 지역으로 명시했고, 미스트랄은 프랑스에서만 법적 절차가 가능하도록 제한했다. 또한 오직 미스트랄만이 약관에 EU의 일반개인정보보호규정(GDPR)과 인공지능법(AI Act)을 구체적으로 언급했으며, 나머지 서비스들은 관련 법률을 두루뭉술하게 표현하거나 아예 언급하지 않았다. 구조적인 접근성 문제도 심각하다. 마이크로소프트 코파일럿의 경우 약관 링크를 클릭하면 약관 문서가 아닌 마케팅 페이지로 연결되는 현상이 여러 기기와 브라우저에서 반복적으로 확인됐다. 소비자가 자신의 권리를 알고 싶어도 약관 자체에 접근하기 어렵게 만들어져 있는 것이다. EU 소비자보호법 위반 가능성, 정책 개혁 시급 연구팀은 이러한 관행들이 EU의 불공정 계약 조항 지침(UCTD)과 불공정 상거래 관행 지침(UCPD)에 위반될 소지가 크다고 분석했다. 연구팀은 현재 생성형 AI 서비스들의 약관이 소비자에게 필요한 정보를 제공하지 않고, 심각한 권한 불균형을 초래하며, 소비자가 실질적으로 이행할 수 없는 책임을 부과하고 있다고 결론 내렸다. 연구팀은 ▲AI 서비스 약관은 개인 소비자용과 기업용을 명확히 분리할 것 ▲서비스 품질과 기능에 대한 명확한 정보를 제공할 것 ▲데이터 활용에 대한 책임을 기업도 함께 질 것 ▲사용자가 출력 결과를 자유롭게 활용할 수 있도록 제한을 완화할 것 등을 규제 당국과 정책 입안자들에게 권고했다. 연구팀은 이미 EU의 디지털 공정법(Digital Fairness Act) 제안에 예비 연구 결과를 제출한 상태다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 챗GPT나 클로드 등 AI 서비스의 이용약관에 동의하면 어떤 위험이 있나요? AI 서비스 이용약관에 동의하면 서비스 품질에 대한 어떠한 보장도 받지 못하며, AI가 생성한 결과물에 문제가 발생했을 때 법적 책임이 사용자에게 귀속될 수 있습니다. 또한 내가 입력한 내용과 AI의 답변이 모델 학습에 활용될 수 있으므로, 민감한 개인정보나 기업 기밀을 입력할 때는 각별한 주의가 필요합니다. Q. 내가 AI에게 입력한 내용과 AI의 답변은 누구 소유인가요? 입력한 내용의 소유권은 사용자에게 있지만, 대부분의 AI 서비스는 이를 모델 학습 등 다양한 목적으로 활용할 권리를 약관을 통해 확보하고 있습니다. AI가 생성한 결과물의 권리도 사용자에게 부여되지만, 사용자가 그 결과물로 AI 모델을 직접 학습시키는 것은 딥시크를 제외한 대부분의 서비스에서 금지되어 있습니다. Q. AI 서비스가 내 데이터를 학습에 쓰지 못하도록 막을 수 있나요? 대부분의 AI 서비스는 학습 거부(opt-out) 옵션을 제공하지만, 직접 찾아서 설정을 변경해야 합니다. 일부 서비스는 거부 설정을 해도 특정 조건(예: 피드백 버튼 클릭)에서는 데이터가 활용될 수 있으니, 각 서비스의 개인정보 설정 메뉴를 꼼꼼히 확인하는 것을 권장합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Terms of (Ab)Use: An Analysis of GenAI Services 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.23 13:12AI 에디터

AI에도 지문 있다…몰래 바뀐 모델 잡아내는 기술 등장

어제까지 잘 쓰던 AI가 오늘은 왠지 다르게 느껴진다면, 그건 착각이 아닐 수 있다. 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 AI 서비스들은 사용자에게 알리지 않고 내부 시스템을 조용히 바꾸는 경우가 많다. 프로젝트 베일(Project VAIL)과 일리노이 대학교 어바나-샴페인(University of Illinois Urbana-Champaign) 연구팀이 개발한 '스태빌리티 모니터(Stability Monitor)'는 바로 이런 변화를 자동으로 잡아내는 시스템이다. 연구팀은 같은 이름을 달고 서비스되는 AI라도 제공 업체에 따라, 심지어 같은 업체 안에서도 시간이 지나면 실제 행동이 크게 달라진다는 사실을 실험으로 증명했다. 서버가 멀쩡해도 AI는 이미 다른 존재가 되어 있다 일반적인 소프트웨어 서비스에서는 서버가 켜져 있고 반응 속도가 빠르면 아무 문제가 없다고 본다. 하지만 AI 서비스는 다르다. 기술적 점검을 모두 통과해도 AI가 실제로 내놓는 답변의 패턴은 소리 없이 변할 수 있다. 연구팀은 이 현상을 설명하기 위해 '안정성(stability)'이라는 새로운 운영 지표를 도입했다. 안정성이란 같은 질문에 대해 AI가 일관되게 비슷한 방식으로 답하는지를 나타내는 개념이다. 서비스 제공자가 모델 가중치(weight), 토크나이저(tokenizer), 추론 엔진(inference engine)을 교체하거나, 모델을 더 가볍게 압축하는 양자화(quantization) 기술을 적용하거나, 서버 하드웨어를 바꾸기만 해도 답변 패턴은 달라진다. 더 주목할 부분은 사용자 요청이 여러 서버에 분산 처리되는 구조 때문에 생기는 문제다. 사용자가 AI의 창의성 수준을 조절하는 '온도(temperature)' 설정을 0으로 고정해도, 서비스 제공자가 서로 다른 환경의 서버에 요청을 나눠 처리하면 같은 질문에 매번 다른 답이 나올 수 있다. 연구팀은 이처럼 겉으로 드러나지 않는 불확실성이 여러 단계를 거치는 AI 에이전트(agent) 자동화 작업에서 특히 심각한 문제를 일으킨다고 지적했다. 예를 들어 AI가 고객 문의를 분류하고, 정보를 검색하고, 답변을 생성하는 세 단계를 거치는 시스템이라면, 첫 번째 단계의 작은 차이 하나가 최종 답변의 품질을 완전히 뒤바꿀 수 있다. 질문 800번으로 AI의 '지문'을 채취하다 스태빌리티 모니터는 AI의 내부 구조나 가중치 데이터에 전혀 접근하지 않는다. 오직 질문을 던지고 답변을 받는 방식만으로 변화를 감지하는 '블랙박스(black-box)' 방식이다. 작동 원리는 이렇다. 미리 정해놓은 질문 묶음을 AI에게 반복해서 던지고, 각 답변을 수치 벡터(vector)로 변환해 저장한다. 연구팀의 구현 방식에서는 총 800번의 질문과 답변으로 하나의 '지문(fingerprint)'을 만들어낸다. 이렇게 만든 지문들을 비교할 때는 '에너지 거리(energy distance)'라는 통계 기법을 사용한다. 두 사람의 필체를 비교할 때 글자 하나하나가 아닌 전체적인 글씨 스타일을 보는 것과 비슷한 방식이다. 에너지 거리가 0이면 두 AI의 반응 패턴이 동일하다는 뜻이고, 값이 클수록 차이가 크다는 의미다. 신뢰도를 높이기 위해 연구팀은 순열 검정(permutation test)이라는 방법도 함께 적용했다. 데이터를 무작위로 섞어가며 관찰된 차이가 우연의 일치일 가능성을 계산하는 방법이다. 이 확률, 즉 p값(p-value)이 낮을수록 실제 변화가 있었다는 증거가 강해진다. 시스템은 주기적으로 새 지문을 만들어 기준 지문과 비교하고, 쌓인 증거가 일정 수준을 넘으면 '변화 이벤트(change event)'를 선언한다. 그러면 가장 최근 지문이 새 기준으로 설정되고, 이후 비교는 이 새 기준을 중심으로 계속된다. 실제 테스트 결과: 5가지 변화를 모두 잡아냈다 연구팀은 직접 통제한 실험 환경에서 스태빌리티 모니터의 성능을 검증했다. 로컬 서버에 모델을 올려놓고 스태빌리티 모니터가 모르는 상태에서 모델을 바꾼 뒤, 시스템이 이를 감지하는지 확인하는 방식이었다. 연구팀이 테스트한 변화 유형은 다섯 가지다. 모델 계열 교체(Qwen에서 Llama로), 버전 업그레이드(Qwen2.5-0.5B에서 Qwen3-0.6B로), 추론 스택 교체(vLLM에서 Transformers로), 양자화 적용(BF16에서 INT8로), 그리고 온도 파라미터 조정(0.7에서 0.6으로)이었다. 온도를 조금 바꾼 경우를 제외하면 나머지 네 가지 변화는 모두 다음 지문을 생성하는 즉시 변화 이벤트로 감지됐다. 온도 미세 조정은 변화 이후 18번째 지문에서 감지됐다. 중요한 점은 변화 이벤트가 정확히 한 번씩만 기록됐다는 것이다. 변화 전에도 안정적이었고, 감지 이후 새 기준으로 전환된 뒤에도 다시 안정적인 상태를 유지했다. 실제 서비스 환경에서도 충격적인 결과가 나왔다. 2025년 11월, 연구팀이 여러 업체가 동시에 서비스하는 키미-K2(Kimi-K2-0905-Instruct) 모델을 모니터링한 결과, 딥인프라(DeepInfra)는 지문을 생성할 때마다 거의 매번 변화 이벤트가 감지될 만큼 불안정했던 반면, 이 모델을 직접 만든 무샷(Moonshot)의 서비스는 100% 안정성을 유지했다. 같은 모델인데 어디서 서비스를 받느냐에 따라 결과가 완전히 달랐던 것이다. 2025년 12월에는 파라세일(Parasail)에서 변화 이벤트가 감지됐는데, 파라세일 팀은 물리적 서버 장애로 인한 하드웨어 교체가 있었음을 직접 확인해주었다. 의료 AI가 어제와 다른 판단을 내린다면 이 문제가 단순한 기술적 호기심으로 끝나지 않는 이유가 있다. 의료 상담 AI를 예로 들어보자. 환자가 똑같은 증상을 입력했는데 어제는 '즉시 병원 방문'을 권고하고, 오늘은 '며칠 더 지켜보세요'라고 답한다면 어떻게 될까. 금융 투자 AI가 모델 교체 이후 갑자기 위험을 대하는 방식이 달라진다면, 법률 문서를 검토하는 AI가 중요한 조항을 다르게 해석하기 시작한다면 피해는 고스란히 사용자에게 돌아간다. 핵심 문제는 이런 변화가 사용자에게 알려지지 않는다는 점이다. 서비스 제공자는 성능 개선이나 비용 절감을 위해 내부를 자주 바꾸지만, 사용자는 외부 인터페이스(API)만 보기 때문에 이를 알아차리기 어렵다. 연구팀이 인용한 선행 연구(Chen et al., 2024)에서도 GPT-3.5(지피티3.5)와 GPT-4의 답변 패턴이 수개월에 걸쳐 정확도, 형식, 안전성 측면에서 눈에 띄게 달라졌다는 사실이 확인된 바 있다. 기업 입장에서도 이는 법적 준수, 즉 컴플라이언스(compliance) 문제다. 연구팀은 모델이 조용히 바뀌면 이전에 수행했던 안전성 검증과 출력 필터링이 더 이상 유효하지 않을 수 있다고 지적했다. 스태빌리티 모니터는 변화 이벤트와 안정 기간의 기록을 자동으로 생성해 엔지니어링, 보안, 컴플라이언스 팀이 활용할 수 있도록 설계되었다. 기존 방식과 어떻게 다른가 기존의 모델 지문 인식 연구들은 주로 지적재산권 보호에 초점을 맞췄다. 배포된 모델이 원본 모델을 허가 없이 복사한 것인지 확인하는 것이 주된 목적이었고, 이를 위해 모델 내부에 접근하거나 특수하게 조작된 적대적 입력(adversarial input)을 사용해야 했다. 스태빌리티 모니터는 목적과 방식 모두 다르다. 모델 소유권 확인이 아니라 시간에 따른 행동 변화 감지가 목표이며, 특별한 접근 권한 없이 일반적인 자연어 질문만으로 작동한다. 최근 발표된 B3IT(Chauvin et al., 2026) 연구도 유사한 문제를 블랙박스 방식으로 다루지만 핵심적인 차이가 있다. B3IT는 초기 설정 단계에서 각 서비스마다 AI 모델의 판단이 거의 막상막하인 '경계 입력(border inputs)'을 찾아야 한다. 문제는 변화 이벤트가 발생하면 AI의 판단 경계 자체가 바뀌기 때문에 이 경계 입력을 다시 찾아야 한다는 번거로움이 있다. 반면 스태빌리티 모니터는 어떤 모델에도 동일하게 적용할 수 있는 고정 질문 세트를 계속 재사용할 수 있어, 변화 이벤트가 발생한 이후에도, 그리고 여러 서비스 제공자를 비교할 때도 일관되게 쓸 수 있다. 연구팀은 자신들의 방식이 특정 능력을 시간에 따라 깊이 평가하는 기존 프로젝트들과 상호보완 관계에 있다고 설명한다. 기존 방식들이 특정 능력에 대한 정밀한 신호를 제공하지만 실행 비용이 높아 다양한 모델과 제공자를 폭넓게 커버하기 어렵다면, 스태빌리티 모니터는 몇 시간마다 새 지문을 생성하는 가볍고 빠른 상시 감시에 특화되어 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 일반 사용자도 자신이 쓰는 AI 서비스가 바뀌었는지 알 수 있나요? A. 현재로서는 직접 확인하기 어렵습니다. 스태빌리티 모니터는 연구 목적의 도구로 기술적 진입장벽이 있습니다. 다만 연구팀이 운영하는 스태빌리티 아레나(arena.projectvail.com)에서 주요 AI 서비스들의 안정성 데이터를 누구나 확인할 수 있습니다. 향후 AI 서비스 비교 플랫폼에 이런 모니터링 기능이 통합될 가능성도 있습니다. Q. AI 서비스 제공자가 모델을 업데이트하는 것 자체가 문제인가요? A. 업데이트 자체는 문제가 아닙니다. 성능 개선과 오류 수정을 위해 필요한 과정입니다. 문제는 사용자에게 알리지 않고 변경하거나, 동일한 모델 이름을 유지하면서 실제 작동 방식이 달라지는 경우입니다. 특히 의료, 금융, 법률처럼 규제가 엄격한 분야에서는 AI의 행동 변화를 추적하고 기록할 수 있어야 합니다. Q. 온도(temperature)를 0으로 설정하면 AI 답변이 항상 똑같지 않나요? A. 그렇지 않습니다. 온도는 사용자가 조절할 수 있는 설정값일 뿐입니다. 서비스 제공자가 내부 추론 엔진, 캐싱 방식, 서버 하드웨어 등을 바꾸면 온도를 0으로 설정해도 답변이 달라질 수 있습니다. 또한 서버 부하 상황에 따라 배치 크기(batch size)가 바뀌면서 생기는 연산 차이도 비결정성을 만들어냅니다. 사용자 요청이 서로 다른 환경의 여러 서버에 분산 처리될 때도 같은 질문에 다른 답변이 나올 수 있습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 논문명: behavioral Fingerprints for LLM Endpoint Stability and Identity 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.23 10:54AI 에디터

넥슨, '마비노기 모바일' 1주년 전야제 방송…신규 클래스 '기사'·'클래스 이전권' 예고

넥슨은 19일 '마비노기 모바일'의 '빅 캠파 LIVE: 1주년 전야제' 라이브 방송을 통해 1주년 소식과 주요 업데이트를 공개하며, 앞으로도 지속적인 소통과 서비스 확장을 이어가겠다는 의지를 밝혔다. 방송 1부에서는 '마비노기 모바일'의 주요 OST 연주와 함께 이진훈 디렉터가 이용자가 보내준 메시지를 소개하고, 실시간 참여 이벤트 등 이용자들과 함께 소통하는 시간을 보냈다. 이어진 2부에서는 오는 26일 업데이트 될 주요 콘텐츠 소식과 1주년 이벤트 전반을 예고했으며, 가수 '에일리'의 특별 공연이 진행됐다. 신규 스토리 '창백한 메아리' 및 전투·성장 시스템 확장 오는 26일에는 여신강림 4장의 외전 스토리 '창백한 메아리'가 업데이트 된다. 앞선 '여신강림 4장: 여신의 그림자'에서 이어지는 이야기로, 이멘마하 왕궁에 남아있는 악령 소동의 뒷이야기와 수수께끼의 후계자 등 메인 스토리 본편에서 다루지 못했던 사건들을 더 자세하게 경험할 수 있다. 전투 콘텐츠에서는 심층던전 '바리 2광구'와 필드보스 '크라마' 매우 어려움, 레이드 '화이트 서큐버스' 매우 어려움 난이도가 추가된다. '바리 2광구' 심층 던전에서는 한 단계 더 높은 '3594 다이스'를 획득할 수 있으며, 오는 30일부터 플레이 가능한 '화이트 서큐버스'에서는 새로운 전투 기믹과 함께 '아티팩트', '초월의 정수 조각', '★8 룬' 등을 만나볼 수 있다. 신규 ★8 룬 6종(금빛 문장, 산들바람, 나무껍질, 쏟아진 불길, 주문매듭, 단조된 빛)과 새로운 성장 시스템 '숙련 연계 시스템'도 업데이트된다. '숙련 연계 시스템'은 새로 시작하고자 하는 클래스의 육성을 돕기 위해 기존 클래스의 강력 무기를 연계하는 기능이다. 4월 말에는 기존 무기와 엠블렘의 강화를 이전하는 이전권도 도입할 방침이다. 이 외에도 인게임 룬 UI 창을 통해 다른 이용자의 평가와 룬 사용 비율을 확인할 수 있는 '이용자의 의견' 시스템, 엘리트 이상 등급 펫의 의상을 바꿀 수 있는 '펫 염색 시스템', 신규 패션 3종과 펫 '노르웨이 숲 고양이'가 추가된다. 1주년 기념 다채로운 이벤트 및 특별 보상 대방출 업데이트와 함께 풍성한 혜택을 제공하는 '1주년 페스티벌'이 개최된다. 엘니드 섬에서는 '1주년 기념 에린 주화 상점'과 '1주년 기념 포토부스', 경험치 및 골드 버프를 주는 '1주년 케이크' 등 여러 이벤트를 만나볼 수 있다. 또한 출석 미션인 '매일 매일 1주년 특별 선물'을 통해 '프리미엄 패션 티켓' 최대 100장, '프리미엄 펫 티켓' 최대 50장을 받을 수 있으며, '에린 버닝 페스타' 미션 달성 시 '전설 룬(★8)' 등 성장에 도움이 되는 보상을 얻을 수 있다. 매주 넥슨캐시와 풍성한 현물 경품을 제공하는 웹이벤트 '스페셜 위크'도 진행된다. 1주년을 맞아 8번째 신규 서버인 '몰리'도 오픈된다. 신규 서버 오픈 기념으로 전설 룬 상자(★8), 각인 강화권 등 다양한 성장 아이템을 지원한다. 라이브 방송을 기념해 접속 유저에게는 미지의 룬이 포함된 '크레이지 롤롤의 선물 상자'와 프리미엄 펫 티켓 10장 등 7종의 선물이 즉시 지급됐다. 아울러 26일부터 다음 달 23일까지 진행되는 '에린에서의 모험을 추억하며' 퀘스트 완료 시 1주년 케이크 데코상자, 신화 룬 선택상자, 에픽 연금술 재연소 촉매가 제공된다. 방송 말미에는 향후 업데이트 일정도 공개됐다. 오는 4월 '바람의 나라 30주년 기념 컬래버'를 시작으로 전사의 첫 신규 클래스 '기사'가 추가될 예정이며, 오는 6월에는 새로운 시즌이 본격적으로 시작된다. 이진훈 디렉터는 "기사는 폴암과 타워 실드를 활용해 파티 플레이에서 다양한 유틸리티를 제공하는 든든한 클래스"라며 "서약을 통해 유동적으로 스킬을 강화해 광역 공격을 강화하거나 아군을 치유하는 등 상황에 맞춰 선택이 가능하다"고 설명했다. '천장 시스템' 등 유저 편의성 대폭 개선 약속 이날 방송에서는 이용자들의 사전 질문에 답하는 Q&A 세션도 함께 진행되어 편의성 중심의 대대적인 개선이 예고됐다. 이진훈 디렉터는 장비 강화 실패에 따른 피로도 문제에 대해 "반복된 실패로 성장 정체를 겪는 현 구조는 반드시 개선이 필요하다고 깊이 공감한다"며 "2분기 내에 장비 강화 실패 시에도 포인트에 비례해 장비 성능이 조금씩 증가하는 이른바 '천장 시스템'을 도입하겠다"고 약속했다. 아울러 길드원들이 함께 꾸미고 온기를 나눌 수 있는 '길드 하우스'를 하반기 목표로 준비 중이며, 오는 5월에는 특대형 크기의 마이홈과 타인의 마이홈을 함께 관리할 수 있는 공동 소유 기능을 추가할 계획이라고 밝혔다. 또한 다가오는 시즌2부터는 초월 각인 재료의 주요 획득처를 생활 콘텐츠에서 사냥 위주로 개편해 플레이 피로도를 대폭 낮추겠다고 덧붙였다. 이진훈 디렉터는 “1년 동안 마비노기 모바일을 애정해주신 이용자 여러분들께 다시 한번 진심으로 감사드린다"며 "1년간의 사랑과 애정에 보답할 수 있도록 앞으로 더욱더 여러분의 곁에서 끊임없이 소통하고 발전하는 '마비노기 모바일'이 되도록 노력하겠다"고 전했다.

2026.03.19 21:37정진성 기자

미드저니 V8 알파 공개…이미지 생성 속도 5배 빨라지고 텍스트 렌더링도 대폭 개선

AI 이미지 생성 플랫폼 미드저니(Midjourney)가 차세대 모델 V8의 알파 버전을 커뮤니티에 공개했다. 미드저니 공식 업데이트 채널에 따르면, 3월 18일 알파 사이트(alpha.midjourney.com)를 통해 V8 모델 조기 테스트 버전을 사용자들에게 개방하고 피드백 수집에 나섰다. 미드저니 측은 "V8은 세밀한 지시를 훨씬 잘 따르면서도 예상치 못한 결과로 사용자를 놀라게 한다"고 밝혔다. 개인화 기능과 스타일 레퍼런스(sref), 무드보드를 통해 사용자의 미적 감각을 이해하는 능력이 크게 향상됐으며, 이미지의 일관성과 디테일도 이전 버전 대비 눈에 띄게 개선됐다. 특히 텍스트 렌더링 기능이 대폭 강화되어, 프롬프트에서 따옴표로 지정하면 그 어느 때보다 정확하게 텍스트를 이미지에 구현한다. 이미지 생성 속도는 기존 대비 약 5배 빨라졌으며, 이에 맞춰 웹 인터페이스도 함께 업그레이드됐다. V8은 다양한 화면 비율과 함께 카오스(--chaos), 위어드(--weird), 실험(--exp), 로우(--raw) 등 주요 파라미터를 지원한다. 기존 V7의 개인화 프로필, 무드보드, 스타일 레퍼런스와의 하위 호환성도 유지된다. 새롭게 추가된 HD 모드(--hd)는 2K 해상도 네이티브 렌더링을 지원하며, 추가적인 이미지 일관성이 필요할 경우 고품질 모드(--q 4)를 활용할 수 있다. 웹 인터페이스도 함께 개편됐다. 대화 흐름에 따라 자연스럽게 소통할 수 있는 개선된 대화 모드, 하나의 큰 이미지 세트에 집중할 수 있는 그리드 모드(Grid Mode)가 추가됐다. 또한 설정 메뉴가 사이드바로 이동해 작업 화면을 가리지 않고 옵션을 조정할 수 있게 됐다. 다만 현재 알파 버전에서는 릴렉스(Relax) 모드가 지원되지 않는다. 미드저니 측은 릴렉스 모드와 저렴한 렌더링 옵션을 위한 새로운 서버 클러스터를 준비 중이라고 밝혔다. HD 모드, 고품질 모드, 스타일 레퍼런스, 무드보드 작업은 일반 작업 대비 속도가 4배 느리고 비용도 4배 부과된다. 미드저니는 V8 개선에 있어 사용자 피드백을 가장 중요한 요소로 꼽았다. 라이트박스에서 이미지를 클릭한 뒤 좋아요·싫어요 버튼을 통해 평가하는 방식으로 모델 개선에 참여할 수 있으며, 단축키 1·2·3과 방향키를 활용하면 빠르게 평가할 수 있다고 안내했다. 미드저니 측은 "V8은 완전히 새로운 모델로, 기존과 다른 프롬프팅 방식이 필요할 수 있다"며 "개인화 기능을 적극 활용하고 보다 길고 구체적인 프롬프트를 사용할 때 V8의 진가를 발휘할 수 있을 것"이라고 조언했다. 자세한 내용은 미드저니 공식 업데이트 페이지에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 미드저니 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.19 21:19AI 에디터

아우디, 대미 관세 2조원 부담…영업이익률 5.1% 기록

아우디그룹이 2025년 회계연도에서 매출 655억 유로(112조6403억원), 영업이익 33억7100만 유로(5조7967억원)를 기록하며 전년 대비 매출은 소폭 성장했지만, 영업이익은 감소했다. 아우디는 19일 지난해 영업이익률 5.1%를 기록했으며, 순현금흐름은 34억2200만 유로(5조8846억원)로 집계됐다고 밝혔다. 글로벌 경기 불확실성과 경쟁 심화, 미국 관세 영향 등에도 불구하고 비용 관리와 판매 확대가 실적을 견인했다. 연간 인도량은 총 164만4429대로 집계됐다. 이 가운데 아우디 브랜드는 162만3551대를 기록했다. 특히 순수 전기차 인도량은 22만3032대로 전년 대비 36% 증가하며 역대 최대치를 달성했다. 매출은 전기차 비중 확대와 차량 판매 증가 영향으로 전년 대비 1.5% 증가했지만, 영업이익은 미국 관세 약 12억 유로(2조634억원) 부담과 CO₂ 규제 대응 비용, 전동화 플랫폼 투자 영향으로 13.6% 감소했다. 이에 따라 영업이익률은 전년 6.0%에서 5.1%로 하락했다. 다만 순현금흐름은 비용 통제와 투자 효율성 개선 영향으로 전년 대비 11.4% 증가했다. 브랜드별로 보면 람보르기니는 1만747대를 인도하며 매출 31억9700만 유로(5조5천억원), 영업이익 7억6800만 유로(1조3천억원)를 기록했다. 벤틀리는 1만131대를 판매해 매출 26억1500만 유로(4조5천억원), 영업이익 2억1600만 유로(3714억원)를 기록했다. 두카티는 5만895대를 인도하며 매출 9억2500만 유로(1조6천억원), 영업이익 5200만 유로(894억원)를 기록했다. 아우디는 전동화 전략도 강화하고 있다. 'Q6 e-트론'과 'A6 e-트론'이 판매 성장을 이끌었으며, 중국 전용 브랜드 'AUDI' 신차 출시를 통해 시장 확대를 이어갔다. 게르놋 될너 아우디 최고경영자(CEO)는 "지정학적 불확실성과 경쟁 심화 속에서도 과감한 의사결정을 통해 대응하고 있다"며 "2026년에는 신차 출시와 전략적 파트너십, F1 진출로 경쟁력을 강화할 것"이라고 밝혔다. 아우디는 올해 'Q9', 'A2 e-트론' 등 신차를 출시하고 글로벌 SUV 라인업을 강화할 계획이다. 또한 포뮬러 1 진출을 통해 브랜드 인지도와 기술 경쟁력을 동시에 끌어올린다는 전략이다. 2026년 실적 전망은 매출 630억~680억 유로, 영업이익률 6~8%, 순현금흐름 30억~40억 유로 수준으로 제시했다.

2026.03.19 14:42김재성 기자

하나자산운용, 2026년 투자전략 오프라인 세미나 개최

하나자산운용은 이번달 31일 오후 6시 FKI타워(구 전경련회관) 그랜드볼룸에서 일반 투자자 대상 오프라인 세미나 '2026년 투자 생존 전략 A.S.K 하라!'를 개최한다. 세미나에서는 최근 변동성 장세 속에서 2026년 투자 생존 전략이라는 주제로 'A.S.K: Aerospace(우주항공테크), Silver(은현물 액티브), KOSPI Active(코스피 액티브)'라는 3가지 전략을 제시하며, 이에 대한 시장 분석과 상장지수펀드(ETF) 투자 전략에 대한 인사이트 등을 공유할 예정이다. 연사로는 정의훈 유진투자증권 연구원(애널리스트)이 '스페이스X 상장으로 보는 우주항공테크 산업'이라는 주제로 미국을 중심으로 우주항공테크 산업 전망 및 투자 전략에 대해 설명한다. 이어서 조규원 스태커스 대표가 '큰 손들이 사는 이유, 인공지능(AI) 시대의 필수 자원 은(Silver)'이라는 주제로 은 시장 전망 및 투자 전략에 대해 세미나를 진행한다. 마지막으로 이선엽 AFW파트너스 대표가 '코스피 5천, 끝이 아닌 시작'이라는 주제로 국내 주식 투자전략, 매크로 전망에 대해 설명할 예정이다. 이어서 ETF 투자전략으로 하나자산운용 ETF퀀트솔루션 김승현 본부장이 '한큐에 알려주는 A.S .K 전략 ETF 투자 솔루션'이라는 주제로 A.S.K 전략을 활용한 1Q ETF 포트폴리오 투자법을 소개할 예정이다. 또한, 김두언 하나증권 리서치센터 연구원과 여도은 아나운서가 사회를 맡는다. 김태우 하나자산운용 대표는 “AI라는 거대한 트렌드와 함께 자산배분 및 장기투자 관점을 고려하면 2026년 ETF시장의 핵심 키워드로 미국우주항공테크, 은현물, 코스피”라고 언급하며, “우주항공테크 산업은 스페이스X의 상장으로, 은(Silver)은 AI시대의 핵심 금속으로, 코스피는 반도체 슈퍼사이클 진입 및 3차 상법개정 통과 등으로 더욱 부각 받는 한 해가 될 것”이라고 설명했다. 한편, 해당 세미나는 하나자산운용 홈페이지 또는 공식 블로그 채널에서 누구나 신청할 수 있다.

2026.03.19 10:21홍하나 기자

세단이 사라진다…SUV 전성 시대, 왜?

자동차 시장의 대표 차종이었던 세단이 자취를 감추고 있다. 기업에는 수익성, 소비자에는 활용성을 앞세운 스포츠유틸리티차(SUV)가 시장의 선택을 받으면서 세단의 영향력이 점차 줄어들고 있기 때문이다. 이에 따라 완성차 업체들은 브랜드를 대표하던 플래그십 세단을 단종하고 SUV로 대체하려는 움직임을 보이고 있다. 18일 자동차 업계와 오토모티브뉴스에 따르면 아우디는 지난달 독일에서 대형 세단 A8의 생산 종료를 예고하며 주문 접수를 마무리했다. 아우디는 재고 물량을 소진하는 방식으로 판매를 이어간 뒤, 글로벌 시장에서 단계적으로 단종을 진행할 것으로 전망된다. 세단은 오랜 기간 자동차 시장을 대표해온 차종이다. 이른바 '국민차'로 불리는 모델 상당수가 세단에 속한다. 국내에서는 현대자동차 아반떼와 기아 K3가 대표적이며, 글로벌 시장에서는 토요타 코롤라와 프리우스, 혼다 시빅 등이 대표적인 사례로 꼽힌다. 그러나 다양한 활용성과 옵션을 갖춘 SUV가 부상하면서 소비자 선호와 선택이 빠르게 이동했고, 여기에 강화되는 배출가스 규제까지 더해지면서 세단 개발 부담도 커지고 있다. 특히 이러한 흐름은 대형 세단에서 더욱 뚜렷하게 나타나고 있다. 실제로 카이즈유데이터연구소 통계에 따르면 지난해 국내 승용차 시장에서 SUV 비중은 2024년 56.6%에서 2025년 57.8%로 확대되며 절반을 훌쩍 넘겼다. 같은 기간 세단 비중은 29.9%에서 29.0%로 낮아지며 30% 아래로 내려앉았다. 올해 역시 이같은 흐름은 이어지고 있다. 1~2월 누적 기준 SUV 비중은 56.9%로 여전히 시장의 과반을 차지하며, 전년 같은 기간(56.4%)보다 소폭 상승했다. 반면 세단은 29.3%로 전년 동기 대비 소폭 하락하며 구조적인 감소세를 이어가고 있다. 이 같은 변화 속에서 완성차 업체들은 SUV 중심의 시장 전략으로 방향을 굳히고 있다. 경기 침체와 전동화 전환, 지정학적 리스크 등으로 수익성 중심 경영이 강화되는 가운데, SUV는 높은 평균판매가격(ASP)을 기반으로 대당 이익이 높은 차종으로 부상했기 때문이다. 미국 제너럴모터스(GM)는 최근 실적 발표에서 풀사이즈 SUV와 크로스오버를 고수익(High margin) 제품군으로 지정하고 생산 확대 계획을 밝혔다. 현대차·기아 또한 실적 발표에서 SUV 기반 하이브리드 판매 증가가 실적 개선을 이끌었다고 지속적으로 설명하고 있다. 메르세데스-벤츠와 포드 역시 수익 구조 재편의 핵심 차종으로 SUV를 강조하고 있다. 전동화 투자 확대와 규제 비용 증가로 비용 부담이 커진 상황에서 SUV는 수익성을 방어할 수 있는 핵심 차종으로 자리잡았다는 분석이다. 이 같은 기업 전략 변화 속에서 세단은 점차 입지가 좁아지고 있다. 기아 K3는 후속 모델 없이 단종될 가능성이 거론되고 있으며, 플래그십 세단 K9 역시 지난해 연간 판매량이 2천대에 못 미치면서 단산 가능성이 제기된다. 다만 기아는 전동화 전략의 일환으로 EV4 등 전기 세단을 선보이며 일부 수요 대응을 이어가고 있다. 아우디 A8은 2017년 출시된 4세대 모델로, 상품성 노후화가 진행된 상태다. 아우디는 전기차 기반 후속 모델 가능성도 검토했지만, 구체적인 일정이나 플랫폼은 확정하지 않았다. 이에 따라 향후 플래그십 역할은 대형 SUV Q9이 맡을 것으로 예상된다. 오토모티브뉴스는 "이번 결정은 주요 시장에서 대형 세단 수요가 약화되고 있음을 보여준다"며 "소비자들이 점점 SUV로 이동하는 추세가 뚜렷해지고 있기 때문"이라고 분석했다.

2026.03.18 16:37김재성 기자

델, 엔비디아와 AI 동맹 확장…"파일럿 넘어 운영으로"

델 테크놀로지스가 엔비디아와 협력해 인공지능(AI) 도입 성과를 높이기 위한 통합 플랫폼을 고도화하며 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 데이터·인프라·솔루션을 아우르는 통합 접근으로 AI 투자 대비 성과(ROI)를 높인다는 목표다. 델 테크놀로지스는 '엔비디아 기반 델 AI 팩토리' 출시 2주년을 맞아 AI 데이터 플랫폼과 인프라, 솔루션 및 서비스 전반에 걸친 업데이트를 발표했다고 17일 밝혔다. 델 AI 팩토리는 기업이 AI를 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 플랫폼이다. 현재 전 세계 4000개 이상의 기업과 기관이 도입했으며 초기 도입 고객은 최대 2.6배의 투자수익률을 기록한 것으로 나타났다. 델은 엔터프라이즈 AI 도입의 핵심 요건으로 ▲데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 전환하는 데이터 플랫폼 ▲파일럿에서 운영까지 확장 가능한 인프라 ▲구축 복잡성을 줄이고 ROI 달성을 가속하는 솔루션 및 서비스를 제시했다. 이를 바탕으로 AI 도입에서 실제 비즈니스 성과 창출까지 이어지는 검증된 경로를 제공한다는 설명이다. 이번 업데이트에는 AI 워크로드를 지원하는 서버와 네트워크 등 인프라 제품군도 포함됐다. 델 파워엣지 XE9812, XE9880L 시리즈 등 차세대 서버는 엔비디아 최신 플랫폼을 기반으로 대규모 학습과 추론을 지원하며 데이터센터 환경에서도 AI 가속 기능을 강화했다. 또 고성능 네트워크와 액체 냉각 기술을 결합한 인프라를 통해 AI 워크로드 처리 효율을 높이고 엔비디아 '쿠다-Q' 및 'NVQ링크' 통합을 통해 양자·고전 하이브리드 컴퓨팅 연구도 지원한다. 델은 AI 솔루션과 서비스 영역에서도 기능을 강화했다. 모듈형 아키텍처 기반 플랫폼과 자동화 기능을 통해 기업이 초기 도입 단계에서 시작해 점진적으로 확장할 수 있도록 지원하며 에이전틱 AI 기반 서비스와 워크로드 관리 솔루션을 통해 운영 효율을 높인다는 방침이다. 이를 통해 기업은 데이터 준비부터 모델 개발, 운영, 성과 창출까지 AI 전 과정을 통합적으로 관리할 수 있게 된다. 델은 향후에도 엔비디아와 협력을 강화해 엔터프라이즈 AI 도입 장벽을 낮추고 실제 비즈니스 성과로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 델은 주요 AI 인프라 제품의 출시 일정도 공개했다. 델 파워엣지 XE9812는 올해 하반기, XE9880L·XE9885L은 3분기 출시될 예정이다. RTX 프로 4500 블랙웰 GPU를 탑재한 R770·R7715·R7725는 현재 공급 중이다. 또 파워엣지 M9822·R9822는 오는 9월 파워스위치 SN6000 시리즈는 7월 출시를 앞두고 있다. 이와 함께 엔비디아 모듈러 아키텍처 기반 델 AI 팩토리는 다음 달 공개되며 인피니밴드 스위치 등 차세대 네트워크 장비도 연내 순차 도입될 예정이다. 마이클 델 델 테크놀로지스 회장은 "이제 기업들은 데이터를 AI에 적합한 형태로 만드는 방법, AI를 대규모로 운영하는 방법, ROI를 입증하는 방법을 찾고 있다"며 "엔비디아 기반 델 AI 팩토리는 이 세 가지 질문에 모든 해답을 제시한다"고 강조했다. 이어 "우리는 신뢰할 수 있는 조언자로서 고객의 AI 여정 전반에 참여하고 있으며 원시 데이터를 AI 자산으로 전환하는 단계부터 배포와 실제 비즈니스 성과 창출까지 지원하고 있다"고 덧붙였다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "모든 기업과 국가에서 AI를 사용하고 구축하는 가운데 통합된 데이터 플랫폼, 확장 가능한 인프라, 구축 전문성이 필요하다"며 "델 테크놀로지스는 우리 기술을 핵심 기반 삼아 이 세 가지를 모두 제공하는 공급업체로, 엔비디아 기반 델 AI 팩토리는 AI를 실제 운영 환경에 도입하고 ROI를 달성하려는 조직에게 검증된 방안을 제시한다"고 말했다.

2026.03.17 16:54한정호 기자

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