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생성형 AI 최대 난제 조명 제어, 예일대·어도비가 '조명 토큰'으로 풀었다

AI 생성 이미지에서 조명을 바꾸려면 먼저 3D 장면 구조를 복원해야 한다는 것이 그동안의 상식이었다. 그러나 예일대학교(Yale University)와 어도비(Adobe)가 2026년 4월 공개한 연구는 정반대 방향으로 움직였다. 3D 재구성을 아예 건너뛰고, 빛의 속성을 '토큰(Token)' 단위로 잘게 쪼개 모델에 집어넣는 방식이다. 이렇게 훈련된 토큰라이트(TokenLight)는 호박 안쪽에 가상 조명을 넣거나 투명 유리 뒤에서 역광을 만들어내면서도 원본 피사체의 얼굴과 재질을 무너뜨리지 않는다. 생성형 AI가 어떻게 얼굴의 일관성을 지키면서 빛만 자유자재로 옮길 수 있는지 궁금했던 사용자에게 이 연구는 그 메커니즘의 뼈대를 처음으로 공개했다. 그림1. 즉각적이고 유연하게 이미지 조명 수정이 가능한 토큰라이트 3D 재구성 건너뛴 조명 편집, 기존 상식의 반전 토큰라이트는 3D 장면 재구성(3D scene reconstruction) 단계를 생략하고도 정확한 조명 편집이 가능함을 증명한 디퓨전 기반 모델이다. 기존 방식은 이미지 한 장에서 기하(geometry), 재질(material), 조명을 역(逆)으로 추정한 뒤 다시 그려내는 이른바 역렌더링(inverse rendering) 과정을 거쳤다. 이 접근은 오클루전(occlusion)이 심하거나 반투명한 재질이 섞인 장면에서 종종 무너졌다. 토큰라이트 팀은 이 경로를 버리고, 입력 이미지와 '바꾸고 싶은 빛의 속성'만 모델에 넣어 곧바로 결과 이미지를 생성하도록 설계했다. 3D 공간 복원이라는 무거운 중간 단계를 없앤 대신, 모델이 빛과 장면의 상호작용을 통째로 학습하도록 맡긴 것이다. 그림3. 3D 라이트 포지션 트레이닝을 위한 설계 개요 빛을 다섯 속성으로 나눈 어텐션 토큰 설계 조명 토큰(Attribute Token)이란 빛의 세기, 색상, 환경광 비율, 확산 정도, 3D 좌표 같은 개별 속성을 각각 별도의 토큰으로 분리해 디퓨전 트랜스포머(Diffusion Transformer)에 주입하는 구조를 말한다. 토큰라이트는 밝기(λ)나 환경광 계수(a) 같은 스칼라 값은 가우시안 푸리에 특성(Gaussian Fourier Features)으로 변환해 토큰 한 개로, 3D 위치(x, y, z)와 색상(R, G, B) 같은 벡터 값은 성분별로 잘라 성분당 토큰 한 개로 만들었다. 빛을 하나의 뭉뚱그린 명령어가 아니라 '다섯 갈래의 작은 메시지'로 쪼개서 전달하니, 모델은 각 속성을 독립적으로 조절할 수 있는 여유를 얻는다. 사용자가 마우스로 찍은 2D 화면 위의 점을 카메라 기준 3D 좌표로 환산한 뒤 이 토큰 시퀀스에 섞어 넣으면, 그것만으로 빛의 위치가 이동한다. 합성 데이터와 실사 600장이 만든 하이브리드 학습셋 토큰라이트의 핵심 재료는 블렌더(Blender)의 사이클스(Cycles) 경로 추적 렌더러로 만든 대규모 합성 데이터셋이다. 연구팀은 오브자버스(Objaverse)에서 걸러낸 3D 에셋과 절차 생성된 가상 인간을 배경에 배치하고, 장면마다 64개의 점광원(point light)을 무작위 위치에 찍어 렌더링했다. 여기에 폴리헤이븐(PolyHaven)이 제공하는 약 600장의 HDRI 환경 맵이 추가돼 환경광 변화를 학습시켰다. 실내 장면용으로는 아티스트가 직접 제작한 83개 장면에서 조명 기구별로 따로 렌더링한 약 10만 장의 이미지가 쓰였다. 수치 자체는 합성 데이터가 압도적이지만, 여기에 실내에서 실제 조명을 켜고 끄며 찍은 600장의 실사 사진이 더해졌다. 이 소량의 실사 데이터가 합성 데이터 특유의 '플라스틱 질감'을 털어내고 모델이 실제 사진에 일반화되도록 끌어주는 역할을 한다. 데이터 규모로 밀어붙이기보다, 합성과 실사의 비율을 정교하게 조합한 셈이다. 유리와 머리카락에서 재질을 구분하는 빛의 반응 토큰라이트는 재질이 까다로운 장면에서 경쟁 모델과의 차이가 벌어진다. 연구팀이 발표한 수치를 보면, 토큰라이트의 공간 조명 제어 성능은 PSNR 21.24를 기록해 기존 뉴럴 개퍼(Neural Gaffer)의 16.72, 디퓨전 렌더러(DiffusionRenderer)의 13.51을 크게 앞섰다. PSNR은 원본과의 픽셀 단위 유사도를 재는 지표로, 4점 이상의 격차는 육안으로도 차이가 뚜렷한 수준이다. 실제 결과 이미지에서 투명 유리를 통과한 빛은 자연스러운 그림자를 남기고, 테디베어의 털은 역광에서 한 올씩 반투명하게 빛난다. 도자기 조각상은 광택이 강한 재질 특유의 스페큘러(specular) 하이라이트가 정확한 위치에 나타난다. 흥미로운 점은 이 모델이 역렌더링 감독 없이도 '빛이 어떤 재질을 만나면 어떻게 튀어야 하는지'를 스스로 터득했다는 것이다. 논문은 이를 모델에 내재된 조명-장면 이해(light-scene understanding)라고 표현한다. 그림5. 실제 조명에 더 가까운 토큰라이트의 조명 이동과 뉴럴 개퍼의 위치 오차 비교 사용자 77.5%가 선택한 결과, 선호도로 벌어진 격차 정량 지표뿐 아니라 사람이 직접 고른 결과에서도 토큰라이트의 우위가 확인됐다. 토큰라이트를 경쟁 모델인 젠릿(GenLit), 카레아가(Careaga et al.)와 비교한 사용자 연구에서, 참가자들은 각각 77.5%와 89.2%의 비율로 토큰라이트의 결과를 선호했다. 숫자가 8:2 또는 9:1에 가깝다는 것은 취향의 편차를 넘어 결과 품질의 차이를 사람이 한눈에 구별한다는 의미다. 가시 조명 기구(visible fixture)를 켜고 끄는 실사 테스트셋(VisibleFixture-60)에서는 토큰라이트가 PSNR 20.07, SSIM 0.85를 기록해 스크리블라이트(ScribbleLight)의 14.64, 0.52를 크게 넘어섰다. 조명을 끄면 해당 위치에서 유래한 그림자가 깔끔하게 사라지고, 켜면 병이나 테이블 위에 맞는 반사광이 돌아온다. 단순히 밝기만 조절하는 수준이 아니라 빛-기하 상호작용까지 재현하고 있다는 뜻이다. 영상 후반 작업과 제품 촬영이 맞을 파급 효과 토큰라이트가 상용화 수준으로 다듬어지면 영상 후반 작업(post-production)과 제품 촬영의 워크플로우가 크게 달라질 가능성이 있다. 지금까지 조명은 촬영 시점에 거의 확정되는 요소였다. 잘못 켜진 램프나 아쉬운 그림자 방향을 뒤늦게 바꾸려면 재촬영이나 수작업 보정이 필요했다. 토큰라이트가 제시한 세 가지 제어 축(공간 가상 조명 추가, 환경광 편집, 실내 조명 기구 제어)은 이 작업을 '토큰 몇 개를 바꾸는 클릭 몇 번'으로 단축할 수 있다. 다만 논문은 한계도 분명히 적었다. 현재 모델은 단일 이미지 기준으로 최적화됐고, 영상으로 확장할 경우 프레임 간 조명 일관성 유지가 새로운 과제로 남는다. 또 합성 데이터로 훈련된 모델이 실제 카메라의 센서 특성이나 극단적인 노출 환경에서도 같은 품질을 유지할지는 추가 검증이 필요한 영역이다. 연구팀이 어도비 소속 연구원 다수를 포함하고 있다는 점을 감안하면, 이 기술이 상용 이미지·영상 편집 제품으로 어떤 방식으로 흡수될지는 앞으로 지켜볼 만한 대목이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 토큰라이트가 기존 AI 조명 편집 도구와 가장 다른 점은 무엇인가요? A. 기존 도구는 이미지에서 3D 구조를 먼저 복원한 뒤 조명을 새로 계산하는 방식이 많았습니다. 토큰라이트는 이 복원 단계를 생략하고, 빛의 속성을 작은 '토큰' 단위로 쪼개 모델에 직접 전달합니다. 그래서 유리나 머리카락처럼 3D 복원이 어려운 재질에서도 자연스러운 결과가 나옵니다. Q2. 얼굴이나 피사체의 일관성을 어떻게 유지하나요? A. 토큰라이트는 조명 편집을 '새 이미지를 처음부터 그리는 작업'이 아니라 '원본 이미지에 조명 변화만 더하는 조건부 생성 작업'으로 설계했습니다. 입력 이미지 자체가 모델의 조건으로 들어가기 때문에, 피사체의 얼굴·옷·배경 디테일은 그대로 유지된 채 빛만 바뀝니다. Q3. 일반 사용자도 이 기술을 곧 쓸 수 있을까요? A. 현재 토큰라이트는 연구 단계의 논문과 프로젝트 페이지로 공개된 상태입니다. 공동 연구를 진행한 어도비가 이를 자사 이미지·영상 편집 제품에 어떤 형태로 녹일지는 아직 공식 발표되지 않았습니다. 다만 연구가 제시한 세 가지 제어 축은 상용 앱에 바로 적용 가능한 구조여서, 중장기적으로 일반 편집 도구에서 유사한 기능을 만날 가능성이 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: TokenLight: Precise Lighting Control in Images using Attribute Tokens 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)

2026.04.24 16:03AI 에디터

네이버 웨일, '멀티플레이' 기능 출시…브라우저 탭 실시간 공유

네이버는 자사 웨일 브라우저가 사용자들이 실시간으로 브라우저 탭을 공유하며 음성으로 소통하는 새로운 협업 환경인 '멀티플레이' 기능을 정식 출시했다고 24일 밝혔다. 기존의 화상 회의 시스템이 특정 발표자의 화면을 일방적으로 전송받는 방식이었다면, 멀티플레이는 각자 공유하고 싶은 인터넷 페이지를 탭으로 열어두고 함께 탐색하는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 네이버 웨일은 2017년 출시 이후 ▲사이드바 ▲캡처 ▲듀얼 탭 ▲퀵서치 ▲마우스 제스처 ▲파파고 번역 등 웹 브라우저 자체의 편의기능을 통해 사용자의 생산성을 높이는 다양한 툴을 선보여 왔다. 이번에 출시한 '멀티플레이'는 단순한 화면 공유를 넘어 실시간 탭 동기화 방식을 채택해 협업의 차원을 높였다. 공유자가 탭을 열거나 사이트를 이동하면 참여 중인 모든 사용자의 브라우저에서도 같은 페이지가 실시간으로 열리는 구조다. 이 과정에서 참여자들은 화면을 지켜보는 데 그치지 않고, 공유된 탭을 직접 조작해 탐색하거나 누구나 새로운 탭을 추가로 열어 동료들과 실시간으로 공유할 수 있다. 멀티플레이 기능은 URL만을 공유하는 방식이기 때문에 메일함 등 사적인 페이지를 공유하더라도 상대방에게는 본인 계정 화면이 표시되며, 로그인 페이지는 자동으로 인식해 동기화 대상에서 제외하는 등 기존 화면 공유 대비 개인정보 노출 우려를 줄였다. 멀티플레이는 협업 효율을 극대화하기 위해 누구나 적응할 수 있는 직관적인 기능들을 탑재했다. 다른 사용자를 '팔로우'하면 해당 사용자가 이동하는 탭과 스크롤 위치를 실시간으로 따라가며 발표자가 전달하고자 하는 콘텐츠 영역을 정확히 확인할 수 있다. 만약 모든 참여자의 시선을 나에게 집중시켜야 할 때는 '스포트라이트' 기능을 실행해 다른 사용자들에게 나를 팔로우하도록 일괄 요청할 수 있다. 아울러, 특정 텍스트 영역을 여러 컬러로 강조하는 '하이라이트' 기능을 활용하면 구체적인 문구를 짚어가며 상세한 설명을 이어갈 수 있다. 멀티플레이 창을 닫더라도 이전의 탭 목록과 채팅 히스토리가 그대로 보존돼 언제든 다시 접속해 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있다는 점도 장점이다. 기기에 저장된 문서나 외부 애플리케이션 등 웹 브라우저 탭으로 직접 열 수 없는 콘텐츠를 위해 별도의 화면 공유 기능도 지원한다. 화면 공유를 실행하면 공유 중인 화면이 탭으로 열리게 돼 참여자들이 웹 자료와 로컬 문서를 오가며 회의를 진행할 수 있다. 웨일 멀티플레이는 브라우저 툴바에서 멀티플레이 아이콘을 클릭하거나 브라우저 메뉴를 통해 시작할 수 있으며, 생성된 링크를 전달하는 것만으로 다른 사용자를 초대할 수 있다. 또한, 더 이상 참여 중인 사용자가 없거나 사용되지 않는 공간은 자동으로 삭제된다. 김효 네이버 웨일 리더는 "멀티플레이는 물리적 거리와 상관없이 마치 한 공간에 모여 일하는 듯한 경험을 브라우저 위에서 구현하는 데 집중했다"며 "링크 하나로 회의에 초대하고, 누구나 탭을 공유하며 대화하는 멀티플레이를 통해 서로 다른 장소에 있어도 가능한 진짜 협업을 경험해볼 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.04.24 10:50박서린 기자

"일부러 쉬는 건 아닙니다만"...취업, 작년보다 어렵다

Z세대 구직자 10명 중 8명은 최근 1년 간 취업이 작년보다 '어렵다'고 느끼는 것으로 나타났다. 취업난이 심화되면서 준비 시점은 앞당겨지고, 공백기에 대한 부담도 커지고 있다. 상위권 채용플랫폼 진학사 캐치가 Z세대 구직자 3026명을 대상으로 '취업 체감 난이도'를 조사한 결과, 응답자의 80%가 '취업이 작년보다 어렵다'고 답했다. 이는 24년 동일 조사(76%) 대비 4%포인트 상승한 수치다. '보통이다'는 17%, '쉽다'는 3%에 그쳤다. 취업이 어려워지면서 준비 시점도 앞당겨졌다. 응답자의 84%가 '대학 졸업 전'부터 취업을 준비하는 것으로 나타났으며, 이는 2024년 조사 대비 14%포인트 증가한 수치다. 특히 시작 시점은 '대학교 3학년(30%)'이 가장 많았고, '4학년(22%)', '2학년(17%)' 순이었다. '대학 입학 전(8%)'과 '1학년(7%)'부터 준비를 시작했다는 응답도 이어졌다. 졸업 전 취업 준비를 하는 이유로는 '스펙 경쟁 심화'가 33%로 가장 높았다. 이어 '신입 취업에도 실무 경험 필요(29%)', '졸업 후 공백기에 대한 공포(24%)' 순으로 나타났다. 이외에도 ▲중고신입 등 경력직 선호(7%) ▲채용규모 감소(6%) 등의 의견도 있었다. 재학 중 취업을 위해 준비하는 항목으로는 '학점 관리'가 37%로 가장 높았다. 이어 '대외활동(23%)', '아르바이트 및 인턴(15%)', '어학 성적(12%)', '직무 탐색(11%)' 순으로 나타났다. 이는 학점을 기반으로 대외활동과 인턴 등 실무 경험을 병행하는 준비 방식이 일반화되고 있음을 보여준다. 취업 전까지 허용 가능한 공백기로는 '1년 이내'가 67%로 대부분이었다. 이어 '2년(23%)', '3년(7%)', '4년 이상(3%)' 순으로 나타났다. 특히 공백기에 대한 부담이 큰 만큼, 취업 준비 과정에서 쉬는 기간을 갖기 보다는 빠르게 취업하려는 인식도 확인됐다. 김정현 진학사 캐치 본부장은 “AI 확산과 채용 효율화로 신입 채용이 줄면서 '칼 취업'이 어려워졌다”며 “실무 경험을 중시하는 흐름 속에 공백기 부담이 커지며, 저학년부터 취업 준비를 병행하는 경향이 뚜렷해지고 있다”고 말했다. 취업과 채용에 대한 간극이 커지는 가운데, 5월 7일 강남 슈피겐홀에서는 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스가 열린다. 이 행사에는 기업 HR 리더와 업계 관계자들이 참여해 최신 채용 트렌드에 대한 정보를 비롯해, AI 전환(AX) 사례와 대응 방안 등을 공유할 계획이다. 이번 행사의 대주제는 '휴먼테크+휴먼터치(Human Tech+Human Touch)'다. '기술은 차갑게, 관계는 뜨겁게. 너와 내가 만드는 HR 성장기록'이란 슬로건 하에 총 13개의 명강연이 진행된다. AX가 본격화되는 흐름 속에서, 기술을 도입하는 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다. 단순히 최신 HR 솔루션을 소개하는 자리가 아니라, 채용·조직문화·리더십·총보상·웰니스·학습·감정관리·실행 문화까지 HR의 핵심 의제를 한 자리에서 압축적으로 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스다. 행사는 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 등록 및 소개 페이지로 이동한다.

2026.04.24 09:01백봉삼 기자

메타, 美 직원 PC에 마우스·키보드 추적 도구 설치… "AI 에이전트 학습용"

메타(Meta)가 미국 내 직원들의 업무용 PC에 마우스 움직임, 키 입력, 클릭, 간헐적 스크린샷을 기록하는 새 추적 소프트웨어를 배포한다. 포춘(Fortune)과 테크타임스(TechTimes)가 22일(현지시간) 보도한 바에 따르면, 메타는 이를 통해 수집한 행동 데이터를 자사 AI 모델 학습에 활용할 계획이다. 메타는 내부적으로 이 도구를 '모델 역량 이니셔티브(Model Capability Initiative)'라고 부르며, 초지능 연구팀(Meta Superintelligence Labs) 소속 채널을 통해 배포 사실을 공지했다. 회사 측은 "일상 업무를 수행하는 AI 에이전트를 만들려면 사람이 실제로 컴퓨터를 사용하는 방식, 즉 마우스 이동, 버튼 클릭, 드롭다운 메뉴 탐색 같은 실제 사례가 필요하다"고 설명했다. 포춘에 따르면 수집 대상은 특정 애플리케이션 내 입력으로 제한되며, 내부 메신저나 개인적 업무 시스템은 포함되지 않는다고 메타는 밝혔다. 하지만 직원들 사이에서는 "본인들의 업무 방식이 결국 자신을 대체할 AI 에이전트를 훈련시키는 데 쓰일 수 있다"는 우려와 반발이 이어지고 있다고 매체는 전했다. 이번 조치는 최근 AI 기업들이 모델 학습용 고품질 데이터 확보에 한계를 맞닥뜨린 상황과 맞닿아 있다. 공개 웹 크롤링 기반 텍스트 데이터가 고갈 조짐을 보이면서, 실제 업무에서 수집되는 '행위 궤적(behavioral trace)' 데이터의 가치가 부각되고 있다는 분석이다. 슬래시닷(Slashdot) 등은 이번 이니셔티브를 빅테크가 직접 만들 수밖에 없는 새로운 에이전트 훈련 데이터 계층으로 해석했다. 노동권·프라이버시 관점에서도 논쟁이 확산되고 있다. 미국 일부 전문가들은 이 같은 키스트로크·마우스 로깅이 비밀 감시 수준의 모니터링에 해당할 수 있다며 향후 노동부와 주(州) 프라이버시 당국의 심사가 뒤따를 가능성이 있다고 지적한다. 특히 '내가 만드는 AI가 나를 대체할 수 있다'는 긴장 관계는 이번 사례로 더 선명해졌다. 마이크로소프트·구글 등 주요 AI 기업도 자사 직원을 대상으로 한 내부 도그푸딩(dogfooding) 데이터를 모델 학습에 활용하는 비슷한 구조를 구축해 온 것으로 알려져 있어, 메타의 이번 조치가 업계 전반에 확산될 가능성도 제기된다. 법적 관점에서는 고용 계약상의 합의, 개인정보 수집·이용 동의 범위, 그리고 해외 자회사 직원 적용 여부 등이 쟁점이 될 전망이다. 미국 내 주별 규제 편차가 큰 만큼, 콜로라도·캘리포니아 등 AI·프라이버시 관련 입법이 활발한 지역에서는 별도 가이드라인이 마련될 가능성이 높다. 자세한 내용은 포춘(Fortune)에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.23 15:02AI 에디터

네이버 뉴스 '악성댓글러' 설 자리 좁아진다

네이버가 건전한 댓글 문화 조성을 위한 정책적, 기술적 노력을 이어간다. 네이버(대표 최수연)는 23일부터 악성 댓글이 일정 기준을 초과한 기사에 대해 댓글 서비스를 자동으로 비활성화는 정책을 시행한다고 밝혔다. 정치, 선거 섹션을 포함해 모든 섹션 기사를 대상으로 인공지능 기반 탐지시스템 '클린봇'이 작동해 악성 댓글을 탐지한다. 일정 기준을 초과할 경우 “클린봇이 악성 댓글을 다수 탐지해 댓글 서비스를 제공하지 않습니다”라는 안내 문구와 '그린인터넷' 캠페인 배너가 함께 노출된다. 2019년 출시된 인공지능 기반 악성 댓글 탐지 시스템 클린봇은 욕설, 선정적, 폭력적 표현과 함께 혐오, 비하, 차별 표현 등에 대한 업그레이드를 지속하며 적극적으로 악플 근절에 힘쓰고 있다. 또 네이버에 따르면 4월 말 AI 클린봇 모델 업그레이드도 준비 중이다. 네이버 김수향 리더는 “네이버는 지난달 정치, 선거 섹션 본문 하단 댓글 미제공과 더불어 클린봇을 고도화하며 댓글 영역이 건전한 소통의 장이 될 수 있도록 노력하고 있다”며 “앞으로도 다양한 의견을 청취하며 급변하는 악성 댓글 표현에 대응할 수 있도록 서비스를 발전해나가겠다”고 밝혔다. 건강한 디지털 생태계에 대한 노력들이 이어지는 가운데, 지디넷코리아는 대한민국이 진정한 AI 강국으로 거듭나기 위한 필수 조건으로 '디지털 신뢰(Digital Trust)'를 제안, '2026 디지털 트러스트 캠페인'을 진행 중이다. 캠페인 페이지를 통해 '디지털 트러스트 7대 안전수칙'과 관련된 개인적인 경험이나 생각을 공유할 수 있으며, 국민의 창의적인 아이디어가 담긴 캠페인 표어 공모전도 함께 진행돼 안전한 디지털 환경에 대한 공감대를 넓힐 계획이다. 우수 참여자에게는 추첨을 통해 애플 맥북 네오·에어팟맥스2·에어팟프로3·에어팟4·스타벅스 쿠폰 등을 증정한다. 이번 캠페인은 “AI 기술이 서 말이라도 '보안'으로 꿰어야 보배”라는 슬로건 아래 진행된다. 단순한 구호에 그치지 않고, 기업의 기술 철학을 사회적 가치로 확장하며 국민이 직접 참여해 신뢰의 기준을 함께 정립하는 데 목적을 뒀다. 이번 캠페인은 6월12일까지 이어지며, 참여 방법은 (☞해당 링크)를 클릭하거나 지디넷코리아 웹사이트 상단에 표기된 '디지털트러스트'를 클릭해 캠페인 페이지에 들어가면 된다. 또는 위 이미지에 나온 QR코드를 스캔해도 된다.

2026.04.23 10:42백봉삼 기자

인사 담당자들이 올해 꼭 재점검해야할 노동 제도 5가지

휴먼컨설팅그룹(대표 박재현, 이하 HCG)이 2026년 노동 제도 변화가 잇따르는 가운데, 안정적인 급여 운영을 위해 급여 시스템 전반을 점검할 필요가 있다고 23일 설명했다. 올해 노동 제도가 대폭 변화한 만큼, 기업들이 대응할 항목도 늘어났다. ▲최저임금 인상에 따른 미달 여부 및 산입 범위 재확인 ▲4대보험 요율 조정분 반영 및 정산 기준 업데이트 ▲노란봉투법(노조법 개정) 관련 고용 형태별 처리 기준 정비 ▲노동절 법정 공휴일 지정에 대한 수당 계산 기준 및 시스템 설정 점검 ▲초단시간 근로자 고용보험 적용 확대에 따른 가입 대상 여부 및 신고기준 사전 확인 등 급여 운영 전반을 폭넓게 점검해야 하는 상황에 놓였다. 특히 상반기는 각 법령이 자사의 급여 계산 로직, 수당 기준, 4대보험 연동 방식에 정확히 반영돼 있는지 점검할 적기다. 같은 제도를 적용하더라도 기업마다 근무 형태와 고용 구조, 보상 체계가 달라 실제 임금에 미치는 영향이 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 아울러 이러한 제도들은 각각 독립적으로 작용하기보다 급여 계산 구조 전반에 복합적으로 영향을 미치기 때문에, 일부 항목만 반영할 경우 기준 간 충돌이나 누락이 발생할 가능성도 존재한다. HCG는 이번 제도 변화가 급여 시스템 설정, 취업규칙 개정, 직원 안내 등 다양한 후속 작업을 수반하는 만큼, 담당자 개인이 사안별로 대응하는 방식에는 한계가 있다고 강조했다. 개별 항목 중심의 대응으로는 변화 간 연계성을 충분히 반영하기 어렵다는 점에서 전문가의 도움을 받아 급여 시스템 전반을 재정비하고, 변경되는 법령을 신속히 반영할 수 있는 급여 체계를 갖춰야 사후 대응 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 최근 기업들도 법령 반영과 계산 등 반복 업무를 효율적으로 운영할 수 있는 방안을 찾고 있다. 특히 아웃소싱 서비스를 통해 급여 업무를 통합 관리함으로써 운영 안정성을 높이고, 내부 인력이 핵심 인사 관리 업무에 더 집중할 수 있는 여건을 마련하려는 움직임이 나타나고 있다. HCG는 공공기관과 금융업 등 다양한 업종·규모의 기업을 지원해 온 25년의 HR 컨설팅 경험을 바탕으로 급여아웃소싱 서비스를 전개하고 있다. 제도적 위험에 대한 선제적 자문으로 급여 운영의 법무적 안전장치를 제공하고, 기업별 근무 형태와 보상 구조에 따른 급여 기준을 체계적으로 시스템화한 것이 강점이다. 또한, 임금 계산부터 4대보험 신고, 법령 변경 반영까지 급여 업무의 전 과정을 통합 관리해 법 변화에 따라 임금 변동성이 큰 환경에서도 안정적인 운영을 뒷받침한다. 휴먼컨설팅그룹 홍전표 본부장은 “여러 제도가 동시에 바뀌는 시기일수록 기업은 급여를 단순 행정 업무가 아닌 상시 점검이 필요한 관리 영역으로 인식해야 한다”며 “특히 근로 형태가 다양하거나 특수한 보상 구조를 운영 중인 기업일수록 전문가와 함께 운영 기준을 정비하는 것이 안정적인 급여 관리의 출발점이 될 것”이라고 말했다. 노동 제도가 달라진 가운데, 5월 7일 강남 슈피겐홀에서는 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스가 열린다. 이 행사에는 기업 HR 리더와 업계 관계자들이 참여해 새로운 인사 관리에 대한 정보를 비롯해, AI 전환(AX) 사례와 대응 방안 등을 공유할 계획이다. 이번 행사의 대주제는 '휴먼테크+휴먼터치(Human Tech+Human Touch)'다. '기술은 차갑게, 관계는 뜨겁게. 너와 내가 만드는 HR 성장기록'이란 슬로건 하에 총 13개의 명강연이 진행된다. AX가 본격화되는 흐름 속에서, 기술을 도입하는 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다. 단순히 최신 HR 솔루션을 소개하는 자리가 아니라, 채용·조직문화·리더십·총보상·웰니스·학습·감정관리·실행 문화까지 HR의 핵심 의제를 한 자리에서 압축적으로 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스다. 행사는 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 등록 및 소개 페이지로 이동한다.

2026.04.23 10:13백봉삼 기자

기업 10곳 중 9곳 AI 업무에 활용..."역량 측정 기준은 부재"

AI를 도입한 기업과 AI를 실제로 운영하는 기업 사이에는 생각보다 큰 간극이 있는 것으로 나타났다. 기업 10곳 중 거의 9곳이 AI를 활용 중이지만, 그 중 전사적 운영 체계를 갖춘 곳은 1곳에 불과했다. 대다수 기업이 실무 역량을 측정할 표준화된 기준 부재를 공통 과제로 꼽았다. AI 기반 온라인 테스팅 플랫폼 기업 그렙(대표 임성수)은 '2026 기업 AI 역량평가 현황 조사' 결과를 23일 공개했다. 회사는 지난 달 31일 코엑스 그랜드볼룸홀에서 열린 'HR Exchange 2026' 현장에서 실제 채용 및 조직진단, 사내 교육을 다루는 기업의 HR 담당자와 의사결정권자 354명을 대상으로 설문조사를 진행했다. AI 활용 수준에 따라 초기·확산·운영 체계화 세 그룹으로 나눠 분석했다. 응답자는 대기업·대형기관(31.4%)과 중견 및 성장기업(35.0%)이 전체의 3분의 2를 차지했으며, IT 디지털 업종(33.2%)보다 제조·금융·유통 등 비IT 업종(66.8%) 비중이 두 배 이상 높았다. AI 전환이 특정 산업에 국한되지 않고 전 업종으로 확산되고 있음을 보여주는 구성이다. 조사 결과 응답 기업의 87.9%가 AI를 업무에 활용하고 있다고 답했다. 활용 방식은 ▲자료 요약·보고서 작성 44.4% ▲문서 초안 작성 25.4% ▲직무별 실무 과제 수행 20.9% ▲업무 프로세스 개선 9.3% 순으로 주로 반복 업무 중심에 집중돼 있었다. 그러나 전사 차원의 AI 활용 기준과 운영 체계를 갖춘 조직은 12.1%에 불과했다. 88%가 AI를 쓰는 시대에, 누가 얼마나 잘 쓰는지를 가려낼 기준을 가진 조직은 열 곳 중 한 곳 뿐인 셈이다. 이번 조사에서 가장 눈에 띄는 것은 AI 활용 수준에 따라 조직이 겪는 고민의 종류 자체도 완전히 달랐다는 점이다. AI를 개인별로 가끔 써보는 수준인 초기 활용군(80개 기업)의 가장 큰 관심사는 '기본 이해도 파악'(33.8%)이었다. 아직 조직 내 AI 활용의 출발선을 긋는 단계로 역량평가 도입 자체를 '아직 검토 중'이라는 응답은 37.5%에 달했다. 적극적 도입을 저해하는 요인으로는 ▲예산 문제 25.0% ▲우선순위 부족 18.8%이 상대적으로 높게 나타났다. 기업 내 몇몇 팀에서 AI를 반복적으로 활용 중인 확산 활용군(231개 기업)의 고민은 조금 달랐다. 가장 필요한 것으로 꼽은 건 '실무 활용 가능 여부 확인'(64.1%)으로, 전체 평균(57.6%)을 크게 웃돌았다. AI를 쓰기 시작했지만 "이 사람이 실제로 업무에 AI를 쓸 수 있는가"를 판단할 기준이 없다는 것이다. 역량 평가 우선 적용 영역도 조직진단(33.8%)이 1위였다. 채용이나 교육보다 현재 조직의 AI 역량 수준부터 파악하려는 수요가 가장 강했다. 기업이 실제 직면한 과제로는 ▲내부 설득용 사례·데이터 부족 39.4% ▲시작 방식의 불명확성 25.5%이 두드러졌다. 전사 차원의 AI 운영 체계까지 갖춘 운영 체계화군(43개 기업)의 고민은 또 달랐다. 이 그룹이 가장 필요로 하는 것은 '채용과 교육, 조직진단 통합 기준 마련'(34.9%)이었다. 개별 평가를 넘어 전사적으로 일관된 기준을 세우려는 단계다. 이미 역량평가를 도입한 이 그룹에서 'AI 교육 효과 측정'을 핵심 목적으로 꼽은 비율은 71.4%에 달했다. "무엇을 가르칠 것인가"보다 "가르친 것이 성과로 이어졌는가"에 집중하고 있다는 얘기다. 직면한 과제도 ▲설계 인력 부족 46.5%가 ▲예산 문제 14.0%를 세 배 이상 앞질렀다. AI 활용 수준과는 무관하게 세 그룹에서 공통적으로 나타난 것은 AI 역량을 판단하는 표준화된 기준이 없다는 점이었다. 현재 기업들이 AI 역량을 판단하는 방식은 ▲이력서·포트폴리오 34.3% ▲현업 매니저 평가 31.1% ▲면접·과제 전형 28.9%로 흩어져 있었으며, '별도 기준 없이 개별 판단'한다는 응답도 28.6%에 달했다. 조직의 AI 성숙도와 관계없이 평가 기준 자체가 아직 자리를 잡지 못한 셈이다. 이번 조사는 그렙이 지난 3월 전 직군 대상 AI 역량 평가 서비스를 정식 출시한 직후 수집된 실태 데이터로 출시 배경이 된 기업 현장의 고민을 숫자로 고스란히 뒷받침하고 있다. 임성수 그렙 대표는 "AI 도입 성과는 실무자가 기술을 얼마나 유연하고 창의적으로 다루느냐에 결정되지만, 정작 현장에서는 실력을 가늠할 객관적 잣대가 없어 혼란을 겪는 상황"이라며 "그렙은 기업들이 각자의 성숙도에 맞는 판단 기준을 세우고 실질적인 AI 전환 성과를 창출할 수 있도록 신뢰할 수 있는 데이터와 평가 체계를 제공하는 든든한 가이드 역할을 하겠다"고 밝혔다. 기업 내 AI 도입과 운영 사이 간극에 대한 고민이 커지는 가운데, 5월 7일 강남 슈피겐홀에서는 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스가 열린다. 이 행사에는 기업 HR 리더와 업계 관계자들이 참여해 AI 전환(AX) 사례와 대응 방안 등을 공유할 계획이다. 이번 행사의 대주제는 '휴먼테크+휴먼터치(Human Tech+Human Touch)'다. '기술은 차갑게, 관계는 뜨겁게. 너와 내가 만드는 HR 성장기록'이란 슬로건 하에 총 13개의 명강연이 진행된다. AX가 본격화되는 흐름 속에서, 기술을 도입하는 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다. 단순히 최신 HR 솔루션을 소개하는 자리가 아니라, 채용·조직문화·리더십·총보상·웰니스·학습·감정관리·실행 문화까지 HR의 핵심 의제를 한 자리에서 압축적으로 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스다. 행사는 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 등록 및 소개 페이지로 이동한다.

2026.04.23 09:00백봉삼 기자

"나는 로봇이 아닙니다" 무너지다…AI가 캡차 83.9%까지 풀어냈다

"나는 로봇이 아닙니다"를 클릭하게 하고, 신호등을 고르게 하고, 바둑돌 패턴을 맞추게 만드는 캡차(CAPTCHA)는 인간과 봇을 구별하려고 설계된 보안 장치다. 그런데 그 장치를 AI가 직접 풀기 시작했다. 컬럼비아 대학교(Columbia University) 컴퓨터과학과 연구팀이 2025년 11월 발표한 논문에 따르면, 단계적 추론 과정을 밟는 AI 에이전트가 7가지 유형의 캡차에서 평균 83.9%의 정확도를 달성했다. 캡차가 AI를 막기 위해 설계됐다는 전제가 흔들리고 있다. 그림3. 비전 언어 모델 파이프라인 캡차가 AI를 막는다는 전제의 균열 캡차(CAPTCHA)란 "완전 자동화된 공개 튜링 테스트(Completely Automated Public Turing Test to tell Computers and Humans Apart)"의 약자로, 사람은 풀 수 있지만 기계는 풀기 어려운 문제를 제시해 봇을 걸러내는 기술이다. 초창기 캡차는 흐릿하게 왜곡된 텍스트를 읽게 했지만, 컴퓨터 비전 기술이 발전하면서 기계도 이를 해독하게 되자, 최근에는 바둑판 위의 패턴 완성, 아이콘 찾기, 공간 위치 파악 같은 훨씬 복잡한 시각적 공간 추론 과제로 진화했다. 연구팀은 기존 캡차 벤치마크(benchmark, AI 성능을 비교하는 기준 테스트)에 결정적인 공백이 있다는 점을 발견했다. 지금까지 대부분의 연구는 AI가 캡차를 맞혔는지 틀렸는지만 기록했을 뿐, 어떤 추론 과정을 거쳐 정답에 도달했는지는 분석하지 않았다. 연구팀은 이 공백을 메우기 위해 CAPTCHA-X를 개발했다. CAPTCHA-X는 지트테스트 고뱅(GeeTest Gobang), 구글 리캡차(Google reCAPTCHA V2), hCaptcha 등 7가지 유형의 실제 캡차 1,839개 문제로 구성된 최초의 추론 주석(annotation) 포함 벤치마크다. 문제마다 단계별 풀이 과정과 마우스 클릭 좌표가 함께 기록되어 있어, AI가 정답을 맞혔는지뿐 아니라 어떻게 생각했는지까지 평가할 수 있다. 그림1. AI가 바둑판 형태의 캡차를 풀며 생성한 추론 단계와 마우스 클릭 경로를 시각화한 이미지 추론 없이는 15.7%, 추론이 붙으면 38.75% 도약 컬럼비아 대학교 연구팀의 실험에서 가장 충격적인 수치는 15.7%다. 추론 없이 캡차 이미지를 보고 바로 답을 출력하도록 했을 때, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude), GPT 등 주요 상용 시각-언어 모델(VLM, Vision-Language Model)의 평균 정확도가 고작 15.7%에 머물렀다. 시각-언어 모델이란 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 AI 모델을 가리킨다. 실험 결과는 캡차가 아직 AI의 상당한 장벽으로 작동한다는 것을 보여주는 동시에, 그 장벽이 어디서 뚫리는지도 함께 드러냈다. AI에게 답을 바로 내놓지 말고 단계적으로 생각한 뒤 최종 클릭 좌표를 출력하도록 유도하자, 평균 정확도가 38.75% 상승했다. 통계적으로 유의미한 개선임을 연구팀은 맥네마 검정(McNemar's test, p < 0.001)으로 확인했다. 단순히 더 많이 맞힌 것에 그치지 않았다. 클릭 위치의 공간 오차(L2 거리, 예측 위치와 정답 위치 사이의 픽셀 거리)도 14.6% 줄어들었다. 추론이 정확도와 위치 정밀도를 동시에 끌어올린 것이다. 이것이 매일 수천 건의 자동화 요청을 처리하는 시스템에 누적되면, 보안 방어선의 실질적인 약화로 이어질 수 있다. 모델별로 살펴보면 제미나이-2.5-프로(Gemini-2.5-Pro)가 모든 카테고리에서 가장 높은 정확도와 가장 작은 공간 오차를 기록하며 상용 모델 중 1위를 차지했다. 클로드-4-오퍼스(Claude-4-Opus)는 추론의 질과 복잡성 측면에서는 2위를 기록했지만, 주어진 추론 길이 대비 정확도 효율은 하위권에 머물렀다. 추론을 잘한다고 해서 반드시 효율적으로 추론하는 것은 아니라는 점을 보여주는 결과다. 어려운 문제일수록 추론 효과가 더 크다 컬럼비아 대학교 연구팀이 이번 논문에서 발견한 '추론 스케일링 법칙(Reasoning Scaling Law)'은 AI 성능 예측에 새로운 기준을 제시한다. 추론 스케일링 법칙이란 AI의 추론 능력과 문제 풀이 성능 사이에 예측 가능한 수학적 관계가 존재한다는 개념이다. 연구팀은 세 가지 패턴을 발견했다. 첫째, 추론의 깊이와 추론의 길이, 사고 경로의 복잡성 사이에는 선형(linear) 비례 관계가 있었다. 추론을 잘할수록 더 길고 복잡하게 생각하며, 그것이 정확도로 이어진다. 둘째, 추론 효율성과 정확도 사이에는 초선형(superlinear) 관계가 나타났다. 조금 더 효율적으로 추론하는 모델이 최종 성능에서는 훨씬 큰 차이를 벌린다는 의미다. 셋째이자 가장 반직관적인 패턴은 '난이도-성능 향상 스케일링'이다. 문제가 어려울수록 추론을 추가했을 때 얻는 성능 향상 폭이 훨씬 커졌다. 스피어만 상관 분석(Spearman's rank correlation) 결과 ρ = 0.93, p = 0.0025로 통계적으로 매우 강한 관계가 확인됐다. 일상으로 치환하면 이렇다. 누군가 쉬운 곱셈 문제를 풀 때는 노트에 풀이 과정을 적어도 암산과 크게 다르지 않지만, 복잡한 방정식 앞에서는 풀이 과정을 적는 것이 결정적인 차이를 만든다. AI도 마찬가지였다. 어려운 캡차에서는 추론이 없으면 거의 풀지 못하지만, 추론을 붙이면 성능이 극적으로 올라간다. 연구팀은 그 이유로 AI가 문제 난이도를 감지하면 자동으로 더 긴 추론 시퀀스를 생성하는 경향이 있음을 확인했다. 난이도와 추론 길이 사이의 회귀 분석(R² = 0.92)이 이를 뒷받침한다. AI가 문제의 복잡성에 맞게 스스로 연산 자원을 배분하는 셈이다. AI 에이전트가 캡차를 83.9%까지 풀어내는 방식 연구팀은 추론만으로 해결되지 않는 실패 사례도 분석했다. 크게 세 가지였다. 논리 오류(추론 단계가 서로 모순되는 경우), 구조 오류(5×5 바둑판을 3×3으로 잘못 인식하는 경우), 위치 오류(추론은 맞았지만 최종 클릭 좌표가 틀린 경우)다. 이를 해결하기 위해 연구팀이 개발한 것이 추론 중심 에이전트(reasoning-centered agentic pipeline)다. 에이전트는 캡차를 격자형과 비격자형으로 분류하는 판별기, 격자 구조를 기호로 변환하는 매핑 전문가, 공간 좌표를 정밀하게 잡아주는 공간 이해 전문가, 추론의 일관성을 검증하는 판단기 등 여러 전문화된 모듈로 구성된다. 각 모듈이 이전 단계의 오류를 교정하는 구조다. 로봇 제어 분야의 '세이캔(SayCan)' 프레임워크에서 착안한 설계로, 언어 모델의 고수준 추론과 실제 행동 실행을 연결하는 방식을 캡차 풀기에 적용한 것이다. 결과적으로 이 에이전트는 CAPTCHA-X의 7개 유형에서 평균 83.9%의 정확도를 달성했다. 공간 오차 기준에서는 인간보다도 정밀했다. 학습에 포함되지 않은 외부 캡차 유형인 도형 클릭에서 100%, 순서 클릭에서 85%, 동물 인식에서 90%를 기록했다. 기존 최고 성능인 평균 40%와 비교하면 두 배 이상의 차이다. 한 번 추론 능력을 갖추면 본 적 없는 캡차 형식에도 강하게 전이된다는 것을 데이터가 보여준다. 다만 연구팀은 중요한 선을 그었다. CAPTCHA-X는 AI의 시공간 추론 능력을 연구하기 위한 학술 벤치마크이며, 실제 인증 시스템을 우회하는 것을 목적으로 하지 않는다. 공개 데이터에는 정적 이미지와 익명화된 주석만 포함되며, 특정 웹사이트 접근을 위한 자동화 스크립트는 제공하지 않는다. 캡차 너머로 보이는 것 이 연구가 보여주는 것은 캡차 풀기 그 이상일 가능성이 있다. 사람이 "나는 로봇이 아닙니다"를 증명하는 방식이 본질적으로 공간 인식과 단계적 추론에 기반한다면, AI가 그 능력을 갖추기 시작했다는 것은 인증 보안 설계 전반을 재검토해야 한다는 신호로 읽힐 수 있다. 캡차 설계자 입장에서는 AI가 추론을 통해 난이도 장벽을 극복한다는 사실이 새로운 과제를 제시한다. 단순히 더 어렵게 만드는 방식만으로는 충분하지 않을 가능성이 있다. AI 활용자 입장에서도 이 연구는 시사점을 던진다. 단계적 추론 능력이 시각적 공간 문제에서도 결정적 변수라는 사실이 확인됐기 때문이다. AI를 선택할 때 단순히 정확도 수치뿐 아니라 그 AI가 얼마나 논리적 단계를 밟아 문제를 푸는지도 따져야 한다는 것이 이 연구가 남기는 교훈이다. 캡차의 완전한 무력화를 단정하기는 이르지만, 인간-기계 경계선에 분명한 균열이 생겼다는 사실은 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 캡차(CAPTCHA)가 정확히 무엇인가요? 캡차(CAPTCHA)는 사람과 자동화 봇을 구분하기 위해 사용하는 보안 기술입니다. "신호등이 있는 칸을 모두 클릭하세요"처럼 사람은 쉽게 풀지만 AI는 어렵다고 여겨지는 시각적 과제를 제시합니다. 최근에는 단순 이미지 인식을 넘어 공간 추론이 필요한 복잡한 퍼즐 형태로 진화했습니다. Q. 이 연구가 인터넷 보안에 미치는 영향은 무엇인가요? 이 연구는 AI가 단계적 추론 능력을 갖추면 기존 캡차의 상당 부분을 풀 수 있다는 사실을 보여줍니다. 연구팀은 학술 목적으로만 연구를 진행했으며, 실제 인증 시스템을 우회하는 도구는 배포하지 않았습니다. 다만 보안 업계에서는 AI에 강한 새로운 인증 방식의 필요성을 논의하게 될 것으로 예상됩니다. Q. AI가 캡차를 잘 풀기 위해 가장 중요한 능력은 무엇인가요? 이 연구에 따르면 단계적 추론(step-by-step reasoning) 능력이 가장 결정적입니다. 이미지를 보고 바로 답을 내면 정확도가 15.7%에 그치지만, 논리적 단계를 밟아 생각한 뒤 답을 내면 평균 38.75% 더 정확해집니다. 특히 어려운 문제일수록 추론의 효과가 극적으로 커집니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Reasoning under Vision: Understanding Visual-Spatial Cognition in Vision-Language Models for CAPTCHA ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.22 22:14AI 에디터

안랩 "유명 AI 서비스 클로드 사칭 피싱사이트 주의하세요"

안랩(대표 강석균)은 생성형AI 서비스 '클로드(Claude)'를 사칭한 피싱 사이트로 정보 탈취형 악성코드를 유포하는 사례를 확인했다면서 22일 사용자 주의를 당부했다. 안랩은 최근 세계적으로 클로드에 대한 관심이 높아진 가운데, 클로드 공식 홈페이지를 정교하게 모방해 사용자가 악성코드를 다운로드하도록 유도하는 피싱 사이트를 발견했다. 이 사이트에는 'Bring Claude to your Desktop(클로드를 데스크톱에서 이용해 보세요)'이라는 문구와 함께 윈도우, 맥OS 등 운영체제(OS) 별 다운로드 버튼이 배치돼 있다. 사용자가 자신의 OS에 맞는 다운로드 버튼을 클릭하면, 실제 설치 파일이 내려 받아지는 대신 설치 방법을 안내하는 팝업창이 나타난다. 이 안내문은 특정 명령어를 복사해 PC 내 시스템에 붙여 넣으면 다운로드가 시작된다고 설명한다. 그러나 사용자가 이 절차를 수행할 경우 악성코드가 설치되며 PC 내 파일, 브라우저 저장 정보, 암호화폐 지갑 정보 등을 탈취해 공격자의 서버로 전송한다. 이처럼 안내·오류 팝업 등을 가장해 사용자가 복사 및 붙여넣기 방식으로 악성 명령을 직접 실행하게 만드는 방식을 '클릭픽스(ClickFix)' 기법이라 하며, 다양한 악성코드 유포 공격에 활발히 활용되고 있다. 이번 피싱 사이트는 발견 당시 구글에 '클로드 앱(claude app)', '클로드 데스크톱(claude desktop)' 등의 키워드 검색 시 결과 최상단에 노출되어 있었다고 회사는 설명했다. 공격자는 클로드를 PC에 설치하려는 사용자를 유인하기 위해 구글 검색 광고 서비스를 사용해 노출 순위를 조작한 것으로 추정된다. 이처럼 검색 결과 상단 노출을 신뢰하는 사용자의 인식을 악용한 공격이 지속적으로 확인되고 있어 주의해야 한다. 피해 예방을 위해서는 ▲프로그램은 공식 경로에서만 다운로드 ▲검색 결과 상단 노출 여부와 관계없이 도메인 주소 확인 ▲PC, OS, SW, 인터넷 브라우저 등에 대한 최신 보안 패치 적용 ▲백신(V3) 실시간 감시 기능 활성화 등 기본 보안 수칙을 지켜야 한다. 이번 사례를 분석한 안랩 김동현 매니저는 “최신 유행하거나 널리 사용되는 유명 서비스를 정교하게 사칭한 피싱 사이트로 악성코드를 유포하는 사례가 꾸준히 발생하고 있다”며 “특히 많은 사용자가 검색 결과 상단에 노출된 사이트를 신뢰하는 경향이 있어 노출 순위를 조작하는 수법까지 활용되는 만큼 각별한 주의가 필요하다”고 말했다. 안랩 V3 제품군은 해당 피싱 사이트에 대한 탐지 및 접근 차단 기능을 지원하고 있다. 또한 안랩은 이번 사례를 포함한 전문적인 최신 위협 정보를 자사의 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 '안랩 TIP(안랩 티아이피, https://atip.ahnlab.com )'에서 제공 중이다.

2026.04.22 21:04방은주 기자

AI시대 '근로자 지원 프로그램', 복지 그 이상으로 진화

4월은 '스트레스 인식의 달'이다. 직장 내 스트레스 관리 방식에도 변화가 나타나고 있다. 개인의 감정 관리 영역으로 여겨지던 스트레스가 이제는 기업 생산성과 조직 리스크에 직접 영향을 미치는 요소로 인식되면서, 기업 차원의 대응 필요성이 커지고 있다는 분석이다. 이런 변화의 중심에서 넛지헬스케어의 EAP(근로자 지원 프로그램) 전문 자회사 다인이 주최한 '아시아·태평양 정신건강·근로자 지원 국제 컨퍼런스'에서는 AI 시대 EAP 산업의 새로운 이정표를 제시했다. 특히 이번 컨퍼런스에 참여한 글로벌 임상·산업 현장 및 협회 리더들과의 인터뷰를 통해, 급변하는 환경 속 EAP의 구조적 변화와 미래 방향성에 대한 깊이 있는 인사이트를 정리했다. EAP 인식의 변화...'복지' 넘어 '성과·리스크 관리'로 글로벌 EAP 전문가들이 공통적으로 꼽은 가장 큰 변화는 기업의 인식 전환이다. EAP는 더 이상 선택적 복지 프로그램이 아니라, 결근 감소·이직률 관리·업무 집중도 향상 등 실질적인 경영 성과와 연결되는 전략적 투자로 자리 잡고 있다. EAPA(글로벌EAP협회)의 대표 줄리 스워츠는 "EAP는 단순한 복지가 아니라 기업 생산성과 직결된 전략적 투자로 자리 잡고 있다"며 "동시에 일부 기업에서는 AI 도입을 이유로 EAP를 단순 소프트웨어로 대체하려는 시도도 나타나고 있어, 인간 중심 서비스의 가치를 재정의해야 할 시점"이라고 강조했다. 접근성 측면에서도 변화가 뚜렷하다. APEAR 이사회 의장 카오루 이치카와는 "기술 발전으로 기업 규모와 관계없이 24시간 접근 가능한 서비스 제공이 가능해지면서 EAP의 활용성이 전반적으로 확대되고 있다"고 밝혔다. 특히 "기존에는 EAP가 첫 상담 창구 역할을 했다면, 이제는 많은 이용자들이 AI 상담을 먼저 경험한 뒤 EAP를 찾는 흐름이 나타나고 있다"면서 EAP가 보다 심화된 개입을 담당하는 2차 단계로 이동하고 있다고 설명했다. 중동·북아프리카(MENA) 지역에서는 변화의 속도가 더욱 가파르다. 파키스탄 및 MENA 지역 최초 EAP 제공자 중 하나인 사야 헬스의 설립자이자 COO인 알리제 발지는 "COVID-19 팬데믹을 계기로 고용주들이 스트레스와 정신건강이 생산성에 미치는 영향을 인식하기 시작했다"며 "현재는 전쟁과 기후 위기 등 불안정한 환경으로 인해 EAP 도입을 망설이던 기업들도 직원 지원의 필요성을 인식하고 있다"고 밝혔다. EAP에서 AI의 역할...'대체'가 아닌 '보완' EAP 산업 전반에서 AI 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다는 평가다. 마인드파이(MindFi)의 CEO 레온 C.K 렁은 "AI가 본격적으로 채택되고 있다기보다는, 데이터를 이해하고 서비스를 보다 효율적으로 운영하려는 방향으로 사고방식이 변화하고 있다"고 설명했다. 실제로 마인드파이는 60개국에서 사용량 기반 플랫폼을 운영하며, AI를 활용해 정보 통합과 자동화, 위험도 분류 등 서비스 전반의 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하고 있다. 카오루 이치카와 의장은 "AI는 상담 전후 단계에서 내담자가 감정을 정리할 수 있도록 돕고, 인간 상담사가 고위험군 개입과 임상적 상호작용에 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다"고 말했다. CCS(Corporate Counselling Services)의 임상 총괄 알렉산드루 마네스쿠 역시 "AI는 상담사를 대체하는 것이 아니라 더 빠르고 효과적인 상담 세션을 제공하는 도구로 사용돼야 한다"고 강조했다. 다만, 접근성 확대 측면에서는 AI의 역할이 점차 두드러지고 있다. 알리제 발지 COO는 사우디아라비아 내 수십만 명 규모의 이주 노동자를 지원하는 사례를 소개하며 "AI 도구를 사용자의 모국어로 전환하는 것이 상대적으로 용이해 필리핀, 중국, 방글라데시 등 11개국 출신 노동자들에게 다국어 접근성을 확보하는 데 유리하다"고 설명했다. 다만 AI 도입에 대한 신중론도 함께 제기됐다. 줄리 스워츠 대표는 "AI는 사용자가 듣고 싶은 방향으로 답변하는 경향이 있어, 중독·우울·자살 위험과 같은 고위험 상황에서는 적절한 개입이 이루어지지 않을 수 있다"고 경고했다. 문화적 한계도 과제로 지적됐다. 알리제 발지 COO 역시 "AI가 언어 장벽을 극복하는 데는 효과적이지만 문화적 뉘앙스를 반영하는 데는 한계가 있다"며 "정신건강 증상의 표현 방식 자체가 문화에 따라 달라질 수 있어 이를 AI에 학습시키는 것은 향후 과제"라고 밝혔다. 알렉산드루 마네스쿠 임상총괄은 "임상 거버넌스와 안전 프레임워크 없이 AI를 도입하는 것은 절대적으로 지양해야 한다"며 "AI와 인간 개입의 경계를 정하는 임상 프레임워크 구축이 선행되어야 한다"고 강조했다. 글로벌에서 한국으로...다인이 그리는 AI 기반 EAP 이러한 글로벌 흐름은 국내에서도 점차 구체화되고 있다. 다인 연구팀 이태형 팀장은 "이번 APEAR에서 가장 크게 느낀 점은, EAP 분야에서도 AI 활용이 선택이 아니라 하나의 흐름으로 받아들여지고 있다는 공감대가 이미 형성돼 있었다는 것"이라며 "AI 챗봇을 활용한 상담 접수와 초기 응대 지원부터 상담 종결 이후의 연속적 케어까지, 다양한 세션이 모두 AI와 EAP의 접점을 구체적으로 다루고 있었다"고 밝혔다. 다인은 이러한 흐름에 맞춰 넛지EAP 서비스를 통해 상담 이후에도 사용자에게 데이터 기반 맞춤형 심리 콘텐츠를 제공하는 방식으로 지속 지원을 구현하고 있다. 나아가 비대면 상담처럼 내담자의 상태 정보를 충분히 파악하기 어려운 환경에서, 전문 상담사가 주요 호소 문제를 더 빠르게 이해하고 개입 방향을 정리할 수 있도록 돕는 상담사 지원형 AI 모델도 고도화하고 있다. 이 팀장은 "다인이 지향하는 AI 기반 EAP는 일상에서는 데이터 기반 자기 돌봄을 지원하고, 상담 장면에서는 사람 중심의 전문적 개입을 더욱 정교하게 뒷받침하는 EAP"라면서 "다인은 글로벌 흐름을 현장에서 실현하는 EAP 파트너로 자리매김해 나가고 있다"고 밝혔다. 근로자 지원에 대한 기업들의 고민과 노력이 커지는 가운데, 5월 7일 강남 슈피겐홀에서는 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스가 열린다. 이 행사에는 기업 HR 리더와 업계 관계자들이 참여해 달라진 근로 문화와 지원 방법뿐 아니라, AI 전환(AX) 사례와 대응 방안 등을 공유할 계획이다. 이번 행사의 대주제는 '휴먼테크+휴먼터치(Human Tech+Human Touch)'다. '기술은 차갑게, 관계는 뜨겁게. 너와 내가 만드는 HR 성장기록'이란 슬로건 하에 총 13개의 명강연이 진행된다. AX가 본격화되는 흐름 속에서, 기술을 도입하는 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다. 단순히 최신 HR 솔루션을 소개하는 자리가 아니라, 채용·조직문화·리더십·총보상·웰니스·학습·감정관리·실행 문화까지 HR의 핵심 의제를 한 자리에서 압축적으로 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스다. 행사는 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 등록 및 소개 페이지로 이동한다.

2026.04.22 18:11백봉삼 기자

"직원 키보드까지 학습한다"…메타, AI 위해 사내 데이터도 노려

메타가 직원들의 키 입력과 마우스 움직임 데이터를 자사 인공지능(AI) 모델 학습에 활용하기로 하면서 AI 산업 전반의 데이터 수집 범위가 한층 확대되고 있다. 외부 공개 데이터는 물론 사내 업무 과정에서 발생하는 행동 데이터까지 AI 개발 자원으로 편입되는 모습이다. 22일 로이터, 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 메타는 직원들이 컴퓨터를 사용하는 과정에서 발생하는 마우스 이동, 버튼 클릭, 드롭다운 메뉴 탐색, 키 입력 등의 정보를 수집해 AI 모델 고도화에 활용할 계획이다. AI 에이전트가 실제 사람처럼 컴퓨터 기반 작업을 수행하도록 학습시키기 위해서다. 이에 대해 메타는 "사람들이 컴퓨터를 활용해 일상적인 업무를 처리하는 방식을 모델이 학습하려면 실제 사용 사례가 필요하다"며 "특정 애플리케이션에서 이 같은 입력 데이터를 포착하는 내부 도구를 도입할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "민감한 콘텐츠를 보호하기 위한 안전장치를 마련했다"며 "해당 데이터는 다른 목적으로 사용되지 않는다"고 설명했다. 이번 조치는 생성형 AI 경쟁이 심화하는 가운데 빅테크 기업들이 새로운 학습 데이터 확보에 적극 나서고 있음을 보여준 것으로 분석된다. AI 모델의 성능은 양질의 학습 데이터 확보에 크게 좌우되는 만큼, 기업들이 이제는 자사 내부에서 축적되는 업무 행태 데이터까지 주목하고 있는 것으로 풀이된다. 다만 업계 안팎에선 프라이버시와 직원 감시에 대한 우려도 커지고 있다. 직원들의 업무 과정에서 생성된 행동 정보가 사실상 AI 개발을 위한 자원으로 활용될 수 있기 때문이다. 기업 입장에서는 생산성 향상과 기술 개발을 위한 데이터 확보라는 논리를 내세우고 있지만, 개인의 업무 흔적이 어디까지 수집·분석될 수 있는지를 둘러싼 논란은 불가피할 전망이다. 실제로 최근에는 문을 닫은 스타트업들의 슬랙 아카이브, 지라(Jira) 티켓, 내부 메신저 기록 등 과거 기업 커뮤니케이션 데이터가 AI 학습용 자원으로 재활용되고 있다는 보도도 나왔다. AI 산업이 필요로 하는 데이터의 범위가 외부 인터넷 정보에서 기업 내부 기록으로까지 빠르게 넓어지고 있는 것이다. 업계에선 향후 AI 기업들의 데이터 확보 경쟁이 한층 치열해질 것으로 보고 있다. 특히 사용자의 실제 행동 패턴과 업무 맥락이 담긴 데이터는 텍스트 중심 데이터보다 고도화된 AI 에이전트 개발에 더 직접적으로 활용될 수 있어 관련 수집 시도는 더욱 늘어날 가능성이 크다. 업계 관계자는 "AI 경쟁이 격화할수록 기업들은 더 정교하고 현실적인 학습 데이터를 원하게 된다"며 "다만 업무 과정에서 생성되는 데이터는 민감정보와 맞닿아 있는 경우가 많아 수집 목적과 활용 범위를 어디까지 투명하게 설명하느냐가 핵심 쟁점이 될 것"이라고 말했다.

2026.04.22 10:28장유미 기자

"최소 이 정도 받아야"...신입 '마지노선 초봉' 얼마?

2026년 신입 구직자들의 희망하는 평균 초봉은 '4196만원'으로 조사됐다. 마지노선 평균 초봉은 3611만원으로, 지난해에 비해 희망 초봉과 마지노선 초봉 격차는 더욱 벌어졌다. 취업난 때문으로 풀이된다. 인크루트(대표 서미영)가 졸업 예정 대학생과 구직 희망자 총 504명을 대상으로 '신입 희망 초봉'에 대한 설문조사를 진행, 그 결과를 22일 공개했다. 먼저, 신입 구직자들이 가장 입사하고 싶은 기업 규모는 ▲대기업(60.9%)이었다. 다음으로 ▲공기업 및 공공기관(18.8%), ▲중견기업(12.7%) 등으로 나타났다. 다음으로 신입 구직자들의 ▲희망 초봉과 신입으로 입사 가능한 ▲마지노선 초봉에 관해 물었다. 2026년 신입 구직자들의 ▲희망 초봉은 평균 4196만 원이다. 2025년 4140만원보다 56만 원 더 증가한 수치다. 또 현실적인 입사 기준선으로 인식되는 ▲마지노선 초봉은 평균 3611만원으로 나타났다. 지난해에 비해 26만 원 감소했으며 2년 연속 하락한 수치다. (2025년 3637만원, 2024년 3700만원) 특히 ▲희망 초봉(4196만원)과 ▲마지노선 초봉(3611만원) 간 격차는 585만원이다. 2024년 436만원, 2025년 503만원으로 점점 격차가 확대되고 있다. 이는 최근 취업난으로 신입 구직자들의 연봉 하한선이 점차 내려가면서 희망하는 초봉과 마지노선 초봉 간 간극이 점차 벌어지는 것으로 해석된다. 희망 초봉을 성별로 교차 분석했다. 남성 구직자는 평균 4375만원, 여성 구직자는 평균 4062만원으로 나타났다. 남성 구직자가 314만원 더 많은 초봉을 희망하는 것으로 조사됐다. 이는 최근 3년간 성별 희망 초봉 차이가 가장 적었다. (2025년 397만원, 2024년 604만원) 또 입사하고 싶은 기업 규모별로 교차 분석했다. 대기업은 4451만원, 중견기업 3703만원, 중소기업 3233만원, 공공기관 및 공기업은 3874만원이다. 신입 구직자들이 희망 초봉을 생각한 기준은 무엇일까. 가장 큰 이유로 ▲기업 규모와 업계의 평균 초봉 수준을 고려한 결정(38.1%)이었다. 뒤이어 ▲신입사원 연봉으로 적당한 수준이라고 생각(27.0%) ▲학자금, 생활비 등 고정 지출 규모를 고려한 결정(23.6%) 등 순이었다. 연봉 수준이 입사 지원에 영향을 주는지 물어봤다. 신입 구직자의 95.8%가 연봉 수준이 입사 지원에 영향을 준다고 답했다.(매우 영향 있다 51.4%, 대체로 영향 있다 44.4%) 또 90.7%(다른 조건이 좋다면 입사 83.5%, 초봉 상관없이 입사 7.1%)는 기대보다 낮은 초봉에도 입사 자체는 고려하는 것으로 나타났지만 이 중 97.2%는 입사 후 원하는 연봉을 받을 수 있는 기업으로 이직 시도를 고려하고 있었다. 이처럼 신입 구직자에게 연봉은 단순한 채용 조건을 너머 입사 지원 결정 뿐만 아니라 조기 퇴사까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이번 조사는 4월 2일부터 14일까지 이뤄졌으며 95% 신뢰 수준에 표본오차는 ±2.02%이다. 채용 한파가 이어지는 가운데, 5월 7일 강남 슈피겐홀에서는 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스가 열린다. 이 행사에는 기업 HR 리더와 업계 관계자들이 참여해 채용 트렌드뿐 아니라, 실제 AX 사례와 대응 방안을 공유할 계획이다. 이번 행사의 대주제는 '휴먼테크+휴먼터치(Human Tech+Human Touch)'다. '기술은 차갑게, 관계는 뜨겁게. 너와 내가 만드는 HR 성장기록'이란 슬로건 하에 총 13개의 명강연이 진행된다. AX가 본격화되는 흐름 속에서, 기술을 도입하는 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다. 단순히 최신 HR 솔루션을 소개하는 자리가 아니라, 채용·조직문화·리더십·총보상·웰니스·학습·감정관리·실행 문화까지 HR의 핵심 의제를 한 자리에서 압축적으로 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스다. 행사는 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 등록 및 소개 페이지로 이동한다.

2026.04.22 09:00백봉삼 기자

인텔 "아크 프로 B70·B65, 추론 특화 GPU 시장 현실적 선택지"

"아크 프로 B70은 클라우드에 의존하지 않는 온프레미스(On-Premise) AI를 구축할 수 있는 성능과 32GB 대용량 메모리를 갖췄습니다. AI가 실험 단계를 넘어 실무로 확산되는 현 시점에서 현실적인 선택지입니다." 21일 서울 여의도 인텔코리아에서 만난 주민규 인텔코리아 한국 채널영업본부장(전무)가 이렇게 강조했다. 인텔은 지난 3월 말 AI 추론 수요를 겨냥한 워크스테이션용 GPU '아크 프로 B70/B65'를 출시했다. GDDR6 32GB 메모리를 탑재해 중소규모 기업과 개발자가 대형 언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 직접 구동할 수 있게 한 것이 핵심이다. "32GB 메모리로 클라우드 없이 대용량 LLM 구동" 아크 프로 B70은 Xe2 코어 32개와 32GB 메모리 기반으로 대용량 AI 모델을 분할 없이 구동할 수 있다는 점이 차별화 포인트다. 연산 성능은 최대 367 INT8 TOPS(초당 1조 회 연산) 수준이다. 현재 시중에서 32GB 메모리를 탑재한 엔비디아 지포스 RTX 5090이 500만원을 웃도는 반면, 아크 프로 B70은 949달러(약 140만원) 수준이다. 200억 개 이상 매개변수를 가진 모델도 로컬 GPU에서 직접 실행할 수 있다. 메모리 용량과 비용 효율을 중시하는 환경을 겨냥했다. 주민규 본부장은 "보안 규제로 클라우드 활용이 제한된 기업이나 기관에서 관심이 높다"며 "비용 부담을 낮추려는 중소규모 조직에도 현실적인 대안이 될 수 있다"고 말했다. "추론 특화 GPU 시장 선점 노린다" 주 본부장은 아크 프로 B70/B65를 소비자용이 아닌 '추론 특화 GPU'로 규정했다. 그는 "현재 AI 시장은 학습보다 실제 서비스 운영 단계의 추론 수요가 더 빠르게 증가하고 있다"며 "다수 기업이 참여하는 성장 초기 시장이라고 판단했다"고 설명했다. 이어 "기업들이 AI를 실험 단계에서 실제 적용 단계로 전환하면서, 추론을 효율적으로 처리할 수 있는 인프라에 대한 관심이 높아지고 있다"며 "이 수요를 겨냥해 선제적으로 제품을 출시했다"고 덧붙였다. "AI 도입 초기 설치 장벽 낮추는 SW도 준비" 온프레미스 AI 확산의 걸림돌로는 초기 구축 난이도가 꼽힌다. 현재는 비개발자가 로컬 환경에서 AI를 실행하기까지 복잡한 설치 과정을 거쳐야 한다. 에이전틱 AI 소프트웨어 '오픈클로'도 윈도 환경에서 최소 5단계를 거쳐야 구동된다. 주 본부장은 "AI 활용의 확산은 초기 진입 장벽을 얼마나 낮추느냐에 달려 있다"고 말했다. 인텔은 이를 해결하기 위해 소프트웨어 협력사와 함께 클릭 한 번으로 AI 실행 환경을 구성할 수 있는 설치 도구를 준비 중이다. 해당 소프트웨어는 근시일 내 배포될 예정이다. "안정적 드라이버 지원으로 제품 수명·활용 범위 확장" 인텔은 아크 GPU 출시 이후 드라이버 지원을 지속적으로 강화해왔다. 게임 출시와 동시에 대응하는 '데이제로' 드라이버를 제공하고, 월 2~3회 업데이트를 유지하고 있다. 최근 펄어비스 신작 게임 '붉은사막'이 아크 GPU에서 실행되지 않는 문제가 발생하자 약 10일 만에 수정 드라이버를 배포하기도 했다. 신규 장비 도입 후 장기간 운영되는 기업 환경에서는 드라이버 업데이트의 중요성이 더 크다. AI 모델과 소프트웨어 지원을 통해 활용 범위를 지속적으로 확장할 수 있기 때문이다. 주 본부장은 "제품 수명주기 동안 일관된 드라이버 지원은 필수"라며 "시장 점유율과 무관하게 지원을 지속하는 것이 인텔의 방향"이라고 강조했다. "방향성 다른 소비자·기업 만족 위해 노력" 인텔은 2022년 이후 아크 GPU 라인업을 확대해왔다. 데스크톱용 A770·A750을 시작으로 B580/B570을 출시했고, 워크스테이션용으로는 A60, B60/B50, B70/B65까지 제품군을 확장했다. 주 본부장은 "인텔은 일반 소비자 시장과 전문가용 시장 모두 중요하게 보고 있다. 일반 소비자용 시장은 경쟁이 치열하지만 전체적인 시장 규모는 기업용 시장이 크다. 어느 시장에 더 중점을 둔다고 말하기는 어렵다"고 말했다. 그는 "다만 일반 소비자가 원하는 게임 성능과 기업·개발자가 요구하는 추론 성능은 기술적으로 차이가 있다"며 "두 시장을 동시에 만족시키는 것이 인텔의 목표"라고 덧붙였다.

2026.04.22 08:49권봉석 기자

웍스피어 클릭, 'AI 한국어 역량 진단' 서비스 출시

웍스피어(대표 윤현준)가 운영하는 외국인 구인구직 서비스 클릭이 'AI 한국어 역량 진단' 서비스를 출시했다고 21일 밝혔다. 국내 기업의 글로벌 인재 채용이 급격히 증가하면서 한국어 역량 검증 역시 채용 과정의 필수 항목으로 자리잡고 있다. 다만 국가 공인 시험은 TOPIK이 유일하며, 이 또한 성적을 통한 평가로 실제 의사소통 능력을 면접 시 확인해야 하는 제한이 있었다. 이에 클릭은 실질적인 한국어 역량을 검증할 수 있는 자체 AI 진단 기능을 개발해 기업과 구직자 간 채용 과정 편의를 높였다. AI 한국어 역량 진단 기능은 30초 음성 녹음만으로 발음, 억양, 유창성을 클릭 AI가 정밀하게 분석하고 결과를 전달하는 것이 핵심이다. 평가는 총 5단계 등급 및 세부 점수를 통해 실시간으로 공유되고 AI 분석 기반 피드백 리포트도 제공한다. 진단 결과는 각 구직자들의 클릭 프로필로 즉시 등록할 수 있고, 실제 클릭 공고 입사 지원 시 활용할 수 있는 인증 뱃지도 부여된다. 구직자들은 클릭 앱 우측 상단 메뉴 또는 자신의 프로필 페이지에서 AI 한국어 역량 진단 기능을 이용할 수 있다. 총 30초간 진행되는 녹음은 '한국에서 일하고 싶은 이유'와 같은 자기소개 관련 항목이 제시되며, 초보자를 위한 가이드 문장도 별도로 제공된다. 녹음 후에는 자신의 음성 확인 및 원하는 만큼 재도전도 가능하다. 개인회원 1인당 월 최대 13회까지 무료로 이용할 수 있다. 이번 신규 기능을 통해 구직자는 보다 객관성 있는 한국어 역량 데이터 기반으로 자신의 취업 경쟁력을 높일 것으로 기대하고 있다. 또한 반복 진단을 통해 자신의 한국어 실력 변화를 향상시키는 수단으로도 활용할 수 있을 전망이다. 기업은 채용 시 지원자별 한국어 실력을 서류 단계에서 검증할 수 있고, 정량적 데이터로 비교할 수 있어 채용 효율성을 높여줄 것으로 기대하고 있다. 클릭은 최근 누적 공고 25만 건을 돌파했다. 향후 AI 기반 한국어 역량 진단 기능을 고도화해 외국인 구직자의 취약한 발음과 억양을 개선할 수 있는 학습 연계 기능도 추가할 계획이다. 또한 자체 AI 알고리즘을 고도화해 구직자의 언어 수준에 적합한 공고를 추천하는 '스마트 매칭' 시스템도 도입할 계획이다. 정혜령 웍스피어 클릭 사업 리드는 "외국인 구직자에게 한국어 능력 증명은 취업 과정에서 반복적으로 제기된 문제였는데, 이번 AI 한국어 역량 진단 기능으로 채용 과정의 새로운 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 국내 거주 글로벌 인재들의 취업을 활성화할 수 있는 AI 기반 서비스 고도화를 지속해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.21 10:50백봉삼 기자

AI 시대, HR이 꼭 챙겨야할 '변하지 않는 가치' 뭘까

인공지능(AI)이 자소서를 선별·검사하고 면접 질문을 뽑아주는 시대, 역설적으로 인적자원(HR) 담당자들의 고민은 더 깊어졌다. 기술이 고도화될수록 '우리 조직에 진정으로 몰입할 인재'를 구별하고, 이들이 업무에 몰입할 수 있도록 돕는 일은 더욱 정교한 영역이 됐기 때문이다. 이제 HR의 시선은 AI라는 기술 자체를 넘어, 기술의 급류 속에서도 변하지 않는 '인간의 본질적 행동'과 이를 이끌어낼 '조직의 설계'로 향하고 있다. 이런 HR 영역의 새로운 방향을 제시하고, 인사이트를 나눌 4인의 전문가가 5월7일 강남 슈피겐홀에서 열리는 'HR테크 리더스 데이 시즌5'에 모인다. 기술의 파도 속에서 질문을 바꾸다...'무엇을 쓸까'가 아닌 '무엇을 지킬까' 많은 기업이 AI 도입을 서두르지만, 정작 현업에서는 기술이 해결해주지 못하는 '사람의 온도'에 목말라 있다. 구글을 거쳐 입법자의 시선으로 기술과 사람의 관계를 들여다본 이해민 조국혁신당 의원은 HR 리더들에게 파격적인 화두를 던진다. 기술에 매몰돼 새로운 것을 배우느라 급급하기보다, 오히려 AI가 침범할 수 없는 'HR의 변하지 않는 가치'가 무엇인지 재정의해야 한다는 것이다. 조 의원은 그동안 경험한 '기술과 사람의 관계'에 대한 통찰을 나눌 예정이다. 이는 국내 최대 IT 기업 네이버의 고민과도 궤를 같이한다. 송석호 네이버 인재영입(Talent Acquisition) 리드는 AI가 채용의 효율은 높여줄 수 있지만, '조직에 필요한 진짜 인재'를 정의하고 그들과 공명하는 것은 결국 인간의 몫임을 강조한다. AI와 공존하는 시대에 기업이 새롭게 정의해야 할 인재상은 무엇인지, 그리고 기술을 통해 어떻게 채용 경험을 인간적으로 완성할 수 있는지에 대한 실무적 통찰을 제시할 예정이다. AI가 흉내 낼 수 없는 영역...'자발적 딴짓'·'설계된 행동' 그렇다면 기술이 대체할 수 없는 인간만의 고유한 경쟁력은 어디서 나올까. 이번 컨퍼런스에서 전문가들이 주목한 키워드는 '딴짓'과 '환경'이다. 조여준 더벤처스 최고투자책임자는 AI 시대의 진정한 인재를 '스스로 동기부여된 사람'으로 정의하며, 이들의 에너지가 분출되는 통로인 '딴짓'의 가치에 주목한다. 시켜서 하는 일이 아닌, 하고 싶어서 하는 행위 속에 숨겨진 몰입의 에너지가 어떻게 조직의 혁신으로 이어지는지를 분석한다. 하지만 개인의 의지만으로는 부족하다. 오현호 작가는 실행력을 개인의 정신력 문제로 치부하는 기존의 편견을 깬다. 성과를 내는 조직은 개인의 의지에 기대는 대신, '행동이 일어날 수밖에 없는 구조'를 설계한다는 점에 주목한다. 수능 7등급에서 삼성전자 입사까지, 불가능해 보이는 도전을 현실로 만든 그의 경험은 조직 내에서 행동을 유도하는 구체적인 '환경 설계법'에 대한 해답을 제시할 예정이다. HR의 미래, '휴먼테크'와 '휴먼터치'의 교차점에서 찾다 AI 시대의 HR은 차가운 기술(Tech)을 활용해 뜨거운 관계(Touch)를 만들어내는 과정의 연속으로 설명된다. 기술로 효율을 극대화하되, 사람의 마음을 움직이는 본질적인 터치를 놓치지 않아야 한다. HR테크 리더스 데이 시즌5는 AI라는 거대한 변화 앞에서 HR의 나침반을 점검하고 싶은 이들을 위한 자리다. 이 행사에는 앞서 언급한 4인의 전문가를 포함해 총 13명의 HR 전문가들이 모여 사람과 일, 그리고 이를 잇는 기술에 대한 이야기를 풀어낼 계획이다. 급변하는 환경 속에서 우리 조직만의 '성장 기록'을 어떻게 써 내려갈지 고민하는 HR 담당자들에게 이번 컨퍼런스는 실질적인 로드맵을 확인하는 기회가 될 것으로 보인다. 온·오프라인 참여가 가능하며, 자세한 정보와 참여 등록은 이미지에 나온 QR코드를 스캔하거나, 지디넷코리아 웹사이트 상단 바에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 된다.

2026.04.21 10:21박서린 기자

구글, 크롬에 'AI 검색' 통합…"대화형 웹 탐색"

구글이 크롬에 인공지능(AI) 기반 검색 기능을 통합해 웹 탐색 방식을 업그레이드했다. 구글은 17일 크롬 데스크톱에서 AI 모드를 활용한 검색 기능을 공개했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 해당 기능은 미국에 우선 제공되며, 향후 다른 국가로 확대될 예정이다. 이 기능은 AI로 검색과 탐색을 동시에 진행할 수 있도록 설계됐다. 사용자가 링크를 클릭하면 웹페이지가 AI 모드와 나란히 열린다. 웹페이지를 보면서 추가 질문을 이어갈 수 있다. 페이지 맥락과 웹 전반 정보를 활용해 보다 구체적인 답변을 제공하는 구조다. 예를 들어 사용자가 커피메이커를 검색할 때 제품 조건을 입력하면 AI가 관련 후보 제품을 제시한다. 사용자는 특정 제품을 선택해 세척, 편의성 등 세부 정보를 추가로 물어볼 수 있다. 판매 사이트를 훑어보면서 검색 흐름을 유지할 수 있다. 이 검색 기능은 특정 주제 학습에서도 활용된다. 맥라렌 레이싱 팀이나 피트 크루 훈련 방식 같은 정보를 탐색할 때 관련 페이지를 이어서 확인하며 실시간 질문을 할 수 있다. 탭 검색 내역 한데 통합…"여러 정보 동시 활용" 이날 구글은 사용자가 열어둔 여러 탭을 검색 맥락으로 통합하는 기능도 크롬에 도입했다. 개별 페이지를 따로 보던 방식에서 벗어나 여러 정보를 동시에 활용하는 검색 환경을 구현한 셈이다. 사용자는 크롬 새 탭 화면이나 AI 모드에서 '플러스' 메뉴를 눌러 최근 열어둔 탭을 선택해 이를 검색에 포함할 수 있다. 기존처럼 키워드만 입력하는 방식이 아니라 여러 탭과 이미지 파일, 문서까지 묶어 질문하는 구조다. 여러 웹페이지를 따로 정리할 필요 없이 한 번에 맥락을 반영해 답을 받을 수 있다. 예를 들어 사용자가 하이킹 코스를 찾기 위해 여러 사이트를 열어둔 상태라면 이 탭들을 한 번에 선택해 비슷한 코스를 다른 지역에서 추천해 달라고 요청할 수 있다. 기존에는 각 정보를 따로 비교해야 했지만 이제는 AI가 이를 종합해 제안한다. 사용자는 강의 등을 학습할 때도 해당 기능을 이용할 수 있다. 수업 노트나 강의 슬라이드, 논문을 여러 탭으로 열어둔 상태에서 특정 개념을 이해하기 어려울 경우 이를 모두 포함해 설명을 요청하면 보다 맞춤형 답변을 받는 식이다. 이 과정에서 AI는 단순 요약을 넘어서 추가로 참고할 만한 사이트까지 추천한다. 사용자는 새로운 정보를 찾기 위해 다시 검색할 필요가 줄어든다. 캔버스나 이미지 생성 기능도 동일한 환경에서 바로 사용할 수 있도록 연결됐다. 구글은 "크롬 사용자는 별도 서비스로 이동하지 않고도 검색과 작업을 동시에 진행할 수 있을 것"이라고 공식 홈페이지에서 강조했다.

2026.04.17 17:42김미정 기자

[ZD SW 투데이] 라이너, 발표 자료용 '슬라이드 생성 기능' 출시 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆라이너, 발표 자료용 '슬라이드 생성 기능' 출시 라이너가 AI 검색 결과와 라이너 라이트로 작성한 비즈니스 문서를 클릭 한 번으로 발표 자료로 구현해 주는 '슬라이드 생성 기능'을 도입했다. 라이너 AI 검색으로 리서치하거나 라이너 라이트에서 문서를 작성한 뒤 '내보내기' 메뉴에서 슬라이드 형식을 선택하면 AI 에이전트가 핵심 내용을 분석해 최대 20장의 슬라이드를 자동 생성하며, 웹 브라우저와 iOS·안드로이드 모바일 앱 등 전 환경에서 동일하게 이용할 수 있다. 라이너는 편집이 용이한 기본 비즈니스 슬라이드 템플릿을 제공하며, 향후 다양한 디자인 템플릿 추가와 슬라이드 장수 확대 등 서비스 고도화를 이어갈 방침이다. 자체 랭커 모델과 검색증강생성(RAG) 기술로 구축한 정보 신뢰도를 강점으로 지식 노동자의 실무 병목을 해소하는 통합 지능형 업무 생태계로 확장할 계획이다. ◆NC AI, ADB·과기정통부 워크숍서 아시아 고위급 대상 산업 특화 AI 발표 NC AI가 아시아개발은행(ADB)과 과학기술정보통신부가 공동 주관한 글로벌 워크숍에서 아시아 주요국 고위급 정책 결정자들을 대상으로 AI 혁신 기술과 비전을 발표했다. 이번 초청은 ADB가 '사우디 아람코 디지털 타깃 풀스택 AI 컨소시엄' 사례를 공식 공유 모델로 지목하면서 성사됐다. NC AI는 해당 컨소시엄의 핵심 기술 구현 역할을 맡고 있다. NC AI는 현장에서 범용 AI가 해결하기 어려운 특수 산업의 도메인 데이터와 공정 프로세스를 이해하는 산업 맞춤형 풀스택 AI 솔루션을 소개하고, 제조·국방·유통·콘텐츠 등 주요 산업 현장의 AI 전환(AX) 성과 사례를 공유했다. 피지컬 AI와 월드모델 기술을 바탕으로 한 글로벌 확장 로드맵도 공개했다. 막대한 컴퓨팅 인프라 없이도 최적화된 학습 구조로 현장 적용이 가능한 이 접근 방식은 대규모 인프라 구축에 제약이 있는 아시아 개발도상국에 실질적인 대안으로 주목받고 있다. ◆센드버드, '리테일 CX 리더스 라운드테이블' 개최 센드버드가 JW메리어트 서울 호텔에서 'AI 컨시어지가 만드는 차세대 AI 컨택센터(AICC)와 고객 경험'을 주제로 리테일 CX 리더스 라운드테이블을 개최했다. 현장엔 국내 주요 리테일·이커머스·트래블·하스피탈리티 기업 관계자와 BCG·마켓핏랩 등 업계 전문가들이 참석했다. 미국 리테일 기업 비제이스는 AI 쇼핑 컨시어지 '베브' 도입 후 개인화 추천 고도화로 객단가를 20% 높였으며, 한샘은 반복 상담 영역에서 90% 수준의 해결률을 달성하고 쇼핑 어시스턴트와 보이스 AI까지 확장 중인 사례를 공유했다. 센드버드는 이러한 성과들이 단순 상담 자동화를 넘어 실제 매출 성과와 고객 여정 확장으로 이어지고 있다고 강조했다. 비제이스는 멤버십 안내부터 상품 추천·오프라인 매장 도우미까지 하나의 AI 컨시어지로 구매 맥락을 유지했고, 한샘은 상담 자동화 경험을 기반으로 전체 고객 여정 통합 AI 전략으로 확장하고 있다. 센드버드는 이번 행사에 이어 리테일을 비롯한 다양한 산업에서 AI 에이전트 기반 고객 경험 혁신 사례를 확산할 계획이다. ◆아시아나IDT, AI 기반 산업안전 세미나서 중대재해처벌법 대응 전략 공유 아시아나IDT가 서울 센트로폴리스에서 '제2회 산업안전세미나'를 개최하고 중소·중견기업의 안전 수준 향상과 AI 기술 기반 안전보건 관리 방안을 공유했다. 이날 행사는 제조·건설 분야 고객사 및 관공서 관계자 40여 명이 참석한 가운데 AI 기반 근로자 안전 의식 향상 방안, 비전 AI를 활용한 실시간 사업장 안전관리, 중대재해처벌법 대응 전략 등 현장 실무에 즉시 적용 가능한 강연이 진행됐다. 아시아나IDT가 자체 개발한 AI 기반 산업안전보건 플랫폼 '플랜투두'는 자사 클라우드 서비스 'A-클라우드' 기반의 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS)로, 제조·건설·물류 등 다양한 산업군에 신속하게 도입할 수 있다. 아시아나IDT는 최근 목포해양대학교·코리아쉬핑가제트와 산업안전보건 플랫폼 보급 확산을 위한 업무협약(MOU)을 체결하는 등 디지털 기반 안전 서비스 영역을 지속 확장하고 있다. ◆이글루코퍼레이션, AI 원천기술 특허 4건 취득…'자율형 SOC' 고도화 이글루코퍼레이션이 AI 원천기술 특허 4건을 신규 취득하며 자율형 보안운영센터(SOC) 기술력 고도화에 나선다. 이번 특허는 분류형·설명형·생성형 모델을 결합해 보안 담당자에게 탐지 결과와 판단 근거를 제시하는 'AI 모델 기반 보안 이벤트 감시 기술', RAG 기법으로 공격 페이로드를 분석해 위협 정보를 자연어로 제공하는 'RAG 기반 보안 페이로드 분석 기술', 대화형 AI 이용 시 개인정보 등 민감정보를 실시간 마스킹하는 '민감정보 유출 방지 기술', AI 모델의 데이터 출력 주기를 모니터링해 이상 발생 시 즉각 알림을 제공하는 '예측 주기 이상 탐지 기술'로 구성된다. 이글루코퍼레이션은 AI를 보안 운영 핵심 파트너로 정의하고 자율형 SOC 구현을 위한 기술·프로세스·인력 역량 강화에 집중할 계획이다. 국가 망 보안체계(N2SF)와 제로 트러스트, AX 등 급변하는 보안 환경에 대응하는 포괄적인 보안 전략을 제시한다는 구상이다.

2026.04.17 17:01이나연 기자

AI가 대화 상대·코치 역할한다…인간·AI 대화 연구 플랫폼 '다이애딕' 공개

AI와의 대화를 연구하겠다는 학자들이 막혀온 건 이론이 아니라 도구 때문이었다. 미국 미시간 주립대학교(Michigan State University) 커뮤니케이션학과 소속 데이비드 마코위츠(David M. Markowitz)가 2026년 3월 아카이브(arXiv)에 발표한 논문에서 '다이애딕(Dyadic)'을 소개했다. 다이애딕은 인간-인간 대화와 인간-AI 대화를 동시에, 코딩 없이 연구할 수 있는 웹 기반 플랫폼이다. AI가 단순한 연구 대상을 넘어 대화 중 실시간 응답 후보까지 제안하는 이 플랫폼은, AI 대화 연구의 방법론을 근본부터 바꿀 가능성을 품고 있다. 대화 연구를 막아온 도구의 한계 대화(conversation)는 인간이 관계를 맺고 의미를 만드는 가장 기본적인 방식이다. 클락(Clark, 1996), 던바(Dunbar, 1996), 토마셀로(Tomasello, 2008) 같은 학자들이 오래전부터 강조해온 것처럼, 대화는 단순한 정보 교환이 아니라 사람들 사이에서 역동적으로 펼쳐지는 상호작용 과정이다. 그런데 정작 이 과정을 정밀하게 연구하려는 시도는 도구의 부족으로 번번이 좌절됐다. 기존 플랫폼들은 모듈성이 부족하고 연구자의 다양한 요구에 유연하게 반응하지 못했다. 특히 AI가 대화 상대로 등장한 이후, 인간-AI 상호작용(Human-AI Interaction)을 인간-인간 상호작용과 같은 틀에서 비교 연구하는 것 자체가 기술적으로 어렵거나 불가능한 경우가 많았다. 다이애딕은 바로 이 공백을 채우기 위해 설계됐다. 연구자는 계정을 만들고, 연구 프로젝트를 설정하고, 채팅방(room)을 구성한 뒤, 데이터를 내보내는 것까지 모두 대시보드 하나로 처리할 수 있다. 별도의 코딩 지식이 없어도 기본 기능을 즉시 활용할 수 있으며, 플랫폼은 클라우드 인프라 위에서 구동되어 지리적 거리에 상관없이 참여자들이 저지연(low-latency) 실시간 대화를 나눌 수 있다. 그림1. 다이애닉 기본 개요 AI가 대화 참여자가 되는 방식 다이애딕에서 AI는 단순한 부가 기능이 아니라 대화의 한 축으로 참여한다. AI 참여자는 채팅방 내 특정 슬롯(slot)을 차지하며, 다른 인간 참여자와 구별되지 않는 방식으로 대화에 등장한다(연구자가 AI임을 공개하지 않을 경우). 텍스트 기반 AI 봇은 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 제미나이(Google Gemini), 허깅페이스(Hugging Face) 등 네 가지 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) API와 연동되며, 연구자가 직접 시스템 프롬프트를 작성해 AI의 페르소나(persona), 역할, 주제 지식 등을 설정할 수 있다. 특히 눈에 띄는 기능은 '응답 지연(response delay)' 설정이다. AI가 메시지를 받은 후 고정된 시간(예: 2,000밀리초) 뒤에 답하도록 하거나, 2,000~4,000밀리초 사이에서 무작위로 지연을 설정할 수 있다. 이 기능은 AI와의 대화를 더 자연스럽게 만들기 위한 것이기도 하지만, 응답 속도 자체를 실험 조건으로 활용할 수 있다는 점에서 연구 설계의 자유도를 크게 높인다. 빠르게 응답하는 AI와 느리게 응답하는 AI가 대화의 질, 신뢰도, 만족도에 미치는 영향을 비교하는 실험이 동일한 플랫폼 안에서 손쉽게 가능해진다. 음성 대화(audio)도 지원한다. 브라우저의 마이크 API를 통해 음성 기반 인간-AI 대화를 구현하며, 참여자가 별도의 소프트웨어를 설치할 필요가 없다. 음성 세션은 오픈AI의 Whisper-1 모델로 자동 전사(transcription)되며, AI 음성 응답은 gpt-4o Realtime 모델을 통해 처리된다. AI가 대화를 '코치'하는 세 가지 개입 기능 다이애딕이 기존 연구 도구와 가장 뚜렷하게 구별되는 지점은 연구자와 AI가 진행 중인 대화에 개입할 수 있는 세 가지 방식이다. 첫 번째는 'AI 제안(AI Suggestions)' 기능이다. 이 기능이 활성화된 참여자는 대화 중에 AI가 생성한 응답 후보 3개를 실시간으로 제공받는다. AI는 채팅방 내 최근 20개 메시지를 분석해 맥락에 맞는 후보 응답을 생성하며, 참여자는 이를 클릭해 수정하거나 그대로 전송할 수 있다. 같은 방에 있는 다른 참여자는 이 제안이 존재한다는 것을 알 수 없다. AI가 대화의 상대방(interlocutor)이 되는 것을 넘어, 인간 참여자의 응답 전략 자체를 실시간으로 형성하는 '보이지 않는 코치'가 되는 것이다. 설득, 사회적 지지, 협상 등의 연구 영역에서 AI 제안이 대화의 질과 결과를 어떻게 변화시키는지 측정하는 연구 설계가 처음으로 가능해졌다. 두 번째는 실시간 모니터링과 메시지 주입(message injection)이다. 연구자는 진행 중인 모든 채팅방을 실험실의 '컨트롤 룸'처럼 실시간으로 관찰하고, 필요할 경우 특정 메시지를 채팅방에 직접 삽입할 수 있다. AI와 인간이 나누는 대화에서 민감한 주제가 등장할 때 연구자가 개입할 수 있도록 보장한다는 점에서, IRB(기관 연구심의위원회)의 윤리 요건을 충족하는 데도 실질적인 도움이 된다. 세 번째이자 논문이 "가장 혁신적인 현장 제공 기능"이라고 표현한 것은 '인시투(in situ) 설문 배포'다. 기존 연구에서는 대화가 끝난 뒤에야 참여자 경험을 측정할 수 있었다. 다이애딕은 대화가 진행되는 도중, 특정 시점(예: N번째 메시지 이후, 특정 시간 경과 후, 주기적 반복 등)에 리커트 척도(Likert scale), 감정 온도계(feeling thermometer), 주관식 질문을 채팅창과 같은 화면에서 바로 제시할 수 있다. 참여자는 대화를 멈추지 않고도 실시간으로 감정과 인식을 보고하며, 연구자는 그 응답을 해당 시점의 대화 데이터와 직접 연결해 분석할 수 있다. 상대방이 어떤 말을 했을 때 친밀감이 높아졌는지, AI의 특정 응답이 신뢰감에 영향을 주었는지를 시간 흐름에 따라 추적하는 연구가 현실적으로 가능해진 것이다. 대화 데이터를 밀리초 단위로 기록하는 방식 다이애딕이 수집하는 데이터는 단순한 채팅 로그를 훨씬 넘어선다. 각 메시지에는 밀리초(millisecond) 단위 타임스탬프, 방 식별자, 발신자 슬롯 위치, 발신자 표시명, 인간-봇 구분 플래그가 함께 저장된다. 텍스트 기반 세션에서는 완전한 메시지 수준의 대화록이 보존되고, 음성 세션에서는 자동 전사된 텍스트가 동일한 형식으로 저장된다. 여기에 더해 첫 번째 키스트로크까지의 반응 지연 시간, 답장 전송까지의 소요 시간, 타이핑 행동(총 타이핑 시간, 키스트로크 수, 수정·삭제 횟수, 붙여넣기 횟수), 마우스 클릭 횟수 등 행동 메타데이터도 자동 수집된다. 이 데이터들은 연구자가 언어적 내용을 넘어 대화의 역동적 패턴을 분석하는 데 활용될 수 있다. 데이터 보안 측면에서는 연구자 비밀번호를 bcrypt로 해싱하고, API 키는 AES-256-GCM으로 암호화해 저장한다. 모든 데이터 전송은 HTTPS와 HTTP 엄격 전송 보안(HSTS)으로 보호되며, 참여자 IP 주소는 직접 저장하지 않는다. 연구자는 자신이 소유하거나 명시적으로 초대받은 연구에만 접근할 수 있도록 데이터베이스 쿼리 수준에서 격리가 적용된다. AI가 대화를 측정하는가, 형성하는가 다이애딕이 흥미로운 이유는 기술적 완성도보다 연구 방법론의 경계를 어디까지 밀어붙이는가에 있다. AI 제안 기능은 두 가지 방향으로 해석될 수 있다. 하나는 AI가 인간의 대화 행동에 미치는 영향을 측정하는 도구로서의 가능성이고, 다른 하나는 AI가 실제로 인간의 언어 행동을 실시간으로 형성하는 현상 자체를 연구 대상으로 삼을 수 있다는 것이다. 이 두 방향은 앞으로 AI와 인간의 관계를 어떻게 이해할 것인가라는 더 큰 질문과 연결된다. 논문 저자인 마코위츠 교수가 밝힌 것처럼 다이애딕은 아직 '살아있는 도구(living tool)'이며, 향후 모바일 최적화, 더 많은 API 연동 등 개선이 예정되어 있다. 이 플랫폼이 실제로 어떤 연구 결과들을 낳을지는 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 다이애딕(Dyadic)은 누구나 무료로 사용할 수 있나요? 다이애딕 플랫폼 자체는 웹 기반으로 계정을 생성해 사용할 수 있습니다. 다만 AI 기능을 활용하려면 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 제미나이(Google Gemini), 허깅페이스(Hugging Face) 등의 API 키가 필요하며, 이 API 사용에는 별도 비용이 발생할 수 있습니다. Q. 연구자가 아닌 일반 기업도 다이애딕을 활용할 수 있나요? 다이애딕은 학술 연구자를 위해 설계된 플랫폼이지만, 코딩 없이 인간-AI 대화 실험 환경을 구성할 수 있다는 점에서 기업의 AI 챗봇 테스트나 사용자 경험(UX) 연구에도 응용 가능성이 있습니다. 다만 현재는 모바일 최적화가 완전하지 않아 데스크탑 환경에서의 사용을 권장합니다. Q. AI 제안(AI Suggestions) 기능은 실제로 어떻게 작동하나요? 연구자가 특정 참여자 슬롯에 AI 제안 기능을 활성화하면, 해당 참여자는 대화 중 AI가 생성한 응답 후보 3개를 화면에서 확인할 수 있습니다. AI는 채팅방 내 최근 20개 메시지를 분석해 맥락에 맞는 후보를 생성하며, 참여자는 이를 클릭해 그대로 전송하거나 수정 후 보낼 수 있습니다. 같은 방의 다른 참여자에게는 이 기능이 활성화되어 있다는 것이 표시되지 않습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Dyadic: A Scalable Platform for Human-Human and Human-AI Conversation Research ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.17 13:51AI 에디터

15만 계정 제재·실명 인증까지…엔씨, '리니지 클래식' 매크로 근절 총력

엔씨소프트(이하 엔씨)가 '리니지 클래식' 내 불법 매크로 근절을 위해 사활을 걸고 있다. 일각에서 제기된 매크로 방관 논란에 대해 법적 대응으로 선을 긋는 한편, 본인 명의 휴대폰을 통한 '실명 인증' 절차까지 전격 도입하며 생태계 보호를 위한 강력한 의지를 드러내고 있다. 17일 게임 업계에 따르면 엔씨는 전날 약 15만 개의 비정상 계정에 대한 영구 제재를 단행했다. 최근까지도 총 63차의 게임 이용제한 조치를 통해 매크로 프로그램 사용을 포함한 비정상적인 플레이를 지속하는 불법 이용자들을 꾸준히 단속하고 있다. '불법과의 전쟁'은 엔씨의 전사적인 기조다. 실제로 '아이온2', '블레이드&소울' 등 타 주요 라이브 게임에서도 수십만 개의 비정상 계정을 솎아내고 악성 이용자를 직접 형사 고소하는 등 강력한 조치를 이어가고 있다. 다만 이러한 전방위적인 노력에도 이용자들 사이에서 "매크로를 안 잡는 것 아니냐"는 불만이 꾸준히 나오는 이유는 '매크로'에 대한 현실적인 적발 한계 때문이다. 데이터 조작이 동반되는 소프트웨어 매크로는 즉각적인 탐지와 차단이 가능하지만, 기계적 장치로 물리적 자극을 주는 하드웨어 매크로는 정상적인 이용자의 조작 패턴과 시스템적으로 구별해 내기가 매우 어렵다. 실제로 이러한 하드웨어 매크로 적발의 난항은 전투 조작 비중이 높은 타 게임에서도 오랫동안 지적되어 온 업계의 고질적인 문제이기도 하다. 국내 대형 포털 사이트에 '리니지 매크로'를 검색하기만 해도 하드웨어 매크로 판매 플랫폼이 최상단에 버젓이 노출될 정도로 거래가 만연한 실정이다. 특히 단속망을 교묘히 피한 불법 프로그램이 활개 치면서, 정당하게 시간과 노력을 들이는 일반 이용자들의 피로감과 상대적 박탈감은 한계에 달하고 있다. 피해는 수동 사냥의 고단함을 묵묵히 감수하는 이용자다. 이들은 '기울어진 운동장'에서 부당한 손해를 본다는 불만의 목소리를 내고 있다. 회사 입장에서는 충성 이용자들의 이탈로 이어질 수 있기 때문에 민감할 수 있다는 것이 전문가의 대체적인 의견이다. 상황이 이렇다 보니 일부 이용자들은 완벽한 단속이 어렵다면 공식 편의 기능을 전면적으로 넣어달라고 요구하기도 한다. 하지만 엔씨는 '리니지 클래식' 특유의 수동 조작 감성을 훼손할 수 없다는 딜레마를 안고 있다. 기본적인 타겟팅 등 편의 기능은 제공하더라도, 과거 직접 마우스를 클릭하며 사냥하던 클래식 고유의 정체성을 부정하는 총괄적인 자동화 기능을 도입하는 것은 당초 기획 의도와 맞지 않기 때문이다. 결국 클래식의 감성을 보존하면서도 기술적 사각지대를 막아내야 하는 엔씨는 기존 '캡차(자동 봇 구분 시스템)' 방식을 넘어선 '실명 인증' 제도를 도입했다. 이는 로그인 본인 인증을 하는 것이 아닌, 부정 이용으로 의심 받을 경우 기존 '캡차' 인증에 본인 명의 휴대폰 인증이 추가된 것으로 요약된다. 다수의 계정을 돌리는 불법 작업장 입장에서 계정당 실물 명의를 확보해야 하는 물리적 장벽을 세워 실질적인 구동 의지를 꺾겠다는 의도로 풀이된다. 이러한 엔씨의 행보는 최근 '아이온2' 등에서 보여준 이용자 친화적 소통 행보와 궤를 같이한다. 단순히 수치상의 제재에 그치지 않고, 이용자들이 겪는 실제적인 고통을 해결하기 위해 개발진이 직접 정면 돌파에 나섰다는 평가다. 엔씨 관계자는 "이번 조치는 정상적인 대다수 이용자를 보호하기 위한 최소한의 방어선이다. 탐지 체계를 정교하게 다듬어 쾌적한 플레이 환경을 조성하겠다"며 "공정하고 쾌적한 환경을 만드는 것이 저희의 가장 큰 책임이라고 생각한다"며 "보내주시는 질책과 응원의 목소리 모두 소중히 듣고 있다"고 말했다. 한편, 이날 26만 6500원에 장을 시작한 엔씨는 현재(오전 9시 45분경) 전일 대비 2000원(0.75%) 내린 26만 4500원에 거래되고 있다.

2026.04.17 13:04정진성 기자

[이성엽의 IT프리즘] SNS 중독과 플랫폼의 책임의 확장

2026년 3월 25일, 미국 로스앤젤레스 카운티 상급법원에서 선고된 SNS 중독과 플랫폼 책임을 둘러싼 사건의 평결은 소셜미디어 기업의 책임을 둘러싼 법적 논의에서 중요한 전환점으로 평가된다. 이 사건은 단순히 게시물 내용이 아니라 플랫폼의 설계와 경고의무를 정면으로 문제 삼았다는 점에서 의미가 있다. 아직 1심 배심 평결 단계이고 항소 가능성이 남아 있지만, 적어도 플랫폼은 단지 중립적 통로에 불과하다는 기존 방어 논리가 더 이상 유효하지 않을 수 있다는 점을 보여주었다. 이 평결은 1990년대 말 담배 회사들이 중독성을 은폐하다 천문학적 배상을 해야 했던 이른바 '빅토바코(Big Tobacco) 소송'에 빗대어, '소셜미디어의 빅토바코 모멘트'로 평가된다. 원고 K.G.M.(본명 Kaley)은 6세부터 유튜브, 9세부터 인스타그램을 사용하기 시작했으며, 성장 과정에서 우울증, 불안, 신체 이형장애, 자살 충동을 겪었고, 그 원인을 플랫폼의 중독적 설계에 있다고 주장했다. 구체적으로 원고 측 주장은 다음과 같다. 첫째, 무한 스크롤, 자동재생, 푸시 알림, '좋아요' 기능 등은 도파민 보상 체계를 자극해 이용자를 중독시키도록 의도적으로 설계된 요소라는 점이다. 둘째, 기업이 위험을 인지하고도 충분히 공개하지 않았다는 점이다. 재판에서는 메타 내부 문서가 핵심 증거로 제출되었는데, 여기에는 경영진이 청소년에게 미치는 부정적 영향을 인지하면서도 아이들을 플랫폼으로 유입시켜야 한다는 전략을 수립했다는 정황이 담겨 있었다. 셋째, 이용자 안전보다 체류 시간과 광고 수익을 우선했다는 점이다. 반면 피고 측은 다음과 같은 항변을 제시했다. 첫째, 1996년 제정된 미국 통신품위법(Communications Decency Act) 제230조에 따라 제3 자가 게시한 콘텐츠에 대해서는 플랫폼이 면책된다고 주장했다. 둘째, 수정 헌법 제1조를 들어 추천 알고리즘을 통한 콘텐츠 배치는 기업의 '편집권(editorial discretion)'으로서 표현의 자유에 해당한다고 항변했다. 셋째, 원고의 정신건강 악화는 가족 갈등 등 복합적 요인에 기인한 것으로 플랫폼과의 인과관계가 불분명하다고 반박했다. 넷째, 서비스 이용과 이용 시간 조절은 이용자 본인 및 보호자의 책임이며, 플랫폼은 이미 연령 제한·보호자 감독 기능 등 자율규제를 시행 중이라고 강조했다. 배심원단은 원고에게 총 600만 달러의 손해를 인정했으며, 이 가운데 절반은 징벌적 손해배상에 해당한다. 책임 비율은 메타 70%, 구글 30%로 배분되어 메타는 420만 달러, 구글은 180만 달러를 부담하게 됐다. 이 평결에 나타난 세 가지 법리는 다음과 같다. 첫째, 설계 결함(Design Defect) 이론의 적용이다. 배심원단은 플랫폼을 단순 서비스가 아닌 결함 있는 제품으로 보고, 책임의 초점을 콘텐츠가 아닌 알고리즘과 인터페이스 설계로 이동시켰다. 소셜미디어가 제조물책임의 틀에서 판단된 첫 사례라는 점에서 의미가 크다. 둘째, 제230조의 적용 범위 한정이다. 이 조항의 원래 입법 목적은 제3자 콘텐츠에 대한 발행자 책임을 면책하는 데 있었지, 플랫폼이 직접 설계한 중독적 인터페이스나 알고리즘에 대한 책임까지 면제하려는 것은 아니었다. 법원은 콘텐츠에 대한 면책을 유지하면서도, 플랫폼이 자체적으로 구축한 기능, 즉, 알림 시스템, 추천 알고리즘, 참여 유도 구조 등에 대해서는 면책이 적용되지 않는다고 판단했다. 셋째, 수정 헌법 제1조 항변의 제한이다. 추천 알고리즘은 창작적 표현이 아니라 이용자 행동 데이터를 분석해 참여를 극대화하는 기술적 메커니즘에 가깝다는 점에서 표현의 자유로 보호받는 편집권의 범주에 속하지 않는다는 것이다. 다만 동 판결은 소셜미디어 중독 개념 자체가 정신의학·심리학계에서 여전히 논쟁적이고 정교하지 않은 개념인데, 이를 전제 삼아 광범위한 제품책임, 징벌적 손해를 인정하는 것은 과학적 기반이 취약하다는 비판을 받는다. 또 설계 결함 논리가 확장될 경우, 뉴스피드, 검색, 이커머스 추천 등 거의 모든 알고리즘이 규제 대상이 될 수 있다는 점에서 혁신 위축과 표현의 자유 제한 우려도 제기된다. 설계 책임 이론이 확장되면 중소 플랫폼·스타트업은 소송 비용을 감당하기 어려워 시장 진입이 위축되고, 플랫폼들이 잠재적 책임을 피하기 위해 과잉 차단이나 필터링으로 대응하는 경우 결과적으로 표현의 자유가 위축될 수 있다. 또한 입법과 정책의 문제를 배심 평결로 해결하려는 것은 바람직하지 않으며, 입법·규제 채널을 통한 대안이 우선되어야 한다는 비판도 있다. 아직 이 사건은 확정판결이 아니고, 상급심에서 결과가 달라질 여지도 있다. 그럼에도 이번 평결의 메시지는 법적 책임의 논의 축이 더 이상 게시물 내용에만 머무르지 않고, 이용자의 체류와 반복 사용을 유도하는 플랫폼 설계 자체로 이동할 가능성이 있다는 것이다. 향후 무한 스크롤, 알림 설계, 추천 알고리즘에 대한 규제 논의가 본격화될 가능성이 있다. 실제로 호주는 2025년 12월부터 16세 미만의 계정 보유를 제한하는 제도를 시행 중이며, 말레이시아, 인도네시아도 올해부터 16세 미만 아동의 계정 개설을 제한하는 조치에 들어갔다. 그 외 프랑스·영국·스페인·덴마크 등은 입법 또는 정책 검토를 진행 중이다. 한국에서는 이미 올해 1월 시행된 AI 기본법을 통해 추천 알고리즘을 포함한 AI 시스템에 대한 투명성 의무가 도입됐으나, 소셜미디어의 중독적 설계 자체를 규율하는 법제는 아직 마련되지 않았다. 한 여론조사에 따르면 국내 여론의 73%가 청소년 SNS 이용 제한에 찬성하는 가운데 국회에 관련 법안이 복수 계류 중이며, 방송미디어통신위원회도 2026년 초부터 관련 정책 마련에 착수했다. 향후 알고리즘 투명성, 중독적 설계 규제, 청소년 보호를 중심으로 한 논의가 본격화될 것으로 예상된다.

2026.04.17 11:48이성엽 컬럼니스트

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