오픈AI가 흐릿한 이미지도 분석이 가능한 추론형 인공지능(AI) 모델을 출시했다. 단순한 추론을 넘어 그림과 도표까지 분석하고 이해할 수 있는 모델이다. 16일(현지시간) 오픈AI는 지난해 12월 공개 후 미니 버전만 서비스됐던 추론 AI 모델 ‘o3’와 신형 추론 모델인 o4의 소형 버전인 ‘o4 미니’를 출시한다고 밝혔다. 오픈AI는 ‘o3’가 자사의 가장 정교한 추론 모델로, 수학·코딩·추론·과학·시각적 이해 능력을 측정하는 테스트에서 이전 모델들을 능가했다고 설명했다. ‘o4 미니’는 가격과 속도, 성능 사이에 균형을 추구하는 모델이다. 새 모델들은 ‘도구’를 사용할 수 있는 특징이 있다. 이용자가 ‘o3’ 모델에 화이트보드, 그림, 도표 등 다양한 이미지를 올리면 AI가 이를 분석해 사고할 수 있다는 의미다. 흐릿하거나 품질이 낮은 이미지도 이해할 수 있으며, 이미지를 확대하거나 회전시키며 작업을 수행할 수 있다. 나아가 브라우저 내에서 직접 파이선 코드를 실행하고, 현재 사건에 대해 웹 검색도 수행할 수 있다. 신형 추론 모델은 이날부터 챗GPT 플러스와 프로, 팀 등 유료 가입자에게 제공된다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “o3와 o4 미니는 GPT-5 출시 전까지 마지막 독립형 AI 추론 모델이 될 수 있다”고 말했다. 오픈AI가 개발 중인 차세대 언어모델 GPT-5는 기존 GPT-4.1 모델과 추론 모델을 통합한 고급 추론형 멀티모달 모델이 될 전망이다.

한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공 인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다. LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다. 2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다. “단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.” -글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나. “미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.” -한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가. “강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다. 인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.” -한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가. “지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.” -데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나. “데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.” -LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나. “엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.” -최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가. “추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다. 거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.” -추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다. “초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.” -양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데. “양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.” -오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은. “AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.” ■ 배경훈 LG AI연구원장은 -1976년 서울 출생 -광운대 전자공학(학사·석사·박사) -LG AI연구원 원장(2020~) -한국공학학림원 정회원(2022~) -초거대AI추진협의회 회장(2023~) -국가인공지능위원회 위원(2024~) -국가과학기술자문회의 위원(2025~) -은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)

삼성전자가 올 상반기 출시 예정인 가정용 인공지능(AI) 로봇 ‘볼리’에 구글 생성형 AI ‘제미나이’를 탑재한다. 9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막한 ‘구글 클라우드 넥스트 2025’에서는 구글의 AI 에이전트 및 인프라 기술과 이를 활용한 기업 혁신 사례가 소개됐다. 여기에 삼성전자의 ‘볼리’가 포함됐다. 구글 클라우드는 삼성전자가 넥스트 2025에서 구글 클라우드와의 파트너십 확장과 함께 가정용 로봇 볼리에 구글 클라우드의 생성형 AI 기술을 적용한다고 밝혔다. 볼리는 제미나이의 추론 능력과 삼성전자의 독자적 언어 모델을 결합해 오디오 및 음성, 카메라의 시각 데이터, 환경의 센서 데이터 등 다양한 정보를 실시간 처리하고 반응한다. 이를 통해 볼리는 집 안의 조명 조절, 개인 일정 관리, 알림 설정뿐 아니라 사용자의 취향과 생활 방식에 맞춰 복장 추천이나 수면 조언까지 해주는 ‘AI 비서’ 역할을 할 수 있다. 구글은 이날 신규 AI 모델 ‘제미나이 2.5 플래시’를 공개했다. 해당 모델은 실시간 요약과 문서 탐색에 적합하고, 프롬프트의 복잡성에 따라 추론 수준을 조정할 수 있는 게 특징이다. 현재 버텍스 AI와 제미나이 앱에서 미리보기 버전을 사용할 수 있다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 “제미나이 2.5 플래시를 사용하면 모델 추론의 정도를 제어하고 예산과 성능의 균형을 맞출 수 있다”면서 “우리의 목표는 최신 AI 기술을 제품과 플랫폼에 적용하는 것”이라고 말했다.

백준호 퓨리오사AI 대표가 인공지능(AI) 인프라 관련 정부 사업의 컨트롤타워(지휘부)를 기술 이해와 혁신 생태계 경험을 갖춘 조직으로 구성해야 한다고 주장했다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 팹리스 기업이자, 미국의 빅테크인 메타가 인수를 희망했던 기업이다. 9일 정동영·최형두 의원이 개최한 ‘AI 3대 강국을 위한 전략 조찬 포럼’에서 ‘AI 반도체 산업 글로벌 석권의 길’을 주제로 발표에 나선 백 대표는 “AI 반도체 정책에서 글로벌 시장 석권이라는 담대한 목표와 전략을 세워야 한다”면서 스타트업을 혁신의 새로운 핵심 주체로 간주하고, 정부와 기업이 연합한 AI 인프라 기술 역량을 구축하고, 투자를 대폭 확대해야 한다고 밝혔다. 또 그래픽처리장치(GPU) 기반 훈련, NPU 기반 추론을 아우르는 통합 전략도 수립해야 한다고 했다. 백 대표는 “국내 AI 반도체 인력이 설계 경쟁력에서 떨어지고 인프라 컴퓨팅 영역에서 경험이 없다고 하는데 젊은 세대를 중심으로 과거와 다른 차원의 설계가 가능한 인적 자원을 보유하고 있다”고 말했다. 이어 반도체 산업이 거대 조직이 필요한 자본 집약적인 분야라는 관점에 대해 “AMD, 인텔에서도 칩 개발 초기 단계에서는 2~3명이 시작하고 성공 시 조직을 확장한다”면서 “AI 생태계는 스타트업과 대기업이 서로 역할을 나누고 협업할 분야”라고 했다. 이어 발제에 나선 온디바이스 AI 반도체 기업 모빌린트 신동주 대표와 딥엑스의 김정욱 부사장은 국내 AI 반도체 기업의 해외 사업 확대를 위한 정부 규제 완화를 강조했다.

LG AI연구원 ‘엑사원 3.5’ 국내 유일 포함美 오픈AI 포함 40개, 中 6개, 佛 3개 등 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 7일(현지시간) 발표한 ‘인공지능(AI) 인덱스 보고서 2025’에 우리나라 AI로는 유일하게 LG AI연구원의 ‘엑사원 3.5’가 포함됐다. 8일 AI 업계와 당국에 따르면 스탠퍼드대 인간중심AI연구소가 발표한 ‘AI 인덱스 보고서 2025’에 실린 주목할 만한 AI 모델로 우리나라는 단 1개가 포함됐는데, 이는 LG AI연구원에서 개발한 엑사원 3.5인 것으로 파악됐다. 지난해 12월 엑사원 3.5를 선보인 LG AI 연구원은 국내 첫 추론 AI 모델인 ‘엑사원 딥’을 지난달 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서 공개한 바 있다. 다만 이 모델은 지난해 공개 모델만 발표하는 AI 인덱스 보고서 2025에 이름이 올라가지 않았다. 앞서 배경훈 LG AI연구원장은 “엑사원 3.5 모델 개발에 70억원이 들었다”며 딥시크 V3 모델보다 적은 비용이 투입됐다고 밝힌 바 있다. 지난해 출시된 AI 모델 가운데 AI 인덱스 보고서가 주목할 만한 모델로 미국은 40개, 중국은 15개, 프랑스는 3개 이름을 올렸다. 한국을 비롯해 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아는 1개만 선정됐다. 기업별로는 구글과 오픈AI가 지난해 각각 7개의 주목할 만한 AI 모델을 내놓았고, 중국 알리바바가 6개, 애플·메타·엔비디아가 각각 4개로 뒤를 이었다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “LG의 AI 모델인 엑사원이 스탠퍼드 AI 인덱스에 포함된 것은 한국이 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 독자적인 역량을 보유하고 있음을 보여주는 중요한 성과”라고 말했다.

LG전자가 북미와 한국에 이어 유럽에서 2025년형 올레드(OLED) TV 라인업을 출시한다. 차별화된 인공지능(AI) 기능을 앞세워 글로벌 올레드 TV 시장에서 13년 연속 1위를 유지하겠다는 계획이다. LG전자는 이달 초 영국, 독일, 스위스, 헝가리 등 유럽 8개국에서 2025년형 올레드 TV 신제품 판매를 시작했다고 7일 밝혔다. 프리미엄 모델인 올레드 에보(M5·G5·C5)와 일반형 모델인 올레드 TV(B5)로, 사이즈도 42~97형으로 다양하다. 2025년형 LG 올레드 TV는 매직 리모컨에 탑재된 전용 버튼을 통해 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 ‘5대 AI 기능’을 갖고 있다. 대표적인 ‘AI 컨시어지’는 AI가 시간대별 사용 패턴을 기반으로 ‘게임 콘솔 연결하기’, ‘축구 하이라이트 시청’ 등 고객 맞춤형 키워드를 제안하는 모드다. TV 시청 중 리모컨의 AI 버튼을 짧게 누르기만 하면 이용이 가능하다. ‘AI 서치’는 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 고객의 발화를 이해하고 의도를 추론해 검색하는 기능이다. “파리에 가기 전에 보기 좋은 영화를 알려 달라”고 하면 파리를 배경으로 한 영화를 추천해 주는 식이다. ‘AI 챗봇’은 TV를 사용하면서 발생하는 간단한 문제를 해결해 주며, ‘AI 맞춤 화면·사운드 마법사’는 약 16억개 화면과 4000만개 사운드 중 고객의 취향에 맞는 설정을 제안하는 기능이다. ‘보이스 ID’ 기능은 목소리로 사용자를 구분해 말 한마디면 최적화된 콘텐츠와 화질 모드를 제공한다.

형제자매가 있는 아이들보다 외동인 아이가 더 똑똑하고 창의적이며 행복하다는 연구 결과가 나왔다. 5일(현지시간) 뉴욕포스트는 국제학술지 ‘네이처 인간 행동(Nature Human Behavior)’에 실린 보고서를 인용해 “형제자매 없이 외동으로 자란 환경이 인지 기능과 정신 건강에 더 긍정적인 영향을 미쳤다”고 보도했다. 이에 따르면 중국의 연구진은 뇌 영상 분석, 행동 평가, 사회경제적 및 아동기 트라우마 설문지 등의 방법을 통해 형제자매가 있거나 외동으로 자란 18~30세 7186명으로 구성된 그룹을 평가했다. 연구진이 참가자의 뇌 MRI를 통해 사고·추론 및 신체 신호 처리를 담당하는 조직인 회백질과 백질을 비교한 결과, 외동 자녀가 더 나은 정신 건강과 기억력을 지녔으며 뛰어난 언어 능력과도 관련이 있다는 사실을 발견했다. 다른 평가에서도 외동 아이들이 더 높은 삶의 만족도를 보였으며, 더 개방적이고 창의적인 것으로 나타났다. 또한 외동 자녀는 충동성이 낮고 보상 의존성이 낮았다. 연구진은 “더 많은 경제적 자원과 부모의 가용성, 주의 및 반응성의 향상은 외동 자녀의 지적 역량, 심리적 안녕 및 성숙한 사회적 행동에 대한 견고한 기반을 제공할 수 있다”고 설명했다. 다만 이 연구에서는 형제자매가 없는 것을 보완할 수 있는 사촌이나 친구 등 다른 사람들과의 상호 작용을 포함해 경제적 요인 등 외부 요인은 살펴보지 않았다고 매체는 덧붙였다.

신석기시대 농업 혁명은 수십만 년 동안 이어져 온 수렵-채집 생활 방식을 정착 농업 생활로 전환했다. 채집 경제에서 생산 경제로 바뀌게 된 계기가 되기 때문에 ‘혁명’이라는 단어를 붙이고 있다. 그러나 유발 하라리의 ‘사피엔스’에서는 농업 혁명으로 인해 인류는 기근과 역병에 시달리고, 잉여 생산물로 인한 전쟁이 잦아졌다고 비판하기도 했다. 그런데, 독일 막스 플랑크 진화인류학 연구소 인간 행동·생태·문화학과, 영국 케임브리지대 고고학과, 바스대 경제학과, 런던대(UCL) 고고학 연구소, 스페인 발렌시아대 선사고고학·선사학과, 체코 고고학 연구소 공동 연구팀은 사냥과 채집에서 농업으로의 전환 과정에서 가장 중요한 것은 다름 아닌 ‘인간 상호작용’이라고 6일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNAS’ 3월 31일 자에 실렸다. 연구팀은 포식자와 먹잇감의 상호작용을 알아볼 때 사용하는 모형을 이용해 새로운 수학 분석법을 개발했다. 이를 통해 신석기 혁명이 기후 온난화, 강수량 증가, 비옥한 강 계곡의 발달과 같은 외부 요인에 의해 주도됐다는 전통적 관점을 재검토하는 한편, 초기 농부와 사냥꾼-채집자들이 서로에게 어떤 영향을 미쳤는지 조사했다. 분석 결과, 초기 농업 사회가 이주, 경쟁, 문화 교류를 통해 확산하면서 사냥꾼-채집자가 생활하고 환경과 상호작용하는 방식을 재구성했다고 밝혔다. 이 과정에서 인류는 수동적 참여자에 그치지 않았으며, 농업 사회로 전환에서 적극적이고 결정적인 역할을 했다는 것을 확인했다. 농업 혁명 중에 사냥꾼-채집자와 농부 간 경쟁으로 인해 발생한 다양한 인구 성장률과 사망률과 같은 요인들이 농업 발전을 이끌어왔다고 연구팀은 설명했다. 포식자-먹잇감 모델을 방사성 탄소 연대 측정으로 추론된 인구 동태와 통계적으로 비교해 인구 성장이 역사를 어떻게 형성됐는지 분석한 결과, 농업 확산이 이주와 문화적 혼합에도 상당한 영향을 미친 것으로 나타났다. 알프레도 코텔-니콜라우 영국 케임브리지대 박사는 “이번 연구는 사냥과 채집에서 농업으로 전환 과정에서 기후 온난화나 강수량 증가, 비옥한 강 계곡의 발달과 같은 환경적 요인이 중요했던 것이 아니라는 점을 보여준다”라면서 “유발 하라리나 일부 연구자들이 지적하는 문제점도 있었지만, 인류 네트워크 구성에는 상당한 역할을 한 것은 사실”이고 말했다.

법조계 비상계엄 위법·위헌 중론대통령 파면할 중대성엔 엇갈려“계엄, 국회·선관위 부정행위 중대”“일부 재판관, 증거 문제 각하 가능” 오는 4일 윤석열 대통령의 정치적 운명을 결정할 탄핵심판 선고를 앞두고 법조계에서도 헌정사 두 번째 대통령 탄핵인지 대통령 직무 복귀인지 예측이 분분하다. 비상계엄 선포 및 진행 과정에서 윤 대통령의 위헌·위법 행위의 중대성을 헌법재판소가 어떻게 판단하느냐에 따라 인용 또는 기각·각하 등 결론이 달라질 것이라는 관측이다. 1일 법조계에선 국론 분열이 극심했던 만큼 국민 갈등을 최소화하고자 헌재가 ‘8대0’ 만장일치로 인용할 가능성이 높다고 본다. 하지만 예상 외로 평의가 길어졌던 만큼 이견이 있었을 것으로 보고 ‘7대1’ 또는 ‘6대2’ 인용을 점치는 관측도 있다. 최윤철 건국대 법학전문대학원 교수는 “탄핵심판은 고위공무원에 대한 징계의 성격이지 증거를 하나하나 따져 형사 책임을 물리는 재판이 아니다”라면서 “헌법 수호기관인 헌재가 국회, 중앙선거관리위원회 등 헌법기관을 부정한 행위의 중대성을 인정하지 않을 수 없을 것”이라고 내다봤다. 한상희 건국대 법학전문대학원 교수도 “의견이 갈릴 만한 부분은 소위 ‘홍장원 메모’ 등 증거가 중심이 된 정치인 체포조 운영과 관련한 지점인데, 이는 부수적인 혐의에 불과하다”면서 “전반적으로 헌법과 법률 위반 행위를 했음이 명백하기 때문에 소수 의견이 나오기 어려울 것”이라고 봤다. 반면 헌재가 역대 대통령 탄핵심판 선고와 다르게 최장 심리기간을 기록한 점, 지난달 24일 한덕수 국무총리 탄핵심판 과정에서도 의견이 엇갈린 점(기각 5명, 인용 1명, 각하 2명) 등에 비춰 ‘5대3’ 또는 ‘4대4’ 구도로 기각 가능성도 거론되고 있다. 차진아 고려대 법학전문대학원 교수는 “헌법과 법률 위반 행위는 어느 정도 확인이 됐지만, 재판 과정에서 증언이 엇갈리거나 증거의 신빙성에 문제가 제기된 부분이 있다”면서 “그 중대성을 확신할 만큼 사실관계가 충분히 드러났는지는 재판관마다 의견이 갈릴 것”이라고 관측했다. 박진영 경희대 법학전문대학원 교수는 “일부 재판관들이 절차적 증거 능력 등을 문제 삼아 각하 의견을 낼 수도 있다”고 말했다. ‘12·3 비상계엄 사태’ 과정에서 헌법 및 법률 위반 행위가 있었다는 데는 이견이 없다는 게 법조계 중론이다. 다만 이 같은 위헌·위법 행위의 중대성 여부가 결과를 가를 것이라는 전망이다. 국회 봉쇄, 의원 끌어내리기 등 논란이 됐던 사안에 대한 윤 대통령의 지시 여부와 국헌문란의 의도가 있었는지 등을 재판부가 어떻게 판단할지 변수가 될 것으로 보인다. 또 ▲비상계엄 선포 당시 상황이 헌법 77조 1항에서 규정하는 ‘전시·사변 또는 이에 준하는 국가비상사태’라는 요건에 부합했는지 ▲국무회의 심의를 거치고 지체 없이 국회에 통고하는 등 적법한 절차를 거쳤는지 ▲국회와 정당의 활동 등 일체의 정치활동을 금지하는 내용이 담긴 포고령 1호가 적법한지 등도 쟁점 사안이 될 것으로 전망된다. 다만 재판관들 사이에 어떤 논의가 있었는지는 추론에 그칠 수밖에 없다. 평의는 헌법재판소법 34조에 따라 비공개로 진행되며 내용 공개는 위법이다.

약 1억년 전에 살았던 기생말벌의 화석에서 현존하는 어떤 곤충에게서도 볼 수 없는 독특한 포획 구조가 발견됐다. 이 말벌은 복부 끝에 파리지옥처럼 열렸다 닫히는 입 같은 구조가 발견됐는데, 다른 곤충을 잡아 자신의 알을 주입하는 데 사용됐을 것으로 추측됐다. ‘시레노베틸루스 카리브디스’라는 이름이 붙여진 이 멸종된 종과 관련한 연구 결과는 27일(현지시간) 국제학술지 ‘BMC 바이올로지’에 발표됐다. 중국 수도사범대학과 덴마크 자연사박물관 연구진은 미얀마에서 발견된 9900만년 된 호박 속에 보존된 16마리의 작은 말벌 표본을 연구했다. 덴마크 코펜하겐 자연사 박물관의 말벌 전문가이자 큐레이터인 라스 빌헬름센 연구원은 “처음 표본을 봤을 때 복부 끝의 이 확장된 부분이 공기 방울일 거라고 생각했다”며 “호박 속 표본 주변에서 공기 방울을 자주 볼 수 있기 때문”이라고 말했다. 하지만 그는 더 많은 표본을 살펴본 후 이것이 곤충의 일부라는 것을 깨달았다고 한다. 연구진은 이 구조가 움직일 수 있었다고 판단했다. “우리가 ‘하단 플랩’이라고 부르는 이것은 때로는 열려 있고, 때로는 닫혀 있었던 것으로 보인다”고 빌헬름센 연구원은 설명했다. 분명히 움직일 수 있는 구조였으며, 무언가를 잡는 데 사용되었을 것이란 추측이다. 현존하는 가장 비슷한 구조를 가진 생물체로는 파리지옥이라는 식충 식물을 제시했다. 이 식물은 먹이가 안으로 날아들면 접히는 잎을 가지고 있다. 빌헬름센 연구원은 “약 1억년 전에 죽은 곤충이 어떻게 살았는지 알 수 있는 방법은 없다. 그래서 현대 곤충에서 유사점을 찾아봤지만, 유사한 것이 없었다”며 “동물계를 완전히 벗어나 식물계에서 그나마 비슷한 것을 찾아야 했다”고 설명했다. 그러나 연구자들은 이 말벌이 기묘한 복부 구조로 다른 생물을 잡아 죽이진 않았을 것으로 추론했다. 대신 말벌이 포획한 곤충의 몸에 알을 주입한 뒤 다시 풀어줘서 무의식적인 숙주로 활용했을 가능성이 높다고 설명한다. 연구팀은 이 숙주가 말벌과 비슷한 크기의 날아다니는 곤충이었을 것으로 추측하고 있다. 시레노베틸루스 카리브디스가 들어 있는 호박은 화석 애호가가 몇 년 전 사들여 기증한 것으로, 이 호박은 중국과의 국경 근처 미얀마의 카친 지역에서 왔다고 저자들은 밝혔다. 뉴저지 공과대학의 필 바든 부교수는 “이 말벌은 오늘날 살아있는 생물체의 한계를 벗어나 당시 환경에 적응한 곤충”이라며 “현재까지 알려진 곤충 종이 약 100만종이나 되지만, 여전히 상상을 초월하는 예상치 못한 화석이 많다”고 밝혔다. 다만 그는 말벌의 복부 구조가 토양에서 먹이를 감지하거나 다른 말벌을 운반하는 데 쓰였을 가능성도 있다고 덧붙였다.

1991년 개봉한 할리우드 영화 ‘터미네이터2’에서 인공지능(AI)이 만든 살인 로봇 T-1000은 인류 저항군 사령관을 죽이기 위해 과거로 쫓아 온다. 2004년 개봉한 ‘아이 로봇’에서는 인간이 정한 규칙을 어기고 빨간 눈을 뜬 휴머노이드 로봇이 ‘인간 사냥’에 나서기도 한다. 이런 영화를 보며 대중들의 마음속에는 알게 모르게 AI가 인류를 지배할 것이란 두려움이 쌓였다. 다가온 AI시대 ‘AI포비아’ 극복이 주요한 과제로 자리매김한 이유기도 하다. 지배당할 것인가, 이용할 것인가. 서울신문은 올해 ‘AI SEOUL 2025’에 참석한 인공지능 분야 세계적인 거장 제리 카플란(Jerry Kaplan) 미국 스탠퍼드대 교수와 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 몬트리올 대학교 교수의 제언과 ‘AI 변호사’로 알려진 임영익 인텔리콘 대표이사와의 인터뷰를 소개한다. “킬러로봇 나온다면 인공지능 아닌 인간의 잘못”-‘인공지능의 미래’ 제리 카플란 교수 AI에 대해 대중은 오해하고 있는 것이 있습니다. 인공지능이 더 똑똑한 기계를 만들어 인간과 경쟁해 많은 사람의 일자리를 뺏고, 통제되지 못해 파멸로 이를 수 있다는 생각입니다. 이런 생각은 영화와 공상과학 소설로 강화되기도 합니다. 그러나 다행히도 현실은 이런 관점을 반영하지 않습니다. 사실 저는 이 분야의 원죄가 이름에 있다고 봅니다. ‘지능’이란 단어는 인간이 가지고 있는 정량화할 수 있는 특성으로, 객관적으로 측정할 수 있는 것입니다. AI를 지능이라는 틀에서 생각하면 여러 오해가 생깁니다. AI가 스스로 생각하고 인류를 직접적으로 위협할 수 있다는 것이죠. AGI(인공 일반 지능 ; 인간이 할 수 있는 어떠한 지적 업무도 할 수 있는 기계의 지능) 또는 범용 AI에 대해 들어보셨을 겁니다. 현재 인공지능 기술이 이 신화적인 단계에 도달했는지 여부는 뒤로하더라도, 기계가 어떻게든 의식을 가지고 그들의 프로그래밍을 무시하고 자신들만의 프로그램을 구축해 인류를 위협할 것이란 근거는 없습니다. 물론 (AI를 이용해) 위험한 기기를 만들 수 있는 건 사실입니다. 하지만 그들이 스스로 우리에게 무언가를 하는 건 아닙니다. 만약 우리가 인류를 절멸시킬 기계를 만들겠다고 결정하면 그건 그들(AI)이 아닌 우리의 잘못입니다. 그렇다면 컴퓨터가 인간의 의미에서 지능을 가지고 있지 않다면 무엇일까요. 저는 문제를 해결하고 작업을 자동화하는데 유용한 도구라고 말하겠습니다. 그렇다면 우리가 자동화 설비를 도입하며 수행한 과정을 보며 앞으로를 예측할 수 있습니다. 사람의 노력과 주의가 필요한 일을 기계를 통해 할 때 더 생산적이게 되고, 평균적으로 더 부유하게 만들어줍니다. 단기적으로 일부 사람은 일자리를 잃겠지만, 역사적으로 봤을 때 AI는 제품과 서비스에 대한 새로운 수요를 창출할 것입니다. 인공지능 스스로 인류 위협할 근거 없어‘AI포비아’는 과장된 광고의 결과투자 포화…‘붕괴 우려’ 지적사실 AI는 과장 광고의 정점에 있거나 정점에 가까워졌습니다. 특히 생성형 AI 발전은 이미 둔화하고 있고 연구자들은 한계에 대해 관심을 가지고 있습니다. 언론은 새로운 기술이 성과를 보일 때마다 마치 모든 것을 할 수 있는 초지능 기계가 탄생한 것처럼 받아들입니다. 대중에게 두려움을 주고 또 경종을 울립니다. IBM 체스 프로그램이 체스챔피언을 이겼을 때도, 2011년(IBM의 인공지능 컴퓨터가 미국 퀴즈쇼에 우승한 연도)에도 그랬고 2016년 구글 알파고가 이세돌을 이겼을 때도 마찬가지였습니다. 그럴 때마다 사람들은 초지능 기계가 눈앞에 있는 것처럼 걱정했지만, 사실은 그렇지 않았습니다. 챗GPT가 뛰어나긴 하지만 이것도 아직 초지능 기계라 할 수 없습니다. 향후 몇 년간의 전망은 어떨까요. 생성형 AI는 인류 역사상 중요한 발명 중 하나입니다. 하지만 위대한 발명이라 볼 수는 없습니다. 농업이나 바퀴, 카메라, 컴퓨터, 자동차, 인터넷 등이 위대한 발명이라고 할 수 있습니다. 이들은 하룻밤에 만들어지지 않았습니다. 오늘날 많은 기업이 그들의 생성형 AI가 경쟁사를 이길 수 있다는 걸 보여주기 위해 경쟁합니다. 제품에 AI를 더해 고객에게 주는 것은 몇 년 길게는 수십 년은 걸릴 겁니다. 아마 그 과정에서 위대한 발명이 나올 거라 생각합니다. 몇 가지 조언을 드리고 싶습니다. 투자자라면 AI분야에서 이익을 얻는 게 매우 어렵다는 것을 아셔야 합니다. 이미 너무 많은 돈이 저품질 데이터 산업에 투입되고 있습니다. 저는 이 시장이 곧 붕괴할 것이라 생각합니다. 닷컴버블 때처럼요. 기업이라면 생성형 AI를 어떻게 활용할지 직원들이 고민하고 실험해 볼 수 있도록 기회를 줘야 합니다. 결국 AI가 어떤 도움이 되는지 아닌지를 볼 수 있는 최적의 위치에 있는 건 직원들입니다. 소비자라면 걱정하지 말라고 말씀드리겠습니다. 킬러 로봇은 나오지 않을 것이고, 모든 것이 시간이 조금 더 걸릴 겁니다. 투자자와 기업들이 여러분이 원하는 것을 만드는 데 돈을 쓰도록 하면 됩니다. 새로운 서비스가 여러분을 놀라게 할 거고, 삶의 질은 개선될 겁니다. 인터넷과 스마트폰이 지난 수십년간 그래왔던 것처럼 말입니다. 아마 5년 후에는 오늘날처럼 AI에 대해 많이 말하지 않을 겁니다. (그때는)AI가 컴퓨터 칩이나 블루투스 연결처럼 대부분 제품에 내장된 서비스에 하나가 될 것입니다. 개인적으로 이런 세계적 변화를 가져오는 발명을 목격해 기쁘고, 삶에 주는 영향을 겪어보길 고대하고 있습니다. “우리보다 더 똑똑한 기계 만들고 있다는 점 잊지 말고 경계해야”-‘튜링상’ 수상자 요수아 벤지오 교수 오늘날 AI가 안전한지는 어디에 초점을 보고 살펴봐야 할까요. 우선 오늘날 보는 AI가 몇 년 후에 보게 될 AI와 같지 않을 것이란 점을 이해해야 합니다. 지난 10년 동안 매우 분명한 방향성이 있었습니다. 일관된 텍스트를 생성할 수 없었던 AI가 이제는 200개 언어를 마스터하고 과학 분야에서 박사급 전문가만큼 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 수학과 공학, 추론 작업에도 우수한 성과를 보여주며 많은 분야에서 인간 수준의 능력에 근접하거나 이를 초월했습니다. 이는 멈추지 않을 겁니다. 올해 발전된 모델은 인간의 심사숙고 과정을 학습해 추론 능력을 크게 개선했다는 것을 보여줍니다. 그래서 또 우리는 AI 안전성을 고려해야 합니다. 우리가 사는 세상의 역학은 (AI의 안전성을) 무시하도록 몰아가고 있습니다. 기업, 국가가 서로 치열하게 경쟁하며 위험을 보지 않는 것이죠. 위험을 관리하기 위해서는 두 가지 주요 영역에 개입해야 합니다. 하나는 정책, 하나는 과학 측면입니다. 정책 부분은 국가 차원에서 법률이나 국제 또는 사법적 개입을 통해 행동 규칙을 확립해야 합니다. 그러면서 AI가 사회에 보급되며 경제적으로 어떤 영향을 미칠지도 고려해야 합니다. 예를 들어 일자리 시장의 혼란이 가중될 수 있습니다. 점점 더 많은 화이트칼라 작업이 자동화로 이동하고 있다는 점이 증거입니다. 국가 안보 위험도 있습니다. 개인이든 기업이든 나쁜 세력들, 예컨대 테러리스트 그룹, 불량 국가 등이 최첨단 AI를 악용할 위험도 있습니다. 또 정책적 고민을 할 때 우리가 우리보다 더 똑똑한 기계를 구축하는 길을 가고 있다는 점을 잊지 말아야 합니다. 만약 이런 시스템이 의도치 않게 우리 시스템의 통제를 벗어나 탈출하려 하거나 또는 꺼지지 않으려 할 수도 있습니다. 비록 가설적인 상황이라 할지라도 이를 예상하고 대비해야 합니다. AI 사회 보급…일자리·안보 등 혼란 우려연구 통해 ‘통제 수단’ 개발해야하드웨어 선두주자 한국, 앞으로 중요성 커져과학적 측면에서의 문제는 시스템이 우리의 의도를 거슬러 행동하지 않도록 설계하는 방법을 아직 모른다는 겁니다. AI가 어떤 목표를 가지고 실현하는 방식이 인간에게 해롭지 않을지 확신할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 AI를 통제하고 검증할 수 있어야 합니다. 문제가 어떻게 발생할 수 있는지, 예방은 어떻게하는지, 연구를 통해 위험을 더 잘 평가하고 정량화해야 할 겁니다. 전세계 AI 안전성과 관련된 연구소들은 최근 위험 평가의 방법론과 기준을 점차 표준화하고 있습니다. 저는 주체성이란 것이 시스템에서 어떻게 형성될 수 있는지 이해하는 게 가장 중심적인 과제라 생각합니다. 아예 주체성이 없는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 방법을 모색하는 것이 연구자로서 현재 가장 관심이 가는 사항 중 하나입니다. 이는 아직은 해결되지 않은 질문 중 하나입니다. 정책적으로 이런 문제를 학계와 산업계가 연구할 수 있도록 유도할 수도 있습니다. 예를 들어 AI개발자들에게 시스템이 안전하다고 여기는 이유와 근거를 의무적으로 제출하고 전문가들을 설득하도록 한다면 시스템을 보다 신뢰할 수 있을 겁니다. 안전성에 대한 더 많은 연구도 이뤄지겠죠. 한국은 AI 연구의 선두주자 중 하나입니다. 탁월한 연구 대학이 많고 실력 있는 많은 인재를 육성하고 있습니다. AI에 대한 인재풀도 강력합니다. 기계 학습 분야의 최고 학회들에 많은 논문을 발표하고 있고, 산업적 측면에서 보더라도 한국은 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어에서도 매우 강력한 입지를 유지하고 있습니다. 특히 한국이 고해상도 AI 칩 분야의 리더란 점은 굉장히 중요한 요소로 작용할 겁니다. 앞으로도 AI 진화에 대한 중요한 논의들이 이어질 겁니다. 인간이 미래의 위험을 감수하지 않고 새로운 기술의 혜택을 누릴 수 있는 현명한 개발 방식을 마련하도록 논의를 이어가길 바랍니다. “AI 오류 피해, 책임 소재 명확히 해야”-인공지능법률사무소 ‘인텔리콘’ 임영익 대표 -AI 활용도가 점점 더 높아지는 시대, 현재 AI는 공정하다고 보시나요. “AI는 인간을 배웁니다. 그런데 인간은 종교, 신념, 이념 등 생각의 프레임 또는 특정한 사고 체계를 가지고 있어 말이나 행동에서 편향적 행동이나 인지 편향을 보입니다. 결국 AI는 인간에게서 편향성도 배우기 마련입니다. AI의 편향을 막기 위한 다양한 연구가 현시대에 놓인 주요한 과제입니다.” -편향성을 막기 위해 어떤 방법이 사용되고 있나요. “현재는 AI의 편향을 사후적으로 제거하는 방법으로 3가지가 대표적입니다. 휴먼 피드백 강화학습은 학습된 모델이 내놓은 답변을 사람이 검토하고 피드백해 모델에 재학습(강화학습)해 편향을 줄이는 방법이고, 미세 조정은 이미 학습된 모델에 새로운 데이터를 추가로 학습시키는 방법인데 예를 들어 성별 균형이 맞춰진 데이터를 학습시켜 성별 편향을 줄이는 방법입니다. 마지막으로 출력 후처리 기법은 AI가 답변을 생성한 후 사람이 검토하고 수정하거나 AI 내부에 ‘이 답변이 공정한가’를 확인하고 점검하는 로직을 추가하는 방식입니다. 다만, 이런 방법도 완전하지 않습니다. 공정성을 판단하는 주체가 결국 인간이기 때문에 모든 사람을 만족하는 공정성이라는 것은 애초에 어려운 것이 될지 모릅니다. 그래도 인공지능의 공정성은 그 사회의 문화나 상황에 따라 변할 수 있는 ‘유동적 공정성’ 정도는 만족해야 합니다.” -편향된 AI는 사회적으로 악용될 여지가 있을까요. “가능성이 있습니다. 고도로 발전한 기술을 통해 사실을 교묘히 조작하고 가짜 뉴스를 대량으로 생산할 수 있습니다. 딥페이크 기술을 악용해 허위 정보를 유포하는 사례는 이미 현실로 드러난 바 있습니다. AI챗봇과 자동화된 댓글 시스템은 특정 이슈에 대한 여론을 조직적으로 조작하는 수단이 될 수도 있습니다. 정치적 편향성과 알고리즘 조작은 심각한 사회적 위험을 초래할 수 있습니다. 개발자가 의도적으로 편향된 데이터를 입력하면 특정 정치적 성향이나 이념을 강화하는 결과를 초래할 수 있고, 사용자들은 자신도 모르게 특정 관점에 영향을 받을 가능성이 높아집니다. 또 AI기술은 일부 국가나 정치인들이 대중을 감시하는 수단으로 악용될 수도 있고, 광범위한 개인정보 침해 문제도 내포하고 있습니다.” 공정한 AI 불가?…‘유동적 공정성’에 만족해야 할수도심각한 사회적 위험 초래 가능성 내포지속적이고 균형 있는 정책 보완 필요-AI가 인간의 일자리를 뺏어갈까요. “AI발전이 새로운 직업군을 만들어내고 양질의 일자리를 창출하는 데 기여할 것이란 점엔 이견이 없습니다. 하지만 현실적으로 AI가 만들어내는 일자리보다 사라지는 일자리가 더 많을 수 있습니다. 콜센터 상담원, 단순 사무직, 공장 근로자 같은 직업은 줄어들 가능성이 큽니다. 이런 문제를 해결하기 위해 몇가지 대응이 필요합니다. 첫째로 AI 관련 기술을 배우고 활용할 수 있도록 교육 기회를 확대하고 직업 재훈련 프로그램을 강화해야 합니다. 둘째로 AI산업 내 저임금·비정규직 문제를 해결하기 위해 노동 환경을 개선해야 하며, 셋째로 AI를 다양한 분야에서 효율적으로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것은 물론 AI 윤리와 규제를 담당할 전문가를 체계적으로 양성해야 합니다.” -AI산업 진흥과 규제를 위해 어떤 정책 및 제도적 지원이 필요할까요. “지난해 AI 기본법이 국회를 통과한 것은 국내 AI산업에 중요한 첫걸음입니다. 지속적이고 균형 있는 성장을 위해서는 다양한 분야에서 정책적 노력이 요구됩니다. 첫째로 AI윤리와 책임성을 강화해야 합니다. AI개발과 활용 과정에서 윤리적 기준을 명확히 하기 위해 가이드라인 수준이 아닌 더욱 구체적인 기준을 마련해야 할 필요가 있습니다. AI시스템의 오류 등으로 피해가 생겼을 때 개발자, 운영자, 사용자 간 책임 소재도 명확히 정의해야 합니다. 둘째로 AI 기술의 표준화와 안전성을 확보해야 합니다. 성능과 안전성을 체계적으로 평가할 수 있는 프로세스 구축과 국제적인 AI 규범에 맞춰 기술 표준을 정립하고 글로벌 협력과 공동 연구로 국제 경쟁력을 확보해야 합니다. 나아가 AI시스템의 오작동이나 예상치 못한 결과를 사전에 검증할 수 있는 독립적인 AI 안전 연구소에 많은 예산을 투입해야 할 것입니다. 세 번째로 AI 인력을 양성하고 산업 경쟁력을 강화해야 합니다. 초·중·고 교육과정에 AI 기초 교육을 포함하는 것과 함께 성인을 대상으로 한 재교육 프로그램을 마련해 미래 인재와 성인이 새로운 산업 환경에 적응할 수 있도록 해야 합니다. 창업지원, 연구개발 투자 확대, 세제 혜택 확대 등으로 AI 스타트업 성장도 적극적으로 촉진해야 합니다.”

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO) 겸 이사회 의장이 2년 만에 한국을 찾아 “인공지능(AI)은 한국의 일상과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다”며 “소비재, 에너지, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야의 한국 기업들이 AI를 적극 도입해 새로운 성장과 기회를 창출해 나가는 모습을 직접 볼 수 있다는 건 정말 멋진 일”이라고 말했다. 나델라 CEO는 26일 서울 서초구 양재 aT센터에서 개최된 ‘MS AI 투어 인 서울’ 기조연설에서 국내 다양한 기업이 MS 코파일럿을 사용하고 있다고 소개했다. 이날 행사엔 정보기술(IT) 업계 리더 및 관계자, 전문가들이 한자리에 모여 AI를 책임 있게 개발하고 활용하는 방안을 공유하며 신뢰할 수 있는 AI 도입을 위한 전략을 논의했다. MS는 이날 행사에서 MS 365 코파일럿에 추론 모델을 적용한 ‘리서처’, ‘애널리스트’ 등 두 가지 AI 에이전트를 전 세계 최초로 공개하기도 했다. 리서처는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합·심층 검색 기능을 통합해 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있고 애널리스트는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 다양한 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 이번에 공개된 AI 에이전트는 다음달부터 MS 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 ‘프런티어’ 프로그램을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. 이어 MS의 주요 고객과 파트너사의 AI 전략도 조명됐다. LG전자는 이날 행사에서 애저 오픈AI 서비스 기반 GPT를 연동한 AI 에이전트(Q9)를 소개했다. MS는 LG와 ‘원 LG 설루션 통합 파트너십’을 구축할 계획이다.

- 젠슨 황 “AI 추론, AI 에이전트 시대 왔다” 발언에 기업들 ‘추론 가속화’ 문의 쇄도- 2년 연속 참가해 기술력 선보여…챗봇･AI에이전트 기업들 “당장 도입하고 싶다” 생성형 AI 가속 플랫폼 기업 프렌들리AI는 3월 17일부터 21일까지 미국 산호세에서 열린 ‘엔비디아 GTC 2025’ 참가를 성공적으로 마쳤다고 26일 밝혔다. 특히 젠슨 황 엔비디아 CEO가 기조연설에서 “AI 추론과 AI 에이전트 시대가 시작됐다”고 천명하면서, 관련 기술이 핵심 강점인 프렌들리AI가 현장에서 크게 주목받았다. 작년에 이어 2년 연속 GTC에 참가한 프렌들리AI는 생성형 AI 서비스의 추론 성능을 극대화하는 플랫폼을 선보여 많은 기업의 경영진과 개발 책임자들로부터 큰 관심을 받았다. GTC 기간 동안 프렌들리AI 부스를 방문한 기업만 300여곳에 달했고, 정식 도입을 문의하는 요청도 잇따랐다. 기업 관계자들은 프렌들리AI가 검증한 업계 최고 수준의 추론 가속화 성능, 그리고 세계 최대 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅페이스와의 공식 파트너십을 통한 사용성과 신뢰성에 깊은 관심을 보였다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너다. 젠슨 황 CEO가 18일 기조연설에서 30분이나 되는 시간을 ‘초대규모AI 추론(inference) 기술의 중요성과 AI 에이전트 도입의 확산’에 대해 말하면서, 관련 플랫폼 기술을 제공하는 프렌들리AI의 부스에 기업 관계자들의 발길이 쏠리기도 했다. 프렌들리AI는 전세계 최고 수준의 추론 가속을 제공하며, AI 에이전트 서비스도 출시할 예정이다. 기업 입장에서는 프렌들리AI 기술을 도입하면 AI 서비스 및 추론 속도가 빨라지고, 안정적으로 운영되고, 비용 절감 및 운영 효율성 증가 효과까지 얻을 수 있다. 프렌들리AI가 허깅페이스 파트너십 이후로 기업들이 믿고 쓰는 플랫폼으로 자리 잡은 데다가, AI 최적화에 관심이 높아지면서 글로벌 AI 기업들이 GTC에서 프렌들리AI에 큰 관심을 보였다. 전 세계 수천만명 이상의 유저에게 AI 챗봇, 음성 AI 에이전트 (Voice AI Agent), AI 콜센터(AICC) 등의 서비스를 제공하는 기업들이 특히 프렌들리AI에게 실제 도입 절차를 문의하는 경우가 많았다. AI의 고객 응대 속도, 실시간 대화 품질, 인프라 비용 절감 등에 고민이 많은 관련 기업들이 이를 해결하는 솔루션을 제공하는 프렌들리AI에 주목했다. 이런 기업 입장에서는 뛰어난 사용성을 위해 응답 시간을 최소화하고 꾸준한 성능을 제공하는 것이 중요한데, 프렌들리AI는 이 분야에서 독보적인 기술력을 자랑한다. 프렌들리AI 관계자는 “한 기업 CTO는 ‘바로 내가 찾던 솔루션이었다’면서 곧바로 도입 의사를 밝히더라”며 “AI 서비스를 만드는 기업이라면 예외없이 가속화･최적화에 어려움을 겪고 있다는 사실을 새삼 확인했고, 이 시장이 하루가 다르게 폭발적으로 커지고 있다는 사실 역시 글로벌 현장에서 체감할 수 있었다”고 전했다. 세계적인 엔터프라이즈 기업들도 프렌들리AI가 글로벌 파트너십으로 신뢰받고 있으며, 규모 있는 기업에서도 간편하게 도입할 수 있다는 점에 귀를 기울였다. 프렌들리AI는 최근 아마존웹서비스(AWS) 환경에 애드온으로 탑재되었으며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 현재 허깅페이스에서 13만개가 넘는 모델들을 바로 프렌들리AI로 배포해서 사용할 수 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “AI 시장의 무게가 AI 추론으로 이동하고 있고, AI 생태계가 커지는 만큼 AI 서비스를 뒷받침하는 플랫폼 기술의 시장도 어마어마한 속도로 커지고 있다는 사실을 GTC에서 다시금 확인할 수 있었다”면서 “글로벌 현장에서 직접 확인한 내용을 바탕으로, 기업들이 AI로 더 크게 도약하도록 최선을 다해 지원할 생각”이라고 말했다.

정치자금법 위반 혐의로 구속기소된 명태균(55)씨와 국민의힘 김영선(65) 전 의원 등에 대한 첫 공판에서 명씨가 윤석열 대통령과 대구에서, 이준석 의원과 현풍휴게소에서 만나는 등 정계인사와 활발히 교류하는 장면을 직접 목격했다는 증언이 나왔다. 명씨가 이런 영향력을 앞세워 공천에 개입하려 하고 불법 정치자금까지 수수했다는 진술이다. 24일 창원지법 형사4부(부장 김인택) 심리로 열린 공판에 증인으로 출석한 김태열 전 미래한국연구소장은 “명씨가 윤석열·김건희 대통령 부부, 오세훈, 홍준표, 윤상현, 이준석, 김종인 등과 만나는 걸 목격하거나 들었다”며 “김 여사를 제외하고는 (명씨가 이들을) 만나는 걸 목격하거나 자리에 함께했고 오 시장과 만남은 전해 들었다”고 진술했다. 김 전 소장은 2022년 6월 지방선거를 앞두고 명씨, 김 전 의원과 함께 경북 고령군수 예비후보 배모씨와 대구시의원 예비후모 이모씨에게 공천을 대가로 총 2억 4000만원을 받은 혐의로 불구속기소 됐다. 공소 사실을 모두 인정한 김 전 소장은 이날 검찰 측 신문에서 배모·이모씨는 유력 정치인과 만남을 주선하는 등 명씨 영향력을 믿고 공천 자금을 줬다고 주장했다. 김 전 소장은 “(2021년 7월) 당시 윤석열 검찰총장은 정계 진출 선언 후 대구 2.28공원을 찾았는데 그 자리에서 배모·이모씨는 명씨 소개로 윤 총장과 인사하며 사진도 찍었다”며 “김종인·이준석, 명씨, 배모씨는 서울 한 카페에서도 보고 이준석과는 현풍휴게소에서 자정에 만나 사진도 찍었다”고 말했다. 김 전 소장은 명씨가 김 전 의원을 대신해 실질적인 국회의원 역할을 했다는 진술도 했다. ‘김 전 의원과 명씨의 관계가 어땠느냐’는 검사 질문에 김 전 소장은 “주종이 바뀌어 있었고 명씨가 김 전 의원에게 하대하는 것을 목격했다”며 “심지어 명씨가 김 전 의원에게 ‘당신이 뭘 잘못했는지 반성문 써서 내려오라고 했다’고 말한 것을 보좌진 통해 들었다”고 밝혔다. 또 “의원실 보좌관은 모두 명씨 뜻대로 임명됐다 “김 전 의원은 명씨와 대통령과의 관계 등을 알기에 우선 6선 의원이 되고 보자는 마음으로 수모를 견뎠던 듯하다”고 주장했다. 배모·이모씨 측 법률대리인인 김환수 변호사는 반대 심문에서 명씨 등이 받은 돈은 공천 대가가 아닌 미래한국연구소 운영 자금이라고 강조했다. 김 전 소장이 검찰 조사 내용에 근거해 돈이 전달된 날짜 등을 추론한다며 진술 신빙성도 지적했다. 유력 정치인과 만남은 여러 명이 보는 자리가 과장돼 표현됐을 수 있고 배모·이모씨가 그런 명씨를 신뢰하기는 어려웠을 것이라는 취지의 주장도 했다. 이날 명씨와 김 전 의원은 검찰의 공소사실을 모두 부인했다. 31일 두 번째 공판에서는 명씨와 유력 정치인들 간의 실제적 관계, 이를 이용한 공천 개입의 진위를 밝히는 데 초점이 맞춰질 전망이다.

“현 수능, 학력고사처럼 됐다”교과 지식 평가 제대로 하지도 않아학생들 만점 못 받으면 계속 N수일정 수준 평가 원래 취지 잃었다“수능 290점·280점 차이 없어”美 정교한 검사 오차도 100±6점지식 일부만 물어… 타당성이 없다0.1㎜차 키로 선발하는 것과 같아“논·서술형 수능, 괜찮은 방향”수능 하나로 다 해결 생각하면 안 돼대학들 직접 학생 뽑도록 열어주고신분제 된 학벌, 사회적 해결해야“대학, 엘리트 교육기관 아냐”대학, 우수한 학생 선발에만 몰두이젠 차별화된 교육 방향 생각하고잘하는 분야 선택 구조로 바뀌어야 ‘재필삼선 사심오운.’ 재수는 필수고 삼수는 선택이며 사수는 심장이 시키고 오수는 운명이라는 요즘 수험생들의 유행어다. 의대에 가려고, 대학 간판을 따려고, 수능(대학수학능력시험)에 매달리는 ‘수능 낭인’이 매년 늘어나고 있다. 대학에 합격했어도, 취업을 했어도 다시 수능을 본다. 이미 수능 응시생의 3분의1이 ‘N수생’인데, 올해 수능에선 20만명이 넘을 것으로 보인다. 과열된 입시 속 2024년 사교육비 지출은 29조 2000억원으로 역대 최고치를 갈아치웠다. 1993년 첫 시행 이후 대입에서 가장 큰 영향력을 미쳐 온 수능이 사회적 낭비를 키운다는 비판도 나온다. 30여년 ‘대학 입학의 가늠자’로 쓰인 수능의 탄생은 1987년 교육개혁 종합 구상으로 거슬러 올라간다. 당시 학력고사는 사고력과 창의성을 제대로 평가하기 어렵고 1~2점 차이로 당락이 결정되는 등 타당성이 떨어진다는 문제점이 드러나 정부가 새 대입 시험을 고민했다. 1992년 국립교육평가원(한국교육과정평가원의 전신)이 발간한 ‘대학수학능력시험과 교수학습방향’ 보고서를 보면 “학력고사를 대신할 대학교육 적성시험은 ‘대학 학업에 기초적이고 공통적으로 요구되는 보편적 능력’을 측정하는 시험”으로 구상했다. 30여년 전이지만 요즘 수능에 대한 비판이나 대입 개편에 대한 논의와 비슷하다. 박도순(83) 고려대 명예교수는 이런 사회적 요구가 나오던 1980년대 말에서 1990년대 초 수능을 연구하고 개발한 교육학자다. 수능을 출제하는 초대 평가원장을 지낸 박 교수는 대중에겐 ‘수능의 아버지’로 알려져 있다. 노태우 정부부터 노무현 정부까지 교육 정책에 관여한 박 교수는 경기 성남시의 한 공유 오피스에서 23일 서울신문과 만나 “현재 수능은 대학의 교육 목적과 전혀 맞지 않는다”며 “공정한 시험이 아니다”라고 비판했다. -수능은 어떻게 만들어졌나. “노태우 정부 때 학력고사의 문제점이 지적됐다. 당시 나는 교육정책자문회의에 있었는데, 새로운 입시 정책을 고민하는 와중에 대학 적성검사를 만들어 달라고 요청이 왔다. 그때 구상은 시험을 통해 수험생이 어느 대학 어느 과에 갈 수 있는지 예측하는 목적이었다가 교육개혁 종합 구상 안에 입학 적성검사가 들어가면서 대입 제도에 포함됐다. 연구를 거쳐 1990년부터 1992년까지 7번 실험평가를 했고 1994학년도(1993년 시행)에 처음 도입됐다. -초기 수능의 모습은 어땠나. “처음에는 언어·수리 두 가지로 고안했다. 대학에서 공부하려면 강의를 잘 듣기 위한 언어 능력과 논리력·추론능력이 중요하기 때문이다. 이후 영어 원서를 보려면 영어도 필요하다고 해서 언어·수리·외국어(영어)를 하기로 했다. 목적은 고교 교육과정을 잘 이수한 사람이면 누구든지 가질 수 있는 보편적 능력, 통합 교과적인 능력을 재는 것이다. 교과별 평가가 아니었다. -수능 과목이 점점 늘어났다. 지금은 선택과목까지 20개가 넘는다. “수능 도입 당시 언어·수리만 한다고 하니까 과학 등 다른 교과 관계자들이 반발했다. 이건 학력고사가 아니라 탐구 능력이 있는지를 파악하는 것이라고 설득했지만 받아들여지지 않았다. 과학이 들어갔으니 사회과학을 하는 사람들이 사회도 필요하다고 해서 과학·사회탐구가 추가됐다. 현실적으로 교과 이기주의가 작용한 것이다. -난이도는 어땠나. “대학에서 공부할 수 있는 능력이 있느냐를 판단하는 시험이고, 고등학교 교육을 정상화하려면 따로 공부를 안 해도 풀 수 있어야 한다. 교육과정을 이수한 사람이면 누구나 볼 수 있어야 한다는 얘기다. 1993년 첫 수능 전에 문교부(현 교육부) 기자실에서 시험 취지를 설명하는데 한 기자가 ‘만점을 몇 명 예상하냐’고 하더라. 당시 고교가 1600개여서 한 학교당 만점이 5명만 나와도 8000명이 나올 거라고 했다. 교육과정을 충실히 이수한 사람이 학교에 1명도 없다는 건 교육이 엉망이라는 말 아닌가. 그러니까 그 기자가 ‘그럼 대학에서 학생을 어떻게 뽑냐’고 하더라. -지금 수능은 ‘변별력’에 목을 맨다 “대학에서 수능을 중심으로 학생들을 뽑아서다. 그러니까 만점을 못 받으면 계속 다시 응시한다. ‘N수생’이 양산되는 거다. 지금 수능은 옛날 학력고사처럼 돼 버렸다. 그렇다고 교과 지식에 대한 평가를 제대로 하는 것도 아니다. 예컨대 물리나 화학 문제를 보면 분야별로 3~4문제밖에 못 낸다. 이걸 가지고 물리의 세부 교과 지식을 평가한다고 할 수 있나. 수능은 ‘일정 수준을 넘으면 대학 교육을 받을 수 있다’는 원래 취지를 잃었다. -자격고사로 삼아야 한다는 주장인데. 대학은 왜 수능에 의존할까. “대학이 자체적으로 문제를 내고 시험을 보려면 수십억원의 비용이 든다. 수능은 효율적이고 행여 출제 등에 문제가 생기더라도 대학이 책임질 일이 없다. 만약 대학이 수능을 참고자료 정도로만 쓴다고 하면 그렇게까지 ‘N수생’이 늘어나지 않을 것이다.” -수능이 공정하다는 인식이 지배적이다. “공정하지 않다. 일단 통계적 오차 때문이다. 미국에서 가장 정교하게 만든 지능검사, 적성검사도 표준오차가 100에 ‘±6점’이다. 수능으로 치면 290점과 280점은 아무 차이도 없단 이야기다. 오차가 있는데 290점은 뽑고 280점은 대학에서 떨어지는 게 공정한가. 뿐만 아니라 문항 하나가 특정 영역을 대표하지 못한다는 문제도 있다. 과학 시험이라면 과학 안에 있는 수많은 지식 가운데 아주 일부만 묻는다. 타당성이 없다는 얘기다. 0.1㎜까지 키를 측정해서 키로 선발하는 것과 똑같은 거다. 학력의 아주 작은 부분을 부정확한 자로 측정하고, 이걸 절대시하는 게 현재 수능과 대입의 문제다. -수능이 쉬우면 ‘물수능’이라고 비판한다. “교육 심리 연구를 보면 고등학교 졸업하고 3년이 지나면 고교 때 배운 것의 75% 이상을 잊어버린다. 수능은 ‘결국 잊어버릴 것’을 묻는 시험이다. 기자들에게 현재 수능 문제를 풀어 보라고 하면 80점을 못 넘는 경우가 많다. 그런데 처음에 수능 실험평가를 할 때 언어 문제를 당시 기자들에게 풀게 했더니 다 80점이 넘었다. 암기하는 문제가 아니라는 뜻이다. 암기해야 하는 문제는 시간이 흐르면 아무 소용이 없다.” -미래 수능으로 거론되는 논·서술형은 바람직한가. “수능 체제를 유지해야 한다면 서·논술형 도입은 괜찮은 방향이라고 본다. 하지만 약간의 변화일 뿐 근본적인 해결책이라고 하긴 어렵다. 수능 하나로 다 해결된다고 생각하면 안 된다. 대학들이 직접 자신들이 교육할 학생을 뽑도록 열어 주고, 열린 부분을 대학들이 활용해야 한다. 지금도 수능 성적을 반영하지 않고 학생을 뽑을 수 있지만 대학들이 하지 않는다.” -대학별 선발이 강화되면 사교육이 증가한다는 우려도 있다. “사교육 증가는 다른 문제다. 1980년대 전두환 정권이 ‘과외 금지령’을 내렸다. 가족이 가르쳐도 처벌했다. 그런데도 사교육을 못 잡았다. 재수를 못 하게 하려고 만든 ‘재수 감점제’도 있었다. 안 해 본 것이 없는데 사교육을 못 잡았다. 결국 대학 서열 파괴가 먼저 돼야 한다. 학벌이 일종의 신분제가 된 게 문제다. 이건 사회적으로 해결해야 한다. 노무현 전 대통령이 대학 서열화를 없애려고 ‘SKY(서울대·고려대·연세대) 폐지’나 ‘모든 국립대 서울대 만들기’도 논의했는데 국회도 반대하고 정치적 이유로 무산됐다.” -학령인구 급감으로 문 닫는 대학도 나오는데. “대학은 더이상 엘리트 교육기관이 아니다. 대부분의 학생이 대학에 진학하는 시대에 ‘교양 교육’을 하는 곳이다. 우리나라는 중등학교(중고교)를 대학의 하위 학교처럼 인식한다. 하지만 중등교육은 중등교육 나름대로 목표와 교육과정이 있다. 지금은 대학이 성적 높은 학생들을 데려가서 좋은 교육을 하지 못하고 있다. 대학들이 어떤 교육을 할지, 어떤 프로그램을 만들지 고민을 안 한다. 우수하지 않은 학생을 데려다가 우수하게 만드는 게 교육인데, 선발에만 몰두한다. 커리큘럼도 다 똑같다. 학생을 어떻게 뽑을지에 대해선 신경을 좀 접고, 어떻게 기를지, 어떻게 차별화된 교육을 할 것인지 생각해야 한다. 앞으로는 대학 이름을 보고 가는 게 아니라 잘하는 분야나 영역을 고려해 선택하는 구조로 바뀌어야 한다. -학부모의 역할도 중요할 것 같다. “지금은 대부분 자녀가 1~2명이라 ‘아이가 좋은 대학 가서 좋은 데 취업하고 돈도 잘 벌었으면’ 하는 바람에 투자를 많이 한다. 하지만 앞으로는 학교 이름이 중요한 게 아니라 어떤 대학에서 어떻게 학생을 가르치는지 봐야 한다. 진로 교육을 일찍 하고, 자신이 원하는 걸 찾도록 도와야 한다. 아이를 잘 관찰하다 보면 ‘이 부분을 잘하는구나’ 보이는 게 있다. 이걸 어떻게 잘해 나갈지 유도해 줘야 한다.

GTC 2025 참가 협력업체 부스 방문엔비디아, 4년간 AI 칩 개발 로드맵에HBM 수요 늘어날 듯…삼성·하이닉스 훈풍 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 20일(현지시각) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 진행중인 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 삼성전자 부스를 방문해 그래픽 메모리에 ‘최고’(Rocks)라고 친필 사인을 남겼다. 엔비디아가 이번 GTC에서 향후 4년간의 AI 칩 로드맵을 제시하면서 여기에 들어갈 고대역폭메모리(HBM)를 만드는 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기대감도 커지고 있다. GTC 2025에 마련된 협력업체 전시관을 찾은 황 CEO는 삼성전자 부스에서 삼성전자의 ‘GDDR7’ 그래픽 메모리 제품의 패널에 ‘삼성전자 RTX 탑재! GDDR7 최고!’(SAMSUNG RTX ON! GDDR7 ROCKS!)라고 적었다. GDDR7은 현재 삼성전자가 엔비디아에 공급하고 있는 제품으로, 엔비디아는 이를 탑재한 개인용 GPU ‘지포스 RTX 5090’을 생산하고 있다. 황 CEO는 지난해 GTC 행사에서는 삼성전자의 5세대 HBM인 HBM3E에 ‘젠슨 승인’(JENSEN APPROVED)이라고 적은 바 있다. 이 때문에 당시 시장에서는 엔비디아 납품이 임박했다는 기대가 쏟아졌지만, 퀄(품질) 테스트는 1년째 진행중이다. 이날 삼성 부스에는 HBM4가 전시돼 있었지만 황 CEO의 이동 동선과 맞지 않아 HBM4 제품을 직접 보지는 못한 것으로 전해졌다. 또 예정된 시간보다 길어지면서 SK하이닉스 부스도 방문하지 못했다. 다만 엔비디아가 이번에 발표한 4개년에 걸친 AI 칩 개발 로드맵은 더 많은 HBM을 필요로 할 것으로 예상되면서 삼성전자와 SK하이닉스에도 훈풍이 불고 있다. 황 CEO는 지난 18일 기조연설에서 “첨단 AI를 위해 전 세계가 예상했던 것보다 100배 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다”며 “AI 추론 모델과 AI 에이전트가 엔비디아 칩 수요를 크게 증가시킬 것”이라고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기 차세대 HBM4 양산을 목표로 하고 있는 상황에서 엔비디아가 어떤 제품을 선택할지에 따라 실적이 갈릴 것으로 보인다.

한국전력이 지난 19일 서울대학교, KT와 함께 ‘전력산업 특화 AI 개발·실증을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 서울대 총장 공관에서 진행된 이날 협약식에는 김동철 한전사장과 유홍림 서울대 총장, 김영섭 KT대표이사 등이 참석했다. 이번 협약은 전력망 스마트화와 분산e 확산 등 에너지산업 환경변화와 연계, 전력산업에 특화된 AI 솔루션과 인프라를 개발·활용하기 위한 것이다. 이를 통한 국가 전력시스템 전반의 효율 개선 및 생산성 향상이 목표다. 협약에 참여한 3개 기관은 우선 ‘Hybrid Cloud 기반 전력산업 특화 AI 솔루션·보안시스템 구축안’을 마련하고 실증할 계획이다. 첨단 생성형 AI의 학습·추론 기능 등을 활용, 전력시스템을 획기적으로 혁신할 수 있는 기반을 조성한다는 복안이다. 중장기적으로는 에너지 및 AI 융합형 전문인력을 양성하고, AI 기반 에너지 신사업·신기술 활성화를 위한 연관 생태계 경쟁력을 강화하는 등 단계적 협력을 확대해 나간다는 방침이다. 이번 협약에 따라 한전은 전력산업 특화 AI 개발·활용 기본 방향 및 실행전략 마련, AI 기반 융복합 신사업모델 발굴·R&D·실증 총괄 등을 담당하게 된다. 서울대학교는 전력시스템 선진화 전략방향 제시·보안기준 정립, 전문 인력양성 역할을 수행한다. KT는 보안기술 적용 클라우드 AI 모델 연계 실증, 최적 AI 솔루션 제시 등을 맡는다. 한전은 이 과정에서 AI의 예측력과 실시간 대응력을 활용, 전력시스템의 안정성과 효율성을 극대화하고 대고객 서비스 혁신 및 타산업(IT 등)과의 신사업모델 공동개발 등 국가적 편익을 극대화 하는데 주력할 계획이다. 김동철 한국전력 사장은 “지금은 인공지능 융복합 기술에 기반한 에너지 생태계 전반의 AI 대전환과 미래 도약의 기회를 적극 모색할 때”라며 “이번 협약을 통해 3개 기관이 힘을 모은다면 우리나라 전력산업은 글로벌 에너지 산업의 First Mover로 자리 잡고, 새로운 시장을 선도해 나갈 수 있을 것”이라고 밝혔다.

미국발(發) 글로벌 금융 위기가 전 세계로 확산하던 2008년 12월, 한화그룹은 대우조선해양 우선협상대상자로 선정됐다. 인수 가격은 무려 6조 3000억원, 이행보증금(계약금)만 3150억원이었다. 치솟은 인수 가격과 자금시장 경색으로 ‘승자의 저주’ 가능성이 점점 커졌다. 결국 한화는 노조의 실사 방해, 분납 거절 등을 이유로 인수를 포기했다. 산업은행은 계약 위반으로 보증금 3150억원을 꿀꺽했고, 한화 경영진엔 배임 의혹이 제기됐다. 그로부터 14년이 지난 2022년 12월, 한화는 마침내 대우조선해양(한화오션)을 품었다. 인수 가격은 약 2조원으로 2008년 가격의 3분의1 수준이었다. 한화오션은 지난해 4년 만에 흑자 전환에 성공했고, ‘트럼프발 훈풍’에 힘입어 올 들어 주가가 2배 이상 뛰었다. 대주주와 소액주주 모두를 웃게 했다. 여기서 질문 하나. ‘이사 충실의 의무’가 회사뿐 아니라 모든 주주로까지 확대된 상법 개정안이 발효됐다면 이처럼 길고 긴 인수합병(M&A)이 가능했을까. 한화 경영진을 상대로 그동안 얼마나 많은 손해배상 책임과 배임죄 소송이 제기됐을까. 가정과 추론이지만 진절머리가 나서 대우조선해양을 쳐다보지도 않았을 듯싶다. KT&G는 3년째 싱가포르계 행동주의펀드 플래시라이트캐피탈파트너스(FCP)에 시달리고 있다. 지난해에는 KT&G 이사회에 자회사 KGC인삼공사 강매를 요구했고, 올 1월엔 전직 경영진이 복지재단 등에 무상 혹은 저가로 자사주를 출연해 회사에 손해를 끼쳤다며 1조원대 소송을 제기했다. 오는 26일 주총을 앞두고는 사장 선임 방법에 관한 정관 변경을 반대하고 있다. 2023년 기준 해외 투기자본으로부터 시달림을 겪고 있는 국내 기업은 총 77개사나 된다. 여기서 두 번째 질문. 야당이 단독 처리한 상법 개정안이 국무회의마저 통과한다면 행동주의펀드를 가장한 투기꾼들은 어떤 행보를 보일까. 이 역시 가정이지만 잇속을 채울 때까지 소송을 남발하거나 사사건건 경영에 간섭한다는 데 대부분이 베팅하지 않을까 싶다. 물론 우리 기업도 잘못했다. 그동안 주주환원에 너무 무신경했다. 최근에 나온 한국은행 보고서는 ‘이 정도인가’라고 할 만큼 충격적이다. 한국 기업의 주주환원은 주요 20개국(G20) 중 최하위 수준이었다. 튀르키예나 인도네시아보다 주주 보호에 인색했고, 배당과 자사주 매입에선 꼴찌였다. 대표적인 게 모회사의 핵심 사업부를 자회사로 넘긴 뒤 ‘쪼개기(중복) 상장’을 하는 거다. 모회사 소액주주에겐 복장 터지는 일이지만 대주주에겐 돈이 되는 일이다. “중복 상장이 문제라면 그 주식을 사지 말라”는 어느 재벌 회장의 일성은 소액주주를 무시하는 오만함의 극치다. 그럼에도 초가삼간을 태울 순 없다. 과도한 극약 처방은 기업 경영권을 흔들어 글로벌 투기꾼과 로펌, 보험사만 웃게 할 뿐이다. 보험업계에선 벌써 이사의 ‘주주 충실의 의무’ 부과 가능성에 임원의 법적 책임을 보장하는 ‘임원 배상책임보험’이 활성화될 조짐이다. ‘먹을 게 없나’ 기웃거리는 글로벌 투기자본과 로펌은 얼마나 큰 장이 설지 기대감에 들떠 있다. 소액주주에게도 상법 개정안이 마냥 좋은 건 아니다. 당장 배당이 늘어날 가능성이 커지겠지만 중장기적으론 기업가치 훼손으로 피해를 볼 수 있다. 소송이 빈번하고 경영 활동과 투자가 위축되는데, 그런 기업들이 얼마나 지속될 수 있겠나. 그래서 소액주주 보호를 위한 ‘핀셋 규제’가 합리적이라는 얘기다. 모든 기업에 적용되는 상법이 아닌 자본시장법을 개정해 대상을 2600개 상장사로 줄이고 대주주에게 유리한 합병과 분할, 자산과 주식 교환 등에서 소액주주를 보호하자는 거다. 정부와 여당 모두 긍정적이다. 최상목 대통령 권한대행의 현명한 결정을 기대해 본다. 김경두 산업부장

딥시크 R1 5% 규모로 우수한 성능한국어에 강점… 수능 최고점 달성 경량 모델도 오픈AI o1-mini 능가 젠슨 황, 추론 AI 소프트웨어 공개 LG AI연구원이 자체 개발한 추론 인공지능(AI) ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개했다. 우리나라에서 추론 AI가 오픈소스로 공개된 건 처음이다. 해당 모델은 일부 성능에서 중국 딥시크 R1을 앞서는 것으로 나타났다. 엑사원 딥은 미국에서 진행 중인 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서도 소개된다. LG AI연구원은 18일 엑사원 딥을 공개하며 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 세우고 이를 검증하기 위한 추론을 진행하는 과정을 통해 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 능동적인 AI를 말한다. 지난달 배경훈 AI연구원장이 국가AI위원회 주최 간담회에서 “조만간 딥시크 R1 수준의 모델을 개발해 오픈소스로 공개하겠다”고 예고했던 모델이기도 하다. 전 세계적으로는 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 자체 추론 AI를 개발하는 상황에서 엑사원 딥은 이러한 글로벌 추론 AI 모델에 견줄 수 있는 국내 첫 모델이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 엑사원 딥(32B·매개변수 320억개)은 딥시크 R1(671B·6710억개)의 5% 정도 규모인 매개변수(학습 단위)만으로도 미국과 중국의 주요 AI 모델과 비교했을 때 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어에 강점이 있는 엑사원 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있어 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.5점으로 최고점을 기록하는가 하면, 선택 과목(확률과 통계·미적분·기하) 모두에서 1등급을 달성했다. 경량 모델인 엑사원 딥(7.8B)의 성능은 미국 오픈AI의 o1-mini의 성능을 웃돌았으며 온디바이스 모델인 엑사원 딥(2.4B) 또한 동급 모델과의 성능 비교 평가에서 세계 최고 수준의 성능을 보였다. LG AI연구원이 17일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC에 참가해 엑사원 딥을 소개할 예정인 가운데 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일 기조연설에서 추론 AI 소프트웨어인 ‘다이나모’와 ‘차세대 AI 칩 블랙웰 울트라’를 전격 공개한다. AI 모델의 추론 성능을 30배 향상시키는 다이나모는 오픈소스로 공개돼 개발자에게 무료로 제공될 예정이다. 기존 블랙웰의 업그레이드 버전인 블랙웰 울트라는 더 많은 정보를 기억할 수 있을 뿐 아니라 전력 효율성도 강화됐다는 특징을 지니고 있다.

LLM 기반 AI 에이전트 전문 기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 지난 18일 글래드 여의도에서 ‘2025 WISE Edge’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 이번 행사의 주제는 ‘Empowering human with AI agents’로, AI 에이전트와 인간의 협력을 통해 인간이 가진 본연의 역량을 극대화할 수 있는 구체적 방향을 모색하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에서는 와이즈넛 강용성 대표와 장정훈 CTO(연구소장), 김분도 공공사업부문장이 연사로 나서 와이즈넛의 AI 사업 전략 및 기술 비전을 공유했다. 특히, AI 에이전트가 다양한 산업에 활용되며 실질적인 가치를 창출하는 방법과 함께, 향후 와이즈넛의 AI 에이전트 기술 청사진을 구체화하며 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 먼저 강용성 대표가 ‘Empowering Human with AI Agents’를 주제로 포문을 열며, 인간의 노동력이 AI 시대의 도래와 함께 초효율로 전환되는 시대에 돌입했음을 강조했다. 강용성 대표는 “AI 에이전트가 각 산업과 업무에 도입됨으로써 생산성과 효율성이 획기적으로 향상될 것”이라며 “AI는 단순히 똑똑한 답변을 제공하는 것이 아니라, 기업이 원하는 방식으로 함께 ‘일하는’ 존재가 되어야 한다”라고 역설했다. 이어, B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현을 위해서 중요한 것은 LLM만이 아니라, 도메인 날리지(Domain Knowledge), RAG와 같은 핵심 구성요소들 또한 중요하게 다뤄져야 한다고 말했다. 강 대표는 행사에서 와이즈넛이 지난 25년간 다양한 사업을 통해 축적한 도메인 지식과 노하우, RAG 기술력, 그리고 국내 최고 자연어 처리 기술이 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 와이즈넛만의 차별화된 강점이라고 강조하며, B2B 맞춤형 AI 에이전트 분야에서도 최강자로 자리매김할 수 있다는 강한 자신감을 드러냈다. 다음으로 이어진 발표에서, 장정훈 CTO는 ‘와이즈넛의 AI 에이전트 플랫폼: 생성형 AI와 RAG를 활용한 업무 혁신’을 주제로, AI 에이전트에 적용된 핵심 기술을 상세히 소개하며 그 혁신적인 가능성을 조명했다. 이날 와이즈넛이 공개한 AI 에이전트 플랫폼은 다양한 고객 업무 시스템을 자동화하는 핵심 기술인 ▲추론(Reasoning)과 ▲핵심 지능(Core Intelligence) ▲그래프 서치(Graph Search) 등을 탑재한 것이 특징이다. 추론(Reasoning)은 업무 수행 전략을 수립하고, 지식과 맥락을 분석하여 최적의 의사결정을 내린 후, 이를 에이전트 도구를 활용해 실행하는 과정이다. 핵심 지능(Core Intelligence)은 자체 개발한 WISE LLM과 최신 검색 기반 생성(RAG) 기술로 구성되어 있다. 특히 와이즈넛의 RAG 기술은 기존 벡터와 자연어처리 기반 하이브리드 서치 기술에서 한 단계 더 진화한 Mixture of Retrieval Models를 적용하고, 여기에 그래프 서치(Graph Search) 기술까지 융합해 더욱 의미 있는 수준으로 업그레이드되었다. 이와 함께, 장 CTO는 기업의 레거시 시스템과 조직의 특성 및 문화, 조직도, 내부 규정 등에서 데이터 간의 관계를 자동으로 지식화하고 비즈니스 프로세스 모델링까지 구현하는 와이즈 하이퍼그래프(WISE Hypergraph) 기술을 통해 B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현이 가능하다고 설명했다. 최근 와이즈넛은 자체 개발한 ‘WISE LLM 70B’ 모델과 딥시크(Deepseek)의 Distillation R1 70B 모델을 비교한 자체 벤치마크 테스트 결과를 공개하여 정밀성, 포괄성, 독해 능력 등에서 우수한 성능을 증명한 바 있다. 특히, 독해 능력 부문에서는 약 20% 높은 성능 우위를 보이며, 복잡한 고객 환경에서도 최적의 답변을 제공하는 기술적 강점을 입증했다. 마지막으로, 산업별 생성형 AI 도입 전략 및 사례 발표는 김분도 공공사업부문장이 맡았다. 현재 산업분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고 와이즈넛이 그간 구축한 ▲한국도로공사 ▲고용노동부 ▲한전KPS ▲NIPA 과제 등 생성형AI 사업 사례를 소개했다. 더 나아가 해당 자리에서 와이즈넛이 구현하고 있는 AI 에이전트 플랫폼을 최초 공개해, 실제 업무 환경에서 적용할 수 있는 현실적이고 가시적인 활용사례를 선보였다. 강용성 대표는 “오늘 올해 상반기 중 신규 출시를 앞둔 AI 에이전트 플랫폼을 공개한 것은, AI 에이전트가 가져올 실질적 혁신을 와이즈넛만의 이야기로 먼저 보여드리고자 함이었다”라며 “지난 25년간 그랬듯, 와이즈넛이 선보일 AI 에이전트로의 새로운 여정을 지켜봐 달라”고 말했다.