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"내 글에 낙인 찍나"…AI 워터마크, '투명성'인가 '감시'인가 [경제일보] “내가 직접 쓴 글인데 인공지능(AI)이 일부 손봤다는 이유만으로 AI 글로 분류되는 것 아닌가.” 생성형 AI를 업무와 학업에 활용하는 이용자들 사이에서 이런 우려가 커지고 있다. 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 서비스 ‘클로드(Claude)’가 생성한 텍스트에 사람이 눈으로 확인하기 어려운 식별 패턴을 넣기 시작하면서다. 단순한 기능 업데이트로만 보기 어려운 이유는 이 기술이 앞으로 AI 콘텐츠의 ‘신분증’ 역할을 할 가능성이 있기 때문이다. 지금까지 AI 생성 여부는 별도의 탐지 프로그램을 통해 추정하는 방식이 중심이었다. 앞으로는 AI가 콘텐츠를 만들어내는 순간부터 식별 정보가 함께 따라붙는 구조로 바뀔 수 있다. 앤트로픽은 지난 2일부터 새로 출시되는 클로드 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하고 있다. 기존 모델에도 순차적으로 적용할 계획이며, 유럽연합(EU)뿐 아니라 전 세계 서비스에 적용한다. API(응용프로그램 인터페이스), 클로드 코드 등 개발자용 서비스에도 같은 원칙이 적용된다. ◆ 왜 갑자기 AI 글에 ‘도장’을 찍나 출발점은 유럽연합의 ‘AI법(EU AI Act·유럽연합 인공지능법)’이다. EU AI법 제50조는 AI로 생성된 콘텐츠가 사람이나 다른 콘텐츠인 것처럼 오인되지 않도록 AI 생성·변조 콘텐츠를 기계가 식별할 수 있는 방식으로 표시하도록 하는 투명성 의무를 담고 있다. 이 규정은 지난 2일부터 적용되기 시작했다. AI가 만든 콘텐츠가 허위정보나 사칭 등에 악용되는 것을 막고 정보의 출처를 보다 명확하게 하려는 취지다. 다만 EU가 특정한 하나의 ‘워터마크’ 기술을 의무화한 것은 아니다. 워터마크나 메타데이터, 콘텐츠 출처 인증 등 기술적으로 가능한 방법을 활용해 AI 생성 여부를 식별할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 앤트로픽은 이 가운데 텍스트 자체에 보이지 않는 통계적 패턴을 심는 방식을 선택했다. 앤트로픽이 이를 전 세계에 적용한 것은 유럽과 비유럽 지역의 서비스를 별도로 운영하기보다 하나의 모델과 시스템으로 대응하기 위한 것으로 풀이된다. ◆ 사람 눈에는 안 보이는데 어떻게 찾나 앤트로픽이 사용하는 방식은 글에 ‘AI 작성’이라는 문구를 붙이는 기존의 표시와 다르다. AI가 문장을 생성할 때 특정 단어나 토큰(인공지능이 문장을 생성할 때 사용하는 최소 단위)의 선택 확률을 미세하게 조정해 통계적인 패턴을 만들어내는 방식이다. 사람 눈에는 일반적인 문장과 차이가 없지만 별도의 탐지 기술을 이용하면 해당 패턴을 찾아낼 수 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘SynthID Text(AI가 생성한 텍스트를 식별하는 기술)’와 같은 방식이 대표적이다. AI가 다음 단어를 선택하는 과정에 일정한 패턴을 남겨 생성 여부를 판별하는 방식이다. 다만 이 기술을 ‘완벽한 AI 탐지기’로 봐서는 안 된다. 워터마크가 발견됐다고 해서 글 전체를 AI가 작성했다는 뜻은 아니며, 반대로 워터마크가 발견되지 않았다고 해서 사람이 100% 작성했다는 의미도 아니다. 앤트로픽 역시 기술의 한계를 인정하고 있다. ◆ “내가 쓴 글인데 왜 AI 글인가” 이용자들의 반발은 바로 이 지점에서 나온다. AI에게 글 전체를 작성하도록 한 것이 아니라 직접 쓴 글의 오탈자를 수정하거나 문장을 다듬고, 번역하거나 일부 표현을 고치는 데 AI를 활용하는 경우가 대표적이다. 미국 커뮤니티 사이트 ‘레딧(Reddit)’ 등에서는 앤트로픽의 발표 이후 “AI를 사용했다는 사실과 AI가 글의 저자라는 것은 다른 문제”라는 의견이 이어졌다. 일부 유료 이용자는 구독 취소를 거론했고, 실제로 다른 AI 서비스로 옮기겠다는 이용자도 나타났다. 반면 AI 사용 사실을 투명하게 밝히는 것은 오히려 필요한 조치라는 반론도 나온다. 특히 논란이 되는 것은 학교와 직장이다. 대학이 과제물의 AI 사용을 금지하거나 기업이 업무 결과물의 AI 사용 여부를 관리할 경우 워터마크가 새로운 판단 기준으로 활용될 수 있기 때문이다. 앤트로픽은 이에 대해 워터마크가 ‘저자’를 증명하는 기술이 아니라고 설명한다. 사람이 작성한 글을 일부만 가볍게 수정하거나 AI가 작성한 글을 사람이 크게 다시 작성하는 경우에는 식별 성능이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆ “AI 표시”와 “AI 낙인” 사이 문제는 AI 활용 방식이 이미 ‘AI가 쓴 글’과 ‘사람이 쓴 글’로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 데 있다. 사람이 아이디어를 내고 AI에게 초안을 만들게 한 뒤 다시 사람이 고칠 수도 있고, 사람이 작성한 글을 AI가 교정할 수도 있다. 번역과 요약, 자료 정리처럼 인간의 작업을 보조하는 용도로 AI를 사용하는 경우도 많다. 그런데 워터마크 하나만으로 이 과정을 모두 ‘AI 콘텐츠’로 묶어버리면 실제 창작 과정과 다른 판단이 내려질 가능성이 있다. AI 사용 여부와 부정행위 여부, 저작권 침해 여부는 서로 다른 문제이기 때문이다. 워터마크의 실효성도 논쟁거리다. 가벼운 편집이나 복사·붙여넣기에도 일부 흔적이 남도록 설계됐지만, 대규모 재작성이나 번역 등을 거치면 식별 성능이 떨어질 수 있다. 이미 해외 개발자 커뮤니티에서는 워터마크를 우회하거나 탐지를 어렵게 만드는 방법에 대한 논의도 나타나고 있다. 연구자들 역시 텍스트 워터마크의 견고성과 탐지 정확도에 한계가 있을 수 있다고 지적한다. 결국 ‘워터마크를 심는 AI’와 ‘워터마크를 지우는 기술’의 경쟁으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다. ◆ 클로드에서 끝나지 않을 가능성 앤트로픽의 결정은 특정 서비스의 기능 변경에 그치지 않을 가능성이 높다. EU AI법의 투명성 의무는 특정 기업이 아니라 해당 규정의 적용을 받는 AI 시스템 전반을 대상으로 하기 때문이다. EU 집행위원회도 AI 생성 콘텐츠의 표시와 식별을 위한 실천강령을 마련하고 있다. 따라서 앞으로 주요 AI 기업들이 비슷한 기술을 도입할 경우 AI가 만든 콘텐츠에는 생성 과정에서부터 디지털 흔적이 남는 것이 새로운 표준이 될 수 있다. 관건은 그 흔적을 어떻게 사용할 것인가다. 학교가 워터마크를 이유로 과제를 일괄적으로 부정행위로 판단하거나 기업이 채용 과정에서 AI 사용 여부만으로 지원자를 평가한다면 기술의 본래 취지와 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 워터마크 논쟁의 본질은 결국 ‘AI를 표시할 것인가’가 아니다. AI가 어디까지 개입했을 때 그것을 AI 콘텐츠라고 부를 것인가에 있다. AI가 인간의 작업을 대체하는 단계를 넘어 인간과 함께 결과물을 만드는 도구로 자리 잡은 상황에서 ‘AI 사용’과 ‘AI 작성’을 같은 의미로 취급해서는 안 된다는 지적도 나온다. 한편 투명성을 높이겠다는 취지는 분명하다. 하지만 식별 기술이 사회적 기준보다 앞서가면 투명성을 위한 표시가 또 다른 낙인이 될 수도 있다. 앞으로 AI 워터마크가 신뢰를 높이는 ‘디지털 출처 표시’로 자리 잡을지, 아니면 AI를 사용하는 사람을 구분하는 새로운 꼬리표가 될지는 기술보다 이를 해석하고 활용하는 사회의 기준에 달려 있다.2026-08-17 13:54:56
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빗썸, 콜센터에 음성인식 도입…평균 통화시간 30% 줄였다 [경제일보] 빗썸이 음성인식(STT) 기반 상담지원 서비스를 도입해 고객 상담에 적용한다고 밝혔다. 국내 가상자산 거래소 가운데 처음이다. 이 시스템은 전화 상담 내용을 실시간으로 텍스트로 바꿔 상담사 화면에 띄운다. 상담사는 고객이 말한 내용을 글로 함께 확인하며 응대하기 때문에 문의 의도를 잡아내기 쉽고, 통화 중 별도로 메모하는 부담도 줄어든다. 상담 이력 작성도 텍스트를 바탕으로 처리한다. 효과는 통화 지표에서 나타났다. STT를 활용한 상담사의 평균 통화시간(AHT)은 약 30% 짧아졌고, 최초 상담에서 문의가 해결되는 비율(FCR)은 올라갔다. 같은 문의로 다시 전화를 거는 반복 문의, 이른바 버블콜도 줄었다. 보안 처리는 파기 방식을 택했다. 변환된 텍스트 데이터를 상담 종료 직후 즉시 없애 유출 경로를 차단했다. 회사는 서비스가 안정화되면 내부망에 안전한 저장 시스템을 구축하는 쪽으로 보안 체계를 손볼 계획이다. 콜센터에 투자가 몰리는 배경에는 업종 특성이 있다. 가상자산은 시세가 급변하거나 입출금이 지연될 때 문의가 한꺼번에 몰리고, 문의 하나가 곧바로 고객 자산과 연결된다. 응대가 한 번 어긋나면 민원과 분쟁으로 번지는 구조다. 빗썸은 이 때문에 24시간 연중무휴 고객센터를 운영해왔다. 올해 초에는 비트코인 오지급 사고가 발생해 고객 응대 부담이 커진 경험도 있다. 빗썸은 지난 6월 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관한 '한국의 우수콜센터'에 선정됐고, 지난해에는 '2025 한국산업의 고객만족도(KCSI)' 가상자산 거래소 부문에서 업계 처음으로 1위에 올랐다. STT 자체는 금융권에서 이미 자리를 잡은 기술이다. 은행과 카드사는 음성을 텍스트로 바꾸는 데 그치지 않고 상담 내용 자동 요약, 문의 유형 분류, 상담사 코칭, 불완전판매 점검까지 범위를 넓혔다. 빗썸이 같은 경로를 밟으려면 텍스트를 즉시 파기하는 현재 구조 대신 데이터를 쌓는 단계로 넘어가야 한다. 빗썸 관계자는 "고객 문의를 정확하게 이해해 최소한의 상담 횟수로 해결하는 것은 고객 자산을 보호하고 신뢰를 높이는 중요한 요소"라며 "앞으로도 상담 품질을 지속적으로 개선하며 품질 높은 고객 지원 서비스를 제공하겠다"고 말했다.2026-08-11 09:59:16
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SK텔레콤, 순천향대와 '디지털새싹' 4200명 AI 인재 육성 [경제일보] SK텔레콤이 순천향대와 함께 진행 중인 '2026 디지털새싹 사업'에 자체 개발한 AI 에듀테크 솔루션 'AI 그림일기'를 제공한다고 3일 밝혔다. 디지털새싹은 교육부가 추진하고 한국과학창의재단이 전담하는 초중고 대상 AI·소프트웨어(SW) 교육 사업이다. 올해는 45개 기관이 선정돼 267개 프로그램으로 학생 19만5000명을 지원하는 규모로 운영된다. 순천향대는 이 사업의 주관기관으로 2년 연속 선정됐고 SKT는 참여기관으로 협력하고 있다. 두 기관은 지난 5월부터 강원·충청권 초중고생 4200여 명을 대상으로 AI·SW 교육 프로그램을 운영 중이다. AI 그림일기는 초등학교 저학년생과 특수교육 대상 학생의 읽기·쓰기와 표현 활동을 돕도록 설계된 SKT의 자체 개발 솔루션이다. 학생이 하루 동안 있었던 일이나 생각과 감정을 글로 입력하면 생성형 AI가 이를 분석해 4개 장면으로 구성하고 각 장면에 맞는 이미지와 음성 내레이션을 만든다. 학생은 AI가 만든 장면의 제목과 설명, 등장인물 대사를 직접 수정하거나 이미지를 다시 생성할 수 있다. 교사를 위한 관리 기능도 갖췄다. 교사는 전용 대시보드에서 학생별 수업 참여 여부와 그림일기 작성 현황, 제출 결과를 확인하고 진행 상황에 맞춰 지도할 수 있다. 두 기관은 디지털 활동과 손으로 쓰는 활동을 연계하기 위한 전용 워크북도 함께 제작해 제공하고 있다. 2학기에는 특수교육 대상 학생을 위해 AI 그림일기를 활용한 별도 교육 과정 'AI와 함께 읽고 쓰는 세상'을 운영할 계획이다. SKT는 앞으로 AI 그림일기를 학생의 글쓰기와 결과물 공유, 교사의 수업 운영까지 연결하는 솔루션으로 활용 범위를 넓혀간다는 방침이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈사업본부장은 "AI 그림일기는 학생이 자신의 생각을 글과 이미지, 음성으로 확장하도록 돕고 교사는 그 과정을 수업에 활용할 수 있게 하는 솔루션"이라며 "AI 기술이 지역과 교육 여건의 차이를 넘어 더 많은 학생의 배움과 성장을 지원하도록 협력을 확대하겠다"고 말했다.2026-08-03 10:25:18
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![[데스크 칼럼] AI 천재의 펀드는 왜 한 달 만에 무너졌나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/02/20260802130159869016.jpg)
AI 천재의 펀드는 왜 한 달 만에 무너졌나 레오폴드 아셴브레너는 틀리지 않았다. 그는 독일 베를린에서 의사 부모 밑에 태어났다. 학년을 여러 번 건너뛰어 열다섯에 고등학교를 마쳤고 곧바로 미국 컬럼비아대로 갔다. 2021년 열아홉에 경제학과 수학통계학 학사를 수석으로 졸업했다. 대학에서는 효과적 이타주의 모임에서 활동했다. 인류를 돕기 위해 최대한 많은 돈을 벌어야 한다는 실리콘밸리 일각의 철학이다. 이 인맥이 그의 이력을 만들었다. 예일 로스쿨을 포기하고 그가 간 곳은 샘 뱅크먼프리드의 가상화폐 거래소 FTX였다. 자선 부문인 FTX 퓨처 펀드에서 일했으나 2022년 말 FTX가 사기 사건으로 무너지며 회사를 떠났다. 이듬해 오픈AI에 들어갔다. 일리야 수츠케버가 이끌던 슈퍼얼라인먼트 팀, AI가 인류를 해치지 않게 통제하는 방법을 연구하는 조직이었다. 2024년 4월 해고당했다. 회사는 기밀을 부적절하게 공유했다고 했고 그는 회사 보안이 중국의 정보 활동을 막기에 부족하다고 경고했기 때문이라고 반박했다. 두 달 뒤 그는 165쪽짜리 에세이 '상황 인식: 향후 10년'을 온라인에 올렸다. 초지능 AI가 2027년까지 나올 수 있고 각국 정부가 그 속도를 과소평가하고 있다는 것, 확장의 병목은 모델이 아니라 반도체와 전력, 데이터센터가 되리라는 것이 요지였다. 그는 "지금 상황 인식을 갖춘 사람은 수백 명 정도이며 대부분 샌프란시스코와 AI 연구소에 있다"고 썼다. 이 글이 실리콘밸리의 필독서가 됐다. 스물두 살 저자에게 돈이 몰렸다. 스트라이프를 만든 콜리슨 형제, 깃허브 전 최고경영자 냇 프리드먼, 투자자 대니얼 그로스가 출자했다. 피터 틸의 헤지펀드를 거친 칼 슐먼이 공동 설립자로 합류했다. 최소 투자금은 2500만달러였고 외부에 좀처럼 돈을 맡기지 않는 대형 퀀트 회사 제인스트리트까지 출자자로 들어왔다. 운용 경력은 없었다. 그가 가진 것은 AI 연구소 안에서 본 것과 그것을 글로 옮긴 165쪽뿐이었다. 실리콘밸리는 그 정보 우위에 돈을 걸었다. 2024년 7월 2억2500만달러로 출발한 펀드는 지난 6월 말까지 1년 수익률 439%, 설립 이후 1551%를 냈다. 운용자산은 450억달러로 불었다. 그리고 지난 7월 한 달에 67%를 잃었다. 무너지는 데는 사흘이면 충분했다. AI 인프라 주식이 무너지자 자산 가치가 담보 기준을 밑돌았다. 돈을 빌려준 프라임브로커들이 증거금을 더 내놓으라고 요구했다. 지난달 29일 그는 마진콜을 막으려 월가에서 가장 공격적인 트레이딩 회사들에 전화를 돌렸다. 협상은 자정을 넘겼고 켄 그리핀 시타델 창업자가 직접 개입했다. 다음 날 새벽 시타델이 계약을 따냈다. 160억달러 규모의 상장 포트폴리오가 통째로 넘어갔다. 창업 2년 만이다. 흔한 오독은 AI 거품이 꺼져서 그가 망했다는 것이다. 사실은 다르다. 그를 무너뜨린 것은 전망이 아니라 그 전망을 실어 나른 자금 조달 구조였다. 시작은 배율이었다. 그는 최대 400%의 레버리지를 썼다. 변동성이 큰 인프라 주식에 붙이기에는 과한 비율이다. 자산이 빠지면 자기자본 완충 장치가 먼저 얇아진다. 현금을 만들려면 떨어지는 주식을 더 팔아야 하고 그 매도가 주가를 밀어내 다시 담보 요구를 부른다. 한 번 돌기 시작하면 판단이 개입할 여지가 없다. 헤지가 헤지 노릇을 못 한 것도 컸다. 그의 전략은 AI 인프라를 사고 AI에 잡아먹힐 소프트웨어를 파는 것이었다. 7월에는 산 것이 반토막 났는데 판 것이 올랐다. 양쪽에 걸어 위험을 나눈다는 구조가 양쪽에서 지는 구조로 뒤집히면 손실은 상쇄되지 않고 두 배가 된다. 결정타는 패가 펼쳐져 있었다는 사실이다. 미국은 상장주식 1억달러 이상을 굴리는 기관에 분기마다 보유 내역을 공시하게 한다. 투자자 보호를 위한 제도다. 펀드가 작을 때는 아무도 보지 않지만 450억달러가 되면 얘기가 달라진다. 그의 보유 종목은 분기마다 전 세계에 공개됐다. 여기에 그의 성격이 겹쳤다. 그는 자기 논리를 숨기지 않았다. 에세이로 방향을 밝혔고 강연과 대담으로 되풀이했다. 어느 종목을 왜 사는지가 시장에 알려져 있었다. 확신을 공유하는 일이 자금을 끌어모으는 힘이었지만 같은 정보가 반대편에도 넘어갔다. 월가는 그 지도를 읽었다. 그가 어디에 얼마나 걸었는지, 어느 선에서 담보가 부족해지는지를 계산할 수 있었다. 경쟁 펀드들은 그의 판단이 틀렸다는 데 건 것이 아니라 그가 언젠가 팔아야 한다는 데 걸었다. 주력 종목을 공매도해 주가를 눌렀고 그것이 마진콜을 앞당겼다. 시장은 그의 판단이 옳은지 묻지 않았다. 누가 먼저 팔아야 하는지만 물었다. 그 자신도 투자자 서한에 "본질적으로 뱅크런과 같다"고 썼다. 취약성이 더 큰 취약성을 낳았다는 것이다. 방향을 맞히는 일과 그 방향이 실현될 때까지 버티는 일은 다른 문제다. 버티는 힘은 통찰이 아니라 자본 구조에서 나온다. 450억달러를 굴리던 조직의 투자 인력이 일곱 명이었다는 사실은 예측의 문제가 아니라 관리의 문제였다. 한국 증시도 같은 달에 같은 병을 앓았다. 7월 낙폭은 33%를 넘었다. 28일과 29일에는 사상 처음으로 이틀 연속 서킷브레이커가 걸렸고 이틀 만에 시가총액 865조원이 사라졌다. 1998년 제도 도입 이후 지난해까지 열세 번뿐이던 서킷브레이커가 올해에만 일곱 번 발동됐다. 31일에는 외국인이 6조7000억원을 사들이며 코스피가 하루에 1000포인트 올랐다. 이 급락과 급등을 만든 것도 배율이다. 삼성전자와 SK하이닉스 단일 종목에 연동된 레버리지 상품으로 자금이 몰렸고 두 종목의 움직임이 지수 전체를 흔들었다. 아셴브레너의 보유 목록에 SK하이닉스 주식예탁증권이 있었다는 사실은 우연이 아니다. 같은 서사에 같은 방식으로 베팅한 돈이 국경을 넘어 이어져 있었다. 당국은 지난달 단일종목 레버리지 상품에 추가 조치를 내놨다. 방향은 맞다. 다만 상품만 조여서는 부족하다. 특정 종목에 지수가 연동되는 구조 위에 배율을 얹어 파는 구조가 있고 그 위에 개인이 신용으로 사는 구조가 또 있다. 한 층만 손대면 나머지 층에서 터진다. 아셴브레너의 개인 자본은 대부분 펀드에 남아 있고 비상장 지분도 그대로다. 펀드는 문을 닫지 않았다. 스물다섯 살 창업자는 다음 기회를 위해 싸우겠다고 썼다. 그럴 것이다. 같은 방향에 같은 배율로 걸었던 개인 투자자에게는 다음 기회가 없다. 예측이 맞아도 계좌가 먼저 사라지면 그 예측은 자기 것이 아니다.2026-08-02 13:02:59
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![[AI시대, 시니어가 뜬다 3] 노후의 경제활동을 다시 설계해야 한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/25/20260425214623150767.jpg)
노후의 경제활동을 다시 설계해야 한다 많은 어르신들에게 ‘일’은 여전히 분명한 형태로 이해된다. 몸을 움직이고, 시간을 들이고, 누군가의 일을 대신해주고, 그 대가로 품삯을 받는 것. 이 노동관은 오랜 세월 한국 사회를 지탱해온 매우 현실적인 감각이다. 특히 어려운 시절을 통과해온 세대일수록 그 인식은 더 강하다. 그래서 유튜브, SNS, 창작 플랫폼, AI를 활용해 자신의 경험이나 취향, 지식을 수익으로 바꾼다는 발상은 어딘가 비현실적이거나 비효율적인 이야기처럼 들리기 쉽다. 하지만 시대는 이미 달라졌다. 이제 경제활동은 반드시 육체노동이나 전통적인 고용의 형태로만 이루어지지 않는다. 무엇을 알고 있는가, 무엇을 겪어왔는가, 어떤 시선으로 세상을 바라보는가도 충분히 가치가 될 수 있다. 평생 장사를 한 사람은 손님을 보는 눈을 전할 수 있고, 수십 년 동안 가정을 꾸려온 사람은 관계를 유지하는 현실적 지혜를 이야기할 수 있다. 한 직업에서 오래 버틴 사람은 초보자에게 교과서보다 훨씬 실질적인 조언을 줄 수 있다. 오래 살아낸 사람의 경험은 그 자체로 이미 콘텐츠이자 자산이다. 문제는 그 자산이 아직 노동으로 인식되지 않는다는 데 있다. 말해주기, 기록하기, 보여주기, 설명하기, 취향을 나누기, 판단 기준을 전달하기 같은 행위는 여전히 ‘진짜 일’ 바깥에 있는 것으로 여겨진다. 그러나 플랫폼 경제는 바로 그런 경험의 전환 위에서 움직인다. 누군가에게는 사소해 보이는 생활의 요령이, 다른 누군가에게는 가장 필요한 정보가 될 수 있다. 한 사람에게는 그저 지나온 세월일 뿐인 기억이, 또 다른 사람에게는 돈을 내고서라도 듣고 싶은 통찰이 될 수 있다. 여기서 AI와 디지털 플랫폼의 역할이 중요해진다. 과거에는 자신의 경험을 밖으로 꺼내려면 글을 잘 써야 했고, 영상을 만들려면 편집 기술이 필요했으며, 사람을 모으려면 별도의 조직과 비용이 들었다. 이제는 상황이 달라졌다. AI는 말로 풀어낸 생각을 글로 정리해주고, 짧은 영상의 대본과 구성까지 도와주며, 플랫폼은 개인이 작은 청중과 만날 수 있는 통로를 제공한다. 다시 말해, 예전보다 훨씬 적은 비용과 훨씬 낮은 진입장벽으로 자기 삶을 시장과 연결할 수 있게 됐다. 물론 모두가 곧바로 성공적인 창작자나 수익형 운영자가 되는 것은 아니다. 이 문제를 지나치게 낙관적으로만 보는 것도 경계해야 한다. 그러나 분명한 사실은 있다. 노후의 경제활동을 여전히 단기 알바와 일용직, 보조적 노동의 틀 안에서만 생각하는 것은 너무 좁은 접근이라는 점이다. 고령층에게 필요한 것은 단지 일자리를 나눠주는 것이 아니라, 자신이 가진 삶의 경쟁력을 새로운 시장 언어로 번역해주는 일이다. “내가 해온 일도 자산이 될 수 있다”는 인식의 전환이 먼저 일어나야 한다. 고령화 사회가 진짜로 준비해야 할 것은 여기서부터다. 어르신들에게 더 많은 일을 시킬 것인가가 아니라, 이미 가진 경험을 어떻게 사회와 시장 안에서 다시 작동하게 만들 것인가. 그것이 가능해질 때 노후는 단지 버티는 시간이 아니라 다시 발화하는 시간이 될 수 있다. 그리고 그 순간 AI와 플랫폼은 비로소 인간과 윈윈하는 기술이 된다. 이제 남은 질문은 더 구체적이다. 그렇다면 사회는 어떤 방식으로 어르신들의 경험을 디지털 자산으로 전환하도록 도와야 하는가. 교육은 어떻게 달라져야 하며, 플랫폼은 얼마나 더 쉬워져야 하고, 정책은 무엇을 바꿔야 하는가. 이 논의는 더 이상 선택이 아니다. 고령화와 AI가 동시에 진행되는 시대라면, 어르신의 경험을 낭비하지 않는 사회 설계가 곧 미래 경쟁력이 될 것이기 때문이다.2026-04-26 17:00:00
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![[사설] 경제정책실장 사퇴, 인적 교체만으로 경제위기 넘을 수 없다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/01/20260901103152139925_518_323.jpg)