검색결과 총 22건
-
카카오, AI 안전성 평가 외부 검증 확대…모델 넘어 에이전트로
[경제일보] 카카오가 인공지능안전연구소와 AI 모델·에이전트의 안전성을 함께 평가하고 검증 도구를 개발한다. 자체 평가 체계에 외부 연구기관의 검토를 더해, AI가 실제 서비스에서 일으킬 수 있는 위험을 출시 전후로 확인하겠다는 계획이다. 카카오는 지난 28일 인공지능안전연구소와 AI 안전성 공동 평가 및 평가 체계 구축을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 29일 밝혔다. 카카오는 평가 대상 모델과 에이전트, 평가에 필요한 인프라를 제공하고 연구소는 평가 수행과 방법론 고도화를 맡는다. 결과는 양측이 공동 검토하고 공개 범위를 협의하기로 했다. 협력은 언어모델 평가에서 시작해 멀티모달 모델과 AI 에이전트로 확대하는 3단계로 추진된다. 마지막 단계에서는 모델과 에이전트의 안전성을 검증하는 평가 도구도 공동 개발한다. 다만 협약 발표 자료에는 단계별 완료 시점과 결과 공개 기준이 담기지 않았다. 카카오는 지난해에도 인공지능안전연구소 등과 자체 언어모델 ‘카나나 에센스 1.5 9.8B’를 평가했다. 과학기술정보통신부가 발표한 국내 첫 AI 모델 안전성 평가로, 한국정보통신기술협회(TTA) 등이 참여해 유사 규모의 해외 모델과 비교했다. 카카오는 평가 결과를 공개하며 비교 모델 가운데 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 다만 지난해 평가가 AI의 모든 위험을 다룬 것은 아니다. 카카오가 공개한 평가 설명을 보면 모델의 부정확한 응답과 유해 콘텐츠 생성, 공격 프롬프트 대응 등을 살폈지만, 모델의 장기적인 통제 가능성이나 이용자의 사용 방식에 따라 달라지는 위험은 평가에서 제외했다. 카카오도 정보가 부족한 상황에서 구체적인 답을 시도하는 경향과 복합적인 공격에 대한 보완 필요성을 제시했다. 이번 협약에서 평가 대상을 에이전트까지 넓히는 것은 이 같은 검증 범위를 실제 서비스에 가까운 환경으로 확장하는 작업이다. 에이전트는 답변 생성에 그치지 않고 외부 도구나 서비스와 연동해 작업을 수행할 수 있어, 모델의 응답 안전성뿐 아니라 권한 설정과 실행 과정도 평가 대상이 될 수 있다. 구체적으로 어떤 시나리오와 기준을 적용할지는 양사가 정할 예정이다. 한편 인공지능안전연구소는 한국전자통신연구원(ETRI) 산하 조직으로 AI 안전 평가와 기술·정책 연구, 국제 협력을 맡고 있다. 카카오는 이번 협약으로 자체 평가 체계와 외부 전문기관의 평가를 병행하게 된다. 협력이 실효성을 얻으려면 평가 결과뿐 아니라 적용한 기준과 제외한 위험, 개선 조치도 함께 공개할 수 있어야 한다. 카카오와 연구소는 결과 공개 범위를 협의하기로 한 만큼, 향후 공개 수준이 평가의 신뢰도를 가를 요소다.
2026-09-29 11:00:23
-
-
-
-
-
-
KAIST, MS 'AI 레드팀' 합류…국내 대학 중 유일
[경제일보] 한국과학기술원(KAIST)이 국내 대학 가운데 유일하게 마이크로소프트(MS)의 글로벌 인공지능(AI) 안전성 연구 네트워크에 합류했다. 생성형 AI와 AI 에이전트의 활용이 확산하는 가운데 글로벌 기업과 대학이 협력해 실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 선제적으로 검증한다. KAIST는 전산학부 손수엘 교수 연구팀이 MS AI 레드팀이 운영하는 글로벌 AI 안전성 연구 프로그램 ‘엑스트라(EXTRA·External Red Team Alliance)’ 연구팀으로 선정됐다고 28일 밝혔다. 엑스트라는 MS가 올해 시작한 외부 AI 레드팀 연구 지원 프로그램이다. 기업 내부 조직에 머물던 AI 안전성 평가를 세계 대학과 연구기관으로 확대해 다양한 관점에서 생성형 AI의 취약점과 위험성을 검증하는 것이 목적이다. 프로그램에는 6개 대륙의 10여개 대학과 연구기관이 참여한다. 국내 대학 가운데 선정된 곳은 KAIST가 유일하다. 손 교수 연구팀은 2만5000달러, 약 3700만원의 연구비를 지원받아 글로벌 연구진과 함께 AI 보안과 신뢰성 연구를 수행한다. 손 교수 연구팀은 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)을 대상으로 해킹을 통한 모델 탈취와 개인정보 유출, 악성 명령을 주입해 의도하지 않은 행동을 유도하는 프롬프트 주입 공격 등을 분석하고 있다. 연구 범위는 단순한 챗봇을 넘어 외부 시스템과 연결돼 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트까지 확대된다. AI 에이전트는 문서 작성과 정보 검색뿐 아니라 외부 도구 호출, 데이터 처리, 시스템 제어 등을 연속적으로 수행한다. 권한과 접근 범위를 적절히 통제하지 못하면 개인정보나 기업 내부 정보가 노출될 수 있어 서비스 구축 단계부터 공격 가능성을 점검해야 한다. 연구팀은 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 공격 경로를 찾아내고, AI가 악성 명령이나 조작된 정보를 구분하도록 하는 방어 기술을 개발할 계획이다. 공격자의 관점에서 취약점을 검증하는 레드팀 연구와 이를 차단하는 보안 기술을 함께 고도화한다. 최근 글로벌 AI 기업들은 모델 성능 경쟁과 함께 안전성 검증을 핵심 과제로 삼고 있다. AI가 금융과 의료, 공공, 제조 등 민감한 데이터를 다루는 산업으로 확산하면서 모델 자체뿐 아니라 데이터와 외부 도구, 네트워크를 연결하는 전체 서비스 구조의 보안이 중요해졌기 때문이다. 이번 프로그램 참여는 KAIST가 MS의 AI 보안 연구진 및 세계 대학들과 연구 성과를 교류하고, 국제적인 AI 안전성 평가 체계 마련에 참여할 기회가 될 전망이다. 국내 연구진의 공격·방어 기술이 글로벌 AI 서비스의 보안 기준과 평가 방법에 반영될 가능성도 커졌다. 손수엘 교수는 “AI는 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성이 중요해지고 있다”며 “실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 분석하고 누구나 안심하고 사용할 수 있는 AI 기술 개발에 기여하겠다”고 말했다. MS AI 레드팀을 이끄는 램 샹카르 시바 쿠마르는 “AI 안전성 연구에서 대학은 핵심적인 역할을 하고 있다”며 “점점 강력해지는 AI 시스템을 평가하고 보호하며 책임감 있게 관리할 수 있도록 관련 연구를 지원하겠다”고 밝혔다.
2026-07-28 15:00:10
-
소상공인 대출에 AI 도입, 새로운 기회인가 새로운 차별인가
[경제일보] 매출과 상권, 업력, 고용 등 비금융정보를 인공지능(AI)으로 분석하는 소상공인 특화 신용평가체계가 다음 달 말부터 은행권에서 시범 운영된다. 기존 7개 은행에서 16개 은행으로 참여 범위가 확대되고 약 2조2000억원 규모의 소상공인 대출상품에 AI 기반의 새로운 평가모형이 적용될 예정이다. 금융 이력이 부족하거나 담보가 충분하지 않은 자영업자에게 대출 기회를 넓히겠다는 취지다. 방향은 옳다. 지금까지 소상공인은 사업체의 경쟁력보다 개인의 신용점수와 담보 수준에 크게 의존해 평가받았다. 매출이 꾸준하고 거래처 평판이 좋아도 금융거래 실적이 짧거나 부동산 담보가 없으면 대출 문턱을 넘기 어려웠다. 업력과 사업 평판, 상권의 성장성 같은 정보를 반영하면 금융권이 기존 방식으로는 발견하지 못했던 우량 차주를 찾아낼 수 있다. 금융당국도 사업체가 쌓아온 평판과 업력 등 비정형 정보를 신용평가에 체계적으로 반영하겠다고 밝혔다. 그러나 평가에 활용하는 정보가 많다고 반드시 공정한 것은 아니다. 데이터가 편향돼 있거나 평가 기준이 불투명하면 기존의 신용점수보다 더 정교한 차별이 만들어질 수 있다. 같은 매출을 올려도 어느 지역에서 영업하는지, 어떤 업종인지, 종업원이 몇 명인지에 따라 불리한 점수를 받을 수 있다. 상권이 쇠퇴한 지역이나 경기 변동이 큰 업종의 사업자는 자신의 경영 능력과 관계없이 낮게 평가될 가능성도 있다. 알고리즘은 과거의 데이터를 학습한다. 과거 금융시장에서 특정 지역과 업종, 영세 사업자가 불리한 대우를 받았다면 그 결과가 새로운 평가모형에도 그대로 반영될 수 있다. 겉으로는 AI가 내린 객관적인 판단처럼 보이지만 실제로는 오래된 금융 관행을 자동화하는 데 그칠 위험이 있다. 무엇보다 대출을 거절당한 소상공인이 이유를 알 수 있어야 한다. 내부 평가 기준에 미달했다거나 AI 모형이 산출한 결과라는 설명만으로는 부족하다. 매출 변동성이 문제였는지, 상권 정보가 불리하게 반영됐는지, 고용이나 업력 자료가 잘못 입력됐는지를 구체적으로 알려야 한다. 그래야 사업자가 오류를 바로잡거나 재심사를 요구할 수 있다. 금융당국은 소상공인에게 실질적인 설명권을 보장해야 한다. 평가에 사용된 주요 정보의 종류와 점수에 미친 영향을 알리고 대출 거절이나 금리 산정의 핵심 이유를 이해하기 쉬운 언어로 제공하도록 해야 한다. 영업비밀을 이유로 알고리즘 전체를 공개할 수 없더라도 고객의 금융 조건을 좌우한 주요 판단 근거까지 감춰서는 안 된다. 이의제기 절차도 제도화해야 한다. 매출이나 고용 자료가 실제와 다르거나 폐업한 점포의 정보가 반영됐을 경우 이를 수정할 통로가 있어야 한다. 자동화된 평가 결과를 사람이 다시 검토하는 절차도 필요하다. AI가 한 번 낮은 점수를 부여했다고 해서 은행 직원이 아무런 판단 없이 대출을 거절하는 구조가 돼서는 안 된다. 은행별로 같은 사업자를 지나치게 다르게 평가하는 문제도 살펴야 한다. 평가모형은 은행마다 다를 수 있지만, 유사한 정보를 사용하면서 결과가 극단적으로 엇갈린다면 신뢰를 얻기 어렵다. 금융당국은 시범 운영 과정에서 업종·지역·성별·연령별 승인율과 금리 차이를 분석해 불합리한 편향이 나타나는지 점검해야 한다. 다만 개인정보 보호를 해치지 않는 범위에서 통계와 검증 결과를 공개할 필요가 있다. 비금융정보 활용 범위도 명확히 해야 한다. 매출과 업력처럼 사업과 직접 관련된 정보는 평가의 필요성이 인정된다. 그러나 온라인 후기, 위치정보, 배달앱 활동, 사회관계망서비스 기록까지 무분별하게 활용한다면 개인정보 침해와 감시금융 논란을 피하기 어렵다. 어떤 정보를 수집하고 누구에게 제공하며 얼마나 오래 보관하는지 명확한 원칙을 세워야 한다. 소상공인 특화 평가가 은행의 위험을 줄이는 수단에만 머물러서도 안 된다. 평가체계가 정교해졌다는 이유로 우량 사업자에게만 자금을 몰아주고 어려운 업종의 금리를 더 높인다면 포용금융과 거리가 멀다. 금융회사는 차주의 상환 능력을 정확히 평가하되, 일시적인 매출 감소를 겪는 사업자에게는 만기 조정과 경영 개선 프로그램을 연계해야 한다. 정부도 새로운 평가모형을 정책대출 확대의 홍보 수단으로만 활용해서는 안 된다. 시범 운영 뒤 실제로 금융 이력이 부족한 소상공인의 승인율이 얼마나 높아졌는지, 금리가 얼마나 낮아졌는지, 연체율은 어떻게 변했는지를 검증해야 한다. 효과가 확인되지 않거나 특정 집단이 반복적으로 불이익을 받는다면 모형을 즉시 고쳐야 한다. 신용평가 혁신의 목적은 은행이 더 많은 데이터를 확보하는 데 있지 않다. 사업의 가능성은 있지만 기존 금융제도에서 소외됐던 사람에게 정당한 기회를 주는 데 있다. AI는 그 기회를 넓히는 도구가 될 수 있지만 책임을 피하는 방패가 돼선 안 된다. 소상공인에게 필요한 것은 알 수 없는 알고리즘이 세운 또 하나의 문턱이 아니다. 자신의 사업이 어떤 기준으로 평가됐고 잘못된 판단에는 어떻게 이의를 제기할 수 있는지 알 수 있는 금융이다. 대출 문턱은 낮추되 알고리즘의 문턱은 투명하게 공개해야 한다. 그래야 AI 신용평가가 새로운 기회가 되고 새로운 차별이 되는 것을 막을 수 있다.
2026-07-28 10:07:33
-
1963년 마을금고로 출발… '자산 286조' 지역경제 금융 버팀목으로
[경제일보] 새마을금고의 역사는 지역 주민들이 서로 자금을 모아 생활과 생업을 돕던 공동체 금융의 성장 과정과 맞닿아 있다. 지난 1963년 경남 산청군의 작은 마을에서 회원 50명으로 출발한 마을금고는 전국에 금융망을 갖춘 대표 상호금융 조직으로 성장했다. 새마을금고의 DNA는 자조와 호혜의 협동 정신에 뿌리를 두고 있다. 주민들이 직접 조성한 자금을 공동체 안에서 이용하는 조직으로 시작해 전국 조직화와 법적 제도화를 거치며 지역 주민과 소상공인, 금융 취약계층을 지원하는 서민금융기관으로 역할을 넓혔다. ◆상부상조에서 출발… 마을 공동체가 만든 풀뿌리 금융 새마을금고의 뿌리는 두레와 계, 향약, 품앗이 등 우리나라의 전통적인 상부상조 문화에서 찾을 수 있다. 여기에 서구의 협동조합 원리를 접목해 지역 주민이 스스로 자금을 모으고 필요한 주민에게 공급하는 마을 단위 협동조직이 만들어졌다. 첫 마을금고는 지난 1963년 5월 25일 경남 산청군 생초면 계남리 하둔마을에서 출범했다. 하둔마을금고는 회원 50명이 참여한 가운데 주민들의 저축을 모아 공동체의 생활과 경제 기반을 개선하기 위해 설립됐다. 출발 당시 마을금고는 금융기관이라기보다 주민들이 직접 참여해 운영하는 자생적 협동조직에 가까웠다. 금융사업뿐 아니라 지역사회 개발과 회원 복지 향상을 함께 추구했다는 점에서 일반 금융사와 출발점이 달랐다. 설립 초기 새마을금고는 공동체 정신을 기반으로 탄생한 토착 금융조직인 셈이다. 수익 창출에만 머물지 않고 운영 성과를 지역사회와 나누는 구조가 새마을금고의 정체성을 형성했다. ◆전국 조직·독자 법률 갖추며 지역·서민금융으로 마을 단위로 운영되던 금고가 전국 금융조직으로 성장한 첫 변곡점은 지난 1973년 마을금고연합회 출범이다. 연합회는 개별 금고의 운영을 지원하고 업무 기준과 교육 체계를 마련하며 전국 단위 조직의 기반을 구축했다. 1982년 12월 새마을금고법이 제정되고 다음해 1월 시행되면서 마을금고는 새마을금고로 이름을 바꿨다. 별도의 법률에 따라 금고와 연합회의 설립·업무·감독 체계가 정비되면서 독자적인 상호금융기관으로서의 기반을 확보했다. 새마을금고는 이후 신용사업을 본격화하고 공제사업과 온라인 전산망을 도입하며 금융 기능을 확대했다. 마을 주민을 중심으로 운영되던 조직도 도시와 직장, 지역 단위로 확산되며 전국적인 금융망으로 넓어졌다. 새마을금고의 역할도 공동체 내부의 상호대출에서 지역·서민금융으로 확장됐다. 2000년대 들어 영세 자영업자 정책자금과 서민금융 상품, 소상공인 금융지원 등을 확대하며 지역밀착형 서민금융기관이라는 정체성을 강화했다. ◆숫자로 본 성장… 자산 5조원대서 286조원대로 새마을금고의 성장 행보는 숫자로도 확인된다. 새마을금고는 지난 1990년 1월 총자산 5조2224억원을 기록한 데 이어 1992년 3월에는 총자산 10조72억원을 달성했다. 당시 새마을금고 수는 3211개, 회원은 696만9000여명에 달했다. 전국 각 지역에 금고가 확산되고 회원 기반이 늘어나면서 마을 단위 협동조직을 넘어 대형 상호금융기관으로 체급을 키웠다. 지난해 말 기준 영업 중인 새마을금고는 1251개다. 총자산은 286조7000억원으로 1990년 5조원대였던 자산 규모가 35년 만에 약 55배로 증가했다. 같은 기간 총수신은 255조3000억원, 총대출은 183조1000억원으로 집계됐다. 총대출 가운데 기업대출은 100조8000억원, 가계대출은 82조3000억원을 차지했다. 수익성 면에서는 부진을 겪고 있다. 지난해 1조2658억원의 당기순손실을 기록하며 2년 째 1조원대 적자가 이어지고 있다. 다만 전년 순손실 1조7423억원과 비교하면 손실 규모가 4765억원 줄었다. 이에 새마을금고는 체질 개선을 최우선 과제로 추진 중이다. 전체 연체율은 지난해 상반기 말 8.37%에서 연말 5.08%로 3.29%포인트 하락했다. 순자본비율은 7.91%로 최소 규제비율인 4%를 넘긴 상태다. 새마을금고는 부실채권 매각과 대손충당금 적립, 부실 금고 합병 등을 통해 건전성 관리에 나서고 있다. ◆‘비전2030’으로 미래 성장 드라이브… 지역·서민금융 본업 회복 새마을금고는 중장기 개혁안인 ‘비전2030’을 통해 지역·서민금융기관으로서 본래 기능을 회복한다는 계획이다. 비전2030은 건전성 강화와 협동조합성 회복, 지역사회 문제 해결 등 3대 핵심 목표 아래 9대 추진전략과 37개 세부과제로 구성됐다. 우선 전체 여신에서 서민금융이 차지하는 비중을 80%까지 높일 방침이다. 오는 2030년까지 금융취약계층 대출과 정책자금대출을 1조4000억원 규모로 확대하고 초저신용자 대상 보증형 대출과 대안신용평가 체계 도입도 추진한다. 지역 내 금융 접근성 유지에도 나선다. 인구감소지역 등 금융취약지역의 영업점을 유지하고 전국 모든 금고가 정부 정책과 연계한 지역사업을 수행하는 ‘1금고-1지역 사업’을 추진할 계획이다. 사회적기업과 마을기업, 협동조합에 대한 금융지원과 판로 개척도 확대한다. 지역 상생 사업을 뒷받침하기 위한 지역개발기금 조성도 추진해 지역사회 문제 해결에서 새마을금고의 역할을 강화한다. 건전성 관리와 수익성 개선도 비전의 핵심 축이다. 신규 부동산 프로젝트파이낸싱 대출을 원칙적으로 제한하고 관련 대출 한도를 별도로 관리한다. 자산관리회사를 통한 부실채권 정리와 부실 금고 구조조정, 경영효율화도 병행한다. 새마을금고는 이를 통해 오는 2028년까지 흑자 전환을 달성한다는 목표다. 외형 성장에 집중했던 사업 구조를 정비하고 지역 주민과 소상공인 중심의 금융 기능을 강화해 지속 가능한 성장 기반을 마련할 방침이다. 마을 주민들이 모은 자금으로 공동체의 생활 기반을 지원했던 새마을금고의 원형 DNA는 지역·서민금융이라는 형태로 이어지고 있다. 향후 경쟁력도 건전성을 회복하면서 지역 자금을 지역 안에서 운용하는 협동금융의 역할을 얼마나 강화할 수 있는지가 관건으로 평가된다. [아주경제 2026년 07월 21일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-22 11:49:45
-
-
-
-
-
AI 성능 넘어 '안전' 경쟁...KT 클라우드·카카오 AI 세이프티 맞손
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 경쟁도 본격화되고 있다. 유해 콘텐츠 생성과 개인정보 유출, 프롬프트 공격 등 새로운 보안 위협이 부상하면서 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 'AI 세이프티'가 핵심 경쟁력으로 떠오른 것으로 분석된다. 26일 KT 클라우드와 카카오는 안전한 생성형 AI 서비스 구현을 위한 AI 세이프티 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 양사는 KT 클라우드의 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 세이프티 기술을 결합해 공공과 민간 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 구축한다는 계획이다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 늘면서 AI 서비스의 안전성 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI가 허위 정보를 생성하는 '환각' 현상은 물론 '프롬프트 인젝션'을 통한 악성 명령 실행, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 생성 등의 위험성이 실제 서비스 운영 과정에서 잇따라 제기되고 있기 때문이다. 특히 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 AI 도입이 확대되면서 모델 성능만큼 보안성과 신뢰성, 규제 대응 능력을 함께 검증하려는 움직임도 강화되고 있다. AI를 업무 시스템과 연계하는 기업이 늘어날수록 안전성을 확보할 수 있는 운영 체계가 필수 요소로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 양사는 AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정에서 활용할 수 있는 AI 세이프티 기술 고도화에 나선다. 협력의 첫 단계로 KT 클라우드는 지난 4월 공개한 공공기관 대상 생성형 AI 플랫폼 'RAG Suite 2.0'에 카카오의 AI 가드레일 모델인 '카나나 세이프가드'를 적용할 예정이다. 카나나 세이프가드는 한국어와 국내 문화·법률 환경을 반영해 개발된 AI 세이프티 모델이다. 생성형 AI가 부적절하거나 유해한 답변을 생성하는 것을 방지하고 프롬프트 공격이나 정책 위반 가능성을 탐지하는 역할을 수행한다. 현재 카카오의 주요 AI 서비스에도 적용되고 있다. 양사는 가드레일 기술 적용을 시작으로 AI 모델 안전성 평가 시스템과 다양한 공격 시나리오를 기반으로 취약점을 점검하는 '레드티밍' 시스템도 단계적으로 제공할 계획이다. AI 모델이 실제 서비스 환경에서 예상하지 못한 공격이나 악용 시도에 얼마나 안정적으로 대응하는지를 검증하는 체계까지 함께 구축한다는 구상이다. 향후에는 AI 세이프티 도구를 통합 관리하는 운영 플랫폼 구축으로 협력을 확대한다. KT 클라우드 환경에서 축적되는 운영 데이터와 고객 피드백을 기반으로 AI 안전성 관리 기능을 고도화하고, 생성형 AI 서비스의 개발과 배포, 운영, 모니터링까지 아우르는 통합 운영 체계를 마련할 계획이다. IT 업계에서는 AI 시장 경쟁이 모델 성능 중심에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 전망한다. 생성형 AI 기술이 기업 핵심 업무에 적용될수록 모델의 정확도뿐 아니라 보안과 컴플라이언스, 운영 안정성 확보 여부가 AI 도입을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 이에 AI 가드레일과 레드티밍, 모델 평가 체계 등 AI 세이프티 기술도 AI 인프라의 필수 요소로 부상하고 있는 것으로 평가된다. KT 클라우드와 카카오는 이번 협력을 계기로 공공기관과 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스 구축을 지원하는 한편, 국내 AI 생태계 전반의 안전성 확보에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 성능뿐 아니라 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하는 것이 중요한 과제가 되고 있다"며 "카카오와의 협력을 통해 AI 인프라와 안전성 기술을 결합하고, 공공과 민간 고객이 보다 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "카카오의 AI 세이프티 기술과 KT 클라우드의 인프라 역량이 만나는 이번 협력이 국내 AI 생태계의 안전성을 한 단계 높이는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로도 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 환경을 만들기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-06-26 10:15:27
-
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요"
[경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-25 08:06:37