검색결과 총 9건
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오픈AI, PC 꺼도 일하는 AI 비서…상시 에이전트 '닷(dots)' 공개
[경제일보] 오픈AI가 사용자가 자리를 비운 동안에도 프로젝트를 진행하는 AI 에이전트 ‘닷(dots)’을 공개했다. 사용자의 목표와 업무 방식을 기억하고, 연결된 앱에서 자료를 찾아 문서를 작성하거나 소프트웨어 개발을 수행한다. 업무 도중 판단이 필요한 사안은 사용자에게 가져오고, 대화가 끝난 뒤에도 맡은 작업을 이어간다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘데브데이 2026’에서 닷을 발표했다. GPT-6 아스트라를 기반으로 작동하며, 각 닷에 별도의 클라우드 컴퓨터와 브라우저가 제공된다. 사용자의 PC가 꺼져 있어도 클라우드에서 자료 조사와 데이터 분석, 파일 작업을 계속할 수 있다. 닷은 진행 중인 업무의 맥락을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 대화 내용과 관련 챗GPT 메모리, 자체적으로 저장한 업무 노트를 활용해 사용자의 선호와 결정 사항을 다음 작업에 반영한다. 새 정보가 들어오면 기존 결과물을 수정하고, 필요한 후속 작업을 진행한다. 제품 출시 업무를 맡긴 경우에는 제품 범위가 바뀌었을 때 홍보 문구와 발표 자료의 수정 초안을 준비하는 식이다. 행사 준비에서는 참석 인원 변화를 반영하고, 예산이나 일정에 영향을 주는 사안을 사용자에게 전달할 수 있다. 여러 작업은 백그라운드 에이전트에 나눠 맡겨 병렬로 처리한다. 사용자는 작업 중에도 메시지나 음성으로 우선순위를 바꿀 수 있다. 챗GPT에서 닷과 통화하며 결과를 설명받거나 새 지시를 내릴 수 있고, 통화가 끝난 뒤에도 맡긴 업무는 계속된다. 슬랙에서도 같은 닷과 대화를 이어갈 수 있다. 챗GPT에서 논의한 프로젝트를 슬랙에서 다시 설명할 필요 없이 관련 맥락을 활용하는 방식이다. 진행 상황은 챗GPT에 남기고, 일정 지연이나 의사결정 요청만 슬랙으로 보내도록 지정할 수도 있다. 오픈AI에 따르면 닷은 플러그인 생태계를 통해 4000개 이상의 앱에 연결할 수 있다. 사용자가 허용하면 개인 컴퓨터의 파일과 앱도 활용한다. 개인 컴퓨터에서 수행하는 작업은 해당 기기가 온라인 상태이고 챗GPT 앱이 열려 있어야 한다. ◆ 초안 작성과 발송 권한 분리…협업 공간도 공개 앱을 연결했다고 모든 행동이 허용되는 것은 아니다. 계정에 영향을 주거나 정보를 다른 사람에게 공유하는 작업에는 자동 검토가 적용된다. 검토 결과에 따라 닷이 직접 진행하거나 승인을 요청하고, 비밀번호 변경처럼 민감한 단계는 사용자에게 넘긴다. 사용자는 고객에게 메시지를 보내기 전 승인을 받도록 하거나, 공유 파일 삭제를 직접 처리하도록 규칙을 정할 수 있다. 답장 초안을 작성하라는 지시는 발송 권한으로 이어지지 않는다. 연결된 자료를 읽고 후속 작업을 제안하는 기능과 실제 앱 내용을 바꾸거나 메시지를 보내는 행동에도 각각 권한이 적용된다. 진행 상황과 결과물은 활동 화면에서 확인할 수 있다. 업무별로 방향을 수정하거나 중단할 수 있으며, 반복 작업은 별도의 일정 화면에서 관리한다. 오픈AI는 이날 공동 작업 공간 ‘스페이스(Space)’와 문서 도구 ‘페이지(Pages)’도 공개했다. 스페이스에 파일과 페이지를 모으고 동료를 초대해 열람·댓글·편집 권한을 부여할 수 있다. 챗GPT와 함께 초안을 작성한 뒤 사용자가 문서를 직접 고치는 협업 방식이다. 새 모델 GPT-6.1 솔도 발표했다. 오픈AI는 복잡한 코딩과 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 아스트라에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로 제공한다고 설명했다. GPT-6 아스트라 울트라패스트는 API와 일부 Work·코덱스 요금제에 제공된다. 닷은 챗GPT 프로와 비즈니스 프리미엄에 순차적으로 출시된다. 엔터프라이즈는 워크스페이스 관리자가 활성화하면 베타 기능을 사용할 수 있다. 첫 닷은 프로와 비즈니스 프리미엄 요금제에 추가 비용 없이 포함되며, 데스크톱 앱이나 PC 브라우저에서 생성한 뒤 지원되는 모바일 앱에서도 대화할 수 있다. 한편 닷과의 대화는 챗GPT 사용 한도에 포함되지 않는다. 닷이 시작하거나 관리하는 Work·코덱스 작업에는 각 제품의 사용 한도가 적용된다. 출시 후 첫 달에는 심화 작업에 제공되는 사용 한도가 확대된다.
2026-09-30 09:47:21
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IBM, AI가 공격도 방어도 바꿨다…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용
[경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 늘면서 기업의 침해사고 피해 비용도 사상 최고 수준으로 높아졌다. AI가 공격에 필요한 시간과 비용을 낮추는 동시에 보안 현장에서는 탐지와 대응을 돕는 방어 수단으로 활용되는 양면성이 뚜렷해지고 있다. IBM이 30일 발표한 ‘2026 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면 전 세계 악의적 침해사고 4건 중 1건에는 AI가 활용된 것으로 조사됐다. AI 기반 공격은 전년보다 56% 증가했으며 딥페이크를 이용한 사칭과 AI 기반 악성코드가 증가세를 주도했다. AI가 활용된 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러로 집계됐다. 전체 데이터 유출 사고의 평균 비용인 499만달러보다 약 100만달러 많다. 전체 평균 피해 비용도 전년보다 12% 증가해 역대 최고치를 기록했다. 공격자가 AI를 활용해 취약점 탐색과 악성코드 제작, 사칭 콘텐츠 생성을 자동화하면서 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준까지 낮아졌다. 반면 피해 기업은 시스템 복구와 사고 조사, 영업 중단, 고객 이탈 및 규제 대응 등에 수백만달러를 지출하고 있다. AI가 사이버 공격의 진입 장벽을 낮추면서 공격자와 피해 기업 사이의 비용 격차가 커진 셈이다. AI는 방어 비용을 낮추는 수단으로도 작용했다. 보안 운영에 AI와 자동화를 폭넓게 적용한 기업은 이를 도입하지 않은 기업보다 침해사고 비용을 평균 193만달러 절감했다. 그럼에도 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 보안 운영에 AI와 자동화를 적용하지 않은 것으로 나타났다. 활용 분야도 탐지와 대응에 편중됐다. 기업 절반 이상이 위협을 탐지하고 확산을 차단하는 데 AI 에이전트를 사용했지만, 이미 발견된 취약점을 관리하고 보완하는 데 활용한 비율은 18%에 그쳤다. 공격자는 AI로 취약점 악용 시간을 단축하고 있지만 기업의 패치와 개선 작업은 기존 속도에 머물러 있다는 의미다. 포네몬연구소가 진행한 후속 조사에서는 차세대 AI 모델의 공격 역량을 인지한 기업 가운데 85%가 보안 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 실제 침해사고를 경험한 뒤 투자를 확대하겠다는 기업 비율인 64%보다 높았다. 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영에서 AI 에이전트를 활용하는 방식을 재검토하고 있었다. 공격은 금융과 에너지 등 핵심 인프라에 집중됐다. AI 기반 공격의 62%가 핵심 인프라 산업을 겨냥했다. 금융 서비스 분야의 평균 침해사고 비용은 630만달러, 에너지 산업은 520만달러였다. 이들 산업에서 발생한 사고는 개별 기업을 넘어 결제망과 공급망, 필수 서비스의 연쇄 장애로 번질 수 있다. AI 모델 자체보다 이를 둘러싼 시스템도 취약 지점으로 지목됐다. 조사 기업의 20% 이상이 AI 모델이나 애플리케이션을 겨냥한 침해사고를 경험했다. 주요 원인은 API·애플리케이션·플러그인 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로 각각 27%를 차지했다. 랜섬웨어 사고 비중은 전년 34%에서 39%로 높아졌다. 공격자들은 운영 중단뿐 아니라 기업 평판을 훼손하겠다고 위협하는 방식을 가장 많이 활용했다. 주요 압박 대상은 브랜드 평판 41%, 직원 정보 35%, 지식재산권 31% 순이었다. 양자컴퓨팅 시대를 앞두고 암호화 기반도 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다. 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 암호화한 기업은 37%였으며, 조직 내부의 암호 자산을 파악하고 있는 기업은 34%에 불과했다. 수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “AI는 공격을 빠르고 저렴하게 만드는 반면 침해사고 대응 비용은 계속 증가시키고 있다”며 “개발 과정에 복구 역량을 내재화하고 실행 환경의 신원을 보호하며 공격자와 같은 속도로 위험을 해결해야 한다”고 말했다. 이번 보고서는 IBM 후원으로 포네몬연구소가 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직에서 발생한 실제 침해사고를 분석해 작성했다. 후속 조사는 올해 5월 원조사 참여 기업 가운데 456곳을 대상으로 진행됐다.
2026-07-30 10:40:12
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AI도 해킹당한다…정부, 프롬프트 공격 막는 보안 매뉴얼 냈다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 서비스 보안 위협에 대응하기 위한 실무 매뉴얼을 내놨다. AI가 금융, 의료, 공공, 제조, 통신 등 주요 산업으로 빠르게 확산되면서 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 데이터 유출 같은 새로운 공격에 대응할 기준이 필요해졌기 때문이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했다고 8일 밝혔다. 두 자료는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협을 분류하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 점검·대응 절차를 제시하는 데 초점을 맞췄다. AI 보안 위협은 기존 정보보호 체계만으로 충분히 막기 어렵다. 공격자가 AI 모델에 악성 명령을 숨겨 원하는 답변을 유도하는 프롬프트 인젝션, 에이전트 권한을 악용한 데이터 접근, 학습 데이터 유출, 외부 모델과 플러그인 공급망 공격 등이 대표적이다. AI가 스스로 도구를 호출하고 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전할수록 공격 표면도 넓어진다. ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 AI 보안 위험을 데이터, 모델, 에이전트, 공급망, 고성능 모델 등 5개 영역으로 나눴다. 각 영역별 진단 지표를 제시하고 금융, 의료, 공공·행정, 교육, 제조·에너지, 통신, 법률, IT 등 8개 분야별 위협 시나리오와 대응 방안도 담았다. 경영진과 실무자의 활용 방식도 구분했다. 최고경영자 등 C레벨에는 AI 보안 위협의 종류와 실제 사례를 쉽게 설명하고, 보안 담당자와 IT 운영자에게는 위협을 어떻게 진단하고 어떤 기준으로 대응할지 안내한다. AI 도입이 기술 부서만의 일이 아니라 경영 리스크 관리로 옮겨가고 있다는 점을 반영한 구성이다. 함께 발간된 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 기업 내부에서 AI 보안 점검을 직접 수행해야 하는 실무진을 위한 안내서다. 레드팀은 공격자 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 찾아내는 조직이다. 이번 가이드는 AI 레드팀을 기획하고 구성하는 단계부터 준비, 실행, 결과 보고까지 전 과정을 다룬다. 현장 활용성을 높이기 위한 부록도 포함됐다. 레드티밍 체크리스트, 점검 도구, 인력별 직무기술서가 담겼다. 정부 차원에서 여러 산업 분야에 적용 가능한 AI 보안 레드팀 운영 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이번 가이드는 기업의 AI 도입 속도가 빨라지는 상황에서 나왔다. 생성형 AI를 고객 상담, 문서 작성, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하는 기업이 늘고 있지만 보안 검증 체계는 아직 초기 단계인 경우가 많다. 특히 외부 AI 모델과 사내 데이터가 연결될 경우 정보 유출과 권한 관리 문제가 함께 발생할 수 있다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “AI 기술의 확산과 함께 보안 위협도 빠르게 진화하고 있다”며 “이번 가이드가 AI 서비스의 보안 수준을 높이고 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 기준이 되기를 기대한다”고 말했다.
2026-07-08 14:09:43
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중국차 밀려오는데 더 팔린 테슬라…연간 신기록 경신하나
[경제일보] 테슬라가 국내 전기차 시장에서 다시 입지를 넓히고 있다. 중국 전기차 브랜드가 가격 경쟁력을 앞세워 한국 시장을 파고드는 가운데 테슬라는 모델Y를 중심으로 실수요층을 흡수하며 판매 규모를 키우고 있다. 하반기 전기차 보조금과 중국 브랜드 라인업 확대가 맞물리면 테슬라의 주도권 유지 여부는 가격 방어력과 서비스 대응력에서 갈릴 가능성이 크다. 22일 카이즈유 데이터연구소에 따르면 테슬라는 올해 1~4월 국내 시장에서 3만4161대가 신규 등록됐다. 같은 기간 국내 전기 승용차 등록 대수는 10만9319대로, 테슬라 점유율은 31.2%를 기록했다. 지난해 연간 점유율 30.3%보다 0.9% 높고, 2024년 24.2%와 비교해도 7.0% 상승했다. 누적 기준으로는 테슬라가 18만7871대 등록돼 전체 전기 승용차 86만1382대의 21.8%를 차지했다. 국내 전기 승용차 5대 중 1대 이상이 테슬라인 구조다. 테슬라 점유율은 지난 2020년 37.8%까지 치솟은 이후 현대자동차·기아 전기차 확대와 수입 전기차 경쟁 심화 영향으로 2022년 11.8%까지 하락했다. 이후 2023년 14.2%, 2024년 24.2%, 2025년 30.3%로 다시 상승했고 올해 들어서는 31% 선까지 올라섰다. 테슬라 성장 핵심에는 모델Y가 있다. 누적 등록 기준 모델Y는 12만4558대로 전체 테슬라 등록의 66.3%를 차지했다. 모델3까지 포함하면 두 차종 비중은 96.0%에 달한다. 올해 1~4월 모델Y 판매 가운데 프리미엄 RWD 트림 비중은 83.6%를 기록했다. 모델Y는 SUV 형태 차체와 긴 주행거리, 테슬라 특유 소프트웨어 경험, OTA(무선 소프트웨어 업데이트), 슈퍼차저 기반 충전망 등을 결합하며 국내 소비자 요구와 맞아떨어졌다는 평가다. 수입차임에도 상대적으로 공격적인 가격 인하 전략을 반복한 점도 판매 확대 배경으로 꼽힌다. 특히 충전 경험 차이가 시장 판도를 바꿨다는 분석도 나온다. 국내 완성차 업체들이 아직 민간 급속 충전망 의존도가 높은 반면 테슬라는 자체 슈퍼차저 네트워크를 기반으로 충전 스트레스를 줄였다는 평가를 받는다. 개인 구매 비중은 78.4%에 달했다. 연령별로는 30대와 40대 비중이 각각 39.0%, 38.6%를 기록했다. 단순 법인 리스 중심 판매가 아니라 실수요 시장 안착이 이뤄지고 있다는 해석이 나온다. 중국 전기차 브랜드의 성장도 테슬라 수요를 직접 꺾지는 못하고 있다. BYD는 지난해 국내 승용차 고객 인도 이후 아토3, 씰, 씨라이언7, 돌핀 등으로 라인업을 넓혔고, 올해 하반기 플러그인 하이브리드(PHEV) 기술이 적용된 DM-i 모델 출시 계획도 밝혔다. BYD는 지난달 기준 전시장 32곳, 서비스센터 17곳을 운영하고 있으며 연내 전시장 35곳, 서비스센터 26곳 확보를 목표로 제시했다. 중국계 브랜드가 단순 저가 판매가 아니라 판매·정비망까지 갖추며 한국 시장에 진입하고 있다는 점에서 경쟁 강도는 높아지고 있다. 다만 현재까지는 중국 브랜드 성장보다 테슬라 성장 속도가 더 가파르다는 평가가 나온다. BYD가 국내 시장에서 빠르게 존재감을 키우고 있지만 브랜드 신뢰도와 충전망, 중고차 가치 방어 측면에서는 아직 테슬라 우위가 유지되고 있다는 분석이다. 테슬라가 올해 다시 신기록을 달성할 가능성도 거론된다. 테슬라는 지난해 국내에서 5만9948대가 등록됐는데, 올해 1~4월에만 이미 지난해 연간 등록의 절반을 넘겼다. 하반기 신차 효과와 가격 전략까지 이어질 경우 연간 기준 7만대 안팎 가능성도 시장에서 거론된다. 다만 성장 변수도 존재한다. 중국 브랜드의 저가 공세가 강해지면 테슬라는 추가 가격 인하 압박을 받을 수 있다. 가격을 낮추면 판매량은 방어할 수 있지만 브랜드의 잔존가치와 수익성에는 부담이 생긴다. 서비스센터와 부품 수급, 정비 대기 문제도 성장 속도를 따라가지 못할 경우 소비자 불만 요인이 될 수 있다. 또 정부의 올해 전기차 보조금 지침은 전환지원금 신설과 성능 기준 강화, 충전 인프라 기여도 등을 반영하고 있어 제조사별 가격·인프라 전략에 따라 실제 구매 부담이 달라질 수 있다. 업계 관계자는 “현재 모델Y가 가격과 상품성, 충전 경험을 앞세워 중국 브랜드의 진입 충격을 흡수하고 있다”면서도 “올해 기록 경신을 넘어 장기 주도권을 유지하려면 모델Y 집중 구조를 유지하는 동시에 서비스 대응과 가격 변동 리스크를 줄이는 전략이 필요하다”고 말했다.
2026-05-22 16:48:14