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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.
2026-08-31 18:08:08
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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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오픈AI '아스트라', 10년 묵은 수학 난제 10개 풀었다
[경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 이을 차세대 AI 모델 '아스트라'의 존재를 처음 공식화했다. 2일(현지시간) 오픈AI는 자사 뉴스룸을 통해 아스트라 내부 버전이 최소 10년, 대부분은 그보다 훨씬 오래 별다른 진전이 없었던 수학·이론전산학 난제 10개를 풀었다고 밝혔다. 이번에 다뤄진 난제는 고차원 구체 채우기, 부호 이론, 산술회로 복잡도, 군론, 연산자 대수, 양자 복잡도, 격자 암호, 극값 조합론 등 8개 분야에 걸쳐 있다. 성과는 단일한 형태가 아니다. 오픈AI에 따르면 10개 중 4개는 새로운 증명, 3개는 반례, 3개는 기존 한계치 개선이다. 비소픽군의 첫 구성, 폰노이만 대수에 관한 '콘 경직성 추측' 반증, 폴 에르되시가 제시한 문제 목록 중 다색 램지 수를 다룬 183번을 포함한 3개 문제 해결이 대표적이다. 1978년 이후 처음으로 고차원 구체 채우기 밀도의 상한을 개선했고 2인용 양자 게임에 대한 병렬 반복 정리도 증명했다. 오픈AI는 이 논리를 수학 증명 검증 도구 '린(Lean)'으로 규격화해 기계적으로 검증 가능한 형태로 함께 공개했다. 오픈AI는 아스트라가 해법을 찾는 데 쓴 전체 토큰 비용을 GPT-5.6 최상위 티어 '솔' API 요금으로 환산하면 약 2000달러, 우리 돈 290만원 수준이라고 설명했다. 아스트라가 만든 수학적 논증은 이후 같은 모델의 도움을 받은 인간 연구자들이 정식 논문 형태로 다듬었고 린 검증을 거쳤다. ◆ 올트먼, 워싱턴서 정관계 인사에 시연 디인포메이션에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 이번 주 워싱턴DC를 찾아 아스트라를 정책 입안자와 규제 당국자들에게 직접 시연했다. 수지 와일스 백악관 비서실장, 스콧 베선트 재무장관, 하워드 러트닉 상무장관을 만났고 마크 워너(민주·버지니아), 라파엘 워녹(민주·조지아), 버니 모레노(공화·오하이오) 상원의원 등 여야 의원들과도 접촉했다. 올트먼 CEO는 여러 에이전트를 동시에 띄워 조율하고 장시간 결과물을 종합하는 능력이 아스트라의 핵심이라고 설명했다. 오픈AI는 최근 GPT-5.6을 내놓으며 최상위 '솔', 중간 '테라', 경량 '루나'로 이어지는 3단 체계를 도입했다. 아스트라가 이 체계에 추가되는 티어인지, GPT-6이라는 별도 세대로 나올지는 아직 정해지지 않았다. '아스트라'라는 이름 자체도 잠정적이라고 디인포메이션은 전했다. 한편 아스트라는 트럼프 대통령이 지난 6월 2일 서명한 행정명령에 따른 규제 체계를 적용받는 첫 모델이 될 가능성이 거론된다. 다만 이 체계는 의무 인허가가 아니라 프런티어 모델 개발사가 정부에 최장 30일간 사전 접근권을 자율적으로 제공하는 자발적 절차다. 관련 세부 기준은 재무부와 국가안보국, 사이버보안·인프라보안청, 국립표준기술연구소가 이달 1일까지 확정하도록 돼 있어 아스트라 실제 적용 여부와 시점은 알려지지 않았다.
2026-08-03 10:45:58
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앤트로픽, '미토스'로 사이버 보안 동맹 구축… '기술 유출' 아닌 '방어 우선' 선택
[경제일보] 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 아직 일반에 공개되지 않은 최신 AI 모델 ‘미토스(Mythos)’를 아마존웹서비스(AWS), 구글, 애플, 마이크로소프트(MS) 등 주요 빅테크 기업들에 선제적으로 제공한다. 7일(현지시간) 앤트로픽은 ‘프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)’이라는 이름의 공동 계획을 발표하며 AI가 해커의 손에 들어가 악용되기 전에 방어하는 쪽이 기술적 우위를 점해야 한다고 밝혔다. 이는 AI 기술의 고도화가 가져올 잠재적 위험성을 인정하고 기술 기업들이 자발적으로 ‘방어 동맹’을 구축한 첫 사례라는 점에서 의미가 깊다. 이번 결정의 배경에는 ‘미토스’가 지닌 압도적인 성능이 있다. 사이버 보안 취약점 재현 성능지표(벤치마크)인 ‘사이버짐’ 평가에서 미토스의 점수는 83.1%로 기존 최상위 모델인 ‘오퍼스 4.6’(66.6%)을 큰 격차로 뛰어넘었다. 앤트로픽은 “미토스가 소프트웨어 취약점을 발견하는 데 있어 최고 숙련자들을 제외한 대부분의 인간을 능가한다”고 밝혔다. 이러한 능력은 곧 ‘양날의 검’이다. 방어하는 입장에서는 보이지 않던 취약점을 찾아내는 강력한 무기가 되지만 공격하는 입장에서는 기존의 보안 시스템을 무력화하는 ‘만능키’가 될 수 있다. 특히 분야별 박사급 전문가 수준의 문제를 모은 ‘인류의 마지막 시험(HLE)’ 점수에서 AI 모델 최초로 50%의 벽을 넘어선 것은 미토스가 인간의 지능에 근접했음을 시사한다. 이 기술이 통제 없이 외부에 유출될 경우 국가 단위의 사이버 전쟁이나 금융 시스템 마비 등 예측 불가능한 대혼란이 발생할 수 있다. 이에 앤트로픽은 미토스를 일반에 공개하는 대신 ‘프로젝트 글래스윙’이라는 방어 동맹을 선택했다. 이 프로젝트에는 AWS, 애플, 구글, MS, 엔비디아 등 AI 인프라를 지배하는 빅테크 기업들과 시스코, 팔로알토 등 보안 전문 기업 그리고 JP모건체이스와 같은 금융 기업까지 초기 파트너로 참여했다. 앤트로픽은 이들 기업에 최대 1억 달러 규모의 모델 사용권을 제공하고 오픈소스 보안 단체들에는 400만 달러를 기부할 계획이다. 이는 기술을 독점하려는 것이 아니라 인터넷 생태계의 주요 플레이어들이 힘을 합쳐 AI가 가져올 수 있는 부작용을 최소화하자는 ‘공동 책임’의 선언이다. 다리오 아모데이 CEO는 “AI를 잘못 다루면 위험하지만, 잘만 다루면 근본적으로 더 안전한 세상을 만들 기회가 생긴다”며 이번 프로젝트의 의미를 강조했다. 앤트로픽은 이번 프로젝트를 미 정부 당국자들과도 논의해왔다고 밝혔다. 이는 AI 기술이 더 이상 민간 기업의 영역을 넘어 ‘국가 안보’의 핵심 자산이 되었음을 의미한다. 앤트로픽은 “이러한 사이버 역량의 등장은 미국과 동맹국들이 AI 기술 분야에서 확고한 우위를 유지해야 하는 또 다른 이유”라며 정부와의 협력 의지를 분명히 했다. 향후 AI 기술 개발은 ‘성능 경쟁’과 ‘안전 경쟁’이라는 두 가지 축으로 전개될 것이다. 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 선두 기업들은 이제 단순히 더 똑똑한 AI를 만드는 것을 넘어 ‘우리의 AI가 얼마나 안전한가’를 증명해야 하는 시대에 진입했다. 미토스와 같은 공격적인 AI를 활용해 자사의 시스템 취약점을 점검하는 ‘AI 레드팀’이 기업 보안의 표준이 될 것이다. 정부는 AI 기술의 군사적 전용을 막기 위해 핵심 모델에 대한 수출 통제나 라이선스 규제를 강화할 가능성이 높다. 앤트로픽의 이번 ‘선제적 협력’은 이러한 규제 흐름 속에서 기업의 자율성을 확보하려는 전략적 행보로도 볼 수 있다. AI가 창과 방패 역할을 모두 하게 되면서 AI 기반의 사이버 보안 솔루션 시장은 폭발적으로 성장할 것이다. 앤트로픽의 이번 결정은 AI 기술 개발의 패러다임을 바꾸는 중요한 전환점이다. 그동안 기술 기업들은 ‘성능’을 최우선으로 추구하며 ‘안전’ 문제를 부차적인 것으로 여겨왔다. 하지만 앤트로픽은 자사가 개발한 강력한 기술이 가져올 수 있는 위험을 스스로 인정하고 이를 해결하기 위해 경쟁사들과 손을 잡는 전례 없는 선택을 했다. 물론 이러한 ‘자발적 규제’가 얼마나 실효성을 가질지에 대한 회의적인 시각도 존재한다. 하지만 인류를 위협할 수 있는 기술을 개발한 기업이 스스로 그 위험을 통제하려는 책임감 있는 자세를 보였다는 점만으로도 이번 ‘프로젝트 글래스윙’은 AI 시대의 윤리적 이정표로 기록될 것이다. 미토스의 등장은 우리에게 질문을 던진다. 우리는 과연 이 강력한 지능을 통제할 준비가 되어 있는가. 앤트로픽과 빅테크들의 동맹은 그 질문에 대한 첫 번째 응답이다.
2026-04-08 07:45:06
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