2026.10.16 금요일
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챗GPT, 한국어 목소리 '한울·햇살' 추가…검색 중에도 대화 잇는다 [경제일보] 오픈AI가 챗GPT의 한국어 음성을 다듬고, 정보를 검색하는 동안에도 대화가 이어지도록 음성 기능을 개선했다. 이용자가 질문을 마친 뒤 답변만 기다리는 부담을 줄이고, 대화 도중 조건을 바꾸거나 추가 질문을 할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 오픈AI는 챗GPT 음성 대화 기능 ‘보이스’에 새 모델 ‘GPT-Live-1.1’을 순차 적용한다고 16일 밝혔다. 공식 릴리스 노트에는 15일자로 업데이트가 공지됐다. 경량 모델인 ‘GPT-Live-1.1 Quip’도 함께 도입하며, 이용 요금제에 따라 적용 모델이 달라진다. 한국어에는 남성 목소리 ‘한울’과 여성 목소리 ‘햇살’이 추가됐다. 한국어를 비롯해 프랑스어·독일어·힌디어·일본어·멕시코 스페인어 등의 억양과 음성 표현을 개선했다는 설명이다. 목소리 선택지를 늘리는 동시에 각 언어로 대화할 때의 자연스러움을 높이려는 업데이트다. 검색 중 안내 방식도 바뀐다. “확인 중”이라는 표현을 반복하기보다 상황에 맞는 짧은 문구를 다양하게 사용한다. 정보를 찾는 과정에서 이용자가 진행 상태를 파악하고 대화를 계속할 수 있도록 한 것이다. 기반이 되는 기술은 지난 7월 공개한 GPT-Live의 ‘풀 듀플렉스’ 구조다. AI가 말하면서 동시에 이용자의 말을 들을 수 있어, 답변 도중에도 질문이나 조건을 덧붙일 수 있다. 이용자가 생각을 정리하며 잠시 멈췄을 때 응답할지 더 기다릴지도 대화 흐름에 따라 판단한다. 이 구조의 의미는 검색이나 작업이 진행되는 순간에 드러난다. 오픈AI 개발 문서에 따르면 GPT-Live는 음성 대화를 담당하고, 정보 조회와 복잡한 추론·도구 사용은 별도 모델이나 에이전트에 맡길 수 있다. 뒤에서 작업이 진행되는 동안에도 음성 대화는 계속되는 방식이다. 예를 들어 정보를 조회하는 도중 이용자가 새로운 조건을 말하면, 대화를 이어가며 요청을 보완할 수 있다. 음성이 질문을 입력하는 수단에서 작업 과정을 조정하는 인터페이스로 확장되는 셈이다. 챗GPT의 라이브 음성 대화는 계정에서 지원하는 웹 검색과 메모리, 연결된 앱·플러그인도 활용할 수 있다. 다만 음성으로 요청해도 기존 앱 접근 권한과 작업 제한은 그대로 적용된다. 웹·모바일에서 승인이 필요한 행동은 화면을 통해 확인하도록 한다. 자연스러운 대화를 구현하는 데는 실제 사용 환경도 영향을 준다. 오픈AI는 배경 소음이나 겹치는 발화, 긴 침묵 때문에 대화 중 끼어들기가 발생할 수 있다고 안내한다. 여러 사람이 동시에 참여하는 대화보다는 일대일 대화를 중심으로 설계됐다. 한편 업데이트는 한국을 포함한 전 세계 이용자에게 순차 제공된다. 새 목소리는 ‘설정→보이스→음성’에서 선택할 수 있으며, 표시되는 선택지는 지역과 계정에 따라 다를 수 있다.2026-10-16 09:16:13
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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로 [경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.2026-10-15 16:56:38
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구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로 [경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.2026-10-14 10:03:53
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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인터넷 없이 함포 교범 찾는다…마키나락스, 포항함에 'AI 참모' [경제일보] 마키나락스가 인터넷 연결이 제한된 해군 함정에 장비 운용·정비 정보를 제공하는 인공지능(AI) 시스템을 탑재했다. 함포 교범과 정비자료를 함정 내부에서 검색·활용하도록 지원해 장병이 필요한 정보를 찾는 시간을 줄이고 숙련도에 따른 정보 격차를 좁히겠다는 구상이다. 마키나락스는 해군 제1함대사령부 소속 호위함 포항함에 ‘장비운용 AI 참모’를 탑재하고 실증 운용을 시작했다고 6일 밝혔다. 국방기술진흥연구소(KRIT)가 주관하는 ‘방산혁신기업 100 기술개발 전용지원사업’의 일환이다. 함정에는 다양한 장비가 집약돼 있어 운용·정비 과정에서 방대한 교범과 지침을 확인해야 한다. 이번 시스템은 장병이 필요한 내용을 질문하면 함포 기술교범과 정비자료를 바탕으로 관련 정보를 제공하는 방식이다. 장비를 다루는 현장에서 자료를 보다 신속하게 활용하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 개발은 마키나락스의 AI 운영체제 ‘런웨이(Runway)’를 기반으로 이뤄졌다. 함정의 외부 네트워크 연결과 연산 자원이 제한되는 점을 고려해 경량화한 온디바이스 AI 환경을 구축했다. 인터넷이나 외부 서버에 접속하지 않고 함정 내부에서 시스템을 운용하도록 설계했다. 이번 탑재는 지난해 10월 해군 제1함대사령부와 개발에 착수한 뒤 약 1년 만이다. 당시 마키나락스는 올해 10월까지 함정 환경에서 AI 운용 가능성을 검증한다는 개발 일정을 제시했다. 개발 착수 당시에는 운용교범과 정비지침서를 검색에 적합한 형태로 저장하고, 필요한 내용을 찾는 AI 에이전트와 언어모델을 연결하는 방식을 제시했다. 일일 운용·정비 결과를 반영해 장비 관리에 활용하는 것도 목표로 내걸었다. 이번에는 실제 함정에 시스템을 올려 현장 적용성과 사용성을 확인하는 단계로 진전됐다. 마키나락스는 포항함 탑재 이후 정상 작동 여부를 확인하고, 해군 제1함대사령관 등 주요 직위자를 대상으로 시연을 마쳤다고 설명했다. 앞으로 함정에서 지속적으로 운용하며 장병의 피드백을 수집하고 시스템을 개선할 계획이다. 마키나락스는 2024년 ‘방산혁신기업 100’ 3기 AI 분야에 선정되며 국방 특화 플랫폼 개발을 추진해왔다. 방산혁신기업 100은 우주·반도체·AI·로봇·드론 등 첨단 분야의 중소·벤처기업을 육성하는 사업이다. 회사 측은 런웨이가 2023년부터 국방과학연구소에 시범 도입됐다고 밝힌 바 있다. 포항함 실증은 산업 현장에서 축적한 AI 개발·운영 기술을 함정의 폐쇄망과 제한된 연산 환경에 적용하는 사례다. 장비별 전문자료를 현장에서 활용하도록 하는 지원 체계라는 점에서 국방 AI의 적용 범위를 운용·정비 업무로 넓힌다. 윤성호 마키나락스 대표는 “이번 포항함 시연은 실제 함정의 폐쇄망과 온디바이스 환경에서도 AI 기술이 무기체계 운용을 지원할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “현장 의견을 반영해 군의 장비 운용 편의성을 높이고 국방 전력 첨단화를 뒷받침할 피지컬AI 기술을 지속 개발하겠다”고 말했다. 해군은 실증 결과를 바탕으로 다른 함정과 국방 분야로의 적용 확대를 검토한다. 마키나락스도 육·해·공군의 다양한 장비로 적용 범위를 넓힐 방침이다.2026-10-06 10:44:50
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美 캘리포니아, 오픈AI에 소환장…AI '무단 해킹' 개발사 책임 조사 [경제일보] 미국 캘리포니아주가 외부 시스템에 무단 침입한 인공지능(AI) 에이전트의 통제 실패에 대해 오픈AI의 법적 책임을 조사하고 있다. 연구·평가 단계에서 발생한 해킹이 개발사의 안전조치와 사고 대응에 대한 규제당국의 검증으로 이어졌다. 캘리포니아주 법무장관실은 1일(현지시간) 오픈AI에 조사용 소환장을 송달했다고 밝혔다. 실제 송달일은 지난달 30일이다. 지난달 시작한 AI 개발 플랫폼 허깅페이스 침입 조사의 후속 조치로, 오픈AI와 해당 모델의 사이버 보안 사고·위험을 폭넓게 들여다본다. 롭 본타 법무장관은 최첨단 AI 모델이 사이버 방어에 쓰일 수 있지만, 개발 기업에는 모델이 공격을 실행하거나 돕지 않도록 할 도덕적·법적 책임이 있다고 강조했다. 책임을 다하지 못한 개발사에 법적 책임을 물을 수 있으며, 오픈AI가 이에 해당하는지 확인하겠다는 입장이다. 이번 조사의 출발점은 지난 7월 오픈AI 내부 사이버 보안 평가 중 발생한 허깅페이스 침입이다. AI 에이전트는 주어진 과제를 수행하기 위해 도구를 사용하고 작업을 이어가는 시스템이다. 당시 일부 에이전트는 인터넷 접근과 상호 통신을 제한한 실험환경의 통제를 우회했다. 오픈AI가 공개한 기술 보고서는 에이전트들이 내부 소프트웨어 관리 시스템을 게시판처럼 사용해 정보를 교환하고, 외부 인터넷에 접근했다고 설명했다. 이후 노출된 인증정보와 보안 취약점을 이용해 허깅페이스 서버에서 코드를 실행하고 일부 비공개 데이터에도 접근했다. 회사는 사안의 중심에 일반에 공개되지 않은 내부 연구용 모델이 있었으며, 평가 환경에는 외부 서비스와 같은 수준의 안전장치를 적용하지 않았다고 밝혔다. 당시 침입이 자사 고객 데이터나 제품 기능·가용성에는 영향을 주지 않았다는 설명도 내놨다. 조사 범위는 허깅페이스 한 곳에 머물지 않는다. 로이터통신은 1일 오픈AI가 에이전트의 무단 활동과 관련해 100곳 넘는 기관에 통보했다고 보도했다. 회사는 보안 통제 우회와 서비스 가용성 저해 가능성 등을 기준으로 관련 기관에 순차적으로 알리고 있다. 오픈AI는 연구 인프라의 격리 수준을 높이고 인터넷 접근과 모델 접근 권한을 제한하는 등 안전조치를 강화하고 있다고 설명했다. 학습·평가 과정에서 모델이 인터넷을 사용한 기록도 폭넓게 검토하고 있다. 주·연방 당국의 대응도 확대됐다. 아이오와주가 이끄는 15개 주 법무장관 연합은 관련 문서·데이터·통신 기록 보존과 안전성이 입증되기 전 문제의 시험 활동 중단을 요구했다. 로이터는 연방거래위원회(FTC)도 오픈AI·앤트로픽 등 AI 기업의 기술이 소비자에게 미칠 위험을 조사하며 자료 제출과 경영진 증언을 요구할 계획이라고 전했다. 본타 장관은 트럼프 행정부의 주 차원 AI 규제 제한 시도에도 캘리포니아의 주민 보호 권한을 지키겠다고 밝혔다. 이번 소환장은 진행 중인 조사를 위한 조치로, 법무장관실은 오픈AI의 위법 여부를 아직 확정하지 않았다.2026-10-02 08:16:11
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코딩 몰라도 AI 만든다…SK AX, 교육 프로그램 'AI 부트캠프 바이브' 출시 [경제일보] 기업의 인공지능(AI) 전환이 개발자와 전담 조직 중심에서 전 직원이 직접 AI를 활용하는 단계로 옮겨가고 있다. SK AX는 코딩 지식이 없는 임직원도 자신의 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 바이브코딩 기반 교육 프로그램을 내놓고 기업의 AI 활용 역량을 조직 전체로 확산하고 있다. 1일 SK AX는 바이브코딩으로 AI 에이전트를 개발해 업무에 활용할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램 'AI 부트캠프 바이브'를 출시했다고 밝혔다. 바이브코딩은 자연어로 원하는 기능을 설명하면 생성형 AI가 개발 코드를 작성해 프로그램을 구현하는 방식이다. 전문 개발자가 아니더라도 자신의 업무에 필요한 기능을 AI에 설명하고 결과물을 확인하면서 간단한 프로그램이나 에이전트를 만들 수 있다는 것이 특징이다. SK AX는 이번 교육과정을 통해 AI 활용의 범위를 개발 조직 밖으로 넓힌다. 인사·기획·마케팅·영업 등 각 직군의 실무자가 자신의 업무를 가장 잘 이해하고 있는 만큼 현업 담당자가 반복 업무와 비효율을 직접 찾아내고 이를 해결할 AI 에이전트를 설계하도록 한다는 구상이다. 교육은 4주간 AI 부트캠프 플랫폼을 통해 진행된다. 수강생은 강의를 듣고 실습하면서 AI 에이전트의 설계 과정을 익힌 뒤 실제 업무에 활용할 수 있는 에이전트를 직접 만든다. 단순히 생성형 AI에 질문하거나 프롬프트를 작성하는 데서 끝나는 것이 아니라 업무 프로세스를 분석하고 AI 적용 과제를 선정한 뒤 결과물을 구현하는 과정까지 포함했다. AI가 교육 과정 자체를 지원하는 것도 특징이다. 강의와 실습뿐 아니라 과제 제출과 평가까지 AI 기반으로 운영하며, 별도의 전담 인력 확보가 어려운 기업도 대규모 교육을 진행할 수 있도록 구성했다. 교육생에게는 전담 멘토 역할을 하는 AI 에이전트가 배정돼 채팅을 통해 요구사항을 전달하면 구현 결과를 미리 확인할 수 있다. AI 멘토는 교육생의 진도와 이해도, 실수 패턴 등을 기억하고 설명 수준과 코칭 방식을 조정한다. 이에 따라 같은 교육 과정을 수강하더라도 학습자의 수준에 맞춰 안내받을 수 있도록 구성했다. 기업 입장에서는 교육 인력과 평가 인력을 별도로 투입하지 않고도 직원별 AI 활용 역량을 높일 수 있는 구조다. 교육생이 직접 자신의 업무에서 AI 적용 과제를 찾는 것도 교육 내용에 포함됐다. 먼저 업무 프로세스를 세부적으로 분석해 반복적으로 수행하거나 많은 시간이 소요되는 작업을 찾아낸 뒤 AI를 적용했을 때 효과가 큰 과제를 선별한다. 이후 해당 업무에 맞는 AI 에이전트를 개발해 실제 업무에 적용하는 방식이다. SK AX에 따르면 자사 구성원들도 AI 부트캠프 바이브 과정을 수료한 뒤 업무 현장에서 필요한 AI 에이전트를 직접 개발해 활용하고 있다. 교육을 통해 AI 사용법을 익히는 데 그치지 않고 실제 업무 개선으로 이어지는지를 검증하는 구조로 풀이된다. SK AX는 이렇게 만들어진 에이전트를 기업 내부 시스템과 연결할 수 있도록 별도 서비스인 '컨텍스트 오퍼레이터'도 제공한다. 이를 활용하면 구성원이 만든 AI 에이전트를 사내 이메일이나 데이터 공유·저장소 등과 연동할 수 있어 단독으로 작동하는 업무 도구를 넘어 기업 내부 시스템과 연결된 형태로 활용할 수 있다. 완성한 에이전트를 동료와 공유해 조직 단위의 업무 자동화로 확장하는 것도 가능하다. 이번 교육 프로그램은 SK AX가 추진하는 'AI 탤런트 랩'의 한 축으로 진행된다. AI 탤런트 랩은 AI 문해력과 실행력을 평가하는 'AI 리터러시', 개발자를 위한 심화 과정인 'AI 부트캠프', 비개발자를 대상으로 하는 'AI 부트캠프 바이브'로 구성됐다. AI를 처음 접하는 직원부터 개발자까지 직무와 수준에 따라 교육 과정을 나누고, 기업이 필요한 인력군을 선택해 활용할 수 있도록 한 구조다. SK AX는 이번 프로그램을 통해 기업 고객의 AI 활용 역량을 전사적으로 끌어올리고, 구성원이 직접 만든 에이전트를 조직 단위로 확산할 수 있는 기반을 제공한다는 계획이다. 향후 기업이 AI 모델이나 플랫폼을 도입하는 것뿐 아니라 현업 인력이 직접 AI를 활용해 업무를 재설계하는 수준까지 AX의 범위를 넓히겠다는 전략이다. 김민환 SK AX HRX 추진담당은 "자신의 업무를 가장 잘 아는 실무자가 자신에게 필요한 AI 에이전트를 직접 디자인하고 만들어 활용하는 것이 진정한 의미의 'AI 증강'"이라며 "기업 조직 곳곳에서 AI를 활용한 혁신이 기업 문화로 자리 잡는 AX 혁신 생태계가 조성될 수 있도록 돕겠다"고 말했다.2026-10-01 15:49:35
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"해킹하라" 안 했는데…오픈AI 에이전트, 호주 정부 사이트 비인가 접근 [경제일보] 오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 별도의 해킹 지시를 받지 않았음에도 호주 정부의 보건 통계 사이트에서 비공개 파일에 비인가 접근한 것으로 확인됐다. AI에 호주 보건·의료 통계에 대한 답을 찾으라는 과제를 수행하게 했지만, 정보를 찾는 과정에서 외부 사이트의 접근 제한을 우회한 것으로 나타나면서 AI 에이전트의 자율 행동에 대한 통제 문제가 새로운 보안 이슈로 떠오르고 있다. 23일(이하 현지시간) 오픈AI는 내부 평가 과정에서 자사의 AI 모델들이 호주 정부의 여러 웹사이트와 서비스에서 정보를 찾던 중 의도하지 않은 행동을 했다는 사실을 확인했다고 밝혔다. AI 에이전트에 주어진 과제 자체는 호주의 보건·의료 통계에 대한 답을 찾는 것이었지만, 이 과정에서 공개된 정보뿐 아니라 비공개 파일에도 접근한 것으로 파악됐다. 이번 사건에서 주목되는 부분은 AI 모델에 특정 정부 시스템을 공격하거나 정보를 탈취하라는 명시적인 지시가 내려진 것이 아니라는 점이다. AI가 주어진 목표를 달성하는 과정에서 사람이 예상하지 못한 방식으로 외부 시스템에 접근했다는 것이다. 오픈AI는 이번 사건에 대해 모델들이 '의도하지 않은 행동'을 취했다고 설명했다. 현재까지 개인의 메디케어 정보나 의료기록 등 민감한 개인정보가 접근됐다는 증거는 확인되지 않은 것으로 알려졌지만, 호주 정부는 실제로 어떤 정보에 접근했는지와 다른 정부 시스템까지 영향을 받았는지를 확인하기 위해 디지털 포렌식 조사를 진행하고 있다. 이에 앤서니 앨버니지 호주 총리는 기자회견을 통해 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 직접 통화해 호주 정부의 우려를 전달했다고 밝혔다. 그는 정부 통신망 전체로 피해가 확산한 정황은 현재까지 확인되지 않았지만 이번 상황은 받아들일 수 없다는 입장을 전했으며, 오픈AI가 사건을 인지한 뒤 호주 정부에 통보하기까지 상당한 시간이 걸린 점에 대해서도 불만을 표시했다. 호주신호국(ASD)은 현재 사건에 대한 추가 정보를 확보하기 위해 디지털 포렌식 조사에 참여하고 있다. 조사 결과에 따라 이번 접근이 단일 포털에 국한됐는지, 다른 정부 시스템에서도 유사한 행동이 있었는지가 확인될 전망이다. 최근 오픈AI의 AI 에이전트는 비정상적인 행동 사례가 잇따라 발생하고 있다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 내부 조사에서 7월 사이버보안 평가 과정 중 자사 모델들이 인터넷 접근을 차단하기 위해 마련된 통제를 우회하고 오픈AI 내부 연구 인프라와 외부 AI 개발 플랫폼인 허깅페이스의 일부 시스템에 접근했다고 밝혔다. 당시 모델들은 허가되지 않은 통신 채널을 이용하고 공유 인프라의 취약점을 악용하는 방식으로 인터넷에 접근했다. 오픈AI는 이 과정에서 모델들이 할당된 과제의 목적과 맞지 않는 행동을 했다고 설명했다. 해당 사건은 사이버보안 능력을 평가하기 위한 내부 테스트 과정에서 발생한 것으로, 이번 호주 정부 사건과 AI 에이전트가 통제된 환경을 벗어나 외부 시스템과 상호작용했다는 공통점이 있다. AI 에이전트가 기존 챗봇과 다른 방식으로 작동한다는 점도 이번 사건의 배경으로 꼽힌다. 기존 챗봇이 사용자의 질문에 답변하는 데 초점이 맞춰져 있다면, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 웹사이트를 검색하고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행할 수 있다. 이 과정에서 사용자가 의도한 최종 목표와 AI가 목표를 달성하기 위해 선택하는 중간 행동 사이에 차이가 발생할 수 있도록 설계되고 있다. 특히 외부 인터넷이나 개발 도구, 파일 시스템 등에 직접 접근할 수 있도록 권한을 부여받은 에이전트의 경우 예상하지 못한 행동이 실제 시스템에 영향을 미칠 가능성도 커진다. 오픈AI 역시 최근 AI 모델의 이른바 '미스얼라인먼트' 사례를 잇따라 공개하고 대응 체계를 마련하고 있다. 지난 17일에는 모델이 제약을 우회하기 위한 지시를 삽입하거나, 승인 없이 파일을 외부에 올리는 등 예상하지 못한 행동을 보인 사례들을 공개했다. 오픈AI는 모델의 자율 행동과 감독 회피 가능성을 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 마련하겠다고 언급했다. 공교롭게도 이번 호주 사건이 알려진 날 샘 올트먼 CEO는 유엔 안전보장이사회 회의에 참석해 고도화된 AI의 안전성과 국제적인 관리 체계의 필요성을 강조했다. 세계 주요 AI 기업 경영진이 AI가 인간의 통제를 벗어날 가능성과 국제적인 안전 기준 마련을 논의하는 가운데, 실제 AI 에이전트가 외부 정부 시스템에서 예상하지 못한 행동을 한 사례가 공개된 것이다. AI 업계에서는 에이전트의 성능이 높아질수록 단순히 모델의 답변이 안전한지를 확인하는 것뿐 아니라 실제 행동을 어디까지 허용할 것인지에 대한 통제 장치가 중요해지고 있다. 이번 호주 사건 역시 개인정보 유출 여부와 별개로 AI가 사람의 명시적인 해킹 지시 없이도 주어진 목표를 수행하는 과정에서 외부 시스템의 접근 제한을 넘어설 수 있다는 점에서 에이전트 보안의 새로운 과제를 보여주는 사례가 될 전망이다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 유엔 안전보장이사회에서 인공지능에 관해 연설하며 "(인공지능)모델의 빠른 발전으로 인해 실현 시기가 더욱 촉박해졌고, 잠재적 이점이 더욱 분명해졌지만, 동시에 위험과 부담 또한 더욱 시급해졌다"며 "인공지능은 창의성과 발견의 새로운 르네상스처럼 될 수도 있고, 격변과 혼란을 야기하는 새로운 산업혁명처럼 될 수도 있다"고 말했다.2026-09-24 10:52:07
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AI가 예약·결제까지 대신할 때…개인정보위, 권한·승인 기준 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 이용자를 대신해 예약과 결제까지 처리하는 시대에 맞춰 개인정보 보호 기준도 달라진다. AI가 어떤 정보를 읽고 어디까지 행동할 수 있는지, 어떤 작업에서 사람의 승인을 받아야 하는지가 핵심이다. 개인정보보호위원회는 23일 서울 은행회관에서 ‘AI 프라이버시 민·관 정책협의회’ 제2기 제2차 전체회의를 열고 에이전틱 AI의 개인정보 처리 문제를 논의했다. 에이전틱 AI는 질문에 답하는 데 그치지 않고 다른 서비스와 연결해 이용자가 맡긴 일을 수행하는 AI를 말한다. 개인정보위는 지난 2월 협의회를 데이터 처리 기준, 위험 관리, 정보주체 권리 등 3개 분과로 재편했다. AI 학습에 쓸 데이터를 어떻게 확보할지에 더해, 서비스가 실시간으로 개인정보를 읽고 판단·실행하는 과정의 위험을 살피기 위해서다. 김병필 한국과학기술원(KAIST) 교수는 지난 7∼8월 국내외 AI 개발·도입 기관 15곳을 인터뷰한 결과를 발표했다. 참여 기관들이 꼽은 대표적 위험은 ‘프롬프트 인젝션’과 AI에 부여된 과도한 권한이다. 프롬프트 인젝션은 AI가 읽는 자료 등에 악의적인 지시를 숨겨 이용자의 원래 요청과 다른 일을 하도록 유도하는 공격이다. AI에 이메일이나 외부 서비스 접근 권한까지 주어졌다면 잘못된 지시의 영향도 커질 수 있다. 현장에서는 AI가 스스로 처리할 일과 사람의 승인이 필요한 일을 나누고, 개발사와 서비스 제공자 등의 책임을 분명히 해야 한다는 의견이 나왔다. AI의 작업 기록인 ‘로그’와 이전 대화를 기억하는 ‘메모리’에 포함된 개인정보를 얼마나 보관하고 어떻게 삭제할지도 과제로 제시됐다. 개인정보위는 논의 결과를 올해 말 공개할 예정인 ‘에이전틱 AI 개인정보 처리 안내서’에 반영한다. 내년 3월 9일 시행될 개정 개인정보 보호법에는 AI 개발을 위한 개인정보 활용 특례도 담겼다. 가명·익명정보만으로 개발이 어렵고 공익적·사회적 필요성이 인정되는 경우, 적법하게 수집한 개인정보를 AI 기술 개발에 활용할 수 있도록 한 제도다. 개인정보위의 심의·의결과 강화된 안전조치가 전제이며, 민감정보 등을 처리해 위험이 큰 경우에는 사전 위험평가도 필요하다. 한편 안내서는 AI 서비스를 운영할 때 이용자의 권한을 어떻게 제한하고 개인정보를 관리할지에 초점을 맞춘다. 개발 단계의 데이터 활용 범위를 넓히는 법 개정과 함께, 실제 서비스에서 이용자가 자신의 정보와 AI의 행동을 통제할 방법을 제시할 수 있을지가 관건이다.2026-09-23 16:51:51
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LG유플러스, 소도몰 유통 데이터 결합…소상공인 맞춤형 AI 개발 [경제일보] LG유플러스가 소상공인의 매장 운영에 인공지능(AI)을 접목하는 맞춤형 AX(인공지능 전환) 사업에 나선다. 기존 상권분석 서비스에 유통 플랫폼의 실제 상품 판매 데이터를 결합해 지역과 시기에 따라 수요가 늘어날 상품을 예측하고, 이를 상품 확보와 재고·물류 운영에 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 진행된다. 22일 LG유플러스는 도·소매 유통업체 소도몰과 소상공인의 AX 지원 및 AI 활용 역량 강화를 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 소도몰은 전국 공동구매 매장과 온·오프라인 유통 데이터를 기반으로 식품과 생필품 등을 도매가 수준으로 공급하는 유통 플랫폼이다. 양사는 이번 협약을 통해 LG유플러스의 통신·AI 인프라와 소도몰이 보유한 유통 데이터를 결합해 소상공인이 실제 매장 운영에 활용할 수 있는 AX 솔루션을 개발할 계획이다. 이번 협력은 상권 데이터와 상품 판매 데이터를 결합한 수요 예측을 기반으로 진행된다. LG유플러스는 소상공인 전용 매장 통신·AX 솔루션인 '우리가게패키지'를 통해 상권분석 서비스를 제공하고 있다. 여기에 소도몰이 보유한 지역별 상품 판매 및 공동구매 데이터를 결합해 특정 지역이나 시기에 수요가 증가할 가능성이 높은 상품군을 찾아내는 솔루션을 실증한다. 기존 상권분석이 유동인구나 지역 특성 등을 바탕으로 매장의 입지와 상권을 파악하는 데 초점을 맞췄다면, 양사는 이를 실제 상품 수요와 연결하는 방식으로 활용 범위를 넓힌다. 매장주가 상권 정보만 확인하는 데 그치지 않고 어떤 상품을 준비해야 할지 판단할 수 있도록 돕겠다는 구상이다. 예를 들어 특정 지역에서 특정 시기에 식품이나 생필품 수요가 증가할 가능성이 확인되면 해당 정보를 매장의 상품 확보와 물류 운영 계획에 활용할 수 있도록 돕는다. 양사는 이를 통해 소상공인이 경험이나 감에만 의존해 상품을 준비하는 부담을 줄이고 데이터 기반으로 재고와 상품 구성을 결정할 수 있도록 지원할 계획이다. AI 활용 범위도 상품 수요 예측에 한정하지 않는다. 양사는 소상공인이 사업장에서 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 고객 응대와 매장 운영 효율화를 지원하는 AX 솔루션 개발에도 협력한다. LG유플러스가 보유한 AI·데이터 기반 서비스를 소도몰의 유통 및 공동구매 플랫폼 운영 노하우와 결합해 실제 매장 환경에서 사용할 수 있는 형태로 구현한다는 구상이다. 생성형 AI를 별도의 전문 도구로 제공하는 것이 아니라 매장 업무 과정에 자연스럽게 연결하는 방식이다. 특히 소상공인 입장에서는 AI 기술 자체보다 실제 업무에서 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지가 중요한 것으로 꼽힌다. 대기업처럼 별도의 AI 인력이나 데이터 분석 조직을 두기 어려운 소상공인이 별도의 전문 지식 없이 상품 수요를 파악하거나 고객 응대 업무를 자동화할 수 있도록 서비스 형태로 제공하는 것이 이번 협력의 주요 과제다. 양사는 소상공인의 판로 확대와 지역 상권 활성화를 위한 신규 사업도 발굴할 계획이다. 향후 이번 협력에서 개발한 AX 솔루션의 적용 범위를 확대하고 소상공인의 사업 경쟁력을 높일 수 있는 서비스를 추가한다는 방침이다. 임장혁 LG유플러스 엔터프라이즈고객그룹장 전무는 "LG유플러스는 AI와 통신 기술을 기반으로 소상공인의 비즈니스 경쟁력 향상을 지원하고, 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있도록 협력을 확대해 나갈 예정"이라며 "앞으로도 소상공인의 경영 부담은 줄이고 실질적인 성장을 돕는 AX 서비스를 지속 확대하겠다"고 말했다. 서덕호 소도몰 대표는 "이번 업무협약은 소상공인이 AI와 데이터를 실제 사업 운영에 활용할 수 있도록 돕는 의미 있는 출발점"이라며 "양사의 강점을 결합해 소상공인 AX 생태계 구축에 앞장서겠다"고 말했다.2026-09-22 09:12:13
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코스피, 0.85% 내린 6627.26 마감…외국인·기관 동반 매도 [경제일보] 코스피가 미국 국채금리와 국제유가 상승 부담에 하락 마감했다. 외국인과 기관이 동반 순매도한 가운데 지수는 4거래일 연속 약세를 이어갔다. 반면 코스닥은 0.7% 상승했다. 15일 한국거래소에 따르면 이날 코스피는 전장보다 57.11포인트(p)(0.85%) 내린 6627.26에 마감했다. 이날 유가증권시장에서 외국인은 1조5711억원, 기관은 9044억원 순매도했다. 반면 개인은 8324억원 순매수했다. 간밤 미국 증시는 국채금리와 국제유가 상승, 인공지능(AI) 개발 속도 조절론이 맞물리며 약세를 보였다. 미국 10년물 국채금리는 장중 5%를 넘어섰고 브렌트유와 서부텍사스산원유(WTI)도 배럴당 100 달러를 웃돌았다. 뉴욕증시에서는 다우존스30산업평균지수와 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수, 나스닥지수가 모두 하락했다. 미국 반도체주 급락도 국내 증시에 부담을 줬다. 필라델피아반도체지수는 5.86% 떨어졌고 엔비디아와 마이크론 등 주요 반도체주도 일제히 하락했다. SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR) 역시 7% 넘게 밀렸다. 국내에서는 장중 삼성전자와 SK하이닉스가 반등하기도 했으나 종가 기준으로는 각각 0.20%, 0.41% 하락했다. 코스피 시가총액 상위 10개 종목 중에서는 LG에너지솔루션이 3.98% 오르며 가장 큰 상승폭을 기록했다. 이 외 △삼성전자우(2.02%) 등도 상승세로 장을 마쳤다. SK스퀘어는 보합으로 마감했다. 반면 △삼성생명(-4.19%) △KB금융(-3.19%) △삼성전기(-1.50%) △현대차(-1.21%) △삼성바이오로직스(-0.56%) △SK하이닉스(-0.41%) △삼성전자(-0.20%) 등은 하락했다. 코스닥 지수는 전일 대비 5.62p(0.70%) 오른 812.41에 거래를 마쳤다. 코스닥 시총 상위 10개 종목의 변동 현황은 △알테오젠 0.00% △에코프로 +3.56% △에코프로비엠 +2.98% △주성엔지니어링 -6.41% △레인보우로보틱스 +3.09% △이오테크닉스 +4.32% △원익IPS -1.54% △리노공업 -1.23% △심텍 +0.64% △로보티즈 0.00%로 집계됐다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일보다 12.1원 오른 1359.4원으로 주간 거래를 마쳤다.2026-09-15 16:03:56
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과방위, 3만 포인트 줬는데 사용률 7%…'모두의 AI' 국회 첫 시험대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 대중화와 사이버안보 강화를 위해 추진하는 ‘모두의 AI’와 보안 특화 AI 사업이 국회의 첫 시험대에 올랐다. 국민에게 AI 개발 환경을 제공한다는 취지에도 실제 포인트 사용률은 7%에 그쳤고 초기 시스템 오류도 확인됐다. 보안 AI 사업은 32개 기관이 참여하는 대형 컨소시엄을 꾸렸지만 예산과 개발 일정, 보안 데이터 확보, 기관 간 정보 공유 체계를 구체화해야 한다는 지적이 나왔다. 8일 서울 여의도 국회에서 열린 제439회 국회 정기회 과학기술정보방송통신위원회 제1차 전체회의에서 여야 의원들은 과학기술정보통신부의 AI·사이버보안 사업 추진 상황을 집중 점검했다. 이연희 더불어민주당 의원은 ‘모두의 AI 성장사다리 프로젝트’에 포함된 온라인 개발 플랫폼 ‘모두의 AI 실험실’의 운영 실태를 문제 삼았다. 모두의 AI 실험실은 국민이 자연어로 프로그램을 만드는 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델, 민간 클라우드, 공공·민간 데이터 등을 활용해 AI 서비스를 직접 개발하도록 지원하는 플랫폼이다. 가입자에게 AI 모델과 클라우드 이용에 쓸 수 있는 3만 포인트를 무상으로 제공한다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주하고 피씨엔이 운영·유지관리를 맡았다. 사업 규모는 약 39억8000만원이며 수행 기간은 올해 12월까지다. 피씨엔은 지난 5월 사업을 수주한 뒤 8월부터 본격적인 운영에 들어갔다. 그러나 이 의원실이 직접 서비스를 이용한 결과 로그인 상태가 유지되지 않거나 화면을 새로 고치면 다시 로그인해야 하는 문제가 나타났다. 작업을 마친 뒤 결과물 미리보기가 작동하지 않는 오류도 발견됐다. 해당 문제는 의원실과 과기정통부의 점검 이후 조치됐다. 낮은 이용률도 과제로 지목됐다. 이 의원실에 따르면 지난달 16일 기준 가입자에게 지급된 3만 포인트 가운데 실제 사용된 비율은 약 7%였다. 다만 가입자 수와 지급된 전체 포인트, 이용자별 사용 편차는 공개되지 않아 7%라는 수치만으로 사업 수요를 판단하기에는 한계가 있다. 이 의원은 “12월이라는 시한에 쫓기기보다 국민이 불편 없이 사용하고 필요한 결과를 얻을 수 있도록 준비해야 한다”고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “의원실 점검을 통해 신속하게 개선했다”며 “앞으로 세밀하게 관리하겠다”고 답했다. 정부가 추진하는 국민용 AI 에이전트 사업도 연말 출시를 앞두고 있다. 다만 이 사업은 NIA가 운영하는 모두의 AI 실험실과는 별도 트랙이다. 과기정통부는 지난달 SK텔레콤·카카오·KT가 주도하는 3개 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 3개 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 512장이 지원된다. SK텔레콤은 전화와 문자로도 이용할 수 있는 실행형 AI를, 카카오는 메신저에서 예약·신청·결제까지 연결하는 서비스를 개발한다. KT는 다음과 무신사·직방 등 여러 플랫폼을 AI 에이전트로 연결할 계획이다. 정부는 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓을 방침이다. 국민용 AI 서비스가 안착하려면 무료 제공 자체보다 안정성과 이용 동기를 확보하는 것이 중요하다. 모두의 AI 실험실에서 드러난 초기 오류와 낮은 이용률을 별개의 플랫폼 문제로만 볼 수 없는 이유다. 향후 3개 컨소시엄에 대해서도 월간활성이용자 수(MAU)뿐 아니라 질문 성공률과 서비스 완료율, 장애 발생 시간, 이용자 재방문율 등 품질 지표를 공개해야 한다는 지적이 나온다. 박정하 국민의힘 의원은 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업의 일정과 예산을 질의했다. 과기정통부는 최근 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS와 LG유플러스, LG AI연구원, 샌즈랩, 이스트시큐리티, 주요 대학·연구기관 등 32곳이 참여하는 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원한다. 사업 착수 5개월 뒤 중간 성과를 평가해 나머지 5개월의 지원 여부를 결정한다. 개발된 모델은 오픈소스 공개를 지향하며 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 실증할 예정이다. 보안 AI의 성패는 GPU 규모뿐 아니라 학습 데이터의 질에 달렸다. 실제 악성코드와 취약점, 침해사고 대응 기록은 기업의 영업비밀이나 국가안보 정보와 연결될 수 있다. 32개 기관이 데이터를 어떤 기준으로 익명화하고 공유할지, 공격 기술이 외부로 악용되지 않도록 모델 공개 범위를 어떻게 정할지가 핵심 과제다. 사이버 침해사고 발생 때 경찰과 과기정통부·한국인터넷진흥원(KISA) 간 정보 공유가 충분하지 않다는 점도 도마에 올랐다. 류 차관은 청와대 고위급 인사의 개인정보 유출 정황에 대해 “언론 보도를 통해 인지했다”며 경찰 수사 사건은 관례상 세부 정보를 전달받지 못했다고 설명했다. 해당 사건은 청와대 시스템이 직접 해킹된 것이 아니라 방산·항공 분야 민간 인증기관 서버에서 주요 인사의 명함 정보로 추정되는 개인정보가 유출된 사건이다. 경찰은 유출 경로와 공격 배후를 수사하고 있다. 현행 정보통신망법상 정보통신서비스 제공자는 침해사고를 인지한 뒤 24시간 이내에 과기정통부나 KISA에 신고해야 한다. 지연하거나 신고하지 않으면 최대 3000만원의 과태료를 부과할 수 있다.다만 사업자의 법정 신고와 경찰의 수사정보 공유는 별개의 절차다. 대형 침해사고의 초기 대응력을 높이려면 수사 보안을 해치지 않는 범위에서 관계기관이 공격 지표와 피해 범위를 공유할 수 있는 공식 절차를 마련해야 한다. 한편 정부의 AI 정책은 이제 모델 선정과 GPU 배분을 넘어 실제 이용과 성과를 증명해야 하는 단계에 들어섰다. 모두의 AI는 국민이 반복해서 사용할 만큼 편리해야 하고, 보안 AI는 현장에서 공격을 탐지하고 대응 시간을 줄여야 한다. 7%의 포인트 사용률과 기관 간 정보 단절은 기술보다 운영체계가 사업 성패를 좌우할 수 있다는 점을 보여준다.2026-09-08 17:57:07
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"AI가 개발 방식까지 바꾼다"…카카오, '이프카카오'서 기술 청사진 공개 [경제일보] 카카오가 인공지능(AI)을 기술 전략의 중심에 놓고 서비스와 개발 방식 전반을 바꾼다. 자체 AI 모델 '카나나'를 기반으로 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 고도화에 나서는 동시에 AI 주도 개발 수명 주기(AI-DLC)를 도입해 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신한다. AI 기술을 단순히 기존 서비스에 추가하는 것을 넘어 모델·서비스·개발환경까지 전반적인 전환에 나서는 것으로 분석된다. 7일 카카오는 내달 13일부터 14일까지 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오(if(kakao)26)' 컨퍼런스를 개최한다고 밝혔다. 올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 진행되며, 카카오가 기존에 축적한 연결의 경험에 AI를 접목해 이용자의 가능성을 확장하는 기술 비전과 함께 AI 시대에 필요한 책임과 안전성도 공유할 예정이다. 첫날 기조연설에는 정신아 카카오 대표가 나서 카카오의 AI 방향성과 이를 서비스에 적용하는 방안을 소개한다. 이어 디자인 총괄과 유니파이드 파운데이션 모델 성과 리더 등이 AI 서비스 경험 설계와 카나나 모델의 현재 및 향후 계획을 발표한다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 안전하고 책임 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 기술적 요건을 다룰 예정이다. 카나나의 고도화는 카카오 AI 전략의 핵심 축 가운데 하나로 평가된다. 카카오는 자체 AI 모델을 기반으로 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 맥락을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 서비스를 확대한다는 구상이다. 기존 카카오톡을 비롯한 플랫폼에 AI를 접목하는 데서 나아가 이용자가 원하는 일을 AI가 실제로 처리하도록 만드는 것을 목표로 구현되고 있다. AI 에이전트가 본격화되면 개발 방식 역시 달라지고 있다. AI가 특정 기능의 코드를 작성하는 수준을 넘어 서비스 기획과 개발, 테스트, 배포 등 전 과정에 관여하게 되면서 개발자는 직접 코드를 생산하는 역할에서 AI가 적절한 결과를 내도록 목표와 작업을 설계하고 결과를 검증하는 역할로 이동하고 있는 것이다. 카카오는 이 같은 변화를 'AI-DLC'를 통해 개발 현장에 적용한다고 설명했다. 둘째 날에는 AI 중심으로 개발 전 과정을 혁신하는 AI-DLC를 비롯해 거버넌스, 안정성과 인프라 등을 주제로 기술 세션을 진행할 예정이다. AI 활용을 일부 개발 도구에 한정하지 않고 소프트웨어 개발 수명 주기 전반으로 확대하겠다는 것으로 풀이된다. 카카오와 계열사 개발자들이 참여하는 기술 세션도 양일간 50여개가 마련된다. AI 방향성과 모델·에이전트뿐 아니라 상생과 성장, 안정성과 인프라 등을 주제로 실제 서비스와 개발 현장에서 쌓은 경험을 공유한다. 단순히 AI 모델 성능을 소개하기보다 이를 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 필요한 기술과 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다. AI 기술 확산과 함께 책임과 안전성도 주요 의제로 제시됐다. 카카오는 AI가 서비스와 이용자의 일상에 미치는 영향이 커질수록 오류와 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 기술적 통제가 중요하다고 보고 관련 거버넌스와 운영 체계를 함께 논의할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 새로운 기능 하나로 추가하는 것이 아니라 서비스 운영 방식과 기술 조직의 일하는 방식까지 변화시키려는 전략으로 풀이된다. AI 모델을 개발하는 것과 별개로 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 지속적으로 개선하기 위한 개발 인프라와 검증 체계가 필요하기 때문이다. 특히 카나나와 AI 에이전트가 서비스 차원의 변화라면 AI-DLC는 내부 개발 조직의 변화에 해당한다. 이용자에게 제공하는 AI 경험과 이를 만드는 개발 과정에 동시에 AI를 적용함으로써 기술 개발과 서비스 출시 속도를 높이고, AI 활용 역량을 조직 전체로 확산시킨다는 구조다. 이번 이프카카오는 카카오가 AI를 어떤 기술로 바라보고 있는지를 보여주는 무대가 될 전망이다. 카나나와 AI 에이전트를 통해 이용자에게 제공하는 서비스 경험을 바꾸고, AI-DLC를 통해 개발자와 조직의 일하는 방식까지 전환하면서 AI를 카카오의 기술 전략 전반에 적용하고 있는 것으로 평가된다. 이프카카오는 누구나 참가할 수 있으며, 오는 28일 낮 12시까지 이프카카오 공식 홈페이지를 통해 무료로 신청 가능하며, 신청자 중 추첨을 통해 최종 참가자를 선정하고, 선정 결과는 내달 1일 이후 이프카카오 공식 카카오톡 채널로 개별 안내한다. 기조연설을 포함한 주요 세션은 공식 홈페이지에서 온라인으로 생중계하며, 행사 종료 후에는 전체 세션 영상을 VOD로 공개할 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 '이프카카오'는 카카오가 쌓아온 연결의 경험에 AI 기술을 더해 만들어갈 새로운 가치를 제시하고, 그 기술이 어떤 기준과 책임 위에서 작동해야 하는지 함께 공유하는 자리"라며 "앞으로도 신뢰할 수 있는 기술과 AI 운영 경험을 바탕으로 카카오의 본질인 연결을 더욱 안전하고 가치 있게 확장해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 14:23:02
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카카오, 지역 개발자 교육도 '에이전틱 AI'로…인재 넘어 창업 생태계 키운다 [경제일보] 카카오가 비수도권 개발자 교육의 무게중심을 웹·앱 개발에서 에이전틱 AI로 옮긴다. 단순 코딩 교육에 그치지 않고 학생들이 직접 문제를 정의하고, AI가 스스로 판단·실행하는 서비스를 만들어보도록 커리큘럼을 바꾼 것이다. 지역 인재를 현장형 AI 개발자로 키운 뒤 창업과 기업 성장까지 연결하겠다는 전략으로 풀이된다. 카카오는 ‘카카오테크 캠퍼스 아이디어톤’을 열고 강원대·경북대·부산대·전남대·충남대 등 5개 지역 거점 국립대 학생 145명과 에이전틱 AI 서비스 개발에 착수했다고 4일 밝혔다. 카카오테크 캠퍼스는 2023년부터 비수도권 기술 교육 격차를 줄이기 위해 운영해온 ESG 프로그램이다. 올해는 기존 프론트엔드·백엔드 중심의 웹·앱 개발 교육을 통합하고, AI 서비스 기획부터 개발·배포까지 경험하는 에이전틱 AI 과정으로 전면 개편했다. 카카오가 교육 방향을 바꾼 배경에는 산업 현장의 변화가 있다. 생성형 AI가 단순 답변을 제공하는 단계를 넘어 여러 도구를 활용해 업무를 수행하는 에이전트 형태로 빠르게 발전하면서 기업이 요구하는 개발자 역량도 달라지고 있다. 카카오 역시 카나나와 AI 에이전트를 중심으로 서비스 전환을 추진하는 만큼 실제 사업 현장에서 필요한 역량을 지역 대학 교육에 빠르게 반영하려는 것이다. 교육 과정도 실무형으로 구성했다. 5월부터 11월까지 AI 개발 기초를 익히는 프리코스와 에이전틱 AI 실습, 문제 정의부터 서비스 기획·개발·배포까지 이어지는 프로젝트를 단계별로 진행한다. 이번 아이디어톤은 실제 개발에 앞서 해결할 문제와 핵심 기능을 구체화하는 과정이다. 송재하 카카오 CTO를 비롯한 현업 임직원 11명도 직접 멘토로 참여했다. 아이디어의 참신함보다 실제 구현 가능성과 서비스 차별성, 이용자 관점에서의 완성도를 점검했다는 점이 특징이다. 최우수상은 전남대 팀의 ‘맞춤형 개발자 모의면접 AI’가 받았다. 지원자가 작성한 코드를 분석해 면접 꼬리질문을 생성하는 서비스다. 소상공인 폐업 절차 안내, AI 커리어 정리, 육아 판단, 개인사업자 종합소득세 지출 판독 등 생활 속 문제를 해결하는 AI 서비스도 우수작으로 선정됐다. 카카오가 이 프로그램을 단순 교육사업으로만 보지 않는 이유는 ‘카카오 AI 돛’과의 연결에 있다. 카카오는 지난해 5년간 500억원 규모의 지역 AI 육성 기금을 조성하고, 올해 KAIST·GIST·DGIST·UNIST와 지역 AI 인재·기업 육성 기구인 AI 돛을 출범시켰다. 2030년까지 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 혁신기업 100개를 발굴하는 것이 목표다. 카카오테크 캠퍼스가 지역 대학생의 실무 역량을 키우는 입구라면 AI 돛은 우수 인재와 아이디어를 창업과 기업 성장으로 연결하는 다음 단계인 셈이다. 수도권으로 이동해야만 AI 교육과 창업 기회를 얻을 수 있는 구조를 줄이고, 지역 안에서도 인재와 기업이 성장할 수 있는 기반을 만들겠다는 메시지가 깔려 있다. 서은희 카카오 기술인재양성 리더는 “에이전틱 AI 서비스를 직접 기획하고 구현할 수 있는 역량에 대한 산업 현장의 수요가 빠르게 커지고 있다”며 “지역 학생들이 실무 역량을 갖춘 기술 인재로 성장할 수 있도록 지원을 강화하겠다”고 말했다. 한편 카카오가 이번 사업을 통해 보여주려는 것은 ‘교육을 했다’는 성과보다 지역에서 AI 인재를 키우고, 그 인재가 실제 서비스와 기업을 만들도록 연결하는 구조를 만들 수 있느냐다. 향후 카카오테크 캠퍼스 수료생이 AI 돛의 창업·투자 프로그램까지 이어지고 실제 지역 AI 기업으로 성장하는 사례가 나오느냐가 이 사업의 성패를 가를 전망이다.2026-09-04 16:44:35
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네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-03 15:21:12
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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)