2026.10.16 금요일
검색
'AI 기본법' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
카카오, '스스로 일하는 AI' 통제 기준 마련…권한·비상 제어 점검 [경제일보] 카카오가 스스로 계획을 세우고 업무를 실행하는 AI 에이전트에 맞춰 윤리 관리 체계를 개편했다. AI가 사용할 권한과 데이터, 사람의 개입 범위를 서비스 기획 단계부터 점검하고, 위험 상황에서는 통제할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 새 이행 체크리스트는 연내 적용한다. 카카오는 지난 13일 개발자 콘퍼런스 ‘if(kakao)26’에서 AI 윤리 원칙 ‘SPIRIT’과 이행 방식 ‘NORMA’를 공개했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 발족한 AI&기술윤리소위원회 외부 자문단 7인과 이달 초 마련했으며, AI 안전·개인정보·정보보안·서비스 부서가 실무 검토에 참여했다. 자율 에이전트는 외부 도구와 데이터를 활용해 여러 단계의 작업을 수행한다. 이 과정에서는 답변의 정확성뿐 아니라 이용자가 허용한 범위 안에서 행동하는지, 잘못된 작업을 사람이 중단할 수 있는지도 중요해진다. 카카오가 인간의 판단과 책임, 권한 통제를 새 윤리 체계의 중심에 둔 배경이다. SPIRIT은 안전, 프라이버시, 포용, 책임, 이용자 주체성, 투명성과 신뢰성 등 6개 항목으로 구성된다. 이용자가 AI의 판단과 행동에 대한 주도권을 유지하도록 하고, 원칙을 실제 서비스 설계와 운영에 반영한다는 방향을 담았다. 이행 방식인 NORMA는 조직이 공동으로 책임지고 복잡한 윤리 과제를 관리·실행 가능한 단계로 구체화하는 체계다. 카카오는 에이전트의 위험을 통제 주도권, 목표, 권한, 참조 자원, 상호작용 등 5개 영역으로 나누고 인간 감독·비상 제어·권한 통제·데이터 보호 등의 조치를 연결했다. 이를 점검하는 체크리스트는 서비스 속성 파악, 사전 위험 선별, 통제 항목 점검·판정의 3단계로 운영한다. 서비스 기획부터 운영까지 전 과정에서 위험을 검토하도록 설계했다. 이번 개편에는 국가 차원의 AI 윤리 기준도 반영했다. 정부는 지난 8월 24일 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성 등 3대 가치와 7대 원칙을 담은 ‘대한민국 인공지능 윤리원칙’을 확정했다. 카카오는 이를 주요 이행 기준으로 삼고 서비스 특성에 맞게 보완했다. AI 기본법 제28조는 기업 등이 민간자율인공지능윤리위원회를 두고 윤리원칙 준수 여부 확인, 안전·인권침해 조사, 지침 마련 등을 수행할 수 있도록 규정한다. 카카오는 기존 소위원회와 외부 자문단을 통해 이러한 역할을 자율적으로 수행한다는 방침이다. 아동·청소년 보호 항목도 확대한다. 지난해부터 운영한 별도 체크리스트에 더해, OECD와 유니세프의 아동 온라인 위험 분류 체계를 참고한 AI 특유의 위험 점검 요소를 새 체크리스트에 반영할 계획이다. 김세웅 카카오 AI&기술윤리소위원회 위원장은 “AI의 자율성이 커지는 만큼 사람의 판단과 책임을 분명히 하고, 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들어 가겠다”고 말했다.2026-10-15 17:03:49
-
정부, AI 입법 공통 기준 만든다…국방·안보 공백 보완 추진 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 관련 입법의 공통 기준을 마련하고 부처 간 데이터·개인정보 쟁점 조정에 나섰다. AI기본법을 중심으로 분야별 법제 정비 방향을 맞추고, 국방·안보 분야의 입법 공백을 보완한다는 방침이다. 대통령 직속 국가인공지능전략위원회는 2일 서울 중구 서울스퀘어에서 제5차 인공지능책임관(CAIO) 협의회를 열고 ‘AI 입법 프레임워크(안)’과 공공 AI 서비스 준비 상황 등을 논의했다. 이해민 대통령실 AI미래기획수석비서관이 의장으로 처음 회의를 주재했다. 참석 대상은 기존 28개 장관급 기관에서 42개 중앙행정기관으로 확대됐다. 인사혁신처·법제처·국가데이터처 등 14개 차관급 기관이 합류했다. 법령 심사와 데이터 정책을 맡는 기관까지 논의 범위를 넓혀 AI 정책 실행 과정에서 생기는 부처 간 쟁점을 함께 다루도록 했다. 입법 프레임워크는 AI기본법 시행 이후 늘어난 입법 수요를 체계적으로 조정하기 위한 기준안이다. AI기본법 중심 입법, 국방·안보 분야 입법 공백 해소, 사업자 예측 가능성 제고, 역기능 발생 시 즉시 대응을 4대 방향으로 제시했다. AI 발전 촉진과 산업 융합, 안전·신뢰 확보, 오남용 방지 등 분야별 입법 원칙도 담았다. 사업자가 적용받을 법과 의무를 미리 가늠할 수 있도록 하겠다는 취지다. 국방·안보 분야는 AI기본법의 적용 범위와 맞물린다. 현행법 제4조는 국방 또는 국가안보 목적으로만 개발·이용되는 AI 중 대통령령으로 정한 대상에는 법을 적용하지 않도록 규정한다. 이번 프레임워크는 이처럼 기본법 적용에서 빠지는 영역의 제도 보완을 별도 과제로 다룬다. 공공 AI 서비스에 필요한 데이터와 개인정보 기준도 협업 안건에 올랐다. 과학기술정보통신부는 오는 12월 전 국민 대상 정식 출시를 준비하는 ‘모두의 AI’의 진행 상황을 공유했다. 공공 AI 에이전트 탑재를 위해 이미 개방된 공공 API(응용프로그램 인터페이스)를 연결하고, 미개방 API와 데이터를 추가로 열어달라고 관계기관에 요청했다. API는 서로 다른 시스템이 데이터와 기능을 주고받도록 연결하는 통로다. AI 에이전트가 공공서비스와 연계하려면 정보 접근뿐 아니라 개인정보 처리·활용 기준과 서비스 보안·안전성 검증도 필요하다. 과기정통부는 이들 과제에 대해서도 관계기관의 협조를 구했다. 행정안전부는 지난달 개통한 ‘범정부 데이터 파이프라인’에 각 부처가 활용 가치가 높은 데이터를 등록·공유하도록 요청했다. 여러 기관의 데이터를 결합해 활용할 수 있는 수요도 발굴하기로 했다. 개인정보보호위원회는 최근 잇따른 해킹·정보 유출에 대응해 부처별 개인정보보호 종합 관리체계 구축과 개인정보보호책임자(CPO)의 역할 강화를 주문했다. 이 수석은 “CAIO 협의회는 부처와 부처 사이의 이음매를 잇는 자리”라며 “협의회가 단순 보고에 그치지 않고 부처 간 쟁점을 실질적으로 조정·결정할 수 있도록 의장으로서 직접 챙기겠다”고 말했다. 협의회를 정례화하고 각 부처가 제안하는 협업 과제도 지속적으로 다루겠다고 밝혔다.2026-10-02 17:09:31
-
AI데이터센터 특별법, '누구를·얼마까지' 지원하나…시행령이 성패 가른다 [경제일보] 내년 3월 시행되는 인공지능(AI) 데이터센터 특별법의 실효성을 좌우할 세부 기준 마련이 본격화한다. 법률이 인허가 기간 단축과 전력·용수 지원, 비수도권 전력계통영향평가 면제라는 큰 틀을 열어놨다면 시행령은 어떤 데이터센터에 어느 수준까지 특례를 적용할지를 결정한다. 지원 대상과 전력용량 기준을 어떻게 정하느냐에 따라 ‘투자 촉진법’이 될 수도, 선언적인 지원법에 머물 수도 있다는 평가다. 7일 정보통신기술(ICT)업계에 따르면 과학기술정보통신부는 오는 9일 오후 2시 서울 마포구 누리꿈스퀘어에서 정보통신산업진흥원(NIPA)과 ‘인공지능 데이터센터 특별법 하위법령 공개토론회’를 연다. 과기정통부는 시행령 초안을 설명하고 산업계와 학계의 의견을 수렴한 뒤 입법예고안을 보완할 예정이다. 특별법은 지난 6월9일 공포됐으며 9개월의 유예기간을 거쳐 2027년 3월10일 시행된다. 관건은 특별법상 AI 데이터센터의 범위다. 특별법 제2조는 AI 데이터센터를 AI기본법에 따른 데이터센터 가운데 ‘설비 및 규모 등이 대통령령으로 정하는 기준에 해당하는 시설’로 규정했다. 구체적인 서버·연산장치 구성과 전력용량 등은 시행령에 넘긴 셈이다. 기준을 지나치게 높이면 중소·중견 사업자가 지원 대상에서 배제될 수 있고, 반대로 낮게 잡으면 일반 데이터센터가 일부 그래픽처리장치(GPU)를 설치한 뒤 AI 데이터센터로 신고해 지원을 받는 문제가 생길 수 있다. 전체 서버에서 AI 연산장치가 차지하는 비중이나 실제 가동률, AI 서비스 제공 실적 등을 확인할 증빙 기준이 필요한 이유다. ◆ 개방형 AI DC 포함 추진…“누가 쓰나보다 어떻게 쓰나” 정부가 방향을 분명히 한 부분은 개방형 AI 데이터센터다. 개방형 AI 데이터센터는 사업자가 직접 사용하는 자가용 센터와 달리 외부 기업과 연구기관에 GPU·신경망처리장치(NPU), 공간과 전력 등을 임대하거나 공유하는 시설이다. 장기철 과기정통부 AI데이터진흥과장은 지난 2일 국회에서 열린 ‘AI 시대 네트워크 고도화 방안’ 정책간담회에서 “지금은 디테일이 필요한 시기”라며 자가용뿐 아니라 개방형 AI 데이터센터도 특별법의 정의와 적용 대상에 포함하는 방향으로 시행령을 준비하고 있다고 밝혔다. 모정훈 연세대 산업공학과 교수는 당시 국내 AI 데이터센터의 91.3%가 여러 기업이 이용하는 개방형 구조라며, 이를 지원 대상에서 제외하면 중소기업과 소상공인의 AI 활용 기회까지 줄어들 수 있다고 지적했다. 시설을 누가 소유하거나 직접 쓰는지보다 국내 AI 산업에 얼마나 기여하는지를 기준으로 지원해야 한다는 주장이다. 다만 개방형 센터를 포함하는 것과 세제 혜택을 주는 것은 별개의 문제다. 특별법 자체가 AI 데이터센터 전체에 일률적인 세액공제를 부여하는 것은 아니다. 조세특례제한법에 따른 공제를 받으려면 해당 시설이 국가전략기술인 AI 개발과 서비스에 실제 활용된다는 점을 증명해야 한다. 이에 따라 GPU 보유량이나 임대계약만으로 인정할지, 국내 기업의 이용 비중과 AI 연산 실적까지 요구할지가 쟁점이 될 전망이다. 해외 빅테크에 컴퓨팅 자원을 전량 제공하는 센터까지 국내 산업 지원 대상으로 볼 것인지도 시행령과 세제 운용 과정에서 정리해야 한다. 기존 AI 데이터센터의 적용 범위도 불분명하다. 법 부칙은 AI기본법 제25조에 따라 정부가 이미 진행한 처분과 절차는 특별법에 따라 이뤄진 것으로 인정한다. 그러나 법 시행 전에 민간이 자체적으로 구축한 모든 AI 데이터센터를 자동으로 지원 대상에 포함한다는 규정은 없다. 비수도권에서 운영 중인 센터를 확장하거나 일반 데이터센터를 AI 데이터센터로 전환하는 사업은 전력계통영향평가 특례 대상에 포함됐다. 반면 별도의 증설이나 전환 없이 가동 중인 센터가 금융·기반시설 지원을 받을 수 있는지는 시행령의 정의와 신고·경과 기준에 따라 달라질 수 있다. 법 시행 전 투자와 시행 후 신규 투자 사이의 형평성을 위해 기준일과 인정 서류를 명확히 해야 한다는 목소리가 나오는 배경이다. ◆ 계통평가 면제는 비수도권만…‘몇 MW까지’가 핵심 전력 특례의 실효성은 면제 용량에 달렸다. 특별법 제19조는 비수도권에서 AI 데이터센터를 신축·확장하거나 기존 데이터센터를 AI 데이터센터로 전환할 때 전력계통영향평가 대상에서 제외할 수 있도록 했다. 수도권 데이터센터에는 적용되지 않는다. 현행 분산에너지 활성화 특별법 시행령상 전력계통영향평가는 지정 지역에서 10메가와트(MW) 이상의 전력을 새로 사용하거나 추가하는 사업자에게 적용된다. AI 데이터센터 특별법은 면제 가능한 전력용량을 다시 대통령령으로 정하도록 했다. 면제 상한을 현행 평가 대상 기준과 비슷하거나 그보다 낮게 정하면 특례의 체감 효과가 크지 않다. 반대로 대규모 센터까지 폭넓게 면제하면 비수도권 전력망의 보강 비용과 계통 안정성 부담이 커질 수 있다. 센터 규모뿐 아니라 지역별 전력 여유와 자체 발전·에너지저장장치(ESS) 확보 여부 등을 함께 반영할 필요가 있다는 지적이다. 특별법 제20조는 재생에너지 전기공급사업자가 전력시장을 거치지 않고 AI 데이터센터에 전기를 직접 공급할 수 있도록 했다. 입법 과정에서 거론됐던 액화천연가스(LNG) 직접전력구매계약(PPA)은 최종 법률에서 빠졌다. 전력 조달의 선택 폭을 넓히면서도 탄소 감축 기조를 훼손하지 않아야 하는 과제가 시행 단계에 남았다. ◆ 인허가 ‘타임아웃제’ 법에 명시…접수 전 지연 막아야 인허가 처리기간은 법률에 이미 구체적으로 담겼다. 전력계통영향평가는 150일, 에너지사용계획 협의와 교통·경관·건축위원회 심의는 90일, 건축허가와 소방 동의 등은 40일 안에 검토 결과를 통지해야 한다. 특별한 사유가 있으면 한 차례에 한해 최대 30일 연장할 수 있다. 관계기관이 해당 기간 안에 거부 통지를 하지 않으면 기간이 끝난 다음 날 인허가 처리가 완료된 것으로 보는 ‘타임아웃제’도 도입됐다. 다만 사업자는 과기정통부의 사전 검토와 국가AI전략위원회 심의·의결을 거쳐야 일괄처리 절차에 들어갈 수 있다. 결국 신청서 보완과 관계기관 협의, 국가AI전략위원회 심의에 걸리는 시간이 별도로 길어지면 법정 처리기간을 단축한 효과가 반감될 수 있다. 시행령에서는 신청 접수 여부를 결정하는 기한과 보완 요구 횟수, 관계부처 이견 조정 절차까지 구체화해야 한다. 지원 재원을 누가 부담할지도 남은 문제다. 특별법은 국가와 지방자치단체가 전력·용수·도로·통신시설을 우선 설치하고 GPU 등 연산장비의 구입·임대를 지원할 수 있도록 했다. 자금 융자와 투자, 보조금 지급 근거도 마련했다. 그러나 대부분이 ‘지원할 수 있다’는 임의규정이어서 예산과 비용 분담 기준이 뒤따르지 않으면 사업자가 체감하기 어렵다. 장 과장은 “업계 의견을 적극 반영해 AI 데이터센터 특별법 시행령을 준비할 것”이라고 밝혔다. 오는 9일 공개될 초안에서는 AI 데이터센터의 설비·규모 기준과 개방형 센터의 증빙 요건, 비수도권 계통영향평가 면제 전력용량, 기존 센터에 대한 경과조치가 핵심 검증 대상이 될 전망이다.2026-09-07 09:20:15
-
![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811112133615926.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.2026-08-11 11:22:24
-
![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
-
NH농협금융, 그룹 AI 거버넌스 연내 구축 나선다 [경제일보] NH농협금융지주가 그룹 차원의 인공지능(AI) 거버넌스 체계를 연내 완성한다. 금융권 AI 규율체계가 본격화되는 가운데 계열사별 AI 활용 원칙과 위험관리 기준을 표준화해 AI 전환(AX) 기반을 강화한다는 계획이다. 9일 업계에 따르면 NH농협금융은 금융당국의 AI 정책 기조에 맞춰 지난해부터 준비해 온 전사적 AI 거버넌스 체계 구축을 연내 마무리할 예정이다. 지난 1월 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)'에 이어 지난달 금융위원회의 '금융분야 AI 가이드라인'이 시행되면서 금융권의 AI 규율체계도 구체화되고 있다. 이에 NH농협금융은 최신 규제 사항을 반영하기 위해 지난 4월 그룹 AI 거버넌스 수립에 착수했다. 우선 그룹 표준안을 마련한 뒤 은행·보험·증권·캐피탈·저축은행 등 계열사별 업무 환경에 맞게 내재화할 방침이다. 이를 기반으로 그룹 전반에 일관된 AI 활용 원칙과 위험관리 기준을 적용한다. AI 서비스 도입 과정에서 규제 적합성과 위험 수준을 정해진 체계에 따라 검증할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 프로젝트에는 △조직 △리스크 △내부통제 △IT △정보보호 등 유관 부서가 참여하고 있다. NH농협금융은 기존 내부통제 시스템과 AI 거버넌스를 연계해 실무에서 작동 가능한 체계를 설계할 계획이다. 연내 임직원 교육과 변화관리 방안 수립, 시범운영을 통한 검증도 진행한다. 실무자가 현장에서 바로 활용할 수 있는 실행체계로 안착시키기 위한 절차다. NH농협금융은 AI 거버넌스 구축이 완료되면 AI 도입 과정의 불확실성과 위험을 줄이고 서비스 출시 속도도 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 고객 입장에서는 사전 평가와 검증을 거친 AI 서비스를 이용할 수 있게 된다. NH농협금융 관계자는 "정교한 AI거버넌스는 혁신을 가로막는 걸림돌이 아니라 안심하고 속도를 낼 수 있게 하는 가드레일"이라며 "AI를 안전하게 도입하고 고객의 신뢰를 지키는 금융권의 모범사례로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-07-09 16:42:40
-
네이버, AI 안전망 넓힌다…'모델' 넘어 이용자 경험까지 점검 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 관리 범위를 모델에서 서비스와 이용자 경험으로 넓힌다. AI가 검색과 쇼핑, 추천, 에이전트 기능으로 들어오는 상황에서 단순히 모델 성능만 보는 방식으로는 안전성을 담보하기 어렵다는 판단이다. 네이버(대표이사 최수연)는 8일 서울 강남구에서 열린 인공지능안전 서울 포럼에서 AI 안전성 관리 체계 ‘ASF(AI Safety Framework) 2.0’을 공개했다. ASF 2.0은 네이버가 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF를 고도화한 버전이다. 기존 ASF가 AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리했다면 ASF 2.0은 이용자가 실제로 접하는 AI 서비스까지 관리 범위를 확장했다. AI가 하나의 모델로 작동하던 단계에서 여러 모델과 기능이 결합된 서비스로 진화하면서 안전성 관리 방식도 바뀌어야 한다는 문제의식이 반영됐다. 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스, 정책·제도 환경이 변화하며 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”고 말했다. 이번 체계에는 네이버의 ‘On-service AI’ 전략도 반영됐다. 네이버는 AI탭과 쇼핑 AI 에이전트 등 기존 서비스 안에 AI 기능을 깊게 결합하고 있다. 또 글로벌 AI 생태계에서 멀티 모델 환경이 확산되고 국내에서도 AI기본법 제정 등 제도 변화가 이어지는 점을 고려했다. ASF 2.0의 핵심은 서비스 전 주기 관리다. AI 서비스의 출시 전 설계 단계부터 출시 이후 운영 과정까지 위험을 점검한다. 평가 기준도 단순 성능 중심에서 맥락, 활용 사례, 영향으로 세분화됐다. 같은 AI 기능이라도 어떤 서비스에 쓰이는지 어떤 이용자가 영향을 받는지에 따라 위험 수준이 달라질 수 있기 때문이다. 구체적으로 네이버는 AI 위험 분류 체계를 통해 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화한다. 이어 AI 영향 평가 매트릭스로 활용 영역과 범위에 따른 영향을 평가한다. 이후 지속적인 안전성 점검과 사용자 피드백을 반영해 AI 서비스가 안정적으로 운영되도록 관리한다. 전사 실행 체계도 마련했다. 네이버는 ASF 2.0이 실제 서비스 출시 과정에 일관되게 적용될 수 있도록 ‘CHEC 2.0’을 운영한다. CHEC 2.0은 인간 중심 AI 윤리와 안전성을 검토하는 내부 실행 체계다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’도 설계부터 출시 단계까지 CHEC 2.0을 통해 안전성 점검을 거쳤다. 네이버는 앞으로 AI탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 운영 중인 AI 기반 서비스의 안전성을 CHEC 2.0으로 지속 점검할 방침이다. 외부 전문가와 학계, 정책 기관과의 협업도 확대한다. 이번 업데이트는 AI 서비스 경쟁이 빨라질수록 안전성 관리가 기업의 신뢰 경쟁력으로 바뀌고 있음을 보여준다. 검색 결과, 쇼핑 추천, 에이전트 실행이 이용자의 판단과 소비에 직접 영향을 미치는 만큼 플랫폼 기업은 기술 성능뿐 아니라 잘못된 답변, 편향, 과도한 자동화, 개인정보 위험까지 함께 관리해야 한다. 한편 네이버의 ASF 2.0은 AI를 더 많이 붙이기 위한 안전장치이기도 하다. 이용자가 체감하는 서비스 안으로 AI가 들어갈수록 작은 오류도 큰 불신으로 번질 수 있다. AI 시대의 플랫폼 경쟁은 누가 더 빠르게 기능을 내놓느냐만으로 결정되지 않는다. 수천만 이용자가 쓰는 서비스에서 위험을 예측하고 설명하며 수정할 수 있는 체계를 갖췄는지가 다음 신뢰의 기준이 된다.2026-07-08 11:28:44
-
카카오 준신위, 계열사 준법시스템 점검…AI 시대 신뢰 회복 속도 [경제일보] 카카오 준법과신뢰위원회가 카카오 계열사의 준법시스템을 점검하고 인공지능(AI) 시대에 맞춘 준법 교육을 진행했다. 플랫폼 기업의 사회적 책임과 AI 윤리 문제가 커지는 가운데 카카오 그룹 차원의 신뢰 회복 작업을 이어가는 모습이다. 카카오 준법과신뢰위원회는 지난 8일 카카오 판교아지트에서 ‘2026년 워크숍’을 열었다고 9일 밝혔다. 이번 행사에는 카카오를 비롯해 카카오모빌리티, 카카오뱅크, 카카오엔터테인먼트, 카카오페이 등 5개 협약사가 참여했다. 준신위 위원과 전문위원, 카카오 관계자 등 약 30명이 참석했다. 워크숍에서는 2025년 하반기와 2026년 상반기 준법시스템 평가 결과가 공유됐다. 준신위는 지난해부터 카카오의 준법·신뢰경영 강화를 위해 협약 계열사를 대상으로 준법시스템 평가를 진행하고 있다. 이번 평가에서는 △이사회와 경영진의 컴플라이언스 업무 관여도 △컴플라이언스 조직 운영 현황 △그룹 준법시스템 도입과 고도화 수준 등이 점검됐다. 준신위는 각 계열사별 개선 필요 사항을 공유하고 향후 평가 지표를 지속적으로 보완해 준법경영 체계를 고도화한다는 방침이다. 세부 평가 결과와 계열사별 점수표는 아직 외부에 공개되지 않았다. 준신위가 플랫폼 기업 특성을 반영한 평가지표를 마련해 평가 체계를 고도화하고 있는 만큼 앞으로는 평가 결과의 공개 범위도 신뢰경영의 중요한 기준이 될 수 있다. 준법 점검이 내부 개선에 그치지 않고 사회적 신뢰 회복으로 이어지려면 투명성 확보가 함께 뒷받침돼야 한다. AI 시대에 맞춘 준법 교육도 진행됐다. 마경태 김앤장 법률사무소 변호사는 협약사 준법지원인과 참석자를 대상으로 ‘인공지능기본법 시행에 따른 쟁점과 기업의 대응 전략’을 주제로 강연했다. 교육에서는 AI 서비스 확산 과정에서 발생할 수 있는 윤리 문제와 AI 시스템 관리, AI 거버넌스 구축 필요성이 다뤄졌다. AI기본법 시행으로 플랫폼 기업의 준법 관리 범위도 넓어지고 있다. AI 추천, 검색, 광고, 콘텐츠 유통, 금융·모빌리티 서비스 등 카카오 계열사의 주요 사업은 알고리즘과 데이터 활용에 밀접하게 연결돼 있다. 기존의 공정거래와 개인정보보호, 내부통제 중심 준법 체계에 AI 윤리와 책임 있는 기술 운영 기준까지 더해져야 하는 상황이다. 이번 워크숍은 카카오가 준법 감시를 일회성 점검이 아니라 그룹 차원의 운영 체계로 정착시키려는 과정으로 풀이된다. 카카오는 그동안 플랫폼 독과점, 골목상권 침해, 모빌리티 수수료, 금융 계열사 내부통제 등 여러 논란을 겪어왔다. 준신위 활동은 이런 논란 이후 카카오가 외부 독립기구를 통해 경영 신뢰를 회복하겠다고 내놓은 제도적 장치다. 앞으로의 과제는 평가와 교육이 실제 경영 개선으로 이어지는지다. 준법시스템 점검 결과가 이사회와 경영진의 의사결정, 계열사 사업 추진 과정, AI 서비스 설계 단계에 얼마나 반영되는지가 중요하다. 특히 AI 서비스가 확대될수록 기술 윤리와 이용자 보호 기준은 카카오 신뢰 회복의 핵심 지표가 될 전망이다. 김소영 준신위 위원장은 “카카오 그룹의 두 번째 준법시스템 평가를 진행하며 작년보다 개선된 준법 현황을 파악할 수 있었다”며 “여기에서 나아가 기술 윤리와 책임 경영 분야를 점검해 카카오 그룹사가 사회적 신뢰를 회복할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.2026-06-09 17:00:22
-
정부, 앤트로픽과 AI 보안 공조…글래스윙 참여는 미정 [경제일보] 정부가 미국 인공지능 기업 앤트로픽과 만나 AI·사이버보안 협력 방안을 논의했다. 앤트로픽의 차세대 AI 모델 ‘미토스’를 둘러싼 보안 우려가 커지는 가운데 글로벌 협력망 참여를 타진하고 국내 독자 보안 역량도 함께 키우려는 움직임이다. 과학기술정보통신부는 11일 관계부처 및 유관기관과 함께 앤트로픽과 AI·사이버보안 협력 방안을 논의하는 간담회를 열었다. 정부 측에서는 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯해 외교부 국가정보원 금융위원회 인공지능안전연구소(AISI) 한국인터넷진흥원(KISA) 금융보안원 등이 참석했다. 앤트로픽에서는 마이클 셀리토 글로벌 정책총괄 등이 자리했다. 이번 회동은 지난 2월 인도 AI 영향 정상회의에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자가 논의한 협력 의제의 후속 조치다. 표면적으로는 AI 안전과 신뢰 확보 협력이지만 실제 논의의 중심에는 미토스와 프로젝트 글래스윙이 놓였다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 고성능 AI 모델 ‘클로드 미토스 프리뷰’를 제한적으로 개방해 방어 목적의 사이버보안 검증을 진행하는 글로벌 협력 구상이다. 로이터는 이 프로젝트에 아마존 마이크로소프트 애플 구글 엔비디아 크라우드스트라이크 팔로알토네트웍스 등이 참여하고 있으며 앤트로픽이 주요 소프트웨어 인프라를 관리하는 기관을 대상으로 접근 확대를 추진하고 있다고 보도했다. 정부는 이번 면담에서 앤트로픽 측에 한국 기업과 기관의 사이버보안 협력을 제안했다. 한국이 미토스 등을 활용한 취약점 공개와 보안 이슈에 사전 대비할 수 있도록 관련 정보 공유도 요청했다. 과기정통부는 AI기본법 등 국내 AI 안전·신뢰 정책을 소개하고 AISI와 앤트로픽 간 협력 방안도 논의했다. 다만 프로젝트 글래스윙 참여가 확정된 것은 아니다. 국내에서는 아직 참여 사례가 없고 이번 면담에서도 실질적 확답은 나오지 않은 것으로 알려졌다. 일부 보도에 따르면 AISI와 KISA가 한국 대표 기관으로 참여 의사를 공식 요청했지만 앤트로픽 측의 최종 수용 여부는 확인되지 않았다. 미토스를 둘러싼 논란은 AI 보안 역량의 양면성에서 비롯된다. 미토스는 고위험 소프트웨어 취약점을 찾아내는 데 강점을 보이는 것으로 알려졌지만 같은 능력이 공격 자동화에 악용될 수 있다는 우려도 크다. 워싱턴포스트는 앤트로픽이 미토스가 오래 방치된 취약점을 수정하는 데 도움을 줄 수 있지만 해커의 공격 능력도 키울 수 있다고 설명했다고 보도했다. 미국 내에서도 접근 확대를 둘러싼 신중론이 나온다. 월스트리트저널은 백악관이 앤트로픽의 미토스 접근 확대 계획에 반대하고 있다고 보도했다. 강력한 사이버 AI 모델을 더 많은 기관에 열 경우 오용 위험과 통제 문제가 커질 수 있다는 우려가 배경으로 거론된다. 정부도 단기 협력과 중장기 자립을 병행하는 방향으로 움직이고 있다. 단기적으로는 앤트로픽 등 글로벌 AI 선도기업과의 협력을 통해 취약점 정보 공유와 방어 역량을 높이고 중장기적으로는 사이버보안 특화 독자 AI 모델 개발을 추진한다는 구상이다. 과기정통부는 국내 독자 AI 파운데이션 모델 개발 기업과 보안업계 의견을 수렴해 이달 말 또는 다음 달 초 AI 보안 대응 방안을 발표할 계획이다. 이번 논의는 AI 보안이 단순 기술 협력을 넘어 국가 안보와 산업 경쟁력의 문제로 옮겨가고 있음을 보여준다. AI가 취약점 탐지와 침해 대응 속도를 높일 수 있지만 공격자도 같은 기술을 활용할 수 있다. 한국이 글로벌 협력망에 접근하지 못하면 최신 위협 정보와 방어 기술 확보에서 뒤처질 수 있고 반대로 무분별한 개방은 통제 위험을 키울 수 있다. 정부의 과제는 분명하다. 글래스윙 참여 여부와 별개로 국내 보안 기업 연구기관 금융·통신·플랫폼 사업자가 함께 활용할 수 있는 검증 체계를 마련해야 한다. AI 보안 모델은 성능만큼이나 접근 권한 사용자 검증 로그 관리 오용 감시 책임 소재가 중요하다. 독자 모델 개발도 실제 취약점 분석과 침해 대응 현장에서 쓰일 수 있어야 의미가 있다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “프론티어급 AI 모델의 성능이 급증하고 활용 범위가 확대되고 있어 AI 혁신과 더불어 안전한 활용 환경을 조성하는 것은 중요한 과제”라며 “AI 모델의 안전성 확보 사이버 보안 역량 강화 등 AI 위험에 대한 예방·대응 체계 강화를 위해 글로벌 AI 선도기업들과 적극 협력해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-11 16:31:37
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)