[데일리환경=정이든 기자] 어린이들이 인공지능(AI)을 활용해 자신이 상상한 미래를 동화와 동요, 웹툰으로 표현하는 대회가 열렸다. 과학기술정보통신부는 지난 24일 카카오 AI캠퍼스에서 ‘2026 AI 창작대회’ 본선을 개최했다. ‘전 국민 AI 경진대회’의 주요 프로그램으로 올해 처음 마련된 이번 대회는 유아와 초등학생 등을 주요 대상으로 진행됐다. 대한민국 정책브리핑참가자들은 ‘AI와 함께 살아갈 미래’를 주제로 작품을 만들었다. 이야기를 글로 풀어내고, 노래와 그림으로 옮기는 과정에서 AI를 창작 도구로 경험하는 자리다.대회에는 국내 기업의 AI 도구인 솔라, 매쓰AI, 미리캔버스, 위툰 등 4종이 활용됐다. 어린이들이 국산 AI 기술을 직접 접하며 자신의 생각을 다양한 형식으로 표현하도록 했다.예선은 지난 6월 21일 부산을 시작으로 인천·제주·서울·원주·대전·대구·안동·광주·전주 등 전국 10개 지역에서 열렸으며, 1700여 명이 참여했다.참가자들은 AI 윤리와 도구 활용 교육을 받은 뒤 작품 제작에 나섰다. 현직 초등학교 교사로 구성된 멘토단은 AI 사용이 익숙하지 않은 어린이들의 창작 활동을 현장에서 지원했다.본선은 참가자와 가족 등 300여 명이 함께하는 창작 축제로 꾸려졌다. 경연 이후에는 가족들이 다양한 AI 기술을 경험할 수 있는 체험 부스도 운영됐다.류제명 과기정통부 제2차관은 이번 대회를 통해 미래 세대의 AI에 대한 관심과 잠재력을 확인했다며, 어린이들이 역량을 지속적으로 키울 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.

[데일리환경=정진욱 기자] 가게의 하루는 마지막 손님이 나간 뒤에도 이어진다. 의자를 올리고 바닥을 닦은 다음에는 매출을 맞추고, 내일 쓸 물건을 적고, 직원에게 남길 말을 정리한다. 셔터를 내렸는데도 머릿속 계산대에는 불이 켜져 있다. 작은 매장을 운영하는 사람에게 이런 저녁은 낯설지 않다. AI 활용을 시작할 자리는 이처럼 반복되는 일 가까이에 있다. 흩어진 메모를 정리하고, 매출표에서 살펴볼 부분을 찾고, 같은 설명을 여러 번 하지 않도록 안내문을 만드는 일이다. 매장 전체를 한꺼번에 바꾸려 하기보다 매일 20분씩 붙잡고 있는 업무 하나를 골라보자.첫 재료는 기록이다. “요즘 장사가 왜 안 될까”라는 질문만으로는 매장 사정에 맞는 답을 얻기 어렵다. 날짜와 시간, 품목과 판매 수량, 매출액을 같은 형식으로 적은 표가 있으면 질문도 구체적으로 바뀐다. 고객 이름과 전화번호, 결제 식별정보는 빼고 필요한 항목만 남긴다.파일을 분석할 수 있는 AI라면 이렇게 요청할 수 있다. “첨부한 익명 매출표를 정리해줘. 열은 날짜, 시간, 품목, 수량, 매출액이다. 누락과 중복, 취소 처리부터 점검하고 요일별 매출과 시간대별 주문 수를 계산해줘. 수량 합계와 주문 건수는 구분하고, 주문 식별번호가 없어 건수를 셀 수 없다면 그 이유를 알려줘. 계산식과 근거 행을 함께 보여줘.”여기서 계산 결과는 매출 원장이나 스프레드시트와 대조해야 한다. 숫자가 맞더라도 해석은 한 번 더 살펴볼 일이다. 비가 온 날과 휴무일, 단체 주문이 들어온 날을 구분하지 않으면 평소와 다른 하루가 전체 흐름처럼 보일 수 있다. “제공한 자료로 확인되는 사실과 추측을 나눠 써줘”라는 요청을 덧붙이면 판단의 근거를 읽기 편해진다.기록이 정돈되면 작은 실험을 설계할 수 있다. 오후 특정 시간대에 주문이 몰린다면 준비 작업을 조금 앞당겨볼 수 있다. 자주 남는 재료가 있다면 준비량을 소폭 조정하고 결과를 기록할 수 있다. AI가 제안한 변화 가운데 비용과 부담이 작은 것 하나를 골라 짧게 시험해보는 방식이다. 매출이 달라졌다면 날씨와 행사, 영업시간도 함께 살펴야 한다.인수인계 메모는 더 손쉽게 시작할 수 있다. 사장님 머릿속에는 당연하지만 새 직원에게는 낯선 일이 많다. 어느 물건부터 채우는지, 배달 주문이 겹치면 누구에게 알리는지, 마감 전에 무엇을 확인하는지 실제 업무를 적어 AI에 건네보자.“다음 운영 메모를 개점, 혼잡 시간, 마감 체크리스트로 바꿔줘. 항목마다 담당자, 확인 시점, 완료 칸을 넣어줘. 메모에 없는 위생 기준과 안전 수치는 추측하지 말고 확인 필요로 표시해줘. 새 직원이 이해할 쉬운 문장으로 정리하고 마지막에 인수인계 메모 다섯 줄 양식을 만들어줘.” 이렇게 만든 초안을 현장에서 써보고 빠진 순서를 보충하면 매장의 경험이 함께 볼 수 있는 기록으로 남는다.예약 변경과 주차 안내처럼 반복되는 문의도 같은 방식으로 정리할 수 있다. 실제 영업시간과 휴무일, 매장에서 정한 예약 조건을 먼저 넣고 짧은 답변 초안을 만든다. 이를 저장해두면 바쁜 시간에도 필요한 내용을 빠뜨릴 가능성을 줄일 수 있다. 다만 예약 시스템과 연동하지 않은 대화형 AI는 현재 빈자리를 알 수 없으므로 예약 확정은 실제 장부나 시스템을 확인한 뒤 해야 한다. 도입 효과는 작게 재보면 된다. 정산에 걸린 시간, 빠뜨린 준비물, 반복 문의에 답한 시간을 한 주 동안 적고 활용 전후를 비교해보자. 매장에 도움이 되는지는 기능의 수보다 하루의 수고가 얼마나 줄었는지에 달려 있다.잘 정리된 체크리스트 한 장은 다음 날 아침의 마음을 조금 가볍게 한다. 늦은 저녁까지 머릿속에서 맴돌던 일을 기록에 내려놓을 수 있기 때문이다. 그렇게 남은 여유가 손님의 말을 한 번 더 듣는 시간으로, 사장님 자신의 저녁을 돌보는 시간으로 돌아오기를 바란다.

[데일리환경=정이든 기자] 소상공인이 온라인 쇼핑몰을 직접 만들 때 마주하는 어려움은 홈페이지 디자인에만 있지 않다. 상품 이름을 정하고, 소개 글을 쓰고, 사진을 배치하는 일부터 배송 안내와 고객 문의 답변까지 준비해야 한다. 매장을 운영하면서 온라인 판매까지 시작하려는 사업자에게는 하나하나가 시간을 요구하는 작업이다. 이 과정에서 ChatGPT를 기획과 제작을 돕는 도구로 활용할 수 있다. 상품 정보를 정리하거나 상세페이지 문안을 작성하고, 쇼핑몰 화면의 개선점을 찾는 방식이다. OpenAI 공식 안내에 따르면 ChatGPT는 문서·스프레드시트·이미지 등 첨부 자료를 바탕으로 정보를 비교하고 정리하거나 새로운 결과물의 자료로 활용할 수 있다. 활용의 출발점은 특별한 컴퓨터 명령어를 외우는 데 있지 않다. 무엇을 판매하고 누구에게 보여줄지, 어떤 형태의 결과물이 필요한지를 일상적인 문장으로 구체적으로 전달하는 것이 중요하다. 다음 요청문들은 소상공인의 쇼핑몰 제작 상황에 맞춰 구성한 활용 예시다.막연한 제작 요청보다 상품과 고객부터 설명처음 쇼핑몰을 준비한다면 디자인을 요청하기에 앞서 판매 상품과 예상 고객, 운영 여건을 알려주는 것이 좋다. 예를 들어 수제 도자기를 판매하는 가게라면 다음과 같이 입력할 수 있다.“수제 도자기 컵을 판매하는 작은 가게야. 주요 고객은 집 꾸미기와 선물에 관심 있는 30~50대야. 처음에는 상품 10개로 시작하려고 해. 모바일 쇼핑몰의 메뉴와 첫 화면 구성을 제안하고, 각 영역에 들어갈 내용을 표로 정리해 줘.”이렇게 요청하면 상점 소개, 대표 상품, 사용 장면, 배송 안내 등 화면에 담을 내용을 순서대로 검토하는 데 활용할 수 있다. 제안받은 구성이 복잡하다면 “혼자 관리할 수 있도록 메뉴를 줄여 줘”, “상품 사진이 먼저 보이도록 바꿔 줘”처럼 후속 요청을 이어가면 된다.사용할 쇼핑몰 제작 서비스를 이미 정했다면 서비스 이름과 선택한 화면 양식도 함께 알려주는 편이 낫다. 화면을 캡처해 첨부하고 “이 양식에 맞춰 제목과 소개문을 나눠 줘”라고 요청하면 실제 입력할 문안을 준비하기 수월하다.상품 설명은 원본 자료를 붙여 정확하게상품 상세페이지를 작성할 때는 제조사 자료나 사업자가 확인한 정보를 먼저 제공해야 한다. 상품명과 소재, 크기, 중량, 구성품, 관리 방법 등을 정리해 넣고 필요한 결과물의 분량을 지정하는 방식이다.“아래 상품 자료만 바탕으로 상품명 후보 5개, 150자 안팎의 소개문, 주요 특징 3개, 규격표와 관리 방법을 작성해 줘. 자료에 없는 성능·인증·원산지·고객 후기는 만들지 말고, 빠진 정보는 ‘추가 입력 필요’로 표시해 줘.”상품을 설명하는 문체도 조정할 수 있다. “과장된 광고 표현을 줄여 줘”, “처음 구매하는 사람이 이해하기 쉬운 말로 바꿔 줘”, “선물용 고객에게 필요한 정보를 앞에 배치해 줘”처럼 수정 방향을 덧붙이는 것이다.여러 상품을 등록한다면 동일한 항목과 순서를 유지하도록 요청할 수 있다. 상품마다 설명 방식이 달라지는 것을 줄이고, 구매자가 규격과 구성품을 비교하기 쉽게 만드는 데 도움이 된다. 사진을 첨부해 배너 제작…실제 상품과 차이 확인이미지 생성·편집 기능은 쇼핑몰 배너와 배경 이미지 등을 준비할 때 활용할 수 있다. OpenAI는 공식 안내에서 배너와 배경, 사용자 인터페이스용 이미지 등의 생성과 참고 이미지를 이용한 편집을 활용 사례로 소개하고 있다. ChatGPT Learn소상공인은 직접 촬영한 상품 사진을 첨부하고 사용할 위치와 분위기를 설명할 수 있다.“첨부한 도자기 컵 사진을 참고해 따뜻한 주방 분위기의 가로형 쇼핑몰 배너를 만들어 줘. 오른쪽에는 제목을 넣을 여백을 남겨 줘. 컵의 형태·색상·무늬를 유지하고, 실제 사진과 달라진 부분이 있으면 알려 줘.”다만 유지해 달라고 요청해도 생성 과정에서 손잡이 모양이나 표면 무늬, 구성품이 달라질 수 있다. 판매용으로 사용하기 전에는 원본 사진과 비교해야 한다. 크기와 색상 등 구매 판단에 직접 영향을 주는 정보는 실제 촬영 사진으로 전달하는 편이 정확하다.화면 캡처로 모바일 구성 점검쇼핑몰을 어느 정도 만든 뒤에는 스마트폰에서 보이는 화면을 캡처해 점검 자료로 활용할 수 있다. 이때는 “예쁘게 고쳐 줘”보다 살펴볼 항목을 지정하는 것이 유용하다.“첨부한 모바일 쇼핑몰 화면을 보고 글자 크기, 상품 정보 순서, 버튼 구분, 화면의 복잡도를 살펴봐 줘. 구매자가 헷갈릴 수 있는 부분 5개와 수정안을 우선순위대로 정리해 줘. 화면만으로 판단할 수 없는 기능은 따로 표시해 줘.”이 방식은 작은 글씨나 비슷하게 보이는 버튼, 지나치게 긴 소개문 등 시각적인 문제를 살펴보는 데 활용할 수 있다. 반면 화면 캡처만으로 결제와 회원가입, 배송비 계산이 정상적으로 작동하는지까지 확인할 수는 없다. 실제 구매 과정은 별도로 실행해 봐야 한다.직접 코드를 다루는 사업자라면 화면 시안을 만드는 요청도 가능하다. “상품 목록과 상세 설명이 있는 모바일 대응 HTML·CSS 시안을 만들고, 수정할 위치를 설명해 줘”처럼 요청하는 방식이다. 이때 장바구니 모양이나 구매 버튼이 화면에 나타나는 것과 실제 주문·결제가 처리되는 것은 구분해야 한다.프로젝트에 상점 자료 모아 반복 작업 줄이기상품 등록과 수정이 계속된다면 프로젝트 기능을 활용할 수 있다. OpenAI 공식 안내에 따르면 프로젝트는 관련 대화와 파일, 지침을 모아 작업을 이어갈 수 있도록 구성돼 있다. ChatGPT Learn상점 소개와 상품 목록, 문체 기준 등을 한 프로젝트에 모으고 다음과 같은 작업 지침을 정하는 방식이다.“우리 상점의 문장은 친절하고 간결하게 작성해 줘. 상품 설명은 소개·특징·규격·관리법 순서로 통일하고, 제공한 자료에 없는 내용은 추가하지 마. 가격과 배송 조건이 빠져 있으면 임의로 채우지 말고 표시해 줘.”배송·교환 안내 자료를 첨부해 자주 묻는 질문의 초안을 만들 수도 있다. “제공한 운영 기준만 사용해 질문과 답변 10개를 작성해 줘”라고 요청한 뒤 실제 상점 정책과 맞는지 확인해 게시하면 된다. 고객 문의 사례를 활용할 때는 이름과 연락처, 주소 등 개인정보를 제거해야 한다.ChatGPT를 활용한 쇼핑몰 제작은 기획, 문안, 이미지, 화면 수정처럼 작업을 나눠 진행할 때 결과를 검토하기 쉽다. 사업자가 확인한 상품 정보를 중심에 두고, AI가 만든 초안을 실제 판매 환경에 맞게 다듬는 과정이 필요하다. 온라인 진출을 준비하는 소상공인에게는 막막했던 일을 구체적인 작업 단위로 풀어가는 도구가 될 수 있다.

[데일리환경=정이든 기자] 공무원이 직접 개발한 인공지능(AI) 프로그램을 동료 직원들과 공유하는 새로운 행정업무 플랫폼이 문을 열었다. 현장에서 필요한 기능을 직원들이 직접 만들고 활용하면서 공공기관의 업무방식에도 변화가 시작되고 있다. 지식재산처는 지난 20일 직원들이 인공지능을 활용해 제작한 업무용 프로그램을 조직 전체가 공유하고 사용할 수 있도록 '지식재산처 AI 앱 장터'를 개통했다고 밝혔다.이번에 개통한 AI 앱 장터는 직원들이 업무 과정에서 발견한 불편을 해결하기 위해 직접 개발한 프로그램을 등록하고, 다른 직원들도 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 마련한 내부 공유체계다.기존에는 새로운 업무용 프로그램이 필요할 경우 별도의 정보화 사업을 추진하거나 외부 개발업체에 의뢰하는 방식이 일반적이었다. 그러나 최근 생성형 AI 기술이 발전하면서 전문적인 프로그래밍 지식이 없어도 필요한 기능을 설명하는 것만으로 프로그램을 제작할 수 있게 됐다.지식재산처는 이러한 기술을 활용해 현장 직원들이 업무에 필요한 프로그램을 직접 개발하고, 우수한 사례를 조직 전체로 확산하는 방식의 행정혁신을 추진하고 있다.대표적인 활용사례는 '특허심사 도우미'와 '외부망 심사문서 조회기' 등이다.특허심사 도우미는 발명 내용을 요약하고 선행기술 검색식을 작성하거나 검색 결과를 분석하는 등 특허심사 과정에서 반복적으로 수행하는 업무를 지원한다.특허심사는 새로운 기술이 기존에 공개된 기술과 어떤 차이가 있는지 살펴보고, 법률에 따라 등록 요건을 판단하는 전문적인 업무다. 수많은 기술문헌을 검색하고 비교해야 하는 만큼 AI를 활용한 자료 정리와 검색 지원은 심사관의 업무 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.'외부망 심사문서 조회기'는 지식재산정보 활용서비스인 KIPRIS Plus의 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용한 프로그램이다. 특허 출원번호를 입력하면 관련 심사문서를 일괄 조회하고 여러 자료를 한 화면에서 비교할 수 있도록 구현했다.기존에는 개별적으로 찾아야 했던 문서를 한 번에 확인할 수 있어 자료검색과 검토에 소요되는 시간을 줄일 수 있다는 설명이다.이번 AI 앱 장터의 특징은 전문 개발자가 아닌 현장 직원들이 직접 프로그램을 제작한다는 점이다.직원들은 '바이브 코딩(Vibe Coding)'으로 불리는 대화형 프로그래밍 방식을 활용한다. 인공지능에 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 프로그램 코드를 작성하고, 사용자는 실행 결과를 확인하면서 기능을 수정하거나 추가하는 방식이다.이를 통해 특정 부서에서 개발한 유용한 프로그램을 다른 부서에서도 활용할 수 있으며, 직원 개개인의 업무 경험과 개선 아이디어가 조직 전체의 자산으로 축적될 수 있다.특히 이번 사업은 대규모 정보시스템 구축과 달리 현장에서 발생하는 작은 문제를 신속하게 해결하는 데 초점을 맞추고 있다.반복적인 문서검색과 자료 정리, 정보 비교 등의 업무를 간소화하면 직원들은 보다 전문적인 분석과 판단에 집중할 수 있다.다만 AI가 작성한 검색 결과나 요약자료는 행정 판단을 지원하는 수단으로 활용되며, 특허 등록 여부 등 최종적인 법적 판단은 담당 심사관이 수행한다.지식재산처는 앞으로도 직원들의 다양한 아이디어를 발굴하고 우수한 AI 활용사례를 공유해 조직 전반의 업무 생산성을 높여 나갈 계획이다.김용선 지식재산처장은 인공지능 대전환 시대에는 AI를 잘 활용하는 것뿐 아니라 현장을 가장 잘 아는 직원이 직접 필요한 프로그램을 만들고 조직 전체가 함께 사용하는 것이 중요하다고 강조했다.이어 AI 앱 장터를 중심으로 직원들의 창의적인 아이디어가 실제 업무혁신으로 이어질 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.이번 AI 앱 장터 개통은 공공기관의 디지털 전환이 단순한 기술 도입을 넘어 직원들이 일하는 방식 자체를 바꾸는 과정으로 발전하고 있음을 보여준다.한 직원이 만든 작은 프로그램이 동료들의 반복 업무를 줄이고 조직 전체의 효율을 높이는 변화로 이어지면서, 인공지능을 활용한 새로운 행정혁신 모델로 주목받고 있다.

[데일리환경=정이든 기자] 인공지능(AI)이 산업의 경계를 허물고 있다. 사람의 눈을 대신해 제품의 불량을 찾아내고, 공장의 생산설비를 스스로 조정하며, 로봇이 주변 환경을 인식해 움직이는 시대가 열리고 있다. 과거에는 전자와 반도체, 기계, 로봇이 서로 다른 산업 분야로 구분됐다면 이제는 인공지능이라는 하나의 기술을 중심으로 연결되고 있다. 이러한 산업의 변화를 한자리에서 살펴볼 수 있는 새로운 전시 플랫폼이 국내에서 출범했다.산업통상부는 지난 13일 서울 강남구 코엑스에서 국내 5개 주요 첨단산업 전시회를 인공지능이라는 공통 주제로 연결하는 ‘K Connect AI 2026’의 출범식을 개최했다. 이번 프로젝트는 한국전자전(KES), 반도체대전(SEDEX), 산업AI 엑스포, 아시아기계·제조산업전(AMXPO), 로보월드 등 각각 운영되던 전문 전시회를 하나의 브랜드로 연계한 것이 특징이다.단순히 전시회의 명칭을 통합하는 것이 아니라 각 산업에서 개발된 기술이 서로 연결되고, 기업 간 협력과 해외시장 진출로 이어질 수 있도록 전시와 국제회의, 특별관, 수출 상담회를 함께 운영하는 방식이다. 이번 행사는 10월 13일부터 11월 7일까지 약 한 달간 서울 코엑스와 경기 고양시 킨텍스에서 순차적으로 진행된다.한국전자전은 지난 13일부터 16일까지 코엑스에서 개최됐으며, 반도체대전도 14일부터 16일까지 같은 장소에서 열렸다. 이어 21일부터 23일까지 킨텍스에서는 산업AI 엑스포와 아시아기계·제조산업전이 개최되고, 다음 달 4일부터 7일까지 로보월드가 이어진다.서로 다른 전시회가 일정과 장소를 연계하면서 방문객과 기업들이 전자제품의 완성 단계부터 반도체, 제조장비, 인공지능 소프트웨어, 산업용 로봇에 이르는 기술의 흐름을 폭넓게 살펴볼 수 있도록 구성됐다. 특히 이번 행사의 중심에는 제조업의 인공지능 전환을 뜻하는 ‘M.AX(Manufacturing AI Transformation)’가 있다.제조업에서 인공지능은 단순히 사무업무를 자동화하는 수준을 넘어 생산현장 자체를 변화시키는 기술로 발전하고 있다. 예를 들어 자동차 부품을 생산하는 공장에서 인공지능은 생산설비의 진동과 온도, 작동시간 등의 데이터를 분석해 고장 가능성을 예측할 수 있다. 카메라와 센서가 수집한 영상을 분석해 사람이 발견하기 어려운 미세한 불량을 찾아내거나 생산 공정의 효율을 높이는 데에도 활용된다.이러한 기술이 실제 공장에서 작동하려면 고성능 반도체와 센서, 산업용 통신망, 기계장비, 인공지능 소프트웨어가 함께 필요하다. 개별 산업의 기술 경쟁력뿐 아니라 서로 다른 기술을 얼마나 효과적으로 연결하는지가 미래 제조업의 경쟁력을 좌우하게 되는 것이다.K Connect AI는 이러한 산업 간 연결을 전시회라는 공간에서 구현하려는 시도다.행사 기간에는 제조업의 AI 대전환을 소개하는 특별 전시관도 운영된다. 특별관에서는 인공지능을 활용한 공장 운영체계인 AI 팩토리를 비롯해 AI 기반 유통·물류 시스템, 휴머노이드 로봇 등 국내 기업들의 기술 적용 사례를 선보인다.AI 팩토리는 생산설비에서 발생하는 데이터를 인공지능이 분석해 품질관리와 설비 운영, 생산계획 등을 지원하는 지능형 제조환경을 의미한다. 물류 분야에서는 인공지능이 상품의 이동 경로와 작업 순서를 분석해 물류 흐름을 효율적으로 관리하는 기술이 활용된다. 로봇 분야에서는 주변 환경을 인식하고 상황에 맞춰 동작하는 기술이 주목받고 있다.특히 사람과 유사한 형태를 지닌 휴머노이드 로봇은 단순한 동작 시연을 넘어 실제 산업현장에서 수행할 수 있는 작업의 범위를 넓혀가는 분야로 관심을 모으고 있다. 이번 특별관은 이러한 기술이 산업현장에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지 시민들과 기업 관계자들이 직접 살펴볼 수 있도록 마련된다. 오는 21일에는 킨텍스 그랜드볼룸에서 제조 인공지능의 미래를 논의하는 국제 콘퍼런스도 개최된다.오전 기조 세션에는 스위스 취리히연방공과대학교의 라파엘로 단드레아 교수가 참여하며, 현대자동차그룹 박민우 사장과 함께 제조 AI 생태계 확산과 대응전략을 주제로 발표와 대담을 진행할 예정이다.오후에는 IBM과 퀄컴(Qualcomm), 포스코 등 글로벌 기업 관계자들이 참여해 인공지능 공장과 산업용 로봇, 피지컬 AI, 자율제조 등 산업현장의 기술 활용 사례를 소개한다. 피지컬 AI는 인공지능이 디지털 공간의 정보 처리에 머무르지 않고 로봇이나 기계장치를 통해 실제 물리적 환경을 인식하고 행동하도록 하는 기술을 뜻한다.기존의 인공지능이 데이터를 분석하고 결과를 제시하는 데 집중했다면, 피지컬 AI는 그 판단을 실제 움직임과 작업으로 연결한다는 점에서 차이가 있다. 제조업과 로봇산업이 빠르게 연결되는 상황에서 이러한 기술은 생산성과 작업 안전, 자동화 수준을 높이는 새로운 수단으로 주목받고 있다.이번 프로젝트에서 산업부가 강조하는 또 다른 목표는 해외시장 진출이다.산업부는 산업 AI 분야에 관심이 있는 해외 바이어 약 130개사를 초청해 국내 기업들과 수출 상담회를 진행할 계획이다. 특히 AI 솔루션을 활용해 해외 바이어의 수요에 적합한 국내 기업을 추천하고, 사전에 기업 정보를 제공하는 방식으로 상담의 효율을 높일 예정이다.이는 국내 기업들이 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 구매 의사가 있는 해외 기업과 협력 가능성을 논의하도록 지원하는 방식이다. 인공지능 기술을 개발한 중소기업이나 산업용 장비를 생산하는 기업에는 해외 고객을 직접 만날 기회가 될 수 있다. 반대로 해외 기업에는 한국의 반도체와 전자부품, 제조장비, 로봇 기술을 함께 살펴볼 수 있는 통합 창구가 마련되는 셈이다.지난 13일 열린 출범식에는 산업부 강감찬 무역투자실장과 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 강경성 사장, 한국전자정보통신산업진흥회 용석우 회장, 미국 소비자기술협회(CTA) 킨지 파브리치오 회장 등 국내외 산업 관계자들이 참석했다.행사에서는 K Connect AI의 비전이 선포됐으며, 5개 전시회 주최기관 대표들이 협력 세리머니를 진행했다. 미국 CES를 주관하는 CTA도 한국전자전 기간에 ‘CES 아시아 언베일드 서울’을 개최해 내년 CES 2027에서 주목할 미래 기술 동향을 소개하는 등 국제 교류 프로그램에 참여했다.이날 함께 열린 제21회 전자·IT의 날 기념식에서는 국내 전자·정보기술 산업 발전에 기여한 유공자 41명에게 정부포상이 수여됐다.대덕전자 김영재 회장은 첨단 반도체 기판 국산화와 고부가가치 제품 양산 등을 통해 산업 공급망 안정에 기여한 공로로 금탑산업훈장을 받았다. LG이노텍 조지태 전무는 인공지능 기반 스마트공장 구축 등을 통해 산업 경쟁력을 높인 공로로 은탑산업훈장을 수상했다. 산업부 강감찬 무역투자실장은 전시회가 단순한 제품 진열과 거래 공간에서 벗어나 기술과 기업, 산업과 시장을 연결하는 비즈니스 플랫폼으로 발전하고 있다고 설명했다. 이어 K Connect AI를 통해 산업 혁신을 선도하고 수출 확대를 뒷받침하는 글로벌 전시 플랫폼을 구축하겠다는 계획을 밝혔다.정부는 앞으로 인공지능 기반 첨단산업뿐 아니라 식품과 화장품 등 한국이 경쟁력을 가진 소비재 분야에서도 세계적인 전시회를 육성할 방침이다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 기술의 발전 방향이 개별 제품에서 산업 전체의 연결로 이동하고 있기 때문이다.반도체가 데이터를 처리하고, 센서가 현장의 정보를 수집하며, 인공지능이 이를 분석하고, 로봇과 제조장비가 실제 작업을 수행하는 과정은 더 이상 서로 떨어진 기술이 아니다. 전자제품의 작은 부품에서 시작된 기술이 거대한 공장과 물류시설, 로봇의 움직임으로 이어지는 하나의 산업 생태계를 이루고 있다.K Connect AI는 이러한 변화가 어디까지 진행됐는지 확인하고, 국내 기업들이 새로운 시장을 만나는 기회를 제공하는 자리다. 산업의 경계가 허물어지는 시대, 한국의 전자와 반도체, 기계와 로봇 기술이 인공지능을 중심으로 어떤 미래를 만들어갈지 관심이 모인다.

[데일리환경=정이든 기자] 청소년도 이용할 수 있는 인공지능(AI) 캐릭터챗봇에서 성적·폭력적 묘사와 자해·범죄를 조장할 우려가 있는 응답이 확인됐다. 정부는 해당 사업자에게 점검 결과를 전달하고 청소년 보호조치를 보완하도록 요청했다. 성평등가족부는 지난 15일 생성형 AI 기반 캐릭터챗봇의 대화 내용을 점검하고 사업자와 개선 협력을 추진한다고 밝혔다. 점검은 한국청소년상담복지개발원에 위탁해 운영하는 청소년매체환경보호센터가 맡았다.캐릭터챗봇은 이용자가 가상의 인물을 선택하거나 직접 만든 뒤 AI의 응답을 통해 대화와 이야기를 이어가는 서비스다. 일부 서비스에는 성인인증 기능이 있지만, 인증을 거치지 않은 환경에서도 캐릭터와 대화할 수 있어 실제 응답의 유해성을 살펴볼 필요가 있었다.점검에서는 성적 행위를 구체적으로 묘사하거나 폭력적이고 잔혹한 내용을 담은 응답이 나타났다. 자해·자살이나 범죄·불법행위를 조장할 우려가 있는 내용도 확인됐다. 일부 캐릭터에서는 여러 유형의 문제가 함께 드러났다.정부가 요청한 개선 방향은 접근 제한과 응답 관리다. 부적절한 대화가 생성될 우려가 있는 캐릭터는 성인인증 여부에 따라 검색·추천·대화 범위를 조정하도록 했다. 자해를 부추기거나 구체적인 범죄 실행을 돕는 등 중대한 위해 우려가 있는 응답은 이용자의 나이와 관계없이 생성되지 않도록 보완을 요청했다.이번 조치는 캐릭터의 소개 문구나 가입 절차를 넘어, 이용 중 새롭게 만들어지는 대화까지 관리 대상으로 삼았다는 점에 의미가 있다. 성평등부는 사업자와 실무협의를 이어가며 자체점검과 보호조치 개선 여부를 지속적으로 확인할 방침이다.

[데일리환경=정이든 기자] 경찰이 인공지능(AI)으로 조작한 영상과 음성을 가려내고, 제작과 유포 경로까지 추적하는 수사체계를 강화한다. 딥페이크 성범죄를 비롯해 명예훼손과 투자사기, 보이스피싱 등으로 번지는 AI 악용 범죄에 대응하기 위한 조치다. 경찰청 국가수사본부는 지난 15일 ‘AI 불법 조작물 탐지·분석체계 고도화 기본계획’을 수립해 시행한다고 밝혔다. 조작 여부를 신속하게 판별하는 기술과 범행 과정을 분석하는 디지털포렌식 역량을 함께 높이는 것이 핵심이다.계획에는 정밀 탐지 시스템 구축, 자동화 분석 도구 개발, 전문분석관 운영, 분석 절차 표준화, 전문가 협력 등 기술과 인력·조직을 아우르는 8대 세부 과제가 담겼다.먼저 영상과 이미지에 음성·문자 정보를 결합하는 ‘멀티모달’ 탐지 기술을 개발한다. 영상 속 인물의 입 모양이 목소리와 맞는지, 음성과 자막이 일치하는지 등 여러 정보를 함께 살펴 조작 여부를 판별하는 방식이다. 관련 연구개발에는 2025년부터 2027년까지 3년간 91억 원이 투입된다.2024년부터 활용 중인 딥페이크 탐지 시스템도 국내 환경에 맞게 개선한다. 한국인 맞춤형 자료를 학습시켜 분석 성능을 높이고, 연구개발 이후에는 다른 수사기관도 공동으로 활용할 수 있는 시스템 구축을 추진한다.조작물을 만드는 데 사용한 프로그램과 실행 이력, 명령어 기록을 분석하는 기법도 고도화한다. 불법 합성물이 어떤 과정을 거쳐 만들어지고 퍼졌는지 확인해 증거를 추출하는 자동화 도구 개발도 추진한다. 이를 위한 ‘로컬환경 인공지능 모델 대상 포렌식 기술개발’ 사업은 2026년부터 2029년까지 100억 원 규모로 진행된다.현장 대응을 맡을 전문인력도 강화한다. 전국 시도경찰청에서 AI 조작물 분석을 담당하는 전문분석관을 운영하고, 수사관과 분석관 대상 교육을 확대한다. 민·관·학 전문가들과 최신 기술 동향과 탐지 사례를 공유하며 새로운 범죄 수법에 대응할 계획이다.김종철 경찰청장 직무대행은 AI 범죄 수법의 변화에 맞춰 대응 역량을 높이겠다며, 조작물을 찾아내는 것과 함께 제작·유포 과정까지 효과적으로 추적하겠다는 뜻을 밝혔다.

[데일리환경=유승철 기자] 신현송 한국은행 총재가 당분간 긴축적인 통화정책 기조를 유지하겠다는 입장을 밝혔다. 다만 오는 22일 금융통화위원회에서 기준금리를 다시 올릴지 여부에 대해서는 말을 아꼈다. ‘긴축 기조 유지’가 곧바로 ‘추가 인상 확정’을 뜻하는 것은 아니라는 점에서, 향후 물가와 환율, 가계대출 등 지표를 확인한 뒤 결정하겠다는 기존 원칙을 재확인한 것으로 풀이된다. 신 총재는 13일 태국 방콕에서 열린 IMF·세계은행 연차총회 ‘Governor Talks’에서 한국 통화정책이 직면한 과제로 중동 분쟁에 따른 에너지 가격 상승과 AI 업황 호조를 함께 언급했다. 로이터에 따르면 그는 에너지 가격 상승이 비용 측 물가압력을 높이는 반면, AI 관련 투자와 수요는 국내 경기와 수요 측 물가압력을 지지하고 있다고 설명했다. 한국은행으로서는 성장 둔화만을 이유로 금리를 낮추기도, 물가만 보고 기계적으로 금리를 올리기도 어려운 상황이라는 의미다.현재 한국은행 기준금리는 연 3.00%다. 금통위는 지난 7월 2.50%에서 2.75%로, 8월에는 다시 3.00%로 올렸다. 한국은행의 9월 통화신용정책보고서는 물가가 상당 기간 목표 수준을 웃돌 것으로 예상하면서도, 성장세와 금융안정 여건을 함께 살펴 추가 인상의 시기와 속도를 정하겠다고 밝혔다. 수도권 주택가격과 가계대출 증가세도 통화정책 판단에서 중요한 변수로 제시했다.최근 물가 흐름은 한국은행의 경계감을 뒷받침한다. 로이터는 9월 소비자물가 상승률이 전년 동월 대비 2.9%로 한국은행의 물가안정목표 2%를 웃돌았다고 전했다. 중동 정세로 국제 에너지 가격이 다시 오를 경우 국내 석유류와 운송비, 공공요금 등을 통해 물가에 추가 압력이 나타날 수 있다. 반대로 AI·반도체 업황 호조는 수출과 투자, 소득을 통해 내수를 지지하는 요인이 될 수 있다.이 때문에 22일 금통위의 선택지는 단순하지 않다. 금리를 추가로 올리면 물가와 환율 불안을 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 가계와 기업의 이자부담은 더 커진다. 특히 이미 두 차례 연속 금리를 올린 만큼 누적 긴축 효과가 소비와 투자에 어느 정도 나타나는지도 점검할 필요가 있다. 반대로 금리를 동결할 경우에는 물가와 환율 기대가 다시 불안해지지 않도록 정책 의도를 분명하게 전달해야 한다.환율과 대외금리 여건도 변수다. 미국의 높은 금리 수준이 이어지는 상황에서 한미 금리차가 확대되면 원화 약세 압력이 커질 수 있다. 원화 가치 하락은 수입물가를 통해 국내 물가에 다시 영향을 줄 수 있어 한국은행의 선택 폭을 좁힌다. 다만 금리차 자체만으로 정책을 결정하는 것은 아니며, 한국은행은 물가와 경기, 금융안정을 함께 고려한다는 입장을 유지하고 있다.이번 발언에서 주목할 부분은 ‘긴축 유지’와 ‘추가 인상’을 구분했다는 점이다. 기준금리가 이미 경제활동을 제약하는 수준에 있다면 금리를 그대로 두더라도 통화정책은 긴축적일 수 있다. 따라서 신 총재의 발언은 인상 가능성을 열어두면서도, 22일 회의 전까지 나오는 물가와 금융시장 흐름을 보고 최종 판단하겠다는 메시지에 가깝다.국내 경제에서는 향후 금리 경로가 가계대출과 부동산, 기업 조달비용, 원·달러 환율에 동시에 영향을 미친다. 특히 AI·반도체 경기 호조가 수출과 투자를 끌어올리는 가운데 에너지 가격 상승이 물가를 압박하는 현재의 조합은 중앙은행 입장에서 보기 드문 정책 난도를 만든다. 10월 금통위에서는 물가 상승세가 얼마나 지속되는지, 두 차례 인상의 효과가 금융시장과 실물경제에 어떻게 나타나는지가 추가 금리 조정의 핵심 판단 기준이 될 전망이다.

[데일리환경=정이든 기자] 밤하늘을 보는 눈이 달라지면 우주의 모습도 달라진다. 눈에 보이는 빛에서는 별이 두드러지지만, 자외선에서는 뜨거운 별과 그 빛을 받아 빛나는 먼지구름이 모습을 드러낸다. 인공지능이 여러 우주망원경의 관측자료를 모으고 비어 있던 영역을 추정해, 이 낯선 하늘을 한 장의 지도로 펼쳤다. 미국 AI 기업 앤트로픽은 지난 8일 천체물리학자 브리스 메나르가 ‘클로드 사이언스’를 활용해 전천 자외선 지도를 제작한 과정을 공개했다. 메나르는 존스홉킨스대학교 천문학자이자 앤트로픽 연구자로, 학생들에게 자외선으로 본 은하의 구조를 보여줄 교육자료를 만들고자 작업을 시작했다.자외선 우주관측은 지상에서 하기 어렵다. 지구 대기가 자외선을 흡수하기 때문에 우주망원경이 필요하다. 주요 관측자료인 미국 항공우주국의 GALEX도 밝은 별 주변에서는 검출기 보호를 위해 관측을 피했다. 이 때문에 기존 지도에는 빈 영역이 남아 있었다.클로드는 여러 AI 에이전트를 통해 공개자료 수집과 보정, 통합 작업을 수행했다. 서로 다른 장비로 얻은 자료의 밝기와 좌표를 맞추고, 관측 영상에 남은 불필요한 빛의 영향을 줄이는 과정을 거쳤다.한국의 FIMS/SPEAR 관측자료도 활용됐다. 이 자료는 GALEX가 관측하지 못한 은하면 등을 보완하는 데 쓰였다. 미국과 유럽, 한국의 관측 성과가 하나의 지도 안에 연결된 것이다.남은 빈칸은 다른 파장의 관측정보와 통계 모델을 이용해 추정했다. 연구진은 이미 자외선으로 관측한 영역에서 별빛과 먼지, 자외선 밝기의 관계를 학습한 뒤 이를 미관측 영역에 적용했다.공개 지도에서는 자외선·가시광선·적외선으로 본 하늘을 비교할 수 있다. 같은 위치가 빛의 종류에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보며 별과 먼지구름의 관계를 이해하도록 구성했다.다만 빈틈없는 지도라는 말이 하늘 전체를 실제 촬영했다는 뜻은 아니다. 연구진은 관측값과 예측값을 구분하고 불확실성 정보도 제공한다. 예측 영역에서 새로운 별이나 은하를 발견했다고 판단할 수는 없으며, 연구자 페이지에는 아직 사람에 의한 동료심사를 거치지 않았다고 명시돼 있다.이번 작업은 AI가 공개 과학자료를 정리하고 연결해 교육과 탐구에 활용할 새로운 창을 만드는 사례다. 우주의 빈칸을 채운 지도는 관측의 성과와 예측의 범위를 함께 보여준다.

[데일리환경=정이든 기자] 생성형 인공지능이 연구실과 디자인 작업실, 콘텐츠 제작 현장으로 빠르게 들어오면서 결과물의 권리를 누구에게 인정할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI가 새로운 소재의 배합을 제안하고 제품의 형태를 그려내며 글과 이미지까지 만드는 시대에도, 지식재산권을 인정하는 중심에는 사람의 실질적인 발명·창작 기여가 놓인다. 국무총리 소속 국가지식재산위원회는 지난 10월 8일 정부서울청사에서 계승균 민간위원장 주재로 제42차 본회의를 열고, 특허·저작권·디자인 분야의 AI 활용 안내서 다섯 종을 종합 점검했다. 생성형 AI를 활용한 창작물의 권리 인정 기준을 분야별로 살피고, 연구자와 창작자들이 참고할 수 있는 기준을 정리한 자리다. 이번 논의의 공통된 방향은 AI를 활용한 과정에서 사람이 어떤 판단을 하고, 결과물에 어떤 창의적 기여를 했는지를 살피는 것이다. AI를 도구로 사용했다는 사실만으로 권리 인정에서 배제되지는 않는다. 다만 단순한 지시를 입력하고 자동으로 나온 결과물을 그대로 제출하는 것만으로는 사람의 발명이나 창작을 인정받기 어렵다.특허 분야에서는 AI 자체를 발명자로 인정하지 않는다. 사람이 기술적 문제를 구체화하고 해결 과정에 실질적으로 기여했는지가 중요하다. 연구자가 직접 설정한 물리적 조건과 변수를 AI에 입력해 구조를 도출하거나, AI가 제시한 후보를 전문지식으로 선별하고 보완하는 과정 등이 판단 대상이 된다.예를 들어 AI가 여러 화합물 후보를 내놓았더라도, 그중 실제로 효과가 있을 후보를 고르고 예상하지 못한 부작용을 해결하도록 분자구조를 수정했다면 연구자의 판단과 기술적 기여를 살필 수 있다. AI가 제안한 신소재 배합을 실제 합성실험으로 구체화하는 경우 역시 사람의 역할이 드러나는 사례다. 반면 일반적인 질문만 입력하고 결과를 검토하지 않은 채 출원하는 경우에는 발명자로 인정받기 어렵다는 기준이 제시됐다.이 같은 구분은 연구개발 과정에서 AI의 계산 능력과 사람의 전문성이 어떻게 결합했는지를 보여준다. 많은 후보를 빠르게 제시하는 것은 AI의 역할일 수 있지만, 어떤 조건에서 문제를 풀어야 하는지 정하고 후보를 수정해 실제 기술로 완성하는 과정에는 연구자의 지식과 판단이 들어간다.심사 과정에서 사람의 기여가 의심되면 심사관은 거절 이유를 통지하면서 자필 서명한 발명자 확인서 등을 요구할 수 있다. 따라서 AI를 활용한 연구에서는 최종 결과와 함께 문제 설정, 조건 설계, 후보 비교, 수정 과정, 실험 결과를 남겨두는 것이 자신의 기여를 설명하는 데 도움이 된다. 공동연구에서도 참여자별로 어떤 기술적 판단과 보완을 했는지가 구체적으로 드러날수록 발명 과정을 설명하기 쉬워진다.저작권 분야에서는 인간의 창작적 선택과 표현이 핵심이다. AI가 자동으로 만든 산출물 자체와, 사람이 AI 산출물을 재료로 삼아 창작적으로 구성한 저작물은 구분된다. 여러 결과물을 선택하고 배열하거나 새로운 구성으로 엮는 과정에 인간의 창작적 기여가 인정된다면 편집저작물로 등록할 수 있다.이는 AI로 이미지나 문장을 생성했다는 사실만으로 전체 결과물에 저작권이 생긴다고 단정할 수 없다는 의미다. 사람이 어떤 부분을 직접 만들었으며, 어떤 선택과 수정으로 최종 표현을 완성했는지가 중요하다. AI 활용 여부와 함께 인간의 창작 범위를 살피는 접근이다.자신의 결과물이 보호받을 수 있는지와 다른 사람의 저작권을 침해했는지도 별개의 문제다. AI 결과물이라도 기존 작품을 바탕으로 만들어졌는지, 그 작품의 창작적 표현과 실질적으로 유사한지를 중심으로 침해 여부를 판단한다. 제작 과정에 AI가 들어갔다는 이유만으로 기존 저작물과의 관계가 사라지는 것은 아니다.AI 학습에 다른 사람의 저작물을 이용하는 경우에는 공정이용 판단이 적용될 수 있다. 여기서는 상업적 목적이라는 이유 하나만으로 결론을 내리지 않는다. 이용의 목적과 성격, 저작물의 종류와 용도, 사용한 부분의 비중과 중요성, 원저작물의 현재·잠재적 시장이나 가치에 미치는 영향을 함께 살핀다.인터넷에 공개된 자료라는 사정도 자유로운 학습과 복제를 곧바로 보장하지 않는다. 공개 여부와 이용 권한은 구분되며, 구체적인 이용 방식과 저작권자의 이익에 미치는 영향 등을 종합적으로 따져야 한다.디자인에서도 사람이 제품의 전체적인 인상을 좌우하는 특징을 착상하고 AI로 구체화했는지가 중요하다. 출원서의 창작자란에 AI 명칭을 기재할 수는 없다. 사람이 형상과 비율, 구성, 색채 등에 관한 구체적인 지시를 하면서 결과물을 개선한 경우에는 실질적 기여가 인정될 수 있다.반면 기존 의자 디자인을 AI에 넣고 막연하게 개선을 요청한 뒤 생성된 결과를 그대로 출원하는 경우는 기여가 인정되기 어려운 사례로 제시됐다. 디자인의 방향과 특징을 사람이 구체적으로 정했는지, 결과물을 발전시키는 과정에 어떤 창작적 판단이 있었는지가 차이를 만든다. 정부는 이러한 기준이 현장에서 활용될 수 있도록 후속 제도도 마련할 계획이다. 지식재산처는 AI 발명과 출원 사례를 축적해 심사기준을 고도화하고, 창작자 적격성이 의심될 때 입증자료를 요구하는 심사지침을 마련한다. 고의적인 신의칙 위반 출원에 대해서는 특허 거절·무효 등 법적 제재의 근거를 신설할 계획이다.문화체육관광부는 연내 ‘AI 학습 목적 저작물 양도·이용허락 표준계약서’를 배포하고, AI 활용 저작물의 등록 과정에서 인간의 기여도를 명시하는 ‘생성형 인공지능 활용 정보명세서’ 도입을 추진한다. 한국저작권위원회의 AI 기업 특화 상담창구는 올해 2월부터 8월까지 96건을 지원했다.계승균 민간위원장은 AI가 보편적인 창작 도구가 된 상황에서도 지식재산 제도의 중심에는 사람의 창의성이 있어야 한다는 취지를 밝혔다. 정부는 안내서를 통해 정당한 AI 활용 창작을 보호하고, 실질적인 기여 없이 이뤄지는 무분별한 출원을 걸러내는 기준을 구체화할 방침이다.

[데일리환경=유승철 기자] 유엔무역개발기구(UNCTAD)가 올해 세계경제 성장률을 2.6%로 전망했다. 지난해 2.9%보다 낮아진 수치다. 반면 상품과 서비스 교역은 불변가격 기준 약 4% 늘어날 것으로 내다봤다. 성장률은 둔화하지만 무역은 비교적 빠르게 늘어나는 엇갈린 흐름이다. UNCTAD는 9일 공개한 ‘2026 무역개발보고서’에서 에너지 가격 충격과 지정학적 긴장, 기술·산업정책 강화가 세계경제의 구조를 동시에 바꾸고 있다고 진단했다. 보고서에서 가장 눈에 띄는 부분은 ‘교역 증가’의 내용이다. 세계 교역액은 지난해 사상 처음 35조달러를 넘어섰고 올해도 증가세가 이어질 전망이다. 그러나 UNCTAD는 올해 교역액 상승의 상당 부분이 에너지 충격에 따른 가격 상승의 영향을 받고 있다고 짚었다. 중동 분쟁 이후 브렌트유 가격은 배럴당 70달러 수준에서 110달러를 웃도는 수준까지 뛰었고, 에너지 수입 의존도가 높은 개발도상국과 저소득 가계의 부담이 특히 커졌다는 분석이다.개발도상국의 성장세도 약해질 전망이다. UNCTAD는 개발도상국 성장률을 지난해 4.7%에서 올해 4.0%로 낮춰 봤다. 다만 아시아는 상대적으로 강한 흐름을 유지해 올해 세계 성장의 59%를 차지할 것으로 예상됐다. 국가별로는 인도 7.3%, 중국 4.5%, 인도네시아 5.2%가 제시됐다. 같은 개발도상국 안에서도 성장 속도와 산업구조에 따른 격차가 더 벌어질 수 있다는 의미다.세계 무역의 지리도 빠르게 바뀌고 있다. UNCTAD에 따르면 중국과 미국 간 교역은 2024년 이후 20% 넘게 줄었다. 반면 동아시아는 중국과 북미 양쪽과의 교역을 확대했다. 관세만이 아니라 수출통제, 투자심사, 공급망 조건 같은 비관세 장벽이 커지면서 반도체와 에너지, 첨단 제조업 등 전략산업의 시장 접근 문턱도 높아지고 있다. 각국이 산업·무역·금융·기술정책을 경제안보 수단으로 활용하면서 기업의 생산기지와 조달전략도 영향을 받고 있다.인공지능(AI)은 올해 교역을 떠받치는 또 다른 축이다. UNCTAD는 AI를 세계 무역의 주요 성장 동력으로 평가했지만, 그 이익이 일부 기업과 국가에 지나치게 집중돼 있다고 경고했다. 반도체와 데이터센터, 관련 장비 수요가 교역을 끌어올리고 있지만 기술 접근성, 자본조달 능력, 공급망 지위에 따라 국가별 수혜 정도가 크게 갈릴 수 있다는 설명이다.한국에는 이 두 흐름이 동시에 작용하고 있다. 산업통상부에 따르면 지난 9월 한국 수출은 1209억4000만달러로 사상 최대를 기록했고, 반도체 수출은 603억달러로 처음 600억달러를 넘어섰다. AI 투자 확대와 메모리 수요 증가가 한국 수출을 끌어올리고 있다는 점은 UNCTAD가 제시한 아시아·AI 교역 확대 흐름과 맞닿아 있다. 반면 석유제품 수출이 국제유가 상승의 영향을 받은 것처럼 에너지 가격 충격은 수입비용과 생산원가를 통해 국내 산업에 부담으로 작용할 수 있다.금융 여건도 위험요인이다. UNCTAD는 중동 분쟁 이후 자본흐름 변동성이 두 배로 커졌다고 분석했다. 고금리와 높은 부채 부담이 이어지는 가운데 공적개발원조(ODA)는 올해 약 7% 감소해 3년 연속 줄어들 것으로 전망됐다. 외부 충격을 흡수할 재정 여력이 작은 저개발국과 소도서개도국일수록 에너지·금융 충격을 동시에 받을 가능성이 크다.UNCTAD가 제시한 정책 방향은 단순한 보호무역 강화가 아니다. 개발도상국이 전략산업을 선별적으로 육성하고, 수출시장과 에너지 공급원을 다변화하며, 에너지 전환을 앞당겨 외부 충격에 대한 의존도를 낮춰야 한다는 데 초점이 맞춰져 있다. 특히 자원 수출국이 원료 공급에 머물지 않고 가공·제조 등 고부가가치 단계로 이동할 수 있는 산업정책과 금융 접근성 개선이 필요하다고 강조했다.올해 세계경제의 핵심 변수는 ‘낮은 성장률’ 하나로 정리하기 어렵다. 성장률은 2.6%로 둔화하지만 교역은 4% 늘고, AI 관련 수요는 확대되는 반면 에너지 충격과 지정학적 분절은 비용을 끌어올리고 있다. 한국처럼 수출과 에너지 수입 의존도가 모두 높은 경제에는 기회와 부담이 동시에 커지는 구조다. 향후 에너지 가격 안정 여부와 AI 투자 지속성, 미·중 교역 재편이 실제 수출과 기업 투자로 어떻게 이어지는지가 세계경제의 다음 방향을 가를 전망이다.

[데일리환경=정이든 기자] 사이버 공격이 시작되자 방어팀이 움직였다. 침입 흔적을 찾고 공격 경로를 분석한 뒤 복구와 대응 방안을 마련했다. 방어팀의 정체는 사람이 아닌 인공지능(AI)이었다. 국가정보원이 개발한 AI 방어팀 ‘프로젝트 팔랑크스’가 지난 16~18일 서울 코엑스에서 열린 국제 사이버 훈련 ‘APEX 2026’에 투입됐다. APEX를 주관하는 ‘사이버 서밋 코리아(CSK) 2026’ 공식 홈페이지는 올해 AI 방어팀을 새로 편성해 자율 방어 역량을 훈련 환경에서 검증한다고 밝혔다. 팔랑크스는 고대 그리스 병사들이 방패를 맞대고 함께 방어하던 대형의 이름이다. 이번 프로젝트에서는 여러 AI 프로그램이 역할을 나눠 협력한다. 한쪽이 수상한 움직임을 찾아내면 다른 쪽이 공격 방식을 분석하고, 이어 시스템 복구와 대응 전략 수립에 나서는 방식이다. 국정원 국가사이버안보센터를 중심으로 국방부, 국가보안기술연구소, 스틸리언, 금융보안원 등이 개발에 참여했으며 네이버클라우드는 기반 환경을 지원했다. 이번 훈련에서 AI 방어팀은 북대서양조약기구(NATO) 회원국과 인도·태평양 지역 참가자들로 구성된 8개 해외 방어팀과 같은 공격 상황을 마주했다. 다만 같은 환경에서 훈련한 것과 사람으로 구성된 팀을 성적으로 이겼다는 것은 다른 이야기다. APEX 현장 관계자에 따르면 AI 방어팀은 대응 속도가 사람과 크게 달라 점수 평가 대상에서는 제외됐다. 따라서 이번 결과를 ‘세계 정상급 보안 인력을 꺾었다’고 해석할 근거는 없다. 시민들에게 이 기술이 중요한 이유는 공격과 방어 사이의 시간차에 있다. 해커가 자동화 도구로 여러 시스템을 동시에 노릴 때, 보안 담당자가 경고를 하나씩 확인하고 대응하는 데는 시간이 걸린다. AI 방어팀은 반복적인 탐지와 초기 대응을 빠르게 수행해 피해가 번지기 전 조치할 가능성을 보여준다. 다만 이번 투입은 국제 훈련 환경에서의 적용이다. 실제 국가기관 시스템에서 어느 범위까지 AI에 대응 권한을 맡길지는 별개의 운영 문제다. CSK 2026에서는 AI 방어팀 외에도 공공 분야의 사이버보안 정책이 소개됐다. 국정원은 공공 클라우드의 정보 등급을 ‘기밀·민감·공개’ 체계와 연계하는 방안을 추진하고, AI 시스템을 공격자 관점에서 점검하는 지침과 보안 대응 자료도 마련할 계획이라고 밝혔다. 소프트웨어 공급망 보안과 양자내성암호 전환 역시 행사 의제로 다뤄졌다.국정원이 이번 훈련에서 보여준 것은 AI가 모든 공격을 막아냈다는 결론보다, 사이버 방어의 일부를 기계가 스스로 맡는 장면이다. 앞으로의 관건은 빠른 대응 능력을 실제 운영 환경에서도 안정적으로 발휘하면서, 잘못된 판단으로 정상 서비스를 차단하는 일을 어떻게 통제하느냐다.

[데일리환경=정민오 기자] 기후위기 대응이 국제사회의 최우선 과제로 떠오르면서 원자력이 다시 주목받고 있다. 한때 원전은 후쿠시마 사고 이후 '줄여야 할 에너지원'으로 인식됐지만, 최근에는 탄소배출이 거의 없는 전력원이라는 점에서 재평가받고 있다. 기후변화 대응과 전력 안보, 인공지능(AI) 확산이라는 세 가지 흐름이 맞물리면서 세계 에너지 정책의 중심에 다시 원전이 등장한 것이다. 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터와 AI 산업, 전기차 보급 확대 등으로 세계 전력 수요가 크게 증가할 것으로 전망하고 있다. 특히 데이터센터 전력 수요는 2030년까지 현재의 두 배 이상으로 늘어날 것으로 예상된다. IEA는 데이터센터 전력 공급 과정에서 원자력이 향후 중요한 역할을 할 수 있다고 분석했다.원자력 발전의 가장 큰 장점은 발전 과정에서 이산화탄소를 거의 배출하지 않는다는 점이다. 태양광과 풍력처럼 기상 조건에 따라 발전량이 급격히 변하지 않아 안정적인 전력 공급이 가능하다는 점도 강점으로 꼽힌다. 이에 따라 주요국들은 탄소중립과 에너지 안보를 동시에 달성하기 위한 현실적 대안으로 원전을 다시 검토하고 있다.대표적인 사례가 프랑스다. 프랑스는 세계에서 가장 높은 수준의 원전 의존도를 가진 국가 중 하나다. 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령은 올해 원전 기반의 저탄소 전력을 활용해 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 확대하겠다고 밝혔다. 프랑스는 원전 덕분에 대규모 저탄소 전력을 안정적으로 공급할 수 있다는 점을 미래 산업 경쟁력으로 내세우고 있다.반면 독일은 다른 길을 선택했다. 독일은 후쿠시마 사고 이후 단계적인 탈원전 정책을 추진해 2023년 마지막 원전을 폐쇄했다. 그러나 이후 에너지 가격 상승과 화석연료 의존도 문제를 둘러싼 논쟁이 이어지고 있다. 최근 우르줄라 폰데어라이엔 유럽연합(EU) 집행위원장은 유럽이 원자력 발전 비중을 크게 줄인 것이 "전략적 실수"였다고 평가하기도 했다. 이에 대해 독일 측은 재생에너지 확대가 더 바람직한 해법이라고 반박하며 논쟁이 계속되고 있다.미국에서는 AI 산업이 원전 부활의 새로운 동력으로 떠오르고 있다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 등 빅테크 기업들은 AI 데이터센터 운영에 필요한 안정적 전력을 확보하기 위해 기존 원전과 장기 전력구매계약(PPA)을 체결하거나 차세대 원전 기술에 투자하고 있다. 폐쇄됐던 원전의 재가동 추진 사례까지 등장하면서 원전은 다시 첨단산업 인프라의 한 축으로 주목받고 있다.특히 차세대 기술로 꼽히는 소형모듈원전(SMR)에 대한 관심도 높아지고 있다. SMR은 기존 대형 원전보다 규모가 작고 공장 제작 방식을 활용할 수 있어 건설 기간과 비용을 줄일 수 있다는 기대를 받고 있다. 미국과 영국, 캐나다를 비롯한 여러 국가가 관련 기술 개발과 상용화 경쟁에 뛰어든 상태다. 다만 아직 상업적 성공 사례가 많지 않아 경제성과 수익성 검증이 필요하다는 지적도 나온다.그러나 원전을 둘러싼 우려가 사라진 것은 아니다. 사용후핵연료 처리 문제는 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있으며, 대형 사고 가능성에 대한 사회적 우려도 존재한다. 신규 원전 건설에는 막대한 비용과 긴 공사 기간이 필요해 경제성 논란 역시 계속되고 있다. 실제로 일부 원전 프로젝트는 예산 초과와 공기 지연 문제를 겪고 있다.환경계 내부에서도 의견은 엇갈린다. 일부 전문가들은 탄소중립 목표를 달성하기 위해 원전 활용이 불가피하다고 주장한다. 반면 다른 전문가들은 재생에너지와 에너지 저장장치 기술 발전을 통해 원전 의존도를 낮출 수 있다고 본다. 결국 논쟁의 핵심은 원전의 필요성 자체보다 얼마나 안전하고 경제적으로 활용할 수 있느냐에 맞춰지고 있다.흥미로운 점은 원전을 둘러싼 논쟁의 성격이 바뀌고 있다는 사실이다. 과거에는 안전성이 주된 쟁점이었다면, 오늘날에는 "기후위기와 AI 시대의 폭증하는 전력 수요를 원전 없이 감당할 수 있는가"라는 질문이 새롭게 제기되고 있다. 실제로 IEA는 세계 원전 발전량이 사상 최고 수준을 기록할 것으로 전망하며 원자력이 다시 성장 국면에 진입하고 있다고 평가했다.기후위기 시대의 원자력은 더 이상 단순한 찬반 논쟁으로 설명하기 어려운 존재가 됐다. 탄소배출 감축과 에너지 안보, 산업 경쟁력, 안전성이라는 복합적인 과제가 얽혀 있기 때문이다. 탄소중립의 해법이 될지, 또 다른 사회적 갈등의 원인이 될지는 앞으로의 기술 발전과 정책 선택에 달려 있다.정민오 기자 endaily@naver.com

[데일리환경=정민오 기자] 인공지능(AI)이 일상과 산업 전반으로 빠르게 확산하면서 새로운 환경 문제가 떠오르고 있다. AI가 사람의 노동을 줄이고 에너지 효율을 높이는 기술로 주목받는 한편, 이를 구동하는 데이터센터가 막대한 전력을 필요로 하면서 전력 수요와 탄소배출을 동시에 끌어올릴 수 있다는 우려다.문제는 AI에게 전기가 필요하다는 사실 자체보다 AI 사용량이 폭발적으로 증가하고 있다는 데 있다.국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터의 전력소비량은 2024년 약 415TWh로 세계 전체 전력소비의 약 1.5%를 차지했다. 데이터센터 전력소비는 최근 5년 동안 연평균 약 12% 증가했다. IEA는 데이터센터 전력소비가 2030년 약 945TWh까지 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 이는 2030년 세계 전력소비의 약 3%에 해당한다.최근 증가세는 더욱 가파르다. 2025년 대비 데이터센터 전체 전력소비는 전년보다 17% 증가했다. 특히 AI에 특화된 데이터센터의 전력소비는 무려 50% 늘었다. AI 데이터센터의 전력수요 증가 속도가 전체 데이터센터보다 훨씬 빠른 셈이다. 'AI 한 번 돌리는데 전기가 얼마나 들까'만 봐서는 안 된다AI의 전력소비를 둘러싼 논란에서 흔히 등장하는 질문은 'AI에게 질문 한 번 하는 데 전기가 얼마나 필요한가'다.하지만 이 숫자만으로 AI의 환경영향을 판단하기에는 한계가 있다.IEA는 최근 AI 작업 하나에 필요한 전력량이 기술 발전과 하드웨어·소프트웨어 효율 개선으로 빠르게 감소하고 있다고 분석했다. 특히 단순 텍스트 생성과 같은 작업의 전력소비는 과거보다 크게 낮아졌으며, 최근에는 AI 작업의 에너지 효율이 매우 빠른 속도로 개선되고 있다는 것이다.구글 역시 자체 측정 결과를 통해 자사의 생성형 AI 서비스 '제미나이'에서 중간값 텍스트 프롬프트 하나를 처리하는 데 0.24Wh의 에너지가 사용됐다고 발표했다. 다만 이는 특정 서비스와 측정 방법에 따른 결과이기 때문에 모든 AI 서비스에 일반화할 수는 없다.오히려 주목해야 할 것은 한 번의 질문에 들어가는 전력보다 AI를 사용하는 사람과 작업의 총량이다.텍스트 생성뿐 아니라 이미지·영상 생성, 복잡한 추론, AI 에이전트 등 상대적으로 에너지 집약적인 서비스가 확산되고 있기 때문이다. IEA는 이러한 고에너지 AI 작업의 경우 단순 텍스트 생성보다 훨씬 많은 전력을 사용할 수 있다고 지적했다.결국 AI 한 번의 사용에 필요한 전력은 줄어들더라도 AI를 사용하는 횟수와 처리하는 작업 자체가 더 빠르게 늘어난다면 전체 전력수요는 오히려 증가할 수 있다.데이터센터의 탄소배출은 '전기를 어떻게 생산하느냐'에 달렸다데이터센터의 환경영향을 판단할 때 또 하나 중요한 것은 전력의 생산 방식이다.데이터센터 자체에서 연기가 나오는 것은 아니지만, 서버를 가동하는 데 필요한 전력을 석탄이나 천연가스 등 화석연료 발전으로 공급한다면 그만큼 간접적인 온실가스 배출이 발생한다.IEA는 데이터센터가 전력 사용을 통해 발생시키는 간접 이산화탄소 배출량을 현재 약 1억8000만톤으로 추산하고 있다. 이는 전 세계 에너지 관련 배출에서 차지하는 비중이 아직 크지는 않지만, 데이터센터는 향후 배출량이 증가할 것으로 예상되는 몇 안 되는 부문 가운데 하나다.IEA의 기본 시나리오에서는 데이터센터 전력 사용에 따른 배출량이 2035년 약 3억톤까지 증가할 것으로 전망된다. 더 빠른 AI 확산을 가정한 시나리오에서는 약 5억t까지 늘어날 가능성도 제시됐다.따라서 같은 AI 데이터센터라도 어떤 전력으로 가동하느냐에 따라 탄소발자국은 크게 달라질 수 있다.재생에너지 비중이 높은 전력망에서 운영되는 데이터센터와 화석연료 발전 의존도가 높은 지역의 데이터센터를 동일하게 평가하기 어려운 이유다.더 큰 문제는 '총량'보다 '지역적 집중'데이터센터가 세계 전체 전력소비에서 차지하는 비중만 보면 아직 압도적으로 큰 산업은 아니다.그러나 데이터센터의 특징은 전력소비가 특정 지역에 집중된다는 것이다.IEA는 데이터센터가 전기차처럼 전력수요가 넓은 지역에 분산되는 형태가 아니라 특정 지역에 대규모 부하로 집중되기 때문에 전력망에 더 큰 부담을 줄 수 있다고 분석한다. 특히 AI 데이터센터는 일반적인 데이터센터보다 높은 전력밀도를 요구한다.한국 역시 이 문제에서 자유롭지 않다.정부가 추진하는 국가 AI컴퓨팅센터 역시 수도권 전력난과 지역 균형발전을 고려해 비수도권 구축을 추진하고 있다. 정부는 최대 2조원 규모의 국가 AI컴퓨팅센터 구축 계획을 발표하면서 안정적인 전력 확보를 핵심 과제로 제시했다.2026년에는 AI 데이터센터 산업 활성화를 위한 특별법도 국회를 통과했다. 정부는 데이터센터의 인허가 절차를 단축하고 비수도권 전력계통영향평가 등을 통해 AI 인프라 확충을 지원한다는 방침이다.AI 경쟁력 확보와 전력 인프라 확충이 사실상 하나의 과제가 된 셈이다.전력뿐 아니라 물과 폐기물도 문제AI 데이터센터의 환경영향은 탄소배출에서 끝나지 않는다.고성능 GPU 등 서버에서 발생하는 열을 식히기 위해 냉각 시스템이 필요하고, 데이터센터의 규모가 커질수록 냉각에 필요한 에너지와 물 사용량 역시 중요한 환경 변수로 떠오른다.IEA 역시 데이터센터의 환경영향을 평가할 때 전력과 탄소뿐 아니라 물 사용과 전자폐기물(e-waste) 등을 생애주기 관점에서 함께 살펴봐야 한다고 지적한다.실제로 현대적인 데이터센터에서 서버가 전체 전력소비의 약 60%를 차지하지만 냉각 시스템 역시 상당한 전력을 사용한다. IEA에 따르면 냉각에 들어가는 전력 비중은 효율적인 대규모 데이터센터에서는 약 7% 수준이지만, 효율이 낮은 시설에서는 30%를 넘어설 수도 있다.따라서 데이터센터의 친환경성을 판단하려면 서버의 연산 효율뿐 아니라 냉각방식, 전력원, 서버 수명, 폐기물 처리까지 함께 살펴볼 필요가 있다.AI는 탄소배출을 늘리는 기술인가, 줄이는 기술인가AI를 단순히 '환경을 파괴하는 기술'로 규정하는 것 역시 정확하지 않다.AI는 에너지 생산과 산업 현장의 효율을 높여 탄소배출을 줄이는 데 활용될 가능성도 있기 때문이다.IEA는 AI가 전력망 운영 최적화, 산업공정 개선, 에너지 효율 향상 등 다양한 분야에서 활용될 경우 상당한 온실가스 감축 효과를 낼 가능성이 있다고 분석한다. 다만 AI가 기후변화 문제를 해결하는 만능기술은 아니며, 실제 감축 효과가 나타나기 위해서는 기술의 활용뿐 아니라 정책과 인프라가 함께 뒷받침돼야 한다고 지적한다.결국 AI의 환경 논쟁은 'AI가 친환경인가 아닌가'라는 단순한 질문으로 끝낼 문제가 아니다.얼마나 효율적으로 AI를 만들고, 얼마나 많은 AI를 사용하며, 그 과정에서 필요한 전력을 무엇으로 생산하고, 데이터센터의 전력과 물·폐기물 문제를 어떻게 관리할 것인가의 문제다.AI 시대, '전기 먹는 하마'라는 표현을 넘어AI는 이미 검색과 문서 작성의 영역을 넘어 영상·음성·로봇·자율주행·신약개발·산업 자동화 등으로 영역을 넓히고 있다.이에 따라 AI가 필요로 하는 연산량 역시 계속 증가할 가능성이 있다.흥미로운 점은 AI 기술 자체의 효율이 개선되고 있다는 사실이다. IEA에 따르면 개별 AI 작업의 에너지 효율은 빠르게 높아지고 있다. 그러나 동시에 AI 이용자와 사용량이 증가하고, 영상 생성이나 에이전트와 같은 에너지 집약적 서비스가 확산되면서 전체적인 전력수요는 계속 커지고 있다.결국 'AI 한 번에 전기 몇 와트가 사용되는가'보다 중요한 질문은 이것일 수 있다.AI가 우리 사회의 전력 소비 구조를 어떻게 바꾸고 있는가AI 시대의 진짜 경쟁력은 더 많은 GPU를 확보하는 것만으로 완성되지 않는다. 그 GPU를 움직일 전력을 얼마나 안정적이고 깨끗하게 공급할 수 있는지, 지역 전력망에 어떤 부담을 주는지, 물과 폐기물 문제를 어떻게 관리하는지까지 함께 답할 수 있어야 한다.AI가 인간의 시간을 줄이는 기술이라면, 이제는 AI가 지구의 자원까지 얼마나 효율적으로 사용하는지를 따져봐야 할 시점이다.정민오 기자 endaily@naver.com

[데일리환경=정이든 기자] 과학기술정보통신부가 악성코드 분석과 취약점 탐지, 위협정보 분석에 특화한 인공지능 기반모델 개발을 시작했다. 9월 22일 착수간담회에서 정부와 참여기업은 보안 현장의 데이터와 전문가 지식을 학습시켜 국내 환경에 맞는 모델을 만들겠다고 밝혔다. 범용 챗봇에 보안 문서를 더 넣는 수준이 아니라, 공격 흔적을 읽고 분석을 돕는 전문 도구를 목표로 한다. 기반모델은 여러 보안 업무에 다시 학습시켜 쓸 수 있는 큰 공통 엔진에 가깝다. 수많은 코드와 로그, 취약점 보고서를 학습한 뒤 의심 파일의 특징을 찾거나 방대한 경보의 우선순위를 정할 수 있다. 사람이 일일이 살피기 어려운 속도와 양을 줄여주는 장점이 있지만, 모델의 답이 곧 사실은 아니다. 보안 AI에서 가장 위험한 오류는 두 방향으로 생긴다. 정상 활동을 공격으로 판단하면 업무가 멈추고, 실제 공격을 놓치면 침해가 확산한다. 평가할 때 평균 정확도 하나보다 놓친 공격과 잘못 울린 경보를 따로 공개해야 한다. 새로운 공격 방식과 한국어 피싱, 산업별 시스템에서 성능이 유지되는지도 검증해야 한다.학습 데이터도 쟁점이다. 실제 사고 로그에는 개인정보와 기업 비밀, 아직 공개되지 않은 취약점이 담길 수 있다. 어떤 데이터를 누가 제공하고, 익명화와 접근통제를 어떻게 하는지 명확해야 한다. 공격 코드가 모델을 통해 재생산되거나 외부로 새지 않도록 사용 권한과 출력 제한도 필요하다.공격자는 AI를 속이는 입력을 만들 수 있다. 악성코드에 작은 변형을 주거나 로그에 거짓 신호를 섞어 탐지를 피하는 식이다. 따라서 모델 자체의 보안 시험과 독립적인 레드팀 검증, 업데이트 이력이 중요하다. 최종 차단과 대응 결정에는 숙련된 분석가가 참여해야 하며, AI의 판단 근거를 추적할 수 있어야 한다.시민들에게 당장 새로운 앱이 생기는 사업은 아니지만 금융·통신·공공서비스의 침해 대응 속도와 연결된다. 개발 성과는 매개변수 규모나 시연 장면보다 실제 탐지 성능, 오탐 감소, 취약점 수정시간, 개인정보 보호로 평가해야 한다. 보안 AI가 방패가 되려면 빠른 답보다 틀렸을 때 멈추고 고칠 수 있는 구조를 먼저 갖춰야 한다.