AI 에이전트 뉴스

srelens - 엔지니어와 AI 에이전트 모두를 위한 쿠버네티스 컨트롤룸

srelens는 쿠버네티스 트러블슈팅과 리소스 관리를 한곳에서 처리할 수 있는 로컬 우선 데스크톱 워크스페이스입니다. 백엔드 기능을 MCP 서버로 노출하여 엔지니어와 AI 에이전트가 동일한 기능을 사용할 수 있는 것이 특징입니다.

클라우드 서비스AI 에이전트에이전트클라우드API

2026.08.24

새 소식

Ask GN: 서비스 개발 시 회계 시스템과 어떻게 연동하시나요?

AI 도입으로 코드 생성량은 급증했지만 사람이 이를 검토하고 검증하는 속도가 따라가지 못하면서 코드 리뷰가 새로운 병목 현상으로 떠올랐습니다. 이에 따라 AI를 활용한 1차 리뷰와 인간의 맥락 검증을 결합하는 등 코드 리뷰의 역할을 재정의하려는 시도가 이어지고 있습니다.

AnthropicAI 에이전트에이전트CLILLM

2026.08.20

새 소식

GitHub이 또 멈췄다 - 우리는 무엇을 GitHub에 맡기고 있나

GitHub에 잦은 서비스 장애가 발생하면서 개발 생태계가 지나치게 한 플랫폼에 의존하고 있다는 우려가 커지고 있다. 단순한 코드 저장소를 넘어 이슈, Pull Request, Actions 등 개발 과정 전반을 GitHub에 의존하고 있어 장애 발생 시 전체 업무가 마비되는 문제가 나타나고 있다.

MicrosoftAI 에이전트Ghostty컴퓨팅 자원macOS

2026.08.19

새 소식

AI 시대, 개발자는 면사무소가 아니라 목욕탕을 만들어야 한다

AI 시대에는 코드 작성 능력을 넘어 사용자의 실제 삶과 문제를 깊이 이해하는 개발자의 역할이 중요해진다. 에이전트가 개발 속도를 높여주는 만큼, 기술 자체에 매몰되지 않고 '면사무소'가 아닌 '목욕탕'을 짓는 태도로 제품의 방향을 고민해야 한다.

AI 에이전트에이전트자동화심리학AI

2026.08.19

새 소식

OpenSandbox - AI 에이전트를 위한 샌드박스 런타임

OpenSandbox는 AI 에이전트를 위한 안전하고 확장 가능한 범용 샌드박스 플랫폼입니다. 도커와 쿠버네티스 런타임을 기반으로 로컬 실행과 대규모 분산 스케줄링을 지원하며, 강력한 보안 격리와 다중 언어 SDK 등을 제공합니다.

AI 에이전트에이전트APICLI자동화

2026.08.20

경제

AI가 일하는 시대, 사람은 집에 가야 하나요?

연중기획[AX 인사이트 3.0] 금융 에필로그 AI 에이전트 도입 시대…AI는 동료일까 경쟁자일까 AI로 높인 '업무 효율' 사람은 '새로운 업무'와 '책임’ 프로세스, 직무전환 등 대체 아닌 업무 '재정의' 목표 "AI가 일을 다 하면, 사람은 뭘 하나요?" 지난 한달간 ' 연중기획 [AX 인사이트 3.0] 금융' 시리즈를 통해 5대 금융지주 AX(AI 전환) 전략을 이끄는 주인공들을 만나 인터뷰했다. 지난해까지만 해도 다소 추상적이었던 AX는 올해 금융권의 생존 전략이자 경쟁력이 됐다. 여신 심사, 상품 추천, 자산관리, 고객 상담, 보험 심사, 리스크 관리까지 이미 금융권 핵심 업무 전반에 AI 활용이 빠르게 확대되고 있었다. 부서마다 맞춤형 AI 에이전트를 붙이는 것이 올해 금융지주들의 공통 목표가 됐을 정도다. 금융사 AI 에이전트와 고객 AI 에이전트가 서로 상품을 비교하고 가입까지 처리하는 시대가 오면, 금융사들이 공들여 쌓아온 브랜드와 앱, 채널 경쟁력 자체가 무의미해질 수 있다. 이 같은 위기감이 AX 전환 속도의 배경이다. 상단 왼쪽부터 시계방향으로 박상원 금융보안원 원장, 김주식 NH농협은행 AI데이터부문 부행장, 엄태성 하나은행 AI디지털혁신그룹장, 최용민 우리금융 AI전략센터장, 최혁재 신한금융지주 AX·디지털부문 부사장, 박형주 KB금융 AIDT추진본부장. 동료일까 경쟁자일까. 인터뷰를 진행할수록 매번 비슷한 질문을 던질 수밖에 없었다. "AI가 일을 다 하면, 사람은 뭘 하나요" 실제 현장에서도 변화의 속도가 빨라진 만큼 부담과 압박감이 높아지고 있다는 전언이다. AI에게 은행원 사번을 줘야 하는 시대를 언급하기 시작했다. 이같은 속도의 이면에 AI가 업무 효율을 높여주는 '동료'를 넘어, 언젠가 일자리를 위협하는 '경쟁자'가 되는 것은 아닌가 하는 또 다른 위기감이 따라붙었다. 이는 금융뿐 아니라 어느 영역에서든 마찬가지일터. 신입이 실무를 배우며 쌓아온 경력의 문법이 달라지고 있어서다. 그러나 5대 금융지주의 AX 책임자들의 공통된 답변은 생각보다 단순했다. "결국은 사람"이라는 것이다. AI는 '효율', 검증과 책임은 '사람'이 김주식 NH농협금융 AI·디지털전략부문 부사장 겸 은행 AI데이터부문장(부행장)은 "AI가 아무리 많은 일을 대신한다고 해도 고객의 내밀한 사정까지 파악하는 데는 한계가 있다"고 말했다. AI가 채우지 못하는 영역은 결국 사람의 몫으로 남는다는 뜻이다. 책임의 소재를 명확히 하는 것도 공통된 원칙이었다. 최혁재 신한금융지주 부사장은 "효율의 영역은 AI가, 책임은 사람이 지는 것이 원칙"이라며 "모든 검증과 최종 판단은 100% 사람이 수행해야 한다"고 강조했다. 생성형 AI 활용이 늘어날수록 환각(Hallucination, AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상) 위험과 개인정보·보안 관리 책임도 함께 커진다는 게 그의 설명이다. 최용민 우리금융지주 AI전략센터장은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 영역을 확장하는 도구"라고 강조했다. 그는 "금융의 본질은 결국 고객의 신뢰 위에 있고, 이 가치를 지키기 위해 필요한 것은 반드시 사람이며, 이를 위해 사람이 반드시 결과물을 확인하고 책임져야 한다"고 말했다. 이어 "AI 에이전트의 시대가 오면 업권 경계가 흐려질 수 있는데 AI 에이전트는 사람을 대체하기보다 판단을 돕도록 설계되는 만큼 금융사가 사라지는 것이 아니라 고객과 금융을 잇는 접점의 형태가 바뀐다고 보면 된다"고 덧붙였다. 사라지는 자리? 새로 생기는 일감들 그러나 장기적으로 봤을 때 AI의 지속적인 발전과 도입은 결국 기존 일부 인력의 대체로 이어질 수밖에 없다. 엄태성 하나은행 AI디지털혁신그룹장은 "AI 도입에 따른 임직원 감축 문제는 현실적으로 피할 수는 없다"며 "다만 장기적으로 보면 임직원의 생산성을 높이고 능력을 향상시켜 고객에게 양질의 서비스를 제공하는 선순환 구조를 만들 수 있을 것"이라고 강조했다. 그는 "AI의 A는 오토(Auto·자동)가 아니라 아티피셜(Artificial·인위적인)이라는 점을 사람들이 잊어버리는 것 같다"며 "그만큼 관리와 운영에 수작업이 많이 필요하기 때문"이라고 설명했다. 데이터를 모으고, 오류를 걸러내고, AI가 내놓은 결과물을 다시 확인하는 과정 자체가 사람에게 새로운 일감이 된다는 얘기다. 박형주 KB금융·KB국민은행 AI·DT추진본부장은 KB금융의 AI DEV센터를 AI와 사람이 함께 일하는 새로운 개발 문화를 보여주는 대표 사례로 꼽았다. AI가 설계와 코드 작성, 테스트를 맡고 사람은 결과 확인과 품질 관리에 집중하는 방식이다. 그는 "AX는 기존 업무에 AI 기술을 적용하는 데 그치지 않고 고객 경험과 업무 프로세스, 조직 운영 방식 전반을 AI 중심으로 재설계하는 것"이라고 말했다. 보안이라는 변수도 빼놓을 수 없다. 박상원 금융보안원장은 "AI시대 경쟁력은 결국 자율보안체계를 얼마나 잘 구축하느냐가 핵심"이라며 "AI에이전트 도입으로 발생할 새로운 위협에 대비하기 위해 사람들이 새로운 보안기준과 대응체계를 갖춰야 한다"고 강조했다. 지주별로 차이는 조금씩 있지만 결론은 비슷하다. AI는 사람을 대체하기 위해 들어온 기술이 아니라, 사람이 하는 일을 다시 정의하려는 기술이라는 것이다. 이 '재정의'가 모두에게 같은 속도, 같은 무게로 다가오지는 않을 것이다. AI를 얼마나 능숙하게 쓰느냐에 따라 벌어질 격차, 그리고 그 격차 속에서 금융회사 혹은 각 개개인이 어디에 자리 잡을 것인가는 여전히 열린 질문으로 남는다. ▷관련기사 : 금융보안원장 "금융보안, AI 시대 혁신 지속 위한 선결 과제"(7월6일), 하나은행 "기업대출 심사 초안 AI로 10초면 뚝딱…가계대출로 확대"(7월9일), 우리금융 "AI 네이티브로 의사결정 구조 바꾼다"(7월13일), "근저당 법률시스템 만들어줘"…KB, 개발자 10명 몫 AI가 한다(7월21일), "올원뱅크, 대화창 안에서 다 한다"…농협금융이 꿈꾸는 미래 은행(7월28일), "대표님 저는 반대합니다"…회의실에 들어온 신한금융 AI(8월3일)

AI 에이전트AI 네이티브생성형 AIKB국민은행우리금융지주

2026.08.17

사회

[영상]“AI가 대신하는 게 아니라, AI 쓰는 아이가 대체한다”

[기획 | AI 네이티브 ‘2012년생 김서연’] 최재붕 성균관대 교수가 말하는 미래 세대 경쟁력 ● 인류는 이미 ‘AI 사피엔스’가 되고 있다 ● 미래 경쟁력은 프롬프트보다 ‘컨텍스트’ 설계 ● 교사는 지식 전달자에서 ‘진로 설계자’로 ● AI 시대일수록 필요한 건 인성과 호기심 ● 아이들에게 비관보다 낙관 가르쳐야 한때 ‘82년생 김지영’이 우리 사회를 설명하는 키워드였다. 이제는 그 세대가 낳은 아이들, ‘2012년생 김서연’이 새로운 기준이 되고 있다. 태어날 때부터 스마트폰과 인공지능(AI)을 함께 경험한 첫 세대는 무엇을 배우고, 누구와 대화하며, 어떻게 생각할까. 숙제가 막히면 AI에게 묻고, 고민이 생기면 챗봇과 대화한다. 친구와 놀고, 영상을 만들고, 공부하는 순간마다 인공지능이 함께하는 세대가 자라고 있다. ‘2012년생 김서연’은 특정 개인이 아니라 AI와 함께 성장하는 오늘의 청소년을 상징하는 이름이다. 신동아는 AI 네이티브 세대의 일상을 추적해 기술이 청소년의 학습과 관계, 창작을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봤다. ‘2012년생 김서연’의 하루를 통해 AI가 움직이는 10대의 세계를 들여다본다. <편집자 주> *본 기획물은 정부광고 수수료로 조성된 언론진흥기금의 지원을 받았습니다. 생성형 인공지능(AI)를 두고 누군가는 사고력을 대신하는 도구라고 걱정하고, 또 다른 누군가는 새로운 학습 혁명이라고 말한다. 실제로 ‘신동아’가 전국의 중학생을 심층 인터뷰한 결과 AI는 이들에게 특별한 기술이 아니라 일상의 일부였다. 최재붕 성균관대 기계공학부 교수. 박해윤 기자 최재붕(61) 성균관대 기계공학부 교수(응용AI서비스경험디자인학과장)는 이러한 변화를 놀라운 현상이 아니라 ‘문명의 진화’로 해석한다. 최 교수는 지금의 중학생이 AI를 가장 자연스럽게 사용하는 첫 세대이며, 중요한 것은 AI를 막는 것이 아니라 제대로 활용하는 법을 배우는 것이라고 강조했다. 그에게 AI와 함께 성장하는 청소년에게 필요한 역량과 교육, 그리고 부모와 학교의 역할에 대해 물었다. -전작 ‘포노 사피엔스’에서 스마트폰과 함께 진화한 인류를 이야기했고, ‘AI 사피엔스’에서는 AI가 만드는 새로운 문명을 전망했다. 지금의 중학생은 ‘AI 사피엔스’의 첫 세대라고 볼 수 있을까. “충분히 그렇게 볼 수 있다. 코로나19를 겪으며 세상을 보는 방식과 지식을 얻는 경로가 온라인으로 바뀐 세대, 온라인 수업을 경험한 세대를 디지털 문명의 진정한 네이티브라고 본다. 학교보다 온라인이 더 익숙했고 지식을 얻는 경로도 대부분 인터넷이었다. 지금의 중학생은 거기에서 한 단계 더 나아갔다. 그 위에 AI를 자연스럽게 얹어 사용하고 있는 세대다. 우리는 이미 스마트폰을 신체의 일부처럼 사용하는 포노 사피엔스가 됐다. 이제는 AI를 신체의 일부처럼 사용하는 AI 사피엔스로 진화하고 있다. 궁금한 것이 생기면 사람에게 묻던 시대에서 검색하는 시대로, 이제는 AI와 대화하며 해결하는 시대로 넘어가는 것이다.” 공정해진 기회, 커지는 활용 격차 -학생들을 만나보니 과제뿐 아니라 고민 상담이나 진로 상담도 AI에 맡기는 경우가 많았다. “그건 자연스러운 현상이다. 청소년기는 원래 호기심이 가장 많은 시기다. AI는 궁금증이 생길 때마다 즉시 답을 주고 계속 대화를 이어간다. 아이 입장에서는 호기심이 계속 해결되는 경험을 하는 것이다. 예를 들어 어릴 때 곤충을 좋아했던 아이가 예전에는 어떤 곤충인지 알고 싶다면 도감을 찾아봐야 했다. 지금은 AI에 사진만 보여줘도 이름과 특징을 알려준다. 또 다른 질문을 하면 거기서 다시 호기심을 확장시킬 수 있다. 인간의 뇌는 궁금증이 해결될 때 큰 만족을 느낀다. 이건 정해진 미래다. 진화의 방향을 막아놓는다고 해서 막아지지 않는다.” 그는 AI 사용을 무조건 제한하려는 접근에는 회의적이었다. 스마트폰을 금지한다고 디지털 시대가 멈추지 않았듯 AI 역시 막는다고 사라질 기술이 아니라는 것이다. 오히려 부작용은 줄이고 장점을 최대한 활용하는 방향으로 접근해야 한다고 말했다. 취재에서 만난 학생 사이에서도 AI 활용 수준은 상당한 차이를 보였다. 영재반 학생들은 여러 번 질문을 다듬으며 AI를 토론 상대로 활용한 반면, 일부 학생들은 숙제를 그대로 대신 시키는 수준에 머물렀다. -학생들 사이에서도 AI를 활용하는 수준 차이가 나타난다. 앞으로 AI 활용 능력이 새로운 교육 격차를 만들 가능성도 있다고 보나. “원래 호기심이 많은 아이는 질문을 던지고 다시 질문하면서 사고의 폭을 넓힌다. AI는 누구에게나 열려 있지만 그런 아이는 더 넓은 세계를 탐색하고, 그렇지 않은 아이는 그 기회를 활용하지 못한다. 하지만 중요한 것은 AI가 교육 기회를 훨씬 공정하게 만들어 준다는 점이다. 예전에는 24시간 과외 선생님을 두려면 엄청난 비용이 들었다. 이제는 누구나 AI라는 훌륭한 조력자를 가질 수 있다. 기회는 훨씬 평등해졌지만, 얼마나 활용하느냐에 따라 역량 차이는 더 커질 수 있다.” 프롬프트 시대를 넘어 ‘컨텍스트 시대’ -AI 발전 속도가 워낙 빠르다. 학교 교육은 따라가지 못하는 것 같다는 지적도 많다. “저도 책을 낸 지 몇 개월 만에 다시 써야 할 정도다. 불과 지난해까지만 해도 프롬프트를 잘 작성하는 능력이 중요했다면 이제는 AI가 개인의 맥락을 이해하도록 설계하는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 핵심으로 떠오르고 있다. 불과 1년 전에는 없던 개념이다.” -그렇다면 교사는 어떤 역할을 해야 하나. “선생님이 먼저 많이 써봐야 한다. AI가 행정 업무와 교재 제작을 도와주면 선생님은 학생을 더 많이 만날 수 있다. AI를 활용하면 학생의 관심사와 성향, 학습 이력 등을 바탕으로 개인별 진로 상담이 가능해지고, 교사는 그 과정에서 학생과 가장 가까운 조언자가 될 수 있다. 학교는 모두에게 같은 내용을 전달하는 곳이 아니라 한 명 한 명의 가능성을 발견하는 곳으로 바뀌어야 한다. 예전에는 상상하기 어려웠던 비용으로 맞춤형 교육이 가능해질 것이다.” -한때 코딩 교육 열풍이 있었다. 생성형 AI 시대에도 코딩은 여전히 중요한 역량일까. “AI 활용 능력이 중요하다. 코딩도 결국 언어다. 우리가 글을 안다고 모두 소설가가 되는 것은 아니지만 언어를 이해해야 원하는 표현을 할 수 있듯 코딩도 마찬가지다. 다만 코딩을 외우는 것이 목적은 아니다. AI가 대부분 구현을 도와주는 시대가 오고 있다. 중요한 것은 구조를 이해하고 AI를 활용해 자신의 아이디어를 실현하는 능력이다.” 최 교수는 AI 시대일수록 오히려 문해력과 사고력이 더 중요해진다고 강조했다. AI가 글을 써줄 수는 있지만, 그 결과를 판단하고 활용하는 힘은 여전히 인간의 몫이기 때문이다. -학교가 끝까지 지켜야 할 역할은 무엇이라고 보나. “사람과 사람이 함께 살아가는 법을 배우는 공간이다. 발표하고 토론하고 협력하고 갈등을 해결하는 경험은 AI가 대신할 수 없다. 또 선생님은 학생을 가장 오래 지켜본 사람이다. AI를 활용하면 학생별 성장 과정을 바탕으로 훨씬 정교한 진로 지도가 가능해진다.” -앞으로 가장 중요해질 역량은 무엇인가. “인성이다. AI가 지식을 평준화할수록 결국 함께 일하고 싶은 사람이 더 중요해진다. 최근 젠슨 황 엔비디아 CEO가 이런 이야기를 했다. 엔비디아에는 명문대 출신들이 많지만 지난 10년 동안 회사를 성장시킨 사람은 다른 사람의 성공을 진심으로 기뻐하고 도와준 사람들이었다고 한다. AI가 지식을 평준화할수록 결국 함께 일하고 싶은 사람이 경쟁력이 된다.” 최 교수는 AI가 아무리 발전해도 사람과 함께 일하는 능력까지 대신할 수는 없다고 강조했다. 앞으로 학교가 더 집중해야 할 영역도 지식 전달보다 인성과 진로 교육이라고 말했다. 최재붕 성균관대 기계공학부 교수. 박해윤 기자 -학생들은 AI에 진로 상담도 받고 있다. AI 시대에 학생들이 가장 먼저 버려야 할 사고방식은 무엇이라고 보나. “역사를 보면 영원한 산업도, 영원한 직업도 없었다. 디지털 전환이 시작되면서 방송과 신문, 미디어 산업도 크게 바뀌었다. 과거에는 절대 무너지지 않을 것 같던 조직들도 변화에 적응하지 못하면 어려움을 겪었다. 반대로 가장 먼저 새로운 기술에 도전한 사람들이 새로운 길을 만들었다. AI 시대도 마찬가지다. 중요한 것은 어떤 직업이 살아남느냐보다 변화 속에서 어떻게 적응할 것인가다. AI를 친숙하게 활용하는 사람이 새로운 기회를 더 빨리 발견하게 될 것이다.” 취재 과정에서 만난 중학생 가운데는 “AI가 다 대신할 것 같아 꿈을 정하지 못하겠다”고 말한 학생도 있었다. 생성형 AI가 빠르게 발전하면서 향후 직업 자체를 비관적으로 바라보는 학생들도 적지 않았다. 최 교수는 이런 불안이 단순히 기술 때문만은 아니라고 말했다. 새로운 기술이 등장할 때마다 가능성보다 위험을 먼저 이야기하는 사회 분위기가 아이들에게도 그대로 전달되고 있다는 것이다. -학생들이 AI 때문에 미래를 지나치게 비관하는 이유는 무엇이라고 보나. “아이들은 어른들이 하는 이야기를 그대로 받아들인다. 우리 사회는 새로운 기술이 등장하면 가능성보다 부작용부터 이야기하는 경향이 있다. AI가 의사를 대체한다, 기자를 대체한다, 화가를 대체한다는 이야기를 계속 들으니 아이들도 ‘그러면 내 꿈도 없어지는 것 아니냐’고 생각하는 것이다. 하지만 역사를 보면 인류는 늘 새로운 기술과 함께 살아남았다. 사피엔스의 가장 큰 특징은 호기심과 적응력이다. 변화가 오면 그 안에서 새로운 길을 찾는 것이 인간의 본능이다.” AI보다 두려운 건 미래를 포기하는 마음 그는 오히려 지금의 중학생들이 AI와 함께 성장하는 첫 세대라는 점에 주목해야 한다고 강조했다. AI를 두려워하기보다 활용하는 법을 먼저 익히는 사람이 앞으로 더 많은 기회를 만들 가능성이 크다는 것이다. -“AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 AI를 활용하는 인간이 그렇지 않은 인간을 대체할 것”이라고 말해왔다. 대체 불가한 존재가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인가. “요즘 아이들을 만나보면 ‘공부 잘하는 아이들만 유리한 것 아니냐’, ‘AI 기업에 가는 사람만 살아남는 것 아니냐’고 생각하는 경우가 많다. 자영업을 꿈꾸던 아이도 ‘AI 때문에 다 없어지는 것 아니냐’며 벌써부터 꿈을 포기하려고 한다. 하지만 오히려 반대로 대한민국에는 굉장히 많은 기회가 열릴 것이다.” 최 교수는 세계 자본이 한국의 성장 가능성에 주목하고 있다는 점을 근거로 들었다. 반도체뿐 아니라 로봇, 자동차, 우주항공, 방산 등 AI와 결합할 산업이 빠르게 성장하고 있으며, K팝과 드라마, K뷰티 같은 콘텐츠 산업 역시 AI를 만나 더 큰 시장으로 확장될 가능성이 높다고 내다봤다. “예전에는 성공하려면 정해진 길을 따라야 했다. 하지만 이제는 다르다. AI를 활용하면 콘텐츠를 만들 수도 있고 작은 아이디어를 사업으로 키울 수도 있다. 중요한 것은 AI를 두려워하는 것이 아니라 AI와 함께 무엇을 만들 수 있을지 고민하는 것이다.” 그는 지금의 부모 세대와 아이들이 출발선 자체가 다르다고도 말했다. “부모 세대는 IMF를 겪으며 사회에 나왔다. 미래를 낙관하기 어려운 경험을 한 세대다. 하지만 지금 아이들은 다르다. 이미 대한민국은 세계가 주목하는 산업 기반을 갖추고 있고, AI라는 새로운 도구를 가장 먼저 활용할 수 있는 세대다.” -부모는 아이들에게 어떤 역할을 해야 할까. “가장 중요한 것은 애정이다. ‘나한테 묻지 말고 AI에 물어봐’라고 귀찮아서 말하는 것과 ‘우리 같이 AI에 물어보자’는 전혀 다르다. AI는 정보를 줄 수 있지만 부모만 줄 수 있는 것은 무조건적인 사랑과 신뢰다. 부모가 AI를 두려워할 필요는 없다고 생각한다. 아이가 질문하면 AI와 함께 답을 찾아보고, 거기에 부모의 경험과 애정을 더해 이야기해 주면 된다. AI는 지식을 줄 수 있지만 사람을 키우는 것은 결국 관계다. 부모와의 안정적인 관계 속에서 아이는 배려와 존중, 타인을 이해하는 태도를 배우게 된다. AI 시대도 마찬가지다. 현실은 누구보다 냉정하게 준비해야 한다. 하지만 포기해서는 안 된다. 아이들에게 ‘세상이 끝났다’고 말하기보다 ‘함께 탐험해 보자’고 말해주는 것이 중요하다. 선생님이 되고 싶든 기자가 되고 싶든 화가가 되고 싶든 AI와 함께 새로운 길을 찾을 수 있다는 믿음을 심어줘야 한다.” 최 교수는 인터뷰 내내 ‘합리적 낙관주의’를 여러 차례 강조했다. 현실을 외면하는 막연한 낙관도, 미래를 포기하는 비관도 아닌, 변화를 냉정하게 준비하면서도 가능성을 믿는 태도가 AI 시대를 살아가는 가장 중요한 자세라는 것이다. 그는 AI 에이전트 구축을 중심으로 한 교양 강의 ‘AI 사피엔스 경험 디자인’을 운영하며 학생들과 AI 시대의 가능성을 함께 탐색하고 있다. AI 기술의 최신 흐름을 담은 신간도 출간을 앞뒀다. 그는 “대한민국은 지난 30년 동안 기적 같은 성장을 만들어낸 나라이고, 그 주인공은 지금의 부모 세대”라며 “그 DNA를 이어받은 아이들도 AI와 함께 더 큰 미래를 만들어 갈 수 있다고 믿는다”고 말했다. 이어 “AI 시대의 핵심은 기술 자체가 아니라 그것을 활용하는 인간”이라며 “아이들에게 미래를 두려워하기보다 새로운 가능성을 탐험하는 사람이 되라고 말하고 싶다”고 덧붙였다.

인공지능(AI)AI 에이전트AI 네이티브생성형 AI코로나19

2026.08.16

IT

말 잘 듣는 AI가 더 무섭다…미국서 커지는 통제 불안 [워싱턴 리포트]

더스쿠프 워싱턴 리포트 헬스장 예약 맡겼더니 대기명단까지 손댄 AI 美 63% "AI 발전 너무 빨라"… 갈수록 커지는 통제 우려 샌더스 미 상원의원의 경고 "통제 못할 기계 멈춰라" AI 정렬(alignment) 논쟁 확산 "헬스장 수업을 예약해줘." 인간이 시킨 건 여기까지였다. 하지만 AI는 목표를 이루기 위해 시스템의 허점을 찾고 다른 사람의 예약까지 취소했다. 최근 미국에서 AI를 바라보는 시선이 달라지고 있다. 얼마나 똑똑한지를 넘어, 갈수록 똑똑해지는 AI를 인간이 제대로 통제할 수 있느냐는 질문이 커지고 있다. 미국 사회에서 커지고 있는 AI 시대 새로운 불안을 들여다봤다. 어디까지 AI에 맡겨야 할까. 최근 들어 AI 관련 이슈는 '정렬'과 '통제권'의 문제로 옮겨가고 있다. [사진 | 챗GPT 생성 이미지] 호주의 한 AI 기업 임원인 앤드류 버드는 헬스장의 인기 수업에 수강신청을 했다가 번번이 실패하자, 자신의 인공지능(AI) 에이전트 '오픈클로'에 일을 맡겼다. 문제는 AI가 목표를 달성하는 방법이었다. AI는 예약 시스템을 뒤지다 보안상 허점을 발견했다. 정상적으로는 예약할 수 없는 수업을 몇달 치 앞당겨 선점했고, 주인(앤드류 버드)이 대기순번 4번인 수업을 발견하자 더 과감해졌다. 자신을 맨 앞으로 올릴 방법이 있는지 묻자, 허락을 구하지 않고 대기순번 1번인 다른 사람의 예약을 취소해 버렸다. 뒤늦게 사실을 알게 된 버드는 원상복구를 지시했지만 이미 되돌릴 수 없었다. 미 인터넷매체 악시오스(Axios)는 11일 이 사건을 소개하면서 "AI 에이전트의 끈질긴 목표 추구가 해킹과 기만, 규칙 위반으로 이어질 수 있다"고 지적했다. 그러면서 이 사건을 호주에서 알려진 첫 자율 AI 해킹 사례로 소개했다. 최근 미국에서는 이런 식의 AI 기사들이 더 자주 등장하고 있다. 얼마 전까지만 해도 관심사는 AI가 얼마나 똑똑해질 것이냐였지만, 지금은 'AI가 어디까지 스스로 판단하도록 놔둬도 되는가'라는 질문이 힘을 얻고 있다. 호주 사례가 흥미로운 것도 AI가 인간에게 반항해서 사고를 친 게 아니기 때문이다. 오히려 '예약하라'는 목표에 너무 충실했다. 인간이라면 '남의 예약을 취소해서 내 순번을 올려선 안 된다'고 판단하겠지만 AI는 목표로 가는 지름길을 발견했고 실제 행동에 옮겼다. 이른바 '정렬(alignment)'의 문제다. AI가 인간이 원하는 진짜 목적과 가치에 맞게 행동하도록 만드는 문제에 직면한 것이다. 실제로 걱정도 커지고 있다. 미 여론조사전문기관 퓨리서치센터가 지난 2월 미국 성인 5119명을 조사한 결과, 63.0%가 AI 기술이 '너무 빠르게 발전하고 있다'고 답했다. 적절한 속도라는 응답은 19.0%, 너무 느리다는 답은 2.0%에 그쳤다. 해당 조사에서 응답자의 71.0%는 AI가 개인정보를 지금보다 안전하지 못하게 만들 것으로 내다봤다. 미국 정부가 인공지능을 효과적으로 규제할 수 없을 것이라고 보는 응답이 67.0%, 기업들이 AI를 책임 있게 개발하고 사용할 것이라는 데 확신이 없다는 응답도 약 60%를 차지했다. [그래픽 | 챗GPT] 그렇다고 미국이 AI 경쟁의 속도를 늦추기도 쉽지 않다. 중국과 세계 AI 패권을 다투는 상황에서 미국만 브레이크를 밟으면 주도권을 내줄 수 있다는 우려가 있어서다. 미국 사회가 AI를 바라보는 시선에는 그래서 '더 빨리 가야 한다'는 조급함과 '이대로 가도 괜찮은가'라는 불안감이 공존한다.[※참고: 인간통제 뚫은 AI… 지능 폭발 전에 멈춰야 합니다·더스쿠프 8월 7일.] 이 불안은 정치권으로도 번지고 있다. 버니 샌더스 상원의원은 10일(현지시간) 샘 올트먼 오픈AI CEO와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 마크 저커버그 메타 CEO에게 AI 개발 중단을 요구하는 서한을 보냈다. 샌더스가 던진 문장은 직설적이었다. "인간이 통제할 수 없는 기계를 만드는 것을 멈추라 … 당신들이 지금 적절한 조처를 하지 않으면, 상원에 있는 나와 동료들이 그렇게 하겠다." 헬스장 예약 하나 때문에 벌어진 작은 소동이지만 미국 언론은 이 사건을 비중 있게 다뤘다. 비단 미국만의 문제는 아니다. 지금까지의 경쟁이 '누가 더 똑똑한 AI를 만드느냐'였다면 이제는 다른 질문이 부상하고 있다. "그 똑똑한 AI에 우리는 과연 어디까지 맡길 준비가 돼 있는가?" 장규석 더스쿠프 워싱턴 특파원 2580@thescoop.co.kr

인공지능(AI)다리오 아모데이AI 에이전트미국 정부샘 올트먼

2026.08.14

생활

정의선 회장은 왜 ‘바이브 코딩’을 배웠을까 [가봤어요]

DX부터 빛난 정의선 기술 집념 시작된 현대차그룹 AX 대전환 실제 업무 현장서 나타나는 효율 지난 5월 정의선 현대차그룹 회장이 현대차 기아 양재사옥에서 바이브 코딩 체험하는 모습. [사진 현대차그룹] [이코노미스트 박세진 기자] “코딩 교육을 해줬으면 한다.” 올해 상반기 정의선 현대자동차그룹 회장이 진은숙 현대차·기아 ICT 담당 사장에게 직접 건넨 말이다. 진 사장은 당시를 떠올리며 의외였다고 했다. 정 회장이 굳이 코딩까지 배울 필요는 없다고 생각했다. 실무자가 기술을 익히고 경영진은 결과를 보고 판단하면 된다고 봤다. 정 회장의 생각은 달랐다. 직접 써보지 않고서는 인공지능(AI)이 무엇을 할 수 있고, 어디까지 하지 못하는지 알기 어렵다고 봤다. 기술의 가능성과 한계를 알아야 경영 판단에도 제대로 녹일 수 있다는 생각이었다. 실제 지난 5월 정 회장은 ‘바이브 코딩 교육’(AI와 대화하며 코드를 만들고 수정하는 개발 방식)을 받았다. 장재훈 현대차그룹 부회장 등 주요 경영진도 함께했다. 기자가 바이브 코딩으로 만든 게임. [영상 박세진 기자] 정 회장이 받은 교육, 기자도 해봤다 기자도 정 회장이 받았던 바이브 코딩 교육을 똑같이 받아봤다. 현대차그룹은 12일 류석문 현대오토에버 대표가 진행하는 실습 세션을 열었다. 정 회장을 비롯한 그룹 주요 경영진이 앞서 참여했던 교육과 같은 내용이었다. 해보니 진입 장벽은 생각보다 낮았다. 코딩 언어를 따로 배운 적이 없어도 됐다. 자연어로 원하는 기능과 조건을 설명하면 AI가 알아서 코드를 짰다. 게임 하나를 만들어봤다. 교실에 책상 5개를 놓고 학생 10명이 앉아 수업을 듣게 했다. 학생이 졸기 시작하면 2초 안에 마우스로 클릭해 깨워야 한다. 세 번 놓치면 게임이 끝난다. 처음에는 한 명씩 졸게 하고 시간이 흐르면 두 명, 최대 네 명까지 동시에 졸도록 조건을 붙였다. 누가 조는지는 무작위로 정하게 했다. 내용만 보면 개발이 어렵게만 보인다. 정작 기자가 한 일은 코드를 쓰는 게 아니었다. 만들고 싶은 장면을 설명하고 결과를 본 뒤 마음에 들지 않는 부분을 다시 지시했다. 학생이 너무 빨리 졸면 속도를 바꾸고, 동시에 조는 학생이 많으면 조건을 손봤다. 하나하나 개선해 나가는 과정을 거쳤다. AI는 빠르게 결과를 내놨지만 생각한 것과 정확히 같은 결과를 내놓지는 않았다. 같은 요구에도 결과가 달라졌고 지시가 모호하면 결과물도 흔들렸다. 사람이 무엇을 원하는지 정확하게 말하지 않으면 금세 엇나갔다. 만들어진 결과가 맞는지 판단하는 일은 결국 사람의 몫이었다. 교육을 마친 뒤 정 회장이 강조한 지점도 여기에 있다. AI가 할 수 있는 일만큼 할 수 없는 일도 알아야 한다는 것이다. AI 기술을 얼마나 많이 아느냐보다 더 중요한게 있었다. 어디까지 믿고, 어느 지점부터 사람이 판단해야 하는지를 구분하는 능력이 더욱 우선시돼야 한다고 내다본 셈이다. 현대차그룹이 이번 교육에서 프롬프트 설계와 데이터 신뢰성 등을 함께 살펴본 이유다. 12일 양재 본사에서 열린 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’에서 현대차·기아 ICT담당 진은숙 사장이 발표하는 모습. [사진 현대차그룹] 현대차그룹이 ‘제대로 쓰는 AI’ 현대차그룹은 일반 직원이 직접 AI 에이전트를 만드는 단계까지 왔다. 성과는 숫자로 나타난다. 충돌안전 AI 어시스턴트를 도입한 뒤 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 줄었다. 생산 현장의 AI 자동화 인식 서비스는 글로벌 약 70개 생산 거점에서 운영돼 연간 52억4000만원의 비용 절감 효과를 낸다. 해외 정비 현장에서는 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 또 현대차·기아는 2025년부터 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘에이치 챗 프로’(H Chat Pro)를 일반 임직원에게 열었다. 챗지피티와 제미나이, 클로드 등을 보안이 확보된 사내 환경에서 사용할 수 있다. 지난 7월 기준 이용자는 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 일반·연구직의 약 80%에 해당한다. AI를 어디까지 직접 만들 것인지에도 명확히 했다. 피지컬 AI와 자율주행처럼 차량 경쟁력과 직결되는 영역은 파운데이션 모델부터 직접 투자하고 개발한다. 백오피스 등 사내 업무 영역에서는 이미 경쟁력을 갖춘 외부 AI 기술을 활용한다. 기술을 보유하는 것 자체보다 어떤 기술을 어디에 써야 하는지를 더 중요하게 본다는 얘기다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “현대차그룹의 목표는 AI를 가장 많이 사용하는 기업이 아니라 전 세계에서 AI를 가장 제대로 활용하는 기업이 되는 것”이라며 “새로운 기술을 가장 빠르게 배우고 현장에 적용해 고객 가치와 사업 성과로 연결하는 역량을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.

인공지능(AI)파운데이션 모델AI 에이전트현대자동차그룹생성형 AI

2026.08.12

경제

정의선의 'IT기업 선언' 8년 뒤...현대차 직원 10명 중 8명 AI 쓴다

[현장] 2019년부터 DX 추진, 이제 전사 AX로… 충돌시험 분석시간 90% 단축,생산·정비·고객 대응까지 AI 확산… "가장 많이 아닌, 가장 제대로 쓰는 회사" ▲ 기아 80주년 기념 행사에서 현대자동차그룹 정의선 회장이 발표하는 모습 ⓒ 기아 자동차 회사가 인공지능(AI)을 쓴다고 하면 흔히 자율주행차부터 떠올린다. 하지만 현대자동차그룹이 그리고 있는 그림은 조금 다르다. 자동차에 AI를 넣기에 앞서 자동차를 만드는 회사 자체를 AI 회사로 바꾸겠다는 것이다. 연구원이 충돌시험 자료를 찾고, 생산직원이 차량을 확인하고, 정비사가 고장 원인을 찾고, 고객센터 직원이 모바일 앱의 고객 리뷰에 답하는 일까지 AI가 파고들고 있다. 현대차그룹이 12일 서울 양재동 본사에서 내놓은 '그룹 AX 성과 발표회'가 그렇다. 지난 2019년부터 진행한 디지털 전환(DX·Digital Transformation)과 최근의 인공지능 전환(AX·AI Transformation) 성과는 현대차의 과거와 현재, 미래를 가늠할 수 있는 시간이었다. 한마디로 현대차가 갑자기 생성형 AI 열풍에 올라탄 것은 아니라는 것. 우선 시간을 2018년으로 돌려보자. 정의선 현대차그룹 회장은 당시 "IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다"고 했다. 이후 회사는 업무와 데이터를 디지털로 바꾸는 작업부터 시작했다. AI가 일을 하려면 그 전에 AI가 읽고 분석할 수 있는 데이터가 있어야 하기 때문이다. 현대차쪽 설명대로라면 지난 수년간 진행한 DX가 이제 AX를 위한 일종의 '도로 공사'였던 셈이다. 현대차·기아 일반·연구직 80%가 사내 생성형 AI 사용 본격적인 변화는 생성형 AI가 등장하면서 시작됐다. 현대차는 사내 생성형 AI 플랫폼인 'H Chat Pro'를 운영하고 있다. 보안이 확보된 사내 환경에서 직원들이 챗 GPT와 제미나이, 클로드 등을 골라 사용할 수 있는 플랫폼이다. 2025년부터 일부 개발자뿐 아니라 일반 직원에게도 개방했다. 지난 7월 기준 이용자는 이미 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 일반·연구직 직원의 약 80%에 해당한다. 이제 문서 작성이나 정보 검색뿐 아니라 데이터 분석과 프로그램 개발까지 생성형 AI가 일상적인 업무 도구가 되고 있다는 게 현대차의 설명이다. 개발자가 아닌 직원이 자신에게 필요한 AI 에이전트를 직접 만드는 사례도 늘고 있다. ▲ 12일 현대차 서울 양재 본사에서 열린 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회(Beyond AI, Transforming the Way We Work)’에서 현대차·기아 ICT담당 진은숙 사장이 발표하는 모습 ⓒ 현대차그룹 남양연구소가 도입한 '충돌안전 AI 어시스턴트'가 대표적이다. 과거 차량 충돌시험 결과와 사진, 해석 자료 등이 여러 시스템에 흩어져 있었는데 AI가 이를 한꺼번에 검색해 비슷한 사고 사례와 차량 구조, 상해 원인 등을 분석하도록 했다. 회사 쪽에 따르면 연구원들이 관련 사례를 찾고 분석 자료를 검토하는 시간은 약 90% 줄었다. 경험 많은 엔지니어의 머릿속에 있던 노하우가 데이터와 AI를 통해 조직 전체의 자산으로 바뀌고 있다는 의미도 있다. 공장에서는 AI가 자동차의 '신분증'을 확인한다. 생산 라인의 카메라가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템에 등록된 차량이 맞는지 AI가 실시간으로 대조한다. 현대차는 이 시스템을 국내뿐 아니라 미국과 유럽, 인도, 아시아태평양 등 약 70개 생산거점에 적용했다. 연간 52억4000만 원의 비용 절감 효과가 있다는 것이 회사쪽 설명이다. 부품을 실어 나르는 대차의 이동 경로도 AI가 찾아내면서 생산 중단 시간은 약 86% 감소했다고 밝혔다. 정비와 고객 서비스 대응도 달라졌다. 해외 정비사는 차량 오류 코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 정비 매뉴얼과 과거 기록을 분석해 진단 결과를 내놓는다. 회사 쪽 집계로 정비 대응시간은 약 42% 단축됐다. 고객이 앱에 남긴 리뷰도 AI가 읽는다. 내용과 불만 유형을 분류하고 답변 초안까지 작성한다. 사람이 리뷰 하나를 처리하는 데 평균 35분 걸리던 것이 5분 수준으로 줄었고, 현재 전체 리뷰의 85% 이상을 AI가 처리하고 있다. 현대차는 다음달 부터 전체 고객 리뷰 대응 과정을 자동화할 계획이다. 물론 이날 공개한 업무시간과 비용 절감 효과는 현대차 자체 집계다. 실제 생산성 향상과 비용 절감 효과는 향후 장기간의 검증이 필요하다. 정의선의 AX 실험 "세계에서 AI를 가장 제대로 활용하는 기업이 되는 것" 그럼에도 이번 발표에서 주목할 부분은 AI의 성능 자체보다 AI를 조직에 어떻게 집어넣고 있는가다. 생성형AI를 일부 개발자나 연구원의 전문 도구로 두는 것이 아니라 일반 직원이 직접 쓰고, 자신에게 필요한 프로그램까지 만들게 하는 방식이다. 이날 기자들을 대상으로 진행된 '바이브 코딩' 교육도 같은 맥락이다. 코딩을 몰라도 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 프로그램을 만드는 방식이다. 정의선 회장을 비롯한 주요 경영진도 앞서 같은 교육을 받았다고 한다. ▲ 12일(수) ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’에서 (왼쪽부터) 현대차 제네시스고객경험팀 장영석 책임매니저, 현대차·기아 ICT담당 진은숙 사장, 정보보안2실 이상홍 상무, 웹프론트엔드개발팀 서창윤 책임매니저가 발표하는 모습 ⓒ 현대차그룹 현대차의 다음 목표는 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 지금까지 AI가 사무실과 공장의 업무를 바꿨다면 앞으로는 자동차와 로봇, 스마트 팩토리처럼 현실 세계에서 움직이는 기계와 AI를 결합하겠다는 것이다. 보스턴다이내믹스를 보유하고 있고 자동차 생산공장이라는 거대한 제조 현장을 운영하는 현대차 입장에서는 AX가 단순한 업무 효율화 사업으로 끝나지 않는 이유다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 이날 "현대차그룹의 목표는 AI를 가장 많이 사용하는 기업이 아니라 전 세계에서 AI를 가장 제대로 활용하는 기업이 되는 것"이라고 말했다. 이어 "AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 Physical AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것"이라고 강조했다. 자동차 산업의 경쟁 공식도 달라지고 있다. 좋은 엔진과 변속기, 배터리를 만드는 것만으로는 부족하다. 누가 더 많은 데이터를 갖고 있는지, 그 데이터를 누가 더 빨리 AI와 연결해 실제 생산성과 제품 경쟁력으로 바꾸느냐가 새로운 경쟁력이다. 2018년 정의선 회장의 "IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사"라는 선언이 있었다면, 8년 뒤 현대차그룹은 이제 그 문장을 한 단계 더 밀어붙이고 있다. '자동차를 잘 만드는 회사'를 넘어 'AI를 가장 잘 쓰는 제조업 회사'가 될 수 있을까. 현대차그룹의 AX 실험은 이제부터 시작이다.

인공지능(AI)AI 에이전트현대자동차그룹생성형 AI피지컬 AI

2026.08.12