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올해부터 인공지능 도입 활성화 방안 등 평가
신속한 의사결정체계 갖춰야 AI역량 강화
내부 AI 이해시스템 형성… 업무 효율성 극대화
[국토일보 김광년 기자] 공공을 비롯 민간업계에 걸쳐 인공지능(AI) 도입 추세가 발빠르게 움직이고 있다.
소프트웨어정책연구소 연구 결과 ‘공공기관 AI도입 현황’을 보면 지난 2014년부터 2024년까지 과거 10년간 전국 401개 기관의 61%인 243개 기관이 인공지능을 도입한 것으로 나타났다.
이 가운데 건설, 환경, 에너지 분야의 산업 역시 도입 속도가 확산되고 있는 것으로 알려지고 있다. 건설현장 AI로봇 적용은 물론 도장, 용접, 건설기계 자율로봇 등 사람보다 400% 이상 생산성을 제공하는 효과를 기대할 수 있기 때문이다.
그러나 가장 큰 민감한 문제가 있다. 일자리가 없어진다는 노조측의 반발이다. 노사 간 상호 현실적, 합리적 접근 방식이 매우 중요한 시점이다.
본보는 인공지능에 관한 공적기능을 수행하는 27개 공공기관 추진 현황을 특집으로 게재한다.
소프트웨어정책연구소에 따르면 지난 2017년부터 인공지능 모델과 기술을 개발하는 연구단계와 시스템도입을 위한 ICT 컨설팅 단계가 빠르게 늘어나고 있다.
기존 시스템 고도화를 포함한 구축 단계는 2019∼2020년 2년간 빠르게 증가한 후 연간 500건 정도를 유지하고 있다. 반대로 유지관리 단계는 2017∼2020년 사이 비중이 크게 줄었다가 점차 늘어나고 추세다.
정책 분야별로는 전자정부, 민원 서비스 등에 관련된 시스템 수요가 많은 일반 공공행정 분야가 지속적으로 전체의 20% 이상의 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 공공질서 및 안전(범죄예방, 재난재해 대응 등) 16.2%, 교통/물류 (지능형 교통망 등) 11.3%, 문화/체육/관광 6.7%, 보건 4.8% 순이다.
아울러 2017년부터 ‘기계학습’, ‘딥러닝’의 적용이 급격하게 증가했다. 챗봇은 2017년 8건을 시작으로 2020년부터 급속히 확산, 2023년 312건으로 가장 많이 등장하는 키워드가 됐다.
활용도 역시 국가기관이 38.9%로 가장 많고 지자체 31.2%, 준정부기관 16.2%, 기타 공공기관 12.8% 순으로 나타나고 있으며 총 계약금액 역시 국가기관 50.8%, 준정부기관 20.0%, 지자체 17.5%, 기타 공공기관 9.7% 순으로 많다.
무엇보다 공공기관의 인공지능을 통한 업무 효율성을 극대화하기 위해서는 내부 AI 역량 강화와 함께 전문가 중심의 신속한 의사결정 체제 확립이라는 것이 관계전문가들의 중론이다.
특히 어렵게 AI 전문인력을 확보하고 양성해도 기획 및 구축 과정에서 발생하는 의사결정 과정에서 충분한 역할과 권한이 주어지지 않는다면 사업은 성공할 수 없다는 것이다.
즉 기관장을 포함한 고위 직급이 실무 AI 전문가의 의견을 존중하고 수용할 수 있는 의사결정 시스템을 구축하는 것이 성공 가능성을 높이는 지름길이라는 지적이다.
이에 정부는 올부터 공공기관 경영평가에 인공지능 도입에 다른 활용 실적 및 차별화된 AI 활성화 방안, 전문인력 등 다양한 인공지능 관련 평가제도를 운용할 방침인 것으로 알려졌다.

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생성형 인공지능(AI)이 대중화되면서 사용량이 급증하고 있다. 특히 한국은 인공지능 사용인구가 빠르게 증가하며 일상 전반에 깊숙이 자리 잡았다. 그만큼 오류와 부작용 역시 늘어나고 있다. 최근 한 뉴스 보도에 따르면 해외연수를 다녀온 공직자들의 보고서 상당수가 부실한 것으로 드러났다. 내용의 상당 부분이 잘못된 정보였고, 참고문헌조차 실제 존재하지 않는 허구인 경우도 있었다. 심지어 논문 저자에게 확인한 결과, 해당 논문을 쓴 적이 없다는 답변까지 나왔다. 인공지능이 작성한 결과물을 검증 없이 그대로 제출한 것이다. 이처럼 오류가 포함된 문서가 공공기관의 이름으로 유통되고 있다는 사실은 연구자들의 표절 시비 못지않은 심각한 문제이며, 단순한 해프닝으로 넘길 수 없는 사회적 문제가 아닐 수 없다.
설령 인공지능을 활용해 보고서를 작성했다 하더라도 최소한의 검토와 수정은 필요하다. 그러나 이 과정은 완전히 생략되었다. 연수에 참여하지 않은 인공지능은 다양한 정보를 짜깁기해 그럴듯한 문서를 만들어 냈을 것이다. 이를 단순히 시간 부족이나 편의의 문제로 치부할 수 있을까. 결국 검증을 포기한 이유는 인공지능이 '정답'을 제공한다고 믿었기 때문일 것이다. 완벽해 보이는 문장 뒤에 숨어 있는 치명적인 오류를 아무도 발견하지 못할 것이라 여겼던 것은 아닐까.
우리는 인공지능의 놀라운 성능에 익숙해져 있다. 복잡한 계산은 물론이고 전문지식까지 빠르게 제시하는 모습은 경이롭기까지 하다. 그러나 이 과정에서 간과되는 사실이 있다. 생성형 인공지능은 확률적 언어 모델로, 사실의 진위를 판단하는 존재가 아니라 확률적으로 가장 그럴듯한 문장을 생성하는 도구다. 진실을 검증하는 것이 아니라 언어 패턴을 계산하는 방식으로 작동한다. 이 때문에 실제로 존재하지 않는 정보도 자연스럽게 만들어 낼 수 있으며, 이는 AI 할루시네이션으로 이어진다. 매끄럽고 논리적인 문장이라는 이유만으로 그것을 사실로 받아들이는 순간, 심각한 오류에 당면할 수 있다.
우리가 인공지능의 문장을 쉽게 수용해버리는 이유는, 인공지능이 통계적 패턴으로 재현하는 언어의 구사력이 마치 치밀한 논리 구조를 갖춘 것처럼 보이기 때문이다. 하지만 이는 의미에 대한 이해가 아니라 데이터가 보여주는 확률적 수렴의 결과일 뿐이다. 우리는 이 통계적 정교함을 지적인 권위로 착각하게 되는 것이다. 단순히 편리함을 위해 검증을 포기하는 것은 엄청난 사회적 비용이 지출될 수 있고 진실을 왜곡하고 정보를 오용해 크나큰 사회적 혼란과 윤리적 문제를 초래하게 될 것이다.
이제 우리에게 필요한 역량은 인공지능을 얼마나 능숙하게 다루느냐가 아니라, 인공지능이 내놓은 수만 가지 정보 중에서 무엇이 진실인지를 가려낼 수 있는 안목이다. 인공지능은 도구일 뿐이다. 그 결과물에 마침표를 찍어야 하는 것은 인간이다. AI가 생성한 결과가 아무리 매끄럽고 논리적이라고 하더라도 우리는 날카로운 의심의 눈초리를 거두지 않아야 한다. 자신의 무지에 끊임없이 질문을 던져야 한다던 소크라테스처럼, '과연 이것이 진실인가? 사실인가?'라는 검증의 과정에 비판적 사고를 작동시켜야 한다. 자신에게만이 아니라 인공지능에게도 물음표를 던져야 한다. 기술이 인간의 일상에 편리를 제공하고 많은 이익을 가져다줄 수 있겠지만, 양심이나 책임을 대신할 수는 없다. 통계적 패턴을 재현하는 계산(Calculation)의 영역인 인공지능에게 나를 맡길 것인가? 아니면, 가치를 판단하고 진실을 가려내는 사유(Thinking)의 주체가 될 것인가? 결국 '진짜'를 구별해내는 힘은 확률이 아닌, 인간의 치열한 사유와 양심에서 나올 것이다.
영남일보(www.yeongnam.com), 무단전재 및 수집, 재배포금지

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정부가 한국을 세계 인공지능(AI) 3대 강국으로 끌어올리기 위한 대규모 지원에 본격 착수했다. 과학기술정보통신부와 금융위원회는 3월 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 한국산업은행, 국내 AI 반도체 기업들과 함께 국민성장펀드 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 추진을 위한 민관 합동 간담회를 열고 AI 반도체 산업 육성 및 투자 전략을 발표했다.
이번 간담회는 정책과 금융을 함께 움직여 AI 산업의 핵심 인프라인 반도체 경쟁력을 끌어올리기 위한 실행 방안을 구체화하기 위해 마련됐다. 정부는 기술개발과 자금 공급을 동시에 가동해 AI 산업 생태계를 전면 재편하겠다는 구상이다.
저전력·저비용 NPU로 '탈GPU' 전략
과기정통부는 현재 글로벌 AI 반도체 시장이 특정 기업 의존도가 매우 높은 구조라고 진단했다. GPU(그래픽처리장치)가 성능은 뛰어나지만 전력 소모와 비용 부담이 커 폭발적으로 늘어나는 AI 수요를 감당하는 데 한계가 있다는 것이다.
이에 정부는 저전력·저비용 구조를 강점으로 하는 NPU(신경망처리장치)를 중심으로 국산 AI 반도체 산업을 집중 육성하기로 했다. 지난해 12월 발표한 'AI 반도체 산업 도약 전략'의 핵심과제인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'를 통해 설계부터 생산까지 전 주기를 지원한다는 계획이다. 금융위도 이를 국민성장펀드 1차 메가 프로젝트 7건 중 하나로 선정하며 정책 지원에 힘을 실었다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 이날 간담회에서 "글로벌 AI 시장이 GPU 중심으로 움직이고 있지만 전력 소모와 천문학적 비용이 분명한 한계로 지적된다"고 밝혔다. 이어 "AI 빅테크 기업들은 GPU의 한계를 극복하기 위해 추론 특화 NPU 기술 확보 경쟁에 돌입했다"며 "지금이 국내 기업이 기술 변곡점을 기회로 바꿀 시점"이라고 강조했다.
금융위는 향후 5년간 150조 원 규모의 국민성장펀드를 조성하고 이 가운데 AI 반도체 분야에 50조 원을 집중 투자할 계획이다. 올해만 10조 원 규모의 자금이 공급된다.
이억원 금융위원장은 "AI 산업은 단기간의 자금 지원이 아니라 장기간 묵묵히 투입되는 '인내자본'이 필요한 분야"라며 "민간 자금과 연계한 국민성장펀드로 AI 및 반도체 분야에 장기 인내자본을 공급하겠다"고 밝혔다. AI 기업이 안정적으로 성장하려면 초기 투자만으로는 부족하고 운영과 유지, 시장 확대에 이르는 전 과정에서 지속적인 자금 공급이 뒤따라야 한다는 설명이다.
정책·금융 원팀으로 AI 산업 총력 지원
과기정통부도 AI 반도체 시장의 패러다임이 범용성에서 효율성으로 옮겨가고 있다고 진단했다. 박태완 정보통신산업정책관은 "저전력·저비용·고효율이 앞으로 시장 경쟁력의 핵심이 될 것"이라고 설명하며 "국내 NPU 기술 혁신이 글로벌 시장 주도권 확보라는 실질적 성과로 이어지기 위해서는 대규모 자본 투입이 반드시 필요하다"고 강조했다.
이날 간담회에 참석한 AI 반도체 기업 대표들도 정부 구상에 호응했다. 이들은 초저전력·고성능 차세대 NPU 제품의 기술개발 로드맵을 소개하며 GPU 중심으로 재편된 글로벌 AI 시장을 공략하기 위한 전략을 발표했다. 특히 충분한 투자 재원이 적기에 공급된다면 현재 개발 중인 차세대 NPU 제품의 양산 시점을 크게 앞당길 수 있고 이를 통해 글로벌 시장 진출의 골든타임을 확보할 수 있다고 입을 모았다.
한국산업은행도 AI 반도체 산업 지원 의지를 분명히 했다. 박상진 산업은행 회장은 "AI 반도체 산업은 미래 국가경쟁력을 좌우할 핵심 전략 분야"라며 "기술 경쟁이 가속화되는 글로벌 환경에서 선제적이고 지속적인 자금 공급이 무엇보다 중요하다"고 밝혔다. 이어 산업은행은 국민성장펀드를 비롯한 다양한 금융 수단을 활용해 유망 AI 반도체 기업에 과감히 투자하고 팹리스·파운드리·패키징에 이르는 밸류체인 전반을 집중 지원하겠다고 말했다.
이번 간담회는 단순한 투자 설명회가 아니라 AI 정책과 금융 전략을 하나로 묶는 신호탄이라는 점에서 의미가 크다. 과기정통부는 기술과 산업 정책을 맡고, 금융위는 대규모 자금 조달과 투자 구조를 뒷받침하며, 산업은행과 민간 기업은 실제 사업화와 시장 진출을 담당하는 방식으로 협력 체계를 갖추겠다는 구상이다. 정부는 이를 통해 AI 산업 전반에서 민간이 체감할 수 있는 가시적 성과를 만들겠다는 목표를 세웠다.
배 부총리는 "AI 정책과 금융이 톱니바퀴처럼 긴밀히 맞물릴 때 대한민국 AI 산업의 거대한 엔진이 제대로 가동될 수 있다"며 "우리 기업들이 글로벌 시장 선점의 골든타임을 놓치지 않도록 과기정통부와 금융위가 원팀으로 협력하겠다"고 밝혔다. K-엔비디아 육성 프로젝트는 향후 기술개발을 넘어 투자, 생산, 시장 진출을 함께 묶는 국가 전략사업으로 본격 추진될 전망이다.

[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)

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AI 발전이 일상에 미치는 영향과 윤리적 딜레마
국제 규제의 한계와 한국 사회가 직면한 과제
AI 거버넌스의 미래와 한국의 역할
스마트폰 화면을 몇 번 쓸어 올렸을 뿐인데, AI가 사용자의 취향을 알아채고 적합한 콘텐츠를 추천하는 일상이 자리 잡고 있다. 하지만 우리는 이 편의성이 본질적으로 무엇과 교환된 것인지, 그리고 앞으로 어떤 대가를 치를지 제대로 이해하고 있을까? 최근 로버트 라이히(Robert Reich) 미국 UC버클리 공공정책대학원 교수는 유라시아 리뷰(Eurasia Review)에 기고한 칼럼에서 이렇게 경고했다.
"AI는 인류를 위한 도구가 될 수도 있지만, 통제 불가능한 쓰나미가 되어 우리의 종말을 초래할 수도 있습니다. 이는 우리가 어떤 규제를 선택하느냐에 달려 있습니다." 그의 이 발언은 AI의 무분별한 개발이 초래할 수 있는 심각성을 다시 한 번 상기시킨다.
전 세계는 AI가 가져올 혁신의 가능성을 향해 빠르게 달려가고 있다. 그러나 이에 따른 윤리적, 사회적, 정책적 고민은 아직 갈 길이 멀다. 라이히 교수가 지적했듯이, 미국에서는 거대 기술 기업들이 막대한 자본을 동원해 AI 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 중국은 정부 주도로 AI 연구를 가속화하고 있다.
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세계 경제의 두 축이 AI의 주도권을 놓고 경쟁하고 있는 가운데, 규제의 공백은 감당하기 어려운 새로운 문제들을 낳고 있다. 특히 AI 산업은 이미 강력한 정치적 영향력을 행사하고 있어, 효과적인 규제 마련이 더욱 어려워지고 있다는 것이 그의 분석이다.
이러한 상황은 한국도 예외가 아니다. 특히, AI 기반 자동화는 고용 시장에 양면적인 효과를 미칠 가능성이 있다.
국제기구와 연구기관들은 AI가 특정 직업을 대체하여 대규모 실업을 유발할 것이라는 우려와 함께, 새로운 기술과 직무 전환을 통해 생산성 향상과 새로운 일자리 창출을 이끌어낼 것이라는 기대가 공존한다고 분석한다. 일부 전문가들은 AI로 인해 수천만 개의 새로운 일자리가 창출될 수 있지만, 동시에 더 많은 기존 일자리가 소멸할 가능성을 지적한다.
이러한 수치는 한국 사회에도 큰 시사점을 준다. 제조업은 물론 서비스업까지 AI 자동화의 영향력을 크게 받을 것으로 예상되며, 'AI 인재 양성'이 국가적 과제로 떠오르는 이유도 이 때문이다.
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문제는 이러한 변화가 기업과 정부가 원하는 방향으로만 이루어지는 것은 아니라는 점이다. AI를 무작정 발전시키는 과정에서 일자리 문제를 넘어서는 윤리적, 사회적 도전이 제기되고 있다. 대표적인 사례로 '그림자 AI(Shadow AI)'의 문제가 포착된다.
그림자 AI란 조직 내에서 공식적인 승인이나 감독 없이 사용되는 비인가 AI 시스템을 의미하는데, 이로 인해 정보 불균형과 데이터 오남용 사례가 급증하고 있다. 이는 개인정보 유출, 사생활 침해, 허위 정보 확산과 같은 부작용으로 이어지고 있다. 실제로 2026년 AI 거버넌스의 핵심 도전 과제로 그림자 AI와 AI 기반의 허위 정보 및 오도된 정보 확산이 꼽히고 있다.
한국 정부도 이러한 이슈를 미연에 방지할 필요가 있다는 경고가 전문가들 사이에서 나오고 있다. 라이히 교수는 또한 AI가 야기할 수 있는 더욱 심각한 문제들을 열거했다.
고용 불안과 사생활 침해를 넘어, 데이터 조작과 자율 무기 시스템의 등장은 인류의 생존 자체를 위협할 수 있다는 것이다.
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특히 AI 기술이 군사 분야에 적용될 경우, 인간의 통제를 벗어난 자율 무기가 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 이러한 문제들은 단순히 기술적 차원을 넘어 인류의 윤리적, 도덕적 기준에 대한 근본적인 질문을 던진다.
국제 규제의 한계와 한국 사회가 직면한 과제
그렇다면 해결책은 무엇일까? 긍정적인 신호도 있다. 유엔(UN)과 경제협력개발기구(OECD)를 중심으로 AI 거버넌스를 위한 국제 표준 마련 논의가 활발히 진행 중이다.
하지만 이를 실행 가능한 프레임워크로 구체화하기 위한 합의는 여전히 난항을 겪고 있다. 표준화 부족, 이니셔티브 중복, 그리고 이해관계자 간의 견해 차이가 효과적인 글로벌 합의 도출을 어렵게 만들고 있다. 각국 정부, 기술 기업, 시민사회 단체들이 각자의 이해관계에 따라 서로 다른 입장을 보이면서, 통일된 규제 프레임워크 마련은 요원한 상황이다.
국내적으로도 AI 윤리 가이드라인을 제정하고, 기술 발전이 윤리적 기준 안에서 이루어질 수 있는 메커니즘을 구축하려는 노력이 시작되었다.
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정부는 국가 AI 윤리 기준을 수립하고, 기업의 자율 규제를 강화하는 방안을 논의 중이다. 그러나 이는 글로벌 연계성과 기술 속도를 고려할 때 장기적으로 더 체계적이고 강력한 접근이 필요하다는 목소리가 나온다. 특히 한국처럼 기술 발전 속도가 빠른 국가일수록, 규제와 혁신 사이의 균형을 찾는 것이 중요하다.
이러한 논의의 중심에는 '규제가 과연 발전을 저해하는가?'에 대한 근본적인 질문이 있다. 일반적으로 규제는 새로운 기술의 발전을 제한한다고 여겨지는 경향이 있다.
그러나 라이히 교수는 이를 정면으로 반박한다. 그는 "지속 가능한 발전은 규제라는 윤리적 지주가 있을 때 가능하다"고 주장했다. 그의 의견에 따르면, 규제는 결국 인공지능 발전의 방향성과 정당성을 보장하는 근간이 될 것이다.
이는 기업의 경쟁력을 떨어뜨리기보다는 장기적으로 지속 가능한 환경을 조성할 수 있다. 실제로 명확한 규제 프레임워크는 기업들에게 예측 가능성을 제공하고, 소비자 신뢰를 구축하며, 궁극적으로 산업 전체의 건전한 성장을 촉진할 수 있다.
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무엇보다 한국은 IT 강국으로서 이러한 논의에서 중요한 역할을 담당할 잠재력이 크다. 이미 한국의 기술력은 세계적으로 높은 평가를 받고 있으며, AI 윤리에 대한 국제 합의를 주도할 만한 자원을 보유하고 있다.
또한 교육과 고용 정책을 AI 중심으로 개혁함으로써 기술 혁신을 국민 모두가 체감할 수 있도록 해야 할 것이다. 관련 산업과 규제 방향성이 조화를 이뤄야만 지속 가능한 발전을 이룰 수 있다. 한국이 AI 기술 발전과 윤리적 규제 사이의 균형을 성공적으로 찾아낸다면, 이는 다른 국가들에게도 중요한 모델이 될 수 있을 것이다.
AI 거버넌스의 미래와 한국의 역할
국제사회의 움직임도 주목할 필요가 있다. 유엔과 OECD는 AI 거버넌스 논의를 주도하면서, 각국이 참고할 수 있는 가이드라인과 모범 사례를 제시하고 있다. 그러나 이러한 노력이 실효성을 갖기 위해서는 강제력 있는 국제 협약으로 발전해야 한다는 지적이 많다.
특히 AI 기술이 국경을 넘어 작동하는 만큼, 글로벌 차원의 공조가 필수적이다. 한 국가만의 규제로는 AI의 부작용을 효과적으로 통제하기 어렵기 때문이다. 여기서 우리는 또 다른 중요한 질문에 직면한다.
AI 규제는 누구를 위한 것이어야 하는가? 라이히 교수가 강조했듯이, AI 개발에는 막대한 자금이 투입되고 있으며, 이는 주로 거대 기술 기업과 강대국 정부에 의해 주도되고 있다.
이들의 이해관계가 규제 방향을 좌우할 경우, 일반 시민과 개발도상국의 목소리는 묻힐 수 있다. 따라서 AI 거버넌스는 다양한 이해관계자의 참여를 보장하고, 인류 전체의 이익을 우선시하는 방향으로 설계되어야 한다.
이에 따라 독자들에게 물음을 던지고 싶다. 규제 없는 AI는 과연 어떤 세상을 가져올까?
우리가 선택한 기술이 앞으로의 삶과 사회를 어떻게 바꿀지 고민하며, 지금부터 미래 설계를 위한 논의에 참여해야 할 때다. AI는 이미 많은 상황에서 우리의 결정을 대신하고 있다. 남은 과제는 이러한 기술이 정말로 인류를 이롭게 하는지, 우리가 공존할 수 있는 방향으로 이어지는지 계속해서 묻고 답하는 일이다.
로버트 라이히 교수의 경고처럼, AI가 인류를 위한 도구가 될지 통제 불가능한 쓰나미가 될지는 결국 우리의 선택에 달려 있다. 그리고 그 선택의 시간은 지금, 바로 이 순간이다.
김도현 기자
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[참고자료]
vertexaisearch.cloud.google.com

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상주시보건소(소장 이건희)는 시민들의 건강 보호를 위해 첨단 인공지능(AI) 기술을 도입하며 스마트 방역 체계 구축에 앞장섰다.
상주시보건소는 오는 3월 23일부터 보건소 1층 민원실을 중심으로 인공지능 방역로봇을 본격 도입해 시행한다고 밝혔다.
이번에 도입되는 AI 방역로봇은 자율주행과 자동충전 기능을 탑재하여 별도의 조작 없이도 상시 무인 방역이 가능하다. 특히 민원인이 가장 많이 방문하는 보건소 1층 구역을 스스로 이동하며 각종 세균과 바이러스를 살균하여 감염병 예방은 물론 쾌적한 환경을 조성하는 데 큰 역할을 할 것으로 보인다.
박영순 질병관리과장은 이번 AI 방역로봇 도입으로 방역 공백을 없애고, 시민들이 더욱 안심하고 보건소를 방문할 수 있도록 최선을 다하겠다고 말했다.

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인공지능이 견인하는 의료 혁명: 질병 조기 발견과 맞춤형 치료의 미래
인공지능(AI)은 현재 전 세계 의료 시스템의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 현대 의료 산업은 방대한 데이터를 분석하고 질병을 정밀하게 식별하며, 의료 절차의 효율성을 향상시키기 위해 AI 도구를 적극적으로 도입하고 있다. 이러한 기술적 진보는 의료 전문가들이 더 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 뒷받침한다.
데이터 분석을 통한 진단 정확도 향상
의료 시설은 환자 기록, 실험실 보고서, 의료 스캔 등 매일 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 인간 의사가 이 거대한 데이터셋을 일일이 검토하는 데는 한계가 있으나, AI는 단 몇 초 만에 이를 분석하여 인간이 놓치기 쉬운 미세한 패턴을 찾아낸다.
특히 암, 심장병, 당뇨병과 같은 만성 질환의 경우 조기 발견이 회복률을 결정짓는 핵심 요소이다. AI 시스템은 환자의 의료 기록과 혈액 검사, 영상 결과를 데이터베이스와 대조하여 질병의 초기 징후를 감지한다. 이를 통해 의사는 환자의 상태가 위기 단계에 도달하기 전 선제적인 치료를 시작할 수 있다.
병원 운영 및 치료 현장에서의 실질적 응용
AI 기술은 병원의 일상적인 운영 전반에 깊숙이 통합되어 있다. 병원 관리 시스템은 AI 모델을 통해 환자 입원율을 예측하고, 이에 맞춰 직원 일정과 병상 배정을 최적화한다. 중환자실에서는 센서를 통해 환자의 심박수와 호흡, 산소 수치를 실시간 모니터링하며 이상 징후 발생 시 즉각 의료진에게 알림을 보낸다.
원격 의료와 로봇 수술 역시 주목받는 분야이다. 환자들은 AI 챗봇을 통해 기본적인 의료 상담과 증상 분류 서비스를 체감하고 있으며, 외과의들은 AI 기반 로봇 시스템의 도움을 받아 복잡한 수술을 더욱 정밀하게 수행한다. 또한, 제약 분야에서는 AI가 분자 상호작용을 평가하여 신약 후보 물질을 신속히 식별함으로써 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 획기적으로 단축하고 있다.
의료 영상 분석의 혁신: 방사선학과 병리학
방사선과에서는 매일 수천 장의 X선, MRI, CT 스캔 이미지가 생성된다. AI 영상 분석 도구는 인간의 눈으로 식별하기 어려운 아주 작은 종양까지 찾아낼 수 있으며, 긴급한 사례를 우선순위로 분류하여 방사선 전문의의 업무 효율을 극대화한다. 병리학 분야에서도 조직 샘플의 디지털 이미지를 분석하여 잠재적 위험 세포를 식별하는 데 AI가 활용되어 검사 결과의 일관성을 보장한다.
맞춤형 치료와 환자 관리의 미래
AI는 환자 개개인의 병력, 생활 습관, 유전적 특성을 분석하여 '정밀 의료(Precision Medicine)'를 구현한다. 웨어러블 기기와 연동된 AI 프로그램은 환자의 상태를 실시간으로 추적하며 복약 알림과 식이요법 지침을 제공한다. 이는 의료의 중심을 사후 치료에서 사전 예방으로 이동시키는 핵심적인 역할을 한다.
도전 과제와 윤리적 책임
기술적 이점에도 불구하고 데이터 프라이버시 보호, 데이터 품질의 편향성, 그리고 기술에 대한 과도한 의존 등은 해결해야 할 과제로 남아 있다. AI는 의사를 대체하는 것이 아니라 지원하는 도구이며, 최종적인 의료 결정과 법적 책임은 여전히 인간 전문가의 판단에 달려 있어야 한다.
의료 분야의 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 적절한 규제와 윤리적 가이드라인이 동반된다면, AI는 전 세계 사람들에게 더욱 빠르고 안전하며 접근성 높은 의료 서비스를 제공할 것이다. 미래의 의료 시스템은 인간의 전문 지식과 지능형 기술이 결합하여 환자들에게 최상의 치료 결과를 선사하는 방향으로 진화할 전망이다.(박소연기자+A.Insight+AI)

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“특정 용도에 세밀한 파인튜닝, LLM보다 훌륭한 성능 발휘”
문서 분류, 송장 추출 등엔 범용 SLM보다 ‘자체 학습 SLM’이 유용
통신 ‘고객분야’, 산업용 IoT 앱 등 로컬 엣지 디바이스에도 유용
[애플경제 전윤미 기자] 실제로 SLM은 코딩이나, 텍스트 생성 목적으로 많이 쓰인다. 핀란드의 소프트웨어 회사인 ‘Qt Group’은 ‘퀀터매거진’에 LLM과 ‘학생 모델’ SLM의 활용 사례를 자세히 기고하기도 했다.
이 회사의 수석 엔지니어 피터 슈나이더는 “GPT-oss-20b나 라마(Llama) 3.3 70B와 같은 소규모 언어 모델 몇 가지를 사용해 본사 모델링 언어에서 코드 완성 기능을 테스트했다”면서 “제미니 3 Pro Preview나, GPT-5, 클로드 4.5와 같은 대규모 모델도 테스트했다.”고 전했다. 다만 튜닝 없이 사용할 경우, 목적에 따른 선택을 해야 한다. 즉 고성능의 코드가 필요한 경우인가, 아니면 그보단 ‘가성비’로 판단할 것인가를 판단하는 것이다. 만약 “후자를 원한다면 로열티가 없는 소규모 모델(SLM)을 선택해야 한다”는 얘기다.
온프레미스, 프라이빗 클라우드에 적격
그렇다고 해서 SLM이 대규모 모델보다 본질적으로 열등한 옵션이라고 할 수는 없다. 특정 용도, 예를 들어 코드 자동 완성과 같은 경우, 모델을 세밀하게 조정하면 오히려 훌륭한 성능을 발휘할 수 있다. 앞서 ‘Qt Group’은 ‘코드 라마’와 같은 소규모 모델을 세밀하게 조정, 대규모 모델만큼이나 향상된 코드 자동 완성 기능을 구현한 것으로 전해졌다.
특히 방위 및 항공우주 산업에서는 기밀 데이터를 처리하고 분석하기 위해 온프레미스에 SLM을 구축한다. 의료 산업 역시 데이터 규정 준수나 환자 기록 보호를 위해 SLM을 사용한다. SLM은 비상시에 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있다는 것도 장점이다.
‘Qt Group’의 슈나이더는 “의료 및 방위 산업과 같이 규제가 엄격한 산업에서 퍼블릭 클라우드에 연결할 필요가 없는 고객에게는 선택지가 매우 명확한 편”이라며 SLM만의 특장점을 강조하기도 했다.
즉 “온프레미스에 저장된 데이터를 검색하거나, 프라이빗 클라우드에 저장된 정보를 기반으로 문서를 생성할 경우 SLM이 적격”이라며 “적절한 하드웨어, 즉 사내 서버 랙 몇 개나, 어느 정도 강력한 업무용 기기만 지원된다면, SLM을 적용해 안전하고 지연 시간이 짧은 작업을 완료할 수 있다.”고 했다.
또 다른 전문가들에 의하면 특히 ‘자체 데이터로 학습된 SLM’이 더욱 유용할 때가 있다. 예를 들어 수천 건의 문서를 분류하거나, 송장 데이터를 추출하거나, 규정 준수 여부를 식별하는 경우다. 이때는 자체 데이터로 학습된 SLM이 다른 범용 SLM보다 훨씬 ‘가성비’가 높다. 저렴한 비용으로 밀리초 단위로 실행되고, 데이터도 사내에 안전하게 보관하면서 뛰어난 성능을 발휘한다는 얘기다.
SLM이 특히 필요한 경우
이 밖에 SLM이 특히 필요한 경우가 많다. 대표적으로 통신 분야다.
통신(텔레콤 등)의 고객 부문은 SLM이 고객 데이터를 처리하는 가장 일반적인 사례다. 여기에는 대화형 음성 응답 메뉴(IVR), 대화, 티켓 라우팅, FAQ 및 제품 관련 문의가 포함된다. 이때 SLM을 통해 대량의 상호 작용을 짧은 시간에 처리하고, 고객 데이터를 사용해 트렌드를 예측할 수 있다.
SLM은 특히 인터넷 연결 없이 로컬 엣지 디바이스에서 실행될 수 있다. 즉 디바이스가 최대한의 안전 기능을 갖춘 제한된 환경에서 작동할 수 있도록 하는 ‘산업용 IoT 애플리케이션’에 적합하다.
SLM은 작동에 필요한 GPU 숫자도 적다. 반도체 제조 산업 등에서 SLM은 보통의 결함이나 제조 오류에 대한 자체적인 노하우를 구축하는데 도움이 된다.
금융 데이터는 기업과 은행 모두 중요한 데이터 유형 중 하나다. 은행 데이터는 전 세계적으로 규제 기관과 표준의 적용을 받는다. 그럼에도 이에 대한 AI의 활용은 아직 충분히 논의되지 않았다.
주목할 만한 SLM 제품들
2026년에는 마이크로소프트의 Phi-4 및 Phi4-mini, 구글의 겜마(Gemma) 3 및 겜마(Gemma) 3n, 오픈AI의 GPT-oss-120b 및 GPT-oss-20b, 알리바바의 Qwen 2.5, 그리고 Meta의 라마 (Llama) 4와 같은 모델들이 가장 주목할 만한 SLM으로 꼽힌다.
이런 모델들은 데이터 센터에서 사용하는 하드웨어보다 훨씬 작은 하드웨어에서도 실행될 수 있다. 마이크로소프트는 “Phi-4-mini는 최소 16GB RAM을 탑재한 단일 PC에서 실행 가능하다”고 밝혔다. 구글 Gemma 3n은 스마트폰에서 실행되도록 설계되었다. “양자화된 모델 크기(2억 7천만에서 270억까지)에 따라 Gemma 3는 일반 소비자용 노트북에서도 실행될 수 있지만, 최고 사양의 GPU가 필요할 수도 있다.”는 구글의 설명이다.

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KG 모빌리티(이하 KGM)가 인공지능(AI) 기술 개발에 속도를 내고 있다. 한국전자통신연구원과 자율주행 AI 기술 관련 LOI를 체결한 데 이어 한국기계연구원 및 한국전자통신연구원과 AI 휴머노이드 기술 개발 MOU를 체결했다.
지난 19일 한국기계연구원(대전시 유성구 소재)에서 열린 MOU 체결식에는 KGM 황기영 대표이사와 한국기계연구원(이하 기계연) 류석현 원장, 한국전자통신연구원(이하 ETRI) 방승찬 원장을 비롯해 관계자들이 참석했다.
이번 협약은 ‘자율성장 AI 휴머노이드 전략연구단(단장 박찬훈, 이하 전략연구단)’이 국책 과제로 진행 중인 프로젝트의 일환으로, 국가 로봇 기술 역량을 결집해 글로벌 수준의 기술 경쟁력 조기 확보는 물론 단순 요소 기술을 넘어 실제 산업 현장에서 요구되는 로봇의 ‘임무 수행 능력’ 제고를 목표로 하고 있다.
전략연구단은 기계연, ETRI 등 연구기관과 국내 대학 그리고 글로벌 기술 융합을 위한 미국과 유럽의 해외 연구소와 대학이 참여하고 있으며, ‘산업 현장과 일상생활에서 인간과 함께 할 휴머노이드 동반자 실현’을 목표로 K-AI 휴머노이드 개발에 연구 역량을 집중하고 있다.
이번 기술 협력을 통해 KGM과 기계연 및 ETRI는 제조 현장의 요구사항을 기획 단계부터 반영한 맞춤형 로봇을 개발하게 되며, 특히 고난도 공정에서의 AI 휴머노이드 작업 수행 능력 검증은 물론 기존 작업자들과 협업하는 과정에서 발생할 수 있는 안전성 및 현장 적응력을 평가할 예정이다.
이를 위해 KGM은 휴머노이드 로봇의 성능과 현장 적응력 평가를 위한 자동차 검사 공정 및 부품 이송 조립 공정 등 실제 생산 공정을 실증 환경으로 제공하며, 현장의 요구 사항을 반영하게 된다.
또한, 기계연은 산업 현장에 최적화된 ‘표준 휴머노이드 로봇 플랫폼’ 총괄 설계와 고하중 작업 및 정밀 제어가 가능한 구동 모듈, 전신 감각 시스템 등 고성능·고신뢰성 구동 하드웨어를 개발한다.
ETRI는 복잡한 제조 환경 인지 및 유동적인 상황에 대처할 수 있는 차세대 지능을 개발하며, 작업자 언어 지시를 이해하고 스스로 판단해 임무를 수행하는 자율 작업 알고리즘을 로봇에 적용한다.
KGM은 기계연 및 ETRI 등 연구기관과의 기술 협력을 통해 인공지능 기술 개발에 심혈을 기울이고 있다며, 특히 기획 단계부터 제조 현장의 요구 사항을 반영한 맞춤형 로봇 개발에 함께 참여함으로써 제조 과정 전반의 공정 자동화 등 패러다임 혁신을 이뤄 나갈 것이라고 밝혔다.

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현대는 인공지능(Artificial Intelligence)으로부터 시작했다. 인공지능은 인간 지능이 갖는 학습, 추리, 적응, 논증 등 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이다. 인간의 지능을 기계 등이 인공적으로 구현한다. 지난 1월 인공지능 업계에 따르면, 지난 3년이 생성형 AI의 기술적 경이로움을 보여준 1막이었다. 하지만 2026년은 그 효용을 숫자로 증명해야 하는 냉정한 2막이 시작했다.
이제부턴 AI가 스스로 계획을 짠다. 마우스와 키보드를 제어한다. 업무를 완결 짓는 단계로 진화했다. 올해 화두는 단연 ‘행동하는 AI’인 에이전트(Agent) AI다. 에이전트 AI는 “이거 처리해 줘라”는 사용자의 추상적 지시를 구체적 과업으로 쪼갠다. AI가 똑똑해지고 행동 반경이 넓어질수록, 이를 감당 할 ‘물리적 체력’이 승부처가 됐다. 지난 1월 과학기술정보통신부에 따르면, 2026년도 AI중심대학 사업을 공고했다. AI중심대학 사업은 AI시대의 급변하는 인재수요에 대응한다. SW교육기반을 활용한다. 대학 내 AI교육체계를 확립한다. AI기술 자체를 개발한다.
AX(architecture extended)융합 인재를 체계적으로 양성한다. 2025년 12월 전문 조사기관 컨슈머인사이트의 ‘2025년 하반기 이동통신 기획조사’에 따르면, 국내에서 AI서비스를 한 번 이상 이용해본 소비자는 74%였다. 휴대전화를 쓰는 한국인 4명 중 3명꼴로 AI모델을 사용했다. 이용 빈도는 ‘주 3~4회’(26%)가 가장 많았다. ‘주 1~2회’와 ‘거의 매일’(각각 23%)이었다.
서비스별 이용 경험률은 챗GPT가 54%였다. 경북도에 따르면, ‘경상북도 소버린(Sovereign)AI 기본계획’을 수립했다. 경북도정 전반과 산업 전 분야에 걸친 인공지능 전환(AX, AI-Transformation)을 본격 추진한다. 정부의 ‘세계 3대 AI 강국 도약’기조에 맞췄다.
경북의 입지 강점과 산업 기반을 바탕으로 지역 차원의 인공지능 전환을 체계적으로 추진한다. 글로벌 인공지능 기술 경쟁이 심화되면서, 인공지능 기술을 선제적으로 도입한다. 경북도는 지역 강점을 바탕으로 산업 현장에 적용·확산한다. 경북은 원자력 중심의 안정적·대규모 전력 기반(전력 자급률 200% 이상)을 보유했다.
철강·자동차 부품·전자 등 제조업 집적으로 축적된 풍부한 산업용 데이터도 활용한다. 포스텍(POSTECH), 금오공대와 우수한 연구·인재 기반과 산업별 대기업과 중·소기업 협력 체계가 바탕이다. 경북도는 인공지능 모델과 서비스의 실증과 확산이 지속적으로 이루어질 수 있는 여건도 벌써 갖췄다.
‘경상북도 소버린 AI 기본계획’은 경북이 대한민국 인공지능 혁신 선도 거점으로 도약하기 위해서다. 인공지능 거버넌스를 운영한다. 인공지능 혁신 기반을 조성한다. 인공지능 대전환(AX)을 추진한다. 글로벌 인공지능 기본사회 기여 등 4대 핵심 전략을 설정했다.
세부 추진과제는 민간 협력형 하이퍼스케일 데이터센터를 구축한다. 전주기 AI융합 인재 양성을 체계적으로 마련한다. 주력 제조 산업의 AI구조로 전환한다. AI 기반 스마트 농업·바이오를 육성한다. AI기반 재난안전·복지 통합 관리 등 총 73개 실천 과제로 구성됐다.
핵심 분야별 중점 추진과제를 보면, 인공지능 거버넌스를 운영한다. 인공지능 혁신 기반을 조성한다. 인공지능 대전환을 추진한다. 글로벌 AI기본사회에 기여한다. 경북도는 이번 계획에 1조 7,301억 원을 투입한다.
공공과 민간이 손잡고 AI인프라를 조성한다. 국비 확보 및 정부 공모사업 유치 등 다각적인 재원 마련 대책을 추진한다. AX(architecture extended)의 핵심인 민간 협력형 데이터센터를 구축(민자 유치)한다.
국비를 최대한 확보한다. 경북도 양금희 경제부지사는 경북이 대한민국 AI혁신 선도 거점으로 도약한다. 이제부턴 인공지능이 시대를 이끈다. 이 같은 견인서 경북도가 한국에서 맨 앞장에 서길 바란다.