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사주보러 AI 찾아가는 2030
[편집자주] '요즘 애들'이라는 말만으론 설명하기 힘든 변화가 곳곳에서 일어납니다. MZ세대의 '지금'은 어떨지, '오'늘의 '엠지'세대 이야기를 같이 들어보실까요.
# "그대의 상을 보니 근심이 살짝 비치는구나." 사주풀이 AI(인공지능)로봇이 감았던 눈을 뜨며 말했다. 지난 12일 서울 종로구 익선동 한 사주 카페에는 사람 대신 사주풀이 AI 로봇 5대와 관상가 AI 로봇 2대가 설치돼 있었다. 한편에는 향과 촛불이 놓인 제사상이 신당 분위기를 연출했다.
최근 젊은층을 중심으로 'AI 사주'가 인기를 끌고 있다. 챗GPT나 제미나이 같은 오픈 AI에 본인의 생년월일을 입력해 신년운세를 보는 즉각적인 방식이 새로운 점술 문화로 자리 잡았다. 온라인을 넘어 오프라인 공간에서도 AI 사주를 볼 수 있는 'AI 사주 카페'까지 등장했다.
익선동의 AI 사주 카페는 지난달 문을 열었다. 이름과 성별, 생년월일을 입력한 뒤 수화기로 AI 로봇과 대화하면 사주풀이와 함께 플라스틱 카드로 된 부적을 받을 수 있다. 관상가 AI 로봇은 로봇팔로 직접 앞에 앉은 사람의 얼굴을 그리며 관상을 풀이한다. 이곳 관계자는 "젊은 세대뿐만 아니라 나이가 있으신 분들도 찾는다"며 "사주와 AI 로봇이 만나 이색적인 분위기를 연출해 대부분 신기해하며 체험한다"고 설명했다.
AI 사주가 오프라인 공간에 마련된 것은 최근이나 온라인상에서는 이미 '가성비 사주'로 빠르게 입소문을 탔다. 온라인상에서는 챗GPT와 제미나이 같은 오픈 AI로 사주를 볼 수 있는 프롬프트(명령어)가 활발하게 공유되기도 했다. 챗GPT에게 '성명학 전문가'라는 역할을 주고 이름을 지어달라고 하는 '작명 프롬프트'도 함께 유행했다.
연초에는 990원을 내면 신년운세를 볼 수 있는 '저가 AI 사주' 서비스들이 인기를 끌었다. 대학생 김모씨(21)는 "평소에도 사주에 관심이 많아 3차례 정도 보러 갔었다"며 "SNS(소셜네트워크서비스)에서 990원 사주가 유행하는 걸 보고 친구와 함께 재미 삼아 해봤다"고 말했다.
김씨가 결제한 AI 사주는 생년월일과 태어난 시간 등 인적 사항을 기재하면 사주를 정리한 전자문서를 전송한다. 김씨는 "현재 준비 중인 전문직이 추천 진로로 나와 신기하면서도 기분이 좋았다"며 "무엇보다 가격이 저렴해 가볍게 보기 좋았고 가족들에게도 추천했다"고 말했다.
전문가들은 AI 사주의 인기가 젊은 세대의 새로운 소비 경향을 보여주는 현상이라고 평가했다. 이은희 인하대 소비자학과 교수는 "젊은 소비자들은 재미와 효율을 동시에 추구하는 경향을 보인다"며 "실제 사주를 보러 가면 멋모르고 부적을 쓰는 등 큰돈을 날릴 위험이 있지만 AI 사주는 그런 위험 부담이 없다"고 말했다.
젊은 세대의 무속신앙에 대한 관심은 불경기의 영향이라는 분석도 있다. 이 교수는 "일자리가 줄고 경쟁이 치열해지는 상황에서 젊은 세대가 느끼는 미래에 대한 불안감이 크다"며 "사주는 이러한 불안감을 해소하는 하나의 방법"이라고 설명했다.
이어 "방대한 데이터를 학습하는 AI 특성상 신뢰할 만하다"며 "잠깐의 유행보다는 새로운 문화로 지속될 수 있다고 예상한다"고 덧붙였다.

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시흥시는 국민권익위원회에서 열린 ‘생성형 인공지능(AI) 기반 국민소통·민원분석 체계 구축’ 시범기관 간담회에 참석, 인공지능 기반 민원 서비스 운영 현황과 현장 활용 경험을 공유했다고 15일 밝혔다.
시에 따르면 지난 11일 열린 이번 간담회는 지난 2월 5일부터 운영 중인 ‘생성형 인공지능(AI) 기반 국민소통·민원분석 체계’ 시범서비스의 실무 활용 현황을 점검하고 개선 의견을 수렴하기 위해 마련됐다. 간담회에는 식품의약품안전처, 국토교통부, 인천광역시, 시흥시 등 시범기관 민원총괄부서 관계자들이 참석했다.
국민권익위는 국민신문고에 축적된 대규모 민원 데이터를 인공지능(AI)이 분석해 행정현장에서 더 효율적으로 활용할 수 있도록 해당 체계를 구축했으며, 기관별 특성에 맞는 인공지능(AI) 서비스를 제공하고 있다.
특히 시는 국토교통부와 인천광역시와 함께 ‘빈발·중복 민원 일괄처리 서비스’를 시범 운영하고 있다. 동일하거나 유사한 내용의 민원을 인공지능이 자동으로 식별해 하나의 단위로 묶어 관리할 수 있도록 함으로써 민원 처리 과정의 업무 효율성을 높이는 데 도움이 되고 있다고 설명했다.
시 관계자는 “인공지능 기반 빈발·중복민원 일괄처리 서비스를 통해 반복적으로 제기되는 민원에 더욱 체계적으로 대응하고, 처리 속도와 정확도를 높여 시민 만족도를 더 높이겠다”라고 말했다.

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인공지능이 젊은 세대의 '새로운 언어'가 될 때.
하노이 에 거주하는 회계사 트란 득 민(29세)은 현재 AI 소프트웨어를 활용한 추가 회계 과정을 수강 중이라고 밝혔습니다. 젊은 나이에도 불구하고 득 민 씨는 AI 프로그램 이용에 어려움을 겪고 있습니다. 그는 안내와 지원을 받기 위해 소프트웨어 관리팀과 끊임없이 소통해야 하는데, 이로 인해 상당한 시간과 노력이 소모됩니다. 득 민 씨는 "학업 초기에 AI 기술을 접했더라면 지금처럼 업무에 AI를 활용하는 데 훨씬 더 수월했을 것"이라고 말했습니다.
실제로 최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 일상생활에서 보편적인 기술이 되었습니다. 지능형 검색 엔진과 소셜 미디어 콘텐츠 추천 시스템부터 가상 비서와 자율주행 자동차에 이르기까지 AI는 점차 우리 삶에 스며들어 사람들이 일하고 배우고 소통하는 방식까지 변화시키고 있습니다. 따라서 이전 세대의 학생들이 수학이나 외국어를 배웠던 것처럼, 학생들에게 AI에 대한 지식을 조기에 제공하는 것이 필요합니다.
전 세계 여러 국가들이 발 빠르게 움직여 일부 초등학교와 중등학교의 교육 과정에 인공지능(AI) 과목을 포함시켰습니다. AI 교재는 각 연령대에 맞춰 특별히 설계되어 학생들이 간단한 실생활 예시를 통해 알고리즘, 데이터, 머신러닝 작동 방식 등의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 미국, 유럽, 중국, 일본 등 선진국의 일부 중등학교에서는 학생들이 로봇 프로그래밍을 실험하거나 기본적인 이미지 인식 모델을 훈련시킬 수 있는 AI 연구실을 구축하기도 했습니다.
베트남에서는 2025년 8월 22일자 정치국 결의안 71-NQ/TW(교육 및 훈련 개발의 돌파구에 관한 결의)에서 "포괄적인 디지털 전환, 디지털 기술 및 인공지능의 광범위한 도입과 강력한 적용"을 요구 사항으로 명시했습니다. 이러한 취지에 따라 정부는 2025년 9월 15일자 결의안 281/NQ-CP를 발표하여 8가지 핵심 과제를 제시했습니다.
마이크로소프트 AI 경제 연구소(AIEI)의 '2025년 AI 확산 보고서'에 따르면, 베트남은 현재 AI 도입률 측면에서 전 세계 38위를 기록하고 있습니다. 특히, 베트남의 AI 도입률은 2025년 하반기에 상반기 21.2%에서 23.5%로 2.3%p 급증할 것으로 예상됩니다.
한편, 2025년 하반기에는 전 세계 AI 도입률이 1.2% 증가하여 15.1%에서 16.3%로 상승할 것으로 예상됩니다. 이는 현재 전 세계 인구 6명 중 1명꼴로 AI 기반 도구를 사용하고 있음을 의미합니다.
어린 나이부터 인공지능을 가르치는 것이 반드시 복잡한 공식부터 시작할 필요는 없습니다. 더 중요한 것은 학생들이 이 기술의 작동 원리와 사회에 미치는 영향을 이해하도록 돕는 것입니다. 안면 인식 수업은 데이터 프라이버시에 대한 토론으로 이어질 수 있고, 챗봇 프로젝트는 학생들이 인류를 위해 기술을 설계할 때 따르는 책임감을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전 세계 수많은 과학 연구에 따르면 어린이들은 기술에 매우 잘 적응하며, 프로그래밍 애플리케이션, 교육용 로봇, 온라인 학습 플랫폼 등을 쉽게 익힙니다. 적절한 지도를 받는다면 아이들은 기술을 활용할 뿐만 아니라 자신만의 결과물을 만들어낼 수도 있습니다.
대표적인 예로 전 세계 학생들을 대상으로 하는 과학 기술 경진대회를 들 수 있는데, 많은 고등학생들이 인공지능 기반 프로젝트를 개발하고 있습니다. 어떤 팀은 인공지능을 활용하여 식물 잎의 질병을 식별하고 농부들을 돕고, 또 다른 팀은 카메라 데이터를 기반으로 교통사고 조기 경보 시스템을 구축합니다. 이러한 프로젝트들은 학생들이 인공지능을 조기에 접할 기회를 얻으면 실질적인 사회 문제에 기술을 충분히 적용할 수 있음을 보여줍니다.
인공지능을 지능적이고 능동적으로 활용하세요.
인공지능 교육은 단순히 미래의 프로그래머를 양성하는 것만이 아닙니다. 젊은 세대가 기술을 이해하고 책임감 있게 사용할 수 있도록 돕는 것 또한 중요한 목표입니다. 빅데이터와 지능형 알고리즘의 시대에 기술 윤리에 대한 질문은 점점 더 중요해지고 있습니다.
팜 응옥 트엉 교육훈련부 상임차관에 따르면, 인공지능 교육 요건을 효과적으로 이행하기 위해 교육기관은 다음 세 가지 조직 형태 중 하나 또는 여러 가지를 적극적으로 선택해야 합니다. 일반 교육과정 내 교과목 및 교육 활동에 통합하는 방식, 선택 과목 또는 개별 주제 학습을 통해 구현하는 방식, 그리고 심화 학습, 동아리 및 특별활동 형태로 운영하는 방식입니다. 이 중 일반 교육과정 내 교과목 및 교육 활동에 통합하는 방식이 보편성을 확보하고 교육과정 과부하를 방지하기 위해 우선적으로 고려되어야 할 방식입니다.
예를 들어, 일부 국가에서는 인공지능 교육이 다양한 다른 과목에 통합되어 있습니다. 컴퓨터 과학 수업에서는 알고리즘과 데이터에 대해 배우고, 사회학이나 시민학 수업에서는 인공지능이 노동 시장과 사회생활에 미치는 영향에 대해 토론합니다. 이러한 학제 간 접근 방식은 학생들이 인공지능을 단순히 기술적 도구가 아니라 더 넓은 사회 생태계의 일부로 인식하도록 돕습니다.
현재 베트남에서는 일부 고등학교에서 프로그래밍, 로봇공학, 데이터 과학 동아리를 방과 후 활동으로 도입하기 시작했습니다. 또한 많은 교육 기관과 기술 기업들이 고등학생들을 대상으로 인공지능 기초 과정을 개설하여 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 개념을 접할 수 있도록 돕고 있습니다.
학생들에게 중요한 다양한 주제와 생활 영역에 인공지능을 적용하는 문제 외에도, 인공지능 기술의 안전하고 투명하며 지능적인 사용은 매우 중요한 과제입니다.
하노이 사범대학교 영어학과 즈엉 투 하 교수는 베트남 법률신문 기자와의 인터뷰에서 AI 기술을 활용한 교육이 학생들의 수업 흥미를 높이고 지식 탐구를 촉진하는 데 기여하고 있다고 밝혔습니다. 학생들이 AI 기술을 지능적이고 효과적으로 활용할 수 있도록 AI 교육 프로그램은 기술적 역량과 윤리적 사고를 결합해야 합니다. 학생들은 AI 모델 구축 방법뿐만 아니라 이 기술의 사회적 영향에 대해서도 더 잘 이해해야 합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템을 학습할 때 개인 데이터 사용에 있어 프라이버시와 보안에 대한 질문을 하도록 장려해야 합니다.
하지만 베트남에서 AI 교육을 보편화하는 데에는 여전히 많은 어려움이 있습니다. 교육과정, 학습 자료, 그리고 자격을 갖춘 AI 교사가 부족합니다. 더욱이 모든 학교가 기술 실습실이나 실습 프로젝트를 운영하는 데 필요한 시설을 갖추고 있는 것은 아닙니다.
하지만 이러한 어려움들이 인공지능을 일반 교육에 통합하는 데 장벽이 되어서는 안 됩니다. 오히려 컴퓨터 과학 교과 과정에 기본적인 데이터 및 알고리즘 개념을 통합하거나, 인공지능 관련 학습 프로젝트를 조직하거나, 온라인 학습 플랫폼을 활용하여 교사와 학생들을 지원하는 것과 같은 작은 단계부터 시작할 수 있습니다.
사실 인공지능 시대에 인공지능에 대한 학습은 더 이상 대학이나 기술 연구소만의 전유물이 아닙니다. 세상이 빠르게 변화하는 만큼 교육 또한 미래를 대비하기 위해 그 속도에 맞춰 발전해야 하므로, 인공지능 학습은 고등학교 때부터 시작해야 합니다.
출처: https://baophapluat.vn/giao-duc-kien-thuc-ve-ai-buoc-chuan-bi-cho-tuong-lai-moi.html

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인간은 사고를 인공지능에 "맡기고" 있다.
인류 역사를 통틀어 모든 기술 발전은 사회생활에 심대한 변화를 가져왔습니다. 인터넷은 정보 검색을 더욱 빠르고 쉽게 만들어주었고, 스마트폰은 사람들이 언제 어디서든 소통할 수 있도록 해주었습니다. 하지만 인공지능(AI)의 등장으로 편리함은 완전히 새로운 차원으로 끌어올려졌습니다. AI는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 기사를 작성하고, 수학 문제를 풀고, 프로그래밍하고, 데이터를 분석하고, 심지어 사고방식까지 제안할 수 있습니다.
인공지능(AI)은 몇 가지 간단한 명령만으로 수천 페이지에 달하는 문서를 단 몇 초 만에 분석하고, 정보를 추출하고, 심층 보고서를 생성하고, 복잡한 애플리케이션의 소스 코드를 작성할 수 있습니다. 교육 분야에서는 AI가 학생 개개인의 능력과 학습 스타일에 맞춘 멘토 역할을 할 수 있습니다. 의료 분야에서는 이 기술이 의사들이 다양한 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움을 줍니다. 그리고 비즈니스 분야에서는 AI가 시장 동향을 분석하고, 고객 행동을 예측하며, 적절한 개발 전략을 제시할 수 있습니다.
이러한 기능들은 사람들의 시간과 노력을 크게 절약해 줄 뿐만 아니라 학습과 업무 효율성을 향상시켜 줍니다. 한때 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 많은 작업들이 이제 AI 덕분에 몇 분 만에 해결될 수 있습니다. 그러나 이러한 편리함은 사람들이 AI에 지나치게 의존하게 되면 양날의 검이 될 수도 있습니다. 최근 연구와 전문가들의 우려는 AI로 인한 지적 나태함이라는 "질병"에 대한 심각한 문제점을 점차 드러내고 있습니다.
인공지능 사용 행태에 대한 여러 연구에 따르면 챗봇 사용은 사람들을 두 가지 상태로 이끌어갑니다. 첫 번째는 인지적 부담 완화(Cognitive Offloading)로, 사람들이 암기, 분석, 문제 해결과 같은 작업을 인공지능이나 검색 엔진과 같은 외부 도구에 위임하는 현상입니다. 그러나 문제는 많은 사람들이 인공지능을 단순히 보조 도구로만 사용하는 데 그치지 않고 두 번째 상태인 메타인지적 나태함(Metacognitive Laziness)에 빠진다는 점입니다. 이는 사람들이 평가, 교정, 자체 점검과 같은 작업을 완료하기 위해 인공지능에 점점 더 의존하는 현상을 말합니다.
인공지능에 과도하게 의존하는 것은 뇌 기능에 부정적인 영향을 미칩니다. 인공지능을 장기간 사용하면 통제력, 창의성, 기억력과 관련된 뇌 영역의 활동 수준이 저하되는 경향이 있습니다. 특히, 사람들이 다시 자신의 생각을 활용하여 학습하고 일하게 되더라도 이러한 뇌 영역의 활동 수준은 정상보다 낮은 상태로 유지됩니다.
실제로 이러한 '사고의 게으름'은 일상생활에서 점점 더 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 하노이 에 사는 41세 응오 홍 한 씨는 7학년 자녀를 둔 어머니로서, 아이가 AI의 도움을 받아 매우 유창하게 에세이를 제출하는 것을 보고 깜짝 놀랐다고 합니다. 하지만 아이에게 간단한 문장 몇 개를 스스로 써보라고 하자, 아이는 혼란스러워하며 제대로 완성하지 못했습니다. 한 씨는 이것이 아이가 생각하는 것이 아니라 단순히 베끼거나 AI의 답에 전적으로 의존하고 있기 때문에 학습 과정이 제대로 이루어지지 않고 있음을 보여준다고 지적했습니다.
인공지능(AI)은 학생들이 미리 작성된 답을 복사하거나 편집하여 과제를 완료하도록 도울 뿐만 아니라, 수많은 사무직 종사자들이 보고서를 작성하고, 이메일을 작성하고, 업무 계획을 세우는 데에도 도움을 줍니다. 창의성과 밀접하게 관련된 예술가와 화가들조차도 아이디어 구상 및 작품 완성 과정에 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
게으른 사고방식을 가진 세대가 등장할 때
인공지능에 대한 의존도가 높아질수록 사람들은 점차 수동적인 사고방식을 갖게 되고, 논리적 유연성이 떨어지며, 스스로 문제를 해결하는 능력이 저하될 것이 분명합니다. 모든 문제를 단 한 줄의 코드로 해결할 수 있게 되면, 게으른 사고를 하는 세대가 등장하여 사회에 많은 부정적인 결과를 초래할 것입니다.
무엇보다도 교육 분야가 직접적인 영향을 받을 것입니다. 인공지능이 단 한 줄의 코드로 몇 초 만에 논리적인 에세이를 작성하거나 어려운 수학 문제를 풀 수 있는 시대에 많은 학생들이 학습의 의미에 대해 의문을 품기 시작하는 것은 당연한 일입니다. 이러한 의문은 기술 시대의 교육 가치에 대한 회의적인 시각을 부분적으로 반영합니다. 학생들이 인공지능이 더 나은 에세이를 쓰고, 수학 문제를 더 빠르게 풀고, 심지어 더 나은 프로그래밍을 하는 것을 보면, 개인의 노력이 무의미해졌다는 생각에 쉽게 빠지게 됩니다.
하지만 이러한 관점은 위험한 오해입니다. 학습의 가치는 최종 결과뿐 아니라 비판적 사고력을 기르는 과정에도 있습니다. 인공지능은 답을 제공할 수는 있지만, 개인의 학습 경험과 성장을 대체할 수는 없습니다. 미래에는 글쓰기나 계산과 같은 일부 작업이 인공지능의 도움으로 자동화될 수도 있겠지만, 질문을 구성하고 정보를 걸러내고 자신만의 관점에서 이야기를 전달하는 능력은 여전히 ​​인간에게 있습니다. 따라서 인공지능과 자신의 사고력을 결합할 수 있는 사람이 기술에만 의존하는 사람보다 훨씬 유리할 것입니다.
사회경제적 차원에서 그 결과는 훨씬 더 심각합니다. 4차 산업혁명 시대의 시장 경제는 독립적인 사고, 창의성, 그리고 유연한 문제 해결 능력을 갖춘 인력을 요구합니다. 대다수의 근로자들이 사고를 위해 인공지능에만 의존하게 된다면, 노동력의 경쟁력은 필연적으로 저하될 것입니다. 이는 가까운 미래에 "인공지능 사용법은 알지만 그 외의 다른 일은 할 줄 모르는" 노동력이 등장할 위험을 내포하고 있습니다. 이러한 사람들은 인공지능에 명령어를 입력하는 데는 능숙할지 몰라도, 필요한 지식과 기술은 부족할 수 있습니다.
더욱이, 인공지능에 지나치게 의존하면 정보를 평가하는 데 필수적인 비판적 사고 능력이 저하될 수 있습니다. 답변이 너무 빠르고 설득력 있게 제공되면 많은 사람들이 검증 없이 즉시 믿어버리는 경향이 있습니다. 이는 가짜 뉴스와 잘못된 정보가 엄청난 속도로 퍼져나가는 정보 과부하 시대에 특히 위험합니다.
이러한 위험성을 고려할 때, 많은 사람들은 AI를 "없애버려야 한다"고 주장합니다. 그러나 문제는 AI 자체에 있는 것이 아니라 인간이 AI를 사용하는 방식에 있습니다. AI는 정보 접근성을 확대하고 업무 효율성을 향상시키는 데 도움을 주는 보조 도구로 여겨져야 합니다. 하지만 분석, 평가, 그리고 최종 의사 결정 과정은 여전히 ​​인간의 몫이어야 합니다. 다시 말해, AI는 인간의 사고 속도를 높이는 데 도움을 주며 공존할 수 있지만, 인간을 대신해서 생각하는 존재가 되어서는 안 됩니다.
인공지능 시대에 기술은 점점 더 지능화되겠지만, 미래 사회는 여전히 인간의 독립적인 사고 능력을 필요로 합니다. 따라서 독립적인 사고 습관을 잃고 인공지능에 의존하게 되는 것을 막기 위해 많은 전문가들은 학습과 업무 방식의 변화가 필요하다고 주장합니다. 인공지능을 금지하기보다는 의식적인 활용을 유도해야 한다는 것입니다. 즉, 인공지능에 질문하기 전에 스스로 생각하고, 다양한 출처를 통해 정보를 검증하며, 인공지능을 단지 보조 도구로만 여겨야 한다는 것입니다.
출처: https://baophapluat.vn/phu-thuoc-vao-ai-nguy-co-hinh-thanh-the-he-luoi-suy-nghi.html

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에이전틱 AI: 인공지능의 자율적 진화가 던진 화두
2026년 3월, 우리는 기술 발전의 또 다른 전환점을 맞이했습니다. 인공지능(AI)이 단순한 도구를 넘어 '생각하는 존재'처럼 진화하며 초자율 형태의 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대에 접어든 것입니다. 이 기술은 인간처럼 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖추면서, 전통적 AI의 한계를 뛰어넘고 있습니다.
특히, 이는 경제, 사회, 그리고 기술 패러다임을 급격히 변화시키고 있으며, 글로벌 시장뿐만 아니라 한국도 이 흐름에 맞춘 혁신과 적응을 요구받고 있습니다. 이제 인공지능의 진화는 사용자 명령을 실행하는 '솔루션'에서 데이터를 학습하고 스스로 결정을 내리는 수준으로 이동했습니다.
이른바 '에이전틱'한 기술은 과거의 프로그래밍 방식과 근본적으로 다릅니다. 에이전틱 AI는 단순 계산과 분류를 넘어, 엄청난 양의 데이터를 분석해 '의사 결정'이라는 영역을 담당합니다. 예를 들어, 의료 AI가 환자의 진단 기록을 분석해 최적의 치료법과 예방 조치를 추천한다면, 이는 단순히 정보를 제공하는 차원을 넘어선 것입니다.
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실제로 2026년 3월 한 달 동안에만 무려 267개의 새로운 AI 모델이 발표되었으며, 이 중 상당수가 자율적으로 목표를 설정하고 실행하는 에이전트 형태의 속성을 강조하고 있습니다. 이는 AI 연구 및 적용에 있어 완전히 새로운 국면을 열었습니다. 기존 인공지능은 사용자의 명시적 명령에 따라 동작했지만, 이제는 스스로 학습하고 창의성을 발휘하는 방향으로 전환되고 있습니다.
업계 전문가들은 이를 AI의 진정한 잠재력이 본격적으로 발현되는 단계로 평가하며, 이 기술이 앞으로 수십 년간 인류의 문제 해결 능력을 획기적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있다고 분석합니다. 지금의 AI 혁명은 비단 기술 그 자체의 발전에 그치지 않습니다.
우리는 이를 통해 AI가 경제를 재편하고, 산업 구조를 혁신하며, 심지어는 인간의 일상 속 문제를 해결하는 강력한 툴로 자리 잡아가는 모습을 보고 있습니다. 다만, 이런 긍정적 전망과 함께 윤리 및 사회적 책임 부문은 여전히 해결 과제로 남아있습니다.
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에이전틱 AI의 자율적 의사결정 능력이 높아질수록 기술 오남용, 복잡한 윤리적 문제, 그리고 예측 불가능한 시스템 오류와 같은 새로운 리스크가 동반되기 때문입니다. 업계는 이러한 잠재적 위험을 최소화하기 위한 신중한 접근과 견고한 거버넌스 체계 구축이 필수적이라고 강조하고 있습니다.
이 변화의 흐름 속에서 글로벌 선도기업들은 이미 발 빠르게 대응하고 있습니다. 가장 주목할 만한 사례 중 하나는 어도비(Adobe)입니다.
어도비는 18년 만에 CEO를 교체하며, 새로운 리더십 하에서 AI 중심의 미래 비전을 강화하고 있습니다. 새로운 CEO는 취임 직후 "AI가 창작의 다음 시대를 쓰고 있다"고 선언하며, AI 기술이 크리에이티브 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것임을 명확히 했습니다.
어도비는 이미 기존 크리에이티브 제품군에 AI 기반 솔루션을 대폭 도입하고 있으며, 이러한 기술은 특히 디지털 콘텐츠 분야에서 생산성을 대폭 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 디자이너와 크리에이터들이 반복적인 작업에서 벗어나 보다 창의적인 영역에 집중할 수 있도록 돕는 것이 어도비 AI 전략의 핵심입니다.
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구글 역시 에이전틱 AI의 도입을 서두르며, 글로벌 경쟁에서 밀리지 않겠다는 강력한 의지를 보였습니다. 이 회사는 자사의 최신 AI 모델인 'Gemini'를 크롬 브라우저에 통합하는 작업을 글로벌 규모로 확대하고 있습니다. 현재 Gemini는 50개 이상의 언어를 지원하며, 캐나다, 뉴질랜드, 인도를 포함한 여러 국가에 추가로 론칭되어 전 세계 사용자들의 접근성을 크게 높이고 있습니다.
이는 단순한 기술적 도입을 넘어, 구글의 기존 사업 모델에 AI를 융합함으로써 회사의 핵심 방향성을 기술 중심으로 전환하는 전략적 행보로 풀이됩니다. 이렇게 다양한 언어와 문화권을 포괄하려는 접근은 이용자의 접근성을 증대하고, 글로벌 사용자의 데이터 인터랙션 방식을 재정의하는 데 목적이 있다고 분석됩니다.
글로벌 주요 기업들의 에이전틱 AI 도입 사례
헬스케어 분야에서도 눈에 띄는 움직임이 있습니다. 아마존 헬스(Amazon Health)는 미국의 엄격한 의료 정보 보호법인 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)를 준수하는 AI 에이전트를 도입하여 의료 서비스의 질을 한 단계 끌어올리고 있습니다.
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이 AI 에이전트는 환자의 의료 기록을 분석하고, 적합한 전문의와 연결해주는 서비스를 제공하며, 의료진의 업무 부담을 줄이는 동시에 환자 치료의 정확성과 효율성을 높이고 있습니다. HIPAA라는 까다로운 규제를 준수하면서도 혁신적인 서비스를 제공한다는 점에서, 아마존 헬스의 사례는 AI 기술이 고도로 규제된 산업에서도 성공적으로 적용될 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
한편, 삼성전자는 모바일 디바이스 분야에서 경쟁력을 강화하기 위해 갤럭시 S26 울트라(Galaxy S26 Ultra)라는 최신 플래그십 제품을 출시하며, AI 기술을 종합적으로 활용하고 있습니다. 이 제품은 최신 AI 기능을 대거 탑재한 첫 번째 디바이스 중 하나로 주목받고 있으며, AI 기술이 모바일 기기의 핵심 경쟁력으로 자리 잡았음을 명확히 보여줍니다.
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갤럭시 S26 울트라는 단순히 사용자를 보조하는 단계를 넘어 디바이스 내의 다양한 기능을 자율적으로 조정하여 사용자 경험을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 삼성 관계자는 "우리의 목표는 AI 기술을 소비자 일상의 핵심 요소로 통합함으로써 단순 사용성을 넘어 새로운 가능성을 제시하는 것"이라고 설명했습니다.
에이전틱 AI는 글로벌 경제뿐만 아니라, 지역 경제에도 심도 깊은 영향을 미칩니다. 한국의 경우, AI 분야에서 상당한 기술적 우위를 확보하고 있음에도 불구하고 여전히 많은 숙제를 안고 있습니다.
특히 윤리적 문제와 데이터 보호와 관련된 국내 법규 체계는 급변하는 AI 업계의 발전 속도를 따라가지 못할 가능성이 큽니다. 아마존이 미국 내에서 HIPAA 규정을 준수하는 AI 기반 의료 서비스를 선보인 반면, 한국에서는 아직 이와 비교하거나 대조할 만한 기술적, 윤리적 진전이 충분히 이루어지지 않았습니다. 국내 전문가들은 우리나라가 빠른 기술 도입 측면에서는 뛰어나지만, 기술과 관련된 사회적 합의를 마련하는 데 있어 다소 느린 모습을 보이고 있다고 지적합니다.
데이터 보안이나 AI 윤리와 같은 민감한 문제에는 선제적인 논의가 중요하다는 목소리가 높습니다. 이는 글로벌 경쟁사가 이미 뛰어든 시장에서 한국 기업들이 당면한 리스크와도 연결됩니다. AI 기술이 인간 생활 깊숙이 침투할수록 기술 오남용 및 윤리적 문제 등 기존의 리스크가 더욱 복잡해질 가능성이 큽니다.
AI의 윤리적 책임과 데이터 투명성을 관리하기 위한 표준과 거버넌스 구축은 이제 각 기업뿐만 아니라 정부와 시민사회가 공동으로 대응할 문제로 부각되었습니다. 업계 전문가들은 AI가 가져올 혁신적인 기회를 극대화하면서도 잠재적 위험을 최소화하기 위한 신중한 접근이 필수적이라고 강조합니다.
기술 발전과 함께 사회적 책임의 중요성을 균형 있게 고려해야 한다는 것이 핵심 메시지입니다.
기회와 리스크: 한국 시장에 미치는 영향은?
결론 및 향후 전망 결국, 에이전틱 AI는 기회와 위협을 동시에 포함한 양날의 검과도 같습니다. 한국은 기술적으로 강력한 인프라를 보유한 나라로서 이러한 기술적 혁신 흐름에서 적극적이고 지속적인 태도를 취할 책임을 짊어진 셈입니다.
정책 기반 테스트베드를 마련하고, 산학연 협력을 통해 AI 윤리 가이드라인을 정립하며, 데이터 보호와 기술 혁신 사이의 균형점을 찾아가는 것이 향후 한국 AI 산업의 성공을 좌우할 핵심 요소가 될 것입니다. 2026년 3월 현재, 에이전틱 AI 시대는 이제 막 시작 단계에 있습니다. 어도비, 구글, 아마존, 삼성과 같은 글로벌 기업들의 움직임은 이 기술이 단순한 유행이 아니라 산업 전반을 재편할 거대한 물결임을 증명하고 있습니다.
이달에만 267개의 새로운 AI 모델이 쏟아져 나온 것은 이 분야의 경쟁이 얼마나 치열한지를 상징적으로 보여줍니다. 앞으로 AI는 더욱 자율적이고 지능적인 형태로 진화하며, 우리의 일상, 산업, 그리고 사회 구조 전반에 깊숙이 침투할 것입니다. 하지만 이러한 기술적 진보가 반드시 긍정적인 결과만을 가져오지는 않습니다.
기술 오남용, 윤리적 딜레마, 시스템 오류와 같은 잠재적 리스크를 사전에 인지하고 대비하는 것이 무엇보다 중요합니다. 전문가들이 거듭 강조하는 것처럼, 견고한 거버넌스 체계와 사회적 합의 없이는 AI의 긍정적 잠재력을 온전히 실현하기 어렵습니다.
한국을 포함한 전 세계 국가들은 이제 기술 발전의 속도에 맞춰 법적, 윤리적 프레임워크를 신속히 정비해야 하는 과제를 안고 있습니다. 에이전틱 AI 시대는 우리에게 전례 없는 기회의 문을 열어주고 있습니다.
동시에 우리가 얼마나 현명하게 이 기술을 다루고 통제할 수 있는지를 시험하는 시금석이기도 합니다. 기술과 인간, 혁신과 책임 사이의 균형을 찾아가는 여정은 이제 막 시작되었으며, 그 결과는 우리 모두의 미래를 결정짓게 될 것입니다.
김도현 기자
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[참고자료]
aitopics.ai

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에이전틱 AI: 인공지능의 자율적 진화가 던진 화두
2026년 3월, 우리는 기술 발전의 또 다른 전환점을 맞이했습니다. 인공지능(AI)이 단순한 도구를 넘어 '생각하는 존재'처럼 진화하며 초자율 형태의 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대에 접어든 것입니다. 이 기술은 인간처럼 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖추면서, 전통적 AI의 한계를 뛰어넘고 있습니다.
특히, 이는 경제, 사회, 그리고 기술 패러다임을 급격히 변화시키고 있으며, 글로벌 시장뿐만 아니라 한국도 이 흐름에 맞춘 혁신과 적응을 요구받고 있습니다. 이제 인공지능의 진화는 사용자 명령을 실행하는 '솔루션'에서 데이터를 학습하고 스스로 결정을 내리는 수준으로 이동했습니다.
이른바 '에이전틱'한 기술은 과거의 프로그래밍 방식과 근본적으로 다릅니다. 에이전틱 AI는 단순 계산과 분류를 넘어, 엄청난 양의 데이터를 분석해 '의사 결정'이라는 영역을 담당합니다. 예를 들어, 의료 AI가 환자의 진단 기록을 분석해 최적의 치료법과 예방 조치를 추천한다면, 이는 단순히 정보를 제공하는 차원을 넘어선 것입니다.
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실제로 2026년 3월 한 달 동안에만 무려 267개의 새로운 AI 모델이 발표되었으며, 이 중 상당수가 자율적으로 목표를 설정하고 실행하는 에이전트 형태의 속성을 강조하고 있습니다. 이는 AI 연구 및 적용에 있어 완전히 새로운 국면을 열었습니다. 기존 인공지능은 사용자의 명시적 명령에 따라 동작했지만, 이제는 스스로 학습하고 창의성을 발휘하는 방향으로 전환되고 있습니다.
업계 전문가들은 이를 AI의 진정한 잠재력이 본격적으로 발현되는 단계로 평가하며, 이 기술이 앞으로 수십 년간 인류의 문제 해결 능력을 획기적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있다고 분석합니다. 지금의 AI 혁명은 비단 기술 그 자체의 발전에 그치지 않습니다.
우리는 이를 통해 AI가 경제를 재편하고, 산업 구조를 혁신하며, 심지어는 인간의 일상 속 문제를 해결하는 강력한 툴로 자리 잡아가는 모습을 보고 있습니다. 다만, 이런 긍정적 전망과 함께 윤리 및 사회적 책임 부문은 여전히 해결 과제로 남아있습니다.
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에이전틱 AI의 자율적 의사결정 능력이 높아질수록 기술 오남용, 복잡한 윤리적 문제, 그리고 예측 불가능한 시스템 오류와 같은 새로운 리스크가 동반되기 때문입니다. 업계는 이러한 잠재적 위험을 최소화하기 위한 신중한 접근과 견고한 거버넌스 체계 구축이 필수적이라고 강조하고 있습니다.
이 변화의 흐름 속에서 글로벌 선도기업들은 이미 발 빠르게 대응하고 있습니다. 가장 주목할 만한 사례 중 하나는 어도비(Adobe)입니다.
어도비는 18년 만에 CEO를 교체하며, 새로운 리더십 하에서 AI 중심의 미래 비전을 강화하고 있습니다. 새로운 CEO는 취임 직후 "AI가 창작의 다음 시대를 쓰고 있다"고 선언하며, AI 기술이 크리에이티브 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것임을 명확히 했습니다.
어도비는 이미 기존 크리에이티브 제품군에 AI 기반 솔루션을 대폭 도입하고 있으며, 이러한 기술은 특히 디지털 콘텐츠 분야에서 생산성을 대폭 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 디자이너와 크리에이터들이 반복적인 작업에서 벗어나 보다 창의적인 영역에 집중할 수 있도록 돕는 것이 어도비 AI 전략의 핵심입니다.
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구글 역시 에이전틱 AI의 도입을 서두르며, 글로벌 경쟁에서 밀리지 않겠다는 강력한 의지를 보였습니다. 이 회사는 자사의 최신 AI 모델인 'Gemini'를 크롬 브라우저에 통합하는 작업을 글로벌 규모로 확대하고 있습니다. 현재 Gemini는 50개 이상의 언어를 지원하며, 캐나다, 뉴질랜드, 인도를 포함한 여러 국가에 추가로 론칭되어 전 세계 사용자들의 접근성을 크게 높이고 있습니다.
이는 단순한 기술적 도입을 넘어, 구글의 기존 사업 모델에 AI를 융합함으로써 회사의 핵심 방향성을 기술 중심으로 전환하는 전략적 행보로 풀이됩니다. 이렇게 다양한 언어와 문화권을 포괄하려는 접근은 이용자의 접근성을 증대하고, 글로벌 사용자의 데이터 인터랙션 방식을 재정의하는 데 목적이 있다고 분석됩니다.
글로벌 주요 기업들의 에이전틱 AI 도입 사례
헬스케어 분야에서도 눈에 띄는 움직임이 있습니다. 아마존 헬스(Amazon Health)는 미국의 엄격한 의료 정보 보호법인 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)를 준수하는 AI 에이전트를 도입하여 의료 서비스의 질을 한 단계 끌어올리고 있습니다.
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이 AI 에이전트는 환자의 의료 기록을 분석하고, 적합한 전문의와 연결해주는 서비스를 제공하며, 의료진의 업무 부담을 줄이는 동시에 환자 치료의 정확성과 효율성을 높이고 있습니다. HIPAA라는 까다로운 규제를 준수하면서도 혁신적인 서비스를 제공한다는 점에서, 아마존 헬스의 사례는 AI 기술이 고도로 규제된 산업에서도 성공적으로 적용될 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
한편, 삼성전자는 모바일 디바이스 분야에서 경쟁력을 강화하기 위해 갤럭시 S26 울트라(Galaxy S26 Ultra)라는 최신 플래그십 제품을 출시하며, AI 기술을 종합적으로 활용하고 있습니다. 이 제품은 최신 AI 기능을 대거 탑재한 첫 번째 디바이스 중 하나로 주목받고 있으며, AI 기술이 모바일 기기의 핵심 경쟁력으로 자리 잡았음을 명확히 보여줍니다.
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갤럭시 S26 울트라는 단순히 사용자를 보조하는 단계를 넘어 디바이스 내의 다양한 기능을 자율적으로 조정하여 사용자 경험을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 삼성 관계자는 "우리의 목표는 AI 기술을 소비자 일상의 핵심 요소로 통합함으로써 단순 사용성을 넘어 새로운 가능성을 제시하는 것"이라고 설명했습니다.
에이전틱 AI는 글로벌 경제뿐만 아니라, 지역 경제에도 심도 깊은 영향을 미칩니다. 한국의 경우, AI 분야에서 상당한 기술적 우위를 확보하고 있음에도 불구하고 여전히 많은 숙제를 안고 있습니다.
특히 윤리적 문제와 데이터 보호와 관련된 국내 법규 체계는 급변하는 AI 업계의 발전 속도를 따라가지 못할 가능성이 큽니다. 아마존이 미국 내에서 HIPAA 규정을 준수하는 AI 기반 의료 서비스를 선보인 반면, 한국에서는 아직 이와 비교하거나 대조할 만한 기술적, 윤리적 진전이 충분히 이루어지지 않았습니다. 국내 전문가들은 우리나라가 빠른 기술 도입 측면에서는 뛰어나지만, 기술과 관련된 사회적 합의를 마련하는 데 있어 다소 느린 모습을 보이고 있다고 지적합니다.
데이터 보안이나 AI 윤리와 같은 민감한 문제에는 선제적인 논의가 중요하다는 목소리가 높습니다. 이는 글로벌 경쟁사가 이미 뛰어든 시장에서 한국 기업들이 당면한 리스크와도 연결됩니다. AI 기술이 인간 생활 깊숙이 침투할수록 기술 오남용 및 윤리적 문제 등 기존의 리스크가 더욱 복잡해질 가능성이 큽니다.
AI의 윤리적 책임과 데이터 투명성을 관리하기 위한 표준과 거버넌스 구축은 이제 각 기업뿐만 아니라 정부와 시민사회가 공동으로 대응할 문제로 부각되었습니다. 업계 전문가들은 AI가 가져올 혁신적인 기회를 극대화하면서도 잠재적 위험을 최소화하기 위한 신중한 접근이 필수적이라고 강조합니다.
기술 발전과 함께 사회적 책임의 중요성을 균형 있게 고려해야 한다는 것이 핵심 메시지입니다.
기회와 리스크: 한국 시장에 미치는 영향은?
결론 및 향후 전망 결국, 에이전틱 AI는 기회와 위협을 동시에 포함한 양날의 검과도 같습니다. 한국은 기술적으로 강력한 인프라를 보유한 나라로서 이러한 기술적 혁신 흐름에서 적극적이고 지속적인 태도를 취할 책임을 짊어진 셈입니다.
정책 기반 테스트베드를 마련하고, 산학연 협력을 통해 AI 윤리 가이드라인을 정립하며, 데이터 보호와 기술 혁신 사이의 균형점을 찾아가는 것이 향후 한국 AI 산업의 성공을 좌우할 핵심 요소가 될 것입니다. 2026년 3월 현재, 에이전틱 AI 시대는 이제 막 시작 단계에 있습니다. 어도비, 구글, 아마존, 삼성과 같은 글로벌 기업들의 움직임은 이 기술이 단순한 유행이 아니라 산업 전반을 재편할 거대한 물결임을 증명하고 있습니다.
이달에만 267개의 새로운 AI 모델이 쏟아져 나온 것은 이 분야의 경쟁이 얼마나 치열한지를 상징적으로 보여줍니다. 앞으로 AI는 더욱 자율적이고 지능적인 형태로 진화하며, 우리의 일상, 산업, 그리고 사회 구조 전반에 깊숙이 침투할 것입니다. 하지만 이러한 기술적 진보가 반드시 긍정적인 결과만을 가져오지는 않습니다.
기술 오남용, 윤리적 딜레마, 시스템 오류와 같은 잠재적 리스크를 사전에 인지하고 대비하는 것이 무엇보다 중요합니다. 전문가들이 거듭 강조하는 것처럼, 견고한 거버넌스 체계와 사회적 합의 없이는 AI의 긍정적 잠재력을 온전히 실현하기 어렵습니다.
한국을 포함한 전 세계 국가들은 이제 기술 발전의 속도에 맞춰 법적, 윤리적 프레임워크를 신속히 정비해야 하는 과제를 안고 있습니다. 에이전틱 AI 시대는 우리에게 전례 없는 기회의 문을 열어주고 있습니다.
동시에 우리가 얼마나 현명하게 이 기술을 다루고 통제할 수 있는지를 시험하는 시금석이기도 합니다. 기술과 인간, 혁신과 책임 사이의 균형을 찾아가는 여정은 이제 막 시작되었으며, 그 결과는 우리 모두의 미래를 결정짓게 될 것입니다.
김도현 기자
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디지털 시대에 인공지능(AI)은 경제 운영 방식과 과학 기술의 여러 분야를 근본적으로 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
전 세계 많은 국가들이 인공지능을 전략적 분야로 인식하고 연구, 인프라 및 인력 양성에 막대한 투자를 하고 있습니다.
베트남에서는 인공지능법이 2026년 3월 1일 공식 발효되어 이 신기술에 대한 법적 틀을 마련하는 데 중요한 발걸음을 내디뎠습니다.
법적 틀이 마련되면, 인공지능 열풍에 참여할지 여부가 아니라, 이 기술을 어떻게 체계적이고 효과적으로, 그리고 각국의 상황에 맞게 개발하고 적용할지가 관건이 될 것입니다.
영국, 아일랜드, 덴마크에서 활동하는 기술 전문가들의 관점에서 볼 때, 여러 국제적인 경험들은 베트남이 적절한 기회를 포착하고 적합한 개발 전략을 수립한다면 이 분야를 발전시키기에 유리한 조건을 갖추고 있음을 시사합니다. 유럽의 AI 생태계의 핵심 기반 중 하나는 대학, 연구기관, 기업 간의 긴밀한 협력입니다.
런던에서 베트남 통신사(VNA) 기자와 만난 덴마크 기술 기업 SMT 데이터의 CEO 피터 봄은 다음과 같이 강조했습니다. "영국에서는 현재 대학과 학계 간의 활발한 협력이 이루어지고 있으며, 풍부한 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 현재 우리가 할 수 있는 일에만 초점을 맞추는 것이 아니라 5~10년 후의 미래까지 내다보고 있습니다. 베트남이 이러한 분야에 적극적으로 접근하고 자국의 상황에 맞춰 적용한다면 큰 이점을 얻을 수 있을 것입니다."
연구 단계를 넘어, 많은 유럽 국가에서 인공지능이 비즈니스 환경에 적극적으로 도입되고 있습니다. 성공과 실패를 포함한 실제 경험은 귀중한 교훈을 제공합니다.
피터 봄 씨는 인공지능(AI)을 성공적으로 적용한 기업 사례가 많으며, 베트남이 이러한 경험에서 배울 점이 많다고 언급했습니다. 하지만 AI 도입이 기대에 미치지 못하거나 잘못된 방향으로 나아간 사례도 있습니다. 이러한 실패 사례는 베트남이 AI를 점진적으로 실용화하는 과정에서 귀중하게 여겨야 할 교훈을 제공합니다.
전문가들에 따르면, 인공지능(AI)을 도입할 때는 특히 데이터 관리와 기술 활용 목표 설정에 있어 명확한 전략이 필수적입니다. 피터 봄은 다음과 같이 권고합니다. “AI를 과감하게 도입하고 기업이 이 기술을 진정으로 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. 하지만 그와 동시에 명확한 AI 활용 정책을 수립해야 합니다. 우선, AI 도입을 통해 달성하고자 하는 목표와 이 기술이 가져올 것으로 기대되는 가치를 명확히 정의해야 합니다. 또한, 사용되는 데이터가 다양한 데이터 소스 전반에 걸쳐 항상 일관성 있고 신뢰할 수 있으며 검증 가능하도록 긴밀한 협력이 필요합니다.”
실용적인 관점에서 볼 때, 롱 트란탄 교수(워릭 대학교)는 베트남이 동남아시아에서 놀라운 발전을 이루었지만, 여전히 세계 주요 기술 중심지들에 비해서는 뒤처져 있다고 평가합니다.
그에 따르면, 현재 베트남의 인공지능(AI) 적용 현황을 볼 때 금융 및 은행 부문이 이 기술을 도입하기에 가장 효과적인 분야입니다. 하지만 특히 의료, 교육, 농업 과 같이 개발도상국이 직면한 많은 실질적인 문제와 관련된 분야에서는 여전히 발전 가능성이 매우 큽니다.
롱 트란 탄 교수에 따르면, 영국은 현재 인공지능 연구를 선도하는 중심지 중 하나이며, 특히 기초 인공지능 교육 및 연구 분야에서 베트남과의 협력을 증진할 수 있는 잠재적 파트너입니다.
AI 개발 자원과 관련하여 아일랜드 코크 대학교의 해리 응우옌 부교수는 베트남이 AI 트렌드를 적극적으로 수용하는 국가 중 하나이며, 규모와 질적인 측면 모두에서 인적 자원 교육에 상당한 이점을 가지고 있다고 평가합니다.
최근 몇 년 동안 베트남에는 수많은 대학과 인공지능 연구센터가 설립되어 차세대 젊은 과학자 양성과 새로운 연구 프로젝트 추진에 기여하고 있습니다. 인공지능 관련 학술대회와 전문 학술지도 점차 활성화되면서 베트남이 국제 연구 네트워크에 더욱 깊이 참여할 수 있게 되었습니다.
해리 응우옌에 따르면, 또 다른 중요한 자원은 해외에 있는 베트남 지식인 공동체에서 나오는데, 이들은 "항상 베트남에 관심을 갖고 있으며", "베트남의 기술 및 인공지능 발전에 기여하고자 하는 열망을 항상 갖고 있다"고 합니다.
AI 개발 전략과 관련하여 해리 응우옌은 고품질 데이터가 매우 중요한 기반이라고 생각합니다. 데이터 수집, 구축 및 관리와 더불어 베트남 문화에 맞춘 대규모 및 소규모 언어 모델 학습을 통해 AI를 기업 및 공공 부문 모두에서 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
더 나아가, AI는 베트남의 금융 및 기술 중심지 발전을 뒷받침하는 중요한 원동력으로 여겨지고 있습니다. AI를 활용하면 운영 효율성을 개선하고, 프로세스를 자동화하며, 비용을 최적화하고, 데이터 분석 기능을 강화할 수 있는데, 이는 모두 현대 금융 시스템에 필수적인 요소입니다.
이러한 맥락에서 인공지능은 단순한 기술적 트렌드를 넘어 향후 베트남 경제의 혁신과 경쟁력 강화를 위한 중요한 동력이 될 수 있습니다.
출처: https://www.vietnamplus.vn/tri-tue-nhan-tao-co-hoi-khong-the-bo-lo-cua-viet-nam-post1098923.vnp

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인공지능(AI)과 인간 지능은 무엇이 다른가? 작동 원리로 본 AI 가이드
인공지능(AI)은 기계가 통상적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있게 해주는 기술이다. AI는 알고리즘과 방대한 데이터를 활용해 컴퓨터 시스템을 훈련시키며, 시간이 흐를수록 성능을 향상하고 결과 예측에 능숙해지는 특성을 가진다. 현대 사회에서 AI는 음성 비서, 스트리밍 서비스의 콘텐츠 추천, 웹 검색 엔진의 결과 최적화 등 일상적인 활동의 핵심 기술로 자리 잡았다. 기계는 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하며 문제를 해결하지만, 인간과 똑같은 방식으로 사고하지는 않는다. 대신 방대한 데이터셋을 처리하고 분석함으로써 정보로부터 지식을 도출하는 방식을 취한다.
AI는 어떻게 작동하는가: 단계별 과정
AI 시스템이 학습하고 의사결정을 내리는 과정은 크게 다섯 가지 단계로 구분된다.
데이터 수집: 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 정보를 모으는 단계이다. 데이터의 품질과 양은 학습의 정밀도를 결정하는 핵심 요소이다.
데이터 준비: 수집된 데이터에서 오류나 중복, 누락된 정보를 제거하여 정제한다. 보통 학습용 데이터와 테스트용 데이터로 나누어 시스템의 성능을 평가한다.
알고리즘과 처리: 컴퓨터에 분석 작업을 지시하는 명령어 집합인 알고리즘을 적용한다. 시스템은 반복적인 분석을 통해 데이터 간의 관계와 최적의 패턴을 발견한다.
모델 훈련: 훈련을 마친 모델은 새로운 데이터를 기존 패턴과 비교하여 결과를 도출한다. 추천 시스템이 사용자의 과거 기록을 바탕으로 취향을 예측하는 것이 대표적 사례이다.
피드백을 통한 개선: 결과에 대한 피드백을 받아 예측 모델을 지속적으로 업데이트한다. 이 과정을 통해 미래 예측의 정확도를 높여 나간다.
머신러닝의 세 가지 기둥
대부분의 AI 시스템을 구동하는 핵심 기술인 머신러닝은 크게 세 유형으로 나뉜다. 정답이 있는 데이터를 사용하는 지도 학습, 정답 없이 데이터 속 숨겨진 패턴을 찾는 비지도 학습, 그리고 시행착오에 따른 보상과 벌칙을 통해 최적의 행동을 배우는 강화 학습이 그것이다. 또한, 이를 뒷받침하기 위해 얼굴 인식에 쓰이는 컴퓨터 비전, 복잡한 패턴 이해를 돕는 딥러닝, 인간의 언어를 분석하고 소통하는 자연어 처리(NLP) 등의 기술이 결합된다.
도전 과제와 미래
AI 기술은 강력하지만 운영상의 한계도 명확하다. 시스템 작동을 위해 막대한 데이터가 필요하며, 훈련 데이터에 편향되거나 부정확한 정보가 포함될 경우 결과의 신뢰성이 떨어진다. 이에 따라 연구자들은 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 방안을 모색 중이다. 인공지능의 기본 원리는 결국 기계가 데이터를 통해 지식을 획득하고 지능적인 의사결정을 내리도록 훈련시키는 것이다. 이러한 기본 개념을 이해하는 것은 AI가 미래 사회와 기술 발전에 미칠 영향을 파악하는 데 필수적인 토대가 된다.(박소연기자+A.Insight+AI)

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※본 칼럼은 2026년 3월 12일 시행된 제5회 과학기술관계장관회의 내용을 기반으로 하고 있습니다.
[1부] 초·중·고 교육의 인공지능(AI) 대전환: '한글·산수'처럼 배우는 AI의 시대
[2부] 입시 지형도의 지각변동: '지역 AI 영재학교 확대'와 4대 과기원의 비상
[3부] 대학교육과 진로의 미래: 스마트 캠퍼스와 '산업 현장형 AI 융합 인재'
대학 입학 후 학생들이 맞이할 학업 환경과 진로 지평이 국가 인공지능 대전환(AX) 전략에 따라 근본적으로 개편된다. 정부는 4대 과학기술원을 단순한 지식 전달 기관을 넘어 혁신적인 인공지능 생태계의 중심축으로 육성한다고 공식 발표했다. 이는 대학교육이 이론 중심에서 벗어나 글로벌 시장에 진출할 실무형 인재와 창업가를 배출하는 핵심 기지로 탈바꿈함을 의미한다.
핵심 인프라 공동 활용하는 스마트 캠퍼스 구축
과기원을 필두로 연구, 학사, 행정 전반에 인공지능 기술이 전면 도입되어 완벽한 스마트 캠퍼스가 구현된다. 정부 구상에 따르면 그래픽처리장치(GPU) 등 대규모 연산 처리를 위한 핵심 인프라를 대학 내에서 공동으로 활용한다. 이와 연계해 첨단 인공지능 자율실험실과 방대한 연구데이터 플랫폼이 새롭게 구축된다. 학생들은 소모적인 반복 실험이나 단순 데이터 정리에 시간을 쏟는 대신, 시스템이 도출한 인사이트를 바탕으로 고차원적인 연구 기획에 집중할 수 있다.
연구 환경뿐만 아니라 학사와 행정을 돕는 맞춤형 시스템도 전면 도입된다. 수강 신청부터 진로 상담, 복잡한 증명서 발급 등 행정 처리 전반을 학생 맞춤형으로 밀착 지원하는 인공지능 에이전트가 일상화된다. 이러한 첨단 캠퍼스 환경은 학생들의 연구 효율을 극대화하고 전공 학업 몰입도를 크게 높이는 필수 기반이 된다. 각 대학은 기존의 낡은 학사 관리 시스템을 차세대 지능형 플랫폼으로 개편하는 작업에 착수했다.
현장 데이터 다루는 산·학 공동연구소 운영
이론 중심의 전통적인 대학교육 패러다임도 현장 밀착형으로 완전히 바뀐다. 정부는 방대한 산업 데이터를 보유한 유수 기업과 과기원이 원팀을 이루는 산·학 공동연구소를 새롭게 구축해 지원한다. 한국과학기술원(KAIST)은 국방 및 바이오 분야 선도 기업인 LIG넥스원, 셀트리온과 협력한다. 광주과학기술원(GIST)은 에너지 신산업 분야에서 한국전력공사, 포스코퓨처엠과 손을 맞잡고 거점 연구 시설을 설립한다.
대구경북과학기술원(DGIST)과 울산과학기술원(UNIST)도 각각 지역 특화 산업의 앵커 기업들과 공동연구소를 꾸려 혁신 역량을 결집한다. 학생들은 이 연구소에서 기업이 직면한 실제 산업 현장의 비식별 데이터를 직접 다루며 문제해결형 실무 교육을 받는다. 이 과정을 거쳐 졸업과 동시에 산업 현장에 즉시 투입 가능한 실무형 인재로 성장하는 구조다. 대학과 기업 간 물리적 거리를 좁힌 공동연구소는 산학 밀착 교육의 핵심 거점으로 작동한다.
대학 내 창업원 신설 및 기술 창업 거점화
파격적인 진로의 확장은 기술 창업 분야에서 가장 두드러지게 나타난다. 과기원은 지역 대학과 기업의 우수 연구 성과가 창의적인 아이디어와 결합해 글로벌 시장으로 진출하도록 돕는 창업 거점으로 진화한다. 이를 위해 각 과기원 내에 전담 창업원이 신설되고 초기 자본 조달을 위한 풍부한 창업 펀드가 새롭게 조성된다. 개인 맞춤형 1인 창업 지원 및 기업 매치업 플랫폼 등 혁신적인 인프라가 대거 확충된다.
기발한 아이디어와 기술력만 있다면 재학생 누구나 쉽게 벤처 창업에 도전할 수 있는 체계적인 생태계가 마련된다. 과거 이공계 최상위권 학생들의 진로는 대기업 연구원이나 학계 진출 등에 국한되는 경향이 짙었다. 앞으로는 캠퍼스 내에서 축적한 산학 협력 데이터와 실무 능력을 바탕으로 재학 중 혹은 졸업 직후 독자적인 기술 기업을 세우는 진로가 확고히 자리 잡는다. 실전 프로젝트 수행 경험이 과거의 단순 인턴십을 대체하는 강력한 실무 역량 입증 자료로 폭넓게 활용된다.
인공지능 융합 생태계 안착과 향후 과제
정부의 이번 활용역량 강화 및 일상화 방안은 초·중·고교 기본 교육부터 대학교육과 창업 생태계에 이르기까지 전 주기에 걸쳐 적용된다. 교육부와 과학기술정보통신부는 과기원을 중심으로 구축되는 산학 협력 및 창업 지원 모델의 성과를 체계적으로 분석한다. 이후 해당 모델의 성공 사례를 바탕으로 전국 일반 대학까지 관련 인프라를 점진적으로 확대하는 방안을 검토한다.
각 과기원의 특화 인프라 구축 및 산학 공동연구소 설립은 올해 하반기부터 순차적으로 가시화될 예정이다. 막대한 예산이 투입되는 만큼 장비 중복 투자를 방지하고 산학 협력의 실효성을 높이는 정교한 성과 관리 체계 구축이 필수적인 과제로 꼽힌다. 대학별 세부 실행 계획과 창업 펀드 운용 지침은 관계 부처 조율을 거쳐 최종 구체화된다.

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경기도교육청(교육감 임태희)이 교원 인공지능(AI)·디지털 교육 역량체계 기반 ‘경기형 교원 연수 체계’를 구축한다.
도교육청은 3월 13일 교육지원청 담당자와 지역 대표 초·중등 강사 100여 명을 대상으로 ‘교원 인공지능(AI)·디지털 교육 역량체계’ 이해와 현장 적용을 위한 워크숍을 운영했다.
이번 워크숍은 ‘교원 인공지능(AI)·디지털 교육 역량체계’를 학교 현장에 안착시키기 위한 첫 단계로, 교육지원청과 지역 강사가 역량체계를 이해하고 이를 토대로 교원 연수 프로그램을 설계하도록 지원하기 위해 마련됐다.
워크숍은 연수 운영 담당자, 초·중등 강사로 나눠 교원의 인공지능(AI)·디지털 역량체계의 탐색, 설계, 성찰의 3단계 과정으로 진행됐다. 특히 지역 단위 교원 연수의 일관성과 전문성을 높이는 데 중점을 뒀다.
도교육청 교육역량과 김태석 과장은 “인공지능(AI)과 디지털 기술 확산 속에서 교사의 수업 전문성을 체계적으로 지원하는 것이 중요하다”면서 “이번에 새롭게 구축하는 역량체계를 바탕으로 경기교육 현장에 적합한 교원 연수 모델을 마련하겠다”고 말했다.
도교육청은 교원의 인공지능(AI)·디지털 교육 역량체계를 기반으로 교원 연수를 체계적으로 운영하고 학교 현장의 수업 혁신으로 이어지도록 정책적 지원을 적극 확대할 방침이다.

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바둑기사 이세돌 9단이 패배를 선언했다. 인공지능(AI)과의 바둑 대국이 시작된 지 10분이 지난 시점에서 61수 만에 벌어진 일이었다.
9일 정보기술(IT)업계에 따르면 이세돌은 이날 오후 서울 종로구 포시즌스호텔 아라홀에서 AI와 마주했다. 이세돌이 지난 2016년 알파고와 세기의 대국을 펼쳤던 장소에서, 다시금 AI와의 수싸움에 들어갔다.
이세돌과 알파고의 대국은 2억명이 넘는 세계인이 지켜봤을 정도로 큰 관심을 모았다. 오늘날 AI 시대를 연 신호탄이 된 상징적인 대국이기도 했다. 당시 이세돌은 알파고를 상대로 1승 4패를 거뒀다. 그로부터 10년이 흘렀으나 결과는 패배로 동일했다. 하지만 과거에는 AI가 대결 상대에 불과했다면 이번에는 공존 대상으로 위치가 뒤바뀐 부분이 차이점이었다.
이세돌은 대국에 앞서 엔터프라이즈 에이전틱 AI 스타트업 인핸스의 ‘AI 운영체제(OS)’ 기술을 이용해 바둑 애플리케이션을 만들었다. 이세돌이 음성으로 원하는 기능을 전달하면 AI 에이전트들이 명령을 이해하고 자동으로 코드를 짜냈다. 별도의 기획이나 코딩, 디자인 작업이 필요하지 않았다.
AI OS가 기업과 개인의 언어 지시를 정확히 이해하고, 개별 작업에 적합한 AI 에이전트에게 작업 단계를 나눠 주는 방식으로 지식 체계를 구축하기에, 프로그램 개발에 투입되는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 실제로 이세돌의 바둑 앱이 완성되기까지 소요된 시간은 약 20분에 불과했다.
완성된 바둑 앱을 시연한 이세돌은 “체감상 알파고보다 뛰어난 수준”이라며 “너무 빠르고 어렵게 바둑을 둬서 혼란스러울 정도”라고 평가했다. AI 에이전트가 만들어낸 AI 바둑기사가 세계적으로도 손꼽히는 업적을 보유한 베테랑을 압도한 것이다.
이세돌은 “인간과 AI가 어떻게 협업을 해야 하는지 보여 주는 대표적 사례”라며 “이제 AI는 승부나 경쟁의 대상이 아니라, 인간의 개성과 감정을 살리면서 창의성을 발휘할 수 있도록 도와주는 도구로 정의돼야 한다”고 전했다.
그러면서 어린이나 초보자도 쉽게 바둑을 배울 수 있도록 튜터링 기능이 포함된 AI 기반 바둑 교육 프로그램 제작을 희망했다. AI의 바둑 실력에서 넘을 수 없는 벽을 느껴 절망적이었다던 이세돌이 AI를 이용하는 방향으로 입장을 전환한 것이다.
이세돌은 “바둑을 잘 두는 AI는 이미 존재하지만 바둑을 잘 가르치는 AI는 없다고 봐도 무방하다”며 “AI가 바둑 선생 역할을 할 수 있다면 바둑에 대한 진입장벽이 굉장히 낮아질 것”이라고 기대했다.

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