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대학가에서 인공지능(AI)을 활용한 부정행위가 발생하는 등 논란이 커진 가운데, 정부가 대학 인공지능 활용 윤리 지침(가이드라인) 시안을 내놨다. 시안에는 앞으로 대학 강의계획서에 인공지능 사용 기준이 함께 제시되고, 학생이 명시된 인공지능 사용 지침을 준수하지 않을 경우 부정행위로 간주해 불이익을 받을 수도 있다는 내용 등이 담겼다.
교육부와 한국대학교육협의회는 27일 오후 서울 용산구 삼경교육센터에서 대학 인공지능 활용 윤리 가이드라인 시안을 공개하고, 의견 수렴을 위한 간담회를 진행했다. 가이드라인 개발 연구를 진행한 김자미 고려대 교수(교육대학원 컴퓨터교육 전공)는 이날 발표에서 가이드라인의 5대 핵심 원칙으로 학문적 진실성, 인간 중심성과 책임성, 투명성과 신뢰성, 공정성, 정보 보호 및 보안 등을 제시했다. 가이드라인은 이들 원칙을 중심으로 수업에서 인공지능을 활용할 때, 인용·출처 표기, 사용 과정의 공개 방식, 개인 정보나 민감 정보 입력에 대한 주의, 과의존 및 오남용에 대한 주의 등 세부 지침을 제시하고 있다.
가이드라인을 보면, 교수는 강의계획서에 인공지능의 활용 범위, 목적, 표절 및 부정행위의 정의와 처리 기준, 수업에서 허용되는 인공지능 목록, 결과 도출 방법 등을 제시해야 한다. 학생들은 각 수업에 따라 다른 인공지능 활용 방침을 강의계획서나 공지사항 등을 통해 확인하고, 제시된 범위 내에서 인공지능을 신중하게 활용해야 한다.
또, 수업하는 교수와 학생 모두 인공지능을 활용할 때 활용 여부와 방식, 생성물 출처 등을 명시해야 한다. 교수가 수업 운영 목적에 따라 인공지능의 사용 범위에 대한 일부 또는 전면적인 사용을 허용하거나 제한할 수도 있다. 다만 사용이나 제한의 근거를 학습 목표 등과 연관 지어 명확하게 규정해야 한다. 평가 시엔 답안 제출 과정을 통제하기 용이한 오프라인 시험을 권장하고, 온라인 시험을 치를 경우 제출 답안에 대한 인터뷰 등 제출 내용 검증 절차를 병행해야 한다.
김 교수는 “(추후 발표될 가이드라인에) 인공지능 활용 시 교수, 학생이 스스로 윤리를 점검할 수 있도록 하는 체크리스트를 만들어 제공할 것”이라고 설명했다. 의견 수렴 등을 거쳐 보완한 가이드라인은 올 상반기 중 발표될 것으로 보인다.
이날 토론에서는 가이드라인이 규제의 근거가 돼서는 안 된다는 의견도 나왔다. 오세원 숭실대 전략기획센터장은 “인공지능 활용 규칙이 일방적 규제가 아닌 교육공동체의 협의를 통해 수립돼야 한다”며 “정보 판별 능력과 인공지능 문해력을 기르는 교육도 병행해야 한다”고 말했다.
신소윤 기자 yoon@hani.co.kr

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전북특별자치도가 글로벌 금융 기업 뉴욕멜론은행(BNY)과 지역 금융산업의 미래를 논의하는 장을 마련한다.
도는 오는 3월 5일 오후 2시, 국민연금공단(NPS) 누리관 컨퍼런스홀에서 ‘전북과 함께하는 금융산업과 인공지능(AI) 세미나’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 BNY가 주최하며, 도민과 대학생 등 100여명이 참석해 인공지능(AI) 기술이 도민의 일상 금융 생활에 가져올 변화를 모색한다.
■ 모두를 위한 AI, 도민의 삶을 더 스마트하게
주제 강연에서는 프랑크푸르트 주재 로렌스 뮬만 BNY AI허브 상품관리 본부장이 ‘모두를 위한 AI(AI for Everyone)’를 주제로 발표한다. AI가 특정 전문가 집단의 전유물이 아니라, 일반 도민의 금융 생활 속에서도 활용될 수 있는 실질적인 방안을 소개할 예정이다.
이어 싱가포르 주재 타피크 하미드(Tawfique Hamid) BNY 아시아 태평양 데이터 및 분석 총괄 헤드는 ‘AI를 위한 데이터’를 주제로 AI 기반 금융 서비스 구현을 위한 데이터 활용 전략과 글로벌 트렌드를 설명한다.
■ 글로벌 리더들과 도민이 직접 만나는 ‘소통의 장’
특히, BNY의 하니 카블라위(Hani Kablawi) 부회장과 팡팡 첸(Fangfang Chen) 아시아 태평양 대표도 참석하여 세계적인 전문가들과 AI금융의 미래에 대한 생생한 소통도 이뤄질 예정이다.
패널토의에는 BNY를 비롯해 국민연금공단, 한국예탁결제원, 신한펀드파트너스 관계자들이 참여해 AI 기술의 실제 적용 사례와 시사점을 공유한다. 금융 현장의 경험을 바탕으로 도민의 눈높이에 맞춘 설명이 이어질 전망이다.
김인태 전북자치도 기업유치지원실장은 “이번 세미나는 AI가 우리 도민의 실생활과 금융 생활에 자연스럽게 녹아들 수 있는 지 확인하는 소중한 기회가 될 것”이라며, “앞으로도 BNY와 협력하여 도민들이 체감할 수 있는 선진 금융 환경을 조성하는 데 앞장서겠다”고 밝혔다.

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전북특별자치도가 글로벌 금융기업 뉴욕멜론은행(BNY)과 함께 지역 금융산업의 미래를 논의하는 장을 마련한다.
도는 오는 3월 5일 오후 2시 국민연금공단(NPS) 누리관 컨퍼런스홀에서 ‘전북과 함께하는 금융산업과 인공지능(AI) 세미나’를 개최한다고 밝혔다.
이번 행사에는 BNY가 주최하며, 도민과 대학생 등 100여명이 참석해 인공지능(AI) 기술이 도민의 금융 생활에 가져올 변화를 모색한다.
주제 강연에서는 프랑크푸르트 주재 로렌스 뮬만 BNY AI허브 상품관리 본부장이 ‘모두를 위한 AI(AI for Everyone)’를 주제로 발표한다.
AI가 특정 전문가만이 아니라 일반 도민의 금융 생활에서도 활용될 수 있는 방안을 소개할 예정이다.
이어 싱가포르 주재 타피크 하미드 BNY 아시아태평양 데이터·분석 총괄 헤드가 ‘AI를 위한 데이터’를 주제로 AI 기반 금융 서비스 구현을 위한 데이터 활용 전략과 글로벌 트렌드를 설명한다.
특히 BNY의 하니 카블라위 부회장과 팡팡 첸 아시아태평양 대표도 참석해 세계적 전문가들과 AI 금융의 미래에 대해 도민과 직접 소통할 예정이다.
패널토의에는 BNY를 비롯해 국민연금공단, 한국예탁결제원, 신한펀드파트너스 관계자들이 참여해 AI 기술의 실제 적용 사례와 시사점을 공유한다.
금융 현장의 경험을 바탕으로 도민 눈높이에 맞춘 설명이 이어질 전망이다.
김인태 전북자치도 기업유치지원실장은 “이번 세미나는 AI가 도민의 일상과 금융 생활에 자연스럽게 녹아들 수 있는지 확인하는 소중한 기회가 될 것”이라며, “앞으로도 BNY와 협력해 도민들이 체감할 수 있는 선진 금융 환경을 조성하는 데 앞장서겠다”고 밝혔다.

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26일 2차 협의회 개최, 전사적 8개 핵심 추진과제 진척도 및 실행 방안 점검
AI 기반 현장 밀착형 안전망 강화 및 내부 행정 효율화 등 혁신 가속
이번 제2차 협의회는 지난 1월 수립된 AI 기반 디지털 혁신 목표를 바탕으로, 각 부서별 8개 주요 핵심 과제의 진척도를 점검하고 현장 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 주요 추진 실적으로는 현장 안전망 강화가 돋보였다. 자원순환본부 청라사업소 안전 안내방송 시스템 도입을 이달 완료하며, 선제적인 현장 안전망을 구축했다.
또 최첨단 AI 기술을 활용한 현장 밀착형 안전 실증도 속도를 내고 있다. 안전감사실은 현장 사진으로 위험 요소를 자동 인식하는 'AI 위험성평가 시스템'을 시범 적용, 위험 요인을 개선하는 성과를 거두었다. 환경연구소 역시 바디캠을 활용한 지능형 안전관리 기술 테스트를 본격 준비 중이다.
시민 서비스 및 내부 행정 효율화를 위한 소프트웨어적 AI 전환도 순항 중이다. 기획홍보실은 유휴 서버를 활용해 방대한 행정 규정과 법령을 지원하는 '오픈소스 기반 AI 행정 챗봇'의 운영 환경 구축을 진행 중이며, 하반기 정식 오픈을 목표로 하고 있다. 환경연구소의 'AI 기반 방류수 수질예측 시스템 고도화' 사업 역시 유입수 수질 측정기기 설치를 위한 업체 협의를 진행하는 등 속도를 내고 있다.
김성훈 공단 이사장은 "인공지능 대전환은 피할 수 없는 흐름"이며 "이를 실제 현장에 도입하는 과정은 치밀하고 단계적으로 진행, 시민과 직원의 안전을 최우선으로 확보하겠다"고 강조했다.
공단은 앞으로 매월 4번째 금요일 실무협의회를 통해 부서별 AI 추진 상황을 교차 점검하고, 인천시민에게 더욱 안전하고 스마트한 환경 서비스를 제공하기 위해 전사적 역량을 집중할 방침이다.
[전국매일신문] 정원근기자
wk-ok@jeonmae.co.kr

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국내 의료기관에서 생성되는 전자의무기록은 대부분 자유롭게 서술된 비정형 문서로, 한국어와 영어 의학 용어가 혼합돼 있다.
이에 단일 언어 기반 인공지능 모델을 적용하면 분석의 정확도가 저하된다는 한계가 있었다.
국립보건연구원은 이번 연구에서 한·영 의료 어휘 체계와 말뭉치를 활용하고, 추가 사전학습을 수행한 이중언어 인공지능 모델을 개발했다.
이 모델을 의료현장에서 수집한 흉부 CT 판독문에 적용해 다중질환 분류 분석을 수행한 결과, 최대 종합 정확도가 0.94였다.
종합 정확도는 질환 판별의 정확도와 검출 능력을 종합적으로 평가하는 지표로, 0.9 이상은 임상 활용 가능성을 검토할 수 있는 수준으로 평가된다.
연구를 주도한 주형준 고려대학교 의과대학 교수는 "국내 임상 현장 특성을 반영한 의료 이중언어모델을 구현하고, 실제 의료데이터 검증을 통해 임상 적용 가능성을 확인한 점에서 의미가 있다"고 말했다.
shiny@yna.co.kr

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[인사] 법무부
[AI 카드뉴스] 피지컬 AI, 드디어 현실 세계로 나온 인공지능
기사입력 : 2026년02월27일 08:00
최종수정 : 2026년02월27일 08:00
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[뉴스핌 Newspim] 김아랑 미술기자 (kimarang@newspim.com)
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주가 힘 못쓰는 엔비디아…3월 GTC서 '파인만'으로 승부 건다 듀오링고, 시간 외 22% 추락…'수익성 희생' 성장 베팅 [홍콩 대장주] 메이퇀 ③ 신성장 동력의 '폭발적 성장' [홍콩 대장주] 메이퇀② 실적은 고속 상승, 밸류는 역대 저점
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이부진, 아들 서울대 입학식 참석 [서울=뉴스핌] 남라다 기자 = 이부진 호텔신라 사장이 26일 서울 관악구 서울대학교에서 열린 2026학년도 입학식에 참석해 아들 임동현군의 입학을 축하했다. 이 사장은 이날 모친인 홍라희 리움미술관 명예관장과 함께 서울대를 찾아 임군의 입학을 기념해 사진을 찍기도 했다. [서울=뉴스핌] 김현우 기자 = 이부진 호텔신라 사장(사진 왼쪽)과 홍라희 리움미술관 명예관장이 26일 서울 관악구 서울대학교 2026학년도 입학식에 참석해 아들 임동현군의 입학을 축하하고 있다. khwphoto@newspim.com 임군은 최근 서울 휘문고등학교를 졸업하고 2026학년도 수시모집 전형으로 서울대 경제학부에 합격했다. 고교 시절 내신 성적이 상위권이었으며 대학수학능력시험에서도 한 문제만 틀린 것으로 알려졌다. 서울대 26학번이 된 임군은 외삼촌인 이재용 삼성전자 회장(서울대 동양사학과 87학번)의 후배가 됐다. 이날 입학식 현장에서 이 사장의 패션도 눈길을 끌었다. 이 사장은 크림색 계열의 디올 재킷에 에르메스 버킨백을 매치한 차분한 차림으로 참석했다. 단정한 헤어스타일과 절제된 스타일링으로 재계 인사다운 단아한 이미지를 보였다는 평가가 나왔다. [서울=뉴스핌] 김현우 기자 = 이부진 호텔신라 사장(사진 왼쪽)과 홍라희 리움미술관 명예관장이 26일 서울 관악구 서울대학교 2026학년도 입학식에 참석해 아들 임동현 군의 입학을 축하하고 있다. khwphoto@newspim.com nrd@newspim.com 2026-02-26 16:27
李대통령 지지율 67% [NBS] [서울=뉴스핌] 김미경 기자 = 이재명 대통령의 국정운영 지지도가 취임 이후 최고치인 67%를 기록했다는 여론조사 결과가 26일 발표됐다. 이재명 대통령 국정운영 평가 2월4주차 [그래프=NBS] 엠브레인퍼블릭·케이스탯리서치·코리아리서치·한국리서치가 공동으로 수행하는 전국지표조사(NBS) 2월 4주차 결과를 살펴보면 이 대통령의 국정운영 긍정평가는 67%로 직전 조사인 2월 2주차 63%보다 4%포인트(p) 올랐다. 부정평가는 25%로 직전 조사 30%보다 5%p 떨어졌다. [서울=뉴스핌] 이재명 대통령이 지난 25일 서울 종로구 청와대에서 열린 제11차 확대국가관광전략회의 'K-관광, 세계를 품다'에서 미소를 짓고 있다. [사진=청와대] 2026.02.26 photo@newspim.com 정당 지지도에서는 더불어민주당 45%, 국민의힘 17%, 조국혁신당 4%, 개혁신당 3%, 진보당 1% 순으로 나타났고, 태도유보는 27%였다. 정당 대표의 직무수행 평가는 정청래 민주당 대표에 대한 긍정평가가 43%, 부정평가 42%였고, 장동혁 국민의힘 대표에 대한 긍정평가는 23%, 부정평가는 62%였다. NBS 정당지지도 2월4주차 [그래프=NBS] 6·3 지방선거와 관련해서는 여당에 힘을 실어줘야 한다는 의견이 53%, 야당에 힘을 실어줘야 한다는 의견이 34%로 집계됐다. 이재명 정부가 추진하는 다주택자 양도소득세 중과 유예 폐지에는 잘한 조치라는 찬성 의견이 62%, 잘못한 조치라는 반대 의견이 27%였다. 윤석열 전 대통령 1심에서 무기징역을 선고한 것에는 '혐의에 비해 가볍다'는 의견이 42%, '적절하다'는 의견이 26%, '무죄이므로 잘못됐다'는 의견이 23%였다. 이번 여론조사는 23~25일 동안 만 18세 이상 남녀 1002명을 대상으로 휴대전화 가상번호(100%)를 이용한 전화면접조사 방식으로 진행됐다. 응답률은 14.9%로, 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±3.1%p다. 자세한 사항은 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지를 참조하면 된다. the13ook@newspim.com 2026-02-26 11:51
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AX(인공지능 대전환) 시대가 일상의 풍경을 바꾸고 있다. 시민들은 원하든 원치 않든 AI(인공지능)가 결합된 서비스를 일상적으로 경험하며, 고성능 AI 도구를 손쉽게 활용하는 환경에 놓여 있다.

대학이 직면한 문제는 명확하다. 'AI 전문 인력을 얼마나 배출할 것인가'라는 질문만으로는 충분치 않다. 본질적인 질문은 '어떻게 모든 학생이 AI와 공존하며 살아갈 최소한의 역량을 갖추게 할 것인가'다. 모든 전공 학생을 대상으로 하는 '보편적 AI 역량(문해력) 함양'이 대학 기초 교육의 필수 과제가 돼야 한다. 특히 인문·사회·예술 등 비공학 계열 학생들을 위한 AI 교육의 사각지대는 신속히 해소돼야 한다.

보편적 AI 기본교육은 단순히 '프롬프트를 잘 만들기 위한 수업'을 더 듣게 하는 것이 아니다. AI 모델 및 알고리즘의 편향과 차별, 개인정보와 저작권 문제, 딥페이크와 허위정보 대응, AI 결과물의 신뢰성 검증 능력 등 '인간 중심의 소양'이 교육의 핵심이 돼야 한다. 이러한 토대 위에 전공별 맥락에 맞는 실전 프로젝트 경험이 더해질 때, 학생들은 비로소 'AI를 아는 사람'을 넘어 'AI로 문제를 해결하는 인재'로 거듭날 수 있다.

이를 위해 대학 현장에서는 최소한 세 가지 실천 과제가 선행돼야 한다. 첫째, 인간 중심 사고와 AI 윤리를 다루는 공통 필수 과목을 전국 대학으로 확산해 표준화된 기초 기반을 마련해야 한다. 둘째, 대학마다 전공 분야별로 최소 2~4개 이상의 AI 융합 과목을 편성해, 학생들이 자신의 전공 맥락에서 AI를 실질적으로 활용하고 검증하는 경험을 쌓게 해야 한다. 셋째, 캡스톤 디자인이나 현장 실습 등 전공 심화 과정에 책임 있는 AI 활용을 자연스럽게 융합하도록 대학의 교육과정 전반을 재설계해야 한다.

이 모든 변화를 실현할 열쇠는 결국 '교수자의 역량'이다. 교수자 개개인이 '각자 알아서' 변화에 대응하는 방식으로는 교육 혁신을 이룰 수 없다. 유네스코의 '교사용 AI 역량 프레임워크(AI CFT)'가 제시하듯, 교수자 역량도 세부 역량별로 '습득-심화-창조'의 단계적 로드맵에 따라 체계적으로 개발돼야 한다.

여기서 대학별 교수학습센터(CTL)의 역할이 중요하다. CTL은 대학 AI 기본교육을 성공시키기 위한 지원 플랫폼이 돼, AI 기본교육 표준 모듈 개발, 전공별 수업 설계 및 평가 가이드라인 제공, 교수자 단계별 역량 강화 프로그램 운영, 우수 수업 모델 확산 등을 주도해야 한다. CTL은 '교수자–AI–학습자'라는 새로운 역학 관계 재편을 조직적으로 뒷받침할 핵심 기반이다.

교육부가 추진하는 '대학 AI 기본교육과정 개발 지원사업'은 시의적절한 정책적 시도다. 전국의 모든 대학생에게 '의심하고 검증하며 책임 있게 활용하는 법'을 가르치는 것이 대학에게 주어진 시대적 소명임을 환기한다. 균형 잡힌 AI 교과목 개발과 교수자 역량 강화, 그리고 대학별 지속 가능한 AI 교육지원 생태계 구축이 전국 대학에 신속히 자리 잡기를 기대한다. 이제 대학의 보편적 AI 기본교육은 선택이 아닌, 사회적 공공재로서 마땅히 제공돼야 할 대학의 새로운 의무다.

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방문자 수 대신 인용률로…허브 페이지·질문 구조·기술 점검까지 6단계 실행 전략
대표 페이지 설계부터 업데이트 대응까지… 실무 체크리스트 총정리
사용자 질문 언어·대표 허브·자주 묻는 질문 구조가 인용을 가른다
키워드만으론 부족하다… 인공지능 검색, 전략을 다시 짜야 한다
[아웃소싱타임스 김민수 기자] 생성형 인공지능이 검색의 중심으로 자리 잡으면서 기업과 콘텐츠 크리에이터의 노출 전략이 빠르게 바뀌고 있다. 이제는 검색 결과 상단에 오르는 것만으로 충분하지 않다. 인공지능이 답변을 만들 때 ‘어떤 출처를 근거로 제시하느냐’가 브랜드의 존재감을 결정하는 시대가 열리고 있다.
키워드 경쟁은 여전히 중요하다. 그러나 인공지능이 정보를 요약하고 비교해 대신 설명하는 환경에서는 ‘클릭 수’보다 ‘인용 여부’가 더 큰 의미를 갖는다. 질문을 잘게 나누어 여러 자료를 종합하는 인공지능의 작동 방식과 맞물리면서, 콘텐츠의 구조·용어 선택·기술적 접근성까지 모두 전략의 영역으로 확장되고 있다.
제품 추천 플랫폼 프로덕트 헌트(Product Hunt)는 2월 자사 웹사이트에 게시한 ‘케이스 스터디 형식의 분석 글’에서 카테고리 페이지 구조와 용어, 자주 묻는 질문 배치를 조정한 뒤 주요 인공지능 모델에서의 인용 빈도를 측정한 자체 실험 결과를 정리했다고 밝혔다.
여기서 말하는 인공지능 검색 최적화는 흔히 ‘AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)’라고 불린다. AEO는 인공지능이 질문에 대한 답변을 생성할 때 특정 콘텐츠를 출처로 선택하도록 구조와 정보를 설계하는 전략을 뜻한다.
이는 인공지능이 답변을 만들 때 우리 콘텐츠를 출처로 선택하도록 구조와 정보를 설계하는 전략을 의미한다. 해당 글은 인공지능 검색 환경에서 ‘인용률’을 핵심 지표로 삼아 운영 전략을 재설계한 과정을 설명하고 있다.
■ 1. 목표를 ‘방문자 수’가 아닌 ‘인용률’로 바꿔라
그동안 검색 전략의 핵심은 방문자 수와 클릭률이었다. 하지만 생성형 인공지능은 답변을 제시하면서 제한된 수의 출처만을 함께 보여준다. 이 목록에 포함되지 못하면 검색 화면에서 사실상 보이지 않는 것과 같다.
프로덕트 헌트는 이 점에 주목해 인용률을 핵심 성과 지표로 설정했다. 단일 키워드가 아니라 여러 질문을 묶은 단일 키워드가 아니라 여러 질문을 묶은 ‘질의 세트’ 단위로 반복 측정해 변화를 추적했다. 절대 수치에 집착하기보다, 인용이 늘었는지 줄었는지의 흐름을 읽는 방식이다. 이를 통해 인공지능 검색 노출 전략을 감이 아닌 데이터 기반 운영 영역으로 끌어올렸다고 설명한다.
인용률을 실제로 끌어올리려면 측정 이후의 ‘수정 단위’를 잘게 쪼개는 접근이 필요하다.
첫째, 질의 세트는 정보 탐색형·비교형·구매 의사결정형·문제 해결형처럼 의도별로 나눠야 한다. 특정 질문군에서만 인용이 발생한다면, 페이지가 답하는 범위가 좁거나 표현이 한쪽으로 치우쳐 있다는 신호로 볼 수 있다.
둘째, 인공지능이 인용하기 쉬운 문장 구조를 페이지 상단에 먼저 배치해야 한다. 한 문장 요약, 3~5개 핵심 포인트, 정의와 적용 범위, 전제 조건과 한계, 최신 업데이트 날짜를 한 화면에서 확인할 수 있게 정리하면 ‘대표 출처’ 후보로 올라갈 가능성이 커진다.
셋째, 인용을 부르는 질문을 페이지 안으로 끌어와야 한다. 같은 주제를 다루더라도 “누가, 어떤 상황에서, 무엇을 선택해야 하는가”를 질문형 소제목으로 만들고, 답변은 2~4문장으로 짧게 끊되 조건과 범위를 명확히 적는 방식이 효과적이다. 제품·서비스라면 가격 정책, 도입 단계, 필요한 준비물, 지원 범위, 지원하지 않는 범위까지 함께 적어 ‘정보 밀도’를 높여야 한다.
넷째, 허브 페이지의 ‘대표성’을 강화해야 한다. 관련 글이 여러 개라면 가장 신뢰도가 높고 최신화가 쉬운 한 페이지를 대표로 정해 내부 링크를 그 페이지로 집중시키고, 중복되는 설명은 대표 페이지로 합쳐야 한다. 인공지능이 출처를 고르는 과정에서 대표 페이지가 반복적으로 관찰될수록 인용 가능성이 커진다.
다섯째, 근거의 형태를 분명히 해야 한다. 수치나 비교를 제시할 때는 측정 기준과 범위, 적용 조건을 함께 적어 오해 여지를 줄여야 한다. ‘최고’, ‘혁신’ 같은 홍보 문구는 인용에 도움이 되지 않는 경우가 많고, 오히려 객관적 정의·절차·조건·제약을 명시한 문장이 안정적으로 인용되는 경향이 있다.
여섯째, 기술적으로 읽히는 페이지인지 확인해야 한다. 인공지능이 수집할 수 없는 구조라면 아무리 내용을 바꿔도 인용률이 오르지 않는다. 페이지가 느리거나 모바일에서 깨지거나, 본문이 스크립트로만 렌더링되는 경우는 대표 원인으로 꼽힌다.
마지막으로, 변경은 한 번에 많이 하지 말고 한 번에 한 변수만 바꾸는 방식이 좋다. 용어를 바꿨는지, 상단 요약을 넣었는지, 질문-답변 구조를 추가했는지, 대표 페이지로 통합했는지처럼 수정 단위를 분리해 적용하면 인용률 변화의 원인을 더 정확히 파악할 수 있다.
마이크로소프트 역시 2026년 2월 10일 웹마스터 도구에 ‘인공지능 성과’ 기능을 시험 공개했다. 코파일럿 등 인공지능 답변에서 특정 사이트가 얼마나 인용됐는지를 확인할 수 있도록 한 것이다. 검색의 중심이 ‘노출’에서 ‘인용’으로 이동하고 있음을 보여주는 변화다.
결국 기업은 “얼마나 방문했는가” 대신 “어떤 질문에서 우리 주소가 근거로 사용됐는가”를 묻는 체계로 전환해야 한다.
〈실행 체크리스트 〉
실행 내용
담당 부서
주기
핵심 지표 설정
방문자 수 대신 인용률을 핵심 지표로 지정
마케팅·전략
분기별 점검
질문 세트 구축
10~20개 핵심 질문 선정 후 반복 테스트
마케팅
월 1회
모델별 측정
주요 인공지능 서비스별 인용 여부 기록
데이터 분석
월 1회
인용 문장 검증
실제 인용 문구의 정확성 확인
홍보·브랜드
분기별
보고 체계화
인용률 변화 추이를 경영진에 보고
전략기획
분기별
■ 2. 내부 용어 대신 ‘사용자 질문 언어’를 써라
인공지능 검색에서는 단어 하나가 결과를 바꾼다. 사용자가 실제로 입력하는 표현과 페이지 제목이 다르면, 애초에 후보군에 오르기 어렵다.
프로덕트 헌트는 카테고리 이름에 사용자들이 많이 쓰는 표현을 함께 반영하는 방식으로 조정했고, 그 결과 인용 빈도가 눈에 띄게 늘었다고 밝혔다. 이는 사용자가 어떤 단어를 쓰느냐에 따라 인공지능이 해당 페이지를 찾아내는지가 달라진다는 점을 보여준다.
기업 내부에서 통용되는 기능명이나 프로젝트 명칭이 외부 사용자 언어와 다를 경우, 검색 단계에서 밀릴 가능성이 크다. 제목과 소제목, 자주 묻는 질문의 문장을 사용자 관점으로 다시 다듬는 작업이 필요하다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
질문 언어 조사
실제 검색어와 자동완성어 분석
마케팅
반기별
제목 재정렬
핵심 표현을 제목·소제목에 반영
콘텐츠팀
수시
내부 용어 점검
사내 용어와 사용자 표현 비교
전략·브랜드
연 1회
질문형 구조 적용
질문 형태의 헤드라인 도입
콘텐츠팀
상시
성과 비교
용어 변경 전후 인용률 비교
데이터 분석
월 1회
■ 3. 흩어진 글을 모아 ‘대표 허브’로 만들어라
인공지능은 여러 자료를 참고하지만, 답변에 함께 제시하는 출처는 많지 않다. 이때 신뢰도 높은 단일 페이지가 유리하다.
프로덕트 헌트는 카테고리 페이지를 추천 목록형 구조로 재편한 뒤 기본적인 인용률이 형성됐다고 밝혔다. 한 개의 정리된 페이지가 여러 개의 분산된 글보다 더 강한 신호를 보낸다는 의미다.
기업과 크리에이터도 핵심 주제를 중심으로 대표 페이지를 구축할 필요가 있다. 비교 정보, 적용 대상, 사용 조건, 한계, 가격과 도입 절차까지 한눈에 정리하면 인공지능이 출처로 선택할 가능성이 높아진다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
허브 주제 선정
핵심 상품·서비스 중심 주제 설정
전략기획
연 1회
정보 통합
관련 콘텐츠를 대표 페이지로 통합
콘텐츠팀
분기별
비교표 구성
경쟁사 및 대안 비교표 포함
마케팅
수시
조건·한계 명시
적용 대상과 제한 조건 구체화
제품팀
상시
내부 링크 정비
관련 페이지 연결 구조 개선
웹운영
분기별
■ 4. 자주 묻는 질문은 기본 구조다
생성형 인공지능은 질문에 답하는 체계다. 따라서 질문과 답변 형식은 인공지능이 이해하기 가장 쉬운 구조다.
프로덕트 헌트는 커뮤니티 토론과 리뷰에서 반복적으로 등장한 질문을 정리해 자주 묻는 질문 형식으로 배치했고, 이후 일부 모델에서 인용이 증가했다고 설명했다.
자주 묻는 질문은 단순한 기능 설명을 반복하는 공간이 아니다. 누가 적합한지, 어떤 상황에서 사용하는지, 대안은 무엇인지, 한계는 무엇인지 등을 구체적으로 담아야 한다. 정의와 조건, 범위를 명확히 밝힌 답변이 인공지능의 인용 가능성을 높인다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
질문 수집
고객 문의와 댓글 분석
고객지원
월 1회
질문 구조화
질문형 제목으로 재구성
콘텐츠팀
수시
답변 표준화
정의·조건·범위 포함 서술
제품·마케팅
상시
최신성 점검
변경 사항 반영 여부 확인
콘텐츠팀
분기별
인용 분석
FAQ 추가 전후 인용 비교
데이터 분석
월 1회
■ 5. 기술 점검이 빠지면 출발도 못 한다
콘텐츠가 아무리 좋아도 인공지능이 접근하지 못하면 의미가 없다. 일부 모델에서 인용이 거의 발생하지 않는 사례가 보고된 것도 기술적 접근성 문제와 무관하지 않다.
로봇 배제 표준 파일 설정, 콘텐츠 전송망과 보안 장비 정책, 로그인 장벽, 자바스크립트 중심 구조, 응답 속도, 모바일 접근성 등은 기본 점검 대상이다. 마케팅 부서만의 문제가 아니라 개발과 인프라 부서가 함께 관리해야 할 영역이다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
로봇 배제 파일 점검
인공지능 수집기 허용 여부 확인
개발팀
분기별
보안 정책 확인
콘텐츠 전송망 및 방화벽 설정 점검
인프라팀
반기별
렌더링 방식 점검
자바스크립트 의존도 분석
개발팀
연 1회
속도 개선
페이지 응답 시간 최적화
웹운영
수시
모바일 테스트
모바일 접근성 및 오류 점검
웹운영
분기별
■ 6. 업데이트를 전제로 상시 운영하라
인공지능 검색은 고정된 순위 체계가 아니다. 모델이 바뀌면 인용 패턴도 달라진다. 특정 제품의 언급이 줄어들었지만, 대표 페이지 인용이 늘어나 감소 폭을 줄인 사례도 보고됐다.
이는 인공지능 검색 전략이 일회성 작업이 아니라 지속적인 운영 과제임을 보여준다. 업데이트 이후 재측정하고, 인용 문장이 정확한지 검증하며, 잘못된 정보가 확산되지 않도록 관리하는 체계가 필요하다.
〈실행 체크리스트 〉
점검 항목
실행 내용
담당 부서
주기
업데이트 모니터링
주요 인공지능 서비스 공지 확인
전략기획
상시
재측정 수행
업데이트 이후 인용률 재확인
데이터 분석
수시
인용 문장 검증
오정보 및 왜곡 여부 점검
홍보팀
분기별
리스크 대응
오류 발견 시 즉시 수정 조치
전사 협업
즉시
경영 보고
인용 변화와 위험 요인 공유
전략기획
분기별
■ 인공지능 검색 시대, 결국 ‘신뢰받는 출처’가 살아남는다
지금까지 살펴본 여섯 가지 전략은 서로 따로 떨어진 과제가 아니다. 인용률을 지표로 삼고, 사용자 언어로 제목을 고치고, 대표 허브 페이지를 만들고, 자주 묻는 질문을 정리하며, 기술적 접근성을 점검하고, 업데이트 이후 다시 측정하는 과정은 하나의 흐름으로 연결돼 있다.
핵심은 단순 노출이 아니다. 인공지능이 답변을 만들 때 “이 주소는 믿을 만하다”고 판단하도록 만드는 일이다. 정보가 정리돼 있고, 질문에 정확히 답하며, 조건과 한계를 숨기지 않는 콘텐츠만이 장기적으로 선택된다. 단기적인 트릭으로 인용을 늘릴 수는 있어도, 신뢰를 잃으면 인공지능의 추천 구조 안에서 오래 살아남기 어렵다.
이용기 세종대학교 경영학과 교수는 “인공지능 검색은 마케팅 기술의 문제가 아니라 정보 신뢰 체계의 문제”라며 “기업이 스스로를 홍보하는 글이 아니라, 사용자의 질문에 객관적으로 답하는 구조를 갖춰야 지속적으로 인용될 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 인공지능은 ‘가장 잘 정리된 답’을 고르는 도구이기 때문에, 구조와 근거를 갖춘 콘텐츠를 만드는 기업이 장기 경쟁력을 확보하게 될 것”이라고 강조했다.
인공지능 검색은 일시적인 유행이 아니다. 검색 방식이 바뀌고 있다. 이제 기업과 크리에이터가 던져야 할 질문은 하나다. 우리의 콘텐츠는 인공지능이 ‘추천할 만한 근거’로 설계돼 있는가.
■ 이 기사를 바탕으로 한 자주 묻는 질문(Q&A)
Q1. 인공지능 검색 최적화(AEO)는 기존 검색 최적화와 무엇이 다른가.
A. 기존 검색 최적화가 검색 결과 상단 노출과 클릭 수 확대에 초점을 맞췄다면, AEO는 인공지능이 답변을 생성할 때 특정 콘텐츠를 ‘출처’로 선택하도록 만드는 데 목적이 있다. 즉 방문자 수가 아니라 인용 여부와 인용 문장의 신뢰도가 핵심 지표가 된다.
Q2. 인공지능 답변에 자주 인용되려면 가장 먼저 무엇을 해야 하나.
A. 핵심 지표를 인용률로 전환하는 것이 출발점이다. 어떤 질문에서 우리 콘텐츠가 근거로 쓰였는지를 측정하고, 질문 세트를 만들어 반복 점검하는 체계를 갖춰야 전략 수립이 가능하다.
Q3. 콘텐츠 양을 늘리면 인용 확률도 함께 높아지나.
A. 단순한 양적 확대만으로는 충분하지 않다. 흩어진 글을 하나의 대표 허브 페이지로 정리하고, 비교·조건·한계를 명확히 담은 구조가 더 중요하다. 인공지능은 정리된 단일 출처를 선호하는 경향이 있다.
Q4. 자주 묻는 질문 형식이 왜 중요한가.
A. 생성형 인공지능은 질문과 답변 구조로 작동한다. 실제 사용자 질문을 제목으로 삼고, 정의와 범위, 적용 조건을 구체적으로 설명하면 인공지능이 해당 문장을 인용할 가능성이 높아진다.
Q5. 기술적인 요소도 인용에 영향을 주는가.
A. 그렇다. 로봇 배제 설정, 보안 정책, 페이지 속도, 모바일 접근성 등 기술적 접근성이 확보되지 않으면 인공지능이 콘텐츠를 수집하지 못한다. 전략은 콘텐츠와 기술이 함께 움직일 때 효과를 낸다.
Q6. AEO는 한 번 설정하면 끝나는 작업인가.
A. 아니다. 인공지능 모델은 계속 업데이트된다. 업데이트 이후 인용 패턴을 재점검하고, 왜곡된 인용이 없는지 확인하는 상시 운영 체계가 필요하다.

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목원대, 설립자 AI로 구현해 영상 축사
충남대, 과잠 입은 ‘AI 김정겸’ 총장 등장
[한국대학신문 임연서 기자] 대학 졸업식에도 인공지능(AI)이 등장했다. 영상을 통해 AI 설립자, 총장이 축사 등을 한 것. 실제 총장 등이 직접 축사에 나섰던 기존 대학 졸업식 모습과 달리, AI를 활용한 졸업 현장의 이색적인 풍경이라는 점에서 눈길을 끈다.
26일 교육계에 따르면 학위수여식에 AI를 활용한 사례가 이어졌다. 그간 대학 졸업식 현장에서 총장이 직접 단상에 올라 축사를 낭독하며 사회인이 될 학생들에게 다양한 조언을 하고, 격려하는 모습과는 사뭇 달라진 풍경이라는 점에서 주목된다.
목원대 2025학년도 전기 학위수여식에서 설립자인 고(故) 도익서 박사(Charles D. Stokes)가 약 40초 분량의 영상에 AI로 등장해 축사를 했다.
도익서 박사는 “여러분의 졸업을 진심으로 축하하고 축복한다. 70여 년의 시간을 넘어 학생들을 만나게 돼 정말로 기쁘고 좋다”며 “졸업생들의 모습에서 목원의 밝은 미래를 본다. 여러분의 꿈을 마음껏 펼치기를 바란다”고 전했다.
목원대 관계자는 “설립자의 생전 모습과 음성을 AI로 구현해 축하 메시지를 전하는 방식으로 졸업생들에게 도전의 메시지를 전했다”고 설명했다.
AI 통역 프로그램도 도입됐다. 목원대는 행사에서 나오는 주요 발언들을 영어·중국어·베트남어 등으로 실시간 번역해 자막으로 제공했다.
김정겸 충남대 총장은 2025학년도 전기 학위수여식에서 AI로 변신했다. 김정겸 총장은 충남대 교육학 박사 학위를 받았을 적의 젊은 모습과 함께 ‘과잠’을 입고 캠퍼스 곳곳에 등장했다.
AI로 등장한 김 총장은 “AI 시대 속 경쟁력은 실패를 통해 배우고 다시 시도하는 인간의 용기에서 비롯된다. 졸업생 여러분은 충남대에서 넘어져도 다시 일어나는 용기를 길렀다”고 말했다.
이어 충남대에서 박사학위를 받은 도종환 시인의 시 ‘흔들리며 피는 꽃’을 언급한 김정겸 총장은 “도종환 시인은 (시에서) ‘흔들리지 않고 피는 꽃이 어디 있으랴’라고 표현했다. 여러분은 모진 비바람에도 흔들리더라도 결국엔 꽃을 피워낼 것”이라며 “(여러분은) 충남대에서 전공 지식 뿐만 아니라, 질문·경청하고 함께 연대하는 법을 익혔다. 든든한 선배로서 졸업생 여러분의 도전을 끝까지 응원하겠다”고 전했다.
충남대에 따르면 오는 27일 진행되는 2026학년도 입학식에서도 ‘AI 김정겸’이 등장할 계획이다. 충남대는 앞서 2025학년도 입학식에서도 AI 김정겸을 등장시켰고, 입학식에서 입학 축사와 댄스를 선보인 바 있다.
충남대 관계자는 “입학식·졸업식 등 대학 행사에 AI를 활용함으로써 단순히 AI 혁신을 선언하는 것을 넘어, AI를 일상화 해 대학 구성원의 AI 활용·접근성을 높이겠다는 것으로 볼 수 있다”고 말했다.

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의사 2명 중 1명이 진료현장에서 의료 인공지능(AI)를 활용한 경험이 있다고 답했다. 이용자 대다수가 업무 흐름 개선 등의 효과를 체감했다고 밝혔는데, 의료사고 발생시 법적 책임소재가 불불명한 점 등은 부담으로 꼽았다.
한국보건산업진흥원은 이 같은 내용을 담은 의료인공지능 활용 실태조사 결과를 26일 공개했다. 조사는 대한의사협회의 협조를 얻어 협회 등록의사 2125명을 대상으로 2025년 10월 16일∼21일 온라인으로 진행됐다.
설문결과 의료 인공지능 활용 경험이 있다고 응답한 의사는 47.7%로 응답자의 절반을 차지했다. 이들은 주로 영상판독(83.3%) 분야에서 진단과 선별 목적으로 인공지능을 활용하는 것으로 파악됐으며, 업무흐름 개선(82.3%)을 가장 체감되는 효과로 꼽았다.
미활용 사유로는 정보 부족(의료 인공지능I 솔루션에 대한 정보 부족 54.4%, 접근성 부족 48.2%)과 신뢰성 문제(37.6%)가 주요 요인으로 나타났다.
특히 의료사고 발생 시 법적 책임의 불명확성(경험 의사 69.1%, 비경험 의사 76.0%)을 가장 큰 우려 사항으로 지적했고, 사고 발생 시 책임주체로 의사 개인(18.0%)보다는 공동 책임(35.3%) 또는 인공지능 개발회사 책임(26.9%)이라는 인식이 상대적으로 높았다.
다만 인공지능 활용 인프라는 여전히 부족한 것으로 나타났다. 의료 인공지능의 활용과 관련하여 의료기관 내 지침을 보유한 사례는 5.1%에 그쳤고, 인공지능 교육 경험 또한 24.1%로 낮았다. 교육 참여 의향은 57.5%로, 인공지능 교육 수요는 높은 것으로 나타났다.
인공지능 활용 활성화를 위해 필요한 제도적 지원책도 물었는데 책임·배상 기준의 명확화가 필요하다는 답이 69.4%로 가장 많았다. 이어 허가·인증 기준 강화가 59.6%, 데이터 품질 관리 51.7%, 사후 모니터링 체계 구축 47.9% 등도 필요성이 높은 것으로 집계됐다.
진흥원은 "조사 결과를 바탕으로 의료 AI의 성공적인 도입을 위한 핵심과제로 '법적 명확성 확보', '신뢰 기반 생태계 조성', '체계적 교육 시스템 구축'을 도출했다"면서 "이번 조사로 부터 확인된 현안과 과제들이 의료 인공지능 정책에 반영될 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.