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AI 기술은 고객 경험 향상, 공급망 최적화, 재고 관리 개선을 통해 소매 산업을 혁신하는 데 필수적인 요소가 되고 있습니다. 소매업체들은 개인 맞춤형 제품 추천부터 수요 예측에 이르기까지 다양한 분야에 AI를 활용하여 경쟁력을 유지하고 있습니다.
특히 전자상거래 분야에서 AI에 대한 투자가 증가하고 있으며, 챗봇, 맞춤형 제안, 동적 가격 책정 모델을 통해 온라인 쇼핑 경험을 향상시키는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 아마존은 알렉사를 통한 음성 쇼핑, 공급망 최적화, 사기 거래 감지, 무인 매장 관리 등에 생성형 AI를 활용하고 있습니다.
2024년 기준으로, 연 매출 5억 달러 이상인 주요 소매업체의 60% 이상이 AI를 운영에 통합하고 있는 반면, 전체 소매업체 중에서는 약 45%만이 AI를 도입하고 있는 주목할 만한 추세입니다.
더욱이, 전체 소매업체의 약 30%가 AI를 시험적으로 사용해 보았지만 아직은 자신들의 필요에 부합하지 않는다고 생각하는 반면, 대형 소매업체 중 이와 같은 생각을 가진 곳은 소수에 불과합니다.
흥미롭게도, 전체 소매업체의 약 15%는 관련 AI 기술에 대해 잘 알지 못한다고 답했는데, 이는 대기업일수록 훨씬 낮은 수치입니다. 이러한 격차는 아직 잠재적 이점을 인식하지 못하는 소규모 소매업체를 위해 더 폭넓은 교육과 접근 가능한 AI 솔루션이 필요함을 강조합니다. 대형 소매업체들이 고객 경험 향상, 재고 관리, 개인화 등을 위해 AI를 지속적으로 도입함에 따라, 뒤처지는 소규모 소매업체들은 경쟁에서 불리해질 수 있습니다.
인공지능 기술
현재 시장 동향
예측 기반 상품 기획 및 개인화
AI 기술은 고객 경험 향상, 공급망 효율화, 재고 관리 최적화를 통해 소매 산업을 혁신하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 개인 맞춤형 상품 추천 및 AI 기반 수요 예측은 물론, 챗봇을 통한 개인화 및 동적 가격 책정 모델도 가능합니다.
소매업체는 AI를 활용하여 경쟁 우위를 확보합니다.
기업들이 챗봇, 개인 맞춤형 추천, 동적 가격 책정 모델 등을 통해 온라인 쇼핑 경험을 최적화하기 위해 전자상거래 활동을 확대하면서 AI 투자도 증가했습니다.
예를 들어, 패션 소매업체 자라는 GenAI 알고리즘을 활용하여 판매, 고객 피드백, 시장 동향에 대한 실시간 정보를 처리하고 그에 따라 생산 및 재고량을 조정합니다.
결과적으로 자라는 재고 유지 비용을 절감하는 동시에 제품 재고를 항상 확보할 수 있습니다.
시장 요약
상세 정보 및 데이터 (2024-2033)
2024 시장 가치
USD 5.43 Billion
추정 2025 가치
USD 7.12 Billion
2033 예상 가치
USD 41.23 Billion
연평균 성장률(CAGR) (2025-2033)
26.5%
주요 지역
북아메리카
가장 빠르게 성장하는 지역
유럽
주요 시장 참여자
Accenture, Amazon Web Services Inc., Google Inc., Intel Corporation, IBM Corporation
소매 시장 성장 요인 중 인공지능
공급망 최적화에 머신러닝 도입 증가
AI 기반 솔루션은 수요 예측 및 재고 관리와 같은 프로세스를 간소화하여 궁극적으로 물류 비용을 절감함으로써 소매 공급망 관리를 혁신하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 제품 수요를 매우 정확하게 예측함으로써 과잉 재고 및 품절 상황을 최소화합니다.
예를 들어, 월마트는 재고 수준을 최적화하고 배송 시간을 단축하는 AI 기반 재고 관리 시스템을 성공적으로 구현했습니다.
이를 통해 고객이 필요로 하는 시기와 장소에서 제품을 이용할 수 있게 되어 전반적인 고객 만족도와 운영 효율성이 향상됩니다.
데이터 기반 의사결정 능력은 소매업체가 시장 트렌드와 소비자 선호도에 신속하게 대응할 수 있도록 하여 경쟁력을 더욱 강화합니다.
전자상거래 및 옴니채널의 성장
전자상거래와 옴니채널 전략의 확산으로 소매업체는 방대한 데이터를 효과적으로 관리하고, 프로세스를 자동화하며, 다양한 플랫폼에서 고객 참여를 극대화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. AI 도구는 재고 관리, 가격 전략 최적화, 개인 맞춤형 프로모션 제공을 지원하여 오프라인 매장과 온라인 매장 모두에서 일관된 경험을 제공합니다.
예를 들어, 알리바바는 AI를 활용하여 고객 상호작용을 기반으로 개인 맞춤형 제품 추천을 제공함으로써 티몰 플랫폼을 강화하고 있습니다.
이러한 맞춤형 접근 방식은 매출 실적 향상과 고객 유지율 증가로 이어졌습니다.
더욱이 소비자들이 원활한 쇼핑 경험을 기대함에 따라, 옴니채널 전략에 AI를 통합함으로써 소매업체는 이러한 요구를 충족하고 글로벌 소매 시장의 성장을 견인할 수 있습니다.
높은 구현 비용 및 인프라 부족
기존의 유명 소매 브랜드들은 고객 참여를 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 신기술에 투자하고 있지만, 다양한 요인들이 소매 AI 시장의 성장을 제약할 것입니다. 월마트를 비롯한 여러 국제 소매업체들은 매장 운영뿐 아니라 온라인 운영에도 인공지능을 활용하고 있습니다.
신생 벤처 기업과 중소기업은 인프라 및 기술력 부족으로 인해 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. IBM 클라우드 데이터 서비스 인사이트에 따르면, 참여자의 37%가 AI 전문 지식 부족으로 기술 개발에 차질을 빚었다고 답했습니다. 소규모 소매업체의 경우 높은 비용은 지능형 소매 솔루션을 도입하지 못하는 주요 이유 중 하나입니다. 위에서 언급한 요인들은 시장 성장을 저해할 수 있습니다.
AI 기반 시각 검색의 확장
AI 기반 시각 검색은 소비자가 텍스트 대신 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있도록 함으로써 쇼핑 경험에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기술은 특히 패션, 홈 데코, 전자제품과 같이 시각적 매력이 중요한 산업에 유리하며, 원활하고 매력적인 쇼핑 경험을 제공합니다.
시각 검색을 통해 고객은 이미지를 업로드하거나 유사한 제품을 클릭하여 정확히 일치하는 제품이나 유사한 제품을 찾을 수 있어 즉각적인 제품 검색과 편의성에 대한 소비자의 요구를 충족할 수 있습니다.
예를 들어, Pinterest의 AI 기반 시각 검색 도구인 "Lens"는 사용자가 의류나 가구와 같은 제품 사진을 찍으면 온라인에서 구매 가능한 유사 제품이나 스타일 링크를 즉시 받을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 시각적 요소가 구매 결정에 큰 영향을 미치는 패션 및 홈 데코 분야에서 사용자 참여도를 크게 향상시켰습니다. 이 기술을 활용하는 소매업체는 직관적이고 이미지 기반의 쇼핑 경험에 대한 소비자의 증가하는 수요를 충족하고 전환율 및 고객 유지율을 높일 수 있는 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
북미: 주도 지역
북미는 상당한 성장세를 바탕으로 소매 시장에서 AI를 선도할 것으로 예상됩니다. AI 기술의 조기 도입, 아마존, 마이크로소프트와 같은 주요 기술 기업의 강력한 입지, 그리고 AI 관련 연구 개발 분야에서 미국의 선도적인 위치 덕분에 북미 지역은 공급망 관리 최적화, 고객 참여, 마케팅 자동화 분야에서 공격적인 솔루션을 제공할 수 있었습니다.
AI가 소매 산업 전반에 걸쳐 최적의 성과와 향상된 고객 경험을 제공하는 데 빠르게 기여함에 따라, 북미는 이러한 솔루션의 글로벌 시장에서 중요한 허브로서의 입지를 다질 것입니다.
미국 시장 동향
미국은 AI 기술에 대한 광범위한 투자와 아마존, 월마트와 같은 대형 전자상거래 기업의 존재로 AI 소매 시장을 선도하고 있습니다. 이들 기업은 AI를 활용하여 개인 맞춤형 추천, 동적 가격 책정, 공급망 최적화를 제공하고 있습니다. 아마존은 2022년 AI 및 로봇 공학에 대한 대규모 투자를 통해 창고 자동화, 공급망 관리 및 물류 분야에서 이러한 기술을 개발하는 기업에 투자하기 위해 "10억 달러 규모의 산업 혁신 펀드"를 도입했습니다.
유럽: 성장하는 지역
유럽은 디지털 전환 및 AI 기술에 대한 투자 증가에 힘입어 소매 산업에서 AI가 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나로 부상하고 있습니다. 영국, 독일, 프랑스와 같은 국가들은 개인 맞춤형 쇼핑, 공급망 최적화 및 고객 분석을 위해 AI 솔루션을 도입하고 있습니다. 강력한 정부 지원과 규제는 AI 혁신을 촉진하고 이 지역의 성장하는 AI 스타트업 생태계에 도움이 됩니다. 유럽 소매업체들은 더 나은 고객 경험을 창출하고 운영 효율성을 개선하며 급변하는 소매 환경에서 선두를 유지하기 위해 AI에 투자하고 있습니다.
영국 시장 동향
영국은 예측 분석 및 개인 맞춤형 마케팅을 위해 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.
2024년, 테스코는 쇼핑 습관에 기반한 개인 맞춤형 할인을 제공하는 AI 기반 로열티 프로그램을 도입하여 고객 참여도와 매출을 증대시켰으며, 이는 소비자 중심의 AI 애플리케이션에 대한 영국의 노력을 보여주는 사례입니다.
국가별 시장 분석
주요 국가의 시장 동향은 고객 경험 향상, 운영 최적화, 시장 예측 개선을 목표로 하는 소매업 분야의 AI 도입 증가라는 세계적인 추세를 반영합니다. 아래는 소매 시장에서 인공지능의 다양한 기여와 발전을 보여주는 몇몇 국가입니다.
중국: 중국은 특히 전자상거래 분야에서 AI 기반 소매업이 두드러집니다. 알리바바와 같은 선구적인 기업들은 물류, 개인 맞춤형 고객 경험, 실시간 가격 책정에 AI를 통합했습니다. 이러한 발전으로 중국은 AI 혁신의 선두주자로 자리매김했으며, 중국 소매 부문은 글로벌 무대에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
한국: 롯데와 같은 한국 소매업체들은 AI를 활용하여 고객 경험을 향상시키고, 실시간으로 데이터를 분석하며, 재고를 최적화하고 있습니다. 한국의 선진 기술 인프라는 이러한 AI 기반 개선을 지원하여 소매 부문의 빠른 혁신을 촉진하고 있습니다.
독일: 뛰어난 엔지니어링 기술로 유명한 독일은 소매업에 AI를 통합하여 공급망을 자동화하고, 예측 분석을 수행하며, 매장 경험을 개선하고 있습니다. 잘란도와 같은 전자상거래 기업들은 AI 도입을 주도하며, 기술 주도형 소매 솔루션에 대한 독일의 전략적 집중을 보여줍니다.
프랑스: 프랑스는 전자상거래와 매장 경험을 발전시키기 위해 AI에 대규모 투자를 하고 있습니다. 예를 들어 까르푸는 AI 기반 수요 예측을 활용하여 재고를 더욱 효율적으로 관리하고 낭비를 줄여 매장 전반에 걸쳐 상당한 비용 절감을 달성하고 있습니다.
일본: 일본은 소프트뱅크의 고객 서비스 로봇을 통해 소매업을 위한 AI 기반 로봇 공학의 선두 주자입니다. 유니클로와 라쿠텐 같은 기업들도 재고 관리 및 고객 참여를 위해 AI에 투자하고 있으며, 이는 전통적인 소매업에 AI를 통합하는 데 있어 일본의 역할을 강화하고 있습니다.
캐나다: 캐나다 소매업체들은 고객 경험을 향상시키고 공급망을 간소화하기 위해 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 캐나다 전자상거래 선두 기업인 쇼피파이는 2023년에 AI 기반 제품 설명 도구를 도입하여 온라인 쇼핑객에게 더욱 정확하고 개인화된 검색 결과를 제공하고 캐나다의 AI 소매 역량을 더욱 강화했습니다.
제품 분석
솔루션 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 이는 소매업체들이 고객 경험을 향상시키고 비즈니스 운영을 간소화하기 위해 AI 기반 소프트웨어 도구를 점점 더 많이 도입하고 있기 때문입니다. 일반적인 솔루션으로는 실시간 고객 지원을 위한 챗봇, 개인 맞춤형 제품 추천을 위한 추천 엔진, 그리고 변화하는 수요에 맞춰 가격을 조정하는 동적 가격 책정 시스템 등이 있습니다. 이러한 도구들을 통해 소매업체들은 고객 참여를 높이고 마케팅 활동을 개선하며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
온라인 부문이 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 전자상거래 기업들은 고객 경험 최적화, 개인 맞춤형 추천, 공급망 간소화를 위해 AI 기술을 빠르게 도입해 왔습니다. 이러한 추세는 코로나19 팬데믹으로 소비자들이 온라인 쇼핑으로 전환하면서 더욱 가속화되었고, 아마존, 알리바바와 같은 기업들의 AI 투자가 크게 증가했습니다. 온라인 부문은 예측 분석, 고객 세분화 및 동적 가격 책정을 위해 AI를 활용하여 타겟팅된 쇼핑 경험을 제공합니다.
머신러닝 및 딥러닝 부문은 글로벌 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이러한 기술은 수요 예측, 고객 행동 분석 및 개인화된 추천에 필수적이며, 소매업체가 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴을 파악하고 트렌드를 예측하며 그에 따라 재고 및 마케팅 전략을 조정할 수 있도록 합니다. 아마존의 재고 관리 예측 분석 및 구글의 추천 알고리즘과 같은 머신러닝 애플리케이션은 수요를 충족하는 능력을 향상시킵니다.
배포 모드 분석
클라우드 부문은 확장성, 비용 효율성 및 유연성에 힘입어 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
클라우드 배포를 통해 소매업체는 대규모 온프레미스 인프라 없이도 고급 AI 도구에 쉽게 접근할 수 있으므로 대형 소매업체와 중소기업 모두에게 이상적입니다. Google Cloud 및 AWS와 같은 기업은 실시간 데이터 처리 및 모델 업데이트를 제공하는 확장 가능한 AI 플랫폼을 제공하여 경쟁이 치열한 환경에서 민첩성을 유지하고자 하는 소매업체에 도움이 됩니다.
애플리케이션 분석
소매업체가 수요를 정확하게 예측하고 매장 내 제품 배치를 최적화하고자 함에 따라 예측 상품화는 전 세계 시장을 주도하고 있습니다. AI 기반 예측 도구는 구매 패턴과 시장 동향을 분석하여 소매업체가 적절한 시기에 적절한 제품을 배치하여 매출을 극대화하고 재고 관리를 간소화할 수 있도록 지원합니다.
기업 시장 점유율
구글, 마이크로소프트, IBM, 아마존 웹 서비스 등 소매 AI 시장의 주요 기업들이 가장 높은 시장 매출을 기록하며 시장 점유율 강화에 적극적으로 나서고 있습니다. 이들 기업은 AI 기술을 활용하여 실시간 재고 관리, 동적 가격 책정, 개인화된 고객 참여와 같은 고급 솔루션을 제공하고 있습니다.
제품 포트폴리오를 확장하고 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 기술을 통합함으로써, 이들 기업은 AI 기반 소매 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있는 위치에 있습니다.
vue.ai: 소매 AI 시장의 떠오르는 기업
Vue.ai는 소매 산업 AI 분야의 떠오르는 기업입니다. Vue.ai는 소매업체가 워크플로우를 자동화하고, 고객 경험을 향상시키며, 운영 효율성을 개선할 수 있도록 지원하는 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
Vue.ai는 개인 맞춤형 제품 추천, AI 기반 시각 검색, 재고 관리 등의 서비스를 제공합니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용하여 고객에 대한 심층적인 인사이트를 제공하고, 제품 태깅을 자동화하며, 개인 맞춤형 마케팅 전략을 구현함으로써 AI 기반 소매 분야의 핵심 기업으로 자리매김하고 있습니다. 최근 Vue.ai의 주요 개발 사항은 다음과 같습니다. 2023년 2월, AI 스타트업 Mad Street Den의 소매 부문인 Vue.ai는 Meta와 파트너십을 맺고 패션 브랜드에 AI 기반의 다양한 체형을 반영한 광고 콘텐츠를 제공하기 시작했습니다. Vue.ai는 특허 기술인 VueModel을 통해 다양한 체형, 사이즈, 피부색을 가진 AI 생성 모델을 활용하여 브랜드의 의상을 선보일 수 있도록 지원함으로써 기존 사진 촬영에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감합니다. 2023년 2월,
Amazon Web Services Inc.
Google Inc.
Intel Corporation
Microsoft Corporation
NVIDIA Corporation
Oracle Corporation
com Inc.
SAP SE
Sentient Technologies
ViSenze Pte Ltd.
Others
2024년 10월 - 마이크로소프트와 Rezolve AI는 AI 기반 소매 솔루션 강화를 위한 전략적 파트너십을 체결했습니다. Rezolve AI의 Brain Suite(Brain Commerce, Brain Checkout, Brain Assistant 포함)는 Microsoft Azure 기반으로 운영되며, Microsoft Azure Marketplace를 통해 전 세계적으로 제공될 예정입니다. 이 협력은 소매 고객 참여 및 운영을 혁신하는 것을 목표로 하며, 마이크로소프트는 Rezolve AI의 시장 침투를 가속화하기 위해 광범위한 시장 진출 지원을 제공할 예정입니다.
2024년 10월 - 월마트는 자체 개발한 AI, 생성형 AI, 증강 현실(AR) 및 몰입형 상거래 플랫폼을 통해 초개인화된 쇼핑 경험을 창출하는 데 중점을 두고 적응형 소매(Adaptive Retail)를 가속화하기 위한 전략을 발표했습니다. 이러한 혁신은 월마트 매장, 샘스 클럽, 앱 및 가상 환경 전반에 걸쳐 고객 참여와 편의성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
2025년 9월: 아마존은 "렌즈 라이브(Lens Live)"라는 새로운 AI 기반 시각 검색 도구를 출시했습니다. 아마존 쇼핑 앱에 통합된 이 기능은 사용자가 카메라를 제품에 대기만 하면 현실에서 본 제품을 즉시 식별하고 구매할 수 있도록 합니다.
2025년 9월: 생성형 AI 기업인 딥브레인 AI(DeepBrain AI)는 AI 아바타를 사용하여 제품 사용 영상을 제작하는 자동 광고 솔루션을 출시했습니다. 새로운 기능인 제품 아바타와 제품 비디오 변환 기능을 통해 마케터는 제품 이미지 하나 또는 URL만으로 촬영이나 편집 없이 홍보 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
분석가 의견
분석가들에 따르면, 소매 시장에서 인공지능(AI)은 머신러닝, 예측 분석, 자연어 처리 기술의 발전으로 인해 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 혁신은 소매업체가 고객 참여를 강화하고, 공급망 효율성을 개선하며, 가격 전략을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
그러나 데이터 개인정보 보호 문제와 AI 구현에 따른 높은 비용 등의 문제는 특히 소규모 소매업체의 경우 AI 도입을 늦출 수 있습니다. 이러한 장벽을 해결하고 AI 기술 혁신을 지속하는 것이 시장의 지속적인 성장에 매우 중요할 것입니다.
소매 시장에서의 인공지능 세분화
제공 서비스별 (2021-2033)
솔루션
서비스
유형별 (2021-2033)
온라인
오프라인
기술별 (2021-2033)
머신러닝 및 딥러닝
자연어 처리
기타
배포 모델별 (2021-2033)
클라우드
온프레미스
애플리케이션별 (2021-2033)
예측 상품 판매
프로그래매틱 광고
시장 예측
매장 내 시각 모니터링 및 감시
위치 기반 마케팅
기타

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‘경북농업 미래, 청년과 AI로 완성하다’ 비전 선포해
데이터 혁신, 로봇·자동화, 청년농 육성 3대 전략 제시
AI 농업의 구체적 실행 방안 논의하는 심포지엄도 열어
경상북도농업기술원은 이상기후와 고령화로 인한 농업의 위기를 극복하고 인공지능(AI)과 첨단 로봇 기술을 접목한 농업대전환의 계기를 마련하기 위해 25일 안동 스탠포드호텔에서 ‘2026년 경북농업 인공지능 대전환(AX) 비전 선포 및 심포지엄’을 개최했다(사진).
이날 행사는 이철우 경북도지사를 비롯해 경북스마트농업연구회, 대학, AI 기업, 농업인단체, 청년농업인, 시·군 농업기술센터 관계자 등 250여 명이 참석한 가운데 진행됐다. 이들은 이 자리에서 ‘경북농업의 미래, 청년과 AI로 완성하다’라는 비전을 선포했다.
비전 선포식에서는 ▲데이터 혁신(경험을 넘어 과학으로) ▲로봇·자동화(힘든 노동은 로봇에게) ▲청년농 육성(디지털 농업의 핵심 주역) 등 3대 추진 전략을 제시하며, 농작업 전 주기 자동화와 데이터 기반 정밀농업 확산에 주력할 것을 다짐했다.
도농기원은 이미 인공지능 대전환을 위해 2022년 네이버클라우드, 유비엔과 업무협약을 맺고 참외를 대상으로 ‘AI 영농일지(참외 톡톡)’를 개발, 지난해까지 40여 농가가 시범 운영에 참여하고 있다. 도농기원은 올해 AI 영농일지 참여 농가수를 100여 농가로 확대할 계획이다.
‘참외 톡톡’ 서비스는 수기로 작성하던 영농일지를 음성 기반으로 데이터화해 농가들이 쉽게 활용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 특히 올해는 온디바이스 기반 인공지능 재배관리 모델과 연계해, 최적의 온·습도 관리와 병해충 예방 시점을 안내하는 시스템 개선 연구도 진행중이다.
도농기원은 향후 참외를 인공지능 전환 대표 작목(Flagship Plant)으로 지정하고, 포도·복숭아·오이 등 다른 작물로 확대해 나간다는 계획이다.
도농기원은 이 밖에도 딸기 생산관리 로봇과 피지컬 AI 기술인 오이 적엽 관리용 로봇팔 개발, 자두 과수원 무인 제초 로봇, 딸기·엽채류 연중 생산 식물공장 기술개발, 농약자동 혼합기 등 인공지능과 로봇을 융합한 현장 중심 연구개발에도 몰두하고 있다.
한편 이날 심포지엄에서는 국내 석학들이 모여 AI 농업의 구체적인 실행 방안을 논의했다. 안종배 국제미래학회 회장은 ‘인공지능이 몰고 온 인류 혁명 시대와 경북농업 대응 전략’을 주제로 기조강연을 했고, 이충근 농촌진흥청 농업로봇과 과장은 국내외 농업 로봇과 AI·로봇 융합 사례를 소개했다.
이어 박주홍 포항공대 교수는 로봇 혁신이 가져올 경북농업의 변화를 전망했으며, 김승한 구미스마트농업연구소 박사는 경북도농업기술원의 인공지능 연구 동향과 활용 방안을 설명했다.
이철우 경북도지사는 “기후위기와 농촌 노동력 부족 속에서 경북농업은 생존을 넘어 대전환의 시기를 맞고 있다”며 “데이터와 로봇 기술을 접목해 ‘돈 되는 농업’을 실현하고, 인공지능 역량을 갖춘 청년농업인을 육성해 청년이 찾아오는 농촌을 만들겠다”고 강조했다.
안동=김광동 기자 kimgd@nongmin.com

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금산군은 지난 24일부터 25일까지 간부공무원을 대상으로 실시한 2026년 생성형 인공지능(AI) 실습 교육을 성황리에 마쳤다.
이번 교육은 박범인 금산군수를 비롯해 5급 이상 간부공무원 36명을 대상으로 총 2회에 걸쳐 열렸으며 교육은 디지털 대전환 시대에 필요한 리더의 통찰력을 함양하고 인공지능(AI) 기반의 행정 혁신을 선도하는 스마트 리더십을 배양하기 위해 마련됐다.
특히 교육은 실무에 즉시 적용 가능한 실습 위주의 과정으로 구성해 좋은 호응을 얻었다.
주요 내용은 △군 캐릭터를 활용한 홍보용 포스터 제작, △상황별 맞춤형 연설문 및 보도자료 작성, △민원 대응 매뉴얼 제작 등이다.
군은 이번 교육을 통해 간부공무원들이 인공지능(AI)을 정책 결정의 스마트 참모로 활용해 복잡한 현안에 선제적으로 대응할 뿐 아니라 행정업무 자동화로 대민 서비스에 집중할 수 있는 조직 문화를 확산시켜 나갈 것으로 기대하고 있다.
군 관계자는 “디지털 대전환 시대에 간부공무원의 인공지능(AI) 활용 역량은 스마트 행정 구현을 위한 핵심 동력”이라며“앞으로도 지속적인 교육을 통해 행정 혁신을 가속화하고 군민이 체감할 수 있는 고품질 공공 서비스를 제공하겠다”고 말했다.
/금산 김중식기자 ccm-kjs@cctimes.kr

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◆ 일상 속으로 스며든 AI 영상, 놀라움과 오싹함이 주는 이질감
얼마 전 TV에서 방송을 보다가 '참고 자료'라는 제목으로 제시되는 영상이 묘하게 이질적이어서 눈여겨봤었다. AI 합성물이라고 하기에는 영상 속 사람의 모습이나 물건, 배경의 배치가 지나치게 사실적이었고, 실제로 촬영했다고 하기에는 피부 질감이나 눈빛 등에서 이질감이 느껴졌다.
나보다는 평소 TV를 자주 시청하는 엄마에게 요즘 영상들은 저렇게 나오느냐고 물었더니, 전부 AI를 활용한 영상을 참고 자료로 제시하고 있는 거라고, 요즘 그런 영상을 활용한 방송이 TV에 자주 나온다고 말씀해 주셨다.
놀라서 영상을 다시 보니 화면에 AI 생성물이라는 문구가 적혀 있었다. 유심히 보지 않으면 실제 촬영본과 구별하기 어려울 정도로 정교해 놀라우면서도 한편으로는 오싹하게 느껴지기도 했다.
◆ 세계 최초 국내 '인공지능기본법' 전면 시행
그런 와중에 지난 1월 22일, 세계 최초로 국내에서 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 인공지능기본법)'이 전면 시행됐다고 한다.
'인공지능기본법'은 세계에서 두 번째로 제정됐지만, 실제로 해당 법안이 전면 시행된 것은 우리나라가 세계 첫 번째이다.
특히 AI를 특정 분야의 개별 규제가 아닌 포괄적인 상위 법률로 규정한 것은 세계 최초다. 이는 AI의 건전한 활용을 촉진하면서도 위험성이 높은 오남용을 예방하는 데 초점을 맞췄다.
주목할 점은 "인공지능기본법은 전기통신사업법과 정보통신망법 등 기존 법체계가 AI 발전 속도를 따라가지 못하고 있다는 문제의식에 따라, AI 기술 및 산업과 관련해 다른 법률에 특별한 규정이 없는 경우 우선 적용되는 포괄적 상위법"이 된다고 부분이다.
이에 따라 법안 제정 시 고영향 AI 규제, 사용 표시 및 설명 가능성 의무 등이 가장 큰 영향을 받을 것으로 보인다.
◆ 고영향 AI가 무엇일까?
이는 의료, 에너지, 채용, 대출 심사 등 국민의 생명이나 권리에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야에 활용되는 AI이므로, 해당 AI를 제공하는 사업자는 사람이 관리하고 통제하는 체계를 구축하고 안전성 확보 조치를 마련해야 한다고 한다.
또한 생성형 AI를 활용한 제품 및 서비스는 AI 기반으로 운용된다는 사실을 이용자에게 사전에 알려야 하며, 생성형 AI 결과물에는 표시 의무가 부과된다고 한다. 이러한 내용을 살펴보면 앞으로 AI를 활용한 생성물을 보더라도 실물 촬영본이나 사람이 생성한 창작물과 구분할 수 있을 거라는 생각이 들었다.
이번 법안 시행을 통해 AI 생성물의 활용 범위에 대한 고민도 해결할 수 있을 것으로 보인다.
얼마 전, 포장용 패키지를 디자인해 볼 일이 있었다.
해당 패키지에 들어가면 좋을 적절한 그림을 찾지 못했었다. 내가 일러스트 도구을 활용해 원하는 그림을 직접 그릴 수 있었다면 좋았겠지만, 여건이 마땅치 않아 종이에 원하는 분위기의 그림을 그리고 AI에게 해당 그림을 조금 더 손봐달라고 요청했었다.
내가 원하는 방향의 그림은 생성되었지만, 고민은 멈추지 않았다.
AI가 그린 그림을 패키지에 활용할 경우, 표시 의무를 어떻게 지켜야 하는 건지 헷갈리기 시작했다.
'이것을 AI가 생성한 그림이라고 하며 이용해도 되는 건가?'
'아니면 저작권 위반에 걸릴 위험이 있는 건가?'
'패키지를 이용하는 사람들에게는 구체적으로 어떤 정보를 표시해 줘야 하는 거지?'
끝없이 고민하다 끝내 그 그림을 사용하지 못하고 다른 그림을 찾아 디자인을 마무리해야 했다.
◆ AI 생성물 고민을 해결해 줄 길잡이, '인공지능기본법 지원데스크'
나와 비슷한 경험이 있는 사람들을 위해 인공지능기본법이 전면 시행되면서 함께 나온 '인공지능기본법 지원데스크 누리집(www.sw.or.kr)'를 소개해 주고 싶다.
인공지능기본법 지원데스크는 인공지능기본법에 대한 기업의 궁금증을 해소해 주는 곳으로, 인공지능기본법으로 인해 회사에서 제공하는 서비스가 어떤 영향을 받는지 그 궁금증을 과기정통부와 전문 기관(NIA, TTA, KISDI, AISI)과 함께 풀어주는 곳이라고 한다.
인공지능기본법은 조항별로 전담 기관이 지정돼 있어, 문의 내용에 적합한 분야를 선택해 상담받을 수 있다
나는 인공지능기본법 제31조에 따라 '생성형 인공지능 투명성' 항목에서 상담을 진행했다.
해당 창구에서는 인공지능 기반 서비스나 생성 결과물을 제공할 때 이용자에게 알려야 할 사항과 방법 등을 안내한다.
나는 해당 창구에서 '표시 의무가 적용되는 경우를 정확하게 알고 싶다'라고 문의했다.
'콘텐츠 및 미디어(광고·마케팅·음악·이미지·게임·웹툰) 분야에서 일반적으로 생성형 AI 서비스를 이용하여 콘텐츠를 제작하는 사업자에게는 표시 의무가 없지만, 생성형 AI를 탑재한 웹툰 및 이미지 제작 서비스를 제공하는 인공지능 사업자에게는 표시 의무가 있다'라는 답변을 받을 수 있었다.
앞서 방송에서 생성형 AI 영상을 본 것과 관련해 문의한 결과, 방송·언론·출판 분야에서 제미나이나 챗GPT 같은 서비스를 이용해 동영상과 이미지를 생성하여 활용하는 방송사와 언론사 등은 표시 의무가 없다는 답변을 받을 수 있었다.
인공지능기본법에 따르면 콘텐츠를 직접 제작해 서비스를 '활용하는' 이용자에게는 표시 의무가 없으나, 생성형 AI 서비스를 '제공하고 운영하는' 인공지능 사업자에게는 표시 의무가 있다고 한다.
다만 이용자에게 법적 표시 의무가 없더라도 AI 생성물 활용으로 관계 법령을 위반하는 경우 제재를 받을 수 있으므로, AI 생성물 이용 시 이 점에 유의해야 한다.
◆ 안전한 활용의 핵심은 '투명성'과 '책임감'
평소 AI를 활용한 생산물을 어디까지 이용하고 공개할 수 있는 건지에 대한 의문이 많았는데, 인공지능기본법 및 인공지능기본법 지원데스크 덕분에 생성형 AI를 활용할 수 있는 범위 및 이용 시의 주의 사항에 대해 명확하게 알 수 있었다.
앞으로 생성형 AI가 더 발달함에 따라 일상에서 AI와 관련된 다양한 의문을 맞닥뜨릴 수 있을 것 같다.
가장 중요한 건 저작권을 올바르게 지키는 것과, AI로 사람에게 부정적인 영향이나 위험을 주지 않는 것에 있으니, 안전하게 AI를 활용하는 방법을 익히기 위해 해당 법안을 꼼꼼하게 확인하고, 필요하다면 인공지능기본법 지원데스크를 적극적으로 활용해 보면 좋겠다!
☞ (정책뉴스) '인공지능기본법' 궁금증 해결…22일부터 '지원데스크' 운영
☞ (정책뉴스) '인공지능기본법' 22일 시행…생성형 AI 결과물 '워터마크' 표시 의무

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국내 의사 10명 중 약 5명이 의료 인공지능(AI)을 실제로 활용해 본 것으로 나타났다. 활용 분야는 영상판독이 압도적이었고 체감 효과는 업무 흐름 개선 평가가 가장 높았다.
다만 의료사고 발생 시 법적 책임이 불명확하다는 우려가 가장 큰 걸림돌로 지목되면서 책임·배상 기준 명확화와 허가·인증 강화 등 제도 정비 요구가 동시에 확인됐다.
26일 한국보건산업진흥원(원장 차순도)은 가톨릭대 김헌성 교수 연구팀이 수행한 '2025년 의료 인공지능 활용 실태조사' 결과를 발표했다. 조사는 의료 현장에서 의료AI 활용이 확대되는 가운데 국내 의사의 활용 경험과 인식 수준, 활성화를 위한 제도적 과제를 파악하기 위해 추진됐다.
진흥원은 대한의사협회 협조를 받아 협회 등록 의사 2125명을 대상으로 2025년 10월 16일부터 21일까지 온라인 설문조사를 실시했다. 조사 결과 의료AI 활용 경험이 있다고 응답한 의사는 47.7%였다.
조사 결과에 따르면 활용 경험이 있는 의사들은 의료AI를 주로 영상판독(83.3%)에 사용하고 있었다. 활용 목적은 진단(68.0%)과 선별(51.2%)이 가장 높았으며, 의료AI 도입 효과로는 업무 흐름 개선을 82.3%가 가장 높게 평가했다.
반면 의료AI를 활용하지 않는 이유로는 솔루션 정보 부족(54.4%)과 접근성 부족(48.2%)이 가장 많이 꼽혔고 신뢰성 문제(37.6%)도 주요 요인으로 나타났다.
특히 의료사고 발생 시 법적 책임의 불명확성은 활용 경험 의사 69.1%, 미경험 의사 76.0%가 가장 큰 우려로 지적했다. 사고 발생 시 책임 주체에 대해서는 의사 개인(18.0%)보다 공동 책임(35.3%) 또는 AI 개발회사 책임(26.9%)이라는 인식이 상대적으로 높았다.
의료기관 차원의 준비 수준도 낮게 나타났다. 의료AI 활용과 관련한 기관 내 지침을 보유한 사례는 5.1%에 그쳤고 교육 경험도 24.1%로 낮았다. 다만 향후 교육 참여 의향은 57.5%로 높게 나타나 현장 교육 수요가 크다는 점이 확인됐다.
의사들은 의료AI 활용 활성화를 위한 제도 과제로 책임·배상 기준의 명확화(69.4%)를 최우선으로 꼽았다. 이어 허가·인증 기준 강화(59.6%), 데이터 품질 관리(51.7%), 사후 모니터링 체계 구축(47.9%) 필요성이 뒤를 이었다.
진흥원은 "이번 조사 결과를 바탕으로 의료AI의 성공적 도입을 위한 핵심 과제로 법적 명확성 확보, 신뢰 기반 생태계 조성, 체계적 교육 시스템 구축을 도출했다"며 "확인된 현안과 과제가 의료 인공지능 정책에 반영될 수 있도록 지원하고 후속조사를 통해 객관적인 정책 근거를 지속적으로 확보해 나가겠다"고 밝혔다.

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이로운넷 = 이수진 에디터
광범위한 데이터 학습을 기반으로 발전해 온 생성형 인공지능(AI)은 산업 전반의 혁신을 이끌고 있지만 그 이면에는 저작권 침해 여부 등 법적 논쟁도 이어지고 있다. 인공지능이 학습 과정에서 활용하는 텍스트·이미지·음원 등 다양한 저작물이 저작권법상 허용되는 범위인지에 대한 명확한 기준이 필요하다는 목소리도 커져왔다.
이에 정부가 생성형 인공지능의 저작물 학습과 관련한 저작권법상 '공정이용' 판단 기준을 제시하는 안내서를 처음으로 발간했다.
인공지능 산업·문화산업 상생 위한 제도 정비 본격화
문화체육관광부와 한국저작권위원회는 26일 '생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'를 발간했다.
같은 날 국립현대미술관 서울관에서 열린 간담회에서 문체부, 과학기술정보통신부, 국가인공지능전략위원회는 인공지능 산업과 문화산업이 균형 있게 발전할 수 있도록 제도 개선과 정책 지원을 함께 추진하기로 뜻을 모았다.
공정이용 판단 기준과 4대 요소 구체화
안내서는 생성형 인공지능 학습이 저작권법 제35조의5에 따른 '공정이용'에 해당하는지 여부를 판단할 때 참고할 수 있는 기준을 제시했다.
공정이용 판단 시에는 네 가지 요소를 종합적으로 고려해야 한다. 구체적으로는 ① 이용의 목적 및 성격 ② 저작물의 종류 및 용도 ③ 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 중요성 ④ 저작물 이용이 해당 저작물의 현재 또는 잠재적 시장이나 가치에 미치는 영향이다.
정부는 상업적 목적의 인공지능 학습이나 웹 크롤링 방식의 데이터 수집이라는 이유만으로 공정이용에서 일률적으로 배제되는 것은 아니라고 명확히 했다. 각 사안별로 위 네 가지 요소를 종합적으로 검토해 판단해야 한다는 설명이다.
또한 안내서에는 공정이용이 인정될 수 있는 경우와 인정되기 어려운 경우를 가상의 사례로 제시해 이해를 도왔다. 다만 해당 사례는 유권해석이 아니며 실제 공정이용 여부는 구체적인 사실관계에 따라 법원이 최종 판단하게 된다.
인공지능 학습데이터 활용 정책 지원 강화
정부는 인공지능 학습 과정에서 발생할 수 있는 저작권 쟁점에 대해 예측 가능성과 대응력을 높이기 위한 정책 지원도 병행한다.
문체부는 저작권 권리관리정보 제공·유통 기반을 구축해 권리자 확인과 이용허락 계약 체결을 지원하고 거래비용 부담을 완화할 계획이다.
과기정통부는 인공지능 학습용 데이터 통합제공체계를 통해 저작권 정보 체계와 민간 데이터 거래소를 연계하고 학습용 데이터 구매비용에 대한 연구개발 세액공제 적용 등 거래 활성화를 추진한다.
아울러 공공누리 체계에 '제0유형'과 '인공지능유형'을 신설해 공공저작물의 인공지능 학습 활용 기반도 확대한다.
'인공지능 특화 상담·컨설팅·분쟁조정 창구' 신설 등 분쟁 대응 강화
'공정이용 안내서'는 26일 오전 11시부터 저작권위원회 누리집에서 확인할 수 있다.
정부는 권리자, 인공지능 개발사, 생성형 인공지능 이용자를 대상으로 인공지능 관련 저작권 상담 및 분쟁 조정 지원을 강화해 생성형 인공지능 학습 과정에서 발생하는 저작권 분쟁에 신속하고 공정하게 대응할 계획이다.
이를 위해 인공지능 특화 상담·컨설팅·분쟁조정 창구를 신설한다. 위원회 대표전화 1800-5455 연결번호 0번을 통해 인공지능 관련 상담을 받을 수 있도록 할 예정이다.
또한 저작권법에 따른 저작권 조정제도와 데이터산업법에 따른 데이터 분쟁조정 제도를 통해 관련 분쟁 해결을 지원한다.
관계 부처 "법적 불확실성 해소의 첫걸음"
최휘영 문체부 장관은 "새로운 판례나 기술 발전 추이를 반영하여 안내서를 지속적으로 보완해 나갈 예정"이라며 "앞으로도 창작자 권리보호와 인공지능(AI) 모델의 합법적 저작물 활용이 균형을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠다"라고 밝혔다.
배경훈 과기정통부 부총리는 "그간 꾸준히 제기되어 왔던 인공지능(AI) 학습 시 법적 불확실성 해소를 위한 첫걸음을 내디뎠다"라며 "업계 및 관계부처와 적극 소통하며 콘텐츠산업과 인공지능(AI) 산업이 공존하고 함께 성장하는 생태계 조성을 위해 지속 노력해 나가겠다"라고 말했다.
임문영 인공지능전략위 부위원장은 "이번에 발간된 공정이용 안내서는 그간 문체부-과기정통부가 긴밀하게 협력해 인공지능(AI) 전환과 저작물 활용 사이에서 균형을 이루기 위해 마련한 첫 결과물"이라며 "인공지능(AI) 기업과 저작권자가 모두 안심할 수 있도록 이해관계자 및 관계부처 간의 대승적인 협력을 인공지능전략위가 적극 주도하겠다"라고 밝혔다.

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인공지능전략위, K-문샷 등 5개안 의결
K-문샷, 데이터 모으고 신약·핵융합 등 도전
상위 1% 논문 점유율 4.1%에서 8.2%로
PD 중심 책임 운영체계 구축, 강력한 권한
특별법 추진, 4월부터 신규 사업 기획 착수
정부가 국가인공지능전략위원회 제2회 회의에서 'K-문샷 추진전략'을 공식 의결했다. AI를 과학기술 연구의 전 과정에 접목해 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이고, 2035년까지 8대 분야 12개 국가 미션을 완수하겠다는 구상이다. 연구생산성 향상 목표는 피인용 상위 1% 논문 점유율을 2023년 4.1%에서 2030년 8.2%로, 세계 5위 수준으로 올리겠다는 것이다.
국가인공지능전략위원회(위원장 이재명 대통령)는 25일 서울스퀘어에서 열린 제2차 전체회의를 통해 K-문샷 추진전략안을 비롯해 인공지능행동계획, AI정부 인프라 거버넌스 추진방향 등 5개 안건을 심의, 의결했다고 이날 밝혔다.
K-문샷은 국가 과학기술 AI 자원과 역량의 총결집, 과학기술×AI 기반 국가적 미션 해결 두 개의 전략 축 위에 세워진다. 우리나라는 바이오·반도체 등 연구 역량과 AI 경쟁력을 갖추고 있으나, 데이터 부족·파편화와 혁신 주체 역량 분산이라는 한계를 진단한 전략이다.
우선 국가 과학기술 AI 자원·역량 총결집은 (가칭)국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터·GPU·AI모델·자율실험실 등 4대 자원을 통합하는 '국가 과학AI통합플랫폼' 구축이다.
연구데이터는 23개 출연연·과기원·직할연의 고품질 데이터를 우선 수집·개방하고, 6대 파운데이션 모델과 K-문샷 핵심 미션 수요 중심으로 AI 활용 가능 데이터를 순차 구축한다. 연구데이터의 체계적 수집·관리를 위한 연구데이터법 제정(의원입법)도 병행 추진한다.
컴퓨팅 자원은 GPU 8000장 이상을 과학기술 AI 연구 전용으로 확보한다. 슈퍼컴 6호기 30%, 첨단 GPU 확보사업 물량의 15~20%(3000장 이상), 대학과학기술AI연구센터 200개, 바이오·소재 전용 인프라 2500개 이상을 합산한 규모다.
AI 모델은 바이오·소재·이차전지·반도체·디스플레이·지구과학·수학 등 강점 분야별 파운데이션 모델과 특화 모델을 2027년부터 2031년까지 6대 분야에 약 4640억원을 투입해 개발·확산한다. 자율실험실은 AI-로보틱스 기술을 결합해 24시간 중단 없이 실험을 수행하는 체계로, 바이오·소재 강점 분야를 중심으로 우선 구축한다.
이 자원들을 연결하는 것이 AI 에이전트다. 가설 생성부터 결과 분석까지 연구자와 함께 작동하는 '1인 多에이전트 협업 체계'를 구현하고, 궁극적으로는 과학적 탐구 전 과정을 AI가 스스로 반복하는 '자율형 AI 과학자' 시스템을 구축한다는 계획이다. 특히 산학연 협력체계를 구축해 연구성과 실증화에 속도를 내고 과학기술과 AI 역량을 겸비한 양손잡이 인재 육성에도 박차를 가한다.
두번째 전략은 과학기술×AI를 활용한 국가적 미션 해결이다. 미션 후보는 공공부문 발굴과 대국민 공모 투트랙으로 발굴했다. 대국민 공모에서는 지난해 12월부터 올해 1월까지 총 1786건의 제안이 접수됐다. 이를 토대로 8대 분야 12대 후보 미션이 도출됐으며, 2월 말 최종 미션이 확정된다.
도출된 12개 후보 미션을 분야별로 살펴보면 다음과 같다. 첨단바이오 분야에서는 'AI 융합으로 신약개발 속도 10배 이상 증가'와 '뇌 임플란트 상용화'가 선정됐다. 신약 미션의 핵심 목표는 2035년까지 AI 기반 블록버스터 혁신신약 10개 창출이다. 바이오 파운데이션 모델과 에이전틱 AI, 로봇·자동화 장비를 결합한 'Lab-in-the-Loop' 체계가 핵심 수단이다.
미래에너지 분야는 세 개 미션으로 구성됐다. SMR 선박 개발(2050년 해양수송 탈탄소화 목표), 한국형 핵융합 소형 실증로 개발 및 전력생산 실증(2035년 목표), 그리고 보급형 초고효율 다중접합 태양광 모듈 개발이다. SMR 선박은 용융염원자로(MSR) 기반이다. 핵융합 미션은 KSTAR 실험데이터를 기반으로 AI 가상 핵융합로 플랫폼을 개발하는 방식으로 추진된다.
피지컬AI 분야는 휴머노이드 상용화와 범용 피지컬AI 핵심기술 확보 두 미션이다. 2030년 가사·돌봄 분야 독자 휴머노이드 개발·확산, 2035년 인간과 공존하는 휴머노이드 구현이 목표다. 시각·촉각·언어·행동을 통합하는 VHLA 기반 파운데이션 모델 개발이 핵심이다.
우주 분야는 우주 데이터센터 원천기술 확보 및 실증이다. 2035년 시제기 개발 및 발사가 목표이며, 향후 달 경제 생태계 참여를 위한 범용 플랫폼 기술 확보를 지향한다. 소재 분야는 희토류 완전 안심국가 실현이다. 2030년까지 중희토류 100% 대체 기술을, 2033년까지 경희토류 극저감 기술을 확보하는 것이 목표다. AI 기반 희토류 대체 소재 개발과 폐희토자석 재활용 기술이 핵심 수단이다.
AI과학자 분야는 세계 최고 수준의 자율형 AI 과학자 개발이다. 2030년 연구자-AI 협업형 창의적 가설 설계·실험 구현, 2035년 완전 자율형 과학적 발견 실현이 단계별 목표다. 반도체 분야는 초지능 AI(ASI)를 위한 초고성능·저전력 AI 가속기 구현이다. 1nm 이하 최첨단 공정기술, 차세대 3차원 적층 메모리 등 극미세·적층형 원천기술 확보가 2030년 목표다.
양자 분야는 오류정정 양자컴퓨터 개발 및 산업 난제 해결이다. 2030년 완전 국산 양자컴퓨터 개발, 2035년 양자-AI 산업 난제 해결 사례 1000건 돌파가 목표다.
K-문샷을 움직이는 핵심 엔진은 PD(Program Director) 중심 책임운영체계다. 미션별로 전담지원기관과 PD를 지정하고, 세부 과제 기획·조정·마일스톤 평가·연구목표 재설정·다음 단계 진입 여부 결정 등 프로그램 전반에 걸친 강력한 권한을 PD에게 부여한다. 전담지원기관은 출연연 주도 또는 기업·대학 컨소시엄 형태 사업단으로 구성된다.
범국가 'K-문샷 추진단'은 부총리 겸 과기정통부 장관이 단장을 맡고, 산·학·연과 관계부처로 분야별 분과를 운영한다. 실무는 과기정통부 K-문샷TF(반장: 연구실장)와 국가과학기술연구회, 한국연구재단이 지원한다. 주기적 진도 점검 결과는 부총리 주재 과학기술관계장관회의를 통해 대국민 공개한다.
혁신적 관리 방식 도입을 위해 'K-문샷 특별법' 제정도 추진한다. 산학연 실질 협력을 위한 제도 특례, 개별 기관 데이터의 연구소 반출·활용 허용, 반상근 제도 신설, 탄력적 채용·보수 체계 적용 등도 신설한다.
예산은 출연연 전략연구사업 예산을 K-문샷에 우선 배분키로 했다. 유관 부처 기존 사업의 통합, 2027년 신규 대형사업 기획 등을 통해 재원을 조달한다고도 했다.
향후 일정은 2월 말에서 3월 초 사이 대국민 공모전 주요 제안 검토와 유관 부처·산학연 전문가 의견 수렴을 마치고, 3월 제5차 과학기술관계장관회의에서 미션을 확정하고 전담지원기관과 PD를 지정한다. 3월 말 K-문샷 지원단을 구성하고, 4월부터 신규 사업 기획에 착수한다.
이날 의결된 ‘대한민국 인공지능행동계획’은 총 99개 실행과제와 326개 정책권고로 구성됐다. 비전은 ‘AI 3대 강국 도약’. 정책축은 △AI 혁신생태계 조성 △범국가 AI 기반 대전환 △글로벌 AI 기본사회 기여의 3대 축이다.
앞으로도 위원회는 국가 인공지능 정책의 컨트롤타워이자 부처 간 정책 조정·협력 플랫폼으로서의 기능을 보다 효율적으로 수행하기 위해 노력해 나갈 방침이다. 아울러, 위원회는 범정부 차원의 체계적·일관적인 입법 방향을 제시하기 위해 법률 전문가 등으로 구성된 법률TF를 발족할 계획이다.
구윤철 경제부총리 겸 재정경제부 장관은 "AI는 성장, 고용, 산업 구조, 소득 분배까지 영향을 미치는 핵심 경제 변수인 만큼, AI 사회로의 전환 과정에서 부담과 성과가 공정하게 분배될 수 있도록 일자리 구조 변화와 산업·지역 간 격차에 대한 대응도 지금부터 치열하게 준비해야 한다"고 강조했다.
배경훈 과기부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "정부 출 범 이후 국가AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며, "이제는 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고, 속도감 있게 이행해야 하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력하는 것이 중요하다"고 말했다.
임문영 위원회 상근 부위원장은 "각 부처는 최종 확정된 인공지능행동계획을 책임 있게 이행해 주길 바라며, 현장의 작은 과제 하나하나가 모여 국가경쟁력을 좌우한다는 인식 아래, 위원회는 정책 현장을 직접 점검하며 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 면밀히 챙겨나가겠다"고 역설했다.
AI로 전세계 압도하는 美 '제네시스'·中 '반석'
K-문샷, 제대로 가려면
"AI로 과학기술 체제 통째로 갈아엎는다"
미국 '제네시스 미션' 26개 전선 동시 개전, 한국은?
"美·中 대격변 시대"···KAIST '위기' 긴급 진단
"공감대 형성 및 대덕 원팀 구성 시급"
[국부창출 1] 격변의 시대, "대덕단지 뭉쳐야"
KAIST-출연연-기업, 각개전투 아닌 시스템 절실
[대덕단상]출연연, 돈 먹는 하마 vs 국부창출 전진기지
"AI 시대, 대덕단지와 제조중소기업 데이터 숨겨진 금맥"
이경수 부의장 "숙련 기술자·연구자 만남, 제조혁신 출발점"
[기자수첩] KAIST 이사진은 총사퇴를
KAIST 총장과 이사장은 KAIST를 사랑하지 않았다

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보안 리스크’, ‘학습 리스크’, ‘사회적 리스크’ 등 날로 심화
모델 탈취, 데이터 유출과 위·변조, ‘AI 프라이버시 리스크’ 등
사회적 요소에 대한 침해, 기술적 격차, ‘자기검열’ 등
[애플경제 이윤순 기자] AI가 산업 전 분야로 확산됨에 따라 이를 실행하는 과정에서 각종 오류나 보안사고, 데이터 침해 등의 ‘AI 리스크’도 크게 늘어나고 있다. 일종의 ‘호사다마’격인 ‘AI리스크’는 그로 인한 사회, 경제적 피해도 크다. 이에 “체계적이고 종합적인 위험 관리 접근이 필수적”이란 지적이다.
이는 국내 경제·산업적 파급 효과도 크다. 한국정보공학기술사회, 정보통신기획평가원 등 공공연구기관들도 그 실체와 특성을 분석, 소개하고 있다. 한국정보공학기술사회 미래융합기술원은 이를 ‘보안 리스크’, ‘학습 리스크’, ‘사회적 리스크’ 등으로 구분하고 있다.
기술 생애 위협하는 보안 리스크
그 중 보안 리스크는 AI 모델과 데이터, 서비스 등 기술 라이프사이클 전반에 걸쳐 안정성을 위협하는 기술적 위험이다. 이는 모델 탈취, 적대적 공격, 포이즈닝 등 모델 보안이 있고, 데이터 유출, 위ㆍ변조, 편향 데이터 주입 등의 데이터 보안이 있다. 또한 API 취약점 악용 등 활용이나 연계 과정의 보안도 포함된다.
AI보안리스크엔 우선 AI모델 자체로부터 비롯된 것들이 있다. 그 중 ‘모델 탈취’(Model theft)는 반복 질의나 출력 분석을 통해 모델 내부 구조나 매개변수를 역추출하기도 한다. 혹은 무단 복제하는 위협대량 쿼리 공격, 모델 출력 분석, 모델 복제 등도 있다.
한국정보공학기술사회 미래융합기술원은 또 “적대적 공격, 모델 포이즈닝, 과적합 취약성(Overfitting), 프롬프트 인젝션 등”을 지목한다. 적대적 공격의 경우 입력 데이터에 미세한 ‘교란’을 추가, 모델이 잘못된 출력을 하도록 유도하는 공격이다. 이를 위해 “적대적 예제를 생성하거나, 물리적 공격, 전이 공격 등도 구사한다”는 설명이다.
모델 포이즈닝은 조작된 데이터를 학습에 포함, 모델이 왜곡된 패턴을 학습하거나 특정 동작을 유도하는 공격이다. 과적합 취약성은 학습 데이터에 과도하게 최적화됨으로써 민감정보를 유출하는 수법이다. 프롬프트 인젝션은 LLM 모델에서 시스템 프롬프트를 변조하거나, 비정상 동작을 수행하게 만드는 공격이다.
AI보안리스크 중엔 또 AI 학습데이터로부터 연유한 것들도 많다. 그 중 ‘데이터 유출’, 즉 학습 데이터셋에 포함된 개인정보나 기밀 정보가 무단으로 외부 유출 위협내부자를 유출하거나, 저장소 설정상 오류를 범할 수 있다. ‘데이터 위ㆍ변조’는 학습 데이터가 공격자에 의해 수정되어, 모델의 신뢰성과 정확성이 훼손되는 ‘위협중간자 공격’이나, ‘데이터셋 변조’도 가능하다.
‘데이터 포이즈닝’의 경우 조작된 데이터를 학습에 삽입, 모델 동작을 왜곡하거나 특정 결과를 유도하는 공격이다. ‘편향 데이터 주입’은 특정 그룹이나 패턴 데이터를 과다 또는 과소 반영해 모델의 공정성을 훼손하는 공격이다.
또 AI 활용과 연계 과정에서 보안 리스크가 발생하기도 한다. API 취약점을 악용하는 경우가 대표적이다. 즉, AI 기능을 외부 서비스와 연동하는 API가 공격에 악용되는 것이다. 이에 인증 우회나 정보 유출, 권한 상승 등의 무차별 대입 공격이 이뤄지기도 한다.
디도스 공격도 있다. 대량 요청이나 리소스 고갈 공격으로 가용성을 마비시킬 만한 대역폭 공격을 퍼붓는다.
‘AI 프라이버시 리스크’도 심각
AI보안리스크 외에도 ‘AI 프라이버시 리스크’도 심각하다. 이는 AI 학습데이터 수집 및 전처리, AI 모델 설계·개발, 서비스 제공 단계의 각 단계별 리스크가 있다.
AI 학습 데이터 수집 및 전처리 과정의 리스크는 우선 학습 데이터 출처를 제대로 검증하지 않는데서 비롯되기도 한다. 내부 데이터 이외에도 외부의 데이터를 활용하거나 인터넷을 통해서 수집한 경우, 출처의 문제로 데이터 오염이 가능한 것이다.
또 데이터 관리체계가 미흡한 점도 리스크다. 데이터에 대한 분류 기준이 불분명하고 체계가 부재한 경우, 대규모 데이터가 발생할 경우 잘못 분류되거나 데이터 오염이 발생하고 있다.
불필요한 개인정보를 유입하다보면 리스크가 발생하기도 한다. 즉, 불필요한 개인정보가 삭제되지 않고, 이후 별도의 필터링 없이 유입되어 학습 데이터에 활용되는 것이다.
AI 모델 설계·개발 과정에서 서비스 목적 외의 개인정보가 과도하게 노출되기도 한다. 예측 시스템에서 이용자의 소비나 사용 패턴 등이 노출되거나, 분류 시스템에서 이용자의 민감정보가 유출 또는 노출될 수 있다.
학습 데이터관리가 미흡한 점도 리스크다. 학습 데이터 보관 서버나 스토리지에 대한 취약점이 존재하거나, 접근 통제가 미흡한 경우 개인정보에 대한 침해가 이뤄질 수 있다.
개인정보 흐름복잡도 증가 역시 리스크로 작용할 수 있다. “AI 시스템을 개발, 운영하는 과정에서 외부의 LLM 등의 기능을 활용하거나, 연계하기 위해 개인정보가 외부에 전달되어도 인지할 수가 없다”는 지적이다.
개인 자율성 침해 등 사회적 리스크도
AI의 사회적 리스크도 중요하다. AI의 프라이버시 침해는 개인, 집단 그리고 사회 전체에 걸쳐 연쇄적인 파급 효과를 낳는다. 또한 사회적 리스크는 개인의 자율성 침해에서 시작. 사회적 불평등 심화, 민주주의의 침식, 사회적 신뢰의 붕괴에 이르는 광범위한 스펙트럼을 형성한다.
사회적 요소에 대한 침해도 있다. 정보 자기 결정권에 대한 침해가 대표적이다. 이는 본질적으로 개인이 자신에 관한 정보를 스스로 통제할 권리, 즉 정보에 대한 자기 결정권을 약화시킨다. 또 개인정보 삭제권이 불가한 경우도 일종의 리스크다. 이는 AI 시스템의 복잡성과 불투명성으로 인해 어떤 정보가 수집되고, 어떤 목적으로 활용되며, 어떻게 처리되는지에 대해 알고 이를 수정·삭제할 권리 행사가 불가한 상황이다.
‘자기검열’도 리스크로 간주할 만하다. 온라인 활동이나 발언 기록으로 인해 표현의 자유를 억압하거나, 사회의 지적 활력이 저해되기도 한다.
기술적 요소에 대한 침해도 있다. 즉, 신원 도용에 대한 위협이 그중 하나다. 유출된 개인정보를 결합, 특정인을 사칭하고 금융 사기나 범죄로 확대되고 있다. 또한 딥페이크 사기 위협도 있다. 안면 이미지나 목소리 등 생체정보가 유출되어 딥페이크 콘텐츠 제작에 악용될 수도 있다.
정보통신기획평가원은 “특히 시장 측면에 격차가 심화될 수도 있다”고 했다. 즉, 알고리즘 편향이나, 알고리즘 결정의 불투명성, 디지털 격차의 심화 등이다. 그래서 “기업 측면에서도 고용을 대체하거나 불안정한 노동시장이 이어지고, 기술·산업별 불평등이 심화되고 있다.”며 “또한 신규 일자리 창출의 불균형도 심각한 위협”이라고 강조했다.

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이러한 신제품은 통합 기술 플랫폼에서 네트워킹 인프라, 보안, 모니터링 기능 및 데이터 주권을 제공하는 데 있어 시스코의 입지를 더욱 강화합니다.
"AI 혁신은 전례 없는 속도로 진행되고 있으며, 시스코는 고객이 안전과 보안을 보장하면서 AI를 더욱 빠르게 배포할 수 있도록 핵심 인프라를 제공하고 있습니다."라고 시스코의 사장 겸 최고 제품 책임자인 지투 파텔은 말했습니다. "이번 발표는 시스코가 통합 플랫폼으로서의 강점을 보여주는 사례입니다. 시스코에서는 실리콘, 시스템, 에이전트 운영, 보안 및 관찰 가능성 분야의 혁신이 원활하게 연결되어 데이터 센터에서부터 업무 환경에 이르기까지 고객에게 가치를 제공합니다."
Silicon One G300은 지능형 집단 네트워킹(Intelligent Collective Networking) 기술을 제공하여 최적화되지 않은 트래픽에 비해 네트워크 성능을 최대 33% 향상시키고 작업 완료 시간을 28% 단축합니다.
시스코는 또한 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 프라이빗 데이터 소유권 구축, 서비스 제공업체 및 기업을 포함한 AI 네트워크 인프라 구축자를 위해 설계된 G300을 통합한 N9100 및 8000 시스템을 출시했습니다.
시스코는 하드웨어뿐 아니라 온프레미스 및 클라우드 데이터 센터 환경 전반에서 운영을 간소화하는 통합 관리 플랫폼인 넥서스 원(Nexus One)도 선보였습니다. 전반적으로 시스코의 AI 인프라 혁신은 고객이 더욱 효율적인 데이터 센터를 구축하고, 복잡성을 줄이며, AI 투자 가치를 최적화하는 데 기여합니다.
또한, 새로운 AgenticOps 기능이 시스코의 솔루션 포트폴리오 전반에 통합되어 기업이 AI 시대에 IT 운영을 자동화, 확장 및 최적화할 수 있도록 지원합니다.
Cisco AI Defense와 SASE가 전면적인 업그레이드를 진행하고 있습니다. 이번 업데이트는 Cisco AI Defense 역사상 최대 규모로, AI 기반 공급망 관리 기능과 에이전트 운영 보호 메커니즘을 추가하여 침입 또는 조작 위험을 완화합니다. 동시에 Cisco Secure Access Service Edge(SASE)에도 AI 기반 기능이 추가되어, 에이전트 트래픽의 "원인"과 "방법"을 분석하는 상황별 AI 상호 작용 검사 기능을 통해 새로운 위협을 사전에 방지합니다.
Cisco Customer Experience(CX)는 이제 완전 격리형, 온프레미스형 또는 하이브리드형 모델을 포함한 배포 옵션을 통해 이러한 주권 요구 사항을 충족하는 지원 서비스를 제공합니다.
출처: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/kinh-te-so/cong-nghe-dot-pha-cho-ky-nguyen-ai/20260225042900731

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국가인공지능전략위원회 제2차 전체회의 개최…AI 인프라·보안·K-문샷 로드맵 공개
[아이티데일리] 국가인공지능전략위원회(이하 위원회)가 제2차 전체회의를 25일 개최, AI 인프라·보안·K-문샷 로드맵 공개하며 AI 글로벌 3강 청사진을 제시했다. 이날 행사에는 정부·민간 위원 및 관계 부처 관계자 50여 명이 참석했으며 ‘대한민국 인공지능행동계획’을 포함한 5개 안건이 심의·의결됐다.
대한민국 인공지능행동계획은 AI를 국가·사회 전반에 내재화하기 위한 종합 실행 전략으로, 총 99개 실행과제와 326개 정책권고를 담고 있다. 위원회 이번 계획안이 △사람 중심의 포용적 AI △민·관 원팀 △AI 친화적 시스템 △AI 균형발전 4대 원칙을 중심으로 우리나라가 글로벌 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 로드맵을 제시한다는 방침이다.
위원회는 이번 계획안 의결을 기점으로 부처별 정책권고사항 이행에도 나선다. 또 부처별 27년 신규 예산사업 기획도 지원할 예정이며 의원회 내 법률 TF를 발족해 AI 관련 법령 재개정 추진 시 체계적인 입법방향도 제시할 예정이다.
국정자원 대전센터 폐지 수순…민간 클라우드 활용 확대
지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터 화재를 기점으로 국가정보 관리 시스템을 근본적으로 재설계한다는 취지로 추진된 ‘AI정부 인프라 거버넌스‧혁신 추진방향’도 공개됐다.
정부는 정부‧공공 부문 데이터센터 안전기준을 민간 수준 이상으로 강화하고, 기존 국정자원 대전센터를 2030년까지 폐지하는 수순을 밟는다. 폐지되는 대전센터를 대체하기 위해 대전에 2개의 신규 데이터센터를 구축할 예정이며 이를 액티브-액티브 체계로 운영하며 재난 발생 시 서비스가 중단되지 않도록 할 계획이다.
또 민간 클라우드를 적극 활용할 것이라는 지침도 밝혔다. 기존에 민간 클라우드 확보한 기술력과 노하우를 활용하지 않고 국가가 따로 세금을 투입하는 재투자 현상을 막는다는 취지다. 구체적으로는 새롭게 시행될 예정인 N2SF와 연계해 기밀 데이터(C등급)를 제외한 민감·공개 데이터(S·O등급)에 해당하는 부분을 민간 클라우드로 이관한다는 계획이다.
국가안보실 오현주 차장은 “민간 클라우드로 데이터를 이관하게 된다면 국가 정보 유실이나 데이터 유출 문제가 있을 수 있다”며 “이에 관리 주체는 누구인지, 관제는 어떤 방식으로 할 것인지 확실한 규정이 필요하다”고 제언했다.
화이트해커 중심 사전 예방 체제로 전환
기존의 사후 대응 중심의 국내 정보보안 생태계를 사전 예방으로 전환하기 위한 ‘보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵’도 제시됐다. 화이트해커가 기업·기관의 보안 취약점을 상시로 찾아 신고하고, 피신고 기관은 신고된 취약점을 조치하며 그 이후 투명하게 공개함으로써 해킹 등 보안 사고를 예방한다는 구상이다.
위원회는 현재 제도들이 상시로 진화하는 해킹 위협을 실제로 검증하고 대응 역량을 높이기에는 역부족이라며 새로운 프로세스가 필요하다고 강조했다. 실제 미국·유럽은 보안 취약점 신고·조치·공개 제도(CVD/VDP)를 이미 운영 중이며 해당 제도를 벤치마킹해 국가적 보안 위헙사태를 극복해야 한다고 밝혔다.
로드맵은 초기에 참여기업·기관-화이트해커 상호 협의하에 제한적으로 운영된다. 궁극적으로는 화이트해커가 민·형사 처벌 걱정 없이 상시로 기업·기관이 정한 정책 범위 내에서 선의적 목적의 해킹을 할 수 있도록 관계 법령을 정비하고 공공은 의무화, 민간은 공공조달 연계 등을 통해 전면적 참여를 유도한다는 방침이다.
위원회 이원태 보안TF리더는 “올해 시범사업을 거쳐 내년 제도를 보완하고 참여 확대에 나설 계획”이라며 “최종적으로는 법제화까지 이어지도록 하는 것이 목표”라고 말했다.
K-문샷 프로젝트 추진…국가 난제 해결
AI 기술을 중심으로 우리나라의 과학기술 경쟁력을 강화한다는 취지의 ‘K-문샷 추진전략’도 의결됐다. 이는 AI를 통해 과학기술혁신 가속화 및 국가난제를 해결한다는 프로젝트로, △2030년까지 연구생산성을 2배 제고 △2035년까지 8대 분야 12대 국가 미션을 과학기술xAI로 해결할 것을 목표로 제시했다.
위원회는 이번 프로젝트가 ‘국가 과학기술 AI 자원·역량 결집’, ‘과학기술xAI를 활용한 국가적 미션 해결’ 2대 전략을 중심으로 진행된다고 밝혔다. 먼저 자원·역량 결집 전략은 국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터, GPU, AI 모델, 자율실험실 등 과학기술 AI 핵심 자원을 통합하고, 산학연 삼각협력체계를 구축하는 것이 주요 내용이다.
국가적 미션 해결은 12대 국가 미션별로 책임과 권한이 있는 프로그램 디렉터(PD)를 임명하고, 행정력, 예산 등 자원을 집중 지원하는 PD 중심 책임운영체계를 구축해 가시적 성과를 창출한다는 계획이다. 여기에는 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI 과학자, 반도체, 양자 등의 분야가 포함된다.
과학기술정보통신부(이하 과기정통부) 김성수 실장은 “3월 중 핵심 미션을 확정하고 미션간 담당 기관과 PD를 순차적으로 지정할 계획”이라고 설명했다.
구윤철 경제부총리는 “AI 사업을 추진하는 과정에서 타겟을 확실하기 설정하는 것이 중요하다고 생각한다. 그래야 구체적인 로드맵이 나오고 사회적 문제를 해결할 수 있다”며 “이는 예산 문제와도 직결된다. 단순히 특정 AI 기술을 개발하겠다고 말해서는 예산을 확보하기는 어려울 것”이라고 밝혔다.
이어 그는 “금년도 액션 플랜을 점검해 오는 5월까지 내년도 예산을 수립해야 한다”며 “구체적인 실행 계획을 통해 예산을 확보하지 못하면 인공지능행동계획에 차질이 생길 수 있다”고 덧붙였다.

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국가정보 관리 시스템 혁신으로 안전하고 복원력 있는 AI정부 인프라 구축 방향 제시, 화이트해커를 활용한 보안 취약점 신고 제도 도입 추진, AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 ‘K-문샷’ 본격 추진 등 주요 정책 의결
국가인공지능전략위원회(위원장 이재명 대통령, 이하, 위원회)는 25일, 위원회가 위치한 서울스퀘어(16층)에서 제2차 전체회의를 개최했다. 회의는 임문영 상근 부위원장이 주재하였으며, 정부·민간 위원 및 관계 부처 등 50여 명이 참석한 가운데, ‘대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획)’을 포함한 총 5개의 안건을 심의·의결하였다.
대한민국 인공지능행동계획
먼저, 제1호 안건으로 대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획(2026~2028)을 심의·의결하였다. ‘대한민국 인공지능행동계획’은 지난 10일 국무회의에 보고된 바 있으며, 이번 회의에서 세부 내용을 최종 확정하여 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하, AI기본법) 제6조에 따른 법정계획인 ‘인공지능 기본계획’으로 의결되었다.
위원회는 제1차 전체회의(’25.9.8.)에서 의결한 대한민국 인공지능행동계획(이하 ‘인공지능행동계획’) 추진방향*을 토대로 100일간 초안을 마련하였다. 이후 대국민 공개 의견 수렴, 330개 주요 기관·단체 설명회 및 현장 간담회 등 폭넓은 의견 청취로 내용을 보완하였고, 총 99개 실행과제와 326개 정책권고로 구성된 최종안을 확정하였다.
인공지능행동계획은 대한민국의 혁신 성장과 국민 삶의 질 향상을 위해 인공지능을 국가·사회 전반에 효과적으로 내재화하기 위한 종합 실행 전략으로, 범정부 차원의 제도 및 거버넌스 개선을 아우르고 있다.
주요 과제로는 창작자 권리를 보호하면서 저작물 AI활용을 촉진하는 법·제도 개선 방안 마련, 화이트해커와 협력해 보안 취약점을 선제적·상시적으로 발굴·제거하는 제도 도입, 민간·공공 AI·데이터 정책 간 연계·협업을 위한 거버넌스 정립 방향 마련, 국민이 신청하지 않아도 AI·데이터를 활용해 복지혜택을 받을 수 있도록 관련 법 개정, 사회적 숙의를 기반으로 한 AI기본사회 추진계획 마련 등을 담고 있다.
이날 의결된 인공지능행동계획은 향후 범정부 인공지능 정책 추진의 기준이 된다. 위원회는 부처별 이행 상황을 체계적으로 점검해 나갈 계획이며, 부처와 긴밀한 협력을 통해 국민이 체감할 수 있는 성과를 창출할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진방향
이어서, 제2호 안건으로 대통령 지시(’25.9.28, 중대본 회의)에 따라 국가정보 관리 시스템을 근본적으로 재설계하기 위한 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진방향을 심의·의결하였다.
정부는 정부·공공 부문 데이터센터 안전기준을 민간 수준 이상으로 강화(’26.2.11 시행)하고, 재해 대응 능력과 수용 용량의 한계에 도달한 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터를 2030년까지 폐쇄할 계획이다.
또한, 국민 생활 영향도를 고려한 국가 핵심 시스템(실시간~1시간 이내), 대국민 필수 시스템(3~12시간 이내), 행정 중요 시스템(1~5일 이내) 등 시스템 유형별 복구목표기준을 마련하는 등 재해복구체계(DR) 구축 방향을 정립하고, 데이터 중요도에 따라 기밀(Classified) 데이터는 정부·공공 데이터센터, 민감(Sensitive)·공개(Open) 데이터는 민간 클라우드로 이관하는 방향으로 추진한다.
올해에는 국정자원 대전센터 시스템(693개) 등을 대상으로 DR 시스템 134개를 우선 구축하고, 이 중 3개 핵심 시스템(디브레인, 우편정보시스템, 안전디딤돌) 중심으로 민간 클라우드 기반 DR 구축 선도 프로젝트를 추진한다. 또한, 시스템 분류 등을 고려한 국정자원의 공공 정보시스템을 재배치하는 로드맵도 수립할 계획이다.
과학기술부총리 산하에 관계부처 합동으로 AI정부 인프라 총괄 전담조직(가칭AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진단)을 신설하여, 공공 정보시스템 구축·운영의 적정성을 검토하고, 영국 정부디지털청(GDS) 등 해외사례를 참고한 중장기 거버넌스 재설계 방안도 마련할 예정이다.
보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵
제3호 안건으로는 “기존 사후 대응 중심의 국내 정보보안 패러다임을 사전 예방으로 전환”하기 위해 “화이트해커가 기업·기관의 보안 취약점을 상시적으로 찾아 신고하고, 피신고 기관은 신고된 취약점을 조치하며 그 이후 투명하게 공개함으로써 해킹 등 보안사고를 사전에 예방”하는 ‘보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵’을 심의·의결하였다.
현재 국내 보안 제도는 1회성·체크리스트 중심 점검에 절차 평가 위주로 실시간으로 이루어지고 상시적으로 고도화되는 해킹 등에 대응하기에 어려움이 있다.
관련 미국·유럽은 보안 취약점 신고·조치·공개 제도(Coordinated Vulnerability Disclosure-조정된 취약점 공개 / Vulnerability Disclosure Policy-취약점 공개 정책. 이하, CVD/VDP)를 이미 운영 중이며 그 배경에는 ‘10년~’20년대 세계적인 보안 대란사태가 있었다. 위원회는 유사한 시대적 상황에서 AI를 활용한 신종 위협이 더욱 확산되는 지금, 미국·유럽이 도입한 해당 제도를 벤치마킹, 공공·민간 전반에 단계적으로 도입해 현재의 국가적 보안 사태를 극복한다는 방침이다.
이를 위한 구체적인 도입 방안과 추진 로드맵은 (대상) 초기에는 참여 기업·기관 모집을 통해 시행하되 궁극적으로는 공공은 의무화하고 민간은 공공조달 연계 등 전면적 참여를 유도한다. (참여 유인) 공공의 경우 기관 평가와 연계, 민간의 경우 보안인증 가점, 공공조달, 개인정보보호법에 따른 사고시 과징금 감경 요소에 반영, 화이트해커는 신고포상제 활성화로 초기 참여를 유도한다.
(보호) 초기에는 참여기업·기관-화이트해커 상호 협의하에 제한적으로 운영하되, 궁극적으로는 화이트해커가 민·형사 처벌 걱정 없이 상시적으로 기업·기관이 정한 정책 범위(해킹범위, 신고방식 등) 내에서 선의적 목적의 해킹을 할수 있게 관계 법령을 정비한다. 참고로 현재는 화이트해커의 망 접근이 불법으로 제품만을 대상으로 한 취약점 신고 포상제만 운영되고 있으며 이마저도 신고된 취약점에 대한 조치 강제력 없이 연중 상시가 아닌 주기적(분기별 1회 등) 이벤트성으로 운영되고 있다.
추진 로드맵으로 (1단계 : 시범사업) ‘26년에는 과기정통부·국정원 주도로 민간·공공분야 시범 사업을 운영하여 국내 제도 도입 효과를 사전에 검증한다. (2단계 : 참여 확대) ’27년에는 시범사업 결과 바탕으로 민간(과기정통부)·공공(국정원)분야 제도설계 및 관련 가이드라인을 마련·배포하며, 이외 부처들은 민간·공공의 참여 유인(과징금, 조달 연계 등)을 제도화한다. (3단계 : 법제화) 2단계 이후 최대한 조속히 관계 법령(정보통신망법 등) 개정을 완료해 공공 의무화·민간 전면 참여 촉진과 상시적 제도운영을 뒷받침할 법·제도적 기반을 완성한다.
AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 K-문샷 추진전략(안)
제4호 안건으로는 AI 기반 과학 패러다임으로의 전환을 우리나라가 글로벌 과학기술 선도 국가로 대도약하는 기회로 활용하기 위한「AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 K-문샷 추진전략(안)」을 심의·의결하였다.
동 전략은 1>AI를 활용해 국가 과학기술혁신을 가속화하고, 2>이를 통해 국가적 미션을 해결하는 두 가지 전략으로 구성된다. 전략 1>은 (가칭)국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터, GPU, AI모델, 자율실험실 등 과학기술 AI 핵심 자원을 통합하고, 산학연 삼각협력체계를 구축하는 것을 주요 내용으로 한다.
전략 2>는 산학연이 공동으로 직면한 8대분야 (첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자) 12대 국가적 미션을 ‘35년까지 과학기술×AI로 해결하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 미션별로 책임과 권한이 있는 PD(Program Director)를 임명하고, 행정력, 예산 등 자원을 집중 지원하는 PD 중심 책임운영체계를 구축하여 ’35년까지 가시적 성과를 창출할 계획이다.
국가인공지능전략위원회 운영세칙 일부개정안
제5호 안건으로는 AI기본법 시행(’26.1.22)에 따라 법정 위원회로 전환된 위원회가 강화된 역할을 효율적으로 수행하기 위해 분과/TF 등 내부 조직을 개편하는 내용 등을 담은 ‘국가인공지능전략위원회 운영세칙 일부개정안’을 의결하였다.
위원회는 AI 민주주의 아젠다 확대에 대응하여 AI시대 거버넌스 발전, 국민 통합 등에 관한 사항을 심층 논의하는 ‘AI 민주주의 분과’를 신설한다. 또한, 기존 과학·인재 분과에서 인재 부분을 교육TF와 통합하여 ‘교육·인재 분과’를 신설한다. 지역, 보안 등 정부 기관 간 지속 협력이 필요한 중장기 이슈의 경우에는 기존의 한시 TF를 특별위원회로 전환해 운영토록 하며, AI 관련 현안에 유연하게 대응하기 위한 한시전담팀(TF)의 설치·운영 근거 또한 마련한다.
아울러, 보다 많은 정부 부처가 위원회 논의에 참여할 수 있는 근거를 마련한다. 위원회는 그 취지에 따라 이번 전체회의에 AI기본법상의 정부위원(16개 부처)뿐 아니라, 성평등부, 공정위, 국가데이터처가 참석하여 의견을 개진할 수 있도록 하였다.
앞으로도 위원회는 국가 인공지능 정책의 컨트롤타워이자 부처 간 정책 조정·협력 플랫폼으로서의 기능을 보다 효율적으로 수행하기 위해 노력해 나갈 방침이다. 아울러, 위원회는 범정부 차원의 체계적·일관적인 입법 방향을 제시하기 위해 법률 전문가 등으로 구성된 법률TF를 발족할 계획이다.
구윤철 경제부총리 겸 재정경제부 장관은 “인공지능행동계획의 진정한 성과는 실행 과정의 디테일에 있다고 하면서 현장 중심으로 정책추진상황을 상시 점검하고 국민 체감이 큰 사업의 선택과 집중을 통해 성공 사례를 조기에 창출해야 한다”고 강조했다.
아울러 “AI는 성장, 고용, 산업 구조, 소득 분배까지 영향을 미치는 핵심 경제 변수인 만큼, AI 사회로의 전환 과정에서 부담과 성과가 공정하게 분배될 수 있도록 일자리 구조 변화와 산업·지역 간 격차에 대한 대응도 지금부터 치열하게 준비해야 한다”고 강조했다.
배경훈 과기부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “정부 출범 이후 국가AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다”며, “이제는 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고, 속도감 있게 이행해야 하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력하는 것이 중요하다”고 강조했다.
임문영 위원회 상근 부위원장은 “오늘 대한민국 인공지능행동계획을 비롯한 주요 정책들의 의결을 통해, 앞으로 우리 정부가 추진해 나갈 방향이 보다 구체적으로 설계되었다”며, “각 부처는 최종 확정된 인공지능행동계획을 책임 있게 이행해 주길 바라며, 위원회는 이에 필요한 정책적 조율과 지원을 아끼지 않을 것”임을 밝혔다. 아울러, “현장의 작은 과제 하나하나가 모여 국가경쟁력을 좌우한다는 인식 아래, 위원회는 정책 현장을 직접 점검하며 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 면밀히 챙겨나가겠다”고 강조했다.