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AI 대전환 시대 생활밀착형 정책 발굴 논의 [충남도의회 브리핑]

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[요약내용]

충남도의회가 AI 대전환 시대에 맞춰 주민 생활과 가까운 정책 발굴에 속도를 내고 있다. 천안시청에서 열린 ‘불당동 주민 생활 맞춤형 정책 개발 연구모임’ 2차 회의에서는 AI 기본사회 실현, 스마트경로당 활성화, 행정서비스 개선 등 생활 속에서 체감할 수 있는 변화가 논의됐다. 이와 함께 2025회계연도 충청남도 및 충청남도교육청 결산 분석보고서 발간, 학원 설립 시설기준을 건축 현실에 맞게 조정하려는 조례 개정안도 함께 주목된다. 이번 흐름은 기술, 재정, 지역 교육 환경을 따로 보지 않고 주민 생활의 실제 장면과 연결하려는 시도로 읽힌다.

[내용]

회의실에 모인 사람들의 시선은 거창한 미래 기술보다, 당장 주민들이 체감할 수 있는 변화에 가까워져 있었다. 충남도의회 AI 생활밀착형 정책 논의 의미가 눈에 들어오는 이유도 여기에 있다. AI가 더 이상 먼 산업 이야기가 아니라 행정, 복지, 돌봄, 교육 같은 일상 안으로 들어오고 있기 때문이다.

충남도의회 ‘불당동 주민 생활 맞춤형 정책 개발을 위한 연구모임’은 8일 천안시청 중회의실에서 2차 회의를 열고 AI 기반 주민 생활 혁신 방안을 논의했다. 이날 회의는 연구모임 회원과 관계 공무원 등 15명이 참석한 가운데 진행됐고, AI 기본사회 실현 방안과 스마트경로당 활성화가 주요 의제로 다뤄졌다.

생활 가까이 들어온 AI 정책의 방향

이번 논의는 AI를 단순한 신기술로 보는 데서 멈추지 않고, 주민이 실제로 이용하는 행정서비스와 지역 돌봄 공간에 어떻게 연결할지를 따져본 자리였다. 특히 고령층 디지털 접근성과 스마트경로당 같은 생활 기반 시설을 함께 다뤘다는 점에서 정책의 무게가 조금 더 현실적으로 느껴진다.

충남도의회 AI 생활밀착형 정책 논의는 주민 일상에서 출발했다

AI라는 단어는 익숙하지만, 막상 지역 주민의 생활과 연결하면 이야기가 달라진다. 단순히 기술을 도입하는 문제가 아니라, 누가 그 혜택을 누리고 어떤 방식으로 불편을 줄일 수 있는지가 더 중요해진다.

참석자들은 인공지능 기술이 빠르게 확산되는 사회 변화에 맞춰, 도민 누구나 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있는 정책 기반이 필요하다는 점을 공유했다. 행정서비스 개선과 생활밀착형 정책 도입 방안도 함께 논의됐다. AI 정책의 출발점이 기술 자체가 아니라 주민의 생활이라는 점이 이번 회의의 핵심 흐름이다.

구형서 의원은 AI가 특정 분야만의 기술이 아니라 주민 일상과 행정 전반을 바꾸는 기반이 되고 있다고 강조했다. 또 AI 기술 발전의 혜택이 특정 계층에만 몰리지 않고 모든 도민에게 고르게 돌아가려면 정책적 준비가 필요하다고 밝혔다.

스마트경로당 활성화가 중요한 이유는 돌봄의 방식이 바뀌기 때문이다

경로당이라는 공간을 떠올리면 보통 여가와 만남의 장소가 먼저 생각난다. 그런데 고령층의 디지털 접근성과 건강관리, 지역사회 돌봄 기능까지 함께 생각하면 경로당은 훨씬 더 넓은 역할을 맡을 수 있다.

이번 회의에서도 스마트경로당 활성화 방안이 집중적으로 논의됐다. 참석자들은 경로당을 단순한 여가 공간에 머물게 하지 않고, 디지털 교육과 건강관리, 소통 기능을 갖춘 복합 커뮤니티 공간으로 발전시키기 위한 과제를 검토했다.

다만 스마트 기술을 넣는 것만으로 문제가 해결되는 것은 아니다. 고령층이 실제로 편하게 사용할 수 있는 교육, 안내, 운영 인력이 함께 따라와야 생활 속 정책으로 자리 잡을 수 있다. 기술보다 중요한 건 결국 사용하는 사람의 속도다.

2025회계연도 결산 분석보고서는 예산의 흐름을 다시 보는 자료다

정책이 좋은 방향을 말하려면 그 뒤에는 숫자가 따라와야 한다. 충남도의회는 제368회 정례회 결산심사 지원을 위해 ‘2025회계연도 충청남도 및 충청남도교육청 결산 분석보고서’를 발간했다고 밝혔다.

이번 보고서는 충남도와 충남교육청의 2025회계연도 결산 현황을 종합적으로 분석해 의회의 결산심의 기능을 돕고, 지방재정의 투명성과 건전성을 높이기 위해 마련됐다.

2025회계연도 결산 기준 충남도의 세입은 12조 2,421억원, 세출은 12조 862억원이며 순세계잉여금은 △920억원으로 집계됐다. 충남교육청은 세입 5조 1,161억원, 세출 4조 8,512억원, 순세계잉여금 946억원으로 나타났다.

보고서는 총 2권으로 구성됐고, 세입·세출 결산 현황뿐 아니라 주요 사업 집행실적, 이월사업, 기금 및 특별회계 운영, 재정운영 성과 등을 종합적으로 다뤘다. 재정 운용 과정에서 드러난 쟁점과 개선 과제도 함께 제시해 다음 예산 편성과 집행 과정에 참고할 수 있도록 했다.

홍성현 의장은 2025회계연도 결산이 제12대 충청남도의회 4년간의 재정 운영 성과를 종합적으로 점검하는 의미가 있다고 밝혔다. 또한 예산이 당초 목적에 맞게 집행됐는지 면밀히 살피고, 분석보고서에 담긴 개선 과제가 향후 재정 운용에 반영될 수 있도록 노력하겠다고 전했다.

학원 시설기준 현실화는 건축 현실과 안전 기준 사이를 조율하는 일이다

지역 교육 현장에서 눈에 띄는 또 하나의 흐름은 학원 시설기준 개정이다. 충남도의회는 최근 건축 추세를 반영해 학원 설립 기준을 합리적으로 개선하는 조례 개정에 나선다.

이상근 의원이 대표 발의한 ‘충청남도 학원의 설립·운영 및 과외교습에 관한 조례 일부개정조례안’은 건축물대장에는 지하로 표기돼 있지만 실제로는 한 면이 지상에 완전히 노출된 건물이 늘어나는 현실을 반영한 내용이다.

개정안은 기존의 ‘외부 출구 2개 이상’ 조건 외에 ‘지상 노출면에 출입구가 있는 경우’를 신설해 지하층 사용 기준을 넓히는 방향을 담고 있다. 학습자의 안전 기준은 유지하면서도 학원 설립자의 비용 부담을 덜 수 있다는 취지다.

이번 조례 개정 논의는 규제를 무조건 푸는 문제가 아니라, 실제 건축 형태와 제도 사이의 어긋난 부분을 맞추려는 시도로 볼 수 있다. 이상근 의원도 기존 규정과 건축 현실 간 불일치를 해결하면서 학습자의 안전을 보장하는 현실적인 조치라고 설명했다.

AI와 재정, 조례 개정이 결국 주민 생활로 이어진다

이번 충남도의회 브리핑은 얼핏 보면 AI 정책, 결산보고서, 학원 조례 개정이 각각 다른 이야기처럼 보인다. 하지만 조금 들여다보면 모두 주민 생활과 맞닿아 있다. AI는 행정과 돌봄의 방식을 바꾸고, 결산 분석은 예산이 제대로 쓰였는지 확인하게 하며, 학원 시설기준 현실화는 지역 교육 환경과 연결된다.

구형서 의원은 이번 연구모임에서 주민 생활과 밀접한 현안부터 AI 기반 미래정책까지 폭넓게 논의했다고 밝혔다. 연구모임은 이번 2차 회의를 끝으로 활동을 마무리했으며, 도출된 정책 제안과 논의 결과는 향후 충남도와 관계 기관에 전달돼 정책 수립과 제도 개선의 기초자료로 활용될 예정이다.

지역 정책은 멀리서 보면 딱딱한 행정 문서처럼 보이지만, 실제로는 주민이 경로당을 이용하는 방식, 행정서비스를 받는 속도, 교육시설을 운영하는 기준처럼 아주 구체적인 장면으로 이어진다. AI 대전환 시대의 지역정책은 결국 생활 가까운 곳에서 체감될 때 의미가 커진다.

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정의선 만난 젠슨 황 “지금이 바로 현대차의 시간”…AI·모빌리티 협력...

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[요약내용]

정의선 현대차그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 CEO의 만남은 단순한 기업인 회동이라기보다, 자동차 산업이 AI 중심으로 이동하고 있다는 분위기를 상징적으로 보여준다. 특히 “지금이 바로 현대차의 시간”이라는 발언은 현대차가 전기차, 소프트웨어, 자율주행, 로보틱스 등 미래 모빌리티 영역에서 더 적극적으로 움직일 수 있다는 기대감을 키운다. 다만 원문 제목에서 확인되는 범위만 놓고 보면 구체적인 계약이나 세부 사업 내용이 확정됐다고 단정하기보다는, AI와 모빌리티 협력 확대 가능성을 읽는 정도가 자연스럽다.

[내용]

자동차 이야기가 더 이상 엔진과 디자인만으로 끝나지 않는 시대가 됐다. 정의선 젠슨 황 현대차 AI 모빌리티 협력이라는 키워드가 눈에 들어온 것도 그래서다. “지금이 바로 현대차의 시간”이라는 한 문장은 짧지만, 자동차 산업이 어디로 움직이고 있는지 꽤 선명하게 보여준다.

예전 같으면 자동차 회사의 경쟁력은 생산량, 디자인, 주행 성능 같은 단어로 설명되는 경우가 많았다. 그런데 지금은 분위기가 다르다. AI, 반도체, 소프트웨어, 자율주행, 데이터가 자동차의 미래를 결정하는 말처럼 따라붙는다. 그래서 정의선 회장과 젠슨 황 CEO의 만남은 단순한 인사 이상의 장면으로 읽힌다.

이 발언이 오래 남는 이유

“지금이 바로 현대차의 시간”이라는 말은 현대차가 단순 제조사를 넘어 AI 기반 모빌리티 기업으로 더 크게 움직일 수 있다는 기대를 담고 있다. 다만 구체적인 협력 내용이 제목만으로 모두 확인되는 것은 아니기 때문에, 확정된 성과보다는 협력 확대 가능성을 중심으로 보는 편이 자연스럽다.

정의선 젠슨 황 만남이 자동차 업계에서 크게 읽히는 이유

이 만남이 흥미로운 건 두 사람이 서 있는 산업의 방향이 서로 맞물려 있기 때문이다. 현대차는 자동차를 만들고, 엔비디아는 AI 시대의 핵심 기술 기업으로 거론된다. 겉으로 보면 다른 영역처럼 보이지만, 미래 모빌리티라는 단어 안에서는 두 회사의 접점이 꽤 넓어진다.

자동차가 점점 더 소프트웨어 중심으로 바뀌면서, 차량 안에서 처리해야 하는 데이터와 판단의 양도 늘어나고 있다. 자율주행, 운전자 보조, 차량 내 AI 서비스, 로보틱스 같은 흐름을 떠올리면 왜 AI 기업과 완성차 기업의 만남이 주목받는지 이해가 쉽다. 자동차가 움직이는 기계에서 판단하는 플랫폼으로 바뀌는 순간, AI 협력은 선택이 아니라 흐름에 가까워진다.

“지금이 바로 현대차의 시간”이라는 말이 주는 분위기

젠슨 황의 발언에서 가장 강하게 남는 부분은 역시 “현대차의 시간”이라는 표현이다. 이 말은 현대차가 지금 미래 모빌리티 시장에서 주목받을 만한 위치에 있다는 인상을 준다. 물론 이 한 문장만으로 구체적인 사업 성과나 계약을 단정할 수는 없다. 하지만 시장이 어떤 회사를 다음 주자로 바라보는지 보여주는 상징적인 말로는 충분히 힘이 있다.

현대차는 이미 자동차 제조를 넘어 전기차, 로보틱스, 소프트웨어 중심 차량, 미래 이동 서비스 같은 영역으로 시선을 넓혀왔다. 이런 흐름 속에서 AI 기업과의 접점이 커진다면, 단순히 차를 더 잘 만드는 문제가 아니라 이동 경험 자체를 바꾸는 방향으로 이야기가 이어질 수 있다.

다만 제목에서 확인되는 정보만으로 세부 협력 범위나 실제 계약 내용을 확정적으로 말하기는 어렵다. 그래서 지금 단계에서는 “협력 확대 시사”라는 표현 그대로, 앞으로 어떤 분야에서 구체화될지 지켜보는 쪽이 더 정확하다.

현대차 AI 모빌리티 협력이 향할 수 있는 방향

자동차 산업에서 AI가 들어갈 수 있는 자리는 생각보다 많다. 운전 보조와 자율주행만 떠올리기 쉽지만, 차량 설계, 생산 공정, 품질 관리, 차량 내 사용자 경험, 물류와 로보틱스까지 범위가 넓다. 그래서 현대차와 AI 기업의 협력 가능성은 특정 기술 하나로 좁히기보다, 모빌리티 전반의 체질 변화로 보는 편이 더 자연스럽다.

특히 미래차는 하드웨어보다 소프트웨어 업데이트, 데이터 처리, AI 판단 능력이 더 중요해질 수 있다. 운전자는 자동차를 구매하는 데서 끝나는 것이 아니라, 계속 업데이트되는 이동 경험을 쓰게 된다. 이 지점에서 AI 기술은 자동차 브랜드의 이미지를 바꾸는 힘이 된다.

정의선 젠슨 황 만남이 주목받는 이유는 결국 현대차가 AI 시대의 자동차를 어떻게 정의할 것인가에 대한 기대 때문이다. 차를 잘 만드는 회사를 넘어, 이동과 데이터를 함께 설계하는 회사로 보일 수 있는 순간이다.

이번 발언을 너무 앞서 읽지는 말아야 하는 이유

이런 뉴스는 기대감이 커질수록 해석도 빠르게 부풀어 오른다. 하지만 원문 제목에서 확인되는 내용은 정의선 회장과 젠슨 황 CEO의 만남, “지금이 바로 현대차의 시간”이라는 발언, 그리고 AI·모빌리티 협력 확대를 시사했다는 흐름이다. 여기서 더 나아가 구체적인 계약, 투자 규모, 제품 출시까지 단정하면 원문 범위를 넘어가게 된다.

그래서 이 이슈는 확정된 결과보다 방향성으로 보는 것이 맞다. 현대차가 미래 모빌리티 기업으로 더 강하게 읽히고 있고, 엔비디아 같은 AI 중심 기업과의 관계가 자동차 산업의 다음 이야기를 만들 수 있다는 점이 핵심이다. 막상 산업 흐름을 따라가다 보면 이런 한 문장이 시장의 분위기를 바꾸는 경우가 있다.

자동차의 시간이 아니라 AI 모빌리티의 시간이 온다

이번 만남은 자동차 업계가 기술 기업과 점점 더 가까워지고 있다는 사실을 다시 보여준다. 현대차 입장에서는 제조 경쟁력에 AI와 소프트웨어를 어떻게 얹을지가 중요해지고, 엔비디아 입장에서는 AI가 실제 산업 현장에서 어떻게 쓰이는지가 더 중요해진다. 두 흐름이 만나는 지점이 바로 모빌리티다.

“지금이 바로 현대차의 시간”이라는 말은 짧지만, 그 안에는 자동차 산업의 무게중심이 바뀌고 있다는 느낌이 담겨 있다. 앞으로 이 발언이 실제 협력과 기술 변화로 이어질지는 더 지켜봐야 한다. 그래도 한 가지는 분명하다. 현대차를 볼 때 이제는 자동차 회사라는 말만으로는 부족하고, AI 모빌리티 기업이라는 관점까지 함께 봐야 하는 시점이 됐다.

[태그]

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AI 시대 1인 기업 시작하는 법 – 직장인이 월급 외 수익 구조를 만들기 전에 봐야 할 것

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AI 시대 1인 기업 시작을 고민하는 직장인 중에 "아이템이 없어서 못 하겠다"고 말하는 사람이 많다. 그런데 막상 성공한 사례를 들여다보면 대단한 아이디어가 먼저 있었던 게 아니라, 누군가의 분명한 불편을 먼저 발견한 경우가 대부분이다. 순서가 다르다.

지금은 AI가 코딩, 글쓰기, 이미지, 웹사이트 제작까지 도와주는 시대다. 예전에는 외주비와 시간이 많이 들던 작업을 혼자 빠르게 실험해볼 수 있게 됐다. 그만큼 실패 비용이 낮아졌다는 뜻이고, 작게 시작해서 반응을 보는 방식이 오히려 더 현실적인 접근이 됐다.

1인 창업 아이템을 고를 때 먼저 봐야 할 것 – "없으면 불편한가"

사업 아이템을 고민할 때 흔히 하는 실수가 "있으면 좋겠다" 수준의 아이디어를 붙잡는 것이다. 실제로 돈이 오가는 지점은 다르다. 참기 어려운 불편이 있고, 그 불편을 줄여주는 해결책이 눈앞에 있을 때 지갑이 열린다.

마우스를 하루 한두 시간 쓰는 사람에게 손목 통증은 작은 불편이다. 하지만 하루 10시간 이상 컴퓨터 앞에서 일하는 사람에게 손목 통증은 일상 전체를 흔드는 문제다. 모두에게 조금 필요한 것보다, 특정 사람에게 매우 절실한 문제를 해결하는 쪽이 훨씬 강하다. "괜찮으면 사는 것"이 아니라 "없으면 불편한 것"을 찾는 순간 방향이 보인다.

디자인을 모르는 식당 사장님들에게 정해진 가격의 디자인 서비스를 판매한 사례가 있다. 전단지, 메뉴판, 홍보물이 필요하지만 어디서 맡겨야 하는지, 가격이 어느 정도인지 감을 잡기 어려운 사장님에게는 이 서비스가 매우 구체적인 해결책이 됐다. 크몽이 초기에 주목받은 이유도 비슷하다. 한쪽의 불편과 다른 한쪽의 욕구를 연결했을 뿐인데 시장이 만들어졌다.

AI 부업 수익 구조는 굶주린 고객을 먼저 찾는 데서 빨라진다

전설적인 카피라이터 게리 헬버트는 햄버거를 많이 팔기 위해 가장 필요한 것이 "굶주린 군중"이라고 했다. 더 좋은 고기나 더 싼 가격보다 먼저 배고픈 사람이 있어야 한다는 뜻이다. AI 시대에도 이 원리는 그대로다. 좋은 앱, 멋진 웹사이트, 성실한 콘텐츠가 있어도 그걸 간절히 원하는 사람이 없다면 반응은 약하다.

블로그, 유튜브, 인스타그램 같은 플랫폼은 관심사가 비슷한 사람들을 자연스럽게 모아준다. 그래서 1인 기업을 준비한다면 콘텐츠를 단순 홍보물로 보면 안 된다. 콘텐츠는 고객을 찾는 장치이자 시장 반응을 확인하는 실험 공간이다.

다만 플랫폼마다 성격이 다르다는 점이 꽤 중요하다. 블로그는 검색과 설명이 핵심이고, 유튜브는 끝까지 따라올 만한 이야기 구조가 필요하며, 인스타그램은 첫 화면에서 멈추게 만드는 이미지와 짧은 메시지가 작동한다. 같은 AI 부업 주제라도 블로그에서는 "AI로 웹사이트 만드는 법", 유튜브에서는 실제 제작 과정, 인스타그램에서는 전후 변화나 짧은 팁으로 나눠야 반응이 다르게 온다.

벤치마킹 창업 방법 – 베끼는 것과 구조를 익히는 것은 다르다

샤오미는 애플식 발표 방식과 제품 전략을 강하게 참고하며 성장했다. 검은 티셔츠와 청바지, 절제된 발표회, 고성능 제품을 더 낮은 가격에 제안하는 방식이 분명 애플을 연상시켰다. 하지만 시간이 지나며 자체 칩, 전기차, 운영체제까지 확장하면서 자기 색을 만들어갔다.

콘텐츠나 사업도 마찬가지다. 처음부터 완전히 새로운 것을 만들려고 하면 손이 멈춘다. 잘되는 콘텐츠나 서비스를 여러 개 따라 만들어보면, 왜 이 타이밍에 이 문장이 들어가는지, 왜 이 가격 구조가 먹히는지 보이기 시작한다. 그대로 업로드하거나 판매하면 카피가 되지만, 연습 과정에서 패턴을 이해하고 내 경험과 고객 문제를 섞으면 자기만의 컨셉이 생긴다. 벤치마킹은 결과물을 훔치는 일이 아니라 잘되는 구조를 몸으로 익히는 연습이다.

직장인이 AI 부업을 시작하기 전 스스로에게 물어볼 것

내가 겪은 불편, 주변 사람이 반복해서 묻는 문제, 특정 직업군이 매일 부딪히는 귀찮은 일을 하나씩 적어보는 것이 출발점이 된다. 반응이 오면 더 깊게 만들고, 반응이 없으면 문제를 다시 정의하면 된다. AI 시대의 장점은 실패 비용을 낮춰준다는 데 있다. 완벽한 준비보다 작은 실행이 먼저다.

처음부터 퇴사를 전제로 움직일 필요는 없다. 블로그 글 하나, 간단한 웹페이지 하나, 작은 서비스 소개 페이지 하나로 시작해도 된다. 1인 기업은 어느 날 갑자기 완성되는 것이 아니라, 작게 해결한 문제들이 쌓이며 형태를 갖춰간다. 기술보다 중요한 것은 문제를 보는 눈이다.[태그] AI 1인 기업, 직장인 1인 창업 현실, AI 부업 수익 구조 만들기, 고객 불편 찾는 방법, 콘텐츠로 고객 찾기, 벤치마킹 창업 방법 초보자, 블로그 유튜브 인스타 차이 콘텐츠, 혼자 사업 시작하는 법

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AI 시대에 배우지 말고 베껴야 하는 진짜 이유, 슈퍼 샘플이 다시 주목받는 이유

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[요약내용]

AI가 지식과 기술을 빠르게 평준화하면서, 이제는 무언가를 혼자 알고 있는 것보다 자신의 과정과 실패, 개선 방식을 공개하는 사람이 더 큰 신뢰를 얻는 시대가 되고 있다. 슈퍼 샘플은 단순한 참고자료가 아니라 남들이 가져가고, 고치고, 더 좋게 만들 수 있도록 레시피 전체를 여는 방식이다. 앞으로는 팔로워를 모으는 사람보다 함께 진화할 수 있는 구조를 만든 사람이 시장을 이끌 가능성이 크다.

[내용]

무언가를 더 배워야 할 것 같은 압박이 계속 따라붙는 시대다. AI도 배워야 하고, 숫자도 배워야 하고, 마케팅도 다시 익혀야 할 것 같다. 그런데 막상 현실에서는 어제 통하던 방식이 오늘은 잘 먹히지 않는다.

이럴 때 필요한 질문은 “무엇을 더 배울까?”가 아닐지도 모른다. 오히려 “무엇을 제대로 베끼고, 어떻게 내 방식으로 발전시킬까?”에 더 가까워지고 있다. 여기서 말하는 베끼기는 몰래 훔치는 표절이 아니라, 좋은 구조를 공개된 방식으로 가져와 다시 진화시키는 태도다.

AI 시대의 경쟁력은 지식을 혼자 쥐고 있는 데서 나오지 않고, 남들이 베껴 가도 될 만큼 과정을 열어두는 데서 시작된다.

배우는 시대가 흔들리는 이유는 정답이 너무 빨리 사라져서다

예전에는 잘하는 사람을 찾아가 배우면 됐다. 선생님이 있었고, 교과서가 있었고, 따라 할 공식도 있었다. 그런데 지금은 시장의 속도가 너무 빠르다. 1년 전에 먹히던 기획 공식이 지금은 어색해지고, 과거의 성공 사례가 그대로 재현되지 않는다.

마케터도, 기획자도, 교육자도 비슷한 고민을 한다. 어디에 돈을 써야 효과가 나는지, 어떤 방식으로 사람을 모아야 하는지, 무엇을 가르쳐야 지금의 변화에 맞는지 계속 흔들린다. 정답이 없으니 선생님도 흔들리고, 교과서도 금방 낡는다.

그래서 등장하는 개념이 슈퍼 샘플이다. 단순히 “이걸 참고하세요” 수준의 샘플이 아니라, 레시피와 과정과 실패까지 통째로 열어주는 사례다. 누군가의 완성품을 보는 것이 아니라 그 사람이 어떻게 생각을 바꾸고, 어떻게 실패를 고치고, 어떻게 다음 버전으로 넘어갔는지를 보는 방식이다.

슈퍼 샘플은 미끼가 아니라 레시피 전체를 주는 일이다

우리가 익숙하게 아는 샘플은 마트에서 한입 먹어보는 정도다. 맛있으면 사고, 아니면 지나간다. 하지만 슈퍼 샘플은 다르다. 만두 한 조각을 주는 게 아니라 만두를 만드는 레시피, 더 맛있게 먹는 방법, 실패했을 때 고치는 법까지 같이 공개하는 쪽에 가깝다.

이 개념은 개발자 문화에서 이미 자연스럽게 작동하고 있다. 깃허브에서는 전 세계 개발자들이 자신이 만든 코드와 도구를 오픈소스로 공유한다. 누군가는 그 코드를 가져가 써보고, 더 좋게 바꾸고, 다시 제안한다. 그렇게 공개된 샘플은 단순한 무료 자료가 아니라 함께 진화하는 출발점이 된다.

슈퍼 샘플은 “이 정도만 보여줄게”가 아니라 “내가 만든 과정 전체를 가져가도 된다”는 태도에 가깝다.

처음에는 이상하게 들릴 수 있다. 내 노하우를 공개하면 누군가 그대로 따라 하지 않을까 걱정된다. 하지만 AI 시대에는 단순 지식의 가치는 점점 낮아지고 있다. 누구나 비슷한 결과물을 빠르게 만들 수 있다면, 차이는 결과물이 아니라 신뢰와 과정에서 생긴다.

오픈소스가 보여준 건 무료 공개가 아니라 신뢰의 축적이다

오픈소스를 보면 이상한 일이 벌어진다. 누군가 자신의 개발 소스를 공개했을 뿐인데, 사람들이 그것을 쓰고 고치고 평가하면서 그 사람의 신뢰가 커진다. 무료로 푼 것처럼 보였지만, 실제로는 더 많은 사람의 참여 속에서 업그레이드되는 구조가 만들어진다.

테슬라가 전기차 특허를 공개한 사례도 같은 맥락으로 읽을 수 있다. 혼자 시장을 쥐고 있는 것보다 더 많은 사람이 전기차 시장에 들어오게 만들면 판 자체가 커진다. 경쟁자를 없애는 것이 아니라 같은 시장을 키우는 참여자로 바라보는 시선이다.

이 흐름이 개발자에게만 머무르지는 않을 가능성이 크다. 앞으로 마케터, 기획자, 교육자, 창업자도 비슷한 압박을 받게 된다. 완성된 결과만 자랑하는 사람보다, 과정을 공개하고 피드백을 받아 다시 고치는 사람이 더 신뢰받는 구조로 이동하고 있다.

AI 시대에 신뢰가 생기는 방식

예전에는 많이 아는 사람이 전문가처럼 보였다. 이제는 자신이 무엇을 시도했고, 어디서 실패했고, 어떤 피드백을 받아 어떻게 바뀌었는지를 보여주는 사람이 더 오래 신뢰를 얻는다.

팔로워의 시대에서 포크의 시대로 넘어가고 있다

SNS에서는 팔로워가 중요했다. 사람들은 누군가를 지켜보고, 좋아요를 누르고, 가끔 댓글을 달았다. 하지만 AI 시대에는 구경꾼으로만 남아 있기 어렵다. 좋은 샘플을 가져와 자신의 방식으로 바꾸고, 다시 공유하는 참여자가 늘어난다.

깃허브에는 포크라는 개념이 있다. 누군가 만든 것을 가져와 자신의 버전으로 다시 만드는 일이다. 여기서 중요한 건 몰래 가져가는 것이 아니라 기록이 남는다는 점이다. 누구의 것을 가져왔는지, 어떤 방식으로 고쳤는지, 다시 어떻게 발전했는지가 공개된다.

앞으로의 베끼기는 출처 없이 숨기는 방식이 아니라, 누구에게서 출발했는지 밝히고 더 나은 버전으로 이어가는 방식이어야 한다.

이 차이가 크다. 다운로드는 흔적 없이 가져가는 느낌이라면, 포크는 관계를 남긴다. 내가 누구에게 영향을 받았는지 밝히고, 그 위에 내 생각을 더하는 순간 단순 복제가 아니라 계보가 생긴다.

완성품보다 사람들이 더 궁금해하는 건 그 사이의 노트다

누군가 큰 성과를 낸 뒤 책을 내면 우리는 완성된 문장을 본다. 하지만 막상 더 궁금한 건 그 사람이 처음에 어떤 메모를 했는지, 언제 방향을 바꿨는지, 어떤 실패를 겪었는지 같은 중간 과정이다.

AI 시대에는 이 과정의 가치가 더 커진다. 완성품은 AI도 빠르게 흉내 낼 수 있지만, 한 사람이 문제를 만나고, 판단을 바꾸고, 다시 시도한 발자국은 쉽게 복제되지 않는다. 그 발자국이 쌓이면 단순한 콘텐츠가 아니라 신뢰의 기록이 된다.

개발자들이 라이브 코딩을 좋아하는 이유도 비슷하다. 완성된 코드만 보는 것보다, 어떤 식으로 문제를 풀고 막힐 때 어떻게 돌아가는지 실시간으로 보는 것이 훨씬 많이 남는다. 기획이나 마케팅에서도 마찬가지다. 결과보다 사고의 흐름을 보는 사람이 더 깊게 배운다.

슈퍼 샘플이 되려면 실패까지 공개할 용기가 필요하다

슈퍼 샘플이 되는 일은 생각보다 어렵다. 잘된 결과만 보여주는 것은 비교적 쉽다. 매출이 올랐다, 조회수가 나왔다, 성과가 좋았다고 말하는 건 누구나 할 수 있다. 하지만 지난주에 실패한 광고비, 잘못 잡은 방향, 바꿔본 시도까지 공개하는 건 전혀 다른 일이다.

그런데 사람들은 점점 그런 과정을 더 믿는다. 완벽한 성공담보다 “여기서 망했고, 그래서 이렇게 고쳤다”는 기록이 훨씬 현실적으로 느껴진다. 특히 마케팅이나 창업처럼 정답이 매번 바뀌는 분야에서는 이런 변화 과정이 곧 실전 자료가 된다.

슈퍼 샘플은 완벽한 사람이 아니라, 자신의 시행착오를 공개하고 함께 고쳐나갈 수 있는 사람에 가깝다.

그래서 앞으로는 선생님의 역할도 달라질 수 있다. 답을 알려주는 사람보다, 같이 뛰면서 속도를 맞춰주는 페이스메이커가 더 중요해진다. AI가 지식 설명을 잘해주는 시대라면, 사람에게 남는 역할은 경험과 신뢰, 그리고 함께 진화하는 리듬이다.

남의 것을 베낄 때도 방식이 달라져야 한다

슈퍼 샘플을 만드는 사람만 중요한 것은 아니다. 남의 샘플을 가져가 배우는 사람도 태도를 바꿔야 한다. 이제는 조용히 복사해서 숨기는 방식으로는 오래가기 어렵다. 내가 누구에게 배웠는지, 어떤 영향을 받았는지 밝히는 습관이 필요하다.

명품이 오마주와 계보를 말하듯, 지식과 콘텐츠도 출처와 흐름을 드러낼 때 더 단단해진다. 누군가의 생각을 바탕으로 내 버전을 만들었다면, 그 출발점을 자랑스럽게 밝히는 것이 오히려 나를 더 신뢰하게 만든다.

좋은 포크는 원본을 망치는 일이 아니다. 더 나은 버전을 만들고, 그 개선이 다시 원작자에게 돌아갈 수도 있다. 이렇게 되면 경쟁은 조금씩 공동 창작에 가까워진다. 서로의 레시피를 숨기는 시장이 아니라, 더 좋은 레시피로 바꾸는 시장이 되는 것이다.

지금 필요한 건 더 배우는 압박보다 공개하고 고치는 연습이다

AI 시대에는 계속 배워야 한다는 압박이 쉽게 사람을 지치게 만든다. 하지만 모든 것을 처음부터 배워야 하는 것은 아니다. 좋은 슈퍼 샘플을 찾아보고, 그 과정을 따라가고, 내 상황에 맞게 포크하는 것이 더 빠른 학습이 될 수 있다.

반대로 내가 가진 과정이 있다면 완성될 때까지 숨기지 않아도 된다. 오히려 덜 완성된 생각, 실패한 기록, 고쳐나가는 과정이 누군가에게는 가장 필요한 자료일 수 있다. 사람들은 이제 한 번의 사건보다 진화하는 과정을 본다.

완성된 뒤에만 공유하겠다는 생각은 AI 시대에는 오히려 늦을 수 있다. 과정 자체가 신뢰 자산이 되는 흐름을 놓치기 쉽다.

결국 슈퍼 샘플이 된다는 건 “내 것을 베껴가도 된다”는 선언에 가깝다. 대신 그 베낌은 숨겨진 복제가 아니라 공개된 학습이어야 한다. 누군가는 내 것을 가져가 더 좋게 만들고, 나는 다시 그 변화를 보며 다음 버전으로 나아간다. 배우는 시대가 완전히 끝났다고 단정할 수는 없지만, 적어도 이제는 혼자 배우는 시대보다 함께 베끼고 함께 진화하는 시대에 훨씬 가까워지고 있다.

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AI접목한 6G 무선 통신 기술, 이르면 내년 '5G어드밴스드'에 적용"

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ETRI-통신3사 등 10개 기관 개발 완료…."전송효율 10배 향상 기대"정부출연연구기관과 통신3사, 대학 등이 참여한 국내 연구진이 6G 지능형 무선 액세스 기술을 개발했다. 이르면 내년 5G에 적용하는 것도 가능할 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)는 인공지능(AI)이 통신망을 스스로 제어하고 최적화할 수 있는 AI-네이티브(Native) 이동통신 기반 기술인 6G 무선 엑세스 기술을 개발 완료했다고 17일 밝혔다.

연구에는 서울대학교, 넥스윌, SKT, KT, LG유플러스, 고려대학교, 포항공과대학교, 성균관대학교, 인하대학교, 충남대학교 등이 참여했다.

ETRI 등 10개 연구기관이 지능형 무선 액세스 기술을 개발했다. 사진은 이를 시연하는 지능무선액세스 연구실 연구진. (사진=ETRI)

이번에 개발한 기술은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 엣지 컴퓨팅 전반에 적용한 점이 가장 큰 특징이다. 전송효율이 이로 인해 5G 대비 최대 10배 향상될 것으로 연구팀은 내다봤다.

배정숙 지능무선액세스연구실장은 "이 기술이 향후 AI-네이티브 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술이 될 것"으로 전망했다.

연구팀은 AI가 무선망 상태를 학습하고, 최적의 연결 환경을 스스로 조정하는 AI-RAN 구조를 구현하는 데 성공했다.

AI-RAN 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲엣지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지할 수 있다.

실험 결과, 밀리미터파 주파수 환경에서 AI 기반 수신기는 기존 방식 대비 ▲데이터 복원 정확도 약 18% 향상 ▲채널 예측 정확도 약 15% 향상 ▲데이터 손실률 30% 감소 등의 우수한 성능을 나타냈다는 것이 연구팀 설명이다.

연구팀은 또 이번 연구에서 뉴럴 리시버(Neural Receiver) 기술 확보를 대표적인 연구성과로 꼽았다. 이는 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는 차세대 수신 기술이다.

ETRI가 개발한 6G 지능형 무선 액세스 기술의 3가지 코어 기술 개념 및 기대효과 설명도.(RMFLA=ETRI)

기존 무선 수신 방식이 수학적 모델 기반의 단계별 처리 방식에 의존해 고주파 환경에서 성능 저하를 겪는 한계를 가졌던 반면, 뉴럴 리시버는 AI가 복잡한 채널 환경을 스스로 학습해 안정적인 성능을 유지할 수 있다.

ETRI는 이번 성과를 바탕으로 AI가 스스로 학습하고 진화하며 최적의 통신 성능을 유지하는 ‘셀프-이볼빙(Self-Evolving) RAN’기술로 발전시킬 계획이다. 셀프-이볼빙 랜은 네트워크가 스스로 학습하고 진화하는 완전 자율형 무선망을 말한다.

이외에 AI-RAN 얼라이언스 활동과 국제 공동 연구, MWC 등 글로벌 전시 참가 등을 추진한다.

지능무선액세스연구실 배정숙 실장은 상용화 관련 "오는 2030년 이후 6G에 적용될 것"이라고 예상하며 "지금은 그 기반을 만드는 과정이고, 실제 2026년이나 2027년 5G 어드밴스드에 적용해 보려 한다"고 부연설명했다.

ETRI 백용순 입체통신연구소장은 “AI 기반 무선 액세스 기술은 AI가 통신망의 핵심 기능을 직접 수행하는 첫 단계로, 6G ‘AI-네이티브 네트워크’ 실현을 앞당길 중요한 이정표가 될 것"으로 전망했다.

연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘6G 핵심기술개발사업’의 일환으로 수행됐다.

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김태열 "해양수산부 이전으로 해양수도 상징성 확보…AI분야 기술 발굴...

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김태열 부산정보산업진흥원장

조선 해양기자재, 항만물류 등

AI 접목 통한 디지털 전환 속도

해양쓰레기 청소로봇 실증 등

웨이브 프로젝트 사업 가시화

스마트시티·에이징테크도 속도

부산시가 해양 AI(인공지능) 분야 기술 선점을 위한 1조원 규모의 프로젝트를 가동한다. 대구, 광주, 경남·전북도가 각각 AI 거점 구축을 위한 예비 타당성 조사 면제 대상에 포함되면서 부산시도 2027년을 목표로 관련 사업을 집중적으로 풀어나갈 계획이다. 해운·항만·방산 산업 중심의 디지털 인프라 구축, 해양 특화 R&BD, 글로벌 인재 양성과 창업 생태계 조성을 포괄하는 구조다. 부산정보산업진흥원은 이 프로젝트를 실현하기 위한 방안을 연구하기 위한 작업에 들어갔다.

김태열 부산정보산업진흥원장(사진)은 지난 21일 한국경제신문과의 인터뷰에서 “해양수산부 이전으로 부산은 해양 수도라는 상징성을 갖게 됐다”라며 “부산이 가진 해양 관련 지식을 총동원해 해양 AI 분야 기술을 적극적으로 발굴할 것”이라고 말했다.

WAVE(웨이브) 프로젝트로 이름 붙여진 이 사업은 부산이 강점을 가진 항만·물류 분야에 AI를 접목하고, 해양 분야 방위산업을 집중적으로 지원한다. 김 원장은 “부산이 강점을 가진 조선·해양 기자재와 항만 물류 효율화를 위한 AX 사업을 기획 중”이라며 “예비 타당성 조사 면제 기획을 위한 예산 확보에 주력하고 있다”고 설명했다. 설계마다 용량이 다른 제품이 나오는 조선·해양 기자재 제조의 특성을 살리거나, 환적물량 비중이 높고 터미널이 다수인 부산항 인프라에 적용할 특화 AI 발굴이 시급하다고 김 원장은 내다봤다. 온디바이스·피지컬·버티컬 AI 등 다양한 특화 사업 발굴이 중점적으로 이뤄질 전망이다.

이미 웨이브 프로젝트 실현을 위한 단계에 접어들었다. 해상 쓰레기 청소 로봇을 개발한 부산 지역 기업 코아이는 부산정보산업진흥원, KAIST, 퓨리오사AI 등과 함께 온디바이스 AI 실증사업을 추진 중이다. 지난 11일 다대포 인근 해상에서 연 실증은 그동안 원격 조종으로 움직였던 코아이의 로봇에 AI 연산 칩을 달고 진행됐다. 코아이의 청소 데이터를 학습한 AI가 기름과 조선소에서 나오는 분진, 플라스틱 등과 같은 해상 쓰레기를 분류하고 로봇을 쓰레기가 있는 방향으로 이끈다. 싸인랩이 개발한 선박평형수 처리설비 건전성 분석 기반 공급망관리 솔루션도 수요 기업의 설비 유지보수에 드는 비용을 44% 절감하는 효과를 냈다.

양자컴퓨팅 사업도 부산정보산업진흥원을 주축으로 추진되고 있다. 김 원장은 “양자 컴퓨터 영역은 지자체에서 접근하는 데 한계가 명확하다”며 “부산의 산업과 경제 특성을 분석한 결과 소재·부품·장비 분야에 특화한 양자 기술 활용 연구가 가장 적합하다고 판단했다”고 설명했다.

그 결과 현재 145억원 규모의 양자 기술 관련 3개 사업에 선정되는 성과를 거뒀다. 부경대와 기업 주축의 신약 개발을 위한 양자 알고리즘 개발, 부산대가 주관하는 부산항 선석 운영 최적화, 양자 소자용 극저온 냉동기 개발 등의 사업이 진행 중이다. 올해에는 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘양자기술 실증 및 컨설팅 지원사업’에 선정돼 약 25억원의 추가 사업비를 확보했다. 양자 자기장 센서를 활용한 2차전지 품질검사 시스템을 실증하고, 양자 관련 기술 수요를 발굴하는 컨설팅을 병행한다.

스마트시티와 에이징테크도 김 원장의 관심사다. 현재 강서구 에코델타시티에 추진 중인 스마트시티 국가시범단지에 관해 그는 “스마트시티는 AI 시티로 변모하는 중”이라며 “데이터 수집원이 센서에서 GPS 등으로 다양화하면서 AI의 적용 범위가 훨씬 넓어졌다”고 말했다. 똑똑해진 AI가 인간의 활동 범위를 예측하고 행위의 확률을 계산해 관련 기기를 자동으로 가동하는 세계가 펼쳐질 것이라고 내다봤다.

총 300억원 규모의 ‘에이지 테크 실증거점 조성사업’은 고령사회 대응과 실버경제 확산을 위한 프로젝트다. 생활밀착형 고령 친화 서비스를 실증하고, 기업의 사업화와 글로벌 진출까지 연계하는 플랫폼 구축이 목표다. 김 원장은 “지금의 ‘노인’은 경제력과 전문성, 지식을 가진 세대로 나아가고 있다”며 “AI가 결합한 에이징테크는 노인 세대가 경제 부양이 아닌 경제 활동 주체로 만드는 잠재력을 가지고 있으므로, 부산 경제 체질을 전환하는 것을 목표로 에이징테크 사업을 추진할 것”이라고 강조했다.

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“AI가 사람 대체한다” 아마존, 사무직 10% 감축 단행 - 조세일보

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팬데믹 이후 최대 감원…아마존, AI 중심 경영으로 체질 전환

팬데믹 시기 과잉 채용 후유증…비용 절감과 생산성 혁신 병행

재시 CEO “AI로 업무방식 바뀐다”…美 대기업 전반 ‘고용 정체’ 확산

◆…시애틀에 위치한 아마존 본사[사진=로이터]

세계 최대 전자상거래 기업 아마존(Amazon.com)이 최대 3만명에 달하는 직원 감축에 착수했다. 이는 전체 사무직 인력의 약 10%에 해당하며, 2022년 이후 최대 규모다. 인공지능(AI) 중심 경영으로 전환하는 과정에서 불필요한 인력을 줄이기 위한 조치로 해석된다.

29일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 의하면, 당일 아마존은 해고 통보서를 발송하기 시작했다. 감원은 인사(HR), 클라우드 컴퓨팅(AWS), 광고, 기타 주요 사업 부문 전반에 걸쳐 진행되며, 정확한 인원은 아직 확정되지 않았다.

아마존은 이번 조치를 "팬데믹 시기 과잉 채용의 후유증을 해소하기 위한 불가피한 선택"으로 설명했다. 코로나19 확산기 동안 폭증한 온라인 수요에 대응하기 위해 2년간 물류센터와 사무직 인력을 대폭 늘렸지만, 경기 둔화와 인건비 상승으로 효율성 제고가 절실해졌다는 것이다.

앤디 재시(Andy Jassy) CEO는 수년간 비용 절감 정책을 이어오며, 최근에는 AI와 자동화 기술에 대한 투자를 확대하고 있다. 그는 지난 6월 직원들에게 보낸 내부 메모에서 "생성형 AI의 확산은 업무 방식을 근본적으로 바꿀 것이며, 향후 몇 년 안에 전체 인력 규모가 줄어들 것"이라고 밝힌 바 있다.

아마존의 감원 발표는 미국 주요 기업들이 잇따라 인력 효율화를 추진하는 흐름과 맞닿아 있다. JP모건 체이스, 골드만삭스, RTX(구 레이시온) 등 대기업들도 신규 채용을 제한하거나 AI를 활용한 자동화를 확대하고 있다. 미국 최대 민간 고용주인 월마트 역시 "매출이 늘더라도 향후 3년간 직원 수를 거의 유지하겠다"고 공언했다.

아마존은 최근 로봇 기술 '블루 제이(Blue Jay)'와 AI 추천 시스템을 도입해 물류 효율성을 높이고 있다. 블루 제이는 도심 내 소형 물류 거점을 자동화해 인력 의존도를 줄이는 핵심 기술로 평가된다. 회사는 또 AI 기반 알고리즘을 통해 고객이 구매할 가능성이 높은 상품을 예측하고, 장바구니 추천 기능을 실험 중이다.

이처럼 AI와 로봇 기술이 기업 성장의 핵심 축으로 부상하면서, 아마존의 2조 달러가 넘는 시가총액도 AI 경쟁력에 크게 좌우되고 있다. 그러나 전문가들은 아마존이 여전히 마이크로소프트와 구글에 비해 클라우드 분야 AI 경쟁에서 뒤처져 있다는 평가를 내린다.

시장조사업체 번스타인은 최근 보고서에서 "아마존이 AI 경쟁의 '승자'가 될지, 아니면 뒤처진 기업으로 남을지 불확실하다"고 지적했다.

아마존은 올해 3분기 실적을 10월 31일 발표할 예정이며, 회사는 연말까지 AI 및 클라우드 부문에 약 314억 달러(약 43조 원)의 자본 지출을 계획하고 있다.

이번 대규모 감원은 단기적 비용 절감을 넘어, AI 중심의 '적정 인력 구조'로 전환하는 신호탄으로 해석된다고 WSJ이 전했다.

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5분만에 댓글 수만개?…여론조작 AI 잡아낸다 - 매일경제

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김용대 KAIST 교수팀 연구

AI 댓글의 고유한 패턴 찾아내

내용·문법 정확해도 너무 형식적

댓글 통한 여론조작 차단 가능

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AI가 생성한 댓글을 탐지하고 식별하는 모습. '이 댓글은 구글 제미나이가 생성한 것으로, 띄어쓰기가 규칙적이고 일반적인 이모지를 사용하고 있다'는 식으로 분석해 준다. KAIST

생성형 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 여론 조작의 위험성도 그만큼 커지고 있다. 생성형 AI를 이용하면 몇 시간 만에 댓글 수십만 개를 자동 생성할 수 있는데, 마치 그게 여론인 것처럼 보일 수 있기 때문이다.

김용대 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 국가보안기술연구소와 함께 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 세계 최초로 개발했다.

생성형 AI를 이용해 뉴스 포털에 수십만 개 댓글을 다는 데는 몇 시간이면 충분하다. 챗GPT-4o를 기준으로 비용도 댓글 1개당 1원 정도밖에 들지 않는다. 국내 최대 뉴스 플랫폼인 네이버의 하루 평균 댓글 수가 20만개가량인데, 단 20만원이면 전체 댓글을 만들어낼 수 있는 것이다.

그러나 지금까지 AI가 작성한 댓글과 사람이 작성한 댓글을 구분하는 일은 사람에게도 매우 어렵다. 연구진이 사람에게 총 210개의 댓글을 평가하게 하자, AI가 쓴 댓글의 67%를 사람이 작성한 것으로 착각했다.

한국어 댓글에는 'ㅋㅋㅋㅋ' 'ㅠㅠㅠㅠ'처럼 짧은 구어체가 많아 AI로 분석하기도 어렵다. 연구진은 14종의 다양한 대규모언어모델(LLM)을 활용해 AI 댓글 모음을 구축하고, AI가 생성한 댓글의 고유한 패턴을 찾아냈다. 연구에 따르면 AI와 사람의 댓글 차이는 결국 '감정'이었다. AI는 '것 같다' '에 대해' 등 형식적인 표현을 자주 사용하는 반면, 사람은 'ㅋㅋㅋㅋ' 같은 반복 문자나 감정 표현을 즐겨 사용했다. 'ㅋㅋㅋㅋ' 'ㅠㅠㅠㅠ' 같은 반복 문자 사용 비율은 사람은 52%였으나, AI는 12%에 그쳤다.

또한 사람은 자신의 생각이나 감정을 직접 표현하는 말투를 자주 사용했고 사회나 공동체에서 통하는 밈, 유행어를 자주 썼다.

실험 결과 이번 기술은 기존 기술보다 68% 더 정확하게 AI 생성 댓글을 구별해냈고 각 LLM이 가진 고유 말투까지 파악해 어떤 LLM이 댓글을 썼는지도 정확하게 찾아냈다.

이번 연구는 향후 댓글을 이용한 여론 조작 시도를 차단하는 데 크게 도움이 될 전망이다. 연구진은 "CCTV가 범죄 시도 자체를 줄이는 것처럼 정확한 AI 탐지 기술의 존재만으로도 온라인 여론 조작 시도를 억제하는 심리적 장치로 작용할 수 있을 것"이라고 했다. 어떤 LLM이 썼는지도 알 수 있기 때문에 대규모 조작 활동이 일어날 경우 실시간 모니터링도 할 수 있다. 의심스러운 계정을 선제 차단하는 조치도 가능하다.

연구를 이끈 김 교수는 "여론 조작 방어의 첫 단계는 AI가 작성했는지를 파악하는 것"이라며 "포털에 실제로 적용해 여론 조작 우려가 사라지기를 바란다"고 말했다.

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