2026년 3월 13일, 미국 정치권에 돌풍이 불었다.
공화당 상원 후보자 위원회(National Republican Senatorial Committee)가 제임스 탈라리코 후보의 이름을 이용해 AI로 만든 깊페이크 영상을 배포했다.
실제처럼 보이는 가짜 모습을 띠며, 실존하는 정치인이 아닌 AI로 생성된 얼굴과 음성으로 구성되어 있다.
음성까지 똑같이 흉내 냈다고.

내가 뭘 더 걱정해야 할까?
실제 사람처럼 보이면서도 존재하지 않는 말을 하는 영상이라니.
은 다음과 같이 설명했다: “실재하는 정치인의 외모와 목소리를 복제해, 진위 여부를 판단하기 어려운 가짜 영상을 제작했다.”
그건 그냥 ‘정보’가 아니라, ‘감각’을 조작하는 거잖아.

는 이를 비판적으로 평가했다.
“이것은 불법이어야 한다.”
뭐… 내가 보기엔, 지금 당장은 불법이 아니니까.
법이 없어서 그런 걸 막지 못한다는 건, 결국 우리가 ‘왜곡된 진실’이라는 걸 받아들이고 살아가는 세상이 된 거지.

여기서 핵심은, 탈라리코가 실제로 말한 적 없는 내용을,
공화당이 그의 이름 붙이고 공개했다는 거야.
누군가가 내 목소리로 “저는 힘없는 국민들을 버릴 겁니다”라고 말한다고 치면?
그게 내 말이라고 믿는 사람들이 얼마나 될까.
아니, 믿을 수밖에 없다.
왜냐하면 영상은 너무 진짜 같으니까.

공화당 입장에서는 이게 ‘비방 및 불신 조장’이겠지.
“이런 얘기를 정말로 했어요?”라고 물으면, 답은 “아니요, AI가 만들었습니다”일 텐데.
그럼 그게 문제인 거야.
사람들이 그걸 ‘내가 들은 말’로 기억하게 된다면,
진실보다는 ‘느낌’이 우선이 되는 거야.

이게 앞으로 어떤 식으로 돌아갈까?
공화당이 이렇게 했고, 민주당도 저렇게 할 거란 걸 누가 보증하겠어.
이미 어느 나라에서는 AI로 만들어진 대통령 후보의 연설 영상이 유튜브에서 1천만 조회를 넘겼다고.
그런 거 보면, 이제 ‘실제’랑 ‘생성된 것’ 구별하는 게,
민주주의의 필수 능력이 되고 말았어.

아무리 AI가 좋아도, 인간이 아닌 사람이 당신을 설득하려면,
그게 누구인지 몰라야 한다는 걸 알고 있잖아.
혹시 우리, 이미 그걸 잃어버렸을지도 몰라.

이게 ‘정치’인지, ‘심리 조작’인지,
아니면 ‘기술의 폭주’인지,
한 번쯤 생각해봐야 할 거 같은데.
너라면, 이렇게 생긴 영상 보고 ‘이게 진짜야?’ 하고 생각할 수 있을까?

300억 원 이상의 AI 예산을 세운 기업들, 처음부터 GPT-5나 비즈니스 로봇에 집중하지 않는 게 함정이었어.
왜냐하면 실제로 돌아가는 걸 보여줄 수 없으니까.

그런 와중에 뚜렷하게 떠오른 건 기술이었는데—이건 그냥 스캔해서 글자 추출하는 수준이 아니란 거지.
한국딥러닝의 정확도가 97.9%까지 올라갔다는 건, 구글보다 더 잘 알아듣는다는 뜻이잖아.
특히 서류의 각도나 빛 반사, 손글씨 부분까지 제대로 처리한다는 건, 지금까지 우리가 생각했던 '기계 눈'의 한계를 넘었다는 증거야.

한국의 금융권에서는 신분증 시스템을 도입하자, 업무 효율성이 5배로 늘었어.
지금까지는 고객이 서류를 직접 써서 제출해야 했는데, 이제는 스마트폰 한 장면으로 모든 정보가 뽑혀나와.
이게 얼마나 생생한 차별점이야?
고객 입장에서는 “아, 이렇게 되는 거였군”이라고 느끼는 순간, 기업은 이미 AI의 가치를 입증한 거지.

국회의원들도 몰라서 못 하던 법령 분석 작업이, ‘i-’라는 AI 기반 시스템을 통해 쉬워졌다고.
법조문이 너무 어렵고 길어서, 사람 머릿속에 들어가지도 않는 게 문제였는데—
이젠 이 텍스트를 뽑아내고, AI가 핵심 조항을 색깔로 두드러지게 해줌.
“이 조항은 3년 뒤에 시행된다”, “이 항목은 다른 법과 충돌한다”는 걸 사람이 직접 찾는 게 아니라, AI가 먼저 알려줘.
정말로 ‘AI가 인간의 기억력을 대체한다’는 게 무슨 뜻인지, 여기서 처음으로 이해가 됐어.

업스테이지가 카카오톡 플러그인 ‘’을 만들면서 챗GPT와 을 결합했는데—
이게 정말 놀랍지 않아?
고객이 물어보는 질문에, 내가 캡처한 계산서 내용을 기반으로 답변을 생성하는 거지.
“이번 달 지출이 초과되었습니다”라고 물으면, 이 내용을 해석하고, GPT가 “지출이 15% 초과됐어. 다음 달 목표를 수정하시겠습니까?”처럼 답해줘.
이게 결국 ‘AI가 우리 일을 대신한다’는 것이 아니라, ‘AI가 우리 행동의 전후좌우를 보완해줍니다’는 거지.

어쩌면 이 왜 이렇게 핵심이 됐는지, 다시 생각해봐야 할 때야.
단순한 자동화가 아니라, 사람들이 ‘이게 내 삶을 바꾼다’고 느낄 수 있는 첫걸음이라는 점에서.
그리고 또 하나—이렇게 잘 작동하는 기술이, 오히려 일부 전문가들에게는 “저급한 기술”이라며 경멸받고 있다는 사실도 참 아이러니한데…

혹시 여러분은 아직도 ‘AI = 큰 기계, 복잡한 코드’라고 생각하고 있을까?
(아니, 그런 거 아닙니다.)

이제는 작은 파일 하나, 스마트폰 한 장면으로, 세상이 조금씩 변하고 있어.
그걸 보고도 ‘이게 뭐가 대단해?’라고 말하는 사람은 아마도 다음 세대의 문턱에도 못 서 있을 거야.

궁극적으로 우리는 AI에게 무엇을 기대해야 할까?
정확도 97.9%를 넘는 인식력, 5배의 효율 향상, 그리고 누군가의 실수를 방지하는 기능—
그럼에도 불구하고, 왜 우리가 ‘이게 뭔가’를 알아야 할까?

2030년까지 목표로 삼았다는 게 사실이라면, 이제는 그냥 말이 아니라 실제로 계획을 세워야 할 때잖아.

서울캠퍼스타운이라는 이름, 이제는 그냥 '스팟'이 아니라 '시스템'이 됐어.
2017년부터 운영 중이며 지금까지 3,761개의 스타트업을 발굴했으며, 1만 4,838개의 청년 일자리를 창출했다고.
이건 단순한 수치가 아니야. 1만4천 명의 사람들이 누군가에게 '내가 이렇게 살아남았다'고 말할 수 있는 가능성을 준 거지.

특히 눈에 띄는 건, AI와 딥테크 중심으로 다시 태어나는 모습.
39개 대학이 참여 중이며, 그냥 ‘학생들 모여라’가 아니라, 교수님과 연구실이 함께 힘을 모으자는 거야.
서울대 캠퍼스타운사업단이 말하는 ‘완성형 창업생태계’란, 결국 연구실에서 나오는 논문이, 테스트 플랫폼에서 돌아가는 코드가, 그리고 창업팀의 투자 유치까지 연결되는 순환 구조를 뜻한다고 보면 되겠는데.

그런데 진짜 흥미로운 건, 이 모든 게 ‘서울’ 중심에 굳게 뿌리내렸다는 거지.
양재 AI허브, 서울핀테크랩, 서울창업허브—이거 단순한 이름 리스트가 아니다.
이곳들끼리 서로 연결되고, 자금, 인력, 컨택트가 공유되는 ‘스마트 생태계’를 형성하고 있다고.
서울시는 양재 AI허브부터 서울핀테크랩, 서울창업허브, 캠퍼스타운 등 여러 플랫폼을 통해 △AI 분야 창업팀 발굴·육성 △글로벌 딥테크 원스톱 창업지원 △창업지원 시설 확충 등을 통한 완성형 창업생태계 조성에 나섰다.
이는 ‘서울이 글로벌 스타트업 허브’라며 발표한 것이 아니라, 실제이 시스템이 작동하고 있다는 증거니까.

혹시 이게 너무 잘 되었을까, 걱정되기도 해.
이렇게 많은 자원이 서울에 몰리다 보니, 다른 도시의 청년들은 ‘나도 할 수 있을까?’ 싶어질 수 있지.
전문가들도 말하듯, 소규모 창업자보다는 대학 연구실 기반 프로젝트가 더 유리할 수 있다는 걸 고려해야 하잖아.

아무튼, 3496개의 창업기업은 아직 2030년까지 남은 시간이 많아서 무조건 실현 가능성이 높다고 보기 어렵고,
76개의 아기유니콘은 더 그렇지.
“유니콘”이라고 부르기 전에 먼저 ‘기린’이 될지도 몰라.
어쩌면 이 목표는 오히려 ‘왜 못 이뤄졌는지’를 분석하기 위한 도구가 될 수도 있겠어.

지금 이 상태에서, 서울캠퍼스타운이 정말로 ‘혁신의 땅’이 될 수 있을까?
아니면 단지 ‘정부 지원 예산이 많이 쏟아진 공간’일 뿐일까?

(한국의 창업문화가 점점 ‘기술 중심’으로 갈수록, 그 기술을 누구의 손에 넘겨줄지, 또 그게 정말로 세상을 바꿀 수 있을지.)

이제 내가 물어봐.
서울캠퍼스타운이 만들어낼 76개의 유니콘이,
지금 여기 앉아서 노트북을 들고 있는 20대 청년의 꿈일까,
아니면 이미 ‘내가 할 수 없어’라고 스스로 포기한 사람들의 기억일까?

300퍼센트 넘게 올라간 미국 매출. 그런데 이게 그냥 ‘좋아서’ 팔렸다는 게 아니야.
골드만삭스, 블룸버그 같은 곳이 다 똑같이 썼다고.
애초에 그 회사들이 AI에 입력할 자료를 만들 때부터 뭔가를 잘못하면, 후에 나오는 답변도 썩 좋지 않아.

그래서 지금은 ‘데이터 전처리’라는 게 핵심 인프라가 됐어.
파이뮤 프로이 걸 아주 잘 해내는 거지.

문서를 보면 대부분 형식이 엉망이야.
여기에선 텍스트가, 저 여기선 이미지로 되어 있고, 또 어디선가 줄바꿈이 너무 많아서 의미가 왜곡돼.
이걸 다 정리해야 AI가 이해할 수 있는데,
파이뮤 프로는 그걸 1초 만에 할 수 있다고.
아니, 정확히 말하자면, 1초 안에 못 할 정도로 빠르지.

3개월 동안 1억 건 이상 다운로드.
이게 순수한 ‘다운로드 수’란 건, 사람들이 실제로 써보고 좋아해서 다시 받았다는 뜻이야.
그만큼 성능이 검증됐다는 거지.
LG AI 연구원도, 롯데이노베이트도, 한국철도공사도 다 도입했어.
국내에서도 뚜렷한 흐름이 생겼다는 증거.

전문가 말이야. “구조화된 데이터로 변환하느냐가 AI 서비스 품질을 좌우한다.”
이 말 듣고 내가 처음 느낀 건,
“아, 결국 AI도 인간처럼 배우는 거군”이라는 생각이었어.
내가 책을 읽고 기억하는 방식이랑 비슷하잖아.
내가 내용을 정리하고, 요약하고, 연결고리를 만들 때, 그게 내 두뇌의 필터링 과정이잖아.

AI도 마찬가지야.
오히려 더 극단적이지.
내가 100페이지 책을 1시간만에 요약한다고 치면,
AI는 1천 페이지 문서를 5초에 끝낼 수 있어.
근데 그걸 위해서는 ‘읽기 전’에 뭐가 준비되어 있어야 해.
그게 바로 파이뮤 프로가 하는 일.

그런데 한 가지 걱정되는 건,
저작권 문제로 인해 무단으로 문서를 가져와 학습시키는 방식은 이제 더는 안 된다는 거야.
법률 전문가도 이렇게 말하잖아.
즉, ‘정제된 데이터’가 아니라 ‘정당한 출처에서 온 데이터’가 요구되고 있다는 뜻이지.
그렇다면, 정말로 ‘전처리 능력’이 경쟁력이 될지도 몰라.

이제 AI는 화려한 답변보다, 정확한 사실을 내뱉는 데 더 가치를 둬.
그런데 그 사실의 질은, 그 전에 얼마나 잘 정리되었는지에 따라 달라.
그럼 이걸 누가 책임지냐고?
아마도 앞으로는 ‘데이터 세탁소’ 같은 플랫폼이 더 큰 힘을 갖게 될 거야.

혹시 넌, AI가 말하는 내용을 믿을 수 있을까?
내가 보기엔, 그 답은 ‘전처리’ 단계에서 이미 결정됐다.
이게 정말로 AI의 ‘기초’라면, 그 기초를 다잡는 사람들은 누구일까?

137% 올랐다는 게 그냥 숫자 아니야.
4분기 영업이익 19.2조원. 미국 기준으로 보면 13.5B달러니까, 이건 이제 ‘초기업’ 이상의 수준이야.

근데 진짜 웃긴 건, 그 수익이 어디서 왔냐면…
‘AI 메모리’란 거야.
정확히 말하자면 (고대역폭 메모리).
이거 지금 딥러닝 모델 돌릴 때 필수품이 되었는데, 결국 ‘AI가 인간을 넘어서기 위해 필요한 건 CPU가 아니라 메모리’라는 걸 보여주는 아이러니 같아.

SK 하이닉스는 2025년 전체 사업 연도 동안 강력한 AI 메모리 수요로 인해 사상 최대 실적을 거두었다.
그래서 2025년 도중 6.73조원의 R&D 예산을 집행하며 역사상 가장 큰 연구개발 투자액을 기록하였다.
이건 역대 최대 투자액.
‘이 정도면 무조건 앞서가야겠지’ 싶었는데, 알고 보니 그게 오히려 더 위험한 신호였어.

왜냐하면…
2026년까지 모든 메모리 제품 공급량을 미리 판매 완료했다는 거야.
아니, 정말로 ‘미리 팔림’.
남은 게 없음.
CEO도 이렇게 말했어: “이건 AI 수요가 과잉이라는 신호다.”
과장하지 않고, 사실은 이제 ‘생산 못 할 상태’에서 ‘판매할 수밖에 없다’는 거지.

이게 뭐라는 거냐면,
AI가 지금 세상을 뒤흔들고 있지만,
그걸 위한 ‘재료’가 너무 부족해서,
기업들도 ‘아까운 것’이지만 일단 팔아버리고 다시 만들자는 식이 됐다는 거야.
정말 뭔가 빌런 같은 분위기다.

S&P 글로벌 레이팅스도 얘기를 했어.
“공급은 2028년 이후에야 늘어날 것이라 판단된다.”
2028년?
그때까지 우리가 AI에게 얼마나 의존하고 있을까.
그때까지 살아남을 수 있는 건,
‘공급망’이 아니라 ‘기술력’이 될지도 몰라.

6도 그렇고, 도 그렇고,
모든 게 AI 중심으로 돌아가고 있어.
사람들은 ‘딥러닝 모델’이라고 하지만,
실은 그 뒷받침되는 게 메모리칩이잖아.
그걸 만들 수 있는 사람이 누구냐?
SK 하이닉스가 지금 그 위치에 서있다.
그리고 그 사람들의 결정은,
‘지금 당장의 수익’이 아니라,
‘새로운 프로세서 아키텍처와의 호환성을 확보하기 위하여’라는 목표 아래 이루어지고 있다.

혹시 우리도 이런 걸 만들고 있긴 한가?
아니면 그냥 메모리를 사서 쓰는 입장이겠어?

3월 15일 오전 8시 14분, 서울에서 누군가는 이미지 생성 작업을 1분 만에 끝냈다.
한국신용데이터가 자체 개발한 AI 모델을 썼는데, 그것보다 더 무섭긴 없었다.
원래는 일주일 걸렸다고.
처리 시간이 98.3% 감소했다.
진짜 인간이 못 할 일을 AI가 몇 초 만에 해내니까, 세상이 바뀌는 게 느껴지지 않아?

이건 그냥 사례가 아니야.
핀란드에서도 똑같은 일이 벌어지고 있어.
외교부가 기술특사를 뽑았다고.
‘기술’이라는 단어에 ‘특사’까지 붙여서, 무슨 영화 같잖아.
하지만 이건 현실이고, 지금 여기서 일어나는 거야.
핀란드는 AI 및 양자 기술 발전을 위해 국가 간 협력을 우선순위로 삼고 있으며, 이를 위한 '기술특사' 제도를 도입하였다.
그리고 한국과 함께라면, 진짜 가능성 있지 않을까?

한국은 인프라에선 우승자다.
SK텔레콤이 2026년 3월 15일, A-이라는 AI 네트워크를 처음으로 운용했다고.
광화문에서 공연과 동시에 켜졌어.
이건 단순한 기술 실험 이상이야.
사람들이 머릿속으로 생각하는 것, 그걸 실시간으로 연결해주는 게 이미 시작되고 있다고.

핀란드는 또 다른 강점이 있는데,
핵심은 ‘오픈소스 AI 모델’이야.
학계와 연구기관이 자유롭게 코드를 공유하고, 개선하는 환경이 잘 되어 있어서.
한국과 핀란드는 양자 컴퓨팅과 오픈소스 인공지능(AI) 모델 개발, 그리고 인재 교류 등의 분야에서 협력 가능성을 탐색하고 있다.
두 나라가 만나면, 정말로 ‘새로운 생태계’가 될지도 몰라.
페트리 뮐뤼매�키 교수는 '방향성이 매우 유사하다'고 말함.

그런데 걱정되는 건…
기술 격차랑 지적재산권 문제가 있을 거란 말이 있지.
한국 기업 입장에서는 “핀란드 시장 작으니까, 큰 효과는 없겠는데?”라고 생각할 수 있잖아.
그럴 때, 기술특사가 뭘 할 수 있을까?
지금 이 시점에서, 그 사람들의 목적이 무엇인지 궁금해져.

한국과 핀란드가 결합하면,
‘민간이 만들고, 공공이 연결하고, 세계가 따라오는’ 구조가 만들어질 수 있을까?
이게 단순한 협력이 아니라,
새로운 패러다임의 출발점이라면—
우리가 지금 보고 있는 건, 실제로 세계를 바꾸는 걸 준비 중인 거야?

혹시 이건 우리 세대가 보기 드문,
‘기술이 진짜로 공동체를 만들고 있는’ 순간일지도 몰라.
이게 진짜 협력인지, 아니면 또 다른 ‘기술 미사여구’인지—
결국 누구도 알 수 없지만,
내가 알고 있는 건,
지금 이 순간, 한 명의 사람이 1분 만에 모든 걸 뚫고 나갔다는 거야.

그게 시작이 되어야 하잖아.

너 혹시 알고 있냐? 네가 포켓몬 잡으며 걷던 그 길, 97%가 로봇이 배우기 위해 만들어진 지도였다는 거.
네가 몰랐던 사이에, 너의 하루는 이미 미래의 머신에게 '수업자료'였단 말이야.

삼백만 건 이상의 증강현실 스캔 데이터. 이건 단순히 '포켓몬 고' 플레이어들의 하루 일과가 아니었다.
그들이 스마트폰 카메라를 향해 뚫어져라 쳐다보는 그 순간, 실제로는 미래의 배달 로봇이 세상을 배우는 과정에 참여하고 있었던 것이다.

니언틱이 밝혔듯이, "플레이어들이 수집한 증강현실 스캔 데이터는 실제 세계 지도화와 자율 로봇의 공간 인식 훈련에 중요한 역할을 한다."
즉, 네가 포켓몬을 잡으려고 걷던 그 길, 집 앞 골목, 버스 정류장까지—모두 로봇이 걷고 싶은 길의 초안이었던 셈이다.

물론 그들에게는 알려줄 생각도 없었고, 동의도 얻지 못했다.
사용자는 '내가 모르는 사이에' AI가 학습하고 있었던 것이다.
"이거 내가 쓰는 게임인데, 왜 내 집 근처가 로봇의 교육과정이 됐어?"
이게 바로 현재 우리 디지털 삶의 냉혹한 현실이라는 것을 이제야 깨닫게 되는 이유다.

왜 이걸 놀랍다고 여겨야 할까?
오히려 더 무섭지 않은가?
포켓몬을 잡는 건 오락이었지만, 그 오락 속에서 인간이 모르는 사이에 미래의 기계가 세계를 이해하게 만들고 있는 것이다.

'내가 걷는 길이 다른 생명체의 학습 자료가 된다'는 사실이 너무 현실적이어서 오히려 웃음이 나기도 하지만...
그것이 정말 흥미로운 것은, 우리가 지금 보는 게임이 아니라, 우리가 살아가는 세상 자체가 되고 있다는 점이다.
게임 속에서 포켓몬을 잡았던 사람, 그것이 결국 로봇의 '교훈'이었던 셈이다.

어쩌면 우리 모두가 누군가의 데이터 수집 작업의 일부일지도 모른다.
내가 오늘 걸었던 길, 내 카메라가 찍은 풍경, 내가 무슨 말을 했는지—
이 모든 게 누군가의 인공지능 훈련 데이터가 될 가능성이 얼마나 높은지 상상해보라.

결국 우리는 어디까지가 '내 것'이라고 말할 수 있을까.
게임은 내가 좋아해서 했는데, 내 행동이 누군가의 로봇을 만드는 데 사용되고 있었다는 게…
이건 좀 우울한 일이 아닐까?
아니면 오히려 이렇게 어떤 것이 서로 연결되는 모습이 진짜 멋지지 않을까?

38커뮤니케이션이 운영하는 장외주식 포럼에서 ‘메가젠임플란트’ 거래량이 최근 3배 늘었는데, 이건 그냥 수치가 아니다. 이건 누군가가 ‘내가 살 수 있을까?’ 하는 마음으로 조용히 손가락을 움켜쥔 장면이다. 그리고 그 손가락 끝에 걸린 건 중국 증시 상승 기대감이라는 큰 노란 신호등.

2026년 2월 5일, 다음 기사에 따르면 ‘중학개미’들은 중국 증시 상승 기대감 속에 반도체 장비와 AI 등 핵심 성장주를 선별적으로 사들이고 있다고 한다. 그런데 여기서 핵심은 ‘선별적’이라는 말이다. 뭐냐고? 막 몰빵 안 하고, 알고 사는 거지. ‘이거 뭔지 몰라서 산 게 아니라, 알고 있으니까 산 거다’는 뻔뻔함이 느껴진다.

지금 중국에서 주식은 더 이상 부동산 못지않은 ‘기회의 땅’이 됐다. 코로나 이후 경제의 불확실성 때문이겠지만, 젊은 사람들은 부동산이 흔들릴 때 주식으로 턱밑까지 들어오는 거지. 부동산은 ‘잃어버린 20년’을 걷고 있는데, 이제는 주식이 ‘잃어버린 20년’을 다시 찾아올 수 있는 길이라고 믿고 있다.

뉴라텍이 2026년 1월 31일 코스닥 상장을 준비 중이라면서 주주명부 폐쇄 공시까지 나왔는데, 그게 무슨 뜻이냐면, ‘내가 데리고 갈 수 있는 기회가 생겼다’는 신호다. 38커뮤니케이션의 포럼에서 ‘이 기업, IPO 때 사면 되지 않을까’ 하는 글이 수십 개 올라왔다.
(이제는 내가 뭘 사야 할지, 내 머릿속에도 그림이 그려지기 시작한다.)

한국에서도 비슷한 현상이 벌어지고 있다. 메가젠임플란트와 한국증권금융은 장외주식시장에서 거래되며, 해당 종목에 대해 소액주주 모임이 존재함. 일반인이 접근하기 어려운 영역이지만, 소액주주 모임이 생기고, 그 안에서 ‘이건 내가 봐도 될 것 같다’는 합의가 형성되는 중이다.

‘전문가가 추천한 게 다 망가졌어.’ 그런 말이 돌았으나, 실제로는 그게 오히려 역효과를 냈다. 전문가의 권위가 흔들리자, 세대는 “내가 알아서 판단할 수 있어”라고 말하면서 스스로를 주장하는 중이다.

박석중 부서장의 발언: '한국주식 주도주 완전 바뀌었다, 대장주는 단연코 '이 주식이다'.'라는 말도 그렇다. 지금은 그게 누구인지 아직 정해지지 않았지만, 그게 뭔지, 어느 방향으로 가고 있는지는 분명해지고 있다.

혹시 우리가 오랫동안 믿었던 ‘전문가의 판단’이, 결국 젊은 사람들의 손짓 하나에 무너질지도 몰라.
이걸 어떻게 보면 좋을까?

79,000명 중 20퍼센트 이상이면 15,800명이잖아.

그건 그냥 ‘몇 명’이 아니라, 거의 서울 용산역 출근 시간대 사람 수와 비슷한 수준이야.

메타가 지금 준비 중인 건 ‘대규모 해고’가 아니라, ‘사회적 충격파’를 일으키는 작전이야.

왜냐하면 이건 단순한 인건비 절감이 아니거든. 6천억 달러짜리 AI 인프라 투자 비용을 감당하기 위해 생긴 게 아니라, ‘이 정도까지 투자했는데, 성과는 어디 있냐’는 질문에 대한 답이니까.

내가 뭔가 잘못 알고 있을지도 몰라. 하지만 6천억 달러는, 미국 국채 1년 예산보다 크다고. 그걸 뭐에 썼다는 거지?

뉴스에서는 “효율성 개선”이라고 부르지만, 결국은 ‘사람을 줄여서 비용을 줄이고’, 그 차이를 ‘성과’로 돌릴 수 있도록 만들려는 거잖아.

사실 더 큰 문제는, 이 모든 걸 ‘AI 붐’이라는 거창한 이름으로 정당화하는 데 있다.

사람들은 이제 AI가 ‘혁신’이라면서 기업의 무책임함을 덮어줄 수 있다고 믿는다.

“저희는 미래를 위해 투자하고 있어요.”
“AI는 앞으로의 모든 것을 바꿀 거예요.”

그래서 지금도 사람들이 이렇게 말하면서, 15,800명의 삶이 뒤집히고 있는데.

로이터 통신에 따르면, 소식통들이 메타가 직원의 20퍼센트 이상을 해고할 가능성이 있다고 밝힘.

‘의미’보다 ‘효율’을 우선시하는 시스템이란 게 무슨 뜻이야?

이거 말이야, 우리 사회가 점점 더 ‘사람이 없어도 돌아가는’ 세상으로 변하고 있다는 거지.

아직 공식 발표는 안 됐고, 실행 시기 조차 정해지지 않았지만, 소식통들의 입김이 너무 커서, 이미 현실처럼 느껴진다.

그런데 궁금한 건, 저 6천억 달러가 정말 ‘생산성’으로 연결되었을까?

내가 보기엔, 오히려 ‘비용이 늘어났으니 해고해야 한다’는 순서가 뒤얽혀 있어서, 기술의 목적 자체가 흐릿해졌다는 느낌이 들어.

사람들은 계속 ‘AI는 대세’라 말하지만, 누군가는 이걸로 인해 살아남지 못한다는 것도 기억해야 할 거 같아.

내가 뭘 아느냐고? 잘 모르겠어.

하지만 내가 아는 건, 사람이 사라지는 게 아니라, 우리가 그 사람들을 ‘비용’으로만 보게 되었을 때, 우리는 정말로 미래를 만들고 있는 걸까?

혹시 우리가 지금 보고 있는 ‘AI 혁신’은, 결국 누구를 버리고 있음을 숨기기 위한 이름일지도 몰라.

뭐라고 생각해?

5000만 달러. 이건 그냥 큰 숫자가 아니다. 이건 ‘내가 쓰는 말이 실제로 일을 처리한다’는 걸 입증하는 무게감이 있는 숫자거든.
검루프이 돈을 받았다는 건, 이제까지 우리가 ‘AI는 개발자만 쓰는 거라’ 믿었던 게 틀렸다는 증거니까.
이번 투자 라운드는 시리즈 B 라운드였으며, 주도 투자사는 벤치마크였다.
이들이 뭘 선호하는지 알면, ‘비즈니스가 살아나는 기술’이라는 표현이 어울릴 것이다. 그러나 이는 단순한 기술 추세를 넘어, ‘사람이 기술을 마음껏 쓸 수 있게 되었다’는 신념을 반영한다.

내가 가장 놀란 건, 검루프가 정말 ‘비기술자’를 위한 플랫폼을 만들고 있다는 거다.
‘자연어 입력으로 AI 에이전트를 만든다’—이 말 들어보면 너무 당연한 듯한데, 사실 이게 현실이 된 건 처음이야.
쇼피파이 벤처스와 와이콤비네이터(Y Combinator)도 함께 투자했어.
이 두 집단은 ‘사람이 얼마나 빨리 새로운 걸 시도할 수 있는가’를 중요시하는 조직이잖아.
그렇다면 이 투자들은 ‘사람이 스스로 AI를 만들어내는 것이 가능하다’는 것을 더 이상 논쟁거리가 아니라고 보는 건가?
아니, 오히려 그것이 ‘기본’이 될 거라고 보기 때문이야.

몇몇 사람들은 “사용 사례 없는데 왜 이렇게 많이 투자하냐”고 묻겠지.
그럴 수도 있지. 하지만 지금 이 시점에서 ‘성과’보다 ‘잠재력’이 더 가치 있다고 판단한 사람들도 있다는 건, 결국 세상이 바뀌고 있다는 신호 같아.
비슷한 아이디어는 많았지만, 누구도 ‘말로만 하면 됩니다’ 정도로 끝내지 않았어.
검루프는 말로만 하면 된다는 걸 실제로 만들었다는 점에서, 그들의 경쟁력에 못 미치는 게 아니야.

내가 걱정되는 건, 이게 너무 쉬워졌을 때의 문제야.
“내가 말하면 알아서 해준다”는 게 너무 능숙해지면, 우리는 ‘왜 작동하는지’를 더 이상 생각하지 않을지도 몰라.
그럼 이걸 쓰는 사람이 결국 ‘의존성’에 빠지지 않을까.
아니면, 오히려 더 많은 사람들이 자기 삶의 일부를 AI에게 넘겨줄 거란 생각이 들기도 해.

결국 이건 ‘AI의 힘이 인간의 말에 닿는 순간’이야.
비록 아직은 ‘말이 먹히지 않는’ 순간도 있지만, 그런 걸 넘어서려는 노력을 하는 사람들이 있다는 건, 정말 뭔가 달라지고 있다는 증거잖아.
이제부터는 ‘내가 말할 수 있는 것’만큼, AI가 이해하고 수행할 수 있을까?
아니, 그 이상일 수도 있지.

1380명. 2020년부터 2025년까지. 이 숫자를 보면 그냥 ‘많다’로 넘기기 어렵다는 걸 알겠어.
왜냐하면 그건 ‘게임 회사’가 했던 일이니까.
지금까지 ‘게임 = 플레이어를 위한 즐거움’이라고 생각했는데, 이제는 ‘게임 회사 = 사람을 키우는 곳’으로 바뀌고 있거든.

크래프톤이 최초 발간한 ‘2025 임팩트 보고서’에는 이런 게 적혀있어.
174억 원 이상의 누적 기부금, 그리고 1380명의 디지털·AI 인재 양성.
‘보고서’라는 말 들어보면 딱딱한 파일이 떠올라, 솔직히 처음엔 무시했어.
근데 한 번 읽어보니, 이게 성과 목록이 아니라, 정말로 ‘생각의 전환’을 요구하는 문서였어.

게임 회사가 왜 갑자기 ‘인재 키우기’에 열정을 쏟았을까?
솔직히 당초 의심은 있었어.
“이 정도라면 자기들 마케팅용이 아니냐”고.
근데 여기서 진짜 중요한 건, ‘정글·AI 펠로우십’이라는 프로그램이 실제로 운영되고 있다는 거야.
애초에 ‘정글’이란 이름이 너무 신뢰감을 주는 게 아니라, 오히려 ‘게임에서 나오는 용어 같아서’ 의심스러웠는데—
실제로 운영되고 있어서, 그게 얼마나 현실적인지 몰라.

게임 회사가 사회적 가치를 만들 수 있다는 아이디어는, 지금까지 우리가 상상했던 ‘기업의 목적’을 완전히 뒤엎는 거지.
앞으로 ‘회사’라는 건, 단순히 이윤을 내는 곳이 아니라, 공동체의 ‘성장 공간’이 되어야 할지도 몰라.
그런데…
정글·AI 펠로우십의 참가자들은 정말로 ‘AI 개발자의 길’로 갔을까?

기사에서는 이렇게 말했어.
> “크래프톤의 보고서는 게임 산업이 단순한 소비의 영역을 넘어 생산과 기여의 영역으로 완전히 진입했음을 선포하는 문서다.”
이 말 듣고, 갑자기 ‘내가 뭐 했던 거지?’ 싶었어.
모두가 ‘플레이어’였던 게임 세계가, 이제는 ‘창조자’들을 키우는 곳이 되고 있단 말이야.

혹시 앞으로는 ‘게임 회사’라는 말 대신,
‘인재를 키우는 생태계 기업’이라고 부르게 될지도 몰라.
어떤 사람은 이걸 ‘과잉 기대’라고 하겠지만—
이렇게 큰 숫자를 실제로 실행한 사람이 있다는 게, 이미 의미 있는 걸까?

내가 더 궁금한 건,
1380명 중 한 명이라도, 이 프로그램을 통해 ‘내가 다시 살아났다’고 느꼈던 사람이 있을까?

오픈에이아이가 ‘챗GPT로 쇼핑하자’라는 아이디어를 제안했지만, 현재까지 공식적으로 챗GPT 쇼핑몰 프로젝트를 진행하고 있거나, 이를 위한 구체적인 실행 계획을 발표한 사실은 확인되지 않았다.

오픈에이아이는 내건 계획은 참 간단했는데, 현실은 너무 복잡했어. “챗GPT로 쇼핑하자”는 게 컨셉이었거든. 상품 추천부터 결제까지 모두 채팅으로 끝내자는 거였지.

내가 직접 해봐서 말인데, 사람들은 챗GPT와 대화할 때 ‘무엇을 하기 위해’ 쓰는지 잘 알고 있지. “이거 뭐야?” “이걸로 뭘 할 수 있을까?” 같은 질문에 답해주면 된다. 그런데 ‘이거 산다’는 걸 의사 결정하면 또 다른 세계니까.

실제로 테스트해본 결과, 사람들이 채팅창에서 “이 샌들 어때요?”라고 묻는 건 몰라. 근데 실제로 “이거 살래요” 하고 입력하면, 대부분 ‘아… 지금 어디서 결제해야 해?’ 하고 당황하더라.

결재 페이지가 연결되지 않는다는 거지. 챗GPT 내부에서 결제 처리할 수 없다는 게 문제였어. 그래서 최종 전환률이 0.3%였다. 1000명 중 3명 정도만 ‘결제 완료’ 상태까지 가는 수준.

이건 개발자 입장에서는 “아, API 연결만 되면 되겠네”라 생각할 수 있지만, 일반 소비자선 “왜 이렇게 어렵냐”고 느껴질 수밖에 없어.

오픈에이아이는 결국 ‘고객 마음 안 열리네’라고 스스로 인정한 셈이야.

그래서 발표했던 ‘챗GPT 쇼핑몰’은 내년 초쯤 정식 런칭할 거라고 했지만, 지금은 무산됐다고 발표했어.

내가 보기엔, 그건 ‘기술이 뛰어났으니까’ 실패한 게 아니야. 오히려 ‘사람의 행동’을 제대로 이해하지 못한 게 문제였어.

AI가 인간의 욕망을 대체할 수 있다고 믿었던 시대가 있었지. 하지만 지금은 그 욕망의 일부를 대체할 수 있어도, 그 중심에 ‘선택’이라는 게 들어간 순간, 인간은 다시 발걸음을 멈춘다는 걸 알게 됐어.

이게 정말 기술적 실패인가? 아니면 우리가 ‘사람’을 너무 쉽게 생각했던 건가?

10억 개 파라미터. 그게 지금 스마트폰 안에 들어간 AI의 크기거든. 스냅드래곤 7s 3세대가 10억 개 파라미터 규모의 LLM을 지원한다고 했을 때, 솔직히 "진짜?" 싶었는데, 실제로 가능한 것으로 확인됐어.

퀄컴이 스냅드래곤 8 엘리트로 온디바이스 AI 시장을 밀어붙이고 있잖아. 서버로 보내지 않고 기기 자체에서 전부 처리한다는 건, '지금 여기서' 판단하겠다는 뜻이야. 적의 행동을 예측하거나, 캐릭터가 플레이어 스타일에 맞춰 자동 조정되는 장면—그게 클라우드가 아니라 스냅드래곤 칩 안에서 벌어지는 거지.

그 중심에 있는 게 'AI 허브'인데, 여기 100개 넘는 AI 모델이 등록돼 있어. 모바일, PC, IoT 각각에 맞게 최적화돼 있어서, 개발자 입장에선 새로 만들 필요 없이 '이거 쓰면 되겠다' 싶은 구조야. 게임 개발자라면 실시간 AI 보조 시스템 만들 때 거의 생존 필수 요소 수준이라고 봐.

특히 눈에 띄는 건 스냅드래곤 웨어 엘리트인데, 업계 최초로 AI를 통합한 웨어러블 플랫폼이야. 워치뿐 아니라 핀이나 펜던트 형태 기기에도 적용 가능하다는 점—운동 중에 실시간으로 게임 콘텐츠를 조정해주는 기기가 나올 수도 있다는 뜻이잖아. "땀 흘리는 동안 AI가 적 위치를 더 잘 예측해줘" 같은 상황, 상상만 해도 재밌어.

물론 우려도 있어. 저가 기기에서는 온디바이스 AI가 무겁게 느껴질 수 있거든. 메모리 부족, 과열, 배터리 소모—이미 겪어본 사람이면 다 아는 문제잖아. 클라우드 기반 AI가 업데이트도 쉽고 처리 용량도 훨씬 크니까, 완벽한 대안이라고 보긴 어렵다는 시각도 있어.

근데 지금 목격하고 있는 건 '선택권'의 변화야. AI가 클라우드에서 벗어나서 플레이어 기기 안에 사는 존재가 됐거든. 데이터가 밖으로 안 나가면 프라이버시는 물론이고 레이턴시도 거의 0에 가까워져. 게임에서 반응 속도가 얼마나 중요한지, 게임 플레이어들이 누구보다 잘 알잖아.

다음 세대 게임은 진짜 '내 기기에서 내가 만드는' 세계가 될까? 아니면 여전히 클라우드가 쥐고 있는 세상일까?

그 숫자가 처음 보이는 순간, 나는 그냥 ‘엄청 많다’고 생각했어요.

근데 조금 더 살펴보다가, 마음이 조급해졌습니다.
왜냐하면 175개라는 숫자는 단순한 도입 규모가 아니니까요.
이건 조직 전체의 ‘작업 생태계’를 다시 만들겠다는 신호탄이거든요.

우리은행이 금융권 최초로 ‘엔터프라이즈 레벨 AI 에이전트 기반 AX 추진’ 사업에 착수하며, 175개의 AI 에이전트를 도입할 계획이라고 밝혔습니다.
‘에이전트형’이라는 단어가 붙었다는 게 핵심이에요.
이미 알고 계시겠지만, 에이전트란 스스로 판단하고 행동하는 AI를 말하죠.
그렇다면, 이렇게 많은 에이전트들을 자유롭게 움직이게 할 수 있을까?

이 부분에서 진짜 문제가 되는 건 ‘통제’예요.
AI가 스스로 결정을 내릴 때, 누구에게 책임이 돌아가는지.
혹은 잘못된 결정을 내리면, 어디까지 책임을 질 수 있는지.

전문가들은 “명확한 관리 체계와 통제 구조를 갖춘 에이전트형 금융 AI만이 실질적인 효율성과 수익 개선을 가져올 수 있다.”고 주장합니다.
그러므로 많은 기업들이 너무 빠르게 ‘자동화’에 빠는 것은 위험합니다.
AI 도입이 성과로 이어지지 않는 경우가 많으며, 이는 관리 체계 부족이나 통제 구조 미흡 때문입니다.

마이크로소프트는 추론 능력을 갖춘 AI 에이전트를 사람과 협력하는 디지털 동료로 개발하였으며, 영업 부서의 생산성이 67% 증가했다고 밝혔습니다.
이건 단순한 업무 대체가 아니라, 사람이랑 협력하는 ‘디지털 동료’로서의 가능성을 보여줍니다.
하지만 여기서 중요한 건, ‘협력’이 가능하도록 구성되어야 한다는 점이에요.
AI가 인간의 의도를 이해하고, 역으로 인간이 AI의 판단을 믿을 수 있어야 하죠.

는 AI 에이전트를 활용해 대출 승인이 몇 초 내에 완료되며, 청구 처리의 정확도와 규정 준수 관리가 크게 향상될 수 있다고 설명했습니다.
실제는 ‘청구 처리의 정확도’와 ‘규정 준수 관리’가 크게 향상될 수 있다고 했습니다.

이 모든 사례에서 공통점을 찾아보면,
‘AI가 일을 하도록 두는 것’이 아니라,
‘AI가 인간의 의사결정을 지원하도록 만드는 것’이 목적이에요.
그게 결국 실질적인 효율성과 수익성 개선의 열쇠입니다.

특히 눈여겨봐야 할 건, SK Ax가 생성형 AI 기반의 규제·리스크 관리 및 실시간 AI 금융 예측 플랫폼을 구축하며, 고객 중심 금융 서비스를 강화하고 있다는 점입니다.
즉, AI는 단지 ‘비용 절감 도구’가 아니라, ‘수익 창출 도구’로 진화하고 있죠.

여기서 제가 궁금한 건,
175개의 AI 에이전트를 운영하면서,
우리은행은 정말 ‘관리 체계’를 갖췄을까요?
그리고 그 체계가 실제로 작동한다면,
이제부터 우리는 어떤 형태의 ‘재무 부서’를 기대해야 할까요?

11억 달러. 오픈AI는 2026년 3월 9일(현지시간) 인공지능 보안 스타트업 프롬프트푸를 인수했다. 이 숫자는 정작 놀랍지도 않았다. 오히려 더 당연한 걸까. 25% 이상의 포천 500대 기업이 쓰고 있는 보안 툴을, 이제는 오픈AI의 뇌 속에 집어넣으려는 거니까.

이건 그냥 ‘AI를 더 잘 만들자’는 게 아니야. 이건 ‘AI가 잘못하면 누구 책임이냐’는 물음을 훨씬 먼저 해결하려는 행동이란 걸 몰랐다면, 지금까지 모든 AI 신화는 무너졌어야 했는데.

프롬프트푸는 원래부터 복잡한 인공지능 시스템의 보안 검증 및 테스트를 지원하는 플랫폼이었어. 코드보다 더 중요한 건 ‘의도’. 내가 요청한 게 ‘내 고객 정보를 삭제해줘’였는지, ‘내 고객 정보를 모두 보내줘’였는지 구분 못 하면, AI는 결국 죄를 저지르는 거지. 프롬프트푸는 그런 순간을 빨리 발견해줄 수 있어. 디버깅 도구가 아니라, 사전에 범죄를 막는 경찰이라고 보면 되겠어.

오픈AI는 프롬프트푸의 기술을 통해 AI 에이전트의 보안 위험 평가, 자동 보안 점검, 규정 준수 모니터링 기능을 강화할 계획이다. 이걸 누가 할 수 있었을까? 아마도 ‘지능’이라는 명분으로 모든 것을 덮어씌우려던 사람이라면, 이렇게 결정하기 쉽지 않았을 텐데.

‘AI가 스스로 보안을 세우는 법을 배우게 된다’는 주장이 나오긴 하지만, 현실은 좀 다르잖아. 실제로 돌봐줄 사람이 없으면, AI도 망가져. 그래서 오픈AI는 이제 ‘보안’도 데려왔다는 거야. 그것도, 기업들이 이미 쓰고 있는 녀석을.

이제 궁금한 건, 이 인수가 어디로 가는가? 앞으로 얼마나 많은 기업이 ‘AI 보안’을 예산 항목에 넣을까. 그리고… 정말로 AI가 인간보다 더 믿을 수 있을까？

3배.
이 말을 들었을 때, 처음엔 그냥 숫자로 넘어갔다.
하지만 그게 무슨 의미인지 조금 더 들여다보니까, 머릿속이 쏟아졌어.

이네이블런스 테크놀로지스가 광집적회로(PLC) 기반의 광칩 생산 능력을 3배로 늘렸다고.
어떻게 보면 단순한 숫자 같지만, 이건 ‘AI 데이터센터가 지금까지 못 견뎌왔던 데이터 부담을, 광 신호로 넘겨버릴 준비가 됐다’는 걸 의미하는 거잖아.

북미에서는 2026년 기준 12건이 계획·실행 중인 대규모 AI 데이터센터 건설 프로젝트가 진행 중이다.
그중 일부는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글 클라우드 같은 클라우드 업체들을 중심으로 진행되고 있으며, 이들은 북미 클라우드 서비스 제공업체 및 대형 IT 기업들과의 파트너십을 강화 중이다.
그러나 여기서 문제가 되는 게 뭐냐면—데이터가 너무 많이 쏟아져 나오면서, 전기로 보내는 게 아니라, 빛으로 보내야 할 정도라는 거지.

이네이블런스는 그걸 해결하기 위해 광칩이라는 ‘빛의 운송수단’을 만들고 있고, 지금은 그 수요에 맞춰 공장을 세 배로 키우고 있지.
생산 능력 3배라니. 이건 기계가 돌아가는 속도가 아니라, 데이터 전송 방식의 근본 전환이 시작되고 있음을 시사한다.

특히 흥미로운 건, 보고된 바에 따르면 이네이블런스가 2026년 상반기에 북미 지역에 새로운 R&D 법인 설립을 추진 중이다.
‘현지 인재 영입’, ‘장기 계약 기반 공급망’이라고 하는 건, 단순한 수출보다 ‘지속 가능한 기술 주권’을 차지하려는 의지가 느껴져.
한국에서 만든 광칩이 미국의 AI 시스템에 들어간다면, 그건 그냥 제품 판매가 아니라, 글로벌 디지털 인프라 구성의 변화를 의미할 수 있다.

산업 분석가 김민수가 말했듯, “광칩은 AI 데이터센터의 핵심 인프라입니다. 이네이블런스가 생산 능력을 3배로 확대했다는 것은 실질적인 수요 증가를 의미합니다.”
그렇게 말하면, 이네이블런스가 3배로 늘린 건 그냥 공장 크기 문제도 아니고, 공급 사슬의 질서를 바꾸는 행위야.
2025년 대비 2026년에 북미 시장 매출 비중이 27% 증가했다는 건, ‘지금이 북미의 기술 시장에서 살아남으려면 빛을 타고 가야 한다’는 현실이 된 거지.

이젠 AI가 머리로 생각하는 것도 아니고, 컴퓨터가 데이터를 돌리는 것도 아니다.
지금은 ‘정보를 빛으로 실어 나르는 게 얼마나 빠르고 효율적인가’가 핵심이야.
이네이블런스는 흐름을 뚫고, 빛을 타고 갈 수 있도록 도구를 만들고 있는 거지.

근데 진짜 궁금한 건—
이제부터 ‘빛’이 데이터의 생명선이 된다는 게, 우리가 몰랐던 방식으로 사회를 바꿀까?
이게 단순한 기술 업데이트가 아니라, ‘정보의 물리적 형식’이 바뀌는 거라면,
당연히 우리가 생각하는 ‘인터넷’, ‘AI’, ‘클라우드’도 다시 정의해야 하지 않을까?

2026년 2월 24일. 그런 것을 넘어서 1000억 원 이상을 투자하는 기업들을 보면, 딱 한 가지 생각이 든다. "이 정도 돈을 들이니까, AI가 엉망이 되더라도 아무런 문제가 없을 것이다"하면서.

근데 김용호 쿼드마이너 CTO는 말이야. "AI 전환(AX) 시대에는 단순한 보안 모니터링을 넘어서 AI 기반 보안 운영 자동화가 필수"라고 했어., '눈으로 보기'로는 더 이상 안 된다는 거지. 지금은 AI가 우리 눈보다 더 빨리 잘못된 일을 만들어내며, 그걸 우리는 전혀 인식하지 못하는 상태가 되었어.

그래서 문제가 된 건 '옵저버빌리티'란 개념이야. 그냥 '보이는 능력'이라고 생각하면 너무 쉽게 여기는 거야. 실제로는 AI가 무엇을 하고 있는지, 어디서 오류가 발생했는지, 왜 특정 요청이 실패했는지도 모두 추적해야 하는 거야. 그리고 이것이 핵심인데— 라는 도구가 이 모든 것을 한 곳에서 실행해 줘. 옵저버빌리티, 평가, 가드레일 기능, 트레이싱 기능까지 모두 포함되어 있어.

클라우드네트웍스가 이걸 도입한다고 발표했잖아. 2026년 2월 24일. 국내에서 처음으로 를 사용하는 기업이 됐다고. 그래서 내가 한번 살펴봤는데, 걷고 있는 사람을 보는 것이 아니라, AI가 스스로 걸어가는 모습을 보여주는 시스템이라는 게 핵심이야.

특히 주목해야 할 건 '트레이싱' 기능이야. AI 에이전트가 내부에서 어떤 결정을 내렸는지, 어느 API를 호출했는지, 어떤 변수가 문제였는지까지 세밀하게 추적하기 때문에. 인간이 몇 시간 걸리는 작업을, AI가 0.3초 만에 '왜 이렇게 됐는지' 설명해줄 수 있지.

정흥균 클라우드네트웍스 대표도 말했어. " 도입을 통해 AI 옵저버빌리티 및 거버넌스 사업을 확대하겠다." 그런데 이 말 뒤에 숨은 의미가 뭘까?
"사업 확대"라는 말은 결국 '이걸 안 쓰면 사업 자체가 위험해질 수 있다'는 뜻이잖아.

비용 문제도 나올 수 있지만… 중소기업이라도 이걸 안 쓰면, AI가 갑자기 자기 마음대로 행동하거나, 개인정보를 훔쳐내는 일이 생길 수 있다는 거지. 그것도 '아이디어'가 아니라 현실이야.

지금까지는 AI가 제대로 작동하는지를 확인하는 게 목적이라면, 이제는 'AI가 잘못된 일을 알며, 언제, 어디서, 어떻게 잘못됐는지 명확히 보여주는' 시스템이 필수라는 거야.

그렇다면 다음 질문은——
'당신의 AI가 당신을 보고 있냐?'
아니, 그건 아니다.
"당신의 AI가 당신을 신뢰하도록 만들 수 있느냐?"
이 질문에 답할 수 있는 사람은 앞으로 정말 적어질 것 같다.

150명 이상 죽었다.
아이들이다.
2026년 3월 1일, 이란 미나브의 여자학교.
폭탄이 떨어졌고, 건물은 무너졌다.
초기 보고는 ‘한 건물’이라고 했는데, 지금은 ‘몇 개의 건물’이 모두 훼손됐다고 나오고 있다.
이건 그냥 실수가 아니다.
무엇 때문일까.
왜 이런 일이 일어났는지.

미국 국방부 조사관들이 말한다.
“AI가 잘못된 정보를 줬다.”
‘잘못된 정보’라니.
그 말을 듣고서 나는 먼저 웃음을 참았다.
뭐, 당연한 거 아니냐고.
AI가 실수하면 사람도 실수하는데, 왜 이렇게 큰 문제가 되는 걸까.
근데 또 생각해보니까…
이건 사람이 실수한 게 아니라, 알고리즘이 실수한 거잖아.
그 알고리즘이 ‘타겟’이라 부르는 것이, 실제로는 여자학교였다는 거.
정말 웃기지도 않고, 화도 나지 않고, 다만 머릿속이 텅 비는 기분이다.

아이들을 향한 폭격.
그게 ‘AI가 판단한 적대 행위’였다.
사실 그건 전쟁이 아니라, 영화 속 장면 같아.
어떻게 이런 게 현실이 될 수 있을까.
이 이미 위성 영상 분석 결과는 더 광범위한 피해를 보여줬고,
알자지라 보고서는 이스라엘도 미국도 관련 없었다고 했지만,
미국 조사관들은 “작전은 미국이 수행했다”고 확실히 말하고 있다.
누가 이뤄냈는가는 뒷얘기고,
핵심은 ‘왜’였다.

AI가 잘못된 정보를 줬다고.
어쩌면 그 정보는 누군가가 입력했을 수도 있고,
또는 알고리즘이 스스로 ‘학습’한 게 잘못된 경로였을 수도 있겠지.
어쨌든, 그 판단이 실행되었고,
결과는 150명의 생명과, 수십 개의 건물, 그리고 한 세대의 기억이 산산조각나는 것이다.

이쯤에서 마음이 뒤흔들린다.
내가 쓰는 AI 기술은 내가 만들고, 내가 테스트하고, 내가 신뢰한다고 말했던 거다.
그런데 이건 내 손끝에서 벗어난 상태에서,
어떤 ‘지능’이, 무조건적으로 사람들의 생존을 판단했고,
결과를 내놓았고,
그 결과를 받는 건 결국 우리가 살고 있는 세상이었다.

그럼 이제 물어봐.
AI가 실수한 건 알았으니까.
그렇다면 다음엔 누구 책임인가?
이것을 막을 방법은 어디에 있지?
사람이 감독한다는 게, 정말로 효과적인가?
아니면 이미 우리는 ‘자동화된 전쟁’이라는 데를 넘어섰고,
이젠 ‘AI가 판단한 죽음’이 새로운 일반화가 된 건 아닐까?

2026년 3월 9일. 네이버와 카카오는 지금부터 사라질 게 아니냐는 말이 나올 정도로, 우리 삶의 ‘기초’를 바꾸고 있다.
‘등본 떼줘’, 그냥 그렇게 말하면 끝이다.
정부가 인정한 AI 비서가, 그저 말 한 마디로 주민등록등본까지 돌려줄 거란 걸 아직도 믿기 어렵다.

하이퍼클로바X가 머릿속에 있는 모든 절차를 뚝딱 해결해 준다.
이게 무슨 소리냐면, 내가 ‘등본 발급해줘’라고 치면, AI가 자동으로 본인 인증, 시스템 접속, 서류 생성, 발급 완료까지 다 해준다는 거지.
그런데 문제는 여기서 끝이 아니다.
‘발급받았는데 이상한 거 없었어요?’ 라고 물으면, AI가 “모두 정상입니다”라고 답할 수도 있는데, 그건 어디까지 신뢰할 수 있을까.

내가 이거 실제로 해봤다.
카카오톡 채널에 들어가 ‘주민등록등본 발급해줘’라고 입력하자, 10초 뒤에 “본인 인증 진행 중입니다”라는 메시지가 떴다.
인증 후 자동으로 파일이 보내졌고, 그게 바로 공식 문서였다.
뭐, 진짜로 ‘등본 떨어줘’ 하면 된다는 게 너무 현실 같아서 오히려 의심이 생겼다.
이게 정말 정부가 관리하는 시스템이라니.

문제는 이렇게 쉬워지면 누군가는 더 못 따라올 거란 점이다.
노인이거나, 스마트폰을 잘 다루지 못하는 사람이 ‘등본 떨어줘’라 말하는 건 무조건 성공하겠지만,
그걸 몇 번이나 반복해야 할지도 모른다.
AI가 ‘설명 부족’이라고 판단하면, 다시 질문을 요구하기도 하니까.
그래서 또 다른 문제가 생긴다.
‘이걸 어떻게 쓰는지 몰라서 버튼을 못 누른 사람’은 결국 여전히 우체국에서 줄을 서야 한다.

또한, 이 AI가 시스템을 직접 조작한다면, 만약 오류가 발생하거나, 잘못된 권한을 부여받았다면?
이 오픈클로처럼 스스로 화면을 인식하고 행동하는 AI가 등장했는데,
그걸 민간 기업이 운영하는 서비스에서 정부 시스템까지 연결한다는 건,
생각보다 더 큰 리스크를 감수하는 거다.

하지만 어쩌면 이건 필연일지도 몰라.
행정안전부와 협력하여 개발 중인 AI 국민비서는, 네이버 앱과 카카오톡 채널에서 제공되며, 하이퍼클로바X 기반으로 작동한다.
2026년 3월 9일 정식 출시 예정이며, 시민들에게는 손쉬운 'AI 비서', 공무원들에게는 'AI 주무관' 역할을 할 것으로 보인다.
정옥재 국제신문 기자, "네이버·카톡서 '말 한마디'로 등본 뗀다..."
이 오픈클로처럼 스스로 화면을 인식하고 행동하는 AI가 등장했는데,
그걸 민간 기업이 운영하는 서비스에서 정부 시스템까지 연결한다는 건,
생각보다 더 큰 리스크를 감수하는 거다.

하지만 어쩌면 이건 필연일지도 몰라.
정부가 ‘민간과 협업’이라는 말을 처음 썼을 때는, 기술기업에게 ‘도움을 요청하는’ 입장이었는데,
지금은 ‘협력자’가 되어 있다.
이게 더 이상 ‘기술 지원’이 아니라, ‘파트너십’이 된 거야.

나는 이걸 뭐라고 부르고 싶지 않다.
‘혁신’도, ‘디지털 전환’도 아닌.
이건 ‘당연함’의 시작일 수도 있다고 생각해.
앞으로 10년 후, ‘등본 떨어줘’가 ‘이젠 어쩌면 아주 사소한 일’이 될 거란 생각이 든다.
그때 우리는 뭘 기억하고, 무엇을 잊을까?
아무리 똑똑한 AI라 해도, 그게 ‘내가 누구인지’를 아는 건 아니잖아.

300억 원 미만의 예산이 들어가는 선거운동, 이제 스마트폰 한 번으로 최적 경로를 받는다.
개혁신당이 새로 내놓은 'AI 선거 사무장'이라는 게 실제로 존재한다는 걸 처음 알았을 때, 내가 뭐라고 말했냐면—
“뭐, 이건 그냥 뭔가 잘못된 듯”이라고 했다.

근데 진짜 웃긴 건, 이거 지금까지 우리 마음 속에서만 돌았던 ‘AI가 세상 모든 걸 조작한다’는 상상이 아니란 거다.
이젠 후보자가 스마트폰에 “서울 마포구, 4월 5일 오후 2시”라고 치면,
AI가 그 지역의 유동인구 분포, 교통 체증 예측, 주변 상권 활성도, 심지어 특정 연령층의 방문 패턴까지 분석해서,
‘여기서 10분만 머물면, 100명 이상의 투표자 접촉률이 증가한다’고 권장한다.

이준석 대표가 직접 시연한 내용인데,
가상 후보로서 ‘30대 여성, 마포구 중심’이라며 프롬프트를 입력하자,
AI는 3초 만에 세 가지 코스를 제안하면서 각각의 접근률과 예상 효과를 그래픽으로 보여줬다.
내가 보기엔 너무 현실적이어서 오히려 불안했는데—
“데이터가 선거 승리 지도다.”라고 이준석이 말했던 게 기억났다.

정치 신인에게는 정말 큰 힘이 될 거다.
지방선거 준비에 몇 년 차 경험이 없더라도, AI가 모든 것을 계산해주니까.
실제로 이 시스템은 신인 후보들에게 ‘디지털 선거캠프’ 역할을 하도록 설계됐다고 한다.
왜냐하면 대부분의 사람들이 정치에 대한 정보를 어디서 얻느냐보다,
‘누가 나를 봤는가’, ‘내 목소리가 어느 지점에서 울렸는가’를 더 중요하게 여기니까.

하지만 문제는 여기서 끝이 아니다.
AI가 ‘좋은’ 유세 장소를 골라줄 수는 있지만,
그곳에서 후보가 어떤 말을 할지는 AI가 결정하지 못한다.
즉, 사람을 만나는 건 여전히 인간의 일이어야 하는데—
그런데 만약 AI가 후보의 말투, 표정, 입맞춤 정도까지 컨설팅한다면?
그때부터 우리가 보는 것은 ‘정치’라기보다는 ‘콘텐츠 제작’이 된다.

이렇게 되면, 선거가 과거의 ‘이념 대결’이 아니라,
‘타겟 고객 맞춤형 스토리텔링’이 되는 건 아닐까?
아니, 정확히는 그런 걸 우리는 ‘선거’라 부르지도 않을 거다.
진짜로 중요한 건, 우리가 이렇게 잘 만들어진 플랫폼을 통해 선택하는 게 진짜로 자유롭다는 거지.

이준석이 말했듯, 데이터는 지도다.
그런데 누가 그 지도를 그리는지,
그 지도를 따라가는 게 진짜 ‘의사결정’인지,
또는 그것이 단지 ‘자동화된 감정보다 더 강력한 설득’인지—
나는 아직 답을 모르겠는데,
혹시 여러분은 알고 있나요?