AI 소식

한국개발연구원(KDI)은 AI 확산으로 2030년에는 현재 일자리의 90% 이상에서 업무의 90% 이상이 기술적으로 자동화될 수 있다고 전망했다. 다만 AI가 일자리를 한꺼번에 없애기보다 직무를 재편하며, 새로운 노동수요가 빠르게 창출되지 않으면 신규 채용 감소로 이어질 수 있다고 진단했다. 특히 미국 소프트웨어·상담 직군에서 20대 초반 고용이 줄어든 사례를 들어 청년·경력 초기 노동자가 가장 먼저 영향을 받는다고 분석했다. 정부는 '한국형 AI 노출지수'와 '산업전환 일자리 지도'를 구축하고 직업훈련·전직 지원을 강화하는 계획을 발표했다.

과학기술정보통신부는 2026년 하반기 업무계획에서 전국민 무료 AI 서비스 '모두의 AI'를 12월 출시하고, 내년에는 1인 1 AI 에이전트를 제공하겠다고 밝혔다. 국산 AI 모델 기반의 이 챗봇은 비용·이용량 제한 없이 쓸 수 있고 정부 지원 정보 안내부터 신청 대행까지 지원하며, 2027년 이후에는 예약·결제까지 수행하도록 고도화된다. 농축산물 가격 비교, 맞춤형 국세 상담 등 생활밀접 AI 서비스도 연내 개시해 내년까지 10개로 확대한다. 또 2029년까지 총 550조원 규모의 대규모 AI 데이터센터를 구축하고 AI 스타트업 투자 재원을 2조원으로 확대한다는 계획도 담겼다.

네이버의 대화형 AI 검색 서비스 'AI탭'이 지난달 26일 정식 출시 후 한 달도 안 돼 이용자 1,000만 명을 넘어섰다. 네이버는 AI탭 도입으로 검색부터 구매 등 의사결정까지 걸리는 시간이 최대 70% 단축됐다고 설명했으며, 8월에는 부동산 매물 찾기 AI 에이전트, 연내에는 맞춤형 AI 건강 에이전트를 공개할 예정이다. 카카오는 정기 업데이트에서 '챗GPT 포 카카오'를 PC 버전으로 확대하고, 대화방에서 밀린 메시지를 요약하는 기능과 챗GPT 이미지 2.0 기반 사진 수정 기능을 추가했다. 오픈채팅방에는 날씨·주식 시세 등을 답하는 AI 챗봇도 넣을 수 있게 됐다.

구글 클라우드가 삼성전자와 손잡고 한국을 포함한 전 세계 삼성전자 디바이스경험(DX)부문 임직원에게 기업용 AI '제미나이 엔터프라이즈'를 제공한다고 밝혔다. 이는 구글 클라우드의 국내 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 사례 중 역대 최대 규모로, 임직원은 분산된 사내 지식 데이터를 실시간으로 검색·종합하고 수동적 자료 검색을 주도적 문제 해결로 전환할 수 있다. 인사·마케팅 등 비개발 부서 담당자도 로우코드·노코드로 맞춤형 AI 에이전트를 직접 만들 수 있다. 민감 데이터는 삼성전자 전용 클라우드 테넌트에서만 관리돼 데이터 주권과 보안을 확보한다.

인공지능기본법 시행령과 하위 고시 등 후속 법령이 7월 21일 시행되면서 생성형 AI 표시 의무와 고영향 AI 관리체계가 산업 현장에서 본격 가동된다. 국가기관은 조달 시 AI 제품을 우선 고려하고, 과기정통부 장관이 AI 활용 여부를 확인하는 'AI 제품·서비스 확인제도'가 도입돼 확인서를 받은 기업은 공공조달에서 우대받는다. 장애인·고령자·구직자 등에게 AI 이용 비용을 지원하는 근거도 마련됐다. 다만 사람이 편집·검수한 결과물에도 표시 의무가 적용되는지 등을 두고 혼선이 있어 정부는 최소 1년 이상의 계도기간을 운영한다.

금융서비스 기업 램프(Ramp)와 고용데이터 기업 레벨리오 랩스가 미국 약 2만2,000개 기업의 AI 지출과 인력 변동을 추적한 결과, AI 지출이 많은 기업은 도입 후 2년간 평균 10%의 인력 증가를 기록했다. 특히 AI 투자 상위 집단은 엔트리 레벨(신입) 고용을 12% 늘렸는데, 기업들이 AI에 더 친숙한 신입 직원을 더 많이 찾기 시작했다는 분석이다. 반면 월 100달러 미만의 저강도 AI 사용 기업은 고용 증가가 없었고 일부는 감원했으며, 연구진은 구조조정을 AI로 정당화하는 'AI 워싱' 가능성도 제기했다. 구직자에게는 AI 도구 활용 능력과 데이터 리터러시가 유리하게 작용한다고 조언한다.

삼성전자가 7월 22일 영국 런던에서 '갤럭시 언팩 2026'을 열고 차세대 폴더블 스마트폰과 함께 하드웨어 성능보다 '사용자를 이해하고 먼저 행동하는 AI 에이전트'를 중심으로 한 새 모바일 AI 비전을 공개한다. 노태문 DX부문장은 "가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라 가장 나를 잘 아는 AI"라며 생활 패턴과 선호도를 이해해 필요한 작업을 대신 수행하는 개인화 AI 전략을 제시했다. 새 폴더블·플립 모델, 갤럭시 워치9, 구글과 협업한 스마트 글라스 등을 함께 공개하며 스마트폰·웨어러블·AI 서비스를 연결하는 생태계 전략을 소개한다. 하반기 첫 폴더블 아이폰을 준비 중인 애플과의 경쟁 구도가 배경이다.

Google DeepMind이 7월 21일 3.5 Flash를 기반으로 취약점 발견·검증·패치에 파인튜닝한 경량 사이버보안 모델 Gemini 3.5 Flash Cyber를 발표했다. 코드 보안 에이전트 CodeMender가 이 모델을 한 요청당 최대 5회 호출해 대규모 코드베이스의 수많은 코드 경로를 병렬 분석하며, CyberGym 벤치마크에서 훨씬 큰 모델과 경쟁력 있는 성능을 냈다. 복잡한 V8 자바스크립트 엔진 테스트에서는 고유 확인 취약점 55개를 찾아 메인라인 3.5 Flash(47개)와 Opus 4.6(36개)를 앞섰다. 이중용도 우려로 인해 당분간 정부·신뢰 파트너를 대상으로 한 제한적 파일럿 형태로 CodeMender를 통해서만 제공된다.

OpenAI가 7월 15일 자동화된 안전 레드팀 모델 GPT-Red를 공개했다. 공격자 모델과 다양한 방어자 LLM을 동시에 학습시키는 자기대전(self-play) 강화학습으로 훈련됐으며, 대규모 컴퓨트가 투입돼 GPT-5.5까지 거의 모든 내부·프로덕션 모델을 뚫었다. GPT-Red가 생성한 공격을 GPT-5.6 훈련에 활용한 결과, 가장 어려운 직접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 4개월 전 최고 모델 대비 실패가 6배 줄었다. 간접 프롬프트 인젝션 아레나에서는 인간 레드팀 13% 대비 84%의 공격 성공률을 기록하며 실전 에이전트 사례도 함께 소개됐다.

중국 AI 랩 Moonshot AI가 7월 16일 2.8조 파라미터의 최상위 모델 Kimi K3를 공개했으며, 오픈웨이트는 7월 27일까지 공개할 예정이다. Moonshot은 이를 '최초의 오픈 3T급 모델'로 부르며 DeepSeek V4 Pro(1.6T)를 넘어섰다고 주장했고, 자체 벤치마크상 Claude Opus 4.8 max와 GPT-5.5 high를 대체로 앞선다고 밝혔다. 가격은 입력 100만 토큰당 3달러, 출력 15달러로 중국 랩 모델 중 가장 비싸다. Simon Willison은 '펠리컨이 자전거 타는 SVG' 테스트로 모델 특성을 관찰하면서, 에이전트 도구 호출을 다루지 못하는 이 벤치마크의 한계도 함께 짚었다.

7월 17일 NVIDIA와 Hugging Face가 공동으로, Hub의 모든 Diffusers 포맷 모델을 체크포인트 변환이나 재작성 없이 분산 학습할 수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리 NeMo Automodel(Apache 2.0, PyTorch DTensor 기반) 통합을 발표했다. FLUX.1-dev(12B), FLUX.2-dev(32B), Wan 2.1/2.2, HunyuanVideo 1.5, Qwen-Image 등에 대한 즉시 사용 가능한 파인튜닝 레시피를 제공하며, FSDP2·텐서·컨텍스트·파이프라인 병렬을 코드가 아닌 설정 선언만으로 전환할 수 있다. 전체 파인튜닝과 LoRA 방식 PEFT를 모두 지원하고, H100 80GB 8장 기준 스텝 타임·처리량·GPU당 최대 메모리 등 상세 성능 수치도 공개됐다.

Mistral이 7월 2일 Lean 4 형식 검증에 특화된 오픈모델 Leanstral 1.5(Apache 2.0, 총 119B·활성 6B MoE)를 공개했다. miniF2F 검증·테스트셋을 모두 100%로 포화시키고, PutnamBench 672문제 중 587개를 풀었으며 FATE-H 87%로 SOTA를 달성했다. PutnamBench에서 문제당 약 4달러의 비용으로 추정 300달러 이상인 Seed-Prover 1.5를 앞섰고, 25k에서 4M 토큰까지 매끄러운 테스트타임 스케일링을 보였다. 또 Rust 코드를 Lean으로 번역해 증명·반증하는 파이프라인으로 57개 오픈소스 저장소에서 실제 버그 11개(그중 5개는 미보고)를 찾아냈으며, 가중치는 Hugging Face에 공개됐다.

Anthropic이 6월 30일 과학 연구를 위한 AI 워크벤치 Claude Science를 베타로 출시했다. 유전체학·단일세포·단백질체학 등에 맞게 사전 구성된 60개 이상의 큐레이션 스킬·커넥터를 갖춘 코디네이터 에이전트가 하위 에이전트를 조율하고, 별도의 리뷰어 에이전트가 인용과 계산을 검증·교정한다. 생성되는 모든 그림·원고에는 정확한 코드·실행 환경·전체 메시지 이력이 첨부돼 재현·검증이 가능하며, 로컬 macOS/Linux·SSH·HPC 로그인 노드에서 실행돼 민감 데이터가 기존 시스템을 떠나지 않는다. NVIDIA BioNeMo 툴킷으로 Evo 2, Boltz-2, OpenFold3 등과 연동되며, 연구 시간을 약 10분의 1로 단축한 사례도 소개됐다.