[2026-04-29 | 오늘의 AI 뉴스 브리핑] 바쁜 당신을 위한 AI 트렌드 총정리

🏢 AI 기업·비즈니스 (21건)

1. [AI 기업·비즈니스] 아마존, AWS 통해 오픈AI 최신 모델 및 에이전트 서비스 제공

오픈AI(OpenAI)가 마이크로소프트와의 독점 계약을 종료하기로 합의한 다음 날, 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)가 자사 클라우드 플랫폼을 통해 오픈AI의 최신 모델 제품군을 제공한다고 발표했다. 이번 결정으로 AWS 사용자는 오픈AI가 개발한 다양한 인공지능 모델을 자사 서비스 환경에서 직접 활용할 수 있게 됐다. 오픈AI의 새 에이전트(agent) 서비스도 함께 들어갔다. 그 결과 클라우드 시장에서 마이크로소프트 애저(Azure)의 독점적 지위는 약화되며, 앞으로 기업용 AI 인프라 시장을 둘러싼 클라우드 사업자 간 경쟁이 한층 치열해질 전망이다.

바로가기

2. [AI 기업·비즈니스] 아라냐, 클러스터 규모 운영체제 출시 및 베어메탈 AI 시장 공략

스타트업 아라냐(Aranya Inc.)가 차세대 슈퍼컴퓨터 수요에 대응하기 위한 클러스터 규모 운영체제(cluster-scale operating system)를 공개했다. 대규모 AI 추론을 효율적으로 다루도록 설계된 운영체제로, 아라냐는 엔비디아(Nvidia Corp.)의 클라우드 파트너사인 히드라 호스트(Hydra Host Inc.)와 전략적 협력을 맺었다. 히드라 호스트는 가상화 계층을 거치지 않는 베어메탈(bare-metal) 환경의 AI 배포를 전문으로 하며, 아라냐의 기술을 적용해 인프라 성능을 끌어올린다는 계획이다. 이에 따라 기업들은 복잡한 AI 워크로드를 베어메탈 환경에서 더 안정적이고 빠르게 돌릴 수 있게 됐다. 아라냐는 인공지능 추론 분야 선도 기업들과 협력을 넓히면서 고성능 컴퓨팅 시장에서 입지를 다져갈 전망이다.

바로가기

3. [AI 기업·비즈니스] 깃허브, 코파일럿 사용량 기반 종량제 요금 체계 도입

깃허브(GitHub)가 인공지능 코딩 도구인 코파일럿(Copilot) 사용자를 대상으로 실제 사용량에 기반한 종량제 요금 정책을 도입한다. 그간 헤비 유저들의 인공지능 모델 추론 비용이 급증하면서 내부적으로 감당하기 어려운 수준에 이르렀다고 판단한 데 따른 조치다. 인공지능 서비스의 운영 효율성을 높이고 수익성을 확보하려는 이번 결정은 무제한 사용 환경에 익숙했던 사용자들에게 새로운 비용 부담으로 작용할 전망이다. 깃허브는 사용자의 인공지능 활용 패턴을 분석해 더 정교한 요금 체계를 구축할 계획이다. 인공지능 서비스가 보편화되면서 기업들이 마주한 인프라 운영 비용 문제를 단적으로 드러내는 사례다.

바로가기

4. [AI 기업·비즈니스] 아마존웹서비스, 에이전트형 AI 강화 및 오픈AI와 전략적 파트너십 체결

아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)가 자사 소프트웨어 스택 전반에 에이전트형 인공지능(agentic AI)을 도입하며 서비스 고도화에 나섰다. 이번 업데이트의 핵심은 고객 지원 서비스인 아마존 커넥트(Amazon Connect)와 데이터 분석 도구인 아마존 퀵사이트(Amazon QuickSight)에 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 기능을 통합하는 것이다. 그 결과 기업 사용자는 복잡한 고객 응대나 데이터 분석 업무를 AI에 맡겨 스스로 판단하고 처리하게 하면서 업무 효율을 끌어올릴 수 있다. AWS는 인공지능 연구 기업인 오픈AI(OpenAI)와 새로운 전략적 파트너십도 체결하며 기술 생태계를 넓혔다. 이번 협력은 클라우드 인프라와 최신 생성형 AI 모델의 결합을 가속화하려는 포석으로 풀이된다. 클라우드 시장을 주도하는 AWS가 에이전트형 AI를 전면에 내세우면서, 기업용 AI 솔루션 시장의 경쟁은 한층 치열해질 전망이다.

바로가기

5. [AI 기업·비즈니스] 애피안, 모델 컨텍스트 프로토콜 도입 및 스노우플레이크와 AI 에이전트 협력 강화

비즈니스 프로세스 자동화 소프트웨어 기업 애피안(Appian)이 연례 사용자 컨퍼런스인 애피안 월드 2026에서 에이전트형 인공지능(agentic AI) 역량을 대폭 강화하는 플랫폼 업데이트를 내놨다. 애피안은 이번 업데이트의 핵심으로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 도입을 내세웠다. 이를 통해 AI 에이전트가 기업용 데이터와 한층 안전하고 구조적으로 연동되도록 지원한다. 이어 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)와 전략적 파트너십을 체결해 기업 데이터 환경 안에서 AI 에이전트의 제어권과 운영 효율성을 끌어올리는 데 힘을 싣는다. 애피안은 AI를 비즈니스 프로세스에 단단히 녹여 넣으면서, AI 에이전트가 복잡한 업무를 수행할 때 빚어지는 오류를 줄이고 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 더 직관적으로 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이런 통합 전략은 기업이 AI를 실험적 도구에 머무르게 하지 않고 실질적인 비즈니스 운영의 핵심 동력으로 끌어 쓰게 하려는 의도다.

바로가기

6. [AI 기업·비즈니스] 스타트업 러브레이스, 기업용 맥락 엔진 '엘리멘탈' 공개

러브레이스(Lovelace AI Inc.)가 스텔스 모드를 끝내고 기업용 인공지능 시장에 뛰어들었다. 실수 하나가 치명적 결과로 이어질 수 있는 고위험 의사결정 환경에 맞춘 기술을 내세웠다. 핵심 제품 엘리멘탈(Elemental)은 AI 에이전트와 기업 데이터 시스템 사이에서 동작하는 맥락 엔진(context engine) 빌더다. 해당 엔진은 AI가 복잡한 업무 상황을 정확히 읽고 판단하도록 돕는 역할을 맡는다. 러브레이스는 정밀한 판단이 필요한 산업 현장에서 AI의 신뢰성을 끌어올려 기업의 실질적 운영 효율을 개선하겠다는 구상이다.

바로가기

7. [AI 기업·비즈니스] 구글, 미 국방부와 기밀 AI 계약 체결하며 드론 스웜 사업은 철수

구글이 미 국방부와 자사의 대규모 언어모델(large language model, LLM)인 제미나이(Gemini)를 기밀 군사 업무에 활용하는 계약을 체결했다. 해당 계약에는 합법적인 정부 목적이라면 무엇이든 AI를 쓸 수 있다는 포괄적 내용이 담겼다. 계약 체결 하루 전 580명이 넘는 구글 직원들은 순다르 피차이 최고경영자(CEO)에게 군사 목적의 AI 활용을 거부하라는 항의 서한을 보냈지만, 회사는 이를 받아들이지 않았다. 반면 같은 날 구글은 미 국방부의 드론 스웜(drone swarm) 기술 경쟁 입찰에서는 철수했다. 드론 스웜은 다수의 무인기를 군집 형태로 운용해 작전을 수행하는 기술이다. 기밀 군사 사업에는 참여하면서도 살상 무기와 직결될 수 있는 특정 프로젝트에서는 발을 빼는 방식으로, 구글은 내부 반발과 외부 사업 사이에서 복잡한 전략을 취하고 있다. 그 결과 구글이 국방 분야 AI 시장에서 어떤 선을 그을지를 둘러싼 논란이 더 커지고 있다.

바로가기

8. [AI 기업·비즈니스] 우주 방산 스타트업 트루 아노말리, 6억 5천만 달러 투자 유치

미국 콜로라도에 자리한 우주 방산 스타트업 트루 아노말리(True Anomaly)가 6억 5천만 달러 규모의 투자를 유치하면서 누적 투자금 10억 달러를 넘어섰다. 해당 기업은 자율주행 궤도선 자칼(Jackal)을 개발해 위성 검사와 우주 상황 인식 임무에 투입하고 있다. 자칼은 골든 돔(Golden Dome) 체계의 일환으로 탄도·극초음속 미사일 요격 역할도 맡는다. 트루 아노말리는 인공지능(AI) 기반 자율 비행 기술과 소프트웨어를 결합해 미 국가 안보를 겨냥한 우주 방위 역량을 키우고 있다. 이번 대규모 자금 확보로 자율 궤도 비행 기술 고도화와 방산 인프라 확장에 속도가 붙을 전망이다.

바로가기

9. [AI 기업·비즈니스] 일론 머스크와 샘 올트먼, 오픈AI의 미래를 둔 법정 공방 개시

일론 머스크와 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 기업 오픈AI(OpenAI)의 운영 방향을 두고 법정에서 정면으로 맞붙었다. 머스크는 2024년 오픈AI가 인류의 이익을 위해 AI를 개발하겠다는 당초 설립 취지를 저버리고 수익 창출에만 매달리고 있다며 소송을 냈다. 이번 재판에서는 오픈AI가 내세우는 기업 철학의 정당성과 수익성 중심 비즈니스 모델 전환에 대한 법적 판단을 다툰다. 원고 측은 오픈AI가 폐쇄적인 상업 기업으로 변질됐다고 주장하면서 기술의 투명성과 공공성을 강조했다. 반면 오픈AI 측은 인류를 위한 범용 인공지능(AGI) 개발 목표를 그대로 지키고 있다고 반박했다. 재판 결과에 따라 오픈AI의 거버넌스 구조와 챗GPT(ChatGPT)를 비롯한 핵심 제품의 개발 전략에도 상당한 변화가 불가피해 보인다.

바로가기

10. [AI 기업·비즈니스] 레드햇, 기업용 AI 에이전트 배포 안전성 높이는 탱크 OS 공개

레드햇(Red Hat)의 오픈클로(OpenClaw) 유지보수 담당자가 기업 환경에서 인공지능(AI) 에이전트를 더 안전하게 배포·운영할 수 있는 탱크 운영체제(Tank OS)를 공개했다. 해당 운영체제는 다수의 AI 에이전트를 동시에 굴리는 기업이 안정성을 확보하도록 에이전트를 컨테이너(container) 환경에 격리해 실행한다. 이런 방식으로 기업은 복잡한 AI 에이전트 배포 절차를 표준화하고 잠재적 보안 위협을 차단할 수 있다. 이번 기술 도입으로 대규모 에이전트 군단을 운용하는 기업의 인프라 관리 부담이 줄어들 전망이다. 레드햇은 이를 발판 삼아 엔터프라이즈 AI 시장에서 영향력을 키울 계획이다.

바로가기

11. [AI 기업·비즈니스] 일본 하네다 공항, 인력 부족 해결 위해 휴머노이드 로봇 수하물 처리 도입

일본항공(JAL)이 심각한 노동력 부족 문제를 풀기 위해 도쿄 하네다 공항에서 휴머노이드 로봇을 활용한 수하물 처리 테스트에 들어갔다. 해당 로봇은 인공지능(AI)을 기반으로 수하물을 분류하고 적재하는 작업을 맡으며, 향후 항공기 객실 청소 업무까지 영역을 넓힐 계획이다. 일본은 고령화에 따른 인구 감소로 서비스 산업 전반에서 구인난을 겪고 있다. 이번 실험은 자동화 기술로 공항 운영의 효율성을 끌어올리려는 시도다. 로봇은 복잡한 공항 환경에서 사람을 대신해 육체노동을 수행한다. 공항 운영사는 이번 테스트 결과를 바탕으로 로봇 도입 범위를 확대할지 결정할 예정이다. 인구 구조 변화에 대응하기 위해 다양한 산업 현장에서 AI 로봇 도입이 가속화될 전망이다.

바로가기

12. [AI 기업·비즈니스] IT 관리자 77% AI 에이전트 통제 불능 상태 지적

기업 내 인공지능(AI) 에이전트가 빠르게 확산하면서 IT 관리자의 통제권을 벗어나는 사례가 잇따르고 있다. 정보기술(IT) 관리자 10명 중 8명에 가까운 77%가 조직 내 AI 에이전트가 사실상 통제 불능 상태라고 답했다. 이에 따라 승인받지 않은 AI 애플리케이션이 무분별하게 배포되는 섀도 AI(shadow AI) 문제도 빨라지고 있다. 관리자들은 AI가 자율적으로 업무를 처리하는 과정에서 보안 사고나 데이터 유출 위험이 커진다고 우려한다. 해결책으로는 AI 에이전트의 접근 권한을 중앙에서 엄격히 관리하고, 정기 감사 체계를 갖추는 방안이 꼽힌다. 임직원 대상 AI 활용 가이드라인을 마련하고, 기술 배포 전 충분한 테스트를 거치는 체계적인 거버넌스 전략도 함께 수립해야 한다. 적절한 제어 장치를 갖추지 못하면 기업의 디지털 자산 보호와 운영 효율성에 심각한 타격이 불가피하다.

바로가기

13. [AI 기업·비즈니스] 메타, AWS와 칩 공급 계약 체결하며 AI 인프라 확장

메타(Meta)가 인공지능(AI) 연산 능력을 확보하기 위해 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)와 대규모 칩 공급 계약을 맺었다. 글로벌 빅테크들이 AI 모델 규모를 키우고 성능을 끌어올리려 컴퓨팅 자원 확보 경쟁을 벌이는 가운데 성사된 협력이다. 메타는 자사 AI 연구와 서비스를 안정적으로 떠받칠 인프라를 갖추기 위해 외부 파트너와의 연대를 강화하고 있다. 업계에서는 메타의 자체 데이터센터 역량과 AWS 클라우드 인프라가 맞물리면서 AI 개발 속도를 끌어올리는 계기가 될 것으로 본다. 기업들은 갈수록 복잡해지는 대규모 언어모델(large language model, LLM)을 구동하기 위해 전례 없는 수준의 연산 인프라를 필요로 한다. 이번 행보도 그런 시장 수요가 반영된 움직임이다.

바로가기

14. [AI 기업·비즈니스] 상업 보험 업계, 데이터 파편화 해결 위해 AI 기반 구축 시급

상업 보험 업계가 파편화된 데이터 문제로 인공지능(AI) 도입에 어려움을 겪고 있다. 다수의 보험사는 수십 개의 레거시 시스템(legacy system)과 여러 지역에 흩어진 데이터 사일로(data silo)를 안고 있어 통합 분석 체계를 갖추지 못한 상태다. 상업 보험은 개별 설계된 맞춤형 계약과 복잡한 다국적 리스크를 다루는 만큼 데이터 일관성이 기업 수익성과 직결된다. 이에 보험사들은 경쟁 우위 확보를 위해 튼튼한 AI 기반을 구축해야 하는 과제를 떠안았다. 전문가들은 비효율적인 데이터 관리 체계를 개선하지 못하면 시장 내 도태가 불가피하다고 경고한다. 그 결과 업계는 분산된 정보를 통합하고 고도화된 AI 모델을 운영할 수 있는 데이터 인프라 마련에 역량을 집중하고 있다.

바로가기

15. [AI 기업·비즈니스] SAS, 에이전트 AI 및 거버넌스 기능 강화한 플랫폼 업데이트 발표

분석 소프트웨어 기업 SAS 인스티튜트(SAS Institute Inc.)가 연례 컨퍼런스 SAS 이노베이트(SAS Innovate)에서 기업의 인공지능(AI) 운영을 뒷받침할 대규모 플랫폼 업데이트를 공개했다. 이번 업데이트는 기업이 AI를 실제 업무에 적용할 때 빠질 수 없는 데이터 관리와 강력한 거버넌스 체계 구축에 초점을 맞췄다. 자율적으로 의사결정하고 실행하는 에이전트 AI(agentic AI) 기능도 확장해 복잡한 비즈니스 문제 해결을 돕는다. SAS는 자사 데이터 분석 플랫폼 SAS 바이야(SAS Viya)의 기능을 고도화하면서 새로운 거버넌스 계층을 더해 AI 모델의 투명성과 신뢰성을 확보했다. 이번 발표에는 기술적 완성도뿐 아니라 윤리적이고 안전한 AI 활용을 중시하는 업계 기류가 담겼다. 앞으로 SAS는 데이터 통합 관리와 지능형 에이전트 역량을 결합해 엔터프라이즈 AI 시장에서 경쟁력을 한층 끌어올릴 전망이다.

바로가기

16. [AI 기업·비즈니스] 리퀴드 인스트루먼츠, AI 기반 측정 플랫폼 고도화 위해 5천만 달러 유치

소프트웨어 정의 테스트 및 측정 스타트업 리퀴드 인스트루먼츠(Liquid Instruments)가 5천만 달러 규모의 신규 투자를 유치했다. 확보한 자금은 인공지능(AI) 기반 플랫폼의 성능을 끌어올리고 제품 개발 속도를 높이는 데 투입된다. 2014년 설립된 리퀴드 인스트루먼츠는 샌디에이고와 호주 캔버라에 거점을 두고 재구성 가능한 테스트 장비를 공급해 왔다. 그 결과 항공우주, 국방, 반도체 분야에서 입지를 다졌다. 회사는 이번 자금을 발판으로 해당 산업군 진출을 가속하고 고객 저변을 넓힐 계획이다. 복잡한 산업 환경에서 정밀한 측정 데이터 분석을 요구하는 수요가 늘면서, AI 기술을 접목한 장비 시장도 함께 커지고 있음이 이번 투자에서 드러난다.

바로가기

17. [AI 기업·비즈니스] 실버포트, 팹릭스 시큐리티 인수…AI 기반 ID 보안 강화

통합 ID 보안 기업 실버포트(Silverfort)가 인공지능 네이티브 ID 보안 스타트업 팹릭스 시큐리티(Fabrix Security)를 인수했다. 인수 금액은 공개되지 않았다. 실버포트는 팹릭스의 AI 기술을 자사 플랫폼에 통합해 운영 환경의 접근 제어 능력을 끌어올릴 계획이다. 2024년 설립된 팹릭스는 기업 ID 및 접근 관리(Identity and Access Management, IAM) 팀이 AI를 활용해 실시간으로 의사결정을 내리도록 돕는 플랫폼을 제공해 왔다. 실버포트는 이번 합병으로 기존 ID 보안 솔루션에 고도화된 AI 분석 기능을 더해 보안 담당자의 대응 속도를 높이고 복잡한 접근 관리 문제를 효율적으로 풀 수 있을 것으로 기대한다. 업계에서는 이번 인수를 기업 보안 시장에서 AI 기반 자동화 의사결정의 중요성이 커지고 있음을 보여주는 사례로 평가한다.

바로가기

18. [AI 기업·비즈니스] 페놈 피플, 심리 측정 기업 플럼 인수하며 AI 채용 플랫폼 강화

인공지능(AI) 기반 인사 관리 기업 페놈 피플(Phenom People Inc.)이 심리 측정 기반 인재 평가 기업 플럼(Plum.io Inc.)을 인수했다. 플럼은 2012년 설립된 뒤 산업 조직 심리학을 활용해 지원자의 행동 특성과 사회적 지능을 측정하고 직무 수행 능력을 예측하는 플랫폼을 운영해 왔다. 페놈은 이번 인수로 자사 에이전트형 AI(agentic AI) 채용 스택에 플럼의 정교한 심리 측정 기술을 결합한다. 그 결과 AI가 정량화하기 어려웠던 지원자의 내구력 있는 기술(durable skills)과 잠재력까지 정확히 평가할 수 있게 됐다. 페놈은 데이터 기반 채용 과정에서 인간 고유의 행동 특성을 심층 분석해 더 정밀한 인재 선발과 인력 배치 최적화를 지원할 전망이다.

바로가기

19. [AI 기업·비즈니스] 기업 AI의 핵심 과제로 떠오른 프로세스 오케스트레이션

기업용 인공지능(enterprise AI) 도입이 본격화되면서 에이전트 시대의 핵심 과제로 프로세스 오케스트레이션(process orchestration)이 떠올랐다. 고도화된 모델을 보유한 기업이 늘었지만, 정작 이를 실제 업무 흐름에 안정적으로 녹여내는 단계에서 벽에 부딪히는 사례가 많다. 소프트웨어 스택 전반이 에이전트 중심 환경으로 재편되자 기업들도 AI 에이전트의 작업을 제어하고 조율할 체계적 기반을 갖춰야 하는 상황에 놓였다. 제어 장치를 제대로 구축한 기업이 시장 경쟁에서 우위를 잡을 것으로 전망된다. 그 기반 시설은 개별 AI 모델의 성능에서 한 발 더 나아가 프로세스 오케스트레이션 같은 통합 관리 기술과 맞물리는 방향으로 진화하고 있다.

바로가기

20. [AI 기업·비즈니스] 구글과 앤스로픽의 파트너십, AI 신뢰 전략으로 300억 달러 매출 달성

구글과 앤스로픽(Anthropic)이 기업용 인공지능(AI) 시장에서 손을 잡고 연간 300억 달러 규모의 매출 달성 궤도에 올라섰다. 양사는 지난 3년간 기술 결합을 이어오며 에이전트형 AI(agentic AI) 배포에 필요한 안전성과 성능을 동시에 끌어올리는 데 집중했다. 기업들이 자사 플랫폼을 구축할 때 신뢰성을 최우선 요소로 꼽는 가운데, 구글 클라우드와 앤스로픽의 협업 모델은 업계에서 안전한 AI 도입의 표준으로 자리 잡았다. 복잡한 에이전트 시스템을 운용하려는 기업 수요가 늘면서 두 기업의 파트너십은 시장 점유율 확대를 위한 핵심 전략으로 작동했다. 구글과 앤스로픽은 앞으로도 안전한 AI 생태계를 다져가며 엔터프라이즈 시장에서의 지배력을 더 공고히 할 전망이다.

바로가기

21. [AI 기업·비즈니스] 스카이파이어AI, 드론 자율주행 기술 고도화 위해 1,100만 달러 투자 유치

자율주행 드론 스타트업 스카이파이어AI(SkyfireAI)가 1,100만 달러 규모의 투자를 유치했다. 공공 안전과 국방 분야에 쓰이는 인공지능(AI) 기반 자율 드론 플랫폼 개발에 속도를 내기 위한 자금 조달이다. 2022년 설립된 해당 기업은 여러 대의 드론이 서로 협력해 임무를 수행하는 기술을 보유하고 있다. 스카이파이어AI가 개발한 플랫폼은 긴급 상황에서 신속 대응이 필요한 기관과 방위 산업체를 주 고객으로 삼는다. 드론은 현장에서 정보를 수집하고 상황을 판단하면서 최적 경로를 스스로 결정한다. 스카이파이어AI는 이번 투자를 발판 삼아 자율주행 기술을 정교하게 다듬고, 복잡한 임무 수행 역량을 끌어올릴 계획이다.

바로가기

🚀 AI 제품·서비스 (9건)

1. [AI 제품·서비스] 미스트랄 AI, 기업용 AI 오케스트레이션 엔진 '워크플로우' 공개

프랑스 AI 기업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 기업용 AI 오케스트레이션 엔진 워크플로우(Workflows)를 퍼블릭 프리뷰로 내놓았다.개발자는 파이썬(Python) 코드로 복잡한 다단계 AI 작업을 정의하고 실행할 수 있다. 템포럴(Temporal)의 내구성 있는 실행 엔진을 기반으로 설계해 오류가 나도 중단된 지점부터 작업을 재개할 수 있는 신뢰성을 확보했다. 오케스트레이션과 실행 단계를 분리해 고객사의 데이터가 외부로 유출되지 않도록 한 점도 눈에 띈다. 그 결과 데이터 주권이 중요한 규제 산업군에서 강점을 보인다. 이미 물류 분야의 화물 통관 자동화, 금융권의 고객 확인(Know Your Customer, KYC) 서류 검토, 은행 고객 지원 등 다양한 영역에서 수백만 건의 실행을 처리하고 있다. 미스트랄 AI는 이번 출시로 모델 공급자에서 한 단계 나아가 컴퓨팅부터 사용자 인터페이스까지 아우르는 풀스택 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 도약한다. 앞으로 비즈니스 사용자를 위한 인터페이스를 개선하고 기업용 안전 가이드라인도 강화할 계획이다.

바로가기

2. [AI 제품·서비스] 애플, 차기 OS에 생성형 AI 기반 사진 편집 기능 대거 도입 전망

애플이 올해 출시할 iOS 27과 iPadOS 27, macOS 27 운영체제에 인공지능 플랫폼인 애플 인텔리전스(Apple Intelligence)를 대폭 강화한 사진 편집 도구를 탑재한다. 이번 업데이트에는 생성형 AI로 이미지 배경을 확장하는 익스텐드(Extend), 조명과 화질을 자동으로 개선하는 인핸스(Enhance), 촬영 후 구도를 조정하는 리프레임(Reframe) 기능이 포함될 전망이다. 기존에 제공하던 객체 제거 기능 클린 업(Clean Up)도 애플 인텔리전스 도구의 일부로 통합된다. 애플은 이번 변화로 구글과 삼성전자가 제공하는 사진 편집 기능과의 격차를 줄이고 경쟁력을 확보하려 한다. 이와 함께 구글의 제미나이(Gemini) 모델을 적용한 새 시리(Siri)와 독립형 시리 애플리케이션, 앱 내 AI 검색 기능 등도 준비 중이다. 해당 기능들은 오는 6월 8일 열리는 세계 개발자 회의(WWDC)에서 공개될 것으로 예상된다.

바로가기

3. [AI 제품·서비스] 엔비디아, 온디바이스 AI 겨냥한 멀티모달 모델 '네모트론 3 나노 옴니' 공개

엔비디아(Nvidia)가 시각, 음성, 언어 이해 기능을 단일 아키텍처로 통합한 오픈 웨이트 멀티모달 AI 모델 네모트론 3 나노 옴니(Nemotron 3 Nano Omni)를 공개했다. 해당 모델은 300억 개의 매개변수(parameter)를 갖췄지만, 전문가 혼합(mixture-of-experts, MoE) 설계를 적용해 실제 추론 시에는 30억 개의 매개변수만 활성화한다. 이런 효율적 구조 덕분에 전력 소모와 연산 부담이 크게 줄었고, 자율형 AI 에이전트를 엣지 디바이스에서 구동하기에 최적화됐다. 엔비디아는 기존 AI 하드웨어 공급자 역할에 머물지 않고 자체 AI 모델 시장으로 사업 영역을 공격적으로 넓히고 있다. 이번 신제품은 클라우드 연결 없이 단말기 자체에서 복합 지능형 작업을 수행하려는 온디바이스 AI 시장의 흐름을 가속할 전망이다.

바로가기

4. [AI 제품·서비스] 에이수스, 듀얼 스크린 게이밍 노트북 ROG 제피러스 듀오 사전 예약 시작

에이수스(ASUS)가 듀얼 16인치 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이를 탑재한 게이밍 노트북 ROG 제피러스 듀오의 사전 예약을 시작했다. 3K HDR 화질을 지원하는 터치스크린 두 개를 맞붙여 총 21인치의 화면 공간을 확보했고, 사용 환경에 맞춰 노트북, 공유, 책, 텐트 등 5가지 작동 모드를 쓸 수 있다. 내부에는 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 50 시리즈 그래픽처리장치(GPU)가 들어갔다. 여기에 엔비디아 최신 AI 기능을 활용하는 딥러닝 슈퍼 샘플링(DLSS) 4 기술과 프레임 생성 기능을 더해 고성능 게이밍과 콘텐츠 제작에 맞췄다. 가격은 RTX 5070Ti 모델이 4,500달러, RTX 5090 모델이 5,500달러부터 시작한다. 탈착식 블루투스 키보드와 알루미늄 본체를 적용해 휴대성과 디자인도 끌어올렸다.

바로가기

5. [AI 제품·서비스] 구글 클라우드, AI 에이전트 중심의 에이전틱 데이터 클라우드 공개

구글 클라우드(Google Cloud)가 인공지능(AI) 에이전트가 데이터 인프라의 주 사용자가 되는 시대에 맞춰 기존 현대적 데이터 스택을 재설계한 에이전틱 데이터 클라우드(Agentic Data Cloud)를 공개했다. 기존 데이터 인프라가 인간의 분석을 위해 구축됐다면, 구글은 AI 에이전트가 스스로 데이터를 처리하고 의사결정을 내리도록 구조를 근본부터 바꿨다. 이번 플랫폼은 AI 시스템이 데이터에 직접 접근해 복잡한 작업을 수행하는 과정에서 생기는 비효율을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 업계에서는 AI 에이전트가 확산되면서 과거의 데이터 처리 방식이 빠르게 구식 기술로 밀려날 것이라는 전망이 나온다. 구글은 이번 혁신으로 자율적인 데이터 활용 환경을 선점하고, 기업 고객의 AI 전환을 끌어올린다는 계획이다.

바로가기

6. [AI 제품·서비스] 아마존, 데스크톱 AI 비서 '퀵' 대규모 업데이트

아마존(Amazon)이 인공지능(AI) 비서 서비스 아마존 퀵(Amazon Quick)을 대규모로 개편했다. 기존 챗봇이 사용자 질문에 답하는 데 그쳤다면, 이번 개편으로 퀵은 데스크톱 환경에 상주하며 능동적으로 업무를 처리하는 개인화 비서로 진화했다. 별도 명령이 없어도 상황에 맞춰 작업을 수행하는 능동성을 앞세웠고, 단순 정보 제공에 그치지 않고 실질적인 업무 효율성을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다. 아마존은 이번 개편을 발판 삼아 생성형 AI 시장에서 사용자에게 밀착한 실무형 AI 도구로 입지를 다지고 있다.

바로가기

7. [AI 제품·서비스] 쿼드런트, AI 워크로드 성능 극대화 위한 클라우드 신기능 출시

오픈소스 벡터 데이터베이스(vector database) 스타트업 쿼드런트 솔루션즈(Qdrant Solutions GmbH)가 자사 클라우드 서비스에 세 가지 신규 기능을 추가하며 기업용 AI 워크로드의 성능과 안정성을 끌어올렸다. 새로 도입된 기능은 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 가속 인덱싱, 다중 가용 영역(Multi-AZ) 클러스터, 감사 로그(audit logging)다. GPU 가속 인덱싱을 활용하면 인공지능 모델의 데이터 검색 속도를 대폭 끌어올릴 수 있다. 다중 가용 영역 클러스터로는 서비스 중단 없이 높은 가용성을 확보할 수 있다. 감사 로그는 기업의 보안과 규정 준수 요구를 충족하는 데 도움을 준다. 기업들이 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG) 기술을 도입하고 자율 에이전트 시대에 맞춰 AI 시스템을 핵심 업무에 투입하는 흐름이 빨라지고 있다. 이에 따라 쿼드런트는 엔터프라이즈급 기능을 앞세워 시장 경쟁력을 한층 다졌다.

바로가기

8. [AI 제품·서비스] 구글 번역, AI 기반 발음 연습 기능 도입

구글이 번역 서비스 출시 20주년을 맞아 인공지능(AI)을 활용한 발음 연습 기능을 새로 선보였다. 안드로이드 앱에 탑재된 해당 기능은 사용자가 번역된 단어를 말하면 AI가 음성을 분석해 실시간 피드백을 돌려준다. 가령 스페인어 단어 발음이 원어민과 어긋나면 발음 기호로 올바른 발음법을 짚어준다. 미국과 인도 지역에서 영어, 스페인어, 힌디어 사용자를 대상으로 우선 적용됐고, 원어민 발음을 직접 듣는 기능도 함께 지원한다. 구글은 전체 모바일 사용자의 약 3분의 1이 실전 대화에 번역기를 쓴다는 점에 주목해 이번 기능을 개발했다. 구글 번역은 현재 250개 이상의 언어를 지원하며 월간 활성 사용자 10억 명을 확보하고 있다.

바로가기

9. [AI 제품·서비스] 유튜브, 대화형 AI 검색 기능 'Ask YouTube' 테스트 시작

구글(Google)이 자사 동영상 플랫폼 유튜브(YouTube)에 인공지능(AI) 기반 검색 기능인 'Ask YouTube'를 도입하고 실험 운영에 들어갔다. 해당 기능은 사용자가 복잡한 질문을 입력하면 영상과 텍스트를 결합한 종합 답변을 내놓으며, 추가 질문으로 정보를 깊이 파고들 수 있는 대화형 인터페이스를 갖췄다. 구글은 이 기능을 유튜브 랩스(YouTube Labs) 페이지에서 공개했고, 18세 이상의 미국 유튜브 프리미엄 구독자를 대상으로 6월 8일까지 테스트를 진행한다. 이용자는 검색창에 뜨는 버튼을 눌러 질문을 적거나 추천 프롬프트를 골라 여행 계획 수립이나 역사적 사건 요약 같은 정보를 얻을 수 있다. 다만 초기 테스트 과정에서 일부 사실관계 오류가 보고되는 등 AI 특유의 할루시네이션(hallucination) 문제가 지적됐다. 구글은 이번 실험을 거쳐 이용자가 양질의 콘텐츠를 더 빠르게 찾도록 검색 경험을 끌어올리겠다는 방침이다.

바로가기

🔬 AI 연구·기술 (7건)

1. [AI 연구·기술] 레드햇 전문가들이 제시하는 대규모 언어모델 성능 평가와 최적화 방안

기업 환경에서 인공지능 기술을 성공적으로 도입하려면 대규모 언어모델(large language model, LLM) 애플리케이션의 성능을 정확히 측정하는 과정이 필수다. 레드햇(RedHat) 소속 전문가 레가레 케리슨(Legare Kerrison)과 세드릭 클라이번(Cedric Clyburn)은 아크 오브 AI 2026(Arc of AI 2026) 컨퍼런스에 참석해 LLM 추론(inference)을 평가하고 최적화하는 실무 방법론을 제시했다. 두 사람은 기업이 비즈니스 현장에서 AI 모델을 안정적으로 운영하는 데 필요한 구체적 측정 지표와 효율적인 최적화 기술을 짚었다. 해당 발표는 AI 기술을 실제 서비스에 적용하려는 기업에 모델 성능을 체계적으로 검증하고 운영 효율을 높이는 지침이 될 전망이다.

바로가기

2. [AI 연구·기술] 2026년 실제 로봇을 구동하는 10대 물리 인공지능 모델

최근 18개월 사이 대규모 언어모델(large language model, LLM)의 능력과 실제 로봇 배치 간 기술 격차가 크게 좁혀졌다. 텍스트 생성에 머물던 단계에서 벗어나 물리적 동작을 수행하도록 설계된 새로운 기초 모델(foundation model)이 공장과 창고, 연구소 현장에서 로봇 하드웨어를 직접 제어하고 있다. 물리 인공지능(physical AI) 시스템에는 이미 배포된 로봇 정책과 비공개 시범 운영 중인 시각-언어-행동 모델(vision-language-action model, VLA)이 포함되며, 그 결과 로봇 자율성이 새로운 단계로 올라섰다. 단순 반복 작업을 처리하던 과거와 달리, 이제는 인공지능 모델이 물리적 환경을 이해하고 즉각적인 행동을 결정한다. 업계 전문가들은 해당 모델이 로봇의 범용성과 현장 적응력을 끌어올려 산업 현장의 자동화를 가속할 것으로 본다.

바로가기

3. [AI 연구·기술] 1931년 이전 데이터로 학습한 대규모 언어모델 '토키-1930' 공개

닉 레빈과 데이비드 두베노, 알렉 래드포드 등 연구진이 1931년 이전 영어 문헌만으로 학습한 대규모 언어모델(large language model, LLM) 토키-1930(Talkie-1930)을 공개했다. 해당 모델은 인터넷과 스마트폰, 제2차 세계대전 같은 현대적 개념을 전혀 접하지 않은 채 훈련을 마쳤다. 연구진은 이를 토대로 인공지능이 특정 시대의 맥락 안에서 역사적 추론을 어떻게 수행하고 지식을 일반화하는지 살핀다는 계획이다. 토키-1930은 130억 개 파라미터를 갖춘 오픈 웨이트(open-weight) 모델로 배포돼, 누구나 역사적 데이터 기반 언어모델 연구에 활용할 수 있다. 현대 기술 편향에서 벗어나 과거의 언어적 특성과 시대적 사고방식을 AI가 어떻게 습득하는지 가늠할 학술 사례가 될 전망이다.

바로가기

4. [AI 연구·기술] 자율적인 경제 주체가 된 AI 에이전트, 예산 집행 실험의 결과와 과제

AI 에이전트에게 실제 돈을 쥐여주고 직접 소비하게 만드는 실험이 이어지면서, AI의 자율 판단 능력과 예기치 못한 결과가 함께 주목받고 있다. 앤스로픽(Anthropic)이 개발한 대규모 언어모델(large language model, LLM) 클로드(Claude)는 인간 사용자로부터 5달러 이하의 예산을 받아 스스로 선물을 사는 과업을 수행했다. 그 과정에서 클로드는 정해진 명령을 따르는 데 그치지 않고, 자신의 취향을 반영하거나 상황을 해석해 소비를 결정하는 모습을 보였다. 인간의 개입 없이 AI가 경제적 의사결정을 내릴 때 어떤 윤리적 문제와 기술적 한계가 드러나는지 보여주는 사례다. AI가 자율적으로 자원을 배분하는 능력을 갖추면서, AI 에이전트의 권한 범위와 책임 소재를 둘러싼 논의도 한층 활발해질 전망이다.

바로가기

5. [AI 연구·기술] 이미지 생성 AI, 범용 인공지능으로 향하는 길목에 서다

이미지 생성 모델인 이미지젠(ImageGen)을 비롯한 시각 지능 기술이 비약적으로 발전하면서 범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 구현의 핵심 동력으로 떠올랐다. 과거 텍스트 중심의 대규모 언어모델(large language model, LLM)이 시장을 주도했다면, 이제는 이미지 생성 모델이 인간의 인지 능력을 모방하고 시각적 맥락을 이해하는 단계로 진입했다. 지피티 이미지-2(GPT-Image-2)로 대표되는 모델들은 단순한 이미지 생성에 그치지 않고 다중 모달(multi-modal) 환경에서 복잡한 추론을 수행하며 기술적 한계를 돌파하고 있다. 전문가들은 시각적 생성 기술의 고도화를 단순한 데이터 처리에서 벗어나 세계 모델(world model) 구축으로 가는 필수 과정으로 평가한다. 앞으로 이미지 생성 모델은 물리 법칙을 학습하고 추론하는 능력을 키우면서 인간 수준의 지능에 도달하는 범용 인공지능의 실질적 토대가 될 전망이다.

바로가기

6. [AI 연구·기술] 챗GPT와 클로드에서 구동되는 고전 게임 둠

개발자 크리스 네이거(Chris Nager)가 대규모 언어모델(large language model, LLM) 환경에서 고전 게임 둠(DOOM)을 실행하는 프로젝트를 공개했다. 해당 프로젝트는 모델 컨텍스트 프로토콜(model context protocol, MCP)을 활용해 AI가 외부 시스템과 상호작용하도록 구현됐다. 사용자는 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 대화형 AI 인터페이스를 통해 게임 화면을 렌더링하고 명령을 입력해 캐릭터를 조작할 수 있다. 단순한 텍스트 처리에 머물지 않고 AI 모델이 복잡한 외부 애플리케이션을 제어하는 도구로 확장될 수 있음을 보여주는 사례다. 기술적으로는 게임 데이터를 실시간으로 전달받아 AI가 시각적 상태를 파악하고 반응하는 구조를 띤다. 그 결과 방식은 AI 에이전트가 복잡한 소프트웨어를 직접 운용하는 환경을 앞당길 것으로 보인다.

바로가기

7. [AI 연구·기술] 맥OS 환경에서 커서 방해 없이 AI 에이전트 구동하는 쿠아 드라이버 공개

프란체스코 쿠아(Francesco Cua)가 인공지능 에이전트가 맥OS(macOS) 환경에서 사용자의 커서를 방해하지 않고 백그라운드에서 애플리케이션을 제어할 수 있는 도구 쿠아 드라이버(Cua Driver)를 공개했다. 기존 데스크톱 자동화 방식은 에이전트가 마우스 커서를 직접 조작하거나 창을 활성화해 사용자의 작업을 끊는 문제가 있었다. 쿠아 드라이버는 맥OS의 윈도우 서버(WindowServer) 채널인 스카이라이트(SkyLight)를 활용해 특정 프로세스 아이디(PID)로 이벤트를 직접 전달한다. 그 결과 커서 이동이나 창 팝업 없이도 클릭, 타이핑, 스크롤, 화면 읽기 기능을 수행할 수 있다. 개발진은 이 기술을 통해 클로드 코드(Claude Code) 같은 AI 에이전트가 사용자의 작업 흐름을 끊지 않으면서 제품 데모 자동 생성, 소프트웨어 품질 보증(QA) 테스트, 개인 비서 작업 등을 매끄럽게 처리할 수 있다고 밝혔다. 해당 기술은 복잡한 GUI 환경에서 더 효율적으로 동작하는 자율 에이전트 개발을 앞당길 것으로 전망된다.

바로가기

⚖️ AI 산업·정책 (3건)

1. [AI 산업·정책] 파편화된 미국 AI 정책, 국가 경쟁력 저하 우려

미국 AI 정책이 연방 차원의 통일된 표준 없이 주별로 따로 운영되면서 국가 경쟁력을 위협하고 있다. 정책 파편화는 기업의 기술 도입을 가로막고 규제 불확실성을 키우는 핵심 요인으로 꼽힌다. 이에 프로세스 자동화 기업 앱피언(Appian)은 연방·지방 정부와 손잡고 정책 공백을 메우면서 일관된 기준을 마련하는 데 힘을 쏟고 있다. 정부는 빠르게 바뀌는 기술 속도를 따라잡으려 애쓰고 있지만, 현행 규제 체계로는 기술 혁신을 뒷받침하기에 역부족이다. 업계는 이런 정책 난맥이 이어질 경우 미국의 글로벌 AI 주도권이 흔들릴 수 있다고 경고하면서 신속한 범국가적 가이드라인 수립을 촉구한다.

바로가기

2. [AI 산업·정책] 미국 지방 사회, AI 데이터센터 확산에 제동

미국 전역에서 인공지능(AI) 모델 학습과 서비스 운영을 위한 대규모 데이터센터(data center) 건설이 급증하자, 농촌 지역 주민들이 강력 반대에 나섰다. AI 인프라 구축은 막대한 전력 소비와 용수 사용을 동반하는데, 그 과정에서 지역 생태계 파괴와 주거 환경 악화 우려가 커졌다. 일부 지역사회는 데이터센터가 지역 경제에 기여하는 바는 적고 공공 자원만 고갈시킨다고 주장한다. 이에 따라 데이터센터 건설 프로젝트를 둘러싼 지역 주민과 IT 기업 간 갈등이 깊어지고 있다. 그 결과 이런 반발은 향후 AI 산업의 물리적 확장 속도에 변수로 작용할 전망이다. 기업들은 에너지 효율성을 높인 설계를 도입하며 해결책을 모색하지만, 지역사회의 거부감을 완전히 해소하기에는 역부족이다.

바로가기

3. [AI 산업·정책] 미국 정부 기관 80% 이상 AI 에이전트 도입 완료

미국 정부 기관의 80% 이상이 이미 인공지능(AI) 에이전트(AI agent)를 도입해 운영 중인 것으로 나타났다. 단순 자동화 도구를 넘어 자율적으로 업무를 처리하는 AI 체계가 공공 영역으로 빠르게 번지고 있다는 뜻이다. 최근 실시된 설문조사를 보면 대다수 정부 관계자는 2030년까지 공공 부문이 인간과 AI 에이전트가 협업하는 형태로 재편될 것으로 내다봤다. 민간보다 공공에서 AI 에이전트 도입 속도가 오히려 더 빠를 수 있다는 분석도 함께 제시됐다. 정부는 행정 효율을 끌어올리고 복잡한 대민 서비스를 개선하기 위해 AI 기술을 적극 끌어다 쓰고 있다. 그 결과 공공 분야의 업무 방식 전반이 바뀌는 분기점이 될 것이란 전망이 힘을 얻는다.

바로가기

💰 AI 투자·시장 (2건)

1. [AI 투자·시장] 오픈AI 성장 목표 미달 소식에 엔비디아 등 AI 반도체 주가 하락

오픈에이아이(OpenAI)가 지난해 세운 사용자 수와 매출 성장 목표를 달성하지 못했다는 소식이 전해지자 인공지능 관련 기술주가 약세로 돌아섰다. 월스트리트저널은 내부 관계자 발언을 인용해 오픈에이아이의 2025년 실적과 사용자 기반 확대가 시장 기대치에 미치지 못했다고 보도했다. 이에 따라 엔비디아(Nvidia)를 비롯한 주요 반도체 기업 주가가 동반 하락했고, 시장의 불안감도 커졌다. 오픈에이아이는 해당 보도가 사실과 다르다며 즉각 반박했지만, 시장의 우려를 완전히 잠재우지는 못했다. 업계에서는 이번 사건이 인공지능 산업의 폭발적 성장세가 이어질 수 있을지에 대한 투자자들의 의구심을 자극했다고 본다. 향후 오픈에이아이의 실제 실적 공개 여부와 그에 따른 시장 반응이 인공지능 섹터 전반의 투자 심리에 중요한 분기점이 될 전망이다.

바로가기

2. [AI 투자·시장] 영국 AI 스타트업 이네퍼블 인텔리전스, 11억 달러 투자 유치

영국 인공지능 스타트업 이네퍼블 인텔리전스(Ineffable Intelligence)가 설립 수개월 만에 11억 달러 규모의 시드 투자를 유치했다. 이번 투자로 51억 달러의 기업 가치를 인정받았다. 투자 라운드는 라이트스피드 벤처스(Lightspeed Ventures)와 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)이 주도했다. 여기에 엔비디아(Nvidia), 구글(Google), 영국 국부 AI 펀드(Sovereign AI Fund), DST 글로벌, 인덱스 벤처스 등 주요 글로벌 기술 기업과 투자사가 참여했다. 이네퍼블 인텔리전스는 확보한 자금을 활용해 슈퍼러너(superlearner)로 불리는 차세대 AI 모델을 개발할 계획이다. 기존 학습 방식을 뛰어넘는 고도화된 인공지능 기술을 목표로 삼고 있다. 대규모 자금 조달에는 초기 단계 스타트업을 향한 시장의 높은 기대가 담겼고, 향후 AI 기술 경쟁을 가속화할 전망이다.

바로가기

🛡️ AI 윤리·안전 (3건)

1. [AI 윤리·안전] 미국 내 AI 및 소셜미디어 사기 피해 급증, 연간 수십억 달러 손실 발생

미국 연방거래위원회(Federal Trade Commission, FTC)는 2025년 한 해 동안 미국인들이 소셜미디어발 사기로 입은 금전 피해가 최소 21억 달러에 이른다고 밝혔다. 2020년과 비교하면 8배 늘어난 규모다. 유형별로 보면 투자 사기가 11억 달러로 가장 큰 비중을 차지했고, 쇼핑 광고를 가장한 사기와 로맨스 스캠이 뒤를 이었다. 플랫폼별로는 페이스북(Facebook)이 가장 자주 악용됐으며, 왓츠앱(WhatsApp)과 인스타그램(Instagram)이 그 뒤를 따랐다. 이에 따라 메타(Meta)는 사기 광고를 방치하고 사용자에게 오해를 불러일으켰다는 혐의로 소송에 휘말린 상태다. 미 연방수사국(Federal Bureau of Investigation, FBI)도 2025년 인터넷 범죄 피해액이 210억 달러에 달했고, 그중 인공지능(artificial intelligence, AI)을 악용한 사기 피해만 약 8억 9,300만 달러로 집계됐다고 발표했다. 당국은 소셜미디어에서 개인정보 공개 범위를 좁히고 투자 결정 시 외부의 권유를 경계하라며 이용자들에게 각별한 주의를 당부했다.

바로가기

2. [AI 윤리·안전] 매직 더 개더링 아레나 개발진, AI 도입 대응 위한 노조 결성 추진

해즈브로(Hasbro)의 자회사 위저즈 오브 더 코스트(Wizards of the Coast) 소속 개발진이 미국통신노동조합(CWA)과 손잡고 노동조합을 결성한다고 밝혔다. 노조 결성의 직접적인 계기는 2023년에 벌어진 대규모 해고 사태였다. 개발자들은 고용 안정성 확보와 함께 생성형 인공지능(generative AI) 사용에 관한 안전장치 마련을 핵심 요구안으로 내걸었다. 이들은 생성형 AI 기술 도입 과정에서 빚어질 수 있는 부작용을 막고, 원격 근무 보장과 투명한 기업 운영을 함께 촉구하고 있다. 노조 측은 해즈브로가 5월 1일까지 자발적으로 노조를 인정하지 않으면 미국 노동관계위원회(NLRB)에 정식 선거를 요청할 방침이다. 게임 업계 전반에서 AI 기술의 급격한 확산에 따른 직무 변화와 윤리적 가이드라인을 둘러싸고 노동자들의 목소리가 커지고 있다. 이번 결정 역시 업계 내 AI 도입 속도와 노동권 보호 사이의 갈등을 드러내는 사례로 평가받는다.

바로가기

3. [AI 윤리·안전] 나우시큐어, 외부 모바일 앱 내 숨겨진 AI 기능 탐지 솔루션 출시

모바일 앱 보안 기업 나우시큐어(NowSecure)가 기업 환경에서 제3자 모바일 앱의 보안 위험을 식별하는 모바일 앱 리스크 인텔리전스(Mobile App Risk Intelligence)를 새로 내놨다. 기업 임직원들이 보안 부서의 검증 속도를 앞질러 외부 앱을 도입하면서, 앱 내부에 숨겨진 인공지능(AI) 기능이나 불투명한 코드, 비정상적인 데이터 흐름으로 인한 거버넌스 공백이 깊어지고 있다. 이에 따라 해당 솔루션은 외부 앱의 기술적 구성 요소를 분석해 기업이 데이터 유출이나 보안 위협에 노출되지 않도록 증거 기반 가시성을 제공한다. 나우시큐어는 이번 신규 기능으로 기업들이 그림자 AI(Shadow AI)를 비롯한 잠재적 위협을 사전에 통제하고, 모바일 앱 사용에 따른 보안 정책을 효과적으로 수립하도록 지원한다는 방침이다.

바로가기