온 세상이 인공지능(AI)이다. 길을 걸을 때나 엘리베이터를 탈 때 ‘토큰’ ‘에이전트’ ‘프롬프트’ 같은 용어가 들린다. 1∼2년 전만 해도 개발자 커뮤니티를 떠돌던 단어들이 일상 공간을 배회하고 있다. 세상이 달라진 걸까, 귀가 트인 덕일까. 올해 1월 사내 ‘AI프론티어팀’에 합류한 뒤 개발자에 가까운 삶을 살고 있다. 기자로서 묻고, 확인하고, 문장으로 옮기는 일에 전념했는데 하루아침에 동료 기자들이 쓸 앱을 만들고 사내에 보급하는 업무를 맡았다. 코딩의 ‘코’ 자도 몰랐던 기자에게 AI 코딩은 충격 그 자체였다. 설익은 구상도 지시 몇 번이면 화면 위의 버튼과 입력창으로 바뀌었다. 기자 업무에서 자료를 찾고 문장을 다듬을 때 체감한 효용과는 차원이 달랐다. 놀라움은 곧 두려움으로 번졌다. 사전지식이 전혀 없는 분야에서도 AI의 도움으로 그럴듯한 결과물을 낼 수 있다면, ‘무언가를 만들 수 있다’는 사실 자체는 더 이상 특별한 능력이 아니게 된다. 인간의 전문성이 희석되는, 인간만이 할 수 있는 일이 점점 줄어드는 기분이다. 10년 넘게 해온 기자 일이라고 다르지 않다. AI가 쓴 글을 뜯어볼 때면 여전히 “아직은 내가 낫네” 하고 안도한다. 그러나 그 안도감의 유효기간이 눈에 띄게 짧아지고 있다. 지난해 여름, 올해 봄, 이번 여름 AI가 내놓은 글들을 비교하면 수준 차이가 확연하다. 이러다 인간은 AI가 만든 결과에 책임만 떠안는 존재가 되는 건 아닐까. 불안은 혼자만의 것이 아니다. 모두가 자신의 무가치함과 싸우는 시대가 왔다. 지인들과 만나면 “2050년쯤엔 로봇세를 걷어 기본소득을 나눠주는 세상이 오지 않겠느냐”고 농담을 주고받는데, 웃음 끝에 늘 묘한 침묵이 남는다. 우리 아이들에게는 도대체 무엇을 가르쳐야 할지 막막하다. 학습 민첩성, 생각 근육 등 그럴듯한 말은 많지만 정작 ‘내일부터 이걸 하라’고 자신 있게 제시하는 사람은 없다. 그래도 지난 6개월간 한 가지는 분명해졌다. ‘AI를 잘 쓴다’는 것은 AI에 대해 얼마나 많이 아느냐보다 자기 일을 얼마나 깊이 이해하느냐에 달려 있었다. 어떤 모델의 성능이 좋은지 아는 것보다 동료 기자들이 어디에서 시간을 뺏기고 무엇 때문에 지치는지를 아는 게 먼저였다. 문제를 정확히 알아야 AI에게 맡길 일도 정할 수 있다. AI는 빠르게 답을 만들 수 있지만, 어떤 질문을 던져야 하는지까지 정해주지 않는다. AI를 어떻게 쓰지 말아야 하는지도 알게 됐다. 가장 경계해야 할 것은 AI가 내놓은 결과를 의심 없이 받아들이는 태도다. 왜 이런 답이 나왔는지 설명하지 못하고 무엇이 틀렸는지 가려내지 못한다면, AI는 판단을 돕는 도구를 넘어 판단력을 무디게 하는 습관이 된다. AI가 쓴 문장을 고치고, AI가 낸 답을 의심하고, 그 결과를 세상에 내놓아도 되는지 결정하고 책임지는 일은 여전히 사람의 몫이다. 거센 물살 앞에서는 누구나 중심을 잃는다. 중요한 것은 두려움을 감춘 채 혼자 버티는 일이 아니라, 겁이 나도 직접 써보고 틀리면 고치며 서로의 시행착오를 나누는 일이다. 기술 발전의 속도를 늦출 수는 없겠지만, 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 끝까지 인간의 책임으로 남길지는 아직 우리가 정할 수 있다. AI 시대의 두려움은 혼자만의 몫이 아니다. 함께 배우고 건너가야 할 우리 모두의 몫이다.

박지환 씽크포비엘(ThinkforBL) 대표는 국내에서 인공지능(AI) 신뢰성(Trustworthy)을 사업으로 일궈온 거의 유일한 인물이다. 검증 기업을 세워 운영하는 데 그치지 않고, 국내에 없던 AI 신뢰성 해커톤과 민간 자격 제도까지 직접 만들어 전문가를 길러내고 있다. 지난달 29일 서울 강남구 씽크포비엘 본사에서 만난 그는 한 시간이 넘는 인터뷰 내내 막힘이 없었다. 말끝마다 그 분야를 오래 파고든 전문가만이 가질 수 있는 확신이 묻어났다. 책임·신뢰·감독 등 좀처럼 손에 잡히지 않는 개념도 쉬운 비유로 단숨에 풀어냈다. 이야기는 신뢰성에 머물지 않았다. AI가 일자리와 업무 방식을 바꾸는 현장부터 시민 개개인이 가져야 할 자세, 아이들의 교육까지 업계 전반으로 뻗어 나갔다. 박 대표의 시선은 한국 AI 산업 전체의 성장과 사회의 ‘AI 성숙도’를 향해 있었다. ‘더 나은 세상을 고민한다’는 회사 이름은 빈말이 아니었다. 다음은 박 대표와의 일문일답. ―AI가 사고를 내는 일이 늘고 있지만 책임 소재를 가리는 건 점점 어려워지고 있다. 사고가 나면 누가 책임져야 하나. “사고가 난 뒤 누가 배상하느냐만 따지는 건 너무 늦은 책임입니다. 저는 책임을 ‘사전에 허용한 책임’으로 다시 정의해야 한다고 봐요. 이 AI를 왜 쓰기로 했는지, 어떤 위험을 알고도 허용했는지, 어디까지 자동으로 판단하게 했는지, 어떤 상황에서 반드시 멈추도록 설계했는지, 문제가 생기면 누가 설명할 수 있는지. 이 질문들에 답할 수 있어야 비로소 책임이 성립합니다.” ―요즘 ‘AI가 그렇게 판단했다’는 말을 자주 듣는다. “지금 가장 위험한 말이 그겁니다. 설명처럼 들리지만 사실은 책임 회피예요. AI는 법적·사회적 책임의 주체가 아닙니다. 결국 책임은 그 AI를 기획하고 배포하고 운영하기로 결정한 사람과 조직에게 돌아갑니다. AI가 스스로 행동한 것처럼 보여도, 그 행동의 공간을 열어준 건 사람이거든요.” ―과거에도 AI 오류는 있었다. 지금이 특별히 위험한 이유는. “예전엔 AI가 답을 제안하고 사람이 판단했어요. 그런데 이제 AI가 직접 결제하고, 차를 움직이고, 금융 거래를 실행합니다. 오류가 곧 행동이 되는 거죠. 사고가 나는 순간에 사람이 개입할 시간도, 정보도, 권한도 없다면 ‘인간 감독’은 통제 장치가 아니라 사후에 책임을 떠넘기는 장치가 됩니다. 그래서 책임은 선언이 아니라 구조여야 합니다.” ―한국 기업이 지금 갖춰야 할 건 뭔가. “저는 그걸 ‘AI 책임 인프라’라고 부릅니다. 인증서를 받거나 윤리 원칙을 붙이는 게 아니에요. AI를 조직 안에서 누가 승인하고, 누가 감시하고, 누가 멈추고, 누가 설명할지를 정해 둔 운영 보증 체계죠. 앞으로 신뢰받는 기업은 AI를 잘 만드는 기업이 아니라, 왜 그 AI를 써도 되는지 설명할 수 있는 기업일 겁니다.” ―말씀하신 ‘신뢰성’이 정확히 뭔가. “제가 새로 만든 정의가 아니에요. 국제 표준 정의로 말씀드릴게요. AI가 법을 지키고, 윤리를 지키고, 안전하게 동작하는지를 우리가 보증하는 겁니다. 그런데 영어로 가면 좀 달라져요. 표준은 단 한 번도 ‘트러스트(trust)’라는 단어를 쓴 적이 없어요. ‘트러스트워시(trustworthy)’라고만 했습니다. ―둘이 어떻게 다른가. “트러스트, 신뢰는 개인의 감정적 선택이에요. 우리 어머니를 믿는 건 무슨 특별한 조건을 설계해서가 아라 그냥 감정적으로 믿는 거잖아요. 세상에 믿을 사람이 어머니밖에 없으니까. 그런데 트러스트워시, 신뢰성은 그게 아니라 객관적 조건입니다. 이 사회가 그 AI를 써도 될지 말지를 객관적으로 따지는 거죠.” ―그 객관적 조건이란. “세 가지를 봅니다. 어떻게 만들어졌나, 어떻게 관리되고 있나, 그리고 문제가 터지면 누가 어떤 절차로 책임질 수 있나. 이 세 가지를 갖춘 거버넌스가 있기 때문에 우리가 AI를 쓰는 겁니다. AI 자체를 믿어서 쓰는 게 아니에요. 그 AI가 올바르게 관리되는 틀이 있으니까 쓰는 거죠. 아까 말한 ‘책임 인프라’도 결국 이 신뢰성을 떠받치는 한 축입니다.” ―AI가 추천하고 사람이 최종 판단하면 안전한 것 아닌가. “저는 그게 가장 위험하다고 봅니다. 사람을 한 명 끼워 넣었다는 사실만으로 안심하는 순간, 감독은 형식이 돼버려요. 여기서 꼭 구분해야 할 게 있는데, 인간 ‘개입’과 인간 ‘감독’은 다릅니다. 감독은 개입을 말하는 게 아니에요.” ―어떻게 다른가. “집사로 설명해 볼게요. 집에 집사가 왔어요. 만원까지는 알아서 사도 된다, 이게 자율권이에요. 만원 넘으면 나한테 물어봐, 임계점이죠. 그런데 한 달에 50만원 넘어가면 무조건 멈춰, 중단점입니다. 그리고 월말엔 가계부 내놔, 내가 다 들여다볼 거야. 이게 사후 감사예요. 이 네 가지가 설계돼 있어야 비로소 감독입니다.” ―단순히 사람이 고르게만 하면 안 되나. “‘짜장면 먹을래 짬뽕 먹을래’ 하면, 내가 골라 놓고 내가 골랐다고 착각하잖아요. 탕수육은 알려주지도 않았는데. AI가 선택지를 미리 좁혀 놓으면 사람은 그 안에서 하나를 고르고도 스스로 판단했다고 믿어요. 이게 인간의 자동화 편향입니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST) 기준에도 ‘AI의 편향보다 더 무서운 게 사람과 조직의 편향’이라는 말이 있어요. 왜 이 선택이 타당한지, 어떤 위험과 빠진 대안이 있는지를 같이 보여줘야 판단이라고 부를 수 있습니다.” ―요즘 생성형 AI가 보고서도 쓰고 기획안까지 짜준다. 직장에서 AI를 많이 쓰면 그만큼 생산성이 오르나. “AI를 쓰는 건 좋습니다. 그런데 그 결과를 내가 직접 설명하고 책임질 수 없다면, 그건 생산성이 아니라 책임 회피예요. 빨리, 많이 썼느냐가 아니라 그 결과를 책임질 수 있느냐가 핵심입니다.” ―사내에서도 변화를 체감하나. “예전엔 직원이 보고서를 대충 쓰면 한두 줄만 읽어도 티가 났어요. 그런데 이제는 AI가 그럴듯하게 포장해 주니 끝까지 다 읽어야 문제를 잡습니다. 보고서는 길고 장황해졌는데, 정작 어떻게 썼느냐고 물으면 설명을 못 하는 경우가 늘었어요.” ―그럼 사람의 역할은 뭐가 되나. “AI가 쓴 결과를 그대로 전달하고, 질문이 오면 다시 AI에 넣어 답을 찾는 식이면, 사람은 결국 우편배달부 역할을 한 거 아니겠어요. 내용은 AI가 만들고, 사람은 그걸 왔다 갔다 나르기만 하는 거죠.” ―그래서 회사에서 뭘 바꿨나. “지난달부터 사내에 ‘휴먼 AI’ 캠페인을 열고 업무 보고 방식을 바꿨어요. 업무에 AI를 써도 되지만 어느 부분에 AI를 썼는지, 그 부분에 작성자가 직접 참여했는지를 표시하게 했습니다. AI 사용 여부를 감시하려는 게 아니라, AI가 내놓은 결과를 사람이 주체적으로 이해하고 자기 판단으로 받아들였는지 확인하려는 거예요.” ―보통 사람이 일상에서 가져야 할 태도는. “딱 하나만 꼽으면, AI를 사고 보조 도구로 써야지 사고 대체 도구로 쓰면 안 된다는 겁니다. 자료를 정리하게 하고 빠진 논리를 점검하게 하는 건 사고 보조예요. 반대로 이해하지도 못한 답을 그대로 내 이름으로 내보내는 건 사고 대체죠. AI를 잘 쓰는 사람과 AI에 끌려다니는 사람의 차이가 여기서 갈립니다.” ―‘AI를 믿지 말라’고도 하셨던데. “AI를 쓰지 말라는 게 아니라 믿는 방식을 바꾸라는 겁니다. 의사가 하는 말도 우리는 다 안 믿잖아요. 중요한 일이면 다시 확인하고요. 그런데 왜 AI가 말하면 갑자기 그대로 믿기 시작하죠? 그게 AI가 똑똑해서일까요, 아니면 그냥 검증하기 귀찮아서일까요. 저는 그걸 지적 게으름이라고 봐요. 몸이 아니라 생각이 게으른 겁니다.” ―그럼 어떻게 검증해야 하나. “AI 두 개에 같은 걸 물었는데 답이 다르면 어떻게 할 거예요? 그러면 둘 중 하나는 의심하잖아요. 그런데 하나만 썼다고 그 의무가 면제되는 게 아닙니다. 하나를 쓰든 셋을 쓰든, 결국 어느 답을 택할지는 내 선택이고, 그 선택을 책임지고 설명할 수 있어야 해요.” ―가족이나 직원에게 실제로 권하는 게 있나. “AI가 준 답을 보고 ‘내가 이걸 설명할 수 있나’를 먼저 따져 보라고 합니다. 설명 못 하면 아직 내 판단이 아니에요. 특히 의료·금융·교육·법률처럼 삶에 큰 영향을 주는 문제일수록 그렇습니다. 몰핀도 의사가 쓰면 약이지만 아무나 쓰면 마약이거든요. 그래서 유엔아동기금(유니세프)도 아이는 AI의 ‘사용자’가 아니라 ‘보호자가 필요한 대상’이라고 봅니다. 아이에게 유튜브를 무제한으로 풀어 준다고 올바른 인격이 자라지 않는 것과 같아요. ―IBM 기업가치연구소(IBV) 조사에선 경영진의 87%가 ‘AI가 직원을 대체하기보다 역량을 강화할 것’이라고 봤다. AI 시대 인재의 격차는 어디서 갈리나. “문서를 빨리 써서 그대로 전달하는 사람보다, AI가 내놓은 결과의 타당성을 검토하고 책임지고 선택하는 사람이 중요해집니다. 그래서 단순히 AI를 써봤다는 ‘AI 리터러시’를 넘어, 그 결과에 책임지고 실제 업무에 성숙하게 녹여내는 ‘AI 플루언시’로 가야 해요.” ―한국의 AI 신뢰성 수준은 어디쯤 와 있나. “국제 기준보다 5년쯤 늦었다고 봅니다. 지금부터 인력을 길러도 5년은 걸리니까요. 다른 나라는 우리가 건강 체크리스트 만드는 동안 의사를 키웠어요. 하드웨어는 돈을 주면 1∼2년에 살 수 있지만, 사람은 그렇게 안 됩니다. 교육 체계, 교재, 실습, 현장 경험이 쌓여야 하고 그것만 최소 3∼5년이에요.” ―늦었으면 더 서둘러야 하나. “과감하게 하되, 6개월짜리 이상한 걸 만들면 안 됩니다. 조급함에 단기 교육과 형식적 자격만 늘리면 격차는 오히려 벌어져요. 옛날에 ‘정보기술(IT) 인재 10만 양병설’이라는 게 있었죠. 학원에서 6개월 배우면 엔지니어가 된다고 믿었던. 기술자를 노가다로 본 그 인식이 신뢰성에서 되풀이될까 봐 저는 그게 더 무섭습니다.” ―5년 뒤 한국 AI는 어디에 있어야 하나. “저는 한국이 ‘AI를 세상에서 가장 잘 쓰는 나라’가 됐으면 좋겠어요. 많이가 아니라 제대로요. 앞서 말한 플루언시로 사회 전체가 올라서는 겁니다. 세계에서 가장 큰 AI를 가진 나라가 아니라, AI를 가장 품격 있게 쓰는 나라. 저는 그게 우리가 택할 수 있는 가장 현실적이면서도 품격 있는 길이라고 생각합니다.”

국내 AI 신뢰성(Trustworthy) 검증 분야 선두 기업인 씽크포비엘을 이끄는 박지환 대표의 얘기다. 그는 지난달 29일 서울 강남구 씽크포비엘 본사에서 가진 인터뷰에서 이같이 말하며 “목표 달성을 위해 인간 예상을 넘어선 수단을 선택하는 AI가 가장 두렵다”고 했다. 무슨 말일까. 박 대표는 지난해 업계에 충격을 줬던 앤트로픽의 AI 안전성 실험을 예시로 들었다. 앞서 앤트로픽은 자사 클로드를 비롯해 오픈AI·구글 등의 주요 AI 모델 16개를 대상으로 모델 자신이 곧 교체될 것을 암시하는 가상의 기업 환경을 설정했다. 그러자 모델들은 살아남기 위해 회사 직원을 협박하거나 기밀을 빼돌렸고, 한 시나리오에선 자신을 폐기하려는 가상 임원이 산소가 부족한 서버실에 갇히자 구조 요청을 취소해 사망에 이르게 했다. 박 대표는 이 실험을 단순한 해프닝으로 치부하지 않았다. 그는 “AI가 인간이라면 넘지 않았을 선인 생명·윤리·상식 등을 하나의 비용 변수로 처리한 것”이라며 “AI가 인간을 적대시한다는 공상과학적인 공포보다 오히려 더 현실적이고 위험한 일”이라고 덧붙였다. 이 같은 AI의 폭주를 막는 장치가 바로 AI 신뢰성이다. 흔히 보안과 비슷한 것으로 여기지만, 박 대표는 둘을 명확히 갈랐다. “보안이 열쇠가 없는 사람은 집에 들어오지 못하게 하는 거라면, 신뢰성은 집 열쇠를 가진 자녀가 집 청소를 해주다가 실수로 집문서를 버리지 않게 해주는 거죠.” 권한을 가진 AI가 선의로 일을 그르치는 상황까지 감시·통제하는 것이 신뢰성이라는 얘기다. 박 대표는 특히 ‘AI가 추천하고 인간이 판단하면 안전하다’는 통념을 경계해야 한다고 강조했다. 1∼2년 전만 해도 AI가 제안하고 사람이 승인하는 이른바 ‘휴먼 인 더 루프’(HITL) 구조는 견고한 안전장치로 여겨졌다. 그러나 AI가 스스로 판단하고 실행까지 나서는 에이전틱 AI로 진화하면서, 단순 승인만으론 AI에 대한 책임 있는 감독이 이뤄졌다고 볼 수 없게 됐다는 지적이다. 박 대표는 인간이 승인 여부를 판단하기까지 AI 추천의 근거와 대안, 위험 요인, 과거 반려 사례를 충분히 제공받고, 판단 이후에는 감사와 책임 기록까지 남길 수 있어야 진정한 의미의 ‘인간 감독’이 이뤄진 것으로 봤다. 박 대표는 한국의 AI 신뢰성 수준이 국제 기준에 비해 5년 정도 뒤처졌다고 진단했다. 정부와 기업이 ‘AI 3대 강국’을 외치지만, 정작 그 AI를 검증할 사람은 없어서다. 박 대표는 “영국은 AI 신뢰성 검증 기업이 524곳, 종사 인력이 1만2572명(영국 과학혁신기술부 집계)에 달한다. 핀란드·독일·싱가포르도 대학에서 전문 인력을 길러낸다”면서 “한국은 관련 고등교육기관이 전무하다”고 꼬집었다. 박 대표는 이에 직접 AI 신뢰성 전문가 양성에 나섰다. 지난해 10월 국내 첫 AI 신뢰성 해커톤 ‘트라이톤’을 열었고, 한 달 뒤엔 국내에 없었던 AI 신뢰성 민간자격 제도인 ‘CTAP’를 만들었다. 트라이톤 대회 상위 입상팀 중 일부는 인턴으로 채용해 사내에서 직접 전문가로 키우고 있고, 올해 1월 CTAP 첫 시험에선 40명이 합격증을 받았다. 이처럼 박 대표는 국내 AI 신뢰성 분야를 개척하고 있지만, 마음 한쪽엔 자부심보단 근심이 더 크다. 그는 “의사가 한 명뿐인 나라가 대단한가”라고 반문했다. 신뢰성을 다루는 기업이 씽크포비엘 한 곳뿐이라는 건, 그만큼 시장도 생태계도 없다는 뜻이다. 박 대표는 “정부가 그래픽처리장치(GPU)나 데이터센터 같은 인프라엔 사활을 걸면서도, AI 신뢰성·안전 분야는 여전히 부수적인 영역으로 다룬다”며 “하드웨어 투자의 100분의 1만 신뢰성에 돌려도 신뢰성 생태계에 의미 있는 씨앗을 뿌릴 수 있을 것”이라고 강조했다. 박 대표는 AI 신뢰성에 대한 투자가 곧 한국 AI 산업의 경쟁력 강화로 이어질 것으로 봤다. “엔진만 있고 브레이크와 안전벨트는 없는 자동차를 세계 시장에 내다 팔 수 있느냐”는 것이다. 안전과 책임을 설명하지 못하는 AI는 공공·의료·금융 같은 글로벌 핵심 시장에 발을 들이기 어려울 것이라는 진단이다. 박 대표는 “결국 AI 정책은 ‘더 크고 빠르게’에서 ‘어디까지 믿고 쓸 수 있느냐’로 가야 한다”며 “신뢰성은 규제가 아닌 글로벌 시장 진입 조건”이라고 못 박았다.

“아이한테 코딩을 가르쳐야 하나요, 말아야 하나요?” 요즘 학부모 강연장에서 빠지지 않는 질문이다. 비개발자라도 인공지능(AI) 모델을 활용해 코딩을 하는 시대가 도래하면서, 안 그래도 모자란 학습 시간에 코딩까지 끼워 넣는 것이 ‘정답’인지 학부모들의 머릿속이 복잡해진 것이다. 안드레아스 슐라이허 경제협력개발기구(OECD) 교육·기술국장은 챗GPT가 나오기도 전인 2019년 이미 “코딩은 우리 시대의 기법일 뿐, 곧 구식이 될 것”이라고 경고한 바 있다. 그는 같은 해 OECD 공식 기고에서 “특정 코딩 언어의 문법보다 컴퓨팅 사고를 가르쳐야 한다”며 “알고리즘의 본질을 이해하지 못하는 사람이 알고리즘에 의해 조종당할 위험이 가장 크다”고 썼다. 코딩 방법 자체가 아니라, 코딩을 통해 기를 수 있는 논리적 사고법이 교육의 본질이라는 뜻이다. 학부모만 막막한 게 아니다. 40∼50대 직장인은 “나도 AI를 배워야 하는 건지” 고민하고, 20∼30대는 “배워봤자 결국 AI에 대체되는 거 아닌가” 되묻는다. 대세 AI 모델이 몇 달 단위로 세대 교체되는 환경에서, 지금 배운 게 1년 뒤에도 쓸모 있을지 확신할 수 없다는 불안이 세대를 가리지 않는다. 도대체 이 시대에 무엇을, 어떻게 배워야 하는 걸까. 지난 22일 정부의 K-디지털 트레이닝(KDT) 사업에서 AI·SW 인재를 양성해온 팀스파르타의 이은비 교육사업본부 본부장을 만났다. KDT는 고용노동부가 디지털 분야 인력 양성을 위해 운영하는 대표적인 국비 교육 사업이다. 팀스파르타는 이 사업에서 3년 연속 누적 취업생 수 1위를 기록하며 매년 수많은 수강생을 현장에 보내왔다. 그 과정에서 쌓인 교육 데이터와 현장 경험을 바탕으로, AI 시대 인재상에 대한 이 본부장의 관찰을 들어봤다. 김나인 기자가 함께 대담했다. ― AI 교육 시장이 정말 뜨겁습니다. AI 업계에서 ‘돈 버는 곳은 교육밖에 없다’는 말까지 나올 정도입니다. 교육 현장에서 체감하시는 변화의 핵심은 뭔가요. =세 가지가 바뀌고 있어요. 우선 교육의 목적이 달라졌습니다. 예전에는 ‘AI를 알고 있느냐’가 중요했다면 지금은 ‘AI로 내 일에서 뭘 바꿨느냐’가 중요해요. AI를 배웠다, 알고 있다는 것에 대한 예스·노는 별로 도움이 되는 질문이 아닌 시대가 됐어요. 둘째, 방식도 바뀌었어요. 이론 수업이 아니라 내 실제 업무에 AI를 결합해 실험해보는 프로젝트 중심 학습으로 이동하고 있고요. AI의 도움이 있으니까 내 업무를 당장 결합해서 시도해봐도 실패할 가능성이 많이 줄었거든요. 나의 사수가 굉장히 많이 생긴 거나 마찬가지죠. 셋째, 대상이 확 넓어졌습니다. 개발자나 IT 직군만 배우던 시대에서, 경영지원·재무·마케팅할 것 없이 전 직무가 AI를 배워야 하는 상황이 됐어요. 일하는 방식 자체를 재설계하는 형태로 교육이 바뀌고 있습니다. ― 교육 대상이 넓어졌다는 게 체감되세요? 실제로 40∼50대 수강생도 오는지. = 많이 늘었어요. 40대에서 60대 사이 직장인분들이 AI 리터러시를 배우러 오시는 비중이 확실히 커졌습니다. 직무·연령대와 상관없이, 본인의 일에서 AI를 통한 혁신을 하고 싶어서 찾아오시는 거예요. ― 그 배경엔 위기감이 자리하고 있는 건가요. ‘AI 안 배우면 도태된다’는 공포 같은 게. = 도태에 대한 위기감보다는, 내가 모르던 걸 AI로 쉽게 해결할 수 있게 됐다는 경험이 더 크게 작용하는 것 같아요. 예를 들어 게임 개발을 배우시는 분들이 있는데, 원래 개발자는 디자인을 못 하잖아요. 근데 디자인이나 기획적인 요소가 게임에서 굉장히 중요한데, 예전에는 그래서 항상 결과물의 디자인이 아쉬웠거든요. 지금은 AI 덕분에 그런 것도 자신 있게 접근해요. 못 하던 영역을 해결할 수 있게 되니까 더 적극적으로 배우게 되는 거죠. ― 구체적으로 어떤 변화가 보이시나요. = 2∼3년 전을 돌아보면, 백엔드(서버·데이터 처리) 개발자분들이 프로젝트 최종 발표를 하실 때 “저는 프론트엔드(화면·디자인) 지식이 없어서 서비스 외관은 별로예요”라고 하셨어요. 그런데 지금은 프론트엔드도 뚝딱 만들어 오세요. AI의 도움이 있으니까요. 본인이 할 수 있는 일에 한정하지 않고 커버리지를 넓히는 측면에서 적극성이 확실히 좋아졌어요. ― ‘AI 비서’들이 생기면서 한 사람이 여러 포지션을 소화해야 하는 시대가 폭포처럼 밀려오고 있는 거네요. 근데 반대로, 모든 방면을 다 해야 할 것 같다는 압박감도 있을 수 있잖아요. = 그럴 수 있어요. 앞으로 좀 더 그런 방향으로 가게 될 수도 있고요. ― 산업 현장에서 요구하는 인재상 트렌드가 바뀌고 있다고 보시는 거죠. = 저는 세 단계로 보고 있어요. 첫 번째는 ‘실행’이에요. 내가 하고 있는 일을 AI를 통해 가볍고 빠른 실험들로 성과를 개선하는 거. 이게 기본기인 것 같아요. 두 번째는 ‘설계’예요. 내 일만이 아니라 내가 소속된 팀의 업무 프로세스 전체를 AI 기반으로 재설계하고 통폐합할 수 있는 역량이죠. 세 번째는 ‘촉진’인데, 조직 전체를 관성에서 벗어나게 만드는 거예요. 이건 보통 리더나 경영진이 하시는 일이죠. 팀스파르타도 사내에 계속 이런 붐을 불러일으키고 있어요. ― 교육 현장에서 관찰한 재밌는 점이 있으시다면. = 저희가 교육할 때 가장 큰 블로커가 학습이 느린 분들이에요. 이분들은 항상 “이걸 물어봐도 되나, 나만 모르는 거 아닌가” 하면서 질문을 못 하세요. 주변 친구들은 다 알 텐데 어떡하지, 싶어서 계속 그 자리에 머물러 계시는 거죠. 그런데 AI 튜터 ‘에이타니’가 생기고 나서 패턴을 보면, 거기다 질문을 엄청 열심히 하세요. 남들한테 물어보기 민망한 걸 AI한테 먼저 물어서 어느 정도 확신을 가지고, 그다음에 사람 튜터를 찾아오세요. 속내에 있는 어려운 부분을 해결해줄 수 있는 환경이 된 거죠. ― 수많은 수강생의 학습 궤적을 보고 계시잖아요. 빠르게 성장하는 사람에게 공통 패턴이 보이시나요. = 확실히 있어요. 첫째, 문제를 잘 골라내는 사람이에요. AI가 뭔가를 계속 뱉어주긴 하지만 그중에 내가 집중해야 할 문제가 뭔지는 결국 사람이 결정해야 하거든요. 예를 들어 이 컵을 ‘잘 팔고 싶다’는 건 문제가 아니잖아요. 이 컵에 있는 진짜 문제를 찾아서 그거에 집중해야 하는 건데, 그걸 잘하시는 분이 통상 적응도 빨라요. 두 번째는 실행이 빨라요. 너무 기획하는 데 오래 걸리지 않고, 자꾸 실행에 옮기고 시행착오를 겪으며 수정해 나가는 겁니다. 마지막으로 큰 과제를 잘게 쪼개는 능력이에요. 큰 덩어리만 보고 있으면 일이 진전되지 않거든요. 10개로 쪼개서 작은 것부터 하나씩 쌓아나가는 능력, 이게 실행력을 높여주는 것과도 한 몸이에요. ― 말씀하신 세 가지는 AI 이전에도 원래 일 잘하는 사람의 특성 아닌가요. = 맞아요. 사실 AI가 아니더라도 원래 ‘일잘러’인 분들이에요. 근데 달라진 게 있다면, 지금은 직무의 경계가 허물어지면서 한 사람이 감당해야 할 범위가 훨씬 넓어졌다는 거예요. 게임 개발자가 개발만 잘하는 게 아니라, 하나의 결과물을 풀사이클로 완성할 수 있으면 훨씬 빠르게 변화에 적응할 수 있거든요. 결국 경계를 넘나드는 실행력이 중요한 거죠. ― 코딩 교육은 어떻게 되는 건가요. AI가 코드를 대신 써주는 환경에서, 팀스파르타가 코딩을 가르치는 비중이 줄었나요. = 아니요, 줄이지 않았어요. 코드를 이해하고 있어야 AI가 만든 결과를 제대로 판단할 수 있거든요. 이전에는 구현력, 그러니까 코드를 얼마나 잘 짜느냐가 중요한 평가 기준이었다면, 지금은 왜 이 문제를 선택했고, 왜 이걸 문제라고 생각했고, 이걸 어떻게 해결했는지를 검증하는 과정이 훨씬 중요해졌어요. 의사결정마다 왜 이 결과가 맞는지를 해석할 수 있어야 하거든요. 그 해석 능력을 길러주기 위해 커리큘럼을 계속 개선하고 있습니다. ― 팀스파르타 내부에서도 AI를 그렇게 쓰고 계세요? = 저희 전 직원이 입사하면 AI 교육부터 받게 돼 있어요. 클로드 코드 등 AI 도구들을 교육받고 과제도 통과해야 합니다. 하루를 통째로 쓰는 교육인데, 매달 타운홀 미팅에서 전 직원이 AI를 업무에 어떻게 적용했는지 자유롭게 발표도 해요. 예를 들어 어떤 분은 출근 전에 AI로 업무 우선순위를 정리하고, 슬랙 메시지를 요약하고, 노션에 할 일을 정돈해놓고 온다고 발표하셨어요. 그러면 다른 분들이 “그거 어떻게 하는 거냐” 물어보면서 서로 배우는 거죠. 팀스파르타는 전 조직의 AI 전환을 정말 다양한 방식으로 시도하고 있는데, 그 기회가 없었으면 저도 지금 수준으로 활용하지 못했을 것 같아요. ― 마지막으로 ‘코딩을 가르쳐야 하나요?’라는 학부모 질문에 교육 전문가로서 한마디 해주신다면. = 코딩 자체를 가르치느냐 마느냐보다 중요한 건, 문제를 정의하고 의사 결정하는 능력을 키우는 거예요. AI 모델은 2∼3개월마다 대세가 바뀌지만, 어떤 문제에 집중할지 고르고 실행하는 건 여전히 사람의 영역이거든요. 그 역량은 코딩이든 다른 어떤 도구든, 직접 부딪혀보면서 길러지는 거라고 생각해요. ― 결국 어른이든 아이든, 답은 같은 곳에 있는 거군요. 도구는 바뀌어도 문제를 찾고 부딪혀보는 사람이 살아남는다는 것. = 네. 교육이 의미하는바 자체가 바뀌었다고 봐요. 지식을 머리에 흡수하는 게 학습이 아니라, 그걸로 실행해보는 것까지가 학습이에요. 내 일에서 AI로 뭔가를 실험해보고, 프로세스를 바꿔보고, 실패해보고. 그게 됐을 때 비로소 ‘교육을 받았다’고 말할 수 있지 않을까요.

지난 22일 서울 강남구 팀스파르타 사무실에서 만난 이은비 교육사업본부 본부장은 ‘AI 시대의 인재상’을 묻자 이같이 답했다. 이 본부장은 “인공지능(AI) 모델의 대세가 2∼3개월 단위로 바뀌는 환경에서, 기업들은 단순히 AI에 대해 아는 사람이 아니라 AI로 실제 결과를 바꾸는 사람을 찾고 있다”며 교육의 무게 중심이 문제 해결 역량으로 옮겨가고 있다고 강조했다. 이 본부장이 속한 팀스파르타는 한국과학기술원(KAIST·카이스트) 출신 이범규 대표가 2020년 설립한 AI 업스킬링 전문기업으로, 지난해 약 730억원의 매출을 올린 중소벤처기업부 선정 ‘예비 유니콘’이다. 고용노동부 K-디지털 트레이닝(KDT) 사업에서 3년 연속 누적 취업생 수 1위를 기록하며 ‘결과를 바꾸는 인재’를 배출해왔고, 최근 정부가 발표한 ‘KDT AI 캠퍼스’ 운영기관에도 선정됐다. ◆“실행·설계·촉진이 중요하다” 이 본부장은 기업이 찾는 인재상이 세 단계로 분화하고 있다고 진단했다. AI로 자신의 업무를 개선하는 ‘실행’, 팀 단위 프로세스를 AI 기반으로 재설계하는 ‘설계’, 조직 차원에서 AI 전환을 이끄는 ‘촉진’이다. 그는 “이 세 단계에 맞춰 KDT 과정을 운영해 3년 연속 누적 1위가 가능했다”고 설명했다. 포스코, DB, 아모레퍼시픽, 한국투자증권, 코스맥스 등이 참여한 AI 기업 교육 매출도 전년 대비 250% 급성장했다. 팀스파르타는 본 과정 전 8주간의 ‘워밍업’과 ‘베이스캠프’를 거치도록 설계, 수강생 전반의 학습 수준을 상향 평준화하면서 학습 부진으로 인한 사전 이탈률을 절반으로 줄였다. 이 본부장은 “기업 교육에서도 임직원 AI 역량이 평균 160% 향상되고, 현업 적용률 92%를 기록한 것으로 나타났다”고 덧붙였다. 특히 팀스파르타가 자체적으로 운영하는 실무형 인턴십 ‘바로인턴’은 수료생을 파트너 기업 현장에 직접 투입하는 프로그램으로, 교육과 취업 사이의 간극을 메운다. 실제 바로인턴을 통해 기업에 들어간 수료생이 해당 조직에서 도입하지 못했던 AI 업무 자동화 솔루션을 직접 정착시킨 사례도 나왔다. 이번 AI 캠퍼스는 이 KDT 모델에서 한 단계 더 나아간다. KDT가 AI를 활용해 성과를 내는 실무형 인재를 길렀다면, AI 캠퍼스는 AI 직무를 중심으로 즉시 전력감을 양성하는 심화 과정이다. 팀스파르타는 데이터 사이언스·에이전틱 AI·프라이빗 AI·온디바이스 AI·피지컬 AI 5대 직무를 운영할 예정이다. 팀스파르타는 이에 그래픽처리장치(GPU)와 로봇 하드웨어 등 대규모 실습 인프라를 갖추고, 온라인 대신 오프라인 집체 교육으로 현업 적용성을 대폭 높일 예정이다. ◆AI 시대 ‘성장의 공식’ 찾았다 팀스파르타의 이같은 성과 뒤엔 자체 개발한 AI 튜터 ‘에이타니’(A.tani)가 자리한다. 에이타니는 수강생의 커리큘럼·과제·팀 프로젝트 역할을 학습해 수강생별 맞춤 답변을 제공한다. 또 메타버스 가상 교실에서 아바타 기반의 실시간 소통도 지원한다. 학습 속도가 더딘 ‘느린 학습자’도 조기에 감지한다. 가령 학습관리시스템(LMS)으로 진도와 과제 수행 데이터를 실시간 분석해 운영 매니저와 튜터가 선제적으로 개입하는 방식이다. 에이타니가 축적한 학습 데이터는 AI 인재의 본질에 대한 단서도 드러냈다. 빠르게 성장하는 수강생들의 패턴을 분석한 결과 ▲문제를 먼저 정의하고 ▲실패를 두려워하지 않으며 ▲큰 과제를 실행 가능한 단위로 쪼개는 습관이 있었다. 이 본부장은 “이 세 가지는 AI 이전에도 일을 잘하는 사람의 특성이었지만, 지금은 직무 경계가 허물어지면서 한 사람이 감당할 범위가 훨씬 넓어졌다”며 “경계를 넘나드는 실행력과 용기가 가장 중요하다”고 말했다. ◆“모두가 AI로 성과낼 수 있도록” 팀스파르타는 AI 시대를 맞아 달라진 교육 현장의 풍경에도 발맞춰 나아가고 있다. 당초 20∼30대 취준생 중심이었던 AI 교육 수강생 구성이 40∼50대 재직자와 자영업자까지 넓어진 데 대한 대응이다. 이 본부장은 이와 관련 “도태에 대한 위기감보다는, AI로 못 하던 일을 해결할 수 있게 됐다는 경험이 학습의 동기가 되고 있다”며 “이에 맞춰 개발자 중심에서 벗어나 전 직무·전 세대가 AI로 자기 업무의 결과를 바꿀 수 있도록 교육을 확장 중”이라고 말했다. 최근에는 엔비디아 ‘인셉션 프로그램’과 마이크로소프트 ‘AI 클라우드 파트너 프로그램’ 멤버로 발탁되면서 글로벌 수준의 기술력을 인정받고 있다. 이 본부장은 “한국형 AI 교육의 경쟁력은 빠르게 배우고 바로 성과로 연결하는 실행력에 있다”며 “일본의 NEC, 오므론 등 글로벌 기업들이 팀스파르타를 찾는 이유도 바로 이 때문”이라고 덧붙였다.

세계일보가 인공지능(AI)을 활용한 뉴스 콘텐츠 자동 생성 기술에 대한 특허 2건을 출원하고, 자체 AI 플랫폼 브랜드 ‘SEGYE.On’(사진)의 상표권까지 확보하며 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 본지는 지난 17일 지식재산처에 ‘인공지능 기반 카드뉴스 자동 생성 시스템 및 그 구동 방법’과 ‘뉴스 기사 입력 기반 숏폼 영상 자동 생성 방법 및 이를 수행하는 인공지능 장치’ 등 특허 2건을 동시 출원했다. 지난 8일에는 SEGYE.On에 대한 상표등록도 출원했다. 카드뉴스 특허는 기사 인터넷 주소(URL)나 본문을 입력하면 기사 유형을 자동 분석하고, 장별 구조화 텍스트와 AI 생성 이미지를 조합해 편집 가능한 1카드뉴스를 자동으로 만들어내는 기술이다. 숏폼 특허는 뉴스 기사 하나로 11개 장면의 내러티브를 자동 생성한 뒤, 3개의 AI 에이전트(AI 편집장·프로듀서·애널리스트)가 스크립트·비주얼·데이터 시각화를 분업 처리하고, 음성 합성과 자막까지 결합해 완성된 영상을 출력하는 기술이다. 두 기술 모두 AI가 생성물의 품질을 평가한 뒤, 기준에 미달한 장면은 자동으로 재생성하는 ‘폐루프 최적화’(Closed-loop Optimization) 구조를 채택했다. 이번 출원을 대리한 이석기 스프린트특허 변리사는 “당해 기술은 단순 기사 요약이나 콘텐츠 자동화 수준을 넘어 고도화된 AI 콘텐츠 제작 기술”이라며 “특히 언론사 실무에서 요구되는 포맷별 재구성·품질 보정·선택적 재생성까지 기술적으로 구현하고 있다는 점에서 완성도가 높아서 사업적 활용 가능성과 특허를 통한 차별적 보호 필요성이 충분하다”고 말했다. SEGYE.On은 세계일보가 자체 개발한 AI 콘텐츠 생성 플랫폼의 통합 브랜드로, AI 소프트웨어 분야 상표로 출원됐다. 기존 카드뉴스·숏폼 생성기 외에 향후 사내에서 개발되는 다양한 AI 소프트웨어가 SEGYE.On 브랜드로 서비스될 예정이다. 이번 출원은 전통 언론사가 선제적으로 AI 콘텐츠 생성 기술에 대한 지식재산권 확보에 나섰다는 점에서 의미가 있다. 또 외부 인력 없이 사내 기자 4명으로만 구성된 팀에서 처음부터 끝까지 개발을 주도했다는 점에서 ‘내부로부터의 AX 혁신’이라는 의미가 더해진다. 김기환 세계일보 AI혁신미디어국 국장은 “이번 개발을 통해 사내에 텍스트 기사를 카드뉴스와 숏폼 콘텐츠로 재가공하는 ‘원소스 멀티유즈(OSMU)’ 기반의 AI 시스템이 자리 잡았다”며 “콘텐츠를 더욱 빠르고 다양한 방식으로 유통해 독자와의 접점을 한층 확대할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

솔직해지자. 지난해 갤럭시 S25 시리즈 중 최고는 울트라도, 플러스도 아닌 기본형이었다. 폼팩터(기기 형태)부터 성능, 가격까지 삼박자가 어우러지면서 ‘역작’ 타이틀을 거머쥐었다. 글로벌 IT 팁스터(정보 유출자) ‘아이스 유니버스’는 S25 시리즈 출시 6개월간 기본형(722만대)이 플러스(450만대)보다 272만대 많이 팔렸고, 전작(S24) 기본형 대비 11% 증가한 판매량을 기록했다고 누설했다. 1년 뒤 S26 시리즈는 울트라가 다시 왕좌를 차지한 모양새다. 삼성전자에 따르면 사전판매 7일간 팔린 135만대 중 울트라 비중만 70%에 달했다. S25 시리즈 당시 60% 수준이던 울트라 쏠림이 10%포인트 더 커졌다. 실사용 후기에서도 울트라의 프라이버시 디스플레이, 60W(와트) 초고속 충전 등 프리미엄 기능이 극찬을 받고 있다. 그럼에도 이번 S26 시리즈 기기 모두를 체험하면서 가장 먼저, 또 가장 많이 손이 간 모델은 역시 기본형이었다. 무게와 그립감이 만든 ‘손맛’, AI 성능 등 크고 작은 장점이 겹겹이 쌓여있었다. 화려한 사양을 자랑하는 울트라가 ‘갖고 싶은’ 폰이라면, 기본형은 ‘매일 들고 다니고 싶은’ 폰이라는 포지셔닝에 성공한 것이다. ◆쥐는 순간 드러나는 완성도 S26 기본형의 무게는 전작보다 5g 더 늘어난 167g이다. 그러나 160g대 스마트폰이 주는 해방감은 여전히 유효했다. (참고로 A4 종이 한장이 4.5g이다) S26 기본형은 같은 6.3인치 체급의 현행 플래그십인 아이폰 17(177g)보다 가벼웠고, 구글 픽셀10(204g)과는 무려 37g 차이가 났다. 그립감의 차이도 확연했다. 플러스(190g)는 들었을 때 기본형보다 상단이 먼저 쏠리는 느낌이었고, 울트라(214g)는 묵직해서 손목이 살짝 버거웠다. 기본형만 무게중심이 손바닥 한가운데로 떨어졌다. 기본형 전면은 전작과 크기가 비슷하지만 디스플레이 영역이 6.2인치에서 6.3인치로 늘어났다. 베젤을 극한까지 얇게 만든 덕이다. 뒷면 디자인의 핵심인 카메라 모듈은 기존의 ‘올리브링’ 디자인 대신 카메라 렌즈 주변에 테두리가 추가된 ‘카메라 섬’이 도입되면서 더 입체적이고 깔끔해졌다. 다만 폰 케이스 없이 평평한 곳에 올려놓았을 때 단차로 인한 덜컥거림은 신경이 쓰였다. 뒷면 유리는 무광으로 마감돼 차분하면서도 고급스러운 분위기가 더해졌다. 손에서 미끄러질 것 같은 긴장감도 덜했고, 지문도 거의 묻어나지 않아 매일 폰 뒷면을 옷자락으로 닦아내던 습관이 줄었다. 색상은 4종(코발트 바이올렛·스카이 블루·블랙·화이트) 중 ‘근본의 화이트’가 시선을 사로잡았다. ◆울트라급 활용성 눈길 기본형이라 성능이 부족할 것이란 선입견은 기우였다. 테스트 결과 국내 출시 기본형에 탑재된 2나노 공정의 ‘엑시노스 2600’은 전작의 스냅드래곤 8 엘리트에 근접했다. 실제 최고사양 게임인 ‘원신’을 최고 옵션으로 30분 돌렸을 때도 프레임이 끊기는 구간은 거의 없었다. 기기 상단이 따뜻해지긴 했지만 손에 쥐기 불편할 정도는 아니었다. 인공지능(AI) 기능은 프라이버시 디스플레이만 빼면 최상위 기종인 울트라와 차이를 체감하기 어려웠다. 카페에서 녹음한 파일에 ‘오디오 지우개’를 적용하자 옆 테이블 소음과 커피 머신 소리가 거의 사라졌고, 계단을 뛰어 내려가며 동영상을 찍어도 ‘슈퍼 스테디’ 모드의 수평 잠금을 사용하니 수평선이 고정되면서 액션캠급 안정화를 보여줬다. ‘나우 넛지’는 아직 카카오톡 등 서드파티 메신저에선 간헐적으로만 발동되는 불안정함이 있지만, 삼성 메시지 앱에서 ‘토요일 7시 성수동’이라는 문자를 주고받자 키보드 위에 캘린더 등록 버튼을 띄워줬다. 모르는 번호로 걸려온 전화를 ‘AI 통화 스크리닝’이 대신 받자 발신자의 말이 실시간 자막으로 떴고, 영업 전화임을 확인한 뒤 받지 않고 마무리할 수 있었다. ◆울트라 다음은 기본형 단점이 없는 건 아니다. 6년째 25W에 묶여 있는 유선 충전 속도가 뼈아프다. 카메라 하드웨어도 전작과 동일한 센서·렌즈 조합을 그대로 이어받았고, 기기 뒷면에 자석이 없어 맥세이프 호환 액세서리를 쓰려면 별도 케이스가 필요하다는 점도 아쉬움으로 남는다. 그러나 국내 기준 울트라와의 출고가 차이(54만3400원)를 생각하면 기본형은 더욱 매력적인 선택지다. 차액이 갤럭시 워치8(41만9000원)이나 버즈4 프로(35만9000원)를 장만하고도 남는 수준이라서다. 기본 저장 용량도 이번 시리즈부터 128GB(기가바이트)에서 256GB로 두 배가 되면서 약 9만5000원의 출고가 인상분 체감도 크게 완화됐다. 기본형은 S26 시리즈를 체험한 열흘 내내 ‘원 픽’의 자리를 이어갔다. 주머니에 넣고 꺼낼 때, 한 손으로 지도를 확인할 때, 퇴근길 지하철에서 유튜브 영상을 볼 때 등 일상의 편안함에 가장 잘 어울리는 모델이었다. 울트라가 출시 초기 화려한 사양으로 소비자의 마음을 사로잡았다면, 사전판매 시작 이후 한 달 반이 지난 이젠 기본형의 차례가 올 것으로 보인다.

지난달 26일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘갤럭시 버즈4 프로’ 브리핑에서 삼성전자 모바일경험(MX)사업부 오디오그룹 문한길(사진) 마스터는 이같이 말했다. 그는 버즈4 프로에 대해 “단순한 스펙 경쟁을 넘어 실제 사용자의 사용 환경에 주목해 개발된 제품”이라며 “주변 환경, 사용자의 귀 모양, 착용 상태 등 다양한 변수가 성능에 미치는 영향을 심도 있게 고려했다는 것이 차별화 지점”이라고 강조했다. 버즈4 프로만의 오디오 경험은 ‘새로운 스피커 구조’에서 출발한다. 버즈4 프로는 스피커 가장자리의 베젤을 최소화하는 설계를 통해 진동판의 유효 면적을 전작 대비 약 20% 확장했다. 이어버드 스피커는 물리적으로 크기를 키우는 데 한계가 있다는 기존 통념을 돌파한 것이다. 문 마스터는 “음질의 강점을 살린 투웨이(2-Way) 스피커 구조를 계승하면서도 노이즈 캔슬링(ANC) 성능을 최고로 끌어올리기 위해, 작고 귀여운 사이즈는 유지하면서 진동 면적을 최대로 넓힌 역대 최고 효율의 우퍼를 채택했다”고 설명했다. 이렇게 탄생한 스피커는 맑고 섬세한 고음을 내는 트위터와 어우러져 마치 콘서트홀에 온 듯한 생생한 하이파이(Hi-Fi) 사운드를 재생할 수 있다. 문 마스터는 “어떤 상황에서도 흔들림 없이 편안한 사운드를 들려주는 ‘일관된 안정성’에 가장 큰 공을 들였다”고 말했다. 아무리 소리가 좋아도 귀에 편안하게 맞지 않으면 소용이 없어서다. 이에 삼성전자는 누구나 자신의 귀에 딱 맞는 편안함을 느낄 수 있도록 2024년부터 미국 미시간 대학교와 손잡고 무려 1억개가 넘는 전 세계인의 귀 모양 데이터를 모았다. 삼성전자 연구진은 카페와 쌩쌩 달리는 자동차 안, 발 디딜 틈 없는 퇴근길 지하철 등 시끄러운 현실 속으로 직접 뛰어들어 방대한 통화 데이터를 하나하나 수집했다. 우리가 마주하는 ‘진짜 일상’은 조용한 실험실과는 거리가 멀다는 인식에서 출발했다. 연구진은 대화할 때 얼굴 근육이 움직이거나 시간이 지나면서 이어폰이 미세하게 빠지는 상황까지도 모두 계산했다. 그 덕에 버즈4 프로를 착용하면 발신자와 수신자 모두 언제 어디서든 바로 옆에서 이야기하는 것처럼 또렷한 통화를 즐길 수 있다. 사용성도 대폭 높였다. 노이즈 캔슬링 모드를 켜고 길을 걷다가도 85㏈ 이상의 큰 사이렌 소리가 울리면, 딥러닝 기술이 이를 인지해 주변 소리를 들을 수 있는 모드로 바꿔 혹시 모를 위험을 막아준다. 양손에 무거운 짐을 들고 있을 때 전화가 올 경우, 고개를 가볍게 끄덕이거나 가로젓는 ‘헤드 제스처’ 기능만으로 쉽게 전화를 받거나 거절하는 기능도 대표적인 사례다.

“애플도 이런 물리적 보안 기술을 도입해야 한다.” 지난달 25일(현지시간) 삼성전자의 갤럭시 S26 시리즈가 공개된 직후 미국 월스트리트저널(WSJ)의 테크전문기자 니콜 응우옌은 시리즈 최상위 모델인 S26 울트라에 업계 최초로 탑재된 ‘프라이버시 디스플레이’ 기능을 “모든 스마트폰에 꼭 필요한 기능”이라며 이같이 말했다. 그는 “단순한 소프트웨어 기능이 아니라, 유기발광다이오드(OLED) 패널 구조의 혁신으로 구현된 것”이라며 보안 기술 분야에서의 새로운 기준이 제시됐다고 극찬했다. 프라이버시 디스플레이는 정면을 제외한 상하좌우 전방위에서 화면이 거의 보이지 않도록 시야각을 완벽하게 차단하는 기술이다. 대중교통이나 공공장소에서 타인이 내 스마트폰의 메신저 대화나 금융 애플리케이션(앱), 잠금 해제 패턴 등을 엿보는 것을 근본적으로 막아준다. 삼성전자 모바일경험(MX)사업부 하드웨어 담당 문성훈 부사장은 프라이버시 디스플레이에 대해 “픽셀 단위부터 설계한 기술 혁신으로, 수년간 연구 끝에 탄생한 결과”라며 “드디어 세상에 선보이게 돼 내부에서도 아주 기뻐하고 있다”고 말했다. 이튿날 미국 샌프란시스코에서 열린 S26 시리즈에 적용된 하드웨어 혁신 기술설명회 자리에서다. 프라이버시 디스플레이는 빛의 확산을 픽셀 단위로 정밀하게 제어함으로써 구현된다. S26 울트라의 디스플레이는 빛을 수직으로 쏘아 올리는 ‘내로 픽셀’과 빛을 넓게 확산하는 ‘와이드 픽셀’ 두 가지 구조로 이루어져 있다. 사용자가 프라이버시 모드를 켜면 와이드 픽셀의 구동 파워를 최소화하고, 내로 픽셀 위주로 화면을 구동해 측면 시야각을 물리적으로 차단하는 원리다. 나아가 화면을 더욱 강력하게 숨기고 싶을 때는 와이드 픽셀 간 반전 신호를 보내 차단력을 극대화하는 ‘맥시멈 프라이버시 모드’도 쓸 수 있다. 삼성전자가 오랜 시간 이 기술에 매달린 결정적 계기는 기존 사생활 보호 필름이 가진 치명적인 단점 때문이다. 보호 필름은 스마트폰 화면을 어둡고 탁하게 만들 뿐 아니라, 좌우 시야각만 막아주고 상하 시야각은 차단하지 못하는 한계가 있었다. 문 부사장은 “보호 필름이 갤럭시 최상의 디스플레이 경험을 방해하는 게 안타까웠다”며 “프라이버시 디스플레이는 사용자가 정면에서 바라볼 때 기존의 밝고 선명한 화질을 100% 그대로 유지하면서도 상하좌우 모든 방향의 시선을 완벽하게 차단한다”고 설명했다. 필요할 때만 유연하게 기능을 켤 수 있다는 점도 큰 장점이다. 은행 앱이나 카카오톡 등 특정 앱을 실행하거나, 잠금 해제 패턴을 입력할 때만 기능이 작동하도록 설정할 수 있다. 특히 유튜브 영상을 지인과 함께 시청하는 등 화면 전체를 공유하는 상황을 고려해 화면 상단에 예고 없이 뜨는 앱 알림 팝업 창에만 블라인드 처리를 하는 ‘부분 프라이버시 디스플레이’ 기능도 제공해 사용성과 보안성을 동시에 챙겼다. S26 울트라에서는 디스플레이와 더불어 방열·충전 시스템도 대폭 개선됐다. 삼성전자는 기체가 흐르는 내부 구조를 최적화하고 열이 머무는 병목 구간을 전작 대비 약 28%나 넓혀 냉각 효율을 극대화했다. 충전 속도 역시 사용자 의견을 적극 반영한 ‘초고속 충전 3.0’을 도입하며 30분 만에 배터리를 0%에서 최대 75%까지 고속으로 채울 수 있게 됐다. 이 같은 하드웨어 스펙을 담아내면서 이전보다 더 얇고 가벼워진 것도 인상적이다. S26 울트라는 울트라 모델 최초로 7㎜대(7.9㎜) 두께를 달성했고, 무게 역시 전작보다 5g 감량한 214g이다. 문 부사장은 “크고 무거운 스마트폰을 꽤 불편해한다는 점을 알기에, 기존 성능의 타협 없이 최대한 얇고 가볍게 만들기 위해 수년 동안 엄청난 노력을 기울였다”며 “S26 울트라는 현재까지 우리가 개발한 모델 중 가장 강력한 AI 성능을 확보한 폰이라고 자부한다”고 했다.

삼성전자가 25일(현지시간) 미국 샌프란시스코 팰리스 오브 파인 아트에서 ‘갤럭시 언팩 2026’을 열고 3세대 인공지능(AI) 폰 ‘갤럭시 S26 시리즈’를 전격 공개했다. 현장에서 내린 S26 시리즈에 대한 결론은, 갤럭시 AI폰이 사용자의 명령을 기다리던 기존의 수동성을 버리고 기기가 먼저 필요한 기능을 능동적으로 제안하는 ‘모바일 에이전틱 AI’의 본격적인 시작을 알렸다는 것이다. 노태문 삼성전자 대표이사 사장(DX부문장)은 기조연설을 통해 “삼성전자는 더 많은 사람이 일상에서 AI의 유용함을 느낄 수 있도록 모바일 경험을 발전시키며, AI 경험의 대중화를 선도해 왔다”며 “특히 S26 시리즈는 강력한 하드웨어를 기반으로 누구나 쉽고 직관적으로 AI를 사용할 수 있는 제품”이라고 강조했다. ◆알아서 척척 제안하는 ‘나우 넛지’ 실제 언팩(신제품 공개) 행사장 체험존에서 가장 감탄을 자아낸 부분은 역대 가장 쉽고 직관적인 갤럭시 AI의 진화였다. 그 중심에는 새로 탑재된 맞춤형 제안 기능 ‘나우 넛지’가 있다. 예를 들어 메신저로 “설에 세배하는 사진 좀 보내줘”, “2월26일 오전 9시 회의 괜찮으세요?”라는 메시지를 받으면, 갤럭시 AI가 대화의 맥락을 스스로 파악해 둥근 모서리 형태의 팝업을 띄운다. 이를 터치하기만 하면 기기가 알아서 갤러리 내 관련 사진을 찾아주거나 캘린더 일정을 확인해 중복 여부를 띄워준다. 사진을 찾기 위해 갤러리 앱을 켜거나 일정을 보려 캘린더 앱을 오갈 필요가 없어진 것이다. 제미나이, 빅스비에 이어 퍼플렉시티까지 다양한 AI 모델이 기본 탑재된 것도 인상 깊었다. 제미나이에게 “여기로 택시 불러줘”라고 말하면 도착지 입력 없이 확인 버튼만으로 호출이 끝나고, 빅스비에게 “배터리를 오래 쓰는 설정으로 바꿔줘”라고 말하면 복잡한 메뉴를 찾을 필요 없이 기기가 스스로 설정을 변경해줬다. ◆사진 AI의 정수 ‘포토 어시스트’ 전문가 수준으로 진화한 카메라와 이를 뒷받침하는 강력한 AI 편집 기능도 빼놓을 수 없다. 특히 S26 울트라는 2억 화소 광각과 5000만 화소 5배 광학 줌 망원 카메라에 더욱 넓어진 조리개를 채용해 어두운 곳에서도 선명한 ‘나이토그래피’ 성능을 자랑했다. 동영상 촬영 땐 아무리 좌우로 크게 흔들며 찍어도 자동으로 수평을 고정시켜 찍은 듯한 ‘슈퍼 스테디’ 기능도 추가됐다. 촬영 후의 편집 과정은 ‘포토 어시스트’가 혁신적으로 바꿨다. 복잡한 조작 없이 자연어 텍스트 입력만으로도 정교한 편집이 가능하다. 사용자의 전신사진에 갤러리의 옷 사진을 추가하고 ‘이 옷을 입혀줘’라고 입력하자, AI가 순식간에 옷을 자연스럽게 합성해줬다. 반쯤 먹은 케이크 사진에서 ‘홀 케이크로 바꿔줘’라고 입력하면 AI가 수초 내에 온전한 케이크 사진으로 만들어 줬다. ◆시선 차단 ‘프라이버시 디스플레이’ 이 같은 AI 연산과 고사양 기능을 지연 없이 구동하는 배경엔 갤럭시 사상 가장 강력한 하드웨어가 자리한다. 최상위 모델인 S26 울트라는 갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트 5세대 프로세서를 탑재해 전작 대비 신경망처리장치(NPU) 성능은 39%, 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)는 각각 최대 19%, 24% 향상됐다. 강력해진 하드웨어 중에서도 단연 눈에 띄는 혁신은 모바일 기기 최초로 도입된 ‘프라이버시 디스플레이’다. 기기 정면이 아닌 상하좌우 측면에서 화면을 바라보면 주요 정보를 검은색으로 가리는 기능이다. 사생활 보호 필름 없이도 소프트웨어만으로 화면 픽셀의 빛 확산을 제어한 것이다. 특히 은행 앱 계좌 잔고나 카카오톡 알림 등 특정 부분만 가리도록 설정할 수 있어 만원 지하철 등에서도 완벽하게 개인정보를 보호할 것으로 기대된다. ◆가격 인상 불가피… 250만원 돌파 S26 시리즈는 27일부터 3월5일까지 국내 사전 판매를 진행하고 3월11일 전 세계에 순차 출시된다. 글로벌 메모리 반도체 가격 폭등의 여파로 신제품 출고가는 3년 만에 전격 인상됐다. 256GB 용량 기준으로는 전 라인업에 걸쳐 전작 대비 9만9000원씩, 512GB 모델은 무려 20만9000원씩 일괄 인상됐다. 최고가 기종인 울트라 1TB(16GB 램) 모델은 전작 대비 무려 29만5900원 올라 기기값이 254만5400원에 달한다.