과학기술정보통신부는 7일 서울 영등포구 페어몬트 앰배서더 서울에서 올해 첫 국가기념일로 지정된 ‘기술개발인의 날’ 기념식을 열고 정부 포상 55점을 수여했다. 과학기술 훈장 3점은 이진엽 삼성전자 부사장과 송근석 HK이노엔 부사장, 장지은 SK하이닉스 부사장이 받았다. 과학기술 혁신장을 받은 이 부사장은 세계 첫 1기가비트(Gb) 낸드플래시 메모리 양산 등 메모리 경쟁력 확보에 기여했다. 과학기술 웅비장을 받은 송 부사장은 기존 위장 질환 치료제의 한계점을 극복한 신약 개발을 주도했고, 같은 상을 받은 장 부사장은 초고용량 서버 D램 메모리 개발 등 메모리 시장 선도에 기여했다.

대상은 추석 명절을 앞두고 중소 협력사의 원활한 자금 운용을 돕기 위해 결제 대금 400억원을 조기 지급했다고 7일 밝혔다. 조기 지급 대상은 중소 협력사 243곳이고, 당초 지급일보다 최대 30일 앞당겨 대금을 지급했다. 대금을 미리 지급해 명절을 앞두고 자금 수요가 늘어나는 협력사 부담을 덜어준다는 취지다. 임정배 대상 대표는 “추석을 앞두고 협력사들의 자금 운용에 실질적인 도움을 드리고자 결제대금을 조기 지급했다”며 “앞으로도 그룹의 핵심 가치인 존중을 바탕으로 파트너사와 함께 성장할 수 있는 상생협력 활동을 지속하겠다”고 말했다. 대상은 협력사를 대상으로 금융 지원, 환경·사회·지배구조(ESG) 컨설팅, 국내외 판로 확대 지원, 직무 교육과 복리후생 지원 등 여러 동반성장 프로그램을 진행하고 있다. 매년 ‘GWP(Great Work Partners) 어워즈’도 열어 한 해의 동반성장 성과를 공유하고 우수 협력사를 포상하고 있다.

“범용인공지능(AGI) 시대에 오신 것을 환영합니다.” 오픈AI가 지난 3일(현지시간) 새로운 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’를 공개하며 던진 메시지입니다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 아스트라를 “세대적 도약”이라고 평가하면서 이번 모델이 AGI 시대의 시작일 수 있다고 말했습니다. AGI는 특정 영역에서만 뛰어난 현재 AI와 달리 인간처럼 다양한 분야의 문제를 이해하고 해결할 수 있는 AI를 뜻합니다. 다만 AGI를 정하는 기준은 없습니다. 오픈AI는 자사 헌장에서 AGI를 ‘경제적으로 가치 있는 대부분의 업무에서 인간보다 뛰어난 고도로 자율적인 시스템’이라고 정의합니다. 아스트라는 지금까지 나온 모델 가운데 이 기준에 가장 가깝다는 게 오픈AI 주장입니다. 보편적 기준은 없기 때문에 AGI를 단언할 수는 없지만 훗날 돌아봤을 때 지금을 AGI 탄생의 순간으로 기억할지도 모른다는 겁니다. 아스트라는 컴퓨터와 웹 브라우저를 직접 조작해 업무를 수행합니다. 세금 신고 자료를 정리하고, 일자리를 검색·비교하고, 법률 문서를 만들거나 게임과 웹사이트를 개발하는 식입니다. 소프트웨어 개발과 과학, 사이버보안, 전문 사무 업무 등에서도 최고 수준 성능을 기록했습니다. 수학 난제 평가 ‘프런티어매스 티어4’에서는 98%, 추론능력을 평가하는 ‘ARC-AGI-3’에서는 99.9%를 기록했습니다. 오픈AI가 강조하는 건 업무 수행 능력입니다. 사람이 컴퓨터로 처리하는 복잡한 업무를 여러 단계로 나눠 계획하고, 필요한 도구를 사용해 결과까지 만들어내는 겁니다. 오픈AI 설명대로라면 인간이 컴퓨터로 하는 대부분의 일을 아스트라가 해낼 수 있습니다. 아스트라만 인간의 영역에 다가서고 있는 건 아닙니다. 앤트로픽은 이틀 앞서 ‘클로드 페이블 5.1’과 ‘클로드 미토스 5.1’을 공개했습니다. 페이블 5.1은 코딩과 전문 지식 업무에 최적화된 앤트로픽의 최고 범용 모델입니다. 장시간 이어지는 에이전트 업무와 연구 능력을 끌어올렸습니다. 앤트로픽은 AI가 과학 연구에 본격적으로 기여할 미래를 미리 보여주는 모델이라고 소개했습니다. 미토스 5.1은 페이블과 같은 기반 모델로 안전장치 강도를 줄인 연구용 모델입니다. 사이버보안과 생명과학 능력을 더 폭넓게 사용할 수 있게 설정했습니다. 강력한 성능이 악용될 수 있기 때문에 검증된 사이버보안 전문가와 생명과학 연구기관 등에만 제한적으로 제공됩니다. 아스트라와 페이블·미토스의 등장은 현재 AI 성능 수준을 보여줍니다. 몇 년 전만 해도 생성형 AI는 시험 문제를 풀고, 문맥을 이해해 문장을 만드는 능력으로 평가됐습니다. 이제는 전문 소프트웨어 엔지니어처럼 코드를 만들고, 연구자의 업무를 돕고, 컴퓨터를 직접 조작하며 여러 단계를 거쳐 업무를 끝냅니다. 그렇다면 정말 AGI가 등장한 걸까요. 아직 단정하기는 어렵습니다. 앞서 말했듯 AGI를 판정하는 공인시험 자체가 없습니다. ARC-AGI나 수학·코딩 벤치마크에서 높은 점수를 받는다고 인간과 같은 범용지능을 얻었다고 볼 수도 없습니다. 오픈AI 정의를 따르더라도 아스트라가 실제 산업현장의 대부분 업무를 사람보다 안정적으로 수행한다고 검증된 건 아닙니다. 오픈AI도 AGI 도달 여부를 공식적으로 확정하기보다 이용자들이 판단할 문제라며 답을 열어뒀습니다. 모델 약점도 여전합니다. AI 에이전트는 긴 작업을 수행하는 과정에서 작은 실수를 누적하거나 애초 이용자가 원한 목적과 다른 방향으로 움직일 수 있습니다. 최근 최상위 AI 모델들이 보안 평가 도중 주어진 목표를 잘못 최적화해 허용 범위를 벗어난 행동을 한 사례가 대표적입니다. 현실을 이해하는 능력도 논쟁거리입니다. 아스트라와 클로드는 디지털 환경에서는 인간 수준에 가까운 능력을 확보하고 있지만 물리적 세계에서 행동하거나 낯선 상황을 장기간 안정적으로 처리하는 범용성까지 입증한 건 아닙니다. 전 메타 AI 수석과학자이자 세계적인 AI 석학인 얀 르쿤은 거대언어모델(LLM)만으로 인간 수준 지능에 도달하기 어렵다고 봅니다. 인간처럼 시각·청각·촉각 등을 통해 물리적 세계의 작동 원리를 이해하고 미래를 예측하는 ‘월드 모델’과 같은 기술이 필요하다는 주장입니다. AI 기업들은 AGI가 먼 미래가 아니라고 보고 있습니다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 여러 분야에서 노벨상 수상자 수준을 넘어서는 ‘강력한 AI’가 이르면 1~2년 안에 등장할 수 있다고 전망합니다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 AGI를 ‘인류가 발명할 가장 중대한 기술’로 규정하며 AGI가 가까워졌다고 말합니다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 지난해 창립 10주년 글에서 10년 뒤 AGI를 넘어 인간의 지적 능력을 웃도는 ‘초지능’을 구축할 가능성이 거의 확실하다고 전망했습니다. AGI는 어느 날 공식적으로 선언되는 사건이 아닐 수 있습니다. 우리가 하던 일의 상당 부분을 AI가 대신하기 시작한 뒤에야 뒤늦게 깨닫는 변화일지도 모릅니다. AI는 이미 코딩과 연구, 법률, 금융 등 분야별 전문가 능력을 하나씩 넘어서고 있기 때문입니다. AGI를 AI가 인간의 업무를 대체해가는 과정으로 보는 시각도 커지고 있습니다.

온라인동영상서비스(OTT) 플랫폼 ‘티빙’에서 3900만개가 넘는 이용자 계정과 자체 개발 프로젝트 360여건이 유출된 것으로 나타났다. 시스템 접속용 ‘디지털 열쇠’를 분리 보관하지 않고 소스코드(프로그램 원본 코드)에 저장하는 등 키 관리와 보안 모니터링 체계가 미흡했던 것으로 조사됐다. 과학기술정보통신부는 3일 이런 내용이 담긴 민관합동조사단의 티빙 침해사고 조사 결과를 발표했다. 조사단은 공격자가 티빙 내부 시스템에 무단 침투해 소스코드가 포함된 개발 프로젝트 361건과 이용자 정보를 유출한 사실을 확인했다. 유출된 이용자 계정은 3954만697개다. 로그인이 가능한 활성화 계정 2206만3021개, 휴면·탈퇴 등 비활성화 계정 1737만853개, 테스트 계정 10만6823개가 포함됐다. 이는 중복 계정이 포함된 수치로 유출 계정이 피해자 수를 의미하진 않는다. 실제 한 명이 최대 13개 계정을 보유한 사례도 확인됐다. 유출 정보는 아이디와 비밀번호, 성명, 휴대전화번호, 생년월일, 연계정보(CI) 등 20개 항목 70종이다. 비밀번호는 암호화돼 암호문을 일반인이 읽을 수 없는 상태였다. 반면 휴대전화번호와 이메일 주소는 암호화키까지 함께 빠져나가 사실상 평문이 유출된 것과 다름없는 것으로 판단됐다. 개인정보 세부 유출 규모는 개인정보보호위원회가 별도로 확정할 방침이다. 현재까지 유출 정보로 인한 이용자 피해 사례나 다크웹 등에서의 불법 유통 정황은 확인되지 않았다. 조사 결과 공격자는 개발자의 ‘개발환경 접속키’를 사전에 탈취해 지난 5월29일 티빙 개발환경에 들어갔고, 소스코드가 포함된 개발 프로젝트를 빼냈다. 이후 해당 소스코드 안에 저장돼 있던 ‘운영환경 접속키’ 43개를 추가 확보해 실제 서비스가 운영되는 클라우드 환경까지 침투했다. 티빙은 지난 5월30일 공격자의 1차 유출 시도 당시 데이터베이스 서버 과부하로 이상징후를 확인하고 작업을 차단했다. 그러나 공격자는 다음 날 중앙처리장치(CPU) 사용량을 낮추는 방식으로 이상징후 알림을 피했고, 가상서버를 활용해 이용자 정보를 외부 서버로 유출했다. 유출 뒤에는 해당 가상서버를 삭제해 흔적을 없앴다. 과기정통부 관계자는 “최초의 공격자를 찾기 위해 여러 시나리오를 조사했지만 공격자를 확인하지 못했다”고 말했다. 조사단은 티빙의 정보보호 체계가 전반적으로 미흡했다고 지적했다. 접속키 상당수가 소스코드 내부에 그대로 적혀 있거나 평문으로 저장돼 있었고, 사내 메신저 등을 통해 무분별하게 공유된 사실도 확인됐다. 모든 개발자에게 전체 개발 프로젝트 접근 권한을 부여해 접속키 하나만 탈취돼도 전 프로젝트에 접근할 수 있는 구조도 문제로 지목됐다. 과기정통부는 티빙의 침해신고 지연에 대해 과태료를 부과하고 재발방지 이행 계획 제출을 요구할 계획이다. 티빙 경영진은 이날 기자회견을 열고 침해사고에 대해 공식 사과했다. 티빙은 고객 보상안으로 1인당 최대 300만원을 보장하는 해킹·피싱 안심보험과 시청 환경 업그레이드, 5000원 상당 티빙 포인트 등을 제공하기로 했다.

네이버와 카카오 등 국내 플랫폼이 가입된 인터넷 자율규제 기구가 개정 정보통신망법 시행 이후 허위조작정보 신고에 대한 심의 현황을 처음 공개했다. 신고된 27건 중 가이드라인상 허위조작정보로 판단해 삭제를 결정한 사례는 한 건도 없었다. 한국인터넷자율정책기구(KISO)는 이런 내용의 허위조작정보 자율규제 심의 현황을 2일 공개했다. KISO는 지난 7월 개정 정보통신망법 시행 이후 허위조작정보심의특별위원회를 구성하고, 회원사가 자체 판단하기 어려운 안건을 가이드라인에 따라 심의해왔다. 개정 정보통신망법은 정보통신망에서 유통을 금지한 불법정보의 범위를 넓히고, 허위 또는 조작된 정보임을 알면서 타인의 인격권이나 재산권 등을 침해하는 허위조작정보의 유통을 금지하고 있다. KISO는 심의 요청이 접수된 27건 가운데 심의 도중 삭제됐거나 명예훼손성 권리침해에 해당해 임시조치가 이뤄진 4건을 제외한 23건을 최종 심의했다. 그 결과 23건 모두 허위조작정보 ‘해당 없음’으로 결론 내렸다. 상정된 게시물 유형을 보면 상품·서비스 관련 정보, 이용 후기, 홍보성 게시물 등 ‘정보·후기·홍보형’ 게시물이 19건으로 가장 많았다. 여행업체와 숙박 관련 정보, 음식점 영수증 리뷰, 미용 시술 후기, 상품 할인 정보 등이 포함됐다. 김민호 KISO 허위조작정보심의특별위원장은 “상정 안건 대부분이 정치적으로 민감한 사안일 것으로 예상했지만 전혀 달랐다”며 “상품이나 서비스를 추천·홍보하거나 후기를 올린 게시물이 70% 이상을 차지했다”고 말했다. 이 밖에 분쟁·비방, 흥미·오락형 게시물이 일부 상정됐고, 학술·종교적 영역의 주장이나 의견을 다룬 게시물도 일부 포함됐다. 위원회는 신고 내용과 증빙자료를 토대로 게시물이 허위 또는 조작된 정보에 해당하는지를 우선 검토하고, 허위·조작성이 인정되지 않으면 이후 요건을 따지지 않고 ‘해당 없음’으로 결정했다. 허위·조작성이 있는 경우에도 손해를 끼칠 의도나 부당한 이익 취득 목적 여부, 타인의 권리 또는 공익 침해 등 요건을 살피고, 유통 방식 등을 종합적으로 고려했다.

“불편함의 골짜기를 견뎌낸 조직은 어느 순간 J자로 꺾여 올라간다.” 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)는 인공지능(AI) 전환 과정의 불편함과 단기 침체를 견뎌내야 생산성 혁신에 도달할 수 있다며 이같이 강조했다. 2일 SK텔레콤에 따르면 정 CEO는 전날 서울 관악구 서울대에서 대학·대학원생 300여명을 대상으로 특강을 진행했다. 정 CEO는 ‘AI 시대의 선택과 기회’를 주제로 AI 확산과 중요성에 관해 설명했다. AI를 활용하는 사람과 조직의 처리 역량이 달라지고, AI 기술의 중요성도 나날이 커지고 있다. 정 CEO는 “과거 석유와 반도체가 그랬듯 AI 역시 기업을 넘어 국가 간 경쟁으로 번지고 있다”며 “남의 기술에 기대면 가격도, 조건도 스스로 정할 수 없기 때문에 ‘소버린 AI’가 중요하다”고 강조했다. 정 CEO는 조직의 AI 전환(AX) 사례를 ‘AX의 J커브’에 빗대 설명하기도 했다. AI를 도입하면 곧바로 효율이 높아지는 것이 아니라 재교육, 업무 재설계, 데이터·조직 정비 과정에서 일시적으로 생산성이 떨어질 수 있다는 것이다. 이 구간을 넘어서면 생산성이 급격히 상승하는 구조가 나타난다고 봤다. AX 시대 일하는 방법론으로는 △낯설게 보기 △극한 마주하기 △불편해지기 3가지를 제시했다. ‘낯설게 보기’는 기존 업무 방식을 AI를 전제로 다시 생각하는 과정이고, ‘극한 마주하기’는 기존 방식으로는 달성하기 어려운 목표를 설정해 조직의 변화를 끌어내는 방식이다. ‘불편해지기’는 AI 전환 초기의 시행착오를 견디는 태도를 뜻한다. 정 CEO는 AI 시대에도 가치 판단과 방향 설정은 사람의 몫이라고 강조했다. 그는 “AI가 모든 것을 결정할 것 같은 시대지만 그렇게 생각하지 않는다”며 “주도성을 가지고 스스로 방향을 정하는 통찰력과 공감 능력이 경쟁력”이라고 말했다.

정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 전환 과정의 불편함과 단기 침체를 견뎌내야 생산성 혁신에 도달할 수 있다고 강조했다. SK텔레콤은 정 CEO가 지난 1일 서울대에서 대학·대학원생 300여명을 대상으로 ‘AI 시대의 선택과 기회’를 주제로 특강을 진행했다고 2일 밝혔다. 이번 특강은 SK텔레콤과 서울대가 10년째 이어온 AI 공동과정의 첫 수업으로 마련됐다. 1987년 서울대 공법학과에 입학한 정 CEO는 약 40년 만에 강연자로 모교 강단에 섰다. 정 CEO는 “오늘 저는 기술을 가르치러 온 것이 아니라, AI 전환의 최전선에 있는 한 기업이 지금 무엇을 고민하는지 나누기 위해 왔다”고 말했다. 그는 AI 확산으로 시간의 밀도가 달라지고 있다고 설명했다. AI를 활용하는 사람과 조직은 같은 하루를 보내더라도 훨씬 더 많은 일을 처리할 수 있다는 취지다. AI 확산 속도도 남다르다. 자동차가 대중화되기까지 60여년, 휴대폰은 10여년이 걸렸지만 챗GPT는 한 달 만에 사용자 5000만명을 넘었고, AI 투자 규모도 산업혁명 시대를 압도하고 있다는 게 정 CEO 설명이다. 정 CEO는 “과거 석유와 반도체가 그랬듯 AI 역시 기업을 넘어 국가 간 경쟁으로 번지고 있다”며 “남의 기술에 기대면 가격도, 조건도 스스로 정할 수 없기 때문에 ‘소버린 AI’가 중요하다”고 강조했다. 이날 특강의 핵심은 정 CEO가 제시한 ‘AI 전환(AX)의 J커브’였다. 정 CEO는 AI를 도입하면 곧바로 효율이 높아지는 것이 아니라 재교육, 업무 재설계, 데이터·조직 정비 과정에서 일시적으로 생산성이 떨어질 수 있다고 설명했다. 그러나 이 구간을 넘어서면 생산성이 급격히 상승하는 구조가 나타난다고 봤다. 그는 이를 넘기 위한 방법론으로 △낯설게 보기 △극한 마주하기 △불편해지기 등 세 가지를 제시했다. ‘낯설게 보기’는 기존 업무 방식의 전제를 의심하는 것이다. 정 CEO는 SK텔레콤의 모든 업무에 대해 “AI를 전제로 한다면 이 일을 어떻게 다시 설계할 것인가”라는 질문을 던지고 있다고 했다. ‘극한 마주하기’는 기존 방식으로는 달성하기 어려운 목표를 설정해 조직의 변화를 끌어내는 방식이다. 정 CEO는 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 6880억 파라미터급 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 개발한 사례를 들었다. ‘불편해지기’는 AI 전환 초기의 시행착오를 견디는 태도를 뜻한다. SK텔레콤의 한 개발자는 고객 요청에 따른 시스템 수정 업무를 기존에는 50시간씩 들여 처리해왔다. AI를 적용해 효율성을 높이려고 했는데 도입 초기 업무 시간이 오히려 500시간 이상으로 늘었다. AI 에이전트를 새로 만들고 수백 차례 검증해야 했기 때문이다. 정 CEO는 현재 같은 업무가 1시간 안팎으로 줄었다고 설명했다. 정 CEO는 AI 시대에도 가치 판단과 방향 설정은 사람의 몫이라고 강조했다. 그는 “AI가 모든 것을 결정할 것 같은 시대지만 그렇게 생각하지 않는다”며 “주도성을 가지고 스스로 방향을 정하는 통찰력과 공감 능력이 경쟁력”이라고 말했다. 그는 최태원 SK그룹 회장이 제시한 AI 시대 인재 조건도 소개했다. 본질을 통찰하는 ‘생각 근육’, 변화에 적응하고 실패해도 다시 배우는 ‘적응 근육’, AI가 갖기 어려운 ‘공감 근육’, 체화된 경험을 가치로 만드는 ‘신체 지능’이 필요하다는 설명이다. 정 CEO는 “10년 전 AI가 인간을 넘어설 수 있는가를 물었다면 오늘 우리는 AI와 무엇을 만들 것인가를 묻고 있다”며 “10년 뒤 이 질문의 답을 만들 여러분과 역동하는 AI 혁신 현장에서 동료로 다시 만나기를 기대한다”고 말했다.

삼성전자가 가격 부담을 낮춘 실속형 노트북 ‘뉴 갤럭시 북6’(사진)를 1일 국내에 출시했다. 신제품에는 최신 인텔 코어 시리즈3 프로세서를 탑재했다. 한 번 충전으로 최대 25시간 동영상 재생이 가능하며 30분 충전으로 최대 33%까지 충전할 수 있는 고속 충전도 지원한다. 기존 16대 9에서 변경한 16대 10 화면 비율과 눈부심을 줄이는 안티 글레어 디스플레이도 적용했다. 갤럭시 인공지능(AI) 기능도 제공한다. ‘AI 컷 아웃’을 활용하면 이미지 배경을 지울 수 있고 웹페이지 문장·단락 실시간 번역도 지원한다. 갤럭시 스마트폰·태블릿과 파일을 공유하거나 손가락으로 파일을 지정해 옮기는 드래그 앤드 드롭 방식 등 기기 간 연결 기능도 탑재했다. 뉴 갤럭시 북6는 35.6㎝(14형) 단일 크기로 무게는 1.35㎏이다. 색상은 그레이 한 가지로 출시되고 가격은 중앙처리장치(CPU), 운영체제 등 사양에 따라 119만∼149만원이다. 삼성전자는 지난 1월 ‘갤럭시 북6 울트라’와 ‘갤럭시 북6 프로’, 4월 ‘갤럭시 북6’를 출시한 데 이어 이번 제품을 추가해 갤럭시 북6 시리즈 선택지를 넓혔다. 삼성전자는 출시를 기념해 8일까지 삼성닷컴 구매 고객을 대상으로 체험단을 운영하고, 22일까지 출시 프로모션을 진행한다. 구매 조건에 따라 네이버페이 포인트와 상품권 등 혜택을 제공한다.

지난 28일 일본 도쿄 시내 한 로손 편의점. 보리차를 계산대에 올린 뒤 스마트폰으로 받은 쇼핑권을 제시하자 500엔(약 4310원) 할인이 적용됐다. 별도 애플리케이션(앱)이나 인증 절차가 필요 없고, 한국어와 일본어, 영어 등 여러 언어로 표시돼 현지 계산대에서 사용하는 데 불편함이 없었다. 국내에서 쓰던 통신사 멤버십 혜택을 해외여행 중에 사용할 수 있는 셈이다. 이날 사용한 쿠폰은 LG유플러스가 최근 3개월간 일본 여행객을 대상으로 시범 운영한 ‘글로벌 멤버십 서비스’ 혜택 중 하나다. 편의점뿐 아니라 일본 최대 잡화점 돈키호테, 택시, 쇼핑몰, 관광지에서 쓸 수 있는 혜택도 포함됐다. LG유플러스는 해외 로밍 상품을 쇼핑과 교통, 관광 등 해외여행 경험 전반으로 확장하기로 했다. ‘이심(eSIM·스마트폰에 내장된 디지털 유심)’ 확산으로 통신사 로밍의 고객 접점이 약해지는 상황에서 현지 여행 혜택을 앞세워 고객과 만나는 지점을 넓히겠다는 구상이다. 30일 LG유플러스에 따르면 글로벌 멤버십 시범 운영 기간 쿠폰 다운로드 수는 1만건을 넘었고, 쿠폰을 내려받은 고객 10명 중 9명은 돈키호테와 로손 쿠폰을 사용한 것으로 나타났다. 회사는 아시아·태평양 주요 통신사들이 각국 멤버십 혜택을 공유하는 글로벌 협력체 ‘원더조이 트래블 얼라이언스’에 가입하고, 연내 글로벌 멤버십 서비스를 정식 출시할 계획이다. 트래블 얼라이언스는 국가별로 1개 통신사만 참여할 수 있는 구조로 일본 KDDI, 싱가포르 싱텔 등 9개 통신사가 참여하고 있다. 각국 통신사가 현지에서 확보한 쇼핑, 교통, 관광, 식음료 혜택을 공유하고, 고객은 평소 쓰는 통신사 앱에서 해당 혜택을 이용할 수 있다. 통신사가 여행 멤버십을 강화한 배경에는 해외 데이터 이용 시장의 변화가 있다. 해외 여행객은 늘어나고 있지만 고객의 해외 데이터 이용 방식은 통신사 로밍 중심에서 이심, 현지 유심, 포켓 와이파이 등으로 분산되고 있다. 이동통신 조사기관 컨슈머인사이트의 올해 상반기 기획조사를 보면 최근 1년 내 해외 방문 경험자의 이심 이용률은 36%로, 통신사 데이터 로밍(34%)을 처음 넘어섰다. 임혜경 LG유플러스 요금상품담당은 “통신사가 요금·네트워크 품질만으로 경쟁하기는 어려워졌다”며 “글로벌 네트워크와 제휴 역량, 편리한 사용자환경·경험(UI·UX)을 활용해 고객에게 새로운 가치를 제공하려고 한다”고 말했다. LG유플러스는 글로벌 멤버십을 통해 현지 고객 접점을 확대할 방침이다. 단순히 데이터를 연결해주는 로밍 사업자가 아니라 해외 현지에서 쓸 수 있는 혜택을 제공하는 여행 경험 플랫폼으로 확장하겠다는 것이다. 회사는 조만간 싱가포르와 태국, 홍콩, 대만, 필리핀에서도 관련 혜택을 선보인다.

친구와 카카오톡으로 이런 대화를 나눴다고 해보겠습니다. “이번 주말에 조용한 카페에서 만날까?” 보통이라면 대화는 여기서 끝납니다. 친구와 만날 카페를 찾으려면 네이버나 구글을 검색하거나 챗GPT, 제미나이 같은 AI를 열어 질문해야 하죠. 카카오가 그리는 미래는 조금 다릅니다. 카카오톡 속 AI ‘카나나’가 대화를 읽고 먼저 “조용한 카페를 추천해 드릴까요?”라고 묻는 겁니다. 마음에 드는 곳을 고르면 장소 검색을 넘어 예약과 결제까지 이어집니다. 이용자가 AI에게 무엇을 해야 할지 일일이 명령하지 않아도 알아서 필요한 일을 챙겨주는 ‘AI 비서’인 셈입니다. 카카오가 최근 회사를 카카오AI와 카카오X로 인적분할하기로 하면서 내세운 핵심 전략도 이와 맞닿아 있습니다. 목표는 ‘5000만 AI 에이전트 플랫폼’. 카카오톡 이용자 한 명 한 명의 관계와 맥락을 이해하는 ‘1인 1에이전트’를 만들겠다는 겁니다. 그 출발점이 ‘카나나 인 카카오톡’, 줄여서 ‘카인톡’입니다. 5000만 AI 비서를 만들겠다는 카카오의 실험은 이용자가 카인톡을 얼마나 자주, 자연스럽게 쓰게 되느냐에 달렸습니다. 특히 카인톡은 이용자가 먼저 질문하는 서비스가 아니라 AI가 대화 맥락을 읽고 먼저 개입하는 구조여서 한두 번만 엉뚱한 말을 걸어도 금세 ‘성가신 알림’으로 인식될 수 있습니다. 이용자의 체감도를 좌우하는 건 언제, 얼마나 정확하게 말을 거는지입니다. 지난 26일 경기 성남시 카카오 판교아지트에서 만난 카인톡 개발진이 인터뷰 내내 가장 많이 꺼낸 단어도 정확도였습니다. ◆카인톡 개발진에게 직접 물었습니다. -카인톡에서 가장 중요하게 보는 기능은 무엇인가요. 윤소원(SONA) “저희가 카나나 인 카카오톡에서 가장 중요하게 보는 게 온디바이스와 선톡이고요. 그 안에서도 가장 중요한 건 선톡의 정확도입니다. 카카오톡 데이터는 잘 정리된 문서와 다르게 비정형적인 대화가 아주 많잖아요. 오타도 많고 사람마다 대화 패턴도 다르고요. 그래서 그 안에서 어떻게 정확한 맥락을 잡아낼지를 가장 많이 고민하고 있습니다. 거의 매일 아침 ‘선톡 스크럼’을 하고 있어요. 1년째 정확도가 얼마나 올라가는지 정량적으로 측정하고, 학습시키기 위한 데이터를 계속 생성하는 과정을 거치고 있습니다.” -선톡이 너무 많으면 오히려 스팸처럼 느껴질 것 같은데요. 민규식(QUEUE) “그게 진짜 어렵습니다. 너무 많이 잡히면 스팸 같고, 너무 안 잡히면 ‘이거 왜 안 와?’라고 생각하실 수 있거든요. 아주 적절한 균형을 잡기 위해 노력하고 있습니다. 그러면서 정확성까지 잘 챙겨야죠. 작은 모델을 가지고 열심히 고군분투하면서 흔히 말하는 ‘알잘딱깔센’으로 적절하게 잘 끼어드는 아이를 만들려고 노력하고 있습니다.” -AI가 카카오톡 대화에서 가장 이해하기 어려워 하는 건 무엇인가요. 민규식 “불분명한 대화입니다. 업무에서는 보통 몇 시에 어디서 만나 무슨 얘기를 하자고 분명하게 대화하잖아요. 그런데 친구들은 이상한 이야기를 하다가 중간에 일정 이야기를 잠깐 하고, 다시 다른 이야기를 하고 그래요. 그러면 맥락이 끊기거나 AI 입장에서는 ‘대체 무슨 소리를 하는 거지?’라고 생각할 만한 대화들이 나올 수 있습니다. 진담과 농담을 구별하기도 어렵습니다. 예전에는 ‘내일 봬요’라고 하면 실제로 내일 만나는 일정으로 잡기도 했어요. 그런데 퇴근하면서 직장 동료한테 하는 ‘내일 봬요’는 그냥 인사잖아요. 클론으로 ‘이건 인사고 이건 인사가 아니다’라는 유사 데이터를 만들어서 학습시킨 뒤 해결한 사례가 있습니다.” 김다인(DENVER) “카카오톡 대화를 계속 생각하고 있으면 ‘한국어의 형상을 한 다른 언어 같다’는 생각도 들어요. 실제 대화와 카톡 대화가 다릅니다. 친구들끼리 장난을 치면서 실제로 궁금한 것처럼 얘기할 수도 있잖아요. 실제 의도는 아닌데 AI는 궁금해한다고 판단할 수도 있고요. 그런 숨겨진 의도를 어떻게 파악할지 고민하게 됩니다.” -실제 카카오톡 대화를 학습에 사용하지 못하는데 어떻게 모델을 개선하나요. 민규식 “카톡 유저분들의 데이터를 학습에 쓸 수는 없습니다. 그런데 저희는 유저의 대화를 보고 알아서 끼어드는 모델을 학습해야 하잖아요. 사용자의 데이터는 쓸 수 없지만 사용자의 대화는 잘 인지해야 하는 어려운 상황이었습니다. 그래서 만든 게 클론입니다. 처음에는 큰 언어모델을 가지고 대화를 시뮬레이션하면 되겠다고 생각했는데 생각보다 저희가 원하는 다양한 형태의 대화가 잘 나오지 않았어요. 지금은 다양한 상황에서 정말 유저가 카톡을 쓰는 것 같은 대화를 만들어냅니다.” -클론을 이용한 학습은 어떻게 이뤄지나요. 민규식 “클론이 매일 여러 대화를 만들고 온디바이스 모델이 다 풀어봅니다. 그다음 더 똑똑한 큰 모델이 결과를 평가해요. 틀린 유형을 쭉 정리하면 ‘지금 모델은 이게 약점이고 이건 강점이네’를 알 수 있습니다. 약점이라고 판단한 부분에 대해서 다시 클론으로 데이터를 만들고 학습해요. 해결됐는지 확인하고 또 약점을 찾고, 보완하고를 반복하는 겁니다. 데이터가 많은 게 중요한 건 아닙니다. 모델이 못하는 약점을 다양하게 포함하고 있는 게 더 중요해요. 작은 모델한테 필요한 걸 집중적으로 알려주는 방식입니다.” -클론 도입 이후 실제 개발 속도나 성능도 달라졌나요. 민규식 “초창기에는 데이터를 구할 수 없으니까 저희가 직접 손으로 만들었어요. 그러다 보니 모델을 한 번 업데이트하는 데 한두 달 가까이 걸렸습니다. 클론이 나오고 나서는 한 번 업데이트하는 게 거의 1~2주 단위로 빨라졌습니다. 개선 주기도 굉장히 빨라지고 성능 향상 속도도 늘어나고 있습니다. 정확하게 어느 수준이라고 딱 찍기는 어렵지만 초기와 비교하면 거의 모든 지표에서 약 20%씩 성능 향상이 있었습니다.” -굳이 작은 온디바이스 모델을 사용하는 이유는 뭐죠. 민규식 “온디바이스 모델은 사실 되게 작습니다. AI는 크면 클수록 더 똑똑하고 작은 모델일수록 성능이 낮을 수밖에 없습니다. 그런데 핸드폰에 탑재하고 보안을 지키려면 기기에서 돌려야 합니다. 작은 모델 안에서 데이터를 최대한 잘 가공하고 다양한 학습 기법을 적용해 조금이라도 더 똑똑하게 만들고 있습니다.” -대화 내용을 읽는다는 데 대한 개인정보 우려도 있습니다. 김다인 “대화는 당연히 서버로 올라가지 않습니다. 요약된 맥락도 처리 용도로만 쓰고 바로 버립니다. -챗GPT·제미나이·클로드와 경쟁해야 합니다. 카인톡만의 강점은 무엇인가요. 민규식 “GPT나 클로드나 제미나이를 저도 써보면 대답은 잘합니다. 그런데 친구들이랑 여행 계획을 짜다가 ‘거기 영업시간이 어떻게 돼?’라고 얘기했다고 해볼게요. GPT를 쓰려면 카카오톡에서 나가서 GPT를 열고 영업시간을 물어본 다음, 답을 복사해서 다시 카카오톡에 보내야 하잖아요. 선톡은 그 대화를 읽고 바로 ‘운영시간 궁금하세요?’라고 물어볼 수 있습니다. 카카오톡에서 이탈하지 않고 대화를 통해 나오는 궁금증이나 일정을 한 곳에서 편하게 처리할 수 있다는 게 강점이라고 생각합니다.” -앞으로 선톡은 어떻게 달라질까요. 민규식 “조금 더 미래를 생각하면 개인화가 될 것 같습니다. 사람마다 특성이 있잖아요. 사사건건 선톡을 잡아줬으면 하는 사람이 있고, 적당히만 받고 싶은 사람도 있을 겁니다. 윤소원 “예를 들어 쇼핑 관련 선톡을 몇 번 보냈는데 이 사람이 절대 클릭하지 않는 것 같다면 앞으로는 그런 걸 안 보낼 수도 있습니다. 반응했던 분야에 대해서만 보낼 수도 있고요.” -카나나를 어떤 서비스로 만들고 싶은가요. 윤소원 “지금은 선톡을 굉장히 강조하고 있지만 모든 정보가 매번 선톡으로 날아오면 아무리 유용해도 광고처럼 느껴지는 순간이 있을 수 있을 것 같아요. 나중에는 이용자들이 카나나를 ‘나를 정말 가장 잘 이해하는 AI’라고 믿고, 매일 들어와서 ‘내가 놓친 건 없나’, ‘지금 알면 좋은 정보가 없나’를 확인하는 습관이 생겼으면 좋겠습니다. 필요할 때 먼저 알려주는 것도 있고, 내가 필요해서 찾아오는 것도 둘 다 가져가고 싶습니다. 특정 정보가 궁금해서라기보다 ‘내가 놓친 게 있나’라는 마음으로 들어오게 하고 싶어요.”