방송미디어통신위원회(방미통위)가 ‘갤럭시 S25’ 사전 예약 과정에서 물량 제한 정보를 제대로 알리지 않고 소비자를 기만한 KT에 과징금 6억4000만원을 부과했다. 방미통위는 8일 정부과천청사에서 김종철 위원장 주재로 열린 제7차 전체회의에서 전기통신사업법을 위반한 KT의 시정조치를 의결했다. 앞서 KT는 지난해 1월 갤럭시 S25 사전 판매 기간 공시지원금 외의 혜택이 선착순 1000명에게만 한정한다는 내용을 알리지 않았다. 당시 KT는 ‘별도 마감 표시가 없다면 헤택을 받을 수 있다’며 고지하고도 이후 선착순 1000명으로 인원을 제한했다. KT는 유튜버 채널 ‘오라잇 스튜디오’와 지니TV에서 사전 예약을 신청한 고객 7127명의 계약을 일방적으로 취소했다. 이들은 본인 인증과 결제 수단 등록 등 서비스 가입을 위한 필수 절차를 모두 마친 상태였다. KT 측은 담당자의 단순한 실수로 인한 고지 누락이라고 해명했다. 방미통위는 인원 제한 여부가 계약 체결에 직결되는 핵심적인 정보임에도 이를 숨기거나 과장해 고지한 점, 이미 절차를 완료한 수천명의 가입을 일방적으로 거절한 행위가 이용자의 이익을 심각하게 침해했다고 판단했다. 김종철 방미통위원장은 “이번 조치가 제대로 이행될 수 있도록 점검을 강화하는 등 국민들이 서비스를 이용하는 데 불편함이 없도록 노력하겠다”고 말했다. KT는 향후 같은 문제의 재발 방지를 위해 노력하겠다며 방미통위 제재를 받아들였다.

KT가 신설된 정보보안실을 필두로 전사 정보보안 체계를 전면 재설계하는 고강도 혁신에 나선다고 7일 밝혔다. 기존에 분산됐던 보안 기능의 통합으로 실행형 보안 체계 구축이 핵심이다. KT는 CISO(정보보호최고책임자)와 CPO(개인정보최고책임자) 체계로 조직을 개편하고, 정보보안실 중심의 통합 거버넌스 구축으로 실질 보안 수준 향상을 지속 추진한다. 특히 내부와 외부의 모든 접근을 지속 검증하는 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’ 원칙을 전사 시스템에 단계적으로 도입해 보안 아키텍처를 고도화한다. 사후 대응 중심에서 상시 예방과 선제 대응 중심 체계로의 전환이다. 인공지능 기술을 활용한 모의 해킹과 실시간 통합 보안 관제로 위협 사전 탐지 역량을 강화한다. 소프트웨어 등 유무형 자산 보안 통제력을 높이고 각종 장비 공급 단계부터 보안 취약점 여부를 검증하는 절차도 고도화한다. 앞서 출범한 ‘고객보호365TF’ 연계로 개인정보 보호 관련 우려 사항을 즉각 점검하며, 즉각 점검하고, 이사회 보고 체계를 강화하는 등 조직·인력·문화 전반이 결합한 ‘실행형 보안 체계’를 정착시킬 방침이다. KT 관계자는 “정보보안실을 중심으로 고객의 일상과 데이터를 안전하게 지키는 신뢰 기반을 확립하고, AX 플랫폼 기업으로의 도약을 안정적으로 뒷받침할 수 있는 보안 체계를 구축해 나가겠다”고 말했다.

국내 연구진이 탄소 배출 없이 태양광과 물만으로 수소를 생산하는 '태양광 수소 생산'의 상용화를 앞당길 핵심 원천기술 개발에 성공했다. 무엇보다 물에 취약했던 나노 소재인 페로브스카이트 양자점의 안정성을 크게 높이면서 수소 생산 효율까지 개선해 차세대 친환경 에너지 기술로 주목받고 있다. 7일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 기술원 고등광기술연구원 이창열 수석연구원과 성균관대 화학공학부 김정규 교수, 전남대 신소재공학부 김태훈 교수 공동 연구팀은 물속에서도 안정적으로 작동하는 고효율 양자점 기반 복합 광전극(PQD@SiO₂/WO₃)을 개발했다. 태양광을 이용해 물을 수소와 산소로 분해하기 위해서는 빛을 받아 전기를 생성하고 물 분해 반응을 유도하는 광양극(photoanode)이 필수적이다. 대표적인 광양극 소재인 산화텅스텐(WO₃)은 물속에서도 안정성이 뛰어나지만 빛을 전하로 변환하는 효율이 낮은 점이 한계였다. 반면 빛 흡수 성능이 우수한 페로브스카이트 양자점(CsPbBr₃)은 물과 빛에 노출되면 쉽게 분해돼 실제 활용이 어려웠다. 연구팀은 두 소재의 장점을 결합하기 위해 양자점을 매우 얇은 실리카(SiO₂) 보호층으로 감싼 핵-껍질(core-shell) 구조를 설계했다. 페로브스카이트 양자점 표면에 약 0.7나노미터(㎚)두께의 초박막 실리카 보호층을 형성해 수분과 전해질 침투를 막으면서도 전하는 통과할 수 있도록 구현한 것이다. 이를 산화텅스텐 전극 위에 배열해 복합 광전극으로 활용했다. 연구팀은 이 보호층이 단순 방수 기능을 넘어 양자점과 산화텅스텐 사이 전자 이동을 유도하는 내부 전기장을 강화하는 역할을 한다고 설명했다. 이 과정에서 빛으로 생성된 전하의 재결합은 줄고 양전하와 음전하 분리가 빨라지면서 물 분해 반응 효율이 크게 향상됐다고 부연했다. 실제 성능 평가에서도 개선 효과가 확인됐다. 연구팀이 개발한 복합 광전극은 동일한 산성 조건과 표준 태양광 환경에서 기존 산화텅스텐 전극 대비 약 2.2배 높은 광전류를 기록했다. 또 12시간 연속 작동 이후에도 전류 감소가 거의 나타나지 않아 수중 환경에서 장기 안정성도 확보했다. 연구팀은 "이번 기술이 그동안 물속에서 불안정해 실제 광전기화학 물 분해 시스템에 적용하기 어려웠던 페로브스카이트 양자점을 활용한 사례라는 점에 의미가 크다"고 평가했다. 특히 양자점이 직접 반응에 참여하는 것이 아니라 빛 흡수와 전하 이동을 돕는 촉진자 역할을 한다는 점도 규명했다고 덧붙였다. 이창열 수석연구원은 "수중 환경에서 불안정했던 페로브스카이트 양자점을 실제 물 분해 광전극에 적용하고 전하 이동과 계면 구조를 동시에 개선한 최초 사례"라며 "양자점 기반 광전극 설계를 통해 고성능 태양광 수소 생산 소재 개발 방향을 제시했다"고 말했다. 김정규 교수는 "기존 태양전지·발광소자 중심이던 양자점 활용 범위를 수소 생산 등 에너지 변환 분야로 확장한 연구"라고 설명했다. 김태훈 교수는 "나노소재 계면 구조를 정밀하게 제어해 수중 안정성과 광전기화학 성능을 동시에 확보했다는 데 의미가 있다"고 밝혔다. 이번 연구 결과는 지속 가능 소재 분야 국제학술지 '서스매트(SusMat)' 온라인에 지난달 5일 실렸다.

고대 한반도에 개가 유전적으로 독자적 개통이 존재했을 가능성이 확인됐다. 또 고대 한국 개는 늑대와도 일부 유전적 교류가 있었던 것으로 나타났다. 국가유산청 국립문화유산연구원 국립가야문화유산연구소는 한반도 고대 개의 전장 유전체(Whole Genome)를 국내 최초로 해독했다고 7일 밝혔다. 결과는 국제학술지 '플러스 원(PLOS One)'에 게재됐다. 국립문화유산연구원, 동아대학교 석당박물관, 일본 종합연구대학원대학(SOKENDAI)이 참여한 공동연구팀은 이번 연구를 위해 기원전 3세기~기원전후 조성된 사천 늑도 유적과 4~6세기 조성된 김해 봉황동 유적지에서 출토된 고대 개 4마리의 유전체를 분석했다. 연구팀은 '차세대 염기서열분석법(NGS)'을 활용해 이들의 전체 유전 정보 복원에 성공했다. 분석 결과, 한반도 고대 개는 호주에 서식하는 야생화된 개 딩고(Dingo)나 뉴기니섬 고산지대에 서식하는 싱잉독과 유전적으로 비슷하지만, 완전히 일치하지 않는 독자적 계통임이 확인됐다. 연구소 관계자는 "이는 지금까지 하나로 여겨졌던 동아시아 개 집단이 실제로는 여러 계통으로 분화되어 있었음을 시사하는 중요한 결과"라고 강조했다. 고대 한국 개의 DNA에서는 동부 유라시아뿐만 아니라 서부 유라시아(유럽·아프리카 등) 개에서 유래한 유전자도 발견됐다. 특히 서부 유라시아 유전자 비중이 고대 개체(15~21%)보다 현대 개체(약 50~70%)로 갈수록 높아지는 경향을 보였다. 연구소 관계자는 "이를 통해 오래전부터 동서 지역의 개들이 서로 섞이며 유전자를 주고받아왔다는 것을 알 수 있었다"며 "한국 토종견인 진돗개, 동경이, 삽살개 등의 현대 모습은 오랜 기간 다양한 지역의 개들이 섞이면서 형성된 결과"라고 설명했다. 고대 한국 개가 가축화된 후에도 늑대와 계속 유전자를 주고받았다는 사실도 확인됐다. 특히 일본늑대와 유전적으로 가장 밀접한 연관성을 보였으며, 고대 한국 개는 약 7~9%의 일본늑대 관련 DNA를 보유한 것으로 나타났다. 아울러 한국과 중국 늑대 집단과의 유전적 교류 흐름도 포착됐다. 연구소 관계자는 "이는 개가 가축화된 이후에도 늑대와 완전히 분리되지 않고 서로 지속적인 영향을 주고받아 왔음을 보여주는 결과"라고 덧붙였다. 연구소는 이번 성과를 바탕으로 신석기시대 개 유전체 자료를 추가 확보하여 한반도 개의 진화 과정을 더욱 정밀하게 규명할 계획이다.

6일 오후 2시 울산과학기술원(UNIST·유니스트) 대학본부 2층 대강당. 행사 시작 전부터 강당 관람석은 학생과 시민들로 빠르게 들어찼다. ‘반상 위로 먼저 온 미래’를 주제로 열린 이날 토크콘서트에 200여명이 몰렸다. 사회를 맡은 김철민 GRIT인재융합학부장의 소개와 함께 이세돌(43) 유니스트 특임교수와 공식 석상에 모습을 드러내지 않는 이창호(51) 국수가 함께 무대에 오르자 관람석에서 큰 박수가 터져 나왔다. 2016년 이세돌 9단과 AI 알파고의 ‘세기의 대결’ 이후 10년째인 이날 두 고수는 AI 시대 인간의 역할과 가능성을 다시 꺼내 들었다. 행사는 단순한 경험담을 전하는 것을 넘어 ‘AI 이후 인간의 사고는 어떻게 달라져야 하는가’에 초점이 맞춰졌다. 이세돌 교수는 알파고와의 대국 이후를 돌아보며 “AI는 계산과 최적화에서 이미 인간을 넘어섰지만 인간은 여전히 새로운 질문을 만들고 방향을 설정하는 존재”라며 “AI시대에는 인간이 생각의 주도권을 뺏기지 않는 것이 중요하다고 본다”고 말했다. 이창호 국수 역시 담담한 어조로 인간의 역할을 짚었다. 그는 “AI가 제시하는 수는 승률을 0.2∼0.4% 높이는 데 불과하다”면서 “그대로 따르는 것이 아니라 왜 그런 수가 나왔는지를 고민하고, 스스로의 것으로 만드는 과정이 중요해졌다”고 강조했다. 이 교수 등은 인간의 ‘질문력’을 핵심 역량으로 꼽았다. 정답을 빠르게 찾는 능력보다 무엇을 물어야 하는지를 아는 능력이 인간의 경쟁력이라는 설명이다. 또 AI가 제시한 여러 해법 중 무엇을 선택해 취할 것인지 판단하는 능력 역시 중요하다고 강조했다. 두 고수는 바둑에서 패배한 이후 다음을 준비하는 방법에 대해서도 말했다. 이 국수는 “아픈 패배를 외면하지 않고 다시 보는 시간이 다음 승부를 만든다”고 말했다. 이세돌 교수는 “바둑은 승패가 나뉘었다고 끝나는 게 아니라 복기를 해야 끝이 난다”면서 “나의 생각과 상대의 생각을 돌이켜보고, 질문을 통해 다시 다음 수를 찾는 것이 중요하다”고 강조했다. 이번 행사는 유니스트 ‘GRIT인재융합학부’가 기획한 공개 프로그램 ‘오픈스테이지’다. 정답이 없는 시대를 대비한 인재 역량을 키우기 위해 마련된 강좌로, 향후 다양한 분야의 전문가들이 참여할 예정이다. GRIT인재융합부는 내년 신설 예정이다. 김철민 GRIT인재융합학부장은 “인공지능이 정답을 빠르게 찾는 시대일수록, 인간은 정답이 없는 영역을 개척해야 한다”며 “돌파력과 생존력을 갖춘 인재를 키우는 것이 목표”라고 밝혔다.

전문가가 밤새워 코딩을 입력해야만 움직이던 공장의 로봇이 이제 사람의 말귀를 알아듣고 스스로 작업 계획을 세워 행동하는 ‘지능형 파트너’로 진화한다. 한국전기연구원(KERI)이 지역 제조업의 지형도를 바꿀 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 선보이며 자율제조 시대의 포문을 열었다. 6일 한국전기연구원에 따르면 KERI 인공지능연구센터 이주경 박사팀이 국립창원대학교와 공동으로 사람의 언어를 이해하고 여러 대의 로봇이 협업해 공정을 운영하는 ‘자율제조 다중 에이전트 AI’ 기술을 개발했다. 이번 성과는 단순 자동화를 넘어 로봇이 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱(Agentic) AI’를 제조 현장에 구현했다는 점에서 의미가 크다. 기존의 공장 로봇은 미리 입력된 규칙에만 반응하는 수동적인 기계에 불과했다. 작업 환경이 조금만 바뀌어도 엔지니어가 달라붙어 며칠씩 코드를 수정해야 했고, 이는 인력난과 비용 부담에 시달리는 지역 중소기업들에 큰 진입장벽이었다. 하지만 KERI가 개발한 기술은 거대언어모델(LLM)을 기반으로 삼아 복잡한 프로그래밍 없이도 일상적인 언어로 명령을 내릴 수 있다. 로봇에게 “저기 있는 부품을 조립해줘”라고 말하면, AI가 명령의 의도를 파악하고 최적의 작업 동선을 스스로 짜내는 방식이다. 기술의 핵심은 ‘다중 에이전트’ 시스템이다. 마치 유능한 작업반장이 팀원들에게 업무를 배분하듯, 언어 담당 에이전트가 지시를 내리면 시각(비전) 담당과 로봇 제어 에이전트가 실시간으로 소통하며 역할을 분담한다. 특히 연구팀은 로봇이 현실 세계의 좌표를 정확히 인식하지 못해 헤매던 ‘그라운딩(현실 인식)’ 문제를 해결했다. 비전 에이전트가 카메라를 통해 사물의 3차원 위치를 정밀하게 분석하면, 제어 에이전트가 이를 바탕으로 오차 없는 시나리오를 생성해 실행한다. 가상 세계의 지능이 실제 현장의 움직임으로 완벽하게 이어지는 일명 ‘행동하는 AI(Actionable AI)’를 완성한 것이다. 현장 적용 효과는 파격적이다. 과거 전문가가 일주일 내내 매달려야 했던 공정 재설정 작업을 단 1시간 이내로 단축할 수 있다. 처음 보는 물체나 환경에도 즉각 적응이 가능해 다품종 소량 생산이 필요한 중소기업에 안성맞춤이다. 이번 성과는 구글이나 테슬라 등 글로벌 빅테크 기업들이 경쟁하는 ‘VLA(Vision-Language-Action)’ 분야에서 거둔 쾌거다. 해외 기술이 거대 모델 위주라 구동이 무거운 것과 달리, KERI의 기술은 제조 현장에 맞게 경량화·모듈화되어 실제 공장에 즉시 투입할 수 있는 경쟁력을 갖췄다. 이주경 박사는 “이번 기술은 기존 제조 라인을 큰 비용 없이 스마트하게 바꿀 수 있는 솔루션”이라며 “기술 이전을 통해 인력 부족으로 고통받는 지역 제조업의 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 말했다. 향후 KERI와 창원대는 관련 연구에 참여한 인재들을 지역 산업에 공급해 제조 현장의 세대교체와 선순환 생태계 구축에 앞장설 계획이다.

차세대 중형위성(차중) 2호가 발사체에서 정상 분리된 뒤 첫 교신에 성공하며 궤도에 안착했다. 핵심 부품을 국내 기술로 개발한 이번 위성의 발사 성공으로 한국 위성 산업의 자립도와 기술 경쟁력이 한 단계 도약했다는 평가가 나온다. 3일 국토교통부와 우주항공청에 따르면 차중 2호는 이날 오후 3시59분(한국시간) 미국 캘리포니아 반덴버그 우주군기지에서 스페이스X의 발사체 ‘팰컨9’에 실려 발사됐다. 위성은 발사 약 60분 뒤 발사체와 정상 분리됐고, 약 15분 뒤 노르웨이 스발바르 지상국과 첫 교신에 성공했다. 차중 2호는 국내 독자 기술로 개발한 500㎏급 표준형 위성 플랫폼 기반 지구관측 위성이다. 흑백 0.5m, 컬러 2m 해상도의 정밀 관측 능력을 갖췄다. 본체와 광학탑재체 대부분을 국산화해 위성 개발 비용을 낮추고 제작 기간을 단축할 수 있는 기반을 마련했다. 이번 사업에는 한국항공우주산업(KAI)을 비롯해 한화시스템, 제노코, 루미르 등 민간 기업이 참여했다. 정부출연연구기관 중심이던 위성 개발 구조가 산업체 중심으로 전환되는 계기가 됐다는 평가가 나온다. 차중 2호는 2021년 발사된 1호와 함께 운용되며 국토 자원 관리와 재난 대응 등에 활용된다. 두 위성이 동일 지역을 교차 촬영할 경우 재방문 주기가 단축돼 홍수·산불·태풍 등 재난 상황에 보다 신속한 대응이 가능해질 전망이다. 정부는 이를 기반으로 중형위성 산업화를 본격 추진할 계획이다. 차중 3∼5호 위성 개발을 통해 플랫폼 성능을 검증하고, 사우디아라비아·페루·인도네시아 등을 대상으로 위성 수출도 추진 중이다. 항공기 수출과 연계한 패키지 수출 전략도 검토되고 있다. 국토교통부 관계자는 “차중 2호는 약 4개월간 초기 운영을 거쳐 올해 하반기부터 본격 임무를 수행할 예정”이라며 “1호와 함께 운용될 경우 국토 관리와 재난 대응 역량이 크게 향상될 것”이라고 밝혔다. 오태석 우주항공청장은 “차중 2호의 성공적 발사는 민간 주도 뉴스페이스 시대를 여는 중요한 이정표”라며 “고해상도 광학 카메라를 탑재해 초정밀 영상을 독자 확보함으로써 위성 산업의 기술 내재화와 경쟁력을 크게 강화했다”고 말했다. 당초 차중2호는 2022년 하반기 러시아 로켓으로 발사 예정이었지만 러시아·우크라이나 전쟁으로 4년가량 미뤄졌다.

국토 자원관리, 재난 대응 등을 목표로 하는 지구관측 위성인 차세대 중형위성 2호가 3일 우주로 향했다. 차중 2호는 한국시간으로 이날 오후 3시 59분(현지시각 2일 오후 11시 59분) 미국 플로리다주 케네디우주센터에서 스페이스X의 발사체 '팰컨9'에 실려 발사됐다. 차세대 중형위성은 500㎏급 표준형 플랫폼 확보 및 민간 기술이전을 위해 제작된 지상관측용 중형위성으로 한국항공우주산업(KAI)이 개발을 주관했다.

“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.

영화 ‘악마를 보았다’의 장경철과 ‘추격자’의 지영민. 우리가 ‘사이코패스’ 하면 흔히 연상하는 캐릭터들이다. 극 중 두 인물은 잔혹한 살인을 저지르면서도 죄책감을 느끼지 않는 가학적인 면모를 여과 없이 보여준다. 반면 드라마 ‘다 이루어질지니’의 주인공 기가영은 전형적인 이미지와 궤를 달리한다. 감정은 결여됐지만, 어느 정도 사회 규율에 순응하며 살아간다. 유년 시절 할머니로부터 받은 ‘특훈’이 주효했던 셈이다. “남을 안아주면 너도 똑같이 안길 수 있다”는 약속이 사회적 제어 장치 역할을 했다. 현실에서는 장경철 같은 악인과 드라마 속 가영 같은 인물 중 어느 쪽이 더 많을까. ◆ ‘냉혹한 살인마’보다는 ‘공감 불능’에 가까운 의학적 실체 보건복지부 국가정신건강정보포털에 따르면 ‘사이코패스’는 ‘반사회적 인격장애(ASPD)’와 혼용하지만 공식 진단명은 아니다. 다만 의학계에서는 이를 전 세계 정신의학계 진단체계인 ‘DSM-5’에 근거해 ‘반사회적 인격장애’ 범주 내에서 파악한다. 사이코패스의 어원은 그리스어로 ‘정신(Psyche)’과 ‘질병(Pathos)’의 결합으로, 본래 폭력성이 아닌 정서와 도덕적 병리를 뜻하는 의학 개념에서 출발했다. DSM-5에 근거해 사이코패스 성향을 보이는 이들을 반사회적 인격장애로 분류하는 시각이 존재하지만, 모든 반사회적 인격장애가 사이코패스는 아니라고 한다. 반사회적 인격장애자가 주로 ‘분노 조절 실패’나 ‘감정 기복’ 등 키워드와 가깝다면, 사이코패스는 훨씬 더 냉담하고 피상적인 성향을 띤다고 알려졌다. 캐나다 심리학자 로버트 헤어가 제시한 ‘사이코패스 체크리스트(PCL-R)’에서도 공격성보다는 무책임성, 냉담함, 그리고 무엇보다 ‘공감 능력의 결여’를 핵심 지표로 꼽는다. ◆ 우리 곁에 스며든 ‘정서적 약탈자들’ 전문가들은 모든 사이코패스가 공격적일 것이라는 편견을 경계해야 한다고 입을 모은다. 사이코패스의 본질은 폭력성이 아닌 ‘죄책감 부족’과 ‘정서적 냉담함’이어서다. 많은 사이코패스는 범죄를 저지르기보다 규칙을 교묘히 지키며 사회 속에 녹아들어 살아간다. 이들은 충동적인 폭력 대신 타인을 도구처럼 활용하거나 관계를 계산적으로 조종하는 방식을 택한다. 겉으로는 평범해 보이지만 조직이나 가정 내에서 가스라이팅을 통해 장기간에 걸쳐 정서적 피해를 입히는 경우가 많아 오히려 더 식별하기 어렵다. 임명호 단국대 심리학과 교수는 사이코패스를 구별할 현실적인 신호로 ‘공감 능력’과 ‘죄책감’을 꼽았다. 임 교수는 “최근에는 공격성을 숨긴 사이코패스가 많지만, 공감 능력을 유심히 살펴보면 구별이 가능하다”며 “반성문을 써보게 해도 진심으로 뉘우치는 기색이 전혀 없는 수준인 경우가 많다”고 설명했다. 잔혹한 범죄로 드러나는 경우보다 사회 규범을 활용해 타인을 교묘히 착취하는 사이코패스가 현실에 더 많다는 분석이다. ◆ 처벌을 넘어선 예방과 다각적 접근 필요 국가 차원의 조기 진단에 대해서는 신중하면서도 전향적인 목소리가 나온다. 임 교수는 “교육부, 법무부, 행안부 등 많은 정부 부처 간 협업이 가능해야 실현 가능한 부분” 이라며 “현실적으로 어렵겠지만 아동 청소년 시기 사이코패스 검사와 관리가 가능하다면 제2, 제3의 조두순은 줄어들 수 있을 것”이라고 말했다. 해외 사례도 참고할 만하다. 류여해 수원대학교 법학과 교수는 “독일은 사이코패스를 범죄학적으로 보기보다는 병리학적·의학적 관점에서 본다”며 “전두엽 이상에서는 조기 발견으로 사이코패스 치료가 가능하다는 의견이 있다”고 말했다. 또 “최근에는 기능적 사이코패스(Funktionale Psychopathen) 개념 관심이 급증해 범죄자가 아닌 사회적으로 성공한 전문직 중 사이코패스 특성을 가진 사람들이 있다는 점에 주목하고 있다”고 설명했다. 그러면서 “이럴 때는 병리적 검사보다는 성격 강점 분석의 일환으로 접근한다”며 “독일은 한국보다 더 다양한 관점에서 사이코패스를 연구하며 대응하는 셈”이라고 덧붙였다. 전문가들의 말을 종합하면 현실에서는 영화 속 등장인물인 장경철, 지영민보다 드라마 ‘다 이루어질지니’의 기가영 같은 인물의 사이코패스가 더 많을 가능성이 높다고 볼 수 있다. 같은 맥락에서 우리가 사이코패스의 본모습보다 대중적으로 잘 알려진 외연에 익숙해져 있을 때, 경각심이 낮아질 수 있다는 의견 등도 나온다.