모욕 없는 사회가 곧 ‘품위 있는 사회’다

아비샤이 마갈릿소병철 지음 / 커뮤니케이션북스 펴냄

박영서 기자

사회적 약자들은 삶의 곳곳에서 크고 작은 모욕을 겪는다.
이런 일상적 굴욕에 어떻게 대응할 것인가. 이스라엘 철학자 아비샤이 마갈릿(1939∼)은 그 답을 ‘품위 있는 사회’에서 찾는다.
제도가 사람을 모욕하지 않는 사회를 말한다.
그는 공정한 분배에 앞서 ‘인간 존엄의 수호’를 사회의 최우선 가치로 제시한다.
이를 통해 빈곤과 실업, 소수자 차별, 사생활 침해, 그리고 인간을 인간답게 보지 않는 ‘도덕적 인간맹(盲)’에 맞설 수 있는 토대가 마련된다고 보았다.
책은 이러한 문제의식을 바탕으로 마갈릿의 ‘품위 있는 사회’론을 열 가지 키워드로 해설한다.
마갈릿의 비전이 존 롤스의 정의론과 어떤 관계를 맺고 있으며 이를 어떻게 보완하는지, 한 사회가 ‘품위 없는 사회’임을 보여주는 ‘모욕’의 대표적 징후로는 무엇이 있는지, 인간에 대한 모욕은 왜 윤리적 잘못이 아니라 도덕적 잘못에 속하는지 등을 차근차근 짚어낸다.
단순한 이상론에 머물지 않고 일상 속에서 벌어지는 ‘제도적 모욕’을 구체적으로 보여주며 우리가 외면해 온 현실을 드러낸다.
책은 마갈릿의 한계도 지적한다.
그가 ‘사람의’ 모욕보다 ‘제도의’ 모욕에만 중점을 맞춤으로써 모욕이 제도의 소행만 아니면 괜찮다는 듯한 면책적 논변을 형성하기 때문이다.
책은 시야를 넓혀야 한다고 강조하며, 그의 이론을 보완할 수 있는 지점을 모색한다.
책이 던지는 메시지는 분명하다.
좋은 사회는 단순히 잘 나누는 사회가 아니라, 사람을 사람으로 대하는 사회라는 점이다.
지금 우리 사회를 돌아보면, 공정성의 언어는 넘쳐나지만 존엄의 감각은 점점 희미해지고 있다.
마갈릿의 ‘품위 있는 사회’는 거창한 구호가 아니라, 우리가 매일 마주하는 제도와 태도를 바꾸는 데서 시작된다.
모욕을 줄이고 존중을 늘리는 것, 그것이야말로 사회를 한 단계 끌어올리는 출발점일지 모른다.

박영서 논설위원(pys@dt.co.kr)

 AI가 해킹한다, 우리는 이를 막을 수 없다

손재권 더밀크 대표

지난 9일 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 정재헌 SK텔레콤 대표, 박윤영 KT 대표, 홍범식 LG유플러스 대표 등이 공동선언식을 했다.
보안 체계 강화와 차세대 네트워크 투자 확대에 역량을 집중하기로 했다.
익숙한 장면이다.
특히 ‘보안’ ‘해킹’과 관련되면 더욱 그렇다.
정부 부처와 통신사들은 ‘철저한 보안’을 수차례 약속했지만 언제나 뚫렸다.
국민들이 “내 개인 정보는 공공재다”란 자조섞인 말도 일상이 됐다.
지난해 통신사, 이커머스, 금융사가 차례로 뚫렸다.
 SK텔레콤, 쿠팡, 롯데카드 등 대한민국 국민이 매일 쓰는 서비스들이다.
대형 정보유출 재난 사고의 공통점은 ‘기술’이 아니다.
관리자 계정 관리가 엉망이었고 중요 정보는 암호화조차 제대로 안 돼 있었다.
퇴직자가 들고 나간 인증키를 회사가 폐기하지 않은 채 방치했다.
해커는 제 집 드나들듯 서버를 휘젓고 다녔다.
외부의 위협도 현재진행형이다.
북한 배후로 지목된 해킹 조직의 활동이 지난 1년간 86건으로 집계됐다.
라자루스, 김수키 등이 정부기관, 금융사, 언론사를 연중 쉬지 않고 두드린다.
지난 3월에는 북한 연계 조직이 한국인 대부분이 매일 쓰는 카카오톡을 악성코드 유포 경로로 활용했다.
일상의 도구가 무기가 됐다.
그런데 이것은 예고편에 불과하다.
마치 코로나 팬데믹이 중국 우한에서부터 와서 전세계로 퍼졌듯, 더 큰 충격파가 미국에서 발발했다.
 AI 기업 앤트로픽이 개발한 새 AI 모델 ‘클로드 미토스’가 사이버 공격을 스스로 수행하는 능력을 드러내면서 미국 재무장관이 지난 4월 8일 월가 CEO들을 긴급 소집한 것이다.
미토스 충격은 숫자가 모든 것을 말해준다.
숙련된 보안 전문가팀이 1년에 겨우 100개 찾아낼 수 있는 치명적 취약점을 이 AI는 수천 개 단위로 탐지한다.
27년간 아무도 발견하지 못한 운영체제의 구멍을 스스로 찾아내 원격으로 시스템을 다운시켰다.
더 섬뜩한 것은 이 능력이 개발자의 의도 밖에서 저절로 나타났다는 사실이다.
사람(해커)이 설계한 것이 아니라, AI가 자기들 맘대로 ‘창발’한 것이다.
지금까지 정교한 사이버 공격에는 수년간 훈련된 전문가가 필요했다.
러시아, 중국, 북한 등은 해커들을 전문적으로 키웠다.
희소한 자원들이 ‘사람’이었다.
그 희소성이 일종의 자연적 방어막 역할을 한 것도 사실이다.
그들을 막으면 된다고 생각했다.
하지만 앤트로픽의 미토스는 그 방어막을 제거했다.
누구든 채팅창에서 AI에게 “이 시스템의 약점을 찾아 침투 경로를 만들어라”고 명령하면 된다.
국가, 회사나 사회에 불만이 있으면 앱만 열어서 누구든 할 수 있다.
통신사 내부망에 4년간 잠복할 수 있었던 수준의 해킹이, 이제 전문 인력 없이도 가능한 시대가 됐다는 뜻이다.
북한 해킹 조직이 이 AI를 손에 쥔 세계를 상상해보라. 미 재무장관과 미국 월가 금융사 CEO들의 긴급 소집은 ‘국가 안보가 위험하다’는 신호였다.
이는 보안산업 전체에 더 근본적인 질문을 하게 한다.
과연 ‘막는다’는 철학과 전략은 아직 유효한가라는 질문이다.
솔직히 인정해야 한다.
그들을 막을 수 없다.
 AI가 수천 개의 취약점을 자율적으로 탐색하는 세계에서 완벽한 방어는 개념적으로 성립하지 않는다.
하지만 이 진실을 받아들이는 순간 전략이 바뀐다.
현대 의학은 인간이 절대 병에 걸리지 않도록 막는다는 전제로 운영되지 않는다.
감염됐을 때 얼마나 빨리 발견하고, 얼마나 좁게 격리하며, 얼마나 빨리 회복하는가에 집중한다.
보안도 같은 논리로 재설계돼야 한다.
성공의 기준이 달라져야 한다.
“한 번도 뚫린 적 없다”가 아니라 “뚫렸을 때 3분 안에 발견하고 15분 안에 격리했다”가 새로운 보안의 언어가 되어야 한다.
공격자가 반드시 들어온다는 것을 전제로, 피해를 최소화하고 빠르게 회복하는 시스템을 설계하는 것이 AI 시대 보안의 핵심이다.
이 전환은 기술만의 문제가 아니다.
마인드셋과 구조의 문제다.
한국에 지금 필요한 것은 세 가지다.
국가는 부처별로 쪼개진 사이버 거버넌스를 시급히 통합해야 한다.
과기부, 개인정보보호위원회, 국정원으로 분산된 지금의 칸막이 구조로는 동시다발 공격에 기민하게 대응할 수 없다.
실질적 권한을 가진 컨트롤 타워가 필요하다.
기업은 보안을 비용이 아닌 생존 전략으로 재정의해야 한다.
선언하고 양해각서를 쓰고 CISO를 형식적으로 선임하는게 중요한게 아니다.
예산과 권한도 같이 줘야 한다.
한국의 그동안 개인정보 재앙은 첨단 해킹 기술 때문이 아니었다.
기본을 지키지 않은 결과였다.
무엇보다 사고가 나지 않는 것을 목표로 삼는 것을 멈춰야 한다.
‘이미 들어온 공격자를 얼마나 빨리 찾아내고, 얼마나 좁은 범위에서 막아내느냐’로 패러다임을 바꿔야 한다.
막을 수 없다는 현실을 인정하는 것, 역설적으로 그것이 진짜 보안의 시작이 될 것이다.

 AI 알고리즘 쇼크

포연이 걷히자 전쟁의 '맨얼굴'이 드러났다.
미군의 정밀 타격은 메스로 도려내듯 날카로웠다.
전쟁 한 달 동안 이란 최고지도자 알리 하메네이를 비롯한 주요 지도자 250여 명이 차례로 목숨을 잃었다.
치밀한 계산의 결과였다.
전 세계는 인공지능(AI)이 설계하고 진행한 이란 전쟁에 놀랐다.
군사 전문가들은 이 전쟁을 "AI가 주도한 첫 전쟁"이라고 입을 모은다.
 AI는 기존의 전쟁 문법을 근본적으로 바꿨다.
과거의 승패가 병력과 화력에 달려 있었다면, 이젠 데이터 처리 속도가 전장을 지배한다.
미군은 최근 이란 공습 작전에서 팔란티어의 '메이븐 스마트 시스템'을 활용해 단 하루 만에 1000여 개의 표적을 동시다발적으로 때렸다.
위성과 드론, 감시장비가 수집한 데이터를 AI가 초단위로 분석해 목표를 설정하고 명령 체계를 자동화했다.
이 과정엔 앤트로픽의 대형 언어모델 '클로드'가 사용됐다고 한다.
발끈한 이란 이슬람혁명수비대는 이에 협조한 AI 대기업 등에 대해 대대적인 공격을 예고했다.
전쟁의 승패는 '누가 더 빨리, 더 정확히 상황을 해석하느냐'로 이동했다.
위성 사진과 감청 기록, SNS 게시물까지 모두 알고리즘의 재료가 된다.
이스라엘이 가자지구에서 사용한 '라벤더'나 '가스펠' 시스템도 마찬가지다.
이스라엘 정보기관은 과거 수작업으로 처리하기 어려웠던 방대한 정보를 AI를 활용해 실시간에 가깝게 처리했다.
수십년간 축적한 정보망에 AI 기술을 입혀 이란 고위 인사들의 위치와 이동 경로를 추론했다.
이를 토대로 완벽한 전쟁 지도가 나왔다.
걸프전이 정밀 유도무기의 시대를 열었다면 지금은 '정보의 정리와 해석'이 전쟁의 승패를 결정한다.

지난 3월14일 영국 페어퍼드 공군기지에서 미국 B-1 폭격기가 정비를 받고 있다.
[로이터=연합뉴스]이란 전쟁이 특별한 이유는 AI가 부분 기능을 넘어 작전의 두뇌로 참여했다는 점이다.
러시아-우크라이나 전쟁에선 이미지 인식이나 드론 제어 등 제한된 역할에 머물렀지만, 이번엔 AI가 작전 계획 단계부터 킬 체인 전체를 설계했다.
미군의 전광석화 같은 공격 뒤엔 수백 개의 표적을 자동 분석하고 우선순위를 매긴AI의 판단이 있었다.
AI가 전면에 나설수록 윤리 문제도 부각된다.
과연 누가 그 두뇌를 통제할 것인가. 앤트로픽은 자사 AI가 자율 살상무기나 대규모 시민 감시에 이용되는 것을 금지하는 윤리 원칙을 세웠지만 미 행정부는 이를 '안보 위험 요소'로 간주했다.
반면 오픈AI는 군사 계약을 확대하며 안보 네트워크 안으로 더 깊숙이 들어가고 있다.
한쪽에서는 "국가 안보를 위해 AI 통합이 불가피하다"는 논리가, 다른 쪽에서는 "인간의 생사를 알고리즘이 결정할 수 없다"는 경고가 부딪힌다.
기계엔 피가 없다.
실제 워게임 시뮬레이션에서 AI 모델들은 가상 분쟁의 95% 경우에 핵 사용을 선택했다.
인간은 윤리와 두려움으로 핵무기를 극도로 꺼리지만 AI는 아랑곳하지 않는다.
'효율 계산'만 있을 뿐이다.
AI는 전쟁의 속도를 극단적으로 높였다.
계산 속도만큼 판단의 시간은 줄고, 오판의 속도 역시 함께 빨라졌다.
자폭 드론과 자율 무인기 군단으로 대표되는 오늘의 전쟁은 '살상의 외주화'로 가는 것은 아닐까. 표면적으론 병력 피해를 줄이는 인도적인 기술처럼 보인다.
그러나 그 본질은 누가 더 싸고 빠르게, 더 많이 '제거'할 수 있는가라는 효율성에 닿아 있다.
지하철에서 나를 위해 음악을 골라주는 알고리즘은, 전쟁이 터지면 같은 원리로 누군가의 집을 좌표로 찍을 게 분명하다.
"이 건물에 적 지휘관이 있을 확률 80%, 민간인이 희생될 가능성 30%." 우리는 그 숫자들의 조합을 '효율'이라는 단어로 포장한다.
AI가 전쟁의 생산성과효율성을 높일수록 인간의 양심은 설 자리를 잃어 가는 것 같다.
진짜 두려운 것은 AI가 너무 똑똑해지는 순간이 아니라 우리가 그 똑똑함을 핑계로 '생각하는 일'을 포기하는 순간일지 모른다.

AI가 드러낸 ‘전쟁 윤리’ 딜레마

임명환 심스리얼리티 AI융합원 원장

지구촌에 벌어진 러시아-우크라이나, 미국+이스라엘-이란 전쟁은 첨단 ICT와 AI의 실전 테스트라 불릴 만큼 기술 경연장이 되었다.
우크라이나는 미국 기업 팔란티어의 AI 시스템 ‘고담’(Gotham)을 활용해 방대한 감시, 정찰 데이터 등을 분석하여 러시아군의 위치를 실시간으로 파악했다.
과거 수일이 걸리던 표적의 식별시간을 불과 몇 분으로 단축시킨 것이다.
이스라엘군이 활용한 ‘하브소라’(Habsora) 시스템 역시 AI가 자동으로 타격 목표를 생성하는 단계에 이르렀음을 보여주었다.
이제 첨단 ICT와 AI는 단순한 보조 도구가 아니라, 관측에서 통제, 타격까지 전쟁 전반에 승패를 결정짓는 핵심 전략자산이다.
그러나 불가피한 전쟁이라도 인간 존엄성의 윤리는 반드시 지켜져야 한다.
러시아-우크라이나 전쟁에서 스페이스X의 위성 인터넷 ‘스타링크’는 우크라이나의 생명선이었으나, 동시에 민간 기업의 서비스가 전쟁의 향방을 좌우하는 ‘비즈니스 리스크’를 노출했다.
미국-이란 전쟁에서도 앤스로픽은 자사의 AI 모델 ‘클로드’를 미국 전쟁부가 군사적으로 확대 적용하는데 반발하여 소송을 제기하는 등 ‘현실적 국방’과 ‘윤리적 양심’ 사이에 충돌이 발생했다.
AI가 살상용이 아니더라도 군사적 효율성을 높이는 데 기여한다면, 해당 기업은 과연 전쟁의 책임에서 자유로울 수 있는지, 군인은 물론 과학기술자들이 풀어야 할 숙제이다.
최근 AI 워게임 시뮬레이션 결과는 더욱 충격적이다.
 AI 모델들은 전쟁의 조기 종결과 승리를 위해 ‘핵무기 사용’이라는 극단적 선택을 주저하지 않는 경향을 보였다.
이는 인간적 직관이나 외교적 고려가 배제된 채 ‘승리’라는 최적화된 목표만을 쫓는 AI의 위험성이 드러난 것이다.
마찬가지로 주식 시장에서 순식간에 주가가 폭락하는 ‘플래시 크래시’(Flash Crash)처럼, AI 간의 상호작용이 통제 불능의 전면전으로 번지는 ‘플래시 워’(Flash War) 가능성도 배제할 수 없다.
가장 큰 문제는 ‘책임의 공백’이다.
 AI 탑재 자율 드론이 오판하여 민간인을 공격했을 때, 그 책임은 누구에게 있는가? 드론에 탑재된 AI인가, 개발자인가, 아니면 알고리즘을 신뢰한 지휘관인가?전통적인 생명윤리 규범은 인간의 행위에 관한 사항이기에 의식, 도덕, 양심, 공정, 권리, 책임 등이 공리주의 원칙을 따른다.
그러나 트롤리 딜레마(Trolley dilemma) 사례처럼 생명을 위협받는 상황에서 피해자가 당사자 또는 이해관계자일 경우 개인주의에 영향받는 것이 현실이므로 전쟁에서 AI 생명윤리 준수를 기대하는 것은 모순이 될 수 있다.
따라서 인간 존엄성에 기반한 생명윤리 알고리즘을 의무적으로 탑재시키거나, 최종 의사결정은 기계가 아닌 사람이 통제하여 권한과 책임을 명확히 할 필요가 있다.
인구 절벽으로 인한 병력 감소에 직면한 대한민국에서 첨단 ICT와 AI 국방은 거부할 수 없는 필수 전략자산이다.
우리는 단순히 무기를 생산하는 공급처를 넘어, 유무인 복합전투체계의 선구자로 발돋음해야 한다.
하지만 기술 개발보다 중요한 것은 ‘신뢰할 수 있는 ICT-AI 국방’의 철학을 마련하는 것이다.
천궁-Ⅱ의 성능 입증으로 새롭게 도약하는 K-방산에 한국형 ‘소버린 AI’를 이식해 기술 종속을 막고, 동시에 국제사회에서 AI 윤리규범 제정의 리더십을 발휘해야 한다.
기술적 우위와 윤리적 양심이 결합될 때, 비로소 대한민국의 국방은 진정한 경쟁력을 가질 수 있다고 생각한다.
전쟁 뉴스로 가득찬 미디어를 접하면서 ‘첨단 ICT와 AI를 비윤리적으로 사용해서라도 반드시 승리해야 한다’는 필승을 부각시키는 현실을 씁쓸하게 바라본다.
손자병법에서 ‘백전백승’(百戰百勝)은 독립된 단어가 아닌, 뒤에 ‘비선지선자야’(非善之善者也) 문구가 함께 붙어 있다.
즉 백번 싸워 백번 이기는 것이 선이 아니라, 싸우지 않고 적을 굴복시키는 것이 최고의 선이라는 의미이다.
힘의 논리로 승리와 패배를 구분하지 않고, 삶의 지혜로 판단하면 모두가 패자이다.
전쟁은 세상을 파괴하고 인명 피해를 수반하기 때문에 첨단 ICT와 AI는 싸우지 않고도 정치적 목적을 달성하는데 활용되어야 할것이다.

"조용히 쌓여 한순간에"…고지혈증, 젊을 때부터 막아야

김길원 기자

심뇌혈관질환 출발점…당뇨병 환자, 고지혈증 유병률 일반인의 곱절'LDL 콜레스테롤' 평생 혈관에 축적…젊은층 조절률 61%나 떨어져

고지혈증[자료 이미지](서울=연합뉴스) 김길원 기자 = 통계청의 사망원인 통계(2020년)를 보면, 우리나라에서 심장질환은 전체 사망의 10.6%를 차지해 암에 이어 2위를 기록했다.
사망률(인구 10만명당)도 2010년 46.9명에서 2019년 60.4명, 2020년 63명으로 꾸준히 증가하는 추세다.
여기에 뇌혈관질환과 고혈압성 질환까지 포함한 순환기계 질환 사망률은 121.1명에 달한다.
이 거대한 질병군의 출발점에 있는 것이 바로 '고지혈증'이다.
고지혈증은 혈액 속 지방 성분, 즉 콜레스테롤과 중성지방이 비정상적으로 증가한 상태를 말한다.
혈액 속에 과도하게 쌓인 저밀도지단백(LDL) 콜레스테롤은 혈관 벽에 침착돼 '플라크'를 형성하는데, 이 플라크가 점점 커지면 혈관이 좁아지고, 결국 혈전이 생기면서 심근경색이나 뇌졸중 같은 치명적인 사건으로 이어지는 것이다.
이 때문에 LDL은 흔히 '나쁜 콜레스테롤', 반대로 고밀도지단백(HDL)은 '좋은 콜레스테롤'로 불린다.
한국지질동맥학회에 따르면 총콜레스테롤 240㎎/dL 이상, LDL 160㎎/dL 이상, 중성지방 200㎎/dL 이상이면 높은 상태로 본다.
 HDL은 40㎎/dL 미만이면 위험 신호다.
"이 정도일 줄 몰랐다"…유병률 3배 급증해 '국민 질환'
문제는 고지혈증이 이미 '국민 질환' 수준으로 빠르게 늘고 있다는 점이다.
질병관리청 국민건강영양조사에 따르면 고콜레스테롤혈증 유병률은 2005년 남녀 각각 6%대에서 2020년에는 남성 20.2%, 여성 18.8%로 약 3배 증가했다.
특히 당뇨병 환자에서는 상황이 더 심각하다.
당뇨병은 만성적인 고혈당 상태로 인한 혈관 내벽 손상이 심화하는데, 이렇게 약해진 혈관에는 LDL 콜레스테롤이 더 쉽게 침착돼 동맥경화가 빠르게 진행되기 때문이다.
실제로 당뇨병 환자의 고지혈증 유병률은 69.2%로, 일반인(36.8%)의 두 배에 달한다.
기준을 더 엄격히 적용하면 80%를 훌쩍 넘는다.
부천세종병원 장덕현 심장내과 과장은 "고지혈증은 심혈관질환의 가장 핵심적인 원인"이라며 "위험성을 인지하고 젊을 때부터 관리해야 한다"고 강조했다.
약 먹으면 잘 조절되지만…젊은층은 '사각지대'
희망적인 점도 있다.
고지혈증은 치료가 비교적 잘 되는 질환이다.
같은 조사에서 인지율(62.9%), 치료율(55.1%), 조절률(치료자 기준 85%)이 꾸준히 증가했다.
약물 치료를 시작하면 상당수 환자에서 목표 수치까지 안정적으로 관리된다는 의미다.
경희의료원 디지털헬스센터 연동건 교수 연구팀이 국민건강영양조사에 참여한 9만7천여명을 17년(2007∼2023년) 동안 분석해 국제학술지 '의학'(Medicine) 최신호에 발표한 논문에서도 지질저하제를 복용한 환자의 총콜레스테롤 수치가 감소하고, 조절률은 73%에서 88%로 크게 높아진 것으로 나타났다.
하지만 문제는 관리가 필요한 젊은층이 방치되고 있다는 점이다.
20∼44세 젊은 성인의 경우 지질 조절에 성공할 가능성이 기준 집단에 견줘 61%나 낮은 것으로 분석됐다.
이는 젊은 연령층에서 심혈관 질환의 위험성에 대한 인식 수준이 낮고 복약 순응도가 떨어지기 때문이라는 게 연구팀의 해석이다.
"콜레스테롤은 평생 쌓인다"…관리의 시작은 지금
고지혈증 관리의 핵심은 LDL 콜레스테롤을 낮추는 것이다.
특히 이미 심혈관질환이 있는 초고위험군은 LDL을 55㎎/dL 미만, 고위험군은 70㎎/dL 미만으로 유지해야 한다.
당뇨병 환자 역시 엄격한 관리가 요구된다.
장덕현 과장은 "LDL 콜레스테롤은 나이에 상관없이 혈관에 계속 축적된다"며 "젊을 때부터 낮은 수준을 유지해야 평생 심혈관질환 위험을 줄일 수 있다"고 설명했다.
관리 방법은 비교적 명확하다.
우선 식습관 개선이 기본이다.
포화지방과 당분 섭취를 줄이고, 채소와 통곡물, 생선을 늘리는 것이 도움이 된다.
규칙적인 유산소 운동과 근력 운동도 필수다.
필요할 경우에는 스타틴 계열 약물 등으로 적극적인 약물 치료를 병행해야 한다.
다만 중성지방은 식사에 따라 변동이 크기 때문에, 매우 높은 경우가 아니라면 생활 습관 개선이 우선이다.
bio@yna.co.kr

15년 웹문지기 붕괴 직전

"당신은 로봇입니까?" 질문 더 이상 답할 가치 없어...'의도'와 '행동' 물어야최근 필자가 재직하고 있는 대학에서 수업중 학생들과 특정 프로그램을 설치하다 몇몇 학생들이 회원가입에서 막히는 '해프닝'이 있었다.
분명 인간임에도 불구하고 그들은 "Are you human?"이라는 질문에서 낸 퀴즈에서 로봇 취급을 받은 것이다.
당시는 웃으며 넘어갔지만 종종 생각이 든다.
과연 리캡차(reCAPTCHA)나 턴스타일(Turnstile)이 언제까지 의미 있을까.사용자 지시로 움직이는 AI가 "너는 AI가 아닌 사람임을 증명하라"는 테스트 앞에 선 장면이다.
희극적이지만 현실이며, 더 중요한 것은 이 에이전트가 실제로 정답을 맞히고 그 문을 통과한다는 사실이다.
 
15년 넘게 웹의 문지기 역할을 해온 캡차(CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)는 이제 기술적으로도, 철학적으로도 붕괴 직전에 와 있다.

2024년 9월 취리히연방공대 연구진이 아카이브에 올린 논문 시선2024년 9월, 스위스 취리히연방공대(ETH Zurich) 연구진이 아카이브(arXiv)에 논문 한 편을 올렸다.
제목은 'Breaking reCAPTCHAv2'. 결론은 단순했다.
욜로(YOLO)라는 이미지 객체 탐지 모델로, 구글이 전 세계 수백만 사이트에 배포한 reCAPTCHA v2를 100% 성공률로 돌파했다.
이전 연구들이 기록한 68~71%의 돌파율이 단번에 천장을 찍었다.
더 주목할 대목은 논문의 부수적 발견이었다.
연구진은 reCAPTCHA v2가 이미지 인식 테스트 자체보다 쿠키와 브라우저 히스토리에 훨씬 더 많이 의존한다는 것을 확인했다.
즉 우리가 '횡단보도를 찾으면서' 풀고 있다고 믿어 온 그 테스트는, 사실상 브라우저 평판을 평가하는 절차의 연출이었던 셈이다.

안광섭 세종대 겸임교수1년 뒤인 2025년 10월, 봇 탐지 연구기업 라운드테이블(Roundtable)이 범용 AI 에이전트를 직접 시험했다.
결과는 이랬다.
클로드 소네트 4.5(Claude Sonnet 4.5)가 60%, 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)가 56%, GPT-5가 28%의 성공률로 reCAPTCHA v2 챌린지를 풀어냈다.
이 수치에서 눈여겨볼 것은 절대적인 성공률이 아니라, 캡차 돌파 용도로 전용 훈련되지 않은 범용 어시스턴트가 이 정도를 해낸다는 사실이다.
동시에 캡차 자동 해결 서비스 시장이 이미 성숙했다.
이미지 1000개당 수백 원 수준의 가격으로 reCAPTCHA, Turnstile, hCaptcha 대부분을 해결하는 API가 공개적으로 판매된다.
대규모 사용자 연구 논문 'Dazed & Confused'가 reCAPTCHA v2에 내린 평가는 냉정했다.
"막대한 비용, 그리고 영(零)에 가까운 보안"이다.
이분법은 이미 무너졌다
캡차가 뚫렸다는 사실보다 본질적인 문제는 따로 있다.
'봇인가 사람인가'라는 질문 자체가 2026년의 웹 트래픽을 더 이상 설명하지 못한다는 점이다.
클라우드플레어(Cloudflare)가 2025년 12월 공개한 연간 인터넷 보고서는 이 변화를 숫자로 보여준다.
전체 HTML 요청 트래픽 가운데 인간이 생성한 트래픽은 43.5%, AI가 아닌 자동화 봇이 47.9%, AI 봇이 4.2%였다.
여기에 검색 인덱싱과 AI 훈련을 동시에 수행하는 구글봇(Googlebot) 단독으로 4.5%를 차지했다.
2025년 9월부터는 일부 날짜에서 인간 트래픽이 비(非)AI 봇 트래픽을 역전하기 시작했다.
더 극적인 변화는 증가율에 있다.
사용자의 질의에 응답하기 위해 웹을 실시간 탐색하는 AI '사용자 행동(user-action)' 크롤링 규모가 2025년 한 해 동안 15배 늘었다.
또 다른 봇 관리 기업 데이터돔(DataDome) 집계에서도 거대언어모델(LLM) 크롤러 트래픽은 2025년 1월 전체 인증 봇의 2.6%에서 8월 10% 이상으로 4배 가까이 증가했다.
이 트래픽을 '봇'으로 단순 분류할 수 있는가. 사용자가 ChatGPT에 "오늘 뉴스 요약해줘"라고 요청해 발생하는 접속은 누구의 것인가. 사용자 본인의 것인가, OpenAI의 것인가, 아니면 둘 사이에 생겨난 새로운 주체의 것인가. 같은 질문이 한국 기업의 내부 업무에도 적용된다.
직원이 AI 어시스턴트로 경쟁사 공시를 자동 요약한다면, 그 접속은 직원의 것인가 회사의 것인가 도구의 것인가.문제는 여기서 더 복잡해진다.
웹에는 '원하는 봇'과 '원치 않는 인간'이 공존한다.
검색 엔진 크롤러는 반가운 봇이고, 브랜드 콘텐츠를 긁어가는 저품질 AI 스크래퍼는 귀찮은 봇이다.
마찬가지로 정상 사용자도 있고, 크리덴셜 스터핑(credential stuffing, 유출된 아이디·비밀번호를 자동 대입하는 공격)을 시도하는 인간도 있다.
'봇/사람' 분류는 이 네 가지 경우 중 단 하나도 정확히 분리해 주지 못한다.
진짜 질문은 '의도와 행동'이다
그렇다면 웹의 문지기가 물어야 할 질문은 무엇인가. 필자가 보기에 답은 명확하다.
"이 트래픽의 의도가 무엇이며, 내 서비스와 호환되는 행동인가"이다.
업계에서 논의되는 기술적 방향 역시 같은 선 위에 있다.
익명성을 유지하면서도 "이 클라이언트가 과거에 신뢰할 만한 행동을 했다"는 사실만 증명하는 프라이버시 패스(Privacy Pass) 프로토콜이 대표적이다.
이미 IETF에서 RFC 9576, RFC 9578로 표준화되어 있으며, 하루 수십억 건의 토큰이 오가는 규모로 운영 중이다.
더 정교한 변종으로 익명 속도제한 크리덴셜(ARC, Anonymous Rate-Limit Credentials)과 익명 신용 토큰(ACT, Anonymous Credit Tokens)이 개발 중이다.
이 프로토콜들은 "나는 누구입니다"를 요구하지 않는다.
대신 "나는 이 서비스에서 문제를 일으킨 적이 없습니다"를 증명한다.
신분증을 제시하는 대신, 행동 이력에 대한 암호학적 영수증만 전달하는 셈이다.
동시에 신원이 중요한 트래픽에는 다른 접근이 자리잡고 있다.
구글, 오픈AI, 클라우드플레어, AWS가 HTTP 메시지 시그니처(HTTP Message Signatures) 표준을 활용해 자사 크롤러 요청에 암호학적 서명을 붙이기 시작했다.
웹 봇 인증(Web Bot Auth)이라 부르는 이 방식은 봇 운영자가 "나는 숨지 않겠다"는 의사를 기술적으로 표명하는 장치다.
기업 전략을 자문해 온 관점에서 보면, 이 전환은 단순한 보안 기술의 교체가 아니다.
웹 비즈니스 모델의 근간이 움직이고 있다.
'익명으로 들어와 광고를 보고 나가는' 사용자를 전제로 설계된 미디어·콘텐츠 사업은, 그 전제가 흔들리는 지금 자신의 수익 구조를 원점에서 재설계해야 하는 시점에 와 있다.
한국 기업이 주목해야 할 지점
웹 문지기가 계속 무력화되면 어떤 일이 벌어질까. 필자가 보기에 사이트들은 결국 두 가지 중 하나를 선택하게 될 것이다.
하나는 '모든 콘텐츠를 로그인 뒤에 두는' 길이고, 다른 하나는 'AI 사업자에게 데이터를 일괄 판매하는' 길이다.
두 경로 모두 개방형 웹을 끝낸다.
한국 기업이 지금 점검해야 할 것은 세 가지다.
첫째, 자사의 봇 관리 정책이 여전히 'IP 블랙리스트 + 캡차' 수준에 머물러 있는가. 둘째, 자사의 콘텐츠가 AI 크롤러에 어떤 비대칭 비율로 소비되고 있는가. Cloudflare 자료에 따르면 일부 주요 AI 플랫폼은 2025년 하반기 기준 크롤 대비 레퍼럴 비율이 2만5000 대 1에서 10만 대 1에 이르렀다.
내 사이트를 읽기만 하고 트래픽은 돌려주지 않는다는 뜻이다.
셋째, IETF와 W3C에서 진행 중인 새 표준에 한국의 목소리를 담을 채널이 있는가."당신은 로봇입니까"라는 질문은 더 이상 답할 가치가 없는 질문이 됐다.
이제 물어야 할 것은 "당신이 하려는 행동이 내 서비스를 훼손하지 않는가"이다.
질문의 문법을 바꾸지 못한 기업은, 뚫린 문 앞에서 여전히 같은 말만 반복하고 있을 것이다.

안광섭 세종대학교 겸임교수(OBF 대표) (me@oswarld.com)

“AI, 눈치챙겨!”…코딩 에이전트가 아직 사람을 대체 못한 이유

[사진=챗GPT 이미지 2.0이 생성한 그림]

[디지털데일리 오병훈기자] 코딩은 척척 해내는 AI가 왜 우리 회사 데이터는 제대로 못 다루는 걸까.문제는 코딩 실력이 아니라 시시각각 변하는 비즈니스의 ‘진짜 속뜻’을 읽어내는 인간 고유 능력을 아직 대체하지 못하기 때문이라는 분석이 나왔다.
25일 관련업계에 따르면, 최근 가트너 소속 싱위 구 연구팀은 보고서 ‘데이터 관리 부문에서 AI 코딩 에이전트가 데이터 및 분석(D&A) 팀을 대체할 수 없는 이유’를 통해 "AI 코딩 에이전트에 대한 기대가 과장돼 있다"고 역설했다.
◆AI 에이전트 도입 현주소와 AI가 만능이라는 경영진의 착각
최근 IT 업계 전반에 걸쳐 앤트로픽의 ‘클로드코드’와 오픈AI의 ‘코덱스’와 같은 범용 AI 코딩 에이전트의 영향력이 데이터 관리 영역으로까지 급속히 확장되고 있다가트너가 전세계 500여명 데이터 리더를 대상으로 실시한 ‘2026년 최고데이터분석책임자(CDAO) 어젠다 설문조사’에 따르면 이미 과반수 조직이 데이터 관리 워크로드에 AI 기술을 부분적으로 통합했거나 시범 운영하고 있는 것으로 나타났다.
특히 데이터 엔지니어링 파이프라인을 위한 코드 생성 분야에서는 응답자 30%가 부분적 통합을, 12%가 완전한 통합 및 최적화를 이뤄냈다고 답했다.
이러한 공격적인 도입 트렌드는 기업 경영진과 이사회가 AI 에이전트를 통해 복잡한 데이터 엔지니어링 로직과 방대한 플랫폼을 제거하고 비용을 크게 줄일 수 있다는 ‘과도한’ 기대를 품게 한다고 보고서는 진단했다.
이는 단순한 기술적 확신 때문이 아니라 타 기업에 뒤처질 수 있다는 불안감과 극심한 IT 예산 동결 압박에서 비롯됐다는 분석이다.
실제로 가트너가 실시한 ‘2026년 CIO 및 기술 경영진 설문조사’에 따르면 2026년 IT 예산의 평균 예상 증가율은 2.6%에 불과하다.
전 세계 예상 인플레이션율인 4%에도 미치지 못하는 실정이다.
◆숨겨진 복병 ‘의미적 부채’
경영진의 기대와 달리 AI가 데이터 관리 인력을 단순 코딩 도구처럼 대체할 수 없는 가장 큰 이유는 ‘의미적 부채(Semantic Debt)’라는 근본적인 한계 때문이다.
의미적 부채란 비즈니스 환경의 변화에 따라 실제 데이터가 쓰이는 맥락과 시스템상에 정의된 메타데이터 간의 불일치가 점차 누적되는 현상을 뜻한다.
불확실성이 높은 현대 비즈니스 환경에서 현업 부서의 데이터 요구사항은 그 어느 때보다 빠르고 변동성이 크다.
예를 들어보자. ‘고객 위치’ 데이터가 초기에는 고객의 ‘청구서 수령 주소’로 정의돼 시스템에 등록됐다.
이후 마케팅 부서가 지리적 타겟팅 광고를 위해 이를 메타데이터 변경 없이 임의로 ‘배송지 주소’라는 의미로 사용하기 시작했다.
다른 부서 사용자는 여전히 이를 ‘청구서 수령 주소’로 인식해 서로 상충되는 분석 결과를 도출하게 된다.
이렇게 누적된 의미적 부채는 AI 에이전트에게 ‘맥락적 독성(Context toxicity)’으로 작용할 수 있다는 것이 보고서 분석이다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 아직까지 사람의 개입이 필수적이라는 게 연구팀 분석이다.
인간이 직접 데이터 맥락 불일치를 발견하고 사람 대 사람이 소통해 부서 간 불협화음을 찾아내는 과정은 아직 AI가 대체할 수 없는 영역이라는 설명이다.
데이터를 있는 그대로 보는 AI 입장에서는 이해할 수 없는 ‘비논리적’ 사각지대를 아직까지는 인간의 손길로 다듬어야 한다는 것이다.

◆과대포장된 ‘에이전트 세금’의 함정도
AI 공급업체들의 과도한 마케팅도 문제로 지적된다.
보고서는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드(Google Cloud), 데이터브릭스(Databricks), 스노우플레이크(Snowflake) 등 주요 데이터 관리 벤더들이 앞다퉈 자사 제품에 AI 에이전트 기능을 탑재하고 있다며 공격적으로 홍보하고 있다.
하지만 이면에는 이른바 ‘에이전트 세금(Agent Tax)’이 숨겨져 있다는 것이 연구팀의 경고다.
에이전트 세금이란 제공업체가 AI 기능 탑재를 이유로 추가 요금을 부과하지만 실제로는 그에 상응하는 비즈니스 가치를 제공하지 못해 소비자의 전체 비용 부담만 가중시키는 현상을 의미한다.
특히 보고서는 벤더들이 보여주는 화려한 시연(Demo) 장면 속에는 기만적인 요소가 존재한다고 비판하고 있다.
시연 환경은 극도로 단순화된 데이터 구조를 갖추고 있거나 대상 데이터 비즈니스 메타데이터가 완벽하게 사전 정의돼 있다는 비현실적인 전제를 깔고 있다는 지적이다.
현실의 데이터는 비즈니스 맥락을 파악하고 의미적 부채를 해결하는 능력이 없으면 무용지물임에도 벤더들은 이를 숨긴 채 비기술 인력도 당장 운영 환경에서 완벽하게 다룰 수 있는 것처럼 과대 포장해 판매하고 있다는 것이 보고서의 내용이다.
더 나아가 일부 벤더는 과거부터 존재하던 성숙한 ‘머신러닝(ML)’ 기능이나 데이터 과학 알고리즘을 ‘AI 에이전트’로 이름만 바꿔 높은 가격표를 붙이기도 한다고 지적했다.
경영진과 데이터 분석 리더들은 마케팅 메시지에 현혹되지 말고 기반 기술과 실제 적용 사례, 가격 구조를 비판적으로 평가해야 한다는 것이 보고서의 조언이다.

◆“단순 코딩만으론 실제 효과 기대 어려워”
보고서는 데이터 관리 업무를 ‘데이터에 대한 코딩 업무’로만 생각하는 것은 조직 분석 및 AI 전략에 치명적이라고 경고하고 있다.
데이터 맥락을 조정하고 효과적인 AI 도입을 위해 보고서는 다음과 같은 해결책을 제시하고 있다.
먼저 의미적 부채를 완화하는데 집중해야 한다.
데이터 관리 조직은 능동적으로 비즈니스 부서의 데이터 소비자와 밀접하게 소통하여 의미적 부채를 완화해야 한다.
데이터 생산자와 소비자 간 관측 가능성을 확보하기 위해 ‘데브옵스(DevOps)’를 결합한 ‘데이터옵스(DataOps)’를 제시하고 이를 기반으로 관련 조직을 정비해야 한다.
구체적으로는 실제 데이터 소비 패턴을 분석하는 ‘활성 메타데이터(Active metadata)’ 기능을 활용해 시스템상 설계된 데이터와 실제 소비되는 데이터 간의 간극을 좁혀야 한다.
데이터 관리 벤더사(AWS, 구글 등)의 마케팅 메시지를 비판적으로 검토해야 한다.
증명 가능한 AI 기능과 단순한 '에이전트 세금'을 구별하는 작업이다.
경영진의 관심과 목적은 항상 ‘비용’에 있다는 점을 잊어선 안 된다는 분석이다.
데이터 관리 부서의 역할이 조직의 전략과 일치하도록 조정하는 방향에서 AI 도입을 검토해야 한다는 분석이다.
마지막으로 보고서는 데이터 맥락을 연결하고 비즈니스의 언어를 시스템에 동기화하는 역할은 AI가 쉽게 흉내 낼 수 없는 고도의 협업 영역이라는 점을 주지해야 한다고 제언한다.
AI 코딩 에이전트는 앞으로 데이터 관리 업무의 일부를 자동화하고 생산성을 높일 것이다.
그러나 기업 데이터 의미는 코드 속에만 존재하지 않는다.
사업부의 전략과 현장의 변수, 시장 전략 속에서 급변하고 있다.
사람의 개입이 없어지지 않는 이유도 여기에 있다.
 AI는 코드를 만들 수 있지만 데이터가 조직 안에서 어떤 의미로 통용돼야 하는지 합의하고 유지하는 일은 여전히 사람의 몫이다.

오병훈 기자(digimon@ddaily.co.kr)

AI 빅테크, '에이전트 OS' 선점 경쟁…한컴도 출사표

오동현 기자

IITP "AI 경쟁축, 모델 성능서 플랫폼 운영으로 이동"앤트로픽·오픈AI·구글 '자사 중심' vs 엔비디아 '개방형'한컴, 상반기 '트윈형 에이전틱 OS' 출시…"국내 최초"

[그래픽=뉴시스] 재판매 및 DB금지. hokma@newsis.com[서울=뉴시스]오동현 기자 = 사람 대신 일해주는 인공지능(AI) '에이전트' 경쟁이 새로운 국면에 접어들었다.
개별 에이전트의 성능을 겨루던 싸움이, 이제는 여러 에이전트를 한꺼번에 부릴 수 있는 '에이전트 운영체제(OS)' 자리를 놓고 벌이는 경쟁으로 바뀌고 있다.
앤트로픽·오픈AI·구글 등 빅테크가 이 시장을 선점하려 나선 가운데, 국내에서도 한글과컴퓨터가 '트윈형 에이전틱 OS'를 상반기 중 출시하겠다며 도전장을 냈다.

'말하는 AI'에서 '일하는 AI'로…업무 전반에 에이전트 확산

기존 챗봇은 질문을 하면 답을 주고 끝났다.
예를 들어 출장 영수증 처리 방법을 물으면 단계별 설명만 해주는 식이었다.
반면 에이전트 AI는 "출장 영수증을 처리해줘"라고 말하면 사진에서 금액을 읽어내고, 항목을 분류하고, 회사 시스템에 직접 제출까지 마친다.
단순히 대답하는 것이 아니라 실제 업무를 끝까지 해내는 것이 차이다.

[뉴욕=AP/뉴시스] 한 컴퓨터 화면에 나와 있는 앤트로픽 웹사이트 페이지와 회사 로고. 2026.04.17.25일 정보통신기획평가원(IITP)이 낸 'AI·ICT 브리프'에 따르면, 에이전트 AI는 시범 단계를 넘어 실제 업무에 투입되는 단계에 들어섰다.
개발자들은 앤트로픽의 '클로드 코드(Claude Code)'나 오픈AI의 '코덱스(Codex)' 같은 AI에게 코드 작성을 맡기고, 자신은 결과물을 검토하는 역할로 옮겨가고 있다.
사무직에서는 앤트로픽의 '클로드 코워크(Claude Cowork)'가 영수증 제출과 경비 처리 같은 번거로운 업무를 대신 처리한다.
법률 분야에서도 '하비(Harvey)' 같은 AI가 계약서 검토와 판례 조사를 돕는다.

[보스턴=AP/뉴시스]지난달 21일(현지시간) 미국 보스턴에서 한 사용자가 컴퓨터로 인공지능(AI) 챗봇 '챗(Chat)GPT'를 사용하고 있다.
화면 앞에는 챗GPT를 개발한 오픈 AI 로고가 스마트폰 화면에 떠 있다.
2023.04.06. *재판매 및 DB 금지

'에이전트 시대의 OS' 누가 쥐느냐

에이전트 수가 급증하면서 역설적 상황도 벌어지고 있다.
공통 실행 환경과 연결 규격이 부재한 상태에서 에이전트가 난립할수록 조직 전체로의 확산이 오히려 어려워지는 현상이 나타나고 있다.
그래서 등장한 것이 '에이전트 플랫폼'이다.
스마트폰에서 안드로이드나 iOS 같은 운영체제가 수많은 앱을 한 데 묶어 관리하듯, 여러 AI 에이전트를 한 곳에서 관리하는 상위 시스템이다.
개별 에이전트의 성능보다 이들을 안정적으로 운영할 수 있는 플랫폼의 완성도가 경쟁의 핵심으로 떠올랐다.
주요 기업들이 플랫폼 경쟁에 뛰어든 데는 이유가 있다.
 AI 모델 자체로는 돈 벌기가 어려워졌기 때문이다.
벤처 캐피털 멘로 벤처스(Menlo Ventures)에 따르면 지난해 말 기준 기업용 AI 시장은 앤트로픽(40%)·오픈AI(27%)·구글(21%)이 약 90%를 차지하고 있다.
소수 기업이 시장을 나눠 갖고 있고 성능 차이도 줄어드는 상황에서, 모델만 팔아서는 천문학적 인프라 투자비를 회수하기 어렵다는 분석이 나온다.
결국 주요 사업자들은 더 수익성 높은 플랫폼 사업으로 무게중심을 옮기고 있다.

[서울=뉴시스] 구글 '제미나이 인 크롬' (사진=구글 제공) *재판매 및 DB 금지

"승부처는 더 많은 사용자·개발자·협력사 확보"

IITP는 에이전트 플랫폼이 두 방향으로 갈라지고 있다고 봤다.
자기 회사 서비스 안에서 완성도 높은 경험을 제공하는 '자사 중심형', 외부 개발자·서비스를 폭넓게 끌어들이는 '개방형'이다.
앤트로픽·오픈AI·구글 등 빅테크는 자사 중심 전략을 택했다.
자기들이 만든 AI 모델과 실행 환경, 업무 도구를 하나로 묶어 매끄러운 사용 경험을 내세우는 방식이다.
반면 엔비디아가 지난달 'GTC'에서 공개한 기업용 에이전트 플랫폼 '네모클로(NemoClaw)'는 외부 확장성에 무게를 두는 개방형이다.
IITP는 "결국 승부는 기술 자체가 아니라 어느 쪽이 더 많은 사용자와 개발자, 협력사를 끌어모으느냐에 달려 있다"고 내다봤다.

한컴 본사 전경(사진=한컴 제공) *재판매 및 DB 금지

한컴, 'AI 디지털 쌍둥이'로 국내 시장 공략

글로벌 기업들이 에이전트 플랫폼 경쟁에 나서는 흐름에, 우리나라 기업 한글과컴퓨터(한컴)도 동참했다.
한컴은 지난 23일 '한컴 AX 데이' 행사에서 국내 최초로 '트윈형 에이전틱 OS'를 상반기 중 출시해 연내 상용화하겠다고 밝혔다.
'트윈형 에이전틱 OS'의 핵심은 '디지털 쌍둥이'다.
사용자의 업무 스타일을 그대로 학습한 AI 에이전트가 본인을 대신해 일하는 방식이다.
한컴은 "개인의 업무 습관을 반영해 퇴근한 뒤에도 AI가 24시간 대신 업무를 마무리할 수 있다"고 설명했다.
한컴은 이 제품을 36년간 쌓아온 문서 처리 기술과 AI 역량을 결합한 '지능형 컨트롤 타워'라고 소개했다.
여러 AI 모델과 회사의 업무 시스템을 하나로 연결해 관리하는 구조로, IITP가 말한 상위 실행 플랫폼 개념과 맞닿아 있다.
김연수 한컴 대표는 "기존 패키지 소프트웨어를 파는 방식에서 벗어나, 고객이 현장에서 생산성 향상을 직접 체감할 수 있는 회사로 바뀌겠다"며 "트윈형 에이전틱 OS를 통해 고객이 가장 신뢰하는 AI 전환 파트너가 되겠다"고 말했다.

오동현 기자(odong85@newsis.com)