"AI 분석"에 대한 통합검색 결과
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게임업계 77% “AI 도입, 일자리 위협 체감”…생산성·불안 공존 현실화 국내 게임업계 종사자 다수가 인공지능(AI) 도입을 통해 업무 효율성은 높아졌지만, 동시에 고용 불안도 크게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 기술 확산 속도에 비해 제도적 대응이 뒤따르지 못하면서 산업 전반에 구조적 긴장이 형성되는 흐름이다. AI 활용 확산…효율성 체감 속 고용 불안 동시 확대민주노총 IT위원회가 15일 공개한 설문조사 결과에 따르면 응답자의 65.6%는 개발 현장에서 AI를 자주 활용하고 있으며, 80.3%는 생산성 향상을 체감하고 있다고 답했다.이번 조사는 국내 주요 게임사 8곳 종사자 1,078명을 대상으로 진행됐으며, 이 가운데 기획·아트·프로그래밍 등 개발 직군이 65.9%를 차지했다.하지만 같은 조사에서 77.3%가 AI 도입으로 인한 고용 불안을 느끼고 있다고 응답해, 기술 도입이 곧바로 노동 안정으로 이어지지 않는 현실을 드러냈다. “논의는 부족”…노사 간 공백 확인AI 도입과 관련한 회사 및 노조 차원의 공식 논의가 존재한다는 응답은 26.7%에 그쳤다. 현장에서는 이미 AI 활용이 일상화된 반면, 고용 구조 변화에 대한 논의는 초기 단계에 머물러 있는 상황이다.업계 관계자들은 특히 에이전틱 AI 등 고도화된 기술을 활용할수록 위기감이 커지는 경향이 나타난다고 지적했다. 생산성 향상에 따른 인력 재편 가능성이 현실적인 문제로 인식되기 시작한 것이다.이 같은 흐름 속에서 응답자의 82.3%는 AI 활용으로 발생하는 수익에 대해 공정한 배분 기준이 필요하다고 답했다. 단순한 기술 도입을 넘어 ‘성과 분배 구조’까지 재설계해야 한다는 요구가 확산되고 있다. 게임산업 정책 전반에 ‘노동 관점’ 요구 확대이번 조사에서는 게임산업 정책 전반에 대한 노동자들의 인식도 함께 드러났다.게임물 등급분류를 민간에 이양하는 방안에는 72%가 찬성했지만, 일정 부담과 행정 병목 가능성을 우려하는 응답도 40% 이상으로 나타났다.또 한국콘텐츠진흥원과 게임물관리위원회를 통합해 ‘게임진흥원’을 설립하는 방안에는 91.3%가 찬성했으며, 이 과정에 노동조합 참여가 필요하다는 응답도 80.8%에 달했다.우선 과제로는 노동자 권익 보호와 근로 환경 모니터링이 73.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 세제 지원 기대와 현실의 간극정부가 추진 중인 게임산업 세액·소득공제 정책에 대해서는 94.5%가 찬성해 높은 기대를 보였다.그러나 실제로 처우 개선이나 고용 안정으로 이어질 것이라는 응답은 37.3%에 그쳤다. 정책 효과에 대한 기대와 체감 사이의 간극이 뚜렷하게 나타난 것이다.업계에서는 플랫폼 수수료 구조 문제와 이용 패턴 변화도 동시에 언급되고 있다. 구글·애플·스팀 등 글로벌 플랫폼 중심 구조와 숏폼 콘텐츠, AI 기반 서비스 확산이 게임 이용률 감소로 이어지고 있다는 분석이다. 노사정 협의체 필요성…산업 전환 관리 국면노동계는 AI 전환과 관련해 상설 노사정 협의체 구성을 요구하고 있다. 기술 혁신과 고용 안정이 충돌하지 않도록 제도적 조정 장치를 마련해야 한다는 취지다.특히 대기업 중심으로 형성된 노조 구조를 넘어, 중소 게임사 종사자까지 포함하는 산별 교섭 필요성도 제기됐다. 최근 중소 게임사의 폐업과 서비스 종료가 늘어나면서 고용 안정 문제가 산업 전반으로 확산되고 있기 때문이다.정치권 역시 AI 전환을 ‘기회와 위험이 공존하는 전환기’로 인식하고, 법과 제도를 통해 균형을 설계해야 한다는 입장을 밝혔다.이번 조사 결과는 AI가 게임 산업의 생산성을 끌어올리는 동시에 노동 구조 재편을 촉발하는 ‘이중 효과’를 드러낸 사례로 평가된다. 향후 규제, 노동, 산업 정책이 결합된 종합적 대응이 필요한 시점이라는 분석이 나온다. 
2026.04.15
AI가 바꾼 노동시장, ‘대체’보다 ‘재편’…청년 고용에 집중된 충격 국내 기업의 인공지능 도입이 일자리 전체를 급격히 대체하는 단계에는 이르지 않았다. 한국 기업 다수는 AI가 수행하는 업무 비중을 약 10% 수준으로 평가하고 있으며, 이는 노동시장 전반에 미치는 영향이 제한적이라는 점을 보여준다.다만 변화는 균등하게 나타나지 않는다. 특정 직무, 특히 반복성과 데이터 기반 업무 비중이 높은 직종에서 AI 노출 위험이 집중되면서, 노동시장 내부의 구조적 재편이 이미 시작된 모습이다.이는 단순한 ‘일자리 감소’ 문제가 아니라, 어떤 일자리가 먼저 바뀌고 있는지에 대한 문제로 읽힌다. 청년층에 집중되는 영향…‘진입 일자리’가 줄어든다문제는 그 변화가 청년층에 먼저 나타난다는 점이다.생성형 AI 도입이 본격화된 2023년 이후, AI 노출 위험이 높은 직무에서 청년 고용 증가세가 둔화되는 흐름이 확인된다. 이는 기업들이 신입 인력을 통해 수행하던 기초 업무를 AI로 대체하기 시작했기 때문이다.보고서 작성, 데이터 정리, 기초 분석 등 이른바 ‘입문 단계 업무’가 줄어들면서, 노동시장 진입 자체가 어려워지는 구조가 형성되고 있다.결과적으로 AI는 기존 일자리를 대체하기보다, ‘처음 들어갈 자리’를 줄이는 방식으로 영향을 미치고 있다. 기술 격차가 곧 고용 격차로…불평등 심화 가능성AI 도입이 전면적인 실업으로 이어지지는 않고 있으나, 기술 격차에 따른 고용 불균형은 더 뚜렷해지고 있다.AI를 활용할 수 있는 인력과 그렇지 못한 인력 간 생산성 차이가 확대되면서, 동일 직군 내에서도 임금과 기회 격차가 벌어질 가능성이 커진다.특히 청년층 내부에서도 AI 활용 능력에 따라 고용 안정성이 달라지는 ‘이중 구조’가 형성될 가능성이 제기된다.이는 단순한 노동시장 문제가 아니라 교육, 직무훈련, 기업 인사 전략이 동시에 작동하는 구조적 문제로 이어진다. 정책 방향, ‘대체 대응’에서 ‘전환 설계’로이번 APEC 미래 일자리 포럼에서는 AI 시대 노동정책의 방향도 함께 제시됐다.핵심은 세 가지다.근로자의 AI 활용 역량을 높이는 평생학습 체계 구축, 기술 도입 과정에서의 사회적 대화와 노동자 참여 확대, 그리고 책임 있는 AI 거버넌스 확립이다.이는 기술을 통제하는 접근이 아니라, 기술 변화에 맞춰 노동시장 자체를 재설계하는 방향에 가깝다.정부가 추진 중인 ‘산업전환 고용안전 기본계획’ 역시 이러한 흐름을 반영하고 있다.일자리 감소를 방지하는 데 초점을 두기보다, 변화 과정에서의 충격을 완화하고 새로운 기회를 만드는 데 정책의 중심이 이동하고 있다. 기업 현장, ‘대체’보다 ‘재배치’가 현실현장에서는 이미 다른 방식의 변화가 진행 중이다.콜센터 산업에서는 상담 인력을 줄이는 대신, AI 시스템을 설계하고 운영하는 역할로 기존 인력을 재배치하는 사례가 등장했다.제조업에서는 위험 작업을 AI 기반 원격 운영으로 전환해 산업재해를 줄이는 방향으로 기술이 활용되고 있다.이는 AI가 일자리를 없애는 도구라기보다, 역할을 바꾸는 도구로 작동하고 있음을 보여준다.결국 노동시장의 핵심 변화는 ‘일자리 수’보다 ‘일의 구조’에서 발생하고 있다. 사람 중심 전환, 선언이 아닌 설계의 문제정부는 ‘사람 중심 산업 대전환’을 강조하고 있다.다만 실제 효과는 정책 선언보다 실행 방식에 달려 있다.AI 도입 속도보다 느린 교육 시스템, 직무 전환을 흡수하지 못하는 노동시장, 기업의 단기 효율 중심 의사결정이 맞물릴 경우, 기술은 생산성을 높이면서 동시에 고용 불안을 키울 수 있다.결국 핵심은 AI를 도입하는 문제가 아니라, 그 도입 과정에서 ‘누가 이동하고, 누가 남는지’를 설계하는 문제다.현재 10% 수준의 대체는 시작에 불과하다. 노동시장 변화의 방향은 이미 정해졌고, 이제 남은 것은 그 속도를 어떻게 관리할 것인지에 대한 선택이다.
2026.04.06
AI 확산 속 줄어든 일자리, 청년층에 집중됐다 연구개발, 법률·회계, IT 등 고급 인력 중심 산업에서 일자리가 줄어든 가운데, 그 충격이 20·30대 청년층에 집중된 것으로 나타났다. 인공지능 확산과 채용 축소가 맞물리며 고용 구조 변화가 본격화하는 흐름이다. 전문직·IT 고용, 5년 만에 감소 전환국가데이터처 경제활동인구 마이크로데이터 분석 결과, 지난 2월 기준 ‘전문·과학 및 기술 서비스업’과 ‘정보통신업’ 취업자는 전년 동월 대비 14만7천명 감소했다.전문·과학·기술 서비스업에서 10만5천명, 정보통신업에서 4만2천명이 줄었다. 두 업종 모두 취업자 감소는 코로나19 영향이 컸던 2021년 이후 처음이며, 감소 폭은 2013년 산업분류 개편 이후 가장 크다.해당 업종은 변호사·회계사 등 전문직과 소프트웨어 개발, 프로그래밍 등 IT 직군이 포함되는 분야로, AI 기술 적용 가능성이 높은 영역으로 꼽힌다. 감소의 89%, 2030이 떠안았다연령별로 보면 고용 충격은 청년층에 집중됐다. 20대 취업자는 9만7천명, 30대는 3만4천명 감소해 두 연령대를 합하면 전체 감소분의 약 89%에 달한다.특히 사회 진입 초기 단계인 20대의 감소폭이 컸다. 20대 후반에서만 8만1천명이 줄었고, 20대 초반도 감소세를 보였다.반면 40대는 3만2천명 감소에 그쳤고, 50대와 60대 이상은 오히려 취업자가 증가했다. 고용 감소의 충격이 사실상 청년층에 집중된 구조다. AI, ‘주니어 업무’부터 대체 시작이 같은 흐름에는 경기 둔화에 따른 채용 축소와 함께 AI 도입 확대가 영향을 미친 것으로 분석된다.기초 코딩, 자료 조사, 문서 초안 작성 등 반복적이고 표준화된 업무는 주로 주니어 인력이 담당해왔는데, 생성형 AI가 이 영역을 빠르게 대체하고 있다는 것이다.한국은행 보고서에서도 이러한 흐름이 확인된다. 챗GPT 출시 이후 3년간 프로그래밍(-11.2%), 정보서비스(-23.8%), 출판(-20.4%), 전문서비스(-8.8%) 등 주요 업종에서 청년 고용이 전반적으로 감소한 것으로 나타났다. 채용시장, ‘경력 선호’로 더 기울어기업 입장에서는 불확실한 경기 환경에서 즉시 활용 가능한 인력을 선호하는 경향이 강해지고 있다.AI가 기초 업무를 대체하는 상황에서 신입 채용 유인은 줄어들고, 중간 경력 이상의 인력 중심으로 채용 구조가 재편되는 흐름이다.결과적으로 청년층은 진입 기회가 줄어드는 이중 부담에 직면하고 있다. 일자리 감소가 아닌 ‘구조 변화’의 신호이번 통계는 단순한 고용 감소를 넘어 노동시장 구조 변화의 신호로 읽힌다.AI 도입은 일자리를 줄이는 동시에 새로운 직무를 만들어내지만, 그 과정에서 특정 연령대와 직무군에 충격이 집중되는 특징을 보인다.특히 진입 단계에 있는 청년층이 가장 먼저 영향을 받는 구조가 확인된 만큼, 교육·훈련 체계와 채용 방식 전반의 재설계 필요성이 커지고 있다.
2026.03.30
AI가 고른 인재, 채용의 기준이 바뀐다 고용노동부가 AI 기반 인재추천 기능을 한 단계 끌어올렸다. 채용 과정에서 기업이 가장 큰 어려움으로 꼽은 ‘인재 탐색’ 문제를 줄이겠다는 의도다. 단순히 지원자를 나열하는 수준에서 벗어나, 왜 이 사람이 적합한지까지 설명하는 구조로 바뀐 점이 핵심이다. 채용의 병목, ‘사람 찾기’에서 발생했다고용노동부 조사에 따르면 기업 1,255곳 중 43.9%가 채용 과정에서 가장 어려운 단계로 인재정보 탐색을 지목했다. 지원자 풀이 충분함에도 불구하고, 적합한 인재를 선별하는 데 시간이 과도하게 소요된다는 의미다.또한 AI 기능에 대한 요구도 분명했다. 기업의 26.5%가 ‘AI 인재추천 기능 강화’를 개선 과제로 꼽았다. 채용의 문제는 지원자가 부족한 것이 아니라, ‘선별 기준의 비효율’에 있다는 점이 확인된 셈이다. AI, 단순 추천에서 ‘판단 보조’로 진화이번에 고도화된 고용24 AI 인재추천 서비스는 구조가 달라졌다. 직무, 직종, 경력, 임금 등 8개 항목을 분석해 구인공고와 지원자의 적합도를 수치화하고, 이를 종합 매칭지표로 시각화한다.눈에 띄는 변화는 ‘설명 기능’이다. 추천 인재마다 2~3줄로 추천 이유를 제시하고, 주요 경력과 역량을 요약해 제공한다. 인사담당자는 지원서를 처음부터 끝까지 읽지 않아도 핵심 판단을 빠르게 내릴 수 있다.이는 AI가 결과만 제시하던 방식에서, 판단 근거까지 함께 제공하는 방향으로 이동했음을 보여준다. 채용 영역에서도 ‘설명 가능한 AI’가 본격적으로 적용되기 시작한 것이다. 채용 속도와 비용 구조, 동시에 바뀐다노동부는 이번 기능 개선으로 기업이 체감할 변화로 세 가지를 제시했다. 인재 탐색 시간 단축, 서류 검토 부담 감소, 채용 의사결정 속도 향상이다.이는 단순한 편의성 개선을 넘어 채용 비용 구조 자체를 바꾸는 요소다. 인사 담당자의 시간 투입이 줄어들수록 채용 단가는 낮아지고, 의사결정 속도가 빨라질수록 우수 인재 확보 경쟁에서도 유리해진다.결국 AI 채용은 ‘효율성’과 ‘속도’라는 두 축에서 기업 경쟁력과 직결되는 영역으로 이동하고 있다. 채용 플랫폼, ‘통합 HR 시스템’으로 확장고용노동부는 향후 기능을 더 확장할 계획이다. 채용확률 기반 구인컨설팅, 면접·입사관리, 지원자 분석·통계 기능을 포함한 ‘AI 채용마당’을 구축해 채용 전 과정을 통합 지원한다는 구상이다.이는 채용 플랫폼이 단순 공고 게시 공간을 넘어, 데이터 기반 의사결정 시스템으로 전환되고 있음을 의미한다.AI가 사람을 추천하는 시대에서, AI가 채용 전략을 설계하는 단계로 넘어가고 있다. 채용의 기준 역시 ‘경험’에서 ‘데이터’로 이동하는 흐름이 더욱 뚜렷해질 전망이다.
2026.03.30
AI로 바닷속 유물 찾는다 인공지능(AI)이 바닷속 문화유산 탐사의 방식 자체를 바꾸는 실험이 시작됐다. 인하대학교가 AI와 무인자율수상정을 결합한 수중 탐사 기술 개발에 나서면서, 인력과 우연에 의존해 온 기존 조사 체계에 변화가 예상된다.인하대학교는 24일 ‘무인자율 군집 운항 기반의 수중 문화유산 탐사 기술개발·표준화’ 과제가 국가유산청 연구개발사업에 선정됐다고 밝혔다. 연구는 2029년 12월까지 약 24억원 규모로 진행된다. AI+군집 자율운항…수중 탐사 ‘자동화 체계’ 구축이번 연구의 핵심은 AI 탐지 기술과 다중 무인자율수상정(ASV)의 군집 운항을 결합한 통합 탐사 시스템이다.여러 대의 ASV가 동시에 해역을 탐색하고, 수중에서 수집된 다중 센서 데이터를 AI가 분석해 난파선이나 유물로 추정되는 이상 구조물을 자동으로 식별하는 방식이다.기존 수중 탐사는 잠수 인력이나 제한된 장비에 의존해 탐색 범위와 정확도에 한계가 있었다. 이번 기술은 탐사 범위를 넓히고, 데이터 기반으로 탐사 효율을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. ‘우연의 발견’에서 ‘데이터 기반 탐사’로 전환연구가 성공할 경우 수중 문화유산 발굴 방식 자체가 바뀔 가능성이 있다.그동안 난파선이나 유물 발견은 어업 활동이나 제한된 조사 과정에서 우연히 이뤄지는 경우가 많았다. AI 기반 탐사 체계는 특정 해역을 체계적으로 스캔하고, 이상 신호를 자동으로 분류함으로써 계획된 발굴을 가능하게 한다.이는 단순 기술 개발을 넘어 국가 차원의 문화유산 관리 방식에도 영향을 줄 수 있는 변화다. 표준화까지 겨냥…국가 관리 체계 확장연구팀은 탐사 기술 개발뿐 아니라 수중 문화유산 관리 기준 마련까지 목표로 설정했다.장준우 스마트모빌리티공학과 교수와 조영근 전기전자공학부 교수 연구팀은 AI 탐지 기술과 군집 자율운항을 결합한 정밀 탐사 체계를 구축하고, 이를 국가 차원의 표준으로 확장하는 방안을 제시할 계획이다.기술이 상용화될 경우 해양 문화유산 보호, 불법 인양 방지, 해저 자원 탐사 등 다양한 분야로 활용 범위가 넓어질 가능성도 제기된다. AI 확장, 해양으로…탐사 산업 구조 변화 신호이번 연구는 AI 기술이 제조·의료를 넘어 해양 탐사 영역까지 확장되는 흐름을 보여준다.특히 무인 군집 시스템과 결합된 AI는 넓은 해역을 동시에 분석할 수 있다는 점에서 기존 단일 장비 중심 탐사의 한계를 보완할 수 있다.수중 탐사가 ‘사람 중심’에서 ‘데이터·자동화 중심’으로 이동하는 전환점이 될지 주목된다.
2026.03.24
취업자 20만명대 회복…청년실업률 5년 만에 최고 취업자 수 증가 폭이 석 달 만에 20만명대를 회복했지만, 청년 고용 지표는 오히려 악화됐다. 고령층 중심의 고용 확대와 산업 구조 변화가 동시에 나타나는 흐름이다. 취업자 23만명 증가…고용 회복 흐름 재확인국가데이터처에 따르면 2026년 2월 취업자는 2천841만3천명으로 전년 대비 23만4천명 증가했다.취업자 증가 폭은 지난해 12월과 올해 1월 감소 흐름을 보이다가 다시 확대됐다. 지난해 9월 이후 가장 큰 증가 폭으로, 단기적인 고용 회복 흐름이 확인된 수치다. 고령층 고용 확대 뚜렷…청년층은 감소연령별로 보면 60세 이상 취업자가 28만7천명 증가하며 전체 고용 증가를 주도했다. 30대와 50대에서도 증가세가 이어졌다.반면 청년층 취업자는 14만6천명 감소했다. 청년층과 30대 실업률은 각각 7.7%, 3.6%로 상승하며 5년 만에 최고 수준을 기록했다.노동시장에 새롭게 진입한 인구가 늘면서 실업률이 상승한 측면이 있다는 분석도 제시됐다. 제조·건설 장기 감소…질 좋은 일자리 축소 흐름산업별로는 보건·사회복지, 운수·창고, 여가 서비스업이 고용 증가를 이끌었다.반면 제조업은 20개월 연속, 건설업은 22개월 연속 취업자 감소가 이어졌다. 안정적인 일자리로 평가되는 산업에서 감소세가 장기화되는 흐름이다.전문과학 및 기술서비스업 역시 10만명 이상 감소하며 변화 조짐을 보였다. 정보통신업에서도 감소가 나타났다. AI 영향 가능성 제기…구조적 변화 여부 주목전문과학 및 기술서비스업 감소를 두고 인공지능 확산 영향 가능성도 언급됐다.다만 통계 당국은 기저효과 등 일시적 요인일 가능성도 함께 제시하며, 구조적 변화 여부는 추가 관찰이 필요하다는 입장을 보였다. 고용의 질·세대 격차 동시에 부각전체 고용 규모는 증가했지만, 고령층 중심의 확대와 청년층 부진이 동시에 나타나면서 고용의 질과 세대 간 격차 문제가 함께 부각됐다.실업자는 99만3천명으로 증가했고, 실업률도 상승했다. ‘쉬었음’ 인구 역시 늘어나 노동시장 이탈 흐름도 일부 확인됐다.
2026.03.18
AI로 업무 줄었지만 다시 확인에 시간 쓴다 인공지능(AI) 도입으로 업무 생산성은 높아졌지만, 결과물을 다시 확인하고 수정하는 과정에서 절약된 시간이 상당 부분 소모되고 있다는 조사 결과가 나왔다.글로벌 인사·재무 AI 플랫폼 기업 Workday는 11일 연 매출 1억 달러 이상 기업에서 근무하며 실제 업무에 AI를 활용하는 직원 3천200명을 대상으로 조사한 결과를 발표했다. 조사 대상은 아시아태평양, 북미, 유럽 지역 기업 직원들로 구성됐다.조사에 따르면 국내 응답자의 69%가 AI 도입 이후 생산성이 향상됐다고 답했다. 그러나 동시에 많은 직원들이 AI로 절약한 시간을 결과물 검증과 수정 작업에 다시 사용하고 있는 것으로 나타났다. ‘재작업 세금’ 현상워크데이는 이러한 현상을 ‘재작업 세금(Rework Tax)’이라고 설명했다. AI가 생성한 결과물의 오류나 품질 문제를 확인하고 수정하는 과정에서 추가 시간이 발생한다는 의미다.한국 응답자의 82%는 AI 활용으로 주당 1∼7시간의 업무 시간을 절약하고 있다고 답했다. 그러나 절약된 시간의 상당 부분이 AI 결과물의 재확인과 수정 작업에 투입되고 있었다.응답자 약 31%는 저품질 AI 결과물을 검토하거나 수정·재작성하는 데 매주 평균 1∼2시간을 사용하는 것으로 나타났다. AI 도입 이후 ‘책임 부담’ 개인에게워크데이 측은 국내 기업에서 AI 도입 방식에도 구조적 문제가 있다고 분석했다.샨 무어티 워크데이 아시아태평양 최고기술책임자(CTO)는 “한국 기업의 경우 고도화된 AI 도구를 기존 직무 구조에 그대로 적용하는 사례가 많다”며 “신뢰성과 정확성에 대한 부담이 직원 개인에게 전가되는 ‘준비 격차(readiness gap)’가 나타나고 있다”고 설명했다.이는 AI 도입이 기술 중심으로 이루어지고 조직 구조나 업무 프로세스는 충분히 바뀌지 않는 상황을 의미한다.워크데이는 기업이 AI를 통해 실제 성과를 얻기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어 업무 구조의 현대화와 인재 활용 전략이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다.특히 AI로 절약된 시간을 단순한 업무 효율화가 아니라 직원 역량 개발이나 새로운 업무 창출에 재투자하는 전략이 필요하다고 제언했다.
2026.03.11
이세돌, 10년 만에 다시 만난 AI 2016년 인공지능 알파고와의 대국으로 세계를 놀라게 했던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 AI와 바둑판 앞에 섰다. 그러나 이번에는 경쟁이 아닌 협력이었다. 알파고 대국 장소에서 열린 10년 후의 무대9일 서울 포시즌스 호텔 아라홀. 바로 2016년 이세돌과 알파고의 역사적인 대국이 열렸던 장소다.이날 무대에 선 이세돌 9단은 당시와 비슷한 정장 차림으로 등장했다. 행사장을 둘러보던 그는 당시 구글 측 대표였던 에릭 슈미트의 자신감 넘치던 모습과 현장의 분위기를 떠올리기도 했다.이번 행사는 스타트업 인핸스가 ‘AI 협업 시대’를 선언하며 마련한 자리였다. 과거 인간과 경쟁했던 AI가 이제는 인간의 의도를 수행하는 협력 파트너로 진화했다는 점을 보여주는 것이 핵심 메시지였다. 음성 명령으로 바둑 AI 모델 재구성행사의 핵심은 ‘에이전틱 AI’ 시연이었다.이세돌 9단은 무대에서 이승현 인핸스 대표와 대담을 나누며 자신이 원하는 바둑 AI의 방향을 설명했다. 대담 내용은 실시간으로 AI 에이전트에 기록됐다.AI는 이 대화와 음성 명령을 바탕으로 바둑 모델을 즉석에서 재구성했다.여러 AI 에이전트가 동시에 역할을 나눠 웹 검색, 기획서 작성, 코드 배포 등 작업을 수행하는 멀티 에이전트 협업 과정이 실시간으로 유튜브를 통해 중계됐다.이세돌 9단은 새롭게 생성된 AI 모델과 즉석에서 대국을 진행했다. “이제 AI는 경쟁자가 아니라 협업 파트너”대국을 마친 이세돌 9단은 기술 발전에 대한 놀라움을 숨기지 않았다.그는 “예전에는 AI와 대국을 했다면 이제는 문외한도 직접 AI 모델을 만들 수 있는 시대가 됐다”며 “과거가 경쟁이었다면 지금은 협업으로 바뀌었다”고 말했다.이어 “사람이 이길 정도의 실력은 아닌 것 같다. 알파고 수준을 넘어선 것으로 보인다”고 평가했다.다만 인간의 고유한 영역도 강조했다.“사람은 바둑 한 수를 둘 때 개인의 개성, 라이벌과의 기억, 대국 경험 같은 요소들이 함께 작용한다. AI는 그런 요소가 없다. 인간은 인간의 방식으로 계속 나아갈 수 있다.” AI OS, 여러 AI가 협력하는 구조인핸스가 소개한 AI OS는 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 방식이 아니라 여러 전문 AI 에이전트가 협력하는 구조다.사용자가 음성으로 요청하면 AI OS가 이를 이해하고 역할별 에이전트에게 작업을 분배한다.예를 들어 “경쟁사 제품 3곳의 가격과 스펙을 조사해 비교표를 만들어 달라”고 요청하면 웹 검색, 분석, 기획 등 기능을 가진 에이전트들이 동시에 작업을 수행한다.현재 웹 검색, 쇼핑, 기획, 디자인, 코딩 기능은 이미 실용화 단계에 있으며 ‘커머스 OS’ 형태로 서비스가 가능하다는 설명이다. “AI가 상상력을 현실로 만든다”이승현 인핸스 대표는 이번 행사의 의미를 이렇게 설명했다.“알파고 대국이 인간과 AI 경쟁의 상징이었다면 이제 AI는 인간과 함께 문제를 해결하는 협업 파트너가 되고 있다.”이세돌 9단 역시 같은 메시지를 강조했다.“AI는 승부의 대상이 아니라 더 큰 창의성을 발휘하도록 돕는 도구다. 나의 상상력을 현실로 만들어주는 든든한 조력자였다.”행사에는 앤트로픽, 엔비디아, 마이크로소프트가 공식 스폰서로 참여했다.행사 이후 인핸스는 이세돌 9단과 함께 구축한 바둑 AI OS를 사전 신청자들에게 배포했다. 해당 시스템은 이세돌의 과거 대국과 관련 사건을 지식 구조로 정리한 ‘온톨로지’ 기반으로 구축됐으며 앤트로픽의 클로드 모델을 활용해 구현됐다.10년 전 인류와 인공지능의 경쟁을 상징했던 장소에서 열린 이번 행사는 AI 시대의 새로운 관계를 보여주는 상징적인 장면으로 기록됐다.
2026.03.09
[데스크 칼럼] AI 시대, 법조계 신풍속도… 발 없는 AI가 눈 깜짝 할 사이에 천 리를 가버렸다 변호사 시험 합격증을 받아든 새내기 변호사가 가장 먼저 마주치는 경쟁자는 선배도, 동기도 아닌 AI가 됐다. “30분 드립니다. 사건 기록을 보고 소장 초안을 작성하세요. 제미나이, 챗GPT보다 나으면 뽑겠습니다.” 농담처럼 들리지만 실제로 일부 로펌 면접장에서 벌어지고 있는 일이다. 수사 현장도 바뀌었다. 과거 포렌식의 중심이 통화 기록과 포털검색, 메신저 대화였다면, 최근에는 피의자와 생성형 AI의 대화 내역이 주요 확인 대상이 되고 있다. 변호사들은 사건을 맡으면 가장 먼저 의뢰인의 챗GPT 상담 기록을 점검한다. 의뢰인이 어떤 질문을 던졌고, 어떤 표현을 썼는지에 따라 수사 방향이 달라질 수 있기 때문이다. 의뢰인과 첫 상담에서 “AI에 먼저 물어보셨나요?”라는 질문이 자연스러워진 풍경. 이것이 2026년 법조계의 일상이다. 판례 검색에서 소장 초안까지, AI의 영역이 넓어지다ChatGPT와 Gemini 같은 생성형 AI는 이제 법률 상담을 대신하기도 한다. ‘나홀로 소송'을 준비하는 사람들이 변호사를 찾는 대신 AI에게 먼저 물어보는 일이 자연스러워졌다. 최근에는 AI를 통해 소장을 쓰고 나홀로 소송에서 승소한 사례가 보도되기도 했다. 국내 슈퍼로이어, 엘박스나 해외 웨스트로우(Westlaw), 렉시스네시스(LexisNexis)처럼 법률에 특화된 서비스들은 판례 검색을 넘어 소장과 의견서 초안 작성, 쟁점 정리, 보강증거 제안까지 실무의 핵심 단계를 직접 지원하는 수준으로 고도화됐다. 한국형사법무정책연구원 조사에 따르면 2024년 기준 변호사의 72.4%가 리걸테크 서비스를 사용해 본 경험이 있다고 답했다. 글로벌 흐름도 마찬가지다. 시장조사기관 비즈니스 리서치 인사이트는 전 세계 리걸테크 AI 시장이 2026년 22억 3,000만 달러에서 2035년 76억 2,000만 달러로 성장할 것으로 전망했다. 다만 우리나라의 사정은 다르다. 변호사법 제109조는 변호사 자격이 없는 자가 법률 사무를 취급하거나 법률 상담을 업으로 하는 행위를 금지하고 있다. AI가 아무리 정교한 법률 답변을 내놓더라도, ‘업’의 형태로 법률 서비스를 제공하는 구조로 운영된다면 변호사법 위반 소지가 생긴다. 법무법인 대륜, AI를 내부 시스템 안으로 끌어들이다우리나라 리걸테크 분야에서는 법무법인 대륙아주와 대륜이 비교적 이른 시기에 실험에 나섰다.2024년 법무법인 대륙아주는 인공지능 기반 무료 법률상담 챗봇 ‘AI 대륙아주’를 선보이며 시장의 주목을 받았다. 다만 대한변호사협회가 징계 절차 개시 등 문제 제기에 나서면서 논란이 이어졌고, 결국 서비스 운영을 중단했다.이어 2025년에는 법무법인 대륜이 24시간 무료 AI 법률상담 서비스 ‘대륜AI’를 출시했다. 이 역시 대한변호사협회의 징계 착수로 갈등 국면에 들어섰으며, 대륜은 관련 조치에 대해 헌법소원을 제기한 상태다. 대륜은 이외에도 고객 접점에서도 AI를 사용한 모바일 앱 ‘MY SJKP’를 출시했다. 의뢰인이 담당 변호사와 즉각 소통하고, 사건 진행 현황과 예정 일정, 필요 서류 제출까지 스마트폰으로 실시간 처리할 수 있도록 했다. 여기에 사건의 유형·규모·지역·진행 단계를 종합 분석해 적합한 변호사를 자동으로 연결하는 AI 매칭 시스템도 갖췄다. AI가 판사봉을 쥐는 날은 아직 오지 않았다변호사들이 체감하는 변화 중 또하는 의뢰인의 “제가 ChatGPT로 찾아봤는데요”로 시작하는 상담이다. AI가 내놓은 틀린 정보를 사실로 확신하는 의뢰인을 설득하는 일도 변호사의 몫이 됐다. 반대로 변호사 스스로 AI 초안의 오류를 걸러내지 못하는 사례도 현실이 됐다. 2025년 9월, 국내 한 형사 재판부는 변호사가 제출한 의견서에 인용된 판결 5개가 법원 전산망에 존재하지 않는다는 사실을 확인했다. 해당 변호사는 AI를 사용했다고 인정했다. 같은 시기 경찰이 실제 판결문에는 없는 법리를 근거로 아동학대 사건을 불송치 결정한 사실도 드러나면서, AI 환각 현상이 수사 단계까지 파고들고 있다는 우려가 제기됐다. 법률 채용 시장의 셈법도 달라졌다. 일부 로펌은 신입 변호사 채용을 줄이고 경력직 위주로 선발하거나, 자체 개발 AI로 저연차 업무를 대신하는 전략을 택하고 있다. 선배 밑에서 기록을 뒤지고 서면을 고쳐가며 성장하던 전통적인 경력 경로는 좁아지고, 그 자리를 'AI를 얼마나 잘 다루느냐'는 새로운 기준이 채우고 있다. 2026년 현재 한국 법조계가 AI에 의해 전면 대체 국면에 들어섰다고 단정하기는 어렵다. 판례의 권위, 절차의 엄격성, 직역 중심의 규율 체계 등 보수적인 산업 구조가 여전히 강하게 작동하고 있기 때문이다. 한때 법률시장은 느린 산업으로 인식되어 왔다. 기록을 읽고 판례를 찾으며 밤을 새워 초안을 다듬는 방식이 일반적이었다. 그러나 이제는 발 없는 AI가 눈깜짝 할 사이에 천 리를 간다. 사람이 사흘 걸려 뒤지던 기록을 몇 초 만에 요약하고, 밤을 새워도 지치지 않는다. 변호사의 생태계가 흔들리고 있다. 그러나 이 글을 이렇게 마무리 짓고 싶지 않다. 천 리를 빨리 가는 것보다 중요한 것이 있다. 법정에서 끝내 천 리를 걷는 것은 사람의 발이고, 한 걸음 한 걸음은 사람을 향해 있어야 하기 때문이다. 유언장 뒤에 쌓인 가족간의 감정, 진료 기록 너머의 상실…AI는 그것들을 정리할 수는 있어도, 그 무게까지 읽어낼 수는 없다. 발로 걷고 마음으로 읽는 일, 그것이 여전히 사람의 몫이기에 오히려 안도감이 든다. AI 환각(Hallucination)생성형 인공지능이 실제로 존재하지 않는 판례·조문·사실관계를 그럴듯하게 만들어내는 현상을 말한다. 형식과 문장은 정교하지만, 법원 전산망에 존재하지 않는 판결을 인용하거나 실제 판례 번호에 다른 내용을 붙여 출력하는 사례가 보고되고 있다. 법률 분야에서는 특히 위험도가 높아, 초안 작성 이후 인간의 교차 검증이 필수 요소로 강조되고 있다.
2026.03.02
의사 2명 중 1명, 의료 AI 활용 경험 국내 의사 2명 중 1명은 의료 인공지능(AI)을 활용한 경험이 있는 것으로 나타났다. 다만 의료사고 발생 시 책임 주체가 불명확하다는 점을 가장 큰 한계로 지적했다. 한국보건산업진흥원은 대한의사협회의 협조를 받아 의사 2천125명을 대상으로 실시한 ‘2025년 의료 AI 활용 실태조사’ 결과를 26일 공개했다. 조사는 지난해 10월 16일부터 21일까지 온라인 설문 방식으로 진행됐다. 의료 AI 활용 경험이 있다고 응답한 비율은 47.7%로, 전체의 절반에 가까웠다. 활용 분야는 영상판독이 83.3%로 가장 높았고, 생체신호 분석 56.8%, 텍스트 기반 지원 54.89% 순이었다. 활용 목적은 진단이 68.0%로 가장 많았으며, 선별 51.2%, 치료 33.4%, 추적관찰 24.1%가 뒤를 이었다. 의사들은 의료 AI의 효과로 업무 흐름 개선을 82.3%로 가장 높게 평가했다. 정확도 향상은 46.2%, 인력의 효율적 활용은 39.2%였다. 반면 의료 AI를 활용하지 않은 의사들은 정보 부족 54.4%, 접근성 부족 48.2%, 신뢰성 문제 37.6% 등을 이유로 들었다. 의료 AI의 한계로는 의료사고 발생 시 법적 책임의 불명확성이 경험 의사 69.1%, 비경험 의사 76.0%로 모두 1순위였다. 사고 발생 시 책임 주체로는 의사 개인 18.0%보다 공동 책임 35.3%, 인공지능 개발회사 책임 26.9%를 선택한 비율이 높았다. 의료 AI 활성화를 위해 필요한 과제로는 책임·배상 기준의 명확화 69.4%가 가장 많았고, 허가·인증 기준 강화 59.6%, 데이터 품질 관리 51.7%, 사후 모니터링 체계 구축 47.9%가 뒤를 이었다.
2026.02.26
