“독파모 계속된다”…배경훈 부총리, 산업용 AI·프런티어 AI 투트랙 제시
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“독파모 계속된다”…배경훈 부총리, 산업용 AI·프런티어 AI 투트랙 제시

“독파모는 계속됩니다. 그리고 동시에 프론티어 AI에도 도전해야 합니다.” 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 사업을 지속하는 동시에 프런티어 AI 개발을 추진하겠다는 방침을 밝혔다. 산업 현장에서 활용할 수 있는 특화 AI 생태계를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 기술 확보도 병행하겠다는 구상이다.

“AI 판도 6개월마다 변한다” AI 기술 리더가 짚은 생존 전략
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“AI 판도 6개월마다 변한다” AI 기술 리더가 짚은 생존 전략

AI 기술 발전 주기가 빨라지면서 빅테크의 칩·인프라·LLM·앱 전방위 확장에 대응하기 위한 기업들의 생존 전략이 논의됐다. 패널들은 이기종 칩 최적화, 하드웨어의 긴 개발 주기, 에이전트 최적화, 인프라 조합 증가에 따른 테스트 부담 등을 주요 병목으로 꼽았다. 특화 도메인, 비용 효율성, 최적화 기술, 브랜드와 신뢰 등을 차별화 요소로 제시하며 AI 인프라의 변화 방향을 전망했다.

오픈AI, 업무 대신 수행하는 AI 에이전트 ‘닷’ 공개
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오픈AI, 업무 대신 수행하는 AI 에이전트 ‘닷’ 공개

오픈AI가 사용자를 대신해 지속적으로 업무를 수행하는 인공지능(AI) 에이전트 ‘닷(dots)’을 29일(현지시간) 공개했다. 닷은 마치 사용자의 비서처럼 사용자의 목표와 선호도를 익히고, 여러 작업의 진행 상황을 상시적으로 살피며, 필요할 때마다 사용자 검토가 필요한 내용을 가져오는 새로운 AI 에이전트이다.

정부 “독파모 예정대로”…4.7조 투입해 ‘프런티어 AI’ 육성
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정부 “독파모 예정대로”…4.7조 투입해 ‘프런티어 AI’ 육성

정부가 4조원대 예산을 투입해 ‘프런티어 인공지능(AI)’ 모델 개발 지원에 나선다. 국가대표 AI 모델을 선발하는 기존 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트는 예정대로 진행하는 한편, 프런티어 AI 모델 육성도 추진한다는 방침이다. 다만 최근 업계에서 제기된 특수목적법인(SPC) 설립 등 구체적인 사업 운용 방식은 아직 정해지지 않은 상태다. 29일 과학기술정보통신부 관계자는 “이번에 국회에 제출한 내년도 예산안에 프런티어 AI 모델 예산 4조7000억원 규모가 포함됐다”며 “이는 새로운 지원 체계로 개편하겠다는 의미를 내포한 것”이라고 국가 AI 사업 방향을 설명했다.

송경희 위원장 “에이전틱AI 시대, 기업이 개인정보·권한 지속 관리해야”
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송경희 위원장 “에이전틱AI 시대, 기업이 개인정보·권한 지속 관리해야”

인공지능(AI) 에이전트가 사용자를 대신해 판단하고 행동하면서 기존의 ‘사전 동의’ 중심 개인정보 보호 방식에도 변화가 필요하다는 지적이 나왔다. 송경희 개인정보보호위원회(이하 개인정보위) 위원장은 29일 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘글로벌 AI 프라이버시 포럼(Global AI Privacy Forum)’에서 “AI 에이전트가 개인정보와 이용자의 권한에 지속적으로 접근하는 만큼, 일회성 동의를 넘어 기업이 개인정보 처리 과정을 계속 관리하고 책임지는 체계가 필요하다”고 강조했다. 개인정보위는 올해 안에 에이전틱 AI 관련 개인정보 보호 안내서도 내놓을 계획이다.

소니가 AI 공정성 평가 데이터셋 ‘피비’를 만든 이유
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소니가 AI 공정성 평가 데이터셋 ‘피비’를 만든 이유

인공지능(AI)의 편향성을 줄이려면 모델의 성능만 손볼 게 아니라 데이터를 어떻게 수집하고 구성했는지부터 점검해야 한다는 제언이 나왔다. 앨리스 샹(Alice Xiang) 소니 글로벌 AI 거버넌스 책임자 겸 부사장은 29일 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘글로벌 AI 프라이버시 포럼(Global AI Privacy Forum)’ 기조연설에서 “AI의 판단 편향성이 학습데이터 구성에서 비롯될 수 있다”며 “동의와 개인정보 보호, 공정한 보상, 다양성을 반영한 데이터로 모델의 편향을 평가해야 한다”고 강조했다.

KB데이타시스템, 금융권 AI 도입 핵심은 ‘접근 통제’
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KB데이타시스템, 금융권 AI 도입 핵심은 ‘접근 통제’

금융권의 AI·MCP 도입 과정에서는 직원별 데이터 접근 권한과 도구 통제, 로그 관리 등 내부통체 체계를 갖추는 것이 중요하다는 지적이 나왔다. 이를 위해 금융회사는 하이브리드 클라우드, 비식별화, AI 게이트웨이, 폴백 라우팅, WORM 기반 로그 저장 등 보안·운영 체계를 구축하고, 혁신금융서비스 지정에 필요한 규제 요건도 충족해야 한다. 이진성 KB데이타시스템 수석은 AI 기능 확대에 앞서 데이터 접근 통제와 내부통제를 먼저 설계해야 한다고 설명했다.

마이크로소프트, 차세대 코파일럿 앱 출시
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마이크로소프트, 차세대 코파일럿 앱 출시

마이크로소프트가 차세대 코파일럿을 발표했다. 마이크로소프트365 코파일럿 앱에 채팅과 코워크를 통합해 ‘홈’으로 개편했고, 깃허브 코파일럿과 동일한 기술을 활용하는 코딩 에이전트 기능 ‘코드’를 추가했다. 개인 맞춤형 비서인 스카웃을 ‘오토파일럿’으로 개명하고 자율형 에이전트로 업그레이드했다.

“국내 금융사 대상 AI 에이전트 활용 공격 현실화…‘CEO·이사회’, AI 위협 대응 나서야”
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“국내 금융사 대상 AI 에이전트 활용 공격 현실화…‘CEO·이사회’, AI 위협 대응 나서야”

“안타깝게도 최근에 AI에 의한 사이버공격이 우리나라 금융권에서 현실화된 사례가 발생했습니다.”
김성웅 금융보안원 금융AI보안연구소장은 최근 열린 ‘금융 테크 컨퍼런스 2026’ 연사로 나와 “프런티어 AI라고 부르는 고성능 AI는 스스로 IT 시스템 취약점을 탐색할 뿐만 아니라 스스로 공격 가능한 수준까지 발전하고 있다. 이제는 AI가 촉발하는 사이버보안 위협을 심각하게 걱정해야 하는 시대”라고 경고하며, 최근에 발견된 AI를 활용한 금융권 대상 사이버공격 사례를 언급했다.

소프트프릭 “API 보안의 핵심은 거버넌스”
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소프트프릭 “API 보안의 핵심은 거버넌스”

소프트프릭이 인공지능(AI) 시대에 필요한 ‘애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)’ 보안의 핵심으로 ‘API 거버넌스’를 제시했다. 공격 트래픽을 차단하는 데 그치지 않고 기업 안에 어떤 API가 존재하는지 찾은 뒤, 누가 어떤 권한으로 사용하고 어떤 데이터가 오가는지까지 지속적으로 관리해야 한다는 전략이다. 소프트프릭은 AI 에이전트 확산으로 API 보안의 중요성이 더 커지고 있다고 봤다. 기존에는 사용자나 애플리케이션이 개별 API를 호출했다면, AI 에이전트는 사용자의 요청을 해석한 뒤 필요한 API를 스스로 선택하고 여러 API를 연속으로 호출한다.

일루미오 “AI 시대, 침해 대응의 핵심은 마이크로세그멘테이션”
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일루미오 “AI 시대, 침해 대응의 핵심은 마이크로세그멘테이션”

“인공지능(AI) 시대에는 침해 자체를 완전히 막는 것은 어렵습니다. 침해 이후 확산을 막는 구조가 중요합니다. 그 핵심 기술이 마이크로세그멘테이션입니다.” 양경윤 일루미오코리아 대표는 <바이라인네트워크>가 개최한 ‘금융 테크 컨퍼런스 2026’에서 이같이 강조했다. 양 대표는 AI 활용이 늘고 기존 망분리 체계가 완화되면서 기업이 ‘제로 트러스트’를 실제 시스템에 구현하는 방법을 고민해야 한다고 강조했다. 그는 “침해를 가정한 구축을 어떻게 해야 하느냐고 했을 때 가장 먼저 이야기하는 것이 마이크로세그멘테이션”이라고 말했다. 마이크로세그멘테이션은 시스템과 워크로드를 작은 단위로 나눈 뒤 필요한 통신만 허용하는 방식이다. 공격자가 한 시스템에 침투하더라도 다른 서버나 서비스로 이동하지 못하도록 통신 경로를 세밀하게 통제한다.

토스 “앱인토스 미니앱 1만3000개 돌파…AI로 안전성 검수”
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토스 “앱인토스 미니앱 1만3000개 돌파…AI로 안전성 검수”

권순우 토스 앱인토스팀 프로덕트 오너(PO)는 <바이라인네트워크>가 지난 22일 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 개최한 ‘금융 테크 컨퍼런스 2026’에서 금융 앱 안에서 인공지능(AI)이 생성한 외부 코드가 실행되는 만큼 보안과 안전을 중요하게 고려해야 한다고 밝혔다. 이에 미니앱 플랫폼 앱인토스에 맞는 안전장치를 마련하고 있다고 설명했다.

제논 ″금융사 AI 도입 활발, 1000억대 AI 예산 투입 변화 주목″
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제논 ″금융사 AI 도입 활발, 1000억대 AI 예산 투입 변화 주목″

금융권 정보기술(IT) 예산이 단순 챗봇 실험을 넘어 핵심 업무를 수행하는 에이전트 인공지능(AI) 중심으로 이동하고 있다. 기술 검증(PoC)과 시범 도입에 머물렀던 AI 활용이 실제 업무 적용 단계로 확대되면서, 연간 4000억원이 넘는 금융권 IT 예산에서도 AI 관련 인프라와 서비스 투자가 늘고 있다. 이처럼 AI가 금융사의 실제 업무에 들어가는 사례가 늘면서 금융권의 AI 활용 또한 에이전트 AI 중심으로 확대되면서 생성형 AI 2.0 시대로의 전환도 이어지고 있다.

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