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.
‘피지컬AI부터 게임슬롭까지’ AI가 게임 업계에 미친 영향은
“AI를 통한 제작비 절감과 개발 효율화, 피지컬AI를 바탕으로 한 다른 산업과의 협업과 사업 다각화는 게임사에 기회입니다. 반면 저품질 게임으로 이용자가 게임 산업 밖의 다른 콘텐츠로 이탈할 수 있다는 우려도 공존합니다.” 강승미 삼정KPMG 상무는 29일 국회 의원회관 제5간담회실에서 열린 ‘AI 시대, 대한민국 콘텐츠 산업의 새로운 도약과 정책 과제’ 세미나에서 이같이 말했다.
문페이 “한국을 아시아 거점으로…스테이블코인 시장 파이 키울 것”
이부건 문페이 공동창업자 겸 아시아 대표는 29일 서울 여의도 콘래드서울에서 열린 문페이 한국 공식 론칭 미디어데이에서 한국 시장 진출 배경을 설명하며 한국은 지난해 기준 전 세계 온체인(블록체인상) 거래량 2위를 기록했고 그만큼 시장 수요가 크다고 밝혔다. 제조업을 기반으로 하고 있고 수출입 규모도 큰 만큼 동남아시아를 넘어 전 세계적으로 온체인 금융을 연결하는 역할이 필요하다고 판단해 한국을 아시아 사업의 거점으로 삼고 진출하게 됐다는 설명이다.
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.
메타 뮤즈가 보여준 AI 쇼핑의 갈림길…막느냐 여느냐 그것이 문제로다
AI 에이전트를 새로운 고객 유입 경로로 보는 사업자와, 소비자 접점을 빼앗는 경쟁자로 보는 사업자의 입장 자체는 새롭지 않습니다. 다만 뮤즈가 일반 이용자를 대상으로 빠르게 확산되고 실제 구매와 예약까지 수행하면서, 그동안 예상에 머물던 에이전트와 플랫폼의 고객·데이터 주도권 경쟁이 현실의 문제로 가까워지고 있습니다.
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
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’
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.
토큰증권 제도화 시동…“유통·결제·세제 구체화해야”
토큰증권(STO) 발행을 위한 제도적 기반이 마련되고 있지만, 실제 시장 활성화를 위해서는 유통과 결제에 더해 과세 기준 등 후속 제도가 구체화돼야 한다는 지적이 나왔다. 앞서 금융위원회는 지난 3일 조각투자 중심이던 토큰증권 발행 범위를 주식·채권·펀드 등 모든 증권으로 확대하고, 내년 2월 법 시행을 목표로 단계별 인프라를 구축하는 내용의 정책 방향을 발표했다.
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”
“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”
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”
“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.
ING 한국대표 “AI 혁신은 거버넌스 체계가 있어야 가능”
정혜연 ING 한국대표는 가 22일 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 개최한 에서 이같이 밝혔다. 특히 최근 금융안정위원회(FSB), 금융보안원, 금융위원회에서 각각 AI 관련 제도와 기틀을 마련하는 움직임을 두고 “거버넌스와 혁신은 같이 가야 할 부분”이라고 강조했다.
플래티어 “AI에이전트, 자산화 못하면 버리게 된다”
금융권의 AI 에이전트 도입이 개념검증(PoC)를 넘어 확산 단계에 들어섰다. 하지만 현장에서는 신뢰와 거버넌스 문제로 에이전트에 실제 업무를 맡기지 못하는 한편, 한번 만든 에이전트를 계속 쓸 수 있는 자산으로 관리하지 못하는 경우가 많다. 모델이 빠르게 바뀌고, 부서별 SI 방식으로 에이전트가 파편화되면서 재사용·통제·고도화 비용이 커지고 있기 때문이다. 이에 금융 AX의 다음 단계가 단순한 도입이 아니라 ‘자산화와 거버넌스’에 초점이 맞춰져야 한다는 제안이 나왔다.
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