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▲ 배경훈 부총리

정부가 인공지능(AI)의 건전한 개발·활용을 위한 공통 기준을 제시하는 윤리원칙을 제정했습니다.

과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)은 오늘(24일) 과학기술관계장관회의에서 '대한민국 인공지능 윤리원칙'이 심의·의결을 거쳐 지난 21일 확정됐다고 밝혔습니다.

윤리원칙은 AI를 개발·제공하고 이용하는 공급자와 이용자, 정부·사회 등 다양한 주체가 함께 지켜야 할 공통의 가치와 원칙을 제시한 것입니다.

윤리원칙에는 AI 시대에 추구해야 할 3대 가치로 ▲ 인간의 존엄성 ▲ 사회의 공공선 ▲ 인류의 지속가능성이 제시됐습니다.

이를 실현하기 위한 7대 원칙으로는 ▲ 인간 중심성 ▲ 프라이버시 보호 ▲ 공정성·포용성 ▲ 책임성 ▲ 안전성 ▲ 신뢰성 ▲ 투명성을 담았습니다.

인간 중심성은 AI가 사람의 판단과 창의성, 문제 해결 능력을 지원하는 방향으로 활용돼야 한다는 내용입니다.

프라이버시 보호는 개인정보를 필요한 범위에서 처리하고 정보 주체의 자기 결정권을 존중하도록 했습니다.

공정성·포용성에서는 AI의 편향에 따른 부당한 차별을 방지하고 모든 사람이 AI의 혜택과 기회에 공평하게 접근할 수 있도록 노력할 것을 제시했습니다.

책임성은 각 주체가 역할과 책임을 명확히 이행하고 문제가 발생하면 책임 소재를 밝히고 피해를 구제하도록 하는 내용입니다.

안전성은 생명·신체·정신적 건강과 재산상 피해를 방지하고 오남용이나 외부 공격에 대비하도록 했습니다.

신뢰성을 위해서는 목적과 활용 맥락에 맞는 성능 기준을 설정하고 점검하도록 했으며, 투명성 원칙에서는 AI 활용 여부와 수준, 한계 등 필요한 정보를 이해하기 쉽게 제공하도록 했습니다.

정부는 AI가 생산성을 높이고 새로운 서비스를 창출하는 동시에 노동·일자리 변화, 저작권, AI 과의존, 채용·평가 등 중요한 판단을 AI에 맡기는 데 따른 우려도 커지고 있어 윤리원칙을 마련했다고 설명했습니다.

특히 AI 공급자뿐 아니라 이용자도 책임 있는 AI 활용의 주체로 보고 역할을 함께 제시했습니다.

AI 역량과 자원을 많이 가진 국가와 기업은 영향력에 상응하는 책임을 져야 하며, AI의 혜택이 특정 국가·지역·집단에 편중되지 않아야 한다는 국제사회를 향한 제언도 담았습니다.

과기정통부는 앞으로 사례 중심의 해설서와 분야별 자율점검표, 대상별 윤리교육 교재 등을 마련하고 윤리원칙을 지속해 보완할 계획입니다.

배경훈 과기정통부 부총리 겸 장관은 "AI 혁신을 가속하는 것과 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 환경을 조성하는 것은 서로 대립하는 과제가 아니다"라며 "대한민국 인공지능 윤리원칙이 AI에 대한 사회적 신뢰를 높이고, 바람직한 개발·활용과 그 혜택의 확산을 돕는 실천의 기준으로 자리 잡도록 뒷받침하겠다"고 말했습니다.

(사진=과학기술정보통신부 제공, 연합뉴스)

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▲ AI 데이터센터 자료화면

인공지능(AI) 붐이 경제 성장을 떠받쳐온 동시에 미국 국채 금리를 밀어올리는 요인으로도 작용하고 있다는 분석이 나왔습니다.

뉴욕타임스(NYT)는 알파벳·아마존·메타플랫폼·마이크로소프트·오라클 등 5대 하이퍼스케일러(대규모 AI 데이터센터 운영사)가 현금 대신 채권 발행을 늘리면서 미 국채 금리 상승을 부추기고 있다고 현지시간 20일 보도했습니다.

래피니티브 데이터에 따르면 2020∼2024년 이들 5개사의 부채 발행액은 연평균 300억달러우리 돈 약 42조원을 넘지 않았지만 지난해 약 140조원을 넘어섰고, 올해는 이미 약 280조원을 돌파했습니다.

지난 1년간 채권 시장에서 자금을 조달하지 않은 곳은 마이크소프트 한 곳뿐입니다.

자산운용사 뱅가드는 이들 5곳을 넘어선 전체 AI 관련 채권 발행 규모가 2027∼2030년 연간 약 1천400조원을 넘어설 것으로 전망했습니다.

뱅가드의 루카스 베인스 수석 투자전략가는 "지난 10년 대부분 대형 기술기업은 영업현금흐름으로 AI 투자 자금을 댔지만, 그 시대는 끝나가고 있다"고 말했습니다.

차입 부담은 조달 비용에도 반영되고 있습니다.

발행 당시 미 국채 대비 추가 금리(스프레드)는 알파벳이 지난 4월 0.63%포인트에서 이달 0.85%포인트로, 아마존은 작년 11월 0.55%포인트에서 지난 7월 0.8%로 각각 상승했습니다.

신용등급이 가장 낮은 오라클은 작년 9월 1.05%포인트에서 올 2월 1.45%포인트로 올랐습니다.

비슷한 만기의 투자등급 회사채 평균 스프레드는 1%포인트 남짓입니다.

부채 조달에 힘입은 AI 투자 확대는 경제 전반의 성장률 전망치를 끌어올렸는데, 통상 경제 성장이 강해지면 물가 상승을 억제하기 위해 연방준비제도(Fed·연준)가 금리를 높은 수준으로 유지할 유인이 커집니다.

최근 미국 장기 국채금리 상승이 'AI발 성장 기대가 연준의 긴축 기조를 장기화할 것'이라는 전망을 부분적으로 반영한 결과라는 분석이 나옵니다.

매트 킹 사토리인사이츠 창업자는 "하이퍼스케일러들이 이제 돈을 빌려야 하는 처지가 되면서 추가 설비투자가 더 이상 공짜가 아니게 됐다"며 "실질금리 상승이 나머지 경제 부문의 비용까지 끌어올리고 있다"고 말했습니다.

30년물 미 국채금리는 이번 주 2007년 이후 최고치까지 치솟았다가 재무부의 바이백 확대 조치로 반락한 뒤 20일 다시 오름세를 보였는데, 이런 흐름의 배경 중 하나로 AI발 회사채 발행 급증이 지목되고 있습니다.

(사진=AP, 연합뉴스)

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⚡ 스프 핵심요약

제프 딘을 포함한 핵심 개발자들이 대거 퇴사하며 구글의 AI 모델 개발 경쟁력과 프런티어 모델 성능에 대한 시장의 우려가 커지고 있습니다.

구글 클라우드의 폭발적인 성장과 제미나이 사용자의 급증에도 불구하고, 개발자용 고성능 모델 출시 지연으로 인해 기술적 리더십은 도전을 받는 상황입니다.

구글은 인재 유출과 성능 정체 문제를 극복하기 위해 자체 인프라와 방대한 서비스 생태계를 결합한 풀스택 AI 전략으로 시장 반전을 꾀하고 있습니다.

요즘 구글의 상황이 심상치 않습니다. 전설적인 개발자들이 줄줄이 빠져나가고 모델 성능도 예전만 못하다는 사용자 반응이 이어지고 있어요. 이러다 구글이 몰락하는 것 아니냐는 얘기까지 들려올 정도죠. 그런데 막상 주가나 재정 상황을 보면 그렇지만은 않은 것 같기도 합니다. 도대체 구글이 어떤 상황이길래 몰락이라는 말까지 나오는 걸까요? 오늘 오그랲에서는 다양한 데이터와 그래프를 통해 구글의 현주소를 살펴보겠습니다.

구글발 '엑소더스' 시작? 레전드 개발자들 줄퇴사

지난 8월 5일, 구글의 위대한 개발자 제프 딘의 퇴사 소식이 전해지자 전 세계의 개발자 커뮤니티가 난리가 났습니다. 제프 딘은 1999년 구글에 입사해서 사번 30번을 받은 구글의 전설적인 개발자입니다. 구글의 인사 시스템상 최대로 오를 수 있는 등급이 L10인데 제프 딘은 L11로 승진하기도 했죠.

제프 딘은 오늘날 구글의 엔지니어링을 설계한 핵심 인물입니다. 현재 구글의 주요 서비스인 구글 검색, 구글 번역, 구글 광고의 초창기 버전이 다 제프 딘의 손에서 탄생했죠. 또 기계학습 라이브러리인 텐서플로우, 데이터 저장 시스템인 빅테이블, 대용량 데이터 처리 기술인 맵리듀스 등 구글의 핵심 프로젝트를 지휘하기도 했고요.

2011년에는 구글의 비밀 연구소인 구글 X에 합류해 딥러닝 연구를 진행했습니다. 연구를 해보니 딥러닝이 어쩌면 게임 체인저가 될 수 있다는 판단을 하고 전 세계 탑급 AI 인재들을 끌어모아 구글의 초창기 AI 연구팀인 구글 브레인을 설립하죠.

참고로 지금 구글의 AI 가속기인 TPU도 제프 딘의 머리에서 시작되었어요. 제프 딘은 세세하고 정밀한 시뮬레이션 대신 대략적인 수치를 냅킨에 계산해서 파악하는 이른바 냅킨 계산으로 유명합니다. 2013년에 자신들이 개발한 딥러닝 기반 음성 인식 기능이 크게 개선되자, 제프 딘은 그 다음을 고민하기 시작했어요. 만약 음성 인식이 지금보다 훨씬 잘 된다면 과연 구글의 현재 인프라로 감당 가능할까?

이런 생각이 들자 제프 딘은 바로 냅킨 계산을 진행했죠. 모든 구글 사용자가 하루에 딱 3분씩 음성 인식을 쓴다고 가정하고 계산해 보니, 당시 구글이 보유한 것과 동일한 규모의 CPU가 추가로 필요하다는 계산이 나온 겁니다. CPU만으로는 AI 시대의 연산량을 커버할 수 없으니 다른 장치를 만들었고, 그래서 나온 게 현재 구글의 TPU인 거죠. 이 정도 되니까 구글에서 L11을 받을 수 있는 겁니다.

참고로 이 L11은 구글에서 시니어 펠로우로 불리는데 구글 역사상 단 2명에게만 부여됐어요. 다른 한 명은 제프 딘과 함께 입사해서 영혼의 파트너로 불린 산제이 게마왓입니다. 이 둘은 실리콘 밸리에서 뇌 하나를 공유하며 코딩한다는 얘기가 나올 정도로 찰떡 파트너로 알려져 있어요. 그런 엄청난 업적과 실력을 갖고 구글의 기술 파트를 지켜온 두 사람이 함께 구글을 퇴사했습니다.

여기에 더해 제미나이 개발을 이끌었던 오리올 비냐스, 그리고 구글 브레인의 창립 멤버인 쿠옥 레까지 총 4명이 이번에 구글을 떠났습니다. 이들은 의기투합해 스타트업 디스커버리 루프를 설립해 새로운 도전에 나섰어요.

딥마인드의 리더였던 데미스 허사비스 역시 퇴사하겠다는 의사를 밝힌 것으로 알려져 있어요. 하지만 구글 입장에선 제프 딘에 이어 허사비스까지 퇴사하게 된다면 주가가 급락할 위험이 있으니 적극적으로 만류했다고 하죠. 결국 허사비스는 퇴사하진 않고, 딥마인드의 회장직을 맡으면서 일선에서 물러나게 됩니다. 또한 구글의 모회사인 알파벳에서 최고 과학 책임자로 인사 이동되었고요.

이들뿐만이 아닙니다. 구글을 이끌던 네임드 개발자들이 우르르 나가고 있습니다.

허사비스는 뒤로 빠지고, 이 네 명은 디스커버리 루프 창업으로 빠졌고요. 허사비스와 함께 알파폴드로 노벨 화학상을 수상한 존 점퍼도 앤트로픽으로 이직했습니다. 또한 현대 AI의 핵심인 트랜스포머 구조를 처음 발표한 Attention Is All You Need라는 전설적인 논문의 저자 노암 샤지어의 두 번째 퇴사도 있었어요.

원래 노암 샤지어는 이 논문을 작성한 뒤 구글에서 퇴사해 캐릭터AI를 설립해 대박을 낸 인물입니다. 이후 구글이 샤지어와 그의 팀을 다시 데려오려고 캐릭터AI를 27억 달러에 인수하면서 구글에 재입사를 하게 되었죠. 하지만 2년도 안 되어서 퇴사하고 오픈AI로 이직하게 되었습니다.

사실 냉정히 보면 AI 기업들 간의 인재들이 오고 가는 건 이 시장에서 특별한 소식이 아닙니다. 워낙 자주 있으니까요. 물론 이번 사례는 구글 AI를 이끌던 굵직한 리더들이 우르르 빠져나갔기 때문이겠죠. 하지만 사실 더 주목할 지점은 이미 몇 년 전부터 구글 딥마인드 소속 직원들이 야금야금 빠져나가고 있었다는 겁니다.

벤처캐피털 시그널 파이어가 작년에 발표한 자료입니다. 딥마인드와 앤트로픽 사이의 인재 이동을 살펴보면 앤트로픽에서 딥마인드로 옮겨온 사람이 1이라면 딥마인드에서 앤트로픽으로 이직한 사람이 무려 10배 더 많습니다. 허깅페이스를 제외하고는 딥마인드에서 코히어, 오픈AI 등 다른 기업으로 넘어간 직원들의 비율이 더 많은 상황입니다.

돈은 잘 벌고 있는데... AI 성능은 밀리는 구글?

하지만 이런 인재 유출과는 달리 구글의 장부 상황을 보면 썩 나쁘지만은 않습니다. 지난 7월 말에 발표한 구글의 올해 2분기 실적을 보면, AI 수요 급증에 힘입어 시장 예상치를 크게 웃돌았거든요. 총매출도 전년 동기 대비 증가했고, 영업이익도 늘어났고, 영업이익률도 마찬가지였죠.

특히 클라우드 부문의 폭발적인 성장이 인상적입니다. 2026년 1분기 구글 클라우드 매출은 전년 대비 63%나 증가했어요. 2분기도 1분기의 흐름을 이어가서, 전년 대비 무려 82%나 급증한 248억 달러를 기록했죠. 글로벌 클라우드 시장에서 구글 클라우드의 점유율도 과거 대비 꾸준히 늘어나고 있고요.

장부뿐만 아니라 AI 트래픽 상황도 구글이 웃어주는 상황입니다. 생성형 AI 웹 트래픽을 살펴보면 많은 사람들이 구글 제미나이를 이용하고 있죠.

2024년부터 2026년까지 생성형AI 챗봇 웹사이트의 트래픽 점유율을 비율로 나타내봤습니다. 챗GPT의 트래픽이 차지하는 비율은 점점 줄어들어서 2026년 5월에는 약 53%를 기록했습니다. 반면 제미나이를 보면 트래픽 점유율이 크게 늘어나 28%까지 상승했죠. 이 수치만 보면 일반 소비자들이 사용하는 AI 시장에서 챗GPT 독점에 가장 큰 균열을 낸 건 구글 제미나이라 할 수 있어요.

실제로 제미나이 앱의 월간 사용자도 쭉쭉 늘어나고 있죠. 작년 10월엔 6억 5,000만 명이었는데, 올해 2월에는 7억 5,000만 명 수준까지 증가했어요. 최근엔 월간 활성 사용자가 10억 명까지 돌파하면서 구글 역사상 가장 빠른 속도로 성장하는 서비스로 등극하였죠.

소비자 시장에서는 이렇게 선전하고 있는 구글이지만, 개발자 시장은 조금 다릅니다. 개발자들을 만족시킬 고성능 프런티어 모델에서는 구글이 힘을 못 쓰고 있거든요. 최근 구글은 제미나이 3.6 모델을 공개하며 엄청난 광고를 했어요. 하지만 실제 스펙을 따져보면 다른 기업들의 프런티어 모델들과는 큰 차이가 나죠. 3주 만에 3.7 모델을 또 공개하긴 했지만 많은 사람들이 기대하는 건 제미나이 3.5 Pro입니다. 지난 5월에 있었던 구글 연례 개발자 회의에서 구글 CEO인 순다르 피차이도 조금만 기다려 달라고 했죠.

"저희도 3.5 Pro가 정말 기대됩니다. 현재 사내에서 사용하고 있는데, 상당한 개선이 이뤄진 것을 확인했어요. 다음 달까지 조금만 기다려 주시면 여러분들께 제공해 드리겠습니다."

하지만 공언한 6월은 이미 지났고, 7월도 지났고, 8월도 지나가고 있죠. 그런데도 아직까지도 3.5 Pro는 공개되지 않고 있습니다. 일부 보도에 따르면 내부 실험 결과 모델 성능 향상이 만족스럽지 않아서 출시 연기가 이뤄지고 있다고 하죠. 앤트로픽에서는 오퍼스5나 페이블5을 오픈AI에서는 GPT-5.6 Sol을 공개하며 기존보다 더 높은 성능의 모델을 선보이고 있어요. 하지만 구글 제미나이의 경우엔 코딩 성능 개선이 너무 더디다는 평가가 내부에서 나오고 있는 겁니다.

일각에서는 아예 개발하던 모델을 폐기하고 사전 학습부터 다시 시작했다는 얘기까지 들려오고 있습니다. 이 루머가 사실일 경우엔 실제 출시까지는 꽤 많은 시간이 걸릴 수밖에 없을 겁니다. 그 사이 프런티어 모델 경쟁에서 구글의 순위는 계속 떨어질 수밖에 없겠죠.

현재 프런티어 모델의 성능을 비교해 보면 이렇습니다. 상위 10개 모델들을 만든 기업들을 보면 미국의 앤트로픽, 오픈AI, 메타, xAI가 보이고, 중국 기업으로는 문샷과 알리바바가 있죠. 미국 기업들 면면을 보면 AI 빅테크 기업 MANGOS 멤버들입니다. MANGOS 중에 AI 모델 개발이 본업이 아닌 엔비디아를 빼면 상위 모델 10위 안에 들지 못하는 기업은 구글이 유일한 상황인 겁니다.

연구는 일류, 상업화는 낙제? 딥마인드 체질 개선 나설까

그렇다고 구글 딥마인드가 아무것도 안 하고 놀고 있냐? 그렇지는 않습니다. 딥마인드에서 발표하는 자료들을 보면 제미나이의 혁신적인 성능 향상 소식보다는 대신 과학적인 성취 이야기가 더 주를 이루고 있죠. 사실 딥마인드의 사명이 만물의 근원을 해결할 지능을 구축하는 것입니다. AI를 활용해 과학의 난제들을 해결하려는 사명을 위해 과학 연구를 꾸준히 해오고 있죠.

대표적으로 생화학 영역의 난제 중 하나였던 단백질 접힘 문제를 풀어낸 알파폴드 시리즈가 있을 겁니다. 이 알파폴드를 가지고 딥마인드는 아예 AI 기반 신약개발 스타트업인 아이소모픽 랩스를 만들기도 했죠. 뿐만 아니라 유전자 예측 인공지능인 알파지놈도 올해 네이처지를 통해 정식 공개하기도 했어요. 생물학, 화학 영역뿐 아니라 수학, 지구과학 등 다양한 과학 분야에 활용할 수 있는 모델들을 연구하고 있죠. 최근엔 특정 영역이 아닌 과학 연구 전반에 범용적으로 활용 가능한 AI 에이전트인 Co-Scientist를 발표하기도 했고요.

이렇게 연구 중심의 딥마인드를 운영할 수 있는 건 누가 뭐래도 수장인 데미스 허사비스의 영향이라고 할 수 있습니다. 데미스 허사비스는 AI 기술을 활용해 과학적 진보를 이룩하고, 그걸 바탕으로 세상을 이롭게 해야 한다고 생각해요. 최근엔 AI 발전 속도가 점점 빨라지면서 그로 인해 발생할 반작용에 대한 우려도 점점 커지고 있죠. 그래서 최근 허사비스의 발언들을 살펴보면, AGI 이후 우리가 어떻게 대비해야 하는지에 대한 이야기들이 많습니다. 허사비스는 최근까지도 프런티어 모델 개발보다는 모델의 안전성과 AGI가 우리 인류 사회에 미칠 영향에 더 깊은 고민을 해 온 걸로 알려졌어요. 그래서 구글의 AI 모델 경쟁력이 우선순위라고 판단하는 측에서는 이번 허사비스의 퇴장이 타당하다고 평가하기도 하죠.

또 연구 중심의 환경을 만들어주던 허사비스가 물러난 만큼 이제부터는 딥마인드가 본격적인 사업형 조직으로 체질 개선이 되는 것 아니냐는 얘기들도 많습니다.

사실 구글은 연구만큼은 정말 잘하거든요.

하지만 자신들이 기껏 열심히 연구해 놓은 것들을 자신들이 써먹지 못했어요. 앞서 언급했던 Attention Is All You Need라는 현대 AI 기반이 되는 트랜스포머 논문이 구글에서 나왔지만, 최초의 상업화는 오픈AI가 이뤄냈으니까요.

그래서 앞으로 딥마인드는 순다르 피차이 구글 CEO에게 직접 보고하는 체계로 전환될 예정입니다. 자율적인 AI 연구를 하던 곳에서 이제 매출과 수익을 직접 책임져야 하는 조직으로 서서히 변해가겠죠. 그렇다면 과연 구글은 AI를 활용해 어떤 식으로 매출을 늘리려 할까요?

어떤 전문가는 구글이 굳이 프런티어 모델 경쟁에서 1등이 될 필요가 없다고 얘기합니다. 구글이 가지고 있는 강점에 집중한다면 매출은 따라온다는 거죠. 이를테면 구글은 세상에서 가장 많이 깔린 모바일 OS와 브라우저, 이메일, 지도 서비스를 갖고 있습니다. 구글이 가지고 있는 다양한 서비스에서 이용자 데이터를 확보하고, 그걸 바탕으로 삶의 곳곳에 AI 서비스를 적용한다면요? 굳이 고성능 모델을 만들 필요가 없을 수도 있다는 겁니다.

이미 우리나라에서 이런 구글의 강점을 확인할 수 있는 데이터가 나온 바 있어요. 네이버 앱 이용자 수치를 구글 앱이 역사상 처음으로 역전했더라고요.

구글의 지난달 월간 활성 이용자 수는 4,702만 명으로 작년 대비 급등했습니다. 그래서 데이터를 조사한 이래로 처음으로 네이버의 수치를 역전해 버렸죠.

물론 그렇다고 프런티어 모델 경쟁에서 아예 발을 빼고 있진 않을 겁니다. 결국 모델 개발로 큰돈을 벌려면 토큰을 왕창 쓰는 개발자 고객들을 확보해야 할 테니까요. 지난 7월 21일에 구글은 차세대 모델인 제미나이 4를 위한 훈련이 시작되었다고 밝혔어요. 구글 역사상 가장 야심찬 학습이라는 말을 덧붙이면서 많은 사람들의 기대감을 자극했죠.

기업 고객 대상으로는 구글이 갖고 있는 풀스택 역량을 살릴 계획이고요. 사실 구글은 하드웨어 인프라부터, AI 모델, 에이전트 플랫폼, 서비스, 심지어 디바이스까지, AI 생태계 전반을 자체 기술로 통합 제공할 수 있는 기업입니다. 구글은 이러한 이점을 활용해 모든 레이어에 설계 단계부터 보안 기술을 적용해서 기업들이 안전하게 자신들의 AI 서비스를 사용할 수 있도록 지원할 계획입니다.

인재가 빠져나가고, 프런티어 모델에서 밀리고 있지만 구글은 여전히 세상에서 가장 많이 쓰이는 서비스들을 손에 쥐고 있습니다. 이 생태계 안에서 AI를 녹여낸다면 충분히 미래 AI 시장에서 강력한 존재감을 가질 수 있겠죠. 과연 구글은 AI 경쟁에서 어떤 방식으로 승리할 수 있을까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- Jeff Dean(@JeffDean) | X

- Sundar Pichai(@sundarpichai) | X

- TPU Training Day for I/O '26 | YouTube

- Hinton et al., 「Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition」, 2012

- Vaswani et al.,「Attention Is All You Need」, 2017

- The future of intelligence | Demis Hassabis (Co-founder and CEO of DeepMind) | YouTube

- 알파벳 2026 Q1, 2 실적 발표 자료

- Google I/O '26 Keynote | YouTube

- AI Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis

- The State of Tech Talent Report 2025 | SignalFire

- The 2026 Generative AI Landscape Report | Similarweb

- Avsec, Ž et al.,「Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome」, 2026

- Gottweis et al., 「Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist」, 2026

- Demis Hassabis, Nobel Prize in Chemistry 2024: Official interview | YouTube

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성

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▶ 영상 시청

앤트로픽이 자사 인공지능 모델 클로드가 처리한 텍스트 콘텐츠에 사람 눈에 보이지 않는 워터마크를 심겠다고 밝히자 일부 이용자들이 구독 취소를 예고하며 강하게 반발하고 나섰습니다.

현지시간 지난 11일 앤트로픽은 앞서 발효된 유럽연합의 인공지능법을 지키기 위해 클로드로 생성하거나 편집한 일부 텍스트 콘텐츠에 워터마크를 삽입하겠다고 밝혔습니다.

문장 자체에 기계로만 식별할 수 있는 워터마크를 녹여냄으로써 다른 곳에 복사해서 붙여 넣거나 내용을 수정하더라도 사라지지 않게 했다고 앤트로픽은 설명했습니다.

워터마크를 식별할 수 있는 프로그램은 엔트로픽측이 추후 별도로 제공할 계획인데, 앞으론 학교 과제나 기업 보고서 등에 클로드가 쓴 문장이 섞여 있는지 기술적으로 확인할 수 있게 되는 겁니다.

앤트로픽은 "워터마크가 발견됐다는 사실이 반드시 클로드가 쓴 글이라는 걸 뜻하진 않는다"며 기술이 완전하지 않다고 덧붙였습니다.

사람이 직접 쓴 글이라도 클로드에게 교정이나 번역, 요약을 맡기면 워터마크가 남을 수 있다는 뜻입니다.

이를 두고 자신이 직접 글을 썼더라도 클로드의 도움을 받았다는 이유로 글 자체가 인공지능 생성물로 분류돼 불이익을 받는 게 아니냐는 우려가 제기됐습니다.

소프트웨어 엔지니어 교육자 존 크리켓은 "저작권을 주장하는 과정에서 인간이 얼마나 더 기여했는지를 입증하는 문제가 복잡해질 수 있다"고 지적했고, 일부 이용자들은 엑스나 레딧 같은 소셜미디어에 "순수한 이용자를 상대로 한 음모"라며 클로드 유료 구독을 취소하겠단 글을 올렸습니다.

프랑스의 한 개발자는 클로드의 워터마크를 제거할 수 있다는 도구를 '깃허브'에 공개하기도 했습니다.

반면 "워터마크에 반발하는 건 인공지능으로 다른 사람을 속이려 했기 때문"이란 반박과 함께 "인공지능이 인공지능으로 만든 콘텐츠를 학습하는 문제를 줄일 수 있을 것"이란 주장도 나왔습니다.

앤트로픽측은 "이용자가 직접 쓴 글을 클로드로 일부분만 수정한 경우나, 인공지능으로 쓴 글을 이용자가 대대적으로 고친 경우엔 워터마크가 감지되지 않을 수 있다"고 해명했습니다.

그러면서 유럽연합의 인공지능법 때문에 다른 기업의 인공지능 모델에도 워터마크가 도입될 것이라고 설명했습니다.

앞서 구글도 디지털 워터마크 '신스ID'를 개발해 인공지능 콘텐츠에 적용했습니다.

 (취재: 김진우 / 영상편집: 나홍희 / 디자인: 이정주 / 제작: 디지털뉴스부)

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