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오픈AI가 챗GPT 기본 모델을 전면 교체해 정확도와 개인화 향상에 나섰다.

5일(현지시간) 오픈AI는 GPT-5.5 인스턴트를 챗GPT 신규 기본 모델로 출시하고 전작 GPT-5.3 인스턴트를 대체한다고 발표했다.

회사에 따르면 GPT-5.5 인스턴트는 의학·법률·금융 등 고위험 영역에서 환각 발생률을 52.5% 줄이고 사용자가 오류를 지적한 대화에선 부정확한 주장을 37.3% 감소시켰다. 응답 간결성도 개선됐다. 불필요한 중복 표현과 과도한 서식을 줄이고 불필요한 후속 질문도 최소화했다.

GPT-5.5 인스턴트 (사진=오픈AI)

주요 벤치마크 성능도 전반적으로 향상됐다. GPT-5.5 인스턴트는 수학 경시대회 시험인 AIME 2025에서 65.4점에서 81.2점으로 크게 올랐고, 멀티모달 추론 평가 MMMU-프로에선 69.2점에서 76점을 기록했다. 박사급 과학 문제 평가인 GPQA 경우 78.5점에서 85.6점으로 상승했다. 사진·이미지 분석, 웹 검색 활용 판단 등 일상적 작업 전반에서도 성능이 개선됐다.

개인화 기능도 대폭 강화됐다. GPT-5.5 인스턴트는 과거 대화, 파일, 지메일(Gmail) 등 연동 데이터를 더 효과적으로 활용해 맞춤화된 답변을 제공한다. 과거 대화 검색 속도가 빨라져 사용자가 같은 맥락을 반복 설명하지 않아도 된다. 오픈AI는 모든 챗GPT 모델에 '메모리 소스' 기능도 도입했다. 답변에 어떤 정보가 활용됐는지 사용자가 직접 확인하고 오래됐거나 잘못된 내용은 삭제·수정할 수 있다. 대화를 공유하더라도 메모리 소스는 상대방에게 노출되지 않는다.

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이번 챗GPT 기본 모델 교체는 과거 GPT-4o 단종 때와 비교하면 신중한 행보다. 지난해 상반기 GPT-4o에 정서적 유대감을 느낀 사용자들이 강하게 반발하며 단종 철회 청원을 올렸고 오픈AI는 결국 지난 2월에서야 GPT-4o를 서비스 종료했다. 이번엔 유료 사용자에게 GPT-5.3 인스턴트를 3개월간 추가 제공하며 전환 기간을 뒀다.

개인화 기능은 플러스·프로 사용자 대상으로 웹에서 우선 제공되며, 모바일 및 무료·기업 요금제 확대는 수 주 내 예정이다. 개발자용 응용프로그램인터페이스(API)엔 '챗-레이티스트(chat-latest)'로 제공된다.

오픈AI는 "수억 명이 사용하는 일상 모델인 만큼 작은 개선도 큰 차이를 만든다"고 말했다.

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정부가 인공지능(AI) 기술 확산에 따른 인재 수요 급증에 대응하기 위해 고려대, 연세대 등 7개 대학을 ‘AI중심대학’으로 선정하고 지원에 나선다.

과학기술정보통신부는 5일 올해 새롭게 추진하는 AI중심대학 10개 학교 중 기존 소프트웨어(SW) 중심대학에서 AI중심대학으로 전환하는 7개 대학을 우선 선정해 발표했다. 선정된 대학은 가천대, 고려대, 서강대, 성균관대, 순천향대, 숭실대, 연세대다. 정부는 현재 SW중심대학이 아닌 대학을 대상으로 3개 학교를 추가 선정해 오는 6월 중 발표할 예정이다.

AI중심대학 사업은 기존의 SW 교육 기반을 활용해 대학 교육체계를 AI 중심으로 신속히 재편하는 프로젝트다. 기술 개발에 특화된 ‘AI 전문인재’는 물론, 자신의 전공 분야에 AI를 접목할 수 있는 ‘AX(AI 전환) 융합인재’를 양성하는 것이 핵심 목표다. 선정된 대학에는 최장 8년간 대학당 연 30억 원씩, 최대 240억원의 예산이 지원된다.

선정된 대학들은 앞으로 ‘대학 내 AI 교육 혁신 및 제도 개선’ ‘산업 수요 맞춤형 특화 교육과정 운영’ ‘특화 산업의 AX 전환 및 창업 활성화’ ‘지역사회로의 AI 가치 확산’ 등을 4대 핵심 과제로 추진한다. 이를 위해 각 대학은 총장 직속 전담 조직을 설치해 AI 교육을 총괄하고, 전교생 대상 AI 기초 교육과 전공 간 융합 과목 개설, 산업계 협력 프로젝트 등을 추진할 방침이다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI가 일상 전반에 확산되는 시점에서 대학 교육도 AI 중심으로 변화해야 한다”며 “AI중심대학이 교육 혁신을 선도하고 지역사회에 기여할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 정부는 올해 10곳을 시작으로 오는 2030년까지 AI중심대학을 30곳으로 확대할 계획이다.

[디지털데일리 이상일기자] 한국 인공지능(AI) 시장 규모가 올해 98억7000만 달러(약 14조3905억원)에 이를 것으로 전망됐다. 이후에도 빠른 성장세가 이어져 2026–2032년 연평균 성장률(CAGR) 19.17%1을 기록하며 2032년에는 282억7000만 달러(약 41조2377억원)에 이를 것으로 집계됐다.

글로벌 AI 시장은 빅테크 중심의 플랫폼·인프라 산업 구조와 초대형 투자 규모가 특징이며, 한국 시장은 상대적으로 규모가 작지만 응용 소프트웨어와 B2B 서비스 중심으로 빠르게 성장하는 시장이라는 점에서 차이가 있다는 분석이다.

시장조사업체 스태티스타(Statista Market Insights)가 지난 4월 공개한 '인공지능-한국(Artificial Intelligence - South Korea)' 자료에 따르면 한국 AI 시장 규모는 2025년 81억4000만 달러(약 11조8681억원)에서 2026년 98억7000만 달러(약 14조3905억원)로 21.25% 증가할 전망이다.

분야별로는 머신러닝이 가장 큰 비중을 차지할 전망이다. 머신러닝 시장은 2025년 30억5000만 달러(약 4조4469억원)에서 2032년 117억8000만 달러(약 17조1752억원)로 확대될 것으로 조사됐다. 2032년 기준 전체 AI 시장의 약 41.7%에 해당한다.

AI 로보틱스 시장의 성장세도 두드러진다. 2025년 8억9000만 달러(약 1조2976억원) 수준이던 AI 로보틱스 시장은 2032년 62억1000만 달러(약 9조554억원)로 커질 전망이다. 해당 기간 연평균 성장률은 약 32.0%로 주요 세부 분야 가운데 가장 높다.

자연어처리 시장은 2025년 20억1000만 달러(약 2조9306억원)에서 2032년 61억6000만 달러(약 8조9813억원)로 성장할 것으로 예상됐다.

컴퓨터비전 시장은 같은 기간 12억2000만 달러(약 1조7788억원)에서 27억5000만 달러(약 4조95억원)로, 자율·센서 기술 시장은 9억8000만 달러(약 1조4288억원)에서 13억7000만 달러(약 1조9975억원)로 확대될 전망이다.

생성형 AI 시장도 빠르게 커질 것으로 나타났다. 한국 생성형 AI 시장 규모는 2025년 7억7841만 달러(약 1조1350억원)에서 2032년 36억953만 달러(약 5조2643억원)로 증가할 것으로 전망됐다.

전체 AI 시장에서 생성형 AI가 차지하는 비중은 2025년 9.56%에서 2032년 12.77%로 높아질 것으로 조사됐다. 연간 AI 관련 논문 수는 2025년 1만830건에서 2032년 1만3920건으로 증가할 전망이다. 이는 2025년 대비 약 28.5% 늘어난 수준이다.

국가별 비교에서는 한국 AI 시장 규모가 2025년 기준 비교 대상 62개국 중 8위로 집계됐다.

미국이 521억2000만 달러(약 75조9910억원)로 가장 컸고 중국은 2032년 1362억6000만 달러, 약 198조7000억 원으로 확대될 것으로 전망됐다. 이어 영국 150억7000만 달러(약 21조9721억원), 독일 130억6000만 달러(약 19조435억원), 일본 101억7000만 달러(약 14조8279억원) 등으로 조사됐다.

한국은 스위스 83억 달러(약 12조1014억원)에 이어 81억4000만 달러(약 11조8681억원)를 기록했다. 다만 2032년 전망 기준으로는 한국의 순위가 12위로 낮아질 것으로 나타났다.

스태티스타는 "AI 시장은 2030년까지 지속적인 성장과 발전을 보일 것으로 예상된다. AI는 기업 운영 및 소비자 대상 애플리케이션에 점점 더 필수적인 요소로 자리매김하면서 시장은 지속적인 혁신과 확장을 거듭할 것으로 전망된다"고 밝혔다.

한편 스태티스타는 AI 시장을 자연어처리, 머신러닝, 컴퓨터비전, AI 로보틱스, 자율·센서 기술 등으로 구분했다. 시장 규모는 AI 기업의 펀딩 규모를 기반으로 산출됐으며, 현지 통화 기준 자료는 각 연도 평균 환율을 적용해 미국 달러로 환산됐다.

'2017년 어느 날, 소수의 인원이 미국 펜타곤의 창문 없는 방에 모였다. 이들은 인공지능(AI)을 미국의 전쟁 수행 방식의 핵심으로 삼기 위한 프로젝트를 시작했다. 그 중심엔 한 군인이 있었다. 미군 병사들의 죽음과, AI로 무장한 중국과의 전쟁 가능성에 대한 두려움에 사로잡혀 있던 해병대 대령 '드류 쿠커(Drew Cukor)'. 쿠커가 이끌었던 '프로젝트 메이븐' 팀은 AI를 전장에 투입하기 위해 박차를 가했다. 이 프로젝트는 적잖은 논란을 촉발시킴과 동시에 미군의 판도를 영원히 바꿔놓았다.'

이 내용은 최근 미국에서 화제인 한 책의 서문이다. 책의 제목은 <프로젝트 메이븐: 해병대 대령과 그의 팀, 그리고 AI 전쟁의 서막 (Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare)>이다. 파이낸셜타임스를 거쳐 현재 블룸버그 소속으로 미국 국방과 방산 분야를 취재하고 있는 기자 카트리나 맨슨(Katrina Manson)이 메이븐 프로젝트에 직간접적으로 참여한 관계자 등 200여 명을 직접 인터뷰해 쓴 책이다. 미국과 이란의 전쟁이 한창인 때 출간되기도 했지만, 이 책이 주목받은 가장 큰 이유는 이른바 미국의 'AI 전쟁'이 어떤 과정을 거쳐 본격화됐는지 구체적으로 보여줬다는 점 때문이다. (국내에는 아직 출간되지 않았다.) 이 내용은 최근 미국에서 화제인 한 책의 서문이다. 책의 제목은 <프로젝트 메이븐: 해병대 대령과 그의 팀, 그리고 AI 전쟁의 서막 (Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare)>이다. 파이낸셜타임스를 거쳐 현재 블룸버그 소속으로 미국 국방과 방산 분야를 취재하고 있는 기자 카트리나 맨슨(Katrina Manson)이 메이븐 프로젝트에 직간접적으로 참여한 관계자 등 200여 명을 직접 인터뷰해 쓴 책이다. 미국과 이란의 전쟁이 한창인 때 출간되기도 했지만, 이 책이 주목받은 가장 큰 이유는 이른바 미국의 'AI 전쟁'이 어떤 과정을 거쳐 본격화됐는지 구체적으로 보여줬다는 점 때문이다. (국내에는 아직 출간되지 않았다.)

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[ 원문 링크 : https://news.sbs.co.kr/d/?id=N1008532300]

인공지능은 전장에서 이미 "윈도우"처럼 쓰이고 있다 이 책의 제목이기도 한 미국의 '프로젝트 메이븐'은, 미국 국방부가 2017년 시작한 이른바 'AI 프로젝트'로 쉽게 말해 미국의 군사 분야 전반에 AI를 어떻게 적용해 전투 효율을 높일지 답을 찾기 위한 시도였다. 이 프로젝트는 현재 미군의 지휘결심체계인 '메이븐 스마트 시스템(MSS)'의 전신이다. 메이븐 스마트 시스템은 AI를 활용해 전장에서 목표물을 설정하고 목표물을 처리하기 위한 전략까지 제시하는 플랫폼이다. 이 책의 제목이기도 한 미국의 '프로젝트 메이븐'은, 미국 국방부가 2017년 시작한 이른바 'AI 프로젝트'로 쉽게 말해 미국의 군사 분야 전반에 AI를 어떻게 적용해 전투 효율을 높일지 답을 찾기 위한 시도였다. 이 프로젝트는 현재 미군의 지휘결심체계인 '메이븐 스마트 시스템(MSS)'의 전신이다. 메이븐 스마트 시스템은 AI를 활용해 전장에서 목표물을 설정하고 목표물을 처리하기 위한 전략까지 제시하는 플랫폼이다.

MSS는 이번 미국과 이란 전쟁에서 크게 주목을 받았다. 미국과 이스라엘 연합군이 이란을 공습한 지 15시간 만에 이란 최고지도자 하메네이의 사망을 확인하고, 하루도 지나지 않아 1천 개 이상의 표적을 타격할 수 있었던 배경엔 이 시스템이 있었다. 이번 미국과 이란의 전쟁은 AI가 최초로 쓰인 전쟁은 아니지만, 전 세계인들에게 AI가 전쟁에 쓰일 수 있다는 걸 제대로 각인시킨 전쟁으로 평가 받는다. 전쟁 분야의 AI 패권은 미국이 쥐고 있다는 사실도 이번 전쟁으로 각인됐다. '프로젝트 메이븐'을 시작점으로 본다면 미국은 9년 전부터 이른바 'AI 전쟁'을 준비한 셈이다.

카트리나 맨슨의 저서에 인용된 관계자 인터뷰에 따르면 메이븐 스마트 시스템은 미군 내에서 "전쟁 분야의 윈도우(The Microsoft Windows of Warfighting)"로 불리기도 한다고 한다. 전 세계 대부분 컴퓨터의 기본 운영체제가 마이크로소프트 '윈도우'였던 시절이 있었던 것처럼 미국 전쟁 전략의 기본 바탕에 인공지능이 지배하는 '메이븐 스마트 시스템'이 있단 뜻이다.

미군의 메이븐 프로젝트팀을 이끌었던 전 미국 해병대 대령 드류 쿠커(Drew Cukor) (출처=Shyam Sankar 'X '(@ssankar))

2001년 아프가니스탄, 2026년 AI 전쟁의 시발점이 됐다 메이븐 프로젝트가 실무적으로 시작된 건 2017년이지만, 사실 이 프로젝트의 시발점을 살펴보면 2001년까지 거슬러 올라간다. 그 이유는 앞에서도 언급된 '드류 쿠커'라는 인물 때문이다. 드류 쿠커 당시 대령은 미 해병대 소속 정보장교로 이라크, 아프가니스탄, 소말리아, 라이베리아 등 전 세계 많은 전장과 분쟁 지역을 경험한 군인이었다. 드류 쿠커는 9·11 테러 발생 직후인 2001년 10월, 아프가니스탄에 해병대 정보 장교 신분으로 파병됐다. 이곳에서 드류 쿠커는 산발된 정보는 많지만 정작 동료들에게 전달할 정보는 없는 이른바 '정보 공백' 상황에 직면했다고 한다. 데이터는 많았지만 이를 통합하고 그 안에서 전략을 찾아낼 수 있는 시스템이 부재했기 때문이었다. 메이븐 프로젝트가 실무적으로 시작된 건 2017년이지만, 사실 이 프로젝트의 시발점을 살펴보면 2001년까지 거슬러 올라간다. 그 이유는 앞에서도 언급된 '드류 쿠커'라는 인물 때문이다. 드류 쿠커 당시 대령은 미 해병대 소속 정보장교로 이라크, 아프가니스탄, 소말리아, 라이베리아 등 전 세계 많은 전장과 분쟁 지역을 경험한 군인이었다. 드류 쿠커는 9·11 테러 발생 직후인 2001년 10월, 아프가니스탄에 해병대 정보 장교 신분으로 파병됐다. 이곳에서 드류 쿠커는 산발된 정보는 많지만 정작 동료들에게 전달할 정보는 없는 이른바 '정보 공백' 상황에 직면했다고 한다. 데이터는 많았지만 이를 통합하고 그 안에서 전략을 찾아낼 수 있는 시스템이 부재했기 때문이었다.

그는 이후 다양한 전장에서 비슷한 문제를 반복해서 겪었다고 한다. 미 데이터 분석 기업 팔란티어의 CTO 시암 상카르가 최근 출간한 저서 에도 쿠커와 관련한 에피소드가 등장한다. "2014년 ISIS는 이라크의 한 산에 수천 명의 야지디족을 고립시켰다. 미군은 이들을 구출하기 위한 공중 수송 작전을 고려했지만 작전의 위험성이 너무 컸다. 얼마나 많은 적들이 무기를 소지하고 있을지 알 수 없었기 때문이다. 결국 작전 명령은 내려지지 않았고, 지원군은 도착하지 않았다. 그 결과 수천 명의 야지디족이 사망하거나 노예로 팔려갔다. 드류 쿠커는 이 비극을 목격하고 이런 질문을 던졌다. '우리가 이미 보유하고 있던 수 테라바이트의 정보를 활용하여 테러리스트들을 막을 수 있었다면 어땠을까?'"

이후 국방부에서 높은 직책을 맡게 된 쿠커는 인공지능을 군사 분야에 적용하기 위한 애를 썼다고 알려져 있다. 현재 미국 국방 분야 AI 시스템과 소프트웨어 대부분을 운영하고 있는 팔란티어를 군 내부로 처음 끌어들인 인물도 드류 쿠커다. (쿠커 전 대령은 퇴역 후 JP모건에서 AI 혁신 책임자로 자리를 옮겼다가 현재는 글로벌 벤처 캐피털 업체 TWG Global의 데이터 및 분석 책임자로 일하고 있다.)

미 국방부 인공지능 담당관인 카메론 스탠리가 지난 3월 팔란티어의 알프콘9 컨퍼런스에 참석해 메이븐스마트시스템을 소개하는 모습 (출처=팔란티어 유튜브)

미국의 AI 전쟁 시스템, 전 세계 전장으로 확산 프로젝트 메이븐의 초기 목표는 드론 영상 분석을 통한 정보 생성으로 단순했지만 시간이 흐르며 목표는 확장됐다. 요격 대상을 고르고 방법을 제시하는 것은 물론 군사 작전 전반에 AI를 통합하는 운영체제 구축까지 넓어졌다. 메이븐 프로젝트가 시작된 후 약 10년이 흐른 현재, 이 프로젝트를 통해 개발된 AI 의사 결정 시스템은 미군 전 부대에 배치돼 전 세계적으로 활용되고 있다. 컴퓨터 비전 기술, 대규모 언어 모델(LLM) 등이 더해지며 일별 목표물 탐지 능력은 10년 전 하루 100개에서 5천 개로 50배 증가했다. 프로젝트 메이븐의 초기 목표는 드론 영상 분석을 통한 정보 생성으로 단순했지만 시간이 흐르며 목표는 확장됐다. 요격 대상을 고르고 방법을 제시하는 것은 물론 군사 작전 전반에 AI를 통합하는 운영체제 구축까지 넓어졌다. 메이븐 프로젝트가 시작된 후 약 10년이 흐른 현재, 이 프로젝트를 통해 개발된 AI 의사 결정 시스템은 미군 전 부대에 배치돼 전 세계적으로 활용되고 있다. 컴퓨터 비전 기술, 대규모 언어 모델(LLM) 등이 더해지며 일별 목표물 탐지 능력은 10년 전 하루 100개에서 5천 개로 50배 증가했다.

브래드 쿠퍼 미 중부사령부 사령관은 지난 3월 11일 공식 발표를 통해 "우리 전투원들은 다양한 첨단 AI 도구를 활용하고 있다. 이 시스템들은 우리가 방대한 양의 데이터를 몇 초 만에 분석할 수 있도록 도와줌으로써 지휘관들이 적보다 빠르게 더 스마트한 결정을 내릴 수 있게 해준다"고 밝혔고, 미 국방부 인공지능 담당관인 카메론 스탠리는 지난 3월 팔란티어의 알프콘9 컨퍼런스에 참석해 "메이븐 스마트 시스템은 미국 국방부 전반에 걸쳐 배치되어 있다. 이 시스템 단 하나로 타깃을 식별하고 행동 반응을 생성하고 실제 행동까지 실행하게 되는 것이다. 이것은 정말 혁신적인 변화다. 이제는 킬체인을 완성하는 단계까지 모두 처리할 수 있다"고 밝혔다.

현실화 된 전쟁 3.0시대, 기술의 발전 쫓아가지 못하는 규범 문제는 세계의 '전장'이 AI에게는 데이터와 패턴을 학습하는 '기회의 장'이 돼가고 있다는 점이다. 실전 경험을 통해 엄청난 양의 데이터를 수집하며 오류를 줄여가고, 알고리즘을 재학습하며 진화하고 있는 것. 러시아와 우크라이나의 전쟁이 대표적인 예다. 2022년만 해도 과도기였던 미국의 메이븐 스마트 시스템이 지난 3년간 러시아-우크라이나 전쟁을 학습했고, 그 결과 이란 전쟁에서 공습 2주 만에 목표물 6천 개를 타격하는 '강력함'을 갖추게 됐다. 미군뿐 아니라 동맹국들도 미국의 메이븐 시스템을 사용하고 있다. 대표적인 경우가 러시아와 전쟁 중인 우크라이나다. AI는 러시아군의 위치를 파악하고 우크라이나군에 정보를 제공되는 데 활용되었고, 하루 최대 267개의 목표물을 식별하는 놀라운 수준의 정보 공유를 가능하게 했다. 외신 보도에 따르면, 우크라이나뿐 아니라 나토(NATO) 회원국들 중 적지 않은 국가들도 이 시스템을 도입했거나 도입을 준비 중이다. 위성과 드론 영상을 단순 분석하는 '도구'에서 벗어나 이제는 킬 체인을 아우르는 사실상 '컨트롤러'의 역할을 AI가 감당하게 되면서 전쟁의 효율성은 높아졌고 그만큼 더 쉬워졌으며 가속화되고 있는 셈이다.문제는 세계의 '전장'이 AI에게는 데이터와 패턴을 학습하는 '기회의 장'이 돼가고 있다는 점이다. 실전 경험을 통해 엄청난 양의 데이터를 수집하며 오류를 줄여가고, 알고리즘을 재학습하며 진화하고 있는 것. 러시아와 우크라이나의 전쟁이 대표적인 예다. 2022년만 해도 과도기였던 미국의 메이븐 스마트 시스템이 지난 3년간 러시아-우크라이나 전쟁을 학습했고, 그 결과 이란 전쟁에서 공습 2주 만에 목표물 6천 개를 타격하는 '강력함'을 갖추게 됐다.

기술은 매 순간 진화를 거듭하고, 진화된 기술은 전장에서 단 몇 초 만에 생사를 가로 짓는 기준이 되고 있지만 이 기술을 어디까지 이용하고 받아들일 것인지에 대한 합의된 룰(Rule)은 부재한 상황이다. 노력 자체가 없었던 건 아니다. 미국에서 '프로젝트 메이븐'이 한창 가동 중일 당시 미군 내부에서도 '책임감 있는 AI의 개발', '윤리 강령의 필요성' 등을 강조하는 목소리가 있었다고 한다. 하지만 드류 쿠커가 중심이 됐던 메이븐 팀은 개발, 테스트, 평가에 더 집중했다. 당장의 기술 개발을 통해 적국보다 선진화되는 것, 더 나아가서 전 세계 전장에서 미군의 피해를 줄이는 일이 더 시급했다고 판단했기 때문이었다.

2021년 NATO는 'AI 전략과 그에 따른 인간 통제 지침'을 통해 자율 무기 시대에 인간의 통제가 필수적임을 확인했지만 구체적인 실행 전략을 세우진 못했다. 각 국가별로 이해관계가 달랐기 때문이다. 2023년에는 군사 목적으로 사용되는 인공지능의 책임 있는 활용을 논의하는 국제회의체 'REAIM(Responsible Artificial Intelligence in the Military domain Summit)'이 발족됐고 매년 회의도 열리고 있다. (지난 2024년 두 번째 회의는 한국에서 열렸다.) 하지만 세계적으로 구속력 있는 규범은 여러 이해관계가 이견을 빚으며 아직 만들어지지 못했고, 그 사이 러시아-우크라이나, 이스라엘-하마스, 미국-이란전 등 전쟁은 더 빈번해졌다. AI 때문이라고 단정 지을 수 없지만, AI가 비약적으로 발전해 온 시기와 겹친다.

AI 전쟁 시대 '휴먼인더루프'가 가능하려면 규범의 부재는 곧 책임의 모호함으로 이어진다. 미국과 이스라엘은 이란을 공습하는 과정에서 이란의 한 초등학교를 이란 혁명수비대 시설로 오인하고 타격했다가 초등학생을 비롯한 180여 명의 민간인 살상이라는 피해를 남겼다. 이 피해는 AI가 과거의 지도를 기반으로 타격 대상을 오판했기 때문이다. 과거 군사 시설 일부였지만 10여년 전부터 담장을 치고 학교 시설로 써왔고, 민간인들도 모두 접할 수 있는 지도에도 학교라는 사실이 명확하게 나와 있었음에도 AI가 갱신되지 않은 데이터를 사용해 학교를 군사 시설로 분류한 것이다. 이 비극에 대해 미국, 이스라엘 정부는 물론 이 시스템을 개발한 업체도 잘못을 시인하거나 책임을 지지 않았다. 미 국방부 지침에는 무력 사용의 최종 단계에는 '인간의 적절한 판단이 개입해야 한다' 라고 규정돼 있지만, 실제 전장에서 이 지침은 무용했다. 규범의 부재는 곧 책임의 모호함으로 이어진다. 미국과 이스라엘은 이란을 공습하는 과정에서 이란의 한 초등학교를 이란 혁명수비대 시설로 오인하고 타격했다가 초등학생을 비롯한 180여 명의 민간인 살상이라는 피해를 남겼다. 이 피해는 AI가 과거의 지도를 기반으로 타격 대상을 오판했기 때문이다. 과거 군사 시설 일부였지만 10여년 전부터 담장을 치고 학교 시설로 써왔고, 민간인들도 모두 접할 수 있는 지도에도 학교라는 사실이 명확하게 나와 있었음에도 AI가 갱신되지 않은 데이터를 사용해 학교를 군사 시설로 분류한 것이다. 이 비극에 대해 미국, 이스라엘 정부는 물론 이 시스템을 개발한 업체도 잘못을 시인하거나 책임을 지지 않았다. 미 국방부 지침에는 무력 사용의 최종 단계에는 '인간의 적절한 판단이 개입해야 한다' 라고 규정돼 있지만, 실제 전장에서 이 지침은 무용했다.

"2~3년 지나면 상대국도 AI를 쓸 겁니다. 상대방이 인공지능을 써서 공격 시나리오를 결정한다는 걸 내가 아는 상황에서, 내가 이걸 몇 초 동안 검토할 수 있을까요? 내가 검토하느라 주저하고 있으면 미사일이 날아오는데요. 기계가 지시하면 인간은 수동적으로 따라갈 수 밖에 없는 상황으로 가고 있는 겁니다. 더 치명적이 되기 전에 규범을 만들어야 해요." (박태웅, 녹서포럼 의장)

AI가 가져온 새로운 시대는 분야를 막론하고 혁신과 혼란을 동시에 가져오고 있다. 노동 시장이 그렇고 산업 생태계도 마찬가지다. 하지만 전쟁에서 AI는 '혼란할 시간'을 주지 않는다는 점에서 훨씬 더 강력하다. 단 몇 초 만에 사람의 생명과 국가의 존폐가 결정될 수도 있는 강력함 앞에서, 우리는 AI가 필수 요소가 되어버린 현대 전장에서의 '휴먼인더루프(Human-in-the Loop: 살상 무기 시스템의 목표 설정과 타격 과정에 인간이 개입하여 최종 승인권을 갖는 구조)' 를 어떻게 지킬 수 있을지 고민이 필요한 시점이다.

[참고 자료]

• Katrina Manson, Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare (2026)

• 미국 외교안보 싱크탱크 CSIS 팟캐스트 'The AI Polucy'

• 박은석, Military AI, 전쟁의 미래를 다시 쓰다(2026)

박수진 기자 start@sbs.co.kr

기사를 읽어드립니다.

(사진=오픈AI)

오픈AI가 최신 모델 GPT-5.5를 위한 프롬프트 가이드를 공개하며, AI 활용 방식의 근본적인 변화가 필요하다고 밝혔다. 핵심은 복잡한 지시 대신 ‘결과 중심’의 간결한 요청이다.

오픈AI는 1일(현지시간) ‘ GPT-5.5 프롬프트 가이드 ’를 통해 프롬프트를 일종의 ‘운영 계약(contract)’으로 설계할 것을 권장했다.

즉, 모델의 수행 과정을 세세하게 통제하기보다 ▲목표 결과 ▲성공 기준 ▲제약 조건 ▲활용 가능한 근거 ▲출력 형식 ▲중단 조건을 명확히 제시하면, GPT-5.5가 스스로 최적의 해결 경로를 선택한다는 설명이다.

이 같은 접근은 기존 방식과 대비된다. 이전 세대에서는 “단계별로 사고하라”거나 “모든 가능성을 검토하라”는 식의 상세 지시가 필요했지만, GPT-5.5에서는 이러한 방식이 오히려 성능을 저해할 수 있다는 것이다. 불필요한 과정 지시는 모델의 탐색 범위를 제한하고, 답변을 경직되게 만들기 때문이다.

이는 모델 성능 향상에 기반한다. GPT-5.5는 더 강력한 작업 수행 능력과 효율적인 추론, 정교한 도구 활용 능력을 갖췄으며, 기본 응답도 간결하고 직접적인 스타일로 설계됐다. 이에 따라 프롬프트 역시 ‘짧고 명확한 결과 정의’ 중심으로 재구성하는 것이 효과적인 전략으로 제시됐다.

특히, 기존 프롬프트를 그대로 사용하는 것을 경계했다. GPT-5.2나 GPT-5.4의 프롬프트는 과정 중심으로 과도하게 설계된 경우가 많아, GPT-5.5에서는 오히려 불필요한 잡음이 될 수 있기 때문이다. 대신 결과 중심으로 재작성하고, 성공 기준과 근거 규칙, 출력 형식, 중단 조건 등을 추가하는 방식이 권장됐다.

안정적이고 업무에 집중하는 비서의 프롬프트 예 (사진=오픈AI)

응답 스타일과 사용자 경험 설계 방식도 진화했다. GPT-5.5는 기본적으로 간결하고 작업 중심적인 답변을 생성하지만, 고객 응대나 코칭 서비스에서는 ‘성격(Personality)’과 ‘협업 방식’을 별도로 정의해 톤과 상호작용 방식을 조정할 수 있다. 또 출력 형식 제어 기능이 강화, 결과물의 구조와 길이를 명확히 지정하는 것도 가능해졌다.

사용자 경험 측면에서는 ‘프리앰블(preamble)’ 전략이 주목된다. 장시간 작업이나 도구 호출이 필요한 경우, 본격적인 처리 전에 짧은 안내 메시지를 먼저 제공해 체감 응답 속도를 높이는 방식이다. 이는 실제 처리 시간과 관계없이 사용자 만족도를 개선하는 요소로 평가된다.

이와 함께 검색 기반 작업에서는 ‘검색 예산(retrieval budget)’을 설정해 불필요한 반복 검색을 줄이고, 충분한 근거가 확보되면 즉시 답변을 종료하도록 설계해야 한다고 강조했다.

코드 생성이나 데이터 처리처럼 검증 가능한 작업에서는 테스트나 빌드 등 검증 절차를 포함하는 것도 중요한 지침으로 제시됐다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

인공지능(AI) 시대 핵심 인프라인 데이터센터가 필수 시설에서 기피 시설로 인식이 바뀌고 있다. 막대한 전력·용수 소비와 지역 생활환경 훼손 우려가 겹치면서 미국을 중심으로 확산된 '데이터센터 포비아'가 한국에서도 확산되는 모습이다.

5일 블룸버그통신, 월스트리트저널 등 외신에 따르면 최근 미국 내 데이터센터 건설 반대 움직임이 단순 민원을 넘어 정치·입법 이슈로 급격히 확산되고 있다. 전력망 부담과 전기료 상승, 환경 훼손 문제가 결합되면서 지역사회와 빅테크 간 갈등이 구조적 충돌로 번지는 양상이다.

대표 사례로 꼽히는 버지니아주 프린스 윌리엄 카운티에산 '디지털 게이트웨이' 데이터센터 단지를 둘러싸고 주민들이 건설 승인 취소 소송에 나섰다. 역사 유적 훼손과 송전선로 경관 파괴, 수질 오염 우려가 핵심 이유다. 조지아주에선 데이터센터 전력 수요 증가가 일반 가정 전기요금 상승으로 이어진다는 비판이 커지며 세제 혜택 중단 법안까지 등장했다.

마이크로소프트 데이터센터 (사진=마이크로소프트)

최근에는 상황이 더 격화됐다. 시애틀에서는 시민 5만여 명의 반대 여론에 밀려 데이터센터 건설 계획이 철회됐고 일부 정치권에선 신규 데이터센터 건설을 전면 중단하는 '모라토리엄' 법안까지 발의됐다. 미국 전역에서 약 600억 달러 규모 프로젝트가 지연·중단됐다는 분석도 나온다.

외신은 이같은 흐름의 본질을 에너지 갈등으로 짚는다. 데이터센터가 전력망을 압박하고 인프라 투자 비용이 결국 시민에게 전가되는 구조라는 설명이다. 실제로 북미 전력 당국은 데이터센터 수요 급증이 대규모 정전 위험을 키울 수 있다며 최고 수준 경보를 발령한 바 있다.

국내 상황도 크게 다르지 않다. 서울 금천구 독산동에선 도심형 데이터센터 건립을 둘러싸고 주민과 사업자 간 갈등이 격화되고 있다. 이미 착공된 1호 센터를 둘러싼 시위가 이어지는 가운데, 2·3호 센터 추가 건립까지 추진되면서 반발이 확산되는 모습이다.

안양·용인 등지에서도 전자파와 소음 우려를 이유로 주민 반발이 이어지며 사업이 철회되거나 장기간 지연되는 일이 발생했다. 일부 지역에서는 설명회가 파행되고 국회 청원으로까지 이어지며 갈등이 정치 이슈로 비화하고 있다.

구조적으로 국내 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 몰려 있는 상황에서 전력과 부지 부족 문제가 심화되고 있다. 이에 정부는 전력계통영향평가를 강화하고 비수도권 이전을 유도하는 정책을 추진하고 있지만 현실적 제약이 크다는 지적이 제기된다.

정부는 대응책 마련에 속도를 내고 있다. '분산에너지 활성화 특별법'을 통해 수도권 집중을 억제하고 지방 이전 시 전력 직거래(PPA)와 세제 혜택을 제공하는 방안을 추진 중이다. 동시에 전자파 모니터링 공개, 폐열 재활용 등 주민 수용성을 높이기 위한 정책도 병행하고 있다.

여기에 국회에선 'AI 데이터센터 특별법' 제정을 추진하며 데이터센터를 국가 전략 인프라로 육성하려는 움직임이 본격화됐다. 전력 공급과 인허가 절차를 간소화해 투자 속도를 높이겠다는 취지로, 전력 수급과 환경 규제를 둘러싼 부처 간 이견은 변수로 남아 있다.

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미국이 전력과 비용 문제로 갈등이 격화되고 있다면, 한국은 전자파·생활 안전과 지역 수용성이라는 정서적 요인이 더 크게 작용하는 구조로 풀이된다. 전 세계적으로 데이터센터를 둘러싼 갈등은 더 이상 개별 프로젝트 문제가 아닌 사회적·정책적 이슈로 확대되고 있다.

데이터센터 업계 관계자는 "데이터센터는 AI 시대 필수 인프라인 동시에 지역사회와 자원을 공유하는 산업"이라며 "전력, 환경, 주민 수용성을 함께 풀지 못하면 글로벌 경쟁에서도 속도를 내기 어렵다"고 말했다.