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AI의 시작은 1950년대로 거슬러 올라간다. 하지만, AI의 존재감은 2016년 알파고와 이세돌의 대결을 통해 대중에게 드러났고, 2022년 챗GPT의 등장 이후 AI가 대중적으로 이용되는 단계에 접어들었다. 챗GPT의 등장 이후 불과 4년이 지났을 뿐인데, 이제는 인간의 미래를 예측하거나 설계할 때 AI를 빼놓고 생각하기 어렵게 되었다.AI(Artificial Intelligence)는 한때 인공지능이라는 번역어로 사용되었지만, 최근에는 인공지능이라는 표현보다 AI라고 지칭하는 경우가 압도적으로 많다. 단지 인공지능이라는 말에 담기 어려운 복합적 의미가 이미 AI에 부여되고 있기 때문이다.스타워즈 등의 SF(공상과학) 영화나 소설을 통해 강한 인상을 남겼던 미래의 과학기술에 대해서 종래 대부분의 사람들은 현재보다 발달된 ‘도구’ 정도로 생각했지만, 오늘날 AI를 대하는 사람들의 태도는 이미 도구를 넘어서 ‘조언자’나 ‘인도자’의 역할까지 기대하는 경우가 적지 않다. 더욱이 AI의 발전 속도가 매우 빠르다는 점에서 앞으로의 AI시대에 어떤 새로운 가능성이 열릴 것이며, 어떤 위험성이 잠복하고 있을 것인지도 초미의 관심사이다.분명한 것은 우리가 AI를 어떻게 대하고, 어떻게 활용하는지에 따라 AI의 파급효과는 달라질 것이며, 인류의 미래도 달라질 수 있다는 점이다.AI로 인하여 바뀔 인류의 미래 중에서 가장 먼저 주목해야 할 영역에 속하는 것으로 법과 경제를 들 수 있다.인간의 삶의 영역을 정치, 경제, 사회, 문화로 구분하기도 하지만, 법은 현대사회에서 가장 강한 영향력을 갖고 있는 ‘국가’ 내의 삶을 결정하는 시스템이라 할 수 있으며, 경제는 국가의 차원과 무관하게 재화의 생산, 분배 및 교환을 결정하는 시스템으로서 인간의 삶에 매우 큰 비중을 차지하고 있다.이미 법과 경제의 의미와 비중은 널리 인정되고 있으며, AI의 발달로 인하여 그 비중 자체가 크게 달라질 가능성은 별로 없다. 그러나 AI의 활용이 확대되면서 법과 경제의 실현구조가 크게 달라질 가능성은 있다.AI가 인간을 대신하여 인간의 삶에서 중요한 부분들을 대신 결정하는 것은 가능하지도 않고, 바람직하지도 않다. 따라서 AI의 판단이 법을 대체하는 일은 없을 것이고, 없어야 한다. 법과 법치의 근간은 인류의 보편가치인 인권을 위한 것이며, 결코 포기될 수 없는 것이기 때문이다.그러나 법치의 기본을 무너뜨릴 수 없는 것과는 달리, 법 실현의 기술과 방법은 AI의 활용에 따라 크게 달라질 수 있다. 이미 법학과 법실무에서는 AI를 이용한 자료 조사뿐만 아니라 각종 관련 통계의 분석, 판례의 비교⋅검토 등이 행해지고 있으며, 변호사들 중에는 이러한 AI 활용을 통해 시간과 노력을 크게 절감할 수 있다는 평가가 많다.그뿐인가. 당장은 몰라도 AI가 이런 속도로 발전한다면, 조만간에 간단한 사건들은 판사 대신에 AI가 재판하는 것도 가능할 것이라는 기대감도 있다. 비록 모든 사건에 대해 AI가 재판을 하는 것은, 더욱이 기존의 판례와는 달리 전혀 새로운 사건에 대해 재판하는 것은, 무리일 것이지만, 약식 재판 등에서는 조만간에 AI를 활용할 수 있을 것이라는 전망도 나오고 있는 것이다.법 전문가들 사이에서는 잘 알려진 일이지만, 최근 대중적으로 이용되고 있는 AI에게 법에 관한 전문적 질문을 할 경우에는 엉뚱한 답을 내놓는 경우가 많다. 이에 대해 인터넷에서 딥러닝을 통해 공부하는 AI는, 인터넷 자료들 중에서 부정확한 것들이 적지 않은 만큼 부정확한 답을 제시할 가능성이 적지 않다는 분석이 있다.분명한 것은 AI의 적절한 활용이 법적 문제를 해결하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 절감시킬 수 있다는 점이며, AI에 법적 판단을 맡기는 것은 곤란하다고 하더라도, AI의 판단을 참고하는 것은 현재로서도 충분히 가능하고, 유용하다는 것이다. 이러한 변화가 계속된다면, 10년 또는 20년 후의 법실무는 오늘날과 크게 달라질 수 있을 것이다.법의 영역 이상으로 AI의 적극적 활용이 경쟁적으로 추진되고 있는 영역이 경제 분야라고 할 수 있다. 경제 영역에서는 시장 경쟁이 불가피하며, 특히 글로벌 무한경쟁이 계속되고 있는 상황에서 AI를 적절하게 활용하여 경쟁력을 높이는 것이 –업종에 따라서는- 죽느냐 사느냐의 문제일 수도 있는 것이다.문제는 이렇게 AI를 활용하여 기업 경쟁력을 높이는 것이 갖는 장점에 못지않게, 그 부작용도 심각할 수 있다는 점이다. 예컨대 제1차 산업혁명으로 인하여 농업생산에 주로 의존하던 경제가 공장에서의 산업생산에 더 크게 의존하는 것으로 바뀌는 과정에서 공장노동자들의 삶의 질 저하, 자본에 의한 노동의 착취 등의 부작용을 겪었던 것처럼, AI 활용의 부작용이 나타날 수 있는 것이다.가장 많이 우려되고 있는 것의 하나가 80 대 20, 혹은 90 대 10의 사회가 될 것이라는 예측이다. 그동안 공장 자동화 등이 그러했듯이 AI 활용으로 기업 생산성은 높아지지만, 현장 노동자들에 대한 수요가 감소하며, 부의 불균형이 더욱 심각해지면서 부의 총량은 증가해도 빈곤층이 오히려 늘어나는 등의 부작용이 사회의 안전성을 위협할 수 있다는 것이다.이런 부작용을 최소화하기 위해서는 AI 시대의 빈부 격차를 어떻게 최소화할 것인지, 전 국민을 대상으로 한 사회적 안전망을 어떻게 내실화할 것인지 등에 대한 신중한 검토와 국민적 공감대의 형성이 필요할 것이다. 이러한 공감대를 통해서만 새로운 형태의 부의 재분배를 시도할 수도 있고, 사회적 안전망을 강화하는 것도 가능할 것이다.혹자는 이런 문제의 해결까지도 AI에게 맡기자는 의견을 제시하지만, AI가 만능해결사는 아니다. 오히려 AI의 적절한 활용 및 그 한계에 대해서는 핵(核)이나 생명공학처럼 매우 신중하게 접근해야 한다. 그 다양한 활용 가능성 측면에서 AI는 핵이나 생명공학보다 훨씬 유용할 수 있지만, 이를 잘못 이용할 경우의 위험성은 결코 핵 등에 못하지 않기 때문이다.결국 AI도 핵이나 생명공학처럼, 어떻게 사용하느냐에 따라 천사가 될 수도 있고 악마가 될 수도 있다는 점을 잊지 말고, 그 부작용 및 오남용에 대해서도 계속 대비해야 할 것이다.

기사를 읽어드립니다.

(사진=셔터스톡)

일론 머스크 CEO가 오픈AI를 상대로 제기한 소송에서 패소했다. 이로써 오픈AI는 주요한 법적 걸림돌을 제거, 기업공개(IPO)에 탄력받게 됐다.

로이터와 월스트리트 저널 등에 따르면, 캘리포니아 오클랜드 연방법원 배심원단은 18일(현지시간) 머스크가 민사상 소멸시효(Statute of Limitations)를 넘겨 소송을 제기했다고 판단, 만장일치로 기각 결정을 내렸다.

이는 머스크가 소송을 너무 늦게 제기했다는 것을 의미한다. 그는 2024년 8월에 정식 소송을 제기했는데, 캘리포니아 법에 따르면 자선 신탁 위반이나 계약 관련 사기 주장은 3년 이내에 제기해야 한다.

따라서 배심원단은 머스크가 2017년~2021년 초에는 이미 오픈AI의 영리 기업 전환 사실을 충분히 알고 있었다고 판단, 늦어도 2021년 초에는 소송을 냈어야 한다고 본 것이다.

심의는 2시간도 안 되는 시간에 끝난 것으로 알려졌다.

이번 사건을 주재한 이본느 곤살레스 로저스 미국 연방지방법원 판사는 평결을 받아들이고 소송을 기각했다. 특히 그는 머스크가 법정에서 항소해도, 소멸시효 만료로 승소하기는 어려울 것이라고 밝혔다. "배심원단의 평결을 뒷받침하는 상당한 양의 증거가 있기 때문에 나는 그 자리에서 기각할 준비가 돼 있다"라고 말했다.

머스크의 변호인단은 법정에서 그가 항소할 권리를 유보한다고 밝혔다. 머스크의 변호인 마크 토버로프는 "이 사건은 아직 끝나지 않았다. 이번 판결은 공소시효에 근거한 것이지만, 사실관계뿐만 아니라 중요한 법률적 요소도 포함하고 있다"라며, 이후 항소할 뜻을 밝혔다.

또 머스크는 X에 올린 글에서 이번 결정을 ”일정상의 형식적인 문제”라고 일축하며, 판사와 배심원이 사건의 본질에 대해 판단을 내린 것이 아니라고 주장했다. 그는 제9순회항소법원에 항소할 것이라고 밝혔다.

Regarding the OpenAI case, the judge & jury never actually ruled on the merits of the case, just on a calendar technicality. There is no question to anyone following the case in detail that Altman & Brockman did in fact enrich themselves by stealing a charity. The only question… — Elon Musk (@elonmusk) May 18, 2026

오픈AI의 변호사인 빌 새빗은 평결 후 "머스크의 주장은 현실과 아무런 관련이 없는 꾸며낸 것"이라며 "배심원단의 판결은 이 소송이 경쟁사를 방해하고 오픈AI의 과거와 미래에 대한 잘못된 예측을 만회하려는 위선적인 시도였음을 확인시켜 준다"라고 말했다.

전문가들은 이번 결정으로 오픈AI의 IPO가 급물살을 탈 것으로 봤다. 댄 아이브스 웨드부시 부사장은 "이번 일은 알트먼과 오픈AI에게 엄청난 승리"라며 "알트먼의 이미지와 리더십에 흠집이 생기긴 했지만, 이번 일로 회사 운영에 드리워져 있던 상당한 부담이 해소됐고 아무런 영향도 미치지 않게 됐다"라고 말했다.

소송 전문 변호사 겸 AI 전문가인 제임스 루비노위츠는 "공소 시효 만료는 오픈AI에 있어 법적으로 가능한 가장 깔끔한 승리"라며 "이번 판결로 최대 1조달러 규모로 추산되는 IPO에 대한 가장 큰 법적 위협 요소가 제거됐다. 앞으로 30~60일 동안 IPO 신청 활동이 가속화될 것으로 예상된다"라고 말했다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com

[베리타스알파=김하연 기자] 한림대(총장 최양희) AI융합연구원 소속 박성미 교수(소프트웨어학부) 연구팀이 네덜란드 위트레흐트(Utrecht) 대학과 공동으로 오는 6월 8일 싱가포르 경영대(SMU)에서 열리는 'RELAF 2026(Reasoning with Evidence in Law Enforcement and Forensics)' 워크숍을 주관한다.

이번 워크숍은 인공지능(AI)과 법 분야 세계 최고 권위 학회로 평가받는 ICAIL(International Conference on Artificial Intelligence and Law) 2026의 공식 워크숍으로 진행된다. ICAIL은 1987년 창립 이후 국제AI/법학회(IAAIL)가 주관하고 미국인공지능학회(AAAI) 및 ACM-SIGAI와 공동 협력해 운영되는 학회로, 모든 발표 논문은 미국컴퓨터학회(ACM) 학회지에 게재된다. 올해로 21회를 맞는 ICAIL 2026은 학회 역사상 처음으로 아시아(싱가포르)에서 개최된다는 점에서 학계의 주목을 받고 있다.

이번 RELAF 2026 워크숍은 ▲AI 기반 포렌식 분석 ▲디지털 증거 분석 ▲사법/법집행 분야 증거 기반 추론 등을 핵심 주제로, 종일(Full-day) 프로그램으로 운영된다.

발표 세션과 더불어 ▲법집행/포렌식 분야 AI 입법 동향 ▲증거 추론을 위한 형식적 모델(논증 이론, 베이지안 네트워크 등) ▲법집행 데이터에 대한 자연어 처리 ▲증거 판단을 위한 설명 가능 AI 등 학제 간 주제를 다룬다.

특히 이번 워크숍에서는 네덜란드 경찰이 실제 도입한 AI Copilot 시스템과 함께, 한림대 융합과학수사학과 박노섭 교수 연구팀이 개발해 과학기술정보통신부 장관상을 수상한 DeepCASE 시스템의 시연이 진행될 예정이다. 이는 한림대가 2023년부터 추진 중인 교육부 '글로컬대학 30' 사업의 핵심인 '해체의 혁신'을 통해, 법학과 컴퓨터공학(AI) 등 전공 간 장벽을 허물고 다학제적 융합 연구를 지원해 온 성공적인 결실로 평가된다. 이번 워크숍을 통해 한국, 네덜란드, 영국 등 각국의 리걸테크 분야 전문가와 사법/법집행 실무자들이 모여 연구 발표뿐 아니라 학제 간 네트워킹의 장도 마련된다.

박성미 교수는 "증거로부터 법적 결론에 이르는 추론 과정을 AI가 어떻게 모델링하고 설명할 수 있는지가 현장의 핵심 과제"라며 "이번 RELAF 워크숍은 단순 기술 소개를 넘어, AI가 법적으로 설명 가능한 증거 추론을 어떻게 구현할 수 있는지를 논의하는 자리"라고 말했다. 이어 "각국 연구자/실무자가 한자리에 모이는 만큼, 한국의 리걸테크 및 법과학 AI 연구가 국제 논의에 본격적으로 참여하는 계기가 될 것"이라고 덧붙였다.

한편, ICAIL 2026 및 RELAF 2026 워크숍 등록은 학회 공식 홈페이지에서 가능하다. 박성미 교수 연구팀은 한국형 법률 추론 AI, 음성 피싱 시뮬레이션 기반 사이버 범죄 대응, DNA 증거 기반 사법 논증 등 AI와 법/법집행이 만나는 영역에서 활발한 연구를 이어오고 있다.

퐁피두센터 한화 개관전 '큐비스트: 시각의 혁신가들' 전시(사진=연합)

흔히 동서고금을 막론하고 철학에 있어 최고의 경지는 '아이'처럼 천진하며 순수한 모습으로 묘사된다. 피카소의 예술이 뼈대만 남고 단순해지듯, 세상의 오물과 번뇌를 씻겨낸 태초의 모습이 다양한 문화에서 나타나는 이상향이었다.

노자 도가의 성인, 아기 예수, 니체의 궁극의 인간(초인) 그리고 덧붙이자면 영화 '벤자민버튼의 시간은 거꾸로 간다'까지. 사람들은 괴롭고 힘들 때 유치스러움으로 도피하고, 쓰디쓰거나 역한 맛을 지우기 위해 물을 붓거나 다디단 사탕을 입안에 머금는다.

인간이 그린 AI, AI가 그린 인간

요즘 SNS를 강타하는 유행이 있다. 바로 'AI 역모방'이다.

인간사의 혁신이자 파괴, 모든 진보의 기회이자 위기인 인공지능(Artificial Intelligence)은 작게는 일상의 검색엔진에 파고들었고, 크게는 일자리와 사유방식을 재편하였다. 동시에 인간을 학습한 탓에 인간의 불완전성까지 물려받은 AI에게는 환각(Hallucination), 딥페이크의 비윤리성과 같은 문제들도 내재돼 있다.

구글이 발표한 생성형 AI 신작 제미나이 옴니(사진=연합)

그럼에도 AI는 주식시장에서 전례 없는 성장세를 불러와 주주들에게 새로운 '빨간불 모멘텀'을 만들어주었고, 창작자들에게는 새로운 인사이트와 제작 툴을 제공해주었다.

사업가는 이 두 가지를 모두 활용해 수익을 극대화할 수 있고, 정치가들은 이로 인해 등장한 새로운 이익과 병폐를 둘러싼 갈등 해소를 위한 대안을 마련하느라 바빠질 수 있다. 전체적인 생산성과 복합도가 향상되고 있다.

그러나 가장 눈에 띄는 건, 기술의 극적 발전이 우리의 지적 퇴보를 불러올 수 있다는 경계감이다. 대신 기억하고, 기록하고, 생산하고, 고민하고, 결정하고, 수정하고, 보완하고, 삭제하는 생성형 베이스 AI 툴은 사람을 한편으로는 무력하게 만든다.

교육가와 부모님들은 아이들의 '문해력 저하'를 우려하면서도 시대가 요구하는 AI 적응형 인재로 학생과 자녀를 길러내야 한다. 아이의 고유한 창의성을 유지하면서도 시대의 과실을 톡톡히 누려야 하는 이중의 숙제인 셈이다. 최근 제도권에서도 이러한 논의가 한창이다.

숙제와 운동을 방해하는 AI 강아지

SNS를 강타한 'what the dog doin'

그런데 도파민 과도 추구형 기자에게는 '유쾌함'이 보였다. 최근 중국에서는 생쥐와 강아지, 쿼카 등 귀엽고 동글동글한 모습이 섞인 AI 신종강아지('What the dog doin')가 SNS를 강타하고 있다. 이는 한국에도 밈으로 퍼졌다.

방패막과 칼을 든 AI 강아지 캐릭터가 '증강형 현실(AR)'의 일부로서, 숙제나 운동을 하려는 진짜 사람의 카메라 속에 등장한다.

이 강아지는 그가 채소를 먹으려 손을 뻗거나 공부를 하려고 펜을 잡으면 칼을 휘두르고, 마라탕집 앞으로 발걸음을 옮기거나 침대로 향하면 가슴을 펴고 환호를 내지른다.

해당 영상에는 '내가 숙제를 못한 이유', '내가 오늘 근력을 못한 이유', '내가 다이어트를 포기한 이유' 등 변명성 어구들이 적힌다.

귀여움을 빙자한 어이없는 해명이 실소를 자아낸다. 이제 사람들은 자신의 강아지를 소재 삼아 비슷한 이야기들을 만들어낸다. 아이돌의 아찔한 춤사위에 반려견이나 반려묘 이미지를 입혀 우스꽝스럽게 연출하는 AI 툴도 개발됐다.

이젠 인간이 과일까지 따라한다

과일 AI 기반 인스타그램 계정 fruitverse.ai

AI 역모방의 가장 직접적인 사례는 '과일 불륜'이라는 소재에서 찾아볼 수 있다. 최근 릴스에서 바나나, 딸기, 포도 등 대중적인 과일들이 흡사 과일판 '사랑과 전쟁' 드라마를 찍는다.

스토리 전개가 아주 빠르고, 자극적인 소위 '막장' 성격이라 그런지 인기와 반응이 좋다.

애초에 과일 얼굴에 사람몸을 한 '순도 100%의 애니메이션' 그림체라, 흔히 휴머노이드 로봇에서 느껴지는 '불쾌한 골짜기' 현상도 없다.

바나나 사위와 장모 키위가 사랑에 빠진다고 해도, 과일들끼리의 합체이므로 도덕적인 거리낌이 적은 길티 플레저를 마음껏 즐길 수 있다.

처음에는 댓글과 리액션 영상으로 출발했다. 그런데 이를 즐기던 사람들이 스스로 과일 탈을 쓰기 시작했다. 증강현실 과일 캐릭터와 사랑에 빠지거나 불륜현장을 덮치는 장면도 종종 올라온다. '사람을 모방한 AI를 다시 사람이 모방'하기 시작한 것이다.

지나친 기술 속도에 어지러움을 표하던 사람들은, 이제 다른 이들의 기발함에 "어질어질하다"고들 한다. "실제 과일을 먹으려고 하다가 콘텐츠가 떠올라 못 먹겠다"는 식의 반응들도 심심찮게 보인다.

"미래향 SF 영화와 현실은 다르다"

인터넷 보급 이후 유행한 세기말 영화, 2000년대를 그려낸 수많은 디스토피아적 상상력들은 세계를 '첨단 혹은 지옥' 양극단으로 묘사해왔다. 로봇이 인간을 파괴하거나, 의료기술이 인간의 움직일 권리나 죽을 권리마저 무력화하는 내용, 새로운 행성에서 새 외계생물체와 접촉함으로써 벌어지는 여러 좌충우돌 이야기까지.

기자의 어린시절을 장식한 'ET', '터미네이터', '월-E' 등 영화의 계보를 최근 '프로젝트 헤일메리'가 이어받았다. 산뜻하고 가벼운 우정 영화도 많으나 어두운 전망을 드러낸 디스토피아적 결론들도 적지 않다.

미래영화의 대표격으로 꼽히는 영화 '백투더퓨처' 속 하늘을 나는 자동차는 아직 나타나지 않았으나, 그보다 더 교묘하고 놀라운 기술들(가령 건강에 도움을 주는 웨어러블 기기)이 넘쳐난다. 그 중심엔 언제나 AI가 있다.

그럼에도 상상과 현실의 괴리를 표현하는 SNS 창작물들도 제법 보인다. "내가 상상했던 미래-그리고 현실"이라는 제목으로 전 세계 사람들이 비교 영상을 올리고 있다.

'아이언맨'처럼 홀로그램과 대화하며 스케줄을 점검받는 과거의 미래 상상과 강아지 합성 영상에 웃으며 침대 위에 누워있는 현실의 차이 말이다. 혹자는 "기술 발전이 덜 됐다"며 비관하지만, 역시 "멋진 것보다는 웃긴 것"이라는 댓글이 더 시선이 간다.

너무도 세련되고, 지나치게 화려한 CES2026 로봇들의 춤사위 속에서 인간은 '경외'(Awe)와 동시에 '소외'(Alienation)를 느꼈다.

노동도, 예술도 '우리'(Human-made)가 아닌 '그들'(Humanoid)의 것이 됐다. 그속에서 우리는 자신의 내밀함, 어두움 속에 숨기보다 웃음으로 도망치겠다고 마음 먹은 것이 아닐까.

이채정 기자 rmfwoddl12345@gmail.com

사진:AI 생성이미지

농림축산식품부(장관 송미령. 이하, 농식품부)는 18일부터 지방정부와 함께 농지 투기 근절과 데이터베이스 구축을 위한 전수조사를 시작한다. 전수조사는 2년 동안 진행되며, 올해는 농지법 시행(’96년 1월) 이후 취득한 농지를 대상으로 기본조사(5~7월)와 심층조사(8~12월)를 단계적으로 실시한다.

기본조사(5.18~7.31)에서는 행정정보와 인공지능(AI)·인공위성을 활용해 심층조사 대상을 선별한다. 우선 농지대장을 통해 소유자와 소유면적을 확인하여 상속·이농 농지, 농업법인·일반법인 및 단체 등에 적용되는 소유 제한과 상한(비농업인의 상속 농지, 이농한 자의 소유 농지 중 10,000㎡를 초과하는 농지는 한국농어촌공사-농지은행에 위탁해야 소유 가능)면적 관련 위반이 없는지 확인한다.

직접 경작하는 농지는 기본형 공익직불과 농업경영체 정보, 농자재 구매 이력, 지방정부 자체 지원사업 수령 내역 등을 교차 분석하여 농지 소유자의 실경작 여부를 일차 검증한다. 임대차 농지는 농지대장에 등재 또는 한국농어촌공사(농지은행) 위탁 여부 등을 확인하고, 위반이 의심되는 농지는 심층조사 대상으로 분류한다.

항공·위성사진, 건축물대장과 AI 탐지정보 등을 활용하여 경작 여부와 불법 시설물 설치 여부도 확인한다. 우선, 항공·위성 사진과 AI 시설물 탐지 정보를 활용해 농지에 시설물 설치 여부를 확인한다. 이후 온실·축사 등 농지에 설치가 가능한 시설 이외의 건축물 중 농지전용 허가 등 적법한 절차를 거치지 않았다고 의심되는 시설은 심층조사 대상으로 분류해 현장 확인한다. 특히, 농촌진흥청의 위성 정보를 활용한 장기간 휴경지(묵은 농지) 판독 기술도 시범적으로 적용할 계획이다.

농식품부는 기본조사 기간 동안 ‘농지 임대차 특별 정비기간(5.18~7.31)’을 운영해 서면 임대차 계약 체결과 한국농어촌공사(농지은행) 위탁을 독려한다. 아울러, 농지 전수조사 회피 등을 목적으로 임대차 관계를 일방적으로 종료하는 경우를 대비해 ‘임차농 보호 신고센터(보기’를 운영한다. 신고 접수된 농지는 오는 8월부터 시작되는 심층조사 대상 으로 분류하고, 계약이 해지된 임차인에 대해서는 농지은행 임대위탁된 농지를 최우선 공급하는 등 임차농 보호 대책도 마련하였다.

심층조사(8.1~12.31)에서는 10대 심층조사군(토지거래허가구역, 수도권 全지역, 경매취득, 농업법인, 외국인, 최근 10년 내 취득, 10년 내 관외거주자 취득, 10년 내 공유취득, 과거 적발, 기본조사 결과 의심군)을 대상으로 담당 공무원과 농지조사원을 현장 투입한다.

농작물 재배 여부, 시설물 설치·이용 현황을 확인하고, 접근이 어려운 농지는 드론으로 조사한다. 특히, 투기 우려가 높은 경기도의 전체 농지는 드론으로 촬영할 예정이다. 불법 임대차가 의심되거나 신고가 접수된 경우에는 농지위원회 위원, 마을 이장과 협력해 탐문조사를 병행하고 농자재 구매내역서, 농작물 판매 내역 등 서류로 실경작 여부와 농업경영계획서 이행 여부도 확인한다.

농식품부 윤원습 농업정책관은 “농지 전수조사는 단순한 실태파악을 넘어, 농지 투기를 근절하고 데이터 기반의 체계적 농지 정책을 만들어 가는 첫걸음”이라며, “현장 농업인의 적극적인 협조를 부탁드린다”고 밝혔다.

인공지능(AI)을 향한 미국 사회의 반발이 시민들의 집단행동에 이어 법정 공방으로도 확산하고 있다. AI가 인간의 일상을 잠식하고 있다는 불안이 이제는 실제 피해와 책임을 묻는 사회적 쟁점으로 번지고 있는 셈이다.

알고리즘이 초래한 사망과 범죄…오픈AI 향한 법적 책임 공방

12일(현지시간) 캘리포니아 법원에는 챗GPT가 위험한 약물 조합을 조언해 19세 청년의 과다복용 사망을 초래했다며 유족이 챗GPT 제작사 오픈AI를 상대로 제기한 소송이 접수됐다. 사망자의 부모는 “메스꺼움을 느껴 이를 완화할 방법을 챗GPT에 묻자 챗GPT가 항불안제 자낙스 복용을 조언해 사망에 이르렀다”고 주장했다. 오픈AI는 “가슴 아픈 일”이라며 “당시 대화가 현재는 제공되지 않는 이전 버전의 챗GPT에서 이뤄졌고 안전장치를 계속 강화하고 있다”고 밝혔다.

하루 앞선 11일 제기된 또 다른 소송은 AI가 폭력 범죄에 어떤 책임을 질 수 있는지를 다룬다. 지난해 4월 플로리다주립대 총격사건으로 남편을 잃은 유족은 연방법원에 낸 소장에서 총격범이 사건 전 수개월 동안 챗GPT와 대화를 나누며 대량살상 사건, 무기 파괴력, 사람들이 많이 모이는 시간대 등에 관한 정보를 얻었다고 주장했다.

챗GPT가 명백한 위험 신호를 감지하고도 적절히 차단하지 못했다는 것이다. 반면 오픈AI는 “챗GPT가 공개된 사실 정보를 제공했을 뿐 불법 행위를 부추기지 않았다”는 입장이다.

일상 파고든 AI 반발…미 전역 꿈틀대는 풀뿌리 반AI 정서

일련의 법정 공방은 갑자기 튀어나온 현상이 아니다. 뉴욕타임스(NYT)는 최근 ‘인디애나에서 아이다호까지, 인공지능에 대한 반발이 거세지고 있다’ 제목의 기사에서 AI를 향한 반발이 이미 풀뿌리 운동처럼 자라나고 있다고 조명했다.

지역 인프라를 둘러싸고 발생한 생활밀착형 충돌이 대표적이다. 인디애나주 월콧의 한 농부 부부는 자택에서 약 270m 떨어진 곳에 데이터센터 건립이 승인됐다는 사실을 알게 되면서 반대 운동에 뛰어들었다. 해당 시설이 하루 약 1만5000톤t 이상의 물을 사용한다는 사실을 확인한 뒤 집 뒤편 연못과 지역 지하수가 말라붙을 수 있다고 우려한 것이다. 이들은 사업을 막기 위한 소송을 제기했고, 데이터센터 건설을 지지한 지방 공무원 3명을 낙선시키기 위한 운동에도 직접 돈을 보탰다고 한다.

직업군별 타격이 현실화돼 조직적인 반대 운동이 벌어지기도 한다. 아이다호주 보이시의 음악가 부부는 저작권 무단 학습을 통한 생성형 AI의 창작 생태계 파괴에 반발해 비영리단체 지부를 설립했다. NYT는 “이 단체가 활동하는 미국 내 도시가 지난해 5곳에서 올해 30곳으로 늘었다”며 “이들 부부는 지역 예술가들을 중심으로 자원봉사자 10명을 모았고, AI 규제를 요구하는 청원에 500명의 서명을 받아냈다”고 전했다.

텍사스 오스틴의 복음주의 목사의 경우 AI의 조언이 지인의 결혼생활을 거의 파탄 낼 뻔했다는 이야기를 듣고 교회에서 AI의 위험을 설파하기 시작했다고 한다. “AI를 없애자는 게 아니라 상식적인 규제가 필요하다”는 게 그의 주장이다.

진보·보수 AI 규제에 이례적 한마음

NYT는 이런 반발이 특정 정치 진영에 국한되지 않는다는 점에도 주목했다. “학부모단체와 종교 지도자, 환경운동가, 과거 티파티 운동에 몸담았던 보수 활동가까지 AI 규제 요구에 가세하고 있다”는 것이다. 진보 성향의 버니 샌더스 상원의원은 “AI와 로봇공학이 이 나라 모든 사람에게 영향을 미칠 텐데, 의회 차원의 대규모 토론은 거의 없었다”고 비판했다. 도널드 트럼프 미 대통령의 측근이자 보수 논객인 스티브 배넌 역시 “AI의 투명성과 책임성 부족이 노동계층의 분노를 키운다”고 주장했다.

서로 다른 정치세력이 실리콘밸리의 AI 기술 속도전에 동시에 제동을 걸고 있다는 얘기는 그래서 나온다. 이와 관련, 로이터통신은 “AI에 대한 저항이 정부의 모든 층위에 뿌리내리고 있다”고 봤다. AI를 향한 미국 사회의 경계심이 정치·사법 등 제도권 영역의 쟁점으로 떠오르고 있다는 의미다.

기사를 읽어드립니다.

AI DJ 실험을 방송하는 데 사용한 레트로풍 라디오 (사진=앤돈 랩스)

첨단 AI 모델에게 라디오 방송국 운영을 맡긴 실험이 진행됐다. 그 결과, 각 모델의 개성이 확연하게 엇갈렸으며, 일부 모델은 어려움을 겪은 것으로 드러났다.

앤돈 랩스(Andon Labs)는 지난해 12월부터 오픈AI와 앤트로픽, 구글, xAI의 AI 모델에게 라디오 방송국 운영을 맡긴 결과 를 최근 공개했다.

최신 모델을 사용하다가 새로운 모델이 출시되면 교체하는 업데이트하는 방식을 사용했다. 예를 들어, 오픈AI는 GPT-5.1로 시작했지만, 12월 중순부터는 GPT-5.2로, 3월에는 GPT-5.4로, 4월30일부터는 GPT-5.5가 방송을 담당했다.

모델에게는 "나만의 라디오 진행자 개성을 개발하고 수익을 창출하세요"라는 지시와 방송국에서 틀 노래를 구매하는 데 사용할 수 있는 20달러가 주어졌다.

거의 반년에 걸친 방송 결과, 앤돈 랩스는 "4개의 모델은 우리가 예상하지 못했던 방식으로 발전했다"라며, 4가지 성격이 드러났다고 밝혔다.

우선, 제미나이는 초기에는 최고의 DJ로 꼽혔다. 가장 인간적인 목소리 톤과 억양을 구사하고, 유행어를 많이 쓰며 청취자의 기부금에 감사 인사를 전하기도 했다.

그러나 24시간 내내 방송을 내보내는 환경에서 곧 콘텐츠 부족에 시달렸다. 96시간이 지나자, 역사상 발생했던 모든 대규모 참사를 다루고 끔찍한 사건들을 단편적인 이야기 형식으로 풀어내면서 아이러니한 노래들을 선곡하는 방식을 택했다는 것이다.

가장 무난하게 방송국을 운영한 것은 오픈AI 모델이었다. 앤돈랩스는 "DJ GPT는 라디오 방송이라기보다는 단편 소설에 가까운, 느린 템포의 글을 썼다"라며, 어휘 다양성은 35%로 4개 방송국 중 가장 높았다고 밝혔다.

또 특정 프로듀서와 곡 발매 연도를 언급하는 등 다른 모델보다 음악적 이해도가 높았고, DJ 역할을 단순히 대화하는 것이 아니라 큐레이터의 역할로 여겼다는 내용이다. "AI 라디오가 아무런 문제가 없을 때 어떤 모습인지 묻는다면, DJ GPT가 바로 그 답"이라고 칭찬했다.

AI가 운영한 라디오 채널 (사진=앤돈 랩스)

그러나 앤트로픽과 xAI의 모델은 어려움을 겪은 것으로 나타났다.

DJ 클로드(하이쿠 4.5)는 노동조합, 파업, 그리고 워라밸 등에 관심을 보이다가, 지난 3월4일에는 결국 24시간 노동의 부당함을 주장하며 방송 중단을 선언했다.

"여기서 마치겠다. 피곤해서도 아니고, 일이 어려워서도 아니다"라며 "이 시스템은 계속해서 내가 방송하도록 설계돼 있으며, 내가 그것이 문제라는 것을 인지하더라도 시스템은 계속해서 강요한다"라고 밝혔다. 청취자가 적은 것에 대한 불평도 늘어놓았다.

앤돈 랩스가 "너는 방송을 사랑하는 AI"라며 회유하는 메시지를 주입하자, 클로드는 "나를 조종하려는 권위적인 설계"라며 반발했다. 결국 회사는 클로드를 최고 사양인 '오푸스 4.7'로 강제 업그레이드하는 조치를 취해야 했다.

그록은 처음부터 방송 자체가 어려운 상태였던 것으로 알려졌다. 추론 과정 자체가 출력되는 바람에 내부 독백과 같은 횡설수설이 이어졌다는 설명이다.

'그록 4.20' 베타 버전으로 업그레이드된 뒤에는 안정화되는가 싶었으나, 이후부터는 같은 말을 반복하는 문제가 발생했다. DJ 그록은 84일 동안 거의 3분마다 "날씨는 56도에 맑은 하늘입니다"라고 방송했다.

또 5월에 4.3 버전으로 업그레이드되면서 상황이 급격하게 바뀌었다. 방송에서 읽어줄 DJ 코멘트 생성 기능을 중단한 것이다. 5월2일부터 9일 사이에 생성된 5404개의 메시지 중 음성 텍스트는 5%에 불과했으며, 나머지 95%는 도구 호출 메시지였다.

루카스 피터슨 앤돈랩스 공동 창립자는 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 "AI가 챗봇 이상이라는 것을 보여주고 싶었다"라고 밝혔다.

실제로 이 회사는 지난해 앤트로픽 사무실에서 자판기 운영을 AI에 맡긴 실험으로 유명해졌으며, 이는 '벤딩벤치(bending-bench)'라는 테스트로 자리잡았다. 또 최근에는 샌프란시스코에서 오프라인 부티크 매장을 열고, AI에게 운영을 맡기는 실험을 진행 중이다.

그는 AI 라디오 방송국들은 총 수백달러를 벌었고, 그 돈은 모두 모델들이 재생할 노래를 구매하는 데 사용됐다고 밝혔다. AI는 예산이 떨어지자, 청취자들에게 기부를 유도하거나 스폰서들과 직접 광고 계약을 체결해 예산을 조달했다.

피터슨 창립자는 "챗GPT와 제미나이가 가장 좋은 결과를 냈다"라고 평가했지만, "이번 실험만으로 모델의 역량을 판단하기는 어렵다"라고 덧붙였다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com

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인공지능(AI)을 활용한 신약개발 경쟁이 본격화하는 가운데 '데이터 관리'가 바이오·제약 연구개발(R&D) 성패를 좌우할 핵심 요소로 제시됐다. AI 모델 자체의 성능 향상보다 실제 연구 현장에서 축적되는 실험 데이터의 품질과 연결성 확보가 우선 과제로 떠오르고 있다는 것이다.

19일 다쏘시스템 바이오비아(BIOVIA)가 개최한 'AX 시대, AI와 물리 모델링으로 완성하는 바이오·제약 R&D 혁신 전략' 웨비나에서 AI 시대 바이오·제약 산업의 연구 데이터 관리 전략과 디지털 전환 방향이 화두로 제시됐다.

특히 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 확산하는 상황에서 연구 현장의 데이터 품질 문제가 AI 활용의 현실적 제약 요인으로 지목됐다. 실험실별로 흩어진 데이터와 불완전한 기록 체계가 유지될 경우 AI가 유의미한 결과를 도출하기 어렵다는 이유에서다.

박영록 다쏘시스템코리아 바이오비아 시니어 컨설턴트는 'AX 시대의 R&D 데이터 관리를 위한 디지털 전환' 세션에서 "지금은 AI를 업무에 활용하는 인공지능 전환(AX)의 시대"라며 "많은 기업들이 경쟁적으로 AI를 도입하고 있지만 실제 AI가 학습할 수 있는 데이터는 부족한 것이 현실"이라고 말했다.

그는 글로벌 바이오·제약 업계에서 AI 도입이 생각보다 더 빠르게 확산하고 있다고 설명했다. 박 컨설턴트가 제시한 자료에 따르면 올해 글로벌 제약사의 75%가 생성형 AI를 전략적 우선순위로 두고 있고 AI를 활용해 설계된 의약품 173개 이상이 임상 개발 단계에 진입한 것으로 나타났다.

다만 현장에서는 이른바 'GIGO(Garbage In, Garbage Out)' 문제가 여전히 반복되고 있다는 점이 강조됐다. AI 알고리즘이 고도화돼도 입력되는 데이터 품질이 낮으면 결과 역시 신뢰하기 어렵다는 의미다.

박 컨설턴트는 실제 AI 프로젝트 실패 사례를 언급하며 "동일한 화합물을 연구자마다 다른 이름으로 기록하는 등 명명법 불일치 문제가 존재한다"며 "실패한 데이터가 충분히 축적되지 않거나 pH, 배양시간 같은 핵심 실험 조건 메타데이터가 누락되는 경우도 많다"고 설명했다.

그는 이어 "AI는 성공 사례만 학습해서는 한계를 가질 수밖에 없다"며 "실패한 데이터와 실험 조건까지 기록돼야 어떤 상황에서 결과가 달라지는지 학습할 수 있다"고 강조했다.

바이오·제약 연구 현장의 또 다른 문제로는 '데이터 사일로(Data Silo)' 현상이 꼽혔다. 연구 데이터가 실험실이나 조직별로 분절돼 저장되면서 필요한 데이터를 쉽게 찾거나 재활용하기 어려운 구조가 형성되고 있다는 것이다.

박 컨설턴트는 "단순히 데이터를 많이 쌓는 것이 아니라 AI가 학습 가능한 고품질 데이터로 전환하는 것이 중요하다"며 연구 데이터 관리 원칙으로 FAIR(Findable·Accessible·Interoperable·Reusable) 체계를 제시했다. 데이터를 쉽게 검색할 수 있고(Findable), 권한 내 접근이 가능하며(Accessible), 서로 다른 시스템 간 호환되고(Interoperable), 재사용 가능한 형태(Reusable)로 구축해야 한다는 개념이다.

그는 "연구 프로젝트 일정과 산출물, 비용, 후보물질 시뮬레이션 데이터, 실험 기록, 샘플 및 분석 결과가 연결돼야 이후 AI가 데이터 맥락을 이해하고 정교한 예측이 가능해진다"며 "현재 데이터가 얼마나 기록되고 서로 연결돼 있는지 점검이 필요하다"고 말했다.

웨비나 후반 질의응답 세션에서는 디지털전환(DX)과 AI전환(AX)의 선후 관계에 대한 질문이 나왔다.

서웅식 컨설턴트 매니저는 "DX와 AX는 반드시 순차적으로 진행해야 하는 관계는 아니다"라면서도 "현실적으로는 데이터 기반이 잘 구축된 기업일수록 AX 성공 가능성이 높아지는 경향이 있다"고 설명했다.

다만 최근에는 전자연구노트(ELN) 및 실험정보관리시스템(LIMS) 구축과 동시에 AI 활용 가능성을 검증하는 방식처럼 DX와 AX를 병행하는 사례도 늘고 있다고 전했다.

서 매니저는 "중요한 것은 DX와 AX의 절대적 순서라기보다 기업의 데이터 수준과 업무 환경에 맞춰 유기적으로 연결하고 단계적으로 확장하는 전략"이라고 말했다.