[이번 주 AI가 던진 미래의 신호] 이번 주 글로벌 AI 뉴스는 경쟁의 중심이 또 한 번 이동하고 있음을 보여주고 있습니다. 첫째, AI 기업들은 이제 모델을 만드는 것보다 지능(Intelligence) 자체를 보호하는 문제에 직면하고 있습니다. Anthropic이 제기한 악의적 증류(Distillation) 논란은 AI 모델의 능력 자체가 새로운 전략자산이 되었음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 둘째, AI 에이전트는 사람을 대신해 정보를 찾고, 시스템을 연결하며, 업무를 수행하는 새로운 디지털 생태계를 만들어가고 있습니다. 이제 기업은 사람이 사용하는 웹사이트만이 아니라, AI 에이전트가 안전하게 연결되고 협업할 수 있는 새로운 환경을 준비해야 합니다.   이번 호의 AX 성공사례에서는 대한민국 정부의 '온AI'를 통해 공공부문이 AI를 단순한 업무지원 도구가 아니라 행정 운영체계로 확장하고 있는 사례를 살펴봅니다. 또한 BCG의 **『AI at Work: Why Strategy Matters More Than Tools』** 보고서를 통해 AI 도입 자체보다, AI가 절약한 시간을 어떻게 새로운 성과와 혁신으로 연결할 것인가가 앞으로 기업 경쟁력을 결정하는 핵심 과제가 되고 있음을 살펴봅니다.   미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr

 

Future Signal 1

악의적 증류(Malicious Distillation): AI 시대의 새로운 지식재산권 전쟁

 

날짜	핵심 보도 내용
7월 8일	OpenAI와 Anthropic이 악의적 증류(Malicious Distillation)를 AI 산업의 최대 리스크 가운데 하나로 인식하고 있다는 보도 (Business Insider)
7월 10일	Financial Times는 Alibaba·Baidu·Tencent 일부 해외 계열사가 OpenAI와 Google의 최신 AI 모델에 접근해 왔으며, 이후 OpenAI가 일부 Alibaba 관련 계정의 접근을 중단했다고 보도
7월 10일	Alibaba가 사내에서 Claude Code 사용을 제한하고 자체 AI 개발 도구(Qoder) 사용을 권장했다는 보도 (Tom's Hardware)

 

 

AI 산업의 경쟁력이 바뀌고 있다.

지금까지 AI 기업의 경쟁은 누가 더 뛰어난 모델을 개발하는가에 있었습니다. 더 많은 GPU를 확보하고, 더 큰 모델을 학습시키며, 더 높은 성능을 구현하는 것이 경쟁력이었습니다.

 

그러나 이번 주 글로벌 AI 뉴스는 AI 산업의 경쟁이 새로운 단계로 진입했음을 보여주고 있습니다. 이제는 모델을 만드는 것보다 모델의 지능(Intelligence)을 어떻게 보호할 것인가가 더 중요한 경쟁력이 되고 있습니다.

 

이를 상징적으로 보여주는 사건이 바로 악의적 증류(Malicious Distillation) 논란입니다. 원래 지식 증류(Distillation)은 대형 AI 모델의 지식을 더 작은 모델에 전달하는 정상적인 개발 기법입니다. 하지만 경쟁사의 AI 모델에 대규모로 질문을 던지고, 그 응답을 학습하여 새로운 모델을 만드는 행위는 전혀 다른 문제입니다. 소스코드나 모델 가중치를 훔치지는 않지만, AI가 만들어낸 응답을 통해 추론 능력과 지능 자체를 모방할 수 있기 때문입니다.

다시 말해, 모델을 훔치는 것이 아니라 모델의 지능을 복제하는 것입니다.

 

최근 OpenAI와 Anthropic은 이러한 방식의 악의적 증류를 AI 산업의 가장 큰 위협 가운데 하나로 지목하고 있습니다. Financial Times는 일부 중국 기업이 해외 법인을 통해 OpenAI와 Google의 최신 AI 모델에 접근해 왔다고 보도했으며, OpenAI는 일부 계정의 접근을 제한했습니다. Alibaba 역시 내부적으로 Claude Code 사용을 제한하고 자체 AI 개발 도구 사용을 권장한 것으로 알려졌습니다.

 

이러한 일련의 사건은 AI 패권 경쟁의 중심이 반도체(GPU)에서 AI 모델과 API 접근권으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 과거에는 더 많은 GPU를 확보하는 것이 경쟁력이었다면, 앞으로는 누가 최첨단 AI 모델에 접근할 수 있는가가 더 중요한 전략적 자산이 되고 있습니다.

 

이는 단순한 기술 문제가 아니라 산업 질서의 변화입니다. 앞으로 AI 기업의 경쟁력은 더 큰 모델을 만드는 능력뿐 아니라, 모델의 지능을 보호하고, 접근을 통제하며, 안전하게 활용할 수 있는 능력에 의해 결정될 가능성이 커지고 있습니다.

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미래학자 이경상 교수의 Insight

악의적 증류 논란은 단순한 AI 기업 간의 분쟁이 아닙니다. AI 시대에 무엇을 보호해야 하는가가 바뀌고 있다는 신호입니다.

 

앞으로 AI 산업은 반도체 수출 통제에 이어 'AI 지능 보호(Intelligence Protection)'라는 새로운 경쟁 질서를 만들어 갈 것입니다. AI 기업의 경쟁력은 더 뛰어난 모델을 만드는 데서 끝나지 않습니다. 그 모델의 지능을 얼마나 오래 보호하고, 누구에게 접근을 허용하며, 어떤 방식으로 통제할 것인가가 새로운 경쟁력을 결정하게 될 것입니다.

 

"GPU를 보호하는 시대는 끝나고 있습니다. 이제는 AI의 지능(Intelligence)을 보호하는 시대가 시작되고 있습니다."

 

Future Signal 2

에이전트 시대의 새로운 인터넷이 시작되고 있다.

 

지금까지 인터넷은 사람(Human)을 중심으로 설계되었습니다. 사람은 웹사이트에 접속하고, 검색하고, 화면을 보며 필요한 정보를 찾았습니다. 기업 역시 사람을 대상으로 홈페이지와 모바일 앱을 구축하고, 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 집중해 왔습니다.

 

그러나 AI 에이전트가 등장하면서 인터넷의 기본 구조가 바뀌기 시작하고 있습니다.이제 정보를 찾고, 시스템을 연결하고, 업무를 수행하는 주체가 사람이 아니라 AI 에이전트로 이동하고 있기 때문입니다.

 

대표적인 사례가 Reuters의 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. AI 에이전트는 사람을 대신해 Reuters의 뉴스 콘텐츠를 검색하고, 필요한 정보를 찾아 리서치와 보고서 작성에 활용할 수 있습니다. 콘텐츠를 소비하는 주체가 사람이 아니라 AI 에이전트로 확장되고 있는 것입니다.

 

Google도 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 최근 Google은 기업용 AI 전략의 중심을 AI 모델이 아니라 AI 에이전트 플랫폼에 두겠다고 발표했습니다. 앞으로 기업의 경쟁력은 더 뛰어난 AI 모델을 보유하는 것이 아니라, 다양한 AI 에이전트가 업무 시스템과 안전하게 연결되어 실제 업무를 수행할 수 있는 환경을 구축하는 데 있다는 판단입니다.

 

이러한 변화는 새로운 과제도 만들어내고 있습니다. AI 에이전트가 기업 시스템에 접속하고, 데이터를 활용하며, 다른 AI와 협업하기 시작하면 누가 그 에이전트인지, 어떤 권한을 갖고 있는지, 누구를 대신해 행동하는지를 확인할 수 있어야 합니다. 이러한 이유로 국제전기통신연합(ITU)은 AI 에이전트의 신원과 권한, 신뢰 체계를 위한 국제 표준 논의를 시작했습니다.

 

이는 단순한 기술 변화가 아닙니다.

인터넷이 사람 중심에서 에이전트 중심으로 진화하면서, 기업의 디지털 전략도 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다.

 

과거 기업은 사람이 보기 좋은 웹사이트와 앱을 만드는 데 집중했습니다. 앞으로는 AI 에이전트가 기업의 데이터와 서비스를 안전하게 이해하고 활용할 수 있는 구조를 만드는 것이 더 중요한 경쟁력이 될 것입니다.

 

[이주의 AX 성공사례]

대한민국 정부, ‘온AI’로 공공부문의 일하는 방식을 다시 설계하다

 

7월 9일 대한민국 정부는 시범 운영 중인 AI 업무지원 시스템 ‘온AI’를 2026년 말까지 전 중앙부처로 확대한다고 발표했습니다. 이번 조치는 단순히 공무원에게 생성형 AI 도구를 추가로 제공하는 수준이 아니라, 공공부문의 업무 환경 자체를 클라우드와 AI 중심으로 다시 설계하려는 시도라는 점에서 주목할 만합니다.

 

그동안 공직사회는 높은 보안 요구 때문에 사무실 외부에서 문서와 업무 시스템에 접근하는 데 많은 제약이 있었습니다. 일반 문서조차 내부망에서 외부망으로 옮긴 뒤 공직 메일이나 별도 메신저를 통해 다시 전달해야 하는 복잡한 절차가 필요했습니다. 현장에서 바로 판단하고 대응해야 하는 상황에서도 사무실 복귀를 기다려야 하는 경우가 적지 않았습니다.

 

온AI는 이러한 구조적 불편을 줄이기 위해 민간 클라우드와 AI 기술을 공공 업무에 안전하게 접목했습니다. 전자우편, 메신저, 드라이브, 화상회의 등 공무원이 일상적으로 사용하는 업무 도구에 AI 기능을 연결하고, 이동 중에도 스마트폰으로 문서를 확인하고 보고와 수정 지시를 이어갈 수 있도록 설계했습니다.

 

특히 AI가 회의 내용을 실시간으로 기록하고 핵심 내용을 요약해 회의록을 자동 생성하며, 생성된 결과를 전자우편이나 메신저로 즉시 공유할 수 있다는 점은 행정의 속도와 연속성을 크게 높일 수 있습니다. 상급자 역시 이동 중 문서를 확인하고 보완 지시를 내릴 수 있기 때문에, 보고와 결재를 위해 업무가 멈추는 시간을 줄일 수 있습니다.

 

보안 설계도 함께 강화했습니다. 모바일 공무원증을 통한 인증, 화면 캡처 방지, 모바일 환경에서의 파일 저장 제한 등을 적용해 외부 접속의 편의성과 정보보호를 동시에 확보하려 했습니다. 이는 공공부문의 AI 전환에서 생산성과 보안을 별개의 과제로 보지 않고, 하나의 운영체계 안에서 함께 설계해야 한다는 점을 보여줍니다.

 

온AI 사례의 의미는 회의록을 빠르게 만들거나 문서를 쉽게 확인하는 데만 있지 않습니다. 공무원이 사무실이라는 공간에 묶이지 않고 현장에서 정보를 확인하고 판단하며, 부처 내부의 협업과 의사결정을 계속 이어갈 수 있게 된다는 데 더 큰 의미가 있습니다.

 

이 변화가 안정적으로 정착되면 공공부문의 AI 활용은 민원 안내나 문서 요약을 넘어 정책기획, 현장 대응, 보고, 협업, 결재가 연결된 행정 운영체계로 발전할 수 있습니다. 결국 국민이 체감하는 변화도 단순한 업무 효율 향상이 아니라, 더 빠른 대응과 더 연속적인 행정서비스로 나타날 가능성이 큽니다.

 

대한민국 정부의 AX는 새로운 챗봇을 하나 도입하는 것이 아닙니다. 행정의 시간과 공간, 보고와 의사결정의 흐름을 AI 중심으로 다시 설계하는 것입니다.

 

[이번 주 인사이트 리포트] BCG, 2026년 7월 10일

업무 현장의 AI: 도구보다 전략이 더 중요하다

(AI at Work: Why Strategy Matters More Than Tools)

 

전 세계 12개 이상의 시장에서 약 12,000명의 현장 직원, 관리자 및 리더를 대상으로 실시한 2026년 BCG의 설문조사는 다른 새로운 트렌드를 보여줍니다. 

 

이번 설문조사는 인공지능(AI)이 비교적 짧은 시간 안에 얼마나 발전했는지를 보여줍니다. AI를 정기적으로 사용하는 현장 직원 중 42%가 8시간, 즉 일주일에 하루 업무량에 해당하는 시간을 절약했다고 답했으며, 마케팅(60%), IT(53%), 인사(50%)와 같은 부서에서는 시간 절약 효과가 더욱 두드러졌습니다. 그러나 응답자의 66%는 절약한 시간을 어떻게 활용해야 할지에 대한 구체적인 지침을 받지 못했거나 전혀 받지 못했으며, 절반 이상은 절약한 시간을 보다 전략적인 업무에 재투자하지 않고 있다고 답했습니다.

 

2025년과 비교했을 때, AI를 활용하여 업무 프로세스를 처음부터 끝까지 재구성하거나 새로운 비즈니스 모델을창출하는 기업의 수는 거의 두 배로 증가했습니다(42% 대 22%). AI를 활용하여 업무 프로세스를 재구성하거나 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 기업은 여전히 소수이지만, 단순히 AI 도구 배포에만 집중하는 기업보다 더 큰 가치를 창출하고 직원 경험을 향상시키고 있습니다. 이러한 우월한 성과는 시간 절약, 가치 창출, 직원 신뢰도, 자신감, 업무 만족도 등 다양한 성공 지표에서 나타납니다.

 

리더로부터 적절한 교육과 지원을 받는 것은 AI의 잠재력을 극대화하는 중요한 요소이지만, 여전히 충족되지 못한 가장 큰 과제 중 하나입니다. 응답자의 약 72%가 필요한 기술에 대한 기대치가 변화했다고 답했지만, 실제로 충분한 역량 강화 교육을 받았다고 느끼는 응답자는 36%에 불과했습니다. 일선 직원 중 리더의 AI 관련 소통이 명확하다고 응답한 사람은 3분의 1에 그쳤으며, 리더의 발언과 조직의 실제 활동 사이에 강력한 연관성이 있다고 느끼는 사람은 28%에 그쳤습니다.

 

AI 활용이 곧 성과를 의미하지는 않습니다. AI를 자주 사용하는 직원이 늘어나고 있지만, 절약된 시간이 실제 혁신과 새로운 가치 창출로 이어지는 기업은 아직 많지 않습니다. 중요한 것은 AI 사용량이 아니라, AI가 확보한 시간을 어디에 다시 투자하느냐입니다. 따라서 AI로 확보된 시간을 어디에 활용할 것인가를 교육하고 혁신해야 합니다.

AI 에이전트가 실제 업무를 수행하기 시작하면서 기업은 사람과 AI가 함께 일하는 새로운 운영체계를 설계해야 합니다. 이를 위해서는 기술 도입뿐 아니라 리더십, 조직문화, 권한 관리, 교육체계까지 함께 변화해야 합니다.

 

[지방정부티비유=미래학자 이경상]