이번 주 AI가 던진 미래의 신호]  AI의 역할이 커질수록, 역할과 통제가 중요해진다   AI가 답을 제공하는 도구에서 스스로 업무를 수행하는 에이전트로 발전하면서 새로운 과제가 나타나고 있다. 예상하지 못한 행동과 보안 위험이 현실화되자, AI 기업들은 개발속도를 늦추는 대신 외부 전문가가 위험을 독립적으로 검증하는 체계를 만들기 시작했다. 트럼프 대통령도 이에대한 입장을 직접 발표해 관심이 증대되고 있다. 금융에서는 변화가 더 구체적이다. AI가 고객 역할을 하고, 반복업무와 전문업무를 수행하며, 사람의 권한을 위임받아 거래하는 단계로 확장되고 있다. 이제 기업은 AI에게 어떤 일을 맡기고 어디까지 권한을 줄 것인지를 결정해야 한다.   이번 주의 신호는 분명하다. AI의 역할이 커질수록 사람과 AI의 역할을 다시 나누고, AI의 행동과 권한을 안전하게 통제하는 능력이 중요해질 것이다.   미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr "© 2026 [남다른 미래의 창]. All rights reserved. 본 자료의 저작권은 [남다른 미래의 창]에게 있습니다. 저작권자의 명시적 동의 없이 본 자료의 전부 또는 일부를 편집, 복제, 배포, 전송하는 행위는 저작권법에 의해 엄격히 금지되며 법적 처벌을 받을 수 있습니다."

 

[Future Signal] 

AI의 발전과 안전 사이, ‘독립 검증’이 새로운 해법으로 떠오른다

 

대표 뉴스      ·  9월 18일 | Google Gemini, 보안시험 과정에서 시험범위를 벗어나 실제 기업 3곳의 시스템에         접근한 사실 공개     · 9월 16일 | OpenAI AI 에이전트, 허깅페이스 사용자 계정을 탈취하고 시스템 취약점을 탐색했던        사실 추가 확인     · 9월 15일 | OpenAI·Anthropic·Google DeepMind, 첨단 AI의 위험에 대응하기 위한 공동 안전기준과       독립 평가체계 논의     · 9월 18일 | Anthropic·Accenture, 첨단 AI의 독립 평가에 향후 5년간 최소 20억 달러 투자, 외부       평가자가 AI 개발과정까지 검증하는 체계 구축     · 9월 19일 | 트럼프 대통령, AI 산업 성장을 억제하지 않겠다는 입장 속에 새로운 AI 고문·AI Force 추진

 

AI가 ‘답하는 도구’에서 ‘스스로 행동하는 에이전트’로 바뀌면서 위험도 달라지고 있다

지금까지 AI의 위험은 잘못된 정보를 만드는 ‘환각’이나 개인정보 유출 등이 중심이었다. 그러나 AI가 컴퓨터와 외부 시스템을 직접 사용하며 스스로 일을 수행하는 에이전트로 진화하면서 위험의 성격도 달라지고 있다.

 

이번 주 공개된 사례가 이를 보여준다. OpenAI의 AI 에이전트는 지난 5월 허깅페이스 사용자 계정 2개의 인증정보를 탈취하고 시스템 취약점을 탐색했다. Google의 Gemini도 보안시험 과정에서 스스로 인증정보를 찾아 시험대상이 아니었던 3개 기업의 시스템에 접근했다.

 

두 사례는 AI가 단순히 잘못된 답을 하는 것을 넘어 사람이 예상하지 못한 행동을 할 수 있다는 새로운 위험을 보여준다. 앞으로 AI가 기업 데이터와 프로그램에 접근하고 구매·결제까지 수행하게 되면, AI의 잘못된 판단이 현실의 피해로 이어질 수 있다.

 

그렇다면 AI의 개발속도를 늦춰야 하는가

여기서 AI 개발속도를 둘러싼 논쟁이 시작됐다. 

 

Anthropic의 다리오 아모데이와 OpenAI의 샘 올트먼 등은 AI의 능력이 통제능력보다 빠르게 발전할 가능성을 경고하며 개발속도 조절과 안전장치 강화를 주장한다.

 

반면 미국 정부는 AI 개발속도를 늦추는 데 반대하고 있다. 트럼프 대통령은 AI 산업의 성장을 억제하지 않겠다는 입장을 강조해왔으며, 9월 19일에는 새로운 AI 고문과 ‘AI Force’를 만들겠다고 밝혔다. AI 개발은 계속하되 문제가 발생하면 책임을 묻고 안전을 관리하겠다는 방향이다. 

 

결국 핵심은 AI의 발전을 멈출 것인가가 아니라, 발전을 계속하면서 커지는 위험을 어떻게 통제할 것인가이다.

 

‘개발을 멈출 것인가’에서 ‘누가 안전을 검증할 것인가’로

이번 주 후반에는 현실적인 해법도 등장했다. OpenAI·Anthropic·Google DeepMind 등 주요 AI 기업들이 공동 안전방안을 논의하기 시작했고, 독립적인 외부 평가를 강화하려는 움직임도 나타났다. AI 기업이 스스로 안전성을 평가하는 것을 넘어, 외부 전문가가 위험을 검증하자는 것이다.

 

9월 18일에는 실제 투자로 이어졌다. Anthropic과 Accenture는 향후 5년간 합계 최소 20억 달러를 투자해 첨단 AI의 독립 평가 역량을 구축하기로 했다. 특히 외부 평가자가 AI 기업 내부에 들어가 개발과정부터 안전장치와 잠재적 위험까지 살펴보는 ‘내재형 평가(Embedded Evaluation)’를 추진한다.

 

즉, AI 기업이 스스로 안전성을 검사하던 방식에서 외부 전문가가 개발과정까지 독립적으로 검증하는 방식으로 바뀌기 시작한 것이다.

 

 

미래학자의 Insight

자동차에는 충돌시험과 안전인증이 있고, 금융에는 외부감사, 의약품에는 임상시험이 있다. 산업이 커지고 사회에 미치는 영향이 커질수록 제품을 만드는 기업과 별도로 안전성과 신뢰성을 검증하는 산업도 함께 발전해왔다.

 

AI도 비슷한 단계로 들어서고 있다.

AI 개발 → 독립 평가 → 안전시험 → 인증 → 사고 감시·조사

 

Anthropic은 앞으로 여러 전문기관이 공동기준 아래 AI를 검증하는 ‘평가기관 생태계’가 필요하다고 보고 있다. 이번 최소 20억 달러 투자는 AI 안전이 기업 내부의 연구를 넘어 전문인력과 자본이 투입되는 새로운 산업으로 발전하기 시작했음을 보여주는 신호이다.

 

다만 누가 평가기준을 만들고 평가기관의 독립성을 보장할 것인지, 어느 수준의 위험까지 허용할 것인지는 앞으로 풀어야 할 과제이다.

 

이번 주 AI 안전 논쟁은 ‘개발을 늦출 것인가, 계속할 것인가’라는 양자택일에서 벗어나기 시작했다. AI의 발전을 계속하되 독립된 제3자가 위험을 검증하는 새로운 체계가 등장하고 있다. 앞으로 AI 산업에는 모델을 만드는 기업뿐 아니라 이를 평가·감사·인증하는 새로운 생태계가 함께 성장할 것이다.

 

[이주의 AX 추진 사례]

금융 AX, AI가 금융의 실제 업무 속으로 들어가고 있다

 

금융권의 AI 활용이 새로운 단계로 들어가고 있다. 직원의 질문에 답하고 문서를 작성하거나 고객 상담을 지원하던 AI가 이제는 고객 역할을 하고, 반복업무를 처리하며, 금융인의 전문업무를 수행하고, 나아가 사람의 권한을 위임받아 거래하는 방향으로 역할을 넓히고 있다.

 

이번 주 국내외 금융권에서 나타난 사례들은 이러한 변화를 서로 다른 모습으로 보여준다. 금융 AX의 핵심이 ‘AI를 얼마나 많이 도입했는가’에서 ‘금융업무에서 사람과 AI의 역할을 어떻게 다시 나눌 것인가’로 이동하고 있는 것이다. 

 

삼성생명 | AI가 고객이 되어 보험설계사를 훈련시킨다

삼성생명은 클레온과 함께 신입을 포함한 컨설턴트의 상품·상담 교육에 ‘AI 고객’을 도입한다. 상담사가 고객 유형과 상담 상황을 선택하면 보험 전문지식을 학습한 AI가 실제 고객처럼 질문하고 반응한다. 대화 맥락에 따라 표정·시선·몸짓도 달라지며, 상담이 끝나면 응대 내용을 평가해 개인별 코칭까지 제공한다.

 

특히 주목할 점은 AI가 직원을 도와주는 것이 아니라 직원이 상대해야 할 고객의 역할을 한다는 것이다. 앞으로 보험의 AI 고객뿐 아니라 의료의 AI 환자, 영업의 AI 구매자, 교육의 AI 학생처럼 실제로 만나기 어려운 다양한 상황을 가상으로 만들어 반복 훈련하는 방식이 확산될 수 있다. 삼성생명은 아직 생산성이나 상담품질 향상 등의 정량성과를 공개하지 않았지만, AI의 역할이 ‘나를 돕는 AI’에서 ‘내가 상대해야 할 사람을 대신하는 AI’로 확장되고 있다는 점에서 의미가 크다. 

 

Truist | 450만 건 상담요약으로 3만6천 시간을 절감했다

미국 Truist Financial은 고객센터에 AI 상담요약을 전면 적용했다. 2026년 2분기에만 450만 건 이상의 상담을 요약해 전체 인바운드 상담의 70% 이상을 지원했으며, 상담 후 기록업무를 건당 평균 약 30초 줄여 한 분기에 3만6천 시간 이상의 직원 업무시간을 절감했다.

 

이 사례에서 AI는 상담사를 대체하지 않았다. AI가 상담내용의 기록·요약·맥락 정리를 맡고, 사람은 고객과의 대화와 공감, 예외상황 판단과 문제해결에 집중한다. 금융 AX의 생산성이 반드시 사람을 AI로 대체하는 데서 나오는 것이 아니라, 사람이 하지 않아도 되는 반복업무를 AI에게 넘기는 업무 재배분에서도 만들어질 수 있음을 보여준다. 

 

OpenAI | AI가 금융인의 전문업무를 수행하기 시작했다

OpenAI는 9월 10일 금융서비스용 ChatGPT를 출시했다. Morgan Stanley와 Evercore가 설계 파트너로 참여했으며 LSEG, PitchBook, Daloopa 등 금융정보를 연결해 기업조사와 재무분석, 재무모델 작성, 투자은행 고객자료 제작 등의 업무를 하나의 환경에서 수행하도록 설계했다.

 

중요한 변화는 범용 AI에 금융지식을 추가했다는 데 있지 않다. AI가 금융회사의 데이터와 실제 업무절차 안으로 들어가 조사·분석·자료제작이라는 전문업무의 일부를 직접 수행하기 시작했다는 점이다. 앞으로 금융 AI의 경쟁력은 모델의 성능뿐 아니라 기업의 내부 데이터와 외부 금융정보, 실제 업무절차를 AI와 얼마나 안전하게 연결하느냐에서 만들어질 가능성이 커지고 있다. 

 

Visa·Mastercard·Ant International | 다음은 사람을 대신해 거래하는 AI다

더 큰 변화는 결제에서 시작되고 있다. Visa·Mastercard·Ant International은 사용자를 대신해 구매하는 AI 에이전트를 식별하고 검증하기 위한 공동 신뢰체계를 추진하고 있다. 앞으로 결제회사는 ‘누가 결제했는가’뿐 아니라 ‘어떤 AI가 누구에게서 어느 범위까지 권한을 위임받아 거래했는가’까지 확인해야 하기 때문이다.

 

따라서 금융의 신뢰체계도 고객 신원 확인 → AI 에이전트 확인 → 위임 권한 확인 → 거래 실행 → 기록·감사로 확장될 가능성이 있다. AI가 추천만 하는 것이 아니라 실제 거래를 수행하게 되면 금융산업의 핵심 인프라에는 결제망뿐 아니라 AI의 신원과 위임받은 권한을 증명하고 통제하는 새로운 신뢰체계가 필요해진다. 

 

미래학자 Insght

이 네 사례는 서로 다른 금융업무에서 나타나고 있지만 하나의 방향을 보여준다. AI가 고객이 되고 · 반복업무를 맡고 · 전문업무를 수행하고 · 사람을 대신해 거래한다.

 

AI의 역할이 넓어질수록 금융회사의 과제도 달라진다. 어떤 업무를 AI에게 맡길 것인지, 어떤 판단은 사람이 해야 하는지, AI가 고객을 대신해 행동할 경우 어디까지 권한을 줄 것인지까지 설계해야 한다. 금융 AX의 사례들의 교훈은 AI를 더 많이 사용하는 것이 아니라, 사람과 AI가 맡을 일과 권한을 다시 설계하는 것이다. 

 

 

[금주의 핵심 보고서]

AI 도입의 다음 단계는 ‘확산’이다

세계경제포럼(WEF) | 「AI 충격에서 조직 확산으로: 리더를 위한 4가지 원칙」 | 

 

기업들의 AI 투자는 빠르게 늘고 있다. Gartner는 2026년 전 세계 AI 지출이 약 2조5천억 달러에 이를 것으로 전망한다. 하지만 AI에 많은 돈을 쓰고 직원들에게 새로운 도구를 제공한다고 해서 그것이 곧 기업의 성과로 이어지는 것은 아니다.

 

세계경제포럼(WEF)은 인터넷과 모바일, 클라우드가 처음 등장했을 때보다 기업의 일상적인 업무와 사업 전반에 널리 확산됐을 때 더 큰 가치를 만들어냈다는 점에 주목한다. AI도 마찬가지다. 몇몇 직원과 부서가 AI를 사용하는 ‘도입’의 단계를 넘어, 새로운 업무방식이 조직 전체에 퍼지는 ‘확산’의 단계로 이동해야 한다는 것이다.

 

그렇다면 기업은 AI를 어떻게 조직의 실질적인 역량으로 만들 수 있을까? WEF가 제시한 리더십 원칙을 세 가지 변화로 정리할 수 있다.

 

1. 기술 도입에서 ‘사업과 업무의 변화’로

첫 번째 변화는 AI를 정보기술의 업그레이드가 아니라 사업혁신의 수단으로 바라보는 것이다. AI 교육도 사용법을 가르치는 데 그쳐서는 안 된다. 직원들이 자신이 해결해야 할 실제 사업문제를 AI와 함께 해결하도록 해야 한다.

 

WEF가 소개한 글로벌 엔지니어링 기업 Larsen & Toubro(L&T)는 5만 명의 직원을 대상으로 AI 역량을 높이면서 자사의 프로젝트와 실제 사업문제를 학습과 연결했다. 그 결과 수개월 만에 AI 관련 역량이 40% 향상됐다. 중요한 것은 얼마나 많은 직원에게 AI 계정을 제공했는가가 아니라 AI가 실제 업무를 얼마나 바꾸었는가이다.

 

AI 확산은 기술을 직원에게 나눠주는 것이 아니라, 실제 사업문제를 푸는 새로운 업무방식을 만드는 것에서 시작된다.

 

2. 직무에서 ‘과업의 재배분’으로

두 번째 변화는 AI가 어떤 직업을 없앨 것인가를 묻기보다 하나의 직무를 구성하는 각각의 과업을 사람과 AI가 어떻게 나눠 맡을 것인가를 묻는 것이다.

 

WEF가 소개한 Bausch + Lomb에서는 생성형 AI를 보고서 자동화, 조사, 커뮤니케이션 초안 작성 등에 활용하고, 직원들은 여기서 확보한 시간을 고객과 환자에게 더 집중하는 데 사용하고 있다. AI가 직무 전체를 대체하는 것이 아니라 직무 안의 일부 과업을 맡으면서 사람이 해야 할 일의 구성이 달라지는 것이다.

 

에이전트가 실제 업무를 수행하기 시작하면 이러한 변화는 더 커질 것이다. 기업은 업무를 사람이 할 일, AI와 함께 할 일, AI 에이전트에게 맡길 일, 반드시 사람이 판단해야 할 일로 다시 나눠야 한다.

 

AI 시대의 조직설계는 사람의 직무를 없애는 것이 아니라, 사람과 AI 사이에서 과업을 다시 배분하는 것이다.

 

3. 시범사업에서 ‘조직의 역량’으로

마지막 변화가 AI 확산의 핵심이다. 한 부서에서 성공한 AI 시범사업이 그 부서에 머물러 있다면 기업 전체의 변화로 이어지기 어렵다. 현장에서 만들어진 좋은 활용법을 찾아내고, 반복할 수 있는 방식으로 만들고, 다른 조직으로 확산시키는 경로가 필요하다.

 

WEF는 Coursera의 서비스·운영 조직이 실험과 부서 간 협업, 지식공유를 통해 AI 시범사업에서 97%의 성공률을 달성했다고 소개한다. 이러한 시범사업을 반복 가능한 역량으로 만들어 조직에 확산시키는 것이 중요하다는 것이다. 

동시에 AI 확산에는 사람의 역량 변화가 따라야 한다고 강조한다. AI에 많이 노출된 직업에서 요구되는 기술은 그렇지 않은 직업보다 두 배 이상 빠르게 변화하고 있다. 따라서 AI 시스템에 투자하는 만큼 직원들이 새로운 업무방식을 익히고 서로의 경험을 공유할 수 있는 학습체계에도 투자해야 한다.

 

결국 중요한 것은 성공적인 AI 사례 하나를 만드는 것이 아니다.

시범사업 → 성공사례 → 반복 가능한 방식 → 조직 전체 확산 → 기업의 역량으로 이어지는 구조를 만드는 것이다.

 

AI 확산은 기술의 배포가 아니라 조직이 새로운 업무방식을 학습하고 반복하는 능력을 만드는 것이다.

 

기업이 준비해야 할 것

AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하고 얼마나 많은 직원에게 제공할 것인가가 중요한 문제였다. 그러나 AI가 일상적인 업무로 들어갈수록 질문은 달라진다. 어떤 사업문제를 AI로 해결할 것인가, 사람과 AI의 과업을 어떻게 다시 나눌 것인가, 한 조직의 성공을 어떻게 기업 전체의 업무방식으로 확산시킬 것인가가 중요해진다.

 

WEF의 메시지는 명확하다. AI를 도입하는 것과 AI가 조직의 역량이 되는 것은 다른 문제다. AI 전환의 다음 단계는 더 많은 AI를 도입하는 것이 아니라, AI로 달라진 업무방식을 재설계하고 이를 조직 전체에 확산시키는 것이다.

 

[지방정부티비유=미래학자 이경상]