[작성자:] lethuphuong

📌 UAE AI 장관 오마르 술탄 알 올라마는 40~60세대가 인터넷 이전 세계와 디지털 시대를 모두 경험했기에 AI 시대에 독특한 이점을 가지고 있다고 주장합니다. 그는 초전문화(hyper-specialisation)는 인간이 AI에게 쉽게 추월당하게 만드는 반면, 경험, 학제 간 이해 및 실무에 기반한 ‘광범위한 지능(broad intelligence)’이야말로 지속 가능한 역량이라고 경고합니다. AI가 점점 더 강력해짐에 따라, 종합적 사고는 좁은 전문성보다 더 중요해질 수 있습니다.

📌 한국 서울 학생의 95% 가까이가 생성형 AI를 접했으며, 주로 학습 목적, 특히 언어 과목에서 사용하고 있습니다. 반면, 90% 이상의 교사는 학생들의 의존, 표절 및 비판적 사고력 저하를 우려하고 있습니다. 역설적인 점은 대다수의 교사가 스스로 평가, 채점 및 학급 관리에 AI를 적용하고 있음에도 불구하고, 절반 미만의 교사만이 AI 사용법을 지도하고 있어 공식적인 AI 교육에 큰 공백이 있음을 보여줍니다.

📌 스탠포드와 예일 대학의 새로운 연구는 대규모 언어 모델이 단순히 “학습”하는 것이 아니라 책 내용을 저장하고 원문 그대로 재생산한다는 것을 보여줍니다. 이 발견은 생성형 AI 산업의 이론적 기반을 흔들고 있습니다. 인간처럼 “학습”하는 대신 모델은 데이터를 압축하고 검색하는 방식으로 작동하여 대규모 저작권 침해 위험을 초래합니다. 법원이 AI 모델을 불법 복제본으로 간주할 경우, 이 산업은 수십억 달러의 벌금에 직면할 수 있으며 향후 AI 개발 방식 전체를 재구조화해야 할 수도 있습니다.

📌 AI는 이미 생활 속에 강력하게 자리 잡았지만, 그 혜택은 일찍 실험하고 끈기를 가진 사람들에게 기울고 있습니다. 미국 내 사용률이 62%에 달하고 일반 사용자로부터 새로운 가치를 창출할 수 있는 능력을 갖춘 AI는 전례 없는 생산성 성장을 촉진하고 있습니다. 그러나 “역량 오버행(capability overhang, 아직 완전히 활용되지 않은 AI의 잠재력)”은 기회와 위험이 불균등하게 분배됨을 의미하기도 하며, 이로 인해 일부 분야는 빠르게 도약하는 반면 다른 분야는 뒤처지게 만들고 있습니다.

📌 말레이시아 셀랑고르의 ‘AI Tower Residences @ i-City’는 AI 및 로봇과 함께하는 삶을 위해 처음부터 설계된 세계 최초의 주거 프로젝트로 소개되었습니다. AI 타워는 기술이 부가적인 편의 시설이 아니라 삶의 기반이 될 때 주거가 AI 및 로봇과 함께 어떻게 진화할 수 있는지 보여줍니다. 500세대, 로봇 대여 모델, AI 네이티브 설계 및 20~30년 운영 목표를 갖춘 이 프로젝트는 인간과 기계가 매일 협력하는 미래에 베팅하고 있습니다. 주목할 점은 집값을 “공상 과학” 수준으로 올리지 않고 이러한 야망을 실현했다는 것입니다.

📌 서전동송 확대 전략은 중국이 AI와 첨단 기술 제조업이 주도하는 새로운 성장 물결에 대비하여 대규모 에너지 인프라를 준비하고 있음을 보여줍니다. 420GW 이상의 송전, 900GW의 재생 에너지, 수천만 개의 충전소라는 목표를 통해 베이징은 에너지 안보를 추구하는 동시에 녹색 전환을 추진하고 있습니다. 이는 기술적 야망이 안정적이고 현대적인 전력 기반에 점점 더 깊이 의존하고 있음을 반영합니다.

📌 ‘인공지능산업 진흥 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률’, 일명 ‘AI 기본법’이 2026년 1월 22일부터 한국에서 공식 시행됩니다. 대통령 직속 국가인공지능위원회에 법적 지위가 부여되어 AI 정책의 조정 및 감독 중심이 됩니다. 정부는 기업에 데이터 제출을 요구하고 현장 조사를 실시할 권한을 갖습니다. 공공 부문은 시장 수요 진작을 위해 AI 제품 및 서비스의 구매와 사용을 우선시해야 합니다. AI를 도입하는 공무원은 고의나 중대한 과실이 없는 한 개인적인 책임을 면제받습니다. 정부는 처벌보다는 계도를 우선시하여 최소 1년의 유예 기간을 적용합니다.

📌 중국은 2025년 12월 23일, 도널드 트럼프 미국 대통령이 “AI 맨해튼 프로젝트”에 비유되는 ‘제네시스 미션’을 발표한 지 불과 한 달 만에 초강력 과학 AI 시스템을 공식적으로 배치했습니다. 과학자가 하루 종일 걸리던 작업이 이제 약 1시간이면 완료됩니다. 미국의 제네시스 미션이 아직 270일이라는 기한에 묶여 있는 반면, 중국은 실제 운영 능력을 입증하며 과학 AI가 글로벌 기술 경쟁의 새로운 전략적 전선이 되고 있음을 보여주고 있습니다.

📌 2026년은 기존 관리 모델이 AI, 유연근무, 근로자의 새로운 기대에 부합하지 않게 되면서 업무 환경의 전환점이 됩니다. 고정된 8시간 대신 자연스러운 에너지 리듬에 따라 일하는 ‘마이크로시프팅’이 생산성을 재정의합니다. 인간은 창의적 사고, 의사 결정, 문제 해결에 집중하고 AI가 요약, 일정 관리, 연구와 같은 반복 작업을 처리하는 “AI로 증강된 인력”이 등장합니다. 채용은 기술적 능력에서 정서 지능, 의사소통, 판단력으로 전환됩니다. 지속적인 교육이 정기 프로그램을 대체하며 학습, 기존 지식 폐기, 재학습의 순환을 강조합니다.

📌 AI는 한때 기본값으로 여겨졌던 클라우드 퍼스트 사고방식을 뒤집고 있습니다. 비용 상승, 낮은 지연 시간 요구, 데이터 주권 및 시스템 내구성이 부각되면서 하이브리드 모델이 균형 잡힌 솔루션으로 떠오르고 있습니다. 클라우드는 여전히 테스트 및 확장에 중요하지만, 대규모 생산 AI를 위해서는 온프레미스와 엣지가 다시 중심 무대로 돌아오고 있습니다. 기업이 투자 수익을 최적화하려면 AI는 단일 옵션에 의존하는 대신 유연한 인프라를 설계하도록 강요하고 있습니다.