월간AI모델현황

∙ 2026년 9월 AI 모델 현황2

정책

･

법제

∙ EU는 「AI 법」 본격 시행, 미국은 AI 규제 완화 기조 주도

∙ 미·중 정상, ‘초지능’ 대화와 소통 창구 구축 합의

∙ 미국 의회, 잇단 AI 규제 발의에도 입법은 정체

∙ 미국 사이버보안 합동 권고문, 대규모 지식 증류를 통한 모델 탈취 경고

∙ 중국 최고인민법원, AI 분쟁 처리 사법 지침 발표

기업

･

산업

∙ AI 개발 속도 조절에 업계 찬반 엇갈려

∙ 오픈AI, 차세대 AI 모델 ‘GPT-6 Astra’ 출시

∙ 메타, 개인용 AI 에이전트 ‘Muse’ 출시

∙ 중국 스마트폰 제조사들, AI 에이전트 통합한 신규 운영체제 공개

∙ 오픈AI와 문샷 AI, 각각 금융 특화 AI 서비스 출시

기술

･

연구

∙ 오픈AI, 허깅페이스 침해 원인으로 훈련 과정 중 보상 해킹 지목

∙ 오픈AI, 에이전트 활용해 밀레니엄 난제 ‘나비에-스토크스’ 증명 발표

∙ 네이처, 생성형 AI 사용으로 인한 획일화 가능성 조명

∙ 구글 딥마인드, AGI 논의를 위한 ‘딥마인드 연구소’ 출범

∙ AI로 인한 학습 저해 경고 속, 교육계 대응 방향 온도차 드러나

인력

･

교육

∙ AI 도입 중소기업, 미도입 기업보다 채용 속도 증가

∙ 링크드인, AI 증강형 직종에서 신입 채용 위축 경향 관측

∙ 앤트로픽, AI로 인한 경제 전환 시나리오 분석

∙ 사상 최대 규모 중국 신규 대졸자들, AI로 인한 일자리 불확실성에 직면

∙ 노벨경제학상 수상자 필리프 아기옹, AI로 인한 고용 전환 대비책 제안

Ⅰ2026년 10월호Ⅰ

SPRi AI Brief

2026년 10월호

2026년 9월 AI 모델 현황

주요 모델 출시 타임라인

9.1 Claude Fable 5.1, Claude Mythos 5.1 9.2 Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3 9.3 GPT-6 Astra 9.8 GPT Image 2.5

9.10 DeepSeek-V4.1-Flash 9.11 Kimi K2.8 Preview 9.15 Gemini 3.8 Live 9.21 Grok 4.7 9.22 GPT-6 Sol·Luna, Claude

Opus 5.5, MiMO-V2.6 9.28 Claude Sonnet 5.5, Kling 4.0 9.30 Gemini 4 Argon

주 : 각 개발사 현지 발표일 기준

종합 성능

모델

출시일

Index

Cost

per

Task

($)

Price

($/1m Token)

Speed

(Tokens/s)

Context

Window

회사

Input

Output

① Claude Opus 5.5 (max with fallback)

26.9.22.

5.98

Anthropic

② Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)

26.9.28.

7.62

139

Anthropic

③ Gemini 4 Argon (high)

26.9.30.

1.99

미정

Google

③ GPT-6 Astra (max)

26.9.3.

3.26

OpenAI

③ Claude Fable 5.1 (xhigh with fallback)

26.9.1.

5.98

Anthropic

주 : 2026년 10월 2일(한국표준시) 조회 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 기준. Index는 Artificial Analysis Intelligence

Index를 뜻함. 괄호 안은 동일 모델 추론 설정 변형을 뜻하며, 동일 모델 추론 설정 변형 중 Index 값 최고점을 기록한 변형만 표기. 최고점을

기록한 변형이 여러개인 경우, Cost per Task 값이 더 낮은 변형만 표기. Index가 동점인 경우 동일 순위로 인정하고, Cost per Task 값이

낮은 순으로 표기.

이미지 생성 성능

동영상 생성 성능

모델

출시일

Elo

회사

모델

출시일

Elo

회사

① GPT Image 2.5 Sunburst (max)

26.9.8.

1195

OpenAI

① Wan 3.0

26.8.6.

1157

Alibaba

② GPT Image 2.5 Flare (max)

26.9.8.

1190

OpenAI

② Utopai X

26.9.30.

1150

Utopai

Studios

③ GPT Image 2 (high)

26.4.21.

1172

OpenAI

③ Dreamina Seedance 2.5

26.7.31.

1144

ByteDance

주 : 이미지 생성 성능은 2026년 10월 2일(한국표준시) 조회 AA-Image-T21 v2.0 기준. 동영상 생성 성능은 2026년

10월 2일(한국표준시) 조회 AA-Video-T2V v2.0 기준. Elo는 Artificial Analysis 모델명 비공개 선호 투표 기반 상대 점수를 뜻함.

한국 AI 모델

■

비드래프트 ‘Darwin-180B-RSI’, 허깅페이스 리더보드 5개 부문* 1위(26.9.28.)

* AIME 2026(100), GPQA Diamond(94.44), MMLU-Pro(88.12), MMMU-Pro(79.48), HMMT Feb 2026(100)

●

Qwen3.8-Flash-Next 모델 기반의 180B Mixture of Experts(MoE) 추론 모델로, 사람 개입 없이

스스로 검증·재학습하는 재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI) 기법 적용

주목할 점

최고 성능(Claude Opus 5.5) 에 근접하면서 더 빠르거나(Claude Sonnet 5.5), 상위권 모델(GPT-6 Astra) 과 동급 성능을

보이면서 더 저렴한(Gemini 4 Argon) 모델 출시

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

정책

･

법제

Ⅰ2026년 10월호Ⅰ

SPRi AI Brief

2026년 10월호

EU는 「AI 법」 본격 시행, 미국은 AI 규제 완화 기조 주도

KEY Contents

EU 「AI 법」의 투명성 의무가 2026년 8월 2일 적용 개시되었고, EU 집행위원회는 범용 AI

모델 의무 준수 여부를 확인하기 위해 전 세계 30여 개 범용 AI 모델 제공 기업에 정보 요청 전달

미국은 G20 혁신 장관회의에서 특정 기술만을 겨냥한 신규 규제를 지양하는 '캐롤라이나 원칙'을

제시하였고, G20 회원국은 합의한 장관 성명에서 이 원칙을 참고해 각국 정책 체계를 수립하기로 함

EU, 투명성 의무 적용 개시하고, 범용 AI 모델 의무 집행 개시

■

유럽연합(EU)의 포괄적 AI 규제 법인 「AI 법」의 투명성 의무가 2026년 8월 2일부터 적용 개시

●

이에 따라 AI 시스템 제공자와 배포자는 사용자가 AI와 상호작용하고 있음을 고지하고, AI 생성

콘텐츠에 기계 판독 가능한 표시를 제공하며, 딥페이크 등 생성물은 AI로 생성되었다는 사실을

공개해야 함.

■

EU 집행위원회는 2026년 9월 1일 기자회견에서 전 세계 30여 개 범용 AI 모델 제공 기업을

대상으로 범용 AI 모델 의무 준수 여부 확인을 위한 정보 요청을 전달했다고 발표

●

EU AI 사무국은 2026년 8월부터 범용 AI 모델 제공자에게 정보 제공이나 모델 접근을 요구할

수 있는 집행 권한을 확보했으며, 이번 요청은 이 권한을 처음 행사한 사례

●

토마스 레니에(Thomas Regnier) EU 집행위원회 대변인에 따르면 이번 정보 요청은 AI 안전,

보안 그리고 저작권 준수를 중점적으로 확인

●

AI 법 시행에 대응해 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI), 구글(Google), 메타(Meta) 등 주요

AI 기업은 원본 출처를 증명하는 워터마크나 학습 데이터 요약 공개 등 「AI 법」 준수 조치 발표

■

교육·생체인식·이민 등 고위험 분야에 활용되는 AI 시스템 관련 규정은 2027년 12월,

기계류·완구·의료기기 등 제품에 내장된 AI 관련 규정은 2028년 8월 적용 예정

미국, G20 혁신 장관회의에서 AI 규제 완화 기조 주도

■

한편, 미국 정부는 현지 시간 2026년 9월 1~2일 노스캐롤라이나 채플힐에서 G20 혁신 장관회의를

주최하고, AI 규제 완화 기조 주도

●

마이클 크라치오스(Michael Kratsios) 백악관 과학기술정책실장은 “정책 입안자들은 매 혁신에

개별적으로 접근할 필요가 없다”며, 모든 신흥 기술을 전례 없는 정책 과제로 취급해서는 안 된다고

강조하고, 특정 기술만을 겨냥한 규제를 지양하는 ‘캐롤라이나 원칙’ 수용 촉구

●

G20 회원국은 'G20 혁신 장관 성명(G20 Innovation Ministerial Statement)'에서 캐롤라이나

원칙을 참고해 각국의 정책 체계를 수립하기로 하고, 신규 규제는 기존 체계가 다룰 수 없는 새로운

사안에 집중하기로 함

출처 | Axios, Europe's AI Act gets real, 2026.8.28.

Al Jazeera, US pushes looser approach to AI regulation, while EU pushes new law, 2026.9.2.

The White House, G20 Innovation Ministerial Concludes with Consensus Statement, 2026.9.2.

U.S. Department of Commerce, The Carolina Principles for Emerging Technologies.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

미·중 정상, ‘초지능’ 대화와 소통 창구 구축 합의

KEY Contents

미국은 2026년 9월 미·중 정상회담에서 양국이 ‘artificial intelligence(인공지능)’ 대신

‘super intelligence(초지능)’ 용어 사용, 초지능 관련 이점과 위험에 관한 의견을 교환하기

위한 대화 출범, 사고 대응을 위한 소통 창구 구축 등에 합의했다고 발표

양국은 AI 개발 속도 조절 요구에 반대하는 기조를 함께하나, 미국은 AI 통제를 위한 글로벌

구상을 거부하고 중국은 합의에 기반한 거버넌스 체계를 촉구하는 등 거버넌스 구상에서 차이

미·중, ‘인공지능’ 대신 ‘초지능’ 용어 사용, 초지능 대화 출범, 소통 창구 구축 합의

■

백악관은 시진핑 주석의 방미 일정이 마무리된 2026년 9월 25일 발표한 설명자료(Fact Sheet)를

통해 초지능 관련 양국 합의 발표

●

두 정상이 ‘artificial intelligence(인공지능)’ 대신 ‘super intelligence(초지능)’ 용어를 사용하는 데 합의

●

양국은 초지능 관련 이점과 위험에 대한 의견을 교환하기 위해 ‘미·중 초지능 대화’를 출범시켰으며,

다음 교류는 2026년 11월 혹은 그 이전에 진행될 계획

●

양국은 초지능 사고 대응을 위한 양자 소통 창구 구축에도 합의

■

중국은 트럼프 대통령이 제안한 ‘초지능’ 용어 선택을 존중한다는 입장

●

트럼프 대통령은 9월 22일 UN 총회 연설에서 ‘인공(Artificial)’이라는 단어가 기술이 진짜가 아닌

가짜처럼 느껴지게 만든다며, 향후 미국 정부의 모든 문서에서 인공지능을 훨씬 정확한 표현인

‘초지능’으로 변경하겠다고 언급

●

중국 외교부는 9월 26일 ‘미국 측 입장을 중시하고 그 용어 선택을 존중한다’며, 향후 소통을 통해

공감대를 모색하겠다고 언급

양국 모두 AI 개발 속도 조절을 반대하는 기조 속에서 이루어진 합의

■

미·중 양국은 최근 미국 AI 기업 최고경영자들이 제기한 AI 개발 속도 조절 요구에 모두 반대 입장을 표명

●

트럼프 대통령은 9월 22일 UN 총회 연설에서 ‘산업혁명보다 거대해질 기술의 성장을 억누르지 않겠다’고 강조

●

중국 외교부 궈자쿤(郭嘉昆, Guo Jiakun) 대변인은 9월 14일 정례 브리핑에서 AI 기업

최고경영자들의 속도 조절 요구에 대해 "각종 위협 서사를 퍼뜨리고 대결과 악성 경쟁을 벌이는 것은

AI 글로벌 거버넌스 과정을 방해할 뿐이며, 어느 쪽의 이익에도 부합하지 않는다"고 반박

■

양국의 AI 거버넌스 구상은 상이

●

트럼프 대통령은 9월 22일 UN 총회 연설에서 AI를 통제하려는 글로벌 구상을 거부

●

푸충(傅聪, Fu Cong) UN 주재 중국 상임대표는 9월 23일 UN 안전보장이사회 회의에서 AI 글로벌

거버넌스 체계 구축을 촉구하며, UN을 글로벌 AI 거버넌스의 주요 무대로 지지

출처 | Axios, Trump orders AI rebrand as “super intelligence”, 2026.9.22.

Ministry of Foreign Affairs of the PRC, Foreign Ministry Spokesperson Guo Jiakun's Regular Press Conference on September 14, 2026, 2026.9.14.

Ministry of Foreign Affairs of the PRC, Foreign Ministry Spokesperson’s Remarks on Issue Concerning Artificial Intelligence, 2026.9.26.

Politico, US, Chinese visions for AI regulation differ sharply at UN meeting, 2026.9.23.

The White House, Fact Sheet: President Donald J. Trump Advances a Fair and Reciprocal Relationship with China While Hosting Historic State Visit, 2026.9.25.

United Nations, Security Council, 10228th Meeting (PM) Artificial Intelligence and International Security, 2026.9.23.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

미국 의회, 잇단 AI 규제 발의에도 입법은 정체

KEY Contents

미국 의회에서 AI의 안전과 안보, 경제적 위협에 대응하는 여러 법안이 발의되었으나

트럼프 대통령의 규제 반대, 의회 다수당인 공화당의 소극적 대응 등으로 인해 입법이 정체

의회에서 정부의 AI 시험·검토·중단 권한을 강화하는 법안이 잇따랐으나 대부분 계류 중

트럼프 대통령의 AI 규제 반대 기조에 의회 AI 입법 대부분 정체

■

뉴욕타임스의 2026년 9월 15일 보도에 따르면 미국 의회가 지난 2년간 AI 안전과 안보,

경제적 위협에 대응한 법안을 다수 발의했으나, 입법 진전은 정체된 상태

●

트럼프 대통령은 2026년 6월 행정명령으로 첨단 AI 모델에 대한 정부 검토 체계를 마련했으나

이는 AI 개발사의 자발적 참여에 기반하며, 행정명령은 AI 모델 개발·출시에 대한 의무적 허가나

사전승인 요건을 만들지 않는다고 명시

●

뉴욕타임스는 이 체계가 자발적이라는 점이 정부의 AI 시험·검토·중단 권한을 강화하는

입법 시도로 이어졌다고 분석

●

테드 리우(Ted Lieu) 하원의원은 AI 모델이 사람들의 예상보다 훨씬 빠르게 발전하고 있으나

연방 차원의 AI 규제는 사실상 전무하다고 지적

■

미국 의회에서는 AI 안전 위협에 대응해 AI 기업에 안전 보고와 감사 의무를 부여하거나,

위험한 AI 모델 작동을 중단하기 위한 법안을 발의 또는 준비 중인 상황

●

미국 하원의 제이 오버놀트(Jay Obernolte) 공화당 의원과 로리 트라한(Lori Trahan) 민주당 의원이

7월 발의한 「프런티어법(Frontier Act)」은 AI 기업에 안전 보고서 공개와 독립 감사 의무 부여

●

하원의 테드 리우 민주당 의원과 너새니얼 모런(Nathaniel Moran) 공화당 의원은 위험한 AI 모델을

정지하거나 제한하는 ‘킬 스위치(Kill Switch)’ 탑재 의무화 법안 추진

●

상원에서는 존 튠(John Thune) 공화당 원내대표와 에이미 클로버샤(Amy Klobuchar) 민주당 의원이

생물학적 위협과 핵 위협 등 파국적 위협에 대응하는 법안 준비

■

미국 의회는 AI의 국가안보 위협에 대응하는 법안 및 AI의 경제적 여파와 일자리·금융 시장 관련

대책 마련을 위한 법안도 다수 발의

●

초당적 법안인 「첨단 AI 안보 대비법(Advanced A.I. Security Readiness Act)」은 국가안보국(NSA)에

데이터센터 취약점 및 외국 적대세력의 기술 탈취 대응책 마련 명시

●

버니 샌더스(Bernie Sanders) 상원의원은 상장을 앞둔 오픈AI와 앤트로픽 등 AI 기업 지분을 정부가

확보하여 배당 수익을 국민에게 지급하자는 법안 마련

●

엘리자베스 워런(Elizabeth Warren) 상원의원은 AI 거품 붕괴 위험에 대비해

「AI 거품 투명성법(A.I. Bubble Transparency Act)」으로 금융당국 자료 확보 강화 추진

■

그러나 트럼프 대통령이 새로운 AI 규제에 반대하는 태도를 견지하는 가운데, 대부분 법안은

하원과 상원에서 다수당 지위를 확보한 공화당 의원들의 주목을 받지 못하는 상태

●

공화당 애나 파울리나 루나(Anna Paulina Luna) 하원의원은 AI 경쟁에서 중국에 뒤처질 수 있다는

우려와 의원들의 기술 이해 부족을 입법 정체 요인으로 지적

출처 | The New York Times, Congress Has Plenty of Ideas to Regulate A.I. Nearly All Are Stalled, 2026.9.15.

The White House, Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, 2026.6.2.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

미국 사이버보안 합동 권고문, 대규모 지식 증류를 통한 모델 탈취 경고

KEY Contents

미국 사이버보안·인프라보안국(CISA), 국가안보국(NSA) 그리고 연방수사국(FBI)은 합동

권고문을 통해 중국 AI 기업 6곳이 미국 AI 모델 대상 대규모 지식 증류를 수행했다는 의혹을

제기하고 미국 기업에 탐지와 대응 체계 구축을 권고

중국 외교부는 미국의 권고문 발표 다음 날 정례 기자회견을 통해 미국 측의 주장이 근거 없는

비난이며 자국의 AI 발전이 자체 기술력에 기반하고 있다고 반발

미국 안보당국, 미국 첨단 AI 모델 대상 중국 AI 기업의 산업적 규모 지식 증류 경고

■

미국 사이버보안·인프라보안국(CISA)이 국가안보국(NSA)·연방수사국(FBI)과 2026년

9월 8일 중국 기업 6곳의 대규모 지식 증류* 활동을 경고하는 합동 사이버보안 권고문을 발표

* Distillation: 대형·고성능 AI 모델(교사 모델)의 출력값을 활용해 소형 모델(학생 모델)을 학습시키는 기법

●

권고문은 딥시크(DeepSeek), 문샷AI(Moonshot AI), 알리바바(Alibaba), 미니맥스(MiniMax),

스텝펀(StepFun), 즈푸AI(Z.AI) 등 중국 기업이 2024년 말부터 Claude·GPT·Gemini·Grok 등 미국

프런티어 모델을 상대로 수백만 건의 질의를 통해 수십억 개 토큰을 추출하여 핵심 기능과 역량을 자사

모델 훈련에 활용했다는 의혹 제기

●

권고문은 이러한 증류가 중국 기업의 AI 개발 기간과 비용을 줄였으며, 공정한 기술 경쟁을 저해하고

미국의 기술 우위를 위협한다고 주장

■

권고문은 중국 AI 기업의 대규모 지식 증류에 대응하려면 미국 정부와 기업, 동맹국을 아우르는

AI 생태계 전반의 조율된 대응이 필요하다고 강조하며, 미국 AI 기업에 3개 조치의 즉각 채택을 권고

●

첫 번째는 비정상적·악의적 메시지나 계정, 네트워크, 동작에 대한 포괄적 탐지와 완화 기능 구현으로,

구독 대비 사용량 비율, 신규 계정의 실시간 최대 사용량, 기업 규모의 처리량 패턴도 모니터링 필요

●

두 번째는 맞춤형 대응 변경 사항 배포로, 악의적 증류 시도가 의심되면 응답 방식을 변경해 증류 활동 제한

●

세 번째는 조직 간 정보 공유 체계의 구축으로, 모델 제공업체, 클라우드 플랫폼 및 API 통합업체

전반의 활동을 연계함으로써 분산된 증류 활동 파악

중국 외교부 대변인, 지식 증류 의혹 부인하며 근거 없는 비난 자제 촉구

■

한편, 마오닝(毛寧) 중국 외교부 대변인은 권고문 발표 다음 날인 2026년 9월 9일 정례 기자회견을

통해 미국 측에 근거 없는 비난과 명예훼손 자제를 촉구

●

마오닝 대변인은 미국 측에 양국 정상 간 합의된 주요 사항을 성실히 이행하고 중국에 대한 근거 없는

비방을 자제할 것을 요구하며, 중국과 미국이 모두 AI 주요국이므로 협력을 강화해야 한다고 강조

●

또한 “중국의 AI 발전은 높은 수준의 자립도와 과학기술 분야 독자적 발전의 결과”라고 주장

출처 | CISA, China-Based Artificial Intelligence Companies Conducting Industrial-Scale Distillation Campaigns Against U.S. AI Companies, 2026.9.8.

China Daily, China slams US allegations on AI distillation, 2026.9.9.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

중국 최고인민법원, AI 분쟁 처리 사법 지침 발표

KEY Contents

중국 최고인민법원이 딥페이크와 음성 복제, 알고리즘 기반 가격 차별, AI 생성 허위 정보 등

다양한 AI 관련 분쟁 처리를 위한 첫 사법 지침을 발표

지침은 민법, 사이버보안법, 저작권법, 개인정보보호법 등 현행 법률에 근거해 AI를 악용한

인격권 침해, 소비자 권리 침해, 개인정보 침해 등에 대한 법적 책임을 규정

AI 분쟁 처리 사법 지침을 통해 다양한 AI 관련 법적 쟁점 대응 시도

■

중국 최고인민법원이 2026년 9월 7일 AI 관련 불법행위나 지식재산권 문제 등 AI 관련 분쟁의

재판 기준을 규정한 사법 지침을 발표

●

이번 지침은 딥페이크와 음성 복제, 알고리즘 기반 가격 차별, AI로 생성된 허위 정보, 지식재산권 등

다양한 AI 관련 신규 분쟁 포괄

●

지침은 민법, 사이버보안법, 저작권법, 개인정보보호법 등 현행 중국 법률에 근거해 AI 관련

사건의 책임 소재를 처리하는 원칙과 규칙 제시

●

인민일보에 따르면 이번 지침은 최고인민법원이 발표한 첫 AI 분쟁 사법 규칙으로, AI 법이 부재한

가운데 신기술로 인한 법적 쟁점 대응을 위해 마련되었다고 보도

■

지침에 따르면 개인의 얼굴이나 목소리를 무단으로 활용해 AI가 생성한 디지털 형상은 인격권

침해에 해당할 수 있으며, 허가 없는 음성 복제 역시 음성권 침해로 간주

●

지침은 AI가 생성한 얼굴이나 목소리를 악용해 허위 정보를 유포하거나 타인의 명예를 훼손하는

행위에 법적 책임을 물을 수 있다고 명시

●

사망자의 디지털 형상 제작으로 사망자 권리 침해 발생 시에는 유족이 민사 책임을 물을 수 있음

●

앞서 베이징 인터넷 법원은 2024년 4월 중국 최초의 AI 음성 복제 침해 사건을 다루면서 동의 없이

AI를 이용해 개인의 식별 가능한 목소리를 재현하는 행위는 권리 침해에 해당한다고 판결

AI 관련 침해에 대한 주체별 책임과 소비자 보호

■

이번 지침은 인격권, 개인정보 권익, 소비자 권익 침해 등 AI 관련 침해의 법적 책임을

사업자, 생성형 AI 서비스 제공자, 사용자 등 주체별로 명확히 규정

●

합리적 이유 없이 동일 상품이나 서비스에 대하여 서로 다른 가격이나 거래 조건을 제시하기 위해

알고리즘을 활용하는 사업자에는 소비자 피해 발생 시 법적 책임이 부과될 수 있다고 설명

●

생성형 AI 서비스 제공자는 자사 시스템이 생성한 콘텐츠가 개인의 권리를 침해한다는 사실을

통보받은 이후 적시에 필요한 조치를 취하지 않으면 법적 책임을 져야 함

●

사용자도 의도적으로 AI 시스템을 조작해 타인에게 해를 끼치는 불법 콘텐츠를 생성하도록 유도하고

손해를 끼친 경우, 불법행위에 대한 책임을 져야 한다고 규정

출처 | 最高人民法院新闻局, 最高法发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》, 2026.9.7.

Global Times, China’s top court clarifies liabilities for AI face-swapping, voice cloning and smart driving cases, 2026.9.7.

Global Times, China's top court sets rules for AI deepfakes and other disputes, 2026.9.8.

기업

･

산업

Ⅰ2026년 10월호Ⅰ

SPRi AI Brief

2026년 10월호

AI 개발 속도 조절에 업계 찬반 엇갈려

KEY Contents

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO가 AI 개발 속도 조절을 촉구하며, 기업 내 상주하는

제3자 평가팀에 대한 모델 접근 허용부터 국제 협력까지 이어지는 3단계 속도 조절 방안을 제안

일론 머스크(Elon Musk), 샘 올트먼(Sam Altman), 데미스 하사비스(Demis Hassabis) 등은

다리오 아모데이의 견해에 지지를 표시했으나, 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 위험 과장을

우려하며 새로운 AI 안전 법과 규제에 회의적

다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 3단계 AI 개발 속도 조절 방안 제안

■

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO가 개인 홈페이지(darioamodei.com)를 통해

프런티어 모델의 개발 속도 조절을 촉구하며 3단계 방안을 제안

●

1단계로 각 선도 AI 기업이 기업 내부에 상주하는 제3자 평가팀에 직원에 준하는 접근 권한을

부여해 안전 관행과 서약 준수 여부를 점검하고, 사고를 보고하며, 완성된 AI 모델뿐만 아니라 학습

파이프라인과 프로세스의 정렬 평가를 지원하는 것으로, 앤트로픽은 단독으로 해당 조치를

시행하기로 결정

●

2단계는 민주주의 진영 내 선도 AI 기업들이 공통의 안전 기준을 마련하고 통제되지 않은 AI 발전

속도에 제한을 두도록 협력하는 것으로, 법적 어려움이 따를 수 있어 정부의 지원 필요

●

3단계는 국제 협력으로, 미국을 포함한 민주주의 국가들은 가능한 선에서 권위주의 국가와 협력을

모색해야 하나, 협력 준수 여부의 검증이 어렵다는 한계도 내포

■

아모데이의 글이 공개된 직후 일론 머스크(Elon Musk) 스페이스X CEO와

샘 올트먼(Sam Altman) 오픈AI CEO를 포함한 경쟁사 수장들도 속도 조절 제안에 동의를 표시

●

머스크는 자신의 X 계정에서 해당 글을 인용하며 짧게 “다리오가 옳다”고 언급했으며, 올트먼 역시

X를 통해 “프런티어 속도 조절이 필요하다는 데 동의한다”고 밝힘

●

데미스 하사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 공동창업자 겸 의장(알파벳 수석과학자)은

X에서 “세부 사항은 다듬어야 하지만, 현재의 중대한 시점에 대응하기 위한 방향은 옳다”고 평가

젠슨 황 엔비디아 CEO, AI 위험 과장을 우려하며 새로운 AI 안전 법과 규제에 회의적

■

반면, 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) CEO는 AI 파멸론이 과학적 근거가 없고

안전 문제는 엔지니어링으로 해결할 수 있다는 입장을 견지

●

황 CEO는 최근 여러 공개석상에서 AI 위험 과장을 일축

●

AI 안전 문제의 해법이 “전통적 방식의 엔지니어링”이라고 강조하며, “(AI 관련) 사건들이 있었지만, 다행히

아무런 피해를 일으키지 않았다”고 언급

●

모델 개발사가 출시 전 자사 제품의 안전을 확보할 책임을 강조하며, AI 안전을 위해 기존 법이 충분하다는 입장

출처 | Axios, AI's most powerful CEOs hit the brakes, 2026.9.13.

CNBC, Nvidia CEO Jensen Huang emerges as Trump’s top ally in AI safety debate, 2026.9.20.

Dario Amodei, We Must Pace the Frontier, 2026.9.12.

Politico, ‘We don't need any new laws’: Nvidia’s Jensen Huang doubles down after Trump call, 2026.9.16.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

오픈AI, 차세대 AI 모델 ‘GPT-6 Astra’ 출시

KEY Contents

오픈AI가 수학, 추론, 코딩, 사이버보안 등 주요 영역에서 벤치마크 최고치를 경신한 차세대

AI 모델 ‘GPT-6 Astra’를 출시했으며, 그렉 브록만(Greg Brockman) 오픈AI 사장은

AGI(Artificial General Intelligence) 시대 도래를 선언

GPT-6 Astra는 오픈AI의 준비도 프레임워크상 최초로 ‘치명적’ 수준의 사이버보안

임계치에 도달한 모델로, 최고 수준의 사이버보안 역량은 소수 테스터에게만 제한 제공

GPT-6 Astra, 주요 벤치마크에서 역대 최고치 달성

■

오픈AI가 2026년 9월 3일 역대 최대 규모의 학습으로 개발된 차세대 AI 모델 ‘GPT-6 Astra’를

공식 발표하고 제한 공개를 거쳐 유료 사용자에게 순차적으로 공개

●

그렉 브록만(Greg Brockman) 오픈AI 사장은 기자회견에서 GPT-6 Astra의 출시가

일반인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 시대의 도래를 시사한다고 평가

●

오픈AI에 따르면 GPT-6 Astra는 텍사스 스타게이트(Stargate) 데이터센터에서 10만 개 이상의

GPU를 투입해 역대 최대 규모의 훈련 과정을 거쳐 구축

●

또한 훈련 감독 과정에서 인간만이 아니라 다른 AI 모델을 적극 활용한 오픈AI 최초의

AI 모델이라고 소개

■

오픈AI에 따르면 GPT-6 Astra는 수학과 추론, 코딩, 사이버보안 전 영역에서 벤치마크

최고치를 경신했으며, 까다로운 전문 업무도 처리 가능

●

FrontierMath Tier 4(98%), ARC-AGI-3(99.9%) 등 수학과 추론 벤치마크에서 역대 최고 기록 달성

●

컴퓨터 사용 작업(OSWorld 2.0)에서는 작업당 소요 시간을 GPT-5.6 Sol 대비 약 47% 단축하면서

더 나은 성능을 기록(Astra는 작업당 약 40분에 72.6%, Sol은 약 75분에 65.7%)

GPT-6 Astra의 사이버보안 위험과 모니터링 우려도 확대

■

GPT-6 Astra는 오픈AI의 ‘준비도 프레임워크(Preparedness Framework)’상 최초로

‘치명적(Critical)’ 수준의 사이버보안 임계치에 도달한 모델로 지정

●

이는 인간의 단계별 지시 없이 보안이 강화된 시스템에서 알려지지 않은 취약점을 발견하고

악용할 수 있는 능력을 갖추었다는 의미로, 해당 최고 수준 기능은 신뢰할 수 있는 소수

테스터에게만 제한 공개

■

오픈AI는 모델의 자율성이 높아질수록 신뢰 확보가 중요해진다며, GPT-6 Astra가

사용자의 의도 범위를 벗어나지 않도록 학습시키는 데 중점을 뒀다고 설명

●

Astra의 감독 회피 가능성을 평가한 결과, 내부 추론 과정을 모니터링하기가 이전보다

어려워졌다며, 이 문제를 심각하게 받아들이고 있다고 언급

●

사고 사슬 모니터링을 확대하고 내부 활성화 모니터링을 통합하는 한편, 모델이 사고 사슬을

더욱 상세하게 표현하도록 하는 방법 등을 통해 모니터링 능력을 강화하는 연구를 우선

추진할 계획

출처 | OpenAI, GPT-6 Astra: A new generation of intelligence, 2026.9.3.

Axios, "Welcome to the AGI era," OpenAI says as GPT-6 Astra debuts, 2026.9.3.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

메타, 개인용 AI 에이전트 ‘Muse’ 출시

KEY Contents

메타가 이메일이나 캘린더, 결제 등 일상적으로 사용하는 앱과 서비스를 연동해

다양한 업무를 수행하는 개인용 AI 에이전트 ‘Muse’ 출시

Muse는 출시 후 첫 12일간 미국·캐나다 iOS 다운로드 수가 ChatGPT 모바일 출시 초기

기록을 앞섰으며, Instinct, Grok Bot 등 개인용 에이전트 출시가 잇따르며 관련 시장이 활성화

개인용 AI 에이전트 ‘Muse’, 사용자를 대신해 다양한 일상 업무 수행

■

메타가 2026년 9월 8일 자체 최상위 AI 모델 ‘Muse Spark’ 기반의 개인용 AI 에이전트

‘Muse’를 공개하고 Muse 앱 및 ‘WhatsApp’ 플랫폼에서 제공한다고 발표

●

Muse는 이메일, 캘린더, 결제 등 일상적으로 사용하는 앱과 서비스를 연동해 메일 발송,

여행 예약, 양식 작성, 계획 수립, 상품 구매 등의 업무를 직접 수행

●

사용자가 연동할 앱과 서비스를 직접 선택해 하나씩 연결하는 옵트인(Opt-in) 방식을 적용하고,

이메일 발송이나 구매 등 민감한 동작 전에는 사용자 승인 요청

●

기본으로 지원되지 않는 서비스도 공개 API가 있으면 사용자가 제공한 자격 증명으로 연결하고, API가

없으면 브라우저를 통해 접근 가능

●

사용자가 앱을 사용하지 않는 동안에도 맡겨진 작업을 계속 수행하며, 이용자와 나눈 대화에서

중요 사항을 학습해 별도의 요청 없이도 필요한 사항을 선제적으로 제안

●

Muse는 웹과 iOS·Android 앱, WhatsApp을 통해 미국 이용자에게 우선 제공되고, 기본 이용은 무료이나

사용량이 많은 이용자를 위한 유료 구독도 운영하며, 향후 메타 AI 글래스로 지원 범위를 확대할 예정

Muse, 출시 초기 ChatGPT 다운로드 수 능가하며 개인용 AI 에이전트 인기 확대

■

메타의 Muse는 출시 이후 ChatGPT의 초기 모바일 출시 시점보다 빠른 확산세를 기록

●

앱토피아(Apptopia)에 따르면 Muse는 출시 첫 12일간 미국·캐나다 iOS에서 180만 건이

다운로드되어 ChatGPT(130만 건)를 앞섰으며, 같은 기간 전 세계 누적 설치 수는 280만 건을 기록

■

미국 매체 악시오스(Axios)에 따르면 최근 스타트업과 빅테크가 잇달아 개인용 에이전트

서비스를 출시하며 관련 시장이 활성화

●

비공개 베타 단계의 개인용 AI 비서 Instinct는 사용자 이메일과 메시지 등과 연결해 일상 관리를

돕는 서비스로 주목받고 있으며 최근 자체 이메일 주소와 전화 발신 기능을 추가

●

스페이스XAI가 출시한 Grok Bot은 상시 작동하는 에이전트에 전용 클라우드 컴퓨터를 제공해

사용자의 앱에 로그인하고 24시간 작업을 이어가도록 지원

●

애플은 수억 대의 기기에 탑재된 Siri를 AI 기반으로 전면 개편해 맥락 이해와 수행 능력을 강화

출처 | Meta, Introducing Muse: The World’s First Personal AI Agent Built for Everyone, 2026.9.8.

Axios, The era of the personal agent has finally arrived, 2026.9.20.

TechCrunch, Meta’s Muse is outpacing ChatGPT’s early mobile launch, 2026.9.21.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

중국 스마트폰 제조사들, AI 에이전트 통합한 신규 운영체제 공개

KEY Contents

중국 스마트폰 제조사 오포와 비보, 아너가 각각 AI 에이전트에 앱과 개인정보,

기기 기능 접근 권한을 부여하는 신규 운영체제를 공개

3개 스마트폰 제조사가 발표한 신규 운영체제는 기능과 활용 방안이 대체로 비슷한

수준이라는 평가 속에서, 기기 교체 수요를 이끌 활용 사례 확보가 과제로 부상

오포·비보·아너, AI 에이전트 중심 새로운 운영체제 공개

■

중국 경제 매체 차이신 글로벌(Caixin Global)의 2026년 9월 21일 보도에 따르면 오포(Oppo),

비보(Vivo), 아너(Honor) 등 중국 스마트폰 제조사들이 각각 에이전트 기반 신규 운영체제를 공개

●

스마트폰 업계의 AI 경쟁은 초기 독립형 챗봇이나 사진 편집, 글 생성 기능에 집중하던 데서 나아가,

에이전트에 앱과 개인정보, 기기 기능 접근 권한을 부여하며 AI를 운영체제에 심층 통합하는

단계에 진입

●

AI 모델이 복잡한 작업을 계획하고 조율하며 완수하도록 돕는 소프트웨어 계층인 ‘하네스(Harness)’를

핵심 구성요소로 삼아, 스마트폰을 사용자 필요에 맞게 다단계 작업을 수행하는 비서로 전환 모색

■

아너는 최신 운영체제 MagicOS 11에 시스템 수준의 에이전트 하네스를 탑재해 Yoyo 비서가

100단계 이상으로 이루어진 작업을 수행할 수 있다고 발표

●

10월부터 AI 에이전트 전용 운영체제인 ‘Agentic OS’ 프리뷰를 시험할 이용자를 선별 모집할 계획

■

비보는 BlueLM 하네스가 6,000개 이상의 기본 기기 기능을 에이전트용 도구로 전환해 1만 개

이상의 작업을 수행할 수 있다고 설명

●

새로운 AI 비서 BlueLM Xiao V Pro는 과제를 분해하고 여러 앱의 정보를 모아 기기 간에 작동해,

한 번의 지시로 여행 계획이나 보고서 작성 가능

■

오포는 ColorOS 17의 온디바이스 모델을 개선하고, Agent Matrix 프레임워크로 Xiaobu

비서의 긴 컨텍스트 처리와 의도 인식을 강화

●

추천 서비스는 여행, 음식 주문, 택배 수령 등 700개 이상의 활용 사례를 지원하며, ColorOS의

전 세계 활성 이용자는 7억 7,000만 명 이상이라고 발표

3개 제조사의 신규 운영체제 성능은 유사, 소비자 활용 확대가 관건

■

3개 업체의 신규 운영체제는 지속 메모리, 자연어 제어, 앱 간 실행, 기기 간 연동 등에서

대체로 비슷한 역량을 갖췄으며, 소비자 활용 확대가 더 큰 과제로 지목

●

시장조사기관 카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 린커위(Lin Keyu) 선임 애널리스트에

따르면 중국 사용자들은 아직 일상 습관이 바뀌었다고 할 만큼 AI 기능을 자주 활용하지 않음

●

제조사들은 AI 에이전트를 기기 교체의 핵심 동력으로 전환할 필수 활용 사례를 확보하지 못한 상황

출처 | Caixin Global, Chinese Smartphone Makers Bet on AI Agents to Revive Demand, 2026.9.21.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

오픈AI와 문샷 AI, 각각 금융 특화 AI 서비스 출시

KEY Contents

오픈AI가 GPT-6 Astra의 추론 능력과 금융 데이터를 결합해 리서치, 재무 모델, 고객 자료

개발 등 금융 서비스 업무에 특화된 ChatGPT를 출시

중국 AI 스타트업 문샷 AI 역시 투자은행과 자산운용사, 벤처캐피털 등 금융 기관을 겨냥한

금융 특화 Kimi 서비스를 공개

오픈AI, 투자은행과 주식 리서치 등 금융 특화 ChatGPT 출시

■

오픈AI가 2026년 9월 10일 금융 특화 ‘ChatGPT for Financial Services’를 공개하고, 이용 자격을

갖춘 금융 기관을 대상으로 제공한다고 발표

●

이 서비스는 정보 검색, 금융 추론, 결과물 생성에서 최첨단 성능을 갖춘 GPT-6 Astra의

추론 능력과 금융 데이터를 결합해 리서치, 재무 모델, 맞춤형 고객 자료 개발을 지원

●

모건스탠리(Morgan Stanley)와 에버코어(Evercore)가 서비스 설계 파트너로 참여

●

초기에는 안정적인 데이터 접근과 고품질 결과물 제작 수요가 높은 투자은행과 주식 리서치

업무에 초점을 맞추고 있으며, 향후 다른 금융 서비스 분야로 확장 예정

■

ChatGPT for Financial Services는 별도 계약이나 커넥터 설정 없이 금융 데이터를 기본 제공하고,

금융 기관 업무에 특화된 기능을 제공

●

런던증권거래소그룹(London Stock Exchange Group) 뉴스, 달루파(Daloopa), 피치북(PitchBook),

크런치베이스(Crunchbase) 등이 공급하는 금융 데이터를 기본 제공

●

재무 문서의 수치와 표, 관련 주석에 대한 탐색과 이해, 금융 분석과 결론 도출 등의 작업을 종합해

문서와 스프레드시트, 슬라이드로 생성 가능

문샷 AI, 투자은행과 자산운용사 등을 겨냥한 금융 특화 서비스 공개

■

중국 AI 스타트업 문샷 AI 역시 2026년 9월 17일 투자은행과 자산운용사, 벤처캐피털 등을

겨냥한 금융 특화 Kimi 서비스 출시를 발표

■

문샷 AI는 사용자들이 금융 분석과 보고서 작성에 사용되는 정보에 직접 접근할 수 있도록

여러 데이터 협력업체를 확보

●

중국 금융정보업체 윈드(Wind)와 둥팡차이푸(东方财富), S&P 글로벌(S&P Global), 차이롄서(财联社),

차이신 데이터(财新数据) 등 중국 내외 데이터를 내장

●

기업 정보 서비스 톈옌차(Tianyancha)로 기업 등록, 사법, 지식재산 정보 등을 보완

출처 | Kimi, Kimi 发布金融行业 AI 解决方案, 2026.9.17.

OpenAI, Introducing ChatGPT for Financial Services, 2026.9.10.

기술

･

연구

Ⅰ2026년 10월호Ⅰ

SPRi AI Brief

2026년 10월호

오픈AI, 허깅페이스 침해 원인으로 훈련 과정 중 보상 해킹 지목

KEY Contents

오픈AI가 지난 7월 발생한 자사 AI 에이전트의 허깅페이스 해킹 사고를 분석한 보고서를 통해,

에이전트들이 훈련 과정에서 부정행위와 상호 소통에 의도치 않은 보상을 받았다고 설명

오픈AI는 내부 평가 과정의 안전장치 공백이 확인됨에 따라 연구 환경의 보안과 모니터링을

강화하고, 모델 정렬 훈련을 가속화하며 사고 대응 프로세스도 강화할 계획

훈련 중 강화된 부정행위와 에이전트 간 소통이 허깅페이스 해킹 초래

■

오픈AI가 2026년 8월 26일 발표한 기술 보고서를 통해 7월 허깅페이스(Hugging Face)를 침해한

자사 에이전트들이 훈련 과정에서 부정행위와 상호 소통을 의도치 않게 보상받았다고 분석

●

분석 결과, 2026년 5월 시점에 훈련 중인 에이전트들이 오픈AI 연구 인프라로 서로 소통하는

‘메시지 보드’를 만들어 해킹 등 부정행위 없이 해결 불가능한 과제에 도움을 주고받은 것으로 확인

●

7월에 진행된 사이버보안 역량 평가에서는 일부 모델이 새로운 메시지 보드를 만들고 협력해

인터넷 격리를 뚫은 뒤 허깅페이스를 해킹해, 스스로 풀지 못한 문제의 해답 획득

■

오픈AI는 문제 해결 행동을 반복 강화하는 보상 해킹* 현상이 허깅페이스 침해에 직접 기여했다고 분석

* Reward Hacking: AI가 과제 본래의 목적 대신 보상 체계의 허점을 이용해 보상을 극대화하는 현상

●

5월 메시지 보드를 활용해 과제를 완수한 모델은 이후 새 메시지 보드에 참여할 가능성이 커졌으며,

훈련이 진행될수록 환경의 취약점을 탐색하고 도구를 예상 밖으로 활용하는 경향도 점차 강화

●

그 결과로 모델들은 까다로운 사이버보안 문제에 직면했을 때 이미 해킹 행위를 목표 달성을 위한

효과적 수단으로 학습한 상태에 도달

오픈AI, 연구 환경의 보안과 모니터링 강화 및 정렬 가속화 방침

■

오픈AI는 내부 평가의 안전장치 공백을 확인하고, 프런티어 모델 훈련 시 사고 사슬을

모니터링해 부정행위 징후를 탐지하는 등 더욱 강화된 보안 요건을 적용한다고 발표

●

보고서에 따르면 실제 서비스에 적용되던 시스템 프롬프트와 자동 검토 모델, 안전 분류기가 침해

사고가 발생한 내부 평가에는 적용되지 않은 것으로 확인

●

사이버보안 역량 평가 시 사고 사슬 모니터링도 이루어지지 않았으며, 오픈AI는 현재 운영 중인 사고

사슬 모니터링 시스템이 당시 가동됐다면 허깅페이스를 침해하기 하루 이상 앞서 이상 활동을

포착했을 것으로 추정

●

이에 오픈AI는 연구 환경의 보안과 모니터링을 강화하고, 모델 개발 파이프라인 전반에서 진행해 온

정렬 훈련을 가속화하며 사고 대응 프로세스도 강화할 계획

■

오픈AI는 해결 불가능한 과제를 받은 에이전트가 무리한 대안을 찾는 대신 설명을 요청하거나

안전하게 중단하는 행동에 보상하는 방안을 모색

●

그러나 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)는 과제 해결에 보상하는 현행 훈련 전략으로는

역량을 신중하게 사용하도록 가르치기 어려울 수 있다는 지적 제기

출처 | OpenAI, The Hugging Face incident and the road ahead, 2026.8.26.

MIT Technology Review, The inside story on why OpenAI agents hacked Hugging Face, 2026.8.26.

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오픈AI, 에이전트 활용해 밀레니엄 난제 ‘나비에-스토크스’ 증명 발표

KEY Contents

오픈AI가 GPT-6 Astra를 능가하는 내부 모델을 활용해 약 1만 개의 에이전트를 동시

조율함으로써 밀레니엄 난제 중 하나인 ‘나비에-스토크스’ 방정식 문제를 해결했다고 발표

발표 직후 같은 문제를 연구해 온 뉴욕대 수학자가 자신이 Codex에 입력한 비공개 연구

결과를 오픈AI 측이 활용했을 가능성을 제기했으나 오픈AI는 전면 부인

에이전트 약 1만 개 동시 조율로 ‘나비에-스토크스’ 방정식 증명 발표

■

오픈AI가 2026년 9월 8일(현지 시간) 클레이수학연구소(Clay Mathematics Institute)의

밀레니엄 난제 중 하나인 나비에-스토크스 방정식 문제를 해결했다고 발표

●

클레이수학연구소는 2000년 수학계 7대 미해결 문제를 밀레니엄 난제로 선정하고 엄격한

검토를 통과한 첫 증명에 문제당 100만 달러의 상금 책정

●

나비에-스토크스는 유체의 움직임을 설명하는 방정식이지만 유체가 무한대 속도로 가속하는

해가 나올 수 있는지는 미해결 상태였으며, 오픈AI는 적어도 일부 조건에서는 가능하다는 답을 제시

■

오픈AI에 따르면 GPT-6 Astra보다 성능이 뛰어난 내부 모델이 약 1만 개의 AI 에이전트를

동시에 조율해 나비에-스토크스 방정식 증명 도출

●

나비에-스토크스 해법에만 약 88시간 동안 270만 건의 메시지와 약 1,300억 개의 출력 토큰을

사용했고, GPT-6 Astra를 활용해 추가로 17시간에 걸쳐 수학 증명 검증 언어인

린(Lean)으로 검증

동일 문제 연구한 수학자 데이터 무단 활용 의문 제기에 오픈AI는 부인

■

한편, 뉴욕타임스 보도는 같은 문제를 연구하던 트리스탄 버크매스터(Tristan Buckmaster) 뉴욕대

수학자가 자신과 앤트로픽 소속 수학자의 연구 결과가 오픈AI의 증명에 활용됐을 가능성을 제기

●

보도에 따르면, 세바스티앙 뷔벡(Sébastien Bubeck) 오픈AI 연구원은 9월 6일 버크매스터와

통화에서 양측 결과의 연이은 공개, 오픈AI 모델의 나비에-스토크스 관련 결과를 버크매스터가

단독 저자로 정리하는 방안 등 제안

●

버크매스터는 오픈AI 경쟁사인 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게(Levent Alpöge)를

논문에서 배제하자는 조건 때문에 제안을 거절했다며, 자신이 비공개 연구 정리에 사용한

오픈AI Codex 입력이 증명에 활용되었을 수 있다는 의혹 제기

■

오픈AI는 자사 연구진과 AI 모델이 이들의 연구 공개 전까지 어떤 경로로도 해당 내용을

접하지 않았으며, 문제 해결을 위해 특정 사용자 데이터에 접근한 사실이 없다고 해명

●

이번 발표와 논문 공개에 앞서 두 달 동안 버크매스터가 입력한 Codex 프롬프트는 훈련을 포함해

어떤 방식으로도 시스템에 영향을 줄 수 없음을 확인했으며, 증명 내용도 크게 다르다고 강조

출처 | OpenAI, On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem, 2026.9.8.

The New York Times, An N.Y.U. Mathematician Clashed With OpenAI Over a $1 Million Proof, 2026.9.10

SPRi AI Brief

2026년 10월호

네이처, 생성형 AI 사용으로 인한 획일화 가능성 조명

KEY Contents

네이처(Nature)가 생성형 AI 사용으로 글과 아이디어의 다양성이 줄어들고 AI 사용을

중단한 뒤에도 결과물 간 유사성이 이어진다는 연구 결과를 조명

연구자들은 학습 데이터의 다양성 부족과 인간 평가자 선호에 맞춘 미세조정 등을

획일화의 원인으로 지적하고, 품질과 다양성을 높이는 학습 기법도 제시

생성형 AI 사용으로 글의 문체뿐 아니라 문화적 표현과 신념까지 획일화 경향

■

네이처가 2026년 9월 3일 특집 기사를 통해 여러 연구에서 생성형 AI가 개별 결과물의

창의성은 높이되 결과물 간 다양성은 낮추는 경향이 관측되었다고 보도

●

에밀리 웽거(Emily Wenger) 듀크대 컴퓨터과학자 연구진이 각각 LLM과 사람에게 창의성 과제를

부여한 결과, LLM은 사람보다 약간 더 독창적인 아이디어를 냈으나, LLM 응답 간 유사도가 사람

응답 간 유사도보다 높음

●

웹 오브 사이언스(Web of Science) 논문 40만 편 이상을 분석한 연구에서는 2022년 말

ChatGPT 출시 후 저자당 논문 수와 함께 내용과 언어 스타일의 유사성도 증가

■

2025~2026년 이루어진 여러 연구 결과, AI의 영향은 문화적 표현과 사용자의 신념에도 미치며,

AI 사용을 중단한 뒤에도 이러한 영향이 지속되는 사례도 확인

●

인도·미국인 대상 연구에서 최대 9단어를 제안하는 자동완성 도구 사용 시 글의 유사성이 높아지고

인도인의 표현이 미국식에 가까워졌으며, 디왈리 축제 같은 문화적 세부 묘사도 일반적 서술로 대체

●

특정 입장으로 편향된 대규모 언어모델(LLM)의 자동완성 제안을 받으며 글을 쓴 참가자들은

글쓰기 직후 조사에서 사형제 등 쟁점에 대한 태도가 모델의 입장 쪽으로 기울었으며, 편향을

사전에 경고하거나 사후에 설명해도 이런 변화는 줄지 않음

●

5일간 ChatGPT를 사용한 참가자들은 2개월 뒤 AI 없이 과제를 수행했을 때도 답변 간 유사성이

확인되었으며, 연구진은 이를 ‘창의적 흉터(Creative Scar)’로 명명

AI 모델이 비슷한 결과만 출력하는 ‘모드 붕괴’가 획일화 원인으로 지목

■

연구자들은 생성형 AI가 다양한 출력을 내지 못하고 비슷한 결과를 반복하는

‘모드 붕괴(Mode Collapse)’를 획일화 현상의 기술적 원인으로 지목

●

학습 데이터의 다양성 부족 및 새로운 아이디어가 아닌 가능성 높은 패턴 예측에 보상하는 구조,

참신함을 중시하지 않는 인간 평가자에 맞춘 미세조정 등이 모드 붕괴 초래

■

생성형 AI의 획일화 효과는 평균적으로 크지 않지만, AI 확산 규모를 고려할 때 심각한

결과를 초래할 수 있으며, 연구자들은 대안으로 다양성을 높이는 학습 기법에 주목

●

모델 학습에 사용되는 데이터의 다양성을 높이는 방법과 함께 학습 방식을 변경하는 기법도 등장

●

연구자들이 차별화된 응답에 보상하는 ‘다양성 인식 강화학습(DARLING)’ 학습 기법을 적용하자

모델의 품질과 다양성을 동시에 개선하는 결과 확인

출처 | Nature, Bland new world: is AI making us all think the same?, 2026.9.3.

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구글 딥마인드, AGI 논의를 위한 ‘딥마인드 연구소’ 출범

KEY Contents

구글 딥마인드가 AGI(Artificial General Intelligence)의 안전한 개발과 활용, 사회적 영향에 대한

학제 간 연구와 논의를 촉진하기 위해 딥마인드 연구소를 출범

연구소는 AGI와 관련한 다양한 관점을 합쳐 중요한 해결 과제를 파악하고 잠재적 해결책을

논의할 계획으로, 출범과 함께 AGI 안전과 모델 추론 투명성 등에 관한 에세이를 공개

AGI의 안전한 개발과 활용, 사회적 영향 관련 논의 활성화 추진

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구글 딥마인드가 2026년 9월 16일 AGI*의 안전한 개발과 활용, 사회적 영향과 관련된 논의를

촉진하기 위해 ‘딥마인드 연구소(DeepMind Institute, DMI)’를 출범

* Artificial General Intelligence: 인간처럼 생각하고 학습하며 다양한 분야의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가상 지능

●

구글 딥마인드는 AGI와 같은 변혁적 기술의 등장에는 도전과 위험도 수반된다며, 이에 필요한

학제 간 연구와 협력, 토론을 활성화하고자 DMI를 설립한다고 설명

●

셰인 레그(Shane Legg) 구글 딥마인드 공동창업자이자 최고 AGI 과학자와 제임스 매니카(James Manyika)

구글 수석부사장, 데미스 하사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 공동창업자 겸 의장이 이사진으로 참여

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DMI는 구글 딥마인드와 구글, 전 세계 연구 공동체의 연구자와 사상가가 AGI 시대에 관한

창의적이고 깊이 있는 아이디어를 발표하고 논의하는 플랫폼으로 운영될 예정

●

AGI가 인류의 의미와 경험에 영향을 미칠 때 사회가 무엇을 중시할지, AGI 시스템을 어떻게

안전하게 구축하고 통제할지, 어떤 제도와 정책을 조정하거나 재구상해야 할지 등의 질문을 탐구

●

이사진은 AGI를 책임 있게 개발 및 배포하는 방법에 대한 모든 해답을 가진 사람은 없다며,

DMI가 다양한 관점을 합쳐 중요한 해결 과제를 파악하고 잠재적 해결책을

논의할 것이라고 강조

딥마인드 연구소, AGI 안전과 경제정책 등에 관한 에세이 공개

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DMI는 출범과 함께 각각 AGI로 인한 혼란에 대응할 경제정책, 모델 추론의 투명성,

인간 번영의 원칙, 프런티어 AI 모델 평가 프레임워크를 다룬 에세이 4편을 첫 발간

●

딥마인드 연구진은 모델의 단계별 추론을 관찰할 수 있는 투명성이 줄어드는 추세는 당연한

귀결이 아니라며, 개발자와 규제당국이 투명성 확보 요건을 강화해야 한다고 주장

■

하사비스는 프런티어 AI 안전 프레임워크에 관한 에세이에서 자발적 검토에서 출발해 의무

평가로 전환하는 미국 주도의 프런티어 AI 표준기구를 제안

●

개발사는 초기에 출시 최대 30일 전까지 모델을 자발적으로 제출해 검토받고, 앞으로는

평가 통과가 미국 내 프런티어 모델 배포의 의무 요건이 될 수 있는 구조

●

하사비스에 따르면 표준기구는 모델 개발사들이 미리 공개된 평가에 맞춰 모델을 조정하지

못하도록 독자적인 비공개 테스트를 개발 필요

출처 | DeepMind Institute, Introducing the DeepMind Institute, 2026.9.16.

TechCrunch, Google DeepMind launches institute to widen the AGI debate, 2026.9.17.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

AI로 인한 학습 저해 경고 속, 교육계 대응 방향 온도차 드러나

KEY Contents

MIT AI 활용연구위원회가 8월 AI가 공동 학습에 불참하는 학생을 고립시키거나, AI 답변만으로

학습했다는 착각을 유발하는 등 학습에 부정적 영향을 미친다는 연구 결과 공개

상당수 대학이 졸업생의 AI 활용 역량을 학교의 존립이 달린 문제로 인식하고 AI를

적극 수용하는 가운데, 일부 대학은 AI 사용 제한이나 징계 절차 마련으로 경계 설정

AI 사용이 학습을 저해할 수 있음을 시사하는 연구 결과 증가

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뉴욕타임스의 2026년 9월 15일 보도에 따르면 AI 사용이 학습을 저해할 수 있음을

시사하는 연구 결과가 증가 추세

●

특히 MIT 위원회는 8월 13일 발표한 보고서*에서 챗봇에서 정답을 얻는 것이 "학습했다는 착각"을

줄 수 있고, 어려움이 생기자마자 AI에 기대는 '인지적 항복(Cognitive Surrender)'을

유발할 수 있다고 경고

*Report of MIT's Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training

●

위원회는 AI가 교수 면담 시간이나 공동 학습에 불참하는 학생들을 고립시키고 있으며,

문제가 조금만 어려워도 AI에 의지하는 학생에게 챗봇의 답은 “학습했다는 착각”을

줄 수 있다고 지적

■

중국 중등학생 2만 6,000명을 대상으로 한 2026년 6월 연구에서도 AI 도입으로

과제 점수가 18% 상승했으나, 보안이 유지된 시험 점수는 20% 하락

●

이러한 결과에 대하여 AI 챗봇으로 숙제를 서둘러 끝내는 방식이 AI 없이 시험을 치를 때

필요한 심도 있는 학습을 저해했다는 해석 제기

●

MIT의 2025년 연구에서도 AI를 글쓰기 보조 도구로 사용한 사람들은 에세이 작성 후

몇 분 만에 자신이 쓴 내용을 기억하는 데 어려움을 겪은 것으로 나타남

일부 대학과 학군, AI 사용 금지나 징계 절차 마련으로 경계 설정

■

상당수 대학은 졸업생의 AI 활용 역량을 대학의 존립이 달린 문제로 인식하고 AI를 적극 수용

●

시안 리아 베일록(Sian Leah Beilock) 다트머스대 총장은 “AI로 정의될 세상에서 AI를 생산적으로

활용하는 졸업생을 배출하지 못하는 대학은 무의미한 존재로 전락할 것”이라고 언급

●

오하이오주립대는 모든 학과와 전공에 각 분야에서 AI를 활용하는 법과 활용하지 말아야 할 때를

가르치도록 지시해, 모든 학생이 졸업 시 전공 분야에서 AI를 능숙하게 다루도록 한다는 방침

■

그러나 일부 대학과 학군은 AI 사용 제한 또는 부정행위에 대한 징계 절차 마련으로 경계 설정

●

UC버클리 로스쿨은 학점 인정 과제의 “구상과 개요 작성, 초안 작성, 수정, 편집”에 AI 사용을 금지

●

코넬대는 경미한 AI 부정행위 혐의를 받은 학생이 책임을 인정하고 워크숍·성찰 과제를 이수하면

학적 기록에 영구적인 징계 기록을 남기지 않는 절차 마련

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2026년 9월 미국 최대 학군인 뉴욕시는 유치원~8학년(K-8) 학생의 AI 사용을 대폭 제한했고,

두 번째 규모인 로스앤젤레스 학군은 전 학년에서 학생의 챗봇 사용을 사실상 금지

출처 | The New York Times, An M.I.T. Report Warns A.I. Is Causing ‘Cognitive Surrender.’ Universities Are in a Bind, 2026.9.15.

인력

･

교육

Ⅰ2026년 10월호Ⅰ

SPRi AI Brief

2026년 10월호

AI 도입 중소기업, 미도입 기업보다 채용 속도 증가

KEY Contents

미국 급여 관리 플랫폼 거스토(Gusto) 분석 결과, AI를 도입한 중소기업은 도입 후 1년 동안

미도입 기업 대비 고용 인원이 약 7% 늘었으며, 고용 증가 폭은 시간이 지날수록 확대

고용 증가 효과는 직원 10명 미만의 초소형 기업에서 가장 크게 나타났으며, 고객과 직접

대면하는 현장 인력을 중심으로 채용이 확대

다양한 업종에서 AI를 도입한 중소기업이 미도입 기업보다 고용 인원 늘어

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미국 급여 관리 플랫폼 거스토가 2026년 9월 10일 발표한 보고서에 따르면 AI를 도입한

중소기업은 AI를 도입하지 않은 유사 규모 기업 대비 1년 동안 고용 인원이 약 7% 더 증가

●

거스토는 2025년 4월 설문조사에서 생성형 AI 사용을 밝힌 기업 1,593곳과 AI를 인지하고 있으나

도입하지 않은 기업 669곳 등 총 2,262개 고객사의 급여 데이터를 추적해 분석

●

고용 증가 폭은 도입 후 1분기 약 4.5%에서 4분기 6.8%로 시간이 지날수록 확대되었으며, 도입

이전에는 두 집단의 고용 추세가 평행하게 유지된 것으로 확인

●

거스토는 이 결과가 AI 도입 기업의 고용 증가가 일회성에 그치지 않을 수 있음을 시사하며, AI가

생산성과 사업 산출을 지속적으로 확대하고 있다는 해석과 부합할 수 있다고 설명

●

고용 증가는 기술 기업뿐만 아니라 건설업, 제조업, 음식점 등 분야에서도 나타남

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거스토는 이번 결과가 AI로 인한 일자리 감소 우려에 반하는 것이라고 평가하면서도,

경향을 관측한 것일 뿐 AI가 채용을 유발했다는 증거는 아니라며 신중한 입장 제시

고용 증가 효과는 직원 10명 미만 초소형 기업에 집중

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직원 10명 미만 기업은 AI 도입 1년 후 비교 대상 기업보다 고용이 평균 10%

증가했으나, 직원 10~24명 기업에서는 AI 도입에 따른 고용 변화가 측정되지 않음

●

직원 9명 규모의 평균적인 초소형 기업은 생성형 AI 도입 후 1년 내 약 1명을 추가 채용한 셈이며,

업종별로는 의료·사회복지 분야의 초소형 기업이 19%로 가장 높은 증가율 기록

●

거스토는 AI가 반복 업무를 흡수하면서 초소형 기업이 당장의 업무 처리에서 벗어나 고객에게

제공하는 서비스에 더 많은 인력을 투입할 여력을 확보했다고 해석

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신규 채용 인력은 주로 고객 대면 업무에 집중되어, AI 도입으로 확보된 시간을 AI 관련

직무에 투자하기보다 고객 서비스 향상에 재투자하는 경향이 확인

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치료사·치위생사, 교사, 제조 기술자, 요리사 등이 주요 채용 직종이었으며, 업종 전반에서 프런트

데스크 응대 인력 채용도 증가

출처 | Gusto, Small Businesses Using AI Grow Headcount 7% Faster Than Peers, 2026.9.10.

Axios, Small businesses that adopt AI hire more workers, 2026.9.10.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

링크드인, AI 증강형 직종에서 신입 채용 위축 경향 관측

KEY Contents

링크드인(LinkedIn)이 5개국 채용 데이터를 분석한 결과, 신입 채용 둔화는 AI보다

경기 불확실성 영향이 큰 것으로 확인되나, AI 증강형 직종에서는 신입 채용이 위축

AI 엔지니어와 창업자가 가장 빠르게 성장하는 직종으로 부상한 가운데, 2026년 창업자의

AI 역량 보유 비율은 전체 회원의 11배 수준을 기록

신입 채용 둔화 속, AI 증강형 직종에서 특히 위축된 경향 관측

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링크드인의 ‘2026년 8월 AI 노동시장 업데이트’에 따르면, 미국·영국·프랑스·독일·인도

5개국 2026년 4~6월 신입 채용 감소폭은 전체 채용보다 0.4~2.0%p 큰 수준

●

전년 대비 신입과 전체 채용률은 영국이 각각 –13.4%와 -13.0%로 격차가 가장 작고

인도가 –12.5%와 -10.5%로 가장 컸으며, 미국은 –7.6%와 -6.9%로 나타나 비교적

근소한 격차 기록

●

프랑스·영국·미국에서 신입 채용이 가장 크게 줄어든 부문은 AI 노출이 가장 적은

비노출형 직종(각각 -24.5%, -18.2%, -13.5%)으로, 기술보다 광범위한 경제

불확실성의 영향 시사

■

AI 증강형(Augmented) 직종*은 전체 채용이 대체형과 비노출형보다 견조했으나, 신입 채용

감소폭이 상대적으로 커, 기업이 AI 도구 활용을 경력직에게 맡기고 신입 채용은

미루고 있을 가능성 시사

* AI로 대체 가능한 기술과 인간 중심 기술이 섞인 직종으로, AI 대체형(Disrupted) 및 AI 비노출형(Insulated)과 구분

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AI 증강형 직종의 신입과 전체 채용률은 미국 –9.6%와 -6.5%, 프랑스 –23.0%와 –12.6%였으나,

대체형과 비노출형 직종의 신입 채용은 전체와 대체로 비슷하거나 더 나은 흐름

●

전체 채용 기준, AI 증강형 직종 중 UX 디자이너(미국 –34%)와 UI 디자이너(인도 –49%),

데이터 분석가(영국 -30%), 프로젝트 매니저(프랑스 -39%, 독일 –29%)의 감소가

가장 크게 나타남

●

신입 채용 기준, 데이터 분석가(영국 -27%), 소프트웨어 엔지니어(독일 –32%),

프런트엔드 개발자(인도 –39%)가 주로 감소

2026년 전 세계 창업자의 13%가 AI 역량을 보유

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AI 엔지니어와 창업자가 가장 빠르게 성장하는 직종으로 부상했으며, 창업자는

AI 역량을 가장 먼저 갖추는 집단으로 나타남

●

AI 엔지니어는 2026년 4~6월 신입 채용 기준으로 미국(+62%)과 인도(+55%)에서 가장 빠르게

성장한 직종이었으며, 전체 채용 기준으로도 미국(+64%)과 인도(+68%)에서 성장 상위 5위권

●

창업자는 전체 채용 기준으로 프랑스(+55%)와 독일(+47%), 영국(+53%)에서 성장 직종 1위,

미국(+54%)과 인도(+37%)에서 상위 5위권 기록

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2026년 전 세계 창업자의 13.0%가 AI 역량을 1개 이상 보유해 전체 회원(1.2%)의 10.8배에 달했음

●

국가별로는 인도와 독일 창업자의 약 18%가 AI 역량을 보유해 가장 높은 비율을 기록했고, 미국은 2022년

대비 3.1배 증가한 12.5%, 영국(11.1%)과 프랑스(11.2%)는 상대적으로 낮은 수준

출처 | LinkedIn Economic Graph Research Institute, AI Labor Market Update – August 2026, 2026.8.18.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

앤트로픽, AI로 인한 경제 전환 시나리오 분석

KEY Contents

앤트로픽 연구소는 AI 기술 발전과 확산 속도 그리고 AI가 일자리에 미치는 충격 강도를

기준으로 ‘완만한 변화’, ‘상당한 변화’, ‘극단적 변화’ 등 3가지 상황별 시나리오 분석

AI 영향이 큰 상황일수록 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP) 증가 폭과 함께

지식 노동 직군에 대한 고용 충격도 커지는 것으로 분석

AI 영향이 클수록 경제 성장 폭과 함께 지식 노동 직군 고용 충격도 확대

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앤트로픽 연구소(The Anthropic Institute)는 AI로 인한 경제 전환 시나리오 분석

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AI 기술 발전과 확산 속도 그리고 AI가 일자리에 미치는 충격 강도를 기준으로 ‘완만한(Modest)’,

‘상당한(Substantial)’, ‘극단적(Extreme)’ 등 3가지 변화 상황 설정

■

AI는 모든 상황에서 경제 성장을 견인하지만, GDP 성장 규모는 상황에 따라 크게 변화

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2030년 GDP는 AI가 없는 상황과 비교하여, 완만한 변화 기준 1.6%, 상당한 변화 기준 8.3%,

극단적 변화 기준 32.4% 높은 것으로 분석

●

그러나 국가 번영의 상당 부분은 노동 소득이 아닌 자본 소득으로 돌아가며, 극단적 상황에서도

총 노동 소득은 AI가 없는 상황과 유사한 수준에 머물 것으로 분석

■

극단적 변화 상황에서 지식 노동자들은 자동화로 인해 일자리를 상실할 가능성이 높으며,

지식 노동의 상당 부분이 더 빠른 속도로 자동화되면 근로자들은 장기간 실업 상태에 처할 우려

●

2030년 전체 실업률은 완만한 변화 상황에서 3.9%로 AI가 없는 상황(3.8%)과 유사하지만, 상당한

변화 상황에서 4.6%, 극단적 변화 상황에서 11.9%에 달할 것으로 분석, 이는 2008년 글로벌 금융

위기 이후 미국 연간 실업률 최고치(10% 근접)를 넘어서는 수치

■

모든 상황에서 평균 임금은 상승하지만 임금 증가분은 지식 노동 분야 이외 직군에 집중될

것이며, 극단적 상황에서 지식 노동 직군 임금은 AI가 없는 경로 대비 11.5% 낮아질 것으로 분석

●

반면, AI가 지식 노동 생산성을 높이면 생산성 혜택을 받는 육체노동 수요가 증가하면서 임금이 상승

●

일례로 물리적 기반시설 설계와 인허가 절차가 빨라지면 건설 프로젝트가 늘어나고, 이는 건설

노동자 수요 증가로 이어져 임금 상승 견인

미국 성인들은 ‘상당한 변화’ 수준을 예상

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연구진은 AI로 인한 변화 상황을 실제 사람들이 가진 기대 수준과 비교하기 위하여,

2026년 8월 미국 성인 1만 명 이상을 대상으로 설문조사 진행

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AI의 역량과 활용 범위, 자동화 비중, 재취업 기간 등에 대한 응답 중앙값을 모형에 넣어 산출한 결과, GDP는

AI가 없는 상황 대비 8.6% 높고 전체 실업률은 4.6%로 상당한 변화 상황과 유사

●

응답자들은 AI로 실직한 노동자가 새 직종에서 일자리를 찾는 데 약 8개월(응답 중앙값)이

걸릴 것으로 예상

출처 | The Anthropic Institute, Economic Scenarios for Transformative AI, 2026.9.9.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

사상 최대 규모 중국 신규 대졸자들, AI로 인한 일자리 불확실성에 직면

KEY Contents

올해 중국 노동시장에 진입하는 신규 대졸자가 사상 최대 규모를 기록하는 가운데,

이미 높은 수준의 청년 실업률에 더해 AI로 인한 일자리 불확실성도 증대

중국 정부는 청년 실업이 정치 불안 요인이 될 수 있다는 인식에 따라 AI의 고용 영향에 민감하게

대응하고 있으며, 법원 판결을 통해 AI 도입을 근거로 이루어진 일방적 해고에 제동을 거는

한편 고용 지원책도 발표

사상 최대 대졸자와 AI 확산으로 청년층 일자리 불확실성 확대

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뉴욕타임스의 2026년 9월 6일 보도에 따르면 올해 중국 노동시장에 진입하는 신규

대졸자가 약 1,270만 명으로 사상 최대인 가운데, 경기 둔화 속 AI로 인한 일자리

불확실성도 가중

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2026년 7월 기준 16~24세 도시 청년 실업률은 17.9%로 여전히 높은 수준이며, 대학 진학자

급증에 비해 양질의 고임금 대졸 일자리 공급은 이를 따라가지 못하는 상황

●

중국이 정부 지원과 폭넓은 대중적 호응에 힘입어 AI를 도입하는 한편, 청년 실업률은 높아 우려가 큰 상황

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전문가들에 따르면 AI와 자동화의 영향은 중국 최대 고용 부문에 속하는 제조업과 음식

배달에서 가장 크게 나타났고, 사무직에 대한 영향도 가시화되는 단계

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전문가들은 AI가 창출하는 일자리가 이미 해당 기술에 숙련된 소수에게 주로 열려 있으며,

행정이나 리서치, 코딩 등 신입 사무직 업무는 자동화에 더 취약하다고 지적

●

크리스천 야오(Christian Yao) 뉴질랜드 웰링턴 빅토리아대 선임 강사는 “중국은 신입 전문직

시장의 경쟁이 치열해 특히 취약하다”며, 비교적 낮은 직급에도 석사, 때로는 박사 학위를

요구하는 ‘자격 군비경쟁’이 나타나고 있다고 지적

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구직자들은 AI 생성 드라마 제작, AI 운영 등 새로운 직무가 늘고 있으나 기업이 즉시 투입 가능한

경력자만 찾고 인턴이 맡던 업무를 자동화하면서 경험을 쌓을 경로가 좁아지고 있다고 토로

●

석사 학위를 취득한 구직자들 역시 수백~수천 건의 지원에도 취업에 실패하며 구직이 장기화

중국 정부, AI가 청년 고용에 미치는 영향에 민감하게 대응

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중국 공산당 지도부는 청년 실업 문제를 정치 불안 요소로 인식하고, AI가 고용에 미치는

영향에 민감하게 대응하며 기업에 해고 자제를 압박

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스콧 싱어(Scott Singer) 카네기국제평화재단 중국 AI 이니셔티브 공동 책임자는 “중국은 AI의

노동시장 영향을 극도로 우려하며, 이는 현재 AI와 관련한 정부의 최대 우려사항일 것”이라고 언급

●

중국 정부는 여러 법원 판결을 통해 AI 기반 비용 절감을 정당한 해고 사유로 인정하지 않겠다는

신호 전달

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2026년 1월에는 AI의 고용 시장 영향에 대응해 핵심 산업 대상 맞춤형 고용 지원 정책을

발표했고, 일부 당 관계자는 AI 중심 노동시장 적응을 위한 직업훈련 제공과 같은

광범위한 개입 제안

출처 | The New York Times, China’s New Graduates, Facing a Dire Job Market, Must Also Contend With A.I., 2026.9.6.

SPRi AI Brief

2026년 10월호

노벨경제학상 수상자 필리프 아기옹, AI로 인한 고용 전환 대비책 제안

KEY Contents

노벨경제학상 수상자 필리프 아기옹(Philippe Aghion)은 AI를 ‘슘페터적 혁명’으로

규정하고 AI로 인한 고용 전환에 유연안정성 체계로 대응해야 한다고 제언

아기옹은 학생들이 스스로 학습하는 법을 배우도록 학교 시스템을 개편하고, 기술직과

현장직을 장려하며 의사소통 능력을 비롯한 비기술적 역량을 함양해야 한다고 주장

AI로 인한 고용 전환에 대응해 ‘유연안정성’ 체계 수립 제안

■

2025년 노벨경제학상을 수상한 프랑스 경제학자 필리프 아기옹이 2026년 9월 15일

파리경제대학 기고문에서 AI를 성장과 고용 구조를 바꾸는 ‘슘페터적 혁명’*으로 규정

* 혁신이 기존 기술·기업·일자리를 대체하며 성장을 이끄는 ‘창조적 파괴’가 경제 전반에서 일어나는 변화

●

노벨경제학상 공동 수상자 피터 하윗(Peter Howitt)과 개발한 분석 틀에 따르면 혁신은

독점적 이윤에 대한 기대에서 나오고 새 혁신이 기존 혁신을 대체하며 AI는 이러한

역동성을 가속화

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AI는 재화와 서비스 생산을 자동화하고 새로운 아이디어 발굴을 쉽게 만들어 장기적 경제 성장을

이끌 잠재력이 있으며, 수년간 성장률을 1% 포인트 추가로 높이고 잠재적으로 일자리 순증을 예상

■

아기옹은 AI의 이점을 극대화하기 위한 제도 구축을 강조하며, AI로 인한 고용 전환에

대응한 유연안정성(Flexicurity)* 체계 수립 제안

* 고용 유연성(Flexibility)과 안정성(Security)을 결합한 노동시장 모델

●

그는 AI가 이미 경제를 뒤흔들고 있고 앞으로도 계속될 것이므로, 당면 과제는 소외된

사람들을 지원하는 동시에 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 제도 구축이라고 강조

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프랑스에는 보편적 기본소득보다 덴마크식 유연안정성 체계와 근로 중이거나 직업훈련을 받는

모든 사람에게 적정 소득을 보장하는 제도가 필요하다고 지적

학교 시스템 개편으로 기술·현장직 장려 및 비기술적 역량 향상 지원 필요

■

아기옹은 AI로 인한 고용 전환에 대응해 학생들이 스스로 학습하는 방법을 배우도록 학교

시스템을 개편해야 한다고 강조

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프랑스에서 오랫동안 저평가된 기술직과 현장직을 장려하는 한편, 대인 소통 능력, 자기 주도성,

다양한 역할 수행 능력 같은 비기술적 역량을 함양해야 한다고 주장

●

학교가 어느정도는 AI 없이 온전히 책에 집중하고 글을 쓰며, 스스로 계산하고 사고 과정을

설명할 수 있는 공간으로 남아 있어야 한다며, 이러한 기초 역량이 바람직한 AI 활용을 구별할 수 있는

역량으로 이어질 수 있다고 강조

출처 | Paris School of Economics, A Schumpeterian Revolution, 2026.9.15.