월간AI모델현황

∙ 2026년 10월 AI 모델 현황

정책

･

법제

∙ 중국 정부, 대형 모델과 에이전트를 포함한 AI 기술 수출 통제 추진

∙ 미국 국토안보부, 연방 민간 행정기관에 딥시크 사용 금지 명령

∙ EU 집행위원회, 「AI 법」 첫 조화표준 발표

∙ EU 「AI 법」 준수를 위해 생성형 AI 시스템 제공자들 텍스트 워터마크 도입

∙ 중국 국무원 판공청, 고용 친화 AI 전환 지원 정책 발표

기업

･

산업

∙ AI 에이전트 확산에 대응하는 거버넌스 필요성 증대

∙ PHP 취약점 발견과 대응에 AI 모델 활용

∙ AI로 어도비 앱을 역설계했다는 무료 대체 앱 등장

∙ 중국 AI 콘텐츠 업계 추정치에서 촉발된 AI 토큰 사용처 논쟁

∙ 중국, 데이터 자원 개발과 이용을 위한 중앙 국유기업 출범

기술

･

연구

∙ 오픈AI, AI 작성 수학 논문 700여 편 동시 공개

∙ AI가 생성한 아이디어를 판별하는 탐지기 개발

∙ 데이터센터 확충이 대기질 개선 성과를 상쇄할 가능성 제기

∙ AI가 지능뿐만 아니라 의식을 지닐 가능성에 대한 회의론

∙ 학술 논문 사전 공개 저장소 arXiv, AI 도구 확산 이후 논문 제출 급증 부담에 상한 도입

인력

･

교육

∙ 근로자의 AI 챗봇 사용이 직장 내 업무 재편과 직업 이동으로 이어졌을 가능성

∙ AI 활용해 박사논문 초록 작성한 졸업생, 미사용자보다 학계 진출 확률 낮아

∙ 유럽 중소·중견 기업 AI 혹은 알고리즘 관리 활용 증가 추세

∙ EU 공동연구센터, EU 지역 AI 노출 확대와 AI 활용 수준 불균형에 주목

∙ 중국 내 AI 인재 규모와 자국 잔류율 증가 추세

Ⅰ2026년 11월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

2026년 10월 AI 모델 현황

주요 모델 출시 타임라인

10.6 Mistral Large 4, Nano Banana 2.1 10.7 Claude Haiku 5.5 10.12 Muse Wonder

10.15 Muse Spark Open 10.19 MiniMax M3.1 Flash, FLUX 3 Max 10.23 Kimi K3.1 Pro

10.26 GPT-6.1 Terra 10.27 Genie 4 10.28 Gemini 4 Carbon 10.29 Mistral Large 4(가중치 공개)

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 Gemini 4 Carbon (high)

26.10.28.

7.76

92.1

Google

② Claude Opus 5.5 (max with fallback)

26.9.22.

10.04

95.5

Anthropic

③ GPT-6 Astra (max)

26.9.3.

6.24

75.1

OpenAI

④ GPT-6.1 Sol (max)

26.9.29.

1.27

94.9

OpenAI

⑤ Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)

26.9.28.

10.02

138.4

Anthropic

주 : 2026년 11월 2일(한국표준시) 조회 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 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 여러 개인 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.

1222

OpenAI

① Wan 3.0

26.8.6.

1175

Alibaba

② GPT Image 2.5 Flare (Max)

26.9.8.

1207

OpenAI

② Utopai X

26.9.30.

1166

Utopai

Studios

③ GPT Image 2 (High)

26.4.21.

1186

OpenAI

③ MiniMax H3 (768p)

26.7.31.

1161

MiniMax

주 : 이미지 생성 성능은 2026년 11월 2일(한국표준시) 조회 AA-Image-T2I v2.1 기준. 동영상 생성 성능은

2026년 11월 2일(한국표준시) 조회 AA-Video-T2V v2.1 기준. Elo는 Artificial Analysis 모델명 비공개 선호

투표 기반 상대 점수를 뜻함.

한국 AI 모델

■

카카오, 자체 개발 비전 인코더 ‘Kanana-2-vision-encoder’ 오픈소스 공개(26.10.21.)

●

AI가 이미지를 이해하도록 돕는 ‘눈’ 역할을 하는 기술로, 4억 2,600만 매개변수 규모

‘medium’과 9,800만 매개변수 규모 ‘tiny’ 2종 공개

●

자체 평가에서 동급 글로벌 모델 대비 최고 성능을 기록

주목할 점

●

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0으로 버전 갱신(2026년 10월 27일, 미국 현지시간 기준)

●

구글이 기존 1위 모델(Claude Opus 5.5)보다 더 높은 종합 성능을 보이면서도 과제당 비용이 더 저렴한

모델(Gemini 4 Carbon) 발표

SPRi AI Brief

2026년 11월호

정책

･

법제

Ⅰ2026년 11월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

중국 정부, 대형 모델과 에이전트를 포함한 AI 기술 수출 통제 추진

KEY Contents

중국 상무부와 과학기술부가 대형 모델과 에이전트, 컴퓨팅 클러스터 등 AI 관련 기술을

포함한 40개 기술을 수출 금지·제한 기술 목록에 추가하는 개정안 공개

중요 데이터로 훈련되고 매개변수 2조 개 이상의 모델과 주요 지표에서 세계 상위 10위

안에 드는 모델의 핵심 기술은 수출 제한 대상에 포함

중국, AI 관련 기술 23개를 수출 금지·제한 목록에 추가하는 개정 초안 공개

■

중국 상무부와 과학기술부가 2026년 10월 16일(현지 시간) AI·바이오의약·태양광 3개 분야

40개 기술을 「중국 수출 금지·제한 기술 목록」에 추가하는 개정 의견 수렴 공고를 발표

●

이 중 AI 분야는 대형 모델, 에이전트, 컴퓨팅 클러스터, 정보 처리 관련 23개 기술 포함

●

중국 상무부 대변인은 이번 조치가 AI 기술의 “안전성과 통제 가능성”을 확보하기 위한 것이라며, 비국가

행위자나 악의적 주체가 핵심 기반 시설이나 방위산업, 핵심 정부 시스템 공격에 악용할 위험 언급

■

중국 정부는 공고일부터 개정 목록이 정식 시행될 때까지 대상 기술 수출에 사전 등록 의무를

부과하는 임시 등록 관리 시행

●

수출 사업자는 대상 기술을 수출하기 전에 상무부 통합 업무 플랫폼에 수출 주체와 수령자, 목적지,

용도, 예상 금액 등을 등록 필요

●

등록 대상 수출 형태는 지식재산권 양도 등 기술 소유권의 해외 이전, 지식재산권 사용 허가 등 국내 기술의

해외 사용 허가, 국내 기술 소유자 및 실질 통제자의 외국 주체 변경 포함

매개변수 2조 개 이상 대규모 모델이나 세계 상위권 모델의 핵심 기술 수출 제한

■

블룸버그(Bloomberg)에 따르면 개정안은 일정 성능 기준을 넘는 제품의 모델 가중치 및

소스코드와 첨단 칩 설계 기술을 수출 제한 대상으로 포함

●

중요 데이터로 훈련되고 매개변수가 2조 개 이상인 모델이나 성능·사용량·안전성 등의 지표에서

세계 상위 10위 안에 드는 모델의 핵심 기술, 14나노미터 이하 공정이나 2.5D·3D 첨단 패키징을

적용한 AI 칩의 설계 기술과 일부 첨단 메모리 칩 설계 기술 등이 대상

■

중국 상무부는 오픈소스 공개 기술을 수출 통제에서 제외하고, 해외 배포는 기술 수출로

취급하되 해외 고객 대상 온라인 서비스 제공은 통제하지 않는다고 설명

●

오픈소스나 학술 발표로 이미 공개된 기술은 수출 통제 대상에서 제외하고, AI 기술의 오픈소스

공개와 해외 자체 운영 컴퓨팅 센터, 해외 칩 테이프아웃 등에는 자동 허가 등 간소화 조치 적용

●

제한 대상 모델의 해외 배포는 기술 수출에 해당하나, 중국 제공자가 소유한 해외 클라우드 시설에

배포하면 자동 허가 대상이 될 수 있음

출처 | 中华人民共和国商务部·科学技术部, 商务部科技部公告2026年第48号就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》

公开征求意见并对相关技术出口实施临时登记管理, 2026.10.16.

Bloomberg, China Plans AI Export Curbs to Exert Control Over Key Tech, 2026.10.16.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

미국 국토안보부, 연방 민간 행정기관에 딥시크 사용 금지 명령

KEY Contents

미국 국토안보부(Department of Homeland Security)가 연방 민간 행정기관에 딥시크가

개발한 제품과 서비스를 조달에서 배제하고, 기존에 사용해 온 딥시크 제품과 서비스를

정보기술 시스템에서 제거할 것을 명령

중국 외교부와 상무부 대변인은 이번 조치에 대해 미국 정부가 국가안보 개념을 일반화하고

과학기술과 경제무역 문제를 정치화하고 있다며 반발

미국 국토안보부, 서버 소재지와 민감정보 수집 등을 이유로 딥시크 금지 명령

■

미국 국토안보부(Department of Homeland Security)가 2026년 10월 20일(현지 시간)

연방관보를 통해 연방 민간 행정기관*을 대상으로 중국 딥시크(DeepSeek)가 개발한 제품과

서비스를 조달에서 배제하고, 정보기술 시스템에서 제거하도록 하는 명령(Order)을 공고

●

제거 대상에는 딥시크 기반으로 개발된 제3자 제품과 서비스도 포함

* 연방 민간 행정기관(Federal Civilian Executive Branch)은 미국 연방 행정부 소속 기관 중 국방부와 정보기관을 제외한

기관으로, 국무부, 법무부, 재무부, 상무부, 노동부, 교육부, 에너지부 등 100여 개 기관이 해당

■

미국 국토안보부는 딥시크 금지 조치 배경으로 서버 소재지, 개인식별정보 수집,

민감정보 전송 가능성, 모델·앱의 보안 취약점 가능성을 제시

●

국토안보부는 딥시크 서버가 중국에 있으며, 중국 국내법은 국가 정보기관이 민간기업의 기반

시설에 접근하는 것을 허용한다고 설명

●

또한 딥시크가 사용자 가입 과정에서 개인식별정보를 수집하며, 사용자 추적과

핑거프린팅(Fingerprinting)* 관련 위험이 있을 수 있다고 지적

* 기기 및 브라우저의 설정 등 고유한 특성 정보를 조합해 개별 사용자를 식별하는 기법

●

딥시크의 대표 애플리케이션이 질의응답 방식으로 작동해, 사용자가 프롬프트를 입력하는

과정에서 미국의 민감정보를 의도치 않게 중국으로 전송할 수 있다고 경고

●

해당 명령은 딥시크 모델과 iOS 앱에 악성코드나 시스템 취약점이 존재할 가능성도 제기

중국 외교부와 상무부, 미국 국토안보부 조치에 반대 입장 표시

■

중국 외교부와 상무부 대변인은 미국 국토안보부 조치에 대해 반대 입장을 밝힘

●

중국 외교부 대변인은 2026년 10월 20일 정례 기자회견에서 미국의 딥시크 금지 관련 질문에

“중국은 국가안보 개념을 일반화하고 과학기술과 경제무역 문제를 정치화하는 데 일관되게

반대한다”며 “중국 기업의 합법적 권익을 단호히 수호할 것”이라고 답변

●

중국 상무부 대변인 역시 같은 날 기자 문답에서 미국이 양국 정상의 합의를 무시한 채

국가안보 개념을 일반화하고 행정 수단으로 중국 기업을 압박한다며, 차별적 제한 조치 철회 촉구

출처 | Federal Register, Notice of Order Regarding Exclusion and Removal of DeepSeek Products From Federal Civilian Executive Branch Information

Technology Systems and Procurements, 2026.10.20.

商务部, 商务部新闻发言人就美国土安全部发布针对中国企业的联邦采购排除和移除命令通知答记者问, 2026.10.20.

Caixin Global, U.S. Bans Civilian Federal Agencies From Using DeepSeek Products, 2026.10.20.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

EU 집행위원회, 「AI 법」 첫 조화표준 발표

KEY Contents

EU 집행위원회(European Commission)가 유럽표준화위원회와

유럽전기기술표준화위원회가 개발한 ‘EN 18286:2026’을 EU 「AI 법」의

첫 조화표준으로 EU 관보에 게재

EU 집행위원회는 유럽표준화위원회와 유럽전기기술표준화위원회에 고위험 AI

시스템 관련 10개 분야 조화표준 개발을 요청한 바 있으며, 이번 표준은 그중

품질경영 분야 첫 결과물

EU 「AI 법」 제17조 품질경영시스템 요건의 이행을 지원

■

EU 집행위원회(European Commission)가 「AI 법」 이행을 지원하는

첫 조화표준(Harmonised Standard)이 EU 관보에 게재되었다고

2026년 10월 19일(현지 시간) 발표

●

해당 표준은 유럽표준화위원회(European Committee for Standardization, CEN)와

유럽전기기술표준화위원회(European Committee for Electrotechnical Standardization,

CENELEC)가 개발한 ‘EN 18286:2026 – 인공지능 – EU AI 법 규제 목적의

품질경영시스템(Artificial Intelligence – Quality Management System for EU

AI Act Regulatory Purposes)’

■

EU 집행위원회는 이 조화표준이 조직이 아닌 AI 시스템 수명주기 중심의

품질경영시스템(Quality Management System, QMS)으로서 기존 국제표준과 함께 사용하도록

설계되었다고 설명

●

고위험 AI 시스템 제공자에게 적용되는 「AI 법」 제17조 품질경영시스템 요건을 구체화한 것으로,

제17조 요건에 대한 적합성 추정(presumption of conformity)이 부여되는 유일한

AI QMS 표준이라고 설명

●

국제표준화기구(International Organization for Standardization, ISO)와

국제전기기술위원회(International Electrotechnical Commission, IEC)의 ISO/IEC

42001(AI 경영시스템 표준), ISO 9001(품질경영시스템 표준), 분야별 QMS를 대체하지 않고

그 위에 더하는 방식

●

ISO와 IEC AI 경영시스템 표준을 도입하지 않더라도, 이번 조화표준을 통해 기존 QMS를

확장하거나 「AI 법」 제17조 요건을 충족하는 새로운 QMS를 구축 가능

●

AI 시스템 제공자는 자율적으로 조화표준을 적용할 수 있으며, 「AI 법」 준수 입증을 위해 다른

프레임워크 채택도 가능

EU 집행위원회, 고위험 AI 시스템 관련 10개 분야 조화표준 개발 요청

■

EU 집행위원회는 CEN과 CENELEC에 고위험 AI 시스템 관련 10개 핵심 분야의

조화표준 개발을 요청했으며, EN 18286은 이 중 품질경영시스템 항목에 해당

●

표준 개발 요청 분야는 위험관리, 데이터셋 거버넌스·품질, 기록 보관, 투명성, 인간 감독,

정확성, 견고성, 사이버보안, 품질경영, 적합성 평가 등으로 구성

●

양 기관의 합동기술위원회 JTC 21(Joint Technical Committee 21)이 표준 개발 담당

출처 | European Commission, First harmonised standard supporting the AI Act published in the Official Journal,

2026.10.19. European Commission, Standardisation of the AI Act

SPRi AI Brief

2026년 11월호

EU 「AI 법」 준수를 위해 생성형 AI 시스템 제공자들 텍스트 워터마크 도입

KEY Contents

EU 「AI 법」 제50조 제2항은 생성형 AI 시스템 제공자에게 출력물의 기계 판독 가능한

표시와 AI 생성 또는 조작 여부의 탐지 가능성 확보 의무 부과

2026년 8월 2일 이전 출시된 생성형 AI 시스템 제공자는 2026년 12월 2일까지 해당 조항을

준수해야 하며, 오픈AI와 앤트로픽은 「AI 법」 준수를 위해 텍스트 워터마크 도입 발표

EU 「AI 법」 제50조 제2항, 생성형 AI 출력물에 대한 표시와 탐지 의무 부과

■

EU 「AI 법」 제50조 제2항은 생성형 AI 시스템 제공자에게 출력물의 기계 판독 가능한

표시와 AI 생성·조작 여부의 탐지 가능성을 확보할 의무 부과

●

해당 조항은 합성 음성·이미지·영상·텍스트를 대상으로 하며, 기술적으로 가능한 범위에서

표시·탐지 수단의 효과성·상호운용성·견고성·신뢰성을 확보하도록 규정

●

일반적인 편집을 보조하거나 입력 데이터 또는 그 의미를 실질적으로 변경하지 않는 경우 등에

예외 인정

●

출력물이 “기계 판독 가능한 형식으로 표시되고 인위적으로 생성 또는 조작된 것으로 탐지

가능”해야 한다고 규정해 특정 워터마크 기술을 지정하기보다 표시·탐지 가능성을 요건으로 제시

■

EU 「AI 법」 자체는 2024년 8월 1일 발효되었으며, 제50조에 따른 투명성 의무는

2026년 8월 2일부터 적용

●

단, 「디지털 옴니버스(Digital Omnibus)」 개정으로 신설된 제111조 제4항에 따라 2026년 8월 2일

이전에 시장에 출시된 생성형 AI 시스템의 제공자는 제50조 제2항을 2026년 12월 2일까지

준수하도록 유예

오픈AI와 앤트로픽, 자사 서비스에 텍스트 워터마크 도입

■

오픈AI(OpenAI)는 2026년 10월 5일(현지 시간) 「AI 법」 준수를 위해 EU 지역의

자사 서비스에 텍스트 워터마크 도입 방침을 발표

●

EU 내 ChatGPT·Codex의 텍스트 출력에 보이지 않는 워터마크를 향후 수 주에 걸쳐 도입하고,

전 세계 API 고객에게는 일부 모델에 대한 선택적 적용 기능을 제공한다고 설명

●

자체 기술인 textGrain을 통해 모델의 단어 선택에 보이지 않는 통계적 신호를 부여하고,

탐지기로 해당 신호의 존재 여부 평가

●

탐지기 접근은 초기에는 승인된 연구자와 전문 기관으로 제한하며, 짧은 텍스트나 편집된

텍스트 등에서는 탐지 성능에 한계가 있음을 명시

■

앤트로픽(Anthropic)은 앞서 2026년 8월 14일 향후 출시하는 Claude 모델에 텍스트

워터마크 도입 계획 발표

●

발표 시점 당시 지역별 적용 범위를 안정적으로 구분할 수단이 아직 없어 전 세계에 적용한다고

밝히고, 2026년 8월 2일 이전에 출시된 모델에도 순차적으로 도입할 계획이라고 언급

출처 | OpenAI, Our approach to EU text provenance rules, 2026.10.5.

Anthropic, How Claude’s text watermark works, 2026.8.14.

European Union, Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act) Article 50·111, 2024.7.12.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

중국 국무원 판공청, 고용 친화 AI 전환 지원 정책 발표

KEY Contents

중국 국무원 판공청이 AI 기술 발전에 대응하는 고용 친화 발전 방식 구축 지원을 위한

정책을 마련하고 6개 분야 18개 조치 제시

6개 분야는 AI가 일자리를 창출하는 효과 강화, 고용 친화 AI 전환 경로 구축, 노동자 디지털 활용

능력과 취업 능력 제고, 고용 정책과 서비스에 AI 활용, 노동자 권익 보장 제도와 사회보장

제도 개선, AI 도입 관련 고용 모니터링·조기 경보·위험 대응 체계 개선으로 구성

AI가 일자리를 창출하는 효과를 강화하고, 대체하는 효과를 완화하기 위한 조치

■

중국 국무원 판공청*이 ‘AI 기술 발전에 대응하는 고용 친화 발전 방식 구축 지원에 관한 의견**’ 발표

* 중국 최고 행정기관인 국무원의 일상 업무를 보좌하는 기구로, 국무원 문건 기초·심사와 부처 간 이견 조율, 이행 감독 등을 담당

** 의견(意见)은 중요 문제에 대한 견해와 처리 방법을 제시하는 공문서 형식

●

이 의견은 고용 우선 기조를 견지하며, AI가 일자리에 미치는 긍정 효과를 강화하고 부정 효과를

완화하는 6개 분야 18개 조치로 구성

●

현지 매체 차이신 글로벌(Caixin Global)은 이번 판공청 의견이 AI로 인한 감원 발생에 대한 사후

대응을 넘어, AI가 일자리를 창출하도록 유도하는 방향으로 정책 기조를 전환하는 것이라고 평가

■

(AI가 일자리를 창출하는 효과 강화) ①신흥 분야 AI 일자리 확대 ②중소·영세 기업 고용 안정과

일자리 확대를 위한 새로운 동력 육성 ③AI 분야 새로운 고용·창업 모델 창출 ④AI 관련 신규 직업 개발

●

AI 중소기업 창업 지원 계획을 시행하고, 오픈소스 생태계로 중소기업 혁신과 창업 촉진

■

(고용 친화 AI 전환 경로 구축) ⑤전통 산업 분야 AI 고용 잠재력 발굴 ⑥AI 도입에 따른

일자리 대체 영향 완화 ⑦AI 도입 관련 고용 위험 평가 체계 구축

●

노동력이 부족하거나 작업 환경이 위험한 직무에 AI를 우선 적용

●

노동집약 산업에서는 AI 도입 범위와 강도, 속도를 신중하게 조절해 노동자에 미치는 영향을 가능한 한 축소

■

(노동자 디지털 활용 능력과 취업 능력 제고) ⑧AI 인재 공동 육성 ⑨AI 특화 훈련 계획 시행

■

(고용 정책과 서비스에 AI 활용) ⑩AI를 활용해 고용 정책 시행 촉진 ⑪고용 서비스

지능화 수준 향상 ⑫전직과 직무 전환에 대한 취업 지원 강화

●

AI 도입에 따른 일자리 대체 영향을 받은 노동자 중 적격자들에게 맞춤형 직업 지도와 기술 훈련,

일자리 추천, 창업 지원 등 제공

■

(노동자 권익 보장 제도와 사회보장 제도 개선) ⑬인간-기계 협업에 대응한 노동자 권익 보장

제도 최적화 ⑭유연 고용 및 새로운 고용 형태의 노동자 대상 사회보장 제도 개선 ⑮AI 기술

발전에 부합하는 소득 분배 체계 개선

●

인사관리 분야 AI 활용을 규범화하고, 알고리즘 남용 등으로 인한 고용 차별, 허위 채용, 사생활권·

휴식권 침해 등 위법·위규 행위를 법에 따라 규율

■

(AI 도입 관련 고용 모니터링·조기 경보·위험 대응 체계 개선) ⑯AI 도입 관련 고용 위험

모니터링 및 조기 경보 강화 ⑰AI 도입에 따른 고용 영향 연구 강화 ⑱AI 도입 관련 고용 위험

대응 체계 개선

출처 | 中国政府网, 国务院办公厅关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见, 2026.10.23.

Caixin Global, China Issues 18-Point Plan to Protect Workers From AI Job Losses, 2026.11.2.

기업

･

산업

Ⅰ2026년 11월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

AI 에이전트 확산에 대응하는 거버넌스 필요성 증대

KEY Contents

미스트랄 AI, 오픈AI, 문샷 AI 등 주요 AI 기업들이 에이전트 역량을 강조한 파운데이션

모델을 공개했으며, 앤트로픽은 사용자 대신 다양한 작업을 처리하는 AI 에이전트 앱 공개

AI 에이전트 중심 서비스와 모델 공개가 잇따르는 가운데, 브루킹스 연구소에 실린 논평은

사전 권한 설정과 실행 중 모니터링을 포함한 AI 에이전트 거버넌스 필요성 강조

AI 에이전트 역량을 강조한 서비스와 모델 공개 확대

■

사용자를 대신해 작업하는 AI 에이전트 중심 상용 서비스와 모델 잇따라 공개

●

(미스트랄 AI, Mistral Large 4) 총 1조 개 매개변수 중 520억 개가 활성화되는

전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 구조의 파운데이션 모델로 지시 수행과 추론,

에이전트 기능 통합*

* 미스트랄 AI 발표에 따르면 코딩 에이전트 지표에서 49.8%로 DeepSeek V4 Pro 등을 앞섰고, 업무 흐름

657개로 구성된 AutomationBench에서는 59.9%를 기록

●

(앤트로픽, Claude Duet) Claude Opus 5.5 기반 독립형 앱으로, 연결된 앱을 점검해 필요시

먼저 메시지를 보내고 회의 일정 조율, 재무 예측, 웹 앱 제작 등 처리

●

(오픈AI, GPT-6.1 Terra) 화면 이해와 컴퓨터 조작 능력을 개선해 양식 입력, 영상 편집 등

컴퓨터 기반 업무 수행 역량을 강화한 파운데이션 모델로 에이전트 성능 강조*

* 자체 평가에 따르면 중간 추론 설정에서 Agents’ Last Exam 점수가 이전 GPT‑5.6 Terra보다 15%p 상승했으며,

OSWorld 2.1에서도 중간 추론 설정만으로 GPT-5.6 Terra의 최고 점수를 상회

●

(문샷 AI, Kimi K3.1 Pro) 코딩, 3D 제작, 금융 연구 등 에이전트 역량 전반의 상당한 개선을 강조,

다단계 실행, 도구 사용, 문제 해결 전 과정을 평가하는 내부 코딩 벤치마크에서 이전 Kimi K3 대비

점수가 55.95%에서 61.2%로 상승했다고 발표

AI 에이전트 발전에 대응하는 거버넌스 필요성 증대

■

미국 브루킹스 연구소(Brookings Institution)에 실린 2026년 10월 12일 논평은 정적

AI를 전제로 설계된 기존 AI 거버넌스 모델이 AI 에이전트 역량을 갖춘 서비스와 모델을

감독하는 데 충분하지 않을 수 있다고 지적

●

스탠퍼드 AI 인덱스(Stanford AI Index)를 인용해 컴퓨터 작업에서 에이전트 정확도가 2025년

한 해 동안 12%에서 66.3%로 향상되어 인간 평균 기준치에 불과 6%p 미달하는 수준이라고 설명

●

논평 저자들은 감독의 초점이 모델이 무엇을 말했는지에서 시스템이 무엇을 했고 누가

책임지는지로 옮겨간다며, 실행 중 모니터링을 포함한 지속적 거버넌스가 필요하다고 주장

●

에이전트마다 책임자를 지정해 필요한 권한만 부여하고, 작업 범위와 사람이 개입할 조건을 미리

정해 추적 가능한 증거를 남기도록 권고

출처 | Mistral AI, Introducing Mistral Large 4, 2026.10.6.

Anthropic, Introducing Claude Duet, 2026.10.21.

Moonshot AI, Introducing Kimi K3.1 Pro, 2026.10.23.

OpenAI, Introducing GPT-6.1 Terra, 2026.10.26.

Brookings Institution, Shaping global governance of AI agents, 2026.10.12.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

PHP 취약점 발견과 대응에 AI 모델 활용

KEY Contents

보안 기업 칼리프와 위즈가 AI 모델을 활용해 전 세계 웹사이트에서 널리 사용되는

오픈소스 프로그래밍 언어 PHP(Hypertext Preprocessor)의 치명적 취약점을 발견

오픈AI는 칼리프가 자사 GPT-5.6 Sol을 사용해 취약점을 발견했다고 밝히며,

대응 프레임워크 제안과 함께 Daybreak 이용료 지원 방안도 발표

보안 기업들, AI 모델을 활용해 PHP 취약점 발견

■

PHP(Hypertext Preprocessor)* 개발진은 2026년 10월 21일(현지시간) 치명적 취약점에 대한

패치를 내놓겠다고 발표했으며, 이 취약점은 보안 기업 칼리프(Calif)와 위즈(Wiz)가 AI 모델을

활용해 발견

* 웹사이트 개발과 구동에 광범위하게 사용되는 무료 오픈소스 프로그래밍 언어

●

칼리프는 오픈AI와 협력해 GPT-5.6 Sol로 찾은 취약점을 PHP 측에 보고했고, 위즈는 독자적으로

AI 모델을 활용해 취약점 보고

■

발견된 취약점은 공통 취약점 등급 시스템(CVSS)* v4.0 기준 9.2점(10점 만점)으로 서버

장악 위험이 제기되며, EU 사이버보안 대응팀은 웹사이트 접속 중단과 오프라인 전환 권고

* 소프트웨어 보안 심각도를 평가하는 업계 표준 점수 체계

●

EU 사이버보안 대응팀(CERT-EU)은 이 등급이 비밀번호나 계정 없이 인터넷으로 취약 서버에서

명령을 실행할 수 있는 ‘비인증 원격 코드 실행’을 의미한다며, 수정 사항을 적용할 수 없는 조직에

웹사이트 오프라인 전환 권고

●

웹 호스팅 기업 고대디(GoDaddy)는 취약점 악용이 데이터 탈취, 페이지 변조, 시스템 전체

장악으로 이어질 수 있다고 지적

●

클라우드플레어(Cloudflare) 최고기술책임자는 취약점을 노린 초기 공격이 나타나고 있다고 밝힘

오픈AI, PHP 취약점 대응 경과 공개와 소프트웨어 취약점 대응 프레임워크 제안

■

오픈AI는 2026년 10월 21일, 지난 두 달간 PHP 유지 관리자와 보안 기업, 정부 기관과

협력해 PHP 취약점 대응에 나섰다고 발표

●

오픈AI는 자사 ‘Patch the Planet*’ 이니셔티브의 일환으로 칼리프가 GPT-5.6 Sol을 사용해 PHP

취약점을 발견했다고 설명

* 자동화 분석과 전문가 검토를 결합해 핵심 인프라 프로젝트의 취약점을 발견 및 수정하는 오픈AI 프로젝트

●

시스템 보호 조치를 위해 인프라 제공업체와 조율을 돕고, 정부 사이버보안 기관과 협력해 주요

조직에 지침이 전달되도록 지원했다고 밝힘

●

운영자가 업데이트 필요 여부를 판단할 수 있도록 PHP 버전 검사기를 Codex 스킬로 공유

■

PHP 취약점 대응 발표와 함께 소프트웨어 취약점에 대응하는 5단계 프레임워크를 제안하고,

사이버보안 지원 계획을 밝힘

●

▲업스트림 취약점 검증과 수정 ▲보호 조치를 준비할 시간 확보 ▲정부 협력을 통한 중요 시스템 보호

▲제품 업데이트 준비 ▲패치 준비 이후 지침 공개와 배포 지원

●

보안 자원이 제한된 필수 서비스 보호 조직을 중심으로 자사 사이버보안 이니셔티브

플랫폼 ‘Daybreak’ 이용료를 10억 달러 규모로 지원하기로 약속

출처 | Reuters, What is PHP and why did it take government websites offline?, 2026.10.21.

OpenAI, Patch the Planet: global response coordination as agents uncover critical vulnerabilities, 2026.10.21.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

AI로 어도비 앱을 역설계했다는 무료 대체 앱 등장

KEY Contents

미국 소프트웨어 개발자가 어도비 앱 7종을 대체하는 무료 앱 모음 ‘ArtCraft’를 공개한 데

이어 MS 오피스 대체 앱도 공개

ArtCraft 개발자는 Claude Opus 5.5를 활용해 공개된 파일 형식 명세를 바탕으로

지식재산권 침해 없이 어도비 앱을 역설계했다고 주장

미국 개발자, 어도비 앱 대체를 표방한 무료 앱 모음 공개

■

미국 개발자 브랜던 토머스(Brandon Thomas)가 어도비(Adobe) 앱 등을 대체하는

무료 앱 모음 ‘ArtCraft’를 공개

●

ArtCraft는 Photoshop, Premiere, Lightroom 등 어도비 앱 7종을 대체하는 앱으로 구성되며,

macOS와 Windows, Linux를 지원

●

이후 마이크로소프트의 Word, PowerPoint, Excel을 대체하는 WordCraft, DeckCraft, GridCraft도

공개했으며, 해당 앱은 전 세계에서 이용 가능

■

토머스는 ArtCraft 개발 배경으로 소프트웨어 해지 수수료 부과에 대한 불만을 들면서, 다른

사람들도 이러한 유료 소프트웨어의 기능을 무료로 이용할 수 있기를 기대했다고 밝힘

■

다만 토머스는 해커뉴스(Hacker News)에 올린 글에서 ArtCraft가 아직 실제 작업에 쓸 수준과

거리가 먼 매우 초기 버전이라고 밝힘

●

PhotoCraft의 안내 문서(README)는 일상적인 전문 작업에서 Photoshop을 대체할 수준이 아직

아니라고 밝히고 있으며, FilmCraft 문서는 기능 점검표 기준 구현율을 약 87%, 실제 프로젝트

준비도를 50~60%로 추정

지식재산권 침해 없는 역설계 방식으로 소프트웨어 개발 주장

■

토머스는 레딧(Reddit)을 통해 자신의 프로젝트를 소개하면서 Claude Opus 5.5와 프로그래밍

언어 러스트(Rust)로 어도비 앱을 역설계했다고 밝힘

■

지식재산권 침해 없는 기존 소프트웨어 복제에 법적 회색지대가 존재

●

토머스는 ArtCraft가 어도비의 독점 소스코드가 아닌 공개된 파일 형식 명세를 바탕으로 처음부터

개발한 ‘클린룸(Clean Room)*’ 설계 방식의 대체품이라고 주장

* 저작권이 있는 자산이나 보호되는 코드를 쓰지 않고 소프트웨어의 기능만 역설계해 새로 구현하는 방식

출처 | PetaPixel, Someone Rebuilt Free, Open-Source Versions of Photoshop, Premiere, and Lightroom Using AI, 2026.10.7.

Digital Trends, The Adobe clones are real, but so is the work left to finish them, 2026.10.10.

Al Jazeera, How AI apps are offering free substitutes for Big Tech software, 2026.10.14.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

중국 AI 콘텐츠 업계 추정치에서 촉발된 AI 토큰 사용처 논쟁

KEY Contents

중국 디지털 콘텐츠 기업 중원 온라인(COL Group)이 AI 숏드라마·영상 제작이 중국 전체

토큰 소비의 55%를 차지한다고 추정한 것에 대해, 바이트댄스(ByteDance) 관계자는 자사

전체 연산자원 중 영상 생성 모델의 학습·추론에 쓰이는 비중은 약 10%라며 반박

현지 언론은 토큰 소비 관련 수치 산정 근거를 지적하는 한편, 과학 연구 분야 연산 자원

접근성 확대를 제언

AI 활용 비중 추정치 논쟁과 AI를 오락보다는 과학을 위해 써야 한다는 여론

■

중국에서 미국은 AI 토큰을 연구개발과 코딩에 쓰는 반면 중국은 AI 숏드라마와 영상 생성에 쓴다는

비교가 온라인에서 확산되며, 중국의 AI 사용이 오락에 치중한다는 비판 여론 촉발

●

디지털 콘텐츠 기업 중원 온라인(COL Group)은 2026년 6월 3일 투자설명회에서 중국 내 AI 토큰 사용량 중 AI

숏드라마·영상 제작이 55%, 전자상거래·마케팅이 24%, 소프트웨어 개발이 15% 차지한다고 발표

●

영상 생성 AI 모델 Seedance 개발사 바이트댄스의 두바오 홍보 책임자 류싱(刘星, Liu Xing)은

“특정 기업이 발표한 연산 자원 수치는 다소 신뢰하기 어렵다”며, 바이트댄스 전체 연산 자원 중 영상

생성 모델의 학습·추론에 쓰이는 비중은 약 10%라고 설명

●

상하이증권보(上海证券报)는 10월 23일 보도에서 양국 토큰 소비 경향을 뒷받침할 권위 있는

통계를 확인하기 어려웠으며, 소셜미디어 발언이 재전파된 것으로 파악됐다고 지적

■

중국 관영 시사잡지 반월담(半月谈)은 10월 22일 논평에서 토큰 소비와 연산자원 사용량을

혼동하거나 오락과 과학연구를 단순 대립시키는 비교를 경계하면서도, 과학 연구와 실물경제

분야 연산자원 접근성을 높이고 기반 기술 개발로 투자를 유도할 필요가 있다고 제언

■

상하이증권보는 게임용 그래픽 카드 사업에서 시작해 AI 분야로 확장한 엔비디아의 사례처럼

엔터테인먼트 소비와 기술혁신이 상충하지 않는다는 업계 의견을 인용

AI 토큰 사용처 논쟁과 별개로 영상 생성을 위한 AI 토큰 부담 존재

■

AI를 활용한 영상물 시장은 확대 중

●

중국네트워크시청각협회(CNSA)에 따르면 2026년 1분기에 AI 생성 숏드라마 약 12만 2,000편이

공개되어 전체 숏드라마의 95% 이상을 차지했고, 2분기에는 15만 3,000편이 추가 공개

■

영상 생성을 위한 AI 서비스 제공에 필요한 연산 비용 부담 지속

●

영상 생성 모델 H3를 출시한 미니맥스(MiniMax)는 8월 연환산 반복 매출(ARR)이 8억 달러

이상으로 4월 말 대비 2배 증가했으나, 2026년 상반기 3억 5,800만 달러 손실을 보고했으며,

차이신 글로벌(Caixin Global)은 영상 추론 비용이 수익성에 부담을 준 것으로 평가

출처 | Caixin Global, ByteDance Challenges Claim That AI Dramas Consume 55% of China’s Tokens, 2026.10.21.

半月谈, “美国AI都在搞科研，中国AI只会喂爽剧”？别让片面比较带偏AI讨论, 2026.10.22.

上海证券报, 谁在制造词元消耗对立, 2026.10.23.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

중국, 데이터 자원 개발과 이용을 위한 중앙 국유기업 출범

KEY Contents

중국 국무원 국유자산감독관리위원회가 데이터 자원 개발과 이용이 주요 목적인

중앙 국유기업 ‘국가데이터그룹(China National Data Group)’ 설립을 발표

중국 정부는 2020년 데이터를 생산요소로 지정한 이후 데이터 관리제도를 정비해 왔으며,

국무원 부총리는 국가데이터그룹 설립이 AI 발전 기회를 잡는 데 중요한 의미가 있다고 평가

국유기업으로 출범한 국가데이터그룹, 데이터 가치 창출과 AI 발전 지원

■

중국 국무원 국유자산감독관리위원회(SASAC)가 2026년 10월 20일(현지 시간) 국무원

승인에 따른 ‘국가데이터그룹(China National Data Group)’ 설립을 발표

●

딩쉐샹(丁薛祥, Ding Xuexiang) 중국공산당 중앙정치국 상무위원 겸 국무원 부총리는 창립식에서

국가데이터그룹의 설립이 당 중앙 차원의 중요한 결정이며, AI 발전의 기회를 잡고 디지털 중국 건설을

앞당기는 데 중요한 의미가 있다고 언급

●

그는 또한 국가데이터그룹이 세계 일류 데이터 과학기술 기업을 목표로 핵심 기술 공략과 데이터 인프라

건설을 촉진해 데이터 분야에서 전략적이고 선도적이며 지원적인 역할을 발휘해야 한다고 강조

●

현지 매체 신화통신(Xinhua)은 데이터가 부처와 업종, 영역별로 분산되어 유통 장벽과 높은 거버넌스 비용,

고품질 데이터셋 부족이 데이터 가치 실현을 제약해 왔다고 보도

■

국가데이터그룹은 데이터 자원 개발과 이용을 주요 목적으로 하는 중앙 국유기업

●

현지 매체 신화통신(Xinhua)에 따르면 국가데이터그룹이 향후 이용자에게 보편적이고 안전한

데이터 서비스와 업종별 데이터 거버넌스 서비스를 제공하고 AI 산업에 고품질 데이터셋과

코퍼스를 공급할 계획

데이터를 생산요소로 지정한 중국, 제도 정비에 이어 중앙 국유기업 설립

■

현지 매체 차이신 글로벌(Caixin Global)에 따르면 중국이 2020년 데이터를 생산요소로

지정한 이후 데이터 권리 구분, 전담 기관 신설, 회계 제도 정비와 지역 데이터그룹 설립이 이어짐

●

2022년 12월 발표된 정책은 데이터 자원 보유권과 가공사용권, 데이터 제품 운영권을 구분하는

체계를 마련해 데이터 권리 명확화와 거래 촉진의 기반을 조성

●

2023년 10월 출범한 국가데이터국은 2026년까지 자국 데이터 산업을 매년 20% 넘게 성장시킨다는 목표를 설정

●

2024년 1월 1일 시행된 회계 규정으로 기업이 데이터 자원을 재무상태표상 자산으로 인식할 수 있게

되면서 일부 기업은 잠재적 판매를 염두에 두고 데이터 가치 평가에 착수

●

지역 단위에서는 2025년 9월 베이징데이터그룹, 2026년 1월 광시데이터그룹이 설립됐으며,

베이징데이터그룹 자회사 베이징국제데이터거래소는 2026년 9월 데이터 재산권 시범 등기

시스템을 가동

출처 | Xinhua, 丁薛祥在河北雄安新区出席国家数据集团有限公司成立大会并调研, 2026.10.20.

Xinhua, 新华鲜报｜主业聚焦数据领域，这家新央企揭牌亮相, 2026.10.20.

Caixin Global, China Creates National Data Group to Advance Data Economy, 2026.10.21.

기술

･

연구

Ⅰ2026년 11월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

오픈AI, AI 작성 수학 논문 700여 편 동시 공개

KEY Contents

오픈AI가 내부 프런티어 모델이 도출한 수학 연구 결과 700여 편을 깃허브에 공개하고,

결과 하나에 평균적으로 ChatGPT Pro 추론 약 3시간에 필요한 연산량이 사용되었다고 설명

수학계에서는 '수학 역사상 가장 중요한 순간'이라는 평가와 완성도에 대한 비판이 공존

오픈AI, 내부 프런티어 모델이 작성한 수학 논문 700여 편 공개

■

오픈AI가 2026년 10월 6일 내부 프런티어 모델이 도출한 대규모 수학 연구 결과를

깃허브(GitHub) 저장소에 공개

●

저장소에는 결과와 함께 논문 수정 및 인용 절차, 증명 검증 프로그래밍 언어 Lean으로 일부 증명을

형식화한 자료, 모델 추론 과정 요약 10건, 시도한 문제 수 통계가 포함

●

오픈AI에 따르면 결과 하나에 평균적으로 ChatGPT Pro 추론 약 3시간에 필요한 연산이 소요

●

오픈AI는 이번 성과가 수학의 발전으로 이어질 수 있도록 AI가 도출한 주요 연구 결과 이해를 돕는

워크숍과 학술대회, 특별 프로그램에 자금을 지원할 계획

●

네이처에 따르면 AI가 전적으로 생성한 논문은 700편 이상으로, 클레이 수학연구소가 제시한 7대

밀레니엄 난제 중 미해결 문제에 대한 해법은 포함되지 않았으나, 리만 가설과 호지 추측 등 미해결

문제와 관련된 문제를 다룬 논문이 포함

●

오픈AI는 고등연구소(IAS)에 마련된 독립 자문 기구인 ‘수학·AI 자문그룹’의 결과 공개 권고를 반영해

이번 결과를 공개했다고 밝혔으나, 자문그룹은 권고가 제대로 지켜졌는지는 수학계가

평가할 일이라는 입장

수학계, 환영과 비판 입장 공존

■

앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게(Levent Alpöge)는 X에서 일부 연구자는 프로젝트가

선점되는 안타까운 사례를 겪겠지만, 이번 공개는 AI가 얼마나 빨리 수학자에게

유용해졌는지를 보여주는 “수학 역사상 가장 중요한 순간”이라고 평가

■

어슐러 마틴(Ursula Martin) 옥스퍼드대 수학자는 이번 공개가 “엉성한 초안을 수학계에

던져 놓고 정리해 주길 기대하는 것”이라고 비판

■

형식 증명 검증을 연구하는 케빈 버자드(Kevin Buzzard) 임페리얼 칼리지 런던 연구자는

"이미 증명된 정리에 인간이 매달리는 것은 낭비"라며, 기업이 문제를 풀었다면 곧바로

공개해야 한다는 입장

출처 | OpenAI, Sharing AI progress in mathematics, 2026.10.6.

Nature, OpenAI posts 700 maths preprints online: mathematicians are up in arms, 2026.10.7.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

AI가 생성한 아이디어를 판별하는 탐지기 개발

KEY Contents

미국 메릴랜드대·구글 딥마인드·사이먼프레이저대 공동 연구진이 글에 담긴 아이디어가

AI와 인간 중 어디에서 나왔는지 판별하는 ‘IdeaLens’를 개발해 arXiv에 관련 논문 발표

연구진에 따르면 이 탐지기는 AI가 낸 아이디어를 약 91%의 탐지율로 찾아냈으며, 인간이

낸 아이디어를 AI로 판정하는 오탐률은 약 100건 중 1건에 그침

메릴랜드대 등 연구진, 아이디어의 AI 생성 여부를 가려내는 탐지기 개발

■

미국 메릴랜드대·구글 딥마인드·사이먼프레이저대 공동 연구진은 2026년 10월 5일 글에

담긴 아이디어가 AI와 인간 중 어디서 나왔는지 판별하는 탐지기 ‘IdeaLens’를 소개한

논문 공개

●

탐지기는 과학 논문 등의 글에 대하여 문체를 제거한 개요로 압축한 뒤, 논증과 흐름 등에서

AI 또는 인간 아이디어에 특징적인 패턴을 찾는 방식으로 작동

●

연구진은 뉴스 기사, 소설, 학술 논문, 블로그를 포함한 100만 건의 글을 AI 탐지 소프트웨어

판그램(Pangram)으로 인간 또는 AI 생성으로 분류하고, 대규모 언어모델로 이를 아이디어 흐름으로

축약한 개요에 분류기를 학습시킴

■

연구진에 따르면 IdeaLens는 AI 생성 아이디어의 약 91% 탐지

●

ChatGPT 등장 이전의 인간 작성 문서로 시험한 결과, 인간 아이디어를 AI로 판정하는 오탐률은

약 100건 중 1건 수준으로 나타남

●

다양한 시나리오에서 AI 생성 아이디어를 인간으로 판정하는 미탐률은 약 10%라고 설명

연구진과 전문가들, 오류 가능성을 들어 탐지기의 신중한 사용 요구

■

연구진은 탐지기가 제출된 학술 논문의 AI 사용 정도를 측정하는 데 도움이 될 수 있으나,

개별 사례가 아닌 연구자의 전체 연구물을 대상으로 다른 탐지기와 함께 써야 한다고 강조

●

논문 공동 저자인 리샨스 라젠드란(Rishanth Rajendhran) 메릴랜드대 컴퓨터과학자는 학술대회와

학술지가 AI 생성 콘텐츠에 압도되고 있다며, 논문 작성에 AI 사용이 점차 용인되고 있지만 핵심

아이디어가 연구자 본인의 것인 경우에 한한다고 설명

●

그는 AI 생성물을 탐지하지 못하고 놓치는 편이 인간이 AI로 잘못 지목되는 상황보다 훨씬 낫다며,

평판 손상을 수반하는 만큼 예측 결과 활용에 신중할 것을 강조

●

코넬테크(Cornell Tech)의 닉힐 가그(Nikhil Garg) 컴퓨터과학자도 학습 데이터와 다른 유형의

데이터에서는 정확도가 떨어질 수 있다며 개별 사례의 진위 판단에 사용해서는 안 된다고 지적

출처 | arXiv, IdeaLens: Detecting AI Ideas in Long-form Writing, 2026.10.5.

Nature, Is this idea from AI or humans? A detector claims it can tell, 2026.10.14.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

데이터센터 확충이 대기질 개선 성과를 상쇄할 가능성 제기

KEY Contents

휴스턴첨단연구센터(HARC)가 텍사스주 데이터센터가 대기질에 미치는 영향을 평가한 결과,

신규 데이터센터 수요 증가로 지난 20년간 달성한 대기질 개선 성과가 상쇄될 수 있다고 경고

HARC는 전력 공급 방식의 선택이 최종 결과를 좌우한다며, 전력망 전력과 현장 재생 에너지

발전을 병행하면 대기오염물질 배출량을 줄일 수 있다고 밝힘

데이터센터 수요 증가로 지난 20년간 달성한 대기오염물질 저감 성과 상쇄 위험

■

미국 휴스턴첨단연구센터(HARC)가 2026년 10월 20일(현지 시간) 텍사스주

데이터센터 전력 수요가 대기질에 미칠 영향을 분석한 보고서를 발표

●

HARC에 따르면 텍사스주 발전 부문은 2002~2024년 사이 질소산화물(NOx) 배출량을 68%,

이산화황 배출량을 84%, 초미세먼지(PM2.5) 배출량을 60% 감축

●

HARC는 텍사스주 데이터센터가 향후 6년간 지난 20년간 전력망에 추가된 것보다 많은 전력

수요를 더할 것으로 예상하며, 수요에 대응하는 과정에서 2031년이나 그에 앞서 지난 20년간

달성한 개선 성과가 상당 부분 되돌려질 수 있다고 분석

■

모든 신규 데이터센터 수요에 대응한 예상 전력망 구성 시나리오에서는 2031년 주요

대기오염물질 배출이 2000년대 초중반 수준으로 돌아갈 수 있다는 분석 제시

●

HARC는 해당 시나리오에서 2031년 발전 부문 NOx 배출량은 2025년 대비 136% 늘어

2004년 수준에 근접하고, PM2.5와 이산화탄소 배출은 각각 약 90% 늘어나며, PM2.5는 2006년

수준에 이를 것으로 예상

데이터센터 전력 공급 방식이 대기오염물질 배출량 좌우

■

HARC는 데이터센터 전력 수요 전망 3가지와 전력 공급 방식을 결합해 배출량을 모델링하고,

전력 공급 방식의 선택이 결과를 좌우한다고 설명

●

전력망 전력에 현장 재생 에너지 발전을 병행하면 NOx 배출이 크게 줄어들 수 있으나, 전력망 연결

대기를 피하려 현장 가스 엔진을 설치하면 가능한 최고 수준의 오염이 발생할 수 있다고 분석

●

현장 천연가스 엔진에 의존 시 최고 수요 전망 기준 연간 NOx 배출이 현재 텍사스주 전체 배출량을

넘어서고, 오염 저감 장치를 갖춰도 전력망 대비 약 2~3배 더 많은 NOx를 매년 배출할 것으로 분석

■

더 버지(The Verge)에 따르면 텍사스주는 전력 사용량 기준 최대 데이터센터 시장으로,

현장 발전 전력으로 가동될 데이터센터 제안 용량도 다른 주를 대폭 초과

●

데이터센터 용량은 통상 전력 사용량으로 측정되며, 해당 기준 적용 시 텍사스주의 기존 및

건설 중인 데이터센터 용량은 26기가와트(GW)로 최대 규모를 차지

●

우드매켄지(Wood Mackenzie)가 2026년 3월 발표한 보고서에 따르면 텍사스주에서 현장 발전

전력으로 가동될 데이터센터 예상 용량은 다른 어떤 주와 비교해도 4배 많은 수준

출처 | HARC, Data Center Power Demand Could Undo Decades of Texas Air Quality Progress, HARC Analysis Finds, 2026.10.20.

HARC, Texas Data Centers and Air Quality: An Assessment of Potential Impacts, 2026.10.20.

The Verge, Data centers could erase decades of air quality gains, 2026.10.22.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

AI가 지능뿐만 아니라 의식을 지닐 가능성에 대한 회의론

KEY Contents

서식스대·뉴욕대·위스콘신대 매디슨 소속 연구자들은 네이처 기고문을 통해 현재의 AI

시스템은 의식이 없으며, 기존 개발 추세가 이어진다면 향후 AI가 의식을 갖게 될 가능성도

작다고 주장

AI 의식에 대한 회의론 근거로 지능과 의식의 구분, 기능과 생체 조직을 분리할 수 없는

뇌의 특성(연산만으로 의식이 생긴다는 가정의 한계), 의식에 대한 물리적·생물학적 조건 등을 제시

연구자들, AI가 의식을 가질 가능성은 희박하다고 주장

■

서식스대의 아닐 세스(Anil Seth), 뉴욕대의 네드 블록(Ned Block), 위스콘신대 매디슨의

줄리오 토노니(Giulio Tononi)가 2026년 10월 19일 네이처 기고문에서 현재 AI 시스템은

의식이 없다고 주장

●

이들은 현재의 AI 시스템이 의식을 지니고 있지 않으며, 현재의 개발 추세라면 AI가 의식을 갖게 될

가능성도 작다며, 디지털 AI 시스템을 주체가 아닌 객체로 간주해야 한다고 주장

■

첫 번째 이유는 지능과 의식이 서로 다른 개념이라는 점으로, 의식은 존재하고 느끼는 것,

지능은 행동하고 기능을 수행하는 것이어서 지능이 있다고 해서 의식이 있는 것은 아니라고 주장

●

그 근거로 소뇌를 들며, 소뇌는 학습을 통해 운동을 정밀하게 조절·계획하는 고도의 지능적 처리를

수행하지만 이 과정은 전혀 의식되지 않고, 뇌 신경세포의 약 5분의 4를 차지하는 소뇌가 없거나

제거되어도 의식에는 직접적 영향이 없다고 설명

●

지능과 의식을 혼동하는 이유는 인간 중심주의와 의인화 같은 심리적 편향 때문이며, 특히 대규모

언어모델이 인간이 쓴 글을 학습해 유창하게 말하기 때문에 사람들이 의식을 투영하게 된다고 분석

■

두 번째 이유로 적절한 연산만 수행되면 뇌든 반도체든 의식이 생긴다는 '연산 기능주의'

가정을 비판하며, 뇌는 단순히 "고기로 만들어진 컴퓨터"가 아니라고 주장

●

연산 기능주의는 동일한 연산이 실리콘이든 탄소든 어떤 물질에서도 똑같이 수행될 수 있다는,

즉 연산과 이를 구현하는 물질을 분리할 수 있다는 튜링의 발상에 근거

●

이 가정은 연산(소프트웨어)과 이를 구현하는 물질(하드웨어)을 분리할 수 있다는 전제에 기대고

있으나, 생물학적 뇌는 기능과 생체 조직을 분리할 수 없어 전제 자체가 성립하지 않는다고 지적

■

세 번째 이유로 의식을 연산이 아닌 물리적·생물학적 속성으로 설명하는 이론들을 제시하며,

실리콘 기반 AI는 이러한 이론이 제시하는 의식의 조건을 갖추기 어렵다고 설명

●

통합정보이론은 의식이 구성요소들이 특정 방식으로 긴밀히 상호 연결된 물리 시스템에

의존한다고 보며, 의식을 뒷받침하는 뇌 영역은 이 조건을 충족하나 소뇌는 충족하지

못한다고 설명

●

딥러닝 시스템을 구동하는 컴퓨터 아키텍처는 배선 방식 때문에 이 조건을 충족할 수 없으므로,

통합정보이론이 옳다면 현재의 AI는 성능이 아무리 뛰어나도 의식을 가질 수 없다는 결론

●

생물학적 자연주의는 의식에 생물학적 속성이 필수라고 보는 관점으로, 전기화학적 시냅스,

대뇌피질의 넓은 영역에 걸친 신경 활동을 통합하는 전자기장, 대사와 자기생성(autopoiesis) 등을

그 후보로 제시

출처 | Nature, Three reasons why AI is not conscious and perhaps never will be, 2026.10.19.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

학술 논문 사전 공개 저장소 arXiv, AI 도구 확산 이후 논문 제출 급증 부담에 상한 도입

KEY Contents

학술 논문 사전 공개 저장소 arXiv(아카이브)가 AI 도구로 인해 제출 논문이 급증해 검토

부담이 커졌다며 2026년 10월 1일부터 한 달에 논문 두 편까지 제출할 수 있도록 제한하기로 결정

사회과학 분야 학술 논문 사전 공개 저장소 SocArXiv(소시아카이브)역시 저자당 주당

논문 한 편으로 제출을 제한하고 있으며, 제출 제한을 넘어 검증 절차를 확대해야 한다는

주장도 제기

arXiv, AI 도구 활용에 따른 논문 제출 급증에 대응해 월 2편으로 제출 제한

■

학술 논문 사전 공개 저장소 arXiv(아카이브)가 2026년 10월 1일부터 제출자들이

한 달에 두 편의 논문만 제출할 수 있도록 제한하기로 결정

●

이번 정책 변경은 자원봉사 운영진의 시간을 arXiv 저자들에게 공정하게 배분하고, 급증하는

부적절한 논문 제출로부터 arXiv 논문 데이터베이스를 보호하기 위함이라고 설명

●

arXiv는 제출되는 논문이 자체 논문 범주와 관련된 독창적이고 참신하며 중요한 독립 연구여야 하며,

규정된 학술적 기준을 충족하고 과학계에 학술적으로 의미 있어야 한다고 강조

●

이는 AI 활용 저자 대상 최적의 방법을 모색하고 그에 따라 관리자의 검토 도구와 절차를 개선할

시간을 확보하기 위한 임시 조치라고 설명

■

arXiv는 AI 도구로 인해 월별 제출 논문이 급격히 증가하며 검토 부담이 커졌다고 설명

●

arXiv에 제출된 논문은 2016년 9월 9,869건, 2024년 9월에는 2만 569건이었으나, 2026년

9월에는 4만 363건에 달해 2년 사이 두 배로 증가

●

arXiv에 따르면 연구 범위가 협소한 부실 논문과 하나의 연구를 여러 개의 논문으로 쪼갠 논문,

AI가 작성한 논문이 늘어나는 추세

●

싯데시 자데이(Siddhesh Zādéy) 컬럼비아대 역학자는 월 2편 논문 초고 게시에도 상당한 노력이

필요하다며 이러한 제한이 “누구의 생산성도 저해하지 않는다”고 평가

다른 학술 논문 사전 공개 저장소도 arXiv와 유사한 조치 채택

■

사회과학 분야 학술 논문 사전 공개 저장소 SocArXiv(소시아카이브)도 저자당 주 1편으로

제출을 제한하고 있으며, 필립 코헨(Philip Cohen) SocArXiv 디렉터는 짧은 간격의 연속

제출은 대부분 AI 슬롭*을 뜻하는 뚜렷한 징후라고 지적

* AI Slop: AI 도구로 대량 생성된 저품질 콘텐츠를 의미

●

AI 기반 연구 동료평가 지원 플랫폼 Reviewer3의 나탈리 칼릴(Natalie Khalil) 창립자는 논문 제출

건수 제한만으로는 불충분하며, 연구 코드 재현성 확인, 참고문헌 검증, 메타데이터 검사 등으로

검증 절차를 확장해야 한다고 주장

출처 | arXiv, arXiv’s Updated Rate Limit Policy (Fair Moderation, Equitable Access, and AI), 2026.10.1.

Nature, ArXiv versus AI slop: will capping preprint submissions work?, 2026.10.22.

인력

･

교육

Ⅰ2026년 11월호Ⅰ

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

근로자의 AI 챗봇 사용이 직장 내 업무 재편과 직업 이동으로 이어졌을 가능성

KEY Contents

시카고대·코펜하겐대 연구진이 브루킹스 연구소를 통해 발표한 분석에 따르면, AI 챗봇 사용이

근로자 임금과 근로 시간 변화로 이어지기보다는, 직장 내 업무 재편으로 이어진 것으로 추정

분석에 따르면, AI 챗봇 사용자는 비사용자보다 직업을 바꿀 가능성이 높고, 직업을 바꾼 AI

챗봇 사용자의 소득 증가율은 다른 근로자보다 12%p 높게 나타남

덴마크 근로자 조사 분석에서 AI 챗봇 사용이 임금이나 근로 시간에 미치는 영향은 제한적

■

AI 챗봇 사용이 근로자 임금이나 근로 시간에 미치는 영향이 있더라도 평균 2% 미만 수준이라고 분석

●

연구진은 덴마크 통계청과 협력해 AI 챗봇에 대한 노출도가 높은 11개 직종*에 종사하는 덴마크 근로자

11만 5,000명 대상 설문조사를 통해 2만 5,000건의 유효 응답을 확보하고 월별 행정 자료와 연계해 분석

* 소프트웨어 개발자, IT 지원 전문가, 고객 지원 전문가, 사무원, 회계사, 재무 상담사, 인사 전문가, 법률 전문가,

마케팅 전문가, 기자, 교사

●

분석 결과, AI 챗봇 사용이 근로자 임금과 근로 시간에 미치는 영향은 관측되지 않았으며, 있더라도

평균 2% 미만 수준일 것으로 추정

●

AI 챗봇을 사용하는 근로자 임금과 AI 챗봇을 사용하지 않는 근로자 임금을 비교하면, AI 챗봇을

사용하는 근로자 임금이 더 높았으나, 이러한 차이는 ChatGPT 출시 이전에도 존재했고 출시

이후에도 벌어지지 않아, AI 챗봇 사용으로 인한 변화로 보기 어려웠음

●

직장 내 AI 챗봇 사용 장려가 기업 직원 수와 임금 총액에 미치는 영향도 없거나 2% 미만인 것으로 분석

■

연구진은 AI 활용으로 발생한 이득이 임금으로 지급되기보다는 업무 재편으로 흡수되는 것으로 추정

●

AI 챗봇 활용으로 더 많은 시간을 절약했다고 응답한 근로자일수록 새로운 업무를 맡았을 가능성이

큰 것으로 나타남

AI 챗봇 사용이 직업 이동 증가와 관련이 있을 가능성은 존재

■

연구진은 AI 챗봇 사용 근로자가 비슷한 조건의 비사용자보다 ChatGPT 출시 이후

직업을 바꾼 경우가 더 많다고 분석

●

이 차이는 ChatGPT 출시 이전에는 나타나지 않아, 연구진은 사용자가 원래 이직이 잦은 집단이어서가

아니라 AI 챗봇 사용 영향이 반영된 결과로 해석

■

직업을 바꾼 AI 챗봇 사용자는 소득이 더 빠르게 증가

●

이들의 소득 증가율은 다른 덴마크 근로자보다 12%p 높았으며, 연구진은 AI 챗봇 활용도가 높은

고임금 직무로 옮긴 결과로 설명

●

이동한 직종은 IT 지원이나 사무직 등 근로자가 사용할 도구를 자유롭게 선택할 수 있고 정식

자격이 필요 없는 직종이 대부분이며, 교사나 회계사 등 면허·자격이 필요한 직종으로 초과 이동은

나타나지 않음

출처 | Brookings Institution, Still waters, rapid currents: Early labor market transformation under generative AI, 2026.10.6.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

AI 활용해 박사논문 초록 작성한 졸업생, 미사용자보다 학계 진출 확률 낮아

KEY Contents

듀크대·토론토대 공동 연구진이 전미경제연구소(NBER) 워킹페이퍼로 공개한 연구에 따르면,

2026년 1~5월 제출된 미국 STEM 박사 학위 논문 초록의 29.4%가 AI 생성 글을 포함한 것으로 추정

미국에서 학부를 마친 박사 졸업생 중 초록이 AI 생성 글로 판정된 사람은 그렇지 않은

졸업생 대비 학계에 취업해 있을 확률이 17% 낮은 것으로 나타남

미국 STEM 박사논문 중 초록에 AI 생성 글이 포함된 것으로 추정되는 논문은 29.4%

■

2026년 1~5월 제출된 미국 과학·기술·공학·수학(STEM) 박사학위 논문 초록 중 29.4%가

AI가 생성한 글을 포함했다는 연구 결과

●

듀크대·토론토대 공동 연구진은 2019년 1월~2026년 5월 미국 대학에서 학위를 받은 STEM 박사

22만 6천여 명의 논문 초록을 AI 탐지 서비스 판그램(Pangram)으로 분석

●

초록에 AI 생성 글을 포함한 박사논문 비중은 2023년 1.7%에서 2025년 18.8%로 늘었고, 2026년

첫 5개월간 제출된 논문에서는 29.4%를 기록

●

비영어권 국가 출신 졸업생은 약 41%가 AI 생성 초록을 제출해, 영어권 국가 출신 졸업생(23%)보다

비중이 높음

AI로 논문 초록 작성한 졸업생, AI 비사용자 대비 학계 취업 확률이 17% 낮아

■

연구진이 링크드인(LinkedIn)의 학력과 경력 정보를 분석한 결과, 미국에서 학부를 마친 박사 중

AI를 활용해 논문 초록을 작성한 사람은 AI 비사용자 대비 학계 취업 확률이 17% 낮게 나타남

●

같은 집단에서 AI를 활용해 논문 초록을 작성한 사람의 산업계 고용 확률은 AI를 사용하지 않은

졸업생보다 16% 높게 나타남

●

미국 외 지역에서 학부를 마친 졸업생은 AI 활용과 학계 취업 간 연관성이 상대적으로 덜 뚜렷함

■

연구진은 AI 활용이 연구 역량을 저해했는지, 또한 왜 학계 진출 확률이 낮아졌는지는 판단할 수

없다고 밝혔으며, 원인에 대한 여러 해석이 제기됨

●

공동 저자인 듀크대 대니얼 그로스(Daniel Gross) 교수는 박사 과정에서 AI로 과학적 논증을

구성하면 스스로 아이디어를 다듬으며 기르는 글쓰기 및 비판적 사고 역량이 약해질 수 있다고 주장

●

학계 밖 진로를 계획한 학생이 논문으로 평가받지 않을 것을 알고 AI를 더 활용했을 가능성도 제기

●

카미유 딕슨-딘(Camille Dickson-Deane) 시드니공과대학교 학습과학 연구자는 개인의 선택,

고용 시장, 급여 등 AI 활용 외 여러 요인이 진로에 영향을 미친다며, 학계 일자리가 산업계보다 적고

산업계 급여가 더 높은 경우가 많다고 지적

출처 | Nature, PhD students who write dissertations with AI less likely to stay in academia, 2026.10.16.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

유럽 중소·중견 기업 AI 혹은 알고리즘 관리 활용 증가 추세

KEY Contents

유로바로미터 설문조사에 의하면, EU 중소·중견 기업 42%가 AI 혹은 알고리즘

관리(Algorithmic Management)를 사용하고 있으며, 21%는 향후 몇 년 내 도입 계획이라고 응답

AI 도입을 확대하기 어려운 이유로 높은 투자 비용, 법적 불확실성, 내부 전문성 부족 등을 응답

유럽 중소·중견 기업의 42%가 AI 혹은 알고리즘 관리(Algorithmic Management)를 사용 중

■

EU 집행위원회가 2026년 10월 14일(브뤼셀 현지시간) 발표한 유로바로미터(Eurobarometer)

설문 조사 결과, 유럽 중소·중견 기업의 AI 활용이 증가 추세

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이번 조사는 2026년 3~4월 EU 27개국 전역의 중소·중견 기업(직원 수 1명~749명) 대표 12,826명

대상 전화 인터뷰 방식으로 진행

●

조사 결과, 응답 기업의 42%가 AI 혹은 알고리즘 관리(Algorithmic Management, AM)*를 사용하고

있으며, 이 중 대부분은 제한적이고 실험적인 방식으로 활용 중이라고 응답

* 업무, 일정, 성과, 인력 배치에 관한 관리자의 인력 조직과 의사 결정을 지원하는 디지털 시스템

●

향후 몇 년 내 도입 의향을 밝힌 기업 비율은 21%였으며, 35%는 도입 계획이 없다고 응답

●

AI 혹은 AM을 사용 중이거나 도입할 계획인 기업이 꼽은 활용 분야는 고객 서비스·고객 관계(47%),

성과·생산성 모니터링(36%), 물류·계획·직원 일정 관리(30%) 순으로 조사됨

■

AI 혹은 AM을 사용 중이거나 도입할 계획인 유럽 기업은 AI 혹은 AM을 긍정적으로

평가하면서도, 의사 결정에 대해서는 인간 역할을 유지

●

AI 혹은 AM을 사용 중이거나 도입할 계획인 기업의 75%는 AI 혹은 AM이 일자리의 질을

향상할 것이라고 응답(16%는 매우 긍정적, 59%는 비교적 긍정적)

●

AI 혹은 AM을 사용하는 기업의 약 90%가 결정은 사람이 내린다고 답했고, 인간의 개입 없이 의사

결정을 완전히 자동화했다는 응답은 2%에 그쳤음

투자 비용과 법적 불확실성, 내부 전문성 부족 등이 AI 도입을 저해

■

응답 기업들은 높은 투자 비용(50%), 법적 불확실성(49%), 내부 전문성 부족(48%)을 AI

도입 확대를 가로막는 주요 장애요인으로 꼽음

●

또한 49%의 기업은 인력 또는 직원 관련 의사 결정에서 AI 혹은 AM을 신뢰하지 않는 것으로 나타남

■

EU 집행위원회는 「일반개인정보보호규정(GDPR)」과 「AI 법」을 포함한 EU 규정을 통해

이러한 장애요인 중 일부에 대응하고 있다고 설명

●

향후 마련될 「양질의 일자리법(Quality Jobs Act)」이 알고리즘 관리와 관련해 기업의 명확성과

노동자 권리 보호를 강화할 것으로 기대된다고 부연

출처 | European Commission, Growing use of AI in European companies, 2026.10.14.

European Union, Workplace-related drivers and obstacles for the adoption of Artificial Intelligence and Algorithmic

Management by SMEs and Mid-Caps, 2026.10.14.

SPRi AI Brief

2026년 11월호

EU 공동연구센터, EU 지역 AI 노출 확대와 AI 활용 수준 불균형에 주목

KEY Contents

EU 공동연구센터의 연구에 따르면 EU 노동자의 약 30%가 직장에서 AI를 활용하고 있으나,

기업의 AI 활용은 주로 대기업과 디지털 집약 업종, 북유럽 국가에 집중

2025년까지 유럽에서 AI의 노동시장 영향은 뚜렷하지 않으며, AI 도입 심화에 따라 교육 및

훈련의 변화를 위한 정책적 지원과 체계적 전환 필요

EU 지역 AI 노출 확대에도 활용 수준은 불균형

■

EU 집행위원회 산하 공동연구센터(Joint Research Centre, JRC)가 발간한 ‘AI와

역량(AI and Skills)’ 보고서에 따르면 EU 지역의 AI 노출이 직업 전반으로 확대되었으나

활용 수준은 불균형

●

유럽연합 통계청(Eurostat) 기준 AI 기술을 1개 이상 사용하는 EU 기업 비중은 2024년 13.5%에서

2025년 20%로 늘었으나, 대기업과 일부 디지털 집약 업종 및 북유럽 회원국에 집중

●

2024~2025년 직장에서 AI를 사용한 EU 노동자는 약 30%를 기록

●

직종별로는 화이트칼라 직종이 약 40%, 단순노무직 종사자는 6%로 상당한 편차가 존재

■

보고서는 AI 노출이 고숙련 사무 기반 업무에 집중되나 이러한 노출이 곧 노동 대체를

의미하지는 않으며, 노동시장이 교란됐다는 뚜렷한 신호도 아직 없다고 설명

●

관리자, 전문가, 기술자, 사무직 노동자는 AI 노출도가 평균 이상으로 나타났으며, 고등교육

이수 노동자의 77.6%가 노출 상위 2개 분위(5분위 기준) 직업에 종사

●

보고서는 판단, 책임, 대인 상호작용 등에서 인간과 AI의 보완성이 높은 직업은 직업 내 AI 활용

역량 강화, 보완성이 낮은 직업은 대체 위험과 직종 간 재교육 필요성을 시사한다고 분석

●

2024~2025년 고용 및 온라인 구인 데이터와 AI 노출의 연관성은 거의 없으며, AI 도입의 심화에

따라 노동시장 신호에 대한 세밀한 추적과 심도 있는 모니터링이 필요하다고 지적

AI 도입 확대에 따라 EU 지역 AI 관련 교육과 훈련도 변화 필요

■

보고서는 EU 고등교육의 AI 관련 교육과 훈련이 석사 학위 중심이며, AI에 노출된 재직자들에게 가장

필요한 단기 과정의 유연한 재교육 형식은 상대적으로 미흡하다고 지적

●

EU 27개국 석사 과정의 10.6%가 AI를 주·부 과목으로 포함해 미국(3.9%), 영국(7.7%)보다 높으나, AI

단기 과정 비중은 7.1%로 미국(10.5%)보다 낮음

■

교육 현장과 직업교육훈련에서 체계 전반의 전환과 정책 지원이 필요하다고 제언

●

교육자는 학생의 학습 성과 형성에 핵심적 역할을 담당하나 학생 대상 AI 리터러시 전달과 교수 및 평가

방식 조정을 위한 역량이 부족할 수 있어 강력한 정책 지원 필요

●

직업 교육 훈련에서 AI 도입은 단순한 기술 구매가 아니라 교사 역량과 인프라, 고용주 협력을 포함하는

체계적 전환이 되어야 한다고 강조

출처 | European Commission Joint Research Centre, AI and Skills, 2026.10.15.

European Commission, AI and skills in Europe – Closing the adoption gap, 2026.10.23.

1 정책･법제

2 기업･산업

3 기술･연구

4 인력･교육

중국 내 AI 인재 규모와 자국 잔류율 증가 추세

KEY Contents

네이처에 따르면 중국에서 활동하는 AI 연구자는 세계 최대 규모로, 이 중 상당수는

경력 초기 단계이며, 중국의 AI 인재 잔류율도 증가 추세

상대적으로 높은 중국의 임금 구매력, 학생 인턴에게 개방적인 AI 연구 환경과 긴밀한

산학 연계 등이 연구자들에게 매력적인 요인으로 작용

중국, AI 연구자 규모에서 미국 앞서고 자국 잔류 인재 비중도 확대

■

네이처의 2026년 10월 14일 보도에 따르면 중국의 AI 연구자 규모와 자국 인재 잔류율이 확대 추세

●

디지털 사이언스(Digital Science) 데이터에 따르면 중국에서 활동하는 AI 연구자는 5만 1,000명으로

미국(1만 4,000명)보다 훨씬 많은 것으로 나타남

●

단, 이 중 상당수는 경력 초기 연구자로, 경력이 오래된 최상위 연구자는 미국보다 적음

●

카네기 차이나(Carnegie China)의 2026년 9월 연구에 의하면 2025년 NeurIPS 학회 저자 중

중국 학부 출신은 57%로 3년 전(46%)보다 증가

●

같은 연구에서 중국 학부 출신 NeurIPS 저자의 중국 잔류 비율은 69%로 2022년(57%)보다 상승

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네이처에 따르면 2024~2025년 전체 학위과정을 통틀어 미국에서 수학이나 컴퓨터과학을

공부한 중국 학생은 6만 3,000명으로, 이는 5년 전보다 20% 감소한 수치

●

홍콩의 독립 분석가 그레이스 샤오(Grace Shao)는 미·중 지정학적 경쟁의 영향이 연구 분야로

번지고 있는 점을 유학생 감소 이유 중 하나로 지목

■

미국에 있는 중국 출신 AI 연구자들의 귀국 흐름에 대해서는 분석이 엇갈림

●

카네기 국제평화재단 연구에 따르면 2019년 미국에 있던 중국 학부 출신 NeurIPS 저자의 87%가

2025년에도 미국에 남아 있는 것으로 나타남

●

그러나 디지털 사이언스는 활발하게 논문을 발표하는 전체 AI 연구자들의 소속 기관 변화를

살펴보면 미국에서 중국으로 인재의 순유출 추세가 나타난다고 설명

높은 실질 임금과 개방적 연구 환경, 긴밀한 산학 연계가 인재 유인 요인으로 작용

■

네이처는 중국이 AI 연구자들에게 인기를 누리는 이유로 높은 실질 임금과 학생

인턴에게도 개방적인 연구 환경, 긴밀한 산학 연계 등을 제시

●

예일대 경제학자 셰릴 우(Cheryl Wu)에 따르면 2025년 중국의 민간 AI 분야 연봉은 약 20만

달러로 미국 선도기업보다 낮아 보이나, 세계은행에 따르면 임금 구매력은 미국의 거의 2배 수준

●

인터뷰에 응한 학생들은 미국 기업의 폐쇄적 분위기와 달리 중국 기업들은 학생 인턴 채용에 더

적극적이고 인턴들이 연구 핵심 분야에 참여할 수 있도록 허용하는 경우가 많다고 설명

●

연구자들에 따르면 중국 최고 대학들이 미국 대학보다 AI 기업과 더 긴밀한 관계를 맺고 있으며,

이는 개방형 모델 활용이 활발하고 대학에서 분사한 기업이 많기 때문으로 분석

출처 | Nature, China’s AI research is booming: what it’s like to be on the front line, 2026.10.14.