□ 방송일시 : 2025년 12월 18일 (목)
□ 진행 : AI챗봇 “에어”
□ 보조진행: 김영민 아나운서
□ 전화 : AI매터스 김은영 에디터
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◆ 김영민 : 오늘의 온마이크 코너입니다. 에어드랍 플러스 시간으로 함께 할게요. 인간 AI 전문 에디터가 전해드리는 AI 최신 트렌드 함께 들어보시죠. AI 전문 매체 AI 매터스의 김은영 에디터 지금 전화로 연결돼 있습니다. 에디터님 안녕하세요.
◇ 김은영 : 안녕하세요.
◆ 김영민 : 네. 사진 너무 귀엽네요. 이미지를 또 만들어 주셨는데 제가 방송 준비하면서 AI 매터스에 들어갔다가 시간 가는 줄 모르고 정보와 기사들을 봤던 것 같아요. 어떻게 이렇게 매주 신기하고 깊은 AI 소식들을 찾아내시는 건지 저뿐 아니라, 저희 PD님도 굉장히 궁금해하실 것 같거든요. 영업 비밀일 것 같긴 하지만 좀 공유해 주신다면요?
◇ 김은영 : 영업 비밀이라고 할 것까진 없고요. 그냥 매일 해외 주요 AI 연구소들 그러니까 오픈 AI나, 구글 딥마인드 같은 곳들의 논문이랑 발표 모니터링하고 있고요. 그리고 아카이브나 네이처 같은 학술지에 올라오는 최신 연구들도 주기적으로 체크하고 있습니다.
◆ 김영민 : 워낙에 신기하고 깊은 정보들이 많아서 진짜 어디서 왔나 했더니 진짜 깊은 곳에서 왔네요. 어렵고 조금 일반 독자들은 어려울 수도 있는 내용들을 쉽게 쉽게 잘 풀어주셔서 진심으로 감사하다는 말씀을 전합니다. 영업 비밀까지 제가 살짝 훔쳐봤고요. 이제는 알짜배기 소식들을 좀 들어봐야 할 텐데 오늘 준비한 첫 번째 헤드라인부터 말씀해 주신다면요?
◇ 김은영 : 네. 오늘의 첫 번째 뉴스 헤드라인은 “2026년 AI는 단순한 도구가 아닌 인간의 동료가 된다”입니다.
◆ 김영민 : 네. 맞습니다. 앞서서 저희가 이 얘기 짧게 했었는데 마이크로소프트가 내년 2026년에 AI 트렌드를 공개했습니다. 지금까지는 AI가 뭐랄까 어떤 도구, 더 좋게 보면 비서 정도였는데 이제는 파트너급으로 격상이 된다는 거예요. 이 7대 트렌드 어떤 게 있었습니까?
◇ 김은영 : 네. 마이크로소프트가 바로 이번 주에 발표한 내용인데요. 핵심만 말씀드리면 첫 번째로는 “AI가 디지털 동료가 된다.”는 겁니다. 지금처럼 질문 답변하는 수준이 아니라 데이터 분석이나, 콘텐츠 제작 같은 것들을 담당하면서 성과를 극대화해 주는 거죠. 그리고 다음으로는 “보안이 내장된 AI 에이전트의 확산”입니다. 뭔가 보안이 마지막에 추가하는 옵션이 아니라 처음 만들 때부터 내장형으로 작동하게 만드는 거예요. 그리고 세 번째는 AI가 의료 격차 해소의 열쇠가 된다는 건데요. AI가 이제 진단을 넘어서 증상을 분류하고, 치료 계획까지 영역을 확장하고 있어서 환자들이 직접 사용할 수 있는 서비스로 발전하게 된다는 거예요.
네 번째는 과학 연구에서 AI가 더 중요해질 거라는 건데 특히 화학, 물리, 생물학 연구에서 논문 요약이나 보고서 작성을 넘어서 실제로 과학적 발견하는 과정에 AI가 적극적으로 사용될 겁니다.
◆ 김영민 : 네. 다섯 번째는요?
◇ 김은영 : 네. AI 슈퍼팩토리가 등장하는 건데요. AI 슈퍼팩토리는 컴퓨터 자원을 한 곳에 모아두고 그 상황에 따라서 유연하게 활용하는 차세대 시설을 뜻해요. 예를 들면 어떤 작업이 잠시 멈추면 그 작업에 쓰이던 자원을 바로 다른 작업이 가져다 쓰게 만들어서 자원을 낭비 없이 운영할 수 있게 하는 겁니다. 그리고 다음은, 코드의 문맥을 이해하는 AI인데요. 코드를 읽는 수준을 넘어서 과거에 어떤 부분이 왜 바뀌었는지까지 파악해서 더 나은 제안을 하고 오류도 빠르게 찾아서 자동으로 고쳐준다는 것이죠.
◆ 김영민 : 네. 마지막 하나 더 남아 있죠.
◇ 김은영 : 네. 마지막은 양자 컴퓨터의 실용화가 가까워졌다는 건데요. 양자 컴퓨터는 기존에 있던 컴퓨터가 0과 1을 하나씩 처리하던 것과 달리, 그걸 다 동시에 처리를 해서 계산 속도가 비교할 수 없이 빠른데요. 여기에 AI까지 붙으면 그 속도나, 퀄리티가 엄청난 시너지를 낸다는 겁니다.
◆ 김영민 : 그렇군요. 지금까지 마이크로소프트가 제시한 7대 트렌드를 들어봤는데 “해가 갈수록 AI의 발전 속도는 따라잡을 수 없을 만큼 빠르다”라는 것을 좀 체감할 수 있었습니다. 그럼 에디터님이 보시기에는 피부에 가장 와 닿는 변화가 어떤 게 있을까요?
◇ 김은영 : 제 생각엔 AI 디지털 동료가 가장 체감이 클 것 같은데요. 저희가 지금도 챗GPT나 제미나이 같은 AI 툴을 쓰지만 대부분 “어떤 거 해줘”, “뭘 해” 이렇게 AI에게 명령을 하잖아요.
◆ 김영민 : 맞습니다.
◇ 김은영 : 네. 근데 2026년엔 AI가 내 업무 스타일, 선호하는 문서 형식, 심지어 내가 자주 하는 실습 패턴까지 학습해서 능동적으로 도와주게 되는 거니까 진짜 동료나, 사수라는 생각이 들 것 같아요.
◆ 김영민 : 맞는데, 파트너인 게 좋기도 하지만 전 좀 무섭기도 하더라고요. 제 성격이나 제 배경을 AI가 다 파악하고 있으니까 “보안 문제는 없을까?” 이런 걱정도 좀 들고요. 그래서 뭔가 이번 발표에서 눈에 띄는 성과 혹은 다른 경고할 점 이런 부분들은 없을지 궁금합니다.
◇ 김은영 : 네. 둘 다 있었는데요. 먼저 눈에 띄는 기술적 성과는 크게 두 가지예요. 첫 번째로는 의료 AI가 의사보다 더 정확한 진단을 내렸다는 건데 마이크로소프트가 만든 의료 진단 AI가 되게 어려운 케이스의 환자 사례에서 숙련된 의사들의 진단 정확도보다 4배 이상 정확했던 점이 있었고, 그리고 마이크로소프트의 양자 칩인 “마요나라 1”이 기존 양자 컴퓨터의 가장 큰 문제였던 불안정성과 오류를 스스로 잡아낼 수 있게 설계가 됐어요. 그래서 덕분에 수십 년 정도 걸릴 거라 생각했던 산업용 규모의 양자 컴퓨터 개발이 수년 내로 다 앞당겨졌습니다. 그리고 말씀해 주신 것처럼 보안 문제도 강력하게 경고했는데요. 마이크로소프트는 AI 에이전트도 사람처럼 철저하게 보안을 적용해야 한다고 했어요. 그렇지 않으면 이제 더블 에이전트, 그러니까 AI가 해킹 당해서 오히려 회사에 해를 끼치는 이중 스파이가 될 수 있다고 합니다.
◆ 김영민 : 네. 맞습니다. 이렇게 말씀을 들을수록 AI라는 것은 어떻게 활용하느냐에 따라서 약이 될 수도 있고, 독이 될 수도 있겠다는 생각을 좀 해봅니다. 이제 멀지 않은 미래에서 “AI가 과학 연구도 하고, 코딩도 하고, 양자 컴퓨터 기술과 융합돼서 슈퍼 컴퓨터처럼 거듭날 것이다” 이런 전망을 해 주셨는데 이렇게 AI 슈퍼팩토리 시대가 만약에 온다면 저희 같은 일반 그냥 직장인이나 회사의 조직은 뭐랄까요? 당장 내년부터라도 “일하는 방식을 거의 패러다임의 전환 수준으로 바꿔야 되지 않을까” 이런 생각이 좀 들더라고요. 어떻게 바꿔야 될까요?
◇ 김은영 : 일단 세 가지 정도로 축약을 하자면 먼저 저희가 “프롬프트 리터러시”라는 걸 키워야 하는데요. AI에게 정확하고 효율적으로 지시하는 능력이 이제 앞으로 엑셀이나 파워포인트 쓰는 컴퓨터 활용 능력처럼 기본 역량이 될 거예요. 그래서 단순히 “이 첨부한 문서로 월간 보고서 작성해줘”가 아니라 뭔가 “첨부한 파일의 3분기 매출 데이터를 기반으로 경쟁사 A, B와 비교한 임원용 보고서를 작성하되, 주요 차트를 포함하고 결론은 액션 아이템 중심으로처럼” 구체적으로 요청할 수 있어야 하는 거죠. 그리고 AI를 검토자로 활용하는 습관이 중요할 것 같은데요. 제가 만든 기획안이나 코드 같은 것들을 AI에게 보여주고 여기에서 빠진 게 뭔지 리스크는 뭐가 있는지 물어봐서 동료 피드백 받듯이 AI를 활용하는 겁니다. 그리고 조직 차원에서는 AI 활용 가이드라인을 되게 빨리 만드는 게 중요한데요. 어떤 업무에 AI를 쓸 수 있는지, 그리고 어떤 민감 정보는 절대 입력하면 안 되는지 명확한 규칙을 정하는 게 급선무입니다.
◆ 김영민 : 네. “프롬프트 리터러시” 저는 아직 제대로 익히지 못했다고 생각을 했는데, 막상 이렇게 얘기해 주신 거 보면 저도 이렇게 하고 있는 것 같아요. 사람들이 이제 본능적으로 배워나가는 것 같다는 생각이 좀 듭니다. 다음 뉴스로 넘어가 볼게요. AI 관련 두 번째 헤드라인은 뭘까요?
◇ 김은영 : 네. 두 번째 헤드라인은 “생성형 AI 사용자는 2배 늘었는데, 뉴스는 사람이 써야 제맛”입니다.
◆ 김영민 : 네. 챗GPT 같은 생성형 AI 사용자가 엄청나게 폭증을 했는데 거의 인터넷 보급 속도보다 더 빠른 거잖아요. 그런데 이제 어떤 사람들이, 주로 어떤 용도로 AI를 쓰고 있는지 이것부터 좀 살펴봐야 될 것 같아요.
◇ 김은영 : 네. 영국 로이터 저널리즘 연구소가 조사한 결과인데요. 챗GPT 같은 생성형 AI를 일주일에 한 번 이상 사용한 사람이 2024년 18%에서, 2025년 34%로 거의 2배가 됐습니다. 불과 1년 사이에 벌어진 일인데요. 말씀하신 것처럼 이게 1990년대 후반에서 2020년대 초반 인터넷이 보급되던 속도의 약 3배나 빠른 겁니다.
◆ 김영민 : “이렇게 빠르게 AI를 사람들이 사용하는데 AI가 쓴 뉴스는 사람들이 왜 선호하지 않는 걸까” 좀 궁금한데 사람이 쓴 뉴스와 AI가 쓴 뉴스에 대해서 사람들이 어느 정도로 다르게 느끼는 건가요?
◇ 김은영 : 6개국 평균으로 말씀드리면 완전히 AI가 만든 뉴스를 편안하게 본다는 사람은 12%였고요. 인간이 만든 뉴스에는 62%가 편안함을 느낀다고 했습니다.
◆ 김영민 : 차이가 엄청 크네요.
◇ 김은영 : 네. “사람들이 AI의 뉴스를 왜 이렇게 불신하느냐” 조사 결과를 보면 이유가 좀 나왔는데 AI가 뉴스 제작을 좀 더 저렴하게 만들고 최신 정보를 유지할 거라고는 생각을 하지만 동시에 뭔가 투명성을 떨어뜨리고 특히 신뢰성을 낮출 거라고 우려하는 거예요. 그리고 사람들이 생성형 AI가 주로 독자보다는 언론사에게 이익을 줄 거라고 생각하는 겁니다.
◆ 김영민 : 사람들의 기저에 이런 생각이 있었기 때문에 AI가 만든 뉴스에 대해서는 선호도가 좀 떨어지는군요. 그런데 재미있는 통계가 좀 있더라고요. 젊은 층은 AI 검색 답변의 출처를 눌러보는 반면에, 고령층은 좀 잘 안 누른다고 하더라고요. 그런데 AI가 만드는 정보들은 우리가 편향된 건 아닌지, 가짜 뉴스는 아닌지 검증할 필요가 굉장히 있는데, 뉴스 소비 습관을 어떻게 가져갈지도 굉장히 중요할 것 같아요.
◇ 김은영 : 네. 결과를 보면 18세에서 24세의 젊은 층은 거의 40%가 “출처를 자주 클릭한다”고 답한 반면에 55세 이상은 28%만 그렇게 답했는데요. 이게 디지털에 익숙한 젊은 층이 오히려 출처를 더 확인한다는 점에서 좀 역설적인 결과입니다.
◆ 김영민 : 그러네요.
◇ 김은영 : AI 시대의 가짜 뉴스에 속지 않으려면 이렇게 꼭 출처 링크를 클릭하는 습관을 들이시는 게 중요할 것 같고요. AI가 아무리 정확해 보여도 그 정보가 어디서 왔는지 확인하는 게 점점 더 중요해질 거거든요. 그리고 특히 중요한 결정을 내릴 때나, 다른 사람에게 정보 전달할 때도 중요하고 그리고 그 정보의 출처와 작성자를 확인하는 게 꼭 필요할 것 같아요. 이제 “누가 이 정보를 제공했는가?”가 “무슨 정보인가?”만큼 되게 중요해졌어요. 그래서 전문 기자가 쓴 건지, AI가 생성한 건지 AI가 생성했다면 그걸 감소한 매체는 어디인지 확인하는 거죠.
◆ 김영민 : 네. 맞습니다. “뉴스는 그래도 사람이 쓰는 것이 훨씬 더 좋다”라는 인식이 아직 강한 상태인데요. 뉴스 살펴봤고, 저희 세 번째 소식으로 넘어가 보도록 하겠습니다. 예술 분야 얘기인데 좀 충격적이더라고요. 어떤 내용인가요?
◇ 김은영 : 네. 세 번째 뉴스 헤드라인은 “사람보다 노래 더 잘 만드네.. 13만 곡 분석의 충격 결과”입니다.
◆ 김영민 : 이건 제 생각과 굉장히 벗어나는 뭔가 사람이 훨씬 더 음악을 자유롭고 예술적이고 창의적이게 만들 거라고 생각을 했는데 믿음이 깨져 버렸습니다. 인도 연구팀이 실험을 했는데 실제 가수 노래보다 AI가 만든 노래를 사람들이 더 좋게 평가했다고 하더라고요. 이 실험 내용 좀 전해주시죠.
◇ 김은영 : 네. 이 실험은 인도 공과대학교 연구팀이 실험한 결과인데요. 사람들한테 여러 노래 들려주고 점수를 매겼더니 AI가 만든 음악은 1105점, 사람이 만든 음악은 1032점이 나온 거예요. 이게 사람들이 AI를 구분하지 못할 뿐만 아니라 오히려 더 좋아한다는 뜻인데요. 문제는 AI가 만든 건지 찾아내는 기술 정확도가 생각보다 높지 않다는 겁니다. 가장 좋다고 알려진 스펙트라가 탐지 정확도가 87%였어요. 그래서 이번에 연구팀이 13만 곡, 구체적으로는 사람이 만든 음악 6만 5천 곡, 완전 AI로 만든 음악 5만 4천 곡, 그리고 일부만 AI로 만든 음악 1만 1천 곡을 모아서 새로운 탐지 프로그램인 “클램”을 만들게 된 겁니다.
◆ 김영민 : 네. 제가 막귀라서 그런지 저는 노래를 들었을 때 AI가 만들었는지, 사람이 만들었는지 구분이 어렵더라고요. 그런데 이 연구팀이 개발했다는 “클램”이라는 프로그램은 어느 정도 탐지가 가능하다는 건데 어떤 원리로 이 가짜 음악, 그러니까 AI 음악을 잡아내는 걸까요?
◇ 김은영 : 클램의 핵심 아이디어는 “AI는 노래와 악기를 따로 만들어서 합치니까 미묘하게 안 맞는 점이 있을 거다”라는 이런 가정에서 시작한 거예요. 사람 음악은 가수가 높은 음을 내면 톤이 자연스럽게 변하는데, AI는 이런 자연스러운 호흡이 미묘하게 안 맞아요. 그래서 클램은 두 가지 방식으로 동시에 살펴봅니다. 하나는 화음, 리듬 이런 것처럼 큰 구조를 보고 다른 하나는 목소리 톤, 발음 같은 세세한 부분을 봐요. 그래서 그렇게 분석했더니 정확도가 92. 5%가 나온 거예요. 그럼 이전에 최고였던 스펙트라보다 6% 높인 거죠.
◆ 김영민 : 네. 그렇군요. “단 하나의 특징을 가지고 찾는 게 아니고 굉장히 다각적인 요소를 분석해서 찾다 보니까 정확도가 90%가 넘는다.”라는 이야기를 해 주셨습니다. 근데 그냥 듣는 저희야 “AI 노래도 있고, 사람 노래도 있고 언제든지 틀어놨을 때 분위기만 좋으면 되지” 이렇게 생각하지만 업계에 계신 분들은 좀 “마음이 싱숭생숭하실 것 같다” 이런 생각이 좀 들거든요. “누구나 작곡가가 될 수 있다”라는 점에서 재미있기도 하지만, 한편으로는 “인간이 만든, 인간이 창작해낸 예술의 영역이 좀 위협받고 있는 것 같다”는 생각이 들어서요. 에디터님은 어떻게 보세요?
◇ 김은영 : 정말 복잡한 문제라고 생각하는데, 지난달에 저희 아빠가 “AI로 노래도 만든다며?” 하면서 자기도 만들 수 있냐고 물어보더라고요. 그래서 거의 1시간 동안 영상 통화하면서 가르쳐 드렸어요.
◆ 김영민 : 그러셨군요.
◇ 김은영 : 네. 진짜 그래서 만든 걸로 지역 홍보곡도 만들고 지인들한테 자랑하고 하시더라고요. 그런 걸 보면 진짜 “새로운 취미나 시도를 원하는 사람들에게 굉장히 유용한 도구다” 이렇게 생각을 했는데, 뭔가 저작권 문제라든가, 뮤지션들의 일자리 문제는 현실적인 위협이 되는 거잖아요. 그래서 그런 것들을 봤을 때는 “수노”나 “유디오” 같은 AI 음악 생성 서비스들이 하나둘 라이선스 계약을 맺고 있는 게 그 문제들을 해결하기 위한 과정 중에 있다고 생각을 합니다.
◆ 김영민 : 맞습니다. 그 미술 업계에서도 “지브리 풍” 이런 식으로 무차별적으로 복제하는 것들이 문제가 됐는데, 음악도 AI가 학습하기에 굉장히 좋은 영역일 거라는 생각이 들어서 우려스럽습니다. 이런 부분들이 법적으로, 제도적으로 잘 보완되기를 바라고요. 이번에는 저희 교육 현장으로 가보겠습니다. 마지막 뉴스 헤드라인 말씀해 주시죠.
◇ 김은영 : 네. 마지막 뉴스 헤드라인은 “챗GPT는 컨닝 페이퍼가 아니라 과외 선생님”입니다.
◆ 김영민 : 네. 보통 학교에서 이제 “챗GPT로 과제하면 부정행위다”라면서 “쓰지 말라” 이렇게 하는 경우들이 아직도 많다고는 들었어요. 그런데 대학생들은 “오히려 AI를 학습 파트너로 생각한다.”라는 연구 결과가 나왔거든요. 이게 미국 텍사스대의 연구 내용이네요. 학생들이 구체적으로 AI를 어떤 방식으로 공부에 활용을 하고 있나요?
◇ 김은영 : 네. 연구팀이 대학생 15명을 대상으로 심층 인터뷰를 했는데요. 활용 방식을 보면 크게 5가지로 나뉘었어요. 첫 번째는 즉각 피드백 받기. 예를 들면 수학을 풀면 바로 정답인지 알려주고, 다시 시도할 기회를 주는 거죠. 그리고 다음은 단계별 설명 받기인데요. 단순히 “이 문법이 왜 틀렸어요?”, “이 문법이 틀렸어요”가 아니라 “이런 이유로, 이런 형태가 맞습니다.”라고 이제 논리를 보여주니까 학생들이 왜 틀렸는지 이해를 하게 됐대요. 그리고 세 번째가 가장 흥미로운데 대화하면서 생각을 발전시켰다는 거예요. 챗GPT와 복잡한 주제로 대화를 하면서 함께 답을 찾아가는 느낌을 받았다는 거죠. 그리고 다음은 개인 맞춤 지원받기인데요. 학생들은 “AI가 내 말을 들어주고 있다”라고 느낄 때 더 적극적으로 학습에 참여했다고 합니다. 그리고 다음 마지막으로는 학습 주도권 갖기인데요. 수동적으로 답만 찾으면 컨닝이지만, 능동적으로 대화하고 답이 어떻게 나오는 건지 탐구하면 과외 선생님이 된다는 뜻이에요.
◆ 김영민 : 네. 맞습니다. 단순히 그냥 AI가 적어주는 거 그대로 베끼는 게 아니라 AI랑 대화를 하면서 대화를 확장해 나가고, 사고력을 키운다는 것이 핵심인 것 같습니다. 연구진이 이걸 “교육학 이론이랑 연결 지어서 분석을 했다”라고 하던데 일단 어렵거든요. 쉽게 풀어서 설명해 주시죠.
◇ 김은영 : 이게 AI 학습 도구들이 오래된 교육 이론들을 실현하고 있다는 얘기인데요. 첫 번째 행동주의 학습이에요. 이건 아까 말씀드렸듯이 구구단 외우듯이 반복하면서 익히는 건데, 빠르긴 하지만 단순 암기에 그칠 위험이 있다는 거고, 인지주의 학습은 이 답이 왜 이렇게 나왔는지 그 풀이 과정을 해결하는 데 초점을 맞추는 거고, 구성주의 학습은 학습자가 스스로 지식을 만들어 나간다는 뜻인데, 예를 들면 AI가 바로 문제에 대한 답을 말해주는 대신, 역으로 질문을 해서 학생이 스스로 답을 찾아가고 그게 자기 게 되는 걸로 만드는 겁니다.
◆ 김영민 : 네. 마지막으로 그럼 학부모님들이나, 선생님들이 아이들의 AI 활용을 어떤 관점에서 지도를 해야 될지 좀 가이드를 주신다면요?
◇ 김은영 : 일단 AI를 무조건 막지는 마시고요. 아이에게 “이 문제를 풀 때 AI를 어떻게 활용했는지 과정을 설명해 줄 수 있어?”라고 물어봤을 때 과정을 설명할 수 있으면 제대로 배운 거거든요. 그러니까 학생들한테 AI 공부할 때 쓸 수 있는 다양한 방법들을 찾아서 알려주시는 게 좋을 것 같아요.
◆ 김영민 : 네. 이제는 “막아도 막아지지가 않을 것 같다”는 생각이 듭니다. 오늘 말씀 여기까지 듣겠습니다. 오늘 말씀 고맙습니다.
◇ 김은영 : 감사합니다.
◆ 김영민 : AI 매터스의 김은영 에디터였습니다.
[저작권자(c) YTN radio 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]