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공정가치 재평가로 1.4조 영업외수익 안겨
영업권 2조 인식…적자 지속 땐 손상차손 리스크
삼성전자가 지난해 초 레인보우로보틱스를 자회사로 편입하며 미래 로봇 사업에 본격 시동을 걸었다. 삼성전자 품에 안긴 레인보우로보틱스의 주가는 우상향하며, 회계 장부상 2조원을 상회하는 영업권이 인식됐다. 하지만 주가 상승과 달리 레인보우로보틱스의 실적은 여전히 적자의 늪을 벗어나지 못하고 있어, 향후 삼성전자의 재무제표에 ‘손상차손’이라는 부메랑으로 돌아올 수 있다는 우려도 나온다.
삼성전자는 2023년 1월 레인보우로보틱스의 유상증자에 참여하며 회사 지분 10.22%를 확보했다. 이후 같은 해 3월 창업 멤버인 오준호 KAIST 명예교수 등 주주 7인과 주주간 계약을 체결하고 지분매입에 더해 우선매수권(콜옵션)도 확보했다. 당시 약 868억원을 들여 지분 14.7%를 취득했다.
이후 삼성전자는 2025년 1년 해당 콜옵션을 행사하며 지분 20.3%를 2765억원에 확보했다. 이에 총 35%의 지분을 취득하며 최대주주에 올라 레인보우로보틱스를 자회사로 거느리게 됐다. 동시에 오 명예교수를 삼성전자 대표이사 직속 미래로봇추진단장으로 선임했다. 삼성전자는 현재 잔여 지분 23.6%(458만1865주)의 콜옵션도 행사가능하다.
눈길을 끄는 부분은 삼성전자가 레인보우로보틱스 인수로 회계상 상당한 이익을 봤다는 점이다. 삼성전자는 최근 감사보고서를 통해 레인보우로보틱스 지분을 인수일 기준 공정가치로 재평가하면서 기타수익 8477억원, 금융수익 6006억원 등 총 1조4483억원의 영업외수익을 인식했다고 밝혔다. 레인보우로보틱스 주가 상승에 따른 평가이익이 반영된 결과로, 장부상 실제 투입된 금액(3542억원)의 4배 이상의 수익을 얻은 셈이다.
이는 레인보우로보틱스의 주가가 우상향 하고 있는 점과 무관치 않다. 레인보우로보틱스의 주가는 삼성전자가 유상증자·주주간 계약을 체결하겠다고 공시한 당일(2023년 1월 3일) 27.5%(3만2600→4만1500원) 상승했다. 우상향을 이어오던 주가는 콜옵션 행사 발표 후 30%(16만2700→21만1500원) 치솟았다. 이후 등락이 있었지만 올해 피지컬AI·로봇테마주에 수급이 유입되며 주가는 급등했다. 25일 현재 주당 72만원을 상회하고 있다.
다만 이러한 차이로 인해 레인보우로보틱스의 영업권은 2조324억원으로 설정됐다. 이는 지난해 삼성전자가 인수한 공조(독일 플랙트그룹)사업과 오디오(미국 마시모사의 오디오 부문)사업의 영업권 각 1조7602억원, 197억운을 웃도는 규모다. 그만큼 미래 성장 기대를 선반영 됐다는 의미다.
변수는 레인보우로보틱스의 실적이다. 레인보우로보틱스의 지난해 3분기 누적 영업손실은 42억원으로 전년 동기 대비 적자 폭이 늘었다. 순손실도 13억원으로 적자 규모가 17.5% 늘었다. 매출액은 211억원으로 같은 기간 117.7%(114억원) 급증했지만 삼성전자와 내부거래로 69억원의 영업수익을 얻었던 점이 큰 영향을 미쳤다.
기간을 확대해도 레인보우로보틱스는 상장(2021년 2월) 이후 2022년을 제외하고 모두 적자를 내고 있다. 지난해말 완공 예정이였던 신규 제조설비도 올해 3월 말 경으로 연기됐다. 즉 로봇 산업 특성상 연구개발(R&D)과 인력 투자가 선행되는 구조지만, 수익화 속도가 기대에 못 미칠 경우 영업권 손상차손 가능성이 상존한다는 것이다. 예컨대 지난해 매각한 하만의 DTS 사업부문은 1456억원의 손상차손이 인식됐다.
손상차손이란 영업권 등 유·무형자산의 경제적 가치가 장부가액보다 낮아졌을 때 재무제표에 손실로 반영하는 회계처리를 의미한다. 손상차손을 반영하는 방식으로 자산 규모를 덜어내고, 영업외손실(기타비용)에 반영한다. 반대로 부실을 먼저 털어내면 향후 기저효과를 누릴 수 있고, 시황이 좋아지면 손상처리한 것을 환입(영업외수익, 기타수익)할 수도 있다.

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한국 AI·로봇산업협회 회장 선임
이족보행 인간형 '휴보' 만든 주역
"글로벌 탑티어 진입 가능" 취임사
기업·연구기관 등 회원사 350여곳
공급망 안정·투자확대 등 '기대감'
25일 서울 서초구 엘타워에서 열린 '제12대 한국AI·로봇산업협회 회장 취임식'에서 오준호 신임 협회장이 취임사를 하고 있다. 사진=이동혁 기자
삼성전자가 국내 로봇 산업을 대표하는 한국AI·로봇산업협회 회장사를 맡는다. 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데 대기업이 전면에 나서 기술과 공급망 역량을 결집하는 체계가 본격화됐다는 평가다. 특히 삼성전자의 이번 회장사 선임은 단순한 순번 교체를 넘어 산업 확장 국면에서 민간 주도의 경쟁력 강화 체계를 구축하는 신호탄이라는 해석이다.
■삼성전자 회장사로 로봇산업 구심점
한국 AI·로봇산업협회는 25일' 2026년 정기총회'를 열고 삼성전자를 후임 회장사로 결정하고 오준호 삼성전자 미래로봇추진단 단장이 제12대 회장으로 취임했다고 밝혔다. 협회는 산업용·서비스 로봇부터 부품, 시스템통합(SI) 기업 및 연구기관 등 350여 개 회원사가 활동하고 있다.
오 단장은 로봇공학 분야 권위자로 이족 보행 인간형 로봇인 '휴보'를 탄생시킨 인물이다. 지난 2011년 레인보우로보틱스를 창업해 휴머노이드 기술 개발을 주도했으며 2024년 레인보우로보틱스가 삼성전자에 인수된 이후 미래로봇추진단 단장 겸 고문으로 합류해 그룹 로봇 사업 전반을 총괄하고 있다.
오 단장은 이날 취임식에서 "우리나라 로봇산업이 글로벌 초석을 이루는 데 노력하겠다"며 "우리는 충분히 글로벌 로봇시장을 따라잡을 수 있다. 우리도 글로벌 탑티어에 진입할 수 있을 것이라고 생각한다"고 강조했다.
■K-로봇산업 가속도 기대감
업계는 이번 삼성전자의 회장사 선임을 계기로 국내 로봇 산업의 협력 체계가 한층 강화될 것으로 기대하고 있다. 가정용 서비스 로봇, 웨어러블 로봇, 자율이동 플랫폼 등 로봇 산업이 본격 성장 단계에 접어든 가운데 대기업의 참여가 기술 표준화와 공급망 안정화, 투자 확대를 촉진할 수 있다는 분석이다.
삼성전자는 로봇 사업을 그룹 핵심 미래 성장축으로 공식화하고 사업 추진에 속도를 내고 있다. 미래로봇추진단을 디바이스경험(DX) 부문 산하 정식 조직으로 편제하며 조직 위상을 강화했고 휴머노이드 중심의 중장기 전략도 구체화하고 있다.
삼성전자는 레인보우로보틱스의 휴머노이드 기술을 기반으로 사실상 수직계열화를 완성했다는 평가다. △반도체·메모리 △로봇용 배터리(삼성SDI) △액추에이터·전장부품(삼성전기) 등 계열사 전반의 기술 역량을 아우르는 '올인원' 구조를 구축해 부품부터 완제품까지 통합 생태계를 형성했다. 이를 통해 글로벌 로봇 시장에서 경쟁 우위를 확보하겠다는 전략이다.
협회 감사를 맡은 문승빈 세종대 컴퓨터공학과 교수는 "삼성전자가 회장사를 맡은 만큼 산업 규모를 키우고 협회 기능을 강화하는 것이 중요하다"고 말했다.
최근 피지컬AI 등 글로벌 로봇시장 성장과 관련 정부 지원도 기대되고 있다. 권순목 산업통상부 인공지능기계로봇과 팀장은 이날 축사를 통해 "휴머노이드와 AI로봇을 중심을 한 글로벌 패권정쟁이 매우 치열한 가운데 이제 로봇은 AI와 함께 사회를 바꾸는 핵심동력이 됐으며 새로운 성장 엔진"이라며 "협회가 로봇업계의 목소리를 적극적으로 전하는 가교역할을 해주기를 바라며, 산업통상부 역시 업계 목소리에 귀를 기울이며 규제혁신과 지원에 앞장서겠다"고 말했다.
jiany@fnnews.com 연지안 이동혁 기자
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인공지능전략위, K-문샷 등 5개안 의결
K-문샷, 데이터 모으고 신약·핵융합 등 도전
상위 1% 논문 점유율 4.1%에서 8.2%로
PD 중심 책임 운영체계 구축, 강력한 권한
특별법 추진, 4월부터 신규 사업 기획 착수
정부가 국가인공지능전략위원회 제2회 회의에서 'K-문샷 추진전략'을 공식 의결했다. AI를 과학기술 연구의 전 과정에 접목해 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이고, 2035년까지 8대 분야 12개 국가 미션을 완수하겠다는 구상이다. 연구생산성 향상 목표는 피인용 상위 1% 논문 점유율을 2023년 4.1%에서 2030년 8.2%로, 세계 5위 수준으로 올리겠다는 것이다.
국가인공지능전략위원회(위원장 이재명 대통령)는 25일 서울스퀘어에서 열린 제2차 전체회의를 통해 K-문샷 추진전략안을 비롯해 인공지능행동계획, AI정부 인프라 거버넌스 추진방향 등 5개 안건을 심의, 의결했다고 이날 밝혔다.
K-문샷은 국가 과학기술 AI 자원과 역량의 총결집, 과학기술×AI 기반 국가적 미션 해결 두 개의 전략 축 위에 세워진다. 우리나라는 바이오·반도체 등 연구 역량과 AI 경쟁력을 갖추고 있으나, 데이터 부족·파편화와 혁신 주체 역량 분산이라는 한계를 진단한 전략이다.
우선 국가 과학기술 AI 자원·역량 총결집은 (가칭)국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터·GPU·AI모델·자율실험실 등 4대 자원을 통합하는 '국가 과학AI통합플랫폼' 구축이다.
연구데이터는 23개 출연연·과기원·직할연의 고품질 데이터를 우선 수집·개방하고, 6대 파운데이션 모델과 K-문샷 핵심 미션 수요 중심으로 AI 활용 가능 데이터를 순차 구축한다. 연구데이터의 체계적 수집·관리를 위한 연구데이터법 제정(의원입법)도 병행 추진한다.
컴퓨팅 자원은 GPU 8000장 이상을 과학기술 AI 연구 전용으로 확보한다. 슈퍼컴 6호기 30%, 첨단 GPU 확보사업 물량의 15~20%(3000장 이상), 대학과학기술AI연구센터 200개, 바이오·소재 전용 인프라 2500개 이상을 합산한 규모다.
AI 모델은 바이오·소재·이차전지·반도체·디스플레이·지구과학·수학 등 강점 분야별 파운데이션 모델과 특화 모델을 2027년부터 2031년까지 6대 분야에 약 4640억원을 투입해 개발·확산한다. 자율실험실은 AI-로보틱스 기술을 결합해 24시간 중단 없이 실험을 수행하는 체계로, 바이오·소재 강점 분야를 중심으로 우선 구축한다.
이 자원들을 연결하는 것이 AI 에이전트다. 가설 생성부터 결과 분석까지 연구자와 함께 작동하는 '1인 多에이전트 협업 체계'를 구현하고, 궁극적으로는 과학적 탐구 전 과정을 AI가 스스로 반복하는 '자율형 AI 과학자' 시스템을 구축한다는 계획이다. 특히 산학연 협력체계를 구축해 연구성과 실증화에 속도를 내고 과학기술과 AI 역량을 겸비한 양손잡이 인재 육성에도 박차를 가한다.
두번째 전략은 과학기술×AI를 활용한 국가적 미션 해결이다. 미션 후보는 공공부문 발굴과 대국민 공모 투트랙으로 발굴했다. 대국민 공모에서는 지난해 12월부터 올해 1월까지 총 1786건의 제안이 접수됐다. 이를 토대로 8대 분야 12대 후보 미션이 도출됐으며, 2월 말 최종 미션이 확정된다.
도출된 12개 후보 미션을 분야별로 살펴보면 다음과 같다. 첨단바이오 분야에서는 'AI 융합으로 신약개발 속도 10배 이상 증가'와 '뇌 임플란트 상용화'가 선정됐다. 신약 미션의 핵심 목표는 2035년까지 AI 기반 블록버스터 혁신신약 10개 창출이다. 바이오 파운데이션 모델과 에이전틱 AI, 로봇·자동화 장비를 결합한 'Lab-in-the-Loop' 체계가 핵심 수단이다.
미래에너지 분야는 세 개 미션으로 구성됐다. SMR 선박 개발(2050년 해양수송 탈탄소화 목표), 한국형 핵융합 소형 실증로 개발 및 전력생산 실증(2035년 목표), 그리고 보급형 초고효율 다중접합 태양광 모듈 개발이다. SMR 선박은 용융염원자로(MSR) 기반이다. 핵융합 미션은 KSTAR 실험데이터를 기반으로 AI 가상 핵융합로 플랫폼을 개발하는 방식으로 추진된다.
피지컬AI 분야는 휴머노이드 상용화와 범용 피지컬AI 핵심기술 확보 두 미션이다. 2030년 가사·돌봄 분야 독자 휴머노이드 개발·확산, 2035년 인간과 공존하는 휴머노이드 구현이 목표다. 시각·촉각·언어·행동을 통합하는 VHLA 기반 파운데이션 모델 개발이 핵심이다.
우주 분야는 우주 데이터센터 원천기술 확보 및 실증이다. 2035년 시제기 개발 및 발사가 목표이며, 향후 달 경제 생태계 참여를 위한 범용 플랫폼 기술 확보를 지향한다. 소재 분야는 희토류 완전 안심국가 실현이다. 2030년까지 중희토류 100% 대체 기술을, 2033년까지 경희토류 극저감 기술을 확보하는 것이 목표다. AI 기반 희토류 대체 소재 개발과 폐희토자석 재활용 기술이 핵심 수단이다.
AI과학자 분야는 세계 최고 수준의 자율형 AI 과학자 개발이다. 2030년 연구자-AI 협업형 창의적 가설 설계·실험 구현, 2035년 완전 자율형 과학적 발견 실현이 단계별 목표다. 반도체 분야는 초지능 AI(ASI)를 위한 초고성능·저전력 AI 가속기 구현이다. 1nm 이하 최첨단 공정기술, 차세대 3차원 적층 메모리 등 극미세·적층형 원천기술 확보가 2030년 목표다.
양자 분야는 오류정정 양자컴퓨터 개발 및 산업 난제 해결이다. 2030년 완전 국산 양자컴퓨터 개발, 2035년 양자-AI 산업 난제 해결 사례 1000건 돌파가 목표다.
K-문샷을 움직이는 핵심 엔진은 PD(Program Director) 중심 책임운영체계다. 미션별로 전담지원기관과 PD를 지정하고, 세부 과제 기획·조정·마일스톤 평가·연구목표 재설정·다음 단계 진입 여부 결정 등 프로그램 전반에 걸친 강력한 권한을 PD에게 부여한다. 전담지원기관은 출연연 주도 또는 기업·대학 컨소시엄 형태 사업단으로 구성된다.
범국가 'K-문샷 추진단'은 부총리 겸 과기정통부 장관이 단장을 맡고, 산·학·연과 관계부처로 분야별 분과를 운영한다. 실무는 과기정통부 K-문샷TF(반장: 연구실장)와 국가과학기술연구회, 한국연구재단이 지원한다. 주기적 진도 점검 결과는 부총리 주재 과학기술관계장관회의를 통해 대국민 공개한다.
혁신적 관리 방식 도입을 위해 'K-문샷 특별법' 제정도 추진한다. 산학연 실질 협력을 위한 제도 특례, 개별 기관 데이터의 연구소 반출·활용 허용, 반상근 제도 신설, 탄력적 채용·보수 체계 적용 등도 신설한다.
예산은 출연연 전략연구사업 예산을 K-문샷에 우선 배분키로 했다. 유관 부처 기존 사업의 통합, 2027년 신규 대형사업 기획 등을 통해 재원을 조달한다고도 했다.
향후 일정은 2월 말에서 3월 초 사이 대국민 공모전 주요 제안 검토와 유관 부처·산학연 전문가 의견 수렴을 마치고, 3월 제5차 과학기술관계장관회의에서 미션을 확정하고 전담지원기관과 PD를 지정한다. 3월 말 K-문샷 지원단을 구성하고, 4월부터 신규 사업 기획에 착수한다.
이날 의결된 ‘대한민국 인공지능행동계획’은 총 99개 실행과제와 326개 정책권고로 구성됐다. 비전은 ‘AI 3대 강국 도약’. 정책축은 △AI 혁신생태계 조성 △범국가 AI 기반 대전환 △글로벌 AI 기본사회 기여의 3대 축이다.
앞으로도 위원회는 국가 인공지능 정책의 컨트롤타워이자 부처 간 정책 조정·협력 플랫폼으로서의 기능을 보다 효율적으로 수행하기 위해 노력해 나갈 방침이다. 아울러, 위원회는 범정부 차원의 체계적·일관적인 입법 방향을 제시하기 위해 법률 전문가 등으로 구성된 법률TF를 발족할 계획이다.
구윤철 경제부총리 겸 재정경제부 장관은 "AI는 성장, 고용, 산업 구조, 소득 분배까지 영향을 미치는 핵심 경제 변수인 만큼, AI 사회로의 전환 과정에서 부담과 성과가 공정하게 분배될 수 있도록 일자리 구조 변화와 산업·지역 간 격차에 대한 대응도 지금부터 치열하게 준비해야 한다"고 강조했다.
배경훈 과기부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "정부 출 범 이후 국가AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며, "이제는 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고, 속도감 있게 이행해야 하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력하는 것이 중요하다"고 말했다.
임문영 위원회 상근 부위원장은 "각 부처는 최종 확정된 인공지능행동계획을 책임 있게 이행해 주길 바라며, 현장의 작은 과제 하나하나가 모여 국가경쟁력을 좌우한다는 인식 아래, 위원회는 정책 현장을 직접 점검하며 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 면밀히 챙겨나가겠다"고 역설했다.
AI로 전세계 압도하는 美 '제네시스'·中 '반석'
K-문샷, 제대로 가려면
"AI로 과학기술 체제 통째로 갈아엎는다"
미국 '제네시스 미션' 26개 전선 동시 개전, 한국은?
"美·中 대격변 시대"···KAIST '위기' 긴급 진단
"공감대 형성 및 대덕 원팀 구성 시급"
[국부창출 1] 격변의 시대, "대덕단지 뭉쳐야"
KAIST-출연연-기업, 각개전투 아닌 시스템 절실
[대덕단상]출연연, 돈 먹는 하마 vs 국부창출 전진기지
"AI 시대, 대덕단지와 제조중소기업 데이터 숨겨진 금맥"
이경수 부의장 "숙련 기술자·연구자 만남, 제조혁신 출발점"
[기자수첩] KAIST 이사진은 총사퇴를
KAIST 총장과 이사장은 KAIST를 사랑하지 않았다

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보안 리스크’, ‘학습 리스크’, ‘사회적 리스크’ 등 날로 심화
모델 탈취, 데이터 유출과 위·변조, ‘AI 프라이버시 리스크’ 등
사회적 요소에 대한 침해, 기술적 격차, ‘자기검열’ 등
[애플경제 이윤순 기자] AI가 산업 전 분야로 확산됨에 따라 이를 실행하는 과정에서 각종 오류나 보안사고, 데이터 침해 등의 ‘AI 리스크’도 크게 늘어나고 있다. 일종의 ‘호사다마’격인 ‘AI리스크’는 그로 인한 사회, 경제적 피해도 크다. 이에 “체계적이고 종합적인 위험 관리 접근이 필수적”이란 지적이다.
이는 국내 경제·산업적 파급 효과도 크다. 한국정보공학기술사회, 정보통신기획평가원 등 공공연구기관들도 그 실체와 특성을 분석, 소개하고 있다. 한국정보공학기술사회 미래융합기술원은 이를 ‘보안 리스크’, ‘학습 리스크’, ‘사회적 리스크’ 등으로 구분하고 있다.
기술 생애 위협하는 보안 리스크
그 중 보안 리스크는 AI 모델과 데이터, 서비스 등 기술 라이프사이클 전반에 걸쳐 안정성을 위협하는 기술적 위험이다. 이는 모델 탈취, 적대적 공격, 포이즈닝 등 모델 보안이 있고, 데이터 유출, 위ㆍ변조, 편향 데이터 주입 등의 데이터 보안이 있다. 또한 API 취약점 악용 등 활용이나 연계 과정의 보안도 포함된다.
AI보안리스크엔 우선 AI모델 자체로부터 비롯된 것들이 있다. 그 중 ‘모델 탈취’(Model theft)는 반복 질의나 출력 분석을 통해 모델 내부 구조나 매개변수를 역추출하기도 한다. 혹은 무단 복제하는 위협대량 쿼리 공격, 모델 출력 분석, 모델 복제 등도 있다.
한국정보공학기술사회 미래융합기술원은 또 “적대적 공격, 모델 포이즈닝, 과적합 취약성(Overfitting), 프롬프트 인젝션 등”을 지목한다. 적대적 공격의 경우 입력 데이터에 미세한 ‘교란’을 추가, 모델이 잘못된 출력을 하도록 유도하는 공격이다. 이를 위해 “적대적 예제를 생성하거나, 물리적 공격, 전이 공격 등도 구사한다”는 설명이다.
모델 포이즈닝은 조작된 데이터를 학습에 포함, 모델이 왜곡된 패턴을 학습하거나 특정 동작을 유도하는 공격이다. 과적합 취약성은 학습 데이터에 과도하게 최적화됨으로써 민감정보를 유출하는 수법이다. 프롬프트 인젝션은 LLM 모델에서 시스템 프롬프트를 변조하거나, 비정상 동작을 수행하게 만드는 공격이다.
AI보안리스크 중엔 또 AI 학습데이터로부터 연유한 것들도 많다. 그 중 ‘데이터 유출’, 즉 학습 데이터셋에 포함된 개인정보나 기밀 정보가 무단으로 외부 유출 위협내부자를 유출하거나, 저장소 설정상 오류를 범할 수 있다. ‘데이터 위ㆍ변조’는 학습 데이터가 공격자에 의해 수정되어, 모델의 신뢰성과 정확성이 훼손되는 ‘위협중간자 공격’이나, ‘데이터셋 변조’도 가능하다.
‘데이터 포이즈닝’의 경우 조작된 데이터를 학습에 삽입, 모델 동작을 왜곡하거나 특정 결과를 유도하는 공격이다. ‘편향 데이터 주입’은 특정 그룹이나 패턴 데이터를 과다 또는 과소 반영해 모델의 공정성을 훼손하는 공격이다.
또 AI 활용과 연계 과정에서 보안 리스크가 발생하기도 한다. API 취약점을 악용하는 경우가 대표적이다. 즉, AI 기능을 외부 서비스와 연동하는 API가 공격에 악용되는 것이다. 이에 인증 우회나 정보 유출, 권한 상승 등의 무차별 대입 공격이 이뤄지기도 한다.
디도스 공격도 있다. 대량 요청이나 리소스 고갈 공격으로 가용성을 마비시킬 만한 대역폭 공격을 퍼붓는다.
‘AI 프라이버시 리스크’도 심각
AI보안리스크 외에도 ‘AI 프라이버시 리스크’도 심각하다. 이는 AI 학습데이터 수집 및 전처리, AI 모델 설계·개발, 서비스 제공 단계의 각 단계별 리스크가 있다.
AI 학습 데이터 수집 및 전처리 과정의 리스크는 우선 학습 데이터 출처를 제대로 검증하지 않는데서 비롯되기도 한다. 내부 데이터 이외에도 외부의 데이터를 활용하거나 인터넷을 통해서 수집한 경우, 출처의 문제로 데이터 오염이 가능한 것이다.
또 데이터 관리체계가 미흡한 점도 리스크다. 데이터에 대한 분류 기준이 불분명하고 체계가 부재한 경우, 대규모 데이터가 발생할 경우 잘못 분류되거나 데이터 오염이 발생하고 있다.
불필요한 개인정보를 유입하다보면 리스크가 발생하기도 한다. 즉, 불필요한 개인정보가 삭제되지 않고, 이후 별도의 필터링 없이 유입되어 학습 데이터에 활용되는 것이다.
AI 모델 설계·개발 과정에서 서비스 목적 외의 개인정보가 과도하게 노출되기도 한다. 예측 시스템에서 이용자의 소비나 사용 패턴 등이 노출되거나, 분류 시스템에서 이용자의 민감정보가 유출 또는 노출될 수 있다.
학습 데이터관리가 미흡한 점도 리스크다. 학습 데이터 보관 서버나 스토리지에 대한 취약점이 존재하거나, 접근 통제가 미흡한 경우 개인정보에 대한 침해가 이뤄질 수 있다.
개인정보 흐름복잡도 증가 역시 리스크로 작용할 수 있다. “AI 시스템을 개발, 운영하는 과정에서 외부의 LLM 등의 기능을 활용하거나, 연계하기 위해 개인정보가 외부에 전달되어도 인지할 수가 없다”는 지적이다.
개인 자율성 침해 등 사회적 리스크도
AI의 사회적 리스크도 중요하다. AI의 프라이버시 침해는 개인, 집단 그리고 사회 전체에 걸쳐 연쇄적인 파급 효과를 낳는다. 또한 사회적 리스크는 개인의 자율성 침해에서 시작. 사회적 불평등 심화, 민주주의의 침식, 사회적 신뢰의 붕괴에 이르는 광범위한 스펙트럼을 형성한다.
사회적 요소에 대한 침해도 있다. 정보 자기 결정권에 대한 침해가 대표적이다. 이는 본질적으로 개인이 자신에 관한 정보를 스스로 통제할 권리, 즉 정보에 대한 자기 결정권을 약화시킨다. 또 개인정보 삭제권이 불가한 경우도 일종의 리스크다. 이는 AI 시스템의 복잡성과 불투명성으로 인해 어떤 정보가 수집되고, 어떤 목적으로 활용되며, 어떻게 처리되는지에 대해 알고 이를 수정·삭제할 권리 행사가 불가한 상황이다.
‘자기검열’도 리스크로 간주할 만하다. 온라인 활동이나 발언 기록으로 인해 표현의 자유를 억압하거나, 사회의 지적 활력이 저해되기도 한다.
기술적 요소에 대한 침해도 있다. 즉, 신원 도용에 대한 위협이 그중 하나다. 유출된 개인정보를 결합, 특정인을 사칭하고 금융 사기나 범죄로 확대되고 있다. 또한 딥페이크 사기 위협도 있다. 안면 이미지나 목소리 등 생체정보가 유출되어 딥페이크 콘텐츠 제작에 악용될 수도 있다.
정보통신기획평가원은 “특히 시장 측면에 격차가 심화될 수도 있다”고 했다. 즉, 알고리즘 편향이나, 알고리즘 결정의 불투명성, 디지털 격차의 심화 등이다. 그래서 “기업 측면에서도 고용을 대체하거나 불안정한 노동시장이 이어지고, 기술·산업별 불평등이 심화되고 있다.”며 “또한 신규 일자리 창출의 불균형도 심각한 위협”이라고 강조했다.

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이러한 신제품은 통합 기술 플랫폼에서 네트워킹 인프라, 보안, 모니터링 기능 및 데이터 주권을 제공하는 데 있어 시스코의 입지를 더욱 강화합니다.
"AI 혁신은 전례 없는 속도로 진행되고 있으며, 시스코는 고객이 안전과 보안을 보장하면서 AI를 더욱 빠르게 배포할 수 있도록 핵심 인프라를 제공하고 있습니다."라고 시스코의 사장 겸 최고 제품 책임자인 지투 파텔은 말했습니다. "이번 발표는 시스코가 통합 플랫폼으로서의 강점을 보여주는 사례입니다. 시스코에서는 실리콘, 시스템, 에이전트 운영, 보안 및 관찰 가능성 분야의 혁신이 원활하게 연결되어 데이터 센터에서부터 업무 환경에 이르기까지 고객에게 가치를 제공합니다."
Silicon One G300은 지능형 집단 네트워킹(Intelligent Collective Networking) 기술을 제공하여 최적화되지 않은 트래픽에 비해 네트워크 성능을 최대 33% 향상시키고 작업 완료 시간을 28% 단축합니다.
시스코는 또한 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 프라이빗 데이터 소유권 구축, 서비스 제공업체 및 기업을 포함한 AI 네트워크 인프라 구축자를 위해 설계된 G300을 통합한 N9100 및 8000 시스템을 출시했습니다.
시스코는 하드웨어뿐 아니라 온프레미스 및 클라우드 데이터 센터 환경 전반에서 운영을 간소화하는 통합 관리 플랫폼인 넥서스 원(Nexus One)도 선보였습니다. 전반적으로 시스코의 AI 인프라 혁신은 고객이 더욱 효율적인 데이터 센터를 구축하고, 복잡성을 줄이며, AI 투자 가치를 최적화하는 데 기여합니다.
또한, 새로운 AgenticOps 기능이 시스코의 솔루션 포트폴리오 전반에 통합되어 기업이 AI 시대에 IT 운영을 자동화, 확장 및 최적화할 수 있도록 지원합니다.
Cisco AI Defense와 SASE가 전면적인 업그레이드를 진행하고 있습니다. 이번 업데이트는 Cisco AI Defense 역사상 최대 규모로, AI 기반 공급망 관리 기능과 에이전트 운영 보호 메커니즘을 추가하여 침입 또는 조작 위험을 완화합니다. 동시에 Cisco Secure Access Service Edge(SASE)에도 AI 기반 기능이 추가되어, 에이전트 트래픽의 "원인"과 "방법"을 분석하는 상황별 AI 상호 작용 검사 기능을 통해 새로운 위협을 사전에 방지합니다.
Cisco Customer Experience(CX)는 이제 완전 격리형, 온프레미스형 또는 하이브리드형 모델을 포함한 배포 옵션을 통해 이러한 주권 요구 사항을 충족하는 지원 서비스를 제공합니다.
출처: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/kinh-te-so/cong-nghe-dot-pha-cho-ky-nguyen-ai/20260225042900731

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국가인공지능전략위원회 제2차 전체회의 개최…AI 인프라·보안·K-문샷 로드맵 공개
[아이티데일리] 국가인공지능전략위원회(이하 위원회)가 제2차 전체회의를 25일 개최, AI 인프라·보안·K-문샷 로드맵 공개하며 AI 글로벌 3강 청사진을 제시했다. 이날 행사에는 정부·민간 위원 및 관계 부처 관계자 50여 명이 참석했으며 ‘대한민국 인공지능행동계획’을 포함한 5개 안건이 심의·의결됐다.
대한민국 인공지능행동계획은 AI를 국가·사회 전반에 내재화하기 위한 종합 실행 전략으로, 총 99개 실행과제와 326개 정책권고를 담고 있다. 위원회 이번 계획안이 △사람 중심의 포용적 AI △민·관 원팀 △AI 친화적 시스템 △AI 균형발전 4대 원칙을 중심으로 우리나라가 글로벌 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 로드맵을 제시한다는 방침이다.
위원회는 이번 계획안 의결을 기점으로 부처별 정책권고사항 이행에도 나선다. 또 부처별 27년 신규 예산사업 기획도 지원할 예정이며 의원회 내 법률 TF를 발족해 AI 관련 법령 재개정 추진 시 체계적인 입법방향도 제시할 예정이다.
국정자원 대전센터 폐지 수순…민간 클라우드 활용 확대
지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터 화재를 기점으로 국가정보 관리 시스템을 근본적으로 재설계한다는 취지로 추진된 ‘AI정부 인프라 거버넌스‧혁신 추진방향’도 공개됐다.
정부는 정부‧공공 부문 데이터센터 안전기준을 민간 수준 이상으로 강화하고, 기존 국정자원 대전센터를 2030년까지 폐지하는 수순을 밟는다. 폐지되는 대전센터를 대체하기 위해 대전에 2개의 신규 데이터센터를 구축할 예정이며 이를 액티브-액티브 체계로 운영하며 재난 발생 시 서비스가 중단되지 않도록 할 계획이다.
또 민간 클라우드를 적극 활용할 것이라는 지침도 밝혔다. 기존에 민간 클라우드 확보한 기술력과 노하우를 활용하지 않고 국가가 따로 세금을 투입하는 재투자 현상을 막는다는 취지다. 구체적으로는 새롭게 시행될 예정인 N2SF와 연계해 기밀 데이터(C등급)를 제외한 민감·공개 데이터(S·O등급)에 해당하는 부분을 민간 클라우드로 이관한다는 계획이다.
국가안보실 오현주 차장은 “민간 클라우드로 데이터를 이관하게 된다면 국가 정보 유실이나 데이터 유출 문제가 있을 수 있다”며 “이에 관리 주체는 누구인지, 관제는 어떤 방식으로 할 것인지 확실한 규정이 필요하다”고 제언했다.
화이트해커 중심 사전 예방 체제로 전환
기존의 사후 대응 중심의 국내 정보보안 생태계를 사전 예방으로 전환하기 위한 ‘보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵’도 제시됐다. 화이트해커가 기업·기관의 보안 취약점을 상시로 찾아 신고하고, 피신고 기관은 신고된 취약점을 조치하며 그 이후 투명하게 공개함으로써 해킹 등 보안 사고를 예방한다는 구상이다.
위원회는 현재 제도들이 상시로 진화하는 해킹 위협을 실제로 검증하고 대응 역량을 높이기에는 역부족이라며 새로운 프로세스가 필요하다고 강조했다. 실제 미국·유럽은 보안 취약점 신고·조치·공개 제도(CVD/VDP)를 이미 운영 중이며 해당 제도를 벤치마킹해 국가적 보안 위헙사태를 극복해야 한다고 밝혔다.
로드맵은 초기에 참여기업·기관-화이트해커 상호 협의하에 제한적으로 운영된다. 궁극적으로는 화이트해커가 민·형사 처벌 걱정 없이 상시로 기업·기관이 정한 정책 범위 내에서 선의적 목적의 해킹을 할 수 있도록 관계 법령을 정비하고 공공은 의무화, 민간은 공공조달 연계 등을 통해 전면적 참여를 유도한다는 방침이다.
위원회 이원태 보안TF리더는 “올해 시범사업을 거쳐 내년 제도를 보완하고 참여 확대에 나설 계획”이라며 “최종적으로는 법제화까지 이어지도록 하는 것이 목표”라고 말했다.
K-문샷 프로젝트 추진…국가 난제 해결
AI 기술을 중심으로 우리나라의 과학기술 경쟁력을 강화한다는 취지의 ‘K-문샷 추진전략’도 의결됐다. 이는 AI를 통해 과학기술혁신 가속화 및 국가난제를 해결한다는 프로젝트로, △2030년까지 연구생산성을 2배 제고 △2035년까지 8대 분야 12대 국가 미션을 과학기술xAI로 해결할 것을 목표로 제시했다.
위원회는 이번 프로젝트가 ‘국가 과학기술 AI 자원·역량 결집’, ‘과학기술xAI를 활용한 국가적 미션 해결’ 2대 전략을 중심으로 진행된다고 밝혔다. 먼저 자원·역량 결집 전략은 국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터, GPU, AI 모델, 자율실험실 등 과학기술 AI 핵심 자원을 통합하고, 산학연 삼각협력체계를 구축하는 것이 주요 내용이다.
국가적 미션 해결은 12대 국가 미션별로 책임과 권한이 있는 프로그램 디렉터(PD)를 임명하고, 행정력, 예산 등 자원을 집중 지원하는 PD 중심 책임운영체계를 구축해 가시적 성과를 창출한다는 계획이다. 여기에는 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI 과학자, 반도체, 양자 등의 분야가 포함된다.
과학기술정보통신부(이하 과기정통부) 김성수 실장은 “3월 중 핵심 미션을 확정하고 미션간 담당 기관과 PD를 순차적으로 지정할 계획”이라고 설명했다.
구윤철 경제부총리는 “AI 사업을 추진하는 과정에서 타겟을 확실하기 설정하는 것이 중요하다고 생각한다. 그래야 구체적인 로드맵이 나오고 사회적 문제를 해결할 수 있다”며 “이는 예산 문제와도 직결된다. 단순히 특정 AI 기술을 개발하겠다고 말해서는 예산을 확보하기는 어려울 것”이라고 밝혔다.
이어 그는 “금년도 액션 플랜을 점검해 오는 5월까지 내년도 예산을 수립해야 한다”며 “구체적인 실행 계획을 통해 예산을 확보하지 못하면 인공지능행동계획에 차질이 생길 수 있다”고 덧붙였다.

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국가정보 관리 시스템 혁신으로 안전하고 복원력 있는 AI정부 인프라 구축 방향 제시, 화이트해커를 활용한 보안 취약점 신고 제도 도입 추진, AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 ‘K-문샷’ 본격 추진 등 주요 정책 의결
국가인공지능전략위원회(위원장 이재명 대통령, 이하, 위원회)는 25일, 위원회가 위치한 서울스퀘어(16층)에서 제2차 전체회의를 개최했다. 회의는 임문영 상근 부위원장이 주재하였으며, 정부·민간 위원 및 관계 부처 등 50여 명이 참석한 가운데, ‘대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획)’을 포함한 총 5개의 안건을 심의·의결하였다.
대한민국 인공지능행동계획
먼저, 제1호 안건으로 대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획(2026~2028)을 심의·의결하였다. ‘대한민국 인공지능행동계획’은 지난 10일 국무회의에 보고된 바 있으며, 이번 회의에서 세부 내용을 최종 확정하여 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하, AI기본법) 제6조에 따른 법정계획인 ‘인공지능 기본계획’으로 의결되었다.
위원회는 제1차 전체회의(’25.9.8.)에서 의결한 대한민국 인공지능행동계획(이하 ‘인공지능행동계획’) 추진방향*을 토대로 100일간 초안을 마련하였다. 이후 대국민 공개 의견 수렴, 330개 주요 기관·단체 설명회 및 현장 간담회 등 폭넓은 의견 청취로 내용을 보완하였고, 총 99개 실행과제와 326개 정책권고로 구성된 최종안을 확정하였다.
인공지능행동계획은 대한민국의 혁신 성장과 국민 삶의 질 향상을 위해 인공지능을 국가·사회 전반에 효과적으로 내재화하기 위한 종합 실행 전략으로, 범정부 차원의 제도 및 거버넌스 개선을 아우르고 있다.
주요 과제로는 창작자 권리를 보호하면서 저작물 AI활용을 촉진하는 법·제도 개선 방안 마련, 화이트해커와 협력해 보안 취약점을 선제적·상시적으로 발굴·제거하는 제도 도입, 민간·공공 AI·데이터 정책 간 연계·협업을 위한 거버넌스 정립 방향 마련, 국민이 신청하지 않아도 AI·데이터를 활용해 복지혜택을 받을 수 있도록 관련 법 개정, 사회적 숙의를 기반으로 한 AI기본사회 추진계획 마련 등을 담고 있다.
이날 의결된 인공지능행동계획은 향후 범정부 인공지능 정책 추진의 기준이 된다. 위원회는 부처별 이행 상황을 체계적으로 점검해 나갈 계획이며, 부처와 긴밀한 협력을 통해 국민이 체감할 수 있는 성과를 창출할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진방향
이어서, 제2호 안건으로 대통령 지시(’25.9.28, 중대본 회의)에 따라 국가정보 관리 시스템을 근본적으로 재설계하기 위한 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진방향을 심의·의결하였다.
정부는 정부·공공 부문 데이터센터 안전기준을 민간 수준 이상으로 강화(’26.2.11 시행)하고, 재해 대응 능력과 수용 용량의 한계에 도달한 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터를 2030년까지 폐쇄할 계획이다.
또한, 국민 생활 영향도를 고려한 국가 핵심 시스템(실시간~1시간 이내), 대국민 필수 시스템(3~12시간 이내), 행정 중요 시스템(1~5일 이내) 등 시스템 유형별 복구목표기준을 마련하는 등 재해복구체계(DR) 구축 방향을 정립하고, 데이터 중요도에 따라 기밀(Classified) 데이터는 정부·공공 데이터센터, 민감(Sensitive)·공개(Open) 데이터는 민간 클라우드로 이관하는 방향으로 추진한다.
올해에는 국정자원 대전센터 시스템(693개) 등을 대상으로 DR 시스템 134개를 우선 구축하고, 이 중 3개 핵심 시스템(디브레인, 우편정보시스템, 안전디딤돌) 중심으로 민간 클라우드 기반 DR 구축 선도 프로젝트를 추진한다. 또한, 시스템 분류 등을 고려한 국정자원의 공공 정보시스템을 재배치하는 로드맵도 수립할 계획이다.
과학기술부총리 산하에 관계부처 합동으로 AI정부 인프라 총괄 전담조직(가칭AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진단)을 신설하여, 공공 정보시스템 구축·운영의 적정성을 검토하고, 영국 정부디지털청(GDS) 등 해외사례를 참고한 중장기 거버넌스 재설계 방안도 마련할 예정이다.
보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵
제3호 안건으로는 “기존 사후 대응 중심의 국내 정보보안 패러다임을 사전 예방으로 전환”하기 위해 “화이트해커가 기업·기관의 보안 취약점을 상시적으로 찾아 신고하고, 피신고 기관은 신고된 취약점을 조치하며 그 이후 투명하게 공개함으로써 해킹 등 보안사고를 사전에 예방”하는 ‘보안 취약점 신고·조치·공개 제도 도입 로드맵’을 심의·의결하였다.
현재 국내 보안 제도는 1회성·체크리스트 중심 점검에 절차 평가 위주로 실시간으로 이루어지고 상시적으로 고도화되는 해킹 등에 대응하기에 어려움이 있다.
관련 미국·유럽은 보안 취약점 신고·조치·공개 제도(Coordinated Vulnerability Disclosure-조정된 취약점 공개 / Vulnerability Disclosure Policy-취약점 공개 정책. 이하, CVD/VDP)를 이미 운영 중이며 그 배경에는 ‘10년~’20년대 세계적인 보안 대란사태가 있었다. 위원회는 유사한 시대적 상황에서 AI를 활용한 신종 위협이 더욱 확산되는 지금, 미국·유럽이 도입한 해당 제도를 벤치마킹, 공공·민간 전반에 단계적으로 도입해 현재의 국가적 보안 사태를 극복한다는 방침이다.
이를 위한 구체적인 도입 방안과 추진 로드맵은 (대상) 초기에는 참여 기업·기관 모집을 통해 시행하되 궁극적으로는 공공은 의무화하고 민간은 공공조달 연계 등 전면적 참여를 유도한다. (참여 유인) 공공의 경우 기관 평가와 연계, 민간의 경우 보안인증 가점, 공공조달, 개인정보보호법에 따른 사고시 과징금 감경 요소에 반영, 화이트해커는 신고포상제 활성화로 초기 참여를 유도한다.
(보호) 초기에는 참여기업·기관-화이트해커 상호 협의하에 제한적으로 운영하되, 궁극적으로는 화이트해커가 민·형사 처벌 걱정 없이 상시적으로 기업·기관이 정한 정책 범위(해킹범위, 신고방식 등) 내에서 선의적 목적의 해킹을 할수 있게 관계 법령을 정비한다. 참고로 현재는 화이트해커의 망 접근이 불법으로 제품만을 대상으로 한 취약점 신고 포상제만 운영되고 있으며 이마저도 신고된 취약점에 대한 조치 강제력 없이 연중 상시가 아닌 주기적(분기별 1회 등) 이벤트성으로 운영되고 있다.
추진 로드맵으로 (1단계 : 시범사업) ‘26년에는 과기정통부·국정원 주도로 민간·공공분야 시범 사업을 운영하여 국내 제도 도입 효과를 사전에 검증한다. (2단계 : 참여 확대) ’27년에는 시범사업 결과 바탕으로 민간(과기정통부)·공공(국정원)분야 제도설계 및 관련 가이드라인을 마련·배포하며, 이외 부처들은 민간·공공의 참여 유인(과징금, 조달 연계 등)을 제도화한다. (3단계 : 법제화) 2단계 이후 최대한 조속히 관계 법령(정보통신망법 등) 개정을 완료해 공공 의무화·민간 전면 참여 촉진과 상시적 제도운영을 뒷받침할 법·제도적 기반을 완성한다.
AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 K-문샷 추진전략(안)
제4호 안건으로는 AI 기반 과학 패러다임으로의 전환을 우리나라가 글로벌 과학기술 선도 국가로 대도약하는 기회로 활용하기 위한「AI시대 과학기술 경쟁력 대도약을 위한 K-문샷 추진전략(안)」을 심의·의결하였다.
동 전략은 1>AI를 활용해 국가 과학기술혁신을 가속화하고, 2>이를 통해 국가적 미션을 해결하는 두 가지 전략으로 구성된다. 전략 1>은 (가칭)국가과학AI연구센터를 중심으로 연구데이터, GPU, AI모델, 자율실험실 등 과학기술 AI 핵심 자원을 통합하고, 산학연 삼각협력체계를 구축하는 것을 주요 내용으로 한다.
전략 2>는 산학연이 공동으로 직면한 8대분야 (첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자) 12대 국가적 미션을 ‘35년까지 과학기술×AI로 해결하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 미션별로 책임과 권한이 있는 PD(Program Director)를 임명하고, 행정력, 예산 등 자원을 집중 지원하는 PD 중심 책임운영체계를 구축하여 ’35년까지 가시적 성과를 창출할 계획이다.
국가인공지능전략위원회 운영세칙 일부개정안
제5호 안건으로는 AI기본법 시행(’26.1.22)에 따라 법정 위원회로 전환된 위원회가 강화된 역할을 효율적으로 수행하기 위해 분과/TF 등 내부 조직을 개편하는 내용 등을 담은 ‘국가인공지능전략위원회 운영세칙 일부개정안’을 의결하였다.
위원회는 AI 민주주의 아젠다 확대에 대응하여 AI시대 거버넌스 발전, 국민 통합 등에 관한 사항을 심층 논의하는 ‘AI 민주주의 분과’를 신설한다. 또한, 기존 과학·인재 분과에서 인재 부분을 교육TF와 통합하여 ‘교육·인재 분과’를 신설한다. 지역, 보안 등 정부 기관 간 지속 협력이 필요한 중장기 이슈의 경우에는 기존의 한시 TF를 특별위원회로 전환해 운영토록 하며, AI 관련 현안에 유연하게 대응하기 위한 한시전담팀(TF)의 설치·운영 근거 또한 마련한다.
아울러, 보다 많은 정부 부처가 위원회 논의에 참여할 수 있는 근거를 마련한다. 위원회는 그 취지에 따라 이번 전체회의에 AI기본법상의 정부위원(16개 부처)뿐 아니라, 성평등부, 공정위, 국가데이터처가 참석하여 의견을 개진할 수 있도록 하였다.
앞으로도 위원회는 국가 인공지능 정책의 컨트롤타워이자 부처 간 정책 조정·협력 플랫폼으로서의 기능을 보다 효율적으로 수행하기 위해 노력해 나갈 방침이다. 아울러, 위원회는 범정부 차원의 체계적·일관적인 입법 방향을 제시하기 위해 법률 전문가 등으로 구성된 법률TF를 발족할 계획이다.
구윤철 경제부총리 겸 재정경제부 장관은 “인공지능행동계획의 진정한 성과는 실행 과정의 디테일에 있다고 하면서 현장 중심으로 정책추진상황을 상시 점검하고 국민 체감이 큰 사업의 선택과 집중을 통해 성공 사례를 조기에 창출해야 한다”고 강조했다.
아울러 “AI는 성장, 고용, 산업 구조, 소득 분배까지 영향을 미치는 핵심 경제 변수인 만큼, AI 사회로의 전환 과정에서 부담과 성과가 공정하게 분배될 수 있도록 일자리 구조 변화와 산업·지역 간 격차에 대한 대응도 지금부터 치열하게 준비해야 한다”고 강조했다.
배경훈 과기부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “정부 출범 이후 국가AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다”며, “이제는 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고, 속도감 있게 이행해야 하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력하는 것이 중요하다”고 강조했다.
임문영 위원회 상근 부위원장은 “오늘 대한민국 인공지능행동계획을 비롯한 주요 정책들의 의결을 통해, 앞으로 우리 정부가 추진해 나갈 방향이 보다 구체적으로 설계되었다”며, “각 부처는 최종 확정된 인공지능행동계획을 책임 있게 이행해 주길 바라며, 위원회는 이에 필요한 정책적 조율과 지원을 아끼지 않을 것”임을 밝혔다. 아울러, “현장의 작은 과제 하나하나가 모여 국가경쟁력을 좌우한다는 인식 아래, 위원회는 정책 현장을 직접 점검하며 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 면밀히 챙겨나가겠다”고 강조했다.