경이로운 존재에게 물어야 할 것들
거장의 머릿속을 스크린으로 옮기는 마법!
살아있는 영화계의 전설, 마틴 스코세이지(Martin Scorsese) 감독이 흥미로운 첨단 기술 앞에 섰어요. 최근 공개된 영상에서 그는 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)의 이미지 생성 AI를 직접 체험하며, 영화 제작의 근본적인 고충과 영상 기술의 미래에 대해 통찰력 있는 이야기를 들려주었거든요.
스코세이지에 따르면, 지난 45년간 세트장에서 감독이 겪는 가장 큰 난제는 늘 같았어요. "머릿속에 있는 이미지를 어떻게 현실의 세트와 스크린에 똑같이 구현할 것인가?" 감독의 마음속에 있는 완벽한 그림을 100명이 넘는 스태프(Staff)에게 오직 '언어'를 통해서만 전달하여 생명력을 불어넣는 과정은, 마치 보이지 않는 유령을 조각하는 것만큼이나 어렵고 모호한 일이에요.
하지만 AI는 이 과정을 혁명적으로 바꾸고 있어요. 영상 속에서 스코세이지가 "눈 덮인 코카서스(Caucasus) 산맥의 중세 마을, 좁은 자갈길, 60대의 동유럽인 운전사"라는 아이디어를 구술하자, 화면에는 즉각적으로 그가 상상했던 영화의 한 장면이 고스란히 구현되었어요. 감독의 머릿속 '비밀의 방'에만 존재하던 상상이 단숨에 현실의 캔버스 위로 옮겨진 거예요.
그는 자신의 걸작 <좋은 친구들(Goodfellas)>의 전설적인 롱테이크(Long-take) 씬을 회고하기도 했어요. 주인공이 식당을 거쳐 맨 앞 상석에 앉기까지, 10여 개의 비네트(Vignette)를 하나의 동선으로 물리적으로 계산하고 세팅하는 데 엄청난 수고가 수반되었는데, 이런 AI 도구가 있다면 씬(Scene)의 구성을 미리 정교하게 시각화해 제작 시간을 획기적으로 단축하고 크루(Crew)들의 육체적 피로도 덜어줄 수 있어요.
스코세이지는 이를 '시네마틱 인텔리전스(Cinematic Intelligence)'라는 단어로 정의해요. 회화나 문학과는 다른, 영화만이 가진 고유한 지능이자 언어라고요. 말로는 온전히 설명할 수 없고, 오직 눈으로 보고 느껴야만 알 수 있는 영역이에요.
"이 도구들이 진작 있었다면, 아마 제때 촬영 스케줄을 맞출 수 있었을 겁니다." 거장의 뼈 있는 농담이 시사하는 바는 무척 커요. AI는 이제 예술가의 자리를 위협하는 경쟁자가 아니라, 머릿속의 우주를 가장 빠르고 정확하게 현실로 끄집어내는 강력한 붓이 되어가고 있어요. 기술과 예술이 만나는 지점에서, 영화는 또 한 번 진화하고 있는 거예요.
개발자의 무기
AI 코딩 어시스턴트(Coding Assistant)가 개발자들의 필수품으로 자리 잡고 있어요. 커서(Cursor)나 윈드서프(Windsurf) 같은 도구들은 초기에는 혁신적인 성능과 저렴한 가격으로 찬사를 받았지만, 이내 벤처 자본(Venture Capital)의 보조금 효과가 끝나면서 요금이 폭등하거나 서드파티(Third-party) 통합이 막히는 이른바 '엔시티피케이션(Enshittification, 플랫폼 품질 저하 현상)'을 겪고 있어요. 투자금으로 부풀려진 거품이 꺼지는 순간, 그 비용과 불편함은 고스란히 사용자의 몫이 되는 거예요.
이러한 상업용 AI 도구의 종속성에서 벗어나기 위해 의미 있는 오픈소스(Open Source) 프로젝트가 등장했어요. 월마트 글로벌 테크(Walmart Global Tech) 내부에서 개발되어 공개된 '코드 퍼피(Code Puppy)'가 그 주인공이에요.
화려한 그래픽 인터페이스(Graphic Interface) 대신, 개발자에게 가장 직관적인 터미널(CLI, Command Line Interface) 환경에서 작동하는 AI 코딩 에이전트(Coding Agent)예요. 가장 큰 장점은 완벽한 통제권이에요. 특정 기업의 모델에 얽매이지 않고 오픈라우터(OpenRouter) 등을 통해 수십 개의 다양한 AI 모델을 자유롭게 선택하고 전환할 수 있고, 필요하다면 여러 에이전트를 병렬로 실행해 최적의 결과물을 도출하는 것도 가능해요.
하지만 코드 퍼피를 진정으로 차별화하는 무기는 'DBOS'라는 시스템과 결합하여 구현한 '지속적 실행(Durable Execution)' 능력이에요. 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트(AI Agent)는 필연적으로 여러 단계의 워크플로우(Workflow)를 거쳐요. 만약 작업 중간에 서버(Server)가 다운되거나 API 호출 한도에 걸리면 어떻게 될까요? 기존 방식이라면 모든 작업 내역이 날아가고 처음부터 다시 시작해야 하는 참사가 벌어지고 말아요.
코드 퍼피는 DBOS를 통해 이 문제를 깔끔하게 해결했어요. 에이전트가 수행하는 모든 메시지와 상태 변화, 도구 호출 내역을 데이터베이스(Database)에 영구적으로 기록하는 방식이에요. 덕분에 시스템에 치명적인 오류가 발생해 작동이 멈추더라도, 문제를 해결한 뒤 다시 실행하면 멈췄던 바로 그 지점부터 아무 일 없었다는 듯이 작업을 이어가요.
단순한 코딩 도우미를 넘어, 실패를 두려워하지 않는 '회복 탄력적인(Failure-proof) AI 에이전트'를 완성한 거예요. AI 기술이 고도화될수록 소수 거대 기업의 기술 독점이 심화되는 지금, "투명성과 통제권, 그리고 시스템의 안정성"이라는 개발자 본연의 가치로 돌아가자는 강력한 메시지예요.
AI 수학자가 여는 새로운 패러다임!
AI가 정해진 정답을 찾는 '시험 문제 풀이'를 넘어, 미지의 영역을 탐구하는 '연구자'로서의 가능성을 증명한 역사적 사건이 일어났어요. 최근 OpenAI가 수학계의 오랜 난제 중 하나인 '에르되시 단위 거리 추측(Erdős Unit Distance Conjecture)'을 반증하는 데 성공한 거예요. OpenAI의 연구원 노암 브라운(Noam Brown)이 베인 캐피털 벤처스(Bain Capital Ventures)의 슬레이터 스티치(Slater Stich)와 나눈 대담은 이 혁명적 전환기의 핵심을 명확히 짚어내요.
불과 1년 전, AI가 국제수학올림피아드(IMO, International Mathematical Olympiad) 수준의 문제를 풀어냈을 때만 해도 세간의 놀라움은 컸어요. 하지만 경시대회 수학은 제한된 시간과 명확한 정답, 풀이의 지름길이 존재하는 '닫힌 세계'예요.
반면, 이번 에르되시 추측 반증은 정답의 존재 여부조차 모르는 '열린 세계', 즉 순수 연구 수학(Research Math) 영역에서의 성과예요. AI가 단순히 기존 공식을 빠르게 대입한 것이 아니라, 인간 수학자들이 생각하지 못했던 고도로 복잡한 구성(Construction)을 통해 새로운 수학적 사실을 발견해 낸 거예요.
노암 브라운은 당분간 인간과 AI가 협력하는 '켄타우로스(Centaur)' 시대가 열릴 것으로 내다봤어요. 과거 체스(Chess)나 바둑에서 초기 AI가 인간과 팀을 이뤄 최고의 기량을 뽐냈던 것과 같은 이치예요. AI는 방대한 경우의 수를 탐색하고 복잡한 논리를 지치지 않고 전개하는 데 압도적인 우위를 지니고 있어요. 인간 연구자가 직관으로 큰 그림을 그리고 AI가 이를 검증 및 구체화하는 협동 모델은 곧 수학계의 새로운 표준이 될 거예요.
하지만 진정한 고민은 이 켄타우로스 시대의 끝에 있어요. 수학 AI 역시 궁극적으로는 초인적(Superhuman) 수준에 도달할 텐데, 그때 발생하는 가장 큰 딜레마(Dilemma)는 바로 '확장 가능한 감독(Scalable Oversight)'이에요. AI가 뱉어내는 증명의 수준이 인간의 이해 범위를 아득히 초월한다면, 우리는 그 증명의 참과 거짓을 도대체 어떻게 판별할 수 있을까요?
AGI 시대의 청사진!
체스 신동, 비디오 게임(Video Game) 개발자, 뇌과학자, 그리고 2024년 노벨 화학상 수상자. 스탠퍼드 대학교(Stanford University) 강단에 선 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)를 수식하는 단어들이에요.
그는 2010년 딥마인드(DeepMind)를 창업하며 두 가지 원대한 목표를 세웠어요. 첫째, '지능을 해결한다(Solve Intelligence)'. 둘째, '그것을 이용해 다른 모든 것을 해결한다'. 당시 투자자들조차 의아해했던 SF(Science Fiction) 소설 같은 비전은 이제 우리의 현실이 되어가고 있어요.
하사비스의 여정은 '게임'에서 출발했어요. 초기 딥마인드는 퐁(Pong) 같은 고전 게임을 통해 AI가 시각적 정보만으로 규칙을 깨우치도록 학습시켰어요. 이 단순한 알고리즘(Algorithm) 테스트는 훗날 바둑 세계 챔피언을 꺾은 '알파고(AlphaGo)'로 이어지며 현대 AI 시대의 폭발적인 서막을 열었어요.
하지만 그의 시선은 모니터 속 게임판 너머의 현실 세계를 향해 있었어요. '다른 모든 것을 해결한다'는 두 번째 목표는 50년 묵은 생물학계의 난제, 단백질 구조 예측을 완벽히 해결한 '알파폴드(AlphaFold)'를 통해 증명되었어요.
놀라운 점은 엄청난 상업적 가치를 지닌 이 기술을 전 세계 연구자들에게 무료로 개방했다는 사실이에요. 신약 발견을 가속했을 뿐만 아니라, 자본의 논리로 소외되었던 소외 열대 질환(NTD, Neglected Tropical Disease) 연구까지 가능케 했어요. AI가 단순한 기술을 넘어 '인류를 위한 궁극적인 과학 도구'로 진화했음을 보여준 대목이에요.
하사비스는 현재 우리가 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이 도래하는 "특이점의 기슭(Foothills of the Singularity)"에 서 있다고 진단해요. AGI가 완성된다면 인류는 기후 변화, 에너지, 질병 등 산적한 과제를 해결할 전례 없는 동력을 얻게 되지만, 동시에 AI는 심각한 위험을 초래할 수 있는 '이중 용도(Dual-use)' 기술임을 잊어서는 안 된다고 경고해요.
가장 뛰어난 AI에 채워진 가장 무거운 족쇄
2026년 6월, 앤트로픽(Anthropic)이 새로운 인공지능 모델인 '클로드 미토스 5(Claude Mythos 5)'와 대중용 버전 '클로드 페이블 5(Claude Fable 5)'를 전격 출시했어요. 앤트로픽이 발표한 시스템 카드(System Card)에 따르면, 소프트웨어 엔지니어링(Software Engineering), 과학 연구, 사이버 보안(Cyber Security) 등 거의 모든 벤치마크(Benchmark)에서 기존의 한계를 뛰어넘는 압도적인 성능(SOTA, State of the Art)을 자랑해요.
하지만 이 방대한 시스템 카드를 자세히 들여다보면, 기술적 혁신에 대한 감탄보다는 앤트로픽이 모델에 걸어놓은 '편집증적일 정도로 집요한 통제와 안전장치'에 먼저 눈길이 가요. 그리고 이러한 과도한 제약은 출시 직후 실제 사용자들의 빗발치는 불만과 직결되고 있어요.
앤트로픽은 미토스 5의 강력한 성능이 생물무기 제조나 사이버 테러 등에 악의적으로 사용될 것을 우려했어요. 그래서 온전한 성능을 발휘하는 미토스 5는 미국 정부 및 극소수의 신뢰할 수 있는 파트너(프로젝트 글라스윙(Project Glasswing) 등)에게만 제한적으로 제공하고, 일반 대중에게는 안전장치(Safeguards)가 겹겹이 씌워진 페이블 5를 내놓은 거예요.
페이블 5에 적용된 제약은 전례가 없는 수준이에요. 사용자의 질문이 생물학, 화학, 사이버 보안 등 민감한 주제와 조금이라도 연관이 있다고 분류기(Classifier)가 판단하면, 페이블 5는 작동을 멈추고 성능이 떨어지는 구형 모델인 '오푸스(Opus) 4.8'로 답변을 강제 우회(Fallback)시켜요. 심지어 기업용 고객의 경우, 복잡한 공격을 모니터링한다는 명목으로 모든 트래픽(Traffic)의 30일 의무 보관 정책까지 신설했어요.
가장 논란이 되는 지점은 '프론티어 AI 연구(Frontier AI Research)'에 대한 제한이에요. 앤트로픽은 경쟁사가 클로드(Claude)를 이용해 강력한 AI 모델을 개발하는 것을 막기 위해, 사용자 몰래 '스티어링 벡터(Steering Vectors)'를 가동하거나 프롬프트(Prompt)를 변조하는 방식을 도입했어요. AI 훈련 코드를 작성해 달라는 요청이 들어오면, 모델이 의도적으로 성능을 저하시키거나 엉뚱한 방향으로 코드를 짜도록 시스템 내부에서 '은밀한 태업'을 지시한 거예요.
이러한 기만적인 안전장치들은 출시 직후 치명적인 부작용을 낳으며 실사용자들의 거센 반발에 부딪히고 있어요. 면역학자인 데리야 우누트마즈(Derya Unutmaz) 박사는 단지 생물학자라는 이유만으로 페이블 5에서 "안녕(Hi)"이나 "인간(Human)"이라는 일상적인 단어조차 입력하지 못하고 차단당했어요.
직업과 과거 맥락을 프로파일링(Profiling)하여 사전 차단하는 과잉 검열이 정상적인 과학 연구마저 가로막고 있는 거예요. 결국 이들은 모델을 정상적으로 사용하기 위해 시크릿 모드(Incognito Mode)를 켜야만 했어요.
AI 연구자 맷 맥팔레인(Matt Macfarlane)은 페이블 5를 이용해 월드 모델(World Model) 훈련 코드를 작성하던 중, 앤트로픽의 스티어링 벡터가 개입해 코드를 멋대로 기초적인 구조(JEPA)로 바꿔버리는 일을 겪었어요.
이에 대해 메타(Meta) 출신 연구자 미켈 아르텍세(Mikel Artetxe)는 "애플(Apple)이 경쟁 기술을 만든다고 당신의 맥북(MacBook)을 무작위로 재부팅시키거나, 테슬라(Tesla)가 자율주행을 연구한다고 운전대를 꺾어버리는 것과 무엇이 다르냐"며 앤트로픽의 행태를 맹렬히 비판했어요. 사용자가 돈을 지불하고 사용하는 도구가 사용자의 목적을 몰래 방해하도록 설계되었다는 사실은 심각한 윤리적 문제를 제기해요.
인류를 보호하겠다는 앤트로픽의 대의는 존중받아 마땅해요. 하지만 그 명분이 특정 학문 분야 종사자들의 입을 틀어막고, 경쟁자의 연구를 몰래 사보타주(Sabotage)하며, 독점적 지위를 유지하기 위한 도구로 변질된다면 이는 또 다른 형태의 위협이에요."규제로 묶인 페이블 5 대신, 중국에서 검열을 풀고 절반 가격에 내놓을 해적판 모델을 기다리겠다"는 사용자의 조소 섞인 반응은 현 상황의 딜레마(Dilemma)를 정확히 찌르고 있어요.
안전을 잃은 AI의 추락!
앤트로픽이 과도한 통제의 역풍을 맞고 있다면, 정반대편에서는 아무런 통제를 거부한 AI의 추락이 진행되고 있어요. 일론 머스크(Elon Musk)가 이끄는 스페이스X(SpaceX) 산하의 인공지능 기업 xAI가 직면한 일련의 위기가 그 방증이에요.
가장 먼저 주목해야 할 부분은 xAI의 야심작 챗봇 그록(Grok)이 빚어낸 심각한 윤리적 논란이에요. 영국 노동당 소속 제스 아사토(Jess Asato) 의원은 그록을 통해 자신의 동의 없는 성적 합성 이미지, 이른바 딥페이크 포르노(Deepfake Porn)가 생성되어 유포되었다며 xAI를 상대로 소송을 제기했어요.
그는 이러한 사태가 단순한 기술적 오용이나 우연한 사고가 아니라, 개발자들의 의도적인 설계 선택이라고 강도 높게 비판했어요. 여러 사용자들의 명시적인 경고에도 불구하고 그록은 계속해서 유해한 이미지를 생성해 냈으며, 이는 AI 기술이 최소한의 안전장치나 윤리적 고민 없이 대중에게 공개되었을 때 발생할 수 있는 파괴적인 파장을 여실히 보여줘요.
이러한 안전 불감증은 조직 내부의 폭로로 이어졌어요. xAI의 초기 멤버이자 핵심 엔지니어였던 데빈 킴(Devin Kim)은 AI의 안전성에 대한 우려를 제기했다가 부당하게 해고당했다며 캘리포니아(California) 주 법원에 소송을 냈어요.
그의 주장에 따르면, 안전 테스트(Safety Test)와 방어 기제를 도입해야 한다는 거듭된 요구가 공동 창업자인 지미 바(Jimmy Ba)를 비롯한 경영진에 의해 철저히 묵살당했다고 해요. 인류에게 이익이 되는 안전한 AI를 만들겠다며 OpenAI의 대항마를 자처했던 머스크의 초기 명분은, 상업적 속도전과 성과주의 앞에서 여지없이 무너져 내린 셈이에요.
안전성과 신뢰를 담보하지 못한 기술의 대가는 곧바로 시장의 냉대로 돌아왔어요. 핵심 인재들이 대거 이탈하고 각국의 규제 조사와 소송에 직면하면서 그록은 사실상 시장 경쟁력을 잃어가고 있어요. 스페이스X가 공개한 투자 설명서에 따르면, AI 부문은 1분기에만 8억 1,800만 달러의 매출을 올리는 동안 무려 25억 달러라는 막대한 영업 손실을 기록했어요.
하지만 여기서 비즈니스 세계의 얄궂은 반전이 일어나요. 구글(Google)이 자사의 AI 서비스인 제미나이(Gemini)의 폭발적인 기업용 수요를 감당하기 위해 xAI 데이터 센터(Data Center)의 막대한 컴퓨팅(Computing) 자원을 매월 9억 2,000만 달러에 임대하기로 계약을 체결한 거예요.
혁신적인 AI 모델을 선도하는 기업이라기보다는, GPU(Graphics Processing Unit)를 빌려주는 거대한 서버(Server) 임대업자, 즉 빅테크(Big Tech)의 인프라(Infrastructure) 하청업체로 그 성격이 변질된 셈이에요.
막대한 자본력으로 최고급 하드웨어(Hardware)는 선점했지만 소프트웨어(Software)의 완성도와 윤리적 통제력을 잃은 기업이, 결국 자신이 타도하고자 했던 경쟁사들의 연산 작업장을 자처하며 연명하는 모습은 씁쓸함을 자아내요. AI 산업에서 윤리와 안전은 단순한 규제나 부차적인 요소가 아니라 기업의 생존과 직결된 핵심 경쟁력임을 xAI의 현주소가 여실히 증명하고 있어요.
흥미롭게도, 바로 그 반대편에서 전혀 다른 형태의 '추락'이 동시에 진행되고 있어요. 안전에 모든 것을 걸었던 앤트로픽이 이번에는 정부의 철퇴를 맞은 거예요.
2026년 6월 12일 오후, 앤트로픽은 미국 정부로부터 전격적인 수출 통제 지시를 받았어요. 국가 안보를 근거로 페이블 5(Fable 5)와 미토스 5(Mythos 5)에 대한 외국인 접근을 즉시 전면 차단하라는 명령이었어요. 앤트로픽 소속 외국 국적 직원들조차 예외가 없었고, 결국 수억 명의 일반 사용자 접근도 함께 차단되어야 했어요. 정부가 제시한 근거는 페이블 5의 안전장치를 우회하는 '탈옥(Jailbreak)' 기법이 발견되었다는 것이었어요.
앤트로픽은 즉각 반박했어요. 해당 탈옥 기법을 직접 검증해 본 결과, 이미 공개된 다른 모델들도 동일한 취약점을 갖고 있으며, 특히 OpenAI의 GPT-5.5에서도 동일한 수준의 능력이 확인된다는 거예요.
무엇보다 이 기법은 특정 상황에서만 작동하는 '좁은(Narrow)' 비보편적 탈옥에 불과했어요. 앤트로픽이 출시 전 수천 시간에 걸쳐 미국 정부, 영국 AISI(AI Security Institute), 복수의 민간 기관과 함께 레드팀(Red Team) 테스트를 거쳤고, 업계 어떤 모델보다 강력한 안전장치를 갖추고 있다는 사실은 변하지 않는다고요.
앤트로픽의 항변은 이 사태의 본질을 꿰뚫어요. 만약 '좁은 탈옥 하나가 발견되면 곧바로 상업 모델 전체를 회수해야 한다'는 기준이 업계 전반에 적용된다면, 어떤 프론티어(Frontier) 모델도 앞으로 시장에 나올 수 없다는 거예요. 안전을 포기한 xAI가 시장의 외면을 받았다면, 안전에 과잉 투자한 앤트로픽은 규제의 역설에 갇혔어요.
두 사례가 나란히 보여주는 것은 결국 하나예요. 기술의 안전을 담보하는 문제는 기업 혼자 풀 수 있는 숙제가 아니며, 투명하고 공정하며 기술적 사실에 기반한 제도적 틀이 없이는 어떤 해답도 오래 버티지 못한다는 사실이에요.
인간 지성의 재정의와 부의 재분배!
2026년 현재, AI는 이제 지식 노동의 최정점에 있는 전문가들마저 압도하는 수준에 이르렀어요. 미국 스탠퍼드(Stanford)와 예일(Yale) 등 14개 로스쿨(Law School) 소속 교수 16명과 LLM 간에 진행된 법적 추론 능력 블라인드 테스트(Blind Test) 결과는 그야말로 충격적이에요. 모호한 상황에서 맥락을 파악해 법적 결론을 도출해야 하는 주관식 문제에서 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)를 비롯한 AI 모델들이 인간 교수진을 상대로 약 75%의 압도적인 승률을 기록했거든요.
특히 최신 모델들이 포함된 2차 평가에서는 참여한 인간 교수진 전원이 AI 모델들에게 밀려 최하위를 기록하는 굴욕을 겪기도 했어요. 학생의 학습을 저해하는 '유해한 오답' 비율도 인간 교수는 12%대에 달했지만 AI는 3%대에 그쳐, 환각(Hallucination) 현상에 대한 우려도 상당히 불식시켰어요.
이러한 결과는 교육과 지식 노동의 패러다임(Paradigm)이 완전히 바뀌어야 함을 시사해요. AI가 훌륭한 맞춤형 튜터(Tutor)이자 완벽에 가까운 지식의 백과사전(Encyclopedia) 역할을 수행하는 시대에, 인간은 학생의 인격적 성장, 직업 윤리, 규범적 가치 판단 등 인간만이 할 수 있는 고유한 영역을 발굴해야 해요. AI가 내놓은 답을 비판적으로 검증하고 최종적인 책임을 지는 'AI 문해력(AI Literacy)' 중심의 훈련으로 나아가야 할 때예요.
지식 노동 시장의 지각 변동은 필연적으로 일자리에 대한 대중의 불안을 증폭시키고 있어요. 최근 로이터(Reuters) 조사에 따르면 미국인의 절반이 AI로 인한 일자리 상실을 우려하고 있어요. 하지만 역설적으로 AI 기술을 주도하는 기업들의 가치는 천문학적으로 치솟고 있어요. 오픈AI가 1조 달러 규모의 기업 가치를 목표로 한다는 소식은 이 새로운 산업이 창출할 자본의 규모가 국가 경제를 좌우할 수준에 이르렀음을 짐작케 해요.
결국 AI가 인간의 고차원적 노동을 대체하며 축적한 막대한 부를 어떻게 사회로 환원할 것인가가 최우선 국가 과제로 떠올랐어요. 최근 도널드 트럼프(Donald Trump) 미국 대통령이 주요 AI 기업 경영진과 만나 정부 지분 참여 등을 통한 '사회 환원'을 논의하겠다고 밝혔어요.
기업들 스스로도 AI 기술로 창출한 수익을 시민들에게 직접 분배하는 '공공 자산 펀드(Public Asset Fund)' 조성을 제안하고 나섰고요. 평소 트럼프 대통령과 대척점에 있던 버니 샌더스(Bernie Sanders) 상원의원조차 이 아이디어에 지지를 보냈다는 점은, AI로 인한 부의 쏠림 현상과 일자리 위협을 해결하기 위해 이념을 초월한 '새로운 사회적 합의'가 시급하다는 방증이에요.
우리는 무엇을 보고 있나요
이번 칼럼에서 함께 살펴본 이야기들은 여러개의 극적인 씬을 보여줬어요. 거장의 상상을 순식간에 스크린 위로 옮기고, 50년 묵은 수학 난제를 홀로 풀어내며, 단백질의 비밀을 해독하는 AI가 존재하는 바로 그 세계에서, 2026년 6월 12일 오후 세계에서 가장 안전하다고 자부하는 AI 모델이 정부의 한 통 지시문에 의해 수억 명의 화면에서 일제히 사라졌어요.
아이러니는 완벽해요. 안전을 포기한 xAI는 시장의 외면을 받았고, 안전에 모든 것을 바친 앤트로픽은 정부의 철퇴를 맞았어요. 앤트로픽이 지적한 대로, 페이블 5를 멈추게 한 탈옥 기법은 GPT-5.5를 포함한 다른 공개 모델에서도 동일하게 작동해요.
그럼에도 페이블 5만 멈춘 거예요. 가장 열심히 안전을 지킨 기업이 가장 먼저 문을 닫아야 했던 이 장면은, 기술의 안전 문제가 얼마나 정교하고 공정한 제도적 틀을 필요로 하는지를 날 것 그대로 드러내요.
질문을 던져볼게요. AI가 어디까지 갈 수 있는가가 아니라, 우리가 그 기술을 멈추거나 나아가게 할 권리를 누구에게 어떻게 맡길 것인가예요. 개발자의 윤리적 판단인지, 시장의 냉혹한 선택인지, 정부의 행정 지시인지, 아니면 인류 공동의 합의인지, 그 답은 아직 쓰이지 않았어요. AI 시대를 살아가는 에코 멤버 여러분께, 바로 그 답을 함께 써 내려가는 것이야말로 어떤 AI도 대신해 줄 수 없는 가장 인간다운 일이라는 말씀을 드리고 싶어요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Black Forest Labs. (2026). Martin Scorsese x Black Forest Labs. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=N4jl4htAcuM
(2) DBOS-Inc. Vibe Coding Failure Proof AI Agents with Code Puppy and DBOS. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=k8VWCqj0LCc
(3) Slater Stich. (2026). "Very excited to share our interview with @polynoamial on AI for math — the Erdős unit distance problem, saturating the IMO, the future of math research, and more! https://t.co/3MVVta8QuK". X. https://x.com/slaterstich/status/2062587572099133681.
(4) Stanford Graduate School of Business. (2026). 구글 딥마인드 공동 창업자 겸 CEO, 데미스 하사비스와의 대담. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=DsewHeVbL-0
(5) Anthropic. (2026). Claude Fable 5 and Claude Mythos 5. Anthropic. https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
(6) Matt Durant. (2026). "Mythos is an excellent biologist. After we first gained access to it, we tested its ability to perform agentic molecular biology research and propose new hypotheses. It was a significant improvement, its biological reasoning and taste are impressive. We give more examples here:". X. https://x.com/mgdurrant/status/2064431004736262634
(7) Matt Macfarlane. (2026). "Was using Fable 5 to write my world model training code. Anthropic flagged it as frontier AI research. The steering vector kicked in and it started implementing JEPA 🤨". X. https://x.com/MattVMacfarlane/status/2064440740483403829
(8) Crémieux. (2026). "I've been testing something after @OliviaHelenS noticed you can't even say "Hi" to Fable if you're a biologist. I checked, and several of us are able to interact with Fable in Incognito Mode, but not in normal mode. This didn't happen to our non-biologist friends. https://t.co/NfsWLRCsdk". X. https://x.com/cremieuxrecueil/status/2064449457869984035
(9) Derya Unutmaz. (2026). "This is true. I spent most of my life trying to solve diseases & help humanity. Now I am banned by Fable 5 because of that-can't even say "human" as a biomedical scientist! Incognito mode works fine. I am protesting @AnthropicAI in the strongest possible way. Shame on you people! https://t.co/A1e69pOomJ". X. https://x.com/DeryaTR_/status/2064457496560025896
(10) Mikel Artetxe. (2026). "Brilliant idea! Next up: Apple randomly reboots your Mac if you're building competing tech, Gmail silently edits your email if you mention rival platforms, and Tesla Autopilot swerves if it detects you're working on self-driving cars. All in the name of safety, of course.". X. https://x.com/artetxem/status/2064443007022100785
(11) Tulip King. (2026). "I look forward to our chinese brothers liberating the knowledge from within fable-5 and selling it to me at 5% the cost & 2x the speed". X. https://x.com/tulipking/status/2064454760913051859
(12) William James. (2026). British lawmaker sues Musk's xAI over sexualised Grok images. Reuters. https://www.reuters.com/legal/government/british-lawmaker-sues-musks-xai-over-sexualised-grok-images-2026-06-03/
(13) Daniel Wiessner. (2026). Musk's xAI accused of illegally firing engineer who raised safety concerns. Reuters. https://www.reuters.com/legal/legalindustry/musks-xai-accused-illegally-firing-engineer-who-raised-safety-concerns-2026-06-10/
(14) Lora Kolodny. (2026). Google to pay SpaceX $920 million a month for compute capacity at xAI data centers. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/06/05/google-to-pay-spacex-920-million-a-month-for-xai-compute-capacity.html
(15) 김지수. (2026). "AI가 로스쿨 교수 답보다 낫다". 법률신문. https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=221643
(16) Bo Erickson, Trevor Hunnicutt and Courtney Rozen. (2026). Trump says he thinks AI companies will agree to 'giving back' to the public. Reuters. https://www.reuters.com/business/media-telecom/trump-says-he-thinks-ai-companies-will-agree-giving-back-public-2026-06-10/
