AI가 잘못된 판단을 내렸을 때 책임은 누구에게 있을까. 모델을 만든 개발사인지, 서비스를 도입한 기관인지, 결과를 승인한 운영자인지 경계가 뚜렷하지 않다. AI가 판단 과정에 깊숙이 들어올수록 책임 소재는 기술 문제가 아니라 제도와 조직의 문제로 확장된다. 나우앤서베이 조사에서
인공지능(AI)이 일자리에 미칠 영향을 두고 인력 감축과 업무 전환에 관한 전망이 동시에 나오고 있다. 세계경제포럼(WEF)의 기업 설문에는 직원 역량 개발과 재배치 계획, 인력 축소 계획이 함께 나타났다. 현장 연구에서는 특정 업무의 생산성 개선과 AI 관련 신규 과제의 발생도 확인됐다.
AI를 멈출 수 있는 장치가 있어도 중단을 결정할 사람과 판단에 필요한 정보가 없다면 통제권은 작동하기 어렵다. 안전성 검증 역시 출시 전 성능시험을 넘어 실제 사용환경의 위험을 확인하고 대응하는 과정으로 이어져야 한다. 1편에서 살펴본 조사에서 응답자들은 AI가 인간의 통제를
피지컬 AI(Physical AI)의 상용화 무대로 제조현장이 부상하고 있다. 한국은 세계적인 제조 기반을 갖췄지만 이곳에서 만들어지는 행동 데이터를 우리 로봇에 축적하고 산업의 공통 규칙이 될 국제표준까지 연결할 수 있느냐가 과제로 떠올랐다. 산업연구원(KIET)은 제조 특화 AI 행동학습과
어릴 적 TV 속 로봇과 하늘을 나는 자동차는 공상과학이었다. 지금은 AI가 글을 쓰고 코드를 짜며 로봇이 현실 공간에서 움직이는 시대다. 상상 속 기술이 현실의 도구가 되면서 ‘AI를 만들 것인가’라는 질문의 무게중심도 달라졌다. 이제는 ‘AI를 누가, 어디까지 통제할 것인가’라는 질
코엑스와 킨텍스 전시장을 자주 다니다 보면 익숙한 풍경이 하나 있다. 부스 앞에 놓인 볼펜을 집어 들고, 다음 부스에서는 캔디와 기념품을 챙긴다. 어느새 쇼핑백 안에는 여러 회사의 로고가 찍힌 물건이 쌓인다. 제품을 묻거나 상담을 요청하기보다 무엇을 나눠주는지부터 살피는 관람객도 더러
한국 배터리 산업이 에너지저장장치(ESS) 시장에서 확보할 부가가치는 셀 납품량만으로 결정되지 않는다. 2026년 말까지 구축할 국내 563MW 사업에서 전력변환과 충·방전 제어, 화재 안전, 유지보수를 결합하고 장기 운전 데이터를 축적해야 시스템통합 경쟁력으로 이어진다. 전기차 배터리 시장에
명절 연휴가 시작되면 회사는 잠시 느려진다. 회의는 줄고, 업무 메신저도 평소보다 조용해진다. 달력은 며칠간 일을 잊으라고 말한다. 그런데 채용시장에서는 묘한 일이 벌어진다. 쉬는 동안에는 이력서 등록과 입사 지원이 줄어든다. 연휴가 끝나면 반대로 움직인다. 월요일이 돌아오는 순간, 미
공장에 인공지능(AI)을 도입하는 것과 이를 공급하는 국내 산업을 키우는 것은 같은 일이 아니다. 생산설비와 데이터를 연결하고 안전성과 품질을 검증하며, 다른 공장에도 반복 적용할 수 있어야 도입 경험이 공급기업의 기술과 매출로 남는다. 한국 제조업의 인공지능 전환(AX)에서 비어 있는
미국 ESS 시장은 설치 수요 확대와 중국산 배터리 관세 인상, 현지 생산 세액공제가 맞물리면서 한국 배터리 기업에 새로운 진입 기회를 열고 있다. 그러나 25%의 무역법 301조 추가관세와 45X 생산세액공제는 경쟁 조건을 바꾸는 장치일 뿐 중국 기업의 원가 우위를 자동으로 없애지는 않는다.