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APEC 정상들, 경주서 AI 협력 선언 채택

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.01 14:48
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


아시아태평양경제협력체(APEC) 정상들이 1일 경주에서 'APEC 정상 경주선언'을 만장일치로 채택하며 AI 시대 국제협력의 새로운 이정표를 세웠다. 21개 회원국이 합의한 이번 선언은 인공지능 기술 발전과 인구구조 변화에 대한 공동 대응 의지를 담았으며, 특히 문화창조산업을 아태지역 신성장동력으로 명문화한 첫 번째 APEC 정상문서로 기록됐다.


AI 이니셔티브로 기술 격차 해소 나서

이재명 대통령은 1일 경주화백컨벤션센터에서 열린 APEC 정상회의 제2세션을 주재하며 "대한민국은 전 세계 인류가 기술 발전의 혜택을 고르게 누릴 수 있는 '글로벌 AI 기본사회'를 실현하겠다"고 밝혔다. 이 대통령은 "한국이 제안한 APEC AI 이니셔티브는 AI라는 거대한 변화를 기회로 만들겠다는 의지의 결과물"이라고 설명했다.​

이번에 채택된 'APEC AI 이니셔티브'는 APEC 최초의 명문화된 AI 공동비전이자 미국과 중국이 모두 참여한 AI에 관한 최초의 정상급 합의문이라는 점에서 의미가 크다. 이니셔티브는 △AI 혁신을 통한 경제성장 촉진 △역량 강화 및 AI 혜택 확산 △민간의 회복력 있는 AI 인프라 투자 확대 등을 주요 내용으로 담고 있다.​

한국이 설립을 추진하는 아시아태평양 AI 센터는 AI 정책 교류와 격차 해소를 목표로 하며, 궁극적으로 역내 AI 역량 강화에 기여할 것으로 전망된다.


저출생·고령화 대응 공동 프레임워크 제안

APEC 회원국들은 저출생과 고령화로 인한 인구구조 변화를 공동의 위기로 인식하고 대응책 마련에 나섰다. 이 대통령은 "APEC 회원 경제체들의 인구 증가율은 지난 30년간 꾸준히 감소했고, 2035년이 되면 마이너스로 전환될 전망"이라며 "65세 이상 인구는 30여 년 동안 2배로 늘어났고, 출산율은 1989년 2.5명에서 2023년 1.3명으로 거의 절반으로 떨어졌다"고 진단했다.​

이에 따라 한국은 'APEC 인구구조 변화 대응 공동 프레임워크'를 제안했다. 이 프레임워크는 △회복력 있는 사회시스템 구축 △인적자원 개발의 현대화 △기술기반 보건·돌봄 서비스 강화 △모두를 위한 경제역량 제고 △역내 대화·협력 촉진 등 5대 중점 분야별 정책 방향과 협력 방안을 제시했다.


문화창조산업, APEC 정상문서 첫 포함

이번 경주선언의 또 다른 성과는 문화창조산업을 아시아·태평양 지역의 신성장동력으로 인정하고 협력 필요성을 명문화한 점이다. 이는 APEC 정상회의 문서에서 문화창조산업을 명시한 첫 사례로, K-컬처 등이 향후 아태지역 내 핵심 성장동력으로 자리 잡는 중요한 계기가 마련된 것으로 평가된다.​

이 대통령은 "아태지역은 이미 전 세계 문화창조산업 수출의 40%를 차지하고 있다"며 "문화가 가진 창의성과 교류의 힘은 경제적 가치를 넘어 회원 간 이해와 연대를 더욱 단단하게 만들어줄 것"이라고 강조했다. 올해 APEC에서는 최초로 '문화창조산업에 관한 고위급 대화'가 개최되기도 했다.​

경주선언은 올해 APEC의 3대 중점과제인 '연결·혁신·번영'을 기본 틀로 무역·투자, 디지털·혁신, 포용적 성장 등 APEC의 핵심 현안에 대한 포괄적 협력 방향을 제시했다. 이 대통령은 회의 후 차기 의장국인 중국의 시진핑 국가주석에게 의장직을 공식 인계했으며, 2026년 APEC 정상회의는 내년 11월 중국 선전에서 열릴 예정이다.

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• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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