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카카오, '에이전틱 AI'로 사람 중심 생태계 구축 선언

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.04 14:57
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


정신아 카카오 대표가 3일 사용자의 맥락을 이해하고 스스로 계획·실행하는 '에이전틱 AI' 전략을 통해 사람 중심의 AI 생태계를 구축하겠다고 발표했다. 이날 서울 강남구 코엑스에서 열린 'SK AI 서밋 2025'에서 '에이전틱 AI, 가능성에서 현실로'를 주제로 기조연설을 진행한 정 대표는 "카카오는 일상과 대화의 실행이 자연스럽게 인공지능과 결합하는 생태계를 만들어 가고 있다"며 "AI 기술이 사람의 삶을 더 편리하게 만들고 신뢰 위에서 연결을 확장해 나가는, 사람 중심의 AI 세상을 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.​


프로액티브·플래닝·액션, 에이전틱 AI 3대 요소 제시

정 대표는 카카오의 에이전틱 AI가 갖춰야 할 핵심 요소로 능동성(Proactive), 계획(Planning), 실행(Action) 등 3가지를 제시했다. 그는 "AI가 사용자의 의도를 읽고 '내일 회의가 빡빡한데 준비 정리해드릴까요?' 같은 제안을 하는 것이 진정한 에이전틱 AI를 구현한 모습"이라며 "사용자가 덜 고민하면서도 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는, 결정 피로를 줄이는 능동적 AI 경험이 에이전틱 AI의 중심"이라고 설명했다.​

에이전틱 AI는 기존 AI 서비스와 달리 하나의 명령을 반복 수행하는 워크플로우를 넘어서 이용자의 맥락과 상황을 스스로 이해하고 목표를 재설정한다. 정 대표는 "에이전틱 AI는 사용자의 맥락을 파악하고 다양한 AI 에이전트 중에서도 어떤 에이전트를 실행해야 더 나은 목표에 도달할 수 있을지 스스로 판단하고 행동해야 한다"며 "따라서 에이전틱 AI에 최적화된 모델은 단일 워크플로우를 반복 수행하는 기존 AI보다 더 높은 수준의 추론과 판단 능력을 갖춰야 한다"고 강조했다.​


온디바이스 AI로 프라이버시 보호와 효율성 동시 달성

카카오는 에이전틱 AI 구현의 핵심 기술로 온디바이스 AI를 선택했다. 정 대표는 "가장 중요한 데이터 수집과 활용에 있어 회사가 가진 다양한 맥락 정보를 안전하게, 또 필요한 순간에만 쓸 수 있도록 온디바이스 AI 기술을 택했다"며 "카카오는 대화라는 가장 풍부한 맥락 정보를 가진 기업으로, 온디바이스 AI는 이 맥락을 안전하게 활용해 개인 맞춤형 행동을 제안하는 기술"이라고 강조했다.​

이를 위해 카카오는 자체 경량 모델 '카카나(Kanana) 1.3B'를 개발했다. 정 대표는 "5000만 명의 사용자를 동시에 커버할 수 있는 수준의 처리 효율을 확보하면서도, 추론 능력을 강화해 실시간 판단과 실행이 가능한 구조로 설계됐다"고 설명했다. 온디바이스 AI 기술은 사용자의 데이터를 외부로 전송하지 않기 때문에 프라이버시를 보호할 수 있고, 서비스 운영을 위한 GPU 비용 절감 효과도 제공한다.​


현실 문제 해결 위한 독자 벤치마크 개발

카카오는 현실의 문제를 해결할 수 있는 AI 모델 개발을 위해 자체 벤치마크를 구축했다고 발표했다. 정 대표는 "현실에서 AI 에이전트가 작동하는 다양한 상황을 반영해 모델의 품질을 정확하게 판단할 수 있는 전용 벤치마크를 새롭게 만들었다"며 "기존의 데이터셋이 일정 등록이나 삭제, 수정과 같은 특정 도메인 내 펑션콜만 수행했다면 새로운 벤치마크는 장소나 예약, 결제, 여행 등 일상과 밀접한 도메인에서 더 나아가 여러 도메인을 교차하는 복합 요청까지 포괄하도록 설계됐다"고 했다.​

이 벤치마크는 실제 서비스로 확장할 수 있는 17개의 도메인을 기반으로 만들어졌으며, 99개의 가상 도구를 설계해 다양한 현실에 가까운 과제를 세밀하게 다루도록 했다. 정 대표는 "많은 공개 모델이나 상용 모델이 벤치마킹 점수는 높지만 현실적인 과제 해결력에서는 한계를 보이고 있다"며 "카카오의 새로운 벤치마크는 높은 점수 중심의 평가가 아니라 실제 문제 해결력 중심의 AI를 만드는 것이 목표"라고 말했다.

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Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.
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2025.12.02 등록
인공지능은 노동 시장에 예상치 못한 반전을 가져올 태세다. 자동화에 대한 기존의 두려움을 뒤집는 최근 보고서와 전문가 분석 물결에 따르면, 만연한 실업 대신 숙련된 인력 부족이 발생할 전망이다.11월 24일 맨해튼 연구소가 블룸버그 오피니언에 발표한 분석에 따르면, AI가 빠르게 발전하더라도 이 기술은 일자리를 없애기보다는 “노동력 부족, 또는 최소한 새로운 기술을 최대한 활용할 수 있는 숙련된 인력의 부족”을 초래할 가능성이 더 높다고 주장한다. 분석에 인용된 대형 대학 정보학 프로그램 책임자에 따르면, 주요 장애물은 많은 학생들이 AI가 주도하는 노동력에 필요한 수학 능력을 갖추지 못했다는 점이다. 특히 AI 분야를 전공하지 않는 학생들에서 이런 경향이 두드러진다.이러한 역설은 경제 전반에 예상치 못한 방식으로 퍼지고 있다. 베어링포인트가 2025년 8월에 실시한 전 세계 1,000명 이상의 경영진 대상 설문조사에서 92%는 AI 자동화로 인해 최대 20%의 인력 과잉을 보고했다. 하지만 동시에, 94%는 AI 특화 직무(거버넌스 전문가, 프롬프트 엔지니어, 인간-AI 협업 전문가 등)에서 심각한 인력 부족을 겪고 있으며, 3분의 1은 40~60%의 인력 공백을 보고하고 있다.기술 격차가 건설 붐을 주도하다AI 주도 노동력 부족의 가장 명확한 증거는 예상치 못한 분야인 건설업에서 나타났습니다. Amazon, Google Microsoft를 포함한 거대 기술 기업들이 AI 시스템을 구동하기 위해 수백 개의 새로운 데이터 센터를 건설하기 위해 경쟁하고 있지만, Associated Builders and Contractors 업계 단체에 따르면 약 439,000명의 숙련된 근로자가 부족한 상황에 직면해 있습니다.이러한 시설을 건설하는 건설 근로자들은 25%에서 30%의 급여 인상을 경험하고 있으며, 일부는 연간 200,000달러 이상을 벌고 있다고 월스트리트 저널이 11월 30일 보도했습니다. 기업들은 난방이 되는 휴게 텐트, 무료 점심, 최대 100달러의 일일 인센티브 보너스로 제안을 더욱 매력적으로 만들고 있습니다.이주에서 변혁으로매사추세츠공과대학교(MIT)가 11월 26일에 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 이미 미국 일자리의 11.7%에 해당하는 업무를 수행할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이는 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당합니다. 하지만 연구진은 이러한 수치가 기술적 능력을 반영하지만, 일자리 손실이 불가피하다는 일정을 의미하는 것은 아니라고 강조했습니다. 이 연구의 ’아이스버그 지수(Iceberg Index)’는 32,000가지 기술을 보유한 1억 5,100만 명의 노동자를 시뮬레이션하여 정책 입안자들이 노동력 전환을 계획하는 데 도움을 줍니다.MIT의 슬론 경영대학원이 이전에 실시한 연구에 따르면, AI에 대규모 투자를 하는 기업들은 실제로 고용을 늘렸습니다. AI 도입은 5년간 고용 증가율 6%, 매출 증가율 9.5%와 연관이 있었습니다. Anthropic이 2025년 2월에 400만 건 이상의 AI 프롬프트를 분석한 별도의 연구에서는 근로자들이 AI를 주로 업무를 대체하기보다 보완하는 데 활용하는 것으로 나타났습니다.]2028년까지 BearingPoint가 조사한 경영진의 거의 절반은 인력 초과 현상이 30%를 넘을 것으로 예측하고 있으며, 중요한 AI 기술 격차는 계속될 것으로 보입니다. 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계적으로 9,200만 개의 일자리가 사라지는 반면, 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 생겨 순증 7,800만 개의 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있습니다.
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2025.12.02 등록
• Apple은 월요일 기계 학습 및 AI 전략 담당 수석 부사장인 John Giannandrea가 2026년 봄에 물러나 은퇴할 것이며, Microsoft와 Google에서 근무한 Amar Subramanya가 AI 담당 부사장으로 합류할 것이라고 발표했습니다.[investing +2]• 이번 리더십 개편은 Apple이 AI 강화 Siri 어시스턴트 출시 지연으로 비판을 받고 있는 가운데 이루어졌습니다. Siri는 원래 2024년에 약속되었으나 이제 2026년으로 연기되었으며, 회사는 생성형 AI 경쟁에서 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 경쟁사들을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.[investing +2]• CEO Tim Cook에게 직접 보고했던 Giannandrea와 달리, Subramanya는 소프트웨어 책임자인 Craig Federighi에게 보고할 예정입니다. Federighi의 AI 책임은 확대되어 “내년에 사용자들에게 더 개인화된 Siri를 제공”하기 위한 Apple의 노력을 감독하게 된다고 Cook이 말했습니다.[nbcnews +2]
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2025.12.02 등록
• Nvidia는 NeurIPS 컨퍼런스에서 Alpamayo-R1을 공개했으며, 이는 사고 연쇄(chain-of-thought) AI 추론과 경로 계획을 통합하여 자율주행 자동차가 실시간으로 자신의 결정을 설명할 수 있도록 하는 세계 최초의 개방형 산업 규모 추론 비전 언어 행동 모델로 설명되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• 이 모델은 센서 데이터를 자연어 설명으로 변환하고 주행 결정을 단계별로 추론함으로써 자율주행 차량 소프트웨어의 “블랙박스” 문제를 해결하며, 강화 학습 후처리 후 추론 품질이 45% 향상되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• Nvidia는 비상업적 연구 용도로 GitHub와 Hugging Face에 이 모델을 공개했으며, 개발자들이 자율주행 차량 및 로봇공학을 위한 물리적 AI 모델을 맞춤화할 수 있도록 Cosmos Cookbook과 AlpaSim 평가 프레임워크도 함께 제공했습니다.[quantumzeitgeist +1]
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2025.12.02 등록
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