AI 정책·기술 동향 주간보고 — 2026년 4월 1주차

AI디지털교과서(AIDT), 3년 1조4천억 투입에도 활용률 8.1%^[1]

감사원 감사 결과 2023~2025년 AIDT 사업에 1조4,093억원이 투입됐으나 10일 이상 활용한 학생 비율은 8.1%에 불과했고 자율선정 채택률도 32.3%(3,849개교)에 머물렀다. 483만 학생의 학습 이력이 국가 데이터베이스와 민간 에듀테크 서버를 오가는데도 개인정보보호위원회 실태점검에서는 수집 항목·보유 기간 명시가 누락된 것으로 나타났다.

일본은 반대로 2030년 디지털교과서 법제화를 추진^[2]

일본 정부는 디지털교과서를 종이교과서와 동일한 정식 교과서로 인정하는 학교교육법 개정안을 국회에 제출해 2030학년도 초등학교부터 순차 도입을 추진한다. 다만 집중력 저하와 '얕은 읽기' 부작용 우려로 문부과학성이 전문가회의를 구성해 별도 지침을 마련 중이다.

AI 스마트안경발 시험부정, 중국서 대여시장까지 형성^[3][4]

홍콩과학기술대 실험에서 AI안경 착용자는 92.5점을 기록해 미착용 평균(72점)을 20점 이상 앞섰고, 중국 대학가에는 하루 대여료 9,000~1만8,000원 수준의 스마트안경 대여 시장까지 형성됐다. 일반 안경과 외형 구분이 거의 불가능해 현장 적발이 어렵다는 점이 한계로 지적된다.

지자체는 AI플랫폼 확대, 교사는 책임 전가 인식^[5][6][7]

제주도교육청은 130억원 규모로 통합 수업플랫폼 '바당'을 전면 확대했지만, 같은 시기 중등교사노조 설문에서는 교사의 94%가 AI 관련 부정행위·민원 발생 시 결국 교사 개인이 책임을 진다고 답했고 73%는 교육부의 AI 수행평가 관리 방안이 현장에서 실행 불가능하다고 평가했다. 전국 정보교사 배치율도 75.3%에 그쳐 지역별 격차가 함께 지적된다.

산업계는 AI 역량 교육에 선제 투자^[8]

삼성전자는 DX부문 부사장·상무급 임원 600여 명 전원을 대상으로 AI 에이전트 활용과 업무 재설계 중심의 특별교육을 10차례 진행했다. 공교육의 AIDT 활용률 저조와 대조적으로, 기업은 AI전환(AX) 역량을 경영진 차원의 필수 과제로 이미 설정하고 있다.

글로벌 AI튜터 모델 부상과 국내 학습주체성 훼손 우려가 공존^{[9][10][12][11]}

오픈AI 샘 알트먼은 하루 2시간 초개인화 AI튜터링과 프로젝트기반학습(PBL)을 결합한 학교 모델을 제시했고, 듀오링고는 엔지니어 없이 직원 2명이 6개월 만에 AI로 신규 코스를 완성한 사례를 공개했다. 반면 국내 대학가에서는 토론수업 중 AI 답변 의존, 시험 중 AI 사용 등 학습주체성 훼손 사례가 함께 관찰되며 대구교육청은 전국 최초로 학년별 AI윤리 가이드북을 배포해 대응에 나섰다.

LG 엑사원4.5, GPT-5미니·클로드소넷4.5를 벤치마크서 앞서^[13]

LG AI연구원이 공개한 비전-언어모델 '엑사원4.5'는 STEM 벤치마크 평균 77.3점으로 오픈AI GPT-5미니(73.5점), 앤트로픽 클로드소넷4.5(74.6점), 알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 모두 앞섰다. 파라미터는 이전 K-엑사원의 7분의 1인 330억개로, 계약서·기술도면·재무제표 등 산업 문서 추론에 강점을 보였다.

메타, 21조원 베팅한 초지능팀 첫 모델로 4위권 복귀^[14]

메타초지능연구소가 143억달러(약 21조2,000억원)에 영입한 알렉산더 왕 CAIO 주도로 폐쇄형 모델 '뮤즈스파크'를 출시했다. 종합성능은 아티피셜애널리시스 기준 52점으로 제미나이3.1프로·GPT-5.4·클로드오퍼스4.6에 이은 4위에 그쳤으나, 전작 라마4 대비 뚜렷한 개선으로 평가받았다.

중국 진영, 개방노선 선회와 자국산 칩 학습 시험대가 동시 진행^[15][16]

알리바바는 세 번째 모델 '큐원3.6-플러스'를 오픈소스 대신 API 기반 비공개형으로 전환해 수익화에 나섰고, 딥시크는 화웨이 프로세서만으로 학습한 첫 대형모델 'V4'를 4월 말 출시할 예정이다. 오픈AI·앤트로픽·구글은 중국 기업의 모델 모방을 차단하기 위해 정보공유 협의체('프런티어모델포럼')를 통해 공동 대응에 나섰다.

구글은 반대로 개방·경량 전략을 가속, 온디바이스 확산^[17]

구글의 오픈웨이트 모델 '젬마4'는 공개 나흘 만에 허깅페이스 다운로드 420만건을 넘겼고, 처음으로 아파치2.0 라이선스를 적용해 상업적 이용까지 허용했다. 미국 빅테크의 폐쇄형과 중국 오픈소스라는 기존 이분법이 흐려지고 있다는 평가가 나온다.

네이버, 자체 챗봇 '클로바X' 접고 에이전트 포털로 전환^[18]

네이버는 2023년 8월 출시한 하이퍼클로바X 기반 대화형 서비스 '클로바X'를 2년8개월 만에 종료하고 통합검색 내 'AI탭' 중심으로 재편했다. 연관검색어 서비스도 같은 달 종료되는 등, 단일 챗봇 경쟁에서 벗어나 쇼핑·로컬·금융 등 버티컬 에이전트 통합으로 전략을 옮기고 있다.

에이전트 상용화·기업매출 경쟁 본격화, 국내는 인프라·자본으로 대응^{[19][20][21][22][23]}

앤트로픽은 기업고객 중심 전략으로 연환산 매출 300억달러를 돌파해 오픈AI(250억달러)를 처음 추월했고, '클로드매니지드에이전트'를 출시해 에이전트 구축 기간을 수개월에서 수일로 단축시켰다. 국내에서는 SKT·Arm·리벨리온이 CPU+NPU 결합 추론서버 공동개발 MOU를 체결했고, 업스테이지는 최대 5조원 밸류로 코스피 상장을 추진하는 등 인프라·자본 양면에서 경쟁력을 다지고 있다. 프랑스 미스트랄AI CEO의 방한과 삼성전자 반도체 협력 논의도 소버린AI 경쟁의 연장선으로 풀이된다.

오픈AI, 아동 성착취 대응 위한 연방 입법 청사진 제시^[24][25]

오픈AI는 'AI 시대 아동보호' 청사진에서 AI로 생성한 이미지도 아동성착취물(CSAM)로 규정하고 생성 미수범까지 처벌할 수 있도록 법 개정을 요구했다. 현재 미국 45개 주만 관련법을 개정한 상태로 연방 차원 입법 공백을 지적했으며, 한국은 지난해 대법원이 딥페이크 합성영상을 아동청소년성보호법상 성착취물로 보지 않는다고 판결해 규제 공백 논란이 이어지고 있다.

국내 딥페이크 성범죄, 처벌은 강화되는데 해외플랫폼 유포는 지속^[26]

SM엔터테인먼트는 소속 아티스트 딥페이크 합성물 제작·유포 피의자 12명이 성폭력처벌법 위반으로 기소돼 항소·상고 기각을 거쳐 형이 확정됐다고 밝혔다. 다만 가해자들이 익명성이 높은 해외 SNS로 유포 경로를 옮기면서 추적 수사는 계속되고 있다.

AI 학습데이터 저작권 공방이 뉴스·창작물 전방위로 확산^[27][28]

네이버는 저작권법 제7조를 근거로 '사실 전달에 불과한 시사보도'는 저작권 보호 대상이 아니라며 방송3사와 법정 공방을 벌이고 있고, 배우 염혜란은 본인 동의 없이 얼굴·목소리가 재현된 AI영상이 유튜브에 공개돼 삭제 조치되는 사례가 발생했다. 성우 등 실연자들은 TTS 기술 확산으로 관련 일자리가 이미 절반 가까이 줄었다고 주장한다.

미국은 연방주도 혁신친화, EU는 규제완화 두고 내부 갈등^[29][30][31]

미국 백악관은 '국가AI입법프레임워크'를 통해 신규 규제기관 신설 대신 주(州)별 AI규제를 연방이 선점(무효화)하는 방향을 제시했고, xAI는 이를 근거로 콜로라도주 AI차별금지법에 표현의 자유 침해 소송을 제기했다. 반면 EU는 AI법·GDPR을 아우르는 '디지털 옴니버스' 완화안을 추진 중인데, 국제앰네스티 등은 빅테크 로비에 따른 권리보호 후퇴라고 비판한다.

AI 콘텐츠 라벨링 의무화가 플랫폼 표준으로 자리잡는 중^[32]

유튜브는 합성·변형 콘텐츠 표시 정책을 강화해 사실상 라벨링을 의무화했고, 넷플릭스 등 OTT도 AI 사용 고지 방안을 검토 중이다. EU·미국의 딥페이크 규제 논의와 맞물려 선거·뉴스·연예 등 사회적 영향이 큰 콘텐츠부터 라벨링이 필수 요소로 자리잡을 것이라는 전망이 나온다.

AI 노동전환·보안 리스크에 대한 사회적 합의는 아직 미흡^[33][34][35]

국회 토론회에서 한국노총은 알고리즘 기반 고용통제·책임회피를 우려했고 경총은 제도 정비 지연이 기업 경쟁력을 떨어뜨린다고 맞섰다. 한편 앤트로픽은 27년된 오픈BSD 버그를 자율 발견하는 최상위 보안모델 '클로드 미토스'의 일반공개를 보류하고 12개 기업·40개 기관에만 제한 배포했으나, 외부 연구자는 소형 오픈웨이트 모델로도 동일 취약점을 상당 부분 재현할 수 있었다며 AI 보안 역량이 모델 크기에 매끄럽게 비례하지 않는다고 반박했다.