AI 정책·기술 동향 주간보고 — 2026년 7월 1주차

교육부·대교협, 20개 대학 AI 기본교육과정 개발사업 출범^[1][2]

교육부와 한국대학교육협의회가 세종대·한국외대 등 수도권 6개교·비수도권 14개교를 선정해 전공 무관 AI 기본교육과정 개발을 지원한다. 대학당 3억 원씩 2년간 지원하며, 비전공 교원의 AI 교육 역량 강화 프로그램도 병행한다.

경기교육청 AI 플랫폼 조달에 특혜·예산낭비 감사 요청^[3]

경기도교육감직인수위가 358억 원이 투입된 AI 교수학습 플랫폼 '하이러닝' 사업에 대해 사전 비공개 접촉과 절차 생략 의혹을 제기하며 감사를 요청했다. 특정 대기업이 최근 4년간 도교육청 정보화사업 계약의 74.8%를 독식한 사실도 함께 지적됐다.

AI 의존형 학습효과 저하가 국내외에서 실증적으로 확인^{[4][5][6][12]}

미국 브라운대에서는 비대면 시험을 대면으로 전환하자 평균 점수가 96점에서 48점으로 반토막 났고, OECD도 생성형 AI가 수행 성과는 높이지만 학습 자체를 대신하지는 못한다고 지적했다. 국내 교사들도 AI 글쓰기 채점 도구에 대한 우려를 제기했으며, arXiv 연구는 학습 효과가 학생의 참여 방식(주도적·비판적 관여 여부)에 따라 크게 갈린다는 점을 확인했다.

미국 청소년, 어른보다 AI 챗봇에 먼저 의존^[10]

9~17세 청소년의 약 4분의 1이 학교 공부·숙제 도움을 받을 때 신뢰하는 어른보다 챗봇을 먼저 찾는다는 조사가 나왔다. AI를 학습에 활용하는 학생의 20%는 한 달간 AI를 못 쓰면 어려움을 느낀다고 답했으며, 이 비율은 AI를 자주 쓰는 학생군에서 42%까지 올라갔다.

해외는 교육 AI 정책 대응에서 온도차^[7][8][9]

캐나다 온타리오주는 6000만 달러를 투입해 전 교사가 쓰는 단일 디지털 학습 플랫폼을 9월부터 도입하고, 일본은 2030학년도부터 초·중학교에 독립 정보교과를 신설해 미디어 리터러시를 체계적으로 가르칠 계획이다. 반면 EU는 입학사정·학습평가 등 교육 분야 고위험 AI 규제 시행을 16개월 연기했다.

AI 튜터 응답방식 연구와 에듀테크 교사훈련 확산^[11][13]

arXiv 연구는 AI 튜터의 응답 스타일이 학생의 학습 지속 여부에 직접 영향을 준다는 것을 실증했다. 한편 캔바는 지난 5월부터 국내 교사 4000명 이상을 대상으로 AI 활용 수업 설계 교육을 상시 운영하며 국내 교사 3분의 1이 정기적으로 활용하는 수준까지 확산됐다.

미국 프론티어 3사, 신모델 출시 러시^[14][16][17]

오픈AI는 코딩·지식노동에서 성능 대비 비용을 개선한 GPT-5.6(Sol/Terra/Luna)을 정식 출시했고, xAI 산하 스페이스XAI는 커서와 공동 개발한 '그록 4.5'를 클로드 오퍼스급 성능과 절반 이하 가격으로 내놨다. 구글 제미나이 3.5 프로는 200만 토큰 컨텍스트를 내세워 당초 계획보다 6주 지연된 7월 17일 정식 출시가 확정됐다.

앤트로픽 클로드, 국내 점유율 반년 만에 6배 성장^[15]

클로드의 국내 AI 챗봇 시장 점유율이 올해 1월 0.9%에서 지난달 5.75%로 뛰어 마이크로소프트 코파일럿(4.36%)을 처음 제쳤다. 월간활성이용자수는 1년 전보다 12.6배 늘었으며, 서울 오피스 개소와 한국 대표 선임 등 현지화 강화가 배경으로 꼽힌다.

중국은 오픈소스·거대모델·인프라 확충으로 대응^[18][19][20]

미니맥스는 중국 역대 최대인 2.7조 매개변수 규모의 차세대 모델을 오픈소스로 준비 중이며, 텐센트는 295억 매개변수 규모의 'Hy3'를 지역·용도 제한이 없는 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 중국 정부는 알리바바·바이트댄스·딥시크 등에 엔비디아 H200 일부 구매를 승인하는 방안도 검토하고 있다.

국내는 독자 모델 2차 검증과 '모두의 AI' 프로젝트로 자립 가속^{[21][22][23][24]}

LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 성과 보고서를 제출하고 다음 달 2차 평가를 앞두고 있다. 과기정통부는 국산 모델을 50% 이상 활용하는 컨소시엄을 선정해 이용량 제한 없는 무료 국산 AI를 연내 선보이는 '모두의 AI' 공모를 시작했고, 네이버는 KAI와 방산 특화 소버린 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하기로 했다.

빅테크, 챗봇에서 에이전트형 API로 무게중심 이동^[25][26]

구글은 제미나이 API의 매니지드 에이전트에 백그라운드 실행과 원격 MCP 연동 기능을 확장했다. 업계 전반에서도 챗봇 중심에서 사내외 시스템에 직접 개입해 업무를 대행하는 'AI 에이전트' 경쟁으로 무게중심이 이동하고 있다.

FLI 안전성 지수, 빅테크 레드라인 공약 후퇴 지적^[27][28]

퓨처오브라이프 인스티튜트의 '2026 상반기 AI 안전성 지수'에서 9개 기업 중 앤트로픽이 최고점(C+)을 받았고 xAI·딥시크·미스트랄은 낙제점(F)을 받았다. 평가단은 앤트로픽·오픈AI·구글 딥마인드·메타 모두 특정 위험선을 넘으면 개발을 중단하겠다는 대외 약속을 내부적으로 약화하거나 폐기했다고 지적했다.

네이버, 서비스 전체로 안전성 관리 범위 확대^[29]

네이버는 모델 단위 점검을 넘어 이용자가 AI 서비스를 사용하는 전 과정을 관리하는 'ASF 2.0'을 공개했다. 온서비스 AI·멀티 모델 환경과 AI기본법 시행 등 변화한 환경을 반영했으며, 기획부터 출시까지 안전성을 검토하는 전사 실행체계 'CHEC 2.0'도 함께 마련했다.

국내 AI기본법 시행과 미국의 프론티어 AI 안보 편입이 동시 진행^{[30][31][32][33]}

국내에서는 AI기본법 시행으로 딥페이크 명확 표기·고영향 AI 사전고지 의무가 법적 효력을 갖게 됐고(위반 시 최대 3천만 원 과태료), 개인정보보호위원회도 생성형 AI 이용자를 위한 개인정보 보호 가이드를 발간했다. 미국은 프론티어 AI를 국가안보 관리 대상으로 편입하는 행정명령에 서명하고 클로드 이용자에게 여권 등 신원 확인을 요구하는 등 통제를 강화했다.

청년 고용충격에 대한 실증 데이터 축적^[34][35]

챗GPT 확산 후 3년간 청년 일자리가 21만 개 감소한 반면 50대 일자리는 20만 개 증가했다는 한국노동연구원 분석이 나왔다. 골드만삭스도 AI 확산으로 미국 노동자 약 1500만 명(9%)이 직무 이동이 필요할 것으로 전망했으나, 장기적으로는 신규 직무 창출이 상쇄 효과를 낼 수 있다는 반론도 함께 제시됐다.

EU, 고위험 AI 분류 기준 구체화하며 국제규범 주도^[36][37]

EU 집행위원회는 '의도된 목적'을 핵심 기준으로 한 고위험 AI 분류 가이드라인 초안을 공개하고, 에이전트형 AI는 전체를 단일 시스템으로 간주해 규제를 회피할 수 없도록 했다. 한국은 AI 국제협약을 관리하는 유�럽평의회 신기술운영위원회(CDNET)에 옵저버로 참여하게 됐다.

저작권 분쟁 확산과 다중 에이전트 안전성 연구 진전^[38][39]

미드저니는 디즈니·워너 등과의 저작권 소송에서 스튜디오 측의 AI 활용 내역 공개를 역으로 요구하며 '스튜디오도 무단학습을 한다'는 공정이용 방어 논리를 펴고 있다. 학계에서는 다중 에이전트 시스템의 안전성이 모델 자체보다 배치 규칙에 의해 좌우된다는 실증 연구(Institutional Red-Teaming)가 발표됐다.