오늘의이슈노트

랜섬웨어에 감염됐다고 하면 보통 컴퓨터 화면에 경고창이 뜨고 파일을 열지 못하는 상황을 떠올립니다. 그런데 앞으로는 조금 다른 문제가 생길 수 있습니다. AI가 공장 로봇이나 각종 기계와 연결되는 ‘피지컬 AI’가 확대되고 있기 때문입니다. 2026년 10월 열린 AI 페스타 26에서는 피지컬 AI와 랜섬웨어 문제가 주요 보안 이슈 중 하나로 언급됐습니다. 과거 폐쇄적으로 운영하던 제조 시스템도 AI 활용을 위해 외부 네트워크와 연결되는 사례가 늘면서 새로운 보안 관리가 필요해지고 있다는 것입니다. 컴퓨터가 랜섬웨어에 감염되는 것과 공장에서 움직이는 로봇이 공격받는 것은 어떤 차이가 있을까요?피지컬 AI란 무엇일까?피지컬 AI는 AI가 컴퓨터 화면 안에서 답변만 만드는 것을 넘어 실제 물리적인 환경을 인..

유튜브에서 유명 방송인이나 의사가 직접 이야기하는 것처럼 보이는 영상을 발견했다면 이제는 한 번 더 확인해볼 필요가 있습니다. 2026년 10월 3일 보도된 사례에서는 방송인 유재석 씨의 얼굴을 AI로 만든 이미지와 합성 음성을 이용해 마치 본인이 직접 사연을 소개하는 것처럼 만든 유튜브 콘텐츠가 논란이 됐습니다. 일부 영상은 조회수 10만 회를 기록했습니다. 비슷한 방식으로 유명 의사나 교수의 얼굴과 목소리를 활용해 건강정보나 제품 관련 내용을 전달하는 콘텐츠도 등장하고 있습니다. 문제는 영상이 진짜처럼 보이는 데서 끝나지 않습니다. 유명인이 실제로 하지 않은 말을 한 것처럼 만들 수 있고, 이를 제품 광고나 투자 권유, 건강정보 등에 이용한다면 시청자는 ‘저 사람이 직접 추천했다’고 오해할 수 있습니..

요즘 인터넷에서 사진을 보다 보면 ‘이게 진짜 사진일까?’라는 생각이 들 때가 있습니다. AI 이미지 생성 기술이 발전하면서 실제로 촬영하지 않은 장면도 사진처럼 자연스럽게 만들 수 있게 됐기 때문입니다. 문제는 이 기술이 다른 사람의 얼굴과 결합했을 때입니다. SNS에 공개된 사진을 가져와 성적인 이미지에 합성하거나, 실제로 하지 않은 행동을 한 것처럼 만들고, 가족의 사고 사진을 만들어 돈을 요구하는 범죄에도 AI가 악용될 수 있습니다. 성적인 딥페이크는 유포하지 않고 제작만 해도 처벌될 수 있고, 다른 사람이 만든 것을 저장하거나 시청하는 행위까지 처벌 대상이 될 수 있습니다. 그렇다면 일반적인 AI 이미지 생성과 범죄가 되는 딥페이크의 경계는 어디일까요? 2026년 9월 현재 법령을 기준으로 처벌..

태양광 발전소에서 낮에 전기를 많이 만들었는데 그 시간에 사용할 곳이 없다면 남는 전기는 어떻게 될까요?반대로 저녁이 되어 태양광 발전량은 줄었는데 전기사용량이 늘어나면 어떻게 해야 할까요? 이런 문제 때문에 재생에너지 이야기를 할 때 자주 등장하는 것이 ESS입니다. ESS는 Energy Storage System의 약자로 우리말로는 에너지저장장치 또는 에너지저장시스템이라고 부릅니다. 쉽게 생각하면 전기가 남을 때 저장했다가 필요한 시간에 다시 사용하는 시스템입니다.하지만 ESS를 단순히 ‘엄청나게 큰 보조배터리’라고 생각하면 절반만 이해한 것입니다. ESS에는 배터리뿐 아니라 전기를 변환하고 배터리를 관리하며 전체 충전과 방전을 제어하는 여러 장치가 함께 들어갑니다. ESS가 무엇이고 실제 전기는 어..

AI 기술로 고도화된 범죄 방식 인공지능 기술이 발전하면서 범죄의 방식도 달라지고 있습니다. 과거에는 범죄자가 직접 전화를 걸거나 가짜 문서를 만들고, 피해자의 개인정보를 하나씩 수집해야 했다면 이제는 AI를 이용해 목소리와 얼굴을 모방하거나 개인의 상황에 맞춘 메시지를 만들어 훨씬 정교한 범죄를 시도할 수 있게 됐습니다. 특히 딥페이크, AI 보이스피싱, 맞춤형 스미싱, 가짜 광고와 투자사기, 개인정보 탈취, 금융사기 등은 AI가 기존 범죄의 효율성과 설득력을 높이는 방식으로 활용될 수 있다는 점에서 주의가 필요합니다. 정부 역시 이러한 변화를 반영해 단순한 보이스피싱 대응을 넘어 AI 범죄를 별도의 범정부 대응 대상으로 다루기 시작했습니다. 2026년 6월에는 방송미디어통신위원회를 중심으로 과학기술..

AI 서비스가 빠르게 늘면서 국내에서도 데이터센터 건설에 대한 관심이 커지고 있습니다.그런데 데이터센터 관련 뉴스를 보다 보면 조금 이상한 이야기가 나옵니다. 전기가 부족해서가 아니라 ‘전력망 때문에 데이터센터를 원하는 곳에 짓기 어렵다’는 이야기입니다.전국에서 생산되는 전력이 충분하다면 데이터센터를 원하는 곳에 지으면 되는 것 아닐까요? 실제로는 그렇게 간단하지 않습니다.대규모 데이터센터는 한 장소에서 많은 전기를 지속적으로 사용하기 때문에 발전량뿐 아니라 해당 지역의 변전소와 송전선로 등 전력망 여건까지 중요합니다. 그래서 국내에서는 대규모 전력사용시설이 전력계통에 미치는 영향을 사전에 확인하는 ‘전력계통영향평가’ 제도도 시행되고 있습니다. 데이터센터와 전력망이 어떤 관계가 있는지 2026년 9월 현..

AI 발전으로 발생되고 있는 가장 큰 문제 점생성형 AI가 일상에 빠르게 들어오면서 청소년들이 공부나 정보 검색뿐 아니라 인간관계, 진로, 학교생활과 관련된 고민까지 AI에게 질문하는 일이 자연스러워지고 있습니다. AI에게 조언을 구하는 것 자체가 문제가 되는 것은 아닙니다. 오히려 잘 활용하면 생각을 정리하고 새로운 관점을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 문제는 AI의 답변을 참고하는 단계에서 벗어나 자신의 판단을 AI에게 넘겨버리는 상황입니다. 특히 사용자의 생각에 지나치게 동의하거나 기분 좋은 답변을 제공하는 이른바 '아부하는 AI' 또는 '맞장구치는 AI' 현상은 이러한 문제를 더 복잡하게 만들 수 있습니다. 최근 연구에서도 대규모 언어모델이 사용자의 의견이나 반박에 지나치게 동조하는 현상이 실..

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 특허 시장에서도 변화가 나타나고 있습니다. 과거에는 AI가 주로 연구기관이나 일부 IT 기업의 기술로 인식됐지만, 이제는 제조·의료·금융·에너지·자동차·콘텐츠 등 다양한 산업에서 AI를 활용한 기술 개발이 진행되고 있습니다. 특히 생성형 AI와 관련된 특허 활동이 빠르게 증가하면서 AI로 만들어진 기술도 특허로 보호할 수 있는지, AI가 발명자가 될 수 있는지, 기업은 어떤 부분을 특허로 확보해야 하는지에 대한 관심도 커지고 있습니다. 세계지식재산기구(WIPO)의 2026년 자료에 따르면 생성형 AI 관련 공개 특허 패밀리는 2023년 약 1만4,000건에서 2025년 3만7,800건 이상으로 증가했습니다. 2024년과 2025년에 공개된 생성형 AI 특허 패밀리만 5만..

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 취업을 준비하는 사람들의 고민도 달라지고 있습니다. 과거에는 좋은 대학과 전공을 선택하고 관련 자격증을 취득한 뒤 기업에서 요구하는 경력을 쌓는 것이 대표적인 취업 준비 방법이었습니다. 하지만 생성형 AI와 자동화 기술이 다양한 산업에 활용되면서 기업의 업무 방식 자체가 변하고 있습니다. 그렇다면 AI 시대에는 어떤 전공을 선택해야 하고, 어떤 자격증을 취득해야 할까요? 단순히 AI 관련 분야를 공부하는 것이 가장 좋은 방법일까요? AI 시대의 취업 준비에서 중요한 것은 특정 전공이나 자격증의 이름을 외우는 것보다 자신의 전문 분야에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 이해하는 것입니다. AI가 일자리와 업무에 어떤 변화를 가져오고 있는지 살펴보면서 앞으로 필요한 취업 역량..

생성형 AI를 사용할 때 우리가 직접 보는 것은 화면에 나타나는 답변이나 이미지입니다.하지만 그 뒤에서는 대규모 데이터센터의 서버와 냉각설비, 네트워크 장비 등이 계속 작동하고 있습니다. AI 이용이 빠르게 늘면서 최근에는 ‘AI가 전기를 얼마나 사용하는가’도 중요한 문제가 됐습니다. 실제로 국제에너지기구(IEA)는 2026년 발표한 최신 분석에서 전 세계 데이터센터의 전력소비가 2030년까지 지금의 약 두 배 수준으로 증가할 것으로 전망했습니다. AI 데이터센터는 왜 많은 전기를 사용하는지, 실제 전력소비량은 어느 정도인지 최신 자료를 기준으로 정리해보겠습니다.AI 데이터센터는 왜 전기를 많이 사용할까?데이터센터는 수많은 서버와 저장장치, 네트워크 장비가 모여 있는 시설입니다.우리가 인터넷 검색이나 클..