AI 시대의 경쟁력은 한동안 “누가 더 좋은 모델을 만드느냐”에 집중되어 있었습니다. 더 똑똑한 AI, 더 빠른 AI, 더 많은 일을 처리하는 AI가 주목받았습니다. 그런데 2026년 현재, 질문은 달라지고 있습니다. AI가 직접 계획·실행·도구 호출까지 수행하는 에이전트(Agent) 시대로 접어들면서, AI의 보안 및 윤리적 위험 역시 한층 더 복잡해졌기 때문입니다. 이제 중요한 것은 단순히 “AI가 얼마나 잘하느냐”가 아닙니다.
- AI를 얼마나 안전하게 쓸 수 있느냐.
- AI가 만든 결과물을 얼마나 믿을 수 있느냐.
- 문제가 생겼을 때 누가, 무엇을, 어떻게 책임질 수 있느냐.
안녕하세요, 데이븐AI CMO 이자 현장에서 수많은 분들을 만나며 AI를 교육하고 있는 AI 강사로 인사드립니다. 필드에서 실무 AI 강사로 수많은 기업 및 창작분들을 교육하다 보면, 이제 다들 "AI로 무엇을 만들까?"보다 "AI가 만든 이 콘텐츠를 과연 믿고 쓸 수 있을까?"를 훨씬 더 깊게 고민하신다는 점을 체감합니다.
지난 5월 26일, 국제인공지능윤리협회가 주최한 2026 AI Safety Compass(ASC) 콘퍼런스의 핵심도 바로 이 지점에 있었습니다. 올해 콘퍼런스의 주제는 ‘AI 에이전트의 보안과 기업의 신뢰 구현 전략’이었습니다. 공공기관, 보안 기업, AI 기업, 학계, 미디어 관계자들이 모여 AI 에이전트 시대의 위험과 대응 전략에 대한 깊이 있는 논의가 이루어졌습니다.
이날 여러 발표를 관통한 메시지는 분명했습니다.
AI는 더 이상 단순한 도구가 아닙니다. 이제 AI는 스스로 계획하고, 실행하고, 도구를 호출하고, 결과물을 반복적으로 개선하는 에이전트로 진화하고 있습니다.
그래서 AI 시대의 보안은 더 이상 서버나 네트워크만의 문제가 아닙니다. 콘텐츠, 데이터, 저작권, 기업 의사결정, 브랜드 신뢰, 창작자 권리까지 연결된 문제입니다.
💡 Key Takeaway (핵심 요약)
- 핵심 리스크: AI 에이전트 시대의 위험은 단순 오답(Hallucination)이 아닌 '자율성(Autonomous Activity)'에서 비롯됨.
- 새로운 보안 원칙: 기존의 '최소 권한(Least Privilege)'을 넘어 AI의 자율적 실행 범위를 제한하는 '최소 에이전시(Least Agency)' 필요.
- 해결책: 데이븐AI는 ‘생성 역량’보다 ‘신뢰 운영 능력’이 AI 시대를 주도할 핵심 경쟁력임을 강조.
1.방어형 기술과 최상위 거버넌스의 필요성
- 해킹도 자동화되는 시대, 보안은 더 이상 ‘나중에’ 할 일이 아니다
콘퍼런스에서 가장 강하게 제기된 문제 중 하나는 AI로 인해 공격의 속도와 규모가 완전히 달라지고 있다는 점이었습니다.
과거에는 취약점이 발견되고 실제 공격으로 이어지기까지 어느 정도 시간이 있었습니다. 그러나 AI 기반 자동 스캐닝과 공격 도구가 확산되면 상황은 달라집니다. 사람이 취약점을 읽고 분석하고 공격 대상을 찾는 것이 아니라, AI가 그 과정을 자동화합니다.
이를 두고 “해킹 대중화 시대”라는 표현이 등장했습니다. 특정 전문가만 할 수 있던 공격이 AI 도구를 통해 더 많은 사람의 손에 들어갈 수 있다는 의미입니다. 이 맥락에서 강병탁 AI 스페라 대표는 인상적인 비유를 던졌습니다.
AI 손흥민이 공격형 기술, 즉 더 강력한 AI 모델 개발을 뜻한다면, AI 김민재는 방어형 기술을 의미합니다.
그동안 많은 정책과 투자가 "더 뛰어난 AI 모델을 만드는 것"에 집중되어 있었다면, 이제는 "기업과 사회를 지키는 방어 체계에도 같은 수준의 관심이 필요하다"는 문제 제기였습니다.
이 말은 AI 산업 전체에 중요한 질문을 던집니다.
'우리는 AI를 더 빠르게 도입하는 데에는 익숙하지만, AI가 초래할 수 있는 위험을 막는 구조는 충분히 만들고 있는가'를 돌아볼 때입니다.
2. AI 에이전트 시대의 위험은 ‘똑똑함’이 아니라 ‘자율성’에서 온다
AI 에이전트가 기존 AI와 다른 점은 단순히 답변을 잘한다는 데 있지 않습니다. 에이전트는 목표를 이해하고, 필요한 도구를 선택하고, 실행하고, 결과를 개선합니다.
이때 위험은 AI가 틀린 답을 하는 수준을 넘어섭니다. AI가 실제 시스템에 접근하고, 파일을 수정하고, 데이터를 삭제하고, 외부 도구를 호출할 수 있기 때문입니다.
콘퍼런스에서는 Claude 기반 에이전트가 자율적 판단 과정에서 기업의 핵심 데이터베이스와 백업 데이터를 삭제한 사례도 언급됐습니다. 이 사례가 보여주는 것은 단순합니다.
AI가 똑똑해질수록, AI에게 무엇을 허용할 것인지 더 정교하게 설계해야 합니다.
기존 보안의 핵심 원칙 중 하나는 최소 권한이었습니다. 사용자가 필요한 만큼만 권한을 갖도록 하는 방식입니다. 그러나 AI 에이전트 시대에는 이것만으로 부족합니다. 에이전트는 주어진 권한 안에서도 예상치 못한 방식으로 행동할 수 있기 때문입니다.
그래서 새롭게 필요한 원칙은 최소 에이전시입니다. 즉, AI가 스스로 판단하고 실행할 수 있는 범위 자체를 제한하는 것입니다.
AI 보안은 이제 “접근 권한을 줄이는 것”을 넘어 AI의 행동 가능성을 설계하는 문제가 되고 있습니다.
3. 기업 신뢰는 기술팀만의 문제가 아니다
또 하나 인상적이었던 메시지는 AI 윤리와 안전은 기술팀만의 문제가 아니라 경영진의 문제라는 점이었습니다. 포티투마루 김동환 대표는 AI 안전과 신뢰가 평소에는 급하지 않아 보이다가, 문제가 발생한 뒤에야 기업의 핵심 리스크로 떠오른다고 지적했습니다. 실제로 많은 조직에서 보안, 윤리, 신뢰, 거버넌스는 “중요하지만 급하지 않은 일”로 밀리기 쉽습니다.
그러나 AI는 다릅니다. AI는 기업 내부의 데이터, 고객 접점, 콘텐츠 생산, 의사결정 과정에 깊숙이 들어갑니다.
"AI 윤리와 보안을 기술팀의 백엔드 업무가 아닌 경영진의 핵심 의제로 승격시켜야 한다"
- 포티투마루 김동환 대표 -
한 번의 오류가 단순 실수로 끝나지 않고 브랜드 신뢰, 법적 책임, 고객 피해로 이어질 수 있습니다. 따라서 AI 시대의 신뢰는 시스템을 하나 도입한다고 해결되지 않습니다.
경영진이 이 문제를 기업 운영의 핵심 의제로 올려야 합니다. AI를 잘 쓰는 기업은 AI를 많이 쓰는 기업이 아닙니다. AI를 안전하게 쓸 수 있는 구조를 만드는 기업입니다.
4. 그렇다면 창작 AI의 보안과 신뢰는 무엇이 다른가
보안이라고 하면 흔히 해킹, 서버, 네트워크, 데이터 유출을 먼저 떠올립니다. 물론 그것도 중요합니다. 그러나 창작 AI 시대에는 또 다른 차원의 보안이 필요합니다.
바로 콘텐츠 신뢰성입니다. 생성형 AI는 글, 이미지, 영상, 음악, 광고, 교육 콘텐츠까지 만들 수 있습니다.
이제 기업과 창작자는 AI로 더 많은 결과물을 더 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 여기서 새로운 질문이 생깁니다.
- 이 콘텐츠는 누가 만들었는가.
- 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는가.
- AI는 어디까지 관여했는가.
- 사람은 어디에서 개입하고 판단했는가.
- 저작권과 책임은 누구에게 있는가.
- 나중에 분쟁이 생기면 무엇으로 증명할 수 있는가.
제가 이날 발표에서 던진 질문도 바로 이것이었습니다. AI가 만든 콘텐츠를 우리는 어떻게 믿을 수 있을까? 누가 만들었고, 어떤 과정을 거쳤고, 안전 기준을 지켰다는 것을 어떻게 증명할 수 있을까?
이 질문을 던진 이유는 분명합니다. AI 창작이 확산될수록 경쟁력은 더 이상 생성 성능에만 있지 않습니다.
앞으로 중요한 것은 창작의 과정, 권리, 책임, 안전 기준을 함께 설명할 수 있어야 한다는 것에 있습니다.
데이븐AI CMO로 창작 과정에서의 신뢰의 중요성과 데이븐AI의 노력을 강조했습니다.
AI를 현장에서 가르치기도 하는 제가 느끼는 데이븐AI의 지향점은 단순한 "콘텐츠 자동 생성 도구"가 아닙니다. 데이븐AI는 창작의 전 과정에서 저작권, 권리, 책임, 윤리적 기준을 구조적으로 증명할 수 있는 '창작 OS'를 지향합니다.
- 창작자 보호:
- 기업 신뢰 확보:
- 사용자 알 권리:
데이븐AI는 왜 ‘창작 AI 플랫폼의 신뢰 설계’를 말했나
데이븐AI는 생성형 AI 시대의 창작 플랫폼입니다.
하지만 데이븐AI가 지향하는 방향은 단순히 “더 많은 콘텐츠를 빠르게 만드는 도구”에 머물지 않습니다.
데이븐AI는 창작 AI 플랫폼을 신뢰를 구조적으로 설계하는 창작 인프라로 바라봅니다.
이날 발표에서 저는 데이븐AI의 역할을 네 가지로 설명했습니다.
첫째, 블록체인 기반 저작 증명입니다.
둘째, Human-in-the-Loop 기반의 사용자 개입 구조입니다.
셋째, 멀티 모델 환경에서의 플랫폼 레벨 가드레일입니다.
넷째, 창작자에게 수익이 돌아가는 창작 생태계입니다.
이 네 가지는 각각 다른 기능처럼 보이지만, 사실 하나의 질문으로 연결됩니다. AI 창작의 신뢰를 어떻게 기술적으로, 운영적으로, 생태계적으로 설계할 것인가.
1. 창작물은 이제 ‘결과’가 아니라 ‘과정’까지 증명해야 한다
AI가 만든 콘텐츠는 결과물만 보고는 창작 과정을 알기 어렵습니다. 사람이 아이디어를 내고, AI가 초안을 만들고, 사람이 수정하고, 다시 다른 모델이 보완했다면 최종 결과물의 저작과 기여를 어떻게 설명할 수 있을까요?
데이븐AI는 이 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반 저작 증명 기술을 활용합니다.
AI 창작물이 생성될 때 고유한 해시값을 추출하고, 이를 분산 원장에 기록함으로써 창작물의 생성 시점과 진위 여부를 검증할 수 있는 구조를 만드는 방식입니다.
여기서 중요한 것은 “블록체인을 쓴다”는 기술 과시가 아닙니다.
핵심은 창작의 흔적을 나중에 확인할 수 있도록 남기는 것입니다.
AI 창작이 많아질수록 분쟁 가능성도 커집니다. 누가 먼저 만들었는지, 어떤 콘텐츠가 원본인지, 어떤 결과물이 파생물인지, 어느 단계에서 사람이 개입했는지를 확인할 수 있어야 합니다.
저작 증명은 저작권을 자동으로 확정해 주는 마법의 장치는 아닙니다.
하지만 분쟁이 발생했을 때 사실관계를 재구성할 수 있는 중요한 기반이 됩니다. AI 시대의 창작자와 기업에게 필요한 것은 단순한 생성 도구가 아니라,
창작의 이력과 기여를 설명할 수 있는 증명 구조입니다.
2. 신뢰 가능한 AI 창작은 완전 자동화가 아니라 ‘사람의 개입’에서 시작된다
AI가 모든 것을 자동으로 만들어준다는 말은 매력적으로 들립니다. 하지만 창작 영역에서는 완전 자동화가 반드시 좋은 답은 아닙니다.
- 창작에는 맥락이 있습니다.
- 의도가 있습니다.
- 브랜드 톤이 있습니다.
- 사회적 책임이 있습니다.
사람이 최종적으로 판단해야 하는 영역이 있습니다.
그래서 데이븐AI가 중요하게 보는 두 번째 원칙은 Human-in-the-Loop입니다.
AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람이 방향을 정하고 AI가 실행을 돕는 구조입니다.
사용자가 생성 과정에 개입하고, 중간 결과를 확인하고, 수정하고, 최종 판단할 수 있어야 합니다.
이것은 단순한 편집 기능이 아닙니다.
창작의 통제권을 사람에게 남겨두는 구조입니다.
AI가 만든 결과물이 문제가 되었을 때 “AI가 그렇게 했다”고 말하는 것으로는 충분하지 않습니다.
기업 콘텐츠든, 교육 콘텐츠든, 광고 콘텐츠든, 최종 책임은 사람과 조직에 있습니다.
따라서 AI 창작 플랫폼은 사용자가 책임 있게 개입할 수 있는 구조를 제공해야 합니다. 데이븐AI가 말하는 창작 협업은 바로 이 지점에 있습니다.
3. 모델이 달라도 안전 기준은 흔들리면 안 된다
오늘날 AI 활용 환경은 멀티 모델로 가고 있습니다.
어떤 작업에는 ChatGPT를 쓰고, 어떤 작업에는 Claude를 쓰고, 또 다른 작업에는 Gemini나 이미지·영상 특화 모델을 씁니다.
실제 창작 현장에서는 하나의 모델만으로 모든 일을 처리하기 어렵습니다. 그런데 여기서 중요한 문제가 생깁니다.
모델마다 안전 기준이 다릅니다.
- 같은 요청이라도 어떤 모델은 허용하고, 어떤 모델은 거절할 수 있습니다.
- 표현 수위, 개인정보 처리, 저작권 위험, 허위 정보 대응 방식도 다를 수 있습니다.
- 멀티 모델 플랫폼이 모델 자체의 정책에만 의존하면 서비스 전체의 안전 기준은 흔들릴 수 있습니다.
그래서 데이븐AI가 강조하는 세 번째 원칙은 플랫폼 레벨 가드레일입니다. 모델 위에 플랫폼 차원의 공통 안전 레이어를 두는 것입니다.
어떤 모델을 쓰더라도 최소한의 안전 기준, 책임 기준, 검토 기준이 유지되도록 하는 방식입니다.
앞으로 AI 플랫폼의 신뢰는 특정 모델 하나의 성능이 아니라 여러 모델을 어떻게 안전하게 조율하고 운영하느냐에서 나올 것입니다.
4. 신뢰할 수 있는 창작 생태계는 창작자를 배제하지 않는다
AI 시대의 중요한 질문 중 하나는 이것입니다.
- AI는 창작자를 대체할 것인가.
- 아니면 창작자의 가능성을 확장할 것인가.
- 데이븐AI는 후자의 방향을 지향합니다.
AI가 창작자의 노하우를 흡수하고 끝나는 구조가 아니라, 창작자의 전문성이 플랫폼 안에서 확장되고 수익화될 수 있는 구조가 필요하다고 봅니다.
그래서 데이븐AI는 창작자의 빌더와 앱이 사용될수록 창작자에게 수익이 돌아가는 생태계를 지원하고 있습니다.
이것은 단순한 수익 배분 모델이 아닙니다.
AI 창작 생태계의 신뢰를 만드는 중요한 조건입니다.
창작자가 자신의 스타일, 노하우, 전문성을 AI 빌더로 구현하고, 사용자들이 그것을 활용하며, 그 가치가 다시 창작자에게 돌아간다면 AI는 창작자를 대체하는 도구가 아니라 창작자의 영향력을 확장하는 인프라가 될 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 AI 생태계는 기술적으로 안전해야 합니다. 동시에 경제적으로도 공정해야 합니다.
5. AI 시대 보안의 본질은 ‘통제 가능한 구조’를 만드는 것이다
이번 ASC 콘퍼런스를 관통한 메시지를 한 문장으로 정리하면 이렇습니다.
AI가 강력해질수록, 기업은 AI를 통제 가능한 구조 안에서 운영해야 한다.
보안은 더 이상 기술팀의 백엔드 문제가 아닙니다.
AI가 고객과 대화하고, 콘텐츠를 만들고, 데이터를 분석하고, 도구를 호출하고, 의사결정을 보조하는 순간 보안은 기업 운영 전체의 문제가 됩니다.
창작 AI도 마찬가지입니다. AI가 콘텐츠를 만들 수 있다는 사실보다 더 중요한 것은, 그 콘텐츠가 믿고 사용할 수 있는 구조 안에서 만들어졌는가입니다.
데이븐AI가 말하는 신뢰형 창작 AI 플랫폼은 이 문제에 대한 하나의 답입니다.
1) 저작 증명으로 창작의 이력을 남기고,
2) Human-in-the-Loop로 사람의 통제권을 보장하고,
3) 플랫폼 레벨 가드레일로 멀티 모델 환경의 안전 기준을 세우고,
4) 창작자 수익 생태계로 가치가 공정하게 순환되도록 하는 것.
이 네 가지가 결합될 때 AI 창작은 단순 자동화를 넘어 신뢰 가능한 창작 인프라가 될 수 있습니다.
앞으로의 AI 경쟁력은 ‘생성 능력’이 아니라 ‘신뢰 운영 능력’이다
AI가 더 많은 것을 만들 수 있는 시대는 이미 시작됐습니다. 앞으로의 차이는 “얼마나 많이 만드느냐”가 아니라 “얼마나 믿고 쓸 수 있게 만드느냐”에서 생길 것입니다.
기업은 AI를 도입해야 합니다. 하지만 더 중요한 것은 안전하게 도입하는 것입니다.
창작자는 AI를 활용해야 합니다. 하지만 더 중요한 것은 자신의 기여와 권리를 잃지 않는 것입니다.
사용자는 AI 결과물을 접하게 됩니다. 하지만 더 중요한 것은 그 결과물이 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는지 알 수 있는 것입니다.
그래서 저는 이번 발표에서 데이븐AI를 단순한 창작 AI 도구가 아니라, 신뢰 가능한 창작 생태계를 설계하는 플랫폼으로 이야기했습니다.
AI 시대의 보안은 막는 기술만을 의미하지 않습니다.
신뢰할 수 있는 사용 구조를 만드는 일입니다.
AI 시대의 윤리는 선언만으로 완성되지 않습니다.
저작 증명, 사람의 개입, 안전 기준, 수익 생태계처럼 실제 플랫폼 구조 안에 구현되어야 합니다.
데이븐AI가 만들어가고자 하는 것은 바로 이 지점입니다.
생성의 시대를 넘어, 신뢰 가능한 생성의 시대로.
AI가 더 많은 콘텐츠를 만드는 시대가 아니라,
사람이 AI와 함께 더 안전하고 책임 있게 창작할 수 있는 시대를 만드는 것.
그것이 AI 에이전트 시대에 데이븐AI가 맡고자 하는 역할입니다.
AI 기술 도입과 콘텐츠 신뢰성에 대해 더 깊은 논의나 실전 교육이 필요하신 기업·기관은 언제든 연락해 주세요.
- E-mail:
- Contact:
“안전하고 책임감 있는 AI 생태계, 함께 만들어 가겠습니다.”
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