캘리포니아 주지사가 AI에만 의존해 징계·해고를 정하지 못하게 하는 법안을 포함해 AI 법안 13건에 서명했어요

소상공인 AI 교육 온라인 라이브 10월 회차가 10월 6일에 시작해요 — 운영기관은 유튜브 '공사장TV'에서 사전신청 없이 볼 수 있다고 안내했답니다

한국생산성본부(KPC)가 운영기관으로 안내하는 「2026 소상공인 AI 상생협업교육」은 소상공인시장진흥공단 국비지원 사업이에요. 온라인 라이브는 2026년 7월 9일부터 11월 12일까지 매주 화·목요일 유튜브 '공사장TV'에서 열리고, 운영기관 페이지는 시청 방법을 「누구나 시청 가능 (사전신청 없음)」으로 적었습니다. 10월 일정은 10월 6·8·13·15일 구글클라우드 패키지 3~6회차, 10월 20·22·27·29일 와디즈·미리디 패키지 1~4회차예요.

오프라인 실습은 따로 있답니다. 1일 과정 4개(구글클라우드·한국신용데이터·뤼튼테크놀로지스·NC AI)와 패키지 과정 3개(구글클라우드·와디즈&미리디·어도비)로 전국 5,000명을 모으고, 참가비는 운영기관 페이지에 0원(국비지원)으로 표기돼 있지요. 교육장까지 가는 비용 같은 부대 조건은 페이지에 없고, 기수별 모집 마감은 「과정별 상이」로만 안내돼 확인하지 못했습니다. 이미 마감된 기수가 있을 수 있지요.

10월 회차는 패키지 과정 수강생의 커리큘럼이기도 해서, 모든 회차가 일반 시청자에게 같은 방식으로 열리는지는 페이지에 적혀 있지 않아요. 10월 6일 첫 회차에 채널을 열어 실제로 볼 수 있는지 확인하시는 편이 확실하겠지요. 오프라인 과정은 지식배움터(edu.sbiz.or.kr) AI 학습관에서 온라인 강의 1개 과정을 먼저 수료해야 소상공인24(sbiz24.kr)에서 신청할 수 있고, 대표자 본인 명의 휴대폰 인증으로 한 사업체당 1명만 받습니다. 혜택은 과정별로 달라 AI 유료 구독권·광고 지원·진단 리포트 등이 표기돼 있네요. 지난주에 소개한 성신여대 10월반(9월 30일 마감)과는 다른 프로그램이고요.

1. 유튜브 '공사장TV' 구독 → 10월 6일(화) 첫 회차가 열리는지 확인
2. 들을 회차 표시: 6·8·13·15일(구글클라우드) / 20·22·27·29일(와디즈·미리디)
3. 오프라인도 원하면: 지식배움터 AI 강의 1개 수료 → 소상공인24 신청
   (대표자 본인 명의, 사업체당 1명)
4. 기수 마감은 과정별로 다르다 — 신청 화면에서 남은 기수부터 본다

운영기관 페이지에는 게시일이 없어 2026년 10월 4일 기준 내용을 옮겼어요. 참여 기업 명단과 참가비 표기는 운영기관 안내이고, 수강생 성과를 보여 주는 수치는 페이지에 없습니다.

대구 음식점 '가식'은 AI 검색으로 들어오는 손님을 광고비 없이 만들었어요 — 같은 기사 속 의류업체는 AI 유입이 전체 방문의 0.1%에도 못 미쳤답니다

매일신문이 2026년 9월 7일 보도한 사례예요(이 글 기준 약 4주 전 취재). 대구 중구 음식점 '가식'을 운영하는 이영환(36) 대표는 2025년부터 자체 홈페이지에 메뉴·가격·영업시간·주차 같은 기본 정보와 '소개팅하기 좋은 식당'·'브레이크타임 없는 레스토랑' 같은 상황별 글을 쌓아 왔어요. AI 검색 결과와 홈페이지 유입 경로를 보며 손님이 어떤 질문으로 들어오는지 확인하고 글을 보완하는 방식이지요. 보도 기준으로 마케팅 비용을 절반가량 줄였고, 최근에는 마케팅 직원 2명이 하던 업무도 AI로 대체했다고 합니다. 이전에는 블로그 체험단이 건당 10만~15만원, 인스타그램 콘텐츠가 팔로워 수에 따라 건당 25만~150만원이었고요.

순위는 정확히 읽으셔야 해요. 가식 홈페이지 유입은 유튜브·인스타그램에 이어 AI가 3위입니다. 이 대표가 말한 「돈을 들이는 채널을 제외하면 AI를 통한 유입이 가장 많은 셈」은 광고비가 드는 두 채널을 뺀 비교이고, 요지는 AI 유입에 광고비가 들지 않는다는 데 있지요. 비용 절반·직원 2명 대체는 운영자 증언을 매체가 전한 값이고 매출 변화 수치는 기사에 없습니다.

같은 기사에는 결과가 반대인 사례도 실렸어요. 대구에서 온라인 의류업체를 운영하는 김모 씨는 2026년 2월 말부터 유입 경로를 분석했는데, AI를 통한 유입이 최근 한 달 100~150건으로 전체 방문의 0.1%에도 못 미쳤고 실제 구매로 이어진 사례도 극소수였다고 해요. 이 업체는 인스타그램·페이스북 같은 메타 광고에 월 3천만원 안팎을 그대로 쓰고 있지요. 김 씨는 네이버로 오는 손님은 이미 살 마음을 먹고 검색하는 경우가 많지만 AI로 오는 손님은 '둘러보러 온다'에 가깝다고 말했답니다. 한 곳은 음식점, 한 곳은 의류 쇼핑몰이라 업종에 따라 결과가 갈릴 수 있으니, 광고비를 줄이기 전에 우리 가게 유입부터 재 보시는 편이 낫겠네요.

1. 기본 정보 한 페이지: 메뉴·가격·영업시간·주차·브레이크타임
2. 상황별 글 3개: "○○하기 좋은 가게" (예: 소개팅·단체 모임·혼밥)
3. 챗GPT 같은 AI에 손님처럼 물어본다
   → 우리 가게가 나오는가 / 틀린 정보는 없는가 기록
4. 유입 경로에서 AI 비율을 월 1회 적는다
   (참고: 가식은 전체 3위, 의류업체는 0.1% 미만)
5. 광고비 조정은 AI 유입 숫자를 두세 달 본 뒤에

실명 사례는 '가식' 한 곳이고 반대 사례 운영자는 익명이에요. 같은 기사에 실린 한국경제인협회의 2025년 소상공인 1천 명 조사에서는 온라인 셀러의 39.2%가 마케팅·홍보를 가장 큰 어려움으로 꼽았는데, AI 활용 조사가 아니라 경영 애로 조사입니다.

Artificial Analysis 표에서 작업당 비용은 클로드 소네트 5.5 7.67달러, GPT-6.1 Sol 0.72달러였어요 — 지능 지수 1·2위는 오푸스 5.5와 소네트 5.5랍니다

독립 평가 사이트 Artificial Analysis(AA)가 자체 하드웨어에서 잰 2026년 10월 4일 기준 값이에요. 작업당 비용은 지수 평가 전체의 가중 평균이라 실제 업무 비용과 다르고, 단가(100만 토큰당)는 회사 발표값입니다.

AA는 지수 2위인 소네트 5.5가 평가에 4억 2천만 토큰을 써 중간값 8,100만 토큰에 비해 매우 장황하다고 적었어요(약 5.2배 — 우리 계산).

조건이 셋이에요. 첫째, AA 설정은 클로드 두 모델과 GPT-6.1 Sol이 max, 아르곤이 high이고 MiMo-V2.6-Pro는 설정 표기가 없어요(추론 강도 — 답하기 전에 생각할 양). 앤스로픽 두 모델에는 'with fallback'이 붙는데, 시스템 카드는 사이버 안전장치가 막으면 소네트 5로 넘긴다고 적었고 이 폴백이 작업당 비용에 얼마나 들어갔는지는 AA가 밝히지 않았어요. 같은 폴백 설정의 오푸스 5.5는 5.98달러였지요. 둘째, 「최대 30% 저렴」은 소네트 5 대비 회사 자체 추정이에요. 단가(입력 2달러·출력 10달러·캐시 읽기 0.20달러 — 캐시는 다시 보낸 같은 앞부분에 싸게 매기는 값)는 소네트 5와 같고 같은 일에 쓰는 토큰이 준다는 계산이라 AA 값과 견주면 안 됩니다. 셋째, 회사마다 발표 표가 따로 있어요(대부분 각자 자체 측정). 앤스로픽 표에서 소네트 5.5는 Terminal-Bench 4.0 70.6%(소네트 5 10.3%), GDPval-AA v2.1 1844(소네트 5 1449·오푸스 5.5 1846·GPT-6 Sol 1487), AA-Briefcase v1.1 1811(소네트 5 1359·GPT-6 Sol 1483)을 냈어요. 이 두 평가는 AA가 버그가 있던 출시 전 배포본으로 쟀다고 앤스로픽이 각주에 적었고, 경쟁 모델 점수가 최신판이 아닐 수 있다는 조건도 붙였지요. FrontierCode 1.1(Main)은 1위가 오푸스 5.5 54.4%이고 소네트 5.5는 Xhigh 52.1%·Max 46.2%였는데, GPT-6 Sol 49.3%가 Max 점수보다 높았답니다. HLE(도구 사용)·OSWorld 2.1·Chartography 1위와 행동 감사 종합 우세도 오푸스 5.5였고, Terminal-Bench 4.0·CursorBench 4.0은 GPT-6 Sol 점수가 없어 GPT-5.6 Sol로 대체 표기됐고요. 오픈AI 표에서 GPT-6.1 Sol은 AutomationBench 중간 추론 강도에서 오푸스 5.5보다 2.2퍼센트포인트 높고 비용은 약 3분의 1, DeepSWE v1.1에서 GPT-6 Astra와 맞먹는 점수를 약 5분의 1 비용으로 냈다고 적었어요. 캐시 입력은 0.10달러, Terminal-Bench Science 0.1 작업당 5.47달러(오푸스 5.5 23.21달러·GPT-6 Astra 23.80달러)였고 그 평가 최고 점수는 Astra의 68.1%라, 오픈AI는 가장 어려운 과학 연구 작업에는 Astra를 쓰라고 안내했지요. 구글은 아르곤이 DeepSWE v1.1 77.9%로 최고 기록, AutomationBench 51.3%로 1위이며 출력 한도를 6만 4천에서 100만 토큰으로 늘렸다고 했어요. 세 회사 표의 수치는 모두 우리가 평가기관 원문과 대조하지 못했습니다.

견적은 「단가 × 실제로 쓴 토큰」으로 다시 잡으셔야 해요. 소네트 5.5는 AWS·구글 클라우드·애저에서 바로 쓸 수 있고 영구 데이터 미보관(zero data retention)으로도 쓸 수 있다고 밝혔는데, 시스템 카드는 폴백 동작이 다른 플랫폼·제공처에서는 다를 수 있다고 적었어요. GPT-6.1 Sol은 API(gpt-6.1-sol)로도 쓸 수 있고 ChatGPT Work·Codex의 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 사용자에게 발표 당일 제공됐으며 일반 채팅(Chat)에는 아직 들어가지 않았어요. 아르곤은 아직 Fairwind 프로그램의 사이버 방어 담당자에게만 나갔고, 지금 값은 도입가라 기간이 끝나면 입력 4달러·출력 20달러가 적용된다고 구글이 각주에 적었습니다.

1. 우리 업무 10건을 같은 추론 강도로 두 모델에 돌린다
2. 건당 토큰 × 단가 = 건당 비용 (폴백이 일어난 건수는 따로 센다)
3. 발표의 "N% 저렴"이 단가 인하인지, 토큰 감소 가정인지 적는다

AA 출력 속도 1위는 딥시크 V4.1 Flash(초당 213토큰)이고 뮤즈 스파크 1.3(135)·소네트 5.5(132)가 뒤였답니다. 앤스로픽·오픈AI·구글·SpaceXAI(구 xAI)는 모두 우리 월요AI가 쓰는 도구를 만든 회사예요.

캘리포니아 주지사가 AI 관련 법안 13건에 서명했어요 — AI에만 의존해 징계·해고를 정하지 못하게 하는 SB 947이 들어 있고, 시행일은 보도자료에 없답니다

2026년 9월 30일 개빈 뉴섬(Gavin Newsom) 캘리포니아 주지사실이 AI 관련 법안 13건에 서명했다고 발표했습니다. 고용 쪽 첫 항목은 자동화 의사결정 시스템(사람 대신 프로그램이 판단을 내리는 시스템)을 다룬 SB 947인데, 주지사실은 실제 사람이 자동화된 고용 조치를 검토하도록 고용주가 AI에만 의존해 징계·해고를 정하지 못하게 한다고 설명했습니다 (원문: "Ensuring real people review automated employment actions by prohibiting employers from only relying on AI when making a disciplinary action or termination decision.") SB 951은 대규모 정리해고·사업장 이전·해고가 AI 시스템에서 비롯됐으면 그 사실을 알리게 하고, AB 1883·AB 1331은 사업장 감시 도구를 다루며 화장실 안 감시 금지를 포함해요. SB 574는 변호사·중재인·사법보조인이 서면 작성이나 법적 판단 같은 핵심 법률 업무를 AI에 전부 넘기지 못하게 했고요.

「서명했다」까지가 확인된 사실이에요. 각 법의 시행일이 보도자료에 없어 확인하지 못했고, 위 설명은 모두 주지사실 보도자료의 요약 표현이라 조문 범위·적용 대상·예외는 확인하지 않았습니다. SB 1111(디지털 복제물)은 설명 절에 대응 항목이 없어 법안 제목만 확인됐지요. 의료 쪽 AB 1979·SB 503은 의사·면허 의료인의 독자 판단을 보장하고 임상 판단 도구 개발사에 알려진·예측 가능한 편향을 줄이는 합당한 조치를 요구하며, 투명성 쪽 AB 2713은 디지털 워터마크 삭제를 막고 SB 1000·SB 1159는 캘리포니아 AI 투명성법을 보강해요.

학생과 교직원에게 걸리는 것은 AB 2392예요. 캘리포니아 공립 고등교육기관에 생성형 AI 조달 기준과 학생·교원·직원 교육을 마련하게 한 법안이라, 그쪽 대학 진학이나 교환학생을 준비하는 분은 학교 안내에 이 기준이 어떻게 반영되는지 지켜볼 만하네요. 캘리포니아에 사업장이나 직원을 둔 회사라면 적용 범위를 법무팀이 원문으로 확인할 일이고, 국내 회사도 인사 AI 기준을 정할 때 「AI 결과만으로 확정되는 단계가 있는가」를 먼저 물어볼 수 있어요.

1. AI 결과만으로 징계·해고·평가가 확정되는 단계가 있는가
   → 있다면 그 앞에 둘 사람 검토자 이름
2. 인력 조정 자료에 AI 분석이 들어가는가 → 그 사실을 기록하는 곳
3. 근태·화면 감시 도구가 어디까지 보는가
4. 캘리포니아 직원·사업장이 있는가 → 시행일·조문은 원문으로 확인
   (보도자료에는 시행일이 없다)

지방정부 회의의 공개 발언은 AI 봇이 아니라 사람이 해야 한다는 조항도 같은 묶음에 들어 있다고 주지사실이 적었답니다. 같은 날 서명한 행정명령 N-10-26은 아래 미국 연방정부 꼭지에 있습니다.

미국 제3연방항소법원이 법률 검색 AI ROSS의 웨스트로 헤드노트 학습을 공정이용으로 인정하지 않았어요 — 재판부는 생성형 AI 사건과 다르다고 각주에 적었답니다

미국 제3연방항소법원이 사건번호 25-2153에서 톰슨로이터(Thomson Reuters)의 법률 데이터베이스 웨스트로(Westlaw) 헤드노트(판결 요지를 편집자가 짧게 정리한 글)를 학습에 쓴 리걸테크 회사 ROSS Intelligence의 공정이용(fair use) 주장을 받아들이지 않았습니다. 1심 델라웨어 연방지방법원이 헤드노트 2,243건에 대해 침해와 공정이용 불성립을 인정했고 재판부가 이를 유지했습니다. ROSS는 LegalEase에 의뢰해 법률 메모 약 25,000건(질문 1개와 판결문 발췌 4~6개)을 만들었고 그 작성에 헤드노트 수천 건이 쓰였지요. 공정이용 네 번째 요소에서 재판부는 헤드노트를 AI 학습용 텍스트로 라이선스하는 시장이 빠르게 형성되고 있다고 봤고, 톰슨로이터가 자사 AI 검색 제품 학습에 헤드노트를 쓰고 있다는 증거도 제시됐어요.

이 판결을 「AI 학습은 공정이용이 아니다」로 넓혀 읽으면 안 됩니다. 재판부가 각주 7에서 직접 구별했지요. Bartz 사건과 In re: OpenAI 사건의 AI 모델과 달리 ROSS의 AI 플랫폼은 독창적인 표현을 만들어 낼 수 없고, 여기 증거는 변형성에 관해 반대 결론을 뒷받침한다는 문장입니다 (원문: "Unlike the AI models in Bartz and In re: OpenAI, ROSS’s AI platform cannot generate original expression, and the evidence here supports the opposite conclusion about transformativeness.") 각주는 미국 법무부가 오픈AI 저작권 통합사건(No. 1:25-md-3143)에 낸 의견서와, 그 의견서가 인용한 Bartz v. Anthropic PBC·Kadrey v. Meta Platforms를 이름으로 든 뒤 그 별개 사건의 우려는 여기 적용되지 않는다고 적었어요. 앤스로픽은 각주가 든 Bartz 사건의 피고예요. 또 이 판결은 재판이 끝나기 전 일부 판단만 먼저 다투는 중간상고 판단이라 손해배상 같은 나머지 쟁점은 끝나지 않았습니다.

ROSS 측 대리인은 연방대법원 상고를 구하겠다고 Courthouse News Service에 밝혔고, 2026년 10월 4일 기준 상고 여부는 확인하지 못했어요. 선고일은 판결문 표지에 'Filed: Sept. 29, 2026', 법원 색인과 보도에는 9월 30일로 적혀 어느 쪽이 공식인지 확인하지 못했지요. ROSS는 저작권 없는 판결문 약 1,000만 건을 따로 갖고 있었고, 문제가 된 것은 남이 편집한 요약문이었답니다. 국내 분쟁에 그대로 적용되는 판단은 아니지만, 외부 데이터 계약서에 학습 용도가 적혀 있는지 확인할 근거는 되지요.

1. 데이터 성격: 공개 원문 / 남이 편집한 요약·색인 / 사내 자료
2. 편집물이면 라이선스 계약서에 "AI 학습" 용도가 있는가
3. 우리 도구는 원문 구절을 돌려주는 검색형인가, 새 글을 쓰는 생성형인가
4. 해외 판결은 참고까지 — 국내 적용은 법무팀 판단

ROSS·톰슨로이터 측 발언은 Courthouse News Service 보도 기반이에요.

개인정보보호위원회가 유출 사건 처리 원칙을 중요 12개월·경미 3개월로 제시했어요 — 중소·영세 사업자의 경미 사건에는 첫 과태료 면제를 단계적으로 도입하겠다고 했답니다

개인정보보호위원회가 2026년 10월 2일 「개인정보 유출·침해 사건 신속 조사 및 조사역량 강화 방안」을 발표하고 단계적으로 추진한다고 밝혔습니다. 유출 신고는 2022년 167건, 2023년 318건, 2025년 447건으로 늘었고 2026년에는 상반기에만 432건이 접수됐습니다(2024년 수치는 발표에 없어요). 처리 기한 원칙은 중요사건 12개월·일반사건 6개월·경미사건 3개월이고, 중요사건은 100만 명 이상 유출, 사회적 관심·우려, 주요 공공시스템 해킹 등으로 정의했지요. 전략적 사건 관리·신속 처리절차 도입·조사절차 투명성 제고·조사역량 강화·처리현황 공개가 5대 과제예요.

처분이 끝난 유출사건 621건을 나눠 보면 민간은 해킹 235건·업무과실 192건·시스템 오류 51건, 공공은 업무과실 79건·해킹 33건·시스템 오류 9건이었답니다. 민간은 해킹이, 공공은 업무과실이 1위지요. 경미한 사건은 중소·영세 사업자 등에 대한 최초 과태료 면제와 기술지원으로 원인 개선·재발 방지에 초점을 둔 사후관리 체계로 바꾼다고 했습니다. 이 면제는 경미 사건 한정이라 중요·일반 사건에는 적용되지 않고, 12·6·3개월은 법정 기한이 아니라 처리 원칙이며, 「단계적 추진」이라 전면 시행 시점도 적혀 있지 않아요.

사장님이 볼 조건은 '최초'와 '경미'라는 두 낱말이에요. 발표는 경미한 사건의 중소·영세 사업자에게 최초 과태료를 면제하는 방향이라고만 적었고, 언제부터 적용되는지와 두 번째 사고를 어떻게 다루는지는 적혀 있지 않아요. 그래서 사고가 나면 원인과 조치를 적어 두는 일이 어느 쪽이든 준비가 되지요. 중요사건이 생기면 현장 대응반이 꾸려져 유출 영향 시스템 파악·증적 보존·유출 통지·추가 피해 확산 방지를 동시에 점검한다고 적혔어요. 직장인이라면 업무과실이 민간 192건·공공 79건이라는 숫자를 보고, 해킹 대비만큼 파일 발송·권한 설정 같은 일상 절차도 손볼 일이 있겠네요.

1. 고객 정보가 있는 곳: 엑셀·POS·배달앱·메신저 — 목록으로 적기
2. 고객 파일을 밖으로 보낼 때 받는 사람·첨부를 한 번 더 보는 사람
3. 사고가 나면 원인·조치·재발 방지책을 적을 양식 하나
4. '최초 과태료 면제'는 경미 사건 대상의 단계적 추진안 — 적용 시점과 두 번째 사고 처리는 발표에 없다

621건 분석과 신고 건수는 개인정보보호위원회 자체 집계예요. 업무과실의 세부 유형은 확인하지 못했고, 전면 시행 시점도 발표에 적혀 있지 않습니다.

미국 연방정부가 행정명령 14434호로 부처 비법령 문서에서 'AI' 대신 'SI(Super Intelligence)'를 쓰게 했어요 — 뜻은 기존 법의 인공지능 정의 그대로랍니다

2026년 9월 29일 미국 대통령이 행정명령(대통령이 행정부에 내리는 지시 문서) 14434호에 서명했습니다. 제2조 (a)는 각 부처·기관이 공식 서신·대외 발표·웹사이트·보고서·정책 문서와 그 밖의 비법령 문서에서, 법이 허용하는 최대 범위로 'Artificial Intelligence'·'AI' 대신 'Super Intelligence'·'SI'를 쓰게 했습니다. 제3조 (a)는 그 뜻을 미국법 제15편 9401조 (3)항의 'artificial intelligence' 정의가 포괄하는 기술·시스템으로 정해, 말만 바뀌고 범위는 같아요. 제3조 (b)는 대통령 과학기술보좌관이 60일 안, 곧 2026년 11월 28일까지 연방 SI 정의를 세울 입법안 문구를 내도록 했고요. 미국 표준기술연구소(NIST)의 CAISI는 CAISSI로, 'AI Standards' 페이지는 'Super Intelligence Standards'로 이름이 바뀌어 있는데 바뀐 시점은 확인하지 못했어요.

적용 범위는 좁습니다. 제2조 (b)는 이 조가 이미 나온 규정·대통령 행위·계약·보조금·그 밖의 과거 문서를 고치도록 요구하지 않는다고 적었어요 (원문: "Nothing in this section requires the alteration of previously issued regulations, Presidential actions, contracts, grants, or other historical documents.") 제4조 (c)는 이 명령이 누구에게도 집행 가능한 권리를 만들지 않는다고 했고, 민간 기업의 용어 사용을 규제하는 조항은 없답니다. 같은 NIST 페이지 안의 과거 공고·연구 블로그 제목에는 'AI'가 그대로 남아 있지요.

하루 뒤인 2026년 9월 30일 캘리포니아 주지사는 주 안에서 인공지능을 'Artificial Intelligence'로 부르도록 항구적으로 정하는 행정명령 N-10-26에 서명했다고 주지사실이 설명했어요. 원문 PDF가 스캔본이라 조항 문구는 확인하지 못했습니다. 미국 정부 문서·공고를 검색할 때는 'AI'와 'SI'를 함께 넣어야 빠뜨림이 적고, 법령·계약서 문구는 'artificial intelligence' 그대로라 계약 검토 기준을 바꿀 일은 아니지요.

1. 검색어에 AI·SI·Super Intelligence(초지능)를 함께 넣는다
2. 법령·계약 문구는 그대로다 — 바뀐 것은 연방 부처의 비법령 문서
3. 연방 SI 정의는 아직 없다 — 2026-11-28 입법안 문구 제출 뒤 다시 본다

기존 주소 nist.gov/caisi로 들어가면 nist.gov/caissi로 넘어가고, CAISSI 소개문은 이 기관이 상용 SI 시스템 시험·공동연구에서 미국 정부 안의 업계 창구 역할을 한다고 적었네요.

삼일PwC 조사에서 한국의 'AI 선도 인력' 비중은 4%, '핵심 실무 인력'은 81%였어요 — 4%는 AI 사용률이 아니라 PwC가 나눈 집단의 비중이랍니다

삼일PwC가 2026년 9월 30일 발표한 '2026 글로벌 직장인 설문조사'(2019년 이후 7회째)를 파이낸셜뉴스가 전한 내용이에요. 표본은 48개국 직장인 4만 9,364명이고 그중 한국 응답자는 1,013명입니다. 한국에서 AI 활용 능력과 인재시장 경쟁력을 함께 갖춘 'AI 선도 인력'은 4%로 글로벌 평균 14%보다 10%p 낮았고, 고객 대응·운영·서비스처럼 실제 업무를 맡는 '핵심 실무 인력'은 81%로 글로벌 56%보다 25%p 높았습니다.

분모와 분류를 먼저 보셔야 해요. 한국 표본 1,013명은 전체의 2% 수준이고 국가별 교차 수치의 오차 범위는 공개되지 않았습니다. 네 집단(AI 선도·핵심 실무·AI 개척·필수 전문 인력)은 PwC가 인재시장 경쟁력과 AI 활용 우위를 기준으로 스스로 나눈 것이고 다른 기관의 재분류는 없으며, 조사 기간도 확인하지 못했어요. 그리고 발표 기관 원문(pwc.com)은 접속이 막혀 열지 못해 국내 매체 보도 기반이에요. 사용률은 다른 수치에 있어요. 전 세계 직장인의 64%가 최근 12개월 업무에 AI를 썼다고 답해 전년보다 10%p 늘었고, 생성형 AI를 매일 쓴다는 응답은 14%에서 22%로 올랐답니다.

고용 안정성에 자신 있다는 응답은 AI 선도 인력이 85%, 핵심 실무 인력은 약 50%였고, 학습·역량개발 자원에 접근할 수 있다는 응답이 선도 인력은 80%에 육박한 반면 핵심 실무 인력은 40%에 못 미쳤어요. 내가 핵심 실무 인력 쪽이라면 이번 주에 할 일은 학습 자원을 회사 밖에서라도 하나 확보하는 것이지요. 사장님이라면 위 소상공인 AI 교육 라이브가 그 자리이고, 직장인이라면 위 작업당 비용 꼭지의 「같은 업무 10건 돌려 보기」를 자기 업무로 해 보는 것이 곧 실습이 돼요. 최창범 PwC 컨설팅 인사전략 파트너는 한국 기업이 핵심 실무 인력 비중이 높은 만큼 직무 기반 학습과 업무 재설계를 함께 추진해야 한다고 말했다고 보도됐습니다.

1. 지난 한 달 AI로 처리한 업무 3가지 / 매일 쓰는가
   (전 세계 매일 사용 응답 22%)
2. 회사가 주는 학습 자원: 교육·계정·예산 — 있음 / 없음
3. 내 업무 한 단계를 AI로 바꿔 걸린 시간을 전·후로 잰다
4. 결과를 팀에 공유할 한 줄 요약

기사에 실린 수치는 전부 삼일PwC 발표를 매체가 전한 값이고, 이 보도에서 한국 비중을 확인한 것은 AI 선도 인력과 핵심 실무 인력 두 집단이에요.