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[IT뉴스][현장] 하정우 국가AI전략위 부위원장 “출판 AX, AI 도입 아닌 ‘업무 재설계’가 핵심”

온카뱅크관리자

2026-09-01 06:37:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="VaF3US4qCz">
          <div contents-hash="727fde0041381dbd393a2369ca2152f34357623b836e953db88eb0bfdb43eb10" dmcf-pid="fN30uv8Bl7" dmcf-ptype="general">
           <h5>“기존 성공 방정식 AI 시대에도 유효하다는 생각 내려놔야”</h5>
           <h5>출판 데이터, 단건 판매 넘어 라이선스·수익 공유 ‘지식 플랫폼’으로</h5>
           <h5>저작권 보호와 AI 활용 사이 ‘레드라인’…출판계 공동 대응 주문</h5>
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           <p class="link_figure"><img alt="하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 지난달 25일 서울 마포중앙도서관 마중홀에서 대한출판문화협회가 개최한 특별강연 ‘AI 시대, 대체불가 대한민국 AI 전략과 출판산업의 변화 방향-출판산업은 무엇을 준비해야 하는가’에서 국가 AI 전략과 출판산업의 대응 방향을 함께 짚었다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063346118mxab.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="BuidnKway9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063346118mxab.png" width="658"></p>
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            하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 지난달 25일 서울 마포중앙도서관 마중홀에서 대한출판문화협회가 개최한 특별강연 ‘AI 시대, 대체불가 대한민국 AI 전략과 출판산업의 변화 방향-출판산업은 무엇을 준비해야 하는가’에서 국가 AI 전략과 출판산업의 대응 방향을 함께 짚었다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="8ApUzyPKhU" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="f83d613f7b404b1dbeb0858148d712ad716b55bf021bcea604b98c9304bd68b8" dmcf-pid="6cUuqWQ9Wp" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 출판산업에 가져올 변화는 원고 작성이나 교정·편집에 생성형 AI를 활용하는 수준에서 끝나지 않는다. AI가 할 수 있는 일을 전제로 기존 업무를 다시 나누고 불필요해진 절차를 없애며, 출판사가 보유한 콘텐츠와 지식재산권(IP)의 수익화 방식까지 다시 설계해야 한다는 주문이 나왔다. 핵심은 ‘AI를 얼마나 많이 쓰느냐’보다 ‘AI 시대에 맞춰 일하는 방식을 얼마나 근본적으로 바꿀 수 있느냐’에 있다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="f40372c2fd0197180839547d2f8488c01b62b951f950d8cf0e6cfbecfb01e2b9" dmcf-pid="P6lSyA0HC0" dmcf-ptype="general">하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 지난달 25일 서울 마포중앙도서관 마중홀에서 대한출판문화협회가 개최한 특별강연 ‘AI 시대, 대체불가 대한민국 AI 전략과 출판산업의 변화 방향-출판산업은 무엇을 준비해야 하는가’에서 국가 AI 전략과 출판산업의 대응 방향을 함께 짚었다. 강연 당시 대통령비서실 AI미래기획수석비서관을 지내고 지방선거 출마 이후 자유인 신분이었던 그는 지난달 30일 국가인공지능전략위원회 부위원장으로 지명됐다.   </p>
          <p contents-hash="12e1ef718397f2ed4597e5e7f54bf3dec36356ce2513c658201faa2c3195253f" dmcf-pid="QPSvWcpXv3" dmcf-ptype="general">강연 이후 이어진 대담에는 이재흥 국가인공지능전략위원회 민간위원과 서대진 대한출판문화협회 상무이사가 참여했다. 논의는 생성형 AI 활용법을 넘어 출판 업무의 인공지능 전환(AI Transformation, AX), 학습 데이터와 저작권, 콘텐츠 라이선스, 출판사의 역할 변화로 이어졌다. 이날 하 부위원장이 출판계에 던진 메시지는 분명했다. 기존 출판 공정을 그대로 둔 채 AI 도구만 추가해서는 제대로 된 AX가 될 수 없다는 것이다. </p>
          <div contents-hash="c56bd08d234df909629d626da2a25f224a246dfeab83fb99104c07b1abc8e0d4" dmcf-pid="xQvTYkUZWF" dmcf-ptype="general">
           <strong>“AI 주권, 모델 하나로 끝나지 않는다”…‘지식·지능 수출국’ 전략</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e2a3b363db29e8f645be2c0fa8bc4963417b665b0e1e89c2986b16c8545765a5" dmcf-pid="yTPQR7AiTt" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="하 부위원장은 먼저 AI 산업의 변화 속도를 설명하며 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)를 국가 전략과 연결했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063347662vtol.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="bBANcPlwhK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063347662vtol.jpg" width="658"></p>
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            하 부위원장은 먼저 AI 산업의 변화 속도를 설명하며 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)를 국가 전략과 연결했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="4b69a0ca48f5eda428b446a635fe5c17b70585779ae2ae87465d3bc74751cccc" dmcf-pid="WyQxezcnC1" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="c8cbb42b5232d9e1d3e86e1d8a992791a5b437b963c86260e7d9cb9888add79d" dmcf-pid="YWxMdqkLh5" dmcf-ptype="general">하 부위원장은 먼저 AI 산업의 변화 속도를 설명하며 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)를 국가 전략과 연결했다. 질문에 답하는 데 머무르는 기존 챗봇과 달리 에이전틱 AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행한 뒤 결과를 토대로 다시 판단한다. 하 부위원장은 이러한 에이전틱 AI가 로봇·자동차·드론·공장 설비 등 물리 시스템의 판단과 실행에 결합하면서 피지컬 AI 영역으로 이어진다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="8cb8675751670893942b2674d78b952429487d91070fde9d6ebfc0ec749818ae" dmcf-pid="GYMRJBEoWZ" dmcf-ptype="general">AI 경쟁력의 기반으로는 메모리 반도체와 데이터, 안정적인 전력 공급을 꼽았다. 모델 성능만으로 국가 AI 경쟁력이 결정되는 것이 아니라 컴퓨팅 인프라와 차별화된 데이터, 이를 산업에 적용하는 역량이 함께 갖춰져야 한다는 것이다. </p>
          <div contents-hash="59877e997d5970b4277e48b791014dee9db1fb10dec293acedcd3ecad6b06f25" dmcf-pid="HGReibDgCX" dmcf-ptype="general">
           특히 하 부위원장은 생성형 AI가 텍스트·이미지 등의 입력을 잘게 나눠 처리할 때 사용하는 단위인 토큰(Token)을 ‘정보와 지식이 담긴 작은 조각’으로 설명하고, AI 데이터센터를 이런 지식과 지능을 대량으로 생산하는 일종의 ‘공장’에 빗댔다. 중요한 것은 토큰을 많이 만드는 것 자체보다 다른 국가가 쉽게 생산하기 어려운 고부가가치 지식을 만들어내는 능력이라고 강조했다. 
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           <p class="link_figure"><img alt="하 부위원장은 AI가 모든 산업의 기반 요소로 자리 잡을수록 특정 국가나 기업의 기술에 일방적으로 의존하는 구조가 더 큰 위험이 될 수 있다고 봤다. AI 주권은 폐쇄적 자립이 아니라 선택권과 협상력을 확보하는 문제라는 의미다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063349137hvaz.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="KvwrOiHllb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063349137hvaz.jpg" width="658"></p>
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            하 부위원장은 AI가 모든 산업의 기반 요소로 자리 잡을수록 특정 국가나 기업의 기술에 일방적으로 의존하는 구조가 더 큰 위험이 될 수 있다고 봤다. AI 주권은 폐쇄적 자립이 아니라 선택권과 협상력을 확보하는 문제라는 의미다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="cb11f632797ab14bd4845e2571161904fa11956e074e79d4a60edde52b3470b9" dmcf-pid="ZJHX1sb0lG" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="7d53963475528c4da6945af9e3aad021465b3cdd504e99dae9e6869a61b78d48" dmcf-pid="5iXZtOKpCY" dmcf-ptype="general">“우리는 이미 챗GPT나 제미나이를 쓰면서 미국에서 만들어진 지식과 지능을 수입해서 쓰고 있는 겁니다. 그렇다면 우리는 뭘 할 수 있느냐를 봐야죠. 자동차 공장이나 조선소, 배터리 공장에서 사람이나 로봇이 어떤 일을 어느 시점에, 어떤 상황에서 해야 하는지에 대한 지식은 우리가 만들 수 있습니다. 미국이 그걸 못 만드는 건 그런 산업 현장의 데이터가 없기 때문이고, 결국 우리가 이런 지식과 지능을 만들어 수출하는 산업을 키워야 합니다.” </p>
          <p contents-hash="e939e570cf8116262000eebd43c07432559af842a849b29d427699bd3c2b246d" dmcf-pid="1nZ5FI9UCW" dmcf-ptype="general">정리하자면 격차가 존재하는 모델 경쟁보다는 한국이 경쟁력을 확보한 제조산업의 현장 데이터와 노하우를 AI와 결합해 ‘산업 지능’으로 만들어야 한다는 취지다. 이 같은 접근은 하 부위원장이 설명한 ‘AI 주권’과도 연결된다. 모든 AI 기술과 인프라를 국산화하는 것이 아니라 필요한 기술을 안정적으로 확보할 수 있는 주도권이 핵심이라는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="b4dca48141ffba5297599c6f76682be0e2d5f2348b77affd413531e0388284b3" dmcf-pid="tL513C2uvy" dmcf-ptype="general">“AI 주권이라고 해서 우리끼리 다 만들고 다른 나라와 교류하지 말자는 개념은 아닙니다. 전력부터 반도체, 데이터센터와 클라우드, 데이터, 응용 기술까지 전체 역량을 키우되 그걸 전부 우리 힘으로만 하는 건 불가능합니다. 미국도 그렇게 못합니다. 중요한 것은 우리가 경쟁력을 갖고, 필요한 것을 확보할 때 얼마나 주도권을 가지고 협력할 수 있느냐입니다.” </p>
          <p contents-hash="a6accd8b9a5a32f3b01d85997d60e0d9bd19305000ad32435c18ddd7b9ce3f6d" dmcf-pid="Fo1t0hV7WT" dmcf-ptype="general">하 부위원장은 AI가 모든 산업의 기반 요소로 자리 잡을수록 특정 국가나 기업의 기술에 일방적으로 의존하는 구조가 더 큰 위험이 될 수 있다고 봤다. AI 주권은 폐쇄적 자립이 아니라 선택권과 협상력을 확보하는 문제라는 의미다. </p>
          <p contents-hash="870c3595c9a18f99b59a69a9614f53f6c9971012b897e8b86059b1483c3a7b76" dmcf-pid="3gtFplfzTv" dmcf-ptype="general"><strong>“AI 챗봇으로 인감증명서 뽑는 건 AX 아냐”…업무 절차부터 뜯어고쳐야</strong> </p>
          <p contents-hash="149528f056bb30db6a4088b15622fbf8d82b8157b41db0912aae30390d6c1d81" dmcf-pid="0aF3US4qSS" dmcf-ptype="general">국가 전략에서 출판산업으로 논의가 넘어오자 하 부위원장의 메시지는 한층 구체적으로 바뀌었다. 가장 먼저 강조한 것은 ‘AI 도입’과 ‘AX’를 구분해야 한다는 점이었다. </p>
          <p contents-hash="d1057c81a27725a237929276938b170cbb5437fe9ca90cb3121d565db98f089a" dmcf-pid="pv6PMujJll" dmcf-ptype="general">“제가 어느 산업이든 AX를 이야기할 때 제일 먼저 말씀드리는 게 있습니다. AX는 AI를 활용하고 도입하는 개념이 아니라는 겁니다. AI가 지금 어떤 일을 할 수 있는지를 고려해서 현재의 프로세스 자체를 완전히 바꾸고, 절차를 다시 만드는 것이 AX의 핵심입니다. 지금 업무가 그렇게 나뉘어 있는 이유도 결국 예전에는 사람이 그 일을 해야 했기 때문인데, 기술이 바뀌었다면 굳이 그대로 나눠놓을 필요가 없는 일도 생기는 거죠.” </p>
          <p contents-hash="243f7f3fb2f39ffb553c4e0f4d1a3d2851ad3dfcccebc3bcc9cfe4283987bedf" dmcf-pid="UTPQR7AiSh" dmcf-ptype="general">즉 기존 업무 체계는 사람이 직접 처리해야 한다는 전제 아래 만들어졌다. 이제 AI가 일부 과업을 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 됐다면 그동안 당연하게 받아들였던 업무 구분과 절차도 다시 검토해야 한다는 것이다. 하 부위원장은 이를 인감증명서에 빗댔다. 기존 방식은 그대로 둔 채 AI를 통해 서류를 더 빠르게 발급받도록 만드는 것은 진정한 AX가 아니라는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="7c0b30264ff27378c074883b9ca1ddf4bb3386d39b7f477fb63182412916b0d8" dmcf-pid="uyQxezcnWC" dmcf-ptype="general">“인감증명서를 들고 가서 도장 찍고, 주민센터에서 발급받던 걸 AI 챗봇을 통해 뽑게 한다고 해보죠. 저는 그게 AX라고 생각하지 않습니다. 인감증명서를 없애버리는 게 AX인 거죠. 출판업계에서도 마찬가지로, 사람들이 시간을 엄청나게 쓰고 있는데 실제로는 비효율을 만들고 있는 업무 절차가 무엇인지부터 찾아야 합니다.” </p>
          <p contents-hash="f5f3c8184885c1d5b6cc5e298b6b9f0df9c821830e5da21e8f03c4825d7a1e51" dmcf-pid="7WxMdqkLvI" dmcf-ptype="general">출판사 역시 기획과 집필, 교정·교열, 편집, 제작, 유통 등 기존 공정을 그대로 유지한 상태에서 개별 작업에 AI를 붙이는 데 머물러서는 안 된다는 의미다. 어떤 업무에 몇 시간이 소요되는지, 오류는 얼마나 발생하는지 등을 먼저 정량화하고 AI를 통해 없앨 수 있는 절차와 줄일 절차, 합칠 절차를 찾아야 한다는 주문이다. </p>
          <p contents-hash="33344a23c9164372357d99fbfd294ed0bff6ce3cf3a2f8a66124f7288e2d5959" dmcf-pid="zYMRJBEoCO" dmcf-ptype="general">사람의 역할도 그에 맞춰 바뀔 수밖에 없다. 대담으로 넘어가며 참여한 이재흥 민간위원은 AI 시대에도 출판사의 핵심 역량 가운데 하나는 오히려 ‘기획’이라고 봤다. 책의 방향을 정하고 저자의 생각을 검증하며 독자와 시장을 고려해 콘텐츠의 가치를 판단하는 역할이다. </p>
          <p contents-hash="218bd2b231734d74a9ed74abafad0e28161269b944982eceb9963c1dcbe25ffc" dmcf-pid="qGReibDgWs" dmcf-ptype="general">“저도 책을 꽤 만들고 기획해 봤지만 가장 중요한 건 결국 기획자의 역할이라고 생각합니다. 기획자는 처음부터 방향을 잡아주고, 저자가 가진 생각에 일종의 레드팀 역할을 하면서 이게 맞는지 같이 검증하고, 마지막에 다듬는 과정까지 같이 가잖아요. 마케팅과 세일즈 포인트까지 생각하면 AI 시대에는 오히려 이런 기획자 역할을 중심으로 출판사의 핵심 역량을 다시 정의할 필요가 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="649b637b73d97aca58f8cb8cb0c2ed1938fd4bd8d1ac10ef7c60307111d1d7a1" dmcf-pid="BHednKwaSm" dmcf-ptype="general">하 부위원장 역시 직업 전체가 사라진다는 접근보다 직업을 구성하는 ‘과업’이 다시 나뉘는 변화에 주목했다. AI가 잘하는 과업은 AI가 맡고 사람은 문제를 정의하고 결과를 판단하며 최종 책임을 지는 역할에 집중해야 한다는 설명이다. 특히 정해진 문제의 정답을 찾는 능력보다 ‘이 문제가 정말 풀어야 할 문제인가’를 묻는 능력이 중요해질 것이라고 봤다. </p>
          <div contents-hash="cc227af58f35cfc58187cd29fda3e6196e4c7fa254b20572a387f4654c7eb9d4" dmcf-pid="bXdJL9rNWr" dmcf-ptype="general">
           <strong>책 한 권 판매 넘어 ‘지식 플랫폼’으로…라이선스·수익 공유 모델 제안</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a1fb1d1daf31e919747ebc78fe87bc5d4ec92d26607cea78e7c7ce6c43d0601f" dmcf-pid="KWEDmdYCCw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="출판사와 전문 창작자가 원작의 큰 틀과 가이드를 만들고, 이용자가 AI를 활용해 서로 다른 이야기의 분기를 만들어가는 참여형 콘텐츠 플랫폼도 하나의 가능성으로 제시됐다. 여기서 만들어진 IP를 소설·게임·영화·드라마·확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 형태로 확장하고, 출판사가 이를 생산·유통·관리하는 역할까지 담당할 수 있다는 것이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063350593fieo.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="9RZ5FI9UlB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063350593fieo.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            출판사와 전문 창작자가 원작의 큰 틀과 가이드를 만들고, 이용자가 AI를 활용해 서로 다른 이야기의 분기를 만들어가는 참여형 콘텐츠 플랫폼도 하나의 가능성으로 제시됐다. 여기서 만들어진 IP를 소설·게임·영화·드라마·확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 형태로 확장하고, 출판사가 이를 생산·유통·관리하는 역할까지 담당할 수 있다는 것이다. (사진=테크42)
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          <p contents-hash="89f84fffaf6e9f76c26030a8049408f0b8afa9b3e07d36738214a367a47abda0" dmcf-pid="2GwrOiHlvE" dmcf-ptype="general">AI 시대는 출판사가 보유한 콘텐츠의 가치에도 새로운 질문을 던지고 있다. 생성형 AI 개발 과정에서 양질의 텍스트 데이터에 대한 수요가 커지면서 책은 완성된 출판물이면서 동시에 AI가 활용할 수 있는 데이터 자산이 됐다. </p>
          <p contents-hash="18ac9d784f5912a33f9b560ea5958e26eca90f9afd1218b1896987e05e285c40" dmcf-pid="VHrmInXSlk" dmcf-ptype="general">이재흥 민간위원은 출판업계가 AI 학습 데이터의 중요한 원료를 보유한 산업이라는 점을 강조했다. 정제된 콘텐츠가 부족해질수록 오랜 기간 검증된 텍스트를 축적해 온 출판산업의 가치가 커질 수 있다는 설명이다. 이에 따라 단순히 책을 제작·판매하는 비즈니스에서 벗어나 AI 학습 데이터 시장과 연결되는 새로운 사업 모델도 고민해야 한다고 제안했다. </p>
          <p contents-hash="2a05c1c9e639272bc895733c62ba094dfc508d0a41311558e2ef88a4a15c18f4" dmcf-pid="fXmsCLZvCc" dmcf-ptype="general">하지만 하 부위원장은 출판 데이터를 AI 기업에 건별로 판매하고 거래를 끝내는 방식에는 한계가 있다고 봤다. 어떤 학습 단계와 서비스에 활용되는 데이터인지 구분하고, 그에 따라 가치를 정교하게 산정하는 구조가 필요하다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="d39a4af9d7c83af6a51fad19381b0cd2a8bd58fb2dff99f5ec6329cd4d1fb8cc" dmcf-pid="4ZsOho5TWA" dmcf-ptype="general">“저는 이걸 단 건으로 사고팔고 끝내는 형태로 가면 쉽지 않을 것 같습니다. 차라리 라이선스로 가거나 출판산업 자체가 지식 플랫폼화돼야 하지 않을까요. 거기에 필요한 기술을 AI 기업들과 함께 만들고, 국내에서 생기는 수입뿐 아니라 해외에서 발생하는 수입도 같이 나누는 구조를 만들 수 있습니다. 어느 학습 단계에 들어가는 데이터인지에 따라 가치가 달라지는 만큼 ‘학습에 썼다’고 하나로 뭉뚱그릴 게 아니라 좀 더 정교하게 나눠서 가치를 매겨야 합니다.” </p>
          <p contents-hash="1d9c2100bcf1d74ce8fde4708250a8f7ffefd517ce7349fa6d874f0a4a523053" dmcf-pid="85OIlg1yhj" dmcf-ptype="general">출판사의 역할 역시 ‘책을 만들어 판매하는 곳’이라는 기존 틀을 넘어설 수 있다고 봤다. 출판사와 전문 창작자가 원작의 큰 틀과 가이드를 만들고, 이용자가 AI를 활용해 서로 다른 이야기의 분기를 만들어가는 참여형 콘텐츠 플랫폼도 하나의 가능성으로 제시됐다. 여기서 만들어진 IP를 소설·게임·영화·드라마·확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 형태로 확장하고, 출판사가 이를 생산·유통·관리하는 역할까지 담당할 수 있다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="becb9994c957a026f73903fe6f7836fba992ac1bcded30690be1344191107365" dmcf-pid="61ICSatWCN" dmcf-ptype="general">“지금까지는 작가 한 사람이 이야기를 만들고 출판사를 통해 많은 독자에게 전달하는 구조였다면, 앞으로는 중간에 누구라도 참여해서 여러 버전을 만들어낼 수도 있습니다. 출판사나 전문 창작자는 큰 틀의 원작과 가이드를 잡아주고 그 안에서 다양한 이야기가 나오도록 해줄 수 있는 거죠. 그렇게 만들어진 IP를 소설뿐 아니라 게임이나 영화, 드라마, XR 콘텐츠까지 연결해서 유통하고 관리하는 플랫폼으로서 출판사의 역할도 생각해볼 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="25c5e8ff0f99fad389a0a22f8e0d7433140ece716ab76a2974a76343944e410d" dmcf-pid="PXmsCLZvTa" dmcf-ptype="general">출판물이 디지털화되는 데서 한 단계 더 나아가 독자가 콘텐츠를 어떻게 소비하고 상호작용하는지까지 데이터로 축적할 수 있다는 점도 강조했다. 콘텐츠 자체뿐 아니라 이용 과정에서 만들어지는 데이터 역시 출판사의 새로운 자산이 될 수 있다는 의미다. </p>
          <div contents-hash="bcdb4be9e83f43fbdbda2207c7eb122c2cca1243e7e496dbedba604516f5e55d" dmcf-pid="QZsOho5Thg" dmcf-ptype="general">
           AI 활용 확대는 동시에 저작권과 창작물 품질이라는 문제를 남긴다. 하 부위원장은 이를 출판계만의 문제로 제한하기보다 창작산업 전반에서 공동 기준을 논의할 필요가 있다고 봤다. 특히 창작자와 출판사·콘텐츠 기업 사이의 계약에서 AI가 어느 과정에 얼마나 사용됐는지를 투명하게 확인할 수 있는 기준이 필요하다고 강조했다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="efc1243e9ae8d2b7ade73314c4293874b07a9aee2468a8e46d5c932da1dd88c0" dmcf-pid="x5OIlg1ySo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="대담에는 이재흥 국가인공지능전략위원회 민간위원과 서대진 대한출판문화협회 상무이사가 참여했다. 논의는 생성형 AI 활용법을 넘어 출판 업무의 인공지능 전환(AI Transformation, AX), 학습 데이터와 저작권, 콘텐츠 라이선스, 출판사의 역할 변화로 이어졌다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063352199lfqj.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="2IOIlg1ySq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552816-OGTrtXj/20260901063352199lfqj.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            대담에는 이재흥 국가인공지능전략위원회 민간위원과 서대진 대한출판문화협회 상무이사가 참여했다. 논의는 생성형 AI 활용법을 넘어 출판 업무의 인공지능 전환(AI Transformation, AX), 학습 데이터와 저작권, 콘텐츠 라이선스, 출판사의 역할 변화로 이어졌다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="de0cc96f6d07ce38569dac3935641c81990d391805af5e7958878c308d19517c" dmcf-pid="yn2V8FLxWL" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="2956a8d4004d9c9f9af22ec72e3758fbadf6af2b1da9301a62f93f6b2c52bd4b" dmcf-pid="WLVf63oMSn" dmcf-ptype="general">이재흥 민간위원은 이를 AI 산업이 넘어서는 안 될 최소한의 ‘레드라인’ 문제로 설명했다. 처음부터 AI 활용을 막을 정도로 강한 규제를 적용하면 산업 발전을 제약할 수 있지만, 아무런 기준 없이 AI 콘텐츠가 확산되는 것 역시 지속 가능한 방향은 아니라는 것이다. 특히 규모가 작은 출판사와 창작자가 개별적으로 글로벌 AI 기업과 협상하거나 소송하기 어렵다는 점에서 협회와 정부가 공동 대응 기반을 마련할 필요성을 강조했다. </p>
          <p contents-hash="351cc440b4f83f4057889bf732bac5ddec078b2f08dba05e741aabfc55cbaa7b" dmcf-pid="Yof4P0gRWi" dmcf-ptype="general">이날 강연과 대담의 초점은 새로운 AI 도구 하나를 더 도입하는 데 있지 않았다. 기존의 성공 방정식을 유지할 것인지, 아니면 AI가 바꾸는 생산·유통·소비 구조에 맞춰 출판산업의 업무와 비즈니스 모델 자체를 다시 설계할 것인지가 핵심이었다. 하 부위원장은 출판계가 당장 시작해야 할 일 역시 거대한 AI 프로젝트가 아니라고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="051b30ecae7788b394b162fb7d439fe055e3b8a61be46803297c76939c2d2c34" dmcf-pid="Gg48QpaeSJ" dmcf-ptype="general">“첫 번째로는 우리가 기존에 성공했고, 당연히 맞다고 생각했던 틀이 AI 시대에도 여전히 유효할 거라는 생각을 조금 내려놓으셨으면 합니다. 시대가 바뀌면 콘텐츠를 만들고 소비하는 방법도 바뀔 수 있으니까요. 두 번째는 아주 단기적으로, 지금 출판사에서 하고 있는 일 가운데 어디가 제일 비효율적인지를 숫자로 정리해보는 겁니다. 작아도 괜찮습니다. 그런 경험이 하나씩 쌓이면 성공적인 AX로 이어질 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="b0b4dd89ab4e64958ace11201779e46df1bf466a17ca5c942f621ae4f959b8a5" dmcf-pid="HhaNcPlwSd" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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