OpenAI가 뭘 그렇게 잘못했나?…Apple “퇴직자·면접·공급망으로 기술 훔쳤다” 전면전

Apple은 OpenAI와 전직 Apple 직원들이 미공개 하드웨어
 설계와 제조공정,  공급망 정보를 조직적으로 가져갔다고 주장했으며
 OpenAI는 혐의를 부인했다./gimages

생성형 인공지능 시대의 가장 가까운 협력자였던 Apple과 OpenAI가 법정에서 적으로 만났다. Apple은 2026년 7월 10일 미국 캘리포니아 북부연방법원에 OpenAI와 산하 법인, AI 하드웨어 업체 io Products, 전직 Apple 직원 탕 유 탄과 창 류를 상대로 영업비밀 침해 및 계약 위반 소송을 제기했다. Apple은 OpenAI가 소비자용 AI 기기를 개발하기 위해 자사의 미공개 하드웨어 설계와 제조공정, 공급망 정보를 조직적으로 빼냈다고 주장했다.

소장은 OpenAI의 잘못을 일부 퇴직자의 개인적 일탈로 한정하지 않는다. Apple은 기술직 직원에서 최고하드웨어책임자까지 여러 직급이 관여했고, 경영진의 묵인 또는 지휘 아래 영업비밀 확보가 이뤄졌다는 취지로 주장한다. OpenAI는 경쟁사의 영업비밀에는 관심이 없으며 독자적인 혁신에 집중하고 있다며 혐의를 부인했다. 따라서 아래 내용은 현재까지 확인된 판결이 아니라 Apple이 법원에 제시한 주장과 정황을 분석한 것이다.

그렇다면 OpenAI는 도대체 무엇을 그렇게 잘못했다는 것인가. Apple이 문제 삼는 것은 Apple 출신 인재를 채용했다는 사실 자체가 아니다. 캘리포니아에서는 노동자의 이직과 경험 활용이 폭넓게 보호된다. 경쟁사 직원이 회사를 옮겨 과거에 쌓은 일반적 기술과 판단력을 활용하는 것은 정상적인 경쟁이다.

선을 넘는 지점은 따로 있다. 퇴사 전에 기밀 문서를 개인에게 전송했는가. 퇴사 후에도 전 직장의 내부망에 접속했는가. 면접 대상자에게 실제 부품이나 비밀 자료를 가져오라고 요구했는가. 경쟁사의 공급업체를 접촉해 독점 제조공정을 복제하려 했는가. 회사 고위층이 이를 알고도 방치하거나 장려했는가. Apple은 이 모든 일이 OpenAI의 AI 하드웨어 개발 과정에서 벌어졌다고 주장한다.

첫 번째 잘못, 사람을 데려온 것이 아니라 ‘비밀을 가져오게 했다’는 의혹

이번 소송의 중심에는 탕 유 탄이 있다. 그는 Apple에서 24년 동안 근무하며 iPhone과 Apple Watch 디자인을 이끌었던 고위 임원으로, 이후 조니 아이브가 참여한 io Products를 거쳐 OpenAI의 최고하드웨어책임자가 됐다.

Apple은 탄이 퇴사 전 공급업체와 미공개 제품 관련 정보를 자신의 이메일로 전송하고, Apple 직원들을 OpenAI와 io로 영입하는 과정에서 회사의 비밀정보를 요구했다고 주장한다. 특히 일부 지원자에게 Apple 내부 자료를 미리 검토하거나 실제 Apple 부품을 면접 장소로 가져와 설명하도록 했다는 것이 소장의 핵심 주장이다.

사실이라면 이것은 일반적인 경력 면접과 다르다. 면접에서 과거 프로젝트 경험과 문제 해결 능력을 묻는 것은 정상적이다. 그러나 지원자가 보유해서는 안 되는 설계자료나 시제품, 부품을 가져오게 했다면 채용은 인재 확보 수단을 넘어 경쟁정보를 수집하는 통로가 된다.

기업은 새 직원이 머릿속에 가진 일반적 지식과 능력을 사용할 수 있다. 하지만 전 직장의 비밀 파일과 시제품, 비공개 공급업체 자료까지 사용할 권리는 없다.

두 번째 잘못, 퇴사 뒤에도 Apple 내부망에 접속했다는 주장

또 다른 핵심 피고는 Apple에서 약 8년 동안 근무한 전기시스템 엔지니어 창 류다. 그는 2026년 1월 OpenAI 하드웨어 조직으로 이직했다.

Apple은 류가 퇴사하면서 회사가 지급한 MacBook을 반납하지 않았고, OpenAI에 합류한 뒤에도 Apple의 내부 공유폴더에 접속할 수 있는 알려지지 않은 소프트웨어 결함을 이용했다고 주장한다. 류가 미공개 하드웨어와 제조 기술에 관한 다수의 기밀 파일을 내려받았고, Apple에 남아 있던 동료에게 퇴직 보안절차를 피하는 방법을 알려줬다는 주장도 소장에 담겼다.

이 부분이 사실로 인정되면 사건의 무게는 크게 달라진다. 퇴사자가 실수로 회사 자료를 보관한 것과, 접근권한이 끝난 뒤 시스템 결함을 이용해 내부망에 들어가 파일을 내려받는 것은 전혀 다른 문제다. 후자는 민사상 영업비밀 침해를 넘어 컴퓨터 시스템 무단접근과 회사 자산 미반환 문제로 확대될 수 있다. 다만 현재까지 형사 유죄가 확정된 것은 아니며 Apple의 소송 주장에 불과하다.

세 번째 잘못, 한두 명의 일탈이 아니라 ‘회사 차원의 방식’이었다는 의혹

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OpenAI에 가장 위험한 대목은 개별 직원의 행위보다 조직적 관여 주장이다. Apple은 소장에서 OpenAI가 Apple 인력을 집중적으로 채용하면서 이들의 기밀정보를 자사 하드웨어 개발에 활용했다고 주장했다. Apple에 따르면 OpenAI에서 일하는 전직 Apple 직원은 400명이 넘는다. 물론 경쟁사가 많은 Apple 출신 인재를 채용했다는 사실만으로 불법은 아니다.

문제는 숫자가 아니라 방법이다. Apple의 주장대로 OpenAI가 면접 과정에서 회사 내부 자료를 요구하고, 퇴직자의 부정접근을 묵인하며, 공급업체를 통해 Apple의 제조기술을 복제하려 했다면 영업비밀 침해가 회사 업무방식으로 굳어졌다는 의미가 된다.

Apple은 이를 ‘기관 차원의 위법행위’로 묘사하며 밝혀진 내용은 빙산의 일각이라고 주장한다. OpenAI 하드웨어 사업의 출발 자체가 불법적으로 확보한 Apple 정보에 의존했다는 것이 Apple의 공격 논리다.

법원이 이 주장을 받아들인다면 OpenAI는 단순 손해배상을 넘어 해당 자료 사용금지, 제품 개발 중단, 파일과 시제품 반환·폐기, 포렌식 조사와 추가 공개명령에 직면할 수 있다.

네 번째 잘못, Apple 공급망까지 건드렸다는 주장

Apple의 경쟁력은 제품 디자인만으로 만들어지지 않는다. 금속 가공, 표면처리, 부품 조립, 센서 배치, 대량생산 수율과 품질관리까지 수십 년에 걸쳐 구축한 공급망 노하우가 iPhone과 Apple Watch의 완성도를 만든다.

Apple은 OpenAI 측이 Apple과 공동 거래하는 공급업체를 접촉해 Apple이 개발한 고유 제조기술과 공정을 재현하려 했다고 주장한다. 일부 보도는 특정 금속 마감기법을 공급사가 OpenAI 제품에 복제하도록 압박하거나 오도했다는 내용도 전한다. 이 주장이 사실이라면 OpenAI는 사람을 통한 정보 유출에 그치지 않고 Apple의 생산 생태계까지 활용하려 한 셈이다.

소비자 하드웨어는 뛰어난 아이디어만으로 만들 수 없다. 수백만 대를 같은 품질로 생산하는 제조공정이 필요하다. OpenAI가 이 시간을 줄이기 위해 Apple의 공급업체와 비밀공정을 이용했다면 AI 혁신이라는 명분으로 경쟁사의 수십 년 시행착오를 무단 복제했다는 비판을 피하기 어렵다.

다섯 번째 잘못, 파트너의 신뢰를 이용했다는 문제

이번 소송이 더 충격적인 이유는 Apple과 OpenAI가 단순한 경쟁사가 아니라 협력관계였기 때문이다. Apple은 2024년부터 자사 운영체제에 ChatGPT 기능을 통합하며 OpenAI를 핵심 AI 파트너로 선택했다. 사용자가 Siri와 Apple Intelligence를 통해 복잡한 질문을 할 때 ChatGPT에 연결되는 구조가 만들어졌다.

두 회사는 소프트웨어와 AI 서비스에서는 협력했지만, 소비자용 AI 하드웨어 분야에서는 잠재적 경쟁자로 바뀌고 있었다. OpenAI가 io Products를 인수하고 조니 아이브 및 Apple 출신 인력을 중심으로 새 기기를 개발하면서 이해관계가 충돌하기 시작했다. OpenAI는 2025년 io Products를 약 65억 달러 규모의 거래로 인수했다.

Apple의 주장이 맞는다면 OpenAI는 파트너십으로 구축된 신뢰 뒤에서 Apple의 사람과 공급망을 상대로 경쟁제품 정보를 모은 셈이 된다. 법적 책임과 별개로 이것은 전략적 신뢰의 붕괴다.

Apple은 자사 기기에 OpenAI 서비스를 넣어 수억 명의 사용자 접점을 제공했는데, OpenAI는 그 기간에 Apple을 대체할 차세대 AI 기기를 준비하고 있었다. 경쟁 자체는 잘못이 아니다. 그러나 파트너의 영업비밀을 경쟁제품 개발에 사용했다면 협력과 배신의 경계가 무너진다.

OpenAI는 무엇이라고 반박하나

OpenAI는 Apple의 주장을 부인했다. 회사는 경쟁사의 영업비밀에 관심이 없으며, 사람들에게 도움이 되는 혁신적인 기술과 제품을 독자적으로 개발하는 데 집중하고 있다는 취지로 밝혔다. 아직 법원에 제출할 구체적인 답변서와 반소 내용은 공개되지 않았거나 초기 단계다. OpenAI가 내세울 수 있는 방어논리는 크게 네 가지다.

첫째, Apple이 영업비밀이라고 주장한 정보가 실제로 법적으로 보호되는 구체적 비밀인지 여부다. 업계에 널리 알려진 설계방식이나 직원의 일반적 경험이라면 Apple이 독점할 수 없다.

둘째, 해당 정보가 실제로 OpenAI에 전달됐는지, 전달됐다면 회사가 이를 알고 사용했는지를 Apple이 입증해야 한다.

셋째, OpenAI가 개발 중인 제품과 Apple 자료 사이에 실질적인 연결성이 있는지 확인돼야 한다. 비슷한 제품을 만들었다는 사실만으로 기술 탈취가 성립하지는 않는다.

넷째, 일부 직원이 규정을 위반했더라도 OpenAI 경영진이 이를 지시하거나 승인했는지는 별도 문제다.

영업비밀 소송에서 원고는 비밀정보의 구체적 내용과 보호 노력, 부정취득 행위, 피고의 사용 또는 이익을 상당히 구체적으로 입증해야 한다. Apple의 표현이 강하다고 해서 곧바로 OpenAI의 책임이 확정되는 것은 아니다.

Apple도 무조건 피해자라고만 볼 수 있나

Apple의 소송에는 기술보호 외에 경쟁전략도 작용하고 있다는 해석이 나온다. OpenAI는 스마트폰 이후의 차세대 개인용 기기를 개발하고 있다. 화면 중심의 iPhone 경험을 음성·카메라·센서 기반 AI 인터페이스가 대체할 경우 가장 큰 위협을 받는 기업은 Apple이다.

Apple은 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 평가를 받아왔고 OpenAI의 기기가 성공하면 iPhone 중심 생태계가 흔들릴 수 있다. 따라서 이번 소송은 영업비밀 보호인 동시에 OpenAI 하드웨어 출시를 늦추고 개발과정을 법정 공개절차에 묶어두려는 방어전략일 수 있다.

캘리포니아는 직원의 자유로운 이직을 중시한다. Apple이 퇴직자의 일반적 경험과 기술까지 자사 소유로 확대하려 한다면 혁신과 노동 이동을 막는다는 반론도 가능하다. 그러나 이 반론이 회사 노트북 미반환, 퇴직 후 내부망 접속, 기밀 파일 다운로드와 실제 부품 반출 의혹까지 정당화하지는 못한다.

OpenAI에 왜 이런 의혹이 반복되나

이번 사건은 OpenAI가 영업비밀 침해 혐의로 법정에 선 첫 사례가 아니다. 일론 머스크의 xAI도 2025년 OpenAI가 전직 xAI 직원을 통해 Grok 관련 영업비밀을 빼냈다고 소송을 냈다. 그러나 2026년 6월 연방법원은 xAI가 OpenAI의 지시와 인지, 실제 비밀 전달을 충분히 입증하지 못했다며 청구를 기각했다.

xAI 사건의 기각은 Apple 사건에도 중요한 교훈을 준다. 경쟁사 직원을 채용했고 면접에서 과거 업무를 설명했다는 사실만으로는 영업비밀 탈취가 성립하지 않는다. Apple은 OpenAI가 어떤 자료를 누구로부터 어떻게 취득했고, 이를 어떤 제품 개발에 사용했는지 더 구체적으로 증명해야 한다.

반대로 Apple 소장에는 회사 노트북, 퇴직 뒤 내부망 접근, 파일 다운로드, 실제 부품 반입과 공급업체 접촉 등 xAI 사건보다 구체적인 행위가 포함됐다고 보도됐다. 이것이 사실로 입증된다면 단순 인재 스카우트 논쟁을 넘어설 수 있다.

OpenAI가 정말 잘못했다면 어떤 대가를 치르나

Apple은 금전배상뿐 아니라 OpenAI가 Apple의 영업비밀을 사용하지 못하도록 하는 금지명령을 요구할 수 있다. 법원이 Apple의 주장을 인정할 경우 OpenAI의 하드웨어 제품 출시가 연기되거나 특정 설계와 제조공정을 다시 개발해야 할 수 있다. 관련 직원의 업무 배제, 보유자료 반환·삭제, 컴퓨터와 서버에 대한 포렌식 검사도 뒤따를 수 있다.

더 큰 위험은 투자와 파트너십이다. OpenAI가 경쟁사 기술을 조직적으로 가져오는 기업이라는 인식이 굳어지면 제조업체와 반도체기업, 클라우드 사업자들은 공동개발 과정에서 더 엄격한 정보장벽을 요구하게 된다.

Apple과의 ChatGPT 협력관계도 흔들릴 수 있다. Apple이 OpenAI 기술을 자사 운영체제에 계속 깊게 연결할 것인지, 다른 AI 사업자로 대체할 것인지가 새로운 변수가 된다. OpenAI가 준비하는 첫 소비자 하드웨어가 Apple의 미공개 기술과 연결됐다는 인상을 받으면 제품 자체도 법적 불확실성을 안고 출시된다.

OpenAI는 뭘 그렇게 잘못했나

현재까지 법적으로 확정된 답은 없다. Apple이 소송을 제기했고 OpenAI는 이를 부인했다. 전직 직원들의 구체적인 행위와 OpenAI 경영진의 관여 여부는 증거개시와 재판을 통해 가려져야 한다. 그러나 Apple의 주장이 사실이라면 OpenAI의 잘못은 명확하다. Apple 출신 인재를 채용한 것이 잘못이 아니다. 그 인재들에게 전 직장의 비밀 자료와 부품을 가져오도록 요구한 것이 잘못이다.

새로운 AI 기기를 만들려 한 것이 잘못이 아니다. 경쟁사의 미공개 설계와 공급망 공정을 개발시간을 단축하는 도구로 사용했다면 그것이 잘못이다. 퇴사자의 경험을 존중한 것이 잘못이 아니다. 퇴사 뒤 내부망 접속과 파일 다운로드를 알고도 방치했다면 그것이 잘못이다. 가장 큰 잘못은 ‘인류를 위한 혁신’이라는 명분 아래 경쟁사의 지적재산을 가져오는 행위까지 혁신으로 착각했을 가능성이다.

AI 시대에도 혁신과 절도는 다르다

AI 산업은 속도로 경쟁한다. 최고의 연구자와 엔지니어, 반도체와 데이터센터, 사용자와 개발자 생태계를 먼저 확보한 기업이 시장을 장악한다. OpenAI는 소프트웨어에서 얻은 우위를 하드웨어로 확장하려 한다.

하지만 속도가 법적 경계를 지워주지는 않는다. 회사를 옮긴 사람은 자신의 능력과 경험을 가져갈 수 있다. 경쟁사는 그 사람을 채용해 더 나은 제품을 만들 수 있다. 이것이 혁신이다. 그러나 기밀 문서와 미공개 부품, 공급업체 정보와 제조공정까지 가져갈 수는 없다. 그것은 혁신이 아니라 탈취가 될 수 있다.

Apple도 이번 소송을 이용해 퇴직자의 머릿속 지식까지 통제하려 해서는 안 된다. 영업비밀의 범위를 지나치게 넓히면 인재 이동과 산업발전을 가로막을 수 있다. 결국 법원이 가려야 할 선은 분명하다. OpenAI는 Apple 출신 인재의 능력을 고용한 것인가. 아니면 그들이 가진 Apple의 비밀까지 고용한 것인가.

AI 시대에도 천재를 데려오는 것과 남의 설계도를 가져오는 것은 전혀 다른 일이다. OpenAI가 그 차이를 무시했다면, 이번 소송은 차세대 AI 기기의 출발선이 아니라 가장 값비싼 경고장이 될 수 있다.

참고문헌

1. Reuters, “Apple sues OpenAI, two former employees for trade secrets theft,” 2026년 7월 10일.
2. 미국 캘리포니아 북부연방법원, Apple Inc. v. Liu et al., 사건번호 5:26-cv-07078, 2026년 7월 10일.
3. The Verge, “Apple sues OpenAI for allegedly stealing hardware secrets,” 2026년 7월 10일.
4. Barron’s, “Apple Sues OpenAI and Former Employees, Alleging Theft of Trade Secrets—and a Laptop,” 2026년 7월 10일.
5. MarketWatch, “Apple sues OpenAI for alleged theft of confidential info,” 2026년 7월 10일.
6. TechCrunch, “Apple sues OpenAI over alleged trade secret theft,” 2026년 7월 10일.
7. The Guardian, “Apple sues OpenAI, alleging artificial intelligence company stole trade secrets,” 2026년 7월 10일.
8. 9to5Mac, “Apple sues OpenAI, accuses ex-employees of stealing trade secrets,” 2026년 7월 10일.
9. Reuters, “US judge dismisses Musk’s xAI trade secret lawsuit against OpenAI,” 2026년 6월 15일.
10. Reuters, “Musk’s xAI accuses rival OpenAI of stealing trade secrets,” 2025년 9월 25일.

Socko/Ghost

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미국 법원이 막은 트럼프 10만 달러 비자 장벽…AI 인재 전쟁의 진짜 질문

미국 연방법원이 H-1B 비자 10만 달러 수수료를 위법하다고 판단
하면서 AI 시대 글로벌 인재 경쟁의 방향이 다시 주목받고 있다./ghostimages

미국 법원이 H-1B 비자 10만 달러 수수료에 제동을 걸었다. 표면적으로는 이민 행정 소송이다. 그러나 그 안쪽을 들여다보면 훨씬 큰 질문이 놓여 있다. AI 시대의 국가는 인재를 어떻게 다룰 것인가. 문을 열 것인가, 가격표를 붙일 것인가. 그리고 한국 교육은 이 장면을 남의 나라 뉴스로만 볼 수 있는가.

이번 판결의 핵심은 단순하다. 트럼프 행정부는 고숙련 외국인 노동자가 미국에 들어오는 주요 통로인 H-1B 비자에 10만 달러의 높은 비용을 부과하려 했다. 하지만 연방법원은 이를 단순한 행정 수수료가 아니라 사실상 세금으로 보았다. 세금이라면 의회가 정해야 한다. 대통령이 일방적으로 만들 수 없다는 것이 법원의 판단이다.

이 판결은 미국의 이민 정책을 넘어 기술 패권의 현실을 보여준다. H-1B 비자는 오래전부터 실리콘밸리, 대학, 병원, 연구기관, 첨단 제조업이 해외 인재를 데려오는 통로였다. 물론 논쟁도 많았다. 미국 노동자를 대체한다는 비판, 기업이 낮은 비용의 외국 인력을 활용한다는 비판, 비자 제도를 악용한다는 문제 제기가 있었다. 그러나 AI 시대가 되면서 이 논쟁은 더 복잡해졌다. 이제 인재는 단순한 노동력이 아니라 국가 경쟁력의 핵심 인프라가 되었기 때문이다.

AI 경쟁은 반도체, 데이터센터, 모델, 전력, 클라우드의 경쟁이기도 하지만 결국 사람의 경쟁이다. 누가 더 많은 연구자를 모으는가. 누가 더 많은 엔지니어를 붙잡는가. 누가 더 빠르게 실험하고 실패하고 다시 시도할 수 있는 인재 생태계를 만드는가. 이 질문 앞에서 10만 달러 비자 장벽은 단순한 수수료가 아니라 미국이 자기 문 앞에 세운 거대한 정치적 표지판이었다.

흥미로운 것은 미국 내부에서도 이 장벽을 둘러싼 이해관계가 갈렸다는 점이다. 이민 통제를 중시하는 정치 세력은 외국 인재 유입을 미국 노동시장 위협으로 본다. 반면 기술 기업과 대학, 연구기관, 일부 주 정부는 고급 인재 유입 차단이 미국의 혁신 능력을 약화시킬 수 있다고 본다. 결국 이번 판결은 법원이 절차의 문제를 지적한 사건이지만, 그 배경에는 미국이 인재 국가로 남을 것인가, 방어적 국가로 변할 것인가라는 더 큰 충돌이 깔려 있다.

한국 교육에도 이 장면은 가볍지 않다. 한국은 여전히 학생들에게 정답을 빨리 찾는 능력, 시험을 잘 치르는 능력, 안정적 직업으로 진입하는 경로를 강조해 왔다. 그러나 세계는 이미 다른 질문을 던지고 있다. 국가는 어떤 인재를 데려오고 싶은가. 기업은 어떤 사람에게 돈을 거는가. 대학은 어떤 학생을 세계 시장으로 내보낼 수 있는가. AI 시대의 교육은 결국 국내 시험장의 질서가 아니라 글로벌 인재 시장의 질서와 맞물리게 된다.

H-1B 논쟁은 미국 이야기처럼 보이지만, 사실은 한국 학생들의 미래 이동성과도 연결된다. 한국의 우수한 공학도, AI 연구자, 데이터 과학자, 바이오·반도체 인재가 앞으로 어느 나라에서 기회를 얻을 것인가. 미국이 문을 좁히면 이들은 캐나다, 영국, 호주, 싱가포르, 유럽, 중동의 연구 허브로 이동할 수 있다. 반대로 한국이 인재를 붙잡고 싶다면 단순히 애국심만 말해서는 부족하다. 실험할 수 있는 연구 환경, 실패해도 다시 도전할 수 있는 산업 생태계, 세계 수준의 보상 구조가 필요하다.

이번 판결의 아이러니는 분명하다. 미국은 한편으로 AI 패권을 말하고, 다른 한편으로 그 패권을 가능하게 하는 해외 인재의 문턱을 높이려 했다. 기술 패권은 닫힌 문 안에서 만들어지지 않는다. 반도체 공장도, AI 모델도, 연구소도 결국 국적이 아니라 능력과 협업으로 움직인다. 미국 법원이 10만 달러 장벽에 제동을 건 것은 절차적 판결이지만, 동시에 혁신 국가가 자기 발목을 잡을 수 있다는 경고처럼 들린다.

한국 교육이 이 뉴스를 읽어야 하는 이유도 여기에 있다. 이제 교육의 목표는 좋은 대학 입학이나 안정적 취업만으로 설명되지 않는다. 학생이 어느 나라에서도 통할 수 있는 문제 해결자, 창작자, 연구자, 협업자가 될 수 있는가가 중요해졌다. AI가 정답 검색을 대체하는 시대에는 정답을 외운 사람보다 새로운 질문을 만들고, 도구를 활용하며, 낯선 문제를 풀어내는 사람이 더 높은 가치를 가진다.

미국의 H-1B 판결은 결국 인재에 대한 철학의 문제다. 인재를 위험으로 볼 것인가, 자산으로 볼 것인가. 외국인을 비용으로 볼 것인가, 혁신의 동력으로 볼 것인가. 그리고 교육을 국내 선발 경쟁의 도구로 볼 것인가, 세계 무대에 나갈 인간 자본을 키우는 장치로 볼 것인가.

트럼프 행정부의 10만 달러 H-1B 수수료는 법원에서 일단 막혔다. 그러나 그 정책이 던진 질문은 사라지지 않는다. AI 시대에는 국경도, 대학도, 기업도 인재를 둘러싸고 다시 설계된다. 한국 교육이 아직 시험장 안의 정답 경쟁에 머물러 있다면, 세계는 이미 다른 판에서 사람을 고르고 있다.

미국 법원의 판결은 그래서 단순한 이민 뉴스가 아니다. 이것은 AI 시대 인재 전쟁의 한 장면이다. 그리고 그 장면은 한국 교육에도 조용히 묻고 있다. 우리는 학생들에게 국경을 넘을 실력을 길러주고 있는가. 아니면 여전히 정답지 안에서만 안전한 아이들을 만들고 있는가.

참고문헌

1. Reuters, “Trump’s $100,000 H-1B visa fee is unlawful, US judge rules.”
2. CBS News, “Judge voids Trump’s $100,000 fee for new H-1B visas.”
3. The Guardian, “Federal judge rules Trump’s $100,000 fee for H-1B visas unlawful.”
4. Axios, “Trump’s $100K H-1B visa fee struck down.”
5. Forbes, “Immigration Ruling Strikes Down $100000 H-1B Fee: What’s Next?”

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[ AI 경고] “AI 혁명?” 노벨경제학자의 냉정한 질문... 기술 낙관론과 현실 경제 사이의 충돌

 

MIT 경제학자 다론 아제모을루는 AI 시대에도 인간 노동과
 사회 시스템의 중요성이 여전히 핵심이라고
 강조했다./ghostimages

현대 사회는 이상한 종교를 하나 갖게 됐다. 예전에는 신탁이 성당과 사원에서 나왔다면, 이제는 그것이 실리콘밸리의 발표회와 AI 컨퍼런스에서 나온다. 검은 티셔츠를 입은 창업자들이 무대 위에 올라 “세상이 곧 완전히 바뀔 것”이라고 선언하면, 투자자들은 환호하고 언론은 미래의 도래를 생중계한다. 그리고 인간은 또 한 번 기술 앞에서 스스로를 낡은 존재처럼 느끼기 시작한다.

하지만 바로 그 열광의 한복판에서, 한 경제학자는 매우 불편한 질문을 던졌다.
“그래서 실제로 무엇이 얼마나 바뀌었는가?”

2024년 노벨경제학상을 받은 MIT 경제학자 다론 아제모을루(Daron Acemoglu)는 AI 광풍 속에서도 가장 냉정한 목소리 가운데 하나였다. 그는 AI가 미국 생산성을 폭발적으로 끌어올릴 것이라는 실리콘밸리식 낙관론에 공개적으로 회의적인 입장을 밝혔고, 인간 노동의 대규모 소멸 역시 과장됐다고 주장했다. 이 때문에 그는 테크 업계에서 그다지 환영받는 인물은 아니었다. 모두가 “혁명”을 외칠 때, 그는 “통계와 구조를 보자”고 말했기 때문이다.

흥미로운 건 시간이 꽤 흘렀는데도, 아직 현실 데이터가 그의 편에 가까워 보인다는 점이다.

AI는 분명 놀라운 속도로 발전했다. GPT 계열 모델은 코드 작성, 번역, 요약, 영상 생성까지 수행하고 있으며, 기업들은 앞다퉈 AI 전환을 선언하고 있다. 그러나 거대한 기대와 달리 미국 경제 전체의 생산성 수치는 아직 “산업혁명급 폭발”을 보여주지 못하고 있다. 오히려 많은 기업은 AI를 도입했음에도 기존 업무 흐름을 크게 바꾸지 못한 채, 보고서와 프레젠테이션에만 “AI 활용” 문구를 추가하는 데 그치는 경우도 적지 않다.

아제모을루가 주목하는 첫 번째 지점은 바로 이것이다.
AI가 정말 인간 노동을 대체하고 있는가, 아니면 단지 일부 업무를 더 빠르게 처리하는 수준에 머물고 있는가.

실리콘밸리는 늘 “완전 자동화”를 이야기한다. 그러나 현실의 조직은 그렇게 단순하지 않다. 병원, 학교, 행정기관, 제조업, 물류 시스템은 단지 정보 처리만으로 굴러가지 않는다. 인간의 판단, 책임, 신뢰, 조정 능력이 끊임없이 개입된다. AI는 문서를 요약할 수 있지만, 사회 시스템 전체를 대신 운영할 수는 없다. 결국 생산성을 결정하는 건 기술 그 자체가 아니라, 기술을 둘러싼 조직 구조와 제도라는 것이 아제모을루의 핵심 논지다.

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그가 주목하는 두 번째는 권력 문제다.
AI가 누구를 위해 작동하는가라는 질문이다.

현재 AI 산업은 극단적인 중앙집중 구조로 향하고 있다. 막대한 GPU, 데이터센터, 클라우드 자본을 가진 거대 기업만이 초거대 모델 경쟁에 참여할 수 있다. 그 결과 AI는 점점 “민주화된 기술”이 아니라 새로운 독점 인프라처럼 변해간다. 소수 기업이 모델과 데이터를 통제하면, 인간 노동의 효율 향상보다 플랫폼 지배력이 더 강화될 수 있다는 우려가 나온다.

실제로 오늘날 AI 산업은 묘한 모순 속에 있다.
“인류 전체를 위한 기술”이라고 말하면서도, 정작 서버는 극소수 기업의 소유다. 사람들은 AI가 인간을 해방시킬 것이라고 말하지만, 동시에 더 많은 데이터를 제공하며 플랫폼 의존도를 높여간다. 마치 자유를 약속하는 거대한 자동화 시스템 안으로 스스로 걸어 들어가는 풍경과도 닮아 있다.

세 번째로 그가 보는 핵심은 사회적 선택이다.
AI를 어디에 사용할 것인가의 문제다.

아제모을루는 AI의 진짜 가치는 단순히 더 많은 광고 클릭과 더 빠른 콘텐츠 생산에 있지 않다고 본다. 그는 교육, 의료, 공공 인프라, 행정 효율화처럼 사회 시스템 자체를 개선하는 방향에 AI가 쓰여야 한다고 강조한다. 그러나 현실은 종종 반대로 흘러간다. 세상은 더 나은 병원 시스템보다 더 강력한 추천 알고리즘에 먼저 돈을 투자한다. 인간의 삶을 고치는 일보다 인간의 주의를 붙잡는 기술이 더 높은 기업가치를 인정받는다.

그래서 그의 경고는 단순한 기술 비판이 아니다.
오히려 “왜 우리는 늘 고쳐야 할 것보다 팔기 쉬운 것에 먼저 열광하는가”라는 질문에 가깝다.

오늘날 AI 산업을 보면, 세상은 마치 모든 문제의 원인이 기술 부족이라고 믿는 듯하다. 그러나 실제로 많은 사회 문제는 이미 기술이 부족해서가 아니라, 정치·제도·이해관계 때문에 해결되지 못한 경우가 많다. 병원이 비효율적인 이유는 GPU가 부족해서가 아니고, 교육이 흔들리는 이유도 챗봇이 없어서만은 아니다. 인간 사회는 오래전부터 “무엇을 만들 것인가”보다 “무엇을 고칠 것인가”를 더 어려워해 왔다.

그리고 바로 그 지점에서, 노벨경제학자의 시선은 지금 AI 시대를 가장 불편하게 꿰뚫는다.

AI는 분명 거대한 기술이다.
하지만 인류는 이미 수없이 많은 기술혁명을 겪어왔다. 문제는 언제나 기술 이후였다. 그것을 누가 소유하고, 누가 통제하며, 누구를 위해 쓰느냐의 문제였다.

어쩌면 지금 시대가 진짜 두려워하는 건 AI의 등장이 아닐지도 모른다.
그보다 더 불편한 것은, 그렇게 엄청난 기술이 등장했는데도 인간 사회의 핵심 문제들은 여전히 그대로라는 사실일 수 있다.

참고문헌

1. MIT Technology Review, “Three things in AI to watch, according to a Nobel-winning economist,” 2026.
2. Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of AI,” NBER Working Paper, 2024.
3. MIT Economics Department, Daron Acemoglu Faculty Publications.
4. The Economist, “Will AI really boost productivity?” 2025.
5. Financial Times, “Why economists remain divided on AI’s real impact,” 2026.

Socko/Ghost