최근 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인터넷진흥원(KISA), 정보통신기획평가원(IITP)이 공동 주관한 '2025 블록체인 진흥주간 X 웹3.0 컨퍼런스'가 서울 코엑스 컨퍼런스룸E에서 개최됐다.
지난 4일부터 이틀간, 올해로 8회째를 맞은 이번 행사는 '디지털 신뢰로 만드는 가치 생태계, 블록체인과 웹 3.0'을 주제로 진행됐으며, 스테이블코인과 인공지능(AI), 디지털 신뢰를 중심으로 산업과 일상의 변화를 조명했다.
행사 첫날 테크42가 주목한 것은 컨퍼런스 트랙, 그 중에서도 특히 트랙2 '웹 3.0, AI 그리고 디지털신뢰'였다. 이 세션에서는 AI 네이티브 시대의 조직 혁신부터 생성형 AI를 활용한 개발 생산성 향상, 그리고 AI가 바꾸는 UX 패러다임까지 최신 기술 트렌드가 집중 조명됐다.
이날 세션에는 서강대 AI·SW 대학원 특임교수이자 Trust Connector 대표인 윤석빈 교수, 코드 스테이츠 디벨로퍼 릴레이션 매니저를 역임하고 현재 사이드온AI(SideOnAI) 대표를 맡고 있는 김태헌 대표, 그리고 F24와 야후코리아 대표이사를 역임하고 현재 UX 코리아 협회장 및 한국인터넷전문가협회 고문을 맡고 있는 김진수 고문이 발표자로 나섰다.
이들 세션에서는 AI가 일상화되는 시대의 변화상과 개발자 생산성 혁신, 그리고 사용자 경험의 근본적 변화가 어떻게 우리 사회를 재편하고 있는지에 대한 심도 깊은 논의가 펼쳐졌다.
AI 네이티브 시대, 데이터 해자와 조직 혁신이 경쟁력
윤석빈 교수는 서강대 지능형 블록체인 연구센터 산학협력 교수, 한국 오라클 부장, 한국 IBM 컨설턴트 등을 거친 AI와 블록체인 분야의 전문가로, 한국 블록체인 학회 산학협력 이사와 한국 웹3블록체인 협회 부회장을 맡고 있으며 'AI Native 시대가 온다'의 저자이기도 하다. 이날 윤석빈 교수는 'AI 일상화 시대, 무엇이 달라지고 있는가'를 주제로 발표를 시작하며 AI 네이티브 개념을 소개했다.
"AI 네이티브란 기술을 단순히 '사용'하는 것을 넘어, 사고와 행동의 핵심에 기술을 '내재화'한 상태를 의미합니다. AI 네이티브는 개인과 조직의 근본적인 DNA가 인공지능과 얽혀 있는 상태죠. AI 네이티브 기업을 평가할 때 '만약 이 회사에서 AI를 제거한다면, 비즈니스가 여전히 존재할 수 있는가?'라는 질문을 던져볼 수 있습니다. 답이 '아니오'라면 그 기업은 AI-native 기업이라고 할 수 있죠.”
윤 교수는 디지털 네이티브와 AI 네이티브의 차이를 명확히 구분했다. 디지털 네이티브 세대가 인터넷 검색을 통해 정보를 찾는 데 익숙하다면, AI 네이티브는 정보를 찾는 대신 AI에게 해결책 생성을 요구한다는 것이다.
그러면서 윤 교수는 "그들은 정보를 찾거나 문제를 해결하기 위해 검색창에 키워드를 입력하는 대신, 프롬프트 창에 정교한 질문을 던져 원하는 결과물을 창조한다”고 덧붙였다.
특히 윤 교수는 안드레이 카파시가 제시한 '소프트웨어 3.0(Software 3.0)' 개념을 강조했다. AI 네이티브 시대를 기술적으로 뒷받침하는 가장 중요한 개념은 안드레이 카파시가 제시한 'Software 3.0'이라는 것이다. Software 1.0이 전통적 코딩이라면 Software 2.0는 신경망 학습, Software 3.0은 자연어 프롬프트 기반 개발이라 할 수 있다.
윤 교수는 Software 3.0과 관련해 "대규모 언어 모델(LLM)에 자연어로 프롬프트를 입력해 원하는 기능을 구현하는 방식”이라며 “'프롬프트'가 새로운 코드이며, '자연어'가 새로운 프로그래밍 언어"라고 강조했다.
이러한 변화는 소프트웨어 개발의 문턱을 극적으로 낮춘다. 윤 교수에 따르면 더 이상 복잡한 프로그래밍 언어를 배우지 않아도, 자신의 생각을 명확하게 표현할 수 있는 사람이라면 누구나 '프로그래머'가 될 수 있는 세상이 열린 것이다. 이를테면 AI는 코딩의 민주화 시대를 이끄는 셈이다.
이어 윤 교수는 AI 네이티브 기업의 사례로 팔란티어를 꼽았다. 팔란티어의 핵심은 단순히 특정 문제를 해결하는 AI 애플리케이션을 제공하는 것이 아니라, 기업 전체를 하나의 거대한 데이터 유기체로 만드는 운영체제(OS)인 '파운드리(Foundry)'를 제공하는 데 있다는 것이 윤 교수의 설명이다.
그러면서 윤 교수는 팔란티어의 온톨로지(Ontology) 개념을 "기업 내에 흩어져 있는 모든 종류의 데이터를 공장, 설비, 고객, 공급망과 같은 실제 비즈니스 객체와 연결하여 살아있는 '디지털 트윈(Digital Twin)'을 구축하는 것"이라고 설명했다.
한편 윤 교수는 AI 네이티브 기업의 가장 강력한 경쟁 우위로 '데이터 해자(Data Moat)'를 제시했다. AI 네이티브 기업의 가장 강력한 경쟁 우위는 알고리즘 자체가 아니라, 그 알고리즘을 학습시키는 고유한 데이터에서 나옵다는 것이다. 그러면서 데이터 소스 확보, 데이터 네트워크 효과, 데이터 통합 및 정제의 중요성을 역설했다.
조직 차원에서는 'M자형 인재'의 필요성을 강조했다. 산업화 시대의 I자형 인재(깊은 전문성), 디지털 시대의 T자형 인재(전문성+협업 능력)를 넘어, AI 네이티브 시대가 요구하는 새로운 인재상이 필요하다는 것이다.
“깊이 있는 전문성(Mastery), 다학제적 협업 능력(Multidisciplinary Collaboration), 그리고 인간성(Mankind/Humanity)을 모두 갖춘 인재가 필요합니다. 여기서 인간성이란 공감 능력, 윤리적 판단력, 비판적 사고, 그리고 목적 기반의 리더십과 같은 AI가 대체할 수 없는 고유한 인간적 역량을 말합니다."
조직 구조 측면에서는 스포티파이의 스쿼드(Squads), 트라이브(Tribe), 길드(Guilds), 챕터(Chapters) 모델을 소개하며, ‘의사결정을 분산시키고, 각 팀에 최대한의 자율성을 부여하여 변화에 빠르게 대응’하는 조직 문화의 중요성을 강조했다. 윤 교수는 특히 구글의 '아리스토텔레스 프로젝트' 결과를 인용하며 심리적 안정감(Psychological Safety)이 고성과 팀의 핵심 요소임을 강조했다. 이어 윤 교수는 Web3.0과 AI의 융합 가능성을 제기하며 데이터 주권과 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI)의 중요성을 언급하기도 했다.
"AI 네이티브 시대의 진정한 잠재력은 인공지능이 차세대 인터넷 기술인 'Web3.0'과 만날 때 폭발적으로 발현될 수 있습니다. AI가 지능을 제공하는 '두뇌'라면, 블록체인과 탈중앙화 네트워크를 기반으로 하는 Web3.0은 신뢰, 소유권, 그리고 자율적인 협력을 가능하게 하는 '신경계'와 같죠."
발표 말미, 윤 교수는 "기술 발전이 통제 불가능하고 불가역적인 지점에 도달하는 '기술적 특이점'을 향해 나아가고 있다”며 레이 커즈와일의 '가속 수익의 법칙(The Law of Accelerating Returns)'을 인용하기도 했다. 커즈와일이 이야기한 특이점이 도래 시기(2045년경)가 도래하기 전인 2029년까지는 인간 수준의 지능을 갖춘 범용 인공지능(AGI)이 등장할 것으로 예측된다는 것이다. 그 과정에서 윤 교수가 강조하는 것은 AI 윤리의 중요성이다.
"AI의 영향력이 사회 전반으로 확산되면서, AI 윤리는 더 이상 철학적 논쟁의 대상이 아니라 기업의 생존과 직결된 운영의 필수 요소가 됏습니다. 공정성, 투명성, 안정성, 책임성, 개인정보보호의 5대 원칙을 비롯해 궁극적으로 우리가 지향해야 할 목표는 단순히 윤리적인 AI를 넘어, '인간 중심 AI(Human-Centered AI)'를 구현하는 것입니다."
바이브 코딩과 ChatGPT, 개발 생산성의 새로운 지평
두 번째 발표에 나선 김태헌 대표는 '바이브 코딩과 ChatGPT: 생성형 AI와 개발 생산성'을 주제로 생성형 AI가 개발 현장에 가져온 혁신을 소개했다. 김 대표는 2022년부터 코드스테이츠에서 Developer Relations Manager를 역임했으며, 2023년부터는 모두의연구소 AI 커리큘럼 연구원으로 활동하다가 지난 7월부터 SideOnAI 대표로서 AI 교육과 바이브 코딩 전문가로 활동하고 있다.
유튜브 채널 '퇴근후딴짓'을 운영하며 구독자들에게 AI 기술을 전파하고 있으며, Kaggle Notebook Expert이자 '2026 시나공 빅데이터분석기사 실기' 등의 저서를 집필한 데이터 분석 및 AI 전문가이기도 하다. 그러한 김 대표의 발표는 GPT의 폭발적인 관심도 증가로 시작됐다.
"GPT 검색량은 지난 2022년부터 시작해서 폭발적으로 증가를 하고 있는데요. 우리가 흔히 알고 있는 비트코인이라 아니면 넷플릭스라는 키워드보다 훨씬 더 많은 관심을 보고 있는 것 볼 수가 있죠. 우리가 처음 ChatGPT를 작성했을 때 굉장히 놀라웠습니다. 조금만 노력을 하는데 문장들이 잘 만들어져서 어떻게 하면 업무에 적용할 수 있느냐와 같은 고민들을 하기 시작했죠. 특히 올해는 이제 이미지와 관련돼서 서비스들이 많이 나왔습니다.”
김 대표는 이미지 생성 기술의 발전 사례로 개인화된 콘텐츠 생성을 언급했다. 자신과 연예인의 사진을 올려 함께 사진을 찍은 듯 생성된 이미지를 제시하며 생성형 AI의 대중화가 이미 시작됐음을 강조했다.
그러면서 김 대표는 이날 발표 주제인 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 개념을 본격적으로 설명했다. 바이브 코딩은 대규모 언어 모델(LLM)에 자연어 프롬프트를 입력하여 코드를 생성하는 AI 기반 프로그래밍 방식으로, 개발자가 엄밀한 논리나 사전 설계 없이도 원하는 결과물의 '느낌(바이브)'을 자연어로 전달해 프로그래밍할 수 있는 혁신적 방법론이다.
김 대표는 "직접 코드를 입력하는 대신 원하는 결과물의 느낌을 자연어로 전달해 프로그래밍하는 방식"이라고 정의하며 “이는 'Software 3.0' 시대의 실질적 구현”이라고 설명했다.
다음으로 김 대표는 바이브 코딩의 실전 활용 사례를 다수 공유했다. LinkedIn 게시글을 통해 프롬프트만 던져서 재무제표 분석 앱 만든 사례, Cursor AI와 Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 과정을 상세히 설명했다. 특히 Notion을 연결해, 노션에 글을 쓰면 자동으로 개인 웹페이지에 연동되도록 만드는 등 실용적인 자동화 사례를 직접 시연해 보였다.
이러한 방식은 개발 생산성 측면에서 획기적인 개선을 가져오고 있다는 것이 김 대표의 생각이다. 실제 김 대표의 LinkedIn 게시글에 따르면 생성형 AI는 IT 현대화 작업에서 필요한 시간과 비용을 40~50%까지 단축시키는 것으로 나타났다. 복잡한 코드 분석 및 변환 작업이 자동화되면서 과거보다 훨씬 빠르고 효율적인 개발이 가능해 졌다는 것이다.
김 대표가 재차 언급한 바이브 코딩의 핵심 도구는 Cursor AI, ChatGPT, Claude, V0 등이다. 특히 Cursor AI는 코드 자동 완성, 명령어 활용, ChatGPT API 연동을 통한 AI 코딩 기능 구현" 가능하게 하는 통합 개발 환경으로, 김 대표는 이를 활용한 1일 워크숍을 KISA, 전자신문, 넥슨코리아, 메타코드 등 다양한 기관과 기업에서 진행해왔다.
한편 김 대표는 실제 바이브 코딩 워크플로우를 다음과 같이 제시했다. ChatGPT로 PRD(제품요구사항문서) 초안을 작성하고, V0로 기본 디자인을 생성한 뒤, Cursor에서 Todo 목록 기반으로 수정 및 마무리 작업을 진행하는 3단계 프로세스다. 김 대표는 이러한 체계적 접근법을 통해 코딩 지식이 없는 사람도 실무에 적용 가능한 서비스를 구현할 수 있다고 강조했다.
발표 말미, 김 대표는 복붙 코딩 개발자에서 바이브 코딩까지 진화한 자신의 경험을 공유하며 AI 기반 개발의 미래를 전망했다.
“이제는 단순히 코드를 작성하는 능력보다는 AI에게 정확한 지시를 내리고, 생성된 코드를 검증하며, 전체적인 시스템 아키텍처를 설계하는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다. 이제는 AI 에이전트들을 조합해 복잡한 워크플로우를 구축하는 'Agentic Coding'이 차세대 개발 패러다임이 될 것 같습니다.”
자연어 웹(NLWeb)이 여는 새로운 UX 시대
이날 세 번째 발표에 나선 김진수 고문은 HCI(Human-Computer Interaction) 박사로 UX 분야의 권위자로 평가받고 있다. '자연어 웹(NLWeb): AI가 바꾸는 UX와 인터랙션 디자인'을 주제로 운을 뗀 김 고문의 발표는 UX의 근본적 변화와 함께 UX의 정의와 중요성을 재확인하는 것으로 시작됐다.
김 고문은 "UX를 정확히 알고 있느냐라고 생각해 보면 그렇지는 않은 것 같다"라며 UX 개념을 명확히 하는 방식으로 도널드 노먼(UX 디자인의 창시자)의 정의를 인용했다.
"I invented the term because I thought human interface and usability were too narrow. I wanted to cover all aspects of the person's experience with the system(나는 휴먼 인터페이스와 사용성이 너무 좁다고 생각해서 이 용어를 만들었습니다. 시스템과의 경험의 모든 측면을 포괄하고 싶었습니다)"
이에 따르면 UX는 단순히 인터페이스나 사용성을 넘어, 시스템과의 상호작용을 통해 사용자가 형성하는 '전체적인 느낌(overall feeling)'을 의미한다. 그러면서 김 고문은 UX의 구성 요소로 Stable(안정성), Desirable(선호성), Usable(사용성), Useful(유용성) 등을 제시했다.
한편으로 김 고문은 AI의 발전이 UI에 영향을 미친 과정을 조망하기도 했다. 규칙 기반 AI(Rule-based AI) 시대의 CLI(Command Line Interface, 명령줄 인터페이스)부터 통계 기반 AI(Statistical AI) 시대의 GUI(Graphical User Interface, 그래픽 사용자 인터페이스), 딥러닝(Deep Learning) 시대의 VUI(Voice User Interface, 음성 사용자 인터페이스)를 거쳐, 현재 생성형 AI(Generative AI) 시대의 언어 기반 사용자 인터페이스(Language-based UI)로 거듭났다는 것이다.
“특히 LUI(Language User Interface, 언어 사용자 인터페이스)의 등장에 주목해야 합니다. 메뉴와 버튼 대신 자연어로 시스템과 상호작용하는 인터페이스는 GUI와의 근본적 차이가 있죠. GUI는 사용자가 시스템의 규칙을 배워야 했다면, LUI는 시스템이 사용자의 언어를 배우는 것으로 진화했습니다.”
그런 김 고문이 이야기는 다음 변화는 다름 아닌 ‘멀티모달 에이전트 AI’ 시대와 연결된다. Multimodal Agentic AI(멀티모달 에이전트 AI) 시대는 Perceptual & goal-oriented UI(인지 및 목표 지향적 UI)로의 진화된다는 것이다. 이렇듯 AI의 진화는 사용자가 상호작용하고, 의도를 표현하며, 시스템을 경험하는 방식을 변화시키고 있다는 것이 김 고문의 설명이다.
한편 김 고문은 Agentic AI(에이전트 AI)의 등장으로 UX가 또 한 번 진화하고 있다고 강조했다. AI Agent(AI 에이전트)는 Task-oriented(작업 지향적)로 정해진 지시를 실행하고 제한적 자율성을 가지며 FAQ 챗봇이 예시인 반면, Agentic AI는 Goal-oriented(목표 지향적)로 서브 목표를 설정하고 맥락에 적응하며 높은 자율성과 주도성을 가지고, 계약 협상이나 워크플로우 관리한다는 것이다.
김 고문에 따르면 Agentic AI 시대의 UX 요인도 변화한다. Useful(유용성)은 사용자의 이해가 아닌 목표 달성으로, Usable(사용성)은 멀티모달 입출력을 통해 상호작용과 결과 해석 용이성으로, Desirable(선호성)은 인간 같은 맥락과 적절한 톤으로 행동 설명하는 것으로, Stable(안정성)은 빠르고 일관되며 오류 없고 중단 없는 실행을 의미한다는 것이다.
이날 발표 말미, 김 고문은 'Agent Alignment Paradox(에이전트 정렬 역설)'라는 새로운 과제를 제시했다. AI에 더 많은 위임은 불일치와 불신을 초래한다는 역설이다. 그러면서 김 고문은 가치의 모호성(안전, 공정, 윤리 등의 해석 차이), 상충하는 우선순위(비용 대 품질 대 지속가능성), 동적 선호도(시간에 따른 목표 변화), 문화적·맥락적 다양성 등이 불일치의 원인이라고 분석했다.
이에 대한 해결책 김 고문이 제시한 것은 다시 AI와 사용자 측면으로 나눠 볼 수 있다. AI 측면에 속하는 것은 가치 해석, 인간 가치의 명확화(Value Interpretation), 선호 적응(Preference Adaptation), 투명성과 설명가능성(Transparency & Explainability), 책임 메커니즘(Accountability Mechanisms) 등이다.
사용자 측면에서는 철학적 소양(Philosophical Literacy), 경제적 소양(Economic Literacy), Linguistic Literacy(언어적 소양), AI 협업 소양(AI Collaboration Literacy) 등이 필요하다고 강조했다. 마지막으로 김 고문은 "AI와 사용자 모두의 역량 향상이 필요한 시대"라며 "기술적 발전만큼이나 인간의 AI 협업 능력 개발이 중요하다"고 강조했다.
한편 이날 ‘트랙2 :웹 3.0, AI 그리고 디지털신뢰’에서는 AWS 장동진 박사의 ‘Agentic AI 시대, 진화하는 협업’, 씨피랩스 박문수 팀장의 ‘웹 3.0 전환을 위한 개발 환경의 진화’ 주제 발표가 이어졌다.
