[시론] AI 선도국이 되려면
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국민 인공지능 활용 역량 높이고
각개약진 기업들 협력 유도 통해
독자 AI 플랫폼 확보 총력전 펴야
주영섭 서울대 공학전문대학원 특임교수·前 중소기업청장
각개약진 기업들 협력 유도 통해
독자 AI 플랫폼 확보 총력전 펴야
주영섭 서울대 공학전문대학원 특임교수·前 중소기업청장
올 상반기 전 세계 최고의 화두는 단연 챗GPT였다. 작년 말 출시된 초거대 인공지능(AI) 챗GPT는 불과 2개월 만인 올해 1월 월간사용자 수(MAU) 1억 명을 돌파했다. 같은 기록을 달성한 틱톡의 9개월, 인스타그램의 30개월과 비교가 안 될 만큼 ‘인터넷 상용화 30년’ 역사 중 가장 빠른 증가세다. 2016년 알파고가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 이겨 AI 열풍이 분 지 불과 7년 만에 전 세계가 다시 더 큰 AI 열풍 속으로 빠져들고 있다.
작금의 초변화 대전환 시대의 핵심에 디지털 대전환이 있고 이의 성공에 기업은 물론 국가의 미래 명운이 달려 있다. 연결과 데이터, AI가 핵심인 디지털 대전환은 기존 산업의 경쟁력을 비약적으로 높이고 데이터 기반의 새로운 산업과 성장동력 창출을 가능하게 한다. 국가적 AI 및 데이터 전략이 절대적으로 중요해지고 있는 것이다. AI 기술이 발전하고 영향력이 커질수록 데이터의 중요성이 커지는 것은 물론이다. 데이터 없는 AI는 무용지물이기 때문이다.
선진국의 핵심 요건인 AI 선도국이 되려면 AI 기술 강국이 되는 것도 중요하지만 먼저 AI와 데이터를 가장 잘 쓰는 나라가 되는 것이 시작점이다. AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 AI를 잘 쓰는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체한다는 말이 있다. 기업도 국가도 마찬가지다. 국가·기업·개인 경쟁력의 핵심이 되는 AI 활용 역량 확보에 국가적 노력을 집중해야 한다.
기업은 물론 정부, 기관 등 모든 조직 구성원부터 전 국민에 이르기까지 AI와 데이터를 자유자재로 쓸 수 있도록 교육·훈련 체계의 전 주기적 재구축이 시급하다. AI의 종류는 일반적으로 AI가 잘할 수 있는 기능에 따라 분류형, 예측형, 생성형 AI로 나뉜다. 제조업의 경우 분류형 AI는 양품·불량품 분류 등에서, 예측형 AI는 장비의 고장 예측 및 정비나 판매 예측 등에서, 생성형 AI는 제품 및 공정 설계 등에서 탁월한 성과를 낸다. 의료 분야를 예로 들면 분류형은 CT, MRI 등 의료영상의 분류 및 진단 업무를, 예측형은 질병의 예후 예측 업무를, 생성형은 신약 개발 등의 업무를 잘 해낼 수 있다. 이처럼 산업에서 생활에 이르기까지 유스 케이스(use case)라고 불리는 다양한 AI 및 데이터 활용 사례를 발굴·교육하고 확산할 필요가 있다.
아울러 AI 기술 역량과 플랫폼을 확보하는 일도 시급하다. 분류형 및 예측형 AI는 데이터 확보가 관건이지만 챗GPT와 같은 생성형 초거대 AI는 데이터는 물론 기술 자립을 통한 자국 플랫폼 확보가 매우 중요하다. 마이크로소프트-오픈AI, 구글, 메타 등 미국 ‘초거대 AI’ 기업의 파상 공세에서 AI와 데이터 주권을 지키고 디지털 경제 식민지로의 전락을 막으려면 자국의 초거대 AI 기업 육성이 필수적이다. 현재 유럽연합(EU), 중국 등도 같은 전략을 택했다. 이럴 때 네이버, LG, KT, SK 등 우리나라 초거대 AI 기업들이 힘겹게 각개약진하게 둘 게 아니라 협력을 통한 세계적 AI 생태계 구축을 위해 전폭적인 국가 지원이 필요하다.
‘아생연후살타(我生然後殺他: 먼저 내 말이 살아야 상대방 말을 잡을 수 있다)’라는 바둑 격언을 새겨볼 때다. 자국 시장 방어와 함께 글로벌 생태계 진출 및 협력을 추진하는 ‘투트랙 전략’이 필요하다. 지금이 중요한 시기다. 우리도 AI 선도국이 될 수 있다.
작금의 초변화 대전환 시대의 핵심에 디지털 대전환이 있고 이의 성공에 기업은 물론 국가의 미래 명운이 달려 있다. 연결과 데이터, AI가 핵심인 디지털 대전환은 기존 산업의 경쟁력을 비약적으로 높이고 데이터 기반의 새로운 산업과 성장동력 창출을 가능하게 한다. 국가적 AI 및 데이터 전략이 절대적으로 중요해지고 있는 것이다. AI 기술이 발전하고 영향력이 커질수록 데이터의 중요성이 커지는 것은 물론이다. 데이터 없는 AI는 무용지물이기 때문이다.
선진국의 핵심 요건인 AI 선도국이 되려면 AI 기술 강국이 되는 것도 중요하지만 먼저 AI와 데이터를 가장 잘 쓰는 나라가 되는 것이 시작점이다. AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 AI를 잘 쓰는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체한다는 말이 있다. 기업도 국가도 마찬가지다. 국가·기업·개인 경쟁력의 핵심이 되는 AI 활용 역량 확보에 국가적 노력을 집중해야 한다.
기업은 물론 정부, 기관 등 모든 조직 구성원부터 전 국민에 이르기까지 AI와 데이터를 자유자재로 쓸 수 있도록 교육·훈련 체계의 전 주기적 재구축이 시급하다. AI의 종류는 일반적으로 AI가 잘할 수 있는 기능에 따라 분류형, 예측형, 생성형 AI로 나뉜다. 제조업의 경우 분류형 AI는 양품·불량품 분류 등에서, 예측형 AI는 장비의 고장 예측 및 정비나 판매 예측 등에서, 생성형 AI는 제품 및 공정 설계 등에서 탁월한 성과를 낸다. 의료 분야를 예로 들면 분류형은 CT, MRI 등 의료영상의 분류 및 진단 업무를, 예측형은 질병의 예후 예측 업무를, 생성형은 신약 개발 등의 업무를 잘 해낼 수 있다. 이처럼 산업에서 생활에 이르기까지 유스 케이스(use case)라고 불리는 다양한 AI 및 데이터 활용 사례를 발굴·교육하고 확산할 필요가 있다.
아울러 AI 기술 역량과 플랫폼을 확보하는 일도 시급하다. 분류형 및 예측형 AI는 데이터 확보가 관건이지만 챗GPT와 같은 생성형 초거대 AI는 데이터는 물론 기술 자립을 통한 자국 플랫폼 확보가 매우 중요하다. 마이크로소프트-오픈AI, 구글, 메타 등 미국 ‘초거대 AI’ 기업의 파상 공세에서 AI와 데이터 주권을 지키고 디지털 경제 식민지로의 전락을 막으려면 자국의 초거대 AI 기업 육성이 필수적이다. 현재 유럽연합(EU), 중국 등도 같은 전략을 택했다. 이럴 때 네이버, LG, KT, SK 등 우리나라 초거대 AI 기업들이 힘겹게 각개약진하게 둘 게 아니라 협력을 통한 세계적 AI 생태계 구축을 위해 전폭적인 국가 지원이 필요하다.
‘아생연후살타(我生然後殺他: 먼저 내 말이 살아야 상대방 말을 잡을 수 있다)’라는 바둑 격언을 새겨볼 때다. 자국 시장 방어와 함께 글로벌 생태계 진출 및 협력을 추진하는 ‘투트랙 전략’이 필요하다. 지금이 중요한 시기다. 우리도 AI 선도국이 될 수 있다.