[칼럼] 인공지능이 이끄는 변혁의 시대, 우리의 현안과 대응과제

김형철 정보통신기획평가원 SW, AI PM

인류 역사의 발전을 돌이켜보면 항상 기술의 발전이 각 시대의 경제사회 패러다임 전환과 사회의 구조적 변화를 견인해왔다. 이제 우리는 4차 산업혁명이라는 또 다른 거대한 변화에 직면해 있고, ‘인공지능(AI)’은 그 변화의 중심에 있다. 혹자가 ‘21세기의 전기’라 칭하는 인공지능의 역사는 꽤 오래 전 태동했다.

1956년 다트머스 대학의 존 맥카시(John McCarth) 교수가 “기계를 인간의 행동 지식과 같이 행동하도록 하는 것”이라 언급한 것이 효시이다. 이후 반세기 넘게 수차례 암흑기와 중흥기를 거친 끝에 최근의 발전적 추세에 힘입어 인공지능은 어느덧 기술적 변곡점에 들어섰다는 평이 지배적이다.

우리는 이제 금융, 의료 등의 분야에서 인간의 노동력을 대신하거나 심지어 인간 고유의 영역이라 여겨지던 창작 활동에서 인공지능의 적용 사례를 어렵지 않게 발견할 수 있다. 글로벌 시장조사기관인 Accenture에 따르면, 인공지능은 단순한 ‘생산성 강화요소(productivity enhancer)’가 아니라 기존의 자본이나 노동에 상응하는 신규 생산성요소(new factor of production)로서 2035년까지 두 배 이상의 연평균 경제성장률을 견인할 것으로 전망된다. 이에 최근 세계 주요국 정부에서도 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 인프라 구축 등 인공지능 활성화를 위한 정책을 앞다퉈 발표하고 있다.

필자는 인공지능 분야의 R&D를 지원하는 정책 현장에 근무하면서 우리나라의 현안 과제와 그 적절한 대응책이 무엇일지에 대해 진지하게 고민해왔다. 우리 정부는 2016년 알파고 충격을 반면교사로 삼아 지능정보산업 발전전략(’15.10월), 지능정보사회 중장기 종합대책(’16.12월), 4차 산업혁명 대응계획(’17.11월), 인공지능(AI) R&D 전략(’18.5월), 데이터·AI경제 활성화 계획(’19.1월) 등을 지속적으로 발표함으로써 정책적 노력을 다하고 있다. 또한 고급 인재양성을 위한 인공지능 대학원과 인공지능 융합연구센터 설립, AI 개발에 필수적인 학습용 데이터와 컴퓨팅파워, AI 알고리즘을 통합 제공하기 위한 개방형 인프라 운영 등을 활발히 추진하고 있다. 그러나 산업 생태계 현장에서는 아직도 활용 가능한 학습데이터 및 컴퓨팅 인프라의 부족을 토로하는 목소리가 많다. 아울러 국내 시장에서 인공지능은 ICT 대기업을 중심으로 활발히 사업화되고 있으나, 아직까지 글로벌 기업과의 격차가 존재하는 상황이다.

인공지능은 몇 차례의 부흥기와 빙하기를 겪으며 성장하다가 이제 막 현장에서 의미있는 성과를 나타내기 시작하는 초기 시장인 만큼 정부와 민간의 효율적인 역할 분담을 통해 연구개발투자의 효율성을 최대화할 필요가 있다. 정부는 민간에서 개발하기 어려운 핵심 원천기술 분야에서 그 비중을 확대해 집중 투자하는 것도 고려할 만하다. 특히, 미국 DARPA의 경우는 딥러닝을 포함한 인공지능 기술의 한계를 다각도로 규명하는 것을 포함하여, 시시각각 변화하는 실세계의 현상에 대응이 가능한 차세대 인공지능 기술을 향한 대규모 투자도 서두르고 있다는 점을 착안할 필요가 있다. 이후 성숙된 기술 분야는 점진적으로 산업현장에 적용하도록 민간투자로 전환하는 민·관 협력 정책 집행이 효과적일 것이다.

현재의 인공지능 기술은 사람에게 아주 유용한 전문적인 도구의 수준으로 발전해오고 있지만, 향후 인공지능은 도구의 수준을 넘어서서 인간과 교감하고 협력하는 파트너로서 활동하는 수준까지 발전될 것으로 기대한다. 이러한 길목에서 우리 모두에게는 한시적으로 끓어오르는 호기심이 아닌 우직한 관심과 지속적인 투자를 통해 어쩌면 다시 찾아올지 모를 인공지능 빙하기를 슬기롭게 헤쳐 나가는 지혜가 필요하다.