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'김상배'통합검색 결과 입니다. (2건)

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서울대 김상배 교수 "디지털자산 시대…디지털 국가책략이 필요하다"

"우리가 쓰는 디지털 기술, 특히 AI 같은 분야는 더 이상 민간 기업의 기술이 아닙니다. 국가 전략이자, 국가 안보입니다." 김상배 서울대학교 정치외교학부 교수는 2일 국회에서 열린 '디지털자산 패권 경쟁과 대한민국의 전략: 트럼프 행정부 정책과 기술 혁신의 미래' 토론회에서 이같이 말했다. 이번 행사는 더불어민주당 민병덕 의원실과 디지털자산정책포럼이 공동 주최했다. 김 교수는 서두에서 과거 조선이 서구 열강과 맞서면서 고민했던 전략 개념들을 소환하며 발제를 시작했다. 그는 "수신사 김홍집이 고종에게 올렸던 보고서에서 '이 책은 자강과 균세에 대한 처방을 담고 있습니다'라는 표현이 나온다"며, 이는 외교와 안보 전략을 구성하는 핵심 키워드였다고 설명했다. 이어 "이 개념은 오늘날에도 적용 가능하다. 국가가 생존하고 미래를 준비하려면 시대를 읽는 독시, 자국의 힘을 키우는 자강, 주변국과의 관계 속 전략을 설계하는 균세가 필요하다"고 강조했다. 김 교수는 현재의 지정학 흐름으로 화제를 전환했다. 그는 "지금은 미·중 간 디지털 기술을 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 벌어지고 있는 시대"라며, "러시아-우크라이나, 이스라엘-하마스 전쟁처럼 열전이 벌어지는 상황에서 기술 패권은 안보 문제로 직결되고 있다"고 짚었다. 김상배 교수는 "플랫폼, SNS 같은 서비스들도 이제는 단순한 IT가 아니다. 어느 나라 서비스가 더 매력적인가 하는 소프트파워의 경쟁도 디지털 패권의 연장선이다"라고 말했다. 이어서 김 교수는 미중 기술전쟁의 구체적 사례로 화웨이 사태를 언급했다. 그는 "이런 흐름은 과거에도 있었다"며, "일본이 첨단 기술로 미국을 추격하자, 미국이 세마테크 같은 프로젝트를 만들어 민관 협력을 통해 대응했다"고 설명했다. 이어 "지금의 AI나 반도체, 드론, 양자기술 같은 분야는 모두 그런 전략의 연장선 위에 있다"고 분석했다. 김 교수는 마지막으로 현재의 국제 정세를 '복합 지정학'으로 정의하며, "지정학, 안보, 경제, 기술이 모두 얽혀 있는 복합 구조 속에서 한국도 전략 전환이 필요하다"고 강조했다. 이어서 "이제는 AI와 디지털 자산도 국가책략의 틀로 봐야 한다. 민간 기술이 아니라 전략 자산이다. 우리는 AI, 디지털 자산을 더 이상 기술이나 경제로만 보면 안 된다. 국가책략의 관점에서 접근해야 하며, 독시·자강·균세의 틀로 다시 생각해야 한다"며 발제를 마쳤다.

2025.04.02 18:14김한준

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

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