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'서울대 AI'통합검색 결과 입니다. (35건)

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HD현대오일뱅크, 서울대 AI 연구실에 액침냉각 도입

HD현대오일뱅크가 서울대와 협력해 캠퍼스 내 인공지능(AI) 데이터센터에 액침냉각 시스템을 도입한다. HD현대오일뱅크는 서울대학교 공과대학 및 액침냉각 시스템 운영업체인 데이터빈과 함께 '인공지능 인프라 액침냉각 실증 프로젝트' 양해각서를 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 실증 프로젝트는 공랭식으로 운영 중인 서울대 AI 연구실 서버에서 발생하는 팬 소음과 높은 내부 온도로 인해 연구 활동에 지장이 생긴 상황을 개선하기 위해 추진됐다. 서울대의 인공지능 연구가 빠르게 확대되면서 보다 효율적인 냉각 기술이 필요해졌다. 이에 HD현대오일뱅크의 액침냉각 기술을 적용해 2026년 초부터 기존 공랭식을 액침냉각 방식으로 전환해 테스트를 진행할 예정이다. 실증 과정에서 서울대는 액침냉각 성능 테스트를 위한 데이터센터 공간과 GPU 서버를 제공한다. HD현대오일뱅크는 액침냉각액 공급과 기술 자문·유지보수를 맡고, 데이터빈은 침지냉각 시스템 '스마트박스' 설치와 운영 데이터 분석을 담당한다. 현재 액침냉각 기술은 실제 데이터센터 현장 적용을 위한 안정성 검증 단계에 있다. 특히 서버와 액침냉각재의 호환성은 실제 사용 환경에서 반드시 확인해야 하는 요소다. HD현대오일뱅크는 이번 프로젝트를 통해 서울대 AI 연구시설에서 실사용 환경 기반의 안정성 검증을 국내 최초로 수행하게 됐다고 설명했다. HD현대오일뱅크 관계자는 “이번 실증 프로젝트를 통해 연구소나 스마트팩토리 등 소규모 서버 환경에서도 액침냉각 시스템의 적용 가능성을 확인할 수 있게 됐다”며 “이를 계기로 향후 실증 범위를 확대해 대형 데이터센터로의 진출 기반을 지속적으로 마련해 나가겠다”고 말했다. 한편 액침냉각 기술은 데이터센터용 서버나 에너지저장장치(ESS) 등을 비전도성 액체에 담가 열을 제어하는 차세대 냉각 방식이다. AI 확산으로 데이터센터의 발열이 급증하면서 기존 공랭식 한계가 드러나고 있으며, 전력 소모를 줄일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. HD현대오일뱅크는 2024년 '엑스티어 E-쿨링 플루이드' 브랜드를 출원한 데 이어 2025년에는 네이버클라우드에 액침냉각액을 공급하는 등 시장 확대에 속도를 내고 있다.

2025.11.26 11:38류은주

서울대·M.AX얼라이언스, 휴머노이드·자율차·AI팩토리 AI 모델 공동 개발

서울대와 M.AX얼라이언스가 손잡고 휴머노이드·자율주행차·AI팩토리에 탑재할 AI 모델을 공동 개발한다. 산업통상부는 24일 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 협력 강화를 위한 MOU를 체결했다고 밝혔다. M.AX 얼라이언스는 지난 9월 산업부와 대한상의가 공동 출범한 제조 AI전환(AX) 협의체로 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등의 기업을 포함한 1천여 개 기관이 참여하고 있다. 산업부는 얼라이언스를 통해 제조공정을 혁신하고 휴머노이드 등 신산업을 육성함으로써 2030년 100조원 이상 부가가치를 창출하고 제조 AX 최강국으로 자리매김한다는 목표를 밝힌 바 있다. 이날 MOU를 계기로 서울대는 M.AX 얼라이언스의 핵심 사업에 본격 참여한다. 특히 AI 모델개발·제조 데이터 활용·인력 양성 등에서 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 활발한 협업이 기대된다. 서울대는 M.AX 얼라이언스 내 제조 기업들과 함께 휴머노이드·자율차·AI 팩토리에 탑재되는 AI 모델을 공동 개발한다. 제조 기업들이 개발에 필요한 데이터와 플랫폼(로봇·자동차·공장 등) 등을 서울대 측에 제공하면 서울대는 이를 기초로 각 분야별 AI 모델을 개발하게 된다. 개발된 AI 모델들은 기업들에 다시 제공돼 제품과 공장 등에 최종 탑재된다. 산업부는 이를 지원하기 위해 최근 관련 연구 과제에 착수했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 제조 데이터의 활용을 위해 협력한다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 자체 연구개발과 AI팩토리 등 사업 추진과정에서 각자 확보한 제조 데이터를 공동 활용하는 방안을 내년 초까지 마련한다. 구체적으로 데이터를 전처리·표준화·비식별화 등을 통해 가공하고, 이를 AI 모델 개발과 실증 등에 활용하는 방안을 함께 모색한다. 산업부는 내년부터 '제조 데이터 저장소 구축 및 활용사업'을 기획, 추진하기로 했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 인력양성 분야에서도 협력한다. 산업부는 산·학 협력 프로젝트·인력양성 프로그램 등을 활용해 서울대의 우수 학생이 M.AX 얼라이언스에 참여할 수 있는 다양한 기회를 제공할 계획이다. 특히 산업부는 MOU를 계기로 서울대 창업 지원단을 통해 우수 학생을 선발하고 이들에게 M.AX 얼라이언스 내 연구개발(R&D) 과제와 인턴십 프로그램 등에 참여할 기회를 제공할 예정이다. 서울대와 산업부는 서울대 내 6개 전문 연구소와 M.AX 얼라이언스의 해당 분과간 일대일 협력을 중심으로 논의를 확대해 나갈 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스 참여 기업들의 세계적인 제조 역량과 서울대의 창의적인 연구 능력과 우수 인력이 만나면, M.AX 얼라이언스가 목표로 하는 제조 AX 최강국은 먼 미래의 얘기는 아닐 것”이라고 말했다.

2025.11.24 18:11주문정

빅밸류-서울대, 미래 도시계획용 AI 공동 개발

빅밸류가 인공지능(AI) 기술로 미래 도시계획 개발 환경을 구축한다. 빅밸류는 서울대 환경대학원과 도시계획 분야 AI 공동 연구·개발을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협약식에는 서울대 환경대학원 이제승 부원장과 임저스틴희준 교수, 이효중 교수, 구름 빅밸류 대표 등이 참석했다. 이번 협력의 핵심은 도시계획 법령, 지침, 심의자료, 논문 같은 전문 지식을 구조화해 '어번 플래닝 거대언어모델(LLM')로 구축하는 것이 핵심이다. 도시·공간 데이터를 결합해 과학적 의사결정을 돕는 AI 체계를 마련하는 것이다. 도시계획 특화 LLM과 데이터 활용 역량 강화를 위한 교육 협력도 추진한다. 두 기관은 도시계획 전 과정을 지원하는 버티컬 AI를 구축해 도시 문서와 공공데이터를 실시간 연동하고, 정책 대안을 자동 제시하는 AI 기반 도시관리 모듈을 개발할 계획이다. 이 모듈은 3차원 도시모델, 에이전트 기반 시뮬레이션을 활용해 사회·경제·환경 영향을 입체적으로 분석하는 데 활용된다. 서울대 환경대학원은 도시계획 분야 연구기획과 학문적 설계를 맡고, 빅밸류는 차제 보유한 고품질 데이터와 기술력 기반으로 버티컬 AI 학습과 '어번 플래닝 에이전트' 개발을 담당한다. 이 과정을 통해 도시계획가, 지자체, 시민이 직접 활용할 수 있는 실무형 AI 시스템이 완성될 것으로 보고 있다. 구름 빅밸류 대표는 "우리 데이터테크 기술이 도시계획 분야로 깊이 있게 진입할 수 있는 좋은 기회"라고 밝혔다.

2025.11.20 14:43김미정

[현장] 이재욱 서울대 AI대학원장 "지금은 '스케일링 법칙' 시대…AI 인프라 경쟁 심화"

"지금 우리는 스케일링 법칙(Scaling Law) 시대에 살고 있습니다. 모든 나라, 기업이 경쟁적으로 인공지능(AI) 인프라에 엄청나게 집중을 하고 있는 것도 이 때문입니다." 이재욱 서울대학교 AI연구원장은 18일 오전 서울 서초구 양재 엘타워에서 진행된 '한국인공지능산업협회(AIIA) 정기 조찬포럼'에 참석해 'AI 컴퓨팅 기술 동향' 주제로 강연하며 이처럼 강조했다. 이 행사는 AIIA와 지능정보기술포럼(TTA ICT 표준화포럼 사업)이 공동 주최했다. 이 원장은 올해 서울대병원 헬스케어AI연구원장을 맡게 된 장병탁 원장의 뒤를 이어 서울대 AI연구원을 이끌게 된 인물로, 지난 2022년부터 1년간 구글 딥마인드 방문연구원으로 활동한 경험이 있다. 이 원장이 이날 강연에서 언급한 '스케일링 법칙'은 더 많은 컴퓨팅 파워와 그래픽처리장치(GPU), 방대한 데이터를 투입해야 모델의 정교함과 예측력이 비약적으로 개선된다는 것을 뜻한다. 그는 이 법칙과 관련해 지난 2018년 '트랜스포머'를 만든 구글 딥마인드 팀을 예시로 들었다. 당시 구글 딥마인드 팀은 언어 모델을 개발한 다음 위키디피아로 전부 학습을 시킨 후 (미국 대통령) '에이브러햄 링컨'으로 자료를 생성하는 실험을 했다. 33M 모델로 결과물을 도출했을 때는 이상한 토큰들이 많이 생성됐지만, 5B 모델로 크기를 확대했을 때는 비교적 정확한 결과물이 도출됐다. 5B 모델이란 학습 가능한 매개변수 50억 개를 갖고 있다는 의미이다. 이 원장은 "현재 패러다임은 '스케일링 법칙'에 기반하는 더 많은 계산과 데이터로 모델 성능을 향상시키는 것이 주류가 됐다"며 "오는 2030년까지는 '스케일링 법칙' 추세가 계속 갈 것으로 보이지만, 이후로는 어떻게 될 지 고민해봐야 할 것 같다"고 전망했다. 그는 '스케일링 법칙'을 이끄는 대표주자로 오픈AI를 예로 들었다. 실제 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 자신의 블로그에 '3가지 관찰'이라는 글을 게시하며 "AI 모델의 지능은 훈련과 실행에 사용한 자원만큼 발전한다"며 "현재까지 일정 금액을 지출하면 지속적이고 예측 가능한 성능 향상이 가능하다는 것이 입증됐고, 이런 스케일링 법칙이 여러 차원에서 매우 정확하게 작동한다"고 주장한 바 있다. 이 원장은 "올해 2월 만난 오픈AI 최고기술책임자(CTO)는 '스케일링 법칙'이 2029~2030년까지는 계속 이어지면서 (이를 바탕으로) 자신들의 모델 성능을 개선할 수 있을 것이라고 확신하는 모습을 보였다"며 "사티아 나델라 마이크로소프트 CEO도 이와 비슷한 얘기를 했다"고 말했다. 이 원장은 이처럼 '스케일링 법칙'이 대세로 자리 잡은 만큼 여러 나라와 기업들이 AI 시장 주도권을 잡기 위해 앞으로 더 치열하게 인프라 확보 경쟁을 벌일 것으로 예상했다. 실제 오픈AI와 엔비디아는 10기가와트(GW) 규모의 엔비디아 시스템 구축을 위한 전략적 파트너십을 발표해 주목 받은 바 있다. 그는 "기존의 데이터센터가 AI 데이터센터로 빠르게 전환되고 있는 상태"라며 "이제는 SaaS에 인텔리전스가 전부 탑재되고 있어 GPU를 쓸 수밖에 없는 상황"이라고 설명했다. 이어 "GPU는 기존 SaaS에 비해 엄청나게 많은 메모리와 스토리지를 요구하는데, 앞으로 이에 대한 수요는 더 폭발적으로 증가할 것으로 보인다"며 "이 탓에 각 국가별로도 이를 확보하기 위해 경쟁을 벌이고 있는 것"이라고 부연했다. 또 그는 "현재 AI 패권 경쟁을 위한 컴퓨팅 파워는 미국이 75%, 중국이 15%를 차지하고 있고 유럽, 노르웨이, 일본 등도 상위권에 속해 있다"며 "우리나라도 국부펀드 등을 통해 국가적으로 GPU를 도입해 존재감을 높인 노르웨이처럼 정부가 GPU 확보를 위해 나서고 있는 만큼 '기타'에 속하지 않고 곧 주류로 올라서지 않을까 기대하고 있다"고 강조했다. 이 원장은 이날 강연에서 AI 인프라 구축의 핵심으로 '메모리 반도체'에 대해서도 언급했다. 특히 삼성전자, SK하이닉스를 주축으로 우리나라가 시장 점유율 80% 가량을 차지하고 있는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이란 점도 강조했다. D램의 일종인 HBM은 GPU의 핵심 부품으로, SK하이닉스가 62%, 삼성전자가 17%의 점유율을 기록하며 시장을 이끌고 있다. 그는 "AI 인프라에서 메모리 반도체 역할이 사실 컴퓨팅보다 더 중요하다"며 "AI 메모리 월에서도 알 수 있듯, 지난 20년간 하드웨어 연산 능력은 대략 6만 배 늘었으나 메모리 반도체 대역폭은 고작 100배 정도에 불과했다"고 말했다. 이어 "연산량의 스케일링에 비하면 (메모리 반도체의 대역폭이) 훨씬 더 부족한 상황"이라며 "앞으로는 컴퓨테이션보다 메모리를 읽고 쓰는 속도가 전체 성능의 핵심이 될 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 이 원장은 엔비디아 GPU를 AI 메모리 월의 예로 들었다. 실제 볼타 아키텍처 기반의 V100의 연산량 대 메모리 대역폭의 비율은 139였으나, 블랙웰 아키텍처 기반인 B200은 280으로 2배 이상 늘어난 것으로 나타났다. 그는 "이는 지금보다 훨씬 더 컴퓨테이션이 빠르게 증가하고 메모리는 천천히 증가하기 때문에 생기는 메모리 병목이 심화되고 있다는 의미"라며 "이에 대한 솔루션으로 HBM이 제시되고 있다"고 설명했다. 이어 "GPU의 구매원가에서 HBM이 차지하는 비율은 호퍼 아키텍처 기준으로 30% 정도인데, 블랙웰 아키텍처에선 2배 이상으로 높아진다"며 "GPU 밸류 측면에서 점차 HBM 비중이 높아지고 있다는 점에서 (HBM 시장을 주도하고 있는) SK하이닉스, 삼성전자보다 엔비디아가 돈을 더 많이 번다는 것은 안타깝다"고 덧붙였다. 또 그는 "캐퍼시티(Capacity, AI 역량) 측면에서도 트랜스포머라고 하는 모델들의 파라미터 크기는 2년간 400배 이상 증가했지만, 일반 GPU를 탑재한 메모리 용량은 2년간 2배 정도 늘어나는 데 그쳤다"며 "점차 (발전 속도) 격차가 커지고 있는 만큼, 메모리 반도체의 중요성은 앞으로 더 커질 것"이라고 강조했다. 이날 이 원장은 에이전트 AI의 등장으로 메모리에 대한 부담이 점차 더 커지고 있다는 점도 우려했다. 이에 대한 해결책으로는 AMD가 지난 6월 발표한 차세대 AI 가속기 '인스팅트(Instinct) MI400'을 언급했다. AMD는 MI400 시리즈가 전력 효율성과 비용 면에서 엔비디아를 압도한다고 주장하고 있는 상태로, 내년께 이를 본격 출시할 예정이다. 또 다른 해결책으로는 AMD '이기종 시스템 아키텍처(Heterogeneous system Architectures, HSA)'를 제시했다. 이는 CPU, GPU 등 서로 다른 종류의 프로세서가 하나의 통합된 시스템 안에서 협력해 더 효율적으로 작업을 수행하도록 설계된 컴퓨팅 아키텍처다. 이 원장은 "엔비디아도 (AMD 움직임에 맞서) 최근 루빈 CPX라는 저가형 GPU를 선보였다는 점이 흥미로운 부분"이라며 "이는 프리필(Prefill)과 디코드를 할 때 각각 다른 GPU를 쓰게 하는 방식으로 비용 부담을 낮춘 것"이라고 설명했다. 그러면서 "현재 AI 인프라 시장은 굉장히 흥미롭고 할 일도 많은 상태"라며 "우리나라가 경쟁력을 갖고 있는 부분이 많아 향후 수혜를 볼 가능성도 높다"고 전망했다.

2025.11.18 17:16장유미

AI접목한 6G 무선 통신 기술, 이르면 내년 '5G어드밴스드'에 적용"

정부출연연구기관과 통신3사, 대학 등이 참여한 국내 연구진이 6G 지능형 무선 액세스 기술을 개발했다. 이르면 내년 5G에 적용하는 것도 가능할 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)는 인공지능(AI)이 통신망을 스스로 제어하고 최적화할 수 있는 AI-네이티브(Native) 이동통신 기반 기술인 6G 무선 엑세스 기술을 개발 완료했다고 17일 밝혔다. 연구에는 서울대학교, 넥스윌, SKT, KT, LG유플러스, 고려대학교, 포항공과대학교, 성균관대학교, 인하대학교, 충남대학교 등이 참여했다. 이번에 개발한 기술은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 엣지 컴퓨팅 전반에 적용한 점이 가장 큰 특징이다. 전송효율이 이로 인해 5G 대비 최대 10배 향상될 것으로 연구팀은 내다봤다. 배정숙 지능무선액세스연구실장은 "이 기술이 향후 AI-네이티브 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술이 될 것"으로 전망했다. 연구팀은 AI가 무선망 상태를 학습하고, 최적의 연결 환경을 스스로 조정하는 AI-RAN 구조를 구현하는 데 성공했다. AI-RAN 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲엣지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지할 수 있다. 실험 결과, 밀리미터파 주파수 환경에서 AI 기반 수신기는 기존 방식 대비 ▲데이터 복원 정확도 약 18% 향상 ▲채널 예측 정확도 약 15% 향상 ▲데이터 손실률 30% 감소 등의 우수한 성능을 나타냈다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 또 이번 연구에서 뉴럴 리시버(Neural Receiver) 기술 확보를 대표적인 연구성과로 꼽았다. 이는 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는 차세대 수신 기술이다. 기존 무선 수신 방식이 수학적 모델 기반의 단계별 처리 방식에 의존해 고주파 환경에서 성능 저하를 겪는 한계를 가졌던 반면, 뉴럴 리시버는 AI가 복잡한 채널 환경을 스스로 학습해 안정적인 성능을 유지할 수 있다. ETRI는 이번 성과를 바탕으로 AI가 스스로 학습하고 진화하며 최적의 통신 성능을 유지하는 '셀프-이볼빙(Self-Evolving) RAN'기술로 발전시킬 계획이다. 셀프-이볼빙 랜은 네트워크가 스스로 학습하고 진화하는 완전 자율형 무선망을 말한다. 이외에 AI-RAN 얼라이언스 활동과 국제 공동 연구, MWC 등 글로벌 전시 참가 등을 추진한다. 지능무선액세스연구실 배정숙 실장은 상용화 관련 "오는 2030년 이후 6G에 적용될 것"이라고 예상하며 "지금은 그 기반을 만드는 과정이고, 실제 2026년이나 2027년 5G 어드밴스드에 적용해 보려 한다"고 부연설명했다. ETRI 백용순 입체통신연구소장은 “AI 기반 무선 액세스 기술은 AI가 통신망의 핵심 기능을 직접 수행하는 첫 단계로, 6G 'AI-네이티브 네트워크' 실현을 앞당길 중요한 이정표가 될 것"으로 전망했다. 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 '6G 핵심기술개발사업'의 일환으로 수행됐다.

2025.11.17 09:52박희범

서울대병원‧네이버, AI로 생물학 나이‧건강 위험 예측

서울대병원과 네이버가 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 함께 평가할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 서울대병원 내분비대사내과 조영민·배재현·윤지완 교수팀과 네이버 디지털 헬스케어 랩 유한주·문성은 박사팀은 2003년~2020년까지 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 15만1천281명의 데이터를 분석했다. 데이터에는 신체계측·혈액·소변검사·폐기능 검사·질병 유무 및 사망 정보가 포함됐다. 연구 대상자는 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 ▲정상군 ▲질환 전단계군 ▲질환군으로 분류됐다. AI는 혈압·혈당·폐기능·콜레스테롤 등 여러 건강 지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이(BA)를 예측하고, 이를 실제 나이(CA)와 비교해 두 값의 차이를 산출했다. AI는 학습된 대규모 데이터를 바탕으로 사용자의 건강 지표가 과거 생존율이 높았던 집단과 사망 위험이 컸던 집단 중 어느 쪽과 유사한지를 분석해 구체적인 예측값을 제시했다. 남녀 생리 차이를 반영코자 성별 모델을 각각 학습시켰다. AI는 건강 지표 변화가 질병 유무 및 사망 위험에 어떤 영향을 미치는지도 함께 학습했다. 이를 통해 단순히 생물학적 나이를 계산하는 데 그치지 않고, 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지를 평가할 수 있는 모델을 완성했다. 분석 결과, AI 모델은 정상군–질환 전단계군–질환군을 구분했다. 정상군은 생물학적 나이가 실제 나이보다 낮게, 질환군은 높게 나타났다. 혈당·혈압·지질 수치가 악화할수록 BA–CA 갭이 커졌으며, 심혈관질환이나 암이 있는 경우에도 이 갭이 유의미하게 증가했다. 남성의 경우 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았다. 여성에서도 유사한 경향이 확인됐다. 반면, 기존의 생물학적 나이 예측 모델은 이러한 차이를 일관되게 구별하지 못했다. 참고로 생물학적 나이(BA)는 유전‧생활습관‧환경‧질병 이력 등 요인을 종합해 신체의 실제 노화 정도를 수치로 표현한 지표다. 실제 나이(CA)보다 생물학적 나이가 낮으면 건강 상태가 양호함을 의미한다. 반대로 높으면 노화가 빠르거나 질병 위험이 클 수 있다. 하지만 기존 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어졌다. 때문에 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 조영민 내분비대사내과 교수는 “연구는 질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 첫 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델”이라며 “서울대병원의 임상 데이터와 네이버의 AI 기술력이 결합해 의료 전문성과 기술이 함께 만든 성과”라고 밝혔다. 한편, 연구 결과는 의료정보학 분야의 국제학술지 'Journal of Medical Internet Research' 최근호에 게재됐다.

2025.11.07 12:31김양균

"韓 의료 소버린 AI, 국가 경쟁력 문제…원주에 특화 데이터센터 마련돼야"

"의료 분야는 인공지능(AI) 도입에 따른 혜택을 국민들이 빠르게 체감할 수 있는 분야인 만큼 의료 인공지능 전환(AX)이 조속히 진행돼야 합니다. 정부와 업계, 지역사회의 관심과 노력이 필요한 상황으로, 앞으로 AI가 의료 현장에서 의료인과 환자들의 편의를 증진할 수 있도록 정부에서도 지속 노력하겠습니다." 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 27일 서울 관악구 서울대학교에서 진행된 '의료 AI 데이터센터 구축의 경제적 효과 평가' 세미나에서 영상을 통해 이처럼 축사를 전했다. 과기정통부는 지난 2017년부터 암, 치매 등 다양한 질환에 특화된 AI 진단 솔루션 개발, AI 앰뷸런스 등 다양한 의료 혁신을 지원해오고 있다. 하지만 지난 2022년 말 '챗GPT' 등장 후 생성형 AI 시장이 빠르게 확산되면서 의료 AI 시장도 변화를 맞고 있다. 특히 구글 딥마인드는 단백질 분자 구조를 분석하는 AI 모델 '알파폴드'를 통해 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 템퍼스AI는 임상·분자 데이터와 AI를 결합해 암을 비롯한 다양한 질환의 맞춤치료와 임상시험 설계를 지원하는 정밀 의료 플랫폼을 개발해 시장의 주목을 받았다. 국내에서도 루닛이 의료영상 판독 및 AI 바이오마커를 통해 조기 암 검진을 지원하는 기술을 보유한 것으로 알려져 관심이 집중됐다. 뷰노 역시 의료 영상·생체신호 데이터를 AI로 분석해 진단 및 예후 리스크를 조기에 탐지하는 솔루션을 앞세워 시장 공략에 본격 나섰다. 이날 세미나에서 발표를 맡은 유병준 서울대 교수는 "의료 데이터는 인간이 처리하기엔 방대하고, 인간의 분석 능력만으로는 진단·예후 예측·치료 의사결정에 필요한 패턴을 탐지할 수 없기 때문에 AI가 필수적"이라며 "AI는 복합적 변수를 동시에 고려하는 데 특화돼 있다"고 설명했다. 그러면서 "특히 글로벌 AI 시대를 맞아 한국형 의료 소버린 AI는 국가 경쟁력의 문제"라며 "자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보하는 동시에 한국 환자군 특성·진료 데이터에 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 국내 맞춤형 의료 AI를 개발해 나갈 필요가 있다"고 덧붙였다. 이를 위해 유 교수는 '의료 AI 데이터센터' 구축이 선제적으로 이뤄져야 한다고 강조했다. 의료 소버린 AI 클러스터 구축을 위한 필수적 기반이 마련돼야 이를 중심으로 첨단의료기기 기업, 제약 연구소들이 활발히 기술력을 끌어올리고 빠르게 성장할 수 있다고 진단했다. 또 그는 의료 AI 데이터센터를 구축하면 의료 서비스 효율화와 진료비 진감, 연구개발 생산성 향상, AI 산업의 민간 투자 확대 등 다양한 편익이 발생할 것이라고 봤다. 이를 금액으로 환산 시 연평균 1조6천억원의 사회적 편익과 2조5천억원의 산업 파급효과가 있을 것으로 예상했다. 유 교수는 "인프라 확충에 따라 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 전망했다. 이어 "신경망처리장치(NPU) 등 국산 반도체의 성능을 실시간으로 평가, 튜닝할 수 있는 현실적인 테스트 베드로서도 의료 AI 데이터센터가 역할을 할 수 있을 것"이라며 "국가 의료 AI 생태계의 확장과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략적 실물옵션으로서 중요한 역할을 할 것"이라고 부연했다. 이처럼 최근 '의료 AI 데이터센터' 구축에 대한 필요성이 높아지고 있는 가운데 유 교수는 이날 세미나에서 강원도 원주시가 생태계를 마련하는데 최적지라고 평가했다. 서울 접근성이 높은데다 교통 환경이 잘 갖춰져 있어서다. 데이터센터 부지로 고려되고 있는 곳에 SK, KT, LG 등 정보통신망 인프라까지 잘 갖춰져 있다는 점도 유리한 요소로 꼽았다. 유 교수는 "원주는 홍수발생이 가능한 극한 상황에서도 침수 가능성이 없는 지리적 입지와 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 대한적십자사, 연세대 원주세브란스 병원 등이 위치해 있어 의료 생태계가 이미 어느 정도 구축돼 있다는 것도 강점"이라며 "에너지 발전 등 친환경 에너지를 활용하기에도 적합한 지역이어서 데이터센터의 수도권 집중 완화를 해소할 수 있고 전력 공급 문제도 해소할 수 있는 대안이 될 것"이라고 강조했다. 원주시도 지난해 12월부터 '의료 AI 데이터센터' 유치를 위해 힘을 쏟고 있다. 현재 원주시 단구동에 9만9천386㎡(약 3만64평) 부지를 확보하고 40MW(메가와트) 3개동으로 구성된 총 120MW 데이터센터 건립 계획을 추진 중이다. 이에 이날 세미나에 참석한 이들은 한 목소리로 원주에 '의료 AI 데이터센터'를 구축할 수 있도록 정부에서 적극 지원해줘야 한다고 강조했다. 해외 거대언어모델(LLM) 기반 서비스가 민감한 환자 정보 유출 위험이 큰 만큼 자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보해 국내 맞춤형 의료 AI를 개발할 수 있는 환경을 빠르게 마련해야 한다고 목소리를 높였다. 유 교수는 "인프라가 확충되면 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 강조했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장이 좌장으로 진행된 종합 토론에서도 비슷한 의견들이 제기됐다. 특히 전성민 가천대 교수는 '원주 의료 AI 데이터센터 구축 프로젝트'가 NPU 기반 효율성을 통해 비용 대비 높은 경제적 타당성을 확보하는 동시에 의료 소버린 AI와 국산 NPU 테스트베드라는 국가 전략적 목표를 달성한다는 점에서 하루 빨리 추진돼야 한다고 강조했다.전 교수는 "궁극적으로 이 인프라가 우리나라 '탑 탤런트의 창업 플랫폼으로 기능하고 의료 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 벤처캐피탈의 적극적 투자 유도와 데이터 활용 및 인허가 관련 규제 혁신이 반드시 수반돼야 한다"며 "의료 AI 데이터센터는 단순 인프라를 넘어 국가 산업 발전, 지역 균형 발전, 보건 혁신에 기여하는 국가 전략적 가치를 제공할 것"이라고 밝혔다. 법무법인 대율 백주선 변호사도 의료 AI 데이터센터 구축을 위해 기술적·경제적 타당성뿐 아니라 관계 법령 정비와 법률적 지원이 함께 추진돼야 한다고 강조했다. 또 의료 데이터 산업의 발전을 위해선 법적 안정성과 데이터 주권 확보가 필수적이라고 주장했다. 백 변호사는 "병원 임상데이터는 반드시 비식별화·IRB 승인·연구동의 절차를 거쳐야 하며 공공 의료 데이터는 국내 인프라에서 관리해 해외 규제·유출 위험을 차단해야 한다"며 "데이터센터 구축을 통해 검증체계를 마련하면 기업의 임상시험·인증비용을 줄이고 국제 기준 대응력을 높일 수 있다"고 밝혔다. 이 외에도 정구민 국민대 교수는 원주시가 우리나라 의료 AI 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 최적지라고 기대했다. 소윤창 IBM 킨드릴코리아 본부장은 정부가 의료 소버린 AI 데이터센터에 엔드유저로 참여해 '알파 커스터머' 역할을 이행하며 국산 NPU의 실증 및 검증의 기회를 제공하고 이를 통해 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 계기를 만들어야 한다고 주장했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장은 "의료 AI 데이터센터는 단순히 데이터를 모으는 시설이 아니라 국산 AI 반도체의 실증 무대이자, 대한민국의 우수 인재들이 미래 산업을 개척할 수 있는 창업의 요람"이라며 "정부와 민간의 협력, 과감한 규제 혁신을 통해 이 전략적 인프라가 성공적으로 구축되기를 기대한다"고 말했다. 이재욱 서울대 AI연구원장은 "현재 원주시가 추진 중인 의료 AI 데이터센터 구축은 단순한 인프라 확충을 넘어 의료 데이터의 안전한 활용과 AI 기반 의료 서비스의 혁신을 가능하게 하는 핵심 전략 사업"이라며 "지역의 균형 발전과 더불어 국내 의료 산업 전반의 경쟁력 제고에 중대한 기여를 할 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 이어 "서울대 AI연구원에서도 앞으로 AI 기술이 산업, 의료, 사회 전반에 긍정적인 변화를 이끌어 낼 수 있도록 플랫폼으로서의 역할을 다 할 것"이라며 "이번 세미나가 새로운 협력과 (의료 AI) 혁신의 출발점이 되기를 바란다"고 마무리했다.

2025.10.27 15:59장유미

[유미's 픽] 인간 대체하는 'AI 코딩', 고3 입시생도 두렵다…외면 받는 '컴공' 어쩌나

최근 인공지능(AI) 코딩 열풍이 불면서 개발자들의 해고 소식이 잇따르고 있는 가운데 내년도 국내 대학 입시에서 컴퓨터공학과에 대한 관심이 더 줄어들 지 주목된다. 스스로 학습하는 생성형 AI의 발전으로 향후 개발자 역할이 축소될 수 있다는 우려 속에 IT 업계의 취업난까지 겹치면서 수험생들의 미래에 대한 불안감이 커진 탓이다. 23일 업계에 따르면 서울 주요 대학들은 이달 들어 2026학년도 수시 모집 지원을 대부분 마감했다. '의대 공화국'으로 불리는 우리나라인 만큼 이번에도 의·약학계의 경쟁률은 여전히 높았으나, 지난해에 비해선 전반적으로 하락세를 보인 것으로 나타났다. 이공계 경쟁률도 전반적으로 하락했지만, 일부 대학에선 소프트웨어·AI 관련 학과들이 높은 경쟁률을 보여 눈길을 끌었다. 실제 서강대 인공지능학과는 논술전형에서 129대 1의 경쟁률을 기록했다. 국민대 소프트웨어학부는 133.43대 1로 집계됐고, 경희대는 컴퓨터공학과가 20.13대 1, 인공지능학과는 23.25대 1로 나타났다. 이는 일부 대학에 국한된 것으로, 서울대학교의 경우 올해 컴퓨터공학부 수시 모집 경쟁률이 지역균형전형 기준 지난해(5.84%)의 절반 수준인 2.33대 1로 하락한 모습을 보였다. 일반 전형에서도 컴퓨터공학부 경쟁률은(8.18→4.31대 1) 거의 반토막 났다. 고려대도 컴퓨터학과 경쟁률이 64.56대 1을 기록했으나, 전년(90.27대 1)보다는 큰 폭으로 줄어든 모습을 보였다. 서울권 주요대학 컴퓨터공학과 교과전형 지원자 수도 총 433명 모집에 2천738명이 지원해 6.3대 1의 경쟁률을 기록했으나, 2025학년도(8.5대 1)에 비해 하락한 것으로 나타났다. 2025학년도에도 서울대·연세대·고려대·서강대·한양대 등 주요 대학 9곳의 컴퓨터공학 전공 수시 경쟁률이 전년 대비 낮아진 모습을 보였다. 2023학년도 25.4대 1이었던 경쟁률은 2024학년도 24.7대 1로 소폭 낮아졌고, 2025학년도에는 23.2대 1까지 떨어졌다. 정시에서도 비슷한 흐름을 보였다. 주요 8개 대학(이화여대 제외)의 정시 지원자는 2023학년도 1천812명에서 2025학년도 1천586명으로 226명 줄었고, 경쟁률도 같은 기간 4.4대 1에서 4.3대 1로 하락했다. 코로나19 직후 플랫폼 산업이 급속히 성장하면서 컴퓨터공학과로 자연계 최상위권 수험생들의 지원이 집중됐던 것과 다른 모습을 보였다. 입학을 한 후에도 문제다. 의대를 지원하기 위해 재학생 중 상당수가 학업 중 자퇴를 택해서다. 실제 서울대에 따르면 공대 입학생 중 20% 가량이 1학년 때 이탈하는 것으로 나타났다. 김영오 서울대 학장은 "매년 서울공대에 850명이 입학하는데 이 중 1학년 때 150명이 의대를 가기 위해 이탈하는 것이 현실"이라며 "우리나라는 AI를 활용하고 가치를 창출하는 AX(인공지능 전환) 측면에서 아직 갈 길이 먼 상황인데 인재들은 의대로 쏠려 첨단 산업에서 혁신 인재를 양성하기 쉽지 않은 상황"이라고 말했다. AI의 등장으로 컴퓨터공학과의 위상이 과거보다 다소 약해진 것도 문제다. 경기 침체와 실적 악화로 IT 업계의 채용 시장이 전반적으로 위축된 데다 AI 코딩 시장 활성화로 단순 코딩 역량만 지닌 개발자들을 찾는 기업들이 현저히 줄어든 영향이 컸다. 특히 해외 빅테크를 중심으로 개발자들을 대규모 구조조정하고 나섰다는 점은 충격을 줬다. 구글은 지난 6월 회사 전 부문에서 희망퇴직을 받았고, 마이크로소프트는 올해만 1만7천 명을 해고했다. 이는 수십억 달러에 달하는 AI 지출을 보전하기 위한 여러 비용 절감 조치 중 하나였다. 국내에서도 AI로 대체할 수 있는 초급 개발자 수요가 줄었다. 깃허브·코파일럿·GPT 등 새로운 AI 도구의 코딩 실력이 경력 1~3년차 개발자들 실력을 이미 능가했다고 봐서다. 실제 인사 채용 플랫폼 원티드랩이 현직 개발자 180명을 설문조사한 결과에선 43%가 이처럼 답했다. 이로 인해 올해 1분기 신입 개발자 구인 공고는 1년 전에 비해 18.9% 감소했다. 더 이상 컴퓨터공학을 전공한 졸업생들에게 기업들이 관심을 두지 않는 것이다. 이에 최근 고3 수험생을 둔 학부모 사이에선 자녀가 컴퓨터공학부에 지원하는 것을 꺼리는 분위기다. 서울 강서구에서 살고 있는 최희영 씨는 "주변 엄마들이 모두 자식들을 의대 보내려고 하지 컴퓨터공학과에 보내려고 안한다"며 "컴퓨터공학과를 졸업하면 취업을 못할 거란 걱정 때문인지, 아들을 데리러 입시학원에 가면 의대 준비반만 북적거린다"고 밝혔다. 반면 중국은 올 초 '딥시크 쇼크' 이후로 AI 산업에 대한 관심이 높아지며 우수 인재들이 컴퓨터공학, AI 등 첨단 분야로 몰리고 있다. 지난 7월 발표된 중국 대학 입시 지원 현황에 따르면 중국의 대학 입학시험인 가오카오(高考, 만점 750점) 점수 최상위권 학생들은 베이징전자과학기술학원을 선호하는 것으로 나타났다. 또 장쑤성에 있는 국방과학기술대학 이공계열 합격선은 671점에 달해 칭화대, 베이징대 등 중국 최고 일류대 점수에 근접했다. 중국에서 휴머노이드 로봇이나 AI, 테크 분야 기업가와 연구자에 대한 직업적 선망이 생겨나면서 이공계 학과의 인기가 높아진 것이다. 그러나 우리나라는 AI 인재 이탈 움직임까지 가속화되고 있어 심각하다. 대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)의 '한국의 고급인력 해외유출 현상의 경제적 영향과 대응방안' 보고서에 따르면, 지난해 기준 우리나라 인구 1만 명당 AI 인재는 0.36명꼴로 해외에 유출돼 OECD 38개국 중 35위로 최하위 수준을 기록했다. 이는 2022년 0.04명, 2023년 0.3명에서 더 악화된 수치로, 룩셈부르크(+8.92명), 독일(+2.13명), 미국(+1.07명) 등 주요 선진국과 상당히 대조적이다. SGI는 "2019년 12만5천 명이던 해외 유출 전문인력은 2021년에 12만9천 명으로 4천 명 증가한 반면, 같은 기간 국내로 유입된 외국인 전문인력은 4만7천 명에서 4만5천 명으로 감소했다"며 "두뇌수지 적자는 2019년 7만8천 명에서 2021년 8만4천 명으로 확대됐다"고 설명했다. 윤보성 SPRi SW기반정책·인재연구실 선임연구원은 "AI 시대 경쟁력을 위해서는 국내 인재의 대규모 양성과 유출 방지가 필수"라며 "대학·연구기관·기업이 함께 참여하는 산학협력 및 교육 혁신을 강화하고, 스타트업부터 대기업까지 폭넓게 활용할 수 있는 비자 완화와 국책사업 참여 기회를 열어둬야 한다"고 조언했다.

2025.09.23 15:48장유미

오픈AI-서울대 '맞손'…국회 "피지컬 AI 1조 투자, 서울대에 1천억"

오픈AI가 서울대학교와 공식 파트너십을 맺고 국내 인공지능(AI) 생태계 연구개발(R&D) 협력의 첫발을 뗐다. 오픈AI와 서울대학교는 11일 서울 관악캠퍼스 글로벌공학교육센터에서 'AI의 미래'를 주제로 공동 심포지엄을 열고 업무협약(MOU)을 체결했다. 양측은 이번 심포지엄을 범용인공지능(AGI) 기술 주도권을 둘러싼 글로벌 경쟁 속에서 미래 AI 시대를 열어갈 '역사적인 날'로 규정했다. 이번 협약을 기점으로 향후 AI가 가져올 교육, 연구, 사회 전반의 혁신을 공동으로 이끌어 가겠다는 포부다. 오픈AI "서울대와 손잡고 韓 'AI G3' 목표 실현 돕겠다" 이날 환영사를 맡은 제이슨 권 오픈AI CSO는 한국 정부의 '글로벌 3대 AI 강국(G3)' 목표 달성을 돕겠다는 파격적인 비전을 제시했다. 국회의원 다수와 과기정통부 AI정책관 등 정부 주요 인사들이 참석한 가운데 권 CSO는 "서울대학교와의 협력을 통해 한국이 세계 3대 AI 강국이 되겠다는 야심 찬 목표를 실현할 수 있다고 믿는다"고 강조했다. 그는 어제 공식 출범한 오픈AI 코리아의 비전이 '한국의 AI 대전환 과정에서 신뢰받는 파트너가 되는 것'이라고 재확인했다. 이번 서울대와의 협약 역시 단순한 계약이 아닌 '한국 AI를 전 세계로 책임감 있게 발전시킨다'는 공동의 비전을 바탕으로 한 파트너십이라고 규정했다. 권 CSO는 AI의 잠재력에는 큰 책임이 따른다고 강조했다. 그는 이번 파트너십이 단순한 기술 혁신을 넘어 안전, 윤리, 인간 중심 설계를 핵심 가치로 삼아 AI가 인류의 가치와 함께 가도록 할 것이라고 약속했다. 더불어 한국이 가진 활발한 연구 커뮤니티, 미래지향적 정책, 역동적인 기술 생태계를 높이 평가했다. 서울대의 학문적 리더십과 오픈AI의 글로벌 전문성을 결합해 한국을 넘어 전 세계에 의미 있는 영향을 만들겠다는 것이다. 마지막으로 권 CSO는 이번 협력이 기술뿐만 아니라 '사람'에 관한 것이라고 말했다. 권 CSO는 "서울대의 뛰어난 학생들이 이번 협력을 통해 글로벌 무대에서 활약할 기회를 얻게 될 것"이라며 "AI가 한국과 세계의 공동 번영을 이끄는 엔진이 되길 기대한다"고 말했다. 유홍림 총장 "AI, 제2의 인쇄술…미래는 만드는 자의 것" 이날 서울대 측을 대표한 유홍림 총장은 이번 협약이 오픈AI 서울 오피스의 '첫 공식 행사'라는 점에 큰 의미를 부여했다. 유 총장은 "오늘이 우리가 오픈AI와 AI 시대의 미래를 함께 시작하는 날"이라며 "양 기관 파트너십의 상징성은 매우 거대하다"고 강조했다. 더불어 그는 현재를 인쇄술 발명이 근대 문명을 탄생시킨 것에 버금가는 대전환의 시대로 규정했다. AI가 교육, 연구 등 삶의 모든 영역을 근원적으로 바꾸는 거대한 변화의 중심에 서 있다고 진단했다. 유 총장은 AI가 인류에게 '프로메테우스'가 될지 '판도라'가 될지는 결국 우리의 결정에 달렸다고 말했다. 그는 "기대와 두려움만으로는 변화를 만들 수 없다"며 "미래의 불확실성을 극복하는 유일한 길은 우리가 꿈꾸는 미래를 직접 만드는 것"이라고 역설했다. 더불어 이번 협력을 통해 양측이 AI 기술 동향을 공유하고 새로운 교육 패러다임-패러다임을 구축하며 인류의 난제를 해결하는 지혜를 모을 것이라고 밝혔다. 유 총장은 "우리는 AI 기술을 단순히 활용하는 것을 넘어 AI 윤리와 같은 중요한 질문에 답을 모색하며 지성 공동체의 책임을 다할 것"이라고 약속했다. 국회 "AI 1등 국가 목표…서울대에 1천억 이상 투입" 이날 행사에 참석한 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 정부의 전폭적인 지원 의지를 재확인하며 파격적인 약속을 쏟아냈다. 최민희 과방위원장은 이 자리를 '대한민국의 역사적인 분기점'이라고 선언했다. 그는 ▲대통령의 'AI 3대 강국' 공언 ▲세계 두 번째 AI 기본법 통과 ▲제조업·ICT 강국으로서의 기반을 언급했다. 그는 서울대학교 학생들에게 "뛰어난 여러분을 무한 경쟁으로 내몬 기성세대로서 죄송하다"며 "정부와 국회는 여러분이 대한민국 대전환기를 이끌도록 최대한 노력하겠다"고 약속했다. 이어 축사에 나선 최형두 의원은 'AI G3'를 넘어 'AI 1등 국가'라는 더 높은 목표를 제시했다. 그는 한국이 국력 세계 6위, G7급 국가로 성장했지만 AI에서는 1등이 돼야 한다고 역설했다. 최 의원은 거대언어모델(LLM)을 넘어 한국의 강점인 제조업을 도약시킬 '피지컬 AI'의 중요성을 강조하며 이를 위한 구체적인 예산안을 공개했다. 그는 "피지컬 AI 육성을 위해 국회에서 예산을 대폭 편성했고 정부도 예타를 면제했다"며 "향후 몇 년간 피지컬 AI 항목 하나에만 1조 원의 예산이 투입될 것"이라고 밝혔다. 특히 그는 이 자리에서 1조 원 예산 중 10% 이상인 즉 1천억원이 서울대학교 연구팀에 배정될 것이라고 약속했다. 그는 오픈AI와 서울대가 함께 새로운 피지컬 AI 모델을 만드는 날을 위해 국회가 모든 지원을 아끼지 않겠다고 다짐했다. 정재원 의원 역시 정부의 구체적인 지원책을 공개하며 힘을 보탰다. 그는 AI 산업 육성을 위한 '국민성장펀드' 규모를 150조원으로 증액하고 삭감됐던 R&D 예산을 35조원 규모로 복원하는 등 정부의 강력한 재정적 지원 의지를 확인했다. 재정 지원뿐만 아니라 제도적 혁신도 약속했다. 정 의원은 국회가 과학기술 R&D에 대한 기획재정부의 예비타당성조사를 면제해 관료적 절차 없이 신속하고 도전적인 연구가 가능하도록 길을 열었다고 밝혔다. 또 저작권 문제 등 산업계의 규제 우려에 대해서는 '메가 샌드박스' 도입을 공식화했다. 이는 '금지된 것 외에는 모든 것을 허용'하는 포괄적인 네거티브 규제 방식으로, 민간의 자율성을 극대화하겠다는 정부의 의지를 보여준다. 정 의원은 "제도적, 재정적 기반이 마련된 만큼 이제는 학계와 산업계가 마음껏 연구하고 실현해달라"고 당부했다.

2025.09.11 10:42조이환

'소버린 AI' 함께 키운다…네이버클라우드-서울대, 산학 협력 시동

네이버클라우드가 국내 소버린 인공지능(AI) 생태계 활성화를 위해 서울대학교와 손을 맞잡았다. 네이버클라우드는 서울대와 소버린 AI 기술 발전·연구·인재 양성을 위한 협력 체계 구축을 목표로 업무협약(MOU) 체결했다고 21일 밝혔다. 양 기관은 ▲소버린 AI 관련 공동 연구 및 기술 개발 ▲AI 분야 인재 양성을 위한 교육 프로그램 개발·운영 ▲AI 인력 간 기술 교류 ▲실증 프로젝트·파일럿 사업 공동 수행 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 위해 서울대는 학문적 기반과 연구 인프라를 제공하고 네이버클라우드는 산업 현장의 실증 역량과 기술 노하우를 지원할 예정이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 통해 소버린 AI의 기술 경쟁력이 한층 강화될 것으로 기대하고 있다. 양 기관의 학문적·산업적 역량을 결합함으로써 첨단 AI 기술의 개발과 상용화를 가속화하고 정책·제도 개선에도 기여한다는 계획이다. 또 공동 교육 프로그램과 인력 교류를 통해 차세대 AI 전문가를 양성하고 국내 AI 생태계 전반의 지속가능한 발전을 촉진하는 기반을 마련할 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "서울대와의 적극적 협력을 통해 소버린 AI 시대에 AI 전문인력 양성, 기술 교류, AI 기반 혁신 등 다양한 주제를 함께 풀어갈 것"이라며 "대한민국의 AI 기술 주권을 지키고 국가의 AI 경쟁력 강화에 도움이 되는 AI를 만들기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2025.08.21 14:10한정호

서울대 AI연구원 찾은 국정기획위…"인재 유출 막고 글로벌 경쟁력 키운다"

국정기획위원회가 인공지능(AI) 분야의 연구 현황과 정책 과제를 점검하기 위해 서울대학교 AI연구원을 찾았다. 서울대학교 AI연구원은 국정기획위원회 경제1분과가 지난 7일 '기술과 아이디어로 혁신하는 우리 곁의 AI 클러스터'를 주제로 방문했다고 10일 밝혔다. 이번 방문은 국가 AI 정책 방향과 연구 현황을 공유하고 현장의 목소리를 정책에 반영하기 위해 마련됐다. 방문단에는 정태호 국정기획위원회 경제1분과장, 홍성국 기획위원, 김은경 기획위원, 이종욱 기획위원 등 총 20명의 주요 인사가 참석했다. 서울대에서는 김준기 기획부총장, 박원호 기획처장, 이준환 발전재단 상임이사, 장병탁 AI연구원장이 함께해 AI연구원의 비전과 성과를 소개했다. 김준기 부총장은 서울대가 추진하는 통합적 AI 교육·연구 체계와 국내외 기업과의 협력 사례를 공유했다. 김 부총장은 "서울대 AI연구원을 통해 대한민국이 글로벌 AI 선도국으로 도약하도록 기술 개발에 최선을 다할 것"이라며 "거점 국립대와의 연계를 강화해 모두의 AI 실현에 기여하겠다"고 밝혔다. 장병탁 원장은 AI 기초연구부터 응용기술까지 아우르는 연구 성과와 향후 발전 전략을 발표했다. 이어 장 원장 연구실 소속 연구원들이 원격조종 기반 데이터 수집, 모방학습 추론 시연을 진행하며 독창적인 AI 기술 역량을 선보였다. 이후 열린 연구원·대학원생과의 대담 세션에서 국정기획위원회와 서울대 협동과정 인공지능전공 및 인지과학전공 대학원생들이 AI 연구 환경 조성, 유연한 행정 체계, 해외 인재 유입 방안 등에 대해 심도 있는 의견을 교환했다. 학생들은 특히 인재 유출 방지와 글로벌 경쟁력 확보를 위한 제도적 지원의 필요성을 강조했다. 서울대 AI연구원은 이번 방문을 계기로 국가 AI 정책 논의와 현장 연구의 접점을 넓히고 국가적 AI 혁신 허브로서의 역할을 강화해 나갈 계획이다. 정태호 경제1분과장은 "AI 체제 전환은 지속가능한 성장 동력을 확보하는 길"이라며 "AI 대전환과 관련해 인재 육성·유치·유출 방지 등 정부가 해야 할 과제에 대해 현장의 의견을 적극 반영하겠다"고 밝혔다.

2025.08.10 09:17한정호

[현장] "성적 아닌 잠재력에 연 3천만원"…서울대, '산업 AI'로 의대 쏠림 돌파구 제시

"제조업의 부가가치율은 정체되고 우수 공대생들은 의학계로 이탈하고 있습니다. 이 난관을 돌파할 유일한 해법은 '산업 인공지능(AI)'로, 이를 위해 성적 줄 세우기가 아닌 잠재력 중심의 파격적인 인재 양성 시스템을 구축해야 합니다." 김영오 서울대학교 공과대학 학장은 23일 국회 의원회관에서 열린 '제9차 AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼' 발제에서 이같이 말했다. 이날 김 학장은 '세상을 바꿀 산업 AI 혁신 인재 양성 계획'이라는 제목으로 발표에 나서 대한민국 산업계의 '인재 가뭄'과 낮은 AI 도입률 문제를 정면으로 지적하고 이를 타개할 구체적인 청사진을 제시했다. 이번 행사는 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 공동 주최했으며 산업계·학계·정부 주요 인사들이 대거 참석해 AI 시대의 국가 인재 전략을 논의했다. 김 학장은 대학의 파격적인 교육 혁신부터 국가 주도의 최정예 연구소 설립까지 아우르는 종합적인 인재 양성 로드맵을 제안해 참석자들의 주목을 받았다. "진짜 혁신은 '엉뚱한 질문'에서…국가 주도 'AI 연구원'으로 인재 붙잡아야" 김영오 학장은 이날 발제에서 한국 경제의 핵심인 제조업이 GDP의 28%를 차지함에도 부가가치율은 OECD 평균을 밑도는 현실과 우수 공학 인재들이 의대로 이탈하는 '이공계 위기'를 심각한 문제로 진단했다. 그는 이 두 가지 난제를 동시에 해결할 돌파구로 '산업 AI'를 지목했다. 김 학장은 산업 AI의 성공은 결국 '사람'에 달려 있다며 특히 특정 분야의 전문 지식(도메인)과 AI 기술을 모두 갖춘 '양손 인재'의 중요성을 역설했다. 그는 "기계공학, 반도체 등 각 분야 전문가가 AI라는 강력한 도구를 자유자재로 쓸 수 있어야 진정한 산업 혁신이 가능하다"며 "이를 위해 서울대 공학전문대학원 내에 정해진 트랙이 아닌 학생 스스로 커리큘럼을 설계하는 '학생 설계 전공' 과정을 신설해 왼손과 오른손을 다 쓰는 융합 인재를 키워낼 것"이라고 구체적인 계획을 밝혔다. 이를 현실화하기 위한 파격적인 시도들도 공개했다. 첫 번째는 '혁신인재 프로젝트'다. 대입 성적이나 학점이 아닌 1박 2일 심층 면접 등을 통해 '엉뚱하지만 잠재력 있는 질문을 던지는' 서울대 학부생 40명을 선발해 1인당 연 3천만원(장학금 2천만원, 연구지원금 1천만원)을 3년간 지원하고 실패를 두려워하지 않는 연구와 창업을 독려하는 것이 골자다. 또 다른 제안은 기업, 대학, 스타트업을 잇는 '산업 AI 센터'의 구체적 역할이다. 김 학장은 "AI를 활용한 디지털 트윈 구축, 공정 최적화, 불량품 감지 등 기업이 당면한 현실적 과제를 해결하는 것이 산업 AI의 핵심"이라며 "센터가 기업의 수요를 컨설팅하고 대학 연구실과 스타트업이 솔루션을 제공하는 실용적 산학협력 모델을 만들겠다"고 밝혔다. 이어 "이미 서울시와 협의를 통해 추경 예산을 신청한 상태로, 서울 AI 허브에 클러스터를 만들어 구체적인 실행에 나설 것"이라고 덧붙였다. 더불어 그는 서울공대가 이미 자체 개발해 다음 달부터 외부에 공개할 '스마트 지능형 교수 매칭 챗봇'을 직접 시연하며 기술력을 과시하기도 했다. 이 챗봇은 특정 연구 주제를 입력하면 관련 논문과 최적의 전공 교수를 찾아 연결해주는 서비스로, 산업 AI 센터가 수행할 역할의 축소판이자 기술적 청사진을 제시했다는 평가다. 나아가 인재 풀을 넓히기 위해 '스스로 지원하는 외국인 학생'만으로는 질적 한계가 있다고 지적하며 베트남 하노이 대학 등 해외 초우수 대학 1학년생을 직접 찾아가 인터뷰를 통해 선발, 2학년으로 편입시키는 '찾아가는 인재 유치' 계획도 소개했다. 김 학장은 대학의 노력만으로는 한계가 있다며 국가 차원의 결단을 촉구했다. 그는 이공계 학생 상위 1%를 별도의 기준으로 선발·육성하는 '한국형 천인계획'과 함께 이렇게 길러낸 인재들이 역량을 펼칠 수 있는 '국가 AI 혁신연구원' 설립을 제안했다. 그는 "아무리 인재를 키워도 이들을 담을 그릇이 없다면 해외로 유출될 수밖에 없다"며 "기업이 수용하기 힘든 파격적인 연봉과 연구 자율성을 보장하는 최정예 연구원 200명으로 시작해 5년 내 1천 명 규모로 키워야 한다"고 말했다. 이어 "이것이 기술 인재의 이탈을 막고 해외 석학을 유치할 수 있는 유일한 길"이라고 역설했다. "의대 연봉 5억, 이길 수 있나"…인재 전쟁 속 터져 나온 '파격'과 '현실' 김영오 학장의 발제 이후 이어진 토론에서는 대한민국 AI 인재 생태계의 민낯과 고뇌가 드러났다. 참석자들은 김 학장의 문제의식에 깊이 공감하면서도 '의대 쏠림'이라는 거대한 현실의 벽과 글로벌 빅테크와의 격차를 넘기 위한 훨씬 더 파격적인 해법이 필요하다고 입을 모았다. '압도적 보상', '전례 없는 정책', '국가 주도 인프라' 등 현실적인 요구가 쏟아졌다. 토론의 포문은 대한민국 교육의 '의대 쏠림' 현상이 열었다. 정상록 SK하이닉스 부사장은 "계약학과를 통해 우수 인재를 육성해도 이탈률이 상당하다"며 "이는 단순히 높은 연봉을 넘어 이공계의 고용 경직성과 미래 비전의 문제"라고 지적했다. 과학고 출신인 신동주 모빌린트 대표도 가세했다. 그는 "과학에 뜻을 품고 과학고에 간 친구들조차 대학과 대학원을 거치며 결국 동기 중엔 의사가 가장 많아졌다"며 "이는 평균 및 최대 기대 보상 측면에서 의대 진학이 '합리적 선택'이 되어버린 냉정한 현실 때문"이라고 말했다. 이러한 보상 격차를 시장 논리만으로 해결할 수 없다는 지적에 정진욱 더불어민주당 의원은 국가가 직접 나서 거대 규모의 'AI 인재 기금'을 조성해야 한다는 아이디어를 제시했다. 기업들이 인재를 유치할 때 빌려 쓸 수 있게 하는 파격적인 금융 지원이 필요하다는 논리다. 해법을 놓고서는 산업계 리더들을 중심으로 '전례 없는' 파격적인 요구가 빗발쳤다. 두산로보틱스의 김민표 대표는 "메타가 오픈AI 인재를 빼 가기 위해 천문학적인 연봉을 제시하는 등 글로벌 인재 전쟁으로 기업의 부담이 가중되고 있다"며 "학계가 더 많은 인재를 배출하고 국가와 업계가 힘을 합쳐 '좋은 판'을 만들어야만 글로벌 시장에서 이길 수 있다"고 호소했다. 이동수 네이버 전무의 발언은 이러한 주장에 정점을 찍었다. 그는 AI가 전례 없는 사업이기에 정책도 전례가 없어야 한다는 점을 강조했다. 미국 빅테크들이 핵심 사업에 자원을 몰아주는 과감한 결단을 내린 사례를 볼때 모든 산업을 골고루 지원하는 기존 방식에서 벗어나 잠재력 있는 소수를 '선택과 집중' 지원하는 파격으로 전환해야 한다는 주장이다. 좋은 인재를 키워도 이들을 담을 '그릇'이 부족하다는 문제 제기도 있었다. 고동진 국민의힘 의원은 "인재 확보를 논하기 전에 엔지니어들이 마음껏 쓸 수 있는 압도적인 GPU 인프라와 데이터 접근 환경부터 조성해야 한다"며 "이것이 모든 논의의 출발점"이라고 강조했다. 고평석 엑셈 대표는 한 걸음 더 나아가 'AI 업계의 손흥민'을 만들어야 한다는 주장을 펼쳤다. 그는 "파격적인 성과로 놀라운 보상을 받는 스타 개발자가 등장해야만 사회적 인식이 바뀌고 자연스럽게 최고의 인재들이 몰려들 것"이라며 "인재 쏠림 현상을 해결할 열쇠로 '성공 신화'가 필요하다"고 역설했다. 국내의 한계를 넘기 위한 글로벌 시각도 제시됐다. 홍기원 더불어민주당 의원은 최근 중국에서 방문한 중앙정부와 시의 합작 기관인 '상하이 AI 연구원'을 언급하며 국가 주도의 AI 연구원 설립을 주장했다. 김태호 뤼튼테크놀로지스 이사도 가세했다. 그는 "UAE 대학원은 중국, 인도 학생이 절반인데 우리 대학원은 한국인 비율이 압도적"이라며 "해외 석학의 겸직을 허용하면서까지 외국인 유치에 진심인 UAE의 사례를 벤치마크해 석·박사 과정부터 외국인 인재를 적극적으로 유치해야 한다"고 제안했다. 쏟아지는 제언에 정부는 구체적인 실행 계획으로 화답했다. 송상훈 과기정통부 실장은 젊은이들에게 꿈과 희망을 주기 위해 '스타' 연구자를 키우는 것이 중요하다고 강조하며 내년에도 올해 이상 규모의 GPU를 확보하겠다는 인프라 확충 의지를 분명히 했다. 더불어 '국가 AI 연구원' 설립에 대해서도 연구 자율성을 보장하기 위한 입법을 검토하고 있다고 설명했다. 포럼을 공동 주최한 정동영 더불어민주당 의원은 "지난 포럼의 성과로 정부 예산에 GPU 1만 5천 장 구매 예산을 반영시킨 것처럼 오늘 나온 제안들이 구체적인 실행으로 이어져야 한다"며 "산업계, 학계, 정부, 여야가 한자리에 모인 것 자체가 큰 의미"라고 말했다. 최형두 국민의힘 의원은 "격주로 포럼을 이어오는 것은 이 문제가 단발성이 아닌 국가의 핵심 전략이라는 공감대가 있기 때문"이라며 "AI 추경 예산이 국회 과방위와 예결위 논의를 앞둔 만큼 마지막까지 책임지고 국가 AI 역량 강화의 발판을 마련하겠다"고 강조했다.

2025.07.23 10:52조이환

[유미's 픽] "서울대생도 이공계 싫다"…'의대 공화국' 韓, 인재 부족에 AI 경쟁력 위기

"서울공대 750명 입학생 중 20%가 1학년 때 이탈한다는 사실이 충격적입니다." 정동영 더불어민주당 의원은 23일 오전 7시 국회 의원회관에서 진행된 '인공지능(AI) G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'에 참석해 이같이 밝혔다. 최근 전 세계에서 AI 등 첨단 인재 확보 경쟁이 치열해지고 있는 상황에서 우리나라가 이공계 인재 양성에 어려움을 겪는다는 점에 깊이 공감하며 산·학·연과 정부가 합심할 필요가 있다고 주장했다. 우리나라는 AI 인재 확보 경쟁에서 상당히 저조한 모습을 보이고 있다. 대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)의 '한국의 고급인력 해외유출 현상의 경제적 영향과 대응방안' 보고서에 따르면, 지난해 기준 우리나라 인구 1만 명당 AI 인재는 0.36명꼴로 해외에 유출돼 OECD 38개국 중 35위로 최하위 수준을 기록했다. 이는 2022년 0.04명, 2023년 0.3명에서 더 악화된 수치로, 룩셈부르크(+8.92명), 독일(+2.13명), 미국(+1.07명) 등 주요 선진국과 상당히 대조적이다. SGI는 "2019년 12만5천 명이던 해외 유출 전문인력은 2021년에 12만9천 명으로 4천 명 증가한 반면, 같은 기간 국내로 유입된 외국인 전문인력은 4만7천 명에서 4만5천 명으로 감소했다"며 "두뇌수지 적자는 2019년 7만8천 명에서 2021년 8만4천 명으로 확대됐다"고 설명했다. 하지만 우리나라는 AI, 양자, 우주 등 첨단 인재를 확보하기에 상당한 열악한 환경이다. 오래 전부터 심화된 자연계 최상위권 학생의 의과대학 쏠림 현상 때문이다. 종로학원의 '2025학년도 대입 정시 모집 원서접수' 분석에 따르면 올해 전국 의과대학의 정시지원자 수는 지난 해 8천98명보다 30% 증가한 1만519명인 것으로 나타났다. 2020학년도 이후 첫 1만 명을 넘어선 것이다. 반면 명문대 자연계열 지원자 수는 눈에 띄게 감소했다. 서울대 자연계(의약학 계열 제외)의 경우 지난해 3천134명에서 18.7% 줄어든 2천549명이 지원했다. 연세대도 전년(2천854명)보다 9.3% 줄어든 2천589명으로 집계됐다. 이공계 계열 합격자들이 의대로 갈아타기 위해 이탈하는 경우도 갈수록 많아지고 있다. 김영오 서울대 학장은 "매년 서울공대에 850명이 입학하는데 이 중 1학년 때 150명이 의대를 가기 위해 이탈하는 것이 현실"이라며 "우리나라는 AI를 활용하고 가치를 창출하는 AX(인공지능 전환) 측면에서 아직 갈 길이 먼 상황인데 인재들은 의대로 쏠려 첨단 산업에서 혁신 인재를 양성하기 쉽지 않은 상황"이라고 말했다. 이를 두고 업계에선 IMF 외환위기가 이같은 현상을 촉발시켰다고 봤다. 당시 어려움을 겪게 된 기업들이 미래를 위한 연구·개발 투자 규모를 우선적으로 축소하면서 가장 먼저 실직한 이들이 연구자, 개발직이었기 때문이다. 이에 이공계 인력들의 직업적 안정성을 무너뜨렸고 점차 의대로 인재들이 몰리도록 했다는 분석이다. 결국 이공계 기피 현상은 AI 트렌드가 확산된 현재 우리나라의 인재 확보 위기를 맞게 했다. 특히 산업 현장에서 AX를 추진하려는 기업들은 AI 인재가 부족해 심각한 기술난을 겪고 있는 분위기다. 정보통신산업진흥원(NIPA) 부설 기관인 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 지난 5월 발표한 '주요국 AI 인재 양성 및 유치 정책'에 따르면 국내에서 AI 사업을 영위하는 기업 2천354곳 중 81.9%가 AI 인력이 부족한 상태인 것으로 조사됐다. 고용노동부 조사에 따르면 현재 상태가 유지된다면 2027년에는 AI 분야에서만 1만2천800명의 신규 인력 부족이 빚어질 것으로 전망됐다. SPRi는 "AI 인력난으로 많은 국내 기업이 해외 인재 확보에 눈을 돌리고 있지만 우리나라 AI 인재는 순유출되고 있다"며 "특히 중소기업은 연봉·복지·연구 환경 등의 제약으로 해외 인재 유치에 난항을 겪고 있다"고 분석했다. 이같은 상황이 이어지자 서울대는 이공계 우수 인재 양성을 위해 먼저 칼을 빼들었다. 매년 수천 명의 초우수 인재를 한국으로 불러들이거나 양성하는 프로젝트를 제안하며 ▲최정예 AI 전문인력으로 구성된 '국가AI혁신연구원' 설립 ▲우수 학부생 40명에게 연간 3천만원씩 지원하는 '엑셀(EXCEL) 프로젝트' ▲AI 수요 기업에 컨설팅을 제공하는 '산업AI센터' 설립 ▲3년 이상 기업 근무자가 직접 교육과정을 만드는 '학생설계전공' 신설 등을 구체적인 방법으로 제시했다. 특히 국가AI혁신연구원을 통해 매년 1천여 명의 우수 연구원을 육성해야 한다고 강조했다. 서울대 공대는 5년간 최대 1천 명의 전임연구원을 선발해 5억~10억원 상당의 초봉과 주택을 제공하는 파격적인 대우가 필요하다고도 제안했다. 더불어 최소 연간 20억원의 연구과제와 국가데이터센터 등 기반을 지원해 전임·초빙·인턴연구원을 단계별로 AI 전문인력으로 양성해야 한다고 주장했다. 김영오 서울대 학장은 "'엑셀 프로젝트'는 탁월한 잠재력을 보이는 학생들을 집중 지원하는 것으로, 학부생 중 매년 초우수 인재 40명을 선발해 매년 장학금 2천만원과 연구비 1천만원, 지도교수 밀착 지도를 3년간 지원하는 방안"이라며 "베트남 하노이대 등 해외 대학의 우수 학생도 학년과 무관하게 정원 외로 편입시켜 국내 인재로 육성해야 한다"고 피력했다. 해외에서도 이런 사례는 속속 나오고 있다. 특히 중국은 막대한 예산을 투입해 1천 명의 해외 석학을 유치하기 위해 지난 2008년부터 '천인(千人) 계획'을 시행 중이다. 또 칭화대, 화중과기대 등을 중심으로 한 연구 그룹이 기업, 연구소와 긴밀하게 협력해 연구 성과를 사업화하는 데다 인재도 풍부해 해외 곳곳에서 AI 인력 파워를 과시하고 있다. 실제 보스턴컨설팅그룹(BCG)의 '글로벌 AI 인재 흐름' 보고서에 따르면 AI 시장을 주도하고 있는 미국 내 컴퓨터과학 및 수학 박사 학위자의 55%가 외국인 출신으로, 이 중 약 75%는 중국 또는 인도 국적인 것으로 나타났다. 유엔산업개발기구(UNIDO) 산하 중국투자진흥사무소(IPTO China)와 선전 기반의 기술회사 동비 데이터를 분석한 결과, 세계 상위 100명의 AI 전문가 중 50명이 중국의 연구소나 기업에 소속된 중국인인 것으로 분석됐다. 또 이 조사에서 상위 100위 안에 든 미국 내 AI 전문가는 20명이었는데, 이들 중 절반도 중국 출신이거나 중국계였다. AI 전체 연구자 수에서도 중국인의 비중은 빠르게 늘어나고 있다. 지난 2015년 1만 명이 되지 않았던 중국 내 AI 연구 인력은 지난해 5만2천 명으로 급증했다. 다만 전체 1위는 미국으로, 지난해 AI 연구자 수는 6만3천여 명으로 추산된다. 덕분에 중국은 AI 시장에서 강력한 영향력을 행사하고 있다. AI 연구 관련 순위를 내는 AI랭킹스에 따르면 중국의 베이징대는 지난 2022년부터 전 세계 AI 연구 산출량 순위에서 1위에 올랐다. 2위와 3위 역시 중국 칭화대와 저장대가 나란히 자리했으며 상위 10개 대학 중 절반이 중국 기관이었다. 중국 AI 시장 규모도 빠르게 성장하고 있는 추세로, 지난해 4천억 위안(약 80조4천480억원)에서 오는 2028년 8천110억 위안(약 163조1천407억원)에 이를 것으로 추산됐다. 일본도 AI 인재 양성 및 유치에 최근 들어 적극적인 모습을 보이고 있다. 일본은 '특별고도인재제도(J-Skip)'를 통해 일정 학력·경력, 소득 조건을 갖춘 해외 우수 인재에게 우대 조치를 하고 있다. 배우자 취업, 가사도우미 고용, 영주권 요건 완화 등 혜택을 제공해 고급 인력의 유입을 꾀하고 있다. 덕분에 2023년에는 AI 인재 순유입이 1만 명당 0.54명을 기록했다. 미국은 빅테크를 중심으로 AI 인재 유치에 상당한 돈을 쏟아 붓고 있다. 마이크로소프트(MS)는 최근 몇 달 동안 알파벳 산하 구글 딥마인드 인공지능(AI) 연구소 출신 인력 약 20여 명을 영입한 대신, 이달 초 약 9천 명의 정리해고를 포함해 올 들어 세 차례 감원을 단행하며 인건비를 효율적으로 집행하는 움직임을 보이고 있다. 메타는 최근 알렉산더 왕 스케일AI 최고경영자(CEO)와 깃허브 전 CEO인 냇 프리드먼을 영입한 데 이어 애플에선 AI 모델 개발을 총괄하던 루오밍 팡을 데려왔다. 오픈AI에서도 AI 추론 모델 'o1'을 개발한 정형원 연구원을 '초지능 연구소'에 끌어들였다. 메타는 지금까지 최고 1억 달러에 달하는 보상 패키지를 제시하며 오픈AI 연구원들 10명 이상 영입한 데 이어 애플의 AI 모델 개발 총괄 책임자를 2억 달러의 보상 패키지로 스카우트한 것으로 알려졌다. 윤보성 SPRi SW기반정책·인재연구실 선임연구원은 "AI 시대 경쟁력을 위해서는 국내 인재의 대규모 양성과 유출 방지가 필수"라며 "대학·연구기관·기업이 함께 참여하는 산학협력 및 교육 혁신을 강화하고, 스타트업부터 대기업까지 폭넓게 활용할 수 있는 비자 완화와 국책사업 참여 기회를 열어둬야 한다"고 조언했다. 이어 "우리나라 출신의 해외 전문 인력이 귀환하면 연구·창업에 필요한 자금·인프라를 집중적으로 지원하고 공동 프로젝트나 자문을 통해 국내에 기여할 수 있는 제도적 장치를 마련해야 한다"고 덧붙였다. 김민표 두산로보틱스 대표는 "AI 인재를 영입하기 위한 전쟁이 가속화돼 가고 있는 상황에서 이들의 몸값이 올라가면 기업 입장에선 굉장히 부담되기도 한다"며 "제조 AI를 대중화하기 힘든 요소가 될 수 있는 만큼, 앞으로 기계공학, 화학 등만 잘하는 이공계 인재가 아니라 AI까지 섭렵한 '양손형 인재'가 많이 양성될 수 있길 바란다"고 밝혔다.

2025.07.23 10:24장유미

"AI와 과학의 융합"…'한국과학AI포럼' 공식 출범

한국 인공지능(AI) 연구자들이 모여 AI 연구·공공 가치 실현을 위한 지식 생태계를 구축한다. 서울대는 '한국과학AI포럼' 창립총회를 개최했다고 7일 밝혔다. 해당 포럼은 국내 과학 AI의 체계적 발전과 사회적 혁신을 위한 공익 법인 설립을 골자로 한 창립총회다. 이날 총회에는 국내 과학AI 분야의 석학과 전문가가 참여했다. 이번 출범은 과학 탐구 방법론을 AI가 바꾸는 흐름에 주목해 미래 산업과 사회 문제 해결에 기여하려는 시도로 풀이된다. 노벨상 수상 사례와 AI 기반 날씨 예측 모델의 성과는 이런 변화를 상징적으로 보여주는 사례로 꼽힌다. 과학AI는 기존 데이터를 단순 분석하는 수준을 넘어 실험 데이터를 AI 관점에서 재해석하고 새로운 가설을 도출하는 방식으로 발전하고 있다. 이를 통해 서로 분절됐던 과학 분야를 연결하고 통합적 문제 해결의 실마리를 제시할 수 있다. 이같은 과학AI의 잠재력에도 불구하고 국내에는 이를 뒷받침할 전략적 거버넌스와 교육 체계, 윤리 기준이 부족한 실정이다. 공공성과 지속 가능성을 갖춘 생태계 조성 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 한국과학AI포럼은 ▲정책 제안 ▲윤리·책임성 논의 ▲성과의 공공 환류 ▲미래 인재 양성 ▲국제 협력 등을 핵심 활동으로 삼고 있다. 이는 과학과 AI가 상호 촉진하는 혁신 구조를 뿌리내리기 위한 노력이다. 해당 포럼은 과학기술정보통신부 소관 비영리 법인 등록을 추진하고 있다. 향후 정책과 연구, 교육을 연결하는 허브 역할을 통해 한국이 AI 과학 혁신 선도국가로 도약하는 데 기여한다는 구상이다. 서울대는 "AI와 과학기술 융합은 단순한 기술 진보를 넘어 사회 전반 문제 해결 역량을 강화하는 데 기여할 것"이라며 "한국과학AI포럼이 그 출발점이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.07.07 18:09김미정

정부-학계, 국산 NPU 육성 본격화…실증부터 인재양성까지

정부가 국산 AI반도체에 대한 지원을 대폭 늘리고 있다. 추경(추가경정예산)을 두차례 진행해 약 800억원 규모 예산을 NPU(신경망처리장치)에 투자하는 것이다. 이에 더해 학계에서는 국산 AI반도체를 AI 개발에 활용하며, 국산 칩 상용화의 단초를 다지고 있다. 정부, NPU 사업에 794억원 투자 23일 업계에 따르면 정부는 최근 국무회의에서 제2차 추경안을 의결했다. 이번 추경은 국산 NPU 상용화 개발 지원 예산 300억원을 추가하는 내용을 골자로 한다. 지난 1차 추경 금액인 494억원까지 더해, 총 794억원의 지원금이 국산 NPU 조기 상용화에 투입된다. 정부는 구체적으로 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화 ▲인공지능 전환(AX) 실증 지원 ▲AI 반도체 사업화 적시 지원 ▲AI 반도체 해외 실증 지원 ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증 등에 예산을 투입한다. 특히 AI반도체 업체들이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 기술을 실증하는데 사업 역량이 집중된다. 정보통신사업진흥원(NIPA)은 해외 실증 지원 추경 사업에 참여할 컨소시엄을 총 4개 선정한다. 서버형 2개, 엣지형 2개 등 총 4개 지원 사업에 1개씩 컨소시엄을 참여시킨다는 구상이다. 사업 대상은 기존에 참여하던 리벨리온(서버형), 딥엑스(엣지형) 외에도 퓨리오사AI가 서버형 지원 사업에 참여하는 방안을 검토하는 걸로 전해진다. 한편, NIPA는 다음달 초 컨소시엄을 선정할 예정이다. 서울대, 국산 NPU로 융합형 인재 양성 다만 NPU를 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재는 부족한 실정이다. AI 기술을 이해하면서도 반도체 구조와 시스템을 고려하는 HW(하드웨어)-SW(소프트웨어) 융합 인재가 없기 때문이다. 최기창 서울대학교 교수는 “현재 대학 교육은 대부분 AI와 반도체를 분리된 전공으로만 다루고 있다”며 “실제 산업 환경에서 사용되는 도구나 플랫폼에 대한 경험이 부족한 이유”라고 설명했다. 이에 서울대 차세대반도체 혁신융합대학은 올해 2학기부터 국산 AI반도체를 활용한 'We-Meet' 프로그램을 수업에 본격 도입한다. 국산 NPU의 활용 사례를 늘리면서도, AI반도체 전문 인재를 양성하기 위함이다. 수업은 크게 세가지로 분류된다. 먼저 국산 AI반도체 기반 LLM(대규모 언어모델) 실습 수업이다. 서울대 규장각 데이터인 조선왕조실록을 기반으로 수업이 진행되며, 단순히 생성형 AI 결과를 보는 데 그치지 않고 학생들이 직접 프롬프트(AI 모델에 텍스트 지시) 설계에 참여한다. 결과가 나오면 직접 분석하고, 생성형 AI 구조와 작동 원리를 실습 중심으로 학습한다. 이 때 퓨리오사AI에서 양산한 '레니게이드'를 수업에 활용한다. 실제 인프라 환경부터 모델 구현까지 익힐 수 있는 셈이다. 이혁재 서울대 반도체공동연구소장은 “국산 칩인 퓨리오사AI의 반도체로 AI가 잘돌아간다는 걸 보여줄 수 있는 기회”라고 말했다. 두번째는 '반도체 산업 활용 AI 최적화 기술과 MLOps 플랫폼' 수업이다. 이 수업은 반도체 제조 과정에서 실제로 사용되고 있는 품질검사 AI 기술을 교육과정에 반영한 케이스다. 학생들은 공개 가능한 반도체 제품 이미지 데이터셋을 활용해 AI 모델을 학습한다. 최 교수는 “수업 중 진행되는 MLOps 플랫폼과 API 연동 실습은 실제 기업들이 운영 중인 생산 환경과 유사한 구조”라며 “실무적인 성격이 강하다”고 말했다. 세번째 수업은 'NPU 기반 AI 추론 및 응용이다. 요즘 급부상하고 있는 온비다이스 AI, 엣지 컴퓨팅을 다루는 수업으로, 국산 NPU 하드웨어에서 AI 모델을 실행하는 걸 목표로 한다. 최 교수는 “실제 AI 반도체 서버, Llama3, MLOps, NPU 개발환경까지 체험하면서 최신 기술 흐름을 실습 중심으로 익히게 될 예정”이라며 “단순한 '교과 성적'이 아닌 산업 현장에서 검증된 실전 역량이라는 점에서 취업 경쟁력에서 큰 차별화 요소가 될 것으로 기대된다”고 내다봤다.

2025.06.23 16:52전화평

[현장] "국제 AI 윤리 표준 만든다"…서울대, '제트인스펙션 컨퍼런스' 개최

서울대학교가 신뢰할 수 있는 인공지능(AI)을 주제로 국제 컨퍼런스를 열고 각국 전문가들과 윤리적 AI 개발 방향을 논의에 나섰다. 책임 있는 기술 활용을 위한 글로벌 연대와 한국 내 자율적 거버넌스 모델 구축이 주요 의제로 떠올랐다. 서울대학교 데이터사이언스 대학원은 20일 '제3회 제트인스펙션(Z-Inspection)' 국제 컨퍼런스를 관악구 서울대학교 호암교수회관에서 개최했다. 이틀 일정으로 열리는 이번 행사는 서울대 데이터사이언스대학원이 주관하고 독일계 글로벌 제약·소재 기업 머크(Merck), 제트인스펙션(Z-Inspection) 이니셔티브, 서울대 신뢰할 수 있는 AI 연구실이 협력해 운영한다. 서울대 교수진과 유럽 연구진을 포함해 약 50명의 윤리·의료·기술·법 전문가가 참석했다. 제트인스펙션은 AI 시스템이 실제 사회에 적용될 때 발생하는 위험과 긴장을 다학제적 방식으로 점검하는 절차 중심의 국제 평가 프로그램이다. 유럽연합(EU)의 AI 윤리 프레임워크를 기반으로 의료, 공공, 금융 등 각 분야 실사용 사례를 검토하고 윤리적 충돌 지점을 사전에 탐색하는 것이 핵심이다. 국내에서는 지난 3월 EU AI법을 참고한 '인공지능 개발 및 신뢰 기반 조성에 관한 기본법(AI기본법)'을 세계 두 번째로 입법했다. 이에 따라 국내에서도 윤리적 AI 기술에 대한 제도적·자율적 평가 수요가 증가하는 가운데 이번 회의는 제트인스펙션 프로그램의 실제 적용 가능성과 제도 밖 자율검증 모델을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 행사를 주도한 로베르토 지카리 서울대 초빙교수는 "AI는 그 자체로 선하거나 악하지 않으며 어떻게 쓰느냐에 달렸다"며 "정치적 이유로 규제가 지연되는 나라일수록 오히려 병원이나 기관들이 자발적으로 윤리 점검에 나설 기회가 된다"고 말했다. "윤리 없는 데이터, 기업 생존도 없다"…머크, 신뢰 기반 AI 전략 공개 이날 처음으로 발표를 맡은 장 앤노 샤르통 머크 디지털윤리·생명윤리 책임자는 회사 내부 윤리 프레임워크를 직접 소개하며 신뢰 기반 거버넌스의 필요성을 구체적으로 설명했다. 샤르통 책임자에 따르면 AI 윤리는 기업의 사업 전략 중심에 있어야 한다. AI 기술이 실제 고객과 내부 임직원에게 어떻게 수용되는지를 면밀히 점검하지 않으면 장기적으로 시장에서 신뢰를 잃게 된다는 것으로, 기술의 가능성보다 그 사용 방식이 더 중요하다는 설명이다. 이에 따라 머크는 현재 AI와 데이터 프로젝트에 대해 별도의 디지털 윤리 행동강령을 운영 중이다. 이 강령은 자율성, 투명성, 비편향성, 공정성, 혜택 극대화 등 다섯 가지 윤리 원칙에 기반하며 내부 윤리 자문단과 외부 독립 전문가 패널이 각 프로젝트를 평가하는 구조다. 이를 위해 회사는 자체 개발한 '위험 원칙 평가도구'를 활용한다. 프로젝트별로 윤리 민감도를 수치화해 사전 진단하고 위험 수준에 따라 대응 단계를 결정한다. 샤르통 책임자는 실제 환자 데이터 분석 도구, 인사 알고리즘, 생성형 AI 응용 사례 등에서 이 시스템이 작동하고 있다고 밝혔다. 더불어 그는 발표 중 미국 의료기관이 환자 동의 없이 구글에 건강 데이터를 제공했던 사례를 언급하며 법적 허용 여부만으로는 부족하다고 지적했다. 머크는 이 사건을 계기로 '기술의 최종 사용에 대한 기업의 윤리적 책임'을 조직 내부 규범으로 명문화한 상태다. 생성형 AI 확산에 맞춰 회사는 유럽연합 AI법(EU AI Act)을 기반으로 고위험군 기술 분류 체계를 도입했다. 이 분류에 포함된 프로젝트는 의무 윤리 심사를 거쳐야 하며 사업 부문별로 상이한 윤리 리스크를 반영하기 위해 맞춤형 체크리스트도 병행 운영되고 있다. 윤리 검토는 외부를 향한 책임뿐 아니라 내부 기술 수용성 확보에도 적용된다. 그는 일부 직원들이 AI에 대한 신뢰를 가지지 못하면 조직 내부 실험조차 추진이 어렵다고 강조했다. 샤르통 책임자는 "신뢰는 기술 수용의 전제조건이며 기업 평판과도 직결된다"며 "단기 수익만 쫓다 신뢰를 잃으면 그 비용은 훨씬 더 크게 돌아온다"고 말했다. "설계·사용자가 핵심…신뢰 가능 AI 위해 시나리오 기반 접근법 만들어야" 이날 또다른 발제를 맡은 마그누스 베스털룬 핀란드 아르카다응용과학대학 교수는 제트인스펙션 공동 책임자로서 실제 프로젝트 현장에서 축적한 AI 신뢰성 평가 사례를 공유하며 신뢰할 수 있는 AI 개념의 현실적 한계를 짚었다. 그는 기술 개발자이자 소프트웨어공학 박사 출신으로, 정보보안·사이버규제·AI 시스템 진단 등에서 실무와 연구를 병행해온 기술 기반 연구자다. 이날 발표에선 기술 중심 시각에서 윤리 원칙을 어떻게 해석하고 적용해 왔는지를 설명했다. 베스털룬 교수는 먼저 기술자가 윤리를 다룰 때 마주하는 추상성과 해석의 난이도를 문제 제기했다. 그는 유럽연합(EU)에서 정의한 AI 신뢰성 개념이 ▲합법성 ▲윤리성 ▲견고성이라는 세 축을 갖지만 이를 개발자의 언어로 번역하는 작업은 별개의 도전이라고 밝혔다. EU 고위 전문가 그룹이 제시한 신뢰원칙에는 인간 자율성 존중, 위해 예방, 공정성, 설명가능성이 포함된다. 다만 '설명가능성'이라는 용어를 실제 공학으로 번역하는 것은 매우 난이도 있는 작업이며 맥락 없이 단일 시스템을 평가하는 것은 불가능하다는 것이 베스털룬 교수의 설명이다. 이에 따라 제트인스펙션은 기술 요소만 분리해 분석하지 않고 사회적 맥락과 윤리적 긴장을 포함한 '전체 상황'을 기준으로 AI 프로젝트를 점검한다. 의도, 설계, 사용 환경을 함께 묻는 다학제 평가 체계를 통해 규제 기준 이상의 평가 가능성을 확보하는 것이 목적이다. 그는 다수의 사례를 들어 제트인스펙션이 실제로 어떻게 작동했는지를 설명했다. 코로나19 시기 흉부 엑스레이를 기반으로 감염 여부를 추론한다는 한 AI 모델이 논문으로는 주목받았지만 검증을 해보니 단순 병변 유무만 판별하는 수준이었다. 그는 이를 기술과 실제 운용 사이 괴리가 명확했던 대표 사례로 소개했다. 또 다른 사례는 피부암(흑색종) 판별 앱이었다. 초기엔 일반 대중을 사용 대상으로 설계됐지만 평가팀은 공공의료 체계가 감당할 수 없는 오진, 과잉진료 문제를 우려해 전문가 중심 사용 설계로 방향을 수정했다. 이날 발표에서 베스털룬 교수는 "우리는 AI의 '정답'을 정하는 것이 아니라 어떤 질문을 던져야 하는지를 규정하는 데 집중한다"며 "AI는 결국 인간의 반영으로, 모든 기술적 의사결정은 인간의 판단과 가치관을 되비추는 거울이기에 신뢰할 수 있는 AI란 윤리를 이해하려는 지속적 시도 속에서만 존재할 수 있다"고 강조했다.

2025.05.20 14:23조이환

[현장] 장병탁 서울대 AI연구원장 "AI, 직접 행동하며 학습해야"

"인공지능(AI)은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 단계를 넘어 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 합니다. '챗GPT' 같은 생성형 AI가 언어 모델 혁신을 가져왔다면 그다음 단계는 물리적 세계에서 환경과 상호작용하며 스스로 문제를 해결하는 행동형 AI입니다. 이를 위해 우리는 피지컬 AI와 로봇 기술을 결합해 현실에서 학습하는 AI를 만들어가야 합니다." 장병탁 서울대 AI연구원장은 25일 'KGAF 2025 산업한류 제조 AX 이니셔티브' 포럼에서 이같이 말했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)이 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최한 이 행사는 국내 AI 기반 제조 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 논의하기 위해 마련됐다. 국내외 AI 및 제조업 전문가들이 한자리에 모여 인공지능(AI)과 첨단 기술이 산업 전반에 미칠 영향과 미래 전략을 집중 조명하는 자리였다. 이날 AI의 장기적 발전 방향에 대해 발표하며 장 원장은 AI 혁신의 다음 단계로 '행동형 AI'를 제시했다. 기존 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 수준에 머물렀다면 이제 AI가 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 한다는 분석이다. 장 원장에 따르면 행동형 AI란 단순한 데이터 분석이나 콘텐츠 생성이 아니라 주어진 목표를 수행하기 위해 환경과 상호작용하며 학습하는 기술이다. 강화학습을 기반으로 사용자의 요구를 이해하고 피드백을 받아 점점 더 정교한 판단과 행동을 할 수 있다. 기존의 판단형 AI는 룰과 지식에 기반해 데이터를 분석해 결과를 도출해왔고 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상을 창작하는 방식으로 작동했다. 이와 달리 행동형 AI는 사용자의 목표를 이해하고 달성하기 위해 능동적으로 움직이는 것이 특징이다. 장 원장은 "비행기 티켓을 예매하는 AI를 예로 들면 단순히 정보를 제공하는 것이 아니라 사용자의 피드백을 반영해 최적의 항공권을 찾아 예약까지 진행해야 한다"며 "AI가 인간처럼 '목표를 설정하고 해결책을 찾아 실행하는 단계'로 발전해야 하는 것이 '행동형 AI'"라고 표현했다. 행동형 AI가 발전하기 위해서는 AI가 물리적 세계와 직접 연결돼야 한다. 기존 AI는 소프트웨어 내에서만 작동하는 '소프트웨어 에이전트'에 머물렀지만 향후에는 '피지컬 AI'로 발전해 실세계와 상호작용해야 한다는 의미다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것은 바로 '휴머노이드 로봇'이다. 인간의 환경에서 작업하는 AI가 필요하기 때문에 인간과 유사한 형태를 가진 로봇이 더욱 효과적이기 때문이다. 장 원장은 실제로 테슬라, 구글, 스탠퍼드 등 주요 기업과 대학들이 AI와 로봇을 결합한 연구를 진행 중이라고 지적했다. 구글은 대규모 언어 모델을 로봇에 적용해 텍스트 명령을 현실에서 수행하는 AI 로봇을 개발하고 있다. 테슬라는 산업 현장에서 활용할 수 있는 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 선보였다. 스탠퍼드 대학 연구진은 로봇이 인간의 행동을 직접 관찰하고 학습하는 기술을 연구 중이다. 서울대 연구진도 지난 2023년 독자적인 AI 로봇 '피카(PICA)'를 개발해 공개한 바 있다. '피카'는 단순히 명령만 수행하는 것이 아니라 시각·청각·촉각 정보를 활용해 스스로 판단하고 움직일 수 있다. '챗GPT'가 텍스트만 이해하는 AI라면 피카는 인간과 같은 '오감'을 통해 세상을 인식한다. 또 AI가 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 강화학습(Reinforcement learning)이 필수적이다. 알파고가 수많은 바둑 게임을 반복적으로 학습하며 실력을 키운 것처럼 행동형 AI 역시 실제 세계에서 직접 시행착오를 겪으며 성능을 개선해 나가야 한다. 이같은 노력이 지속돼 성공한다면 행동형 AI는 인간의 직업과 일상에도 큰 변화를 가져올 전망이다. 기존 AI는 단순한 반복 작업을 자동화하는 수준이었지만 이제는 AI가 스스로 배우고 행동하는 시대가 도래한다는 것이다. 전문가들은 AI와 로봇이 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 인간을 대체할 가능성이 높다고 분석한다. 장 교수는 AI가 인간의 역할을 대신하면서 새로운 직업도 등장하고 있다는 점도 지적했다. 그는 "현재 '프롬프트 엔지니어' 같은 직군이 새롭게 등장한 것이 대표적"이라며 "향후에는 이제 AI가 실제 세계를 학습하는 것을 보조하는 AI 튜터가 필요해질 것"이라고 말했다. 이어 "AI의 발전 속도에 맞춰 인간이 어떤 역할을 해야 할지에 대한 논의가 필요하다"고 강조했다. 물론 현재 AI는 특정 작업에서 뛰어난 '좁은 AI' 수준이다. 다만 행동형 AI가 발전하면 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용 AI로 나아갈 수 있는 길이 열릴 것으로 전망된다. 이에 따라 기업과 연구기관 역시 범용 인공지능로 가는 길을 모색하며 천문학적인 금액을 투자하고 있는 상황이다. 다만 AI가 인간과 유사한 판단 능력을 가지게 되면서 윤리적 문제도 대두되고 있다. AI가 자율적으로 행동하는 시대가 오면 의사결정의 책임 소재를 어디까지 설정해야 할지 고민해야 한다. 이에 따라 AI 윤리 및 법적 규제에 대한 논의도 활발해질 전망이다. 장 원장은 "AI가 단순히 명령을 따르는 것이 아니라 실제로 사고하고 행동하는 시대가 오고 있다"며 "기업과 연구기관, 정부가 함께 AI 시대를 대비해야 한다"고 강조했다.

2025.02.25 17:01조이환

"글로벌 AI 안전 논의 실효성 의문…선언적 수준 넘어서야"

인공지능(AI) 안전성에 대한 글로벌 논의가 단순히 선언적 수준에 머물지 않고 실질적 영향을 발휘할 수 있어야 한다는 지적이 나왔다. 이은주 서울대 언론정보학과 교수 겸 AI신뢰성센터장은 11일 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 'AI 서울 2025'에서 이같이 주장했다. 글로벌 차원에서 AI 안전 논의가 이뤄지고 있지만 추상적이고 표면적인 결과만 도출된다는 이유에서다. 이 센터장은 "기후 위기나 코로나19 대응처럼 AI 안전도 글로벌 단위 노력이 필요하지만, 국가 간 이해관계가 얽혀 있어 실효성 있는 합의에 이르는 것이 쉽지 않다"고 지적했다. 그는 "최근 딥시크나 소버린AI 처럼 AI가 국가 안보, 정보 유출 문제와 직결됐다"며 "각국 이해관계가 충돌하는 상황에서 올바른 합의가 진행될지 우려스럽다"고 이유를 밝혔다. 그는 글로벌 논의를 통한 결과물이 실제 AI 개발 과정에 큰 영향을 미치지 않는다고 주장했다. 그는 "AI 안전 논의 결과는 누구도 반대하기 어렵고, 추상적이고, 당연한 원칙에 그치는 경우가 많다"며 "'AI가 인간 중심이어야 한다' 또는 '윤리적이어야 한다' '평등해야 한다'는 선언적 수준에 머물러 있다"고 지적했다. 또 그는 '인간중심(Humancentric) AI' 개념 확산을 우려했다. 그는 "여기서 말하는 '인간'에 대한 주체도 불분명하다"며 "마치 공식적인 대상이 있는 것처럼 간주해 명확성이 부족하다"이라고 주장했다. 그는 글로벌 기업과 각국 정부가 단순히 AI 안전·규범에 대한 논의를 넘어 'AI가 인간을 얼마나 더 안전하게 만들 수 있는가'라는 관점에 집중해야 한다고 강조했다. 단순히 인간을 AI 위협으로부터 보호하는 것이 아니라 AI가 사회적 위험을 예방·대응하는 역할을 수행할 수 있게 도와야 한다는 설명이다. 이 센터장은 이를 위해 기술과 법·제도적 논의뿐 아니라 인간의 AI 기술 수용, 평가, 반응 방식을 과학적으로 이해하는 것도 필요하다고 설명했다. 실제 AI 이용자 경험과 관점을 바탕으로 AI 안전성 방향을 설정해야 한다는 의미다. AI안전연구소 "AI 테스트·평가 발전…기술·규제적 대응 시급" 한국전자통신연구원(ETRI) 최민석 AI안전연구소 실장은 AI 안전성 확보를 위해 기술적 대응과 규제적 대응을 병행해야 한다고 강조했다. 최 실장은 AI 안전 핵심 요소로 ▲견고성(Robustness) ▲확실성(Assurance) ▲명확성(Specification)를 제시했다. 견고성은 비정상적인 상황에서도 AI가 안전하게 작동하는 능력을 의미한다. 확실성은 AI의 작동 방식을 설명할 수 있는 능력이다. 명확성은 AI 모델이 의도한 대로 정확히 작동하도록 설계하는 기술적 접근을 말한다. 그는 AI 모델 테스트와 평가가 더욱 중요해질 것으로 전망했다. 최 실장은 "AI 모델을 사람이 일일이 평가하기에는 한계가 있다"며 "테스트와 평가의 자동화, 수치화가 확대될 것"이라고 내다봤다. 또 특정 안전 조치가 실제 유효한지를 지속적으로 검증하는 절차도 필수적이라고 강조했다. 최 실장은 "앞으로 견고성과 확실성, 명확성을 AI 안전 평가 핵심 요소로 삼아야 한다"며 "기술과 정책이 유기적으로 협력해 다양한 위험 요소를 과학적으로 분석해야 한다"고 말했다. 최 실장은 AI 전체를 획일적으로 규제하는 것은 바람직하지 않다고 지적했다. 그는 "위험 유형에 따라 기술적 해결책이 더 효과적일 수 있고, 일부 분야는 규제적 접근이 필요할 수 있다"며 "맞춤형 대응 전략이 중요할 것"이라고 강조했다.

2025.02.11 15:37김미정

오픈AI, 韓 AI 연구진 만난다…서울대서 비공개 행사 개최

오픈AI가 서울대학교 구성원과 비공개 간담회를 진행해 글로벌 인공지능(AI) 생태계 구축 방향을 논의한다. 3일 업계에 따르면 서울대 AI 연구원(AIIS)는 오는 4일 오전 10시에 서울대 해동첨단공학관에서 'Q&A 위드 오픈AI' 행사를 개최한다. 'Q&A' 행사에는 오픈AI 경영진이 참석해 AI 연구진 및 서울대 학생들과 다양한 주제를 논의할 예정이다. 행사는 완전히 비공개로 진행되며 참석자 명단은 따로 공개되지 않았다. 다만 샘 알트먼 오픈AI 대표는 같은 날 서울 중구의 한 호텔에서 열리는 비공개 워크숍 '빌더 랩'에 참석해 국내 기업 및 스타트업 개발자 100명을 대상으로 발표할 예정으로, 같은 장소에서 열리는 정신아 카카오 대표의 기자간담회에도 참석할 예정으로 알려졌다. 앞서 서울대는 지난 2023년 AI 분야의 세계적 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 겸임교수를 초청해 강연을 진행한 바 있다. 이번 오픈AI 경영진과의 만남 역시 국내 AI 연구진과 글로벌 기술 리더 간의 교류를 강화하는 계기가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이번 행사가 AI 기술 협력과 연구 발전의 발판이 될 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2025.02.03 21:31조이환

서울대병원, '헬스케어AI 연구원' 설립…"글로벌 연구기관 도약”

서울대병원이 '헬스케어AI 연구원'를 설립했다. 헬스케어AI 연구원의 슬로건은 '인공지능, 협력, 헬스케어(AI, Collaboration, Healthcare)다. 목표는 '혁신적 AI 연구를 통해 지속 가능한 건강한 미래를 만들자'라는 것. 연구원은 향후 ▲AI 연구 역량 강화 ▲AI 의료 시스템 개발 ▲AI 데이터 플랫폼 구축 ▲전문 인력 양성 ▲AI 기반 진단 시스템과 환자 맞춤형 치료법 개발 등을 추진할 예정이다. 연구원은 데이터사이언스센터와 기술연구센터로 구성된다. 연구 분야는 ▲빅데이터 ▲인프라 ▲분석통계 ▲의료영상 ▲생체신호 ▲유전체 ▲디지털병리 등이다. 서울대병원 융합의학기술원과 양재동 AI 허브 내 연구협력센터에서 다양한 협력이 이뤄질 예정이다. 협력 기관은 서울대 공대와 KAIST 등 국내 주요 연구기관과 주요 IT기업들이다. 김영태 병원장은 “2025년부터 세계적 수준의 연구 성과를 창출하고 차세대 의료 AI 전문가 양성과 혁신적인 의료 기술을 개발할 것”이라며 “글로벌 연구기관과의 공동연구로 의료 AI 분야의 새 지평을 열어 세계적인 연구기관으로 도약하는 전환점을 마련하겠다”라고 밝혔다. 한편, 연구원 개원식은 지난 23일 서울대어린이병원에서 열렸다. 이 자리에는 ▲김영태 서울대병원장 ▲정은영 보건복지부 보건산업정책국장 ▲장병탁 헬스케어AI 연구원장(서울대 컴퓨터공학부 교수) ▲유홍림 서울대 총장 ▲김정은 서울의대 학장 ▲최장혁 개인정보보호위원회 부위원장 등이 참석했다.

2025.01.24 14:10김양균

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