[신년 인터뷰] 임우형 LG AI 연구원장 "AI, 이제 실행의 시대…신뢰가 성패 가른다"
글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현시점 AI 산업은 모델 규모 경쟁을 넘어 실질적인 문제 해결 능력을 증명하고 비즈니스 가치를 창출하는 실행의 시대로 완전히 진입했습니다. 거품 논쟁이 있지만 AI 기술이 전 산업을 크게 변화시킬 것이라는 잠재력 만큼은 거품이 아니라고 판단됩니다." 임우형 LG AI 연구원장은 7일 신년을 맞아 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 AI 산업 현황 분석과 올해 전망에 대해 이처럼 말했다. 임 원장은 지난해 7월 이홍락 부사장(CSAI, 최고AI과학자)과 함께 LG AI 연구원장에 선임된 인물로, 국내에서 연구원 운영 전반을 맡으며 자사 AI 모델인 '엑사원' 기반의 AI 서비스를 확대하는 역할을 맡고 있다. "AI, 모델 경쟁 넘어 '실행의 시대'로" 업계에선 현재 AI 거품이 붕괴될지 아니면 미래 신기술로 올해도 시장의 중심에 설지를 두고 의견이 분분하다. 또 AI 과잉 투자 우려 속에서 올해는 실행력을 갖춘 기업을 중심으로 '옥석 가리기'가 본격화될 것이란 전망도 나온다. 임 원장도 올해 '에이전틱 AI', '피지컬 AI' 등 두 가지 축을 중심으로 AI 실행력이 높아질 것으로 봤다. 또 AI가 소프트웨어 산업의 경계를 넘어 제조와 물류 등 산업 전반의 패러다임을 근본적으로 재편하는 거대한 전환기에 들어섰다고 진단했다. 그는 "과거의 AI가 사용자의 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 보조적 역할에 머물렀다면, 이제는 스스로 목표를 설정하고 적절한 도구를 선택해 과업을 완수하는 자율적 주체로 발전했다"며 "이는 단순한 정보 제공을 넘어 제한된 범위에 대해서는 스스로 실질적인 업무를 수행하는 수준으로 도약했음을 의미한다"고 설명했다.이어 "AI의 영향력이 모니터 속 세계를 넘어 로봇, 자율주행, 스마트 제조 등 하드웨어와 결합하며 현실 세계로 투사되고 있다는 점도 앞으로 주목해야 한다"고 덧붙였다. 하지만 국내외 기업들은 AI의 중요성을 인지하면서도 실행력을 키우는데 많은 어려움을 겪어왔다. 특히 기술적 한계보다 조직·프로세스 문제로 좌초되는 경우도 많아 AI 시장의 빠른 변화에 민첩하게 대응하지 못한다는 지적도 받고 있다. 이에 임 원장은 기술 중심의 접근에서 벗어나 AI를 통해 해결하고자 하는 '페인 포인트(Pain Point)'를 명확히 정의하는 것이 선행돼야 AI 도입에 성공할 수 있다고 조언했다. 또 단순히 새로운 설루션을 도입하는 차원을 넘어 '일하는 방식의 근본적인 변화'를 통해 현장의 난제를 해결하겠다는 합의도 필수적이라고 강조했다. 여기에 AI 성능을 좌우하는 핵심 동력인 '학습 가능한 고품질 데이터'를 확보하는 것도 중요하다고 밝혔다. 그는 "도메인 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 부족한 데이터를 확보하는 것이 반드시 필요하다"며 "비즈니스 난제를 정교하게 정의하는 것부터 데이터 수집, 정제에 이르는 전 과정을 표준화함을써 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 AI 도입 프로세스를 정립해야 할 것"이라고 강조했다. 임 원장이 이끌고 있는 LG AI 연구원은 지난 2020년 설립 이후 '엑사원 1.0'을 시작으로 꾸준히 모델을 발전시켜왔다. 특히 지난해에는 최고 수준 추론 모델 '엑사원 딥'과 국내 최초 하이브리드 모델 '엑사원 4.0'을 선보여 업계의 주목을 받았다. 또 정부 주도로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'에서도 'K-엑사원'을 공개해 호응을 얻었다. 'K-엑사원'은 236B 규모의 프런티어급 모델로, 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B', 오픈AI 'GPT-4o-미니' 등 글로벌 빅테크 최신 모델의 성능을 앞선 것으로 분석됐다. 임 원장은 "독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업을 통해 단순히 기술적 성취를 넘어 대한민국 AI 산업의 자생력을 확보하고 글로벌 지형에서 독자적인 경쟁력을 구축하는 것에 기여하고자 한다"며 "글로벌 AI 시장이 소수 빅테크 기업에 의한 기술 종속 우려가 커지는 상황 속에 'K-엑사원'을 통해 국가 차원의 기술 주권을 실현해나갈 것"이라고 강조했다.이처럼 LG AI 연구원이 지금까지 우수한 모델을 선보일 수 있었던 것은 시계열 예측이나 스케줄링 최적화와 같은 전문 영역에서의 AI 기술을 글로벌 최고 수준으로 연구한 덕분이다. 이곳은 전문가 AI 도구를 '엑사원'과 결합해 다양한 난제 해결을 할 수 있는 에이전트도 개발 중으로, 단순 반복 업무 자동화뿐 아니라 복잡한 문제 해결도 스스로 할 수 있도록 발전시킬 계획이다. 임 원장은 "'엑사원'을 기반으로 한 에이전트로 특정 범위 업무에 한정된 것이 아닌, 연구개발과 제조, 물류 등 다양한 영역에 걸쳐 AX(AI 전환)를 가속화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다"며 "이러한 실행 체계를 통해 그룹 내 AX를 가속화하고 실제 비즈니스 가치를 창출하는 글로벌 표준을 제시해 나갈 것"이라고 말했다. 그러면서 "'엑사원'은 에이전트 실행 구조를 지속적으로 고도화해 AI가 단순히 질의응답을 하는 단계를 넘어 스스로 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다"며 "올해는 LG그룹이 독보적인 경쟁력을 보유한 제조 및 R&D 분야에서 기술적 난도가 높은 업무들의 자동화 범위를 획기적으로 확장하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다"고 덧붙였다. "에이전트 확산의 그늘…신뢰성·제어는 과제" 하지만 AI 에이전트가 업무를 수행하는 데 있어 신뢰성과 제어 문제가 중요해졌다는 지적이 나오면서 업계의 고민도 많아졌다. AI 에이전트는 여러 도구와 시스템을 연속적으로 호출하며 의사결정을 수행하는 구조로, 한 번의 판단 오류가 실제 업무 리스크로 직결될 수 있다는 우려가 제기된다. 생성형 AI 초기의 환각(hallucination) 논란이 에이전트 단계에서는 잘못된 실행과 통제 불가능한 자동화 문제로 옮겨가고 있다는 분석도 나온다. 이에 따라 업계에서는 모델 성능 경쟁을 넘어 판단 과정의 투명성과 제어 체계, 인간 개입 구조를 포함한 거버넌스 설계를 AI 도입의 핵심 과제로 보고 있다.임 원장은 "AI 에이전트가 맡게 되는 업무 범위가 점점 더 넓어지고 있는 만큼 에이전트의 신뢰성 확보가 최우선 과제로 부상하고 있다"며 "에이전트가 실행하는 결과에 대해 검증을 해 주는 에이전트뿐 아니라 에이전트의 판단 중간 과정을 투명하게 리뷰를 하고 제어할 수 있도록 하는 기술이 앞으로 산업 현장에서 AI의 안정성을 보장하는 핵심 장치가 될 것"이라고 전망했다. 업계에선 장문 컨텍스트·멀티모달·에이전트 기능이 확장되면서 AI 모델을 키우는 것보다 제어·검증·운영 문제가 더 어려워지고 있다는 의견도 나오고 있다. 그러나 LG AI 연구원은 자체 AI 윤리원칙에 기반한 모델 개발·검증·운영 체계를 통해 리스크를 관리하고 있다는 입장이다. 임 원장은 "데이터 수집과 활용, 모델 학습, 성능 검증 등 전 과정에 걸쳐 사회적인 이슈가 될 부분이 있을지 꼼꼼하게 점검하면서 AI 모델을 개발하고 있다"며 "데이터 관리 체계, 모델 버전 관리 체계, 운영 체계 등은 새로운 AI 기술의 등장에도 안정적으로 운영하고 배포할 수 있도록 기존 노하우를 바탕으로 프로세스를 연속성있게 운영하고 있다"고 설명했다.그러면서 "AI 기술은 양이 너무 많아 사람이 하기 어려운 일, 너무 난이도가 높아 전문가도 쉽게 해결하기 어려운 일 등을 중심으로 AI가 많은 도움을 줄 것으로 기대하며 발전하고 있다"며 "기술 본질은 인간의 대체가 아닌 협력을 통한 가치의 극대화에 있고, 이 지점에서 AI 산업의 지속 가능한 미래가 결정될 것"이라고 덧붙였다. "벤치마크 한계 드러나…국가 AI, '실증 기준'이 관건" 업계에선 AI 에이전트 확산과 함께 모델 성능을 어떻게 평가할 것인지에 대한 논쟁도 다시 불 붙고 있다. 장문 컨텍스트, 멀티모달, 에이전트 기능이 결합되면서 기존 벤치마크 점수가 실제 활용 가치를 제대로 반영하지 못한다는 지적이 잇따르고 있기 때문이다. 이에 단순 질의응답이나 추론 능력을 평가하던 기존 지표만으로는 복잡한 업무를 수행하는 AI의 실행력과 신뢰성을 가늠하기 어렵다는 목소리도 나온다. 임 원장 역시 벤치마크의 한계를 분명히 짚었다. 그는 "벤치마크 점수가 높다고 해서 현장의 난제를 모두 해결할 수 있다고 보기는 어렵다"면서도 "그렇다고 벤치마크의 효용성을 부정할 수는 없다"고 말했다. 그러면서 "각 지표는 설계된 기준에 따라 모델의 기초 체력을 검증하는 객관적 가늠자 역할을 한다"며 "결국 중요한 것은 '시험 성적'이 아니라 실제 현장에서의 '실무 적용성'을 어떻게 입증하느냐에 있다"고 덧붙였다. 이에 맞춰 LG AI 연구원은 공개 벤치마크를 폭넓게 참고하는 한편, 그룹의 AX에 필요한 영역에 대해서는 별도의 내부 테스트 세트를 구성해 성능을 검증하고 있다. 범용 지능을 넘어 산업별 특화 지능의 완성도를 극대화하기 위해서다. 또 단일 지표 경쟁이 아닌 실제 문제 해결 능력을 중심에 둔 평가 체계가 필요하다고도 강조했다. 이 같은 문제 의식은 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 중요한 기준으로 작용하고 있다. LG AI 연구원은 이 사업을 통해 공개한 'K-엑사원' 기술을 단순한 기술 성과가 아닌, 국가 차원의 AI 자생력 확보를 위한 실험으로 보고 있다. 임 원장은 "AI 경쟁력은 곧 기업의 경쟁력이자 국가의 경쟁력"이라며 "글로벌 기술 환경 변화나 외부 공급망 리스크에 흔들리지 않는 견고한 AI 생태계를 만드는 것이 중요하다"고 밝혔다. 또 그는 국가 AI 사업의 성과를 단기간 수치로만 평가하는 접근에도 선을 그었다. 독자 AI 파운데이션 모델이 특정 분야에만 활용되는 것이 아닌, 이 모델을 기반으로 다양한 서비스가 개발된다는 점에서다. 임 원장은 "난이도 높은 글로벌 벤치마크에서 경쟁력을 확보하는 것은 기본 조건"이라며 "실제로 다양한 서비스를 개발했을 때 글로벌 톱 수준 모델과 비교해 뒤처지지 않는 품질을 구현할 수 있어야 실증에 성공했다고 볼 수 있다"고 말했다. 그러면서도 "공공 성격의 AI 사업일수록 적용 분야에 맞춘 맞춤형 벤치마크 기준은 필요하다"고 말했다. 모델부터 인재까지…AI 풀스택 주도권 확보 '관건' 임 원장은 국내 AI 경쟁력이 발전하기 위해선 점차 수요가 높아지고 있는 모델, 데이터, 컴퓨팅, 운영도 모두 독자적으로 확보해 나갈 필요가 있다고 강조했다. 특히 모델과 이를 개발할 기술력, 관련 데이터, 실행할 수 있는 반도체(NPU, 신경망처리장치)를 빠르게 준비해 'AI 풀스택'에 대한 주도권을 확보해야 한다고 봤다. AI 경쟁력의 또 다른 축으로 인재도 꼽았다. 수백억원을 쏟아부어 인프라를 마련해도 정작 이 장비로 거대언어모델(LLM)을 고도화 할 고급 기술 인재를 구하지 못하면 아무 소용이 없기 때문이다.그러나 우리나라는 'AI 인재 순유출국'이라는 불명예를 안고 있다. 대한상공회의소 SGI 분석에 따르면 한국의 인구 1만 명당 AI 인재 순유출입 지표는 마이너스(-) 0.36명으로, OECD 38개국 중 하위권인 35위에 머물렀다.임 원장은 "한국의 가장 큰 장점은 인재이지만, 우수 인재들이 학교에서 많이 배출되고 있음에도 해외로 많이 유출되는 현재의 구조가 가장 안타깝다"며 "인재를 수용하려면 기업이 성장하거나 스타트업들이 많이 생겨나야 하고, 기업에선 과감하게 AI 인재에 대한 투자들을 진행할 필요가 있다"고 지적했다. 이어 "좋은 아이디어를 가진 다양한 스타트업들이 생겨나고 글로벌 유니콘으로 성장할 수 있는 지원도 필요하다"며 "실패를 교훈삼아 새로운 도전을 할 수 있는 사회적 안전망 등 제도, 문화 등도 갖추는 것도 인재 확보 차원에서 중요하다"고 부연했다.업계에선 최근 AI 인재 확보 경쟁이 연봉이나 처우를 넘어 어떤 문제를 풀 수 있는지와 그 문제의 난이도·임팩트로 이동하고 있다고 분석했다. 이에 임 원장은 최상위 AI 인재들이 어떤 성향을 가지고 있는지 면밀히 살펴보고, 이들의 수요에 맞춘 환경을 조성하면 자연스럽게 유입될 것이라고 조언했다. 그는 "미래 인재들이 실제 산업 현장의 생생한 데이터와 도전적인 과제를 직접 경험할 수 있는 기회를 제공하는 데에 깊은 관심을 기울이고 있다"며 "최상위 AI 인재들은 자신이 얼마나 의미 있는 문제를 해결했고, 그 결과가 실제 현장에서 어떤 가치를 만들었는지를 중요하게 본다"고 설명했다. 이어 "우리는 LG 계열사와 함께 글로벌 최고 난도의 문제를 풀 수 있는 환경을 제공하는 동시에 실전형 인턴십 프로그램을 통해 미래 인재들이 산업 현장의 데이터를 직접 다뤄볼 수 있도록 하고 있다"며 "단순 보조 역할이 아닌, 주도적으로 문제 해결에 참여하도록 설계해 검증된 인재가 연구원의 정식 구성원으로 합류하는 선순환 채용 구조를 구축해 우수 인재를 끌어들이고 있다"고 덧붙였다. 최근 우리나라가 정부 차원에서 공들이고 있는 피지컬 AI에 대해선 실제 잘 활용할 수 있는 수준으로 발전되지는 못했다고 진단했다. 또 섬세한 동작을 만들어내고 환경 변화가 다양한 상황에서도 중요 업무들을 스스로 안정적으로 완수할 수 있도록 하는 기술 발전이 필요하다고 강조했다. 더불어 해외에서 주목하고 있는 초지능(ASI)에 대해선 기술 활용 여부에 따른 기업 간 극심한 양극화를 초래할 수 있는 만큼, 정부 차원에서 고려해봐야 한다고 조언했다. 이에 대응해 개인, 기업, 사회 전반적으로 AI를 선제적으로 내재화하고 적극 활용함으로써 ASI 시대의 구조적 격차를 해소하는 준비가 필요하다고 피력했다. 임 원장은 "ASI를 통한 바이오 혁신으로 난치병 치료와 정밀 의료 시대가 열릴 것"이라며 "경제·산업 분야에선 새로운 물질 발견과 최적 공정 설계 등 창조적 가치를 생산하며 경제 성장의 핵심 동력이 될 것"이라고 긍정적으로 봤다. 그러면서도 "ASI 시대엔 AI에 전적으로 의존하기보다 인간의 판단력과 창의성이 뒷받침돼야 한다"며 "이를 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하는 역량을 키워가는 것이 미래 경쟁력의 본질이 될 것"이라고 덧붙였다.
