"이미지 150억개 생성…사람 149년, AI는 1.5년"
국회도서관(관장 이명우)과 한국과학기술정보연구원(KISTI, 원장 김재수)이 공동 주최한 '2024년도 제 2차 국가전략 콜로키움'이 29일 오후 국회도서관 1층 국가전략정보센터에서 열렸다. 이날 행사는 '글로벌 AI선도를 위한 전략 및 입법 과제'를 주제로 산학연 전문가들이 참석해 발제와 토론을 벌였다. 개회사를 한 이명우 국회도서관장은 "주요국이 AI를 주요 자산으로 여기고 있다"면서 "22대 국회 입법에 조금이라도 도움이 됐으면 하는 마음에서 행사를 마련했다"고 밝혔다. 이날 행사는 이명우 국회도서관장 개회사와 김재수 KISTI 원장 환영사에 이어 조성준 서울대 교수(산업공학과)와 손도일 법무법인 율촌 IP&테크놀로지 융합부문장이 주제 발제를 했다. 또 패널 토론은 남철기 과기정통부 인공지능기반정책과장, 최광남 KISTI 국가과학기술데이터본부장, 윤준태 바이브컴퍼니 AI연구소장, 이승환 국회미래연구원연구위원이 참여해 AI를 둘러싼 국내외 환경을 조망했다. 환영사를 한 김재수 KISTI 원장은 KISTI가 자체적으로 만든 AI '고니(KONI, KISTI Open Natural Intelligence)를 언급하며 "며칠전 백일 잔치를 했는데 올 연말이면 대학 학사 정도를, 또 오는 2027년에는 박사급이 되도록 하겠다"고 밝혔다. 이제 막 태엉난 '고니'의 성능을 오는 2027년까지 계속 높이겠다는 것이다. 조성준 서울대 산업공학과 교수는 GPT4의 여러 기능을 소개하며 "AI는 이미 우리 일상과 삶에 많이 들어와 있다"면서 제조,리테일, 금융, 법률, 의료, 교육, 물류, 엔터테인먼트 등에 AI를 접목해 신사업을 개발하고 프로세스를 혁신하는 비즈니스 가치 생성을 이뤄내야 한다고 강조했다. 실제 미국 오픈AI가 만든 AI 'GPT4'는 사람과 버금가는 여러 놀라운 능력을 보여줬다. 미국 대학 입학 시험(SAT)에서 높은 점수를 받았는가 하면 변호사 시험에서도 상위 10%에 들었다. 또 코딩은 물론 웹사이트 구축, 법원 소장 작성, 글짓기, 작곡, 장문 요약, 영상 생성도 할 수 잇다. 최근에는 챗GPT를 적용한 로봇(명칭 피규어)이 사람 말을 알아듣고 작동해 다시 한번 AI의 위력을 보여주기도 했다. 조 교수는 "AI는 이러한 생성 능력 뿐 아니라 예측과 분류도 잘한다"면서 "보험사기 판정, 개인 파산 예측, 반도체 불량 분류 등에도 사용한다"고 덧붙였다. 이어 현재 AI는 AWS나 애저 등 클라우드에 얹혀 사용하는데 "AI가 휴대폰이나 자동차에 들어오는 '온 디바이스 AI' 시대에는 우리나라가 더 많은 기회를 맞을 것"으로 내다봤다. 유럽연합(EU)과 미국을 비교하며 "EU는 15년전이나 지금이나 GDP가 비슷하지만 미국은 30%나 성장했다. 이 차이는 혁신때문"이라면서 "우리나라가 GDP 4만달러, 5만달러를 달성하려면 혁신이 필요하고 AI가 필수"라고 진단했다. AI를 통한 비즈니스 가치 생성의 걸림돌도 지적했다. 기획 능력 부재, 데이터와 인프라 부족, 데이터 기반 의사 결정 문화 취약, 규제 등을 꼽았다. 도메인을 강조하며 행사에 참석한 국회 도서관 직원들에게 "여러분이 AI를 배워야 한다"고 조언하기도 했다. 조 교수는 규제와 관련해 "미국은 우선 허용, 사후 규제인데 반해 EU는 우선 규제, 사후 불허"라면서 "우리나라의 AI기본법은 어느 방향으로 가야 하냐?"고 물었다. 현재 우리나라는 국회가 발의한 AI법안이 국회에 계류중이다. 조 교수에 이어 손도일 법무법인 율촌 변호사(IP&테크놀로지 융합부문장)는 AI리스크를 ▲활용 영역 ▲활용 방식 ▲활용 단계 등 크게 세가지로 구분하며 바람직한 규제 방향을 제시했다. 즉, 중대한 리스크를 규제, 안전하고 효과적인 AI 활용을 촉진하자는 것이다. 손 변호사는 오는 22대 국회 입법 시사점으로 "중대한 리스크는 경성 규범으로, AI전반 리스크 관리는 연성 규범으로 해야 한다"고 제안하면서 "AI리스크 평가를 바탕으로 개별 리스크에 대한 적절한 대응 방안 및 형식을 검토해야 한다"고 밝혔다. 그는 경성 규범의 예로 인공지능법 도입과 중대한 리스크의 개별 규율 구체화를 들었고, 연성 규범의 예는 기술중립 가이드라인 마련과 자율규제 활성화를 꼽았다. 발제에 이어 이뤄진 패널 토론에서 남철기 과기정통부 과장은 작년 정부의 AI정책 성과와 올해 AI정책을 설명했다. 남 과장은 우리나라 AI경쟁력에 대해 "미국, 중국, 싱가포르, 영국, 캐나다에 이어 세계 6위 정도"라면서 "1위와 2위를 제외하고 3~6위는 비등비등하다"고 들려줬다. 또 정부가 오는 2027년까지 G3 AI국가 도약을 목표로 하고 있다고 덧붙였다. 신뢰가능한 AI와 믿고 쓸 수 있는 데이터 확보 방안을 소개한 남 과장은 오는 5월 하순 우리 정부가 영국, 미국 등을 초청해 AI정상회의를 개최한다면서 "AI민주주의 지수는 우리나라가 2년(2021년과 2022년) 연속 1위"라고 밝혔다. 최근 유럽연합(EU)은 의회에서 세계 처음으로 AI법을 의결했는데, 우리 정부도 조만간 AI일상화 계획을 발표할 예정이다. 또 AI 안전과 관련해 이를 전담하는 연구소도 내년께 설립 할 계획이다. 남 과장에 이어 최광남 KISTI 국가과학기술데이터본부장은 "데이터와 AI기반으로 연구 패러다임이 전환하고 있다"면서 "세계는 지금 AI기술을 활용한 연구 생산성 향상을 위한 기술 개발에 박차를 가하고 있다"고 강조했다. 개인 또는 연구집단이 분석할 수 없는 규모로 과학기술정보가 기하급수적으로 증가하고 있다고 진단한 그는 "2020년 기준 세계 상위 10개국의 SCI 논문 출판 수만 195만편에 달한다"고 말했다. 도멘인 특화 생성형 LLM을 활용한 전문 서비스가 등장하고 있다면서 "오픈AI의 GPT3는 한국어 기반 데이터 학습 비중이 약 0.1697%인데 반해 영어 학습 비중은 약 92.6%다. 또 메타 라마2(LLaMA2) 모델은 학습 데이터 대부분이 일반 상식 위주로 과학기술정보에 대한 추가 학습이 필요하다"면서 "한국어 지원 과학기술정보 특화 생성형 AI 개발이 필요하다"고 밝혔다. 윤준태 바이브컴퍼니 AI연구소장(부사장)은 국내 생성AI 업계 현황과 과제를 짚었다. 그에 따르면 국내 AI시장 규모는 오는 2027년까지 4조4636억원 규모로 성장한다(IDC 자료). 업계 이슈는 ▲새로운 LLM 지속 등장 ▲멀티모달 ▲RAG(Ratrieval Augmented Generation)▲비즈니스 등이다. 윤 소장은 "컴퓨터 비용, 하드웨어 비용으로 작은 모델 수요가 증가하고 있다"면서 "2024년은 비즈니스 측면에서 성공 여부를 판단하는 해가 될 것"으로 내다봤다. AI의 가장 활발한 응용 분야는 검색, 비서(어시스턴트), 고객 응대 분야를 들었다. 이승환 국회미래연구원 연구원은 "엑셀 등장으로 일자리가 절반으로 줄어든게 20년 걸렸다"면서 AI는 그보다 더 짧을 것으로 예상했다. 이어 150억개 이미지를 생성하는데 사람은 149년 걸렸지만 AI는 이를 불과 1.5년만에 해냈다고 덧붙였다. 올해 가장 큰 AI 이슈는 비즈니스라면서 "어떤 LLM을 가졌냐가 아니고 비즈니스로 돈을 벌어야 한다"고 짚었다. 또 AI와 공생하는 신인류인 '슈퍼개인'이 온다면서 이들은 생성AI를 이용해 비트를 자유자재로 다룰 뿐 아니라 생성AI로 생산성을 극강으로 높이고 자신의 영역을 확장하며 열정을 생성한다고 해석했다. 국가현안과 사회문제 해결을 위한 AI정책이 필요하다면서 "신뢰할 수 있는 AI법 마련과 AI안전연구소 설립 및 위상과 역할 정립이 필요하며 진흥과 규제 두 토끼를 다 잡아야 한다"고 강조했다.
