崔起榮 科技-現場 專門家 ‘AI 産業 戰略’ 緊急座談會
崔起榮 科學技術情報通信部 長官(왼쪽)李 31日 서울 中區 中央郵遞局에서 이경무 서울대 電氣情報工學部 敎授(가운데), 최예진 워싱턴대 컴퓨터工學部 敎授와 韓國의 ‘人工知能(AI) 國家戰略’의 方向에 對해 對話를 나눴다. 崔 長官은 이날 “AI 關聯 學科의 大學敎授들에 對한 私企業 兼職 制限을 풀어 硏究力量과 企業의 現場經驗이 섞일 수 있는 方案을 推進하겠다”고 强調했다. 최혁중 記者 sajinman@donga.com
崔起榮 科學技術情報通信部 長官은 31日 東亞日報와 만나 “人工知能(AI) 關聯 學科의 大學 敎授들에 對한 私企業 兼職 制限을 풀어 敎授들의 硏究力量과 企業들의 現場 經驗이 섞일 수 있도록 하겠다”며 “立法 節次를 包含한 모든 方案을 敎育部와 함께 協議하고 있다”고 밝혔다. 崔 長官은 “中長期的인 AI 人材 育成을 위해 初中等 敎育課程도 改編할 豫定”이라고 덧붙였다.
31日 서울 中區 中央郵遞局에서 만난 崔起榮 科學技術情報通信部 長官은 “韓國의 人工知能(AI) 産業이 美國과 中國 等 先發 走者보다는 2年假量 뒤처진 게 事實이지만 아직 勝負를 걸어볼 機會가 많이 남았다”고 했다. 崔 長官은 이날 韓國과 美國 AI業界를 代表하는 이경무 서울대 電氣情報工學部 敎授, 최예진 워싱턴대 컴퓨터工學部 敎授와 함께 座談會를 열고 年末에 發表할 ‘AI 國家戰略’의 얼개도 公開했다.
AI 國家戰略에는 AI 關聯 學科 敎授의 民間企業 兼職 制限을 廢止하는 等 破格的인 案도 包含됐다. 現在의 國家公務員法과 私立學校法上 敎授들은 營利를 目的으로 하는 業務를 兼職하지 못한다. 다만 벤처企業育成法에 따라 例外的으로 벤처企業 代表가 될 수는 있고, 總長이 許諾한 境遇 私立大 敎授들은 怜悧 業務를 兼職할 수 있다.
崔 敎授는 “나도 敎授지만 民間硏究所인 앨런人工知能硏究所 先任 硏究管理者를 兼職하고 있다”며 “現在 AI 業界 先導國人 美國은 이 같은 兼職을 許容한다. 海外로부터 배울 수 있는 것들은 빨리 배워야 한다”고 强調했다. 아래는 一問一答.
Q: 韓國 AI 産業의 現住所를 評價한다면 어느 水準까지 와 있나. 韓國의 强點은 무엇이고 韓國型 AI는 어떤 式으로 가야 하나.
▽崔起榮 長官=
現在 AI 分野 글로벌 1位는 美國이다. 專門機關 分析에 따르면 韓國은 美國에 비해 2年假量 뒤처져 있다고 보는 게 一般的이다. 하지만 앞으로 어떻게 하느냐에 따라 뒤집을 수 있는 隔差라고 본다. 우리나라는 하드웨어, 特히 AI의 밑바탕이 되는 半導體에 强하다. 情報技術(IT) 産業 發展에 따라 글로벌 IT 强者도 인텔(마이크로프로세서)에서 ARM(임베디드), 엔비디아(GPU)로 바뀌어갔다. 이런 흐름에 우리가 올라타야 한다. 하드웨어의 强點을 살려서 半導體와 AI 産業의 結合을 이뤄 나가려고 한다.
▽이경무 敎授=
於此彼 우리가 모든 걸 다 할 수는 없다. 制限的인 時間과 人力 사이 選擇과 集中을 해야 하는 時點이다. 말씀하신 것처럼 하드웨어의 强點을 살리되 이것이 소프트웨어로까지 이어지는, 韓國만의 獨特한 市場 포지션을 만들어가야 한다.
Q: 12月에 發表할 豫定인 ‘AI 國家戰略’엔 어떤 內容이 담기나. 關聯 分野에 來年 1兆7000億 원이 編成된 豫算案의 運用 計劃은….
▽崔 長官=
敎育, 産業, 政府, 인프라 等 네 가지 分野에서 發表할 豫定이다. 敎育 分野에선 敎育部와 協議해 初中等 敎育課程을 AI 親和的으로 改編한다. 大學에선 AI 關聯 學科 敎授의 兼職을 許容하는 方向으로 敎育部와 協議해 立法을 推進하고 있다. 産業 分野에선 製造와 醫療 等 各 分野에 AI 活用度를 높일 方案을 찾고, 政府도 디지털 政府를 提供하겠다. 인프라 側面에서는 데이터 等 核心 資源과 關聯된 對策을 마련하고 AI 칩 技術 基盤에 投資하겠다. 이 같은 新産業 部門을 우리끼린 ‘DNA’라고 부른다. 데이터(D), 네트워크(N), AI(A)다. 이 가운데 데이터 生産·流通 活性化와 AI 生態系 造成, 活用에 約 1兆600億 원을 投入한다. 또 네트워크 面에서 5世代(5G) 移動通信 公共分野 및 民間投資, 産業基盤 造成에 나머지 6400億 원을 投資할 計劃이다.
Q: 다른 國家들도 그렇겠지만 韓國은 特히 AI 人力 不足 問題가 持續되고 있다. 이番 方案들이 이를 解決할 수 있다고 보나.
▽崔 長官=
年內 發表하는 綜合對策에 담고자 하는 主要 內容 中 하나가 人力養成 問題다. 學界 홀로 努力해서는 問題를 解決할 수 없다. 美國은 敎授의 兼職이 許容되기 때문에 구글, 페이스북 이런 곳에서 大學에 있는 硏究者들을 많이 모셔가기도 하고 프로젝트 共有도 活潑하다. 現在 國內 敎授들은 硏究年 等 制限的인 條件에서 民間 프로젝트를 할 수 있고, 프로젝트를 맡는다 하더라도 企業의 情報를 直接 共有받기 어렵게 돼 있다. AI는 産學協力이 매우 重要하다. AI 關聯 學科에 對해서는 敎授들의 兼職 禁止 制限을 풀어주는 方案을 推進하려고 하는 理由다.
▽崔 敎授=
敎授가 民間企業 所屬으로 活動할 수 있다면 시너지 效果가 宏壯히 크다. 硏究者 立場에선 그래픽處理裝置(GPU)나 데이터를 얼마나 쓸 수 있느냐가 硏究過程에서 宏壯히 자주 부닥치는 問題인데 펀딩만으로는 限界가 있다. 企業 立場에서도 敎授를 迎入하는 境遇 그 實驗室 學生들이 따라오게 되고, 이들이 企業의 생생한 實際 데이터로 硏究하면서 向後 産業界에도 寄與할 機會가 되기도 한다.
Q: AI 産業이 크려면 結局 AI로 分析해야 할 빅데이터 活用이 자유로워야 한다. 하지만 우리는 個人情報保護法 等 데이터 活用을 가로막는 規制가 너무 많다.
▽崔 長官=
얼마 前 李海瓚 더불어民主黨 代表를 만났더니 “年內에 데이터3法을 반드시 改正하겠다”고 하더라. 그래서 “그럼 저는 이제 個人情報保護法 걱정 안 하겠다”고 했다. 例를 들어 유럽은 個人情報保護規定(GDPR)이라는 統合 制度를 만들었는데 이거 하나로 個人情報保護 및 活用의 基盤을 마련하는 同時에 AI 業界에 가이드라인을 提供하는 效果도 獲得했다. 이처럼 個人情報保護法 再整備는 AI 産業 發展 基盤이 되는 데이터 確保와 直結될 뿐만 아니라 向後 데이터 先進國들과 協業하는 발板이 될 수도 있다.
▽崔 敎授=
美國의 境遇 구글이나 페이스북 等 AI 硏究를 先導하는 企業들이 한 主題로 硏究 프로젝트를 進行할 때 이를 內部用 데이터 基盤 硏究와 外部公開用 데이터 基盤 硏究라는 양방향으로 進行하는 事例가 많다. 外部公開用은 保有 데이터뿐만 아니라 硏究에 쓰이는 코드나 分析모델 等도 外部와 共有해서 學界도 많은 도움을 받고 있다. 페이스북이 初盤에 구글보다 AI 分野에서 뒤처졌다가 이런 方式의 오픈 硏究 德分에 最近 치고 올라올 수 있었다.
Q: 最近 所在 部品 裝備 産業의 國産化가 切迫해지면서 韓國도 ‘긴 呼吸의 長期 投資와 硏究가 必要하다’는 共感帶가 形成됐다. AI 分野의 長期的인 硏究 投資方向은 어떻게 되어야 하나.
▽崔 長官=
딥러닝 等 最近 注目받는 技術 硏究 分野는 事實 새로운 게 아니다. 예전에 이미 ‘뉴럴 네트워크’라는 分野가 한 次例 科學界의 이슈로 떠올랐다가 사라진 적이 있었다. 特히 캐나다 等을 中心으로 當時 該當 分野를 그만두지 않고 硏究를 進陟시켜온 이들을 筆頭로 다시 딥러닝 붐이 일어난 것이다. 創意力과 아이디어도 重要하지만 꾸준한 基礎硏究 投資가 重要하다는 걸 이 事例로 알 수 있다.
▽이 敎授=
人工知能, 패턴認識 分野에서 最高 權威를 가진 學會인 國際컴퓨터비전學會에 올해 登錄된 論文 1000篇을 分析해보니 國家別 比重이 中國 藥 330篇, 美國 310篇으로 두 나라가 64%를 차지했다. 다음이 獨逸(47篇), 韓國(44篇)이었다. 올해 學會 行事 參加 登錄者 7500名 中 韓國人이 2900名이었다. 그만큼 우리나라가 이 分野에 對한 關心이 뜨겁다는 意味여서 놀라웠다. 앞으로 이게 韓國 AI의 土壤이 되어야 할 것이다.
▽崔 敎授=
最近 海外 AI 學界를 보면 上位圈 學校나 學會가 아닌 有名하지 않은 곳들에서도 갑자기 좋은 硏究를 내놓는 事例가 登場하고 있다. 그만큼 아직 新生 分野이고 創意力과 挑戰意識이 있으면 누구나 優秀한 硏究를 할 수 있는 機會라는 意味이기도 하다.
Q: 韓國의 AI 産業 生態系 發展에 政府의 役割이 매우 重要한 時點이다. 韓國과 美國의 AI 現場 專門家로서 두 敎授님이 韓國 政府에 提言한다면….
▽崔 敎授=
美國은 中國의 躍進을 正말로 注意 깊게 보고 있다. 甚至於 政府가 AI 프로젝트를 選定하고 投資할 때도 ‘中國이 아직 손대지 않은 AI 硏究 分野 中에 우리가 選手 쳐야 할 것은 무엇인가’를 基準으로 判斷한다. 美國 國防部에서 支援받아 우리 팀이 現在 進行 中인 硏究도 그런 基準으로 選定됐다. 韓國 政府도 競爭者들이 아직 뛰어들지 않은 分野, 그러면서도 中長期的이어서 民間 企業들이 섣불리 뛰어들긴 어려운 分野를 뒷받침해줘야 할 것 같다.
▽이 敎授=
AI 스타트업 市場 生態系가 없는 것도 問題다. 國內 스타트업의 70%假量이 喪葬보다는 賣却 形態로 投資金을 回收한다. 그런데 國內 大企業들은 AI에 投資한다고 하면서도 AI 스타트업이나 技術을 큰돈을 支拂하고 선뜻 사려고 하지 않는다. 文化的으로도 引受合倂(M&A)에 友好的이지 않은 點도 한몫하는 것 같다. 多樣한 AI 스타트業들이 活潑히 誕生하고 成長한 뒤 大企業에 팔고 나갈 수 있는 善循環 市場을 만들 必要가 있다.
곽도영 記者 now@donga.com·윤신영 동아사이언스 記者
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