과방위, ‘AI 공청회’ 개최…“1년여의 기술 격차 따라잡아야” ...

과방위, ‘AI 공청회’ 개최…“1년여의 기술 격차 따라잡아야”
“데이터 활용, AI 인프라 구축, 인재 확보 등 지금이 해야 할 때”

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출처: NATV 국회방송 유튜브 채널

[방송기술저널 전숙희 기자] 세계 각국이 AI 혁신과 산업 진흥을 위해 치열한 패권 경쟁을 펼치고 있는 상황에서 우리나라 AI 산업 동향을 파악하고 앞으로 정부의 대응 방향을 모색하기 위한 자리가 마련됐다.

국회 과학기술정보방송통신위원회는 2월 25일 오후 2시 관련 공청회를 열고 관련 전문가들의 의견을 청취했다.

공청회는 먼저 유상임 과학기술정보통신부 장관의 보고로 시작했다. 유 장관은 “주요국 정부와 민간 기업이 천문학적 규모의 투자 계획을 발표하며 글로벌 AI 주도권 확보를 위한 총력전을 전개하고 있다”고 현 상황을 설명하면서 “우리나라도 딥시크 혁신을 새로운 기회로 삼아 국가 AI 역량을 강화해야 한다”고 강조했다.

이어 “그간 정부와 민간의 노력으로 토대는 마련했으나 천문학적 자본을 앞세운 빅테크의 AI 인프라 확충 전쟁 속에서 우리나라 연구소와 기업은 인프라 부족을 호소하고 있다”며 “우리 기업들은 자체 AI 모델을 보유하는 등 높은 잠재력을 가지고 있으나 선두국 대비 1년여의 기술 격차가 있으며 혁신을 이끌 상위 1% 고급 인력 확보도 매우 필요한 상황”이라고 전했다.

이에 AI 컴퓨팅 인프라를 신속히 확충하고 이를 기반으로 세계 최상위 수준의 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하며, 이렇게 개발한 AI 모델을 산업 및 공공 분야에 적용해 신시장을 발굴하고 지속 가능한 AI 전환을 추진하겠다는 계획을 밝혔다.

최경진 가천대학교 법학과 교수는 그간 우리나라를 발전시켜 왔던 것은 ‘초혁신 마인드’라고 강조하면서 “최근 AI 관련 모든 분야에서 변화가 일어나 초혁신을 하지 않으면 생존의 문제가 달려 있는 상황이다. 기본적으로 우리나라의 방향성은 초혁신 선두 국가를 만드는 것”이라고 말했다.

또한, 그동안 우리나라가 AI 발전에서 데이터 확보가 부족했다고 지적하면서 AI에 활용하는 데이터를 확보하고 이를 위한 제도적 뒷받침이 필요하다고 주장했다. 최 교수에 따르면 영국의 경우 라이선스 제도를 도입해 일정 부분 민간에 책임을 지게 하면서 판결문 등 공공 데이터의 원본 데이터를 쓸 수 있도록 하고 있다.

박성호 한국인터넷기업협회 회장은 인재 확보를 강조했다. 박 회장은 “결국 사람이 하는 일이기 때문에 가장 중요한 것은 인재를 확보하고 육성하는 것”이라면서 “인재들에게 우리나라 매력도는 하위권으로 평가받으며 우수 인재가 해외로 나가 인재 수출국으로 전락한 상태”라고 현 상황을 진단했다.

박 회장은 “중국 딥시크 채용 공고를 보면 평균 연봉이 1억 6천만 원 정도인데 우리나라 AI 스타트업은 대부분 연봉이 6천만 원 미만”이라고 지적하면서 “처우 개선, 우수한 연구 환경 확보 등 우수 인재를 확보하기 위한 정부의 지원이 필요하다”고 전했다.

이상학 한국통신사업자연합회 상근부회장은 우리나라 발전의 바탕에는 통신 인프라가 있었다면서 “AI 무한 경쟁의 바다에서 우리가 지렛대로 산을 분야는 통신 산업”이라고 전했다. 이어 “딥시크가 보여준 것은 미국, 중국과의 격차를 따라갈 수 있다는 희망의 메시지이지 대규모 투자가 필요하다는 점에는 변화가 없다”면서 “통신 업계의 축적된 성공 역량과 하고자 하는 의지에 국회와 정부의 정책적 지원이 뒷받침된다면 우리만의 특화한 AI 생태계를 구축할 수 있을 것”이라며 AI 인프라의 대형화‧집적화에 정부의 지원이 필요하다고 했다.

배경훈 LG AI 연구원장은 자체 파운데이션 모델을 개발해야 한다고 주장했다. 배 원장은 “핵심 경쟁력을 논의하는 기로에서 우리는 항상 해외 빅테크 무대를 도입할 것인지 아니면 자체 파운데이션 모델을 개발해서 대응할 것인지 고민해 왔다”며 “이 고민에 대해서 강조하고 싶은 부분은 지금 자체 파운데이션 모델 개발을 추진하지 않으면 이는 국가 전략 자산을 포기하는 것과 마찬가지라는 것”이라고 말했다.

이어 “이제 양으로 승부해서는 AI 패권 경쟁에서는 절대로 이기기 어려운 게 현실”이라며 “이제 글로벌 기업들은 파운데이션 모델 개발 시에 모델 사이즈와 데이터양을 늘리는 것에만 집중하지 않는다”고 말한 뒤 전략적 접근이 필요하다고 강조했다.