[데스크라인]생성형 AI시대, 제도와 인프라도 챙겨야

가트너에 따르면 지난 3년간 벤처캐피털(VC)들은 생성형 AI 솔루션에 약 17억 달러 이상을 투자하며 시장 성장을 예고했다. 골드만삭스는 생성 AI가 10년 후 세계 일자리 3억개에 영향을 미칠 것으로 예상했고, 글로벌 GDP를 약 7% 증가시킬 것으로 전망했다.

가장 관련이 없는 것처럼 보이는 제조산업에도 새로운 혁신 물결을 예고했다. AI는 제조산업에 도입돼 디지털 전환을 촉발하고 생산 효율성을 극대화하는 수단으로 자리잡고 있다.

제조 현장에서 결함 관리를 위한 산업용 AI솔루션과 플랫폼 도입이 늘고 있다. 제품 제조 공정 중 결합 탐지에 AI가 투입, 이름을 붙이는 이미지 레이블링 개선으로 획기적인 생산성 향상을 이루고 있다. 맥킨지 보고서에 따르면 2030년까지 AI로 창출되는 경제 가치는 13조달러에 달할 것으로 예상된다. 이 중 50%가 제조 및 산업분야에서 나올 것이라는 전망도 있다.

생산현장에서도 AI가 단순 작업을 대체하고, 스스로 문제를 해결해 생산성을 높이는 데 활용도를 넓혀가고 있다. 예를 들어 반도체 설계시 데이터를 학습한 생성AI를 통해 부품을 배치하거나 칩 개발 주기를 획기적으로 단축시키는 데 활용된다.

실제 구글은 칩 안에 수백만 개의 반도체 소자와 부품을 효율적으로 배치하는'평면 배치'에 종전 배치 설계 1만종을 학습시킨 AI를 적용키셔 사람이 수개월 걸려 하던 작업을 6시간 만에 완료한 사례가 있다.

이처럼 생성형 AI는 새로운 산업혁명을 이끄는 핵심 변수로 주목받고 있다.

하지만 산업혁명의 이음새로 활용하기 위해서는 선제적으로 저작권 이슈와 법 제도 정비가 수반되야 한다.

생성형 AI의 혁신성에도 불구하고 학습데이터의 편향성에 따라 신출물 신뢰도가 현격히 저하될 수 있기 때문이다.결국 정보 진위 확인에 신뢰성이 하락하고, 엉뚱한 문장을 생성하는 소위 '환각 증상'이 나타날 수 있다.

기업들이 이 같은 한계를 극복하기 위해 전방위적인 보완기술 연구를 진행하고 있지만 갈길은 멀기만 하다.

관건은 학습데이터 양과 컴퓨터 인프라 역량에 비례해 산출물 정확도를 향상시키는 일이다.

금융권의 경우 생성AI 알고리즘에 주입된 민감한 금융정보가 제 3자에게 유출될 가능성에 예의주시한다.

일부 해외 금융사의 경우 챗GPT로 인해 고객정보 등이 외부로 유출될 수 있다는 우려 때문에 챗봇 사용을 제한하고 있는 곳이 늘고 있다. JP모건, 뱅크오브아메리카, 씨티그룹, 골드만 삭스 등이 대표적이다.

초거대 AI는 산업 지형을 바꿀 파괴적 혁신이라는 데에는 변함이 없다. 다만 글로벌 시장에서 한국이 기술과 산업을 주도할 수 있도록 정책 지원이 필요하며, 여러 부정적인 역기능을 해소할 수 있는 제도적 안전장치가 수반돼야 할 것이다.

길재식 기자 osolgil@etnews.com