[하정우의 AI 대혁명] 디테일 부족한 AI 공약… 최우선 과제는 ‘최고 인재’를 연구소장으로

국가 초지능연구소 세우고 GPU·예산·참여인원 결정권 줘야
두번째 과제는 AI 전환… 기업·지자체·대학 협업 체계 시급
마지막으로 산업별 ‘AI 챔피언’… 그 분야 최고 뽑아 전환 선도를

조기 대선이 이제 13일 앞으로 다가왔다. 이번 대선의 화두는 단연코 AI다. 주요 후보들이 핵심 공약으로 AI를 전면에 내세우고 있다. 그러나 많은 전문가가 AI 공약의 구체성 부족을 지적하고 있다. 방향성은 알겠으나 구체적으로 어느 분야에, 어떻게 실행하겠다는 건지 내용이 잘 드러나지 않는다.

그래픽=양진경

가령 정부가 GPU 수만 장을 도입한다고 하자. 이를 특정 기업에 위탁 운영할지, 별도의 데이터센터를 건설할지, 기업이 구매한 GPU에 대해 보조금 형태로 지급할지 등과 같은 실행 방안이 없다. 이 대량의 GPU들을 범용 소버린 AI를 개발하는 데 쓸지, 대학의 AI 연구·개발에 집중할지, AI 스타트업들 중심으로 지원할지와 같은 활용 계획도 눈에 띄지 않는다.

어찌 보면 구체성 부족은 필연적이다. 탄핵 판결 이후 60일 이내에 조기 대선이 열려야 하고 선거운동 시작 전까지 겨우 40일 남짓한 기간 내에 구체적 실행 계획을 기대하는 것은 사실 무리다. 정치권 내 AI 분야 전문가가 부족한 상황도 고려해야 한다.

그럼에도 불구하고 인수위원회 없이 바로 시작되는 정부 특성상 지금부터 민간의 다양한 AI 전문가 집단으로부터 구체적인 공약 실행 계획에 대한 제언을 받는 것이 중요하다. 이미 미국, 영국 등이 이 과정을 거쳤다. 이에 필자는 지난 4월 30일 과실연 AI 공약 미디어데이 때 발표한 11개 공약 중 우선순위가 높은 두 개 제안에 대한 실행 계획을 제언한다.

우선 AI 원천 기술 확보를 위해 국가 초지능 연구소를 설립해야 한다. 현재 오픈AI와 구글, 딥시크의 범용 생성형 AI 수준은 충분한 GPU가 뒷받침되면 국내 기업들도 단기간 내 만들 수 있다. 이미 LG AI 연구원이 논증적 사고력을 보유한 엑사원딥을 3월에 공개했고 네이버도 상반기 내 유사 모델을 공개 예정이다.

문제는 5년 이내 등장할 훨씬 뛰어난 범용 인공지능인 AGI에 대한 대비이다. 자체 AGI를 보유한 국가는 자체 핵보유국 이상의 영향력을 갖게 될 것이다. 이 때문에 빅테크들은 AGI 연구에 사활을 걸고 있다. 딥시크도 2년 전 창업자인 량원펑이 돈 걱정하지 말고 AGI 원천 기술 연구에만 집중하라고 주문한 결과 오늘날 성과를 만들어 냈다. 그에 비해 한국은 기업과 대학 모두 3~5년 동안 매출이나 행정 업무 걱정 없이 연구에만 집중할 수 있는 환경을 기대하기 어렵다.

국가 주도 AI 연구소 성공에 회의적일 수 있으나 싱가포르의 SEA LION이나 사우디의 Allam, UAE의 Falcon 등 이미 성공 사례가 있다. 최근 미국에서도 10배 강한 AI 개발은 정부 주도가 성공률이 높다는 보고가 나왔다.

그럼 먼저 할 일은 AGI 분야 세계 최고 연구자를 연구소장으로 모셔와야 한다. 그리고 연구소장에게 연구소에 관한 전권을 부여해야 한다. 참여 연구자 선정과 처우, 세부 연구 주제, 연구소 운영 방식, 예산 결정권 등이 이에 해당한다. 공무원들이 미리 만들어 두면 실패할 확률이 높다. 대학교수들과 기업 연구자들의 파견이 필요한 경우 소속 기관은 최소 주 3일 이상 연구소 업무에 집중할 수 있게 협조해야 한다. 소속 기관의 적극적 협조를 구하기 위해 인건비 지원은 물론 원소속 기관에 추가 연구비 지원이나 세제 혜택, 기술 공개 전 활용 우선권 등의 인센티브를 제공할 수 있다.

정부에서 구축한 GPU의 상당 비율을 안정적으로 활용할 수 있게 보장해야 한다. 개발된 AI 모델은 국내 AI 기업들이 상업적 용도로 무료로 활용할 수 있게 오픈소스로 공개한다. 이 연구소의 성과는 단순히 논문 건수가 아닌 공개된 기술의 임팩트로 평가해야 한다. 모델의 다운로드 수, 활용 기업의 수, 모델 활용 제품의 수, 글로벌 인지도, 논문 피인용 수, 최우수 논문상 등이 기준이 될 수 있다.

두 번째는 산업 AI 전환, 즉 산업 AX이다. 산업 AX 성공을 위해서는 기업의 디지털 전환 선행이 필수적이지만 여기서는 직원들의 AI 활용 능력 강화 중심으로 제언한다. 이를 위해서 각 지역의 산업단지 기업들과 지자체, 지방 거점 대학, 과기 특성화 대학의 실질적인 협업 체계를 만들어야 한다.

자동차 산업을 예로 들자. 해당 지역의 거점 대학들은 학사 프로그램을 자동차 산업 관련 학문 중심으로 재구성하고 AI 교육 또한 자동차 특화된 내용으로 구성한다. 야간 혹은 주말 과정을 개설하여 지역 내 중견 중소 기업들의 직원들을 대상으로 AI 전환 교육 프로그램을 제공한다. 해당 지역 AI 전환 교육 책임 기관이 되는 것이다. 정부는 거점 대학에 기존 R&D 사업 예산 대신 산업 AX 인재 양성 사업으로 예산을 대폭 늘려 실질적인 산업 AX 인재를 양성토록 한다. 교수들의 중장기 R&D는 자동차 산업과 밀접한 기계, 물리, 화학, 재료 등의 과학 분야 중심으로 지원하되 지역 기업과 과기 특성화 대학의 공동 연구 중심으로 사업을 설계하고 직접적인 기업 도입 효과 중심으로 평가한다.

여기에 더해 산업별 AI 챔피언 제도를 활용한다. 산업별 AI 챔피언은 해당 산업에서 오랜 경험을 쌓은 전문가가 AI 역량을 익혀 산업의 AI 전환을 선도하는 역할을 하는 사람이다. 각 산업계가 지자체와 함께 AI 챔피언을 선발하고 이들이 지역의 산업 AX에 기여할 수 있도록 제도적으로 뒷받침하고 혜택을 부여한다. 지자체장에게 지역별 포괄적 샌드박스 도입 결정 권한을 부여하여 해당 지역 산업 AX의 걸림돌이 될 규제를 해결할 수 있도록 한다.

악마는 디테일에 있다. 아무리 방향성이 좋아도 실행 계획의 구체성이 떨어지면 그 공약은 실패하기 쉽다. 새 정부가 AI 시대 선진국을 목표로 한다면 경험 많은 민간의 진짜 전문가들이 기꺼이 참여해서 디테일을 완성할 수 있는 체계를 만드는 것이 무엇보다 중요하다. AI 특별법 제정과 같은 강력한 의지와 실행력이 필요하다.

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