[시대만필] AI 인재, 미래 전환의 중심에 서다

인공지능(AI) 기술은 수학, 신경과학, 혁신 이론의 융합을 통해 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 2024년 노벨물리학상을 수상한 제프리 힌튼은 신경과학 원리를 바탕으로 역전파(backpropagation) 알고리즘을 개발하며 AI 학습의 혁신을 이끌었다. 이 알고리즘은 미분과 기울기 하강법을 활용해 신경망의 가중치를 조정하며, 오늘날 거의 모든 대형 언어 모델(LLM)의 근간이 되었다.

이와 함께 GAN(생성적 적대 신경망)은 선형대수와 최적화 이론을 통해 현실과 유사한 데이터와 영상을 생성한다. 강화학습은 확률론과 미분을 바탕으로 AI가 환경과 상호작용하며 스스로 학습하는 방식을 제공한다. 이러한 기술은 GPT-4, Gemini, Claude, DeepSeek 등 초거대 LLM의 기반이 되었으며, 특히 Transformer는 자연어 처리뿐 아니라 멀티모달 학습, 코드 생성, 영상 이해 등 다양한 분야에서 최고 성능을 자랑한다.

AI가 언어를 이해하고 창작하며 인간의 사고를 모방하는 시대가 도래하면서, 이제 기술력만으로는 충분하지 않다. AI가 잘못된 정보를 생성하거나 편향된 판단을 내릴 경우, 사회적 혼란을 넘어 문명 전체의 위기로 이어질 수 있다. 이에 따라 신뢰할 수 있는 AI, 설명 가능한 AI, 인간 중심의 AI는 기술적 도전이자 교육적·윤리적 과제가 되고 있다. AI 인재는 알고리즘을 설계할 뿐 아니라, 윤리와 안전까지 고려할 수 있는 통합적 역량을 갖추어야 한다.

이러한 기술과 철학을 함께 구현해 온 조직 중 하나가 OpenAI다. 실패를 두려워하지 않는 실험 정신과 창의적 사고, 개방적 조직 문화는 기술 중심을 넘어 사회적 책임과 철학적 성찰이 공존하는 AI 생태계로 평가받는다.

우리에게도 AI 인재 양성을 위한 명확한 전략이 필요하다. 첫째는 코어 AI 설계 인재다. 이들은 AI 알고리즘, 모델 구조, 학습 기법을 설계·개선하는 설계자로, 수학·통계·컴퓨터과학 기반의 고난도 교육과 연구를 통해 양성된다. 둘째는 도메인 문제 해결 인재다. 이들은 의료, 금융, 법률, 제조 등 산업 현장에서 AI를 활용해 실제 문제를 해결하는 전문가로, 산업 수요에 기반한 융합 교육을 통해 길러진다.

하지만 이 두 축만으로는 충분하지 않다. 앞으로의 산업과 기술을 주도할 인재는 Agentic AI 전문가와 Physical AI 전문가다. Agentic AI는 자율적 의사결정과 행동을 설계하는 분야로, 자율주행차, 대화형 AI, 스마트 에이전트 등 인지 기반의 목표 지향적 시스템 개발에 필수적이다. 반면 Physical AI는 로봇, 드론, 자동화 설비 등 물리적 환경에서 AI가 실제로 작동하도록 구현하는 기술로, 컴퓨터 비전, 제어 시스템, 메카트로닉스와의 융합이 중요하다. Agentic AI가 '지능의 주체성'을, Physical AI가 '지능의 물리적 구현력'을 중점적으로 다룬다는 점에서 서로 다른 전문성과 역할이 요구된다.

이러한 인재는 단순한 기술자가 아니라, 이론과 실무를 넘나들며 기술, 사회, 인간성을 함께 고려하는 창의형 설계자다. 이를 위해 교육기관, 연구소, 산업체가 긴밀히 협력해 기초 이론, 응용 구현, 산업 연계, 사회적 책임이 통합된 생태계를 조성해야 한다.

무엇보다 중요한 것은 AI를 실험하고 도전할 수 있는 창의적 문화 공간, 연구자들이 자유롭게 소통하는 물리적 공간, 산학연이 협력하는 교류 공간, 그리고 AI가 인간을 위한 기술임을 되새기는 인간애 중심의 공간이 함께 구축되어야 한다는 점이다.

이제 AI는 선택이 아닌 미래 전환의 필수 조건이다. 기술을 넘어 문제를 정의하고, 해법을 설계하며, 변화를 이끄는 주체는 결국 인간이다. 우리가 양성해야 할 AI 인재는 단순히 기술을 활용하는 사용자가 아니라, 기술의 방향과 책임까지 함께 설계하는 미래 설계자여야 한다.

홍충선 경희대학교 학무부총장