[TODAY인] 정부, AI 개발 지원 속도…한국 AI 기술의 현주소는?
2025년 06월 19일 오전 09:00
■ 이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장
[앵커]
정부가 AI 추경 예산을 집행하고 신설된 AI 미래기획수석을 임명하는 등 인공지능 분야 기술 개발 지원에 속도를 내고 있습니다.
하지만 AI 기술력 면에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가인데요.
대한민국 AI 기술의 현주소는 어디에 와 있는지 한국방송통신전파진흥원 이상훈 원장과 함께 얘기 나눠 보겠습니다.
먼저, 우리 AI 기술의 현주소는 어떻게 평가하시는지 궁금합니다. 글로벌 선도국가들과 비교했을 때 어느 정도 수준이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
대한민국은 AI 기술 발전의 잠재력이 매우 큰 국가입니다. 우선 정부의 적극적인 지원 정책이 있고, 우수한 IT 인프라, 그리고 또 아주 뛰어난 인재들이 있다는 점이 장점이죠.
최근에 하버드대 케네디 스쿨에서 발표한 2025년 자료를 보더라도 우리나라가 첨단 기술 국가 순위에서 5위를 차지할 정도로 인정을 받고 있습니다. 하지만 선도 그룹인 미국과 중국이 워낙 압도적으로 앞서 나가고 있어서 상당한 격차가 있다고 말씀드릴 수밖에 없고요. 그래서 우리나라는 이제 미국과 중국 다음으로 AI 강국 TOP3 진입을 목표로 기술 개발, 그리고 필요한 투자를 진행하고 있습니다. 특히 이제 새 정부가 AI를 우리 경제 산업구조 전환과 또 사회 시스템 전반의 혁신을 이끄는 국가 전략으로 보고 5년간 약 100조 원 규모의 투자를 하겠다 이렇게 약속을 했고, 지금 이미 그 시작을 하고 있다 이렇게 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
그렇다면, 국내 기업들의 AI 도입이나 활용 현황은 어떤지도 궁금한데요. 인공지능 기술이 기업에 가져온 변화는 어느 정도라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
우선 상당히 크다고 말씀을 드리고 싶습니다. 왜냐하면 국내 기업들이, 특히 여기도 마찬가지로 올해 이제 산업통상자원부에서 자료를 발표한 게 있는데요. 국내 기업 10곳 중에서 4곳이 실제 AI 기술을 도입하고 있고, 좀 자세히 보면 대기업이 65%, 또 중소기업이 한 31% 정도로 사용하기 때문에 꽤 도입률이 높다. 아니 상당히 높다고까지도 말씀드릴 수 있습니다.
몇 개의 대표 사례로 살펴보면 제조업 분야에서는 이제 삼성전자, 현대자동차 등이 AI 검사나 예측 장비를 통해서 불량률도 낮추고 생산성도 최대 20% 이상 끌어올렸다고 합니다.
또 유통 분야에서 살펴보면 쿠팡이나 네이버 이쪽에서 보면 이 물류 최적화를 AI를 이용해서 배송의 효율성을 아주 극대화하고 또 비용을 절감하고 있다고 나오고 있습니다.
금융권 경우에는 이제 KB국민은행, 신한은행 등 주요 은행들이 AI를 이용해서 이상 거래 금융 거래를 탐지하게 함으로써 수백억 원 규모의 금융 사기를 예방하는 등의 리스크 관리 역량을 강화한 것으로 나타났습니다.
또 이동통신사 역시 빼놓을 수 없는데요. 이동통신 3사 역시, 특히 상담 업무에 우선 도입을 해서 30% 이상의 효율성을 높였고, 그 외에도 굉장히 광범위한 네트워크망을 가지고 있는데요. 이 망을 또 효율적으로 운영함으로써 전기 소비도 줄이고 하는 등의 그런 효과를 내고 있습니다.
그래서 이처럼 AI는 기업의 시간 단축 및 비용 절감, 또 안전성도 높일 수 있고요. 다양한 곳에서 사용되고 있고, 특히 점점 더 AI가 지능화됨으로써 의사결정에 있어서도 큰 역할을 하고 있다. 우리 기업도 AI의 잠재력과 가능성을 더 이용하기 위해서 노력하고 있다, 이렇게 보시면 되겠습니다.
[앵커]
그렇군요. AI 기술을 국가적 차원에서 성공적으로 생태계를 조성하고 확산시키기 위해서는 4단계 핵심요소가 있다고 들었습니다. 각 단계가 어떻게 되는지 또 왜 중요한지 설명을 한번 부탁드립니다.
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
AI라는 것은 굉장히 복잡한 하나의 시스템이기 때문에 이 시스템을 하나씩 하나씩 나누어서 살펴볼 필요가 있습니다. 그래서 AI를 이제 이해하려고 할 때 3단계 또 많게는 5단계까지 나눴는데, 주로 이제 4단계의 어떤 분류법을 많이 이용하고 있습니다. 이 AI 전략의 4단계는 사회 전반에 긍정적인 영향력을 AI가 미치도록 설계를 하고, 구축하고, 이용을 할 수 있도록 하는 그런 단계라고 볼 수 있고요. 이들 단계는 아주 유기적으로 연결돼 있기 때문에 이 단계별로 모두 균형 있게 발전시키는 게 중요하다고 말씀드리고 싶습니다. 우선 첫 번째 단계는 인프라인데, 우리 흔히 많이 들으시는 GPU라고 하는 장치가 굉장히 중요하죠.
그래서 이 GPU가 들어간 서버, 그리고 이 GPU를 연결하는 네트워크, 데이터와 정보를 저장하는 대용량의 스토리지, 이를 또 서비스와 결합하고서 일반 고객에게까지 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼, 이런 것들이 이 1단계 인프라에 포함되고요.
두 번째 단계는 이제 파운데이션 모델입니다. 파운데이션이라는 건 간단하게 말씀드리면 우리가 흔히 아는 챗 GPT나 구글의 제미나이 이런 것들을 파운데이션이라고 그러고요. 챗 GPT 3.5, 챗 GPT 4.0 이런 것들을 이제 모델이라고 보시면 됩니다. 그래서 이 인프라 위에서 이 같은 파운데이션과 모델이 실제로 작동하고 발전할 수 있는 그런 핵심 기술과 자원을 구축하는 단계가 바로 2단계라고 말씀을 드리고 싶습니다.
세 번째 단계는 애플리케이션과 서비스인데 결국 이는 인프라와 앞서 말씀드린 파운데이션 모델이 결합된 상태에서 특정 목적으로 사용을 할 수 있도록 아주 잘 조정을 하고, 그다음에 이를 각 서비스별로 가장 완벽한 형태로 제공될 수 있도록 운용하는 것이 이제 세 번째 단계가 되겠습니다.
그리고 마지막으로 이제 네 번째 단계는 AI 사용으로 효율성·생산성만 집중할 것이 아니라 AI가 가지고 있는 또 부정적인 효과도 발생할 수 있죠. 그래서 AI 개발과 활용에 있어서 어떤 안전성·신뢰성·책임성 문제에 대해서 사회적인 규범과 또 제도적인 방안까지도 마련하고, 덧붙여서 이 인프라 모델의 구축부터 시작해서 운용까지 이 모든 단계별로 필요한 인재들을 양산해서 굉장히 건강하고 또 활기찬 AI 생태계를 조성하는 것이 중요하다고 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
AI 전략 4단계를 아주 구체적으로 설명해 주셨습니다. 그렇다면 AI 인프라 중에서 이제 AI 데이터센터나 GPU 같은 고성능 컴퓨팅 인프라 확보는 초거대 AI 모델 개발 및 운영에 필수적이라고 생각이 되는데요.
국내 고성능 컴퓨팅 인프라 확보 현황과 과제는 무엇이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
네, 말씀하신 대로 AI 고성능 컴퓨팅 인프라를 위해서는 방금 말씀드린 핵심엔진인 GPU가 아주 중요합니다. GPU는 현재 우리가 좀 더 많이 확보해야 하는 과제가 있고요. 또 그 외에도 초고속 네트워크, 대용량 고속 스토리지, 특히 중요한 효율적인 전력 및 냉각 시스템. 이것들을 아주 효율적으로 설계하고 또 고장 없이 안정적으로 운영할 수 있는 전문 인력도 필요하다는 말씀을 다시 강조 드립니다.
초거대 AI 모델 학습 및 추론 GPU에 대해서 조금 더 말씀을 드리자면 이 GPU 같은 경우에 현재 작년 기준으로 우리나라에 약 한 2천 장을 보유하고 있는 것으로 알려져 있는데요. 그런데 이제 민간까지 다 합하면 아마 한 1만 장 정도 있을 것으로 생각하고 있습니다.
하지만 구글이나 메타 같은 빅테크 기업과 비교하면 굉장히 적은 숫자이기 때문에 정부는 당장 올해부터 한 1만 장 정도를 확보하는 것을 목표로 해서 사업을 추진하고 있고요. 내년에도 그 정도 또는 그 이상의 규모로 GPU를 확보하기 위한 노력을 기울일 것으로 예상되고 있습니다. 그래서 앞으로 GPU의 문제가 빨리 해결되는 게 필요하고, 이를 바탕으로 소버린 AI(Sovereign AI), 즉 우리나라가 직접 개발하고 직접 운용하는 AI를 만드는 수준까지 올라가는 게 중요한 과제라고 말씀드립니다.
[앵커]
AI 기술 발전에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 인재양성이라고 생각합니다. 대한민국의 AI 인재 수급 현황과 더불어 국내 AI 인재들이 산업현장에서 활약하기 위한 환경은 잘 조성되어 있으며, 해외 유출문제는 없는지 궁금합니다.
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
네, 지금 세계 각국이 AI 인재가 부족합니다. 그만큼 이 AI 기술 개발 산업과 연관 산업이 발전 및 확장하고 있기 때문에 인재의 수요가 늘어나고 있는데 우리나라 같은 경우는 지난 10여 년 동안 AI에 대한 관심이 점점 높아지면서 AI를 전공한 인력들이 늘어나고 있습니다. 이건 굉장히 다행스러운데, 문제는 AI 인재들이 국내에서 연구하거나 경험을 쌓는 것이 아니라 사실은 그중에서도 좀 뛰어난 인재들이 미국 등의 해외로 나가는 경우가 좀 많다는 말씀드립니다. 즉 인재 유출이 많이 일어나고 있는 게 문제라고 할 수 있습니다.
최근 발표에 따르면 우리나라가 지금 인도와 이스라엘에 이어서 가장 많은 이공계 인력이 (해외로) 나가는 나라고, AI도 마찬가지라고 합니다. AI 인재를 양성하는 것도 중요하지만, 우리가 양성한 AI 인재, 그리고 더 나아가서 외국에서 AI를 공부한 인재들을 국내로 불러들여서 활발하게 연구나 사업을 할 수 있도록 하는 여건을 만드는 게 굉장히 중요하다고 생각을 합니다.
이를 위해서는 우선 AI 인재들에게 파격적인 연봉이라든가 또는 그런 정주 여건을 마련해 주는 게 필요할 것 같고요. 그리고 또 하나는 기본적인 연봉이나 이런 문제 외에도 AI에 대해서 다른 벤처 투자 창업자들도 마찬가지지만 정말로 하고 싶은 것을 할 수 있는. 그래서 몇 년 동안 꾸준히 계획하고 설정한 비전이나 목표를 달성할 수 있도록 과감하게 지원을 할 수 있는, 그런 AI 벤처에 대한 투자 이런 쪽에도 관심을 좀 많이 가졌으면 하는 바람이고요. 그렇게 된다면 앞으로 또 우리가 정말 빠른 속도로 따라잡을 수 있지 않을까 이렇게 생각합니다.
[앵커]
마지막으로, 대한민국의 AI 전망과 남은 과제는 무엇이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
우리 기업들이 굉장히 빠른 속도로 학습하는 그런 능력이 있죠. 투자도 집중적으로 하고 의사결정도 빠릅니다. 그래서 기술력과 인프라 구축은 우리가 좀 늦었지만 빠른 속도로 쫓아가리라고 생각을 합니다. 그렇지만 아까 금방 말씀드린 바와 같이 이 파운데이션 모델 즉 한국형 LLM 또는 소버린 AI를 가져야 하느냐 말아야 하느냐에 대한 얘기들이 얼마 전까지는 있었습니다만, 그것이 꼭 초거대 LLM과 같은 대규모 언어 모델이 아니라 우리의 현재 상황에 맞는 그리고 앞으로 더 유용하게 사용될 수 있는 그런 파운데이션 모델을 개발하는 것이 중요할 것 같고요.
그다음에 한국어라는 우리의 언어가 한류를 통해서도 많이 확장하고 있는 만큼 이 AI 시대에 한국의 입장에서 AI 모델을 만드는 것도 중요하다고 생각합니다.
마지막으로 또 말씀드릴 것은 AI 사용에 대한 부분입니다. 지금 전 세계적으로 AI가 너무 빠른 속도로 발전하니까 향후 AI로 인한 위험에 대한 걱정도 많은 것이 사실입니다. 이 분야에서도 우리가 균형 있게 정책을 추진함으로써 우리나라뿐만 아니라 전 세계의 AI 이용과 확산에 기여할 수 있도록 글로벌 리더십도 확보한다면 우리나라의 AI가 발전하는 데 큰 도움이 되리라고 생각을 하고 있습니다.
[앵커]
네, 지금까지 한국방송통신전파진흥원 이상훈 원장과 함께 이야기 나눠봤습니다. 오늘 말씀 고맙습니다.
YTN 사이언스 박기현 (risewise@ytn.co.kr)
[앵커]
정부가 AI 추경 예산을 집행하고 신설된 AI 미래기획수석을 임명하는 등 인공지능 분야 기술 개발 지원에 속도를 내고 있습니다.
하지만 AI 기술력 면에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가인데요.
대한민국 AI 기술의 현주소는 어디에 와 있는지 한국방송통신전파진흥원 이상훈 원장과 함께 얘기 나눠 보겠습니다.
먼저, 우리 AI 기술의 현주소는 어떻게 평가하시는지 궁금합니다. 글로벌 선도국가들과 비교했을 때 어느 정도 수준이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
대한민국은 AI 기술 발전의 잠재력이 매우 큰 국가입니다. 우선 정부의 적극적인 지원 정책이 있고, 우수한 IT 인프라, 그리고 또 아주 뛰어난 인재들이 있다는 점이 장점이죠.
최근에 하버드대 케네디 스쿨에서 발표한 2025년 자료를 보더라도 우리나라가 첨단 기술 국가 순위에서 5위를 차지할 정도로 인정을 받고 있습니다. 하지만 선도 그룹인 미국과 중국이 워낙 압도적으로 앞서 나가고 있어서 상당한 격차가 있다고 말씀드릴 수밖에 없고요. 그래서 우리나라는 이제 미국과 중국 다음으로 AI 강국 TOP3 진입을 목표로 기술 개발, 그리고 필요한 투자를 진행하고 있습니다. 특히 이제 새 정부가 AI를 우리 경제 산업구조 전환과 또 사회 시스템 전반의 혁신을 이끄는 국가 전략으로 보고 5년간 약 100조 원 규모의 투자를 하겠다 이렇게 약속을 했고, 지금 이미 그 시작을 하고 있다 이렇게 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
그렇다면, 국내 기업들의 AI 도입이나 활용 현황은 어떤지도 궁금한데요. 인공지능 기술이 기업에 가져온 변화는 어느 정도라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
우선 상당히 크다고 말씀을 드리고 싶습니다. 왜냐하면 국내 기업들이, 특히 여기도 마찬가지로 올해 이제 산업통상자원부에서 자료를 발표한 게 있는데요. 국내 기업 10곳 중에서 4곳이 실제 AI 기술을 도입하고 있고, 좀 자세히 보면 대기업이 65%, 또 중소기업이 한 31% 정도로 사용하기 때문에 꽤 도입률이 높다. 아니 상당히 높다고까지도 말씀드릴 수 있습니다.
몇 개의 대표 사례로 살펴보면 제조업 분야에서는 이제 삼성전자, 현대자동차 등이 AI 검사나 예측 장비를 통해서 불량률도 낮추고 생산성도 최대 20% 이상 끌어올렸다고 합니다.
또 유통 분야에서 살펴보면 쿠팡이나 네이버 이쪽에서 보면 이 물류 최적화를 AI를 이용해서 배송의 효율성을 아주 극대화하고 또 비용을 절감하고 있다고 나오고 있습니다.
금융권 경우에는 이제 KB국민은행, 신한은행 등 주요 은행들이 AI를 이용해서 이상 거래 금융 거래를 탐지하게 함으로써 수백억 원 규모의 금융 사기를 예방하는 등의 리스크 관리 역량을 강화한 것으로 나타났습니다.
또 이동통신사 역시 빼놓을 수 없는데요. 이동통신 3사 역시, 특히 상담 업무에 우선 도입을 해서 30% 이상의 효율성을 높였고, 그 외에도 굉장히 광범위한 네트워크망을 가지고 있는데요. 이 망을 또 효율적으로 운영함으로써 전기 소비도 줄이고 하는 등의 그런 효과를 내고 있습니다.
그래서 이처럼 AI는 기업의 시간 단축 및 비용 절감, 또 안전성도 높일 수 있고요. 다양한 곳에서 사용되고 있고, 특히 점점 더 AI가 지능화됨으로써 의사결정에 있어서도 큰 역할을 하고 있다. 우리 기업도 AI의 잠재력과 가능성을 더 이용하기 위해서 노력하고 있다, 이렇게 보시면 되겠습니다.
[앵커]
그렇군요. AI 기술을 국가적 차원에서 성공적으로 생태계를 조성하고 확산시키기 위해서는 4단계 핵심요소가 있다고 들었습니다. 각 단계가 어떻게 되는지 또 왜 중요한지 설명을 한번 부탁드립니다.
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
AI라는 것은 굉장히 복잡한 하나의 시스템이기 때문에 이 시스템을 하나씩 하나씩 나누어서 살펴볼 필요가 있습니다. 그래서 AI를 이제 이해하려고 할 때 3단계 또 많게는 5단계까지 나눴는데, 주로 이제 4단계의 어떤 분류법을 많이 이용하고 있습니다. 이 AI 전략의 4단계는 사회 전반에 긍정적인 영향력을 AI가 미치도록 설계를 하고, 구축하고, 이용을 할 수 있도록 하는 그런 단계라고 볼 수 있고요. 이들 단계는 아주 유기적으로 연결돼 있기 때문에 이 단계별로 모두 균형 있게 발전시키는 게 중요하다고 말씀드리고 싶습니다. 우선 첫 번째 단계는 인프라인데, 우리 흔히 많이 들으시는 GPU라고 하는 장치가 굉장히 중요하죠.
그래서 이 GPU가 들어간 서버, 그리고 이 GPU를 연결하는 네트워크, 데이터와 정보를 저장하는 대용량의 스토리지, 이를 또 서비스와 결합하고서 일반 고객에게까지 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼, 이런 것들이 이 1단계 인프라에 포함되고요.
두 번째 단계는 이제 파운데이션 모델입니다. 파운데이션이라는 건 간단하게 말씀드리면 우리가 흔히 아는 챗 GPT나 구글의 제미나이 이런 것들을 파운데이션이라고 그러고요. 챗 GPT 3.5, 챗 GPT 4.0 이런 것들을 이제 모델이라고 보시면 됩니다. 그래서 이 인프라 위에서 이 같은 파운데이션과 모델이 실제로 작동하고 발전할 수 있는 그런 핵심 기술과 자원을 구축하는 단계가 바로 2단계라고 말씀을 드리고 싶습니다.
세 번째 단계는 애플리케이션과 서비스인데 결국 이는 인프라와 앞서 말씀드린 파운데이션 모델이 결합된 상태에서 특정 목적으로 사용을 할 수 있도록 아주 잘 조정을 하고, 그다음에 이를 각 서비스별로 가장 완벽한 형태로 제공될 수 있도록 운용하는 것이 이제 세 번째 단계가 되겠습니다.
그리고 마지막으로 이제 네 번째 단계는 AI 사용으로 효율성·생산성만 집중할 것이 아니라 AI가 가지고 있는 또 부정적인 효과도 발생할 수 있죠. 그래서 AI 개발과 활용에 있어서 어떤 안전성·신뢰성·책임성 문제에 대해서 사회적인 규범과 또 제도적인 방안까지도 마련하고, 덧붙여서 이 인프라 모델의 구축부터 시작해서 운용까지 이 모든 단계별로 필요한 인재들을 양산해서 굉장히 건강하고 또 활기찬 AI 생태계를 조성하는 것이 중요하다고 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
AI 전략 4단계를 아주 구체적으로 설명해 주셨습니다. 그렇다면 AI 인프라 중에서 이제 AI 데이터센터나 GPU 같은 고성능 컴퓨팅 인프라 확보는 초거대 AI 모델 개발 및 운영에 필수적이라고 생각이 되는데요.
국내 고성능 컴퓨팅 인프라 확보 현황과 과제는 무엇이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
네, 말씀하신 대로 AI 고성능 컴퓨팅 인프라를 위해서는 방금 말씀드린 핵심엔진인 GPU가 아주 중요합니다. GPU는 현재 우리가 좀 더 많이 확보해야 하는 과제가 있고요. 또 그 외에도 초고속 네트워크, 대용량 고속 스토리지, 특히 중요한 효율적인 전력 및 냉각 시스템. 이것들을 아주 효율적으로 설계하고 또 고장 없이 안정적으로 운영할 수 있는 전문 인력도 필요하다는 말씀을 다시 강조 드립니다.
초거대 AI 모델 학습 및 추론 GPU에 대해서 조금 더 말씀을 드리자면 이 GPU 같은 경우에 현재 작년 기준으로 우리나라에 약 한 2천 장을 보유하고 있는 것으로 알려져 있는데요. 그런데 이제 민간까지 다 합하면 아마 한 1만 장 정도 있을 것으로 생각하고 있습니다.
하지만 구글이나 메타 같은 빅테크 기업과 비교하면 굉장히 적은 숫자이기 때문에 정부는 당장 올해부터 한 1만 장 정도를 확보하는 것을 목표로 해서 사업을 추진하고 있고요. 내년에도 그 정도 또는 그 이상의 규모로 GPU를 확보하기 위한 노력을 기울일 것으로 예상되고 있습니다. 그래서 앞으로 GPU의 문제가 빨리 해결되는 게 필요하고, 이를 바탕으로 소버린 AI(Sovereign AI), 즉 우리나라가 직접 개발하고 직접 운용하는 AI를 만드는 수준까지 올라가는 게 중요한 과제라고 말씀드립니다.
[앵커]
AI 기술 발전에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 인재양성이라고 생각합니다. 대한민국의 AI 인재 수급 현황과 더불어 국내 AI 인재들이 산업현장에서 활약하기 위한 환경은 잘 조성되어 있으며, 해외 유출문제는 없는지 궁금합니다.
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
네, 지금 세계 각국이 AI 인재가 부족합니다. 그만큼 이 AI 기술 개발 산업과 연관 산업이 발전 및 확장하고 있기 때문에 인재의 수요가 늘어나고 있는데 우리나라 같은 경우는 지난 10여 년 동안 AI에 대한 관심이 점점 높아지면서 AI를 전공한 인력들이 늘어나고 있습니다. 이건 굉장히 다행스러운데, 문제는 AI 인재들이 국내에서 연구하거나 경험을 쌓는 것이 아니라 사실은 그중에서도 좀 뛰어난 인재들이 미국 등의 해외로 나가는 경우가 좀 많다는 말씀드립니다. 즉 인재 유출이 많이 일어나고 있는 게 문제라고 할 수 있습니다.
최근 발표에 따르면 우리나라가 지금 인도와 이스라엘에 이어서 가장 많은 이공계 인력이 (해외로) 나가는 나라고, AI도 마찬가지라고 합니다. AI 인재를 양성하는 것도 중요하지만, 우리가 양성한 AI 인재, 그리고 더 나아가서 외국에서 AI를 공부한 인재들을 국내로 불러들여서 활발하게 연구나 사업을 할 수 있도록 하는 여건을 만드는 게 굉장히 중요하다고 생각을 합니다.
이를 위해서는 우선 AI 인재들에게 파격적인 연봉이라든가 또는 그런 정주 여건을 마련해 주는 게 필요할 것 같고요. 그리고 또 하나는 기본적인 연봉이나 이런 문제 외에도 AI에 대해서 다른 벤처 투자 창업자들도 마찬가지지만 정말로 하고 싶은 것을 할 수 있는. 그래서 몇 년 동안 꾸준히 계획하고 설정한 비전이나 목표를 달성할 수 있도록 과감하게 지원을 할 수 있는, 그런 AI 벤처에 대한 투자 이런 쪽에도 관심을 좀 많이 가졌으면 하는 바람이고요. 그렇게 된다면 앞으로 또 우리가 정말 빠른 속도로 따라잡을 수 있지 않을까 이렇게 생각합니다.
[앵커]
마지막으로, 대한민국의 AI 전망과 남은 과제는 무엇이라고 보십니까?
[이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장]
우리 기업들이 굉장히 빠른 속도로 학습하는 그런 능력이 있죠. 투자도 집중적으로 하고 의사결정도 빠릅니다. 그래서 기술력과 인프라 구축은 우리가 좀 늦었지만 빠른 속도로 쫓아가리라고 생각을 합니다. 그렇지만 아까 금방 말씀드린 바와 같이 이 파운데이션 모델 즉 한국형 LLM 또는 소버린 AI를 가져야 하느냐 말아야 하느냐에 대한 얘기들이 얼마 전까지는 있었습니다만, 그것이 꼭 초거대 LLM과 같은 대규모 언어 모델이 아니라 우리의 현재 상황에 맞는 그리고 앞으로 더 유용하게 사용될 수 있는 그런 파운데이션 모델을 개발하는 것이 중요할 것 같고요.
그다음에 한국어라는 우리의 언어가 한류를 통해서도 많이 확장하고 있는 만큼 이 AI 시대에 한국의 입장에서 AI 모델을 만드는 것도 중요하다고 생각합니다.
마지막으로 또 말씀드릴 것은 AI 사용에 대한 부분입니다. 지금 전 세계적으로 AI가 너무 빠른 속도로 발전하니까 향후 AI로 인한 위험에 대한 걱정도 많은 것이 사실입니다. 이 분야에서도 우리가 균형 있게 정책을 추진함으로써 우리나라뿐만 아니라 전 세계의 AI 이용과 확산에 기여할 수 있도록 글로벌 리더십도 확보한다면 우리나라의 AI가 발전하는 데 큰 도움이 되리라고 생각을 하고 있습니다.
[앵커]
네, 지금까지 한국방송통신전파진흥원 이상훈 원장과 함께 이야기 나눠봤습니다. 오늘 말씀 고맙습니다.
YTN 사이언스 박기현 (risewise@ytn.co.kr)
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