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[AI가 미래다] 조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장 "이제 중요한 것은 AI 신뢰성"

[AI가 미래다] 조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장 "이제 중요한 것은 AI 신뢰성"

  • 기자명 이주상 기자
  • 입력 2021.07.20 16:16
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The AI 창간 1주년 기획 특집 인터뷰

조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장/사진=유시형 기자

세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제는 AI가 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했다. 따라서, AI가 미래 국가경쟁력의 핵심이 될 것이라고 많은 학자와 전문가들은 전망한다. AI가 바이오 및 의료, 반도체, 국방, 보안, 도시개발 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 범용기술이기 때문이다.

다수의 국가들이 AI 산업 육성을 주요 국가전략으로 선택하고 있다. 또한, AI는 막대한 부가가치를 창출하는 산업인 동시에 일자리 변동과 같은 사회변화를 가져오는 핵심 요소다. 고령화 사회의 국민 건강, 노인복지, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있다.

사진출처=픽사베이

코로나19로 많은 산업이 위축되고, 경제적으로 어려움을 겪고 있지만 AI 시장은 높은 성장세를 기록하고 있으며, 이는 앞으로도 지속될 것이란 분석이다.

소프트웨어정책연구소는 AI 분야의 글로벌 시장은 2018년에는 전년 대비 30%에서 50%로 성장했으며, 2025년에는 평균 36%~45%로 성장할 것으로 전망했다. 또한, 향후 머신러닝, 딥러닝, IoT 등 관련 기술을 위한 데이터 확보 및 생태계 선점 경쟁이 시장을 주도하며, 글로벌 기업 및 국내 기업들 사이의 핵심 화두가 될 것으로 보이며 대폭적인 성장을 예상했다.

국내 AI 시장은 2017년 9,500만 달러에서 2022년 9억 5,900만 달러 규모로 연평균 58.7%의 고도성장을 예상했다. 기술 별로 보면, 국내시장은 글로벌 시장과 비슷한 속도로 성장할 것으로 보이며, 전문가시스템, 자율로봇, 지능형 개인비서 등이 시장을 이끌 것으로 전망된다.

자료출처=소프트웨어정책연구소

세계 각국은 생산성 향상, 경쟁력 제고, 국가안보 증진, 사회문제 해결 솔루션 등에 AI를 활용하기 위해 정부 주도하에 AI 국가전략을 실행 중이다. 글로벌 AI 시장의 선두 국가인 미국은 지난 트럼프 정부에서 AI 관련 R&D 우선 지원, AI 관련 교육 강화 등 AI 발전을 위한 정책추진 방향을 제시하며 ‘American AI Initiative’ 라는 연방 차원의 AI 전략을 수립했다. 새롭게 들어선 바이든 정부도 이러한 트럼프 정부의 AI 계획을 그대로 이어받아 추진할 뿐만 아니라 별도의 혁신 펀드를 추가 조성해 투자 액수를 늘릴 계획이다.

미국과 AI 및 첨단산업 패권 경쟁을 겨루고 있는 중국은 정부 주도의 AI 분야 대규모 투자 및 인력 양성을 추진하고 있으며, 선도기업을 지정해 산업별 특화플랫폼을 육성하고 있다. 정부 주도로 자국 기업을 활용한 산업별 플랫폼 구축, 막대한 데이터를 축적해 AI 경쟁력 확보한다는 전략이다.

EU는 연구기금 지원 프로그램인 ‘Horizon 2020’과 그 후속 프로그램인 ‘Horizon Europe’을 통해 지속 가능한 EU 과학기술 기반 및 산업경쟁력 강화 방안을 마련했다. 또한, 최초의 인공지능 전략보고서인 ‘Artificial Intelligence for Europe’을 통해 ‘Europe AI Initiative’를 발표하고 AI 시대에 대응하는 세부 법·제도 전략 및 윤리 가이드라인 등을 제시했다.

디지털 뉴딜 2.0 발표/사진제공=청와대

우리나라도 마찬가지이다. 문재인 정부는 2019년 세계 1등 AI 국가로 도약하기 위한 비전과 실행계획을 담은 AI 국가 전략을 발표했으며, 경제·사회 전반의 혁신을 위한 3대 분야 9대 전략, 100대 실행 과제를 제시했다. 아울러, 지난 해부터 ‘한국판 뉴딜’ 정책 안에 AI가 핵심이 되는 ‘디지털 뉴딜’ 사업을 추진하고 있고, 만으로 1년을 맞는 최근 정부는 한국판 뉴딜의 총 투자 규모를 더욱 확대하는 방안을 발표했다.

조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장/사진=유시형 기자

본지는 창간 1주년을 맞아 소프트웨어정책연구소의 조원영 AI정책연구팀장을 만나 국내 AI 정책 방향과 AI 산업의 미래에 대한 이야기를 들어 보았다.

본격적인 인터뷰에 앞서 조원영 팀장은 더에이아이의 창간 1주년을 먼저 축하했다. 조 팀장은 “지난 1년 간 더에이아이는 국내외 주요 인공지능 기사를 신속하고 정확하게 독자들에게 알려주는 데 큰 기여를 했습니다. 앞으로도 우리 독자들이 인공지능이 만들어가는 미래 사회에 잘 대응할 수 있도록 많은 도움 주시기를 바랍니다”라고 축하의 인사를 건넸다.

다음은 조원영 AI정책연구팀장 인터뷰 전문이다.

소프트웨어정책연구소/사진=유시형 기자

Q. ‘더에이아이’ 독자 분들께 자기소개 부탁 드립니다.

소프트웨어정책연구소에서 AI정책연구 팀장을 맡고 있는 조원영입니다. 전공은 경영학을 했습니다. 학위 이후에 민간 경제연구소에서 근무하면서 IT 산업영역에서 연구를 계속 진행했고, 2016년도에 소프트웨어정책연구소에 합류했습니다. 연구소에서는 약 6년 간 근무를 하고 있습니다.

Q. 소프트웨어정책연구소에 들어오게 된 배경?

박사과정 당시 IT정책과 IT시장분석, 공정한 시장환경을 조성하기 위한 정책 영역에 대한 관심을 갖고 연구를 했었습니다. 가령, 소프트웨어 분야에서 소프트웨어 불법 복제가 발생했을 때 어떻게 대응해야 하는지에 대한 정책적 시사점을 도출하는 연구도 했었고, 다양한 오픈소스 소프트웨어의 라이센스 중에서 경쟁 환경에서 호환이 잘되는 라이센스가 어떤 것인지 등 민간 영역에서 약 7년 정도 연구를 하다 보니 정책적인 부분에도 관심을 가지게 됐고, 그 결과 소프트웨어정책연구소에 합류하게 되었습니다.

Q. 소프트웨어정책연구소는 어떤 일을 하는 곳인가요?

소프트웨어 영역에는 패키지 소프트웨어를 중심으로 하는 전통적인 소프트웨어 영역이 존재하고, 클라우드 컴퓨팅이 등장한 이후에 서비스 소프트웨어, 그리고 신기술 소프트웨어 영역이 있습니다. 신기술 소프트웨어의 대표적인 분야가 AI, 블록체인, 최근에 이슈가 되고 있는 메타버스, AR, VR과 같은 뉴 미디어로서의 소프트웨어 신기술이 여기에 속합니다. 저희 연구소는 두 영역을 균형 있게 연구를 하고 있습니다. 전통적인 소프트웨어 영역에서는 대기업 참여 제안 제도와 정책적인 효과를 분석하고 나은 방향을 제안하는 연구를 하고 있습니다. 소프트웨어 산업은 데이터가 매우 중요한데 현재는 구체적인 데이터, 통계 데이터가 부족합니다. 이러한 통계 데이터가 잘 구축되어 있어야 데이터 기반의 정책을 올바르게 수행할 수 있기 때문에 데이터 구축에 대한 업무도 하고 있습니다. 또한, 저희 팀과 같이 AI 영역에 특화되어 연구를 하거나, 메타버스 영역을 연구하는 팀도 있습니다.

Q. AI정책연구팀은 어떤 업무를 하는지?

AI가 정책 영역에 포함되기 시작한 것은 알파고가 이슈가 됐던 2016년도 이후입니다. 그 당시 지능정보사회추진단이라고 하는 범부처 조직이 만들어졌고, 이후에 과학기술정보통신부에서 AI국이 만들어졌습니다. 그러한 변화에 맞춰서 연구소도 2019년도에 AI정책연구팀을 창설했습니다. AI정책연구팀은 정부에 AI 관련한 정책들을 기획하고 정책의 효과를 분석하는데 포커스를 맞춰서 다양한 정책 연구를 수행하고 있습니다. 그 중에서도 AI 정책의 가장 핵심적인 분야 중 하나가 AI 인재 양성입니다. 저희는 이와 관련해서 다양한 정책을 개발하고 제안하는 업무를 수행해왔습니다. 최근에는 AI 신뢰성이 상당히 중요한 화두로 제시가 되고 있어서, AI 신뢰성을 제고하기 위한, 신뢰성 있는 AI를 만들어내기 위한 정책들도 제안하고 고민하고 있습니다.

Q. 정기적으로 배포한 'SPRi AI 브리프', 만들게 된 계기는?

우리나라는 AI 국가전략이 2019년도 12월에 발표됐습니다. 그 즈음에 저희 기관에서 ‘SPRi AI 브리프’를 발간했습니다. 주요 내용은 국내·외 AI 시장 상황, 정책, 인재양성 등 다양한 영역에서의 소식들을 정리하고, 거기에 따른 시사점이나 합의까지 정리한 한 페이지 보고서를 지향했었습니다. 그때까지만 해도 AI가 중요하다고는 하지만 세계적으로는 어떤 움직임이 있고, 산업이나 정책에 대해서는 어떤 변화가 있는지에 대해서 전달해주는 소식지가 없다는 산업 관련자들의 목소리가 있었습니다. 이런 요구가 접수됐고, 공공 분야에 있는 정책연구소로서 AI 관련 소식을 국민들에게 전달하는 것이 저희들의 중요한 역할 중에 하나라고 생각해 발간을 시작했습니다. 하지만 최근에는 'The AI'를 비롯한 다양한 매체에서 AI 소식을 전하다보니 더 이상 그런 기능을 하지 않아도 국민들이 AI 관련 소식을 잘 받아볼 수 있는 환경이 됐다고 생각했습니다. 따라서, 올해 1월달에 'AI 브리프'에 투여됐던 리소스를 심도 있는 연구 쪽으로 전환을 하게 됐고, 더 이상 발간하지 않게 되었습니다.

조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장/사진=유시형 기자

Q. 최근 국내 AI 산업 동향에 대해 어떻게 보고 있는지?

코로나19의 여파가 AI 산업에도 큰 영향을 미쳤기 때문에 그 이후의 정책 동향에 대해 말씀 드려야 할 것 같습니다. 물론 코로나는 전 세계적으로 큰 불행입니다. 다만, AI 산업에는 긍정적인 효과와 부정적인 효과가 같이 있었다고 볼 수 있을 것 같습니다. 코로나를 현명하고, 효율적으로 대처하기 위해서 꼭 필요했던 것이 디지털 기술, 특히 지능화 기술과 AI 기술이라고 생각됩니다. AI에 기반 기술을 가지고 있는 기업이 코로나로 인해 수요의 증가로 매출이 증가한 것도 사실입니다. 코로나를 슬기롭게 대응하는데 있어, 우리나라 뿐만 아니라 전세계에서 AI 기술이 큰 도움이 되고, 그 과정에서 AI 관련 산업이 성장했다고 볼 수 있습니다. 또 하나는 글로벌 AI 기술을 선도하고 있는 기업이 대부분 미국에 위치하고 있습니다. 구글, 아마존, 애플, 페이스북, 마이크로소프트 다섯개 5대 빅테크 기업이 AI 기술을 주도하다 보니까, 그들이 코로나 시기에 역대급 실적을 창출합니다. 이는 다시 어마어마한 투자로, 선순환효과를 발생시키고 있습니다. 반면에 우리나라 같은 국가는 그 만큼 AI 역량이 확보되어있는 상황은 아니기 때문에, 상대적으로 정부의 역할이 중요해진 부분도 있습니다. 격차가 더 이상 벌어지지 않도록 정부에서 정책적 노력을 쏟아야 하는 시기였기도 했습니다. 그에 대한 실예로 디지털 뉴딜이라는 정책이 만들어져서 진행되고 있습니다.

Q. 디지털 뉴딜은 2년차를 맞이했습니다. 긍정적인 점과 아쉬운 점은 무엇인가요?

디지털뉴딜이 아직 성과에 대해서 이야기하기에는 아직은 시기상조입니다. 지금 진행이 되고 있고, 정책이라는 것의 효과를 판단하기 위해서는 일정정도의 시간이 필요하기 때문입니다. 지금은 축적을 하는 시기라고 생각됩니다. 데이터도 모으고, 인프라도 제대로 구축하고, 법 제도 정비도 하는 기반을 닦아내는 그러한 과정에 있습니다. 그럼에도 불구하고 제가 긍정적으로 보는 부분은 정부가 디지털 뉴딜을 추진하면서 이해관계자들과 계속해서 소통하고 있는 모습입니다. 데이터에 대해서도 전문가와 데이터를 활용하는 기업, 공급하는 기업의 의견을 계속해서 묻고 있습니다. 정책의 이해관계자와 지속적으로 소통하면서 부족한 부분을 계속 보완해나가면서 정책을 추진해나가고 있다는 점은 상당히 긍정적이라고 생각하고 있습니다 이 같은 과정이 지속된다면 성과를 창출해야하는 그런 차원으로 자연스럽게 넘어갈 수 있지 않을까 생각이 듭니다.

Q. AI 정책을 총괄하는 콘트롤타워가 필요하다는 주장 대해 어떻게 생각하는지?

제 생각엔 정확한 지적을 해주신 것 같습니다. 현재 정부의 부처가 만들어진 것은 산업화 시대에 만들어진 것이지 않습니까. 산업화 시대는 영역을 나눠서 그 분야에 전문성을 가지고 있는 부처 전문화가 목적이었습니다. 각 부처별 전문성을 발휘할 수 있도록 정부가 나뉘어 있죠. 이는 우리나라만 그런 것이 아니고 모든 나라가 그렇게 구성되어 있습니다. 그러다 보니 큰 그림에서 통일감 있게 일괄적으로 추진해야 하는 정책이 부처별로 따로 진행이 되다 보니까, 시너지가 안 만들어진다는 이야기가 나오는 것 같습니다. 관련해서 최근에 미국 백악관에 있는 과학기술정책국 안에 AI 컨트롤타워를 만들어야 한다는 제안이 있는 것으로 알고 있습니다.

조원영 소프트웨어정책연구소 AI정책연구팀장/사진=유시형 기자

Q. 최근 포럼에서 AI 신뢰성에 대한 주제로 발표했습니다. AI 신뢰성에 주목하는 이유?

사실 AI 기술이 등장한 것이 50년 정도 됐고, 그 동안 두 차례의 겨울이 왔다고 학계에서는 얘기합니다. 관련 기술 개발이 끊기고, 아무도 AI에 관심 갖지 않았던 시기도 있었습니다. 또 한 번의 겨울이 오지 않게 하기 위해 중요한 것이 AI 신뢰성이 아닌가 하는 생각이 듭니다. AI 신뢰성이라는 것은 사용자들이 믿고 쓸 수 있는 AI를 구현한다는 것이 핵심입니다. 이용자들이 AI를 어떻게 해야 믿고 쓸 수 있을까에 대한 고민이 이제는 필요한 시기입니다. 여러 가지 기술적, 제도적인 대비책이 있어야 믿고 쓸 수 있을 것 같습니다. AI가 도출한 결과의 공정성 이슈, 데이터의 편향성을 제거하는 이슈가 있을 수 있고, AI가 왜 이런 의사결정을 했을까에 대해 해석하고 설명할 수 있는 설명 가능성, 투명성이라고 하는 요소가 AI 신뢰성에 중요한 요인입니다. 그리고 실제로 AI가 의사결정을 잘못해서 피해가 발생했을 때, 누가 책임이 있는지, 법적으로 누가 책임을 질 것인지에 대한 법적 책무성도 중요한 요소가 될 것이고, 그 이외에도 프라이버시 이슈나, AI가 어떠한 환경에서도 동일한 성능을 발휘할 수 있을지에 대한 견고성 등 여러 가지 요인이 신뢰성 있는 AI를 구현하는데 필요한 요소라고 생각합니다. 그래야 사회적으로 AI를 편하고 안전하게 수용할 수 있을 것입니다.

Q. 설명 가능 한 AI, 어느 정도 개발이 되었는지?

설명할 수 있는 AI가 어디까지 가능하냐는 것이 최근 학계의 핫이슈입니다. 다르파(Defence Advanced Research Project Agency, DARPA)라고 하는 미국 국방부 산하의 연구기관이 있습니다. 차세대 기술, 도전적인 기술에 규모 있는 펀딩을 통해 난제를 해결하는데 상당히 전문화 되어있는 조직인데, 거기서도 설명 가능한 AI에 대한 R&D를 지속적으로 추진해온 것으로 알고 있습니다. 국내에도 설명가능한 AI를 구현하기 위해서 정부 예산 투입을 해서 R&D 사업을 진행하고 있는 것으로 알고 있습니다. 기본적으로 AI 기술이 지금은 데이터를 활용해서 확률적으로 추론하는 방식이기 때문에 결과 값에 대한 정확한 설명이 불가능합니다. 그래서 블랙박스 모델이라고 부릅니다. 그럼에도 불구하고 의사결정의 어떠한 파라미터가 중요하게 영향을 미쳤는지 같은 중요한 요소를 시각화하는 R&D는 이루어지고 있는 것으로 알고 있습니다. 여전히 난제입니다만 많은 과학자, 연구자가 이 분야에 뛰어들어서 연구하고 있으니까 희망적일 것이라고 보고 있습니다.

Q. 과기정통부에서도 ‘신뢰할 수 있는 AI 실현 전략’을 발표했습니다. 이번 전략의 핵심 내용은 무엇인가요?

일단 다양한 신뢰성 있는 AI를 구현하기 위해서는 크게 보면 한 쪽으로는 규제가 있고, 다른 쪽으로는 지원이 있습니다. 얼마 전에 나온 유럽의 AI 법안은 좀 규제에 가깝다는 생각이 듭니다. 그런데 AI의 기술적인 속성을 잘 보면, 전통적인 소프트웨어와는 속성이 좀 많이 다릅니다. 아까 전에 말씀드렸던 확률적 추론을 통해서 결과가 나오기 때문에, 결과를 정확하게 예측하기가 어렵고, 그러다보니 전통적인 소프트웨어 엔지니어링이 잘 작동하지 않는 것이 있습니다. 그런 기술적인 속성들을 구현해야 하고, AI 신뢰성을 구현하기 위해 너무 강력한 규제들을 들이대면, 혁신을 저해할 수 있는 어떤 부작용이 크기도 합니다. 그래서 이번에 정부에서 발표한 신뢰할 수 있는 AI 실현전략의 가장 핵심은 기술의 속성을 고려해서 합리적인 수준으로 신뢰성을 구현할 수 있도록 노력한다입니다. 민간에서 주도적으로 추진하고, 공공재의 성격을 가진 정부가 도와줘야 하는 영역은 지원하겠다라는 방침입니다.

Q. AI 기술 및 산업의 발전을 위해 우선순위의 정책과 사업 방향은?

AI가 딥러닝이라고 하는 인간 두뇌의 뉴런 구조를 모사해서 대량의 데이터를 학습하는 기계학습 방식이 주목을 받기 시작한 것이 10년 가까이 됩니다. AI 기술 및 산업에 있어 딥러닝은 성과를 보여줬습니다. 하지만, 어떻게 보면 한계가 명확한 부분도 있습니다. 방대한 양의 데이터가 없는 영역에서는 활용하기가 어렵고, 대량의 데이터를 학습시키는 과정에서 대규모의 컴퓨팅 파워가 들어가는데 이를 충족하기 위해선 비용이 많이 투여됩니다. 자급력이 없는 쪽에서 AI를 활용하는 것이 어렵습니다. 이런 부분에 있어서 정책적으로 지원을 해야 한다고 생각합니다. 그렇기 때문에 이제는 정책를 단기에 성과를 내는 데 주력하기보다는, AI의 지속가능한 발전에 주력해야 한다는 생각이 듭니다. 10년 뒤에는 AI가 오늘날보다 더 잘 발달해서 모든 사람들에게 도움을 줄 수 있는 신뢰성과 책임 있는 AI를 구현하기 위해서 중장기적인 계획을 세워야 하는 시점이라는 생각이 듭니다.

Q. 팀장님께서 그리는 미래 AI는 어떤 모습인가요?

앞에서 말씀 드렸다시피 AI 기술 그것 자체가 목적이 될 수는 없습니다. 기술은 중립적이죠. 나쁜 기술이 있고, 좋은 기술이 있는 것도 아닙니다. 그 기술 자체가 목적이 될 수도 없습니다. 사람이 기술을 좋게 활용해야하고요, 그리고 그 기술을 통해 살기 좋은 세상을 만들어주는 것이 중요하다. 그게 바로 제가 생각하는 AI의 이상향이 아닐까라는 생각하고 있습니다. AI를 잘 이용을 해서 모든 사람들이 어제보다 나은 내일을 만들어내야 한다는 생각이 듭니다. 그런 관점에서 정부도 정책을 개발해야 하고요. 기업도 관련된 사업을 발굴해야 하고, 국민들도 AI에 대해 관심을 갖고 각자 할 수 있는 영역에서 관심을 갖고 뒤쳐지지 않도록 혹은 각자의 삶을 좋게 개선할 수 있도록 어떻게 활용할 수 있는가에 대한 고민이 필요한 시기가 아닌가, 하는 생각이 듭니다.

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