과학계 원로들도 주목한 AX···"산학연 확산 노력해야, AI 교육·윤리 고민은 필요"

[이데일리 강민구 기자] 최근 인공지능전환(AX) 물결이 국가와 사회뿐만 아니라 우리 삶의 변화를 초래하는 가운데 과학기술계 원로들이 모여 AX의 가능성과 부작용을 균형있게 돌아보는 시간을 가졌다. 원로들은 AX가 거스를 수 없는 흐름이라는데 뜻을 모으면서도 AI 교육부터 윤리 등의 부작용도 함께 따져보며 우리나라가 미국, 중국 등에 뒤처지지 않도록 경쟁력을 갖춰나가야 한다고 조언했다.

12일 한국과학기술단체총연합회 2관 과학기술연구회 회의실에서 열린 ‘4차 원정포럼’에서 원로들은 이같이 AX가 사회 전반에 미치는 영향을 진단하고, 우리나라의 대응 전략을 논의했다.

원정연구원은 ‘어떻게 우리나라를 창조와 혁신이 만개하고 열매 맺는 사회로 만들 수 있을 것인가’에 대한 연구, 토론을 통해 새로운 정책 대안을 제시하는 것을 목적으로 하는 사단법인이다. 정성철 원장을 비롯해 채영복 전 과학기술부 장관, 이승구 전 과학기술부 1차관, 박승덕 과우회 명예회장 등 과학기술계 원로들을 주축으로 정기포럼을 열고, 연구활동도 하고 있다.

정성철 원정연구원장은 “불과 20년전에는 정보전환(Information Transformation)을 이야기 했는데 이제는 AX 시대가 성큼 다가왔다”며 “앞으로 과학기술 연구개발과 우리 삶을 살아가는데 AX가 어떠한 의미를 갖는지, 그리고 어떻게 대응할지 살펴보는 부분이 의미가 있다”고 밝혔다.

원정연구원이 주최한 ‘4차 원정포럼’ 참석자들의 단체사진.(사진=이데일리 강민구 기자)

이수동 교수 “AI 중심 경제 질서 재편, 산업 태동”

이날 발제에 나선 이수동 울산대 교수는 AX로 인한 AI 중심 경제 질서 재편과 산업 플랫폼화 가속화, AI 산업 생태계 태동과 일자리 재정의 측면에 주목했다. 이수동 교수는 “석유가 아닌 데이터가 가장 가치있는 자원으로 부각되고 있고, 플랫폼 비즈니스가 산업 분야에 자리잡고 있다”며 “엔비디아, 마이크로소프트 등 AX를 선도하는 기업들은 플랫폼 비즈니스 모델을 강화하고 있으며, 서비스·모델·데이터 인프라·반도체 레이어 측면에서 산업 생태계가 태동하고, 기존 일자리를 AI가 대체하는 사례도 나오고 있다”고 설명했다.

이 교수는 이러한 시대에 AI와 협업하는 인간의 중요성이 커지고 있으며, 산업인공지능처럼 산업 현장의 문제를 해결하기 위한 시도도 이뤄지고 있다고 분석했다. 이 교수는 “대학도 AX에 살아남기 위해 여러시도를 하고 있으며, 울산대는 올린공대 모델을 벤치마킹해 개인화된 교육을 제공할 수 있는 플랫폼으로 전환하고 있다”며 “연구개발에서도 연구과정 자체를 자동화하는 AI 연구가 진행되고 있으며, ‘딥리서치’처럼 연구에 할용할 수 있는 도구들도 보편화되는 추세”라고 강조했다.

이수동 울산대 교수가 주제발표를 하고 있다.(사진=이데일리 강민구 기자)

AI 혁신 생태계 조성 고민 있어야

패널들은 AI 혁신 생태계 조성과 기존 산업 비효율성을 개선의 필요성을 강조했다. 실제로 이은우 KAIST 감사는 “AI를 감사 업무에 적용하자 대학 내부 조직에서도 AI에 관심을 갖고 생산성을 높이는 효과가 나타나고 있다”며 “감사 업무에도 AI로 대규모 데이터를 빠르게 분석해 답을 찾아내는 등 성과가 나타났다”고 밝혔다.

기업의 성공적인 기술사업화를 위해 AI 기술 자체의 혁신뿐 아니라 이를 통해 어떠한 혁신을 만들어내고, 기업의 조직, 문화, 고객과의 관계를 근본적으로 바꿀 수 있는 전략적 고민이 필요하다는 의견도 나왔다. 송영화 건국대 교수는 “기존 산업의 비효율성을 해소하고, 단순한 기술 도입을 넘어 조직 전체의 혁신 프로세스를 재설계해야 한다”고 설명했다.

인재 육성 방안에 대해서는 초중등학교 단계부터 수학 교육을 강화하고, 융합 인재 양성에 주력해야 한다는 의견이 나왔다.

이수동 교수는 “행렬, 미적분 등 AI에 필수적인 과목을 미리 학습하는 기회가 중요하다”고 했고, 이성국 원정연구원 AI융합연구센터장은 “중국의 딥시크와 같은 혁신은 조기 AI 교육 덕분에 가능했다”며 교육 체계의 변화 필요성을 언급했다

자유토론에서는 우리나라의 AI 수준에 대한 냉철한 진단과 함께, 그래픽처리장치(GPU) 확보에만 치중할 것이 아니라 산업 전반적 AI 역량 강화와 윤리적 AI 활용, 연구개발과 보안 간 딜레마 문제 해결 등 다양한 정책적 대안과 기대가 제시됐다.