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[기고] 따뜻한 'AI의 봄' 맞으려면

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  • 2024.06.11 04:30
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[기고] 따뜻한 'AI의 봄' 맞으려면
이종호 과학기술정보통신부 장관과 미셀 더넬런 영국 과학혁신기술부 장관이 22일 오후 서울 성북구 한국과학기술연구원(KIST)에서 'AI 서울 정상회의 및 AI 글로벌 포럼' 관련 브리핑을 하고 있다. /사진제공=과학기술정보통신부, 뉴시스
우리는 생성형 AI(인공지능)를 중심으로 'AI의 봄'을 맞이했다. 과거 AI가 △컴퓨팅 인프라의 한계 △기술 수준 대비 시장의 과도한 기대감 △부족한 데이터 등으로 혁신 및 상용화에 실패하며 '겨울'을 보냈다면 지금은 △GPU(그래픽처리장치)를 위시한 컴퓨팅 인프라의 빠른 발전 △시장의 기대감을 뛰어넘는 파운데이션 모델 등장 △데이터의 기하급수적 증가로 겨울잠에서 깨어났다.

국내 AI는 정부·민간의 노력하에 단기간에 빠른 속도로 성장했고 성과도 거뒀다. 하지만 AI 시대를 견인하는 3가지 동인, 즉 컴퓨팅 인프라, 파운데이션 모델, 양질의 데이터 면에서 글로벌 강대국 대비 여전히 격차가 있다. 이 격차는 시장 메커니즘에 의해 점점 확대될 가능성이 높다. 3가지 동인은 서로 연계된 선순환 구조를 통해 후발주자와 격차를 가속화하기 때문이다. 가령 고성능 컴퓨팅 인프라는 학습효율의 상승을 통해 파운데이션 모델의 성능을 개선하고 파운데이션 모델의 확산에 따른 서비스 확장은 더 많은 데이터를 확보할 수 있게 한다.


격차를 좁혀 우리나라가 AI 시대의 혁신을 중심에서 도모하기 위해서는 국가역량 총결집이 필요하다. 그 시작이 거버넌스다. AI의 일상화 과정에서 특정 영역에 국한되지 않는 다양한 정책과제가 나올 것으로 예상되는데 부처 간 칸막이를 초월하고 효율화한 정책이 도출될 수 있는 범정부적 거버넌스가 필요하다. 상호 연계되고 통합된 시각에서 국가 AI 혁신을 목표로 지난 4월 출범한 'AI전략최고위협의회'의 역할이 매우 중요한 이유이기도 하다.

AI의 봄은 겨울엔 경험하지 못한 새로운 숙제를 안겨주었다. 지난해 11월 영국 블레츨리에서 열린 제1차 AI 정상회의 때 발간된 '프런티어 AI의 역량과 위험' 보고서에는 편향성, 불공정성, AI의 오용, 통제력 상실 등 다양한 AI 리스크가 소개됐다. 생성형 AI로 인해 강조되는 이러한 리스크에 적절히 대응하지 않으면 인류의 보편적 가치에 큰 위협이 될 것이라는 지적이다.

AI 리스크 감소를 위해서는 범국가적 연대가 요구된다. 지난 5월에 열린 'AI 서울정상회의'가 좋은 예다. 이날 정상회의에 모인 대한민국을 비롯한 G7(주요 7개국), 호주, 싱가포르 등의 세계 지도자는 AI분야의 국제협력을 촉진하고자 하는 공동의 헌신을 확인했다. 특히 AI 개발·활용 시 안전·혁신·포용의 3가지 가치를 우선순위로 설정한 데 그 의미가 크다.


AI의 따뜻한 봄을 맞이하기 위해서는 이용 주체인 일반 시민들의 문해력이 필요하다. AI가 안전하고 책임감 있게 활용되고 타인의 삶에 해악을 가하는 데 오용되지 않도록 AI에 대한 이용자의 전반적인 이해도를 높여야 한다. AI는 지금도 빠른 속도로 발전한다. 우리가 선순환 구조로 국가 AI 혁신을 선도할 수 있는 골든타임은 앞으로 3년 이내로 보는데 어쩌면 이보다 1~2년 짧아질 수도 있다. 골든타임을 놓치지 않으려면 AI 이용자의 문해력을 높이는 게 시급하다. 이를 기초로 국가역량을 총결집해 따뜻한 AI의 봄을 맞이해보자.

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