(서울=뉴스1) 박종선 인포보스 최고기술책임자(CTO) = 지난해 노벨 물리학상과 화학상 수상자는 인공지능(AI) 분야의 연구자였다.
물리학과 화학을 전공한 연구자가 아닌 인공지능 분야의 연구자가 수상하였기에 노벨위원회에서도 역사적으로 고무적인 일로 기록되었다.
또한 최근 세간에 화제가 되고 있는 딥시크에 대한 견제와 우려 또한 인공지능에 대한 이야기이다. 위의 두가지 인공지능은 ‘예측형인공지능’과 ‘생성형인공지능’으로 분류된다.
’예측형 인공지능‘은 정확성과 신뢰성을 지향하고 ‘생성형인공지능은 창의성과 혁신을 지향한다는 점에서 서로 상이하지만 두 인공지능 모두 특정한 문제를 해결하거나 특정 목적을 달성하기 위해 설계되었으며 인간과 유사한 수준의 이해와 처리 능력을 발휘할 수 있는 시스템 구현인 AGI(Artificial General Intelligence)를 지향한다는 점에서는 목표하는 바가 같다고 볼 수 있다.
지금까지 다양한 과학분야에서 활용되고 있는 ‘예측형 인공지능’은 구체적인 목적을 달성하기 위해 최적화된 방법을 사용한다는 점에서, 산업적 관점의 활용도가 매우 높다.
창의성과 혁신을 지향하는 생성형 인공지능이 환각(hallucination)현상들로 인해 정확한 정보전달에 취약하다는 점을 보완할 매우 좋은 수단이다.
인공지능의 패권 경쟁에서 우위 차지하기 위해 트럼프 미국대통령은 스타게이트프로젝트를 발표하여 720조라는 막대한 자금력을 앞세워 힘을 과시하였다.
어떻게 보면 인공지능 산업은 자본의 싸움이라 해도 과언이 아니다.
상대적으로 적은 예산이라도 지속인 투자가 필요한 것은 당연한 이야기지만, 뛰어넘을 수 없는 자본경쟁에서 기술적 우위를 다지기 위해서는 틈새시장을 공략해야 한다.
국내 과학기술 수준을 매우 높은 수준(Nature Index 기준 2024년 8위; https://www.bioin.or.kr/board.do?num=326919&cmd=view&bid=issue)이며, 연구진들이 생성해 온 정밀한 고품질 데이터는 정확한 신뢰성을 요하는 과학분야의 활용이 가능하다.
이에 ‘예측형 인공지능’을 활용한 산업적용 방안에 대해서 고민해 보아야 할 시점이다.
상대적으로 하드웨어 요구량도 적고 틈새시장을 공략하기에는 좋은 도구이기에 예측형인공지능은 특정 목적에 맞게 데이터를 정제한다면 바로 적용할 수 있는 기술을 확보할 수 있다.
결국 인공지능의 산업적 활용이란 명확한 목적이 필수적이고, 이에 기대되는 결과가 잘 도출이 되는 것이 매우 중요한 요소이다.
지난 2024년, 우리나라는 많은 부침을 겪었으며 특히 급작스러운 연구비 삭감으로 인한 타격이 매우 컸다. 그 여파인지, 국내의 AI 기술에 대한 국제 평가는 2군으로 밀려난 상황이며, 생성형 인공지능의 특성 및 국내 상황으로 보아서 더 이상 파운데이션 모델을 기반으로 경쟁자들과 어깨를 나란히 하는 것은 힘들어진 상황이다.
높은 과학기술을 가진 인력 자원이 풍부한 우리나라의 이점을 살려 이를 데이터화하는 작업이 병행되어야 하며 과학기반의 데이터를 활용한 예측형 인공지능의 기술개발을 함께 해나가는 것이 매우 중요하다.
지속적인 투자와 노력으로 인공지능 실력을 쌓고, 이를 바탕으로 생성형 인공지능과의 협업적 전략을 구사하면, 현재의 대한민국이 맞은 세계적 위상에서 틈새시장을 공략할 수 있는 좋은 기회를 맞이하게 될 것으로 생각한다.
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