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한국시니어과학기술인협회 KASSE 포럼(회장 이충희)과 국회 4차산업혁명 포럼(공동 대표: 더불어민주당 이상민 의원, 국민의힘 서병수 의원)이 공동 주최하는 ‘인공지능과 데이터과학의 세계적 경쟁력 겅화 전략’포럼이 지난 11월 18일 국회의원회관 제1소회의실에서 개최되었다.
본 협 회 에 서 조 완 규 , 박 성 현 고 문 을 비 롯 한 많 은회원들과 국회에서 이상민 의원과 서병수 의원 그리고 과학기술정보신부 장석영제2차관과 일반 청중들이 참석한 가운데, 본 협회 강신성 부회장(간사장)의 사회로 진행된 이날 토론회는 개회 선언에 이어 이충희 회장의 개회사, 이상민 의원과 서병수 의원의 환영사 및 장석영 과학기술정보통신부 제2차관의 축사가 있었다. 이어서 KASSE 박성현 고문과 ETRI 인공지능연구소 이윤근 소장의 주제 발표가 있었고, 본 협회 조석팔 부회장(청소년 과학교육)이 좌장을 맡아 패널토론이 실시되었는데, 토론자로는 서울대학교 데이터사이언스대학원 이재진 부원장, 과학기술정보통신부 인공지능기반 정책관 강도현 국장, 연세대학교 산업공학과 손소영 교수. 한국경제신문 안현실 논설위원, ㈜배넌 강봉주 대표이사의 지정토론이 이어졌다. 패널토론 후 참석한 청중들과의 열띤 일반 토론 시간을 가졌다. 이 포럼은 4차 산업혁명 시대에 한국이 기술강국으로 First Mover가 되기 위하여 인공지능과 데이터과학의 경쟁력 강화 전략 제시하는 토론회로서 아래에 주제발표와 지정토론요약을 소개한다.
<주제발표 1> 인공지능(AI)과 데이터과학의 세계적 경쟁력 강화 전략
한국시니어과학기술인협회 고문 · 박 성 현
North Carolina State University 이학박사(통계학) 서울대학교 통계학과 교수/명예교수 한국과학기술한림원 원장 건국대학교 기술경영학과 석좌교수 국가과학기술자문회의 과학기술기반 분과 의장 (현) 사회적책임경영품질원 회장
본 발표는 시니어과협에서 과총의 정책연구과제로 5인의 연구진이 연구한 결과를 발표하는 것으로, 연구보고서 초안에 해당한다. 우리는 지금 4차 산업혁명시대에 살고 있으며, 이 혁명의 핵심 기술은 빅데이터와 인공 지능(AI)이다. 빅데이터와 데이터산업의 인프라는 데이터 과학(data science)으로, AI와 데이터과학의 세계적 경쟁력 확보는 디지털경쟁력과 국가경쟁력에 직결된다.
우리나라는 국제경영개발대학원(IMD)이 발표한 2019년 ‘디지털 경쟁력 순위’에서 평가 대상 63개국 중 10위를 차지하여 처음으로 Top10에 진입하였다. 3대 평가 항목중 지식은 11위, 기술은 17위이나 미래 준비도는 4위로 선방하였다. 그러나 미래 준비도에서 가장 나쁜 평가를 받은 부분은 ‘빅데이터 사용 및 활용 능력’으로 40위를 차지하여 아쉬움이 크다. 미래 국가경쟁력을 확보하기 위하여 모든
선진국들은 국가의 역량을 총집결하여 디지털경쟁력의 핵심 기술인 AI와 데이터과학의 발전에 매진하고 있다.
본 발표에서는 우선 AI, 데이터과학, 4차 산업혁명의 본 질 에 대 하 여 간 단 히 설 명 한 다 . 다 음 으 로 A I 와데이터과학의 진흥에 가장 중요한 인재양성 전략으로 2030년까지 이 분야 우수인재 10만 명 양성 전략을 구체적으로 제시한다. 그리고 AI와 데이터과학 분야에서 우리나라가 세계적 경쟁력을 확보하기 위한 전략으로, 우수 인재 10만 명 양성 전략 외에, 다음과 같이 8가지를 제시하고자 한다.
① 우리 사회에서 생산되는 모든 데이터(공공, 민간, 개인 등)의 수집·관리·서비스 등을 종합적으로 기획하고 진흥하는 ‘데이터 컨트롤타워’ 설립
② 대학에서 AI·데이터과학 분야 석학 초빙을 위해 대학과 산업체 간에, 대학과 대학 간에 겸임을 허용
③ AI·데이터과학 국제협력 허브 국내 구축
④ 데이터 산업의 적극적인 육성
⑤ 효율적인 AI·데이터과학 R&D 전략 수행
⑥ AI·데이터과학의 창의적인 교육 환경 조성
⑦ 한국형 AI·데이터과학 발전 전략 구사
⑧ 미국, 독일 등과의 글로벌 협력 강화
<주제발표 2> 인공지능이 만드는 2035 미래상 실현방안
ETRI 인공지능연구소 소장 · 이 윤 근
서울대학교 공대 제어계측공학과 학사 KAIST 전기·전자공학과 석사 KAIST 정보통신공학과 박사 LG전자기술원 책임연구원 ㈜보이스웨어 연구소장 (현) 한국전자통신연구원 인공지능 연구소 소장
전 세계는 현재, 인공지능(AI) 무한경쟁의 시대에 살고 있다. 세상의 변화 속도는 전례를 찾아보기 힘들 정도로 가속화되고 있으며, 코로나19라는 전염병은 인류에게 커다란 난제를 던져주고 있다. 점점 우리의 미래는 예측하기 어렵고 불투명해지고 있다. 이러한 상황에서, AI와 정보통신기술(ICT)은 당면한 문제들을 해결하기 위한 유망한 도구로써 주목받고 있으며, 주요 선진국들은 국가 차원에서 AI 혁신전략을 수립, 운영하고 있다. 우리나라도 AI를 통해 경제, 사회 활력을 제고하기 위한 노력을 하고 있으며 지난해 말 ‘AI 국가전략’을 발표한 바 있다.
정부의 AI 국가전략은 ‘IT강국을 넘어 AI강국으로’라는 비전을 가지고 경제·사회 전반의 혁신을 위한 3대 분야, 9대 전략, 100대 실행과제를 제시했다. 본 국가전략은 AI와 관련된 모든 분야, 즉 기술개발, 인프라, 규제개선, 인재양성, 일자리 문제, 법과 윤리 등에 대한 전방위적인 전략을 포함하고 있다. ETRI도 정부출연연구원으로서 AI 국가전략중 출연연이 해야 할 일들을 도출해내고 이를 위한 실행전략을 수립하였으며, 지난해 4월 대대적인 탈바꿈을 시행하여 ETRI의 방향성을 기존의 ‘국가 정보화’로부터 ‘국가 지능화’로 전환했다. 또한 ‘ETRI 기술로드맵 2035’를 만들어 2035년에 도래할 신개념 서비스 형상을 도출했다.
2035년의 미래를 상상하여 대비하는 것은 도전적인 일임과 동시에 미래를 이끌어나가고 기술을 선도하기 위해 중요한 작업이 될 것이다.
본 발표를 통해 우리나라 인공지능의 현황과 발전 전략을 살펴보고, 인공지능이 만드는 우리의 미래사회에 대해 함께 생각해보고자 한다.
<지정토론 2>
과학기술정보통신부 인공지능기반정책관(국장) · 강 도 현
울대학교 외교학과 졸업 서울대학교 기술경제경영정책대학원 박사 수료 방송통신위원회 융합정책과장 미래창조과학부 정책총괄과장 과학기술정보통신부 지능정보사회추진단 부단장 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관
○ 인공지능을 사회혁신의 동력으로 삼기 위해 전 산업· 사회적인 인공지능·데이터 활용 확산과 역량 증진을 위해 범부처 대책인 ‘인공지능 국가전략’을 수립·이행 중(‘19.12~)
○ 인공지능 국가전략은 ①인공지능 경쟁력 혁신을 위한 기술·인프라 확충과 규제혁신, 스타트업 육성, ②인공지능 활용 전면화를 위한 인재양성·교육과 전 산업 도입 지원, 디지털 정부혁신, ③인공지능과의 조화 공존을 위한 일자리 안전망 구축과 윤리기준 마련 등을 핵심 대책으로 포함
○ 아울러, 코로나19로 인한 경제위기 극복과 비대면 확산에 따른 디지털 전환 가속화를 뒷받침하기 위해 ‘디지털 뉴딜’을 추진 중(‘20.7~)이며, 그 핵심 프로젝트로 ‘데이터 댐’을 구축을 본격화
○ 데이터 댐을 통해 인공지능 학습용 데이터를 비롯한 양질의 대규모 데이터 자원을 축적하고, 이를 통해 한층 발전된 인공지능 기반의 혁신적인 서비스들이 각 분야에서 활발히 창출될 수 있도록 ‘인공지능 융합 프로젝트(AI+X)’, 중소·벤처기업의 인공지능·데이터 활용을 지원할 바우처 제공 확대 등 다양한 지원 대책을 이행 중
○ 또한, 지난 10월에는 인공지능의 두뇌로 비유할 수있는 ‘인공지능 반도체’ 기술·산업 발전을 위한 전략을 마련하였고, 이와 관련하여 선제적인 기술개발도 기획·추진 해나가고 있음
○ 앞으로도, 인공지능 국가전략 이행 및 이와 연계한 데이터 댐 구축을 본격화하고, 관련 법·제도 등도 정비해 나감으로써 인공지능·데이터 기반의 디지털 혁신을 체계적 으로 뒷받침할 계획
<지정토론 3>
연세대학교 산업공학과 교수 · 손 소 영
피츠버그대학교 산업공학 박사 미해군대학원 교수/RPI 교수 여성과학기술자상 수상 대한산업공학회 부회장 품질경영학회 부회장 한국과학기술한림원 정회원
○ 인공지능과 빅데이터의 중요성이 그 어느 때보다더 부상되고 있다. 세계적으로 해당분야 발전을 위해 경주하고 있는 시기에, 차별화 기반 경쟁과 더불어 보완부분 협력을 동시에 고려한 협쟁(Coopetition) 관점의 전략이 필요하다.
○ 시니어과협의 정책연구과제에서는 우선 AI와 빅데이터/데이터과학의 개념을 명확하게 정리해주고 있으며 우리나라 경쟁력 강화를 위해 해당 분야 인재 10만명 양성과 더불어 8가지 전략을 제시하였다.
○ 인간의 다양한 needs를 Top down 방식으로 컴 퓨 터 를 통 해 구 현 하 고 자 하 는 A I 와 , 데 이 터 를기반으로 인간의 needs 에 부합되는 서비스 창출을 위한 알고리듬을 개발하고 활용하고자 하는 bottom–up을 지향하는 데이터과학을 고려할 때, 이 분야 인재 10만 명양성 전략과 더불어 제안된 ⑥ AI·데이터과학의 창의적인 교육 환경 조성에 있어, ABCD에 국한된 것이 아닌, 사회에 대한 관심과 needs에 대한 이해를 포함 한 “큰 꿈”을 그릴 수 있는 융합형 인재 교육 환경이 필요하다고 본다.
○ 이는 ETRI 발제에도 잘 나타나 있음. 2035년에 도래할 신개념 서비스 형상을 2025부터 5년 단위로 도출한 ‘ETRI 기술로드맵 2035’는 개인, 사회, 산업, 공공 분야 needs에 부합하는 AI기술이 단계별로 망라되어 있다. 이렇게 선별된 기술 R&D 우선순위 및 자원배분 전략의 근거가 필요하다.
○ 한국형 AI·데이터과학 발전 전략 구사에서는 우리나라는 반도체기술, 5G 통신기술 등과 접목한 실용적인 AI·데이터과학 기술 살려야 한다고 주장함.
Deep learning 기반의 AI 부흥은 GPU 등 H/W 기반 기술 발전으로 가능해진 점을 고려할 때, S/W 기반 AI 발전과 더불어, Micron이 주도하는 Processing-inmemory 기술 등 AI computing 기술 개발에 있어 우리기업의 전략이 어느 때 보다도 필요한 시기이다.
○ 미 국 , 독 일 등 과 의 글 로 벌 협 력 강 화 , A I 와데이터과학 관련 top 10 국제학회는 누가 주도하고 있는가? 산업체 중 MS, Google, IBM, Yahoo, Siemens, Toyota, Intel, Adobe, Honda, NEC, Facebook, NTT Data, Samsung, Xerox, Mitsubishi 순의 민간기업 (2006-2016)이 활발히 참여하여 발표하고 있음을 고려할때 이상적인 open innovation을 위한 AI/데이터 기반 국내외 산학연협력 모델 구축 및 효과적인 협력팀예측 필요하다. 원만한 협쟁 (Coopetition)을 위한 team science 전략이 요구된다.
<지정토론 4>
한국경제신문 논설 전문위원 · 안 현 실
1. 인력양성의 한 축으로 도메인 지식 보유 근로자의 AI 전문 인력화를 강력하게 추진해야
- 생 산 현 장 인 력 대 상 A I 재교육·훈련·평생교육 대폭 확대.
새로운 인력과 기존 인력의 AI화, 투트랙 필요 - 노동현장의 AI 친화성 높이는 부수효과도 기대. 창의적 노동과 AI 간 협력 유도 - 10만 양성론은 옛날식 구호. 정부 주도 한계 :전 교육분야의 AI 인력화로 가면서 대학 간 경쟁과 협력 속에 핵심인력과 활용인력이 길러지는 방식으로 가야
2. 데이터 강국? AI 강국? 제국주의적 강국 용어 경계해야
- 데이터 선진국, AI 선진국으로 가야. 중국이 데이터 강국, AI 강국이 될 수 있을지 몰라도 선진국이 되기 어렵다는 전망이 나오는데 주목해야. 예) 알리바바 마윈이 계획 주의 중국 경제가 시장경제에 승리할 것이란 주장을 어떻게 볼 것인가?
3. 데이터과학의 미신도 함께 경계해야
- 데이터과학의 한계: 컴퓨터가 잘하는 것과 사람이 잘하는 것 - 빅데이터로 아니면 소용없다? 정확한 데이터!
- 잘못된 문제 정의, 엉뚱한 데이터, 질못된 가정과 분석 기술, 잘못된 해석과 실행이 가져올 악영향 - 데이터과학의 기술적 부분도 중요하지만, 앞단 창의적 문제 설정과 뒷단 통찰적 해석과 실행의 중요성 인식해야. 진짜 경쟁력은 양 극단에서 나올 수 있음 - 데이터과학도 시간과 축적을 필요
4. 정부출연연 AI 역할론? 너무 쉽게 생각하는 경향 있는 듯
- ETRI가 발표한 내용대로 할 자신 있으면, 과감하게 정부출연연의 틀을 벗어 던져야. 그럴 자신이 있는가?
- 시장화 쪽으로 갈지, 미래 AI연구로 갈지 분명한 방향과 비전 고민해야
5. 국가AI 연구과제를 해외 우수 AI 인재 유치와 연계하는 전략 고민해야
- 해외 AI 인재가 제안하는 파격적이고 과감한 연구과제를 정부가 전향적으로 지원하는 방안 *구글 인재유치 전략 사례
<지정토론 5>
(주)배닌 대표이사 · 강 봉 주
서울대 계산통계학과 학사/ 석사, 통계학 박사 한국SAS 수석컨설턴트 유니보스 대표이사 부사장 국민대 AI빅데이터 경영대학원 겸임교수 건국대 정보통신대학원 겸임교수
○ AI와 빅데이터를 활용하는 관점에서의 접근
○ AI와 빅데이터의 다루는 전문가 그룹의 세분화가 필요.
각 세분화 그룹별로 육성 전략이 필요함
○ 논문 중심의 글로벌 연구원, 논문을 읽고 이해하며 적극적으로 현실의 문제를 적용하는 선도적인 전문가, 선도적인 전문가와 협업하며 적용하는 추종 전문가, 전문가와 협업하는 비즈니스 전문가, 이론보다는 AI, 빅데이터 프로그래밍에 정통한 전문가 등 다양
○ 국가발전 전략과 각 대학의 교육은 세분화 그룹별로 맞춤 서비스가 되어야 그 효과를 극대화할 수 있다고 봄
○ AI의 또 다른 경쟁력은 학습용 데이터 구축. AI 허브(https://www.aihub.or.kr/, 한국정보화진흥원), 국립국어원 말뭉치(https://corpus.korean.go.kr/), 통계데이터센터(https://data.kostat.go.kr/sbchome/ intro.do) 등이 있음
○ 필요한 데이터의 분야, 개수, 품질 등 아직도 많이 부족.
지속적인 투자가 필요. 가공보다는 원천데이터 개방이 많이 필요
○ 데이터 생성과 관리 측면에서 박성현 고문의 국가 데이터청 설립의 필요성 인식
○ 필요한 모든 데이터를 한 번에 살펴볼 수 있는 AI, 빅데이터 포털도 필요