AI 정책 B+학점···방향 잘 잡았지만 디테일은 더 보완해야

정부가 IT 강국을 넘어 AI 강국으로 가자고 선언한 지 1년 4개월이 됐다. 2019년 12월 17일 정부는 문재인 대통령 주재로 열린 제53회 국무회의에서 범부처가 참여해 만든 'AI 국가전략’을 발표했다. 이의 목표로 2030년까지 국가 디지털 경쟁력을 현 10위에서 세계 3위로, 경제협력개발기구(OECD) 기준 30위인 삶의 질을 10위로 끌어올리겠고 선언했다. 최대 455조 원의 경제 효과 창출이라는 청사진도 함께 제시했다. 이를 위한 추진 과제로 ▲세계를 선도하는 AI 생태계 구축 ▲AI를 가장 잘 활용하는 나라 ▲사람중심 AI 구현 등 3대 분야 100개 실행과제도 세웠다.

격전이 벌어지고 있는 AI 패권 시대를 맞아 대한민국 AI는 제대로 가고 있을까?

지디넷코리아가 오는 5월 20일 창간 21주년을 맞아 산학연 AI 전문가 20여명에게 정부의 AI정책 점수를 물은 결과 최저 70점대에서 최고 90점대까지 다양했다. 산학연 전문가들은 AI 인력양성과 전문기업 육성, 생태계 조성에 전반적으로 후한 점수를 줬다. 반면 데이터댐에 대한 우려는 여전했다. 보다 디테일한 정책이 필요하다는 것이다. 정부가 모으는 데이터가 AI 수요처(도메인 영역)와 서비스에서 나온 것이 아닌, 공급 측면에서 모은 데이터라는 우려다.

AI 비전 분야 상장기업인 알체라의 황영규 대표는 "정부가 생태계 마련과 기술 발전을 위해 큰 규모로 투자한다는 점에서 90점 이상을 주고 싶다"면서 "보다 디테일한 규제 완화책은 아쉽다"고 말했다. AI를 비즈니스에 접목하는데 국내 정상급 전문가인 이경전 경희대 교수는 "AI대학원과 빅데이터 인력 양성 등 AI인력 양성 부문은 정부가 잘하고 있다"면서 "하지만 규제를 풀어 창업을 일으키는 등 규제 완화에 따른 생태계 활성화 부분은 미흡하다"고 진단했다.

문형남 숙명여대 교수는 정부가 AI에 대한 국민 관심을 높이고 AI 관련 산업 확산과 산업 생태계를 마련한 점을 높이 평가하며 "큰 방향은 계속 추진하되 세부 정책은 수정 보완이 필요하다"고 평가했다. 정부 AI 정책이 70점대라고 한 A 씨는 "디지털 뉴딜에 얼마나 가치있는 데이터가 모아질지, 또 양질의 일자리가 만들어질지 의문"이라며 "공기업과 민간의 AI 적용이 아직 수준 이하인 것들이 많다. AI 적용에 대한 수요자들의 보다 많은 스터디가 필요하다"고 지적했다.

특히 20여명의 전문가들은 이구동성으로 데이터댐의 데이터에 대한 품질과 활용 가능성에 의구심을 표하며 "구축한 데이터를 하루라도 빨리 많이 개방해 개선점이 있으면 개선해야 한다"고 제안했다.

■ 데이터 댐 품질 문제 없나..."빨리 개방해 검증 받아야"

AI는 데이터 없이 존재할 수 없다. 데이터를 넣어줘야 분석 및 활용을 할 수 있기 때문이다. 데이터를 적게 쓰는 연구도 이뤄지고 있지만 기본적으로 AI는 다량의 데이터를 요구한다. 과기정통부는 데이터 수집부터 가공, 활용에 이르는 전 주기를 활성화하는데 힘을 쏟고 있다. 특히 분야별 데이터를 표준화 및 가공, 가치있는 데이터로 전환하기 위한 '데이터 댐' 구축을 중장기 과제로 추진하고 있다.

올해 과기정통부가 데이터댐 7대 핵심 프로젝트에 투입하는 예산은 본 예산만 6383억원이다. 향후 추경으로 더 늘 수 있다. 7대 데이터댐 중 핵심이 '인공지능 학습용 데이터 구축'이다. AI 개발에 필수인 양질의 학습 데이터를 오는 2025년까지 1300종을 구축하겠다는 거다. 이들 데이터는 정부가 만든 AI포털인 AI허브(www.aihub.or.kr)에 공개된다. AI허브에는 ▲공공·법률 ▲과학기술·정보통신 ▲교육·문화·스포츠 ▲교통·물류 ▲농업·축산·수산·임업·식품 ▲보건·복지·의료 ▲재난·안전 ▲환경·기후 등 8개 영역으로 구분, 이미 구축한 데이터들이 공개돼 있다.

AI 학습용 데이터 구축 과정은 대부분 대규모의 반복 수작업으로 이뤄지기 때문에 정부 지원이 필요하다. 과기정통부는 그동안(’17년~’20년) 한국어(음성·자연어), 헬스케어 등 191종의 데이터셋을 구축했다. 작년에만 170종(상반기 20종+추경 150종)을 만들었다. 이들 170종은 품질 검증 후 상반기중 AI허브에서 순차적으로 공개될 예정이다. 작년에 구축한 170종 데이터는 자연어가 40종으로 가장 많다. 이어 헬스케어(33종), 자율주행(21종), 농축산업(14종), 국토환경(11종), 미디어(14종), 안전(19종), 기타(18종) 순이다. 데이터 유형별로 보면 영상(71종), 이미지(46종), 오디오(20종), 텍스트(15종), 정량수치(10종), 멀티모달(8종) 등으로 돼 있다.

올해 새로 150종을 구축한다. 6대 분야(음성 및 자연어, 비전(영상·이미지), 헬스케어, 교통 및 물류, 농축수산, 재난 및 안전)의 지정 공모과제 130종이 주류다. 여기에 자유 공모과제 20종(지역 과제 10종, 자유 과제 10종)이 더 있다. 투입 예산은 2925억원이다. 내년에는 더 많은 데이터셋을 구축한다. 문제는 이들 데이터가 현장에서 실제 필요로 하는 데이터이냐다. 세계서 유래가 없는 정부의 '푸시형' AI 정책에 큰 박수를 보내면서도 민간은 데이터 품질에 고개를 갸우뚱하고 있다.

AI기업 대표 B씨는 "정부가 모으는 데이터가 현장에서 적용 가능할 지 의문이다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다. 정부가 모은 데이터에 쓰레기가 없을 수 없으니 가능한 빨리 공개해 쓰레기를 걸러내야 한다"고 밝혔다. AI인프라기업 대표 C 씨도 비슷한 견해를 보였다. 그는 "데이터댐에 있는 데이터 모두가 문제는 아니다. 하지만 데이터댐에 있는 물이 깨끗한 물인지, 오수인지 알 수가 없다. 오수가 있으면 빨리 걸러내야 한다"면서 "AI를 하는 곳에서 데이터를 모아야 하는데 정부가 주도하다보니 발생하는 한계"라고 말했다.

데이터 댐의 데이터에 문제가 있다는 지적에 대해 과기정통부는 "데이터를 그냥 모으는게 아니다"고 말한다. 분야별 산학연 전문가로 구성한 과제기획위원회에서 산업 및 기술 전망 분석을 토대로 데이터를 수집한다는 거다. 실제 과기정통부는 어떤 데이터를 모을 지 민간과 공공을 아우르는 광범위한 수요조사(’20.10~11월)를 했다. 올해 결정된 130개 지정 공모 과제도 891개(민간 751개, 공공 140개) 데이터 수요를 기반으로 분야별 전문가 및 활용 기업 검토와 온라인 의견을 거쳤다. 하지만 민간은 "수요 조사가 기계적이고 형식적"이라는 입장이다.

부정 시각이 존재하는 '데이터 댐'과 달리 AI수요 기업과 AI 공급 기업을 연결해주는 'AI바우처 사업'은 대부분 호평을 하고 있다. 이 사업은 AI 기술을 도입해 경쟁력을 높이려는 중소·벤처 및 중견기업에 AI 솔루션이나 서비스를 바우처 형태로 지원하는 사업이다. 지난해 처음 시행했고, 올해는 예산을 확대해 560억원을 투입한다. 최근 207개 수요 기업 과제가 선정됐다. 207개 기업 현장에서 AI가 기업 문제를 해결하는 '해결사' 역할을 하는 것이다. 지난해 첫 사업임에도 많은 성과를 거뒀다. 수요 기업 경쟁력 향상은 물론 1900여명의 신규 채용과 391억원의 투자 유치 성과를 냈다. 특히 올해는 지난해와 달리 중견기업도 이 사업에 참여했다.

AI의료기업 제이엘케이의 김동민 대표는 "AI바우처 사업으로 AI를 접한 소상공인들이 (AI를) 신기해 한다. 특히 AI솔루션을 가진 기업들이 사업을 하면서 굉장히 많은 노하우를 쌓아 경쟁력 향상에 큰 도움이 됐다"고 말했다. 김 대표는 "한가지 아쉬운 점은 AI를 사용하는 곳에서 아직 이 사업을 모르는 곳이 많다. 정부가 이 부분에 좀더 신경을 썼으면 좋겠다"고 덧붙였다.

■의료 패러다임 바꾼 '닥터앤서'...수출 효자 가능성도

AI관련 사업 중 가시적 성과가 우수한 사업이 AI를 적용해 의료 분야에서 새로운 지평을 열었다는 '닥터 앤서(Dr.Answer; Ai, network, software, er)'다. '닥터 앤서'는 의료 빅데이터를 활용해 의사의 진료 및 진단을 지원해주는 'AI의사'다. 과기정통부가 지난 3년간(’18~’20년) 총 488억원(정부 364억원, 민간 124억원)을 투자하고, 서울아산병원(김종재 아산생명연구원장)을 중심으로 국내 26개 의료기관과 22개 ICT 기업이 참여해 '닥터 앤서 1.0' 사업을 성공리 수행했다. 지난 3년간 국내서 내로라하는 의사 등 연인원 1962명이 참여했고, 우리 국민이 많이 앓는 8대 질환(유방암, 대장암, 전립선암, 심뇌혈관질환, 심장질환, 치매, 뇌전증, 소아희귀유전질환)과 관련한 21개 인공지능 SW(의료AI)를 개발했다. 이들 SW 중 일부는 지난해 7월부터 올 3월까지 사우디아라비아에서 임상검증을 성공적으로 완료, 국산 AI 의료SW의 해외시장 진출 기반도 마련했다.

이런 성과에 기반해 과기정통부는 오는 2024년말까지 추진하는 '닥터앤서 2.0' 사업도 추진한다. 국비만 280억원을 투입하는데 29일 분당서울대병원에서 사업단이 출범, 3년간의 여정을 시작했다. 주관기관인 분당서울대병원(단장 백롱민 원장)을 비롯해 30개 의료기관(개발참여 12개, 임상검증 18개)과 18개 ICT기업이 참여한다. 특히 '닥터앤서 2.0'은 1차 병원 주요 질환인 폐렴, 간질환, 피부질환을 포함해 우울증, 전립선증식증, 당뇨, 고혈압, 뇌경색, 폐암, 간암, 위암, 갑상선암 등 12개 질환과 관련한 24개 AI 의료SW를 개발, 의료 분야 혁신과 대 국민 서비스 질을 높일 방침이다.

조경식 과기정통부 제2차관(왼쪽)이29일 분당서울대병원에서 열린 닥터앤서1.0 성과보고회 및 닥터앤서 2.0 착수보고회에서 배종빈 분당서울대병원 교수에게 닥터앤서 1.0 도입병원 현판을 전달하고 있다.

■ AI인력 양성 문제점 없나

AI강국도 결국 사람에 달렸다. 정부는 한국판 뉴딜 일환으로 올해부터 오는 2025년까지 1조원을 투입해 AI와 SW 인력 10만명을 양성할 계획이다. 이중 SW중심대학에서 학사급 2만5000명, AI대학원에서 석‧박사급 1820명을 양성한다.

최고급 AI인력을 양성하는 AI대학원은 최근 서울대와 중앙대가 선정되면서 총 10곳으로 늘었다. 앞서 2019년 KAIST와 고려대·성균관대 3곳이 처음 선정됐고, 지난해 연세대·GIST·UNIST·한양대·포항공대 등 5곳이 추가, 현재 10곳에 이른다. 과기정통부는 특별한 사유가 없는 한 AI대학원을 더 이상 선정하지 않을 방침이다.

AI대학원에 선정되면 1년차에 10억원, 2년차부터 연간 20억원씩 총 10년간(5+3+2) 최대 190억원을 지원 받는다. 정부는 AI대학원 외에 AI융합연구에 중점을 두는 AI융합연구센터도 4곳(인하대, 부산대, 충남대, 한양대에리카) 선정해 운영중이다. 올 4월 현재 933명의 AI 석‧박사과정 학생이 재학 중이다.

산학연 전문가들은 정부의 AI 대학원 사업에 대부분 호의적 평가를 했다. 하지만 격해지는 AI패권 경쟁을 언급하며 "정부 지원이 더 과감해져야 한다"고 주문했다. A 교수는 "과기정통부의 AI대학원사업과 교육부의 AI교사양성 사업은 시의적절하고 잘한 일"이라며 "하지만 AI대학원사업이 중요성에 비해 디지털뉴딜 등 다른 사업에 비해 지원 규모가 너무 작다"며 아쉬워했다. 이어 그는 "AI교사 양성 사업은 실행 부분에서 가르칠 교수 및 전문가 구하기가 힘들어 교육의 질이 우려된다. 배우러 오는 교사들이 15% 정도만 동기부여가 돼 있고 교과배경이 안맞는 등 아직 갈 길이 멀다"고 지적했다.

문형남 숙명여대 교수는 AI 인력양성이 개발자와 엔지니어 위주로 추진되고 있다면서 "AI융합 비즈니스 인력양성이 시급하다. AI인력 양성의 양적 목표도 경쟁국에 비해 매우 적다. 목표를 크게 확대해야 한다"고 제안했다. 문 교수는 정부가 다양한 AI정책 개발에 소홀히 하고 있다면서 "막대한 예산을 투입하고 있는 정부의 AI사업 관련 인력 채용이 장기적으로 지속되지 않는, 이른바 단기 아르바이트에 치중하고 있다. AI가 다양하고 광범위하게 적용돼야 하는데 데이터 댐 사업 등 몇 가지 사업에 치중하고 있다"고 덧붙였다.

김철환 한양대 교수는 "AI중 데이터사이언스나 머신러닝 분야가 간과, 딥러닝이 전부인줄 알고 있다. 수준 이하인 AI도 많이 있다"면서 "평가를 하는 공공과 민간의 신뢰 회복과 평가 프로세스 개선도 필요하다"고 말했다.

정부의 AI 인력 양성 방향이 잘못됐다는 지적도 나왔다. 일반 수준 엔지니어 보다 핵심인재 양성에 더 집중해야 한다는 것이다. AI대학원에 산업체 출신이 적게 포진하고 있다는 의견도 제시됐다. 기업인 D는 "지금처럼 10만 대군 양성이 아니라 전문적이고 핵심적인 소수를 길러야 한다"면서 "대학 및 대학원 프로그램에 현장 감각을 가진 사람들이 더 많이 들어가야 한다"고 제안했다.

AI대학원 외에 산업별 AI 인력 양성에도 정부는 적극 나서고 있다. 오는 2025년까지 AI 융합인재 1만 9500명을 양성할 방침이다. 이를 위해 산업계 재직자를 대상으로 AI 융합교육을 시행하고 있다. 지난해 추경 사업으로 처음 착수해 전자통신, 제조 등 6개 산업분야에서 교육이 이뤄졌다. 올해는 12개 산업 분야(건설·기계, 교육, 금융, 농수축산, 생활·문화, 스마트시티, 의료 및 바이오, 에너지, 의류 및 섬유, 서비스, 제조, 환경)로 확대됐다. 산업별 AI인력 양성 사업에 참여한 사람들 반응은 호의적이다. 제조 분야 AI 교육을 들은 한 참가자는 "AI기술을 비롯해 그동안 궁금했던 AI에 대해 전반적으로 아는 계기가 됐다"며 "산업현장에 적용할때 큰 도움이 될 것 같다"고 밝혔다.

■ 선진국과 기술 격차 아직 커

정부는 우리나라 AI 기술을 퀀텀 점프 시키기 위해 수천억 규모 예타를 추진하고 있다. 지난해 기술평가가 끝나고 본 심사가 진행중이다. 이르면 상반기 중 확정된다. 실증 사업이 다수 컷오프되면서 규모가 줄어 수천억대로 조정될 전망이다.

우리나라의 AI 기술 수준은 미국, 중국 등 최고 선진국과 비해 격차가 여전하다. 한국 AI논문 수는 세계 9위로 1위인 중국(70,199건) 대비 10분의 1 수준이다. 질적 지표인 논문 편당 인용 수도 상위 국가 91개국 중 31위에 그쳤다.

특허 수를 기반으로 분석한 AI 기술 100대 기업 및 연구기관에도 한국은 미국(44곳)의 11분의 1 수준인 4곳(삼성, LG, 현대자동차, 전자통신연구원) 뿐이다. 원천기술을 개발하는 석·박사 이상급 연구자 숫자도 미국에 비해 턱없이 부족하다. 미국 등과의 기술격차가 좁혀지지 않고 있는 이유다. 전문가들은 "미국과의 기술 격차를 인정하고 우리가 더 잘 할 수 있는 것에 집중해야 한다"는 입장이다. 이윤근 한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능 연구소장은 "ETRI는 원천기술과, 고성능 컴퓨팅 파워, AI 응용서비스 등 AI의 3대 주요 분야 모두를 연구하고 있다"면서 "응용서비스와 AI를 잘 결합하면 우리가 세계 최고가 될 수 있다"고 진단했다.

글로벌 AI 기업도 아직 턱없이 부족하다. AI글로벌 시장조사업체 CB인사이츠가 최근 발표한 '2020년 세계 100대 AI 스타트업'에 한국 기업은 한 곳(뤼이드)만 뽑혔다. 희망이 없는 건 아니다. 산학연 전문가들은 '원천기술+응용서비스'가 우리가 나갈 길 이라고 진단한다. 원천기술은 우리가 세계 1위가 될 수 없지만 우리가 세계최고 경쟁력을 가진 도메인에 AI기술을 접목하면 세계를 호령할 수도 있다는 것이다.

■ 법제도 정비 잘 되고 있나

AI가 사회 및 산업 곳곳에 확산하려면 법과 제도적 기반이 마련돼야 한다. 과기정통부는 규제와 신기술간 간극을 극복하기 위해 지난해 AI법제정비단을 발족했다. 1기 정비단은 AI 산업 진흥과 활용 기반을 강화하고 역기능 방지를 위한 '인공지능 법･제도･규제 정비 로드맵'을 마련했다. 이 안은 지난해 12월 24일 국무총리가 주재하는 국정현안점검조정회의에서 확정, 발표됐다. 부처 합동으로 도출한 이 로드맵은 30개 과제로 이뤄졌다.