인공지능(AI) 기술이 국가 전략의 중심축으로 부상한 가운데 정부기관이 기술 리스크와 산업 경쟁력 양면을 짚는 자리가 마련됐다. AI 인프라 확충과 인재 육성에 나선 정부, 기술 신뢰성과 안전 기준을 제시한 연구기관 모두 '위험 관리'를 전제로 한 성장 전략에 공감대를 드러냈다.
국제인공지능윤리협회(IAAE)는 27일 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 '2025 AI 세이프티 컴퍼스(ASC)' 컨퍼런스를 개최했다. 이날 행사에는 과학기술정보통신부(과기정통부)와 AI 안전연구소를 비롯해 LG유플러스, 주요 스타트업 등 공공과 민간 주요 주체들이 참여했다.
이날 공공부문 발표에서는 공진호 과학기술정보통신부 인공지능기반정책과장이 정부의 AI 육성 전략과 인프라 투자 방향을 설명했다. 이어 김명주 AI 안전연구소장이 기술 리스크 분류 체계와 글로벌 안전 기준 정립의 필요성을 짚었다.
과기부 "GPU·인재·모델 3축 강화…1.9조로 산업기반 재편할 것"
이날 '대한민국의 AI 정책 대응'을 주제로 발표에 나선 공진호 과학기술정보통신부(과기정통부) 인공지능기반정책과장은 글로벌 경쟁 환경에서 한국이 직면한 현실과 정부의 대응 전략을 짚었다.
공 과장은 발표 서두에서 딥시크 등장 이후 AI 패권 경쟁이 새로운 국면으로 접어들었다고 진단했다. 미국의 '스타게이트' 프로젝트, 유럽연합(EU)과 프랑스의 대규모 투자 발표, 중국의 기술 진보 등을 언급하며 글로벌 주도권 경쟁이 양적 확대를 넘어 질적 전환기에 접어들었다고 분석했다.
그는 "한국의 현주소를 두고 보면 미국과 중국 등 선도국과는 여전히 격차가 존재한다"면서도 "자체 모델 개발 수, 특허와 논문 성과 등을 고려할 때 싱가포르, 이스라엘, 프랑스 등과 함께 3위권 수준의 경쟁력은 확보하고 있다"고 평가했다.
이 격차를 좁히기 위한 첫 번째 대응으로 정부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 나선다. 광주 AI 데이터센터를 중심으로 엔비디아 'H100' 그래픽처리장치(GPU) 416장을 확보해 임대 공급할 예정이며 민간 클라우드 자원까지 동원해 연내 총 1만 장 이상을 확보하겠다는 계획이다.
정부는 국산 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 싣는다. 퓨리오사, 리벨리온 등 국내 기업 중심으로 실증 프로젝트를 추진해 오는 2030년까지 국산 반도체 활용 비중을 절반 이상으로 끌어올리겠다는 목표다. 이와 함께 AI 인프라 투자에 대한 세제 혜택도 대폭 확대된다.
또다른 축은 차세대 모델 개발이다. '월드 베스트 거대언어모델(LLM)' 프로젝트를 통해 경쟁력 있는 팀을 선발하고 여기에 GPU, 데이터, 인재 등 핵심 자원을 집중 투입한다. 3년 내 글로벌 상위권 LLM을 확보한다는 목표다. 이와 연계해 AI 챌린지도 개최된다.
고급 인재 확보를 위한 전략도 제시됐다. 뉴욕대와 협력해 만든 '글로벌 프런티어 랩'을 시작으로 유럽과 중동으로 거점을 확대하고 실무형 인재 양성을 위한 이노베이션 아카데미와 AI 융합대학원 설립도 추진된다. 해외 우수 인재 유치를 위한 인센티브 설계도 병행된다.
산업 전환 지원도 주요 정책 중 하나다. 제조, 의료, 법률, 문화 등 다양한 분야에서 공공수요를 기반으로 AI 도입을 촉진하고 수요기업과 공급기업의 매칭을 통해 생태계를 활성화한다는 구상이다. 이를 위해 여러 부처와 공동으로 대규모 플래그십 프로젝트도 준비 중이다.
1조9천억원 규모의 AI 추경 예산에 대한 세부 집행 계획도 공개됐다. GPU 확보에 1조6천억원, 반도체 실증에 900억원, 정예팀 LLM 지원에 2천억원, 인재 육성 프로그램에 400억원, 벤처 캐피털(VC) 연계 펀드에 1천억원 등으로 세부 배분이 이뤄진다.
공진호 과기정통부 과장은 발표를 마치며 "내년에 시행되는 AI 기본법은 산업 진흥과 신뢰 확보를 균형 있게 담은 법안"이라며 "고영향 AI에 대한 고지 의무와 사업자 책임 등을 중심으로 한 규제 조항은 하위 법령에서 구체화될 예정"이라고 밝혔다. 이어 "업계 부담 최소화를 최우선으로 법령 설계를 진행 중"이라고 강조했다.
AI 안전연구소 "AI 리스크 해소는 경쟁력…英과 보안 협력 확대한다"
이어 발표에 나선 김명주 AI 안전연구소장은 AI 기술의 위험성과 이를 둘러싼 국제적 대응 흐름을 짚으며 기술 안전성과 사회적 신뢰 확보의 필요성을 강조했다. 그는 AI 위험을 단순한 규제 이슈가 아닌 '글로벌 경쟁력의 조건'으로 봐야 한다고 봤다.
김 소장은 '챗GPT' 등장 이후 AI 기술의 파급력이 전통적 거대 기업의 질서를 뒤흔든 과정을 되짚으며 발표를 시작했다. 오픈AI가 만든 기술이 구글의 검색 패러다임을 위협한 사례를 통해 예측 불가능한 기술 변화가 산업과 정책의 균형을 흔들 수 있음을 경고했다.
AI 시스템의 잠재적 리스크에 대한 국제적 분류 기준도 소개됐다. 김 소장에 따르면 EU는 시스템 위험 수준에 따라 AI를 구분하고 있으며 특히 'GPT-4' 수준의 고성능 모델은 '시스템 리스크'로 분류된다는 점에서 제도적 대응이 시급하다
그는 영국, 미국, MIT 등 주요 기관들의 리스크 정의도 언급했다. 단순한 기술적 오류를 넘어서 악용 리스크, 사회적 불평등 심화 등 다차원적 위험 요소가 존재하며 AI 리스크는 정량적 분석과 경험 기반 데이터 축적을 통해 관리돼야 한다는 것이다.
김 소장은 "우리 연구소 역시 '리스크 맵'을 구축하는 작업을 시행하고 있다"며 "MIT와 협업해 축적한 1천700여 개 사례를 기반으로, 기술·의도·사고 시점에 따른 분류 체계를 수립 중이며 이를 통해 구체적인 평가 도구와 안전 보고서를 생산하고 있다"고 설명했다.
AI 평가 방식에 대해서도 언급됐다. 연구소는 물리적 제품, 임베디드 모델, 챗봇 등 다양한 형태의 AI에 대해 실제 사용 맥락에서 리스크를 분석하고 전담 인력이 결과를 검토하거나 AI 기반 평가 도구로 통합 평가를 수행하는 체계를 갖추고 있다.
특히 외국계 모델에 대한 검증 사례도 소개됐다. 중국 딥시크의 정치적 편향 사례를 예로 들어 불완전한 AI를 활용할 경우 발생할 수 있는 오용 가능성과 편향 전파 리스크를 지적하고 이를 중화시키는 파인튜닝 기법 등을 연구소가 제공하고 있다고 밝혔다. 이 과정에서 AI 개발사와 협약을 맺고 기밀 유지 하에 평가를 진행한다.
김 소장은 "우리는 '규제자'가 아닌 '조력자'로서의 역할을 수행한다"며 "국내 기업이 글로벌 수준의 안전 기준을 갖추고 기술 수출 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하는 기능에 방점을 찍었다"고 말했다.
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향후 역할 확대 가능성에 대해서도 입장을 밝혔다. 영국 AI안전연구소처럼 '보안'과 '안보' 기능까지 포괄할지에 대한 기자의 질문에 김명주 AI 안전연구소장은 "지난번 파리 정상회담에서 영국 AI 안전연구소 측과 만나 들은 바에 따르면 이 조직도 인력 부족을 겪어 선택과 집중 중"이라며 "우리는 일단 안전이 가장 포괄적 개념으로, 명칭과 구조는 유지할 예정"이라고 말했다.
이어 "영국과 보안 분야 전략적 협력 추진 중으로, 내부적으로도 관련 인력 보강과 기능 확대를 계획하고 있다"고 밝혔다.
