인공지능(AI) 기술은 4차 산업혁명의 핵심동력으로 꼽힌다. 특히 AI 기술의 비약적인 발전은 전 세계적으로 경제성장과 사회난제 해결의 돌파구가 될 것으로 기대를 모으고 있다.

이에 미국‧일본‧중국 등 주요 국가는 AI의 높은 잠재력에 주목하고, 관련기술 및 시장을 선점하기 위한 국가 차원의 대책을 추진하고 있다.

우리나라도 국가적 대응전략을 마련하는데 역량을 집중해 왔으나 여전히 선진국과의 기술격차를 좁히지 못하고 있다. 또한 전문인력 확보와 역동적 기술혁신 생태계 구축에도 많은 어려움을 겪고 있다.

과학기술정보통신부의 자료를 토대로 AI 기술개발에 대한 국내·외 동향에 대해 살펴본다.

■ AI의 기술적 특성 및 발전과정

AI는 컴퓨터를 이용해 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 구현하는 지능을 의미한다. AI가 구현할 수 있는 지적능력에는 인간의 인지, 학습능력 등이 포함된다.

이는 단순 신기술이 아닌 4차 산업혁명을 촉발하는 핵심동력으로서 가치를 지니고 있다. 특히 AI는 파괴적 기술혁신을 통해 산업구조의 변화를 촉진하고 사회‧제도의 변화까지 유발할 것으로 예상된다.

AI기술은 학습방법인 머신러닝, 인간의 인지지능에 해당하는 시각‧언어‧청각지능, 인공비서 역할을 하는 지능형 에이전트 등으로 구분된다.

AI서비스 제공을 위해서는 대량의 데이터 학습이 필요하다. 이에 클라우드 및 GPU(Graphic Processing Unit) 기반의 고성능 컴퓨팅 인프라가 뒷받침돼야 한다.

AI기술은 그간 두 번의 암흑기를 거치며 발전의 토대를 구축했다.

먼저 지난 1970년대, AI 관련기술이 매우 취약해 메모리와 처리속도를 확보하는 데 큰 어려움을 겪었다. 이에 주요 국가에서 AI에 대한 지원을 중단한 적이 있다.

2000년대 들어서도 AI분야의 전문적인 시스템을 유지하는데 많은 비용이 들고 업데이트의 한계와 오류 등으로 AI에 대한 회의론이 확산됐다.

하지만 정보통신기술(ICT)의 급속한 발전에 힘입어 이 같은 암흑기를 극복할 수 있는 원동력이 생겨났다. 특히 2010년대 이후 데이터 축적‧컴퓨팅 능력이 향상되고 알고리즘(딥러닝)의 진화 등으로 최근 AI기술은 부흥기에 진입한 것으로 평가된다.

■ 글로벌 기술·서비스 동향

글로벌 ICT기업은 AI 플랫폼을 기반으로 다른 산업과의 협력을 통해 개방형 생태계 구축에 주력하는 한편 핵심시장 선점을 가속화하고 있다.

특히 제조·자동차 등 다른 산업과의 지능형 융합으로 차별적 부가가치 창출은 물론, 기존 산업분야의 획기적 변화를 촉발하고 있다.

산업분야별 동향을 살펴보면 자동차의 경우 AI기술을 바탕으로 기존의 부분 자율주행을 완전 자율주행로 발전시키고 있다.

또한 제조분야의 경우 공장 내 자동화를 공장 간 연계 자동화 방식으로 변모시키고 있다. 에너지 분야에서도 단순히 건물 에너지 효율화에 머물지 않고 국가 전력망의 효율화를 꾀하고 있다.

■ 우리나라, 미국에 1.8년 뒤져

그렇다면 우리나라의 AI 기술수준은 어느 정도일까?

전문가들의 분석과 관련통계를 종합해 볼 때 경쟁국 대비 국내 AI기술 수준은 매우 취약한 실정이다. 또한 전문‧고급 인재의 양적‧질적 수준 역시 취약하며, AI 기술혁신 인프라 역시 보완이 시급하다는 지적이 일고 있다.

구체적으로, AI 강대국인 미국과 비교할 때 우리나라는 1.8년(2017년 기준)의 기술격차를 보이고 있는 것으로 분석된다. 일본과 중국의 경우 미국과의 기술격차가 1.4년이고, EU는 1년의 차이를 보이고 있는 것을 감안할 때 그 간격이 더 크다.

서비스 측면에서도 가야할 길이 멀다. 주요 국가에서 이미 AI 상용서비스가 활발하게 추진되고 있는 것과는 달리 우리나라는 기술적인 관심 단계에서 막 벗어나 일부 상용제품을 출시하는 수준에 머물고 있다.

해외 주요 국가의 범용 AI 플랫폼 현황을 살펴보면 미국 기업들이 월등한 수준을 보이고 있다. 일례로 아마존은 클라우드를 기반으로 데이터를 수집·저장, 음성·이미지·영상인식, 학습, 각종 AI서비스 개발까지 모든 솔루션을 제공하고 있다.

중국은 대규모 데이터, 풍부한 연구인력, 강력한 정부의 주도로 안면 인식 등 일부 분야에서 세계 최고 수준의 AI 서비스를 제공하고 있다.

■ R&D 투자-기술축적 미흡

그동안 우리나라는 R&D 투자와 축적된 기술의 부족으로 초기 AI시장을 선도하는데 큰 어려움을 겪어 왔다.

최근 정부가 AI R&D 투자확대에 나서고 있으나 주요국 대비 투자 규모는 여전히 절대적으로 부족한 상황이다. 더욱이 AI 기술축적을 위한 장기적 관점의 투자연속성 확보 역시 미흡한 것으로 분석된다.

일례로 한국전자통신연구원(ETRI)는 지난 1990년부터 7년간 음성인식·자동통역 분야에 900억 원을 투자할 계획이었다. 그러나 AI분야에 대한 관심이 떨어지면서 실제 투자는 1991년부터 1995년까지 5년간 54억 원 수준에 그쳤다.

정부는 그간 AI 요소기술 개발에 역량을 집중, 일부 성과를 창출했다. 그렇지만 시장을 주도할 수 있는 핵심기술을 확보하는 수준에는 이르지 못했다.

정부는 최근 AI연구 촉진을 위해 경쟁형 연구·개발(R&D) 방식을 도입하는 등 변화를 모색하고 있다. 하지만 민간의 시장참여 의지를 북돋기에는 역부족이라는 지적이 많다.

■ 데이터·컴퓨팅 인프라 부족

AI분야 전반에서 연구인력의 양적‧질적 부족현상도 두드러진다.

특히 AI분야 석‧박사급 고급인력의 수가 절대적으로 부족한 가운데, 미래수요에 대비한 고급인재 확보 전망도 불투명하다.

또한 실제로 활용할 수 있는 데이터와 컴퓨팅 인프라가 부족하고 이를 공유‧활용할 수 있는 기반도 취약한 것으로 평가한다. 이에 더해 산‧학‧연의 개방형 협력 역시 미약하다는 지적이다.

아울러 공공데이터의 개방수준은 세계 최고 수준이지만, AI 성능향상에 필수적인 기계학습용 데이터의 제공은 부족한 상황이다.

또한 AI 혁신자원을 공유하고 개방형 협력을 위한 기술혁신 거점이 부족해 AI 기술혁신 생태계를 활성화할 수 있는 토대가 취약한 것으로 평가된다.

이 밖에 지난 1월 정부가 ‘AI 허브’를 구축했음에도 활용 가능한 데이터의 양과 질이 여전히 부족하며 민간 확산을 위한 제도적 장치 역시 미흡하다는 지적이 일고 있다.

이 같은 어려움 속에서 최근 민간기업들이 AI기술력 확보에 다각적인 노력을 기울이고 있어 주목된다.

국내 기업의 경우 시장의 불확실성으로 AI 투자를 뒤늦게 시작해 왔다. 그러나 최근 공격적 M&A, 전담조직 확대 등으로 추격에 나서고 있다.

특히 삼성과 네이버 등 주요 기업들이 AI 플랫폼의 개발 및 상용화를 적극 추진하는 등 글로벌 시장 진출기회를 잡기 위해 다각적인 노력을 쏟고 있다. 삼성의 경우 AI 플랫폼으로 ‘빅스비’를, 네이버는 ‘클로바’ 개발에 역량을 모으고 있다.

이민규 기자 다른기사 보기