210712 [세계 속 AI] "국가 경쟁력 핵심 AI 기술, 세계 각국 경쟁 치열" ...KAIST 김원준 혁신전략정책연구센터장

[세계 속 AI] "국가 경쟁력 핵심 AI 기술, 세계 각국 경쟁 치열" ...KAIST 김원준 혁신전략정책연구센터장 < Global < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

[세계 속 AI] "국가 경쟁력 핵심 AI 기술, 세계 각국 경쟁 치열" ...KAIST 김원준 혁신전략정책연구센

 

- KAIST 혁신전략정책연구센터, 클래리베이트 애널리틱스와 '글로벌 AI 혁신경쟁' 보고서 발간
- 양적 성과 1위 중국, 질적 성과는 9위 ...우수 기술 확보 중요해
- 자국 출원 비율 높은 한국, 질적 기술 향상 위해 해외 출원 비중 높여야

편집자 주

미국과 캐나다, 북미가 AI 뉴스의 중심입니다. 그러나 중국과 일본을 비롯한 아시아와 유럽, 그리고 중동 각국 모두 치열하게 인공지능 연구개발 경쟁을 벌이고 있습니다. 이에 AI타임스는 [세계 속 AI] 기획연재를 통해 AI선진국의 폭넓은 시각을 전하고자 합니다.

◇특별취재팀=팀장 권영민, 박혜섭ㆍ정윤아ㆍ박유빈 기자

 

지난 5월 25일 학술정보 분석 전문 기업 클래리베이트 애널리틱스와 KAIST 혁신전략정책연구센터가 '글로벌 AI 혁신경쟁: 현재와 미래’ 보고서를 발간했다.

 

글로벌 AI 혁신경쟁-현재와 미래. (사진=KAIST CISP)

보고서에 따르면, 최근 10년간 한국의 AI 특허 수는 6317건으로 세계 4위를 기록했다. 하지만 특허 영향력지수(CPI) 상위 10%를 가려낸 결과 한국 인공지능 질적 수준은 세계 6위(8%)로 평균인 14%에 못 미친다.

중국의 AI 질적 성과는 더 저조하다. 중국은 2위인 미국보다 3.5배 이상의 특허 수를 보유하고 있지만 질적 성과 순위는 9위를 기록했다. 자국 특허 비율이 96%로 지나치게 국내에 편중되었기도 하다.

한편, 특허 수는 적지만 질적 기술 성과를 이룬 국가도 있다. 최근 10년간 캐나다 AI  특허 건수는 960건이지만 영향력은 세계 2위다. AI 분야 4대 석학 중 한 명인 요슈아 벤지오 교수와 몬트리올 밀라 연구소 등 우수한 인공지능 기반을 갖추고 있기 때문이다.

대만은 한국의 특허 수의 절반에 못 미치는 특허 수를 보유 중이지만 질적 수준은 한국보다 위다. 대만은 2.2조 원 투자 예정인 한국과 달리 연간 1000억 원을 AI 기술 개발에 투자한다. 

KAIST 김원준 혁신전략정책연구센터장은 "대만은 AI 발명 규모와 투자 금액이 작지만 AI 기술 분야 전반에 영향력이 있다. 특이 사례인 만큼 자세히 연구할 예정이다. 아마 대만에 속한 기업과 대학의 성과 덕분이라고 본다."라고 했다.

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Q 그렇다면 한국은 AI의 질적 성장을 이룩하기 위해서 어떤 노력을 해야 하는가? 대만은 발명 규모와 투자 금액이 작음에도 AI 기술의 영향력이 큰데, 한국은 현재 AI 기술에 큰 규모의 돈을 투자하고 있는 것으로 알고 있다. 그럼에도 영향력이 작은 이유는 무엇인지?

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AI 타임스는 김 교수와 인터뷰를 진행해 해외 AI의 양ㆍ질적 현황을 살피고 해외 AI 각축전 속 한국 인공지능이 나아가야 할 방향에 대해 물었다.

KAIST 김원준 교수. (사진=김원준 교수 제공. 편집=임채린 기자)

 

Q. 대학과 기업간 산학 협력이 국가별로 유의미한 차이가 있을까요?

국가별 대학과 기업 간 산학협력 차이가 있습니다. 국가마다 ▶대학 발전 정도 ▶전략 ▶연구 개발 수준 등이 다르기 때문입니다. AI에 대한 국가적 지원 방향도 달라 산학 협력의 형태와 범위도 다양합니다.

미국 MIT, 스탠퍼드 등의 경우 산학협력이 활발하며 대학에 대한 기업 투자 규모도 큽니다. 하지만 저개발 국가의 경우 국가 재정 기반과 기반기술이 약해 AI 기술 개발 지원은 약할 수밖에 없습니다.

대학 구성원들의 역량, 산학 협력 시 지원되는 인센티브 금액에 따라 연구 진행 속도와 질적 성과 면에서 차이가 날 것입니다. 

한편, 정책에 따라서도 차이가 납니다. 한국의 경우 특허 출원 시 투자한 기업 측이 특허권을 가져가는 경우가 많습니다. 미국은 산학협력 당시 연구 개발을 담당한 연구자가 특허권을 취득하는 경우가 많습니다. 미국은 한국보다 연구자 중심 정책 마련이 잘 되어 있습니다. 이처럼 연구개발에 대한 지원 방향, 정책 등이 다르기 때문에 실적도 다르게 나타납니다.

 

Q. 산학 협력시 기업체와 대학이 갖는 환경적 장점은 무엇인가요?

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Q '환경적 장점'이란 무엇인가?

 

(뒤에 나오는 내용으로 봐서는 아마도 산학협력에 있어서 기업체와 대학이 AI를 연구함에 있어서 어떤 장점을 갖는지 인듯..)

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기업체의 장점은 시장과 소비자 정보를 빠르게 얻을 수 있다는 점입니다. 시장이 필요로 하는 서비스 중심으로 기술 개발이 가능해 개발 방향 설정에 유리합니다. 하지만 기업은 복잡한 이해관계 속 불확실성이 큰 큰 기술 개발에 뛰어들기 어렵습니다. 대학은 기업에 비해  리스크가 큰 기술 개발에 도전할 수 있습니다.

대학과 산학협력 시 기업체가 갖는 장점은 팀 구성과 연구 진행에 비교적 비용이 덜 듭니다. 기술 개발에 실패해도 위험 분산이 가능해 손실이 적습니다. 대학 차원에서는 산학협력을 통해 변화하는 시장과 소비자의 요구 사항을 반영한 기술 개발이 가능합니다. 기업으로부터 금전적 지원 또한 받을 수 있기 때문에 윈윈 관계를 형성할 수 있습니다.

 

Q. 보고서에서 인공지능 산업과 관련해서 미국의 사례를 주로 벤치마킹 했습니다. 인공지능 정책과 관련해서 벤치마킹할 국가가 있을까요?

인공지능 기술 개발에 앞선 국가로 미국, 캐나다, 영국이 있습니다. 국가 역량에 따라 기술 성과는 차이가 나겠습니다만 인공지능 관련 정책은 아직 초기 단계입니다. 정책 마련 양상이 비슷해 특정 국가를 벤치마킹하기엔 이르다고 봅니다.

다만 자국ㆍ해외 출원 관점에서 중국과 대만은 한국처럼 자국 지원이 많습니다. 캐나다를 포함한 영국, 프랑스는 해외 출원 비중이 높습니다. 해외 출원 비율이 높다는 것은 기술의 질적 수준이 우수하며 지원이 충분하다는 것을 보여줍니다.

한국은 중국 다음으로 해외 출원이 적은 국가입니다. 캐나다, 독일처럼 해외 출원을 할 수 있는 질적으로 우수한 특허 출원 비율이 많아져야 합니다. 국가별 다양한 정책 속에서 어떤 논문과 특허들이 나오는지 성과 추이를 비교해 정책 벤치마킹을 고려하면 좋을 듯합니다. 

 

Q. 전세계 AI 발명 추이를 보면 최근 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 하지만 일각에서 세번째 인공지능 겨울을 우려합니다. 어떻게 생각하시는지요?

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Q 인공지능 겨울이란 무엇인가?

 

인공지능이라는 개념을 논하게 된 것은 20세기 초중반, 지금까지 인공지능 연구 역사 상 두 번의 암흑기가 있었음. 그 시기를 '인공지능 겨울'이라고 한다.

- 첫번째 인공지능 겨울: 1974-1980, 재정적 위기.

인공지능은 40년대부터 계속해서 성장해왔으며, 1970년대까지는 '인공지능 낙관론'이 유행이었을 만큼 인공지능의 황금기를 맞이하고 있었음. 그러나 대중들의 기대와는 달리 AI 연구가 충분한 성과를 보여주지 못해 인공지능 연구 투자가 대폭 줄게 됨. '마빈 민스키'는 최초의 인공 신경망인 퍼셉트론에 대해서 비판했으며, 민스키와 사무엘 페퍼는 퍼셉트론이 비선형 문제를 다룰 수 있다는 기존 연구가 과장되었다는 내용의 책을 출간했고, 이후 인공 신경망에 대한 거의 모든 연구가 중단되었음. 

- 두번째 인공지능 겨울: 1987-1993, 전문가 시스템의 몰락

첫번째 인공지능 겨울을 극복하게 된 것은 전문가 시스템(Expert system)의 도입으로 인한 것이었음. 전문가 시스템이란, 특정 지식의 범위에 대한 문제 해결 또는 질문 대답 프로그램. 그러나 Apple, IBM의 데스크탑 컴퓨터의 하드웨어 성능의 비약적 발전으로 인해서 최초의 성공적인 전문가 시스템인 XCON은 그 성능에 비해 너무 가격이 비싸다는 단점을 지적받게 됨. 업데이트도 어려웠으며, 일반적이지 않은 질문에는 괴상한 행동을 하기도 함. 특정한 경우에만 작동하는 시스템이라는 낙인과 함께 몰락했고, 인공지능 연구는 다시 침체기를 맞음.

 

그렇다면 왜 세번째 겨울이 오고 있다는 의견이 있는 것일까?

“인공지능 과대포장됐다”…세번째 겨울 오나 : 미래 : 미래&과학 : 뉴스 : 한겨레 (hani.co.kr)

“인공지능 과대포장됐다”…세번째 겨울 오나

인공지능이 좁은 영역에서는 데이터 학습을 통해 패턴 발견엔 뛰어나지만, 현실의 복잡한 문제 해결에는 큰 성과를 보여주지 못한다고 미국의 인공지능 기업 어퍼니티의 최고경영자 지아 차슈티가 2018년 주장한 바 있다.

하지만 인공지능의 겨울은 연구의 실패때문이라기보다, 과도한 기대와 마케팅 영향으로 찾아온다고 한다. 얀 르쿤 뉴욕대 교수는 인공지능은 사람들이 제공할 수 없는 일들을 요청했기 때문에 인공지능의 겨울을 겪었다고 말했다. 과거 일부 국가의 지원에 의존하던 인공지능 분야가 지금은 각국 정부가 앞다투어 지원하고 있으며, 특히 중국과 미국이 패권 다툼을 벌이고 있기 때문에 인공지능 겨울을 다시 찾아오지 않을 것으로 예상된다고 한다.

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발명 추이를 보면 2018년과 2019년에 인공지능 발명 건수가 폭발적으로 증가한 것을 볼 수 있습니다. 작년에 이어 올해도 마찬가지일 것입니다. 이는 기술 발전 단계상 초중반쯤으로 보여며 발명 추세가 걲일 추이는 아닙니다. 따라서 분석에 기반했을 때 세 번째 겨울은 오지 않을 가능성이 높습니다.

인공지능 발명 추이. (사진=글로벌 AI 혁신경쟁 :현재와 미래 보고서 5페이지)

 

 

Q. 현 정부는 국책 인공지능 대학원 선정을 통해 AI 질적 성장을 도모하고 있습니다. AI 인재 양성을 위한 AI 대학원 교육 방향은 어디를 향해야 하나요?

인공지능 대학원은 투트랙 전략을 사용할 필요가 있습니다. 즉, 알고리즘 개발 중심의 한 트랙과 인공지능 응용 중심의 다른 트랙이 그것입니다. 국내 AI 대학원은 현재 원트랙 전략을 통해 인공지능 자체 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 하지만 앞으로 AI 대학원은 투트랙 전략을 통해 인공지능 응용 전문가 양성에도 힘쓸  필요가 있습니다.

인공지능 분야에서 새로운 알고리즘을 개발해도 ▶금융 ▶제조 ▶마케팅 등 다양한 산업 분야에 바로 접목시킬 수 없습니다. 응용은 해당 분야의 맥락을 깊이 있게 이해하는 것이 중요합니다. 해당 분야의 맥락을 이해하는 인재는 AI 기술을 배울 때 보다 쉽게 기회를 만들 수 있습니다. 다시 말해, 응용 분야의 전문성을 가지면서 인공지능 기술을 배운 하이브리드형 인재 육성이 중요하다고 할 수 있습니다.

즉, 하이브리드형 인재는 본인 전공 전반을 이해하면서 인공지능을 아는 양쪽 역량을 모두 갖춘 인재입니다. 따라서 국어, 수학, 과학 등과 같이 AI 기반 교육화를 시켜나갈 필요가 있습니다.

2018년 MIT를 방문해 AI를 담당하는 대학의 대학원장 인터뷰를 진행했었습니다. 이 대학원은 반은 순수 AI 전공 교수를 선출하고 나머지 절반은 AI를 가르치지만 다른 분야에 전공을 둔 교수를 채용하고 있습니다. 마찬가지로 한국도 순수 인공지능과 인공지능 융합(AI+X) 인재를 고루 육성할 필요가 있습니다.

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굉장히 중요한 부분인 듯 하다. 인공지능 알고리즘 개발도 물론 중요하지만, 인공지능 기술의 대중화를 위해서는 사회 곳곳의 다양한 분야에 인공지능 기술을 접목시켜야 한다. 그 과정은 인공지능 개발자보다, 해당 분야의 전문지식과 인공지능에 대한 지식을 고루 갖춘 인재들이 더 잘 해낼 수 있다.

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인공지능 연구 윤리는 인공지능 발전과 동반하는 과제입니다. 한국의 인공지능 연구 윤리를 뒷받침하기 위해 어떤 제도적 노력이 필요할까요?

법적ㆍ윤리적ㆍ제도적 관점에서의 포괄적인 인공지능 윤리 논의를 통해 제도적 정비ㆍ보완을 할 필요가 있습니다. 이는 일종의 인공지능을 위한 가이드라인 역할을 수행합니다. 다만 기술 분야에서 인공지능 윤리까지 맡기엔 무리가 있습니다. 사회 과학 분야에서 AI 윤리에 대한 지원을 적극적으로 해줘야 합니다.

 

세계 AI를 이끄는 양국인 미국과 중국이 공동연구나 협력 관계로 발전할 수 있을까요? 질적 성과가 떨어지는 중국 사례가 미국과의 정치 경제적 불화와 관련있다고 보시는지요?

미국과 중국이 공동 협력 관계를 이루려면 윈윈할 만한 이익이 발생해야 합니다. 중국의 인공지능 양적 성과에 비해 질적 경쟁력은 상당히 저조합니다. 과연 미국 입장에서 중국과 협력해 많은 이득을 얻을지 의문입니다.

물론 중국의 방대한 데이터양은 경쟁력이 있습니다. 하지만 중국이 수집한 데이터가 윤리적으로 수집되었는지 불분명합니다. 미국이 그 데이터를 활용했을 때 자칫 윤리적 문제로 논란을 빚을 수 있습니다.

화웨이 사례를 통해 알 수 있듯이 미국과 중국은 AI 기술을 포함해 정치 경제 부분에서 첨예한 대립 중입니다. 특별한 경우가 아니라면 협력 관계는 이루어지기 어렵다고 봅니다.

미국과의 대립으로 질적 성과가 떨어졌다기 보다 미국과 인공지능 기술 협력 기회 단절로 중국은 AI 기술의 질적 상승 기회를 잃었습니다. 처음에 미국은 중국의 빠른 인공지능 기술 성장에 놀란 것은 사실입니다. 양적으로 미국을 압도하고 있습니다. 하지만 중국의 인공지능 기술은 미국을 포함한 다른 나라보다 뒤처져 있습니다.

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Q 화웨이 사례? 미국과 중국의 대립?

화웨이/논란 - 나무위키 (namu.wiki)

6년전 美보고서 "화웨이, 기밀훔치고 적국돕는 中공산당 수족" (naver.com)

2018년 고조되었던 미중무역전쟁의 중심에 화웨이가 있었음. 화웨이 창업주의 딸, CFO 인 멍원저우 화웨이 부회장이  미국에서 체포된 것도 이와 관련됨. 기사의 내용이 꽤 있지만 핵심만 요약하면 다음과 같다

- 자발적으로 중국 정부와 공산당의 지령을 따라 기밀을 훔치고 지식재산권을 침해

-미국의 적성국(이란)과 수상한 거래 -> 이란에 대한 국제사회의 제재, 미국 무역법규에 위반 가능

 

따라서 미국은 공공기관에서 화웨이 제품을 구매할 수 없도록 하였으며 통신사가 화웨이 스마트폰을 출시하지 못하도록 함. 또한 동맹국에 있어서도 비슷한 조치를 내림.

시간이 지나 2020 5월, 도날드 트럼프 미국 전 대통령은 화웨이를 비롯한 중국의 IT 기업들이 미국의 기술이 들어간 반도체를 구입할 수 없도록 조치를 내림. 사실 전 세계의 IT 기업들이 모두 미국의 반도체를 사용하고 있기 때문에 미국의 영향력이 막대하다고 볼 수 있으며, 이에 화웨이는 벼랑 끝까지 몰렸음. 화웨이는 삼성과 LG에 미국의 조치에 신경쓰지 말고 반도체를 납품해달라고 요구했지만, 미국 측에서는 LG를 직접 언급하며 납품을 하지 말라고 압박한 바 있음.

‘화웨이 씨말리기’ 나선 미국… 中통신장비 철거·교체에 2조 투입-국민일보 (kmib.co.kr)

‘화웨이 씨말리기’ 나선 미국… 中통신장비 철거·교체에 2조 투입

가장 최근의 기사에서도 미국은 계속해서 제재를 가하고 있음을 확인할 수 있음

화웨이, 미 제재에도 안방 기지국 시장서는 '독주' | 연합뉴스 (yna.co.kr)

화웨이, 미 제재에도 안방 기지국 시장서는 '독주' | 연합뉴스

화웨이 "AI 생태계 개발자 35만 명 넘어" - ZDNet korea

화웨이 "AI 생태계 개발자 35만 명 넘어"

그럼에도 불구하고 중국 내에서의 화웨이의 지분이나, 화웨이 내의 인공지능 연구진의 규모는 상상을 초월하는 것으로 파악됨.

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양적 규모는 중국이 앞서고 있습니다. 질적 규모까지 중국이 미국을 앞설 수 있을까요?

미국과 중국이 주력하고 있는 기술은 서로 달라 미국을 따라잡을 가능성도 기술별로 제각기 다릅니다. 중국의 장점은 대규모 데이터 기반이 탄탄하다는 것입니다. 이를 활용해 인공지능 기술 분야와 산업에서 미국을 따라잡을 수 있는 전략적 루틴이 얼마든지 있다고 봅니다.

덧붙여, 보고서 속 통계 자료는 평균치를 보여 줍니다. 평균값 속에 질적으로 높은 기술 분야들이 가려져 있을 겁니다. 질적 수준이 높은 AI 기술 특화에 집중한다면 미국을 앞지를 만한 힘이 있다고 생각합니다.