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인공지능 시대, 미래 변화와 대응

대전과학산업진흥원 최재윤 책임연구원

한국과학기술정보연구원 이상환 책임연구원(감수)

(대전광역시 디지털플랫폼정부 협의체 위원)

올해 5월, 영국 런던에서 개최된 사족 로봇 자율보행 경진대회(QRC)에 우리나라와 미국, 홍콩, 이탈리아 등에서 11개 팀이 출전해 KAIST의 ‘드림워크‘가 우승을 차지했다는 반가운 소식이 들려왔다. 드림워크가 우승한 비결은 인공지능 탑재에 있었다. 드림워크는 인공지능, 그중에서도 심층 강화 학습을 통해 학습되었다. 로봇에 정착된 라이다 센서가 눈의 역할을 담당하며 장애물의 정보를 확인한 뒤 자율적 판단을 통해 장애물을 피하거나 우회 경로를 생성하고, 주변의 지형정보를 작성하는 통합 시스템인 자율보행 시스템이 우승 원인이었다. 

2009년 스마트폰, 2012년 인스타그램이 출시된 이후로 우리 생활의 필수품이 된 것처럼 인공지능 역시 이제는 일상과 직장, 학교와 연구, 과학과 의학을 넘어 문화와 예술, 스포츠에 이르기까지 삶 전역의 필수품으로 자리 잡았다. 이런 인공지능의 태동과 미래에 대한 준비가 재미있는 주제가 될 수 있을 거라는 생각으로 글을 써보고자 한다.

인공지능의 태동과 ChatGPT 열풍

미국의 인지 심리학자이자 컴퓨터 과학자였던 존 메카시가 1955년에 스스로 생각하는 기계의 개념으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어를 처음 사용하였다. 1958년 신경생물학자 프랑크 로젠블랫은 인간 뇌 구조를 모사한 기계 ‘퍼셉트론’를 개발하였고, 현재 인공지능의 알고리즘은 1980년대부터 연구되기 시작했다. 그 뒤 인공지능은 놀라운 성장을 보여주며 세상을 놀라게 했다. 1997년 IBM의 딥블루는 세계 체스챔피언 가리 카스파로프를 이겼다. 2016년, 강화 학습(Reinforcement learning)으로 학습한 구글(Google) 딥마인드(DeepMind)의 알파고(AlphaGo)는 이세돌 9단과 바둑 대국에서 승리하고, 세계 1위인 중국의 커제마저 이겼다. 특히, 오픈AI(OpenAI)가 개발한 프로토타입 대화형 인공지능 챗봇인 ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)의 등장은 알파고의 충격을 넘어선 돌풍으로 이어지고 있다. 구글이 수학적 기법을 응용하여 데이터 요소의 의미관계를 파악하는 트랜스포머 모델을 공개한 후 수많은 인공지능 모델이 응용되어 발전되어 왔다. 인공지능 전문연구소인 오픈AI는 트랜스포머 모델을 응용하여 2018년 GPT-1(파라미터 1.17억개), 2019년 GPT-2(파라미터 15억개), 2020년 GPT-3(파라미터 1,750억개), 21년도 인간 피드백과 자료 검증을 통해 GPT-3.5, GPT-4를 출시하였다. ChatGPT는 인공지능 모델 GPT-3을 기반으로 개발되었으며, 출시 5일 만에 사용자 100만 명, 2개월 만에 1억 명을 돌파하였다. 사용자 100만 명 돌파하는 데 걸리는 기간이 트위터 2년, 유튜브 8개월, 인스타그램 2개월이 소요된 것을 고려할 때 ChatGPT 사용자의 가입 속도는 매우 빠름을 알 수 있다.

초거대 인공지능(Hyperscale AI) 등장과 진화

텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만드는 AI 기술을 가리키며 ‘생성형 AI(Generative AI)’라고 한다. 기존 인공지능이 데이터와 패턴을 학습해서 대상을 이해한다면, 생성형 AI는 기존 데이터와 비교 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 만든다. 질문자의 의도를 파악해 인간처럼 답하는 생성형 AI가 많은 영역을 지배하고 있으며, 이러한 생성형 AI의 시장은 ChatGPT가 주도하고 있다.

인간의 뇌는 약 100조 개의 시냅스가 상호작용하여 복잡한 정보처리를 수행한다. AI는 인간의 뇌와 유사하게 입력과 출력 레이어 사이에 매개변수(파라미터)가 이러한 역할을 한다. 인간과 유사한 문장을 생성하고 이해하기 위한 언어모델의 규모가 점차 커지면서 초거대 AI(Hyperscale AI)으로 진화되고 있다. 초거대 AI는 우수한 학습 성능을 바탕으로 모든 분야에 응용할 수 있는 일반 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로 진화하고 있다. 이러한 초거대 AI가 주목받는 이유는 큰 규모의 데이터 학습을 통한 우수한 성능으로 가까운 미래에 모든 산업 분야에 응용될 가능성이 높기 때문이다. ChatGPT의 등장과 적용으로 인해 국내에서도 네이버의 하이퍼클로바, 카카오브레인의 KoGPT, SK텔레콤의 에이닷, LG의 엑사원 등을 출시하여 글로벌 경쟁에 뛰어들고 있다.

전략 성장과 혁신의 기술, 인공지능

인공지능 기술은 디지털 전환을 주도하고 있으며 국가와 산업의 새로운 성장 동력이 되고 있다. 인공지능은 제조, 국방, 보안, 의료, 헬스케어 등 여러 산업에서 광범위하게 횔용할 수 있는 범용적인 핵심기술이다. 이러한 인공지능 기술의 활용으로 인해 가져올 경제적, 사회적인 파급효과에 관심이 높아지는 가운데, 주요 선진국을 비롯한 많은 국가에서는 인공지능 기술 개발 및 활용을 촉진하는 정책을 추진하고 있다

새로운 성장과 혁신의 아이콘인 인공지능 기술에 대한 대국민 인식조사 결과를 살펴보면, 응답자 60% 이상이 인공지능으로 인한 스마트혁신에 대하여 긍정적으로 인식하고 있으며, 86.2%가 인공지능으로 인한 스마트혁신으로 우리 사회에 미치는 영향력이 높아질 것으로 인식하고 있다. 특히, 인공지능 기술 발전으로 우리 사회에 영향력이 가장 정점에 도달할 시기는 11년∼20년 이내가 가장 많았다. 또한, 2023년 우리나라의 혁신정책에 대한 인식조사 결과를 보면, 국가의 전략 성장을 위한 경쟁력 확보가 우선 되어야 하는 기술 중 인공지능이 1위(34.5%)를 차지했다. 인공지능에 대한 높은 관심과 기대와는 별개로 우리나라의 AI 기술 역량과 산업생태계는 미흡하다. 우리나라의 생성형 AI 기술 관련 역량은 미국, 중국과 격차가 크게 벌어져 있는 상황이다. 최근 5년간 생성형 AI 분야에서 발표한 논문을 분석한 결과, 우리나라의 전체 논문 수는 총 2,682건으로 전체 5위를 차지하였고, 피인용 상위 1% 논문은 총 70건으로 조사대상국 중 7위 수준이다. 또한, 2023년 글로벌 시장조사기관인 CB insights의 자료에 의하면, 생성형 AI 관련 글로벌 스타트업 250개 중 한국기업은 3개에 불과하고, 미국기업이 다수 차지를 하고 있다.

대규모 언어모델과 생성형 인공지능의 활용에 따라 인공지능과 관련한 다양한 후방산업이 성장하고 촉진될 것이다. 인공지능의 성능을 향상하기 위해 고성능·고용량 인공지능 반도체의 수요가 증가하고 있다. 가트너 보고서에 따르면, ‘22년 인공지능 반도체 시장 규모가 444억 달러, ‘26년 861억 달러로 성장할 것으로 전망하고 있다.

인공지능 시대, 디스토피아와 유토피아

인공지능과 같은 새로운 기술의 등장으로 사회, 산업, 직업 등에서 진보와 혁신으로 이어지고 있다. 그러나 이러한 변화는 분쟁을 가져오기도 했다. 1811년, 노팅엄(Nottingham)에서 시작한 러다이트(Luddite) 운동이다. 1817년까지 지속된 러다이트 운동은 급기야 기계를 파괴하는 폭력적인 행동으로 이어졌고, 이에 대중들은 지지를 보내는 현상까지 생겼다. 기계에 대한 반감이 확대되고 자본가와 혁신가들은 두려움을 느꼈다. 결국, 러다이트 운동을 펼친 노동자에 대한 대대적인 탄압으로 기계파괴운동은 막을 내리게 되었다.

급격한 인공지능의 발전이 과거에 발생했던 불안과 위험을 경고하고 있다. 스티븐 호킹(Stephen William Hawking) 박사는 2014년 BBC와 인터뷰를 통해 인공지능이 제대로 규제되지 않고 발전한다면 인류의 종말을 초래할 수 있다고 언급하였다. 또한, 테슬라 CEO인 일론 머스크(Elon Musk)는 2018년 한 다큐멘터리를 통해 인간보다 지능화된 로봇이 독재자가 될 가능성이 있다고 하였다. 인공지능의 대부인 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 박사도 인공지능의 위험성을 경고하면서 구글을 떠났다. 힌튼 박사는 차세대 대규모 언어모델인 OpenAI의 GPT-4를 통해 기계가 자신이 생각했던 것보다 훨씬 더 똑똑해질 수 있다는 사실을 깨달았다며, 그로 인한 결과가 어떻게 나타날지 두렵다고 하였다. 이제, 기계가 인간을 많은 산업 분야에서 대체될 것이라는 상상하는 미래를 더 이상 근거 없는 우려로 치부할 수 없게 되었다.

인공지능의 유토피아적인 영향으로는 생산성 향상, 질병 치료 개선, 일상생활의 편의성 증대 등이 있다. 인공지능은 인간이 수행하기 어려운 복잡한 작업을 자동화하여 생산성을 높일 수 있다. 제조 공정, 금융 거래, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 이미 인간을 대체하고 있다. 인공지능이 보편화되면 산업구조 변화에 따라 노동의 형태도 변화할 것이다. 기존에 사람이 하고 있던 단순한 업무부터 창의적 업무까지도 대신할 수 있게 되었다.

기술의 혁신은 인류의 미래를 밝혀 준다는 유토피아적이나, 영화의 소재로 등장한 ‘터미네이터’, ‘매트릭스’, ‘A.I’등 SF 영화에서는 인공지능의 위협을 묘사하고 있다. 자율주행차 사고, 대화형 인공지능의 부정확한 정보 제공, AI를 활용한 정부의 감시 등으로 인해 세계 각국에서는 인공지능에 대한 구체적인 규제의 필요성이 대두되고 있다. 세계 각국은 인공지능과 관련한 윤리적 기준이나 가이드라인만 있는 상황에서 유럽연합(EU)이 세계 최초로 ‘AI 규제 법안’을 제정하였다. 이 법안은 인공지능의 위험 관리를 근거하여 규제 체계가 설계되었다. 인공지능 개발 단계부터 출시 전후, 유통·이용 등 전주기를 포괄하여 매우 구체적이고 체계적으로 구성되어 있다.

인공지능이 가져올 미래 변화와 대비

인공지능은 전문가들 사이에서 기대와 우려가 교차하여 수십 년간 다양한 미래 예측을 불러왔다. 지금은 거의 모든 전문가가 인공지능이 세계와 인류의 미래를 좌우할 가장 중요한 기술이 될 것이라고 말하고 있다. 우리나라도 이러한 인공지능 시대에 대응하기 위해, 정부 차원에서 인공지능을 국민의 삶 전반에 전방위적으로 확산하고, 디지털 모범 국가의 탄탄한 기초로써 범부처 AI 일상화 실행계획 수립하였다. 이러한 세계적인 인공지능 발전 동향과 정부의 인공지능 정책을 고려해 볼 때, 대전시 관점에서는 지역 발전을 위한 인공지능 기술 활용정책이나 방안을 고려해야 한다.

최근 5년간 지역 과학기술혁신 역량평가 결과를 살펴보면, 대전시의 순위는 3위다. 또한, 지난 10년(2002 ~ 2023)간 인공지능 관련한 우리나라의 국가연구개발 과제 수를 살펴보면, 대전시의 과제 수는 서울시, 경기도 다음으로 많다. 통계에서 알 수 있듯 인공지능 관련하여 대전시의 과학기술혁신은 매우 우수함을 알 수 있다. 그러나 대전시의 산업 현황은 과학기술혁신 역량의 현황과 다르게 나타난다. 대전시의 업종별 기업은 ‘도매 및 소매업’ 25.6%, ‘숙박 및 음식점업 ’ 18.2%, ‘협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업’ 11.3%, ‘운수 및 창고업’ 10.9%, ‘제조업’ 7.0% 순으로 딥테크 산업과는 거리가 있어 보인다. 또한, 2019년 기준으로 대전지역 혁신기업 현황을 살펴보면, 벤처기업 1,468개, 이노비즈 481개, 경영혁신 481개로 전국 8위이다. 이러한 가운데 대전시는 나노·반도체, 바이오메디컬, 우주 항공, 국방 분야 등 4대 미래전략사업을 중심으로 지역산업 발전을 견인할 계획을 추진하고 있다. 대전시의 4대 핵심전략산업 분야와 인공지능 기술을 융합·실증하는 환경을 제공하여 지역의 기술창업을 활성화해야 한다. 창업기업의 성장을 촉진하기 위한 정책, 제도, 인프라 등 생태계를 구축·제공하여 대전시가 추진할 4대 미래전략산업을 육성하는 데 필요한 기반을 조성해야 한다.

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