요즘 우리나라 인공지능(AI) 기술 이야기가 심심찮게 들려오죠? 얼마 전에도 대규모 언어 모델(LLM) 개발과 관련된 정부 지원 확대 소식이 있었고, 국내 기업들이 AI 반도체 개발에 적극적으로 투자한다는 뉴스도 접했습니다. 솔직히 말해, 예전에는 AI 하면 미국이나 중국 기업들의 이야기가 주를 이뤘는데, 이젠 우리나라도 한 수 배우는 입장이 아닌, 경쟁자로서 당당히 이름을 올릴 수 있을 정도로 성장했다는 느낌입니다. 제가 대학원에서 AI 관련 연구를 하던 시절만 해도 상상도 못했던 일이죠. 그때는 연구 환경도 열악했고, 데이터 확보도 쉽지 않았거든요. 지금은 그때와는 정말 비교가 안 될 정도로 좋아졌어요.
개인적으로 기억에 남는 건, 얼마 전 국내 AI 스타트업이 개발한 의료 영상 분석 AI가 글로벌 학회에서 큰 상을 받았다는 소식이었어요. 사실 의료 영상 분석 분야는 AI 기술이 실제로 사람들의 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 매우 중요한 분야잖아요. 이런 성과가 나왔다는 건, 우리나라 AI 기술이 단순한 연구 수준을 넘어 상용화 단계까지 성공적으로 진입했다는 것을 의미하는 거 같아요. 엄청난 발전이죠!
하지만 흥분만 할 수는 없죠. 아직 넘어야 할 산이 많습니다. 우리나라 AI 기술 발전의 걸림돌 중 하나는 바로 ‘데이터’입니다. AI 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 고품질 데이터가 필요한데, 우리나라는 데이터 확보 및 활용 측면에서 아직 다른 선진국들에 비해 뒤쳐지는 면이 있습니다. 개인정보보호 문제도 걸림돌이 되고 있죠. AI 기술 발전과 개인정보 보호 사이에서 적절한 균형점을 찾는 것이 정말 중요한 과제입니다. 이건 단순히 기술적인 문제만이 아니라, 법률, 윤리, 사회적 합의 등 다양한 분야의 복잡한 문제들이 얽혀 있기 때문에 더욱 어려운 문제입니다. 저는 이 문제 해결에 정부와 기업, 그리고 시민 모두의 적극적인 참여가 필요하다고 생각합니다.
또 하나의 과제는 AI 인재 양성입니다. 아무리 좋은 기술과 데이터가 있어도, 이를 활용할 수 있는 숙련된 인력이 없다면 무용지물일 뿐입니다. 최근 몇 년 동안 AI 관련 학과가 많이 생기고, 정부 차원에서도 AI 인재 양성에 대한 지원을 늘리고 있는 것은 긍정적인 신호입니다. 하지만 단순히 수적으로만 인재를 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 실무 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공하고, 창의적인 연구를 지원하는 체계적인 시스템 구축이 필요합니다. 제가 대학원생들을 지도하면서 느낀 것은, 학생들이 실제 산업 현장에서 직접 AI 기술을 활용하고 문제를 해결하는 경험을 쌓는 것이 얼마나 중요한지입니다. 이 부분에 대한 투자를 더욱 확대해야 합니다.
그리고 AI 기술의 윤리적인 문제도 간과할 수 없습니다. AI가 편향된 데이터로 학습될 경우, 차별이나 불공정을 유발할 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 개발 과정에서 윤리적인 고려사항을 항상 염두에 두고, 투명하고 책임감 있는 AI 개발을 추진해야 합니다. AI 시스템의 결정 과정을 사람들이 이해할 수 있도록 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI) 기술 개발도 중요한 과제입니다. 저는 개발 과정에서 다양한 전문가들 – 기술자, 윤리학자, 법률 전문가 등 – 의 참여를 필수적으로 해야 한다고 생각합니다. AI는 도구일 뿐이며, 그 도구를 어떻게 사용하는지에 따라 세상을 더 좋게 만들 수도, 더 나쁘게 만들 수도 있기 때문입니다. 이러한 점을 항상 명심해야 합니다.
결론적으로, 우리나라 AI 기술은 괄목할 만한 성장을 이루었지만, 아직 해결해야 할 과제들이 많습니다. 데이터 확보, 인재 양성, 윤리적 문제 등 다양한 측면에서 지속적인 노력이 필요합니다. 정부, 기업, 연구자, 시민 모두가 함께 머리를 맞대고 지혜를 모아야 진정한 AI 강국으로 발돋움할 수 있을 것입니다. 저는 우리나라 AI 기술의 미래가 밝다고 믿고 있으며, 앞으로도 꾸준한 관심과 지원을 아끼지 않겠습니다. 😊