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"美 AI, 중국에 뒤질수도" 에릭 슈미트의 경고

파이낸셜뉴스

입력 2017.11.03 15:25

수정 2017.11.03 16:42

패권 경쟁 끼지도 못하는 한국의 현실은?
60년 전인 1957년 10월 4일 소련이 인류 최초의 인공위성 '스푸트니크 1호'를 우주로 쏘아 올렸다. 스푸트니크는 초속 8㎞의 속도로 1시간 36분마다 지구를 한 바퀴씩 돌면서 '삐이 삐이' 소리를 지구로 보내기 시작했다. 새로운 시대를 여는 포문이었다.

그러나 미국을 포함한 서방 국가들은 이를 '허풍'이라며 코웃음 쳤다. 과학적 진보와 우주 개척이라는 인류 공통적 이상을 이룬 소련에 대한 격려와 응원이 아니라 적국에 대한 질투 혹은 위기감이 더 컸기 때문이다.


"美 AI, 중국에 뒤질수도" 에릭 슈미트의 경고

특히 미국은 발칵 뒤집어졌다. 냉전체제 속에서 자신이 더욱 앞섰다고 여유를 부리는 사이 소련이 언제 인공위성 기술을 활용한 대륙간 탄도로켓 미사일을 뉴욕으로 쏠지 모르기 때문이다.

21세기 미국의 제2의 스푸트니크는 '인공지능(AI)'이 될 것으로 보인다. 경쟁 대상은 중국이다.

■에릭 슈미트 회장 "미국의 AI 선두는 5년 뿐이다"
에릭 슈미트 알파벳 회장이 "미국이 첨단 AI 개발 경쟁에서 중국에 뒤쳐질 수 있다"고 경고했다.

3일 외신 더버지에 따르면 슈미트 회장은 美 국가안보회의(NCS)가 주최한 기술정상회담에서 "중국이 빠른 속도의 기술진전을 이루고 있는 가운데 미국이 AI 선두는 앞으로 5년 뿐"이라고 진단했다.

슈미트 회장은 2030년까지 AI 글로벌 리더가 되겠다는 목표의 중국 정책을 인용하면서 "중국이 AI 기술을 상업적 목적과 군사적 목적 모두에 사용하겠다고 나서는 반면 미국은 기초 연구에 투자하지 않고 있고 반이민 정책으로 AI 기술 및 인력 유입을 방해할 것"이라고 지적했다.

그는 "미국에 들어오지 못하는 외국의 최고 인재들이 많다. (인재들을 뺏겨) AI를 다른 나라에서 만드는 걸 보고만 있을 것인가, 아니면 우리가 AI를 만들 것인가?"라고 목소리를 높였다.

이어 "이란은 세계에서 가장 유명한 컴퓨터 과학자들을 배출하고 있고 나는 그들이 알파벳과 구글에서 함께 일하기를 바란다"고 트럼프 행정부의 반이민 정책의 부작용을 지적했다.

슈미트 회장은 미국의 규제가 기술개발에 걸림돌이 되고 있다고 지적했다. 그는 미국 정부가 민간 기업과 함께 AI 전략을 모색하고 개발해야 한다고 주장했다. 그래야 미국이 AI 기술이 주도권을 유지할 수 있다고 조언했다.

"美 AI, 중국에 뒤질수도" 에릭 슈미트의 경고

■패권경쟁에 끼지도 못하는 한국... '남들은 뛰는데 우리는 기어간다'
한국정보화진흥원(NIA)이 발표한 '4차 산업혁명을 이끄는 AI 발전 방향-실리콘밸리의 AI 성공요인 분석' 보고서에 따르면 국내 AI 기술수준은 최고 수준인 미국과 비교해 2.4년의 기술격차가 존재하는 것으로 나타났다.

한국은 ‘이동통신’과 ‘방송’ 분야에서는 최고 수준의 경쟁력을 갖췄지만 AI 기술이 포함된 ‘기반 소프트웨어(SW)ㆍ컴퓨팅’ 분야와 위성 관측, 주파수 기술 등이 포함된 ‘전파ㆍ위성’ 영역은 가장 취약하다는 분석이다.

당장 AI를 연구할 인력이 부족하다. AI 분야의 주요 연구영역인 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력 있는 학자가 많은 곳은 모두 미국(637명)이며 이어서 중국이 239명으로 2위를 차지했다. 반면 우리나라는 지난해까지 AI분야 톱클래스급 논문 수가 1개에 불과해 28개인 미국에 한참 뒤처져 있다.

전문가들은 한국이 미국, 중국과 기술 격차를 좁히지 못하는 이유를 장기적 투자의 부재로 꼽았다. AI의 근본적 기술과 선행연구를 하기 위해선 장기적인 안목으로 추진해야 할 사업을 '단기성과' 위주로 평가를 하기 때문에 코앞만 본다는 것이다.


아울러 경쟁력 향상을 위해 연구에만 집중할 수 있는 환경과 인프라 제공도 필수적이라고 강조했다. 더불어 최소 4년 이상의 장기적이고 안정적인 연구비와 생활비 지원 프로그램도 필요하다고 꼽았다.


전문가들은 "효율적인 인공지능 연구와 분야 간 시너지 창출을 위한 연구과 학제 간 연합된 연구 플랫폼 형성도 필요하며 무엇보다 제품개발 상업화에 맞춘 단기적 투자가 아닌 인공지능 전반에 걸쳐 영향을 줄 수 있는 근본적인 기술 연구에 대한 장기적 투자 정책이 절실하다"고 밝혔다.

demiana@fnnews.com 정용부 기자

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