4차 혁명시대 핵심은 'D.N.A'…인력 양성이 '최우선 과제'
4차 혁명시대 핵심은 'D.N.A'…인력 양성이 '최우선 과제'
  • 온라인뉴스팀
  • 승인 2020.10.19 17:14
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지난 14일 제주도 다음카카오 본사에서 광주전남기자협회 소속 광주시청 출입기자단 'AI 중심도시 광주의 미래' 주제 연수가 열리고 있다.(광주전남기자협회 공동취재단)2020.10.19 /뉴스1 © News1


4차 산업혁명 시대를 맞아 전 세계적으로 인공지능(AI) 관련 경쟁이 치열한 가운데 관련 분야 선점을 위한 AI 인력양성이 최우선 과제로 떠오르고 있다.

광주전남기자협회 소속 광주시청 출입기자단은 지난 14일 국내 AI 시장의 선두주자로 주목받고 있는 제주 다음 카카오 본사를 방문해 인공지능의 과거와 현재, 미래를 들었다.

'AI 중심도시 광주의 미래'를 주제로 열린 강연에서 이재승 다음카카오 제주협력팀 이사는 4차 산업혁명을 이끄는 핵심 인프라로 'D.N.A'를 꼽았다. 데이터와 네트워크, AI다.

이 이사는 "3차 산업혁명은 업무를 수월하기 위한 정보통신, 인프라 영역이었다면 4차 산업혁명은 인프라뿐만 아니라 외적인 기술들도 총망라한 시기로 볼 수 있다"며 "일반적으로 4차 산업혁명을 이야기할 때 핵심적 키워드는 AI"라고 설명했다.

이 이사는 아마존닷컴의 사례를 들며 데이터를 강조했다.

그는 "예전에는 노동과 자본이 있으면 경제를 만들 수 있었으나 지금은 데이터 형태의 영향력이 커지고 있다"며 "아마존닷컴 전체 매출의 70%를 차지하는 게 데이터 서비스"라고 설명했다.

인공지능은 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터가 구현하는 기술이다. AI의 역사를 보면 인공지능의 개념은 1950년대부터 정립됐으나 그동안 크게 주목받지 못했다. 기대치 대비 낮은 성과와 80년대 후반 등장한 PC의 영향이 컸다.

이 이사는 "인공지능의 역사에서 두 번의 '겨울'이 존재한다"며 "최초의 인공신경망인 '퍼셉트론'이 나왔을 때 신랄한 비판을 받으며 흐지부지됐고, 87년에서 93년 퍼스널 컴퓨터가 나오면서 인공지능이 발목을 잡혔다"고 설명했다.

당시 전문가 시스템 프로그램이 호황기를 이끌었으나 퍼스널 컴퓨터의 데스크탑 성능이 비약 발전하면서 전문가 시스템 인기가 시들해졌다.

두 번의 겨울은 인공지능 관련 인력 시장을 척박하게 만들었다.

이 이사는 "지금 와서 겪고 있는 인공지능에 관련된 가장 큰 문제는 국내에 전문 인력이 없다는 것"이라며 "광주도 대학이 많고 인공지능 관련 성과 내는 분들이 있지만 이분들 몸값이 천정부지"라고 말했다.

 

광주전남기자협회 소속 광주시청 출입기자단이 14일 제주특별자치도 다음카카오 본사를 방문해 'AI 중심도시 광주의 미래' 주제 연수를 시작하며 기념촬영을 하고 있다.(광주전남기자협회 공동취재단)2020.10.19 /뉴스1 © News1

인공지능 정책은 각국 정부가 나서서 추진하고 있다. 세계적으로 선두그룹은 미국과 중국이 양분하고 있다.

전 세계 AI 100대 스타트업 기업 중 기업가치 10억달러 이상의 유니콘 기업은 모두 11개다. 이 중 미국과 중국이 각각 5개, 영국이 1개 기업을 보유하고 있다.

이 이사는 "우리나라가 AI분야에서 빠른 것 같지만 늦다 보니 국내 인력 구하기도 쉽지 않다"며 "인간의 장점, 디지털에 대한 이해를 바탕으로 문제 해결 능력을 키우고 창의성을 키우는 교육을 해야 한다"고 강조했다.

현재 광주시는 정부 예비타당성 면제 사업으로 선정된 인공지능 집적단지 조성사업을 위해 첨단 3지구 내 10년간 1조원을 투자하는 등 인공지능 선도도시로 거듭나기 위해 심혈을 기울이고 있다.

특히 AI 인력양성을 위해 광주과학기술원(GIST)에 AI대학원 설치로 인공지능 인재 양성사다리 구축, 인공지능 사관학교 설립, 지역 대학 교육과정 연계, 초·중등생을 위한 다양한 AI체험 및 학습 캠프 운영 등 생활밀착형 인력 양성계획을 세우고 있다.

이 이사는 일상생활 속 세탁기, 냉장고, 반도체, 자율주행차 등 인공지능과 결합하면서 편리함을 누리게 됐지만 도덕성에 대한 문제도 다뤄야할 과제로 언급했다.

이 이사는 "인공지능을 구현하는 방법 중 딥러닝과 머신러닝이 있는데 머신러닝은 사람이 인풋을 주면 판단하게 되는 것이라면 딥러닝은 인간의 뇌 구조와 비슷해 나중에 알아서 판단하게 되는 구조"라고 설명했다.

그는 "결국 딥러닝이 적용된 자율주행차의 경우도 사고가 날 상황에서 스스로 도덕적 판단을 행할 수 있는 수준의 도덕성을 입력하고 지녀야할지도 고민할 시기"라며 "법적·윤리적 측면의 넓은 범위에서 자율주행자동차에 대한 논의가 진행되고 있다"고 말했다.

인공지능이 발전하면 일자리가 사라질 것이라는 우려에 대해서는 반은 맞고 반은 틀리다고 했다.

이 이사는 "AI 때문에 일자리가 사라지지는 않는다"며 "단순한 일자리 대신 새로운 형태의 일자리가 만들어지는 만큼 대비가 필요하다"고 강조했다.

 

 


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