"중요한 건 새로운 인공지능(AI)이 아니다. ‘범용성' 있는 AI다."
그는 이세돌이라는 천재 바둑 기사가 기계에 의해 패배하는 모습이 생중계되면서 AI에 막연한 두려움이 확산됐다고 진단했다. 특히 이 같은 오해가 누적되면서 AI 기술의 합리적인 정책 설계에 장애물이 되고 있다고 분석했다.
그는 "인공지능은 광범위한 데이터 학습을 통해서 지능화시키는 과정이며 궁극적으로 인간처럼 사고할 수 있는 기술을 지향한다"며 "우리나라에서 인공지능 기술이 피부에 와닿았던 계기는 2016년 ‘이세돌과 알파고의 바둑대전’인데 이는 오히려 AI 기술에 두려움이 심하게 확산된 계기가 됐다"고 말했다.
그는 이어 "이러한 지능화 기술은 현실화되기보다는 여전히 개발해야 하는 과정에 놓여 있다"며 "아직 이런 기술은 보편화되기는 아직 시간이 걸리고 이제 막 연구에 착수한 단계다"라고 말했다. 그럼에도 아직 오지 않은 미래에 대한 지나친 두려움이, 정책의 초점을 진흥보다는 인공지능 부정적 결과에 대비하는데 초점이 맞춰지게 하는 데 대한 아쉬움을 피력했다.
그는 인공지능 진흥 정책 또한 효율적인 방향으로 정리될 필요가 있다고 강조했다. 특히 현 시점에서 중요한 것은 ‘새로운’ 기술 탄생을 위해 초점을 맞추기보다 ‘범용성’ 있는 기술을 지원하는데 초점을 두는 것이라고 설명했다.
이 단장은 "우리나라에서는 인력 양성정책만 봐도, 새로운 알고리즘을 짤 수 있는 인재 양성 쪽에 지나치게 교육이 집중된다"며 "그것보다는 데이터 이해도가 높은 인재를 통해서 현재 기술로도 좋은 데이터 분석 결과를 얻을 수 있도록 하는 방향도 있다"고 말했다.
그는 이어 연구 과제 정책 주요 과제 초점도 차별화 할 필요가 없다고 언급했다. 새로운 소프트웨어를 만드는 전략이 아니라, 현존하는 기술의 성능을 확장하는 데 집중해야 한다는 것이다. 즉 산업현장 곳곳에 투입되 생산 전반의 효율성을 향상시켜줄 수 있는 보조도구로서 AI 역할에 방점을 둔 진흥 정책이 필요하다고 피력했다.
그는 "우리에게 중요한 건 차별화된 우리만의 기술을 개발하는 것이 아니라 산업 현장에 범용성 있게 적용될 수 있는 범용성 있는 기술을 발전시켜야 한다"며 "새로움 경쟁이 아니라 성능경쟁이 필요하다"라고 말했다.
이은주 기자 leeeeunju@chosunbiz.com