- AI 반도체는 4차산업혁명의 기폭제… 반도체 강점 있는 한국이 선도할 수 있어
- 기술적 혁명(revolution)과 사회적 진화(evolution)의 간극을 메우는 역할할 것

지난 4일 여시재를 찾은 윤성로 대통령직속 4차산업혁명위원회 위원장

4차산업혁명 시대의 주도권을 잡기 위한 세계 각 국의 경쟁이 뜨겁다. 한국 역시 대전환의 변곡점에서 총체적인 대응이 필요하다는 인식 아래 2017년 대통령직속 4차산업혁명위원회(4차위)를 출범시켰다. 올 초 국가 데이터 컨트롤타워로 확대 개편된 4차위는 디지털 경제 활성화를 목표로 11대 실천과제와 9대 서비스를 담은 ‘데이터 119 프로젝트’를 발표했다.

한국이 대전환 시대의 새로운 질서 형성을 주도하는 미래 비전을 구상해 온 여시재는 지난 3월4일 4차 산업혁명위원회 윤성로 위원장을 초청해 강연을 듣는 자리를 마련했다. 윤 위원장은 ‘4차 산업혁명, 대한민국 디지털 대전환의 시작’을 주제로 한 강연에서 "4차산업혁명이 성공적으로 전개되기 위해 교육과 연구개발을 포함해 사회 전 분야에 개방적이고 탄력적인 혁신 문화가 조성돼야 한다"고 조언했다. 윤 위원장은 또 "빠르게 펼쳐지는 기술 혁명 속에서 발생하는 사회적 간극을 메우고, 사회적 합의를 만들어가는 것이 중요하다"고 강조했다.

강연 주요 내용을 소개한다.

中, AI 저널 수 美 추월
獨∙日, 제조업 강화에 빅데이터와 AI 활용

우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있습니다. 한국은 그 중에서도 ICT 기반의 지능화 혁명에 집중하고 있습니다. 그러나 4차 산업혁명 시대 속 대한민국은 ‘풍요 속 불안’에 살고 있습니다. 코로나로 인해서 더 많은 변화와 불확실성이 가중되었습니다. 기존 일자리가 코로나로 위협받았을 뿐 아니라, 이것이 청년 구직자들에게 지속적인 악영향을 미칠 것으로 예상됩니다. IMF 이후 취업 감소가 사상 최대이고, 실업자 수도 역대 최대입니다. 미래 일자리가 어떻게 변화할 것인지에 대한 불안감도 날로 증가하고 있습니다. 앞으로 많은 일자리가 대체될 것인데, 이것을 어떻게 극복할 것인지에 대한 고민과 불안이 상존하는 상황입니다.

전세계적으로도 4차 산업혁명을 둘러싼 다양한 경쟁이 이루어지고 있습니다. 미-중 갈등이 심화되는 가운데, 기술 패권을 서로 넘겨주지 않으려는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 미국으로부터 많은 견제를 받음에도 불구하고 중국은 4차 산업혁명을 선도하고 있습니다. 이제 중국의 AI 저널 수가 미국을 넘어섰다고 합니다. 실리콘 밸리를 중심으로 4차 산업혁명을 선도하는 미국을 중국이 급속도로 쫓아가고 있는 상황입니다. 독일과 일본은 이미 강한 제조업을 더 강하게 하기 위해 빅데이터와 AI를 아주 잘 활용하는 것으로 평가받습니다.

4차 산업혁명의 D.N.A
Data-Network-AI

4차 산업혁명의 핵심인 데이터, 네트워크, AI의 첫 글자를 따서 D.N.A라고 부릅니다. 4차위는 D.N.A 중심의 체감형 정책을 발굴하고 성과를 창출하는데 집중하고 있습니다. 데이터는 4차 산업혁명 시대의 원유에 비유될 만큼 중요한 원료입니다. 글로벌 시가총액 상위 기업들 대부분이 데이터 기반 플랫폼 기업입니다. 가장 주목받는 테슬라는 자동차 회사가 아니라 모빌리티 데이터 플랫폼 기업이라고 선언하기도 했습니다. 테슬라 자동차는 움직이는 센서 덩어리라고 보시면 되는데, 거기서 확보한 엄청난 데이터를 다른 사업에도 활용할 것으로 전망됩니다.

D.N.A. 중심의 체감형 정책 중 하나인 ‘데이터 119 프로젝트’ (출처: 윤성로 위원장 강연 자료)

네트워크 강국 한국
ICT 기반 지능화 혁명에 집중

한국은 자타 공인하는 네트워크 강국입니다. 우리가 2019년 4월에 미국보다 먼저 세계 최초로 5G 상용화를 시작했습니다. 5G의 안정적 확산 이후에는 6G 선점을 위한 적극적 연구개발이 필요합니다. 2021년부터 6G의 표준화를 시작할 것이고, 2028년에 상용화, 2030년에 본격적인 서비스 제공을 목표로 하고 있습니다. 통신 부분에서는 표준에 참여하는 것이 매우 중요합니다. 6G를 선도함으로써 우리나라가 네트워크 분야에서 주도권을 놓치지 않아야 합니다. 앞으로 스페이스X나 스타링크를 통해 발사되는 저궤도 통신 위성을 활용한 입체적 통신망 구축이 중요한 특징이 될 것입니다.

AI는 4차산업혁명 촉발하는 범용기술

지금의 인공지능 기술은 데이터의 변수가 기존보다 훨씬 많아졌다는 것이 핵심입니다. 기존 통계보다 높은 차원의 데이터 분석을 가능하게 한 것이 빅데이터 분석과 AI입니다. 그런데 우리가 일상에서 접하는 음성, 영상, 글 등이 엄청난 고차원 데이터들입니다. 이것을 우리가 더 잘 이용할 수 있게 된 것이 우리 사회에 일어난 AI 붐으로 볼 수 있습니다. AI는 시각화에서 바이오까지 다양한 분야와 접목을 시도하고 있습니다. OpenAI는 기존에는 상상도 할 수 없을 만큼 많은 변수를 활용해 자연어 처리 모델을 선보이고 있습니다. 알파고 이후 등장한 구글의 뮤제로(Muzero)는 게임 규칙을 전혀 모르는 상태에서 스스로 강화 학습을 통해 각종 게임을 마스터했습니다. 구글의 알파폴드2(Alphafold2)는 10년 동안 풀지 못했던 특정 단백질 구조를 반 시간 만에 밝혀냈는데, 노벨상을 구글에 줘야 한다는 말이 나올 정도로 대단한 혁신입니다.

AI는 타분야와 활용할 기회 찾아야
한국, AI 반도체 선도해야

AI 응용 프로그램에 사용되는 반도체의 세계 매출 전망 (출처: IHS Markit(2019) / 윤성로 위원장 강연 자료)

AI와 빅데이터를 활용해 어떻게 돈을 버는지 궁금해하시는 분들이 많습니다. 이제 AI는 전기에 비유됩니다. 전기를 만드는 것도 중요하지만, 전기를 이용해서 더 많은 일을 할 수 있습니다. 즉 AI 자체로 돈을 버는 것이 아니라, AI를 활용한 다른 분야의 기회가 더 클 것입니다. AI의 소형화에 많은 전문가들이 주목하고 있습니다. AI를 실행하기 위한 AI 반도체가 매우 중요해질 것입니다. 한국이 반도체에 강점을 보이는 만큼, AI와 반도체를 접목한 분야를 우리가 선도해야 합니다. 조금 먼 미래이긴 하지만, 양자컴퓨터에 대한 연구도 활발히 이루어져야 합니다. 인공지능과 양자컴퓨터가 접목되면 영화에서 일어나는 일들도 가능한 세상이 올지 모릅니다. 해외에서는 한국이 제조와 ICT 모두 강한 매우 특이한 국가라는 평을 듣습니다. 탄탄한 산업기반과 세계 최고의 ICT 기반을 잘 융합하면 새로운 가치를 창출할 수 있을 것이라고 생각합니다.

한국, 교육의 융복합 시급해
전기전자와 컴퓨터공학부 영역 경계 사라져야

교육 문제가 심각합니다. 우리나라 초중고 교육의 문제를 극장의 비유로 설명하고 싶은데요, 사람들이 극장에 앉아 있는데 어느 순간 맨 앞자리 사람이 일어나버리는 상황과 같습니다. 뒷자리 사람도 안 보이니까 다 같이 일어날 수밖에 없습니다. 지금 한국의 초중고 아이들은 다 학원에 몰리고 학교는 뒷전입니다. 초중고 교육은 과잉인데, 반면 우리 대학이 글로벌 경쟁력을 갖췄는지에 대해서는 의문이 듭니다. 학과 간 영역 문제가 해결되어야 합니다. 요즘 융합이 중요해서 전기전자공학부에서도 소프트웨어와 알고리즘, 컴퓨터를 가르칩니다. 반대로 컴퓨터공학부에서도 기본적인 하드웨어를 가르칩니다. 이 두 학과 사이에 중첩되는 영역이 많습니다. 그런데 인력 양성 측면에서 보면 문제가 있습니다. 소프트웨어가 중요하다고 하는데 컴퓨터공학부 정원은 항상 제자리입니다. 최소한 전기전자와 컴퓨터공학만이라도 영역의 경계가 사라져야 한다고 생각합니다. 애플 같은 미국의 기업들을 보면 하드웨어와 소프트웨어가 매우 잘 융합된 제품을 만드는 곳입니다. AI와 4차 산업혁명 관련 인력을 우리가 잘 기르고 있는지 반성할 지점입니다.

정부 차원에서는 공무원 채용에 데이터 직렬을 신설했습니다. 더 나아가서는 공무원도 코딩 교육을 반드시 받아서 코딩에 대한 이해도를 높여야 한다는 것도 꾸준히 논의되고 있습니다. 4차 산업혁명 기반의 정책을 펼치려면 정부도 그에 대한 이해도를 높여야 할 것입니다. 앞으로 공무원 채용이나 평가에 4차 산업혁명 관련 항목이 들어갈 것입니다.

캐나다, ‘한 우물 수십 년 파는’ 연구문화
탄력적 연구문화 조성 필요해

연구 분야에서는 3책 5공 문제를 말씀드리고 싶습니다. 3책 5공은 한 명의 연구자가 국가과제를 5개까지밖에 맡지 못하는 제도입니다. 그 중에서 책임은 3개의 과제까지만 맡을 수 있습니다. 물론 이 제도가 연구자 간 부익부 빈익빈 현상을 우려해 만들어졌을 것이라는 점을 이해하고 있습니다. 하지만 지나치게 혁신을 가로막는다는 생각이 듭니다. 부익부 빈익빈 문제가 생기지 않도록 하되, 혁신의 발목을 잡지 않는 유연한 시스템으로 바뀔 필요가 있다고 생각합니다.

캐나다의 AI 혁신 슈퍼클러스터 (출처: 캐나다 정부 홈페이지 / 윤성로 위원장 강연 자료)

AI 생태계를 만드는 문제에 있어서 캐나다가 많은 고민을 했습니다. 여러가지 면에서 캐나다는 한국이 벤치마킹할 수 있는 사례라고 봅니다. 캐나다의 AI 생태계를 보시면, 어느 정도 국가가 기관, 대학에 차등을 두고 제한된 컴퓨팅 리소스를 국가적으로 나눠 사용할 수 있게 하고 있습니다. 캐나다에 AI 대가들이 많이 있는데, 한 우물을 수십 년간 파는 연구 문화가 있기 때문입니다. 똑같은 연구를 수십 년간 할 수 있는데, 한국에서는 그렇게 연구 제안서를 낼 수 없습니다. 왜냐하면 연구 중복성 체크에 걸리기 때문입니다. 그래서 한 연구자가 같은 연구를 3년 이상 하기도 쉽지 않습니다. 캐나다의 발달된 AI 생태계를 참고해서 연구 측면에서도 혁신이 필요합니다.

한국의 반도체, 배터리 강점
K-스탠더드 제시 필요

미국의 바이든 정부가 들어서면서 산업의 자국우선주의가 강화될 것으로 예상됩니다. 그에 따라 네 가지 혁신 품목에 대한 밸류체인을 다시 검토하라는 행정명령이 떨어졌습니다. 그 네 가지는 반도체, 전기차 배터리, 희토류, 의약품입니다. 그리고 미국이 탄소 중립이라는 목표를 설정했습니다. 이로 인한 산업구조의 변화도 주목해야 합니다. 앞으로 글로벌 경쟁력을 갖기 위해서는 반드시 탄소 중립 이슈를 고려해야 할 것입니다. 우리나라 중소기업 중 단 15%만이 탄소 중립에 대비하고 있다는 조사도 있을 만큼 준비가 안 된 상황입니다. 여기서는 우리가 잘 하는 분야에 노력을 기울이는 선택과 집중이 필요하다고 봅니다. 다행히 미국에서 강조하는 네 가지 분야 중 반도체와 배터리에 한국은 강점을 가지고 있습니다. 이 분야에서 경쟁력을 유지하고 주도권을 잃지 않으려는 노력을 해야 합니다. 이런 것들이 디지털 전환과 맞물려 있기 때문에 데이터 역시 중요합니다. 저희 4차위에서도 데이터 거버넌스에 대한 고민을 하고 있습니다. 데이터 거버넌스의 중요성은 여야 막론하고 강조하는 분야이기 때문에 다음 정부에서도 관련 정책이 이어질 것이라고 생각합니다.

환경 이슈 부각시킨 텍사스 한파
기술 혁신으로 위기 해결해야

최근 미국 텍사스에 한파가 닥쳐왔습니다. 그것이 적나라하게 환경 이슈를 부각시킨 사건이 아니었나 싶습니다. 지구 온난화로 북극의 제트기류가 내려와 텍사스에 한파가 왔고, 그로 인해 반도체 공장이 멈춰 섰습니다. 텍사스의 파워그리드가 특이한 시스템인 탓에 고립을 자초한 면이 없지 않다고 알려져 있습니다. 미국은 작년에 탄소 중립 선언이 있었고, 그린 뉴딜이 중요한 이슈로 떠올랐습니다. 우리나라 역시 곧 정부 관용차를 수소차나 전기차로 바꿀 것이라는 발표가 있었습니다. 결국 우리는 환경 오염과 지구 온난화를 항상 고려해야 하고, 기술 혁신으로 환경 위기를 또한 해결해야 할 것입니다.

AI가 일자리 빼앗을 것이라는 불안 높아
새로운 일자리 더 많이 생길 것

2018년에 존재하는 일자리 중 63%는 1940년에는 존재하지 않았다.
(출처: MIT 보고서 <미래의 노동> / 윤성로 위원장 강연 자료)

가장 어려운 게 일자리 문제입니다. AI와 로봇에 일자리를 뺏길지 모른다는 우려는 당연하다고 봅니다. 하지만 역사적으로 보면 이것이 네 번째 산업혁명입니다. 1차, 2차 산업혁명 시기에 똑같은 우려가 있었을 것입니다. 다만, 희망을 걸어보는 것은 기술혁신을 통해서 더 많은 일자리가 생길 것이라는 전망입니다. 세계경제포럼(WEF)에서는 2025년까지 8,500만 개의 일자리가 없어지겠지만, 그보다 더 많은 일자리가 생길 것이라고 예측했습니다. OECD는 한국의 고령화와 인구감소를 AI와 4차 산업혁명 기술 혁신으로 극복해보라는 조언을 하기도 했습니다. 과거 자동차가 발명되면서 마부의 수가 급격히 줄어들었습니다. 하지만 줄어드는 마부의 수보다 늘어난 드라이버의 수가 더 많았다고 합니다. 마찬가지로, 2018년에 존재하는 일자리의 63%는 1940년에는 존재하지 않았던 일자리입니다. 지금의 인구가 더 많다는 걸 생각하면, 1940년보다 지금 더 많은 일자리가 생겨났다는 걸 알 수 있습니다. 그래서 AI라는 새로운 기술을 이용해서 새로운 일자리를 만들어낼 수 있지 않을까 조심스럽게 예측해봅니다.

물론 혁명적 기술은 좋습니다. 그러나 사회적으로 보면, 너무 급격한 변화는 많은 문제를 야기할 수 있습니다. 기술적 혁명과 사회적 진화의 간극을 메우도록 돕는 것이 저희 4차위의 역할입니다.

<질의응답>

Q. 현재 4차위가 중점적, 우선적으로 추진하는 아젠다는 무엇인지 설명 부탁합니다. 또 각 아젠다마다 다 걸림돌이 있고 추진에 애로 사항이 있을 텐데, 그것을 어떻게 극복할 계획인지 궁금합니다.

A. 4차위 활동이 너무 폭넓고 광범위한 것 아니냐는 우려도 있는 것으로 알고 있습니다. 올해 4차위가 4기이고, 올해는 데이터 관련 이슈에 집중하고 있습니다. 그래서 데이터 특위도 만들었습니다. 또 119 프로젝트라는 이름으로 11개의 실천과제, 9개의 중점 서비스를 목표로 잡고 있습니다. 작년까지 AI에 집중했다면, 올해는 어떻게 하면 데이터 정책과 데이터 거버넌스를 잘 만들지를 고민하고 있습니다. 그 외에 디지털 헬스케어, 스마트시티와 관련된 내용도 강조하고 있습니다. 그리고 이 신기술이 사회에 파급되고 접목됨에 따라 여러가지 이해 상충이 있을 수 있습니다. 그래서 해커톤 같은 기제를 활용해 이해 상충 문제를 해결하려는 노력을 하고 있습니다.

4차위가 작년 3기까지는 자문기관 역할을 했습니다. 대통령 직속 자문기관으로서 여러가지 의견을 내고, 민간의 의견을 취합하고, 소통하는 자유로운 역할을 맡았습니다. 반면에 실행력이 없다는 비판을 받기도 했는데, 자문기관으로서 실행력이 없다는 점이 저희의 걸림돌이기도 했습니다. 그래서 올해는 실행력을 확보하기 위해 국무총리 및 12개 부처 장관들을 모시고 조직을 확대 개편했습니다.

Q. 앞으로 우리 사회의 혁신 생태계 조성이 관건인데, 이와 관련해서 4차위는 범정부적으로 어떤 고민을 하고 있는지 설명 부탁합니다.

A. 데이터도, 스타트업 분야도 생태계를 조성하는 것이 지속가능성 측면에서도 매우 중요하다는데 공감합니다. 데이터로 말씀드리면, 4차위 내에 데이터 특위를 구성했습니다. 민간 전문가와 관련 정부부처 인사를 모시고 데이터 생태계 형성을 위한 여러가지 조직을 구축했습니다. 그밖에 모빌리티나 헬스케어 분야의 생태계 이슈도 간과하지 않으려고 노력하고 있습니다.

정리: 구희상 (여시재 SD)

윤성로 위원장은 인공지능 및 빅데이터 권위자로 서울대 전기공학부를 졸업하고 미국 스탠퍼드대에서 전자공학으로 석·박사를 받았다. 미국 인텔 선임연구원을 거쳐 서울대 빅데이터연구원 응용기술부 부부장, 공과대학 부학장, 인공지능연구원 기획부장, 전기정보공학부 교수를 역임했다. 2020년 2월 4차산업혁명위원회 위원장에 임명됐다.