지금은 스마트폰 시대다. 많은 사람들이 스마트폰을 통해 일상을 확인하고, 정보를 검색하고, 상품도 구매하고, 친구들과 대화를 나눈다. 게임도 한다. 스마트폰 중심의 생활에서 사물인터넷(IoT)은 어떤 존재인가. 사물인터넷은 자연스러운 기술의 진화의 산물이다. 인터넷 환경이 PC와 스마트폰을 거쳐 사물에도 확대되면서 나온 개념이다. PC와 스마트폰에서 정보를 쓰고 활용하는 주체가 사람이었다면 사물로 중심이 바뀐다는 점이 다르다. 우리 주변의 모든 사물을 인터넷으로 연결하고, 사람들의 개입 없이 사물들 스스로 데이터를 수집하고 분석해 내가 말하지 않아도 사물들이 지능이 있어서 알아서 척척 해 주는 세상이 사물인터넷의 목표다. 그래서 사물인터넷의 가장 중요한 핵심은 지능화다. 클라우드 서버에 저장된 엄청난 양의 데이터로부터 다양한 모바일 지능 서비스를 제공해야 한다. 그렇지만 지금의 사물인터넷 기술은 아직 사람들의 지갑을 열 수준이 아니다. 지능화의 발전이 늦어지고 있기 때문이다. 많은 사물인터넷 기업들이 비즈니스에서 크게 성공하지 못하는 이유이기도 하다. 지금 국내 스마트폰 기업들은 많은 고민에 빠져 있다. 스마트폰 시장은 포화 상태이고 새롭게 사물인터넷 시장은 열리지 않는다고 걱정이다. 스마트폰 시대는 끝나 가고 사물인터넷 시대는 오고 있는가. 필자는 “그렇지 않다”고 확신한다. 스마트폰과 사물인터넷은 분리할 수 있는 개념이 아니다. 스마트폰 시대는 더 오래 지속된다. 사물인터넷 시대도 스마트폰을 기본으로 한다. 현재의 스마트폰만 보더라도 혁신의 여지가 많다. 5세대(5G) 이동통신이 상용화되면 또 다른 형태의 스마트폰이 필요하다. 그렇다면 향후 스마트폰 시장에서도 주도권을 유지하기 위해서는 어떤 전략이 필요할까. 우선 제품의 지능화에 집중해야 한다. 스마트폰 시장이 정체돼 있다고 하지만 프리미엄 제품을 찾는 고객은 크게 줄어들지 않는다. 고객을 감동시킬 수 있는 것은 아직도 많다. 너무 큰 것을 생각하지 말고 사람의 욕구를 자극하고 충족시키는 2~3%의 다름을 찾으면 된다. 음성인식, 화상인식, 번역기 성능을 획기적으로 개선하는 것도 한 가지 방법이다. 지금은 고객들을 만족시키는 수준은 아니다. 알파고 이후 딥러닝 기술이 중요 기술로 부각됐는데, 딥러닝은 쉽게 말해 사람처럼 생각하고 학습이 가능하도록 하는 기술이다. 사람처럼 기계가 공부를 하면서 더욱 똑똑해진다. 컴퓨터가 언어 능력을 가지면 친구처럼 대화하고 다국어 통번역도 가능한 스마트폰이 만들어진다. 스마트폰 시대는 애플의 스티브 잡스가 열었지만, 그것을 가능하게 만든 것은 이동통신의 발전이다. 4G 이동통신 시대는 통신 속도를 향상시켰고, PC 수준의 인터넷 환경이 스마트폰에서 가능하게 됐다. 5G 이동통신 시대에 대비해야 한다. 2020년 상용화 목표로 진행 중이니 아직 시간적 여유가 있다. 5G는 오감을 자극하는 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되면서 실감 통신을 가능하게 한다. 고품질의 가상현실(VR), 홀로그램, 입체영상, 초고해상도(UHD) 영상도 좋은 사례다. 인터넷에 연결되는 사물들은 꾸준히 늘어나고 있지만, 사물인터넷 기술은 일상생활에 체감을 주는 수준은 아니다. 그렇지만 생태계는 확대되고 있고, 시장의 성장 가능성은 여전히 높다. 사물인터넷은 삶을 윤택하게 만들어 주는 기술이다. 전체 시스템 관점에서 사람 중심의 서비스를 지향한다. 또 사물인터넷은 도메인에 기반한 융합산업, 시스템 산업의 기술로 봐야 한다. 작지만 다양한 형태의 세분화된 시장들이 만들어지고 있다. 스마트홈, 스마트팩토리, 스마트팜 등 무수히 많다. 그런데 데이터를 제어하고 정보를 확인하는 중심에는 스마트폰이 있다. 당장은 국내 가전제품과 연계한 많은 서비스를 생각해 보자. 스마트폰의 혁신은 계속된다. 당분간 지능화 기반의 사람들 욕구를 충족하는 서비스에 집중하자. 향후 5G 이동통신, 더욱 진화된 인공지능 두 기술이 세상을 또 바꾼다. 철저하게 준비해야 한다. 이 기술은 사물인터넷에서도 그대로 활용된다. 스마트폰 개발과 사물인터넷은 늘 연계해서 보자.

지난 3월 ‘알파고 충격’으로 인공지능에 대한 대중적인 관심이 크게 높아졌다. 특히 인간의 고유 영역인 지능적 활동이 인공지능으로 대체 가능해짐에 따라 미래 사회에 대한 기대와 우려가 공존하고 있다. 인공지능 기술은 지금도 급격하게 발전하고 있는 분야로, 상용화된 신기술은 일일이 이해하기도 어려운 실정이다. 좋으나 싫으나 우리가 인공지능과 직면해야 하는 시대가 온 것이다. 인공지능의 성공 요인은 정보통신기술(ICT)의 환경 변화로부터 찾을 수 있다. 먼저 저렴한 고성능 하드웨어의 보급이 주된 요인이다. 최신 그래픽 카드 연산처리장치의 이론적 성능은 15년 전 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터의 성능을 능가한다. 알파고의 핵심인 ‘딥러닝’과 같은 학습 기반의 인공지능 기술은 막대한 계산량이 필요하기 때문에 저렴한 컴퓨팅 파워의 보급이 기술 발전에 결정적인 역할을 했다. 하지만 여전히 인공지능의 기술적 진입 장벽은 매우 높다. 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어, 알고리즘까지 모두 이해해야 하기 때문이다. 이러한 기술적 장벽을 해소한 것이 ‘오픈소스 소프트웨어’다. 이것이 인공지능의 두 번째 성공 요인이다. 구글의 기계학습 공개 소프트웨어인 ‘텐서플로’는 딥러닝 알고리즘을 모두 공개하고, 그래픽 카드와 같은 고성능 연산처리장치를 쉽게 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 따라서 연구자들은 양질의 데이터를 확보하고 모델링하는 능력에만 집중하면 된다. 저렴한 하드웨어와 오픈소스 소프트웨어로 인공지능의 기술적 장벽은 현저히 낮아졌다. 그럼에도 구글, IBM, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들은 인공지능 분야에 공격적인 투자를 이어가고 있다. 여기에 주목할 만한 결과물로는 ‘인공지능 플랫폼’이 있다. 쉽게 말해 인공지능 기술을 빌려 쓸 수 있는 환경이다. 예를 들어, 이미지 인식은 영상이나 이미지에서 객체(object)를 분류하고 그 객체의 위치를 찾는 인공지능 기술인데, 이것이 서비스 형태로 제공되는 것이다. 인공지능 플랫폼이 시사하는 바는 매우 크다. 인공지능 기술의 진입장벽을 현저히 낮췄다. 비단 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어까지 서비스의 형태로 제공되기 때문이다. 따라서 연구·개발자들은 아이디어 중심의 창업이 가능해질 것이다. 그렇다면 우리는 어떻게 대응해야 할까? ‘한국형’으로 인공지능 플랫폼을 개발해 다른 나라보다 우위를 점할 수 있을까? 이미 공개된 인공지능 플랫폼으로 창업을 장려하는 것이 더 현실적이다. 어려운 인공지능 기술을 쉽게 구현할 수 있는 기회가 마련됐기 때문이다. 인공지능 플랫폼을 활용해 혁신적인 제품이나 서비스를 시의성 있게 개발하는 것이 중요하다.

인공지능(AI) 자산운용 서비스인 로보어드바이저가 주목받고 있는 가운데 현대증권이 관련 서비스를 한발 앞서 선보이며 변화를 주도하고 있다. 현대증권이 지난 2월 출시한 로보어드바이저 ‘현대 에이블 로보랩’은 알고리즘에 의해 자동화된 시스템으로 자산을 관리한다. 빅데이터 및 머신러닝 기법을 통해 인간의 감정을 배제한 채 객관성으로 운용한다. 고객의 투자 성향에 맞는 포트폴리오를 만들고 시장 변화에 따라 포트폴리오를 조정하면서 종목 추천, 자산 배분 등의 서비스를 제공하는 것이다. 혹시 모를 기계의 오작동에도 대비한다. 실제 매매 실행 단계에서는 전문가가 한번 더 점검하는 것이다. 투자자들의 신뢰가 쌓이고 관련 규제가 개선되면 완전 자동화된 서비스도 출시할 계획이다.국내 상장지수펀드(ETF)를 주로 담는 ‘쿼터백 국내 베타’ 5종과 미국 ETF로 운용되는 ‘밸류 시스템 아이로보 알파’ 5종 등 모두 11종의 상품이 나와 있다. 일임형 랩어카운트 방식으로 연 1.2%의 랩 보수를 내면 이용할 수 있다. 최소 가입 금액은 500만~1000만원이다. 이정수 기자 tintin@seoul.co.kr

교육부가 2018년부터 초·중학교에 디지털교과서를 전면 도입기로 하면서 교육계의 관심이 쏠리고 있다. 2007년 디지털교과서 상용화를 추진하기 시작한 뒤로 11년 만에 본격 디지털교과서 시대가 열리게 되는 것이다. 교육부는 현재 연구학교(128곳)와 희망학교(3067곳) 등에서 시범 사용 중인 디지털교과서를 2018년 3월부터 모든 초·중학교로 확대하는 내용의 ‘디지털교과서 국·검정 구분안’을 지난달 행정예고하고 각계 의견을 수렴하고 있다고 17일 밝혔다. 디지털교과서는 기존 글자와 사진만 사용할 수 있었던 서책 형태 교과서를 디지털화한 것으로, 동영상과 애니메이션 등 다양한 멀티미디어를 활용해 풍부한 학습자료를 담을 수 있다. 학생들은 개인용 컴퓨터, 노트북, 스마트 패드 등으로 공부하며, 온라인 커뮤니티 등을 만들어 협력학습도 할 수 있다. 디지털교과서 도입은 2015년 개정된 교육과정에 맞춰 2018년 초등 3∼4학년과 중1, 고1부터 순차 적용된다. 그동안 사회, 과학 두 교과목에 한정돼 있던 디지털교과서 개발도 초등 3∼6학년은 사회·과학·수학·영어로, 중 1∼3학년은 사회·과학·영어로 확대되고 고등학교는 영어 과목에서 사용하게 된다. 최근 빅데이터 시대를 맞아 온라인 콘텐츠 시장도 성장 추세다. 정부는 지난 5일 ‘경제활력 제고와 일자리 창출을 위한 서비스경제 발전전략’을 통해 서책형 교과서 출판사 외에 일반 이러닝(e-learning) 업체도 올 하반기부터 디지털교과서 개발을 할 수 있도록 했다. 이에 따라 현재 3조 4000억원 규모인 이러닝 산업 매출액이 2020년 5조원까지 커질 것으로 추산된다. 정부는 당초 2015년까지 디지털교과서를 전면 도입하기로 했으나 디지털교과서의 효과에 대한 이견과 인터넷 중독, 시력 저하 등의 부작용에 대한 우려가 제기되면서 도입 시기가 계속 미뤄졌다. 교과서업체 관계자는 “아직 2015 교육과정의 서책형 교과서도 나오지 않은 상황에서 벼락치기 식으로 진행하면 논란이 재현될 수도 있다”고 했다. 김기중 기자 gjkim@seoul.co.kr

정부가 국가사회 정보화 추진을 위한 기획 기능과 종합조정 기능을 강화하기 위해 1996년 6월 정보통신부에 정보화기획실을 신설한 지 꼭 20년이 지났다. 그동안 지구촌은 세계화와 더불어 정보화가 진전되면서 생산 양식의 변화에 따른 경제와 사회의 패러다임이 크게 변화해 왔다. 2016년은 제2차 정보화 혁명인 제4차 산업혁명이 시작되는 지능정보사회의 원년이다. 우리는 구축해 온 정보사회를 바탕으로 지능정보사회로 한 단계 업그레이드해 나가는 출발점에 서 있다. 이는 고도화 된 정보통신기술(ICT)에 지능정보(AI)기술이 접목되면서 가능해진 일이다. 정보화 시대에는 컴퓨터와 인터넷 등 ICT가 사회의 디지털화와 글로벌화를 주도해 왔다면 지능정보화 시대에는 AI 등 지능정보기술이 경제사회 시스템의 혁신과 변화를 이끌어 가게 될 것이다. 지능정보기술은 전혀 새로운 것이 아니다. 2차 세계대전 이후 컴퓨터의 사용과 더불어 모두 세 차례의 지능정보기술 붐이 있었다고 한다. 현대적 컴퓨터 역사의 시작을 알린 앨런 튜링의 생각하는 기계인 튜링머신을 기점으로 1차 붐이 있었고, 1980년대에 제2차 붐이 일었다가 데이터의 부족과 컴퓨팅 파워의 한계 탓에 다시 겨울의 시대를 거쳐 최근에 이르러 기계학습과 딥러닝의 이론이 정립되고 클라우드와 빅데이터 기술이 접목되면서 제3차 AI 붐의 시기를 맞고 있다. 정보통신기술 시장조사 기관인 가트너에 따르면 지능정보기술이 아직은 혁신의 초기 단계에 있어서 성장기에 도달하려면 2년에서 적어도 10년의 기간이 필요할 것으로 예측되고 있다. 자동 통역과 기계학습은 2년 이상, 사물인터넷과 자율주행 자동차는 적어도 5년 이상 지나야 제대로 활용할 수 있을 것이라고 분류됐으며, 인간의 뇌와 컴퓨터의 인터페이스, 뉴로비즈니스 등은 적어도 10년 이상이 소요될 것으로 전망된다. 지능정보 사회로의 진입은 요원한 일일까. 그렇지 않다. 이미 우리의 일상생활에 들어온 지능정보기술은 눈에 띄게 늘어나고 있다. 군사용, 산업용으로 사용되던 로봇이 사회 각 분야의 서비스에 확산되기 시작했고 애플의 시리, 마이크로소프트의 코타나, 구글의 나우 등 가상 비서 서비스는 글로벌 기업의 새로운 플랫폼으로 급부상하고 있다. 스포츠와 날씨 등 데이터에 기초하는 뉴스의 작성과 주식시장의 분석과 맞춤형 투자 자문에는 이미 인공지능이 영역을 넓혀 나가고 있다. IBM의 왓슨을 이용한 헬스 케어 서비스는 암 진단의 경우 전문의보다 더 높은 정확도를 보이고 있다. 이렇게 지능정보기술은 각 산업 분야에서 정보통신기술의 적용 범위를 확대해 나가면서 새로운 부가가치를 창출해 나가고 있다. 전 세계는 국가 차원과 기업 차원에서 지능정보기술이라고 하는 새로운 트렌드에 대응하기 위한 노력을 가속화하고 있다. 미국의 ‘브레인 이니시어티브’, 일본의 ‘로봇 신전략’, 중국의 ‘인공지능 3년 액션플랜’ 등은 원천기술 경쟁 우위 확보와 시장 선점을 전략화하고 있다. 구글, IBM, 페이스북 등 글로벌 ICT 기업들은 공격적인 인수·합병(M&A)과 인재의 영입, 연구·개발·사업(R&DB)을 통해 지능정보기술과 산업의 주도권을 확보해 나가려 노력하고 있다. 지능정보 사회를 말할 때 용어의 혼란이 가져오는 오해가 한 가지 있다. 지능정보 사회는 지능화된 사회가 아니라 지능정보기술이 범용기술로 작동하는 사회다. 우리가 스마트 사회를 이야기할 때 사회가 스마트한 것이 아니라 스마트 기술이 사회 경제 전반에 적용되는 사회를 뜻하는 것과 마찬가지다. 이렇게 볼 때 지능정보 사회는 이미 우리의 발밑에 와 있다. 2016년은 지능정보기술로 사회 현안을 해결하고 새로운 미래를 열어 나가는 지능정보 사회의 원년이다. 지능정보 사회는 정보화 사회에서보다 사회 각 분야의 신뢰 기반 구축이 더욱 중요하다. 안전한 지능정보망의 구축, 데이터의 신뢰성 제고, 공공의 플랫폼인 신뢰 정부의 구현, 사이버 윤리 문화의 조성 등을 어떻게 해 나가느냐에 따라 지능정보 기술은 유토피아로 가는 좁은 문이 될 수도 있고, 아니면 디스토피아로 가는 넓은 문이 될 수도 있다는 사실을 잊지 말아야 할 것이다.

지난해 10월 국내 P2P(개인 대 개인) 금융업체 어니스트펀드에 합류한 이인섭(27) 전략이사는 대원외고를 중퇴하고 미국으로 건너가 하버드대 경제학과를 졸업한 수재다. 독일 중앙은행인 분데스방크와 미국계 컨설팅회사 매킨지 프랑크푸르트 지사에서 근무하는 등 세계 금융의 중심 월가에서도 탐낸 인재다. 하지만 이 이사는 총직원 24명에 불과한 스타트업 어니스트펀드에서 새로운 도전을 선택했다. 이메일로 동갑내기 서상훈 어니스트펀드 대표와 사이버 교류를 하다 “함께하자”는 제안에 의기투합했다. 서 대표도 서울대 경영학과를 7학기 만에 조기 수석 졸업하고 미국 벤처캐피털 콜라보레이티브펀드에서 근무하는 등 화려한 경력을 자랑한다. 이 이사는 “매킨지 시절 영국과 싱가포르 기업 고위 경영자들을 만나면서 P2P의 잠재력을 알게 됐다”며 “유럽의 글로벌 은행들은 이미 P2P를 강력한 경쟁자로 인식하고 있다”고 말했다. 이씨가 어니스트펀드에서 받는 연봉은 매킨지의 3분의1도 채 되지 않는다. 하지만 창립 멤버 자격으로 받은 지분과 주식매수선택권(스톡옵션)이 훗날 충분한 보상이 될 것으로 기대한다. 그는 “미국과 영국 P2P 기업은 이미 상당한 규모의 금융기관으로 성장해 이직해도 내 손으로 일군다는 성취감이 없을 것 같았다”고 말했다. P2P 시장이 최근 급성장하고 있는 가운데 글로벌 금융기업이나 해외 명문대 출신 20~30대 젊은 인재가 속속 합류하고 있어 눈길을 끈다. 보장된 부와 명예를 박차고 나온 이들은 아직 걸음마 수준인 국내 P2P의 성장 가능성에 주목하며 도전을 두려워하지 않는다. 스티브 잡스와 동료들이 차고에서 애플을 창업해 세계를 정복한 것처럼 새로운 신화 창조를 꿈꾸고 있다. 지난해 9월 피플펀드에 합류한 이수환(34) 전략총괄이사는 매킨지와 함께 세계 3대 컨설팅회사로 꼽히는 보스턴컨설팅그룹, 베인앤컴퍼니 등에서 10여년간 근무했다. 일본 도쿄와 인도 뭄바이 지사 근무를 마치고 베인앤컴퍼니 한국 지사 상무(Principal)로 승진해 3억원 가까운 연봉을 받았다. 하지만 베인앤컴퍼니에서 함께 근무한 김대윤(35) 피플펀드 대표의 삼고초려 끝에 회사를 박차고 나왔다. “모두가 부러워하는 직장을 그만두는 것에 망설일 수밖에 없었죠. 하지만 김 대표가 술자리에서 ‘15억원 규모의 투자 유치에 성공했다. 이제 너를 모실 수 있게 됐다’며 설득하는 바람에 더는 거절할 수 없었습니다.” 이 이사는 P2P가 국내에서도 성장할 수 있는 이유를 세 가지로 압축했다. ▲이미 해외에서 성공한 모델이고 ▲인간의 삶에서 의식주 못지않게 중요한 금융의 새로운 모델이며 ▲현재 제도권 금융이 많은 불편과 불합리한 모순을 안고 있다는 것이다. 그는 “오프라인 지점을 방문해 수많은 서류에 자필 사인하는 건 시대의 흐름에 역행한다”며 “정보기술(IT)과 모바일에 최적화된 P2P는 은행 등 전통적 금융 플레이어와의 경쟁에서 이길 수 있는 잠재력이 있다”고 말했다. 지난 3월부터 8퍼센트의 UX(사용자 경험) 디자이너로 활동하고 있는 손승표(26)씨는 민족사관고를 졸업하고 미국 스탠퍼드대에서 기호 시스템(Symbolic systems)과 경제학을 공부했다. 기호 시스템은 철학과 전산학, 심리학 등을 융합한 스탠퍼드대의 독특한 전공이다. 소비자의 관점에서 생각하는 법을 배웠다는 손씨는 8퍼센트에서 고객이 쉽게 P2P에 접근하는 방법을 연구하고 상품도 설계한다. 대학 2학년을 마치고 휴학한 손씨는 포드 실리콘밸리 연구소에서 10개월가량 근무한 뒤 2013년 국내로 돌아와 창업을 했다. 소셜네트워크서비스(SNS) ‘오픈’(Open)을 개발했으나 성공하지 못하고 8퍼센트에서 제2의 도약을 꿈꾸고 있다. 그는 “기존 금융사는 과도한 마케팅과 지점 비용, 인건비 등으로 인해 연 6~10%대 중금리 시장 진출에 어려움을 겪고 있다”며 “새로운 금융이 기존 대출 시장의 비효율을 개선할 것”이라고 말했다. P2P에는 국내 굴지의 기업에서 옮겨온 인재도 여럿 있다. 포스코에 근무하며 남부럽지 않은 삶을 살던 김태경(37) 회계사는 지난 3월 사표를 던지고 8퍼센트에 합류했다. 아내와 두 아들이 있는 포항을 등지고 서울에서의 힘겨운 타지 생활을 선택했다. 월요일 새벽 KTX로 상경해 고시원에서 출퇴근하다 금요일 저녁 집으로 간다. “기존의 대기업에선 틀에 박힌 할당된 일만 하며 새로운 가치를 창출하는 데 한계를 느꼈습니다. 우리 사회에서 꼭 필요하다고 생각되는 중금리 시장을 개척해 보고 싶어 8퍼센트로 왔죠. 기존 금융권이 독점하고 있는 권한과 이익을 개인에게 돌려주고 부를 증대시키는 혁신을 이뤄보고 싶습니다.” 박성용(33) 렌딧 리스크 관리총괄이사는 스탠퍼드대학원에서 통계학 석사를 취득하고 삼성화재에 근무하다 김성준(32) 대표, 김유구(35) 상품설계 이사와 렌딧을 공동 창업했다. 김 대표와는 스탠퍼드대학원에서 동문수학했고 김 이사와는 삼성화재를 함께 다녔다. 기계학습(머신러닝) 등을 공부한 박 이사와 카이스트를 나온 공대 출신 김 대표, 미국 컬럼비아대학원에서 국제금융정책학을 전공한 김 이사의 만남은 IT와 금융의 융합이다. 박 이사는 “미국과 영국 등에서 진행 중인 금융 혁신을 따라가는 것에 목말라 있던 중 김 대표의 창업 제안을 받고 주저 없이 따라나섰다”고 말했다. 2006년 출범한 영국 기업 ‘조파’를 원조로 한 P2P는 제도권 금융에서 소외된 중금리 대출시장을 공략하며 전 세계적으로 30조원 규모의 금융산업으로 성장했다. 2025년에는 1조 달러(약 1160조원)에 이를 것이라는 게 학자들의 전망이다. 세계 1위 업체 미국 렌딩클럽은 2014년 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장에 성공해 6조원의 기업가치를 인정받았다. 창립 초기인 2007년 10명 안팎에 불과했던 렌딩클럽은 현재 400명 이상의 중견기업으로 성장했다. 국내에서도 핀테크(IT＋금융)에 대한 관심이 커지면서 P2P 주요 7개사의 누적 대출액은 23일 기준 1160억원에 달한다. 올해 1월 432억원에서 5개월 새 700억원 이상 늘었다. P2P가 향후 성장 과정에서 겪게 될 부작용에 대한 대책을 지금부터 마련해야 한다는 목소리도 많다. 미국과 중국 P2P는 이미 성장통을 앓고 있다. 렌딩클럽 창업자 겸 최고경영자(CEO) 르노 라플랑셰 회장은 지난달 2200만 달러 규모의 부당 대출 상품을 판매한 사실이 적발돼 미국 재무부의 조사를 받았다. P2P 업체가 2600여개에 달하는 중국은 투자자들의 돈을 떼먹는 사기 사건이 잇따라 발생해 사회적 문제로 떠올랐다. 김대윤 피플펀드 대표는 “금융 사고를 원천 방지할 수 있는 제도가 필요하다는 것에 공감한다”며 “기존 금융기관과 P2P가 협업해 안전한 자금관리가 이뤄질 수 있도록 금융당국이 이끌어야 한다”고 말했다. 임주형 기자 hermes@seoul.co.kr

‘하드웨어에 강하지만 소프트웨어엔 약하다’는 생각은 신성장 동력을 찾는 삼성전자가 반드시 넘어야 할 산이다. 이를 위해 삼성이 택한 방법은 외부에서 ‘혁신 유전자’를 이식받는 것이다. 미국 실리콘밸리의 삼성전략혁신센터(SSIC)와 글로벌혁신센터(GIC)가 해야 할 가장 중요한 역할은 뛰어난 기술을 개발한 스타트업(창업 초기 벤처기업)을 찾아 투자하고 인수·합병(M&A)을 통해 혁신을 삼성 내부에 전파하는 일이다. 브랜든 김 삼성전자 글로벌혁신센터(GIC) 상무는 “혁신은 어느 한 회사나 한 지역에서만 일어나지 않는다”면서 “혁신의 리더가 되려면 미국 실리콘밸리나 뉴욕, 그리고 이스라엘 텔아비브에 이르기까지 다양한 지역과 기업에서 어떤 혁신이 일어나는지 주시하며 기회를 찾아야 한다”고 말했다. 스테판 호이저 삼성전략혁신센터(SSIC) 상무는 “제품 하나를 만들어 파는 시대에는 기업 혼자서도 성장이 가능했지만, 외부 환경이 복잡해지고 있다”면서 “우리가 플랫폼 생태계를 만들고 유능한 파트너를 초대해 협력하면 삼성의 제품과 서비스는 훨씬 강력해진다”고 강조했다. 구글과 애플 등 세계적인 정보기술(IT) 기업들도 유망한 혁신 스타트업 찾기에 혈안이다. 때론 한 기업을 두고 쟁탈전이 벌어지기도 한다. 인공지능(AI) 알파고를 개발한 영국 스타트업 딥마인드가 구글에 인수되기 전 마크 저커버그 페이스북 최고경영자의 러브콜을 받은 사례가 대표적이다. 김 상무는 협력하면서도 경쟁하는 실리콘밸리 특유의 ‘친화적 경쟁’을 언급했다. 그는 “스타트업에 투자할 때 다른 업체와는 협력하지 말라고 강요하지 않는다”면서 “최고의 기업일수록 많은 기업의 투자 요청을 받는 게 당연하므로 경쟁업체와 공동 투자를 할 때가 많다”고 말했다. 최근 들어 삼성전자는 ‘사물인터넷’(IoT), ‘가상현실’(VR), ‘인공지능’(AI) 등 3개 분야의 혁신기업에 투자를 집중하고 있다. 안전하고 연결성이 뛰어난 IoT 플랫폼 기술을 보유한 스타트업 ‘아페로’는 지난달 19일(현지시간) SSIC의 벤처투자 조직 ‘삼성 캐털리스트 펀드’와 소프트뱅크 등으로부터 2030만 달러(약 240억원)를 투자받았다. 조 브릿 아페로 대표는 “자금 지원을 넘어서 삼성전자의 IoT 개발 플랫폼 ‘아틱’과 긴밀한 협업을 통해 IoT 대중화에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성전자는 지난 4월 IoT 전용 클라우드 서비스인 ‘아틱 클라우드’를 출시하고, 앞서 스마트홈 기술 벤처 스마트싱스를 인수하는 등 IoT 생태계 확장에 공을 들이고 있다. 2014년 VR 기기인 ‘기어VR’을 선보인 삼성전자는 GIC를 통해 가상현실 스타트업 5곳에 투자했다. VR 전용 애니메이션을 만드는 ‘바오밥 스튜디오’에 지난해 말 600만 달러(약 70억원)를, 지난 2월에는 VR 영상 플랫폼 업체인 ‘WEVR’에 2500만 달러(약 290억원)를 쏟아부었다. VR 콘텐츠와 기술을 개발하는 8i와 FOVE도 GIC의 투자를 받았다. 디즈니 픽사, 드림웍스 출신 제작자들이 공동설립한 바오밥 스튜디오의 머린 팬 대표는 “지금은 VR 기술 자체가 새로워서 흥미를 끌지만 결국 스토리텔링에 집중한 콘텐츠가 VR 시장의 성공을 가늠하게 될 것”이라고 말했다. SSIC 내부 스마트머신팀은 인공지능과 머신러닝에서 사업 기회를 찾고 있다. SSIC는 지난 4월 ‘오토’라는 이름의 디지털 가상비서 제품을 선보였다. 인터넷 연결이 가능한 스피커로 음성을 통해 질문을 알아듣고 답변하며 가정기기도 제어해준다. 개발용 시제품이지만 업계에서는 삼성이 내년쯤 상용화된 제품을 선보일 것으로 기대한다. 마운틴뷰·멘로파크 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

SK그룹 주요 경영진이 해외 인재를 영입하기 위해 미국으로 건너갔다. SK그룹은 지난 16일부터 18일까지 미국에서 ‘2016 SK 글로벌 포럼’을 개최했다고 19일 밝혔다. 이번 행사에는 임형규 SK수펙스추구협의회 ICT위원회 위원장(부회장), 이호수 SK㈜ C&C IT서비스사업장(사장), 이석희 SK하이닉스 D램개발사업부문장(부사장) 등 20여명의 경영진이 참석했다. 16일 실리콘밸리에서 열린 정보통신기술(ICT) 포럼에서는 인공지능 산업을 주제로 신기술 트렌드와 산업 동향에 대해 집중 논의했다. SK는 빅데이터, 딥러닝(컴퓨터가 다량의 데이터를 이용해 특정 패턴을 발견하는 정보처리 기술), 스마트 공장, 전자상거래 등 주요 계열사의 ICT 사업 현황에 대해 소개했다.18일 동부 뉴저지에서는 SK이노베이션과 SKC를 중심으로 에너지·화학 분야 포럼을 열었다. 임형규 부회장은 “미래 경쟁력 확보 차원에서 기술 기반의 새로운 성장 동력원 발굴이 필요하다”면서 “해외의 기술 인재들이 그 역할을 해 달라”고 당부했다. 김헌주 기자 dream@seoul.co.kr

순다르 CEO “인공지능·머신러닝 기술 외부에 개방” ‘AI 비서’로 집·직장·車 연동… 끊김 없는 세상 구현 증강현실 보여주는 ‘탱고 스마트폰’ 새달 9일 공개 정보기술(IT) 기업 구글이 주최하는 연중 최대 행사인 구글 개발자회의 ‘IO 2016’이 지난 20일(현지시간) 폐막했다. 구글이 지난 1년간 준비한 신제품과 새로운 서비스를 소개하고 앞으로의 계획을 밝힌 이번 행사는 ‘전 세계 정보를 정리해 누구나 편리하게 이용할 수 있게 하겠다’는 구글의 사명에 어느 때보다 충실했다. IO 2016을 개방적 혁신(open innovation), 끊김 없는 연결(seamlessly connection), 지속적인 진보(continuous progress)라는 3가지 키워드로 정리해봤다. ●안드로이드 운영체제 모든 제조사·개발자에 공개 구글 개발자회의의 이름인 IO는 입력(인풋)과 출력(아웃풋)의 머리글자에서 따왔지만, 개방을 통한 혁신이란 속뜻을 담고 있다. 예컨대 구글은 안드로이드라는 모바일 운영체제를 삼성전자, LG전자 등 모든 제조사에 공개하고 중소 소프트웨어·콘텐츠 개발자들이 애플리케이션(앱)을 개발할 수 있는 도구를 제공해 폐쇄적인 애플 아이폰의 운영체제인 iOS를 누르고 1등 모바일 운영체제로 올라섰다. 지난해에만 600개가 넘는 안드로이드 스마트폰이 출시됐고, 사용자들은 구글 플레이스토어에서 약 650억 건의 앱을 내려받았다. 구글이 대표적인 미래 먹거리로 내세운 인공지능(AI) 기술도 외부에 개방된다. 순다르 피차이 구글 CEO는 기조연설에서 “우리의 기술을 모든 사람과 공유하면 AI가 이끄는 시대가 더 빨리 올 것”이라면서 AI와 머신러닝을 구동하려고 특별히 고안한 고성능 컴퓨터 시스템 텐셀 프로세싱 유틸리티(TPU)를 제공하겠다고 밝혔다. TPU는 지난 3월 이세돌 9단을 꺾은 알파고의 수 읽기와 판단, 연산을 실행한 비밀병기였다. 외부 개발자들도 제2의 알파고나 구글의 머신러닝을 활용한 제품, 앱을 만들 수 있게 됐다는 뜻이다. 103개 언어의 통역을 지원하는 구글 번역은 번역 품질을 높이기 위해 집단지성을 활용하고 있다. 구글 번역 커뮤니티(translate.google.com/community)에서 누구든지 예시문을 번역하고, 참여자들이 번역 정확도를 평가한 것을 번역 품질 향상에 반영하고 있다는 얘기다. 구글은 이번에 새로 공개한 안드로이드 7.0 버전 엔(N)의 이름을 공모로 정할 예정이다. ●스마트폰 없어도 가정·차에서 원하는 정보 알수 있어 올해 IO 강연에서 가장 많이 언급된 단어 중 하나는 ‘연결성’이었다. 집에서나 직장에서나 자동차에서나 스마트폰을 쥐고 있거나 그렇지 않거나 항상 편리하게 인터넷 서비스를 누리는 것을 의미한다. 이런 목적을 달성하고자 구글은 디지털 개인비서 ‘구글 어시스턴트’를 내놨다. 묻는 이의 의중을 정확히 파악해 검색엔진 구글에서 정보를 찾아 음성 또는 문자, 사진으로 답변하는 프로그램이다. 이 자체는 아마존의 에코, 마이크로소프트의 코타나 등과 비슷하다. 구글은 한 걸음 더 나아가 구글 어시스턴트를 다양한 기기와 서비스에 연동시켰다. ‘구글 홈’은 가정에 놓는 사물인터넷(IoT) 제어기기로 스마트폰 없이 구글 어시스턴트를 실행한다. 채팅 메시지앱 ‘알로’는 나와 친구의 대화를 지켜보고 있다가 필요하다고 판단될 때 끼어들어 적절한 정보를 찾아준다. 가령 저녁식사 얘기를 하고 있으면 약속 장소 주변의 적당한 식당을 골라 예약까지 해주는 것이다. 구글이 현대자동차 등과 함께 만든 ‘안드로이드 오토’에서도 구글 어시스턴트를 이용할 수 있다. 차량에 설치된 큰 화면으로 날씨, 교통정보를 알아보고 음악도 찾아 재생해준다. 차에서도 컴퓨터 앞에 있을 때와 마찬가지로 원하는 정보를 손에 쥘 수 있게 된 것이다. ●‘아라’ 프로젝트 결실… 하반기 모듈형 스마트폰 출시 장기간 진행되던 프로젝트의 성과도 IO 2016에서 공개됐다. 모바일 기기에 달린 카메라와 센서로 특정 공간을 3차원으로 파악해 증강현실(AR)을 보여주는 ‘탱고’ 프로젝트는 다음달 9일 대중이 쓸 수 있는 탱고 스마트폰을 처음 내놓는다. 10억명의 스마트폰 사용자, 피처폰을 쓰는 50억명 그리고 휴대전화가 없는 나머지 10억명 등 모두를 위한 스마트폰을 개발하겠다며 2012년 야심차게 출발한 ‘아라’ 프로젝트도 4년 만에 빛을 보게 됐다. LG전자의 스마트폰인 ‘G5’와 비슷한 콘셉트인 아라는 카메라, 배터리, 스피커 등 스마트폰 부품을 입맛에 맞게 골라 블록장난감처럼 조립하는 모듈형 스마트폰이다. 첫 아라폰은 올가을 출시된다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

구글 개발자 회의 7000명 몰려 시리·코타나 등 대항마 주목채팅앱 알로·구글홈도 함께 선봬 혁신의 아이콘인 구글이 이번에는 일상을 파고들었다. 구글이 사용자의 까다로운 요청도 척척 알아듣고 똑 부러진 대답을 하는 인공지능(AI) 비서 ‘구글 어시스턴트’를 18일(현지시간) 공개했다. 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 야외 공연장 쇼어라인 앰피시어터에서 개막한 구글 개발자 회의 ‘IO 2016’에서다. IO 2016은 구글이 1년 동안 준비한 사업 계획을 풀어놓는 자리다. 전 세계에서 모인 개발자와 취재진 등 7000명이 구글의 앞날을 지켜봤다. 2시간의 기조연설의 처음과 끝맺음은 구글 1인자 순다르 피차이 최고경영자(CEO)의 몫이었다. 피차이 CEO는 인류의 강력한 조력자가 될 AI의 가능성을 강조했다. 그는 “머신러닝을 통해 음성인식이 한층 정확해졌고 사람들은 더 자연스럽게 구글과 소통할 수 있다”면서 “정보를 직접 검색할 필요 없이 구글이 알아서 우리를 도와줄 것”이라고 덧붙였말했다. 곧이어 등장한 구글 어시스턴트는 머신러닝 기술이 집약된 AI 비서이다. 목소리만 듣고 식당을 예약하거나 가족과 함께 보기 적당한 영화를 추천하고 예매까지 해 준다. 구글 어시스턴트가 AI 기반 비서 서비스인 애플의 시리, 아마존의 에코, 마이크로소프트의 코타나 등과의 경쟁에서 우위를 차지한 셈이다. 구글은 AI를 적용한 채팅 애플리케이션(앱) ‘알로’와 무료 영상통화 앱 ‘듀오’도 소개했다. 알로는 구글 어시스턴트가 사용자 간 대화의 맥락을 이해하고 채팅 중간에 시의적절한 제안을 제시하는 ‘똑똑한 대답’ 기능을 탑재했다. 이탈리아 식당에서 저녁을 먹자는 이야기가 오간다면 근처의 적당한 식당을 추천하고 ‘오픈테이블’과 같은 앱을 이용해 식당 예약까지 해 주는 식이다. 구글 어시스턴트를 집에서 활용할 수 있는 구글 홈도 함께 선보였다. 손바닥 크기의 원통형 전자기기인 구글 홈은 집에서 음악, TV 등 엔터테인먼트를 즐기면서 전등을 끄고 켜거나 오븐의 타이머를 설정하는 등 집안일을 도와준다. 구글 홈은 연내에 출시될 예정이다. 정보의 투명한 공개와 열린 생태계를 지향하는 구글은 이번엔 인공지능 기술을 모든 개발자에게 공개한다고 밝혔다. AI 소프트웨어 플랫폼인 ‘텐셀플로’뿐만 아니라 이세돌 9단을 꺾은 AI 알파고의 동력인 고성능 클라우드 컴퓨터(TPU)도 공유한다. 구글 직원과 외부 개발자가 동일한 AI 자원을 활용할 수 있다는 얘기다. 피차이 CEO는 “AI를 활용하면 당뇨합병증으로 인한 실명까지 조기에 예방할 수 있고 기후변화 해결도 가능할 것”이라고 강조했다. 마운틴뷰 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

깜짝 놀랄만한 놀라운 혁신은 없었다. 대신 구글은 일상을 집요하게 파고들었다. 구글과 함께라면 인생이 훨씬 편리해지고 인간관계는 윤택해질 거라는 기대감을 주는 데 성공했다. 컴퓨터에게 방대한 정보를 학습시키는 머신러닝과 인공지능(AI)에 수년간 끊임없이 투자했기에 가능한 일이었다. 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰의 야외 공연장 쇼라인 앰피시어터에서 구글의 연중 최대 행사인 개발자 콘퍼런스(아이오·I/O)가 열렸다. 3일간 진행되는 이번 행사의 시작이자 핵심은 구글의 가깝고 먼 미래를 동시에 조망하는 기조연설이었다. 7000여명의 참가자들이 숨을 죽인 채 구글 임원들의 연설을 지켜봤다. 2시간 동안 이어진 무대의 처음과 끝을 장식한 인물은 구글 1인자 순다르 피차이 최고경영자(CEO)였다. 그는 시종일관 인류의 훌륭한 조력자로서 인공지능의 무한한 가능성을 강조했다. 그는 “17년 전 구글이 검색엔진을 시작했을 때 오직 3억명만 데스크톱으로 인터넷을 쓸 뿐이었지만 지금은 30억명이 모바일을 통해 필요한 정보를 얻고 서로 연락한다”면서 “자연어 처리, 음성인식과 번역 등 AI 덕에 가능해진 일”이라고 설명했다. 이어 피차이 CEO는 “머신러닝을 통해 구글의 음성인식이 한층 정확해졌고 사람들은 더 자연스럽게 구글과 소통할 수 있다”면서 “정보를 검색하는 대신 구글이 바로 곁에서 우리를 밀접하게 도와주게 된 것”이라고 덧붙였다. 이날 처음 공개된 ‘구글 어시스턴트’는 음성인식 디지털비서다. 검색창에 단어를 쳐 넣는 대신, 목소리로 식당을 예약하거나 적당한 영화를 추천받고, 병원이나 항공권 예약을 변경할 수 있는 서비스다. 피차이 CEO는 “구글 어시스턴트는 사용자의 요구사항을 깊이 이해할 수 있도록 수년간 투자해 탄생했다”면서 “머신러닝을 통해 질문의 맥락을 파악하고 사용자와 소통한다”고 말했다. 구글 어시스턴트를 집에서 활용할 수 있는 구글 홈도 함께 선보였다. 손바닥 크기의 원통형 전자기기인 구글 홈은 집에서 음악, TV 등 엔터테인먼트를 즐기면서 전등을 끄고 켜거나 오븐 타이머를 설정하는 등 일상적인 잡무 처리를 도와준다. 집안 내 기기를 제어할 수 있는 사물인터넷(IoT) 허브 역할을 한다. 구글은 올해 안에 구글 홈을 출시하겠다고 밝혔다. 에릭 케이 구글 엔지니어링 디렉터는 새로운 채팅 앱인 ‘알로’와 무료 영상통화 앱 ‘듀오’를 소개했다. 알로는 구글 어시스턴트를 십분 활용한 메신저 서비스이다. 구글 어시스턴트가 사용자간 대화의 맥락을 이해하고 채팅 중간에 적절한 제안을 제시하는 ‘똑똑한 대답’ 기능을 탑재했다. 이탈리아 식당에서 저녁을 먹자는 이야기가 오간다면 근처의 적당한 식당을 추천하고 ‘오픈테이블’과 같은 앱을 이용해 식당 예약까지 해주는 식이다. 듀오는 아주 느린 인터넷 환경에서도 빠르고 안정적으로 영상통화가 가능한 앱이다. ‘노크’ 기능을 통해 전화 연결이 되기 전부터 상대방의 모습을 확인할 수 있는 미리보기 기능이 눈에 띈다. 피차이 CEO는 구글 내부에 축적된 인공지능 기술을 모든 개발자에게 공개하겠다고 밝혔다. AI 활용한 개발도구인 ‘텐셀플로우’ 뿐만 아니라 머신러닝을 구현할 수 있는 고성능 컴퓨터인 ‘텐셀 프로세싱 유틸리티’(TPU)도 클라우드 플랫폼을 통해 외부 개발자와 공유하겠다고 말했다. 구글 내부 직원과 외부 개발자가 동일한 AI 자원을 활용할 수 있다는 얘기다. 피차이 CEO는 “TPU는 이세돌 9단을 꺾은 알파고의 동력이기도 하다”면서 “기후변화와 건강, 교육 등 다양한 분야에서 인공지능이 인간을 도와 진보를 이룰 수 있도록 함께 나아가자”고 강조했다. 마운틴뷰 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

구글엔 이세돌을 꺾은 ‘알파고 사범’만 있는 게 아니었다. 17일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰의 구글 본사를 찾아갔다. 구글은 인공지능(AI)을 모든 사업에 적용하고 있었다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)가 지난달 ‘설립자의 편지’에 적은 말 그대로였다. “우리는 모바일 퍼스트 시대에서 AI 퍼스트 시대로 움직이고 있다.” 인류의 장벽 없는 소통을 꿈꾸는 구글은 번역서비스에 머신러닝(기계학습)을 접목했다. 컴퓨터에 방대한 자료를 공부시켜 스스로 법칙을 터득하게 하는 것으로 AI의 근간이 되는 기술이다. 오타비오 굿 구글번역팀 엔지니어는 “문법, 단어 등 언어 규칙을 컴퓨터에 주입하는 대신 다양한 번역 예시문을 학습하게 함으로써 번역 정확도를 향상시켰다”고 말했다. 머신러닝을 통해 구글은 스마트폰 카메라만 들이대면 외국어를 즉시 번역해주는 ‘워드렌즈’ 기능을 제공하고 있다. 영어, 중국어, 프랑스어 등 29개 언어를 지원하며 “한국어 버전도 실험 중”이라고 굿은 전했다. 구글은 비영리사업에 AI를 활용한다. 아프리카에서 말라리아를 효율적으로 퇴치하는 방안이나 지표면의 수량 변화를 예측하는 일, 남태평양에서 벌어지는 불법 조업을 감시하는 일 등이다. 마운틴뷰 글 사진 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

‘제 2의 프렌즈팝’으로 기대를 모으고 있는 ‘프렌즈런’이 17일 정식 출시됐다. ‘프렌즈런’은 카카오프렌즈의 지적재산권(IP)를 활용한 모바일 러닝게임으로, 넥스트플로어와 이노에이지가 공동으로 개발하고 넥스트플로어가 서비스한다. 　기대작답게 사전예약 기간 중 역대 최고 기록인 111만명이 참여한 ‘프렌즈런’은 출시에 앞서 지난 15일부터 안정성 점검을 겸한 프리론칭을 실시했다. ‘프렌즈런’은 ‘네오(NEO)’, ‘어피치(APEACH)’, ‘프로도(FRODO)’, ‘튜브(TUBE)’ 등 8종의 카카오프렌즈 캐릭터를 활용해 다양한 스테이지를 질주하는 모바일 러닝게임으로, 총 3종의 캐릭터를 선택해 플레이할 수 있는 ‘파티 시스템’과 플레이 도중 캐릭터를 교체할 수 있는 ‘태그 시스템’ 등 러닝게임에 전략요소를 접목한 플레이가 가장 큰 특징이다. 　김소라 기자 sora@seoul.co.kr

일각 박지원 원내대표 추대 여론 安대표측 “직접 거론된 적 없다” 안철수 국민의당 상임공동대표는 24일 “의료영리화는 어떤 일이 있더라도 막겠다”고 밝혔다. 안 대표는 이날 서울 서초구의 한 호텔에서 열린 대한의사협회 정기 대의원총회 축사에서 “국민의당을 창설하며 내부적으로 의료계 사안들에 대해 논의하는 시간이 있었고, 특히 보건복지위에서 일하면서 의료영리화는 어떤 일이 있어도 막아야 한다는 (점을 국민의당) 의원들에게 동의를 얻었다. 이는 우리 당의 근간”이라고 밝혔다. 안 대표의 발언은 현재 국회에 계류된 서비스산업발전기본법과 관련, ‘의료민영화의 우려가 크다’며 보건·의료 분야는 제외하자는 국민의당 당론을 거듭 확인한 것이다. 앞서 더불어민주당이 같은 문제를 두고 혼선을 빚은 것을 염두에 둔 것으로도 해석된다. 더민주는 그동안 서비스법에 의료 분야도 포함해야 한다는 새누리당 요구에 대해 의료영리화의 단초가 될 수 있다며 반대 입장을 고수해왔다. 하지만 김종인 비상대책위 대표의 ‘경제브레인’으로 꼽히는 최운열 당선자(비례대표)가 지난 20일 국회에서 열린 당선자대회 강연자료에서 향후 추진법안 중 “고용을 늘리는 방법은 서비스산업 활성화에서 찾아야 한다”며 금융·교육·관광·물류와 함께 의료 분야를 서비스법 적용 대상에 포함시키면서 논란이 제기됐다. 이와 관련, 국민의당 주승용 원내대표도 앞서 “의료민영화 우려가 있는 법안에는 반대다. 검토할 여지가 없다”고 말한 바 있다. 안 대표는 또한 “정부가 의료와 보육 문제는 책임을 져야 하는데, 지금은 권리만 행사하고 책임은 민간에 떠맡기고 있다”고 지적했다. 한편 국민의당 내 일각에서는 20대 국회 첫 원내대표 선출과 관련, 호남을 대표하는 정치인 중 한 명인 박지원 의원과 안 대표 측 인사인 김성식 당선자를 러닝메이트 개념으로 각각 원내대표와 정책위의장에 합의 추대해야 한다는 여론이 조성되고 있다. 이와 관련, 안 대표 측의 한 인사는 서울신문과의 통화에서 “그런 이야기가 당내에 있다는 얘기는 들었지만 직접 거론된 적은 없다”며 “본인들도 그에 대해 황당해하고 있다”고 말했다. 안 대표 측 다른 인사는 “아이디어 차원에서 누가 제기할 수 있을진 몰라도 아직까지 논의될 수 있는 내용이 아니다”고 했다. 강윤혁 기자 yes@seoul.co.kr

　딥러닝, 인공지능 부활의 신호탄　　2012년, 인공지능의 부활을 알리는 두발의 신호탄이 터졌다. 그해 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서는 믿을 수 없는 일이 벌어졌다. 이 대회의 목표는 이미지넷에 있는 십오만 장의 사진 중 자동차, 강아지 등 1000가지 종류의 물체를 컴퓨터로 찾아내는 것이었다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나 구글 포토에서 사진을 자동으로 분류할 때도 사용되는 이 기술은 오랫동안 답보 상태에 머물러 있었다. 2011년까지는 75%의 정확도가 최고 기록이었는데 일 년에 1~2%의 성능을 올리기도 쉽지 않았다. 기업들도 오랫동안 투자를 하며 기다렸지만 기대했던 성과가 나오지 않자 연구팀을 해체하는 지경에 이르렀다. 그런데 이 대회에 처음으로 참가한 토론토 대학의 슈퍼비전팀이 경쟁자와 격차를 10% 이상 벌리며 85%의 정확도로 우승을 차지하였다. 참여한 멤버는 제프리 힌튼 교수와 학생 2명이 전부였다. 더욱 놀라운 것은 3명 모두 영상 인식 분야의 전문가가 아니었다. 학계와 IT 업계가 술렁거렸다. 기계가 학습을 한다는 “딥러닝(Deep Learning)”이 세상에 모습을 드러내는 순간이었다. 　그해 매스컴을 뜨겁게 달구었던 또 하나의 사건이 있었다. 구글은 사람의 도움 없이 컴퓨터가 1000만 장의 사진 중에서 고양이 이미지를 찾아내는 데 성공하였다고 발표하였다. 기계가 스스로 사물을 인식할 수 있다는 것을 보여준 획기적인 업적이었다. 여기에도 딥러닝이 사용되었다는 소식이 전해지면서 IT 업계에는 딥러닝 열풍이 불기 시작했다. 관련 스타트업의 인수가 이어지고 인재 확보와 기술 경쟁에 불이 붙었다. 2년 뒤 구글은 이미지넷의 영상 인식률을 93%까지 올렸다. 2015년 1월 중국의 바이두는 인식률을 94%로 향상시켰고 2월에는 마이크로소프트가 95%를 기록하면서 사람의 수준에 다다랐다. 딥러닝은 영상뿐만 아니라 음성 인식과 자동 번역의 성능도 한순간에 끌어올렸다.　딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망에 그 뿌리를 두고 있다. 인공신경망은 인공지능의 한 축으로 알파고가 기보를 통해 바둑을 익히듯이 기계에게 학습을 시키는 한 방법이다. 이런 결과에 고무된 기업들은 다시 팀을 재정비하고 대가들을 찾아 나서며 흥분을 감추지 못했다. 알파고로 인해 인공지능에 대한 관심이 급증하자 정부도 서둘러 대책을 내놓았다. 미래창조과학부는 ‘지능정보기술연구소’를 설립하고 5년간 1조 원을 투자하겠다는 발표를 하였다. 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 기업들을 끌어들이고 미래부 내에는 인공지능을 총괄할 전담팀까지 만들었다. 인공지능 불모지에 정부의 지원 소식은 가뭄의 단비처럼 반갑다. 그러나 R&D는 거창한 시작보다 거품이 꺼진 뒤 성공할 때까지 살아남는 것이 더 중요하다. 그런 의미에서 이외수 선생이 주창하는 ‘존버 정신’이야말로 R&D의 중요한 덕목이라 하겠다. 60년 인공지능 역사에 한 획을 그은 딥러닝의 탄생 뒤에도 길고 긴 겨울(AI winter)을 힘겹게 살아온 노 교수의 공로가 숨어 있다. 딥러닝의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수의 삶을 통해 우리의 현실을 돌아보자. 　 　딥러닝의 대부, 제프리 힌튼　　캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 70을 바라보는 나이에도 딥러닝을 전파하기 위해 동분서주하고 있다. 대학에서 심리학을 전공한 힌튼 교수는 뇌의 비밀을 알고 싶었다. 주변의 만류에도 불구하고 인공지능의 신경망 분야를 선택해 박사 과정을 시작하였다. 당시는 인공지능의 거품이 꺼지고 한물간 분야로 취급받을 때였다. 1956년 존 매카시를 비롯한 당대 최고의 석학들은 다트머스대학에 모여 최초로 인공지능을 제안하고, 그 후 20년 동안 황금기를 누렸다. 학자들은 “20년 안에 인간이 할 수 있는 모든 일은 기계가 할 수 있게 될 것이다”라며 장밋빛 미래를 약속하였다. 그러나 1970년대에 들어서면서 인공지능은 현실의 복잡한 문제를 풀 수 없다는 평가받으면서 기대는 실망으로 급변하였다. 모든 연구 지원이 끊어지고 인공지능은 첫 번째 겨울을 맞이하게 된다. 하필 그때 인공지능을 연구하겠다고 나섰으니 고생길이 시작된 셈이다.　1980년대 인공지능은 두 번째 전성기를 맞이한다. 이번에는 사람과 같은 인공지능이 아니라 한가지 일이라도 잘하는 시스템을 만들기로 하였다. 법률이나 의료와 같이 특정 분야의 지식을 컴퓨터에 입력하여 실용적인 문제를 해결하는 ‘전문가 시스템(Expert System)’이 인기를 모았다. 그러자 인공신경망을 연구하던 동료들도 대부분 새로운 분야로 떠나버렸다. 1990년에 접어들면서 전문가 시스템도 난관에 부딪히게 된다. 새로 쏟아지는 지식을 매번 다시 학습시키는 것은 불가능한 일이었다. 게다가 성과를 내기 위해 문제를 더 잘게 나누어 해결했지만 결국은 애초의 인공지능으로부터 점점 멀어지면서 두 번째 겨울을 맞이하였다.　2000년 초까지 살아남은 인공신경망 연구 그룹은 손에 꼽을 정도였다. 토론토 대학의 제프리 힌튼, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오, 뉴욕대의 얀 레쿤 교수 정도가 명맥을 유지하고 있었다. 2004년 그들은 캐나다 고등연구원(CIFAR)의 지원으로 50만 달러의 소규모 펀딩을 받아 연구를 지속할 수 있었다. 힌튼 교수는 두 명의 박사과정 학생과 함께 인공신경망의 문제를 해결하며 연구에 매달렸다. 2006년 마침내 인공지능의 새로운 시대를 여는 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 논문을 완성하게 된다. 그로부터 6년이 지난 뒤 이 3명은 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서 슈퍼비전이라는 팀으로 출전하여 딥러닝을 실제로 구현해 우승을 차지하며 세상을 놀라게 하였다. 다음해 힌튼 교수는 ‘DNN리서치’라는 스타트업을 설립하여 딥러닝 확산에 나섰다.　　IT 최후의 격전지, 인공지능　　딥러닝이 불을 댕긴 인공지능은 세 번째 봄을 맞이하고 있다. 이전과는 사뭇 다른 분위기다. 먼저 학계에서 연구하던 분야에 기업이 참여하기 시작한 것이다. 사물인터넷, 스마트카, 지능 로봇과 같은 스마트 제품의 등장으로 기업들도 인공지능이 절실하게 필요하게 되었다. 두 번째는 빅데이터의 등장이다. SNS, 핀테크, 스마트 센서 등을 통해 생활 속에서 생성되는 빅데이터가 인공지능과 결합하면서 사람들에게 필요한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 세 번째는 강력한 컴퓨팅 파워의 확보다. 하드웨어의 혁신과 인터넷으로 연결된 클라우드의 발전으로 컴퓨터가 거의 제한이 없는 계산 능력을 보유하게 되었다. 인공지능이 성장할 수 있는 생태계가 만들어지기 시작한 것이다.　시장조사 업체 IDC는 인공지능 시장이 매년 50% 이상 증가하여 2019년에는 313억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 컨설팅 업체 맥킨지는 2025년 인공지능을 통한 지식노동 자동화의 파급 효과가 5조 달러를 넘을 것으로 예상하였다. 최근 이 분야에 대한 투자도 급격히 늘어났다. CB 인사이츠의 조사 결과, 2015년 인공지능 스타트업에 투자한 금액은 3억 달러로 2010년 1500만 달러의 20배에 이른다. 2012년 이후 실리콘 밸리에 생겨난 인공지능 업체만 해도 170개가 넘는다. 이렇게 상황이 바뀌자 글로벌 IT 기업들은 AI 관련 기업과 인력을 블랙홀처럼 빨아들였다.　 2013년 구글은 제프리 힌튼 교수를 모셔가기 위해 아예 DNN리서치를 인수하면서 모든 연구자를 함께 영입하였다. 다음해에는 영국의 인공지능 업체 딥마인드 테크놀로지를 4억 달러에 인수하였다. 이 회사의 CEO는 알파고를 개발한 데미스 하사비스였다. 미국의 워싱턴포스트가 “구글의 장기적 목표는 인공지능 회사가 되는 것이다”라는 보도를 할 정도이다. 페이스북은 뉴욕대의 얀 레쿤 교수를 영입하여 인공지능 연구소를 설립하였다. 여기에 얼굴인식 소프트웨어 ‘딥페이스’를 개발한 페이스(Face.com)와 음성인식 스타트업 윗에이아이(Wit.ai)를 인수하여 전력을 강화하였다. 페이스북의 CEO 마크 저커버그는 영화 ‘아이언 맨’에 등장하는 ‘자비스’와 같은 인공지능을 만드는 것이 목표라고 밝혔다. 중국의 IT 대표기업인 바이두는 2014년 스탠퍼드 대학의 앤드류 응 교수를 영입하였다. 그는 구글의 ‘브레인 프로젝트’를 지휘하며 자동으로 고양이 이미지를 찾아낸 젊은 인공지능 대가이다. 바이두는 상하이와 실리콘 밸리에 AI 연구소를 설립해 무인 자동차, 음성인식, 영상인식 분야에 집중하면서 글로벌 기업들과 어깨를 나란히 하고 있다. 마이크로소프트의 코타나, 애플의 시리, 아마존의 알렉사와 같은 인공지능 비서 진영의 움직임도 빨라졌다. IBM의 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼를 넘어 이미 의료와 금융 분야의 현장에서 사용되고 있다. IBM은 교육, 에너지, 건설, 보험 등 다양한 분야에 걸친 ‘왓슨 생태계’ 만들기에 나섰다.　글로벌 기업들은 인공지능을 IT 최후의 승부처로 여기고 있다. 인공지능은 영화 속 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 우리의 일상 속에 깊숙이 자리 잡고 있다. 일초에 수십만 번씩 주식을 사고파는 로봇 트레이더가 증권가를 장악한 지는 이미 오래다. 이제는 고객의 자산까지도 인공지능 로보 어드바이저가 관리한다. 컴퓨터가 신문 기사를 쓰고 회계 장부를 정리하고 법원의 판례를 분석하는 일은 점점 보편화되고 있다. 자율주행 자동차, 소셜 로봇, 드론과 같은 스마트 기기도 모두 인공지능의 판단으로 움직인다. 우리의 경쟁자들은 이미 앞서가고 있다. 지금은 인공지능의 골든타임이다. 정부, 기업, 학계가 한데 뭉쳐 추격의 고삐를 늦추지 말아야 한다.　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　 http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_it

수리·추리·시각적 사고 영역 어려워 LG 인적성 검사도 한국사 문제 출제 삼성그룹 대졸 신입사원 공채 필기시험인 삼성직무적성검사(GSAT·Global Samsung Aptitude Test)가 17일 실시됐다. 서울, 부산, 대구, 대전, 광주 등 국내 5개 지역과 로스앤젤레스와 뉴저지주 뉴어크 등 미국 2개 지역에서 치러졌다. 난이도는 대체로 무난했지만 시간이 부족했다는 평이 주류를 이뤘다. 국사와 세계사 등 인문학적 소양과 최신 정보기술(IT)상식을 묻는 문제가 두루 출제됐다고 응시자들은 전했다. 지원자들은 이날 오전 8시 30분부터 140분간 언어논리, 수리논리, 추리, 시각적 사고, 직무상식 등 5개 영역의 160개 문항을 풀었다. 응시생들은 예년과 비슷한 유형이 출제됐다고 전했다. 삼성물산 해외영업직군에 지원한 김모(27)씨는 “기출문제와 예상문제집으로 풀어 본 문제 수준과 거의 같았다”면서 “수리와 추리 쪽에선 시간이 많이 부족했다”고 말했다. 입체추정, 도형찾기, 도형완성 등이 나오는 시각적 사고영역이 어려웠다는 평가가 많았다. 이 영역은 다른 대기업 인적성 검사에는 없고 삼성그룹 입사시험에서만 치러진다. 직무상식 영역에선 한국사는 물론 중국사와 일본사 등 세계사와 최근 이슈가 된 인공지능(AI)을 다룬 문제가 골고루 출제됐다. 각 왕조나 역사적 사건을 순서대로 나열하는 유형으로, 노비안검법, 흑사병, 진시황 등을 물었다고 응시생들은 전했다. 컴퓨터가 신경망을 통해 학습하는 딥러닝과 AI 기술을 활용한 투자자문서비스인 로보어드바이저와 관련된 문제도 출제됐다. 삼성그룹이 역점을 둔 전기차 배터리, 초음파 영상 기술, 자율주행차 등을 다룬 문제는 물론 중력파와 힉스 입자, 물의 정수과정, 사이다에 들어 있는 기체 등 과학 문제와 원·달러 환율 변동, 양적완화, 개인종합자산관리계좌(ISA) 등을 묻기도 했다. 온라인에서 상품 정보를 찾아보고 구매는 더 싼 오프라인에서 하는 소비 형태인 ‘웹루밍’, 기술과 예술의 합성어인 ‘데카르트 마케팅’ 등 최근 트렌드를 짚는 문제도 나왔다. 삼성은 GSAT 합격자를 대상으로 임원·직무역량·창의성 면접 등을 거쳐 오는 6~7월 최종 합격자를 발표한다. 지난해 1만 4000명을 뽑은 삼성그룹은 올해 채용 인원을 다소 줄일 것으로 전망된다. 전날인 16일에는 LG그룹과 CJ그룹이 각각 대졸 공채 인적성 검사를 실시했다. LG그룹의 적성 검사에서는 조선시대 정책 제도, 주요 문화유산 등 한국사 기본 지식을 바탕으로 현재 상황을 종합적으로 추론하는 능력을 묻는 문제가 나와 눈길을 끌었다. LG 인적성 검사 결과는 이달 말 발표된다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

지난달 디자인 분야의 아카데미상이라고 불리는 인터내셔널포럼(iF) 디자인 어워드 2016에서 우리나라 정부 3.0 국민 디자인단 운영 사례가 서비스디자인 부문 금상을 수상했다. 정부 서비스와 디자인이 무슨 관계가 있을까. 통상 디자인이라고 하면 단순하게 외관상의 스타일이나 색깔, 포장을 바꾸는 등 심미적이고 예술적인 것으로 인식하고 있지만, 정부 또는 기업이 정책을 설계하거나 제품과 서비스를 제공하는 과정에서 국민과 고객이 진정으로 요구하는 바를 사전에 기획하는 것 또한 디자인의 영역으로 점차 개념 범위가 넓어지고 있다. 지난달 전 세계인에게 충격으로 다가온 알파고 신드롬은 클라우드 컴퓨팅과 딥러닝이라는 인공지능(AI)이 앞으로 지능정보사회를 이끌어 갈 핵심적 요소가 될 것임을 보여 주었다. 역사의 발전 단계상 농업사회는 쌀, 산업사회는 철이 경제사회의 가장 중요한 자원이었다면 정보사회에서는 반도체가, 그리고 지능정보사회라는 4차 산업혁명의 변혁기에 가장 중요한 원재료는 바로 데이터가 될 것이라는 점은 자명하다. 빅데이터라는 단어는 더이상 생소하지 않으며 고객관리, 의료, 날씨, 유통 등 국민의 실생활 주변과 민간기업의 사업 관리에서 널리 활용되고 있다. 2014년 기준 국내 DB 시장은 약 14조원으로, 2000년 초반의 8000억원과 비교해 17배 이상 성장했다. 2020년까지 국내 빅데이터 시장은 현재보다 70% 이상 성장할 것으로 전망된다. 사물인터넷(IoT)과 온·오프라인 연계사업(O2O), 자율주행자동차, 스마트 팩토리 등 미래의 융합산업들은 데이터의 축적과 분석, 연결과 유통이라는 데이터 네트워크를 통해 이용자들의 삶을 제고하고 새로운 일자리를 창출하는 등 혁신적 부가가치를 창출하는 신성장 엔진으로 작동할 것이다. 데이터 분석 인프라 등 우리의 기술은 선진국보다 많이 뒤처져 있고 데이터 수집, 거래, 분석 컨설팅 등 데이터 생애주기를 고려한 전체적 그림을 사전에 기획하고 구성하기 위한 노력은 미흡한 실정이다. 지금까지 빅데이터는 3V 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)를 기본 요소로 했다면 이제는 5V로 정의한다. 데이터의 진실성(Veracity)과 가치(Value)라는 요소가 추가됐다. 단순히 데이터를 수집하고 쌓는 것이 목적이 아니라 사람에게 필요한 가치를 창출하는 동시에 신뢰할 수 있는 진실성을 담보할 때 진정한 데이터 자원으로 역할을 할 수 있다는 의미다. 이를 뒷받침하기 위해 정부는 데이터의 질 제고, 분석 인프라와 기술 수준의 발전, 공공·민간 데이터의 매시업 활성화, 합리적 데이터 유통 시장의 형성, 그리고 무엇보다 고객의 요구를 반영한 결과물 구현 등 거시적 차원에서 데이터의 생산, 유통, 활용에 대한 빅디자인을 서둘러야 한다. 이를 위해 한국정보화진흥원은 공공 데이터를 원재료로 하는 데이터 디자인을 추진하고 있다. 고수요·고가치 데이터의 가공, 공유 활성화를 통해 신산업 창출을 유도하고, 아이디어에 대한 인큐베이팅(창업보육지원), 전문교육, 컨설팅 등 산업 생태계 조성 지원을 위한 전문시설인 오픈스퀘어D를 운영하고 있다. 지난해 데이터 빅뱅 프로젝트를 통해 선정된 36개 공공 데이터 중 부동산, 인허가 등 11개 데이터를 이미 개방했고, 나머지 22개 데이터를 올해 안에 전면 공개할 계획이다. ‘모두의 주차장’, ‘직방’, ‘굿닷’, ‘케이웨더’ 등 민간 활용률이 높은 앱 서비스들은 한결같이 데이터 개방 사업의 지원을 받은 사례다. 덴마크의 미래학자 롤프 옌센은 저서 ‘드림 소사이어티’에서 정보사회 이후 세상의 상품은 이성이 아닌 감성과 스토리에 호소할 수 있어야 한다고 설파했다. 결국 지능정보사회에서 데이터가 사회경제적 가치를 창출하려면 인공지능의 차가운 분석과 함께 인간의 감성과 상상력이 결합돼야 한다. 각자의 꿈을 이루기 위한 출발과 해답이 데이터에 있음을 믿고 밝은 미래를 그려 나가자. 모든 국민이 각자 자기의 영역에서 데이터로 꿈을 디자인하는 디지털 시대의 데이터 디자이너가 되기를 기대한다.

정부 주도로 ‘벤처기업 육성’이 강조되고 있지만 신선한 아이디어와 탁월한 기술력으로 무장한 벤처기업이라 하더라도 시장에 처음 진입할 때는 어려움을 겪기 마련이다. 객관적으로 기업의 가치나 가능성을 평가받을 기회도 없는 데다 자본금이나 네트워크 등의 인프라도 부족하기 때문이다. 이를 반영하둣 최근 10년간의 벤처 생존율이 10%를 넘지 못하고 있는 실정이다. 정부 차원에서 다양한 방법으로 벤처기업들을 지원하려 하고 있지만 그 체계를 정확히 이해하고 각 기업들에게 최적화된 지원을 받는 것도 쉽지 않은 일이다. 이같은 상황을 반영해 대전정보문화산업진흥원(원장 박찬종)이 운영하는 ‘대전스마트벤처창업학교’에서는 아이디어와 기술력, 시장 잠재력 등을 갖춘 팀을 선정하여 기업 활동을 위한 자본금 확보, 네트워크 형성 등을 지원하고 있다. 진흥원은 지난 2년간 55개 팀에 50억원을 지원해 총 56억 9300만원의 매출과 182명의 고용 창출이라는 성과를 거두었다. 특히 최근 글로벌 시장 진출을 목표로 본사를 실리콘밸리로 이전하는 방안을 추진하고 있는 ‘쿨리오’는 대전스마트벤처창업학교에 입교해 성공한 대표적인 기업으로 꼽힌다. 쿨리오는 페이스북, 트위터 등 소셜미디어의 단점을 극복할 수 있는 스프레드(Sprd) 개발로 주목 받고 있다. 쿨리오는 소셜테이스트 정보(Social Taste Information) 분석기술, 추천기술, 개인화 검색기술 등 머신러닝 기술기반의 서비스인 스프레드를 개발, 소셜미디어에 최적화된 서비스를 제공하고 있다. 트렌드 분석과 콘텐츠 분석을 통해 SNS, 블로그 등 여러 채널에서 가장 인기 있는 콘텐츠를 자동으로 추출해 다양한 콘텐츠를 한 곳에서 소비할 수 있게 해준다. 현재 스프레드에서 집중하고 있는 콘텐츠는 이미지, 비디오 위주의 스낵킹 콘텐츠다. 스프레드는 구글플레이에서 어플 다운이 가능하며, 올 상반기 내에 iOS 서비스가 실시 될 예정으로 올해 말까지 4개국 서비스도 출시될 예정이다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

바둑기사 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 바둑 대결은 센세이션 그 자체였다. 수천년 동안 쌓아온 바둑의 깊이를 짧은 시간 안에 마스터해 버린 알파고의 위력은 대단했다. 바둑 고수들이 인정하는 정수로 바둑을 두어도, 이세돌 특유의 창의적인 수로 비틀어도, 알파고는 거의 흔들리지 않았다. 인간이 쌓아온 지식의 힘이 왜소하게 느껴졌고 머지않은 장래에 인간이 해온 일을 인공지능이 대체하게 될 것이라는 우려도 커졌다. 이런 가운데 우리나라도 인공지능의 발달에 빠르게 대응해야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 바둑 대결이 모은 세계의 높은 관심을 감안할 때 예상했던 반응이다. 구글 하나가 인공지능에 투자하는 천문학적 금액에 비해 우리나라 전체가 인공지능에 투자하는 수준은 터무니없이 낮고 인재도 부족하다는 지적이 나올 때마다 무력감이 밀려온다. 모두의 관심이 고조되는 때일수록 더 차분히 상황을 분석해 볼 필요가 있다. 먼저 알파고의 정체를 살펴보자. 알파고는 구글의 투자만으로 만들어진 것이 아니다. 알파고의 아버지로 불리는 영국인 데미스 허사비스의 재능만으로 만들어진 것도 아니다. 정확하게는 이들이 각각 자신들의 비교 우위를 가진 힘을 합쳐서 절묘한 협업을 통해 만들어낸 산물이다. 그래서 미국 실리콘밸리의 것만도, 영국 천재의 것만도 아닌 것이다. 딥마인드사가 알파고를 바둑의 초고수로 만들어 바둑 세계를 지배하려는 것은 아닌 것 같다. 향후 사람들이 필요로 하는 일을 수행하는 인공지능을 개발하는 데 드는 자금과 인재를 모으기 위해 이 바둑 대결을 홍보 수단으로 활용했다는 느낌이 크다. 이런 분석 아래 인공지능과 관련해 우리나라가 산업과 기술 측면에서 준비할 일이 무엇인지 생각해 보자. 우선 기업 차원에서 세계시장을 무대로 활약하는 우리 기업들이 구글처럼 세계의 뛰어난 스타트업들과 손잡는 일에 적극 나설 수 있느냐의 문제다. 우리나라 기업 문화에서 지금까지 인공지능이 자리잡지 못한 점은 바로 ‘이질적인 파트너’들과 함께 일하는 협업 정신 부족에 있다. 이질적인 파트너는 다른 산업 분야에서 나타날 수도 있고, 자사와 상대가 안 될 정도로 작은 기업일 수도 있고, 전혀 다른 문화에서 생겨난 다른 나라 기업일 수도 있다. 구글과 같은 실리콘밸리의 기업들은 재능 있는 이질적인 파트너들을 맞아들이는 데 열심일 뿐 아니라 오히려 이러한 협업을 자신들 성장 전략의 핵심으로 삼고 있다. 그러나 우리나라 기업들은 함께 일할 파트너들을 가능한 한 자기 기업 안으로 들여온다. 능력 있는 외국 기업보다 말이 잘 통하는 우리나라 기업을 선호하는 경향을 보인다. 이런 닫힌 기업 문화를 유지하면서 실리콘밸리의 기업들과 미래의 새로운 분야에서 경쟁하기는 힘들 것이다. 우리 기업들도 글로벌 능력자들과 함께 일하려는 개방형 기업 문화를 만들어 가는 것이 급선무다. 우리나라가 가진 지금까지의 인공지능 지식 역량을 어느 분야에 집중 투자할 것이냐 하는 문제도 있다. IBM이 인간이 쌓아온 지식을 습득하는 일에, 애플이 스마트한 비서를 양성하는 일에, 페이스북이 도우미 로봇을 만드는 일에 역량을 모으고 있는 것은 잘 알려져 있다. 우리나라가 지금까지 축적한 작은 역량으로 이 모든 일에 투자하는 것은 비효율적인 일임이 자명하다. 앞으로 우리나라에서 수요가 가장 늘면서도 인력 공급은 부족해지는 분야를 찾아내 인공지능이라는 뛰어난 기술력으로 보완하는 역할을 어떻게 할 것인지 잘 살펴봐야 한다. 의료, 교육, 금융, 개인 서비스 분야에 그 해답이 있어 보인다. 마지막으로 이 바둑 대결을 계기로 언론에서 전문가들이 피력한 의견들을 살펴보면 결국 우리나라가 지금 풀어야 할 가장 큰 숙제는 인재의 부족이라는 데 결론이 모아진다. 특히 우리나라가 지금까지 양성해 온 정보기술(IT) 인력들이 주로 기술적 응용 분야 위주였기에 딥러닝을 설계하는 원천 기술 분야에서는 인재가 턱없이 부족하다는 지적은 매우 아프지만 정확하다. 시간은 더 걸리겠지만 결국은 근본으로 돌아가 알고리즘 교육의 저변을 확대해 나가는 일부터 하는 것이 인재 양성의 정도라고 판단된다. 그래도 우리에게 희망을 준 것은 가공할 만한 인공지능 알파고에 맞서 외롭지만 당당히 싸우며 인간의 존엄성을 지킨 이세돌의 도전정신과 뛰어난 창의력이다. 이런 도전정신과 창의력을 가진 인재들이 새롭게 태어날 산업들에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 만들어 주는 게 정부의 책임일 뿐 아니라 우리 모두의 책임일 것이다.

전 세계를 충격의 도가니로 몰고 있는 인공지능 바둑기사 알파고는 딥러닝을 통해 탄생한 괴물이다. 딥러닝 기법은 제프리 힌턴 박사가 2006년에 개발했다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모사한 인공신경망이 진화를 거듭해 온 최종 산물 중의 하나다. 구글의 알파고는 IBM의 왓슨과 함께 인류의 미래를 송두리째 흔들어 놓으며 상상을 초월하는 세상을 예고한다. 이제 인공지능과 빅데이터 기술은 신성한 법률의 세계에도 침투하기 시작했다. 미래학자 레이 커즈와일이 예언한 2045년이 오기 전에 인공지능으로 무장한 로봇 변호사의 등장을 암시하는 징후들이 발견된다. 미국 실리콘밸리 중심부에 자리잡은 블랙스톤 디스커버리라는 기업은 인공지능과 빅데이터 기법을 이용해 수백만 건의 법률 자료를 순식간에 분석하는 지능형 검색 기술을 개발했다. 블랙스톤 디스커버리는 미국 법무부를 포함해 이미 많은 고객을 확보하고 있고, 2012년 그 유명한 삼성과 애플의 특허 소송에 참여할 수 있었다. 최근에 미국의 스타트업인 위보스는 빅데이터 등의 기술을 적용해 이혼 확률을 예측하는 소프트웨어를 개발했고 이혼 관련 법률 서비스를 시작했다. 결국 이런 기술들은 첨단 인공지능 기술을 바탕으로 법률적 의미가 있는 모든 자료를 분석하고 패턴을 추출하고 그와 관련된 분쟁의 방향을 예측하는 괴물로 성장할 것이다. 위보스와 블랙스톤 디스커버리가 창립되기 전에 이미 컴퓨터 시스템은 법률 세계에 도전장을 던졌다. 2002년에 미국 연방대법원의 판결 결과를 예측하는 프로젝트가 진행됐다. 예측 프로그램으로 무장한 컴퓨터와 법률전문가의 대결이었다. 기술 수준은 지금보다 보잘것없는 상황이었지만 결과는 컴퓨터의 승리로 끝났다. 컴퓨터의 정확도는 75%였지만 법률전문가들은 59% 정도로 만족해야 했다. 대법원의 판결에 따라 경제구조가 급격한 영향을 받는 미국에서 이런 결과는 충격이 아닐 수 없었다. 이 프로젝트에 사용한 기술은 딥러닝을 이용해 학습하고 진화하는 형태는 아니었지만, 첨단 기술로 무장한 지능형 법률가의 탄생을 예고하는 대사건이었다. 인간과 컴퓨터가 벌인 이 대결의 충격이 사라질 무렵인 2006년 딥러닝이 탄생했고, 그해 미국 특허 소송의 최고 전문가 중 한 명인 리처드 포스너 판사는 그의 논문 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 긍정적 입장을 표명했다. 몇 개의 변수를 관찰해 판결을 예측하는 단순한 프로그램이 아니라 인간처럼 판단하면서 순식간에 데이터를 처리하고 상대방의 공격을 무력화하는 해법을 제시하는 인공지능 법률가가 탄생한다면 그렇게 단순한 문제는 아닐 것이다. 판사, 검사, 변호사가 동시에 이 인공지능 법률가의 도움을 받는다면 소송은 어떤 식으로 준비되고 어떤 식으로 재판이 진행될까. 재판의 결과에 대한 법적 정의는 어디에 있는 것일까. 이런 걱정을 하고 있는 사이에 법률은 인공지능, 빅데이터 기술과 융합해 비즈니스로 급격하게 진화하고 있고, 법률 생태계는 이미 새로운 국면을 맞이하고 있다. 새로운 세상을 열어 갈 인공지능 시장을 선점하기 위해 IBM, 구글 등의 해외 거대 정보기술(IT) 기업들은 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 인공지능을 의료, 금융, 법률 분야에 적용하는 대대적인 실험을 하고 있으며, 이런 분위기 속에서 법률 스타트업 기업들이 속출하고 있다. 대표적으로는 IBM의 인공지능인 왓슨을 기반으로 한 지능형 법률 자문회사인 로스인텔리전스가 있다. 로스인텔리전스는 단순 키워드 검색이 아니라 일상의 대화체로 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 대답을 근거 자료와 함께 제공해 ‘스마트한 자료 조사’가 가능하게 한다. 알파고와 이세돌의 대결에서 진정한 승자는 구글이라고 한다. 그러나 진정한 승자는 이세돌을 응원하는 대한민국 국민일 것이다. 우리는 이 대국을 통해 인공지능의 의미와 영향력을 생생하게 느끼게 됐으니 말이다. 알파고 사태를 기점으로 우리가 미래 성장 동력으로 인공지능에 집중한다면 법률 융합뿐 아니라 금융, 복지, 범죄예방 등 모든 분야에서 세기의 작품을 만들 수 있지 않을까?