“제조현장 고민, 챗GPT에 물을 수 있게… ‘AI로컬 인재’ 육성 필요”
생성형 인공지능(AI) 유행을 몰고 온 ‘챗GPT’가 지난해 11월 30일 공개된 뒤 산업계 지각변동이 빠르게 일어나고 있다. 챗GPT를 활용한 신사업 전략을 고민하거나 기존 업무에 챗GPT를 어떻게 접목시킬 수 있는지 고민하던 단계를 지나 ‘챗GPT와 함께할 결심’이 사회 곳곳으로 빠르게 퍼져 나가고 있다. 정부 부처와 기업들은 정보유출 가능성을 재며 챗GPT의 도입 여부를 판단하기 시작했다. 일부에서는 사실과 다른 내용들을 그럴듯하게 보여 주는 챗GPT의 거짓말쟁이 같은 면모 때문에 챗GPT 도입 신중론이 제기되기도 했다. 챗GPT로 인해 사라질 직업과 새로 생길 직업에 대한 탐색도 활발하다. 정부와 기업은 이처럼 빠른 기술변화와 동시간대에 정책을 개발하고 관련 전략을 시행해야 하는 숙명에 처하게 되었다. 서울신문은 이달 초 ‘AI와 중소벤처기업은 상생할 수 있을까’라는 제목으로 주최한 좌담회를 통해 초거대 AI 시대에 맞는 정책방향을 탐색했다. 네이버와 NH투자증권이 도움을 준 이번 좌담회는 홍희경 서울신문 세종취재본부 부장이 진행하고 김우순 중소벤처기업부 기술혁신정책관, 이삼열 연세대 행정학과 교수, 노민선 중소벤처기업연구원 연구위원, 최홍섭 ㈜맨드언맨드 대표가 다양한 관점에서 의견을 제시했다.-챗GPT 열풍이 변화를 향한 흥분과 공포를 동시에 선사하고 있는데.
김우순 정책관 이세돌 9단과 알파고의 바둑 대결이 인공지능(AI)에 대한 관심을 확장시켰다면, 최근 챗GPT 열풍으로 AI를 활용하고 소비해야겠다는 마음의 준비가 이뤄지고 있다. 이것은 생성형 AI의 확산과 활용을 위한 좋은 기회가 될 것이다. 스타트업과 중소기업이 챗GPT와 상생하며 새로운 사업기회를 찾는 일도 많아질 것이다. 올해부터 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’를 추진 중인 중기부는 딥테크 스타트업 150개사를 선정해 기업당 총 11억원의 자금을 직접 지원하는 등 지원한다. 중소기업이 관련 생태계에 빠르게 적응할 것으로 본다. 최근 스마트공장 육성 과정에서 중소기업의 기술 적응력을 확인한 바가 있어서다. 처음에는 “스마트공장을 하면 업무 효율화가 되느냐”고 물으며 효율에만 관심을 두던 제조기업 사장님들이었는데, 몇 년이 지난 뒤에는 “우리 공장의 데이터를 어떻게 활용할 수 있느냐”라거나 “데이터를 활용해 협업할 새로운 기회가 있겠느냐”는 말로 질문이 바뀌는 모습을 봤다.
최홍섭 대표 한국에선 초거대 AI라고 부르지만 미국에선 챗GPT 등을 ‘파운데이션 모델’(Foundation model)이라고 부른다. 번역, 데이터 분석, 요약 등 한 분야에서 뾰족하게 잘하는 AI를 만드는 게 기존 AI 기술이었다면 파운데이션 모델은 사람처럼 멀티태스킹을 잘하는 AI라고 볼 수 있다. 문서를 번역해서 요약하고, 그에 기반해 새롭게 창작해 내는 일까지 하는 것이다. 챗GPT의 또 다른 특징은 쉽게 사용할 수 있는 범용 모델이라는 점이다. 코딩을 해야 AI에 접근할 수 있는 게 아니고 챗GPT는 일상의 언어로 쉽게 활용할 수 있다. 사실 사용자 입장에서는 내가 어떤 AI를 쓰는지가 아니라 얼마나 편하게 쓸 수 있는지가 중요한데 그런 면에서 챗GPT가 기술적 특이점(싱귤래리티)이 있다.-챗GPT 등장 이후 ‘내 직업의 미래’를 걱정하는 이들 또한 늘고 있다.
이삼열 교수 챗GPT를 통해 스타트업과 벤처캐피털(VC)은 새로운 기회를 볼 것이다. 정책을 구상하는 정부 입장에선 기회와 함께 위협을 봐야 할 것이다. 슘페터가 말했듯 혁신은 ‘창조적 파괴’를 동반하기 때문이다. 어떤 파괴가 일어날 것인가에 대해서도 구체적인 관찰과 고민이 필요하다. 예를 들어 웹툰을 창작할 때 웹툰의 배경을 그리는 수많은 사람들이 있다. 그런데 AI가 어느 날 웹툰의 배경을 그려 낸다면 웹툰 플랫폼 입장에서는 제작 시간과 인건비를 줄이는 엄청난 기술 혁신이 될 것이다. 그러나 정책을 만드는 입장에서는 배경을 그리던 기존 인력의 고용 전환 문제부터 AI로 인해 제작량이 급증할 경우 변하게 될 웹툰 생태계 전반을 모두 고민해야 한다. 챗GPT가 상징하는 변화는 웹툰뿐 아니라 각종 산업에서의 공급 생태계, 밸류체인(가치사슬)을 뒤흔드는 차원일 것임을 인식해야 한다.
노민선 연구위원 챗GPT로 인한 변화 중 가장 주목받는 게 기존 산업과 인력의 재편 가능성에 관한 것인데, 의외의 분야에서 AI 적용이 빠르게 이루어질 수 있다. 제조업 분야가 그렇다. 제조업은 지금까지 청년층이 가기 쉬운 일자리가 아니라고 분류됐지만 AI가 접목되면 이 인식이 바뀔 여지가 있다. 중소 제조업의 데이터를 발굴하고 활용해 중소기업이 혁신의 기회로 삼을 수 있다. 중소기업 정책 측면에서도 AI를 활용할 여지가 많다. 단적으로 700만개가 넘는 중소기업 분야 정책을 짜다 보면 사각지대가 불가피하게 나온다. 빅데이터 분석을 통해 이런 사각지대를 줄이고, 기업 현장에 맞는 정책을 짜는 데 도움을 받을 수 있다.
노 연구위원 제조업 분야에서 AI를 활용한 혁신에 대해 이야기했는데, 사실 이를 위해선 중소기업에 AI 활용 인력이 있어야 한다. 중소기업 현장의 업무를 알면서 동시에 AI에 대한 기본적인 개념을 인식하며 관련 데이터를 활용할 수 있는 현장 인력, 이른바 ‘AI 로컬 인재’ 육성이 필요하다.
-정부에선 AI 인재를 양성해도 모두 미국 등지로 유출되는 게 아닌지 고민이다.
최 대표 한국에서 AI 관련 사업을 하다 보니 사실 답답할 때가 있다. 특히 같은 사업 아이템이 미국에서는 최소 10배의 가치를 인정받는 걸 보면 그렇다. 인도의 정보기술(IT) 인재들이 미국 실리콘밸리로 쏠리는 게 아마 이런 이유에서일 것이다. 인도와 비슷한 나라가 캐나다이다. 캐나다는 AI 인력 양성을 많이 하는 국가로 손꼽히지만, 막상 대학을 졸업한 뒤 인재들은 캐나다에서 일자리를 찾지 못하고 미국으로 간다. 인력 양성이 제대로 되려면 학교에서 가르치는 일뿐 아니라 배운 것을 단계적으로 응용하고 실행할 수 있는 현장이 필요하다.
이 교수 과학기술 정책은 국가 단위로 펴지만, 이를 활용하는 기업들과 인재들은 국경을 넘어선 지 오래다. 오픈AI, 구글, 마이크로소프트(MS)와 같은 기업들은 스스로를 미국 회사가 아닌 글로벌 기업으로 인식할 것이다. AI 인재들 역시 자신이 두 발을 갖고 (어디든 갈 수) 있음을 알고 있을 것이다. 최첨단 기술 분야의 국내 박사 인재들이 미국에서 일자리를 얻는 추세 등을 보면 가치사슬의 정점에 있는 국가로 인재가 쏠리는 것은 어쩔 수 없는 일로 보인다. 그러나 역으로 시장으로서의 아시아, 테스트베드(시험장)로서 한국을 주목하는 인재 또한 많다.
-AI 활용장으로서 한국이 지닌 특성이 있을까.
김 정책관 한국에 맞는 AI 인재 양성을 위해 정부는 특히 한국의 강점인 제조업을 주목하고 있다. 제조업에 AI가 접목할 수 있도록 정책적 노력을 펴고 있다. AI가 제조업에서 활용되려면 AI 기술뿐 아니라 제조 현장에서의 필요 또한 잘 알고 있어야 한다. 챗GPT에게 무엇을 물을지, AI가 찾은 개선책에 어떤 보완이 필요한지, 개선 이후 AI를 새롭게 어떻게 활용할지 등 AI에게 할 적절한 질문을 찾을 현장 전문가 육성이 필요하다. 한편으로 생산 과정에서 각종 데이터가 축적되는 제조 기업과 데이터를 분석해 새로운 사업 아이템을 발굴할 수 있는 기술 스타트업 간 교류가 활발해질 필요가 있다. 과거 플라스틱 사출 기업의 데이터로 AI 학습을 시킨 뒤 이를 콘택트렌즈 생산에 적용하도록 지원한 정책 사례도 있다.
노 연구위원 AI에게 질문하는 능력이 현장에서 필요하다면, 향후 AI 도입이 시급한 분야를 알아채는 일 또한 중요하다. 예를 들어 노인돌봄 문제를 해결하는 데 AI가 활용될 수 있을 것이다. 지금은 자녀돌봄의 문제가 사회적인 관심을 받고 있지만, 고령화가 가속화될수록 노인돌봄의 중요성이 커질 것이다. 챗GPT로 대표되는 기술의 진화가 산업 현장뿐 아니라 사회문제 해결에도 활용될 수 있음을 잊지 말아야겠다.
