인공지능 전문가 넘치는 대한민국의 인공지능 현주소는?

편집자 주 :: 대한민국은 현재 각 분야의 전문가들이 넘쳐나고 있다. 인공지능(AI)이 유행하자 너도나도 인공지능 전문가를 자처하고, 빅데이터가 유행하자 너도나도 빅데이터 전문가를 자처한다. 그러나 전문가라는 명함을 내미는 사람은 많지만 정작 해당 분야의 지식과 깊은 통찰은 찾아보기 힘든 게 현실이다. 우리는 이를 어떻게 이해해야 할까. IT뉴스(IT News)는 '미래학자 넘치는 대한민국의 미래는?'을 필두로 우리 사회의 전문가들에 대한 본질을 파악해보고 대안을 모색하고자 한다. 이번 글은 '인공지능 전문가 넘치는 대한민국의 인공지능 현주소'라는 제목으로 살피고자 한다. 

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여기저기에서 출현하는 '인공지능 전문가'

구글 딥마인드 알파고 출현 이후 대한민국에는 놀라운 일들이 일어나고 있다. 먼저 하나는 정부가 말하는 일명 '한국형 알파고'를 만들기 위해 인공지능 연구에 돌입하는 것이고, 더불어 여기저기에서 인공지능 전문가들이 나타나기 시작했다. 

페이스북 등 SNS 프로필 경력이 인공지능 전공자로 수정되기 시작한 것이다. 소위 말해서 자칭 인공지능 전문가로 각종 TV방송 프로그램과 신문 공간 등을 통해 인공지능에 대해 논하고 심지어 문제점까지 지적하고 있다. 또한 그들은 지금 이 시간에도 전국을 누비며 기업과 공공기관, 그리고 학교에서 인공지능 강의에 열변을 토하고 있다. 

TV프로그램에서 나오는 자칭 인공지능 전문가들은 대부분 그 주제가 사회적 문제에 대해 논의를 하고 있다. 미국에 있는 구글, 애플, 페이스북, 아마존 등과 일본, 유럽 등 인공지능 출현에 대한 우려와 기대를 논하고 있다. 

적어도 기자가 시청한 방송에서는 대한민국이 개발한 인공지능 기술에 대해 도덕과 윤리 등 사회문제를 논한 것을 한 번도 본 적이 없다. 방송에서 인공지능 전문가가 논하는 또 하나는 인공지능 소개 부분이다. 해외 기사와 관련 자료를 종합해서 말하고 있을 뿐이다. 기자들이 하는 일련의 행위를 인공지능 전문가들이 대신하고 있는 것이다. 물론 이 행위 자체가 잘못 되었다는 것은 아니다. 문제는 그들이 정부가 주도하는 인공지능 정책의 중심에 있다는 데 있다. 

현 상황을 논하는 것도 중요하지만 실증할 결과를 내어놓는 것이 전문가들이 가장 먼저 해야 할 일이다. 뇌 과학자는 인간의 뉴런 네트워크를 인공지능 알고리즘으로 개발하는데 어떻게 적용해야 하는지 연구해야 하고 전공자는 실제 알고리즘을 만들어 내야 한다. 

얼마 전 사회적 논란을 일으킨 모 방송 프로그램에서 사회학 전공자(일명 인문학자)가 미술사 강의를 하면서 크나큰 오류를 일으킨 적이 있다. 이 방송사고가 일어나기 전에도 같은 프로그램에서 문제의 강사가 ICT 관련 강연을 하면서도 염려됐는데 결국은 사고가 난 것이다. 깊은 지식과 통찰을 얻지 못한 상황에서 전문가로 확대 해석된 한국 사회의 민낯을 적나라하게 보여준 대표적인 사건이라 하지 않을 수 없다. 

지난 3월 국내의 대표적인 연구모임에서 주최하는 포럼 역시 위 사례와 유사했다. 이날 주제는 인공지능 활용을 위한 국가 미래전략을 다뤘고, 국내에서 활발하게 활동하는 뇌 과학자, 인공지능 개발회사 대표, 대학교수, 미래학자 등 국내에서 내로라하는 전문가들(?)이 대한민국 인공지능 100년 대계를 논하는 자리였다. 

하지만 모두 문제의 본질을 비켜나가는 대안과 지적들만 난무했다. 뇌 과학과 인공지능에 대한 심오한 연구 또는 결과가 아닌 해외 인공지능 논문 등을 소개하고 근본적인 대안 없이 지적만 했다.

공공 데이터 공개를 넘어 이미 축적되어 있는 데이터를 누가 양질의 데이터로 가공해야 하는지, 또 관련 인프라에 어떻게 투자해야 하는지 구체적이고 문제를 관통하는 해법이 나오지 않았다. 이런 식으로는 관련 포럼을 수 백번 해도 그저 그런 또는 조금 유용한 방법밖에 나오질 않는다. 

심지어는 구글이나 MS, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들의 인공지능 오픈소스를 활용해야 한다는 얘기에 할 말을 잃었다. 일부 스타트업 등 기업들이 전략적으로 활용할 수는 있지만 여기에서 논하고 있는 대한민국을 먹여 살릴 미래전략의 본질에서는 훨씬 벗어난 얘기다. 스마트폰의 안드로이드와 iOS 등 모바일OS에 이어 인공지능 기반 플랫폼 역시 또 갇히게 된다는 것은 누가 봐도 뻔 한 일이기 때문이다. 

이미 미국 샌디에이고(San Diego)에 위치한 브레인 코퍼레이션(Brain Corporation)은 퀄컴(Qualcomm)의 지원을 받아 재프로그래밍 작업이 아닌 경험을 통해 행동하는 법을 학습하는 브레인(Brain) OS를 개발했다. 즉, 인공지능 소프트웨어가 아닌 인공지능 엔진(Engine)을 개발한 것이다. (관련 기사: 브레인 오에스(Brain OS))

 

브레인 오에스(Brain OS) ?

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▲ 문송천 영국 뉴캐슬대 교수이자 카이스트 교수
브레인 OS에 대해 좀 더 자세히 살펴보자. 한국 전산학 박사 1호인 문송천 영국 뉴캐슬대 교수이자 카이스트 교수는 조만간 구글을 비롯해 마이크로소프트, 애플 등 이 '브레인 OS'를 만들어 인공지능 시장을 선점해 나갈 것이라고 내다봤다.  

현재 영국 뉴캐슬대학교에 있는 문 교수는 이메일 인터뷰를 통해 "인공지능은 소프트웨어의 빙산의 일각으로 소프트웨어 전체 중 1/4 정도 밖에 되지 않는다. 더구나 인공지능은 OS, DB에 비해 훨씬 상위 응용분야로 소프트웨어의 기본에서 많이 벗어난 지점에 있다"라며 "전 세계 소프트웨어 시장 점유율에서 무려 90% 이상을 확고히 갖춘 미국이나 영국으로서는 인공지능으로 나가는 게 정상이지만, 세계 소프트웨어 시장 점유율 0.8%에 불과한 우리로서는 기본기 없이 응용에만 도전하는 격이 된다. 마치 스포츠에서 육상에 대한 기본기 없이 축구와 같은 응용만 잘하기를 바라는 생각이나 다름없다"고 지적했다. 

문 교수는 이어 "소프트웨어 기본이라 함은 구글, MS, 애플 3총사가 보여주듯 독자 OS를 확보하는 것이다. 어려운 이야기가 아니고, 왜 구글이 기존 윈도나 애플OS나 리눅스를 활용할 생각을 하지 않고 자체 OS에 기반 해서 작업하는지를 생각해보면 된다"고 덧붙였다. 

그렇다. 문제는 우리가 인공지능으로 가기 전에 먼저 짚어야 할 중대한 사실은 소프트웨어의 기본이 전혀 안되어 있다는 사실이다. 


소프트웨어 '정책' 연구소냐? 소프트웨어 '개발' 연구소냐?

알파고 이후 국내에서 벌어지고 있는 일들은 한마디로 표현하자면 그야말로 넋을 잃게 만든다. 소프트웨어에 대한 기초가 부실한 것을 각성하기보다는 일부 자칭 인공지능 전문가들은 '소프트웨어 경쟁력'이라는 말로 본질을 외면한 채 각종 R&D 연구 지원을 받아보겠다고 아우성을 치고 있는 모양새다. 

정부 역시 기초 다지기에 노력하기보다는 여론을 의식하고 거기에만 편승하는 모습을 보이고 있다. 국가소프트웨어연구소 하나도 설립되지 않은 상황에서 정부는 소프트웨어 '정책'연구소라는 곳을 통해 소프트웨어를 정책 차원에서만 지원해오고 있다. 

소프트웨어는 정책으로 나오는 게 아니다. 문 송천 교수 말대로 구글, 마이크로소프트, IBM, 애플 모두 각자 독립적 OS와 DBMS를 갖고 독자적 소프트웨어 생태계를 바탕으로 그 위에서 각종 소프트웨어를 출시하고 있다. 구글이 기존 마이크로소프트의 소프트웨어 플랫폼을 가져다 쓰지 않았던 이유를 알아야 한다.

문송천 교수의 얘기를 더 들어보자. "국가와 기업에 OS와 DBMS 뒷받침 없이는 영국 딥마인드 같은 우수 소프트웨어 기업도 하루 아침에 미국 기업에 인수 당할 수밖에 없다는 진리를 아직도 깨닫지 못하고 있다. 구글 초기 창업 아이템이 '공공도서관 도서 디지털화 사업'이다. 구글이 시장에서 절로 탄생한 기업이 아니라 미국 정부가 야심작으로 키워낸 역작이라는 사실을 알아야 한다. 일시적 단기 효과를 겨냥하기보다 장기적으로 국가 대계를 내다보며 국가 예산을 투입해야 한다."

문 교수는 "이런 방향성을 명확히 한 소프트웨어개발연구소는 OS나 DBMS를 직접 개발해 본 전문가가 이끌어가야 순리에 맞을 것"이라며 "그간 개발 경험을 토대로 보면 OS는 소스코드 길이가 5000만 줄이며, DBMS는 2000만 줄 되는 방대한 소프트웨어로 내부 구성상 난이도 관점에서는 DBMS가 세부 기능상 OS보다 훨씬 더 복잡하기 때문에 훨씬 고난이도다. 하지만 OS 기능과 DBMS 기본 기능 일부가 대동소이해 DBMS를 제작해 본 경험이 있다면 OS는 크게 어려움 없이 제작해낼 능력도 갖추고 있다"고 해법을 제시했다. 

문 교수는 이어 "지금 정부가 투입하려는 예산이면 충분히 OS와 DBMS 둘 다 개발해낼 수 있는 규모로 지금 착수하면 앞으로 10년 안에 우리도 구글, 애플, 마이크로스프트와 어깨를 나란히 하는 소프트웨어 기업을 탄생시킬 수 있다"고 강조했다.

그는 또 "IT는 어느 경우에나 하드웨어 몫 20, 소프트웨어 몫 80이라는 사실을 잊어서는 안된다"며 "그렇지 않고 인공지능 연구에만 매달릴 경우 10년 후에는 사상누각 투자였음을 뒤늦게 후회하게 될 것이고 우리는 그때 가서도 달라질 게 하나도 없다"고 덧붙였다. 

결론은 소프트웨어의 일부 밖에 되지 않는 인공지능을 위해 국가인공지능연구소를 설립할 것이 아니라 국가 자체의 OS와 DBMS를 개발할 국가소프트웨어 '개발'연구소를 설립해 장기적으로 국내 소프트웨어 생태계를 지탱할 수 있는 소프트웨어 플랫폼부터 만들어야 한다. 그래야 국산 인공지능도 그 기반으로 힘을 발휘하게 되는 것이다. 그렇지 않고서는 국산 인공지능은 모래위에 쌓은 성의 운명이 될 수밖에 없다. 

일부에서 주장하고 있는 외국산 플랫폼을 이용할 경우 기껏 개발해 놓고 남 좋은 일만 시키거나 잘못된 결과가 뻔히 예견되는 일에 국가예산을 투입하는 말도 안 되는 일이 벌어지게 될 것이다. 

또 하나는 인공지능 연구소를 주도하고 있는 핵심 인물들을 살펴보자. 그들은 30년 전부터 인공지능 연구를 해왔다고 말하고 있다. 그 중 몇몇은 알파고 이후 단번에 인공지능 전문가로 전면에 나서고 있다.

이 같은 상황에 대해 많은 이들이 "30년 동안 했으면 '알파고가 아니라 슈퍼 알파고'가 진즉에 나왔어야 한다"고 꼬집고 있다. 

거기다 가장 큰 문제는 인공지능 전문가들이 늘 그들의 연구 하부구조로서 사용되는 OS와 DB엔진을 직접 개발해 본 경험이 없다는 점이며, 필요하면 사다 쓰면 된다는 단순한 논리에 젖어 있다는 사실이다.

인공지능 전문가가 국가 소프트웨어 대계를 책임지는 자리를 맡는다는 것은 10년 뒤에 국산 OS, 국산 DB엔진이 나오고 난 다음이라면 몰라도 지금 인공지능 전문가가 국가소프트웨어 총책을 맡는다는 것은 전혀 말이 안 된다. 즉 시스템이 돌아가는 것이 중요한 게 아니라는 것이다. 

한편으로는 심기일전 하겠다며 삼성전자, LG전자, SK텔레콤, KT, 현대자동차, 네이버 등 6개 기업이 공동으로 투자하는 대한민국 인공지능 연구를 책임질 '지능정보기술연구소' 설립 추진단은 원장(상임대표이사) 공모를 마무리 했다. 아직 지원자 수나 지원 인물에 대해 알려진 바가 없다. 연구원 모집에도 전문가가 없어 애를 먹고 있다는 얘기도 들린다. 다만 제대로 하길 바랄 뿐이다.

'지능정보기술연구소' 설립 추진단은 국내 한 매체를 통해 연구소장 후보 중 외국인도 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 하지만 방향을 제대로 설정했다 치더라도 글로벌 대가를 영입해 본들 그들이 책임 의식을 갖고 국산 OS와 국산 DB엔진이 탄생하기까지 국가적 사명의식을 한시도 잃지 않고 오랜 기간 동안 국가적 사명이 달성되는 날까지 한국 땅에서 버텨낼 수 있을까? 그 가능성은 희박할 것으로 보인다. 

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▲ 차원용 아스팩미래기술경영연구소 대표이자 국가과학기술심의회 ICT융합 전문위원
차원용 아스팩미래기술경영연구소 대표이자 국가과학기술심의회 ICT융합 전문위원도 같은 의견을 내고 있다. 차원용 위원은 "지난 5월에 국내 최초로 구글이 2009년부터 2015년 12월 31일까지 출원등록한 구글의 셀프 드라이빙 카(SDC, Self-Driving Car) 프로젝트인 반자율차(Self Autonomous Car)와 자율차(Autonomous Car) 관련특허 250개를 찾아 그 중 110개의 중요한 특허분석 보고서를 낸 바 있고 현재 글로벌 드론 특허 600개를 분석 중에 있다"며 "구글 자율차의 특허를 분석한 결과 자율주행차에서 가장 중요한 3가지가 있는데 도로 상세지도와 인공지능 시스템, 그리고 레이더를 비롯한 센서다. 특히 인공지능 분야는 우리가 감히 엄두도 못 낼 정도로 앞서있다"며 "그래도 우리가 도전할 수 있는 분야는 센서 시스템밖에 없다"고 말했다.

이어 "국내 인공지능 연구는 황무지에서 미래 대한민국을 먹여 살릴 소프트웨어를 일구어내기 위해서는 OS와 DB엔진 등 원천 기술 개발에 누구보다 자신감이 넘치고 자신의 최소 10년을 희생할 수 있는 각오를 지닌 한국인 전문가를 영입해야 할 것"이라고 덧붙였다.

 

왜 DBMS? IBM의 왓슨 사례

의료와 금융분야에서 엄청나게 늘어나고 있는 데이터를 의사들이나 금융 전문가들이 새로운 정보를 흡수하고 거기에서 통찰을 찾는 데는 한계가 있지만 인공지능이 의사를 보조해서 빅데이터를 조사하고 분석해 가장 효과적이며, 부작용 없는 종합적인 결과를 제시해 정확하고 빠른 의사결정을 도와주는 성과를 내고 있다. 

지난해 말 IBM의 왓슨이 국내 병원과 금융 시장을 대상으로 사업 확장을 발표했다. 왓슨의 핵심은 자연어처리(NLP)다. 현재 왓슨은 영어는 물론 프랑스어, 독일어, 일본어까지 학습을 마친 상태다. 한국어도 지난 5월 SK C&C와 '왓슨 기반 인공지능(AI) 사업 협력 계약'을 체결하고 △자연어 의미 분석 △머신러닝 기반의 데이터 검색 △문서 전환 등 한국어 버전을 개발, 올해 안에 가용한다는 계획이다.

하지만 왓슨이 요구하는 한국어 자연어 처리는 형태소 분석을 비롯해 구문분석, 의미분석까지 학습을 시켜야 하는데 국내에서 한국어 음성처리 분야에 가장 잘한다는 카카오의 음성처리기술은 음성을 듣고 형태소를 추출하는 음향 모델에 머신러닝을 활용하는 정도로 알려졌다. 

특히 한국어 형태소 분석은 분야별 전문용어와 새로운 형태론적 언어 현상의 발견 및 규명이 해외에 비교해 현저히 떨어진 상황에서 시스템이 효율적인 결과 값을 내기란 어렵다는 지적이다. 적어도 관련 기관이나 민간에서라도 하루빨리 표준을 잡는 것이 중요하다. 

금융 분야 역시 마찬가지다. 로봇 고객지원이나 모바일 보험 상담, 맞춤형 상품 추천과 자산관리 등을 서비스하기 위해서는 자연어 처리가 필수 요소이기에 당장 기업에서 왓슨을 적용하기는 어려워 보인다. 더불어 국내 기업들의 데이터의 질을 따지지 않을 수 없다. 관련 전문가들은 당장 빅데이터 분석을 통해 통찰을 얻어낼만한 데이터 분석 결과가 없다는 것이 가장 큰 문제라고 지적한다. 

왓슨에게 한국어 학습을 시키기 위해서는 기업에서 축적한 데이터를 실시간 고객 서비스를 위해 분석해 팩트를 찾아야 한다. 하지만 국내에 빅데이터를 분석하고 패턴을 찾아낼 수 있는 전문가가 그리 많지 않다. 결국 기업이 가지고 있는 데이터의 양은 많지만 지금 단계에서 실시간 서비스를 하기에는 어렵다는 얘기다. 이 역시 DBMS가 뒷받침 되어야 가능하다. 

 

전문가는 한계를 아는 것도 능력

전문가는 각 분야의 지식, 경험, 기술 등을 풍부하게 갖추고 사회적 명성과 기득권을 가지고 활동을 한다. 특히 미래를 책임질 정부 정책에도 직•간접적으로 많은 영향을 미친다. 그만큼 전문가는 사회적 책임이 크다. 

사회 문제해결에 있어 전문가의 역할은 너무나도 중요하지만 본질을 벗어나면 배타적이고 폐쇄적인 기득권으로 집단을 이뤄 자신들의 이권을 지키기 위해 문제를 발견하고도 지극히 이기적인 방법을 제시한다. 거기다 한국 사회의 전문가는 그 깊이와 폭을 알 수 없다는 것이 문제로 보인다. 

전문가의 능력 중 하나는 자신이 지닌 지식과 기술, 그리고 멀리 내다볼 수 있는 통찰에 대해 어디까지인지 '한계'를 알아차리는 것도 능력이다. 그렇지 않으면 절대적인 실수나 오류가 발생하기 때문이다.

먼저 소위 인공지능 전문가라는 사람들은 실질적인 결과물을 가지고 얘기했으면 한다. 기자가 보기에는 모두가 작가 수준이다. 각종 자료를 수집하고 '구글이 어떻고, 애플이 어떻고' 하는 수준을 벗어나지 못한다. 전문가의 입을 통해 대중에게 지식을 전달하는 기자와 다름없다.

두 번째는 독립적 OS와 DBMS를 개발하고 독자적 소프트웨어 플랫폼을 만들어 생태계를 만들어가야 한다. 여기에는 정부의 장기적인 투자와 핵심 역량이 검증된 전문가가 나서야 한다. 

마지막으로 4차산업의 핵심 기술인 인공지능이 모든 산업 분야에 적용되기 시작하는 지금, 대한민국이 핵심역량을 높여 글로벌 경쟁력을 확보해야만 하는 아주 중요한 시점에서 우리의 현실을 직시하고, 본질에 충실한 근본적인 대안을 마련해야 한다. 우리 모두 이제는 좀 솔직해 지면 어떨까? 스스로 한계를 인식하고 부끄러움을 아는 도량이 절실히 필요할 때다. 


[김들풀 기자 itnews@itnews.or.kr]