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[이민화의 4차 산업혁명]AI 활용인력 양성이 경쟁력이다

<79>10만 지능 인력과 100만 현장 인력
산업현장 활용 인력 키워야
지능화 사회 경쟁력 향상
응용결과 공유도 핵심과제

  • 오현환 기자
  • 2018-04-25 17:16:58
창조경제연구회 이사장

[이민화의 4차 산업혁명]AI 활용인력 양성이 경쟁력이다

4차 산업혁명은 지능화 혁명이다. 인공지능(AI)이 빅데이터를 활용해 현실사회를 예측과 맞춤의 스마트 사회로 최적화하는 역할을 하는 혁명이다. 공장은 최적의 운영으로, 복지는 효율적 복지로, 교육은 맞춤교육으로 전환되는 것이다. 2025년까지 전 세계 산업의 절반 이상이 지능화 단계로 전환될 것으로 제너럴일렉트릭(GE) 등은 전망하고 있다. 지능화 단계의 견인차인 빅데이터 형성과 10만 지능인력과 100만 현장인력 양성이 시급한 국가 화두가 돼야 하는 이유다.

빅데이터의 구조화는 딥러닝(Deep Learning)으로 대표되는 인공지능이 담당한다. 딥러닝으로 생산 라인의 불량품 이미지를 학습해 구조화된 예측 모델을 만들고 이를 바탕으로 새로운 제품 사진을 판별해 불량 여부를 자동으로 가리게 된다. 판독 결과에 오류가 있을 경우 새로운 학습을 통해 예측 모델을 개선한다. 여기에 빅데이터가 필요하다. 그런데 한국은 공공 데이터의 퍼블릭 클라우드 활용이 금지돼 있고 비식별 개인정보 활용도 실질적으로 제한됐다. 한국은 데이터 쇄국주의의 결과로 인공지능의 식량인 빅데이터가 부족해져 4차 산업혁명 후진국이 되고 있다.

인공지능은 이미 여러 오픈커뮤니티에서 오픈소스로 제공되고 있다. 누구나 접근해 무료로 사용 가능한 인공지능 공유 커뮤니티가 다수 열려 있다. 구글·마이크로소프트(MS)·아마존 등의 핵심 인공지능 소프트웨어는 오픈소스로 제공되고 각종 응용사례들은 소프트웨어 공유 플랫폼인 깃허브(Github.com)에서 공유된다. 여기에서 수십만 개발인력들이 집단지능으로 개방혁신에 참여하고 있다. 우리가 독자적인 인공지능 기술을 개발하겠다는 것은 갈라파고스의 진화 함정에 빠질 우려가 너무나 크다. 이제 산업용 인공지능 기술은 전 세계의 공유재가 되고 있다.

지능화에 대한 국가 차원의 경쟁력은 빅데이터 정책에 달려 있다. 4차 산업혁명 경쟁은 인공지능 기술이 아니라 빅데이터의 질과 양으로 결판이 나고 있다. 빅데이터 경쟁에서 중국은 저 멀리 앞서 가고 심지어는 베트남도 자연어 번역의 말뭉치를 우리보다 많이 가지고 있다. 한강의 기적에 성공한 대한민국은 가두리양식 성공에 함몰된 것이다.

지능화의 산업 차원의 경쟁력은 인공지능 개발인력이 아니라 활용인력에 달려 있다. 미국·유럽·일본·중국 등은 민관 협력으로 AI 인재 양성에 총력을 기울이고 있다. 삼성·SK·네이버 등이 지능화 인력 양성에 집중하나 자체 인력 수급도 부족한 실정이다. 인공지능을 활용할 10만 핵심인재를 양성하자. 이를 위해 주요 대학과 연구소의 인공지능 전문조직들이 지능인력 교육 프로그램을 개발, 보급해야 한다. 여기에 논문 발표보다 강력한 인센티브를 제공하는 것이 국가 정책일 것이다.

이어서 간단한 활용교육을 100만 산업현장 인력에게 제공하자. 기업마다 간단한 인공지능 활용인력은 반드시 있어야 한다는 것이다. 인공지능 활용이 액셀처럼 쉬워지고 있다는 점을 고려하면 2,100만 근로자에서 100만명의 활용인력을 양성하는 것은 어렵지 않을 것이다. 온라인 무크(MOOC) 교육 사이트인 유다시티(Udacity), 코세라(Coursera) 등에는 인공지능 교육 프로그램들이 이미 경쟁적으로 다수 등록돼 있다. 이들을 한국어로 번역해 현장인력들이 활용할 수 있게 해주는 것이 긴급대책이다.

다음으로 인공지능 응용 결과를 공유하는 혁신의 확산이 필요하다. 스마트폰에서 수십만명이 개발한 앱을 수십억명이 공유하듯 이제 구글의 텐서플로(TensorFlow) 같은 인공지능 커뮤니티에서 개발된 프로그램들이 깃허브 등에 공유돼 있다. 우리가 풀어야 할 대부분의 유사 문제들은 이미 오픈소스로 제공된다. 스마트 공장 등의 한국 사례들에 대한 공유 확산이 추가되면 된다.

지능화 사회는 기술 개발보다 활용인재 양성과 응용 확산이 핵심 현안 과제다.


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