한국형 인공지능이 일반에 첫 선을 보인다. 한국의 인공지능 기술은 출발이 늦었던 만큼 빠르게 발전하고 있지만, 글로벌 시장에서의 경쟁은 여전히 뒤쳐진 상태다. 인공지능은 빅데이터 확보가 서비스 정밀도를 높여주기에 초기에 많은 사용자를 확보하는 것이 중요하다. 선도주자가 충분한 데이터로 학습해 높은 성능을 확보한다면 후발주자의 추격은 그만큼 어려워진다.

한국이 인공지능에서 경쟁력을 확보할 방법은 무엇일까.

◆첫 걸음 내딛은 한국형 인공지능… 갈 길은 멀다

오는 18일 한국형 인공지능 프로그램이 사람과 퀴즈대결을 펼친다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 '엑소브레인'은 EBS 장학퀴즈에 출연해 올해 장학퀴즈 왕중왕전에서 우승한 고교생 2명, 2016년 수능 만점자, 연예인 등 4명과 실력을 겨룰 예정이다.

ETRI는 2013년부터 10년 기간 동안 엑소브레인을 개발하고 있다. 이번에 선보이는 엑소브레인은 한국어 처리 기술, 지식 축적 기술, 질문 분석을 통한 단답형 질의응답 기술 등이 적용된 1단계(2013년 5월~2017년 2월) 개발 버전이다.

엑소브레인의 개발은 총 3단계로 구성됐다. 2017년 3월부터 2020년 2월까지는 2단계 개발로 의료·특허·법률 등의 지식을 갖추고 인간을 보조하는 스마트 어드바이저로 만들 예정이다. 현재 왓슨이 이 단계에 있다.

마지막 3단계는 2020년 3월부터 2023년 2월까지 여러 언어로 전문지식을 제공해 의사결정을 지원하는 인공지능을 개발하는 것이 목표다. 이렇게 되면 스마트카에 엑소브레인이 탑재돼 자동차의 상태를 점검하고 주행보조·길안내를 해주는 일도 가능해진다. 카레이싱 애니메이션 '사이버 포뮬러'에 등장하는 인공지능 '아스라다'와 같은 역할을 하는 셈이다. 콜센터에 배치돼 상담원 업무를 보는 것도 가능할 전망이다.

하지만 인공지능과 사람의 퀴즈대결은 이미 5년 전에 이뤄진 바 있다. IBM의 인공지능 왓슨은 2011년 2월 14일부터 16일까지 미국의 장수 퀴즈쇼 '제퍼디!'에서 인간 챔피언 두 명에게 완승을 거뒀다. 이에 비하면 우리는 한발 늦은 셈이다.



◆기술, 예산, 인력 모두 부족… 규제도 발목

현대경제연구원에 따르면 한국의 인공지능 소프트웨어 기술은 미국의 75% 수준이다. 차세대 로봇 분야에서 선도 국가와의 기술력 격차는 2년으로 평가된다. 현실적인 격차는 더욱 크다. 엑소브레인 개발에 투입되는 정부 예산은 1070억원이다. 이는 미국의 한 연구진이 받은 투자금 절반에도 못 미친다.

미국 메사추세츠공과대(MIT)에서 인공지능 '지보'를 개발한 연구진은 2억2000만 달러(약 2500억원) 넘는 투자금을 유치했다. 자율주행에서도 ETRI의 예산은 연 40억원이지만, 올 초 미국 교통부는 자율주행차 연구·개발에 10년간 4조8000억원을 투입하겠다고 밝혔다. 지난해 7월 기준으로 보유한 특허 역시 주요 국가 대비 부족했다. 미국·일본·한국·국제특허(PCT)에 등록된 인공지능 관련 특허 1만1613건 가운데 한국인이 보유한 특허는 306건으로 3%에 불과하다.

정보통신기술진흥센터에 따르면 지난해 10월 국내 54개 인공지능 관련 기업·대학·연구소 가운데 91%는 연구인력이 50명 미만이었다. 10명 이내도 46%나 된다. 그나마도 정부과제에 의존하는 비율이 68%였고 연구소와 대학의 82%는 예산 확보에 어려움을 겪고 있었다. 자체·민간 과제만 수행하는 곳은 3곳에 그쳤다.

바로바로 성과를 제출해야 하는 정부과제 중심으로 연구가 이뤄지다보니 인지컴퓨팅 등 인공지능 개발에 필수적이지만 대규모·장기 연구가 필요한 기초연구분야 개발은 더디기만 하다.

이러한 문제에 대해 이성엽 서강대 ICT 법경제연구소 부소장은 "정부나 조직 수장의 임기 때문에 단기간에 정량적인 실적을 요구하는 것이 문제"라며 "우리에게는 충분한 인력도 자원도, 원천기술도 없는 만큼 최소 10년 이상의 중장기 목표를 설정해야 한다"고 지적했다. 이어 "기술선도국과의 격차가 지능형 소프트웨어는 3.5년이지만 뇌과학은 7.8년"이라며 "기초 분야에 국가 차원의 지속적인 투자가 뒷받침 되어야 한다"고 강조했다.

기술의 변화 속도를 따라오지 못하는 규제도 문제다. 이경일 지능정보산업포럼 회장은 "인공지능(AI)을 훈련하려면 빅데이터가 필요하다"며 "이 빅데이터는 결국 개인정보이기에 딥러닝을 하는데 제약이 따른다"고 말했다. 그는 "해외에는 의료정보 등 개인정보를 공익을 위해 기증하는 방법을 사용한다. 이 데이터들이 인공지능 경쟁력 확보에 쓰이는 만큼 한국도 규제를 개선해야 한다"고 당부했다.