인공지능 관심이 커지면서 우리나라 기술력에 이목이 집중된다. 세계 각국 정부와 기업이 기술 확보에 매달리는데 우리는 미치지 못한다는 우려가 대부분이다. 실제 한국이 미국·일본 등 선진국보다 2~3년 뒤처졌다는 연구 결과도 나왔다.
늦게나마 우리 정부도 대응에 나섰다. 2013년에 시작한 ‘엑소브레인’ 프로젝트에 10년 동안 1000억원을 투입한다. 자연어 질의응답 기술 개발이 목표다. 2023년 로봇·스마트카 등에 탑재한다. 인공지능 에이전트 역할을 기대한다.
미래창조과학부는 올해부터 인공지능 기술의 하나인 ‘딥러닝’을 구현하는 핵심 소프트웨어(SW)와 하드웨어(HW)를 개발한다고 선언했다. 기계가 스스로 학습하는데 필요한 다중 노드 분산처리 플랫폼과 이를 지원하는 프로그래머블반도체(FPGA) 기반 서버를 만든다. 중소기업을 위해 클라우드 방식으로 제공한다.
업계는 정부 계획을 반겼다. SW에 초점을 맞추고 있던 연구개발(R&D)이 지원 인프라까지 확대됐다. 사용자도 대기업이 대부분인 포털·인터넷서비스·제조 등이 아닌 중소기업이다.
걱정도 적지 않다. 구글·페이스북·바이두 등은 일찌감치 수백억원을 투입, 다중노드 분산처리 플랫폼 같은 핵심 기술을 자체 개발했다. 우리 정부가 투입하는 금액은 올해 17억원이다. 기간도 최대 4년이다. 인공지능 SW·HW를 모두 개발하기엔 턱 없이 부족하다는 아쉬움이 곳곳에서 나온다. 늦게라도 시작한 것은 환영할 일이지만 차별화한 기술 확보에는 적정한가를 생각해 봐야 한다.
중소기업 수요 조사도 확실히 해야 한다. 필요 영역과 솔루션이 무엇인지, 인공지능으로 어떤 효과를 거두는지 제대로 이해하는 중소기업이 몇 안 된다.
정부 R&D 정책은 시장 흐름을 거스를 수 없다. 동시에 이슈 기술에 R&D가 몰리는 ‘트렌드성’ 투자 비판도 고려해야 한다. 딥러닝 시스템 개발이 중소기업이라는 정책 이슈와 인공지능이라는 기술 흐름에 편승한 트렌드성 투자에 그쳐선 곤란하다. 해마다 적정성을 냉정하게 평가해 필요할 때 투자를 늘려야 한다. 중소기업 수요도 정확히 파악해 개발한 뒤에 방치되는 것을 막아야 한다.
정용철 의료/SW 전문기자 jungyc@etnews.com
