"한국이 미국과 중국에 이어 인공지능(AI) 분야 세계 3위를 하겠다는 목표를 세웠는데 AI는 결국 1위와 2위가 다 가져갈 것이기 때문에 3위는 큰 의미가 없다.
반면 AI 전환(AX)에서는 한국이 충분히 1위를 할 수 있다고 본다.
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주영섭 서울대 공학전문대학원 특임교수(전 중소기업청장)는 29일 아주경제와 통화에서 "우리가 AI 자체로 미국을 이길 수는 없지만 AI를 산업 등에 활용해 AI로 전환하는 AX는 충분히 1위가 가능하다고 본다"고 자신했다.
주영섭 교수가 꼽은 한국의 강점은 양질의 제조 데이터가 많다는 점이다.
이는 미국 등과 비교해서도 충분히 경쟁력이 있다는 것이 주 교수의 판단이다.
반도체·자동차·배터리 등 다양한 주력 산업들에서 쏟아져 나오는 데이터들이 제조업 등 다양한 분야에서 AX를 가속화할 수 있다고 주 교수는 강조했다.
그는 "한국만큼 제조 데이터가 많은 나라가 없다"며 "곳곳에 산재된 데이터를 어떻게 하면 효과적으로 모으고 구조화하느냐가 관건"이라고 짚었다.
그런 점에서 제조 데이터의 생성·수집에서부터 가공·분석·폐기까지 전 주기를 관리해 이를 토대로 효율적으로 데이터를 구조화·모델링하고, 이를 표준화해 보다 다양한 기업들이 활용할 수 있도록 데이터 생태계를 구축해야 한다고 주 교수는 강조했다.
이를 토대로 AX는 물론 산업 전반의 디지털 대전환(Digital Transformaiton·AX)을 이뤄내야 한다고 역설했다.
그런 점에서 주 교수는 양질의 소형언어모델(Small Language Model·SLM)이 핵심 요소라고 짚었다.
각 산업별로 특화된 SLM을 통해 AX를 더욱 빠르고 효율적으로 실현할 수 있다는 것이다.
주 교수는 "제조·금융·유통 등 어떤 특정한 산업 분야에서 활용할 수 있는 SLM에서는 관련 데이터가 정말 필수적"이라고 설명했다.
특히 범용 거대언어모델(LLM)에 비해 상대적으로 SLM은 모델 크기가 작기 때문에 이를 구동하는 데 드는 비용도 적다.
한국이 미국·중국 대비 절대적으로 컴퓨팅 인프라가 부족함에도 불구하고 AX 분야에서는 충분히 만회할 수 있다는 견해다.
주 교수는 나아가 현재 국회에서 논의 중인 AI 기본법과는 별개로, 산업 전반에 디지털 전환을 확산하기 위해 2022년 시행된 산업디지털전환촉진법에 주목해야 한다고 강조했다.
AI 관련 법으로 AI 기본법이 주로 언급되는데, 산업의 AX는 결코 빼놓을 수 없는 화두이니만큼 향후 AI 관련 정책 등을 논의하는 데 있어서 산업디지털전환촉진법 역시 충분히 고려돼야 한다는 주장이다.
주 교수는 "AX는 꼭 과학기술정보통신부뿐만 아니라 다양한 정부 부처들이 유기적으로 협력해야 한다"며 "가령 제조 AX는 산업통상자원부, 국방 AX는 국방부, 의료·바이오 AX는 보건복지부, 농업 AX는 농림축산식품부, 금융 AX는 금융위원회 등 각 소관 부처 책임하에 AX가 추진돼야 한다는 것"이라고 짚었다.
이를 반영한 새로운 정부 거버넌스 체계도 함께 추진돼야 한다고 강조했다.