"생성형 AI 시장, 2030년 152조…AI 강국 실현 위한 강력한 드라이브 필요"

KIAF, 제53회 산업발전포럼 개최

"AI활용 성공사례 출현 관망 보다는 기업이 선제적으로 나서야"

"리스크 인지 및 대응 전략 마련하는 리더십이 AX 성공요인"

정만기 한국산업연합포럼 회장이 27일 자동차회관에서 '산업계의 생성형 AI 전략'을 주제로 열린 제53회 산업발전포럼에서 인사말을 하고 있다.ⓒ한국산업연합포럼

글로벌 생성형 AI(인공지능) 시장이 2030년까지 연평균 35%의 고성장이 예상됨에 따라, AI 강국을 만들기 위한 국가 차원의 강력한 드라이브가 필요하다는 주장이 제기됐다. 공공부문 생성형 AI 활용을 의무화하는 한편 소프트웨어 및 하드웨어 등 AI 생산 측면의 경쟁력도 높여가야 한다는 진단이다.

한국산업연합포럼(KIAF)은 한국소프트웨어기술인협회 한국생성형AI연구원, 글로벌산업경쟁력포럼과 공동으로 27일 자동차회관에서 '산업계의 생성형 AI 전략'을 주제로 제53회 산업발전포럼을 개최했다.

KIAF는 기계, 디스플레이, 바이오, 반도체, 배터리, 백화점, 석유, 석유화학, 섬유, 시멘트, 엔지니어링, 자동차모빌리티, 전자정보통신, 조선해양플랜트, 철강, 체인스토어, 항공우주 등 17개 단체로 구성돼있다.

정만기 한국산업연합포럼 회장은 인사말에서 “산업혁명이 제조업의 기계화와 자동화에 치중했다면, 최근 AI혁명은 사무실과 서비스업을 넘어 기업들의 질적 의사결정까지 기계화, 자동화하는 수준으로 발전해가고 있다”며 “AI 기반 경제 지연시 기업과 국가의 경쟁력이 약화되고 경제 전반의 성장 둔화는 불가피할 것”이라고 했다.

그는 “AI 분야를 생산과 활용 분야로 나누는 경우 우리는 모두 주요국 대비 뒤처지고 있다”면서 “AI 분야의 전반적 기술 수준은 2022년 미국을 100으로 볼 때 중국 92.5%, 유럽 92.4%, 한국 88.9%로 나타나 기술 수준이 낮은 상황”이라고 진단했다.

그러면서 “AI전문인력, 슈퍼컴퓨터 수, 데이터 확보나 품질, GPU칩 등에서 경쟁국 대비 매우 열악하며, 챗GPT 등의 활용 측면도 뒤처져 있다”고 주장했다. 정 회장에 따르면 AI 인력은 주요 30개국 47만8000명 중 한국은 2500명선으로 세계 22위에 머물고 있다.

정 회장은 “AI강국 실현을 위해 지난 시절 정보화 노력 이상의 강력한 국가 차원의 노력을 기울여갈 필요가 있다”고 주장하고 “공공부문 생성형 AI 활용 의무화 도입 등 강력한 AI 활용 노력를 통하여 수요측면 산업생태계를 조성하면서 동시에 S/W나 H/W 등의 AI 생산 측면의 경쟁력도 높여 가야할 것”이라고 말했다.

노규성 한국생성형AI연구원 원장은 기조발제에서 “생성형 AI는 ①방대한 데이터 ②고도화된 알고리즘(트랜스포머 등) ③컴퓨팅 파워의 극적인 발전으로 이뤄낸 성과로, 엔비디아 H100(2022년 9월)은 6년전 출시된 P100 대비 26배의 성능을 보유해 무어의 법칙의 3배 이상의 효과를 보이고 있다”고 언급했다.

노 원장은 “글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 101억 달러에서 2030년 1093억 달러 규모로 연 평균 34.6%가량 성장할 것”이며 “AI의 산업별 접목에 따라 연간 3조5000억~5조8000억 달러의 경제 성장 효과를 창출할 전망”이라고 했다. 이어 “생성형 AI의 산업별 업무 활동에 미치는 영향은 5.2%~10.1%수준으로 전망된다”고 언급했다.

ⓒ한국산업연합포럼

그는 “생성형 AI는 ①‘검색엔진→응답엔진’으로 검색 패턴 변화 ②산업의 효율성 극대화와 부가가치 창출의 새로운 경로 제공 ③융합 서비스 생태계 (플랫폼) 출현 ④텍스트 처리, 이미지 생성, 비디오 창작 등을 통한 전반적 업무 혁신을 유발할 것”이라고 강조했다.

장정주 서울대학교 경영대학 교수는 ‘주요 산업계의 생성형 AI 활용 성공 사례’ 발제를 통해 “ChatGPT가 유발한 생성형 AI 신드롬으로 인해 산업 자체 혹은 기업 내 핵심 업무 및 프로세스의 급격한 변화가 임박할 것으로 예상되며 이러한 변화의 중대 의미를 깨닫고 먼저 움직이는 기업이 상당한 우위를 가질 것”으로 전망했다.

그러면서 “구글은 ①대규모 언어모델(LLM)의 구글 지도에의 도입 ②LLM이 스스로 성능을 향상한다는 ‘자기 발견(Self-discover) 프롬프트’ 개발 ③AAPI를 외부시장에 공개하는 등 생성형 AI시장 형성에 적극 나서고 있으며, 글로벌 2위 클라우드 업체인 MS는 오픈AI에 대한 130억 달러 투자로 기술혁신은 물론 클라우드 고객에 대한 판매 독점권을 갖춘 상황”이라고 말했다.

이어 그는 “스타트업인 앤트로픽이 공개한 클로드2의 문서 요약 기능은 챗GPT보다 우수하다는 평가를 받았으며 이어 출시된 클로드3은 지식과 문제해결능력을 평가하는 다중작업언어이해(MMLU) 테스트에서 86.8%의 정답률을 기록해 GPT-4(86.5%)와 구글의 제미나이 1.0 울트라(83.7%)를 능가하고 있다”고 언급했다.

장 교수는 “경쟁기업이나 새로운 혁신기업들에 의한 생성형 AI 활용 성공 사례들이 나타날 때까지 관망하기 보다는 기업들 스스로가 선제적으로 나서야 한다”면서 “생성형 AI 도구에 대한 학습과 이해, 전사적 실험 TF팀 구성, 초기 실험 결과의 일반 적용 가능성 검토와 일반 적용의 핵심 요인 발굴, WINS 영역의 비용 구성과 디지털화 정도에 대한 검토 등 전략적으로 접근할 필요가 있다”고 주장했다.

WINS업은 Words, Images, Numbers, Sounds의 조작/해석에 의존하는 업무/비즈니스/산업 영역을 말한다.

지용구 더존비즈온 부사장은 ‘생성형 AI 도입 시의 리스크 관리 방안’ 발제를 통해 “클라우드(SaaS) 기반 AI 기술은 격변하고 있는 업무환경 변화로 인한 업무효율성 한계의 솔루션으로 활용되고 있으며, 인공지능 전환은 기업의 지속가능한 성장뿐만 아니라 경제 성장의 원동력이 되고 있다”고 말했다.

이어 “기업에서는 AI 기술 도입 검토 과정에서 발생하는 ①편향성과 공정성 문제 ②프라이버시 ③일자리 문제 ④의사결정 책임 ⑤기술 의존성 등의 리스크로 인해 검토 과정이 지연되거나 도입을 포기하는 경우도 있는데, 이러한 리스크를 미리 인지하고 대응 전략을 마련하는 강력한 리더십이 성공적인 AX(AI Transformation)로 이끌 것”이라고 주장했다.

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지 부사장은 “기업은 ①다양한 데이터를 비판적으로 수용하기 위한 최신 AI정보 학습과 ②데이터 분석 AI도입을 위한 다양한 의견 수렴과 신뢰 구축 ③도입 시 다양한 사례 연구와 파일럿 경험 축적 ④도입 후 성과지표 설정과 지속적 개선 ⑤최적 AI 솔루션과 도입 전략 검토, AI 기술 도입을 위한 데이터 기반 평가라는 6가지 요소를 통해 AI 도입시 리스크를 관리해야 한다”고 강조했다.

이후 이주연 아주대학교 과학기술정책대학원 원장을 좌장으로 진행된 지정토론에서 이상용 건국대학교 법학전문대학원 교수는 “EU는 세계 최초로 인공지능 법을 제정했고, 미국 역시 알고리즘 책임 법안, 행정명령, 위기관리 프레임워크(RMF) 등을 발표하면서 규범의 주도권을 놓고 서로 경쟁하는 모습을 보이고 있다”고 말했다.

이어 “다른 나라의 제도를 그대로 따르기보다는 도대체 왜 인공지능 기술을 규제해야 하며, 규제의 구조는 어떠해야 하는가를 고민할 필요가 있다. 인공지능 기술에 대해 규제하려는 이유는 그것이 가져올 수 있는 위험(risk)을 방지하기 위해서이며, 어떠한 위험이 규제를 정당화할 것인지는 결국 한 사회가 지닌 규범체계에 의해 결정될 것”이라고 주장했다.

김준연 소프트웨어정책연구소 수석연구원은 “생성형 AI는 업무의 수월성과 편리성, 생산성을 향상시키고 산업별 도메인 지식과 결합해 새로운 경쟁력과 다양한 활용 전략이 발굴되고 있으나, 이로 인해 인간의 창의성이 저하될 수 있다는 점은 주의할 필요가 있다”고 언급했다.

김돈정 경희대학교 컴퓨터공학과 연구교수는 “생성형 AI는 ①지식전이 서비스 ②빅데이터·AI 기술 기반의 투자 및 자산관리 지원 서비스 ③비대면학습 및 산업현장 지원을 위한 감성 인지 교감 서비스 ④집단 심리치료 전문가 양성을 위한 훈련 실습 서비스 ⑤근로자 교육 훈련 등 다양하게 활용되고 있으며, 이들이 야기할 일자리 및 인구구조의 변화에 대비해야 한다”고 주장했다.

김동환 덴톤스 리 법률사무소 변호사는 “특허법은 발명의 정의를 ‘자연인의 기술적 사상의 창작물’로 한정하고 AI에게는 특허권을 향유할 권리능력을 인정하지 않아 AI발명에 대한 특허권 부여를 거부하는 근거가 되고 있다. 따라서 이 분야의 법률 공백 상태가 발생하고 있다”고 지적하고 “이를 해결하는 것이 AI 기술발전을 촉진하는 한 요인이 될 것”이라고 언급했다.