김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 “통큰 투자로 생태계 구축”  [AI 3대 강국, 3년에 달렸다] - 동영상 Dailymotion

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00:00반갑습니다. 저는 과학기술정보통신부에서 인공지능기반정책관을 하고 있는 김경만입니다.

00:07오늘 제가 드린 말씀은 새 정부가 출범하면서 오늘 발표된 국정과제 그리고 국가인공지능전략위원회에서 하고자 하는 내용들을 위주로 담았습니다.

00:19사실 자료공개를 해야 되는데 오늘 마침 국정과제가 발표가 되는 반응에 좀 죄송하게 생각을 하고요. 차트를 보면서 말씀을 드리겠습니다.

00:33앞에 우리 선재관 대표께서도 말씀을 많이 하셨지만 인공지능을 좀 이해를 하시려면 인공지능의 가장 기본이 되는 기술들이 어떻게 가는지를 먼저 아셔야 되는데요.

00:44저희가 사실 2011년에 채찍비티 트랜스포머 기술을 통해서 인공지능이 예전에 비전인식이나 이런 걸 넘어가지고 대화도 되고 모르는 거 물어보기 정말 톡톡 이야기를 해주니까 좋았는데요.

01:00이제는 25년 기점으로 에이전틱 AI 그리고 피지컬 AI가 대세로 등장을 하고 있습니다.

01:07이 이야기는 앞으로 인공지능이 사람처럼 행동을 하고 사람처럼 인식을 하고 사람처럼 지식을 습득해가는 이런 과정을 거칠 거라고 생각을 하고 있습니다.

01:21그래서 이런 인공지능이 정말 본용 기술이 될 건데 이 본용 기술을 국가를 구성하는 개인, 정부, 기업들이 어떻게 활용하느냐에 따라가지고

01:34정말로 이제 다른 사회가 이루어질 거라고 생각을 합니다.

01:38밑에 보시면 한국은행에서 예측한 GDP라든지 생산성 기여도를 좀 참조해 주시면 될 것 같습니다.

01:48세상이 조금 이상하게 돌아간다고 저는 생각을 하는데요.

01:51예전 같으면 미국이 오픈하고 미국이 글로벌 스탠다드를 주도를 하면서 글로벌 규범을 만들어가는 그런 역할들을 했는데

02:01왠지 모르게 인공지능 시대에서는 미국이 좀 반대로 움직이는 것 같습니다.

02:07그러니까 야 이거 내가 하고 같이 하는 사람 다 붙어.

02:11그리고 내가 아닌 사람들은 다 저기야. 이런 노선을 지금 취하는 것 같고요.

02:15반대로 중국 같은 경우가 그런 공백기에 들어가면서 글로벌하게 오픈 정책을 계속 펼치고 있습니다.

02:25보시는 바와 같이 미국은 스타게이트 프로젝트를 통해가지고 약 5천억의 인프라 투자를 하고 있고요.

02:32액션 플랜을 통해서 미국 정부뿐만 아니라 미국 사회는 어떻게 인공지능을 통해서 발전시킬 건가에 대한 발표를 했습니다.

02:44이에 디지률실은 중국 같은 경우도 AI 플러스 행동계획을 발표하는데 AI 플러스 행동계획은 크게 두 가지입니다.

02:52하나는 어떻게 하면 인프라를 잘 조성을 해서 인공지능이 잘 도입될 수 있을까에 관련된 내용이고

03:00또 하나는 각 영역에서 인공지능을 어떻게 활용해서 발전시킬 건가에 대한 큰 두 가지 축에서 발표를 하게 됩니다.

03:10AI 글로벌 거버넌스 행동계획 같은 경우가 말씀드린 바와 같이 중국이 미국을 견제하는 오픈 플랫폼을 만들고 있습니다.

03:20이거는 단순하게 딥시크라고 이야기하는 인공지능만을 이야기하는 게 아니고요.

03:25인공지능이 돌아가기 위한 여러 가지 생태계, GPU뿐만 아니라 이런 부분들을 공개적으로 제3세계에 제공을 하면서 연합을 형성하려고 하고 있습니다.

03:39이후 영국 플랜스 공이 인공지능에 대해서 사활을 걸고 있고요.

03:44조금 이따가 말씀을 드리겠지만 소브린 AI에 대한 개념 이런 데도 관심을 많이 가지고 있습니다.

03:51우리나라는 그럼 어떤 수준에 있는가를 좀 살펴봐야 됩니다.

03:58실제 여러 가지 평가기관들이 있는데 토토스 미디어를 좀 인용을 해보면

04:04우리나라가 한 30점 수준의 3위 그룹에 있는데

04:10불행하게도 미국을 100점으로 뒀을 때 우리가 30점 수준의 3위 그룹입니다.

04:16그만큼 격차가 많이 나고 있고요.

04:20활용하는 수준을 보면 중소기업과 대기업 간의 활용 격차도 심하고

04:26기술 격차 같은 경우에는 저희 IITP에서 매년 발간되는 보고서에 의하면

04:32미국과 한 1.3년 정도 기술 격차가 나고 있습니다.

04:37사실 제일 우울하고 앞으로 저희가 중점적으로 해야 될 부분들이 결국은 인재와 인프라 부분입니다.

04:44인재를 보시게 되면 세계 상위 20% AI 연구원 비율 중에서

04:51중국이 한 47% 정도를 차지하고 미국이 18% 한국이 2%입니다.

04:58너무나 잘 아시겠지만 최첨단의 기술이라든지 최첨단의 영역에서는

05:04몇몇 그루가 모든 걸 자주 우지하게 되는데

05:07이런 영역에서 한국이 얼마나 그룹급의 인재를 양성하느냐가 중요한 과제가 되겠습니다.

05:17컴퓨터 인프라는 저는 어디 가면 다다익선, 조조익선이라고 말씀을 드리는데

05:24대략적으로 한국이 지금 현재 한 2만 장 정도 가지고 있습니다.

05:28이거는 좀 이따 말씀을 드리고요.

05:33그런데 사실 너무 비관적으로 생각을 안 하셔도 될 것 같습니다.

05:39LLM이라고 하는 파운데이션 모델을 사실 개발할 수 있는 나라가 그다지 많지 않습니다.

05:45그리고 우리나라 같은 경우는 10여 개 기업들이 파운데이션 모델을 만들 수 있는 기술도 가지고 있고요.

05:52엑사원이라든지 업스테이지 같은 경우는 글로벌 기업과 비교해서 그다지 밀린다고는 생각은 하지 않습니다.

06:02생태계에 대해서 말씀을 좀 드리고 싶습니다.

06:06미국의 AI 액션 플랜에서는 풀스텍이라는 표현을 쓰고 이야기를 했는데요.

06:11저희는 인공지능 생태계라는 표현을 쓰고 있습니다.

06:16사실 인공지능이 잘 되기 위해서는 뭐가 필요하냐 이렇게 물어보시면

06:19단순하게 GPU가 있어야 된다, LLM 같은 파운데이션 모델이 있어야 된다 이런 게 아니라고 저희는 여기고요.

06:28그렇기 때문에 뭘 해야 되느냐 그런 반문을 하시면

06:31첫 번째는 온라인 개념으로 간다고 하면 데이터 센터가 반드시 있어야 되고요.

06:39데이터 센터를 구축하기 위한 전력과 인프라, 여기서 인프라라고 하면 통신 인프라도 포함이 되겠습니다.

06:46컴퓨팅 센터 위에 클라우드가 올라갈 것이고 그 클라우드 위에 AI가 접목되면서 인공지능이 실현이 될 건데

06:54과연 그렇다면 우리나라는 이 AI 생태계를 구성함에 있어서 어느 정도 경쟁력을 가지고 있는가를 눈여겨봐야 될 것 같거든요.

07:03클라우드 경쟁력이 있는가, 데이터 잘 모으고 데이터의 자주권이나 통제권, 데이터가 제때 공급이 되는가,

07:13GPU는 있는가, 이 모든 것들이 사실 잘 종합이 될 때 AI 생태계가 근전하게 되는 거고

07:21이 근전한 생태계를 통해서 인공지능이 개별 주체들이 활용을 하고 확산하고

07:27그게 인간 중심의 인공지능이 될 때 정말 글로벌 3대 강국이라고 말을 할 수 있거든요.

07:35그래서 저희가 지금 정책을 펼쳐도 보면 어떻게 생태계를 잘 구성을 할 것인가,

07:41활용은 어떻게 하고, 그 활용함에서 인간 중심의 인공지능이 되어야 되고

07:47또 하나는 좀 생각해 볼 수 있겠습니다.

07:50예전에는 대한민국이 규범을 수용하는 나라였다면

07:55앞으로는 대한민국은 글로벌 규범을 선도 혹은 글로벌 규범 세팅하는 데 있어서 큰 역할을 해야 될 나라이기 때문에

08:04단순하게 앞으로 다 볼 인공지능 시대에 있는 걸 받는 나라여야만은 안 될 것 같습니다.

08:13이런 배경을 가지고 제가 조금 말씀을 드리면

08:18세정부는 진짜 성장, 그리고 국민 보편적 삶의 질의 개선, 인류와 글로벌 사회에 기여하겠다는 비전을 가지고

08:28생태계 조성, 분국과 AI 전환, 그리고 기본사회 구현이라는 큰 목표를 세우고 정책을 펼치려고 합니다.

08:39일단 하나하나 제가 조금씩 짚어드리면서 말씀을 드리겠습니다.

08:43먼저 생태계의 개념이 잘 와닿지 않을 수도 있는데요.

08:49지금 언론에서 많이 보시면 AI 고속도로라는 표현을 많이 씁니다.

08:54저도 사실 공약을 만드는 처음에 셋업할 때 참여한 사람이 아니기 때문에

09:02저희가 국정위의 보고도 드리고 같이 논의를 하면서

09:06도대체 AI 고속도로는 뭘까 하는 고민을 많이 했는데요.

09:12실제 물리적 고속도로를 보시면 도로 위에 우리가 많이 갈 수 있는 휴게소라든지 물류센터가 있습니다.

09:21그것을 그렇게 대칭을 시켜보시면 AI가 진행되기 위한 데이터 센터, 데이터 센터 위에 올라가게 된 클라우드라든지 데이터 GPU,

09:33그게 심리스하게 연결되는 통신망, 그리고 엣지 단에서 에이전틱 AI라든지 자율주행차 같은

09:43실제 피지컬 AI가 연결될 때 물리적 인프라는 구성이 된다고 생각합니다.

09:49그래서 이걸 저희가 하기 위해서 세부적인 정책들을 보시면

09:54첫 번째가 AI 컴퓨팅 인프라 구축이 되겠습니다.

09:57뒷장에서 말씀을 드리겠습니다.

10:00두 번째가 민간 AIDC 활성화입니다.

10:03사실 AIDC가 공장과 같은 것인데 공장을 지으려고 하니까 너무 규제가 많습니다.

10:10지금 한 50여 개 규제가 있거든요.

10:12한 기업이 AIDC를 지으려고 하면 그리고 관계부처들도 너무 넓고요.

10:22그래서 저희가 AI 데이터 센터 진영법이라고 해서 가능하면 원스톱으로 규제를 해드릴 수 있는 방법

10:30그리고 전력개통 영역평가도 좀 심플하게 갈 수 있는 방법 등의 당은 진영법을 제정하고자 합니다.

10:38물론 조특법을 개정해서 실제 투자세액도 최대 25%까지 낮추려고 하고 있고요.

10:47두 번째입니다. 데이터입니다.

10:49사실 제가 개인적으로는 초창기 인공지능국을 만들고 처음에 총괄과장을 할 때는

10:58데이터 업댐이라는 이야기를 하면서 데이터에 대한 이야기들이 상당히 많았는데요.

11:03요 근래에 보면 실제 그때는 라벨링을 하고 인형 눈가를 붙인다고 말씀을 많이 들으셨던 것처럼

11:12여러 품이 들어가는 데이터가 많이 필요했는데 지금은 초대에 말씀드린 것처럼

11:18라지 액션 모델이라든지 라지 멀티모델 같은 게 유행을 할 것이고

11:24그거는 또 다른 유형의 데이터를 저희들한테 요구를 하고 있습니다.

11:28그래서 실제로 원본 데이터나 동영상 같은 데이터가 필요하고요.

11:33또 하나는 COT같이 논리적 구조를 설명시키는 데이터들이 많이 필요를 하는 상황입니다.

11:40아무튼 이런 데이터가 정말 필요할 때 어디에 있는지 누가 가지고 있는지를

11:47대한민국이 알 수 있는가에 대한 자문을 해보면 다들 고객 갸우뚱하실 것 같고요.

11:54그래서 저희가 하고 싶은 게 국가 데이터 통합 플랫폼 구축입니다.

11:57내가 찾고자 하는 데이터가 어디에 있는지 적어도 위치와

12:02그리고 메타 정보 정도는 알려주는 지도맵을 구축하고 싶고요.

12:07분야별 데이터 스페이스X 같은 경우 미국이 지금 하고 있는

12:11메이오 클리닉을 좀 연상하시면 될 것 같습니다.

12:14특정 영역에, 특정 산업에 데이터들이 한 곳에 집적이 되고

12:20그게 거래가 되는 그런 형태를 지원하고자 합니다.

12:24데이터 안심구역은 지금 저희가 어떤 걸 하려고 하더라도

12:32개인정보 저작권, 민감정보냐 이런 또 다른 법익을 보호를 위해서

12:39실제 이걸 활용하는 데 상당히 어려움이 많습니다.

12:43어제 대통령께서도 규제 혁신, 혁파를 위한 보임을 가지시고 말씀을 많이 주셨는데요.

12:52아무튼 안심구역에서는 그런 문제가 되지 않게

12:56클로즈된 영역에서 데이터가 모이고

12:59그 데이터를 학습할 수 있게끔 하려고 합니다.

13:02클라우드 방식으로.

13:05말씀드린 네트워크은 통신 네트워크도 상당히 앞으로 중요해질 거고요.

13:09전력은 두말하면 전술인 것 같습니다.

13:14GPU 말씀을 드리겠습니다.

13:15세정부가 공역에는 2030년까지 5만 장을 국가, 그러니까 공공 영역에서 5만 장을 제공하겠다는 목표를 세우고 있습니다.

13:30저희가 25년에 예산 1조 4천억 정도를 배정받아서 1.3만 장의 지표를 확보했습니다.

13:39우리 손 대표가 최신의 지표를 사라고 계속 강조를 하시는데

13:45저 당시에는 B200을 살 거냐, H200을 살 거냐 논란이 많았지만

13:50저희는 결과적으로 B200을 만 장, H200을 3천 장을 사게 됐습니다.

13:57내년에 받는 돈도 가능하면 최신의 지표를 살 것이고요.

14:03또 엔비디아 가서 바지깔 의미를 좀 잡고 이야기를 해야 되고요.

14:08제가 이런 말씀을 드리는 것은 진짜 지표를 확보하는 게 상당히 국가적인 과제입니다.

14:14그래서 정부 차원에서 특정 기업을 만나서 지표를 달라고 하는 것도 중요하지만

14:20여러 인맥을 동원하는 것들, 혹은 지표를 들어가는 HBM이라는

14:26또 다른 무기를 활용해서 레버리지를 쓴다든지 이런 것들도 필요할 것 같고요.

14:31국가 AI 컴퓨팅 센터를 27년 말, 28년 전에 완공을 하려고 합니다.

14:38국가 AI 컴퓨팅 센터는 민간 자본이 합작으로 들어갈 거고요.

14:43한 2조 5천억 정도 대출로 할 건데

14:47지금 국민성장펀드가 150조 정도가 만들어지고요.

14:52그중에 한 30조 정도가 AI 분야의 작은 출자라든지 용자 형태로 진행이 될 건데

15:01그 부분의 자원도 국가 AI 컴퓨팅 센터에 지원이 될 수 있을 거라고 봅니다.

15:08그러면 저희가 현재 민간에서 구축하고 계시는 GPU 자원이라든지

15:15여기 AI 컴퓨팅 센터, 정부 예산 이렇게 하면

15:1920만 장을 좀 빨리 달성할 수 있지 않을까 이렇게 생각을 합니다.

15:25기술 개발이 되겠습니다.

15:27기술은 조금 이따 우리 교수님께서 더 훨씬 잘 말씀해 주실 것 같은데

15:34아무튼 제일 여기서 눈여겨보셔야 될 게 AGI라는 새로운 기술이 되겠습니다.

15:44그러니까 아까 제가 말씀을 드렸지만

15:46트랜스포머 기술 이후의 기술에 대해서는

15:49저희도 한번 해볼 만한 거 아닌가 하는 생각을 가지고 있고요.

15:53그래서 그런 기술을 가지고 에이전틱 AI라든지

15:57네모사 기반의 AI를 만들어내고

16:00그리고 반도체가 반드시 들어가야 되기 때문에

16:05그 반도체를 어떻게 실제 저희가 지원하고 있는 정책을 담았습니다.

16:12NPU, PIM, 뉴로모픽에 저희가 예산 지원을 하고 있고요.

16:16이런 반도체의 실정도 대단히 중요합니다.

16:20피지컬 AI에 대해서도 올해 초에

16:24젠스랑이 코스모스 같은 월드모델, 파운데이션 모델 설명을 했고요.

16:29저희도 그런 부분에 대해서 필요성이 있지 않느냐 생각을 하고 있습니다.

16:40인재 부분에 대해서는

16:43저희 가계정도부뿐만 아니라 다른 부처, 특히 교육부, 법무부, 공의

16:50제일 고민스럽고 제일 풀기 어려운 영역 같습니다.

16:55인재의 영역은 단순하게 정책 하나만으로 해결되는 게 아니고

16:59사회 전체적인 공감대가 있을 때 가능한데

17:03그런 공감대를 아시다시피

17:06KBS에서도 방영된 히트한 프로그램인데

17:09중국은 공대, 한국은 의대 간다는 이 프로그램을 보시듯이

17:14사회문화가 사회 현상을 어떻게 좀 많이 바꾸어 갈 거냐

17:19이런 부분도 되게 고민스러운 부분 같습니다.

17:23아무튼 저희가 좀 다르게 하고 싶은 것은

17:26예전에는 AI 대학원을 지원을 했는데요.

17:29이제는 AI와 산업이 합치는 AX 대학원을 좀 가려고 하고 있고요.

17:34소프트 중심 대학에서 AI 대학원을 좀 변천을 하려고 하고 있습니다.

17:38그리고 최고급 인재에 대해서는 스타 펠로우십 인재 정책을 쓰려고 하고도 있습니다.

17:46밑에 보시면 사실

17:47유능한 젊은 포닥이라든지 박사 과정을 마친 우리 연구원들한테 여쭤보면

17:55과연 돈인가 명예인가 이렇게 여쭤보면 이런 말씀을 주시더라고요.

18:00꿈은 있긴 했는데 한국에서 그 꿈을 실현할 수 있는 여러 가지 인프라가 없다.

18:07돈이 문제가 아니라

18:07그 인프라가 사실 GPU를 마음껏 돌려볼 수 있느냐

18:12내 옆에 있는 동료들이 내가 배울 수 있느냐

18:16뭐 이런 거라 생각하는데요.

18:18그런 때 저희 국가적 과제를 올리고 싶습니다.

18:25독자 파운데이션 모델에 대해서 좀 말씀을 드리겠습니다.

18:28첫 GPT 이후에 저희가 빨빠르게 초고대 인공지능 모델에 대한 도전을 했는데요.

18:36그런데 사실 그 도전 과정이 상당히 어려웠습니다.

18:39왜냐하면 갈수록 스케일링 법칙에 의해서 GPU는 계속해서 요구를 했고

18:45그리고 공부는 열심히 했는데 결과는 안 나오고

18:48외국에는 계속해서 결과물을 내놓는데

18:50왜 저게 저렇게 됐는지 상당히 어려워할 때

18:53중국의 딥시크가 등장합니다.

18:56물론 제가 볼 때는 중국의 딥시크가 발표한 만큼 GPU를 쓴 것보다 훨씬 많이 썼다고 생각은 하지만

19:03아무튼 기술보고서를 내면서

19:05야 뭐 그게 어려워 이렇게 하면 될 거야 하는 희망을 줬고요.

19:10그래서 대한민국의 인공지능 업계도

19:13야 우리도 한번 해보면 되지 않을까 하는 생각을 가졌었습니다.

19:17그때 저희가 정책적으로 인공지능이 되기 위한 3요소

19:22데이터 인재 GPU를 한번 가감하게 드려보자고 생각을 했고요.

19:29그래서 아까 말씀드린 GPU 구매 사업을 했고

19:34이게 3년에 걸쳐가지고 지원이 될 것입니다.

19:39그리고 데이터 같은 경우는 잠깐 말씀만 좀 드리면

19:42사실 저작권 문제가 너무나 중요한 부분이고요.

19:48그리고 저작권이 무시되었어도 되지 않습니다.

19:51그러면 그게 버그로 불 거냐 아니면 국가 예산을 들여가지고

19:55가치를 인정하고 거대를 활성화시킬 거냐 하는 여러 가지 고민들이 있는데

19:59우리 독파모에서는 독자 파운데이션 모델 개발에서는

20:04국가 재정이 좀 투입이 돼가지고

20:06나름대로 정부가 그 가치를 인정하고

20:11품잉업을 시키려고 하고 있고요.

20:14해외 인재는 우수 인재를 만약에 이렇게 유치를 해오면

20:20그 절반의 자원을 지원하는 정책이 되겠습니다.

20:25이 글로벌 탑 AI 모델을 가지고

20:27저희는 국민의 AI 접근성을 높이려고 하고 있고요.

20:31오픈소스를 지향해서 작은 벤처 기업이라든지

20:34우리나라 인공지능 기업이 가공할 수 있는 근원을 제공하고자 합니다.

20:39물론 요거 가지고 00AX도 하려고 하고 있고요.

20:43혹자는 왜 독파모를 하느냐.

20:48지금 오픈 AI도 많으시고

20:51엔트로픽 이야기도 있고

20:52전 세계에 아주 훌륭하고 좋은 모델들이 있는데

20:56왜 독파모를 해야 되느냐.

20:59논쟁도 많은 걸로 알고 있습니다.

21:01근데 저희가 생각할 때는 아까 제가 말씀드린 것처럼

21:03생태계의 전쟁입니다.

21:07그리고

21:08젠슨왕이 팀 타이안 여친 것도

21:11단순하게 내 지표를 많이 팔겠다는 게 아니고요.

21:15아까 제가 말씀드린

21:16인공지능이 되기 위한 생태계의 전쟁을 하고 있거든요.

21:20그럼 그 생태계를 가진 나라와 가지지 않은 나라는

21:23궁극적으로는 기술 종속국이 된다고 생각합니다.

21:27그래서 저희가 말씀드리고 싶은 독자 파운데이션 모델에 대한 생태계 경쟁을 한다는 것은

21:33특정 기업이 특정 영역에서 다 먹으라는 이야기가 아닙니다.

21:37대한민국을 구성하는 모든 인공지능 관련 기업들이

21:42자기가 잘하는 영역에서 주도권을 가지고 기술 경쟁력을 가지게끔 하겠다는 겁니다.

21:49독자 파운데이션 모델도 그런 측면에서 좀 봐주시면 되고요.

21:52실제 앞으로의 전쟁은 제가 어디가 말씀을 많이 드리지만

21:55이제는 사람이 싸우는 전쟁이 아니고

21:59AI가 싸우는 전쟁이 될 것입니다.

22:01그런데 거기에 탑재되는 인공지능이 과연 어느 나라의 것인가

22:04인공지능도 통신망과 비슷하게 백도가 많습니다.

22:10훨씬 더 위험할 수도 있고요.

22:11그걸 누가 통제하고 관리할 수 있느냐는

22:14결국 전쟁의 생태는 끝이 났다고 보는 거고요.

22:17그래서 안전, 국방 안보, 그리고 데이터의 자주적인 권리 통제권

22:25이런 부분들이 상당히 중요하게 되겠습니다.

22:29이런 인공지능을 가지고 공공 AX, 산업 AX, 지역 AX를 하고자 합니다.

22:35공공 AX 같은 경우는 이게 세정부에서는 기본 사회라고 표현이 많이 되고 있습니다.

22:41인공지능 기본 사회가 뭐냐 이렇게 했었을 때

22:43실제 예전에 말씀드렸던 찾아가는 인공, 찾아가는 서비스

22:48행정이 찾아가는 서비스도 하나가 있고요.

22:51또 하나는 인공지능을 통해서 재난이나 재해 같은 부분들을 없애겠다는 겁니다.

22:58미리 사전에 방지하겠다는

22:59그래서 인공지능이 결국은 우리 사회를 구성하는 데 있어가지고

23:03기본이 되는 사회를 인공지능은 기본 사회라고 표현을 공약에서는 했고

23:08그게 공공 AX로 실현을 하고자 합니다.

23:11대한민국이 다른 나라에 비해가지고

23:16핫하다고 하는 이유가 다들 아시겠지만

23:20막강한 제조업에 있습니다.

23:23제가 작년 9월에 뉴욕에 있는 글로벌 프론티어랩을 개설을 할 때

23:30참여를 했는데요. 장관님 모시고

23:32그때 안 루큰이 저희한테 해준 말이 있습니다.

23:37이렇게 선 자리에서

23:38전 세계에서 인공지능이 가능한 나라가 두 나라다.

23:42그게 미국과 대한민국이다.

23:44왜 대한민국이 들어가느냐 했었을 때

23:46결국 인공지능을 구성할 수 있는 여러 요소들에서 빠진 게 없다는 거죠.

23:50다른 나라에 이빨이 빠진 게 두세 개가 있는데

23:53한국은 그렇지 않다는 이야기를 했습니다.

23:55그런 와중에 제일 강조하는 게 사실

23:57반도체에 대한 기술도 있고

23:59아까 말씀드린 LLM 기술도 있지만

24:01이 제조 분야입니다.

24:04글로벌 제조 분야에서 1등을 하고 있는 우리 산업이

24:07결국 인공지능이 탑재되느냐 탑재되지 않느냐에 따라 가지고

24:11그 경쟁력은 천지 차이가 날 것이라고 보고 있고요.

24:15그래서 중요한 산업 AX가 필요하고

24:18이 AX에 들어가는 반도체는 NPU가 반드시 들어가야 될 것입니다.

24:24그래서 단순하게 컴팅 센터에서

24:27서버형 NPU를 돌리는 게 중요한 게 아니라

24:30기술 기반을 가진 NPU 기업들이 빨리 성장을 해서

24:34여기에 탑재되는 게 대단히 중요하고요.

24:37그런 작업들을 할 것입니다.

24:39지역에 가시면 지역에 여러 특징들이 있기 때문에

24:42지역의 특징을 살린 AX도 필요합니다.

24:46최정부에서는 5극 3특 이야기를 많이 하시는데요.

24:50전국을 8개 근역으로 나눠서

24:52그 근역에서 특징적인 산업이라든지

24:56특징적인 문화라든지 이런 부분들을

25:00인공지능과 결합해서 인공지능을 활용하려고 하는

25:03정책으로 보시면 되겠습니다.

25:07마지막으로 말씀을 좀 드리겠습니다.

25:13기본사회는 제가 말씀을 드렸고요.

25:15글로벌 규범에 대해서 조금 말씀을 드리겠습니다.

25:20실제 앞에 저희가 글로벌 AI 이니시티브를

25:24만들어야 된다고 생각을 하고 있고

25:26그렇게 하기 위해서는 크게는 두 축이 될 수 있습니다.

25:29하나는 KEI 보급을 통해서 AI의 긍정적 효과를 많이 확산시키는 것

25:38그리고 가능하다면 AI 특구를 지정해서

25:42대한민국에서도 마음껏 AI를 한번 개발하고

25:46할 수 있는 플랫폼을 만들어보자.

25:49동남아 대상으로 이런 생각을 좀 하고 있고요.

25:54규범은 말씀드리고 싶은 게

25:57큰 기업들은 사실 인공지능의 위험성에 대해서 누구나 다 잘 알고 있습니다.

26:05인공지능이 되면 뭐든지 좋아진다고 이야기하지만

26:08사실 인공지능의 역기능에 대해서는 여러 논의들을 했고

26:13처음에 인공지능 역기능을 이야기할 때는

26:15저의 인공지능이 윤리적인가를 많이 물었거든요.

26:19제가 OECD에 있을 때 이야기 들어보면

26:23그때는 윤리기준이라는 이야기를 많이 했고요.

26:26조금 지나고 나니까 인공지능에 대해서

26:28저의 인공지능을 신뢰할 수 있는가를 묻기 시작했지만

26:32지금은 인공지능을 인간이 통제를 할 수 있는가를 묻고 있습니다.

26:36그만큼 인공지능 기술이 빨리 발전을 하고 있고

26:40인공지능을 어떤 식으로든지 간에

26:44인간과 공존 혹은 인간이 통제할 수 있는 인공지능에 대한

26:48고민은 늘 있어야 된다고 생각을 합니다.

26:52그래서 사실 제가 인공지능 정책을 하면서도

26:5690% 혹은 99%는 지능 정책을 하지만

27:01나머지 1%의 이런 역기능에 대한 생각들

27:05그리고 실험 문제는 또 다른 문제이지만

27:09인공지능이 내장 역기능에 대해서도

27:11저희가 늘 고민을 해야 되고

27:14그런 글로벌 규범을 선도하는 국가가 되었으면 좋겠습니다.

27:21국가인공지능 전략위원회에 대해서 간단히 말씀을 드리겠습니다.

27:26새 정부가 벌어서면서

27:27인공지능 가브넌스에 대한 필요성을 많이들 이야기를 하십니다.

27:31지금도 보면 인공지능이 워낙 핫하다 보니까

27:37우후죽순처럼 인공지능을 한다고 이야기를 하시고요.

27:41다 인공지능의 장밋빛 인생이 있지만

27:43막상 보면 통합된

27:46그리고 서로 충돌되지 않는 인공지능 정책이 상당히 중요하다고 봅니다.

27:54그런 의미에서 국가인공지능 전략위원회가 새롭게 만들어졌고요.

27:59국가인공지능 전략위원회는 인공지능에 대한

28:03중장기 전략 비전을 수립을 하고

28:06부처 간 이해관계 조정 그리고 심의, 의결하는 기능까지 가지게 됩니다.

28:121차 인공지능 전략위원회를 지난주에 개최를 했고

28:1711월에 되면 우리나라도 미국처럼 액션 플랜을 발표를 할 것입니다.

28:23그 액션 플랜은 제가 말씀드린 것처럼 생태계를 어떻게 구축하고

28:28활용하고 기본 사회를 어떻게 구축하는가에 관련돼서

28:32국가, 정부 그리고 민간들이 어떻게 준비를 해야 되는가의 내용을 담을 겁니다.

28:41그러면 우리나라도 그런 큰 구체적인 액션 플랜 하에서

28:46인공지능이 잘 발전되기를 기대합니다.

28:51감사합니다.

28:54감사합니다.

28:54김 국장님

28:55감사합니다.

김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 “통큰 투자로 생태계 구축” [AI 3대 강국, 3년에 달렸다]

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