[뉴스투데이=박기태 기자] 자율주행자동차에는 수많은 카메라와 레이더 센서, 라이다(LiDAR) 등 다양한 장치가 탑재된다. 라이다는 레이저를 목표물에 조사해 대상 사물까지 거리·방향·속도·온도·물질 분포 및 농도 등 특성을 감지하는 기술이다.

 

4차 산업혁명의 산물인 자율주행자동차는 이런 장치들을 통해 외부의 물체와 장면, 동작에 대한 정보를 생성하고 수집한다. 그런데 생성·수집한 정보만으로는 자율주행차라 할 수 없다. 정보를 사용해 도로 위 차량과 물체, 교통 상황 등을 식별·판별하고 핸들과 브레이크를 제어 가능해야 한다. 사람의 두뇌 역할을 대신하는 AI(인공지능) 기술이 있어야만 탑승자의 안전과 편의를 담보할 수 있다. 

 

온라인동영상서비스(OTT) 등 플랫폼도 정교화 된 AI 시스템을 구축하고 있다. 이 AI 시스템은 △좋아요 △선택하는 영상과 선택하지 않는 영상 △시청 시간대 △영상 시청 기기 △끝까지 시청하는지 여부 등 사용자의 정보를 학습해 들을 만한 음악과 영화, 드라마 등을 추천해 준다. 이를 통해 플랫폼 사용자들은 콘텐츠를 선택하는데 들어가는 시간을 줄이는 등 편의 서비스를 제공 받는다.

 

 

게다가 AI는 디지털화된 의료 정보를 기계학습법으로 진단법을 익히면 정확도 높은 진단이 가능하다. 미국 뉴욕대 의대 대니얼 오린거 교수 연구진의 연구에 따르면 AI로 암 수술 받은 환자 278명의 뇌 조직을 검사한 결과, AI는 94.6%, 전문의는 93.9%보다 높은 정확도를 보였다. 

 

이처럼 AI는 향후 4차 산업혁명의 근간이 될 핵심 기술로 꼽힌다. AI는 인간의 지적 능력을 기계로 구현하는 과학기술로, △모바일 등을 통한 데이터 획득 △데이터 저장 △데이터 가공 △학습을 통한 AI 모델(알고리즘) 생성 과정을 통해 최종 서비스를 제공한다. 

 

2000년대 들어 네트워크 발전과 데이터 활용, 컴퓨터 성능의 향상이 AI의 폭발적 발전의 밑거름이 됐다. 앞으로 4차 산업혁명 시대에는 하드웨어의 핵심인 반도체와 함께 AI 기반의 소프트웨어(SW)를 준비하지 않으면 자율주행차, 로봇, 의료, 빅데이터 등 미래 유망산업에서 경쟁국에 뒤쳐질 수밖에 없는 상황에 놓일 것으로 보인다.

 

하지만 국내 상황은 아직 갈 길이 멀다.

 

22일 전국경제인연합회(전경련)가 'AI 분야 현황과 과제'를 분석한 결과, 투자와 특허, 핵심인재 수 등이 AI 선진국 대비 경쟁력이 부족한 상황이다. 특히 AI 학습에 필요한 데이터의 활용을 제약하는 개별법 정비와 핵심 인력을 위한 제도 개선이 시급한 것으로 나타났다.

 

세계 AI 시장 규모는 2018년 735억달러(약 82조원)에서 2025년 8985억달러(약 1004조원)로 연평균 43.0%씩 고성장할 것으로 예상된다. 이는 차세대 먹거리로 손꼽히는 로봇산업(연평균성장률 18.5%)과 비교해도 높은 수준이다. 

 

 

더욱이 AI는 모든 산업에 혁신을 가져와 부가가치를 더할 뿐 아니라, AI 도입으로 사라지는 일자리보다 더 많은 일자리를 만들어 낸다는 측면에서 향후 미래 산업에서 중요한 분야로 여겨진다. 

 

우리 정부도 2018년 AI 연구개발(R&D) 전략, 2019년 AI 국가전략 등을 통해 비전과 과제를 제시했다. 

 

그런데 우리나라는 높은 교육 수준과 최고의 ICT(정보통신기술) 인프라 등에 강점이 있음에도 AI 분야에서 미국과 중국 등 선진국과의 격차는 여전하다. 

 

AI 논문 수는 세계 9위지만 1위인 중국(7만199건) 대비 10분의 1 수준에 불과하고, 질적 지표인 논문 편당 인용 수는 전체 91개국 중 31위에 그치고 있다.

 

특허 수를 기반으로 AI 기술 100대 기업(연구기관)을 분석한 결과를 봐도 한국 국적의 연구기관은 미국(44곳)의 11분의 1 수준에 불과하다. 삼성과 LG, 현대차, 전자통신연구원 등 4곳뿐이다. 

 

원천기술을 개발하는 석·박사 이상급 연구자 숫자도 부족해 미국의 3.9% 수준인 405명에 불과하다. AI 인력 부족은 고질적인 문제로 고등교육을 받는 대학생 인구수 대비로도 주요국보다 열위에 있는 상황이다.

 

상황이 이렇다 보니 우리나라의 AI 경쟁력은 미국의 80.9% 수준이고, 1.8년의 기술격차가 수년째 좁혀지지 않고 있다. 이는 중국이 국가 차원의 투자와 지원 정책으로 2016년 71.8% 수준에서 빠른 속도로 미국을 따라잡아 2020년 85.8%까지 기술수준이 높아진 것과 대조적이다.

 

AI 분야는 미래 먹거리로서 많은 스타트업들이 집중하고 있다. 글로벌 시장조사업체 씨비 인사이트(CB Insights)에 따르면 글로벌 유니콘 650개 기업 중 AI 관련 기업은 50개나 된다. 1위 기업은 틱톡으로 유명한 중국 인터넷기업 바이트댄스(Bytedance)다. 또한 글로벌 100대 스타트업 현황을 봐도 미국 65개, 영국 8개, 중국 6개인데 비해 우리는 0개로 낙후돼 있다.

 

그런데도 주요국은 한발 앞서 데이터 등 AI 인프라를 구축하고 국가 전략을 세워 재정 지원, 인재 양성에 힘쓰고 있다. 

 

미국은 국방 등 공공분야에 정부 투자를 집중하고 있으며, AI 응용산업은 민간투자 중심으로 추진하는 것이 특징이다. 

 

2009년부터 오픈 데이터 정책 등 빅데이터 활용이 용이한 규제환경을 만들었다. 덕분에 연구와 산업에서의 활용이 가능해지면서 구글, 애플, 아마존 등 빅테크 기업 중심으로 글로벌 생태계를 미국이 주도하고 있다.

 

중국은 공공주도의 대규모 투자를 기반으로 빠르게 미국을 추격하는 중이다. 중국 정부의 묵인 하에 광범위한 개인정보 수집·활용을 허용해 2015년부터 빅데이터 산업을 육성했다. 현재도 선도기업을 중심으로 생태계를 조성하려는 노력을 기울이고 있다.

 

영국은 우수 인재 확보에 적극적이다. AI 관련 인재 유치를 위해 특별비자 발급을 늘리고 정착이 원활하도록 이민 규칙을 변경하는 등 적극적인 제도개선을 추진했다.

 

또한 환자 의료 정보를 수집하는 NHS 디지털(NHS Digital)를 설립하는 등 데이터 활용을 위한 제도 마련에 적극적이다.

 

일본도 2017년 개인정보법을 개정해 개인 데이터의 사후 동의철회 방식을 도입하는 등 우호적인 데이터 인프라 환경을 마련했다.

 

반면, 우리나라는 지난해 '데이터 3법(개인정보 보호법·신용정보법·정보통신망법)'을 개정했지만, 여전히 의료법 등 개별법에서 개인정보에 대한 별도 동의가 필요하거나 이용을 제한해 법 체계가 충돌할 수 있다.

 

게다가 데이터를 활용하는 주체의 불확실성이 여전해 사업 추진에 걸림돌이 되고 있는 상황이다. 

 

뿐만 아니라 AI 관련 우수 인재는 해외로 유출돼 인재 부족에 시달리고 있는 데다, 인재 육성을 위한 비자나 학과 신설 등 제도 개선에서도 선진국 비해 미온적이다.

 

유환익 전경련 기업정책실장은 "AI가 미래 성장동력으로 주목받고 있지만 IT 강국인 한국의 경쟁력은 주요국 대비 기대에 미치지 못하는 것으로 나타났다"고 짚었다.

 

그러면서 "AI의 기반이 되는 데이터 활용을 원활하게 하기 위해 업종별로 데이터 활용을 차등해 활용할 수 있도록 개인정보보호법을 개정하고 의료법 등 관계법을 정비할 필요가 있다"며 "집중적인 재정 지원과 함께 비자 요건 완화, 학과 정원규제 유연화 등 핵심 인재를 위한 제도를 정비하는 것 또한 시급하다"고 강조했다.