한국 AI의 미래 대책
AI Agent가 대신하는 직업과 한국형 AI 기술 Network
AI는 이제 스마트폰과 TV 등 정보(Information) 기기들에 장착되는 추세입니다. 그 정보 흐름(Information flow) 속에서 인간 중심의 기술은 AI 중심의 기술로 대체되고 있습니다. AI 로봇은 24시간 일하고 근로조건 개선 요구로 파업을 하지도 않으며 정확성이 아주 뛰어납니다. 경제성을 경쟁으로 삼는 기업에서 이를 마다할 수가 없습니다.
세계 AI 기술은 미국과 중국 양대 산맥이 주도하고 있습니다. 우리나라는 나름 힘을 쓰기는 하지만 양대 산맥에 밀려서 세계 시장을 주도 할 수는 없습니다. 양대 거인들의 전략을 살펴보고, AI 직업 대체 추세를 살펴 봅니다. 그리고 정부와 민간의 역할과 한국 AI의 약진 과제를 제안 합니다.
과연 약진 할 수가 있을까요?
지금도 5천만 국민들은 진보와 보수로 나뉘어 서로를 공격합니다. 세계에서 가장 많은 보수와 혜택을 받는 국회의원들은 보혁전쟁(保革戰爭)을 벌리고 있습니다. 오로지 국가 수사의 힘을 한군데로 몰아서 찌그려 들게 하고, 서로 간에 삿대질을 합니다. 국민들도 대략 보수 30%, 진보 30% 그리고 중도 무관심 40%로 갈려서 자신의 구미에 맞는 정치를 지지하거나 반대하는 대열에 동참합니다. SNS, Shorts, Blog는 이런 보수와 진보 진영의 싸움터 입니다. 스마트폰을 손에 들고 좋아하는 Page에 좋아요 날리기로 서로를 격려합니다.
과거 조선시대 4색 당쟁의 마지막 노론과 소론의 전쟁을 떠올리게 합니다. 노론의 잔재 세력이 망국적 세도정치를 낳아서 결국 왜놈 손에 나라를 절단 낸 과거 역사를 까맣게 잊고서 오늘날 신판 보혁 당쟁에 주력하고 있습니다.
그렇다면 길이 없다는 말인가요?
오늘도 KTX는 시속 300~400 km로 고속 철로 위를 달립니다. 서울 부산 2시간 30분 주파 실력이며, 더 올리면 시속 500km까지도 가능합니다.
30여년 전 우리나라는 정부와 민간 기업이 단결하여 한국형 고속열차 개발 의지를 다졌습니다. 새로운 기술은 스스로 창안하지 않으면 선두주자에게 수업료를 바치고 배워야 합니다. 그 당시 고속열차는 일본, 독일과 프랑스 3개국만이 생산하고 있었습니다. 한국이 그들의 문을 두드렸으나 문전 박대를 당했습니다.
우여 곡절 끝에 프랑스와 기술도입 계약을 체결했습니다. 프랑스는 강철 Body를 뛰어 넘어서 알루미늄 열차 기술로 달려가고 있었습니다. 한 물 지난 강철 열차 기술을 한국에게 팔아 먹은 것입니다. 기술 협약 초장부터 한국은 기술 이전을 강하게 밀어 부쳤습니다. 정부 주도 기술도입 계약, 한국 로템 제조사와 500여개 부품 회사가 일치 단결하여 강철 Body 기술일 망정 피나는 노력으로 고속열차 기술 원리를 터득해 낸 것입니다. 그 터득된 기술을 응용하여 한발 나아가 한국형 고속열차를 개발해 낸 것입니다.
프랑스 기술은 기관차(Motor)가 객차를 당기거나 미는 기관 주도형 고속 열차 입니다. 일본과 독일도 동일 합니다. 우리는 객차 밑에 기관을 분산하는 기관 분산 형 고속 열차입니다. 프랑스가 상상도 못한 한국 지능의 쾌거 입니다. 지금 한국형 고속 열차는 수출길이 시원하게 열려 있습니다.
이 발상의 전환 속에 우리나라 AI 진흥의 길이 보입니다.
―세계 AI 기술의 양대 산맥
―우리나라 AI Agent 기존 직업 대체 추세
―한국형 AI 발전 과제 해결의 길
1. 세계 AI 기술의 양대 산맥
미국은 구글, 페이스북, 엔비디아(NVIDIA) 등 대자본이 주축이 되어 AI 세계 패권을 장악하고 있습니다. 인터넷 망을 이용한 IT(Information Technology) 공룡들이 AI 산업을 제패하고 있는 것입니다. 특히 NVIDIA는 병렬 연산으로 연산 프로세스 시간과 전기 소모를 줄이는 병렬 연산용 GPU(Graphic Processing Unit)를 독점적으로 공급 합니다.
캘리포니아 주 실리콘 밸리는 미국과 세계의 AI 생태계 입니다. 대기업, 중소기업, Start-up 들과 AI 인재들이 세계 AI의 현재와 장래를 주도하고 있는 것입니다.
토론토 대학 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수와 그의 대학원생 제자 일리야 수츠케버, 알렉스 크리제부스키가 알렉스넷(AlexNet)이라는 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 세계 최초로 개발하였습니다. 이어서 2012년 DNNresearch AI Start-up을 설립하여 머신러닝과 인공 신경망을 계속적으로 연구하여 AI 기술을 발전시켰습니다.
구글이 2013년 이 DNNresearch를 인수하여 제프리 힌튼 교수팀을 중심으로 AI 기술을 발전시키면서, 제미나이(Gemini) LLM GPT 모델을 탄생 시켰습니다.
LLM(Large Language Model)은 대형 언어 모델로서, 데이터 언어를 Bit 언어(0과 1)로 자연어 데이터(Large Language)를 학습하는 AI 시스템 입니다. 그리고 GPT는 자연어로 답변을 출력해내는 생성형(Generative) 언어 모델 입니다. Transformer가 자연어 해답을 생성해 냅니다. Transformer 알고리즘은 『Attention이라는 단어 확률 모델』로 답변을 생성해 냅니다.
Attention 알고리즘은 문장 내 단어와 단어(Token이라 한다) 사이의 관계를 확률로 학습하고, 출력 시는 그 학습 내용의 단어 사이의 높은 확률을 선택하여 답변을 합니다. 단어 간 확률의 개념을 쉽게 설명하면;
『여름―(덜 익은) 푸른―사과』 토큰 사이의 확률이, 『여름―(완전히 익은) 붉은―사과』 토큰 사이의 확률보다 크기에, 『여름 푸른 사과』를 답변으로 생성해 내는 것입니다.
이런 『Attention & Transformer 알고리즘』이 AI의 학습, 추론, 생성형 언어 모델, AI Agent등의 기본적 뼈대 기술입니다.
한편 일리야 슈츠케버(Ilya Sutskever), 일론 머스크, 샘 올트먼 등의 주도로, 2015년 Open AI를 설립하여 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈(GPT 1, GPT 2)를 개발하였습니다. 오픈 AI는 2022년 11월 Chat GPT 3.5 무료 모델을 발표하여 세상을 깜짝 놀라게 하였습니다.
챗지피티 3.5 모델의 프롬프트(Prompt) 입력창을 통하여 질문 분자를 입력하면 답장을 바로 출력해 냅니다. 이 모델 발표 후 6개월 이내에 세계 인구 수십억 명이 챗지피티 3.5 모델을 사용하는 기록을 이룩해 내었습니다. 바로 인간과 AI가 대화(Chat)를 하는 시대가 열린 것입니다.
챗지피티 3.5 이후 입출력 내용이 음성, 그림과 동영상으로 다양화되어 멀티 모달(Multi Modal) AI Agent가 출현 하였습니다. 제미나이나 다른 GPT 모델도 멀티 모달로 진화 하였습니다. 미국의 GPT 모델 기술은 구글 딥마인드와 오픈 AI 양사가 주도하고 있습니다.
중국은 약 10년 전에 AI 굴기(屈起) 전략을 세워서 매진한 결과 지금은 미국을 거의 따라 잡았습니다. 그 10여년 동안 정부, 기술자, 기업, 벤처 기업의 도전정신과 대자본이 일치 단결하여, 오늘날의 중국 AI 굴기 역사를 이루어 낸 것입니다. 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba)와 텐센트(Tencent)가 미국의 AI 공룡들과 대적하여 승기를 잡아내고 있습니다.
중국의 AI 개발 전략은 ①정부의 전폭적인 지원, ②14억 인구가 쏟아내는 방대한 데이터(모바일 결제, 스마트 시티, E커머스 등) 및 ③압도적인 비용 가성비 입니다.
특히 비용 가성비는 미국보다 상대적으로 낮은 인건비와 필요시 밤을 새우기도 하는 AI 기술자들의 열정에 바탕을 둡니다. 특히 이런 열정과 기술로 미국이 어떤 AI 모델을 개발 발표하면, 그 모델을 집중적으로 연구하여 더 값싼 모델을 출시하는 것입니다.
그 사례는 Deep Seek가 개발해낸 미국보다 엄청나게 값싼 딥시크 AI GPT 모델입니다.
2. 우리나라 AI Agent 기존 직업 대체 추세
AI Agent는 인간과 같이 생각하고 행동하는 인공의 지능입니다.
AI는 IT 바탕 위에 구축하는 시스템 입니다. IT는 『0과 1의 Bit』 정보로 작동합니다. 그 작동 에너지는 전기 입니다. 전기의 On and Off 기능(트랜지스터)으로 반도체 통로를 따라 흘러서 작동 합니다.
그 IT 시스템 위에 딥러닝 시스템을 구축하여 AI를 학습 시키면 AI 모델이 됩니다. IT & AI에 데이터로 학습을 시키면 인공적인 지능이 출현하고, 학습이 계속됨에 따라서 스스로 생각을 하는 지능이 발현 됩니다. 인간의 두뇌가 공부를 많이 할수록 지능과 지혜가 터득 되는 원리와 같습니다.
AI가 인간의 일을 대신하는 모델을 AI 에이전트(대리인) 이라 합니다. 이런 AI Agent 프로그램(Software)과 Robot(물리적 AI)들이 인간의 일을 대신하고 있습니다.
초기에는 AI가 인간의 일을 보조하는 역할을 합니다. 그 AI 기술 수준이 인간의 지능처럼 『스스로 사고하고 결정하는』 단계(General AI)에 다다르면, 인간보다 더 똑똑하고 더 경제적인 Worker 수준이 됩니다. 경제성을 추구하는 기업은 인간 작업자 대신에 AI 로봇을 사용하게 됩니다. 더 나아가 미래에는 AI 스스로 직업 현장에서 인간을 밀어내게 될 것입니다.
LLM 대형 언어 모델 AI가 인간의 언어 수단인 문장, 음성, 그림과 동영상을 생성해 냅니다. 이런 AI 모델을 생성형 AI라고 합니다. 챗지피티, 제미나이 등이 있습니다. 네이버의 Hyper CLOVA X도 있습니다.
물리적(Physical) AI와 생성형(Generative) AI들이 인간의 일을 대신하고 있습니다.
영업 서비스직, 제조업 기술직, 사무 관리직, 변호사, 회계사, 세무사, 의사, 간호사, 교사 등 거의 모든 산업과 직업에 AI Agent가 진출하고 있습니다. 이런 추세가 계속 되면 현행 인간의 업무의 대부분이 AI로 대체 될 것입니다.
반면에 새로운 직업도 출현 할 것입니다. AI가 한 일은 반드시 인간 지능의 검증을 거쳐야 합니다. AI는 모르는 것을 질문하면 Hallucination 즉, 거짓말을 합니다.
생성형 AI의 답변은 『문장내 단어(Token)간 가까움의 확률적 통계를 찾아서 생성해 냅니다. 이런 기술을 『통계적 AI 기술』 이라 합니다. 통계적 AI 기술에서 정답의 단어를 못 찾으면, 좀 낮은 확률의 단어(정답이 아님)를 찾아서 답변을 하므로 거짓말이 되는 것입니다. 바로 Hallucination을 하는 것입니다. 그 방지 대책으로는 반드시 모든 답변을 인간으로 지능이 검증을 해야 합니다.
3. 한국형 AI 발전 과제 해결의 길
1) 방향: 미국과 중국의 주도를 싫어하는 중동과 남미의 독자적 AI 추구 시장에 진출할 수 있는, 독자적인 소버린(Sovereign) AI 시스템 개발 및 수출. 소버린 AI는 자국의 인프라, 인력, 규제를 바탕으로 독립적인 AI 생태계를 직접 통제하고 운영하려는 국가의 기술 독립 역량을 말합니다.
한국은 삼성전자의 D RAM과 SK Hynix의 HBM 메모리 기술이 세계 최고 입니다. 반도체 나노 기술도 세계 최고 입니다. Robot 개발 실력도 세계 최고 입니다.
이런 세계 최고 기술을 계속적으로 개발해 내야 합니다. 반도체 AI Chip을 중심으로 한 한국형 AI Full-Stack 시스템 구축(AI 완제품) 해야 합니다. 고속열차 개발에서 보인 한국 기술 시스템 개발한 불굴의 정신으로 구축해낼 수가 있습니다.
2) 국산 반도체 & AI 거대 기업과 중소 부품사 간의 유기적 연합 체계 구축
3) 인력 유출 방지와 원천 기술 확보 방안 마련
4) 정부 주도하에 독자적 AI 생태계 구축―K-AI HW & SW & Network 체제
가칭 『K-AI & Sovereign AI 종합 기술 연구소』 건립으로, 한국이 미국과 중국에 이어서 제 3의 AI 강국이 되는 길을 개척해내야 합니다.
그러기 위해서는 전국민들이 AI 공부를 해야 합니다. 우리들의 유전자 속에는 과거 10년씩 유학 경전 공부를 하셨던 선조님들의 실력이 배어 있습니다!!
양자 컴퓨터로 이어 집니다. 감사합니다.
