한국형 AI 모델과 더불어 AI용 그래픽처리장치(CPU)의 국산화가 필요하다는 주장이 제기됐다.
배경훈 LG AI연구원장은 “프랑스, UAE 등의 나라들도 자기만의 독자적인 AI 모델을 만들어가고 있다”며 “우리도 자체적인 경쟁력 확보를 통해 우리의 AI 모델들을 발전시켜 나갈 필요가 있다”고 주장했다.
배경훈 연구원장은 국회의원회관에서 열린 강연에서 “한국의 저출산 문제가 굉장히 심각하고 고령화 문제가 앞으로의 한국의 중요 문제로 대두되고 있다”며 “이런 문제를 풀기 위한 대항책은 AI를 통해 기존의 전문 인력들을 전문가답게 도와주고 인력 부족으로 투입할 수 없었던 일에 AI를 투입해 문제를 해결해 나가는 것이 중요하다”며 이같이 밝혔다.
베 원장은 “생성형 AI가 아직 완성된 형태에 도달하지 않아 여러가지 시행착오를 겪고 있는 상황에서 AI는 최근 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 보여진다”며 “실제로 기업에 AI를 도입해서 사업적 성과를 증명해내는 것이 관건이고, 그 과정에서 성공 사례를 만들어내야 한다”고 말했다.
그러면서 “엑사원을 활용해 LG 계열사 중 공장 한 곳을 무인화한 사례가 있었다”며 “760명 정도의 작업자가 투입돼야 하는 것을 완전히 무인화로 바꿨는데, 이 무인 공정을 완성하기까지 3년이 걸렸다”고 소개했다.
또 “생성형 AI를 적용할 때 콜센터에서 기존 상담사를 대체하기 보다, 고객 상담 내용을 텍스트로 요약해 주거나 필요한 중요 정보를 추천하는 등의 기술을 통해 상담 효율화를 높여주는 측면으로 활용하고 있다”고 설명했다.
그는 “지금 생성형 인공지능(AI)의 사이클은 ‘환멸의 골짜기’에 접어들었다. 아직 고정된 형태에 도달하지 않았기 때문에 이 구간을 돌파해야 새로운 전환점을 맞이할 것”이라고 했다.
배 원장은 “AI 투자는 지금 위기론이 제기되지만 빅테크는 AI 투자를 절대로 주저하지 않을 것이다. 우리도 AI 투자를 지속할 수 있도록 많은 관심을 가져달라”면서 “글로벌 빅테크들의 투자 규모와 비교하면 한국 기업들은 크게 열세다. 그만큼 우리가 가진 제조, 금융, K-컬처 등에서 보다 특화된 AI 모델을 만들고 실효성을 증명하는 것이 가장 중요한 과제가 될 것”이라고 강조했다.
또 “2~3년 내에 곧 AI 시대가 오지 않겠느냐는 전망도 있지만 인간 지능 수준으로 AI가 발전하기 위해선 아직도 해결해야 할 것들이 많이 있다. 컴퓨팅 인프라 측면에서도 고가의 장비를 사용하고 있고 데이터 활용에 여러 제약도 많고, 기술적인 한계도 있다”고 진단했다.
그는 이어 “그럼에도 어떤 생성형 AI 기술은 로봇과 같은 하드웨어 디바이스와 결합하면서 사람 형태의 휴머노이드 로봇 등으로 발전이 굉장히 급속하게 이뤄지고 있다”면서 “거대언어모델(LLM) 기술이 기존에 상상할 수 없었던 대규모의 인프라를 구축하고 어마어마한 데이터를 모으는 과정에서 막대한 구매 비용이 발생한다”고 말했다.
배 원장은 “실제 산업 현장에서 성공하는 AI 모델을 만들기 위해 신뢰성·전문성·경제성이 가장 필요한 요소로 꼽았다. 아직 AI 기술이 완전하지 않기 때문에 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해 서로 오픈 소스 개방과 모델 무료 공개로 연구하면서 발전하고 있다”고 했다.
그는 “AI를 아주 적극적으로 활용하고 도입하는 기업들은 약 41%에 그치고 있으며, 아직 많은 기업들이 AI 도입을 검토하고 있는 단계”라며 “그 이유는 AI에 초기 투자를 하기 위해서는 고가의 그래픽처리장치(GPU) 등 기본적인 인프라를 구축하는데 많은 비용이 발생하고, 그 비용을 들였을 때 기존에 사람이 일하는 것에 비해 효율성과 수익을 낼 수 있을지 고민이기 때문”이라고 말했다.
이어 “한국은 미국이나 중국에 비해 투자가 굉장히 미비한 수준”이라며 “우리도 자체적으로 AI 모델을 개발하는 등 학계와 산업계가 합심해 문제를 풀어 나가야 한다”고 역설했다.
배경훈 원장은 “국방, 반도체 산업 등 분야에서 해외 기업의 AI 솔루션을 활용할 시 학습에 들어가는 데이터는 노출될 수밖에 없다”며 “정부 및 국내 산업계와 긴밀히 호응할 수 있는 국내형 전문가 AI가 필요한 이유”라고 설명했다.
아울러 배경훈 원장은 “독자적인 AI 모델은 물론 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 측면까지 국산화되도록 정부와 기업이 합심해 지금보다 많은 투자를 해야 한다”고 덧붙였다.
