|
전국경제인연합회(전경련)은 22일 이러한 내용의 ‘AI 분야 현황과 과제’ 분석 결과를 발표했다.
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. 4차 산업혁명 시대를 맞아 하드웨어의 핵심인 반도체와 함께 AI 기반의 소프트웨어의 중요성이 더욱 커지고 있다. 특히 AI는 자율주행차, 로봇, 의료, 빅데이터 등 미래 유망산업에서 큰 역할을 할 것으로 보인다.
AI 세계시장 규모는 2018년 735억 달러에서 2025년 8985억 달러로 연평균 43.0%의 급성장이 예상된다. 차세대 먹거리로 손꼽히는 로봇산업과 비교해도(동기간 연평균성장률 18.5%) 높은 수준이다. AI는 모든 산업에 혁신을 가져와 부가가치를 더할 것으로 예상되는 만큼, 정부도 2018년 인공지능 R&D 전략, 2019년 인공지능 국가전략 등을 내놓고 있다.
하지만 국내 상황은 아직 갈 길이 먼 것으로 나타났다. 한국의 AI 논문 수는 세계 9위지만 1위인 미국(7만199건) 대비 10분의1 수준에 불과하며. 질적 지표인 논문 편당 인용 수는 전체 91개국 중 31위에 그쳤다. 특허 수를 기반으로 AI 기술 100대 기업(연구기관)을 분석한 결과를 봐도 한국 국적의 연구기관은 미국(44곳)의 11분의1 수준인 4곳(삼성, LG, 현대자동차, 전자통신연구원) 뿐이다.
또 원천기술을 개발하는 석·박사 이상급 연구자 숫자도 부족해 미국의 3.9% 수준인 405명에 불과한 것으로 나타났다. AI 인력 부족은 고질적인 문제로 고등교육을 받는 대학생 인구수 대비로도 주요국 대비 열위에 있는 상황이다.
상황이 이렇다 보니 한국의 AI 경쟁력은 미국의 80.9% 수준으로 수년째 1.8년의 기술격차가 좁혀지지 않고 있다. 이는 중국이 국가 차원의 투자·지원정책을 통해 2016년 71.8% 수준에서 빠른 속도로 미국을 따라잡아 2020년 85.8%까지 기술수준이 높아진 것과 대조적이다.
AI는 미래 먹거리로서 많은 스타트업들이 집중하고 있는 분야다. 글로벌 시장조사업체 CB 인사이츠에 따르면, 글로벌 유니콘 650개 기업 중에 AI 관련 기업은 50개며 1위 기업은 틱톡으로 유명한 중국의 바이트댄스다. 또한 글로벌 100대 스타트업 현황을 보아도 미국이 65개, 영국 8개, 중국 6개에 비하여 우리는 0개로 경쟁국 대비 낙후돼 있다.
◇韓, 주요국 대비 데이터 활용 제약과 불확실성 커
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 활용을 추진했으며, 연구·산업에의 데이터 활용이 용이해 구글·애플·아마존 등 빅테크 기업들이 글로벌 생태계를 주도하고 있다.
중국은 공공주도로 대규모 투자에 나서고 있다. 중국 정부의 묵인 하에 광범위한 개인정보 수집·활용을 허용, 2015년부터 빅데이터 산업을 육성했고 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 NHS 디지털 설립 등을 통해 의료 정보 등 데이터를 활용하기 위한 노력을 기울이는 등 데이터 활용을 위한 제도 마련에 적극적이다. 일본도 2017년 개인정보법을 개정해 개인 데이터의 사후 동의철회 방식을 도입하는 등 우호적인 데이터 인프라 환경을 마련했다.
반면, 한국은 2020년 데이터 3법을 개정했지만 여전히 사업 추진에 걸림돌이 되고 있다. 의료법 등 개별법에서 개인정보에 대한 별도 동의가 필요하거나 이용을 제한해 법 체계가 충돌할 수 있고 활용하는 주체의 불확실성이 여전해서다. 게다가 AI 관련 우수 인재는 해외로 유출돼 인재 부족에 시달리고 있지만, 인재 육성을 위한 비자나 학과 신설 등 제도개선에서 선진국 대비 미온적인 상황이다.
유환익 전경련 기업정책실장은 “AI의 기반이 되는 데이터 활용을 원활하게 하기 위해 업종별로 차등적으로 데이터를 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.
