‘4차 산업혁명’은 인간의 오감에 해당하는 ‘센서’와 손·발인 ‘로봇기술’, 뇌의 역할을 하는 ‘인공지능(AI)’을 축으로 발전한다. 이 중 AI가 핵심이며, 국가·기업 간 기술경쟁력을 가장 크게 좌우할 전망이다. 구글의 ‘딥마인드’, IBM의 ‘왓슨’ 등 글로벌 기업이 AI에 집중하는 이유도 이 때문이다.
현대경제연구원의 관측에 따르면 세계 AI 시장(스마트머신·영상처리·예측분석 소프트웨어 등) 규모는 2015년 1270억 달러(약 144조 원)에서 올해는 1650억 달러(187조 원) 규모로 성장할 전망이다. 국내 시장 규모도 2013년 3조 6000억 원에서 내년 6조 4000억 원으로 성장할 것으로 기대된다. 그렇다면 한국은 AI 기술 발전에 잘 대처하고 있을까. 일본 ‘니혼게이자이신문’이 나라별 수준을 살펴볼 수 있는 통계를 내놨다.
신문은 일본의 리서치기관 아스타뮤제가 분석한 한국과 미국 일본 중국 인도 싱가포르 등 10개국이 최근 10년 동안 출원한 AI 특허 6만여 건을 분석한 결과를 비교했다. 가장 앞선 곳은 역시 미국이다. 미국은 2005~2009년 1만 2147건, 2010~2014년 1만 5317건의 특허를 냈다. 기간간 비교하면 26% 증가했다.
2006~2016년 미국 기업 중에 가장 많은 특허를 출원한 곳은 IBM으로 3049건이었고, 마이크로소프트(1866건) 구글(979건)이 그 뒤를 이었다. 아마존(224건)과 페이스북(186건) 링크드인(104건) 등도 다수의 AI 특허를 출원했다.
성장세는 중국이 돋보인다. 2005~2009년 총 2934건의 AI 특허를 출원한 중국은 2010~2014년에는 2.9배 증가한 8410건의 특허를 냈다. 특히 신재생에너지와 산업기술을 접목한 연구 활동이 두드러진다. 지난 1월 세계경제포럼(WEF)에서 시진핑(習近平) 국가주석이 “중국의 성장은 AI가 견인할 것”이라고 강조하는 등 중국은 AI 기술 개발에 국가적 역량을 집중해 왔다.
미국이 민간기업 중심인데 비해 중국은 국영기업과 대학이 주도했다. 중국국가전망공사(SGCC)의 AI 특허 출원수는 757건이었고, 베이징대(442건) 난징대(385건) 저장대(359건) 순이다. 일본은 2005~2009년 특허 출원 수 2134건에서 2010~2014년 2071건으로 되레 주춤했다. NTT와 NEC 히타치 등이 상위권에 올랐다.
이에 비해 한국은 초라하다. 한국은 2010~2014년 5년간 1533건의 특허를 출원해 미·중, 유럽연합(EU), 일본에 이어 5위를 차지했다. 정보기술(IT) 강국인 인도를 앞지르며 선전했지만 게임 등 특정 분야에만 집중돼 있어 4차 산업혁명의 파고를 넘기에는 아직 역부족이라는 평가가 많다.
현대경제연구원은 보고서에서 “미국의 기술력이 100이라면 한국은 75에 그친다. 특허 수는 미국의 20분의 1, 일본의 10분의 1에 불과하다”고 평가했다. 정보통신기술진흥센터(IITP)가 2014년 내놓은 ‘ICT 기술수준 조사 보고서’에 따르면, 한국의 AI 응용 소프트웨어(SW) 수준은 미국의 74% 수준에 그쳐 2.3년의 기술력 격차를 드러냈다. 하루가 다르게 변화하는 IT 시장에서 1년은 쉽게 좁히기 어려운 격차다.
미국 중국 등 AI 기술 선진국과 한국 간에 거리가 벌어진 이유는 범정부적 투자 규모 차이에서 비롯됐다. 미국은 브레인이니셔티브에 30억 달러를 투입해 AI 기술 개발을 북돋고 있으며, 유럽도 휴먼브레인프로젝트에 10억 유로를 쏟아 붓고 있다. 일본 역시 AI 연구지원에 1000억 엔을 투자했다. 이에 비해 한국은 한국전자통신연구원(ETRI)과 솔트룩스 등의 공동 프로젝트인 ‘엑소브레인’에 1000억 원을 투입한 것 외에는 눈에 띄는 투자는 보이지 않는다.
특히 단기성과에 집중하는 연구행태도 문제로 꼽힌다. 2015년 말 미래창조과학부와 정보통신기술진흥센터(IITP)가 AI 연구·개발 실태를 조사한 결과 AI를 연구하는 하는 곳은 39개에 불과했고, 이중 30여 개는 KAIST 서울대 고려대 등 대학과 정부 출연 기관이었다. 나머지 9개는 중소기업과 스타트업이었다. 연구 분야도 음성인식과 자연어 처리 같은 언어인지와 사진·동영상 속의 대상을 파악하는 분야에 그쳤다. 장기 연구가 필요한 그리드·인지·슈퍼 컴퓨팅 연구는 거의 없었다.
또 빈약한 통계기반도 AI의 지식 폭발을 가로막는다. AI는 데이터 마이닝을 통한 사례 학습에서 시작된다. 그러나 정부와 유관기관·기업에 만연한 통계 폐쇄주의는 민간의 AI 기술 개발의 장애물이다. 스타트업 토양이 잘 닦인 이스라엘의 경우 도시의 교통망부터 선박의 운행, 날씨 정보, 국방 관련 데이터까지도 기술 개발을 위해 제공된다.
특히 50년간 이어온 패스트팔로워 전략과 인식을 버리지 않는 한 4차 산업혁명에는 대응하기 어렵다. AI는 앞으로 사회·경제의 시스템의 새로운 표준을 마련할 가능성이 높다. 한국만의 경쟁력과 차별성이 없으면 글로벌 경쟁에서 뒤처지는 한편 앞으로 막대한 비용을 지불해야 할지도 모를 일이다. 장우석 현대경제연구원 연구위원은 “AI 시장에 조기에 진입하려면 중앙통제식에서 개방·공유의 패러다임으로 전환해야 하며, 공공데이터를 개방하는 등의 사고를 바꿔야 한다”고 강조했다.
김서광 저널리스트
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