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[IT뉴스]"韓, 오픈소스 활용만으론 한계… 자체 기술 소버린AI 필수"[AI강국 도약의 길]

온카뱅크관리자

2025-06-25 18:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> &lt;5·끝&gt; AI 전문가 4인 대담 김유철 부문장 해외 오픈소스 등 의존땐 발전 뒤처져 자체 파운데이션 모델 기반한 기술 확보 국가 핵심산업 데이터 관리 우선돼야 이성엽 교수 한국 AI 경쟁력 세계 9위 수준 그쳐 대통령실 컨트롤타워가 방향 잡고 전담부처도 신설해 실질 집행력 확대 차지원 부사장 
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 이재명 정부가 'AI 3대 강국 진입'이라는 목표를 강조하면서 대통령실 조직에 AI미래기획수석 자리를 신설하고 최우선 국정과제로 선정한 AI 산업 육성에 대한 의지를 드러내고 있다. 파이낸셜뉴스는 25일 산·학·연 전문가들을 통해 새정부가 펼쳐야 할 AI 산업 정책에 대한 조언을 들어봤다. 전문가들은 AI와 관련된 새 정부 초기 움직임을 긍정적으로 평가하면서도 소버린 AI 개발, 인재 확보 등의 중요성에 대해 한 목소리를 냈다. 이번 지상 대담에는 김유철 LG AI연구원 전략부문장, 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수(한국데이터법정책학회장.한국정보통신법학회장), 차지원 SK AX AT서비스1본부 부사장, 최경진 가천대 법학과 교수(한국인공지능법학회장, 가나다 순)가 참석했다. 
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 ―한국의 AI 수준을 어느 정도로 봐야 할까. 
 ▲김유철 LG AI연구원 전략부문장=AI 분야는 미국과 중국이 선두를 달리고 있고 한국은 싱가포르, 영국, 프랑스 등과 함께 3위 그룹을 형성하고 있어 대략 3위~6위권이라고 볼 수 있다. 하지만 AI 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에 국가별 격차는 크지 않고 순위 또한 언제든지 바뀔 수 있다. 따라서 글로벌 경쟁력 확보를 위한 요소들을 꾸준히 발전시키고 AI 생태계를 강화하는 게 중요하다. 
 ▲이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수=하버드 케네디스쿨 벨퍼센터의 반도체, AI, 바이오, 양자, 우주 등 5대 핵심·신흥 기술 인덱스 2025 보고서에 따르면 AI 분야에서 한국은 9위로, 미국, 중국은 물론 독일, 영국, 프랑스, 인도, 캐나다에도 뒤진다. 보고서에 따르면 한국은 경쟁력 있는 자체 AI 모델이 없어 기준 미국 빅테크의 알고리즘을 변형하는 수준에 그치고 있으며 생성형 AI 분야에서 민간 투자가 감소하고 AI 인력도 부족하다고 지적한다. 
 ―최근 AI 업계에서 오픈소스 모델을 활용하는 것도 하나의 방안이란 의견이 있는 반면 자체 기술 기반의 소버린 AI가 없으면 안된다는 지적도 있다. 
 ▲김유철 LG AI연구원 전략부문장=자체 파운데이션 모델을 기반으로 제반 기술을 확보하고 국가 핵심 산업의 데이터 관리가 우선 돼야 한다. 자체 모델을 보유하면 산업 적용 사례를 빠르게 개발하고 데이터를 지속적으로 강화해 경쟁력을 유지할 수 있다. 만약 오픈소스 모델이나 해외 빅테크에 의존하게 되면 시장 출시가 늦어지거나 AI로 인한 생산성 향상 결과가 해외로 유출될 위험이 있다. 
 ▲차지원 SK AX AT서비스1본부 부사장=오픈소스 모델의 활용은 AI 기술의 확산과 초기 시장 진입에 큰 도움을 주고 있으며 최근 산업계에서도 다양한 시도들이 이뤄지고 있다. 동시에 기업 고유의 경쟁력을 확보하기 위해서는 궁극적으로 자체 기술 내재화가 중요하다는 점도 공감할 수 있다. 이 두 가지는 상충되는 개념이 아니라 상호 보완적인 전략으로 접근하는 것이 효과적이다. 오픈소스를 기반으로 실용성과 속도를 확보하면서 점진적으로 기술 자립도를 높이는 방향이 보다 현실적이면서도 바람직한 전략이 될 수 있다. 
 ―새 정부의 AI 정책 기조와 방향성에 대해 어떻게 보는지. 
 ▲최경진 가천대 법학과 교수=새 정부의 AI 정책 기조는 매우 바람직하다. 이제 중요한 것은 실천이다. 규제 완화도 선언만으로는 부족하고 민간이 체감할 수 있을 정도의 구체적이고 실효성 있는 가이드라인과 제도 변화가 동반돼야 한다. 개인정보는 국민 기본권과 직결된 영역이기에 단순한 완화로 접근할 수 없지만 합리적인 규제 조정이 필요하다. 또 정부 기관의 데이터 활용도 검토해야 한다. 
 ▲차지원 SK AX AT서비스1본부 부사장=정부가 AI를 국가 핵심 전략으로 명확히 못박은 점은 매우 긍정적이다. 특히 AI미래기획수석 신설은 정책을 보다 종합적이고 일관되게 추진하겠다는 의지를 보여주는 신호로 받아들여진다. 앞으로 이러한 기조가 산업과 현장에서 체감할 수 있는 실행력으로 이어진다면 국내 AI 생태계 전반에 긍정적인 변화가 확산될 것으로 기대된다. 특히 민간과의 협력 구조가 촘촘하게 연결된다면 정책 효과는 더 크게 나타날 수 있다. 
 ―AI 컨트롤타워가 제대로 작동하기 위해선 명확한 업무 분장과 조율이 필요하다는 의견이 있다. 
 ▲이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수=대통령실 AI미래기획수석이나 국가인공지능위원회는 방향 설정이나 조정에는 유리하나 실질적인 집행력 확보에는 불리하므로 AI 전담부처나 AI 정책실을 신설할 필요가 있다. 전담부처는 AI, 디지털 분야 예산과 규제개혁 기능까지 포함해야 한다. 국가인공지능위원회 사무국 기능을 별도로 두는 경우 회의 운영과 부처 연락 기능 정도 역할에 그칠 가능성이 많다. 
 ▲최경진 가천대 법학과 교수=업무 분담과 조율은 매우 중요한 부분이다. 현재 대통령실에 AI미래기획수석이 신설됐고 그 아래 AI비서관도 배치된 상태다. 곧 새롭게 구성될 국가AI위원회 역시 중요한 축이 될텐데, 위원회에는 부위원장뿐 아니라 실무를 책임질 1급 단장도 큰 역할을 하게 될 것이다. 각 정부 부처들도 이미 AI 관련 업무를 수행하고 있다. 역할 조정, 조율이 명확하지 않으면 불필요한 중복, 정책 충돌, 실행력 저하 같은 문제가 생길 수 있다. 
 ―최근 AI 시장에서는 '데이터 규제 완화'와 '신뢰성 확보'를 동시에 요구하고 있다. 개인정보보호와 AI 신뢰성 사이에서 정부가 취해야 할 정책적 균형점은 어디에 있다고 보는지. 
 ▲이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수=프라이버시 보호나 인간의 존엄성을 보장하기 위한 개인정보보호는 AI 시대에 더욱 중요해지고 있으나, 이에 대한 과도한 보호가 다른 경제적, 사회적 가치 추구를 저해하는 경우에는 적정한 한계 설정이 필요하다. 기존 개인정보보호법 상 보호 외에 AI 시대를 대비한 개인정보 활용을 위한 특례법을 제정함으로써 양자의 균형을 취할 수 있을 것이다. 
 ▲최경진 가천대 법학과 교수=두 요소가 상호보완적 관계이며 함께 발전해 나가야 할 쌍두마차라고 생각한다. 이제는 단순히 기술 성능만으로 경쟁하는 시대가 아니라 신뢰성 자체가 AI 경쟁력의 핵심 요인이 된 시대다. 개인정보 활용에 대한 특례나 유연한 해석이 일정 부분 필요할 수는 있지만 그것이 보호의 완화로 이어져선 안 된다. 물론 현재의 개인정보 보호 제도가 경직돼 있어 AI 학습용 데이터를 구성하는 데 현실적 어려움이 많은 것도 사실이다. 지나치게 형식적이거나 파편화된 규제를 정비하면서 개인정보의 안정성과 신뢰성을 확보하는 이중 전략을 취해야 한다. 
 ―AI 인재 양성을 위해 필요한 부분은. 
 ▲김유철 LG AI연구원 전략부문장=그동안 인재 양성 관련 정책은 주로 대학 정원 확대나 해외 인재 유치에 초점이 맞춰져 있었다. 더 효과적인 방법은 산업계가 직접 AI 인재를 양성할 방안을 모색하고 이에 대한 정부 지원을 강화하는 거다. 국내 대학에서 우수한 이론 교육을 받은 인재들이 해외로 나가지 않고 국내 기업에서 더 좋은 연구 환경을 누릴 수 있다면 이는 인재 양성과 인재 유출 문제를 동시에 해결할 수 있는 기회가 될 거다. 
 ▲차지원 SK AX AT서비스1본부 부사장=연구개발(R&amp;D) 위주의 인재 외에도 현장에서 AI 기술 적용에 대한 전문가도 확보돼야 한다. 특히 재직 중인 인력들의 AI 직무 전환은 매우 중요한 과제다. 기업들은 필요성을 인식하고 있지만 교육 비용이나 업무 공백 등의 이유로 실제 실행에는 어려움을 겪는 경우가 많다. 정부의 정책적 뒷받침이 더해진다면 산업 전반의 AI 전환 속도도 더 빨라질 수 있다. 교육비 지원, 실무 중심 커리큘럼, 고용 유지 인센티브 등 현실적인 방안이 마련돼야 한다. 
 ―AI 기본법이 내년 1월 시행을 앞두고 있는데 개선해야 할 점은 없는지. 
 ▲김유철 LG AI연구원 전략부문장=AI 기본법은 현재 고위험 AI와 생성형 AI에 대한 구체적인 정의와 판단 기준을 마련하는 단계에 있다. 기업들이 법 시행에 맞춰 미리 준비하고 투자 계획을 세울 수 있도록 위험 평가, 안전 조치, 신뢰성 검증 등 핵심 의무 사항에 대한 구체적인 이행 방법론을 신속히 공개해야 한다. 또한 미국, 영국, 일본 등 주요 국가들이 AI 규제를 연기하거나 혁신 중심으로 전환하는 추세를 고려할 필요가 있다. 
 ▲최경진 가천대 법학과 교수=AI 기본법은 제정 초기부터 내용 모호성이 지적돼온 만큼 이를 해소하고 구체적이고 명확한 기준을 제시해 법적 예측 가능성을 높여주는 게 핵심 과제다. 민간과 함께 지속적으로 정책을 점검하고 현실에 맞게 조정하는 유연한 정책 설계가 필요하다. 일단 법을 시행하되 과태료 규정은 일정 기간 유예하는 방식도 고려할 수 있다. 또 하나의 개선 방향은 법 자체의 개정 가능성이다. 고영향AI 정의를 보다 정교하고 현실적으로 다듬는 것, 표시의무나 투명성 관련 규정 중복을 제거하고 합리적 예외를 설정하는 방향이 논의될 수 있다. 
 solidkjy@fnnews.com 구자윤 기자
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