인공지능(AI)은 어느새 우리 사회에서 없어서는 안 될 필수요소가 됐다. 세계는 AI 발전을 위해 인재육성에 힘쓰고 있다. 우리나라도 예외는 아니다. 국내 대학은 AI전문가를 키우기 위해 AI대학원, AI학과 등을 만들었다. 산업계는 AI전공자는 물론 비(非)전공자의 전문성을 높이기 위해 별도 AI 교육을 실시하는 등 고군분투하고 있다. 전자신문은 AI시대 인재 양성 방안을 모색하기 위해 'AI, 인재가 미래다'를 주제로 좌담회를 마련했다. 좌담회는 지난 18일 서울 강남구 아이스크림에듀 사옥에서 열렸다.
[참석자(가나다순)]
△송용욱 한국지능정보시스템학회장
△이세한 연세대 일반대학원 경영학과 정보시스템 전공
△이지형 성균관대 AI대학원장
△조용상 아이스크림에듀 대표
△사회=이호준 전자신문 정치정책부장
◇사회(이호준 전자신문 부장)=AI가 산업과 사회 전반에 걸쳐 핵심 이슈로 자리 잡았다. AI의 발전 전망과 현재 사회에 미치는 영향을 어떻게 바라보는가.
◇송용욱(한국지능정보시스템학회장)=딥러닝으로 대표되는 기계학습 기법의 비약적인 발전으로 현재 AI가 우리 사회에서 핵심 이슈가 됐다. 딥러닝 기술의 발전은 앞으로도 당분간 계속될 것이다. 그에 따라 딥러닝이 수리적 최적화 기법 등 다른 학문 분야와 연계되면서 동시에 다양한 응용분야, 예를 들어 챗봇, 맞춤 추천, 예측, 신원확인 등에 적용되는 사례도 늘 것이다.
딥러닝 응용사례 증가는 한마디로 요약하면 '자동화의 촉진'이라고 이야기할 수 있다. 자동화 촉진에 따라 기존에 사람이 직접 할 수밖에 없었던 업무를 기계가 대신하거나, 사람의 업무 능률을 비약적으로 향상시킨다. AI 발전에 따라 자동화되는 업무는 점차 담당자가 사람에서 기계로 바뀌며 사람들의 업무도 점차 고도화된 작업으로 전환될 것이다. 또한 기술 발전으로 다양한 기업이 생겨나는 등 경제·사회에 걸쳐 큰 변화가 일어난다.
◇이지형(성균관대 AI대학원장)=AI는 현재 진행형이다. AI라는 단어보다는 '데이터'라는 단어가 먼저 나와야 이 현상을 이해하기 쉽다. 현재는 '데이터 구동형 사회(data driven society)'를 향해 가고 있다. 무엇이든 조금이라도 움직일 때마다 엄청난 데이터가 쌓이고 있다. 데이터를 활용해 사회를 보다 더 효율적이고 효과적으로 운영하는 것이 데이터 구동형 사회다.
그렇다면 AI는 무엇인가. 바로 데이터 가공 도구 혹은 자동 가공 도구이다. 현재 AI가 사회를 변화시킨다기보다는 사회에 그러한 요구가 있었고 그것을 AI가 실현시켜 주고 있다고 보는 것이 맞다.
사회의 요구와 변화의 관점에서 바라봐야 AI의 발전 전망, 현재 사회에 미치는 영향, 변화상 등에 대한 답이 나온다. 사회의 요구를 살펴봐야 사회가 어디로 갈지 알 수 있다. 물론 끌고 가는 것은 AI지만 장기적으로 봤을 때는 데이터 구동형 사화 관점에서 봐야 한다.
◇사회=산업계에서 느끼는 AI시대의 변화상과 발전 가능성은 어떤가.
◇조용상(아이스크림에듀 대표)=산업계에서 그동안 갈망한 것은 개인화 맞춤 추천이다. AI 기술이 도입되면서 이제 이것이 실현되고 있다는 점을 느낀다. 앞으로 1~2년 내 진짜 AI 기술력을 가진 기업이 가려질 것이다. 국제 데이터 표준화를 빨리 한 기업은 이미 AI 맞춤형 데이터를 쌓고 있다. 아이스크림에듀는 3년전부터 맞춤형 데이터를 축적했다. AI를 제대로 사용하기 위해서는 데이터가 핵심이다. 이를 거쳐 AI가 사용자와 만난다. 아이스크림에듀도 상담, 학습 등 다양한 분야에서 AI를 이용해 서비스를 고도화하고 있다.
◇사회=젊은 세대, 또 학생으로서 바라보는 AI시대는 어떤가.
◇이세한(연세대)=AI가 생활 곳곳에 적용되고 있다는 것을 체감한다. AI 스피커, 예측 주문 등 많은 부분에서 활용된다. AI는 이전과 다른 수준의 편리를 제공한다.
반면 학업에 대한 부담도 늘어났다. 대부분 학생이 전공분야 외에 AI에 대한 지식도 추가적으로 습득해야 한다. 그렇지 않으면 AI시대에 적응하기 어렵다. 또한 AI로 인한 변화에 코로나19 변수까지 겹치면서 요즘 젊은 세대는 불확실한 미래에 막막함, 불안감 등을 갖는다.
◇사회=AI시대에 대응하기 위해 여러 노력이 필요하지만 인재 양성이 주요 과제로 지적된다. 교육 현장에서는 AI 인재 양성을 위해 어떻게 노력하고 있나. 타 학문과의 융합 방안도 궁금하다.
◇이지형=AI가 발전을 거듭하기 위해서 제일 중요한 것이 데이터다. 기존의 부의 창출이란 질서에서 굉장히 큰 단절이 생기지 않을까하는 생각까지 든다. 이를 위해 우리는 인재양성에 집중해야 한다.
교육 현장에서 다양한 시도를 한다. 그 과정에서 시행착오도 겪고 있다. 짧은 기간 내 어떻게 AI 인재를 양성해야 할까. 정부 사업에 선정된 AI대학원이 8곳 있지만 모든 정원을 합쳐도 1년에 400명밖에 못 키운다. 코끼리에게 비스킷 하나 주는 것과 같다. 개인적으로는 AI전공자를 키우는 것도 중요하지만 실제 도메인(각 분야)에서 일하는 사람의 AI 응용 역량을 길러주는 것도 중요하다. 직장인의 AI역량을 키우는 것이 필요하다.
◇송용욱=이지형 원장 의견에 동의한다. AI인재는 기술인재로만 볼 수 없다. AI인재는 도메인 지식을 융합할 수 있어야 한다. 기술 지식은 어느 정도 배울 수 있지만 도메인은 워낙 다양하기 때문에 그때 그때 융합시켜야 한다.
지금 우리가 AI를 발전시키는 방향도 이와 같다. 사회 각 분야에서 AI를 어떻게 융합해 쓸 수 있는지 연구해야 한다. 결과론적으로 우리나라 모든 대학이 AI를 가르칠 것이다. 학문 간 융합, 응용이 필요하고 사회에서도 이런 흐름을 알아야 한다.
아직까지 많은 대학은 AI 기술 분야를 제외한 대부분 학문 분야에서 기존 학문체계와 지식의 틀을 유지하면서, AI 관련해 교육 내용에 약간의 변화를 주는 정도로만 대처하고 있는 것으로 보인다. 대학의 구조적 변환이 요구된다.
대학에서는 서로 다른 전공 교수가 만날 수 있는 장을 마련해야 한다. 사회에서는 교수와 산업계가 만날 수 있는 기회가 필요하다.
◇사회=에듀테크 분야에서도 AI로 인한 여러 변화가 전개되고 있다. AI를 활용한 교육 서비스 발전과 인재 양성 지원 방안, 기업 차원의 AI 전문인력 양성 노력은 어떠한가.
◇조용상=사실 중소기업이 AI 인재를 채용하는 것은 쉽지 않다. 중소기업은 코어 AI 기술을 필요로 하기 보단 애플리케이션 영역을 다루는 인재를 원한다. 사실 좋은 인재를 뽑아도 대기업으로 옮기는 경우가 많다. 중소기업과 개발자는 비전을 공유하면서 함께 성장해야 한다.
이를 위해 아이스크림에듀는 AI 분야 인재 육성을 위해 비식별 학습 데이터를 공개했다. 데이터를 기반으로 AI인재를 양성하고 싶었다. 사실 쉽지 않은 결정이었다. 데이터를 공개해도 될지 고민이 많았다. 하지만 데이터를 공개하지 않으면 학생의 AI 학습기회가 줄어든다고 판단했다. 우리 데이터를 이용한 학생의 참신한 아이디어와 열정을 보면서 사회적 책임을 느꼈다. 앞으로 더 많은 데이터를 공개할 예정이다.
산업계에서는 AI인재가 더욱 많이 필요할 것이다. 기업에서도 미래 인재 양성에 투자해야 한다. 아이스크림에듀는 올해 한국지능정보시스템학회와 같이 AI 응용 경진대회를 개최했다. 참가 학생은 데이터에 대한 이해와 AI, 실제 비즈니스를 한 번에 경험할 수 있는 좋은 기회였을 것으로 생각한다. 아이스크림에듀는 앞으로도 이런 기회를 많이 만들어 좋은 AI인재를 발굴하고 양성할 계획이다.
◇이지형=아이스크림에듀가 데이터를 공개한 것은 바람직한 일이다. 요즘은 나아졌지만 5년여 전만해도 국제학술대회에 논문을 제출하는 국내 대기업이 드물었다. 많은 기업이 '하이테크'는 필요 없고, 매출만 올리면 된다고 생각한다. 하이테크를 원하는 개발자가 본인이 바라는 기업을 찾기 힘들다. '저 기업은 하이테크 하는 곳이 아니야' 이런 편견을 만들기 쉽다. 결국 인력을 끌어들이는데 악순환을 일으킨다. 데이터 공개는 기업에 인재가 오는 긍정적인 요소가 될 것이다.
◇사회=이세한 학생은 아이스크림에듀가 주최한 AI응용경진대회에서 수상했다. 향후 AI 기술을 교육 분야에 활용하기 위한 연구계획은.
◇이세한=두 가지 부분에서 연구가 가능하다고 생각한다. 교육 분야에서는 이탈률을 예측하는 것이 중요한 연구 주제이므로 이탈 예측 연구를 할 수 있다. 교육용 AI를 디자인하는 연구도 가능할 것이라 생각한다. 현재 외국어 학습에 주로 활용되는 AI 튜터를 다른 학습 분야로도 확장시킬 수 있다. AI 튜터의 성능뿐 아니라 어떤 방식으로 디자인해야 사용자경험을 더 좋게 할 수 있는지도 연구하고 싶다.
◇사회=AI시대를 맞아 기술, 산업뿐 아니라 사회적으로도 많은 변화를 접하고 있다. '데이터 리터러시' 'AI 윤리' 등에 관한 의견이 있다면.
◇조용상=데이터, AI 등은 전문인력뿐 아니라 모든 산업 사용자에게 큰 반향을 일으키고 있다. 다양한 분석 툴, 시각화 툴 등을 활용한 데이터 기반 의사결정이 확산되면서 데이터를 이해하고 인사이트를 발견하는 것이 중요하다. AI 응용을 위해서는 분석하고자 하는 문제에 영향을 끼치는 요인을 파악해야 하는데 데이터 리터러시가 그 시발점이다.
데이터 리터러시와 윤리는 맞닿아있다. 균형을 맞춰야 한다. 윤리적 성찰이 있어야 한다. 예를 들어 수학의 취약점을 예측할 때 단원 내 콘텐츠를 강조하기 위해 AI를 학습시킨다면 객관적이지 않다. 데이터를 투입하는 사람이 윤리적이지 않으면 편향된 결과가 나온다.
![[AI, 인재가 미래다]"사회 각 분야에서 AI 융합할 수 있는 인재 늘어나야"](https://img.etnews.com/photonews/2009/1340109_20200924093248_074_0003.jpg)
◇이지형=데이터 리터러시뿐만 아니라 'SW 리터러시' 'AI 리터리시'도 중요하다. 말 그대로 '리터리시'이므로 기술적 이해까지는 아니더라도 그 기술이 무엇인지, 그 기술이 어떤 것을 이룰 수 있는지, 앞으로 우리에게 어떤 영향을 줄 것인지를 이해하기 위해 알아야 한다.
시대가 바뀌면서 요구되는 새로운 지식이라고도 할 수 있다. AI윤리라는 것에 대해서 막연한 경우가 많은데 여기에서 다뤄야 하는 주제는 사회부터 기술 이슈까지 포괄적이다. 이런 것도 데이터, SW, AI 리터러시에 포함시킬 수 있다고 본다.
◇이세한= 디지털 리터러시를 갖춰야 디지털을 제대로, 바르게 사용한다고 할 수 있기 때문에 이에 대한 교육이 중요하다. AI 윤리의 경우 다학제적인 고민과 합의를 바탕으로 구현해야 한다. 때문에 많은 소통과 충분한 시간이 필요하다. AI를 빠르게 도입하겠다는 이유로 AI 윤리를 제대로 구현하지 않으면 사고로 연결될 수 있다. IBM의 경우 공정성, 설명 가능성, 견고성, 투명성 4가지 기준을 충족해야만 AI를 신뢰한다고 한다. IBM의 기준은 다소 엄격하다는 생각도 들지만 기업과 정부에서 자체적으로 수립한 명확한 기준을 가지고 AI를 도입하는 것은 좋은 방향성이라고 생각한다.
정리=전지연기자 now21@etnews.com