한국산업연합포럼(KIAF, 회장 정만기)은 한국소프트웨어기술인협회 한국생성형AI연구원, 글로벌산업경쟁력포럼과 공동으로 27일 자동차회관 그랜저볼룸에서 '산업계의 생성형 AI 전략'을 주제로 제53회 산업발전포럼을 개최했다.
KIAF는 기계, 디스플레이, 바이오, 반도체, 배터리, 백화점, 석유, 석유화학, 섬유, 시멘트, 엔지니어링, 자동차모빌리티, 전자정보통신, 조선해양플랜트, 철강, 체인스토어, 항공우주 등 17개 단체로 구성된 연합포럼이다.
정만기 KIAF 회장은 인사말에서 “산업혁명이 제조업의 기계화와 자동화에 치중했다면, 최근 AI혁명은 사무실과 서비스업을 넘어 기업들의 질적 의사결정까지 기계화, 자동화하는 수준으로 발전해가고 있다”면서 “AI기반경제 지연시 기업과 국가 경쟁력이 약화되고 경제 전반의 성장 둔화는 불가피할 것”이라고 밝혔다.
또 “AI전문인력, 슈퍼컴퓨터 수, 데이터 확보나 품질, GPU칩 등에서 경쟁국 대비 매우 열악하며, 챗GPT 등의 활용 측면도 뒤처져 있다”면서 “AI강국 실현을 위해 지난 시절 정보화 노력 이상의 강력한 국가 차원의 노력을 기울여갈 필요가 있다”고 강조했다.
노규성 한국생성형AI연구원장은 기조발제에서 생성형 AI는 △방대한 데이터 △고도화된 알고리즘(트랜스포머 등) △컴퓨팅 파워의 극적인 발전으로 이뤄낸 성과로. 엔비디아 H100은 6년 전 출시된 P100 대비 26배 성능을 보유해 무어의 법칙의 3배 이상 효과를 보이고 있다고 설명했다.
글로벌 생성형 AI 시장 2022년 101억달러에서 2030년 1093억달러 규모로 연평균 34.6% 가량 성장할 것이며, AI의 산업별 접목에 따라 연간 3.5조~5.8조달러의 경제성장 효과를 창출할 것으로 전망했다. 생성형 AI의 산업별 업무 활동에 미치는 영향은 5.2%~10.1%수준으로 예상했다.
노 원장은 “생성형 AI는 '검색엔진→응답엔진'으로 검색 패턴 변화, 산업의 효율성 극대화와 부가가치 창출의 새로운 경로 제공, 융합 서비스 생태계 (플랫폼) 출현, 텍스트 처리, 이미지 생성, 비디오 창작 등을 통한 전반적 업무 혁신을 유발할 것”이라고 설명했다.
장정주 서울대 교수는 '주요 산업계의 생성형 AI 활용 성공 사례' 발제를 통해 “챗GPT가 유발한 생성형 AI 신드롬으로 인해 산업 자체 혹은 기업 내 핵심 업무 및 프로세스의 급격한 변화가 임박할 것으로 예상되며 이러한 변화의 중대 의미를 깨닫고 먼저 움직이는 기업이 상당한 우위를 가질 것”으로 전망했다.
구글은 대규모 언어모델(LLM)의 구글 지도에의 도입, LLM이 스스로 성능을 향상한다는 '자기 발견(Self-discover) 프롬프트' 개발, AI API를 외부시장에 공개하는 등 생성형 AI시장 형성에 적극 나서고 있으며, 글로벌 2위 클라우드 업체인 MS는 오픈AI에 대한 130억달러 투자로 기술혁신은 물론 클라우드 고객에 대한 판매 독점권을 갖춘 상황이라고 언급했다,
스타트업인 앤트로픽이 공개한 클로드2의 문서 요약 기능은 챗GPT보다 우수하다는 평가를 받았으며 이어 출시된 클로드3은 지식과 문제해결능력을 평가하는 다중작업언어이해(MMLU) 테스트에서 86.8%의 정답률을 기록해 GPT-4(86.5%)와 구글의 제미나이 1.0 울트라(83.7%)를 능가하고 있다고 설명했다.
장 교수는 “경쟁기업이나 새로운 혁신기업들에 의한 생성형 AI 활용 성공 사례들이 나타날 때까지 관망하기보다 기업들 스스로가 선제적으로 나서야 한다”면서 “생성형 AI 도구에 대한 학습과 이해, 전사적 실험 TF 구성, 초기 실험 결과의 일반 적용 가능성 검토와 일반 적용의 핵심 요인 발굴, WINS 영역의 비용 구성과 디지털화 정도에 대한 검토 등 전략적으로 접근할 필요가 있다”고 밝혔다.
지용구 더존비즈온 부사장은 '생성형 AI 도입 시의 리스크 관리 방안' 주제발표를 통해 “클라우드(SaaS) 기반 AI 기술은 격변하고 있는 업무환경 변화로 인한 업무효율성 한계의 솔루션으로 활용되고 있으며, AI 전환은 기업의 지속가능한 성장뿐만 아니라 경제 성장의 원동력이 되고 있다”면서 “기업에서는 AI 기술 도입 검토 과정에서 발생하는 △편향성과 공정성 문제 △프라이버시 △일자리 문제 △의사결정 책임 △기술 의존성 등의 리스크로 인해 검토 과정이 지연되거나 도입을 포기하는 경우도 있는데, 이러한 리스크를 미리 인지하고 대응 전략을 마련하는 강력한 리더십이 성공적인 AX(AI Transformation)로 이끌 것”이라고 강조했다.
기업은 △다양한 데이터를 비판적으로 수용하기 위한 최신 AI정보 학습과 데이터 분석 △AI 도입을 위한 다양한 의견 수렴과 신뢰 구축 △도입 시 다양한 사례 연구와 파일럿 경험 축적 △도입 후 성과지표 설정과 지속적 개선 △최적 AI 솔루션과 도입 전략 검토 △AI 기술 도입을 위한 데이터 기반 평가라는 6가지 요소를 통해 AI 도입시 리스크를 관리해야 한다고 설명했다,
이후 이주연 아주대 과학기술정책대학원장을 좌장으로 진행된 지정토론에서 이상용 건국대 교수, 김준연 소프트웨어정책연구소 수석연구원, 김돈정 경희대 연구교수, 김동환 덴톤스 리 법률사무소 변호사가 나서 AI 관련 규법제도, 활용 전략, 특허법 등애 대해 발표와 토의가 이어졌다.
김현민 기자 minkim@etnews.com
