2025.04.03 목요일
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개인정보위, AI 스타트업 60%, 오픈소스 모델 활용…지원 방안 논의 [이코노믹데일리] 국내 인공지능(AI) 스타트업 10곳 중 6곳이 오픈소스 AI 모델을 활용하여 서비스를 개발하거나 성능을 개선하고 있는 것으로 나타났다. 개인정보보호위원회(개인정보위)는 24일, 서울 강남구 스타트업얼라이언스에서 AI 스타트업들과 간담회를 갖고 이러한 설문조사 결과를 발표했다. 이번 간담회는 오픈소스 AI 생태계의 발전과 국내 스타트업 경쟁력 강화 방안을 모색하기 위해 마련되었다. 특히 최근 중국 딥시크의 등장으로 오픈소스 AI에 대한 사회적 관심이 높아진 가운데 스타트업들의 실제 활용 현황과 애로사항을 청취하는 데 초점을 맞췄다. 간담회에 앞서 개인정보위는 생성형 AI 서비스를 개발 중인 스타트업 10곳을 대상으로 설문조사를 실시했다. 조사 결과, 6개 기업이 오픈소스 모델 기반 응용 서비스를 출시했거나 검색증강생성(RAG) 기술 등을 활용해 자사 서비스 성능을 개선한 경험이 있다고 답했다. RAG는 거대 언어 모델(LLM)의 정확도를 높이기 위해 방대한 양의 정보를 검색하여 답변을 생성하는 기술이다. 또한 조사에 참여한 10개 기업 중 9곳은 오픈소스 모델을 내부 연구 개발에 활용한 적이 있는 것으로 나타났다. 이들 기업은 평균 3개의 오픈소스 모델을 활용하고 있으며 가장 많이 활용하는 모델은 오픈AI사의 '챗GPT', 앤스로픽의 '클로드', 메타의 '라마', 중국 '딥시크' 순으로 나타났다. 간담회에 참석한 스타트업들은 생성형 AI 개발 및 도입 과정에서 겪는 데이터·개인정보 관련 어려움을 호소했다. 특히 자사 또는 고객사 데이터를 AI 개발에 활용할 때 발생하는 법적 불확실성에 대한 우려를 제기하며 데이터 활용을 위한 명확한 법적 기준 마련을 건의했다. 더불어 익명·가명 데이터 처리 방법론 및 비식별 데이터 재식별 평가 기준 등에 대한 구체적인 지침 마련도 요청했다. 이에 대해 개인정보위는 ‘원칙 기반 규율’ 하에 데이터 활용 기준을 제시하고 ‘AI 데이터 확충 및 개방 확대 방안’ 등을 통해 스타트업들의 데이터 활용을 적극 지원하겠다고 밝혔다. 또한 간담회 논의 결과를 바탕으로 중소·스타트업 맞춤형 ‘생성형 AI 도입·활용 안내서’를 제작하여 배포할 계획이다. 고학수 개인정보위원장은 "오픈소스 모델이 국내 AI 산업에 깊숙이 자리 잡았으며 다양한 분야에서 활용이 본격화될 것으로 예상된다"며 "AI 혁신의 핵심 동력인 데이터 활용을 극대화하고 AI 스타트업들이 혁신적인 서비스를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.2025-03-24 16:46:21
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KT, 고려대학교 민족문화연구원과 손잡고 '한국적 AI' 개발 박차 [이코노믹데일리] KT가 고려대학교 민족문화연구원과 손을 잡고 한국 문화와 정서를 담은 ‘한국적 인공지능(AI)’ 개발에 본격적으로 나선다. KT는 23일 민족문화연구원과 업무협약을 체결하고 한국적 AI 개발을 위한 연구 협력에 돌입한다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 KT는 민족문화연구원이 보유한 방대한 한국학 데이터를 확보, 한국인의 사고방식과 정서를 깊이 이해하는 AI 개발에 속도를 낼 전망이다. 특히 KT는 상반기 상용화를 목표로 개발 중인 한국적 AI에 민족문화연구원의 고품질 데이터를 적극 활용할 계획이다. 데이터에는 △고려대 한국어대사전 등 한국어 사전 데이터 △한국현대소설사전 근대간행물사전 등 백과사전 데이터 △민족문화연구총서 등이 포함된다. KT는 이러한 풍부한 한국학 데이터를 기반으로 AI의 언어 이해 능력과 문화적 맥락 이해도를 높여 더욱 정교한 한국적 AI를 구현한다는 방침이다. KT와 민족문화연구원의 협력은 지난해부터 시작된 긴밀한 논의의 결실이다. 양 기관은 한국적 AI 개발의 필요성에 대한 공감대를 형성하고 최적의 데이터 활용 방안을 모색하며 심도 있는 협의를 진행해 왔다. 향후 양 기관은 한국적 AI 발전을 위한 공동 연구 프로젝트를 지속적으로 추진할 예정이다. AI가 특정 편향성 없이 한국의 역사관과 국가관을 정확하게 반영할 수 있도록 AI 데이터 품질 향상 연구, 한국적 AI 가치관 연구 등을 공동으로 진행하고 연구 성과를 공유할 계획이다. 고려대학교 민족문화연구원은 한국학 분야의 대표적인 연구 기관으로 한국어 사전 편찬, 한국 문화·역사 관련 출판물 발간, 한국학 연구 과제 수행 등 다양한 활동을 펼쳐왔다. 최근에는 인문학과 정보기술의 융합을 통해 디지털 인문학 연구를 선도하고 있다. 허은 민족문화연구원장은 “AI 시대의 급격한 변화 속에서 인문학은 인류와 한국 사회가 나아가야 할 방향을 제시하고 깊은 성찰을 통해 당면 과제의 해법을 모색하는 데 중요한 역할을 해야 한다”며 “KT와 함께 ‘한국적 AI 시대의 인문학’이라는 새로운 영역을 개척해 나가겠다”고 포부를 밝혔다. 오승필 KT 기술혁신부문장 부사장은 “민족문화연구원의 방대한 한국적 데이터는 KT가 한국적 AI를 개발하는 데 든든한 기반이 될 것”이라며 “앞으로도 한국적 AI 연구 개발을 위해 국내 다양한 기관과의 협력을 확대해 나갈 계획”이라고 강조했다.2025-03-23 10:27:08
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개인정보위, 카카오 AI '카나나' 개인정보 '철통 방어' 주문…출시 전 안전장치 '강화' [이코노믹데일리] 카카오가 개발 중인 인공지능(AI) 서비스 '카나나'가 이용자 개인정보 보호를 위한 '철통 방어' 체계를 구축한다. 정부가 카카오에 '카나나' 출시 전 이용자 개인정보 발설 방지 등 강화된 안전장치 마련을 주문하고 이용자 대화 데이터를 AI 학습에 활용할 경우 별도 동의 절차를 의무화하는 등 개인정보 보호를 한층 강화하도록 요구했다. 개인정보보호위원회는 13일 전체회의를 열고 카카오 AI 비서 서비스 '카나나'에 대한 사전 적정성 검토 결과를 의결했다고 밝혔다. 개인정보위는 카카오가 신청한 사전 적정성 검토를 통해 '카나나' 서비스의 개인정보 보호 방안을 면밀히 검토하고 법적 요구사항 준수 및 이용자 개인정보 보호를 위한 추가적인 안전장치 마련을 권고했다. 사전 적정성 검토는 기업이 새로운 서비스 출시 전 개인정보보호법 준수 여부를 사전 검토받고 적정성 평가를 통과할 경우 향후 법 위반에 대한 행정처분을 면제받을 수 있는 제도다. 개인정보위가 사전 적정성 검토 제도와 관련해 논의 결과 및 향후 조치 계획을 공개 브리핑 형태로 밝힌 것은 이번이 처음이다. 카카오는 지난해 12월, 상반기 출시 예정인 AI 비서 서비스 '카나나'의 개인정보보호법 준수 및 이용자 사생활 보호를 위해 사전 적정성 검토를 신청했다. '카나나'는 카카오톡과 별개로 출시되는 AI 친구 서비스로 자체 개발한 거대언어모델(LLM)과 오픈AI의 챗GPT 모델을 결합하여 대화 맥락을 파악, 최적화된 답변을 제공하는 것이 특징이다. '카나'와 '나나' 두 가지 형태로 제공되며 '카나'는 단체 대화 기반 응답, '나나'는 개인 대화 기반 응답에 특화됐다. 개인정보위와 카카오는 사전 적정성 검토 과정에서 △대화방 참여자 개인정보 발설 방지 △대화 데이터 별도 데이터베이스 보관 및 오픈AI 저장 차단 △개인 식별 정보 암호화 처리 △오픈AI 위탁 계약 조건 명확화 △AI 모델 학습 데이터 활용 시 이용자 동의 의무화 등 강화된 안전장치 마련에 합의했다. 특히 카카오는 이용자가 타인의 개인정보를 묻는 유도 질문을 하거나 AI 모델이 답변 과정에서 전화번호, 이메일 등 개인정보를 노출하는 상황을 방지하기 위해 자동 필터링 및 인적 검토 절차를 마련하고 이용자 피드백 프로세스를 구축하는 등 다각적인 안전장치를 마련할 계획이다. 또한 카카오 개인정보보호책임자(CPO)는 상시 리스크 관리 체계를 운영하고 주요 리스크 관리 계획 및 실행 내용을 정기적으로 이사회에 보고하여 개인정보 보호에 대한 책임 경영을 강화할 방침이다. 카카오는 이용자 대화 데이터를 자사 LLM 학습 데이터로 활용할 경우 반드시 이용자에게 별도 동의를 받고 동의하지 않은 이용자의 데이터는 학습에 활용하지 않기로 했다. 오픈AI와 데이터 위탁 계약 시에는 데이터 활용 목적 제한, 사업 목적 외 사용 금지, 챗GPT 응답 후 데이터 미저장 등 개인정보 보호 조항을 명확히 명시하여 데이터 유출 및 오용 가능성을 원천 차단할 예정이다. 전승재 개인정보위 조사3팀장은 “카카오가 제시한 안전 조치 방안은 개인정보위와의 긴밀한 협의를 통해 구체화된 것”이라며 “카나나 서비스 출시 전 언급된 모든 안전장치가 완벽하게 구현될 수 있도록 철저히 점검할 계획”이라고 강조했다. 또한 사전 적정성 검토 제도를 공개 브리핑한 배경에 대해 "카카오가 선제적으로 안전장치를 마련하고 개인정보위와 적극적으로 협력하여 이용자들이 안심하고 서비스를 이용할 수 있도록 노력했다는 점을 알리기 위함"이라고 설명했다. 개인정보위는 '카나나' 서비스 출시 후 카카오의 사전 적정성 검토 이행 상황을 지속적으로 점검, 이용자 개인정보 보호에 만전을 기할 방침이다.2025-03-13 13:58:47
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개인정보위, 학계와 'AI 시대 개인정보 정책' 논의…"안전한 활용-신뢰받는 AI" [이코노믹데일리] 개인정보보호위원회(개인정보위)가 학계 전문가들과 머리를 맞대고 인공지능(AI) 시대에 걸맞는 개인정보 정책 방향을 모색했다. 개인정보위는 10일 서울 중구 한국지능정보사회진흥원 서울사무소에서 ‘유관학회 간담회’를 개최하며 2025년 개인정보 정책 방향을 발표하고 학계의 의견을 수렴하는 시간을 가졌다. 고학수 개인정보보호위원장 주재로 진행된 이날 간담회에는 개인정보보호법학회, 한국데이터법정책학회, 한국인공지능법학회, 한국정보법학회, 대한의료정보학회, 한국공법학회, 한국인공지능학회, 한국정책학회 등 8개 유관 학회 대표 및 전문가들이 참석했다. 이 자리에서 개인정보위는 ‘안전한 개인정보, 신뢰받는 AI 시대’ 구현을 목표로 2025년 주요 정책 추진 계획을 설명했다. 특히 사회적으로 필수적인 AI 개발을 위해 안전 조치를 전제로 원본 데이터 활용을 허용하는 ‘개인정보 보호법’ 상 AI 특례 규정 신설을 추진하겠다고 밝혔다. 더불어 딥페이크 악용 등 합성 콘텐츠로 인한 피해를 막기 위해 정보 주체가 삭제를 요구할 수 있는 권리 도입과 타인의 인격적 가치를 훼손하는 개인정보 합성 행위 금지 및 처벌 방안도 함께 추진할 계획임을 강조했다. 이에 대해 학회 참석자들은 급변하는 AI 시대에 발맞춰 데이터 활용과 개인정보 보호 사이의 균형점을 찾는 규제 체계 마련이 시급하다는 의견을 제시했다. 또한 원본 데이터 활용 심의 절차의 신속성과 예측 가능성을 높여 불확실성을 해소해야 한다는 정책 제언도 이어졌다. 고학수 개인정보위원장은 “AI·데이터 생태계가 발전하기 위해서는 가치 있는 개인정보를 안전하게 활용할 수 있는 AI 시대 개인정보 규율 체계를 정립하는 것이 중요하다”고 강조하며 “AI가 우리 경제의 활력을 높이고 새로운 성장 동력으로 이어질 수 있도록 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.2025-03-10 18:23:30
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고학수 개인정보위원장, 간담회서 'AI 특례' 신설 및 법 개정 추진 의지 [이코노믹데일리] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 연구개발(R&D) 분야 규제 혁신에 박차를 가하며 AI 기술 경쟁력 강화에 적극적으로 나선다. 원본 정보 활용 방안을 담은 ‘AI 특례’ 조항을 신설하고 개인정보 처리 근거를 확대하는 방향으로 개인정보보호법 개정을 추진, AI 혁신을 위한 제도적 기반 마련에 속도를 낼 전망이다. 고학수 개인정보보호위원장은 6일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 ‘AI·데이터 산업계 간담회’에서 “유럽연합(EU) 일반개인정보보호법(GDPR)을 오랜 기간 참고해 왔으나 이제는 낡은 틀에서 벗어나 AI 시대에 맞는 새로운 해법을 모색해야 할 시점”이라고 강조하며 규제 패러다임 전환을 시사했다. 고 위원장은 최근 EU 내부에서도 GDPR이 과도한 규제로 작용, 유럽 경쟁력을 저해한다는 비판적 시각이 제기되고 있음을 언급하며 “GDPR을 금과옥조처럼 여기는 국내 일각의 시각과는 달리, 국제 사회는 한국의 AI 규제 혁신 노력에 주목하고 있다”고 현 상황을 진단했다. 이는 획일적인 GDPR 기준을 답습하기보다 국내 AI 산업의 특성과 혁신 필요성을 고려한 자율적이고 유연한 규제 시스템 구축이 중요함을 역설한 것으로 풀이된다. 개인정보위는 AI 산업 경쟁력 강화를 위해 가명 처리된 정보뿐 아니라 안전 조치 요건을 충족하는 경우 원본 데이터도 AI 개발에 활용할 수 있도록 개인정보보호법에 특례 조항을 신설할 계획이다. 자율주행 AI의 보행자 인식률 향상을 위해 얼굴 정보가 포함된 길거리 영상 활용이 불가피한 사례를 예시로 들며 획일적인 가명 처리 규제가 AI 기술 발전을 저해할 수 있다는 점을 지적했다. 양청삼 개인정보위 정책국장은 “현행 규제 샌드박스 제도는 적용 기간이 최장 4년에 불과해 AI 산업의 지속적인 성장을 뒷받침하기 어렵다”며 “최소한 사업 및 서비스가 존속하는 기간 동안 법적 근거를 확보할 수 있도록 특례 조항 신설이 필요하다”고 특례 조항 도입의 시급성을 강조했다. 뿐만 아니라 개인정보위는 민간 기업의 공공기관 데이터 접근성을 높이고 개인정보보호법상 개인정보 처리 근거인 ‘정당한 이익’과 ‘공익’의 범위를 확대하여 데이터 활용 활성화를 적극적으로 지원할 방침이다. 양 국장은 “기존 법 체계에서는 공공기관만이 ‘공익’을 근거로 데이터 활용이 가능했지만 앞으로는 민간 서비스라 하더라도 사회적 편익이 크다면 ‘공익’ 개념에 포괄될 수 있도록 법 적용 범위를 넓힐 것”이라고 밝혔다. 고 위원장은 “국가 AI 역량 강화의 핵심은 혁신 성장을 어떻게 지원할 것인가에 달려있다”고 강조하며 “한국은 데이터 자체가 부족한 나라가 아니라 데이터가 여러 곳에 산재되어 있고 이를 필요한 곳에 활용하기 어렵다는 점, 데이터 제공에 대한 유인 체계가 미흡하다는 점이 문제”라고 진단했다. 이어 “가명 정보 처리 절차를 간소화 및 체계화하고 공공기관이 데이터 제공에 대한 부담 없이 적극적으로 협력할 수 있도록 유인 구조를 개선하는 방안을 구체화하여 발표할 예정”이라고 덧붙였다. 이날 간담회에 참석한 주요 기업 CPO들은 제도적 지원을 요청하며 규제 개선에 대한 기대감을 표했다. 우영돈 삼성전자 CPO는 “각국 개인정보 보호 당국들의 규제 수준과 역량 편차가 큰 상황에서 국내 기업들이 글로벌 시장에서 활동할 때 규제 차이로 인해 어려움을 겪을 수 있다”며 개인정보위가 국제 규제 논의를 주도하고 합리적인 글로벌 표준 정립을 위해 적극적으로 나서 줄 것을 건의했다. 황태선 KT CPO는 “AI 서비스 개발에 개인정보 보호 요건 준수 여부를 자율적으로 인증하는 제도가 필요하다”고 제안하며 “기업들이 자체적으로 규제를 준수하고 있음을 적극적으로 홍보할 수 있도록 지원해달라”고 요청했다. 남석 개인정보위 조사조정국장은 “기업들이 규제 준수 여부를 예측 가능하도록 지원하고 특히 새로운 AI 분야에 대해서는 사후 제재보다는 사전 실태 점검 및 적정성 검토 제도를 활용하여 개선을 유도할 계획”이라고 밝혔다. 더불어 “경미하거나 사소한 법 위반 사항에 대해서는 과징금을 감경하거나 면제하는 방향으로 제도를 운영할 것”이라고 덧붙이며 기업들의 규제 준수 부담을 완화하기 위한 노력을 강조했다.2025-03-06 22:09:49
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티맵모빌리티, 데이터 판매 본격화…SPH와 MOU [이코노믹데일리] 티맵모빌리티는 공간 데이터 전문 기업 SPH와 '모빌리티 시장 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 4일 밝혔다. 모빌리티 데이터와 공간 분석 기술을 결합해 기업간거래(B2B) 데이터 판매 확장에 본격적으로 나서는 것이다. SPH는 상권 분석, 입지 분석, 부동산 시장 분석 등 다양한 분야의 공간 분석 역량을 보유한 기업으로, 국내외 300여개 이상의 대기업 및 공공기관과의 협업 경험을 보유하고 있다. 국내 유일 구글맵스플랫폼 프리미어 파트너사이자 위성 전문기업 막사의 공식 리셀러다. 두 기업은 이번 협력을 통해 티맵이 축적한 방대한 모빌리티 데이터와 SPH의 공간 데이터 분석 역량을 결합하기로 했다. 이를 통해 모빌리티 데이터의 활용 가치를 높이고 새로운 비즈니스 기회를 발굴한다는 방침이다. 특히 SPH의 기존 영업 네트워크를 활용해 티맵모빌리티의 지도, POI 데이터 및 경로안내 등의 API 상품 판매를 강화할 예정이다. 뿐만 아니라 상권 분석, 입지 선정, 스마트 시티 솔루션 등 공공 및 민간 분야에서 활용 가능한 혁신적인 서비스를 개발하고, 금융·리테일·부동산 등 이종 산업에서 사용할 수 있는 데이터 기반 상품들을 만들어 나간다는 계획이다. 박서하 티맵모빌리티 D&I 담당은 "이번 협력은 모빌리티 데이터의 가치를 극대화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 중요한 발걸음"이라며 "티맵모빌리티의 압도적인 이동 데이터와 SPH의 공간 분석 역량을 결합해 모빌리티 데이터 활용의 새로운 가능성을 열어갈 것으로 기대한다"고 강조했다.2025-03-04 11:33:46
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카카오모빌리티, 자율주행 AI 학습 데이터셋 공개…국내 생태계 활성화 '기여' [이코노믹데일리] 카카오모빌리티가 과학기술정보통신부, 자율주행기술개발혁신사업단과 협력하여 구축한 ‘AI 학습용 자율주행 데이터셋’을 한국전자통신연구원 ‘AI 나눔’에 공개하며 국내 자율주행 연구 생태계 조성에 적극 나선다고 28일 밝혔다. 이번 데이터셋 공개는 카카오모빌리티가 레벨4 자율주행 기술 개발을 목표로 참여한 과기정통부 국책과제 <자율주행 기술개발 혁신사업>의 일환으로 진행됐다. 카카오모빌리티는 이 사업을 통해 차량, 엣지-인프라, 지능 학습을 융합한 자율주행 데이터 생성, 관리, 배포 자동화 기술 개발을 완료했으며 국내 도로 환경에서 수집된 비식별화된 AI 학습용 데이터셋을 무상으로 공개하여 국내 자율주행 연구 활성화에 기여하고자 한다. 그동안 자율주행 분야 연구를 수행하는 중소기업, 학계, 연구기관 등에서는 고가의 센서 장비와 데이터 수집 비용 부담으로 자체적인 데이터 확보에 어려움을 겪어왔다. 기존에 공개된 데이터셋 역시 해외 환경이나 특정 조건에 편중되어 국내 실정에 맞는 연구 개발에 한계가 있었다. 이에 카카오모빌리티는 국내 도로 환경에 최적화된 자율주행 AI 모델 개발을 지원하기 위해 이번 데이터셋을 공개했다. 데이터셋은 국내 주요 도로에 설치된 라이다, 카메라 센서 기반 엣지-인프라와 카카오모빌리티 자율주행차를 통해 수집되었으며 사람, 차량, 자전거와 같은 3D 동적 객체와 신호등, 표지판 등 2D 정적 객체를 포함하여 총 10가지 유형 15만 건으로 구성됐다. 특히 이번 데이터셋은 도로 종류(고속도로, 국도, 지하차도, 터널 등), 시간대(주간, 야간), 날씨(맑음, 강우, 안개 등) 등 31개 이상의 다양한 환경 조건에서 수집되었다는 특징을 갖는다. 또한 라이다 센서로 취득한 포인트클라우드 좌표값과 함께 사람, 사물 등 객체의 속성을 세밀하게 구분하는 Pointcloud segmentation 데이터까지 포함되어 있어 실제 자율주행 기술 연구에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 실제로 ETRI는 공개된 데이터셋을 자율주행 차량에 학습시킨 결과, 3D 동적 객체 검출 AI 성능이 약 5~8%, 신호등 인식 AI 성능이 약 2% 향상되는 것을 확인하며 데이터의 신뢰성을 입증했다. 특히 도심 야간 교통 혼잡 상황이나 보행자 신호등과 같이 데이터 확보가 어려운 희소 환경에서의 AI 성능 향상이 두드러졌다. 이는 데이터셋이 실제 자율주행 환경에서 AI 객체 인식 및 판단 성능 향상에 기여할 수 있음을 시사한다. 카카오모빌리티는 데이터셋 공개에 앞서 지난해 8월 과기정통부가 주최한 ‘제1회 자율주행 인공지능 챌린지’에 데이터셋 일부를 활용하여 참가자들에게 자율주행 AI 데이터 활용 역량 강화 기회를 제공하기도 했다. 당시 챌린지를 통해 데이터셋의 활용 가능성을 확인하고 자율주행 기술 개발 촉진에 대한 기대감을 높였다. 정부는 2027년 융합형 레벨4+ 자율주행 상용화 기반 구축을 목표로 <자율주행 기술개발 혁신사업>을 추진하고 있으며 카카오모빌리티는 과기정통부, IITP, KADIF의 지원을 받아 본 사업 과제를 수행하고 있다. 이번 데이터셋 공개는 정부의 자율주행 기술 상용화 목표 달성에도 기여할 것으로 전망된다. 장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “이번 데이터셋 공개가 국내 자율주행 기술 상용화와 발전에 기여하는 초석이 되기를 바란다”며 “앞으로도 다양한 공공 및 민간 기업과의 협력을 통해 자율주행 기술 혁신과 공공 데이터 활용 확대를 위해 노력하겠다”고 밝혔다. 정광복 KADIF 단장은 “미래의 석유라고 불리는 융합형 자율주행 학습 데이터셋 15만 건을 공개하게 되어 기쁘다”며 “이번 데이터 공개가 학계와 스타트업 성장의 발판이 되고, 나아가 국내 AI 자율주행 기술 고도화에 크게 기여할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다.2025-02-28 16:25:45
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AI 학습용 데이터, 개인정보보호에 대한 보호장치·신뢰가 함께해야 [이코노믹데일리] 자율주행 등 인공지능(AI)을 활용한 기술이 발전하면서 AI 학습 시 원본 데이터 사용을 두고 의견이 갈리고 있다. 전문가와 개인정보위원회는 실증 특례를 통해 원본 데이터를 사용하면서도 개인정보보호를 위한 안전장치를 마련해야 한다는 입장이다. 27일 서울 여의도 국회 의원회관 제1세미나실에서 열린 자율주행 산업 지원 국회 토론회에서는 '자율주행 인공지능(AI)학습 시 원본데이터 활용'을 쟁점으로 정부와 기업 관계자 및 자율주행업계 전문가들이 의견을 나눴다. 이날 개인정보보호위원회는 "딥시크의 국내 서비스 중단은 정보 보호에 대한 관심을 보여준다"며 "기업의 개인정보처리 과정이 불투명하고 신뢰를 주지 못하면 시장이 외면한다는 사실을 보여줬다는 의미가 있다"고 주장했다. 지난 5일 딥시크의 과도한 개인정보 수집과 유출로 논란이 일자 정부 부처와 국내 기관들은 앞다퉈 사용을 금지했으며 결국 개인정보 유출이 사실로 확인되자 개인정보위는 15일 국내 서비스를 잠정 중단했다. 현재 AI학습 데이터는 개인정보 비식별화 절차를 거쳐 사용하는 것이 원칙이다. 하지만 이날 토론회에서 업계 관계자들의 입장은 조금 달랐다. 비식별 데이터 활용 시 약 17% 이상 인식률이 떨어지고 실제 기술 적용에 제한이 많다며 원본 데이터 활용 필요성을 주장헸다. 이날 참석한 자율주행 개발 업계 종사자들은 "서울 일부 지역에서만 학습한 데이터로는 지방 지역이나 해외에 적용해 활용하기 어렵고 해외에서 요구하는 도로교통법 기준을 충족하기 어렵다"며 "규제 샌드박스가 굉장히 작은 영역에 적용돼있어 실제 기술 개발에 애로사항이 많다"고 말했다. 일례로 싱가폴의 도로교통법은 보행자가 차량을 향하고 있으면 1m, 차량을 등지고 다른 곳을 바라보고 있으면 1.5m 전에 정지해야 하는데 얼굴 정보가 비식별 처리된 학습 데이터로는 이러한 기준 충족이 어렵다는 것이다. 김선희 법무법인 율촌 변호사도 "테슬라는 주행 중에 학습이 필요한 엣지 데이터가 발생하면 원본 데이터를 본사 서버로 보내 개선하면서 안정성이 높아졌다"고 언급하며 데이터의 양과 질의 중요성을 강조했다. 테슬라는 이미 유통된 200만대 이상의 차량을 통해 현실데이터를 꾸준히 학습하고 있다. 하지만 개인정보위는 "자율주행산업 경쟁력 강화를 위해 제도적 변경이 필요하다는 점에 공감한다"면서도 "실증 특례 신청 시 원본 데이터 사용이 가능하니 우선 샌드박스 규제를 이용해달라"는 입장을 밝혔다. 개인정보위는 소비자들의 개인정보를 보호하면서도 국내 기업들의 기술 개발을 활성화할 수 있는 제도와 방안을 추가로 마련한다는 계획이다. 한편 염흥렬 순천향대 정보보호학과 교수는 28일 "기술 발전을 위한 유연한 규제 적용도 필요하지만 개인정보보호에 대한 최소한의 신뢰와 안전장치가 확보돼야 한다"며 "프라이버시에 대한 소비자 신뢰가 경쟁력으로도 이어진다"고 말했다. 염 교수는 "인간 개입 없이 기계가 직접 처리하는 온디바이스 방식 외에 제 3자에게 정보를 제공하는 클라우드 방식은 개인정보 침해 소지가 있다"며 "기술이 개인의 권리를 크게 침해하지 않는 방향으로 발전해야 한다"고 조언했다.2025-02-28 13:35:56
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![[2025 제약바이오 포럼] 국내 AI 신약개발 현황과 전망](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/22/20250222020600757869.jpg)
국내 AI 신약개발 현황과 전망 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 기술이 미래 제약바이오 산업의 핵심 동력으로 떠오르는 가운데 '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 관련기관, 학계, 업계 전문가가 참여하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'이 개최된다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 이코노믹데일리가 공동주최하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'에는 △김화종 K-MELLODDY 사업단장 △김미현 가천대 약학과 교수 △신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 △이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 △신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장이 발표자로 나선다. 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있다. 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망된다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요하다. 이날 포럼에서 발표자들은 한국의 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다. ◆AI 주도 신약개발, 한국의 미래를 위한 혁신 전략 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 ‘국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향’이라는 주제 발표를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 AI 기술을 바탕으로 바이오 헬스 산업을 주도하고 있는 현실을 지적하며, 한국도 혁신적인 정책을 통해 바이오 산업 선도국으로 도약해야 한다고 주장한다. 김 단장은 K-MELLODDY 사업을 소개하고, 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼 구축 현황을 소개한다. K-MELLODDY는 33개 제약기업, 연구소, 대학, 병원, 공공기관, 벤처가 참여하는 사업으로, 데이터 활용 가속화를 통해 AI 신약 개발을 선도하고 신뢰 기반의 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 한국이 AI 기반 신약 개발 선도국으로 도약하기 위해서는 데이터 공유 활용 촉진과 바이오 융합 데이터 사이언티스트 양성이 필요하며, K-MELLODDY 사업이 이러한 목표 달성에 크게 기여할 것이라는 설명이다. ◆연합학습(Federated Learning) 기반 신약 개발의 필요성 김미현 가천대 약학대학 교수는 ‘내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구’라는 주제 발표에서 희귀골격 약물 라이브러리를 활용해 데이터 보안을 유지하면서도 신약 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 제시한다. 김미현 교수는 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 연합학습 기반의 신약 개발에 대해 소개한다. 연합학습은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 김 교수는 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼인 K-MELLODDY가 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 수 있다고 설명한다. 또한 글로벌 R&D 인프라 변화에 대응하기 위한 정책, AI 기반 신약 개발을 위한 정책, 인력 양성을 위한 정책 등을 제안한다. 김 교수는 2028년까지 희귀골격 데이터를 활용한 FDD 구축, FAM 태스크 고도화, 키나아제 및 GPCR 데이터 기반 태스크 등을 수행할 계획이다. 이를 통해 국내 신약 개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. ◆대웅제약, 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI in Drug Discovery and Development’라는 주제발표를 통해 인공지능(AI)이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 있다고 강조한다. 전통적인 신약 개발 과정은 최대 10년까지 소요되며 2조원이 넘는 비용이 발생하지만, AI를 활용하면 이를 최대 2년까지 단축하고 6500억원까지 비용을 절감할 수 있다는 설명이다. 대웅제약은 8억 개의 리간드 라이브러리를 활용한 AI 기반 가상 탐색 기술을 통해 신약 후보 물질 발굴에 속도를 내고 있다. 특히 참조 리간드가 없는 경우에도 AI를 이용해 새로운 리간드를 생성하는 기술을 개발했으며, 기존 가상 탐색 기술을 고도화해 약물의 결합 친화도 예측 정확도를 92%까지 높였다. 대웅제약의 AI 기반 신약 개발의 주요 기술은 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자 동역학 시뮬레이션 △ADME/T 예측 등이 있다. 자체 개발한 AI 기반 가상 탐색 플랫폼은 92%의 정확도로 후보 물질을 예측하고 있으며, 다양한 AI 기반 도킹 시뮬레이션 도구를 활용해 단백질과 리간드의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 모드를 예측한다. 분자 동역학 시뮬레이션은 단백질과 리간드의 결합 안정성을 평가하고, 약물의 효과와 안전성을 예측한다. 또한 약물의 흡수, 분포, 대사, 배출 및 독성을 예측하는 ADME/T 예측 도구인 ADAPT를 자체 개발해 약물의 특성을 정확하게 예측하고 있다. ◆Dx&Vx, AI 기반 경구용 비만 치료제 개발 선도 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 신약연구본부 상무는 AI를 활용한 신약 연구의 장점과 단점, 그리고 자사의 AI 기반 신약 개발 전략을 소개한다. Dx&Vx는 경구용 비만 치료제 후보물질 발굴에 AI 기술을 적용해 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있다. Dx&Vx는 AI 기술을 활용해 기존 GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제) 의 한계점을 극복한 경구용 비만 치료제 후보물질을 발굴하고 있다. 이를 통해 환자 순응도를 높이고 부작용을 줄인 효과적인 비만 치료제를 제공한다는 목표다. Dx&Vx는 데이터 효율성을 극대화하는 전략을 통해 AI 신약 개발을 추진하고 있다. ‘작은 성공 공유 성공사례’라는 슬로건 아래, 작은 성공을 반복하며 Docking, ADME 등의 개별 예측을 수행한다. 또한 Scaffold hopping, Pose prediction 등의 기술을 활용해 유망한 후보물질을 발굴한다. ◆신테카바이오, AI 신약 개발 혁신 플랫폼으로 신약 후보물질 발굴 가속화 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 AI 기반 신약 개발의 혁신 플랫폼을 소개하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 새로운 패러다임을 제시한다. 신테카바이오는 딥러닝 기반의 AI 신약 개발 플랫폼인 DeepMatcher를 개발해 신약 후보물질 발굴에 활용하고 있다. DeepMatcher는 단백질 구조 기반 결합 화합물 선별 및 최적화, 화합물 물성 예측, 다중 대상 단백질 결합 가능성 확인 등 다양한 기능을 제공한다. 신테카바이오는 DeepMatcher를 활용해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 치료제 후보물질을 발굴하고, 55일 만에 화합물 1차 검증까지 완료했다. 또한 AI를 기반으로 다수 약물 개발 대상에 대한 동시 발굴을 진행하고 있다. 이처럼 신약 후보물질 발굴의 효율성을 높이고, 신약 개발의 새로운 가능성을 제시하는 AI 기술의 발전은 난치병 치료제 개발과 환자 맞춤형 치료 시대를 앞당길 것으로 기대를 모으고 있다.2025-02-25 06:00:00
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KT, 빅데이터 기반 '내고객분석리포트' 출시…문자 마케팅 효용 극대화 [이코노믹데일리] KT가 빅데이터 분석 기반의 기업용 마케팅 솔루션 ‘내고객분석리포트’를 출시, 차별화된 고객 맞춤형 마케팅 지원에 나선다고 13일 밝혔다. 지난해 8월 출시된 이 서비스는 기업 고객이 발송하는 RCS(Rich Communication Service) 문자 수신자를 심층 분석하여 마케팅 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. ‘내고객분석리포트’는 KT의 ‘스마트메시지RCS’ 서비스를 이용하는 기업 고객에게 무료로 제공된다. RCS 문자 수신자 중 정보 활용에 동의한 KT 고객 데이터를 분석, 성별, 연령 등 기본적인 인구통계 정보는 물론 라이프스타일, 관심사까지 다각적인 정보를 리포트 형태로 제공하는 것이 특징이다. 기업들은 이 리포트를 통해 고객을 심층적으로 이해하고 더욱 정교한 타겟 마케팅 전략을 수립할 수 있게 된다. 예를 들어 고객의 연령대별 분포, 직장인 및 사업자 비율, 주요 관심사 등을 한눈에 파악하여 고객 특성에 최적화된 맞춤형 혜택을 제공할 수 있다. 50대 여성 고객 중 ‘취업’에 높은 관심을 보이는 그룹에게는 자녀 취업 관련 자기소개서 첨삭 사이트 쿠폰을 제공하는 방식이다. 뿐만 아니라 ‘내고객분석리포트’는 기업의 시장 경쟁력 분석에도 유용한 도구로 활용될 전망이다. 자사 및 동종 업계에 대한 고객 관심도와 모바일 트래픽 추이를 ‘미이용’, ‘상’, ‘중’, ‘하’ 단계별로 분석하여 제공, 경쟁사 현황을 입체적으로 파악할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 기업들은 신제품 출시나 프로모션 시 고객의 니즈를 정확히 반영, 시장 반응을 극대화할 수 있다. ‘경제’, ‘은행’에 높은 관심을 보이는 고객층에게 금융 세미나 초청이나 관련 박람회 정보를 제공하는 것이 대표적인 예시이다. 가구 유형별 분석 기능 또한 ‘내고객분석리포트’의 강점이다. 문자 수신 고객의 가구 형태를 유·초등 자녀 가구, 중년 부부 등 다양한 유형으로 세분화하고 각 유형에 맞는 라이프스타일 정보를 시각화하여 제공한다. 기업들은 이 데이터를 활용, 가구 유형별 맞춤형 상품 개발 및 광고 문구 제작 등 더욱 효과적인 마케팅 캠페인을 진행할 수 있다. 신규 서비스 런칭 시, 특정 가구 유형에 특화된 혜택이나 광고 메시지를 설계하는 데 용이하다. 서비스 이용 조건은 RCS 문자 수신 고객이 1000명 이상이며 RCS 문자 발송 시 그룹 ID에 특정 키를 삽입해야 한다. ‘스마트메시지RCS’와 ‘내고객분석리포트’ 서비스 신청 및 문의는 이메일을 통해 가능하다. KT는 향후 ‘내고객분석리포트’ 기능을 지속적으로 업그레이드할 계획이다. 성별, 연령별 문자 읽음 통계, 문자 확인 시간대 정보 등을 추가 제공하여 RCS 문자 마케팅의 효과를 더욱 높여나갈 방침이다. 명제훈 KT Enterprise부문 서비스Product본부장은 “KT가 가진 빅데이터를 기반으로 RCS를 이용하는 기업들에게 마케팅 인사이트 도출을 지원하는 서비스를 제공할 수 있게 됐다”며, “KT 내고객분석리포트가 마케팅 문자를 사용하는 고객사분들께 효과적이고 차별화된 마케팅 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다.2025-02-13 09:53:14
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KT, 'AX 전략 세미나' 개최…금융 기업 대상 AI·클라우드 기반 업무 혁신 전략 제시 [이코노믹데일리] KT가 기업 고객을 대상으로 AI와 클라우드 기반 업무 혁신 전략을 공유하는 ‘AX 전략 세미나’를 개최하며 B2B 시장 공략에 본격적인 시동을 걸었다. KT는 이번 세미나를 통해 기업의 ‘AX 파트너’로서의 입지를 확고히 하고, AICT 컴퍼니로의 도약을 본격화한다는 방침이다. 12일 KT는 서울 중구 롯데호텔에서 국내 주요 금융 기업 경영진을 초청하여 첫 번째 ‘AX 전략 세미나’를 성황리에 개최했다. ‘AX로 변화하는 금융’을 주제로 열린 이날 세미나에는 은행, 보험, 증권 등 12개 금융 기업 경영진과 안창용 KT Enterprise부문장(부사장), 정우진 전략·사업컨설팅부문장(전무), 한국 마이크로소프트 임원 등 양사 주요 관계자들이 참석했다. KT는 이번 세미나에서 자사의 AICT 역량과 마이크로소프트의 첨단 기술력을 융합하여 금융 AX 시대의 미래 전략을 제시하고, AI·클라우드 기반 혁신 AX 솔루션을 선보였다. 이를 통해 금융 기업의 디지털 혁신 가속화 및 효율성, 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 전승록 KT 전략·사업컨설팅부문 GTM본부장(상무)은 ‘AX로 여는 금융의 미래, KT와 함께하는 여정’ 발표를 통해 금융 시장 AX 트렌드와 주요 사례를 소개하며 규제 완화 흐름에 발맞춰 KT의 한국적 산업 특화 AX 솔루션을 기반으로 금융 AI 기업 도약을 지원하겠다는 비전을 제시했다. 박철우 KT Enterprise부문 금융사업본부장(상무)은 금융 기업의 AI 기반 의사결정 체계 구축과 데이터 활용 금융 혁신 지원을 강조하며 금융 AX 파트너로서 KT의 역할 확대를 약속했다. 안창용 KT Enterprise부문장(부사장)은 “KT는 차별화된 통신 인프라와 IT 솔루션으로 금융 혁신을 이끌어왔다”고 강조하며 “마이크로소프트와 협력하여 압도적인 AI 역량을 구축, 고차원 AI 서비스와 맞춤형 솔루션을 제공하여 기업 고객의 AI 전환을 가속화하는 AX 파트너로 자리매김할 것”이라고 포부를 밝혔다. KT는 이번 금융 기업 대상 AX 세미나를 시작으로 제조, 유통, IT, 공공 등 다양한 산업 분야별 맞춤형 ‘한국적 AX 솔루션’을 지속적으로 선보이며 기업 고객과의 소통을 강화할 예정이다.2025-02-12 10:25:11
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정부, AI 경쟁력 강화 위해 '추격조' 필요…업계 "데이터·GPU·인재 지원 절실" [이코노믹데일리] 한국 인공지능(AI) 기술이 미국 오픈AI와 중국 딥마인드를 넘어서는 선도적인 위치로 도약하기 위해 정부 차원의 집중적인 투자와 지원을 받을 'AI 추격조' 구성 필요성이 제기됐다. 6일 과학기술정보통신부는 국가AI위원회, 초거대AI추진협의회와 함께 서울 중구 국가AI위원회 회의실에서 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'를 개최했다. 이 자리에서 국내 AI 개발 기업들은 GPU(그래픽처리장치) 등 인프라 부족, AI 학습용 데이터 확보의 어려움, AI 인재 육성 문제 등 다양한 과제를 해결하기 위한 정부의 파격적인 지원 방안 마련을 촉구했다. 특히 거대언어모델(LLM) 개발에 필수적인 GPU를 특정 기업에 집중 지원하고 해외로 유출된 AI 핵심 인재를 국내로 유치하기 위한 고액 연봉 지원, AI 학습용 데이터 저작권 대가 산정 유예 등 획기적인 정책 도입이 시급하다는 의견이 제기됐다. 김두현 국가AI위원회 분과위원(건국대 컴퓨터공학과 교수)은 "오픈AI나 딥마인드와 어깨를 나란히 할 수 있는 AI 기술 강국으로 도약하기 위해서는 'AI 추격조'와 같은 특단의 대책이 필요하다"며 "국가AI컴퓨팅 센터 산하에 제도적 제약 없이 파격적인 지원을 제공할 수 있는 특수 임무 조직을 구성해야 한다"고 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "만약 정부가 딥마인드와 같은 AI 선도 기업을 10개 육성하는 것을 목표로 한다면 데이터 문제 해결이 최우선 과제"라며 "AI 추격조에 선정된 기업에게는 3년간 데이터 우선 사용 권한을 부여하고 저작권료 지급은 유예하는 파격적인 데이터 활용 정책이 필요하다"고 말했다. 또한 김 대표는 "정부가 GPU 1만 개를 확보할 수 있는 예산을 추격조 기업에 집중 투자하고 글로벌 빅테크 기업에 재직 중인 한국인 AI 핵심 인재들이 국내로 돌아올 수 있도록 높은 수준의 인건비를 지원해야 한다"고 덧붙였다. 배원욱 LG AI연구원 원장은 정부 지원 방식에 대해 "모든 기업에 '나눠 먹기'식 지원이 아닌 특정 기업을 선정하여 집중적으로 지원하는 '선택과 집중' 전략이 필요하다"고 강조했다. 배 원장은 "오픈AI의 'GPT-3 mini'는 딥마인드의 'DeepSeek R1'보다 추론 능력이 뛰어나다. 이는 오픈AI가 2480개의 GPU H200을 활용할 수 있는 인프라를 갖췄기 때문이다. 한국도 GPU 집중 투자를 통해 딥마인드나 GPT-3 수준의 AI 모델을 충분히 개발할 수 있다"고 설명했다. 덧붙여 "정부가 특정 기업을 선정해 집중 투자하고 연내 가시적인 성과를 도출하여 기술력을 입증해야 한다"고 말했다. 특히 배 원장은 LG에서 개발한 AI 모델 '엑사원'이 딥마인드 대비 적은 비용으로 높은 효율성을 달성했다고 밝혔다. 그는 "LG의 '엑사원 3.5' 32B 모델 개발에는 70억 원이 투입됐다"며 이는 딥마인드가 'DeepSeek V3' 모델 학습에 투자한 78억 원보다 적은 금액이라고 설명했다. 또한 "엑사원은 현재 LG 계열사 임직원 대상으로 서비스되고 있으며 글로벌 시장에 공개하여 더 많은 사용자에게 알리고 싶었지만, 여러 제약으로 인해 아쉬움이 남는다"고 토로했다. 정보통신기획평가원의 LLM 리더보드 자료에 따르면 LG '엑사원 3.5'는 2023년 12월 에지 부문에서 1위를 기록하며 기술력을 인정받았다. 배 원장은 "AI 모델 개발에 100억 원 이하 전체 비용도 200억~400억 원이면 충분히 LLM 모델을 만들 수 있다"며 "조만간 딥마인드 R1 수준의 모델을 오픈소스로 공개할 계획"이라고 밝혔다. 신용식 SKT 부사장은 "일본 소프트뱅크가 AI 생태계를 주도하는 것처럼 한국도 AI 산업을 이끌어갈 리더십이 부족한 상황"이라고 진단하며 "국내 LLM 기술력이 높더라도 시장에서 실제로 사용되지 않거나 수익으로 연결되지 못하면 의미가 없다"고 지적했다. 신 부사장은 "대기업조차 AI 인프라 투자에 부담을 느끼는 상황에서 정부 주도의 대규모 인프라 투자가 필요하다"고 강조하며 "국방, 전략 산업 등 핵심 분야에서 '소버린 AI'를 확보하지 못하면 시장 경쟁력을 잃게 될 것이다. K-LLM 육성에 대한 공감대를 바탕으로 민관, 산학연 협력을 통해 해법을 모색해야 한다"고 제언했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "소버린 AI는 타 국가가 쉽게 따라올 수 없는 차별화된 기술력을 확보하는 것이 핵심"이라며 네이버 역시 소버린 AI 기술 확보에 주력하고 있음을 시사했다. 강도현 과학기술정보통신부 2차관은 "현재 한국 AI 기술은 '제법 잘하는 나라' 수준으로 평가받고 있지만 '아주 잘하는 나라'로 도약하기 위한 노력이 필요한 시점"이라며 "정부, 업계, 국민 모두가 'AI 기술 강국'이라는 공동 목표를 향해 나아가야 한다"고 강조했다. 또한 AI 인프라 투자에 대해서는 "정부 재정 당국과 협의를 진행 중이며 기업 투자 부담을 덜어주기 위해 국책 금융 지원 등 다양한 방안을 모색하고 있다"고 밝혔다.2025-02-06 18:00:56
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세일즈포스 태블로, AI 시대 데이터 인재 양성 위한 2025년 교육 프로그램 발표 [이코노믹데일리] 세일즈포스의 지능형 데이터 분석 플랫폼 태블로가 AI 시대를 선도할 데이터 인재 양성을 위한 2025년 교육 프로그램 계획을 6일 발표했다. 데이터 활용 능력이 핵심 경쟁력으로 부상함에 따라 태블로는 국내 대학 및 교육 기관과의 협력을 통해 실무형 데이터 인재를 육성하고 AI 시대를 이끌어갈 차세대 디지털 인재 확보에 적극적으로 나설 계획이다. 태블로는 2011년부터 자체 교육 프로그램인 ‘태블로 아카데미(Tableau Academy)’를 통해 전 세계 교육기관의 교수진과 학생들에게 데이터 분석 소프트웨어와 교육 리소스를 무상으로 제공해왔다. 현재까지 전 세계 150만 명 이상의 데이터 인재를 양성했으며 한국에서는 2024년 9월부터 9개의 국내 대학과 협력하여 데이터 리터러시 교육 프로그램을 성공적으로 운영해왔다. 특히 학과별 특성과 수업 내용을 반영한 맞춤형 실습 교육은 국내 대학에서 높은 호응을 얻었다. 태블로 아카데미는 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야는 물론 인문학 및 사회과학 분야 학생들도 데이터를 활용하여 깊이 있는 학습을 할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 학생들은 전공과 데이터 역량에 관계없이 데이터를 활용해 문제를 해결하고 데이터 기반의 커뮤니케이션 능력을 향상시킬 수 있다. 태블로는 교수진의 데이터 트렌드 이해도 및 교육 역량 강화를 위한 지원도 제공한다. 복잡한 데이터를 직관적으로 설명할 수 있는 교수법과 다양한 실습 자료를 제공하여 교수와 학생 간의 효과적인 소통과 교육의 질을 높이는 데 기여한다. 2025년에는 AI 시대에 필수적인 데이터 역량 강화를 위해 교육 프로그램을 더욱 고도화할 예정이다. 태블로는 △AI 기초 개념 △AI 윤리 △데이터 기반 의사결정 △편향성 분석 및 개선 등을 아우르는 종합적인 교육을 제공할 계획이다. 특히 각 학과의 특성을 고려한 맞춤형 교육 과정을 확대하고 직접 대학교에 방문하여 교육 프로그램을 진행하는 등 전공 및 대학의 특성에 최적화된 데이터 분석 역량을 갖춘 인재 양성에 주력할 방침이다. 현재 2025년 1학기 교육 프로그램 희망 대학을 적극적으로 모집하고 있다. 위장영 태블로 코리아 사업총괄은 “데이터는 모든 산업 분야의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되었으며 이제 교육 현장에서도 데이터 역량 강화를 위한 실질적인 지원이 무엇보다 중요해졌다"라며 "태블로는 누구나 데이터를 보고 이해하는 세상을 만든다는 사명 아래 경쟁력을 갖춘 차세대 디지털 인재를 양성하고 AI 시대에 필요한 데이터 리터러시 역량 함양을 지원하기 위해 최선을 다할 것"이라고 밝혔다. 한편 태블로는 지난 2월 ‘아이언 비즈:스튜던트 에디션 2025(Iron Viz: Student Edition 2025)’를 개최하여 전 세계 학생들이 태블로를 활용해 데이터 기반의 창의적인 인사이트를 시각적으로 표현하고 글로벌 무대에서 역량을 선보일 기회를 제공했다.2025-02-06 10:34:00
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![[편집인 칼럼] 대한민국, AI 강국이 되지 못하는 이유](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/03/20250203172539450470.png)
대한민국, AI 강국이 되지 못하는 이유 [이코노믹데일리] 인공지능(AI)은 21세기 가장 중요한 기술 혁신 중 하나로 꼽힌다. 미국과 중국은 AI 개발에 막대한 자금을 투자하며 기술 패권 경쟁을 벌이고 있다. 미국은 약 1400억 달러를, 중국은 80억 달러를 AI 연구와 개발(R&D)에 투자하며 글로벌 AI 시장을 선도하고 있다. 반면 IT 강국이라 불리는 대한민국은 AI 분야에서 그만큼의 두각을 나타내지 못하고 있다. 그렇다면 대한민국은 왜 AI 강국이 되지 못하는 것일까? 이는 자금 부족, 인재 부족, 기술력 한계 등 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과라 할 수 있다. ◆ AI 연구개발(R&D) 투자 부족 AI 기술 개발에는 막대한 자금이 필요하다. 미국과 중국의 사례를 보면 국가 차원의 대규모 투자가 AI 발전의 핵심 동력임을 알 수 있다. 미국은 1400억 달러를 투자하며 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타, 아마존과 같은 글로벌 AI 기업들이 연구개발을 이어가도록 지원하고 있다. 중국 역시 80억 달러를 투자하며 바이두, 알리바바, 텐센트 등 거대 IT 기업을 중심으로 AI 생태계를 구축하고 있다. 이에 반해 우리는 AI 투자 규모는 상대적으로 미미하다. 정부는 2023년부터 2027년까지 AI 반도체 분야에 약 1조 원(약 76억 달러)을 투자한다고 발표했지만 이는 미국이나 중국의 투자 규모와 비교했을 때 매우 적은 수준이다. 대기업들도 AI 기술에 대한 투자보다는 기존 사업(반도체, 스마트폰, 가전 등)에 집중하는 경향이 크다. AI 기술이 기업의 핵심 사업으로 자리 잡지 못한 것이다. ◆ 인재 부족과 두뇌 유출 AI 발전의 핵심 요소 중 하나는 우수한 인재 확보이다. 미국과 중국은 AI 분야에서 세계 최고 수준의 연구진을 보유하고 있다. 특히 미국은 글로벌 AI 인재들이 몰려드는 국가로 실리콘밸리에는 전 세계에서 온 AI 연구자들이 일하고 있다. 중국 역시 정부 주도로 AI 인재 육성을 위한 교육 프로그램과 연구 프로젝트를 적극적으로 운영하고 있다. 우리는 AI 인재가 부족한 상황이다. 서울대, KAIST 등 일부 대학에서 AI 연구를 활발히 진행하고 있지만 연구 환경과 보상이 미국이나 중국보다 열악하여 우수한 인재들이 해외로 유출되는 현상이 심각하다. 많은 AI 연구자와 엔지니어들이 구글, 메타, 오픈AI 같은 해외 기업으로 이직하고 있으며 국내 AI 스타트업들도 핵심 인재를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. ◆ 기술력의 한계 대한민국은 IT 강국으로 불리지만 AI 분야에서는 상대적으로 뒤처지고 있다. 한국이 강점을 가진 분야는 반도체, 통신, 디스플레이, 스마트폰, 게임 등이며 AI 기술의 핵심인 딥러닝, 자연어 처리, 생성형 AI 등에서는 미국이나 중국에 비해 경쟁력이 낮다. 현재 대한민국에서 개발된 AI 모델들은 대부분 구글, 오픈AI, 메타 등 해외 기업들의 AI 모델을 활용한 2차 개발에 머물러 있다. 예를 들어 네이버의 '하이퍼클로바'나 카카오의 'KoGPT'는 자체 AI 모델이지만 기본 구조는 오픈AI의 GPT와 유사하다. 이는 한국 기업들이 독자적인 AI 기술을 개발하기보다는 해외 기술을 기반으로 응용하는 전략을 선택한 결과다. ◆ AI 생태계 부재 미국과 중국은 AI 스타트업을 적극적으로 지원하며 AI 생태계를 확장하고 있다. 예를 들어 미국은 오픈AI, 앤트로픽, 코히어와 같은 AI 스타트업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 벤처캐피털(VC)과 대기업이 투자하는 구조를 갖추고 있다. 중국도 AI 스타트업에 대한 정부 지원이 활발해 바이두, 알리바바, 텐센트 같은 IT 대기업들이 AI 신생 기업과 협력하며 AI 기술을 발전시키고 있다. 한국에서는 AI 스타트업이 성장하기 어려운 환경이다. 정부 규제, 낮은 투자 규모, 글로벌 시장과의 단절 등으로 인해 AI 기업들이 혁신적인 기술을 개발하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 어려운 실정이다. 특히 AI 데이터 규제가 엄격하여 한국 AI 기업들이 대규모 데이터 학습을 진행하는 데 제약이 많다. ◆ 정부 정책과 규제 문제 AI 산업 발전을 위해서는 정부의 정책 지원이 필수적이다. 미국과 중국은 AI 기술을 국가 전략 기술로 지정하고 강력한 지원 정책을 펼치고 있다. 미국은 CHIPS and Science Act를 통해 AI 반도체 및 AI 연구개발을 적극적으로 지원하며, 중국은 국가 AI 전략을 수립해 AI 기술 개발을 국책 사업으로 추진하고 있다. 우리의 AI 정책은 상대적으로 부족하다. 정부가 AI를 지원하겠다고 발표는 하지만 실질적인 투자 규모나 규제 완화 조치가 미흡하다. 예를 들어 AI 데이터를 활용한 연구개발이 규제에 가로막히는 경우가 많으며 AI 관련 법률이 명확하지 않아 기업들이 적극적으로 AI 개발에 투자하기 어려운 환경이다. ◆ 기업들의 보수적인 투자 태도 삼성, LG, SK 등 한국의 주요 대기업들은 AI 기술을 연구하고 있지만 AI를 주력 사업으로 육성하려는 움직임은 크지 않다. 예를 들어 삼성전자는 반도체와 스마트폰, 디스플레이 등 기존 핵심 사업에 집중하는 경향이 강하며 AI 기술을 기존 제품에 접목하는 수준에서 활용하고 있다. 반면 미국의 구글과 마이크로소프트(MS)는 AI를 차세대 핵심 사업으로 삼고 대규모 투자를 진행하고 있다. 국내 대기업들이 AI에 대한 투자를 늘리고 있지만 리스크를 감수하면서도 장기적인 투자를 할 만큼의 적극성이 부족한 것이 현실이다. 이는 AI 분야에서 한국 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추지 못하는 주요 원인 중 하나다. 결론적으로 한국이 AI 강국이 되기 위해서는 다음과 같은 변화가 필요하다. 먼저 AI 연구개발 투자 확대를 통해 정부와 기업이 AI 연구개발(R&D)에 대한 투자를 대폭 확대해 나가야 한다. 이어 AI 인재 양성 및 유출 방지도 시급한 문제이다. 이를 위해 국내 AI 연구자들에게 더 나은 연구 환경과 보상을 제공해야 하며 AI 스타트업이 성장할 수 있도록 벤처 투자와 정부 지원을 강화해야 한다. 특히 AI 데이터 활용 규제를 완화하고 AI 연구개발을 장려하는 정책을 마련이 시급하며 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 독자적인 AI 기술을 개발해야 한다. AI는 미래 산업의 핵심이다. 대한민국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 과감한 투자, 인재 육성, 정부 지원, 기업의 적극적인 참여가 필수적이다. 현재의 한계를 극복하고 AI 강국으로 도약하기 위한 노력이 절실히 필요하다.2025-02-03 17:34:18
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오픈AI, 차세대 AI 모델 개발 난항…데이터 확보 및 비용 문제에 발목 [이코노믹데일리] 챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 주력 인공지능(AI) 모델 개발에 차질이 빚어지고 있다는 보도가 나왔다. 22일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 복수의 소식통을 인용 오픈AI가 개발 중인 코드명 ‘오리온’(Orion) 즉 GPT-5의 개발이 상당 기간 지연되고 있으며 막대한 비용이 소요되고 있다고 보도했다. 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)는 금년 중반께 신규 모델 출시를 기대했으나 현재까지 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 것으로 알려졌다. 지난 20일 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 공개한 고급 추론 AI 모델 ‘o3’ 역시 차세대 주력 모델로 보기에는 어렵다는 평가가 지배적이다. WSJ에 따르면 오픈AI는 지난 18개월 이상의 개발 기간 동안 대규모 데이터 학습을 최소 두 차례 진행했으나 매번 예상치 못한 문제에 직면하며 만족할 만한 결과를 얻지 못했다. 새로운 모델의 성능은 기존 GPT-4보다는 개선되었지만 투입된 비용을 고려할 때 획기적인 발전이라고 보기는 어렵다는 것이 내부 관계자들의 전언이다. 업계에서는 통상적으로 대규모 AI 모델 학습에 6개월 기준 약 5억 달러(한화 약 7247억원)의 컴퓨팅 비용이 소요되는 것으로 추정하고 있다. 이전 모델 개발에서는 인터넷 뉴스 기사, 소셜미디어 게시글, 학술 논문 등 광범위한 데이터를 활용했으나 새로운 모델 개발 과정에서는 고도화된 학습에 필요한 양질의 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 것으로 분석된다. 이러한 문제 해결을 위해 오픈AI는 소프트웨어 엔지니어, 수학자 등 전문 인력을 투입, 새로운 소프트웨어 코드 생성이나 복잡한 수학 문제 해결 등 AI 자체 학습용 데이터 생산을 시도하고 있다. 그러나 이 방식은 기존 데이터 활용 방식에 비해 상당한 시간과 노력이 요구된다. 엎친 데 덮친 격으로 경쟁사들의 고액 연봉 제시를 통한 핵심 연구 인력 유출 시도 또한 오픈AI의 비용 부담을 가중시키고 있다. AI 모델 성능 향상의 정체에 대한 우려는 오픈AI뿐 아니라 업계 전반에서 제기되고 있는 상황이다. 오픈AI 공동 창립자이자 수석 과학자를 지낸 일리야 수츠케버는 지난 13일 강연에서 “컴퓨팅 파워는 계속 증가하고 있지만 학습에 필요한 데이터는 한정적”이라며 데이터 부족 문제를 지적했다. 그는 AI 모델 학습 데이터를 유한한 자원인 화석 연료에 비유하며 현재와 같은 방식의 생성형 AI 모델 사전 학습은 결국 한계에 직면할 것이라고 전망했다. 결국 오픈AI는 데이터 확보라는 근본적인 문제와 막대한 비용 부담이라는 현실적인 어려움 속에서 차세대 AI 모델 개발에 난항을 겪고 있는 것으로 보인다.2024-12-23 07:53:42
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![[기자수첩] 손바닥으로 하늘 가리는 GM](https://image.ajunews.com/content/image/2025/03/20/20250320182759531950_518_323.jpg)