[대전=뉴스핌] 김수진 기자 = 최근 챗GPT열풍으로 인공지능(AI) 기술이 빠르게 성장하고 있다. 동시에 챗GPT가 스스로 거짓말을 그럴 듯하게 지어내고 윤리적이지 못한 결과물을 도출하자 믿을 수 있는 AI에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 국내뿐만 아니라 전 세계적으로도 신뢰성을 어떻게 구축해야 할지 제대로 된 답변을 내놓지 못하고 있는 게 현실이다. 무한 발전 중인 인공지능을 어떻게 통제하고 인간에 유익한 기술로 만들어야 할지 우왕좌왕하고 있다.
누구도 AI 신뢰성에 관심 가지지 않았던 몇 년전부터 이미 관련 기술 중요성을 주장해 온 박지환 씽크포비엘 대표는 지금이 마지막 기회라고 강조했다. 한국산업지능화협회(KOIIA) 디지털혁신기술위원장을 맡는 등 디지털 전환(DX)와 인공지능 기술 발전 변화를 이끄는 역할을 하고 있는 박지환 대표는 "AI 산업 부작용을 최소화하기 위한 공적 체계가 반드시 필요한 시점"이라고 힘줘 말했다. 다음은 박지환 대표와의 일문일답.
-현 인공지능 시장을 한 마디로 표현하자면?
▲개화기 서양의학이 들어올 시기 만병통치약 약장수들이 시장에 넘쳐나던 상황과 유사해 보인다. 포졸들이 단속하러 다니지만 이들에게 사이비와 진짜 약을 구분할 기준은 정확히 없다. 신기술은 이러한 혼란 속에서 정착되고 발전하기 마련이지만, 과정에서 발생하는 부작용과 선의의 피해를 조심해야 한다. 각 기술을 검증할 수 있는 사회적 기준이 절실한 상황이다.
-챗GPT 등 글로벌 기업에서 선보인 생성형 AI기술력이 엄청나다. 국내 기술과의 격차는 어느 정도라 보는지?
▲기술에 대해 점수를 매기는 건 무의미하다. 지금은 모두가 누구도 가보지 않은 길을 개척하고 있어 내일 당장 누가 무엇을 또 내놓을지 예측하기 어렵기 때문이다.
AI 분야는 현지화를 이용한 차별화 전략이 필요하다고 강조하고 싶다. 예를 들어 챗GPT의 경우 한국어 학습이 0.016% 정도인데 반해, 네이버의 하이퍼클로버는 한국어 학습이 97%에 이른다. 이 정도면 다의적 표현이나 비유·은유법까지 정확히 이해하고 사용할 수 있다는 의미다.
이런 식으로 지역에 특화된 언어적 수준을 먼저 높이고 이에 맞는 서비스나 연계점을 만드는 방식으로 접근하는 것이 필요하다. 예를 들어 법률검토 AI는 해당 국가 법으로 재학습해야 실무에서 쓰일 수 있다.
이처럼 생성형 인공지능 기술은 개별 국가의 문화나 인종 특성 등 데이터가 반영돼야 한다. 단지 개별 기술 성능을 평가할 것이 아니라 어떻게 '차별화'될 수 있는지가 중요할 것이다.
같은 맥락으로 일각에서 국내 AI 산업도 글로벌 경쟁력을 갖춰야 한다는 의견이 요즘 많은데 일단 국내 시장을 다져놓은 다음에 비교적 경쟁이 덜한 비영어권 국가에 도전하는 것이 방법이다.
-AI 신뢰성 기술은 얼마나 발전했나?
▲AI 기술 중 많은 분야가 있지만 이중 신뢰성 기술력은 국내뿐만 아니라 글로벌적으로도 초기 단계에 불과하다. 하지만 글로벌 국가들은 ISO 등 표준활동에 공격적으로 참여하며 시장을 선도하고 있다. '믿을 수 있는 AI'가 결국 시장을 선점하게 될 것이라는 걸 빠르게 파악한 것이다. 하지만 국내는 아직 기술 개발에 소극적이다. 관련 논문 수만 봐도 국내와 글로벌 간 격차를 확인할 수 있다.
상황이 이러다 보니 국내에서는 신뢰성 개념 정립에서부터 문제가 발생하고 있다. 단순 영어 단어 검사(Reliability)가 신뢰성이라 주장하는 기업이 있다고 치자. 그런데 갑자기 '단어 뿐만 아니라 듣고 읽고 쓰고 대화하며 태도, 가치관 등 이 모든 것(Trustworthy)을 다 검사해야 한다'며 영어능력 평가 기준이 달라졌다. 그러자 '우리들도 오랫동안 영어능력(Trustworthy)을 검사했다'고 자신들이 그간 해온 검사(Reliability)를 진짜(Trustworthy)인 양 둔갑을 시키고 있는 상황이 연출되고 있다.
문제는 이를 제대로 걸러낼 수 있는 심사위원이 없다는 것이다. 신뢰성에 대한 국내 연구나 기술이 제대로 성장하지 못하다 보니, 이를 제대로 평가하고 좋은 기술을 알아보는 심사위원이 거의 없다고 해도 과언이 아니다. '사짜'가 판을 칠 수밖에 없는 딱 좋은 상황이다.
-한국정보통신기술협희(TTA)가 표준으로 채택하고 있는 '검증용 데이터 세트에 대한 밸런스 기반 AI 소프트웨어 신뢰성 평가 방법'을 강조해왔다. 타 기관의 기준안과의 차이는?
▲해당 방법은 AI가 산업현장의 다양한 예외 상황에서 정상적으로 동작하는지를 검증한다. 타 기관의 데이터 관련 기준안은 데이터 자체의 무결성을 평가하는 데 그치고 있는 게 현실이다. 예를 들어 학생이 수학 문제를 잘 푸는지 확인하는 과정에서 시험 문제에 오타가 없는지를 확인하는 것이 무결성이다.
하지만 수학 문제가 학생의 수학적 역량을 평가하는데 필요한 문제인지, 단순 중복 문제인지, 혹은 누락된 문제는 없는지 등을 변별력 있게 구성하는 것이 TTA 신뢰성 평가 방법이다. '다양성'과 '충분성' 평가 표준이라는 점에서 차이가 큰 셈이다. 때문에 TTA의 신뢰성 평가방법을 공공 영역에서 선제적으로 적용해야 한다고 계속해서 주장하고 있다.
-공공영역에 왜 TTA 평가방법을 채택해야 하나?
▲지금 업계는 AI개발이나 서비스 개발에 편중돼 발전하고 있는데 반해 검증 인력은 질적으로도 양적으로도 충분히 양성되지 못하고 있다. 이러한 인력은 꼭 필요하지만 시장(기업)이 양성하기에는 현실적으로 어려운 부분이 크다. 때문에 공공영역에서 먼저 나서야 한다. 그렇게 된다면 AI 관련 각종 문제에 더 효과적으로 대처해 국내 산업 경쟁력을 높일 수 있을 뿐 아니라 공공일자리 창출 효과까지 기대할 수 있을 것이다.
-AI 신뢰성 기술 발전을 위해 정부와 민간이 각각 어떤 역할해야 하나?
▲먼저 정부가 시장 방향을 제시해줬으면 한다. 아직 AI 신뢰성 분야는 시장 초기 단계라 시장이 나서기엔 무리다. 정부가 바른 방향을 제시한다면 민간은 알아서 따라가게 된다. 따라서 정부가 시장을 만들어놓으면 수요가 알아서 형성될 것이다. 시장이 커져야 편법이 사라지고 기술을 평가하는 수준도 높아질 것이다.
민간에서도 인력양성에 나서야 한다. 정부가 추진 중인 학교 내 AI 인력양성만 앉아서 기다릴 수 없다. 결국 현재는 민간이 적극 나서야 하는 상황이다.
AI 신뢰성 전문 기업을 운영하는 대표로써 우리도 직원들을 교육하며 인력을 양성하고 있다. 시장을 살려야 기업이 살기 때문에 진행하는 인력양성 프로젝트다. 하지만 주변에서는 당장 돈이 되지 않는 무모한 투자라며 말리는 사람도 적지 않다. 이러한 고민은 우리 회사 뿐만 아니라 많은 기업들에게 닥쳐 있는 상황일 것이다.
결국은 정부가 바른 기준을 가지고 관련 시장을 하루 빨리 선제적으로 키워줘야 한다. 시장이 바르게 성장할 수 있도록 정부 지원은 필수 불가결이다. AI 기술이 하루가 다르게 달라지고 발전하고 있다. 국내 AI 산업 발전을 위해 신뢰성 기술은 절대 놓쳐선 안되는 만큼 정부가 관련 산업과 시장에 관심을 가져 주길 바란다.
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