(지디넷코리아=한정호 기자)다가오는 범용인공지능(AGI) 시대에 대비해 한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 확보하려면 데이터 선순환 구조와 사후학습 기술에 대한 투자를 강화하고 노동·의료·교육 등 사회 전반의 제도 변화까지 준비해야 한다는 제언이 나왔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 중구 프레지던트호텔에서 'AGI 시대의 서막'을 주제로 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 이번 회의에선 AGI 시대를 대비해 기술·인프라 확보에서 경제·산업 전환을 거쳐 사회적 연착륙으로 이어지는 세 가지 주제의 발제가 진행됐다. 첫 발제자로 나선 신진우 KAIST 김재철AI대학원 교수는 '최상위급 AI 모델 확보 방안'을 주제로 한국이 글로벌 프론티어 AI 모델 경쟁에서 추격을 넘어 선두권으로 올라서기 위해 데이터와 사후학습에 대한 투자를 확대해야 한다고 강조했다. 그는 최근 국내 AI 모델의 성능이 발전 중이지만 여전히 미국·중국 최상위 모델과의 격차도 벌어지고 있다고 진단했다. 신 교수는 "최상위급 모델에는 데이터·모델·컴퓨팅 세 가지 요소가 필요한데 이는 더하기가 아니라 곱하기"라며 "하나라도 0이 되면 나머지가 아무리 많아도 쓸모가 없다"고 말했다. 이어 "현재 국내 AI 투자에서 컴퓨팅이나 모델 기술에 비해 상대적으로 데이터에 대한 투자가 부족하다"고 지적했다 알라딘릴게임 . 특히 해외 AI 기업들은 서비스를 통해 확보한 사용자 데이터를 다시 모델 학습에 활용하면서 성능을 높이는 '데이터 플라이휠'을 구축한 반면, 국내에는 이같은 선순환 구조가 부족하다고 평가했다. 국산 AI 모델 사용이 늘어나야 서비스 과정에서 새로운 데이터가 생성되고 이를 다시 모델 고도화에 활용할 수 있다는 설명이다. 신 교수는 "데이터를 공급하고 모델을 만든 뒤 사용자가 쓰게 하고 거기서 나온 데이터를 가지고 다시 모델을 개선해야 하는데 국산 모델을 쓰지 않기 때문에 이런 선순환 구조가 끊겨 있는 것이 가장 큰 문제"라고 말했다. 그러면서 에이전틱 AI 시대에는 온라인 환경과 상호작용하며 강화학습하는 '포스트트레이닝' 기술과 데이터 순환 구조에 집중적으로 투자해야 한다고 제언했다. 공공부문부터 국산 모델 활용을 확대해 실제 사용 과정에서 생성되는 데이터를 다시 학습에 활용하는 방안도 제시했다. 다음으로 최경진 가천대 법학과 교수는 '토큰 경제 시대의 법과 제도의 설계'를 주제로 AI 대전환 과정에서 발생할 비용과 책임, 편익을 어떻게 분배할 것인지에 대한 법·제도적 논의가 필요하다고 밝혔다. 강원랜드 특히 AI 활용에 필요한 토큰 비용이 높아지면서 자체 인프라나 협상력을 갖춘 대기업과 달리 중소기업·개인·연구자에게 부담이 집중될 가능성을 짚었다. 그는 "중소기업이나 개인, 연구자 같은 경우 토큰 비용의 증가를 고민하지 않을 수 없다"며 "중소기업과 연구개발자를 위한 적극적인 컴퓨팅 자원을 제공하는 형태의 법적인 기반이 필요하다"고 설명했다. 정부가 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하는 동시에 이를 다양한 주체가 실제 활용할 수 있도록 제도적 근거를 갖춰야 한다고도 주장했다. 또 AI 규제를 무조건 앞당기기보다는 기술 발전을 촉진하면서 실제 발생하는 분쟁을 해결할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 중요하다는 。도 강조했다. 최 교수는 "법 제도가 너무 빠른 속도로 나가서도 안 되고 너무 늦은 속도로 나가서도 안 된다"며 "AI 기본법을 비롯한 관련 규제가 합리적인 수준에서 운영되도록 지속적으로 모니터링하고 발전시켜야 한다"고 제언했다. 김현철 연세대 의과대학 교수가 기조발제를 진행하고 있다. (사진=지디넷코리아) 마지막으로 김현철 연세대 의과대학 교수는 'AGI와 사회: AI가 바꾸는 세 개의 시장'을 주제로 노동시장과 보건의료, 교육 분야에서 나타날 변화를 진단했다. 노동시장 전체에서 AI로 인한 급격한 고용 충격이 아직 뚜렷하게 나타나지는 않았지만 미국에선 AI 노출도가 높은 직군을 중심으로 젊은 세대의 고용이 감소하는 현상이 관찰되고 있다고 설명했다 야마토5게임 . 반면 국내에는 AI가 고용에 미치는 영향을 파악할 모니터링 체계조차 충분히 구축되지 않았다고 지적했다. 이에 AI 도입에 따른 청년 고용 변화를 지속적으로 추적하고 실업률 변화 등에 대비해 사회보장체계의 재정 영향까지 함께 분석해야 한다고 제안했다. 보건의료 분야에선 AI가 의료진의 생산성을 높이고 의료 접근성을 개선할 가능성에 주목했다. 김 교수는 특히 의료취약지역 문제를 단순히 의사 수 확대로 해결하기보다 AI와 데이터, 기술을 활용하는 접근이 필요하다고 주장했다. 이를 위해 병원마다 분산된 의료 데이터를 표준화하고 연계해 의료 AI 개발에 활용할 수 있는 기반을 갖춰야 한다고 밝혔다. 교육 역시 AI 시대에 맞춰 인지능력 중심 체계에서 변화해야 한다고 강조했다. AI가 지식 습득과 문제 해결 등 인지 기능을 빠르게 대체하는 만큼, 다른 사람과 협력하고 공감하며 스스로 판단하는 비인지 역량의 중요성이 커질 것이라는 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AGI는 개별 기술·산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망되는 만큼, 경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"며 "이번 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가도록 하겠다"고 덧붙였다. 나머지가 아무리 많