지난 11일 '생성형 인공지능(Generative AI)의 충격과 법적 과제'라는 주제의 세미나가 법무법인 디라이트의 주관으로 서울 드림플러스 강남에서 열렸습니다.
본지는 세미나에서 ‘생성형 인공지능과 국내 스타트업의 과제’라는 주제로 기조연설을 진행한 국민대학교 윤종영 교수를 현장에서 만나 AI산업의 전반적인 현황에 대해 들어봤습니다.
Q1.현재 국내 AI산업의 대략적인 현황은 어떤가요?
대기업 또는 전문적인 기관에서 많이 하고 있는 분야가 있는데요, 스타트업 쪽에 초점을 두고 말하자면 일단 굉장히 많은 우수인력들이 인공지능으로 몰려들고 있습니다. 굉장히 열심히 하고 있고, 다양한 아이디어로 다양한 서비스 제품을 만들어내고 있는 현황입니다.
글로벌적으로 봤을 때도 대한민국이 가지고 있는 인공지능에 대한 파워 또는 노력, 리소스들이 결코 뒤지지 않는다고 생각을 합니다. 또, 학계나 산업계에서 굉장히 큰 노력을 하고 있고 정부에서도 인공지능 분야를 육성하기 위해 많은 투자를 하고 있습니다.
스타트업 입장에서는 인공지능으로 새로운 서비스를 만들어내고자 굉장히 많은 노력을 했습니다. 하지만 아쉬운 점은 실제로 사업화 단계에서 결국 돈을 버는 비즈니스 모델이 실현되기까지는 여러 가지 장애가 많았습니다.
또 가장 중요한 게 데이터의 문제입니다. 데이터를 얼마나 많이 확보하고, 잘 확보하냐, 이런 여러 가지 부분에서 어려움을 겪고 있는 스타트업들이 있었습니다. 하지만 이 문제를 잘 해결하면 기업가치도 올라갈 수 있다고 생각이 듭니다.
아무튼, AI산업 전반적으로 많은 노력들을 하고 있고 앞으로 미래는 밝다고 생각합니다.
Q2. AI산업을 주도하는 글로벌 빅테크 기업들과 비교했을 때 우리나라 기업들은 어떤가요?
기술력, 또 인력의 구성면에서 결코 뒤지지 않는다고 생각합니다. 하지만, 미국의 빅테크 기업에 비해서 우리가 부족한 점들은 결국은 투자인 것 같습니다.
오픈AI가 지금 엄청난 서비스를 수억 명한테 큰 문제 없이 제공할 수 있다는 것은 인공지능 기술을 대중이 잘 활용할 수 있도록 인프라를 미리 준비하고 투자를 했다는 것입니다.
그렇다면 우리나라 빅테크 기업에서는 왜 그렇게 못했을까라는 아쉬움이 있습니다. 안 했다기보다는 못했을 거라고 보는 이유는, 기술적인 문제가 아니라 기술 외적인 어떤 문제가 있지 않았을까라는 생각이 듭니다.
또 하나 태생적인 한계가 있다고 봅니다. 바로 데이터의 차이입니다. 글로벌 빅테크 기업, 마이크로소프트, 구글, 메타, 이런 회사는 전 세계 수십억 명이 쓰는 서비스입니다. 따라서 학습할 수 있는 데이터가 많습니다. 그렇다 보니 아무래도 북미 데이터와 비교해 보면, 우리 기업으로서는 그런 태생적인 한계가 좀 있지 않나 하는 생각이 듭니다.
Q3. 우리 AI산업계에서 어떤 노력이 필요할 까 궁금했는데, 투자가 더 필요하다는 말씀이신 것 같습니다.
그냥 투자 보다 좀 더 현명한 투자가 필요하다고 생각합니다. 국내 빅테크 기업들이 이미 많이 투자를 한 상황이긴 합니다. 하지만 당장의 수익과 매출로 이어지는 단계가 아니고, 오픈AI나 챗GPT 같은 서비스를 만들려면 사실 더 관심을 가지고 투자를 해야 합니다.
그런데 그 부분에서 허들이 생기지 않았을까 하는 아쉬움이 생깁니다. 당장 눈에 보이는 게 없는 상황에서 장기적인 투자를 하기엔 엄청난 리스크를 져야 하는 상황입니다. 그런 상황에서 기업 총수, CEO의 어떤 결단과 비전이 필요하다고 봅니다. 그래서 글로벌 빅테크 기업들은 결국 CEO가 주도해가고 있는 현황인데, 우리 기업들로서는 그런 부분이 쉽지 않았겠다고 생각합니다.