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(서울=NSP통신) 이복현 기자 = 향후 4차 산업혁명의 근간이 될 AI 기술 발전을 위해서 데이터 관련 제도 정비가 선행돼야 한다는 주장이 제기됐다.

전국경제인연합회(이하 전경련)은 ‘인공지능(AI) 분야 현황과 과제’를 분석한 결과 투자와 특허, 핵심인재 수 등이 AI 선진국 대비 경쟁력이 부족한 상황이며 특히 AI 학습에 필요한 데이터 활용 제약하는 개별법 정비와 핵심 인력을 위한 제도개선이 시급한 것으로 나타났다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지적 능력을 기계로 구현하는 과학기술로 ▲모바일 등을 통한 데이터 획득 ▲데이터 저장 ▲데이터 가공 ▲학습을 통한 AI 모델(알고리즘) 생성 과정을 통해 최종 서비스를 제공한다. 2000년대 들어 네트워크 발전, 데이터 활용, 컴퓨터 성능의 향상이 AI의 폭발적 발전의 밑거름이 됐으며 4차 산업혁명 시대에는 하드웨어의 핵심인 반도체와 함께 AI 기반의 소프트웨어를 준비하지 않으면 자율주행차, 로봇, 의료, 빅데이터 등 미래 유망산업에서 경쟁국에 뒤쳐질 수밖에 없다.

AI 세계시장 규모는 ’18년 735억 달러에서 ’25년 8985억 달러로 연평균 43.0%의 고성장이 예상되는 분야다. 이는 차세대 먹거리로 손꼽히는 로봇산업과 비교해도(동기간 연평균성장률 18.5%) 높은 수준이다.

AI는 모든 산업에 혁신을 가져와 부가가치를 더할 뿐 아니라 AI 도입으로 사라지는 일자리보다 더 많은 일자리를 만들어 낸다는 측면에서 향후 미래 산업에서 중요한 분야로 여겨지고 있다. 정부도 ’18년 인공지능 R&D 전략, ’19년 인공지능 국가전략 등을 통해 비전과 과제를 제시한 바 있다.

하지만 국내 상황은 아직 갈 길이 멀다. 우리나라는 높은 교육 수준, 최고의 ICT 인프라 등에 강점이 있음에도 불구하고 AI 분야에서 미국, 중국 등 선진국과의 격차는 여전하다. 한국의 AI 논문 수는 세계 9위지만 1위인 중국(7만199건) 대비 1/10 수준에 불과하며 질적 지표인 논문 편당 인용 수는 전체 91개국 중 31위에 그쳤다.

특허 수를 기반으로 AI 기술 100대 기업(연구기관)을 분석한 결과를 봐도 한국 국적의 연구기관은 미국(44곳)의 1/11 수준인 4곳(삼성, LG, 현대자동차, 전자통신연구원) 뿐이다. 또 원천기술을 개발하는 석·박사 이상급 연구자 숫자도 부족해 미국의 3.9% 수준인 405명에 불과하다. AI 인력 부족은 고질적인 문제로 고등교육을 받는 대학생 인구수 대비로도 주요국 대비 열위에 있는 상황이다.

상황이 이렇다 보니 한국의 AI 경쟁력은 미국의 80.9% 수준이고, 1.8년의 기술격차가 수년째 좁혀지지 않고 있다. 이는 중국이 국가 차원의 투자 및 지원정책으로 2016년 71.8% 수준에서 빠른 속도로 미국을 따라잡아 2020년 85.8%까지 기술수준이 높아진 것과 대조적이다.

AI 분야는 미래 먹거리로서 많은 스타트업들이 집중하고 있다. 글로벌 시장조사업체 CB insights에 따르면 글로벌 유니콘 650개 기업 중에 AI 관련 기업은 50개이며 1위 기업은 틱톡으로 유명한 중국의 Bytedance이다. 또 글로벌 100대 스타트업 현황을 보아도 미국이 65개, 영국 8개, 중국 6개에 비하여 우리는 0개로 경쟁국 대비 낙후돼 있다.

주요국은 한발 앞서 데이터 등 AI 인프라를 구축하고 국가 전략을 세워 재정 지원, 인재 양성에 힘쓰고 있다.

미국은 국방 등 공공분야에 정부 투자를 집중하고 있으며, AI 응용산업은 민간투자 중심으로 추진하는 것이 특징이다. 2009년부터 오픈 데이터 정책 등 빅데이터 활용을 추진했으며 데이터 활용이 용이한 규제환경으로 연구와 산업에의 활용이 가능해 구글, 애플, 아마존 등 빅테크 기업 중심으로 글로벌 생태계를 미국이 주도하고 있다.

중국은 공공주도의 대규모 투자를 기반으로 빠르게 미국을 추격하고 있다. 중국 정부의 묵인하에 광범위한 개인정보 수집·활용을 허용해 2015년부터 빅데이터 산업을 육성했고 선도기업을 중심으로 생태계를 조성하려는 노력을 기울이고 있다.

영국은 우수 인재 확보에 적극적이다. AI 관련 인재 유치를 위해 특별비자 발급을 늘리고 정착이 원활하도록 이민 규칙을 변경하는 등 적극적인 제도개선을 추진했다. 또 NHS Digital 설립 등을 통해 의료 정보 등 데이터를 활용하기 위한 노력을 기울이는 등 데이터 활용을 위한 제도 마련에 적극적이다.

일본은 2017년 개인정보법을 개정해 개인 데이터의 사후 동의철회 방식을 도입하는 등 우호적인 데이터 인프라 환경을 마련했다.

반면 한국은 2020년 데이터 3법을 개정했지만 여전히 의료법 등 개별법에서 개인정보에 대한 별도 동의가 필요하거나 이용을 제한해 법체계가 충돌할 수 있고 활용하는 주체의 불확실성이 여전해 사업 추진에 걸림돌이 되고 있다는 분석이다. 또 AI 관련 우수 인재는 해외로 유출돼 인재 부족에 시달리고 있지만 인재 육성을 위한 비자나 학과 신설 등 제도개선에서 선진국 대비 미온적이다.

유환익 전경련 기업정책실장은 “AI가 미래 성장동력으로 주목받고 있지만 IT 강국인 한국의 경쟁력은 주요국 대비 기대에 미치지 못하는 것으로 나타났다”고 진단했다. 이어 “AI의 기반이 되는 데이터 활용을 원활하게 하기 위해 업종별로 데이터 활용을 차등해 활용할 수 있도록 개인정보보호법을 개정하고 의료법 등 관계법을 정비할 필요가 있다”며 “집중적인 재정 지원과 함께, 비자 요건 완화, 학과 정원규제 유연화 등 핵심 인재를 위한 제도를 정비하는 것 또한 시급하다”고 강조했다.