제2차 국가데이터정책위원회 개최 관련 사전브리핑

안녕하십니까? 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 엄열입니다.

연휴가 끝난 이른 시간이고 오늘 추운 날씨에도 불구하고 브리핑에 참석해 주신 우리 기자님 여러분들께 감사 말씀을 드리고요. 새해 복 많이 받으시길 기원하겠습니다.

그럼 지금부터 제2차 국가데이터정책위원회 회의 개요와 함께 데이터산업 진흥 기본계획, 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획 등 회의에 상정될 주요 안건의 내용을 브리핑하도록 하겠습니다.

먼저, 국가데이터정책위원회는 데이터산업 진흥 및 이용 촉진에 관한 기본법에 따라 지난 9월 14일 출범한 위원회입니다.

동 위원회는 국무총리를 위원장으로 하며, 과학기술정보통신부 장관과 행정안전부 장관을 공동간사로 총 30인 이하의 위원으로 구성되어 국가데이터정책 전반을 종합·심의하는 역할을 맡고 있습니다.

이번 제2차 국가데이터정책위원회는 서울 강남구에 위치한 하이퍼커넥트에서 내일 오후 3시 30분에 개최될 예정입니다.

하이퍼커넥트는 2014년에 설립되어 현재 15개국에 400여 명의 직원을 보유 중인 글로벌 인공지능·영상기술 기업입니다.

2020년도에는 연수출 5,000만 불을 달성했으며, 2021년에는 미국 매치그룹에 약 1조 9,000억 원에 인수된 기업입니다.

데이터산업 진흥 기본계획과 인공지능 일상화 계획을 통해 다양한 우리나라의 인공지능데이터 혁신기업들이 하이퍼커넥트와 같이 전 세계로 뻗어나가기를 희망하는 염원을 담아 금번 회의가 현장 방문과 함께 진행되었음을 말씀드리겠습니다.

그럼 지금부터 주요 안건의 내용에 대해 말씀드리도록 하겠습니다.

먼저, 제1차 데이터산업 진흥 기본계획은 데이터산업 진흥 및 이용 촉진에 관한 기본법에 따라 정부가 3년마다 수립하는 국가데이터정책의 청사진입니다. 올해부터 2025년까지 3년간 정부 정책방향을 담고 있습니다.

데이터는 인공지능기술 발전을 좌우하고 경제·사회 전반의 혁신을 가속화하는 디지털 시대의 원동력입니다.

그간 우리나라는 공공데이터 개방, 재정 투입을 통한 인공지능 학습용 데이터 구축, 데이터바우처 지원사업 등 정부 주도로 빠른 데이터 초기시장 형성에 힘써 왔습니다.

하지만 여전히 양질의 데이터는 부족하고 민간의 시장 참여는 다소 더딘 측면이 있습니다. 마이데이터 등 데이터 활용을 촉진할 제도들은 이용이 불편하다는 의견도 있습니다. 아울러 전문인력, 선도기술, 기업의 데이터 활용도 더 확충이 필요한 상황입니다.

이에 그간 정부 주도의 정책추진 한계를 뛰어넘어 민관협력을 통한 전향적 데이터 공유와 개방, 과감한 제도 혁신, 선제적 투자를 추진하고자 합니다.

먼저 첫째로, 우리 사회가 보유한 모든 데이터의 혁신적 생산·개방·공유를 추진할 계획입니다.

산업 수요와 AI 기술경쟁력 등을 고려한 인공지능 학습용 데이터의 전략적 구축과 연구데이터의 제공 기반을 조성하고 글로벌 데이터의 수집·공유체계를 마련해서 신산업 창출에 필요한 데이터를 전략적으로 생산·제공할 것입니다.

공공데이터의 개방 범주를 행정 영역에서 입법까지 확대하고, 개방의 편의성도 수요자 참여를 강화하여 향상시킬 것입니다.

또한, 민관협력을 기반으로 고령화 등 미래 이슈 데이터를 수집하고 대응 시나리오를 논의하는 체계도 마련해서 데이터 개방의 의미와 효과도 제고할 것입니다.

둘째, 민간 중심, 민간 주도의 데이터 유통·거래 생태계를 마련할 것입니다.

누구나 민간·공공의 데이터를 쉽게 검색하고 그 데이터의 품질·가치 등의 유용한 정보도 함께 확인할 수 있는 'One-윈도우' 데이터 플랫폼을 구축하겠습니다.

그리고 분야별 데이터의 융합 활용을 촉진할 '국가 표준화 맵' 마련 등으로 데이터를 편리하게 찾고 활용하는 국가 인프라를 조성하겠습니다.

또한, 데이터 거래·분석 기업을 3,500개까지 확대하고, 데이터 거래사 1,000명 육성 등을 통해 향후 50조 원의 데이터 시장 성장을 이끌 민간전문가와 기업을 본격 양성할 계획입니다.

셋째, 안전하면서도 혁신을 촉진하는 데이터 활용 기반을 조성하겠습니다.

민관합동 법제정비단 운영을 통해 데이터 활용 저해 규제를 정비해 나가고, 마이데이터 전송 방식의 표준화 확대로 의료·통신 등 선도서비스 확산 등으로 혁신적 데이터 활용을 촉진할 것입니다.

아울러 거대 플랫폼이 보유한 데이터 등에 대한 공정한 접근 원칙을 마련하고, 신뢰 기반의 AI 기술개발, 윤리교육 제공 등도 추진함으로써 데이터에 대한 자유롭고 공정한 접근과 이용이 가능한 환경을 보장할 것입니다.

마지막으로, 데이터산업 기초체력 강화와 국가데이터 전환을 전면화하겠습니다.

초·중·고 AI·데이터 교육 선도학교를 증설하고, 데이터 과학 대학원 확대, 산업 융합형 데이터 인재 양성 MBA 신설, 데이터 패브릭 등 핵심·응용기술 확보 등을 통해 데이터 기반의 혁신 성장을 견인할 것입니다.

또한, 그간 정부의 데이터 공급 수요 기업에 대한 일률적인 바우처 지원 방식을 개편해서 데이터 문제해결은행을 도입해서 기업의 디지털 전환을 맞춤형과 지속성장형으로 지원하겠습니다.

아울러, 청년과 소상공인 집중지원 등으로 데이터를 기반으로 하는 청년기업가 1,000명 양성 프로젝트도 추진할 예정입니다.

아울러, 지역에 AI·데이터 혁신센터를 구축해서 지역의 기업에, 지역에 있는 기업의 난제 해결도 지원할 계획입니다.

이어서 다음으로, 2호 안건인 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획을 말씀드리겠습니다.

잘 아시다시피 인공지능은 일상생활부터 인류 난제 해결에 이르기까지 혁신, 획기적인 혁신을 주도하고 디지털 전환의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.

최근에는 음성·언어·시각 등 단일지능을 넘어 복합지능·초거대 AI로 발전하고 기존의 AI 한계를 극복하는 차세대 AI 개발이 본격화되면서 새로운 글로벌 경쟁 국면에 진입하고 있습니다.

그간의 정책적 노력을 통해 AI산업이 역동적으로 성장하고 있고, AI 기술력도 미국 대비 89% 수준까지 도달했습니다만, 아직 기업현장 그리고 국민생활 등에서 인공지능의 활용은 초기 단계에 있습니다.

이에 과기정통부는 인공지능을 국민 일상 그리고 공공산업 전반으로 확산하여 대규모 AI 수요를 창출하고, 그간 축적한 기반을 토대로 AI 산업의 실질적 성과를 창출하기 위한 인공지능 10대 핵심 프로젝트를 추진해 나갈 계획입니다.

취약계층을 보살피고 민생현안을 해결할 수 있는 AI 제품·서비스를 국민 생활 곳곳에 확산하는 'AI 일상화' 프로젝트를 추진하고자 합니다.

독거노인 AI 돌봄로봇 지원, 소상공인 AI 로봇과 콜센터 도입, 공공병원의 의료 AI 적용 등 발굴된 후보과제를 디지털플랫폼정부위원회와 관계부처와 협의해서 확정·추진할 계획입니다.

행정업무뿐만 아니라 입법·사법 영역에서도 AI 활용을 확대하겠습니다. 또한, 제조·콘텐츠 등 10대 분야를 중심으로 수요 기업이 필요한 AI 제품·서비스 도입을 지원하고, 지역의 특화산업의 생산성 향상을 위한 AI 융합 사업도 새롭게 추진할 계획입니다.

인공지능 개발에 필수적인 데이터 확충과 함께 초거대 AI 모델과 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하여 AI 기업의 성장을 뒷받침하고, 클라우드 기반의 AI 서비스 개발과 국내 우수 AI 제품의 해외 진출도 지원할 계획입니다.

현재 AI 한계를 극복하는 차세대 AI와 산업·공공 분야의 난제 해결을 하는 AI를 개발하고, NPU·PIM 등 AI 반도체 핵심 기술을 개발하여 AI 소프트웨어 및 하드웨어 분야에서도 초격차 AI 기술력을 확보해 나가고자 합니다.

세계 최고 수준의 도전적 연구를 수행하고, 기업 현장의 어려움 해결을 지원하는 AI 연구센터를 대학 내에 구축하고, 클라우드 경쟁력 향상과 AI 서비스 혁신을 위해 국산 AI 반도체를 기반으로 초고속·저전력 데이터센터를 단계적으로 구축하는 'K-클라우드' 프로젝트를 추진할 계획입니다.

또 누구나 디지털 혜택을 향유하기 위한 선언으로 디지털 권리장전을 마련하고, 인공지능기본법 제정도 지원할 계획입니다.

AI 도입·확산에 대응하여 AI 법·제도·규제 로드맵을 새롭게 수립하고, 인공지능 신뢰성 검증 및 인증체계와 인공지능 영향평가체계를 마련해서 윤리·신뢰성 확보를 선도해 나갈 계획입니다.

이 외에도 제2차 국가데이터정책위원회 회의에서는 고용노동부의 고용데이터 개방 확대 방안, 통계청의 통계등록부를 이용한 데이터 융합·활용 활성화 방안 등도 보고되어 논의될 예정입니다.

국가데이터정책위원회는 이번 회의의 안건들의 후속조치를 체계적이고 속도감 있게 추진할 계획입니다.

5개 분야별 전문위원회를 통해 과제별로 추진 상황을 상시 점검하고, 중장기·종합기획이 필요한 주요 과제인 경우에는 추진 방안을 별도 안건화해서 설계 단계에서부터 위원회 심의와 면밀한 검토를 거칠 계획입니다.

뿐만 아니라 디지털플랫폼정부위원회, 공공데이터전략위원회 등 데이터 관련 다른 위원회와 과제 발굴·연계를 위한 협업체계 마련도 운영함으로써 위원회 및 과제 간의 시너지를 극대화시킬 계획입니다.

이상 네 가지 안건에 대해서 간단하게 브리핑을 해드렸습니다. 이상 브리핑을 마치겠습니다. 감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 두 가지 질문을 드릴 건데요. 일단은 사실 AI 산업 활성화하고 지금 여러 가지 정책을 활성화하기 위해서는 밑에 흐르는 데이터를 충분히 모아야 되는 부분인데,

<답변> 맞습니다.

<질문> 기존까지 데이터 댐이라든지 많이 해왔는데 사실 민간에서는 다양하게 하겠지만 아직도 공공기관의 공공영역에서의 데이터가 상당히 많은데 그게 아직 많이 풀리지.. 시장에 많이 풀리지 않았다는 느낌이 들거든요. 실질적으로 공기업을 실제 보면 API조차도 적용이 안 돼 있는 공기관, 공공기... 공기업, 산하 공공기관들 있지 않습니까? 상당수에 이르는데 그런 부분에서의 제도화라든지 실제 그걸 데이터를... 공공의 영역에서 생산된 그 데이터들을 API로 조금 더 활성화할 수 있는 그런 방안들을 마련해야 될 것 같은데 그런 부분에 대해서 어떤 고민을 하고 있는지가 첫 번째 질문이고요.

두 번째는 예전에도 보시면 닷컴 시대, 그리고 앱 개발 시대 보면 실질적으로 기업들이 먼저 나서기보다는 일반인들, 개인 개발자들 이런 사람들이 상당수 자발적으로 참여했기 때문에 시장의 저변에서, 그 사람들이 저변에 깔려 있기 때문에 기업들이 이후에 참여하면서 그분들을 채용한다든지 그게 사업화되는 부분에서 시장이 커졌거든요.

그런데 인공지능 시장 역시도 사실적으로 지금 네이버, 리턴이라든지 아니면 초거대죠? 그다음에 GPT라든지 이런 부분들이 이미 해외에서는 개인들이 많이 활용하는 그런 부분으로 참여가 됐는데 실제 우리나라는 리턴도 있지만 리턴은 그 정도는 아닌 것 같고, 그래서 실제 지금 보면 양을 늘리고 교육을 한다고 하지만 그게 정규화된 교육에서 인력을 양성하는, 인재를 양성하는 개념이지, 그 속도가 많이 느리지 않겠냐는 생각이 들고 그래서 실질적으로 그 데이터를 많이 활용하게끔 지금도 보면 데이터, 공공데이터지도라든지 있잖아요. 그래서 거기에서도 개인으로 등록됐을 경우에는, 가입했을 때는 정보를 획득할 수 있는 범위가 많이 제한돼 있거든요.

<답변> 맞습니다.

<질문> 그런 부분에 대해서는 조금 더 확대할 수 있는, 개인한테 조금 더 확대해서 시장을 붐을 일으킬 수 있는 그런 시너지를 유도할 수 있는 이런 부분을 고민하고 있는지, 이게 두 번째 질문입니다. 이상입니다.

<답변> 질의 감사드리고요. 두 번째 말씀 주신 것부터 답변을 드리자면 지금 초거대 AI 중심으로 AI 관련된 기술개발이나 서비스는 저희들이 파악한 바로는 거대 플랫폼 사업자나 대기업을 중심으로 개발이 이루어진 것으로 알고 있고요. 예를 들면 네이버라든지 LG라든지 KT라든지 다양한 초거대 AI 관련된 모델들을 서비스 시장에 내놓고 있습니다.

말씀 주신 것처럼 그런 부분에 대한, 활용에 대한, 저희 부분에 대한 지원도 지금 있습니다만 기업이나 어떤 전문가들에 대한 활용 측면은 많이 되고 있는 부분은 있는데 개인에 대한 측면에 대한 부분들은 말씀 주신 것처럼 조금 약한 부분이 있어서 그런 부분들은 약간 규제나 법·제도 측면에서 조금 못 따라가 주는 부분이 있어서 그런 부분들을 빨리 해소해서 개인 영역에서도 이런 부분들을 활용할 수 있고 그런 부분들이 개인의 비즈니스나 어떤 연구나 이런 부분에 대해서 이어질 수 있도록 관련 부분들을 규제 개선을 추진하도록 하겠습니다.

첫 번째 질의 주셨던 부분은 말씀 주신 것처럼 공공데이터 관련된 부분, 개방 부분인데요. 우리 위원회뿐만 아니라 공공데이터추진위원회도 마찬가지로 총리 주재로 위원회가 구성되어 있습니다만 그 부분에 대해서 계속적으로 공공데이터에 대한 개방의 측면, 단순한 양적인 개방 측면뿐만 아니라 아까 말씀해 주신 메타데이터라든지 표준화라든지 이런 부분들도 추진하고 있고요.

양적인 측면에서 약간, 제가 알기로는 아직까지 전체 공공데이터 중의 30% 이하 정도 개방된 것으로 알고 있습니다. 이런 양적인 데이터 부분에서 개방도 올해 속도감 있게 추진할 것으로 제가 알고 있고요. 그래서 행안부가 그런 부분들도 속도감 있게 우리 국가데이터정책위원회에서 안건화되지는 않겠지만 공공데이터정책위원회 거버넌스를 통해서 그런 부분들도 속도감 있게 추진될 수 있다고 말씀드리겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 말씀 잘 들었는데요. AI 일상화 관련 사업에 대해서 질의가 있는데요. 후보과제는 언제까지 몇 개 정도 확정하실 예정인지 궁금하고요. 또 민간과의 협업이 필수적인 것 같아 보이는데 혹시 민간기업과 논의하고 계신 게 있으신지, 아니면 어떻게 추진하실 예정이신지 궁금하고요.

또 데이터 문제해결은행을 말씀해 주셨는데 이게 정확히 어떤 사업을 의미하시는 건지 구체적인 설명을 주시면 좋을 것 같습니다.

<답변> 구체적인 사업과 데이터 문제 관련돼서는 담당 과장, 최동원 과장이 설명드리겠습니다.

<답변> (최동원 인공지능기반정책과장) 저희가 지금 인공지능 일상화 관련해서 보고서에 한 5개 정도 프로젝트를 제시하고 있는데요. 이게 작년 9월에 뉴욕 선언과 디지털 전략을 만든 이후에 저희가 여러 가지 민간 기업들하고 같이해서 현재 민간에서 상용제품과 서비스가 나와 있는 것들을 대상으로 우리 일상의 국민들, 특히 취약계층을 포함한 국민 전반에 어떤 혜택을 줄 수 있는 그런 서비스들을 발굴한 결과이고요.

사실 이런 프로젝트를 진행하기 위해서는 아주 많은 예산과 또 관계부처 협업이 필요하기 때문에, 사실 저희가 이 전략을 통해서 관계부처 협업을 시작하는 시발점으로 삼아서 올 상반기 중에 이런 과제 내용들과 예산들을 정리해서 과제의 구체적인 방향을 발표할 수 있도록 그렇게 할 거고요.

지금 말씀 주신 대로 이런 AI 제품 서비스들을 일상화하기 위해서는 민간에서 제품서비스가 나와 있어야 되고, 또 국민들이 그것들을 손쉽게 접할 수 있어야 되기 때문에 민간과의 협업 또는 민간 주도로 이루어져야 될 문제이고, 그래서 사실은 이 프로젝트를 기획하는 과정부터 실제 이걸 수행하는 과정까지 민간들이 적극적으로 참여해서 민간 주도로 이건 진행될 수 있도록 그렇게 추진해 나갈 계획입니다.

<답변> (김보경 데이터진흥과장) 데이터진흥과장입니다. 문제해결은행에 관련해서 질의를 주셔서 말씀을 드리겠습니다. 문제해결은행은 이를테면 저희가 지금까지 데이터 바우처라는 사업을 통해서 기업들이 실제로 데이터를 활용해볼 수 있도록 어떻게 보면 1:1성의, 단년성의 지원을 해왔었습니다.

그런데 전체적으로 이 데이터사업 관련해서 전반적인 재편이 필요했고 이게 계속 지속 가능하고 그다음에 그동안에 한 1만여 건의 사례들이 쌓였었는데 이 기업들은 과연 어떻게 데이터를 활용하고 어떤 선도 사례들이 나왔을까, 그런 경험들을 좀 모아 놓고 그 경험들의 사례들을 가지고 다른 기업들이 굳이 바우처 아니고서라도 문제해결은행을 통해서 기업의 성공·실패 사례, 그다음에 그때 쌓였던 제언 데이터라든지 그런 것들을 자신의 유사 분야에 조금 적용해서 굳이 바우처를 지원받지 않는다고 하더라도 간접 경험을 통해서 그 디지털 전환 관련 데이터의 활용 문제를 해결할 수 있는 걸 지원하자는 정책 방향성하에서 만들어진 정책과제입니다.

<질문> 예산이 과기정통부에만 나와 있는데 1차 기본계획 예산은 어떻게 설정된 건지, 이게 아니면 예산 집행을 과기정통부 중심으로 하시는 건지 궁금하고요.

그리고 민관합동 법제정비단 운영하신다고 했는데 이거 신설하는 건지, 그리고 또 구성이 어떻게 되고 어떻게 운영하시는지에 대한 구체적 설명을 부탁드리겠습니다.

<답변> 두 번째 질의부터 말씀드리면 법제정비단은 기 지금 설립되어 있는, 또 운영 중에 있는 법제정비단이고요. 과기정통부 차관을 추진위원장으로 해서 관련된 여러 가지 규제 사항이라든지 법제 필요성 관련된 부분을 검토하고 있다고 말씀드릴 수 있고요.

첫 번째 질문 관련돼서는, 예산 관련돼서는 지금 인공지능 안건에 대한 예산 말씀하신 건가요? 아니면.

<질문> ***

<답변> 데이터 관련. 그 데이터 관련 예산은 데이터과장 한번 다시 한번 말씀드리겠습니다.

<답변> (김보경 데이터진흥과장) 이 데이터산업 진흥 기본계획이 3개년 계획이고요. 이에 따라서 2023년에 이미 반영되어 있는 예산들이 반영된 부분은 저희가 표시를 했고, 또 앞으로 중기 재정이나 제안돼야 될 부분들은 이제 저희 계획상의 수치를, 의도하는 수치들을 제안한 부분이 같이 반영돼 있습니다. 앞으로 이 부분은 또 재정당국하고도 계속 진행을 해야 되는 부분들이 아직은 조금 있습니다.

그리고 아까 법제정비단을 추가적으로 말씀을 드리면 기존에 인공지능 법제정비단이 구성되어 있고요. 새롭게 저희 국가데이터정책위원회 위원들 중에서 법조계나 산업계 쪽의 많은 위원님들이 참여하고 계십니다. 그래서 그 위원님들의 참여, 그다음에 분과위원들 참여 통해서 민관합동으로 법제정비정책을 그리기 위해서 앞으로 구성을 해서 전반적으로 데이터 활용을 저해하는 요소들을 제거하는 구체적인 제도나 이런 것들을 제한하기 위해서 만들어지는 조직이라고 보시면 될 것 같습니다.

<질문> ***

<답변> (최동원 인공지능기반정책과장) 지금 7,000억 규모로 나와 있는 금액은 저희 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획에서 지금 저희가 예산사업으로 하는 부분의 올해 예산들, 왜냐하면 지금 2023년도 같은 경우는 기재부하고 국회 과정을 통해서 어느 정도 예산이 마련돼 있으니까 그걸 말씀드리는 거였고요. 그걸 저희는 종합한 거고, 데이터 계획 같은 경우는 우리 부뿐만 아니라 다른 부처도 여러 가지 많은 것도 있고 그리고 또 해서 그건 사업별로 지금 표시돼 있습니다. 그래서 사업별로 지금 표시돼 있습니다. 그래서 저희 인공지능 쪽은 종합적으로 돼 있는 그런 차이는 있습니다.

<질문> *** 발표될지 모르겠지만 올해 정도 발표되지 않느냐, 예상들이 나오는데 이 오픈소사이어티가 비영리법인이잖아요, 해외 기관이긴 하지만. 그래서 이미 많이 개발되어 있는 이 해외 초거대 AI 기술과 우리나라 데이터를 접목해서 한국어 기반의 서비스를 개발하실 그런 구상, 그런 정부안은 없으신지 궁금합니다.

<답변> 관련돼서 말씀드리면 아까도 우리 기자님 말씀 주신 것처럼 오픈 AI 기반으로 관련된 지금 챗GPT 관련된 3가 베타 버전만 공개됐습니다만 계속적으로 더 앞선 버전이 나올 것으로 예상하고 있고요. 저희도 한국어 관련된 기반으로 지금 초거대 AI 관련된 부분들이 개발되고 있고 또 그 부분들이 버전업되고 있기 때문에 그냥 단순히 일률적인 비교는 할 수 없겠습니다만 한국어 기반으로 돼 있는 AI, 초거대 AI에 대해서는 어느 정도 경쟁력이 있을 수 있다, 라는 판단하에 각 기업들에서 지금 개발되고 있고, 그런 부분들이 향후 기술 발전과 언어에 대한 복합지능으로 가고 있기 때문에 그런 부분에서는 의사결정 판단이 있고 이 부분을 활용할지, 아니면 독자적으로 개발해서 더욱 추진할지 이런 부분들은 조금 더 지켜봐야 될 것 같습니다.

<질문> ***

<답변> 그렇습니다.

<답변> (최동원 인공지능기반정책과장) 보충해서 답변드리면요. 지금 초거대 AI 관련해서 아까 챗GPT 등 이렇게 있지만 국장님 말씀하신 것처럼 국내 기업에서도 초거대 AI들을 개발하고 있고, 특히 지금 기업들 얘기는 이게 한국어 데이터 부분에 대해서는, 우리나라 시장에 대해서는, 우리가 한국어 데이터 부분에 대해서는 외국보다는 훨씬 앞서 있다고 생각하기 때문에 충분히 가능한 시장이다, 라고 지금 기업들은 얘기하고 있고, 저희도 그동안에 데이터 댐이라든지 여러 가지 학습용 데이터라든지 그동안의 데이터들을 특히 한국어 중심으로 많이 모았고요.

앞으로 그런 어떤 데이터 공급, 정부에서 지원할 부분들은 그런 공급을 지원하고, 그다음에 초거대 AI 같은 경우에는 대기업들이 빅테크들이 하지만 그것을... 아까 기자님 말씀하셨지만 리턴이라든지 그런 것처럼 중소기업들하고 같이 연결해서 서비스돼야 되는 것들이 있거든요. 그러면 그런 부분에 대해서 정부가 대기업의 API들, 초거대 API들을 사용하는 것들을 지원하고, 그걸 토대로 초거대 AI 기반의 여러 가지 서비스들이 나오고 하는 그런 부분에 대해서 정부가 지원해서 생태계를 만들어 나가고 하는 그런 것들이 저희가 초거대 AI 관련해서 이번 저희 전략에 포함해서 추진되어 나갈 내용들입니다.

<질문> 사실 연결되는 같은 질문인데요. 이게 산업정책으로 볼 건지, 아니면 이것도 국민... 일상화라는 키워드가 들어가 있으니까요. 국민 복지나 생활 지원 측면으로 볼 건지, 또는 국내 기술력을 중심으로 할 건지, 아니면 관계 기업 서비스에 따라 정책방향을 어떻게 설정하느냐에 따라서 AI 정책이 굉장히 많이 달라질 것 같은데요.

그러니까 이미 챗GPT 얘기도 나왔지만 초거대 AI 기술에서 이걸 정부 사이드에서 이게 세계 글로벌 기업과 경쟁을 할 수 있는, 예를 들어서 국가전략기술로 선정해서 기업이 경쟁할 수 있는 정책을 세우겠다, 라고 포커스를 둘 건지, 아니면 그런 쪽은 R&D 기초연구 이런 쪽의 인재 양성 쪽으로만 하고 나머지 활용 쪽은 굳이 국산, 해외 관계없이 생활 사용 쪽으로, 활용 쪽으로 지원할 건지에 따라서 굉장히 예산 투입이나 이게 많이 달라질 것 같거든요. 과기부에서는 지금 챗GPT 국면에 대해서 어떻게 판단하고 계신지 궁금합니다.

<답변> 일단 말씀드렸던 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획은 말씀 주신 것처럼 정책적 측면이 강한 계획이고요. 특히 앞에 두 부분으로 나누어서 말씀드린 거는 AI 관련된 일상화는 이게 정책적인 측면에 대한 공급적인 측면도 있지만 AI 수요 관련된 부분을 적극적으로 발굴하겠다는 그런 또 이중... 어나더 저희들의 정책 목표가 있다는 것은 말씀드리고 싶고요.

그다음에 기술개발이나 또 국내의 기술 수준이나 해외의 기술 수준을 비교하는 부분들도 있겠습니다만 당연히 기술개발 관련된 부분은 원천기술과 응용기술까지 R&D를 통해서 저희들이 지원하고 개발이 될 수 있도록 하는 부분입니다. 그 부분은 저희들이 놓치거나 도외시할 수 있는 부분이 전혀 아니기 때문에 같이 계획에 지금 포함되어 있고요.

범용 지금 초거대 AI로 저렇게 말씀해 주신 특정 지금 초거대 AI가 하고 있습니다만 이 부분에 대해서는 아까 말씀드린 바와 같이 저희들이 팔로워로서 더 나은 기술을 개발할 수 있는 트랙을 탈지, 이 기술을 관련된 부분에서 받아들이면서 또 이용할지는 이거는 조금 정책적 결정이 필요한 부분인데, 제 생각으로는 이거는 선택적인 거보다는 양자로 같이 갈 수도 있는 부분이다, 이렇게 생각이 들고요.

이 부분은 기업들도 그렇고 정부도 그렇고 정책적 관련된 부분에 대해서 상황을 판단하고 이렇게 같이 정책적으로 해야 되지, 지금 정하고 가야 되는 문제는 아니다, 이렇게 좀 판단하고 있습니다.

<질문> 그러니까 여기 보면 '초거대 AI 모델 및 GPU 컴퓨팅 자원 등 AI 인프라를 탄탄히 제공하여 AI 기업 성장을 뒷받침하고'라는 표현에서 금액은 빠져 있는... 없는데 아직 못 뺐다고 치더라도 이게 국산화에 중점을 두면 GPU 클라우드도 국산 AI 반도체를 개발해서 그걸 쓰자, 라고 결정할 수 있는 거고, 활용 쪽에 무게를 두면 굳이 그럴 필요 없이 NBDI 거 가져다 꽂아 쓰자, 돈 줄게. 이렇게 할 수도 있는 거잖아요.

<답변> 지금 그런 부분에서 말씀 주신 거는 특히 AI 제조나 AI 반도체 관련된 부분들은 지금 데이터센터를 매개로 해서 저희들이 K-클라우드 추진계획을 하고 있습니다. 그 부분의 핵심은 국산 AI 반도체를 개발하고 그 부분에 대해서 따라가겠다는 겁니다. 그 부분에 대해서는 확실히 말씀드릴 수 있습니다.

<답변> (최동원 인공지능기반정책과장) 아까 말씀하신 내용 중에 '이게 국민들 편익을 주는 측면, 그다음에 AI 산업을 육성시키는 측면 두 가지 중에서 어떤 거냐?'라는 질문이셨는데요. 지금 저희가 이걸 추진한 배경이 아마 저희 보고서에도 나와 있지만 그동안 우리 인공지능산업이 아주 많이 성장을 했더라고요. 올해... 작년에 매출액이 총 4조인데 3년간 보니까 연평균 40%씩 성장하고 있어요, 시장 규모가. 그래서 아직 성장하는 그런 산업인데, 우리가 봤더니 이게 인공지능이 우리 일상생활로 들어가는 것들은 매우 생각보다 낮은 수치더라고요.

그러면 여기서 우리가 인공지능, 우리 인공지능산업을 정말 실질적인 성과를 내고 효과를 내기 위해서 뭘 해줘야 되냐, 라고 봤을 때 인공지능에 대해서 국민들이 많이 접하게 해주고 그게 결국 수요 창출하고 연결되는 거다, 그런 의미에서 지금 AI 일상화 프로젝트는 발굴된 거고요. 이 일상화를 하는 과정에서 수요가 창출되고 그러면 우리 산업 성장이, 산업이 획기적으로 성장할 거다, 라는 그런 생각을 가지고 이 전략은 만들어졌습니다.

그리고 아까 말씀드린... 두 번째로 말씀, 질문 주셨던, 그러면 그거를 국산을 써서 할 거냐, 아니면 외산을 쓰더라도 국민들 편익을 더 높일 거냐, 이 측면에서 지금 사실 봤더니 인공지능·반도체 같은 것 있잖아요. 사실 세계를 주도하는 사업자가 아직 없는 상태거든요. 그렇다면 우리 반도체를 써서 어떤 국민들한테 혜택 주는 서비스까지 만들어 내서 하면, 그러면 이것은 AI 혜택도 가져가고 그다음에 산업 측면에서 우리 반도체산업도 키울 수 있고, 약간 일거양득의 전략이 되는 거죠.

그래서 그 측면을 고려해서 이번 전략을 만들 때 가능한 한 우리의 것들로, 또 우리의 국민들이 혜택을 볼 수 있는, 취약계층을 포함해서 혜택을 볼 수 있는 그런 AI 서비스들을 만들어서 제공을 하자, 이런 개념으로 만들어졌다고 그렇게 이해해 주시면 될 것 같습니다.

<답변> 감사합니다.

<끝>