日·中에 뒤처지는 '한국 AI'..성장 힘든 두 가지 이유

<앵커>

이번 대국을 계기로 인공지능을 다시 생각해보게 됩니다. 바둑도 한 분야지만 자동차 자율 주행이라든가, 의사 대신 사람들 병을 진단한다든가, 나가야 될 분야가 많습니다. 이런 쪽은 우리가 아직 다른 나라에 많이 뒤처져 있습니다.

이성훈 기자가 분석을 했습니다.

<기자>

딥 러닝 기법으로 3년 전 이세돌 9단을 이겼던 '알파고 리'보다 한돌은 얼마나 강할까.

딥 러닝은 기본이고, 높은 승률의 AI끼리 다음 수를 내는 이른바 '앙상블 추론' 분석까지 더해 한 차원 높은 시뮬레이션이 가능합니다.

알파고 리와 알파고 마스터는 넘어섰고 최신 버전인 알파고 제로에 바짝 다가섰다는 평가입니다.

이런 한돌이 이 9단에게 백기를 들었던 건 학습 데이터가 부족했기 때문입니다.

[이창율/NHN 게임AI 팀장 : (낯선) 접바둑을 준비하는 기간에 데이터를 많이 못 넣어서 학습을 많이 못 시켜서….]

양질의 데이터를 쉽고 빠르게 확보하는 게 곧 경쟁력인데 이게 쉽지 않습니다.

[민윤정/AI 비서 개발 스타트업 : 데이터를 합법적으로 수집하고 관리하고 가공하는 전체 과정에 비용이 좀 많이 듭니다. 잘 가공된 정보들을 (정부가) 구매를 해서 공공부문에서 잘 활용할 수 있게 한다거나….]

이렇다 보니 국내 AI 수준은 미국 대비 81.6%에 머물고 있고 유럽과 중국, 일본에도 뒤져 있습니다.

AI 인력 양성은 저조한데 그나마 해외 유출이 심각합니다.

AI 인재 경쟁력을 조사한 결과 미국이 10이라고 했을 때 우리나라는 5.2에 불과했습니다.

중국과 일본에 비해서도 낮은 수준입니다.

정부는 AI 분야에 10년간 1조 원 이상 투자하겠다고 밝혔지만 '데이터 활용 법안' 조차 국회 문턱을 넘지 못하는 게 현실입니다.

(영상취재 : 박대영·신동환, 영상편집 : 원형희)

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이성훈 기자sunghoon@sbs.co.kr