[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = "AI 기술은 전략자산 개념으로 접근해야 한다. AI를 보유하느냐 아니냐는 핵무기를 갖느냐와 비슷한 양상으로 흘러갈 것이다."

18일 국회도서관 소회의실에서 열린 '바람직한 인공지능 정책 대응 토론회'에서 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관은 AI가 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다고 강조했다.

김 국장은 "결국 AI 기술은 군사 분야에서까지 경쟁이 심화될 것"이라며 "한국도 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해서는 자체적인 AI 모델을 확보해야 한다"고 말했다.

이어 "미국, 중국과의 경쟁에서 단순히 AI 응용 기술을 활용하는 수준을 넘어 핵심 AI 기술을 확보해야 한다"면서 "이를 위해 국가적 차원의 지원과 AI 연구·개발(R&D) 정책 강화가 필요하다"고 전했다.

이날 토론회에서는 미국의 AI 규제 완화 기조, 글로벌 AI 패권 경쟁 심화, 한국 AI 산업의 대응 방향이 주요 쟁점으로 다뤄졌다. 전문가들은 AI 산업이 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가 안보 및 경제 주권을 결정짓는 핵심 요소로 작용할 것이라는 데 공감하면서도, 정부가 규제 완화와 사회적 안전망 구축 사이에서 어떻게 균형을 맞춰야 하는지에 대해서는 논의를 이어갔다.

◆ 딥시크가 바꾼 AI 지형...'단순 지식' 넘어 '논리적 사고' 단계로 진화 중

"생성형 AI가 지식 제공을 넘어 사고하는 단계로 진화하고 있다."

하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 이날 발제에서 생성형 AI의 패러다임 변화를 진단하며 이같이 밝혔다. 하 센터장은 "GPT-4, 클로드 3.5, 구글의 제미나이 2.0 등이 속하는 1세대 AI는 'Knowledge AI'였지만, 작년 9월 등장한 GPT-o1부터는 AI가 'Thinking AI'로 진화했다"면서 "이제는 단순한 지식 제공이 아닌 복합적 논리적 사고를 수행하는 능력이 강조되고 있다"고 설명했다.

그는 "Thinking AI는 긴 흐름의 사고를 하며, 수학·과학·프로그래밍 등의 분야에서 기존 AI보다 압도적인 성능을 보여주고 있다"고 분석했다.

특히 중국 AI 스타트업이 개발한 '딥시크'(DeepSeek)에 대한 과장된 평가를 경계해야 한다고 지적했다. 하 센터장은 "약 80억 원으로 GPT-4 수준을 만들 수 있다는 것은 오해"라며 "실제 개발 비용은 훨씬 많으며, 단순 GPU 학습 비용만으로 AI 모델의 성능을 평가해서는 안 된다"고 강조했다.

나아가 "AI 연산 비용이 낮아질수록 오히려 연구개발(R&D) 투자가 증가하는 '자본의 역설'(capital paradox)이 나타날 것"이라면서 "다만, 한국도 수조 원 이상의 투자로 'Thinking AI' 경쟁에 진입할 수 있다는 희망을 얻은 것은 긍정적"이라고 평가했다.

더불어 "한국이 AI 경쟁에서 살아남기 위해서는 AI 모델 개발뿐만 아니라, AI 연산 인프라 확대, 글로벌 협력, AI 법·제도 정비가 필요하다"면서 "특히 기업들이 AI 인프라를 활용할 수 있도록 GPU 클러스터 지원 정책이 마련돼야 한다"고 제언했다.

◆ 트럼프 2기, AI 규제 폐지 기조…한국 스타트업 육성 시급

김용희 경희대 교수는 트럼프 2기 행정부의 AI 정책 변화를 분석하면서 "1기보다 예측 가능성이 높아졌으며, 민간 혁신과 자율성을 강조하는 방향으로 규제 완화가 더욱 강화될 것"이라고 전망했다.

그는 "트럼프 행정부는 AI 산업 지배력을 확보하기 위해 예산 증액, 인프라 투자, 기술 유출 방지 정책을 강화할 가능성이 크다"면서 "AI 기술을 국가 전략 자산으로 규정하고, 글로벌 AI 패권을 놓치지 않으려는 의도가 반영됐다"고 진단했다.

특히 김 교수는 "최근 파리 AI 액션 서밋에서 유럽연합(EU)도 AI 규제를 완화하는 방향으로 선회했다"면서 "AI 안전성보다 산업 경쟁력을 우선시하는 글로벌 흐름이 가속화되고 있다"고 강조했다.

글로벌 AI 경쟁이 본격화되면서, 한국 기업들의 경쟁력 확보를 위한 구체적인 과제들도 제기됐다. AI 개발 경쟁에서 승패를 가르는 핵심 요소로 '데이터'가 부상하고 있지만, 국내 스타트업들은 글로벌 기업들과 비교해 데이터 확보에서부터 큰 격차를 보이고 있다.

구태언 코리아스타트업포럼 부의장은 AI 기술의 발전 속도보다 데이터 접근성과 규제 완화가 더 시급한 문제라고 지적했다.

그는 "오픈AI가 GPT 학습 데이터를 어디서 가져왔는지는 미스터리"라면서 "MS는 빙(Bing), 구글은 검색엔진과 유튜브 등 강력한 데이터 자원을 갖고 있지만, 한국 스타트업들은 훈련할 데이터가 부족한 실정"이라고 지적했다.

이어 "테슬라는 700만 대의 판매 차량에서 수집한 데이터로 자율주행을 고도화하고 있지만, 한국은 상암동과 강남 일부 차선에서만 제한적으로 실증특례를 허용하고 있는 실정"이라면서 "이러한 상황에서는 글로벌 AI 경쟁에서 도태될 수밖에 없다"고 비판했다.

◆ AI 윤리와 사회적 책임…공정성 문제 해결해야

AI 규제 완화가 산업 성장에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대가 있는 반면, AI의 사회적 영향력과 윤리적 문제 해결이 필수적이라는 지적도 나왔다.

오병일 진보네트워크센터 대표는 "AI는 단순한 기술이 아니라, 이를 개발하고 운영하는 주체에 따라 사회에 미치는 영향이 달라질 수 있다"며 "채용 AI의 공정성, AI 교과서의 데이터 편향 문제 등 구체적인 정책 대안이 필요하다"고 강조했다.

오 대표는 "예를 들어 AI 면접이 적용되는 채용 과정에서 특정 집단이 차별받을 가능성이 높아지는 문제가 나타나고 있다"며 "이러한 문제를 해결하기 위한 법적·제도적 안전장치가 마련돼야 한다"고 주장했다.

계인국 고려대 교수는 AI 기본법의 '고영향 AI' 개념이 명확하지 않다고 지적했다. 그는 "AI가 생명·신체·안전에 영향을 미치면 규제가 필요하지만, 이미 각 분야별 법률에서 관련 조항이 존재한다"면서 "AI 기본법 시행령에서 구체적인 규제 범위를 명확히 해야 한다"고 강조했다.

이에 대해 김경만 국장은 "정부는 AI 산업 육성을 지원하면서도, AI로 인한 피해 가능성을 방지할 최소한의 규제를 마련할 필요가 있다"면서 "AI 규제와 산업 진흥의 균형을 맞추기 위해 신중한 접근이 필요하다"고 밝혔다.

이어 "멀티모달(Multimodal) AI를 통한 AGI(범용인공지능) 개발이 가속화되면서, AI 학습 데이터 확보와 저작권 문제도 중요한 이슈로 떠오르고 있다"고 덧붙였다.

한편, 전문가들은 이날 토론회에서 한국이 글로벌 AI 시장에서 주도권을 확보하기 위해서는 ▲국가 AI 데이터센터 구축 및 데이터 공유 인프라 확대 ▲AI 반도체 자체 생산 역량 확보 ▲에너지 인프라 확충 및 AI 전력 수요 대응 ▲동남아·중남미 등 해외 국가들과의 AI 동맹 구축이 시급하다고 입을 모았다.

김용희 교수는 "미국과 중국은 AI 기술을 국가 전략 차원에서 접근하고 있으며, AI 패권 경쟁이 심화될 것"이라면서 "한국도 단순히 글로벌 흐름을 따르기보다는 동남아·중남미 등 신흥 시장과 협력해 독자적인 AI 경제권을 구축해야 한다"고 조언했다.

하정우 센터장은 "AI 산업은 특정 국가나 기업이 독점할 수 있는 기술이 아닌, 데이터와 컴퓨팅 자원을 공유하는 글로벌 협력이 중요한 분야"라면서 "특히 동남아·중남미 국가들과의 AI 동맹을 통해 시장을 확장하고, 협력적 경쟁 모델을 구축하는 것이 한국 AI 산업의 생존 전략이 될 것"이라고 강조했다.

계인국 교수는 "AI 산업이 발전하려면 연구개발 환경과 데이터 인프라가 필수적"이라면서 "국가 AI 데이터센터를 구축하고, 기업과 연구기관이 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 정책적 지원이 필요하다"고 제안했다.

구태언 부의장은 "스타트업들이 데이터에 접근할 수 있는 환경이 조성되지 않으면, 국내 AI 기업들이 글로벌 경쟁에서 도태될 위험이 크다"면서 "AI 반도체(NPU) 기술을 자체적으로 확보하고, 데이터 활용 규제를 완화해야 한다"고 강조했다.

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