10월 4일 한국시니어과학기술인협회가 국회 미래일자리와 교육포럼(신용현 바른미래당 의원 주관)과 공동으로 ‘4차 산업혁명시대의 인력양성 방안 - 인공지능(AI)과 빅데이터를 중심으로’를 주제로 국회에서 포럼을 개최했다. 이 포럼에서 미래한국 편집위원인 박성현 교수와 정송 KAIST AI대학원 원장이 주제 발표를 했고 5인의 토론자가 토론했다. 이에 박성현 교수의 주제 발표문 중에서 중요한 것을 간추려 소개한다.
 

20세기는 석유가 가장 중요한 자원이었다면 21세기는 데이터가 가장 중요한 자원이다. 또한 인터넷 보급 후 20여년 만에 세상은 인터넷으로 공부하고 비즈니스를 하는 시대가 되었다. 앞으로는 4차 산업혁명의 중심에 있는 데이터와 인공지능(AI)을 이해하고 소통하는 능력이 개인은 물론 국가의 미래 핵심역량이 될 것이며, 미래는 데이터·AI 경제시대가 될 것이 확실하다. 이런 미래를 준비하기 위해 AI와 빅데이터 인력 양성을 어떻게 하면 좋은가?

우리나라는 국제경영개발대학원(IMD)이 발표한 2017년 ‘디지털 경쟁력 순위’에서 평가대상 63개국 중 19위로 높지 못하다. 3대 평가 항목 중 지식은 4위로 높으나 기술은 17위이고 미래준비도가 24위로 낮다. 미래준비도에서 가장 나쁜 평가를 받은 부분은 ‘빅데이터 사용 및 활용 능력’으로 하위권인 56위이다. 미래 경쟁력을 확보하기 위해 모든 선진국들은 국가의 역량을 쏟아부어 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI와 빅데이터의 발전과 인력 양성에 매진하고 있다.

우리나라는 최근 소위 ‘조국 사태’로 인해 국민의 민심은 두 동강으로 나뉘어 있고, 국민을 거리로 내 모는 분열의 정치가 자리 잡고 있는 것이 현실이다. 결국 정치 지도자들은 국가의 발전 방향을 제대로 제시하지 못하면서 우왕좌왕하고 있고, 선진국 문턱에 가 있던 우리나라는 다시 중진국으로 후퇴하지 않느냐는 두려움을 자아내고 있다.

<그림 1>에서 보듯이 우리나라는 지난 70여 년 간 산업화, 민주화, 정보화와 세계화를 거치면서 ‘한강의 기적’을 이뤘고 이제 선진국의 문턱에 와 있다. 선진국에 진입하기 위해서는 정치, 경제, 사회, 문화, 과학기술 등이 모두 선진국다워야 하고, 선진국이 되기 위한 가장 중요한 인프라는 4차 산업혁명을 이끌 수 있는 파괴적 혁신과 지식창조형 인재 양성이다. 그러나 오늘날 후진적인 정치 행태는 모든 분야의 발목을 잡고 있어 선진국으로 도약하기보다는 도리어 중진국으로 침몰해 가지 않나 심히 걱정된다.
 

AI·빅데이터 인재 양성 국내외 현황

지식창조형 인재 양성에서 가장 중요한 과제는 AI·빅데이터 인재 양성이다. G2국인 미국과 중국의 현황을 살펴보자. 미국은 AI와 빅데이터 인재 양성에서 단연 앞서가고 있다. 미국은 과학기술정책실(OSTP)과 국가과학기술위원회(NSTC)에서 이미 3년 전(2016. 10.)에 ‘국가 AI 연구개발 전략계획’을 발표하고 AI 인재를 양성하고 있으며 올해(2019. 2.) 트럼프 대통령이 ‘AI 개발을 위한 행정 명령’을 발표해 지원하고 있다.

또한 국립과학재단(NSF)과 과학한림원(NAS)은 데이터과학(빅데이터 연구를 위한 학문)과 AI 교육을 위한 대학의 커리큘럼 가이드라인을 제시하면서 인재 양성을 독려하고 있다. 미국 대학들도 이에 호응해 데이터과학 대학원 과정을 개설하고 있으며 데이터과학 석사과정을 운영하는 대학도 현재 193개에 이르고 있다.

AI와 빅데이터 분야의 인재 양성에서 중국은 미국보다 뒤져 있으나 최근 미국을 따라잡기 위해 총력을 경주하고 있다. 중국은 ‘빅데이터 산업 발전계획(2015-2020)’을 발표하고, 데이터강국 건설에 매진하고 있으며 데이터과학 전공 커리귤럼을 가진 대학 수는 283개(2018년)에 달하고 있다.

중국 교육부(2018)는 ‘대학 AI 혁신 행동계획’을 발표하고 71개 대학에 AI 학과 개설을 추진하고 있다. 또한 중국 정부는 ‘차세대 AI 발전계획(2018)’을 수립하고, 베이징에 AI 단지를 조성하여, 400여개 기업을 입주시키고, AI 산업을 대대적으로 육성하겠다는 계획을 추진 중에 있다. 이런 계획에 중국의 대표적인 데이터 기업인 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트)는 AI 인재 육성에 적극적으로 나서고 있다. 바이두의 예를 들면 3년 이내에 10만 명의 AI 인재를 양성하겠다는 계획을 발표했다. 중국은 정부와 기업이 합력하여 AI 인재 양성을 정말로 무서운 속도로 추진하고 있다.

우리나라도 AI·빅데이터 인재 양성의 중요성을 인식하고 있다. 대통령 직속의 4차산업혁명위원회(2018. 5. 17. 6차 회의)는 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략’을 발표하면서 <표 1>과 같이 AI 고급인력은 현재 500명 수준이나 이 인력을 2022년까지 최소한 1370명 정도 확보해야 하고, 이 고급인력을 도와줄 AI 융합인력(현재 2000명 수준)은 3600명 정도 필요하다고 진단했다. 결국 추가적으로 AI 인재는 최소 2470명 정도 필요한 셈이다.

그리고 또한 4차산업혁명위원회(2018. 6. 26. 7차 회의)는 ‘데이터 강국을 위한 데이터산업 활성화 전략’의 청사진을 발표하면서 빅데이터 고급인력은 <표 2>와 같이 현재 1만 명 수준이나 이를 2022년까지 2만 6000명 정도 필요하고, 이 고급인력을 도와줄 수 있는 데이터 전문 인력도 현재 10만 명 수준에서 2022년까지 12만 4000명 정도 필요하다고 진단했다. 결국 빅데이터 고급인력을 포함한 데이터 전문 인력을 추가적으로 최소 4만 명 이상을 양성해야 하는 것이다.

그러나 우리나라의 현 상황은 이런 규모의 AI나 빅데이터 인재 양성을 위한 여건 마련과 구체적인 계획이 결여되어 있다. 그나마 다행인 것은 올 가을에 AI대학원으로 3개 대학(성균관대, 고려대, KAIST)에 설립이 허가되었고, 정부에서 10년간 재정 지원을 해 주겠다고 발표했다.

또한 내년 봄에 추가로 2개 대학(GIST, 포항공대)에 AI 대학원을 설치하도록 승인했다. 그러나 각 대학에 허가한 입학생 수는 50∼60명 수준으로 우리 사회가 필요한 AI 인재를 육성하는 데는 역부족이다. 다행스럽게도 현재 자율적으로 인공지능학과를 운영하고 있는 대학도 11개 대학으로 차츰 확대되고 있어 부족하지만 고무적인 현상이다.

데이터과학 교육은 그나마 사정이 좀 나은 편으로, 현재 데이터과학 대학원 학위과정을 운영하는 대학이 42개교로 최근 급증하고 있다. 그러나 2022년까지 필요한 빅데이터 고급인력을 필요한 만큼 양성하기에는 턱없이 부족한 역량이고, 빅데이터 고급인력을 육성할 수 있는 교육 인프라도 제대로 갖춰져 있지 못하다.

AI·빅데이터 인력양성 전략

우리나라의 미래를 위하여 시급한 과제인 AI·빅데이터 인재 양성 전략을 중요한 것 일곱 가지만 제시하고자 한다.

(1) AI·빅데이터 인재 양성을 중요한 국정과제로 다뤄야

우리나라의 현재 경제, 국방 안보, 외교 등에서 심각한 문제들이 발생함에 따라 정부는 장기적으로 미래의 선진국 한국을 위한 매우 중요한 과제인 AI·빅데이터 인재 양성에 대해 깊은 관심을 못가지고 있다. AI·빅데이터를 중심으로 한 4차 산업혁명을 이끌 인재 양성 문제를 매우 중요한 국정과제로 선정해 이를 집중적으로 다루고 추진해야 한다.

(2) 대학에서의 AI와 빅데이터의 유기적인 융합교육

AI와 데이터과학(빅데이터를 다루는 학문) 과정을 운영하고 있는 대부분의 대학에서 두 개의 커리큘럼이 별개로 운영되고 있으나, AI와 빅데이터 기술이 모두 데이터 기반의 기술이며, 데이터에 의한 심층학습을 통해 AI가 고도화될 수 있으므로, 앞으로는 AI와 데이터과학의 유기적인 융합교육이 대학교육의 핵심 역량이 될 것이다. 따라서 대학에서는 AI 대학원이든 데이터과학 대학원이든 두 개의 전공을 융합해 교육하는 방향이 미래지향적이다.

(3) AI·빅데이터 인력 수급을 위한 구체적인 계획이 필요

2022년까지 AI 고급인력을 포함한 융합AI 인력은 추가적으로 2470명이 필요하고, 데이터 전문인력은 빅데이터 고급인력을 포함해 추가로 4만 명 정도의 양성이 필요하다. 그러나 현재의 우리나라의 교육 현황으로 볼 때 도저히 양성하기 어려운 목표이다. 정부 차원에서 매우 구체적인 인재 양성 계획이 수립되어야 할 것이다. 교육부와 한국연구재단 등에서 AI와 데이터과학 분야의 획기적인 교육 지원, 연구 지원 등이 필요하다. 또한 기업에서는 자체적으로 필요한 자발적인 인재 양성 프로그램을 가져야 하고, 정부에서는 국가 공인자격제도의 시행 등을 적극적으로 검토해서 저변을 확대해야 할 것이다.

(4) AI·빅데이터 산업진흥과 실전적 교육을 위해 ‘데이터 고속도로’를 뚫어야

우리나라는 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 등에 의해 개인정보 사용 금지로 ‘빅데이터 사용 및 활용 능력’에서 최하위권인 56위를 기록하고 있다. 대부분의 선진국들에서 허용되는 가명정보도 마음대로 사용하지 못하고 있는 실정이다. 우선적으로 개인정보보호법 등을 개정해 최소한 가명정보는 마음대로 쓰도록 허용하고, 악용할 시에는 사후 규제를 통해 법으로 다스리면 될 것이다. 정부 부처가 생산하는 공공데이터는 AI와 빅데이터 관련 산업 진흥과 대학에서의 실전적 교육을 위해 활용될 수 있는 가장 양질의 데이터로, 이들 공공데이터는 일반인들이 사용하기 쉽도록 소위 ‘데이터 고속도로’를 뚫어야 한다.

(5) 대학에서 AI·빅데이터 과목을 교양필수로 지정하고, 중고교에서도 AI·빅데이터 기초소양 교육을 시켜야

AI와 빅데이터의 이해가 시민의 기초소양이 되는 데이터·AI 경제시대가 도래하고 있으므로 대학에서 모든 학생에게 AI·빅데이터 교양과목을 필수로 듣게 하는 것이 바람직하다. 또한 중고교에서도 코딩, 소프트웨어 교육에 추가해 데이터·AI 지식에 관한 기초교육을 시켜야 한다. AI·빅데이터 기술의 기본적인 소양은 수학과 통계학 등 데이터 관련 학문이다. 따라서 수학이나 통계학에 관한 기초교육도 중요시해야 한다.

(6) AI대학원 프로그램에서 지원의 폭을 넓히고 자율성을 확대해야

올 가을부터 시작하는 AI대학원 프로그램(3개 대학)과 내년 봄부터 시작하는 2개 대학의 AI대학원 프로그램의 지원의 폭을 확대할 필요가 있다. 현재는 1년에 20억씩 지원할 계획이 부족해 보인다. 이들 5개 대학에는 각 대학이 원하는 방법으로 AI교육을 시키도록 자율성을 주고, 기업과 공동 임용의 방식으로 세계적인 우수 AI 인재를 교수로 초빙할 수 있도록 배려해야 한다.

(7) 전국을 4개 AI·빅데이터 지역 허브를 구성하고, 국립AI·빅데이터연구원을 설립해 지역 허브를 관리·운영해야

전국을 4개 AI·빅데이터 지역 허브로 구분해 전국에 존재하는 방대한 빅데이터를 나눠 수집, 관리, 분석하고 빅데이터 정보 창출과 AI 모델링을 통해 다양한 국가적, 지역적 문제를 해결하도록 유도하는 것이 바람직하다. 이러한 지역 허브들을 효율적으로 관리, 지원, 운영하기 위해 국립AII·빅데이터연구원을 설립하는 것을 제안한다. 이런 연구원은 초기에는 우수한 연구원을 초빙하는 데도 어려움이 있을 것이나 장기적인 안목에서 국가의 예산을 투입해 설립하는 것이 바람직하다. 4개 지역 허브는 다음과 같이 구분해 주요 기능을 부여하는 것도 하나의 방안이다.

- 수도 강원권 지역 허브: 금융, 교육, 기후변화, 빅데이터 기술 등

- 충청권 지역 허브: 천연자원, 에너지, AI 기술, 자율주행자동차 등

- 전라, 제주권 지역 허브: 농업, 식품, 에너지, 수자원 등

- 경상권 지역 허브: 헬스케어, 개인맞춤형 의료, 해안 지역 위험 등

대한민국의 미래는 4차 산업혁명에 대비해 AI와 빅데이터를 제대로 다룰 수 있는 인재 양성에 달려 있다고 봐도 좋다고 생각한다. 주요 선진국들이 AI·빅데이터 인재 양성에 국가적 관심을 가지고 추진하는 것도 이런 이유에서이다. 우리나라도 정부가 정쟁이나 이념에 매몰되어 이러한 중요 과제에 무관심하지 않기를 진정으로 바라는 마음이다.