산업별 특화 AI를 위한 데이터 이슈 그리고 기술 자립

저작자 : 강기봉 freekgb@gmail.com

 

우리나라 소프트웨어 산업은 패키지 소프트웨어보다 서비스 내지는 SI(system Integration)가 주류를 이루고 있다. 그리고 기업들은 소프트웨어 및 컴퓨터 시스템을 이용한 경영 시스템을 마련해 왔으며, 스마트 공장, 스마트 물류 등을 진행해 왔다. 또한 기술자들의 기술과 경험을 데이터화하여 노하우를 축적하고 체계화하여 기업 경영에 반영해 왔다. 

 

이런 배경 하에, 산업별로 특화된 AI는 산업 분야에 맞는 알고리즘 체계를 개발함에 의해 기업에 축적된 데이터를 활용하여 상당한 성능을 갖출 것으로 보인다. 그리고 AI 관련 기업들이 비즈니스 모델을 창출하기에도 구체적인 시장을 기대할 수 있고 성공 가능성이 높다고 생각된다. 다만, 여기에는 몇 가지 전제 내지는 고려사항이 있다.

 

 1. 영업비밀 내지는 산업기밀 : 데이터는 기업의 자산이므로 외부로의 유출은 대단히 치명적이고 국가적으로도 해외로의 유출은 반드시 방지해야 하는 부분이다.

 

 2. 데이터의 공유 범위 : 기업 입장에서는 자사의 데이터를 자사 내에서만 이용할지 아니면 AI 기업에 학습 자료로 제공하여 공유할 지를 판단해야 한다. 대체로 영업비밀인 경우에는 자사 내에서만 이용하려 할 것이고 산업기밀인 경우에는 관련 법률의 규제를 받을 수 있다.

 

 3. 데이터 관련 비밀유지 계약 또는 협약 : 데이터의 이용과 관련하여서는 반드시 비밀유지 계약 등의 관련 계약이 수반되어야 할 것이다.

 

 4. 산업 기술 및 노하우에 관한 데이터의 상업적 판매 : 기업들은 자사의 데이터를 인공지능 기업 내지는 관련 시스템 사업자에게 유상으로 판매하려 할 수도 있고, 인공지능 기업 내지는 관련 시스템 산업자가 이를 제안할 수 있을 것이다. 즉, 현재 기술이전 내지는 무형자산 이전으로 거래되었던 것들이 데이터 형태의 지식재산으로 거래될 수 있다.

 

산업별로 특화된 AI의 발전 가능성이 높다는 것은 특히 이미 산업 경쟁력을 갖춘 분야에 또는 상당한 수요를 갖춘 분야에 상대적으로 용이하게 적용 가능한 것이고 이와 관련한 시도들이 있어 왔다.

 

다만, 한국이 SI 산업이나 하드웨어 산업으로 한정하지 않고 AI 기술 자립을 위해서는 그 기초가 되는 범용 AI 기술에 대한 연구 개발이 여전히 중요해 보인다. 이미 해외 인공지능 플랫폼이나 ChatGPT를 중심으로 한 오픈AI의 영향력이 국내 산업에 자리를 잡았고 의존도도 높은 상황이고, 유관 분야에서 이와 연결된 비즈니스 모델이 만들어지고 있는 것도 이를 반증한다. 익숙함과 의존성이란 그만큼 무섭다. 특히 특허 제도는 우리의 일반적인 기대와는 달리 오히려 이를 더욱 심화시킬 수도 있다(두산에너빌러티의 사례가 있다). 인공지능 관련 분야는 사대주의 논란에 휩싸이지 않기를 바란다.

 

 * 관련 기사 : 구자윤 기자, "범용 인공지능보다는 산업별 특화된 ASI가 한국에 적합" [AI리더를 찾아서], 파이낸셜뉴스, 2025.02.11. 자 https://www.fnnews.com/news/202502111833402496