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상업적AI vs 실험실AI


2022.5.23. 지은이 양필승



*역사상 5가지 유형의 기술 (지은이 만듦)



33. 상업적AI vs 실험실AI

34. 보다 예쁘고 건강하게 만드는 인공지능



우리 국민들은 대한민국의 내일을 바꿀 발명 기술 1위로 '인공지능'(AI) 을 꼽았습니다. 특허청은 발명의 날(5월 19일)을 앞두고 국민이 뽑은 '대한민국 내일을 바꿀 10대 발명 기술'을 발표하였습니다. 인공지능은 전체 유효응답의 15.1%를 차지하였고, 이어 2위는 로봇으로 13.8%, 그리고 3위인 미래차 기술은 10.4%를 차지하였습니다. 수소(4위), 에너지(5위) 등이 뒤를 이었으며, 바이오, 우주·항공, 신소재, 배터리, 반도체 기술이 10위 안에 이름을 올렸습니다.


우리나라 주식시장에서 뜨거운 바이오나 블록체인 및 우리 대기업이 글로벌 시장을 주도하는 배터리나 반도체는 국민들의 눈에는 그다지 결정적인 한 방으로 보이지 않았던 것 같습니다. 반대로 인공지능과 로봇은 국민들이 보기에도 우리의 미래를 결정짓는 기술이며, 이에 대한 주식시장이나 기업의 관심은 상대적으로 적은 것으로 보여 아쉽습니다.


아마도 관심이 적다기보다 우리 나라의 글로벌 경쟁력이 뒤떨어져 있기 때문으로 판단됩니다. 실제로 인공지능 분야는 로봇 분야의 소프트웨어 경쟁력을 결정짓기 때문에 우리가 특별한 관심과 노력을 기울어야 마땅한 기술영역임에도 불구하고 활발한 기술개발과 뜨거운 투자가 국민들의 전망에도 못 미치는 것 같다는 인상을 쉽게 지울 수 없습니다. 이러한 맥락에서, 우리는 우리 나름의 AI전략을 서둘러 수립해야 합니다. 물론 우리 정부도 국가차원 AI전략을 2019년 12월 17일 과학기술정보통신부를 비롯한 전 부처가 참여하여 마련한「인공지능(AI) 국가전략」을 발표하였으나, 지나치게 피상적이라는 느낌을 주는데 그쳤습니다.


결국 AI강국이 되기 위해서는 기업의 역할을 강조하지 않을 수 없습니다. 스타트업과 중견 및 대기업 그리고 대학과 연구기관 및 기업, 마지막으로 정부와 기업 사이의 시너지가 AI 국가전략의 핵심이 되어야 마땅하며, 더욱 중요한 것은 구체적 액션 플랜과 기술 문화를 만들어 가는 노력입니다. 무엇보다도 외국의 사례처럼 AI는 몇몇 소수가 아니라 대중적인 창업에 의해 빠르게 경쟁력을 확보할 수 있다는 현상에 주목할 필요가 있습니다.


일단 두 가지 유형의 AI기업을 설정하여 보겠습니다. 상업적(commercial) AI와 실험실(laboratory) AI로 구분될 수 있으며, 전자는 문제발견 (problem-finding)이, 후자는 문제해결(problem-solving)이 상대적으로 강조됩니다. 상업적 AI는 따라서 시장가치를, 더 쉽게 말하면, 고객관점의 기술을 중시하며, 실험실 AI는 상대적으로 원천적 가치, 즉 창의성을 강조합니다. 물론 양자가 모두 중요하지만, 국가적 차원이나 기업적 차원에서는 선택이 불가피합니다. 국가차원에서, 우리가 AI·G3 (AIG2는 미국과 중국)로 올라서기 위해서는 상업적 AI가 중시되는 시장과 문화를 구축할 필요가 있습니다. 기업의 관점에서는 선택은 각자의 몫이 되겠습니다만.


메일랩은 처음에는 원천기술에 주목하였으나 나중에는 상업적 AI에 주력하기에 이르렀습니다. 메일랩의 경험에 터잡아 상업적 AI에는 두 가지 요소가 필요하다고 봅니다. 하나는 문제발견 능력을 확보하기 위해, 도메인 경험과 거시적 지식이 필요합니다. 다른 하나는 문제발견에 신속하고 적절한 대응을 위한 문제해결 능력은 트위킹(tweaking), 말 그대로 번역하면 ‘잡아비틀기’ 또는 보다 관념적으로 표현하면 ‘변용’(變用)을 통해서 확보할 수 있다는 사실입니다.


먼저 도메인 경험은 일반적으로 도메인 지식으로 표기되는 바, 지식보다 경험이 더 구체성이 있다고 판단하여 여기에서는 도메인 경험으로 표현하였습니다. 즉 특정 산업분야에 관한 경험 내지 지식입니다. 컴퓨터 엔지니어들이 절대적으로 부족한 부분입니다. 결국 협업이 필요할 수밖에 없습니다. 같은 맥락에서 도메인 경험이 풍부한 시니어에 의한 시니어 AI가 가능할 수 있습니다. 실제로 메일랩은 시니어AI의 성공가능성을 입증한 사례라고 봅니다.


거시적 지식은 단순히 엔지니어링이나 도메인 경험과 같은 상대적으로 협소한 지식의 영역을 넘어서 사회발전이나 기술동향 등을 파악할 수 있는 능력입니다. 인문학적 소양도 그 중에 하나입니다. 보다 실용적으로 필요한 지식은 신문이나 인터넷 및 책을 통해 획득할 수 있으며, 이제 글로벌 경쟁력과 글로벌 시장이 불가피하기 때문에, 단순히 국내소식 뿐 아니라 국제뉴스도 매일 접해야 마땅합니다.


다른 한편으로 트위킹 능력이 중요합니다. 우리는 피터 드럭커(Peter Drucker)의 한 마디 “혁신 아니면 죽음” (Innovate or die)에 대한 강박관념을 갖고 있습니다. 특히 혁신의 글로벌 허브인 실리콘밸리에서는 “혁신 아니면 죽음”이 지배적 문화로 자리잡고 있습니다. 마찬가지로 그러한 분위기에서 공부하는 중국의 칭화대학 학생들에게 지은이가 2019년 트위킹의 개념을 소개하였을 때 그 충격은 대단히 컸습니다. 이미 이전에도 칭화대학 겸임교수로서 특강을 진행하고 매년 워크숍을 이끌었지만, 당시 학생들의 반응은 대단히 인상적이었고, 그때 이후 코로나로 인해 온라인 특강을 진행할 때도 트위킹을 강조하였습니다.


트위킹은 말 그대로 ‘잡아비틀기’입니다. 지난 30년간 중국의 기술발전을 관찰하면서 얻은 결론이고, 동시에 글로벌 기술시장의 동향을 살피면서 내린 결론입니다. 트위킹을 번역하기 위해 우리말사전은 물론 한자사전 그리고 인문학 서적을 뒤진 끝에 변용, 즉 變容이 아니라 變用이 적절하다고 생각하기에 이르렀습니다. 단순히 외모를 바꾼다는 變容은 트위킹의 번역어로 적절하지 않으며, 原用에 대비되는 개념입니다.


과학기술의 역사에서 5개 유형이 등장합니다. 복제(copy), 변용(tweak), 혁신(innovation), 발명(invention), 발견(discovery)입니다. 18세기 미국의 벤자민 플랭클린(Benjamin Franklin)이 전기를 발견하였고, 19세기와 20세기에 걸쳐 미국의 토마스 에디슨(Thomas Edison)이 전보, 전축, 전구 등을 발명하였으며, 20세기와 21세기를 거쳐 스티브 잡스 (Steve Jobs)는 무선핸드폰으로부터 아이폰이란 혁신을 일구어 냈습니다.


알리바바, 텐센트, 바이두, 디디 등 중국기업은 카피캣(copycat)이란 비난을 오랫동안 받아 왔습니다. 카피캣이란 남의 것을 그냥 베낀다는 뜻입니다. 무엇보다도 지적재산권의 침해로 이뤄진 결과입니다. 다시 말해, 위법입니다. 그러나 알리바바, 탄센트, 바이두, 디디 등이 기술복제로 돈을 벌었기 때문에, 원천기술의 특허권을 지닌 기업이나 개인에 의해 소송을 당하고 그 결과 파산하였다는 이야기는 못 들었습니다. 바로 이들이야말로 변용에 성공한 기업입니다.


변용의 핵심요소는 문제발견에서 출발하여 다양한 기술의 파이프라인을 활용하고 지적재산권에 대한 심도 있는 이해로 특허분쟁에 말리지 않는 것입니다. 실제로 메일랩의 3인 창업자 중 한 사람은 지적소유권 전문변호사로 미국 실리콘밸리에서도 장기간 일한 경력자이며, 본인 자신이 공학박사입니다. 현재 애플과의 IP(intellectual property) 소송을 진행하고 있습니다. 따라서 메일랩은 창업부터 체계적인 IP전략을 수립하였고, 공격과 방어에 대비하여 미국을 중심으로 특허권 신청을 초기부터 추진하였습니다.


파이프라인은 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스에 이르기까지 다양한 분야의 파이프라인을 구축하여야 합니다. 당연히 글로벌 하여야 합니다. 이제 기술은 글로벌 경쟁력과 글로벌 시장을 전제로 연구되고 개발되기 때문입니다. 더욱이나 다양하여야 하는 까닭은 모든 기술적 상품은 융합의 결과물이기 때문입니다. 메일랩의 상품은 단순히 소프트웨어 사이의 융합 뿐 아니라 소프트웨어-하드웨어-서비스의 통합 솔루션이기 때문에, 복합적인 글로벌 파이프라인을 구축하는데 주력하였고 소기의 성과를 거두었다고 자평합니다.


상업적AI는 당연히 시장지향적입니다. 성패도 단시간에 나옵니다. 또한 거대 자본을 필요합니다. 반면 실헙적AI는 학문적으로 유익하며 대개 M&A로 끝납니다. 작은 자본으로도 가능합니다. 어떠한 경우에도 대한민국이 AI·G3로 올라서기 위해 반드시 필요합니다. 단지 우리 기술문화에서, 특히 창업의 요람인 대학에서 상업적AI를 무시하려는 풍토가 만연한 것이 우려됩니다. 정말 유감스럽습니다. 그만큼 언론의 역할이 큽니다. 우리 사회의 균형감각을 키워줄 수 있는 주체는 역시 언론입니다.




 

지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼AI부문 좌장, 2019년 인공지능 회사 MAILab 메일랩 설립 CEO.


MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.


010-2058-6585 (류성렬)



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