[뉴스비전e 이미정 기자] 인공지능 시대가 도래 하면서 이미 세계 각국에서는 오래전부터 인공지능 기술에 대한 꾸준한 연구와 투자를 진행해 왔다.

세계 각국들은 4차산업 시대의 진입에 따른 인공지능 기술에 있어 조금이라도 더 우위를 점하기 위해 우수 인재의 영입, 대규모 투자, 기술 로드맵 구축 등 갖가지 방안을 추진중이다. 

하드웨어에 비해 소프트웨어 역량이 상대적으로 부족한 것으로 평가받는 한국도 인공지능은 새로운 도전 과제다. 

이에 한국의 인공지능 기술 강국으로 도약하기 위해 필요한 기업과 정부의 해결점을 연재를 통해 짚어본다. 

[② 양질의 데이터 및 효과적 관리 위한 제도적 정비 '시급']
 

◆정부, AI의 핵심 기반 빅데이터 등 제도적 정비부터 착수해야 

인공지능은 기술의 특성상 정부 주도의 형태보다는 기업 중심의 자유로운 연구 개발을 중심으로 발전해 왔다.

실제로 인공지능 선진국에서는 정부가 특별한 정책으로 기업을 이끌어 온 경우는 거의 
없으며, 학계나 산업계에서 그 중요성을 인지하고 꾸준히 투자와 개발을 진행해온 경우가 대부분이다.

알파고 쇼크 이후 1년이 지나고 인공지능 기술의 적용은 모든 산업 분야에서 위와 같이 이미 많은 변화를 가져오고 있음에도 불구하고, 정부의 대비 상황은 아직 부족한 부분이 많다고 할 수 있다.

그럼에도 불구하고 인공지능 기술의 선도를 위해서는 먼저 양질의 데이터 구축 및 이에 대한 효과적인 관리가 필수적이다.

시스템산업협회 관계자는 "인공지능의 핵심 기술인 심층 신경망 학습의 경우 그 인식 성능은 학습 데이터에 의존한다고 해도 과언이 아니기 때문에 각 분야에서 발생되는 수많은 데이터를 효과적으로 축적하고 이를 관리할 수 있는 시스템 구축이 시급한 상황"이라고 지적했다.  

현재 많은 연구자들이 공개된 일부 데이터만을 이용해 연구를 진행하고 있어 새로운 분야로의 확장 면에서 많은 어려움이 있기 때문이다. 따라서, 각 분야의 핵심 주제에 대한 영상이나 음성, 각종 신호의 패턴 정보를 축적하고 관리하는 일은 매우 중요하다고 할 수 있다.

이에 정부는 데이터베이스 구축에 걸림돌이 되는 불필요한 규제를 정비하고 기업이나 학교, 연구소가 양질의 데이터를 효율적으로 확보할 수 있도록 도움을 주는 역할을 담당해야 한다는게 업계의 목소리다. 

예를 들어, 정부출연 연구소를 중심으로 자율 주행용 알고리즘 개발을 위해 다양한 도로 환경을 촬영한 영상 데이터베이스를 구축해 이를 관련 커뮤니티에 제공하고 꾸준한 업데이트를 통해 효과적인 학습이 이루어질 수 있도록 하는 과정 등이 필요하다.

◆"컴퓨팅적 사고방식의 중요성... 단순 코딩이 아닌 해결능력 강화해야"

인공지능 시대에서 교육 또한 매우 중요한 이슈 중 하나라고 할 수 있다. 심층학습 중심의 뛰어난 알고리즘 개발을 위해서는 컴퓨팅적 사고방식(Computational Thinking)을 기반으로 한 인재 양상에 많은 노력을 기울여야 한다.

해외 사례를 살펴보면, 스탠포드(Stanford) 대학교의 경우 관련 분야 인력 양성을 위해 매년 여름마다 여름학교를 개최하고 관심 있는 고교생을 초청해 교수 및 구글의 전문가들이 함께 모여 인공지능 기술에 대한 심도 있는 교육을 수행하고 있다. 주어진 문제를 효과적으로 해결하는 방법을 생각해내기 위해서는 관련 배경 지식을 기반으로 절차(Procedure)를 수립하는 과정이 중요하기 때문이다.   

임베디드소프트웨어 산업협회 관계자는 "단순 암기에서 벗어나 다양한 시도를 반복해 목표를 달성하는 능력을 키워내는 것이 중요하다"며 "이러한 절차를 수립하기 위한 수단으로 사용되는 프로그래밍(코딩) 교육에 초점을 맞추는 것이 아니라 근본적인 문제 해결 능력을 육성하는데 초점을 맞추어야 한다"고 조언했다. 

주어진 문제 해결을 위해 다양한 수학적 모델링 기법을 기반으로 해결 과정을 구축하는 교
육이 필수적이며, 이를 효율적으로 풀기 위해 코딩이 필요하다는 관점에서의 프로그래밍 교육 접근이 필요하다. 단순히 프로그래밍 스킬만을 강조한다면 인공지능 인재 육성은 매우 어려워 질 것이라는 지적이다. 

이와 함께 인공지능 시대에 발생 할 수 있는 다양한 윤리적, 제도적 문제에 대한 대비도 함께 추진되야 한다는게 소프트웨어 업계의 지적이다.

자율 주행 분야에서 논의되고 있는 사고 시 책임 소재, 교통 법규를 위반한 행인에 대한 주행 판단 등이 대표적인 예로 명확한 법제적 정비가 없다면 사회적 혼란을 유발할 수 있기 때문이다.