[카테고리:] IT/과학

AI 기술 경쟁이 격화되는 가운데, 현재의 AI 모델 개발 방식이 가진 한계를 극복하고 미래 초지능(AGI/ASI) 시대를 선도하기 위한 새로운 접근법 마련이 시급한 과제로 떠오르고 있다. 세계 각국이 막대한 자원을 투입하며 AI 기술 패권을 노리는 가운데, 한국 역시 전략적인 투자를 통해 미래 AI 시대의 주도권을 확보해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.

현재 한국은 세계 수준의 AI 모델 구축과 AI 국가 인프라 조성이라는 두 가지 축으로 ‘소버린 AI’ 실현을 위한 노력을 시작했다. 그러나 이러한 노력만으로는 글로벌 빅테크 기업들이 발표하는 1백만 장 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스트 구축 계획이나, 몇 달 안에 선두가 바뀔 정도로 치열한 AI 모델 발전 경쟁에서 앞서나가기 어렵다는 분석이 나온다. 특히 대규모 사전 학습과 강화학습을 통한 현재의 AI 모델 발전 방식이 인간을 넘어서는 초지능 구현이라는 궁극적인 목표에 도달할 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다.

AI 분야의 선구자들 역시 이러한 현재 접근 방식의 한계를 지적하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 2024 노벨 물리학상 수상자인 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 명예교수, 튜링상 수상자인 얀 르쿤 교수와 요수아 벤지오 교수 등이 기존 방식의 한계를 인정하고 혁신적인 연구의 필요성을 언급했다. 알파고 개발에 기여한 데이비드 실버는 인간 데이터로 AI를 학습시키는 시대는 끝났으며, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 예고하기도 했다. 2017년 등장한 트랜스포머 아키텍처가 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 이를 넘어서는 새로운 연구들이 등장할 가능성이 높다는 전망이 나온다.

이러한 상황 속에서 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 데미스 허사비스는 2027년에서 2030년 사이 초지능의 등장을 예고하고 있으며, 영국 키어 스타머 총리는 AGI가 가져올 변화에 대비하여 영국이 이를 선도해야 한다고 주장하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 기술 수출을 통해 세계 동맹국을 지원하겠다는 의지를 보이고 있으며, 중국은 모든 국가가 활용할 수 있는 기술 개발을 위한 국제 협력을 촉구하고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 구도 속에서 한국이 선택의 기로에 놓여있지만, 전략적 필수불가결성을 갖춘다면 더욱 유연하고 전략적인 선택이 가능할 것이다. 지금은 AI 반도체 관련 기술이 중요하지만, 다음 단계 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 한다면 한국은 또 다른 기회를 잡을 수 있다.

초지능의 구현 시점과 방식은 불확실하지만, 메타의 초지능 연구소(MSL) 설립이나 오픈AI의 최고 과학자였던 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사(SSI) 설립에 20억 달러가 투자되는 등 막대한 자금이 미래 AI 연구에 투입되고 있다. 향후 5년간 100조 원의 AI 국가 전략 실행 자금 중 단 1%만이라도 진짜 미래 AI 연구에 투자한다면, 이는 국가 AI 인재 양성과 함께 창의적인 연구 인재를 육성하는 데 크게 기여할 수 있을 것이다.

초지능 연구에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 필요하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이가 언급했듯, 지능의 문제는 단일 학문 분야만으로는 해결하기 어렵기 때문이다. 한국이 초지능 연구소를 설립한다면, 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 이들이 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공해야 한다. 이를 통해 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하며, 미래 가능성이 있는 연구팀을 초청하여 그 연구 결과가 인류 모두의 공공재로 제공될 수 있도록 하는 꿈을 꾸어볼 필요가 있다. 이는 대한민국이 AI 파운드리와 통합적인 연구 환경을 제공함으로써 차세대 AI 연구를 선도하는 국가로 발돋움할 수 있는 기회가 될 것이다.

글로벌 스마트폰 시장이 2025년 3분기에 전년 동기 대비 3% 성장하며 침체된 시장에 활력을 불어넣고 있다. 옴디아(Omdia)의 최신 연구 결과에 따르면, 이러한 성장은 특정 분기에 집중된 주요 제품 출시가 모멘텀을 제공한 결과로 분석된다. 이는 2025년 4분기를 앞두고 채널 전반에 걸친 재고 확충과 함께 강력한 교체 수요가 시장 반등을 이끈 것으로 풀이된다.

이번 분기 성장의 주요 동력 중 하나는 혁신적인 신기술과 디자인을 탑재한 스마트폰들의 성공적인 출시였다. 이러한 신제품들은 소비자들의 교체 주기를 앞당기고, 최신 기술에 대한 높은 관심과 수요를 자극했다. 특히, 향상된 카메라 성능, 더욱 강력해진 프로세서, 그리고 개선된 배터리 수명 등을 갖춘 플래그십 모델들이 시장에서 긍정적인 반응을 얻으며 전체 시장 성장을 견인했다.

또한, 주요 제조사들이 공격적인 마케팅 전략과 함께 다양한 가격대의 제품 라인업을 선보인 것도 긍정적인 영향을 미쳤다. 이를 통해 소비자들이 자신의 예산과 필요에 맞는 스마트폰을 선택할 수 있는 폭이 넓어졌으며, 이는 구매 결정으로 이어져 시장 활성화에 기여했다. 연말 쇼핑 시즌을 앞두고 채널 유통망 전반에 걸쳐 재고가 축적되고 있으며, 이는 곧 다가올 4분기에도 긍정적인 시장 흐름이 이어질 가능성을 시사한다.

이러한 성장세를 바탕으로 2025년 하반기 스마트폰 시장은 더욱 활기를 띨 것으로 전망된다. 신제품 출시 효과와 더불어 연말 특수까지 더해진다면, 시장은 한층 더 견고한 회복세를 보일 것으로 기대된다. 다만, 거시 경제 상황 변화나 예상치 못한 공급망 문제 등은 변수로 작용할 수 있으므로 지속적인 시장 모니터링이 필요할 것이다.

인프라 엔지니어링 소프트웨어 업계에서 오랜 기간 해결되지 않았던 ‘데이터 단절’이라는 근본적인 문제가 드러나고 있다. 실제 물리적 환경을 디지털로 정확하게 구현하는 현실 모델링(reality modeling) 과정에서 생성된 방대한 데이터가 기존 엔지니어링 워크플로우와 원활하게 통합되지 못해 발생하는 비효율성과 정보 손실이 주요 원인으로 지목된다. 이러한 문제는 프로젝트의 설계, 시공, 유지보수 전반에 걸쳐 불필요한 시간과 비용을 야기하며, 궁극적으로 인프라 프로젝트의 성공적인 완수를 저해하는 요인으로 작용해왔다.

이러한 배경 속에서, 인프라스트럭처 엔지니어링 소프트웨어 전문 기업인 Bentley Systems는 이러한 ‘데이터 단절’ 문제를 해결하기 위한 구체적인 솔루션을 제시했다. Bentley Systems는 자사의 개방형 플랫폼을 더욱 발전시키기 위해 Cesium에서 현실 모델링 서비스를 제공한다고 발표했다. 이는 물리적 세계를 디지털 트윈으로 정확하게 표현하는 현실 모델링 서비스를 Cesium과의 통합을 통해 제공함으로써, 기존 엔지니어링 소프트웨어 생태계와의 호환성을 획기적으로 개선하겠다는 의지를 보여준다. 특히 Cesium은 3D 지형 데이터를 위한 개방형 표준을 개발하고 있으며, Bentley Systems의 현실 모델링 서비스는 이러한 개방형 플랫폼과의 연동을 통해 데이터 접근성과 활용성을 극대화할 것으로 기대된다.

Bentley Systems의 현실 모델링 서비스가 Cesium과의 통합을 통해 성공적으로 적용될 경우, 인프라 엔지니어링 분야의 ‘데이터 단절’ 문제는 상당 부분 해소될 수 있을 것으로 전망된다. 실제 환경을 기반으로 한 정밀한 디지털 모델링 데이터가 엔지니어링 워크플로우에 매끄럽게 통합되면서, 설계 단계에서의 오류를 줄이고, 시공 효율성을 높이며, 유지보수 과정에서의 의사결정을 더욱 정확하게 지원할 수 있게 될 것이다. 이는 궁극적으로 인프라 프로젝트의 생산성을 향상시키고, 프로젝트 기간 단축 및 비용 절감 효과를 가져와, 사회 전반의 인프라 구축 및 관리 역량을 한 단계 끌어올리는 중요한 계기가 될 것으로 기대된다.

인프라 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환이 예상보다 더디게 진행되고 있다는 분석이 나온다. 이는 곧 혁신 동력의 약화로 이어질 수 있다는 점에서 심각한 문제로 지적된다. 급변하는 기술 환경과 높아지는 사회적 요구에 발맞춰 인프라의 설계, 구축, 운영 전 과정에 걸쳐 효율성과 지속가능성을 높이는 것이 시급하지만, 현재의 속도로는 이러한 과제를 달성하기 어렵다는 지적이 제기된다. 특히, 데이터의 통합과 활용, 그리고 다양한 시스템 간의 연동 부족은 디지털 전환의 발목을 잡는 주요 요인으로 꼽히고 있다.

이러한 배경에서 Bentley Systems는 디지털 전환의 난맥상을 해소하고 인프라 산업의 혁신을 가속화하기 위한 새로운 솔루션, ‘Bentley Infrastructure Cloud Connect’를 발표했다. 이는 기존 Bentley Infrastructure Cloud의 근간을 이루는 새로운 foundational layer로서, 그동안 분산되어 있던 다양한 데이터와 시스템을 통합하고 원활하게 연결하는 역할을 수행한다. 즉, Bentley Infrastructure Cloud Connect는 파편화된 인프라 데이터와 워크플로우를 하나로 묶어, 프로젝트 전반에 걸쳐 투명성과 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다.

Bentley Infrastructure Cloud Connect가 성공적으로 구축되고 활용된다면, 인프라 산업은 디지털 전환의 지연이라는 문제점을 극복하고 한 단계 도약할 수 있을 것으로 기대된다. 다양한 이해관계자들이 실시간으로 최신 정보를 공유하고 협업함으로써, 설계 오류를 줄이고 공사 기간을 단축하며, 나아가 운영 단계에서의 효율성을 증대시킬 수 있다. 이는 결국 더욱 안전하고 지속가능한 인프라 구축으로 이어져, 사회 전반의 삶의 질 향상에 기여할 것이다. 따라서 Bentley Infrastructure Cloud Connect의 확산은 인프라 산업의 미래 경쟁력을 좌우할 중요한 변수가 될 전망이다.

대한민국 과학계가 복잡한 난제를 해결하고 지식의 지평을 넓히는 데 기여할 중요한 강연 시리즈를 개최한다. 아시아태평양이론물리센터(APCTP, 소장 사사키 미사오)가 주최하는 ‘APCTP 올해의 과학도서 저자 강연’이 오는 10월 18일(토)부터 양일간 경북과학축전과 함께 열린다. 이 강연은 단순한 정보 전달을 넘어, 과학적 담론을 활성화하고 대중의 과학적 이해를 심화시키려는 중요한 시도로 분석된다.

이번 강연은 특히 과학계에서 꾸준히 제기되어 온 ‘과학 지식의 대중화’라는 근본적인 문제에 대한 해법을 모색하고자 한다. 과학의 발전 속도가 빨라지고 복잡성이 심화되면서, 일반 대중이 과학적 성과를 이해하고 그 의미를 파악하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았다. 이에 APCTP는 ‘올해의 과학도서’ 선정 저자들을 초청하여, 어려운 과학 이론과 현상을 쉽고 흥미롭게 전달하는 자리를 마련함으로써 이러한 간극을 좁히고자 한다.

첫 번째로 10월 18일(토) 오후 1시에 안동체육관 사이언스 강연장에서 열리는 9회차 강연에서는 ‘한글과 타자기’라는 주제로 강연이 진행된다. 이 주제는 단순히 언어와 기술의 결합을 넘어, 정보 전달 체계와 문화의 상호작용이라는 더 넓은 과학적, 인문학적 질문을 던진다. 이를 통해 참가자들은 과학적 사고방식이 어떻게 우리의 일상, 나아가 문화와 역사에까지 영향을 미치는지를 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.

이처럼 APCTP의 ‘올해의 과학도서 저자 강연’은 과학 지식의 접근성을 높이고, 복잡한 과학 이슈에 대한 사회적 논의를 활성화하는 데 크게 기여할 것으로 전망된다. 강연에 참여하는 저자들은 자신들의 연구 성과와 깊은 통찰을 공유함으로써, 과학에 대한 대중의 흥미를 유발하고 미래 과학 인재 양성의 밑거름을 마련하는 데 중요한 역할을 수행할 것이다. 이번 강연 시리즈를 통해 과학이 더욱 친근하고 접근 가능한 영역으로 자리매김할 수 있을지 주목된다.

대한민국 제조업의 근본적인 경쟁력이 약화되고 있다는 우려 속에서, 정부가 인공지능(AI) 기술을 통한 돌파구 마련에 나섰다. 내년 예산 728조 원 중 AI 분야에만 올해 대비 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하며 AI 3강 진입에 대한 강력한 의지를 표명한 것이다. 특히 제조 경쟁력 강화를 위해 1조 1000억 원 규모의 예산이 배정되었으며, 이는 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등을 포함한다. 이러한 정책적 결정은 우리 경제의 미래 성장 동력 확보라는 중요한 과제와 직결된다.

하지만 이러한 정책이 실효성을 거두기 위해서는 몇 가지 심도 깊은 고민이 필요하다. 한상기 테크프론티어 대표는 “산업 AX는 우리 나라의 경쟁력 기반을 다시 세우는 것이기 때문에 반드시 성공 케이스를 만들어 내고 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 개선이 민첩하게 이루어져야 한다”고 강조하며, 정책적인 기민성의 중요성을 역설한다.

우선, 2030년까지 500개 이상의 AI 팩토리 구축 목표는 단순한 숫자 달성이 아닌, 실제적인 성공 사례 창출에 초점을 맞춰야 한다. 제조업의 다양한 규모와 종류에 따른 참조 모델을 명확히 제시하고, 이를 성공적으로 구현한 케이스를 집중적으로 확보하는 것이 중요하다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 산업 인터넷 플랫폼 ‘프레딕스’를 거창하게 내세웠지만, 대상 고객의 기대를 제대로 이해하지 못하고 현장 적용에 실패했던 사례는 이러한 접근 방식의 위험성을 시사한다.

더불어, 피지컬 AI 분야는 새로운 기회이자 동시에 극복해야 할 난관이다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 차원이 다르다. 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 그리고 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 특화된 구성이 요구된다. 이는 피지컬 AI 분야가 직면한 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 플랫폼의 중요성을 인식하고, 국내 자체 플랫폼 구축 여부 또는 외부 기술 도입에 대한 신중한 의사 결정이 필요하다. 과거 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제들의 성과를 냉철하게 되돌아보고, 그로부터 얻은 교훈을 바탕으로 경쟁력 있는 플랫폼 개발 방안을 모색해야 한다.

산업 인프라로서 산단(산업단지)의 특징을 활용한 AI 기반 고도화 과제 정의와 특화 모델 개발이 필수적이다. 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 검토도 필요하다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화뿐만 아니라, 이 분야 특화 중소기업 및 스타트업 생태계 구축에도 중요한 기회가 될 수 있다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 통해 문제를 공유하고 협업 방안을 모색하며, 우수 사례 공유를 활성화해야 한다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방하는 산업 AI 허브를 구축하여, AI 전환에 대한 정보가 자유롭게 흐르도록 지원해야 한다.

기존 성공 프로그램의 계승도 중요하지만, 산업 AX는 아직 어느 나라도 본 궤도에 오르지 못한 영역이며, 각 나라의 제조 현장과 문화, 업무 방식에 따른 차이로 인해 단일 모델이나 방법론 적용은 어렵다. 팔란티어처럼 단순히 솔루션과 플랫폼을 제공하는 것을 넘어, 현장에 투입된 엔지니어들이 고객과 함께 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식으로 접근해야 한다. 산업 AX의 성공은 멋진 AI 엔지니어가 자체적으로 개발하는 것이 아니라, 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 풀어가는 과제를 통해 달성된다. 두 문화 간의 간극과 소통 문제를 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 수 있다.

결론적으로, 산업 AX는 대한민국 제조업의 경쟁력 기반을 재건하는 핵심 과제이며, 성공적인 실행을 위해서는 정책적인 기민성과 더불어 끊임없는 피드백, 평가, 개선의 과정이 필수적으로 요구된다. 이러한 노력이 뒷받침될 때, AI 기술은 산업 경쟁력 강화라는 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

최근 인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전은 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 제시하고 있으나, 정작 산업 현장에서는 AI 도입 및 활용률이 기대에 미치지 못하는 상황이다. 특히 제조업은 AI를 통한 부가가치 창출과 국가 경쟁력 확보가 무엇보다 중요함에도 불구하고, 현장의 역량 대비 AI 도입이 더딘 속도로 진행되고 있어 정부의 보다 적극적이고 체계적인 지원이 절실한 실정이다. 이러한 문제 인식 하에, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부가 손을 잡고 제조·산업 전반의 AI 대전환(AX) 협력을 본격화한다.

이는 단순한 기술 혁신을 넘어 국가 경쟁력과 미래 번영을 좌우하는 ‘국가적 생존 전략’으로서 AI 전환의 중요성을 인식한 데 따른 조치이다. 지난 15일, 세 부처는 국가과학기술자문회의 대회의실에서 ‘산업 전반의 AX 정책 협력 업무협약’을 체결하며, 각 부처의 전문성과 역량을 융합하고 연계된 정책을 통해 산업 전반의 성공적인 AX 확산을 지원하겠다는 의지를 밝혔다.

이번 협력을 통해 세 부처는 ▲산업 전반의 AX 역량 강화 및 핵심 기술 내재화 ▲AI 벤처·스타트업 및 중소·소상공인의 AI 기술 사업화와 현장 맞춤형 AX 기술 개발 지원 ▲지역 핵심 산업군 중심의 AX 생태계 조성 지원 ▲AI 관련 국정과제 이행 지원 등 다각적인 협력 방안을 추진한다. 또한, 각 부처 산학연 전문가 간 기술 교류회를 활성화하여 지역과 현장, 그리고 국민이 체감할 수 있는 실질적인 성과 창출에 힘쓸 예정이다.

이번 업무협약을 계기로 세 부처는 AX 핵심 기반 기술 확보부터 산업 현장 적용, 스타트업 및 중소기업으로의 확산까지, AI 전환의 전 주기에 걸친 통합적인 지원 체계를 구축하게 된다. 이러한 부처 간 통합 협력 구조는 산업 전반의 AX 확산 속도를 제고하고, 지역이나 기업 규모에 관계없이 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

배경훈 부총리는 이번 협력이 “AI 핵심 기술과 인프라를 기반으로 산업 전반의 AX 확산을 앞당기고 AI 스타트업과 함께 글로벌 신시장을 여는 중요한 전환점이 될 것”이라고 강조하며, “우리의 제조 DNA 강점에 AI를 접목해 전 세계가 주목하는 기술력을 갖추기 위해 세 부처가 하나의 팀처럼 협력해 일관된 정책을 추진하겠다”고 밝혔다. 김정관 산업통상자원부 장관 역시 “인구 감소, 생산성 정체, 중국의 기술 추격 등 우리 산업이 당면한 위기를 극복하기 위한 유일한 해법은 AI 대전환”이라며, “AI와 데이터, 제조 현장을 긴밀히 연결하여 기술 혁신과 제조업의 고도화를 이루어내야 한다”고 역설했다. 한성숙 중소벤처기업부 장관은 “AI 대전환 시대에 중소기업과 소상공인은 AI를 활용하지 않으면 살아남기 어려운 절박한 상황”이라며, 이번 협약이 “AI 벤처·스타트업에게는 새로운 성장의 기회를, 중소·소상공인에게는 미래 경쟁력을 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것”이라고 전망했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 “AI는 우리 기업의 체질 자체를 바꾸는 핵심 기술”이라며, “세 부처 간의 협력을 통해 AI 기반 산업 대전환을 중점적으로 지원해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

청년 일자리 감소와 더불어 ‘쉬었음’ 청년의 증가가 심화되면서 우리 사회의 근본적인 일자리 문제에 대한 우려가 커지고 있다. 통계청이 발표한 ‘8월 고용동향’에 따르면, 청년 고용률은 16개월째 하락세를 이어갔으며, 구체적인 이유 없이 쉬고 있는 청년, 즉 ‘쉬었음’ 청년은 2020년부터 40만 명대를 유지하고 있다. 이는 노무현 정권 첫해인 2003년 대비 20만 명 이상 증가한 수치이다.

이러한 ‘쉬었음’ 청년들은 단순히 나약해서 노동시장을 이탈한 것이 아니다. 최저임금 이하의 급여, 열악한 근무 환경, 사적 심부름 강요, 직장 내 괴롭힘 등을 견디지 못해 노동 현장에서 떠난, 경험이 있는 노동력이다. 이들이 희망하는 일자리는 특별한 것이 아니라, 연봉 2823만 원 이상, 통근 시간 63분 이내, 추가 근무 주 3.14회 이내, 정규직 전환 가능성, 그리고 개인 성장에 도움이 되는 업무 등 ‘상식적인’ 수준이다. 그러나 현실은 이러한 ‘상식적인’ 일자리조차 부족한 상황이다.

한국의 일자리 상황은 65세 이상 고령층 일자리는 증가하는 반면, 청년 일자리는 급감하는 이중적인 패턴을 보인다. 8월 기준으로 1991~2025년 사이에 청년 일자리가 약 200만 개 감소한 동안, 65세 이상 일자리는 368만 개 이상 증가하였다. 그 결과, 청년 일자리 대 65세 이상 일자리 비율은 1991년 8.3배에서 올해 0.8배로 역전 현상이 나타났다. 이는 OECD 평균과 비교해도 확연히 드러나는 현상이다. OECD 국가 평균은 65세 이상 일자리가 청년 일자리의 59%에 불과한 반면, 한국은 이러한 격차가 훨씬 심화되고 있다.

이러한 일자리 부족 문제는 일거리를 창출하는 산업 자체의 문제와 깊이 연결되어 있다. 특히 신산업의 부재는 청년 일자리 감소의 근본적인 원인으로 지목된다. 과거 한국의 주력 산업이었던 제조업의 일자리 비중은 1991년 약 27%에서 올해 15%로 급감했으며, 이는 일본보다 훨씬 빠른 속도로 진행된 ‘압축적 탈공업화’의 결과이다.

더욱 심각한 문제는 한국 제조업이 미국이 구축한 산업 생태계 내에서 생산 부문에만 특화되어 있어, 제품 설계나 디자인 등 고부가가치 사업 서비스는 해외에 의존하는 ‘자기 완결성 결여’ 상태라는 점이다. 이로 인해 제조업 일자리 감소는 대표적인 저부가가치 서비스 분야인 자영업자 증가로 이어졌고, 자영업자 평균 소득은 급여 생활자 평균 소득의 35%에도 미치지 못하는 ‘소득의 초양극화’ 현상을 야기했다.

극심한 소득 불평등은 결혼율과 출산율 저하, 그리고 고령화로 이어져, 60세 이상 자영업자 비중이 2015년 25%에서 지난해 37%로 급증하는 배경이 되었다. 반면, 신산업 육성 실패는 25~34세 핵심 노동력의 일자리 감소로 직결되었다. 외환위기 직전인 1997년 8월 606만 명이었던 이 연령대의 취업자 수는 올해 8월 535만 명으로 70만 명 이상 감소했으며, 30~34세 일자리 또한 1991년 310만 명에서 2025년 294만 명으로 줄어든 반면, 65세 이상 취업자는 339만 명이나 증가하는 기현상이 발생하고 있다.

이처럼 고령층이 레드오션인 자영업이나 정부 일자리에 의존하고, 청년 일자리가 줄어드는 현상은 한국 산업 생태계가 심각한 문제에 봉착했음을 시사한다. 1990년대 후반 이후 시작된 인터넷, IT, 플랫폼, 모바일, 데이터, 그리고 AI 혁명이라는 거대한 기술 변화 속에서 한국은 ‘AI 3대 강국’이라는 목표를 세웠지만, 과거의 산업화 경험과는 근본적으로 다른 접근이 필요하다.

과거 ‘한강의 기적’이 미국이 구축한 산업 생태계의 일부를 담당하는 ‘식민지형 산업화’였다면, AI 3대 강국은 ‘자기 완결형, 선진국형 디지털 생태계’ 구축 없이는 불가능하다. 그러나 현재 한국의 교육 시스템은 ‘획일주의, 줄세우기, 극한 경쟁’ 속에서 ‘모노칼라 인간형’을 배출하고 있으며, 이는 AI 모델을 활용해 새로운 가치를 창출하는 데 어려움을 초래한다. 위계적 명령과 경쟁 문화에 익숙한 인재들은 분산, 이익 공유, 협업을 특징으로 하는 플랫폼 사업 모델 문화와는 이질적이다. 이러한 문제로 인해 한국은 ‘데이터 혁명’과 ‘AI 혁명’에서 뒤처졌으며, 이는 삼성전자와 같은 대표 기업들이 반도체 사업조차 AI 대전환 과정에서 제대로 적응하지 못하고 2류 기업으로 전락하는 상황으로 이어졌다.

AI 기반 산업체계 대전환의 핵심은 바로 인재이다. AI 모델을 활용해 미국이나 중국에 비해 뒤처진 플랫폼 사업 모델을 활성화하고 새로운 가치와 일자리를 창출하는 것은 결국 인재의 역량에 달려 있다. 따라서 ‘AI 3대 강국’이 되기 위해서는 인재 양성이 필수적이다. 구윤철 기획재정부 장관이 ‘전 국민 맞춤형 AI 교육’과 ‘쉬었음’ 청년 대상 AI 교육 지원을 통해 ‘AI 전사 육성’을 청년 고용 부진 대책으로 제시한 배경이 바로 여기에 있다.

하지만 역대 정권의 실패한 산업 정책이 반복되지 않으려면 기존 시스템 및 기득권과의 ‘결별’이 선행되어야 한다. ‘AI 전사’ 육성은 획일주의와 극한 경쟁 환경에서 길러진 모노칼라 인재를 배출하는 현행 교육 시스템과는 양립 불가능하다. 영국이 근대 산업 문명을 주도할 수 있었던 것은 교육 혁명을 통한 새로운 인재 육성과 사회 지배 세력 교체, 그리고 사회 혁신 덕분이었다.

성공적인 AI 대전환은 새로운 인재를 육성하는 교육 혁명 없이는 어렵다. AI 인프라와 AI 모델 분야에서 2대 강국임에도 불구하고 18.9%에 달하는 청년 실업률을 기록하는 중국의 사례가 이를 방증한다. 더불어 AI 전사들의 새로운 시도를 활성화하기 위해서는 ‘부동산 모르핀’ 투입을 중단하고 ‘부동산 카르텔’과 결별해야 한다. 마지막으로, AI 교육을 받은 전 국민이 AI 모델을 활용해 새로운 시도를 할 수 있도록 경제적 여유를 보장하기 위해, ‘쉬었음’ 청년뿐만 아니라 전 국민이 생계 압박에서 벗어날 수 있도록 정기적 사회 소득 제도의 도입이 시급하다. 사회 소득 제도화는 초혁신 경제를 만들기 위한 핵심적인 시드머니가 될 것이다.

인공지능(AI) 시대에 걸맞은 지능 격차를 벌리기 위해서는 데이터의 파편화와 비효율적인 보고서 작성 관행이라는 근본적인 문제 해결이 시급하다. AI의 핵심은 ‘잠재된 패턴을 찾아내는 일’이며, 이를 위해서는 방대한 양의 데이터 학습이 필수적이다. 그러나 대한민국 정부의 데이터 관리 실태와 보고서 작성 방식은 이러한 AI 발전에 심각한 장애물로 작용하고 있다.

현재 대한민국 정부의 데이터는 D 드라이브에 저장되는 경우가 많아, 시스템 포맷 시 함께 사라질 위험에 노출되어 있다. 이는 수많은 맥락, 암묵지, 그리고 과정들이 소실될 뿐만 아니라, 장차 공무원들이 사용하게 될 인공지능의 미래 또한 알 수 없는 상태로 사라지게 만드는 결과를 초래한다. 데이터가 파편화되고 체계적으로 관리되지 않는 상황에서는 AI가 ‘과적합’의 함정에 빠지기 쉽다. 즉, 제한된 데이터만을 가지고 성급하게 결론을 도출하여 AI의 지능을 제대로 발휘하지 못하게 되는 것이다.

더욱이, 고위직에게 올라가는 보고서는 짧아야 한다는 인식 하에 1페이지 보고서 작성 관행이 널리 퍼져 있다. 높은 직급의 공무원일수록 1페이지 보고서를 능숙하게 작성하는 것을 자랑으로 여기며, 자간과 장평까지 완벽하게 조절하는 기술을 중요시한다. 심지어 문장 역시 개조식, 즉 ‘음슴체’를 사용하는 경우가 많다. 이러한 방식은 겉보기에는 효율적으로 보일 수 있으나, 실질적으로는 엉성한 사고를 숨기기 쉬우며 맥락을 명확하게 전달하는 데 한계를 지닌다.

세계 최고 수준의 AI 기술을 선도하는 실리콘밸리의 사례는 이러한 관행과 극명한 대조를 이룬다. 아마존의 ‘6 페이저(6 Pager)’는 회의에 참석하는 모든 구성원이 6페이지 분량의 메모를 작성하고, 회의 첫 30분 동안 이를 읽는 데 할애한다. 이 메모는 도입부, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략적 우선순위, 부록으로 구성되며, 완전한 문장으로 서술체로 작성된다. 이는 ‘음슴체’나 파워포인트 보고서와 달리, 사고의 명확성을 강제하고 중요한 정보를 효과적으로 전달하는 데 기여한다. 아마존의 창업자인 제프 베이조스는 파워포인트의 불릿 포인트 뒤에 엉성한 사고가 숨겨질 수 있다고 지적하며, 서술 구조를 가진 완전한 문장의 중요성을 강조했다.

또한, 실리콘밸리에서는 클라우드 기반의 협업 시스템과 위키 엔진을 활용한 공개 게시판 사용이 일반적이다. 재무 및 인사 부서를 제외한 대부분의 부서에서 게시판을 공개로 설정하여 모든 구성원이 ‘맥락’을 공유할 수 있도록 한다. 이는 회의록, 자료, 그리고 논의 과정 전체가 체계적으로 축적되어 ‘맥락’을 공유하는 문화를 조성한다. 이러한 환경은 AI가 학습하기에 최적의 조건을 제공한다. 파편화된 문장만 제공받는 조직과 모든 맥락과 참고 자료까지 넘겨주는 조직 사이에서 AI의 지능 격차는 필연적으로 발생할 수밖에 없다.

결론적으로, 대한민국 정부는 AI 시대에 걸맞은 경쟁력을 확보하기 위해 데이터 관리 시스템을 혁신하고, 1페이지 보고서 및 ‘음슴체’ 작성 관행에서 벗어나야 한다. 주요한 결정이 필요한 보고서는 반드시 서술체로 작성되어야 하며, 이는 ‘엉성한 사고를 숨기기 어렵게’ 만들고 ‘더 나은 사고와 중요한 것에 대한 더 나은 이해를 강제’한다. 또한, 클라우드를 활용하고 게시판을 공개하는 등 맥락을 공유하는 문화를 조성해야 한다. 이러한 변화는 공무원들이 훨씬 더 뛰어난 인공지능을 활용하고, 결과적으로 조직 전체의 효율성과 혁신성을 극대화하는 기반이 될 것이다. 이는 단순한 보고서 작성 방식의 개선을 넘어, 대한민국 행정 시스템의 근본적인 문제 해결이자 AI 시대의 성공적인 미래를 위한 필수적인 과제이다.

인프라 설계 및 구축 분야에서 현실 세계의 복잡성을 디지털 공간으로 정확하게 옮겨오는 ‘현실 모델링(reality modeling)’ 서비스에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 기술적 한계와 비표준화된 데이터 처리 방식은 현실 세계의 방대한 정보를 효과적으로 활용하고, 다양한 이해관계자 간의 원활한 소통을 저해하는 ‘디지털 격차’를 심화시키는 문제점을 안고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Bentley Systems는 혁신적인 행보에 나섰다.

Bentley Systems는 자사의 개방형 플랫폼을 더욱 발전시키기 위한 노력의 일환으로, 현실 모델링 서비스를 Cesium과 연동했다고 오늘 발표했다. 이는 기존의 현실 모델링 방식이 지닌 한계를 극복하고, 현실 세계의 데이터를 더욱 광범위하게 활용할 수 있는 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다. Cesium과의 통합은 Bentley Systems의 개방형 플랫폼을 통해 현실 모델링 데이터를 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 함으로써, 인프라 프로젝트 전반에 걸친 협업과 의사결정의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 보인다.

이번 Cesium과의 연동을 통해 Bentley Systems는 현실 모델링 서비스의 접근성과 활용성을 획기적으로 개선함으로써, 인프라 분야의 디지털 전환을 가속화할 것으로 전망된다. 복잡하고 다양한 형태의 현실 세계 데이터를 표준화된 방식으로 관리하고 공유할 수 있게 됨으로써, 설계, 건설, 운영 등 인프라 생애주기 전반에 걸쳐 발생하는 정보의 비효율성을 줄이고, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 디지털 트윈 구축을 가능하게 할 것이다. 이는 궁극적으로 더 안전하고 효율적인 인프라를 구축하고 관리하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.