국내 1세대 인공지능 연구자와 현재 최고 AI 전문가의 만남 오랜 통찰로 쌓인 관록의 질문에 AI 최전선 전문가가 답하다 인공지능은 어떻게 발전하고 있고, 지금 주목받고 있는 생성형 인공지능은 무엇인가? 우리나라 인공지능의 수준은 어느 정도이고, 우리에게 주어진 기회는 무엇인가? 각 산업에는 어떤 기회가 있고, 우리 정부의 정책과 사회의 대응은 어떤 방향으로 나아가고 있는가? 그리고 인공지능의 미래를 도대체 어떻게 바라봐야 하는가? 인공지능에 대해 모두가 궁금해하는 물음들이다. 하지만 일반인에겐 이 주제들에 대해 좀 더 예리하게 파고들 질문자가 필요하고, 이 모든 질문에 제대로 답해줄 전문가가 있어야 한다. 국내 1세대 인공지능 연구자 한상기와 현재 국내 최고 인공지능 전문가 하정우의 만남은 이렇게 이루어졌다. 두 사람의 대담으로 구성된 이 책은 튜링 테스트부터 지금의 생성형 AI까지 인공지능의 오랜 역사를 되짚고, 오늘날 인공지능 기술이 사회 각 분야를 어떻게 바꾸고, 각 산업 분야에는 어떻게 쓰일 수 있으며, 어떤 기회가 있을지를 살핀다. 무엇보다 해외 빅테크 기업의 초거대 인공지능에 대응할 수 있는 우리나라 인공지능의 경쟁력과 수준은 어느 정도인지를 진단하고 조망한다. 1980년대에 인공지능을 전공하며 이른바 ‘AI의 겨울’을 직접 겪은 관록의 AI 구루와 현재 AI 현장 최전선에서 싸우고 있는 업계 최고 리더의 대화는 그 자체로도 대단히 가치가 높다. 독자들은 두 전문가의 대화를 통해 현재 벌어지는 AI 전쟁의 현장을 생생히 엿볼 수 있으며, 그 속에서 미래를 준비할 수 있는 자신만의 기회와 귀한 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 기술 주권인가? 기술 종속인가? 위기와 기회의 기로에 놓인 대한민국, 지금의 선택이 10년 이상의 미래를 결정한다! 2000년대 초반, 한국은 강력한 브로드밴드 인프라 경쟁력을 바탕으로 네이버, 다음, 싸이월드를 비롯해 인터넷 산업에서 글로벌 선두 자리에 있었다. 그러나 이후 글로벌 리더십을 유지하지 못하고 경쟁력을 잃어버리고 말았으며, 현재의 모바일 앱 생태계에서는 안드로이드나 iOS에 의존하고 있는 실정이다. 그런데 초거대 생성형 인공지능 기술의 등장으로 다시 한번 전 세계의 기술과 산업계의 판도가 뒤흔들리고 있다. 이는 우리에게 위기이기도 하나, 20년 만에 돌아온 엄청난 기회이기도 하다. 인공지능은 거스를 수 없는 시대의 흐름이며, 앞으로 세계는 초거대 인공지능 기술을 가진 국가와 그렇지 못한 국가로 나뉠 것이다. 갈수록 머니 게임으로 치닫는 인공지능 전쟁 시대다. 과연 대한민국은 인공지능 기술의 글로벌 리더로 생성할 것인가? 아니면 데이터 종속국으로 분류되고 말 것인가? 이 책은 바로 그 미래를 예견하고 기회를 포착할 수 있도록 돕는 첫 번째 가이드가 되어줄 것이다.

머리말 1장 거부할 수 없는 지적 혁명의 시작 인공지능 시대의 개막이 의미하는 것 인공지능 개발의 역사 알파고가 한국 사회에 준 충격 새로운 충격, 대화형 서비스의 등장 인공지능 시대의 주역들 한국 인공지능의 현주소 인공지능이 급속도로 발전한 배경 지금의 인공지능은 어디까지 왔나 궁극적인 발전 단계, 인공일반지능(AGI) 지금부터 10년 뒤에 벌어질 일 인공지능 비서의 등장 인공지능을 사용하는 사람이 당신을 대체할 것이다 앞으로의 도전 과제 2장 초거대 인공지능의 대유행, 어떻게 볼 것인가 생성형 인공지능이란 무엇인가 파운데이션 모델의 시작 인공지능의 붐을 일으킨 이미지 자동생성 서비스 이미지 자동생성 서비스의 한계와 극복 노력 저작권 침해 문제, 누가 책임질 것인가 텍스트에서 음성으로, 생성형 인공지능의 발전 구글과 오픈AI/마이크로소프트의 대결 환각의 발생 원인과 해결책 개인정보와 기밀정보 유출의 위험 인공지능의 수준을 무엇으로 나눌 수 있을까 멈춘다고 해서 정말 멈춰질까 기후위기와 인공지능 하정우의 〈초거대 인공지능을 활용할 때 명심할 것: Do & Don’t do〉 3장 산업별로 보는 한국의 인공지능 생태계 인공지능은 이미 우리 생활 속에 있다 인공지능 서비스와 금융의 현재 그리고 전망 의료: 인공지능이 궁극의 가치를 만들어낼 분야 교육: 기대가 높지만, 현실은 녹록지 않다 제조업: 국가적으로 강한 드라이브가 필요하다 이커머스와 리테일: 생산성과 경쟁력이 인공지능에 달렸다 농수축산임업: 식량 주권을 위해서라도 인공지능이 필요하다 국방과 군수산업: 전장의 패러다임이 바뀌고 있다 법률: 챗GPT로 가장 큰 충격을 받은 직업 중 하나 통번역: 거대언어모델의 위협이 무섭다 인공지능의 상용화가 가능하려면 4장 한국 인공지능의 위치와 AI 주권 인공지능 전략의 흐름과 아쉬움 한국의 인공지능 수준과 배워야 할 모델 한국의 5대 인공지능 개발 회사 정부 역할의 문제 인력도 시급하고, 인재도 필요하다 네이버의 인력 양성 프로그램 인공지능 시대에 필요한 인재가 되려면 한국의 인공지능 스타트업과 한계 정부가 해야 할 일과 하지 말아야 할 일 국가 전략의 어젠다와 개발 예산 문제 글로벌 진출 전략과 소버린 클라우드 5장 네이버와 인공지능 혁신의 길 네이버 인공지능의 가까운 미래 뉴스 AI의 시작, 네이버 뉴스 서비스 눈으로 보며 듣는 음성 기록, 네이버 클로바노트 대화형 돌봄 서비스, 네이버 클로바 케어콜 글로벌 시장에서의 네이버 경쟁력 해외 인력 확보의 중요성과 활용 현황 초거대 AI, 하이퍼클로바X 클라우드 비즈니스 본격화와 해외시장 개척 네이버와 삼성전자의 인공지능 반도체 개발 에지 컴퓨팅과 보안 이슈에 대한 계획들 6장 인공지능과 함께하는 미래 인공지능의 위험성 이슈 투명하지 않은 인공지능을 어디까지 수용할 것인가 인간에게 이롭게 쓰기 위한 고민과 딜레마 로봇과 인공지능의 접점은 언제쯤 가능할까 인공지능이 인간의 감정까지 공유할 수 있을까 로봇과 관련된 민감한 이슈들 로봇은 인간의 노예가 될까, 동료가 될까 시대에 발맞춰 기업과 개인이 준비할 것 인공지능을 다룬 책과 영화 결국, 사람을 위한 장치가 필요하다 맺음말 감사의 글

인공지능 시대가 열리고 있고, 초거대 인공지능이 이를 촉발하고 있습니다. 예전에는 인공지능을 특정 업무나 기능에 사용할 때 ‘내가 지금 인공지능을 쓰고 있다’고 의식하면서 자판이나 마우스로 메뉴를 클릭하고 문자를 입력했습니다. 그런데 최근 쏟아져 나오는 수많은 기술들은 ‘내가 인공지능을 써야지’라는 별다른 의식 없이, 굉장히 자연스럽게 대화하듯이 사용하게 되거든요? 기계와의 커뮤니케이션이 인간 간의 대화처럼 음성으로도 이루어지고, 사실상 모든 것들의 행동으로 다 이어질 수 있는 시대가 도래했습니다. _18쪽, 〈1장 거부할 수 없는 지적 혁명의 시작〉 중에서 인공지능이 앞으로 10년 동안 엄청나게 많이 발전하는 데 관건이 될 분야는 하드웨어, 그중에서도 반도체일 겁니다. 초거대 인공지능을 운영하는 데 에너지, 즉 전기 사용량이 엄청납니다. 인공지능 서비스에 사용되는 반도체를 최적화하고 경량화해서 에너지 비용을 획기적으로 절감해야 합니다. 사람의 인체는 에너지를 아주 적게 씁니다. 물론 오류가 많긴 하지만 사람은 에너지를 매우 효율적으로 쓰면서 일을 하는 데 비해 현존 초거대 인공지능은 에너지를 엄청나게 쓰면서 일을 하고 있거든요. 이런 식으로 과연 얼마나 지속 가능할지 물음표가 생깁니다. …… 원가가 비싸면 이용료도 비싸질 거고, 그럼 많은 곳에 쓰이는 데 한계가 생깁니다. 지금이야 글로벌 테크 기업들이 너 죽고 나 살자는 식으로 비싸도 막 지르고 있는데, 이런 방식으로는 지속 가능하지 않을 겁니다. _49~50쪽, 〈1장 거부할 수 없는 지적 혁명의 시작〉 중에서 이제는 인공지능 기술을 중심으로 하는 중간 규모 회사들의 입지가 애매해질 것 같아요. 글로벌 빅테크 기업들이 초거대 인공기술 플랫폼을 통해 다양한 기능을 제공할 것이라, 쉽게 대체될 수 있는 서비스 중심의 기업들은 어려워지겠죠. 인수합병되거나 빅테크에 컴포넌트 기술을 제공하는 방법을 통해 생존을 모색해야 할 겁니다. …… 우리는 기술로만 승부를 걸겠다고 하면, 이미지 생성 쪽에서는 어도 비랑 1 대 1로, 언어는 오픈AI나 마이크로소프트, 구글과 1 대 1로 경쟁하겠다는 건데 이젠 현실적으로 어렵습니다. _81~82쪽, 〈2장 초거대 인공지능의 대유행, 어떻게 볼 것인가〉 중에서 1975년에 유전공학자들이 미국 캘리포니아주 아실로마에 모여서 재조합 DNA에 대한 가이드라인이 나올 때까지 연구를 중단하자고 합의했어요. 그 후 미국 국립보건원에서 가이드라인을 발표했고, 이것을 따랐죠. 인공지능이 재조합 DNA만큼 위험한 것인지는 모르지만 인류에게 위협이 될 수 있다는 우려가 나오고 있고, 바이든 대통령까지도 잠재적 위협이 될 수 있다, 하지만 지켜보자고 했죠. 2017년 1월에 인공지능 전문가들이 상징적인 장소가 된 아실로마에 모여서 인공지능 기술에 대한 23개 원칙을 발표했어요. 그 후에 OECD에 가입한 나라별로 가이드라인을 만들기도 했습니다. 현재의 인공지능 개발이 그 가이드라인에 따르는지, 유럽일반개인정보보호법 등 프라이버시에 대한 규정을 준수하는지 점검할 필요가 있지 않을까요? _103쪽, 〈2장 초거대 인공지능의 대유행, 어떻게 볼 것인가〉 중에서 에너지 문제가 가장 큰 숙제 중 하나입니다. 환각 문제만큼 중요한 숙제죠. 워낙 모델이 크다 보니 연산량이 많고 컴퓨팅 파워가 많이 필요한 거죠. 컴퓨팅 파워에서 핵심적인 것이 반도체입니다. 현재 인공지능 서비스에서 가장 많이 사용되는 반도체가 엔비디아의 GPU인데, 생산량의 한계가 있고, 다른 대안이 없다 보니 가격이 비싸도 울며 겨자 먹기로 의존할 수밖에 없습니다. GPU보다 가볍고, 전기 사용량이 적고 가격도 싼 제품을 개발하는 것이 당면 과제입니다. _106쪽, 〈2장 초거대 인공지능의 대유행, 어떻게 볼 것인가〉 중에서 인터넷이나 모바일 앱을 중심으로 서비스하는 업체들은 초거대 인공지능 중심의 플러그인 생태계를 주목해야 합니다. 독립적인 채널이나 앱을 사용했던 사용자들도 앞으로는 오픈AI/마이크로소프트, 구글, 네이버 같은 빅테크 기업들이 만든 대화형 초거대 인공지능 인터페이스를 통해 앱을 실행하게 될 가능성이 높습니다. 초거대 인공지능이 메인 게이트가 되는 거죠. 반대로 메인 게이트를 활용하지 않고 별도 채널을 운영하겠다면 리스크가 무척 클 겁니다. 기업의 업종과 규모를 막론하고 최대한 빨리, 많이 활용해보면서 자신들의 어떤 업무에 적용해야 가장 효과가 있을지, 우선순위는 어떻게 할지에 대해 숙고해야 합니다. 인공지능 시대는 이미 시작됐기 때문에 이걸 빨리 잘 찾은 회사들은 훨씬 더 많은 기회를 가질 거고, 나머지들은 뒤처지거나 도태될 것 같습니다. _116~177쪽, 〈3장 산업별로 보는 한국의 인공지능 생태계〉 중에서 인공지능 기술이 충분히 고도화되면 궁극적으로 가장 가치를 만들어낼 분야가 금융과 의료라고 생각해요. 왜냐? 사람들이 부자가 되고 싶어 하고 아프지 않고 오래 살고 싶어 하는 건 자연스러운 희망이니까요. 그래서 당연히 이 두 분야를 위한 인공지능 기술은 발전할 수밖에 없을 거라 봅니다. 그런데 금융은 명확하게 수익 창출이라는 비즈니스인 데 비해서, 헬스케어는 적어도 우리나라에선 공공 성이 중요한 분야라는 특성이 있습니다. 게다가 기존 집단의 영향력이 강하고 진입장벽이 높죠. 인공지능이 보조 도구라고 설명해도 궁극적으로는 본인들의 기득권을 침해할 거라는 방어막을 강하게 치고 있지요. _124쪽, 〈3장 산업별로 보는 한국의 인공지능 생태계〉 중에서 외국의 판사가 자기는 판결문을 챗GPT로 썼다고 해서 큰 화제가 되었죠. LLM이 가장 잘하는 분야 중 하나가 법률입니다. 판례 기반이잖아요. 과거에 있었던 사례를 중심으로 판결을 내리고 판결문도 판례에 기초해서 씁니다. 언어모델이 가장 잘할 수 있는 부분이죠. 그러다 보니 법률 시장 쪽에서 가장 많은 도움을 받을 수 있습 니다. …… 사회적으로도 긍정적인 측면이 있다고 봅니다. 법률 분야는 정보가 무척 비대칭적인 시장이거든요. 보통 법적으로 도움을 받아야 하는 상황이란 게 힘들고 괴로운 일이 벌어졌을 때잖아요? 그런데 고객 입장에서 보면 용어부터 어려워 접근하기 쉽지 않고, 정확한 가치를 매기는 게 너무 힘들죠. 그래서 인공지능의 도움을 받을 수 있다면 진입장벽을 상당히 낮출 수 있겠지요. 반면에 기존의 법률 시장에서 서비스를 제공하는 변호사, 검사, 판사들 입장에서 보면 위기가 될 수 있죠. _169~170쪽, 〈3장 산업별로 보는 한국의 인공지능 생태계〉 중에서 인공지능 분야를 전체적으로 보면 앞서 말씀드렸다시피 세계 6위에서 10위쯤 사이에 위치한다고 봅니다. 스탠퍼드 대학교의 인간중심AI연구소에서 인공지능 연례 보고서를 발표합니다. 연구, 기술, 사업화, 인재, 인프라, 법제도 등에 대한 전반적인 경쟁력을 비교해서 순위를 매기는데 우리나라가 그 정도 순위입니다. 영국의 토터스 미디어에서 세계 인공지능 투자, 혁신, 실행 수준을 기반으로 매년 발표하는 글로벌 AI 지수에서도 비슷하게 순위가 나오는데요, 2022년 기준 7위입니다. 그중에서도 초거대 인공지능의 기술 수준은 전 세계 2~3위권 안에 있습니다. 왜냐하면 미국, 중국 그리고 한국과 이스라엘 정도만 초거대 인공지능 모델을 보유하고 있기 때문이기도 하고, 생태계가 구축된 나라는 미국, 중국, 한국, 이렇게 세 나라밖에 없어요. _198쪽, 〈4장 한국 인공지능의 위치와 AI 주권〉 중에서 초거대 인공지능의 경쟁력 강화는 무조건 해야 합니다. 오픈AI가 챗GPT 플러그인을 통해 보여준 청사진은 이 초거대 인공지능을 보유한 나라와 그렇지 않은 나라로 완전히 나뉘게 될 거란 걸 명 확하게 보여주고 있어요. 초거대 인공지능 플러그인 생태계는 모든 개인 데이터의 블랙홀이 될 거예요. 그래서 우리나라도 자체적인, 경쟁력 있는 초거대 인공지능 생태계를 구축해야 개인 데이터들의 외국 반출로 인한 데이터 주권 종속을 막을 수가 있습니다. 초거대 인공지능의 경쟁력을 강화한다는 의미는 초거대 인공지능 개발 기술뿐만 아니라 산업과 사회를 포함한 전반적인 생태계 전략을 잘 짜고 실행해야 한다는 뜻입니다. _204쪽, 〈4장 한국 인공지능의 위치와 AI 주권〉 중에서 중동은 미국과 애매한 관계이다 보니 기술이 있는 중국 기업들에게 상당히 매력적인 비즈니스 기회가 있는 지역일 것입니다. 실제로 사우디아라비아의 네옴시티 등 대규모 프로젝트에 중국 기업들의 참여 의지가 대단한 것으로 알고 있습니다. 그래서 우리가 성공적으로 중동으로 진출하기 위해서는 미국이나 중국이 제공하기 어려운 차별화된 전략을 만드는 것이 필요합니다. 우리 정부가 중국처럼 국가가 주도하는 드라이브를 걸기는 어렵겠지만 글로벌 테크 기업과 경쟁하기 위해서는 국내 인공지능 기업들과 원팀으로서 좀 더 파격적으로 지원하는 것이 필요한 상황입니다. _282쪽, 〈5장 네이버와 인공지능 혁신의 길〉 중에서 미국과 유럽은 입장이 서로 다르죠. 유럽은 자체 LLM을 보유한 나라가 없습니다. 그런데 이런 상황이 지속되면 앞으로 50년 뒤에는, 아니 10년 정도만 지나도 유럽의 경쟁력이 얼마나 떨어지게 될까요? 그런데 영국은 좀 다른 것 같아요. 앞에서도 말씀드렸지만, 2023년 초 영국 정부가 공공 영역의 초거대 인공지능을 위해 10억 파운드 규모로 인프라 투자를 하겠다고 했는데 노동당 싱크탱크에서 그 정도로 는 미국에의 기술 종속을 피하기 어려우니 110억 파운드는 써야 한다고 주장했죠. 영국이 유럽연합에서 탈퇴했는데 인공지능 분야에서도 여타 유럽 국가들과는 다른 행보를 보이고 있어 흥미롭습니다. _305쪽, 〈6장 인공지능과 함께하는 미래〉 중에서