바야흐로 기술이 국가의 흥망성쇠를 좌우하는 ‘기술지정학(Geo-Technology)시대’가 되었다. 우리가 갈 길은 명확하다. 기술강국이 되어야 한다. 그것도 일시적인 것이 아닌 지속가능한 기술 우위와 리더십을 가져야 한다. 한국은 반도체, 자동차, 조선, 디스플레이, 배터리 등의 기술에서 글로벌 경쟁력을 갖추고 있다. 국내 기업들은 과거 추격자(Fast-Follower) 전략을 성공적으로 수행하여 선도자(First-Mover) 반열에 올랐다. 세계적으로 인정을 받고 있다. 기업의 공로가 크다. 정부와 대학, 연구기관의 기여도 있었다. 이제 우리 기업은 선도자로서 새로운 도전에 직면하고 있다. 그렇다면 앞으로 어떻게 해야 할까? 우리 기업은 추격자 시대에 성공한 여러 경험을 갖고 있다. 어려운 여건에서도 ‘헝그리 정신’으로 아주 잘했고 성공했다. 그러나 선도자 시대에는 추격자 시대의 성공방식이 오히려 혁신의 발목을 잡는 덫이 될 수 있다. 선례가 없는 미래기술을 개발하기 위해 스스로 새로운 길을 헤쳐 나가야 한다. 근로 환경 변화, 세대 간 가치관 차이, 이공계 두뇌의 의대 쏠림 등 환경도 녹록지 않다. 이제 과거의 성공방식에 얽매이는 기업은 결국 미래를 잃을 것이다. 진통이 있더라고 과감히 변해야 한다. 선도형 기술개발 전략과 기업문화를 만들어 가야 한다. 이제 선도자가 된 우리 기업은 지속 성장을 위한 신기술이 필요하다. 신기술 개발은 많은 시행착오를 동반할 수 있고 탐색해야 하는 기술의 조합도 많다. 이 과정은 많은 예산과 인력을 동반하고 긴 시간을 소요할 수 있다. 따라서 기업 혼자서 할 수도 있겠지만 효율이 떨어지고 결국 경쟁력이 저하될 가능성이 높다. 이를 극복할 방안은 개방형 혁신(Open Innovation), 즉 진정한 산학연 협력과 벤처기업의 인수합병(M&A), 기업 간 협업이다. 산학연 협력은 과거 어느 때보다 중요해졌다. 대학은 작은 예산으로 다양한 선행연구를 해서 의미 있는 기술을 빨리 탐색한다는 측면에서 강점을 갖고 있다. 다만 산학과제를 수행하는 연구자 입장에서는 특허출원이 사실상 이익이 없기 때문에 소홀히 하는 경향이 있다. 이 경우 특허는 계륵(鷄肋) 신세로 전락하고, 기업은 이 특허 유지에 막대한 비용을 소진한다. 이 특허 중에 양산에 기여한 것을 가려 해당 연구자에게 의미 있는 인센티브를 제공하면, 그들은 밤을 새워 연구하여 최고의 특허를 제공할 것이다. 기업은 많은 계륵 특허보다는 똘똘한 실용특허를 얻을 수 있게 된다. 대학 등의 연구기관은 다양한 선행연구를 통해 기업이 필요로 하는 특허를 보유하고 있을 가능성이 높다. 이들이 가진 특허기술을 평가하여 제대로 가치를 인정하고 보상해 주면 연구자는 보다 고도화되고 실용성이 높은 미래기술을 앞다투어 개발할 것이다. 첨단기술 기반 벤처 창업은 향후 양질의 일자리 창출 등 국가 경쟁력을 크게 높일 것이다. 첨단 벤처기업은 상장을 통해 더 큰 기업으로 성장하거나 대기업에 M&A되어 미래 경쟁력을 높일 수 있다. 여러 지원정책이 있겠지만 규제 유연화가 시급하다. 일례로, 첨단 벤처기업을 대상으로 일정 기간 고용 및 근로시간 규제를 유예하는 규제 샌드박스 도입을 적극 검토해야 한다. 벤처기업의 M&A 시 공정한 기술가치 평가를 위해 국외 전문기관을 이용할 수 있도록 하고, IP 공시제도를 도입해 기술 투자와 거래가 활발히 이루어지도록 해야 한다. 다만 기업의 민감 정보가 노출되지 않도록 보완 장치를 마련해야 한다. 가급적 국내에서 창업할 수 있도록 환경을 만들어 줘야 한다. 선도자가 된 기업은 진정한 산학연 협력과 첨단 벤처기업의 M&A를 통해 인재 확보와 미래 성장동력을 만들어야 한다. 작은 이익에 매몰되지 않고 더 큰 이익으로 함께 발전하는 선순환 생태계와 문화를 조속히 안착시켜야 한다. 그것이 유일한 살길이다. 정부와 국회는 단기적 예산 지원을 넘어 근본적인 제도 혁신을 꼭 챙겨야 한다. 이번 대전환 골든타임을 놓친다면 대한민국의 미래는 담보할 수 없다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

지금 우리는 인공지능(AI) 시대에 살고 있다. AI는 분명 인간이 만들었지만 마치 자연현상처럼 느껴진다. 그만큼 AI는 우리가 마음대로 할 수 없는 경지에 도달했다는 것이고 우리의 모든 것을 흔들어 놓고 있다. 이 흔들림에는 부정적인 측면과 긍정적인 측면이 있을 것이다. 위기도 기회도 있다는 것이다. 누가, 어느 나라가 통찰력을 가지고 미리 실효적인 정책이나 방안으로 미래를 준비하는가에 따라 운명이 달라질 것이다. ‘미리 준비하면 근심이 없다’는 유비무환(有備無患)의 정신은 이 시대를 살고 있는 우리에게 더욱 절실하게 다가오는 것 같다. 필자는 AI 시대에 초·중·고등학교와 대학의 교육 관점에서 유비무환을 살펴보고자 한다. 필자는 올해 4월에 아랍에미리트(UAE) 두바이에서 개최된 국제행사에서 기조강연을 했다. 여러 패널 세션 중 하나가 눈길을 끌었다. 미국에서 성공한 젊은 사업가가 AI 튜터 이야기를 했다. AI 튜터는 맞춤형 학습을 제공하므로 분명 학생들이 빨리 배우게 되고, 그러면 시간적 여유가 생기는데 함께 운동하는 등 여러 활동을 할 수 있으며 교사와 소통하면서 부족한 부분과 인성을 배울 수 있다는 것이다. 공감이 된다. AI 튜터를 도입한 조직이나 국가는 AI 시대에 학생의 경쟁력을 효과적으로 높일 수 있을 것이다. AI 튜터 도입에는 우려도 있겠지만 이미 성공한 사례도 있기 때문에 우리가 관심을 가지고 우리의 처지에 맞게 다듬어 가면 분명 우리 학생들의 경쟁력을 크게 높일 수 있을 것이다. 게다가 학생에게 필요한 계약, 금융, 자산관리 등은 기존 교육체계로는 매우 어렵지만 AI 튜터를 통해 쉽게 배울 수 있을 것이다. 우리에게는 추가로 출생률 감소라는 시대적 이슈가 있다. 줄어든 인구로는 우리나라의 산업 전 영역에서 경쟁력을 유지하기 어려울 것이다. AI 기반 교육시스템을 효과적으로 운영하면 적은 예산으로 학생들의 전반적인 역량과 경쟁력을 빠르게 향상시킬 수 있다. 다행히도 우리나라는 AI가 주는 혜택을 받을 역량을 가지고 있다. 유비무환의 자세로 빨리 준비해서 추진해야 한다. 이 기회를 놓치면 인재도 잃고 관련 산업도 잃을 것이다. 우리가 하지 않더라도 다른 나라가 할 것이고, 그렇게 되면 여러 가지가 종속될 것이다. 소 잃고 외양간 고치는 우를 범하지 말아야 한다. 이제 대학 교육도 변해야 한다. 대학 교과목에 특화된 소위 특화(vertical) AI가 출시될 수 있다. 이 특화 AI가 교수보다 이론 강의를 더 잘할 수 있고, 그렇다면 AI를 수업에 활용할 수밖에 없는 상황이 올 수 있다. 이는 거대 담론 중 하나로 논의해야 하는 주제로도 보인다. 여러 과목을 강의하거나 이론만 강의하는 것은 AI 시대에 학생들의 경쟁력을 올리는 데 한계가 있을 것 같다. 그러면 우리는 지금 준비를 잘하고 있는가? 여러 대학의 교수들과 이에 대한 이야기를 나눠봤다. 다가올 미래에 대해 걱정을 한다. 이 시기에 빨리 미래의 변화를 수용하고 유비무환의 정신으로 함께 미래를 하나씩 준비하는 것이 필요해 보인다. AI 시대에 우리 학생들을 특정 분야(domain)에 대한 깊이 있는 지식과 경험을 갖춘 도메인 전문가로 양성해야 한다. 도메인 전문가도 기초가 탄탄해야 한다. 이를 위해 공학수학을 포함한 여러 기초과목에 학점 비중을 늘리고, 실험, 실습 또는 다양한 심화 텀(term) 프로젝트 등을 강화할 필요가 있어 보인다. 당연히 전공과목도 유사한 방식을 적용할 필요가 있다. 실험, 실습, 텀 프로젝트 등의 강화는 특화 AI가 제공할 수 없는 영역으로 교육에서 매우 중요하다. 기초가 탄탄한 도메인 전문가 양성이 답이다. “교육은 백년지대계(百年之大計)”라 하는데, 이는 교육의 중요성을 강조하는 말이다. 앞으로 AI는 우리 교육시스템을 흔들어 놓을 것이다. 우리는 유비무환의 정신으로 AI 튜터 활용뿐 아니라 실험, 실습, 다양한 텀 프로젝트 등을 강화하는 실효적 대책을 미리 마련하여 기초가 탄탄한 도메인 전문가를 양성할 수 있도록 해야 한다. 정부와 국회는 한마음으로 실효적인 방안을 속히 마련하고 추진해야 한다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

최근 인공지능(AI) 분야에는 눈에 띄게 빠른 속도로 새로운 모델들이 등장하고 있다. 그 변화의 흐름이 너무 빨라 전문가들조차 따라잡기 어려울 정도이다. AI를 둘러싼 국제 정세도 빠르게 변하고 있으며, ‘소버린(Sovereign) AI’라는 용어가 자주 등장한다. 여기서 ‘소버린’은 여러 의미를 내포하지만, 가장 핵심적으로는 ‘주권’을 뜻한다. 주권 AI는 모델, 학습 데이터, 운용 인프라, 그리고 인력까지 외국의 기술이나 영향력에 의존하지 않고, 국가가 온전히 통제하고 운영하는 AI를 의미한다. 필자는 주권 AI를 해야 하는 데 동의한다. 다만, 그 세부 영역을 잘 살펴서 전략적으로 추진할 필요가 있다고 본다. 대규모 ‘범용’ AI(ChatGPT 등)를 구현하기 위한 핵심 요소로 막대한 컴퓨팅 자원, 최첨단 모델 아키텍처 및 알고리즘, 우수한 인재, 대규모 데이터가 꼽힌다. 그중에서 가장 중요한 것은 방대한 양질의 데이터를 확보하는 것이다. 미국 기업은 전 세계 데이터를 수집해 보유하고 있고, 계속해서 양질의 데이터를 확보하기 위한 전략을 펼칠 것이다. 중국은 고품질의 대규모 데이터 확보가 유리한 국가이다. 반면 우리는 고품질의 방대한 학습용 데이터가 부족하여 범용 AI 개발에는 어려움이 따를 것이다. AI는 그래픽처리장치(GPU) 외에도 중앙처리장치(CPU)도 다수 사용하는데, 우리가 CPU를 개발하기는 쉽지 않다. 꼭 하려면 할 수 있겠지만 효율적이지 않다. 이런 측면을 감안하여 주권 AI에서 독자성을 너무 강조하기보다는 금융, 국방, 행정 등 국가 안보상 필수 영역을 중심으로 주권 AI가 ‘특화’(vertical) 형태로 구현되도록 하는 것이 오히려 더 설득력이 있을 것이다. 우리나라는 AI 경쟁력을 높일 수 있는 국가적 강점을 갖고 있다. 우리는 의료, 고대역폭메모리(HBM) 등 반도체, 가전 및 휴대폰, 자동차 등에서 강국이다. 이들 강점을 AI와 결합해 특화 AI를 만들면 소위 ‘강점’ AI로 글로벌 경쟁력을 높여 큰 부가가치를 창출할 수 있을 것이다. 이와 같이, 주권 AI는 국가 안보상의 이유로 여러 AI 리소스를 주권에 맞추는 것이라면, 강점 AI는 국가의 장점을 AI에 최적으로 결합하여 경제성을 높이는 것이라 볼 수 있다. 특화 AI를 운영하기 위해 추진하고 있는 것이 저전력 K-클라우드(K-Cloud)이고, 여기서 주권 및 강점 AI가 운영되게 하면 아주 효과적일 것이다. 우리 기업이 개발한 신경망처리장치(NPU)의 성능을 검증할 수 있도록 지원하고, 이를 K-Cloud에 적용해 클라우드 서비스를 운영하게 되면 새로운 선순환 산업 생태계를 조성할 수 있을 것이다. 이들 기업을 지원하는 것도 중요하지만 정부가 정책적으로 초기 수요처를 조성해 주면 더욱 효과적일 것이다. 일례로 우리가 보유한 양질의 의료 데이터를 활용한 ‘개인 정밀 맞춤형 예방적 건강 서비스’를 제공하는 강점 AI 개발에 박차를 가한다면, K-Cloud 관련 산업의 발전뿐 아니라 국민이 건강한 나라를 만들 수 있다. 나아가 건강보험료 지출을 줄일 수 있으며, 해외 시장에서도 새로운 부가가치를 창출할 수 있을 것이다. 우리나라는 제조업 강국이라는 강점을 가지고 있으며, 이를 AI에 결합하면 큰 시너지를 낼 수 있을 것이다. 기업들이 AI 학습용 제조 데이터를 자체적으로 확보해 디지털 전환을 추진할 수 있도록 정부는 최소한의 필수적인 지원을 신속하게 하는 것이 효율적일 것이다. 앞서 언급했듯 AI의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 의존하는데, 데이터의 품질을 높이기 위해서는 단순한 라벨링을 넘어서 박사급 전문인력을 투입하여 데이터의 의미와 활용방안을 연구하는 것도 좋을 것이다. 엄청난 속도로 발전하고 있는 AI 기술이 국가 안보와 경제의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있고, 치열한 패권경쟁의 중심에 있다. 이런 상황에서 우리는 신속하고 실효적으로 대처해야 한다. 범용 AI보다는 특화 AI에 집중하고, 특화 AI에서는 주권 AI와 강점 AI를 균형 있게 추진해야 한다. 역동적인 대응을 위해서는 산학연관(産學硏官)의 체계적인 소통과 협력이 무엇보다 중요하다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

학회 참석 후 제주에서 김포로 가는 비행기를 탑승했다. 날개 옆 좌석에 앉아 이륙하는 동안 날개를 바라봤다. 어떻게 이렇게 육중한 비행기가 날아오를 수 있을까? 늘 신기했다. 베르누이원리는 날개 위아래를 지나는 공기의 압력 차이로 위로 뜨는 힘인 양력이 생기기 때문이라고 설명한다. 이 원리를 이해하고 나면 그 압력 차이가 핵심임을 알게 된다. 우리 인간 세상에서 차이는 어떤 영향을 줄까? 사람들은 키, 재산, 외모, 능력, 직업, 건강 등에서 저마다 차이가 있다. 나와 누구의 차이를 비교하면 불편할 수 있고, 나보다 나은 사람과 비교하면 분노할 수 있다. 심지어 자신이 좋은 점을 더 많이 가지고 있음에도 눈에 보이는 차이로 자존감을 잃는 경우도 있다. 그럼 이 불편한 차이는 왜 있는 것일까? 역설적이지만, 그 이유가 진화나 발전이라는 큰 목적 때문이라고 생각한다. 그런 측면에서 차이는 자연스러운 것이라 볼 수 있다. 차이는 지속적인 환경변화 속에서 생명체가 살아남거나 발전할 기회나 동력을 제공하는 것 같다. 가령, 새로운 질병이 발생할 때 유전자 등의 차이로 어떤 사람은 생존하고 어떤 사람은 도태되는 것인데, 우리는 생존자의 후손일 것이다. 인간의 능력으로 차이를 극복하기에는 한계가 있다. 그렇다면 우리는 그 차이 속에서 어떻게 살아갈 것인가? 차이에 따른 불편함이 있으면 행복하지도 않고 자기 일을 잘하기도 어렵다. 불편함이나 분노가 마음속에 있으면 자신의 장점을 계발하기도 어렵고 능력을 발휘하기 어려울 수 있다. 그럼 어떻게 하면 좋을까? 필자가 학생을 지도하면서 얻은 사례가 있어 소개하고자 한다. 필자가 지도하고 있었던 학부생이 일대일 면담 과정에서 같은 수업을 듣는 친구들이 쉬는 것 같은데 공부를 너무 잘해서 속상하고 저녁마다 아주 힘들다고 하소연했다. 자신이 다녔던 고등학교에서 공부를 아주 잘해서 서울대를 진학했는데도 인생의 패배자처럼 느끼는 것 같았다. 그래서 상담 중에 다음과 같은 조언을 했다. 하늘은 한 사람에게 모든 재능을 주지 않는다. 너는 너의 친구에 비해 다른 재능을 가지고 있다. 네가 그렇게 마음이 불편하면 너의 재능이 발휘되지 않는다. 너의 친구는 시험 잘 보는 재능을 타고났을 수 있지만 그걸 차분하게 인정해 버리면 그만이다. 오늘 저녁부터 마음이 불편할 때 “차이를 인정하자”를 여러 번 외치고 잠자리에 들라고 했다. 말하자면 현실적인 실행방법을 알려준 것이다. 약 3개월 후 다시 면담했다. 좀 어떠니 하고 물으니 마음이 많이 편안해졌다고 했다. 아주 잘했다고 칭찬했고, “세상에는 차이가 있을 수밖에 없다. 앞으로는 차이를 존중하도록 해라”라고 했다. 그 이후 부진하던 성적이 계속 향상됐고, 우수한 성적으로 졸업했다. 추천서를 써 주었고 미국에 유학을 갔다. 미국에서도 어려움이 있었지만 필자의 조언으로 잘 넘겼다고 한다. 간간이 감사하다는 메일을 받았고 지도교수로서 기뻤다. 최고의 국제학회에서 논문발표를 잘하고 질문에 능숙하게 답하는 그 학생의 모습을 보며 큰 자부심을 느꼈다. 차이를 인정한다는 것은 얼핏 쉬워 보이지만 어렵다. 있을 수밖에 없는 차이를 생산적으로 바꿀 수 있는 좋은 방법 중 하나가 “차이를 인정하는 것”이라 생각한다. 필자가 제자들의 결혼 주례를 할 때마다 늘 강조하는 말이 있다. 부부는 서로 다른 환경에서 자랐기에 생각과 가치관에 차이가 있을 수 있는데, 이 차이를 먼저 인정하고 가정을 발전시키는 원동력으로 생각하라고 조언한다. 역설적으로 들릴 수 있지만 차이나 다름이 있어야 세상이 정체되지 않고 진화하는 것 같다. 그렇다고 차이를 조장할 필요는 없다. 그 차이를 파괴적이 아닌 생산적으로 활용하면 모든 생명체가 진화하고 사회가 발전할 것이다. 그런데 한국 사회는 차이를 인정하지 않고 극단적으로 대립하는 측면도 있어 서로의 행복도가 낮아지고 균형 있는 성장이 정체되는 것 같다. ‘차이를 인정’해야 마음이 편안해지고 더 큰 지혜를 받아들일 수 있게 되어 자신의 능력을 제대로 발휘할 수 있을 것이다. 내면에서의 의식변화 없이는 외부의 지원은 그 빛을 잃는다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

21대 대통령 선거가 다가오면서 과학기술 강국을 위한 공약들이 제시되고 있다. 우리는 현재 출생률 감소와 인공지능(AI) 시대 도래라는 큰 도전에 직면해 있다. 이 도전을 기회로 만들기 위해서는 깊은 통찰력과 종합적인 판단이 필요하다. 여러 현안과 미래에 대한 정확한 이해를 위해 공부가 필요하다. 단순히 구호나 주장보다는 우리의 현실에 부합하는 정책을 신속히 실행해야 한다. 제도나 정책은 예방적이고 탄력적이며 체계적이어야 한다. 첨단 전략기술 분야의 인재 육성은 무엇보다 중요하다. 주장이 아닌 데이터 기반으로 인재 양성 및 관리, 그리고 고경력자 관리를 주기적으로 하는 정책을 적극 활용하여 체계적으로 인재를 양성해야 한다. 축적된 데이터를 기반으로 첨단기술 분야별 수요를 예측하고 ‘계약정원제’와 같은 탄력적인 인재 양성 정책을 통해 신속하게 인재를 키워내야 한다. 연구개발(R&D) 연구원의 경우, 1년 6개월의 육아휴직 대신 일과 육아를 다년간 자유롭게 병행하는 것도 좋을 것이다. 여성 연구원의 경우 어린 자녀와 함께하는 것은 사회성 측면에서도 큰 의미가 있다. 생산직 노동자의 경우, 건강권을 보호할 필요가 있다. 첨단 과학기술 분야의 연구원은 탄력적인 주 52시간 근로제를 사용해서 R&D를 할 수 있게 해야 한다. 경쟁국의 연구원들은 밤낮 가리지 않고 R&D를 하고 있음을 잊지 말아야 한다. 지금은 부처 간 협력이 중요한 시대이고 R&D에 도전성을 더욱 강화해야 한다. AI와 디지털이 모든 영역으로 확산하면서 각 부처가 관련 사업을 하는 경향이 있다. 이는 사업의 성공 확률이나 실효성을 낮춘다. 이를 해소하기 위해 AI 디지털 주무 부처와 긴밀한 협력을 체계화할 필요가 있다. 한편, 국가 R&D 과제에 도전성을 강화해야 투자의 효율성을 높일 수 있다. 현재 1조원 규모의 도전혁신과제가 추진되는데, 이를 확대하고 타 R&D 과제의 도전성도 높여야 한다. 그래야 경쟁국 대비 승산이 있다. 전통산업이 무너지고 있는 우리나라에서 첨단기술 분야에 많은 벤처기업을 만들어야 한다. 이를 위해 예산 지원뿐만 아니라 제반 제도를 획기적으로 혁신하여 미국의 실리콘밸리 수준이 되게 해야 한다. 벤처기업 육성을 위한 대책은 단편적이 아니라 종합적으로 이루어져야 의미가 있다. 이제 여야와 정부가 허심탄회하게 절박한 마음으로 종합적 관점에서 걸림돌을 모두 제거해야 한다. 그래야 질적으로 의미 있는 일자리가 많이 생기고 국가 경쟁력이 높아진다. AI 시대에 안정적인 전기에너지 확보는 필수다. 태양전지의 효율은 높이고 풍력발전은 지리적 특성을 고려한 추진을 통해 실효성을 높여야 한다, 재생에너지는 비용과 간헐성 문제로 보완적 대체에너지라는 한계가 있다. 이를 해결하면서 탄소배출이 없고 안전성이 더욱 높은 SMR(소형 모듈 원전) 개발을 서둘러서 에너지 주권을 확보해야 한다. 그래야 경쟁력이 높아지고 우리 젊은이에게 양질의 일자리를 제공할 수 있다. 한편, AI를 위한 반도체 기술은 주로 데이터 센터와 온-디바이스 AI 응용을 위해 개발되는데, 저전력 동작이 매우 중요하다. 다행히 우리의 강점인 메모리반도체를 이용하면 온-디바이스 AI의 전력 소모를 크게 줄일 수 있어 국부 창출과 세계적 리더십을 가질 수 있다. 현 정부에서 시작한 “IT 강국을 넘어 AI 강국으로”의 비전이 지속적으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 우리가 잘할 수 있는 AI 기술에 집중해야 한다. 일례로 우리는 디지털 의료 데이터 강국이고 이를 이용한 AI 기반 ‘개인 정밀 맞춤형 예방적 건강 서비스’ 개발은 가장 앞서 나갈 수 있는 분야이다. 이 분야 R&D를 더욱 강화하여 AI 기반의 예방 중심 헬스케어 정책으로 국민이 건강한 나라를 만들어야 한다. 이는 건강보험료 절감으로 이어진다. AI 확산과 출생률 감소라는 파도가 밀려오고 있고 기술패권 경쟁이 심화하고 있다. 이 시대에는 그 어느 때보다 체계적이고 선제적(예방적)이며 탄력적인 제도나 정책이 꼭 필요하다. 첨단기술 경쟁력 확보와 AI 시대에 경쟁력을 갖는 인재 양성에 총력을 모아야 한다. 과학기술에는 여야가 따로 없고 모두가 한마음이어야 한다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

2024년 3월 21일에 원자력에너지 정상회의 (Nuclear Energy Summit 2024)가 처음으로 벨기에 브뤼셀 엑스포에서 개최되었다. 국제원자력기구(IAEA)와 벨기에가 공동으로 이 행사를 개최했다. 당시 필자는 대한민국 수석대표로 참석하여 정부의 원자력 정책과 2050년 탄소중립 달성을 위한 대한민국의 구상에 대해 연설을 했다. 유럽연합의 여러 나라를 포함하여 38개국이 참석하여 원자력의 역할을 강조하는 메시지를 전달했고, 화석 발전에서 청정에너지로의 전환을 위해 원자력을 발전시키고자 하는 국가 간 협력 제고를 강조했다. 특히 2023년 12월 개최된 제28차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP28)에서 원자력을 청정에너지 전환의 필수 요소로 인정하고, 2050년까지 원자력 발전 용량을 3배 확대하겠다는 선언의 연장선에서 원자력 확대 이행 의지를 다지는 계기가 되었다는 측면에서도 의미가 있다. 이처럼 원자력은 탄소중립의 핵심 에너지원으로 재도약하고 있다. 과거 탈원전을 외치던 유럽 국가들은 이제 소형 모듈형 원전(SMR)을 포함한 원자력 발전소 건설을 검토하는 국가들이 늘어나고 있다. 유럽은 풍력 등 재생에너지가 활성화된 지역이지만 원자력 발전 비중을 늘리겠다는 것은 산업 경쟁력 측면에서 불가피한 선택이다. 독일은 2000년부터 2023년까지 원자력 발전 비중을 줄이다가 원전 제로 상태를 만들었지만 제조업 강국 독일의 경쟁력 저하를 가져왔다. 높은 에너지 가격으로 생산비용이 증가했고, 운송 및 물류비용 부담으로 경제 전체에 부담이 가중되었다. 인공지능(AI) 등 첨단 기술 발전에도 걸림돌이 되기 시작했다. 결국, 2025년 들어 탈원전을 재검토하고 화력발전소 50기를 건설하겠다고 한다. AI 패권국인 미국은 2050년까지 원전 발전용량을 현재의 3배 수준으로 늘리는 로드맵을 발표했고, 트럼프 대통령도 취임일에 신규 원전 건설과 신속한 SMR 개발을 언급했다. 전기 먹는 하마로 불리는 AI가 산업, 공공, 일상 및 첨단기술에 확산되기 시작함에 따라 전기에너지 확보가 국운에 큰 영향을 주게 됐다. 필자는 종종 국가안보에 중요한 것이 식량, 식수, 전기에너지 주권확보라는 말을 많이 했다. AI 시대에 전기에너지 확보가 그만큼 중요함을 강조한 것이다. AI는 왜 전기를 많이 쓸까? AI 서비스는 먼저 학습 과정과 학습된 결과를 이용한 추론과정을 필요로한다. 학습이나 추론과정 동안 계산기(반도체 기술로 구현된 GPU 등의 칩)에서 엄청난 병렬연산이 수행되고, 이 과정에서 계산기와 HBM(고대역폭 메모리로 다수의 DRAM 칩을 쌓아서 구현) 사이에 많은 데이터 이동(저장과 읽기)이 수반된다. 이 과정에서 엄청난 전기에너지가 소모되고 심한 발열이 동반된다. 이런 이유로 AI 서비스 클라우드(서버)는 일반검색 클라우드(서버) 대비 약 10배 더 많은 전기에너지를 소모한다. 가트너에 따르면 AI 시장은 연평균 29%씩 폭발적 성장이 예상된다. 그에 따라 전기에너지 수요도 증가한다. 탄소중립과 에너지 수요를 동시에 맞출 수 있는 과학적 선택은 원자력이다. 특히 안전성, 입지 유연성, 공기 단축, 운전 융통성 등의 장점이 있는 SMR에 관심이 높아지고 있다. SMR 중에 액체 소듐을 냉각재로 사용하는 소듐냉각고속로(SFR)는 사용후핵연료를 처리할 수 있는 파이로프로세싱을 지원하는 기술이고, 사용후핵연료의 처분량과 독성도 줄일 수 있다. 이에 우리나라는 SFR을 좀 더 집중해서 개발할 필요가 있다. 미국에는 빌 게이츠에 의해 설립된 테라파워사가 SFR 첫 호기 건설을 추진하고 있고 중국은 2026년 세계 최초로 SMR 상업운전을 앞두고 있다. 우리는 탈원전 실패의 교훈을 잊지 말고 원전을 통해 국가 에너지 주권을 강화하고 수출산업으로 발전시켜야 한다. 이제 세계 시민은 AI 시대를 살아가게 될 것이다. 우리는 탄소배출이 없는 지속가능한 전기에너지를 원전을 통해 확보해야 국가 경쟁력을 높일 수 있고, 많은 일자리도 창출할 수 있다. 전기에너지 주권 확보가 국가경쟁력에 심대한 영향을 주는 시대가 되었음을 잊지 말아야 한다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부 장관

필자는 1987년 석사과정부터 반도체 연구를 해왔으니 내년이면 40년째가 된다. 반도체가 익숙하지만 여전히 신기하다. 광학현미경으로도 잘 보이지 않는 작은 트랜지스터가 모여서 어떻게 엄청난 성능을 만들어 낼까? 반도체는 여전히 마법의 돌로 여겨진다. 되돌릴 수 없는 인공지능(AI) 시대에 반도체는 그 중요성을 더한다. 이제 반도체는 산업뿐만 아니라 국가안보에도 중요하다. 그래서 글로벌 반도체 패권경쟁이 가속화하고 있다. 반도체 패권경쟁에는 무엇보다 연구개발(R&D)이 중요하다. 다른 첨단기술 분야도 예외가 아니다. 그런데, 주 52시간 근로시간 제한이 걸림돌이 되고 있다. 우리 스스로 경쟁력을 떨어뜨리는 것이다. 패권경쟁을 하는 어느 나라도 R&D를 주 52시간으로 제한하지 않는다. 마치 시속 100km로 달릴 수 있는 고속도로에서 우리만 50km로 속도를 제한하는 것과 유사하다. 52시간 규제가 근로자의 건강을 보호하기 위해서 필수적이다. 다만, 첨단기술 분야에서 R&D를 효율적으로 할 수 있도록 탄력적인 근로시간을 적어도 보장해 줘야 한다. 가령, 매주 52시간 대신 6개월 평균 주 52시간으로 제한하는 것도 대안으로 제시된다. 획일적인 주 52시간 근로 제한은 결국 어려운 분들에게 더 큰 고통을 주게 될 것이다. 우리나라가 첨단기술 분야를 선도해야 신시장과 양질의 일자리도 만들 수 있고, 특히 청년들에게 더 큰 혜택이 돌아간다. 첨단 분야는 벤처, 중소·중견, 대기업에 걸쳐 있다. 탄력적인 근로시간의 보장은 이들 기업의 성장에 중요한 역할을 한다. 우리 삶에서도 바쁠 때 장시간 일하는 것은 자연스러운 것이다. 1990년대는 한국 메모리 반도체 산업이 세계 정상으로 대도약한 시기이다. 당시 반도체 선도국인 미국과 일본을 앞지르기 시작했다. 이때부터 대략 2020년경까지 기업에서 실책이 있어도 대체로 큰 성장률을 보였다. 그 당시 우수한 인재가 반도체 분야에 많이 진출했고, 주 52시간이라는 제약 없이 일에 몰두할 수 있었기 때문이다. 이제 의대 쏠림, 근로 문화 변화, 주 52시간 근로 제한이 첨단 분야의 경쟁력을 약화시킨다는 우려가 있다. 근로시간만이라도 탄력적으로 해야 되지 않겠는가? 이제 반도체 분야에서 실질적인 산학연 협력은 선택이 아니라 필수다. 기업은 산학연 협력에서 눈앞의 작은 이익에 얽매이지 말고 더 크게 회사가 발전할 수 있는 원원 정책으로 과감하게 변모해야 한다. 협력업체와의 협력도 예외가 아니다. 늦었지만 추격자 시대의 전략은 줄이고 선도자 시대의 전략을 늘려야 한다. 추격자 시대 때 경험으로 일을 배운 분들은 여전히 그 시절의 전략을 구사할 가능성이 높다. 환경이 바뀌었다. 내가, 우리가 틀릴 수 있다는 생각을 해야 한다. 많은 것을 바꿔야 한다. 희망찬 소식도 있다. 올해 2월 정선에서 개최된 한국반도체학술대회에 1842편의 논문이 제출됐고 심사를 거처 약 77%의 논문만 채택됐다. 최근 국내외 학회 동향과 비교해 볼 때, 논문 편수와 채택률은 놀랍다. 참가자 숫자도 올해 처음 4000명 시대를 열었다. 많은 인재가 키워지고 있음을 의미한다. 그간 정부의 인재 양성 프로그램이 잘 작동한 결과로 생각된다. 인재의 숫자도 중요하지만 탁월한 인재를 키워내는 것은 더 중요하다. 하나의 실효적 방법은 청정실에서 학생들이 직접 자신의 소자를 제작할 기회를 주는 것이다. 이를 위해 정부는 전국의 공공 반도체 팹들을 연계하여 제조·분석을 지원하는 모아팹 서비스를 2024년 3월에 시작했다. 또한, 학부 때부터 집적회로를 직접 설계할 기회와 제작된 칩을 분석할 기회를 제공하기 위해 2023년 7월부터 마이 칩(My Chip) 제작 서비스도 제공하고 있다. 이들 정책은 대학 현장에서 큰 호응을 얻고 있고 탁월한 인재 양성에 크게 기여하고 있다. 이제 우리는 변화의 기로에 서 있다. 탄력적인 근로시간과 산학 연관의 긴밀한 협력이 바로 우리 반도체 R&D의 새로운 도약을 가능케 할 열쇠이다. 과거의 성공에 안주하지 않고 미래를 향한 과감한 변화를 모색할 때, 반도체라는 마법의 돌은 국가안보와 경제발전의 든든한 초석이 될 것이다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관

최근 “개천에서 용(龍)이 나던 시절은 끝났다”는 말을 종종 듣는다. 어려운 환경에서는 훌륭한 사람이 나오기는 어렵다는 뜻이다. 과연 개천에서 용(龍)이 나올 희망은 없는 것일까? 필자는 그렇지 않다고 생각한다. 그럼 어떻게 하면 될까? 공교육에서 인공지능(AI)과 디지털 기술을 활용하면 가능하다고 본다. 이런 취지에서 정부는 오는 3월 도입을 목표로 AI 디지털교과서를 추진해왔다. AI 디지털교과서를 통해 학생 개개인의 수준에 맞는 수업을 할 수 있고, 지역이나 빈부 격차 없이 보편적으로 양질의 교육 서비스를 제공할 수 있다. 인터넷이 연결되는 곳에서, 학생이 원하기만 하면 언제 어디서나 맞춤형 수업을 받을 수 있게 된다. AI 디지털교과서는 사교육 의존성을 줄이면서 학생이 편하고 효과적으로 공부할 수 있게 도와주고, 아울러 선생님의 수업 진행과 학생 지도를 더욱 편리하게 한다. 이렇게 공교육에서 디지털 기술을 적극적으로 활용한다면 개천에서 다시 용(龍)이 나올 가능성을 키울 수 있다고 생각한다. 그런데, 지난해 12월26일, 시범 도입을 예정하고 있는 AI 디지털교과서의 교과서 지위를 교육자료로 규정하는 초·중등교육법 개정안이 발의되었다. 이 개정안은 당초 디지털 과몰입 등 부작용을 예방하기 위해 마련되었다고 하나, 실제 개정안에는 AI와 같은 지능정보기술을 원천적으로 교과서에서 사용할 수 없게 규정해 놓았다. 이에 최상목 권한대행은 새로운 형태의 교과서를 학생들이 사용해볼 기회와 권리를 박탈한다는 이유로 지난 1월21일 재의요구권을 행사했다. 다시 공은 국회로 넘어갔지만, 여전히 갈등은 계속되고 있다. 정말 안타까운 심정이다. 우리나라는 정보통신(IT) 강국이다. 과거 김대중 대통령께서 IT 강국의 초석을 마련한 것이 큰 역할을 했다. 또한, 우리나라는 AI 국가역량에서 세계 6위이고, 2027년까지 AI 3대 강국 도약을 목표로 할 정도로 대단한 나라이다. 이러한 바탕 위에서 AI 디지털교과서를 도입하여 학생들에게 양질의 교육 서비스를 보편적으로 제공하고, 이 분야 리더십을 확보하는 것은 매우 시의적절하고 중요하다. 필자가 교육자로 살아오면서 배운 것 중 하나는 학생들이 저마다 타고난 재능과 소질이 다르다는 것이다. 심지어 같은 전공을 하는 대학생들도 각기 다른 소질을 가지고 있었다. 만약 초·중등 교육 기간 동안 학생 각자의 적성과 소질을 알 수 있다면 자신에게 맞는 진로를 선택하는 데 도움이 되고, 결국 경쟁력을 가지고 하고 싶은 일을 하면서 인생을 좀 더 행복하게 살 수 있을 것이다. 그러면 소질을 어떻게 찾을 것인가? 여러 방법이 있겠지만 객관적이고 과학적으로 학생들의 소질을 찾는 데 AI 디지털교과서가 도움되리라 생각한다. 학생들의 학습 활동을 데이터로 수집하고, AI 기술로 분석하여 개인의 장단점을 찾아 줄 수 있다. 이 얼마나 대단한 일인가? AI 디지털교과서로 맞춤형 학습을 한 학생은 교사와의 소통을 통해 부족한 부분을 메울 수 있고, 감성과 인성을 배울 수 있다. 한편에서는 AI 디지털교과서 도입으로 디지털 과몰입을 우려하는 목소리도 있다. 학생들이 받은 디지털 기기를 게임이나, 유튜브 등의 시청에 이용할 것이란 불안감 때문인 것으로 보인다. 그러나, AI 디지털교과서는 디지털 기기와 관계없이, 클라우드 기반의 1인 1계정 부여를 통해 활용된다. 즉, 학생 누구나 학교에서 지급되거나 본인 소유의 기기로 부여된 AI 디지털교과서 계정에 접속하여 이용할 수 있다. 디지털 과몰입은 비단 AI 디지털교과서의 문제가 아니라 디지털 기기를 얼마나 현명하게 잘 쓰는가에 달려 있다. 우리가 머리를 맞대고 방법을 고민해야 한다. 생성형 AI 물결은 거스를 수 없고, 그 물결이 우리 생활 곳곳에 스며들고 있다. 이제 AI 디지털교과서도 그 물결과 함께해야 한다. 막연한 두려움도 있지만, 문제가 있으면 해결해 가면 된다. 우리 미래 세대의 경쟁력을 높이고, ‘개천에서 다시 용(龍)이 날 수 있다’는 희망을 되살려야 한다. 우리 학생들을 위하는 마음은 정부와 국회가 다를 수 없다. 모두가 한마음으로 힘을 모아야 한다. 이종호 서울대 전기정보공학부 교수·전 과학기술정보통신부장관