대한민국 AI는 이제 가망이 없을까? AI 발전이 가져올 심각한 미래 ㅣ 아는 만큼 보이는 과학 (박태웅 의장 2부)

이 영상은 한국의 AI 발전이 심각한 위기에 직면했다는 내용을 담고 있습니다. 현재 한국에서 거대 AI를 연구하는 곳은 네이버와 LG 두 곳뿐이며, 나머지 기업들은 경쟁에서 뒤쳐졌습니다. R&D 예산삭감으로 인해 AI 인재 유출이 가속화 되고 있으며, 한국의 미래가 심각하게 위협받고 있다는 경고를 전달합니다. 박태웅 의장은 AI 교육에 필요한 방향은 활용 중심이 아니라 AI의 본질과 리터러시를 깊이 이해할 수 있는 교육으로 변화해야 한다고 강조합니다. 이러한 문제는 단순히 기술적인 문제를 넘어서, 사회 시스템의 변화와 향후 인류의 운명까지 아우르는 중요한 주제를 시사합니다.

 

1. 🚀 한국의 AI 발전 현황00:00:00 (4분)

• 한국에서 거대 AI를 연구하는 곳은 네이버와 LG두 군데뿐이며, 나머지 기업들은 경쟁에서 뒤처져 있다.
• R&D 예산 삭감으로 인해 한국은 세계 2대 AI 인재 유출국으로, 이는 복구 불가능한 피해로 이어질 수 있다고 보고 있다.
• AI는 규모의 법칙을 따르며, 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터가 필요하므로, 뛰어난 성과를 내는 것조차 쉽지 않다.
• 네이버와 LG의 AI 연구는 GPU 수급에서 한계를 겪고 있으며, 이로 인해 제대로 된 AI 서비스를 제공하기 어렵다.
• AI 개발 경쟁은 자연적인 독과점 성격을 지니고 있으며, 소수의 슈퍼 엘리트들에게 의해 인류의 미래가 좌우되고 있다.

1.1. 한국 AI 연구의 주요 상황 00:00:00

• 한국의 거대 AI 연구는 실질적으로 네이버와 LG 두 곳에서만 진행되고 있다고 한다 .
• 나머지 기업들은 AI 연구에 있어서 신용할 만한 수준이 못 된다 .
• 한국은 세계 2대 AI 인재 유출국이며, 이는 R&D 예산 삭감의 결과로 더욱 가속화되고 있다고 한다 .
• 이러한 상황은 AI의 성장이 중요한 시기에 제대로 지원받지 못하는 것으로 비유되고 있다 .

1.2. AI 발전과 사회 구조의 변화 00:00:58

• 현재는 기술의 급속한 발전이 사회 체제 변화를 불러오고 있는 시기이다 .
• AI의 발전은 규모의 법칙을 따르며, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터가 필요하다 .
• AI 인프라 확보 경쟁이 심화되고 있으며, 글로벌 기업들은 이를 위해 대규모에 투자하고 있다 .

1.3. 한국의 AI 인프라 문제 00:02:23

• 한국 내 AI 기업들은 대부분 소규모 AI 개발에 머물러 있으며, 거대 규모 AI 개발에는 손도 대지 못하고 있다 .
• 네이버는 하이퍼 클로바 X를 개발했지만 서비스할 GPU가 부족하여 일반인들이 접하기 어렵다 .
• 거대 AI는 자연 독과점적인 성격을 가지며, 이를 위한 거대한 인프라와 데이터를 갖춘 나라들이 제한적이다 .

1.4. 글로벌 AI 경쟁 상황 00:03:44

• 거대 AI 경쟁은 엄청난 자연 독과점의 성격을 가지며, 학습 데이터 및 컴퓨팅 자원을 마련할 수 있어야 한다 .
• 한국은 언어적 한계로 인해 글로벌 AI 경쟁에서 불리한 위치에 있다 .
• 이를 통해 소수의 슈퍼 엘리트들이 인류의 미래를 좌지우지하고 있는 상황이라 평가된다 .

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2. 📊 미국과 중국의 인공지능 연구 격차00:04:25 (1분)

• 미국의 인공지능 연구 수준은 100점으로 평가되며, 중국은 65점으로 뒤따르고 있다.
• 3등부터 8등까지의 여러 국가들은 약 38점 수준에 불과하여, 순위에 의미가 없을 정도로 격차가 크다.
• 미국은 연구자들에게 5만 명에게 각각 1천 시간의 GPU 사용 권한을 제공할 예정이다.
• 또한, 25,000명의 연구자가 AI 개발에 참여하고, 40개 팀이 챗GPT 수준의 거대 AI를 개발할 수 있도록 지원할 계획이다.
• 이 지원 프로젝트가 완료되면, 120개의 챗GPT 수준의 AI가 연구될 수 있을 것으로 추정된다.

2.1. 인공지능 연구의 글로벌 격차 00:04:25

• 미국의 인공지능 연구 수준은 다른 국가들에 비해 월등히 우수하여 100점으로 평가되며, 중국이 65점으로 2등을 차지하고 있다 .
• 3등부터 7, 8등까지 국가들은 38, 9점 수준에 머물러 있어 1, 2등과의 차이가 크다 .
• 한국이 7~8등으로 평가되기는 하지만, 미국과의 격차가 커서 큰 의미가 없다 .

2.2. 미국의 컴퓨팅 파워 지원 계획 00:04:45

• 미국은 인공지능 연구를 위해 컴퓨팅 파워를 강화하고 있으며, 이를 통해 5만 명의 연구자에게 각각 1천 시간씩 GPU를 사용하는 기회를 제공하겠다고 하였다 .
• 이 지원을 통해 40개 팀이 챗GPT 수준의 거대 AI를 개발할 수 있도록 하겠다는 계획이다 .
• 국가 지원으로 제공되는 이 컴퓨팅 파워는 무료이며, 연구자들이 마음껏 사용할 수 있게 한다 .

2.3. 장기적인 지원 계획과 그 영향 00:05:11

• 지원 프로젝트가 완성되면, 15만 명의 연구자가 1천 시간씩 GPU를 사용할 수 있게 된다 .
• 7만 5천 명의 연구자가 1천 시간씩 사용할 수 있으며, 연간 120개의 팀이 챗GPT 수준의 AI를 개발할 수 있게 할 예정이다 .
• 이 지원을 통해 120개의 챗GPT가 연구될 수 있을 것으로 해석되었다 .

 

3. 🇰🇷 대한민국 AI 정책과 연구 환경 현황00:05:31 (5분)

• 미국은 AI 연구의 다양성을 높이기 위해 연구자들을 지원하고 미국으로 유치하려고 노력하고 있다.
• 한국은 R&D 예산을 13% 삭감하여 많은 AI 프로젝트가 진행될 수 없게 되었고, 슈퍼 컴퓨터 구축에도 차질을 빚고 있다.
• 슈퍼 컴퓨터는 대량의 데이터를 다루며 기상 예측, 신약 개발 등 중요한 작업에 필수적이나, 한국의 예산 부족으로 연구 과제가 중단될 위기에 처해 있다.
• AI 및 기술 연구자들은 연구비 부족으로 인해 해외로 유출되고 있으며, 한국은 세계 3대 AI 인재 유출국 중 하나로 알려져 있다.
• 한국은 경제적인 능력이 충분함에도 불구하고 AI 연구에 대한 국가적 지원 부족으로 인해 인재들이 성장할 기회를 박탈당하고 있다.

3.1. 미국과 한국의 AI 지원 정책 비교 00:05:31

• 미국은 AI 연구의 다양성을 확대하기 위해 다양한 연구자들이 연구를 할 수 있도록 지원하고 있으며, 전 세계의 뛰어난 AI 과학자들이 미국으로 오게 하는 정책을 펴고 있다 .
• 결국 세계 최고의 AI 과학자들이 몰려들고 있음에도 불구하고 이를 더욱 강화하고자 하는 움직임이 계속되고 있다 .
• 반면, 한국은 R&D 예산을 13% 삭감하여 AI 프로젝트의 대다수가 중단되었다 .
• 이는 공무원들의 전문성 부족과 슈퍼 컴퓨터에 대한 이해 부족 등과 연관되어 있다 .
• 따라서 다수의 AI 인재와 연구자들이 해외로 유출되고 있으며, 이는 한국의 AI 발전에 크게 악영향을 미치고 있다 .

3.2. 슈퍼 컴퓨터 예산의 중요성 00:06:11

• 슈퍼 컴퓨터는 기상 예측, 신약 개발 등과 같은 대형 과제를 처리하는 데 필수적이다 .
• 그러나 예산이 충분하지 않거나 전기료 지원이 부족하면 슈퍼 컴퓨터는 운용이 불가능하다 .
• 이러한 지원 부족으로 인해 한국은 현재 슈퍼 컴퓨터를 제때 활용하지 못하고 있다 .

3.3. AI 인재 유출과 그 영향 00:07:31

• 한국의 AI 인재 유출은 심각한 문제로, 많은 인재들이 연구 지원 부족으로 인해 더 나은 여건을 찾아 해외로 떠나고 있다 .
• 이러한 유출은 개인 연구자들 뿐 아니라 국가의 기술 발전에도 부정적 영향을 미친다 .
• 장기 연구 과제가 중단되면 연구 성과가 낭비되며, 이러한 과제들은 향후 복구가 어렵다 .

3.4. 한국의 가능성과 정부 지원 00:09:29

• 대한민국이 세계 10대 경제 강국으로 충분한 자금을 가지고 있지만, AI 분야에 대한 적극적인 투자는 부족한 상태이다 .
• 프랑스의 AI 지원 전략과 같은 예를 들어, 정부의 전폭적인 지원이 중요함을 시사한다 .
• 한국이 가진 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있으며, 정책 변화가 시급하다 .

 

4. 🚨 AI 교육의 현재와 전망00:10:34 (4분)

• AI 교육은 두 가지로 나뉘며, AI 활용한 교육과 AI 관련 교육이 있다. 그러나 한국의 정책은 주로 AI 활용한 교육에 초점을 맞추고 있다.
• 정부는 정책 시행 시 건축에 의존하는 경향이 있으며, 이로 인해 지역 개발이 한계에 직면하고 있다.
• AI 교과서의 개발은 학술적 근거나 효과 검증 없이 진행되고 있으며, 자녀를 대상으로 한 실험으로 비춰질 수 있다.
• 많은 연구에서 스마트 디바이스 사용이 어린이의 집중력을 저하시키고, 수학 성적에도 부정적인 영향을 미친다는 사실이 확인되고 있다.
• AI 교육은 AI 리터러시와 시민의 삶에 미치는 영향을 중심으로 해야 하며, 이는 AI 활용교육보다 중요하다.

4.1. AI 교육의 방향성과 문제점 00:10:34

• AI 교육은 AI 활용한 교육과 AI 관련 교육 두 가지로 나뉘어진다 .
• 한국의 정책 당국은 디지털 교육을 디지털 활용한 교육으로 보고, AI 교육을 AI 활용한 교육으로만 생각하고 있다 .
• 정주 여건이 부족한 현상은 정책이 하드웨어 중심의 토목으로 흐르는 결과이며, 이는 교육정책에도 영향을 미친다 .
• AI 활용 교과서의 효과에 대한 증거 또는 학술적 근거가 없으며, 학생들을 실험 대상으로 삼는 것은 위험하다고 언급하고 있다 .

4.2. 스마트 디바이스와 학습에 미치는 영향 00:12:23

• 어린 나이부터 스마트 디바이스를 접한 아이들은 학습 능력이 저하되는 것이 확인된 사실이다 .
• 집중력 저하로 인하여 수학 성적이 떨어지는 현상이 보고되었고, 이는 스마트폰 사용과의 연관이 있다 .
• 14세 이전에는 스마트폰을 주지 않고, 성인이 된 이후에 소셜미디어 사용을 권장하는 것이 좋다는 의학적 근거가 있다.

4.3. AI 관련 교육과 질문의 중요성 00:13:10

• AI 교육은 AI 활용이 아닌 AI가 무엇인지, 그리고 AI 리터러시에 관한 교육이 되어야 한다 .
• AI 시대에는 질문할 수 있는 능력이 중요한 능력이 될 것이며, 이는 AI가 증폭기로 작용하는 데에서 기인한다 .
• 마이크로소프트의 연구에 따르면, 고품질 데이터에서 학습한 AI는 더 높은 추론 능력과 기억력을 가진다 .
• 독서의 중요성, 논리적 사고, 수학적 사고의 중요성이 강조되며, 이는 AI 교과서와는 무관하다 .

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5. 🚀 AI 시대에 필요한 교육의 변화00:14:56 (1분)

• AI 시대에는 자기 주도 학습 능력을 길러주는 것이 교육의 가장 중요한 역할이다.
• 학생들은 앞으로 평생 처음 접하는 많은 것들을 경험하며 살아야 하므로, 이에 적응할 수 있는 능력이 필요하다.
• 새로운 것에 적응하기 위해서는 스스로 학습하고, 탐색하고, 검색하는 능력을 가져야 한다.
• 교육에서 호기심을 기르고 질문할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하다.
• 현재의 주입식 교육 방식은 AI 시대에 적응하는 데에 부적합하며, AI 교과서로 문제를 해결하려는 시도는 비합리적이다.

5.1. AI 시대에 요구되는 교육 방향 00:14:56

• 현대 사회에서 AI 시대에 적합한 교육은 스스로 학습하고 탐색하여 지식 체계를 구축하는 능력을 길러주는 것이 중요하다 .
• 사람들은 학교 교육과는 다른 새로운 경험을 인생에서 처음으로 접할 때가 많으며, 이런 능력이 필요함을 보여준다 .
• 앞으로의 세대는 이러한 능력이 더욱 중요해지며, 학생들이 배운 것과 무관하게 새로운 것을 학습해야 할 것이다 .
• 새로운 기술이나 상황에 적응하려면 자기 주도적 학습 능력과 탐색 능력이 필요하다는 점에서, AI 시대의 요구에 적합한 교육 방향성을 제시하고 있다 .

5.2. 주입식 교육 시스템의 한계와 개선 방향 00:15:49

• 학생들이 호기심을 갖고 질문하게 만드는 교육이 필요하다 .
• 기존의 주입식, 표준화된 교육 체계는 이러한 능력을 키우는 데 적합하지 않다 .
• AI와 관련한 교육은 단순히 교과서적인 접근이 아닌 실질적인 변화와 혁신이 필요함을 강조한다 .

 

원본영상

https://youtu.be/XlLHlJEnnSs