[세르반테스 칼럼니스트] 현재 인간지능에 가까운 기계들이 만들어지고 2030년까지 40%의 직업이 인공지능으로 대체될 수 있는 상황에서 인공지능의 영향은 무한하다. 또한 구글이 개발한 알고리즘인 알파고가 4대 1로 바둑 챔피언인 이세돌을 이겼듯이, 인공지능이 인간지능과 동일하거나 언젠가는 추월하는 날이 멀지 않았다. 그럼 이 점을 고려하여 제4차 산업혁명 기술에 있어 한국은 전 세계적인 기준에서 보았을 때 그럼 어디 있는 것일까?
■ 말로만 인공지능, 글로벌 TOP 20위내 한국 기업 전무
한국은 인공지능에 관련하여 TOP 25위에 가까운 회사나 부서가 없다. 실제로 많은 국가들한테 편익을 줄 수 있는 미래에 일어날 산업혁명에 관련해서도 TOP 20위에 한국은 도달하지 못했다. 스칸디나비아와 아일랜드는 비록 세계적으로 주목할 만한 IT회사들이 없지만 한국보다 더 앞서 나가고 있다. 전문가들에 의하면 한국은 세계적으로 25위에서 30위 사이라고 한다.
작년 한국의 인공지능 산업이 좋지 않은 관계로 세계적으로 큰 스마트폰 관련 회사인 삼성은 차세대 스마트폰을 개발하는 데 있어 인공지능에 관련된 노하우와 기술이 부족했고 그래서 비브랩(애플 시리를 개발한 개발자들에 의해 만들어진 차세대 인공지능 비서를 만든 회사)를 인수하여야 했다. 이번에 삼성이 한 인수합병의 주요 목적이 인적 자원과 기술이었던 점을 보았을 때, 재정적인 이유로 하는 전형적인 한국 대기업들의 인수&합병하고는 많이 달랐다.
■ 美-中 대비 인공지능 데이터 량 절대부족
한국의 인공지능은 첫째 근본적으로 데이터가 부족하다. 데이터의 양은 인터넷상에서 사용하는 가장 자주 사용하는 두 가지의 언어와 세계적으로 큰 두 개의 IT 실세 집단(중국과 미국)하고 불가분하게 연결돼있다. 참고로 큰 인공지능 회사들의 90%가 미국에 있거나 중국에 있다. 그러므로 각각 중국과 미국은 인공지능 산업에 있어 세계적인 지배력이 있다. 하지만 한국어는 인터넷 사용에 있어서도 TOP 10에 들어가지도 못한다.
둘째 한국은 인공지능 관련한 인적자원이 부족하다. 전에 작성하였던 기사들에서도 언급한 바 같이 한국 학계는 학문적인 면과 노하우가 부족하다. 빅데이터를 위한 서울대학교 연구센터는 빅데이터 플랫폼, 빅데이터 관련 비즈니스 분석, 그리고 다른 인공지능 관련 교과과정을 만들었고 한양대학교 역시 최근 인공지능과 비즈니스, 그리고 컴퓨터 소프트웨어 전공에서도 인공지능을 배울 수 있는 교과과정을 추가했다. 하지만 중위권 대학들이나 하위권 대학들은 인공지능에 관련하여 거의 수업을 하지 않거나 제공하지 않는다. 중위권 대학들인 건국대학교와 동국대학교는 그들의 교과과정 목록에서 사실상 인공지능에 관련된 수업을 찾아볼 수가 없었다.
셋째 한국은 전통적으로 자본이 많이 들어가고 시간이 많이 들어가는 산업(예: 바이오산업)을 피해왔다. 한국의 빨리빨리 문화는 손쉽게 이익을 얻거나 업적을 쌓는 것을 촉구해왔는데 이 점은 개발을 하는데 수년이 걸리고 자본을 지속적으로 투자해야 하는 인공지능과 반대된다. 실리콘밸리에 있는 인공지능 관련 회사인 NVIDIA와 AMD가 글로벌 리더가 되기까지는 힘든 연구개발이 있었다. 참고로 NVIDIA는 1993년부터 그리고 AMD는 1969년부터 연구개발에 투자했다
■ 벤처캐피털 등 투자 인프라 구축 병행해야
마지막으로 최근에는 애플, 구글, 인텔, 그리고 우수한 인공지능 기업들이 활발하게 인공지능 스타트업들을 인수하고 있다. 전문 벤처 캐피탈 회사인 Andreessen Horowitz와 Sequoia Capital 또한 초기 단계에 있는 인공지능 스타트업들한테 활발하게 투자를 하고 있다. 이러한 투자는 이 인공지능 스타트업들을 더욱 성숙하게 하고 나중에는 미국에 있는 우수한 IT회사들이 이들을 인수하게끔 한다.
한국의 몇몇 인공지능회사와 개발이 덜된 벤처캐피털 산업을 가지고 한국 대기업들은 실리콘 밸리에서 하고 있는 것을 따라 할 수 없을 것이다. 그로 인해 한국 AI산업은 자본이 부족할 것이고 개발이 더딜 것이다.
그럼 무엇이 행해져야 할까?
데이터가 부족한 한국의 상황이 빨리 개선되기는 힘들 것이다. 인구가 5000만명이고 전 세계적인 한국어 사용을 고려해보았을 때, 이러한 부족한 데이터의 양으로 인해 인공지능 산업은 정체된 상태로 계속 있을 것이다.
그렇다면 한국은 세계적인 수준에 맞는 데이터를 형성해야 한다. 영어는 데이터에 있어 세계적으로 가장 많이 사용하는 언어이고 그러므로 한국은 영어 관련 자료를 되도록이면 많이 만들 필요가 있다.
■ 영어교육 최우선시 되야, 초등학교부터 원어민 강사 지원 등 필요
한국은 어떻게 해서든 의사소통과 글쓰기 능력이 기준이 아닌 시험이 위주인 영어 교육 체계를 완전이 바꿀 필요가 있다. 이명박과 박근혜 정부 전의 정부에서는 교육부가 원어민을 선생님으로 고용하여 초등학교 때부터 고등학교 때까지 수업을 가르치게 해 한국인들이 일반적인 영어 의사소통과 글쓰기 능력을 갖출 수 있도록 하여 영어교육에 있어서 많은 발전이 있었다. 하지만 지난 10년간의 영어 교육 정책들은 잘못된 것뿐만 아니라 명백히 형편없었다.
한국은 10년 전에 그만두었던 영어 교육 체계를 다시 시작하여야 하고 원어민들이 영어를 가르치는 프로그램을 재정비하여야 한다. 또한 영어 의사소통능력과 글쓰기 능력을 강조하는 보편적인 영어 실력으로 나아가야 전 세계적으로 요구되는 자료나 콘텐츠를 해석할 수 있을 것이다.
교육부는 한국의 고등교육기관들이 인공지능 교육과정 프로그램을 시행하게 해야 한다. 하지만 과거에도 있었듯이, 대부분의 대학들은 이러한 프로그램을 시행하려고 하는 것을 꺼려할 것이다. 만약 대학들이 변하지 않는다면, 문재인 정부가 이러한 프로그램을 하게끔 행정명령을 내려야 할 것이다.
한국 스타트업 생태계에서 인공지능이 발전하려면, 인공지능에 많은 국내외 자본이 필요하다. 국내 벤처자금으로는 인공지능에 필요한 자금을 충당하는 데는 불충분하고 그러므로 코트라나 과학기술정보통신부와 같은 정부기관들이 실리콘 밸리와 다른 벤처캐피털 회사들과 이어지게 도움을 주어야 한다.
인공지능 개발자들, 한국의 벤처캐피털 그리고 정부기관은 인공지능 개발에 있어 빨리빨리 문화를 벗어나서 인내심을 가져야 한다.
끝으로 긍정적인 면은 한국의 바이오 산업도 수십년간 개발되지 않았다고 여겨졌지만 최근 수많은 바이오기술 스타트업들이 코스탁에 상장되었고 그리고 세계로 나아가는 스타트업들도 있다. 한국 바이오 기술산업이 희망을 주는 기폭제가 되어야 한국이 인공지능 산업도 효과적이고 확실하게 나아갈 것이다.
데니스 스테펀 세르반테스 교수(건국대학교 상경대학 국제무역학과 교수)
The impact of artificial intelligence (AI) is infinite: there are machines which already equal or transcend human intelligence and over 40 percent of jobs could be taken over by the 2030s. Google’s algorithm AlphaGo defeated the world’s defending Chinese chess (Go) champion Lee Se Dol four games to one, proving AI can equal and someday may surpass human intelligence. In regard to this seemingly omnipotent and encompassing 4th industrial revolution technology where is Korea’s global standing?
Korea does not have an AI company or division which is remotely close to being ranked in the top 25. Indeed, Korea did not even make the top 20 set to benefit the most from the next industrial revolution. Countries without many global notable IT companies in Scandinavia and Ireland were well ahead of Korea; according to most pundits Korea ranks 25th to 30th globally.
The Korean AI situation is so abysmal that last year the world’s biggest smartphone company, Samsung, had to buy Viv Laboratories (a next generation-assistant AI built by the creators of Apple’s Siri) because Samsung lacked AI know-how and technology for its next generation smartphones. The M&A was so uncharacteristic of a Korean conglomerate considering the fact that the purpose of most acquisitions is almost solely financial; however, Samsung’s main purposes were human resources and technology.
Korea’s weaknesses first lie fundamentally in data deficiencies. Over 90 percent of the largest AI companies are either in the USA or China. Data amounts are inextricably linked to the two most used languages on the Internet and the two greatest IT powerhouses in the world, i.e. the USA and China. The USA and China, accordingly, are globally dominant in AI. The Korean language is not even in the top 10 most used languages on the Internet.
Second, Korea lacks AI related human resources. As repeatedly noted by the present author in numerous articles, much of Korean academia lacks academics and the know-how. The Seoul National University Research Center for Big Data has created courses like Agents for AI, Technologies for Big Data Platforms, and Big Data Based Business Analysis and Hanyang University has recently added courses such as AI and Business and AI Computing. Yet, middle-tier universities and below have little or no AI related courses. Middle-tier universities Konkuk and Dongguk universities in fact did not have any AI related courses listed in their department catalogues.
Next, Korea has traditionally shied away from industries which are time consuming and capital intensive, e.g. the biotech industry. Korea’s bali-bali culture for expedited results and quick profits is disparate from AI development. AI development can often take years in development while needing prolonged capital infusions. Take for example two globally renowned Silicon Valley AI companies NVIDIA and Advanced Micro Devices (AMD) whose painstaking R&D has taken them decades since inception to become global leaders—their inception dates were 1993 and 1969, respectively.
Last, top AI companies including Intel, Google, Apple etc. have actively acquired AI startup companies in recent years. Venture capital luminaries such as Andreessen Horowitz and Sequoia Capital are proactively investing in early stage AI startups; in turn those startups have matured into elite AI startups and are then acquired by America’s top IT companies.
With so few Korean AI companies and an underdeveloped venture capital industry, Korean conglomerates cannot replicate what the Silicon Valley companies are doing—thus the Korean AI industry remains cash starved and underdeveloped.
What is to be done?
There is no quick fix to Korea’s lack of data. Bear in mind Korea’s population size of 50 million and the Korean language’s global usage, and the consequent inefficient amounts of data which will continuously result in an underdeveloped AI industry.
Korea then must create data which conforms to global standards—English remains by far the most used data language globally, thus Korea needs to generate as much English related data as possible.
Korea, by every means necessary, must completely revamp its English educational system, which is based on test-taking and not on conversational and written skills. The previous administrations prior to Lee Myung bak and Park Geun hye were making great progress toward Koreans having universal English spoken and written skills where native speaking teachers were employed by the Ministry of Education to teach English to 1-12 graders. However, for the last 10 years English educational policies have been misguided and unequivocally disastrous: native speakers were phased out of schools and English proficiency was measured solely on such spurious standardized exams like the TOEIC and Korean SAT.
Korea must continue where it left off 10 years ago and reinstitute the native speaking teacher programs and reemphasize English speaking and writing to create universal English skills, which can then translate into more globally demanded data and contents.
The Ministry of Education needs to enforce an AI curriculum program upon all Korean higher education institutions. As has been the case in the past, most universities will be reluctant to follow suit. If universities are not willing to change, then President Moon Jae in will need to issue an executive order to compel them to comply.
For the Korean startup ecosystem to develop AI, much more domestic and foreign venture capital is needed. Domestic venture capital’s amount is presently insufficient to meet AI needs, so AI will need help from governmental agencies like KOTRA and the Ministry of Science, ICT and Future Planning to connect them with Silicon Valley and other global venture capital firms.
Greater and greater patience cannot be emphasized enough—AI developers, Korean venture capital, governmental agencies etc. need to extricate themselves from the bali-bali culture.
Ending on a positive note, Korea’s biotech industry was also considered underdeveloped in past decades, but recently Korea has had numerous biotech startup companies listed on the KOSDAQ and they are making great inroads globally. Korea’s biotech industry should serve as an impetus for optimism and hope, if Korea acts quickly, efficiently and affirmatively toward AI.
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