"인공지능(AI) 광주시대 열리고 있다"

이용섭 광주광역시장이 지난 달 시의회 본회의에 참석해 “경쟁력을 가지 AI 기업이 찾아오고, AI 인재가 배출되는 등 광주시의 AI 시대가 활짝 열리고 있다”고 역설했다. 아울러, 이시장은 “AI 중심 산업생태계와 매력적인 투자여건을 조성해 양질의 많은 일자리를 창출하고 4차 산업혁명을 선도하는 ‘AI중심 경제광주’를 실현할 계획이다"고 밝혔다.

이용섭 시장은 취임 초기부터 ‘AI 중심 경제광주 실현’을 목표로 AI 사업 추진에 공을 드렸으며, 광주형 AI 비즈니스 모델을 성공시키기 위해 다방면으로 노력해왔다. 그 일환으로 국내 유일의 ‘국가 AI 융복합단지’와 세계적 수준의 성능을 갖춘 ‘국가 AI 데이터센터’가 구축되는 AI 융합직접단지 조성 사업을 추진하고 있다.

광주 AI 산업의 구심점이 될 광주 AI 집적단지 조성사업은 지난 2019년 예비타당성조사 면제 사업으로 선정됨에 따라 2020년 1월 비전선포식을 시작으로 오는 2024년 완공을 목표로 사업진행에 박차를 가하고 있다.

광주시는 현재 광주첨단산단 3지구에 올부터 2024년까지 국비를 포함한 예산 4061억원을 투입하고, 이어 2단계로 2025년부터 2029년까지 5939억원을 투입할 방침이다. 광주시는 AI 클러스터 조성(첨단3지구 중심), 광주형 비즈니스 생태계 조성, AI 인재 양성 사다리 구축, 시민참여형 AI 도시 만들기를 추진하고 있다.

광주 AI 집적단지 조성사업에서 중요한 역할을 맡은 곳이 지스트(GIST) AI 대학원이다. AI 집적단지와 길하나를 사이에 둔 지스트는 AI대학원을 통해 AI 전문인재를 양성하고, 창업을 통해 일자리를 창출하며, 지역내 AI 기업과의 연계를 통해 광주의 AI 산업 발전에 있어 다양한 역할을 할 것으로 보여진다.

지스트 AI대학원은 2019년 AI대학원 프로그램에 선정됐다. 지난해 3월 정식으로 개원해 전임교원 8명, 석박사통합과정생 및 박사과정생 45명이 재학중이다. 매년 50명의 학생을 선발해 이론과 실무를 갖춘 박사급 인재를 양성하기 위한 자기주도형 교육과정, 기업가정신 교육 및 산학 협력을 통한 인턴십 과정 등을 운영하고 있다.

지스트 AI대학원은 지역 특화산업인 헬스케어와 자동차, 에너지 등 3대 특화분야에 대한 융합연구를 중점 추진하고 있다. 향후 조성될 광주 AI 융복합단지 고성능 데이터센터와 창업지원 프로그램과 연계해 광주 내 교육과 연구, 창업 선순환 생태계의 한 축을 담당한다는 목표다.

본지는 김종원 지스트 AI대학원장을 만나 AI대학원의 성과와 광주시 AI 산업의 미래에 대한 이야기를 들어봤다. 아래의 내용은 인터뷰 전문이다.

Q. 지스트 AI대학원 개원 후 1년, 성과를 설명한다면?
A: 지스트 AI대학원의 원장을 맡고 있는 김종원이다. 지스트 AI대학원이 학생을 받은 게 딱 일년이 됐다. 다만, 현판식은 코로나 때문에 일년을 기다렸다가 금년에 할 수 있었다. AI 대학원의 역할이 학생을 선발해서 양성하는 것이기 때문에 학생수가 중요한데, 현재는 50명이지만 금년 말이 되면 90명 정도 되길 바라고 있다. 또한, 우리 대학원의 위치가 광주시의 핵심 사업인 ‘AI 산업융합 집적단지’ 사업과 매우 근접해 있다는 것이 큰 영향을 주고 있다. 단지가 공식적으로 완공될 것으로 예상되는 시점인 2023년에 통합과정 학생들이 3, 4년 차가 되기 때문에 어느정도 준비가 될 것이라고 예상한다. AI 대학원에서 수업을 듣고, 학교에서 쌓은 경험을 통해 산업 현장에서 필요할 때 쓰일 수 있는 AI 인재를 양성하고 있다. 좀 더 이야기하자면, 지스트 AI 대학원은 교육, 연구, 창업 이 세 가지 키워드로 만들어졌다. 특히, 연구를 넘어서 창업이라는 단어까지 포함해 학과 과정으로 준비했고, 창업의 목표 수준을 이론적인 토대를 넘어 실제로 예비 창업을 실행할 수 있는 단계까지 갈 수 있도록 기틀을 마련하고 있다. 우리가 만든 브랜드가 있는데 명칭이 ‘꿈꾸는 아이’이다. 지스트 AI대학원의 과정을 아이로 표현한 것인데, 부모의 품에 안겨있는 과정을 교육, 기어가는 과정을 연구, 스스로 무언가를 잡고 일어서는 과정을 창업으로 분류했다. 아이가 스스로 일어설 수 있는 수준, 이것이 우리가 추구하는 목표이다. 지난 1년간, AI를 꿈꾸는 아이라는 개념으로 많은 준비를 했고, 학생들을 교육하고 연구하는 과정을 통해 창업까지 다다르는 부분에 필요한 라인업을 정리했다. 이제 큰 흐름은 잡았으니, 앞으로는 내실을 세우고 섭외를 넓히는 방향으로 나아가는 것을 숙제로 보고 있다.

Q. 아쉬웠던 부분은?
A: 항상 모든 일에는 아쉬움이 따른다. 실제로, 건물 1층의 공간을 공용 실험실 개념으로 리빙랩을 준비했고, 본격적으로 학기가 시작되면 활발하게 사용할 수 있을 것이라 생각했는데 코로나19 상황이라 같이 모여서 실험하기 힘들고, 수업도 원활하게 진행하지 못하는 다양한 제약이 있었다. 이런 점들은 현실적으로 아쉬웠다.

Q. 교내에 AI 연구소도 있다. 두 기관의 역할이 어떻게 다른가?
A: 체제로 보자면 교육의 중심은 일단 대학원이 되고, 대외적인 협력을 하는 연구 부분은 연구소가 맡는다. 사실 작년에는 AI대학원장을 하면서 연구소장을 겸임했었다. 겸임하며 느낀 것은 어떤 상황에선 교육과 연구가 연계하고 이를 통해 시너지 효과도 얻을 수 있고, 어떤 상황에서는 각자 역할도 따로 있다는 것이다. 지금은 둘 다 너무 할 일이 많아서 나눠서 하는 게 좋겠다고 정리가 된 상황이다. 또한, 연구가 학교 내부에서 하는 것도 있지만 외부와 협력을 할 때 어떤 판을 짜고, 조율해야 하는 경우도 있는데, 이를 멀티 파트에 연결을 할 때는 학교라는 조직이 이끌기에는 한계가 있다. 그래서 연구소라는 조직에서 센터적인 개념을 가지고 조직적으로 움직이고 있다. AI연구소는 이런 역할을 많이 하고 있고, 중요하게 해야 할 과제 중 하나라고 본다. 금년에는 본교와 MIT가 연계하는 국제협력 연구가 학교 차원에서 진행되고 있다. 해당 연구에서 좀 더 리딩하는 역할은 연구소에서 진행하고 있다.

Q. 광주엔 AI 사관학교도 운영 중인데? 겹치는 것은 아닌지?
A: 이 문제는 어떻게 보면 사실 인력 양성에서는 광주에서는 전체적인 스펙트럼을 채우는 것이라고 볼 수 있다. AI 인재양성을 통해 스펙트럼을 채우는 입장에서 인력 피라미드 구조로 본다면 AI대학원은 최상위 틀을 다루는 프로그램이다. 그 밑에 피라미드 구조에서 저변이 필요한데, 최근 많이 만들어지고 있는 AI 학과 같은 정기적인 대학 과정이 있고, AI 사관학교는 조금 속성 과정이라고 볼 수 있다. 서울의 이노베이션 아카데미는 전반적인 역할을 한다면, 광주의 AI 사관학교는 AI에 좀 더 집중하는, 숏 텀(Short-Term) 프로그램인 것이다. 그래서 AI대학원과는 역할이 서로 나뉘어져 있다.

Q. AI 사관학교와 협력을 할 계획은?
A: 작년에 ‘꿈꾸는 아이’ 창업지원 경진대회를 개최했는데, AI 사관학교 학생들도 와서 참여도 했던 그런 부분의 교류가 있었다. 교육적인 협력은 개념이 서로 다르기 때문에 긴 호흡으로 계획하고 있다. 각자 서로 해야 할 숙제들이 다른 것이기 때문이다. 숏 텀으로 빨리 익혀야 할 부분이 있고, 롱 텀으로 차분하게 기초부터 쌓아 올려야 하는 부분이 있다. 그 둘 사이에 어떤 저변이 있으면, 스펙트럼을 저희가 채워 가면서 서로의 빈 곳을 채워줄 수 있는 상태로 만들면 좋겠다.

Q. 지스트 AI대학원이 집중하는 연구 분야는?
A: 우리의 연구분야는 어떻게 보면 광주시의 특화분야와 연결되어있다. 광주시는 AI 특화 분야를 자동차, 헬스케어, 에너지, 그리고 문화로 선정했다. AI 시대에 각광 받고 있는 3대 특화분야에 집중적으로 하는 집적을 시도하고, 광주시가 가지고 있는 문화 컨텐츠 부분을 추가한 4대 특화분야가 광주시 AI의 핵심연구 분야이다. AI대학원 입장에서는 이런 핵심 연구분야를 응용하고, AI와 융합하는 계획을 가지고 있고, AI 코어라고 하는 핵심적인 부분의 역량도 노력하지만 특화 부분에 조금 더 집중하는 성격을 가지고 있다. 그게 지스트 AI대학원의 차별 포인트라고 말씀 드리겠다.

Q. 그럼 의도적으로 광주시와 맞춘 것인가?
A: 의도적이라고 할 수 있다. 광주시를 AI 도시로 디자인하는 시기에 우리도 AI대학원 초창기였고, AI 집적단지 사업도 아주 초반이어서 시작이 같았다. 또한, AI 집적단지 사업을 기획하는 단계에서 지스트가 주도한 면도 있다. 청사진을 제시하면서 광주시가 어떤 분야의 AI에 특화를 할 수 있을지 같이 고민을 했다. 또한, 위치적으로도 서로 붙어 있으니 연계성 부분을 많이 고려해서 준비했고, 지스트 AI대학원의 역할에 대해서도 충분히 인지하고 있다.

Q. 세 개를 선택한 이유는?
A: 주제에 대해서는 사업의 기획 단계에서 다양한 논의가 있었던 것으로 알고 있다. 광주가 할 수 있는 지역적인 역량, AI 특화 역량을 고려하다 보니 많은 분야를 다루기보다는 광주가 가진 역량으로 선택과 집중할 수 있는 분야를 선택했다고 본다. 헬스케어 분야는 AI 산업에서 중요한 분야라는 것을 다 동의하는 입장이고, 에너지 분야는 광주∙전남지역의 에너지밸리 지역 인프라와 같은 사업의 연계를 염두 한 것으로 보고 있다. 마지막으로 자동차는 광주 쪽에서도 자율주행을 시뮬레이션에 대한 사고를 만들고, AI를 활용한 기술을 포인트로 잡고 있는 것으로 알고 있다. 아직은 가시화되는 데 시간이 걸리겠지만 미래에 중요한 3개 분야가 선정이 됐다.

Q. 인재 확보를 위해 어떤 노력을 하는지?
A: 현실적으로 보면 지역적인 문제는 대한민국의 구조적인 상황이랑 연결되어 있기 때문에 쉽게 해결할 수 있는 것은 아니라고 생각한다. 그래도 광주시가 AI 부분에서는 선도성을 가지고 있고,투자도 과감하게 진행하고 있어, 그런 부분에서 저희는 많이 기대하고 있고, AI 집적 단지가 빨리 착공, 실제로 공사에 들어가 빨리 가시화 됐으면 좋겠다.

Q. 지스트 AI대학원의 차별점은?
A. AI 대학원 건물 1층에 공용 실험실 환경을 가지고 있을 정도로 많이 신경 쓰는 부분이 AI 인프라이다. AI 인프라 부분에서 많이 언급 되는 것 중 하나가 엔비디아의 최신형 시스템을 구축한 것이다. 몇몇 AI대학원이 글로벌 기업과 업무협약을 맺고, 공동연구를 진행하지만, 글로벌 기업이 연구센터를 국내 대학 내에 설립한 것은 처음이다. 이 시스템의 규모가 간단한 것 같지만 오퍼레이션이 생각보다 어렵다. AI 장비를 가져다가 체계적으로 저장을 해서 데이터를 코딩해서 스케일을 높여서 계산하는 방식이다. 인프라나 이런 것들이 다양한 연구 환경을 제공해서, 교육, 연구, 창업의 전체적인 스펙트럼을 할 수 있는 부분을 제공하고, 거기에 저희가 생각하는 코어적인 역량 부분에 교육하고, 이런 실증적인 것들이 맞물리고, 집적 단지와 어울리게 하는 것이 지스트만이 가진 경쟁 포인트라고 볼 수 있다.

Q. 카이스트는 양재 이전을 결정했는데, 원장님은 자신감이 보인다.
A: 모든 부분의 역할은 분담이 된다고 생각한다. 전국적으로 보면 AI대학원에서 AI 관련 협회도 많이 하고 있는데, 결국은 선택과 집중이라고 봐야한다. 모든 분야를 다 잘 할 수는 없기 때문이다. 어느 쪽에서는 AI의 핵심이자 기초적인 부분을 많이 하는 대학원도 있고, 광주는 광주가 가지고 있는 특화적인 부분을 가지고 저희와 같이 가면서 투자 대비 효율성을 뽑아내는 역할을 해야 하지 않을까 생각한다.

Q. AI 대학원이 10개가 됐다. AI 대학원 확산에 대한 생각?
A: 국내 AI대학원의 경쟁력은 한국의 AI 경쟁력에서 가지고 온다고 보고 있다. 한국의 AI 경쟁력이 높아져야 대학원이 주목을 받는 거지 도토리들이 서로 키를 재 봐야 소용이 없다고 생각한다. 각자의 역할이 있을 것이다. 아직은 10개 학교들이 다 비슷한 것 같지만, 몇 년 지나면 성격들이 많이 달라질 것이라고 본다. 시간이 지나 다변화가 시작되면 다 특성이 나타나게 되어 있을 것으로 보이고, 그래서 10개라는 숫자는 현재 상황에서 적절하다고 생각한다. 또한, 가르칠 수 있는 분들이 충분하지 않은데 학교들이 많이 늘어나면 교육이 너무 엷어 질 수 있다. 각 대학원이 인프라를 공유하면서, 검증 환경도 공유하고, 특화할 건 특화하고. 이런 식의 방법에서 10개라는 숫자는 지금 단계에서 적절한 균형이라고 본다.

Q. 정부는 AI 발전 정책으로 일자리 창출을 기대한다. 이에 대한 생각은?
A: 일자리가 참 복잡하고 어려운 문제인데, AI 정책 때문에 일자리가 얼마나 늘고 그런 것 보다 전체적인 산업의 발전을 봐야한다. 운동을 예를 들자면, 특별한 어떤 운동을 한 번 한다고 해서 전체적으로 건강해지는 것은 아니고, 전반적으로 체질이 좋아져야 건강하게 되는 건데, 일자리가 충분히 늘어나는 것은 그런 문제다. AI 역량을 키우는 체계적인 노력이 필요하다. 아까 인력 피라미드를 이야기했는데, 중요한 건 고등학생부터, 아니면 초등학생부터 교육을 통해 역량을 키우는 것이다. 성과라는 것은 시간을 가지고 차근한 준비를 통해서 나오는 것이다. 지속 가능한 일자리는 그런 곳에서 나오지 않을까 생각한다.

Q. 디지털 뉴딜 사업이 지스트 AI 대학원에 끼친 영향은?
A: 디지털 뉴딜을 저는 DNA로 연결하는 사람이며 데이터(Data), 네트워크(Network), AI가 디지털 뉴딜의 핵심이라고 본다. 기본적으로 데이터를 가져다 AI와 연결을 시켜야 가치가 나온다. 디지털 뉴딜의 본질은 데이터를 가져다 정리해서 다른 것과 연결시켜서 부가가치를 만들어내는 것이다. 실제로 그 부가가치를 경제성 있게 만들어야 한다. 돈을 많이 사용하면 그 분야는 좋아지지만 그걸 지속하고 발전하기 위해서는 돈이 투입되는 만큼 효율이 나와야 하기 때문에, 그걸 유지할 수 있는 상태가 되어야 한다. 그러기 위해선 디지털 뉴딜하고 연결되는 부분이 AI 역량 강화이다. 이런 작용으로 AI대학원에 긍정적인 사이클을 가져올 수 있다.

Q. AI 집적단지 관련한 시의회의 문제점 제기에 대한 생각은?
A: 데이터센터라는 부분이 지금 전국적으로 경쟁이 일어나고 있는 상황에서 광주시는 데이터 센터를 빨리 세워서 써먹고 그걸 바탕으로 다시 규모를 키워야 좋다고 보는 입장이다. 삼성전자가 반도체 규모를 키워서 생산해서 수익을 얻고, 그것이 재투자돼서 다시 큰 공장을 확보해서 경쟁자를 따돌리는 방식을 예로 들 수 있다. AI를 잘하려면 인재와 데이터가 중요하다. 데이터가 확보되고 나면 그 다음부터 아쉬워지는 것이 데이터 센터라고 하는 인프라인데, 그걸 빨리 확보하는 것이 필요하다. 그런 부분에서 집적단지가 착공돼서 건물이 빨리 완성 되는 것이 우선이라고 생각한다.

Q. 집적단지 사업의 성공하기 위해 가장 우선순위로 두어야 하는 부분은?
A: AI 집적단지가 성공하기 위해서는 결국은 모으는 것이 중요하다. 사람을 모아야 하고, 데이터도 모아야 하고, 기업들도 모아야 한다. 모으는 부분에서 어느 것이 잘 모을 수 있는지, 왜 모여 있는지 잘 봐야한다. 또한, 모였더라도 다 흩어질 수도 있는 것이다. 그걸 방지하려면 모인 사람들이 나름대로 모일 가치나 재미있는 것들을 만들어줘야 남아있을 것이다. 이런 점을 잘 생각해서 사업을 진행했으면 좋겠다.

Q. 광주시의 'AI 중심 글로벌 선도 도시' 선언이 AI대학원에 미치는 영향은?
A: 어떤 도시든 AI에 관심을 갖지 않는 곳은 없을 것이다. 하지만, 광주가 집적단지나 AI 사업 개발 등 전략적인 선택을 빨리 한 것은 사실이다. 그런 점에서 선점 효과를 일부 누리고 있는 것은 맞는 것 같다. 지스트 AI대학원에 광주시가 많은 도움을 주는 것도 사실이지만 대부분 AI대학원들은 지자체와 협력 관계를 유지하고 있다. AI가 산업 전반적인 분야에 미치는 파급 효과가 크기 때문이다. 지역적인 부분에서는 지스트 AI 대학원은 광주를 떠나지는 않을 것이다. 카이스트는 전략적인 선택을 했지만, 우리는 바로 옆에서 큰 사업이 진행되고 있고, 그걸 채워야 할 사람들이 여기서 나와야 한다고 보고 있기 때문에 광주시와 함께할 계획이다.

Q. 지금의 AI에 대한 이슈가 닷컴버블처럼 꺼질 수 있지는 않은지?
A: AI 연구자들이 많이 하는 이야기가 AI 윈터(Winter)이다. '몇 번째 윈터를 맞은 AI가 다시 식는 거 아니냐' 이런 얘기 농담 삼아 하고 있다. 그런데 가지고 있는 저변적인 이슈는 AI가 정말 따뜻한가이다. 현재처럼 계속 뜨거울 수는 없을 것 같고, 분야 별로 나름대로 성과를 내는 숙제를 안고 있는 것 같다. AI는 아직 성과를 내는 단계라기보다 투자를 받는 단계이다. 사실 기술적으로 AI 멋있는 이야기를 많이 하지만 아직은 근본 이슈가 해결되어야지만 AI가 자기 가치를 가진다고 본다. AI는 고도화된 방법론이다. 정교한 방법론은 기반이 안정 되어야지만 한다. 기반이 안정된다는 것은 AI를 사용하는 부분에서 데이터와 한국이 가지고 있는 5G, 엣지컴퓨팅 같은 차세대 인프라 부분이 AI 기술과 맞물려서 안정적인 고도화를 이루어야지만 그 성과가 나오는 것이다. AI는 결국 새로운 데이터가 들어오고 계속 똑똑하게 반응해주는 것이다. 사람보다 더 잘 반응해주는 것은 근본적인 일상에서의 문제가 풀려야 생산성이 높아지는 것이기 때문에, 그건 시간이 아직은 걸린다.

Q. AI의 발전을 위해 스타트업이 지속적으로 생겨나는 것이 중요한데, 정부는 어떤 정책을 펼쳐야 할 지?
A: 어떤 이슈에 대해서 주변 환경을 정비해서 사람을 모아야 한다는 생각을 많이하는 편이다. 종잣돈을 쥐어주며 알아서 해결하라는 방식은 문제가 있다. 스타트업들이 환경의 도움을 받아 재미있게 효율적으로 판을 만들고 협력할 수 있는 장을 만들어내는 노력이 필요하다. 하지만, 아직은 한국에서 하고 있는 스타트업 지원 정책이 종잣돈 쪽에 매몰되어 있다고 생각한다. AI 산업에서 스타트업은 중요하다. 또한, 스타트업이 시장에서 좀 쉽게 올라갈 수 있는 계단들이 만들어져야 한다. 조금씩 성공하고, 작은 성공하는 회사들이 많아지고, 그 중 큰 성공을 하는 회사가 나오는 그런 모습이 필요하지 않나 생각한다.

Q. 교수님이 생각하는 AI는? 아울러, AI를 통한 우리 사회의 변화는 어떤 모습일지?
A: 저는 AI를 아직은 도구로 보는 쪽이다. AI는 기술적인 입장에서 새로운 도구인데, 굉장히 광범위하고 모든 사람들이 쓸 수 있는 도구라고 할 수 있다. AI가 도구적인 입장에서 자기 역할을 하는 쪽에서 성숙하는 부분, 그게 완성이 되어야지 그 다음 단계로 나갈 수 있다고 본다. 자세히 말씀 드리면, AI가 도구적인 안정성을 확보하고 나서 재확산이 된다고 생각하는 것이다. 어떤 기술, 트렌드가 나와서 사람들이 보편적으로 쓸 수 있게 되고, 그게 어떤 보편성을 얻고 확산성이 생기면서 특이성이 생기고 다시 나가는 것이다. 아울러, 제가 생각하는 현재의 AI 모습은 '꿈꾸는 아이'에서 보는 AI 모습이랑 똑같다. AI는 아직 걸음마도 하지 못하는 아이라고 보면 된다. 일어서서 아장아장 걷는 수준의 AI를 만들어내는 경쟁을 전 세계가 하고 있다.

Q. 끝으로 하고 싶은 말씀이 있다면?
A: 요즘은 패러다임의 체인지가 일어나는 시기라고 보고 있다. 자기가 배운 걸 가지고 연구해서 그걸 실제로 써 보는 고민까지 하는 게 연구나 기획의 독창성이 늘어나고 있는 것이다. 결국 패러다임의 체인지가 됐다는 것으로 보고 있고 이건 큰 변화이다. 변화의 방향이라는 것이 어떻게 가야지만 잘 하는 것인지는 알 수는 없는 것 같다. 그럼 어떻게 해야 하는가? 결국은 같이 고민하고 이것저것 부딪혀 봐야지 방향을 잡을 수 있는 것이다. 나중에 크게 아프지 않고, 지금 조금씩 아파해 가면서 좋은 방향을 찾아내는, 그런 노력이 필요한 시점이 아닌가 싶다. 지금 땀을 흘려야지 앞으로 AI 부문의 결실을 얻는다. 우리나라와 경쟁하는 나라들이 사이즈도 크고, AI 분야에서 앞서 있는 것이 사실이다. 우리는 효율적인 선택과 집중을 해야 하는 나라이다. 하지만, 그 전에 가지고 있는 선도적인 부분을 잘 활용해서, 효율적인 AI 국가전략을 가지고 만들었으면 좋겠다.