지난달 구글 ‘알파고’와 천재바둑기사 이세돌 9단의 대결은 세기의 대결로 불리며 전국을 뜨겁게 달궜다. 흡사 20여년 전으로 거슬러 올라간 듯 세간의 관심이 반상 위에 집중됐고, 그 관심은 곧 충격으로 바뀌었다. 자타공인 ‘인간계’ 최고수 중 한 명인 이세돌 9단이 인간이 만들어낸 인공지능(AI)에 1승4패로 패한 것이다.

10의 170제곱에 달하는, 거의 무한대에 가까운 경우의 수를 가진 바둑은 인공지능이 아닌그 어떤 ‘문명의 괴물’이라도 감히 인간을 이길 수 없는 난공불락의 하나로 인식됐다. 하지만 알파고는 스스로 학습하는 머신러닝 기술과 스스로 판단을 내릴 수 있는 딥러닝 기술을 통해 기계가 인간을 넘어설 수 있다는 것을 현실로 보여줬다. 만물의 영장인 인간이 ‘더 우월한 존재’의 출현 가능성을 목격한 것이다.
AI는 약 60년의 역사를 지닌 분야다. 하지만 그 기간 동안 적잖은 부침을 거듭하면서 동시에 출발한 다른 산업에 비해 그다지 뛰어난 성공을 거두지 못했다. 
1956년 존 매카시, 마빈 민스키, 앨런 뉴웰, 허버트 사이먼이라는 4명의 과학자가 컴퓨터를 주제로 한 연구성과를 발표하는 자리에서 AI(Artificial Intelligence)라는 용어를 처음 거론했다. 뉴웰과 사이먼은 논리연산을 자동 증명하는 세계 첫 AI프로그램 ‘로직세오리스트’를 발표하기도 했다. 

이후 1970년대 까지 검색을 통한 추론 등을 통해 AI개발이 진행됐지만 발전 속도는 더뎠다. 결국 70년대 초부터 80년까지 AI연구는 암흑기에 빠진다. 과학자들이 인간이 축적한 지식을 저장하고 추론하는 여러 가지 방법을 개발했지만 세간의 관심을 끌지는 못했다. 인간 없이는 아무것도 할 수 없는 반쪽짜리 인공지능이라는 오명도 함께 따라다녔다.

개와 고양이도 분간하지 못하던 것이…

이런 AI에 관심이 집중되기 시작한 것은 1997년부터다. 당시 IBM의 1세대 컴퓨터 ‘딥 블루’는 초당 2만 가지의 경우의 수를 계산하는 능력을 발휘하며 세계 체스챔피언 카스파로프를 누르고 존재감을 과시했다. 2011년 IBM의 또 다른 컴퓨터 왓슨은 미국의 퀴즈쇼 ‘제퍼디’에 출연해 수준급의 퀴즈실력을 뽐냈다. 그러나 당시의 인공지능도 인간이 경계할만한 대상이기  보다 ‘신기한 물건’에 가까웠다. 수학문제는 잘 풀어도 개와 고양이도 분간하지 못했기 때문이다. 

2000년대 인터넷 기반 데이터의 폭발적인 증가는 AI의 모습을 통째로 바꿔 놨다. 스스로 학습이 가능한 머신러닝(Machine Learning : 기계학습)이라는 개념이 생겨난 것이다. 인간이 경험과 학습을 통해 배우듯 기계에도 이 같은 능력을 담고자 인간 뇌의 신경망 구조를 모사한 연구가 본격화 됐고, 사람들의 실생활에 하나둘 적용되기 시작했다.

지난해 말 전 세계 금융권은 ‘로보어드바이저’라는 인공지능 자산관리시스템을 도입했다. 이로 인해 은행·증권가 종사자들은 자신들의 일자리를 잃을 수 있다는 생각에 크게 걱정하기도 했다. AI를 활용한 투자열풍은 미국시장에서 뜨거운 반향을 불러왔다. 아직 공식적인 집계는 이뤄지지 않았지만 업계 전문가들은 로보어드바이저 관련업체가 약 200곳에 달할 것으로 전망하고 있다. 이 시스템은 머신러닝을 통해 축적한 데이터를 통해 투자할 종목을 측정하고 수익률을 계산한다. 빅데이터를 활용한 안정적인 투자가 가능해 많은 고객들이 선호하는 추세다. 
AI는 인간의 고유 영역도 넘보고 있다. 구글의 ‘딥 드림(Deep dream)’은 지난 2월말 샌프란시스코에서 열린 추상화 전시회에 자신이 그린 추상화를 전시해 수백 명의 인파를 모았다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 딥 드림의 그림 29점 가운데 일부가 2200~8000달러에 팔렸다. 올해만 총 1억 1500만원의 수익을 올린 딥 드림은 업계에 신선한 충격을 선사했다.
미술뿐만 아니라 음악계에서도 인공지능은 인간에 도전하고 있다. 미국 예일대가 개발한 ‘쿨리타(Kulitta)’는 음계를 조합해 작곡을 한다. 처음에는 학습을 위해 인간의 도움이 필요하지만, 분석을 끝내고 난 후에는 고난이도의 음계를 자유자재로 사용해 작곡을 한다. 
IBM이 선보인 AI ‘셰프 왓슨’은 맛도 보지 않고 새로운 맛을 찾아낸다. 수많은 레시피를 조합해 새로운 레시피를 스스로 찾아내는 것이다. 이미 미국과 일본에서는 왓슨의 레시피대로 조리를 해놓는 곳까지 생겨나고 있다. 

美와 기술격차 2년↑

이처럼 인간의 삶을 편리하고 풍요롭게 만드는 AI는 그 시장규모도 급증하는 추세를 보이고 있다. IT시장 분석기관인 IDC는 전 세계 AI 시장규모가 지난해 1290억 달러(약 156조 원)를 기록한데 이어 내년에는 1650억 달러(약 203조 원)로 커질 것으로 예상하고 있다. 글로벌 컨설팅사 맥킨지는 AI 산업의 파급효과를 6조7000억 달러(약 8000조 원)로 추정했다. 
KT경제경영연구소도 지난달 9일 ‘인공지능 완생이 되다’라는 보고서를 통해 국내 AI시장 규모가 2020년에는 2조2000억 원, 2025년에는 11조원 규모로 확대될 것으로 내다봤다. AI 기술 확산에 따른 파급효과까지 고려한다면 시장은 이보다 훨씬 더 확대될 수 있다는 게 전문가들의 예측이다.
AI산업의 중요성은 이전부터 제기됐다. 지니 로메티 IBM 회장은 CES 2016 기조연설에서 “AI를 갖춘 기계가 IT산업을 이끌 것”이라며 사물인터넷과 빅데이터 시대에서 차별화된 가치를 얻기 위해서는 AI의 도움을 받아야 한다고 AI산업의 중요성을 강조했다.
세계 각국은 4차 산업혁명이라 불리는 AI 시장을 선점하기 위해 분주하다. 가장 앞서 있는 국가는 미국이다. 미국은 구글, IBM과 애플을 앞세워 차세대 핵심기술 개발에 박차를 가하고 있다. 미국 정부는 지난 2013년부터 10년간 매년 약 3000억 원을 뇌 연구와 AI 기술 개발에 투자한다는 계획을 가지고 있다. 

일본과 중국도 기술 개발에 한창이다. 일본 경제산업성은 2020년까지 로봇개발에 1000억 엔(약 1조7000억 원)을 투입해 시장 규모를 4배로 키운다는 복안이다. 중국 정부는 무인차와 의료분야 지능정보기술에 투자하고 있다. 중국 포털 바이두는 정부 차원의 AI프로젝트 ‘중국대뇌’를 제안하기도 했다. 또, 바이두는 약 3600억 원을 들여 실리콘밸리와 베이징에 AI연구소를 설립하고 음성인식 기술 ‘딥스피치’를 개발했다.
이에 비교하면 국내기업은 걸음마 수준. 정보통신기술진흥센터(IITP)에 따르면 AI 기술이 가장 앞선 미국에 비해 한국의 기술은 약 75% 수준에 그치고 있다. 2년 가량 뒤처진 셈이다. 
삼성전자는 최근 인텔리전스팀을 재정비해 디지털 개인 비서 개발에 나섰다. LG전자도 ‘미래IT융합연구소’의 명칭을 ‘인텔리전스연구소’로 바꾸고 음성처리와 얼굴인식 기술을 개발 중이다. 네이버는 검색과 콘텐츠 추천에 일부 AI기술을 적용하고 있으며, 카카오의 경우 뉴스 콘텐츠에 대한 이용자 반응을 머신러닝(기계학습)해 개인별 맞춤형 콘텐츠를 자동 추천하는 ‘루빅스’ 시스템을 가동하고 있다. SK텔레콤은 애플의 시리와 비슷한 인공지능 비서 ‘에고 메이트’(EGGO Mate)를 개발 중이다. LG유플러스는 AI 로봇을 개발하는 미국 벤처기업 지보(JIBO)에 200만 달러(약 24억 원)를 투자하는 등 관련 사업 확대에 나서고 있다. KT는 DSC인베스트먼트와 함께 펀드를 조성, AI 로봇 등에 투자하고 있다. 

알파고 쇼크…政企 혁신·도약 계기로

‘알파고 사건’에서 AI의 위력을 실감한 정부도 본격적인 기술 경쟁의 토양을 마련하겠다는 의지를 밝혔다. 정부가 그동안 적극 지원해 온 로봇, 자율주행차, 드론 등의 분야와 함께 앞으로 시장전망이 밝은 스마트공장, 보안서비스, 의료지원서비스 등에서 인공지능의 응용·산업화를 적극 지원키로 한 것이다. 또 시스템반도체, 센서, 고성능 영상인지장치 등 업스트림 연관산업의 연계기술 개발에도 힘쓸 계획이다.
이를 위해 산업기술평가관리원에 ‘인공지능 응용·산업화 추진단’을 설치하기로 했다. 산학연 전문가로 구성된 추진단은 앞으로 5년간 인공지능 응용과 산업화에 필요한 기술개발ㆍ사업화 과제를 발굴하고 기획하는 업무를 맡게 된다. 
지난달 14일 서울 코엑스에서 열린 인공지능 응용·산업화 간담회 자리에서 이관섭 산업통상자원부 제1차관은 “인공지능 기술의 완성도가 높아지는 상황에서 향후 인공지능 기술의 상용화와 여타 산업부문으로의 확산이 보다 앞당겨질 것으로 기대된다”면서 “앞으로도 업계의 의견을 지속적으로 수렴해 제조업과 서비스업의 신 시장 창출과 함께 시스템반도체, 센서 등 소자산업의 신수요를 선점해 나가겠다”고 말했다. 
간담회에 참석한 산학연 전문가들도 다른 나라들도 아직은 인공지능의 응용산업화 초기단계라는 점을 강조하면서, 산업계의 인공지능 활용이 촉진되기 위해선 연구개발(R&D), 인력양성, 인프라 마련 등이 필요하다고 입을 모았다. 
이날 행사에 이어 이달 중 민간 주도의 지능정보기술연구소를 설립하고 지능형 소프트웨어 개발 중심 플래그십 프로젝트의 내용을 담은 ‘AI산업 육성방안’을 발표할 계획이다. 현재 미래창조과학부는 전자통신연구원, 포스텍, 카이스트 등 26개 연구기관이 참여하는 ‘엑소브레인 프로젝트’에 10년간 1070억 원을 투자하고 있다. 대부분의 인공지능 연구가 정부 지원에만 의존하다보니 장기간 대규모 투자가 필요한 수퍼컴퓨터, 인지컴퓨팅 분야는 소외되고 시청각 인지기술에만 연구가 쏠리는 현상이 나타나고 있다. 
이에 전문가들은 민간기업의 적극적인 관심이 AI 활성화를 좌우한다고 목소리를 높이고 있다. 한 IT 업체 관계자는 “최근 FANG(페이스북, 아마존, 넷플릭스, 구글의 앞자를 딴 말로 혁신으로 성공한 기업이라는 말)이 거대 기술과 자본으로 국경 없는 인터넷 모바일 세상에서 영토 확장을 거듭
하고 있다”며 “한국판 팡이 등장할 수 있도록 정부와 민간기업이 적극적인 투자와 제도 개선에 나서야 할 때”라고 강조했다.