AI산업 표준워크숍서 ‘한목소리’, AI표준 ‘데이터’가 관건
내년 AI서비스 이용 75% 달해, 데이터 잘못 정립되면 큰 비용부담

지난 19일 열린 ‘제2회 인공지능 AI 산업 표준화 워크숍’에서 첫 연사로 나선 김진형 중앙대학교 석좌교수가 ‘인공지능 기술 동향’에 대해 설명하고 있다.
지난 19일 열린 ‘제2회 인공지능 AI 산업 표준화 워크숍’에서 첫 연사로 나선 김진형 중앙대학교 석좌교수가 ‘인공지능 기술 동향’에 대해 설명하고 있다.

농업, 의료, 제조업 등 산업 전반에 인공지능(AI) 기술이 활용되고 있는 가운데 산업통상자원부와 과학기술정보통신부 주최로 지난 19일 서울 양재동 더케이호텔에서 열린 제2회 AI 산업표준화 워크숍에서 관련 산·학·연·관 전문가들은 AI 국제표준화의 관건은 데이터라고 입을 모았다.

특히 빅데이터가 아닌 AI를 위한 데이터를 고려한 표준체계와 표준화 전략 수립이 필요하다는 데 뜻을 같이했다.

이날 ‘인공지능 국제표준화 동향’을 주제로 발표에 나선 조영임 가천대 교수는 “우리나라뿐만 아니라 어느 국가나 데이터를 강조하고 있다”며 “특히 산업데이터와 AI 생태계를 강조하고 있고 인간 중심의 인공지능 실현이 핵심 키워드”라고 설명했다.

또 조 교수는 “데이터가 잘못 정립되면 데이터 업그레이드 비용이 약 47조원에 달할 수 있다”며 “데이터를 어떻게 주고, 어떤 데이터를 고르느냐가 AI 성패의 중요한 요소가 될 것”이라고 전망했다.

이어 “과기정통부에서 AI 학습데이터를 진행하고 있는데, 목적, 구성, 어디에 활용할 것인지가 명확하지 않은 상태에서 이를 얼마나 활용할 수 있을지 의문이 든다”고 언급하며 “목적, 처리방법, 활용 측면에서 차이가 발생할 수 있어 빅데이터와 AI 데이터 간의 구분이 필요하다”고 덧붙였다.

김경민 이화여대 교수는 AI 산업 표준화에서 주목해야 할 부분을 크게 3가지로 설명했다.

김 교수는 “안정적인 데이터 공급망 구축, 데이터 품질을 보장할 수 있는 관리시스템, 그리고 인공지능의 윤리적, 법적 준수사항과 이를 지키지 않았을 때의 위험을 최소화하기 위한 시스템 구축 등이 필요하다”며 AI 데이터 생산과 관리의 중요성에 힘을 실었다.

‘AI를 위한 데이터 표준체계’를 주제로 강연한 조현보 포항공대 교수 역시 “지난해 40%의 기업이 AI 서비스를 활용했다면 2021년에는 75%에 이를 것으로 예측된다”면서도 “국내 대기업의 90%가 AI를 도입했거나 도입 예정이지만 2022년까지 AI프로젝트의 85%가 잘못된 결과를 낳을 수 있다”며 AI프로젝트 실패의 주된 원인으로 AI에 적합한 데이터가 아닌 낮은 품질의 데이터 문제를 꼽았다.

더불어 그는 “산업현장에서 직접 실증하며 2년가량 투자해 AI 개발에 엄청난 고생을 했다”면서 “AI 표준체계가 있었다면 시행착오를 줄였겠지만, 현재 그렇지 못하고 실패데이터는 삭제되는데, 빅데이터 사례를 통해 AI 연구의 어려움을 소개하고 어떤 표준 가이드라인이 필요한지에 대해 생각해야 한다”며 AI 개발의 모든 과정이 AI 데이터가 될 수 있다고 강조했다.

인공지능 표준화에 대한 인식을 확대하고, 국내외의 다양한 AI 산업화 응용사례를 발굴하고자 제2회 인공지능 산업표준화 워크숍에 참석한 산·학·연·관 표준화 전문가들이 기념사진을 촬영하고 있다.
인공지능 표준화에 대한 인식을 확대하고, 국내외의 다양한 AI 산업화 응용사례를 발굴하고자 제2회 인공지능 산업표준화 워크숍에 참석한 산·학·연·관 표준화 전문가들이 기념사진을 촬영하고 있다.

민간 기업에서도 AI산업 확산을 저해하는 허들 중 하나로 학습데이터가 부족하다는 데 공감했다.

박재형 KT 팀장은 “산업현장에서 AI 음성인식 기술을 활용하는데, 큰 소음 같은 환경적 어려움이 있다”며 “AI 학습을 위한 학습데이터가 부족할 뿐만 아니라 인프라 구축을 위해 고비용이 들어가 극복방안을 개발하고 있다”고 설명했다.

이와 함께 이날 워크숍에서는 인공지능의 미래를 소개하며 AI 표준화의 중요성을 재확인하는 시간도 가졌다.

박 팀장은 “이미 많은 AI스피커가 시중에 공개됐고, 곧 인공지능 콜센터도 현실로 다가올 것”이라며 “올해 안에 통신사 콜센터로 야간에 전화하면 AI 로봇이 자동으로 24시간 상담하는 것을 경험할 수 있을 것”이라고 기대했다.

김진형 중앙대학교 석좌교수<사진>도 “코로나19를 극복하기 위해 AI가 굉장히 많이 쓰이고 있다”며 “신약, 백신 개발에 AI가 활용되고 있는데, 이렇게 신약이 빨리 만들어진 예가 없다”고 AI가 가져올 기대효과를 강조했다.

한편 이날 워크숍에는 ▲‘인공지능 기술동향’(김진형 중앙대 석좌교수) ▲‘인공지능 국제표준화 동향’(조영임 가천대 교수) ▲‘인공지능 데이터 품질 및 이슈’(오성탁 한국정보화진흥원 본부장) ▲‘AI를 위한 데이터 표준체계’(조현보 포항공대 교수) ▲‘설명가능한 AI 기술 및 표준화 동향’(이재호 서울시립대 교수) ▲‘인공지능을 위한 데이터 거버넌스’(김경민 이화여대 교수) ▲‘AI를 위한 윤리 포럼 및 가이드라인’(임승옥 한국전자기술연구원 본부장) ▲‘KT AI 기술 개발 현황 및 표준화’(박재형 KT 팀장) ▲‘크라우드 소싱 기반 인공지능 데이터 플랫폼’(신호욱 셀렉트스타 대표) 등이 소개됐다.

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