[2024 키플랫폼] 특별세션1…박 연구위원 “기술 개발뿐 아니라 법·제도 마련도 중요”
한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 25일 서울 여의도 콘래드 서울 호텔에서 열린 머니투데이 글로벌 콘퍼런스 ‘2024 키플랫폼'(K.E.Y. PLATFORM 2024)에서 생성형 AI 시대의 10대 유망기술을 발표했다.
박창현 KISTEP 연구위원은 이날 ‘세계를 재창조하는 AI의 미래’를 주제로 열린 특별세션1의 발표자로 나서 KISTEP이 선정한 생성형 AI 시대 10대 유망기술을 제시했다. KISTEP은 미래 사회 대비와 전략 수립에 활용하기 위해 2009년부터 매년 유망기술을 선정해 발표하고 있다.
KISTEP이 선정한 10대 유망기술은 △LLM(대규모 언어 모델) 기반 텍스트 생성형 AI 기술 △자율 이미지 및 영상 생성형 AI 기술 △신경망 처리 기반 AI 전용칩 기술(뉴로모픽 반도체 등) △지능형 개인 맞춤 서비스 AI 기술 △감성 내재 음성 생성형 AI 기술(음성 합성·자동 통역 등) △클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 기술(데이터 관리 및 처리 등) △코딩 보조용 생성형 언어모델 기술(코드 생성 ·변환 등) △멀티모달 통합 인식 및 생성 AI 기술(텍스트·이미지·오디오 융합형 등) △AI 신뢰성 및 안전성 제고 기술(딥페이크 탐지 등) △AI 오픈마켓플레이스 플랫폼 기술(AI 연구 결과 공유 및 판매 등)이다.
KISTEP은 100여개의 생산형 AI 기술 후보군 중에서 전문 특허·기술 추세 분석 등을 바탕으로 해당 기술들을 선별했다.
KISTEP 분석에 따르면 한국은 LLM 기반 텍스트 생성형 AI 기술, 감성 내재 음성 생성형 AI 기술, 지능형 개인 맞춤 서비스 AI 기술 등에 연구·특허 경쟁력이 높은 것으로 나타났다.
구체적으로 LLM 기반 텍스트 생성형 AI 기술은 질의응답 서비스 등 텍스트를 창작물로 하는 기술을 뜻한다. 영어 위주의 텍스트 서비스를 벗어나 중국어, 독어, 불어 등도 LLM 기반 텍스트 생성형 AI 기술 활용성이 높아질 것으로 보인다.
감성 내재 음성 생성형 AI 기술은 영화 제작 등 미디어 분야에서도 현재 일부 활용되고 있다. 음성합성이나 자동통역, 음원-화자 분리 기술 등이 이에 해당한다. 지능형 개인 맞춤 서비스 AI 기술은 개인의 특성과 선호 행동을 분석해 사용자의 상황에 맞는 상품과 서비스를 제공할 수 있게 한다.
반면 자율 이미지 및 영상 생성형 AI 기술, 멀티 모달 통합 인식 및 생성 AI 기술 등 분야에서는 한국이 미국, 유럽 등과 비교해 약세인 것으로 파악됐다. 자율 이미지 영상 생성형 AI 기술은 인공지능을 통해 이미지와 영상을 만드는 기술이다. 멀티 모달 통합 인식 및 생성 AI 기술은 인공지능이 인간과 유사한 감각과 사고방식을 가질 수 있도록 모방해 다양한 정보를 복합적으로 이해할 수 있게 하는 분야다.
박 연구위원은 “연구·특허 경쟁력이 높은 분야는 집중적인 투자를 통해 높은 성과를 이어가고 연구·특허 경쟁력이 낮은 분야는 적극적인 정부 지원을 통해 영향력을 키워가야 할 것”이라고 강조했다.
코딩 인력 문제는 코딩 보조용 생성형 언어모델 기술이 해결할 수 있을 것이라 주장했다. 이 기술을 활용하면 일반인들도 쉽게 콘텐츠를 생산할 수 있다고 봤다. 또 인공지능 연구 결과와 서비스를 공유하거나 판매할 수 있는 AI 오픈마켓플레이스 플랫폼 기술이 AI 개방성과 접근성을 높이는 도구로 사용돼 새로운 비즈니스 모델 창출을 위한 기회로 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.
이와 함께 박 연구위원은 저작권 침해, 가짜뉴스·딥페이크 탐지 등 AI 신뢰성과 안정성을 높일 수 있는 기술의 중요성을 언급했다. 인공지능 기술 개발과 더불어 인공지능 기술과 관련한 정책과 규제도 같이 이뤄져야 한다는 주장이다. 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 기술에서도 클라우드상의 보안을 어떻게 할 것인지가 주요한 화두로 떠오를 것이라 예측했다.
마지막으로 그는 “이 기술들을 조속히 실현하고 발전시키기 위해서는 법과 제도를 만드는 것을 포함해 신뢰성과 안전성을 제고할 수 있는 기술 개발이 필요하다”며 “생산형 AI 원천 기술 분야에 대한 투자와 개발, 데이터 보안 등이 지원돼야 한다”고 덧붙였다.
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