사진 왼쪽부터 윤성로 서울대학교 전기정보공학부 교수, 최재식 카이스트 김재철AI대학원 교수, 이종호 서울대학교 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관), 이경일 솔트룩스 대표, 김태호 뤼튼테크놀로지 공동창업자(이사). 2025.05.15[사진=유대길 기자 dbeorlf123@ajunews.com]
에이전트 AI 시대의 진입, 피지컬 AI 시대의 도래를 앞두고 전문가들은 AI 학습의 기본이 되는 개인정보를 규제의 대상으로만 볼 것이 아니라 보안과 분리해서 논의해야 한다는 제언이 나왔다.
에이전트 AI 활용에 있어서는 한국의 강점인 하드웨어와의 접목을 강조했으며, 정부의 역할은 뚜렷한 비전과 목표를 제시해 기업을 지원하는 데 있다고 강조했다.
15일 서울 여의도 한국거래소 콘퍼런스홀에서 아주경제신문 주최로 열린 ‘제3회 초거대 AI 포럼’은 ‘SW 로봇, 에이전트 AI에 생명을 불어넣다’는 주제로 좌담회가 진행됐다.
토론회는 이종호 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)를 좌장으로 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수, 최재식 카이스트 AI대학원 교수, 이경일 솔트룩스 대표, 김태호 뤼튼테크놀로지스 공동창업자(이사)가 에이전트 AI 시대의 개인정보 보안, 한국의 에이전트 AI와 피지컬 AI 활용 방안, 에이전트 AI 시대를 위한 정부와 정치권의 역할을 주제로 다양한 방향성을 제시했다.
에이전트 AI 시대의 개인정보 보안 문제 해결책은?
이경일 대표: 초개인화된 AI는 광고, 제품 추천에 이르기까지 다양한 맞춤 서비스가 이뤄진다.
그 안에서 개인정보의 활용은 필수적일 수밖에 없다.
이런 종류의 개인정보 활용은 대한민국의 개인정보보호법 관점에서는 큰 문제가 되지 않을 수 있다.
데이터는 에이전트 AI 서비스와 수익 모델에 큰 영향을 미치는 만큼 국가 경쟁력과 규제를 함께 고민하는 것이 타당하다.
김태호 이사: 이름, 주소 등 정형화된 데이터를 대비해야 하는 시대에서 이제 비정형적 데이터들도 많이 쌓이고 있다.
이전에는 법 규제로 개인정보 문제를 해결하려 했다면 이제는 원칙이 필요하다.
이 원칙을 세우는 데는 규제만 생각할 것이 아니라 산업과 연구가 잘 진행될 수 있는 방안이 고려돼야 한다.
최재식 교수: 에이전트 AI를 학습시킬 때 필요한 데이터와 고객의 정보가 있는 사용 데이터는 별도로 봐야 한다.
AI 학습 데이터는 똑똑한 AI를 만드는 데 필수다.
사용자의 데이터가 곧 보호 대상 데이터라는 인식보다는 에이전트 AI 학습 데이터를 별도로 보고 이를 확보하려는 노력이 필요하다.
윤성로 교수: AI는 데이터를 바탕으로 하기 때문에 결국 개인정보 보호가 주요 현안이 되고 이에 대한 대안을 찾기 마련이다.
저작권, IP 현안을 고려하면 결국 개인정보를 사용하지 못하는 상황에 처할 수 있다.
개인정보를 단지 보호해야 한다는 명제를 넘어 폭넓은 논의가 필요하다.
에이전트 AI나 피지컬 AI를 어떻게 활용하면 좋을까?
윤 교수: 한국은 전통적인 하드웨어 강국이다.
우리가 잘했던 부분에 대한 노하우 같은 것들이 있을 것이다.
특히 제조업이나 하드웨어 쪽이 중요한데 한국이 잘하는 분야를 흡수해서 에이전트 AI, 피지컬 AI로 연결시키면 좋을 것 같다.
최 교수: AI가 신체를 갖고 인간에게 물리적인 영향을 주는 쪽으로 가까워지고 있다.
물리적인 AI에서 자율주행, 지능화 자율제조 등 분야가 빠르게 발전 중이다.
특히 미국, 중국, 일본이 빠르게 치고 나가는데 한국 역시 피지컬 AI에서 산업 선도 방향을 기획해야 한다.
이 대표: 국가 과제를 도출하고, 어떻게 에이전트 AI를 통해 해소해 나갈 것인가를 고민해야 한다.
특히 효율성이 보장이 필요하다.
우리나라의 R&D 투자 효율은 현격하게 떨어져 있다.
전체 국가 과제에서 에이전트 AI화를 성공시키고, 이것을 확산시킨다면 근본적인 경쟁력 확대가 가능할 것이라 본다.
김 이사: 에이전트 AI가 생산성을 높이는 것은 확실하다.
기업에서는 코딩 같은 특정 직군의 업무에서 효율성을 높일 수 있을 것이며 궁극적으로 돈 버는 방법이 바뀌게 될 것이다.
AI 시대에 앞으로 정부나 정치권이 어떤 역할을 해야 하나?
김 이사: 생성형 AI 기술 발달 속도가 굉장히 빠른데, 그에 반해 정책이나 규제가 기술 발전 속도를 따라갈 수 없다.
이러한 상황에서 발생할 수 있는 그레이존을 잘 해소할 수 있도록 정부의 정책적 지원이 필요하다.
또 3년, 5년, 7년 등 자리 잡아가고 있는 스타트업들에 대한 지원이 부족한 실정이다.
이 대표: 시장 경쟁 속도를 높일 수 있는 초기 생태계를 조성해주는 역할이 필요하다.
특히 인프라 측면에서 우리 정부가 많은 투자를 하고 있지만, 미국과 중국과 직접적으로 경쟁하기엔 힘든 환경이다.
그것보다는 대한민국 국민들 모두가 AI 서비스를 잘 이용할 수 있도록 AI 리터러시를 높일 수 있는 정책적 지원이 필요하다.
최 교수: 우리나라 정부도 모험자본으로 많이 투자하지만 AI에서 나오는 게 없다는 이야기를 한 적이 있다.
투자의 문제라기보다는, 사회 체제와 보상과 명예 같은 시스템의 문제라고 보기보다는 고민이 필요하다.
우리만의 방식을 잘 해서 성장하고 선도할 수 있도록, 글로벌로 진출도 할 수 있는 길을 만들길 바란다.
윤 교수: 정부의 역할은 비전 제시와 목표를 확실히 하는 것이다.
AI 분야에서 세계 선도하는 혁신적인 무언가를 만들지, 혁신을 구체화하는 데 어떤 노력을 할지 고민하고 선택과 집중이 필요한 시점이다.
이종호 교수는 “돈이 있다고 기술 개발 잘하는 게 아니다”며 “우리의 독특한 DNA를 살려야 한다.
정부의 규제나 이런 것도 벤처 기업들을 어렵게 하고 있다.
종합적인 시각에서 지원정책을 만들어야 벤처기업이 성장할 수 있다”며 토론회를 정리했다.
김성현 기자 minus1@ajunews.com
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