구글의 알파고, IBM의 왓슨 등 인공지능이 화제가 된 이후 우리 정부는 다양한 대책을 쏟아내고 있다. 세계 최고 수준의 기술 역량을 단기간에 확보하고, 2020년까지 언어지능 지식 축적 세계 1위 등의 목표를 내세우며 5년간 3조 5000억원을 투입하겠다고 밝혔다. 또 민관 합동으로 국가 연구역량과 데이터를 하나로 결집하기 위한 민간조직(기업형) 형태 연구소를 설립한다고 발표했다. 데이터 분석 전문가, 인공지능 소프트웨어 개발자 등의 전문인력 양성과 관련한 대책도 포함됐다. 여기에 슈퍼컴퓨터 개발을 위해 초고성능컴퓨팅(HPC)사업단(법인)을 설립하고, 사업단에는 매년 100억원 내외, 향후 10년간 1000억원 규모의 연구개발비를 지원한다는 발표도 있었다.

정부가 미래의 변화를 염두에 두고 대책을 세우는 것은 바람직하다. 그런데 다소 걱정되는 것은 단기적이고 졸속적인 정책 때문에 혈세가 엉뚱한 곳으로 흘러가고 이런 예산을 바탕으로 관료화만 진행되는 것이다. 과거에 각종 ‘한국형’ 사업을 하면서 기술개발은 성공했다고 하는데, 실제로 우리가 아는 것은 없는 상황이 또 재연될까 우려된다. 더는 생색내기에 가까운 정책이 나와서는 안 될 일이다.

인공지능과 같은 핵심 기술은 단기간에 개발될 수 없고 과거처럼 독점적으로 만들 수 있는 것도 아니다. 이제는 전 세계가 같이 연결돼 협업을 통해 문제를 해결해 나가고 있다. 이런 국제적이고도 개방적인 움직임에 적극적으로 동참하는 것이 훨씬 좋다. 또한 더 많은 젊은 학자들이 탄생할 수 있도록 ‘선택과 집중’을 하기보다는 참여자가 많아지도록 하는 게 ‘성공방정식’이라는 것을 잊지 않았으면 한다.

미래지향적인 기술에 대해서는 무엇보다 단기 성과에 집착하지 않고 꾸준히 관련 연구가 진행될 수 있도록 도와주는 게 중요하다. 특히나 국가가 지원하는 연구개발은 더욱 그렇다. 그런 측면에서 현재의 세계적인 인공지능 기술의 개발이 이루어지는 데 커다란 기여를 한 캐나다 정부의 사례를 새겨 볼 만하다.

2000년대 초반까지만 하더라도 인공지능 기술 개발은 기대했던 수준의 성능이 나오지 않은 경우가 대부분이었기 때문에 소위 ‘인공지능의 겨울’이 꽤 오랫동안 지속됐다. 그러던 중 2004년 인간의 뇌와 유사한 신경망을 모델로 한 소프트웨어를 바탕으로 인공지능 기술 혁신을 하겠다는 학자들을 믿고 장기간 연구지원을 해 준 것이 캐나다 정부다.

이 분야의 선구자였던 토론토대학의 제프리 힌턴 교수, 몬트리올대학의 요슈아 벤조 교수, 뉴욕대학의 얀 르컨 교수 등에 대해 캐나다고등연구원(CIFAR)은 정부와 민간의 자금을 모아 10년 동안 120억원 정도의 연구자금을 투자하기로 결정했다. 이때부터 이들은 인공지능 관련 기술을 혁신해 나가기 시작했다. 2006년 힌턴 교수가 ‘딥러닝’ 개념을 정립하는 획기적인 논문을 발표한 것을 시작으로, 현재의 알파고가 탄생할 수 있었던 다양한 기술들이 개발되고 학계에 발표됐다. 그러자 이들의 가능성을 알아본 미국 실리콘밸리의 대기업들이 수조원의 돈을 투자하기 시작했는데, 그중에서 힌턴 교수는 구글로 자리를 옮겼고, 르컨 교수는 페이스북에 합류해 인공지능 연구를 이끌고 있다.

캐나다고등연구원은 조건 없이 도전적인 연구 분야에 대한 지속적인 투자를 하는 것으로 유명하다. 특히 후원하는 연구자의 절반은 국가를 따지지 않고 연구 내용만 좋으면 지원한다. 이런 중장기적인 비전이 있어야 획기적인 기술이 탄생할 수 있는 것이다. 이런 환경은 우리나라와 같이 무조건 빠른 성과를 중시하는 문화와 큰 차이가 있다. 감사에 대비해 준비해야 할 서류만 많고, 실패하면 안 되기 때문에 반드시 성공할 만한 연구 주제를 제시하거나, 심지어는 이미 기술개발이 돼 있는 것들을 정리해 주제를 정하기도 한다.

이런 문화에서는 따라하기와 다를 바 없는 ‘한국형’ 기술들만 넘쳐나게 되고 기술 개발은 성공했지만 세계적인 성공을 거두는 사례는 없는 현 상황만 반복될 뿐이다. 지금이라도 중장기적이고도 연구자들에게 초점을 맞춘 연구개발이 진행될 수 있도록 정책의 방향성이 결정이 되기를 바란다. 비록 느리더라도 그렇게 믿고 도전하는 게 미래를 바꾸는 힘이 된다.