“韓 AI 논문, 美-中보다 양과 질 모두 부족… 산학협력 필요”

최근 5년, 中 1만9318건-韓 2682건
피인용 논문수, 美 691건-韓 70건
“한정된 인재 최대한 효율적 배분을”

챗GPT 등장 이후 생성형 인공지능(AI) 기술을 확보하려는 기술 패권 경쟁이 치열해지는 가운데 국내 생성형 AI 기술 인력 자원이 미국, 중국에 비해 뒤떨어진다는 지적이 나온다. 인적 자원의 확보가 산업 경쟁력 상승과 직결되는 만큼 한정된 재원을 효율적으로 활용하기 위한 학계와 산업계의 긴밀한 협력이 필요하다는 분석이다.

22일 과학기술 연구조사기관인 클래리베이트에 따르면 최근 5년간(2018∼2022년) 생성형 AI 분야에서 발표된 논문은 총 5만4899건이다. 중국은 1만9318건, 미국은 1만1624건을 발표했다. 우리나라는 같은 기간 2682건의 논문을 발표해 인도, 영국에 이어 5위를 차지했다.

연구의 질을 나타내는 지표 중 하나인 피인용 지수 상위 1%에 속하는 논문의 수는 미국, 중국, 영국, 독일, 호주, 캐나다에 이어 7위로 집계됐다. 1위인 미국은 691건인 반면 우리나라는 10분의 1 수준인 70건에 그쳤다.

정부출연연구기관의 한 AI 분야 연구원은 “미국, 중국, 영국 등 논문의 양과 질이 모두 뛰어난 나라는 연구 및 기술 역량이 일정 수준 이상 갖춰졌다고 볼 수 있다”며 “우리나라는 산업을 이끌 핵심적인 연구가 부족한 상황”이라고 했다. 경제협력개발기구(OECD)에 따르면 2022년 기준 OECD 국가 전체 AI 인력 중 25%가 미국에 집중돼 있으며, 우리나라는 0.39%에 불과했다. 김명주 서울여대 정보보호학과 교수는 “최근에는 AI 분야 교수를 채용하는 데 어려움을 겪을 정도로 학계 내 인력 부족 현상이 심각하다”며 “생성 AI의 기초가 되는 딥러닝도 학계에서 등장한 기술인 만큼 학계와 산업계 사이의 인력 분배가 중요하다”고 했다.

학교와 기업의 연계를 강화해야 한다는 주장도 있다. 한정된 인재와 자본을 최대한 효율적으로 배분하자는 취지다. 국내에서는 우 사이먼 성일 성균관대 교수가 딥페이크로 생성된 ‘가짜 영상’을 탐지하는 기술을 개발해 삼성SDS에 기술이전한 바 있다. 우 교수는 “학계의 인력이 충분해야 장기적으로 산업 생태계를 건전하게 유지할 수 있다”고 했다.