AI 혁신 '족쇄' 채우는 '보이지 않는 손'? 대한민국 AI 산업의 답답한 현실

AI 시대의 물결이 전 세계를 휩쓸고 있지만, 한국은 아직 제자리걸음을 하고 있습니다. 세계 각국이 AI 주도권을 잡기 위해 전력을 다하는 지금, 우리나라는 무엇이 발목을 잡고 있을까요? 오늘은 대한민국 AI 산업의 현실과 도약을 위한 과제에 대해 살펴보겠습니다.

목차

1. AI 시대, 한국의 현주소

    2. 발목 잡는 '이것'들

     2-1. 과도한 규제와 AI 기본법

     2-2. 경직된 노동 환경

     2-3. 데이터 사일로 현상

   

    3. 돌파구를 찾아서

     3-1. 규제 혁신의 필요성

     3-2. 노동 개념의 재정의

     3-3. 데이터 공유와 활용 방안 

1. AI 시대, 한국의 현주소

챗GPT가 출시된 지 벌써 3년이 지났습니다. 그 사이 미국은 챗GPT, 제미나이, 중국은 딥시크 등 기초 AI 모델을 개발하며 큰 발전을 이뤘지만, 한국은 상대적으로 뒤처져 있는 상황입니다. 현재 AI 파운데이션 모델과 인프라는 미국 중심으로 형성되어 있어 따라잡기가 쉽지 않은 현실입니다.

한국은 기초 AI 모델과 클라우드 인프라가 부족할 뿐만 아니라 관련 인재도 부족한 상황입니다. AI G3(주요 3개국)에 진입하기 위한 노력이 필요한 시점이지만, 현실적으로는 어려움이 많다는 것이 전문가들의 중론입니다.

그럼에도 불구하고 희망은 있습니다. 한국은 2·3차 산업혁명 시절 보여준 '제조 강국'의 면모를 살려 AI 소프트웨어 산업과 피지컬 AI 등 로봇산업에서 승부수를 던질 가능성이 있습니다. 이를 위해서는 산업 성장을 가로막는 걸림돌들을 제거하는 것이 시급합니다.

 

보도자료 - 과학기술정보통신부

 

 

2. 발목 잡는 '이것'들

과도한 규제와 AI 기본법

한국의 AI 산업 발전을 가로막는 가장 큰 걸림돌 중 하나는 과도한 규제입니다. 지난해 말 AI 기본법이 국회 본회의를 통과했고, 현재는 시행령을 준비 중이지만 우려의 목소리가 높습니다.

AI 기본법은 악용과 오용을 방지하기 위한 가드레일 역할은 필요하지만, 지나치게 정보를 요구하는 측면이 있습니다. 'AI 투명성'을 위해 의사결정 과정은 물론 학습 데이터와 설계 정보까지 공개하도록 요구하는 것은 기업들에게 큰 부담이 됩니다.

특히 한국은 세계적 흐름에 역행하고 있습니다. 영국까지도 지난 1월 'AI 오퍼튜니티 액션 플랜'을 발표하며 AI 활성화로 방향을 전환했는데, 한국만 규제 일변도 정책을 고수하고 있습니다. AI 기본법에 대한 300페이지 분량의 가이드라인이 준비 중이라고 하는데, 사업자가 이를 준수할 수 있을지 의문입니다.

또한 공정거래위원회의 플랫폼경쟁촉진법 추진도 AI 산업 발전에 장애물이 될 수 있습니다. 이 법안은 아직 형성 단계에 있는 국내 AI 산업계에 발목을 잡을 우려가 있으며, 최근 미국 무역대표부(USTR)도 한국의 통상 장벽으로 플랫폼법 입법 추진을 언급했습니다.

경직된 노동 환경

현행 주52시간 근무제는 주 40시간에 연장근로 최대 12시간을 의미하는데, 관리 단위를 '주'로 한정하는 것이 문제입니다. 일본도 주 40시간 근무지만 관리 단위가 1개월이나 1년으로, 필요할 때 집중 근무하고 아닐 때는 쉬는 유연성을 갖추고 있습니다.

특히 AI 기술 개발은 예측이 어렵고 연구의 연속성이 중요한데, 경직된 근로시간 규제가 혁신을 제한하고 있습니다. 연구개발직이나 고소득 전문직의 경우 성과를 시간과 연계시키는 것이 적절하지 않을 수 있습니다.

더불어 현재의 갈등적 노사관계와 경직적 노동법제 하에서는 기업들이 자동화를 선택할 가능성이 커지고 있습니다. 이는 결국 일자리 감소로 이어질 수 있어, 단체 교섭의 핵심이 임금보다 고용 안정이 될 것으로 예상됩니다.

데이터 사일로 현상

AI 성공을 위해서는 학습 데이터가 필수적이지만, 한국은 부서 간 데이터 격리 현상인 '데이터 사일로'가 심각합니다. 데이터를 공유하면 경쟁력이 없어진다는 인식이 강하고, 기업 내에서도 데이터 공유가 잘 이루어지지 않는 상황입니다.

또한 데이터 디지털화도 충분히 이루어지지 않았습니다. 이해관계나 소유권, 보안 문제 등이 데이터 공유를 어렵게 만들고 있습니다. 데이터센터와 관련해서도 비수도권에 데이터센터를 짓는 경향이 있는데, 유지 보수 측면에서는 수도권이 더 효율적일 수 있음에도 규제로 인해 제약이 있습니다.

 

https://kaail.kr/

3. 돌파구를 찾아서

규제 혁신의 필요성

AI 산업 발전을 위해서는 무엇보다 규제 혁신이 필요합니다. AI 악용과 오용을 방지하기 위한 최소한의 규제는 필요하지만, 과도한 규제는 오히려 혁신을 저해할 수 있습니다.

특히 AI 규제는 결국 중소 벤처 국내 회사들을 타깃할 가능성이 크고, 글로벌 빅테크 기업들에 비해 역차별을 받을 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 규제를 적극적으로 해소하고, 산업 성장을 지원하는 방향으로 정책이 전환되어야 합니다.

노동 개념의 재정의

AI 시대에는 노동 개념 자체가 재정의될 필요가 있습니다. 근로시간 유연성을 높이고 안정성을 보강하는 노동개혁이 시급합니다. 노동에 필요한 교육도 중요하므로, AI 교육시간을 노동 시간에 포함하는 등의 제도적 상상력이 필요합니다.

또한 AI로 인해 대체될 노동력에 대한 대비도 필요합니다. 유발 하라리는 2040년경 AI가 모든 업무를 대체할 수 있다고 예측했는데, 생성형 또는 추론형 AI 혁명의 특징은 인지적 노동까지 대체 가능하다는 점입니다. 이에 따라 직업 전환 교육과 사회적 안전망 구축이 중요합니다.

데이터 공유와 활용 방안

AI 발전을 위해서는 데이터 공유와 활용을 촉진해야 합니다. 기업이 데이터를 공유할 수 있는 인센티브를 마련하고, 디지털화가 이익이 될 것이라는 비전을 제시해야 합니다.

정부의 역할도 중요합니다. 미국이나 중국처럼 강력한 정부 지원과 산학연계가 필요하며, 공공 데이터, 아날로그 데이터와 문서, 회사 데이터 등의 디지털화를 독려해야 합니다. 전 세계에 한국어 데이터가 많아지는 것이 한국의 AI 주권을 지키는 길입니다.

또한 최근 AI가 국가 전략 기술에 포함되어 전략산업 사업자들에게 세액공제 혜택이 주어지고 있지만, 수도권 지역 데이터센터는 세액공제 대상에서 제외되어 있습니다. 인센티브를 확대하여 투자를 활성화하는 방안이 필요합니다.

 

AI-Hub

결론

대한민국이 AI 시대에 뒤처지지 않고 경쟁력을 갖추기 위해서는 과도한 규제, 경직된 노동 환경, 데이터 사일로 현상 등의 장애물을 제거해야 합니다. 규제 혁신, 노동 개념의 재정의, 데이터 공유와 활용 방안 마련 등을 통해 한국형 AI 성공 모델을 구축해야 할 때입니다.

챗GPT가 출시된 지 3년, 이미 시간차가 생겼지만 아직 늦지 않았습니다. 한국을 AI G3로 이끌기 위해서라도 산업·노동의 새로운 판을 짜는 노력이 필요합니다. 이를 위해 정부, 기업, 노동계 등 모든 이해관계자들의 협력이 필수적입니다.

 

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