[디지털비즈온 김맹근 기자] 국가 인프AI가 국가 사회 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 수행하는 사회가될 것으로 AI는 일상 생활, 경제, 사회, 정치 등 모든 분야에 영향을 미칠 것이다. AI가 국가 사회의 기반이 되는, AI가 국가 인프라로서 중요한 역할을 하기 위해서는 AI를 잘 활용하기 위한 기반 구축과 AI를 올바르게 활용하기 위한 정부와 공공의 고민과 준비가 필요하다.
국가 인프라로서 AI 인프라를 효과적으로 준비하기 위한 정부 ·공공의 역할을 도출하기 위해 AI 인프라의 전반적인 개념을 이해할 필요하다. AI 기술이 급속하게 진화·발전하고 있으나 AI 인프라의 핵심은 AI를 구현하기 위한 하드웨어, 소프트웨어 그리고 데이터 확보 및 관리 전략이 있다.
국가 데이터 전략의 변화와 혁신
오픈AI의 ‘챗GPT’ 등장 이후 AI 기술의 중심이 초거대언어모델 (LLM)을 기반으로 한 생성형 AI로 이동한다. LLM은 컴퓨팅 파워, 데이터셋 규모, 매개변수가 동시에 증가할 때 모델 성능이 향상5)되며 이는 규모 확대 경쟁으로 격화된다. 특히 LLM은 사전학습을 위해 대규모 데이터를 필요로 하며, 데이터 규모는 모델의 성능과 직결된다.
국가 데이터 자원의 체계적 관리는 정부의 데이터 정책은 데이터 공개 및 개방(2010년대 초반) → 데이터 분석 및 활용 지원(2010년대 후반) → 학습용 데이터 구축(~현재)으로 데이터의 가치 변화에 발 빠르게 혁신해 왔다. 이제 AI 인프라 시대에 맞게 데이터를 국가 자원으로 인식하고 대응할 수 있는 데이터 전략 방향 수립이 필요하다.
AI 모델 개발을 위한 데이터 수집, 보호, 활용 가이드는 공공분야 초거대모델을 위해 기존 및 향후 생산될 공공문서 분류, 형식, 비밀 보호 장치 등에 관한 활용 가이드라인 마련한다. 프라이버시 침해 위험은 최소화하면서 AI 발전에 꼭 필요한 데이터는 안전하게 활용할 수 있는 관련 정책 마련되어야 한다.
정부 및 공공분야에 데이터 전문가 확보는 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하여 의사결정을 내리기 때문에 정부 및 공공분야 내부에 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석할 수 있는 시스템을 이해할 수 있는 전문가가 요구된다. 데이터 사업을 기획하고 총괄할 데이터 책임자 제도를 도입하고, 초거대모델 시대에 적합한 데이터 정책을 위한 체계 마련이 필요하다.
협업을 통한 개발·활용·확산을 위한 기반 조성
일반적인 기술 분야는 R&D-기술성숙-활용에 장기간 소요되지만, AI 분야는 모델 개발 후 활용·확산의 기간이 매우 짧다. 글로벌 연대를 통해 AI 모델을 공동으로 연구하는 사례가 지속적으로 확대되고 있다.
연합학습 연구 사업 추진 및 플랫폼 도입은 연합학습은 개인정보 보호, 네트워크 효율성 등의 장점을 가지고 있는 학습 방법으로 데이터 보유 기관간 협력을 통해 개인정보에 민감한 영역에서 연구 가치가 높다. 정부-공공기관-기업-학계 등의 연합학습 활성화를 위해 원활한 프로젝트 지원을 위한 플랫폼을 도입하고 과제발굴/기술지원/운영/감사 등의 기능을 제공한다.
정부(공공) 서비스의 변화와 혁신
온라인 서비스는 초거대 언어모델과의 융합을 통해 대화형 서비스로 변화하는 등 AI 기반 서비스로 생태계가 변화하는 중이다. 정부 및 공공서비스도 ‘오프라인 서비스 → PC 기반 서비스 → 모바일 서비스’에서 AI 기반 서비스로 진화 필요하다.
정부 및 공공이 해야 할 일은 정부 및 공공서비스에 AI 기반 서비스 적용을 위한 사업 방식, 계약 방식 등 혁신 전략이다. 전통적인 SI(System Integration) 사업방식은 사업자를 선정해 사업 기간내 신규 시스템 구축 및 서비스 개발이 완료되어야 하는 방식으로 AI 기반 서비스 구축·개발 방식에 한계이다.
AI 기반 서비스를 위한 효과적인 거버넌스에 대한 연구는 AI의 특성과 예산 및 관리의 효율성을 고려해서 정부 내, 공공기관 간, 정부·공공과 민간과의 AI 기반 서비스 개발을 위한 거버넌스 방안이 필요하다.
AI 기반 서비스 창출을 통해 관련 산업 및 기업 육성을 위한 정부 및 공공의 적극적인 마중물 역할이다. 민간 초거대 모델과의 공동 연구를 통해 공공 서비스 지능화를 추진하고 초거대 모델 기반을 기반으로 한 API, 플러그인 등 사업 방식 도입으로 최신성, 편리성 제고이다.