대한민국 AI, 정답은 교육과 전문가 네트워크다 - 사단법인 한국인공지능연구소

대한민국 AI, 정답은 교육과 전문가 네트워크다.

1. 대한민국, AI 산업의 갈림길에 서다

AI 기술은 더 이상 특정 기업이나 연구소만의 전유물이 아니다.
거대 언어모델(LLM) 기술이 공개되었고, 누구나 접근할 수 있는 시대가 되었다.
그러나 기술을 제대로 이해하고 활용할 수 있는 사람은 여전히 부족하다.

대한민국은 AI 기술을 단순히 소비하는 나라가 될 것인가, 아니면 AI 기술을 선도하는 나라가 될 것인가?
그 해답은 교육과 전문가 네트워크 구축에 있다.

지금까지 대한민국의 AI 정책은 기술 개발 자체에 집중해 왔다.
그러나 이제는 AI를 실제로 활용할 수 있는 사람을 길러내는 것이 핵심이 되어야 한다.

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2. AI 기술은 이미 공개되었다, 이제는 활용할 때다

한때 AI 기술은 몇몇 글로벌 기업들의 독점 영역이었다.
그러나 이제는 거대 언어모델의 핵심 기술과 학습 방법(레시피)이 공개되었고, 누구나 접근할 수 있는 시대가 되었다.

✅ 오픈소스 언어모델들이 빠르게 발전하면서, 특정 기업만이 AI 기술을 독점하기 어려워졌다.
✅ 이제 중요한 것은, 어떻게 이 기술을 산업에 맞게 최적화하고, 효율적으로 활용할 것인가이다.
✅ 무의미한 성능 경쟁에서 벗어나, AI의 실질적 산업 적용을 고민해야 한다.

그러나 문제는 대한민국의 AI 인력은 여전히 부족하며, 기존 AI 교육 시스템으로는 이를 해결할 수 없다는 것이다.

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3. 대한민국 AI 교육, 무엇이 문제인가?

현재 대한민국의 AI 교육은 다음과 같은 구조적 한계를 안고 있다.

(1) 부실한 AI 교육 구조

❌ 비전문 교육기관들의 난립

• 정부 예산을 노린 비효율적인 교육 프로그램이 많다.
• AI를 깊이 이해하지 못하는 강사들이 교육을 진행하며,
• AI 모델을 활용하는 법만 가르칠 뿐, 이를 최적화하고 연구할 수 있는 교육이 부족하다.

❌ 커리큘럼의 체계적 설계 부족

• AI의 기초 개념부터 산업 실무 적용까지 이어지는 통합적인 학습 과정이 없다.
• 단기적인 입문 교육은 많지만, 고급 AI 연구와 실무 적용을 위한 과정은 부족하다.

❌ 단기적인 교육 지원과 비효율적 예산 집행

• 장기적인 AI 인재 양성보다는, 단기적 성과 중심의 교육 지원이 이루어지고 있다.
• AI 교육이 단순한 ‘강좌’ 수준에서 멈추고, 산업과의 연결이 부족하다.

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4. AI 교육을 넘어서, 전문가 네트워크가 필요하다

(1) 단순한 교육을 넘어, AI 연구자와 전문가를 지속적으로 지원해야 한다

• AI 교육이 단기적인 학습 프로그램에서 끝나서는 안 된다.
• 연구원, 엔지니어, 실무자가 지속적으로 AI 프로젝트에 참여할 수 있는 환경을 구축해야 한다.
• 회사, 연구소, 대학 소속 엔지니어들이 본업 외에도 자유롭게 오픈소스 프로젝트에 기여할 수 있도록 장려해야 한다.

(2) 전문가 네트워크 구축이 필수적이다

AI는 데이터, GPU, 그리고 학습된 모델을 기반으로 발전한다.

🔹 데이터와 GPU는 규모의 경제가 작용하며, 경험과 노하우가 축적될수록 그 가치가 높아진다.
🔹 기업과 연구소들이 독자적으로 경쟁하는 것이 아니라, 함께 협력하여 AI 기술을 발전시키는 것이 더 큰 가치로 이어진다.

그러나, 현재 대한민국의 AI 연구자들은 서로 각자 도생하는 방식으로 경쟁하며,
서로 지식과 경험을 공유하기보다는 독점하려는 경향이 강하다.

🚀 AI 기술의 발전을 위해서는, 이제는 경쟁이 아니라 협력의 시대가 되어야 한다.

• AI 전문가들이 연대하고 협력할 수 있는 네트워크를 구축해야 한다.
• 서로 경쟁하여 기술을 독점하는 것이 아니라, 공동 연구와 협력을 통해 산업 경쟁력을 높이는 방식으로 나아가야 한다.

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5. 대한민국이 AI 강국이 되기 위해 정부와 국회가 해야 할 일

대한민국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는, 정부와 국회의 정책 방향이 명확해야 한다.

✅ 단순한 AI 교육을 넘어, 전문가 양성 및 네트워크 구축을 위한 종합적 지원이 필요하다.
✅ 산업 맞춤형 AI 교육을 강화하고, 기업과 연계된 실질적 AI 활용 프로그램을 확대해야 한다.
✅ AI 연구자들이 자유롭게 연구하고 협력할 수 있는 환경을 조성해야 한다.

(1) 국가 차원의 AI 교육 로드맵 수립

• 단기적인 교육 지원이 아니라, 장기적인 AI 교육 전략을 마련해야 한다.
• AI 연구자와 실무자들이 지속적으로 성장할 수 있도록 체계적인 교육 및 연구 프로그램을 설계해야 한다.

(2) AI 전문가 네트워크 및 오픈소스 협력 강화

• 연구원과 엔지니어들이 소속 기관의 업무 외에도 오픈소스 프로젝트에 자유롭게 참여할 수 있는 환경을 만들어야 한다.
• 기업과 연구소들이 AI 연구 결과와 데이터를 공유하고, 협력할 수 있는 구조를 마련해야 한다.

(3) 산업 맞춤형 AI 인재 양성 정책 추진

• 기업과 연구소가 필요로 하는 AI 전문가를 맞춤형으로 양성할 수 있도록 지원해야 한다.
• 연구개발(R&D)뿐만 아니라, AI를 산업에 실제로 적용할 수 있는 실무 중심의 교육을 확대해야 한다.

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6. 대한민국 AI의 미래, 교육과 네트워크에 달려 있다

AI 기술은 이미 공개되었다.
그러나, AI 기술을 제대로 이해하고 활용할 수 있는 인재는 여전히 부족하다.

대한민국이 AI 강국으로 도약하려면,

👉 단순한 AI 교육을 넘어, 연구자와 실무자들이 지속적으로 성장할 수 있는 환경을 만들어야 한다.
👉 각자의 경쟁이 아니라, 협력을 통해 AI 기술을 발전시키는 네트워크를 구축해야 한다.

🇰🇷 대한민국 AI의 미래, 정답은 교육과 전문가 네트워크다.

정부와 국회는 단기적 성과 중심의 지원이 아니라, 장기적이고 근본적인 AI 교육 개혁과 전문가 지원에 나서야 한다.

✅ 대한민국이 AI 강국으로 도약하는가, 아니면 AI 소비국으로 남는가?
그 선택은 지금 우리의 교육과 네트워크 구축이 어떻게 변화하느냐에 달려 있다.

 

 

2025년 2월 10일

사단법인 한국인공지능연구소

이강훈 소장