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대한민국 AI, 정답은 교육과 전문가 네트워크다 - 사단법인 한국인공지능연구소카테고리 없음 2025. 2. 10. 01:05
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.
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.
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.
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.
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.
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