중고기기폰테크 [속보]외교 조현·통일 정동영·국방 안규백·보훈 권오을···11곳 장관 내정, 송미령은 ‘유임’

중고기기폰테크 [속보]외교 조현·통일 정동영·국방 안규백·보훈 권오을···11곳 장관 내정, 송미령은 ‘유임’
중고기기폰테크 이재명 대통령은 23일 이재명 정부 내각에서 일할 11개 부처 장관 내정자와 국무조정실장 인선을 단행했다. 강훈식 대통령비서실장은 이날 용산 대통령실에서 브리핑을 열고 이 같은 내용의 인선을 발표했다. 과학기술정보통신부 장관에는 배경훈 LG AI(인공지능)연구원장이 내정됐다. 배 후보자는 LG전자 AI추진단장 등을 지낸 AI 전문가다. 강 실장은 “초거대 AI 상용화 등으로 은탑 산업훈장을 받은 인물”이라며 “AI 3대 강국 달성을 위해 어렵게 모신 전문가로 하정우 대통령실 AI미래기획 수석과 함께 AI 국가 경쟁력을 높일 것으로 기대한다”고 밝혔다. 외교부 장관에는 조현 전 유엔대사가 내정됐다. 조 후보자는 외교부 1·2차장을 거쳤고 주오스트리아, 주인도 대사 등을 지낸 정통 외교 관료 출신이다. 통일부 장관에는 정동영 더불어민주당 의원, 국방부 장관에 안규백 의원이 내정됐다. 강 실장은 안 장관 내정자에 대해 “5선 국회의원 이력의 대부분을 국회 국방위원회에서 활동해 군에 대한 이해도가 풍부하다”며 “64년 만에 문민 국방부 장관으로서 계엄에 동원된 군의 변화를 책임지고 이끌어 나갈 것”이라고 했다. 환경부 장관에 김성환 의원, 국가보훈부 장관에는 권오을 전 한나라당 의원이 내정됐다. 농림축산식품부 장관은 송미령 현 장관이 유임됐다. 강 실장은 송 장관 유임에 대해 “보수, 진보 구분 없이 기회를 부여하고 성과와 실력으로서 판단하겠다는 것으로 이재명 정부의 국정 철학인 실용주의에 기반한 인선”이라고 설명했다. 고용노동부 장관에는 민주노총 위원장 출신인 김영훈 현 한국철도공사 기관사가 내정됐다. 여성가족부 장관에는 강선우 의원, 해양수산부 장관에는 전재수 의원이 내정됐으며, 중소벤처기업부 장관에는 한성숙 전 네이버 대표가 내정됐다. 장관급인 국무조정실장에는 윤창렬 LG글로벌 전략개발원장을 내정했다. 다음은 부처별 장관 내정자 명단. 보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨팅·데이터사이언스대 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(International Joint Conferences on Artificial Intelligence·IJCAI)’ 이사를 맡고 있다. 안 교수는 지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만나 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다. 안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크(DeepSeek) 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답. - AI 관련 뉴스가 연일 쏟아지고 있다. 최근 가장 인상 깊게 본 보도가 뭔가. “올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 예년 대비 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스(Manus)’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크 만한 혁신은 보지 못한 것 같다.” - 챗GPT 개발사인 오픈AI(OpenAI)의 샘 올트먼도 AI 기술 발전 속도가 ‘무어의 법칙(인텔 창립자 고든 무어가 내세운 경험칙으로, 반도체 집적회로 성능이 2년마다 약 2배 증가한다는 주장)보다 더 빠르다’고 쓴 적이 있다. 경향포럼은 ‘초가속 시대’라는 명칭을 쓰기로 했다. 이런 명명에 동의하나. “그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. (딥시크 등장 전인) 지난해까지만 해도 오픈AI가 다른 기업보다 1년 이상 앞서 있다는 인상을 받았는데, 지금은 더 이상 그렇지 않다. 어느 한 기업이 압도적으로 앞선 것처럼 보이지 않는다. 1년 새 상황이 뒤바뀐 것이다. 왜 이렇게 변화가 빠른가. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다. 몇 달 전 메타(Meta)가 ‘라마(LlaMA) 4’를 출시하기에 앞서 다른 모델 대비 성능이 떨어진다는 우려가 제기됐는데, 그래도 메타는 출시를 강행했다. 경쟁 때문이었다고 생각한다. 일정한 간격으로 뭔가를 발표하지 않으면 세상이 ‘메타가 뒤처지고 있다’고 인식할까 두려워한 것이다. 때문에 기업들이 모델의 견고성, 안전성, 가치 같은 핵심 요소를 잘 지켜나가는지 우려가 된다.” - 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 거란 전망도 있다. “나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다. 한편으로는 복잡한 수학 정리를 설명하는 것 같은 굉장히 놀라운 일들을 해내면서, 숫자 ‘9.11’과 ‘9.8’ 중 어느 게 더 크냐는 물음엔 제대로 답을 못하는 식이다.” - AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다. “모든 기술엔 양면성이 있고, AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 예를 들어 싱가포르 공항은 출·입국할 때 여권이 거의 필요치 않아 편리하다. 안면 인식 기술을 활용하기 때문이다. 싱가포르 시민은 이미 입·출국 심사 때 여권을 제시하지 않는다. 외국인도 입국할 때엔 여권 스캔 절차를 거치지만 이후 생체 인증으로 간소화하는 방향으로 가고 있다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있는 것이다. 사람들이 각기 무엇이 옳은지 그른지를 판별할 수 있도록 사회적 규범도 중요하다.” - 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다. “많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 대규모 언어 모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 내년엔 80%, 2년 뒤엔 90%로 그 수치가 높아질 수도 있다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃는 것이다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁이기 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.” - AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면. “윤리는 중요한 문제이지만 나는 그 분야 전문가가 아니다. 법학, 사회과학 분야에 있는 사람들이 더 논의를 원하는 주제다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.” - 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다. “딥시크의 출현은 모두에게 놀라움을 안겼다. 오픈AI와 비교하자면 성능은 견줄 만한데, 사용된 컴퓨팅 자원은 훨씬 적었다. 20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 석·박사 학위 없는 학사 출신이 상당수였지만 대부분 수학·정보 올림피아드 메달을 수상한 실력자들이었다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있던 면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 운도 필요하다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해 보고, 일부가 실패해도 괜찮다 여기는 문화였던 것으로 안다.” - 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나. “중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백 개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 딥시크가 나오려면 비슷한 기업이 최소 몇 개 존재해야 하고, 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 기업들을 만들기 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육 기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 중국은 정부 차원에서 대학별 박사과정 정원을 통제하는데, AI에 한해선 이 할당량을 키운 것이다. 중국 정부는 정말 빠르게 움직인다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.” - 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까. “맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이고, 딥시크가 사용하는 GPU 기계는 오픈AI 포함 다른 주요 기업이 쓰는 것과 비교하기 어려운 수준이다. 단순히 GPU만의 문제가 아니고, 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 중국으로선 자체 개발 말고는 선택의 여지가 없었다. 그러니 지금껏 GPU 등 하드웨어 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇 년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 내 예상보다도 따라잡는 속도가 빠른 듯하다. 인구가 매우 많고, 산업 기반이 종합적으로 갖춰져 있어 가능한 일 같다. 중국 입장에선 지난 5~6년 전이 위기였고, 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.” - 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어 본다면. “논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 챗GPT나 ‘소라(Sora)’ 같은 모델을 보면 전부 미국산이다. 전통적으로 미국은 연구 개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어 낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다. 이런 구조 덕분에 두 나라 간의 격차는 점점 줄어들고 있다고 느낀다.” - 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까. “챗GPT나 딥시크 같은 ‘파운데이션(Foundation)’ 모델을 만드는 건 당장은 어려울 수 있다. 꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈 소스(Open source·개발에 필요한 소스 코드, 설계도 등을 공개해둔 것)’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈 소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.” 중동 지역에 전운이 감도는 지금, 지구 반대편에선 또 하나의 전쟁이 벌어지고 있다. 인공지능(AI) 주도권을 두고 치열하게 벌어지는 ‘AI 전쟁’이다. 대규모 투자와 적극적인 인수·합병으로 대표되는 이 전쟁은 최근 AI 인재를 둘러싼 쟁탈전으로 번지고 있다. 최고의 인재를 쟁취하기 위해서라면 천문학적 액수의 보너스 제안도, 빅테크 거물의 직접적인 러브콜도 불사한다. 최근 메타의 행보는 뜨거워진 인재 쟁탈전을 가장 잘 보여준다. 메타는 이달 중순 데이터 스케일링 스타트업인 스케일AI에 143억달러(약 19조원)를 투자하고 창업자인 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)를 영입했다. 왕 CEO는 19살에 회사를 설립해 세계에서 가장 젊은 억만장자 대열에 오른 인물로 세계 최고수준의 AI 인재로 꼽힌다. 왕 CEO는 메타가 차세대 AI 모델 개발을 위해 최근 구성한 ‘초지능’ 연구팀을 이끌게 됐다. 현지에선 스케일AI에 대한 메타의 투자가 사실상 왕 CEO를 끌어들이기 위한 것이라는 평가가 지배적이다. AI 경쟁에서 뒤처진 메타가 이를 뒤집을 한 방으로 인재 영입을 택했다는 것이다. 마크 저커버그 CEO도 직접 스카우트에 나서고 있다. 저커버그 CEO로부터 e메일 등을 통해 직접 스카우트 제안을 받았다는 AI 연구자의 증언이 언론을 통해 공개되기도 했다. 그는 “메타의 제안 내용은 상상을 초월할 정도였다”며 “이직을 고려하지 않았던 사람들조차 흔들릴 만큼 파격적인 조건이었다”고 밝혔다. 메타는 최소 1000만달러(약 135억원)에 달하는 연봉을 제시한 것으로 전해졌다. 경쟁이 과열되면서 빅테크 기업 간 신경전도 벌어졌다. 챗GPT 운영사 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 지난 17일(현지시간) 한 팟캐스트에 출연해 “메타가 오픈AI 직원들을 대거 빼가려고 했지만 지금까지 우리 최고 인재 중 누구도 그 제안을 받아들이지 않았다”고 밝혔다. 그에 따르면 메타가 오픈AI 핵심 인재를 데려가기 위해 제안한 보너스 액수는 최대 1억달러, 한화로 약 1370억원에 달하는 액수다. 실제 메타는 오픈AI의 수석 연구원 노암 브라운 영입을 시도한 것으로 알려졌다. 그는 2023년 오픈AI 합류 당시에도 구글 창업자 세르게이 브린 등 업계 거물들의 적극적인 러브콜을 받았다. 이 밖에도 인재를 뺏고 빼앗기는 사례는 속출하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 최근 구글 딥마인드의 핵심 연구 인력 3명을 영입했고, 틱톡 운영사 바이트댄스는 구글의 핵심 AI 연구자 우용후이 박사를 데려갔다. 미국과 기술패권 경쟁 중인 중국까지 가세해 거액의 급여로 실리콘밸리 연구자들을 유혹하고 있다. 상황이 이렇다 보니 인재를 빼앗기지 않기 위한 노력도 이어진다. 구글 딥마인드는 직원의 경쟁사 이직을 막기 위해 최대 1년간 ‘경쟁 금지 계약’을 체결하기 시작했다. 최근 MS, 아마존 등에서 사무직 등을 대상으로 벌어지는 대규모 구조조정과는 대조적이다. 이처럼 AI 전쟁이 인재 전쟁으로 번진 이유는 그만큼 소수의 천재의 역할이 크기 때문이다. 올해 초 세계를 떠들썩하게 만든 중국의 딥시크의 경우 연구·개발 인력이 139명에 불과하다는 보도가 나오기도 했다. 전 세계적으로도 거대언어모델(LLM) 개발 등에 능한 최고급 AI 인재는 수천명 정도에 불과하다고 알려져 있다. AI 인재 모시기에 뛰어든 것은 한국 기업도 마찬가지다. 금융 서비스 토스는 지난달 서버 개발자, 머신러닝 엔지니어 채용을 시작하면서 서류 합격자 전원에게 100만원을 주는 통큰 이벤트를 열었다. AI 서비스 플랫폼 ‘뤼튼’의 뤼튼테크놀로지스는 한 술 더 떴다. 지난 4월 AI 개발 등 17개 분야 채용을 시작하면서 채용 합격 보상금 2000만원을 내걸었다. 정규직 채용 절차를 통과하기만 하면 실제 근무 여부와 상관 없이 2000만원을 일시급으로 지급하는 것으로 “업계 최고의 인재를 확보하겠다는 회사의 의지”(뤼튼 관계자)가 반영됐다. 정부도 나섰다. 과학기술정보통신부는 지난 15일 AI 인재의 해외 유출을 막고 해외 연구자를 영입하기 위한 ‘이노코어’ 정책을 추진한다고 밝혔다. 국내외 포닥(박사후연구원) 400명을 채용해 피지컬AI, AI 모델 등을 연구하는 프로젝트다. 채용된 연구원에겐 국내 포닥 평균의 1.8배인 연 9000만원 수준의 연봉을 약속했다. 하지만 현실은 녹록지 않다. 한국은 AI 인재가 몰리기보다 빠져나가는 곳이다. 미 스탠퍼드대 인간중심인공지능(HAI) 연구소 조사에 따르면 한국은 지난해 인구 1만명당 AI 분야 인재 순유출이 0.36명으로 경제협력개발기구(OECD) 38개국 중 최하위(35위)를 기록했다. 더 큰 문제는 유출 폭이 점점 커지는 추세란 점이다. 2022년 조사에선 0.04명, 2023년에는 0.3명이었다. 업계에선 실리콘밸리에 비교해 턱없이 낮은 임금, AI 분야 투자 부족 등이 인재 유출의 원인으로 꼽힌다. 한 AI 업계 관계자는 금전적 보상, 개인의 성장 등 어떤 면에서도 한국은 매력적인 선택지가 아니라고 지적했다. 그는 “AI 산업 자체가 스케일의 싸움인데 한국의 AI 생태계는 일단 상대가 안 된다. 최신 그래픽처리장치(GPU)를 수십만개씩 묶어서 활용해보는 경험 자체가 국내에선 불가능하다”며 “AI를 제대로 하려면 무조건 해외로 나가야 하는 게 현실이고 병역 문제가 아니라면 젊은 인력을 잡아둘 방법이 없는 수준”이라고 말했다. 안양이혼변호사 전주 갈매기살 네이버 사이트 상위노출 성남대형로펌 수원형사변호사 빠른이혼 재산분할 #휴대폰대출 휴대폰대출 폰테크 네이버 홈페이지 상위노출 중고트럭매매 성남성범죄전문변호사 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25-06-26 10:08

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중고기기폰테크 이재명 대통령은 23일 이재명 정부 내각에서 일할 11개 부처 장관 내정자와 국무조정실장 인선을 단행했다.
강훈식 대통령비서실장은 이날 용산 대통령실에서 브리핑을 열고 이 같은 내용의 인선을 발표했다.
과학기술정보통신부 장관에는 배경훈 LG AI(인공지능)연구원장이 내정됐다. 배 후보자는 LG전자 AI추진단장 등을 지낸 AI 전문가다. 강 실장은 “초거대 AI 상용화 등으로 은탑 산업훈장을 받은 인물”이라며 “AI 3대 강국 달성을 위해 어렵게 모신 전문가로 하정우 대통령실 AI미래기획 수석과 함께 AI 국가 경쟁력을 높일 것으로 기대한다”고 밝혔다.
외교부 장관에는 조현 전 유엔대사가 내정됐다. 조 후보자는 외교부 1·2차장을 거쳤고 주오스트리아, 주인도 대사 등을 지낸 정통 외교 관료 출신이다.
통일부 장관에는 정동영 더불어민주당 의원, 국방부 장관에 안규백 의원이 내정됐다. 강 실장은 안 장관 내정자에 대해 “5선 국회의원 이력의 대부분을 국회 국방위원회에서 활동해 군에 대한 이해도가 풍부하다”며 “64년 만에 문민 국방부 장관으로서 계엄에 동원된 군의 변화를 책임지고 이끌어 나갈 것”이라고 했다.
환경부 장관에 김성환 의원, 국가보훈부 장관에는 권오을 전 한나라당 의원이 내정됐다.
농림축산식품부 장관은 송미령 현 장관이 유임됐다. 강 실장은 송 장관 유임에 대해 “보수, 진보 구분 없이 기회를 부여하고 성과와 실력으로서 판단하겠다는 것으로 이재명 정부의 국정 철학인 실용주의에 기반한 인선”이라고 설명했다.
고용노동부 장관에는 민주노총 위원장 출신인 김영훈 현 한국철도공사 기관사가 내정됐다.
여성가족부 장관에는 강선우 의원, 해양수산부 장관에는 전재수 의원이 내정됐으며, 중소벤처기업부 장관에는 한성숙 전 네이버 대표가 내정됐다.
장관급인 국무조정실장에는 윤창렬 LG글로벌 전략개발원장을 내정했다.
다음은 부처별 장관 내정자 명단.
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨팅·데이터사이언스대 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(International Joint Conferences on Artificial Intelligence·IJCAI)’ 이사를 맡고 있다.
안 교수는 지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만나 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다.
안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크(DeepSeek) 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답.
- AI 관련 뉴스가 연일 쏟아지고 있다. 최근 가장 인상 깊게 본 보도가 뭔가.
“올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 예년 대비 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스(Manus)’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크 만한 혁신은 보지 못한 것 같다.”
- 챗GPT 개발사인 오픈AI(OpenAI)의 샘 올트먼도 AI 기술 발전 속도가 ‘무어의 법칙(인텔 창립자 고든 무어가 내세운 경험칙으로, 반도체 집적회로 성능이 2년마다 약 2배 증가한다는 주장)보다 더 빠르다’고 쓴 적이 있다. 경향포럼은 ‘초가속 시대’라는 명칭을 쓰기로 했다. 이런 명명에 동의하나.
“그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. (딥시크 등장 전인) 지난해까지만 해도 오픈AI가 다른 기업보다 1년 이상 앞서 있다는 인상을 받았는데, 지금은 더 이상 그렇지 않다. 어느 한 기업이 압도적으로 앞선 것처럼 보이지 않는다. 1년 새 상황이 뒤바뀐 것이다. 왜 이렇게 변화가 빠른가. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다. 몇 달 전 메타(Meta)가 ‘라마(LlaMA) 4’를 출시하기에 앞서 다른 모델 대비 성능이 떨어진다는 우려가 제기됐는데, 그래도 메타는 출시를 강행했다. 경쟁 때문이었다고 생각한다. 일정한 간격으로 뭔가를 발표하지 않으면 세상이 ‘메타가 뒤처지고 있다’고 인식할까 두려워한 것이다. 때문에 기업들이 모델의 견고성, 안전성, 가치 같은 핵심 요소를 잘 지켜나가는지 우려가 된다.”
- 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 거란 전망도 있다.
“나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다. 한편으로는 복잡한 수학 정리를 설명하는 것 같은 굉장히 놀라운 일들을 해내면서, 숫자 ‘9.11’과 ‘9.8’ 중 어느 게 더 크냐는 물음엔 제대로 답을 못하는 식이다.”
- AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다.
“모든 기술엔 양면성이 있고, AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 예를 들어 싱가포르 공항은 출·입국할 때 여권이 거의 필요치 않아 편리하다. 안면 인식 기술을 활용하기 때문이다. 싱가포르 시민은 이미 입·출국 심사 때 여권을 제시하지 않는다. 외국인도 입국할 때엔 여권 스캔 절차를 거치지만 이후 생체 인증으로 간소화하는 방향으로 가고 있다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있는 것이다. 사람들이 각기 무엇이 옳은지 그른지를 판별할 수 있도록 사회적 규범도 중요하다.”
- 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다.
“많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 대규모 언어 모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 내년엔 80%, 2년 뒤엔 90%로 그 수치가 높아질 수도 있다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃는 것이다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁이기 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.”
- AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면.
“윤리는 중요한 문제이지만 나는 그 분야 전문가가 아니다. 법학, 사회과학 분야에 있는 사람들이 더 논의를 원하는 주제다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.”
- 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다.
“딥시크의 출현은 모두에게 놀라움을 안겼다. 오픈AI와 비교하자면 성능은 견줄 만한데, 사용된 컴퓨팅 자원은 훨씬 적었다. 20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 석·박사 학위 없는 학사 출신이 상당수였지만 대부분 수학·정보 올림피아드 메달을 수상한 실력자들이었다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있던 면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 운도 필요하다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해 보고, 일부가 실패해도 괜찮다 여기는 문화였던 것으로 안다.”
- 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나.
“중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백 개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 딥시크가 나오려면 비슷한 기업이 최소 몇 개 존재해야 하고, 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 기업들을 만들기 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육 기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 중국은 정부 차원에서 대학별 박사과정 정원을 통제하는데, AI에 한해선 이 할당량을 키운 것이다. 중국 정부는 정말 빠르게 움직인다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.”
- 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까.
“맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이고, 딥시크가 사용하는 GPU 기계는 오픈AI 포함 다른 주요 기업이 쓰는 것과 비교하기 어려운 수준이다. 단순히 GPU만의 문제가 아니고, 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 중국으로선 자체 개발 말고는 선택의 여지가 없었다. 그러니 지금껏 GPU 등 하드웨어 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇 년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 내 예상보다도 따라잡는 속도가 빠른 듯하다. 인구가 매우 많고, 산업 기반이 종합적으로 갖춰져 있어 가능한 일 같다. 중국 입장에선 지난 5~6년 전이 위기였고, 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.”
- 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어 본다면.
“논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 챗GPT나 ‘소라(Sora)’ 같은 모델을 보면 전부 미국산이다. 전통적으로 미국은 연구 개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어 낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다. 이런 구조 덕분에 두 나라 간의 격차는 점점 줄어들고 있다고 느낀다.”
- 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까.
“챗GPT나 딥시크 같은 ‘파운데이션(Foundation)’ 모델을 만드는 건 당장은 어려울 수 있다. 꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈 소스(Open source·개발에 필요한 소스 코드, 설계도 등을 공개해둔 것)’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈 소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.”
중동 지역에 전운이 감도는 지금, 지구 반대편에선 또 하나의 전쟁이 벌어지고 있다. 인공지능(AI) 주도권을 두고 치열하게 벌어지는 ‘AI 전쟁’이다. 대규모 투자와 적극적인 인수·합병으로 대표되는 이 전쟁은 최근 AI 인재를 둘러싼 쟁탈전으로 번지고 있다. 최고의 인재를 쟁취하기 위해서라면 천문학적 액수의 보너스 제안도, 빅테크 거물의 직접적인 러브콜도 불사한다.
최근 메타의 행보는 뜨거워진 인재 쟁탈전을 가장 잘 보여준다. 메타는 이달 중순 데이터 스케일링 스타트업인 스케일AI에 143억달러(약 19조원)를 투자하고 창업자인 알렉산더 왕 최고경영자(CEO)를 영입했다. 왕 CEO는 19살에 회사를 설립해 세계에서 가장 젊은 억만장자 대열에 오른 인물로 세계 최고수준의 AI 인재로 꼽힌다. 왕 CEO는 메타가 차세대 AI 모델 개발을 위해 최근 구성한 ‘초지능’ 연구팀을 이끌게 됐다. 현지에선 스케일AI에 대한 메타의 투자가 사실상 왕 CEO를 끌어들이기 위한 것이라는 평가가 지배적이다. AI 경쟁에서 뒤처진 메타가 이를 뒤집을 한 방으로 인재 영입을 택했다는 것이다.
마크 저커버그 CEO도 직접 스카우트에 나서고 있다. 저커버그 CEO로부터 e메일 등을 통해 직접 스카우트 제안을 받았다는 AI 연구자의 증언이 언론을 통해 공개되기도 했다. 그는 “메타의 제안 내용은 상상을 초월할 정도였다”며 “이직을 고려하지 않았던 사람들조차 흔들릴 만큼 파격적인 조건이었다”고 밝혔다. 메타는 최소 1000만달러(약 135억원)에 달하는 연봉을 제시한 것으로 전해졌다.
경쟁이 과열되면서 빅테크 기업 간 신경전도 벌어졌다. 챗GPT 운영사 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 지난 17일(현지시간) 한 팟캐스트에 출연해 “메타가 오픈AI 직원들을 대거 빼가려고 했지만 지금까지 우리 최고 인재 중 누구도 그 제안을 받아들이지 않았다”고 밝혔다. 그에 따르면 메타가 오픈AI 핵심 인재를 데려가기 위해 제안한 보너스 액수는 최대 1억달러, 한화로 약 1370억원에 달하는 액수다. 실제 메타는 오픈AI의 수석 연구원 노암 브라운 영입을 시도한 것으로 알려졌다. 그는 2023년 오픈AI 합류 당시에도 구글 창업자 세르게이 브린 등 업계 거물들의 적극적인 러브콜을 받았다.
이 밖에도 인재를 뺏고 빼앗기는 사례는 속출하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 최근 구글 딥마인드의 핵심 연구 인력 3명을 영입했고, 틱톡 운영사 바이트댄스는 구글의 핵심 AI 연구자 우용후이 박사를 데려갔다. 미국과 기술패권 경쟁 중인 중국까지 가세해 거액의 급여로 실리콘밸리 연구자들을 유혹하고 있다. 상황이 이렇다 보니 인재를 빼앗기지 않기 위한 노력도 이어진다. 구글 딥마인드는 직원의 경쟁사 이직을 막기 위해 최대 1년간 ‘경쟁 금지 계약’을 체결하기 시작했다. 최근 MS, 아마존 등에서 사무직 등을 대상으로 벌어지는 대규모 구조조정과는 대조적이다.
이처럼 AI 전쟁이 인재 전쟁으로 번진 이유는 그만큼 소수의 천재의 역할이 크기 때문이다. 올해 초 세계를 떠들썩하게 만든 중국의 딥시크의 경우 연구·개발 인력이 139명에 불과하다는 보도가 나오기도 했다. 전 세계적으로도 거대언어모델(LLM) 개발 등에 능한 최고급 AI 인재는 수천명 정도에 불과하다고 알려져 있다.
AI 인재 모시기에 뛰어든 것은 한국 기업도 마찬가지다. 금융 서비스 토스는 지난달 서버 개발자, 머신러닝 엔지니어 채용을 시작하면서 서류 합격자 전원에게 100만원을 주는 통큰 이벤트를 열었다.
AI 서비스 플랫폼 ‘뤼튼’의 뤼튼테크놀로지스는 한 술 더 떴다. 지난 4월 AI 개발 등 17개 분야 채용을 시작하면서 채용 합격 보상금 2000만원을 내걸었다. 정규직 채용 절차를 통과하기만 하면 실제 근무 여부와 상관 없이 2000만원을 일시급으로 지급하는 것으로 “업계 최고의 인재를 확보하겠다는 회사의 의지”(뤼튼 관계자)가 반영됐다.
정부도 나섰다. 과학기술정보통신부는 지난 15일 AI 인재의 해외 유출을 막고 해외 연구자를 영입하기 위한 ‘이노코어’ 정책을 추진한다고 밝혔다. 국내외 포닥(박사후연구원) 400명을 채용해 피지컬AI, AI 모델 등을 연구하는 프로젝트다. 채용된 연구원에겐 국내 포닥 평균의 1.8배인 연 9000만원 수준의 연봉을 약속했다.
하지만 현실은 녹록지 않다. 한국은 AI 인재가 몰리기보다 빠져나가는 곳이다. 미 스탠퍼드대 인간중심인공지능(HAI) 연구소 조사에 따르면 한국은 지난해 인구 1만명당 AI 분야 인재 순유출이 0.36명으로 경제협력개발기구(OECD) 38개국 중 최하위(35위)를 기록했다. 더 큰 문제는 유출 폭이 점점 커지는 추세란 점이다. 2022년 조사에선 0.04명, 2023년에는 0.3명이었다.
업계에선 실리콘밸리에 비교해 턱없이 낮은 임금, AI 분야 투자 부족 등이 인재 유출의 원인으로 꼽힌다. 한 AI 업계 관계자는 금전적 보상, 개인의 성장 등 어떤 면에서도 한국은 매력적인 선택지가 아니라고 지적했다.
그는 “AI 산업 자체가 스케일의 싸움인데 한국의 AI 생태계는 일단 상대가 안 된다. 최신 그래픽처리장치(GPU)를 수십만개씩 묶어서 활용해보는 경험 자체가 국내에선 불가능하다”며 “AI를 제대로 하려면 무조건 해외로 나가야 하는 게 현실이고 병역 문제가 아니라면 젊은 인력을 잡아둘 방법이 없는 수준”이라고 말했다.