장병탁 ADeKo 이사장(서울대 컴퓨터공학부 교수)이 뉴시스와의 인터뷰를 통해 한국 AI 전략의 승부처를 진단했습니다.
장 이사장은 한국이 미국 빅테크처럼 초거대 AI 모델로 정면 경쟁하기는 어렵지만, 피지컬 AI와 산업 AI는 한국이 리딩할 수 있는 영역이라고 강조했습니다. 미국 빅테크와 자본·GPU 규모로 경쟁하는 방식은 한국에 불리한 반면, 반도체·자동차·제조 현장을 갖춘 한국은 물리세계 데이터를 기반으로 AI를 산업에 접목하는 영역에서 경쟁력을 가질 수 있다는 설명입니다.
특히 제조업 현장에서 사람이 하는 작업을 그대로 데이터화해 기계가 학습하도록 하는 접근을 강조하면서도, 돌다리를 여러 번 두드린 뒤 제품을 내놓는 기존 제조업 문화와 시행착오를 거치며 발전하는 AI식 개발 문화 사이의 충돌을 가장 큰 과제로 꼽았습니다. 독자 AI 모델에 대해서는 모델 자체 수출보다 AI를 입힌 산업을 수출하는 방식이 한국에 맞다고 진단하며, 다만 모델·데이터·인프라의 완전한 외국 의존은 경계해야 한다고 지적했습니다.
자세한 일문일답은 아래 원문 기사에서 확인하실 수 있습니다.
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@adeko_spass
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장병탁 ADeKo 이사장(서울대 컴퓨터공학부 교수)이 뉴시스와의 인터뷰를 통해 한국 AI 전략의 승부처를 진단했습니다.
장 이사장은 한국이 미국 빅테크처럼 초거대 AI 모델로 정면 경쟁하기는 어렵지만, 피지컬 AI와 산업 AI는 한국이 리딩할 수 있는 영역이라고 강조했습니다. 미국 빅테크와 자본·GPU 규모로 경쟁하는 방식은 한국에 불리한 반면, 반도체·자동차·제조 현장을 갖춘 한국은 물리세계 데이터를 기반으로 AI를 산업에 접목하는 영역에서 경쟁력을 가질 수 있다는 설명입니다.
특히 제조업 현장에서 사람이 하는 작업을 그대로 데이터화해 기계가 학습하도록 하는 접근을 강조하면서도, 돌다리를 여러 번 두드린 뒤 제품을 내놓는 기존 제조업 문화와 시행착오를 거치며 발전하는 AI식 개발 문화 사이의 충돌을 가장 큰 과제로 꼽았습니다. 독자 AI 모델에 대해서는 모델 자체 수출보다 AI를 입힌 산업을 수출하는 방식이 한국에 맞다고 진단하며, 다만 모델·데이터·인프라의 완전한 외국 의존은 경계해야 한다고 지적했습니다.
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