한국인공지능협회·디지틀조선TV·연세대 공동주최
'멀티모달이 열어가는 세상' 주제로 30일 유튜브 생중계
AI 시대 견인하고 있는 멀티모달 '심층 조명'
디지틀조선TV는 30일 개국 7주년 포럼 '2025 AI 서밋'을 열고 멀티모달이 열어가는 세상을 집중 조명했다.
이주석 연세대학교 미래캠퍼스 AI데이터융합과학원 의료AI반도체 연구교수의 사회로 진행된 이번 포럼은 ▲신성진 한국테이터사이언티스트협회 대표 ▲이주석 연세대 교수 ▲신동주 모빌린트 대표 ▲하승재 에이아이비즈 대표가 전문가 세션 연사로 참여해 '멀티모달이 열어가는 세상'의 미래에 대해 논의했다.
첫번째 발표자로 나선 신성진 한국테이터사이언티스트협회 대표는 '생성형 AI 시대, 진짜 필요한 건 무엇인가'를 주제로 AI시대는 실천이 이론보다 앞서가는 시대를 살아가고 있다고 운을 띄우며, 다양한 분야에서 AI 기술들이 확산되고 있다. 이론보다는 현장에서 실제 강의하면서 기업과 기관들이 필요로 생각했던 니즈 위주로 설명을 했다.
신 대표는 "기업들은 조급한 마음에 LLM이 나오고 나서 우리만의 LLM 구축경쟁에 출혈경쟁으로 이어지고 있다. 기업들이 또한 이런 LLM 도입한 후에 실제 가치 창출을 하고 있는지 살펴볼 필요가 있다"며 "직원과 기업의 생산성이 향상되고 있는지 고민해봐야 한다"고 전했다. 신 대표는 이외에도 AI로 가치 창출을 하는 사람들에 대해 분야별로 분석을 이어갔다.
신 대표는 또 "중소기업의 94.7%가 AI 활용을 안한다"는 통계 결과를 예로 들면서 어떻게 AI를 활용할 것인지에 대한 심도 있는 설명을 이어갔다.
'데이터 중심 산업 생태계 활성화 전략-해산물 파스타와 인공지능'을 주제로 발제한 이주석 연세대 교수는 해물 파스타 조리법에 빗대 AI를 설명했다. 복잡한 문제를 단순화 해서 이해하고 해결 방법을 찾는 것이 AI 시대에 필수라는 것이 이 교수의 생각이다.
이 교수는 식자재 확보부터 시작해 운반, 보관, 조미료량 조절 등 수많은 반복과정을 거쳐 제대로 된 해물파스타 조리법이 나오는데, 이 과정이 AI를 만드는 프로세스와 비슷하다고 했다. AI 시대에 양질의 데이터, 빠른 데이터 전송수단, 데이터 센터, 프로세서 등 다양한 인프라의 유기적인 조화가 필요하다는 의미다.
이 교수는 "(AI를 완성하는 과정에서)하나 하나 프로세스적으로 '어떤 부분이 필요할까'라는 질문을 던지는 과정이 필요하다"며 "가장 중요한 것은 데이터 그 차제다. 목표를 중심으로 필요한 데이터를 조합하면 불필요한 과정을 축소시키고 더 나은 아이디어를 찾을 수 있을 것"이라고 말했다.
세번째 발제자로 나선 신동주 모빌린트 대표는 'AI 시대의 Key Enabler: 인프라로서의 AI 반도체'를 주제로 AI인프라를 통해서 중요성이 커지고 있다고 설명했다. 신 대표는 "산업전반으로 확산되는 AI수요에 대해 제조, 의료, 모빌리티, 국방 등 사회전반으로 중요성이 대두되고 있어 한국의 경쟁력은 위기이자 기회이다"며 "위기는 인적자원이 풍부한 우리나라가 AI 시대로의 전환 과정에서 반도체, 조선, 제조업에 강점이 있는데 위기와 기회측면이 있다. 인적자원이 AI 때문에 약점으로 작용할 가능성과 인적자원의 한계를 오히려 극복하고 극대화 시켜줄 수 있는 양면성이 있다"고 설명했다.
신 대표는 "AGI·ASI 도래해 임박:산업 전략의 발빠른 패러다임 전환이 필요하다"며 "AGI 시대가 3년 이내 현실화 될 가능성이 높다. AI기술도 중요하지만 인프라가 '승부처'다. 이중에서도 에너지, 반도체, 건설제조업에 집중 투자하는 것이 핵심"이라고 전했다.
그는 특히 "AI반도체 부문에서 엣지 AI의 주요 적용 사례에 포커스를 두면 운영비용 등에 강점이 크다"며 "시장 자체도 빠르게 성장하고 있어 10년 이내에 급변 할 것"이라고 말했다. 이어 "AI 도입후 안정성과 비용 등이 중요한데, 드론, 로봇, CCTV 등 고성능을 저비용으로 고효을 발휘하는 부문에 대해 범용성과 효율성의 조화가 핵심"이라고도 전했다. 이외에도 기술 및 시장 대응트렌드 등 심도 있는 설명을 이어갔다.
마지막으로 하승재 에이아이비즈 대표는 '제조 경쟁력 제고를 위한 공정진단 AI'를 주제로 대한민국의 제조 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 방안에 대한 혜안을 제시했다.
하 대표는 "늘어나는 생산비용, 사라지는 베테랑, 대외비로 불리는 극비기술 정보화 결여 등을 해결할 수 있는 효과가 가장 크다"며 "제조와 연구개발 부문에서 효과를 거둘 수 있는 방법이 있다"고 전했다.
하 대표는 "머신러닝(딥러닝) 활용, 양질의 데티어 확보, 내부 전문가 AI 학습, AI 전문회사와 협력을 통해 특히 제조업에서 양질의 테이터 확보를 하는 것이 가장 중요하다"며 "내부적으로 실제 AI 도입을 위해 어떤 부분이 필요한지 설명할 수 있는 인력의 양성이 중요하다"고 설명했다. 그는 "보편적으로 불량품을 걸러내는 공정진단AI가 태동기다. 궁극적으로 제품 수율을 높힐 수 있기 때문에 반도체, 배터리 등은 도입이 돼 있지만 나머지 제조업도 빠른 도입이 필요하다"고 강조했다.
아울러 발표가 끝난 후 참석자들이 함께 '멀티모달 AI의 미래'를 주제로 심도있는 토론이 이어졌다. 자세한 내용은 디지틀조선TV 유튜브에서 확인할 수 있다.
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