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인공지능(AI) 전장에서 중국과 미국의 대결

오늘날 중국은 인공지능 분야에서 미국보다 많은 특허와 연구 간행물을 생산...

오늘날 중국은 인공지능 분야에서 미국보다 많은 특허와 연구 간행물을 생산해내고 있다. 이로 인해 향후 중국이 미국을 비롯한 선진국을 추월하여 인공지능 분야의 선두주자로 올라설 것이란 예측이 존재한다. 그러나 인공지능의 최종적인 수혜는 개방형 혁신 생태계를 기반으로 하기 때문에, 향후 이 분야에서 우위에 서는 국가가 선두주자가 될 것이다. 미국과 중국의 인공지능 전쟁을 살펴보고, 향후 이 분야에서 어떤 일이 일어날 것인지 알아보자.

우리는 2017년 초에 당시까지 확인한 가장 중요한 트렌드 중 하나로 ‘인공지능(AI) 기반 성장’을 다룬바 있다. 당시 우리는 보급형 저비용 인공지능의 상용화가 곧 생산성의 비약적인 도약을 가능하게 하고 2034년까지 세계 경제를 변혁시킬 수 있다고 예측했다. 물론 이러한 전망은 선진 OECD 경제에 초점을 맞추었지만, 여기에서 중국을 빼놓은 것은 아니었다. 당시에도 중국 정부는 ‘신세대 인공 지능 개발 계획(New Generation Artificial Intelligence Development Plan)’이라는 자체 로드맵을 마무리 짓고 있었다. 이 로드맵을 통해 중국은 2030년까지 인공지능 분야에서 ‘세계를 선도’하겠다는 계획을 선언했다.

전 세계의 주도권을 장악하고 있는 미국을 대체하겠다는 중국의 목표를 고려할 때, 이는 놀라운 일이 아니다. 그리고 20세기 냉전의 승리가 마이크로프로세서, 북극 원유 시추, 첨단 재료와 같은 기술에서 시작되었던 것처럼, 미중 냉전에서의 승리도 인공지능, 양자 컴퓨팅, 나노테크, 생명공학에서 확실한 리더십을 장악하고 유지하는 것을 필요로 한다. 특히 전기, 통신, 철도가 과거에 그러했듯이 인공지능은 다른 기술들을 더 가치있게 만들어주는 중요한 멀티플라이어다.

중국이 향하는 방향을 이해하려면, 그들의 2017년 계획의 본질을 생각해보는 것이 중요하다.

이 계획에 따르면 중국은 인공지능 과학 및 기술에 있어 ‘지배적인 위치’를 차지하기 위해 차세대 인공지능 기술에 최첨단의 기술적 진보를 강력하게 추진할 의도를 갖고 있다. 이 계획은 빅 데이터 인텔리전스, 크로스 미디어 인텔리전스, 스웜(swarm) 인텔리전스, 자율 지능 시스템, 그리고 컴퓨터와 인간의 두뇌 협업을 포함하는 ‘AI 2.0’으로 불리는 기술을 더 고도화하는 것이다. 이는 특히 자동 학습, 두뇌 프로세스 인공지능, 양자 가속 기계 학습에 있어 획기적인 발전을 추구하는 것이다. 중국은 이렇게 ‘차세대 인공지능’에서 세계를 선도하기 위해 막대한 자금, 데이터, 인적 자본을 포함하는 광범위한 자원을 그들의 계획에 투입할 것이 분명하다.

소위 ‘AI 2.0 아젠다’로 불리는 이 계획을 추구함으로써, 중국 정부는 인공지능의 힘을 지렛대로 활용하여 국가 경쟁력을 강화하는 동시에 국가 안보와 방위를 확고히 할 수 있는 역량을 키울 의도이다. 이것은 중국 공산당이 자신들의 이해관계와 과제에 상응하여 인공지능의 개발 방향을 잡고 있다는 것을 의미한다. 결론적으로, 중국의 인공지능은 그들의 공안과 사회적 안정을 지키기 위한, 즉 사회적 지배 영역과 관계된 다양한 응용을 강조할 것이다.

이미 2017년에도 얼굴 인식을 사용하여 범죄자와 반체제 인사를 추적하고, 인간 행동을 기반으로 미래의 범죄 행동을 예측하려는 시도를 포함하는 인공지능에 대한 일부 응용이 이미 중국에서 시행되었다. 이 계획에 따르면, 중국은 지능형 모니터링, 조기 경보, 인지된 위협에 대한 관리 시스템을 만들기 위해 인공지능을 적극적으로 활용할 것이다.

동시에 중국 지도부는 군사-민간 융합을 위한 국가 전략을 통해 인공지능의 발전을 국방에 활용할 수 있도록 노력을 기울이고 있다. 즉, 민간과 군사 기관 간에 인공지능에 대한 자원과 발전 상황이 서로 공유되고 이전되는 것이다. 여기에는 과학 연구 기관, 대학, 기업, 방위 산업 간의 소통과 협력을 위한 메커니즘을 구축하고 안정화하는 것도 포함된다. 이러한 접근 방식을 통해, 중국은 의사 결정, 군사적 시도, 군사 장비 및 기타 다른 영역들을 지휘하는 ‘강력한 지원 체제’로 차세대 인공지능을 활용할 계획이다.

물론 여러 분야에서 인공지능의 혁신을 재구축하는 것은 최초의 구상처럼 간단하지 않을 것이다. 그럼에도 불구하고 중국 정부와 중국군은 여전히 가용 자원과 기술 발전을 활용하여 국방 혁신을 이루고, 소위 ‘지능형 전쟁’으로 불리는 군사 역량을 강화하고자 한다. 지능형 전쟁 역량은 잠재적으로 군사력의 패러다임을 변화시키는 것이다.

그러나 놀라울 것도 없이, 중국의 ‘신세대 인공 지능 개발 계획’에는 큰 문제가 있다. 이 계획은 미국의 존슨(Lyndon B. Johnson) 대통령이 1960년대에 추구한 빈곤 추방정책 및 경제 번영정책인 ‘위대한 사회(Great Society)’와 비슷하게 보인다. 이렇게 말할 수 있는 이유는 인공지능은 여러 영역에 적용되는 범용 기술이기 때문이다. 즉, 하나의 단일 핵심 영역을 대표하는 것이 아니라, 인공지능은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 예측 분석, 그리고 수많은 다양한 영역을 포괄하는 전반적인 개념으로 각 영역은 다시 수십 가지 다른 응용으로 확대된다.

이렇게 인공지능이 발전하는 데 필요로 하는 자원이 다양하기 때문에, 중앙 집권적인 방식은 심각한 신뢰성의 문제를 일으킨다. 풍부한 자본, 미 고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency)과 같은 전문 기관들에 의해 제공되는 ‘목표를 갖춘 지원’, 그리고 다양한 종류의 자발적인 기술 생태계 등 사회 각 영역과 분야에서 수많은 자원들이 각 인공지능에 필수적인 요소들이다. 이러한 점에서 볼 때, 중앙 집권적 방식이 아닌 실리콘 밸리와 같은 곳들이 이 전쟁에서 최종적으로 승리할 가능성이 높다.

실제로, 모든 분야에서 리더십을 추구하는 것은 어느 곳에서도 선두를 차지하지 못할 가능성만 높이는 것이다.

중국이 인공지능에 거는 기대는 명확하다. 자국 내 보안과 사회적 통제를 위해, 그리고 세계적 패권을 두고 미국과 경쟁하기 위해 인공지능이 중요하다는 것이다. 이러한 기대로 중국은 이 기술에 있어 미국의 리더십을 뛰어 넘기 위해 인적, 지적 자본을 모아 엄청난 자원을 투자하고 있다.

이러한 인공지능 전쟁은 어떤 결과로 나타날까? 여러 사실과 조사를 통해 우리는 다음과 같이 예측해본다.

첫째, 중국은 특정 인공지능 영역에서는 리더십을 확보할 것이다.

예를 들어, 중국은 중국 공산당의 생존에 중요한 것으로 인식되기 때문에 이미 얼굴 인식이나 스마트 감시 영역에서는 앞서 있을 가능성이 있다. 안면 인식은 스마트 보안 분야에서 다양한 응용 분야를 가지고 있다. 휴대폰에서 신원 인증에 사용할 수도 있다. 그러나 그러함에도 보안 문제가 발생할 수 있고, 더군다나 이 기술은 다른 산업에 그다지 많은 생산성을 제공하지는 않는 것 같다. 따라서 이 분야의 리더십이 중국에 더 광범위한 경제적 또는 군사적 이익을 가져다 줄 지는 불분명하다. 중국 인공지능 연구에 대한 최고 전문가 중 한 명인 옥스퍼드대의 제프리 딩(Jeffrey Ding)은 2020년 현재 ‘중국은 데이터에 대한 접근을 제외한 모든 중요한 측정 항목에서 미국보다 뒤처지고 있다’고 밝힌바 있다.

둘째, 인공지능과 관련된 하드웨어에 있어 중국의 상대적 약점이 패러다임을 바꾸는 수준의 솔루션을 비용 효율적으로 개발하고 구축하는 데 장애물이 될 것이다.

미국은 하드웨어 기술, 기초 연구, 기술의 상업적 응용을 포함한 인공지능의 거의 모든 면에서 중국을 압도하고 있다. 예를 들어, 전 세계 인공지능 관련 하드웨어 시장에서 중국의 점유율은 4%에 불과하다. 미국은 이 시장의 50%를 점유하여 선두에 서 있다. 인공지능 상용화 측면에서도 미국에는 중국보다 2배나 많은 스타트업이 활동 중이다. 미중 냉전으로 인공지능에 필요한 각종 하드웨어가 중국에 유입되는 것이 차단되면서, 이 격차는 더욱 벌어질 가능성이 크다.

셋째, 실질적인 발전을 고려할 때, 중국의 상대적 강세로 해석되는 ‘인공지능 관련 특허와 연구 간행물의 상당한 분량’은 오류 지표로 판명될 수 있다.

최근 중국은 최근 미국보다 ‘인공지능 관련 특허와 연구 간행물’을 경쟁적으로 더 많이 생산하고 있다. 그러나 인공 지능에 있어 더 나은 척도는 혁신을 빠르게 그리고 더 큰 규모로 다양하게 적용할 수 있는 능력을 입증하는 데 있다. 미국에서 코워킹(coworking) 공간과 같은 장소에서 공식적인 교육 기관 밖의 사람들이 기계 학습과 데이터 과학을 연구할 수 있다. 이는 새로운 기술의 창의적 응용에 대한 수많은 기회를 제공한다. 중국에서는 대학들이 그들의 자체 인공지능을 개발하는 편이다. 현재로서는 기술을 주류로 확산하기 위해 어떤 전략이 가장 효과적일 것일지, 인공지능을 활용할 수 있도록 기관을 채택하는 데 있어 어느 국가가 가장 성공적일 것인지는 명확하지 않다. 그러나 혁신의 역사를 보면, 유연하고 기업가적인 모델이 범용 기술을 무수한 응용으로 적용하는 데 훨씬 더 적절한 것으로 나타났다.

넷째, 인공지능의 실질적인 경제적 이익은 미국과 유럽이 기초 기술을 주도하고 있는 자율 주행 자동차와 같은 첨단 제품과 인프라의 개선에서 비롯될 것이다.

중국은 오픈소스 인공지능 소프트웨어 및 인공지능 관련 하드웨어에서 미국을 비롯한 선진 국가에 비해 훨씬 뒤에 위치해 있다. 미중 냉전과 서구의 중국에 대한 견제가 과거와 달리 첨예화되면서 지금까지 중국이 수월하게 수혈받거나 이전받았던 기술에 대한 장벽은 높아질 것이다. 이로 인해 중국이 자체적인 힘으로 2030년까지 이 격차를 좁히기에는 현재로서는 불가능해 보인다.

다섯째, 미국과 중국 경제의 구조적 차이로 인해 중국이 인공지능 기반 경제 리더십을 발휘할 수 있는 가장 좋은 기회는 제조 생산성 향상에 있을 것이다.

중국은 ‘중간 소득의 함정(the middle-income trap)’에서 벗어나려 노력하고 있으며 인공지능이 제조 생산량을 늘리는 데 도움이 되기를 희망하고 있다. 이와 대조적으로 미국은 서비스 지향 경제로 인공지능이 백엔드(back-end) 물류, 통신, 운송, 예측 분야를 향상시키는 데 핵심이 될 수 있다. 따라서 두 국가 모두 인공지능 영역 전반을 지배할 가능성은 거의 없다. 다만 두 국가 모두 자신들의 특정 경제에 가장 적합한 영역만을 주도할 것이다.

여섯째, 개방형 혁신 생태계를 보유한 국가가 인공지능의 선두 주자가 될 것이다.

목표와 방대한 인력풀에도 불구하고 중국이 인공지능을 장악할 준비는 아직 완비되지 않았다. 오늘날 인공지능 실무 및 전문 지식에서 중국은 미국을 비롯한 선진 경제국에 비해 상대적으로 뒤처진 위치에 있고 이는 2017년과 크게 다르지 않다. 더욱이 미국을 비롯한 선진 경제국의 경우 수많은 연구 대학들과 이들 외에도 수많은 영역에서 다양한 인력들이 이 분야에 접근할 수 있다. 이것이 인공지능 혁신에 가장 중요한 ‘개방형 혁신 생태계’를 구축할 것이다.

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References List :

1. MIT Sloan Management Review. April 30, 2020. Frieda Klotz. Is China Taking the Lead in AI?
https://sloanreview.mit.edu/article/is-china-taking-the-lead-in-ai/?gclid=Cj0KCQjwgo_5BRDuARIsADDEntT9Zibha86XxS8lwTqvGAzMou378TIXRPR1XwAICrbxhyQNFCqpd5IaAo7PEALw_wcB

2. New America. 1, 2017. Graham Webster, Rogier Creemers, Paul Triolo, and Elsa Kania. China’s Plan to ‘Lead’ in AI: Purpose, Prospects, and Problems.
https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/blog/chinas-plan-lead-ai-purpose-prospects-and-problems/

3. Fof Humanity Institute. March 1, 2018. Jeffrey Ding. Deciphering China’s AI Dream.
https://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf

4. McKinsey & Company. January 2017. Jacques Bughin, James Manyinka, and Jonathan Woetzel. A Future That Works: Automation, Employment and Productivity.
https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Digital%20Disruption/Harnessing%20automation%20for%20a%20future%20that%20works/MGI-A-future-that-works_Full-report.ashx

5. January 2017. Trends Editors. Harnessing AI-Driven Growth.
https://audiotech.com/trends-magazine/harnessing-ai-driven-growth/