AI의 발전이 가져올 새로운 과학기술연구 패러다임

과실연 공동대표 겸 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장

하정우

바야흐로 AI 시대이다. AI란 용어가 처음 등장한 1956년 부터 계산했을 때 지난 70년 동안 AI가 이렇게 크게 세상에 영향력을 발휘한 적이 없다. 특히 올해의 노벨상 수상자들이 AI의 영향력을 대변한다. 사람의 뇌구조를 모사한 인공신경망 모델과 에너지 함수를 근간으로 한 모델 학습 기법을 제안한 존 홉필드 박사와 제프리 힌튼 박사가 노벨 물리학상을 수상했다. 다음날엔 더욱 놀라운 소식이 전해졌다. 단백질 3차원 구조 예측이라는 인류의 난제를 데이터 중심의 인공신경망 기법을 통해 풀어낸 “알파폴드2”를 개발한 구글 딥마인드의 데미스 하사비스와 존 점퍼, 그리고 같은 문제를 풀어낸 “로제타폴드”를 개발한 워싱턴 대학의 데이빗 베이커 교수가 노벨 화학상을 수상한 것이다. 특히 일반적으로 가설에 제안되고 수십년간 실제 세계에서 검증이 된 경우에만 주어지는 노벨상의 관례에 비추어 볼 때 개발된지 5년밖에 되지 않은 알파폴드2와 로제타폴드의 수상은 AI의 과학계의 현재 기대치는 물론 앞으로의 기대도 매우 크다는 것을 반영하고 있다.

구글 딥마인드는 이미 과학분야의 난제들이 AI를 통해 해결될 수 있음을 다양한 연구로 보여주고 있다. “알파폴드3”는 단백질 구조 예측을 넘어 단백질-단백질 상호작용 예측이라는 난제를 극복했다. 그리고 딥마인드는 2024년 9월 알파폴드 시리즈의 연구성과를 기반으로 특정 표적 단백질의 기능 활성화를 위해 결합가능한 새로운 단백질을 설계 하는 인공지능인 알파프로테오를 개발해냈다. 이 연구는 신약 개발, 질병 진단 등에 있어서 새로운 이정표로 인식되고 있다. 또 다른 과학연구를 위한 AI로 2023년 11월에 발표된 “GNoME”이 있다. GNoME은 새로운 무기결정 구조 후보군을 합성하는 AI로서 220만개의 새로운 결정구조를 찾아냈고 이중 38만1천개는 안정된 구조로 예상되었다. 지금까지 사람이 실험을 통해 발견하거나 기존 기계학습 최적화 기법을 통해 발견한 결정 구조가 4만 5천개 였다는 사실을 감안하면 정말 놀라운 수치이다. 또한 실제 실험을 통해 58개 후보군 중 41개를 실제 합성에 성공함으로써 신물질 후보 발굴 연구의 시간, 비용을 획기적으로 줄임 수 있게 되었다. 

이러한 과학문제 해결 특화 AI 뿐 아니라 범용 생성형 AI가 강력한 과학연구를 위한 도구로서 많은 연구자들의 연구 생산성 향상도 눈여겨 봐야한다. 2022년 11월 말 챗GPT가 공개된 이후 생성형 AI는 사람들의 일상생활과 일터에 녹아들어 생산성 향상에 기여하고 있는데 이는 과학기술 분야도 예외가 아니다. 이제 연구자들은 챗GPT, 제미나이, 클로드와 같은 이미지, 영상 등을 처리가능한 거대 언어 모델을 활용하면 논문 PDF 파일을 업로드 하면 매우 빠르게 해당 논문의 핵심 내용을 파악할 수 있고 다른 연구와 비교를 할 수 있다. 다양한 실험 결과를 정리한 표를 생성형 AI에 입력하면 수치에 대한 분석과 그래프를 그리는 것은 물론 AI와 함께 결과에 대한 토론도 할 수 있다. 데이터 분석을 위해 프로그래밍 코드 작성이 필요할 때는 AI에게 코드 작성을 요청할 수 있다. 검색엔진과 결합된 생성형 AI 서비스를 활용하면 (대표적인 것으로 챗GPT4o의 검색기능 활성화나 퍼플렉시티, Genspark 등이 있음) 다양한 연구자료들을 AI가 검색해서 요약 구조화한 보고서를 만들어 준다. 논문 작성시에 한국어로 내용을 작성하면 이를 생성형AI가 양질의 영어 표현으로 바꿔준다. 이러한 생성형 AI 도구는 연구자들의 업무 중에 상대적으로 덜중요하면서 시간 소모적인 것들을 자동화함으로써 연구자들이 본질적인 문제정의나 가설설정 그리고 결과 분석 및 함의 도출 등에 집중할 수 있게 도와줄 수 있다. 이를 위해서는 연구에 대한 데이터를 체계적으로 관리하는 시스템 구축 및 운영이 필요하다. 연구자 개인 PC에 실험 결과를 엑셀 형태로만 저장하거나 노트에 수기로 작성해서는 AI를 제대로 활용하기 어렵다.

거기에 더해서 최근 오픈AI에서 발표한 o1이나 o3와 같은 생성형 AI는 박사학위 소지자 수준의 수학, 과학 문제풀이, 증명 능력을 보유하고 있어 많은 박사과정 학생들을 고민에 빠뜨릴 정도라고 한다. 그러나 관점을 달리해 보면 과학연구에 있어서 문제정의, 가설수립, 이론적 정리, 실험을 통한 검증, 분석 및 함의 도출 등의 과정에서 과학전문 역량이 뛰어난 인공지능의 도움을 받아 덜 본질적인 것들은 자동화를 통해 시간과 노력을 줄이고 본질적인 것들에 연구자들이 집중할 수 있게 된다고 볼 수 있다. 즉 다른 거의 대부분의 직업들과 마찬가지로 과학기술 또한 AI로 인해 연구하는 방법과 프로세스가 변하게 된다는 뜻이다. 과학자들은 이제 AI라고 하는 똑똑한 조수 혹은 동료와 효과적으로 협업하는 방법을 익히는 것이 중요하다. 올해 9월에 Nature Human Behaviour 에 발표된 인간과 AI의 시너지에 대한 연구에 따르면 사람의 해당 전문 분야에서 AI보다 역량이 더 많을 때 큰 시너지가 난다고 한다. 전문지식이 있어야 AI가 잘 할 일을 맡길 수 있고 AI가 만들어 온 결과의 품질을 검증이 가능하기 때문이다. 그러므로 연구자들 또한 각 과학기술 분야의 전문성을 강화하고 AI 과학자를 조수로 잘 활용하는 것이 AI 시대 경쟁력 있는 연구자가 되는 길이다. 더불어 교수나 시니어 연구자들은 학생이나 주니어들에게 AI시대 과학기술 연구 역량을 키우기 위해 어떤 과업을 제공해야 하는 지, 어떤 기술을 가르쳐야 하는 지 다시 고민을 해야한다. 기존 주니어나 학생들이 수행하는 과업의 대부분은 AI가 자동화 가능하기 때문이다. 주니어들이 성장해서 시니어가 되는 것을 고려 지속가능한 과학기술 발전을 위해 새로운 과학기술 연구 인재 양성 방법에 대한 논의가 중요한 시점이다. 

AI시대는 이제 막 시작되었고 우리가 어떻게 하느냐에 과학기술의 미래가 결정된다. 젊은 과학자들은 물론 시니어 과학자들이 AI 기술에 관심을 갖고 더욱 적극적으로 활용하는 것이 중요하고 연구소의 과도한 보안 정책이 과학기술 연구의 AI 활용을 어렵게 하고 있는 점을 고려 현실적인 보안정책 개선도 필요하다. 우리나라 과학기술계가 AI를 제대로 그리고 더욱 적극적으로 활용하게 될 때 대한민국이 지금보다 더욱 강력한 “과학기술 강국”으로 자리잡을 수 있다.

인공지능, 더 연구할 게 있을까요?

이따금씩 앞으로의 동향에 대해 비전을 제시해달라는 요청을 받는다. 최신 연구를 접할 기회가 많으니 학계에서 많이 들리는 최신 유행어를 나열할 수는 있겠다. 하지만 너무도 빠르게 변화하는 기술을 경험하다 보니 솔직한 심정은 잘 모르겠다. 지금 졸업하는 대학원생들이 대학원에 들어올 때만 하더라도, ChatGPT가 가져온 변화는 상상하지 못했을 것이다. 

연구를 하기 위한 과정 중 아마도 제일 중요하고 어려운 것은 어떤 문제를 풀어야할 지 찾는 과정일 것이다. 산업계의 요구와 학술적인 가치를 고려하면서도 최신 기술을 통해 너무 어렵지 않게 결과를 가져올 수 있는 가능성에 대한 현실적 고민을 하게 된다. 특히 공대는 산업의 발전과 밀접한 관계를 가지고 있다. 특히 인공 지능 분야의 발전 속도는 실로 놀랍고, 산업계의 막대한 투자가 큰 역할을 하고 있다. 무어의 법칙에 의해 무서울 정도로 컴퓨터 성능이 발전하던 시기에도 산업계에서 발전의 주도권을 가지고 있었다. 현재의 인공지능의 성공적 결과들의 근원을 따져볼 때 컴퓨팅 자원(그리고 이를 가용하게 할 전력)과 데이터 량, 그리고 이를 활용하는 알고리즘의 세 박자가 잘 맞아야 하는데, 특히 앞의 두 가지 리소스에서 학계는 절대적으로 불리하다. 미국 유명 대학의 인공지능 관련 교수들은 산업계와 협업을 하거나 아예 산업계로 떠나버리는 경우가 무수히 많은 것도 이와 관련이 깊다. 

최근 뉴욕대학교 조경현 교수님의 개인 블로그에 NeurIPS학회에서 느낀 소회를 적은 글이 있었다. 인공지능 분야 최고 학회에서 곧 박사를 받고 직장을 찾을 젊은이들의 걱정과 불안을 느꼈다고 하였다. 약 5년 전만 해도 AI관련 지식이 조금이라도 있으면 실리콘 밸리 쪽에서 취업이 매우 잘 되었다. 그 시절 박사를 시작한 이들이 구직 시장에 뛰어드는 요즘에는 상황이 많이 바뀌었다고 한다. 시장은 매우 빠르게 변화하고, 회사는 이에 맞추어 빠르게 수익화 모델과 제품 계획을 수립하고 이에 집중하기 때문에 학계와 본질적으로 다르다.

그렇다면 인공지능을 전공하는 학계의 연구는 의미가 없을까? 당장 산업계에 밀접한 연관이 있는 결과를 발표하고 바로 취업이 되는 것을 상상한다면 그럴지도 모르겠다. 하지만 인공지능 시대일수록 연구를 통해 얻을 수 있는 능력이 중요할 수 있다.

대학원은 평생 쓸 영원한 지식을 습득하는 곳이 아니라 사고하는 방법을 배우는 곳이다. 교수가 된 이후로 필자는 연구를 더 이상 혼자 할 수 없는데, 무엇보다 새로운 지식을 빠르게 획득하거나 기능을 구현하는 것은 학생들을 따라가기 어렵기 때문이다. 하지만 이러한 능력은 인공지능이 잘 할 수 있고, 실제로 최근 현장에서는 많은 영역에서 인공지능의 도움을 받고 있다. 하지만 아무리 뛰어난 학생도 논문을 처음 쓸 때 교수가 필요하다. 문제를 비판적으로 인식하고, 새로운 문제를 만들고, 풀 만한 문제를 찾고, 이를 다른 사람들에게 전달하는 일련의 과정에 훈련이 필요하기 때문이다. 그 과정을 경험함으로써 획득한 사고력과 끈기는 인공지능과 차별화되는 능력이다.

이는 인공지능의 새로운 국면과도 관련이 깊다. 인공지능은 특정 영역에서는 인간보다 매우 뛰어나지만, 종합적인 사고력이 부족하다는 것이 알려져 있다. 그 동안의 AI는 점점 더 데이터를 많이 활용하는 방향으로 발전하여 왔기에 뚜렷한 한계가 존재한다. 12월 11일에 Nature에 실린 글에 따르면 인터넷 상의 데이터 양이 학습에 활용되는 데이터의 증가량을 따라잡지 못하고 있다고 한다. 학계에 있는 사람으로서는 반가운 소식인데, AI의 패러다임이 변하고 있다. 어린 아이가 지식을 습득하는 과정에서 필요한 에너지나 데이터를 보면 현제의 인공지능보다 훨씬 효율적으로 동작한다. 앞으로의 인공지능은 상호작용과 자기 반성을 통해 좀 더 효율적이고, 인간적인 지식을 추구하고 있으며, 인간과 공존하며 진가를 발휘할 수 있다.

결국은 인간에게 더 창의적이고 재미있는 일에 매진하여 보람을 찾도록 하는 것이 인공지능의 큰 역할이라고 생각한다면, 인공지능의 연구는 이제 막 꽃피고 있다. 인공 지능의 발전에 힘입어 한 사람의 연구자가 시도해볼 수 있는 연구 범위가 늘었고, 공상 만화 속에서 보던 상상 속 기술 중 실현가능 한 것이 꽤 많아졌다. 비단 연구자에만 한정된 것이 아니다. 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 도구들이 소개되고 있고, 멀지 않은 미래에 좀 더 구체화된 다양한 성공 사례들이 나타날 것이다. 이러한 것들을 처음으로 시도해보고 실험하는 것 또한 개인적인 보람의 근원이다.

전쟁 후 한강의 기적도 눈 부셨지만, 2000년대 이후에도 대한민국의 위상이 확실이 높아졌다는 것을 느낀다. 소위 MZ세대는 생활 수준이나 인권에 대한 기대치가 높다. 풍요로운 사회 속의 현대인들이 한층 더 바쁘고, 불안하고, 외롭기도 하다. 빠르게 변화하는 사회 속에서 불안함과 두려움은 필연적이다. 변화를 숙명으로 받아들이고, 눈부신 기술의 발전이 가능성이 되기를, 그래서 많은 사람들이 보다 인간미 넘치는 적성을 찾아 보람을 느낄 수 있기를 고대해본다.

 https://kyunghyuncho.me/i-sensed-anxiety-and-frustration-at-neurips24/

 https://www.nature.com/articles/d41586-024-03990-2

과실연 동남권에서는 매년 1-2회정도의 오픈포럼 행사를 자체적으로 진행하고 있습니다. 포럼 행사에 앞서 진행되었던 정기모임에 참석한 회원님들께서 오픈포럼에서 다루어야 할 다양한 주제에 대해서 말씀해 주셨습니다. 특히 동남권에서 관심을 가지고 다루어야 할 지역적 아젠다에 대해 다양한 의견을 제안해 주셨으며, 정기모임에서 제안해 주신 의견들은 크게 4가지로 분류하였으며, 다음과 같습니다. 1)대륙붕 '제7광구'가 포함된 한·일공동개발구역(JDZ·Joint Development Zone) 협정, 2)기후변화에 따른 해양 생태계 및 해양 산업에 미치는 영향, 3)미래 해양에너지 산업, 4)해양바이오자원 개발

과실연 동남권 오픈포럼은 회원님들의 다양하고 미래지향적인 의견 개진에 힘입어 “기후변화에 따른 해양 생태계 및 해양 산업에 미치는 영향”이라는 주제로 2024년 11월 14일(목) 국립부경대학교 대연캠퍼스에서 행사를 진행하게 되었습니다. 포럼의 구성은 행사안내 및 내빈소개, 개회사, 발제자(2분) 강의, 패널토론(4분) 및 기념촬영으로 진행하였습니다.

첫 번째 발제자로 국립부경대학교 김영혜교수님께서 “기후위기! 해양생태계 보존방안”에 대해 다양한 의견을 개진해 주셨습니다. 김교수님께서는 “바닷물 온도가 29도를 넘길 경우, 양식장 물고기들이 집단 폐사하는 상황이 발생하고 있다. 치솟은 수온으로 인한 어획량 감소, 어종변화뿐만 아니라 양식장 집단 폐사 등이 인류의 식량위기 문제로 직결되고 있다.”는 점을 강조하셨고, 이러한 기후 변화의 영향으로 “해양생태계가 변화되어 어획되는 어종, 해역 그리고 시기 등이 달라지므로 해양생태계 보전 및 지속 가능한 이용을 위한 정책적 고민이 시급한 것으로 판단된다.”고 말씀해 주셨습니다. 마지막으로 해양생태계를 보존하기 위해서 “단순히 해양환경을 보호하는 것뿐만 아니라 인간의 생존과 번영, 그리고 기후변화에 대응하기 위한 정부, 기업 그리고 시민이 모두 함께 참여하여 해결방안을 모색하고 실천”해야 된다고 강조해 주셨습니다.

두 번째 발제자는 해양산업분야에서 기업인을 대표해서 블루마린 이경완대표님께서 “탄소중립을 위한 친환경 어선 개발 현황”에 대해서 발표해 주셨습니다. 친환경 어선개발의 필요성으로 “국제 해사 기구인 IMO는 2050년까지 국제 해운 부분 탄소 순배출량을 제로(0)로 만들기 위한 넷 제로(Net Zero) 전략을 채택하였다”는 점을 강조하였다. 특히 친환경 선박분야의 핵심 연구분야로 “친환경 연료”개발의 시급성을 말씀해 주셨으며, 친환경 연료인, 전기, 수소, LPG등의 연구와 실증화를 강조하셨습니다. 특히 어선의 경우 친환경 어선으로 탈바꿈하기 위해서는 넘어서야 할 bottle neck들이 많은 어려움을 호소 하셨다. 몇가지 어려움을 말씀하시면서 “어선의 특성상 어창이 차지 하는 공간이 많아 친환경 연료 적용시 필요한 공간에 대한 제약이 있으며, 과도한 어업 경쟁으로 에너지를 많이 소모하는 문제가 있어 친환경 연료 적용을 어렵게 하는 요소가 있다. 또한 면세유 제공으로 인해 친환경 연료의 경제성이 떨어지는 문제점 또한 가지고 있다”는 점들을 강조해 주셨다. 마지막으로 “친환경 어선의 보급 및 확산이 되기 위해서 인프라 구축, 규제 간소화, 경제성 확보, 기자재 산업의 발전 등이 필요하다”고 제안 해주셨습니다.

2분의 발제에 이어 패널토론을 진행하였으며, 4분의 패널께서도 “기후변화에 따른 해양 생태계 및 해양 산업에 미치는 영향”에 대해 소중한 의견들을 개진해 주셨습니다. ㈜건화 김지현상무님, 국립수산과학원 이효진박사님, 한국해양수산개발원 고동훈박사님, 부산카톡릭대학교 장경수교수님께서 패널 참석자해 주셨습니다.

김지현상무님께서는 환경영향평가자 입장에서 생태계보전에 방안에 대한 의견을 개진해 주셨습니다. 우리나라의 경우 “2022년 하반기부터 ‘탄소중립·녹색성장법’에 의거해 공항과 항만, 산업단지 건설 등 국가의 주요 계획이나 대규모 개발사업의 기후변화 영향을 미리 평가하고 대책을 마련하도록 하는 ‘기후변화영향평가’ 제도를 시행하고 있습니다. 다만 해저광물 채취 등 해양 이용·개발 사업은 해양이용영향평가법의 적용을 받는데, 이 법에는 기후변화 영향을 평가하는 규정이 없습니다”. 수산분야에서 기후변화 취약성과 리스크를 평가, 적용, 완화하기 위해서는 “기후변화영향평가제도를 해양개발사업” 확대 적용이 필요하다고 강조해 주셨습니다.

이효진 박사님께서는 2050년까지 탄소중립을 달성하기 위해 장기 저탄소 발전 전략(LEDS; Long-term low greenhouse gas Emission Development Strategies)을 강조하면서, 특히 “해상풍력은 태양광발전과 육상 풍력에 비해 민원발생 소지가 상대적으로 낮고, 에너지 효율이 높으며, 대규모 단지 조성이 가능한 특징이 있다”어 향후 미래의 대체 에너지원으로서 강조해 주셨습니다. “해상풍력 발전사업의 경우 현재 발전설비 및 시설을 외국계 기업에 많이 의존하고 있으며, 자체 개발을 시도하고 있으나, 국가 차원의 재정지원이 제한되어 있어 실제 탄소중립을 위한 상세 목표에 도달하기 위해서는 많은 노력이 필요하다”는 점을 말씀해 주셨고, “최대한 해양환경을 훼손하지 않고 지역주민, 어민 등 이해관계자를 수용하면서 발전사업을 진행하여 지속 가능한 발전을 위해 서로 상생할 수 있는 방안모색 또한 필요하다”고 마무리해 주셨습니다.

고동훈박사님께서는 현재 해양산업분야에서는 “타 산업에 비해 온실가스 배출량이 상대적으로 높은 어선을 생산 수단으로 하는 어업 분야에서는 최근 탄소저감 이행의 필요성이 부상하고 있다”는 점을 강조해 주셨습니다. 고박사님꼐서는 “기후변화가 해양 생태계를 어떻게 바꿀 지, 우리는 이러한 변화를 어떻게 받아들이고 무엇을 준비해야 하는지, 그리고 기후변화를 넘어 기후위기의 시대를 접하고 있는 우리는 어떤 산업에 집중하여, 이러한 위기를 기회로 탈바꿈 할 수 있는지 등등”을 함께 고민하고 연구결과를 만들어내야 된고 강조해 주셨습니다. 또한 정부의 연구지원도 턱 없이 부족한 실정이며, “기후변화에 따른 해양 연구를 통해 현실적인 대안을 마련하고, 앞으로 다가올 위기로 기회로 전환하기 위해선 그 어느때보다 정부의 연구 지원이 필요한 시점”이라고 강조해주셨습니다.

이번 2024년 과실연 동남권 오픈포럼은 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(이하 ‘과실연’)이 과학기술의 발전이 우리나라의 지속적인 경제발전과 국력향상의 원동력으로 뿌리내릴 수 있으려면 이를 밑받침 할 과학적 사회 인프라가 형성되어야 한다는 취지 아래 해양, 수산, 해운, 항만 등의 분야로 오픈 포럼을 주최하여 전문가와 시민의 공론의 장을 매년 마련하고 있습니다. 2024년 오픈 포럼에서는 기후변화에 따른 해양생태계의 보전 및 해양 탄소중립을 위한 친환경 어선 개발 현황 등에 대해 다양한 분야의 전문가의 의견을 듣고 토론하였으며, 나름의 의미있는 해결방안도 제시할 수 있었습니다. 감사합니다.

디지털 전환, 과거의 관성을 극복하고 미래로 나아가기

과실연 디지털전환특별위원장 김낙인

디지털 전환은 산업 전반의 근본적 변화를 의미하며, 지속적인 성장과 혁신을 위해 모든 기업이 반드시 추진해야 하는 필수 과제로 인식되고 있다. 독일은 ‘Industrie 4.0’ 발표를 통해 제조 산업의 디지털 전환을 선도해왔다. 그 대표적인 성공 사례로 지멘스(Siemens)의 암베르크 공장은 세계 최고의 디지털화된 공장으로 평가받고 있으며, 디지털 전환에 관심 있는 여러 기업들의 주요 방문지가 되었다. 또한 SAP은 디지털 전환을 통해 독일을 대표하는 글로벌 IT 기업으로 자리매김 되었다. 하지만 독일 전체 산업을 살펴보면 여전히 전통 제조업 중심의 산업 구조가 주류를 이루고 있으며, 글로벌 시총의 리더보드 상위에 포진되어 있는 IT, 반도체, 인공지능, 전기차와 같은 혁신 산업 분야에서는 독일 기업들이 두각을 나타내지 못하고 있다.

몇 년 전 독일 하노버 전시회를 방문하며 필자는 독일 사회의 경직된 문화와 과도한 절차주의에 따른 불편함을 직접 경험했다. 많은 독일 가정에서는 여전히 큰 열쇠 꾸러미를 사용하였고, 도시 교통의 대부분을 담당하는 도시철도 탑승권을 구입하는데 있어서 아직 현금만을 사용해야 하는 판매대를 다수확인 할 수 있었다. 전시회장 내부 식당에서 점심 주문과 결제가 오래 걸렸는데, 이는 독일 서비스의 절차를 중시하는 문화의 한 단면을 보여주는 사례였다. 전자 계산대가 마련되어 있었지만, 직원이 직접 계산기를 사용해 다시 한 번 확인하는 등 절차 중심의 문화를 체감할 수 있었다. 이는 디지털 기술이 도입되었음에도 여전히 과거 방식을 고수하는 독일 문화의 단면을 보여주는 전형적인 예라고 할 수 있다.

독일은 두 차례의 세계 대전을 거치며 자동차, 화학 등 다양한 제조 산업을 발달시킨 국가다. 특히, 가족 소유의 중소기업들이 특정 산업 분야에서 글로벌 리더로 자리매김하며 강력한 시장 경쟁력을 유지해왔다. 이러한 기존 제조업의 발전은 절차와 규범을 철저히 준수하는 문화를 통해 오랜 시간 동안 축적된 결과다. 그러나 이러한 하드웨어 중심의 제조업에서 중요했던 전통적 규제와 절차는 오늘날 소프트웨어 중심의 애자일(Agile) 방식과는 부조화되어, 일부 산업에서 디지털 전환을 지연시키는 장애물로 작용하고 있다. 일부 산업 전문가들은 독일 제조업의 성공을 이끈 이와 같은 문화가 이제는 기업의 혁신을 저해하는 주요 원인으로 작용하고 있다고 지적한다. 그로인해 독일은 IT 및 인공지능, 반도체, 전기차와 같은 신산업 분야에서 두각을 나타내지 못한다고 주장하고 있다. 또한, 고도화된 제조기술이 중국과 같은 대규모 시장에 턴키방식으로 이전되면서 과거 독일이 강점을 가지고 있던 제조업의 경쟁력마저 위협받고 있다.

기업들이 과거의 성공에 집착하는 것은 혁신을 통해 지속 가능한 성장을 가로막는 큰 걸림돌이 된다. 노키아와 코닥의 사례는 기술을 보유하고도 빠르게 변화하는 시장에 적절히 대응하지 못한 전형적인 사례다. 노키아는 하드웨어 중심의 스마트폰 전략을 고수하며 소프트웨어와 앱 생태계로의 전환에 실패했고, 코닥은 디지털 카메라 기술을 보유하고도 기존 필름 사업에 대한 집착으로 인해 시장 변화에 적응하지 못했다. 디지털 전환은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 변화하는 혁신 기술과 시장 흐름을 읽고 기존 사업 모델을 개선하거나 확장해 기업의 지속 가능성을 확보하는 과정이다.

이를 위해 기업 내부의 입장에서는 기술 개발과 신사업 창출을 위한 노력만으로는 부족하다. 기업은 조직 전체의 밸류체인을 혁신하고, 새로운 업무 방식을 도입하여 일하는 방식을 전환해야 한다. 그러므로 기존의 하드웨어 중심 직원 관리 방식과 기업 문화는 더 이상 유효하지 않다. 디지털 전환을 성공적으로 이루기 위해 기업은 유연한 조직문화를 도입하고 변화 관리 역량을 강화해야 한다. 직원들이 새로운 방식에 적응할 수 있도록 교육하고 지원하는 체계가 필요하다. 일하는 방식에 있어서도 기업은 내부의 폐쇄적인 독자 개발 방식에서 벗어나 기업 간 수평적 협업을 통해 새로운 기회를 창출해야 한다. 이는 빠르게 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응하는 핵심 요소다. MS의 애저(Azure)와 농기계 제조사인 존디어(John Deere)는 다양한 수요 기업과 스타트업에 개방적 협업을 추진하며 플랫폼 비즈니스에서 성공을 거두었다. 반면, GE의 프레딕스(Predix)가 시장에서를 확산되지 못하는 원인 중에 하나로 자사 중심의 폐쇄형 플랫폼 전략과 자체 기술 개발에만 치중한 결과로 알려져 있다. 이 사례들을 통해 알 수 있는 것은 개방적 협업이 디지털 전환시대에 일하는 방식의 중요한 요소임을 명확히 보여준다.

디지털 시대에 필요한 협업은 분업(Decoupling)을 통해 전문화와 타 분야와의 융합이 가능해진다. 엔비디아(Nvidia)는 고도화된 반도체 산업에서 GPU 설계 기술을 기반으로 시장 변화와 수요에 대응하여 빠르게 성장했다. 그 결과, 엔비디아는 전 세계 반도체 시장의 시총 1위 기업으로 자리 잡았다. 대만의 TSMC 역시 고도화된 반도체 산업에서 생산 기술에 집중하며 파운드리(반도체 위탁생산) 분야에서 세계 최고의 위치를 차지했다. TSMC는 전 세계 시가총액 10위권에 머무르며 반도체 산업의 핵심 기업으로 인정받고 있다. 이 두 기업은 고도화되고 빠른 변화가 필요한 반도체 산업분야에서 자기분야에서 최고의 기술을 빠르게 개발하고 산업의 밸류체인 기업들과 성공적인 협업을 통해 오늘날의 위치에 오른 것으로 받아드려지고 있다.

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수다. 독일과 한국 모두 전통적인 산업 구조를 유지하는 동시에 변화하는 시장 환경에 적응해야 한다. 과거의 성공에 안주하지 않고, 변화를 받아드리고 협업의 가치를 깨닫는 기업만이 빠르게 변화하는 미래의 시장에서 생존하고 번영할 수 있다. 미래를 선도할 기업은 과거의 관성을 극복하고, 조직 내외의 협력을 통해 새로운 혁신의 기회를 만들어내야 한다. 디지털 전환의 성공은 단순한 기술 도입이 아니라 사람과 조직, 일하는 방식의 근본적인 변화에 달려 있다. 이제 제조업의 의존율이 상대적으로 높고 수출중심의 산업 구조를 가지는 한국과 독일 모두 디지털 시대에 이러한 변화에 적응하며 새로운 가능성을 찾아야 한다.

문명의 대전환은, 전쟁과 종교로부터 촉발되곤 했던 과거와 달리, 20세기 이후에는 주로 과학기술의 도약으로 시작되었다. 인터넷, 휴대폰, AI는 인류사회가 지금껏 경험하지 못한 새로운 시대를 열었고 글로벌 경제패권을 흔들고 있다. 앞으로 더욱 거센 물결로 다가올 기술 주도의 문명혁명을 이해하려면 최근 50년간 세계를 강타한 디지털, AI 생태계를 파악하는 것이 필수적이며, 이 분야의 교육, 연구, 행정에 평생 몸담은 저자는 친절한 해설과 날카로운 통찰력으로 가득 찬 역작을 우리에게 선물하고 있다. 디지털 관련 전문가는 물론 관심 있는 일반인들에게 일독할 것을 강력히 추천한다.

- 최양희, 공학박사, 서울대 명예교수, 한림대 총장, 전 미래창조과학부 장관

우리는 일반인공지능(AGI) 시대를 눈앞에 두고 있다. 이러한 세기적인 패러다임 변화의 시기를 맞아, 이 책은 우리에게 그 기술적 기본과 뿌리를 파악하고 미래를 준비할 수 있는 매우 귀중한 기회를 제공해준다. 특히 디지털 혁명을 가능하게 했던 통신과 컴퓨터의 발전 및 융합 과정을 아주 정확하게 살펴볼 수 있고, 생성형 AI의 기초가 되는 트랜스포머 모델의 구조와 학습원리도 쉽게 이해할 수 있다. 아울러, AI 시대가 가져오는 사회적, 윤리적 이슈들에 대해서도 심도 있게 논의한다. 이 책은 AI 시대의 미래를 꿈꾸며 준비하려는 독자들에게 나침반이 되는 귀중한 교과서가 될 것이다.

- 김정호, 공학박사, KAIST 교수

이 책은 통신과 컴퓨터 기술의 융합이 ‘ICT 빅뱅’을 일으켜 초연결의 지구촌 사회를 형성하고 AI 기술이 이를 지능화하면서 디지털·AI 전환이 진행되는 과정을 역동적으로 설명해준다. 3차례의 ‘디지털 대전’을 통한 통신-컴퓨터 융합 과정의 설명, 3단계 디지털 플랫폼 개념의 정립, 디지털 기술들에 대한 간명한 묘사, 인지 기능을 토대로 한 AI 기술의 상세한 설명, 그리고 ‘네트워크 외부 효과’, ‘자연독점 현상’, ‘최저가 보장의 함정’, ‘감시자본주의 사회’ 등의 역기능 논의에서 저자의 전문가적 혜안과 통찰이 빛난다. 엔지니어와 과학기술자, 그리고 전문경영자와 사회지식인에게 적극 추천한다.

- 김우준, 공학박사, 삼성전자 사장

1•2•3차 디지털 대전, 디지털 감시사회, 감시자본주의, 행동•데이터 잉여, 디지털 자기구속, 필터 버블, 반향실 효과... 통신•컴퓨터•디지털 기술의 세계적 석학인 저자가 50여 년의 연구와 실험, 그리고 역사•인문학적 탐구와 사색에서 얻은 통찰로 산업, 정책, 사회, 문화적 측면에서 디지털•AI 대전환이 촉발한 지각 변동의 요체와 바람직한 대응 방안을 쉽고 흥미진진하게 전해준다. 과잉 정보와 편향된 지식으로 과학적 분석과 판단, 인간 기본권, 사회 복지의 기반이 흔들리는 이 시대에 나침반이 되어줄 명료한 한 권의 지침서를 선물해준 저자에게 찬사를 보낸다.

- 김병훈, 공학박사, LG전자 CTO

• 1월 집행위원회의 (1/21(화) 16:30, 온라인 ZOOM 회의실)