AI의 성능과 정확도를 결정하는 핵심 요소가 데이터라는 것에 이견은 없다. AI 모델은 데이터를 학습해 패턴을 인식하고 예측을 수행하는데, 데이터의 품질은 AI 모델 성능과 정확도를 향상시킨다. 이에 기업은 품질 좋은 데이터의 수집과 활용, 대량 데이터의 활용, 데이터 관리와 개인 정보 보호에 초점을 맞춘다.
데이터 대하는 기업들의 전략은?
구글 클라우드는 SAP와 파트너십을 확대해 데이터 환경을 간소화하고 비즈니스 데이터 활용을 강화하는 오픈 데이터 솔루션을 출시한다고 밝혔다. 양사 고객은 SAP 데이터스피어 솔루션과 구글의 데이터 클라우드를 결합, 전체 데이터 자산을 실시간으로 확인하게 됐다.
SAP 데이터스피어는 공급망, 재무 예측, 인사 기록, 옴니채널 리테일 등 비즈니스 핵심 데이터를 디지털로 전환하도록 돕는다. 또한, 구글 클라우드 빅쿼리와의 통합으로 데이터 중복 없이 중요한 데이터에 접근한다. 한 예로, 도매 비즈니스 유통 모델을 운영하는 기업은 자사 제품이 세일즈 파이프라인을 거쳐 고객에게 도달할 때까지의 과정을 손쉽고 분명하게 들여다볼 수 있다.
SAP는 구글 클라우드에서 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼 및 SAP HANA 클라우드를 지원하는 리전을 확대하며 멀티 클라우드 역량을 강화할 예정이다. 양사는 올해 5개 리전에 SAP BTP를 새롭게 출시하고 2025년까지 총 8개 리전으로 지원을 확장할 계획이다. 이외에도 SAP 데이터스피어에 구글 클라우드 기반의 광범위한 ESG 데이터 세트 및 인사이트를 결합하는 방법을 모색 중이라고 밝혔다.
아마존웹서비스(AWS)는 지난 5월 열린 ‘AWS 서밋 서울 2023’을 통해 기업의 성공적 데이터 전략으로 포괄적인 분석과 통합, 정보 간 편리한 연결성, 종단 간 정보 관리와 통제를 꼽았다. 기조연설을 맡은 난디니 라마니 AWS 모니터링 및 관측성 담당 부사장은 전자레인지를 만든 미국의 과학자 퍼시 스펜서를 사례로 들며 “그는 마그네트론과 무선 기술의 전문가였기에 전자레인지를 발명할 수 있었다”며 “천재성은 한 순간에 반짝하고 나오는 것이 아니라 누적된 수천 개 데이터를 처리한 결과”라고 설명했다.
난디니 라마니 부사장은 “기업이 작금의 경제 위기를 기회로 삼으려면 새로운 아이디어, 그러한 아이디어의 토대가 되는 데이터에 대해 혁신적인 전략이 필요하다”며 데이터의 포괄성, 통합성, 거버넌스를 3대 전략으로 소개했다. 라마니 부사장과 함께 오순영 KB국민은행 금융AI센터장과 이준영 야놀자 엔지니어링 수석 부대표가 기조연설자로 무대에 올라 복잡다단한 데이터의 처리와 연결을 통해 개인 맞춤형 서비스를 제공한 자사 사례를 전했다.
산업 분야 데이터 정책 추진하는 정부
교육부와 전국 교육청이 디지털 기술을 바탕으로 학생 맞춤형 교육을 실현하고자 국가 차원의 학습데이터 구축·활용에 힘을 합친다. 교육부는 지난 5월 18일 전국시도교육감협의회(이하 협의회)와 맞춤형 교육 실현을 위해 디지털 교육 혁신방안에 합의했다고 밝혔다.
합의문에 따르면, 교육부는 전국 교육청의 AI 교수·학습 플랫폼 마련을 돕고, 협의회는 교육부의 AI 디지털교과서 개발을 지원하기로 했다. 교육부와 협의회는 국가 차원의 학습데이터 구축·활용을 위해 협력하고, 민간 플랫폼과의 연계 등 민·관 협력도 추진하기로 했다. 이와 함께 이주호 부총리는 이날 협의회 총회가 열리는 광주를 찾아 교육감들과 간담회를 열고 현안에 대해 논의하기도 했다.
국내 금융 산업에서도 AI 모델 적용을 위한 여정을 시작했다. 김주현 금융위원장은 지난 5월 금융 분야 AI 신뢰 제고를 위해 정확성 등을 사전 검증해볼 수 있는 테스트베드를 구축하겠다고 밝혔다. 소비자 보호를 위해 설명 가능한 AI를 뜻하는 ‘XAI(eXplainable AI)’에 대한 안내서도 마련하기로 했다.
김 위원장은 “금융소비자 편의성을 높이고 금융회사 업무 효율성을 제고하는 AI가 다양한 영역에 도입·활용되고 있다”며 “다만 개인정보 침해, 사이버 보안, 윤리적 문제와 같은 다양한 리스크에 대한 우려도 제기된다”고 말했다. 이어 그는 “금융 분야의 경우 AI 오작동으로 소비자의 재산상 손실을 초래할 뿐 아니라 여러 금융회사가 특정 AI 모델을 활용하면 디지털 집중 리스크가 확대돼 금융 안정에도 영향을 미칠 수 있다”며 강조했다.
금융위는 신용평가 AI, 금융사기 방지 AI, 금융보안 AI 등에 대한 검증을 수행하도록 검증용 데이터와 컴퓨팅 자원 등을 제공할 예정이다. 아울러 앞서 발표한 금융 AI 데이터 라이브러리를 차질 없이 구축하고, 데이터 결합 전문 기관을 확대함으로써 양질의 빅데이터 확보도 지원하기로 했다. 금융위는 AI 데이터 라이브러리를 구축함으로써 규제 샌드박스 형태로 데이터 재사용도 허용할 계획이다.
AI 신기술 활용 활성화 등을 위해 금융 데이터 규제 개선도 함께 추진될 예정이다. 이날은 금융 분야 AI에 대한 세미나도 열렸는데, 행사에 참석한 우리은행 옥일진 부행장은 “안전하고 효율적인 금융 분야 생성형 AI를 위해서는 양질의 학습 데이터 확보와 안전한 인프라 구축이 필수적이며, 정부, 금융회사, 기술기업 사이 긴밀한 협력도 요구된다”고 덧붙였다.
데이터의 중요성이 강조됨에 따라, 생성형 AI 활용에 따른 데이터 유출 문제도 다뤄지고 있다. 업계에 따르면, 국가정보원(이하 국정원)은 각 부처 공무원에게 오픈AI의 GPT 시리즈를 이용할 때 공개된 정보만 입력할 것을 강조하는 주의사항을 안내했고, 과기정통부 등 부처도 각 부서와 소속 산하기관이 따라야 할 AI 보안지침을 하달했다.
정부가 디지털 플랫폼 정부의 밑그림을 그리면서 기본 인프라로 초거대 AI를 활용하는 방안을 고려했으나, AI 활용에 대한 보안 대책 마련도 시급해지는 상황이다. 일각에서는 정부가 주도적으로 초거대 AI 모델과 클라우드 인프라를 구축해야 한다는 주장도 제기되고 있다.
헬로티 서재창 기자 |
