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중국에서 개발중인 산업기술들

by Issuetok 2022. 9. 26.

중국은 어떤 미래산업에 투자를하고있을까?

현재 중국은 인공 지능 분야에서 두각을 나타내고 싶어합니다. 2017년 중국 공산당은 야심찬 인공 지능 AI의 성과 목표를 2030년으로 정하고, 이를 위해 2020년까지 도달할 1차 목표를 세웠습니다. 1차 목표안에는 세계에서 가장 뛰어난 인재들을 발굴하여 인공 지능 분야에서 다양한 각구의 리더들과 어깨를 나란히 하는게 목표입니다. 곧 인공 지능 기술분야의 1차 목표일이 다가옴에 따라 각국 연구원들은 중국의 AI 연구의 품질에 대해 주목하고 있습니다. 그들은 또한 국내의 인재 유지 능력에 변화가 있을 것으로 예측하고 있습니다. 그것은 부분적으로는 정부가 일부 성공적인 유지 프로그램을 시행했기 때문이고 부분적으로는 외교 및 무역 관계 악화가 AI를 포함한 대부분의 문제에 있어서 미국의 주요 경쟁국인 미국이 덜 관심을 끄는 목적이 되었다는 것을 의미하기 때문입니다. 미국 일리노이주 시카고의 싱크탱크인 폴슨연구소의 인공 지능 AI 분석가는 미국이 개방성을 잃으면 중국을 포함한 경쟁국들의 품으로 AI 인재를 다시 빼앗길 위험이 있다고 말합니다. 그러나 전문가들은 이 분야를 뒷받침하는 도구를 개발하는 데 사용된 이론에 대한 기여 부족과 근본적인 돌파구를 마련하기 위해 필요한 연구에 투자하려는 중국 기업들의 과묵함 등 한국의 계획을 방해할 수 있는 몇 가지 요인들이 있다고 경고하고 있습니다. 한국이 AI 지배를 추구하는 것은 미국과의 상징적인 경쟁 그 이상이라고 과학자들은 말합니다. AI 기술은 의료, 교통, 통신 분야의 발전을 가져오고고 있으며, 이 분야에서 근본적인 돌파구를 마련하는 국가들은 미래의 방향을 구체화하여 가장 많은 이익을 얻을 것으로 보입니다. 영국 옥스퍼드대 미래인류연구소에서 중국의 AI 개발을 연구하는 제프리 교수는 중국은 AI를 이 시대의 중요한 기술 중 하나로 보고 있으며 미국에 필적하기를 원한다고 말합니다. 이는 중국뿐만이 아닌 전세계적으로 인공 지능 기술 개발에 몰두하는 이유중에 하나입니다. 신세대 인공 지능 개발 계획으로 발표된 각 부처, 지방정부, 민간기업 등으로부터 무수한 정책과 수십억 달러의 연구개발 투자를 촉발 시켰습니다. 학술적 검색엔진인 마이크로소프트 아카데미에서 가장 많이 인용된 인공 지능 AI 논문을 분석한 결과 중국은 상당한 영향을 미치고 있는 것으로 알려져 있습니다. 미국 워싱턴주 시애틀의 앨런 인공지능연구소가 분석한 결과 중국이 상위 10%의 연구진들이 인공 지능 관련 논문 발행을 꾸준히 늘려온 것으로 확인됐습니다. 점유율은 2018년 26.5%로 미국에 크게 뒤지지 않고 29%로 정점을 찍었습니다. 이런 추세라면 곧 중국이 미국을 추월할 수도 있습니다. 다른 분석에서는 중국 논문 저자들의 AI 논문 평균 인용률이 꾸준히 증가해 세계 평균을 상회하고 있지만 아직까진 미국 저자들의 논문에 비해 그 수준이 다소 낮습니다. 중국은 센스타임, 유니사운드 및 각종 SNS 등 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서도 세계 최고 수준의 기업들을 보유하고 있다고 시안 자오퉁대 인공지능 로봇연구소 장첸 소장은 말합니다. 그러나 한국은 여전히 인공지능의 핵심 기술도구를 만드는데 뒤처져 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 기능할 수 있도록 하는 일련의 알고리즘을 설계, 구축, 훈련하기 위해 미국 학계와 회사들이 개발한 오픈소스 플랫폼 텐서플로우와 카페는 전세계 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 중국 바이두가 개발한 주요 오픈소스 플랫폼 중 하나인 패들패들은 AI 제품의 빠른 개발을 위해 주로 사용되고 있다고 장첸 소장은 합니다. 사실 중국은 인공 지능 AI 하드웨어에서 미국에 비해 많이 뒤쳐집니다. 세계 유수의 AI 지원 반도체 칩은 대부분 엔비디아, 인텔, 애플, 구글, 어드밴스트 마이크로 디바이스 등 미국 기업이 만들기 때문입니다. 한 연구진은 첨단 AI 시스템을 지원할 수 있는 컴퓨팅 칩 설계에 대한 전문성도 부족하다고 말합니다. 쳉은 중국이 미국과 영국에서 일어나는 기본 이론과 알고리즘의 혁신 수준에 도달하는데 약 5-10년 정도 걸릴것이라 예견했습니다. 이러한 근본적인 이론과 기술에 기여하는 것이 중국이 장기적인 AI 목표를 달성하는 데 핵심이 될 것이라고 베를린의 싱크탱크인 중국연구소의 정치학자 크리스틴 쿠퍼는 말합니다. 인공 지능 머신러닝 분야에서 진정한 돌파구를 마련하기 위한 연구가 진전되지 않는다면 중국이 AI 분야에서 달성할 수 있는 성장의 한계에 도달하게 될 것입니다. 중국의 발전에 중요한 요인은 재능 있는 연구자들을 영입해야되는것에 있습니다. 학계와 업계가 공동으로 작성한 2018년 중국 AI 개발 보고서에 따르면 2017년 말까지 중국은 약 1만8200명으로 약 2만9000명이었던 미국에 이어 2위입니다. 그러나 중국의 연구자 수는 겨우 6위에 그쳤습니다. 컴퓨터 과학자들이 전형적으로 미국에서 훈련을 받은 후 세계적인 기술 회사들을 위해 일하기 위해 중국이 아닌 미국을 택합니다. 하지만 상황이 바뀌고 있다는 조짐도 있습니다. 중국의 AI 연구소들은 이런 연구자들 중 일부를 높은 연봉으로 본토로 다시 유인하려 하고 있습니다. 예를 들어 정씨의 로봇공학센터에서는 일부 교수들이 대학의 다른 교수들보다 2-3배 많은 급여를 받고 있다고 말합니다. 이는 중국이 각국의 재능있는 연구진들을 섭외한 후 기술력을 배우려는하는 생각을 엿볼수 있습니다. 정 교수는 이 센터는 다른 기준보다 높은 출판률을 보상하는 경향이 있는 많은 중국 대학에서 발견되는 것보다 더 전체론적인 직원 평가 시스템을 제공한다고 말합니다. 그는 또 중앙집권적인 대학 절차를 우회해 과학자가 엔지니어로 구성된 팀을 빠르게 구축할 수 있는 채용 시스템을 시행해 현재 AI 학부 과정을 운영하고 있습니다. 텐센트, 바이두, 알리바바 등 3대 핵심 기술기업의 전문성이 커지고 있는 점을 감안할 때 2020년까지 글로벌 선도 AI기업을 보유하겠다는 중국의 계획도 실현 가능성이 높다고 중국 인공 지능 개발 연구원인 황첸은 말합니다. 그는 구글이나 마이크로소프트 등 아직 미국 기업과 같은 수준은 아니지만 이들 기업은 AI의 글로벌 리더가 됐다고 합니다. 뉴욕 소재 리서치업체 CB인사이츠에 따르면 중국에도 안면인식기업 센스타임 등 10억달러 이상 규모의 개인 소유 AI 스타트업이 최소 10개 이상 있습니다. 중국의 큰 장점은 인구 규모인데, 이는 질병을 예측하기 위한 소프트웨어를 훈련하기 위한 대규모 환자 데이터 세트를 포함해 대규모 잠재 인력과 AI 시스템 훈련 기회를 창출할 수 있습니다. 지난 2월, 중국 연구원들은 그들의 자연어 처리 시스템이 경험 많은 소아과 의사들과 비교해도 손색이 없는 정확도로 전자 건강 기록으로부터 공통적인 소아 상태를 진단할 수 있다는 것을 증명 했습니다. 이 데이터 세트에는 한 병원을 방문하는 거의 60만 명의 어린이들이 포함되어 있습니다. 이는 중국이 갖고있는 인구적인 경쟁력으로 다른 나라에서는 이러한 연구 접근은 어려울 것입니다. 마 교수는 중국이 AI 분야에서 세계적인 영향력을 가지려면 적절한 거버넌스를 갖추는 것도 중요하다고 말하는데, 이는 중국의 연구자와 기업들이 전 세계 사용자를 확보하고 다른 나라의 연구자들과 협력하는 데 필요한 신뢰를 쌓을 수 있게 해줄 것이기 때문입니다. 많은 나라들과 마찬가지로, 중국은 AI의 개발과 사용을 위한 윤리적 원칙을 세우는 과정을 시작했습니다. 마 회장은 중국 기업들이 좋은 지배구조를 약속하지 않으면 글로벌 데이터에 접근할 수 없게 된다면서 공정한 경기를 하는 것이 중국 기업에게 유리하다고 합니다. 지난 6월 국가신세대 인공지능 거버넌스 위원회는 AI 개발 종사자들이 지켜야 할 8가지 원칙을 발표했습니다. 여기에는 조화, 공정성, 정의, 프라이버시 존중, 안전, 투명성, 책임성, 협업이 포함되며 지난 5월 경제협력개발기구가 발표한 것과 유사합니다. 하지만 윤리적 문제는 나라마다 다를 수 있습니다. 예를 들어, 중국은 신장의 이슬람 공동체인 위구르족 구성원들을 추적하기 위해 안면인식 기술을 사용했다는 주장으로 인권 옹호론자들로부터 비난을 받아왔습니다. 그렇다고 해서 중국 당국이 AI를 법 집행을 위해 사용하는 것은 비단 미국 연방수사국이 조사의 일환으로 얼굴 인식 기술을 사용하는 것만이 아닙니다. 모든 집단이 직면한 주요 과제 중 하나는 인공 지능 알고리즘이 어떻게 결정을 내리는지에 대한 투명성입니다. 그러나 이에 대한 합의된 기준이 없기 때문에 중국은 많은 나라들과 마찬가지로 여전히 어떻게 진행해야 할지 고민하고 있습니다. 사용자들에게 알고리즘이 자신의 삶과 관련될 때 어떻게 결정하게 되는지 물어볼 권리를 주는 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정은 좋은 AI 거버넌스의 한 예라고 생각됩니다.

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