코로나19가 앞당긴 디지털 전환은 글로벌 패권 경쟁을 촉발했다. 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 등의 핵심기술로 대표되는 4차 산업혁명 시대와 맞물려 디지털 전환은 더욱 가속화되고 있는 상황이다. 특히 지난해 11월 미국 오픈AI의 챗GPT 등장과 함께 AI 기술과 플랫폼을 위시한 디지털 생태계의 진화가 거듭되고 있다. 윤석열 정부는 세계적인 디지털 전환 흐름에 발맞춰 ‘디지털 경제 패권국가’ 실현을 국정과제로 내걸고 AI 분야에서 한국의 국가 역량을 세계 3위권에 올려놓겠다고 선언했다. 이런 가운데 정부의 역점 과제 실현을 위해 지난해 9월 디지털플랫폼정부위원회가 출범했다. AI를 비롯한 디지털 기술을 기반으로 모든 데이터가 연결되는 디지털 플랫폼상에서 국민·기업·정부가 함께 사회 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 정부 서비스를 구현할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 현 정부의 디지털 경제 비전 실현을 위한 주요 정책방향과 과제를 짚어보기 위해 고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장을 만났다. 이번 인터뷰는 7월 6일 디지털플랫폼정부위원회 사무실에서 홍일표 경제·인문사회연구회 사무총장의 진행으로 이뤄졌다. 홍일표 사무총장(이하 홍일표) 유럽의회가 최근 본회의 표결로 인공지능(AI) 규제법안을 통과시켰고, 미국 상원에서는 생성형 AI가 만든 콘텐츠에 대해 사업자가 법적 책임을 지도록 하는 법안이발의됐다. 이처럼 새로운 AI 윤리규범 확립이 세계적인 화두로 떠오른 가운데 윤석열 대통령도 지난 6월 21일 프랑스 파리 소르본대학교에서 열린 ‘파리 디지털 비전 포럼’에 참석해 새로운 디지털 질서 정립을 구체화한 ‘파리 이니셔티브’를 선언하며 이 같은 흐름에 동참하는 모습을 보이고 있다. 이와 관련하여 규제와 규율, 규범을 포함한 디지털 전환의 큰 흐름에 대한 총론적 설명과 위원장께서 특히 주목하는 바에 대해 말씀 부탁드린다. 고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장(이하 고진) 예전에 4차산업혁명위원회 소속 위원으로 있었다. 당시엔 디지털 전환이라는 것이 사실 크게 와닿지 않았다. 유럽과 미국이 중국의 급부상에 대응하는 과정에서 ‘4차 산업혁명’이란 표현이 나왔다. 산업혁명 발전의 흐름을 보면 증기기관에서 전기로, 그리고 정보통신기술(ICT)의 발전으로 이어졌는데 인공지능(AI)이 등장하면서 큰 충격을 안겨줬다. 지난 연말에는 챗GTP가 등장했고 이후 빅테크 기업들이 앞다퉈 생성형 AI 기술을 선보이며 총력전을 벌이고 있다. 누구나 AI를 쓰는 시대가 도래했지만 한편으로 부작용과 위험에 대한 우려도 공존한다. 국제사회는 이대로 변화를 맞이하게 될 경우 고용, 교육 등 사회 전반에 커다란 영향을 줄 것이라는 문제의식에 따라 디지털 규범과 관련한 논의를 본격화하고 있다. 우리나라도 이미 지난해 9월 윤석열 대통령이 ‘뉴욕 구상’을 통해 ‘새로운 디지털 질서’의 필요성을 역설한 이후 AI를 비롯한 디지털 규범의 기본방향을 담은 ‘디지털 권리장전’을 준비 중이다. 또한 대통령께서는 지난달 ‘파리 디지털 비전 포럼’에서 ‘세계 디지털 질서 정립을 위한 어젠다’를 제시한 바 있다. 이러한 일련의 과정을 보며 대한민국이 선도적으로 디지털 신질서를 만들어가야 할 때라는 점을 실감하고 있다. 새로운 디지털 질서를 만드는 데 우리 위원회가 기여해야 할 점이 많기 때문에 막중한 책임감을 느낀다. 홍일표 경제·인문사회연구회 사무총장(왼쪽), 고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장(오른쪽) 홍일표 디지털플랫폼정부위원회는 디지털 전환의 흐름에 선제적으로 대응하기 위한 국가전략산업의 일환으로 출범했다. 위원회는 지난 4월 ‘디지털플랫폼정부 실현계획’을 발표하면서 ‘오직 국민을 위한 정부’, ‘똑똑한 원팀 정부’, ‘민관이 함께하는 성장플랫폼’, ‘믿고 안심할 수 있는 정부’를 핵심 추진과제로 제시했다. 이를 통해 규제뿐 아니라 진흥 측면에서도 상당한 의지와 촘촘한 계획을 드러냈다고 보는데 디지털플랫폼정부의 목표와 역할, 계획에 대한 설명을 듣고 싶다. 홍일표 경제·인문사회연구회 사무총장 고진 우선 현 정부가 왜 디지털플랫폼정부를 들고 나왔을까를 생각해볼 필요가 있다. 이와 관련해 대통령께서는 몇 가지 문제의식을 갖고 있었던 것으로 알고 있다. 과거 정부에서는 정치적 신념에 의해 정책을 만들어 시행한 경우가 많았는데 이에 대한 결과가 좋지 않더라는 것이다. 과학적 근거에 기반해 정책을 수립하고 성과 분석을 했더라면 부작용을 최소화할 수 있었을 것이란 문제인식이 있었고, 이를 해결할 수 있는 방안으로 디지털플랫폼정부가 제안됐다. 품질이 좋은 데이터를 기반으로 만들어진 정책은 상당히 과학적인 근거를 가졌다고 볼 수 있다. 정부 내에 있는 데이터들만 잘 모아 활용해도 충분한 과학적 근거를 확보할 수 있고 정교한 정책을 만들 수 있겠다는 생각에서 플랫폼이란 개념을 도입한 것이다. 그런 의미에서 디지털플랫폼정부는 정부 시스템을 연계·통합해 하나의 정부를 구현하고 부처 간 데이터 칸막이를 없애 정부 정책과 의사결정이 과학적으로 이뤄질 수 있는 기반을 갖추는 것이라 할 수 있다. 이러한 혁신을 지속가능하게 하려면 정부가 주도하기보다 민간이 함께할 필요가 있다. 즉 디지털플랫폼정부는 민·관이 함께 사회문제를 해결하는 정부 혁신 전략이라는 점에서 의미가 크다. 이를 실현하고자 각 부처들과 조율을 거친 끝에 지난 4월 실현계획을 발표했다. 미래에 대비한 정부 시스템을 만들기 위해 민간의 혁신 생태계를 활용하는 것이라고 보면 된다. 이 시스템을 구현하려면 무엇보다 공무원들의 일하는 방식을 바꿔야 하는데 그 부분이 가장 힘든 점이고 우리의 과제이기도 하다. 각 부처와 기관들이 AI를 활용하고 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 예산을 확보하고 있고, 부처의 참여도를 높이기 위해 각종 평가지표에 디지털플랫폼정부 정책 평가항목을 반영하는 등 디지털플랫폼정부를 활성화할 수 있는 환경을 조성하는 데 힘쓰고 있다. 또한 실현계획의 차질 없는 이행과 조기성과 창출을 위해 16개 TF 체제로 전면 전환하고 실현 계획 이행에 박차를 가하고 있다. 디지털플랫폼정부가 실현되면 온라인으로 제공되는 모든 정부 서비스가 100% 통합됨으로써 국민들은 이 기관, 저 기관을 다니며 민원서류를 발급받아 제출할 필요없이 한 곳에서 일 처리가 가능해진다. 몰라서, 바빠서 당연히 누려야할 혜택을 놓치는 일도 없어진다. 또한 디지털 인재 양성과 고용 창출 효과와 함께 2026년까지 서비스형 소프트웨어 기업(SaaS)을 1만 개 이상으로 확대할 수 있을 전망이다. 글로벌 경쟁력을 갖춘 다양한 혁신 서비스가 가능해지면서 해외 진출 성과도 가속화할 것으로 예상된다. 홍일표 6월 24일은 ‘전자정부의 날’이었다. 일반 국민에겐 다소 낯설게 다가올 수 있지만 공직자나 학자, 관련 이해관계자에게 전자정부는 익숙한 개념이기도 하다. 언론보도 등을 통해 매년 국제연합(UN)의 전자정부 평가에서 우리나라가 최상위 국가로 인정받고 있다는 사실을 접하기도 하는데, 과연 전자정부와 디지털플랫폼정부의 차이는 무엇인지 궁금하다. 전자정부는 여전히 행정안전부가 담당하고 있는데 위원회와 행안부의 관계는 어떻게 되는 것인가에 대해서도 설명 부탁드린다 고진 지난 4월 실현계획 보고회에서 “디지털플랫폼정부는 전자정부의 업그레이드가 아니라 차원이 완전히 다른 것”이라고 했던 대통령 말씀으로 명확하게 설명된다. 행정업무의 디지털화·효율화를 통해 국민 편익을 증진하고자 하는 방향은 동일하지만 기존 공급자 중심 서비스 제공 모델에서 근본적으로 탈피한 것이 디지털플랫폼정부다. 가령 전자정부는 국민이 민원서류를 인터넷으로 편리하게 발급받을 수 있도록 했다면 디지털플랫폼정부는 정부 부처 간에 주고받으면 되는 서류를 국민이 직접 발급받아 제출하는 불편함을 해소하는 역할을 한다. 철저하게 국민의 시각에서 설계한 정책이라고 보면 된다. 또한 행안부는 디지털플랫폼정부 실현 과정에서 중추적인 역할을 담당한다. 실제로 행정안전부 측에서 우리 위원회 정부위원으로 참여하고 있고, 과학기술정보통신부와 함께 공동 주관부처로서 역할을 맡고 있다. 그동안 행안부가 전자정부와 디지털정부 업무를 총괄하며 축적한 노하우를 바탕으로 디지털플랫폼정부로의 전환 과정에서 우리 위원회와 잘 협력해 나갈 것으로 기대하고 있다. * 디지털플랫폼정부위원회는 30명 이내의 민간위원과 과기정통부, 행안부 장관 등 당연직 정부위원으로 구성되며, 위원회 활동을 지원하기 위해 디지털플랫폼정부추진단을 설치·운영 중이다. 홍일표 디지털 전환 중에서도 특히 생성형 AI가 우리 사회에 미칠 영향과 그에 대한 대응에 대해 어떠한 생각을 갖고 계신지 궁금하다. 또한 AI와 관련하여 정부 차원에서 특별히 더 관심을 갖고 주력하는 부분이 있다면 무엇인지 말씀해 달라. 고진 지난 연말 챗GPT가 대중에 널리 소개되면서 그동안 인공지능에 대한 막연한 기대감을 높은 효용성으로 증명했다고 본다. AI의 일상화 시대를 열었다고 해도 과언이 아니다. 생성형 AI는 이미 우리의 일상은 물론 사회 전반에 큰 변화를 촉발했다. 이를 좋은 기술로 활용하기까지 많은 과제들이 있겠지만 지금까지 보여준 것 이상으로 더 많은 분야에서 생산성을 획기적으로 끌어올릴 것이다. 그러나 아직까지 국내에서는 초거대 AI를 활용해 혁신서비스를 개발하고 이용하는 측면에서 전문적인 지식 부족, 높은 인프라 구축·운용비용 등 여러 장벽이 존재하는 것이 사실이다. 우리 위원회에서는 이러한 문제점을 극복하고 국내 초거대 AI 생태계를 조성하기 위해 과기정통부와 함께 디지털플랫폼정부 핵심사업으로 ‘초거대 AI 활용 인프라 마련 사업’을 추진하고 있다. 이미 이달부터 본격적으로 민간이 개발한 초거대 AI 인프라를 민·관이 활발하게 이용함으로써 국민이 체감할 수 있는 창의적인 혁신서비스를 개발할 수 있도록 지원을 시작했다. 향후에는 디지털플랫폼정부의 최상위 통합플랫폼인 ‘디지털플랫폼정부 허브(DPG 허브)’를 중심으로 초거대 AI 인프라, 데이터레이크(data lake, 다양한 환경에서 수집한 모든 데이터를 가공되지 않은 원래의 형태로 저장하여 공유하는 공통 데이터 저장소), 테스트베드 등을 연계해 민간과 공공의 데이터와 서비스를 자유롭고 안전하게 공유하고 활용할 수 있는 여건을 조성할 계획이다. 또한 세계 최초로 정부 전용 초거대 AI를 도입하려 한다. 데이터를 기반으로 정책 수립과 의사 결정을 하도록 함으로써 공무원의 업무 효율과 공공서비스 품질을 획기적으로 높이기 위한 취지다. 정부 전용 초거대 AI는 정부 데이터와 민간의 기술력을 바탕으로 단계적으로 구현할 계획이다. 이를 위해 지난 6월 5일 초거대 공공 AI TF를 발족했으며 앞으로 이행방안 마련에 힘을 기울일 예정이다. 홍일표 한국의 국책연구기관들이 디지털 전환, 디지털플랫폼정부와 관련해 연구든 사업이든 어떤 역할을 더 많이 수행할 필요가 있다고 보시는지 궁금하다. 예를 들어 연구회는 정부 부처의 과제 제안을 받아 소속 연구기관들과 함께 협동연구를 수행해 정부 정책을 지원하기도 한다. 특히 개인정보보호위원회처럼 소관 연구기관이 없는 경우에는 보다 적극적으로 이러한 제도를 활용할 수 있도록 하고 있다. 디지털플랫폼정부위원회가 국책연구기관들에게 요청 혹은 제안할 만한 과제가 있다면 말씀 부탁드린다. 고진 국책연구기관들의 역할이 매우 중요하다고 본다. 위원회 내에 데이터 전문가, AI 전문가가 있지만 사실 섹터별로 도메인 날리지(domain knowledge, 특정 분야에 대한 전문 지식)가 굉장히 부족하다. 현재 위원회 추진단은 한국행정학회, 한국정책학회, 정보통신학회 등 주요 11개 학회와 15개 전문기관을 자문단으로 두고 정책개발 과정에서 협업하고 있다. 경제·인문사회연구회 소속 연구기관으로는 정보통신정책연구원, 한국행정연구원 정도가 함께하고 있는 것으로 알고 있다. 앞으로 좀 더 많은 국책연구기관들이 관련 부처 공무원들의 일하는 방식을 바꾸는 데 역할을 해줬으면 한다. 또한 중요한 것이 데이터 품질인데 국책연구기관들이 각자의 도메인 안에서 데이터 품질 유지를 위한 체계를 만들거나 데이터 수집 기간을 단축하는 등의 역할을 해줄 수 있으리라 생각한다. 위원회의 실현계획에는 ‘디지털 트윈(가상공간에 실물과 동일한 물체를 구현하고 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하는 기술) 구축’이라는 과제가 있다. 우리가 말하는 디지털 트윈은 데이터를 체계적으로 수집하고 품질을 유지하느냐가 관건이다. 데이터의 수집 및 가공과 관련한 품질관리 체계를 섹터별로 만드는 것이 중요하다. 그래야 유효한 데이터를 바탕으로 정책을 잘 만들고 성과를 낼 수 있다. 또한 국책연구기관들의 애로사항 중 하나가 민간 데이터를 활용해야 하는데 예산이 넉넉하지 않다는 점이라고 알고 있다. 그러한 문제를 해결해줄 수 있는 곳이 우리 위원회가 아닐까 싶다. 좋은 정책을 만들어내려면 민간 데이터도 잘 활용해야 한다. 민간 데이터 없이는 복지 사각지대 문제를 촉발한 ‘수원 세 모녀 사건’과 같은 비극을 해결할 수 없다고 본다. 정부 시스템만으로는 한계가 있기 때문에 다른 방법을 찾아야 하는데 민간 데이터가 하나의 대안이라고 생각한다. 이런 부분에서도 국책연구기관들이 할 수 있는 역할이 많다. 고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장 홍일표 경제·인문사회연구회 내에서도 디지털전환추진단 운영을 통해 국책연구기관들 간의 디지털 전환 종합연구를 독려하고 있다. 또한 말씀하신 바와 같이 데이터 기반 행정 또는 데이터 기반 정책 제안을 위해 데이터를 수집하고 공유하며 외부의 다른 기관들과 이를 활용할 수 있도록 하는 시스템도 운영 중이다. 디지털플랫폼정부 구현을 위해 위원회와 협업할 수 있는 다양한 방안을 모색해보면 좋을 듯하다. 고진 현재 디지털 트윈 과제와 관련하여 지방정부들로부터 제안을 받으려 한다. 각 지방정부마다 원하는 디지털 트윈 구축 방식을 제안하게 될 것이다. 그렇게 되면 각 광역권별로 하나씩 지정해 데이터 체계를 구축하려 한다. 그럴 때 경제·인문사회연구회 소관 연구기관들과 함께 프로젝트를 만들어 추진하면 좋지 않을까 생각한다. 데이터 수집단계의 첫 접점은 지방정부라고 볼 수 있다. 하지만 지방정부는 그와 관련한 지식이나 역량이 부족할 것이라 보기 때문에 국책연구기관들이 지역별로 원하는 영역에서 디지털 트윈 구축단계부터 참여한다면 좋은 성과를 얻을 수 있지 않을까 싶다. 홍일표 오늘 위원장님의 제언을 들으며 디지털 전환의 흐름 속에서 디지털플랫폼정부의 역할과 필요성에 대해 깊이 있게 들여다보는 계기가 된 것 같다. 경제·인문사회연구회와 소속 연구기관들도 국가 차원의 디지털 전환 정책 수립을 뒷받침할 수 있도록 노력할 것을 약속드린다. 바쁘신 와중에도 인터뷰에 응해 주셔서 감사드린다

밀레니엄버그로 온 세상이 난리였던 1999년, 그 시절 만난 어느 연구자와 AI가 연구보고서를 작성하는 때가 올 것이라는 이야기를 나눴다. 정보통신 기술이 발전함에 따라 AI가 연구보고서를 작성하는 날이 머지않아 도래할 것이라는 나의 주장에 그 연구자는 결코 그런 세상은 도래하지 않을 것이라 장담했던 기억이 있다. 2008년 개봉한 영화 ‘아이언맨(Iron Man)’에서 주인공은 자비스(JARVIS)라는 AI 비서의 도움을 받아 가공할 만한 첨단소재 수트를 완성했고 시리즈를 통해 대화형 AI의 실현 가능성에 대한 대중의 상상력을 한껏 높여주었다. 2016년 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌이 벌인 세기의 바둑 대결에서 전 세계는 AI의 발전에 충격을 받았다. 다섯 번의 대국 중 한 번의 승리를 거둔 이세돌 9단은 AI를 이긴 최후의 인간이란 명예로운 타이틀이 붙게 되었다. 2022년 챗GPT 출현에 전 세계는 생성형 AI에 관한 충격에 빠져있다. 국책연구기관도 빠르게 발전하는 기술을 접목해서 아날로그형 연구에서 디지털플랫폼 기반 연구방식으로 변화를 추구해야 한다. 디지털플랫폼정부(DPG)와 국책연구기관 정부는 AI 등의 기술을 활용하여 다양한 데이터를 통합ㆍ연계 및 분석하는 디지털플랫폼을 기반으로 국민, 기업 및 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 디지털플랫폼정부를 추진하고 있다. 부처 간 칸막이 문화나 비표준화, 아날로그형 전통적인 물리적 업무 관행에서 벗어나 모든 데이터가 디지털로 연결된 새로운 행정서비스 모델이다. ‘인공지능ㆍ데이터로 만드는 세계 최고의 디지털플랫폼정부’라는 비전 아래 디지털플랫폼정부 구현 목표를 제시하고 특별법 제정, 클라우드 네이티브 적용, 범정부 서비스 통합 창구 구축, 인공지능ㆍ데이터 기반 과학적 행정, 민관협업 플랫폼 구축, 디지털 트윈 구축 등의 추진과제 등을 세부 과제로 설정하고 단계별 추진계획을 마련하여 국민이 체감할 수 있는 변화를 추진하고 있다. 디지털플랫폼정부의 비전과 목표는 출연연의 그것과 크게 다르지 않다. 국가 지식산업 발전을 위해 다양한 연구기관과 정부, 국회, 학계, 산업계 등 이해관계자들과 소통과 협업을 하고 있고 여전히 아날로그적인 연구 수행 및 행정 처리가 이루어지고 있기 때문이다. 데이터 기반 연구, 투명한 경영환경 마련 연구회는 지난 10년간 다양한 정보화 사업들을 통해 국책연구기관의 디지털 전환을 선도하는 데 큰 노력을 기울이고 있다. 데이터 기반 정책연구를 위해 연구에 필요한 데이터를 수집하고 다양한 분석이 가능한 NRC데이터정보시스템(NDIS)를 구축·운영 중이며, 출연연의 연구성과물을 국가정책연구포털(NKIS)을 통해 무료로 다운로드 받을 수 있도록 서비스하고 있다. 또한 예산집행의 투명성 제고를 위해 출연연 재정정보시스템(NFIS)을 구축·확산 중이다. 특히 종이문서 절감을 위해 전자증빙, 클라우드 기반 전자계약시스템도 도입하여 연구기관이 공동으로 활용 중이다. 연구단지가 세종시로 이전한 이후에는 사이버보안 관제센터(NRSC)를 개소하여 운영 중에 있으며 최근에는 클라우드 기반의 협업 툴인 스마트연구플랫폼(NCIS)을 구축하여 연구회 및 26개 연구기관 구성원들이 시·공간적 제약을 벗어나 연구를 지속할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 그러나 여전히 연구 과정에서 생산되는 중간 산출물이나 연구 기초자료는 연구자 개인의 관리하에 머물고 있고 해외 데이터나 공공데이터 및 민간데이터는 개별 기관별로 확보하여 활용하는 등 빅데이터나 AI 활용에 필요한 기반이 부족한 실정이다. 뿐만 아니라 클라우드 네이티브 전략 또한 개별 연구기관별로 대응하는 등 통합과 연계를 통해 효과를 극대화할 수 있는 많은 부분이 제도, 예산, 인식 부족 등으로 가시적인 성과를 달성하지 못하고 있는 현실이다. 소통과 협력을 통한 국책연구기관 디지털트윈 국책연구기관 구성원을 대상으로 실시한 설문조사 결과 2022년 국책연구기관의 디지털 전환 수준은 미흡(54%)하다고 인식하고 있으며, 향후 행정비용 절감, 업무 효율성 증대, 정책생태계 활성화 등에 기대감을 나타내고 있다. 또한 성공적인 디지털 전환을 위해서는 기관장의 관심 제고 및 구성원들의 인식변화가 필요하다는 응답이 주를 이루는 등 현재 수준에는 만족하지 못하지만, 변화에 대한 기대는 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 나타나고 있다. 국가정보화 예산(11조 5,395억 원)은 전년 대비 15% 증가했지만 같은 기간 국책연구기관 정보화 예산(194억 원)은 약 3% 증가하는 데 그치고 있다. 또한 전문성을 가진 인력의 비중이 기관 평균 4.5명 수준으로 새롭게 등장하는 AI, 빅데이터, 클라우드 등 신기술을 접목하고 사이버보안 및 개인정보 대응, 기관 내 공공데이터 업무까지 담당해야 하는 등 폭증하는 업무량에 비해 턱없이 부족한 인력 구조는 국책연구기관의 디지털 전환 촉진에 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 국책연구기관은 연구회 체제 25년을 바라보고 있다. 그동안 연구기관별로 농축된 역사와 업무수행 방식은 디지털 대전환기를 맞아 새로운 역사와 문화를 요구하고 있다. 연구기획부터 연구 수행과 성과확산에 이르는 일련의 과정이 서류와 대면에 의존하고 오프라인 중심으로 진행되는 현재 연구 수행 방식의 변화가 필요하다. 클라우드 기술 기반 위에 연구데이터를 집적하고 표준화된 연구행정시스템을 탑재한 후, AI 기술을 접목한 대화형 연구를 수행해야 한다. 또한 다양한 이해관계자들이 참여를 바탕으로 시간과 공간의 제약을 넘어 온라인을 통한 실시간 토론과 협업이 가능하도록 디지털플랫폼 기반의 디지털트윈 국책연구기관 통합플랫폼 구축이 필요하다. 이를 위해서는 관계기관의 적극적인 관심과 리더십이 필요하며 연구기관의 자발적 참여와 기존의 업무 관행을 개선하려는 노력이 요구된다. 기술은 우리의 상상을 초월해서 빠르게 발전하고 있다. 20여 년 전 AI에 관한 대화를 나눴던, 지금은 부서장이 된 선임연구위원을 다시 만나 그때를 회상했다. 우리 국책연구기관에도 자비스(JARVIS)가 현실이 되는 세상이 찾아온 것이다.

OpenAI의 챗GPT, 구글의 바드(Bard)와 같은 생성형 인공지능 붐이 일면서 이를 연구에 활용하는 연구자들을 찾는 건 더 이상 어려운 일이 아니다. 단순 질문에 대한 답을 구하는 것에서부터, 보고서 내용을 요약하고, 복잡한 내용을 알기 쉽게 유형화해주며, 원고를 원하는 포맷으로 바꾸어 주고, 외국어를 이해하기 쉬운 우리말로 바꾸어 주기까지 하는데 사용하지 않을 이유가 없다. 특히 유형화와 요약에 있어 탁월한 성능을 보여주고 있다는 점에서 생성형 인공지능은 연구자들에게 거부할 수 없는 매력으로 다가온다. MS오피스에 탑재될 코파일럿(Copilot)과 같은 기능이 조만간 상용화된다면 기존의 보고서를 참조해서 새로운 보고서를 작성하고, 이전 자료와 현재 자료를 비교·분석하는 그래프를 생성하며, 파워포인트 발표자료를 만들고, 이메일을 작성하는 것에 이르기까지 연구자가 직접 해야 하는 수고를 덜 수 있을 것이다. 어떤 질문을 던지느냐가 독창성을 가늠하는 시대 생성형 인공지능이 연구에 점점 더 많이 활용되면서 대두되는 문제 중 하나가 연구윤리다. 연구자는 직접 작성하지 않고 타인의 아이디어나 저작물을 사용할 때 이를 투명하게 밝혀야 할 의무가 있다. 글쓴이의 자격(authorship)과 저작권(copyright)은 타인의 것과 나의 독창적인 것을 구분하는 데에서 출발하기 때문이다. 그렇다면 챗GPT가 내놓은 답을 연구보고서나 논문에 가져와 쓰고자 할 때, 이는 나만의 독창적인 것일까 아니면 타인의 것일까? 생성형 인공지능은 사용자가 던지는 질문에 따라서 훨씬 더 정교한 답을 내놓는다. 심지어는 사이버 공격에 활용할 수 있는 코드를 내놓기도 한다. 예를 들어 챗GPT는 사용자의 불법적이고 비윤리적인 요청에 응답하지 않도록 훈련되어 있지만, 사용자는 테스트를 목적으로 하는 보안 연구자임을 설명하고 질문을 던짐으로써 이러한 윤리코드를 우회할 수 있다. 답하는 능력보다 질문하는 능력이 중요해지고 있고, 어떤 질문을 던지느냐가 독창성을 가늠하는 중요한 잣대가 되어가고 있는 것처럼 보인다. 챗GPT가 내놓은 답이라고 할지라도 남들이 도출한 답과 차별성이 존재한다면, 이는 곧 사용자가 던지는 질문들의 독창성이 반영된 결과라는 점을 부인하기 어렵다. 챗GPT와 투명성, 그리고 연구윤리 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾는 사람을 넓은 의미에서 연구자라 지칭한다면, 연구의 가치는 연구질문뿐만 아니라 질문에 대한 답과 이를 도출하는 과정에서도 나온다. 동일한 연구질문을 던지더라도 사용하는 데이터와 연구방법에 따라 다른 대답이 나올 수 있기 때문이다. 따라서 우리는 연구에 사용한 질문과 데이터, 연구방법을 투명하게 공개하고 이에 더해 사용한 소프트웨어 등의 기술적 보조장치 또한 공개한다. 이러한 잣대를 공정하게 적용한다면 생성형 인공지능의 사용도 투명하게 공개하는 것이 옳다. 물론 생성형 인공지능을 사용했다는 점을 공개하더라도 재현가능성(replicability)이 보장되기는 어려울 것이다. 생성형 인공지능은 동일한 질문에 대해 동일한 대답을 내놓지 않기 때문이다. 챗GPT에 던지는 질문에 대한 답을 도출하는 과정에서 작동하는 알고리즘을 연구자가 설명하는 것 또한 불가능에 가깝다. 따라서 연구윤리 측면에서 어느 수준까지 생성형 인공지능의 사용을 투명하게 공개할 것인가는 논의의 여지가 있다. 중요한 점은 질문하는 능력이 중요한 시대가 도래하더라도 여전히 질문의 독창성과 차별성만으로 연구의 가치를 온전히 판단하는 게 어렵다는 것이다. 데이터를 분석하면서 어떤 소프트웨어를 어떻게 활용했는지를 공개하는 것처럼 보고서나 논문을 작성하는 데 챗GPT를 활용한다면 연구자는 이를 투명하게 밝혀야 할 필요가 있다. EU 인공지능법안의 위험기반 피라미드 연구윤리 자율규제는 연구자의 자율성을 보장 지난 6월 유럽의회 본회의를 통과한 인공지능(AI)법안은 대규모 언어모델을 사용하여 예술과 음악, 기타 콘텐츠를 만들어내는 생성형 인공지능 모델에 엄격한 투명성 의무를 적용하고 있다. 2년 전 EU집행위원회가 내놓은 법률안에는 없었던 내용으로서, 급속한 인공지능의 발전상을 반영한 결과다. 인공지능 규제에 있어 우리가 EU의 위험기반접근법(risk-based approach)을 따라갈지는 미지수다. 그리고 아직까지 생성형 인공지능을 연구에 활용할 때의 의무에 관해서는 전 세계적으로 정해진 바 없다. 그러나 연구자가 생성형 인공지능을 연구에서 활용할 때 이를 투명하게 밝히는 것이 연구윤리상 옳다면, 기왕이면 투명성 의무가 강제적으로 부과되기 전에 우리 스스로 기준을 만들어 실천해 나갈 필요가 있다. 특히 생성형 인공지능을 사용했을 때, 이를 얼마나 그리고 어떻게 투명하게 밝혀야 하느냐에 관한 논의를 연구기관 내부에서 연구자들 스스로 시작해야 한다. 자율규제는 외부에서 주어지는 것이 아니라 피규제자들 스스로 역량을 키워나갈 때 가능하다. 연구자와 연구기관 스스로 연구윤리를 자율규제(self-regulation)해 나가지 않는다면 연구자의 자율성(autonomy)을 보장받는 일은 요원하다.

최근 10년 동안 다양한 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가하고, 지속해서 수집·저장·공유가 활발하게 이루어지고 있다. 시간이 지날수록 데이터가 축적되고 가치가 높아짐에 따라 활용의 중요성이 더욱 주목받고 있다. 정부는 국정과제로 ‘모든 데이터가 연결되는 ‘디지털 플랫폼’’을 제시하였다. 이는 단기적으로는 통합된 플랫폼 위에서 데이터 공유 및 개방을 통해 다양한 가치 창출을 도모하고, 중장기적으로는 데이터 중심의 미래 사회변화 대응을 위한 기반을 확보하기 위한 노력으로 판단된다. 일상생활 속에서도 다양한 형태의 데이터가 생산됨에 따라 초기 코로나19 대응 과정에서처럼 그 범위는 지속해서 확장되고 있다. 이런 큰 변화의 흐름에 맞춰 연구기관에서도 데이터에 기반하여 도출한 사실, 통계, 경향 등을 제시하는 등 투명하고 객관적인 의사결정 근거 확보의 중요성이 강화되고 있다. 최근처럼 불확실성이 증대되는 상황 속에서는 유연한 대응이 필요하며, 이를 위해서는 데이터 중심의 객관적인 정책 기반 확보가 필수적이다. 연구데이터 수집과 공유에 대한 논의 데이터는 의사결정에 필요한 근거를 제공하여 객관적인 판단을 가능하게 한다. 특히 정책연구에서는 정책 제안과 수립 근거 마련에 필수적인 요소이다. 하지만 데이터 구축에 많은 시간이 소요되고 문제 해결에 적합한 데이터를 찾기는 매우 어려운 실정이다. 따라서 데이터 공유 활성화를 통해 효율성 개선을 도모할 필요가 있다. 데이터 중심의 협업을 장려하고 더욱 투명하고 객관적이며 포괄적인 정책 결정을 촉진하는 등 연구 수행을 위한 기반 마련이 필요하다. 하지만 대부분 연구기관에서는 데이터에 대한 중요성은 인지하고 있지만 데이터 공유 및 개방의 필요성은 거의 논의되지 않고 있다. 특히 경제·인문사회 분야 연구기관에서는 더욱 그렇다. 많은 연구가 문헌 분석 중심의 연구로 이루어지고 연구자가 실제 측정기기를 통해 데이터 생산을 하지 않기 때문에 ‘우리 기관은 데이터 생산기관이 아니고 이용(수요)기관이기 때문에 데이터가 없다’는 인식을 가진 경우가 많다. 그러나 최근 설문조사, 패널 데이터, 공간정보 가공 데이터, 그 외 단순 그림·표까지 데이터 형태로 공개하는 사례가 늘고 있다. 또한 해외 주요 기관인 OECD에서 발간한 보고서에서도 그래프 및 입력 데이터에 대해 데이터 인용 인덱스인 DOI(Digital Object Identifier)를 부여해 상세 내용을 확인하고 필요에 따라 활용할 수 있도록 구성하고 있다. 이와 유사하게 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 구축한 국가연구데이터플랫폼인 DataOn(http://dataon.kisti.re.kr)에서는 연구과제별로 생산·활용한 데이터셋(Dataset), 그림·표를 공개하고 있다. 시간이 지날수록 데이터의 범위는 다변화하고 있고 데이터와 정보의 경계 또한 약화하고 있다. 이런 흐름에 맞춰 연구기관에서도 데이터의 범위를 제한하지 않고 다양한 형태로 구성된 데이터를 수집 및 공유하는 것이 필요하다. 데이터 공유, 어렵지만 시작해야 연구데이터를 수집 및 관리하기 위한 효과적인 방법 중 하나는 ‘연구데이터 관리 계획(Data Management Plan, 이하 DMP)’을 활용하는 것이다. DMP에는 데이터 이름, 설명, 데이터 형태, 공유계획 등에 대한 정보를 기술한다. 관리체계가 정립되지 않은 초기 단계에서는 연구데이터 범위가 명확하지 않은 경우가 많다. 그렇기 때문에 연구자의 중요성에 입각해 데이터 범위를 설정하여 수집·관리할 필요가 있다. 데이터 품질도 중요하지만 우선 데이터 수집에 초점을 맞춰야 한다. DMP는 연구에서 어떤 데이터를 활용하고 어떤 성과물을 산출할 것인지에 관해 연구 제안단계에서 미리 생각해보는 데 의의가 있다. 데이터의 사전 설계를 통해 보다 질 높은 연구가 이루어질 수 있도록 하고, 연구종료 시에 DMP에 근거한 연구데이터 산출물을 제출(업로드)하는 과정의 이행을 거치며 ‘데이터 수집’을 수행하는 것이다. DMP 중심 데이터 관리 체계 주요 절차 원칙적으로는 정부 예산으로 수행한 모든 연구 데이터는 공공재로서 공개해야 하지만 현실적으로는 어려운 부분이 있다. 연구자는 데이터를 공유하기 위해 정리하는 등 많은 시간과 노력이 필요하며, 자신의 연구 노하우가 공개되어 학문적인 우위가 없어지는 부분에 대해 거부감이 있다. 또한 자신의 연구데이터가 검증대에 올라 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있는 부분 등에 대해 못마땅하게 생각하여 형식적인 제출에 그치는 경우가 많다. 이런 연구자들의 인식으로 인해 질 높은 연구데이터의 공유는 쉽지 않다. 이런 문제를 해소하기 위해서는 데이터 생산 및 공유에 대한 연구보고서 등에 못지않은 충분한 한 개의 성과로 인정할 필요가 있다. 장기적으로는 연구기관 차원, 더 나아가서는 국가 차원에서 인력, 예산, 데이터 성과 인정 등 다양한 형태의 인센티브가 필요하다. 인식 전환 및 공유 문화의 정착이 필요 대부분 데이터의 수집 및 공유의 중요성은 인지하고 있으나 적극적으로 대응하고 있지 않은 상황이다. 하지만 미래사회 대응 및 시대 흐름에 맞춰 연구기관도 변화가 필요하다. 특히 국가 예산을 받아서 수행하는 연구에서 발생하는 모든 데이터는 공공재로 인식하고 공유하기 위한 노력이 필요하다. 질 높은 데이터의 생산 및 공유로 이어지도록 인식 전환 유도 및 문화 정착이 필요하다. 질 높은 연구데이터 축적은 적재적소의 정책 대응을 위한 기반으로 이어질 것이다. 초기 단계에서는 연구기관 내부 활용을 중심으로 시작하되 정착한 이후에는 대국민 대상으로 데이터를 개방하는 방향으로 체계 구축이 필요하다. 더 나아가서는 다양한 형태의 데이터 연계 서비스를 구축하는 등 수요자가 쉽게 참여할 수 있는 생태계를 구축해야 한다. 지식 창출 및 협업을 확산하는 데에 국책 연구기관으로서 역할과 책임을 다할 필요가 있다.

우리 사회가 급속한 디지털 전환을 맞이하면서 지식과 정보가 유기적으로 연결되고 데이터와 인공지능이 주도하는 시대가 되었다. 데이터와 인공지능이 더 중요해짐에 따라 그에 발맞춰 연구 및 정책을 제안하는 것이 필수적인 사항이 되었다. 디지털 기술의 이러한 발전 추세에 발맞춰 경제·인문사회연구회는 국가정책 연구의 패러다임 변화를 주도하고자 노력하고 있다. 데이터 기반 의사 결정 및 증거기반 정책에 큰 노력을 기울이고 있다. 증거기반 정책은 과학적 증거에 의한 합리적 의사 결정을 통해 정책의 성공 가능성을 높이려는 노력이다. 실패하는 정책이나 프로그램을 지속하는 것은 예산 낭비이기 때문에 낭비를 막고 정책의 성공 가능성을 높이기 위한 것이다. 이러한 논리로 연구기관에서는 AI·데이터 시대를 맞아 증거기반 정책은 당연하게 생각되는 분위기이다. 이 흐름에 맞추어 디지털 시대의 정책 연구로 빅데이터 연구반이 설립되었다. 전문성 함양 및 지식 공유 빅데이터 연구반은 빅데이터 전문가 풀 구축 및 연구기관 연구자들의 빅데이터 우수사례 공유를 위하여 시작되었다. 2021년 11월 시작되어 매월 1회 온·오프라인으로 동시에 개최하고 있다. 빅데이터 연구반 운영의 주요 목표는 정형 및 비정형 데이터의 처리 및 분석 방법을 통한 노하우를 공유하는 것이다. 빅데이터 분석에 관련한 실제 분석 사례와 분석 방법을 공유하여 데이터 학습을 위한 환경 조성한다. 이는 개별 연구자의 분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 학제 간 지식과 아이디어 교환을 촉진할 수 있다. 두 번째는 NDIS 시스템 데이터에 대한 수요를 파악하는 것이다. 다양한 분야의 연구자들의 전문성을 활용하여 미래의 데이터 수요를 파악하고 급변하는 국내외 국가 문제 환경에 한 발 앞서가는 것을 목표로 하고 있다. 빅데이터 연구반은 연구기관과 연구자 간의 협업을 위한 촉매제 역할을 하고 있다고 할 수 있다. 2023 빅데이터 연구반이 걸어온 길 2023년 현재까지 총 5차에 걸쳐 진행되었으며, 빅데이터에 대한 다양한 주제에 대해 다루었다. 포럼의 진행방식은 자유 주제 3개를 선정하여 발표한 후, 각 세션 이후에 토의와 질문을 하는 방식으로 진행되었다. 제1차 킥오프 회의는 지난 2월 27(월)에 개최되었다. 20개 연구기관 기획실장과 연구위원 등 40여명이 온·오프라인으로 참석하였다. 조병덕 경제·인문사회연구회 연구지원본부장의 개회 및 인사 말씀을 시작으로 고동환 정보통신정책연구원 연구위원이 NRC 빅데이터 연구반 3차년도 운영 계획을 발표하였다. 이어 NDIS 데이터 설명 및 소개와 모바일 기반 모빌리티 데이터 구축사례에 대한 발표 및 자유 토의가 있었다. 제2차 포럼은 4월 4일(화)에 개최되었으며 북한 공개정보 활용 전략정보 DB 구축과 반지하 주택 추출 과정으로 보는 건축물대장 데이터 특성, 에너지 수요전망모형에 대한 발표가 있었다. 제3차 포럼은 4월 25일(화)에 진행되었다. 형사·법무정책 분야에서의 텍스트 분석 활용 사례와 텍스트 마이닝을 활용한 미국 주요 통상정책 분석, 보건복지 분야 이머징 이슈 발굴 모형에 대한 발표와 토론이 이어졌다. 제4차 포럼은 5월 31일(화)에 진행되었다. 비정형데이터를 활용한 미래 청소년 정책의제 도출과 입법·법제 이슈 모니터링 및 의안 데이터 내용 기반 검색, ICT 지역별 고용 전망 모형 개발을 주제로 발표 및 토론이 진행되었다. 제5차 포럼은 6월 26일(월)에 진행되었으며 빅데이터 기반의 국제 거시경제 전망모형 개발 연구와 기계학습을 이용한 노동시장 변수 예측, AI를 이용한 소지역 단위 장래인구 예측방법론 개발 기초 연구를 주제로 발표 및 토론이 있었다. NRC 데이터 브리프 게재를 통한 확산 앞서 언급한 빅데이터 연구반은 데이터 학습을 위한 환경 조성과 협업의 촉매제 환경 조성을 언급하였다. 여기서 그치지 않고 브리프 게재를 통해 이를 널리 확산하고 있다. NRC 데이터 브리프와 빅데이터 연구반 칼럼은 NDIS 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 브리프는 매월 15일 발간되며, 칼럼은 ‘NRC Data News’에 고정적으로 게재되고 있다. 칼럼의 주요 내용은 분야별로 빅데이터 연구반 구성원의 노하우, 연구 구성원의 빅데이터 연구 시 애로사항, 데이터 관련 기관 및 분야의 환경변화, 데이터와 관련한 주요 이슈, 앞으로 기대하는 발전 방향을 담고 있다. 이러한 데이터 정보의 보급은 정책 입안자, 정부 부처, 국회, 민간 싱크탱크, 지방정부, 도서관 및 공공기관에 새로운 정책 문제를 알리는 데 중추적인 역할을 하고 있다. 앞으로도 NDIS 빅데이터 연구반은 NDIS 시스템에 대한 자문을 제공하고 미래 연구자들을 위한 다양한 공동 연구 작업을 촉진하는 데 있어 다각적인 역할을 수행할 것으로 기대된다. 데이터 기반 접근 방식을 통한 미래 급변하는 디지털 환경에서 정보통신기술의 발달을 통한 지식과 정보의 원활한 통합은 데이터와 인공지능이 주도하는 시대를 열었다. 우리 사회는 점점 데이터와 AI의 중요성을 인식하게 되면서 이러한 패러다임 변화에 맞춰 연구와 정책을 제시하는 일이 절실해졌다. 경제·인문사회연구회는 국가정책 연구의 변혁을 선도하는 데 앞장서, 지식 정보 사회가 제공하는 기회를 수용하여 데이터 기반 의사 결정을 위한 환경을 조성하고 있다. 빅데이터 연구반은 빅데이터를 활용하여 정책 결정의 디지털 전환을 주도하는 중심 역할을 하고 있으며, NDIS 플랫폼을 통해 디지털 시대의 정책 연구를 개척하고 사회의 전반적인 개선에 기여한다는 점에서 AI·데이터 시대의 주도적인 역할을 하고 있다. 이를 통해 빅데이터 연구반은 디지털 변혁이 제시하는 도전과 기회를 수용함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터와 인공지능에 의존하는 미래 지향적인 사회를 형성하고 있다. 뿐만 아니라 디지털 시대의 정책 연구를 주도하고 혁신을 촉진하며 사회 전체의 개선에 기여하는 데 앞장서고 있다. 연구기관의 데이터 표준화 논의 등의 앞으로의 빅데이터 연구반 활동이 주목된다

올해로 32회째를 맞은 세계 최대 RSA 콘퍼런스가 미국 샌프란시스코 모스콘센터에서 개최되어 사이버보안 전문기업 627개, 정보보안 전문가 및 세미나 참가자 등 4만여 명이 참관하였다. 출연연을 대표해서 백종원 전문위원과 정갑수 출연연 사이버보안 관제센터 PM이 참석했다. 2023년 주제는 ‘Stronger Together(함께 하면 더 강해진다)’로 고도화된 사이버 위협으로부터 정부와 보안 전문기업들이 상호 협력해야 이 위기를 극복할 수 있다는 의미를 강하게 내포하였으며, 또 다른 측면으로는 비협조적인 기업은 퇴출당한다는 강력한 메시지를 전 세계에 알린 자리였다. AI(Artificial Intelligence) 시대의 보안 기술 적용의 과제 메인 세션에서는 RSA 최고 경영자 로힛 가이(Rohit Ghai)가 과거 인터넷 시대에서 모바일·클라우드 시대를 지나 이제는 AI·데이터 시대가 개막되었다고 발표했다. 과거에는 서비스 관점의 편의성을 중요시했다면, 앞으로의 시대는 AI 기반 서비스에 안전한 보안(Identity Fabric, Zero Trust) 기술을 적용하는 것이 최우선 해결 과제라고 강조했다. 챗GPT의 등장으로 사람에게 질문하는 시대에서 챗GPT에 질문하는 시대로 변화하면서 AI로 인해 인간의 정체성 위기가 앞으로는 더 커질 것이라고 설명했다. 또한 신기술인 챗GPT의 양면성을 고려해 ‘Good GPT’가 있으면 ‘Bad GPT’도 존재한다는 사실을 알고 인간에게 도움이 되는 이로운 질문으로 AI 모델과 알고리즘을 훈련해야 한다고 강조했다. 올해로 32회째를 맞는 RSA콘퍼런스는 세계 최대 규모 사이버 보안 콘퍼런스 및 전시회로, 4월 24일(현지시간)부터 나흘간 미국 샌프란시스코에서 열렸다. 해킹 공격의 시대적 변화와 정보보안 혁신 기술 주요 세션에서는 5가지 새로운 해킹 공격 방식이 발표되었다. AI 기술이 빠르게 도입되면서 해킹 기술에도 AI를 활용한 새로운 공격이 급속도로 확산하고 있다. 기존에는 사용자 중심의 서비스 공격 또는 SOC(Social overhead capital) 기반을 무력화시키는 공격에서 이제는 사람들을 유인하기 위해 세련된 웹사이트에 AI를 탑재시켜 SEO(Stands for Search Engine Optimization)·멀버타이징(Malvertising)·멀웨어(Malware)·사회공학적 공격 등을 시도해 개인정보 탈취 및 사용자 디바이스에 악성코드를 설치해 연관된 타 시스템을 우회 공격하는 방식으로 변화했다. 또 다른 큰 변화는 해커들이 개발환경 및 개발자 디바이스를 새로운 공격 대상으로 선정한 것이다. 개발자 디바이스는 모든 서버에 접속할 수 있어서 악성코드만 설치된다면 모든 개인정보를 탈취하고 전체 시스템을 무력화할 수 있어서 개발환경 접근 통제와 개발자 교육을 강화해야 한다고 강조했다. 해킹 공격의 변화 기획 세션에서는 정보보안 최신기술을 발표하는 ‘RSA Innovation Sandbox 경진대회’가 개최되었다. 10개 업체가 3분간 자신들이 개발한 최신 보안 기술을 발표하는 자리로 1등 기업에는 대기업으로부터 우선 인수 기회 및 큰 투자금의 혜택이 주어지는 대회이다. 이번 경진대회 1등 우승 기업은 ‘히든레이어(HIDDEN LAYER)’로 기계학습을 사용해 AI 시스템의 입력 및 출력을 모니터링하고 적대적인 공격을 암시해 이상 징후를 식별해 알림을 제공하는 신기술로 수상했다. 일명 AI를 활용해 공격과 방어하는 창의적인 기술이다. 2등은 암호화 화폐의 이상거래 예측 엔진을 구축해 금융기관에서 포렌식, 계약 평가 서비스에 활용할 수 있는 기술을 발표한 ‘안체인에이아이(Anchain.AI)’가 선정되었다. 3등은 ‘아스트릭스시큐리티(Astrix Security)’로 클라우드 서비스 안에서 신원 확인, 권한관리, 앱 간의 통신 보호의 모든 종류 서비스 보안 및 탐지하는 기술을 발표하였다. 국책연구기관의 정보보안 대응 방향 연구회는 고도화된 사이버 위협으로부터 출연연구기관의 정보자산을 안전하게 지키기 위해 2017년부터 출연연 사이버보안 관제센터를 구축·운영하고 있다. 이번 RSA 콘퍼런스에서 발표된 AI, 기계학습, 챗GPT 기술과 보안정책을 융합해 출연연 사이버보안 관제센터의 관제 능력을 고도화할 예정이다. 현재 보유 중인 SIEM(Security Information & Event Management) 장비에 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response)와 AI 기술이 탑재된 보안관제 장비를 신규 도입해 적대적인 공격과 해킹 이상 징후 발생 시 AI가 즉각적인 알림과 차단이 가능한 환경을 조성할 예정이다. 이로인해 출연연 사이버보안 관제센터는 한층 더 섬세하고 고도화된 관제서비스를 실시해 출연연의 정보자산을 지키는 중추적인 역할을 하게 될 것이다.

디지털 전환은 대한민국 정부만이 고민하는 현안이 아니다. 전 세계 수많은 정부와 기업들이 디지털 기술 및 인프라 우위를 확보하기 위해 많은 자원을 투자하여 사회의 다양한 요소를 융합하는 혁신 비전을 구상 중이다. 그렇다면 과연 디지털 전환이라는 새로운 패러다임을 연구하고 그 비전을 이행하는 주체는 전통 방식으로 운영될 수 있을까? 그 주체 역시 도전적이고 실험적인 기조로 운영되어야 하지 않을까? 독일 베를린 소재 ‘아인슈타인 디지털 미래 센터(Einstein Center for Digital Future, 이하 ECDF)’는 디지털 전환을 전문적으로 다루는 싱크탱크임과 동시에, 싱크탱크라는 제도적 패러다임의 전환을 꾀하는 실험장이다. 디지털 전환을 연구하는 싱크탱크 프로젝트지난 5월, 글로벌 싱크탱크 네트워크 구축을 위해 방문한 ECDF 먼저 ECDF의 제도적 혁신을 설명하자면 독일 싱크탱크 제도의 ‘전통 방식’을 정의할 필요가 있다. 112년의 역사를 자랑하는 막스플랑크협회를 필두로 4대 연구협회(막스플랑크, 프라운호퍼, 라이프니츠, 헴홀츠)의 거버넌스 하에 지방정부와 연방정부의 공동출연금으로 운영되는 독일 연구기관들을 ‘전통 싱크탱크’로 볼 수 있다. 독일경제연구소(DIW), 킬 세계경제연구소(Kiel IfW) 등이 이 분류에 포함된다. 이런 측면에서 ECDF는 이 4대 연구협회의 학술생태계를 벗어난 ‘이단’ 개체이다. 일단 독립법인이 아니기 때문에 공식적으로 ECDF는 채용 인력 및 소속 연구자가 없고, 심지어 사무실도 없기 때문에 연구기관으로 칭하는 것도 부정확하다. ECDF는 베를린시 출연 기금으로 운영되는 아인슈타인 재단(Einstein Foundation Berlin)의 5개년 프로젝트이다. 프로젝트로서 ECDF의 핵심 본질은 디지털 전환 관련 수요와 자원을 융합하는 제도적 장치로 볼 수 있다. 베를린 기술대학교 오데즈 카오 교수의 제안으로 2017년에 베를린시 정부와 아인슈타인 재단은 베를린 시 내 디지털 전환 관련 R&D 생태계 진흥을 위한 민관협력(PPP) 연구비 출연제도를 설계했다. PPP출연제도의 내용은 민간에서 디지털 전환 연구를 위한 예산을 아인슈타인 재단에 출연할 시, 민간출연금의 50%에 상당하는 예산을 베를린시에서 아인슈타인 재단에 추가 출연한다는 매칭펀드의 개념이다. 예를 들면 아마존, 폭스바겐 등의 민간 기업이 디지털 전환 관련 연구의뢰와 함께 아인슈타인 재단에 100유로를 출연하면, 베를린시에서 추가적으로 50유로를 아인슈타인 재단에 출연하는 것이다. 진정한 융합연구를 위한 공유 오피스 아인슈타인 재단은 민간 및 공공의 매칭펀드로 구성된 연구목적 출연금을 베를린 자유대학, 베를린 기술대, 홈볼트 대학 등 베를린 소재 대학에 디지털 전환 연구를 수행할 수 있는 교수를 채용하도록 인건비로 배분한다. 이 목적출연금으로 채용된 교수들은 소속 대학 교수로서 강의 등의 업무를 수행하는 한편, ECDF 연구 프로젝트에 참여해 연구 실적을 쌓게 된다. ECDF 참여 교수들은 소속 대학교에 개별 사무실이 있지만 진정한 융합연구는 물리적 융합이 선행되어야 한다는 기조에 따라, 베를린시에서 ECDF 프로젝트 지원 차 제공한 청사를 보쉬센터(ECDF-Robert Bosch Center)라고 명명하고 ECDF 전용 공유 오피스로 활용하고 있다. 최소의 관리인력 사무실을 제외하고 오픈 오피스 형태로 운영되는 보쉬센터에서는 프로젝트 참여 교수 간 학술회의를 진행할 수 있는 회의실, 민간 기업에게 프로젝트 구상을 설명할 수 있는 랩(lab), 소수의 인원이 연구에 몰두할 수 있는 연구실 등으로 구성되어 있다. 추가로 로비 공간에서는 해커톤(hackathon) 대회, 디지털 전환 관련 교육 등 베를린 시민, 특히 베를린 소재 대학 학부생이 참여할 수 있는 행사를 종종 운영한다. 학제 간 융합연구를 위한 실험적인 도전 ECDF는 다학제적 연구와 융합학문을 디지털 전환의 핵심이라고 보고 있다. 그 예시로 ECDF가 참여하는 디지털 고령화·보건센터(Digital Urban Center for Aging and Health)의 고령 인구 건강 문제에 대한 연구 프로젝트가 있다. 웨어러블 기기의 데이터를 활용하고 AI 분석을 도입하는 방안 등의 솔루션이다. 이를 위해 ECDF의 데이터 과학자와 엔지니어는 베를린 소재 간호사, 간병인, 의사와 함께 프로젝트를 수행 중이다. ECDF의 연구 내용은 민간의 수요에 따라 프로젝트가 설계됨에 따라 디지털 전환 최전선에서 실질적인 해결책을 도출하는 데 초점을 두는 경우가 많다. 예를 들어 베를린교통공사(BVG)과 함께 진행 중인 AI활용 지속가능 도시모빌리티 플랫폼 연구는 택시, 버스, 지하철뿐만 아니라 공유 자전거, 스쿠터 등 베를린시 내 모든 모빌리티 옵션을 통합 관리하는 플랫폼 제공을 목표로 한다. 더 나아가 탄소배출량 등 기후변화에 미치는 영향 및 자원효율성도 고려할 수 있게 관련 정보를 시민에게 제공하고자 한다. 이렇듯 민간·공공의 매칭펀드로 운영되는 ECDF 프로젝트는 실험적인 도전으로서 설계되었다. 실험의 성과를 평가하기 위해 2023년 3월 베를린 상원 교육·연구 상임위원회와 아인슈타인 재단 주관으로 프로젝트 기간종료 평가를 진행하였고 평가 결과를 검토한 베를린시 정부는 ECDF 프로젝트 5년 연장 운영을 승인하였다. 분절된 사회의 각종 데이터와 소통·상호작용 메커니즘을 디지털 공간에 탑재하는 것이 디지털 전환의 핵심이라면, 디지털 전환 관련 연구 역시 연구 분야 간 벽을 허물고 다학제적 전문성을 집결하는 형식을 지향할 필요가 있다. 이를 위해 이미 세계적으로 각광받는 독일 학술연구 생태계의 안정적 패러다임에서 벗어나, 위험하고 도전적인 방식을 선택한 ECDF는 대한민국뿐만 아니라 전 세계 싱크탱크 종사자가 관심 있게 지켜봐야 할 실험이다.

2023년 제2차 인문관통은 카이스트와 함께 공동주관으로 추진된 3번째 심포지엄으로서 현재 진화하고 있는 AI 기술은 우리 인간 본연의 역할과 가치에 대한 이해를 바탕으로 발전해야만 인류 문명에 도움이 될 것이라는 지향점을 바탕으로 기획되었다. AI 시대 인문학의 활용성을 높이고 침체된 인문학의 새로운 중흥을 위해 인문사회계 전문가뿐만 아니라 과학기술계 전문가들도 함께 인문학의 과거·현재·미래에 대해 다양한 의견을 교환하였다. 138억 년 전 창발한 대서사의 관점에서 볼 때, 불과 30만 년 전 현생 인류의 직계 조상인 호모사피엔스의 출현은 상대적으로 최근세의 사건이다. 그러나 도구를 제작한 데에 이어 언어라는 비밀 병기를 갖게 된 인류는 단숨에 지질계(geosphere)와 생명계(biosphere)를 지배하게 되었다. 인간의 본성이 도구 제작과 언어 구사라는 점에서 21세기 초 우리가 목격하고 있는 디지털 혁명과 인공지능 혁명은 숙명적 여정이다. 호모사피엔스는 대략 7만 년 전 인지혁명을 성취한 이후 연속적으로 일궈낸 신석기 혁명, 과학 혁명, 산업 혁명, 디지털 혁명의 주인공이다. 이 점에서 인류 문명 발전의 원동력이 새로운 기술의 발명이었다는 엄연한 사실을 인문학자들은 너무나 쉽게 망각한다. 디지털 문명 변동의 총체성과 와해성 커뮤니케이션은 생명체가 환경과 상호작용하며 열린 시스템을 유지하기 위한 필수 조건이다. 그중 인간은 유일하게 커뮤니케이션 활동 속에서 신체의 수고를 덜어주거나 대체할 수 있는 인공물을 만들어낸 유일한 종이다. 그런데 디지털 기술과 인공지능은 정보의 발신, 수신, 저장, 처리, 전달이라는 기본 방식을 송두리째 흔들고 있다. 정보통신 기술 혁명과 인공지능 혁명은 과거의 기술에 비해 보다 파상적인 와해적 혁신을 동반한다는 점에서, 단순한 기술 혁명이 아닌 문명사적 변동을 초래할 것이 분명하다. 디지털 혁명 이전에 문화적 ‘임팩트’를 준 두 개의 사건으로서 문자와 인쇄술의 발명을 꼽는 것이 일반적이다. 그런데 넓은 의미의 언어 측면에서, 또 다른 중추적 사실을 기억할 필요가 있다. 그것은 미래를 예측하고 실제로 발생하지 않은 상황을 가정할 수 있도록 해준 음성 언어 구사 능력(Homo loquens)을 구비한 것과 예술성 차원에서 최고 수준의 휘황찬란한 그래픽 이미지들을 창조했다는 사실이다. 문자의 발명은 법 체제를 구성하면서 최초의 도시 국가를 건설하는 데 결정적 공헌을 했고, 화폐 제작을 통해 상업교역을 가속화했다. 고대 그리스에서 기하학, 수학 등의 교육에 있어 비약적 발전을 가능케 했으며, 종교 역시 경전에 기초한다는 점에서 다름 아닌 문자의 숭배라고 말할 수 있다. 문자가 문명과 역사를 탄생시킨 것이다. 두 번째 언어 기술 혁명인 인쇄술은 지폐를 상용화시키며 상업 교육 방식이 바뀌었고 근대 자본주의 체제의 기반을 마련했다. 그러나 경제적 파급 효과보다 중요한 영향력은 책의 확산을 통해 종교적 권위가 약화되고 종교 개혁이 촉발된 데 있다. 신교가 장려한 개인의 독립성을 통해 정치적 민주주의와 시민의 권리를 신장시키는 데 일조함으로써 문화 혁명과 지식 혁명을 가져왔다. 특히 인쇄술의 발명은 기억의 부담을 덜어주고 더 많은 시간을 실험에 투자하게 만듦으로써 근대과학을 탄생시키는 데 결정적 역할을 맡았다. 디지털 문명의 총체적 지식 체계 부재 인류가 현재 목도하고 있는 세 번째 혁명인 디지털 정보 커뮤니케이션 기술이 수반하는 변화는 그것의 이동성, 속도, 팽창력, 용량 차원에서 산업 혁명 시대의 하드웨어에 의해 생성된 혁명보다 훨씬 더 강력한 변화를 수반하고 있다. 디지털 기술과 인공지능은 개인적·주관적이라고 믿고 있던 인지 능력을 집단화·객체화했으며 그 결과 우리는 집단적·객관적 기억을 획득했다. 새로운 디지털 문명은 기억, 이성, 상상력의 매체로 인지적 도구들을 구비하였다. 이를테면 인터넷은 전 지구적 기억이며 인류의 집단적 백과사전이라 할 수 있다. 그러나 디지털 혁명이 사회 전반에 미치는 파상적 효과에 대해 우리는 여전히 장님 코끼리 만지는 식의 파편적 설명에 머무르고 있다. 하드웨어와 하드테크닉에 관한 정밀한 물리적 법칙을 제공하는 자연과학과 공학과 달리, 디지털 소프트 파워에 관해 아직 종합적 지식 체계를 갖고 있지 않다. 생명체에 필요한 활동에서 발생한 다양한 정보 축적과 교환 방식들은 눈에 잘 보이지 않으나 삶의 양식들을 지배한다. 그런데 그 같은 변화는 단순한 진화론이나 하나의 매체가 다른 매체를 몰아내는 단순 대치의 논리로는 설명될 수 없을 것이다. 예컨대, 경제성과 효율성의 논리가 우세한 디지털 시대에, 종이책은 사라질 것인가? 최근에 읽은 실험 결과 논문에 의하면 종이로 읽는 독서가 디지털 매체 위에 기록된 콘텐츠 독서에 비해 이해력 차원에서 보다 우수한 결과들을 산출했다는 일치된 결과를 내놓고 있다. 여기서 우리는 기존의 전통적 아날로그 방식과 디지털 기술을 어떻게 화해시킬 것인가라는 근본적 화두를 던져야 할 것이다. 지속가능성을 위한 생태학적 비판의 필요성 인문학 관점에서 풀어야 할 또 다른 숙제는 디지털 문명에 관한 생태학적 사유이다. 디지털 기술이 야기하고 있는 온갖 종류의 사회적·정신적 병리 현상들을 비롯해 에너지 소비증가와 디지털 폐기물이 미칠 부정적 효과들에 대한 비판적 사유와 더불어 이를 해결하기 위한 구체적 실행 프로그램이 제시되어야 한다. 디지털 기술을 포함한 모든 문명 양식은 인류에게 기술의 수혜를 가져다 줌과 동시에 그것의 ‘엔트로피’, 즉 예측하기 어려운 위험성과 역효과를 야기하며 쇠락을 가져올 수 있는, 빛과 그늘의 이중성을 갖고 있다는 사실을 명심해야 한다. 이점에서 20세기 현대 인류학의 거장, 레비-스트로스가 제시한 기발한 공식 ‘인류학(anthropology)=엔트로피학(enthropology)’은 디지털 문명의 지속가능성을 위한 통찰을 제공한다. 이 공식을 디지털 문명에 적용하면, 디지털학(Digital Sciences)은 곧 그것의 긍정적 모습과 동시에, 부정적 효과를 정확하게 인식하고 개선하기 위한 해결책을 제시하는 디지털 엔트로피학을 구축해야 할 것이다.

선거철이 다가오면 후보별 지지도나 선거의 주요 쟁점에 대한 여론조사 결과를 다루는 신문이나 뉴스보도를 자주 접하게 된다. 또한 민주주의 발전으로 국가 또는 지방자치단체의 정책에 대한 시민참여가 활발해지고 있으며, 정부나 지방자치단체에서는 정책의 입안단계부터 시행, 평가에 이르기까지 사회조사를 다양하게 하고 있다. 이와 같은 선거 여론조사나 사회조사는 조사연구의 한 분야이다. 조사연구(survey research)는 사회과학 분야의 대표적인 연구방법론으로 핵심적인 역할을 하고 있다. 연구 주제에 대한 설문지 작성, 표본설계, 실사 및 데이터 입력, 데이터 분석과 해석의 과정을 거치게 된다. 이와 같은 과정은 다양한 분야 연구자들의 학제간 협업으로 이루어진다. 조사연구가 수행되는 주제에 대한 전문가에 의해서 설문지가 마련되고, 표본설계 전문가는 모집단을 대표할 수 있는 표본을 추출하게 된다. 전문적인 면접원에 의해서 응답자에 대한 이해를 바탕으로 실사가 진행되고 이후 데이터 입력과 점검, 데이터 분석과 해석 등의 과정을 거치게 된다. 조사연구에서 인공지능(AI) 활용 최근 조사연구에서 인공지능과 챗GPT를 활용하여 신뢰성과 정확성, 효율성 개선을 추구하는 것은 다른 학문 분야와 마찬가지로 정해진 방향일 것이다. 인공지능과 챗GPT를 활용한 조사연구 개선 연구는 아직 초창기이지만, 데이터 수집, 정리 및 입력, 분석 그리고 보고서 생성에 이르기까지 가능하게 될 것이다. 조사연구에 적용할 수 있는 인공지능 기법과 그 적용 효과를 소개하면 다음과 같다. 먼저 각 응답자에 대하여 사회조사 방식을 개인화하여 질문과 응답을 그들의 관심사와 필요에 더 적합하게 만들 수 있을 것이다. 즉 각 개인에게 맞춤형 질문이 가능하게 되며 이것은 더 높은 응답률과 더 정확한 데이터로 이어질 수 있다. 실사 과정에서는 실사 관리와 응답자의 질의에 대하여 맞춤형 응답으로 도움을 받을 수 있을 것이다. 두 번째로 챗GPT는 자연어 처리를 사용하여 응답자의 개방형 응답을 이해하고 분류하며 해석할 수 있다. 이를 통해 연구자는 응답자의 태도와 의견에 대해 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있다. 세 번째로는 실시간 데이터 분석이 가능하게 된다. 인공지능을 활용한 방법은 설문조사 데이터를 실시간으로 신속하게 분석하고 해석할 수 있게 하고, 연구자는 추세와 패턴이 나타날 때 이를 객관적으로 식별할 수 있다. 네 번째로 조사연구에서 비용 효율성을 높일 수 있다. 인공지능과 챗GPT는 조사 프로세스의 여러 측면을 자동화하여 조사연구를 보다 비용 효율적으로 관리할 수 있도록 할 것이다. 조사 설계 단계에서는 설문지 작성과 자료수집방법 선택 등이 가능하게 될 것이며 데이터 수집 및 입력 단계에서는 데이터 수집과 실시간 모니터링, 설문지 응답 결과에 대한 자동 입력 및 수기 자료에 대한 문자 인식, 입력된 데이터의 품질 점검 등이 가능하게 될 것이다. 데이터 분석 단계에서는 템플릿에 의한 데이터 분석의 자동화, 분석 결과에 대한 객체화, 보고서 템플릿화 및 챗GPT에 의한 보고서 작성 등이 가능할 것이다. 인공지능과 챗GPT 기법을 사용하면 조사연구의 효율성, 정확성 및 효과가 개선되고 궁극적으로 더 나은 통찰력과 정보에 입각한 의사결정이 가능할 것이다. 조사연구에서 인공지능(AI) 활용 방안 인공지능 시대의 연구자 역할 어느 학문 분야에서든 인공지능을 적용하여 해당 분야의 발전을 도모하는 것은 보편적인 시대적 흐름으로 보인다. 경제·인문사회연구회와 공동 주최한 2023년 한국조사연구학회 춘계학술대회에서는 조사연구의 효율성과 정확성을 높일 수 있는 인공지능 활용 방안에 대하여 학회 구성원의 높은 관심 속에서 활발하게 논의되었다. 인공지능 기법은 논리적 연산, 추론, 문서 생성, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약 등에서 그 강점이 경험적으로 충분히 확인되었다. 인공지능의 강점과 발전 속도를 보면 다양한 분야에서 인공지능이 인간을 대체할 것처럼 보인다. 하지만 자기 스스로에 대한 고민과 성찰, 다른 사람에 대한 이해와 상호작용에 대해서는 인공지능이 아직 인간만 못하다는 것은 자명하다. 이러한 분야는 인공지능이 발달하더라도 인간의 능력을 따라잡기는 쉽지 않을 것이다. 인공지능이 인간을 완전히 대체하기보다는, 인간과 인공지능이 서로 조화를 이루며 시너지 효과를 만들어내는 미래가 조금 더 바람직하고 현실성 있어보인다. “모호해도 바른 것(vaguely right)이 정확해도 잘못된 것(precisely wrong)보다 낫다”라는 말이있다. 이것은 조사연구의 합목적성을 강조한 말인데 여기서 그 의미를 확장하면 그 지식이 아무리 풍부하고 기법이 정확하더라도 방향이 잘못되어 있으면 소용없다는 뜻이다. 오늘날 사회조사, 선거 여론조사 등으로 대표되는조사연구는 우리 사회를 진단하고 변화하는 사회적 변화 추세를 객관적으로 이해할 수 있게 해주며, 사회적 쟁점에 대한 사회적 합의와 의사결정을 위한 도구로 중요한 역할을 한다. 우리가 직면한 인공지능 시대에는 최신 인공지능 기법을 활용하여 조사연구의 신뢰성과 정확성, 효율성을 개선하기 위한 노력뿐만 아니라 조사연구 전문가로서의 바른 자세와 사회적 책임 의식이 더욱 중요할 것이다.