[현장] “美·中 AI 개발 자금, 韓보다 100배 커…국제 공동연구 필수”

[지디넷코리아]

“현재 미국과 중국은 한국보다 인공지능(AI) 연구개발(R&D)에 100배 더 많은 자금을 투자하고 있습니다. 단일 국가 중심 R&D 구축만으로는 지속 가능한 발전이 어렵다는 설명입니다. 우리는 AI 기술과 인프라 논의 출발점을 기술이 아닌 국제 협력 구조에서 찾아야 합니다.”

임현수 법무법인 DLG 대표변호사 겸 인간:지능연구소(H:AI) 고문은 31일 서울 여의도 FKI 빌딩에서 열린 ‘AI 시대, 지속가능한 디지털 인프라 미래’에서 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 국제 협력 구조가 절실하다며 이같이 밝혔다.

임 변호사는 국가 간 AI 산업 예산과 인력 격차가 극단적으로 벌어진 상태라고 지적했다. 그는 “미국이나 중국은 동시에 수십, 수백 개 연구 분야에 동시 투자가 가능하다”며 “반면 한국은 선택과 집중 외에는 현실적 대안이 제한적인 구조”라고 말했다.

임현수 법무법인 DLG 대표변호사 겸 인간:지능연구소(H:AI) 고문.

그는 “AI 산업을 특정 분야 하나에 집중해 경쟁력 확보하기 어려운 특성을 지닌다”고 언급했다. 이어 “어떤 기술 영역이 핵심이 될지 사전 예측이 어렵다”며 “단일 분야 집중은 나머지 기술 가능성을 포기하는 결과로 이어질 수 있기 때문”이라고 설명했다.

임 변호사는 한국이 AI R&D 발전을 위해 국제협력을 적극 활용해야 한다고 주장했다. 한국을 비롯한 일본, 대만, 싱가포르 등이 연구를 공동 수행하고, 그 성과를 참여국 간 공유하는 식이다. 이를 위해 각국 정부는 개별적으로 배정한 R&D 예산을 함께 투입하고, 표준화된 절차에 따라 연구 과제를 공동 설계·수행하는 구조다.

그는 “국제 협력은 예산, 인력, 연구 성과를 공동으로 설계하고 활용하는 방식”이라며 “단순 교류를 넘어선 산업 인프라 구축까지 할 수 있다”고 강조했다.

임 변호사는 한국은 국제 공동 연구 성과가 상대적으로 낮다고 지적했다. 한 보고서에 따르면 지난해 기준 한국의 국제 공동 연구 성과는 국제협력개발기구(OECD) 주요국 가운데 20위권에 머무른 상태다. 그는 “절대적인 연구 성과는 상위권이지만 국제 협력을 통한 성과 창출은 부족한 실정”이라고 짚었다.

또 그는 는 국내 법·제도가 국제 공동 연구를 실질적으로 뒷받침하기에는 미흡한 상태라고 진단했다. 임 변호사는 “국내과학기술기본법과 국가연구개발혁신법에 관련 규정이 있지만 성과 귀속을 비롯한 지식재산권 처리, 안보 기술 보호, 예산 집행 구조 등 핵심 쟁점은 구체화되지 않았다”고 설명했다.

임현수 변호사는 국제 공동 연구를 제도적으로 뒷받침하는 유럽연합(EU)의 '호라이즌 유럽'을 모범 사례로 꼽았다.

임현수 변호사는 국제 공동 연구를 제도적으로 뒷받침하는 유럽연합(EU)의 ‘호라이즌 유럽’을 모범 사례로 꼽았다. 국제 협력을 선언에 그치지 않고, 연구 전 과정에 적용되는 표준 규칙으로 제도화했다는 점에서다.

호라이즌 유럽은 공동 연구 착수 단계부터 기술과 특허를 어느 범위까지 공개할지, 해당 기술을 어떻게 보호할지를 사전에 명확히 규정한다. 연구 결과가 도출된 이후에는 성과물의 소유권을 국가별로 개별 보유할지, 공동으로 소유할지까지 계약과 규칙으로 정리한다.

연구 성과를 상용화하거나 특허를 유동화할 경우의 수익 귀속 기준도 미리 정해진다. 공동 연구 과정에서 분쟁이 발생할 가능성을 고려해 분쟁 해결 절차와 관할 구조 역시 제도적으로 마련됐다.

임 변호사는 “현재 호라이즌 유럽에 참여하는 연구기관·기업들은 연구 자체에 집중할 수 있다”며 “한국 일부 연구기관과 기업도 해당 프로그램에 참여해 동일한 규칙 아래에서 국제 공동 연구를 수행하고 있다”고 설명했다.

그는 호라이즌 유럽 외 국제 공동 연구에서는 이런 통일된 기준이 거의 없는 상황이라고 지적했다. 연구 주제 설정부터 역할 분담, 성과 처리, 권리 배분까지 모든 과정을 개별 협의로 시작해야 해 연구 진입 장벽이 높다는 설명이다.

임 변호사는 “국내에선 국가 예산을 활용한 R&D가 국제 공동 연구에 적용되지 않거나 제한되는 사례가 적지 않다”며 “국가 핵심 기술과 첨단 기술을 안보로 분류해 국제 공동 연구를 제한하는 기준 역시 명확히 정립되지 않은 상태”라고 말했다.

이어 “AI처럼 국가 예산의 한계가 분명한 분야일수록 국제 공동 연구는 선택이 아니라 필수”라고 강조했다.

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