이제는 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대해 어떤 입장을 취하는지에 대해 그렇게 중요하지 않습니다. 왜냐면 이미 AI의 중요성은 전 세계적으로 확산되었기때문이죠. 이번 블로그에서는 AI 분야에서 리더십을 쟁취하기위한 세계적인 경쟁에 대해 이야기해보고자합니다. AI에 대한 주제에 있어서 여러 사상가들과 리더의 어떻게 보면 공상과학적인(?) 어필과 실험적인 생각으로 많은 토론을 진행되었는데요, 이제는 AI가 윤리 문제 (살인 로봇 및 종결 자 시나리오 등), AI 보안 및 안전 (작동 범위 및 AI 해킹에 대한 입증 가능 보장 )뿐만 아니라 무력 분쟁에 대한 AI의 영향등 많은 실질적인 영역을 어우르면서 정치적인 주제가되었습니다. 사실 지난 몇 개월 동안 AI 지도자의 역할과 AI의 잠재적인 역할을 정치인들이 인정하기 시작하면서, AI 연구, 개발 및 배치에서 리더십과 지배력에 대한 질문은 중심이 되어가고 있습니다. 예를 들어, 러시아의 푸틴 대통령은 "AI는 러시아 뿐만 아니라 전 인류의 미래이다. AI 분야에서 되는 국가는 전 세계를 군림하게 될것이다."라고 입장을 보이기도 했습니다.
AI에 대한 관심과 논쟁은 사실 미국, 러시아, 중국 사이의 군비 경쟁에 대한 아이디어가 전 세계적으로 상당한 전력 재분배의 잠재력과 위험성과 관련있기때문입니다. 최종적으론 정치적인 국익과 같은 관련성으로 볼 수 있겠네요. 특히, 실리콘 벨리의 예를 보면 알 수 있듯이 승자가 모든것을 차지하게되는 시나리오로 인해 두려움이 더 커지죠. 정확히 이 두려움은 어디에서 오는 것입니까? 실리콘벨리의 예시와 같은 가진자가 더 많이 갖게되는 힘의 법칙에서 비롯되었다고 볼 수있습니다. 원래는 힘이 있는 쪽으로 80%가 치우쳐서 80:20으로 나누어졌다면, 인터넷의 출현으로 99:1 그리고 이런 현상이 더 가속화되어 99.9999999999 : 0.0000001의 경쟁은 점점 치열해질 것입니다. 이는 아마존, 구글, 페이스북의 사례를 보면 더 쉽게 이해될 수 있겠네요.
*이번 블로그에서는 독일인의 관점에서 독일의 AI업계 현실에 초점 맞춰져 있습니다. 이를 바탕으로 한국 AI업계도 한번 현재 수준을 재검토 해볼 필요가 있을것 같습니다.
독일의 시스템적 이슈
전세계 GDP를 살펴보면 미국, 중국, 일본, 독일 순이지만 타국에 비해 독일은 AI 영역에서 아직 두각을 나타내고 있지는 못하고있습니다. 제일 먼저 떠오르는 현재 독일 산업은 아직까지 제조입이니까요. 특히 위의 그래프를 보시면 GDP TOP 4이라는 명성과는 다르게 조금 뒤쳐져있다는 것을 보실 수 있을겁니다. AI 분야에서 독일의 존재감이 크지 않은 이유는 쉽게 찾아볼 수있는데요, 이는 GDP TOP 3국과 비교했을때 창업문화나 강력한 테크문화가 부족한 편이며 이미 대기업들이 시장을 장악했기때문에 대기업들 조차 혁신에 그닥 우호적이지 않다는 점 때문이죠. 게다가, 아직 '실패'에 대한 인식도 굳어있는 것이 사실이고요. 아직도 실패에 대해 '오명'이라는 인식이 강한듯합니다. 반면, 미국에서는 빠른 실패의 문화가 혁신을 촉진한다는 생각이 곳곳에 퍼져있기때문에 창업가 정신에 대해 더 열린 시선을 가지고 있습니다. 또한, 독일의 노동법과 회사구조에 대한 얘기도 빼놓을 수 없는데요, 독일의 자동차 산업은 엔지니어링에 중점을 두고 있습니다. 하지만 여러분도 아시다시피, 차세대 자동차 산업은 엔지니어링 보다 소프트웨어에 중심이 맞춰져있죠. 독일은 훌륭한 차를 만드는 법을 알고있지만 이를 소프트웨어적으로 설계하는 법을 모르고있습니다. 차세대 자동차업계에서 주목받는 Apple, nuTonomy, Intel, waymo, Uber들을 보시면 전통적인 자동차회사가 아니라는 것을 볼 수 있습니다. 아직 엔지니어링에 중점을 두고있는 사고방식이 독일이 AI분야에서 두각을 나타낼 수 있는 중요한 이유가 되고있습니다. 독일이 고퀄리티의 자동차를 만드는데 자부심이 있는것는 여전히 높게 평가할 일이지만 자율주행 차랑과 같은 과제를 어떻게 풀어갈지 의문입니다. 이미 우버와 같은 소프트웨어 회사에 몇몇회사는 차량용 레트로 핏 키트를 제공하고 있는데 말이죠...
더 한발 나아가야하는 중소기업들 그리고 독일의 오래된 리더들..
종종 제기되는 논쟁중 하나는 독일의 견고한 중소 기업이 혁신을 시작한다면 이 문제는 해결될 것이라고 합니다. 이는 과거에는 이러한 경우가 종종 있었으며 실제로 자동차 협력업체들이 이런 이유에서 발생되게 되었죠. 그 당시만 해도 이는 딱히 어려운 일이 아니였습니다. 제조업을 기반으로 더 정밀한 가공력이 있다면 성공할 수 있었기때문입니다. 하지만 인공 지능 영역에서는 통하지 않는 방법이죠. 왜냐면 최고의 재능을 모으는데 더 많은 노력이 필요하기 때문입니다. 똑똑한 사람들이 서로 부딪혀가며 혁신해가는 실리콘 밸리처럼 아이디어는 더 정밀해지고 프로세스는 재구성되고있습니다. 더 이상 samll R(혁신)과 big D(디자인)의 시대는 지나갔다는 얘기입니다. 또한, 앞서 언급한 독일의 노동법 또한 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 독일은 기본적으로 기업에서 오래 일한 직원에게 리더의 기회를 더 쉽게 주기때문에 혁신적인 새로운 리더를 회사로 영입해오는 문화가 아직 자리잡지 않았습니다. 이러한 이유로 혁신과 성장이라는 단어가 더 멀어지는 것 같습니다. 미국 기업들의 경우는 리더급을 인사관리하는 것이 어떻게 보면 공격적이고 역동적으로 공격적으로 다가오기도 하죠. 독일의 강력한 노동법은 회사에 오래 있으면 오래있을 수록 퇴출이 어려운 상황을 뒷받침해주
이쯤되면 어떤 냉소적인 독자분들 중 소니 혹은 도요타 등의 대기업들의 사례르 떠올리실 수도 있습니다. 그들은 회사내에서 다년간의 훈련을 통해 더 우수한 직원을 길러내고 있습니다. 이것은 실제로 기업내 성장과 매우 유사한 접근 방식이지만, 주요 차이점은 RIKEN-AIP와 같은 대규모 이니셔티브를 통해 일본 정부 및 산업계 이해 집단이 혁신과 AI에 강하게 투자한다는 점입니다. 이런 투자노력과 신기술에 대한 갈망의 수준을 일본과 비교하면 독일은 상대적으로 낮다고 볼 수 있습니다.
그렇다면 어떤 노력을...?
독일은 제조업에서 알 수 있듯이 제조공정을 개선하고 최적화시켜 운영하는 성공적인 모습을 지금껏 보여줬습니다. 이런 성과가 AI쪽과 결합된다면 현재 랭킹을 극복할 수 있지 않을까요? 현재 타국에서는 이미 자신들끼리 혁신에 혁신의 꼬리를 물고 고군분투하며 새로운 AI성과를 보여주고 있습니다. 하지만 독일은 최근 유럽 개인 정보 보허법등의 이유를 포함하여 날개를 펴지는 못하고 있지만요.. 뭐 당연한 말이겠지만, 독일 정부쪽에선 현재에 안주하는 자세를 뒤로하고 AI영역외 4차산업 관련 신기술에 대한 적극적인 자세를 취할 필요가 있겠죠.