정부 데이터댐 사업 백화점식 아닌 '선택과 집중' 절실
일자리 중심의 사업 아닌, 산업 활성화 방향 추진해야
[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 인공지능(AI) 만능시대는 올까. 우선, 정부가 디지털 뉴딜을 선포하면서 AI 시대를 앞당기기 위한 정책 마련에 힘을 쏟고 있다. 이를 위한 초기 사업으로 공을 들이고 있는 것이 '데이터댐'이다. AI 산업에 필요한 데이터부터 구축해야 한다는 생각에서다.
하지만, 우려의 시선도 포착된다. 예전 정부 주도 사업이 그랬듯이, 시장 활성화를 기대하기 어려울 수 있다는 지적도 끊이질 않는다. 이성 디다이브 CTO는 지난달 30일 <뉴스핌>과의 인터뷰에서 정부의 데이터댐 정책에 대해 '선택과 집중'을 강조했다. 디다이브는 데이터기반의 퍼포먼스 마케팅 전문기업이다.
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| 이성 디다이브 CTO [사진=디다이브] 2021.05.04 biggerthanseoul@newspim.com |
이성 CTO는 "전시성이 아니라 실제로 언어지능, 시각지능, 수치 데이터를 최적화할 필요가 있다"며 "이같은 핵심 모델을 큰 스케일로 만들어야 하고, 이는 민간에서 할 수 없는 영역이다보니 정부가 해줘야 할 일"이라고 강조했다.
이 CTO는 "데이터를 얼마나 실용적으로 쓸 수 있는 지를 살펴야 한다"며 "데이터가 구축된 이후에 이를 활용하고 업데이트하고 부가가치를 만들어내는 서비스를 만드는 데 목표를 둬야 한다"고 말했다.
오히려 단기 일자리 창출에 초점이 맞춰진 것은 아니냐는 게 이 CTO의 지적이기도 하다. 그는 "현재 데이터 라벨링 작업은 단순 업무여서 특별한 기술이 없어도 누구든지 할 수 있다"며 "이후 빅데이터를 활용해 사업화가 다각화될 수 있도록 해야 한다"고 말했다. 고급 인재를 키워내는 교육과 전문훈련 등이 필요하다는 게 이 CTO의 조언이다.
이성 CTO는 "이번 사업에서 데이터가 계속 가치있게 활용되도록 하려면 최신데이터를 유지해야 한다"며 "시장은 끊임없이 변하고 있는데, 빠른 시장 변화의 속도에 맞는 신속하고 변형된 데이터를 구축해야 산업이 보다 활성화될 것"이라고 덧붙였다.
다음은 이성 디다이브 CTO와의 인터뷰 일문일답.
-정부의 데이터댐 정책에 대해 어떻게 보고 있나
▲방향은 잘 잡았다. 그런데 실제로 실무적으로 들어가서 데이터를 얼마나 실용적으로 쓸 수 있을 것인가 하는 것은 의문이다. 관련된 사업에 참여하려고 준비를 하기도 했다. 일단은 사업 자체가 인력을 많이 투입을 해서 일자리를 창출하려는 데 집중이 된 듯하다. 데이터가 구축된 이후에 그것을 활용하고 업데이트하고 부가가치를 만들어내는 서비스를 만드는 게 궁극적 목적인데, 일자리에 치우친 듯하다. 취지는 좋다. 데이터댐이 어떻게든 구축이 되면, 그 기반으로 활용하는 서비스는 나올 수 있을 것이다. 그렇게 하기 위해서는 보완돼야 할 것도 많다. 학습용 AI 데이터를 170종으로 구분한 것 자체가 학계나 연구소 단위에서 나오다보니, 실제로 서비스로 나오려면 현재보다는 유연해야 한다. 데이터 자체가 계속 업데이트가 돼야 한다. 업데이트 계획은 안보인다. 현장에서 실제로 활용하고 적용가능한 데이터로 채워져야 하는데, 초기니깐 개선될 수 있다고 본다. 활용에 대한 가이드라인이라던지 구축 자체에 대한 의견을 받아서 데이터 카테고리를 설정해야 할 것으로 본다.
-정부가 이달에 데이터댐의 수문을 연다. IT 업계의 기대치는 어느 정도일 지 궁금하다
▲대부분이 데이터 기반으로 사업을 시작하려는 스타트업일 것이다. 데이터 자체가 없다보니 데이터댐을 통해 프로토타입을 만들어내는 수준은 되리라 본다. 실제로 산업에서 경쟁력있게 쓸 수 있는 수준은 안된다. 데이터로 컨셉을 만들고 실제 서비스화하기 위해서 실제 라이브 데이터, 현장에서 많이 쓰는 데이터가 꾸준히 업데이트돼야 한다. 업체에서 결국 해결할 수 밖에 없는 상황이라 그런 부분은 한계가 있다. 산업군 별로 데이터를 구축하는 것은 좋은데, 데이터를 기존 과거의 데이터 방식으로 구축하다보니 활용이 제한적이다. 구축해놓은 데이터를 보면, 인물 데이터나 지명 데이터의 경우, 이를 통해 실제 서비스로 적용하기에는 어려워 보인다. 실제로 서비스하기에는 부족한 게 많다. 결국에는 산업계 입장에서 볼 때는 여러 종류의 데이터를 가지고 테스트하는 테스트 베드 정도이고 실제 서비스를 하려면 데이터를 다시 구축해야 할 것 같다. 예를 들어 핀테크에 적용할 경우, 개인 금융 정보를 다른 서비스로 옮길 수 있다. 다만, 이용자의 최근 한달, 일주일에 쓴 데이터로 최적화해야 하는데, 그런 부분이 부족하다보니 활용도 측면에서 떨어질 수 있다.
-중견·중소기업, 스타트업이 이같은 데이터댐을 어떻게 활용하면 좋은가.
▲다양한 사업모델에 필요한 초기 데이터를 구축하는 데 비용이 들기 마련이다. 데이터댐에 구축된 데이터를 가지고 중소기업이나 스타트업이 서비스에 대한 콘셉트를 증명해주는 정도로 활용해볼 수 있을 것이다. 어느 정도 시장에서의 반응도 있겠다 싶다면, 그것으로 투자자를 모집하거나 정부지원 사업으로 자금을 수혈해 본 서비스 만들 때 시험모델 만들 수 있는 초기 데이터로 활용이 가능할 것이다. 그런 데이터가 계속 가치있게 활용되도록 하려면 최신데이터를 유지해야 한다. 다만, 그런 계획은 안보인다. 시장은 끊임없이 변하고 있는데, 빠른 시장 변화의 속도에 맞는 신속하고 변형된 데이터를 구축하지 않으면 안된다. 카드사도 카드 데이터를 판매한다. 다만, 이마저도 1~2년전 데이터다. 빠르게 바뀌는 트렌드를 뒤따라가기에는 한계가 있다. 이미지 데이터 등도 변하는데 지속적으로 유지보수를 관리할 수 있는 모델로 데이터를 구축해야 한다.
-데이터댐 사업을 통해 오는 2025년까지 1300종의 데이터를 정부가 내놓는다고 하는데, 어떻게 보는가
▲종류별로 구색을 갖추려고 하는 것 같다. 지금 구축된 것도 상용화해서 쓸 수 있는 데이터는 몇 개 안된다. 백화점식 진열보다는 오픈 API 방식으로 집중된 대용량 모델을 활용할 수 있도록 해야 한다. 전시성이 아니라 실제로 언어지능, 시각지능, 수치 데이터를 최적화할 필요가 있다. 그런 핵심 모델을 큰 스케일로 만들어야 한다. 이는 민간에서 할 수 없는 영역이다보니 정부가 해줘야 할 일이다. 그런 모델을 제대로 만들어야 한다. 실제 미국이 앞서간다고 본다. 몇십 억개의 파라미터가 들어가 다양한 서비스로 확대될 수 있도록 하는 게 중요하다.
-데이터 수집 및 가공 부문에서 정부가 일단 라벨링 등으로 일자리를 창출한다. 실제 일자리를 창출하려면 어떤식으로 해야 할까
▲데이터 라벨링은 단순 업무다. 특별한 기술이 없어도 누구든지 할 수가 있다. 전문 지식이 없어도 할 수 있는 일인 것이다. 그 부분도 데이터가 쌓이고 자동화가 되면 필요없는 영역이 될 것이다. 초기 단계에서 일자리 창출을 위해서 하는 것은 괜찮은데 부가가치가 있는 일은 아니다. 한계가 있다. 이후 빅데이터를 활용하는 것은 고급인재가 할 수 있는 일이다. 교육, 직업훈련이 중요하다. 이런 부분에서 인재를 양성하는 게 중요하다. 최근 상황을 보면, 일자리가 IT 분야에서 늘어나고 다른 분야에서 줄어드는 분위기다. 뿐만 아니라 IT업계의 면접 지원자를 보면 관련 전공자들이 드물다는 점도 잘 살펴야 한다. 대부분 비전공자가 학원에서 배워서 온다. 이런 사회적인 전환이 이뤄지고 있다. 학과간 연계를 해 인공지능을 활용해서 발전시킬 수 있도록 커리큘럼도 다양해져야 할 것이다.
-정부 정책의 방향성에 대한 바라는 점은 무엇인가
정부가 지원사업을 활발하게 하고 있다. 다만, 결국 관건은 데이터댐 사업에서도 옥석을 가려내야 하는 데 있다. 간섭은 줄이고 성장 가능성이 높은 분야에 집중적으로 지원해 성과도 함께 창출하면 좋을 것 같다. 성공하는 기업을 만들거나 서비스를 만들면 기업에서 일자리가 생긴다. 단기성 일자리를 늘리는 것은 말 그대로 단기적인 것이다. 질 좋은 일자리를 만드는 것이 현재 필요할 때다.
◆ 이성 디다이브 CTO 프로필
-전 모바일 게임 개발사 인큐브 대표
-전 Naver 전사 프로젝트 총괄 관리
-전 SK Communications 글로벌 싸이월드 설계·개발
biggerthanseoul@newspim.com
