인공지능(AI) 전문가들은 기업이 AI를 도입하기 위해서는 먼저 ‘보안’ 문제를 해결해야 한다고 강조했다. 챗GPT처럼 누구나 사용할 수 있는 생성형 AI 툴(도구)이 있지만 활용 과정에서 기업의 민감한 기밀이 유출될 우려가 있기 때문이다.

22일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 ‘2024 아시아미래기업포럼’ 두 번째 세션에서 자동차 부품기업 HL만도의 이진환 소프트웨어캠퍼스장(상무)은 "소프트웨어중심차량(SDV) 전환에 따른 차량용 소프트웨어(SW) 개발에서 보안 문제가 가장 큰 고민 중 하나"라고 언급했다. 1차 부품사 HL만도는 글로벌 시장에서 경쟁하는 자동차 제조사를 고객사로 둔 만큼 각 사의 주문사항에 대한 보안 유지가 무엇보다 중요하다.

이 상무는 "고객사의 보안을 유지해야 하기에 공개된 SW 개발에서 오픈소스 기반의 AI를 직접 활용하기는 어렵다"며 "특정 데이터를 처리하는 경량화 언어모델(sLLM)을 활용하고 자체 커스터마이징 과정을 거쳐 사내 클라우드 플랫폼에 통합할 수 있도록 노력하고 있다"고 강조했다.

이날 포럼의 두 번째 세션은 ‘왜 AI 전환인가’라는 주제의 패널 토론으로 진행됐다. 좌장은 장병탁 서울대학교 AI연구원장이 맡았으며 권영준 삼성SDS 연구소장(부사장), 김민수 CJ대한통운 AI·빅데이터 담당 경영리더(상무), 함철희 삼성전자 영상디스플레이 사업부 마스터(상무), 이진환 HL만도 상무가 패널로 참석했다.

22일 서울 중구 롯데호텔에서 아시아경제 주최로 열린 '2024 아시아미래기업포럼'에서 '왜 AI 전환인가'를 주제로 패널 토론이 열리고 있다. 왼쪽부터 장병탁 서울대학교 AI연구원장, 권영준 삼성SDS 연구소장, 김민수 CJ대한통운 AI·빅데이터 담당 경영리더, 함철희 삼성전자 영상디스플레이 사업부 마스터, 이진환 HL만도 소프트웨어캠퍼스장. 사진=김현민 기자 kimhyun81@

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삼성 SDS는 ‘데이터 거버넌스’의 필요성을 언급했다. 데이터 거버넌스란 방대한 데이터를 관리하는 정책과 프로세스의 체계를 세우는 일로, 데이터 품질과 보안까지 연결되는 개념이다. 권 부사장은 "기업은 데이터를 어떻게 수집하고 활용할지, 어떤 데이터를 대외비로 설정할 것인가에 대한 데이터 거버넌스를 구축해야 한다"며 "각종 권한에 대한 체계를 마련해야 성공적인 AI 학습, 파인튜닝이 가능할 것"이라고 말했다.

이어 기업의 성공적인 AI 전환을 위한 핵심 요소를 데이터, 보안, 비용, 성능으로 꼽았다. 그는 "AI 모델 중에선 오픈 소스 모델도 많고 방법론도 공개된 경우가 많다"며 "전문적인 데이터가 기업의 경쟁력이자 가장 큰 자산이 될 것"이라고 덧붙였다.

패널들은 미래 사회에서 인공지능(AI)의 역할이 단순한 분석과 예측을 넘어 인간의 노동력을 대체하는 방식으로 변화할 것이라고 전망했다. 머신러닝 분야의 국내 최고 전문가로 알려진 장 교수는 최근 AI의 역할 변화에 대해 설명했다. 그는 "과거에는 AI를 분석, 판별, 예측에 주로 썼다면 최근 나온 생성형 AI는 직접 콘텐츠를 만드는 등 상당한 혁신을 이뤘다"며 "이제는 물리적인 일, 노동을 직접 해주는 행동형 AI가 활발하게 연구되고 있다"고 말했다.

김민수 CJ대한통운 경영 리더는 이와 관련해 완전자율주행 트럭 운송을 언급했다. 그는 "트럭을 운전하는 분들이 고령화하면 위험도 커질 수밖에 없다"며 "AI를 활용한 완전자율주행 트럭 서비스를 실제 고속도로에서 시범 운영하고 물류 창고 안에서 다양한 로봇들을 활용하는 것도 같은 맥락"이라고 설명했다.

CJ대한통운은 자율주행 스타트업 마스오토와 손잡고 지난 3월부터 시범사업을 시작했다. 11t 대형트럭이 CJ대한통운 인천장치장센터에서 옥천허브터미널까지 218㎞의 간선노선을 주 6회 운행하는 식이다. 물류창고에서는 AI 딥러닝 기술이 적용된 로봇이 박스의 부피와 한 번에 들어 올릴 수 있는 물량을 판단, 최적의 작업순서를 찾아 수행하고 있다.

이진환 HL만도 소프트웨어캠퍼스장이 22일 서울 중구 롯데호텔에서 아시아경제 주최로 열린 '2024 아시아미래기업포럼'에서 강연하고 있다. 사진=김현민 기자 kimhyun81@

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HL만도는 자동차 산업이 SDV(소프트웨어중심차량)로 전환하는 과정에서 AI의 활용 가능성을 봤다. 자동차 부품에서 SW 활용도가 높아지면 개발 주기가 빨라지고 품질 확보의 측면에서도 도전 과제가 늘어난다. HL만도는 SW 개발 과정에서 인력과 개발 기간을 단축하기 위해 AI를 적극 활용하기로 했다.

이 상무는 "자동차 분야에서 AI는 자율주행의 도구를 뛰어넘어 SW 개발 프로세스와 제품 생산에 활용하는 수단으로 확대됐다"며 "AI 활용의 가치가 가장 높은 분야를 선별하고 사내 플랫폼에 AI를 통합하는 작업을 진행하고 있다"고 말했다.

우리가 실생활에서 활용하는 가전제품에도 AI 적용은 확대된다. 함철희 삼성전자 상무는 "TV에서도 AI를 빼놓고는 얘기할 수 없다"며 "TV에 온디바이스 AI 적용을 늘려나갈 것"이라고 했다. TV에 AI를 반영해 시청자들이 느낄 수 있는 가장 큰 변화는 화질 제어다. AI가 저해상도의 콘텐츠를 분석해 스스로 밝기와 번짐을 조정하고 고해상도 영상으로 변환해내는 방식이다.

함 상무는 "저품질 저해상도 영상을 고품질 고해상도 영상으로 변환하는 데 AI가 이용되고 있다"며 "특히 영상마다 화면분석을 하고 512개의 카테고리에 맞춰 최적의 업스케일링하는 방법을 연구하고 있다"고 설명했다.

우수연 기자 yesim@asiae.co.kr
이민우 기자 letzwin@asiae.co.kr
한예주 기자 dpwngks@asiae.co.kr
이정윤 기자 leejuyoo@asiae.co.kr
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