생성형 인공지능 발전과 인공지능 일상화를 위한 양질의 데이터 구축 |
- ｢제2차 인공지능 데이터 융합 네트워크｣ 개최 - - 국민일상, 산업현장, 공공분야에서 활용가능한 10대 전략 분야 데이터 70종 구축 - |
과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 박윤규 2차관 주재로 ｢제2차 인공지능 데이터 융합 네트워크｣를 2월16일(금) 개최하였다.
｢인공지능 데이터 융합 네트워크｣는 산‧학‧연 전문가와 함께 각 분야의 인공지능의 활용 확산 방안을 모색하고, 현장에서 필요한 양질의 데이터를 적시에 공급할 수 있도록 과제를 발굴하기 위해 지난해 9월 출범하였다.
작년 델파이 조사와 제1차 회의를 통해 ▴국민일상, ▴산업현장, ▴공공부문에서 활용할 수 있는 10대 전략 분야*를 도출하였으며, 이후 대국민 수요조사('23.9월~11월), 총괄과제기획위원회 분과회의(60회) 등을 통해 분야별 세부 과제를 기획하였다.
* 국민생활 밀접 서비스(①법률, ②의료, ③행정사무, ④교육), 산업혁신(⑤미디어‧콘텐츠, ⑥제조‧로보틱스, ⑦교통‧물류), 공공서비스혁신(⑧국방, ⑨재난‧안전‧환경, ⑩농림축수산)
이번 제2차 회의에서 과기정통부는 ▴인공지능 일상화, ▴멀티모달 생성형 인공지능 고도화, ▴인공지능 신뢰성･안전성 확보, ▴온디바이스 인공지능 개발 지원 등 '24년 사업 추진 방향을 설명하고, 국내 대형언어모델(LLM) 생태계 발전을 위한 리더보드 운영 및 국내･외 데이터 확산을 위한 ‘AI 허브’ 고도화 방안을 소개하였다.
다음으로 총괄과제기획위원회 위원장(카이스트 최재식 교수)이 그동안 기획한 10대 전략 분야 데이터 구축 방향과 128개 후보 과제를 발표하였으며, 구영현 교수(세종대)가 대형언어모델(LLM) 및 대형멀티모달모델(LMM) 등 최신 인공지능 동향을 소개하였다.
생성형 인공지능 트렌드가 언어 중심에서 멀티모달로 발전할 것으로 전망됨에 따라, 올해는 텍스트‧음성‧이미지‧영상 등 다양한 유형의 데이터가 결합된 멀티모달 데이터를 본격적으로 구축하여 국내 생성형 인공지능 모델 및 서비스 고도화를 지원할 계획이다.
참석자들은 계속된 토론에서 분야별 인공지능 산업･연구 현장에서 직접 느끼는 데이터 이슈 및 애로사항 등을 공유하고, 각 분야별 데이터 구축 방향에 대해서도 자유롭게 의견을 제시하였다.
금일 논의된 결과를 토대로 10대 전략 분야 후보 과제를 선정하고, 대국민 의견수렴(2.19 ~ 2.23)과 총괄기획위원회 심의･의결(2월말)을 통해 세부 과제를 최종적으로 확정하여 사업 공모를 추진할 계획이다.
이날 회의를 주재한 박윤규 차관은 “생성형 인공지능은 단순한 기술적 발전을 넘어 산업‧공공‧국민 일상 모든 분야에서 구체적인 변화와 막대한 경제적 가치를 창출할 전망이며, 이를 둘러싼 글로벌 빅테크의 경쟁은 더욱 치열해질 것”이라고 밝히며,
“양질의 데이터를 구축하고 그 활용도를 높여 나가는 것이 우리나라 인공지능 산업 경쟁력을 강화하고, 국민과 함께 인공지능의 혜택을 공유하는 인공지능 일상화를 뒷받침하게 될 것”이라고 전했다.
