호주–베트남 전략기술센터 소장이자 시드니공과대학교(UTS) 국제프로그램 책임자인 응우옌 응옥 디엡 교수는 국제 환경에서 활동하는 과학자의 시각에서, 지속가능한 AI 발전의 결정적 요인은 기술 자체가 아니라, 인재, 고등교육, 그리고 연구·혁신 생태계에 대한 장기적 투자 전략에 있다고 강조한다.
질문: 최근 몇 년간, 특히 57-NQ/TW 결의 채택 이후 베트남의 AI 발전을 되돌아볼 때, 국내 AI 발전의 전반적인 상황을 어떻게 평가하십니까?
답변: 베트남은 AI의 기회와 잠재력을 일찍이 인식한 국가 중 하나로, 비교적 이른 시기에 전략 수립을 시작했습니다. 제가 기억하기로는 2018년경부터 베트남은 AI4VN과 같은 AI 개발 및 응용 촉진을 위한 컨퍼런스를 개최해왔습니다. 탄탄한 정보기술 기반과 젊은 엔지니어 인재층을 바탕으로 베트남은 실용적인 AI 응용 분야에서도 빠르게 역량을 갖추었습니다.
베트남은 최근에는 단순 응용을 넘어, AI 연구 및 개발 분야로 점차 진출하며, 세계 유수의 학술지와 컨퍼런스에서 과학 논문을 발표함으로써 입지를 다지고 있습니다. AI 연구자들에게 이러한 컨퍼런스와 학술지는 축구의 월드컵과도 같습니다. 베트남 연구팀의 꾸준한 참여와 AI 도구 및 응용 개발은 베트남이 잠재력을 입증하고, AI 기회를 실질적 성과로 전환하는 데 큰 도움이 되었으며, 앞으로도 베트남뿐 아니라 전 세계에 긍정적 영향을 미칠 것입니다.
기자: 교수님께서 보시기에, 현재 베트남 AI 개발 및 응용에서 가장 두드러진 진전은 무엇이며, 실제 잠재력에 비해 아직 뒤처진 분야는 어디라고 보시는지요?
답변: 과학기술 발전에는 지름길이 없습니다. 앞서 언급했듯, 베트남 연구팀이 세계적 AI 포럼에 꾸준히 등장한다는 사실은 베트남이 국내에서 AI 및 첨단 과학기술을 충분히 개발할 역량이 있음을 명확히 보여줍니다. 제가 알기로, NVIDIA와 Qualcomm 등 기업이 베트남의 AI 및 R&D 기업을 인수한 후, 그곳에서 일하는 베트남 과학자들이 개발한 혁신을 매우 높이 평가했습니다.
동시에, 베트남의 대학과 연구소들도 실제 응용이 가능한 강력한 AI 연구팀을 구축해왔습니다. 이것이 바로 베트남이 AI 및 신기술 개발에서 이룬 중요한 진전이라고 생각합니다. 즉, 베트남이 글로벌 ‘경쟁의 장’에 진입한 것입니다.
개발을 가속화하는 가장 효과적인 방법은 인재에 투자하는 것입니다. 인재 투자, 즉 베트남 내 R&D 역량 강화와 젊은 과학자 양성에 대한 투자는 가장 빠르고 지속가능한 성과를 가져옵니다.
이처럼 베트남의 AI 및 신기술 분야 잠재력은 국제 전문가들 사이에서도 널리 인정받고 있습니다. 1억 명이 넘는 인구와 높은 청년 비율, 그리고 AI 및 신기술과 관련된 수학·기초과학 분야의 탄탄한 교육은 세계적 기준과 비교해도 손색이 없습니다.
이는 중국, 인도와 함께 베트남 인재가 해외 연구기관, 대학, 기술기업에서 높이 평가받는 데서도 드러납니다. 이러한 인적 자본을 바탕으로 베트남은 세계적 영향력을 지닌 연구 및 응용 성과를 훨씬 더 많이 창출할 수 있습니다. 저는 베트남이 OpenAI나 DeepSeek와 같은 규모의 AI 연구 및 응용을 개발할 잠재력이 있다고 믿습니다.
질문: 현재 베트남의 지속가능한 AI 발전을 가로막는 가장 큰 병목 요인을 하나만 꼽는다면, 인재, 데이터, 제도, 사회적 신뢰 중 무엇이라고 생각하십니까?
답변: 베트남이 세계적으로 영향력 있는 AI 연구 및 응용을 더 많이 창출하려면, 가장 강력한 자산인 ‘인재’에 보다 과감하게 투자해야 합니다.
앞서 언급했듯, 베트남 연구팀이 세계적 AI 포럼에서 경쟁할 수 있다는 사실은 올바른 방향임을 보여줍니다. 그러나 올바른 길에 있다고 해서 속도가 느리면 결국 뒤처질 수 있습니다. 가속을 위해서는 인재에 대한 투자가 특히 중요합니다.
세계 유수 대학에서는 연구자 1인당 연간 약 10만 달러의 교육비가 소요됩니다. 선도 대학들은 박사과정생이 1,000명 이상인 경우가 많습니다. 제가 근무하는 UTS에는 3,000명 이상의 박사과정생이 있습니다. 베트남의 경우, 가장 큰 대학조차 박사과정생이 100~수백 명에 불과합니다. 베트남이 더 빠르게 발전하려면 이 격차가 상당히 큽니다. 다만, 베트남은 국내 박사과정 교육비가 해외보다 훨씬 저렴하다는 비용상의 이점이 있습니다. 젊은 인재에 대한 투자가 강화된다면 기회는 매우 큽니다. 언젠가 베트남에 박사과정생이 1,000명 이상인 대학이 40~50개 생기길 기대합니다.
2035년, 2045년 목표 달성을 위해서는 R&D 역량에 대한 투자가 핵심 병목으로, 이를 돌파해야 합니다. 즉, 베트남 대학에서 박사과정 프로그램을 통해 연구 엔지니어를 양성해야 합니다.
질문: 이러한 핵심 한계를 고려할 때, 베트남이 AI 관련 위험을 관리하면서 혁신을 촉진하려면 무엇을 우선시해야 할까요?
답변: 모든 신기술에는 위험이 따르며, AI도 예외는 아닙니다. 그러나 베트남이 최대의 발전 효과를 얻으려면 위험에 대한 과도한 우려보다는 연구와 응용에 집중해야 합니다. 후발주자로서 베트남은 타국의 위험관리 경험에서 배울 수 있는 이점이 있습니다.
베트남 AI 개발 및 응용의 근본적 제약은 여전히 인재 투자에 있습니다. 베트남은 인구 규모와 고등학교 수준의 수학·기초과학 교육에서 강점을 지니고 있지만, 고등교육과 연구가 국가 잠재력에 부합하게 발전하지 못해 이러한 강점이 충분히 실현되지 못하고 있습니다.
동시에, AI를 포함한 첨단기술 스타트업 생태계 구축은 베트남의 도약을 이끌 수 있습니다. AI와 더불어 창의산업 분야도 큰 기회를 제공합니다. 기존 강점을 활용해 창의산업과 디지털 경제에 AI를 접목한다면, 베트남은 세계적 기업을 탄생시킬 수 있습니다. 예를 들어, Canva의 시장 가치는 약 600억 달러로, VinGroup보다 훨씬 높습니다.
질문: 베트남은 최근 인공지능법을 제정했습니다. 국제적 관점에서 볼 때, 이 법적 틀이 향후 AI 연구·개발·응용에 어떤 영향을 미칠 것으로 보십니까?
답변: 제한된 경험과 개인적 견해로는, 해당 법 자체가 과학기술 발전에 획기적 변화를 가져올 것이라고 기대하지는 않습니다. 다만, 베트남이 AI 관련 위험을 관리하는 데는 도움이 될 것입니다.
AI 연구·개발의 실질적 돌파구는 여전히 인재와 응용·창업 생태계에 대한 투자, 그리고 국제적 환경에서의 협력에 달려 있습니다.
질문: 최근이 AI 제도적 기반 구축의 시기였다면, 앞으로 베트남이 경제·사회 전반에 파급효과를 창출하기 위해 우선해야 할 분야는 무엇이라고 보시는지요?
답변: AI를 통해 어떤 특정 분야에서 돌파구나 파급효과가 나타날지 예측하기는 어렵습니다. 그러나 파급효과를 ‘글로벌 영향력을 지닌 베트남 기술기업의 탄생’으로 정의한다면, 창의산업이 AI 시대의 주요 기회가 될 것입니다.
디지털 트윈, 메타버스, IoT, 5G/6G, 양자컴퓨팅 등 신기술의 급속한 발전과 융합으로, 디지털 경제의 미래와 베트남의 세계적 기여 가능성은 매우 큽니다.
질문: 국제 경험, 특히 호주 사례를 볼 때, AI 발전에서 데이터의 중요성은 어느 정도이며, 데이터가 분산·불완전·소유권 불명확 상태로 남을 경우 베트남이 직면할 위험은 무엇입니까?
답변: 데이터는 디지털 경제, 특히 AI 도구와 AI 팩토리에서 ‘석유’에 비유됩니다. 호주 등 일부 국가는 데이터의 표준화와 관리에 오랜 기간 우선순위를 두어왔습니다. 예를 들어 미국에서는 개인 신용기록 개념이 30~40년 전부터 존재해왔으며, 이는 개인의 대출 한도나 특정 직업 자격에도 영향을 미칩니다. 호주에서는 개인이 주소를 갱신해야 하고, 기업은 규모·데이터 유형·사고에 따라 정보를 보고해야 하며, 이를 통해 데이터의 표준화와 정제가 이뤄집니다.
데이터는 석유와 같지만, 가치를 높이려면 정제 과정이 필요합니다. 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터일수록 가치가 높고, 처리 비용도 줄어듭니다. 현재의 위험 중 하나는 AI가 가짜 데이터를 생성할 수 있다는 점이며, 생성형 AI의 발전으로 진짜와 가짜 데이터를 구분하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.
데이터는 사용자에게 속하므로, 데이터 활용은 알고리즘이나 컴퓨팅 자원을 가진 기업만이 아니라 사용자에게도 이익이 돌아가야 합니다. 이는 베트남뿐 아니라 전 세계 정부가 Meta, Apple, Google 등 기술 대기업을 상대로 직면한 과제입니다.
질문: 교수님께서는 대형 AI 모델의 가치 편향에 대해 경고하신 바 있습니다. 베트남의 현재 사회·문화적 맥락에서, 적절한 조정 없이 AI가 사용될 경우 이 위험이 사회에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?
답변: 투명성을 확보하려면 어떤 데이터와 알고리즘이 AI 모델의 학습과 정제에 사용되는지 알아야 합니다. 그러나 자원과 기술의 한계로 인해 우리는 종종 이러한 핵심 정보를 완전히 알지 못한 채 기존 AI 모델에 의존하게 됩니다. 그 결과, 편향과 부정확성을 피하거나 검증하기 어렵습니다.
AI도 인간처럼 실수하고 완벽하지 않을 수 있습니다. 도전이자 기회는 AI의 역량과 장점을 어떻게 활용하느냐에 달려 있습니다. 위험에 대한 과도한 두려움은 기회를 제한할 수 있습니다. AI를 활용하고, 그 과정을 통해 AI를 이해함으로써—마치 사람을 이해하듯—우리는 위험을 더 잘 관리할 수 있습니다.
기자: 귀중한 통찰을 나눠주셔서 대단히 감사합니다. 교수님과 가족 모두 행복하고 평안하며 번영하는 새해가 되시길 기원합니다.
