일본산업뉴스요약

AI와 미래 -- 제 4부: 급구!! 뉴 칼라 (1)
구글의 두뇌를 스카우트한 리쿠르트사
할레비 등 AI 거물급 확보

인공지능(AI)에 의한 사업 변혁 능력을 도모하는 모든 기업들은 지금 인재 쟁탈전에 직면하고 있다. AI 연구자는 현재의 테크놀로지 업계에서 가장 희소성이 있기 때문이다. 「뉴 칼라」로 불리는 첨단 IT(정보기술)에 종사하는 인재를 확보할 수 없다면, 스스로 육성할 수 밖에 없다.

-- 한 사람의 거물이 다음 인재를 불러들인다 --
「제 45대 미국 대통령 선거 당선, 축하 드립니다」. 2016년 11월, 도널드 트럼프가 승리하자, IBM의 로메티 CEO는 이렇게 편지를 보냈다. 공개된 편지에는 경제 성장을 위한 아이디어로 뉴 칼라의 창출을 제시하였다. 「뉴 칼라의 업무는 지금까지 없었던 전혀 새로운 것으로, AI 및 사이버 보안, 데이터 과학분야입니다」.

급성장하는 첨단 IT분야에 종사하는 인물에 대해 로메티 CEO는 블루 칼라도, 화이트 칼라도 아닌 뉴 칼라라고 칭하며 육성을 주장했다. 뉴 칼라 층에서도 최정상에 있는 것은 대학과 기업의 거물 연구원들이다. 이들을 둘러싼 국경과 산업의 틀을 초월한 스카우트가 격화되고 있는 가운데, 일본 기업 리크루트의 스카우트가 주목 받고 있다.

알론 할레비, 53세. 미국 알파벳 산하의 구글에서 2015년에 리크루트로 전격 이적했다. 현재, 미국의 Recruit Research Institute(캘리포니아)의 대표를 맡고 있다. 구글 리서치에서 데이터 매니지먼트의 연구 책임자를 맡았던 그는 웹 데이터를 시각적으로 정리하는 구글 기술 등에 공헌했다. 연구자로서의 그의 실적을 나타내는 것은 논문의 수와 인용 횟수를 통해 산출하는 h 인덱스(h-index) 값이 93이라는 점이다. 노벨 물리학상 수상자들의 평균이 40이라고 알려져 있어, 그의 영향력이 얼마나 큰지를 알 수 있다.

-- 풍부한 정보에 분석하는 보람 느껴 --
알파벳의 시가 총액은 애플사에 이어 세계 2위인 74조억에 달해, 리크루트의 20배가 넘는다. 자금과 인재의 차이가 너무도 큰 기업 간에 일어난 이번 이적에 대해 일본 IT기업뿐만 아니라 구미(歐美)기업들도 깜짝 놀랐다. 그렇다면 할레비 대표는 왜 이적한 것일까? 「AI를 통해 인간을 행복하게 해주고 싶다고 생각해왔다. 그것이 가능한 것은 구글보다도 리크루트였다」. 올 5월 말의 인터뷰에서 이적 이유에 대해 밝혔다.

「구글에서는 알고리즘이 있다」. 그러나 구체적으로 도움이 되는 AI 사업을 창출하는 데이터는 충분하지 않다. 검색 엔진을 창구로 하는 인터넷 상의 정보가 핵심이다. 또한, 실제 비즈니스에서의 과제를 알지 못한다면 AI는 활약할 수 없다. 「구글은 그것을 모르고 있다」.

-- 훌륭한 재능을 썩히다 --
리크루트는 지금까지의 사업을 통해 풍부한 데이터를 보유하고 있다. 학습 및 진학의 온라인 학습서비스 스터디 사프리, 구인정보 사이트 리크나비, 결혼정보의 제시(Zexy), 부동산∙주택 정보 사이트 수모(SUUMO), 여행과 외식도 있다. 리크루트는「작은 분야까지 합치면 수 백 종류에 달한다」라며 할레비 대표는「소비자의 실질적 수요를 알 수 있다」라고 말한다.

장기적 목표이지만 언젠가「AI는 앞으로 사람이 하고 싶은 일을 본인보다 정확하게 이해할 수 있을 것이다」라고 말했다. 그 예로, 여행 스케줄 짜기를 들었다. 지금은 비자 취득과 숙박시설 예약이면 끝나지만, 앞으로는 개인의 가족 구성, 좋아하는 음식, 취미 등, 다양한 정보를 바탕으로 AI가 최적의 관광 플랜을 사전에 제안한다. 리크루트의 데이터를 활용한다면, 이러한 서비스가 모든 분야에서 제공될 수 있을 것이다.

리크루트의 전(前) 사원 이시야마(石山) 씨는 할레비의 논문을 읽고 그를 주시하게 되었다. 그의 한 논문에서는 AI의 정밀도를 높인 후에는, 알고리즘의 개선보다도 다른 종류의 데이터를 도입하는 것이 낫다는 것을 증명했다.

리크루트는「우리 회사는 다양한 데이터를 어떻게 활용할 것인가라는 문제를 안고 있다. 이것은 할레비의 도전 과제가 될 수 있을 것이다」라고 생각했다. 리크루트에서는 힘들게 얻은 풍부한 데이터를 사업부문마다 다른 형태로 사용, 종합해 분석하지 못하고 있었던 것이다. 각 부문에 권한을 위임하는 경영 스타일이 낳은 결과였다. 할레비에게는 훌륭한 재능을 활용하지 못하고 있는 것으로 보였다.

리쿠르트는 연구부문의 대표로 초빙하지만「비즈니스에 능통한 인물」을 원하고 있었다. 할레비는 원래 워싱턴 대학의 교수뿐만 아니라 정보통합기술의 Nimble Technologies와 이종 데이터 통합의 Transformic을 창업한 창업자이기도 하다. 구글이 이들 기업을 인수한 것이 성공의 지표가 되었다.

미국에서는 유망한 신졸 AI 연구자에게 2,000~3,000만엔, 거물 연구자에게 수 억엔을 지불한다고 한다. 이적 수익에 대해 할레비도 리크루트도 언급을 피하고 있지만, 일에 대한 보람이 큰 비중을 차지한 것만은 확실하다.

기업은 인재 영입을 통해 인재가 인재를 끌어 모으는 환경으로 이어지기를 기대한다. 리크루트도 그것을 노렸다. 실제로 캘리포니아 대학의 탄 교수는 할레비 씨와 함께 일하고 싶어 리크루트로 옮겼다. 할레비 씨를 스카우트한 이시야마 씨는「그가 오지 않았다면 현재의 멤버는 거의 없었을 것이다」라고 말한다.

-- 논문 인용 5,000회 넘어 --
거물 연구자는 그 수가 극히 적어, 많은 기업에게는 획득의 기회가 없다. 2016년 가을 시점에서 AI분야의 논문이 5,000회 이상 인용된 연구자는 전세계에서 겨우 900명 정도다. 리크루트는 할레비 씨와 탄 씨를 보유, 둘 다 10위권 안에 드는 인재로, 단번에 AI 연구분야의 유력 기업으로 등극하게 되었다. 이것은 이 정도 라인을 뛰어 넘는 뉴 칼라가 얼마나 적은지를 말해주고 있다.

그러나 기업이 인재를 확보했다고 해서 안심할 수는 없다. 중국의 구글이라 불리는 인터넷 포털 사이트 바이두(百度)는 최신 AI 기술인 딥러닝(심층학습)의 권위자, 앤드류 응을 스탠포드 대학에서 초빙했지만, 올 3월에 바이두를 떠났다. 세계 톱 클라스의 뉴 칼라를 원하는 기업은 압도적으로 공급이 적고 수요가 많은 시장에 뛰어들지 않으면 안 된다.

《AI연구의 최고 기업으로 등극한 리쿠르트》
(논문 인용 5,000회 이상의 AI연구자)

(注)미국 섹터 앤 소브린 리서치의 조사에 준거해 리크루트가 작성

국가도 AI연구 거점 지향, 인재 확보에 박차를
2020년에는 4.8만명 부족

3월, 캐나다 온타리오 주(州). 정부와 주정부가 토론토 대학 내에 Vector 연구소를 설립했다. 최첨단 AI 연구 거점을 목표로, 전세계 톱 클래스의 뉴 칼라를 끌어들이기 위해 150억엔을 마련했다.

토론토 대학 교수를 겸임하는 리처드 제멜 연구부문 원장은「모든 AI 분야에서 리더가 되는 것을 목표로 하고 있다」라고 말한다. 인재를 끌어 모으기 위해 뉴 칼라 네트워크라고 불리는 분야의 제 1인자, 제프리 힌튼 교수를 고문으로 취임시켰다. 2012년 국제 영상인식 콘테스트에서 놀랄만한 정밀도를 구사, 현재의 제 3차 AI 붐의 주역이기도 하다.

일본에서는 두 개의 국립 연구기관이 새로운 센터를 설립했다. 이화학연구소(理化學硏究所)는 2016년 4월, AI의 원리 추구와 응용을 테마로 하는 혁신지능종합연구센터(도쿄)를 발족했다. 2015년에는 산업기술 종합연구소가 인공지능연구센터(도쿄)의 운영을 시작했다.

캐나다와 일본에서 신설된 것과 같은 연구 거점은 다른 나라에서도 확산되고 있다. 정부가 자금을 투자하는 것은 산업계와의 연결을 통해 국력을 끌어올리기 위함이다. 그러나 기업은 연이어 연구소를 설비하고 진용을 확대하려 하고 있다. 인재 시장이라는 관점에서 본다면, 정부와 기업이 서로 경쟁하는 상황에 직면하게 되는 것이다.

AI 보급과 함께 뉴 칼라를 육성하는 인재의 층도 두터워지고 있다. 알고리즘 개발 등의 연구자, 데이터 분석 및 사업으로의 응용을 담당하는 사람, 데이터 정리 등의 실무자들이다. 그러나 현재 상황을 보면, 인재의 수요에 공급이 전혀 미치지 못하고 있다.

일본의 첨단 IT 인재는 IT기업과 수요기업을 합쳐 9만 7,000명. 수요를 충족하는데 만 5,000명 정도가 부족하다는 시산이 있다. 이대로라면, 2020년에는 그 부족 수가 4만 8,000명으로 늘어날 것이라고 한다.

기업이 비즈니스에 AI를 활용하려고 할 때, 기술이 강한 벤처기업 등, 사외 기관에 모든 것을 맡기는 방법도 있다. 그러나 조금이라도 AI에 대한 자체적 능력을 갖고자 하는 기업은 세계적인 인재 부족 현상에 직면하게 될 것이다.

  -- (2)로 계속 --