일본산업뉴스요약

닛케이 XTREND
AI 인재는 3가지의 밸런스가 중요
AI 사이언티스트에게 묻는다

▶민 슨 씨; 2018년 7월 애피어(Appier)에 입사. 치프 AI 사이언티스트에 취임. 전문 분야는 컴퓨터 비전, 자연언어처리, 심층학습, 강화학습 등.

기업이 인공지능(AI) 활용을 추진하기 위해서는 어떠한 인재를 획득해 육성해야 할 것인가에 대한 질문을 미국 유학을 거쳐 대만 대학에서 조교수를 맡고 있는 대만 애피어의 치프 AI 사이언티스트(Chief AI scientist) 민 슨 씨에게 물었다.

Q. AI 연구에는 어떻게 관여해 오셨나요?
A. “2005년부터 미국 스탠퍼드대학의 앤드류 엔 교수 밑에서 기계학습을 테마로 석사 논문에 매진했다. 이 후로 프린스턴대학에서 페이페이 교수 밑에서 박사학위를 취득하기 위한 연구를 시작, ImageNet 프로젝트에 참여하게 되었다. 최종적으로는 미시간대학 실비오 교수 밑에서 박사학위를 취득했다”
“2014년에는 대만으로 돌아와 칭화(淸華)대학의 전자공학부에서 강의를 시작했다. 세계 유수의 AI학회에서 많은 논문을 발표해 최우수 논문상을 수상한 적도 있다. 2018년 7월에 애피어에 입사. 치프 AI 사이언티스트로서 기업의 눈높이에서 AI기술 개발 및 솔루션 적용에 매진하고 있다”

Q. 대만에서는 산(産)∙학(學)간의 인재 교류가 활발합니까?
A. “최근 몇 년간 늘어나는 추세이다. 칭화대학에서도 나뿐만 아니라 몇몇 사람들이 산업계로 이동해 아카데믹한 입장에서 비즈니스에 관여하고 있다. 산업계와의 왕래는 특별한 경우 외에는 없어지고 있다. 한편, 산업계로의 인재 이동은 대학 교육에 영향을 미치고 있다. 대만의 대학에서는 AI를 교육할 인재가 부족해 지금은 민간 분야로 이동한 내 자신도 대학 강의를 하고 있다”

Q. 일본에서도 AI 인재가 부족합니다만.
A. “세계의 공통 과제이기도 하지만, 상황은 점차 개선될 것이다. AI 인재는 3가지로 나뉜다. 첫째는 엘리트층인 소수의 데이터 사이언티스트. 둘째는 일반적인 AI의 개념과 지식을 가지고 있는 엘리트층과 콜라보가 가능한 제너럴리스트. 셋째는 엘리트층이 만든 시스템을 운용해 유지∙관리하는 엔지니어. 이들 인재를 밸런스 있게 육성하는 것이 필요하다”
“제너럴리스트와 엔지니어는 세계 각국에서 온라인 육성 코스가 운영되고 있다. 이것들을 수강∙수험함으로써 AI 인재를 육성하는 시스템이 만들어지고 있다”
“한편, 데이터 사이언티스트는 3년에서 5년이라는 시간을 들여 확립된 연구 기관에서 육성할 필요가 있다. 이 점이 어려운 부분이다”
“나는 포스트 닥터로 시애틀의 워싱턴대학에 있었으나, 시애틀은 뛰어난 전략으로 인재를 수집, 육성해 나갔다. 타 대학의 유능한 교수를 연구실마다 시애틀로 초대하는 프로그램이 있었다. 교수와 그 가족, 연구실의 연구자들을 통째로 워싱턴대학으로 불러들여 대학에서의 자리뿐만 아니라, 기업의 자리까지 마련해준다. 이렇게 모인 인재가 연구 성과를 낼 뿐만 아니라 성장해 시애틀의 대학 및 기업에서 성과를 올려나간다. 또한 초빙된 교수가 스타트업 기업을 설립하는 등 호(好)순환이 이루어지고 있다”

Q. 일본의 대학을 어떻게 보고 계신가요?
A. “탄탄한 내용의 논문과 데몬스트레이션이 많다는 인상을 받았다. 미국에 거점을 옮겨 활동하고 있는 교수도 많으나, 아쉽게도 논문 수는 적다. 미국, 중국, 유럽에 비해 최고 국제회의에 올라오는 논문이 압도적으로 적다는 것이 최대 문제라고 생각한다”
“5년 전이라면 이것은 크게 문제가 되지 않았다. 일본 시장은 규모가 크며 국내에서 인재가 유통되기만 하면 괜찮았기 때문이다. 그러나 지금, 인재는 글로벌 시장에서의 활약이 요구되고 있어 일본에서 인재 교류가 이뤄지지 않는다면 도태되고 말 것이다. 물론 미국 등으로의 인재 유출은 큰 문제가 될 것이다. 대만도 동일한 문제를 안고 있다”

Q. 대만에서는 어떠한 대책을 세우고 있나요?
A. “그 중 하나는 연구 성과를 지속적으로 국제 무대에 올리는 움직임이다. 또 다른 하나는 미국 등 해외에서 교육을 받은 대만 출신의 교수를 대만의 대학에서 채용할 수 있도록 하는 움직임이다. 국제적으로 논문을 발표할 기회를 늘림으로써 세계에서 대만의 AI 연구에 눈을 돌리도록 만들어 대만으로 불러들이기 쉽게 만든다. 한편, 미국 대학에서 대만 대학으로 불러들이기 위해서는 급여 레벨 등의 시정이 필요하다. 최근에는 미국에서 대만으로 돌아와 AI 교육을 해주는 교수가 늘어났다”

Q. 앞으로는 어떠한 인재가 필요해지나요?
A. “서비스 프로바이더는 핵심 기술을 개발해 유저 기업에 제공해 나갈 필요가 있어, 고급 데이터 사이언티스트를 필요로 하고 있다”
“AI 서비스를 이용하는 유저 기업은 기계학습 및 딥러닝의 사이언티스트를 많이 고용할 필요는 없다. 비즈니스와 테크놀로지와의 가교역할을 하는 제너럴리스트나 유지 관리 엔지니어를 필요로 하게 될 것이다.

Q. 일본 딥러닝협회는 제너럴리스트의 G 검정(檢定), 엔지니어의 E자격과 같은 자격시험을 실시하고 있습니다.
A. “그러한 인재육성은 중요하다. 그런 반면, 자격시험에는 어려움이 몇 가지 있다. 그 중 하나는 수와 질의 밸런스이다. 자격시험을 실시하면 어떻게 해서든 합격자 등의 수를 인센티브로 하기 쉽다. 필요한 것은 높은 수준의 인재이며 질과 수의 컨트롤을 어떻게 실시할 지가 과제가 되고 있다
“다른 하나는 AI 세계의 발전속도를 어떻게 따라잡을까 이다. 대학에서 가르칠 때에도 그 속도를 따라잡는 것이 힘들었다. 자연언어처리의 경우에도 2018년과 2019년에서 요구되는 지식은 서로 다르다”

Q. 제너럴리스트가 주목해야 할 기술은 무엇인가요?
A. “그것은 크리에이티비티(Creativity) AI이다. AI가 창조성을 발휘할 수 있다는 것이 최근 2~3년 사이에 밝혀졌다. 새로운 화상을 만들어내거나 CG로 새로운 댄스 안무를 구상할 수 있게 되었다. 크리에이티비티 AI의 능력을 활용함으로써 인간이라면 시간이 걸리는 것을 단시간에 실행할 수 있게 된다”
“또 다른 하나는 설명 가능한 AI이다. 다양한 분야에서 AI의 성과를 그대로 신용할 수 없는 상황이 나타나기 시작했다. 의사는 AI가 말하는 것을 전부 믿어도 되는 것일까? 인간과 AI 간의 신뢰를 구축해 나갈 필요가 있으며 설명 가능한 AI가 요구되고 있다”

 -- 끝 --