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[IT뉴스]“AI 시대 핵심은 인간 중심 설계…韓, 인재 확보 전략 바꿔야”[서울포럼 2026]

온카뱅크관리자

2026-05-12 17:37:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [이수인 美 워싱턴대 컴퓨터공학과 교수] -XAI는 인간·AI 연결하는 축 AI가 의사결정 과정에 들어올수록 신뢰·검증 가능한 근거 제공이 중요 -근본적 변화 필요한 설계 방식 의료 영역선 AI 판단이 생명과 직결 이해·책임까지 고려하는 단계 진입 -韓 글로벌 경쟁력 확보 어떻게 최상위 모델·연구 생태계는 취약 산학 유연한 협업 구조 구축해야 
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 <img alt="이수인(왼쪽) 워싱턴대 컴퓨터공학과 교수가 연구실에서 연구진과 함께 ‘설명가능한 AI’(XAI) 연구 관련 논의를 하고 있다. 사진 제공=워싱턴대" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/seouleconomy/20260512173502707hmcg.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="6DCkE10HCu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/seouleconomy/20260512173502707hmcg.jpg" width="658">
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 이수인(왼쪽) 워싱턴대 컴퓨터공학과 교수가 연구실에서 연구진과 함께 ‘설명가능한 AI’(XAI) 연구 관련 논의를 하고 있다. 사진 제공=워싱턴대
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 “앞으로 인공지능(AI)은 기술 중심에서 한 걸음 더 나아가 인간 중심 설계(human-centered AI)와 신뢰, 해석 가능성, 책임성을 함께 갖추는 방향으로 진화할 것입니다.”
 이수인 미국 워싱턴대 교수가 10일 서울경제신문과의 인터뷰에서 AI 발전에서 인간이 더욱 중심이 될 것이라고 전망했다. 그는 “AI가 우리의 일상과 의사 결정에 깊이 들어올수록 단순한 성능을 넘어 인간의 욕구와 가치·맥락을 이해하는 것이 중요해질 것”이라며 “아무리 정확한 AI라도 그 결과가 사람에게 어떻게 받아들여지고 실제로 활용될 수 있는지가 핵심”이라고 강조했다. 이어 “AI는 인간을 대체하기보다 판단을 보완하고 확장하는 방향으로 발전해야 한다”고 말했다.
 이러한 흐름 속에서 ‘설명 가능한 AI(XAI)’는 단순한 기술을 넘어 인간과 AI를 연결하는 핵심 축으로 부상하고 있다는 게 그의 판단이다. XAI는 AI 모델의 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하고 해석하는 기술로 결과의 근거를 제시함으로써 신뢰와 활용 가능성을 높인다. XAI는 단순히 모델을 설명하는 기술이 아니라 AI와 인간 사이의 신뢰를 구축하는 기반 기술이라는 것이다.
 이 교수는 “초기에는 AI 모델 성능 자체에 관심이 많았지만 실제 응용, 특히 생물의학 문제를 다루면서 ‘정확한 결과’만으로는 충분하지 않다는 것을 느꼈다”며 “연구자와 임상의·환자 모두가 결과를 이해하고 납득할 수 있어야 실제 활용으로 이어지기 때문”이라고 설명했다. 이어 “이러한 문제의식 속에서 XAI를 AI가 과학과 사회 속에서 작동하기 위한 필수적인 연결 고리로 보고 지속적으로 연구해 왔다”고 XAI 연구를 선택한 배경을 전했다.
 그는 특히 ‘설명’의 개념을 기술적 구현 이상의 문제로 봐야 한다고 강조했다. “최근 생성형 AI에서는 추론 과정을 보여주는 방식이 활용되고 있지만 그것이 곧 설명이라고 보기는 어렵다”며 “중요한 것은 사람이 신뢰하고 검증할 수 있는 근거를 제공하는 것”이라고 말했다. 즉 AI가 어떤 과정을 거쳤는지를 나열하는 것은 설명의 한 형태이기는 하지만 근거를 제공하는 설명과는 차이가 있다는 것이다. 결과의 타당성을 사람이 납득할 수 있도록 제시하는 것이 핵심이라는 의미다.
 이 같은 변화는 AI의 설계 방식 자체를 바꾸고 있다. 과거 AI 개발이 성능 향상에 초점을 맞췄다면 이제는 인간이 이해하고 활용할 수 있는 구조까지 함께 고려해야 하는 단계로 접어들었다는 분석이다. 특히 과학과 의학 분야에서는 이러한 변화가 더욱 중요해지고 있다는 게 이 교수의 판단이다. 의료와 같은 고위험 영역에서는 AI의 판단이 사람의 생명과 직결되는 만큼 단순한 정확도보다 설명 가능성과 검증 가능성이 핵심 요소로 부상하고 있다는 것이다. AI가 왜 그런 결론에 도달했는지를 명확히 설명할 수 있어야 실제 현장에서 활용될 수 있다는 의미다. 이 교수는 “결국 앞으로의 AI는 ‘잘 만드는 AI’에서 ‘이해하고 책임질 수 있는 AI’로 진화할 것”이라며 “특히 과학과 의학 분야에서는 이러한 방향이 더욱 중요해질 것으로 본다”고 예상했다.
 이 교수는 이러한 글로벌 변화 속에서 한국이 AI 시대 경쟁력을 확보하기 위한 구체적인 조건도 제시했다. 그는 “한국의 AI 기술과 산업 경쟁력은 응용과 인프라 측면에서 매우 강한 편”이라며 “반도체·제조·통신·의료 데이터 등 AI를 실제 산업에 적용할 수 있는 기반이 잘 구축돼 있고 일부 분야에서는 이미 세계적 수준의 경쟁력도 나타나고 있다”고 설명했다.
 다만 최상위 파운데이션 모델과 이를 장기적으로 확장할 수 있는 연구 생태계는 한국의 약한 부분이라고 진단했다. 이러한 부분은 여전히 미국과 중국의 빅테크 중심 구조가 강하게 형성돼 있다는 것이다. 그는 “한국은 특정 도메인(분야)에서는 충분히 경쟁력을 가질 수 있지만 장기적인 AI 패권 경쟁에서는 연구 생태계와 인프라 경쟁력이 함께 뒷받침돼야 한다”고 말했다. 이어 “지속적인 연구 생태계 투자와 글로벌 수준의 컴퓨팅 인프라 확보, 그리고 무엇보다 세계 수준의 인재를 유입하고 유지할 수 있는 전략이 함께 가야 실질적인 경쟁력으로 이어질 수 있다”고 조언했다.
 이 교수는 특히 한국 기업들의 인재 확보 전략 변화가 시급하다고 지적했다. AI 경쟁이 단순히 기술 개발을 넘어 인재와 연구 생태계 경쟁으로 확장되고 있는 만큼 기존 방식만으로는 글로벌 경쟁력을 확보하기 어렵다는 설명이다. 특히 AI 분야는 매우 빠르게 진화하기 때문에 학계와의 활발한 상호작용이 중요한 영역으로 봤다.
 이 교수는 “현재 한국 기업과 연구기관은 여전히 전통적인 채용과 조직 중심 구조에 머무르는 경우가 많다”며 “AI처럼 변화 속도가 빠른 분야에서는 보다 유연한 연구 환경과 협업 구조가 필요하다”고 밝혔다. 특히 미국의 경우 대학과 기업 간 경계가 비교적 자유롭고 교수와 연구자들이 공동 연구나 겸직 형태로 산업과 긴밀하게 연결되는 점을 강점으로 꼽았다.
 그는 “중요한 것은 인재가 어디에 소속돼 있느냐가 아니라 최고의 연구자가 가장 효과적으로 연구할 수 있는 환경을 만드는 것”이라며 “이미 글로벌 선도 기업들이 AI 분야의 최고 연구자들을 유치하기 위해 활용하고 있는 공동 연구와 원격 협력, 유연한 연구 조직 운영 등을 적극적으로 도입할 필요가 있다”고 조언했다. 이러한 유연한 구조는 학계 입장에서도 더 큰 문제를 다룰 수 있는 기회를 제공하고 기업 입장에서도 최첨단 연구 역량을 직접 활용할 수 있다는 점에서 상호 이익이 크다는 것이다.
 끝으로 그는 “우리는 지금 생성형 AI를 넘어 추론, 의사 결정, 에이전트 AI 시대로 이동하고 있다”며 “이 과정에서 중요한 것은 단순한 성능 경쟁이 아니라 AI가 인간 사회와 과학 시스템 안에서 어떻게 신뢰받고 통합될 수 있는가”라고 말했다. 이어 “한국 역시 단순한 추격 전략을 넘어 AI를 실제 과학과 산업 문제에 어떻게 깊이 연결할 것인지가 중요한 차별화 요소가 될 것”이라며 “앞으로의 AI 연구는 기술 혁신뿐 아니라 그것이 사회 속에서 어떻게 작동할지를 함께 고민하는 방향으로 나아가야 한다”고 강조했다.
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 노현섭 기자 hit8129@sedaily.com
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