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[IT뉴스][AI와 디지털전환] AI 주권의 환각: 우리는 무엇을 놓치고 있는가

온카뱅크관리자

2026-04-21 16:07:33

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8ZWo31aeOn">
          <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="5a985ba661ed93372039d14afeb1051879b8742e4ec03a06ecff21626debe144" dmcf-pid="65Yg0tNdDi" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이경일 솔트룩스 대표이사" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/21/etimesi/20260421160314660udmg.jpg" data-org-width="205" dmcf-mid="4pSJ5HnQsL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/21/etimesi/20260421160314660udmg.jpg" width="205"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이경일 솔트룩스 대표이사
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="70724d7914e97b5d04d4e6959c64406e36620b18bd3b66ceb37ef5730a23638f" dmcf-pid="P1GapFjJmJ" dmcf-ptype="general">'소버린 인공지능(AI)'이 국가 전략의 핵심 어젠다로 자리 잡으면서, 미국·중국·한국뿐 아니라 주요 선진국들이 앞다퉈 자국의 독자 파운데이션 모델 개발과 그래픽처리장치(GPU) 중심의 AI 데이터센터 인프라 확충에 막대한 투자를 단행하고 있다. 이러한 접근은 필요조건일 뿐, 충분조건이 될 수는 없다.</p>
          <p contents-hash="a82b4906980604e1ef070ebaddf8898b33f1711ffaa65e78fd749f73c392162a" dmcf-pid="QtHNU3Aiwd" dmcf-ptype="general">소버린 AI를 단순히 기술 자산과 인프라의 확보로 정의하는 순간, 우리는 본질적 경쟁력의 원천을 간과하게 된다. 진정한 소버린 AI는 모델의 크기나 연산 능력이 아니라, 우리가 축적해 온 산업적 노하우와 차별화된 업무 수행 방식, 즉 '일하는 법'을 얼마나 의미 있게 AI로 전환하고 자율화할 수 있는지에 의해 결정된다.</p>
          <p contents-hash="35e5f04dbe3a21185f953622fa2f49266844e2a0349ecbcbeaf315314f1ca8f2" dmcf-pid="xFXju0cnwe" dmcf-ptype="general">한국을 비롯한 주요 산업국가들은 제조·금융·의료·물류·공공행정 등 다양한 영역에서 수십년에 걸쳐 축적된 프로세스 혁신과 운영 역량을 보유하고 있다. 이러한 경쟁력은 단순한 데이터나 매뉴얼로 환원되지 않는 암묵지와 맥락적 판단 능력에 기반한다. 문제는 이 가치 있는 무형 자산이 여전히 사람 중심의 경험과 도제식 계승에 머물러 있다는 점이다. 이제 우리는 이를 에이전틱 AI 체계와 피지컬 AI를 통해 구조화하고, 실행 가능한 형태로 전환해야 한다. 단순 반복 업무의 자동화를 넘어 상황 인지, 협업, 예외 처리, 의사결정까지 포함한 전반적 업무 흐름을 기계가 이해하고, 사람과 협력해 수행할 수 있도록 만드는 것이 핵심 과제가 된다.</p>
          <p contents-hash="8ea46f5456939369c19432bf22efd57b6b07a145e87e880cb25a4eeba03e655a" dmcf-pid="ygJpcNu5mR" dmcf-ptype="general">지난 수년간 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 기술의 발전은 놀라움 그 이상이었다. 특히 언어모델의 추론 능력 향상은 AI 에이전트의 산업화를 이끌고 있으며, 물리적 AI 발전의 교두보 역할을 하고 있다. 그럼에도 진정한 의미의 소버린 AI 관점에서 보면, 이 기술은 분명한 한계를 드러낸다. LLM은 방대한 지식과 유연한 생성 능력을 바탕으로 다양한 문제를 해결할 수 있다. 그러나 산업 현장에서 요구되는 복잡한 프로세스와 생산·기계 데이터에 대한 학습, 정합성과 일관성 확보, 그리고 설명 가능한 책임 있는 의사결정을 지원하기에는 한계가 크다. 특히 규제 환경이 엄격하거나 안전성이 중요한 분야에서는 '왜 그런 결정을 내렸는가'에 대한 설명 가능성이 매우 중요하다.</p>
          <p contents-hash="fce86885307e2fbb25b90bac993e37686153f13cbb2114b53f230a250fe92b40" dmcf-pid="WhmPySx2mM" dmcf-ptype="general">그 대안으로 제시되는 차세대 AI 기술 가운데 하나가 바로 뉴로심볼릭 인공지능이다. 이는 LLM과 같은 신경망 기반 접근에 온톨로지와 같은 상징적 지식 표현 체계를 결합하는 방식으로, 팔란티어를 필두로 국방·제조·의료·금융 등 전 분야로 확산되고 있다. 온톨로지는 도메인 내 개념과 관계를 명확히 정의함으로써 AI가 맥락을 이해하고 일관된 판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 여기에 시맨틱 데이터 패브릭 체계가 결합되면, 조직 내외부에 분산된 데이터를 의미 기반으로 통합·연결할 수 있다. 이 구조 위에서 다양한 AI 에이전트가 오케스트레이션되며, 단순한 정보 탐색과 답변을 넘어 맥락을 반영한 의사결정과 실행을 수행하게 된다.</p>
          <p contents-hash="3cdbf994ecc1fb2fe14cbfbe2ebf07542905cbe2a60e217d5b7e984186058e94" dmcf-pid="YlsQWvMVwx" dmcf-ptype="general">특히 설명 가능한 의사결정 지원 시스템은 향후 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 중추가 될 것이다. 기업과 공공기관은 AI의 의사결정 지원과 행동을 신뢰할 수 있어야 하며, 필요할 경우 그 근거를 추적하고 검증할 수 있어야 한다. 이는 규제 대응뿐 아니라 조직 내 책임성과 투명성을 확보하는 데도 필수적이다.</p>
          <p contents-hash="76d40bce36a732993329c9b97fdba6bca807069365ed93f7bbde615177188feb" dmcf-pid="GSOxYTRfOQ" dmcf-ptype="general">결국 소버린 AI의 본질은 '기술을 소유하는 것'이 아니라 '지식을 체화하고 자율화하는 것'에 있다. 국내의 독자 파운데이션 모델뿐 아니라 다양한 모델 위에 우리의 산업적 맥락과 업무 방식을 얼마나 깊이 있게 결합하느냐가 경쟁력을 결정짓게 될 것이다. 이제 필요한 것은 GPU 확보 경쟁이 아니라, 우리의 산업 현장에서 축적된 고유한 프로세스와 노하우를 데이터와 지식으로 재구성하고 이를 에이전트와 피지컬 AI를 통해 자율 시스템으로 구현하는 방향으로의 전략적 사고 전환이다. 그 방향으로 나아갈 때 비로소 우리는 형식적 자립을 넘어, 실질적 의미의 AI 주권을 확보할 수 있을 것이다.</p>
          <p contents-hash="5eb9c853ab640042d8f779a96bf5149befae7febe3004bc2c30518f8ffba34ba" dmcf-pid="HvIMGye4OP" dmcf-ptype="general">이경일 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 초거대AI추진협의회 이사·솔트룩스 대표</p>
          <p contents-hash="1c4c0a2a5c4d6f6e8f81e5fb7cd2ade3c6c1ed48b6510c5fc07fd9b9697ceaa8" dmcf-pid="XTCRHWd8O6" dmcf-ptype="general">tony.lee@saltlux.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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