즉, 원천기술을 보유하지 못한 국가 또는 기업은 그 기술에 '접근'하기 위해서부터 일정 비용을 지불해야만 그것들에 접근(돈을 내야만 '찍먹'이라도 해볼 수 있는)이 가능해지는 것이 잦아질 것이고, 이 지불해야 하는 비용 또한 갈수록 가격이 높게 책정될 것이다.

한마디로 지금 인공지능이라는 분야는 학계나 기업이 내놓은 최신 기술, 이론을 빨리빨리 받아서 적용하는 패스트 팔로워 전략이 먹히지 않다는 것이다. 왜? 그 전까지 알려진 바가 전혀 없는 미지의 기술이기 때문이다.

그러니까 이 인공지능이라는 것은 현업에서 연구하는 연구자들조차 이 기술이 어떤 식으로 흘러갈지에 대한 예측이 안되는 분야라는 거다. 지금 상황을 쉽게 비유하자면 보물이 묻힌 미지의 외딴 섬에 대한 개척, 탐험이 이루어지는 상황이라 할 수 있다.

이런 상황에서는 먼저 발견한 놈이 임자가 된다.

지도도 없는 곳에 탐험하는 건데, 이런 상황에서는 자기가 발견한 것, 본 것을 동네방네 공개한다면 그건 미친 것이지.

철저히 자기 조직에만 공유를 하고 자기들이 발견한 정보는 비싸게 팔려고 할 것이다.

지금 인공지능이라는 분야가 딱 이런 상황이다.

이렇기 때문에 패스트 팔로워 전략, 즉 남이 연구한 것을 쫓아가고 빨리 구현해서 적용하는 식으로는 우위를 점할 수가 없는 분야라는 거지.

기존 산업 분야에서 하던 대로 부트캠프나 국비 교육에서 인력을 싸게 들여와서 단가를 후려치는 식으로는 게임이 안된다는 거다.

이 AI란 것은 인류 역사상 지금 갑자기 등장한 것이기 때문에, 어떻게 될지는 아무도 모른다고 봐야 한다. 지금 현업에서 AI 개발이나 연구하는 연구자들조차 이게 어떤 방향으로 흘러갈지를 예측을 못할껄?

한국이 그동안 패스트 팔로워 전략으로 성과를 냈던 분야들을 보면 제조업, 기계공학 관련 분야들 즉 소위 공학 분야들이라는 공통점이 있다. 이 분야들은 한국이 뛰어들기 한참 전에 연구될 것들은 연구가 된 상황이었고(당장 산업혁명이 언제 시작됐는지만 봐도), 따라서 그 기술들이 공개가 많이 된 상황이었기에 가능했던 부분도 있다고 본다.

하지만 지금 AI는 저런 공학 분야들에 비하면 이제 시작하는 단계라 할 수 있을 정도로 최신 분야이고 따라서 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야이기 때문에, 자기네가 가진 기술을 외부에 무료로 오픈하는 자체만으로 그 기술을 가진 집단에게 리스크가 크다. 그전과는 전혀 다른 상황이다.

일단 내가 지금 생각중인 건, 석사 연구를 제대로 해서 탈조하는 방향인데..

어찌될지는 잘 모르겠다.

그럼에도 내가 생각한 대로 한번 가보려고..

일단 우선 현재까지는 학부를 마치고 대학원 들어가는 방향으로 잡았는데 일단 지금은 괜찮게 흘러가는거 같음.

먼저 AI 쪽으로 대학원 간 선배가 과기부가 주관하는 대회에 나가보라고 해서 그거 지금 프로젝트 하고 있고 암튼 올해 10월까지 팀으로 프로젝트를 하게 됐음. 논문도 쓰게 됐고..