국가는 AI 개발을 위한 플랫폼을 제공한다
15차 5개년 계획(2026~30) 발표가 가까워지면서 인공지능 등 급변하는 기술을 어떻게 관리할지는 앞으로의 과제 중 하나이다.
AI가 진화한 흥미로운 몇 년이었습니다. 우리는 강력한 대규모 언어 모델의 등장을 보았을 뿐만 아니라 원격 의료에 대한 접근성을 높이고, 도시를 보다 효과적으로 관리하며, 특히 위험한 작업에서 로봇이 인간을 대체할 수 있도록 하는 것과 같은 실제 문제를 해결하기 위해 AI를 적용할 수 있는 엄청난 잠재력을 보았습니다.
중국의 독특한 생태계는 다양한 벡터를 통해 이러한 진화를 뒷받침해 왔습니다. 미국의 약 40,000명에 비해 중국은 연간 77,000명 이상의 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 박사 학위를 보유한 매우 강력한 인재 파이프라인을 개발했습니다. 또한 중국 자체의 국내 경쟁은 최고의 기업만이 살아남고 실적이 저조한 기업은 도태된다는 것을 의미합니다.
이는 AI 기업의 과잉 자본화에 대한 심각한 우려를 불러일으키는 미국 시장과 대조적이다. 그리고 덜 논의되었지만 매우 중요한 점은 중국이 이러한 기술의 모든 이점을 추출한다는 측면에서 신속한 실험과 적응을 허용하는 놀라울 정도로 민첩한 기술 정책 결정을 갖고 있다는 점입니다.
그러나 이는 국내만의 기술 변화가 아닌 글로벌 기술 변화이다. 그리고 지난 50년간의 디지털 혁명에서 한 가지 배운 점은 기술은 인간을 위해 최대의 이익과 더 나은 결과를 추출하는 데 있어 그림의 일부일 뿐이라는 것입니다. 예를 들어, 우리는 이미 사이버 보안 취약성을 해결할 수 있는 많은 기술을 보유하고 있습니다. 그러나 계속해서 사이버 범죄를 조장하는 수많은 인적, 조직적 요인이 있습니다. 기술 이전 자체는 매우 강력할 수 있지만 기술만으로는 인간이 정의한 문제를 해결할 수 없습니다.
중국과 미국이 AI 기술의 확실한 리더로 떠올랐지만, 향후 10년간 AI 기술이 미치는 영향은 광범위하고 심오할 것으로 예상됩니다. 이는 우리가 거대 기술 강국을 넘어 확장되는 토론과 심의를 위한 명확한 경로를 개발하지 않는 한 세계의 많은 부분이 변화를 겪게 될 것임을 의미합니다.
글로벌 대화는 AI 거버넌스(데이터, 애플리케이션, 해당 애플리케이션을 구동하는 알고리즘의 거버넌스)에 대한 기존 및 미래의 기회와 우려 사항에 대해 토론할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 2023년 영국이 주최한 블레츨리 AI 안전 서밋(Bletchley AI Safety Summit)은 좋은 첫걸음이었고, 2024년 서울, 2025년 파리에서 회의가 이어졌습니다.
지난 7월 상하이에서 열린 세계 AI 컨퍼런스에서 리창(Li Qiang) 총리는 전 세계적으로 AI의 조정과 발전을 지원하기 위한 국제기구 설립을 권고했습니다. 이는 전 세계 다수의 목소리가 거대 기술 기업의 목소리와 함께 증폭되고 들리도록 하는 중요한 단계가 될 수 있습니다. 진화하는 국제 질서에서 개발도상국과 신흥국을 지원하는 중국의 경험은 AI와 같은 기술이 우리의 사회, 상업, 정치 시스템을 장악하고 형성함에 따라 그 어느 때보다 중요하다는 것이 입증될 것입니다.
제도적으로 중국은 이미 이에 대한 경험을 갖고 있다. AI 안전 연구소는 AI가 어떻게 안전 문제를 강화하고 약화시킬 수 있는지에 대한 엄격하고 대응적인 연구에 대한 요구를 예상하여 전 세계적으로 생겨났습니다. 중국 AI 안전 네트워크는 다양한 중국 그룹 및 기관이 대화, 매핑, 상호 운용성 및 협업에 참여할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 실제로 중국 AI 안전 네트워크는 이러한 맥락에서 조정과 협력에 대한 몇 가지 교훈을 제공할 수 있습니다.
중국이 생산적인 대화를 촉진할 수 있는 또 다른 유용한 방법은 학술 교류를 장려하는 것입니다. 과학외교는 과학자들이 비정치적이고 지식을 공유하고 자신의 분야를 발전시키는 데 집중하는 경향이 있기 때문에 다른 사람들이 어려움을 겪는 곳에서도 과학자들이 좋은 의사소통 라인을 유지할 수 있다는 이해에 기초합니다. 이와 관련하여 중국은 많은 것을 제공하고 있으며 이 분야에서 일하는 사람들 사이의 대화를 지속하기 위해 소집력을 사용할 수 있습니다.
그러나 그러한 노력에는 상호 이익, 긍정적인 결과, 다양한 목표 수용을 제공할 수 있는 신뢰할 수 있고 개방적인 다자간 메커니즘이 필요합니다. 인간 조건의 발전을 위해 AI와 같은 기술이 통합되는 미래의 필수 요소는 좋은 거버넌스입니다. 그리고 이를 가장 잘 수행하는 방법에 대한 생각을 발전시키는 데에는 엔지니어링 실험실에서 필요한 것과 동일한 에너지와 노력이 필요합니다.
