미국 스탠퍼드 대학교의 사람 중심 AI 연구소 HAI에서는 매년 상반기마다 발표하는 보고서가 있어. 바로 아래의 AI 인덱스 보고서야.

작년에도 오그랲에서 이 보고서 내용 가지고 다룬 적이 있는데, 올해도 어김없이 나왔어. AI 인덱스 보고서에는 전 세계에서 수집된 AI 관련 양질의 데이터들이 담겨 있어. 보고서를 찬찬히 보면 지금 전 세계 AI 시장이 어떻게 흘러가는지, 또 우리는 지금 어느 위치에 있는지도 가늠해볼 수 있지.

가장 먼저 볼 데이터는 주목할 만한 AI 모델 개수야. 미국 AI 연구기관 에포크AI에서는 전 세계 AI 모델을 대상으로 인용도, 실제 사용량, 성능 등을 종합적으로 따져서 매년 주목할 만한 AI 모델을 선정해. 과연 어느 국가가 상위권에 있을까?

2015년부터 2025년까지 UAE GDP 가운데 비석유 부문 비율이야. 2015년에는 평균 70.8%였던 비석유 부문이 2025년에는 76.5%로 늘었어.

이렇게 점진적으로 확대되고 있는 비석유 부문 중에서 UAE가 특히 힘을 주는 분야가 바로 AI야. UAE는 2017년 10월에 전 세계 최초로 인공지능 장관이라는 직제를 신설해.

당시 27살이었던 오마르 술탄 알 올라마를 AI 장관에 임명해서 UAE AI 로드맵을 설계하게 한 거지. 알 올라마 장관은 예전엔 총리실 산하에서 일하면서 UAE 4차 산업혁명 전략을 설계하는 데 핵심 역할을 하기도 했어. 지금까지도 AI 장관직을 이어오면서 장기 계획을 세우고 운영하고 있지.

그렇게 나온 전략이 2018년에 공개된 '국가 AI 전략 2031'이야. 2031년까지 AI 글로벌 리더로 도약해서 전체 경제 26% 규모에 해당하는 3,350억 디르함 경제 가치를 창출하겠다는 목표를 세웠지. 전략에 맞춰 2019년엔 세계 최초 AI 단일 학문 대학인 모하메드 빈 자이드 AI 대학교를 세웠어. 이 대학은 AI 기업들이랑 연계해서 굵직한 AI 모델도 선보이고 있어. 2023년엔 아랍어 특화 LLM인 자이스를 출시했고, 최근엔 고성능 추론 모델 K2 Think 모델도 공개했어.

거기에 더해서 미국 대형 AI 프로젝트인 스타게이트를 UAE 아부다비에 유치할 정도로 인프라 구축에도 속도를 내고 있어. 이렇게 UAE는 자체 모델도 있고, 자체 AI 기업들도 미디어에 종종 언급되긴 하지만, 싱가포르는 언뜻 보면 AI 강국 이미지랑 바로 연결되진 않아. 하지만 실제 데이터랑 정책을 보면 싱가포르 저력을 확인할 수 있지.

국제통화기금 IMF가 세계 각국 AI 대비 수준을 평가해봤어. 디지털 인프라 및 규제, 윤리 등 종합 지표로 보니까, 싱가포르는 0.801점으로 조사국 174개국 중 1위를 했어. 우리나라는 15위에 있고.

싱가포르는 자국산 초거대 생성형 AI 모델이 있거나 전 세계적으로 이름난 유명 기업들은 없어. 하지만 정부의 일관된 전략과 장기 운영으로 AI 시대를 준비하고 있지. UAE처럼 싱가포르도 AI 전략을 꽤 일찍부터 가동했어. 국가 AI 전략 NAIS 1.0을 공개한 게 2019년 11월이었거든. 이 전략을 바탕으로 싱가포르 전역에 고속 연결망과 데이터센터를 구축해서 미래 AI 시대 인프라를 준비했지.

이후 2022년 말에 챗GPT가 등장한 다음엔 생성형AI 대응 전략까지 반영한 NAIS 2.0을 발표했어. '공익을 위한 AI'를 목표로 전 국민에게 AI 혜택을 확산하려고 공공부문이 선도해서 AI를 적극 도입하고 있어. 가령 공무원 전용 AI 챗봇 비서 '페어'를 출시해서 쓰고 있는데, 싱가포르 공공기관들은 페어를 적극 도입해서 업무 효율화에 활용하고 있어.

또 부족한 AI 기술력은 빅테크랑 전략적으로 협력해서 해결하고 있어. 구글, 마이크로소프트, 메타, 엔비디아, IBM, AWS 같은 거대 기술 기업들이 싱가포르 AI 생태계 파트너로 같이하고 있지. 다만 빅테크 의존도가 높아질수록 기술 종속 위험도 커질 수 있어서 소버린 AI 전략도 같이 돌리고 있어. 동남아시아 언어, 문화 특수성을 반영한 씨라이언, 머라이언 모델도 구축해 나가고 있고.

지금까지 본 것처럼 AI에 대한 정부의 강한 의지는 AI 확산에 큰 기여를 하고 있어. 그럼 우리도 정부가 나서서 UAE나 싱가포르처럼 AI 전환을 위해 더 강하게 드라이브를 걸면 되는 걸까? 예를 들면 정부에서 AI를 활용한 시스템을 만들어서 일괄 적용하면 말이야. 전문가들 대부분은 그게 쉽지 않을 거라고 말해. 왜냐하면 기본 토대가 될 데이터 시스템이 갖춰져 있지 않기 때문이야.

대부분 국가들은 데이터 인프라를 잘 만들어 놓고, 그 위에서 데이터 중심 전환, 나아가 AI 중심 전환을 하고 있어. 여기서 말하는 데이터 인프라가 엄청 거창한 걸 뜻하는 건 아니야. 이른바 FAIR 조건을 갖춘 데이터를 생산하라는 거지.

2016년 G20 정상회의에서 정상들이 모여 발표한 성명에 FAIR 원칙이 포함돼 있어. 찾을 수 있고(Findable), 접근할 수 있고(Accessible), 다른 시스템이랑 연동 가능하고(Interoperable), 또 재사용 가능한(Reusable) 데이터를 생산해야 한다는 거야. 우리나라도 G20 국가 중 하나지만 여전히 국가에서 생산되는 데이터는 한숨만 나와. 어쩌면 기본이 돼야 할, 혹은 제일 먼저 해결돼야 할 원칙이 적용되지 않고 있는 거지.

컴퓨터가 읽기 어려운 파일이 여전히 많고, 텍스트 파일을 굳이 스캔해서 이미지형 PDF로 제공하는 경우도 적지 않아. 또 비슷한 주제 데이터라도 막상 파일을 열어보면 항목 체계가 제각각이라, 서로 엮어서 쓰려면 많은 공력이 드는 게 지금 우리 공공데이터 현실이야. 그래서 전문가들은 이런 토대 위에선 제대로 된 정부 주도 AI 전환이 불가능하다고 입을 모으는 거지.

공공AX분과장을 맡은 박태웅 의장도 최근 심포지엄에서 작심 발언을 쏟아냈어. "정부 AX의 99%는 순서가 틀렸다"고 직언할 정도로 말이야. 데이터에 대한 정보가 담긴 이른바 데이터 카탈로그를 만들고 AI 전환을 시작한 곳이 단 한 곳도 없다고 지적하기도 했어.

다른 나라들은 어떨까? 미국이나 EU에서는 앞서 본 FAIR 원칙에 맞는 데이터를 일찍부터 구축해왔어. 예를 들면 영국에서는 공공부문 전반 데이터 관리 방식을 개선하려고 DSA라는 기관을 운영하고 있기도 하지.

그럼에도 불구하고 혁신은 일어나고 있어. 공공기관 IT 부서나 외부 용역을 거쳐 나오는 게 아니라 시군구 실무자 손에서 AI 혁신 결과물이 나오고 있지. 바이브 코딩이 우리 실생활에 자리잡으면서 공무원 내부 혁신가들이 등장한 거야.

가장 대표적인 사례가 광진구청 '딴짓하는 류주임'이야. 비개발자 출신인 류승인 주무관은 AI를 활용해서 코닥이랑 한국법 MCP라는 도구를 만들었어. 코닥은 관공서에서 쏟아지는 수많은 문서 파일을 AI가 읽을 수 있게 변환해주고, 한국법 MCP로는 AI가 손쉽게 법령 정보를 가져올 수 있는 토대를 마련했지.

참고로 MCP는 앤트로픽이 제안한 프로토콜, 그러니까 일종의 통신 표준 규칙이야. AI가 외부 정보 소스에 접근하고 싶을 때 이 규칙에 맞춰서 서로 통신할 수 있게 해주는 거지. 예를 들면 노션에 AI가 접근하고 싶으면 노션 MCP를, 깃허브에 AI가 드나들고 싶으면 깃허브 MCP를 쓰는 식이야.

이미 우리나라 법제처에서는 41개 API로 법령 정보를 제공해주고 있어. 이 법제처에 AI가 편하게 드나들 수 있게 만든 게 딴짓하는 류주임의 한국법 MCP고. 예전엔 법제처 사이트에서 하나하나 API 끌고 와서 정보를 썼다면, 한국법 MCP로는 법령 검색이나 판례 해석 등을 바로 AI에게 맡길 수 있게 된 거지.

광진구청뿐 아니라 행정안전부 사무관도 컴퓨터가 읽기 어려운 파일로 제공되는 전자관보를 컴퓨터랑 AI가 읽기 쉬운 문서로 바꿔주는 프로젝트를 진행해서 주목받았어. 광주광역시에서는 번거로웠던 출장비 정산을 자동화하는 'AI 여비몬'을 만들었고, 군산시 한 공무원은 공무원 내부 고질적인 악습 중 하나인 인수인계 없는 문제를 해결하려고 업무 매뉴얼 챗봇 '서무실록'을 만들기도 했지.

아이러니하게도 이런 밑에서부터의 혁신이 가능했던 건 데이터 인프라가 갖춰져 있지 않았기 때문일 거야. 하지만 언제까지 이렇게 실무자들 선한 의도에 기대기만 할 순 없겠지. 하루라도 빨리 정부가 데이터 인프라를 갖추고, 그 위에서 혁신이 더 쉽게 일어날 수 있도록 환경 조성에 나서야 해.

다행히 변화 조짐은 보이고 있어. 행정기관 전자문서가 예전엔 hwp 파일로 만들어졌다면, 앞으로는 AI가 읽고 활용하기 쉬운 hwpx 파일 형태로 바뀌어가고 있더라고. 더 나아가 아예 별도 문서 파일 없이 AI에게 훨씬 더 친숙한 마크다운 형태 문서 포맷으로 바꾸는 기관들도 나오고 있고.

미국의 대표적 싱크탱크 기관, 퓨 리서치 센터가 25개국 대상으로 AI 인식 조사를 했어. AI에 대한 우려가 제일 적은 나라, 바로 우리나라였어. 외신에서는 우리나라를 두고 "AI에 미친 듯이 빠져든 나라"라는 제목 특집 기사를 낼 정도야. 오늘 본 것처럼 많은 사람들이 이미 AI를 쓰기 시작했고, 정부가 나서지 않아도 실무자들이 스스로 혁신을 만들어내고 있어.

그렇다고 정부가 계속 뒷짐 지고 있으면 안 될 거야. 혁신이 쉽게 싹틀 수 있도록 데이터 인프라 같은 기본 토대랑 환경을 빠르게 조성하고, 더 장기적인 안목으로 AI 기술 발전 사각지대에 있는 사람들, 즉 AI 혜택에서 소외된 사람들에게 더 주목해야 하지 않을까? 구독자는 어떻게 생각해? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지야. 긴 글 끝까지 읽어줘서 진심으로 고마워!

전 세계 사람들의 AI에 대한 인식은

샘 올트먼과 일론 머스크는 왜 한때 함께 세운 오픈AI를 두고 법정까지 가게 됐을까? 이번주 오그랲에서는 머스크와 올트먼 사이의 갈등 이면에 숨겨져 있는 래리 페이지와 머스크의 AI 갈등, 딥마인드 인수전, 비영리 조직으로 출발한 오픈AI의 탄생, 그리고 오픈AI와 xAI가 맞붙은 모델 증류 논란 등을 다양한 데이터와 그래프로 정리해 봤어. 또한 오픈AI와 스페이스X가 2026년 하반기 상장을 앞두고 있기 때문에 이번 소송이 단순한 개인의 감정전이 아니라 AI 패권, 기업 구조, IPO, 기술 경쟁이 얽힌 싸움이라는 점도 함께 짚어봤어. 궁금하면 위의 썸네일을 클릭해 봐!