인공지능(AI) 분야에서 선진국에 크게 뒤처진 우리나라 연구 수준을 끌어올리려면 어느 쪽부터 손을 대야 할까.

클래리베이트 AI 보고서는 △연구자 간 협력을 통한 인공지능 연구 △대학·연구소·기업의 긴밀한 협조 체계 구축 △소프트웨어 인력 양성 △연구 결과에 대한 지식재산권 강화 등이 시급하다고 제시했다.

먼저 인공지능은 컴퓨터공학만의 연구가 아니라 다양한 분야와의 접목이 필요한데, 이를 위해 컴퓨터공학·기계공학·수학 등 다양한 전공의 연구자들이 협력하고 교류할 수 있는 토대를 마련하는 것이 시급하다. 한 학계 관계자는 "국내에는 인공지능과 관련해 다양한 분야를 아우르고 총괄하는 학회가 단 한 곳도 없다"며 "관련 분야 몇몇 교수와 일부 기업들만 끼리끼리 움직이는 구조"라고 지적했다.

대학·연구소·기업 간 협조 체계를 구축하는 것도 시급한 과제다. 보고서는 "우수한 결과물을 바로 상용화할 수 있는 산학 협력을 구축해야 인공지능 연구 발전을 가속화할 수 있다"고 제안했다. 보고서는 연구 결과를 상용화하는 지식재산권의 확보도 중요한 요소로 꼽았다.

실제 국내 인공지능 연구 논문은 단순히 논문 발표에 그치고 특허를 확보하지 않는 경우가 많다. 김진우 클래리베이트 지사장은 "AI 분야는 학문 특성상 상용화할 수 있는 여지가 많기 때문에 미국과 중국은 연구자들이 지식재산권 확보에 열을 올리고 있지만 한국은 그렇지 못하다"며 "상용성 가치가 있는 연구 결과가 있다면 특허부터 먼저 출원하고 그다음에 논문을 발표하는 전략적 접근이 필요하다"고 조언했다. 인공지능 결과를 구현할 소프트웨어 인력 양성은 가장 중요한 과제다. 실제 국내 간판급 기업들은 AI 인재를 확보하기 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 김 지사장은 "AI 관련 소프트웨어는 컴퓨터공학과뿐만 아니라 다양한 분야의 인력이 배우는 것이 중요하다"며 "결국 가장 중요한 건 프로그래밍 교육"이라고 지적했다. 국내 학자 중 AI 분야 SCI급 논문 성과에서 독보적인 성과를 내 1위를 차지한 이경무 서울대 전기정보공학부 교수는 "(AI를 연구하는) 연구자들의 프로그래밍 능력이 상대적으로 떨어지면 그만큼 관련 논문을 발표하는 속도가 떨어질 수밖에 없다"며 "실제 같은 아이디어라도 미국·중국에서 두 달 만에 발표하는 논문이 국내에서는 6개월씩 걸리곤 한다"고 하소연했다.