인공지능(AI) 시대가 오면 많은 사람이 일자리를 잃을 것이라는 예측이 나오고 있다. 그렇지만 현재 전 세계적으로 AI 관련 인재는 심각한 공급난을 겪고 있다. 한 보고서에 따르면 전 세계에서 필요로 하는 AI 인재는 100만명 수준이지만 현재 일하고 있는 인력은 약 30만명이라고 한다. 전 세계에서 공급되는 AI 인재가 연간 2만명 수준이라는 사실을 감안하면 AI 인재난은 앞으로도 지속될 가능성이 높다. 한국 역시 AI 인재는 향후 5년간 1만명 정도가 부족할 것이라고 예측된 바 있다.

AI 인재의 막대한 수요는 AI 인재 양성이 얼마나 중요한지를 보여 주는 단면이다. 그러나 ‘AI 인재란 무엇인가’에 대해서는 그 의미가 명확하지 않다. 그 이유는 AI에 대한 정의조차 관점에 따라 해석을 달리하기 때문이다. 또 AI의 시대적 흐름에 따라 부각되는 인재상도 상이하다. 그렇다면 AI 인재란 어떻게 봐야 하는 것일까.

현시점에서 AI 인재에게는 AI의 대표적 기술인 딥러닝(심층학습) 지식과 활용 능력이 요구된다. 딥러닝은 빅데이터를 학습해 패턴을 인식하고 미래를 예측하는 기술로 알파고 학습부터 딥페이크 위조 영상 생성까지 AI의 부흥을 이끌고 있다. 여기서 중요한 점은 딥러닝 기술은 대부분 공개 소프트웨어 형태로 이뤄져 누구나 활용할 수 있다는 것이다. 결국 AI 인재는 이미 알려진 딥러닝 기술을 도구로 활용해 다양한 문제를 해결할 수 있는 인재라고 볼 수 있다.

뿐만 아니라 딥러닝 자체의 성능을 향상시키기 위한 인재도 필요할 것이다. 더 좋은 도구를 만드는 것은 도구를 사용하는 것보다 어려운 일이다. AI 전문 인재는 단순히 도구를 활용하는 것을 넘어 딥러닝의 한계를 극복하기 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 중요할 뿐만 아니라 수요도 많다. 적은 데이터로 학습하는 방법, 지속적으로 학습하는 방법 등은 AI 학계에서 여전히 풀리지 않은 문제이기 때문이다.

종합하면 AI 인재는 AI를 도구로 활용하는 AI 융합형 인재와 도구 자체 성능을 향상시키는 AI 전문형 인재로 나눌 수 있다. 둘 모두 중요하지만 특히 AI 전문 인재 양성은 지속적인 관심과 지원이 필요하다. AI 전문 인재는 산업계의 혁신을 주도하거나 학계에서 선도적인 역할을 하는 등 국가의 AI 경쟁력과 직결될 만큼 매우 중요한 위치에 있기 때문이다.