베트남, AI로 '일생일대의' 기회 맞이

베트남은 다른 기술 분야에 비해 인적자원 유치 및 데이터 소스 개발 정책을 신속하게 도입한다면 세계 AI 트렌드를 따라잡을 수 있는 좋은 기회가 있습니다.

AI는 전 세계적으로 공통적인 개발 추세입니다. 하지만 강력한 AI 모델을 개발하고 AI 플랫폼을 완벽하게 구축하려면 인프라, 인력, 데이터라는 세 가지 주요 요소가 필요합니다.

데이터 측면에서, 모델 학습을 위한 대규모 베트남 데이터 세트가 부족하다는 점은 기업이 AI의 잠재력을 실현하는 데 방해가 되는 장벽 중 하나입니다.

대규모의 고품질 베트남 데이터 세트를 구축하기 위해 비영리 프로젝트인 ViGen이 국가 혁신 센터(NIC), Meta Group, AI For Vietnam 조직의 협력으로 설립되었습니다.

Got It의 설립자이자 베트남 AI의 설립자 겸 CEO인 Tran Viet Hung 박사에 따르면, ViGen 오픈 데이터 세트를 개발하여 "데이터" 기둥을 충족하려는 노력 외에도 베트남은 수많은 선도적인 AI 인력을 유치할 수 있는 "천 년에 한 번"의 기회에 직면해 있습니다.

Tran Viet Hung 박사는 Tri Thuc-Znews 와의 인터뷰에서 이는 베트남이 세계적인 AI 추세를 따라잡을 수 있는 "천 년에 한 번"의 기회라고 말했습니다.

헝 박사에 따르면, AI 열풍은 베트남이 세계와 함께 발전할 수 있는 "일생일대의" 기회입니다. 이전 기술과 비교했을 때, AI는 사용자 요청에 따라 모든 작업을 완료할 수 있는 포괄적인 지원 도구로 빠르게 자리 잡았습니다.

헝 씨는 미국 AI 스타트업을 관찰하며 "외국 기업들은 기회를 매우 빠르게 포착합니다."라고 강조했습니다. 이러한 압력으로 인해 시장은 끊임없이 변동합니다. 실리콘밸리에서는 AI가 가장 중요한 요소로 여겨지며, 스타트업이 AI를 적용하지 않으면 "아무도 투자하지 않을 것"입니다.

헝 박사는 "예를 들어 엘론 머스크의 마크로하드처럼 인간 상사만 있는 새로운 기업 모델이 등장하고 있다"고 덧붙였다.

베트남이 엄청난 기회에 직면해 있는 상황에서, 베트남 AI 대표는 인재 유치 전략이 데이터와 인프라 다음으로 중요한 세 가지 요소 중 하나라고 생각합니다.

헝 박사는 또한 미국의 이민 정책이 점점 더 엄격해지고 채용 비용이 증가하는 상황에서 인재를 유치할 수 있는 방안을 제시했습니다. 이로 인해 기술 기업들은 해외, 특히 개발에 유리한 안정적인 국가에 연구개발(R&D) 센터를 설립하고자 하는 움직임을 보이고 있습니다.

동남아시아에서 싱가포르는 전통적으로 대기업의 지역 지사 설립지로 여겨져 왔습니다. 그러나 헝 박사는 베트남이 풍부한 인적 자원과 다양한 지리적 환경이라는 장점을 여전히 가지고 있다고 생각합니다. 이러한 요소들은 기술 기업의 사무실이 베트남에 위치할 경우 인재를 유치할 수 있는 요인입니다.

기업들은 R&D 센터 설립 시 해외 인력을 유치하여 인재를 확보하고 국내 인력을 양성하는 경우가 많습니다. 대기업에 직접 근무하는 것은 국내 인력의 자질을 향상시키는 효과적인 방법으로 여겨집니다.

20대 젊은 세대든 50대 중년 세대든, 이들은 창의적인 경험에 열려 있으며, 끊임없이 자신을 계발하고 발전시키며 현대 사회의 흐름에 녹아들고자 합니다. 이 세대에게 삶의 선택에 있어서 다양성은 피할 수 없는 요소입니다.

일, 휴식, 공부, 창작 등 다양한 역할을 동시에 수행하는 '멀티 라이프' 트렌드가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 새로운 시민들은 정해진 생활 수준을 따르는 것이 아니라, 스스로 생활 수준을 만들어갑니다.

훙 박사는 풍부한 인적자원을 최대한 활용하기 위해 전국에서 재능 있는 인재를 선발하여 기본 및 실무 교육 과정에 참여시키는 선진적인 교육 전략을 제안했습니다.

각 부대는 해외 전문가들의 참여를 바탕으로 몇 주간 집중 훈련(부트캠프)을 진행할 수도 있습니다. 헝 박사는 이를 일종의 "실무 훈련"이라고 설명하며, 평가 기준은 시험 점수가 아니라 업무 수행 능력과 제품 생산 능력입니다.

훙 박사는 "국내 교수와 교사가 기본 지식을 가르치고, 실무 지식은 전 세계 베트남 전문가가 다룰 수 있다"고 덧붙였다.

Hung 박사는 학습자뿐 아니라 교사도 AI에 대한 지식을 갖춰야 훈련에서 인공지능의 장점을 활용할 수 있다고 생각합니다. 특히 현재 모델이 학생들이 직접 사용하기에 충분히 신뢰할 수 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.

베트남 AI 담당자는 AI가 각 학생의 관심사와 학습 스타일에 맞춰 다양한 방식으로 개념을 설명할 수 있다는 점에서 개인 맞춤형 학습 능력을 강조했습니다. 이는 교사가 40~50명의 학생 모두를 충족시키기 어려운 기존 교실의 문제를 해결해 줍니다.

반면, AI를 효과적으로 활용하고 학습하려면 사용자에게 두 가지 기술이 필요합니다. 첫 번째는 문제 해결 사고력으로, 현실의 모호한 문제를 AI에 할당할 수 있는 구체적인 과제로 요약하는 데 도움이 됩니다. 두 번째는 비판적 사고력으로, AI의 결과를 바로 믿지 말고, 결과가 믿을 때까지 계속해서 논의하고 토론하는 것입니다.

베트남 AI 대표는 "당신의 직속 직원이나 보조원이라고 상상해보세요. 당신은 그것을 사용할 합리적인 방법을 찾을 것입니다."라고 말했습니다.

헝 박사는 베트남의 AI 개발을 3단계로 제안했습니다. 첫 번째 단계는 대규모 AI 응용 분야에 집중하는 것입니다. 처음부터 모델을 구축하는 대신, 표준 명령 입력 구문을 포함하여 사람들에게 효과적인 AI 기술을 개발하는 것이 더 좋습니다.

Hung 박사는 "이 단계에서는 AI 활용의 효율성을 개선하고, AI가 복잡하지 않다는 사고방식을 바꾸는 데 중점을 둡니다. 가장 중요한 것은 다음 단계를 위한 기반 데이터를 만드는 것입니다."라고 말했습니다.

다음 단계는 이전 단계의 데이터와 기술을 기반으로 한 R&D에 집중하며, 인프라를 결합합니다. 또한, 이 단계는 해외 기업 유치, 인력 및 교육 확대를 위한 핵심 단계이기도 합니다.

베트남 AI 담당자는 "베트남은 이 전략에 있어 절호의 기회를 맞이하고 있습니다. 전략이 완료되면 인적 자원, 사업, 금융, 데이터 생태계를 구축할 수 있습니다."라고 말했습니다.

마지막 단계는 AI 제품을 세상에 선보이는 것입니다. 헝 박사는 이를 완전한 AI 생태계를 구축한 후의 "매우 자연스러운" 발전이라고 설명했습니다.

Hung 박사와 AI for Vietnam의 동료들은 ViGen 프로젝트를 통해 고품질의 오픈소스 베트남 데이터 세트를 구축하는 것을 목표로 합니다. 그러나 AI 학습을 위한 베트남 데이터 수집은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다.

"현재 베트남어는 아직 자료가 부족한 언어입니다. 외국 기업들이 데이터를 수집할 때 인터넷에서 이용 가능한 자료를 활용하는 경우가 많습니다."라고 Hung 박사는 말했습니다.

베트남 AI 담당자들은 현재 인기 있는 베트남 데이터 수집 출처를 몇 가지 소개했지만, 각 출처마다 고유한 문제점이 있습니다. 예를 들어, 위키백과는 품질은 좋지만 다른 언어 번역이 많고, 문체가 부자연스럽습니다.

책의 출처를 살펴보면, 인터넷에서 무료로 제공되는 많은 책들은 비공식적인 이야기들이며 비표준 어휘를 사용합니다. 언론 자료도 있지만 내용이 반복적이고, 국가 문서의 출처는 양질이지만 직접 접근하여 참조하기 쉽지 않습니다.

소셜 미디어는 가장 큰 데이터 소스로 여겨지지만, 이 채널의 품질은 고르지 않고, 부정적인 콘텐츠가 많고 언어가 부정확할 수 있습니다.

헝 박사는 "이러한 출처를 활용하면 AI는 그러한 태도를 모방하는 경향이 있어 교육 과 같은 중요한 목적에는 활용할 수 없다"고 강조했다.

헝 박사에 따르면, 베트남 AI 모델을 훈련할 때 중요한 단계는 데이터 정제입니다. 먼저, 일반 상식과 기타 여러 분야를 아우르는 모든 베트남 데이터를 수집합니다. 이 과정을 통해 AI는 우수한 대학 졸업생 수준의 지식과 사고력을 갖추게 됩니다.

데이터 수집 후, ViGen 프로젝트 참여자들은 오픈소스 도구를 활용하여 관련성이 낮거나 중복되는 콘텐츠를 걸러냅니다. 다음으로, 프로젝트는 오픈 데이터 포털을 통해 개인 및 단체로부터 고품질 데이터 소스를 확보할 것입니다.

ViGen의 다음 목표는 평가 기준 세트를 구축하는 것입니다. Hung 박사는 베트남어에는 현재 대규모 기준 세트가 많지 않은 반면, 영어에는 이미 수백 개의 기준 세트가 있다고 언급했습니다.

이 프로젝트는 다섯 가지 핵심 기준 개발에 중점을 둡니다. 첫 번째는 싱가포르 연구를 기반으로 한 언어 능력 및 문화적 이해도 평가입니다. 두 번째는 일반 상식 평가입니다.

다음 기준으로는 일관된 대화를 할 수 있는 능력, 사고 및 추론 능력을 평가하고, 마지막으로 "베트남어로 프로그램을 작성할 수 있는" 능력인 프로그래밍 능력을 평가합니다.

ViGen의 세 번째 목표는 오픈 데이터 포털을 구축하는 것입니다. Hung 씨는 이것이 사용자들이 데이터를 제공하는 전형적인 베트남 방식이라고 말합니다. 이 플랫폼은 게임처럼 운영될 것으로 예상되며, 기여자들은 포인트를 적립하고, 레벨업하고, 선물을 교환할 수 있습니다.

"전 세계 개발팀 외에도 사용자들의 기여 덕분에 다른 나라를 따라잡을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 베트남 사람들의 특성을 잘 활용하고 있습니다."라고 Hung 박사는 덧붙였습니다.

전반적으로 이 프로젝트는 베트남의 문화적 가치와 윤리 기준에 맞춰 베트남의 AI 개발을 보장하고, 현지 상황에 적합하고 책임감 있는 오픈소스 AI 생태계를 구축하는 데 기여합니다.