여러분, 요즘 기술 발전 속도가 정말 어마어마하지 않나요? 특히 AI 분야는 하루가 다르게 새로운 용어들이 쏟아져 나오는 것 같아요. 스픽 할인 정신 똑바로 차리지 않으면 금방 뒤처질 것만 같은 느낌이 들 정도예요. ^^

요즘 기술 발전 속도, 정말 빠르지 않나요?! 🤯

정부, 기업, 심지어 우리 같은 일반 사람들에게도 AI는 이제 너무나 익숙한 단어가 되었죠. 그런데 말이에요, 이 AI라는 큰 우산 아래에 또 얼마나 오늘의집 추천인코드 많은 세부 용어들이 있는지 아시나요?

쏟아지는 신기술 용어들, 제대로 알고 계신가요?

판단형 AI, 생성형 AI, 추론형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬 AI... 이건 AI 패러다임에 대한 이야기고요. 또 클라우드 AI니 온디바이스 AI니 하는 배치 방식 용어도 있어요. 거기에 소버린 AI, 한국형 AI, LLM, sLLM, LWM(Large World Model), 연합학습, 하이브리드 AI 모델까지! 정말 끝도 없이 새로운 개념들이 등장하고 있습니다.

저도 디지털 기술 혁신 분야에서 오랫동안 몸담아왔지만, 솔직히 매일매일 새로운 용어를 공부하느라 정신이 없을 때가 많아요. 아고다 할인코드 '아는 게 반, 모르는 게 반'이라는 말이 딱 맞다고 해야 할까요?

용어 혼란, 왜 문제가 될까요? (동상이몽의 위험성)

특히 중요한 정책을 결정하거나 기업의 미래 전략을 짜는 위치에 있는 분들이라면, 이런 용어와 개념을 정확히 이해하고 소통하는 게 정말 중요해요. 예를 들어, 생성형 AI가 기존의 판단형 AI를 대체하는 걸까요, 아니면 서로 돕는 보완재일까요? 최근 떠오르는 에이전틱 AI는 또 어떤 관계일까요? 이런 질문들에 대해 참여하는 전문가들 사이에 공통된 이해가 없다면, 각자 다른 생각(동상이몽!)을 하며 제대로 된 해결책을 찾기 어려울 거예요. 오늘의집 추천코드 자칫 잘못된 방향으로 갈 수도 있고요.

과거의 시행착오, 반복하지 않으려면? (DX, 4IR 이야기)

AI가 물론 엄청난 기술이고 사회경제적으로 큰 변화를 가져올 잠재력이 있지만, 기술에 대한 이해 없이 변화만 논하는 건 위험할 수 있어요. 반대로 기술만능주의에 빠지는 것도 경계해야 하고요.

돌이켜보면, 2010년대 이후 디지털 전환(DX), 인더스트리 4.0(I40), 제4차 산업혁명(4IR) 같은 개념들에 대해 우리 사회가 약간의 혼란을 겪었던 적이 있었던 것 같아요. DX와 4IR의 관계를 명확히 이해하지 못하거나, 인더스트리 5.0(I50)이나 급격한 AI 발전을 성급하게 '제5차 산업혁명'으로 부르기도 했죠. 중요한 건 이름표를 붙이는 것보다 그 본질을 이해하고 지혜롭게 대응하는 건데 말이에요! 지금 우리 앞에 놓인 AI 혁명에 대해서는 이런 혼선이나 시행착오를 줄여나가야 하지 않을까요?

전문가들의 지혜, 어떻게 모을 수 있을까요?

AI를 포함한 신기술 발전 속도가 너무 빠르고, 기술이 산업이나 기관별로 가지는 의미도 제각각이다 보니 전문가들 사이에서도 의견이 다를 수밖에 없는 게 현실이에요.

전문가마다 다른 생각, 어떻게 하나로 모을까?

다양한 의견이 나오는 건 자연스럽지만, 충분한 토론과 검토 없이 어느 한쪽으로 치우친 의견이 정책이나 겜스고 할인코드 전략으로 채택된다면 위험 부담이 커질 수밖에 없어요. 국가 정책이나 기업 전략에 대한 공감대가 부족하면 일관성을 유지하기 어렵고, 부처나 기업 간 협력도 힘들어지죠.

기존 방식의 한계점 (세미나, KMS, 협업 툴)

지금까지 정부나 학회, 협회 등에서 수많은 세미나, 컨퍼런스, 포럼 등을 열어왔어요. 하지만 이런 오프라인 행사들은 참여자들의 다양한 견해를 조율하고, 수요자와 공급자를 정확히 연결하는 데에는 다소 아쉬움이 있었던 것 같아요. 투입한 노력에 비해 성과가 기대에 미치지 못하는 경우도 있었고요.

단순 지식 공유를 넘어서 (KMS의 장단점)

물론 지식관리시스템(KMS) 같은 도구들도 있었어요. 특정 주제 관련 용어나 개념을 '지식 맵(Knowledge Map)'으로 구조화해서 공유하는 방식은 전문가들의 공감대를 형성하는 데 긍정적인 역할을 했죠. 네덜란드의 OKB(Open Knowledge Base)나 우리나라의 디지털 집현전, 그리고 도요타나 제록스 같은 기업들의 KMS가 대표적인 예시입니다. 이런 시스템들은 분산된 지식 정보를 모아 접근성을 높이는 데 큰 기여를 했어요. 하지만 주로 완성된 결과물을 공유하는 데 초점이 맞춰져 있어서, 특정 주제에 대한 깊이 있는 토론이나 공동 연구 같은 실시간 '협업' 기능은 부족한 편이었어요. 최근 코로나19 이후 많이 사용하게 된 온라인 협업 도구들(화상 회의, 문서 공유 등)도 편리하긴 하지만, 전문가들의 심도 있는 논의와 의견 수렴을 지원하기에는 역시 한계가 있었고요.

그래서! 전문가 협업 플랫폼이 필요해요!

이런 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 전문가들이 온라인에서 자유롭게 지식을 공유하고, 토론하며, 함께 연구할 수 있는 '전문가 협업 플랫폼'을 제안하고 싶어요.

전문가 협업 플랫폼이란 무엇일까요?

단순히 정보를 나열하고 공유하는 것을 넘어서, 특정 목표를 달성하기 위한 아이디어를 모으고, 관련된 지식과 정보를 나누며, 실제 문제 해결 과정을 지원하는 플랫폼이에요. 예를 들면, 문제의 원인과 현상을 파악하고, 해결 목표를 설정한 뒤, 가능한 해결 방안들을 탐색하고 최적의 방법을 선택하며, 그 결과를 평가하는 전 과정에 걸쳐 전문가들의 협업을 돕는 거죠.

아이디어 발산부터 해결책 도출까지 (플랫폼의 기능)

좋은 전문가 협업 플랫폼이라면, 다양한 전문가들의 의견을 자유롭게 펼쳐놓고 토론 주제를 정하는 '발산 과정'과, 각 주제에 대해 깊이 있는 검토와 합의를 통해 의미 있는 해결 방안을 만들어가는 '수렴 과정'을 모두 효과적으로 지원해야 해요. 오프라인 행사의 논의를 온라인으로 이어가면서 주제별, 해결방안별로 내용을 체계적으로 정리하고, 자율적인 정제 과정을 거쳐 합의된 결과를 만들어내고, 이를 다시 유용한 지식으로 확대 재생산하는 선순환 구조를 만드는 거죠!

해외 사례 엿보기: EU의 S3 CoP

이런 전문가 협업 플랫폼의 좋은 예시로 유럽연합(EU)의 'S3 CoP(Community of Practice)'를 들 수 있어요. 2023년에 시작된 이 플랫폼은 EU의 지역 혁신 프로그램인 S3(Smart Specialization Strategies, 2021~2027)를 지원하기 위해 만들어졌는데요. 워킹그룹별 논의 결과, 전문가 분석 자료, 토론 주제 등을 한데 모으고, 이를 모니터링 시스템과 운영위원회를 통해 검토하고 다듬어서 가치 있는 '지식 자본'으로 만들어 이해관계자들에게 확산시키는 역할을 하고 있답니다. 정말 멋지지 않나요?!

플랫폼 구축, 그 이상이 필요해요 (관리 조직, 제도)

물론 이런 플랫폼을 성공적으로 운영하려면 단순히 시스템만 구축해서는 안 돼요. 다양한 지식과 데이터를 꾸준히 모으고, 가치 있는 정보로 큐레이션해서 유통시키는 전담 관리 조직과 기능이 필요하고요. 전체 프로세스가 원활하게 돌아갈 수 있도록 뒷받침하는 제도적인 장치도 마련되어야 할 거예요.

'컨트롤 타워' 대신 '협업적 거버넌스'로!

새로운 과제가 등장할 때마다 '컨트롤 타워'가 필요하다는 이야기가 많이 나오곤 하죠? 하지만 특정 조직에 권한을 몰아주는 식의 수직적인 거버넌스만으로는 복잡한 현대 사회의 문제를 해결하기 어려울 수 있어요.

진정한 협력은 어떻게 이루어질까요?

EU의 S3 CoP 사례처럼, 전문가와 이해관계자들이 긴밀하게 소통하고 연결되어 함께 문제를 풀어가는 '논리적이고 협업적인 거버넌스'가 더 효과적일 수 있다고 생각해요. 서로의 지식과 경험을 존중하고, 투명하게 정보를 공유하며, 함께 더 나은 해결책을 찾아가는 과정 자체가 중요하지 않을까요?

함께 지식을 만들고 키워나가요! 🌱

전문가 협업 플랫폼은 바로 이러한 협업적 거버넌스를 가능하게 하는 중요한 도구가 될 수 있어요. 흩어져 있는 전문가들의 지혜를 한데 모으고, 서로 아이디어를 부딪치며 새로운 가치를 창출하고, 그렇게 만들어진 지식을 다시 사회 전체와 나누는 '지식 재생산'의 선순환! 생각만 해도 정말 멋진 일인 것 같습니다. 우리 함께 이런 플랫폼을 통해 더 나은 미래를 위한 지식을 만들고 키워나가면 좋겠어요! 😊