[※ 편집자 주 = 한국국제교류재단(KF)의 지난해 발표에 따르면 세계 한류 팬은 약 2억2천5백만명에 육박한다고 합니다. 또한 시간과 공간의 제약을 초월해 지구 반대편과 동시에 소통하는 '디지털 실크로드' 시대도 열리고 있습니다. 바야흐로 '한류 4.0'의 시대입니다. 연합뉴스 동포다문화부 K컬처팀은 독자 여러분께 새로운 시선의 한국 문화와 K컬처를 바라보는 데 도움이 되고자 전문가 칼럼 시리즈를 준비했습니다. 시리즈는 매주 게재하며 K컬처팀 영문 한류 뉴스 사이트 'K-바이브'에서 영문으로도 보실 수 있습니다.]

본인 제공

2022년 말 ChatGPT가 등장한 이후, AI 열풍은 지속되고 있다. 자연스레 많은 이들이 AI 전문가가 되고 싶다는 열망을 하게 됐다.

그런데 그 열망을 겨냥한 AI 자격증 시장의 현주소는 어떨까?

마치 2000년대 초반 IT 붐 시절의 '정보검색사' 자격증을 떠올리게 하는 상황이 벌어지고 있다.

◇ 검증된 자격증과 양산 자격증의 엇갈린 현주소

현재 AI 자격증 시장은 크게 두 갈래로 나뉜다.

첫 번째는 글로벌 테크 기업이 제공하는 전문 자격증이다.

예를 들어 엔비디아(NVIDIA)의 'Certified Associate - Generative AI LLMs' 자격증은 실무에 초점을 맞춘 전문 자격증이다. 프롬프트 엔지니어링부터 대형언어모델(LLM) 통합과 배포는 물론 기계학습(머신러닝)과 신경망의 기초, 데이터 분석 시각화, 실험 설계 등의 내용을 포함한 실제 현장에서 필요한 기술을 평가한다.

60분 동안 50문항을 풀어내야 하는 이 시험은 기본적인 생성형 AI와 LLM에 대한 깊이 있는 이해를 요구한다.

아시아 1위, 세계 11위 규모의 상위 데이터센터인 한국과학기술정보연구원의 글로벌 대용량 실험데이터허브센터(이하 GSDC·Global Skill Development Council)가 운영하는 'Certified Generative AI Professional' 자격증은 생성형 AI의 기초부터 고급 개념까지를 아우르는 종합적인 자격을 검증한다.

특별한 사전 요구사항은 없지만, 90분간 진행되는 40문항의 시험에서 65% 이상의 득점을 해야 한다. 다만 평생 유효한 자격증이라는 점이 안타까운 부분이다.

또한, 엔비디아가 운영하는 'Certified Generative AI Specialist (CGAI™)'는 더욱 심도 있는 전문성을 검증한다.

CGAI가 검증하는 내용은 데이터 전문가가 기계 학습에 접근하는 방식을 변화시킨 대규모 딥 러닝 신경망인 파운데이션 모델(Foundation Models), 대규모 언어 모델, 확률 과정을 통해 데이터를 점진적으로 변형하거나 복원하는 방식으로 이미지, 오디오, 텍스트 등을 생성하는 확산 모델(Diffusion Models) 등 심층적인 기술 지식은 물론, 비즈니스 적용 사례와 윤리적 고려사항까지 평가 범위에 포함한다.

여기에 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 데이터 유형으로부터 정보를 이해하고 생성할 수 있는 고급 인공지능 시스템인 멀티모달 모델(LMMs, Large Multimodal Models)까지, 실무에서 요구되는 포괄적인 지식을 검증해야 하므로 상당히 학습할 게 많다.

반면 다른 한 축에는 단기 교육 후 발급되는 민간 자격증이 있다.

상당수는 심각한 문제점을 드러내고 있다. AI의 기초적인 개념조차 제대로 다루지 않은 채 '취업 보장', '고수익 직종 진입' 등 허위·과장 광고로 수강생을 모집하는 사례가 빈번하다.

교육 내용도 실무와 동떨어져 있다. 일부는 온라인 강의 몇 편을 수강하고 간단한 시험만 통과하면 자격증을 발급하고 있다. 더욱 큰 문제는 자격증 취득 이후의 지속적인 역량 개발 지원이 전무하다는 점이다.

검증되지 않은 강사진, 부실한 교육과정, 형식적인 평가는 이미 자격증 시장의 고질적인 문제로 자리 잡았다.

◇ 자격증 과잉이 부르는 부작용

무분별한 자격증 난립은 여러 문제를 야기하고 있다.

우선, 자격증이 실제 역량을 보장하지 못한다. AI는 끊임없이 발전하는 분야다.

단순히 이론을 암기하고 시험을 통과하는 것만으로는 실무에서 필요한 문제 해결 능력을 갖추기 어렵다.

두 번째 문제로 교육의 질이 저하된다. 자격증 발급에만 초점을 맞춘 교육은 실제 AI 기술의 깊이 있는 이해나 활용 능력을 키우는 데 도움이 되지 않는다.

또한, 구직자의 시간과 비용이 낭비된다. 값비싼 수강료를 지불하고 자격증을 취득해도, 실제 취업 현장에서는 그 가치를 인정받지 못하는 경우가 많다.

◇ 산업계가 원하는 진정한 AI 인재상

최근 한 조사에 따르면, 국내 고용주 10명 중 6명이 AI 인재 채용을 최우선 과제로 꼽았다. 하지만 그들이 찾는 것은 자격증 보유자가 아닌 실제 AI 기술을 활용할 수 있는 실무자다.

실제 AI 프로젝트 경험, 문제 해결 능력, 새로운 기술에 대한 학습 능력 등 이런 요소가 기업이 진정으로 원하는 역량이다.

필자의 지인인 스타트업 대표는 "자격증만 보유한 지원자보다 코드 공유플랫폼 깃허브(GitHub)에 의미 있는 프로젝트를 올리고 실제 문제를 해결해 본 경험이 있는 지원자를 선호할 것"이라고 말했다.

따라서 AI 역량 검증 역시 신뢰할만한 체계가 필요하다.

자격증 제도 자체를 부정하는 것이 아니다, 다만 실질적인 역량을 검증할 수 있는 새로운 체계가 필요하다는 것이다. 필자의 개념으로는 세 가지 요소가 우선해야 한다.

첫째, 프로젝트 기반의 평가를 도입해야 한다. 실제 문제를 해결하는 과정을 통해 실무 능력을 검증하는 것이다.

둘째, 산업계와 학계가 협력해 표준화된 역량 평가 기준을 마련해야 한다. 아마존이나 구글 등의 인증 체계를 벤치마킹하되, 국내 산업 현장의 특성을 반영한 기준이 필요하다.

셋째, 자격 갱신 제도를 도입해야 한다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 한번 취득한 자격증으로 평생의 전문성을 보장할 수는 없다.

◇ 미래를 위한 진정한 준비

AI는 이미 산업 전반을 재편하고 있다. 2025년에는 AI 기술이 더욱 보편화돼 거의 모든 산업 분야에서 필수 역량이 될 전망이다.

특히 생성형 AI의 확산으로 인해 기존 업무처리 방식의 근본적인 변화가 예상된다.

이러한 변화의 시대에 진정한 AI 전문가가 되기 위해서는 자격증이라는 형식적인 증표를 넘어서야 한다. 실제 문제를 해결할 수 있는 실무 능력, 새로운 기술을 빠르게 습득하고 적용하는 학습 능력, 그리고 윤리적 판단 능력이 더욱 중요해질 것이다.

자격증은 목적이 아닌 하나의 이정표일 뿐이다. 끊임없는 학습과 실전 경험을 통해 실력이라는 실체를 갖추는 데 시간과 노력을 투자해야 할 때다.

AI 시대의 진정한 전문가는 단순히 기술을 아는 사람이 아닌, 기술을 통해 가치를 창출할 수 있는 사람이 되어야 한다.

임기범 인공지능 전문가

▲ 현 인공지능경영학회 이사. ▲ 신한 DS 디지털 전략연구소장 역임.

<정리 : 이세영 기자>

seva@yna.co.kr

Copyright 연합뉴스 All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.