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수학적 함수에 대한 직관적인 이해 필요한 게임에선 취약
알파고, 알파체스 훈련법, 어린이들 ‘님’ 게임에선 통하지 않아
[애플경제 이윤순 기자] AI가 기껏 산수 수준의 판단이 필요한 게임에는 오히려 취약한 것으로 알려졌다. 체스와 같은 게임을 위해 매우 효과적인 훈련을 받은 AI 모델이 정작 훨씬 간단한 게임에서는 실패하기도 한다.
이런 모습을 포착한 구글 딥마인드 그룹은 “아마도 수학적 함수에 대한 직관적인 이해가 중요한 게임에선 인공지능이 부족한게 아닌가 싶다”고 밝혔다. 여기서 ‘직관적 이해’란, 평범한 어린이들도 어렵잖게 풀어내는 퀴즈 수준에 필요하다. 그러나 고도의 지능과 고등수학을 무기로 한 AI가 정작 이를 제대로 대처하지 못한다는 얘기다. 마치 ‘천재’일수록 평범한 일상이나 계산에 서툴다는 속설을 연상케한다.
구글의 딥마인드 그룹의 블로그 게시물에 의하면, 이들은 알파 시리즈 게임 AI에게 체스나 바둑과 같은 게임을 반복적으로 두는 훈련 과정을 마스터시켰다. 그러면 어떤 게임이든 해결할 수 있는 방법을 찾아낸 듯했다. 하지만 이후 이상한 현상이 발생하기 시작했다. 바둑 초보자와 상대했을 때 졌던 ‘포석’이, 고도의 ‘바둑 AI’에게는 쉽게 이겼다.
보드 게임에서 인공지능을 이기는 것은 비교적 사소해 보일 수 있다. 그러나 인공지능의 실패 원인을 파악하거나, 애초에 이러한 맹점이 생기지 않도록 훈련 방식을 개선하는 데 결정적 요속 될 수도 있다.
최근 학술지 ‘머신 러닝(Machine Learning)’에 발표된 한 논문에서도 알파고(AlphaGo)와 알파체스(AlphaChess)를 훈련하는 데 사용된 방법이, 또 다른 게임에선 통하지 않는 상황이 소개되었다. 이때 연구 대상으로 삼은 것은 님(Nim) 게임이다. 이들 게임들은 매우 간단하기 짝이 없다.
두 플레이어가 피라미드 모양의 보드에서 성냥개비를 번갈아 가며 제거하다가 한 플레이어가 더 이상 둘 수 있는 수가 없을 때까지 진행하는 내용이다.
일단 ‘님 게임’은 성냥개비를 여러 줄로 배열하는 방식으로 진행된다. 맨 위 줄에는 성냥개비 하나가 있고, 그 아래 줄에는 위 줄보다 성냥개비가 두 개씩 더 많다. 이렇게 피라미드 모양의 보드가 만들어진다. 두 플레이어는 번갈아 가며 성냥개비를 제거한다. 한 줄을 선택한 후, 한 개부터 모든 성냥개비를 제거할 수 있다. 게임은 더 이상 둘 수 있는 수가 없을 때까지 진행된다. 님 게임은 아이들에게 쉽게 가르칠 수 있는 간단한 게임이다.
과학자들이 과학 부정론자들에게 대응하는 방법
님 게임은 "공정한 게임"을 정의하는 규칙 체계의 중요한 예시이기도 한다. 체스처럼 각 플레이어가 자신만의 말을 가지고 있는 게임과는 달리, 공정한 게임에서는 두 플레이어가 같은 말을 공유하고 동일한 규칙 체계를 따른다. 즉, 님 게임에 적용되는 규칙은 모든 공정한 게임에도 적용된다는 뜻이다.
님 게임을 비롯한 공정한 게임의 특징 중 하나는 게임 도중 언제든 게임판을 쉽게 평가하고 어느 플레이어가 이길 가능성이 높은지 판단할 수 있다는 점이다. 다시 말해, 게임판을 살펴보고 최적의 수를 둔다면 승리할 가능성이 높다는 것을 알 수 있다. 이렇게 하려면 보드 구성을 패리티 함수에 입력하기만 하면 된다. 그러면 함수가 계산을 통해 승패 여부를 알려줍니다.
여기서 연구는 간단한 질문을 던진다. 만약 알파고처럼 인공지능을 훈련시켜 님(Nim) 게임을 하는 인공지능을 개발하면 어떻게 될까? 다시 말해, 인공지능이 님 게임에서 스스로 두는 것만으로 패리티 함수를 표현할 수 있는지 알아보려는 것이다.
체스 게임용 인공지능인 알파제로는 체스 규칙만으로 훈련되었다. 스스로 두는 과정을 통해 다양한 보드 구성과 승률을 연관 지을 수 있다. 또한, 특정 상황에 갇히지 않도록 ‘무작위 샘플링’ 기능을 통해 새로운 영역을 계속 탐색한다. 그리고 일단 가치가 높은 몇 가지 수를 식별할 수 있게 되면, 그 수들에서 파생될 수 있는 미래의 가능성을 더 깊이 탐색할 수 있다. 게임을 많이 플레이할수록 주어진 위치에서 발생할 수 있는 잠재적인 보드 구성에 가치를 부여할 확률이 높아진다.
님(Nim)에서는 주어진 보드 구성에 대한 최적의 수가 제한되어 있다. 만약 최적의 수 중 하나를 두지 않으면, 사실상 상대방에게 주도권을 넘겨주게 되고, 상대방은 최적의 수만 둔다면 승리할 수 있다. 여기서 ‘최적의 수’는 수학적 패리티 함수를 평가함으로써 식별할 수 있다.
이에 “체스에서 효과적이었던 훈련 과정이 님(Nim) 게임에는 효과적이지 않을 수 있다”는 추측이 나왔다. 실제로 5행 ‘님 보드’에서 AI가 상당히 빠르게 실력이 향상되었고 500번의 훈련 후에도 계속 개선되는 것을 발견했다. 하지만 “행을 하나만 더 추가해도 개선 속도가 급격히 느려졌다.”는 것이다. 그리고 7행 보드에서는 AI가 500번의 훈련을 마친 후 ‘성능 향상’이 사실상 멈췄다.
이를 더 잘 보여주기 위해 연구진은 ‘잠재적 수’를 제안하는 하위 시스템을 무작위로 작동하는 시스템으로 교체했다. 7행 ‘님 보드’에서 훈련된 버전과, 무작위 버전의 성능은 500번의 훈련 동안 구별할 수 없었다. 본질적으로 보드가 충분히 커지면 시스템은 게임 결과를 관찰하여 학습할 수 없게 된 것이다. 7행 구성의 초기 상태에는 최종 승리로 이어지는 세 가지 잠재적 수가 존재한다. 하지만 훈련된 시스템의 ‘수 평가기’가 모든 가능한 수를 검토하도록 요청받았을 때, 모든 수를 “거의 동등하다”고 평가했다.
이에 연구진은 “‘님’을 효과적으로 플레이하려면 플레이어가 패리티 함수를 학습해야 한다”고 결론지었다. 특히 “체스와 바둑에 매우 효과적인 훈련 절차는 이를 학습하는 데 적합하지 않다.”는 결론을 내렸다.
님뿐만이 아니다. 유사한 방식으로 훈련된 체스 AI에서도 비슷한 문제가 발생할 수 있다는 징후가 포착되었다. 그들은 AI의 보드 평가기가 처음에는 높게 평가했던 몇 가지 ‘잘못된’ 체스 수, 즉 ‘체크메이트’ 공격을 놓치거나 엔드게임을 망치는 수를 찾아냈다. 소프트웨어가 여러 수를 미리 내다보는 추가 분기를 고려했기 때문에, 이러한 실수를 피할 수 있었던 것이다.
님 보드의 많은 구성에서 승리로 이어지는 ‘최적의 분기’는 그 가치를 입증하기 위해 게임 끝까지 진행되어야 하다. 그러므로, 이런 잠재적 실수를 피하는 것은 훨씬 더 어렵다. 체스 플레이어들은 체스 소프트웨어가 흔히 놓치는, 긴 수순을 거쳐야 하는 ‘체크메이트’ 조합을 찾아낸다. 그들은 “체스에 그 같은 문제가 없는 것이 아니라, ‘님’과 같은 보드가 체스에서는 일반적으로 드물다는 것이 문제”라고 주장한다. 그래서 아마도 바둑에서도 비슷한 현상이 나타날 것으로 본다. 즉 “바둑에서 AI가 보이는 특이한 약점들이 이를 잘 보여준다.”는 설명이다.
요약하면, ‘알파제로’(AlphaZero)는 연상 학습에는 탁월하지만, 게임 상태와 결과 사이의 상관관계에서 암묵적으로 학습할 수 없는, 기호 추론이 필요한 문제에서는 실패한다는 주장이다. 다시 말해, 게임 규칙이 무엇을 해야 할지 결정하는 간단한 규칙을 제공하더라도, ‘알파’ 스타일의 훈련으로는 AI가 그런 규칙을 식별할 수 없을 것이란 추측이다.
많은 사람들은 흔히 수학 문제 해결에 인공지능을 활용하는 방안을 연구하고 있다. 이는 체스판 배열에서 패리티 함수와 같은 일반적인 규칙을 도출하는 데 필요한 기호 추론 능력을 요구한다. 그러나 예상 외로 인공지능에게 이런 능력을 갖추도록 훈련시키는 방법이 명확하지는 않다는 분석이다.

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한국의료마이스터고등학교는 국민건강보험공단·연세대학교 미래캠퍼스와 연계하여 ‘지역사회 기반 고교-대학 연계 방과후 프로그램(AI-SW 분야 융합 프로젝트 방과후)’를 운영한다고 밝혔다.
의료기기·바이오 분야의 미래 산업 변화에 대응할 수 있는 실무형 인재를 양성하기 위해 마련된 이번 프로그램은 인공지능(AI)과 소프트웨어(SW)를 융합해 실제 문제를 해결하는 프로젝트형 교육이다.
김진락 교장은 “학생들이 전공 역량은 물론 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 융합 역량까지 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 지원하고 있다.”라며 “앞으로도 산업변화에 능동적으로 대응할 수 있도록 현장 밀착형 교육을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

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전체 고용 시장 호조세 속 청년층에만 한파가 부는 배경에 인공지능(AI)발 고용 충격이 청년층을 중심으로 시작된 것 아니냐는 우려가 나온다. 특히 인공지능 영향이 큰 전문 서비스업과 정보통신업(IT) 분야가 최근 2~3달 연속 큰 폭으로 감소하면서다.
국가데이터처가 18일 발표한 ‘2월 고용동향’을 보면, 지난달 청년층(15~29살) 고용지표는 다른 모든 연령대와 대비되는 모습을 보였다. 연령별 고용률을 보면 청년층을 제외한 모든 연령층에서 전년 대비 상승세를 보였으나, 청년층만 전년 대비 1%포인트 하락했다.
실업률 추이 역시 비슷한 상황이었다. 다른 연령층에서 전년 대비 실업률이 개선되거나 소폭의 오름세를 보이는 가운데 청년층(7.7%)과 30대(3.6%) 실업률만 각각 0.7%포인트, 0.8%포인트 오르며 높은 상승폭을 보였다. 다만 30대는 경제활동 참가가 늘면서 고용률과 실업률이 함께 증가하는 ‘고용 활황’의 영향이 나타났다면, 청년층은 고용률은 낮아지고 실업률은 오르는 ‘고용 절벽’이 나타났다는 점이 차이점이다. 최근 인공지능 활용이 청년층 신규 채용을 중심으로 악영향을 미친다는 보고서가 잇따라 나오는 가운데, 노동시장에 진입하는 청년층에서 고용 부진이 도드라진 셈이다.
산업별로 살펴보면, 인공지능이 전체 고용시장에 미치는 영향이 감지된다. 전문·과학·기술서비스업(-10만5천명)은 석달 연속, 정보통신업(-4만2천명)은 두달 연속 감소세를 보였다. 두 업종 모두 산업분류가 개정된 2013년 이후 2월 기준 감소폭이 최대치였다. 전문·과학·기술서비스업에는 법률·회계·광고 등 인공지능 영향이 미치는 직업군이 포함됐다. 이전 55개월 연속 취업자 수가 증가했던 면도 감소세 전환에 영향을 미친 것으로 보인다. 정보통신업도 인공지능으로 빠르게 대체되는 영상·오디오 제작 등 분야의 업황 부진이 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 빈현준 데이터처 사회통계국장은 “(업황 등에 따른) 일시적인 변화인지, 인공지능이 도입되면서 구조적인 변화가 발생한 것인지는 좀 더 지켜볼 필요가 있다”고 말했다.
민간 기업들이 신규 채용보다 경력직을 선호하는 현상이 굳어지면서, 처우 때문에 인기가 떨어졌던 공무원 시험으로 청년들이 다시 몰릴지도 주목된다. 데이터처에 따르면 지난달 9급 공무원 등 시험 응시 인원은 1년 전보다 7천명가량 늘었는데, 이 역시 청년층 실업률이 증가한 원인 가운데 하나로 꼽힌다. 구직활동 등에 참여하지 않았던 비경제활동인구가 공무원 시험에 나서면서 실업자로 집계됐다는 의미다.
김유빈 한국노동연구원 고용정책연구본부장은 “한국은 고용안정성이 높아 인공지능 발전으로 기존 인력을 조정하기보다 신규 채용을 막아 청년 고용을 줄일 수 있다”며 “경력직 선호 상황 속에서 청년층이 인턴 등 일 경험을 늘려 노동시장에 이르게 진입할 수 있도록 하는 대책에 힘을 쏟아야 한다”고 말했다.
김윤주 기자 kyj@hani.co.kr 박수지 기자 suji@hani.co.kr

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이로운넷 = 강진구 기자
경상북도는 대한민국 초혁신 경제를 지역 차원에서 선도하기 위해 ‘경상북도 소버린 AI 기본계획’을 수립하고, 도정 전반과 산업 전 분야에 걸친 인공지능 전환(AX, AI-Transformation)을 본격 추진한다고 18일 밝혔다.
이번 계획은 정부의 ‘세계 3대 AI 강국 도약’ 기조에 맞춰 경북의 입지 강점과 산업 기반을 바탕으로 지역 차원의 인공지능 전환을 체계적으로 추진하기 위해 마련됐다.
글로벌 인공지능 기술 경쟁이 심화되면서 인공지능 기술의 선제적 도입이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부각하고 있다.
이에 정부도 인공지능 기술 주권 확보를 위해 국산 인공지능 반도체 개발과 데이터 활용 확대, 컴퓨팅 인프라 구축, 자체 인공지능 모델 개발, 산업 현장 적용, 인재·기업 육성까지 전주기를 아우르는 생태계 조성에 국가 역량을 집중하고 있다.
경상북도는 이 같은 전주기 속에서 지역 강점을 바탕으로 산업 현장 적용과 확산을 담당하는 핵심거점 역할을 수행하겠다는 구상이다.
경북은 원자력 중심의 안정적·대규모 전력 기반(전력 자급률 200% 이상)을 보유해 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축과 운영에 유리하며, 철강·자동차부품·전자 등 제조업 집적으로 축적된 풍부한 산업용 데이터도 활용할 수 있다.
포스텍(POSTECH)과 금오공대를 비롯한 우수한 연구·인재 기반과 산업별 대기업, 중·소기업 협력 체계를 바탕으로, 인공지능 모델과 서비스의 실증과 확산이 지속적으로 이뤄질 수 있는 여건도 갖추고 있다.
‘경상북도 소버린 AI 기본계획’은 경북이 대한민국 인공지능 혁신 선도 거점으로 도약하기 위해△인공지능 거버넌스 운영 △인공지능 혁신 기반 조성 △인공지능 대전환(AX) 추진 △글로벌 인공지능 기본사회 기여 등 4대 핵심 전략을 설정했다.
세부 과제로 △민간 협력형 하이퍼스케일 데이터센터 구축 △전주기 AI 융합 인재 양성 체계 마련 △주력 제조산업의 AI 구조 전환 △AI 기반 스마트 농업·바이오 육성 △AI 기반 재난안전·복지 통합 관리 등을 총 73개 실천 과제로 제시했다.
'인공지능 거버넌스 운영'은 산학연 협력 기반의 상시적이고 체계적인 인공지능 거버넌스를 강화한다.
‘경상북도 4차산업혁명 실행위원회’ 내 인공지능 분과를 신설하고, 이를 뒷받침하는 산학연 실무협의체를 운영한다.
협의체는 현장의 AX 수요를 정책에 즉각 반영할 수 있도록 기술 자문을 제공하고, 인공지능 전략사업 발굴부터 정책 결정 지원까지 전 과정을 뒷받침하는 역할을 수행한다.
'인공지능 혁신 기반 조성'은 산업 전반의 AX를 뒷받침하기 위해 ‘대규모 데이터센터 – 산업별 특화 데이터센터’ 구축이라는 투트랙(Two-track) 전략을 추진한다.
대규모 연산이 가능한 하이퍼스케일 인공지능 데이터센터를 민관협력으로 구축해 지역 내 컴퓨팅 역량을 확보하고 철강 등 지역 주력산업에 특화된 소형 데이터센터를 병행 구축한다.
인력양성의 경우 제조 현장 실무형 인력 수요가 빠르게 늘어나는 만큼, 인공지능 기술이 필요한 현장에 즉시 투입이 가능한 중급·융합 인재 양성 체계를 대폭 강화한다.
지역 이공계 대학생 기초 역량강화와 인공지능 부트캠프, 인공지능 융합대학원, 재직자 대상 현장 문제 해결형 직무교육 등을 지원해 교육이 산업 현장에 이어질 수 있는 인재양성 체계를 구축한다.
인공지능 기술을 보유한 지역 강소기업과 스타트업이 성장할 수 있는 생태계도 조성한다.
기업이 필요로 하는 초고성능 컴퓨팅 자원을 지원하고, 지역 수요기업과 협업해 기술의 실증과 판로 확대를 지원한다.
과제 기획부터 컨설팅, 공동 연구개발을 지원해 지역에 기반을 둔 기업이 성장할 수 있는 토대도 마련할 계획이다.
'인공지능 대전환 추진'은 탄탄한 제조 기반을 활용한 지역 주도 AI 대전환을 진행한다.
제조·농업·해양수산·바이오·에너지·재난안전·복지·소상공인·공공행정 등 10대 분야 도정 전 영역에 인공지능을 기반으로 한 생산성과 품질, 안전성을 획기적으로 혁신하고 지역 산업 경쟁력을 강화한다.
제조 분야는 설계부터 공정, 운영 전 과정에 인공지능과 로봇을 적용해 주력 제조산업의 구조 전환을 추진한다.
조립·물류 공정에 디지털 트윈과 피지컬 AI 기술을 적용해 작업을 자동화하고, 제조 데이터를 통합·분석하는 플랫폼을 구축해 공장 단위 자율 제조를 단계적으로 실증한다.
산업 AX 안전 기반 강화를 위해 모빌리티 원격제어 기술의 실·검증과 IT·OT 융합 사이버융합보안 기술의 개발·실증도 추진한다.
대경권 AX 혁신거점 구축과 주력산업 맞춤형 AI-Ready 데이터 지원사업을 연계해 대구·경북을 아우르는 제조 AX 확산 기반도 마련한다.
농업 분야는 생산, 유통 중심의 농업 전 단계에 인공지능과 로봇을 적용해 기후변화·고령화로 인한 농업 구조 문제 해소에 나선다.
스마트팜·노지·과수 등 농업 생산 전반에 AI·로봇·ICT를 적용해 재배와 관리를 자동화·지능화하고, 실증센터 조성과 현장 솔루션 보급으로 안정적 생산 기반을 강화한다.
농산물 유통과 임업 분야는 스마트 APC 전환을 통해 선별·포장·물류 등 유통 과정을 자동화하고, 임산물 수확·운반 로봇 개발로 현장 인력 부담을 줄여 작업 효율을 높인다.
해양수산 분야는 극지 대응 해양 신산업을 인공지능 기반 미래 성장동력으로 육성하고, 수산자원을 인공지능으로 고도화해 친환경 고부가 산업으로 전환한다.
북극항로와 관련 AI 항법과 극한환경 센서, 저궤도 위성통신 등 핵심기술을 연구·실증할 수 있도록 극지 AI센터 구축을 추진한다.
해양·수산 분야는 스마트 가공과 블루카본 분석·관리, 연안 안전 예측·구조, 해수욕장 안전관리, 정수장 자율운영 등 AI 현장 적용을 단계적으로 추진한다.
바이오 분야는 인공지능 기반 신약·바이오소재 개발과 실험 자동화로 바이오 산업의 경쟁력을 높이고, 연구부터 상용화까지 전주기 지원체계를 구축한다.
신약 설계 플랫폼을 구축해 후보 발굴부터 상용화까지 지원하고, AI·로봇 기반 자율실험실로 반복실험을 자동화해 개발 효율을 높인다.
AI 분석으로 고기능성 그린바이오 소재를 발굴·검증해 산업화를 지원하며, 감염병 대응을 위해 후보물질 선별·검증이 가능한 안전실험 인프라와 후보물질 라이브러리를 구축한다.
에너지 분야는 환경·에너지 인프라의 지능화를 통해 기후위기 대응과 지속 가능한 지역 안전체계 구축에 나선다.
인공지능이 도시 인프라를 제어·운영하는 융합시범지구 조성과 인공지능으로 태양광 및 ESS 전력을 통합 관리하는 전력 플랫폼 구축을 추진한다.
재난·안전은 산불과 기후재난, 환경위험 등 지역의 복합 위험 요인을 인공지능 기반으로 사전 예측하고 신속한 경보·대응 체계를 구축한다.
산업과 재난, 사회 전 영역의 위험을 인공지능으로 통합 관리하는 ‘모든 안전’ 기술혁신 생태계 구축사업과 인공지능으로 산불위험을 분석해 취약시설에 자동으로 알려주는 시스템을 구축한다.
문화 분야는 인공지능·확장현실(AI·XR) 기술을 접목해 무형유산을 고부가가치 자산으로 전환하고 전통의 가치를 세계와 공유하는 디지털 문화콘텐츠 생태계를 조성한다.
인공지능(AI) 융합 콘텐츠 혁신 거점을 조성해 독창적인 문화 콘텐츠를 창출할 전문 인재 양성과 기업 성장을 집중 지원한다.
지역 고유 자산인 무형유산의 보존과 계승, 현대적 활용을 아우르는 4D 실감형 체험 콘텐츠 플랫폼을 구축해 지역의 브랜드 가치를 높인다.
복지 분야는 초고령사회와 1인 가구 증가에 따른 돌봄 공백과 사회적 위험을 조기에 감지하고 맞춤형 돌봄 지원으로 연계해 빈틈없는 복지 안전망을 구축한다.
AI 돌봄 데이터 기반 실증 플랫폼과 지역 거점형 데이터 허브를 구축해 돌봄 서비스의 안전·신뢰를 높이고, AI 돌봄 제품의 개발·사업화를 지원한다.
ICT·AI 기반 가정 내 안심공간을 조성해 재학대 징후를 조기 감지하고, 노인 안전을 강화한다.
소상공인 분야는 인공지능·데이터 기반의 정밀한 경영·상권 분석을 통해 소상공인의 자생력을 확보하고 골목상권의 지속가능한 성장을 도모한다.
앵커기업의 AI·로봇 혁신기술을 중소기업에 확산하는 경북형 동반성장 AI 제조혁신 사업과 소상공인 정책 정보를 통합·추천해 주는 AI 기반 비즈코치 플랫폼을 구축한다.
공공행정 분야는 공공행정 전반에 AI를 접목해 데이터 기반의 과학적 정책 결정을 지원하고, 범정부 AI 공통기반과 연계해 지방행정 시스템 지능화를 선도한다.
인구·산업 데이터를 인공지능으로 통합 분석해 실효성 있는 지역 소멸 대응 정책을 마련한다.
범정부 AI 공통기반의 자원을 활용해 행정 업무 효율을 극대화하고 도민이 체감하는 스마트 행정서비스를 구현한다.
글로벌 AI 기본사회 기여는 정부의 ‘모두의 AI’ 기조와 2025 아시아태평양경제협력체(2025 APEC)에서 채택된 ‘AI 이니셔티브’의 포용적 확산 의제에 발맞춰 도민 누구나 인공지능을 쉽게 접하고 활용할 수 있는 사회 구현에 앞장선다.
모두의 AI 실험실 분야는 국민 누구나 생성형 AI를 직접 배우고 써볼 수 있는 AI 라운지를 운영해 생활 속 인공지능 활용을 확산한다.
사용자 경험에 특화된 국민 체감형 AI 에이전트 서비스 개발·실증 사업을 추진한다.
아태AI센터 유치 분야는 아시아태평양 AI 센터를 유치해 경북이 보유한 산업·연구·인프라를 기반으로 APEC 협력 거버넌스를 상설화한다.
회원국 간 상호 신뢰 기반 데이터 연계 AI공동연구·실증과 AX 실현, 인재양성·교류 등 인공지능 격차 해소를 위한 다양한 협력 사업을 추진한다.
경상북도는 이번 계획에 총 1조 7301억 원을 투입해 단계별 사업을 추진하고, AI데이터센터 건립 등 민간 자본도 별도로 추가 투입한다.
공공과 민간이 손잡고 AI 인프라를 우선 조성하고, 국비 확보와 정부 공모사업 유치 등 다각적인 재원 마련 대책을 추진한다.
우선 AX의 핵심인 민간 협력형 데이터센터 구축(민자 유치)과 주력 산업(제조, 농업 등)의 AI 융합 실증 등 미래 성장동력 확보 사업을 중심으로 정부 공모사업에 선제적으로 대응해 국비를 최대한 확보한다.
이 밖에도 AI 융합 인재 양성과 재난·안전 지능화 시스템 등 도민 체감도가 높은 과제들을 차기 국고보조사업과 국가균형발전특별회계 사업 등에 반영하도록 정부에 지속 건의할 방침이다.
경상북도는 이를 위해 부처별 예산 편성 시기에 맞춰 ‘AI 국비 확보 TF’를 가동하고, 시군 및 유관 기관과 협력 체계를 구축해 국가 인공지능 성장 전략을 경북이 주도할 수 있도록 재정적 뒷받침을 강화할 계획이다.
양금희 경제부지사는 “인공지능은 기술 경쟁을 넘어 산업과 행정 현장에서 성과를 만들어내는 성장 엔진으로 빠르게 자리 잡고 있다”며 “이 변화에 선제적으로 대응하는 일은 국가 발전과 지방 주도 성장의 핵심 과제”라고 밝혔다.
이어 “4대 전략 73개 과제를 차질 없이 추진해 지역 맞춤형 성장 동력을 확충하고, 경북이 대한민국 AI 혁신 선도 거점으로 도약하도록 도정 역량을 집중하겠다”고 덧붙였다.

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