인터뷰는 Ula Rutkowska(Apolitical 선임 연구원)가 진행했으며, Christina Obolenskaya(국제사 석사, LSE 및 커뮤니케이션 인턴, Apolitical)가 편집했습니다. 필립 티고는 아폴리티컬의 '2025 정부 AI 100'에 선정되었습니다.
인공지능은 종종 자원이 풍부한 소수의 국가와 기업의 영역으로 인식되지만, 거버넌스, 공공 서비스, 경제 발전을 변화시킬 수 있는 잠재력은 전 세계에 걸쳐 있습니다. 그러나 인프라, 데이터 액세스, 디지털 기술, 거버넌스 모델의 격차로 인해 공평한 AI 개발이 어려운 글로벌 남부 국가들의 경우 AI 도입은 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 케냐의 기술 특사인 필립 티고(Phillip Thigo)가 글로벌 차원에서 AI를 도입하는 데 필요한 기반 시스템을 구축하는 데 필요한 것이 무엇인지 살펴봅니다. 에너지와 연결성에 대한 투자부터 민관 파트너십과 자금 조달 모델에 대한 재고에 이르기까지, 그는 AI의 혜택이 몇몇 강력한 경제 국가를 넘어 공유될 수 있도록 하는 데 필요한 단계를 강조합니다. Thigo는 포용성, 신뢰, 협력이 AI의 미래를 위한 중심이 되어야 한다고 주장합니다. 이러한 요소들이 없다면 기술은 기존의 불평등을 해소하기는커녕 심화시킬 위험이 있습니다.
질문: 특히 글로벌 사우스 국가들이 공평한 AI 정책을 만드는 데 있어 가장 시급한 과제는 무엇인가요?
AI의 기초
– AI는 종종 데이터, 컴퓨팅, 알고리즘과 관련된 상위 단계의 혁신과 기술의 일부로 여겨집니다. 그러나 국가가 이러한 고급 기능을 다루기 전에 이러한 고급 기능에 대한 공평한 접근을 보장하기 위해 기본 기반에 투자해야 합니다. 예를 들어, 보건, 농업, 교육 등 다양한 분야에서 인공지능을 훈련하려면 데이터가 필요합니다. 전 세계 대다수의 국가는 지속 가능한 개발 목표와 같은 개발 과제를 해결하는 데 필수적인 데이터 격차가 심각합니다.
인프라
– 더 구체적으로 말하자면 인터넷 연결성입니다. 아프리카 대륙은 여전히 인터넷 연결이 상당히 부족합니다. 예를 들어, 동부 아프리카에서는 24%만이 인터넷에 연결되어 있는 반면, 케냐의 인터넷 연결률은 42%에 달합니다. 이는 에너지를 포함한 인프라에 대한 근본적인 문제를 강조합니다. AI는 많은 에너지를 소비하지만 아프리카 대륙은 6억 명 이상의 사람들이 전기를 사용하지 못하고 라스트 마일 연결성이 부족하여 경제 성장과 사회 발전을 저해하는 등 심각한 에너지 부족에 직면해 있습니다.
확장 가능한 기술
– 초등 교육, 고등학교, 고등 교육, 대학교의 STEM 관련 기본 기술. 아프리카 대륙은 새로운 AI 경제를 주도하는 데 필요한 산업별 기술에서도 뒤처져 있습니다.
애자일 거버넌스
– 우리는 이러한 기술을 발전시키는 동시에 위험과 과제를 해결할 수 있는 방식으로 기술을 관리할 방법을 찾아야 합니다. 아프리카 대륙은 거버넌스 메커니즘을 강화해야 하며, 여기에는 입법과 중재에 주요 역할을 하는 국회의원과 사법부 등 정부 전체가 참여해야 합니다.
혁신적인 금융
– 남부의 많은 국가들은 재정적 제약을 받고 있으며, 더 이상의 부채에 빠지지 않고 디지털 경제에 대한 투자를 재고해야 할 것입니다. 마지막으로, 아프리카 대륙은 현재의 민간-공공 파트너십 모델이 작동하지 않기 때문에 공평한 파트너십이 필요합니다. GDP가 1,000억 달러도 안 되는 상황에서 원천 국가의 지원을 받는 3조 달러 규모의 기업과 파트너십을 맺는다는 것은 불가능합니다.
컴퓨팅, 데이터, 인재, 알고리즘에 대해 이야기하는 동안 포용성이 이 새로운 경제에서 중요한 원칙으로 남아 있어야 한다는 기본을 잊지 말아야 합니다. 컴퓨팅 용량을 감당할 수 있는 국가는 많지 않으며, 모든 사람이 이러한 인프라에 투자하는 것은 경제적으로 합리적이지 않습니다. 따라서 우리는 이러한 대규모 투자에 대한 잠재적 공유에 대해 생각해야 하며, 동시에 각국은 자국민이 이 새로운 경제의 혜택을 누릴 수 있도록 기반에 투자해야 합니다. 예를 들어 케냐는 청정 에너지, 광대역 연결성, 강력한 기술 생태계로 인해 유리한 위치에 있지만 컴퓨팅 워크로드가 충분하지 않습니다. 그렇다면 주변 국가들이 주권 내에서 이러한 역량을 활용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 그렇다면 어떻게 주권 데이터의 안전, 보안 및 보호를 보장하는 국가 간 데이터 흐름을 가능하게 하는 일관된 규제 체제를 개발할 수 있을까요?
질문: AI와 같이 빠르게 변화하는 기술에서 AI 개발의 형평성을 보장하기 위해 이러한 기반을 구축하는 길은 무엇인가요?
모든 AI 부국에는 동일한 기반이 필요합니다. 최근 백악관과 OpenAI의 5,000억 달러 투자 발표나 프랑스, 캐나다, 유럽연합의 AI 액션 서밋 등 AI 투자에 관한 발표를 많이 보았습니다. AI 도입의 핵심은 인프라에 대한 투자라는 것을 잘 알고 계실 것입니다. 따라서 이를 위해서는 철도, 도로, 수로와 같은 기술에 대한 투자의 필요성을 이해하는 개발 아키텍처를 다시 활성화할 필요가 있습니다. 케냐와 같은 국가는 투자를 두 배로 늘려야 하지만, 공정한 신용 시설과 상환에 대한 접근을 가능하게 하는 현재의 금융 구조에 대한 진지한 재평가와 개혁도 필요합니다.
앞서 올해 발표에서 언급했듯이, 선도적인 AI 기업과의 파트너십은 필수적이며, 이러한 기업들은 전통적인 시장을 넘어 키스와힐리어와 같은 다른 지역 언어로 모델을 훈련시켜 잠재적으로 윈윈할 수 있습니다.
Q: 왜 포용성이 논의의 일부가 되지 않는다고 생각하시나요?
사람들이 그 문제를 생각하지 않는다고 생각해요. 솔직히 말해서, 이는 정치적 문제입니다. 포용성에 대해 이야기하면 지리적 정치가 개입됩니다. 특정 국가가 기술에 접근하는 것을 제한하는 특정 법안이 도입된 사례를 우리는 목격해 왔습니다. 이런 회의에 참석할 때마다 그 문제가 핵심이라는 것을 느낍니다. 우리에게는 지정학적 문제를 떠나 아프리카가 이 기술에서 뒤처지지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이번에는 심각한 투자 없이 기술 도약이 가능하지 않을 수 있습니다. 이는 유선 전화에서 모바일로 전환하는 것과 다릅니다. 이번에는 컴퓨팅, 인재, 데이터셋, 대규모 언어 모델 훈련에 언어 다양성을 포함하는 데 필요한 대규모 투자를 의도적으로 진행해야 합니다.
인공지능의 네 가지 기둥—컴퓨팅, 데이터, 인재, 알고리즘—중 컴퓨팅은 처리 능력을 의미하며, 이는 모든 곳에 존재할 수 없습니다. 데이터가 주로 작업 부하를 차지하기 때문에 국경을 넘어 컴퓨팅을 활용하려면 신뢰가 필요합니다. 이 점에서 우리는 신뢰를 기반으로 한 주권적 인공지능(Sovereign AI) 개념을 개발해 왔습니다. 컴퓨팅과 데이터 센터는 몇몇 국가에서 주로 제공될 가능성이 높지만, 우리는 위치에 관계없이 모든 국가가 안전하고 보안이 보장되며 주권적인 환경에서 동일한 접근권을 확보할 수 있도록 보장하고자 합니다. 인재도 사회의 이익을 위해 공유되어야 합니다. 마지막으로, 알고리즘은 편향되지 않아야 하며 공공의 신뢰를 확보해야 합니다. 이는 AI가 조작으로부터 자유롭고 설명 가능하며 투명하며, 의사결정 과정에 인간이 참여하는 '인간 중심의 루프'를 포함해야 합니다.
우리는 주권이 고립주의의 핑계가 되어서는 안 되며, 오히려 글로벌 협력을 촉진해야 하는 다자주의를 적극 추진해야 합니다. 우리는 각국의 신성한 공간인 대사관을 보유하고 있지만, 이는 우리가 고립되어 있다는 의미는 아닙니다. 우리는 AI 시대에 주권이 무엇을 의미하는지 정의하기 위한 백서를 작성 중이며, 이는 다자주의와 글로벌 협력을 통해 공동 번영을 추구하는 방향으로 나아가야 합니다.
Q: 귀하의 업무는 디지털 거버넌스, 금융 포용, 기술 혁신을 아우릅니다. 케냐에 미친 영향을 포함해 구체적인 프로젝트를 공유해 주시겠어요?
IBM과 빈 자예드 대학교와의 협력을 통해 기후 행동을 위한 첫 번째 AI 모델 중 하나를 개발한 것이 매우 흥미롭습니다. 이 모델은 윌리엄 루토 대통령님의 케냐 숲 면적 확대 정책을 지원합니다. 이 모델을 활용해 다양한 주체를 모아 산림 복원, 공정 에너지 전환에 투자하고 청년을 위한 녹색 일자리를 창출하는 'Conservation At Scale' 이니셔티브를 만들었습니다. 이 모델은 적십자사, 마이크로소프트, 메타, 구글, 아마존과 협력해 홍수 대응을 위해 추가로 조정되어 홍수 및 산사태 위험 지역 주민들에게 경보를 전송하고 산사태 위험 지역을 지도화하는 데 활용되었습니다.
또 다른 프로젝트는 유제품 산업의 농가 소득 향상과 가치 사슬 강화에 초점을 맞추고 있습니다. 우리는 단순한 컴퓨팅과 데이터를 활용해 6개월 만에 농가 소득을 두 배로 늘렸습니다. 곧 AI가 우유 운송을 근본적으로 변화시킨 방식을 선보이는 대규모 박람회를 개최할 예정입니다. 또한 농민을 위한 보험 프로그램 'Maziwa ni school fees'(우유는 학교 등록금)를 시작했습니다. AI를 통해 농민들의 가장 큰 지출 항목이 농업이 아닌 건강과 교육임을 파악했습니다. 이 추가 우유 생산량을 활용해 어린이의 학교 등록금을 지원하는 시설로 전환했습니다.
우리는 출력 추적과 출력을 개선하기 위해 필요한 것을 신속하게 계산하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 이는 사료, 날씨, 개별 소의 건강 등 여러 요인을 포함합니다. 우리는 AI 모델을 메타의 WhatsApp에 통합해 농민들에게 PDF 형식의 실시간 피드백을 제공합니다. 이는 신뢰 생태계를 구축해 농민들이 농장에서 제공한 우유가 협동조합에 도착했으며 기록된 수치와 일치한다는 것을 확인할 수 있게 했습니다. 또한 농민들은 생산물의 출처를 손끝에서 확인할 수 있습니다.
그러나 모델과 컴퓨팅 자원은 비용이 높으며, 이는 비용 부담으로 인해 확장하기 어려운 중소기업에게 도전 과제입니다. 저는 이 사례를 정책 및 의사결정 과정에서 아프리카가 자체 모델을 개발해야 한다는 논리를 제시하는 데 사용했습니다. 이 모델은 비용이 낮고 문화적 맥락에 더 적합해야 합니다. 또한 AI 선도 기업으로부터 대규모 언어 모델(LLM)에 접근하기 위한 차별화된 가격 모델을 도입해야 한다는 주장도 제기해 왔습니다. 이는 우리 기업가들이 이 경제에서 공정하게 경쟁할 수 있도록 하기 위함입니다.
