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탑클래스 - AI로 여는 농업 최준기, 농사의 지혜를 AI로
등록일 : 2026-09-16 09:46:45.0
조회수 : 51
-성공은 숫자가 아니라 이야기다.
성공한 사람들의 진짜 이야기를 들어보는 시간 탑클래스에 오신 여러분들 환영합니다.
반갑습니다. 저는 진행을 맡은 황현희고요.
-안녕하세요.
저는 아나운서 신아림입니다.
-몇 년 전까지만 해도 AI라고 하면은 우리와 대화를 나누는 AI 음성 스피커를
많이 떠올렸던 것 같은데 헤이 뭐 누구 부르면 네, 주인님 오늘은 뭐 몇 월 며칠 몇 시에요.
뭐 이런 식으로 이야기했던 게 기억이 납니다.
부르지도 않았는데 대답하기도 했고,
-맞아요. 시도 때도 없이.
-갑자기 안 물어봤는데 깜짝깜짝 놀랐던 기억이 있는데 이렇게 대답해 주는 게 있었는데
그런데 지금은 AI가 정말 우리의 생활로 완벽하게 들어왔다라고 많이 발전했다라고 생각이 되어집니다, 어떠세요?
-네, 맞아요.
그리고 실제로 저희 탑클래스에서도 AI 활용한 기업들 참 많이 만났잖아요. 정말 생활 전반에 걸쳐 있지 않나 이런 생각이 듭니다.
-그거 아시는지 모르겠습니다.
AI가 이제 트랙터를 움직이고요.
또 농사도 돕고 있다, 뭐 이런 이야기도 들리고 있죠. 굉장히 좀 놀랍지 않습니까?
-너무 놀라운데요.
-완전히 우리 생활에 밀접하게 들어왔다라고 생각해 봐야 될 것 같다는 생각이 듭니다.
자, 그래서 오늘 탑클래스에서는 AI를 통해 대한민국 농업의 미래를 준비하고 있는
대동 AI 랩의 최준기 대표님 모셔보고 한번 이야기 나눠보도록 하겠습니다.
대표님 만나 뵙게 돼서 반갑습니다.
-반갑습니다.
-먼저 탑클래스 시청자 여러분들께 인사 좀 한번 부탁드리겠습니다.
-안녕하십니까?
대동 AI 랩에서 농업 AI를 맡고 있는 최준기라고 합니다. 반갑습니다.
-(같이) 반갑습니다.
-대표님께서는 오랫동안 AI 분야에서 일해 오셨다고 이야기를 들었는데 이곳에 오시기 전에 어떤 일들을 해오셨는지 좀 간단하게 소개 좀 부탁드릴까요?
-저는 공부를 대학교에서 학위 과정을 받을 때 AI를 공부를 했었었고요.
-아, 대학교에서부터 AI 공부를 하셨어요?
-대학원에서부터.
-대학원에서부터.
-그다음에 정부출연 연구소 조금 있다가 K땡이라고 하는 통신사에서 한 19년 정도 일을 했었습니다.
연구원으로 입사를 했었었는데 마지막에는 AI 사업 쪽, 그런 것도 좀 열심히 했었었고요.
그러다가 24년도에 움직이는 기계에 대해서 좀 더 관심을 느껴서 지금 있는 회사로 옮기게 되었습니다.
-그렇군요.
-와, 모두가 들어봤다는 땡땡 지니, 기억하시죠?
그걸 또 개발하셨다고 들었는데 당시에 엄청 인기였잖아요, 이게.
-예, 말도 잘 못 알아들을 때도 아직도 있고 뭐 그러기는 하는데 그 아마도 제가 알고 있기로는
이 셋탑박스류, 그러니까 IPTV를 볼 수 있는 셋탑박스류 중에서는 유일하게 캐릭터 이름도
붙어 있고 사람들이 이름으로 기억을 하는 뮤지컬 영어로 페르소나가 붙어 있는 아이로까지는 만들었던 것 같습니다.
-저희 집에서는 아직도 쓰고 있습니다.
가끔 제가 그 친구한테 화를 내거든요.
야, 지니, TV 꺼. 이러면 네, TV를 킬게요하고 갑자기 켜지고 막 어쨌든 막 다른 이야기 방향으로 흘러가고 아, 소리 낮추라고 저도 모르게
-왜 엄한데 화풀이를 하세요?
-화가 나는 거 어떡하니.
-갑자기 저 지니 아닙니다.
-알겠습니다.
대표님의 이야기를 듣다 보니까 문득 궁금해졌는데 지금은 AI 전문가시지만 어린 시절부터 사실 어린 시절부터 AI 꿈을 꾸기는 쉽지는 않잖아요.
왜냐하면 그때는 AI가 있었나 라는 생각도 들기도 하고요.
-그렇죠, 어릴 때는 그냥 꿈이 과학자, 너 꿈이 뭐냐고 이렇게 써서 내라고 그러잖아요.
학교를 가면은 왜 그걸 물어보는지 모르겠지만 어쨌든 그러면은 그냥 과학자라고 써서 냈고
친구들도 다 그렇게 썼던 것 같아요.
그러다가 우연히 과학을 할 수 있는 고등학교 이런 데를 진학을 하다가 그냥 이렇게 굳어져 왔던 것 같습니다.
-그럼 그때부터 막연하게 과학자의 꿈을 꾸신 거였던 건가?
-그때는 우리 어릴 때는 과학자가 약간 동경의 대상이기도 했고 그래서 그냥 자연스럽게 휩쓸려서
-저랑 같은 세대의 학교를 다니셨던 것 같은데 그때 이제 장래 희망 적을 때 과학자가 참 많이 나왔어요. 요즘엔 안 그렇죠?
-요즘에는 연예인, 운동 선수, 유튜버.
-유튜버.
-의사 뭐 이 정도 을 것 같아요.
-의사 많이 나올 것 같아요.
어쨌든 AI에 관심을 갖게 되신 거는 과학자라는 꿈을 막연하게 하시다가 어떻게 보면 전공도 그쪽으로 하시게 된 그런 계기가 있었겠네요.
-대학교에 올라가서 과를 선정을 하는 학교였었는데 과를 선정하다 보니까 전산학과를 골랐고
그다음에 전산학과의 오래된 로망 중에 하나가 인간처럼 생각하는 컴퓨터를 만들 수 있을까?
그게 인공지능의 어찌 보면 시작 같은 부분이었는데요.
그래서 인공지능에 좀, AI에 관심을 갖게 되었고 대학원 연구실을 고를 때에도 인공지능 연구실을 골랐었습니다.
사실 대표님이 대학원 다니시던 시절에는 이 AI라는 키워드 자체가 좀 생소했을 것 같고 별로 관심도 많이 못 끌지 않았나요?
-엄밀히 말하면은 그 분류상으로 인공지능의 겨울이라고 분류되는 시간이었고 그때는 한 번 1960년대에 미국을 중심으로 인공지능,
AI가 인기를 쭉 끌다가 야, 이거 안 되는데 하고 접었던 시즌이었어요.
그래서 아주 특수한 분야 몇몇 분야에만 AI가 좀 효력을 발휘했고 그다음에 2008, 9년에 갑자기 새로운 알고리즘과 체계가 나오면서 확 올라갔죠.
-그때 빅데이터를 기반으로 한 AI가 태동하기 시작한 시기가 그 시기였다.
라고 생각을 하면 되겠군요. 2008년, 9년.
-에서부터 2020년 사이.
-2020년 사이에, 알겠습니다.
그러다가 이름만 들어도 모두가 아는 아까 말씀하셨던 그 땡땡 지니를 개발하셨는데 당시만 해도 AI 스피커 굉장히 좀 새로운 도전이었긴 했을 것 같아요.
왜냐하면 미국에서 뭐 나왔다 라는 얘기를 들어서 사용되고 있다 그렇게 이야기는 들었는데
실생활에서 보급하기는 아까 말씀하신 그 K 회사가 최적의 약간 상황이었던 거잖아요.
왜냐하면 집집마다 보급이 되어 있는 상태 그리고 셋탑박스에 그것을 넣고 있는 상태,
그렇다 보니까 보급을 하는데 1등 공신이었다라고 생각이 좀 되긴 하네요.
-네, 맞습니다.
고민을 많이 하셨었어요.
그래서 이거를 셋탑박스에 붙일까 그래서 아니면 별도로 스피커로 만들어서 할까 그랬는데
그때 마지막에 판단 근거들이 스피커를 별도로 해두면 꺼두고 창고에다가 쳐박아 둘 것 같은데
-안 쓸 것 같다, 맞아요.
-셋탑박스는 자리는 그 집 안의 센터를 지키고 있는 아이이기 때문에 계속 그러면서 부르기도 하고 뭐 몇 시냐고 물어보면 의외로 편합니다.
그 저기 아침에 5분, 10분을 다툴 때 몇 시냐? 그다음에 에어컨이랑 연결돼 있고 그러면
에어컨 좀 틀어달라 이 정도는
-저 날씨 물어보기도 하고
-그렇죠, 오늘 뉴스 알려줘 저도 뉴스를 자주 이렇게 들었던 기억이 있는데 잘 얘가 못 들어서
야, 막 소리가 좀 목소리가 커지게 아, 날씨 알려달라고 날씨. 뭐 그랬던 기억도 나긴 합니다.
괜히 좀 애한테 화를 내게 되고 뭐 그랬던 경험도 있기도 하고요.
-불쌍해, 정말.
-뭐가 불쌍해 그게.
-가만히 있는데.
-아니 보통 로봇 청소기 돌아다니면 야야야 그쪽 아니야 이쪽이 이쪽으로 와 이쪽으로
그거 뭐 다 그러지 않습니다.
-저는 안 그러는데요.
-네, 삶의 방식이 다르겠죠.
잠깐 대표님의 AI 철학을 좀 더 알아볼 수 있는 시간을 준비해 봤습니다.
신아림 아나운서 밸런스 게임을 준비하셨다면서요.
-네, 준비해 봤습니다.
밸런스 게임 그렇게 어려운 문제는 아니고요.
딱 들으시고 바로 첫 인상대로 느낌 가는 대로 골라주시면 되겠습니다.
자, 1번부터 드릴게요. 둘 중 하나를 선택한다면 AI는 최고의 조력자 대 최고의 경쟁자.
하나 둘 셋.
-최고의 조력자
-최고의 조력자, 좋습니다.
2번 가겠습니다. 둘 중 하나는 꼭 맡겨야 한다면 AI에게 운전 맡기기 대 AI에게 요리 맡기기.
-아, 이거 어렵네요.
-운전 맡기기.
-운전 맡기기, 알겠습니다.
3번 가겠습니다. 둘 중에 한 가지 기능을 꼭 이용해야 해요.
그리고 두 가지 기능 다 잔소리는 장착되어 있습니다.
엄마 같은 AI 대 아내 같은 AI. 제일 어려워하시는 것 같은데
-자, 이거는 인류의 미스테리 중 하나로 꼽히는 문제인데
-가보겠습니다.
하나 둘 셋.
-엄마 같은 AI.
-엄마 같은 AI, 좋습니다.
공감을 또 하셨어요.
-아닙니다.
-네, 4번 가겠습니다.
타임머신이 개발된다면 10년 전으로 돌아가서 AI 개발하기 대 10년 후로 날아가서
AI 기술 보고 돌아오기. 하나 둘 셋.
-미래를 보고 오기.
-미래 보고 오기.
-둘 중에 하나를 선택한 다면 AI이 최고의 조력자 대 최고의 경쟁자라고 질문을 드렸는데 최고의 조력자를 선택을 하셨습니다.
그러니까 AI는 경쟁자라기보다 같이 상생하는 그런 존재라고 생각을 하시는 것 같아요.
-맞습니다. AI는 결국에 모든 결정 권한은 사람이 가지고 있어야 되고 그다음에 사람의 부족한
부분을 채워준다라고 접근을 하는 게 맞기 때문에 당연히 경쟁자가 되면 안 되겠죠.
조력자가 되는 게 맞는 것 같습니다.
-경쟁자가 되면 되게 무서워질 수 있는 거 아닙니까?
-저도 처음에 AI가 흥행하기 전에 에이, 그런 일이 있을 수야 있겠어 라고 했는데 이제 잘못하면
원칙을 정해두지 않으면 야, 너는 사람한테 해를 미치지 말아야 돼, 이런 원칙을 정해주지 않으면
이상한 일을 할 수도 있겠다 라는 생각을 했었습니다.
-요즘도 AI가 점점 발전하다 보니까 AI끼리 대화가 가능하고 AI끼리 서로 의견을 나누면서
-SNS도 있더라고요, AI로.
-뭔가 AI가 그런 걸 SNS를 만든다든가 블로그에 글을 쓴다든가 에이전트 AI라고 해서 굉장히
지금 발전하고 있는 것 같은데 뭐 그런 발전에 대해서는 어떻게 보고 계신지도 궁금해요.
경쟁자가 될 수도 있다라는 생각이 좀 들기도 해서요.
-저도 동의하고요.
결국에 어떤 뭔가의 존재가 다른 존재한테 영향을 미치는 거는 내가 자아가 있기 때문이라고 표현하지 않습니까?
근데 자아라는 거는 생각해 보면은 아, 나를 좀 지키길 바래, 나라는 존재를 좀 지키길 바래,
내가 좀 오래 오래 지냈으면 좋겠어, 나한테 이득이 되는 일을 해 라는 목적 함수인 것 같고요.
결국에는 그렇게 되면은 지금 얘기하셨던 것처럼 에이전트들이 다 자기 자아를 가지고 움직인다.
그러면은 이 에이전트가 각각한테 예를 들어서 당신 에이전트는 나 대신에 좀 돈을 좀 벌어,
광고를 잘 해, 그러면 각각 에이전트들이 혼자서 일을 하다가 아, 돈을 잘 벌려면 쟤를 못 벌게
해야 되는데 라고 만약에 중간에 의사 결정이 나온다면 얘를 방해하는 일을 할 수도 있겠죠.
그러면 사실은 이거는 불법과 합법사의 경계를 넘어가는 일이라고 생각을 합니다.
따라서 어떤 가드레일이라든지 아니면은 사람들이 해야 되는 일반적인 일들에 대해서 명확하게
이야기를 해주고 너는 이거를 지켜야 돼, 그리고 이거 이상 할 수 있는 권한은 없어라고 이야기를 잘해 주는 게 중요한 것 같아요.
-권한을 정확하게 알려주는 것도 중요한 역할이다, 인간의 경쟁자가 되지 않기 위해서는 그렇게 생각을 하는군요.
조력자라면 아무래도 인간이 할 수 있는 일을 좀 더 편리하게 만들어주고 편리하게 좀 같이
도움을 주면서 인류가 발전하는 데 기여를 할 수 있는 게 AI의 역할이다라고 생각하면 될까요?
-맞습니다.
-두 번째로 넘어가 보겠습니다.
둘 중 하나는 꼭 맡겨야 한다면 AI에게 운전 맡기기 대 AI에게 요리 맡기기였는데 AI에게 운전 맡기기 기를 선택하셨습니다.
이거는 어느 정도 실현 가능한 목표이기 때문에 이렇게 말씀을 해 주신 건가요? 어떻습니까?
-물론 운전하기가 거의 잘 되고 있기 때문에 아, 그런가 보다 하시지만
사실 요리도 요즘에 어떤 햄버거 가게들 같은 데 가보면 햄버거 굽는 요리 기계들도 있고요.
볶음밥 하는 기계도 있고 있는데 -근데 그건 단순히 이렇게 뭔가 움직이는 거잖아요. 생각을 해서.
-근데 예를 들면 고기 패티 굽는 거를 만드는 로봇 하시는 분들 이야기를 들어보면 나름대로
그것도 또 이렇게 최적 이 상황을 보면서 정의를 해야 된다.
-그게 고기에 굽는 상태를 보고 뒤집는 겁니까?
-약간 그런 부분이 좀 있대요.
-판단을 할 수가 있는 거예요?
-시각을 쓰거나 아니면 상태를 측정을 하거나 여러 가지 방법으로.
근데 제가 이거를 운전하기를 고른 이유는 이왕이면 힘들고 하기 싫은 것의 영역에 저한테는
운전이 들어있는 것 같고 개개인의 테이스트를 좀 반영을 할 수 있는 요리는 약간 아, 그거는
나의 즐거움 중에 하나, 그렇게 해서 이왕이라면 좀 더 이렇게 운전하는 시간은 어떻게 보면 제가 생산적인 활동을 하기가 어렵잖아요.
-맞아요. 그 시간을 활용하겠다.
-그래서 운전하기를 골랐습니다.
-요즘에 자율주행이라고 해 가지고 AI 기술 하는 회사들이 많이 있고 우리나라 회사도 도전 중에 있는데 지금 어느 단계까지 가능해졌다라고 생각하십니까?
-가장 발전돼 있다고 하는 T모사의 FSD를 혹시 타보셨어?
-네, 타봤습니다.
거의 다 됐다라고 생각이 되어서 어떻게 생각하시는지
-그리고 몇몇 샌프란시스코라든지 라스베가스에 가면 웨이모라는 비어 있는 택시가 G사의 웨이모라는
택시가 운전석이 빈 상태로 운전하는데 되게 안정적으로 운전한다는 느낌을 받지 않습니까?
그래서 현재 지금 우리 공도라고 불리는 도로교통법 안에서의 자율주행은 어느 정도 완성 단계가
되는 것 같고 거의 뭐 이제 로봇 택시라는 비즈니스 모델이 나올 수 있는 단계까지 도달한 것 같습니다.
-그렇군요.
어떻게 보면 미래 될 것 같은 거를 좀 선택해 주신 것 같아서 혹시 한번 좀 여쭤봤습니다.
그러니까 운전이 된다면. 정말 혁명이지 않겠습니까? AI에
-그럼요.
-운전이 100% 가능하다면 정말 그 안에서 어떤 일이 벌어질지는 진짜 저도 생각을 해보면
어마어마할 것 같다 AI의 그 발전 방향이, 뭐 그런 생각을 좀 하게 됩니다.
-그러니까요.
-알겠습니다.
자, 세 번째 질문이 둘 중 한 가지 기능을 꼭 이용해야 한다면 엄마 같은 AI 대 아내 같은
AI 였는데 둘 중에 엄마 같은 AI가 그나마 낫다라고
-그나마 낫다.
-선택을 하신 것 같습니다.
어쨌든 두 가지 둘 다 잔소리가 기본 기능으로 탑재가 되어 있다고 하니까요.
엄마의 잔소리가 더 낫다고 생각하시는 겁니까?
-실수에 대해서 얼마나 용납해 줄 수 있는가의 차이랄까요.
-고르기 어렵습니다.
-그래도 아들이니까
-용납이 안 되나요?
실수가 집에서.
-아무래도 좀 이렇게 퉁 치고 넘어가는 느낌이랄까 부모님에 대해서는 항상 그런 마음이 있지 않을까요?
-그렇구나, 잔소리 기능 말고 집에서 할 수 있는 기능, 그러니까 둘 중에 엄마의 잔소리 기능을
선택을 하셨는데 그런 거 말고 엄마 같은 AI와 아내 같은 AI가 만약 생긴다면 어떤 걸 선택하시겠습니까?
-그럼에도 불구하고 엄마 같은 AI를 좀 고를 것 같아요.
-모든 면에 있어서 엄마 같은 AI가 더 이익이 될 것이다라고 생각하십니까?
-되게 어려운 질문이시고 그다음에 요즘에 AI를 연구하는 젊은 학자들이 실제로 그거에 대해서 진지하게 생각을 합니다.
왜냐하면 그 친구들이 생각했을 때는 앞으로 AI와 로봇이랑 같이 살아가는 미래를 생각을 해야
되기 때문에 어떤 판단을 내리는 AI를 만들까에 대해서 저희 쪽은 아무래도 AI를 만드는 쪽이다
보니까 그런 거를 좀 생각을 하는데 그 친구들은 되게 과감하게 동반자도 생각을 하지만 저희 같은 세대에서는 조력자, 서포터,
-그럼 엄마네요.
-네, 그렇죠.
-다르게 표현하면
-아빠 같은 AI가 필요하세요?
아니면 남자친구 같은 AI가 더 한쪽은 무조건 골라야 되는 게임이 밸런스 게임이잖아요.
-그럼 아빠가 나을 것 같아요.
-아빠 같은 AI.
-이상할 것 같아요.
내가 AI랑 연애하는 것 같고 뭔가 좀 그렇지 않나요?
-아니 HER이라는 영화 보면 나오잖아요.
그 대화만으로도 충분히 교감이
-가능할 것 같으세요?
-가능할 것 같아요. 저는.
-평소에도 대화하세요?
-아니 그런데 우리 20대 초반에 기억나실지 모르겠지만 채팅으로 어떻게 연애를 하냐 막 그런
얘기가 있었잖아요.
근데 충분히 가능했잖아요.
-아니 뒤에 사람이 있잖아요.
채팅은.
-사람인지 그게 성별이 어떤 사람인지는 모르잖아요.
우리가 어떻게 확실하게 구분이 안 됐으니까 그때 당시에.
-그런가?
-로봇 강아지가 지나갔는데 누가 그거를 발로 뻥 차더라고요.
그 영상이 있는데 발로 찼는데 걔가 강아지가 휘청했어요.
모든 사람들이 왜 저래, 이렇게 되는 거예요.
-맞아요. 그게 어쩔 수 없나 봐요.
-그러니까 이게 결국에는 이렇게 사람을 대신할 수 있는 AI가 왜 동정심을 느끼는 거니까
그런 감정을 가질 수 있다라고 저는 지금 생각이 들어서 좀 이상하다고 생각하겠지만 어쨌든 AI를 사람처럼 느낄 수 있다라는 거죠.
-그렇군요.
-제 생각은 좀 그렇습니다.
어떻게 보십니까?
사람을 대신할 수 있다라고 보십니까? 결국은.
-인공지능을 만들 때 목표가 크게 두 가지였던 것 같아요.
사람보다 잘할 수 있는 기계를 하나를 만들자.
두 번째가 지금 말씀하신 사람처럼 생각하는 기계를 만들자 였던 방향이 두 가지가 사실은 기조가 좀 다릅니다.
그래서 후자의 것들은 소위 말해서 약간 동반자적인 느낌을 갖는다든지 감정 전이를 한다라든지
어떤 판단 근거를 할 때 사람처럼 판단을 한다면 어떤 게 사람처럼 유사한 아이를 만들려고 노력하는 기조도 있긴 있었습니다.
-그렇죠,
지금은 어떻게 가고 있습니까?
-둘 다 산업적으로 비즈니스적으로 있기 때문에 다 하시는 것 같아요.
-그렇군요.
-이쪽도 아마 있을 겁니다.
-알겠습니다.
네번째 질문은 타임머신이 개발된다면 10년 전으로 돌아가 AI 개발하기 대 10년 후로 날아가
AI 기술 보고 오기였는데 10년 후로 날아가서 AI 기술을 보고 싶다고 하셨습니다.
왜 AI를 먼저 개발할 생각을 안 하시고 10년 뒤로 가서 미래가 어떻게 될지를 궁금해하시는 겁니까?
-글쎄, 고민을 했던 거는 개발을 하지 말아야 되겠다가 아니라 지금 보면 기술의 속도가 너무
빠르고 어떻게 발전할지를 정말 예측하기가 너무 어렵고 그렇기 때문에 한 번 힌트라도 주어진다면
아, 저거를 위해서 좀 더 노력을 많이 해봐야겠다.
그런 생각이 들 것 같아요.
-약간 좀 로또 번호를 미리 보는 듯한 느낌으로.
-네, 그런 것 같습니다.
-미래를 선택을 하신 거군요.
어떻게 될 것 같습니까?
10년 뒤에는 한번 머릿속으로 한번 그림을 그려보신 적이 있으실 것 같은데요.
-스피커를 할 때에는 막연하게 GPT 같은 아이가 나올 거라고 생각을 했어요.
즉, 사람의 말을 진짜 잘 알아듣는 아이가 나올 것 같다 라고 생각을 했고 지금의 10년 뒤를 생각을
해본다면 움직이는 것에 대해서도 즉, 로봇에 대해서도 사람 말을 잘 알아듣는
-피지컬 AI가
-그게 어느 정도 일정 수준 완성이 될 것 같다라는 생각을 하고 있습니다.
-피지컬 AI가 10년 뒤에는 어느 정도 완성이 될 수도 있다.
그러면 우리가 1인 1 휴대전화, 스마트폰 지금 거의 보급이 돼 있잖아요.
그런 한 세대당 한 대의 피지컬 AI가 10년 뒤에는 보급돼 있을 수도 있다라고 생각해 봐도 되는 겁니까?
-예, 그래도 될 것 같습니다.
-상상이 안 되는데요.
-이 로봇이 꽤 많이 발전을 해서 말을 잘 듣고 제네랄한 동작을 하는 로봇이 나올 수 있을 것 같습니다.
10년 정도는.
-알겠습니다. AI에 대해서 대표님의 생각을 이것저것을 한번 좀 여쭤봐고
-맞아요. 심오합니다.
-엿볼 수 있었던 시간이었던 것 같습니다.
자, 이제 본격적으로 대표님이 하고 계신 일 얘기로 넘어가 볼게요.
지금 이런 AI의 전체적인 그림 안에서 농업과 AI, 이 두 가지를 또 결합시켜서 일을 진행 중에
계시는 걸로 알고 있습니다.
처음 이 일을 제안받았을 때는 어떠셨는지 좀 궁금해요. 농업과 연결될 수 있을까
이런 생각도 하셨을 것 같은데요.
-그 직전까지 어떤 일을 했었냐면 AI 스피커도 했지만 B2B 영역에서 AI를 해서 소위 말하는 AX,
AI Transformation라는 거 있지 않습니까?
산업의 생산성을 AI로 극대로 높이는 그런 비즈니스를 좀 했었었는데 그때 보니까 1차 산업이나
2차 산업, 즉, 레거시 방식이 많은 산업에 AI를 집어넣으면 생산성이 확 오르더라고요.
그래서 처음에 농업의 AI 이야기를 들었을 때 어, 잘 되겠네
-그냥 막연하게.
-막연하게 잘 되겠네 그러다가 아, 움직이는 게 문제야?
라는 얘기를 들었을 때 아, 저건 좀 해 봐야 되겠다.
이제 앞으로 농업에서는 사람 손발을 움직이는 게 문제고 그럼 앞으로 인공지능이라는 거는 움직이는 것
쪽으로 갈 텐데 그러면 농업에서 움직이는 거가 어려움이 있었다면 이거를 한번 되게 재미있겠는데
그런 느낌이었습니다.
-움직이는 거라면 트랙터 같은 거를 이야기를 해야 되는 겁니까?
-그렇죠, 그리고 트랙터의 이슈도 있지만 사실은 농업에서는 여전히 사람의 손발이 아직도 중요한 도구거든요.
이거를 누군가가 해줘야 되잖아요.
그래서 그런 포인트에서 뭔가 AI가 들어가서 할 수 있는 게 많을 거라고 생각을 했습니다.
-대신 움직여주는 건 거죠.
-피지컬 AI라고 생각을 해야 되는 건가요?
-피지컬 AI로 가겠구나 그런 생각을 했습니다.
-그럼 지금 하시는 일이 직접 움직이면서 이렇게 물도 주고, 이렇게 씨도 뿌리고, 모내기도 하고 이런
거라고 생각을 해야 되는 겁니까?
-그러니 크게 나누어 보면 이미 농업에서도 여러 가지 다른 것과 마찬가지로 기계화가 되어 있는 부분이 있어요.
그래서 기계화가 되어 있는 게 우리가 잘 알고 있는 벼농사죠.
이 아이는 겨우내 얼어있던 땅을 사람이 곡괭이질을 하는 게 아니고 소가 쟁기질을 하는 게 아니고
로터리라는 기계를 트랙터 뒤에 달아서 싹 갈아엎어서 물을 주면 부드러워지니까 거기다가 이양기라는 기계를 써서 모내기를 싹 하죠.
그다음에 모내기를 끝나고 나면 약을 뿌려야 되는데 그전같이 약통을 들고 들어가는 게 아니라 드론을 띄워서
-요즘에는 뿌리죠.
-농약을 뿌리고 그다음에 추수할 때가 되면 콤바인이라는 큰 기계가 들어가서 한꺼번에 쫙 기계가 다
그러니까 이런 것도 큰 틀에서의 피지컬 AI가 되는 거고요.
그 다음에 저희가 앞으로 정복해야 된다고 생각하는 거는 대표적인 사례가 고추밭, 그다음에 고추밭은
사람 손으로 다 따야 되잖아요.
그 다음에 배추, 무, 과수, 이런 것들은 아직 기계화가 좀 덜 되어 있습니다.
물론 포도밭 같은 경우에는 유럽 같은 데는 포도 따는 기계들이 좀 다 있어가지고 막 한꺼번에 막
하고 하는데 아직 작은 밭에는 그런 큰 기계가 못 들어가거든요.
이런 영역도 정복해야 되는 영역이라고 생각하고
-그렇군요. 그러면 처음 농협 현장을 접했을 때 기존 AI 산업과 좀 다르다고 생각하시는 부분도
있었을 것 같아요.
-들어와서 봐서 깜짝 놀란 게 아, 이거는 내가 진짜 몰랐는데 하는 부분이 좀 있었어요.
-어떤 거죠?
-첫 번째는 농사를 짓는다는 게 막연하게 요리하는 거랑 비슷할 거라고 생각을 했습니다.
-음, 무슨 뜻이죠?
-그러니까 레서피가 있어서 그대로 하면은 그대로 잘 자라는 근데 얘는 농사를 짓는다는 거는
생물을 기르는 거기 때문에 이 아이대로 나름대로의 정상이 있고 나름대로 장애가 있을 수가 있고
질병이 있을 수가 있는 거예요.
-그렇죠, 또 자연 환경에 영향을 많이 받고
-변수가 너무 많네요.
-그래서 농사를 잘 짓는다는 거는 비유를 들어보면 손종원 셰프가 아니라 오은영 선생님에 더 가까운
-우리 아이.
-상황을 보고 오은영 선생님이 레서피를 알려주시는 게 아니잖아요.
아이가 이럴 때는 이렇게 이렇게 얘기하고 이렇게 이렇게 하자 라고 디렉션을 주시잖아요.
-상황에 맞게 달라지는 거죠.
-상황에 맞게끔 디렉션을 주시는데 농사라는 거는 농작물을 길러 나가는 게 정해진 레서피가 있는
게 아니라 상황에 맞게끔 기후가 변하면 그 기후에 맞게끔 현재 지금 이렇게 자라 있으면 이렇게
이게 가장 큰 차이점이었고요.
-그러면 빅데이터가 통하지 않는다는 얘기인가요?
-아주 수천 년에 걸친 빅데이터가 들어가기는 하죠.
오은영 선생님도 이렇게 바라볼 때 통계적으로 그다음에 이런 아이들은 그 나름의 주관을 가지고
하시는 거지 않습니까?
-그럼 결국 그 결정을 인간이 해야 한다는 얘기네요.
-그렇죠.
-그래서 AI가 결정을 못하겠네요.
-그게 지금 수천 년 내려온 농부의 지혜 속에 녹아 있는데 그 암묵지를 어떻게 AI로 옮길 것인가.
-그걸 빅데이터화시켜서 AI로 옮겨야 되는데 그 작업 중에 있는 겁니까?
-그렇죠.
그래서 이 시간이 걸리는 일이다
-경험과 감각과 날씨 데이터와 그때 상황에 맞는 몇천 년에 걸친 역사를 다 빅데이터로 담아내야
되는 거군요.
그게 농업 AI의 특성이라면 특성이라고 봐야겠네요.
-그렇습니다. 맞습니다.
그런데 좀 쉬운 게 있고 어려운 게 있고 그래서 예를 들어서 무슨 로타리를 친다라든지 콤바인을
한다든지 이런 거는 기계를 조작하는 거니까 그건 그나마 그래도 좀 정해져 있는 일이고 대신에
지금 물을 주면 얼마나 줄까 지금 약을 치면 얼마나 약을 쳐야 되냐 뭐 이런 것들은 조금 더
감각과 경험에 의존하겠죠.
-그런데 이게 또 그렇게나 감각과 경험이 중요한 영역인데 그럼에도 농업의 AI가 꼭 필요하겠다
이렇게 확신을 가지신 이유가 있었을까요?
-굉장히 딱 와서 아, 이거 AI로 꼭 해야 되겠다라고 생각을 한 게 첫 번째로 그 농업은 식량
위기다라고 이야기를 하잖아요.
근데 이 식량 위기가 사실은 양적 위기가 아니에요.
가격적 위기입니다.
-가격이 비싸진다.
-원가가 계속 올라가게 돼 있는 구조인 거예요.
-공급에 문제가 아닌 건가요?
-공급이 안 되니까 가격이 오르는 거 아닙니까?
-저도 그렇게 생각했는데.
-전 지구적으로 보면은 전 지구적으로 보면 사실은 전 지구가 현재 그냥 기계적으로 봤을 때
지구가 생산할 수 있는 곡물의 양은 전 세계 사람들을 채울 수 있습니다.
약간 지역적 불균형이 있는 거지.
-어디서는 많이 나고
-그다음 두 번째로 원가가 오르게 돼 있는데 에너지 비용이랑 노동비 때문에 원가가 오르게 돼 있는데
잘 아시겠지만 농산물은 함부로 가격이 오르면 안 돼요.
배추가 2만 원이 되면 대통령이 노란 잠바를 입고 배추를 들고 나와야 됩니다.
근데 사실은 원가라는 건 오를 수밖에 없잖아요.
경제의 원칙상 사람의 인건비는 오를 수밖에 없고 그다음에 에너지가 들어가는데 에너지 비용도
계속 오르기 때문에 그래서 가격적 위기가 식량 위기인 거고 그러면 이거를 갖다가 극도로 가격을
낮추고 그다음에 품질을 갖다가 극도로 높일 수 있는 방법. 그다음에 두 번째로 여기서 가장 큰 게
인간의 노동력인데 그러면 인간의 노동력과 전문성을 대체해 줄 수 있는 거는 인공지능이라고 생각을 한 거죠.
예를 들어서 지금 많이 문제가 되고 있는 것 중에 미국이나 한국이나 가리지 않고 농지를 물려받은,
상속받은 분들이 대부분 농사를 짓기 싫어하세요.
-나라에 위탁하죠.
그래서 나라에서 농사를 짓게 하게 만들죠.
-나라에 위탁을 하는 방법도 있고 같이 영농조합을 만들어서 위탁을 하는 방법도 있고 엄밀히 말하면
나라에 위탁하는 제도라기보다도 그냥 동네 동네 알음알음으로 위탁을 합니다.
위탁 경영이라는 걸 하죠.
너무 좋은 예를 말씀해 주셨는데 위탁 경영을 할 때 그러면 AI가 들어가서 빨리 많이 해주면 훨씬 더 이익이 많이 나겠죠.
-그렇죠.
-이게 미국도 그렇고 어느 나라든 똑같은 현상이라고 합니다.
그래서 아, 이거는 AI랑 로봇이 들어가서 전문적으로 한꺼번에 많이 해주지 않으면 이게 답이 없겠다.
왜냐하면 농산물의 가격은 일정해야 되고 그다음에 어느 정도는 국가 단위에서 식량 자급률, 그다음에
품질 좋은 식량의 자급률은 어느 정도 있어야 되거든요.
-그러네요. 그러니까 농업이라는 것은 기본적으로 인간에게 국가에서 지원해 줘야 되는 하나의 방법이다라고
생각하고 가격은 일정하게 낮추고 인건비와 이런 재료비는 낮춰서 싸게 공급할 수밖에 없는 재화다 라고
생각을 하기 때문에 가격이랑은 상관없다라고 생각을 하는 거군요.
어떻게 보면 그건 일정하게 이 정도 가격에 이 정도 식량이 나와야 된다라고 봐야 되는 이 시선으로 바뀐다라는 거 아니에요?
-맞습니다.
그래서 중국도 식량 위기가 문제가 되기도 하고 거기도 인구가 워낙에 많으니까 그래서 아예 중국도 농업에서는 AI와 로봇 말고는 답이 없어.
이렇게 간다라고 선언을 한 2년 전서부터 하고요.
굉장히 AI를 농업에 적용하려고 애를 많이 쓰고 있습니다.
-그렇습니다.
이 기후나 이런 것 때문에 좀 갑자기 식량의 가격이 엄청나게 오르고 떨어지고 이런 것을 AI가 방어할 수 있다 라고 생각을 해봐야겠네요.
그리고 그런 지점들을 좀 말씀해 주시는 것 같아요. 알겠습니다.
그런데 대표님의 기업이 제가 알기로는 농기계 분야에서 또 이미 확고하게 자리 잡은 기업이라고 이야기를
들었는데 농기계를 뛰어넘어서 AI 산업에까지 뛰어드신 계기는 뭐라고 좀 설명해 주실 수 있을까요?
-이제는 AI랑 로봇을 하지 않으면 미래가 흐리겠구나라고 판단을 하신 거죠.
왜냐하면 우리가 그 사례를 너무 잘 보고 있는 게 지금 자동차 회사들이 자율주행에 목숨을 걸고 있고 그럼
자율주행의 AI를 누가 만드냐가 일종의 국민적인 관심사가 되고 있는 상황이지 않습니까?
그전에는 차량을 만들 때 좋은 엔진, 연비가 높은 엔진, 그다음에 승차감, 이런 것들이 중요했는데
지금은 자율주행을 얼마나 해낼 수 있느냐 이렇게 변한 거지 않습니까?
트랙터도 굉장히 중요한 농기계인데 이 트랙터를 가지고 있고 운영하는 방식이 바뀔 거예요.
과거에는 개개인이 트랙터를 사셨다면 앞으로는 방금 전에 말씀하신 위탁을 하지 않습니까?
-공유 경제입니까?
-위탁 받은 쪽에서 트랙터를 여러 대를 한꺼번에 사서 한꺼번에 운영을 하는 거죠.
그럼 이분들한테는 뭐가 중요하냐면은 승차감 좋은 트랙터 이런 것도 당연히 중요하겠지만 관제가 되고 자율
작업이 되고 자율주행이 되고 한꺼번에 연비를 좋게 할 수 있는 그리고 작업 퀄리티를 일정하게 맞춰줄
수 있는 그런 트랙터가 중요하기 때문에 이럴 때는 AI로, IT로 관제를 하고 제어를 하고 자율 작업을
시킬 수 있는 트랙터가 중요해지겠다라고 생각을 해서 AI의 투자를 결정을 하게 되었습니다.
-그렇군요. AI로 총체적인, 전체적인 관리를 할 수 있는 시스템도 구축해 나가는 소프트웨어를 만들어 가시는 거잖아요.
일단 하드웨어는 일단 트랙터나 이런 걸로 하고 소프트웨어는 직접 개발하시고 전체적으로 하나의 그림으로
농업이라는 하나의 큰 산업으로 AI 쪽으로 가시겠다라는 말씀을 해 주시는 거죠.
-네, 그렇습니다. 정확합니다.
-좀 더 풀어서 설명을 해 주시면 좋을 것 같은데 그러니까 실제로 그래서 농업 관련된 어떤 기술을
개발하고 있다 이렇게 정의를 해 주신다면
그러니까 뭐 기계에다가 도입할 소프트웨어를 개발을 하시는 건지 뭐 기계를 고도화시키려고 하시는 건지 저는 아직 약간 모호하거든요.
-크게 저희가 세 가지 일을 하고 있다고 생각합니다.
첫 번째는 자율주행입니다. 트랙터도 자율주행을 좀 해야 되기 때문에 자율주행, 트랙터가 논과 거대한 밭에서
자기가 잘 알아서 자율주행 할 수 있는 인공지능을 만들어야 되고 두 번째는 자율 작업입니다.
끝끝내 사실은 농작업이라는 걸 해야 하잖아요.
밭을 갈고, 씨를 뿌리고, 그다음에 잡초만 죽이고, 곡물은 죽이면 안 되고, 그런 자율 작업을
알아서 잘 할 수 있는 약도 뿌릴 때다 뿌려야지 안 뿌릴 때다 뿌리면 안 되잖아요.
그다음에 비료도 땅의 힘에 맞추어서 비료를 아, 여기는 지력이 약해 그럼 거기에다가 비료를
좀 더 줘야 되고 여기 지력이 풍부해 그럼 비료를 조금 더 세이브, 그다음에 마지막으로는 결국에
아까 전에 잠깐 말씀드렸던 것처럼 인공지능이라는 건 전문화잖아요.
그 수천 년을 이어온 농부의 전문 지식을 AI에 담아서 야, 이번에 올해는 내가 콩 농사를 이렇게
이렇게 지으려고 해. 네가 알아서 좀 해줘. 위탁 농이 그러면 걔가 아, 오케이.
지금 현재 기후가 이렇고 가격이 어떻고 땅의 상황이 이러하니 이런 이런 식으로 재배를 해야 될 것 같고
태풍이 올 것 같으니까 대비를 미리 어떻게 어떻게 이런 거를 만드는
재배 전략을 하는 재배 전략, 세 번째가 재배 전략 AI, 이렇게 세 가지를 연구를 하고 있고요.
지금 자율 주행에서부터 차분하게 스텝을 밟아 나가고 있습니다.
-이제 자율주행을 만들어가는 단계라고 보면 되는 건가요?
-저희 회사에서 처음으로 카메라가 달린 트랙터를 출시를 했고요.
-사람이 운전 안 해도 되는 겁니까?
-예, 사람이 운전하지 않고 카메라가 달려 있어서 농경계를 스스로 디텍트를 해서 자기가 한 바퀴를 싹 돌면
아, 내 농지의 경계가 이만큼이구나 알게 되고
-내가 일할 곳은 여기구나.
-그렇죠, 아까 전에 로봇 청소기 이야기 많이 했는데 로봇 청소기가 사실 집 안에 맵을 그리잖아요.
마찬가지로 내 농지에 맵을 싹 한번 그리고 그 다음에 이 안에서 자율 작업 같은 거를 해낼 수 있는 그런
카메라가 달린 트랙터를 저희가 만들었었고요.
이 안에 자율주행이 가능합니다.
-이 농경지의 경계를 인식하는 게 이게 쉽지는 않을 것 같거든요.
어떤 기술로서 이게 가능한 거죠? 땅을 입력을 시켜 놓는 건가요?
몇 미리까지 몇 헥타르, 어디서부터 어디까지 이렇게 얘기를 그러니까 보통 저는 저희 아버지가 저한테
그렇게 해줬거든요. 저기서부터 저기까지요.
뭐 이런 식으로 얘기하고 할아버지 때부터 그렇게 얘기하는데 이게 명확하지가 않거든요.
-어우, 저기서부터 저기까지 땅을 가지고
-아, 여기서부터 여기 저기서부터 저기기가 아니라 여기서부터 여기,
-좋은 점을 캐치하셨어요.
포인트를 캐치하셨어.
-이렇게 이야기를 하셨는데 이걸 어떻게 정확하게
-방법이 여러 가지 있습니다.
만약에 좀 눈으로 보더라도 뚜렷한 그러니까 논두렁이라고 하죠.
경계가 있는 데는 사실은 AI 카메라로 보는 것만으로 충분해서 자기가 알아서 다 경계를 그릴 수가 있고요.
그런데 내가 봐도 아, 이건 조금 너무 경계가 보기가 좀 어려운데 그러면 사전에 앱에다가 미리
입력하는 방법도 있습니다.
그러면 보면서 가되 다만 장애물이나 문제가 생기거나 그러면 서야 되잖아요.
그런 것들을 카메라로 디텍션을 하는 거죠.
-그래 우리가 진짜 이거 로봇 청소기 생각하면 되겠네요.
왜냐하면 얘가 측량이 안 되면 그냥 갔다 계속 부딪힐 거 아닙니까?
계속 부딪히고 청소 못하고 야, 거기 아니야 거기 아니니까.
-또 화내고.
-야, 뭐 하는 거야 그게 아니라고 또 이렇게 되니까
-로봇 청소기의 가장 중요한 기능이 양말 디텍션 기능이거든요.
-아, 양말 빨아들이는 순간.
-그럼 문제가 되니까 양말은 피해 가거나
-그럼 농경지에서 양말 같은 존재는 뭐예요?
-사람이나 돌이나 나무, 큰 나무, 진짜 안전을 위해서는 사람 같은 경우도 들어가고요.
전 세계에서 일등을 하고 있는 트랙터 회사가 카메라를 달아서 운전을 하고 있는데 야, 니네들은 왜
자율 주행을 해서 할 생각을 처음에 어떻게 했어?
제가 처음에 이 영역에 들어왔을 때 물어본 적이 있어요.
그랬더니 투 머치 댄저러스 하다는 거예요.
왜 댄저러스하냐 그랬더니 너무 졸려서.
-졸려서요?
-알아서 다 하니까.
-아니요. 트랙터는 시속 4km 정도로 가거든요.
땅을 갈 때는 시속 4km로 가거든요.
-타고 있으면 졸리나요?
-8시간 동안 타고 있으면 얼마나 졸리겠습니까?
그다음에 약을 칠 때도 마찬가지로 콤바인이 움직일 때도 약을 칠 때도 시속 4km로 끝도 없는
-스케일이 다르죠. 미국 농업은.
-가야 되는데 너무 위험한 거죠.
너무 졸리니까 그럼 다 밀고 막 사고가 날 수 있으니까.
그래서 미국 사람들은 자율주행을 나는 집에서 앱으로 볼 거야.
시작하고 만약에 가다가 경계에 걸리거나 장애물이 나오면 나한테 알려줘.
그래서 자율주행을 열심히 연구했다.
물론 우리나라는 그거보다는 작지만 그럼에도 불구하고 아까 전에 말씀드렸던 것처럼 빨리 쳐야 되는
경우가 있고 로타를 칠 수 있는 시간은 사실은 일년에 딱 정해져 있거든요.
4월 몇째 주에 파종이 끝나야 되고 몇째 주에는 해야 되고 그렇기 때문에 자율 작업에는 자율주행이
꼭 필요하게 됩니다.
-근데 이렇게 AI를 그러니까 농업에 결합시키시면서 어려운 점은 있으실 것 같아요.
왜냐하면 이게 단순한 작업들이 아니라 아까 말씀하셨던 지구의 천체와 관련된, 기후와 관련된,
또 올해 같이 갑자기 이렇게 더운 날이 AI가 그것도 AI가 예측할 수 없는 거 아니겠습니까?
이런 지점들을 생각해 봤을 때 농업이 좀 어렵다라고 생각을 하거든요. 어떻게 보십니까?
뭐가 제일 어려우십니까?
AI랑 농업이랑 연결시키실 때.
-기술적으로 가장 어려운 거는 어떤 AI를 만들든지 간에 데이터 부족이 가장 어렵죠.
그 회사가 자율주행을 그렇게 잘할 수 있는 이유는 그동안 팔았던 차들이 워낙 많으니 데이터를 많이
확보하고 있다 인 거고요.
마찬가지로 농업에서도 로타리를 친다든지 아니면 콤바인을 한다라든지 아니면 여러 가지 방제 작업을
한다고 할 때 그런 데이터가 아무래도 부족합니다.
농업 영역에서는 아직까지는 데이터가 다른 것에 비해서 부족하다가 기술적인 이유인 거고요.
그다음에 그럼에도 불구하고 요즘엔 AI 기본 모델이라는 것들이 워낙 많이 발전을 해서 데이터가
있으면 잘될 거라고 생각을 해요.
그래서 이거는 시간이 좀 지나면 해결될 수 있을 것 같은데 두 번째는 AI랑 같이 일하는 방법이
좀 바뀌어야 됩니다.
AI가 들어가 있는 기계가 내가 알아서 모든 걸 다 해주는 것이 아니기 때문에 경우에 따라서는
AI가 들어간 기계로 같이 논을 치는 방법이라든지 아니면 내가 AI를 써서 농사를 짓는 방법들,
그다음에 가장 중요한 거는 AI 기계가 아무래도 좀 비쌀 거잖아요.
이걸 써도 수익성이 나올 만한 마진, 대규모화, 그런 게 좀 돼야 될 겁니다.
-알겠습니다. 사실 농사가 수천 년 이어온 산업이고 인류가 처음 했던 작업이 농사라고 이야기도 나오고
사실 1차 혁명이잖아요.
농사라는 게 어떻게 보면 그런데 경험치가 엄청나게 많이 축적돼 있고 그 땅에도 그 땅 자체도 생명으로
보시고 흙도 만져보고 먹어보시는 분도 계시고 그 감각들
-맞아요.
-진짜 있어요. 그런 분들.
아, 수천 년 동안 땅에는 어떤 작물이 잘 자라고 이런 경험된 노하우들, 이거를 데이터로 꾸미기에는
단순히 자동차가 돌아다니면서 차가 다니는 방향과 속도와 이런 차들을 검색하는 것과 약간 차원의
문제일 거라고 생각이 들어서 어떻게 접근하고 계신지 궁금해요.
이게 접근이 쉽지 않을 것 같거든요.
-저도 인공지능을 공부하는 입장에서 봤었을 때 옛날에 제가 음성 인식이나 음성 합성 같은 걸 전공을
했을 때 그때만 하더라도 이렇게 막 하나하나 분석을 해서 했어요.
아, 이거는 이렇게 약간 공예품을 만들듯이 그랬는데 인공지능이 발전함에 따라서 기술이 어떻게
바뀌었냐면 그냥 인공지능이라는 박스,
-아, 다 집어넣는 거군요.
-그냥 다 부어놓고 네가 알아서 좀 배워봐 봐. 그러다 보니까 얘가 어떤 능력이 생겼냐 하면
가르쳐 주지 않아도 잘하는 일을 하게 된 거예요.
나라에서 굉장히 신경을 쓰고 있는 제조 AI, 왜냐하면 한국 사람들 손기술이 좋거든요.
이 수율이라든지 정밀도를 이렇게 만들 수 없는데 그럼 이것들을 결국에는 AI로 바꾸어내려고
노력을 많이 해요.
그런데 이거 하는 방법이 뭐냐면 작업자들의 손발에 카메라를 답니다.
-학습시키는 건가요? 그 데이터로.
-얼마나 빨리 어떤 판단을 내려서 어떤 공구를 어떻게 써서 한다라 그러면 그거를 계속 학습하면
이 AI는 아, 이때는 이렇게 움직이는 거구나 어떤 판단을 내리는 거구나 그걸 자동으로 쭉
학습을 할 수 있게 될 거예요.
마찬가지로 농업도 이럴 때 어떤 판단을 내렸고 이런 걸 갖다가 데이터를 조금씩 쭉 쌓아가다 보면은
그리고 물론 연구자들이 만들어 놓은 표준 농법도 있죠.
거기에다가 사람들이 이런 베리에이션을 많이 하고 있다 그러면은 이게 전체가 시간이 좀 지나면은
되게 빨리 배울 수 있을 거라고 생각을 해요.
그래서 저희는 예를 들면은 농법들을 갖다가 기록하는 서비스를 만들어 가지고 이렇게 오늘은 뭐 했고,
뭐 했고 뭐 했고 그냥 기록하세요.
저희도 이거를 몇 년 반복하다 보면은 아, 강원도에서 농사 짓는 분들은 평소에 이 정도 이렇게
하시던데 오늘 이렇게 하시는 게 괜찮으실 것 같으세요? 아니면 제가 다른 거 추천해 드릴게요.
이게 충분히 가능해질 거라고 생각하고 있습니다.
-아까도 잠깐 말씀해 주셨지만 해외에서도 농업과 AI 결합하는 게 한창 연구가 많이 되고 있다라고
하셨잖아요.
그렇다면 지금 또 글로벌 시장에서의 위치는 어느 정도라고 보세요?
-저희보다 큰 트랙터를 만드는 회사가 저희보다 좀 더 빠르게 카메라를 달아서 농경지에 대한 데이터가
많이 있는 나라가 있습니다.
미국이 훨씬 더 잘하는 게 있고 저희보다도 한 3년 정도 앞서 있는 것 같아요.
그런데 그들도 농작물에 대한 사진을 엄청나게 많이 찍으려고 노력을 하고 있고 저희도 그거에
따라가려고 노력을 좀 하고 있는 상황인 거고요.
그 정도 한 3년 정도 차이가 있다 그렇게 보여지고 있고요.
그런데 그럼에도 불구하고 농사는 나라에 특이한 면이 있기 때문에 예를 들어서 우리나라
농림부보다도 미국에 있는 회사가 지금 대한민국에 양파가 얼마만큼 나올 것 같아 먼저 알면 좀
곤란하잖아요.
약간 보안과도 관련된 부분이 좀 있기 때문 이거를 나라마다 각각 알아서 하려고 좀 할 거고요.
그래서 그런 나라마다 각각의 땅을 갖다가 관리하고 어떻게 작업을 해야 되겠다 그런 AI는 스스로
가져가야 되는 거라고 생각합니다.
-그렇죠, 그 땅에 관련된 내용을 빅데이터를 주지는 않겠죠.
이 땅에서 할 수 있는 건 우리가 제일 잘 알아야 되기 때문에 이것까지 뺏기면 이제 그쪽 기계가 더 잘
농사를 지으면 그쪽 기계를 사는 게 낫죠.
-그다음에 식량도 식량인데 그 사실은 비료, 연료, 농약, 이런 거 다 100% 수입이거든요.
호르무즈 해협 때문에 비료가 난리가 나고 그런 것들이 다 연관관계가 있기 때문에 그러면은 김밥이
4천 원 되는 거는 굉장히 큰 문제가 있잖아요.
그런 문제가 생기지 않으려면 관리를 잘 해야 될 겁니다.
-그렇게 따지면 세계화로 가는 건 되게 어려운 건 아닙니까?
왜냐하면 그 땅의 지형은 잘 공개하지 않을 테니까요.
왜냐하면 거기를 빅데이터를 해서 우리나라가 진출하기에는 쉽지는 않을 것 같다는 생각도 들기도 하네요.
-그런데 이거를 시스템으로 팔 수는 있죠.
중진국이라든지 개발도상국 지원이 들어갈 때 농업연구소부터 우선 지어져요.
-종합 시스템 그러니까 생태계를 가져가는 거군요.
대표님이 생각하는 AI 농업의 최종 버전은 어떤 버전이라고 봐야 될까요?
-결국에는 인공지능이라는 거는 누구나 전문가, 내가 그렇게 많이 알지 않아도 전문가처럼 할 수 있는 거고
그다음에 내가 손발이 너무 힘들지 않아도 그 일이 가능해야 될 거라고 생각을 합니다.
그래서 그동안에 1차 산업이어서 너무 수천 년 동안 해왔기 때문에 당연하게 농부라면 새벽 4시에 일어나서
농업적 근면성을 발휘해서 당연히 땀 흘리고 목욕탕 의자 엉덩이에 붙여서 그리고 이동해 가면
-뻘뻘 흘리면서
-그게 당연하다고 생각하지만 앞으로는 그게 없어지는 거죠.
그게 없어져도 충분히 이득을 낼 수 있고 충분히 원하는 농사를 지을 수가 있고 충분히 농업이라는 생태계가
잘 굴러갈 수 있는 기계가 도입되는 게 방법이라고 생각을 하고 있고요.
먹고 사는 거라서 저희 아들들, 딸들이 되게 건강하고 좋은 거를 먹어야 되겠다, 되게 싼 가격에 그러니까
사실은 잘못해가지고서는 이거를 전부 다 수입을 하면 사실 밀,콩은 전부 다 100% 수입이거든요.
어쩔 수가 없어요. 이거는 해결할 수 있는 방법이 없고 그러면 나머지 것들이라도 좀 건강한 거, 약이 안
쳐져 있는 거, 그다음에 성분이 훌륭한 것들, 그런 거를 굉장히 싸게 먹을 수 있어야 되거든요.
정말 우리가 흔히 갈 수 있는 분식집에서도 아주 좋은 농산물로 만든 게 있어야 국가 차원에서도 선진국이지
-누구나 저가로 양질의 식품을 마음껏 섭취할 수 있는 것, 그게 대표님의 목표시군요.
-그렇게 되면 좋겠다고 생각합니다.
-그렇게 이해하면 될까요?
-네.
-마지막으로 그럼 질문드리겠습니다.
대표님에게 있어 AI란 무엇인지 한번 좀 한 말씀해 주시겠습니까?
-거창한 뜻이 있어서 인공지능을 한 것도 아니고 어쩌다 보니까 학교에서 인공지능 전공을 골라서
그리고 여태까지 쭉 인공지능을 해왔는데 근데 한편으로는 너무 빨리 잘 발전해 왔어요.
그래서 기존에 제가 해 왔었어야 되는 방식이 인공지능으로 해서 너무 빨리 발전하다 보니까
굉장히 흥미로운 존재,
-흥미로운 존재.
-그 다음에 제가 업으로서 이어나가면서 한 번 진짜 모든 것을 던져서 투자해 봐도 아깝지 않은
그런 존재 그런 것 같습니다.
-알겠습니다.
이 일을 즐기고 계시다는 게 느껴질 정도로 그러니까 되게 말씀하시는데
-행복해 보이시지 않나요?
-왜 일 얘기하시는데 이렇게 재미있게 얘기하시는 분이 계신가 뭐 이런 생각이 들었던 시간이었습니다.
-스스로 가스라이팅을
-그렇죠, 그래야 또 살죠.
-체면이라고 표현을 하겠네요.
알겠습니다. 오랫동안 사람의 경험과 땀으로 이어져 온 농업이잖아요.
제가 사실 잘 모르는 분야라 오늘 이것저것 많이 여쭤봤던 것 같아요.
저도 궁금했던 게 너무 많고 잘 모르는 부분이 나오니까 굉장히 저도 호기심이 더 생기는 그런 시간이
아니었나라는 생각이 듭니다.
이제 그 경험 위에서 AI라는 새로운 기술이 더해지면서 대한민국 농업도 이제는 새로운 전환점을
맞이하고 있는 거 아닌가라는 생각이 좀 듭니다.
-저도 그런 생각이 오늘 딱 들었고 하지만 우리가 또 기억해야 할 건 기술은 변해도 결국 사람을 위한
농업이라는 그 본질, 아까 또 대표님의 최종 목표시기도 했죠.
그 본질은 변하지 않는 것 같습니다.
-그렇습니다.
아까 말씀하셨다시피 누구나 어디서든 양질의 식품을
-저가로.
-저가로 섭취할 수 있는 것, 그 목표가 정말 꼭 이루어지기를 기대해 봐야 될 것 같습니다.
앞으로 AI 농업이 함께 만들어갈 새로운 변화를 기대해 보겠고요.
오늘 또 귀한 이야기 들려주신 최진규 대표님께 다시 한 번 감사의 말씀을 드립니다. 고맙습니다.
-감사합니다.
-오늘 준비한 탑클래스의 내용은 여기까지입니다.
-저희는 다음 이 시간 또 다른 성공 스토리로 찾아뵙겠습니다.
함께해 주신 여러분
-(같이) 고맙습니다.
성공한 사람들의 진짜 이야기를 들어보는 시간 탑클래스에 오신 여러분들 환영합니다.
반갑습니다. 저는 진행을 맡은 황현희고요.
-안녕하세요.
저는 아나운서 신아림입니다.
-몇 년 전까지만 해도 AI라고 하면은 우리와 대화를 나누는 AI 음성 스피커를
많이 떠올렸던 것 같은데 헤이 뭐 누구 부르면 네, 주인님 오늘은 뭐 몇 월 며칠 몇 시에요.
뭐 이런 식으로 이야기했던 게 기억이 납니다.
부르지도 않았는데 대답하기도 했고,
-맞아요. 시도 때도 없이.
-갑자기 안 물어봤는데 깜짝깜짝 놀랐던 기억이 있는데 이렇게 대답해 주는 게 있었는데
그런데 지금은 AI가 정말 우리의 생활로 완벽하게 들어왔다라고 많이 발전했다라고 생각이 되어집니다, 어떠세요?
-네, 맞아요.
그리고 실제로 저희 탑클래스에서도 AI 활용한 기업들 참 많이 만났잖아요. 정말 생활 전반에 걸쳐 있지 않나 이런 생각이 듭니다.
-그거 아시는지 모르겠습니다.
AI가 이제 트랙터를 움직이고요.
또 농사도 돕고 있다, 뭐 이런 이야기도 들리고 있죠. 굉장히 좀 놀랍지 않습니까?
-너무 놀라운데요.
-완전히 우리 생활에 밀접하게 들어왔다라고 생각해 봐야 될 것 같다는 생각이 듭니다.
자, 그래서 오늘 탑클래스에서는 AI를 통해 대한민국 농업의 미래를 준비하고 있는
대동 AI 랩의 최준기 대표님 모셔보고 한번 이야기 나눠보도록 하겠습니다.
대표님 만나 뵙게 돼서 반갑습니다.
-반갑습니다.
-먼저 탑클래스 시청자 여러분들께 인사 좀 한번 부탁드리겠습니다.
-안녕하십니까?
대동 AI 랩에서 농업 AI를 맡고 있는 최준기라고 합니다. 반갑습니다.
-(같이) 반갑습니다.
-대표님께서는 오랫동안 AI 분야에서 일해 오셨다고 이야기를 들었는데 이곳에 오시기 전에 어떤 일들을 해오셨는지 좀 간단하게 소개 좀 부탁드릴까요?
-저는 공부를 대학교에서 학위 과정을 받을 때 AI를 공부를 했었었고요.
-아, 대학교에서부터 AI 공부를 하셨어요?
-대학원에서부터.
-대학원에서부터.
-그다음에 정부출연 연구소 조금 있다가 K땡이라고 하는 통신사에서 한 19년 정도 일을 했었습니다.
연구원으로 입사를 했었었는데 마지막에는 AI 사업 쪽, 그런 것도 좀 열심히 했었었고요.
그러다가 24년도에 움직이는 기계에 대해서 좀 더 관심을 느껴서 지금 있는 회사로 옮기게 되었습니다.
-그렇군요.
-와, 모두가 들어봤다는 땡땡 지니, 기억하시죠?
그걸 또 개발하셨다고 들었는데 당시에 엄청 인기였잖아요, 이게.
-예, 말도 잘 못 알아들을 때도 아직도 있고 뭐 그러기는 하는데 그 아마도 제가 알고 있기로는
이 셋탑박스류, 그러니까 IPTV를 볼 수 있는 셋탑박스류 중에서는 유일하게 캐릭터 이름도
붙어 있고 사람들이 이름으로 기억을 하는 뮤지컬 영어로 페르소나가 붙어 있는 아이로까지는 만들었던 것 같습니다.
-저희 집에서는 아직도 쓰고 있습니다.
가끔 제가 그 친구한테 화를 내거든요.
야, 지니, TV 꺼. 이러면 네, TV를 킬게요하고 갑자기 켜지고 막 어쨌든 막 다른 이야기 방향으로 흘러가고 아, 소리 낮추라고 저도 모르게
-왜 엄한데 화풀이를 하세요?
-화가 나는 거 어떡하니.
-갑자기 저 지니 아닙니다.
-알겠습니다.
대표님의 이야기를 듣다 보니까 문득 궁금해졌는데 지금은 AI 전문가시지만 어린 시절부터 사실 어린 시절부터 AI 꿈을 꾸기는 쉽지는 않잖아요.
왜냐하면 그때는 AI가 있었나 라는 생각도 들기도 하고요.
-그렇죠, 어릴 때는 그냥 꿈이 과학자, 너 꿈이 뭐냐고 이렇게 써서 내라고 그러잖아요.
학교를 가면은 왜 그걸 물어보는지 모르겠지만 어쨌든 그러면은 그냥 과학자라고 써서 냈고
친구들도 다 그렇게 썼던 것 같아요.
그러다가 우연히 과학을 할 수 있는 고등학교 이런 데를 진학을 하다가 그냥 이렇게 굳어져 왔던 것 같습니다.
-그럼 그때부터 막연하게 과학자의 꿈을 꾸신 거였던 건가?
-그때는 우리 어릴 때는 과학자가 약간 동경의 대상이기도 했고 그래서 그냥 자연스럽게 휩쓸려서
-저랑 같은 세대의 학교를 다니셨던 것 같은데 그때 이제 장래 희망 적을 때 과학자가 참 많이 나왔어요. 요즘엔 안 그렇죠?
-요즘에는 연예인, 운동 선수, 유튜버.
-유튜버.
-의사 뭐 이 정도 을 것 같아요.
-의사 많이 나올 것 같아요.
어쨌든 AI에 관심을 갖게 되신 거는 과학자라는 꿈을 막연하게 하시다가 어떻게 보면 전공도 그쪽으로 하시게 된 그런 계기가 있었겠네요.
-대학교에 올라가서 과를 선정을 하는 학교였었는데 과를 선정하다 보니까 전산학과를 골랐고
그다음에 전산학과의 오래된 로망 중에 하나가 인간처럼 생각하는 컴퓨터를 만들 수 있을까?
그게 인공지능의 어찌 보면 시작 같은 부분이었는데요.
그래서 인공지능에 좀, AI에 관심을 갖게 되었고 대학원 연구실을 고를 때에도 인공지능 연구실을 골랐었습니다.
사실 대표님이 대학원 다니시던 시절에는 이 AI라는 키워드 자체가 좀 생소했을 것 같고 별로 관심도 많이 못 끌지 않았나요?
-엄밀히 말하면은 그 분류상으로 인공지능의 겨울이라고 분류되는 시간이었고 그때는 한 번 1960년대에 미국을 중심으로 인공지능,
AI가 인기를 쭉 끌다가 야, 이거 안 되는데 하고 접었던 시즌이었어요.
그래서 아주 특수한 분야 몇몇 분야에만 AI가 좀 효력을 발휘했고 그다음에 2008, 9년에 갑자기 새로운 알고리즘과 체계가 나오면서 확 올라갔죠.
-그때 빅데이터를 기반으로 한 AI가 태동하기 시작한 시기가 그 시기였다.
라고 생각을 하면 되겠군요. 2008년, 9년.
-에서부터 2020년 사이.
-2020년 사이에, 알겠습니다.
그러다가 이름만 들어도 모두가 아는 아까 말씀하셨던 그 땡땡 지니를 개발하셨는데 당시만 해도 AI 스피커 굉장히 좀 새로운 도전이었긴 했을 것 같아요.
왜냐하면 미국에서 뭐 나왔다 라는 얘기를 들어서 사용되고 있다 그렇게 이야기는 들었는데
실생활에서 보급하기는 아까 말씀하신 그 K 회사가 최적의 약간 상황이었던 거잖아요.
왜냐하면 집집마다 보급이 되어 있는 상태 그리고 셋탑박스에 그것을 넣고 있는 상태,
그렇다 보니까 보급을 하는데 1등 공신이었다라고 생각이 좀 되긴 하네요.
-네, 맞습니다.
고민을 많이 하셨었어요.
그래서 이거를 셋탑박스에 붙일까 그래서 아니면 별도로 스피커로 만들어서 할까 그랬는데
그때 마지막에 판단 근거들이 스피커를 별도로 해두면 꺼두고 창고에다가 쳐박아 둘 것 같은데
-안 쓸 것 같다, 맞아요.
-셋탑박스는 자리는 그 집 안의 센터를 지키고 있는 아이이기 때문에 계속 그러면서 부르기도 하고 뭐 몇 시냐고 물어보면 의외로 편합니다.
그 저기 아침에 5분, 10분을 다툴 때 몇 시냐? 그다음에 에어컨이랑 연결돼 있고 그러면
에어컨 좀 틀어달라 이 정도는
-저 날씨 물어보기도 하고
-그렇죠, 오늘 뉴스 알려줘 저도 뉴스를 자주 이렇게 들었던 기억이 있는데 잘 얘가 못 들어서
야, 막 소리가 좀 목소리가 커지게 아, 날씨 알려달라고 날씨. 뭐 그랬던 기억도 나긴 합니다.
괜히 좀 애한테 화를 내게 되고 뭐 그랬던 경험도 있기도 하고요.
-불쌍해, 정말.
-뭐가 불쌍해 그게.
-가만히 있는데.
-아니 보통 로봇 청소기 돌아다니면 야야야 그쪽 아니야 이쪽이 이쪽으로 와 이쪽으로
그거 뭐 다 그러지 않습니다.
-저는 안 그러는데요.
-네, 삶의 방식이 다르겠죠.
잠깐 대표님의 AI 철학을 좀 더 알아볼 수 있는 시간을 준비해 봤습니다.
신아림 아나운서 밸런스 게임을 준비하셨다면서요.
-네, 준비해 봤습니다.
밸런스 게임 그렇게 어려운 문제는 아니고요.
딱 들으시고 바로 첫 인상대로 느낌 가는 대로 골라주시면 되겠습니다.
자, 1번부터 드릴게요. 둘 중 하나를 선택한다면 AI는 최고의 조력자 대 최고의 경쟁자.
하나 둘 셋.
-최고의 조력자
-최고의 조력자, 좋습니다.
2번 가겠습니다. 둘 중 하나는 꼭 맡겨야 한다면 AI에게 운전 맡기기 대 AI에게 요리 맡기기.
-아, 이거 어렵네요.
-운전 맡기기.
-운전 맡기기, 알겠습니다.
3번 가겠습니다. 둘 중에 한 가지 기능을 꼭 이용해야 해요.
그리고 두 가지 기능 다 잔소리는 장착되어 있습니다.
엄마 같은 AI 대 아내 같은 AI. 제일 어려워하시는 것 같은데
-자, 이거는 인류의 미스테리 중 하나로 꼽히는 문제인데
-가보겠습니다.
하나 둘 셋.
-엄마 같은 AI.
-엄마 같은 AI, 좋습니다.
공감을 또 하셨어요.
-아닙니다.
-네, 4번 가겠습니다.
타임머신이 개발된다면 10년 전으로 돌아가서 AI 개발하기 대 10년 후로 날아가서
AI 기술 보고 돌아오기. 하나 둘 셋.
-미래를 보고 오기.
-미래 보고 오기.
-둘 중에 하나를 선택한 다면 AI이 최고의 조력자 대 최고의 경쟁자라고 질문을 드렸는데 최고의 조력자를 선택을 하셨습니다.
그러니까 AI는 경쟁자라기보다 같이 상생하는 그런 존재라고 생각을 하시는 것 같아요.
-맞습니다. AI는 결국에 모든 결정 권한은 사람이 가지고 있어야 되고 그다음에 사람의 부족한
부분을 채워준다라고 접근을 하는 게 맞기 때문에 당연히 경쟁자가 되면 안 되겠죠.
조력자가 되는 게 맞는 것 같습니다.
-경쟁자가 되면 되게 무서워질 수 있는 거 아닙니까?
-저도 처음에 AI가 흥행하기 전에 에이, 그런 일이 있을 수야 있겠어 라고 했는데 이제 잘못하면
원칙을 정해두지 않으면 야, 너는 사람한테 해를 미치지 말아야 돼, 이런 원칙을 정해주지 않으면
이상한 일을 할 수도 있겠다 라는 생각을 했었습니다.
-요즘도 AI가 점점 발전하다 보니까 AI끼리 대화가 가능하고 AI끼리 서로 의견을 나누면서
-SNS도 있더라고요, AI로.
-뭔가 AI가 그런 걸 SNS를 만든다든가 블로그에 글을 쓴다든가 에이전트 AI라고 해서 굉장히
지금 발전하고 있는 것 같은데 뭐 그런 발전에 대해서는 어떻게 보고 계신지도 궁금해요.
경쟁자가 될 수도 있다라는 생각이 좀 들기도 해서요.
-저도 동의하고요.
결국에 어떤 뭔가의 존재가 다른 존재한테 영향을 미치는 거는 내가 자아가 있기 때문이라고 표현하지 않습니까?
근데 자아라는 거는 생각해 보면은 아, 나를 좀 지키길 바래, 나라는 존재를 좀 지키길 바래,
내가 좀 오래 오래 지냈으면 좋겠어, 나한테 이득이 되는 일을 해 라는 목적 함수인 것 같고요.
결국에는 그렇게 되면은 지금 얘기하셨던 것처럼 에이전트들이 다 자기 자아를 가지고 움직인다.
그러면은 이 에이전트가 각각한테 예를 들어서 당신 에이전트는 나 대신에 좀 돈을 좀 벌어,
광고를 잘 해, 그러면 각각 에이전트들이 혼자서 일을 하다가 아, 돈을 잘 벌려면 쟤를 못 벌게
해야 되는데 라고 만약에 중간에 의사 결정이 나온다면 얘를 방해하는 일을 할 수도 있겠죠.
그러면 사실은 이거는 불법과 합법사의 경계를 넘어가는 일이라고 생각을 합니다.
따라서 어떤 가드레일이라든지 아니면은 사람들이 해야 되는 일반적인 일들에 대해서 명확하게
이야기를 해주고 너는 이거를 지켜야 돼, 그리고 이거 이상 할 수 있는 권한은 없어라고 이야기를 잘해 주는 게 중요한 것 같아요.
-권한을 정확하게 알려주는 것도 중요한 역할이다, 인간의 경쟁자가 되지 않기 위해서는 그렇게 생각을 하는군요.
조력자라면 아무래도 인간이 할 수 있는 일을 좀 더 편리하게 만들어주고 편리하게 좀 같이
도움을 주면서 인류가 발전하는 데 기여를 할 수 있는 게 AI의 역할이다라고 생각하면 될까요?
-맞습니다.
-두 번째로 넘어가 보겠습니다.
둘 중 하나는 꼭 맡겨야 한다면 AI에게 운전 맡기기 대 AI에게 요리 맡기기였는데 AI에게 운전 맡기기 기를 선택하셨습니다.
이거는 어느 정도 실현 가능한 목표이기 때문에 이렇게 말씀을 해 주신 건가요? 어떻습니까?
-물론 운전하기가 거의 잘 되고 있기 때문에 아, 그런가 보다 하시지만
사실 요리도 요즘에 어떤 햄버거 가게들 같은 데 가보면 햄버거 굽는 요리 기계들도 있고요.
볶음밥 하는 기계도 있고 있는데 -근데 그건 단순히 이렇게 뭔가 움직이는 거잖아요. 생각을 해서.
-근데 예를 들면 고기 패티 굽는 거를 만드는 로봇 하시는 분들 이야기를 들어보면 나름대로
그것도 또 이렇게 최적 이 상황을 보면서 정의를 해야 된다.
-그게 고기에 굽는 상태를 보고 뒤집는 겁니까?
-약간 그런 부분이 좀 있대요.
-판단을 할 수가 있는 거예요?
-시각을 쓰거나 아니면 상태를 측정을 하거나 여러 가지 방법으로.
근데 제가 이거를 운전하기를 고른 이유는 이왕이면 힘들고 하기 싫은 것의 영역에 저한테는
운전이 들어있는 것 같고 개개인의 테이스트를 좀 반영을 할 수 있는 요리는 약간 아, 그거는
나의 즐거움 중에 하나, 그렇게 해서 이왕이라면 좀 더 이렇게 운전하는 시간은 어떻게 보면 제가 생산적인 활동을 하기가 어렵잖아요.
-맞아요. 그 시간을 활용하겠다.
-그래서 운전하기를 골랐습니다.
-요즘에 자율주행이라고 해 가지고 AI 기술 하는 회사들이 많이 있고 우리나라 회사도 도전 중에 있는데 지금 어느 단계까지 가능해졌다라고 생각하십니까?
-가장 발전돼 있다고 하는 T모사의 FSD를 혹시 타보셨어?
-네, 타봤습니다.
거의 다 됐다라고 생각이 되어서 어떻게 생각하시는지
-그리고 몇몇 샌프란시스코라든지 라스베가스에 가면 웨이모라는 비어 있는 택시가 G사의 웨이모라는
택시가 운전석이 빈 상태로 운전하는데 되게 안정적으로 운전한다는 느낌을 받지 않습니까?
그래서 현재 지금 우리 공도라고 불리는 도로교통법 안에서의 자율주행은 어느 정도 완성 단계가
되는 것 같고 거의 뭐 이제 로봇 택시라는 비즈니스 모델이 나올 수 있는 단계까지 도달한 것 같습니다.
-그렇군요.
어떻게 보면 미래 될 것 같은 거를 좀 선택해 주신 것 같아서 혹시 한번 좀 여쭤봤습니다.
그러니까 운전이 된다면. 정말 혁명이지 않겠습니까? AI에
-그럼요.
-운전이 100% 가능하다면 정말 그 안에서 어떤 일이 벌어질지는 진짜 저도 생각을 해보면
어마어마할 것 같다 AI의 그 발전 방향이, 뭐 그런 생각을 좀 하게 됩니다.
-그러니까요.
-알겠습니다.
자, 세 번째 질문이 둘 중 한 가지 기능을 꼭 이용해야 한다면 엄마 같은 AI 대 아내 같은
AI 였는데 둘 중에 엄마 같은 AI가 그나마 낫다라고
-그나마 낫다.
-선택을 하신 것 같습니다.
어쨌든 두 가지 둘 다 잔소리가 기본 기능으로 탑재가 되어 있다고 하니까요.
엄마의 잔소리가 더 낫다고 생각하시는 겁니까?
-실수에 대해서 얼마나 용납해 줄 수 있는가의 차이랄까요.
-고르기 어렵습니다.
-그래도 아들이니까
-용납이 안 되나요?
실수가 집에서.
-아무래도 좀 이렇게 퉁 치고 넘어가는 느낌이랄까 부모님에 대해서는 항상 그런 마음이 있지 않을까요?
-그렇구나, 잔소리 기능 말고 집에서 할 수 있는 기능, 그러니까 둘 중에 엄마의 잔소리 기능을
선택을 하셨는데 그런 거 말고 엄마 같은 AI와 아내 같은 AI가 만약 생긴다면 어떤 걸 선택하시겠습니까?
-그럼에도 불구하고 엄마 같은 AI를 좀 고를 것 같아요.
-모든 면에 있어서 엄마 같은 AI가 더 이익이 될 것이다라고 생각하십니까?
-되게 어려운 질문이시고 그다음에 요즘에 AI를 연구하는 젊은 학자들이 실제로 그거에 대해서 진지하게 생각을 합니다.
왜냐하면 그 친구들이 생각했을 때는 앞으로 AI와 로봇이랑 같이 살아가는 미래를 생각을 해야
되기 때문에 어떤 판단을 내리는 AI를 만들까에 대해서 저희 쪽은 아무래도 AI를 만드는 쪽이다
보니까 그런 거를 좀 생각을 하는데 그 친구들은 되게 과감하게 동반자도 생각을 하지만 저희 같은 세대에서는 조력자, 서포터,
-그럼 엄마네요.
-네, 그렇죠.
-다르게 표현하면
-아빠 같은 AI가 필요하세요?
아니면 남자친구 같은 AI가 더 한쪽은 무조건 골라야 되는 게임이 밸런스 게임이잖아요.
-그럼 아빠가 나을 것 같아요.
-아빠 같은 AI.
-이상할 것 같아요.
내가 AI랑 연애하는 것 같고 뭔가 좀 그렇지 않나요?
-아니 HER이라는 영화 보면 나오잖아요.
그 대화만으로도 충분히 교감이
-가능할 것 같으세요?
-가능할 것 같아요. 저는.
-평소에도 대화하세요?
-아니 그런데 우리 20대 초반에 기억나실지 모르겠지만 채팅으로 어떻게 연애를 하냐 막 그런
얘기가 있었잖아요.
근데 충분히 가능했잖아요.
-아니 뒤에 사람이 있잖아요.
채팅은.
-사람인지 그게 성별이 어떤 사람인지는 모르잖아요.
우리가 어떻게 확실하게 구분이 안 됐으니까 그때 당시에.
-그런가?
-로봇 강아지가 지나갔는데 누가 그거를 발로 뻥 차더라고요.
그 영상이 있는데 발로 찼는데 걔가 강아지가 휘청했어요.
모든 사람들이 왜 저래, 이렇게 되는 거예요.
-맞아요. 그게 어쩔 수 없나 봐요.
-그러니까 이게 결국에는 이렇게 사람을 대신할 수 있는 AI가 왜 동정심을 느끼는 거니까
그런 감정을 가질 수 있다라고 저는 지금 생각이 들어서 좀 이상하다고 생각하겠지만 어쨌든 AI를 사람처럼 느낄 수 있다라는 거죠.
-그렇군요.
-제 생각은 좀 그렇습니다.
어떻게 보십니까?
사람을 대신할 수 있다라고 보십니까? 결국은.
-인공지능을 만들 때 목표가 크게 두 가지였던 것 같아요.
사람보다 잘할 수 있는 기계를 하나를 만들자.
두 번째가 지금 말씀하신 사람처럼 생각하는 기계를 만들자 였던 방향이 두 가지가 사실은 기조가 좀 다릅니다.
그래서 후자의 것들은 소위 말해서 약간 동반자적인 느낌을 갖는다든지 감정 전이를 한다라든지
어떤 판단 근거를 할 때 사람처럼 판단을 한다면 어떤 게 사람처럼 유사한 아이를 만들려고 노력하는 기조도 있긴 있었습니다.
-그렇죠,
지금은 어떻게 가고 있습니까?
-둘 다 산업적으로 비즈니스적으로 있기 때문에 다 하시는 것 같아요.
-그렇군요.
-이쪽도 아마 있을 겁니다.
-알겠습니다.
네번째 질문은 타임머신이 개발된다면 10년 전으로 돌아가 AI 개발하기 대 10년 후로 날아가
AI 기술 보고 오기였는데 10년 후로 날아가서 AI 기술을 보고 싶다고 하셨습니다.
왜 AI를 먼저 개발할 생각을 안 하시고 10년 뒤로 가서 미래가 어떻게 될지를 궁금해하시는 겁니까?
-글쎄, 고민을 했던 거는 개발을 하지 말아야 되겠다가 아니라 지금 보면 기술의 속도가 너무
빠르고 어떻게 발전할지를 정말 예측하기가 너무 어렵고 그렇기 때문에 한 번 힌트라도 주어진다면
아, 저거를 위해서 좀 더 노력을 많이 해봐야겠다.
그런 생각이 들 것 같아요.
-약간 좀 로또 번호를 미리 보는 듯한 느낌으로.
-네, 그런 것 같습니다.
-미래를 선택을 하신 거군요.
어떻게 될 것 같습니까?
10년 뒤에는 한번 머릿속으로 한번 그림을 그려보신 적이 있으실 것 같은데요.
-스피커를 할 때에는 막연하게 GPT 같은 아이가 나올 거라고 생각을 했어요.
즉, 사람의 말을 진짜 잘 알아듣는 아이가 나올 것 같다 라고 생각을 했고 지금의 10년 뒤를 생각을
해본다면 움직이는 것에 대해서도 즉, 로봇에 대해서도 사람 말을 잘 알아듣는
-피지컬 AI가
-그게 어느 정도 일정 수준 완성이 될 것 같다라는 생각을 하고 있습니다.
-피지컬 AI가 10년 뒤에는 어느 정도 완성이 될 수도 있다.
그러면 우리가 1인 1 휴대전화, 스마트폰 지금 거의 보급이 돼 있잖아요.
그런 한 세대당 한 대의 피지컬 AI가 10년 뒤에는 보급돼 있을 수도 있다라고 생각해 봐도 되는 겁니까?
-예, 그래도 될 것 같습니다.
-상상이 안 되는데요.
-이 로봇이 꽤 많이 발전을 해서 말을 잘 듣고 제네랄한 동작을 하는 로봇이 나올 수 있을 것 같습니다.
10년 정도는.
-알겠습니다. AI에 대해서 대표님의 생각을 이것저것을 한번 좀 여쭤봐고
-맞아요. 심오합니다.
-엿볼 수 있었던 시간이었던 것 같습니다.
자, 이제 본격적으로 대표님이 하고 계신 일 얘기로 넘어가 볼게요.
지금 이런 AI의 전체적인 그림 안에서 농업과 AI, 이 두 가지를 또 결합시켜서 일을 진행 중에
계시는 걸로 알고 있습니다.
처음 이 일을 제안받았을 때는 어떠셨는지 좀 궁금해요. 농업과 연결될 수 있을까
이런 생각도 하셨을 것 같은데요.
-그 직전까지 어떤 일을 했었냐면 AI 스피커도 했지만 B2B 영역에서 AI를 해서 소위 말하는 AX,
AI Transformation라는 거 있지 않습니까?
산업의 생산성을 AI로 극대로 높이는 그런 비즈니스를 좀 했었었는데 그때 보니까 1차 산업이나
2차 산업, 즉, 레거시 방식이 많은 산업에 AI를 집어넣으면 생산성이 확 오르더라고요.
그래서 처음에 농업의 AI 이야기를 들었을 때 어, 잘 되겠네
-그냥 막연하게.
-막연하게 잘 되겠네 그러다가 아, 움직이는 게 문제야?
라는 얘기를 들었을 때 아, 저건 좀 해 봐야 되겠다.
이제 앞으로 농업에서는 사람 손발을 움직이는 게 문제고 그럼 앞으로 인공지능이라는 거는 움직이는 것
쪽으로 갈 텐데 그러면 농업에서 움직이는 거가 어려움이 있었다면 이거를 한번 되게 재미있겠는데
그런 느낌이었습니다.
-움직이는 거라면 트랙터 같은 거를 이야기를 해야 되는 겁니까?
-그렇죠, 그리고 트랙터의 이슈도 있지만 사실은 농업에서는 여전히 사람의 손발이 아직도 중요한 도구거든요.
이거를 누군가가 해줘야 되잖아요.
그래서 그런 포인트에서 뭔가 AI가 들어가서 할 수 있는 게 많을 거라고 생각을 했습니다.
-대신 움직여주는 건 거죠.
-피지컬 AI라고 생각을 해야 되는 건가요?
-피지컬 AI로 가겠구나 그런 생각을 했습니다.
-그럼 지금 하시는 일이 직접 움직이면서 이렇게 물도 주고, 이렇게 씨도 뿌리고, 모내기도 하고 이런
거라고 생각을 해야 되는 겁니까?
-그러니 크게 나누어 보면 이미 농업에서도 여러 가지 다른 것과 마찬가지로 기계화가 되어 있는 부분이 있어요.
그래서 기계화가 되어 있는 게 우리가 잘 알고 있는 벼농사죠.
이 아이는 겨우내 얼어있던 땅을 사람이 곡괭이질을 하는 게 아니고 소가 쟁기질을 하는 게 아니고
로터리라는 기계를 트랙터 뒤에 달아서 싹 갈아엎어서 물을 주면 부드러워지니까 거기다가 이양기라는 기계를 써서 모내기를 싹 하죠.
그다음에 모내기를 끝나고 나면 약을 뿌려야 되는데 그전같이 약통을 들고 들어가는 게 아니라 드론을 띄워서
-요즘에는 뿌리죠.
-농약을 뿌리고 그다음에 추수할 때가 되면 콤바인이라는 큰 기계가 들어가서 한꺼번에 쫙 기계가 다
그러니까 이런 것도 큰 틀에서의 피지컬 AI가 되는 거고요.
그 다음에 저희가 앞으로 정복해야 된다고 생각하는 거는 대표적인 사례가 고추밭, 그다음에 고추밭은
사람 손으로 다 따야 되잖아요.
그 다음에 배추, 무, 과수, 이런 것들은 아직 기계화가 좀 덜 되어 있습니다.
물론 포도밭 같은 경우에는 유럽 같은 데는 포도 따는 기계들이 좀 다 있어가지고 막 한꺼번에 막
하고 하는데 아직 작은 밭에는 그런 큰 기계가 못 들어가거든요.
이런 영역도 정복해야 되는 영역이라고 생각하고
-그렇군요. 그러면 처음 농협 현장을 접했을 때 기존 AI 산업과 좀 다르다고 생각하시는 부분도
있었을 것 같아요.
-들어와서 봐서 깜짝 놀란 게 아, 이거는 내가 진짜 몰랐는데 하는 부분이 좀 있었어요.
-어떤 거죠?
-첫 번째는 농사를 짓는다는 게 막연하게 요리하는 거랑 비슷할 거라고 생각을 했습니다.
-음, 무슨 뜻이죠?
-그러니까 레서피가 있어서 그대로 하면은 그대로 잘 자라는 근데 얘는 농사를 짓는다는 거는
생물을 기르는 거기 때문에 이 아이대로 나름대로의 정상이 있고 나름대로 장애가 있을 수가 있고
질병이 있을 수가 있는 거예요.
-그렇죠, 또 자연 환경에 영향을 많이 받고
-변수가 너무 많네요.
-그래서 농사를 잘 짓는다는 거는 비유를 들어보면 손종원 셰프가 아니라 오은영 선생님에 더 가까운
-우리 아이.
-상황을 보고 오은영 선생님이 레서피를 알려주시는 게 아니잖아요.
아이가 이럴 때는 이렇게 이렇게 얘기하고 이렇게 이렇게 하자 라고 디렉션을 주시잖아요.
-상황에 맞게 달라지는 거죠.
-상황에 맞게끔 디렉션을 주시는데 농사라는 거는 농작물을 길러 나가는 게 정해진 레서피가 있는
게 아니라 상황에 맞게끔 기후가 변하면 그 기후에 맞게끔 현재 지금 이렇게 자라 있으면 이렇게
이게 가장 큰 차이점이었고요.
-그러면 빅데이터가 통하지 않는다는 얘기인가요?
-아주 수천 년에 걸친 빅데이터가 들어가기는 하죠.
오은영 선생님도 이렇게 바라볼 때 통계적으로 그다음에 이런 아이들은 그 나름의 주관을 가지고
하시는 거지 않습니까?
-그럼 결국 그 결정을 인간이 해야 한다는 얘기네요.
-그렇죠.
-그래서 AI가 결정을 못하겠네요.
-그게 지금 수천 년 내려온 농부의 지혜 속에 녹아 있는데 그 암묵지를 어떻게 AI로 옮길 것인가.
-그걸 빅데이터화시켜서 AI로 옮겨야 되는데 그 작업 중에 있는 겁니까?
-그렇죠.
그래서 이 시간이 걸리는 일이다
-경험과 감각과 날씨 데이터와 그때 상황에 맞는 몇천 년에 걸친 역사를 다 빅데이터로 담아내야
되는 거군요.
그게 농업 AI의 특성이라면 특성이라고 봐야겠네요.
-그렇습니다. 맞습니다.
그런데 좀 쉬운 게 있고 어려운 게 있고 그래서 예를 들어서 무슨 로타리를 친다라든지 콤바인을
한다든지 이런 거는 기계를 조작하는 거니까 그건 그나마 그래도 좀 정해져 있는 일이고 대신에
지금 물을 주면 얼마나 줄까 지금 약을 치면 얼마나 약을 쳐야 되냐 뭐 이런 것들은 조금 더
감각과 경험에 의존하겠죠.
-그런데 이게 또 그렇게나 감각과 경험이 중요한 영역인데 그럼에도 농업의 AI가 꼭 필요하겠다
이렇게 확신을 가지신 이유가 있었을까요?
-굉장히 딱 와서 아, 이거 AI로 꼭 해야 되겠다라고 생각을 한 게 첫 번째로 그 농업은 식량
위기다라고 이야기를 하잖아요.
근데 이 식량 위기가 사실은 양적 위기가 아니에요.
가격적 위기입니다.
-가격이 비싸진다.
-원가가 계속 올라가게 돼 있는 구조인 거예요.
-공급에 문제가 아닌 건가요?
-공급이 안 되니까 가격이 오르는 거 아닙니까?
-저도 그렇게 생각했는데.
-전 지구적으로 보면은 전 지구적으로 보면 사실은 전 지구가 현재 그냥 기계적으로 봤을 때
지구가 생산할 수 있는 곡물의 양은 전 세계 사람들을 채울 수 있습니다.
약간 지역적 불균형이 있는 거지.
-어디서는 많이 나고
-그다음 두 번째로 원가가 오르게 돼 있는데 에너지 비용이랑 노동비 때문에 원가가 오르게 돼 있는데
잘 아시겠지만 농산물은 함부로 가격이 오르면 안 돼요.
배추가 2만 원이 되면 대통령이 노란 잠바를 입고 배추를 들고 나와야 됩니다.
근데 사실은 원가라는 건 오를 수밖에 없잖아요.
경제의 원칙상 사람의 인건비는 오를 수밖에 없고 그다음에 에너지가 들어가는데 에너지 비용도
계속 오르기 때문에 그래서 가격적 위기가 식량 위기인 거고 그러면 이거를 갖다가 극도로 가격을
낮추고 그다음에 품질을 갖다가 극도로 높일 수 있는 방법. 그다음에 두 번째로 여기서 가장 큰 게
인간의 노동력인데 그러면 인간의 노동력과 전문성을 대체해 줄 수 있는 거는 인공지능이라고 생각을 한 거죠.
예를 들어서 지금 많이 문제가 되고 있는 것 중에 미국이나 한국이나 가리지 않고 농지를 물려받은,
상속받은 분들이 대부분 농사를 짓기 싫어하세요.
-나라에 위탁하죠.
그래서 나라에서 농사를 짓게 하게 만들죠.
-나라에 위탁을 하는 방법도 있고 같이 영농조합을 만들어서 위탁을 하는 방법도 있고 엄밀히 말하면
나라에 위탁하는 제도라기보다도 그냥 동네 동네 알음알음으로 위탁을 합니다.
위탁 경영이라는 걸 하죠.
너무 좋은 예를 말씀해 주셨는데 위탁 경영을 할 때 그러면 AI가 들어가서 빨리 많이 해주면 훨씬 더 이익이 많이 나겠죠.
-그렇죠.
-이게 미국도 그렇고 어느 나라든 똑같은 현상이라고 합니다.
그래서 아, 이거는 AI랑 로봇이 들어가서 전문적으로 한꺼번에 많이 해주지 않으면 이게 답이 없겠다.
왜냐하면 농산물의 가격은 일정해야 되고 그다음에 어느 정도는 국가 단위에서 식량 자급률, 그다음에
품질 좋은 식량의 자급률은 어느 정도 있어야 되거든요.
-그러네요. 그러니까 농업이라는 것은 기본적으로 인간에게 국가에서 지원해 줘야 되는 하나의 방법이다라고
생각하고 가격은 일정하게 낮추고 인건비와 이런 재료비는 낮춰서 싸게 공급할 수밖에 없는 재화다 라고
생각을 하기 때문에 가격이랑은 상관없다라고 생각을 하는 거군요.
어떻게 보면 그건 일정하게 이 정도 가격에 이 정도 식량이 나와야 된다라고 봐야 되는 이 시선으로 바뀐다라는 거 아니에요?
-맞습니다.
그래서 중국도 식량 위기가 문제가 되기도 하고 거기도 인구가 워낙에 많으니까 그래서 아예 중국도 농업에서는 AI와 로봇 말고는 답이 없어.
이렇게 간다라고 선언을 한 2년 전서부터 하고요.
굉장히 AI를 농업에 적용하려고 애를 많이 쓰고 있습니다.
-그렇습니다.
이 기후나 이런 것 때문에 좀 갑자기 식량의 가격이 엄청나게 오르고 떨어지고 이런 것을 AI가 방어할 수 있다 라고 생각을 해봐야겠네요.
그리고 그런 지점들을 좀 말씀해 주시는 것 같아요. 알겠습니다.
그런데 대표님의 기업이 제가 알기로는 농기계 분야에서 또 이미 확고하게 자리 잡은 기업이라고 이야기를
들었는데 농기계를 뛰어넘어서 AI 산업에까지 뛰어드신 계기는 뭐라고 좀 설명해 주실 수 있을까요?
-이제는 AI랑 로봇을 하지 않으면 미래가 흐리겠구나라고 판단을 하신 거죠.
왜냐하면 우리가 그 사례를 너무 잘 보고 있는 게 지금 자동차 회사들이 자율주행에 목숨을 걸고 있고 그럼
자율주행의 AI를 누가 만드냐가 일종의 국민적인 관심사가 되고 있는 상황이지 않습니까?
그전에는 차량을 만들 때 좋은 엔진, 연비가 높은 엔진, 그다음에 승차감, 이런 것들이 중요했는데
지금은 자율주행을 얼마나 해낼 수 있느냐 이렇게 변한 거지 않습니까?
트랙터도 굉장히 중요한 농기계인데 이 트랙터를 가지고 있고 운영하는 방식이 바뀔 거예요.
과거에는 개개인이 트랙터를 사셨다면 앞으로는 방금 전에 말씀하신 위탁을 하지 않습니까?
-공유 경제입니까?
-위탁 받은 쪽에서 트랙터를 여러 대를 한꺼번에 사서 한꺼번에 운영을 하는 거죠.
그럼 이분들한테는 뭐가 중요하냐면은 승차감 좋은 트랙터 이런 것도 당연히 중요하겠지만 관제가 되고 자율
작업이 되고 자율주행이 되고 한꺼번에 연비를 좋게 할 수 있는 그리고 작업 퀄리티를 일정하게 맞춰줄
수 있는 그런 트랙터가 중요하기 때문에 이럴 때는 AI로, IT로 관제를 하고 제어를 하고 자율 작업을
시킬 수 있는 트랙터가 중요해지겠다라고 생각을 해서 AI의 투자를 결정을 하게 되었습니다.
-그렇군요. AI로 총체적인, 전체적인 관리를 할 수 있는 시스템도 구축해 나가는 소프트웨어를 만들어 가시는 거잖아요.
일단 하드웨어는 일단 트랙터나 이런 걸로 하고 소프트웨어는 직접 개발하시고 전체적으로 하나의 그림으로
농업이라는 하나의 큰 산업으로 AI 쪽으로 가시겠다라는 말씀을 해 주시는 거죠.
-네, 그렇습니다. 정확합니다.
-좀 더 풀어서 설명을 해 주시면 좋을 것 같은데 그러니까 실제로 그래서 농업 관련된 어떤 기술을
개발하고 있다 이렇게 정의를 해 주신다면
그러니까 뭐 기계에다가 도입할 소프트웨어를 개발을 하시는 건지 뭐 기계를 고도화시키려고 하시는 건지 저는 아직 약간 모호하거든요.
-크게 저희가 세 가지 일을 하고 있다고 생각합니다.
첫 번째는 자율주행입니다. 트랙터도 자율주행을 좀 해야 되기 때문에 자율주행, 트랙터가 논과 거대한 밭에서
자기가 잘 알아서 자율주행 할 수 있는 인공지능을 만들어야 되고 두 번째는 자율 작업입니다.
끝끝내 사실은 농작업이라는 걸 해야 하잖아요.
밭을 갈고, 씨를 뿌리고, 그다음에 잡초만 죽이고, 곡물은 죽이면 안 되고, 그런 자율 작업을
알아서 잘 할 수 있는 약도 뿌릴 때다 뿌려야지 안 뿌릴 때다 뿌리면 안 되잖아요.
그다음에 비료도 땅의 힘에 맞추어서 비료를 아, 여기는 지력이 약해 그럼 거기에다가 비료를
좀 더 줘야 되고 여기 지력이 풍부해 그럼 비료를 조금 더 세이브, 그다음에 마지막으로는 결국에
아까 전에 잠깐 말씀드렸던 것처럼 인공지능이라는 건 전문화잖아요.
그 수천 년을 이어온 농부의 전문 지식을 AI에 담아서 야, 이번에 올해는 내가 콩 농사를 이렇게
이렇게 지으려고 해. 네가 알아서 좀 해줘. 위탁 농이 그러면 걔가 아, 오케이.
지금 현재 기후가 이렇고 가격이 어떻고 땅의 상황이 이러하니 이런 이런 식으로 재배를 해야 될 것 같고
태풍이 올 것 같으니까 대비를 미리 어떻게 어떻게 이런 거를 만드는
재배 전략을 하는 재배 전략, 세 번째가 재배 전략 AI, 이렇게 세 가지를 연구를 하고 있고요.
지금 자율 주행에서부터 차분하게 스텝을 밟아 나가고 있습니다.
-이제 자율주행을 만들어가는 단계라고 보면 되는 건가요?
-저희 회사에서 처음으로 카메라가 달린 트랙터를 출시를 했고요.
-사람이 운전 안 해도 되는 겁니까?
-예, 사람이 운전하지 않고 카메라가 달려 있어서 농경계를 스스로 디텍트를 해서 자기가 한 바퀴를 싹 돌면
아, 내 농지의 경계가 이만큼이구나 알게 되고
-내가 일할 곳은 여기구나.
-그렇죠, 아까 전에 로봇 청소기 이야기 많이 했는데 로봇 청소기가 사실 집 안에 맵을 그리잖아요.
마찬가지로 내 농지에 맵을 싹 한번 그리고 그 다음에 이 안에서 자율 작업 같은 거를 해낼 수 있는 그런
카메라가 달린 트랙터를 저희가 만들었었고요.
이 안에 자율주행이 가능합니다.
-이 농경지의 경계를 인식하는 게 이게 쉽지는 않을 것 같거든요.
어떤 기술로서 이게 가능한 거죠? 땅을 입력을 시켜 놓는 건가요?
몇 미리까지 몇 헥타르, 어디서부터 어디까지 이렇게 얘기를 그러니까 보통 저는 저희 아버지가 저한테
그렇게 해줬거든요. 저기서부터 저기까지요.
뭐 이런 식으로 얘기하고 할아버지 때부터 그렇게 얘기하는데 이게 명확하지가 않거든요.
-어우, 저기서부터 저기까지 땅을 가지고
-아, 여기서부터 여기 저기서부터 저기기가 아니라 여기서부터 여기,
-좋은 점을 캐치하셨어요.
포인트를 캐치하셨어.
-이렇게 이야기를 하셨는데 이걸 어떻게 정확하게
-방법이 여러 가지 있습니다.
만약에 좀 눈으로 보더라도 뚜렷한 그러니까 논두렁이라고 하죠.
경계가 있는 데는 사실은 AI 카메라로 보는 것만으로 충분해서 자기가 알아서 다 경계를 그릴 수가 있고요.
그런데 내가 봐도 아, 이건 조금 너무 경계가 보기가 좀 어려운데 그러면 사전에 앱에다가 미리
입력하는 방법도 있습니다.
그러면 보면서 가되 다만 장애물이나 문제가 생기거나 그러면 서야 되잖아요.
그런 것들을 카메라로 디텍션을 하는 거죠.
-그래 우리가 진짜 이거 로봇 청소기 생각하면 되겠네요.
왜냐하면 얘가 측량이 안 되면 그냥 갔다 계속 부딪힐 거 아닙니까?
계속 부딪히고 청소 못하고 야, 거기 아니야 거기 아니니까.
-또 화내고.
-야, 뭐 하는 거야 그게 아니라고 또 이렇게 되니까
-로봇 청소기의 가장 중요한 기능이 양말 디텍션 기능이거든요.
-아, 양말 빨아들이는 순간.
-그럼 문제가 되니까 양말은 피해 가거나
-그럼 농경지에서 양말 같은 존재는 뭐예요?
-사람이나 돌이나 나무, 큰 나무, 진짜 안전을 위해서는 사람 같은 경우도 들어가고요.
전 세계에서 일등을 하고 있는 트랙터 회사가 카메라를 달아서 운전을 하고 있는데 야, 니네들은 왜
자율 주행을 해서 할 생각을 처음에 어떻게 했어?
제가 처음에 이 영역에 들어왔을 때 물어본 적이 있어요.
그랬더니 투 머치 댄저러스 하다는 거예요.
왜 댄저러스하냐 그랬더니 너무 졸려서.
-졸려서요?
-알아서 다 하니까.
-아니요. 트랙터는 시속 4km 정도로 가거든요.
땅을 갈 때는 시속 4km로 가거든요.
-타고 있으면 졸리나요?
-8시간 동안 타고 있으면 얼마나 졸리겠습니까?
그다음에 약을 칠 때도 마찬가지로 콤바인이 움직일 때도 약을 칠 때도 시속 4km로 끝도 없는
-스케일이 다르죠. 미국 농업은.
-가야 되는데 너무 위험한 거죠.
너무 졸리니까 그럼 다 밀고 막 사고가 날 수 있으니까.
그래서 미국 사람들은 자율주행을 나는 집에서 앱으로 볼 거야.
시작하고 만약에 가다가 경계에 걸리거나 장애물이 나오면 나한테 알려줘.
그래서 자율주행을 열심히 연구했다.
물론 우리나라는 그거보다는 작지만 그럼에도 불구하고 아까 전에 말씀드렸던 것처럼 빨리 쳐야 되는
경우가 있고 로타를 칠 수 있는 시간은 사실은 일년에 딱 정해져 있거든요.
4월 몇째 주에 파종이 끝나야 되고 몇째 주에는 해야 되고 그렇기 때문에 자율 작업에는 자율주행이
꼭 필요하게 됩니다.
-근데 이렇게 AI를 그러니까 농업에 결합시키시면서 어려운 점은 있으실 것 같아요.
왜냐하면 이게 단순한 작업들이 아니라 아까 말씀하셨던 지구의 천체와 관련된, 기후와 관련된,
또 올해 같이 갑자기 이렇게 더운 날이 AI가 그것도 AI가 예측할 수 없는 거 아니겠습니까?
이런 지점들을 생각해 봤을 때 농업이 좀 어렵다라고 생각을 하거든요. 어떻게 보십니까?
뭐가 제일 어려우십니까?
AI랑 농업이랑 연결시키실 때.
-기술적으로 가장 어려운 거는 어떤 AI를 만들든지 간에 데이터 부족이 가장 어렵죠.
그 회사가 자율주행을 그렇게 잘할 수 있는 이유는 그동안 팔았던 차들이 워낙 많으니 데이터를 많이
확보하고 있다 인 거고요.
마찬가지로 농업에서도 로타리를 친다든지 아니면 콤바인을 한다라든지 아니면 여러 가지 방제 작업을
한다고 할 때 그런 데이터가 아무래도 부족합니다.
농업 영역에서는 아직까지는 데이터가 다른 것에 비해서 부족하다가 기술적인 이유인 거고요.
그다음에 그럼에도 불구하고 요즘엔 AI 기본 모델이라는 것들이 워낙 많이 발전을 해서 데이터가
있으면 잘될 거라고 생각을 해요.
그래서 이거는 시간이 좀 지나면 해결될 수 있을 것 같은데 두 번째는 AI랑 같이 일하는 방법이
좀 바뀌어야 됩니다.
AI가 들어가 있는 기계가 내가 알아서 모든 걸 다 해주는 것이 아니기 때문에 경우에 따라서는
AI가 들어간 기계로 같이 논을 치는 방법이라든지 아니면 내가 AI를 써서 농사를 짓는 방법들,
그다음에 가장 중요한 거는 AI 기계가 아무래도 좀 비쌀 거잖아요.
이걸 써도 수익성이 나올 만한 마진, 대규모화, 그런 게 좀 돼야 될 겁니다.
-알겠습니다. 사실 농사가 수천 년 이어온 산업이고 인류가 처음 했던 작업이 농사라고 이야기도 나오고
사실 1차 혁명이잖아요.
농사라는 게 어떻게 보면 그런데 경험치가 엄청나게 많이 축적돼 있고 그 땅에도 그 땅 자체도 생명으로
보시고 흙도 만져보고 먹어보시는 분도 계시고 그 감각들
-맞아요.
-진짜 있어요. 그런 분들.
아, 수천 년 동안 땅에는 어떤 작물이 잘 자라고 이런 경험된 노하우들, 이거를 데이터로 꾸미기에는
단순히 자동차가 돌아다니면서 차가 다니는 방향과 속도와 이런 차들을 검색하는 것과 약간 차원의
문제일 거라고 생각이 들어서 어떻게 접근하고 계신지 궁금해요.
이게 접근이 쉽지 않을 것 같거든요.
-저도 인공지능을 공부하는 입장에서 봤었을 때 옛날에 제가 음성 인식이나 음성 합성 같은 걸 전공을
했을 때 그때만 하더라도 이렇게 막 하나하나 분석을 해서 했어요.
아, 이거는 이렇게 약간 공예품을 만들듯이 그랬는데 인공지능이 발전함에 따라서 기술이 어떻게
바뀌었냐면 그냥 인공지능이라는 박스,
-아, 다 집어넣는 거군요.
-그냥 다 부어놓고 네가 알아서 좀 배워봐 봐. 그러다 보니까 얘가 어떤 능력이 생겼냐 하면
가르쳐 주지 않아도 잘하는 일을 하게 된 거예요.
나라에서 굉장히 신경을 쓰고 있는 제조 AI, 왜냐하면 한국 사람들 손기술이 좋거든요.
이 수율이라든지 정밀도를 이렇게 만들 수 없는데 그럼 이것들을 결국에는 AI로 바꾸어내려고
노력을 많이 해요.
그런데 이거 하는 방법이 뭐냐면 작업자들의 손발에 카메라를 답니다.
-학습시키는 건가요? 그 데이터로.
-얼마나 빨리 어떤 판단을 내려서 어떤 공구를 어떻게 써서 한다라 그러면 그거를 계속 학습하면
이 AI는 아, 이때는 이렇게 움직이는 거구나 어떤 판단을 내리는 거구나 그걸 자동으로 쭉
학습을 할 수 있게 될 거예요.
마찬가지로 농업도 이럴 때 어떤 판단을 내렸고 이런 걸 갖다가 데이터를 조금씩 쭉 쌓아가다 보면은
그리고 물론 연구자들이 만들어 놓은 표준 농법도 있죠.
거기에다가 사람들이 이런 베리에이션을 많이 하고 있다 그러면은 이게 전체가 시간이 좀 지나면은
되게 빨리 배울 수 있을 거라고 생각을 해요.
그래서 저희는 예를 들면은 농법들을 갖다가 기록하는 서비스를 만들어 가지고 이렇게 오늘은 뭐 했고,
뭐 했고 뭐 했고 그냥 기록하세요.
저희도 이거를 몇 년 반복하다 보면은 아, 강원도에서 농사 짓는 분들은 평소에 이 정도 이렇게
하시던데 오늘 이렇게 하시는 게 괜찮으실 것 같으세요? 아니면 제가 다른 거 추천해 드릴게요.
이게 충분히 가능해질 거라고 생각하고 있습니다.
-아까도 잠깐 말씀해 주셨지만 해외에서도 농업과 AI 결합하는 게 한창 연구가 많이 되고 있다라고
하셨잖아요.
그렇다면 지금 또 글로벌 시장에서의 위치는 어느 정도라고 보세요?
-저희보다 큰 트랙터를 만드는 회사가 저희보다 좀 더 빠르게 카메라를 달아서 농경지에 대한 데이터가
많이 있는 나라가 있습니다.
미국이 훨씬 더 잘하는 게 있고 저희보다도 한 3년 정도 앞서 있는 것 같아요.
그런데 그들도 농작물에 대한 사진을 엄청나게 많이 찍으려고 노력을 하고 있고 저희도 그거에
따라가려고 노력을 좀 하고 있는 상황인 거고요.
그 정도 한 3년 정도 차이가 있다 그렇게 보여지고 있고요.
그런데 그럼에도 불구하고 농사는 나라에 특이한 면이 있기 때문에 예를 들어서 우리나라
농림부보다도 미국에 있는 회사가 지금 대한민국에 양파가 얼마만큼 나올 것 같아 먼저 알면 좀
곤란하잖아요.
약간 보안과도 관련된 부분이 좀 있기 때문 이거를 나라마다 각각 알아서 하려고 좀 할 거고요.
그래서 그런 나라마다 각각의 땅을 갖다가 관리하고 어떻게 작업을 해야 되겠다 그런 AI는 스스로
가져가야 되는 거라고 생각합니다.
-그렇죠, 그 땅에 관련된 내용을 빅데이터를 주지는 않겠죠.
이 땅에서 할 수 있는 건 우리가 제일 잘 알아야 되기 때문에 이것까지 뺏기면 이제 그쪽 기계가 더 잘
농사를 지으면 그쪽 기계를 사는 게 낫죠.
-그다음에 식량도 식량인데 그 사실은 비료, 연료, 농약, 이런 거 다 100% 수입이거든요.
호르무즈 해협 때문에 비료가 난리가 나고 그런 것들이 다 연관관계가 있기 때문에 그러면은 김밥이
4천 원 되는 거는 굉장히 큰 문제가 있잖아요.
그런 문제가 생기지 않으려면 관리를 잘 해야 될 겁니다.
-그렇게 따지면 세계화로 가는 건 되게 어려운 건 아닙니까?
왜냐하면 그 땅의 지형은 잘 공개하지 않을 테니까요.
왜냐하면 거기를 빅데이터를 해서 우리나라가 진출하기에는 쉽지는 않을 것 같다는 생각도 들기도 하네요.
-그런데 이거를 시스템으로 팔 수는 있죠.
중진국이라든지 개발도상국 지원이 들어갈 때 농업연구소부터 우선 지어져요.
-종합 시스템 그러니까 생태계를 가져가는 거군요.
대표님이 생각하는 AI 농업의 최종 버전은 어떤 버전이라고 봐야 될까요?
-결국에는 인공지능이라는 거는 누구나 전문가, 내가 그렇게 많이 알지 않아도 전문가처럼 할 수 있는 거고
그다음에 내가 손발이 너무 힘들지 않아도 그 일이 가능해야 될 거라고 생각을 합니다.
그래서 그동안에 1차 산업이어서 너무 수천 년 동안 해왔기 때문에 당연하게 농부라면 새벽 4시에 일어나서
농업적 근면성을 발휘해서 당연히 땀 흘리고 목욕탕 의자 엉덩이에 붙여서 그리고 이동해 가면
-뻘뻘 흘리면서
-그게 당연하다고 생각하지만 앞으로는 그게 없어지는 거죠.
그게 없어져도 충분히 이득을 낼 수 있고 충분히 원하는 농사를 지을 수가 있고 충분히 농업이라는 생태계가
잘 굴러갈 수 있는 기계가 도입되는 게 방법이라고 생각을 하고 있고요.
먹고 사는 거라서 저희 아들들, 딸들이 되게 건강하고 좋은 거를 먹어야 되겠다, 되게 싼 가격에 그러니까
사실은 잘못해가지고서는 이거를 전부 다 수입을 하면 사실 밀,콩은 전부 다 100% 수입이거든요.
어쩔 수가 없어요. 이거는 해결할 수 있는 방법이 없고 그러면 나머지 것들이라도 좀 건강한 거, 약이 안
쳐져 있는 거, 그다음에 성분이 훌륭한 것들, 그런 거를 굉장히 싸게 먹을 수 있어야 되거든요.
정말 우리가 흔히 갈 수 있는 분식집에서도 아주 좋은 농산물로 만든 게 있어야 국가 차원에서도 선진국이지
-누구나 저가로 양질의 식품을 마음껏 섭취할 수 있는 것, 그게 대표님의 목표시군요.
-그렇게 되면 좋겠다고 생각합니다.
-그렇게 이해하면 될까요?
-네.
-마지막으로 그럼 질문드리겠습니다.
대표님에게 있어 AI란 무엇인지 한번 좀 한 말씀해 주시겠습니까?
-거창한 뜻이 있어서 인공지능을 한 것도 아니고 어쩌다 보니까 학교에서 인공지능 전공을 골라서
그리고 여태까지 쭉 인공지능을 해왔는데 근데 한편으로는 너무 빨리 잘 발전해 왔어요.
그래서 기존에 제가 해 왔었어야 되는 방식이 인공지능으로 해서 너무 빨리 발전하다 보니까
굉장히 흥미로운 존재,
-흥미로운 존재.
-그 다음에 제가 업으로서 이어나가면서 한 번 진짜 모든 것을 던져서 투자해 봐도 아깝지 않은
그런 존재 그런 것 같습니다.
-알겠습니다.
이 일을 즐기고 계시다는 게 느껴질 정도로 그러니까 되게 말씀하시는데
-행복해 보이시지 않나요?
-왜 일 얘기하시는데 이렇게 재미있게 얘기하시는 분이 계신가 뭐 이런 생각이 들었던 시간이었습니다.
-스스로 가스라이팅을
-그렇죠, 그래야 또 살죠.
-체면이라고 표현을 하겠네요.
알겠습니다. 오랫동안 사람의 경험과 땀으로 이어져 온 농업이잖아요.
제가 사실 잘 모르는 분야라 오늘 이것저것 많이 여쭤봤던 것 같아요.
저도 궁금했던 게 너무 많고 잘 모르는 부분이 나오니까 굉장히 저도 호기심이 더 생기는 그런 시간이
아니었나라는 생각이 듭니다.
이제 그 경험 위에서 AI라는 새로운 기술이 더해지면서 대한민국 농업도 이제는 새로운 전환점을
맞이하고 있는 거 아닌가라는 생각이 좀 듭니다.
-저도 그런 생각이 오늘 딱 들었고 하지만 우리가 또 기억해야 할 건 기술은 변해도 결국 사람을 위한
농업이라는 그 본질, 아까 또 대표님의 최종 목표시기도 했죠.
그 본질은 변하지 않는 것 같습니다.
-그렇습니다.
아까 말씀하셨다시피 누구나 어디서든 양질의 식품을
-저가로.
-저가로 섭취할 수 있는 것, 그 목표가 정말 꼭 이루어지기를 기대해 봐야 될 것 같습니다.
앞으로 AI 농업이 함께 만들어갈 새로운 변화를 기대해 보겠고요.
오늘 또 귀한 이야기 들려주신 최진규 대표님께 다시 한 번 감사의 말씀을 드립니다. 고맙습니다.
-감사합니다.
-오늘 준비한 탑클래스의 내용은 여기까지입니다.
-저희는 다음 이 시간 또 다른 성공 스토리로 찾아뵙겠습니다.
함께해 주신 여러분
-(같이) 고맙습니다.