러시아에게 있어 인공지능과 로봇공학의 전략적 중요성 (읽는 시간: 72분 / 광고 없음 / 유료 구독 필요 없음)

러시아는 인공지능과 로봇 기술을 어떻게 세계 패권 장악에 활용하는가?

인공지능(AI)과 로봇공학은 21세기의 핵심 기술로 전 세계적으로 자리매김했습니다. 이 기술들은 경제, 사회, 군사 분야에 심대한 변화를 가져오고 있으며, 국제 경쟁과 국가 전략적 입지를 결정짓는 중심 무대가 되었습니다. 이러한 기술을 개발, 적용, 효과적으로 활용하는 능력은 기술 주권과 글로벌 경쟁력의 척도로 점점 더 중요하게 여겨지고 있습니다. 이러한 국제적 맥락에서 러시아의 AI 및 로봇공학 역량 확대를 위한 노력은 국제적으로 상당한 중요성을 지니며, 전 세계의 주목을 받고 있습니다.

러시아의 야망과 국가적 우선순위

러시아는 인공지능과 로봇공학 개발을 국가 발전과 안보를 위한 전략적 우선순위로 명시적으로 선언했습니다. 이러한 기술은 경제 현대화, 국방력 강화, 그리고 국가의 기술 주권 확보에 매우 중요하다고 여겨집니다. 블라디미르 푸틴 대통령은 이미 2017년에 인공지능 분야의 선두주자가 "세계의 지배자"가 될 것이라고 강조하며 이 기술의 중요성을 역설했습니다. 이 발언은 크렘린궁이 인공지능에 얼마나 높은 전략적 중요성을 부여하는지를 보여줍니다.

이러한 야망은 주요 전략 문서에 구체화되어 있습니다. 2019년에 처음 채택되고 2024년 2월에 전면 개정된 "2030년까지의 국가 인공지능 개발 전략"과 역시 2024년 2월에 채택된 "과학기술 발전 전략"은 이러한 야망의 정치적 틀을 형성합니다. 이 전략들은 러시아의 기술적 독립성을 확보하고 세계 인공지능 시장의 선두 주자로 자리매김하는 것을 목표로 합니다. 군사적 응용 분야에 대한 강한 강조는 단순한 국방 전략뿐 아니라, 영향력을 투사하고 인구 개발이나 경제 다각화와 같은 다른 분야의 잠재적 약점을 보완하는 수단으로도 이해되어야 합니다. 따라서 인공지능 개발은 러시아에게 단순한 기술적 프로젝트가 아니라, 세계 무대에서 러시아의 지위를 공고히 하거나 되찾기 위한 심오한 지정학적 프로젝트입니다.

그러나 공언된 “기술 주권”은 글로벌 기술 공급망의 현실과 소련 붕괴 이후 지속된 기술 추격 경쟁의 유산과는 극명한 대조를 이룹니다. 특히 고성능 마이크로칩과 같은 외국산 하드웨어에 대한 의존은 고질적인 문제로 남아 있습니다. 국제 제재는 이러한 의존성을 더욱 악화시키고 서방 기술 접근을 크게 저해했습니다. 따라서 “주권”은 완전한 자급자족보다는 핵심적인 의존성을 줄이는 동시에 중국과 같은 잠재적으로 더 통제 가능한 새로운 의존 관계를 구축하거나, 자국의 특화된 역량을 개발하는 전략적 노력으로 해석되어야 합니다.

본 논문은 러시아 연방의 인공지능 및 로봇공학 발전 과정을 종합적으로 분석합니다. 정치적·전략적 틀, 연구 및 산업 분야의 주요 주체, 그리고 민간 및 군사 부문의 핵심 응용 분야를 살펴봅니다. 나아가 국제 제재와 구조적 장벽으로 인한 과제들을 조명합니다. 또한 러시아가 이 분야에서 추진하거나 구축하려는 국제 협력 관계와 더불어 이러한 기술의 점진적인 도입과 관련된 윤리적·사회적 함의에 대해서도 집중적으로 다룹니다. 본 논문은 러시아 인공지능 및 로봇공학의 현재 동향, 정부의 정책 방향, 그리고 미래 전망에 대한 심층적인 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

인공지능 및 로봇공학 분야의 국가 전략 및 거버넌스

러시아 정부는 인공지능과 로봇공학의 발전을 촉진하고 이끌기 위해 여러 전략 문서와 제도적 장치를 마련했습니다. 이러한 계획들은 국가적 의제에서 이 기술들에 높은 우선순위를 부여하고 있음을 반영합니다.

2030년까지 인공지능 개발을 위한 국가 전략

“2030년까지 국가 인공지능 개발 전략”(이하 “국가 인공지능 전략”)은 2019년 10월 대통령령으로 채택되었습니다. 이 전략은 정부의 인공지능 개발 프로그램의 기반이 되며, 러시아 인공지능 기술이 세계 시장에서 상당한 점유율을 확보하는 것을 목표로 합니다. 전략은 국가 이익 보호 및 국가 전략 우선순위 이행을 위한 인공지능 활용 방안을 포함한 포괄적인 목표와 핵심 과제를 제시합니다. 주요 지원 분야는 과학 연구, 인공지능 소프트웨어 개발, 데이터 품질 및 가용성 향상, 견고한 하드웨어 인프라 구축, 숙련된 인력 양성, 그리고 러시아 인공지능 기술 시장 확대를 위한 통합 시스템 구축입니다.

2024년 2월, 푸틴 대통령은 약 40페이지 분량의 수정 및 추가 사항을 포함하는, 이 전략을 전면적으로 업데이트하는 법령에 서명했습니다. 이 업데이트는 변화된 지정학적 및 경제적 환경, 특히 2022년 이후 부과된 국제 제재와 그로 인한 서방 AI 기술 및 부품 접근 제한에 대한 직접적인 대응입니다. 개정된 전략은 새롭고, 경우에 따라 매우 야심찬 목표를 설정하고 있습니다

• 인공지능 솔루션 개발 및 구현 서비스 연간 규모가 2022년 120억 루블에서 2030년 600억 루블로 증가할 것으로 전망된다.
• 인공지능 분야의 대학 졸업생 수를 연간 3,000명에서 15,500명으로 늘리는 것.
• 인공지능 기술에 대한 대중의 신뢰도를 2022년 55%에서 2030년까지 최소 80%로 높이는 것.
• 인공지능 도입 준비도가 높은 우선 경제 부문의 비중을 12%에서 95%로 높이는 것.
• 국가 전체 누적 컴퓨팅 능력 6.2엑사플롭스 달성.
• 누적된 기업 AI 투자액 약 3조 6천억 루블을 동원할 계획입니다.
• 2030년까지 인공지능(AI)을 통해 국내총생산(GDP)에 11조 2천억 루블의 추가 기여를 달성한다.
• 2030년까지 러시아가 주요 AI 지표에서 세계 5대 국가에 진입하는 것을 목표로 한다.

따라서 국가 인공지능 전략은 러시아의 인공지능 분야 방향과 목표를 규정하는 핵심적인 정치 문서입니다. 2024년 개정판은 변화하는 현실에 대한 적응과 기술 주권 확보를 위한 노력 강화를 보여줍니다.

과학기술 발전 전략 (2024년 2월)

인공지능 전략 업데이트와 병행하여 2024년 2월 28일 대통령령 제145호는 새로운 "과학기술 발전 전략"을 수립했습니다. 2030년대까지 러시아의 과학기술 방향을 제시하는 이 문서는 우크라이나 전쟁, 광범위한 제재, 그리고 심화되는 세계적 기술 경쟁이라는 배경 속에서 마련되었습니다. 이는 국제적 고립과 경제적 어려움에도 불구하고 기술적 야망을 추구하려는 러시아의 의지를 반영하며, 선별된 동맹국과의 협력 강화 및 국가 자립도 강화에 중점을 두고 있습니다.

이 전략은 "스마트 제조, 로봇 공학, 고성능 컴퓨팅, 신소재, 기계 학습 및 인공지능을 포함한 첨단 생산 기술로의 전환"을 우선순위 중 하나로 명시하고 있습니다. 선도 국가들과의 기술 격차를 줄여야 할 필요성을 인정하는 동시에, 기업들의 기술 혁신 수용도 저조 및 과학기술 잠재력이 특정 지역에만 집중되어 있는 현상과 같은 "지속적인 부정적 추세"를 지적합니다. 특히 새롭게 설정된 목표는 "연구 개발에 인공지능을 통합하는 것"입니다. 이처럼 포괄적인 전략은 인공지능과 로봇 공학 개발을 국가 과학기술 주권 및 안보라는 더 넓은 틀 안에 포함시키며, 고립 극복과 국가 현대화를 위해 이러한 기술의 중요성을 강조합니다. 2024년 초에 개정된 전략과 새로운 전략이 시의적절하게 채택된 것은 기술적으로 더 빠르게 따라잡고 서방에 대한 의존도를 줄여야 한다는 필요성에 대응하여 러시아 기술 정책을 더욱 시급하게 조정하고 있음을 보여줍니다.

국가 프로젝트 "디지털 경제" 및 연방 프로젝트 "인공지능"

국가 인공지능(AI) 전략은 오랜 역사를 자랑하는 국가 프로젝트 "러시아 연방 디지털 경제"와 밀접하게 연관되어 있습니다. 이 포괄적인 프로그램 내에서 "인공지능"이라는 구체적인 연방 프로젝트가 수립 및 승인되었습니다. 이 연방 프로젝트는 국가 AI 전략에 명시된 목표를 달성하기 위한 주요 실행 메커니즘 중 하나입니다. AI 개발 관련 특정 사업에 대한 자금은 이 프로젝트 예산을 통해 부분적으로 지원됩니다. 그러나 당초 계획된 자금 배분액은 코로나19 팬데믹과 그 이후 변화하는 경제 상황과 같은 외부 요인으로 인해 조정되었음을 유의해야 합니다. 경제개발부(MoED)는 AI 정책 수립을 주도하는 기관으로 지정되어 견고한 국내 AI 산업 구축을 위한 노력을 총괄하고 있습니다. 이러한 프로젝트와 관련 제도적 구조는 전략적 비전을 실현하기 위한 정부의 구체적인 노력을 보여줍니다.

자금 조달 메커니즘 및 정치적 틀

러시아 정부는 인공지능(AI)과 로봇공학 분야에서 야심찬 목표를 달성하기 위해 상당한 재정 자원을 동원하고 구체적인 정책 프레임워크를 구축했습니다. 연방 경제에너지부(BMWiK)는 2025년까지 AI 전략 이행에 총 약 50억 유로를 투입할 계획이라고 발표하며 기존 계획을 재확인했습니다. 국가 과학 연구 예산의 상당 부분은 AI 기반 군사 연구 개발에 명시적으로 배정되어 있습니다. 드미트리 체르니셴코 부총리는 국가 연구 예산의 5%를 AI 연구에 직접 투자하고, 추가로 15%는 AI 도구를 활용하는 기타 연구 분야에 배정할 것이라고 발표했습니다.

자금 조달은 연방 예산, 국영 기업의 기여금, 그리고 민관 협력 사업(PPP)을 포함한 예산 외 재원 등 다양한 경로를 통해 이루어집니다. 개정된 과학기술 발전 전략의 핵심 목표는 2035년까지 연구 개발에 대한 민간 투자를 공공 투자와 최소한 동등하게 만드는 것입니다. 스베르방크를 비롯한 국영 기업은 인공지능(AI) 프로젝트의 실행뿐만 아니라 자금 조달에도 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 스베르방크는 주요 AI 정책 문서를 개발하는 임무를 맡았으며, 자체 효율성 향상과 새로운 사업 영역 개발을 위해 기술 부문에 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 이러한 자금 조달 구조는 국가와 국영 기업의 지배적인 역할을 보여주는 동시에, 기술 개발 자금 조달에 민간 투자자를 더욱 적극적으로 참여시키려는 노력을 반영합니다.

주요 국가 행위자 및 그들의 역할

• 경제개발부(MoED): 인공지능 정책을 수립하고 국가 인공지능 산업 발전을 조율하는 중심 기관 역할을 합니다.
• 디지털 개발·통신·대중매체부: 국가 프로젝트 "디지털 경제" 및 관련 연방 프로젝트에서 중요한 역할을 수행합니다.
• 국방부(MoD): 군사 인공지능(AI) 응용 프로그램 개발의 주요 주도 기관입니다. 국방부는 AI 개발 전담 부서를 설립하고 이 분야의 수많은 연구 개발 프로젝트를 감독하고 있습니다.
• ERA 테크노폴리스(아나파): 군사 목적의 인공지능 개발에 집중하는 전문 군사 연구 개발 센터.
• 첨단연구재단(FPI): 미국의 DARPA에 해당하는 러시아 기관으로 여겨지며, 인공지능 분야를 포함한 첨단 연구 프로젝트를 장려하고 수행하는 역할을 맡고 있습니다.
• 러시아 과학재단(RSF): 인공지능을 포함한 다양한 과학 분야의 기초 연구 개발 프로젝트를 지원하며, 2030년까지의 전략적 목표를 추구합니다.
• 러시아 연방 우주국(로스코스모스)은 인공지능(AI) 및 로봇 공학 정책과 규제 노력을 "2024년까지 AI 및 로봇 공학 관계 규제 개발 개념"에 맞춰 추진하도록 지시받은 핵심 기관입니다. 이는 우주 공간이 AI 및 로봇 공학의 구현과 발전에 전략적으로 중요한 분야로 여겨지고 있음을 시사하며, 특히 이중 용도 기술에 중점을 두고 러시아가 전통적으로 높은 위상을 유지해 온 첨단 기술 분야에서 국가 역량을 강화하려는 의도가 엿보입니다.

이러한 핵심 주체들을 파악하면 국가 인공지능 및 로봇 공학 의제 이행에 대한 책임이 명확하게 규정되어 있고, 국가 통제와 전략적 부문에 강한 비중이 두어지는 제도적 환경이 드러납니다. 이러한 높은 수준의 중앙집권화와 국가 및 국영기업의 지배적인 역할은 특히 군사 부문과 같이 특정 우선순위에 대한 신속한 자원 동원을 가능하게 할 수 있지만, 역동적이고 다각화된 인공지능 생태계에 필수적인 민간 부문의 혁신과 민첩성을 저해하여 장기적으로 글로벌 경쟁력을 약화시킬 위험이 있습니다.

러시아의 국가 인공지능 및 로봇 전략 개요

러시아의 국가 인공지능 및 로봇 전략 개요 – 이미지: Xpert.Digital

러시아는 인공지능(AI)과 로봇공학 개발을 위해 여러 가지 전략적 접근 방식을 추진하고 있습니다. 2019년 10월 초안이 채택되고 2024년 2월 최종 수정된 '2030년까지의 AI 개발 국가 전략'은 세계 AI 시장에서 상당한 점유율을 확보하고, 기술적 리더십을 강화하며, GDP에 대한 AI 기여도를 높이고, AI 관련 지표에서 세계 5위권에 진입하는 것을 목표로 합니다. 이 전략의 주요 주체로는 경제개발부(MoED), 디지털개발부, 국방부, 그리고 전략 개발에 참여한 스베르방크 등이 있습니다. 자금은 연방 예산, 국영 기업, 민관 협력 사업(PPP), 그리고 연방 프로젝트 'AI'를 통해 조달됩니다.

2024년 2월에 채택된 과학기술 발전 전략은 기술 주권, 자급자족, 그리고 인공지능(AI) 및 로봇공학 같은 첨단 생산 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 목표는 AI를 연구개발(R&D)에 통합하는 것입니다. 이 전략은 러시아 정부, 대통령 과학교육위원회, 그리고 교육과학부(MoED)와 국방부 등의 부처가 담당합니다. 자금은 연방 및 지방 예산, 국영 기업, 그리고 민관협력사업(PPP)과 같은 예산 외 자금으로 조달되며, 2035년까지 민간과 공공 부문의 투자 비중을 균등하게 맞추는 것을 목표로 합니다.

또 다른 중요한 요소는 국가 프로젝트 "디지털 경제", 특히 2019년부터 진행 중인 연방 프로젝트 "AI"입니다. 이 프로젝트는 안정적인 AI 산업 구축, 기업 및 행정 분야에 AI 도입, 전문가 양성을 목표로 합니다. 교육과학기술부(MoED)와 디지털개발부가 이 프로젝트를 담당하고 있으며, 자금은 주로 국가 프로젝트 "디지털 경제"에서 지원받고 연방 예산에서 일부 충당됩니다.

2020년 8월에 채택된 2024년까지의 인공지능(AI) 및 로봇공학 개발 규제 체계는 규제 시스템을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이 체계는 AI 및 로봇공학 분야의 응용을 촉진하고 법적 장벽을 식별하는 데 중점을 둡니다. 주요 이해관계자로는 교육과학기술부(MoED), 로스코스모스(Roscosmos) 및 기타 연방 행정 기관이 있습니다. 간접적인 재정 지원 메커니즘은 투자 및 개발에 유리한 환경을 조성함으로써 뒷받침됩니다.

참여 주체 및 생태계: 연구, 국영 기업 및 민간 부문

러시아의 인공지능 및 로봇공학 발전은 국가 지원 연구 기관, 강력한 국영 기업, 그리고 새롭게 부상하고 있지만 도전적인 민간 부문으로 구성된 복잡한 네트워크에 의해 뒷받침되고 있습니다.

주요 연구 센터 및 대학

러시아는 수학 및 과학 교육 분야에서 탄탄한 전통을 자랑하며, 이는 인공지능 인재 양성의 중요한 토대가 됩니다. 특히 연구 역량을 강화하고 지식의 응용화를 가속화하기 위해 정부는 여러 차례에 걸쳐 전문 인공지능 연구 센터를 설립하고 재정적으로 지원해 왔습니다.

이러한 센터들의 첫 번째 설립은 2021년에 이루어졌습니다. 스콜코보 과학기술대학교(Skoltech), 이노폴리스 대학교, ITMO 대학교, 고등경제대학교(HSE), 모스크바 물리학기술대학교(MIPT), 러시아 과학아카데미 시스템 프로그래밍 연구소(ISP RAS) 등 6개 주요 기관이 4년 주기로 총 80억 루블 이상의 국가 지원금을 받았습니다. 이 센터들은 첨단 인공지능 기술 개발, 강인공지능(Strong AI) 기초 연구, 예측 기술 탐구, 그리고 산업 파트너와의 적극적인 협력에 중점을 두고 있습니다.

2023년에는 6개의 연구센터가 추가로 선정되는 2차 지원 사업이 진행되었습니다. 선정된 센터에는 NN 블로힌 국립 종양학 연구센터와 같은 전문 의료 연구 기관뿐만 아니라 사마라 대학교, 노보시비르스크 주립대학교, MEPhI 국립 원자력대학교, 니즈니노브고로드 로바체프스키 주립대학교(NNSU), 상트페테르부르크 주립대학교와 같은 지역 대학들이 포함됩니다. 이들 센터는 2026년까지 총 50억 루블(예산 외 자금 포함)의 지원을 받게 되며, 의료, 건설, 농업, 운송 및 물류와 같은 우선 분야에서 응용 인공지능 솔루션 개발에 더욱 집중할 것으로 기대됩니다. 자금 지원의 핵심 조건은 산업계 참여를 보장하기 위한 예산 외 자금의 상당한 공동 투자 확보입니다. 2025년에는 3차 지원 사업이 계획되어 있으며, 최소 6개 연구센터에 약 45억 루블이 지원될 예정이고, 이 또한 상당한 공동 투자 확보를 조건으로 합니다.

이 센터들의 구체적인 연구 분야는 광범위하며, 머신러닝 아키텍처 및 알고리즘, AI 애플리케이션용 데이터 제공 및 준비, 기본 및 생성 모델 개발(푸틴 대통령이 2030년까지 국가 지원을 지시한 대규모 언어 모델 포함), 인간-AI ​​상호작용 연구, 그리고 과학, 교육 및 사회 부문을 위한 응용 연구 프로젝트 등을 포함합니다.

이들 센터의 연구 활동 및 결과 사례는 그들의 노력이 얼마나 광범위한지 보여줍니다

• 고등경제대학(HSE)은 13개 학과와 300명 이상의 직원이 참여하는 종합 인공지능 연구 센터를 운영하고 있으며, 세 가지 글로벌 연구 분야를 담당하고 있습니다. 주요 프로젝트로는 이미지 처리 모델 자동화(AutoOD), 그래프 신경망을 활용한 날씨 예측 모델 개발(WRF fast), 머신러닝 프로세스 최적화를 위한 자체 개발 MLOps 플랫폼 구축 등이 있습니다. SBER, Yandex, MTS AI 등 러시아 유수의 기술 기업들이 이 프로젝트에 파트너로 참여하고 있습니다.
• 남우랄 주립대학교(SUSU)는 로봇 공장(PAO ChKPZ)과 협력하여 과학과 생산을 긴밀하게 통합한 러시아 최초의 산업용 로봇 센터를 설립했습니다. 이 센터의 목표는 로봇 기술 집약적 기업을 위한 전문가 양성과 RusRobot 산업용 로봇 개발 또는 사람의 개입 없이 완전히 자동화된 공장인 "다크 워크숍" 설계와 같은 특정 산업 프로젝트 구현을 포함합니다.
• 스콜테크는 가스프롬 네프트를 위해 얼음 상태를 정확하게 예측하는 소프트웨어를 개발했고, 이노폴리스 대학교는 제약 회사인 켐라르를 위해 분자의 억제 활성을 예측하는 소프트웨어를 개발했는데, 이는 신약 개발 효율성을 높이는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

러시아 연구진의 인공지능 분야 논문 발표 활동이 긍정적인 흐름을 보이고 있습니다. 최고 수준의 국제 인공지능 학술대회(A* 등급)에 발표된 러시아 연구진의 논문 수는 2019년과 2023년 사이에 70% 증가했습니다. 논문 발표 건수 기준으로 선두를 달리는 기관은 스콜테크(Skoltech, 전체 논문의 30%)와 고등과학연구소(HSE, 29%)이며, 모스크바와 상트페테르부르크가 이러한 연구 활동의 주요 지역 중심지입니다.

국영기업의 역할

러시아의 인공지능 개발 전략은 독특한 특징을 갖고 있는데, 정부 기관이나 민간 부문보다는 국영기업(SOE)이 상당 부분 주도한다는 점입니다. 크렘린궁은 인공지능 관련 사업의 기획 및 실행을 신뢰할 수 있고 통제 가능한 국영기업에 위탁하는 전략을 펼치고 있습니다.

• 스베르방크: 러시아 최대 국영 은행인 스베르방크(구 러시아 스베르방크)는 국가 인공지능(AI) 정책 수립에 있어 핵심적인 역할을 수행해 왔습니다. AI 로드맵, 국가 AI 전략, 연방 프로젝트 "인공지능" 등 주요 전략 문서를 개발하는 임무를 맡았습니다. 금융 기관으로서의 역할이 주를 이루지만, 스베르방크는 운영 효율성을 높이고 기술 기반의 새로운 제품 라인으로 사업을 다각화하기 위해 기술에 막대한 투자를 해왔습니다. 그 결과, 스베르방크는 러시아를 선도하는 기술 기업 중 하나로 자리매김했습니다. 자회사인 스베르테크는 11,500명 이상의 직원을 고용하고 수백 개의 프로젝트를 진행하고 있습니다. 또한, 러시아 최대 규모의 데이터 처리 센터를 설립했으며, 2016년 이후 "빅데이터" 관련 사업을 기하급수적으로 확대해 왔습니다. 스베르방크는 아마존의 알렉사에 대항하는 음성 비서 "살류트" 제품군과 얼굴 및 음성 인식 기능을 갖춘 AI 기반 ATM 등 자체 AI 기반 고객 기술을 적극적으로 개발하고 있습니다. 최근 개발 사례로는 상당한 사용자 기반을 확보한 생성형 AI 모델인 GigaChat과 Kandinsky가 있습니다. 나아가 스베르방크는 러시아 AI 스타트업을 지원하는 500 Startups와 같은 국제적인 기관과의 파트너십, 그리고 자율주행 분야에서 Cognitive Technologies와의 협력 등을 통해 러시아 AI 생태계 전반에 투자하고 있습니다. 크렘린이 스베르방크를 AI 개발의 선두주자로 선정한 이유는 기술적 효율성과 정부에 대한 충성도에 대한 신뢰도 때문입니다. 이를 통해 정부는 AI 개발을 통제하는 동시에 스베르방크는 상업적 이익을 얻을 수 있습니다.
• 로스텍(Rostec): 국영 방위산업 기술 기업인 로스텍은 신형 무기 체계에 인공지능(AI)을 적용하는 데 큰 관심을 갖고 있으며, 국방부의 AI 개발 노력으로부터 많은 도움을 받고 있습니다. 그러나 국가 프로젝트 "디지털 경제"의 틀 안에서 로스텍은 AI 분야를 직접 주도하기보다는 5G 통신, 블록체인, 산업용 사물인터넷(IIoT)과 같은 기술 로드맵을 수립하는 데 더 중점을 두었습니다. 첨단 기술 관련 공개 논의에서 로스텍은 순수 AI 프로젝트보다 이러한 다른 프로젝트들을 우선시하는 경향이 있습니다. 그럼에도 불구하고 로스텍은 민간 및 군사 플랫폼 모두에 AI를 통합하고 있습니다. 민간 ​​부문에서는 NtechLab(FindFace 기술 개발사) 참여를 통해 발전시킨 얼굴 인식 기술이 대표적인 예입니다. 군사 부문에서는 RB-109A 빌리나 전자전 시스템이나 MiG-35 및 Su-35 전투기의 표적 획득 및 작전 제어 개선과 같은 신규 및 기존 시스템에 AI를 통합하고 있습니다. 로스텍은 또한 AI를 활용하여 내부 제조 공정을 최적화하는데, 예를 들어 AI 기반 제조 시스템이나 철강 생산 과정의 오류 감지 등에 활용하고 있습니다.

스베르방크와 로스텍 같은 강력한 국영기업에 핵심 역할을 이전함으로써 크렘린은 인공지능 개발의 전략적 방향, 특히 민감한 분야와 이중 용도 잠재력을 가진 기술에 대한 높은 수준의 통제력을 확보하게 됩니다. 이러한 강력한 국가 통제는 특정 우선순위에 따라 자원을 신속하게 동원할 수 있도록 하지만, 이러한 기업들이 시장의 압력에 완전히 노출되지 않고 민간 부문 기업들이 소외될 경우 혁신과 경쟁을 저해할 위험도 내포하고 있습니다.

민간 부문 발전과 과제

국가 기관의 지배적인 역할에도 불구하고, 민간 부문, 특히 매우 혁신적인 기업들과 국제적 기준으로는 작지만 성장하고 있는 스타트업 생태계는 러시아의 인공지능 및 로봇 공학 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 얀덱스는 러시아 최대 규모이자 국제적으로 가장 인정받는 기술 기업으로서 인공지능(AI) 분야를 선도하고 있습니다. 이 회사는 AI 기반 제품과 서비스를 지속적으로 개발하고 있으며, 대표적인 예로 러시아 시장 점유율 77%를 차지하는 음성 비서 "앨리스", 자율 배송 로봇(얀덱스 로버), 무인 차량용 첨단 기술 등을 들 수 있습니다. 특히, 얀덱스는 자율 주행 차량의 동작 계획에 트랜스포머 네트워크를 활용하여 교통 상황에 더욱 자연스럽고 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술적 리더십과 전문성에도 불구하고, 얀덱스는 스베르방크와 같은 국영 기업에 비해 정부의 공식 AI 전략에서 상대적으로 소외된 위치에 있습니다. 크렘린궁은 얀덱스의 민간 소유 구조와 과거 국제적 연계를 이유로 얀덱스를 다소 불신하는 시각으로 바라보고 있습니다. 과거 러시아 정부는 얀덱스에 기업 지배구조 변경을 강요하여 국가의 통제력을 강화한 바 있습니다. 국가 통제 기업에 대한 이러한 불신과 선호는 근본적인 딜레마를 야기합니다. 기술적 리더십을 추구하려면 최고의 인재와 가장 혁신적인 기업의 참여가 필수적이지만, 정치 체제는 동시에 통제를 우선시하고 국가에 충성하는 주체를 우대합니다. 만약 정치적 충성심이 기술적 우수성보다 우선시된다면, 이는 최적의 결과를 가져오지 못할 수 있습니다.
• 스타트업 생태계: 러시아의 AI 스타트업 생태계는 미국이나 중국과 같은 글로벌 허브에 비해 규모가 상당히 작습니다. 보고서에 따르면 AI 기업은 193개에서 420개 사이로 추정됩니다. 그럼에도 불구하고, 정부는 AI 스타트업의 창업 및 발전을 촉진하기 위한 "디지털 경제 국가 프로젝트"와 같은 지원 프로그램을 운영하고 있습니다. 러시아는 2030년까지 세계적인 스타트업 중심지로 발돋움하겠다는 목표를 세웠으며, 전통적으로 우수한 과학 및 수학 교육 시스템을 바탕으로 스타트업 발전에 대한 잠재력을 보고 있습니다. 그러나 민간 기업과 스타트업은 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 10년 이상 지속된 저성장, 벤처 캐피털 투자에 불리한 환경, 그리고 정치적 영향력에 취약하다고 여겨지는 사법부 등이 그 예입니다. 이러한 요인들은 민간 투자를 위축시키고 미국이나 중국에서 볼 수 있는 것과 같은 역동적이고 민간 주도적인 AI 산업의 발전을 저해합니다. 국가 주도 연구 센터에 대한 지나친 집중과 국영기업의 지배는 인공지능 개발이 국가 안보 이익과 대규모 국영기업의 요구에 지나치게 치우치게 만들고, 파괴적 혁신과 스타트업 생태계의 민첩성을 간과하게 할 수 있습니다. 이는 빠르게 변화하는 글로벌 인공지능 시장에서 장기적인 경쟁력을 저해할 수 있습니다.
• 로봇 제조업체 및 시스템 통합업체: 러시아에는 그리닉 로보틱스, 안드로이드 테크니카, 아리픽스 로보틱스, 첼랴빈스크의 로봇 공장(ChKPZ) 등 산업용 로봇을 생산하는 국내 제조업체가 증가하고 있습니다. 프로모봇은 인공지능(AI)을 활용한 상호작용 및 특정 작업 수행이 가능한 서비스 로봇 제조업체로 자리매김했으며, 해외 수출도 활발히 진행하고 있습니다. 제조업체 외에도 생산 환경에 로봇 솔루션을 구현하는 시스템 통합업체 시장이 존재합니다. 제재 이전에는 쿠카, 파낙, ABB 등 많은 해외 ​​로봇 제조업체가 러시아에 자회사 또는 판매 파트너를 두고 있었습니다. 그러나 2022년 이후 이들의 기술과 노하우에 대한 접근이 크게 제한되었습니다. 수잔 주립대학교(SUSU)의 산업용 로봇 센터처럼 대학과 산업계 간의 협력은 지식 이전과 숙련된 인력 양성에 긍정적인 신호입니다. 하지만 이러한 모델의 확장성과 특정 지역 또는 산업 분야를 넘어의 확산은 AI와 로봇 기술을 통한 러시아 산업의 광범위한 현대화를 위해 매우 중요할 것입니다.

러시아의 주요 인공지능 연구 센터 및 중점 연구 분야

러시아의 주요 AI 연구 센터 및 중점 연구 분야 – 이미지: Xpert.Digital

러시아의 주요 AI 연구 센터와 그 연구 분야는 AI 연구에 대한 폭넓은 헌신을 보여줍니다. 2021년 1차 자금 지원을 받아 설립된 스콜코보 과학기술대학교(Skoltech)는 가스프롬 네프트(Gazprom Neft)와 같은 파트너와 함께 강력한 AI, 예측 기술, 머신러닝, 응용 AI 솔루션 연구에 집중하고 있습니다. 이 연구소는 1차 자금 지원 총액 80억 루블 이상 중 하나입니다. 이노폴리스 대학교(Innopolis University) 또한 유사한 분야에 집중하며 ChemRar와 협력하고 있습니다. 마찬가지로 1차 자금 지원을 받아 설립된 ITMO 대학교는 구체적인 산업 파트너를 밝히지 않았습니다. 고등경제대학교(HSE)는 SBER, 얀덱스(Yandex), MTS AI와 같은 파트너의 지원을 받아 이미지 처리, 기상 예측, MLOps 플랫폼, 머신러닝, 인간-AI ​​상호작용 분야를 연구하고 있으며, 호텔 산업을 위한 예측 마케팅 분석 솔루션을 개발하고 있습니다.

모스크바 물리학기술대학교(MIPT)와 왕립과학원 시스템 프로그래밍 연구소(ISP RAS)는 강력한 인공지능(AI)과 예측 기술에 중점을 두고 있으며, 초기 지원 대상 기관으로서 동일한 자금 지원을 받고 있습니다. 특정 의료 분야에 특화된 연구 기관으로는 2023년 두 번째 지원 대상 기관으로 설립된 NN 블로힌 국립 암 연구센터가 있으며, 2026년까지 50억 루블의 자금과 추가 공동 자금을 지원받습니다. 마지막으로, 남우랄 주립대학교(SUSU) 산업 로봇 센터는 로봇 공장(PAO ChKPZ)과의 협력 하에 산업 ​​로봇, 교육 및 "다크 워크숍"을 전문으로 하며, 정부 자금 및 산업체 계약을 통해 지원받고 있습니다.

러시아 인공지능 및 로봇 산업의 주요 주체 (국영 vs. 민간)

러시아 인공지능 및 로봇 산업의 주요 주체(국영 vs. 민간) – 이미지: Xpert.Digital

러시아 인공지능(AI) 및 로봇 산업의 주요 주체로는 국영기업과 민간기업이 모두 있습니다. 국영기업인 스베르방크는 금융 서비스, AI 플랫폼, 음성 비서, 생성형 AI에 주력하며, 살류트(Salyut), 기가챗(GigaChat), AI ATM과 같은 잘 알려진 제품을 보유하고 있습니다. 스베르방크는 AI 정책 개발을 주도하고 있으며, 많은 사용자에게 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 또 다른 국영기업인 로스텍은 RB-109A 빌리나(Bylina)와 엔텍랩(NtechLab, FindFace)과 같은 프로젝트를 통해 방위, 첨단 기술, 얼굴 인식 분야에서 활발히 활동하고 있으며, 이중 용도 기술 분야에서도 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 민간 ​​기업 중에서는 얀덱스가 검색 엔진, 음성 비서, 자율 주행, 클라우드 서비스 분야에서 선두주자이며, 시장 점유율 77%를 자랑하는 앨리스(Alice)와 같은 제품을 보유하고 있습니다. 얀덱스는 공식적인 전략에서 눈에 띄게 주목받지는 못하지만, AI 분야에서 뛰어난 전문성을 보여주고 있습니다. 로봇 플랜트는 수슈(SUSU) 센터와 협력하여 산업용 로봇 및 '다크 워크숍'을 전문으로 하며, 2030년까지 러시아를 로봇 밀도 상위 25개국에 진입시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 프로모봇은 서비스 로봇과 박물관 가이드용 AI 분야에서 명성을 쌓았으며 국제적으로 사업을 운영하고 있습니다. 또 다른 국영기업인 가스프롬 네프트는 AI를 활용하여 원자재 산업의 효율성을 높이고 있으며, 원자력 에너지 대기업인 로사톰은 산업용 로봇 시장에서 러시아 점유율 50%를 목표로 하고 있습니다. 이들 기업들은 함께 러시아 AI 및 로봇 산업의 발전을 주도하고 있습니다.

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기술적 비전: 러시아의 인공지능 및 로봇 개발 개요 – 이미지: Xpert.Digital

인공지능 및 로봇공학의 시장 현황 및 응용 분야

러시아의 인공지능 및 로봇공학 발전은 성장하는 시장 환경과 민간 산업, 군사 부문, 우주 탐사를 아우르는 더욱 광범위한 응용 분야에서 나타나고 있습니다.

러시아 로봇 시장의 시장 규모, 성장 동력 및 세분화

러시아 로봇 시장은 세계 시장 규모에 비해 아직은 상대적으로 작지만, 상당한 성장 잠재력을 보여주고 있습니다. 2024년 시장 규모는 3억 8,937만 달러로 추산되었습니다. IMARC 그룹의 예측에 따르면, 이 시장은 2025년부터 2033년까지 연평균 12.35%의 성장률을 기록하며 2033년에는 11억 3,295만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

이러한 성장의 주요 동력은 다각적입니다. 핵심 요인 중 하나는 산업 자동화의 증가와 인공지능(AI) 기술의 통합입니다. 러시아 기업들은 실시간 의사결정이 가능한 지능형 로봇 개발을 위해 머신러닝, 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT) 기술에 점점 더 의존하고 있습니다. 정부 지원과 기술 발전 또한 중요한 역할을 합니다. 국가 차원의 정책들은 산업 자동화, AI 통합, 그리고 국내 기술 개발을 촉진하는 데 목표를 두고 있습니다. 러시아는 2024년까지 국내 로봇 배치 대수를 약 1만 대에서 9만 5천 대로 늘려 이 분야에서 세계적인 강국으로 발돋움하겠다는 야심찬 목표를 세웠습니다. 이러한 성장은 제조, 의료, 국방, 물류 등 주요 산업 분야에서 로봇 솔루션에 대한 수요 증가에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다. 이들 산업 분야는 생산성 향상, 운영 비용 절감, 작업장 안전 개선, 인력 부족 문제 해결 등 로봇 기술의 잠재력을 점점 더 인식하고 있습니다.

러시아 로봇 시장은 제품 유형과 지역별로 세분화될 수 있습니다

• 제품 유형별:
  • 산업용 로봇공학: 이 분야에는 관절형 로봇(자동차 산업 및 복잡한 제조 공정에 사용), 카르테시안 로봇(전자 및 포장 분야의 정밀 작업에 사용), SCARA 로봇(제약 및 식품 산업에서 물건을 집어 옮기는 작업에 사용), 원통형 로봇(자재 취급 및 금속 가공에 사용) 등이 포함됩니다.
  • 서비스 로봇: 개인용 및 가정용 로봇(예: 청소 및 오락용)과 전문 서비스 로봇으로 구분됩니다. 후자는 의료(수술 로봇, 재활), 물류(자동화 창고, 배송 드론), 국방(자율 드론, 감시 로봇), 인프라(자동화 건설 및 검사 로봇), 농업 분야에서 사용됩니다.
• 지역별 분석 결과에 따르면:
  • 중앙 지역, 특히 모스크바는 정부 주도의 정책, 기업 투자, 그리고 선진 연구 기관들의 지원에 힘입어 로봇 시장의 주요 중심지로 자리매김하고 있습니다. 이 지역은 탄탄한 산업 기반을 바탕으로 성장하고 있습니다.
  • 볼가 지역은 첨단 산업 및 제조 시스템을 갖추고 있어 중요한 지역이며, 대형 자동차, 항공우주 및 기계 공학 회사들이 로봇 기술을 통합하고 있습니다.
  • 우랄 지역은 광업, 야금 및 중장비 산업을 통해 시장을 뒷받침하며, 이러한 산업에서는 로봇 기술을 활용하여 운영 프로세스를 최적화합니다.
  • 북서부 지역, 특히 세인트피터즈버그는 로봇 공학 개발의 또 다른 중요한 중심지이며 대학 연구 및 국제 협력의 혜택을 받고 있습니다.
  • 시베리아 지역은 풍부한 자원 산업과 확장하는 기술 부문에 힘입어 신흥 시장으로 발전하고 있으며, 광업, 에너지 및 산업 자동화를 위한 로봇 분야에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있습니다.

이러한 시장 특성은 기술적 기회, 경제적 필요성 및 정부 지원에 힘입어 역동적인 발전을 예고합니다. 로봇 산업 허브의 지역적 집중은 러시아의 기존 산업 및 과학 인프라를 반영하며 개발 및 응용의 초점이 어디에 있는지를 보여줍니다.

민사 소송

러시아 민간 부문에서 인공지능과 로봇 기술의 도입이 진전되고 있으며, 특히 산업, 의료 및 물류 분야에서 이러한 기술의 혜택을 받고 있습니다.

• 산업 및 제조업: 러시아 산업계에서는 효율성, 정밀도, 생산성 향상을 위해 자동화 및 AI 기반 로봇 솔루션 도입이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. "스마트 팩토리"와 같은 개념의 구현이 점점 중요해지고 있습니다. 이미 다수의 대형 러시아 중공업 기업들이 구체적인 AI 및 로봇 프로젝트를 시행하고 있으며, 수치화된 성과를 보고하고 있습니다. 예를 들어, 최대 철강 생산업체 중 하나인 세베르스탈(Severstal)은 AI를 활용하여 연속 산세 라인을 최적화함으로써 생산성을 5% 향상시키고 연간 8만 톤의 철강 생산량을 추가로 확보했습니다. 또 다른 AI 용접 품질 관리 시스템은 미검출 결함 수를 30% 줄이고 검사 생산성을 40% 향상시켰습니다. 마그니토고르스크 제철소(MMK)는 AI 시스템을 사용하여 고로를 제어함으로써 선철 톤당 코크스 소비량을 5kg 줄이고 생산성을 2.5% 향상시켰습니다. 또한, MMK는 AI를 활용하여 내부 운송 경로를 최적화함으로써 이동 거리를 7% 줄이고 연료를 5% 절감했습니다. 노보리페츠크 제철소(NLMK)는 머신러닝 기반 예측 진단 시스템을 활용하여 계획되지 않은 공장 가동 중단 시간을 20% 줄이고 수리 비용을 15% 절감했습니다. AI 기반 철도 차량 광석 적재 제어를 통해 운송 광석량을 2% 증가시켰습니다. 에너지 부문에서는 가스프롬 네프트가 펌프 장비의 고장을 최대 3개월 전에 예측하는 예측 분석 시스템을 사용하여 계획되지 않은 가동 중단 시간을 20% 줄이고 연간 수리 비용을 1억 루블 절감했습니다. 석유 제품의 자동 품질 관리를 위한 AI 시스템은 최대 97%의 정확도를 달성하고 검사 프로세스를 6배 가속화합니다. 화학 회사 시부르는 머신러닝을 사용하여 직원 이직률을 85%의 정확도로 예측합니다. 국영 기업 로사톰은 AI를 사용하여 직원 효율성을 평가하고 평가의 객관성을 30% 향상시켰으며, 러시아 산업용 로봇 시장의 50%를 점유하는 것을 목표로 이미 양산에 들어갔습니다. 예를 들어, 로스텍(Rostec)은 자회사인 RT-Techpriemka에서 항공우주 산업용 강철의 자동화된 품질 관리에 AI를 활용하여 검사 속도를 6배 향상시켰습니다. 과학과 생산의 융합을 보여주는 대표적인 사례는 남우랄 주립대학교(SUSU)의 산업 로봇 센터로, 로봇 공장(PAO ChKPZ)과 협력하여 운영되고 있습니다. 이곳에서는 전문가 양성뿐만 아니라 RusRobot 매니퓰레이터와 같은 산업용 로봇 시스템을 개발 및 구축하고 있습니다. 야심찬 목표는 사람의 개입 없이 완전히 자동화된 공장인 이른바 "다크 워크숍"을 개발하는 것입니다. 이러한 계획들은 2030년까지 로봇 밀도에서 세계 25위를 달성하려는 국가 목표의 일환입니다. 이러한 구체적인 적용 사례들은 러시아 중공업에서 AI와 로봇 기술이 단순히 미래의 비전으로만 여겨지는 것이 아니라, 효율성 증대, 비용 절감, 품질 향상을 위해 이미 구체적으로 활용되고 있음을 보여줍니다. 이러한 실용적이고 결과 중심적인 구현 방식은 이러한 기술의 수용과 통합이 실질적인 이점 입증에 크게 달려 있음을 시사합니다.
• 의료 분야: 러시아 의료 시스템은 인공지능(AI)과 로봇 공학의 또 다른 중요한 응용 분야이며, 특히 진단 분야에서, 그리고 점차 수술 및 재활 분야에서도 그 활용도가 높아지고 있습니다. AI 시스템은 CT, MRI, 유방촬영술 등의 의료 영상을 분석하여 암, 코로나19 폐렴, 골다공증, 허혈성 심장 질환과 같은 질병을 조기에 발견하는 데 광범위하게 사용되고 있습니다. 모스크바시는 의료 데이터 세트를 AI 개발자들에게 개방하고 종합병원에 AI 시스템을 도입함으로써 이 분야에서 선도적인 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, AI는 모스크바 종합병원의 CT 스캔 처리 속도를 70% 향상시키고 코로나19 폐렴 진단 정확도를 94%까지 높였습니다. 2024년 5월까지 모스크바 의료진은 AI 시스템을 활용하여 1,400만 건의 진단을 내렸습니다. 러시아 의료 AI 분야의 대표적인 기업 및 프로젝트로는 스베르방크의 자회사인 스베르메드II(SberMedII)가 있으며, 이 회사는 모바일 진단 시스템("디지털 FAP"), 폐 CT 스캔 분석 알고리즘(MDDC 플랫폼), 의료 진단 보조 시스템(GigaDoc) 등을 개발하고 있습니다. Botkin.AI는 또 다른 주목할 만한 기업이었지만, 안전 문제로 인해 러시아 보건감독청(Roszdravnadzor)에 의해 의료 AI 시스템이 일시적으로 중단되었습니다. Webiomed(의사결정 지원 시스템), Zels(Celsus, 영상 분석), Trêtye Mnenie(Third Opinion, X선 영상 분석) 등 수많은 스타트업들이 이 분야의 판도를 바꾸고 있습니다. 또한, 의료 AI 분야의 품질과 안전을 보장하기 위해 국가 표준(GOST)이 개발되고 있습니다. 수술 로봇 및 재활 분야에서는 정밀도를 높이고 새로운 치료 방법을 가능하게 하기 위해 전문 서비스 로봇이 도입되고 있습니다. Medsi의 로봇 수술 우수 센터는 이러한 전문 시설의 한 예이지만, 이 분야의 특정 러시아 로봇 시스템에 대한 자세한 정보는 제한적입니다.
• 기타 분야: 산업 및 의료 분야 외에도 AI와 로봇 기술은 다양한 민간 분야에서 활용되고 있습니다. 물류 분야에서는 자동화된 창고 시스템과 배송 드론이 시험 및 배치되고 있습니다. 금융 분야에서는 은행들이 신용 평가나 고객 응대 등 다양한 분야에서 AI 기반 솔루션을 점차 확대하고 있습니다. 위 내용은 주로 독일의 AI 캠퍼스 사업에 관한 것이지만, 러시아 역시 교육 및 기타 분야에서 AI 활용을 촉진하기 위해 AI 전문가 양성을 목표로 삼고 있습니다. 농업 분야 역시 효율성 증대와 노동력 부족 해소를 위해 로봇 사용이 증가하고 있습니다. 하지만 국가 지원으로 구축되는 경우가 많아 데이터 프라이버시 및 시민 자유 침해에 대한 우려가 제기되는 AI 기반 얼굴 인식 및 감시 시스템의 확산은 더욱 논란의 여지가 있습니다.

군사적 용도

러시아에서 군사 부문은 인공지능(AI)과 로봇공학의 주요 동력이며 우선 적용 분야입니다. 러시아 군 지도부는 AI를 현대전의 핵심 기술로 보고 있으며, 결정적인 전술적, 전략적 이점을 제공할 것으로 기대하고 있습니다. 우크라이나 분쟁 경험은 군사적 맥락에서 AI의 중요성을 더욱 부각시켰고, 러시아의 AI 분야 투자 노력을 가속화했습니다. 러시아 정부는 군사 AI 연구 개발에 상당한 자금을 투자하고 있습니다. 2023년 8월, 러시아 국방부는 500개 이상의 AI 관련 프로젝트를 진행 중이며, 그중 222개는 연말까지 완료될 것으로 예상한다고 발표했습니다. 군사 AI 적용의 주요 분야는 다음과 같습니다

• 무인 시스템/드론: ZALA Lancet과 같은 드론에 인공지능(AI)을 통합하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 드론은 자율적으로 표적을 탐색, 식별 및 공격할 수 있으며, 편대 비행도 가능합니다. 궁극적인 목표 중 하나는 전자전(EW) 공격에 영향을 받지 않는 드론을 개발하는 것입니다.
• 자율무장시스템(LAWS): 러시아는 자율탱크 및 기타 무기 시스템 개발을 추진하고 있으며, LAWS의 잠재적 사용에 대해 아직 비난의 목소리를 내지 않고 있다.
• 지휘, 통제, 통신, 컴퓨팅, 정보, 감시 및 정찰(C4ISR): 인공지능(AI)은 대량의 데이터를 수집, 처리 및 체계화하여 전장에서 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 전자전(EW): RB-109A 빌리나 시스템과 같은 전자전 시스템에 인공지능(AI)을 통합하는 것은 자체적인 의사결정 속도를 높이고 상대방의 능력을 교란하는 것을 목표로 합니다.
• 공중 및 미사일 방어(PVO-PRO): Pantsir S-1, S-300, S-400과 같은 시스템에 탑재된 AI 기반 사격 통제 시스템은 적 항공기의 탐지 및 파괴 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 정보전/사이버전: 인공지능은 정보 공간에서의 작전에 사용됩니다. 예를 들어 소셜 네트워크에 침투하거나, 허위 정보(딥페이크 포함)를 자동으로 생성 및 유포하거나, 적의 통신 시스템을 교란하는 데 사용됩니다.

우크라이나 아나파에 위치한 군사기술도시 "에라", 국영기업인 JSC 루스렉트로닉스, 그리고 항공기 제조업체인 PJSC 유나이티드에어크래프트코퍼레이션과 같은 전문 기관들이 군사 목적의 인공지능 개발을 담당하고 있습니다. 우크라이나 분쟁은 이러한 개발에 있어 시험장이자 촉매제 역할을 합니다. 실제 작전 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 드론, 전자전, 방공과 같은 특정 틈새 분야의 개발을 신속하게 가속화할 수 있는 즉각적인 수요를 창출하기 때문입니다. 그러나 이처럼 시급한 군사적 필요에만 집중하다 보면 장기적인 기초 연구나 보다 광범위한 민간 인공지능 응용 분야에 필요한 자원이 낭비될 수 있습니다.

우주 여행 (로스코스모스)

러시아 우주국 로스코스모스는 인공지능(AI)과 로봇공학의 핵심 주체이자 응용 분야입니다. "2024년까지 AI 및 로봇공학 분야 관계 규제 개발 개념"은 로스코스모스가 정부 정책 및 규정을 개발할 때 이러한 기술을 고려하도록 명시적으로 지시하고 있습니다. 디지털화와 AI 활용은 로스코스모스 현대화 전략의 핵심 요소입니다. 러시아 우주 부문에서 AI 및 로봇공학의 응용 분야는 다음과 같습니다

• 위성 이미지의 주제별 처리 및 우주선 탑재 데이터 처리.
• 우주선의 기술적 상태에 대한 모니터링, 진단 및 관리.
• 개별 우주선과 전체 다중 위성군의 자율 제어.
• 로켓 및 우주 기술의 설계 결정과 디지털 트윈 생성을 지원하는 지능형 시스템.
• 우주 무인 기술 분야에서 선도적인 역할을 달성하기 위해 GLONASS 항법 시스템, 기술 비전 시스템 및 인공지능을 활용합니다.
• 로켓 개발 및 공정 시뮬레이션부터 참여 기업의 재무 관리까지 모든 프로세스의 포괄적인 디지털화.

구체적인 프로젝트와 개발 사례들이 이러한 노력을 보여줍니다. 예를 들어, 주요 로켓 엔진 제조업체인 NPO 에네르고마쉬는 엔지니어링, 설계 및 기술 데이터를 관리하는 제품 수명주기 관리(PLM) 모듈을 포함하는 "디지털 설계 및 생산 기술" 프로젝트를 진행하고 있습니다. "표도르"라는 이름으로도 알려진 휴머노이드 로봇 F-850은 실험의 일환으로 국제 우주 정거장(ISS)에 보내졌습니다. ISS에 설치될 새로운 러시아 연구 모듈 "나우카"에는 유럽 로봇 팔(ERA)이 탑재되어 있어 우주 유영을 위한 첨단 로봇 지원 기능을 제공합니다. 또한, 러시아 연방 우주국(Roscosmos)은 우주 소방 및 우주 여행자 수색 구조 작업과 같은 특정 임무를 위한 로봇도 개발하고 있습니다. 우주 탐사는 러시아의 전통적으로 강력한 첨단 기술 분야이며, 인공지능과 로봇 공학의 활용은 효율성 증대, 비용 절감, 그리고 새로운 임무 수행 가능성을 목표로 합니다. 이러한 개발은 종종 민간 및 군사적 목적 모두에 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 이는 기술 주권과 국가 안보를 추구하는 러시아의 목표와 일맥상통합니다.

러시아 산업에서 인공지능/로봇공학의 적용 사례 및 영향

러시아 산업에서 AI/로봇 공학의 적용 사례 및 영향 – 이미지: Xpert.Digital

인공지능(AI)과 로봇 기술은 이미 러시아 산업계에서 상당한 진전과 가시적인 성과를 거두고 있습니다. 야금 분야에서 세베르스탈(Severstal)은 AI와 신경망을 활용하여 산세 공장을 최적화하고 용접 검사를 개선함으로써 생산성을 5% 향상시키고 미발견 결함을 30% 감소시켰습니다. MMK는 AI 기반 고로 제어 및 경로 최적화를 통해 내부 운송 효율을 개선하여 코크스 소비량을 톤당 5kg 절감하고 생산성을 2.5% 향상시키며 운송 거리를 7% 단축했습니다. NLMK는 머신러닝을 활용하여 장비의 예측 진단 및 광석 적재 제어를 수행함으로써 계획되지 않은 가동 중단 시간을 20% 줄이고 수리 비용을 15% 절감하는 동시에 광석 운송량을 2% 증가시켰습니다.

석유 및 가스 산업에서 가스프롬 네프트는 펌프 유지보수에 예측 분석을, 석유 제품 품질 관리에 AI 기반 이미지 분석을 활용하고 있습니다. 이를 통해 수리 비용 절감으로 연간 1억 루블의 비용 절감 효과를 거두었으며, 검사 정확도는 최대 97%에 달하고 검사 시간은 6배 단축되었습니다. 화학 분야에서는 시부르가 머신러닝을 사용하여 3개월 동안의 직원 이직률을 85%의 정확도로 예측하고 있습니다. 로사톰을 비롯한 원자력 및 기계 공학 분야 또한 직원 효율성을 더욱 정확하게 평가하기 위해 AI와 신경망을 활용하고 있습니다. 동시에 산업용 로봇의 대량 생산을 추진하여 시장 점유율 50% 달성과 객관적인 평가 정확도 30% 향상을 목표로 하고 있습니다.

기계 공학 및 파이프 생산 분야에서 ChKPZ는 Robot Plant와의 협력을 통해 로봇 복합 시스템과 자동화 솔루션을 갖춘 이른바 "다크 워크샵"에 대한 의존도를 높여 로봇 분야에서 세계적인 선도적 위치를 확보하고 있습니다. 특히 Rostec으로 대표되는 방위 및 첨단 기술 분야에서는 AI와 컴퓨터 비전을 활용하여 항공우주 산업에 사용되는 강철 부품의 품질 관리 정확도를 최대 97%까지 높이고 검사 속도를 6배 향상시키고 있습니다.

요약하자면, 이는 인공지능과 로봇공학이 러시아 산업의 다양한 분야에서 생산성 향상, 비용 절감, 그리고 지속적인 효율성 개선을 위해 얼마나 광범위하고 성공적으로 활용되고 있는지를 보여줍니다.

개발의 어려움과 장애물

야심찬 목표와 정부 지원에도 불구하고, 러시아의 인공지능 및 로봇공학 개발과 구현은 상당한 어려움과 장애물에 직면해 있습니다. 이러한 어려움은 국제 제재의 영향, 국내 구조적 문제, 자금 제약 등 다양한 요인에서 비롯됩니다.

국제 제재의 영향

러시아에 부과된 국제 제재, 특히 2014년 이후, 그리고 2022년 이후 대폭 강화된 제재는 인공지능과 로봇공학을 포함한 첨단 기술 분야에 심각한 영향을 미쳤습니다.

• 서방 첨단 기술 접근성: 러시아는 인공지능 알고리즘 학습 및 운영을 위해 고성능 마이크로칩(GPU) 및 기타 특수 전자 부품 등 외국산 하드웨어에 크게 의존해 왔으며, 이러한 의존도는 여전히 높습니다. 제재 조치로 인해 이러한 핵심 부품에 대한 직접적인 접근이 급격히 제한되거나 완전히 차단되었습니다. 이는 하드웨어뿐만 아니라 특수 소프트웨어에도 영향을 미칩니다. 러시아 항공우주 및 첨단 기술 산업에서 사실상 표준으로 여겨졌던 MATLAB/Simulink와 같은 프로그램은 이제 거의 사용할 수 없습니다. 제재 이전 주요 기술 파트너였던 Siemens, KUKA, ABB, Bosch와 같은 국제 기업의 소프트웨어 솔루션도 마찬가지입니다. 제재는 러시아의 외국 기술 접근을 차단하여 특히 군사 분야에서 비용을 증가시키는 것을 목표로 합니다. 이로 인해 첨단 무기 체계 및 민간 인공지능 애플리케이션에 필요한 전자 부품, 소프트웨어, 광학 렌즈의 부족 현상이 발생하고 있습니다. 제재 대상 기업은 특별 허가를 통해서만 미국 기술을 획득할 수 있지만, 이 허가조차도 일반적으로 거부될 가능성이 높습니다. 이러한 규정은 제재 대상 기업의 자회사에도 적용됩니다. 이에 대응하여 러시아는 터키, 아랍에미리트, 중국 등 제3국을 통한 병행 수입과 '우방국'으로 분류된 국가들과의 협력 강화 등을 통해 제재를 우회하려 하고 있습니다. 분석에 따르면 러시아가 서방의 첨단 기술에 접근하는 방법을 계속해서 찾아내고 있으며, 심지어 제3국에 있는 EU 기업 자회사를 통해서까지 접근하는 경우도 있어 제재의 효과는 제한적입니다.
• 부품 공급망 및 수입 대체: 2022년 이전 러시아 산업용 로봇 시장은 95~100% 수입에 의존했습니다. KUKA, FANUC, ABB와 같은 서구 브랜드들이 철수한 후, EFORT, CRP, Estun과 같은 중국 제조업체들이 그 공백을 메우려 했습니다. 그러나 로봇 및 핵심 부품의 국산화는 엄청난 과제입니다. 심지어 주요 국내 제조업체들조차 2024년에 서보 모터, 감속기, 제어 소자와 같은 핵심 부품의 국산화율을 평균 35~40% 수준으로 유지하는 데 그쳤습니다. 높은 자체 개발 비용과 글로벌 시장에서 개별 부품을 조달하는 데 드는 비용 때문에 러시아 로봇 제품은 종종 더 저렴한 중국산 제품에 비해 경쟁력이 떨어집니다. 더욱이 러시아의 로봇 통합 비용은 로봇 총비용의 최대 50%에 달할 정도로 높습니다(국제적으로는 약 10% 수준). 수입 대체 및 현지화를 장려하는 정부 프로그램들이 있음에도 불구하고(예: 페름에서 프로모봇 M13 로봇 팔의 대량 생산 시작 또는 "레이더 mms"의 무선 전자 장비 시각적 품질 관리 소프트웨어 개발), 수입 데이터에 따르면 일부 분석가들이 2022년에 시장이 급격히 침체될 것이라고 예측했던 것과는 달리, 새로운 공급업체로의 전환 덕분에 로봇 소비는 2021년 수준을 유지한 것으로 나타났습니다.

따라서 제재는 양날의 검과 같습니다. 한편으로는 핵심 기술과 국제적인 노하우에 대한 접근을 심각하게 제한하여 단기 및 중기적으로 개발 속도를 늦추고 선도 국가와의 기술 격차를 확대할 가능성이 있습니다. 다른 한편으로는 국내 개발에 대한 집중도를 높이고 특히 중국과 같은 대안적 파트너를 모색하도록 만듭니다. 장기적으로 이는 기술적으로는 다소 다르고 어떤 면에서는 의존적일 수 있지만, 더 회복력 있는 국내 산업으로 이어질 수 있습니다.

숙련 노동자 부족 및 숙련 노동자의 해외 이주

러시아의 인공지능(AI) 및 로봇공학 발전을 가로막는 또 다른 심각한 장애물은 자격을 갖춘 전문가 부족과 인재 유출입니다. AI를 연구하고, 새로운 방법을 연구하고, AI 알고리즘을 실제로 적용하는 인력이 부족합니다. 소련 시절의 STEM 교육 시스템이 남긴 역사적 유산에도 불구하고, 러시아는 첨단 기술 연구 및 기술 관련 학위 소지자 수에서 다른 선진국들에 비해 국제적으로 크게 뒤처지는 경우가 많습니다. AI 관련 자격을 갖춘 많은 러시아 대학 졸업생들은 훨씬 더 매력적인 연봉과 더 나은 경력 전망을 찾아 해외, 특히 서방 국가로 향합니다. 보고서에 따르면 러시아 개발자의 평균 연봉은 미국 개발자의 약 4분의 1에 불과합니다. 매년 10만 명이 넘는 러시아인이 해외로 이주하며, 그중 상당수는 대학 학위 소지자입니다. 2022년 2월 이후 대규모 국제 IT 및 첨단 기술 기업들이 러시아에서 갑작스럽게 철수하고 인재 유출이 가속화되면서, 향후 수년간 국내 AI 연구 개발 환경은 심각한 타격을 입을 수 있습니다. 이러한 ‘두뇌 유출’은 단순히 개인의 손실뿐 아니라 혁신 잠재력, 기업가 정신, 그리고 국제적 네트워크의 손실로 이어져 활발한 AI 커뮤니티의 발전과 지식 이전을 저해합니다. 새로운 교육 및 연구 센터에 대한 정부의 막대한 투자조차도 경험이 풍부한 최고 인재와 국제적인 네트워크를 갖춘 연구자들의 질적 손실을 만회하기는 어렵습니다. 또한 프로그래밍 엔지니어, 설치 기술자, 시스템 통합 전문가를 포함한 산업용 로봇 분야의 숙련된 전문가가 심각하게 부족하며, 산업 자동화 분야의 공석 중 최대 30%가 채워지지 않고 있습니다.

외국 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 의존성

앞서 언급한 바와 같이, 고성능 마이크로칩과 GPU를 비롯한 수입 하드웨어 및 특수 외국 소프트웨어에 대한 과도한 의존은 러시아의 인공지능 및 로봇 공학 발전에 있어 아킬레스건으로 남아 있습니다. 국내 전자 산업은 상대적으로 규모가 작고, 광범위한 인공지능 개발에 필요한 범용 부품의 대량 생산보다는 특정 군사 용도에 주로 집중되어 있습니다. SCADA 시스템, 컴퓨터 비전 모듈, 디지털 트윈과 같은 소프트웨어의 현지화는 목표로 제시되고 있는 새로운 개발 분야이지만, 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. MATLAB/Simulink와 같은 국제적으로 인정받는 소프트웨어 패키지에 접근할 수 없다는 점은 항공 산업과 같이 개발 및 생산 공정에 깊이 통합된 프로그램들을 사용하는 산업 전반에 걸쳐 심각한 문제를 야기합니다. 서방 수입품을 중국 기술로 대체하는 것은 단기적으로 제재의 허점을 메우는 데 도움이 될 수 있지만, 장기적으로는 새로운 의존성을 초래할 위험이 있습니다. 이는 러시아가 진정으로 주권적이고 다각화된 기술 기반을 구축하는 능력을 제한하고, 잠재적으로 중국의 전략적 이익과 기술 로드맵에 종속될 수 있습니다.

자금 조달 제약 및 투자 환경

러시아 정부는 전략적 인공지능(AI) 프로젝트에 상당한 자원을 투입하고 있지만, 자금 제약과 투자 환경의 구조적 문제점도 존재합니다. 특히 국방 분야의 AI 연구를 비롯한 기술 개발에 대한 정부 지출은 국제적 기준에 비해 상대적으로 낮은 수준입니다(국방부의 AI 연구 예산은 연간 1,200만~3,600만 달러에 불과한 것으로 알려져 있는데, 이는 미국과 중국의 수십억 달러에 비하면 매우 적은 금액입니다). 많은 국가에서 AI 혁신의 핵심 동력인 민간 부문은 러시아에서 10년간의 저성장, 벤처 캐피털에 불리한 환경, 그리고 정치적 영향력에 취약하다는 인식이 있는 사법부로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 요인들은 민간 투자를 위축시키고 역동적인 스타트업 생태계의 발전을 저해합니다. 코로나19 팬데믹은 당초 계획되었던 정부의 AI 프로젝트 자금 지원을 더욱 감소시켰습니다. 산업용 로봇 분야에서는 높은 초기 프로젝트 비용으로 인해 중소기업(SME)의 수요가 제한적입니다. 또한, 디지털 성숙도가 높지 않은 기업은 신용 대출과 정부 보조금 지원에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 국가 전략의 야심찬 목표(예: AI 지표에서 세계 5위권 진입)와 현실적인 과제(제재, 숙련된 인력 부족, 자금 부족) 사이의 괴리는 상당한 실행 격차를 보여줍니다. 러시아의 AI 및 로봇 공학 정책의 성공은 정부 정책이 이러한 뿌리 깊은 구조적 문제를 얼마나 효과적으로 해결할 수 있는지, 그리고 민간 부문 참여자들에게 더욱 혁신 친화적인 환경을 조성하는 데 성공하는지에 크게 달려 있습니다.

러시아의 인공지능 및 로봇공학 개발에 있어 주요 과제와 그 영향

러시아의 인공지능 및 로봇 기술 개발에 있어 주요 과제와 그 영향 – 이미지: Xpert.Digital

러시아의 인공지능(AI) 및 로봇공학 개발은 여러 분야에 걸쳐 수많은 도전에 직면해 있습니다. 특히 GPU, 마이크로칩, 특수 전자 부품과 같은 하드웨어에 대한 접근을 제한하는 제재는 비용을 증가시키고 AI 연구, 군사 AI, 산업용 로봇, 첨단 제조업의 발전을 저해하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 러시아는 병행 수입, 수입 대체, 중국 및 기타 "우호적인" 국가와의 협력과 같은 조치에 의존하고 있습니다. 소프트웨어 측면에서도 제재는 MATLAB 및 Siemens 제품과 같은 표준 시스템에 대한 접근을 제한하여 주로 항공, 첨단 산업, 연구 개발 및 산업용 로봇 분야에 영향을 미치고 있습니다. 러시아는 이에 대응하여 오픈 소스 솔루션을 활용하고 중국과 협력하여 자체 소프트웨어 대안을 개발하고 있지만, Simulink를 대체하기 위해 개발된 SimInTech와 같은 프로그램은 아직 널리 보급되지 못했습니다.

또 다른 문제는 숙련된 인력 부족인데, 이는 고도로 숙련된 IT 전문가와 연구원들의 해외 유출로 더욱 악화되고 있습니다. 이러한 현상은 기초 연구부터 실제 구현에 이르기까지 인공지능 및 로봇 공학 생태계 전반에 영향을 미칩니다. 정부의 교육 프로그램, 인공지능 관련 학위 과정 장려, 귀국 인센티브 제공 등의 대책은 지금까지 제한적인 효과만을 거두었습니다. 더욱이 수입 부품에 대한 의존도는 생산 현지화를 어렵게 하고 국내 개발 비용을 높입니다. 러시아의 산업용 로봇 제조업체와 시스템 통합업체는 중국과 같은 국가에 비해 경쟁력이 떨어집니다. 정부는 로봇 플랜트(Robot Plant)와 프로모봇(Promobot)과 같은 기업을 통해 현지화 및 국내 생산 능력 개발 지원 프로그램을 시행하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다.

국가 차원의 자금 조달 여건 또한 걸림돌로 작용합니다. 민간 ​​벤처 캐피털 투자는 여전히 저조한 반면, 높은 비용은 특히 중소기업(SME)에 큰 부담을 주고 있으며, 경제 위기로 인해 정부 지원금도 감소했습니다. 이는 주로 AI 스타트업, 로봇 산업 분야의 중소기업, 그리고 민간 AI 연구에 영향을 미칩니다. 러시아는 정부 보조금, 지원금, 스베르방크와 같은 국영 은행과의 협력을 통해 이러한 어려움을 극복하고자 노력하고 있으며, 민관 협력 사업(PPP)에 대한 의존도를 점차 높여가고 있습니다. 마지막으로, 경제 전반의 혁신 수용 속도가 느린 것도 문제입니다. 보수적인 기업 문화와 특히 중소기업에서 신기술 도입이 더디고 확산 속도가 느린 것이 발전을 저해하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정부는 디지털 전환 프로그램과 우수 연구센터 육성 사업을 추진하고 있습니다.

국제 협력과 경쟁

러시아의 인공지능 및 로봇공학 발전은 치열한 경쟁과 전략적 협력이 공존하는 국제 정세와 불가분하게 연결되어 있습니다. 지정학적 상황은 러시아의 파트너십에 상당한 재편을 가져왔습니다.

글로벌 인공지능 및 로봇 경쟁에서 러시아의 위치

러시아는 미국과 중국이라는 강대국들과 함께 인공지능(AI) 및 로봇 기술 분야의 주도권 경쟁에서 핵심적인 역할을 하는 국가로 국제적 담론에서 인식되고 있습니다. 이러한 인식은 모스크바의 적극적인 AI 관련 발언과 민간 및 군사 AI 개발에 대한 우선순위 선언에 의해 뒷받침됩니다. 국가 AI 전략은 러시아의 AI 기술이 세계 시장에서 상당한 점유율을 확보하고 2030년까지 주요 AI 지표에서 세계 5위권에 진입하는 것을 목표로 명시하고 있습니다. 이러한 야심찬 목표와 산업용 로봇 배치 확대와 같은 일부 진전에도 불구하고, 러시아 전문가들은 현재 러시아가 광범위한 기술 역량과 혁신 생태계 측면에서 미국과 중국에 뒤처져 있다는 점을 인정합니다. 해외 고성능 하드웨어에 대한 의존도, 상대적으로 작고 자금 지원이 부족한 스타트업 생태계, 그리고 숙련된 인력의 지속적인 유출과 같은 문제들은 러시아의 글로벌 경쟁력에 지속적인 부정적 영향을 미치고 있습니다. 따라서 글로벌 AI 경쟁에서 러시아의 실제 위치는 AI 기술 및 응용 분야 전반에 걸쳐 미국이나 중국과 경쟁할 수 있는 포괄적인 글로벌 경쟁자라기보다는 국가가 우선시하는, 종종 군사적으로 중요한 특정 분야에서 강점을 가진 "틈새 시장 플레이어"에 더 가깝습니다.

전략적 파트너십과 그 재편성

서방과의 지정학적 대립과 그로 인한 제재를 고려하여 러시아는 국제 과학기술 협력 방향을 크게 재조정했습니다. 이러한 변화는 순전히 전략적인 선택이라기보다는 외부 압력에 대한 대응으로, 고립의 부정적 결과를 완화하고 기술과 노하우의 대체 공급원을 개발하려는 의도에 가깝습니다.

• 중국: 인공지능(AI), 로봇공학 및 기타 첨단 기술 분야에서 중국과의 협력은 러시아에게 있어 매우 중요하며, 특히 2014년 이후, 그리고 2022년 이후 더욱 중요해졌습니다. "2020~2025년 러시아-중국 과학, 기술 및 혁신 협력 로드맵"은 디지털 기술, 빅데이터, AI 및 통신을 협력 우선 분야로 지정했습니다. 러시아-중국 첨단 기술 및 혁신 공동 실무 그룹은 AI를 공동 연구 프로젝트의 중점 분야로 지정했습니다(2023년 6월 기준). 구체적인 협력 형태로는 공동 연구 프로젝트, 공동 과학 센터 및 연구소 설립(예: 러시아-중국 디지털 경제 연구 센터), 학술 교류 강화, 공동 고등 교육 프로그램 및 기관 설립 등이 있습니다. 협력 프로젝트의 예로는 중국 파트너 및 연구 시설이 참여하는 전기 자동차 '아톰' 개발, 국제 북극 기지 '스노플레이크' 건설 계획의 일환으로 로봇공학 및 인공지능 분야에서 진행될 예정인 협력, 그리고 원자로를 탑재한 공동 유인 달 기지 건설 프로젝트 등이 있습니다. 이러한 프로젝트에 자금을 지원하기 위해 '러시아-중국 과학기술 혁신 기금'과 같은 공동 기금도 조성되었습니다. 그러나 관찰자들은 이러한 파트너십이 중국에 점점 더 유리하게 기울고 있다고 보고 있습니다. 러시아는 많은 기술 분야에서 중국에 대한 의존도가 중국보다 훨씬 높습니다. 더욱이 러시아 파트너와 협력하는 중국 기업들은 서방 국가들의 2차 제재 위험을 고려해야 하는데, 이는 특히 디지털 경제 및 민감한 기술 분야의 협력 프로젝트를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 이처럼 중국에 대한 의존도가 높아짐에 따라 러시아의 장기적인 전략적 자율성이 위협받을 가능성이 있습니다.
• 인도와 BRICS 국가들: 러시아는 중국과 더불어 인도 및 다른 BRICS 국가들(브라질, 남아프리카공화국, 그리고 신규 회원국들)과 적극적으로 기술 협력을 모색하고 있습니다. 인도와의 과학기술 협력 협정은 2024년 1월에 발효되었습니다. 러시아의 IT 기업 지원 기관인 "이노프락티카(Innopraktika)"는 협력 증진 및 인도 시장 진출 용이화를 위해 인도에 러시아 IT 기업들을 위한 허브를 설립할 계획입니다. 양측은 인공지능(AI)과 양자 컴퓨팅과 같은 유망 분야에서 모스크바와 뉴델리 간의 협력 증진 가능성을 강조하고 있습니다. 인도와의 공동 프로젝트는 이미 해양 연구 분야에서 진행 중이며, 예를 들어 미소지진 탐사 모듈 개발이 있습니다. BRICS 그룹 전체는 AI와 디지털 기술을 핵심 요소로 삼아 국제 무역에서 미국 달러 의존도를 낮추는 것("탈달러화")을 포함하여 경제 및 기술 협력을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.
• 벨라루스 및 기타 CIS 국가들: 러시아의 새로운 과학기술 전략은 벨라루스, 독립국가연합(CIS) 회원국, 그리고 "우호적" 국가로 분류된 기타 국가들과의 협력 가속화를 명시적인 목표로 삼고 있습니다. 벨라루스와는 적층 제조 기술(3D 프린팅) 개발 로드맵을 수립했으며, 공동 연구센터 설립 계획도 진행 중입니다. 러시아 국영기업 로사톰은 벨라루스와 로봇공학 및 3D 프린팅 분야에서 협력하고 있으며, 벨라루스 학생들의 러시아 유학을 지원하고 있습니다. 발전소용 수학 시뮬레이터 개발과 같은 디지털 솔루션 분야의 공동 프로젝트도 진행되고 있습니다.
• 러시아는 다른 “우호적인 국가”들과의 기술 협력 확대를 적극적으로 모색하고 있는데, 여기에는 이란, 이집트, 쿠바와 같은 권위주의 국가들뿐 아니라 유라시아경제연합(EAEU) 회원국(예: 타지키스탄, 투르크메니스탄, 우즈베키스탄) 및 아세안(ASEAN) 회원국인 베트남, 말레이시아 등이 포함됩니다. 이러한 협력을 증진하기 위해 러시아는 해당 국가들의 대사관에 특별 “디지털 담당관”을 임명했습니다.
• 국제기구: 2022년 대대적인 제재 강화 이전에 러시아는 OECD, 유럽평의회, 유엔과 같은 국제기구에서 인공지능 및 로봇공학 분야의 국제 규범 및 표준 개발에 적극적으로 참여하고자 했습니다. 그러나 이제 이러한 기회는 크게 제한되었습니다.

브릭스(BRICS)나 유라시아경제연합(EAEU)과 같은 블록 내에서 인공지능 및 로봇공학 분야 협력을 강조하는 것은 서구 중심의 규범과 플랫폼에 덜 의존적인 대안적인 기술 표준 및 생태계를 구축하려는 시도로도 볼 수 있다. 이는 기술 분야에서도 드러나고자 하는 ‘다극화된’ 세계 질서 구축이라는 러시아의 광범위한 전략의 일환이다.

지정학적 상황이 과학 협력에 미치는 영향

2022년 2월 이후 급격하게 변화한 지정학적 상황은 러시아의 국제 과학 기술 협력에 심대한 영향을 미쳤습니다.

• 서방과의 단절: 우크라이나 침공과 그에 따른 전면적인 제재는 서방 국가들과의 과학기술 협력을 거의 완전히 중단시켰습니다. 이는 서방 기술, 첨단 소프트웨어, 핵심 부품, 그리고 기존 연구 협력에 대한 접근을 차단하는 결과를 초래했습니다. 이러한 단절은 서방 국가들이 이전에는 기술 이전과 공동 연구의 중요한 파트너였던 점을 고려할 때, 중대한 전환점을 의미합니다.
• 보이콧과 고립: 러시아 과학자들과 연구기관들은 국제 과학계 내에서 점점 더 많은 보이콧과 고립에 직면하고 있습니다. 예를 들어, 리투아니아 학생팀이 참가한 로봇 경진대회 사례에서 볼 수 있듯이, 러시아 연구팀은 일부 국제 대회 참가 자격을 박탈당했습니다. 국제우주정거장(ISS)과 같은 주요 국제 프로젝트에 대한 협력 또한 더욱 복잡해지고 정치적인 문제로 변모했지만, 일부 측면에서는 변화된 조건 하에 협력이 지속되고 있습니다.
• 자급자족 및 새로운 파트너에 집중: 고립과 제재의 직접적인 결과로, 러시아의 새로운 과학기술 발전 전략은 자급자족(“기술 주권”)과 “우호적인” 국가들로 구성된 소수 그룹과의 파트너십 구축의 필요성을 강조합니다. 이러한 전략적 재편은 서방 제재의 부정적인 영향을 상쇄하고 기술과 지식을 획득할 새로운 길을 모색하려는 시도입니다.
• '소프트 파워' 및 매력도 상실: 과학기술 분야에서의 고립 심화는 러시아의 '소프트 파워' 상실로 이어지고 있다. 연구 개발 분야에서 국제 협력 파트너로서 러시아의 매력도가 여러 국가에서 감소하면서, 이는 러시아의 장기적인 혁신 역량과 세계 기술 트렌드에 발맞춰 나가는 능력을 저해할 수 있다.

러시아의 인공지능 및 로봇공학 분야 국제 협력: 파트너 및 우선 순위

러시아의 인공지능 및 로봇공학 분야 국제 협력: 파트너 및 중점 분야 – 이미지: Xpert.Digital

러시아는 인공지능 및 로봇공학 분야에서 다양한 파트너 국가 및 기관과 국제 협력을 진행하고 있으며, 각 파트너 국가 및 기관은 서로 다른 우선순위와 전략적 목표를 가지고 있습니다. 그중에서도 중국은 특히 서방 제재의 영향을 완화하는 데 있어 가장 중요한 파트너이며, 러시아에 기술과 시장 접근성을 제공합니다. 이러한 협력은 공동 연구 개발 프로젝트, 기술 이전, 교육, 표준 제정, 디지털 기술, 빅데이터, 인공지능, 통신, 우주 인공지능에 대한 투자 등을 포괄합니다. 2020-2025 로드맵, 전기차 '아톰', 국제 북극 기지 '스노플레이크', 러시아-중국 디지털 경제 연구센터와 같은 프로젝트는 이러한 파트너십의 전략적 중요성을 보여주는 반면, 러시아는 동시에 의존성으로 인한 위험성도 고려하고 있습니다.

인도와 브릭스(BRICS) 국가들은 인공지능, 양자 컴퓨팅, 해양 연구 분야에서 협력을 중시하며 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 탈달러화 및 대안 기술 생태계 개발과 같은 다자간 이니셔티브는 정치적, 경제적 독립을 증진하는 것을 목표로 합니다. 러시아-인도 협정 및 인도의 이노프락티카 허브와 같은 프로젝트는 러시아가 새로운 시장으로 사업을 다각화하고 있음을 보여줍니다.

CIS 국가들, 특히 벨라루스에서는 3D 프린팅, 로봇공학, 에너지 부문 디지털 솔루션과 같은 긴밀한 협력 분야에 초점을 맞추고 있습니다. 공동으로 개발한 로드맵과 로사톰이 벨라루스 학생들을 대상으로 실시하는 교육은 지역 동맹을 강화하고 공통 표준을 시험하는 장을 제공합니다.

마지막으로, 러시아는 시장 접근, 제재 우회, 정치적 지원 확보를 위해 이란, 이집트, 쿠바, 유라시아경제연합(EAEU), 아세안 국가들을 포함한 다른 "우호적인 국가들"과의 협력을 모색하고 있습니다. 이러한 프로젝트들은 대개 특정 틈새 분야에 집중되어 있어 대중에게 잘 알려지지는 않지만, 기술 협력의 전략적 확장에 기여합니다.

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러시아의 인공지능 미래로의 도약: 기회, 위험 및 국제적 전망 – 이미지: Xpert.Digital

윤리적 및 사회적 차원

러시아에서 인공지능과 로봇공학의 급속한 발전과 도입은 여러 가지 복잡한 윤리적, 사회적 문제를 제기하고 있습니다. 러시아 정부와 다양한 이해관계자들은 법적 틀을 마련하고 윤리적 지침을 개발함으로써 이러한 문제들을 해결하기 시작했습니다.

법률 및 규제 체계

최근 러시아는 인공지능(AI)과 로봇 기술의 개발 및 적용을 규제하고 촉진하기 위해 여러 법률과 정책을 도입했습니다. 그중 핵심적인 문서는 2020년 8월 19일 정부령 제2129-r호로 채택된 "2024년까지 인공지능 및 로봇 기술 분야 관계 규제 개발 구상"입니다. 이 구상은 AI 및 로봇 기술의 개발과 적용을 가능하게 하는 방향으로 규제 체계를 혁신하는 것을 목표로 합니다. 또한 새로운 사회적 관계에 대한 법적 규제의 토대를 마련하고, 발전을 저해하는 법적 장벽을 식별하고자 합니다.

이 프레임워크의 핵심 원칙에는 기술 개발을 주요 동력으로 삼는 것, 위험 기반의 학제적 규제 접근 방식, 공동 규제 및 자율 규제 도구의 확대, 강력한 인간 중심적 접근 방식(인간 중심 AI), 기술 주권 추구, 그리고 경쟁 지원이 포함됩니다. 이 프레임워크는 데이터 프라이버시 요구 사항과 AI 시스템 학습을 위한 데이터 활용의 필요성 사이의 균형을 명확히 인식하고 있습니다. 위험을 관리하면서 혁신을 촉진하는 핵심 메커니즘은 흔히 "규제 샌드박스"라고 불리는 실험적 규제 체제(ELR)의 구축입니다. 이를 위해 2020년에 관련 법률이 제정되어 보다 완화된 규제 조건 하에서 새로운 기술을 시험할 수 있게 되었습니다. 경제개발부(MoED)는 AI 정책 수립 및 이러한 규제 접근 방식 이행을 담당하는 주도 기관으로 지정되었습니다. 러시아 연방 우주국(Roscosmos)과 기타 연방 행정 기관들도 정책 수립 및 규제 활동을 이러한 개념에 맞춰 진행해야 합니다.

이러한 개념을 넘어, 2030년까지의 국가 인공지능 전략과 2017-2030 정보사회 발전 전략은 포괄적인 틀을 제공합니다. 이러한 틀은 국가 프로그램 "디지털 경제"의 일환으로 추진되는 "인공지능" 및 "디지털 환경 규제 프레임워크"와 같은 연방 프로젝트들을 통해 보완됩니다. 특히 개인정보 보호, 지적재산권, 인격권(예: 초상권 및 음성권), 인공지능 기반 광고에 대한 구체적인 규제, 그리고 인공지능을 통한 특정 정보 유포 금지에 대한 규제가 중점적으로 이루어집니다. 2022년에는 러시아 데이터 보호법이 개정되어 계약 또는 동의에 따라 러시아 시민의 데이터를 처리하는 외국 기업에도 러시아 법률을 적용하는 역외 적용 조항이 추가되었습니다. 핵심 원칙은 개인의 명시적인 서면 동의 없이 자동화된 데이터 처리만을 근거로 개인에게 중대한 법적 결과를 초래하는 결정을 내리는 것을 금지하는 것입니다. 인공지능 시스템 사용으로 인한 손해에 대해서는 일반적인 불법행위 책임 원칙이 적용됩니다. 즉, 해당 행위가 민사상 불법행위에 해당할 경우, 손해를 야기한 개인(또는 단체)에게 책임이 있습니다. 표준화 분야에서도 노력이 기울여지고 있습니다. 예를 들어, 무인 차량 시스템의 교통 표지판 인식에 관한 GOST R 70255-2022 표준과 차선 유지 시스템에 관한 GOST R 70256-2022 표준과 같이 특정 인공지능 응용 분야에 대한 GOST 표준이 개발되었습니다.

러시아 인공지능 윤리 강령 및 그 구현 방안

러시아는 법적 규제와 병행하여 인공지능 분야에 대한 국가 윤리 강령을 개발하고 그 시행을 장려해 왔습니다.

• 채택 및 서명 기관: 인공지능 국가 윤리 강령은 2021년 10월 26일 국제 포럼에서 공식적으로 채택되었습니다. 초기 서명 기관에는 SBER, 얀덱스, MTS, Mail.ru 그룹(현 VK), 로스텔레콤 등 러시아의 주요 기술 기업 및 국영 기업이 포함되었습니다. 이후 연방 기관을 포함한 수많은 다른 조직들이 이 강령에 동참하여 폭넓은 수용과 구속력을 입증했습니다.
• 코드의 핵심 원칙: 이 코드는 인공지능의 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 고안된 일련의 핵심 원칙을 기반으로 합니다
  • 인간 중심주의 및 인본주의: 인공지능 개발 및 적용에 있어 인간의 이익, 권리, 자유 및 복지 보호는 최우선 과제입니다.
  • 자율성과 의지의 자유 존중: AI 시스템은 인간의 자율성과 선택의 자유를 훼손해서는 안 됩니다.
  • 법률 준수: 인공지능의 개발 및 사용은 관련 법률을 준수해야 합니다.
  • 차별 금지: AI 시스템은 출신, 성별, 나이 또는 기타 특성을 이유로 한 차별을 초래해서는 안 됩니다.
  • 위험 평가 및 영향 평가: 인공지능 시스템의 잠재적 위험과 인도주의적 영향을 신중하게 평가해야 합니다.
  • 책임감: 인공지능을 개발하고 사용할 때는 높은 수준의 책임감이 요구됩니다. 이는 위험 지향적인 접근 방식, 신중함, 그리고 피해 예방 원칙을 포함합니다.
  • 투명성 및 식별 가능성: 사람들이 AI 시스템과 상호작용할 때, 그 과정이 투명하게 공개되어야 합니다(AI 식별 정보).
  • 데이터 보안 및 정보 보안: 데이터를 보호하고 정보 보안을 확보하는 것은 필수적입니다.
  • 자발적 인증: 규정 준수 여부는 자발적 인증 절차를 통해 확인할 수 있습니다.
  • 자기 개선 제어: 인공지능 시스템(특히 강인공지능)의 재귀적인 자기 개선을 제어하는 ​​메커니즘이 마련되어야 한다.
  • 인간의 책임: 핵심 원칙은 인공지능 사용으로 인한 결과에 대한 궁극적인 책임은 항상 인간(개발자, 운영자, 사용자)에게 있다는 것입니다.
  • 목적 및 이익 창출: AI 기술은 본래의 목적에 맞게 사용되어야 하며, 사람과 사회에 명확한 이익을 제공하는 경우에 활용되어야 합니다.
  • 경쟁보다 개발 이익을 우선시해야 합니다. 인공지능 기술의 발전을 위한 이익이 순수한 경쟁적 이익보다 우선시되어야 하며, 협력과 지식 교류를 촉진해야 합니다.
• 이행 및 감독: 윤리 강령 준수 여부를 모니터링하고 더욱 발전시키기 위해 인공지능 윤리 특별위원회가 설립되었습니다. 이 위원회는 2022년 5월 윤리 담당자 및 강령 서명자 총회에서 출범했으며, 얀덱스, MTS 등 주요 기술 기업, 이노폴리스(Innopolis) 등 대학, 기타 기관의 대표들로 구성되어 있습니다. 위원회는 특정 분야의 인공지능 윤리 규제를 담당하는 다양한 실무 그룹에서 활동하며, 강령 신규 서명자를 승인하고 윤리 원칙 준수 여부를 모니터링합니다. 또한 유네스코 플랫폼 내에서 인공지능 분야의 국제 협력에 대한 러시아의 접근 방식을 조율하는 전문 자문 기구인 러시아 인공지능 윤리위원회도 있습니다.
• 국제 포럼 및 토론: 러시아는 "인공지능 윤리: 신뢰의 시작"(2021년) 및 "인공지능 윤리: GPT 세대. 레드라인"(2023년)과 같은 인공지능 윤리 관련 국제 포럼을 정기적으로 개최합니다. 이러한 행사는 모범 사례를 공유하고, 현재의 윤리적 딜레마를 논의하며, 규제 체계를 더욱 발전시키는 데 기여합니다. 포럼에서는 인공지능의 윤리 및 규제 체계를 개선하기 위한 방안이 개발되고, 국가 인공지능 개발 전략 업데이트를 위한 제안이 수립됩니다. 2024년 10월에는 러시아 전문가들이 윤리적 딜레마에 대한 의견을 국제 사회에 제시하는 플랫폼 역할을 하는 또 다른 포럼이 계획되어 있습니다.

포괄적인 윤리 강령의 개발 및 시행과 전담 위원회 설립은 러시아가 책임 있는 인공지능 개발을 위한 틀을 마련하기 위해 진지하게 노력하고 있음을 보여줍니다. 그러나 강령에서 “인간 중심적” 접근 방식을 강하게 강조하는 점은 특히 감시 및 군사적 응용 분야에서 국가 이익과 충돌할 수 있습니다. 이러한 윤리 지침의 실제 효과는 실제 현장과 구체적인 윤리적 갈등 상황에서 입증되어야 할 것입니다.

공공 담론과 사회적 수용

인공지능과 로봇에 대한 대중의 인식과 수용도는 성공적인 통합을 위한 핵심 요소입니다. 설문조사와 연구는 러시아 국민의 기대와 우려에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 인공지능에 대한 인식 조사:
  • 전러시아여론조사센터(VTsIOM)의 조사에 따르면 러시아 국민의 인공지능(AI) 기술에 대한 인식은 높은 수준입니다. 러시아인의 94%가 다양한 수준으로 AI에 대해 알고 있다고 응답했으며, AI에 대한 전문적인 지식을 가진 사람의 비율은 2022년 36%에서 50%로 증가했습니다.
  • 응답자의 절반(52%)이 AI 기술에 대한 신뢰를 표명했습니다. 러시아인의 절반 이상(55%)은 향후 2~3년 내에 AI 분야에서 추가 교육을 받고 싶다고 밝혔습니다.
  • 학교에서의 인공지능(AI) 활용에 대해 학부모의 30%는 개별 과목에서의 AI 활용을 수용할 수 있다고 생각하며, 10%는 이미 자녀들이 학습 과정에서 AI를 사용하는 것을 목격했다고 답했습니다. 주요 위험 요소로는 학습 의욕 저하(36%), 활발한 소통 부재(31%), 학습 동기 저하(27%) 등이 지적되었습니다.
  • 국가 인공지능 전략(2024년 개정판)은 2030년까지 시민들의 인공지능 기술에 대한 신뢰도를 최소 80%까지 높이는 것을 목표로 한다(2022년 55%에서 상향 조정).
• 사회적 및 경제적 영향에 대한 논의:
  • 노동 시장: 러시아 연구에 따르면 인공지능(AI)은 노동 시장에 양면적인 영향을 미칩니다. 한편으로는 자동화로 인해 특히 반복적인 업무에서 잠재적인 해고가 발생할 수 있지만, 다른 한편으로는 새로운 일자리가 창출되고 전문가에 대한 자격 요건이 강화됩니다. 러시아에서는 2천만 명이 넘는 근로자가 자동화로 인해 일자리를 잃을 위험에 처해 있으며, 이는 전체 노동력의 45.5%에 해당합니다. 이들은 재교육, 추가 교육 또는 직업 변경을 고려해야 할 것으로 추산됩니다. 특히 영향을 많이 받는 분야는 호텔 및 요식업(73%), 제조업(60%), 농업(58%)입니다. 교육(27%), 정보통신기술(ICT) 및 과학 연구(35%), 의료(36%) 분야는 자동화의 영향을 상대적으로 덜 받는 것으로 나타났습니다.
  • 불평등: 인공지능이 경제적 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려가 있습니다. 고도로 숙련된 전문가들은 새로운 기술의 혜택을 누리는 반면, 숙련도가 낮은 노동자들은 자동화로 인한 위험에 더 크게 노출될 수 있기 때문입니다.
  • 적응의 필요성: 인공지능의 급속한 발전으로 인해 직원들은 경쟁력을 유지하기 위해 지속적인 교육과 재교육을 통해 적응해야 합니다. 이는 인공지능 관련 기술 습득뿐만 아니라 창의성, 사회적 지능, 복합적 사고와 같이 인공지능이 아직 인간을 대체할 수 없는 영역의 역량 개발도 포함합니다.
• 구체적인 윤리적 문제 영역:
  • 자율주행 차량: 자율주행 차량 개발은 러시아에서도 복잡한 윤리적 문제를 제기하는데, 특히 불가피한 사고 시나리오(소위 "트롤리 문제")와 관련하여 논란이 되고 있습니다. 논의는 인명 구조, 어린이 보호, 그리고 도로 이용자의 행동(예: 빨간불에 횡단보도를 건너는 행위)을 인공지능의 판단에 고려해야 하는지 여부 등 다양한 기준을 아우릅니다. 이러한 윤리적 딜레마에 대한 보편적인 해결책을 찾기는 어렵습니다.
  • 데이터 보호 및 개인정보 보호: 인공지능(AI)의 활용, 특히 얼굴 인식 및 감시 시스템 분야에서의 사용과 AI 모델 학습에 필요한 대규모 데이터 세트는 데이터 보호에 대한 중요한 우려를 불러일으킵니다. 러시아 법률은 데이터 보호법 개정 및 정보 자기결정권 강조를 통해 이러한 우려를 해소하고자 합니다.
  • 책임과 배상: 인공지능 시스템의 판단 착오나 그로 인한 손해에 대한 책임 문제는 핵심적인 쟁점입니다. 러시아 법은 궁극적인 책임은 인간에게 있다는 원칙을 고수하고 있습니다. 실험적인 법적 체계에는 피해 사례를 조사하고 관련 제도를 조정하기 위한 메커니즘이 포함되어 있습니다.

러시아 인공지능의 윤리적 및 규제적 핵심 측면

러시아 인공지능의 주요 윤리 및 규제 측면 – 이미지: Xpert.Digital

러시아에서 인공지능(AI)의 윤리적 및 규제적 핵심 측면은 다양한 도전과 접근 방식을 보여줍니다. 법적 규제는 "2024년까지 규제 개발 개념", 국가 AI 전략, 실험적 법률 체제(ELR) 관련 법률 및 데이터 보호법을 포함합니다. 목표는 혁신 촉진과 위험 관리 사이의 균형을 맞추고, 급속한 기술 발전에 적응하며, 역외 데이터 보호 조항을 시행하는 데 중점을 두는 것입니다. 2021년 주요 기업과 정부 기관이 서명한 AI 윤리 강령은 인간 중심성, 비차별성, 책임성 및 투명성을 강조합니다. 그러나 강령의 구속력과 강제력, 그리고 윤리적 원칙과 국가 또는 경제적 이익(예: 감시) 간의 잠재적 충돌에서 어려움이 발생합니다. 데이터 보호 및 개인정보 보호와 관련하여, AI 학습에 필요한 데이터는 개인정보 보호, 특히 얼굴 인식과 같은 생체 데이터의 처리 시 상충됩니다. 법적 틀은 동의 없는 자동화된 의사결정을 금지하는 2022년 개정 데이터 보호법입니다. 책임 및 배상과 관련하여, AI 관련 손해에 대한 인간의 책임 원칙이 적용되며, 유럽 토지 이용 규정(ELR)의 틀 내에서 관련 규정이 이러한 사례 처리에 핵심적인 역할을 합니다. 복잡한 자율 시스템에 대한 책임 소재를 명확히 하고 AI 위험에 대한 보험 솔루션을 개발하는 것은 여전히 ​​중요한 과제입니다. 노동 시장에서 AI는 2천만 개 이상의 일자리를 자동화할 가능성이 있지만, 동시에 새로운 직업과 자격 요건을 창출하기도 합니다. 국가 AI 전략은 구조적 변화의 사회적 영향을 완화하고 디지털 격차와 '무지의 경제'를 방지하기 위해 재교육 및 평생 교육 프로그램에 중점을 두고 있으며, 교육 시스템 또한 이에 맞춰 변화해야 합니다. 마지막으로, 대중의 수용도는 AI에 대한 높은 인식(94%)과 회의적인 시각(신뢰도 52%)이 혼합된 양상을 보이며, 2030년까지 신뢰도를 80%까지 높이는 것을 목표로 합니다. 정보 캠페인과 설문조사는 일자리 상실 및 감시와 같은 우려를 해소하고 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높이는 데 목적을 두고 있습니다.

연구 개발 동향

러시아의 인공지능 및 로봇공학 분야 연구 개발(R&D) 활동은 국가 전략, 가용 자원, 그리고 파악된 응용 분야의 요구에 따라 크게 좌우됩니다. 우선순위와 과학 논문 발표 현황에 대한 분석은 현재의 동향을 파악하는 데 도움이 됩니다.

인공지능 연구의 핵심 영역을 파악했습니다

러시아 정부와 관련 기관들은 국가 경쟁력 강화와 기술적 돌파구 마련을 위해 인공지능 연구 내 특정 분야를 우선순위로 지정했습니다.

• 경제개발부가 정한 우선순위 (2024년 5월):
  • 머신러닝의 아키텍처 및 알고리즘.
  • AI 애플리케이션을 위한 계산 및 데이터 관리.
  • 기본 모델 및 생성 모델(예: 대규모 언어 모델).
  • 인간-인공지능 상호작용 및 협업 시스템.
  • 과학, 교육 및 사회 분야를 위한 응용 연구.
• 국가 지원 인공지능 연구 센터의 주요 중점 분야:
  • 강력한 인공지능(일반인공지능 – AGI)의 구성 요소 개발.
  • 관리, 의사 결정 및 (다중) 에이전트 기반 시스템을 위한 시스템.
  • 기본 모델과 생성 모델의 추가 개발.
  • 푸틴 대통령은 인공지능 센터에 대한 국가 지원을 2030년까지 의무화하고, 특히 기계 학습 알고리즘과 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 집중하도록 명시적으로 지시했습니다.
• 우선 순위 분야(특히 제2차 AI 센터의 중점 분야)에 적용된 AI 솔루션:
  • 의료 서비스
  • 건설과 도시 환경
  • 농산업 복합체
  • 운송 및 물류
  • 디지털 산업
  • 통신
  • 생태학 및 환경 관리
  • 관광 여행
  • 전력 산업
  • 석탄 산업

이러한 중점 사항은 전략적으로 중요한 AI 하위 분야의 기초 연구와 연구 결과를 경제적으로 중요한 분야의 구체적인 응용 분야로 신속하게 전환하는 것을 목표로 하는 실용적인 접근 방식을 나타냅니다. 머신 러닝 및 생성 모델에 대한 강한 강조는 세계적인 기술 트렌드를 반영하는 반면, 특정 산업 분야의 응용 솔루션에 대한 집중은 국가 현대화 요구 사항을 충족합니다.

선도적인 과학 학파 및 기관

인공지능 및 로봇공학 분야의 모든 주요 과학 학파를 자세히 나열하는 것은 이 보고서의 범위를 벗어나지만, 러시아 연구 개발 환경에서 중심적인 역할을 하는 몇몇 핵심 기관 및 네트워크를 확인할 수 있습니다.

• 인공지능 연구센터를 보유한 대학 및 연구기관: III.A절에서 자세히 설명했듯이, 스콜테크(Skoltech), HSE, MIPT, ITMO 대학교, 이노폴리스 대학교, ISP RAS와 같은 기관들은 정부 지원 프로그램을 통해 설립된 전문 센터들을 통해 학술적 인공지능 연구를 선도하고 있습니다. 이러한 센터들은 단순한 연구 기관일 뿐만 아니라, 시급히 필요한 차세대 인공지능 전문가를 양성하는 중요한 훈련장이기도 합니다. 로모노소프 모스크바 국립대학교(MSU) 인공지능 연구소는 최적 제어, 이산 및 연속 최적화, 통계, 머신러닝 및 응용, 수학적 모델링을 주요 연구 분야로 삼고 있습니다. 모스크바 공과대학교(RTU MIREA) 또한 인공지능 연구소를 보유하고 있으며, 기계공학 분야의 디지털 및 적층 기술, 레이저 기술 등 다양한 연구실을 운영하고 있습니다.
• 산업별 연구 기관: 대학 연구 센터 외에도 의료 분야(NN 블로힌 국립 종양학 연구 센터, 알마조프 국립 의학 연구 센터) 또는 군수 산업 분야(ERA 테크노폴리스)와 같이 특정 산업 분야를 위한 AI 연구를 수행하는 전문 연구 기관들이 있습니다.
• 산업 관련 연구 및 기업 연구소: 스베르방크, 얀덱스와 같은 대형 기술 기업들은 자체적으로 광범위한 연구 개발 부서를 운영하며, 응용 중심의 AI 솔루션 개발에 크게 기여하고 있습니다. 스베르방크, 가즈프롬 네프트, 얀덱스, VK 등 주요 기업들이 참여하는 "인공지능 연합"은 AI 개발을 촉진하고 과학 연구 센터와의 협력을 강화하는 역할을 합니다.
• 국가인공지능개발센터(NCRI/НЦРИИ): 러시아 연방 정부 산하에 있으며, HSE(러시아 과학 아카데미)와도 연계되어 있는 이 센터는 인공지능(AI)의 발전을 조율, 분석 및 보급하는 역할을 담당합니다. 예를 들어, 출판 활동 및 러시아의 AI 개발 현황에 대한 보고서를 발간합니다.

러시아의 인공지능 및 로봇공학 연구개발 환경은 전통적으로 강세를 보여온 수학 및 자연과학 분야, 새롭게 설립된 전문 인공지능 연구센터, 그리고 대규모 (국영) 기업의 연구개발 활동이 혼합된 특징을 보입니다. 국가 재정 지원과 신속한 상용화 및 구현에 대한 압력으로 인해 연구가 응용 문제와 국가적 우선순위에 집중되는 경향이 뚜렷하게 나타납니다. 그러나 국제적 고립은 세계 과학계와의 교류가 제한될 경우 기초 연구의 질과 폭에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

출판 활동 및 특허 출원 분석

과학 논문 발표 활동과 특허 출원 건수는 인공지능 및 로봇공학 분야에서 한 국가의 연구 집중도와 혁신 역량을 나타내는 중요한 지표입니다.

• 출판 활동:
  • 러시아 국립인공지능개발센터(NCRI)의 2024년 7월 보고서에 따르면, 최고 수준의 국제 인공지능 학회(A*)에 발표된 러시아 저자의 논문 수는 2019년과 2023년 사이에 70% 증가했습니다. 2023년에는 276명의 러시아 저자가 이러한 논문을 발표했습니다. 또한, 러시아 기관에 소속된 외국 저자의 수가 2019년 대비 2023년에 6배 증가한 18명에 달했다는 점도 주목할 만합니다.
  • 지리적으로 모스크바와 상트페테르부르크는 전통적으로 러시아에서 인공지능 관련 논문 발표를 주도하는 중심지입니다. 인공지능 연구 센터를 운영하는 기관 중에서는 스콜텍(A* 등급 논문의 30%)과 고등경제대학교(HSE)(29%)가 가장 활발한 논문 발표 활동을 보이고 있습니다.
  • 1998년 러시아 기초연구기금(RFFI)의 지원으로 설립된 과학 전자 도서관 eLibrary.Ru는 인공지능 및 로봇공학 분야를 포함한 러시아 과학 출판물을 위한 중요한 플랫폼 역할을 합니다.
  • 러시아 고등교육위원회(HSE) 산하 통계경제연구소의 보고서("러시아의 인공지능: 기술 및 시장", 2025년 발간, 2022-2024년 기간)는 연구 및 발명 활동뿐 아니라 일반적인 사용 사례와 구현 장벽도 분석합니다.
• 특허 출원:
  • 제공된 자료에는 인공지능 및 로봇 분야의 러시아 특허 출원에 대한 구체적인 집계 데이터가 제한적이지만, 특허 활동은 혁신의 중요한 지표로 언급됩니다.
  • 군사 분야에서 인공지능 기반 신형 무기 시스템 관련 특허의 중요성은 이미 입증되었습니다.
  • 국제 비교에 따르면 중국과 미국은 인공지능 관련 특허 출원 분야에서 세계를 선도하고 있습니다. 러시아는 이 분야에서 자국의 입지를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 러시아에서는 몇몇 대형 기업들이 디지털 분야 특허를 집중적으로 보유하고 있다는 징후가 나타나고 있습니다. 예를 들어, 러시아에서 유효한 디지털 분야 발명 특허의 약 76%와 산업 디자인 특허의 거의 95%가 얀덱스, 카스퍼스키 랩, 스베르 등 3대 기업에 속해 있습니다.

고위급 학술대회 발표 논문 수의 증가는 러시아 인공지능 연구 활동의 성장과 질적 향상을 시사합니다. 그러나 논문 발표가 소수의 주요 기관과 도시 중심지에 집중되는 현상은 앞서 언급한 지역적 과학기술 잠재력의 집중을 반영합니다. 외국인 공동 저자 수가 증가 추세이긴 하지만 상대적으로 낮은 수준인 것은 국제적 네트워크의 한계 또는 지정학적 고립의 영향을 보여주는 것일 수 있습니다. 혁신 성과에 대한 보다 완전한 그림을 얻기 위해서는 인공지능 및 로봇공학 분야의 특허 활동에 대한 종합적인 데이터가 필요합니다. 국가 전략과 국영 기업의 요구에 따른 응용 연구 개발에 대한 집중은 점진적 혁신과 특정 문제 해결에 더 큰 비중을 두는 반면, 파괴적 기초 연구는 상대적으로 소홀히 다뤄질 수 있습니다.

러시아 AI 전문가들의 논문 발표 활동 (A급 학술대회, 2019-2023)

러시아 AI 전문가들의 A급 학술대회 논문 발표 건수는 2019년과 2023년 사이에 70% 증가했습니다. 2023년에는 러시아 저자가 276명에 달했고, 외국 저자는 18명으로 2019년 대비 6배 증가했습니다. 주요 기관으로는 스콜테크(Skoltech)가 30%, 고등과학대학(HSE)이 29%를 차지했습니다. 2023년 논문 발표는 주로 모스크바와 상트페테르부르크 지역에 집중되었습니다.

러시아의 인공지능 및 로봇공학: 기술적 혁신과 국제적 제약 사이에서

러시아의 인공지능 및 로봇공학의 미래 발전은 야심찬 국가적 목표, 국제 제재의 영향, 기술 주권 확보 노력, 그리고 국제 파트너십의 재편이라는 복합적인 요소에 의해 좌우될 것이다.

정부의 공식 목표 및 전망

2030년까지의 개정된 국가 인공지능 전략과 2030년대까지의 과학기술 발전 전략은 인공지능 및 로봇 분야에 대한 야심찬 목표를 설정했습니다. 이러한 목표에는 섹션 II.A에서 이미 자세히 설명한 바와 같이 다음 사항들이 포함됩니다

• 인공지능 솔루션 시장 규모가 크게 증가할 전망입니다(2030년까지 600억 루블).
• 인공지능 분야 연간 대학 졸업생 수가 5배 증가(15,500명).
• 주요 경제 부문에서 인공지능(AI)의 거의 보편적 도입(12%~95%).
• 인공지능이 국가 GDP에 상당한 기여를 할 것으로 예상됩니다(2030년까지 11조 2천억 루블).
• 러시아는 주요 AI 지표에서 전 세계 상위 5개국에 속합니다.

러시아는 로봇 분야에서 산업용 로봇 배치를 2024년 1만 대에서 2030년까지 9만 5천 대로 늘리고, 로봇 밀도 측면에서 세계 25위를 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 2025년 말까지 가동 중인 산업용 로봇 수를 1만 6천~1만 7천 대로 늘리고, 근로자 1만 명당 로봇 밀도를 25~30대로 끌어올릴 계획입니다. 이러한 공식 목표는 인공지능과 로봇 기술을 현대화와 성장의 핵심 동력으로 삼고자 하는 강력한 정치적 의지를 보여줍니다. 그러나 이러한 목표 달성은 제5절에서 논의된 과제들을 극복하는 데 크게 좌우됩니다.

싱크탱크의 전문가 분석 및 평가

독립적인 전문가들과 싱크탱크들은 미래 전망에 대해 더욱 심층적인 시각을 제시합니다.

• 로봇 시장 성장: MarketsandMarkets의 분석가들은 전 세계 산업용 로봇 시장이 2029년까지 연평균 11.7% 성장할 것으로 전망하며, 산업용, 창고용, 의료용 로봇이 가장 인기 있는 분야로 남을 것으로 예상합니다. 특히 러시아의 경우, 정부 지원, 국산화 노력, 노동력 부족 해소 및 생산성 향상 필요성 등으로 인해 제재에도 불구하고 산업용 로봇 수요가 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 러시아 거시경제분석단기예측센터(ZMAKP)는 산업 로봇화를 활성화하여 경제 성장을 가속화해야 한다고 제안하며, 러시아의 로봇 도입률(2023년 기준 근로자 1만 명당 11대)이 한국(1,012대), 중국(470대), 미국(295대) 등 다른 국가들에 비해 현저히 뒤처져 있다고 지적합니다.
• 러시아 AI 시장: 러시아 산업통상자원부(MIPT) 산하 인공지능 역량센터의 분석에 따르면, 러시아 AI 시장은 2023년 37% 성장하여 9,000억 루블 규모에 달했으며, 정부 지원금은 92억 루블에 이르렀습니다. 그러나 벤처 캐피털 투자는 1,000만 달러에 그쳤습니다. Statista 등 다른 기관에서는 러시아 AI 시장 규모를 50억 달러로 추산하고 있는데, MIPT 분석에 AI 관련 매출이 직접적으로 포함되지 않았을 가능성을 고려할 때 이 수치가 더 현실적이라고 일부 전문가들은 평가합니다. AI 스타트업에 대한 투자는 2024년 3,300만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 러시아 빅데이터협회(ABD)에 따르면, 러시아의 빅데이터 및 AI 시장 전체 규모는 2024년 약 3,200억 루블에 이를 것으로 전망됩니다. 전문가들은 정부 계약 및 대규모 기업 도입에 힘입어 2025년에도 지속적인 성장이 예상되지만, 거시경제 안정성과 민간 투자 참여 확대가 중요하다고 강조합니다.
• 제재의 영향: 제재와 그로 인한 인재 유출은 러시아의 첨단 기술 경제에 상당한 영향을 미치고 있으며, 그 여파는 수년간 지속될 수 있습니다. 반도체와 마이크로프로세서 접근이 심각하게 제한되어 군사 첨단 기술 및 인공지능(AI) 연구 개발에 차질이 생기고 있습니다. 러시아 정부는 보조금과 법률 지원을 통해 해당 분야를 지원하려 노력하고 있지만, 고립과 인재 유출은 아직 발전 단계에 있는 AI 생태계에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 서방 대학 및 연구 기관과의 국제 협력 단절은 국내 연구 개발의 핵심 동력이었던 만큼 매우 고통스러운 상황입니다. 그럼에도 불구하고 러시아 기업들은 제재와 인력 부족에도 불구하고 생산성 향상을 위해 AI와 로봇 기술을 더욱 적극적으로 활용할 것으로 예상됩니다.
• 기술적 역량: 고등경제대학(HSE) 전문가들은 2030년까지 에너지 집약적인 자율 동력원 및 무선 충전 기술 분야의 역량(40% 증가)과 로봇 공학 분야에서 나노기술 활용에 대한 이해도(35% 증가)에 대한 수요가 급증할 것으로 예상합니다.

전문가들의 분석에 따르면 미래는 야심찬 목표와 중대한 구조적 및 외부적 도전 과제 사이의 긴장으로 특징지어질 것입니다. 러시아가 진정으로 주권적이고 세계적으로 경쟁력 있는 인공지능 및 로봇 산업을 구축할 수 있을지는 수입 대체 정책의 효과성, 자체 하드웨어 역량 개발, 숙련된 인력의 유지 및 훈련, 그리고 비서구 국가, 특히 중국과의 기술 파트너십의 깊이에 크게 좌우될 것입니다.

현재 추세의 잠재적 영향

향후 몇 년 동안 러시아의 인공지능 및 로봇공학 발전에 상당한 영향을 미칠 몇 가지 주요 추세가 있습니다

• 서방에 대한 지속적인 제재와 기술적 고립은 러시아로 하여금 기술적 자립과 대안적 파트너와의 협력이라는 길을 택하도록 만들 것입니다. 이는 러시아의 기술과 기준이 세계적인 추세와 동떨어지거나, 국내 수요 및 협력국의 요구에 맞춘 틈새시장 솔루션 개발로 이어지는 "고립된 발전"을 초래할 수 있습니다. 특히 국제적 협력과 최첨단 하드웨어 접근을 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 분야에서 세계 주요 국가들과의 기술 격차가 좁혀지기보다는 오히려 확대될 위험이 있습니다.
• 중국과의 파트너십 심화: 인공지능(AI) 및 로봇 분야에서 중국과의 기술·경제 협력은 러시아에 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 이는 기술, 부품, 시장 접근성을 제공하지만, 동시에 의존도 증가 및 러시아의 기술 개발이 중국의 기준과 전략적 이익에 맞춰질 가능성이라는 위험도 내포하고 있습니다. 이러한 파트너십의 역동성은 러시아 첨단 기술의 미래를 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다.
• 군사 및 이중용도 응용 분야에 대한 집중: 지정학적 상황과 정부의 우선순위를 고려할 때, 군사 응용 분야와 이중용도 기술은 인공지능 및 로봇 공학 연구 개발의 주요 초점이 될 것으로 예상됩니다. 이는 특정 군사 분야에서 발전을 가져올 수 있지만, 더 광범위한 민간 응용 분야 및 기초 연구에서 자원을 전용시킬 수도 있습니다. 실제 분쟁 시나리오에서 얻은 경험은 이 분야 혁신의 핵심 동력으로 계속 작용할 것입니다.
• 정부 주도적 정책과 민간 부문 역동성: 강력한 정부 주도적 정책과 민간 부문의 주도성 및 혁신 필요성 사이의 긴장 관계는 지속될 것입니다. 정부는 자원을 동원하고 전략적 방향을 제시할 수 있지만, 진정으로 역동적이고 경쟁력 있는 AI 생태계의 출현은 민간 기업과 스타트업에 유리한 환경을 조성하는 데 달려 있습니다. 이를 위해서는 구조적인 경제 문제를 극복하고 투자 환경을 개선하는 것이 매우 중요합니다.
• 사회적 영향 및 윤리적 논쟁: 인공지능과 로봇 기술의 확산이 가속화됨에 따라, 직장 환경 변화, 데이터 보호, 윤리적 문제 등 사회적 파급 효과에 대한 논의가 러시아에서도 중요해질 것입니다. 국가와 사회가 이러한 변화 과정을 사회적으로 책임감 있게 이끌고 신기술에 대한 대중의 신뢰를 강화하는 것이 장기적인 성공에 매우 중요할 것입니다.

세계적 고립, 지역적 해결책: 우주에서 군사에 이르기까지 러시아의 인공지능 개발 경로

러시아에서 인공지능과 로봇공학의 발전은 국가 지도부가 적극적으로 추진하는 최우선 전략 과제입니다. 기술 주권 확보, 국가 안보 강화, 경제 경쟁력 향상이라는 목표를 바탕으로 러시아는 포괄적인 국가 전략을 수립하고 막대한 국가 자원을 투입해 왔습니다. 특히 2030년까지의 국가 인공지능 전략, 그중에서도 2024년 개정판과 새로운 과학기술 발전 전략은 국제적 고립과 경제적 어려움에도 불구하고 이러한 핵심 기술 분야에서 선도적인 역할을 달성하려는 러시아의 의지를 보여줍니다.

참여 주체 분석 결과, 스베르방크(Sberbank)와 로스텍(Rostec)과 같은 국영기업 및 공기업이 인공지능(AI) 정책 수립 및 실행에 핵심적인 역할을 하며 강력한 영향력을 행사하고 있음을 알 수 있습니다. 이와 더불어, 국제적 기준으로는 규모는 작지만 얀덱스(Yandex)와 같은 혁신 기업 및 신흥 스타트업 생태계를 보유한 민간 부문도 존재합니다. 그러나 이러한 민간 부문의 잠재력은 구조적 장벽과 정치적 환경으로 인해 제한될 수 있습니다. 주요 대학 및 연구기관에 설립된 국가 지원 AI 연구센터는 기초 연구와 우선 순위 분야를 위한 응용 솔루션 개발을 목표로 과학적 노력의 핵심 역할을 담당하고 있습니다.

응용 분야에서는 이미 구체적인 진전이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 특히 러시아 중공업계는 효율성 증대, 비용 절감, 품질 향상을 위해 인공지능(AI)과 로봇 기술을 점점 더 많이 활용하고 있으며, 그 결과는 종종 눈에 띄게 나타나고 있습니다. AI 솔루션은 의료 분야, 특히 영상 유도 진단 분야에서, 그리고 서비스 부문에서도 점차 확산되고 있습니다. 군사 부문은 러시아의 AI 및 로봇 기술 혁신을 이끄는 주요 동력 중 하나로, 최근 분쟁 경험과 기술적 우위 추구에 힘입어 이러한 혁신이 가속화되고 있습니다. 전통적으로 러시아의 강점인 우주 탐사 분야 또한 AI와 로봇 기술을 통해 현대화되고 있습니다.

이러한 발전과 야심에도 불구하고, 러시아의 인공지능 및 로봇 개발은 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 국제 제재로 인해 서방의 첨단 기술, 특히 마이크로칩과 같은 핵심 하드웨어 및 특수 소프트웨어에 대한 접근이 크게 제한되었습니다. 이는 개발 및 생산을 저해하고, 비용이 많이 들고 종종 장기간에 걸쳐 진행되는 수입 대체와 공급망 재편을 강요합니다. 지속적인 인재 유출로 악화된 숙련된 전문가 부족 또한 심각한 장애물입니다. 특히 민간 부문의 자금 조달 제약과 어려운 투자 환경은 혁신을 더욱 저해합니다.

서방과의 고립에 대응하여 러시아는 국제 협력의 방향을 재조정하고 중국, 인도, 브릭스(BRICS) 국가, 벨라루스 등 "우호적인" 국가들과의 협력을 강화해 왔습니다. 특히 중국과의 파트너십은 매우 중요하지만, 새로운 의존 관계 형성의 위험도 내포하고 있습니다. 이러한 방향 전환은 대안적인 기술 표준 및 생태계를 구축하려는 광범위한 노력의 일환이기도 합니다.

러시아에서는 인공지능(AI)과 로봇공학의 윤리적, 사회적 함의에 대한 논의가 점차 활발해지고 있습니다. 법적 틀이 마련되었고, AI에 대한 국가 윤리 강령도 채택되었습니다. 이러한 지침을 실질적으로 이행하고, 직장 환경 변화 및 데이터 프라이버시 문제와 같은 사회적 과제를 해결하는 것이 이 기술들의 장기적인 수용과 성공에 매우 중요할 것입니다.

요약하자면, 러시아는 인공지능(AI)과 로봇공학 분야의 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않고 국가 이익을 보호하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 현재 러시아의 행보는 강력한 국가 통제, 안보 관련 응용 분야에 대한 집중, 그리고 강제적인 기술 재편이라는 특징을 보입니다. 러시아가 야심찬 전략 목표를 달성하고 지속 가능한 경쟁력을 갖춘 AI 및 로봇공학 산업을 구축할 수 있을지는 기존의 구조적 과제를 극복하고, 기술적 의존성을 관리하며, 국가적 우선순위와 민간 부문의 역동성을 모두 고려한 혁신 친화적인 환경을 조성하는 능력에 크게 달려 있습니다. 현재 선택된 노선은 러시아가 특정 분야에서는 진전을 이룰 수 있는 미래를 제시하지만, 현 상황에서 세계적인 차원에서 포괄적인 기술 리더십을 확보하기는 어려워 보입니다.

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