AI活用、成功するにはデータ標準化が最優先

国内エンジニアリング専門家たちが国会セミナーで、データ標準化なしにはAI導入は無駄だと警告し、AI時代への対応戦略を議論した。 'エンジニアリング専門分野におけるAI活用案'をテーマに行われたこの日のセミナーパネル討論には、消防、建築構造、電気、情報通信など多様な分野の技術士たちが参加し、AI転換（AX）時代の戦略を模索した。

討論でユン・ジョンムン清州大学教授は、AI基盤のセキュリティ脅威が国家基幹インフラを狙っているとし、AIが基幹インフラに導入されるほど、データの完全性確保とサイバー対応体制の構築を並行して進める必要があると強調した。キム・ハンス・ラブキュー代表は、生成AIの確率論的特性を理解することが重要であり、AIは専門家を代替するのではなく、生産性を高めるツールとして受け入れるべきだと主張した。

シン・ジュイル・リアルリーダーシップ代表は、政府の予算と支援により、分野別の法令、技術基準、現場のノウハウを高純度データとして構築し、融合・複合エンジニアリングAIフォーラムの構成およびAIシミュレーション結果検証基準の 마련（策定）という3つの政策課題を提示した。ソ・ヘヨル消防技術士は、国内火災データ不足の現実を指摘し、大半が米国データを購入して使用している状況であり、データ標準化の議論自体が現場では馴染みがないと吐露した。キム・ソクチュン韓国情報通信技術士会副会長は、今や実行を論じるべき時期であり、国家レベルでエンジニアリング分野の公共データベースを開放しなければ、意味のあるAI活用が可能だと力説した。