[신화망 베이징 5월28일] 인공지능(AI)이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려가 전 세계적으로 확산하고 있는 가운데 중국의 산업 현장에서 AI를 활용해 위기를 기회로 만든 근로자가 있어 눈길을 끈다.

리빙쥔(李柄君·36) 스테이트 그리드(STATE GRID∙國家電網) 탕산(唐山)전력공급회사 기술자가 바로 그 주인공이다. 직접 전력망을 둘러보며 고장을 찾아내는 "전력망 의사"로 불렸던 그는 이제 거대한 전력망이 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 최적화되도록 알고리즘을 교육하는 "AI 트레이너"로 변신했다.

리빙쥔의 이야기는 중국의 차세대 근로자들이 "AI+" 응용의 테스트베드로 활용해 어떻게 자신만의 독특한 전문 영역을 개척해 나가고 있는지를 잘 보여준다.

중국의 전력 시스템은 세계에서 가장 큰 규모 중 하나다. 송전 선로가 수백만㎞에 달하면서 AI를 기반으로 한 신속한 고장 진단 수요가 갈수록 확대되고 있다.

특히 기존의 수동 점검 방식은 느릴 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉬웠다. 변전소 한 곳을 순찰하는 데만 6~7시간이 걸리기도 했다. 그런데 중국에서 전 산업에 걸쳐 디지털 전환이 추진되면서 AI 솔루션을 위한 수요와 함께 풍부한 테스트 환경이 조성됐다. 이러한 환경은 현장의 실무 지식과 첨단 기술 사이의 가교 역할을 할 수 있는 근로자들에게 큰 기회를 가져다줬다.

리빙쥔은 지난 2021년 AI 열풍이 불자 그는 MySQL, 파이썬(Python), 머신러닝 알고리즘을 기초부터 독학하기 시작했다. 

그의 실력이 빛을 발한 계기가 된 것은 회사에서 도입한 순찰 로봇이 "일을 제대로 하지 못한" 때였다. 그는 자진해서 로봇의 멘토가 됐다. 수개월 동안 데이터를 수집하며 매개변수를 미세 조정하고 시행착오를 겪으며 로봇을 훈련시켰다. 그 결과 7시간이 걸리던 로봇의 하루 순찰 시간은 단 2시간으로 단축됐다. 덕분에 회사는 연간 12만 위안(약 2천664만원) 이상의 비용을 절감할 수 있었다.

이제 그는 사내 "AI 선봉대"를 이끌고 있다. 이들의 핵심 프로젝트 중 하나는 스테이트 그리드의 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 AI 에이전트 개발이다. 해당 AI 에이전트는 실시간 고장 데이터, 과거 기록, 전문가 지식베이스를 종합하여 정전 원인을 빠르게 파악하고 우회 전력 경로를 제안하며 자동으로 보고서를 생성할 수 있다.

또 다른 주요 성과는 "신호 자동 확인" 기술이다. 변전소가 가동되기 전에는 수천 개의 경보 신호를 일일이 꼼꼼하게 확인해야 하는데 리빙쥔 팀은 이미지 인식과 디지털 트윈 기술을 적용해 이 작업을 자동화했다. 한 테스트에서는 175개의 신호를 단 15분 만에 100%의 정확도로 검증하며 효율성을 무려 12배나 끌어올리는 기록을 세운 것으로 전해졌다.

원문 출처:신화통신 한국어 뉴스 서비스