ソウル大学10-10プライベートAIイニシアティブと財政経済部戦略経済諮問団は7日午後、ソウル大学の上山数学館講堂で学界・政府・軍・産業界の主要関係者が参加した中で『AI時代の国防+製造+安全保障』フォーラムを共同開催した。
この日のフォーラムのテーマは『データを露出せずに活用する信頼に基づくプライベートインフラの構築』であった。データが漏洩したり汚染された場合、致命的な打撃を受ける国防と製造の領域で、暗号化コンピューティング技術を基本インフラとして結合し、真の『AI三大強国・防産四大強国』へと飛躍しようという青写真である。
パク・ヨンスン財政経済部戦略経済諮問団委員長（前中小ベンチャー企業部長）は開会の挨拶で「ここ数年が生成型AIが何をできるかを確認した『AI第1幕』であったなら、今始まった『AI第2幕』は『AIをどこに接続し、どのように現実世界を動かすか』を問うている」と述べ、「AIが製造を変え、製造が国防の競争力を生み出し、安全保障がこのすべてのAIエコシステムの信頼を守る相互不可分の接続構造を持たなければならない」と強調した。続けてパク委員長は「AI時代の国家競争力は技術一つではなく、半導体・電力・データ・セキュリティを織り交ぜた国家レベルの『戦略経済』から生まれる」と述べ、「AIで国防と製造、安全保障を融合して設計する先導国家へと進まなければならない」と明らかにした。
続けてキム副総長は「ソウル大学は数学、人工知能、政策と産業の境界を大胆に取り払い、敏感な国家・産業データを安全に扱える核心原理技術を集中研究してきた」と述べ、「今後も国家戦略技術研究と実質的な産学連携の中心で、誰も揺るがすことのできない『信頼できる人工知能』の標準を示し、政策課題の導出と新たな革新エコシステムの創出に尽力する」と明らかにした。
[防産セッション] 『単品武器輸出の限界に直面…『AXフルスタック』と素材・部品・ソフトウェア中小企業が未来』
防産セッションではK-防産が直面しているハードウェア中心の輸出の壁を診断し、ソフトウェアとAI中心の超迅速エコシステムへの体質転換が必要であるとの提言がなされた。
ソン・デグォン仁荷大学物流AXセンター長（前陸軍軍需司令官）は『国防AX戦略と防衛産業の未来』というテーマ発表を通じて、「現在K-防産は受注残高100兆ウォンを見込んでいるが、単品ハードウェア完成品の輸出は間もなくグローバル需要と地政学的圧力に限界に直面するだろう」と警告した。ソン教授はイスラエル-イラン戦でAIシステムが2週間で1万5000の標的を識別した事例を挙げ、「戦場のルールはすでにソフトウェアとデータで再編成されている」と指摘した。
特にソン教授は『ハードウェア供給者』から独自のOSとソリューションを提供する『エコシステム設計者』への転換を強調した。彼は「武器体系（トリガー）と国防AI（頭）が別々に動くボトルネックを打破するためには、インフラ・データ・モデル・サービスを一つにまとめる『国防AXフルスタック』エコシステムが構築されなければならない」と述べ、「これを基に武器輸出後もAIの更新とインテリジェントMRO（メンテナンス・リペア・オーバーホール）を継続提供し、同盟国を我々のエコシステムにロックインさせる『輸出2.0』構造を作らなければならない」と主張した。これを支える4段階成長ラダー（R&D→PoC政府購入→新安全ファンド→グローバルスケールアップ）の制度革新も求められた。
続いてウォン・ジュンヒ防産中小ベンチャー企業協会長は『防産素材・部品AI輸出のための中小ベンチャー企業エコシステムの構築』をテーマに素材・部品・ソフトウェアの革新策を提案した。ウォン代表は「国内防産企業の88%が中小企業だが、売上比率は18%に過ぎず、輸出の96%を少数の大企業が独占している」とし、大企業偏重の下請け構造を指摘した。
ウォン代表は体系総合大企業に依存せず、グローバルバリューチェーン（GVC）に独自進出する4つの政策解決策と期待効果について説明した。彼は「国際標準と認証を取得した防産素材・部品・ソフトウェアは特定の大型受注の成否に関係なく、全世界の武器体系に汎用的に納品されることができる」とし、△中小ベンチャー専用R&Dトラック（70%配分）新設 △国際標準・認証ハブ構築 △成長段階別GVCビジネス企業認証制 △政府用ソフトウェア知的財産権の開発者帰属を促した。
ウォン代表は「これらの制度革新が整備されれば、防産中小企業の売上比率が30%以上に拡大し、1114兆ウォン規模のグローバル素材・部品市場で56兆ウォン（5%）を国産化・輸出し、国家防産輸出規模を60兆ウォンまで引き上げる強力な『富国強兵』の成果を得るだろう」と述べた。
ソン・デグォン仁荷大学物流AXセンター長（前陸軍軍需司令官）は『国防AX戦略と防衛産業の未来』というテーマ発表を通じて、「現在K-防産は受注残高100兆ウォンを見込んでいるが、単品ハードウェア完成品の輸出は間もなくグローバル需要と地政学的圧力に限界に直面するだろう」と警告した。ソン教授はイスラエル-イラン戦でAIシステムが2週間で1万5000の標的を識別した事例を挙げ、「戦場のルールはすでにソフトウェアとデータで再編成されている」と指摘した。
特にソン教授は『ハードウェア供給者』から独自のOSとソリューションを提供する『エコシステム設計者』への転換を強調した。彼は「武器体系（トリガー）と国防AI（頭）が別々に動くボトルネックを打破するためには、インフラ・データ・モデル・サービスを一つにまとめる『国防AXフルスタック』エコシステムが構築されなければならない」と述べ、「これを基に武器輸出後もAIの更新とインテリジェントMRO（メンテナンス・リペア・オーバーホール）を継続提供し、同盟国を我々のエコシステムにロックインさせる『輸出2.0』構造を作らなければならない」と主張した。これを支える4段階成長ラダー（R&D→PoC政府購入→新安全ファンド→グローバルスケールアップ）の制度革新も求められた。
続いてウォン・ジュンヒ防産中小ベンチャー企業協会長は『防産素材・部品AI輸出のための中小ベンチャー企業エコシステムの構築』をテーマに素材・部品・ソフトウェアの革新策を提案した。ウォン代表は「国内防産企業の88%が中小企業だが、売上比率は18%に過ぎず、輸出の96%を少数の大企業が独占している」とし、大企業偏重の下請け構造を指摘した。
ウォン代表は体系総合大企業に依存せず、グローバルバリューチェーン（GVC）に独自進出する4つの政策解決策と期待効果について説明した。彼は「国際標準と認証を取得した防産素材・部品・ソフトウェアは特定の大型受注の成否に関係なく、全世界の武器体系に汎用的に納品されることができる」とし、△中小ベンチャー専用R&Dトラック（70%配分）新設 △国際標準・認証ハブ構築 △成長段階別GVCビジネス企業認証制 △政府用ソフトウェア知的財産権の開発者帰属を促した。
ウォン代表は「これらの制度革新が整備されれば、防産中小企業の売上比率が30%以上に拡大し、1114兆ウォン規模のグローバル素材・部品市場で56兆ウォン（5%）を国産化・輸出し、国家防産輸出規模を60兆ウォンまで引き上げる強力な『富国強兵』の成果を得るだろう」と述べた。
[製造セッション] 4%台にとどまる製造AX…『現場の問題をAIの言葉で再定義すべき』
製造セッションでは国家基盤産業である製造業の生産性革新のための人工知能実証と限界突破戦略が扱われた。
ユン・ジョンピル韓国生産技術研究院製造AI研究センター長は『製造現場のAI導入：困難と解決方向』というテーマで、現在国内製造業のAI導入率が4.0%にとどまっている現実を指摘した。ユンセンター長は金融・サービス業に比べ製造業の低いAI露出度（0.26）、中小製造企業の68.9%が1億ウォン以下の投資余力しか持たない初期コスト負担、レガシーシステムの互換性欠如、49.2%に達する専門人材採用の負担を核心ボトルネックとして挙げた。
ユンセンター長は半導体CMP工程洗浄設備の振動信号に基づく微細傾斜診断、医療用カテーテルチューブの不良検査、多重ロボットモニタリングなど生産現場の先端実証事例を紹介し、「製造AI成功の鍵は『現場の問題をAIが解決できる問題として再定義すること』にある」と述べた。
続けて彼は「製造AIは高度化されたモデル一つだけで動作しない」とし、「ドメイン知識を持つ『現場データ専門家』、神経網と特性を設計する『AIモデル専門家』、既存工場システム（MES・ERPなど）と結合する『AIシステム専門家』など3者協力体制が有機的に噛み合わなければ、初めて工程最適化と予知保全の経済的価値を創出できる」と提言した。
ユン・ジョンピル韓国生産技術研究院製造AI研究センター長は『製造現場のAI導入：困難と解決方向』というテーマで、現在国内製造業のAI導入率が4.0%にとどまっている現実を指摘した。ユンセンター長は金融・サービス業に比べ製造業の低いAI露出度（0.26）、中小製造企業の68.9%が1億ウォン以下の投資余力しか持たない初期コスト負担、レガシーシステムの互換性欠如、49.2%に達する専門人材採用の負担を核心ボトルネックとして挙げた。
ユンセンター長は半導体CMP工程洗浄設備の振動信号に基づく微細傾斜診断、医療用カテーテルチューブの不良検査、多重ロボットモニタリングなど生産現場の先端実証事例を紹介し、「製造AI成功の鍵は『現場の問題をAIが解決できる問題として再定義すること』にある」と述べた。
続けて彼は「製造AIは高度化されたモデル一つだけで動作しない」とし、「ドメイン知識を持つ『現場データ専門家』、神経網と特性を設計する『AIモデル専門家』、既存工場システム（MES・ERPなど）と結合する『AIシステム専門家』など3者協力体制が有機的に噛み合わなければ、初めて工程最適化と予知保全の経済的価値を創出できる」と提言した。
[セキュリティセッション] 『暗号化コンピューティングが国家インフラの基本値となるべき…全政府の安全連携即時復元が必要』
国防と製造現場にAIが深く浸透するほど、最も決定的な前提条件として浮上するのが『セキュリティ』である。セキュリティセッションでは原本データを露出せずに演算する同型暗号（HE）とプライマリデータ保護技術（PETs）を国家インフラに定着させるべきだとの主張が集中して取り上げられた。
チョン・ジョンヒソウル大学数理科学部教授（クリプトラボ代表・10-10プライベートAIイニシアティブ主任教授）は『暗号化コンピューティングとAIセキュリティ』の発表で、「既存のセキュリティシステムの致命的な欠陥はメモリにデータを計算する際に暗号が解除される『使用中（In-Use）データ』にある」と指摘した。製造現場のプロセス暗黙知と防産機密データは外部に漏洩した場合、企業と国家の存亡に直結するため、積極的な共有が根源的に封じ込められてきたというのがチョン教授の説明である。
チョン教授は復号化なしにSQL検索とAI学習を行う同型暗号検索技術（HEracles）と実証成果を公開し、「保護しながら活用する暗号化コンピューティングを国家AIインフラの『基本値（Default）』として設定すべきだ」と述べた。またチョン教授は「同型暗号はもはや理論の中の技術ではなく、すでに国防実験事業や警察庁治安データ、韓国型Manufacturing-Xプラットフォームで実証を終えた」とし、「AIの力はデータをつなぐところから生まれるが、国家の信頼はデータを開かないところから生まれる。国防・製造・治安を網羅するセキュリティ層を国家共通基盤として設計し、調達・標準として迅速に普及させるべきだ」と訴えた。
続いてリュ・グンガンソウル大学経済学部名誉教授（第18代統計庁長）は『国家データ安全連携体系（Hub & Spokes）とセキュリティ』をテーマに統計・行政データの融合策を発表した。リュ教授は「証拠に基づく精密政策を策定するには縦的・横的データの結合が必須であり、リスクを避けようとして資料を遮断するのは政策の証拠を自ら消す誤った解法だ」と述べ、中央統計登録部（ハブ）と各省庁・機関（スポーク）が原本露出なしに接続される『ハブアンドスポーク』モデルを提案した。
リュ教授は特に国際的に公認されたプライバシー強化技術（PETs：同型暗号・差分情報保護・再現資料）に基づく安全連携R&D本事業の即時再開を促した。さらにリュ教授は「韓国統計庁の同型暗号結合パイロットはすでに2023年UN PETガイドに掲載され、ドイツ連邦労働社会部報告書およびイギリス科学革新技術省の保存所に模範革新事例として公認された」と述べた。
リュ教授は「すでにグローバル実証を終え、完成段階に達した暗号連携体系を持って再び情報化戦略計画（ISP）を繰り返すのは深刻な時間の浪費であり、国家競争力の後退だ」とし、「予算削減で中断の危機に直面していた実証R&Dを国家データ処中心の本事業に即時転換し、試験構築を急がなければAI時代のデータ主権と政策品質を同時に守ることができない」と述べた。
チョン・ジョンヒソウル大学数理科学部教授（クリプトラボ代表・10-10プライベートAIイニシアティブ主任教授）は『暗号化コンピューティングとAIセキュリティ』の発表で、「既存のセキュリティシステムの致命的な欠陥はメモリにデータを計算する際に暗号が解除される『使用中（In-Use）データ』にある」と指摘した。製造現場のプロセス暗黙知と防産機密データは外部に漏洩した場合、企業と国家の存亡に直結するため、積極的な共有が根源的に封じ込められてきたというのがチョン教授の説明である。
チョン教授は復号化なしにSQL検索とAI学習を行う同型暗号検索技術（HEracles）と実証成果を公開し、「保護しながら活用する暗号化コンピューティングを国家AIインフラの『基本値（Default）』として設定すべきだ」と述べた。またチョン教授は「同型暗号はもはや理論の中の技術ではなく、すでに国防実験事業や警察庁治安データ、韓国型Manufacturing-Xプラットフォームで実証を終えた」とし、「AIの力はデータをつなぐところから生まれるが、国家の信頼はデータを開かないところから生まれる。国防・製造・治安を網羅するセキュリティ層を国家共通基盤として設計し、調達・標準として迅速に普及させるべきだ」と訴えた。
続いてリュ・グンガンソウル大学経済学部名誉教授（第18代統計庁長）は『国家データ安全連携体系（Hub & Spokes）とセキュリティ』をテーマに統計・行政データの融合策を発表した。リュ教授は「証拠に基づく精密政策を策定するには縦的・横的データの結合が必須であり、リスクを避けようとして資料を遮断するのは政策の証拠を自ら消す誤った解法だ」と述べ、中央統計登録部（ハブ）と各省庁・機関（スポーク）が原本露出なしに接続される『ハブアンドスポーク』モデルを提案した。
リュ教授は特に国際的に公認されたプライバシー強化技術（PETs：同型暗号・差分情報保護・再現資料）に基づく安全連携R&D本事業の即時再開を促した。さらにリュ教授は「韓国統計庁の同型暗号結合パイロットはすでに2023年UN PETガイドに掲載され、ドイツ連邦労働社会部報告書およびイギリス科学革新技術省の保存所に模範革新事例として公認された」と述べた。
リュ教授は「すでにグローバル実証を終え、完成段階に達した暗号連携体系を持って再び情報化戦略計画（ISP）を繰り返すのは深刻な時間の浪費であり、国家競争力の後退だ」とし、「予算削減で中断の危機に直面していた実証R&Dを国家データ処中心の本事業に即時転換し、試験構築を急がなければAI時代のデータ主権と政策品質を同時に守ることができない」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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