MDDI 연설문 · 2025-10-15

Meta Llama Incubator Demo Day에서 Josephine Teo 장관의 개회사

Josephine Teo · 디지털개발정보부 장관 · Meta의 Llama Incubator 데모 데이

요점

  • Meta의 Llama Incubator Programme은 참가자들에게 Meta 및 파트너사의 엔지니어링 자원, 지식, 전문성과 함께 고급 언어 모델에 대한 접근권을 제공함으로써, 싱가포르에서 AI 실험에 대한 진입 장벽을 낮추었습니다.
  • 싱가포르의 National AI Strategy는 2019년에 처음 발표되어 산업계, 정부, 연구 분야 전반에 걸친 AI 도입을 위한 수요 측면 및 공급 측면의 지원 기반을 마련하였으며, 그 이후 AI는 일부 분야에 국한된 활용에서 벗어나 전국적으로 주류 활용 단계로 진입하였습니다.
  • Land Transport Authority (LTA)는 Instruction Manual 8 (IM8)을 준수하는 취약점 평가 및 침투 테스트 보고 도구를 개발하였으며, 이를 통해 정보 보안 인력이 위협 탐지 업무에 집중할 수 있게 되었고, 해당 도구는 동일한 규정의 적용을 받는 여타 정부 기관에서도 재활용할 수 있습니다.
  • 정부의 오픈소스 기여에는 완전 오픈소스 AI 테스트 프레임워크 및 소프트웨어 툴킷인 AI Verify와, 싱가포르의 디지털 경제 및 디지털 사회 경험을 파트너 국가들과 공유하는 Singapore Digital Gateway가 포함됩니다.
  • Josephine Teo 장관은 고부가가치 AI 활용 사례의 다섯 가지 주요 범주를 제시하였습니다. 바로 「세 가지 P」(개인화·계획·예측)와 「두 가지 A」(자동화·이상 탐지)입니다.
  • 매주 수요일에 모이는 AI 실무자 커뮤니티인 Lorong AI는 실무자들이 경험을 공유하고 각자의 학습 곡선을 단축하는 데 있어 핵심 자원으로 언급되었습니다.

전체 번역

MDDI 영어 원문의 번역 · 번역일: 2026-06-21

안녕하십니까. Meta의 Llama Incubator Programme을 완료하신 모든 수상자 및 참가자 여러분께 축하의 말씀을 드립니다. 또한 싱가포르의 AI 도입 촉진을 위해 협력해 주신 Meta에도 감사의 말씀을 전합니다.

전시 부스를 둘러보고 발표를 들으면서 발전의 기운을 느끼지 않을 수 없었습니다. 한때 싱가포르에서 주변부에 머물던 AI가 이제 점점 더 주류로 자리 잡고 있습니다.

왜 이것이 그토록 중요하다고 생각하는지 말씀드리겠습니다.

인력부(Manpower Ministry)나 재무부(Finance Ministry)에서 일하던 시절, 저의 주요 관심사 중 하나는 기술이 경제 활동 전반에 걸쳐 어떻게 확산될 수 있는가였습니다.

기술이 사회 구석구석까지 스며들지 못한다면 소수 집단만이 혜택을 누리게 됩니다. 최첨단 기업은 언제나 새로운 기술을 최대한 활용할 것이며, 소외되는 것은 항상 경제의 가장 먼 변방입니다.

그런 상황에서 경제는 계속 돌아가지만 잠재력을 온전히 발휘하지 못합니다. 밀물이 모든 배를 띄우듯 모든 기업을 동등하게 끌어올리지는 못하는 것입니다.

그러나 기술의 확산은 말처럼 쉽지 않습니다. AI와 같은 범용 기술이 확산되려면 수많은 사려 깊은 개입이 필요합니다.

이것은 싱가포르 국가 AI 전략을 담당하던 저와 팀의 우선 과제 중 하나였습니다. 저희는 산업계, 정부 및 연구 커뮤니티의 활동을 촉진할 일련의 조력 수단을 파악했습니다. 궁극적으로는 수요가 있어야 하기 때문입니다. 공급 측면에서만 일을 추진하되 정작 아무도 이용 가능한 것을 사용하지 않는다면 의미가 없습니다.

국가 AI 전략의 첫 번째 판은 2019년에 발표되었습니다. 그러나 발표 이후의 활동 양상을 돌이켜보면, 당시 AI 도입은 여전히 매우 틈새 영역에 머물렀다고 해도 과언이 아닙니다. 의료, 금융 서비스, 운송 및 물류 분야에서 부분적인 도입 사례가 나타났지만 광범위하게 확산되지는 않았습니다. 주류에 진입하지 못한 상태였습니다.

오늘날로 빠르게 넘어오면, AI가 매우 주류화되었다는 사실을 외면하기 어렵습니다. 「AI」라는 단어가 전혀 언급되지 않는 모임은 거의 찾아보기 어렵습니다.

몇 주 전 Bedok 주거 지역에서 참석했던 지역사회 해커톤에서도 풀뿌리 자원봉사자들이 주민들에게 더 나은 혜택을 제공하고 일상생활을 돕기 위해 AI 활용을 실험하고 있었습니다.

중앙 비즈니스 지구에 있든 주거 지역에 있든, AI는 이제 싱가포르의 풍경 속에 깊이 자리 잡게 되었습니다.

우리가 여기까지 올 수 있었던 것은 이 아이디어를 받아들인 여러분과 같은 개발자들 덕분이며, 싱가포르에서 전략적 입지를 구축한 Meta 및 기타 기업들과의 파트너십 덕분입니다.

주류화를 넘어서, AI 응용 분야도 매우 다양해지고 있습니다. 오늘 우리가 보는 사례들은 기업을 향상시키고, 컴플라이언스 요건을 충족하며, 타인을 돕는 등 AI 활용 방식이 점점 더 정교해지고 있음을 보여 줍니다.

예를 들어, Straits Interactive는 비기술 전문가들이 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 일련의 서비스를 구축했는데, 이는 AI를 민주화하고 더 넓은 생태계에 유용하게 만들기 위한 것입니다.

또 다른 사례로, LTA는 Instruction Manual 8(IM8)¹을 준수하는 취약점 평가 및 침투 테스트 보고 도구를 구축함으로써 정보 보안 담당자들이 적절한 위협 탐지 등 더 중요한 업무에 집중하고 시스템을 더 안전하게 보호할 수 있도록 했습니다. 동일한 도구는 IM8을 준수해야 하는 다른 정부 기관의 동료들을 지원하는 데에도 활용될 수 있습니다.

MyRepublic의 AI Co-worker 역시 에이전틱(agentic) 시스템을 실험하여 영업 리드를 후속 관리하고 사업 기반을 확대하는 한편, 인간을 대체하지 않고 의사결정 과정에 참여시키는 방식을 유지했습니다.

이것들은 실제 문제를 해결하기 위해 구현되고 있는 아이디어의 좋은 사례입니다. 이는 AI 도입이 주변부에서 주류로 이동한, 우리의 AI 도입 여정에서 매우 중요한 변곡점을 나타냅니다.

모든 조직이 실험을 위한 자원에 동일하게 접근할 수 있는 것은 아니기 때문에, 오픈 소스(open source)를 이용할 수 있는 환경을 유지하는 것도 여전히 중요합니다.

실험에는 용기가 필요하지만, 더 중요하게는 자원이 필요합니다. Llama 인큐베이터 프로그램은 첨단 모델에 대한 접근권뿐만 아니라, Meta가 파트너들과 함께 제공하는 엔지니어링 자원, 지식 및 통찰을 가능하게 합니다.

오픈 소스와 관련하여 정부는 말과 행동이 일치해야 합니다.

정부의 기여에는 AI Verify가 포함됩니다. 이것은 완전히 오픈 소스인 테스팅 프레임워크이자 소프트웨어 툴킷입니다. 다운로드될수록, 사용될수록 지식과 이해가 축적되고, 더욱 개선될 수 있습니다.

최근 저는 Singapore Digital Gateway도 출시했습니다. 이는 종종 경험을 공유해 달라는 요청을 받는 만큼, 디지털 경제와 디지털 사회 구축에서 싱가포르가 쌓은 경험을 전 세계 동료들과 오픈 소스 방식으로 공유하는 수단입니다.

마지막으로, 때때로 접하게 되는 시각들에 대해 말씀드리고자 합니다. 이따금 AI 도입에 찬물을 끼얹는 보고서를 접하게 됩니다. 예를 들어 권위 있는 기관들이 AI 실험이 실패하고 있으며 기업들이 기대하는 수익을 내지 못하고 있다고 언급하는 경우입니다. 이는 타당한 지적이지만, 동시에 실험이 얼마나 어려울 수 있는지를 반영하는 것이기도 합니다.

그러나 동시에 우리는 배워야 합니다. 역량을 쌓아야 합니다. 범용 기술이라 하더라도 그 혜택이 실현되기까지는 시간이 걸립니다.

자주 언급되는 사례가 있습니다. 전기화는 1800년대 후반부터 가능했지만, 공장들이 실제로 전기를 사용하기 시작한 것은 1920년대에 이르러서였습니다. 왜 그렇게 오래 걸렸을까요?

공장에는 구형 기술을 사용하는 내장 시스템이 있었고, 이를 극복해야 했기 때문입니다. 또한 각 단계마다 새로운 돌파구를 찾아야 했습니다. AI도 이와 같을 것이라고 생각합니다.

AI 도입이 헛된 노력으로 여겨진다는 연구 결과에서도 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다. 실험 방식에서 최적의 지점을 찾아야 하고, 장기적인 역량을 구축하며, 실험이 진지하게 이루어지고 있으며 쉽게 포기해서는 안 된다는 신뢰감을 형성해야 합니다.

이와 같은 인큐베이터와 AI Centres of Excellence를 통해 나타난 활용 사례들을 살펴보면, 크게 다섯 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 저는 이를 세 가지 P와 두 가지 A라고 부릅니다.

AI가 매우 유용하게 활용될 수 있는 세 가지 P는 개인화(personalisation), 계획(planning), 예측(prediction)입니다.

두 가지 A는 자동화(automation)와 이상 탐지(anomaly detection), 즉 AI가 방대한 양의 데이터를 샅샅이 훑어 의심스러운 항목을 찾아내는 능력을 말합니다.

실험이 항상 우리가 원하는 결과를 산출하지는 않더라도 문제에 대한 이해를 심화하고 조직이 미래에 AI에서 성공을 거둘 수 있도록 역량을 구축할 수 있다는 점을 수용하는 논거를 마련할 수 있다면, 우리는 여전히 무언가를 얻은 것입니다.

AI 도입이 성과를 내지 못할 것임을 시사하는 여러 연구들 때문에 비관적으로 보지는 않습니다. 그것은 우리가 원하는 만큼 많은 경우에 올바른 방법을 찾지 못했다는 의미일 뿐입니다. 그러나 그것이 포기해야 할 이유는 아닙니다. 오히려 더욱 박차를 가해야 할 이유입니다.

마지막으로, 이 모든 실험의 과정에서 혼자 여정을 걷지 않는 것이 중요합니다. 커뮤니티 내의 사람들과 교류하는 것이 중요한데, 그들의 경험으로부터 실로 많은 것을 배울 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 매주 수요일에 모이는 AI 실무자 커뮤니티인 Lorong AI가 있습니다. 커뮤니티 내의 누군가가 여러분보다 이미 더 가까운 답을 찾아냈을 수도 있습니다. AI 커뮤니티에 연결됨으로써 학습 곡선을 단축할 수 있습니다.

이 AI 커뮤니티가 계속 강화됨에 따라, 우리는 이 모든 경험을 공고히 하고 AI 도입을 단순히 주변부에 머무르게 하는 것이 아니라 주류로, 즉 우리 경제를 발전시키고 싱가포르의 경쟁력을 유지하는 방식의 전면과 중심에 자리잡게 할 훨씬 더 나은 기회를 갖게 됩니다.

감사합니다.

¹Instruction Manual 8 (IM8)은 모든 정부 기관이 정보통신기술 및 스마트 시스템(ICT and SS) 자산을 보호하기 위해 사용하는 일련의 정부 정책을 가리킵니다.

영어 원문

MDDI 공식 웹사이트 원문 · 수집일: 2026-06-21

Good morning. Congratulations to all winners and participants on completing Meta’s Llama Incubator Programme. I also want to thank Meta for partnering with us to promote AI adoption in Singapore.

As I was going through the exhibition booths and listening to the presentations, I couldn't help but feel a sense of progress. AI, which used to be on the fringe in Singapore, is increasingly in the mainstream.

Let me explain why I think this is so important.

In my previous roles, be it in the Manpower or Finance Ministry, one of our concerns was how technology could be diffused into the whole spectrum of economic activities.

Unless technologies percolate into the corners of society, only a narrow group will benefit. Frontier companies can always be expected to make the most of new technologies, and it is always the far reaches of the economy that get left behind.

When that happens, the economy continues to chug along, but it does not realise its full potential; it does not uplift all companies the same way as the rising tide lifts all boats.

But diffusion of technology is easier said than done. For a general-purpose technology like AI to be diffused, many thoughtful interventions are required.

That was one of our priorities for my team and me looking after the National AI Strategy in Singapore. We identified a suite of enablers to drive activity in the industry, government and research communities because ultimately there needs to be demand. We can’t just do things on the supply side but no one is really using what’s available.

The first edition of the National AI Strategy was in 2019. But if we were to look at the kind of activities that took place after its publication, it is fair to say that AI adoption then was still quite niche. We saw pockets of adoption in healthcare, financial services, transport and logistics, but it was not widespread. It hadn't entered the mainstream.

Fast forward to today. it is hard to ignore the fact that AI has become very mainstream. There are very few gatherings that you would go to that the term “AI” is not mentioned at all.

Even in the community hackathon that I attended in a few weeks ago in the heartlands at Bedok, the grassroots volunteers were also experimenting with the use of AI to bring about better benefits for the residents and help them with their day-to-day lives.

It has become very much a part of the Singapore landscape, whether you are in the Central Business District or the heartlands.

The fact that we have come this far is thanks to developers like you, who have embraced the idea, and because of the partnerships with Meta and other companies that have grown a strategic presence in Singapore.

Beyond going mainstream, there are also many different kinds of AI applications. The examples we see today show the growing sophistication in how AI can be used - to uplift businesses, fulfil compliance requirements, and help others.

For example, Straits Interactive built a suite of offerings to empower non-tech professionals to benefit from AI technology, which is meant to be democratising and useful to the wider ecosystem.

Another example is how LTA built a tool on vulnerability assessment and penetration testing reporting - which complies with the Instruction Manual 8 (IM8)¹ - thus enabling information security staff to focus on more important work like proper threat hunting and to secure our systems better. The same tool can be used to help colleagues in other government agencies, because they all have to comply with IM8.

MyRepublic’s AI Co-worker also experimented with agentic systems to follow up on sales leads and broaden its business base, while at the same time while keeping the human in the loop, not replace them.

These are good examples of ideas that are being implemented to deal with real-world issues. They signal a very important point of inflection in our AI adoption journey, where AI adoption has gone from the fringe to mainstream.

It is also still important for us to uphold an environment where open source is available because not all organisations will have the same access to resources to experiment.

Experimentation takes courage, but very importantly, it takes resources. The Llama incubator programme makes available not just access to an advanced model, but also the engineering resources, knowledge and insight that Meta, together with your partners, have brought to the table.

The Government has to walk the talk when it comes to open source.

Our contribution includes AI Verify. It is a testing framework and software toolkit that is completely open source. The more it is downloaded, the more it is used, the more knowledge and understanding that we have, and the more it can be improved.

Recently, I also launched the Singapore Digital Gateway. This is a way of open sourcing Singapore’s experiences in building up a digital economy and digital society with our colleagues around the world, as we are often asked to share our experiences.

Finally, I'd just like to respond to readings that we may encounter from time to time. Every now and then, we would come across a report that pours cold water on AI adoption. For example, distinguished organisations talking about how AI experimentation is failing, and AI is not producing the returns that the companies would like to see. These are fair comments, but they also reflect just how difficult experiments could be.

Yet at the same time, we have to learn. We have to acquire capability. Even for a general-purpose technology, it takes time for its benefit to be realised.

It's been often said – electrification was available from the late 1800s, but factories did not really use electricity until the 1920s. Why did it take so long?

It's because factories had embedded systems using older technology; they need to work around these systems. They also needed to find new breakthroughs at each juncture. I believe this will be the same for AI.

There are also important lessons to be taken away when studies show that AI adoption seen as a fool's errand. We need to find the sweet spot in the way we experiment, to build long term capabilities, and a sense of trust that the experimentations are serious and should not be given up on easily.

Looking at the use cases that have emerged through incubators like this and through our AI Centres of Excellence, they fall broadly into five categories - what I call the three P's and two A's.

The three Ps where AI can be put to very good use are personalisation, planning and prediction.

The two A's are automation and anomaly detection, that is the ability for AI to trawl through tons of data to find items that seem suspicious.

If we could build a case to accept that the experimentation may not always produce the results that we want, but we will get better at understanding the problem and build capabilities that enable the organisations to achieve success in AI in the future, we will still have gained something.

I'm not pessimistic because of all the studies that suggest that AI adoption will not yield results. It means that we haven't gotten it right as many times as we would like. But it is not a reason to give up. It is a reason to double down.

Finally, in all of these experimentations, it is important that we do not journey alone. It is important to engage people who are in the community because you will learn so much from their experiences.

For example, we have Lorong AI which is a community of AI practitioners that gathers every Wednesday. It's possible that someone in the community has gotten a closer answer than you have. You can then shorten your learning curve by being plugged into an AI community.

As this AI community continues to strengthen, we have a much better chance of solidifying this whole experience and making AI adoption not just at the fringe but in the mainstream, at the front and centre of how we uplift our economy and keep Singapore competitive.

Thank you.

¹Instruction Manual 8 (IM8) refers to a set of government policies used by all government agencies to safeguard Infocomm Technology and Smart Systems (ICT and SS) assets.