[개요]

 

OECDAI가 사회에 미치는 영향, AI에 대한 투자와 응용 분야, AI 혜택을 확대하기 위해 고려해야 하는 사항들에 대해 정리함

 

[주요 내용]

 

기계학습(machine learning), 빅데이터 및 컴퓨팅 파워로 인해 최근 AI의 진보가 이루어짐

o 1950년 알란 튜링(Alan Turing)이 최초로 기계가 생각할 수 있을까에 대한 의문을 제기한 이후 AI 기술 환경이 크게 발전하였음

o 1956AI라는 용어가 처음 사용되었고, 1970년대 ‘AI 겨울(winter)’*을 지나 1990년대 체스 게임 컴퓨터인 딥 블루(Deep Blue)로 발전함

* 1970년대 들어 AI 개발을 주도하는 업체들이 AI가 곧 체스 게임에서 인간을 이기고 다양한 언어로 된 문서를 번역할 것이라는 등의 대대적인 광고를 하였으나, 실제 AI의 발전 속도는 매우 느렸음. 이로 인해 AI 연구에 대한 자금 지원이 끊기는 등 어려운 상황이 발생하였음

o 2011년 이후 기계학습의 획기적인 발전이 이루어짐으로써 통계적 접근법을 사용해 과거 데이터를 통해 예측할 수 있는 기계의 능력이 향상되었음

o ‘신경 네트워크라고 불리는 기계학습 모델링 기술의 성숙은 대규모 데이터 세트와 컴퓨팅 파워와 함께 AI 발전을 뒷받침하고 있음

 

AI 시스템은 환경에 영향을 미치는 결과에 대해 예측, 권고 또는 결정함

o OECD AI전문가 그룹(OECD’s AI Experts Group, AIGO)의 설명과 같이 AI 시스템은 인간들이 정의한 목표에 따라 실제 또는 가상 환경에 영향을 미치는 예측, 권고 또는 결정을 할 수 있는 기계기반 시스템

o AI 시스템의 라이프사이클 단계는 ) 계획 및 설계, 데이터 수집 및 처리(processing), 모델 구축 및 해석, ) 확인 및 검증, ) 배치, ) 운영 및 모니터링 등임

o AI 연구 분류체계는 AI 응용을 자연언어 처리(AI 시스템을 학습시키는 기술), 신경 네트워크(최적화), 원샷러닝(oneshotlearning), 투명성과 같은 사회적 관심사를 해결하기 위한 연구로 구분함

 

AI는 생산성을 향상시키고 복잡한 문제해결을 지원함

o AI가 범용기술(generalpurpose technology)로 됨에 따라 AI의 경제적 지형이 확산되고 있음

o AI는 저렴하고 정확한 예측, 권고 또는 의사결정을 통해 생산성 향상, 복지 향상 및 복잡한 문제해결에 도움이 됨

o AI를 활용하려면 데이터, 기술 및 디지털화된 작업 흐름, 조직 프로세스 변경에 대한 보완적인 투자가 필요함

- 또한 AI 적용은 기업과 산업에 따라 상이하게 나타나고 있다는 점에 주의를 요함

 

AI 투자 및 비즈니스 개발이 급속히 증가하고 있음

o AI 스타트업에 대한 사모펀드 투자(Private equity investment)2016년부터 성장이 가속화되었음

- 사모펀드 투자는 2016년부터 2017년까지 2배로 증가해 2017년에는 160억 달러에 달했음

o AI 스타트업은 2018년 상반기 전 세계 사모펀드 투자의 12%를 유치하였는데, 이것은 20113%에 비해 대폭 증가한 실적임



AI 응용은 운송부터 과학, 헬스에 이르기까지 다양하게 이루어지고 있음

o (운송) 가상 운전 시스템, 고정밀 지도 및 최적 교통 경로를 갖춘 자율주행차는 비용·안전성·삶의 질 및 환경적 측면에서 편익을 제공할 것임

o (과학적 연구) AI를 사용해 대규모 데이터를 수집 및 처리하고, 실험 반복과 비용 절감을 지원하며, 과학적 발견을 가속화함

o (의료) AI 시스템은 질병 및 발병의 조기 진단 예방, 치료법과 약물 발견, 맞춤식 치료 제안, 자체 모니터링 도구의 작동을 가능하게 함

o (형사 재판) AI는 예측적 치안 및 재발 위험 평가에 사용됨

o (디지털 보안) AI 시스템을 사용해 위협에 대한 탐지 및 대응을 자동화함

o (농업) AI를 이용해 작물과 토양의 건강 상태를 모니터링하고 환경적 요인이 수확에 미치는 영향에 대해 예측함

o (금융 서비스) AI를 이용해 사기 탐지, 신용도 평가, 고객 서비스 비용 절감, 거래 자동화 및 법률 준수를 지원함

o (마케팅 및 광고) 소비자 행동에 관한 데이터를 조사해 컨텐츠, 광고, 제품 및 서비스, 권장사항 및 가격 등을 대상으로 맞춤화함

 

AI의 혜택을 누리기 위한 핵심은 AI의 신뢰성 확보이며, 인간 중심의 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 확보하기 위해서는 공공정책적 고려와 노력이 필요함

o AI, 특히 기계학습은 새로운 형태의 윤리 및 공정성 문제를 발생시키고 있는데, 그중에서도 인권과 민주적 가치에 대한 존중, 아날로그에서 디지털 세계로의 전환 편파성(transferring biases)의 위험이 중요한 문제임

- 일부 AI 시스템은 너무 복잡해서 의사 결정을 설명하는 것이 불가능할 수 있기 때문에, AI 사용에 대해 투명하고 결과에 대해 책임을 지는 시스템을 설계하는 것이 중요함

- AI 시스템은 반드시 적절하고 확실하며 안전한 방식으로 작동해야함

o 신뢰할 수 있는 AI 연구 및 개발에 대한 투자를 장려하는 정책을 포함하여 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 장려하기 위해서는 국가 정책이 필요함

- AI 기술 및 컴퓨팅 용량 외에도 AI는 방대한 양의 데이터를 활용하기 때문에 강력한 데이터 및 개인정보 보호와 함께 데이터에 액세스 할 수 있는 디지털 환경이 필요함

- AI 활성화 생태계는 중소기업이 AI 전환을 탐색하고 경쟁력 있는 환경을 확보할 수 있도록 지원함

o AI는 인간 노동의 구성 요소를 대체하고 변경함으로써 작업의 성격을 변화시킬 것임

- 정책은 사람들이 한 직업에서 다른 직업으로의 이동을 촉진하고, 지속적인 교육, 훈련 및 기술 개발을 보장해야 함

 

AI는 모든 이해관계자들 사이에서 AI 정책적 우선순위가 커지고 있음

o AI의 위험뿐만 아니라 전환적 혜택이라는 관점에서 AI는 모든 이해관계자들의 정책적 우선순위가 되고 있음

o 많은 국가들이 AI를 성장과 복지의 엔진으로 간주하고 차세대 연구원을 교육하고 채용하며 AI 문제를 해결하는 최선의 방법을 고려하는 AI 특별 전략을 갖고 있음

o 비정부 이해관계자(기업, 기술 기관, 학계, 시민사회 및 노동조합)G7, G20, OECD, 유럽 집행위원회(European Commission), 유엔(UN)을 포함한 국제기구 모두 조치를 취하고 있음

- 20195OECDAI 원칙(Principles on Art Intelligence)을 채택하였는데, 이는 AI에 대한 책임 있는 관리에 대해 각국 정부들이 동의한 최초의 국제적 표준이라고 할 수 있음