인공지능시대 임박, 판교테크노밸리 중심의 인공지능허브 구축해야

인공지능시대 임박, 판교테크노밸리 중심의 인공지능허브 구축해야

○ 인공지능 인식조사 결과 10명 중 9명 긍정적, (긍정)삶의 질 향상 vs (부정)일자리 감소

○ 활성분야는 자율주행자동차(45.7%), 필요분야는 의료서비스(49.6%)인 것으로 나타나

○ 판교 테크노밸리 중심으로 인공지능 허브 구축하여 기술경쟁력강화·일자리 창출해야

 

 

문의(담당부서) : 경기연구원 | 2016.12.15 오전 7:28:00

 

인공지능시대 임박, 판교테크노밸리 중심의 인공지능허브 구축해야

<주요 내용>
○ 인공지능 인식조사 결과 10명 중 9명 긍정적, (긍정)삶의 질 향상 vs (부정)일자리 감소
○ 활성분야는 자율주행자동차(45.7%), 필요분야는 의료서비스(49.6%)인 것으로 나타나
○ 판교 테크노밸리 중심으로 인공지능 허브 구축하여 기술경쟁력강화·일자리 창출해야

인공지능 산업생태계가 조성되고 있는 판교 테크노밸리를 중심으로 인공지능 허브를 구축해 인공지능시대에 대비하자는 주장이 나왔다.
경기연구원이 발간한 ‘인공지능의 명암’ 보고서에 수록된 인공지능 인식조사에 따르면 인공지능하면 떠오르는 이미지는 ‘로봇(39.3%)’이며, 향후 ‘15년 이내(83.4%)’에 인공지능이 일상에 보편화 될 것으로 예상했다.
인공지능 인식조사는 지난달 25일 전국 1,534명의 일반시민을 대상으로 모바일로 진행한 뒤 이 중 인공지능기술을 인식하고 있는 시민 1,000명을 대상으로 한 최종분석을 통해 이뤄졌다. 조사의 신뢰수준은 95%, 오차범위는 ±2.49%P다.
또한 인공지능기술이 가장 활성화할 것으로 예상되는 분야는 ‘자율주행자동차(45.7%)’, 가장 필요한 분야는 ‘의료서비스(49.6%)’라고 답했다.
응답자 10명 중 9명은 인공지능의 기술 발전에 긍정적(91.9%)인 것으로 나타났다. 긍정적인 측면에서 ‘삶의 질이 향상될 것(62.4%)’이라는 인식이 높았다. 반면 부정적인 측면으로는 ‘인공지능으로의 대체로 일자리가 감소될 것(58.1%)’이라는 응답이 높게 나타났다.
특히 바람직한 인공지능기술 발전을 위해서는 인공지능의 적용 범위와 자율성 등 사회·윤리측면의 ‘인간 기본권 보호를 위한 법·제도 마련(56.4%)’이 가장 시급한 것으로 나타났다.
배영임 경기연구원 연구위원은 인공지능시대에 대비하여 일자리 감소와 계층 간 양극화, 인공지능의 역할·권한 확대에 따른 윤리적 문제에 대비해야 한다고 제언했다.
인공지능의 기술발전은 제조업의 생산성 증가 등 긍정적인 인식이 높은 반면, 일자리 대체로 인한 ‘일자리 감소’라는 부정적 측면이 예상된다. 또한 인간의 생활을 다방면으로 지원하여 삶의 질을 향상되지만 혜택을 누리지 못하는 소외계층이 발생할 수 있다.
인공지능의 역할과 권한이 확대되는 추세로 최근에는 인공지능에 자율성을 부여하려는 시도가 계속되고 있다. 인공지능이 윤리적 문제에 대해 위험한 판단을 할 경우 의사결정 방식에 대한 합의가 필요한 상황이다.
인공지능 시대에 대비한 정책방안으로 ▲인공지능 산업생태계 구축 ▲의료·노인생활지원 등 인공지능기반 복지서비스의 필요계층 제공 위한 지원체계 마련 ▲인공지능의 비윤리적·부정적 판단에 대한 사회적 합의를 제시했다.
배 연구위원은 “현재 인공지능 R&D, 기술사업화를 위한 산업생태계가 조성되고 있는 판교 테크노밸리를 중심으로 인공지능 허브를 구축해야 한다”며 “인공지능 SW기술개발과 새로운 비즈니스 모델 창출을 위해 R&D 투자 확대와 전문인력 양성, 관련 분야 스타트업을 육성을 강화해야 한다”고 말했다.
 
 

No.83 2013.2.20
인공지능의 명암

쟁점과 대안
Ⅰ. 인공지능의 현주소
Ⅱ. 인공지능에 관한 인식조사
Ⅲ. 인공지능의 쟁점: 일자리, 양극화, 윤리
Ⅳ. 정책적 시사점
목 차
No.260 2016.12.14.

. 이슈 & 진단 은 특정분야의 정책제안이나 정책아이디어를 시의성있게 제시하여
정책의 방향설정과 실현에 도움을 주고자 작성된 자료입니다.
. 이슈 & 진단 에 게재된 내용은 경기연구원의 공식견해와 다를 수 있음을
밝힙니다.


“새로운 세상은 큰 물고기가 작은 물고기를
잡아먹는 시대가 아니라, ‘빠른 물고기’가 ‘느린
물고기’를 잡아먹는 시대이다.”
“In the new world, it is not the big fish
which eats the small fish, it’s the fast fish
which eats the slow fish.”
- Klaus Schwab(세계경제포럼 회장, 2016) -

쟁점과 대안
최근 알파고와 이세돌 9단 바둑대국에서 알파고가 승리하면서 인공지능에 대한 인식이
확대되고 그 관심이 크게 증가하게 되었다. 또한 미국대선에서 빅데이터에 기반한
인공지능이 정확히 결과를 예측하면서 인간을 뛰어넘는 학습능력과 추론, 판단능력에
대해 높게 평가하게 되었다. 인공지능은 제4차 산업혁명의 핵심 성장동력으로 산업구조
패러다임의 변화를 예고하고 있으며 이에 대응하기 위해 우리나라를 포함한 미국, 일본,
유럽, 중국 등 주요 국가들은 인공지능 기술경쟁력을 확보하고 시장을 선점하려는
정책적 노력을 적극 추진하고 있다.
인공지능에 관한 인식조사 결과, 대부분의 응답자들이 인공지능은 향후 15년 이내에
일상적으로 보편화 될 것이며 ‘자율주행자동차’가 가장 활성화 될 것으로 예상되지만
가장 필요한 분야는 ‘의료서비스’라고 응답하였다. 대부분의 응답자들은 인공지능기술의
발전에 대해 긍정적인 측면에서는 ‘삶을 편리하게 해주어 삶의 질이 향상될 것이다’라는
인식이 가장 높았으며 부정적인 측면에서는 ‘일자리 감소’에 대한 우려가 가장 높은 것으로
나타났다. 또한 인공지능기술의 바람직한 발전을 위해서는 ‘인간의 기본권 보호를 위해
인공지능 적용범위 및 자율성 등에 대한 법과 제도 마련이 필요하다’고 응답하였다.
인공지능이 보편화되기 위해서는 해결해야할 몇 가지 쟁점이 있다. 첫째, 인공지능이
발전함에 따라 제조업의 생산성이 증가할 것이라는 긍정적인 인식이 높은 반면, 인공지능
기술의 일자리 대체에 따른 인간의 ‘일자리 감소’라는 부정적인 측면의 우려가 크다. 둘째,
인공지능 기술이 인간의 생활을 다양하게 지원함에 따라 편리한 삶을 영위하도록 돕고 삶의
질을 향상시키지만 다른 한편으로는 서비스의 혜택을 누리지 못하는 소외계층이 발생할 수
있다. 셋째, 인공지능이 인간의 판단을 얼마나 대신할 것인가, 비윤리적 판단에 따라
초래되는 결과에 어떻게 대처할 것인가에 대한 문제가 대두되고 있다.
인공지능의 시대는 이미 빠르게 진행하고 있으며 여기에 대응하기 위한 정책적인
노력이 필요하다. 첫째, 인공지능 산업생태계를 구축해야 한다. 경기도는 판교테크노밸리를
중심으로 관련 분야 혁신 인프라를 확보하고 있어 이를 활용하여 인공지능 허브(Hub)를
구축해야 한다. 둘째, 인공지능을 통한 의료서비스, 노인 생활지원 서비스 등 복지서비스를
필요한 계층이 제공받을 수 있도록 하는 정책지원이 필요하다. 셋째, 인공지능의 비윤리적
판단과 이로인한 부정적 결과를 예방하기 위해 판단, 책임, 권한 부여의 문제에 대한 사회적
합의와 대응체계 구축이 필요하다.

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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Ⅰ. 인공지능의 현주소
제4차 산업혁명의 핵심 성장동력으로서 인공지능 발전 가속화
. 인공지능은 최근 컴퓨터 성능 향상과 빅데이터의 발전에 따라 급성장
○ 최근 미국 대선 결과, 빅데이터 분석 인공지능 프로그램 모그IA의 예측대로
도날드 트럼프가 당선
- 미국 대선 이틀전 여론조사 결과 ABC뉴스/워싱턴포스트지, 폭스뉴스 등
대부분의 미디어 매체에서 클린턴의 당선 확률이 높게 나타남
- 반면 인도계 스타트업 제닉AI(Genic. AI)의 인공지능 프로그램 모그IA(MogIA)는
SNS의 2천만개 데이터를 토대로 분석한 결과 트럼프가 승리할 것으로 예상
< 미국 대선 여론조사 결과 > < 페이스북 데이터 분석 >
자료 : 연합뉴스 기사 인용
(www.yonhapnews.co.kr/photos/1991000000.html?cid=GYH20161107
000200044&from=search).
주 : 클린턴의 페이스북 언급량으로 표준화한 결과값
자료 : NewCo Shift(2016).
○ 1956년 J. McCarthy에 의해 다트머스 회의(Dartmouth workshop)에서
‘인공지능’ 용어를 최초로 사용
- 인공지능이란 ‘인간의 학습능력과 추론, 지각, 이해능력 등을 실현하는
기술’로 정의(NIA, 2010).

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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- 인공지능은 1950년대 새로운 과학분야로 등장하였으나 1차 암흑기(‘70년대
중반~’80년대 초반)와 2차 암흑기(‘80년대 후반~’90년대 초반)를 거친 후
컴퓨터 성능과 알고리즘의 발전에 따라 급성장
발전과정 시기 주요 내용
태동
1950~1970년대
초반
- 1950년 영국의 Alan Turing이 인공지능 관련 논문 ‘Computing Machinery
and Intelligence’를 발표
- 1956년 다트머스 회의에서 J. McCarthy가 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’
용어를 처음 사용
- 1967년 체스 프로그램 맥핵 vs 아마추어 드레이퍼스(AI 승)
- 인공지능 전문가시스템에 관한 연구가 활발히 진행
- 컴퓨터 논리 알고리즘이 개발
진화와
발전
1980년대 초반
- 인공지능 추론개념, 뉴럴 네트워크, 퍼지이론 등 이론의 기초가 확립
- 상업적 데이터베이스 시스템의 개발 시작
- AI관련 R&D에 대한 정부보조금 투자가 활발해지기 시작
고도화 1990년대
- 1992년 IBM 딥블루 vs 체스 챔피언 카스파로프(인간 승)
- 1997년 IBM 딥블루 vs 체스 챔피언 카스파로프(AI 승)
- 1999년 SONY 애완용강아지로봇 AIBO 출시
완성과
증명
2000년대~
- 2005년 인공지능 자동차가 사막에서 210km 자율주행 성공
- 2006년 독일 딥리츠 vs 체스 챔피언 크람니크(AI 승)
- 2011년 IBM왓슨 vs 켄 제닝스와 브래드 루터 퀴즈대결(AI 승)
- 2013/2014년 일본 벤처 헤로즈 vs 프로기사 5명 장기대결(AI 승)
- 2013년 골프 로봇 제프 vs 세계 1위 맥길로이(인간 승)
- 2014년 독일 아길러스 로봇 vs 탁구 챔피언 티모볼(인간 승)
- 2015년 포커 프로그램 클라우디코 vs 프로 포커선수 4명(인간 승)
- 2015년 구글 알파고 vs 유럽 챔피언 판후이 2단(AI 승)
- 2015년 구글 알파고 vs 이세돌 9단(AI 승)
- IBM 왓슨, MS 아담, 소프트뱅크 페퍼, 애플 시리, 페이스북 딥페이스 등 글로
벌 IT 기업의 인공지능 제품 출시
자료 : 이정섭(2016), ‘알파고 개발의 주역 딥마인드, 한국에서도 가능하려면?’, 「KOSBI 중소기업 포커스」를 참고하여
연구자 수정.보완하여 작성.
< 인공지능 발전과정 >
○ 인공지능 시장규모는 2015년 76억 달러에서 2019년 152억 달러 규모로 연평균
19.7% 성장할 것으로 전망(BBC Research, 2014).
- 인공지능이 탑재된 기기를 스마트머신(Smart Machine)으로 정의하여 시장규모를
예측한 결과, 전문가시스템(Expert systems)의 시장점유율 46.2%, 로봇(Autonomous
Robot)의 시장점유율 23.4%로 인공지능 시장을 견인할 것으로 전망
- 가상비서(Intelligent virtual assistants)와 뉴로컴퓨터(Neural computing)분야는
각각 연평균 30.0% 성장할 것으로 예상됨

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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< 인공지능 시장규모 전망 > < 인공지능 제품별 시장점유율 전망(2019년) >
자료 : BBC Research(2014). 자료 : BBC Research(2014).
. 인공지능은 제4차 산업혁명의 핵심 성장동력으로 산업구조 패러다임 변화를 예고
○ 2016년 1월 다보스포럼에서는 제4차 산업혁명이 도래할 것이며 이러한 변화를
이끄는 주요 기술적 변화 동인 중 하나로 ‘인공지능’을 제시
- 제4차 산업혁명은 ‘IT와 정보통신 기술 등 디지털 혁명에 기반하여 물리적
공간, 디지털 공간 및 생물학적 공간의 경계가 희석되는 기술융합의
시대’를 의미(WEF, 2016).
- ‘초연결성(Hyper-Connected)’과 ‘초지능화(Hyper-Intelligent)’의 특성을 가진
제4차 산업혁명은 인공지능과 로봇공학 기술의 발전을 통해 실현될 수 있음
< 시대별 기술적 변화동인 >
자료 : WEF(2016).

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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○ 인공지능은 제4차 산업혁명의 도래와 함께 제조업의 생산성과 품질 향상에
중요한 영향을 미칠 것으로 예상
- 제4차 산업혁명은 인공지능 기술과 함께 IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅이
융합된 사이버물리시스템(CPS: Cyber Physical System)1)의 활용으로
스마트팩토리(Smart Factory)를 구현하게 됨
< 스마트팩토리와 혁신기술 >
자료 : 산업연구원(2016), ‘위기의 제조업, 우리식 혁신전략 필요하다’의 내용을 수정하여 재구성.
- 스마트팩토리는 생산공정의 모든 요소들이 긴밀한 네트워크를 형성하고
각 제조공정에서 인공지능이 탑재된 기계와 부품이 스스로 판단하여
동작함으로써 생산성 향상과 품질제고에 기여할 수 있음
○ 인공지능은 고객의 성향을 정확하게 파악해 니즈를 예측함으로써 고객 맞춤형 서비스를
제공할 수 있으며 이를 통해 기업은 다양한 비즈니스모델을 창출할 수 있음
- 인공지능기술을 적용한 서비스 적용 사례 중 가장 대표적인 것은 가상 개인비서서비스이며
Apple, Google, Microsoft, Facebook 등 글로벌 IT기업들이 진출하고 있음
- 이미 구축되어 운영중인 OS 플랫폼에 가상 개인비서서비스 제품을 탑재하여 음성
또는 문자로 인식하고 이용자의 성향을 파악하여 맞춤형 서비스를 제공하고 있음
1) 사이버물리시스템이란 실제 공간과 인터넷, 무형의 서비스 등 가상의 공간을 SW, 센서, 정보처리장치 등을 활용해 실시간
통합하는 시스템을 말함(이주완(2015), ‘Industry 4.0시대의 패러다임 변화’)

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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구분 Siri Google Now Cortana M
이미지
기업 Apple Google Microsoft Facebook
출시시기
2011년 iPhone
4S에 탑재
2012년 Android
4.1에 탑재
2014년 Windows
Phone 8.1에 탑재
2015
플랫폼 iOS Android Windows, Android Messenger App.
언어 영어, 스페인어 등
10개 영어, 중국어 등 9개 영어, 중국어, 불어
등 9개
-
특이사항
이용자의 앱사용
빈도 분석후 자동
실행 및 추천
Google 검색,
Gmail 등과 연동해
맞춤형 메시지 제공
이용자 성향 학습 후
맞춤형 뉴스 및 추가
검색 자료 추천
문자로 인식
이용자 맞춤형 정보
제공
< 인공지능 가상 개인비서서비스 사례 >
자료 : 각 사 홈페이지 및 STRABASE(2015)의 내용을 수정하여 재구성.
인공지능 시장 선점을 위한 글로벌 기업들의 치열한 경쟁 예고
. 인공지능 경쟁력 확보를 위한 R&D투자와 스타트업 M&A 전략
○ 글로벌 인공지능 투자규모는 2015년 23억달러(397건)로 지난 2011년 대비
8.5배에 달하며 급격히 증가하고 있음
- 2016년 1분기에만 6억달러가 인공지능 분야에 투자되었으며 역대 최대 건수와
규모에 이를 것으로 전망됨
< 글로벌 인공지능 투자 현황 > < 주요 기업의 인공지능 투자규모(추정) >
자료 : STRABASE(2016). 자료 : 현대경제연구원, 언론보도종합(2016).

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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- 국내외 주요기업의 인공지능 투자규모를 연평균으로 환산하여 비교한 결과, 구글 20억달러,
바이두 3억달러, 삼성 480억원(4,102만달러), 네이버 200억원(1,709만달러)로 집계됨
- 구글은 지난 14년간 인공지능 관련 기업 M&A에 280억달러를 투자했으며 바이두는
실리콘밸리 딥러닝연구소 설립에 3억달러를 투자했음
○ 2010~2016년간 인공지능 스타트업 중 가장 많은 투자를 받은 기업은 미국의
Sentient Technologies이며 투자금액은 1억4천4백만달러에 이름
- 10위권 내 스타트업 중 이스라엘의 Cortica를 제외한 9개 기업이 미국기업으로
인공지능분야 기술경쟁력은 미국이 주도하고 있는 것으로 나타남
- 대부분의 스타트업은 인공지능분야 원천기술을 확보하고 있으며 알고리즘
설계와 통합 플랫폼 제공, 관련 분야 SW제작 업체임
순위 기업명 내용 국가 금액(백만달러)
1 Sentient Technologies 자체 개발한 ‘진화적 알고리즘’을 통해 빅데이터로부터
최적의 솔루션을 도출해내는 SW제작 미국 144
2 Ayasdi 위상 데이터 분석 가능한 기계지능 엔진으로 금융,
헬스케어 분야 등에서 다양한 적용 SW제작 미국 98
3 Vicarious Systems 머신비전, 자연어처리, 제어계측 분야에서 인간수준의
지능 구현을 위한 통합 알고리즘 설계 미국 67
4 Context Relevant 빅데이터 애널리틱스 업체로 골드만삭스와 BoA가 인수 미국 44
5 Cortica 뇌과학, 전자공학, 이론물리학에 토대를 둔 인력과 딥러닝
기술 보유하여 이미지 인식과 분석에 특화 이스라엘 37
6 WorkFusion 데이터 처리 서비스 소프트웨어 플랫폼 제작 업체로
머신러닝을 통한 작업 자동화 솔루션 제공 미국 36
7 RapidMiner 머신러닝, 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 예측분석,
비즈니스 분석이 통합된 환경을 위한 플랫폼 제공 미국 36
8 Digital Reasoning Systems 군사기관, 정보기관, 금융기관에 인지 컴퓨팅 서비스 제공 미국 36
9 H2O.ai 빅데이터 분석을 위한 오픈소스 소프트웨어 제공 미국 31
10 Viv Labs 모든 분야에 적용 가능한 지능형, 대화형 인터페이스
구축을 도와주는 글로벌 플랫폼 제공 미국 30
< 2010-2016년간 Startup 투자규모 순위 >
자료 : CB Insights, 현대증권.
○ 글로벌 IT기업들은 인공지능 시장 선점을 위해 자사가 보유한 플랫폼을 토대로
다수의 인공지능 스타트업을 M&A함으로써 핵심 기술을 확보
- Google은 2010년 이후 정보수집과 처리, 기계학습, 로보틱스 분야의
기술역량을 보유하고 있는 스타트업을 인수함으로써 인공지능 경쟁력을 확보

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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- Facebook은 전 세계 9억명의 회원정보를 기반으로 이미지 인식, 음성/문자
인식, 기계학습 관련 스타트업을 인수함으로써 메신저 플랫폼 서비스를
고도화하고 있음
- Apple은 개인비서 서비스 Siri의 인수를 필두로 음성대화의 품질향상, 이미지
인식을 통한 사진 처리, 얼굴인식을 통한 감정을 확인하는 업체를 인수함으로써
스마트폰 서비스를 향상시키고자 노력
Google Facebook
피인수기업 기술 피인수기업 기술
Viewdle(2012) 얼굴인식 RecRec(2011) 컴퓨터비전
DNNresearch(2013) 딥러닝 Face.com(2012) 얼굴인식
Behavio(2013) 행동학습 Jibbigo(2013) 번역앱
Wavli(2013) 자연어처리 Wit.ai(2015) 자연어처리
Flutter(2013) 동작인식 TheFind(2015) 검색엔진
SCHAFT(2013) 2족로봇 Pebbles Interfaces(2015) 동작인식
Industrial Perception(2013) 산업용로봇
Redwood Robotics(2013) 로봇 팔 Apple
Meka Robotics(2013) 휴머노이드 피인수기업 기술
Holomni(2013) 로봇 휠 Siri(2010) 개인비서
Bot & Dolly(2013) 로봇 카메라 Polar Rose(2010) 얼굴인식
Boston Dynamics(2013) 2족로봇 Cue(2013) 사용자맞춤
Deepmind Tech.(2014) 딥러닝 Novauris(2014) 음성인식
Jetpac(2014) 이미지인식 VocallQ(2015) 자연어처리
Dark Blue Labs(2014) 자연어이해 Perceptio(2015) 이미지인식
Vision Factory(2014) 머신비전 Emotient(2016) 얼굴인식
< 주요 기업별 M&A 사례 >
자료 : IITP(2016)를 참고하여 재정리.
. 글로벌 기업들의 인공지능 특허기술 확보를 통한 산업경쟁력 강화 전략 활발
○ 지난 10년간 인공지능 특허출원 건수는 연평균 13.0%로 급증하고 있으며 주요
출원인은 IBM, Microsoft, Sony 등으로 나타남
- 특허 공개일 기준으로 2005년부터 2016년까지 인공지능 국제특허에 대한 주요
출원인의 특허건수 비중을 분석한 결과 IBM이 644건으로 전체의 약 10%를 차지
- IBM을 포함한 상위 3개 기업의 특허출원 집중도와 HHI(Herfindahl-Hirschman
Index) 시장집중도는 각각 0.154와 0.014로 매우 낮은 편으로 나타남

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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- 삼성전자는 인공지능 특허확보를 위한 노력을 적극적으로 추진하고 있으며
최근 10년간 55건의 관련 특허를 보유하고 있음
< 인공지능 특허기술 주요 출원인 현황 >
자료 : 경기연구원(2016) 작성.
○ 인공지능 특허출원 영향력을 분석하기 위해 출원인간 인용/피인용 네트워크를
분석한 결과 IBM과 Microsoft, Sony 등이 타 출원인간 가장 높은 네트워크를 나타냄
- 이밖에도 Xerox, Canon, Fujitsu, Hitachi 등의 기업 특허 네트워크가 활발한
것으로 나타남
- 대부분 미국과 일본 기업들을 중심으로 특허 네트워크가 구축되어 있어 이들 국가의
인공지능 기술경쟁력이 높고 향후 시장진출을 위한 준비가 철저하다고 할 수 있음
< 인공지능 특허 출원인 네트워크 >
자료 : 경기연구원(2016) 작성.

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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경쟁우위 선점을 위한 국내외 주요 국가들의 인공지능 정책 적극 수립
. 2013년부터 국내외 주요 국가들 인공지능 R&D정책을 적극적으로 추진
○ 미국, 일본, 유럽 등을 중심으로 향후 10년간 인공지능 R&D투자를 계획하고
있으며 구체적인 추진방안을 수립하고 있음
- 미국은 ‘브레인이니셔티브’를 통해 10년간 30억달러 규모의 투자 진행 예정이며
일본은 ‘로봇신전략’을 발표하여 10년간 1,000억엔 규모의 투자 계획을 수립
- 유럽은 ‘휴먼브레인 프로젝트’에서 인공지능을 미래유망기술로 선정하고
10년간 10억유로 투자 계획
○ 우리나라는 ‘엑소브레인’ 프로젝트를 통해 향후 10년간 3단계 추진전략을 수립
- 1단계(‘13~’17년) 핵심기술개발, 2단계(‘17~’20년) 응용기술개발, 3단계(‘20~’23년)
글로벌기술개발
- 2013~2023년까지 10년간 1,070억원을 투자 할 예정이지만 미국의 1/30,
유럽의 1/12, 일본의 1/10 규모로 매우 미흡한 수준이며 기술수준 또한
미국에 비해 75%(기술격차 약 2년여)로 취약(IITP, 2015)
국가 내용
미국
§ 2013년 NIH ‘브레인이니셔티브(Brain Initiative)’ 프로젝트(투자금액: 10년간 30억달러)
§ 목표: 뇌의 시냅스 분석을 통해 인간이 데이터를 처리하는 방법을 밝히고 이를 인공지능으로 구현
§ 추진방법: 정부기관 DARPA, FDA, NSG, NIH를 통한 R&D추진과 산학연(Google, GE, GSK 등
참여) R&D프로젝트 추진
일본
§ 2015년 경제산업성 ‘로봇신전략’ 발표(투자금액: 1,000억엔)
§ 목표: 로봇기술의 강화와 로봇 활용 보급, 글로벌 인공지능 로봇 발전
§ 추진방법: 인공지능연구센터, 인공지능프로젝트, 뇌정보통신융합연구센터를 통해 추진
유럽
§ 2013년 EU ‘휴먼브레인(Human Brain)’ 프로젝트(투자금액: 10년간 10억유로)
§ 목표: 인간두뇌 인지형태 기반 지식처리 기술개발
§ 추진전략: EU 6대 미래유망기술 중 하나로 선정하여 뇌연구 프로젝트를 추진(신경과학, 의학 및
컴퓨팅 기술에 의한 프로토 타입 개발, ICT플랫폼 개발, 수학모델 개발, 뇌지도 데이터 생성 등)
한국
§ 2013년 미래창조과학부 ‘엑소브레인(Exobrain)’ 프로젝트(투자금액: 10년간 1,070억원)
§ 목표: 자연어를 이해하여 지식을 자가학습하며, 전문직종에 취업 가능 수준으로 인간과 기계의 지
식소통이 가능한 지식과 지능이 진화하는 SW 개발
§ 추진단계: 1단계(‘13~’17년) 핵심기술개발, 2단계(‘17~’20년) 응용기술개발, 3단계(‘20~’23년) 글로벌기술개발
< 주요국 인공지능 정책 현황 >
자료 : exobrain.kr 홈페이지, ETRI(2016)을 참고하여 연구자 수정보완.

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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Ⅱ. 인공지능에 관한 인식조사2)
인공지능의 인식이 비교적 높고 15년 이내에 일상적으로 보편화 될 것으로 예상
. 인공지능기술을 인지하고 있다는 응답이 79.4%이며 다수의 응답자가 ‘로봇’의
이미지를 떠올림
○ 응답자 1,543명 중 58.4%가 인공지능기술에 대한 ‘개념은 알고 있다’고
응답하였으며, 20.9%는 ‘개념 이상’으로 알고 있다고 응답
- 인공지능기술에 대하여 인지하고 있는 응답자 중, 인공지능기술에 대한 정보는
‘신문/잡지/TV 뉴스기사’를 통해 인지하였다는 응답이 54.8%로 가장 높음
○ 인공지능기술하면 떠오르는 이미지 대하여 39.3%가 ‘로봇’이라고 응답
- ‘로봇’이미지 다음으로 ‘인간과 대결(퀴즈, 바둑 등)’ 26.6%, ‘자율주행차’ 13.6%,
‘구글/IBM 등 글로벌기업’ 10.5% 등의 순임
< 인공지능기술에 대한 정보 획득 방법 > < 인공지능기술에 대한 이미지 >
자료 : 경기연구원 조사자료 (총 응답자수 1,000명).
2) 인공지능기술에 대한 인식을 조사하기 위하여 2016년 11월 25일 전국 1,543명의 일반시민을 대상으로 모바일 설문조사를
진행하였으며, 이 중 인공지능기술을 인식하고 있는 총 1,000명의 시민을 대상으로 최종분석을 실시하였음(95% 신뢰수준
오차범위는 ±2.49%P).

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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. 10명 중 8명이 향후 15년 이내 인공지능이 일상적으로 보편화 될 것으로 예상
○ 인공지능기술이 향후 ‘15년 이내’에 보편화 될 것이라는 응답이 83.4%로 ‘15년
이상’ 걸릴 것이라는 응답 16.6%와 비교하여 매우 높게 나타남
- ‘5~10년 이내’ 응답자 43.1%로 가장 높으며, ‘10~15년 이내’ 응답자 24.5%,
‘5년 이내’가 15.8%로 뒤를 이음
○ 인공지능기술의 다양한 분야 중 가장 활성화 될 것으로 예상되는 분야는
‘자율주행자동차’가 45.7%로 가장 높게 나타남
- ‘제조업(산업용 로봇을 활용한 자동화)’ 43.4%, ‘의료서비스(의료정보분석,
의사결정지원 등)’ 35.1% 순으로 뒤를 이음
○ 인공지능기술의 필요성이 가장 높은 분야는 ‘의료서비스(의료정보분석, 의사결정
지원 등)’가 49.6%로 가장 높게 나타나 활성화 분야와 차이를 보임
- ‘제조업(산업용 로봇을 활용한 자동화)’ 40.3%, ‘자율주행자동차’ 28.7%
순으로 뒤를 이음
- ‘금융서비스(투자와 자산관리 자문)’ 8.9%, ‘전자상거래서비스(개인맞춤형
쇼핑 서비스 제공)’ 10.5%에 대한 응답은 상대적으로 낮게 나타남
< 인공지능기술 보편화 소요 예상 기간 > < 분야별 인공지능기술의 활성화와 필요성 >
자료 : 경기연구원 조사자료 (총 응답자수 1,000명).

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인공지능기술에 긍정적이며, 향후 바람직한 발전을 위한 법과 제도마련 필요
. 응답자 10명 중 9명 인공지능기술 발전에 대한 긍정적 시각
○ 인공지능기술 발전에 대한 평가에서 ‘긍정적’ 평가가 56.3%, ‘보통이다’ 35.6%로
대부분 인공지능 기술 발전에 대하여 긍정적 시각 보유
- 인공지능기술의 발전에 대한 ‘부정적’인 평가는 8.1%로 매우 낮게 나타남
- ‘남성’(66.8%)이 ‘여성’(45.8%)보다 인공지능기술 발전에 대해 긍정적으로 평가
○ 인공지능기술로 인한 긍정적 측면에 대하여 ‘삶을 편리하게 해주어 삶의 질이
향상될 것이다’라는 인식이 62.4%로 가장 높게 나타남
- ‘의료, 금융 등에서 보다 전문적이고 정확한 서비스를 제공받게 될 것이다’ 39.2%,
‘제조업의 생산성을 향상시켜 산업 전반에 도움이 될 것이다’ 37.1%로 뒤를 이음
- ‘사회문제(안전, 보안)가 해결될 것이다’(12.6%), ‘기술개발과 함께 새로운 산업이
창출되어 많은 일자리가 창출될 것이다’(11.8%)에 대한 응답은 상대적으로 낮게 나타남
. 인공지능에 대한 부정적인 측면은 ‘일자리 감소’가 가장 높음
○ 인공지능기술로 인한 부정적 측면에 대하여 ‘많은 일자리를 인공지능이 대체하게
되어 일자리가 줄어들 것이다.’라는 인식이 58.1%로 가장 높게 나타남
- ‘기계의 오작동으로 잘못된 의사결정을 하여 인간에게 피해를 입힐 것이다’ 34.1%,
‘인간이 기술에 의존도가 높아지게 되어 인간의 존엄성을 잃게 되는 등 사회적
혼란이 야기될 것이다’ 33.9% 등의 순으로 나타남
○ 인공지능기술의 일자리 대체 가능성에 대해서는 ‘제조업 생산직’이 65.8%로
가장 높았음
- ‘의료분야’ 17.1%, ‘사무직, 관리직’ 7.3% 등의 순으로 뒤를 이음
- 특히 ‘여성’(67%)과 ‘20대’(71.5%)가 ‘제조업 생산직’의 일자리 대체가능성이
높을 것이라고 예상하고 있음

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자료 : 경기연구원 조사자료 (총 응답자수 1,000명).
< 인공지능기술의 긍정적 측면과 부정적 측면>
. 인간 기본권 보호를 위한 법과 제도 마련 필요
○ 인공지능기술의 바람직한 방향 발전을 위해 ‘인간 기본권 보호를 위해 인공지능
적용범위 및 자율성 등에 대한 법과 제도 마련(사회/윤리 측면)’이 56.4%로 가장 높음
- ‘기술의 오작동 방지 기술 및 시스템의 구축’ 43.2%, ‘인공지능 활성화를 위한 법과
제도 마련(기술/산업 측면)’ 35.4% 순임
자료 : 경기연구원 조사자료 (총 응답자수 1,000명).
< 인공지능기술의 바람직한 발전을 위해 중요한 요소 >

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Ⅲ. 인공지능의 쟁점: 일자리, 양극화, 윤리
인공지능의‘생산성향상’에 대한 기대감과‘일자리 대체’에 대한 우려
. 제조업 자동화, 지능화 촉진으로 생산성과 품질 향상
○ 세계 산업용 로봇 판매대수는 2018년까지 연평균 15.0% 성장할 것으로 예측되며
판매대수는 40만대에 이를 것으로 전망
- 산업용 로봇 매출액, 기술력, 브랜드 가치 등을 종합적으로 고려해 세계 산업용
로봇 제조기업 10위권 기업을 선정한 결과, 일본기업이 6개사로 가장 많고
스위스, 이탈리아, 독일 기업이 차지(국제로봇연맹.중국망신문중심, 2014)
- 세계 1위 기업으로 선정된 스위스의 ABB(Asea Brown Boveri)는 ‘14년
로봇사업분야 매출액 101억달러를 기록했으며 전 세계 약 25만대 로봇을 판매했음
1위
ABB(스위스)
2위
야스카와전기(일본)
3위
쿠카로보틱스(독일)
4위
화낙(일본)
5위
가와사키중공업(일본)
6위
엡손로봇(일본)
7위
스토브리(스위스)
8위
나치-후지코시(일본)
9위
코마우(이탈리아)
10위
어뎁트테크놀로지(일본)
< 세계 산업용 로봇 제조기업 Top10 >
자료 : 각 사 홈페이지.
○ 산업용 로봇의 등장으로 공장자동화와 소비자 맞춤형 제조가 가능해지고
생산성을 최대 30%까지 향상시킬 것으로 예상됨(BCG, 2016)
- 인공지능을 결합한 산업용 로봇 도입의 가장 큰 혜택은 생산성과 효율성이며
이로인해 노동비용을 18%까지 낮출 것으로 전망

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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- 세계 2위 스포츠용품 업체 아디다스는 제조공정의 자동화와 현지 생산체제를
구축하여 ‘스피드 팩토리(Speed Factory)’3)를 실현할 계획임
. 인공지능기술의 확산으로 2020년까지 510만여개 일자리가 순감소할 것으로 예측
○WEF는 다보스포럼에서 2020년까지 710만개의 일자리가 사라지고 200만개의
일자리가 새롭게 창출되어 510만개의 일자리가 감소할 것으로 전망
- 가장 많은 일자리 감소는 사무.행정분야이며 다음으로 제조.생산, 건설.채굴,
디자인.스포츠.미디어, 법률, 시설.정비 순으로 나타남
- 2020년 일자리가 가장 많이 증가할 것으로 예상되는 직군은 비즈니스.금융이며
다음으로 경영, 컴퓨터.수학, 건축.엔지니어링, 영업.관리직, 교육.훈련 순임
< 2015-2020년 직군별 고용 증감규모 추정 >
주 : 15개국 9개 산업 371개 기업(근로자 약 18.6억명)을 대상으로 설문조사를 실시했으며 총 1,346개 직군에 대해 조사
자료 : WEF(2016).
○ 우리나라는 2025년 제조업 종사자의 40%가 인공지능 로봇에 의해 대체될
것으로 예측됨(BCG, 2016)
- 한국, 대만, 인도네시아 등 높은 임금상승률과 고령화 등을 나타내는 국가들은
로봇의 노동대체율이 상대적으로 높은 것으로 전망됨
- 우리나라는 세계 평균 수준 대비 4배 정도 높은 노동대체율을 나타낼 것으로 예측
3) 스피드 팩토리(Speed Factory)란 2015년 12월 9일 아디다스가 발표한 ‘자동생산화 시스템 공장’을 의미하는 것으로 신속
하고 높은 품질의 제품을 고객에게 공급하기 위해 미국 아틀란타에 가동할 예정이며 2017년 하반기부터 연간 5만족 생산
을 목표로 함

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‘인간 편의와 삶의 질 향상’에 대한 기대감과 ‘양극화 확대’의 우려
. 인공지능을 활용한 개인 맞춤형 서비스 확대에 따라 삶의 질 향상
○ 인공지능 기술은 인간의 육체적, 정신적 노동을 대신해줌으로써 생활의 편의성을
제고하고 개인 맞춤형 도우미 역할을 수행
- 고령화 시대, 간호.요양 인력의 수요가 급증하고 있으며 이를 해결할 방안으로
인공지능 로봇이 등장
명칭 사진 내용
로미오(Romeo)
§ (개발) 프랑스의 Aldebara Robotics 기업은 노인들의
생활을 보조하기 위한 휴머노이드 로봇‘로미오(Romeo)’
를 개발했음(2016년 판매계획)
§ (형태) 146cm의 키에 친근하고 편안한 외모를 가지고 있음
§ (기능) 계산을 오르거나 보행시 부축하고 물건을 가져다
주는 기능, 약 복용시간 알림, 감정을 읽고 적절한 행동
몰리(Molly)
§ (개발) 미국의 벤처기업 Sensely는 인공지능 간호 도우
미 ‘몰리(Molly)’를 개발
§ (형태) 원격의료 플랫폼
§ (기능) 환자를 모니터링하고 혈압측정 등 질병을 간호하
고 원격진료를 지원
§ (방법) 스마트폰이나 태블릿에서 서비스 접속하면 혈압
측정에 대한 알림을 제공하고 별도의 디바이스로 혈압
을 측정하면 데이터를 전송, 데이터를 토대로 화상진찰
< 개인 복지서비스 로봇 사례 >
자료 : Aldebara Robotics, Sensely.
. 인공지능 서비스 소외계층의 발생으로 양극화 심화
○ 인공지능 기술혁신 속도가 빨라지면서 개인서비스용 로봇이 고도화되고 이에
대한 수요가 확대되고 있음
- 소프트뱅크에서 개발하여 2015년 출시한 휴머노이드 로봇 ‘페퍼(Pepper)’는 약
1년여만에 1만대가 판매되며 스마트폰과 같은 확산을 기대하고 있음
- ‘페퍼(Pepper)’의 가격은 구입가 19만8,000엔(약 200만원), 매월 데이터와
보험료 등 운영비 2만4,600엔(약 25만원)으로 책정되었음

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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○ 인공지능 서비스의 편의성에도 불구하고 가격이 고가인 경우 경제적 능력에 따라
서비스 소외계층이 발생할 수 있음
- 제4차 산업혁명의 도래와 인공지능 기술의 확산에 따른 부작용 중 ‘양극화 심화’
문제가(응답자의 61.7%) 가장 심각한 것으로 나타남(서울경제신문, 2016)
- 인공지능이 다양한 분야에서 필요성이 증가하고 있으나 개인의 지불능력에 따라 일부
계층만 혜택을 누릴 수 있어 사회적 형평성 문제가 초래됨
인공지능의 ‘권한 부여’확대와 ‘위험한 판단’에 대한 우려
. 인공지능의 기술발전에 따른 역할과 권한의 확대
○ 인공지능 기술의 발전단계 중 인간과 같은 사고가 가능한 ‘강인공지능(AGI)’의
초기 단계에 위치
- 지금까지 인공지능은 주어진 데이터 내에서 주어진 문제를 해결하는 소극적인
모습이었다면 딥러닝이 출현하면서 인간과 유사한 지능을 가지고 인간과 같이
판단, 의사결정하는 ‘강인공지능(AGI)’단계로의 진입이 빠르게 진행되고 있음
* 인공지능 기술의 발전단계를 ‘약인공지능(ANI)’, ‘강인공지능(AGI)’, ‘초인공지능(ASI)’4)의
3단계로 구분할 때 현재 우리는 ‘강인공지능(AGI)’단계에 진입하고 있음
○ 인공지능 기술의 한계를 극복할 수 있는 데이터의 축적, 컴퓨터 성능의 향상,
알고리즘의 개발이 실현되면서 인공지능에 자율성을 부여하려는 시도가 계속됨
- 현재 인공지능 기술의 발전을 가장 잘 보여주고 있는 것은 ‘자율주행자동차’로 인간과
같은 종합적인 사고, 추론, 판단을 통해 운전행동을 결정할 수 있도록 설계됨
- 자율주행자동차의 현재 기술수준은 운전자가 직접 제어에 관여할지 여부에
대한 선택권을 가진 제한적인 형태이지만 향후 그 권한과 자율성이 확대되는
방향으로 발전할 전망이며 수요도 크게 확대될 것으로 예상됨
* 자율주행자동차는 2035년 전 세계 약 8,500만대 판매될 것으로 예상됨(Navigant Research, 2016)
4) 인공지능 발전단계를 크게 3단계로 구분할 수 있는데 약인공지능은 특정 문제를 짜여진 틀 안에서 해결하는 수준의 인공지
능이며 강인공지능은 인간과 같이 사고하고 판단하는 인공지능, 초인공지능은 인간의 지능 수준을 뛰어넘는 인공지능을 의미

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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. 인공지능의 의사결정 논리에 따른 위험한 판단 우려
○ 인공지능의 기술적.법적 판단에 대해서는 명확한 기준을 제시하여 합의를
도출할 수 있으나 윤리적 판단에 대해서는 다양한 상황과 이에 따른 상이한
의사결정이 나타날 수 있어 합의점을 찾기 어려움
- Bonnefon et al.(2016)은 자율주행자동차의 사회적 딜레마를 소개하면서 위험
상황에서 승객과 보행자 중 누구를 선택할 것인지, 윤리적 판단의 알고리즘에 따른
자율주행자동차의 지불용의 등에 대하여 조사
- 위험상황에서 일반적으로 소수보다는 다수의 생명을 살리는 방향으로 판단을 하는
것이 바람직하다고 생각하지만 소수가 누구인지(동료, 가족, 아이 등)에 따라 윤리적
판단은 달라질 수 있고 윤리적 판단 알고리즘의 설계에 따라 인공지능(자율주행차)에
대한 지불의사는 다르게 나타나 명확한 판단기준의 제시가 어려움
○ 인공지능에 기술적, 법적 판단과 더불어 윤리적 판단에 대한 기준을 반영하기
위한 노력이 이루어지고 있으나 기술적으로 해결하기 어려운 문제임
- Google은 자율주행자동차에 대한 특허에서 기술적 특성 뿐 아니라 자동차가
직면할 수 있는 위험상황에 대한 각각의 위험도와 확률을 통해 페널티 점수를
도출하여 자동차의 판단기준을 제시할 수 있도록 설계
* 도로에서 주행 중인 자동차가 다양한 위험상황에 노출될 수 있는데 이 중 ‘도로 중간으로
뛰어오는 행인을 치게 되는 사고’에 대한 위험도를 트럭에 충돌하거나 자동차에 충돌하게
되는 사고에 비해 최대 20배 높게 설정
- 그러나 이러한 기술적 해결방안 모색에도 불구하고 윤리적 판단 문제는 고려할
변수가 많고 일관적인 기준을 찾기 어려워 인공지능에 윤리적 판단까지 허용할지에
대해서는 아직 합의가 이루어지지 못함
Bad event 위험도 확률(%) 페널티 점수
거대한 트럭에 부딪힘 5,000 0.01 0.5
주행중인 자동차에 부딪힘 20,000 0.01 2
뒤에서 다가오는 자동차에 부딪힘 10,000 0.03 3
도로 중간으로 뛰어오는 행인을 침 100,000 0.001 1
카메라에 의한 정보를 획득하지 못함 10 10 1
센서에 의한 정보를 획득하지 못함 2 25 0.5
교통신호에서 우회전 주행계획에 방해를 받게 됨 50 100/0 50/0
자료 : USPTO(미국특허청), ‘Consideration of risks in active sensing for an autonomous vehicle’의 내용에서 발췌.
< Google의 자율주행자동차 위험도 계산 사례 >

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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Ⅳ. 정책적 시사점
. 인공지능 경쟁력 확보를 위한 산업생태계 구축
○ 경기도 판교테크노밸리를 중심으로 인공지능 R&D, 인력양성, 기술사업화를
위한 산업생태계가 조성되고 있음
- 지난 10월 판교테크노밸리에 민간주도로 인공지능 연구소 ‘지능정보기술연구원’이
설립되었으며 R&D뿐 아니라, 인력양성, 기술이전 및 사업화 기능을 수행할 예정임
- 경기도는 제2판교테크노밸리에 자율주행자동차 실증단지를 설립하여 인공지능기반
‘스마트모빌리티(Smart Mobility)’의 테스트베드 역할을 수행할 예정임
< 2016년 10월 11일 지능정보기술연구원(AIRI) 개원 >
§ 참여기업: 삼성전자, 네이버, SK텔레콤, LG전자, KT, 현대자동차, 한화생명 등 7개 대기업
§ 출자금액: 민간 210억원 출자(정부 매년 150억원씩 총 750억원 지원 예정)
§ 기능: AI 및 응용분야 R&D, 연구성과 이전 및 사업화, 전문인력 양성
§ 목표: AI 기술 공급, 최고 인재가 모이는 연구환경 제공, 글로벌 수준의 경쟁과 협업, 적절한 수준의 공익 연구
§ 기술분야: 인공지능, 빅데이터, IoT, SW 등
○ 경기도는 인공지능 허브(Hub)를 구축하여 기술경쟁력과 일자리 창출을 위한
정책을 추진
- 경기도는 인공지능기술 스타트업을 육성하여 인공지능SW 기술개발 및 새로운
비즈니스모델 창출 전략 필요
- 이를 위해 R&D투자를 확대하고 인공지능 기술개발 및 전문인력 양성을 위한
중장기 로드맵을 수립해야 함
. 인공지능을 통한 복지서비스의 혜택이 합리적으로 분배될 수 있는 정책 추진
○ 인공지능기술은 15년 이내 보편화될 것으로 전망되며 인간의 생활을 지원함으로써 삶의
질을 향상시키는 데 큰 기여를 할 것으로 예상됨
- 인공지능기술의 긍정적인 측면에서 가장 중요한 요인은 삶을 편리하게 하고 삶의
질을 향상시킬 수 있다는 것임
- 인공지능 서비스의 확대에 따라 단순한 업무부터 의료, 금융 등 전문화된
서비스까지 제공받게 됨으로써 서비스의 질과 만족도를 높일 수 있음

이슈 & 진단 인공지능의 명암
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○ 인공지능기술의 필요성이 가장 높은 분야는 ‘의료서비스’분야로 다양한 계층이 서비스의
혜택을 누릴 수 있도록 지원체계 마련이 필요
- 인공지능 기술경쟁력이 높은 글로벌 기업들은 의료분야 인공지능 서비스를
개발하기 위해 적극적으로 투자지원을 하고 있음
- 의료분야에 대한 서비스 수요는 앞으로도 확대될 것으로 전망되며 다양한
계층이 필요한 서비스를 제공받을 수 있도록 시스템의 마련이 필요
. 인공지능의 판단, 책임, 권한 부여의 문제에 대한 사회적 합의가 필요
○ 인공지능이 인간의 판단을 얼마나 대신할 수 있는가에 대한 사회적 논란이 증가
- 인공지능기술은 인간의 뇌와 가장 유사한 판단을 하도록 알고리즘이
설계되고 강인공지능을 넘어서 초인공지능에 도달하기 위해 노력하고 있음
- 인공지능기술이 고도화됨에 따라 윤리적 판단에 대한 위험성 즉, 판단의
부적절성, 판단의 편향성 등에 대한 우려가 높아지고 있음
○ 판단, 책임, 권한 부여의 범위와 주체에 대해 명확히 하고 비윤리적 결과가
발생할 경우에 대비할 수 있는 시스템의 마련 필요
- 충분한 사회적 논의와 시뮬레이션을 통해 윤리적 판단에 따라 예상되는
결과에 대한 경우의 수를 다양하게 고려하고 사회적 합의를 이끌어 내야 함
- 인공지능의 판단 오류로 인한 윤리적 문제가 발생할 경우 이를 사후적으로
해결할 수 있는 시스템을 마련하고 책임소재를 명확히 해야 함
사례 보행자(1명) vs. 승객 보행자(다수) vs. 승객 보행자(1명) vs. 보행자(다수)
윤리적 판단
알고리즘
응답자 다수의견 주행(76%)/방향전환(23%) 방향전환(보행자 10인이상일때) 방향전환(인명피해 최소)
< 자율주행자동차의 윤리적 판단 사례 >
자료 : Bonneforn et al.(2016), “The social dilemma of autonomous vehicles”, Science, 352(6293), 1573-1576.

이슈 & 진단 인공지능의 명암
【인공지능 관련 기술분야】
기술분야 주요 내용
패턴인식
(Pattern recognition)
§ 기계에 의하여 도형·문자·음성 등을 식별시키는 것
§ 현재로서는 제한된 분야에서 실용화되고 있고, 본격적인 패턴 인식은
아직 연구단계
자연어처리
(Natural language
processing)
§ 인간이 보통 쓰는 언어를 컴퓨터에 인식시켜서 처리하는 일
§ 정보검색·질의응답 시스템·자동번역 및 통역 등이 포함
자동제어
(Automatic Control)
§ 제어 대상에 미리 설정한 목표 값과 검출된 되먹임(feedback) 신호를
비교하여 그 오차를 자동적으로 조정하는 제어
로봇틱스(Robotics)
인지로봇공학
(Automatic Control)
§ 로봇에 관한 과학이자 기술학으로 로봇의 설계, 제조, 응용분야를 다룸
§ 인지로봇공학은 제한된 계산자원을 사용해 복잡한 환경의 복잡한 목
표를 달성하도록 하는 인식능력을 로봇에게 부여하는 기술
컴퓨터비전
(Computer vision)
§ 컴퓨터 비전은 로봇의 눈을 만드는 연구분야로 컴퓨터가 실세계 정보
를 취득하는 모든 과정을 다룸
가상현실
(Virtual Reality)
§ 어떤 특정한 환경이나 상황을 컴퓨터로 만들어서, 그것을 사용하는 사
람이 마치 실제 주변 상황·환경과 상호작용을 하고 있는 것처럼 만들
어 주는 인간-컴퓨터 사이의 인터페이스
양자컴퓨터
(Quantum computer)
§ 양자역학의 원리에 따라 작동되는 미래형 첨단 컴퓨터
§ 양자역학의 특징을 살려 병렬처리가 가능해지면 기존의 방식으로 해
결할 수 없었던 다양한 문제를 해결 가능
자동추론
(Automated
Reasoning)
§ 계산기과학의 한 분야로 추론의 다양한 측면을 이해함으로써 컴퓨터에
의한 완전한 자동추론을 가능하게 하는 소프트웨어 개발을 목표로 함
§ 인공지능연구의 일부로 이론계산기과학 및 철학과도 깊은 관계가 있음
사이버네틱스
(Cybernetics)
§ 생물 및 기계를 포함하는 계(系)에서 제어와 통신 문제를 종합적으로
연구하는 학문
데이터마이닝
(Data mining)
§ 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에
실행가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정
지능엔진
(Intelligent Agent)
§ 인공지능적 기능을 가진 소프트웨어 엔진
§ 사용자를 보조하고 반복된 컴퓨터 관련 업무를 인간을 대신하여 실시
하는 엔진
시멘틱웹
(semantic web)
§ 컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고, 논리적 추론까지 할 수 있는 차
세대 지능형 웹
자료 : NIA(2010), ‘모바일시대를 넘어 AI시대로’, IT&Future Strategy, 제7호.