<편집자 주> 제4차산업혁명 시대에 걸맞게 디지털, 인공지능, 데이터, 소프트웨어, IoT, 로봇, AR, VR, MR, XR, AI 플랫폼... 등에 대한 훌륭한 연구 자료가 하루가 다르게 쏟아져 나오고 있습니다. 관심 주제를 분야 별로 분류하여 쉽게 살펴볼 수 있도록 정리하여 공유하고 있습니다. <저자와 출처>를 밝혀두었으니 <원자료>는 링크를 클릭하여 확인해보시기 바랍니다. 도움이 되었으면 합니다.
사람에게 윤리가 필요하듯이 인공지능에게도 윤리가 필요하다. 인공지능(AI)에 대한 윤리적 통제가 시급하다는 주장이 제기되고 있는 가운데 주요 대학가에 인공지능 윤리 과목 신설이 잇따르고 있다.
18일 싱가포르 언론 ‘스트레이트 타임스(straittimes)’에 따르면 미국 하버드 대학과 MIT는 이번 봄 학기서부터 인공지능에 대한 규제와 윤리를 주제로 공동 강의를, 텍사스 대학에서는 컴퓨터 사이언스의 윤리적 기초’란 제목의 강의를 시작할 예정이다.
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미국 정부와 유럽연합에서는 트럼프 대통령의 행정명령, EC의 인공지능 윤리지침을 통해 인공지능 안전 연구에 투자하고 있다. 해외 대학과 연구소에서도 인공지능 안전 전략과 도구를 개발하고, 관련 연구를 추진하고 있다. 인공지능이 현실 세계에서 구현되기 위해서는 기술 발전과 병행하여 안전이 필수적이며, 국내에서도 인공지능 안전에 대한 준비가 필요하다.
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각국이 인공지능 기술과 산업을 육성하기 위한 노력을 경주하는 가운데 중국 인공지능기술과 생태계의 놀라운 발전이 주목을 받고 있다. 인공지능 분야에서 중국은 ‘눈 비비고 다시 대해야 할’만큼 비약적 성장을 이뤄낸‘괄목상대(刮目相對)’의 면모를 보이고 있다. 인공지능 기업 수, 투자규모, 투자유치 횟수, 특허출원, 논문 등의 부문에서 중국은 미국에 2위를 차지하고 있으며 중국 인공지능 창업 생태계도 크게 확장되고 있다.
인공지능 기술은 향후 제조업을 비롯한 거의 모든 산업의 경쟁력을 좌우하는 주요 핵심요인으로 될 것으로 예상된다. 이는 중국 인공지능 기술과 산업의 성장이 국내 산업에 미치는 영향이 적지 않다는 점을 시사한다. 이에 본보고서는 글로벌 경쟁국가인 중국의 인공지능 기술수준과 산업현황을 객관적으로 파악하고 단기간에 괄목상대로 부상하게 된 요인을 분석하고자 했다.
분석 결과, 중국 인공지능 기술과 산업의 성장에는 창업생태계의 형성과 선순환의 확대, 중국정부의 정책이 큰 영향을 미친 것으로 파악되었다. 인공지능 생태계의 경우, 중국 인터넷 대기업 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트)의 투자와 인수합병이 금융투자기관의 참여, 우수인재의 유입을 촉진하고 선순환을 확대시키는 중요한 요인으로 작용하고 있다. 2014년~2015년 2년 동안 이들 3사가 인수합병 및 지분확보를 위해 투자한 총액이 500억 달러(약 56조 원)를 상회한다. BAT의 투자와 인수합병은 투자기관에게는 투자 수익 실현, 젊은 우수인재들에게는 창업을 통한 성공의 길을 열어주고 있는 셈이다.
중국 중앙 정부 차원의 인공지능 산업 육성 정책 강화, 지방정부 차원의 각종 지원 정책과 프로그램도 중국 인공지능 창업 생태계의 활성화에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다. 특히, 데이터 수집 및 활용에 관한 규제측면에서 중국 정부의 ‘유연한’ 대처도 인공지능 분야의 다양한 시도들이 이뤄질 수 있는 환경을 제공하고 있다.
국내 주요 기업들도 인공지능관련 고급인재와 기술력 확보를 적극적으로 추진 중이나 창업 생태계의 선순환으로 들어갈 수 있는 임계점에는 미치지 못한 상황이다. 국내 인공지능 생태계 활성화를 위해서는 미래 지향적 관점에서 개인정보 보호 對 산업 활성화, 대기업 경제력 집중 방지 對 창업 생태계 활성화, 기존 산업 보호 對 융합 신산업 활성화 등과 같은 사회적 가치의 충돌을 어떻게 풀어 갈 것인가가 관건이라고 할 수 있다. 인공지능 기술 발전으로 인한 커다란 사회·경제적 변화를 수용할 수 있는 틀을 마련하고 관련 문제를 보완하기 위한 노력이 필요하다.
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인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신 성장 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 연구 역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이다. 이에 본고에서는 세계의 대학들을 대상으로 인공지능 연구역량을 가늠할 수 있는 인공지능 연구 지수(AI Research Index)를 개발하고 시사점을 도출하고자 하였다.
인공지능 연구지수를 2016~2019년간 인공지능 연구 성과를 지수화한 값으로 정의하고, 인공지능 연구역량은 학술연구 수, 편당 인용 수, FWCI(Field Weighted Citation Impact)를 활용하여 측정하고 변수에 가중치를 반영하였다. 인공지능 연구 수를 기준으로 세계 상위 500개 대학을 1차 선정하였으며, 변수의 양과 질, 그리고 가중치를 고려하여 500개 대학의 인공지능 연구지수를 측정하였다. 이후, 글로벌 100대 인공지능 대학을 선정하고, 국가별 비중을 분석하였다.
인공지능 연구 수를 기준으로 세계 500개 대학을 1차 선정한 결과, 이들 대학은 4년 동안 평균 404건의 연구를 수행하는 것으로 나타났다. 500개 대학의 국적을 보면, 중국 101개(20.2%), 미국 61개(12.2%), 인도 45개(9.0%), 영국 29개(5.8%), 일본 25개(5.0%), 프랑스 21개(4.2%)로 분석되었다. 성과지표의 양과 질을 모두 고려하여 인공지능 연구지수를 측정한 결과, 500개 대학의 연구지수 평균은 46.01점으로 측정되었다. 인공지능 연구지수 상위 100개 대학의 평균은 67.26으로 500개 대학과 차이가 존재했으며, 100개 대학 중에서 중국, 미국, 영국 대학 등의 비중이 높은 것으로 나타났다. 인공지능 연구지수 상위 10개 대학 측면에서는 미국이 40%로 매우 높게 나타났다.
연구의 시사점은 다음과 같다. 먼저, 대학들의 인공지능 연구역량 간에 차이가 존재한다. 인공지능 연구역량 분포가 정규분포가 아닌 Power Law의 형태이며 이는 기존 인재역량 분포 관련 선행연구와 유사한 결과이다. 인공지능 연구 상위 대학들은 미국, 중국을 중심으로 포진 중이며, 향후 중국과 영국, 호주의 대학들이 상위 10위 진입 가능성이 상대적으로 높을 전망이다. 이에, 부상하는 인공지능 대학들에 주목하고, 다양한 협력 대학들을 모색해야 하며, 인공지능 연구지수 측정모형을 지속 발전시키고 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다.
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