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‘OECD, 제조분야에서의 인공지능 사용과 확산‘ 주요내용 및 시사점
한국지능정보사회진흥원은 『‘OECD, 제조분야에서의 인공지능 사용과 확산‘ 주요내용 및 시사점』를 발표하였다.
- 제조·기타 생산 분야에 인공지능 및 기타 디지털 기술을 적용하는 것은 경제 수준 향상에 도움을 주며 최근 수십 년간 OECD 국가에서 발생하는 인구 고령화로 인한 급격한 노동생산성 감소 대응에 필수적
- 제조분야에 적용된 초기 형태의 인공지능은 공정 일정 관리와 같은 일부 응용 분야에 국한되어 사용되었지만 데이터 기반 학습·예측을 수행하는 발전된 형태의 인공지능은 모든 생산 단계에서 역할을 수행
- [제조분야 인공지능 적용 장애 요인] ①불확실성 ②높은 정확도 ③보완적 투자 ④전문 인력 부족
- 제조분야 인공지능 관련 정책에서는 ‘국가 인공지능 전략의 초점’, ‘기술과 데이터에 관한 정책’, ‘기술 확산과 산업용 연구를 위한 제도적 절차’, ‘고속 연결성’, ‘정책평가’를 핵심 사안으로 다룸
- [시사점] 국가는 제조분야 인공지능 확산을 위한 정책 수립 시 기술·데이터 수준, 전문 인력 양성 프로그램 유무, 기업의 인공지능 도입 지원을 위한 인프라 현황, 중소기업 재정 수준 등의 사항을 고려하여야 함
- [시사점] OECD 중에서도 급격한 고령화로 인한 노동생산성 저하가 우려되고 있으며 정부는 인공지능 도입을 통한 노동생산성 개선을 위해 기업 수요에 맞는 인공지능 기술개발과 테스트베드 구축 등의 정책 마련이 필요
- 제조·기타 생산 분야에 인공지능 및 기타 디지털 기술을 적용하는 것은 경제 수준 향상에 도움을 주며 최근 수십 년간 OECD 국가에서 발생하는 인구 고령화로 인한 급격한 노동생산성 감소 대응에 필수적
- 제조분야에 적용된 초기 형태의 인공지능은 공정 일정 관리와 같은 일부 응용 분야에 국한되어 사용되었지만 데이터 기반 학습·예측을 수행하는 발전된 형태의 인공지능은 모든 생산 단계에서 역할을 수행
- [제조분야 인공지능 적용 장애 요인] ①불확실성 ②높은 정확도 ③보완적 투자 ④전문 인력 부족
- 제조분야 인공지능 관련 정책에서는 ‘국가 인공지능 전략의 초점’, ‘기술과 데이터에 관한 정책’, ‘기술 확산과 산업용 연구를 위한 제도적 절차’, ‘고속 연결성’, ‘정책평가’를 핵심 사안으로 다룸
- [시사점] 국가는 제조분야 인공지능 확산을 위한 정책 수립 시 기술·데이터 수준, 전문 인력 양성 프로그램 유무, 기업의 인공지능 도입 지원을 위한 인프라 현황, 중소기업 재정 수준 등의 사항을 고려하여야 함
- [시사점] OECD 중에서도 급격한 고령화로 인한 노동생산성 저하가 우려되고 있으며 정부는 인공지능 도입을 통한 노동생산성 개선을 위해 기업 수요에 맞는 인공지능 기술개발과 테스트베드 구축 등의 정책 마련이 필요
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