전 세계 AI 동향을 한눈에, OECD AI 정책저장소 오픈 | 나라경제

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전 세계 AI 동향을 한눈에, OECD AI 정책저장소 오픈

윤두희 주OECD대표부 1등서기관 2020년 05월호

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지난해 5월 OECD는 각료이사회(Ministerial Council Meeting)에서 인공지능(AI) 분야에서 세계 최초의 정부 간 정책 합의인 AI 권고안을 만장일치로 채택했으며, 그 후속조치로 온라인 포털인 AI 정책저장소(AI Policy Observatory, OECD.AI)를 구축해 지난 2월 오픈했다.
AI 정책저장소는 OECD의 AI 원칙(AI principles), 정책 영역(policy areas), 동향 및 데이터(trends and data), 국가 및 전략(countries and initiatives) 등 4개의 축으로 구성돼 있으며, 자료와 데이터는 각국이 제출한 검증된 사례들과 신뢰할 수 있는 파트너 기관들이 제공하는 실시간 빅데이터를 기반으로 운영된다. 따라서 세계의 AI 동향을 한눈에 살펴보고자 한다면 AI 정책저장소를 적극 활용하면 될 것이다.
이 글은 독자들의 OECD AI 정책저장소 활용에 참고가 될 수 있도록 구성별로 주요 세계동향을 살펴보는 한편 정책적 시사점을 제시해 각 분야에 AI를 활용하고자 하는 정책 담당자들에게 도움을 주고자 한다.

AI 원칙, 정책 영역, 동향 및 데이터, 국가 및 전략 등 4개 축으로 구성
우선 ‘AI 원칙’ 카테고리에는 OECD AI 권고안의 5대 원칙(포용적 성장 및 지속가능개발, 인간 중심 가치 및 공정성, 투명성 및 설명 가능성, 견고성 및 안전성, 책임성)과 5대 정책결정자 권고사항(AI 연구개발에 투자, AI를 위한 디지털 생태계 조성, AI 정책 환경 조성, 인적 역량 구축 및 노동시장 변혁에 대비, AI를 위한 국제협력 강화)별로 이행 가이드라인, 근거, OECD 출판물, 국가별 관련 전략 등을 소개하고, 권고안에서 사용된 AI 시스템, 생애주기, 지식, 행위자, 이해관계자, 신뢰 가능한 AI 등의 개념이 무엇인지를 정의하고 있다.
‘정책 영역’에서는 AI를 전기, 인터넷 등과 같이 인류 사회 전반에 영향을 주는 범용 기술로 보고, 그 파급효과를 OECD의 ‘고잉 디지털(Going Digital)’ 프로젝트 2단계에 참여하는 20개 위원회 분야(농업, 경쟁, 거버넌스, 개발, 디지털경제, 경제, 교육, 고용, 환경, 금융·보험, 헬스, 산업·기업가정신, 혁신, 투자, 공공거버넌스, 과학기술, 사회복지, 조세, 무역, 교통)별로 소개한다. OECD 프로젝트 출판물, 뉴스, 국가별 AI 전략, 사용된 주요 정책 수단들, 분야별 진행되는 주요 연구 키워드 등을 확인할 수 있다. 예를 들어 고용 분야에서는 자동화와 일자리, 산업 분야에서는 제조 자동화 등이 주요 관심 사항임을 알 수 있다.
‘동향 및 데이터’는 AI 정책 수립과 확산에 도움이 될 수 있도록 AI 관련 주요 항목의 국가별·기관별 현황, 그리고 이를 비교하는 방법론과 결과를 제시한다. 그동안 OECD는 국가·기관들의 AI 개발 정도를 계량적으로 측정하기 위한 방법론을 개발해 6개의 연구보고서를 발간한 바 있다. 파트너 기관들이 실시간으로 제공하는 빅데이터 및 분석 결과를 바탕으로 최근 동향도 제공하고 있다. 전 세계 뉴스·블로그·광고 실시간 모니터링, 다양한 언어 검색과 정보 추출이 가능한 AI 기반 미디어 검색 플랫폼인 ‘이벤트레지스트리(Event Registry)’를 활용해 국가별 AI 뉴스가 실시간으로 서비스되고 있는데, 이를 보면 국가별로 AI와 관련된 이슈가 무엇인지 쉽게 파악할 수 있다. 특히 최근에는 코로나19 대응에 AI가 어떻게 활용되는지에 대한 내용도 볼 수 있다.

AI 연구 미국·중국이 주도, 연구주제 머신러닝이 50% 넘어
AI 연구 현황은 마이크로소프트 아카데믹 그래프(Microsoft Aca–demic Graph)가 제공하는 국가, 기관, 연구주제, 정책 영역별 AI 관련 연구출판물 통계를 바탕으로 분석됐다. 2019년 기준 AI 연구출판물 건수 순위는 미국과 중국이 근소한 차이로 1·2위를 차지했고, 인도, 영국, 독일, 일본 등이 그 뒤를 이었다. 한국은 12위로 미국과 중국의 10분의 1 수준인 것으로 나타났다.
국제공동연구 순위는 미국, 중국, 영국, 호주, 캐나다, 독일, 프랑스, 이탈리아, 네덜란드, 스페인, 인도, 일본, 한국(13번째) 순으로 나타났다. 한국은 2019년에 AI 분야에서 총 2,686건의 국제공동연구 결과를 발표했으며, 협업 국가는 미국(1,051건)이 40%, 중국(450건)이 17%로 전체의 절반을 차지하고 있다.
연구출판물 유형은 세계적으로 저널 50%, 학회발표 30%, 특허 6% 순으로 나타났으며, 한국은 각각 40%, 30%, 16% 순으로 특허 비중이 세계 평균보다 2.6배 많게 나타났다. 대학들은 저널과 학회발표 위주이며 기업인 IBM의 경우 특허가 49%로 학회발표(29%)나 저널(15%)보다 높았다.
2019년 세계 AI 연구출판물 발표 기관 상위 10위 중 중국과 미국의 대학·연구기관이 각각 7개, 3개로 나타났는데, 이 가운데 1~4위 모두 중국이 차지했다. 국내 순위는 서울대, KAIST, 연세대 순으로, 1위 건수 기준으로 미국 최고 기관의 절반, 중국 최고 기관의 4분의 1 수준으로 나타났다. 최근 중국의 기관들이 연구 건수 측면에서 압도적으로 우위에 있음을 확인할 수 있다. 기업의 경우 IBM이 661건, 구글은 595건, 삼성은 207건을 기록했으며, 이는 AI 연구출판물이 세계적으로 기업보다는 대학과 연구기관을 중심으로 발표되고 있다는 것을 입증한다.
2019년 국제공동연구 순위는 하버드대(미국), 중국과학원(중국), 칭화대(중국), MIT(미국), 베이징대(중국), 스탠퍼드대(미국) 순으로 주로 미국과 중국의 대학·연구기관들이 주도하고 있는 것으로 나타났다. AI 연구주제는 머신러닝(machine learning, 57%)이 절반 이상을 차지했고, 컴퓨터비전(computer vision, 20%), 인공신경망(artificial neural network, 12%), 자연어 처리(NLP semantics, 6%), 퍼지논리(fuzzy logic, 3.4%), 검색 알고리즘(search algorithms, 0.4%)이 그 뒤를 이었다. 이러한 추세는 이미 AI가 검색과 음성인식은 어느 정도 해결한 것으로 판단되며, 최근에는 기계학습과 인공신경망을 이용한 이미지 인식에 연구가 집중되고 있음을 알 수 있다.
한편 전문직 구인·구직 소셜네트워크 서비스인 링크드인(Linkedin)이 2015년부터 2018년까지 10만명 이상에 대해 축적한 데이터를 바탕으로 국가별 전문인력의 AI 기술 보급률과 국가 간 이동 현황을 확인할 수 있다. 전문인력의 AI 기술 보급률의 경우 G20 국가의 전체 평균을 1.0으로 조정해 비교해보면 인도 3.01, 미국 2.23, 중국 1.74, 일본 1.71, 독일 1.32, 한국 1.15 순으로 나타났으며, 인력의 국가 간 이동 현황을 보면 독일, 미국, 호주, 캐나다, 영국, 일본 등은 전입이 많고 인도, 중국, 이탈리아, 한국 등은 전출이 많은 것으로 나타났다. 이는 적어도 링크드인에 등재된 한국인 전문인력은 전반적으로 AI 기술을 G20 국가 평균보다는 많이 보유하고 있고, 한국보다는 다른 나라에서 일하고 있는 상황으로 볼 수 있다.

2019년 기준 한국의 AI 연구 규모 미국·중국의 10% 수준, 인력 양성 강화해 경쟁력 높여야
‘국가 및 전략’ 카테고리는 각국의 AI 전략과 정책들을 데이터베이스로 만들어서 모범사례 공유와 벤치마킹을 촉진할 목적으로 55개국의 정책 포트폴리오를 분석해놨다. 한국의 관련 정책으로는 AI 국가전략, AI·데이터경제 활성화 계획, 규제샌드박스, 정부 R&D 중장기 투자전략(이상 2019년), AI R&D 전략, 지능정보사회 윤리 가이드라인, 제6차 국가정보화 기본계획(이상 2018년) 등 총 7건이 포함돼 있다.
2019년 기준으로 한국의 AI 연구 규모는 미국과 중국의 10분의 1 수준이고, 세계적으로 연구를 주도하는 미국과 중국에 비해 한국 대학들의 연구 규모는 4분의 1에서 절반 정도에 불과해 경쟁력 제고가 필요하다. 이를 위해 세계적 수준의 인력을 양성할 AI 중심 대학원과 같은 프로그램을 지속적으로 강화할 필요가 있으며, 그 영역은 과학기술과 정보통신을 넘어 헬스, 교육, 제조 등 20여개 정책 분야별로 전면 확대될 필요가 있다. 그리고 AI 활성화의 핵심 인프라는 데이터이므로 정부가 정책 영역별로 대표 AI 프로젝트를 선정해 개인정보와 관련된 우려가 없고 기계학습이 가능한 데이터를 구축해 공개하는 방안을 지속적으로 추진할 필요가 있다.
한편 한국 전문인력의 경우 AI 기술 보급률은 G20 국가 평균 이상이지만 국가 간 이동 측면에서 전입보다 전출이 많은 것으로 나타나고 있으므로 AI 전문인력 확보를 위해서는 인재 양성 못지않게 전문인력이 한국에서도 일할 수 있는 여건을 조성하는 방안도 고민돼야 할 것이다.

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