4차 산업혁명 해외 정책 자료집

단기적으로 인공지능의 가장 중요한 경제적 효과는 전에는 자동화할 수 없었던 작업의 자동화일 것이다. 새로운 자동화 추세에 대한 과거의 선례가 있는데, 우리는 이를 통해 배울 수 있고 어떤 면에서는 인공지능과는 다르다. 정부는 잠재적인 효과를 이해해야 하며 이에 따라, 비용을 줄이면서 인공지능의 이점을 뒷받침할 정책과 제도를 시행할 수 있다. 과거의 혁신 추세와 같이, 인공지능은 이익과 비용 모두를 야기한다. 과거 자동화 추세의 1차적인 이익은 생산성의 증가였고, 오늘날의 자동화 추세도 다르지 않다. 예를 들어, 17개국이 참여한 2015년의 로봇 연구에서는 이들 국가들의 1993년부터 2007년까지 연평균 경제 성장률을 약 0.4 퍼센트 포인트 증가시킨 것을 확인했는데, 이는 동 기간 동안 당해 국가들의 전체 GDP 성장의 1/10이 조금 넘는 수치이다. 당의 18대, 18기 3중, 4중, 5중, 6중 전회의 걸친 사상을 계승하고, 시진핑 총서기의 중대한 연설 정신과 국가관리 관련 새로운 정책, 이론, 사상 및 전략을 학습한다. 또한, ‘5위 1체’ 총체적 국면 배치와 ‘4개 전면화’ 전략적 국면 배치에 따라서, 당 중앙, 국무원의 결정을 통한 국면 배치를 성실하게 집행한다. 혁신 드라이브 발전 전략을 심도 있게 실시하여 인공지능과 경제, 사회, 국방의 심층적 융합을 중심 노선으로 삼아, 차세대 인공지능 과학기술의 혁신능력 제고를 주요 공략 방향으로 한다. 더불어 스마트 경제발전, 스마트 사회건설, 국가안전 보호를 통해 지식군, 기술군, 산업군을 상호 융합시키고, 인재, 제도, 문화가 서로 지원하는 생태 시스템을 구축한다. 리스크 관리에 대한 선제적 대처와 인류의 지속적인 발전을 중점 기치로 삼아 스마트화를 추진한다. 중국 인공지능 산업 발전 과정에서 직면하는 다양한 문제를 해결하기 위한 차세대 인공지능 관련 하이테크 프로젝트를 추진한다. 전반적인 통일 계획을 강화하고 연구개발 관련 중점 사안을 명확히 한다. 차세대 인공지능 관련 하이테크 프로젝트를 핵심으로 ‘1+N’ 인공지능 프로젝트 집단을 형성한다. ‘1’은 차세대 인공지능 관련 중대한 하이테크 프로젝트를 지칭한다. 기초 이론, 핵심 범용기술 개발에 집중한다. 빅데이터 스마트화, 교차 감지 컴퓨팅, 혼합형 증강 스마트, 집단 스마트, 자체 융합 컨트롤 및 의 사결정 등의 기술 이론이 포함된다. 지식 컴퓨팅 엔진 및 지식 서비스 기술, 교차 미디어 분석 추리 기술, 집단 스마트 핵심기술, 혼합형 증강 스마트 관련 새로운 아키텍처 및 신기술, 자체적 무인 컨트롤 기술 등을 연구한다. 인공지능 기초 이론 및 범용기술을 오픈소스 형태로 공유한다. 인공지능 발전 관련 예측, 연구 판정을 지속적으로 전개함으로써 경제 사회 각 분야에서 인공지능 기술 발전과 응용 관련한 종합적 영향 및 대책 연구를 강화한다. 제조업에서는 인공지능의 점진적인 발전으로 새로운 로봇세대가 출현하고 있다. 최근 수십 년간 로봇은 주로 단순생산단계의 자동화에 활용되었지만, 최신 산업로봇들은 인공지능 기반의 고성능 센서 덕분에 섬세한 동작을 필요로 하는 작업(fine - motor task)을 수행할 수 있으며 인간 동료들과 직접 소통할 수도 있다. 이러한 “코봇(cobot, “협동 로봇(collaborative robots)”의 줄임말)”은 다양한 방식으로 주위 환경을 감지하기 때문에 인간과 기계의 안전한 물리적 협업이 가능하다. 예전처럼 인간과 로봇을 공간적으로 분리하는 것이 의미가 없어지면서, 기계들은 그들을 가두었던 ‘우리’에서 벗어나게 되었다. 또한, 코봇은 이전 로봇세대에 비해 프로그래밍하기도 쉽고 자기 최적화 알고리즘을 장착한 경우도 있어 동료 인간들로부터 학습할 수도 있다. 하지만, 복잡하고 점점 자율화되는 시스템과, 그리고 그 시스템 내에서 상호작용하는 일에는 어려운 과제가 따르기도 한다. 이와 관련하여 여러 갈등영역이 존재하게 된다. 우선 능력향상(upskilling)과 능력상실(deskilling)의 갈등이 발생한다. 인간과 기계의 상호작용을 구체적으로 설계할 때 근로자의 업무는 더욱 복잡하게 하고 책임감의 수준은 높이되 기계는 새로운 범위의 과제들을 처리하는 데 보조 역할을 수행하게 함으로써 근로자의 업무를 “질적으로 향상(enrich)”시킬 수 있다. 그러나, 가령, 근로자가 각 업무 단계에 대해 지시를 받거나 단순히 정해진 신호에 반응하기만 하고 자신의 기술의 상당 부분을 활용하지 않는다면, 한 때는 복잡했던 업무들이 단순화되고 완전히 표준화되면서 단지 낮은 수준의 전문지식과 경험만을 필요로 하는 상황이 될 수도 있다. 두 번째 갈등영역은 경험의 중요성과 관련된다. 자동화 시스템의 역량이 계속 확대되어 인간의 역할이 자동화 공정을 감시하는 기능으로 축소되어 버린다면, 직원들은 업무과정을 통해 경험을 얻을 수 있는 기회가 거의 없게 된다. 자동화된 공정을 감독하는 사람은 자동화 시스템 내에서 점차 줄고는 있지만 계속 발생하고 있는 문제들을 해결할 능력을 점점 잃게 된다는 것이 ‘자동화의 모순(irony of automation)’이다. 그런데, 자율 시스템 내의 문제들을 기계와의 커뮤니케이션을 통해 처리할 수 있는 방법을 자신의 경험으로 알고 있는 사람이 필요한 순간은 바로 문제가 발생한 순간이다. 따라서, 인공지능 기반 시스템으로 인해 숙련 근로자의 필요한 지식과 경험이 평가절하되는 일이 없도록 하여야 한다. 인간과 기계의 상호작용을 고령 근로자에게 적합한 방식으로 구현한다면 숙련 노동력 기반을 확보하는 데 크게 기여할 수 있을 것이다. 인체공학적으로 불편한 업무는 기계로 대체할 수 있고, 신체적으로 고되거나 어려운 신체 활동이 수반되거나 심리적인 압박 큰 업무를 수행해야 하는 부담을 덜어줄 수 있다. 이로써 건강을 저해하는 신체적, 정신적 스트레스를 막을 수 있다. 또한, 보조시스템이 신체나 감각의 손상을 보완해줄 수 있기 때문에, 노동에 참여할 수 있는 새로운 기회도 생기게 된다. 고령의 근로자들은 더 오랜 기간 더 건강하게 일할 수 있고 장애인들도 더 힘든 업무를 수행할 수 있게 될 것이다. 이와 같이 역량을 강화해주는 기능은 인지 분야에도 적용될 수 있다. 가령, 지능형 보조시스템을 활용하면, 의사결정에 도움이 되는 정보를 언제든지 적합한 방식으로 제공받을 수 있게 되면서 의사결정의 범위가 확대될 수 있을 것이다.