4차 산업혁명에 따른 경제 사회 변화 대응을 위한 미래 전략 연구 A Study on the Future Strategy for the Economic and Social Changes Triggered by the Fourth Industrial Revolution

데이터의 국경간 이동에 대한 각 국의 입장은 차이를 보인다. OECD는 국가간 데이터의 자유로운 이동의 정도를 규제 없는 국가간 자유로운 데이터 이전, 국가 간 자유로운 데이터 이전, 제한적인 국가간 데이터 이전, 국가간 데이터 이동 제한의 4가지 항목으로 구분하여 정의하고 있는데(박지영 ․ 김선경, 2019), 이 구분에 따라 살펴보면 다음과 같다. 미국은 국경간 데이터 이동에 대해 별다른 국가차원의 규제를 가하지 않아 국가간 자유로운 데이터 이동이 가능하다. EU는 유럽 연합 역내에서는 정보의 자유로운 이동을 보장하지만 역외 이전 시에는 EU의 기준에 부합하는 개인정보보호 수준을 갖춘 나라로만 데이터의 이동이 가능하다. 중국은 중국내에서 수집된 개인정보 및 주요 데이터의 중국 내 저장을 의무화하고 있으며 데이터를 역외로 이전할 경우 안전평가를 받도록 요구하고 있어 국가간 데이터 이동이 제한된다. 중국, 러시아, 브라질, 인도 등이 자국의 데이터와 자국민의 개인정보를 보호하기 위한 수단으로 데이터 지역화 조치를 선택한데 반해, 미국, 유럽, 일본 등은 데이터 지역화를 무역장벽으로 간주하고 있으며 자유무역협정을 통해 국경간 데이터의 자유로운 이동 촉진 및 데이터 지역화 조치 금지를 명시하는 입장을 취하고 있다(이규엽, 2019). 주요국에서는 정부 주도로 또는 민간과 협력하여 AI와 데이터 기술의 윤리적 인식 재설계를 위한 모델과 시스템을 구축해 나가고 있다. 미국의 경우, 2016년 10월에 발표한 국가 AI R&D 전략계획을 통해 AI의 윤리적 ․ 법적 ․ 사회적 의미를 이해하고, 해당 목표에 부합하는 AI 시스템 설계 방법을 개발하는 연구를 추진하였으며, 학계와 협력하여 기업들의 AI 기술 경쟁에 있어 정보보호 및 윤리적 기준을 감시하는 이정표를 정의하고 관리체계를 구축하였다. 특히 학교와 대학은 윤리학, 보안, 프라이버시, 안전과 관련된 주제들을 AI와 데이터사이언스 커리큘럼에 통합하였다. 그리고 자율주행 자동차와 드론에 대한 안전 기준 및 규제를 마련하는 등의 제도적 장치를 보완해 나가고 있다. 중국은 AI 기술과 데이터 안전을 위한 기술 표준, 안전성 테스트, 평가 플랫폼을 구축하였으며 인도는 AI 윤리위원회를 설립하고 윤리행동강령을 신설 ․ 적용하였고 데이터 정보보호 관련 법규 프레임워크 제언, 분야별 규제 가이드라인 제정, AI 분야의 프라이버시 보호기술 개발 협업을 추진하였다. AI 인력양성 정책은 미국, 중국, 일본, 핀란드, 영국에서 발표하였으며 이는 크게 기업 주도의 AI 기술 대중화, 정부 주도의 AI 관련 교과신설 ․ 운영, AI 교수학습 시스템 구축, 민관협력 인재 양성 등으로 구분된다. 우선 미국의 경우, 대학원 수준에서는 주로 AI 연구 및 교육, 지원을 진행하고 있는 반면, 초중등교육 단계에서는 수학, 과학, 기술, 공학(STEM) 강화 등 창의적 ․ 융합적 인재 양성에 집중하고 있다. 중국의 경우, 초중등학교의 낙후된 HW ․ SW 설비 등 SW교육의 후발 주자였으나, AI기술 도입을 기점으로 대규모 투자 및 인재육성 정책 추진을 통해 글로벌 AI 기술 선도국으로 도약 중이다. 일본은 AI를 활용할 수 있는 능력, AI와 차별화된 능력, 생애교육 등에 중점을 두고 있으며 핀란드는 교육 관련 단체들과 협력하여 AI SW 프로그래밍과 로봇 공학을 학교 교육에서 어떻게 접목할 지에 초점을 두고 있다. 그리고 영국은 민관협력을 중심으로 AI 강국의 위상 유지에 방점을 두고 정책을 추진 중에 있다. 첫째, 정부는 개별 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 인재 양성을 위하여 체계적인 계획을 마련하여 실행해야 한다. 우선 개별 산업 전문가에 대한 AI 교육을 확대해야 한다. 정부는 개별 산업 분야의 전문지식을 기반으로 하여 AI를 응용할 수 있는 융합형 AI 인재(xAI; 의료 + AI, 금융 + AI, 법률 + AI 등)를 육성할 필요가 있다. 이 때 정부는 개별 산업 전문가와 AI 전문가의 협업을 활성화하는 한편 이를 도울 수 있는 코디네이터들 또한 육성할 필요가 있다. 실무에서 곧바로 활용할 수 있는 AI 개발자 양성 역시 중요하다. SW에 대한 이해가 높고 AI 알고리즘을 이해할 수 있는 실무자들을 대상으로 AI 전문가로 발전 할 수 있는 교육 과정을 마련하고 강화할 필요가 있으며, 장기적으로는 정규 교육 과정에 AI 교육을 도입하는 방안도 검토하되, 일본과 이스라엘의 경우처럼 교육과 R&D의 병행, 인턴십 및 채용연계 프로그램 등을 통하여 교육과 산업현장의 간극을 최소화할 필요가 있다. 마지막으로 AI 인력지수를 개발하고 이에 연동된 인력 세분화 맞춤 계획을 수립해야 한다. 둘째, 정부는 AI 산업과 AI 기업의 성장을 위해 초기 시장 창출 및 레퍼런스 확보 등의 지원 정책을 추진하되, 민간 시장의 왜곡이나 위축을 가져오지 않도록 유의하여야 한다. 우선 정부는 시장에 의해 손쉽게 형성되기 어려운 초기 시장을 창출함으로써 AI기업의 혁신을 유도하는 역할을 담당해야 한다. 이러한 사업은 공공수요 창출 사업(예: AI를 활용한 정부서비스 효율화) 및 민간수요 창출 사업(예: 미래 기술의 실증, 레퍼런스 확보를 위한 사업)으로 구분될 수 있을 것이다. 그러나 공정성에만 치우쳐 효율성과 창의성을 가로막지 않도록 공공조달 제도의 개선이 전제되어야 하고, 발주자인 정부나 공공기관의 협상력을 남용하여 민간 시장의 왜곡이나 위축을 가져오지 않도록 유의하여야 한다. 특히 사업 선정 시 중장기적 관점에서 타 산업과의 연계 ․ 확산 가능성을 중점적으로 고려하여야 한다. 또한 장기적으로 민간 수요가 발생하기 어려운 영역에 대한 보여주기식 시범 사업이 발생하지 않도록 전문성 있는 민간 심사위원 확보를 위한 노력을 기울여야 한다. 셋째, 정부는 공공재 공급 및 거래비용완화와 같이 시장 기능을 보완하는 본연의 역할에 충실해야 한다. 즉. 정부는 민간 주도의 기술혁신과 산업발전의 기반 조성을 위해 시장의 기능을 보완하는 역할에 충실해야 한다. 특히 규제 환경을 개선하고, 인재를 양성하며, 데이터 활용의 기반을 조성하는 등 공공재 공급 및 거래비용 완화에 주력할 필요가 있다. 신뢰할 수 있고 안전한 AI ․ 데이터 이용환경을 조성함으로써 AI에 대한 사회적 수용성을 높이는 것 역시 이러한 기반 조성의 중요한 부분이 될 수 있다. 법적 규제보다는 민간에 의해 윤리기준이 자율적으로 형성될 수 있도록 돕는 것이 바람직하나, 법적 규제가 필요한 경우에도 헌법상 비례의 원칙에 따라 최소에 그칠 필요가 있다. 이러한 원칙에 기초하여 본고에서 제시하는 권고 방향은 다음과 같다. 첫째, 정부는 AI 기업의 창의적이고 담대한 혁신을 보장하기 위한 자율적인 생태계 기반을 마련해야 한다. 둘째, 정부는 데이터의 활용과 유통을 촉진하기 위하여 제도적 ․ 물적 기반을 조성해야 한다. 셋째, 정부는 신뢰할 수 있고 안전한 AI ․ 데이터 이용환경을 조성함으로써 사회적 수용성을 제고하여야 한다. 첫째, AI ‧ 데이터 기술의 활용은 포용적이고 지속 가능한 성장에 이바지해야 한다. AI 기술은 사람을 보조하는 수단으로서 효율성과 생산성을 큰 폭으로 향상시킬 것이다. 생산성의 향상은 지속적인 성장의 발판이 될 것이며, 그로 인한 이익은 더 많은 사람들에게 돌아가야 한다. 이 때 정부는 AI ․ 데이터 기술이 번영과 평화, 개인의 자유와 평등, 그리고 사회적 연대와 같은 가치를 실현하는 데 이바지할 수 있도록 정책을 추진해야 한다. 둘째, AI ‧ 데이터 기술 및 산업의 발전은 개인의 자율과 창의를 바탕으로 하여 민간 중심으로 이루어져야 한다. 혁신은 개인의 자율과 창의로부터 비롯되므로 정부는 시장에의 간섭을 최소화해야 하며, 기존의 제도들이 새로운 상황에서도 적정하게 본래의 취지를 달성하고 있는지 지속적으로 점검함으로써 그것이 부당하게 학문과 영업의 자유를 제한하여 새로운 기술과 산업의 발전을 가로막지 않도록 노력해야 한다.