4차 산업혁명 해외 정책 자료집

AGI가 도래할 것으로 예상되는 시기는 2030년부터 수 세기에 이르기까지 다양하다. AI에 대한 과도한 낙관주의의 역사는 길다. 예를 들어, AI의 선구자인 Herb Simon은 1957년에 10년 내로 컴퓨터가 인간과의 체스 대결에서 승리할 것이라고 예측했지만 40년이 지나서야 가능했다. 자동화 언어 번역에 관한 초기 예측 또한 상당히 낙관적인 모습을 보였지만 지난 수십 년간 사용 가능한 기술만이 나타났을 뿐이다 (그리고 완전한 모습을 보이지도 못했다). 하나의 특정 문제를 해결할 수 있는 능력을 추론해 보다 넓고 깊은 범위의 문제를 해결하고 범위가 좁은 업무별 성과와 사람들이 보이는 일반적인 지능의 형태 사이에 존재하는 큰 간극을 간과하는 것은 매력적이지만 옳지 않다. 이러한 지능의 폭발적 성장이 이뤄지거나 가능해지는 것은 아직 요원하다. 현재 지식을 통해 추론하는 또 다른 가능성은 기계 지능이 인간의 지능을 추월한 뒤에도 계속 성장할 것이란 점이다. AI의 잠재적 영향을 감안하면, 사회는 AI 개발을 모니터링하고 예측하는 정확하고 시기 적절한 방법에서 이익을 얻을 것이다. 여러 프로젝트는 AI의 미래를 예측하려고 했다. 2009 장기적 AI 미래에 대한 AAAI 대통령 패널과 2015 AI 미래 컨퍼런스에는 해당 분야의 미래를 예측하기 위해 AI 전문가가 모였다. 또한, 스탠포드의 AI에 대한 100년 연구는 AI가 자동화, 국가 안보, 심리학, 윤리, 법률, 개인정보보호, 민주주의, 기타 문제에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 주기적인 연구를 수행할 계획이다. 첫 번째 연구는 2016년 9월에 발표되었다. 잠재적으로 유용한 연구 분야는 시간 경과에 따라 전문가 판단을 조사하는 것이다. 한 가지 예로서, AI 연구원을 대상으로 한 설문조사에 따르면 응답자의 80%는 인간 수준의 일반 AI(General AI)가 결국 달성될 것이라고 믿었고, 50%는 2040년까지 적어도 50%가 달성될 가능성이 높다고 생각했다. 2015년 공개된 미국 정부의 인공지능 관련 기술의 R&D 투자 규모는 약 11억 달러에 달했으며, 2016년에는 12억 달러로 늘어날 것으로 보인다. 과학기술정책국(OSTP)이 수행한 인공지능에 관한 워크숍과 공공지원활동을 통해, 기업의 대표자, 기술자 및 경제학자들은 인공지능 연구와 개발에 정부 투자를 늘릴 것을 정부 관리들에게 요청했다. 인공지능 분야에서 선도적 역할을 하는 연구자들은 최근 인공지능의 급속한 진전이 지속되고 그 응용프로그램(application)이 지금까지 그 어느 때보다 널리 확산될 것이라는데 낙관적이다. 한편, 이들은 아직 풀리지 않는 난제들이 많이 있으며, 보편적인 인공지능을 향해 나가는 방향이 명확하지 않다고 강조했다. 연구자들은 인공지능에 대한 열정과 투자는 최근 수십 년간 부침을 거듭해 왔는데, 최저 수준이었던 시기는 “인공지능 겨울(AI winter)”이라고도 한다. 미국은 AI 기초 연구의 선두에 서 있으며 주로 연방 단위의 연구 지원과 정부 연구소 업무를 통해 인공지능 분야 지원을 수행하고 있다. 일반 AI R&D에 대한 연방정부 지원은 네트워크 및 정보기술 연구개발 (NITRD) 프로그램을 통해 이뤄지며 주로 국방연구 사업청 (DARPA), 국립 과학재단 (NSF), 국립보건원 (NIH), 해군연구청 (ONR)과 정보 연구사업청 (JARPA)를 통해 이뤄진다. 국가 전략 컴퓨터 이니셔티브, 빅 데이터 이니셔티브, 혁신적 신경기술을 통한 뇌 연구 (BRAIN) 이니셔티브와 같은 국가 수준의 주요 연구 활동 또한 AI 연구 발전을 간접적으로 지원하고 있다. AI 기술의 현재 및 향후 이익은 크며, 미국의 경제 활성화와 생산성 및 국민의 안녕에 이익을 추가할 것이다. 첨부 문서에 연방정부에서 지원하는 AI 연구개발에 관한 전략적 계획이 제시되어 있다. 2016년 뉴욕에서 열린 인공지능 워크숍의 연설에서, 대통령경제자문위원회(CEA) 제이슨 퍼먼(Jason Furman) 의장은 “우리는 지난 10년 동안 로봇 공학과 인공지능 및 여타 분야에서 상당한 혁신을 이루어냈지만, 실질적으로 생산성을 증가하는 방향으로 나아가기 위해서는 이들 분야의 혁신 속도를 가속화할 필요가 있다”고 하면서 인공지능에 대해 우리가 가장 우려하는 바는 “우리에게는 충분한 [혁신]이 없다”는 점을 강조했다. 민간 부문이 인공지능 발전의 주요한 원동력이 될 것임에는 틀림없다. 그러나, 현재 상태로서는 기초 연구, 즉 과학적 지식 기반을 확충하는 순순한 목적으로 수행되는 장기적인 연구에 대한 투자가 미진한데, 이는 민간 기업의 경우, 합리적인 기한 내에 해당 연구에 투자한 수익을 회수하기 어렵기 때문이기도 하다. 전략목표의 3가지 방향은 첫째, 2020년까지 인공지능 전체 기술과 적용 측면에서 세계 수준을 선도한다. 인공지능 산업은 새로운 경제 성장점이 될 것인데, 인공지능은 민생 개선의 새로운 길을, 혁신형 국가 진입과 소강사회라는 목표에 도달할 수 있게 할 것이다. 새로운 시대의 인공지능 이론과 기술은 중요한 진전을 얻었다. 빅데이터, 미디어, 군중, 혼합형 증강현실, 자동제어 등의 스마트 시스템의 기초 이론과 핵심 기술이 모두 업그레이드 됐다. 인공지능 모형과 핵심 부품, 고급 설비 및 기초 소프트웨어 등 방면에서 상징적인 성과를 이뤘다. 인공지능 산업 경쟁력이 글로벌 수준으로 제고된다. 인공지능 기술 표준과 서비스 체계, 산업 생태계의 시작 단계를 세우고, 글로벌을 선도할만한 인공지능 중견 기업을 배양한다. 인공지능 핵심 산업의 규모는 1500억 위안을 넘어섰으며, 관련 산업 규모 역시 1조 위안을 넘어섰다. 미 정부의 역할은 여러 가지가 있다. 주요 사안에 관한 대화를 이끌고 공공의 논의를 위한 의제를 설정할 수 있다. 공공을 보호함과 동시에 혁신을 주도하기 위한 법적 기반을 개발 및 수용하는 과정에서 안전성과 활용에 관한 고정성을 모니터링할 수 있다. 공공의 정책 도구를 제공하여 AI를 통해 가능한 수단과 방법을 통해 생산성을 개선함과 동시에 특정 분야에서 발생할 수 있는 부정적인 경제적 여파를 회피할 수 있다. AI의 기본 연구 및 활용을 공공의 선을 위해 제공할 수 있다. 기술을 갖춘, 다양한 활용 분야 개발을 지원할 수 있다. 그리고 정부는 AI 자체를 사용하여 대중에게 보다 빠르고, 효율적이며 경제적인 비용으로 서비스를 제공할 수 있다. 교육 및 경제 안전망으로부터 국방, 환경보호 및 사법 정의에 이르는 다수의 공공 정책은 AI의 지속적 발전으로 인해 발생한 새로운 기회와 도전과제를 인지하게 될 것이다.