지능정보기술의 발전에 따른 과학기술 R&D 시스템의 변화와 이에 대응하는 개방적 연구 환경 조성 및 과학기술인력 정책의 전략적 수립 필요성 doc_id CNTS-00118876169_9

IBM은 머신러닝 플랫폼 SystemML을 오픈소스로 공개하여 다양한 파트너와 기업들의 참여를 유도하고 있다. System ML은 IBM에서 인공지능 기술개발을 목적으로 활용되어 왔으며, 현재 넷플릭스(Netflix)의 영화DB 추천기능에도 사용되고 있다. 2015년 IBM은 빅데이터 분석 솔루션 분야 오픈소스 프로젝트인 아파치 스파크(Apache Spark)에 IBM 연구원과 개발자를 투입하고, System ML의 소스코드를 기증하였으며, 모든 개발자가 데이터를 신속하게 로딩할 수 있도록 스파크를 IBM 블루믹스 상에서 서비스로 제공하기로 결정했다. Watson을 클라우드 기반 API 플랫폼으로 개방한 Watson 에코시스템은 다양한 개발주체들이 Watson의 기능을 애플리케이션에 구현할 수 있도록 하는 IBM이 추진하는 코그너티브 비즈니스(Cognitive Business)의 기반이 된다. 그리고 과학기술인력의 역할변화에 대응한 대학 교육 및 연구개발 시스템, 연구개발 기획/관리체계에서의 단계적 대응전략 수립이 필요하다. 과학기술인력 정책 기획 및 추진 체계의 플랫폼화와 연구개발정책, 교육정책의 종합적인 연계 시스템을 확보하여, 연구활동에서의 지능정보기술 활용을 위한 오픈 사이언스 정책의 선도적 추진과 협력체계 구축을 해야 한다. 또, 개방적 연구환경 조성 및 다자간 협력 활성화에 작용하는 제도적 수단의 보완이 필요하다. 지능기술이 다양한 측면에서 개방적 연구와 다자간 협력을 지원하는 수단으로 활용될 수 있으나, 이는 단지 기술적 가능성일 뿐이며 현실화를 위한 제도적 개선이 뒤따라야 한다. 데이터 및 연구장비 개방 인프라 조성과 관련하여, 현재 연구자들이 연구데이터를 공유할 수 있는 가장 유용한 시스템인 NTIS의 경우, 데이터 신뢰도를 높이고, 연구자가 쉽게 업로드, 다운로드 할 수 있는 시스템을 갖추어야 한다. 또한 특정기관에 속한 연구자뿐만 아니라, 연구자 개인 또는 그룹이 지능정보기술을 바탕으로 워크 플랫폼을 구축하여 연구를 수행할 할 기술적 가능성은 커지나, 현재 연구개발 시스템에서 이들이 국가연구개발 사업에 참여할 수 있는 기회는 매우 제한적이다. 따라서 공공연구기관의 연구장비를 활용할 수 있는 환경구축이 필요하다. R&D 시스템 내 다양한 직무의 분석과 효율성 제고 및 효과적 협력을 위한 연구 활성화를 위해서는 R&D를 직접 수행하는 박사급 인력의 일자리 확보기회에 대한 논의뿐만 아니라, R&D 와 관련한 다양한 직종의 업무변화에 대한 연구가 필요하다. 연구작업에 연관된 ‘일’은 학문적 전문지식이 요구되는 일 뿐만 아니라, 실험 샘플을 관리하는 단순한 일과 연구진행을 도와주는 행정업무까지 포괄적이다. 아울러 다양한 직종 및 업무에서 지능정보기술이 활용되어 과학연구의 지식탐색과 지식창출에 어떤 영향을 주는지에 대한 예측과 측정 연구가 필요하다. 어떤 행정업무가 어느 정도 자동화 되는 것이 연구개발 효율성을 높이는데 도움이 될 것인지와 같은 전망연구 및 연구작업에서 인공지능을 도입한 데이터 분석이 어느 정도 신뢰성을 가지는지 등과 같은 모니터링 연구가 지속적으로 이루어져야 하다. 스마트기술, 즉 지능정보기술의 발달에 대응하는 과학기술인력 정책이 해결해야 할 주요 과제들은 다음과 같다. 우선, 지능정보기술에 따른 노동생산성·효율성 변화 및 새로운 일자리 창출에 대한 체계적 진단과 대응이 필요하다. 이를 위해서 노동생산성·효율성 및 노동시장에 인공지능 도입이 미치는 영향의 입증·분석이 요구된다. 인공지능의 노동대체효과 및 도입비용 등에 대비한 노동생산성 향상, 신규 일자리 창출 등 편익을 검토하여 지능정보사회의 변화한 노동환경을 분석하여, 기술에 기초한 Superstar 기업의 시장집중도 및 독점 강화에 따른 노동소득 분배율 하락과 노동 생산성 상승 정체 문제에 대한 실증연구가 필요하다. 인공지능을 통해 경제적 편익이 커지지만, 사회 전체에 균등하게 분배되지는 않는다는 점이 지적되고 있으며, 지능정보사회의 소득분배는 지능정보기술의 노동 대체 및 보완의 수준에 영향을 받을 수 있다. 아울러 기존 노동환경에 배제되었던 계층에 대한 노동의 기회 부여 가능성 검토가 필요하다. 여성·고령층·장애인의 경력단절, 장시간 노동 불가 등과 같은 노동환경에 대한 기존 장벽이 인공지능 도입에 따른 변화로 완화될 수 있다. 그리고 동시에 노동유연성 강화에 따라 불안정한 노동을 수행하는 프레카리아트의 확산을 예방할 대책을 마련할 필요가 있다. 사측에서는 필요한 수준에서만 탄력적으로 노동력을 활용할 수 있는 반면, 노동자는 자신이 원하는 시장·장소·노동시간을 선택할 수 없어, 적시 노동 수요 환경에서 불리한 위치에 처할 위험성도 존재한다. 또한, 노동의 질 향상으로 양질의 일자리 확대를 위한 기회로 활용하여야 한다. 지능정보기술로 인한 일자리의 증/감에 대한 논의뿐만 아니라, 현재의 일자리를 양질의 일자리로 만드는 방안에 대한 논의로 이슈를 확대해야 한다. 양질의 일자리와 관련한 논의는 지금까지 대부분 임금수준에 초점을 맞추어 이루어졌으나, 지능정보기술의 기술적 잠재력을 노동환경 개선에 활용한다면 노동의 질을 향상시키는데 기여할 수 있다. 즉, IoT 기기, 센서, 빅데이터 및 클라우드, 로봇 등의 기술을 활용하여 실시간 작업환경 모니터링, 위험예측 또는 신체적 부담경감, 노동자 건강관리 등이 이루어질 수 있다. 한편, 공학계열에서는 엔지니어 비중의 증가가 한층 뚜렷하며, 과학기술관리자, 교수의 비중은 줄고 기타관리직의 비중은 늘어 응용분야로서의 성격이 더 뚜렷해지고 있음을 알 수 있다. 또, 공학계열에서도 인문사회전문직으로의 진출이 다소나마 늘고 있었다. 비전문직 내부 비중 변화를 살펴보면, 자연계열과는 달리 사무직 비중이 크게 줄었다. 요컨대, 한국의 이공계 인력은 자신의 전공과 교육 수준에 맞는 직업을 갖기 매우 어려운 상황에 있으나, 그 어려움은 다소 개선되는 경향을 보이고 있으며, 직업구성의 건전성은 대체로 유지하고 있는 것으로 평가된다. 계열별로는 자연계열의 비중과 직업구성이 상대적으로 악화되고 있으며, 기초분야와 응용분야로서의 각 계열의 분야 특성은 한층 뚜렷해져가고 있었다. 사회적 우려와는 달리 의료분야로의 유출은 낮은 비중에 머물러 있으며, 인문사회전문직으로의 진출 비중은 양 계열 모두에서 늘어나고 있는 것으로 확인된다. 한편, R&D 분야에서 지능정보기술 활용이 가져올 긍정적 측면의 활성화가 필요하다. R&D 분야에서 지능정보기술은 ‘개방성’과 ‘연결성’을 강화시켜줄 것으로 기대되나, 어느 분야에서 어떤 효과를 기대할 수 있을지는 한국의 과학기술계가 가진 특성에 따라 달라질 수 있다. 연구조직이 각자의 고유임무를 중심으로 창의적이고 자율적인 연구의 비중을 늘려나갈 필요가 있으며, 정부 주도형으로 추진되어 온 기존 과학기술 정책·행정에서 협력관계에 기초한 방식으로 전환되어야 한다. 뿐만 아니라 기술적 속성에 내재한 ‘개방성’, ‘연결성’이 개방적 연구환경 조성, 다자간 협력 활성화에 작용하는 유용성 분석과 동시에, 긍정적 효과를 창출하기 위한 제도적·문화적 장애요인 발굴 작업이 병행되어야 한다. 따라서 연구자·전문가·기업 간 네트워크의 개방성과 협력의 강도를 높여, 혁신주체들이 보유한 자원을 시스템 내에서 공유할 수 있도록 정책적 지원이 요구된다.