1. 구글, 올해 안에 AI 윤리 컨설팅 사업 추진
2. 링크드인, AI 편향성 감지 툴킷 공개
3. 영국 정부, 알고리즘을 활용한 성적 산출 시스템 도입 철회
4. 뉴럴링크, 뇌에 칩을 이식해 컴퓨터와 연결하는 기술 공개
글로벌AI기업 육성에 대한 의견 ※ 이 글은 한국과학기술인원(KAIST) 김숙경교수의 기고를 받아 작성되었습니다. Accenture1)에 따르면, 공공부문의 리더 중 83%가 지능형 기술을 채택할 의향이 있다고 할 만큼 공공부문에서 AI 시장 확장성은 매우 높은 것으로 예상되고 있다. 국내의 경우도 과기정통부 발표2)에 따르면, 2020년 국가정보화 예산 중 25%(1조 2,891억 원)가 AI를 포함한 지능정보기술의 투자 비중이라고 할 만큼 공공부문에서의 AI에 대한 수요가 높다. 그러나 공공부문의 AI에 대한 안정적인 수요에도 불구하고 AI 스타트업들이 공공부문에 참여하는 데에 여전히 장벽이 높다. 국가정보화 사업 대부분이 기존 SW 구매/조달 방식으로 관련 솔루션이나 서비스를 도입하고 있어 프로토타입 수준 또는 타기관 도입사례가 없거나 적은 스타트업의 경우, 다른 SI기업, 특히 공공부문에 특화되어 있는 기업들과 경쟁 자체가 불가능하다. 이는 지난 10년간 한국의 SW산업 생태계는 양적으로는 팽창했으나 신규 SW기업은 성장하기 힘든 구조이며 공공부문에 참여하는 기업 규모별 평균업력에 따르면 중소기업 10.3년, 중견기업 24년 이라는 유호석‧강송희의 연구(2020)3) 결과와 일맥상통한다. 그러므로 공공부문이 지능정보기술 분야의 중요한 초기 시장으로서 마중물 역할을 제대로 수행하기 위해서는 관련 시장 규모의 확대뿐만 아니라 AI 스타트업들의 참여를 극대화할 수 있는 개방형 조달 및 참여 프로그램이 필요하다. 특히, 공공부문에 대한 도메인 지식이 부족한 AI 스타트업도 참여가 가능하도록 정부 및 시민사회의 역할이 중요하다. 이는 영국의 GovTech Catalyst 정책 사례로부터 힌트를 얻을 수 있다. 영국 정부는 혁신적인 아이디어가 있는 스타트업을 포함 누구라도 공공부문에 참여할 수 있도록 한화 약 300억 원 규모의 GovTech Catalyst 펀드를 운용하고 있다. 공공부문이 복잡한 문제(또는 도전)를 제안하고, 여기에 공급업체가 입찰하되 공급업체는 컨셉 페이퍼만으로도 참여 가능하며, 선정된 아이디어에 대해서는 프로토타입 및 실제 서비스/솔루션 구현까지 정부에서 예산을 지원할 뿐만 아니라 최종 솔루션이 완성되면 조달 프로세스를 통해 구매를 확정 지음으로써 공공 부문에 더 많은 혁신 기업들이 참여할 수 있는 토대를 마련하고 있다. 영국의 GovTech Catalyst 프로세스는 아이디어 생성-프로토타입 제작/시장 검증-스케일 업이라는 린 스타트업 방법론을 그대로 차용함으로써 공공부문의 서비스 혁신뿐만 아니라 관련 신규업체의 성장을 돕는 역할을 동시에 하고 있다. 이를 참조하여 한국 정부에서도 안정적인 공고부문의 자원을 적극 활용하여 AI 스타트업에게 공공부문의 문제를 해결하면서 동시에 관련 솔루션 개발 및 초기 시장 판로를 제공할 수 있는 별도의 프로그램과 펀드를 지원하고 완성된 솔루션이나 서비스를 공공부문에서 적극적으로 구매를 담보할 수 있도록 혁신지향형 플랫폼을 더욱 확대해 나갈 필요가 있다. 이 외에도 글로벌 AI 기업 육성을 위해 AI 스타트업들이 직면할 문제점, 도전과제, 이슈 등을 선제적으로 발굴하여 지원할 필요가 있다. 학습을 위한 데이터 양 및 품질 확보, 데이터 소유권 문제뿐만 아니라 최근에 부각되고 있는 공공부문 AI 도입에 따른 역효과를 최소화하기 위해 국제 표준에 부합하는 책임 있는 AI 개발 가이드라인 마련 등을 위해 정부가 적극적으로 나설 필요가 있다. 1) Accenture, ublic services in the era of artificial intelligence, https://www.accenture.com/gb-en/services/public-service/artificial-intelligence 2) 과학기술정보통신부, 2020년 국가정보화 추진방향 설명회 개최, 2019.12.9 3) 유호석/강송희, SW산업 생태계 내 공공SW의 역할과 한계, 소프트웨어정책연구소, 2020.2.10
인공지능(AI)에 관한 학자들의 정의는 다양하다. 벨만은 인간의 사고, 의사결정, 문제해결, 학습 등의 활동에 연관 지을 수 있는 자동화라고 했고, 윈스턴은 인지와 추론, 행위를 가능하게 하는 계산의 연구라고 하였으며(후략)
데이터 경제(Data Economy)는 누구나 인정하는 새로운 기회로 다가오고 있으며 미국, EU, 중국 등 주요 국가 정부와 글로벌 기업들은 그 기회를 잡기 위해 전략적으로 접근하고 있다. 우리나라는 기술, 인재, 법/제도, 인식과 문화, 데이터 자체와(후략)
코로나19가 초래한 위기를 겪고 있는 공연산업은 XR(eXtended Reality)에서 활로를 찾고 있다. XR을 활용하는 공연은 온라인 공연 경험에 몰입감을 제공하고 기존의 오프라인 공연에서 경험하지 못했던 새로운 상호작용의 즐거움을 줄 수 있으며(후략)
“글로벌 AI 스타트업 육성을 위한 SW정책”에 대한 의견 ※ 이 글은 성균관대학교 송상효 교수의 기고를 받아 작성되었습니다. 인공지능(AI) 생태계에 대한 이해를 우선으로 비즈니스 모델 기반의 스타트업 육성 방안이 제시되어야 제대로 된 정책이 수립될 수 있다고 생각 합니다. 인공지능 생태계는 기존의 다양한 분야의 도메인 지식과 소프트웨어의 결합을 통한 새로운 서비스형 생태계가 만들어 지고 있습니다. 인공지능 개발 영역에서는 인공지능 자체를 혁신적으로 개선하는 소프트웨어를 개발하는 영역과 잘 만들어 지고 공유된 오픈소스 인공지능 소프트웨어를 활용해서 기존 소프트웨어 개선하거나 인공지능 기반 서비스를 만드는 부분이 될 것입니다. 인공지능 자체를 혁신하는 소프트웨어의 개발은 대학이나 연구소에서 이미 다양하고 적극적으로 연구 및 개발을 하고 있으며, 만들어 진 인공지능 소프트웨어는 오픈소스로 만들어 공개하여 활용도를 높이고 있습니다. 국내에서도 글로벌 인공지능 오픈소스 프로젝트를 더 많이 만들어서 인공지능 소프트웨어 기술을 주도할 수 있는 지원 정책이 필요합니다. 이를 위해서는 오픈소스 프로젝트에 대한 이해와 다양한 오프소프 프로젝트와의 협업 능력을 키우는 전략을 세우고 진행해야 할 것입니다. 그러나 아직은 이런 문화와 연구가 익숙하지 않아 조금 무리가 되더라도 당근과 채찍을 활용해서 빠른 인공지능 프로젝트의 오픈소스 프로젝트화를 진행하면 좋겠습니다. 오픈소스 인공지능 소프트웨어를 활용하여 기존의 소프트웨어를 개선하거나 서비스를 만드는 개발 부분은 많이 하고 있습니다. 이 부분은 추후 오픈소스 활용 시 문제가 발생 할 수 있는 오픈소스 라이선스 문제와 취약점에 대한 대응이 필요합니다. 즉, 오픈소스 거버넌스를 잘 구축하여 프로젝트를 진행해야 하고, 가능하면 활용한 오픈소스 프로젝트에 기여와 함께 기술력 확보에 노력해야 합니다. 인공지능기반 비즈니스 영역에서는 인공지능 기술과 서비스를 제공하는 부분과 기존 산업영역에 인공지능 기능을 추가해서 추가로 비즈니스를 개선하는 부분으로 나눌 수 있습니다. 인공지능 기술과 서비스를 제공하는 비즈니스 영역은 인공지능의 핵심 소프트웨어를 기반으로 기술지원이나 활용 서비스를 제공하는 것입니다. 기존 소프트웨어 솔루션 기업은 솔루션을 인공지능 소프트웨어와 결합하여 지능적인 소프트웨어를 제공하는 형태이고, 데이터를 많이 확보한 인터넷/모바일 서비스와 쇼핑몰 등은 보유한 데이터를 기반으로 인공지능 소프트웨어를 활용하여 지능서비스를 제공하는 형태입니다. 기존 산업영역에서 인공지능 기능을 추가하는 것은 많은 곳에서 위의 인공지능 기술지원 기업과의 협력을 통해서 내부 역량을 개선함으로 보다 더 혁신적인 서비스를 고객에게 제공하는 것입니다. 마지막으로 인공지능 생태계의 기반인 개발자와 관련 협/단체 그리고 정책을 만들고 지원하는 정부의 영역 입니다. 이 부분은 인공지능 오픈소스 커뮤니티와 협/단체를 지원하는 형태의 정책이 필요하다고 생각 합니다. 또한, 인공지능의 학습을 위한 데이터와 콘텐트의 그리고 다양한 인공지능 소프트웨어의 활용을 높이기 위한 샌드박스를 만들어 주는 것도 좋겠습니다. 디지털 뉴딜 디지털 뉴딜의 중심에는 데이터가 있습니다. 현재의 데이터는 사람이 만들고 관리하고 활용하는 데이터베이스 중심의 정형데이터가 대부분입니다. 그러나 인공지능 신생기업과 산업 발전을 위해서는 사람과 인공지능이 함께 활용할 수 있는 형태의 데이터 저장소의 구축과 운용이 필요합니다. 디지털 뉴딜이 인공지능을 하려고 하는 기업과 단체 그리고 개발자들에게 활용 가능한 데이터를 만들어 제공할 수 있는 정책을 지속적으로 추진해야 합니다. 서비스형 공공조달 인공지능은 기존 소프트웨어를 구매하는 형태 보다는 인공지능 서비스를 활용하는 형태가 더 많을 것입니다. 이를 위해서는 필요한 부분의 인공지능 서비스를 잘 활용할 수 있도록 서비스를 구매할 수 있는 서비스형 공공조달이 더 구체화되고 현실화 되어야 합니다. 아직도 오픈소스 소프트웨어의 기술지원 서비스를 구매하기 위한 공공조달이 제대로 역할을 하지 못하는 것으로 알고 있습니다. 향후 다양한 서비스를 공공기관에서 조달을 통해서 구매할 수 있는 방안을 연구하고 적용하기를 바랍니다. SW교육 및 인재양성 SW교육과 인재양성을 다른 측면으로의 접근이 필요합니다. “인공지능이 적용되는 디지털 세계에서의 인재양성”이라는 주제로 향후 교육의 변화를 해야 합니다. 그러기 위해서 우선 SW교육이 기본이 되어야 하고, 다양한 ICT기술이 적용되는 에듀테크가 활용되면 점차 디지털 세상에서 인재가 양성될 것입니다. 이제는 기존의 교육에서와 같이 기존의 지식을 외우고 평가를 받기 보다는 새로운 지식을 활용하고 협업할 수 있는 역량을 키우고, 인공지능을 활용해서 보다 창조적인 역할을 하는 인재를 양성해야 할 것입니다. 인공지능 인재를 별도로 양성하는 것 보다는 디지털 인재 양성이라는 주제로 전반적인 인재양성 정책을 세우고 수행하기를 바랍니다. 추가로 인공지능은 기존의 사람이 하는 일을 컴퓨터와 소프트웨어가 대신하는 것으로 보면 크게 틀리지 않다고 생각 합니다. 이제는 사람과 인공지능이 함께 세상의 일을 해결하고 발전시킬 것입니다. 이를 위해서는 가장 중요한 데이터를 잘 만들고 저장해서 사람과 컴퓨터가 함께 활용할 수 있는 방법을 지속적을 제공하고 발전시켜 나가야 한다고 생각 합니다. 인공지능은 새로 태어난 아이가 다양한 환경에 적응하고 지식을 익힐 수 있도록 하는 컴퓨터를 위한 교육 프로그램입니다. 이제 사람과 컴퓨터가 함께 배우고 일하고 상생하는 시대를 잘 준비하면 좋겠습니다.
글로벌 AI 스타트업 육성을 위한 SW 정책 중 가장 공감가는 이슈는?
인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신 성장 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 연구 역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이다. 이에 본고에서는(후략)
2020년 7월 GS인증현황 통계가 업데이트 되었음을 안내드립니다.
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