美스탠퍼드大 ‘AI Index 2022’ 보고서의 주요 내용과 시사점 > 보고서

저자: SPRi ▲유재흥 AI정책연구팀 팀장 ▲조원영 책임연구원 ▲ 선임연구원

1. 2022년 3월 스탠퍼드대 인간중심 인공지능 연구소는 ‘AI Index 2022’ 보고서를 발간했다. 보고서는 연구개발, AI 기술 성능, AI 기술 윤리, 경제·교육, 정책·거버넌스 5개의 장으로 구분하고 글로벌 데이터와 보고 자료들을 심층 분석하여 핵심 내용을 정리하였다. 특히 이번 보고서에는 인공지능 기술 성능을 상세 분석한 2장과 AI 기술 윤리를 심층적으로 다룬 3장을 새롭게 추가하였다.

2. 보고서에 따르면 2021년 AI 분야의 민간투자는 2020년 대비 두 배 증가한 935억 달러 규모로 커졌다. 미국과 중국이 연구개발과 창업 생태계를 주도하고 있으며 양국이 기술 패권 경쟁을 하면서도 연구 분야에서는 협력을 늘려나가고 있다. 

3. 대표적 AI 기술인 거대 언어모델의 성능이 데이터와 파라미터 처리의 향상에 힘입어 개선되고 있으나 동시에 편향성 문제도 증가하는 것이 관찰되었다. 특히, 최근 인공지능 윤리 및 신뢰성 이슈가 주목받으며 이에 대응하는 연구도 진행되고 있는데 산업계 참여자들의 비중이 높다는 점에서 인공지능의 공정성, 투명성 이슈가 비즈니스의 핵심 이슈임을 시사하고 있다. 

4. 한편, 로봇팔 가격의 하락으로 인공지능 로봇의 연구 장벽이 낮아지고 있다. AI 관련한 입법 활동은 전 세계적으로 활발히 진행되고 있으나 아직 법제화는 미진한 상태다. 한국은 논문, 특허 등 연구개발 부문에서 상당한 약진을 이루었으나 향후 AI 신뢰성 확보, 고용 창출, 교육 투자, 입법화 부문에서 개선이 필요한 것으로 나타났다.

5. 결론 및 시사점 

① AI 연구개발의 글로벌 상호의존성과 개방성은 다른 과학기술 분야와 구별되는 AI 연구개발의 특징으로, 향후 더욱 강화될 것으로 전망된다. 우리나라는 소수 주요 대학과 빅테크 기업이 중심이 되어 연구, 특허 등 AI 연구 개발에 부문에서 지속적인 성과 창출하고 있다. 그러나 다양한 연구 주체가 AI 기술 개발 역량을 높일 수 있도록 AI연구자원 (데이터, 컴퓨팅, 인력 등)에 대한 접근성을 높일 수 있는 정책 지원이 필요하다.

② AI는 지난 10년간 기술적 진보를 달성했으며, 추가 학습 데이터의 정확도와 양이 성능 향상에 핵심적 역할을 해왔다. 특히 실증적 AI 원천기술 확보·선점을 위해 타 산업 파급력 등 기술 활용성이 높은 분야를 중심으로 R&D 투자 증편과 지원책 마련이 절실하다.

③ AI의 신뢰성 검증을 위한 기술적 노력(벤치마킹, 지표개발 등)에 대한 다각적인 동향 파악을 포함해 자체 검증 기술 개발에 대한 투자가 요구된다. 단기적으로 공공 부문 AI 도입 및 확산을 위한 공인 AI 인증, 검증 체계 기술 기준 마련 등 지속적인 신뢰 기반 조성 지원 정책 필요하다.

④ AI 분야의 고용, 투자, 활용 등 경제 활동 규모가 급격히 증가(Scale-Up)하며 경제적 가치를 본격적으로 창출하는 시점이 도래하고 있다. 미국과 중국을 중심으로 AI 스타트업 생태계가 커지고 있는 상황에서 AI 스타트업에 대한 옥석 가리기가 진행 중이다. AI 분야에서 활발한 창업과 유니콘 기업으로의 성장을 위해 AI 인력양성, 연구개발, 전략적 투자 확대 등 전방위적 AI 생태계 육성 강화가 필요하다.

⑤ 전 세계적으로 AI에 대한 관심과 입법 노력이 확산하고 있으며 미국의 관련 예산 지출도 빠른 속도로 증가하고 있다. 하지만, 우리나라를 포함해 미국 역시 논의 중인 법안에 비해 법안 통과율은 낮은 실정이다. 본격적인 활용 및 확산을 위해서는 윤리적 AI 개발, AI 신뢰성 검증 등이 선행 과제로 부상하고 있다. AI 관련 규제 입법에 대한 면밀한 동향 파악을 통해 규제로 인한 국내 산업 영향에 선제적으로 대응하는 정책 노력이 요구된다. 특히 공공기관을 포함한 AI의 본격적 확산을 위해 인공지능의 신뢰성 확보를 위한 제도적, 기술적 장치 마련에 지속적 투자가 필요하다.<끝>

저자: SPRi ▲유재흥 AI정책연구팀 팀장 ▲조원영 책임연구원 ▲ 선임연구원

1. 2022년 3월 스탠퍼드대 인간중심 인공지능 연구소는 ‘AI Index 2022’ 보고서를 발간했다. 보고서는 연구개발, AI 기술 성능, AI 기술 윤리, 경제·교육, 정책·거버넌스 5개의 장으로 구분하고 글로벌 데이터와 보고 자료들을 심층 분석하여 핵심 내용을 정리하였다. 특히 이번 보고서에는 인공지능 기술 성능을 상세 분석한 2장과 AI 기술 윤리를 심층적으로 다룬 3장을 새롭게 추가하였다.

2. 보고서에 따르면 2021년 AI 분야의 민간투자는 2020년 대비 두 배 증가한 935억 달러 규모로 커졌다. 미국과 중국이 연구개발과 창업 생태계를 주도하고 있으며 양국이 기술 패권 경쟁을 하면서도 연구 분야에서는 협력을 늘려나가고 있다. 

3. 대표적 AI 기술인 거대 언어모델의 성능이 데이터와 파라미터 처리의 향상에 힘입어 개선되고 있으나 동시에 편향성 문제도 증가하는 것이 관찰되었다. 특히, 최근 인공지능 윤리 및 신뢰성 이슈가 주목받으며 이에 대응하는 연구도 진행되고 있는데 산업계 참여자들의 비중이 높다는 점에서 인공지능의 공정성, 투명성 이슈가 비즈니스의 핵심 이슈임을 시사하고 있다. 

4. 한편, 로봇팔 가격의 하락으로 인공지능 로봇의 연구 장벽이 낮아지고 있다. AI 관련한 입법 활동은 전 세계적으로 활발히 진행되고 있으나 아직 법제화는 미진한 상태다. 한국은 논문, 특허 등 연구개발 부문에서 상당한 약진을 이루었으나 향후 AI 신뢰성 확보, 고용 창출, 교육 투자, 입법화 부문에서 개선이 필요한 것으로 나타났다.

5. 결론 및 시사점 

① AI 연구개발의 글로벌 상호의존성과 개방성은 다른 과학기술 분야와 구별되는 AI 연구개발의 특징으로, 향후 더욱 강화될 것으로 전망된다. 우리나라는 소수 주요 대학과 빅테크 기업이 중심이 되어 연구, 특허 등 AI 연구 개발에 부문에서 지속적인 성과 창출하고 있다. 그러나 다양한 연구 주체가 AI 기술 개발 역량을 높일 수 있도록 AI연구자원 (데이터, 컴퓨팅, 인력 등)에 대한 접근성을 높일 수 있는 정책 지원이 필요하다.

② AI는 지난 10년간 기술적 진보를 달성했으며, 추가 학습 데이터의 정확도와 양이 성능 향상에 핵심적 역할을 해왔다. 특히 실증적 AI 원천기술 확보·선점을 위해 타 산업 파급력 등 기술 활용성이 높은 분야를 중심으로 R&D 투자 증편과 지원책 마련이 절실하다.

③ AI의 신뢰성 검증을 위한 기술적 노력(벤치마킹, 지표개발 등)에 대한 다각적인 동향 파악을 포함해 자체 검증 기술 개발에 대한 투자가 요구된다. 단기적으로 공공 부문 AI 도입 및 확산을 위한 공인 AI 인증, 검증 체계 기술 기준 마련 등 지속적인 신뢰 기반 조성 지원 정책 필요하다.

④ AI 분야의 고용, 투자, 활용 등 경제 활동 규모가 급격히 증가(Scale-Up)하며 경제적 가치를 본격적으로 창출하는 시점이 도래하고 있다. 미국과 중국을 중심으로 AI 스타트업 생태계가 커지고 있는 상황에서 AI 스타트업에 대한 옥석 가리기가 진행 중이다. AI 분야에서 활발한 창업과 유니콘 기업으로의 성장을 위해 AI 인력양성, 연구개발, 전략적 투자 확대 등 전방위적 AI 생태계 육성 강화가 필요하다.

⑤ 전 세계적으로 AI에 대한 관심과 입법 노력이 확산하고 있으며 미국의 관련 예산 지출도 빠른 속도로 증가하고 있다. 하지만, 우리나라를 포함해 미국 역시 논의 중인 법안에 비해 법안 통과율은 낮은 실정이다. 본격적인 활용 및 확산을 위해서는 윤리적 AI 개발, AI 신뢰성 검증 등이 선행 과제로 부상하고 있다. AI 관련 규제 입법에 대한 면밀한 동향 파악을 통해 규제로 인한 국내 산업 영향에 선제적으로 대응하는 정책 노력이 요구된다. 특히 공공기관을 포함한 AI의 본격적 확산을 위해 인공지능의 신뢰성 확보를 위한 제도적, 기술적 장치 마련에 지속적 투자가 필요하다.<끝>