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국내 AI 시장은 향후 5년간 연평균성장률 15.1%를 기록해 2025년 1조9074억원으로 커질 전망이다. 한국IDC의 분석에 따르면 작년 많은 기업이 비교적 낮은 가격으로 높은 효율을 보장하는 AI 기술을 다양한 분야에 활발하게 활용해 국내 AI 시장이 전반적인 성장세를 나타냈다.
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GAN에 대해 간단히 설명한다면? 00:04:43
GAN 분야의 향후 전망은? 00:06:19
최근에 진행했던 재미있는 연구 소개 00:08:20
인공지능이 세상을 지배하게 될까요? 00:09:00
인공지능 관련 주식을 갖고 계신가요? 00:10:31
딥러닝 전문가의 업계 대우는? 00:11:46
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7가지 키워드로 보는 AI의 미래
무엇보다도 AI 기술은 더욱 빠른 속도로 발전할 것이다. … 는 다른 기술들과의 결합을 통해 파괴적 혁신을 촉진시키는 역할을 할 것으로 전망된다.
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인공지능 미래사회 전망과 신위험 – Korean Re
인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술의 발전으로 제조업·서비스업에 자동화가 촉진되어 생산성과 업무 효율성이 향상될 것으로 전망된다.
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[기고] 머신러닝, 인공지능 그리고 미래 전망 – AI타임스
가까운 미래에 어떤 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 관련 제품이 시장에 나올까? 또 2022년은 드디어 로봇의 부상이 현실화되는 해가 될까?
Source: www.aitimes.com
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AI는 인류의 미래를 바꿀까 – 매거진한경
4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이 주목을 받고 있는 가운데 인공지능(AI) 기술은 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체 …
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Date Published: 5/2/2022
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한국IDC, 국내 인공지능(AI) 시장 연평균 성장률 15.1% 증가 …
해당 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%을 기록하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total …
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“국내 AI 시장 2025년까지 1조 9074억 원 규모 전망” 한국IDC
한국IDC가 최근 발간한 ‘국내 인공지능(AI) 시장 전망, 2021-2025’ 연구 보고서에서 국내 AI 시장은 2021년 전년 대비 24.1% 성장해 9,435억 원의 …
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[기획] AI 시대와 우리의 미래
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 전망
- Author: 동빈나
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- Date Published: 2021. 12. 9.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=rw99FHw_WlI
7가지 키워드로 보는 AI의 미래
기술은 끊임없이 움직이는 생명체와 같다. 사람이 걸음마부터 시작하듯이 성장하기도 하고, 때론 경쟁에서 밀려 도태되기도 한다. 앞으로 AI와 관련한 변화상을 살펴본다.
기술은 끊임없이 움직이는 생명체와 같다. 사람이 걸음마부터 시작하듯이 기술도 열악한 모습으로 등장하여 혁신을 통해 높은 수준으로 성장하기도 하고, 다른 기술과의 경쟁에서 밀려 도태되기도 한다. 시장이 기술을 받아들이는 양상도 끊임없이 변한다. 등장하자마자 대중이 뜨거운 관심을 쏟아 붓기도 하고, 초기 시장은 형성되었으나 널리 퍼지기까지 오랜 시간이 걸리는 경우도 많다. AI를 통해 커다란 임팩트를 만들어낼 전략을 세우기 위해서는 기술과 시장환경이 어떻게 변화하는지에 대한 메커니즘과 장기적인 방향성을 파악하는 것이 필요하다. 그런 차원에서 앞으로 AI와 관련한 변화상을 살펴보도록 한다.
1. 기하급수: 기술 발전의 가속화
무엇보다도 AI 기술은 더욱 빠른 속도로 발전할 것이다. MIT 테크놀로지 리뷰에서는 그동안 지속적으로 발전하는 AI 기술을 꾸준히 소개해왔다. IT 기술의 발전 양상을 이야기할 때 흔히 사용하는 개념이 무어의 법칙이다. 반도체 회로 트랜지스터 수가 1.5년마다 2배가 되는 것을 의미한다. AI의 기술적 성능이 발전하는 속도는 무어의 법칙보다 5배에서 100배에 이를 것으로 보고 있다 (ARK인베스트먼트, 2020). AI 학습모델의 연산처리 능력이 매년 10배씩 성장하고 있어서 앞으로 이러한 기하급수적 성장은 지속될 것이다.
<그림1> AI 연산처리 속도의 변화
출처: ARK Investment Management LLC, Stanford DAWN Deep Learning Benchmark, 2020
2. 데이터 빅뱅: 폭발적인 데이터 증가
두 번째는 데이터의 양이 급속도로 커지고 있다는 점이다. 데이터는 AI 모델링을 위한 필수적 재료다. 전 세계적으로 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있다. 데이터 통계를 분석하는 데이터네버슬립(Data Never Sleeps)은 지난 4월 각종 애플리케이션 및 서비스를 통해 매 1분 동안 생산되는 데이터의 양을 제시했다. 유튜브는 1분에 500시간 분량의 동영상이 업로드되면서 수많은 데이터를 쏟아내고 있다. 페이스북에는 약 14만 7,000장의 사진이 업로드 되고 15만 개의 메시지가 공유되며, SNS 서비스인 왓츠앱(WhatsApp)에서도 1분에 약 4,100만 개의 메시지가 공유된다. 줌(Zoom)의 경우 1분에 20만 명 이상이 회의차 접속하며, 틱톡(TikTok)은 2,704명이 애플리케이션을 설치하고 아마존은 1분에 6,659개의 상품이 출하되고 있다. 이러한 활동 가운데 상당한 양의 데이터가 생산되며 그 양은 매년마다 늘어나고 있다.
<그림2> 1분에 생성되는 데이터
출처: Data never sleep, 2020
3. 저비용화: AI 학습비용 감소
세 번째는 비용이다. 딥러닝과 같은 고도의 AI 모델은 우수한 성능을 제공하지만 비용이 크다는 것이 단점이었다. 딥러닝 훈련을 위해서는 고사양의 하드웨어가 준비되어야 하고 방대한 데이터 학습을 하는 데 시간도 오래 걸린다. 데이터를 준비하여 모델링을 진행하기 위하여 투입되는 인력도 만만치 않다. 하지만 최근 GPU, TPU 등 하드웨어 기술이 발전하고 있고, 보다 효율적인 데이터 처리 방식이 등장함에 따라 학습비용은 연 1/10로 감소하고 있다.
<그림 3> 신경망 기술의 학습 비용 변화
출처: ARK Investment Management LLC, Stanford DAWN Deep Learning Benchmark, 2020
4. 이종결합: 타 분야 기술간 결합
네 번째는 기술간 결합이 더욱 확산될 것이라는 점이다. AI는 다양한 기술과 호환되어 부가가치를 창출할 수 있다. 가령, 최근 산업계의 중요한 화두로 자리잡고 있는 메타버스(Metaverse)와 AI가 결합될 수 있다. 메타버스는 가상, 초월을 뜻하는 메타(Meta)와 현실세계를 의미하는 유니버스(Universe)의 합성어로 가상과 현실이 상호작용하는 혼합현실을 말한다. AI는 메타버스 내의 아바타를 사용자의 실제 모습과 유사하게 생성할 수도 있고, 자연어처리 기반의 소통모델이 적용되어 사용자와 대화를 나눌 수 있도록 설계할 수도 있다. 또한 가상현실 속에서 사용자를 인지하여 맞춤화된 광고를 보여줄 수도 있다. AI는 이렇게 메타버스 세계를 지능화하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 또한 블록체인과 결합하여 지능형 보안체계를 확립하거나, 가사상화폐의 변동성을 예측하여 자산 안정성을 제고할 수도 있다. 4차 산업혁명 시기는 고도화된 신기술이 동시다발적으로 등장하는 시기이다. 이러한 상황에서 AI는 다른 기술들과의 결합을 통해 파괴적 혁신을 촉진시키는 역할을 할 것으로 전망된다.
5. 확산: AI 도입 범위의 확장
다섯 번째는 AI의 적용범위의 확장이다. AI 잠재성이 크다 보니 많은 산업에서 이 기술을 도입하고 있다. 현재 생명과학, 유통, 소비재 등 분야에서 AI 도입이 활발하다. 아직까지는 전반적으로 파일럿이나 개념증명(PoC) 수준에 머물고 있다. 하지만 앞으로는 전 산업에 걸쳐 적용이 될 것이고, 실제 제품과 서비스에 적용되는 방향으로 성숙할 것으로 전망된다.
<그림 5> 산업별 AI 도입 성숙도
출처: Capgemini, AI Powered enterprise, 2021
6. 범용화: 기술의 보편적 활용
여섯 번째는 AI 기술의 범용화다. AI 기술이 학술적 역사는 길지만 산업에 들어온 지는 얼마 되지 않았다. 그러다 보니 지금은 이 기술이 많은 기업에게 생소한 게 사실이다. 하지만 앞으로도 계속 지금처럼 미지의 영역으로 남지는 않을 것이다. 1990년초 인터넷 초기, 인터넷 붐이 일어났을 때 많은 기업들이 웹서비스와 전자상거래를 도입했다. 이 영역에서 새로운 부가가치가 창출될 것으로 기대했기 때문이다. 하지만 모두가 인터넷을 이용하는 상황에서 지금은 인터넷 자체가 차별화를 만들어내지 못한다. AI도 마찬가지다. 잠재성이 큰 만큼 많은 기업들이 이 기술을 도입할 것이고 시간이 지나면 점차 범용기술이 될 것이다. 즉 AI를 도입하는 것 자체가 차별화를 담보하지 않는다는 이야기다. 지금은 AI 기술인재가 부족하지만 AI 대학원 및 각종 교육 프로그램이 마련되어 많은 인재가 꾸준히 배출되기 때문에 인재 부족 문제도 점차 해소될 전망이다. 물론 기술과 산업 도메인 지식을 동시에 갖춘 인재는 계속 희소할 것이다.
7. 임팩트 갭: 경쟁력 격차 심화
일곱 번째는 기업들 사이에서 AI 통해 창출되는 임팩트의 갭이 벌어지는 점이다. AI를 도입했다고 동일하게 임팩트를 창출할 수 있는 것은 아니다. 실제 AI 도입 기업 중 소수만 AI가 작동하는 방법을 정확히 알고 이를 뚜렷한 가치창출로 연결시키고 있다. 맥킨지 조사에 따르면 AI를 성공적으로 도입한 성숙기업은 후발기업에 비해 3~4배 높은 영업이익을 거두는 것으로 나타났다. 여기에 해당되는 기업은 전체의 10% 정도다. 반면 AI 도입했으나 아직 효과적으로 활용하지 못하는 미성숙 기업은 전체의 30% 정도 되는데 이들은 임팩트를 창출하긴 하지만 후발기업보다 1.8배 정도의 영업이익 효과를 내는 데 그친다. 즉, AI 도입을 하면 임팩트가 생길 수는 있지만, 얼마나 효과적으로 AI를 이용하느냐에 따라 임팩트 갭(Impact gap)이 생길 수 있다는 얘기다. 시간이 지남에 따라 이러한 임팩트 갭은 더욱 커질 전망이다.
<그림 6> AI 후발기업 대비 AI 성숙기업과 미성숙기업의 영업이익 창출 효과
※ 출처: McKinsey, Tipping the scales in AI, How leaders capture exponential returns, 2021
이러한 변화를 요약해보면 AI의 기술적 성능과 가성비는 더욱 향상될 것이고 기술 융합을 통해 보다 넓은 산업 영역에 적용될 것이다. 그러나 기술이 범용화됨에 따라 AI 도입 자체의 이점은 점차 사라지게 될 것이다. 앞으로는 얼마나 AI를 효과적으로 도입하여 임팩트를 많이 창출했는지에 따라 경쟁력의 차이가 벌어질 것이다. 이제부터 집중해야 할 일은 정해졌다고 봐야 한다. 점점 더 발전하는 AI 기술을 유연하게 자사의 비즈니스에 흡수하고, 이를 통해 뚜렷한 임팩트를 창출할 전략을 갖는 것이다. 이러한 전략을 갖기 위해서는 기술 자체에 대한 이해와 함께, AI를 통해 창출 가능한 임팩트의 종류를 이해해야 하고, 실제 AI 도입에서 임팩트까지 이어지도록 하는 방법을 숙지해야 한다.
※ 정두희 MIT 테크놀로지 리뷰 코리아 편집장이며, 한동대학교 ICT창업학부 교수다. AI 컨설팅 기업인 임팩티브AI의 대표 파트너를 맡아 국내 기업들의 성공적인 AI 도입을 돕고 있다. <한권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>, <3년후 AI 초격차 시대가 온다>,
등을 저술했다.
[기고] 머신러닝, 인공지능 그리고 미래 전망
사샤 기즈 솔라윈즈 헤드 긱. (사진=솔라윈즈)
가까운 미래에 어떤 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 관련 제품이 시장에 나올까? 또 2022년은 드디어 로봇의 부상이 현실화되는 해가 될까?
얼마 전 까지만 해도 AI란 용어는 마케팅으로 과하게 사용되는 홍보문구에 불과했다. 많은 소프트웨어 기업이 기존의 알고리즘과 단순한 정규식 기반의 패턴 인식을 바탕으로 한 솔루션을 인공지능이라는 이름으로 판매해왔다고 해도 과언이 아니다.
이제 시대는 변했고, 시장은 거시적인 관점에서 다음과 같은 두 가지 부류로 구분될 수 있다. 사전에 정의된 AI 프레임워크를 사용하는 공급업체와 자신만의 프레임워크를 만드는 공급업체로 나뉜다. 각 공급업체의 장단점을 넘어 사용자에게 어떤 의미가 있을지 들여다보자.
AI 도입 늦추는 두 가지 장애 요인
AI 도입 늦추는 장애 요인은 먼저 재정적인 부분에 있다. (사진=셔터스톡)
먼저 재정적 장애 요인이 있다. 실제 AI를 사용하는 솔루션은 ‘고급(advanced)’이라고 불리며 고가의 가격이 매겨진다. 그러나 새로운 기술을 구현하는 기업 입장에서는 비용 절감 또는 효율성 증대를 고려하지 않을 수 없다. 베틀의 발명, 생산 벨트, 그리고 IT에서의 자동화 증가에서도 같은 현상이 목격됐었다. 다음 세대로 넘어왔지만 상황은 크게 달라지지 않았다. 새로운 기술로 인건비를 줄일 수 있을지, 그렇다면 손익분기점은 얼마가 될 것인지 따져 봐야한다.
IT 보안 분야를 한 번 예로 들어보자. 의심스러운 조짐을 조사하는데 얼마나 많은 시간이 소요되고, 얼마나 많은 분석 전문가가 로그 파일을 살펴보며, 여기에 소요되는 총비용은 과연 얼마나 될까? 이런 작업은 사람이 일일이 계산한다면 몇 시간이 소요되겠지만 몇 초는 아니더라도 몇 분 안에 결과를 보여주는 기계에 쉽게 위탁할 수 있는 일이다. 그렇다고 분석 전문가가 더 이상 필요하지 않다는 이야기는 아니다. 이들 분석 전문가는 AI가 어려워하는 창의력을 요하는 작업을 담당할 수 있다.
그러나 앞서 언급한 바와 같이 시대는 변했고, AI 도입은 점점 늘고 있다. 이런 현상의 결과 중 하나는 경제적인 가격의 더 접하기 쉬운 솔루션의 출현이다. 다시 말해, 글로벌 기업만 최신 기술을 접할 수 있는 시대는 지났다. 향후 12개월 안에 중소기업까지도 AI 도입이 증가할 것으로 예상된다. 즉 AI는 더 이상 “우리에겐 필요하지 않습니다”가 아닌 “한번 시도해 봅시다”가 될 것이다.
AI 제어하기
두 번째 장애 요인은 복잡성이다. (사진=셔터스톡)
이런 현상은 우리에게 AI 도입에 있어 복잡성이라는 두 번째 장애 요인으로 이어진다. 기성품이든 맞춤형이든 AI 기반 솔루션을 제대로 활용하기 위해서는 커스터마이제이션이 필수적이다. AI 기반 솔루션을 커스터마이징하기 위해서는 개발 인력이 필요한데, 여기엔 기성품을 제공하는 기업에서 일괄적으로 개발 인력을 제공하는 경우와 기업이 사내 개발 인력을 활용하는 방안이 있다. 다만, 후자의 경우 부담해야 하는 비용이 더 가중된다.
하지만 여기서도, 우리는 기술의 진보된 사용, 정확히는 여러 기술의 혼용을 볼 수 있다. 요즘 AI 솔루션은 로우(low)/노코드(no-code) 인터페이스를 제공하기에, 유의미한 차트를 생성할 수 있는 사람이라면 누구나 이러한 시스템을 다룰 수 있다.
남은 것은 신뢰의 문제다. AI 솔루션은 스스로 결정을 내린다. 인간과 마찬가지로, 이 과정도 경험, 지식, 훈련에 기초한 과정이다. 그러나 인공지능에게 학습 기회를 제공하는 주체는 누구인가? 2021년 유럽연합(EU)이 채용 과정에서 AI 사용에 대한 규제가 필요하다고 제안한 데에는 이유가 있다. 중요한 점은 이러한 학습 과정이 사내에서 많이 이루어질수록 신뢰도가 높아진다는 것이다. 다만 여기서 끝나지 않고, AI 기반 솔루션은 일단 구현되면 어려운 작업을 수행하고 사용 효율을 높여야 한다.
AI의 미래
AI 및 ML 기반 솔루션은 더 저렴해지고 사용하기 쉬워져 도입률 또한 높아질 전망이다. (사진=셔터스톡)
현재 사람들은 일상에서 여러 종류의 업무용 소프트웨어를 사용한다. 고객 관계 관리, 리소스 관리, 창고 관리 또는 판매 리드 처리 등 다양하다. 이들 소프트웨어는 모두 기본적으로 보고서가 함께 제공되며, 보고서 품질 수준은 각각 다를 수 있으나 대부분 많은 도움이 된다.
경우에 따라 좀 더 특별한 보고서가 필요한데, 이것이 바로 문제가 시작되는 지점이다. 이들 업무용 솔루션 중 일부는 다루기 어려워 사용자 맞춤형 보고서를 만들기가 쉽지 않다. DBA가 사용자 지정 쿼리를 생성하고, 회의에서 최고경영자(CEO)가 요청한 데이터 포인트를 검색하기 위해 일상 업무에서 시간을 들이는 것은 다반사다. 여기에 자유롭게 입력할 수 있는 텍스트 상자가 있으면 훨씬 수월하지 않을까?
예를 들어, “지난 분기 중동 지역 판매 실적을 국가별로 나눠서 알려줘”라고 작성하면 20초 안에 만족할 만한 결과가 나오도록 말이다. 이것은 더 이상 공상 과학 소설이 아니다. 사실 많은 이들이 이미 챗봇을 사용하고 있는데, 챗봇이 바로 AI이다. 다만 “죄송합니다, 명령을 이해하지 못했습니다”와 같이 답변을 제대로 못하는 상황, 즉 응답의 질을 더 개선해야 하는 과제가 남아 있다.
AI 및 ML 기반 솔루션은 더 저렴해지고 사용하기 쉬워져 도입률 또한 높아질 전망이다. 사실 미래를 내다보는 수정 구슬(Crystal Ball)이 필요하지 않을 만큼 2022년에는 이런 현상이 실현될 것이 자명하다. 우리는 여전히 팬데믹으로 인한 타임루프(time loop; 같은 시간이 반복되는 상황)에 있으며, 사람 간 상호작용을 줄일 수밖에 없다. 그러기에 AI는 우리의 미래이자 희망이다.
솔라윈즈 사샤 기즈(Sascha Giese) 헤드 긱(Head Geek) [email protected]
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AI는 인류의 미래를 바꿀까
AI의 출현을 예견하고 있다 . 최근 뇌에 지식을 이식하는 연구가 상당한 진전을 보이고 있다 . 인간 지능의 핵심 요소들을 AI 알고리즘으로 이식할 수 있는 가능성이 크게 높아지면서 심층학습 기반의 한계를 극복한 범용 AI에 대한 기대가 현실로 다가오고 있다 .
AI로 인간의 뇌 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 마음을 읽는 기술의 개발이 알려지면서 AI를 통해 ‘사람과 기계의 협업 ’뿐만 아니라 ‘기계와 기계의 협업 ’도 가능하게 될 것으로 예상된다 . 인간의 통제 없이 기계들끼리 서로 소통하고 , 협업하고 , 진화할 수 있음을 의미하며 이는 인간의 능력을 능가하며 , 한편으로는 인간에게 위협이 될 수 있음을 뜻하는 것이다 .
최근 ‘증강 인공지능 (augmented AI)’이 화제로 떠오르며 현재의 AI가 크게 진화한 ‘슈퍼지능 (super intelligence)’의 등장을 예고하고 있다 . 이제 AI 기술은 인간을 위한 ‘단순한 기술 ’을 넘어 인류를 위협할 수 있는 존재이거나 아니면 인류와 함께 공생해야 하는 것으로 그 존재 가치를 높여 가고 있다 . AI 기반 4차 산업혁명 시대에서의 기술 패러다임 전환은 가치관의 변화는 물론 산업 , 경제 , 고용 , 사회 및 정부 형태까지 바꿀 수 있다는 인식이 증가하고 있다 . 따라서 더 늦기 전에 인류는 ‘인류를 위한 , 인간과 공생할 수 있는 ’ AI 개발 방향을 모색하는 데 지혜를 모아야 한다 .
글 소대섭 한국과학기술정보연구원 책임연구원(공학박사)
대다수의 전문가나 미래학자들은 스스로 진화하는
한국IDC, 국내 인공지능(AI) 시장 연평균 성장률 15.1% 증가하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모 전망
2022년3월 23일, 서울 – IT 시장분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC, https://www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘국내 인공지능( AI) 시장 전망, 2021-2025 ’ 연구 보고서에서 국내 AI 시장은 2021년 전년 대비 24.1% 성장하여 9,435억원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 금일 밝혔다. 해당 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%을 기록하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total cost of ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세다.
2021년 국내 인공지능 시장은 전반적인 성장세를 보인 것으로 나타났다. 이는 많은 기업들이 비교적 낮은 가격으로 높은 효율성을 보장하는 AI기술을 다양한 분야에서 활발하게 활용하였기 때문으로 분석된다. 기업은 코로나 팬데믹의 장기화에 대응하여 생산성을 향상시키고자 AI 기술을 RPA 솔루션과 융합하여 특정 공간 및 시간의 제약을 해결하고 24시간 무중단 서비스를 제공하며 고객 편의성을 개선했다. 또한, 단순하고 반복적인 업무를 대체하고 에러율을 크게 낮췄으며, 기존 인력에게 고부가가치 업무를 집중시켜 업무 효율성을 높였다. 이는 공장 및 제조업의 생산 공정 분야뿐만 아니라 OCR, 자동 분류, 추천 분야에서도 AI기술이 영향을 미친 것으로 보인다. 특히 데이터의 중요성이 강조됨에 따라 이를 가공하고 처리하기 위한 AI 하드웨어 및 소프트웨어 기술 개발이 가속화될 전망이다.
보고서에 따르면 이미 많은 기업에서 단순 반복적인 업무에 AI/ML 기반의 자동화를 적용하여 활용하고 있으며, AI 적용 업무 범위를 전체로 확장하기 위한 적극적인 IT 투자가 이어지는 추세이다. 이와 같은 수요의 증가에 대응하기 위해 정부 기관과 여러 빅테크 기업을 중심으로 AI기술의 질을 높일 수 있는 데이터를 확보하고 데이터 센터 인프라를 구축하고자 하는 움직임이 활발해지고 있다. 더 나아가, AI Hub와 같은 AI 및 데이터 플랫폼 생태계 조성에 대한 관심도 높아지는 상황이다.
한국 IDC에서 빅데이터 및 분석도구 시장 리서치를 담당하는 김범석 책임연구원은 “AI는 새로운 형태의 기술의 발전과 더불어 기존 기술과의 융합을 통한 효율성 증대의 시너지 효과를 내고있다. 또한 다양한 서비스 산업의 비즈니스 애플리케이션에 적용되어 초개인화 및 편의성을 극대화하는 고객 경험(CX)을 제공한다” 며, “앞으로 기업에서는 AI 기반의 플랫폼과 자동화 솔루션을 통해 영업 및 마케팅과 같은 현업에서 직접 도구를 활용하고 디지털 애플리케이션 기획 및 개발 참여를 장려하며, 장기적으로는 이를 점차 개인의 기본 업무 능력으로 요구하게 될 것이다. 모든 직원들에게 지속적인 교육을 제공함과 동시에 AI 업무 적용 범위를 확장시킬 수 있는 커뮤니티를 활성화해야 할 것”이라고 덧붙였다.
본 보고서에서는 2021년 국내 인공지능 시장의 주요 동향과 세부 항목별 시장 전망에 대해 다룬다. 자세한 내용은 한국IDC 웹사이트 에서 확인할 수 있다.<끝>
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Coverage
[기획] AI 시대와 우리의 미래
2020년 새해, 핵심 키워드는 단연 ‘AI(인공지능)’이다. 지난달 정부는 ‘AI 국가전략’을 발표하고, 2020년을 ‘AI 일등국가’로 가는 원년으로 삼겠다는 계획을 내놨다. ‘AI 국가전략’에는 차세대 지능형 반도체 개발에 10년간 1조 원을 투자하고, 전 국민을 대상으로 AI 교육을 실시하는 등 사회 전 분야를 아우르는 방안이 포함되었다. 이를 통해 2030년까지 디지털 경쟁력 세계 3위, 최대 455조의 경제효과, 삶의 질 세계 10위에 오르겠다는 포부다.
AI 패권을 잡기 위한 국가 간 경쟁도 치열해지고 있다. 그만큼 AI 시대 기술경쟁에서의 우위 선점이 향후 국가경쟁력까지 좌우할 수 있기 때문이다. 미국은 2019년 2월 ‘AI 분야에서 미국의 리더십 유지하기’란 행정명령에 서명하고 5개월 뒤엔 이를 구체화 한 ‘연방 AI 표준 개발계획’ 초안을 발표했다. 또한 중국도 2016년 ‘차세대 AI 개발 계획’을 발표하고, AI 인력 양성을 위해 초중고 교육과정을 개편하는 등 AI시대를 선도하기 위한 준비에 박차를 가하고 있다.
그렇다면 다가올 AI 시대, 우리의 미래에 대해 국민들은 어떻게 생각하고 있을까? AI 기술은 과연 신성장 동력이자 혁신이 될 수 있을 것인가? 아니면 급격한 기술 변화로 수많은 실업자를 양산하는 그늘이 될 것인가? 그렇다면 AI 시대를 우리는 어떻게 준비하고 대응해야 할 것인가? 이러한 질문에 답하기 위해 한국리서치 ‘여론 속의 여론’ 연구팀은 지난 1월 14일부터 16일까지 만 18세 이상 성인남녀 1,000명을 대상으로 AI 시대에 대한 우리 국민의 인식을 조사하였다.
AI에 대한 인지도
10명 중 9명, AI에 대해 “들어본 적 있다”
AI에 대한 이해도는 남자, 40대 이하 젊은 층, 고학력자에서 높아
응답자의 95%가 AI에 대해 들어본 적이 있다고 답했으며, AI 인지자 952명 중 72%가 AI에 대해 알고 있다고 응답하였다. AI에 대한 이해도는 여자보다 남자에서, 50대 이상보다 40대 이하 젊은 세대에서, 저학력층보다 고학력층에서 상대적으로 높았다.
AI 관심도 및 체감도 10명 중 8명 AI에 대해 관심 있고, AI 기술 발전 “체감한다” 64% AI 기술 발전 체감도는 2030 세대, 600만 원 이상 고소득층에서 높아 우리 국민 10명 중 8명은 평소 AI에 관심 있다고 답했으며, 모든 세대에서 80% 내외가 관심 있다고 응답하여 AI에 대한 전 국민적 관심도도 상당히 높은 수준이었다. 평소 실생활에서 AI 기술 발전을 체감하고 있다는 응답은 64%로 과반을 차지하였다. 20대와 30대의 70%가 AI 기술 발전을 체감하고 있다고 응답한 반면, 40대, 50대, 60대 이상에서는 60%가 체감하고 있다고 응답하여 상대적으로 2030 세대 젊은 층의 체감도가 높았다. 한 가지 주목할 만한 점은 학력과 소득 수준에 따른 AI 기술 발전에 대한 체감도 격차가 크다는 점이다. 대재 이상의 72%, 600-700만 원 고소득자의 71%가 AI 기술 발전을 체감하고 있다고 응답한 반면, 고졸 이하의 58%, 200만 원 미만 저소득층에서는 57%에 불과하였다.
AI 기술 발전으로 기대되는 점
AI가 우리 삶과 사회에 미칠 영향 “긍정적” 80% 상회
우리 경제 신성장 동력으로 AI 기술에 대한 기대감 높아
10명 중 8명은 AI 기술 발전이 우리 삶과 사회에 긍정적인 영향을 끼칠 것이라고 전망하였다. AI 기술 발전이 나의 삶과 우리 사회 전반에 긍정적일 것이라는 응답이 각각 86% 달했다. “AI 기술 발전은 인류에게 혜택을 줄 것이다”에 대해 87%가 동의하였고, “AI 기술 발전으로 삶의 질이 더 좋아질 것이다”에 대해서도 84%가 동의하여, AI 기술이 가져올 긍정적 변화에 대해 동의하는 응답이 절대다수였다. “AI 기술은 우리나라 경제의 신성장 동력이 될 것이다”에 대해서도 85%가 동의하여 차세대 먹거리로 꼽히는 AI 기술에 대한 국민적 기대감도 상당한 수준이었다.
AI 기술 발전으로 기대되는 점으로 “생활의 편리성 및 삶의 질 증대” 응답이 67%로 가장 높았고, “생산성 향상 및 경제 성장”과 “업무 효율화로 인한 여가 시간 증대” 응답이 각각 14%로 공동 2위를 차지하였다. “새로운 일자리 창출” 응답은 5%에 불과하였다. AI 기술 발전으로 우려되는 점 “AI 기술 발전이 내 일자리 위협한다” 64% 비정규직, 블루칼라 등 노동시장 취약계층에서 우려 높아 AI 기술 발전으로 가장 우려되는 점은 일자리 감소다. AI 기술 발전으로 가장 우려되는 점에 대해 “인공지능 로봇 등으로 인한 일자리 감소” 응답이 44%로 가장 높았다. “기술 발달로 인한 인간 효용성 하락”이 26%로 2위를, “개인정보 및 사생활 침해 등의 문제”와 “빈부격차, 정보격차 등의 양극화 심화”가 각각 15%로 3위를 차지하였다.
“AI 기술 발전은 내 일자리를 위협할 것이다”에 대해 64%가 그렇다고 답했다. 특히 고학력층보다 저학력층에서, 정규직보다 비정규직에서 높았으며, 판매/영업/서비스, 생산/기능/노무 등 업무 특성이 정형화되거나 반복되는 일자리 종사자에서 AI로 인한 일자리 위협을 느낀다는 응답이 높았다. 상대적으로 노동 시장에서 취약한 비정규직, 블루칼라층이 AI 기술로 인한 일자리 위협을 크게 느끼고 있는 것으로 풀이된다.
AI 기술로 인한 향후 일자리 전망도 낙관보다는 비관적 전망이 우세하였다. “새로운 일자리가 더 많이 창출될 것”이라는 응답이 10%에 불과한 반면, “줄어든 일자리가 많을 것”이라는 응답이 67%로 향후 AI 기술이 인한 일자리 창출에 대해서는 기대보다 우려가 높게 나타났다. 이와 함께 “AI 기술 발전으로 빈부격차가 심해질 것이다”에 70%가 동의하여 AI로 인한 양극화 심화에 대한 우려 수준도 높았다. AI 기술 발전으로 인한 노동 시장의 변화에 대한 적극적 대응과 취약 계층에 대한 복지 정책이 요구되는 대목이다 AI 시대 선도를 위한 우리의 대응 AI 시대 선도를 위한 정책, ‘AI 인재 양성을 위한 교육 혁신’ AI가 가장 활성화 되어야 하는 분야는 ‘의료-보건’ AI 시대를 선도하기 위해 국가적으로 가장 시급하게 추진해야 하는 정책으로는 AI 인재 양성을 위한 교육 혁신이 41%로 가장 높았으며, 40대 이상 연령층에서 교육 혁신에 대한 요구가 가장 높았다. 다음으로 AI 기술의 역기능 방지 및 윤리 가이드라인 마련(33%), 일자리 안전망 구축(31%), 신기술 분야 직업 훈련 강화(30%)가 오차범위 내에서 2위, 3위, 4위를 차지하였다. 특히 ‘일자리 안전망 구축’ 응답은 20대(36%)와 30대(35%)에서 상대적으로 높았고, ‘신기술 분야 직업 훈련 강화’ 응답은 연령이 높아질수록 높아지는 특성을 보였다. 상대적으로 저연령층보다 고연령층에서 신기술 적응을 위한 직업 훈련 필요성이 크기 때문인 것으로 보인다. AI가 가장 활성화되어야 할 분야로는 의료·건강 분야가 48%였으며, 제조업(14%), 물류/유통(13%), 교통(8%), 에너지(5%), 복지(4%) 등의 순이었다.
일러두기
본 리포트의 데이터는 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수로 표기하였으므로, 보고서 상에 표기된 값의 합이 100%가 되지 않을 수 있습니다.
복수응답 문항의 빈도는 그 합이 100%를 초과할 수 있습니다.
응답 사례 수가 적은 경우 해석에 유의하여 주십시오.
조사개요
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