브루킹스硏, 경제‧사회‧무역 잠재력 극대화 프로세스 7단계 제시

미국 워싱턴의 진보성향 싱크탱크 브루킹스연구소(Brookings Institution)가 인공지능(AI) 기술 도입을 위한 미국과 글로벌 경제사회 효용 극대화를 위한 시사점을 제시했다.

13일(현지시간) 브루킹스연구소가 사이트를 통해 공개한 보고서는 인공지능 기술 확산과 잠재력 극대화 7단계 프로세스를 조명했다.

보고서는 경제성장, 무역과 일자리 변화에 잠재적 영향을 미칠 AI 확산과 관련된 규제 이슈와 광범위한 측면에서 사회적 문제를 해결할 수있는 방안도 다뤘다.

저자 조슈아 맬저(Joshua P. Meltzer) 세계 경제/개발 선임 연구원은 “핵심은 AI에 대한 신뢰와 이해를 구축하는 것”이라며 “이는 AI가 민주적이고 투명한, 그리고 공정한 사회를 건설하는 데 기여하도록 보장하는 것을 포함한다. 이를 실행하지 않으면 인공지능과 규제에 대한 반발로 이어질 수 있으며 과도한 부담과 혁신을 저해할 것”이라고 보고서 요약에서 밝혔다.

이하 보고서 관련 부분.

AI 정의

AI는 특정 기술이 아니라 데이터 분석을 포함하는 일련의 프로세스다. 기존 프로세스를 보다 지능적으로 만드는 기술, 응용 프로그램 및 소프트웨어를 통칭한다. 이런 식으로 인공 지능을 생각하면 경제 전반에서 작업을 보다 빠르고 효율적으로 수행 할 수 있다. 기존 응용 프로그램에는 자율주행시스템, 자연어 처리와 번역, 효율적인 공급망 등이 포함된다. 현재 인공지능은 대량의 데이터와 강력한 알고리즘을 사용하는 기계학습을 기반으로 미래에 대한 견고한 예측을 개발한다.

AI의 경제적 영향

초기단계인 AI는 향후 10년 동안 글로벌 생산에서 수조 달러를 추가, 서비스 중심 경제로의 전환을 가속화 할 것이다. 위험관리, 자율주행 자동차, 운송 네트워크, 의료 등 경제사회 분야 전반에 걸쳐 폭넓게 사용되고 있다.

무역과 인공 지능

인공 지능 개발은 거시경제 영향 등 다양한 방법으로 국제 무역에 영향을 미칠 것이다. 예를 들어, AI가 생산성을 증대하면 경쟁력이 높아져 국제 무역에 새로운 기회가 생긴다. AI는 경제 성장에서 서비스의 가치를 높이기 때문에 국제 무역에서 서비스의 비중을 확대해야한다.

AI는 공급망의 리스크 관리 개선, 지능형 제조 촉진, AI 언어번역 등 다양한 방법으로 무역에 직접 영향을 미치고 있다.

잠재 경제사회적 비용

AI의 발전과 보급은 소득 불평등과 일자리 손실 증가를 포함한 경제적 사회적 전환 비용을 초래할 가능성이 있다. 이러한 결과는 사전에 결정되지는 않지만 정책 완화가 요구된다.

인공 지능은 또한 개발도상국에 영향을 미칠 수 있다. AI 도입 선진국은 일부 제조업 분야에서 개발도상국의 비교 우위를 침식할 가능성이 있다. 개발도상국의 기술 부족은 국가 간 AI 격차를 더욱 심화시킬 수 있다.

AI 극대화 프로세스 7 단계

1. 국가 간 AI

모든 분야에 AI를 국가 간 도입하려면 새로운 투자, 비즈니스 모델 개선 및 교육 인력이 필요하다. 기술 확산의 결여는 프런티어 기업과 후발 기업 간의 업종 내에서 생산성 격차를 확대시키고 있다. 암묵적 지식을 개발하고 인공지능과 같은 기술을 활용하기 위해 자본을 효율적으로 배치하는 데 따르는 비용과 문제점이 있다. 경제 전반에 걸쳐 AI 기술 확산 속도와 심도를 높이려면 정책이 필요하다. 여기에는 노동 시장의 유연성 증대, 경쟁 심화 및 위험 자본의 확보가 포함될 수 있다.

2. 교육 및 기술 개발

국내 : 사회가 AI로부터 이익을 얻으려면 교육 및 훈련이 핵심이다. 인공 지능은 과학, 기술, 공학, 수학(STEM)은 물론 사람들이 인공 지능과 함께 작업할 수 있게 해주는 더 광범위한 기술을 요구한다.

국제 : 기술 개발은 전 세계적으로 필요하며 정부와 산업계는 다른 국가, 특히 개발 도상국에서 파트너십을 발전시킬 수 있는 기회를 제공한다.

3. 사이버 보안 수립

국내 : 사이버 보안이 AI의 모든 경제적 사회적 혜택을 개발하는 데 핵심이 될 것이다. 한 지역의 낮은 사이버 보안은 다른 지역에도 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 정부 차원 사이버 보안 전략을 개발할 필요성이 있다. 예를 들어, 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 중요한 인프라 사이버 보안 개선 프레임 워크는 사이버 보안 활동과 사이버 보안 위험평가 및 관리 사업을 위한 공통 조직 구조를 제공한다. 영국, 일본, 호주, 중국은 사이버 보안 전략을 개발했다.

국제 : 사이버 보안 표준은 AI 무역에서 불필요한 장벽을 만들 수 있다. 예를 들어, 중국은 사이버 보안을 중국 고유의 사이버 표준 개발을 위해 정당화하고 있다. 베트남은 사이버 보안상의 이유로 서비스를 국내에 한정한다. 사이버 보안 전략의 기초를 형성 할 수 있는 적절한 국제 표준이 필요합니다. 무역 협정은 미국 – 멕시코 – 캐나다 협약(USMCA)에서와 같이 사이버 보안 표준의 협력과 사용을 장려해야한다. 다른 국가의 역량 구축은 또한 사이버 보안 관여 전략의 일부분이어야 한다.

4. 개인 정보보호

국내 : 개인 정보를 AI 학습에 사용할 수 있도록하기 위해 강력한 개인 정보보호 규칙이 필요하다. 동시에 개인 정보보호 규칙은 국가 간 데이터 흐름에 대한 불필요한 제한을 피할 필요가 있다.

국제 : 국가 및 지역이 개인 정보 보호 규칙을 개발함에 따라 개인 정보 보호 시스템의 상호 운용성을 보장하기위한 메커니즘이 필요하다. 무역 협정이 중요한 역할을 할 수 있다.

국가 간 데이터 흐름을 지원하기위해 OECD 기존 원칙을 토대로 글로벌 개인 정보보호 원칙을 더욱 발전시킨다. 글로벌 개인 정보 보호 원칙에 따라 국내 개인 정보보호 법률 및 규정을 개발하고 구현한다.

미국-EU 개인 정보보호 협의 등 다양한 개인 정보보호 정책 간에 상호 운용성을 구축한다. 데이터의 글로벌 자유로운 흐름을 보장하되 국내 개인 정보 보호 표준을 보호하기 위해 필요한 경우 데이터 흐름 제한을 제한한다.

5. 정부 데이터 접근성

국내 : 정부는 공개적으로 보유한 데이터에 쉽게 접근 할 수 있다. 정부 기관, 주정부 및 지방 정부는 물론 연구원 및 민간 부문에서 데이터 세트를 공유하기 위해서는 일관성 있고 투명하며 표준화 된 거버넌스 프레임 워크가 필요하다. 예를들어 미국 연방 정부는 연방 데이터 관리, 사용 및 액세스에 일관된 접근 방식을 제공하는 것을 목표로하는 연방 데이터 전략의 개발을 포함해 전략적 자산으로 데이터를 개발하는 데 진전을 보였다.

국제 : 데이터 접근에 대한 국제적 프레임 워크는 정부 데이터에 대한 전 세계 접근 비용을 최소화하기 위해 필요하다. OECD는 데이터 거버넌스 프레임 워크를 개발하고 있다. 국제 표준화기구(ISO)는 데이터 거버넌스 원칙을 가지고 있다. USMCA에는 미래의 무역 협정 확대에 필요한 데이터 공개 약속이 포함된다.

6. 균형잡힌 지적재산권 프레임 워크 개발

국내 : 인공지능 교육을 목적으로 데이터를 복사 할 때 유연성을 제공하는 저작권에 대한 공정한 사용 예외를 포함해 지원하는 IP 프레임 워크가 필요하다.

국제 : 공정한 사용 예외가 미국 이외의 많은 국가에는 존재하지 않는다. 태평양과 태평양 파트너십 (CPTPP)에 대한 포괄적이고 진보적 협정(Progressive Agreement for Trans- Pacific Partnership)에서 당사국은 적절한 저작권 예외 필요성에 동의하는 쪽으로 조치를 취했다. “저작권 및 관련 권리 시스템에서 적절한 균형”을 달성해야한다고 주장했다.

7. 인공지능 윤리원칙 개발

국내 : AI에 대한 신뢰를 발전시키기 위해서는 AI 프로세스와 결과가 윤리적이어야 한다. 윤리적 AI를 개발할 필요성은 미국, EU 및 기타 정부에서 제기됐다.

국제 : 국제 협력이 없는 경우, AI 윤리 지침은 데이터 액세스 및 AI 사용에 차별적 영향을 미치는 현지 표준 및 규범만을 반영 할 수 있다. OECD는 AI원칙을 개발 중이다. G-20도이 문제를 해결할 수 있다. 공통 기준선이 있더라도 AI 시스템이 윤리적으로 구축되는지, 윤리적 결과를 창출 하는지를 결정해야한다. 이는 테스트가 이루어지는 표준 등 무역 문제를 야기한다. 이러한 프로세스 문제는 국제 무역 협상의 일부가 되어야 한다.

*보고서 다운로드 : Artificial intelligence primer: What is needed to maximize AI’s economic, social, and trade opportunities