2 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 31.

*

정원준 이나라*

정보통신정책연구원 연구원

한국과학기술기획평가원 연구원 *

4차 산업혁명의 핵심동력인 인공지능은 우리의 삶과 사회경제 전반에 혁신적 변화를 이끈다는

점에서 급진적이고 와해적인 기술 혁명의 중심에 자리한다. 이에 따라 주요 선진국들은 저마다

자국의 강점을 극대화하는 국가 차원의 발전전략을 모색하고 있다. 본 고에서는 최근 해외 주요국

에서 발표한 인공지능 대응 정책의 주요 특징과 시사점을 비교적으로 검토하고, 인공지능 활성화

에 있어서 정부의 역할과 전략 방향을 조망하도록 한다. 본 고의 내용이 향후 우리나라 인공지능

정책의 전략 방향 설정에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

I. 서론

4차 산업혁명의 물결을 타고 혁신성장에 대한 각계의 요구가 거세게 일고 있는 시국이다. 특히,

4차 산업혁명의 핵심동력인 인공지능(AI)은 우리의 삶과 사회경제 전반에 혁신적 변화를 이끈다는

점에서 급진적이고 와해적인 기술 혁명의 중심에 자리한다. 학습, 문제해결, 패턴 인식 등 인간

지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 컴퓨팅 시스템을 의미하는 인공지능은 생산성 향상 및 부가가

치를 증대시키는 매개체로서 정부, 산업계, 학계의 관심이 고조되고 있다.

인공지능은 기존의 노동이나 자본과 같은 생산 요소의 하나로 평가되어 2035년까지 두 배 이상

의 연평균 경제 성장률을 견인하는 등 국가 전반의 생산성을 획기적으로 개선할 것으로 전망된다[1].

이와 같은 파급효과는 인공지능이 상품 및 서비스를 판매하는 전통적인 사업방식에서 벗어나, 개별

영역에서 고도의 지능화를 실현하는 범용 기술의 성격을 갖기 때문이다. 실제로 인공지능의 대표적

인 활용 영역인 의료, 금융, 제조, 유통 등 몇몇 분야에서는 이미 가시적인 변화가 광범위하게 전개되

* 본 내용은 정원준 연구원(☎ 043-531-4009, visix@kisdi.re.kr)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

인공지능 활성화를 위한 주요국의 대응전략과 정책 제언

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 3

고 있다. 예를 들어, 헬스케어 분야만 해도 로봇 수술 기술에 적용되거나, 간호업무를 수행하는

가상 간호보조원, 딥러닝 알고리즘 기반의 영상판독 SW, 방대한 의료 정보를 검색 및 추천하는

알고리즘 등 다양한 형태의 응용 서비스가 등장하고 있다.

이처럼 인공지능의 성장 잠재력이 높게 평가됨에 따라 주요 선진국들은 자국의 강점을 극대화하

는 국가 차원의 발전전략을 모색 중이다. 우리나라도 지능정보산업 발전전략(2015.10.), 지능정보

사회 중장기 종합대책(2016.12.), 4차 산업혁명 대응계획(2017.11.), 인공지능(AI) R&D 전략

(2018.5.) 등 단계적인 전략을 제시함으로써 다가올 지능정보사회에 대비하여 정책적 노력을 다하

고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라는 여타 경쟁국 대비 핵심 기술력, 고급 인재, 인프라 등 여러

측면에서 아직까지 부족한 상황이다. 따라서 한국의 강점인 ICT 역량을 부각시키는 전략적인 방향을

조기에 설정함으로써 인공지능을 통한 경제적 부흥을 도모할 필요가 있다. 과거 우리나라의 산업화,

정보화 혁명을 이끈 원동력이 인프라 및 설비에 대한 투자 위주의 정책이었다면, 앞으로 정부는

민간의 투자 유인이 적은 영역에 우선 투자하면서, 민·관 파트너십에 기반한 개방·협력형 생태계의

구축에 더욱 집중해야 할 것이다. 이러한 맥락에서 본 고에서는 해외 주요국의 인공지능 정책을

비교적으로 검토하여 인공지능 활성화 정책에 있어서 정부의 역할을 조망하도록 한다. 본 고의 내용

이 향후 우리나라 인공지능 정책의 전략 방향 설정에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

II. 주요국의 인공지능 활성화 정책 동향

1. 미국: 민간투자 활성화를 위한 중장기 R&D 전략

인공지능 기술을 선도하고 있는 미국은 민간이 주도하는 시장 환경으로 평가받고 있지만, 건강,

교육, 환경 등의 공공 영역에서는 정부가 적극적인 투자 주체로 나서고 있다. 미국 정부는 뇌과학

분야의 기초연구를 위해 2013년부터 10년간 총 30억 달러를 투자하는 「Brain Initiative」(2013.

4.)를 발표한 바 있다. 이어서 「AI 미래를 위한 준비(Preparing for the future of artificial

intelligence, 2016.10.)」 및 「AI, 자동화, 그리고 경제(Artificial Intelligence, Automation and

the Economy, 2016.12.)」 보고서를 통해 AI 확산이 일자리와 기존 산업 등에 미치는 영향 및

대책에 대해 발표하였고, 「국가 AI R&D 전략계획(National Artificial Intelligence Research

and Development Strategic Plan, 2016.10.)」에서는 정부의 장기투자를 강화하기 위한 R&D

전략 방향을 제시하였다. 또한, 최근에는 「The 2018 White House Summit on Artificial

4 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 31.

Intelligence(2018.5.)」를 개최하여 혁신을 위한 규제장벽 제거와 OSTP 산하의 ‘AI 위원회

(Committee on AI)’ 설치 계획 등 인공지능 활성화를 위한 정책적 실행안을 논의하였다. 여기서

주목할 점은 이러한 미국 정부의 적극적인 R&D 투자 정책 기조가 과거 인공지능 암흑기 때부터

유지되어 온 것이라는 점이다. 1960-70년대에는 인공지능에 대한 회의적 시각이 팽배한 시기였음

에도 불구하고, 장기 투자를 지속하면서 현재 뇌과학·자율자동차 등에서 선도적인 기초·원천기술을

확보하게 된 것이다.

구체적인 정책 발표 내용을 살펴보면, 「국가 AI R&D 전략계획」은 인공지능 R&D를 국가 전략에

서 우선순위에 두어야 한다고 언급하면서, 이를 위한 추진 전략으로 ① AI 분야 장기적·우선적

투자, ② 인간-AI 협업 모색, ③ AI의 윤리적·법적·사회적 영향 고려, ④ AI의 안전 및 보안 시스템

마련, ⑤ AI 교육 및 공공 데이터 공유 환경 필요, ⑥ AI의 표준 및 벤치마킹을 통한 기술 측정

및 평가 필요, ⑦ 인력양성을 제시하였다[4].

이어서 발표된 「AI 미래를 위한 준비」 보고서에서는 국가 차원에서 AI가 초래할 미래상을 조망하

고, 이에 대한 7가지의 대응전략을 중심으로 다양한 정책을 권고하고 있다. 구체적으로는 공공데이

터 개방으로 AI를 공적 이익에 활용할 것, 민간 분야의 연구지원이 가능하도록 정부가 적극 지원할

것, AI로 인한 일자리 감소에 대한 우려 해소의 필요성, AI 전문 인력양성을 위한 AI 관련 조기교육

강화, AI 관련 국제협력 등을 폭넓게 제시하고 있다[5].

한편, 「AI, 자동화와 경제」 보고서에서는 인공지능 발전에 따른 변화가 개인, 경제, 사회, 국가

모두에 새로운 기회인 반면, AI는 인간의 노동을 대체하여 일자리를 잃게 할 가능성이 있다고 지적

하면서 실업증가, 불평등 확대 등은 올바른 제도나 정책에 좌우된다고 강조하였다. 이를 위해 보고

<자료> 김지소, "4차 산업혁명의 Enabler-인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위한 주요국 정책 동향", 주간기술동향, 2017. 4.

[그림 1] 미국 “국가 AI R&D 전략계획”의 전략 체계

기획시리즈 – 인공지능

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[표 1] 「AI 미래를 위한 준비」 보고서 전략

서에서는 하단의 표에서 기술된 바와 같이 인공지능 투자, 미래직업 교육 및 훈련, 사회적 안전망

강화 등 3대 대응전략과 23개 권고사항을 핵심적으로 제안하였다. 즉, AI 주도의 자동화가 노동시장

과 직업변화와 같은 경제 전반에 미치는 파급력을 면밀하게 검토하여 AI의 활용과 개발을 장려하고,

관련 연구개발 투자를 확대할 필요가 있다는 것이다[6].

[표 2] 「AI, 자동화와 경제」 3대 대응전략

미국은 기초원천기술 분야에서 명확한 정부의 투자 계획을 발표하고 있으나, 응용 서비스의 경우

민간투자 영역으로 이양하여 시장 주도의 원동력을 만들어 낼 수 있도록 간접 지원 방식을 취하고

있다는 점이 특징적이다. 대표적인 사례로 미국방부 방위고등연구계획국(Defense Advanced

Research Projects Agency: DARPA)은 2003년부터 2008년까지 5년간 “CALO 프로젝트”에

2억 달러를 투자하여 민간대학 연구팀을 지원하였다[6]. 또한, 2009년 DARPA의 지원으로 시작된

민·관 합동의 시냅스(SyNAPS) 프로젝트에서는 차세대 두뇌형 반도체인 뉴로모픽(Neuromorphic)

칩 개발을 지원하였으며, 해당 프로젝트를 통해 IBM은 2014년 100만 개의 뉴런 및 2억 5,600만

개의 시냅스가 작동하는 뉴로모픽칩인 ‘트루노스(TrueNorth)’를 개발하기도 하였다[7].

「AI 미래를 위한 준비」 보고서 전략

- AI 헬스케어·교통수단·범죄검거 등 공적 이익에 활용 및 공공 데이터 개방

- 기초적·장기적 AI 연구지원 확대

- 자율주행자동차와 드론에 직접적인 규제 및 안전기준 마련

- AI로 인한 일자리 감소에 대한 우려 해소

- 데이터의 질적 측면 집중 및 불완전한 데이터의 원천 사용 금지

- AI 관련 교육 강화

- AI 관련 국제 협력 및 안전 관련 세계적 기준 필요

<자료> White House, "Preparing For the Future of Artificial Intelligence", 2016. 10.

「AI, 자동화와 경제」 3대 대응 전략

① (인공지능에 투자) AI관련 연구와 개발 투자, 개발 인력의 규모 및 다양성 확보와 건전한 시장 경쟁 지원

⇒ 사이버방어/사기 탐지 AI 개발, 시장 경쟁 지원

② (미래 직업을 위한 교육과 훈련) 시장이 요구하는 기술습득을 통해 고용시장 일자리 창출을 위한 교육·훈련

⇒ 초중고/대학교육 강화, 직업교육/재교육 기회 확대

③ (사회적 안전망 강화) 노동자들이 최적의 직업을 찾도록 기회 확대, 역량 강화를 위한 사회 안전장치 구축

⇒ 사회 안전망 강화, 임금/경쟁력 확대, 세금 정책 지원

<자료> White House, “Artificial Intelligence, Automation, and the Economy,” 2016. 12.

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2. 일본: 사회적 문제 해결을 위한 단계적 전략 추진

일본은 AI 기술 경쟁력 확보를 통해 저성장과 고령화 등 현안을 해결하고 산업구조를 고도화하여

경제 산업을 발전시킴으로써 경제·사회의 변혁을 도모하고 있다. 산업경제 관점의 혁신성장 정책으

로 「일본재흥전략(2016.6.)」과 이를 발전시킨 「미래투자 전략(2017.6.)」, 과학기술 관점의 기술정

책으로 「제5기 과학기술 기본계획(2016.1.)」, 그리고 혁신 산업육성에 초점을 둔 「신산업구조비전

(2017.5.)」과 인공지능에 관한 「AI 산업화 로드맵(2017.2.)」 등을 잇달아 발표하였다.

먼저, 「일본재흥전략」에서는 경기 침체와 생산력 감소 등 일본이 직면한 문제를 극복하기 위한

생산성 혁명으로서 AI 경쟁력 확보와 적극적인 투자를 강조하였다. 재흥전략에서는 일본이 보유한

강점인 로봇, 제조업 등과의 융합을 고려한 차세대 AI R&D를 추진하면서 자율주행, 스마트공장,

소형 범용 로봇 등의 신기술 도입을 통한 고부가가치 창출을 위해 2020년까지 30조 엔 달성을

목표로 제시하였다. 특히, AI 개발 역량을 집중하기 위한 컨트롤타워로 3성 합동(총무성·문무과학

성·경제산업성)으로 ‘인공지능기술전략회의’를 설치하였고, 이는 거버넌스 체계의 효율화와 AI 정책

의 난립을 방지하는 역할을 하고 있다([그림 2] 참조). 또한, 새로운 대학·대학원의 창설과 실리콘밸

리-일본의 연계 프로젝트 등 인재양성에 관한 시책에서 AI 분야의 기술 및 법·제도에 대한 교육을

<자료> 총무성 정보통신심의회 정보통신기술분과회 117-2 회의록, “人工知能技術戦略会議の設置について”, 2016. 4.

[그림 2] 일본 정부의 AI R&D 체계

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강조하였다. 이에 더하여, 차세대 AI R&D의 결과와 성과를 산업·사회 시스템에 적용하기 위해

거점 정비 사업으로 슈퍼컴퓨터 확보 및 test-bed 설치 등 기반 마련 등을 당면과제로 제시하였다.

2016년 1월에는 지속적인 성장과 글로벌 사회의 선도 그리고 4차 산업혁명에 대응하는 것을

목표로 「제5기 과학기술 기본 계획」을 발표하였다. 특히, AI, 로봇기술 등 혁신기술이 고도로 융합

하는 사회에서는 AI 기술에 있어서 혁신적인 R&D와 관련 인재 확보가 필요함을 강조하며, 그 실현

을 향한 노력을 “초 스마트사회 전략(Society 5.0)”이라 명명하였다. 이 역시, 고령화·지역경제침체

등 일본이 직면한 다양한 과제를 성장 동력으로 삼아 과학기술을 통해 생산성을 향상시키고 사회

문제를 해결하는 것을 그 목표로 하고 있다는 점에서 일본재흥전략의 목표와 맥을 같이하고 있다.

본 전략에서는 기반기술인 AI 연구 개발과 핵심강점기술을 전략적으로 개발할 것을 제안함과 동시

에 세계적으로 우수한 인재, 지식, 자원을 도입하여 관련 인재육성을 진행하여 다양한 학문 간의

연계를 통해 미래사회변화에 대한 통찰력을 확보하고자 하였다.

이후, 일본 정부는 AI기술전략회의에

서 다룬 일본의 경제발전과 “초 스마트

사회” 달성을 위한 AI정책의 실행전략

으로 「AI 산업화 로드맵(2017.2.)」을

발표하였다. 특히, AI 기술수준에 따라

AI 산업화를 3단계로 구분하여 로드맵

을 제시하면서, 경제·사회의 모든 영역

이 복합적으로 연결되는 AI 에코시스템

구축을 통한 초 스마트사회를 최종 목표

로 삼고 있다([그림 3] 참조). 이는 사회

과제의 긴급해결의 필요성, 경제적 파급

효과, AI 기술에 의한 공헌 가능성과 같은 3가지 지표를 바탕으로 주요 AI 산업화 4개 분야(R&D

생산성, 의료, 공간이동, 정보보안)를 선정하여 각 분야의 산업화 로드맵을 제시한 것이다. 본 로드

맵에서는 저출산·고령화와 같은 문제는 자국의 노하우를 집약하고, 전 세계 공통의 사회문제에 대한

대응은 시장 선점 및 확보가 가능하다는 점에서 이러한 문제해결을 전략적 AI 융합에 두어야 한다고

하였고, 이는 AI 정책검토에 있어서 유의미한 시사점을 제공한다. 더불어 본 로드맵에서도 AI 관련

연구를 진행할 인재양성을 위해 대학과 산업계의 공동 연구추진, 교육 프로그램 제공을 통한 인재

육성의 필요성을 강조하였다.

<자료> 일본 AI 기술전략회의, “人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップの 検討状況”, 2017. 2.

[그림 3] 일본의 AI 산업화 로드맵

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3. 중국: 정부 주도의 시장 활성화 전략

중국은 국가 차원의 대규모 선행 투자로 AI R&D, 제품응용, 산업육성, 인재양성 등을 종합적으로

추진하고 있다. 그 가운데, 시장주도 원칙을 천명하여 인공지능 기술성과의 상업적 활용도 적극

지원하고 있다. 기존에 중국의 ICT 정책이 대체로 정부 주도의 Top-down 방식이었던 반면, 인공

지능 정책에서는 정부의 역할을 업계 인도, 정책지원, 안전·예방, 시장감독, 환경조성, 윤리법제

제정 등에 한정하면서, 응용 시장 확산과 오픈소스 개방을 원칙으로 견지하고 있다는 점에서 특징적

이다. 다만 정부는 바이두의 경우 자율주행차, 텐센트는 의료 및 헬스케어, 알리바바는 스마트시티,

아이플라이텍은 음성인식 분야 등으로 각 기업들이 전략 영역별로 특화된 AI 플랫폼을 구축해 나갈

수 있도록 시장 활성화를 주도하고 있다.

중국 국무원은 「인터넷 플러스 3년 액션플랜(2016)」, 「차세대 AI 발전규획(2017.7.)」을 잇달아

발표하면서, 2030년까지 인공지능 핵심 산업에 1조 위안(약 180조 원)을 투자하고 관련 산업 규모

를 10조까지 확대하겠다고 발표하였다. 특히, 중국의 AI 산업 발전 로드맵인 「차세대 AI 발전규획」

에서는 기본원칙, 3단계 전략목표, 6대 중점임무 등을 핵심적으로 제시하고 있다. 중국은 2020년까

지(1단계) AI 핵심 산업 규모는 1,500억 위안 이상, 연관 산업규모는 1조 위안 이상으로 확대하고,

AI 발전환경의 최적화, 중점 분야에서의 전면적 활용 확대, 고숙련 인재 모집, 일부 분야의 AI 윤리

규범 및 법규 구축 등을 추진한다. 또한, 2025년(2단계)까지는 AI 핵심 산업 규모는 4,000억 위안

이상, 연관 산업규모는 5조 위안 이상으로 확대하며, 일부 기술 및 응용 분야에서 세계적 수준에

도달하여 중국 산업발전 및 경제전환의 핵심 동력으로 활용할 계획이다. 2030년(3단계)에는 AI

핵심 산업 규모는 1조 위안 이상, 연관 산업규모는 10조 위안 이상으로 확대하고, 뇌과학 기반

지능, 자율지능, 하이브리드 지능과 군집지능 등 주요 분야에서 국제적으로 중요한 영향력을 확보하

는 것을 주요 목표로 설정하였다. 이와 같은 장기적인 정책 집행을 위한 컨트롤 타워로 2017년

11월 ‘차세대 AI 발전계획위원회’를 설립하기도 하였다.

또한, 중국은 인공지능 시대의 고급인재 양성을 위한 구체적인 정책 실행에 도입하였으며, 3단계

국가 교육 전략을 통해 “전 국민 스마트 교육 프로젝트”를 실시하고, 초·중·고등학교에 AI 관련

과목을 개설하여 AI 교육을 확산할 것이라고 밝혔다. 특히, AI 전문 인력의 양성은 크게 “자국 내

인재양성”과 “해외 진출 지원” 방식으로 구분하여 AI 교육 과정을 마련할 계획이다. 후자의 방식으

로는 2018년 4월 중국 교육부가 미국과 공동으로 “중-미(中-美) 대학 인공지능 인재 육성 연맹”을

출범하는 계획을 포함한 「중국 대학 인공지능 인재 국제 육성 계획」을 발표한 바 있다. 본 계획은

중-미 대학 AI 교육 및 과학 연구 교류 협력, 중국 대학의 AI 교수 자질 및 수준 향상, 중국

기획시리즈 – 인공지능

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[표 3] 차세대 AI 발전 규획의 6대 중점 임무

대학 인재 육성 능력 및 수준 향상, 중국 대학 AI 학과 체계 확립 등을 주요 내용으로 한다. 단기적으

로는 5년 내 인공지능 교수 500명, 학생 5,000명을 육성하고, 2018년에는 교수 100명과 학생

300명을 육성할 계획이며, 중국 교육부, 시노베이션벤처스, 베이징대 등이 공동으로 출자하는 형태

로 무료 교육을 실시한다.

4. 독일: 기존 제조업 혁신에서 서비스업 혁신 도모

독일은 2018년 12월 Nuremberg에서 열리는 “Digital Summit”을 통해 “인공지능 전략”을

발표할 예정인 가운데, 이에 앞서 핵심적인 전략 목표 사항에 대해서만 우선적으로 발표하였다

(2018.7.)[8]. 해당 발표문에서 정부는 AI 응용 분야 창출 및 민간 영역의 연구 확산에 집중할

중점 임무 세부 과제

개방·협력형 AI 과학기술 혁신체계 구축

차세대 AI 기초이론 체계 구축

차세대 AI 핵심 범용기술 체계 수립

AI 혁신 플랫폼 구축 계획 수립

AI 고급인력 양성

최첨단·고효율의 스마트 경제 육성

AI 신흥산업 발전 추진

AI 산업 스마트화 추진 가속화

스마트 기업 발전 추진

AI 혁신기지 조성

안전하고 편리한 스마트 사회 건설

편리하고 효율적인 스마트 서비스 발전 추진

사회관리의 스마트화 추진

AI를 활용한 공공 안전 보장능력 제고

사회적 교류 촉진

AI 분야의 군민 융합강화 및 국가안보에 대한 지원 강화

과학연구기관·고등교육기관·기업과 방산업체의 상시 소통 및 협력체제 수립

민간 분야에서 국방 분야의 AI 과학기술성과가 활용될 수 있도록 추진

안전·고효율의 스마트 인프라 체계 구축

스마트화 정보 인프라 수립

네트워크 인프라를 최적화하고 5G 이동통신 연구개발 추진

사물인터넷 인프라 완비

차세대 AI 중대 프로젝트의 선도적 추진 중국 AI 발전의 수요를 고려한 차세대 AI의 중대 과학기술 프로젝트 추진

<자료> 중국 국무원, “차세대 인공지능 발전규획(新一代人工智能发展规划)”, 2017. 7.

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뿐만 아니라, 독일-프랑스 간 R&D 협력을 강화하고, 지역 클러스터 투자 및 중소벤처기업 지원을

강화할 것이라고 밝혔다. 목표 달성을 위한 구체적인 방안으로는 일자리 변화에 대비한 국제적인

인재 양성, 공공 데이터 접근성 강화, 투명하고 윤리적인 AI 개발 촉진 등을 포함하고 있다. 독일은

현재 AI 개발을 위한 다수의 정책을 추진하고 있지만, 2018년 말 발표될 AI 전략은 AI 기반의

스마트 서비스 육성에 방점을 두고 있다는 점에서 제조업 중심의 기존 Industry 4.0 정책과는 차별

화된다.

독일은 이미 1988년부터 AI 분야를 전문적으로 연구하는 공공-민간 합작의 인공지능연구소

(Deutsches Forschungszentrum fur Kunstliche Intelligenz: DFKI)를 중심으로 AI R&D를

주도해 왔다. DFKI는 혁신 SW 분야를 세계적으로 선도하고 있고, AI와 관련된 기초과학에서 상용

화 중심의 응용기술까지 광범위한 연구 개발을 수행 중인 연구소로, 독일 지방정부 외에도 인텔,

MS, 구글 등 글로벌 기업과의 협력 업무를 적극적으로 수행하고 있다. 특히, DFKI는 연방정부를

비롯하여 연방교육연구부(BMBF), 연방경제기술부(BMWi), 연구재단(DFG), EU와 민간기업을 통

해 자금을 조달받고 있으며, 연간 예산은 2015년 기준 약 4,410만 유로 수준이다[9]. 또한, 상용화

기술을 토대로 84개 스핀오프기업과 2,500개 이상의 일자리 창출에 기여하였고, 현재 51개의 스핀

오프 기업들이 활발히 활동 중이다. 이는 응용 및 개발 연구에 방향성을 둔 DFKI의 연구 전략과

정부-민간으로부터 자금을 조달받는 자본 구조상의 이점이 AI 기술의 확산에 기여한 것으로 평가할

수 있다.

한편, 독일은 2011년 지능시스템연구소(Institute for Intelligent Systems)의 설립을 시작으

로 “스튜트가르트-튜빙겐 지역”의 AI 연구 거점화를 추진하고 있다. 최근 2016년 12월에는 막스플

랑크협회가 인공지능 허브 구축을 위한 “사이버 밸리(Cyber Valley)”를 이 지역에 출범하기도 하였

<자료> https://www.dfki.de/web/about/spin-offs

[그림 4] DFKI의 주요 스핀오프 기업

<자료> https://cyber-valley.de/en

[그림 5] 사이버 밸리 참여 기관

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다. 사이버 밸리는 해당 지역의 경쟁력을 토대로 인간 세포, 이동성(모빌리티), 빅데이터 처리 등의

분야에 인공지능 기술을 접목할 계획이다. 현재 사이버 밸리 사업에는 BMW, Daimler, Porsche

를 비롯하여 미국의 Facebook, Amazon 등 총 12개의 대학 및 기업들이 참여 중이다.

5. 캐나다: AI 클러스터의 집중 육성

2017년 전 세계 최초로 국가 차원의 AI 전략을 제시한 캐나다는 「범캐나다 AI 전략(Pan-

Canadian AI Strategy)」을 통해 인공지능 연구 확산 및 인재 육성에 향후 5년간 1억 2,500만

달러(C$)를 투자할 계획이라고 발표했다. 본 전략은 핵심 영역에 대한 자금 투자나 데이터 프라이버

시, 인재교육 등 파편화된 지원책을 제시하지 아니하고, 토론토, 벤쿠버, 몬트리올, 애드몬톤 등

지역에 국제적인 AI 연구 거점을 구축하는 클러스터 육성 전략을 강조한 점에서 특징적이다. 이러한

정책 실현을 위해 캐나다고등연구원(CIFAR)은 인공지능의 사회적 확산을 위한 인문사회학적 연구

를 진행하는 동시에 민간의 고등 연구기관들이 지속적인 연구를 수행할 수 있도록 정부와의 가교

역할을 하고 있다.

캐나다 정부가 지원하는 주요 AI 연구기관으로는 앨버타주 에드몬톤의 Alberta Machine

<자료> CIFAR, 2018.

[그림 6] 캐나다의 AI 클러스터

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Intelligence Institute(AMII), 토론토의 Vector Institute, 몬트리올의 MILA 등이 있다. 특히,

토론토 대학에서 개소한 벡터연구소의 경우 연방정부가 최소 4,000만 C$를 출연하고, 온타리오

주정부가 5,000만 C$, 37개사의 기업 및 기관이 8,000만 C$를 지원하는 민·관 합작 투자 형태로

자본금을 유치하기도 하였다. 이외에도 캐나다에서 인공지능을 연구하는 기관에 대해 투자비용의

15%를 세액 공제해주고 있으며, 정부가 지원하는 AI 연구 인력(약 350명)의 절반 이상을 국적에

상관없이 선정하는 등 해외 인력 및 자본의 유치에도 노력을 기울이고 있다. 이러한 정책적 지원을

바탕으로 알파고를 개발한 구글의 딥마인드는 2017년 앨버타주에 ‘딥마인드 앨버타 연구소’를 설립

하였고, 구글 알파벳은 몬트리올 지역에 머신러닝과 관련한 프로젝트에 약 337만 달러를 투자하기

도 하였다. 이 밖에도 국내 기업인 LG전자(2018.7.)와 삼성전자(2018.5.)를 비롯하여 AI 전용

칩 개발업체인 엔비디아(2018.6.) 등 글로벌 기업들이 캐나다 지역에 연구소를 개소하고 있다.

Ⅲ. 주요국 대응 정책의 비교 및 시사점

최근 전 세계 주요 국가는 인공지능의 이용 증진과 기술발전을 위한 활성화 정책을 수립하고

있다([그림 7] 참조). 일련의 정책 방안들은 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 교육, 공공 및 민간

영역 적용, 윤리, 표준화, 규제, 데이터 및 디지털 인프라 제공 등을 공통적으로 포괄하고 있다.

<자료> Tim Button, "An Overview of National AI Strategies", 2018.

[그림 7] 최근 주요국의 인공지능 정책 동향

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여기에서는 앞서 살펴본 주요 국가의 인공지능 정책의 주요 특징과 시사점을 검토하도록 한다.

먼저, 미국은 정부가 직접 투자하는 영역과 간접 지원하는 영역을 철저히 구분하는 것이 특징이

다. 예컨대 전자의 경우 기초연구로서 범용 AI, 로봇, HW 등에 장기 투자하거나 제조, 교통, 국방,

통신 등 공공부문에 적극 투자하고 있으며, 후자의 경우에는 2012년 범정부 차원의 챌린지 플랫폼

(Challenge.gov)을 구축하여 전 산업 영역에서 도전형 과제를 제시하여 관련 연구가 민간에 확산될

수 있도록 한 것이 대표적이다. 특히, DARPA는 자율주행차, 로보틱스, 사이버해킹 등의 분야에서

챌린지형 과제 해결을 통해 첨단과학 분야의 기술개발 경쟁을 촉진하였고, 이로부터 대학 중심의

산·학·연 협력 연구의 활성화, 글로벌 기업 및 실리콘밸리 스타트업의 비즈니스화에 기여하고 있다.

이는 정부와 민간 협력의 조화가 적절하게 이루어짐으로써 나타난 성과라는 점에서 시사하는 바가

크다. 이와 관련하여 우리 정부도 2017년을 시작으로 인공지능 관련 챌린지 대회를 개최·시행하고

있지만, 아직까지는 그 규모가 소규모일 뿐만 아니라 매년 미션의 난이도를 높여 수행하는 연속성

있는 과제가 아닌 단발성 프로젝트에 그치고 있다.

일본의 AI 전략은 국가 및 사회에 만연한 문제점을 밝혀 AI 관련 정책을 일관되게 추진하는 거시

적 정책 목표가 분명하다는 점과 매년 세부적인 시책의 진행 과정을 점검하고 구현하려는 구체성을

띤다는 점에서 주목할 만하다. 특히, 실업률 증가, 고령화 사회 진입, 인구 감소 등 사회적 문제의

해결을 인공지능 개발을 위한 동기로 접근한다는 점에서 사람 중심의 혁신 성장을 강조하는 우리나

라와 그 취지 면에서 유사하다. 하지만 우리나라의 혁신 성장 정책은 너무 광범위한 범주를 포괄하려

는 경향이 있다. 일본이 핵심 난제를 해결하기 위한 5대 전략 분야(의료, 이동혁신, 공급망 첨단화,

스마트도시, 핀테크)를 선정하여 인공지능을 활용할 계획인 반면, 우리나라는 지능화 정책에서 제조,

의료, 이동체, 에너지, 교통, 환경, 국방, 안전 등 총 12개 영역에서 거의 전 산업을 포괄하고 있다.

이는 곧 우리나라의 강점을 발휘할 수 있는 전략 산업이나 취약한 영역을 집중적으로 키우기 위한

투자 전략이 파편화될 수 있다는 문제점을 내포한다.

또한, 일본의 데이터 활용 정책이 주는 시사점을 참고할 필요가 있다. 일본은 이미 개인정보보호

법을 전면 개정(2015)하여 개인정보의 산업적 활용을 촉진하고 있으며, “민·관 데이터 활용 추진

전략회의” 설치, 정부-지자체간 정책 일관성 추진, 기계 판독이 가능한 형태로 공개하는 오픈 데이

터 원칙 수립, 민간 기업간 “데이터 활용 권한에 관한 가이드라인” 마련 등을 진행하였다. 특히,

“미래투자전략 2017”을 살펴보면, 가치원천 창출로서 데이터 활용 기반을 구축하는 것과 각 전략

산업에서 인공지능 실현을 위해 어떠한 현실 데이터를 어떻게 활용하고 관리할 것인지에 대한 정책

실행 방안을 구분하는 이원적 접근 방식을 취하고 있다. 곧, 개별 산업에서 데이터 활용 전략이

필수적으로, 공통적으로 포함되어 있는 것이다. 우리의 경우에도 통합적인 기반 구축 방안과 함께

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각 분야별 데이터 활용 방안을 좀 더 구체적이고 장기적으로 제시할 필요가 있다.

한편, 중국은 정부 주도로 인공지능 산업 활성화를 추진하고 있는데, 그 간 ICT 정책에서 자국

산업의 성장과 내수 활성화를 위해 폐쇄적인 전략을 취해온 반면, 인공지능 분야에서는 시장 개방과

오픈소스 생태계 구축을 천명하였다는 점에서 의미가 있다. 특히, 인공지능 생태계에 있어서는 개

방·협력형의 생태계를 조성하는 것이 중요한 과제인 만큼, 우리 정부도 글로벌 기업 및 국가간 연구

협력 활동을 강화할 필요가 있다.

독일의 정책은 일본이나 우리나라와 달리 인공지능의 사회경제적 확산을 전방위적으로 포괄하고

있지 않으며, 기술력 확보 차원에서 제조공정의 혁신에 집중하고 있다. 다만, 초기의 ‘Industry

4.0’ 정책에서 대기업 위주의 정책에 대한 실패를 자인하면서 중소기업 육성을 강구하고 있다는

점에 주목할 필요가 있다. 「하이테크전략 2020」의 10대 프로젝트 중 하나로 추진된 ‘Industry

4.0’이 처음에는 민간 주도로 추진되었으나, 중소벤처 기업의 참여를 적절히 이끌어내지 못해 대기

업 위주의 정책으로 변모되면서 정부의 역할을 강조하는 민·관 협력 형태의 ‘Platform Industrie

4.0’으로 방향을 선회하였다는 것이다. 이러한 점을 감안하면, 독일은 인공지능 정책에 있어서도

지역 클러스터 육성, 중소벤처 기업을 지원하는 연구 거점 사업 등 정부 주도의 투자 정책을 확대해

나갈 것으로 예상한다. 뿐만 아니라 독일이 그간 각 산업 영역별 융합화를 강조하기 보다는 강점이

있는 제조업의 혁신에 집중해왔다는 점에서, 이번에 발표될 인공지능 전략이 서비스 영역에서의

발전적 방향을 어떻게 제시할 것인지에 귀추가 주목된다.

끝으로 캐나다는 인공지능 클러스터의 구축에 주력하고 있는데, 이를 참조하여 국내에 부재한

인공지능 거점 도시를 확대·육성할 필요가 있다. 현 정부는 국정운영 5개년 계획 및 100대 국정과

제로 총 사업비 1조 원 규모의 “AI 기반 창업 단지 조성”을 추진 중이다. 캐나다 사례처럼 이러한

거점화 전략을 정부가 주도하되, 민간에서 대학, 산업계, 연구계 등 혁신 체인저들의 적극적인 참여

를 유도해 향후 민간에서 자체적으로 연구 협력을 활성화 할 수 있도록 할 필요가 있다. 다만, 정부는

세제 혜택이나 인력 교육 지원, 지자체 정책과 연계·통합 등을 통해 거점 지역의 활성화를 위한

인센티브 지원에 집중할 필요가 있다.

Ⅳ. 정책 제언

인공지능 시장은 이제 막 변곡점을 넘어서는 초기의 단계이므로 정부가 적극적으로 개입하여

균형 잡힌 생태계를 구축해 나가는 것이 중요하다고 생각된다. 특히, 글로벌 시장에서 인공지능

기획시리즈 – 인공지능

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관련 기술 경쟁이 가속화되고 있는 가운데, 경쟁력 있는 국내 스타트업을 육성하는 것이 매우 중요한

과제라고 본다. 시장조사기관인 CB insights에서 발표한 ‘AI 100’ 리스트에 우리나라 스타트업은

의료영상 진단업체인 ‘Lunit’이 유일하게 선정될 정도로 생태계 기반이 취약한 상황이기 때문이다.

인공지능의 구현을 위해서는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 인프라 부문에서 다양한 전문 기업이 필수적

인 만큼, 세부 분야별로 맞춤형 기업지원 정책을 추진하여 유망한 강소기업을 육성할 필요가 있다.

또한, 도전적 과제를 수행하는 챌린지형 R&D 사업을 범정부 차원의 거대 프로젝트로 확대하여

자금 조달에 대한 리스크 없이 중소, 벤처기업들이 도전적 연구를 수행할 수 있는 연구 환경을 조성

하는 것이 하나의 방안이 될 수 있다. 이러한 챌린지형 R&D는 단순히 포상, 상금 등의 인센티브를

부여하는 경진대회 성격으로 진행되어서는 안 되고, 장기적인 계획 하에 특정 기술의 고도화 달성에

집중해야 할 것이다. 즉, 다양한 주제를 해결하기보다는 민간 확산이 시급한 영역에서 목적 지향적인

과제(이를 테면 미세먼지 대책, ITS 지능화, 자율주행 미션, 드론을 이용한 재난 구출 등)를 특정하

여 이를 점진적으로 해결하는 형태가 바람직하다. 예를 들면, 드론 챌린지의 경우 매년 재난 현장의

난이도를 높임으로써 관련 미션 달성을 위한 기술적 고도화를 추구하는 것이 인공지능 연구의 민간

확산이라는 측면에서 파급효과가 더욱 클 것으로 본다.

우리나라에서 인공지능은 사회적 편의 및 경제적 이익 등 유용성 측면보다는, 노동시장에서의

일자리 감소, 세금 부여 논란, 차별적 편견 조장, 알고리즘 오류 등 역기능 우려가 먼저 이슈화되는

경향이 있다. 인공지능의 도입에 따른 우려와 준비는 여러 산업 관계자들과 연구자, 그리고 정부와

민간이 점진적으로 사회적 합의점을 찾고 공감대를 형성해 나가야 할 장기적 과제이다. 이에 따라

정부의 입장에서는 적극적인 역할을 통해 인공지능에 대한 투자를 지속해 나가야 할 것이다. 또한,

기초 원천기술 개발에 대한 투자를 강화하면서도 응용 영역에서의 제품 및 서비스 활성화를 도모한

다거나 우수한 ICT 역량을 보유한 국내 인재에 대한 전문교육 위주의 정책 등 우리나라의 강점이

부각되는 영역에 정책 역량을 집중하는 전략적 모색이 요구된다.

[ 참고문헌 ]

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[2] Tim Button, “An Overview of National AI Strategies,” 2018.

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[5] White House, “Preparing For the Future of Artificial Intelligence,” 2016. 10.

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[10] 산업연구원, “각국의 인공지능(AI) 선점을 위한 개발경쟁 실태 -한·미·일·중을 중심으로-”, 산업경제분석,

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[11] 日本経済再生本部, ｢未来投資戦略2017: Society5.0の実現に向けた改革｣, 2017.

[12] 日本経済再生本部, ｢日本再興の戦略2016: 第４次産業革命に向けて―｣, 2016.

[13] 経済産業省,「新産業構造ビジョン」⼀⼈ひとりの、世界の課題を解決する⽇本の未来, 2017.

[14] CIFAR, Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy, 2017.

[15] CIFAR, “A Brief History of AI [in Canada],” 2018. 3. 2.

[16] 経済産業省, データの利用権限に関する 契約ガイドライン, IoT推進コンソーシアム, 2017. 5.