[NIA] 지능정보사회 - 지능화시대의 새로운 생산 3요소: 데이터, AI, 알고리즘

 

 

 

 

■ 목차

 

"지능화시대의 새로운 생산 3요소: 데이터, AI, 알고리즘"

 

Ⅰ. 미래 혁신을 주도하는 지능기술
Ⅱ. 새로운 부국(富國)의 매커니즘 : 데이터×AI×알고리즘
Ⅲ. 지능화 시대 ‘생산 3요소’ 확대 전략 

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I. 미래 혁신을 주도하는 지능기술

 

 

1. 지능화 시대를 견인하는 지능기술(Pax Technica)

 

 

□ 지능기술은 새롭고 혁신적인 지능화 시대로의 급속한 전환을 주도

 

- 기계가 제조업 자동화로 산업화를, 컴퓨터·인터넷 등 정보기술이 서비스업 자동화로 정보화를 주도했다면 지능기술은 인간·사물의 사고 능력을 강화시키고, 사고 능력을 산업화·보편화해서 사회 전체의 지능화 촉진

 

- (지능화 : 사고 능력의 상용화) 지능기술로 모든 사물이 지능화되고 자율적으로 동작해 최적의 해결책을 찾고, 알고리즘 기반의 사고 능력이 상용화되어 각종 상황의 특성을 최대한 반영한 최상의 서비스 제공

 

 

□ 지능기술은 인지➜사고·판단➜행동·제어 등의 단계를 통해 지능화를 실현. 지능화된 사물간 연결로 현실세계를 효율화·최적화

 

- (인지: Sense) IoT 등을 통해 사물이 가진 정보(데이터)를 실시간으로 센싱

 

- (사고·판단: Think) 센싱된 데이터를 기반으로 AI기술과 빅데이터 분석을 통해 생각하는 알고리즘을 만들고 반복 학습을 통해 정교화

 

- (행동·제어: Act & Control) 알고리즘을 통해 분석된 결과를 현실세계에 적용

 

 

 

2. 지능기술의 핵심 3요소 : 데이터·AI·알고리즘

 

 

□ 지능기술은 ‘데이터·AI·알고리즘’이 핵심

 

- 지능기술에서는 정보(데이터)가 생성된 후의 단계, 즉 정보를 탑재한 사물 스스로 생각하는 방식(알고리즘)을 만드는 단계가 중요하기 때문에 알고리즘 설계·생성을 위한 데이터의 양과 품질이 가장 중요

 

- 지능기술·서비스를 근본적으로 차별화시키고 부가가치를 높이기 위해서는 동일 문제에 다양하게 접근할 수 있는 알고리즘이 필요

 

 

 

 

 

 

□ 생산 3요소(토지·노동·자본)+지능사회 3요소(데이터·AI·알고리즘)=미래 경쟁력

 

- 데이터·AI·알고리즘을 기반으로 하는 지능기술은 ‘생각(사고)하는 능력’을 바탕으로 반복 학습과 사고를 통해 스스로 끊임없이 혁신하고 제품이나 서비스, 과업을 지속적으로 개선시키고 고도화

 

- 지능기술이 상호 영향을 주고받으면서 4차 산업혁명을 위한 동력으로 작동하고, 새로운 지능경제(Intelligent Economy)를 촉진

 

 

□ 데이터·AI·알고리즘 등의 지능기술이 모두 연계돼야 최적의 서비스·생산성 실현

 

- 데이터·AI·알고리즘은 별개의 요소나 기술로 존재하는 것이 아니며, 일시에 모두 연계되어야 최적의 지능형 서비스와 부가가치를 창출

 

 

 

 

II. 새로운 부국(富國)의 매커니즘 : 데이터×AI×알고리즘

 

 

1. 기업(국가) 경쟁력을 결정짓는 인프라 : 데이터(Data􀀁 First)

 

 

□ 지능화 시대에는 모든 것의 연결과 데이터화(Datafication)로 혁신이 촉발

 

- 지능화 시대에 사람은 가장 효율적인 결과를 얻을 수 있는 알고리즘을 만들고, 그 알고리즘에 따라 데이터를 분석해서 활용

 

- 모든 것이 연결·지능화되면 상황인식(Context Awareness)이 가능하고, 이를 통해 생산된 방대한 상황인식 데이터를 분석한 부가가치 창출이 중요

 

- 빅데이터를 특정 비즈니스에서만 활용하는 수준이 아닌, 대부분의 서비스를 데이터로 구축 하게 될 것

 

 

 

 

 

다양한 사회문화적 서비스와 결합한 서비스가 다수 발생다양한 사회문화적 서비스와 결합한 서비스가 다수 발생

 

 

 

2. 세상을 혁신하는 생활 속의 기술 : AI (AI Everywhere)

 

 

□ 데이터 폭증, 획기적인 알고리즘과 컴퓨팅 파워의 등장이 AI 발전의 돌파구(Break through)로 작용하면서 제3차 AI 붐이 도래

 

- AI 서비스 개발의 본질은, 이른바 ‘소비자 눈높이’를 넘어 ‘진정한 사용자 관점’에서 새로운 상품과 서비스를 제공하기 위한 것

 

- 따라서 제품보다는 개인의 니즈를 반영한 생산이나 서비스 제공에 더 많은 가치를 두는 시대의 변화에 맞춰 AI 기반의 서비스도 발전

 

- AI 기술을 기반으로 하는 서비스는 이미 다양한 부분에서 상용화

 

 

□ AI 활용을 전제로 공공서비스나 기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이 필요

 

 

 

3. 팩트를 해석하는 중요한 관점 : 알고리즘 (Data Storyteller)

 

 

□ 지능화 시대에는 HW와 SW를 넘어 알고리즘이 경쟁력의 핵심으로 부상

 

- 기존에 일반적으로 논의되던 알고리즘이 방법론으로서의 알고리즘이었다면, 지능화 시대의 알고리즘 개념은 모델로서의 알고리즘

 

- 우리는 이미 정보(데이터)와 알고리즘이 지배하는 세상으로 진입했으며, 지능화 시대에 알고리즘은 기술적 개념이 아닌 새로운 개념

 

- 데이터와 AI 기술을 결합해 차별화된 서비스나 최적의 결과를 찾아내는 지식 알고리즘이 경쟁력으로 작용

 

 

□ 알고리즘 기반의 사회가 정상적으로 작동할 수 있는 매커니즘 확립 필요

 

- 블랙박스화 된 알고리즘의 ‘편견’으로 주거·취업·취학·인종·성별의 차별화나 알고리즘으로 인한 복잡성 때문에 통제가 어려운 상황도 발생 가능

 

- 인간은 배제된 가운데 알고리즘이 시키는 대로 받아들이거나 알고리즘이 움직이는 세상에서 인간의 비판적 사고가 마비될 우려도 상존

 

- 이러한 우려를 사전에 차단하고, 알고리즘이 움직이는 세상에서 인간이 비판적 사고를 하면서 알고리즘으로 인한 복잡성의 한계에서 벗어나기 위해서는 ‘알고리즘 설명책임(accountability)’ 등에 대한 준비도 필요

 

 

 

III. 지능화 시대 '생산 3요소' 확대 전략

 

 

1. 지능화 시대를 위한 대응 가속화

 

- 지능기술이 글로벌 경제사회에 크게 영향을 미칠 것으로 예상되면서 각국 정부나 기업은 기술 선도나 서비스 선점을 위한 전략 수립과 프로젝트 추진

 

 

2. 지능화 시대 경쟁력 확보를 위한 대응 방안

 

 

□ 데이터 인프라를 구축, 국가 SoC로 활용할 수 있는 방안 마련

 

- 국가·기업·대학·연구기관이 보유한 모든 분야의 실시간 데이터를 기계가독형으로 만들고, 공통적으로 이용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축

 

- 교통·에너지·인프라 관리 등 여러 분야가 공통으로 이용할 수 있는 DB(3차원 지도정보, 영상정보, 환경정보, 사람·물건·자동차정보, 타업종 간 데이터 유통 촉진 정보 등)를 정비

 

 

□ AI 활용을 위해 부처·분야·기업뿐만 아니라 국내외를 초월해 협력하고, 글로벌하게 선도할 수 있는 범국가적 전략을 수립

 

- AI의 사회적 활용을 위해 세제나 도입에 대한 지원을 강구하고, 중소기업·지역경제 활성화를 위한 적극적 도입 지원과 함께 벤처기업의 자금 조달이나 세제 등의 환경 정비를 도모

 

- AI 연구개발을 비즈니스 창출로 연계하기 위해 모두가 협력할 수 있는 장(場)을 마련해 오픈이노베이션을 추진하고, 사회적 활용 촉진을 위한 규제개혁·룰 정비·표준화·플랫폼 구축을 추진

 

- AI와 인간사회에 대한 윤리·법 등을 포함한 인문사회과학, 자연과학의 폭넓은 검토와 함께 AI에 대한 사회적 수용성 제고

 

 

□ 데이터를 비즈니스 관점에서 해석해 분석하고 분석 모델(알고리즘)을 개발할 수 있는 산업별 맞춤형 데이터 사이언티스트 발굴과 집중 육성

 

 

 

 

 

** 출처: [NIA] 지능정보사회 - 지능화시대의 새로운 생산 3요소: 데이터, AI, 알고리즘