한국의 인공지능(AI) 기술력은 최고 수준 국가인 미국 대비 81% 수준으로 1.8년의 격차가 있다는 분석이 나왔다. AI 기술 전반의 국가별 순위는 미국, 유럽연합(EU), 중국, 일본, 한국 순으로 파악됐다. 한국은 미국을 포함한 주요국 대비 여러 AI 기술 가운데 '단일감각지능 고도화' 기술이 비교적 우수하며 '상식기반 추론 기술'에 약한 것으로 나타났다.
정보통신기획평가원(IITP)은 최근 AI 분야 기술의 주요 동향을 다룬 '인공지능 기술 청사진 2030' 보고서를 발간했다. 보고서는 국내 AI 전문가들을 대상으로 차세대 AI 기술 분류 체계를 기준으로 국내·외 수준과 격차를 진단했다. 이 조사는 국내 최고 AI 전문가를 대상으로 차세대 AI 기술 분류 체계에 대한 한국, 미국, 중국, EU, 일본의 상대적 기술 수준 및 격차를 파악하기 위해 진행됐다. 올해 9~10월 중 AI 전문가 155명 대상으로 진행돼 105명이 응답한 자료를 분석한 결과를 포함하고 있다. AI 대형 신규 연구개발(R&D) 사업(예타) 추진 근거로 활용될 전망이다.
조사는 주요 AI 분야 기술을 21가지로 분류하고 각 기술에 대한 국가별 기술 수준과 격차를 나타냈다. '성장하는 AI' 분류에 자기지도학습, 메타학습, 강화학습, 지식기반 추론 기술, 상식기반 추론 기술, 실세계 변화 적응 기술, 절차적 지식, 학습력량 진단 및 개선, 평생학습, 뇌인지 발달 모사, 연합학습, 모델 경량화 등 12가지 기술을 묶었다. '사회 친화적 AI' 분류에 설명가능한 AI, 견고한 AI, 공정한 AI, 단일감각지능 고도화, 복합대화기술, 에이전트 간 협업 기술, 다중감각인지, 행동지능, 교감형 AI 등 9가지 기술을 묶었다.
미국이 21개 기술 전체의 선두 기준점이 됐다. 미국과 EU는 전체 기술 수준의 평균을 상회했다. 미국의 기술을 100%로 봤을 때 EU가 89.5%, 중국이 85.8%로 뒤를 이었다. 일본은 81.0%였고, 한국은 80.9%로 근소한 차이로 일본에 밀렸다. 기술 수준이 1점 하락할 경우 기술 격차는 약 1개월 늘어나는 것으로 나타났다. 미국 대비 각국 기술 수준의 차이에 따른 시간적 격차는 EU가 1.0년, 중국이 1.3년, 일본이 1.7년, 한국이 1.8년으로 파악됐다. 기술별 시간적 격차의 폭은 '설명가능한 AI'가 기술수준 1점당 1.06개월로 가장 컸고, '자기지도학습'과 '메타학습'이 0.83개월로 가장 작았다.
21개 기술에 대해 한국과 나머지 4개국을 비교한 결과 한국은 '단일감각지능 고도화'에 대한 기술 수준이 상대적으로 가장 우수했다. '상식기반 추론 기술' 수준은 상대적인 약세를 보였다. 1위 미국과 나머지 국가간의 차이가 큰 기술은 '연합학습' 분야였다. 이 분야에서 1위 미국의 기술을 100%로 봤을 때 2위인 중국이 86.0% 수준이었다. 다른 기술 대비 지식기반 추론 기술, 강화학습, 견고한 AI, 공정한 AI, 뇌인지 발달 모사, 평생학습, 설명가능한 AI, 에이전트간 협업 기술, 다중감각인지 등 분야는 선두권(1·2위)의 차이보다 1·5위 차이가 상대적으로 더 큰 분야였다.
보고서의 정의에 따르면 자기지도학습은 소량의 데이터 학습을 위해 사전 지도없이 확보된 데이터에 대해 스스로 규칙을 만들고 검증·보완하는 기술이다. 메타학습은 소량의 데이터 학습을 위해 효율적인 학습방법을 학습하는 기술이다. 강화학습은 이미 학습된 지능을 다양한 제한조건과 반응·작용하며 최적화하는 기술이다. 이 세 가지 기술은 '깊이 성장 AI'라는 중분류로 묶였다.
지식기반추론은 학습된 지식에 들어있는 개념과 인과관계를 학습·추론해 확장하는 기술이다. 상식기반추론은 학습이 필요치 않은 실세계 상식을 이용한 추론해 확장하는 기술이다. 실세계 변화 적응기술은 학습되지 않은 실세계 환경에서 발생한 새로운 문제 적응을 통해 확장하는 기술이다. 절차적 지식은 일련의 절차를 수행해 업무 목표를 달성 가능할 때 필요한 지식을 뜻한다. 이 네 가지 기술은 '범위 확장 AI'라는 중분류로 묶였다.
학습역량 진단 및 개선은 역량과 전략을 스스로 평가·진단하는 방안을 마련하고 역량이 부족하다고 판단되는 경우 부족한 지능을 개선하는 기술이다. 평생학습은 새로운 데이터가 발생할 때마다 이를 자동으로 학습함으로써 지속적으로 지식을 축적·성장하는 기술이다. 뇌인지 발달 모사는 인간의 뇌인지 발달 과정 모사를 통해 끊임없이 학습 하고 성장·진화하는 기술을 개발해내는 것이다. 연합학습은 중앙 서버 지능과 로컬 디바이스 지능이 상호 협업, 학습해 문제를 해결하는 기술이다. 모델 경량화 기술은 컴퓨팅 자원과 데이터를 효율적으로 활용하기 위해 학습 모델을 최적의 조건으로 경량화하는 기술이다. 이 다섯 가지 기술은 '지속 성장 AI'라는 중분류로 묶였다.
설명가능한 AI는 모델의 예측 결과, 의사결정의 근거에 대해 사용자가 납득할 수 있는 수준의 설명이 가능한 지능을 뜻한다. 견고한 AI는 외부의 공격 또는 AI 모델 자체의 각종 잠재적 취약성에 견고한 지능을 의미한다. 공정한 AI는 법·윤리적으로 특정 이해당사자에 편향적·차별적이지 않고 공정한 판단이 가능한 지능이다. 이 세 가지 기술은 '신뢰성있는 AI'라는 중분류로 묶였다.
단일감각지능 고도화는 '단일 감각 지능(언어·청각·시각)'을 고도화하는 기술이다. 복합대화기술은 음성·표정·동작·제스처 등을 종합적으로 인지해 상대방의 의도를 이해·표현하는 기술이다. 에이전트 간 협업 기술은 에이전트간 학습 경험을 공유하거나 협력해 주어진 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 기술이다. 이 세 가지 기술은 '소통하는 AI'라는 중분류로 묶였다.
다중감각인지는 주변 환경, 분위기, 손짓발짓 등 다중 입력을 표현·학습하고 상황을 종합적으로 이해·판단하는 기술이다. 교감형 AI는 표정, 의도 등 정서적 교감을 위해 필요한 감성을 인지·표현하는 기술이다. 행동지능은 복합지능의 표현 순서나 로봇의 동작 등 의사결정된 임무를 실행하기 위한 일련의 절차를 수행하는 지능이다. 이 세 가지 기술은 '공감하는 AI'라는 중분류로 묶였다.
정보통신기획평가원(IITP)은 최근 AI 분야 기술의 주요 동향을 다룬 '인공지능 기술 청사진 2030' 보고서를 발간했다. 보고서는 국내 AI 전문가들을 대상으로 차세대 AI 기술 분류 체계를 기준으로 국내·외 수준과 격차를 진단했다. 이 조사는 국내 최고 AI 전문가를 대상으로 차세대 AI 기술 분류 체계에 대한 한국, 미국, 중국, EU, 일본의 상대적 기술 수준 및 격차를 파악하기 위해 진행됐다. 올해 9~10월 중 AI 전문가 155명 대상으로 진행돼 105명이 응답한 자료를 분석한 결과를 포함하고 있다. AI 대형 신규 연구개발(R&D) 사업(예타) 추진 근거로 활용될 전망이다.
조사는 주요 AI 분야 기술을 21가지로 분류하고 각 기술에 대한 국가별 기술 수준과 격차를 나타냈다. '성장하는 AI' 분류에 자기지도학습, 메타학습, 강화학습, 지식기반 추론 기술, 상식기반 추론 기술, 실세계 변화 적응 기술, 절차적 지식, 학습력량 진단 및 개선, 평생학습, 뇌인지 발달 모사, 연합학습, 모델 경량화 등 12가지 기술을 묶었다. '사회 친화적 AI' 분류에 설명가능한 AI, 견고한 AI, 공정한 AI, 단일감각지능 고도화, 복합대화기술, 에이전트 간 협업 기술, 다중감각인지, 행동지능, 교감형 AI 등 9가지 기술을 묶었다.
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![국가별 AI 기술수준 표. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]](https://image.ajunews.com/content/image/2020/12/29/20201229203413774365.jpg)
국가별 AI 기술수준 표. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]
미국이 21개 기술 전체의 선두 기준점이 됐다. 미국과 EU는 전체 기술 수준의 평균을 상회했다. 미국의 기술을 100%로 봤을 때 EU가 89.5%, 중국이 85.8%로 뒤를 이었다. 일본은 81.0%였고, 한국은 80.9%로 근소한 차이로 일본에 밀렸다. 기술 수준이 1점 하락할 경우 기술 격차는 약 1개월 늘어나는 것으로 나타났다. 미국 대비 각국 기술 수준의 차이에 따른 시간적 격차는 EU가 1.0년, 중국이 1.3년, 일본이 1.7년, 한국이 1.8년으로 파악됐다. 기술별 시간적 격차의 폭은 '설명가능한 AI'가 기술수준 1점당 1.06개월로 가장 컸고, '자기지도학습'과 '메타학습'이 0.83개월로 가장 작았다.
21개 기술에 대해 한국과 나머지 4개국을 비교한 결과 한국은 '단일감각지능 고도화'에 대한 기술 수준이 상대적으로 가장 우수했다. '상식기반 추론 기술' 수준은 상대적인 약세를 보였다. 1위 미국과 나머지 국가간의 차이가 큰 기술은 '연합학습' 분야였다. 이 분야에서 1위 미국의 기술을 100%로 봤을 때 2위인 중국이 86.0% 수준이었다. 다른 기술 대비 지식기반 추론 기술, 강화학습, 견고한 AI, 공정한 AI, 뇌인지 발달 모사, 평생학습, 설명가능한 AI, 에이전트간 협업 기술, 다중감각인지 등 분야는 선두권(1·2위)의 차이보다 1·5위 차이가 상대적으로 더 큰 분야였다.
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![국가별 AI 기술수준 산포도. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]](https://image.ajunews.com/content/image/2020/12/29/20201229203518854513.jpg)
국가별 AI 기술수준 산포도. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]
보고서의 정의에 따르면 자기지도학습은 소량의 데이터 학습을 위해 사전 지도없이 확보된 데이터에 대해 스스로 규칙을 만들고 검증·보완하는 기술이다. 메타학습은 소량의 데이터 학습을 위해 효율적인 학습방법을 학습하는 기술이다. 강화학습은 이미 학습된 지능을 다양한 제한조건과 반응·작용하며 최적화하는 기술이다. 이 세 가지 기술은 '깊이 성장 AI'라는 중분류로 묶였다.
지식기반추론은 학습된 지식에 들어있는 개념과 인과관계를 학습·추론해 확장하는 기술이다. 상식기반추론은 학습이 필요치 않은 실세계 상식을 이용한 추론해 확장하는 기술이다. 실세계 변화 적응기술은 학습되지 않은 실세계 환경에서 발생한 새로운 문제 적응을 통해 확장하는 기술이다. 절차적 지식은 일련의 절차를 수행해 업무 목표를 달성 가능할 때 필요한 지식을 뜻한다. 이 네 가지 기술은 '범위 확장 AI'라는 중분류로 묶였다.
학습역량 진단 및 개선은 역량과 전략을 스스로 평가·진단하는 방안을 마련하고 역량이 부족하다고 판단되는 경우 부족한 지능을 개선하는 기술이다. 평생학습은 새로운 데이터가 발생할 때마다 이를 자동으로 학습함으로써 지속적으로 지식을 축적·성장하는 기술이다. 뇌인지 발달 모사는 인간의 뇌인지 발달 과정 모사를 통해 끊임없이 학습 하고 성장·진화하는 기술을 개발해내는 것이다. 연합학습은 중앙 서버 지능과 로컬 디바이스 지능이 상호 협업, 학습해 문제를 해결하는 기술이다. 모델 경량화 기술은 컴퓨팅 자원과 데이터를 효율적으로 활용하기 위해 학습 모델을 최적의 조건으로 경량화하는 기술이다. 이 다섯 가지 기술은 '지속 성장 AI'라는 중분류로 묶였다.
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![국가별 AI 기술수준 격차 표. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]](https://image.ajunews.com/content/image/2020/12/29/20201229203556967241.jpg)
국가별 AI 기술수준 격차 표. [사진=IITP 인공지능 기술 청사진 2030 보고서]
설명가능한 AI는 모델의 예측 결과, 의사결정의 근거에 대해 사용자가 납득할 수 있는 수준의 설명이 가능한 지능을 뜻한다. 견고한 AI는 외부의 공격 또는 AI 모델 자체의 각종 잠재적 취약성에 견고한 지능을 의미한다. 공정한 AI는 법·윤리적으로 특정 이해당사자에 편향적·차별적이지 않고 공정한 판단이 가능한 지능이다. 이 세 가지 기술은 '신뢰성있는 AI'라는 중분류로 묶였다.
단일감각지능 고도화는 '단일 감각 지능(언어·청각·시각)'을 고도화하는 기술이다. 복합대화기술은 음성·표정·동작·제스처 등을 종합적으로 인지해 상대방의 의도를 이해·표현하는 기술이다. 에이전트 간 협업 기술은 에이전트간 학습 경험을 공유하거나 협력해 주어진 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 기술이다. 이 세 가지 기술은 '소통하는 AI'라는 중분류로 묶였다.
다중감각인지는 주변 환경, 분위기, 손짓발짓 등 다중 입력을 표현·학습하고 상황을 종합적으로 이해·판단하는 기술이다. 교감형 AI는 표정, 의도 등 정서적 교감을 위해 필요한 감성을 인지·표현하는 기술이다. 행동지능은 복합지능의 표현 순서나 로봇의 동작 등 의사결정된 임무를 실행하기 위한 일련의 절차를 수행하는 지능이다. 이 세 가지 기술은 '공감하는 AI'라는 중분류로 묶였다.
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![[사진=게티이미지뱅크]](https://image.ajunews.com/content/image/2020/12/29/20201229203319248127.jpg)
[사진=게티이미지뱅크]