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미래 30년을 대비하는 과학기술전략: 인공지능의 활용과 공존

한림연구보고서 155-1

◈ 목차

1. 서론

2. 인공지능 기술 및 분야 발전 전망

3. AI 기술 발전 전망 및 국내 산업의 새로운 도약 전략

4. 생성 AI 시대 산업과 사회 대전환

5. 인공지능의 발전과 신뢰성 기술 전망

6. 인공지능 시대, 물리학자의 역할

7. 인공지능이 불러온 생명과학 연구 혁신

8. 공정한 인공지능을 위한 기술과 발전 전망

9. 지속 가능한 AI와의 공존을 위한 윤리와 규제

10. 소결

◈본문

1. 서론

  최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 상상을 초월할 만큼 비약적인 발전을 이루어왔다. 특히 2022년 11월 오픈AI에서 출시한 챗GPT는 초거대 언어모델 기술이 실생활에 본격적으로 도입되는 계기가 되었으며, 이는 사회 각 분야에 큰 변화를 가져왔다. 인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아닌, 현재의 기술로 자리매김하며 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업, 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이러한 기술의 발전은 인간의 삶을 더 편리하고 효율적으로 만들어주는 동시에, 새로운 문제와 도전을 불러일으키기도 한다.

  인공지능 기술의 급격한 발전 속도와 그 영향력은 30년 후의 기술 발전 및 활용 방안을 예측하는 것을 어렵게 만든다. 그러나 미래를 준비하고 적절한 정책을 마련하기 위해서는 현재의 기술 동향과 발전 방향을 면밀히 분석하고, 가능한 시나리오를 바탕으로 예측하는 노력이 필요하다.

  따라서 이러한 기술들이 현재 산업과 일상생활에서 어떻게 활용되고 있는지 분석하고, 외국에서의 개발 현황, 다양한 학문 분야에서의 접목 사례 등을 통해 앞으로의 발전 방향과 그 가능성을 예측해 보고자 한다. 또한 인공지능의 공정성과 윤리 및 규제 문제에 대해서 다루고자 한다. 이를 통해 우리는 인공지능의 미래를 보다 명확히 이해하고, 그에 맞는 준비를 할 수 있을 것이다.

  40년 전만 해도 인공지능은 마치 공상과학 소설 속에나 나오는 환상에 가까운 기술로 여겨졌다. 운전자 없는 자율주행 자동차, 인공지능 비서, 지능형 로봇들은 영화나 만화 속 상상일 뿐, 가까운 미래에 현실이 될 것이라고 믿는 사람은 거의 없었다. 그러나 2012년 AlexNet의 혁신적인 발표 이후 딥러닝 기반 AI 기술은 믿기 어려울 정도로 빠르게 발전했다. 초기에는 AI 학자들조차 딥러닝의 성능과 지속 가능성에 대해 반신반의하는 경향이 있었지만, AlphaGo, ResNet, GAN, 트랜스포머, 확산 모델 등 획기적인 기술의 등장으로 다양한 분야에서 기존의 난제를 해결할 수 있음을 보여주며 딥러닝 기술은 학계와 산업계의 표준으로 자리 잡았다.

  딥러닝 기반 AI 기술의 발전에는 새로운 아키텍처와 학습 알고리즘의 개발도 큰 기여를 했지만, 최근의 경향은 ‘scaling law’, 즉 규모의 법칙이 주도하고 있다. 대규모 GPU와 방대한 학습데이터로 훈련된 챗 GPT와 같은 초거대 언어모델은 천문학적인 자원이 투입되었고, 예상을 뛰어넘는 결과를 보여주었다. 이러한 초거대 인공지능 모델 개발은 당분간 가속화될 것으로 예상되며, 아직 한계에 도달했다고 보기에는 이르다. 단순한 언어모델을 넘어 이미지, 비디오, 음성, 텍스트 등을 복합적으로 분석하고 이해하는 멀티 모달 AI와 로봇, 가전, 기계 등 물리적인 기기에 결합하는 임바디드 AI로의 확장이 본격화되고 있으며, 많은 사람들은 이러한 발전이 범용인공지능(AGI)의 도래를 예고하고 있다고 믿고 있다.

  인공지능은 21세기 기술 혁신의 중심에 있으며, 이 중 미국과 중국이 AI 개발과 투자에서 세계를 선도하고 있다. 이 두 나라는 각각 고유한 전략과 강점을 바탕으로 AI 경쟁을 주도하고 있으며, 그 결과는 향후 글로벌 기술 발전의 방향을 결정짓는 중요한 요소가 될 것이다.

  미국의 AI 분야 강점은 세계 시장을 지배하는 실리콘 밸리의 글로벌 기업들과 최고의 연구 능력에서 기인한다. 마이크로소프트, 구글, 애플 등의 기업은 컴퓨터와 휴대폰에 필수적인 소프트웨어 인프라와 AI 서비스를 제공하고 있으며, 아마존, 넷플릭스, 메타(페이스북), 트위터 등은 클라우드, 인터넷 미디어, 소셜 미디어 및 마이크로블로깅 서비스 분야에서 시장을 선도하고 있다. 이러한 글로벌 플랫폼 기업들은 사용자 데이터를 기반으로 AI 기반 인식 기술과 추천 시스템을 개발하고, 지속적인 혁신을 이루고 있다. 미국 기업들은 또한 구글의 딥마인드 인수와 마이크로소프트의 오픈AI 투자와 같은 사례에서 볼 수 있듯이, 세계적 수준의 연구진을 유치하고 기술 발전을 주도하기 위해 기술 기업에 대한 투자를 우선시하고 있다.

  미국의 AI 발전 전략은 국방연구진흥기관 방위고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)을 통해 이루어져 왔다. DARPA는 1968년부터 카네기멜론대학교와 협력하여 군용 자율주행 자동차 개발 프로젝트를 진행했으며, 2005년 DARPA 그랜드 챌린지를 통해 자율주행 기술의 가능성을 확인했다. 이 기술은 이후 구글, 웨이모, 테슬라와 같은 민간 기업에 이전되어 상용화되었다. 또한 챗 GPT의 근간이 되는 기술도 DARPA와 미국 표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)가 함께 추진한 기계 자동 독해 프로그램(machine reading program)의 결과물이다. 이처럼 미국은 장기적인 연구 기획과 투자, 민간 기업과의 협력을 통해 AI 기술을 발전시키고 있다.

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