< 목 차 >

Ⅰ. 2021년 스탠포드 AI 인덱스 주요 특징과 결과

Ⅱ. AI 인덱스의 변화 방향과 시사점

◇ 2021년 스탠포드 AI 인덱스 주요 특징 및 결과 o HAI는 이전(’19)보다 세분화‧다양화된 지표로 2019~2020년 AI 생태계 트렌드를 분석한 내용을 담은 4번째 보고서를 발표(’21.3) o 2021년 보고서에는 시대적 상황을 고려하여 코로나19가 AI 기술, 연구개발, 경제 분야에 미친 영향에 관한 내용이 포함 - (기술성과) AI 기업들은 팬데믹 동안 기계학습(Machine Learning, ML) 기술을 활용하여 코로나19 관련 약물(신약물질)을 발견 - (경제) 팬데믹 동안 AI 고용과 민간 투자 모두 증가하여, 코로나19가 AI 경제 부문에 부정적 영향을 미치지 않았음을 알 수 있음 - (연구개발) 비대면 방식의 컨퍼런스가 확대됨에 따라 AI 관련 컨퍼런스 참석자 수가 오히려 급증하게 되는 현상이 발생 < 2021년 스탠포드 AI 인덱스 분야별 주요 결과 >  연구개발 • 코로나19 팬데믹에도 AI 연구개발 분야는 양적으로 성장 • 중국, AI 저널 논문 인용에서 처음으로 미국을 추월했지만, 컨퍼런스논문 인용에서는 여전히 미국이 앞서는 중  기술성능 • 몇몇 기술 분야(자연어 처리 등)에서 AI가 인간 수준을 넘어섰으며, AI 기술을 활용해 실질적인 성과를 거두는 분야가 등장 • 급격히 발전하고 있는 AI 기술의 부작용에 대응할 수 있는 기술의필요성 증대  경제 • 코로나19에도 불구하고 AI 관련 고용과 투자는 유지 또는 증가 • 하지만 상대적으로 소수의 기업에 투자가 집중되어 기업 간 투자 격차는 심화  교육 • 점차 다양한 기술(skill)과 수준의 AI 교육이 늘어나고 있으며, AI 교육에 대한 대학들의 투자도 확대 • 박사 학위를 취득한 AI 전문인력이 증가하면서, 이들의 산업계 진출도 상대적으로 증가  윤리 • AI 윤리에 관한 관심은 이전보다 높아지고 있지만, 절대적으로는 여전히 낮은 수준이며 관련 벤치마크 등 모니터링 수단도 부족 • 실제 제품‧서비스 제공 환경에서 AI 윤리를 준수할 수 있는 기술적측면의 AI 윤리 실현 방안 논의의 필요성 제기  다양성 • AI 분야 중 특히, 학계의 성별‧인종 다양성은 여전히 낮은 수준 • 하지만 학계 내 다양성 관련 커뮤니티의 활동은 점차 활발해지는 추세 정책 및 국가전략 • 각국 정부는 AI 전략을 수립하고, AI의 사회적 부작용 완화를 위해 노력• 하지만, 미국의 경우 AI 관련 정책이 기술‧산업 분야에 상대적으로 집중◇ AI 인덱스의 변화 방향과 시사점 AI 인덱스의 변화 방향 NIA S.T.E.P AI 인덱스 발전을 위한 시사점 활용 분야 추가 è ① 활용 효과 측정을 위한 분야별 맞춤 지표 발굴역기능 지표 확대 è ② 역기능 모니터링 기능 강화 및 제도화 방안 마련정책 분석기능 강화 è ③ 정책 수요 발굴을 위한 지표 간 연관 분석 확대① 활용 효과 측정을 위한 분야별 맞춤 지표 발굴 변화 방향 Ÿ AI를 활용해 성과를 거두고 있는 분야를 조사해 AI 활용 모범사례를축적하고 분야별 AI 활용 변화양상을 분석 - AI는 분야별로 목적에 따라 각각 다른 형태로 적용이 되며, 효과는 각각 다른 형태‧시점에 발생하기 때문에 명확한 식별이 어려움 - 따라서, 분야별 AI 활용에 따른 효과 등의 정확한 측정과 분석을 위해서는각 분야의 특성이 반영된 지표*가 필요 * (예) 스마트 시티 인덱스, AI 에너지 효율 인덱스 ② 역기능 모니터링 기능 강화 및 제도화 방안 마련 변화 방향 Ÿ AI 확산에 따라 사회적 부작용에 대한 우려가 커지면서, 윤리‧다양성지표를 확대해 관련 분야 모니터링을 강화 - 상대적으로 기업들은 윤리‧다양성 문제*에 관심이 낮고, 윤리‧신뢰성 수준을 객관적으로 측정 가능한 벤치마크도 부족 - AI 윤리 정책 도구* 간 연계 체계를 강화하고 이해관계자들이 이를 따르도록유인책을 마련하고, 실제 제품‧서비스에 적용하는 방안을 함께 논의 필요 * (예) 윤리 및 신뢰성 가이드, 벤치마크(AI 인덱스) 등 ③ 정책 수요 발굴을 위한 지표 간 연관 분석 확대 변화 방향 Ÿ 정책 분야에 다양한 지표를 추가해 AI 관련 정책적 의사결정을 지원하고, 데이터 기반의 근거자료를 마련 - AI 관련 예산 규모, AI에 대한 국회의 관심, 공공부문 AI 도입현황등 AI 정책의 종합적 분석을 위해 다양한 지표를 활용 가능 - 이에 더해, 다양한 지표와 데이터 간 연관 분석을 확대해 AI 생태계에대한 이해를 높이고, 잠재적인 정책 수요 발굴 필요