제목 | 2021 인공지능(AI) 중요 이슈 및 전망 |
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분류 | 성장동력산업 | 판매자 | 김민성 | 조회수 | 41 | |
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용량 | 8.74MB | 필요한 K-데이터 | 3도토리 |
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2021 인공지능(AI) 중요 이슈 및 전망.pdf | 8.74MB | - | - | - | 다운로드 |
데이터날짜 : | 2021-12-07 |
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출처 : | 정보통신정책연구원 |
페이지 수 : | 40 |
[ 목 차 ]
요약문
1. 서론
2. 부문별 주요 이슈
3. 2022년 국내 AI 전망
참고문헌
AI와 같이 짧은 주기로 발전을 거듭하는 분야에서 시의성 있고 효과적인 정책 수립을 위해서는 종합적인 관점에서 최신 동향을 빠르게 파악하는 것이 중요하다. 이에 본고에서는 연구, 인재, 산업, 정치에 이르기까지 AI 분야 최신 동향을 다각도에서 제공하는 State of AI Report의 2021년 내용을 살펴봄으로써, 글로벌 AI 최신 트렌드를 파악함과 동시에 이를 기초로 향후 12개월 내에 국내 AI 분야에서 발생할 일들을 예측하였다. 우선 연구 부문에서는 Transformer 구조가 NLP 분야를 넘어 타 분야로 빠르게 확장하고 있으며, 전 세계적으로 대형언어모델의 개발이 가속화됨에 따라 몇몇 국가에서는 그들만의 고유한 모형을 개발하고 있는 것으로 나타났다. 또한, ML 성능 최적화를 위한 JAX 프레임워크가 대중적인 ML 프레임워크로 부상하고 있다. 인재 부문에서는 1980년까지만 해도 AI 연구 실적이 전혀 없었던 중국이 오늘날 가장 많은 양질의 AI 연구를 발표하는 국가가 되었으며, 빅테크 기업이 유명 대학과의 연구 협력을 지속하면서 AI 연구의 탈민주화가 진행되고 있는 것으로 나타났다. 산업 부문에서는 AI·데이터 기업 생태계가 대형 IPO를 통해 성숙 단계에 진입하였으며, 여러 분야에서 상용화 사례가 발견되었다. 또한 AI 커뮤니티는 MLOps의 핵심이 모형 중심(model-centric)에서 데이터 중심(data-centric)으로 바뀌는 현상에 대해 주목하고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 정치 부문에서는 2021년 AI 주요 이슈 및 전망 : State of AI Report 2021를 중심으로요 약 문 김 경 훈 정보통신정책연구원 연구위원 *khkim@kisdi.re.kr, 043-531-4050 *현 정보통신정책연구원 ICT데이터사이언스연구본부 미래예측분석센터 노 희 용 정보통신정책연구원 부연구위원 *heeyongnoh@kisdi.re.kr, 043-531-4312 *현 정보통신정책연구원 ICT데이터사이언스연구본부 미래예측분석센터 2021년 AI 주요 이슈 및 전망 : State of AI Report 2021를 중심으로 AI Safety가 연구자들 사이에서 주목받고 있으며, EU의 AI 규제 법안(AIA) 발의 내용이 강조되었다. 향후 12개월 내에 국내 AI 분야에서 발생할 일들을 에상해보면 다음과 같다. 우선 연구 부문에서는 AI 학습 및 추론에 요구되는 H/W 인프라의 투자 규모가 거대화함에 따라, AI 기술개발 분야의 이분화 현상이 가시적으로 드러나게 될 것이다. 또한, 한글 맞춤형 Transformer 모형의 개발 및 배포가 가속화될 것으로 예상되는 가운데, 해외 Eleuther AI의 시도와 유사하게 Transformer 기반의 초거대 AI 모형을 오픈소스로 배포하는 사례도 등장할 것으로 예상된다. 인재 부문에서는 학령인구 절벽과 AI 개발자 임금의 양극화로 인해 지방 중소기업의 AI 전문인력 고용이 더욱 어려워질 것으로 예상된다. 산업 부문에서는 AI의 효율적 학습 및 추론을 위한 데이터 전처리 또는 가공 기업의 성장세가 두드러질 것으로 예상되며 이 중 일부 기업은 성공적인 IPO를 통해 유니콘 기업으로 성장할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, AI 기술 발전과 정부의 정책적 노력에 힘입어 산업 현장에서의 AI 도입이 그 어느 때보다도 활발해질 것으로 전망된다. 마지막으로 정치 부문에서는 전 세계적으로 신뢰할 만한 AI(Responsible AI)의 중요성이 증대됨에 따라 국내에서도 AI Safety를 전문으로 하는 기업이 등장할 것이며, EU의 AI 규제를 기초로 한 리스크 접근 방식의 다양한 AI 규제 법안이 발의되거나 가이드라인이 만들어질 것으로 예상된다.
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