< 목 차 >

  1. 보고서 개요

  2. 글로벌·국가 수준 영향 분석 사례

  3. 산업 수준 영향 분석 사례

  4. 조직 수준 영향 분석 사례

  5. 정책적 시사점

13조억 달러 뒤의 공식 ○ McKinsey Global Institute(2018)는 AI의 세계 경제 영향력에 관한 분석 보고서에서 2030년까지 AI가 전 세계적으로 약 13조억 달러, 연간 1.2%의 GDP 상승효과를 가지고 올 것으로 분석 ○ AI에 대한 미래 전망을 그리는 보고서, 신문기사, 정책자료 등에서는 계속해서 “13조억 달러”를 AI의 경제적 잠재력을 대표하는 지표로 활용하고 있으나, 해당 수치를 도출한 방법론에 대해서는 상대적으로 무관심○ 본 보고서는 앞서 언급한 McKinsey Global Institute의 보고서를 포함하여 AI의 경제적 영향을 분석한 연구물에서 차용한 방법론의 사례 및 특징을 살펴보고, 이를 통해 얻을 수 있는 정책적 시사점을 제시방법론에 주목하는 이유 ○ AI 확산에 따른 경제 전망 또는 영향 분석 결과가 아닌 방법론에 주목하는 이유는 크게 두 가지로 정리됨○ (영향 발생 경로 파악) AI의 경제적 영향을 분석한 연구물의 방법론은 AI가 범용 기술로서 어떠한 경로를 거쳐영향을 발생시키는지 기존 이론 및 연구를 토대로 제시 ○ (정책 개입 지점 발굴) AI의 영향이 발생하는 경로를 파악함으로써, 영향의 확대를 위해 어떠한 정책적 개입이 가능한지 근거에 기반한 의사결정 가능 [사례] Gillham 외. (2018). The Macroeconomic Impact of Artificial Intelligence. (영향 발생 경로) AI는 흔히 인간 지능의 확장과 노동 대체 등을 통해 생산성을 향상함으로써 경제적 가치를 창출하는 것으로 인식되지만, 본 연구에서는 생산성 향상 경로 및 제품 향상(예: 개인 맞춤, 시간 절약, 상품 효용) 경로를 모두 분석 (정책 개입 지점) 위의 방법론에 따른 분석 결과, 소비재 및 교육·금융·의료 등의 서비스업에서 AI의 경제적 가치 창출 효과가 증가할 것으로 기대할 수 있으며 소비자의 구매를 원활히 하기 위한 정책적 개입이 중요분석대상 수집 ○ 본 보고서에서 분석대상으로 삼은 연구물은 다음의 세 단계를 거쳐 선정됨 -  “Artificial Intelligence(AI)”, “Impact”, “Business/Industry/Economy”, “Measurement/Metrics/ Modeling”을 키워드로, 2022년 3월 20일 기준 Google Scholar에서 검색 가능한 보고서 및 논문 수집- ‚ 검색된 보고서 및 논문의 초록 내용을 검토하여 해당 연구물이 AI의 경제적 효과를 실증 분석한 경우에만 분석대상으로 분류 - ƒ 검색된 보고서 및 논문의 본문 내용을 검토하여 AI의 경제적 효과 실증 분석 방법이 유사한 연구물을 12개로 범주화하고, 범주별로 1개씩 총 12개의 연구물 선정 Œ 자료 검색 ⇒  분석대상 1차 선정 ⇒ Ž 분석대상 2차 선정 Google Scholar 관련 키워드 검색 초록 검토 후 실증 분석 연구물 37개 선정 본문 검토 후 유사 방법론 제외한 12개 최종 선정분석대상 특성 ○ 분석대상으로 선정된 12개의 연구물은 분석대상 수준, 접근방식, 데이터 형식에 있어서 다음의 특징을 가짐- (수준) 크게 글로벌·국가 수준, 산업 수준, 기업 수준으로 분류되며, 글로벌 컨설팅 기업이 주로 거시경제 관점에서 글로벌·국가 수준의 분석을 하는 반면, 학술 논문은 미시경제 관점에서 산업·기업 수준의 분석 경향을 보임- (접근방식) 경제적 영향의 항목을 세분화하여 추정한 뒤 이를 합산하는 상향식(bottom-up) 접근방식과, 세분화 없이 계량경제학적으로 글로벌·국가 단위 영향을 분석하는 하향식(top-down) 접근방식으로 나뉨- (데이터 형식) 연구 목적 및 데이터 가용성에 따라 GDP, 투자액, 매출 등 실물경제를 반영하는 하드 데이터와 기업 관계자 및 직원, 관련 분야 전문가 등의 주관적 의견을 묻는 소프트 데이터로 나뉨 보고서 구성 ○ 이하의 보고서에서는 글로벌·국가, 산업, 조직 등 세 가지 수준으로 나누어 AI의 경제적 영향을 분석한 연구물의 사례를 제시하고 향후 AI 정책 추진을 위한 시사점 제시 - AI의 경제적 영향 분석 연구는 현재까지는 탐색적으로만 시도되고 있어, 사례 소개 부분에서는 방법론의 엄밀성을 평가하기보다 가정, 접근방식, 데이터 수집 방법을 효과적으로 제시하는 데 초점을 맞춤