인공지능(AI)은 대표적인 4차 산업혁명 대응기술이다. 알고리즘 개선을 통한 인지능력 향상 등 인공지능 기술 자체가 가지는 의미 외에도, 범용 정보기술(IT) 기술로서 자율주행, 스마트 산업 등 연관 산업의 활용 잠재력이 매우 커 글로벌 경쟁이 치열하다.
우리나라 역시 21년 과기정통부 예산의 13%를 인공지능 관련 분야로 편성하고 있다. 특히 디지털 뉴딜 정책의 시행으로 이른바 DNA(Data, Network, AI)로 대표되는 기반 기술을 통해 디지털 사회로의 전환을 앞당긴다는 계획이다.
인공지능의 다양한 가치와 활용성만큼이나 이 기술이 갖는 사회경제적 파급효과는 연구·개발(R&D)을 비롯한 여러 관점의 화두를 우리 사회에 던지고 있다.
이러한 상황에서 우리 사회는 인공지능을 올바른 방향으로 발전시키고, 활용하기 위한 충분한 논의와 제도적 준비를 하고 있을까. 이를 살펴보기 위해 국가연구개발사업을 통해 추진 중인 인공지능 R&D 현황과 관련 제도와의 관계를 분석해 보았다.
먼저 국가연구개발사업의 통계를 제공하는 NTIS(National Technical Information Service)를 통해 최근 5년간의 인공지능 과제의 현황을 살펴보면, 2016년 151건에서 2020년 628건으로 연구의 양적 확대 경향을 살펴볼 수 있다.
부처별로는 과기정통부가 1125건으로 가장 많은 연구를 주관하고 있으며 그 뒤를 산업통상자원부, 중소벤처기업부가 따르고 있다.
기초, 응용, 개발의 연구 단계를 기준으로 보면 아직은 기초 단계의 비중이 높으며 인공지능의 인지능력, 영상 인식 및 처리, 지능 정보, 빅데이터 관련 기술들이 중점적으로 연구되고 있었다.
정부는 ‘제3차 과학기술기본계획̓에서 경제부흥과 국민 삶의 질 향상을 위해 국가적 차원에서 전략적 확보가 필요한 120개의 국가전략기술을 제시한 바 있다. 이들 기술은 인공지능 활성화의 기반이 되는 ‘지식기반 빅데이터 활용 기술̓에서부터 지능형 인터랙티브, 지능형 교통시스템, 지능형 물류시스템, 융합서비스 플랫폼 등 인공지능 분야와 긴밀한 접점을 가지고 있었다.
‘제4차 과학기술기본계획̓에서는 이를 연계하여 정보보안, 복합재난, 범죄·테러, 혼합현실 등 인공지능의 적용 대상을 더욱 확대하고 있다.
또한 국가연구개발사업을 주도적으로 주관하고 있는 과기정통부는 2019년 발표한 ‘패키지형 R&D 투자플랫폼̓에 인공지능을 추가하고 ‘기술-인력양성-제도-정책̓을 패키지 형태로 종합 지원하는 등 관련 과학기술 거버넌스 환경은 비교적 우호적으로 형성되고 있다고 볼 수 있다.
입법부의 현황도 살펴보았다. 국회 의안정보시스템을 통해 인공지능과 관련한 의안을 검색한 결과 총 7건의 의안이 검색되었다. 이중 자동 폐기된 의안, 의견 표명문 등을 제외하면 실질적으로 심사 중인 의안은 4건으로 볼 수 있다.
2019년부터 1년간 美의회의 인공지능 관련 발의 의안 수가 151건으로 검색되는 것과 비교하면 양적으로는 다소 미흡한 상황이다.
발의된 의안들은 세계 주요국에 비해 관련 제도 지원이 미흡하다는 공통된 발의 요지하에 국가, 지방자치단체의 시책 마련 촉구, 정부의 기본계획 및 시행계획 마련 요구, 위원회 설치를 통한 논의 구심점 마련, 인공지능 연구개발 및 산업 지원을 위한 투자 확대와 거점 단지 구축을 통한 집중 지원 등을 주요한 내용으로 삼고 있었다.
이상의 분석을 통해 살펴본 결과, 우리나라는 인공지능 관련 핵심 기술 역량을 강화하고 융합 연구 분야를 개척하기 위해 기초 단계 R&D 및 관련 정책 지원에 집중하고 있는 것으로 보인다.
그러나 국가적 차원의 관련 법·제도적 지원은 시의성과 정합성 측면에서는 다소 미흡한 점도 발견되는 것이 사실이다.
특히 거점 단지의 육성, 산업 인프라 등 하드웨어 중심 지원책은 R&D 기술 수준 및 성과 등과 보폭을 맞춰 마련할 필요가 있다고 판단되며 인공지능이 사회경제적으로 미치는 부작용, 윤리와 법적 문제, 사회적 영향 등에 대한 논의와 합의는 선제적으로 충분한 준비가 필요함에도 이에 대한 제도적 기반은 미흡한 상황으로 보인다.
많은 전문가들은 인공지능 연구가 시작된 이래 현재까지 두 번의 암흑기가 도래했던 것으로 보고 있으며 향후 ‘신경망 알고리즘의 한계 봉착̓으로 세 번째 암흑기가 올 수도 있다고 우려하기도 한다.
따라서 인간의 보조 수단으로서 인공지능을 넘어 인지력을 갖는 인공지능으로의 발전을 선도하기 위해서는 ‘자기강화학습̓ 등 다양한 차세대 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 지속적인 여건을 제도적으로 마련해야 한다.
또한 인공지능 학습에 필수적인 양질의 빅데이터 확보 관련 데이터 소유권과 인공지능 소유권 문제, 인공지능을 통해 생산된 지식의 소유권 및 그 활용과 관련한 법적 문제 등 법·제도적으로 구현해야 할 사항이 여전히 많다.
다음으로 인간과 인공지능이 공존하기 위한 윤리와 법적 문제에 대한 대비가 여전히 미흡해 보인다. 알고리즘에 기반을 둔 로봇 자율성과 인간 통제권을 어떻게 조화시킬 것인지, 인공지능 기술이 인류를 위해 쓰일 수 있도록 사회문화적 기반을 어떻게 조성할 것인지 등의 논의를 통해 규범을 마련할 수 있어야 한다.
그렇게 마련된 도덕적 기준을 어떻게 알고리즘에 학습시킬지, 기업의 인공지능 알고리즘 관리 실태를 어떻게 모니터링하고 제시된 규범에 따르도록 할지 등에 대한 준비도 필요하다.
마지막으로 입법부의 역할도 중요하다. 지금보다 더 다양한 관점의 의안을 발의하고 입법부 차원의 필요한 사회적 논의를 활성화해야 한다. 美의회의 경우 인공지능 관련 혁신체제의 구축뿐 아니라 특정 분야의 인공지능 활성화, 인공지능이 만들어낼 미래 사회 대비를 위한 제도적 검토 등이 여러 관점의 의안을 통해 논의가 이루어지고 있다.
반면 우리는 발의 의안 수도 적을뿐더러 발의 취지, 세부적 내용이 의안별로 크게 차별성을 갖지 못하는 경우가 많아 논의를 위한 쟁점 또한 한정될 수밖에 없다. 인공지능의 영향평가, 협의체 구성과 이를 통한 활발한 논의, 규범 제정 등에 적극적인 입법부의 역할을 모색해야 할 것이다.
‘생각하는 기계의 등장̓은 ‘AI 포비아̓라는 신조어가 등장할 정도로 인류에게는 위협과 두려움으로 다가오고 있다. 그러나 놀랍게도 인공지능은 학문으로서 근원을 따라가 보면 이미 100년도 넘은 기술이다. 즉 인공지능이 당장 인류를 대체하고 인간의 직업을 빼앗아 가는 것이 아니다.
지금은 막연한 두려움을 갖기보다는, 생각하는 기계를 어떻게 이해하고 인간에게 자유를 제공하는 수단으로 제대로 활용할 수 있을지 여러 관점으로 고민하여 그에 맞는 준비를 해 두는 것에 오히려 더 집중해야 할 때다.