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EU 인공지능 규제안의 주요 내용과 시사점 [KISDI PERSPECTIVES 2021-5-1]
● ´21년 4월 21일 유럽연합 집행위원회는 신뢰가능한 AI 생태계 구축을 위한 법적 프레임워크로써 AI 규제안(Artificial Intelligence Act)을 제시 ● EU AI 규제안은 EU의 가치, 기본권, 원칙을 존중하고 법적 불확실성을 제거하기 위해 AI 시스템 사용이 가져올 고위험 상황을 명시하고 있는 한편, 규제가 과도한 제약, 기술개발의 저해요인이 되지 않도록 최소필요조건으로 제한된 균형있고 비례적인 수평규제방식, 현 법안이 미래에도 작동가능하도록 원칙기반 유연한 프레임워크로 제안됨 ● 해당 규제안은 아직 승인절차가 남았으나 AI 관련 법적 구속력을 가진 최초의 법안이라는 점에서 향후 글로벌 AI 규제의 표준으로 자리잡으며 AI 관련 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됨 ● 우리 AI 기업들이 글로벌 규제 대응력을 갖출 수 있도록 지원책을 마련하는 한편 안전하고 공정한 AI 활용을 위한 국내 AI 규제논의를 본격화하고 증거기반 규제가 가능하도록 AI 시스템의 순기능과 역기능에 대한 구체적인 증거 수집 및 축적 노력을 함께 추진
  • 등록일 : 2021-05-05
  • 발행일 : 2021-05-04
  • 출처: 정보통신정책연구원
체코, 미래 비즈니스의 전환점이 될 인공지능 도입 확대
향후 기업 생산성 및 수익성 향상의 주요 원동력 중 하나로 인공지능의 중요성이 높아지면서 기업의 인공지능 도입이 체코에서도 확대되고 있다. 인공지능은 고객행동 파악, 판매 및 공급 등 기업 데이터 분석, 수요 예측, 물류 최적화 등으로 기업의 전반적인 프로세스에 큰 역할을 하고 있어 향후 인공지능 도입 확대가 가속화될 것으로 전망된다.
  • 등록일 : 2021-05-04
  • 발행일 : 2021-05-03
  • 출처: 대한무역투자진흥공사
AI 기술을 이용한 기후변화대응 추세 현황
필자는 2016년을 4차 산업혁명의 시작점으로 분석한 바 있고 2018년을 블록체인 촉발 시점으로 바라봤다. 그리고 2021년을 기후변화대응을 위한 세계적 움직이는 시점으로 바라보고 있다. 우선 2016년이 4차 산업혁명의 중요시점으로 보는 이유로 2가지가 있다. 첫째는 2016년 세계경제포럼(WEF)에서 4차 산업혁명를 중심으로 토론이 이어졌다는 점이다. WEF에서는 4차 산업혁명이 전 세계에 어떤 영향을 미칠지에 관한 얘기가 오갔다. 두 번째 이유는 2016년에 알파고가 이세돌을 이긴 연도이다. 이로인해 인공지능(AI)이 주목받기 시작했다. 참고로 4차 산업혁명은 사물인터넷(IoT)으로 인해 발생한 대량의 데이터를 AI가 처리함으로써 고부가가치 서비스를 창출하는 시대로 정의할 수 있다. 물론 2018년에 화두가됐던 블록체인 또한 4차 산업혁명 기술로 탈중앙 가치라는 시대를 더하게 했다.
  • 등록일 : 2021-04-29
  • 발행일 : 2021-04-29
  • 출처: 한국인터넷진흥원
미국 인공지능 국가 안보 위원회(NSCAI) 보고서 주요 내용과 의미
2018년 4월 13일에 미 의회에 제출한 ‘2019년 존 매케인 국방 승인 법’은 텍사스 주 공화당 의원인 맥 쏜베리(Mac Thornberry)의원이 발의한 법이다. 이 법의 1051조에 따라 인공지능과 머신 러닝 및 관련 기술 진보에 따라 국가 안보와 방위를 포괄적으로 다루기 위한 필요한 방법과 수단을 고려하자는 목적으로 하는 독립적인 위원회인 ‘인공지능에 관한 국가 안보 위원회(The National Security Commission on AI)’를 구성했다.
  • 등록일 : 2021-04-29
  • 발행일 : 2021-04-29
  • 출처: 한국인터넷진흥원
글로벌 인공지능 파트너십 GPAI와 AI 혁신 및 상용화를 위한 노력 [AI TREND WATCH 2021-7호]
◈ 2020년 6월 15일, 국제 사회의 책임성 있는 인공지능의 발전과 활용을 촉진하기 위해 세계 최초의 글로벌 인공지능 파트너십(GPAI; Global Partnership on AI) 공식 창립 ▶ GPAI는 인권, 포용성, 다양성, 혁신 및 경제성장에 근거한 인공지능의 책임성 있는 개발과 사용을 위해 다양한 국제적 다중이해관계자(Multi-stakeholder)가 참여하는 이니셔티브로, ▶ 상기 목표 달성을 위해 인공지능 관련 우선순위에 대한 첨단 연구와 응용 활동을 지원하여 인공지능에 대한 이론과 실제 사이의 간극을 좁히는 것을 목적으로 함 신뢰할 수 있는 인공지능 구축을 위한 국제 협력이 점점 중요해지는 현 상황에서, GPAI는 이러한 협력을 촉진하고 국제적 합의점을 이끌어내는 주요한 기구로 주목 ▶ 인공지능은 범용기술(GPT)로서 이로 인한 파급효과의 대상이 특정 국가에 한정되지 않음 ▶ 또한, 인공지능 제품·서비스화 과정에서 미처 예상하지 못했던 역기능이 사회적으로 대두됨에 따라 신뢰 가능한 인공지능 구축을 위한 국제단위의 담론이 요구되는 상황 ◈ 이에 본고에서는 인공지능 국제협력의 중심이 될 GPAI의 소개와 함께, 필자가 속해 있는 혁신 및 상용화(Innovation & Commercialization) 분과에서 다루고 있는 주요 내용을 2020년 몬트리올 회담(Montreal Summit 2020)을 중심으로 살펴보기로 함
  • 등록일 : 2021-04-20
  • 발행일 : 2021-04-15
  • 출처: 정보통신정책연구원
AI 도입·확산의 저해 요인 분석 및 정책적 시사점 [KISDI Premium Report 21-03]
코로나19 위기상황이 디지털 전환, 혁신경쟁 가속화로 이어지고 있어 향후 데이터·AI 활용역량의 확보는 국가, 기업의 발전속도를 결정짓는 요소로써 더욱 중요해질 전망이다. 그러나 변화하는 비즈니스 환경에서 지속가능한 AI 모델을 구축하고 체감할 만한 성과를 창출하는 것은 대부분의 기업들에게 쉽지 않은 도전이다. AI 도입기업의 성과를 분석한 보고서들은 많은 기업들이 AI 도입에 실패하거나 시행착오 과정을 거치고 있음을 지적한다. 다가오는 디지털 경제 시대를 대비하기 위해 정부, 민간의 노력이 가속화되고 있는 지금, 성공적인 AI 도입· 운영을 가로막는 장애물이 무엇인지 이해하고 이를 해소하기 위한 대응방안을 모색하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 보고서에서는 AI 도입·운영의 저해요인, AI 생태계 현황, 현 정부 정책의 성과 및 한계를 분석하여 AI 도입·확산을 촉진하기 위한 정책적 시사점을 도출한다. 결론적으로 본 보고서에서는 국내 AI 도입·확산을 위해 다음과 같이 두 가지를 제안한다. 첫째 단계별 수준진단체계 구축과 고도화 지원사업의 추진이다. AI 도입은 데이터 의존성으로 인해 지속적인 모델 고도화 및 역량 내재화 과정이 필요하다. 현재 정부사업은 AI 도입 초기 기업의 어려움 (비용부담, 데이터 확보·전처리·모델개발의 어려움) 해소, 수요-공급기업의 매칭을 통한 국내 AI 시장형성에 기여하고 있다. 그러나, 정부지원이 AI 도입 초기 단계에 집중되어 있고 지원의 단발성으로 인해 AI 도입 후 시행착오를 겪고 있는 기업들의 어려움 해소에는 한계가 있다. 이에 AI 도입기업들이 단계별로 성장해나갈 수 있도록 수준진단체계를 구축하고 데이터·AI 역량내재화 및 단계별 고도화 지원이 필요하다. 둘째, 다양한 계층의 AI 서비스 산업육성과 AI 기술거래 가이드라인의 마련이 필요하다. AI 기술의 플랫폼화·범용화, AI 서비스 시장의 세분화가 진전되고 있어 향후 AI 기술에 대한 접근성이 크게 향상될 것으로 예상된다. 그러나, AI 이해도가 부족한 기업들의 AI도입이 증가하면 플랫폼 락인, 데이터·알고리즘 편향·차별 위험이 심화될 수 있으며 AI 결과물에 대한 품질책임, 권리화 등에 대한 다양한 분쟁이 발생할 수 있다. 안전하고 공정한 AI 활용환경을 조성하고 내부역량이 부족한 기업들도 다양한 방식으로 AI를 도입하고 유연하게 확장해나갈 수 있도록 설명가능한 AI 기술, 스몰데이터 기술 등 AI 성능한계를 개선하는 기술의 개발 및 서비스화를 지원할 필요가 있다. 또한, AI 도입을 고려하는 기업들이 사전에 발생가능한 위험을 인지할 수 있고, 분쟁 발생 시 문제해결에 참고할 수 있도록 공정한 AI 기술거래를 위한 가이드라인의 제시가 필요하다.
  • 등록일 : 2021-04-30
  • 발행일 : 2021-04-08
  • 출처: 정보통신정책연구원
AI 챗봇 ‘이루다’ 논란의 이슈 변화와 시사점
The controversy over Artificial Intelligence (AI) chatbot “Iruda,” which suspended its service 20 days after its launch, can be seen as the first case to inform the public of AI ethics issues. Based on this context, this study examines the controversy and social semantic formation of “Iruda” service cases using news topic modeling techniques. 963-news articles were used for the analysis, and the event’s duration was analyzed based on major events, such as service start, controversy, and suspension, to understand the progress. From the analyses results, we obtain major keywords and a total of 16 topics (5, 4, 7) from the period. Finally, the implications for the development and utilization of AI services obtained through this controversy were discussed based on the analysis results.
  • 등록일 : 2021-04-05
  • 발행일 : 2021-04-02
  • 출처: 한국전자통신연구원
인공지능 프로세서 컴파일러 개발 동향
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI’s “AI-Ware.” The software framework’s significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
  • 등록일 : 2021-04-05
  • 발행일 : 2021-04-02
  • 출처: 한국전자통신연구원
마이크로소프트 이그나이트 2021를 통해 본 인공지능 기술 혁신
이번 글에서는 이그나이트 2021에서 소개한 마이크로소프트에서 개발하거나 연구 중인 인공지능 기술을 살펴보면서 인공지능의 혁신과 진화 방향을 바라보고자 한다. 마이크로소프트의 인공지능과 혁신을 총괄하는 수석 부사장 미트라 아지지라드(Mitra Azizirad)의 발표가 이번 이그나이트에서 마이크로소프트 인공지능 기술 혁신의 핵심 내용이다.
  • 등록일 : 2021-03-31
  • 발행일 : 2021-03-30
  • 출처: 한국인터넷진흥원
마케팅연구에서의 머신러닝/AI 활용 동향 [AI TREND WATCH 2021-6호]
◈ 고객과의 터치포인트 증가와 인공지능의 발달이 촉발한 SNS 상호작용, 개인화, 실시간 자동화 등을 포함한 마케팅 환경변화는 다양하고 방대한 데이터의 수집으로 귀결 ▶ 고객의 심리와 행태를 상세하게 묘사한 다양한 유형의 데이터(비정형, 정형, 네트워크, 트래킹 데이터 등)를 분석할 수 있다는 점에서 마케팅 분야 연구에서의 머신러닝/AI의 비중 및 활용범위는 점차 증가 중 ▶ 분석 가능한 데이터 유형, 데이터의 양, 모형 유연성, 예측력에 있어 전통적 계량경제모형 대비 강점을 가짐 ▶ 모형의 복잡성과 기존 사회과학 이론과의 연계성 부족은 마케팅 분야를 포함한 사회과학 분야 연구에서의 머신러닝/AI 활용 확산에 장애요인으로 작용 ◈ 본 고에서는 Ma & Sun(2020)의 내용을 기반으로 마케팅 연구 분야에서의 머신러닝/AI 활용동향을 살펴보고, 머신러닝/AI를 활용한 마케팅 분야 연구의 지향점을 제시하고자 함
  • 등록일 : 2021-04-02
  • 발행일 : 2021-03-30
  • 출처: 정보통신정책연구원