주오이시디 대한민국 대표부

◇ (개요) ‘19.5월 OECD 각료회의(MCM)에서 채택한 AI 권고안 실현을 위해 인공지능 정책저장소(AI Policy Observatory)를 구축하여 오픈 (’20.2.27일)

   * www.OECD.ai, 정책결정자, OECD 위원회, 산·학·연·시민단체·국제기구 등 이해관계자들에게 AI 핵심정책 마련과 도전과제 해결을 위해 다양한 분야의 증거기반 정책 분석을 제공하고 소통과 국제협력을 촉진하기 위해 구축된 온라인 서비스

◇ (내용) ①AI 원칙, ②정책영역, ③동향 및 데이터, ④국가 및 전략의 4개 축으로 구성



 ① (AI 원칙) OECD AI 권고안의 5가지 원칙과 5가지 정책결정자 권고사항과 이행 가이드라인, AI 용어 및 개념 등으로 구성



 ② (정책영역) 범용 기술인 AI의 파급효과를 고잉디지털 2단계 프로젝트에 참여하는 OECD 20개 위원회 정책분야별로 최근 동향*을 소개

  * 분야별 빅데이터 분석 키워드: (고용) 일자리·자동화, (헬스) 헬스케어, (디지털경제) 데이터·네트워크·알고리즘, (산업) 제조·자동화, (과학기술) 인공위성·데이터 등



 ③ (동향 및 데이터) AI 관련 주요 항목들의 국가별·기관별 현황, 비교 방법론, 실시간 결과를 제시

   · ‘19년 기준 한국의 AI 연구 건수는 세계 12번째로 1위 미국, 2위 중국의 1/10수준이며, 한국 대학들의 연구 규모는 中·美 대학들의 1/4~1/2 수준

   · ‘19년 기준 AI 연구주제는 기계학습(57%)이 절반 이상이며, 컴퓨터비전, 인공신경망, 자연어처리(음성인식) 등의 순서로 나타났음

   · 한국 전문인력들의 경우 AI 기술 보급률은 G20 국가 평균 이상(1.15배)이지만, 국가간 이동측면에서는 전입보다 전출이 많은 것으로 나타남


 ④ (국가 및 전략) 국가별·이해관계자분야별 AI 전략과 정책들을 데이터베이스로 만들어서 모범사례 발굴과 벤치마킹을 돕고 국제협력을 촉진

◇ (정책적 시사점) △ 국내 정책 분야별 벤치마킹을 위해 데이터 기반의 OECD AI 정책 저장소 활용 필요, △ 中·美 등과의 AI 연구 격차 해소 방안 필요(예: AI 중심 대학원 확대 및 주요 정책분야별 데이터 구축·공개 등) △ AI 전문인력 확보를 위해 인력양성 외에 국내 정주 여건 조성도 필요