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인공지능 정책저장소OECD (www.OECD.ai) 를 통해 본 세계 동향

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(1)

cd

인공지능 정책저장소

OECD (www.OECD.ai) 를 통해 본 세계 동향

개요 월 각료회의 에서 채택한 권고안 실현을

위해 인공지능 정책저장소 를 구축하여 오픈 일

내용 원칙 정책영역 동향 및 데이터 국가 및 전략의 개 축으로 구성

① 원칙 권고안의 가지 원칙과 가지 정책결정자 권고 사항과 이행 가이드라인 용어 및 개념 등으로 구성

정책영역 범용 기술인 의 파급효과를 고잉디지털 단계 프로젝트에 참여하는 개 위원회 정책분야별로 최근 동향 을 소개

동향 및 데이터 관련 주요 항목들의 국가별 기관별 현황 비교 방법론 실시간 결과를 제시

년 기준 한국의 연구 건수는 세계 번째로 위 미국 위 중국의 수준이며 한국 대학들의 연구 규모는 대학들의 수준 년 기준 연구주제는 기계학습 이 절반 이상이며 컴퓨터비전 인공신경망 자연어처리 음성인식 등의 순서로 나타났음

한국 전문인력들의 경우 기술 보급률은 국가 평균 이상 배

이지만 국가간 이동측면에서는 전입보다 전출이 많은 것으로 나타남 국가 및 전략 국가별 이해관계자분야별 전략과 정책들을 데이터 베이스로 만들어서 모범사례 발굴과 벤치마킹을 돕고 국제협력을 촉진 정책적 시사점 국내 정책 분야별 벤치마킹을 위해 데이터 기반의

정책 저장소 활용 필요 등과의 연구 격차 해소 방안 필요 예 중심 대학원 확대 및 주요 정책분야별 데이터 구축 공개 등

전문인력 확보를 위해 인력양성 외에 국내 정주 여건 조성도 필요

(2)

개 요 I.

1. OECD 인공지능 (AI) 논의 동향 : 고잉디지털 * (Going Digital) 2 단계와 AI 권고안

□ OECD 의 디지털경제정책위원회 (CDEP) 주관하에 20 개 위원회가 참여하는 수평적 프로젝트 (Horizontal Project*) 로 고잉디지털 단계 추진 2

ㅇ 고잉디지털 단계 2 는 단계 결과물의 심화 1 · 발전을 위해 ① 고잉디지털 툴킷 개발 등 수평적 활동, ② 인공지능, ③ 블록체인 등 개 축으로 구성 3

년도 2019

□ OECD 각료회의 (MCM)의 최대 성과인 AI 권고안 채택

ㅇ 디지털경제정책위원회 (CDEP) 는 AI 권고안 수립을 위한 인공지능 전문가 그룹 (AIGO) 을 구성 *(18.5 월 하고 ) , 4 차례의 포럼을 진행하여 AI 권고안 초안을 마련하였으며 , CDEP AI 특별회의 (2019.3 월 ) 승인 , OECD 집행 위와 이사회 (2019.4 월 ) 의 승인을 거쳐 OECD 각료회의 (MCM) 에 상정

ㅇ 2019.5 월 OECD 최대행사인 각료회의(MCM)에서 AI 권고안 이 사실상 세계 최초의 정부간 정책 합의 권고안으로 42 개국 (36 개 OECD 회원국 +

개 참여국

6 ) 의 만장일치로 채택되었으며 , 2019.6 월 G20 디지털경제장관 회의에서 채택한 G20 인공지능 원칙 의 기반이 되었음

참고 인공지능 권고안

( ) OECD (AI)

구성 전문 정의 일반원칙 정책결정자 권고로 구성됨

일반 원칙 포용적 성장 지속가능한 개발 및 웰빙 인간 중심의 가치 및 공정성 투명성 및 설명가능성 견고성 보안 및 안전 책임성

정책결정자 권고 연구 및 개발에 투자 를 위한 디지털 생태계 조성

정책 환경 조성 인적 역량 구축 및 노동시장 변혁에 대비 를 위한

국제협력 강화

(3)

권고안 실현을 위한 인공지능 정책 저장소

2. AI (AI Policy Observatory) □ AI 권고안 실현 을 위한 후속조치로 2020.2.27 일 공식 오픈

ㅇ 목적 ( ) 정책결정자 , OECD 위원회 , 산 · 학 · 연 · 시민단체 · 국제기구 등 이해관계자들에게 AI 핵심정책 마련과 도전과제 해결을 위해 여러 분야의 증거기반 정책 분석 제공 및 이해관계자들 간의 소통과 국제협력을 촉진 ㅇ 구성 ( ) 인공지능 정책 저장소 (www.OECD.ai) 는 개의 축 4 으로 구성;

① (OECD AI 원칙 ) AI 권고안에 적시된 원칙과 실행 가이드 설명

② 정책 영역 ( ) 20 개 영역 별 * OECD 출판물 , AI 뉴스 , 국가별 AI 전략 및 최근 연구 현황 , 사용된 정책 수단 , 주요 연구 키워드 등

③ 동향 및 데이터 ( ) OECD 및 파트너 기관들의 AI 측정지표 및 방법론 , 실시간 데이터 수록

④ ( 국가 및 전략 ) 국가와 이해관계자들의 AI 전략 및 정책 데이터베이스 □ OECD 회원국 , 국제기구 , 파트너 기관 , 학계 , 민간기업 , 시민사회 등과의

협업을 위한 글로벌 협력 허브 역할

그림

[ 1] www.OECD.ai 메인 페이지

(4)

인공지능 정책 저장소

II. (AI Policy Observatory; www.OECD.ai) 주요 내용 원칙

1. OECD AI

◇ OECD AI 권고안 의 가지 원칙 5 (Value-based principles) 과 가지 정책결정자 5 권고사항 (Recommendations for policy makers) , AI 용어 및 개념 등으로 구성

ㅇ 원칙과 권고사항 ( ) 5 가지 원칙과 5 가지 정책결정자 권고사항 별로 △ 실질적 이행 가이드라인* , △ 근거 , △ Top 뉴스 , △ OECD 출판물 , △ 국가별 관련 AI 전략 등으로 구성

ㅇ 용어와 개념 ( ) OECD AI 권고안에서 사용된 △ AI 시스템 , △ AI 시스템 생애 주기 , △ AI 지식 , △ AI 행위자 , △ 이해관계자 , △ 신뢰가능한 AI 등에 대한 설명을 제시 [ 참고 2]

그림 정부가 원칙을 수용한 국가 현황

[ 2] OECD AI

(5)

정책영역 개관

2. : Policy areas overview

◇ 범용 기술 (General-purpose technology) 인 AI 의 파급효과 를 고잉디지털 2 단계 프로젝트에 참여하는 OECD 20 개 위원회 분야 별 * 로 최근 동향을 소개

ㅇ 주요내용 ( ) 20 개 정책 분야별로 △ OECD 출판물 , △ 뉴스 , △ 국가별 AI 전략, △ 국가별 및 최근 연구 현황 *, △ 사용된 정책 수단들 , △ 주요 연구 키워드 등으로 구성되어 있음

ㅇ (AI-WIPS* 소개 ) AI 원칙 2.4 ( 인적 역량 구축 및 노동시장 변혁에 대비 ) 에

근거하여 AI 의 노동시장 , 인적역량 , 사회정책에 대한 영향 분석 과 정책

권고 수립을 위해 독일 정부 지원으로 수행하는 프로그램

(6)

그림 영역별 연구 주요 키워드

[ 3] AI

고용 일자리 자동화 등

< > , <디지털 경제> 데이터, 네트워크, 알고리즘 등

교육 학습 학생 교육 등

< > , , <산업 및 기업가 정신> 제조, 자동화 등

헬스 헬스 케어 등

< > , <과학기술> 인공위성, 데이터 등

공공거버넌스 리스크 관리 등

< > , <운송> 교통량, 안전, 차량, 도로 등

(7)

동향 및 데이터

3. : Trends and data

정책 수립과 확산에 도움이 될 수 있도록 AI

◇ AI 관련 주요 항목 들의

국가별 · 기관별 현황 비교 방법론과 결과를 제시

ㅇ 측정방법 ( ) OECD 는 국가 · 기관들의 AI 개발 정도를 계량 측정하기 위한 방법론을 개발하여 왔으며 개 연구보고서 에 적시된 방법과 측정지표 사용 6 *

ㅇ 실시간 데이터 ( ) 파트너 기관들이 실시간으로 제공하는 뉴스

제공 연구 현황 제공

일자리와 역량 제공 등으로 구성

가 뉴스

. (AI ) 전세계 3 만 여개 의 뉴스 , 블로그 , 광고 실시간 모니티링 , 다양한 언어 검색 , 정보 추출이 가능한 AI 기반 미디어 검색 플랫폼인 Eventregistry를 활용하여 국가별 AI 관련 뉴스 ( 긍정 , 중립 , 부정 ) 제공

그림 한국의 실시간 관련 뉴스

[ 4] AI (2020년 월 2 14일 23시 기준)

(8)

. (AI 연구 현황 ) Microsoft Academic Graph 데이터 를 활용하여 1980 년 이후 진행된 국가 , 기관 , 연구주제 , 정책영역별 AI 연구출판물 통계 제시 ① 국가별 연구출판물 현황 : 1 인당 GDP 대비 건수 , 연도별 각국별 건수 ,

국가별 건수 시계열 데이터 , 국가별 국제연구협력 국가 현황 , AI 연구 국가 네트워크 , 연구출판물 유형 등

· (AI 연구출판물 건수 ) 2019 년 기준 각국별 순위는 미국 , 중국 , 인도 , 영국 , 독일 , 일본 등의 순이며 한국은 12 위 로 미국 · 중국의 1/10 수준

그림 각 국가별 인당 연구발표 건수 년 기준

[ 5] 1 GDP vs. AI (2019 )

· 국제 공동연구 대상 국가 ( ) 2019 년 기준 세계 순위 는 미국, 중국, 영국, 호주 , 캐나다 , 독일 , 프랑스 , 이탈리아 , 네덜란드 , 스페인 , 인도 , 일본, 한국 (13 번째 ) 순으로 나타남

- 한국은 2019 년에 AI 분야에서 총 2,686 건의 국제 공동연구 결과를 발표하였으며, 미국 (1,051 건 ) 이 40%, 중국 (450 건 ) 이 17%로 전체의 절반 차지 · 연구출판물 유형 ( ) 전 세계적으로는 저널 50%, 학회발표 30%,

특허 6% 순 으로 나타났으며, 한국은 각각 40%, 30%, 16% 순으로 특허 비중이 세계 평균의 2.6 배 로 나타남

순위 국가 건수

1 미국 56784

2 중국 56071

3 인도 15192

4 영국 13038

5 독일 10349

6 일본 7709

7 캐나다 7367

8 호주 6482

9 프랑스 6440

10 이란 6157

11 이탈리아 5860

12 한국 5664

13 스페인 5085 14 브라질 4495 15 네덜란드 3550

16 터키 3339

17 대만 2897

18 인도네시아 2512 19 러시아 2334 20 말레이시아 2191

(9)

그림 국가별 국제 협력 연구 대상 국가 년 기준

[ 6] (2019 )

표 연구결과 발표 상위 개국의 국제 협력 연구 대상 국가 순위 현황

[ 1] AI 12

연구건수순위 국가 1위 2위 3위 4위 5위 6위 7위 8위 9위 10위

1 미국 중국 영국 캐나다 독일 호주 인도 프랑스 이탈리아 한국 네덜란드

2 중국 미국 영국 호주 캐나다 싱가포르 일본 독일 대만 프랑스 한국

3 인도 미국 영국 중국 호주 캐나다 싱가포르 독일 한국 프랑스 파키스탄

4 영국 미국 중국 독일 호주 프랑스 네덜란드 캐나다 스페인 이탈리아 스위스

5 독일 미국 영국 중국 네덜란드 프랑스 스위스 이탈리아 호주 캐나다 오스트리아

6 일본 미국 중국 영국 호주 독일 프랑스 캐나다 대만 이탈리아 인도

7 캐나다 미국 중국 영국 호주 프랑스 독일 이란 이탈리아 네덜란드 브라질

8 호주 중국 미국 영국 캐나다 독일 네덜라드 이란 프랑스 일본 싱가포르

9 프랑스 미국 영국 중국 독일 이탈리아 캐나다 스위스 일본 네덜란드 벨기에

10 이란 미국 캐나다 호주 중국 영국 말레이지아 베트남 인도 터키 독일

11 이탈리아 미국 영국 프랑스 독일 스페인 중국 네덜란드 캐나다 스위스 호주

12 한국 미국 중국 영국 인도 호주 파키스탄 캐나다 독일 싱가포르 일본

② 기관별 연구출판물 현황 : 대학 · 연구소 등 기관별 건수 , 기관 별 협력 대상 기관 현황 , AI 연구 기관 네트워크 , 연구출판물 유형 등

· (AI 연구출판물 건수 ) 2019 년 기준 전세계 Top 10에는 중국 개 7 , 미국 개

3 로 나타났으며, 1~4 위가 중국의 연구소 및 대학

- 국내 순위는 서울대 , KAIST, 연세대 순으로 연구 건수는 미국 최고 기관의 절반 이하 이고, 중국 최고 기관의 1/4 수준

- 세계적으로 대학을 중심으로 AI 연구출판물 이 생성 되는 것으로 나타 났으며, 기업의 경우 IBM 이 661 건으로 미국내 위 7 , 구글은 595 건 , 삼성은

건으로 한국내 위 수준으로 나타남

207 6

(10)

표 전세계 중국 미국 한국의 연구출판물 건수 기관 현황 년 기준

[ 2] , , , AI (2019 )

순위 전세계 건수 중국 건수 미국 건수 한국 건수

1 Chinese Academy of Sciences (중국) 2864 Stanford University 1187 서울대 612

2 Tsinghua University (중국) 1656 MIT 1147 KAIST 556

3 Shanghai Jiao Tong University (중국) 1395 Carnegie Mellon

University 1136 연세대 394 4 Zhejiang University (중국) 1188 Northeastern

University 986 고려대 368 5 Stanford University

미국

( ) 1187 Beihang University 1133 University of

Michigan 820 한양대 210 6 MIT (미국) 1147 Peking University 1105 University of

California, Berkeley 817 삼성 207 7 Carnegie Mellon

미국

University ( ) 1136 Harbin Institute of Technology 1063 Georgia Institute of Technology 790 성균관대 193 8 Beihang University

중국

( ) 1133 Huazhong University of Science and

Technology 961 University of Illinois at Urbana-Champaign 736 포항공대 158 9 Peking University

중국

( ) 1105 Wuhan University 836 IBM 661 경북대 101 10 Harbin Institute of

중국

Technology ( ) 1063 National University of

Defense Technology 755 University of

Southern California 612 부산대 95

구글 건

* : 595

· 국제공동 연구 대상 기관 ( ) 2019 년 기준 순위는 하버드 ( ), 중국과학원 ( 中 ), 칭화대학 ( 中 ), MIT( ), 북경대학 ( 中 ), 스탠포드 ( ) 등의 순으로 주로 미국과 중국 의 대학 · 기관들이 주도

그림 기관별 연구협력 현황 년 기준

[ 7] (2019 )

(11)

· 연구출판물 유형 ( ) 대학들은 저널과 학회발표가 위주, 기업인 IBM 의 경우 특허가 49% 로 가장 많고 , 학회발표 29%, 저널 15% 순으로 나타남

· 연구주제 ( ) 2019 년 기준 AI 연구주제는 기계학습 (57%) 이 절반이상이며, 컴퓨터비전 (20%) , 인공신경망 (12%) , 자연어처리 (6%) , 퍼지논리 (3.4%) , 검 색알고리즘 (0.4%) 등의 순서로 나타났음

그림 연구주제 변화 추이

[ 8] AI

이러한 추세를 보면 를 사용하여 이미

⇒ AI 검색과 음성인식은 어느

정도 해결이 된 것으로 판단되며 , 최근에는 기계학습과 인공신경망을 이용한 이미지 인식에 연구가 집중되고 있음을 알 수 있음

다 일자리 및 역량

. (AI ) 전문직 구인 · 구직 SNS 서비스인 Linkedin사가 보유하고 있는 2015~2018 년간의 10 만명 이상 데이터 를 바탕으로 분석한 Linkedin Economic Graph 데이터를 기반으로 △ 국가별 전문인력들의

기술 보급률

AI , △ AI 인력들의 국가간 이동현황 을 제공

① 전문인력들의 ( AI 기술 보급률 ) G20 국가의 전체 평균을 1.0 으로

조정하여 비교해보면 인도 3.01, 미국 2.23, 중국 1.74, 일본 1.71,

독일 1.32, 한국 1.15 의 순서로 나타남

(12)

그림 국가들의 전문인력들의 기술 보급률 비교 년 회원기준

[ 9] G20 AI (2015~2018 Linkedin )

② 전문인력들의 국가간 이동현황 ( ) 독일 , 미국 , 호주 , 캐나다 , 영국 , 일본 등은 전입이 많고, 인도 , 중국 , 이탈리아 , 한국 등은 전출이 많은 것으로 나타남

에 등재된

⇒ Linkedin 한국인 전문가들은 전반적으로 AI 기술을 G20 국가 평균보다는 많이 보유하고 있지만 , AI 전문가들이 한국보다는 다른 나라에서 일을 하고 있는 상황으로 볼 수 있음

그림 국가들의 전문인력 이동 전입 전출 비교 년 회원기준

[ 10] G20 AI ( · ) (2015~2018 Linkedin )

(13)

국가 및 전략

4. : Countries and Initiatives

◇ 각 국가와 이해관계자 집단들의 AI 전략 및 정책 들을 데이터베이스로 만들어서 모범사례 발굴과 벤치마킹을 돕고 국제협력을 촉진

ㅇ 국가 ( AI 정책 ) 국가별 (55 개국 , 전략 및 예산 비교 ) , 정책수단별 ( 거버넌스 , 직 · 간접 재정지원 , 협력 인프라 , 지침 · 규제 · 인센티브 등 ) , 정책 적용대 상별 ( 연구 · 교육기관 , 연구자 · 학생 · 교사 , 정부기관 , 기업 등 ) 로 확인 가능 - 한국의 AI 정책 으로는 △ 인공지능 국가전략 (2019 년 ), △ AI· 데이터 경제

활성화 계획 (2019 년 ), △ 규제샌드박스 (2019 년 ), △ 정부 R&D 중장기 투자 전략 (2019 년 ), △ AI R&D 전략 (2018 년 ), △ 지능정보사회 윤리 가이드 라인 (2018 년 ), △ 제 차 국가정보화기본계획 6 (2018 년 ) 등 총 건 7 이 포함

ㅇ 이해관계자 전략 ( ) 학계 , 기술 커뮤니티 , 업계 , 시민사회 , 정부간 기구 , 노동조합 등 기관유형별로 주요 전략 확인 가능

정책적 시사점 III.

ㅇ 정책 벤치마킹 측면 ( ) OECD AI 정책저장소 가 실시간

*

으로 제공하는 세계의 AI 정책 동향 과 각종 데이터는 각국 정부의 자료 제출과 파트너 기관들의 빅데이터 분석 결과이므로 국내 정책 분야별 벤치마킹에 활용 필요

ㅇ 연구격차 해소 측면 ( ) ‘19 년 기준 한국의 AI 연구 규모 는 미국 · 중국의 수준

1/10 이며 , 세계적으로 연구 를 주도하는 中 · 대학 들에 비해 한국 대학들의 연구 규모는 1/4~1/2 정도로 경쟁력을 제고가 필요

이를 위해

- AI 중심 대학원 과 같은 프로그램을 강화할 필요가 있으며

그 영역은 과학기술 ·ICT 영역을 넘어 20 여개 정책 분야별 로 확대될 필요

(14)

- 한편, AI 활용의 핵심 은 데이터이므로 정부가 정책 영역별로 대표 AI 활용 프로젝트를 선정해 개인정보관련 문제가 없고 기계학습이 가능한 데이터를 구축하여 일반에 공개하는 방안을 우선적으로 수립할 필요

ㅇ 전문인력 확보 측면 ( ) 한국 전문인력들의 경우 AI 기술 보급률은 G20 국가 평균 이상이지만 국가간 이동측면에서 전입보다 전출이 많은 것으로 나타남

따라서

- , AI 전문인력 확보를 위해서는 인재양성도 중요하지만 어렵게

양성된 인력들이 해외로 나가지 않고 한국에서 일할 수 있는 여건을

조성하는 방안도 반드시 마련될 필요

(15)

참고1 OECD AI 원칙 및 실행 가이드라인 개요

원칙 Section ①

(Value-based principles)

항목별 실행 가이드라인 개요

1.1

포용적 성장, 지속가능한 개발 및

웰빙

(Inclusive growth, sustainable development and

well-being)

Stakeholders should proactively engage in responsible stewardship of trustworthy AI in pursuit of beneficial outcomes for people and the planet, such as augmenting human capabilities and enhancing creativity, advancing inclusion of underrepresented populations, reducing economic, social, gender and other inequalities, and protecting natural environments, thus invigorating inclusive growth, sustainable development and well-being.

1.2

인간 중심의 가치 및 공정성 (Human-centered

values and fairness)

a) AI actors should respect the rule of law, human rights and democratic values, throughout the AI system lifecycle. These include freedom, dignity and autonomy, privacy and data protection, non-discrimination and equality, diversity, fairness, social justice, and internationally recognised labour rights.

b) To this end, AI actors should implement mechanisms and safeguards, such as capacity for human determination, that are appropriate to the context and consistent with the state of art.

1.3

투명성 및 설명가능성 (Transparency and explainability)

AI Actors should commit to transparency and responsible disclosure regarding AI systems. To this end, they should provide meaningful information, appropriate to the context, and consistent with the state of art:

1. to foster a general understanding of AI systems,

2. to make stakeholders aware of their interactions with AI systems, including in the workplace,

3. to enable those affected by an AI system to understand the outcome, and, 4. to enable those adversely affected by an AI system to challenge its outcome

based on plain and easy-to-understand information on the factors, and the logic that served as the basis for the prediction, recommendation or decision.

1.4

견고성, 보안 및 안전 (Robustness, security and

safety)

a) AI systems should be robust, secure and safe throughout their entire lifecycle so that, in conditions of normal use, foreseeable use or misuse, or other adverse conditions, they function appropriately and do not pose unreasonable safety risk.

b) To this end, AI actors should ensure traceability, including in relation to datasets, processes and decisions made during the AI system lifecycle, to enable analysis of the AI system’s outcomes and responses to inquiry, appropriate to the context and consistent with the state of art.

c) AI actors should, based on their roles, the context, and their ability to act, apply a systematic risk management approach to each phase of the AI system lifecycle on a continuous basis to address risks related to AI systems, including privacy, digital security, safety and bias.

1.5

책임성 (Accountability)

AI actors should be accountable for the proper functioning of AI systems and for the respect of the above principles, based on their roles, the context, and consistent with the state of art.

(16)

정책결정자 Section ②

권고사항 (Recommendation for Policy maker)

항목별 실행 가이드라인 개요

2.1

연구 및 개발에 AI

투자 (Investing in AI

research and development)

a) Governments should consider long-term public investment, and encourage private investment, in research and development, including inter-disciplinary efforts, to spur innovation in trustworthy AI that focus on challenging technical issues and on AI-related social, legal and ethical implications and policy issues b) Governments should also consider public investment and encourage private investment in open datasets that are representative and respect privacy and data protection to support an environment for AI research and development that is free of inappropriate bias and to improve interoperability and use of standards.

2.2

를 위한 디지털 AI

생태계 조성 (Fostering a digital ecosystem

for AI)

Governments should foster the development of, and access to, a digital ecosystem for trustworthy AI. Such an ecosystem includes in particular digital technologies and infrastructure, and mechanisms for sharing AI knowledge, as appropriate. In this regard, governments should consider promoting mechanisms, such as data trusts, to support the safe, fair, legal and ethical sharing of data.

2.3

정책 환경 조성 AI

(Shaping an enabling policy environment for

AI)

a) Governments should promote a policy environment that supports an agile transition from the research and development stage to the deployment and operation stage for trustworthy AI systems. To this effect, they should consider using experimentation to provide a controlled environment in which AI systems can be tested, and scaled-up, as appropriate.

b) Governments should review and adapt, as appropriate, their policy and regulatory frameworks and assessment mechanisms as they apply to AI systems to encourage innovation and competition for trustworthy AI.

2.4

인적 역량 구축 및 노동시장 변혁에

대비 (Building human

capacity and preparing for labour market transformation)

a) Governments should work closely with stakeholders to prepare for the transformation of the world of work and of society. They should empower people to effectively use and interact with AI systems across the breadth of applications, including by equipping them with the necessary skills.

b) Governments should take steps, including through social dialogue, to ensure a fair transition for workers as AI is deployed, such as through training programmes along the working life, support for those affected by displacement, and access to new opportunities in the labour market.

c) Governments should also work closely with stakeholders to promote the responsible use of AI at work, to enhance the safety of workers and the quality of jobs, to foster entrepreneurship and productivity, and aim to ensure that the benefits from AI are broadly and fairly shared.

2.5

를 위한 국제협력 AI

강화 (International co-operation for

trustworthy AI)

a) Governments, including developing countries and with stakeholders, should actively cooperate to advance these principles and to progress on responsible stewardship of trustworthy AI.

b) Governments should work together in the OECD and other global and regional fora to foster the sharing of AI knowledge, as appropriate. They should encourage international, cross-sectoral and open multi-stakeholder initiatives to garner long-term expertise on AI.

c) Governments should promote the development of multi-stakeholder, consensus-driven global technical standards for interoperable and trustworthy AI.

d) Governments should also encourage the development, and their own use, of internationally comparable metrics to measure AI research, development and deployment, and gather the evidence base to assess progress in the implementation of these principles.

(17)

참고2 OECD AI 권고안에서 사용된 용어과 개념

구 분 설 명

시스템 AI (AI system)

An AI system is a machine-based system that can, for a given set of human-defined objectives, make predictions, recommendations, or decisions influencing real or virtual environments. AI systems are designed to operate with varying levels of autonomy.

생애주기 AI

(AI system lifecycle)

AI system lifecycle phases involve: i) ‘design, data and models’; which is a context-dependent sequence encompassing planning and design, data collection and processing, as well as model building; ii) ‘verification and validation’; iii)

‘deployment’; and iv) ‘operation and monitoring’. These phases often take place in an iterative manner and are not necessarily sequential. The decision to retire an AI system from operation may occur at any point during the operation and monitoring phase.

지식 AI

(AI knowledge)

AI knowledge refers to the skills and resources, such as data, code, algorithms, models, research, know-how, training programmes, governance, processes and best practices, required to understand and participate in the AI system lifecycle.

행위자 AI (AI actors)

AI actors are those who play an active role in the AI system lifecycle, including organisations and individuals that deploy or operate AI.

이해관계자 (Stakeholders)

Stakeholders encompass all organisations and individuals involved in, or affected by, AI systems, directly or indirectly. AI actors are a subset of stakeholders.

신뢰가능한 AI (Trustworthy AI)

Trustworthy AI refers to AI that respects the values-based principles.

참조

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