AI는 도구일 뿐, 지식의 미래는 인간이 만든다 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에서 ‘보편적 지식’을 즉시 제공한다. 생산성은 뛰어오르고, 정보의 문턱은 낮아졌다. 그러나 의존도가 높아질수록 인류 전체의 지식 생산량이 줄어들어 발전이 멈출 수 있다는 불길한 시나리오도 함께 커진다. 지금의 AI가 제공하는 답은 본질적으로 과거 데이터와 사람이 쌓아 올린 지식의 재조합이기 때문이다. 평균을 정교하게 예측하는 데는 능하지만, 평균 바깥을 향한 창의적 도약은 인간의 몫이다. 문제는 편리함이 탐구심을 잠식할 때 발생한다. AI가 내놓는 ‘합리적’ 요약과 ‘가장 가능성 높은’ 결론에 익숙해질수록 우리는 새로운 가설을 세우기보다 과거의 패턴을 재생산하는 의사결정에 머무를 위험이 있다. 그 결과 현장은 덜 관찰되고, 실험은 줄어들고, 실패에서 배우는 기회는 사라진다. 새 지식이 줄어들면 AI가 학습할 원천도 마른다. 결국 인간의 무위(無爲)는 AI의 정체로 되돌아와 악순환을 만든다. 따라서 지금 필요한 것은 ‘의존’이 아니라 ‘활용’이다. AI는 공저자가 아니라 공구(工具)여야 한다. 아이디어의 원천, 문제 정의, 연구 설계, 맥락 판단은 사람이 주도하고, AI는 탐색과 요약, 시뮬레이션과 반복 작업을 가속하는 증폭기 역할을 맡아야 한다. 우리는 AI의 답을 최종결론이 아니라 ‘가설 후보’로 다루고, 반례를 찾고, 다른 관점의 데이터를 의도적으로

인터넷의 등장은 정보 접근의 문턱을 낮추며 정보의 평등이라는 새로운 시대를 열었다. 과거에는 소수만이 접근하던 정보가 누구에게나 열려, 검색 한 번으로 전문가 수준의 내용을 확인할 수 있는 세상이 되었다. 이처럼 정보의 민주화가 가능했던 이유는 인터넷이라는 열린 플랫폼 덕분이었다.이제 우리는 또 한 번의 거대한 전환기를 맞이하고 있다. 바로 인공지능(AI)의 급속한 확산이다. AI는 이제 단순히 정보를 찾아주는 수준을 넘어서, 요약하고 가공하고 분석하는 지식 보조자의 역할을 한다. 누구나 전문적인 배경지식 없이도 AI의 도움을 받아 복잡한 문서나 데이터를 이해하고, 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 이로 인해 ‘지식의 평준화’라는 개념이 새롭게 대두되고 있다.그러나 AI에 의한 지식 평준화가 반드시 긍정적이기만 한 것은 아니다. AI가 생성하는 지식은 결국 기존 데이터를 학습한 결과물이다. 이는 ‘정답에 가까운 평균적 사고’를 반복적으로 재생산하는 구조를 만들 수 있다. 미국 미디어 이코노미스트 닉 카(Nicholas Carr)는 “기계가 대신 생각해줄수록 인간은 사고의 깊이를 잃는다”고 경고한 바 있다. AI가 범용화될수록 사람들은 사고를 위탁하게 되고, 이는 창의적 사고와 비판적 분석 능력의 퇴보로 이어질 수 있다.더 나아가 AI가 동일한 유형의 데이터를 기반으로 학습하고, 이를 반복적으로 재생산하는 구조는 지식의 자기복제(self

정부가 인공지능(AI) 강국 육성 정책을 속속 추진하는 가운데, 「AI 기본법」이 2026년 시행을 앞두고 있는데, 이 법은 AI 혁신을 촉진하고 수출을 늘리는 한편 위험을 관리하며 신뢰할 수 있는 AI를 육성하는 데 초점을 맞추고 있다. 정부가 AI 개발과 활용을 미래 30년 국가 전략으로 삼고 전폭적인 지원에 나선 만큼, 이제는 “개발한 AI를 어떻게 신뢰성 있게 검증할 것인가”라는 과제가 부각되고 있다. AI 반도체·소프트웨어(SW) 분야에서 혁신적 성과 못지않게, 이들의 글로벌경쟁력은 엄격한 성능 검증을 거쳐야 비로소 입증되기 때문에, 기술 고도화와 함께 체계적인 시험인증 인프라 구축에 정책 초점을 맞출 시점이다. AI 모델과 AI 반도체를 개발하는 기업들 사이에서 성능 검증의 필요성이 크게 대두되고 있다. 첨단 디지털 기술 시대에는 제품의 기능 못지않게 품질의 신뢰성이 중요하며, 특히 AI·ICT 제품은 사용자 안전과 데이터 정확성에 직접 영향을 미치기에 사전 검증된 품질 확보는 선택이 아닌 필수다. 하지만 AI 솔루션의 품질은 눈에 보이지 않아 객관적 증명이 어렵기 때문에, 시험성적서를 통한 입증이 요구된다. 시험성적서란 특정 제품이나 소프트웨어를 정해진 기준으로 테스트하여 요구 조건을 만족함을 증명하는 공식 문서로, 쉽게 말해 “이 제품은 믿을 만하다”는 객관적 증거다. 기업 간 납품(B2B)이나 공공 입찰, 기술 인증이

피지컬 AI(Physical AI)는 인공지능이 디지털 영역을 넘어 현실 세계, 즉 물리적 환경에서 직접 인지하고 이해하며 자율적으로 행동하고 상호작용하는 기술을 의미합니다. 기존의 AI가 주로 데이터를 수집·처리하고 분석 결과를 제공하는 수준에 머물렀다면, 피지컬 AI는 여기서 한 발 더 나아가서 실제 물리적인 행동을 수행하는 점이 특징입니다. 이로 인해 '생성형 물리 AI'라고도 불립니다.구체적으로, 피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 스마트 공간과 같은 자율 시스템들이 현실 세계에서 다양한 센서(시각, 음성, 온도, 거리, 압력 등)를 통해 물리적 데이터를 수집하고 이를 학습하여 이해한 후, 복잡한 행동을 자율적으로 수행하도록 합니다. 이러한 상호작용은 단순한 명령 수행을 넘어 환경 변화에 적응하고 최적의 행동을 선택하는 자율성을 포함합니다135.피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 3차원 물리 세계 데이터를 기반으로 하며, 결과물 또한 텍스트나 이미지가 아닌 물리적 이동, 조작 등의 행위로 나타납니다. 이는 일상의 다양한 분야에서 실질적인 부가가치를 창출할 수 있어 큰 기대를 모으고 있습니다대표적인 사례로는 다음이 있습니다. 로봇: 산업용 로봇뿐 아니라 휴머노이드 로봇 등이 현실 환경에서 인간과 상호작용하고 작업을 자율적으로 수행하는 데 피지컬 AI가 활용되고 있습니다 자율주행차: 도로 환경을 인지하고 상황 판단 후 주행을 자율

1. 서문: 보고서 요약본 보고서는 AI 리터러시 증진 이니셔티브의 일환으로 수행된 초기 분석 결과를 담고 있습니다. 2025년 현재 AI 분야에서 중요하게 다루어지는 핵심 용어와 개념들을 정리하고, 최신 동향 및 미래 전망을 분석하여 제공함으로써, AI 기술의 급격한 발전과 사회적 영향 속에서 요구되는 기초적인 이해 수준을 높이는 데 기여하고자 합니다. 특히 생성형 AI의 확산, 새로운 모델의 부상(SLM, 온디바이스 AI), 멀티모달 및 멀티에이전트 시스템의 실용화, 그리고 AI 윤리 및 규제의 중요성 증대에 초점을 맞추어 현재 AI 환경의 복합적인 측면을 조망합니다. 이 보고서가 AI 리터러시 교육 자료 개발 및 프로그램 기획을 위한 유용한 기반 자료로 활용되기를 기대합니다.2. 주요 AI 키워드 및 용어 설명 (2025년 기준)2025년 AI 관련 뉴스 및 분석 자료에서 반복적으로 등장하거나 새롭게 부각되는 핵심 용어들은 다음과 같습니다. AI 리터러시 증진을 위해 이 용어들에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 인공지능 (AI: Artificial Intelligence): 인간의 학습, 추론, 지각 능력 등을 컴퓨터로 구현한 기술. 2025년 기업 및 일상에 전면 확산 중. 생성형 AI (Generative AI): 학습 데이터를 바탕으로 새롭고 독창적인 콘텐츠(텍스트, 이미지, 코드 등)를 생성하는 AI. 기업 핵심 업무

‑ AI 무기체계의 활용 범위가 빠르게 확장되면서, 전쟁의 양상이 변화하고 있음・러시아·우크라이나 전쟁에서는 AI 자폭 드론이 실전에 투입되고, 적을 스스로 식별하고 사살 여부를 판단하는 새로운 AI 무기체계들이 개발되고 있음 ‑ AI 무기체계 개발 현황은 아래와 같음・(장거리포) 중국, 16km 밖에서 타격할 수 있는 AI 유도 장거리포 개발・(로봇개) 미국, AI로 목표를 선택하고, 조종할 수 있는 소총을 부착한 로봇개 개발・(전투기) 미국, AI가 조종하는 전투기 테스트 중・(탱크) 미국 General Dynamics사, 공격 우선순위를 정해주는 AI가 탑재된 탱크 개발 AI 무기체계의 발전은 전쟁의 양상을 변화시키며, 군사 기술 경쟁과 군비 확장을 가속화할 가능성이 있음본 보고서는 AI 무기체계 중 드론을 중심으로 국내·외 개발 현황을 살펴보고, 정책적 시사점을 제공하고자 함 원문보러가기  

❶ 데이터 분석을 통한 공공서비스 개선 - 주민 데이터를 활용해 패턴을 찾는 예측 분석으로 교통 혼잡이나 범죄 발생 가능 지역을 예측․ 대응하는 방안을 마련, 서비스 효율성 향상과 시민 생활의 편의성 제고❷ 스마트한 인프라 관리 - 도로․다리․건물 등의 상태를 카메라와 센서로 실시간 모니터링, 문제 발생 가능성을 조기에 파악하고 유지보수 일정과 자원을 효율적으로 관리하면 비용 절감과 시민 안전 제고❸ 시민 참여 확대와 민원 처리 효율화 - 챗봇 서비스를 제공하면 많은 주민이 쉽게 참여하거나 시간에 구애받지 않고 민원을 제출할 수 있으며, 반복 질문에 AI가 응답하고 직원들은 더 중요한 업무에 집중해 민원 처리 시간을 단축❹ 의료․사회복지 서비스 개선 - AI 기반 의료․복지 서비스는 고령화되는 지방에서 중요하게 사용 가능. 건강 모니터링 장치로 원격에서 노약자 상태를 살피거나, 예측 모델로 건강 상태가 악화될 수 있는 인구를 선별해 질병 예방❺ 에너지 관리와 환경 보호 - 에너지 사용 패턴을 분석해 에너지 효율성을 높이고 탄소 배출을 감축하는 것에 AI 활용. 건물의 에너지 소비를 모니터링 해서 최적의 에너지 사용 방안을 도출하거나, 공공 조명 시스템의 전력 사용을 조절하는 방식으로 에너지 절약❻ 위기 대응과 재난 관리 - 홍수․산불․지진 등 자연재해 발생 가능성 예측과 필요한 대비를 하는 데 AI 활용. 머신러닝알고리즘은 재난 시나

AI는 우리의 일상을 더 편리하게 만들고, 복잡한 문제를 해결하며, 거대한 목표를 달성하는데 큰 힘이 됩니다.물론 AI를 대함에 있어, 새로운 기술이 초래할 수 있는 잠재적인 위험과 문제점에 초점을 맞추고 논의를 이어나가는 것은 안전한 미래를 위해 분명 필요합니다.그러나 이와 동시에, 인류의 번영을 가져다 줄 혁신의 도구로서AI의 긍정적 잠재력에도 주목해야 할 때입니다.지금은 경제를 발전시키고, 새로운 일자리를 창출하며, 보건 및 과학 분야에서 혁신적인 돌파구를 마련할 수 있는 특별한 기회의 시기입니다. 모두를 위한 AI, 그리고 이를 통해 약속되는 더 긍정적인 결과들을 달성하기 위해서는 세가지 접근이 필요합니다.첫째, 정책적으로는 AI 인프라에 투자하고 법과 제도 개혁을 통해 AI혁신을 지원해야 하고,둘째, 더 많은 사람들이 AI를 활용할 수 있도록 교육 시스템을 강화해야 하며, 마지막으로 공공부문, 중소기업 등 사회 전반의 각 분야에서 AI가 더욱 광범위하게 활용될 수 있도록 접근성을 향상시킬 필요가 있습니다. 이 글에서는 AI의 혜택이 최대한 많은 사람들에게 전달되도록 하기 위하여 정부, 기업, 시민사회가 어떤 전략을 취할 수 있는지, AI를 어떻게 활용하여 새로운 과학적, 사회적 기회를 창출할 수 있을지에 대해 함께 생각해보고자 합니다. 원문보러가기 

인공지능(AI) 전환 시대로 진입하면서 AI는 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있다.하지만 AI의 급격한 진보는 윤리적, 기술적 문제를 동반하며 전문가들은 AI의 위험성에 대해 경고하고 있다.이에 따라 세계 각국 정부와 기업은 AI에 의한 위험과 부작용을 방지하기 위해 AI 윤리 원칙과 법·제도 등을 발표하고 있으며, 국내 정부도 AI 윤리·신 뢰성 확보를 위한 방안을 마련하기 위해 노력 중에 있다.인간과 AI가 조화롭게 공존하기 위해서는 AI의 발전과 인간의 책 임 사이에서 균형이 요구되며, AI는 인간을 완전히 대체하기보다는 인간의 능력을 향상시키고 인간과 협업할 수 있는 혁신 의 조력자로 인식해야 할 것이다.또한 미래 AI와 인간이 바람직한 관계로 지속되기 위해서는 미래 AI 사회 시나리오 연구 를 통해 선제적인 대응 전략 수립이 필요하며, AI 기술 수준과 안전성을 판단할 수 있는 평가 기준 개발, AI 기술과 윤리 통 합 교육 및 산업별 맞춤형 AI 윤리 정책이 마련되어야 할 것이다.원문 보러 가기 

오늘날 인공지능(AI)이 초래하는 급격한 변화에 대해 다양한 관점이 존재하지만, 이 기술이 향후 경제 발전의 핵심 기반이 되고 있다는 점은 명확하다. 기업 경영진은 AI가 향후 3~10년 이내에 운영 방식과 가치 창출에 큰 변화를 가져올 것으로 전망하고 있으며, AI 관련 글로벌 지출은 2028년까지 두 배 이상 증가해 6,320억 달러에 이를 것으로 예측한다. 이러한 지속적이고 폭넓은 성장은 AI를 전 세계적으로 경제적 우선순위로 부상하게 만들고 있다. 동시에 정책 입안자들은 AI와 관련해 다음과 같은 핵심 질문들을 직면하고 있다.• AI 역량을 갖춘 인력을 주요 산업에 얼마나 효과적으로 배치할 수 있는가?• 정부는 회복력 있는 현대적 인프라를 어떻게 구축할 것인가?• 경쟁력 유지를 위한 충분한 투자와 연구개발을 어떻게 촉진할 것인가?이러한 핵심 질문에 답하기 위해 BCG의 AI 성숙도 매트릭스는 전 세계 73개국을 평가했다. 이 매트릭스는 글로벌 AI 채택에 대한 종합적인 관점을 제공하며, 대부분의 국가가 점진적으로 AI를 도입하고 있는 가운데, 소수의 선도국들이 AI 리더로 자리 잡고 있음을 보여준다. 이들 선도국은 경제적 우위를 확보하는 것뿐만 아니라, 혁신적인 기술인 AI와 인간 간의 상호작용 방식을 새롭게 정의할 준비가 되어 있다.이 보고서는 AI 도입의 글로벌 역학 관계를 살펴보는 독창적인 접근 방식을 제안하며, 이를 두

'24년 6월 대만 타이베이에서 열린 컴퓨텍스 2024 행사 키노트에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 생성형 AI에 이어 물리 AI 시대가 도래할 것이라고 전망하며, 휴머노이드를 포함한 로봇이 그 중심에 있을 것이라는 점을 강조 젠슨 황 CEO는 앞으로 2~3년 내 휴머노이드 로봇 기술이 AI 훈련을 통해 획기적으로 발전할 것이라면서, 미래에는 마치 자동차를 구입하는 것처럼 휴머노이드가 보편화될 것으로 전망 현재까지 AI는 텍스트·이미지 등 디지털 데이터로 학습한 지식만을 가지고 있었기 때문에 물리적 세상·법칙을 이해하지 못하는 것이 단점으로 지적 따라서 인공지능이 물리적 현실 환경을 인식하고 학습·이해하려면 휴머노이드 로봇과 같은 물리적 형체가 필요원문보러가기

원문보러가기  Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프   1. 정책/법제 ▹ 유엔총회, AI의 안전한 사용을 위한 결의안을 만장일치로 채택 ▹ 미국과 영국, AI 모델의 안전 테스트 협력을 위한 MOU 체결 ▹ 미국 백악관 예산관리국, 연방정부의 AI 사용에 관한 정책 발표 ▹ 캐나다 정부, AI 산업 육성에 2조 4,000억 원 투자 계획 ▹ 과기정통부, AI전략최고위협의회 출범 및 AI 혁신성장과 AI 일상화 추진   2. 기업/산업 ▹ 엔비디아, 차세대 AI 플랫폼 ‘블랙웰(Blackwell)’ 발표 ▹ 일론 머스크의 xAI, ‘그록-1.5’ 및 멀티모달 버전 ‘그록-1.5V’ 공개 ▹ 메타, 오픈소스 LLM ‘라마’의 최신 버전 ‘라마 3’ 공개 ▹ 바이두 AI 챗봇 ‘어니봇’의 사용자 2억 명 돌파   3. 기술/연구 ▹ EU집행위원회, 연구 활동에서 생성 AI의 책임 있는 사용에 관한 지침 발표 ▹ 미국과 일본, 산학연계 AI 공동연구 계획 발표 ▹ 과기정통부, 국내 최초 생성 AI 레드팀 챌린지 개최 ▹ 오픈AI, 사람의 음성을 복제할 수 있는 ‘보이스 엔진’ 기술 공개 ▹ 애플, 스마트폰 화면과 대화 내용을 분석해 답변 제공하는 소형 언어모델 개발 ▹ 마이크로소프트, 사진 한 장으로 말하는 얼굴 생성하는 AI 모델 연구   4. 인력/교육 ▹ OECD, AI가 일자리에 미치는 영향에 관한

원문보러가기 1부 SW 및 신SW 관련 거시환경 1장 SW 융합의 시대:SW for All 2장 인공지능 패권 경쟁과 생성 AI 2부 SW산업 및 정책·제도 1장 SW 산업 현황 1. 글로벌 SW 시장 현황 2. 오픈소스 생태계 성장과 경제적 효과 3. 국내 SW 산업 현황 4. 국내 SW 융합 현황 2장 SW 정책·제도 동향 1. SW 관련 주요 디지털 통상규정 2. SW사업 영향평가 제도의 변화 3. 민간투자형 SW사업 제도와 현황 3부 신SW산업 및 정책·제도 1장 인공지능 1. 생성AI의 부상과 주요 이슈 2. 주요국 인공지능 정책 동향 3. 국내 인공지능 산업 현황 4. 국내 인공지능 활용 현황 2장 메타버스 1. 메타버스의 진화:XR헤드셋과 생성AI 2. 주요국 메타버스 정책 동향 3. 국내 VR/AR 산업 현황 4부 2024년 SW산업 전망 1. 데이터 기반 SW산업 단기 전망 2. 생성AI가 촉발하는 SW산업의 변화 전망

1. 제 목 : 2023년 국내외 인공지능 산업 동향 연구   2. 연구 목적 및 필요성 ㅇ 생성AI 기술이 전세계적 이슈로 부상 - 2022년 11월 등장한 오픈AI社의 챗GPT(ChatGPT) 이후 인공지능 기술이 다시 한 번 역사적 변곡점을 맞이하면서 급성장 - 관련 하드웨어, 서비스 개발에 대한 투자뿐만아니라 전산업에서 AI융합이 본격화되고 있으며 글로벌 빅테크를 중심으로 한 주도권 경쟁이 치열해 지고 있는 상황 - 한편, 확률적 산출물 조합에 기반한 생성AI 기술의 한계, 생성물의 오남요에 따른 사회적 부작용 등 AI에 대한 국제사회의 규제 움직임도 점차 가시화 - 이에, 알파고(AlphaGo)이후 2010년 중반부터 급격히 진행되고 있는 인공지능 기술의 진화와 함께 사회적, 제도적 추이를 지속적으로 파악하여 시의성 있게 대응하는 정책적 민첩성의 요구도 높아짐 ㅇ 본 연구는 급변하는 국내외 인공지능 산업 동향을 파악하여 국내 산업 경쟁력 강화와 인공지능 활용 확산을 위한 정책 자료를 확보하는 것이 기본 목표 - 주요국, 기관, 학술단체, 주요 기업의 동향을 파악하여 현황을 진단하고, 향후 AI 기술의 발전과 산업을 전망하여 시의적절한 AI 정책을 개발하고 의사결정을 지원할 수 있도록 기초 자료 제공 및 정책 과제 발굴에 활용 - 인공지능 산업 관련 광범위한 조사를 바탕으로 국내외

 전체 408개 공공기관을 전수조사 시행한 결과 설문조사에 응한기관은 400개로 회수율 98%를 회수하였다. 따라서 국내 공공부문 인공지능 기술 도입현황은 응답기관 400개 중 55.0%가 인공지능을 도입하여 활용하는 것으로 조사되었다.인공지능 기술 도입을 예정/의향이 있는 75개 기관 대상으로 예상 도입 시점에 대해 조사한 결과, 2025년이 41.3% 가장 높은 수치를 보였고, 2024년이 16.0%, 2023년이 29.3%, 2022년이 12.0% 순으로 나타났다.인공지능 기술을 도입하지 않는 사유를 조사한 결과, ‘인공지능 기술의 필요성이 낮아서’가 44.8%로 가장 높고, 다음은‘예산 배정이 부족해서’가 28.6%, ‘인공지능 개발 관리 인력 부족’이 8.6%, ‘관련 인프라 부족’이 4.8% 등의 순으로 나타났다.인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정이 있는 295개 기관들을 대상으로 공공서비스로 인공지능을 활용하는 분야를 조사한 결과, 기타 공공서비스(20.3)%로 가장 높고, 보건의료 8.5%, 일반행정 6.4%, 에너지/환경 5.4%, 기상/재난안전 4.4% 등의 순으로 높게 나타났다. 기타 공공서비스는 챗봇, 업무자동화(RPA) 뿐 아니라 기관 내부 데이터 분석, 조직 진단 등에 활용하는 것으로 조사되었다.인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정이 있는 295개 기관들을 대상으로 조직 내부 업무로 인공지능을 활

생성형AI의 등장은 산업 전반에 파괴적인 혁신과 새로운 기회를 제공합니다.이제 미래를 결정해야 하는 순간입니다.생성형AI는 이전 기술의 확산 패턴과는 다르게 매우 빠른 속도로 확산되고 있습니다.2022년 11월 ChatGPT가 일반에 공개된 이후에 약 두 달 만에 사용자 약 1억 명에 도달했고, 이는 역사 상 가장 빠른 속도로 확산된 애플리케이션으로 기록되고 있습니다.그 이후로도 생성형AI는 비약적인 발전을 거듭하고 있으며, 이를 기반으로 한 새로운 비즈니스 도구와 다양한 산업에서 성공적인 활용 사례를 다수 만들어내고 있습니다.경영진들은 생성형AI와 같은 새로운 기술의 등장에 대응해야 하며, 기업의 미래를 위한 의사결 정을 내려야 합니다.이를 위해서 산업 전반에서 일어나고 있는 생성형AI의 도입 현황을 지속적 으로 파악해야 합니다.따라서 딜로이트는 생성형AI를 실험 중이거나 도입하고 있는 글로벌 기 업들의 고위 경영진들과 기술 부서 리더들을 대상으로 설문조사와 인터뷰를 실행했습니다.총 16개국 2,835명이 참여했으며 표본의 신뢰성을 보장하기 위해 IT부서와 사업부서에서 균등하 게 표본을 추출하여 조사를 진행했습니다.본 조사의 주요한 결과로 경영진들은 생성형AI 도입 의지를 나타내고, 단기간 내 생성형AI가 미 칠 잠재적이고 혁신적인 영향을 기대하고 있었습니다.하지만 이 기술이 사회 전반으로 광범위 하게 확산되면서 나타날 인재 확보

(정의) 머신러닝 알고리즘을 활용하여 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용한 학습 데이터를 기반으로 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 인공지능(AI) 기술을 가리키며 기존 데이터와의 비교 학습을 통해 새로운 형태의 창작물을 만들어내는 인공지능 분야(개념) 대형 언어 모델(LLMLarge Language Model)이나 이미지 생성 모델(IGMImage Model) 등을 활용해 사용자가 원하는 새로운 창작물을 생성하는 모든 기술을 의미 - 인간의 행위를 대체하거나 보조하던 역할에서 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 ‘창작’의 영역까지 인간과 경쟁하게 됨원문보러가기

‘기반 모델’이 된 언어 모델이 만드는 新밸류체인 / 생성 AI로 꽃피울 산업은 아이폰 출시 때와 유사글로벌 조사업체(PwC, 엑센추어)에 따르면 2030~35년까지 주요 국가별 GDP 성장률은 5~26%, GVA(Gross Value Added) 성장률은 2배 이상 증가할 것으로 전망 - AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 과거 증기기관, 산업용 로봇, IT 혁명(0.4%~0.6%)보다 더 큰 임팩트(1.2%)를 줄 것으로 기대원문보러가기 

ChatGPT의 등장과 함께 생성 AI 생태계 주도권 확보를 위한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 빅테크 기업들은 보다 저렴한 비용으로 고품질의 인공지능 서비스를 제공하기 위한 전략으로 생성 AI 생태계의 가치 사슬을 수직 통합하는 방향을 택하고 있다. 반도체-클라우드-AI 모델(플랫폼)-AI 애플리케이션으로 이어지는 가치 사슬 간의 시너지를 최대로 이끌어내기 위해 엔비디아(NVIDIA), 마이크로소프트(MS), 오픈AI(OpenAI) 등과 같은 주요 기업들 사이에 전략적 제휴가 이뤄지고 있으며, 구글(Google), 메타(Meta) 등의 선도 기업들은 독자적인 가치 사슬을 확대하기 위한 투자를 진행중이다. 국내 기업들도 인공지능 생태계 내에서 경쟁력을 확보하기 위해 이와 유사한 수직 통합 전략을 채택하고 있다. 퓨리오사AI, 리벨리온 같은 AI 특화 반도체 스타트업과 KT, 네이버클라우드 등의 클라우드 인프라 기업 간에 전략적 협력이 진행중이고, 업스테이지, 뤼튼 등의 애플리케이션 개발사들도 클라우드 인프라 업체와의 협력 또는 자체 생태계 확보를 위해 투자하고 있다. 향후 생성 AI를 필두로 AI 기반모델을 제공하는 글로벌 선도 기업간 인공지능 패권 경쟁의 승자가 시장을 독식할 가능성이 높아지고 있다. AI 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 연구 개발 투자, 공공부문에서의 AI 리터러시 및 일상화 전략을 통한 인공지능 시장 기반 구축

국내 공공부문 인공지능 기술 도입현황은 응답기관 400개 중 55.0%가 인공지능을 도입하여 활용하는 것으로 조사됨조직 내부 업무로 인공지능을 활용하는 분야를 조사한 결과, 고객관리가 53.1%로 가장 높고, 다음으로 조직관리 28.3%, 기타 조직 내부 업무에서 활용 12.0%, 업무환경 6.6% 순으로 높게 나타났다. 기관 유형별로 보면, 중앙행정기관에서는 고객관리가 상대적으로 낮고 조직관리가 상대적으로 높게 나타났다. 인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정 혹은 의향이 있는 295개 기관들을 대상으로 인공지능 기술 활용 목적을 조사한 결과, ‘공공서비스’가 51.2%로 과반수 이상 수치를 보였고, ‘연구 및 분석’이 20.3%, ‘내부관리’ 15.3% ‘모니터링, 점검, 평가’ 11.2% 등의 순으로 높게 나타남.원문보러가기