AI (인공지능) 산업통계 개발

인공지능의 역사는 반세기 이상을 거슬러 올라가지만, 일반 사람들에게 인공지능이라는 용어가 익숙해진 것은 생각보다 오래되지 않았다. 그러나 스마트폰의 등장이 단기간에 전 세계를 바꿔놓은 것처럼, 인공지능이 가져올 변화 또한 매우 급격하고 훨씬 큰 변혁일 것으로 예상된다. 4차 산업혁명과 함께 인공지능을 포함한 디지털 신기술에 쏠렸던 전 세계적 관심은 포스트 코로나 시대와 맞물려 더욱 증폭되고 있다. 실제로 인공지능 시장 규모는 가파르게 성장하고 있다. IDC에서는 2021년 전 세계 인공지능 시장 규모를 전년 대비 16.4% 성장한 3천 275억 달러로 전망하였고, 2024년까지 5천 543억 달러에 이를 것이라는 예측을 발표했다. PwC는 인공지능이 글로벌 경제에 미치는 경제적 가치가 2030년 15조 7,000억 달러에 달할 것으로 추산하며 오늘날 가장 큰 시장 기회를 창출할 것이라고 기대했다.

해외 주요 선진국에서는 민간 주도의 인공지능 시장 활성화가 진행 중이다. 인공지능 분야는 인간 수 준의 지능을 구현하기 위해 많은 데이터와 빠른 처리를 위한 하드웨어와 소프트웨어를 필요로 하는데, 특히 전통적인 소프트웨어 강국인 미국은 Google, MS, Facebook, Amazon 등의 선도 기업들을 중심으로 인력·데이터·하드웨어·투자 등 모든 면에서 앞서 있다. 실제로 미국은 인공지능 전 분야에서 대학, 기업들의 기술 수준이 압도적인 우위에 있다. Element AI의 글로벌 AI 인재 보고서에서는 인공지능관련 21개의 국제학회에 실린 논문을 바탕으로 AI 학술분야 인재를 조사하였는데, 미국이 10,295명,중국 2,535명, 한국 405명으로 나타났다.

영국 및 캐나다는 인공지능 최고 권위자와 핵심 인력을 보유하고 있어 머신러닝의 허브 역할을 하고있으며, 유럽의 경우 사회 현안, 식량문제, 기후 문제처럼 문제 해결 중심으로 기술 개발을 진행하고 있다. 중국, 일본에서는 경쟁우위가 있는 기존산업 및 유망산업을 바탕으로 한 시장 경쟁력 확보를 위해 노력하고 있다. 중국은 특허 및 논문 등의 활동이 활발해지면서 기술력이 상승하고 있으며, 자국 기업을 활용한 산업별 플랫폼을 구축, 막대한 데이터를 축적함으로써 인공지능 경쟁력 확보에 나서고 있다. 실제로 중국은 슈퍼컴 Top 500 랭킹 1위이며, 인공지능 학술연구(논문게재) 실적이 세계 1위이다. 일본은 인공지능 자체에 대한 기술 개발이나 직접적인 관심·투자보다는 로봇, IoT, 빅데이터 분야 등 응용 측면에서 접근하고 있는 것으로 보인다. 한국도 주요 기업들이 인공지능을 전략 사업 부문으로 인식하고 본격적인 투자 확대에 나서고 있다. 삼성전자는 세계 5개국에 7개 인공지능 센터 설립, 네이버는 인공지능 R&D를 위한 네이버랩스 설립, 이동통신사들은 인공지능 스피커, 스마트홈 투자 확대, 현대자동차는 인공지능을 전략투자 분야로 선정하고 투자를 확대하고 있다.

인공지능은 기반 기술의 일종으로 다양한 분야에 적용됨에 따라 개념 정의 또한 여러 관점에서 이루어지고 있으나, 공통적으로는 인간의 지적 활동을 모방하거나 대체하는 기술로 정의할 수 있다1). 산업의 가치사슬 측면에서 본다면 인공지능 산업은 1. 인공지능 생산 도구 제공, 2. 인공지능을 활용한 제품 및 서비스제공, 3. 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 구성된다2). 따라서 인공지능 산업은 인공지능 관련 기술을 개발하거나 인공지능을 활용한 제품 및 서비스를 생산·유통·활용하는 등의 과정에서 가치를 창출하는 산업이라고 할 수 있다.

보다 세부적으로 살펴보면, 협의의 의미에서 인공지능산업은 인공지능 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 생산·제공하는 산업이다. 인공지능을 활용하여 제품·서비스를 생산·제공하는 기업들은 인공지능 전방 산업으로 분류할 수 있다. 전방 산업에는 인공지능 수요기업과 개발기업이 모두 해당할 수 있는데, 전방 산업의 일부 기업은 인공지능 산업의 개발 영역을 포괄하기 때문이다. 따라서 타 산업에서 인공지능을 적용하는 산업 분야로 자체 개발 업무(인공지능 전문 조직 존재)가 있는 ‘타 산업-개발기업’과 자체 개발이 아닌개발된 솔루션을 구매하는 ‘타 산업-수요기업’으로 구분된다. 또한, 데이터 수집·구매 및 구축 컨설팅, 데이터 거래, 분석 등 인공지능 산업과 연계된 생태계는 인공지능 후방 산업으로 볼 수 있다.

해외 주요 선진국에서는 국가별 특성에 맞게 지원 중심의 정책을 실행 중이다. 미국은 ‘AI 이니셔티브 행정 명령(2019)’ 등 연구개발과 인력에 대한 정부의 장기적·선제적 투자를 통해 민간의 자생적 경쟁력을 높이고, 인공지능 투자에 우선순위를 부여하고 있다. 특히, 민간이 추진하기 어려운 차세대 연구개발 및 군사·안보 분야 활용에 중점을 두었다. 유럽연합은 정부 주도의 호라이즌 2020(Horizon 2020) 프로그램을 진행하였으며, 후속프로그램인 호라이즌 유럽(Horizon Europe)을 통해 2027년까지의 구체적 실행 계획을 발표하였다. 독일은 인공지능을 통한 중소·제조 분야 산업경쟁력을 확보하고 노동시장 변화에 대응한 직업훈련 등을 포괄하는 인공지능 육성전략(2018)을 실행하였으며, 영국은 민간과의 협력을 기반으로 인공지능 인재 양성 및 비즈니스 환경조성에 투자를 집중하는 AI Sector Deal(2018)을 제안하였다. 프랑스는 산업경쟁력 확보, 사회문제 해결과 더불어 일자리 변화 대응을 포함하는 인공지능 권고안(2018)을 발표하였다. 중국, 일본 등에서도 국가 주도의 인공지능 산업 육성 및 인재 양성 정책 수립을 시행 중이다. 중국은 2017년 7월 ‘차세대 AI 발전 계획’을 발표하고, 2020년까지 공지능 산업 규모를 1,500억 위안 이상, 인공지능 관련 산업 규모는 1조 위안 이상 달성을 목표로 제시하였다. 인터넷 플러스와 중국 중흥 2050의 일환으로 국가 주도로 지능 관련 분야를 이끌고 있으며, 해외에 있던 인공지능 관련 인재들이 중국으로 복귀 중이다. 일본은 인공지능 전략 2019 및 Society 5.0 등 산업 활력 제고 및 저성장·고령화 등 사회문제 해결을 위한 수단으로 인공지능 기술혁신을 가속화하고, 연간 인공지능 응용인재 25만 명, 고급인재 2,000명, 최고급인재 100명 등을 양성할 예정이다.

이렇듯 다양한 인공지능 정책, 전략 추진과 더불어 해외 각국은 인공지능 관련 통계 수집·작성에서도 적극적으로 임하고 있다. 미국, 캐나다 등 북미 지역에서는 미국이 특히 여러 기초통계 및 가공통계를 통하여 인공지능 활용 현황과 직업 수요 전망 등을 조사하고 있다. 북미 지역의 경우 대부분 Gartner, McKinsey, Element AI 등 민간 컨설팅 기업이 작성한 통계가 대부분인 것이 특징이다. 유럽은 유럽연합 국가들을 대상으로 유럽연합 집행위원회에서 실시한 인공지능 관련 조사를 다수 확인할 수 있었는데, 유럽 여러 국가를 대상으로 하기 때문에 국가 간 비교 또한 가능하여 높은 활용도가 기대된다. 아시아 지역에서는 중국과 일본을 주요 검토 대상으로 봤을 때 다른 지역에 비해 활용 현황조사뿐만 아니라 인식조사를 활발하게 진행하고 있다는 특징이 있다.

해외 통계 사례에서 인공지능과 관련하여 포함되는 주요 조사항목들을 살펴보면, 인공지능 활용 현황, 인공지능 활용이 미치는 영향, 인공지능 관련 인식, 인공지능 관련 정부 차원의 노력 등으로 구분할 수 있다.

인공지능과 관련된 해외 통계에서 주로 생산되는 통계 유형을 기초 조사통계 기반으로 살펴보면, 인공지능 관련 기술, 재무/투자, 인력/고용, 경영관리/환경, 법률/정책, 인식, 교육 등으로 구분할 수 있으며, 각 통계 사례를 통해 통계생산 현황의 파악이 가능하다.

한국 또한 “IT 강국을 넘어 AI 강국으로!”라는 슬로건으로 범정부 역량을 결집, 인공지능 시대의 미래 비전과 전략을 담은 ‘인공지능 R&D 전략’과 ‘인공지능 국가 전략’을 2018년, 2019년에 잇따라 발표하며 인공지능 산업경쟁력 강화와 더불어 사람 중심의 인공지능 실현을 위한 국가 비전 실현을 노력하고 있다. 인공지능 국가 전략에서는 1. 세계적 수준의 인공지능 경쟁력을 확보, 2. 경제·사회 전반의 활력을 제고, 3. 국민 행복과 삶의 질 향상 등의 내용을 담고 있다. 한국은 전통산업의 글로벌 경쟁력 저하로 인한 인공지능 기반 새로운 성장 모멘텀 확보가 필요한 시점이다. 국내 제조업 부가가치율은 25%를 상회하는 수준으로 주요 선진국보다 낮다(Global Insight, 2018). 또한, 해외 인공지능 선도국과의 국가 경쟁력 격차가 큰데, 인공지능 활용 역량에 있어서는 어느 정도 수준에 도달해 있으나 인공지능 기술 자체의 경쟁력은 낮은 편이기 때문이다. 국내 인공지능 시장의 협소한 규모(글로벌 대비 국내 인공지능 시장 비중은 1.3%; IDC, 2018)와 낮은 투자 수준(인공지능 투자 비중은 0.7%; 중기부 2019)은 자생적 인공지능 생태계 형성을 어렵게 하는 원인으로 작용하고 있다.

이러한 국가 차원의 비전 실현을 위해 정부에서는 인공지능 산업에 대한 특성을 보다 정확히 파악하고자‘인공지능산업실태조사’를 2019년에 국가 승인 통계로 지정하여 수행하고 있다. 실제로 변화하는 미래 국가 혁신성장을 견인하고 복잡한 디지털 산업 생태계 육성을 위해서는 공지능산업 또한 증거기반 정책(Evidence-based policy)의 수립이 강조되는 시점이다. 최근 증거기반 정책은 객관적이고 실증적인 자료에 기반하여 책적인 결정을 하려는 시도로써, 과학적 증거가 정책적 의사결정의 기반이 될 때 사회적 목표가 더 잘 수행될 수 있다는 이론에 근거하여 정책적 수요가 증가하고 있다. 특히 인공지능과 같은 신산업 육성을 위한 정책 수립은 시장의 불확실성이 높아 산업 수요에 기반한 정보 수집이 필수적이다. 현재 국내에서는 인공지능산업과 관련된 기초통계로 과학기술정보통신부에서 주관하는 인공지능산업실태조사가 유일하다.

인공지능산업 생태계 조성·활성화 정책 수립을 위한 현황 파악 및 기초자료 확보를 위해 실시 중인 본 조사는 인공지능 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 생산·제공하는 인공지능 기업들의 사업 현황 및 실태 파악이 목적이다. 조사 대상은 ‘1인 이상의 인공지능 관련 사업을 영위하는 업체: 인공지능 기술 개발 및 인공지능 적용 제품·서비스·플랫폼의 생산, 유통, 활용, 부가서비스(조사/분석, 컨설팅, 중개) 과정에서 가치를 창출하는 사업체’로, 일반 현황, 기술 및 시업, 매출, 인력, 투자 및 개발, 애로사항 등의 조사항목으로 구성하여 조사를 진행하고 있다.

이외에도 국내에서 진행되고 있는 SW·ICT 관련 실태조사 및 기타 유관 실태조사 등 총 23개의 통계를 검토하여 인공지능 관련 설문 문항 유무를 확인해 봤을 때 최종적으로 8개의 기초통계에 대해 세부적인 분석이필요하다는 결론에 이르게 되었다.

국내 통계에서는 주로 신소프트웨어 기술, 4차 산업혁명 관련 기술 현황을 파악하는 문항에 인공지능이 일부 들어가 있는 형태를 보이며, 전반적인 문항 구성을 보면 기술 도입 여부 및 계획, 투자 규모, 인력 현황, 애로사항 등 일반적인 산업실태조사 항목으로 구성되어 있음을 확인하였다. 다만, 유럽의 통계에서 공통적으로 확인할 수 있는 인공지능의 영향력 관련 내용 및 산업 지원 정책 관련 인식에 대해서는 거의 다루고 있지 않은 것으로 보인다. ICT 국가 경쟁력 확보를 위해 신기술 분야에 대한 국가적 차원의 지원 필요성이 강조되는 시점인 만큼, 해당 문항들에 대한 검토도 필요할 것으로 생각된다.

인공지능은 단일 기술이 아닌 범용기술(General Purpose Technology)로써 전 산업 및 사회 전반에 큰 영향을 끼치게 된다. 인공지능 기술 발전의 속도와 활용 범위 확산이 매우 빠르게 전 산업을 혁신시키고 있어 새로운 산업 환경에 대한 정확하고 신속한 정보의 파악이 필요하다. 특히, 우리나라 전통 주력 산업의 경쟁력이 약화되는 상황에서 게임 체인저(Game Changer)가 될 수 있는 인공지능에 기반한 디지털 전환 및 부가가치 창출은 국가 경제를 위해 매우 중요한 일이다. 따라서 전 산업에서 일어나고 있는 인공지능 활용에 대한 조사는 실제산업 현장에서 체감하는 변화들에 대해 정확히 파악할 수 있고, 정책 지원의 기초자료로 활용할 수 있다.

해외 사례를 종합하여 볼 때 국내 인공지능산업실태조사는 인공지능 기술을 개발, 즉 공급하는 기업으로 조사의 범위를 한정하고, 조사 내용 또한 사업, 인력, 기술 등 다방면으로 구성되어 있어 차별성과 경쟁력이 있는 조사라고 할 수 있다. 또한, 생산 측면에서의 효과만을 확인할 수 있다는 점은 체계적이고 정확한 현황 파악에 중요한 역할을 하게 된다. 더불어 해외 통계 사례들의 대다수는 민간 영역에서 글로벌 시장조사기관 등을 중심으로 산업 기초 현황 및 효과 추정을 위한 필수자료에 한정하여 한시적으로 실시된다는 한계가 있다. 이에 반해 국내 인공지능산업실태조사는 국가 승인통계로 자료의 연속성 확보가 가능하며, 향후 시계열 분석을 통한 보다 심도 있는 시사점 발굴이 가능하므로 지속적인 조사와 환경 변화에 맞게 수정, 발전시켜 나갈 필요가 있다.

그러나 국내의 인공지능 통계는 인공지능산업실태조사가 유일하다는 것이 아쉬운 점이다. 앞서 정리된 해외의 인공지능 관련 통계 사례들을 살펴보면, 대부분 기업 혹은 기관의 활용이나 인공지능의 인식 등에 대한 통계들이 다수를 차지하고 있다. 특히, 유럽과 미국, 중국, 일본 등 우리의 주요 경쟁국들은 인공지능에 관한 여러 종류의 조사를 시행하며 다양한 측면에서 인공지능 활용 현황과 인식 수준에 대해 파악하고자 노력하고 있다. 이는 인공지능 관련 정책 개발 및 추진에 있어 실제 각 분야에서 얼마나 활용되고 있으며, 수요기업의 인식이 어떠한지를 중요하게 생각하고 있음을 알 수 있다. 이러한 상황에 비해 한국은 국가 차원에서 조사하고 있는 인공지능 관련 통계로 인공지능 개발기업을 대상으로 하는 ‘인공지능산업실태조사’가 유일하다. 해당 조사는 인공지능 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 등 인공지능 산업에서 공급 측면의 현황을 파악하고자 하는 목적에 있어서는 다른 나라에서 유사한 사례를 발견할 수 없을 정도로 인력, 기술, 자본 등 다양한 내용을 상세하게 조사하고 있어 그 가치가 충분한 조사이다. 그러나 위에서 언급한 것처럼 인공지능이 가지고 있는 기술적, 경제적, 국가적 중요성을 고려한다면 인공지능을 둘러싼 산업 생태계를 보다 폭넓은 관점에서 이해하는 것이 매우 중요한 일이다.

이처럼 범용기술로써 인공지능의 특성과 중요성, 해외 통계 사례들을 참고한다면 국내 인공지능 산업 통계 체계의 개선 및 확장이 필요하다. 먼저 인공지능 산업의 범위를 포괄적으로 반영하면서도 체계적인 통계 생산을 위해 인공지능 산업 주체를 크게 공급기업/수요기업으로 나누고, 각각을 대상으로 하는 독립된 통계조사가 필요하다.

먼저 현행 ‘인공지능산업실태조사’는 국내·외 사례를 참고하여 일반 현황, 기술 현황, 매출 현황, 인력 현황, R&D/ 투자 현황 등을 분화하고, 향후 수출 현황, 사업화 현황 등을 추가할 것을 고려해 볼 수 있다. 향후 인공지능 산업의 특성에 기반한 정책을 수립하기 위해서 해당 산업 내 세부 지표 및 2차 분석 등이 절실하다. 현재까지 인공지능 분야는 기술 개발 단계에서 사업화 단계로 전환되고 있는 바 새롭게 인공지능 산업에 편입된 기업의 특성과 환경들을 면밀하게 파악할 필요가 있다. 과거 전체 매출액 중 사업 관련 매출액으로 추정하는 방식에서 벗어나 사업체 기반 매출액, 생산액, 수출액, 순이익, 영업이익, 시장가치 등 다양하고 객관적인 성과 지표들이 필요하다. 또한 이를 바탕으로 기업 성장 및 시장 규모에 영향을 미칠 수 있는 인공지능 부문만의 다양한 특성 요인들을 파악하는 것이 필요하다.

둘째, 인공지능 수요기업을 대상으로 주요 산업별 인공지능 활용 현황과 도입 환경을 조사할 수 있는 독립적인 조사체계가 필요한데, 과학기술정보통신부는 2021년부터 ‘인공지능융합실태조사’를 추진할 계획에 있다. 이와 더불어 인공지능 산업 관련 다양한 가공통계가 생산될 수 있도록 전문통계가 향후 마련되어야 할 것이다. 인공지능 부문 인력 동향 조사, 인공지능 고용 실태조사, 대국민 인공지능 기술 파급효과 인식조사 등 다양한 측면에서의 조사들을 기획·추진할 필요가 있다.

셋째, 글로벌 차원에서 비교 가능한 전문통계의 개발을 제안하고자 한다. 앞서 해외 주요국의 인공지능 관련 통계를 검토해 본 결과 아직 우리나라를 제외하고는 정부 또는 공공기관 중심으로 기초통계 및 전문통계를 생산하는 국가는 거의 없음을 확인할 수 있었다. 미국, 캐나다 은 단년도 현황 파악을 목적으로 글로벌 컨설팅 기관에 의뢰하여 분석·활용할 뿐 연속성 있는 통계를 생산하고 있지 않아 글로벌 비교가 불가능한 것이 큰 제약으로 작용하고 있다. 이러한 원인에는 첫째, 인공지능산업은 아직 신산업이란 특성으로 인해 산업의 범위 선정 및 주요 변수악이 어렵다는 점이다. 둘째, 우리나라의 국가 주도 정책 수립 특성상 다른 나라에 비해 현황 파악이 빠르다는 측면이 있다. 특히 ICT 부문에서의 통계 체계는 타 국가와 비교해 상대적으로 고도화되고 정합성이 높은 특성을 보인다. 이러한 우수성에도 불구하고 우리나라의 수출 및 생산에서 IT 관련 제품 및 신산업이 차지하는 비중이 높고 향후 전체 산업 대비 인공지능 산업의 비중이 확대될 가능성이 큰 만큼 더욱 선제적인 준비가 필요하다. 국가 차원에서 인공지능 경쟁력을 균형있게 갖추기 위해서는 현행 제한된 상황에서도 국가 간 비교 가능한 통계 및 지수 개발이 반드시 필요한 시점이다.

마지막으로 인공지능이 국가산업 및 우리 사회에 미치게 될 파급력을 판단하여 해당 수준에 맞는 정책 범위 설정 및 실행전략들을 세우는 것이 필요할 것이다. 이에 인공지능이 미치는 경제적 파급효과를 측정하는 부문도 매우 시급하다고 할 수 있다. 인공지능 기술이용기술로서 전 산업 및 사회에 파급력을 가지며, 인공지능 산업은 이를 기반으로 국가 혁신성장을 이끌고 있기 때문에 경제적 효과 추정과 더불어 사회적으로 미치는 간접적 효과까지 추정하는 것이 중장기적으로 합리적인 투자계획을 마련하기 위해 꼭 필요하다.

인공지능이 주도하는 디지털 전환 및 4차 산업혁명의 완성은 ‘AI+X’에 대한 세부적이고 효과적인 정책 수립이 필수적이다. 이러한 측면에서 인공지능융합실태조사, 인공지능 국가 경쟁력 지수, 경제적 파급효과 추정 등은 전 산업 분야에 인공지능을 기반으로 한 디지털 전환 및 인공지능 활용수준을 파악함으로써 ‘인공지능 국가 전략’을 실현하기 위한 증거기반의 세부 정책을 효과적으로 지원하게 될 것이다.