안녕하십니까? 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 강도현입니다.

우선 감사드리고, 또 브리핑을 시작하겠습니다.

디지털 뉴딜의 핵심 ‘데이터 댐’이 본격 추진됩니다.

오늘 보고드릴 내용은 디지털 댐의 핵심사업인 7개 사업, 그리고 역대 최대 규모라는 참여규모 속에서 2020년 추경사업이 지난 7월 추경이 확정되고 한국판 뉴딜, 디지털 뉴딜이 확정된 이후에 진행되어서 현재 평가를 거친 총 2,100여 개 지원대상 기관이 확정된 바 있습니다.

현재 지원규모는 9월 1일 자 기준이고, 앞으로 뒤에 설명드릴 일부 사업의 경우는 추가적인 지원여력도 남아있어서 총 2,300개 정도의 지원효과를 가지고 있겠다 판단하고 있습니다.

정부는 일자리 창출 그리고 미래투자, 그러면서도 AI·클라우드·빅데이터를 통한 각 분야 확산을 동시에 추진코자 데이터 댐의 개념으로 7개 사업을 진행해왔습니다. 결과, 각 분야 최고 전문기업들의 뜨거운 호응이 있었고, 그 첫 번째 5년간의 첫 발걸음을 시작하는 순간입니다.

AI와 데이터의 표준이나 품질관리 등 공공 부문에 클라우드 도입을 위한 제도적인 부분 그리고 AI 법제도와 윤리 부분 등에 대한 AI 법제도적 인프라 마련 일정도 오늘 제시하겠습니다.

과학기술부는 지난 7월에 발표된 디지털 뉴딜 대표사업인 데이터 댐 프로젝트의 7개 핵심사업을 수행할 주요기관들의 선정 작업을 완료하고 9월 2일부터 본격적으로 사업을 추진한다고 말씀드렸습니다.

이번에 추진되는 데이터 댐 7대 핵심사업은 미국 대공황 시기의 후버댐 건설과 같이 일자리와 경기부양 효과는 물론 우리 미래를 위한 투자와 각 분야의 혁신을 동시에 추진하기 위해서 기획된 AI 학습용 데이터 구축, AI 바우처 사업, AI 데이터를 가공하는 가공바우처 사업, AI 융합을 전 분야에 확산하는 AI+X 프로젝트, 클라우드의 경쟁력을 높이기 위한 클라우드 플래그십 프로젝트, 그리고 우리 중소기업들이 클라우드를 통해서 혁신할 수 있도록 지원하는 클라우드 이용바우처 사업, 또한 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업 등 7개 사업이 되겠습니다.

추진배경과 주요경과는 데이터 댐은 지난 6월 18일 디지털 경제 현장 방문을 통해 대통령께서 밝히신 바와 같이, 공공과 민간의 네트워크를 통해서 생성되는 데이터를 모으고, 그것을 표준화하여 가공·활용하여 더 똑똑한 인공지능을 만들어서 기존 산업의 혁신과 새로운 서비스 개발을 위한 일자리를 창출하는 것이라 한 것처럼 이번 7개 사업은 아래의 그림과 같이 각 분야 내용을 망라하고 상호 긴밀히 연계되어 추진되는 핵심 프로젝트라 하겠습니다.

동 사업들은 코로나19의 발생 이후 일자리 및 경기부양을 위한 기존의 정책들을 우선 분석하고, 주요기업들과의 지속적인 협의를 통해 기초를 마련했습니다.

이후에는 디지털 뉴딜 과제 확정과정에서 수요에 기반하여 세부과제들을 추가적으로 기획했고 내실화했으며, 추경예산안 확정, 사업의 공고, 접수 및 평가, 일련의 절차를 거쳐 오늘 발표하게 되었습니다.

짧은 기간에도 불구하고 이 자리를 빌려 민간기업을 중심으로 관계부처와 각 분야 공공기관이 함께 참여하여 주신 데 감사드리고, 역대 최대 규모인 총 4,700여 개의 기업과 기관이 지원하는 속에서 최종적으로 약 1,100여 개, 현재까지입니다. 1,100여 개의 수행기관을 확정하기에 이르렀습니다.

이번 사업의 선정의 주요 특징들에 대해서 말씀드리겠습니다.

우선은 가장 국민들과 기업들 그리고 기관들이 관심을 가지시는 일자리 문제입니다. 당초 일자리 창출 전망은 현재 2만... 동 사업을 통해서 2만 4,000여 개 정도로 기대하고 있었습니다.

핵심사업인 AI 학습용 데이터 구축사업의 경우에 이번에 참여되어서 선정된 기관들을 보니 직접적인 고용과 크라우드소싱 등으로 약 2만 8,000여 명의 일자리 효과를 제안해주셨습니다.

추가적인 과제조정 등을 통해서 전체적인 일자리가 당초에 한국판 뉴딜, 디지털 뉴딜 발표 그 시점보다 상회할 것으로 저희도 기대하고 있습니다. 열심히 잘 챙겨보겠습니다.

두 번째로는 타 분야의 융합이 가속화되고 전 분야에 확산 추세가 뚜렷하다는 점입니다.

수요기업과 공급기업을 선발하고 상호매칭시켜서 연계해주는 것이 바우처 사업들입니다. AI 데이터 바우처 사업의 경우에 그 수요기업 중에 과거에 비해서 비 ICT 기업 비율이 2019년에는 41%에 있었다면 2020년에는 추경사업에, 이번 사업에 85%까지로 증가하였습니다. 이는 본격적으로 AI·데이터 그리고 클라우드 등이 전 분야에 수요가 높고 그것이 점진적으로 확산되고 있다는 반증이기도 합니다.

세 번째로 주요 분야별 유수기업들이 망라하여 이 분야에 있어서 국내 산업 경쟁력 또한 높아질 것으로 기대하고 있습니다.

이번 추경사업의 선정결과를 보니 국내의 대표적인 크라우드소싱 기업과 클라우드 기업, 분야별 AI·데이터 솔루션에 특화된 기업과 SW기업이 대부분 참여하여 선정되셨습니다.

의료, 제조, 유통 등 다양한 분야의 기업과 기관들이 수요 측면, 때로는 구축 측면에서 함께해주셔서 산업 전반의 경쟁력도 높이고 혁신성장을 촉진할 것으로 기대합니다.

끝으로, 각 분야 및 각 분야별 공공기관이 적극 참여해주셨습니다. 범정부 사업으로 자리매김할 것으로 예측됩니다.

수요발굴 및 기업검토 등 추진과정에서 교육·행안·환경·산업·중기·국토·문화·농림·해수·고용·금융위를 비롯해 국방부까지도 총 정부 부처가 참여해주셨고, 그 산하의 전문기관들이 범정부적 협업체를 이루고 있다고 봅니다.

세종·대전·광주·창원·제주 등의 지자체까지도 많이 참여해주셔서 전국적 참여도 이루어졌다고 봅니다. 각 부처의 협력체계, 공공분야 여러 가지 부분들은 앞으로도 세밀히 협력체계를 구축해나가도록 하겠습니다.

세부사업의 내용은 국민 그리고 기업 그리고 기자분들께서 궁금하실 사항이 있으실 것 같아서 이모저모의 형식으로 정리해보았습니다.

AI 학습용 데이터 구축사업입니다.

언론이나 학계에서도 많이 관심을 가지시고 이쪽 분야의 엄중함 또한 정부는 잘 알고 있습니다.

데이터 댐의 가장 기초이고 핵심으로 AI 서비스 개발에 필수적인 AI 학습용 데이터를 대규모로 구축·개방하는 사업입니다. 대량의 데이터 수집에서부터 가공·정제·품질검증까지 많은 일자리가 창출되는 사업이기도 합니다.

진행 경과는 우선 시장수요가 높은 과제를 발굴하였습니다. 민간수요, 공공수요, 거기에다가 해외 공개데이터 등을 분석하여 총 1,300여 개 후보과제를 발굴했고, 삼성·LG전자 등 제조사, SK·LG·KT 등의 통신사, 네이버·카카오 등의 포털사 등 이 데이터를 활용하고 주력기업들에 대한 평가와 전문가로 구성된 과제기획위원회 검증을 통해 총 150개 데이터셋을 구축키로 하였습니다. 그리고 유사데이터의 경우에는 그 품질과 업무의 효율성을 위해서 그룹화시켜서 최종적으로 52개 과제로 그룹화한 바 있습니다.

특히, 코로나발 일자리 문제에 있어서 청년이나 경력단절 여성 그리고 장애인, 은퇴인들이 쉽게 참여 가능토록 크라우드소싱 방식을 적극 도입할 수 있도록 유도했고, 관련 예산 비중에 있어서도 가점을 부여한 바 있습니다.

선정결과는 총 1,920개 기업과 기관이 신청하여 평균 약 4 대 1의 경쟁률을 보였고, 이 중에서 총 584개 기관이 72개 과제에 참여키로 확정하였습니다.

주요 AI 개발 전문기업, 국내의 크라우드소싱 기업 등은 물론 각 대학들 그리고 서울대, 국립암센터 등 주요 병원 등이 모두 참여해주셔서 데이터셋 구축에 함께 하기로 되었습니다.

한국어 말뭉치를 비롯해서 텍스트는 7억 건, 음성은 6만 시간, 이미지는 6,000만 건, 영상은 1만 5,000시간 등 대규모 데이터를 구축하여 국내 AI 산업의 획기적인 도약을 기대하고 있습니다. 물론 아까 말씀드린 대로 일자리 창출 효과도 적극적으로 노력해나가겠습니다.

AI 바우처 사업입니다. 다양한 분야의 중소·벤처기업들이 자사 제품이나 서비스에 AI를 도입하여 생산성 향상과 기업 경쟁력을 제고할 수 있도록 AI 바우처 사업을 지원합니다.

AI 바우처는 올해 신규 사업으로 39억 원이 반영돼 있었습니다. 그러나 이번 추경사업에 560억 원으로 대폭적으로 확대했는데, 이 AI 바우처 사업은 우리 SW기업들이 AI 제품을 만드는, 솔루션을 만드는 것을 유도하고 그렇게 만든 초기의 서비스라 하더라도 그것이 신규 시장을 만들기 위한 사업에 많은 애로가 있었습니다. 그런 부분을 적극적으로 지원하는 분야이고, 시장에서 AI 학습용 데이터 구축과 함께 굉장히 호응을 많이 해주신 사업이라고 하겠습니다.

진행경과는 올해 처음으로 시작된 AI 바우처 사업이 약 24 대 1의 경쟁률을 가지고 있었습니다. 폭발적인 시장수요에 대비해서 말씀드린 대로 예산규모를 확대하고 추가모집을 진행했고, 그 결과 733개의 기업이 지원을 받을 수 있게 되었습니다.

서류평가와 온라인 발표를 거쳐서 반도체에서 개발부터 창업, 치매예측, 투자분석, 수어번역, 법률, 대기오염 측정, 그리고 언론사까지 총 17개 분야에서 최종적으로 209개의 과제가 선정이 되었습니다.

섬유 등 전통 분야를 비롯해서 다양한 분야의 기업들이 AI를 적용할 수 있게 되었고, AI를 도입할 필요가 있는 중소기업에는 기업끼리 상호 간의 맞춤형 기술을 공급하고 디지털 전환이 촉진되며, AI 솔루션 기업을 개발하고자 하는 기업들한테는 초기시장을 지원하는 역할을 합니다.

AI 데이터 가공바우처 지원사업은 기업 간에 데이터를 가진 기업과 데이터를 필요로 하는 기업들이 상호연계해서 AI 데이터의 경우에는 가공할 때 일정한 비용을 지급하는 사업입니다.

중소기업들과 스타트업들이 보유한 데이터가 AI 학습용 데이터로 전환시켜 혁신적인 AI 서비스를 지원하기 위한 사업으로, 기업 간에 수요기업이 바우처를 신청하면 원하는 공급기업으로부터 가공서비스를 받도록 지원하는 사업이 되겠습니다.

선정결과는 이번 추경사업을 통해 총 1,152개의 과제 중에 최종적으로 620 과제가 지원 적격으로 선정되었고, 특히 이번 선정과정에서는 예비창업자, 1인 창조기업, 소상공인의 비중이 많이 늘어났습니다. 데이터 활용이 곧 소규모 사업자까지 확산되고, 데이터 기반의 창업이 활성화될 것으로 예측하고 있습니다.

AI 융합 프로젝트입니다. 저희가 쓰는 용어는 AI+X라고 합니다. 이 X는 타 분야 그리고 일정한 분야, 예측하지 않은 또 다른 분야 이런 분야에 AI가 접목된다는 상징성을 갖고 있는 용어입니다.

각 분야에서 수집·축적된 데이터의 안전한 학습과 AI 개발 및 활용을 지원하는 사업입니다. AI 기업에는 알고리즘을 고도화하고 초기사업기회를 제공하는 한편, AI를 활용한 각 분야의 혁신이 촉진될 것으로 기대되는 사업입니다.

금년에는 의료·국방·에너지·시설물 관리 등 경제적 파급효과가 국민 체감효과가 큰 8개 분야의 프로젝트가 추진됩니다.

가령 군 의료 지원에 대한 문제입니다. 군 의료는 전문의나 여러 가지의 전문 분야에 비해서 전체적인 서비스를 받는 데 한계가 있었습니다. 저희가 주목했던 분야는 의료 데이터가 의무사령부나 아니면 통합병원에 전체적인 구축되는 것을 주목했습니다.

이 분야에 있어서의 많은 자료가 개인정보는 철저히 보안하면서 보호하면서 우리 AI 기업들한테는 솔루션이 제공되고, 그 솔루션이 제공된 것이 AI를 통해서 우리 군 장병들한테 의료서비스가 확대될 것으로 기대되는 사업입니다. 장기사업이고 또 지자체를 비롯해 각 부처의, 각 분야를 담당하는 각 부처와 면밀히 협의되고 있는 사항이고 장기과제입니다.

진행경과는 추경사업에서 데이터를 제공하고 현장에서 활용할 기업과 AI를 개발할 기업을 우선 공모선정하였습니다. 평균 3 대 1이었고요. 최대 14 대 1의 경쟁률까지 가진 사업이었습니다. 국내 AI 기업들의 보다 많은 데이터 학습과 AI 개발기회를 제공하는 다수 프로젝트에서 경쟁형 방식을 도입했고, 총 16개의 컨소시엄이 선정된 바 있습니다.

클라우드 플래그십 프로젝트입니다. 아시는 바와 같이 국내의 클라우드 서비스는 아직은 경쟁력이 조금 부족합니다. 우리 기업들이 많이, 많은 R&D 투자와 노력 덕분에 많이 올라오고 있습니다만 글로벌 기업들에 비해서는 아직은 서비스 내용이 좀 부족한 게 사실입니다.

클라우드 산업 발전전략을 저희가 수립한 바가 있습니다. 비즈니스의 연속성 보장과 경쟁력 확보에 필요한 분야들을 선정해서 국내기업끼리 클라우드 서비스의 통합 플랫폼을 개발하고 특화된 서비스 개발을 지원하는 사업입니다.

클라우드 인프라 기업을 중심으로 다수의 클라우드 서비스 기업들이 연계해서 세계적 수준에 한번 도전해보고자 하는 사업이 되겠습니다.

선정결과는 이번 5개 분야의 과제 공모에서 헬스케어·교육 분야에 굉장한 경쟁력을 보여주었고, 중기부와 특히 협업하고 있는 과제 중에 데이터 플랫폼의 IaaS 부분은 중기부가 다른 사업으로 선정되는 IaaS를 함께 활용하기로 하였고요. 그것을 제외한 4개의 플랫폼 과제와 63개의 서비스 개발을 확정한 바가 있습니다.

KT, NBP, NHN 등 국내 최고의 클라우드 기업이 함께 참여하고 있고, SaaS를 개발하는 63개의 기업 역시 이 서비스를 통해서 새로운 특화 서비스 개발이 되길 기대합니다.

클라우드 이용 바우처입니다. 서두에서 말씀드린 바와 같이 어제까지 한 2,100여 개 기업입니다. 그중에서 클라우드 이용 바우처 사업은 연중 지원하는 성격이 있기 때문에 저희가 생각하기에는 앞으로도 200개 이상의 기업이 추가적인 지원을 받을 수 있게 될 것으로 봅니다.

동 사업 역시 클라우드 산업 발전전략의 핵심분야였습니다. 우리 중소기업·소상공인들이 클라우드 서비스를 이용해서 디지털 전환을 가속화시키고 새로운 사업기회, 경영 효율화를 이룰 수 있게 정부가 지원코자 하는 사업이 되겠습니다.

과거에도 있었습니다. 기업당 300만 원 정도 지원했던 사업인데요. 저희들이 해보니까 중소기업 그리고 소상공인 같은 경우에는 우선 컨설팅이 더 중요했다고 판단했습니다. 그리고 한번 클라우드를 전환하면 전환비용이 필요합니다. 그리고 직접적인 이용료가 필요하고요. 그 세 가지를 묶어서 총 맥시멈 2,000만 원 정도로 지원규모를 확대했습니다.

우선 458개 기업이 신청해주셨고요. 그중에 1차적으로 337개의 기업을 선정했습니다. 순차적으로 컨설팅을 거쳐 가면서 클라우드로 전환과 이용을 지원하겠습니다. 1차 선정 기업에서는 클라우드 기업 업무환경이 아직 익숙하지 않았던 제조업, 도소매업, 보건·사회업 등이 포함되어있고 산업 전반의 클라우드 또한 확산돼가고 있고 그 수요가 있다는 것이 확인되었습니다. 아울러, 9월 중에는 추가 기업을 선정해서 연내 600개 이상의 기업이 혜택을 받을 수 있도록 지원하겠습니다.

사업별 끝으로 빅데이터 플랫폼 사업은 결론부터 말씀드리면, 현재 과제 조정과정에 있습니다. 면밀한 사업분석을 통해서 현재 평가된 기업·기관들에 대해서 세부적인 평가내용들을 정리한 이후에 추가적으로 선정을 할 생각으로 있습니다.

향후계획입니다.

AI 학습용 데이터 구축사업은 학계, 전문가, 언론에서도 많은 관심을 가지고 계십니다. 그만큼 엄중하고 중요합니다. 품질에서부터 표준에 이르기까지 굉장히 중요한 사업이고, 또한 완벽하지 않을 수도 있을 것 같습니다. 데이터는 한 번 구축되면 끊임없이 업그레이드가 돼야 되고 기업들 수요마다 다양합니다.

데이터 간의 상호 호환성 확보를 위해 데이터 표준화를 진행하겠습니다.

우선 현재 개발·보완된 데이터 공통 기준 가이드라인을 추경사업에 우선적용시키겠습니다. 자율주행, 의료 등 주요산업별 표준안을 개발하고 이는 관계부처와 전문 분야별 전문기관의 협력이 필요한 사항입니다. 관계부처 협의를 거쳐 국내표준화 그리고 부족한 분야에 있어서는 국제표준화의 성과도 이루어나가겠습니다.

양질의 데이터 구축을 위해서 이번에 선정된 기업들, 기관들이 노력해주시겠지만 품질관리 가이드라인도 적용하고, 정량적 품질평가지표도 개발하고, 또한 개발된 데이터에 대해서는 외부 전문가의 품질평가자문단도 운영할 계획으로 있습니다.

또한, 그 이전에 구축된 데이터가 그 완결성이 있는지, 없는지도 확인해서 내년 사업에 있어서는 그 보완작업, 유지보수작업들도 함께 진행하겠습니다.

아울러, 빅데이터 플랫폼, 금융거래소 같이 기존의 정부 사이드에서 진행하고 있는 데이터의 거래체계가 과연 적정한지, 통합적으로 관리할 수 있는지 그런 통합거래소의 활성화를 위한 연구용역도 추경사업으로 진행하겠습니다.

클라우드 분야에 있어서는 정부의 시장을 정리함에 있어서 지난 디지털 정부계획에 따라 디지털서비스 전문계약제도를 도입키로 했습니다.

기존의 정부조달은 물품·상품 중심으로 되어 있습니다. 서비스 친화적이지는 않았고 특히나 SW, 클라우드에 있어서는 서비스 용역이 주를 이룹니다. 새로운 전문계약제도가 도입이 될 것이고 이는 조달청, 기재부 등과도 긴밀히 협의되어서 진행되는 사업이라 말씀드리겠습니다.

디지털 서비스의 공공부문 조달이 용이하도록 ‘사업공고-입찰-계약’ 방식에서 ‘서비스의 검색-이용’ 방식으로 계약제도를 개선합니다.

이를 위해 10월 중 시행예정인 바, 과기정통부에 디지털서비스 전문위원회가 신설되고, 수요기업이 전문계획의 트랙에 따라 디지털서비스를 신청하고, 또한 전문 유통 플랫폼도 조달청과 함께 구축될 계획으로 있습니다.

관심이 많으신 AI의 법제도 부분과 윤리 부분에 대해서 말씀드리겠습니다.

경제·사회 전반의 패러다임 변화시키고 있는 AI의 규제개선 사항을 종합해서 AI 분야 법제도 개선 로드맵도 제시하겠습니다.

아울러 12월까지는 AI 시대의 기본법제인 지능정보화 기본법이 시행되는데 그 하위법령도 정비하고, 우리가 주도했던 국제적인 AI 윤리규범의 기본원칙에 따라 AI 윤리규범을 전체적으로 재분석하여 우리의 AI 윤리기준도 연내에 정립토록 하겠습니다.

과기정통부의 최기영 장관께서는 우선 짧은 시간에도 불구하고 데이터 댐 관련 추경사업에 대한 민간기업, 대학, 지자체 등의 높은 관심과 참여에 감사하셨습니다.

정부의 노력뿐만 아니라 민간의 투자와 참여가 무엇보다 중요한 만큼 관련 법제도, 인프라 구축에도 병행함과 동시에 디지털뉴딜반을 중심으로 해서 관계부처 등과도 긴밀히 협의해 데이터 댐 관련 프로젝트가 차질 없이 시행되도록 만전을 기하도록 하겠다고 밝히셨습니다.

이상 브리핑을 마치겠습니다. 감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> (사회자) 질문은 사전에 공지해드린 방법대로 SNS를 통해 대변인실에 전달된 질문을 통해서 질의응답을 진행하겠습니다.

먼저, 디지털투데이 기자 질문입니다. 자율주행, 의료 등 주요산업별 AI 학습용 데이터 표준안은 언제 개발이 되는지 하고, 품질관리 가이드라인 적용 등 품질관리체계 강화 역시 언제 될지 궁금합니다.

<답변> 백 기자님 감사합니다. 굉장히 중요한 내용이고요. 저희도 굉장히 고민하면서 진행하고 있는 사업입니다. 아까 브리핑에서 말씀드렸다시피 AI 학습용 데이터의 구축에 대한 공통기준은 계속적으로 개발·보완된 부분에 있어서 이번 추경사업으로 우선적으로 적용하겠습니다.

그리고 자율주행, 의료의 표준화 부분 굉장히 복잡합니다. 데이터의 표준이 AI 이전에도 구축이 돼있고 AI 이후에도 여러 가지의 구축되는 부분이 있습니다.

구축되는 분야에 있어서는 디지털뉴딜반을 중심으로 해서 관계부처 참여해서 보다 세밀하게 내용을 정리할 계획으로 있고요. 그것이 협의가 되는 대로 앞으로 그 표준화가 구체적으로 진행될 수 있도록 하겠습니다. 그 킥오프는 아마 10월 중부터 본격적으로 표준화 작업에 나서도록 하겠습니다.

<질문> (사회자) 다음 질문입니다. 아주경제 기자 질문입니다. 클라우드 플래그십 5개 분야에서 각 분야별로 구체적으로 어떤 업체가 선정되는지에 대한 질문입니다.

<답변> 지금 데이터와 자료들을 저희들이 좀 가지고 있는데요. 자료는, 상세한 자료는 저희가 따로 과에서 관계자님께 전달하도록 하겠습니다.

예를 들어서 이렇습니다. 물류 분야 이야기드리면 KT, 티맥스, 티브로, 인프라닉스 같은 부분들의 기업들이 컨소시엄을 형성하셔서 일단 들어오시게 되었고 IaaS 부분에, SaaS 기업에는 구체적인 명단을 말씀드리는 게 맞나 모르겠지만 질문을 주셨으니까 말씀드리면 총 13개 기업이 참여해주셨습니다.

그 세부적인 내용들은, 헬스케어 분야를 말씀해주셨는데요. 헬스케어 분야에서는 IaaS 기업으로서는 NHN, 이지케어텍 같은 SaaS 기업들이 총 15개 정도가 같이 참여하는 그런 구조로 돼있습니다. 세부내용들은 저희가 따로 전달해드리도록 하겠습니다.

<질문> (사회자) 세 번째 질문입니다. 미디어SR 기자입니다. 현재 AI 학습용 데이터 구축도 자동으로 처리하는 기술이 개발 완료 및 상용화되고 있습니다. 이에 크라우드소싱 방식으로 창출되는 일자리는 지속 가능한 일자리가 아니라는 분석이 따릅니다. 본 계획에 이러한 문제에 대한 고민이 반영돼있는지에 대한 질문입니다.

<답변> 권 기자님, 정말 좋은 질문이고요. 그런 흐름과 추세들이 있습니다. 그러나 아직까지 전체적으로 학습용 데이터를 완벽하게 자동화하진 않는 것으로 저희가 알고 있습니다. 기본적으로 사람에 대한 여러 가지 분석 또는 AI가 분석하고 라벨링을 한 것이 사람이 전문적으로 하거나 하는 협업 단계에 있고 아마 언젠가는 AI가 그러한 것까지 할 수 있는 시대가 올지도 모르겠습니다.

그런 점에서 오히려 일자리 창출 부분에서는 현재가 더욱더 중요하고 또한 단기적, 아니면 어찌 보면 여기에서 나오는 일자리조차도 3~5년, 아니면 AI가 발전하면 그보다 더 짧게, 라는 생각이 있습니다. 그렇기 때문에 일자리 창출에 대한 효과도 저희가 우선적으로 고려를 해야 했고, 또한 데이터의 구축 또한 같이 하기 위해서 이번 사업을 진행했다 말씀드리고, 함께 고민하고 있고 또 같이 고민했으면 좋겠습니다.

<끝>