• 접수기간 : 2023년 4월 17일 ~ 2023년 5월 2일 17시까지 (정시 마감)
• 접수방법 : 소프트웨어정책연구소 채용 홈페이지(spri.brms.kr)에서 온라인 작성 및 입사지원 시 제출서류(PDF) 제출

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

주요 결과 요약 제 1장 조사 개요 제1절 실태조사 개요 1. 조사 목적 및 필요성 2. 조사 대상 및 표본 수 3. 조사 방법 및 기간 4. 조사 내용 5. VR/AR 산업 분류 제2절 모집단 1. 모집단 정의 2. 모집단 추출 방법 3. 후보 모집단 수집 4. 모집단 추출 결과 제3절 응답기업 일반사항 제2장 조사 결과 제1절 VR/AR기업 현황 1. 분야별 기업 현황 2. VR/AR사업 비중 3. VR/AR사업 영위 기간 4. VR/AR 관련 기술 활용 현황 제2절 매출 현황 1. 최근 3년간 매출액 2. 고객 유형 3. 판매 방법 제3절 수출 현황 1. 수출액 2. 수출 기업 수 3. 분야별 수출액 4. 수출 대상 지역별 수출액 5. 수출 대상 유형 및 판매경로 6. 수출 애로사항 제4절 산업 전망 1. VR/AR사업 성장단계 2. 국내･외 VR/AR산업 전망 3. VR/AR사업 성장 예측 제5절 인력 현황 1. VR/AR 인력 2. 성별 및 고용형태 3. 직무별 인력 4. VR/AR산업 인력 채용 시 애로사항 제6절 R&D 현황 1. 부설연구소 보유 여부 2. R&D 투자 현황 3. VR/AR 관련 R&D 자금 조달 방법 4. VR/AR 관련 지식재산권 보유 현황 5. 기술격차 해소방안 제7절 비대면화 영향 1. 매출 및 투자 증감 현황 2. 매출 발생 수요처 3. 비대면 계획 분야 4. 애로사항 부록: 설문지

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책ㅇ미국 국립표준기술연구소(NIST), 인공지능 위험 관리 프레임워크 발표ㅇ 중국, ChatGPT 확산을 경계하는 인공지능 규제 도입 시사ㅇ 유럽, 인공지능 사용 확대에 따른 프라이버시 규제 당국 감시 강화ㅇ ChatGPT 사용 증가에 따른 AI 윤리 규제 필요성 대두 2. 기업·시장 동향ㅇ 구글, MusicLM을 통해 텍스트 기반 음악 생성 도구 상용화 가능성 시사ㅇ 디지털 검열에 따른 중국내 AI 기업의 정보 왜곡 우려 대두ㅇ 윤리적이고 책임감 있는 AI가 비즈니스 성공 열쇠로 부상 3. 고용·인력 동향ㅇ 채용AI, 편향성 우려로 여전히 활용엔 제한적으로 평가ㅇ 워싱턴포스트紙, AI알고리즘 해고 대상 선정 도구로 활용 편중 지적ㅇ 저널리즘에서 윤리적, 고용 문제를 야기하는 인공지능 사용 4. 기술·연구 동향ㅇ MIT 연구진, 폐암 위험을 감지할 수 있는 AI 모델 개발ㅇ 스탠포드大, 정치로비스트를 대신하는 ChatGPT 잠재력 연구ㅇ 브리티시컬럼비아大,AI로 의사 소견서를 분석하여 암 환자 생존 여부 예측ㅇ 美·中 연구진, 메타 LLAMA 기반 의료 챗봇 ChatDoctor 연구 결과 소개

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

목차 Table of Contents 1. 들어가며 2. 「GPTs are GPTs」 연구 배경 및 개요 3. 「GPTs are GPTs」 연구 방법 및 결과 4. 시사점

목차 Table of Contents 1. 들어가며 2. 「GPTs are GPTs」 연구 배경 및 개요 3. 「GPTs are GPTs」 연구 방법 및 결과 4. 시사점

제 1부 개요 제 2 부 SW산업 현황 제 1 장 SW생산 및 기업 제1절 SW생산 제2절 SW수출 제3절 SW기업 경영 실적 제 2 장 SW인력 제1절 SW전문인력 제2절 SW인력 공급 제 3 장 글로벌 SW시장 제1절 패키지SW 시장 제2절 IT서비스 시장 제3절 게임SW 시장 제4절 신 SW 시장 제 3 부 SW정책 현황 제 1 장 해외 SW정책 제1절 미국 제2절 일본 제3절 중국 제4절 유럽연합 제 2 장 국내 SW정책 제1절 일반 현황 제2절 인력 양성 정책 제3절 SW생태계 조성 정책 제4절 신SW 시장 육성 정책 제 4 부 SW시장 및 기술 동향 제 1 장 SW시장 제1절 패키지SW 제2절 IT서비스 제3절 게임SW 제4절 인터넷SW 제 2 장 SW 신기술 시장 제1절 인공지능 제2절 클라우드 컴퓨팅 제3절 가상･증강현실 제4절 사물인터넷 제5절 블록체인 부록 SW관련 주요 법률 제/개정 내용 제1-1절 소프트웨어 진흥법 제1-2절 소프트웨어 진흥법 시행령 제2절 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 시행령 제3절 지능정보화 기본법 제4절 정보통신 진흥 및 융합 활성화 등에 관한 특별법 제5-1절 전자사명법 제5-2절 전자서명법 시행령 제5-3절 전자문서 및 전자거래 기본법

세계 주요 경제개발 기구 및 글로벌 컨설팅 기관들은 공공부문의 인공지능 도입 및 활용범위의 확대는 업무 생산성 및 효율성 개선을 넘어, 국가 경제 전반에 긍정적 파급효과를 가져다줄 것으로 전망한다. 이런 AI도입의 순기능을 고려한 주요국 정부는 AI 기술을 공공부문에 적극 활용하여 사회문제를 해결하고, 업무 프로세스와 성과 혁신을 추구하고 있으나, AI 도입 및 확산은 더디게 진행되고 있다. (후략)

주요 결과 요약 제 1장 조사 개요 제1절 실태조사 개요 1. 조사 목적 및 필요성 2. 조사 대상 및 표본 수 3. 조사 방법 및 기간 4. 조사 내용 5. VR/AR 산업 분류 제2절 모집단 1. 모집단 정의 2. 모집단 추출 방법 3. 후보 모집단 수집 4. 모집단 추출 결과 제3절 응답기업 일반사항 제2장 조사 결과 제1절 VR/AR기업 현황 1. 분야별 기업 현황 2. VR/AR사업 비중 3. VR/AR사업 영위 기간 4. VR/AR 관련 기술 활용 현황 제2절 매출 현황 1. 최근 3년간 매출액 2. 고객 유형 3. 판매 방법 제3절 수출 현황 1. 수출액 2. 수출 기업 수 3. 분야별 수출액 4. 수출 대상 지역별 수출액 5. 수출 대상 유형 및 판매경로 6. 수출 애로사항 제4절 산업 전망 1. VR/AR사업 성장단계 2. 국내･외 VR/AR산업 전망 3. VR/AR사업 성장 예측 제5절 인력 현황 1. VR/AR 인력 2. 성별 및 고용형태 3. 직무별 인력 4. VR/AR산업 인력 채용 시 애로사항 제6절 R&D 현황 1. 부설연구소 보유 여부 2. R&D 투자 현황 3. VR/AR 관련 R&D 자금 조달 방법 4. VR/AR 관련 지식재산권 보유 현황 5. 기술격차 해소방안 제7절 비대면화 영향 1. 매출 및 투자 증감 현황 2. 매출 발생 수요처 3. 비대면 계획 분야 4. 애로사항 부록: 설문지

1. 들어가며 인공지능(AI), 빅데이터, 5G 등 지능정보기술의 발전과 더불어 코로나19 팬데믹이 앞당긴 ‘디지털전환(Digital Transformation)’은 개인의 일상부터 경제·사회 구조 전반을 변화시키고 있다. 이제 우리의 일상과 업무에 더 이상 디지털과 연관되지 않은 제품이나 서비스를 찾기 어려울 정도로 모든 것이 디지털과 결합하고 있다. 이에 따라 디지털전환은 기업의 경쟁우위 확보 차원을 넘어서, 기업의 생존과 소멸이 달린 문제로 대두되고 있다. 그리고 이러한 흐름에서, 디지털전환은 개별 기업차원을 넘어 국가 경제의 미래를 좌우하는 키워드로 부상하고 있다. 세계 각국 정부는 디지털전환의 중요성에 대한 인식 하에 디지털전환 촉진을 위한 국가 아젠다(Agenda)를 새롭게 발표하고, 경제·사회 전반의 디지털전환을 촉진하기 위한 여러 다양한 정책수단 활용을 통해 국가 경쟁력 확보를 도모하고 있다(대한무역투자진흥공사, 2021). 한편, 디지털전환이 가속화되는 가운데, 그 기반이자 핵심 요소인 소프트웨어(SW) 기술의 중요성 또한 높아지고 있다. 전 세계적으로 SW 원천기술 확보 및 SW산업 육성 경쟁을 벌이고 있으며(박태형 외, 2021), 우리나라의 경우에도 SW R&D에 대한 투자 확대, SW 및 SW융합 확산을 위한 정책 추진 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 본고에서는 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요 선진국의 SW기술 발전 추세와 국가 간 경쟁 상황을 파악하고자 한다. 이를 위해, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’ 결과 중 최근 6년(2016년-2021년) 간의 SW 분야 결과를 발췌하고, 이를 종합해 연도별 SW기술수준의 변화 추이를 도출한다. 2. SW분야 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점을 기준으로 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하기까지 소요되는 예상 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 SW 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 평가됐다. SW의 세부 기술분야인 시스템SW 및 응용SW 분야의 기술격차 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW 분야의 미국 대비 기술격차는 중국이 0.9년으로 가장 적고, 그다음으로 우리나라(1.0년)와 유럽(1.0년)이 뒤를 잇는 것으로 나타났다. 일본의 미국 대비 시스템SW기술수준은 1.4년으로 나타나, 비교대상국 중 가장 낮은 수준인 것으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.9년으로 1.4년만큼 축소된 것으로 파악돼, 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가인 것으로 나타났다. 그다음으로 추격속도가 빠른 국가는 우리나라로 나타났는데, 우리나라의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.1년에서 2021년 약 1.0년으로 1.1년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 유럽의 경우, 2016년 시스템SW기술수준이 세계에서 미국 다음으로 높았으나, 2021년에 결국 중국에 추격당한 것으로 나타났다. 다음으로, 응용SW 분야의 미국 대비 기술격차는 유럽이 0.6년으로 가장 적고, 그다음 우리나라(0.8년), 중국(0.9년), 일본(1.1) 순으로 나타났다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국이며, 우리나라가 그 뒤를 잇는 것으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 응용SW 분야 기술격차는 2016년 약 2.0년에서 2021년 약 0.9년으로 1.1년만큼 축소됐으며, 우리나라의 경우 2016년 약 1.8년에서 2021년 약 0.8년으로 1.0년만큼 축소됐다. 유럽의 응용SW 기술은 2016년부터 2021년까지 세계에서 두번째로 높은 수준을 유지하는 가운데, 세계 최고기술 보유국인 미국과의 격차는 지속 축소되는 양상을 보였다(2016년 0.9년 → 2021년 0.6년). 이와 달리, 일본의 응용SW기술은 2016년 미국 대비 기술격차가 약 1.2년 정도로 유럽의 뒤를 잇는 높은 수준이었으나, 이후 발전이 정체돼 결국 우리나라와 중국에 추격당한 것으로 파악됐다. 3. SW분야 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서의 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미한다. 각 국가별 기술수준의 값은 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 보았을 때의 각 국가별 기술수준에 대한 전문가 평가 결과로 측정된 것이다. 특히 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화)로 평가·측정된다. 시스템SW 기술수준 2016년부터 2021년 기간 중 시스템SW 분야 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(91.1), 중국(89.6), 한국(88.9), 일본(86.7) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국이 시스템SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 시스템SW 기초단계 기술수준은 2016년 대비 18.8 만큼 향상됐다(2016년 70.8 → 2021년 18.8). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 시스템SW 기초단계 분야에서 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 76.0 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 흥미로운 점은, 2016년부터 2020년까지 국가 간 시스템SW 기초단계 기술수준 차이가 축소돼 왔으나, 2021년에는 우리나라 및 주요국의 미국 대비 상대적 시스템SW 기초단계 기술수준이 전년과 다르지 않다는 것이다. 이는 세계 최고기술 보유국인 미국이 시스템SW 기초단계에서의 우위를 전년과 동일한 수준으로 유지하는 데 성공한 반면, 다른 국가들은 미국을 추격하는 데 성과가 미흡했다는 의미로 볼 수 있다. 둘째로, 시스템SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(91.5), 유럽(91.2), 중국(90.9), 일본(87.3) 순으로 조사됐다. 우리나라의 시스템SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 시스템SW 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 시스템SW 응용단계 기술수준은 2016년 71.8에서 2021년 90.9로 약 19.1 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 일본의 시스템SW 응용단계 기술수준은 미약하나마 지속적으로 세계 최고기술 보유국과의 격차를 축소해오고 있는 데 반해, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 나타났다. 셋째로, 시스템SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.8), 한국(92.6), 유럽(90.6), 일본(88.3) 순으로 조사됐다. 중국의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 우리나라 및 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준 역시 중국 못지않게 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 75.4 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 92.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 한편, 앞서 살펴본 시스템SW 응용단계 기술수준과 유사하게, 일본의 세계 최고기술 보유국 대비 시스템SW 사업화단계 기술수준 격차는 미약하나마 꾸준히 축소돼 왔으나, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 확인됐다. 응용SW 기술수준 다음으로, 2016년부터 2021년 사이 응용SW 분야의 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 응용SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(93.0), 한국(90.8), 중국(90.6), 일본(89.9) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 2016년부터 2021년까지 국가 간 응용SW 기초단계 기술수준 격차가 점차 축소되는 추세인 것으로 나타났다. 2016~2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 기초단계 기술수준은 90.6으로, 2016년과 비교했을 때 17.1 만큼 향상됐다(2016년 73.5 → 2021년 90.6). 우리나라의 경우에도 응용SW 기초단계 분야에서 앞서 언급한 중국 못지않게 빠른 속도로 세계 최고기술 보유국인 미국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.1 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.8 수준으로 조사됐다(2016년 78.1 → 2021년 90.8). 유럽과 일본 또한 미국 대비 응용SW 기초단계 기술수준 격차를 미약하나마 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 기초단계 기술수준은 2016년 87.4에서 2021년 93.0로 약 5.6 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 89.9로 약 5.6 만큼 향상됐다. 둘째로, 응용SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그 다음으로 한국(94.2), 중국(93.1), 유럽(92.6), 일본(91.6) 순으로 조사됐다. 우리나라의 응용SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 2016-2021년 사이 응용SW의 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 75.0에서 2021년 93.1로 약 18.1 만큼 향상됐다. 유럽과 일본 또한 미약하나마 미국 대비 응용SW 응용단계 기술수준 격차를 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 파악됐다. 유럽의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 87.3에서 2021년 92.6으로 약 5.3 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 91.6으로 약 7.3 만큼 향상됐다. 셋째로, 응용SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(93.5), 유럽(93.2), 중국(93.1), 일본(91.4) 순으로 조사됐다. 특히 타 기술분야 및 타 기술개발단계와 비교했을 때, 응용SW 사업화단계가 세계 최고기술 보유국과 비교대상 국가 간 격차가 가장 적었다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 온 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.0 수준이었으나, 2021년 93.5 수준까지 추격해 비교대상 국가 중에서 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 수준에 도달한 것으로 파악됐다. 2016-2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 사업화단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 사업화단계 기술수준은 93.1로, 2016년과 비교했을 때 18.9 만큼 향상됐다(2016년 74.2 → 2021년 93.1). 유럽과 일본의 미국 대비 응용SW 사업화단계 기술수준 격차 또한 미약한 정도로나마 지속적으로 축소돼 온 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 사업화단계 기술수준은 2016년 86.5에서 2021년 93.2로 약 6.7 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 83.9에서 2021년 91.4로 약 7.5 만큼 향상됐다. 4. 맺음말 우리나라 및 주요 선진국 간 SW기술 경쟁이 점차 심화되고 있는 것으로 보인다. 지난 몇 년 사이(2016-2021년) SW기술 분야의 국가 간 격차는 지속적으로 축소돼 왔으며, 특히 세계 최고기술 보유국인 미국을 향한 우리나라와 중국의 추격속도가 두드러지게 빨랐던 것으로 나타났다. 결과적으로, 2021년 기준 우리나라 및 주요 선진국의 미국 대비 기술수준 차이는 타 기술분야(예: 클라우드, 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등)와 비교했을 때 상대적으로 적은 편에 속한다([표 9 참고]). 그러나 여전히 우리나라의 SW기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국뿐 아니라 유럽과 중국 등에 비해 미흡한 상황이다. 더욱이 디지털 경제로의 패러다임 전환이 본격화됨에 따라 SW의 중요성이 한층 더 부각되는 가운데, 각국의 SW기술 개발 노력이 확대되면서 세계 최고기술 보유국을 따라잡기가 더욱 어려워졌을 뿐 아니라 오히려 향후 경쟁국에 추월당할 가능성도 있다. 이는 결국 디지털전환의 근간이 되는 SW기술 경쟁에 대응하는 국가 차원의 노력이 더욱 강화돼야 하며, 나아가 일관성·지속성 있는 중장기적 관점의 경쟁력 확보 전략 수립을 통해 이 같은 노력을 뒷받침할 필요가 있음을 시사한다. 기술이 고도화되는 만큼 국가 간 기술격차를 추격하기는 더 어려워지기 때문이다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이, 우리나라는 현재 SW기술 개발단계 중 응용 및 사업화 단계에서 비교대상 국가 대비 우위를 보이고 있는 반면, 기초 단계에서는 다소 열위를 보이고 있다. 이러한 결과는 앞으로 우리나라가 SW기술 강국으로 도약하기 위해서는 전략적으로 SW분야의 기초연구 투자를 확대하고 관련 정책을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이를 통해 기초단계 성과를 제고하고, 그동안 누적해온 응용·사업화 단계 기술역량을 발휘해 기초연구 성과를 미래 핵심 원천기술로 발전시켜 글로벌 SW시장에서의 리더십을 확보해야 할 것이다.

https://spri.kr/posts/view/23570?code=magazine_월간 SW중심사회 2023년 3월호 바로가기_QR코드

목차 Table of Contents 1. GPT-4 개요 2. GPT-4의 특징 및 ChatGPT(GPT-3.5)와 차이점 3. GPT-4의 활용(3rd Party) 4. 경과 및 한계점

보고서가 2023년 6월 30일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

최근 ChatGPT의 등장은 산업 및 사회적으로 큰 파급력을 보이고 있다. 공개 두 달 만에 월 1억 명이 넘는 사용자 수를 확보했다. ChatGPT는 기존 GPT시리즈의 최신 버전으로 1,750억 개의 파라미터를 갖추고 문서요약, 프로그래밍, 보고서 작성 등 사람 수준의 결과를 생성하는 대화형 언어모델이다. 애초 자연어처리를 목적으로 하는 언어모델이 점차 발전하여 초거대 인공지능(AI)이 되고, 이제 범용성까지 갖추는 상황에 도달했다. 글로벌 주요 기업들은 이 초거대 AI 시장을 선점하기 위해 다방면으로 각축전을 벌이고 있다. 한편, 오늘날의 초거대 AI는 분명 기술적 혁신을 이룩했지만, 여전히 많은 과제를 안고 있다. 이 보고서에서는 ChatGPT를 중심으로 대규모 언어모델의 기술적 변화양상과 특징, 활용성, 한계점 등을 짚어보고, 산업 및 사회적 영향력과 향후 방향을 논의해보고자 한다. Executive Summary The recent appearance of ChatGPT is showing a great ripple effect on the industry and society. Within two months of its release, it has attracted over 100 million monthly users. ChatGPT is the latest version of the existing GPT series, an interactive language model with 175 billion parameters that generates human-level results such as document summarization, programming, and report writing. Originally designed for natural language processing, the language model has gradually evolved to become a hyper-scale artificial intelligence(AI) and has now reached the point of universality. Major global companies are competing to dominate this market. Meanwhile, while today's hyper-scale AI is certainly a technological breakthrough, it still faces many challenges. In this report, we will examine the technological changes, features, utility, and limitations of large-scale language models(LLMs), focusing on ChatGPT, and discuss their industrial and social impact and future directions.

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 ㅇ 미국, 국가 인공지능연구자원(NAIRR) TF 최종 보고서 발표 ㅇ EU의 인공지능법, 생성AI 규제에 영향을 줄 것으로 전망 2. 기업·시장 동향 ㅇ 마이크로소프트, OpenAI에 100억 달러 추가 투자 결정 ㅇ 게티 이미지, 저작권 침해로 AI 이미지 생성기 개발사 스태빌리티AI 고소 ㅇ TechEU, 영화 제작에서 생성 AI 활용에 따른 혼란과 윤리 이슈 제기 ㅇ Moonshot, 사진 및 텍스트 생성 AI 관련 윤리 및 저작권 문제 제기 3. 고용·인력 동향 ㅇ 구직 및 경력 관리 도구로서 ChatGPT 활용 방안 ㅇ 마케팅 회사 코드워드(Codeword), 세계 최초 AI 인턴 채용 4. 기술·연구 동향 ㅇ 美 프리스턴 대학생, AI가 에세이를 썼는지 판별하는 앱 개발 ㅇ MIT, 美 공군 요원에게 AI 기초 교육 가능한 프로그램 개발 ㅇ 2023년 ICML 논문 제출에 ChatGPT 사용 금지 ㅇ ChatGPT, 사이버 범죄에 악용 가능성 확대

보고서가 2023년 4월 10일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

목차 Table of Contents 들어가며 (Introduction) 1. AI의 위대한 변곡점 (AI’s Great Inflection Point) 2. 합성 환자의 잠재력 (The Potentials of Synthetic Patients) 3. 의료 서비스 개선, 환자 관리에서 비용 청구까지 (Upending Healthcare, from Patient Care to Billing) 4. 자연을 들여다보는 AI의 창 (An AI Window into Nature) 5. 일상 생활의 새로운 도구 (The New Tools of Daily Life) 6. 시는 최적화되지 않을 것: AI 시대의 창의성 (Poetry Will Not Optimize: Creativity in the Age of AI) 7. 생성 AI와 법치주의 (Generative AI and the Rule of Law) 8. 新캄브리아기: ‘과학적 흥분과 불안’ (The New Cambrian Era: ‘Scientific Excitement, Anxiety’) 9. 작업자들을 위한 증강(자동화가 아닌) (A Call to Augment – Not Automate – Workers) 10. 노동의 재발명 (The Reinvention of Work) 11. 교육계 ‘진행중인 재앙’ (In Education, a ‘Disaster in the Making’) 12. 교육 시스템의 불평등 해결 (Solving Inequalities in the Education System)

산업별 특화 SaaS 시장에서의 기회 새해부터 화두로 떠오른 챗GPT, 그리고 비트코인과 테슬라의 공통점은 무엇일까? 필자는 소프트웨어라고 생각한다. 챗GPT는 대화형 인공지능 소프트웨어고, 비트코인은 블록체인 소프트웨어 기술을 활용한 가상화폐이며, 테슬라는 내연기관 중심의 자동차 산업구조를 소프트웨어 중심으로 바꾼 기업이기 때문이다. PC를 통해 접했던 소프트웨어는 이제 일상에서 쉽게 접할 수 있게 되었다. 소프트웨어가 산업에 미치는 영향력이 하드웨어에 비해 커졌기 때문이다. 이러한 현상을 일찍이 꿰뚫어 본 넷스케이프 공동창업자 마크 앤드리슨(Marc Andreessn)은 2011년 ‘소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다’고 표현하였다. 이로부터 10년 이상 지난 지금, 소프트웨어를 중심으로 도메인 지식과 기술이 결합하고 있으며 새로운 가치를 창출하고 있다. 4차 산업혁명을 필두로 메타버스, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, IoT 등 신기술 소프트웨어가 산업에 적용되고 있다. 특히 COVID-19로 인한 비대면의 확산은 기업의 디지털 전환에 대한 니즈를 앞당겼으며 클라우드 기반 서비스의 급격한 성장을 동반했다. 거대 자본이 투입되는 PaaS, IaaS는 이미 구글, 아마존, MS와 같은 글로벌 빅테크 기업이 선점하였다. 이와는 달리 SaaS 시장은 지속적으로 성장하고 있으며 시장우위를 점하기 위한 경쟁은 현재 진행형이다. 글로벌 SaaS 시장은 최근 10년간 연평균 39% 성장률을 보이고 있으며 21년도 글로벌 신규 유니콘 기업 506개 중 117개 기업이 SaaS 기업일 만큼 SaaS의 성장세가 강하다. 그러나 현재까지 국내 SaaS 기업의 현황을 살펴보면 낙관적이지 않다. 국내 SaaS 기업은 소프트웨어 기업 중 3% 수준이며 B2B SaaS 유니콘 기업은 2개이다. 이마저도 본사를 미국에 설립한 B2B SaaS 기업이다. 하지만 SaaS 시장에서의 기회는 여전히 존재한다. 글로벌 SaaS 시장은 기업 범용 솔루션을 중심으로 확장하였으며 산업별, 업무영역별 소프트웨어 융합은 여전히 진행 중이기 때문이다. 예를 들어, 범용 SaaS 솔루션이 우위를 점하고 있는 고객관리(CRM) 분야를 살펴보자. 해당 분야에서 ‘서비스 타이탄(Service Titan)’은 방문 서비스 영역을 특화한 SaaS를 개발하여 뉴욕증시 상장을 목전에 두고 있다. 범용 솔루션이 있는 분야에서도 시장기회가 있는 것이다. 포브스(Forbes)는 ’21년도 SaaS 시장조사 결과, SaaS 시장의 주요 트렌드는 특정 영역에 최적화된 버티컬(Vertical) SaaS라고 밝혔다. 즉, 산업별 특화 SaaS에는 아직 기회가 있다. 도메인지식과의 융합이 중요하다 산업별 특화 SaaS는 산업별 도메인 지식과 새로운 기술들과의 융합을 통해 이뤄진다. 융합은 이질성을 가진 지식을 연결하고 통합하여 새로운 가치를 만들어내는 혁신 활동이다. 이러한 혁신 활동에는 상호 작용과 협력이 융합성과 창출에 긍정적인 역할을 한다. 협력은 기존 소프트웨어 생태계에서도 중요한 역할을 해왔다. 기존의 패키지 소프트웨어는 기업의 독립적인 혁신의 결과였다. 그러나 컴포넌트, 프레임워크 등과 같이 소프트웨어 구성요소를 공유하는 형태의 개발이 가능하게 됨에 따라 소프트웨어 기업 간 협력이 태동했다. 나아가 소프트웨어 기업은 고객과의(수요기업) 상호작용을 통해 고객맞춤화를 진행했으며 솔루션의 범용성을 높여왔다. 일례로, SaaS 시장의 첫 제품이자 CRM 분야 최대 기업인 세일즈포스를 들 수 있다. 지금은 플랫폼 중심의 협력 생태계를 구성했지만 초기 세일즈 포스는 생존을 위해 수요기업과의 협력을 바탕으로 성장하였다. 다양한 산업에 속한 기업들을 가까이하고 지속적인 소통을 통해 산업별, 업무영역별 적용이 가능한 지금의 범용 솔루션이 될 수 있었다. 그러나 협력 관점에서 국내 소프트웨어 기업의 산업별 특화 SaaS로의 전환은 어려움이 예견된다. 최근 국내 통계 자료가 나타내는 소프트웨어 생태계 내 협력은 미미한 수준이기 때문이다. ‘21년 소프트웨어융합 실태조사를 살펴보면, 신기술 소프트웨어 융합활동이 있는 국내 기업의 70% 이상은 아웃소싱을 활용하고 있으며 협력은 0.3%에 그친다. 융합활동이 수요기업을 중심으로 이뤄지고 있는 것이다. 이는 소프트웨어 기업이 주도적으로 지식을 축적하고 융합하여 혁신의 결과물을 만들기 어려운 구조이다. 또 다른 통계는 국내 소프트웨어 기업들의 협력 현황을 나타낸다. 그림1은 ‘17~’21년까지 5년간 소프트웨어 기업들의 신소프트웨어 기술확보 방식이다. 그림1에서 수요기업과의 협력은 시점별로 일부 변동이 있을 뿐 증가하지 않고 있다. 이는 도메인 지식과의 융합이 제한적으로 이뤄지고 있음을 나타낸다. 산업별 특화 SaaS의 경쟁력은 도메인 지식을 소프트웨어 신기술과 융합하여 기존 패키지 소프트웨어에서 제공하지 못한 새로운 가치를 제공할 때 생긴다. 기존 패키지 소프트웨어 기업들이 현재 상품을 단순히 클라우드에 올려서 서비스하는 것으로는 경쟁력이 없다 (국내 패키지 소프트웨어의 글로벌 경쟁력 역시 충분하지 않았다). 작년에 국가연구개발사업에 참여하며 친분이 생긴 소프트웨어 기업 대표와 개인적으로 이야기를 나눌 기회가 있었다. 해당 기업은 전기/통신분야 내 빅데이터, AI 소프트웨어 기술 기업이었다. 통신분야는 신기술 소프트웨어가 다수 적용되어있는 분야라 경쟁이 치열했다. 따라서 이 기업은 신기술이 적용되지 않은 산업에서 새로운 사업 기회를 포착하기 위해 솔루션 개발을 추진하고 있었다. 그러나 추진 과정에서 생긴 가장 큰 고민은 수요기업 및 다른 기술을 가진 소프트웨어 기업과의 협력과 소통의 어려움이었다. 경쟁력 있는 솔루션 개발을 위해서는 도메인 지식에 대한 이해와 적용 가능한 소프트웨어에 대한 검토가 필요한데 이를 위한 협력이 수월하지 않다는 것이었다. 얼핏 보면, 경쟁 속에서 기업이 상호 간에 협력할 유인은 크지 않아 보인다. 하지만 기업은 생존을 위해서 서로 협력하기도 한다. 이기적 유전자의 저자인 리처드 도킨스(Richard Dawkins)는 이타적 행위와 협력조차도 생존과 진화에 도움이 되는 방향으로 결정하는 이기심에 기반한 행위라고 주장하였다. 산업별 특화 SaaS 개발에 있어 협력은 소프트웨어 기업뿐만 아니라 수요기업의 성장에도 긍정적인 역할을 할 수 있다. 소프트웨어 기업은 도메인 지식과의 융합을 통해 급진적 혁신을 이룰 수 있고 새로운 사업 기회를 포착할 수 있다. 반면, 수요기업은 융합을 통해 기존 업무의 효율성을 높일 수 있고 경우에 따라 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수도 있다. 하지만 혁신은 불확실성과 위험성을 내포하고 있으며 이는 수요기업의 참여를 저해하는 요인이 된다. 융합의 시대에 혁신은 점차 복잡해지는 방향으로 진화하고 있으며 혁신의 불확실성은 증가하고 있다. 이러한 지식환경의 변화와 맞물려 학문에서는 조직적 차원의 해결 방안으로 개방형 혁신(Open innovation)을 제시하고 있다. 개방형 혁신이 필요하다 개방형 혁신은 연구개발, 제조, 마케팅 등 혁신 프로세스를 개방하여 혁신의 효율성을 높이는 기업 혁신의 방법을 말한다. 이 개념은 외부 파트너와 수행하는 기업의 다양한 혁신 수단들을 하나로 묶는 이론적 틀(framework)을 제공한다. 본 단락에서는 앞서 제시한 협력이라는 용어를 대신하여 개방형 혁신의 개념을 활용하고자 한다. 그 이유는 혁신 프로세스 전반에 걸친 전략적 파트너쉽을 언급하기 위함이다. 개방형 혁신은 기업을 둘러싼 지식환경의 변화를 배경으로 태동하였다. 지식환경의 변화를 요약하면 다음과 같다. △대기업에서 대학, 벤처기업 등으로 지식 창출의 원천 다양화 △ 벤처캐피탈 발달과 기술 사업화 채널 확대 △기술 개발비용 증가와 제품 수명 주기의 감소로 혁신의 위험성 증가. 이와 같은 환경의 변화는 지식기반사회의 연장선인 4차 산업혁명의 시대에도 여전히 유효하다. 신기술의 등장과 발전은 지식 창출 원천의 다양성을 공고히 하였으며 벤처캐피탈은 재무적 목적뿐만 아니라 기업 차원의 전략적 목적을 위한 투자로 확대되고 있다. 또한 산업 간 경계가 희미해지는 빅블러(Big Blur) 현상으로 융합이 가속화되며 혁신이 점차 복잡해지는 방향으로 진화하고 있다. 따라서 현재의 기업환경은 개방형 혁신이 추동하던 시기보다 더욱 심화되었다고 할 수 있다. 이처럼 기술의 진보와 시장의 변화가 빠르게 일어나는 경영환경에서 개방형 혁신은 혁신의 효율성을 높이고 불확실성을 낮추는 유용한 방법이다. 그렇다면 도메인 지식과 소프트웨어 융합에 있어 개방형 혁신은 어떤 역할을 할까. 우선, 연구개발 측면에서 협력에 기반한 개방형 혁신은 소프트웨어 기업의 융합성과 창출에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 전술했듯이 국내 소프트웨어 융합 활동이 있는 기업의 신기술 소프트웨어 도입은 아웃소싱을 중심으로 이뤄지고 있다. 아웃소싱 역시 개방형 혁신 방식의 하나이나 협력과는 차이가 있다. 외부위탁 및 아웃소싱은 단순히 외부의 지식을 한쪽으로 이동시킨다. 다시 말해서, 상호작용을 기반으로 하는 협력과 달리 외부 위탁 및 아웃소싱은 외부 기관의 독립적 활동에 의존하며 지식의 이전은 단방향으로 이뤄질 것이다. 그러므로 도메인 지식과 신기술 소프트웨어를 융합하는 과정에서 연구개발 방향을 점진적으로 조정하기는 쉽지 않다. 아웃소싱을 활용한 소프트웨어 도입방식은 점진적 혁신 차원에서 효율적인 혁신 수단일 수 있다. 그러나 신기술 소프트웨어와 산업별 도메인 지식의 융합은 기존 산업의 영역을 확장시키고 새로운 비즈니스 모델을 생성하는 급진적 혁신의 가능성이 존재한다. 혁신은 지식을 재조합하는 과정이며 이질성을 가진 지식과의 조합은 새로운 재조합의 잠재성을 보유하기 때문이다. 그러므로 서로 다른 분야의 기술과 지식이 융합되는 과정에서 상호작용을 통해 학습하고 내재화하는 과정은 융합성과 창출에 더 효과적인 방법이다. 다음으로 개방형 혁신은 연구개발뿐만 아니라 마케팅, 브랜딩 등 혁신의 확산에도 기여한다. 지식기반사회에서는 새로운 기술의 개발뿐만 아니라 확산 또한 중요하다. 승자독식을 넘어 시장을 선점하는 효과가 더 크고 지속적이기 때문이다. 이를 선승독식이라 한다. 디지털 산업은 수요와 공급이 증가하는 속도가 매우 빠르다. 플랫폼 기반의 서비스 공급망에서는 더욱 그렇다. 따라서 선점하는 기업이 해당 지위를 유지하여 승자가 될 확률이 높다. 벤처투자 업계에서 블리츠 스케일링(Blitz-Scaling) 전략을 실행하는 이유이기도 하다. 상업화 측면에서 상대적으로 자원과 역량이 부족한 소규모 기업들은 개방형 혁신을 통해 이를 해결할 수 있다. 네트워크, 마케팅, 브랜딩 역량을 보유하고 있는 기업주도형 벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, 이하 CVC)을 활용하는 것이다. CVC는 투자기업과 피투자기업 모두에게 개방형 혁신을 실현시키는 기능을 한다. 투자기업은 새로운 시장과 기술에 대해 학습할 기회를 얻고 기존 사업 강화, 사업 다각화 등 긍정적 효과를 얻을 수 있다. 반면, 피투자 기업은 투자기업이 가진 유형(장기적 자본조달), 무형(네트워크, 판매채널, 인적자본 등)의 자원을 활용하여 생존을 넘어 성장을 가속할 수 있다. ‘21년 클라우드 산업실태조사에서 기업이 클라우드 사업 수행 시 겪는 애로사항의 약 40%는 마케팅에 관한 어려움이었다. 이는 대기업의 네트워크 자원과 역량을 활용하면 상당 부분 해결될 수 있다. 또한 대기업이 투자한 기업은 레퍼런스 효과를 얻게 되어 시장에 긍정적인 신호를 보낼 수 있다. 이상으로 산업별 특화 SaaS 시장에서의 기회와 국내 현황, 그리고 개방형 혁신이 국내 SaaS 기업의 경쟁력 강화에 미칠 수 있는 영향을 이론적 틀 안에서 살펴보았다. 4차 산업혁명 시대에 소프트웨어는 서비스화를 통해 다른 산업을 지원하는 역할을 넘어 비즈니스 모델을 갖춘 독립된 산업으로 변화하고 있다. 이제는 지원자로서의 산업이 아닌 소프트웨어가 주도적으로 성장할 수 있는 개방형 혁신 생태계 마련이 필요한 때이다. 본 고를 작성하고 챗GPT에 다음과 같은 질문을 해보았다. ‘개방형 혁신 전략이 소프트웨어 기업 성장에 중요한지, 그리고 어떤 역할을 하는지’이다. 여기에 자세한 내용을 실을 수는 없으나 챗GPT의 답변은 Yes로 시작했다.