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.

들어가며 어느덧 코로나19가 발병한지 3년이 넘어가면서 우리는 자연스레 포스트 코로나 시대를 대비하고 있다. 코로나19에서 보았듯이 사회문제는 점점 복잡다기화된 형태로 나타난다. 감염병이라는 이슈가 단순히 보건문제가 아니라 경제와 사회, 교육 등 다양한 사회문제로 이어지듯 현대사회의 문제들은 예기치 못한 또다른 사회문제를 야기시키는 방향으로 발생한다. 이에 따라 포스트 코로나 시대에서는 사회문제를 해결하는 방식 또한 혁신적으로 접근해야 한다. 전통적인 사회문제 해결 주체인 정부 홀로 대안을 마련하는 것이 아니라 기업, NGO, 지역주민 등 다양한 주체들의 참여와 색다른 방식이 요구된다. 효율성을 추구하는 기업이 사회공헌(CSR)을 통해 사회문제 해결에 대한 책임성을 보여주거나, 책임성을 강조하는 정부가 효율성을 추구하는 방향으로 형태가 변화하는 융합가치의 시대는 사회문제 해결방식의 패러다임이 변화하고 있음을 단적으로 보여준다. 융합가치의 시대에 디지털 전환이라는 패러다임이 겹치면서 최근 정부는 2022년 9월 디지털 산업의 경쟁력을 키우고 디지털 기술로 복지·행정 등을 혁신하는 ‘대한민국 디지털 전략’을 발표하였다. 해당 전략은 디지털 선도국으로 도약하기 위한 5가지 추진 전략을 제시한다. 그 중에서도 ‘함께하는 디지털 플랫폼 정부’는 모든 데이터가 연결되는 디지털 플랫폼을 기반으로 다양한 이해관계자가 협력하여 사회문제를 해결하는 정부 형태를 의미한다. 즉, 플랫폼이라는 요소를 통해 다양한 주체들의 참여를 이끄는 방식이다. 디지털 플랫폼 정부의 의미는 긍정적으로 보이지만 추상적인 느낌도 존재한다. 이러한 정부의 변화를 성공적으로 추진하기 위해서는 어떻게 접근해야 할까? 디지털 플랫폼 정부의 등장배경을 살펴보고 협력의 혁신적인 모델로 각광받는 집합적 임팩트(Collective Impact)를 통한 접근으로 디지털 플랫폼 정부가 나아갈 방향을 논의해보도록 한다. 디지털 플랫폼 정부의 시작 – 높은 수준의 전자정부로부터 디지털 플랫폼 정부를 보다 쉽게 이해하기 위해서는 앞서 디지털 기술에 기반하여 발전한 전자정부와 지능형 정부를 이해하는 것이 필요하다. 우리나라 전자정부는 1967년 인구통계부문에서 컴퓨터가 처음으로 도입된 이후부터 꾸준히 발전하였다. 「전자정부법 제2조 제1호」에 의하면 전자정부의 핵심은 정보기술을 활용하여 행정기관 상호 간의 행정업무와 국민에 대한 행정업무를 효율적으로 수행하는 것이다. 전자정부의 발전과정을 간략히 살펴보면 1980년대와 90년대 중반 사이에 이루어진 주민등록 전산화와 행정정보망 개통, 국가기간전산망 사업으로 행정업무의 효율화가 시작되었다. 1994년 인터넷의 상용화는 전자정부의 기반이라고 할 수 있는 부동산 등기업무, 여권발급, 민원통합정보시스템 등을 제공하는데 기여하였다. 전자정부의 추진기인 2001년과 2007년 사이에는 「전자정부법」 제정과 함께 세금, 교육, 조달 등 다양한 분야에서 본격적으로 전자정부의 활성화가 추진되면서 현재까지도 다수의 국민들이 이용하고 있는 홈택스 서비스, 전자민원통합창구서비스와 같은 수요자 중심의 정책이 자리잡았다. 즉, 전자정부는 정부업무의 전산화, 행정업무 효율화를 넘어 국민들의 편의를 위한 정책 서비스 제공을 달성하였다. 2000년대 후반부터는 스마트폰의 등장으로 PC와 모바일 활용이 증가함에 따라 전자정부를 통한 정책 서비스 제공에 변화가 발생하였다. 정책환경이 변화하면서 「전자정부법」의 개정이 이루어지고 연말정산 간소화 서비스, 국토공간정보체계와 같이 국민들이 정책에 대한 정보를 편리하게 얻을 수 있는 시스템이 구축되었다. 이처럼 전자정부라는 혁신적인 정부의 형태와 하나의 패러다임은 한 순간에 형성된 것이 아니라 디지털 기술 기반의 효율성이라는 큰 틀을 유지하면서 보완되는 식으로 다듬어져왔다. 그 결과, UN에서 평가하는 전자정부 발전지수(EGDI· E-Government Development Index) 순위에서 우리나라는 유일하게 2010년부터 7회 연속으로 3위 이내의 순위를 기록하였다. UN은 2002년부터 2년마다 190여개 전체 회원국을 대상으로 홀수 연도에 각국의 '전자정부 발전지수'(EGDI· E-Government Development Index)를 평가하고 짝수 연도에 그 결과를 발표한다. 여러 국가들을 대상으로 온라인서비스 지수, 정보통신인프라지수, 인적자본지수, 온라인참여지수를 종합하여 평가한다는 점에서 세계 선진국과 비교하여 우리나라의 전자정부 발전수준이 상당히 높다는 점을 알 수 있다. 또한, 행정안전부에서 실시한 2022년 전자정부서비스 이용실태조사 결과, 국민들의 전자정부서비스 인지도는 97.36%, 이용률 92.2%, 만족도 97.7%로 모두 매우 높은 수준을 보여 우리나라 전자정부는 국민들에게도 높은 지지를 얻고 있다. 디지털 플랫폼 정부의 성공조건 - 집합적 임팩트 모델 구축 디지털 플랫폼 정부가 추상적인 목표가 아닌 구체적인 실현을 통해 성공을 거두려면 확실한 모델 구축이 필요하다. 특히, 정부뿐만 아니라 국민, 기업이 함께하므로 어떻게 협력할지에 대한 고민이 요구된다. 이러한 점에서 집합적 임팩트(Collective Impact)는 좋은 본보기가 될 수 있다. 그동안 주체 간 협력은 협치, 거버넌스 등 다양한 학술적 용어로 논의되어 왔지만 구체적인 협력의 방식, 사회문제 해결과의 연관성은 부족한 측면도 존재한다. 이에 Kania & Kramer는 SSIR(Stanford Social Innovation Review)에서 현대사회의 문제를 해결하기 위한 새로운 방식으로 ‘Collective Impact’를 소개했다. 집합적 임팩트로 불리는 Collective Impact는 다양한 주체의 협력을 통해 혁신적으로 사회문제를 해결하는 것을 의미한다. 이러한 집합적 임팩트의 대표 사례로는 주로 ‘스트라이브 투게더(Strive Together)’가 언급된다. 스트라이브 투게더는 2006년 미국 신시내티 주에서 정부, 기업, 대학, 지역주민 등이 모여 학생들의 학업 성취도 향상과 공교육 혁신을 이룬 집합적 임팩트 모델이다. 다양한 주체들이 각자의 역량과 협력을 통해 교육 문제를 해결하여 지금까지도 주목받고 있다. Kania & Kramer는 Collective Impact의 성공조건으로 5가지를 제시한다. 그 조건은 ①확실한 공동의 아젠다, ②성과 측정시스템의 공유, ③상호활동의 강화, ④지속적인 소통, ⑤탄탄한 중추지원조직과 같다. ‘공동의 아젠다’는 참여하는 조직 모두 사회문제와 그 해결책에 대한 공동의 이해를 가지며 사회변화를 위해 합의된 비전, 공동의 목표를 가지는 것을 의미한다. ‘성과 측정시스템의 공유’는 데이터 수집과 성과측정의 지속적인 수행을 통해 주체들의 의지를 하나로 모아 상호신뢰와 책임성을 제고하는 것이다. ‘상호활동의 강화’는 서로 다른 전문적 기능을 수행하는 조직들 간의 교류 및 협력을 통해 실행계획을 촉진하면서 각자의 역량을 강화하고 차별화하는 과정이다. ‘지속적인 소통’은 지속적이고 개방적인 의사소통을 통해 상호 간의 신뢰 구축, 목표확인, 동기부여의 문화를 형성해야 함을 뜻한다. ‘중추지원조직’은 모든 참여 주체들을 주도하고 인프라를 지원하는 중추 기능의 전문기관이다. 디지털 플랫폼 정부의 성공적인 추진방향을 모색하기 위해 위와 같은 집합적 임팩트의 5가지 조건을 적용해 보자. ‘공동의 아젠다’는 국정과제에도 제시되어 있듯이, 모든 데이터가 연결되는 디지털 플랫폼 위에서 국민, 기업, 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치 창출하는 것이다. 각 주체들은 공통 아젠다에 맞추어 구조적인 프로세스를 설계해야 한다. ‘성과시스템 공유’는 디지털 플랫폼 정부의 성과를 파악하기 위한 핵심성과지표(KPI)를 개발하고 관리하는 것에 중점을 두어야 한다. 국정과제의 세부과제에 등장하는 ‘국민체감 선도 프로젝트 추진’에서 볼 수 있듯이, 국민들이 체감할 수 있도록 가시적인 성과를 창출하는 것이 중요하다. 이는 핵심성과지표(KPI)를 통한 성과 측정과 질적인 성과관리가 전제되어야 한다. 청약정보 통합 조회·신청 서비스를 예로 들어 보자. 정부에서 모든 데이터를 통합하고 민간플랫폼 개방을 통해 국민들이 체감할 수 있는 원스톱·맞춤형 서비스까지 이루어지기 위해서는 다소 시간이 소요될 수 있다. 따라서 청약홈(한국부동산원), 마이홈(LH), 서울주거포털의 취합 정도, 민간과의 데이터 공유 상태, 민간플랫폼의 서비스 구축 정도 등 단계별 추진 단계를 통해 성과를 측정하고 관리해 나가야 한다. 또한, 국민들에게도 프로젝트 추진 정도를 설명하고 피드백이 진행될 때 성과시스템 공유를 통한 주체 간 신뢰와 책임성 제고, 서비스의 질적관리가 가능할 것이다. ‘상호활동의 강화’와 ‘지속적인 소통’은 단순한 협업이라기 보다는 각 주체들의 역량이 극대화되고 이에 기반한 민·관 협력이 되어야 한다. 먼저, 정부는 프로젝트를 추진하는 주체로서 선도적으로 일하는 방식을 혁신할 필요가 있다. 현재 논의가 이루어지고 있는 RPA, 디지털협업도구를 이용하여 공무원의 업무 방식을 변화시키는 것과 함께 데이터 리터러시 역량을 강화해야 한다. 가령 정부에서도 공공데이터포털을 통해 오픈 API를 운영하고 있기 때문에 민간과 데이터를 공유하고 제공해주어야 하는 상황이 빈번해질 것이다. 따라서 일하는 방식의 혁신을 통해 업무의 효율화를 증진시키고 공무원 개개인의 데이터 리터러시 역량이 강화되어야 정부는 디지털 플랫폼 정부의 주도자로서 각 부처뿐만 아니라 중앙정부와 지방자치단체, 민간과의 데이터 공유 및 협업을 효과적으로 유도할 수 있다. 기업과 국민 역시 각각의 역량이 극대화되는 방향으로 협력에 접근해야 한다. 정부가 가진 공공 데이터와 기업의 기술, 전문성이 접목될 경우 새로운 공공 플랫폼 개발을 위해 서버, 앱 개발에 소요되는 막대한 예산과 비용, 인력을 절감할 수 있다. 예를 들어, 청약정보 통합 조회·신청 서비스에서도 이미 기술적으로 완성도 높은 민간 플랫폼을 활용할 경우 공공의 데이터가 접목될 때 보다 신속하고 편리한 정책 서비스 제공이 가능할 것이다. 그렇기 때문에 기업은 정부와의 데이터 공유 외에도 기술과 전문성 제공에 집중하는 것이 중요하다. 이러한 상호활동 속에서 기업도 긍정적인 부분이 존재한다. 일방적으로 기술만 제공하는 것이 아니라 공공데이터를 활용하면서 새로운 서비스 개발과 시장 개척에 대한 아이디어를 얻을 수 있고, 사회문제 해결시 자연스러운 민·관 협력이 이루어 질 수 있다. 국민들은 디지털 플랫폼을 통해 혜택을 받는 정책 수혜자다. 우리나라의 높은 전자정부 수준 하에 국민들은 교육·복지·행정 등 다양한 정책 서비스를 제공 받았고, 네이버, 카카오, 쿠팡 등 여러 플랫폼 기업의 혁신적인 서비스를 경험하였다. 이에 디지털 플랫폼 정부가 제공할 정책 서비스에 있어서도 국민들이 서비스에 대한 경험, 이해, 기대를 바탕으로 다양한 의견을 성실히 제공해줄 때, 완성도 있는 디지털 플랫폼 정부가 실현될 수 있다. 만약 청약정보 통합 조회·신청 서비스가 시행된다면 본인에게 필요한 맞춤형 정보의 효율적 전달여부, 이전 개별 서비스와 비교할 때의 장·단점, 플랫폼의 기술적인 측면에 대한 의견 등 다양한 피드백이 이루어져야 서비스가 보완되면서 긍정적인 체감효과는 배가 되고 축적된 데이터로 향후 품질높은 정책결정이 가능할 것이다. 결국 이러한 상호활동의 강화는 지속적인 소통과도 연결된다. 공통의 목표를 가진 각 주체들이 역량을 발휘하면서 서로에게 필요한 점을 논의해야 신뢰와 동기부여가 향상되고 디지털 플랫폼 정부의 추진 방향을 모색해 나갈 수 있을 것이다. 마지막으로, ‘중추지원조직’의 역할은 ‘디지털 플랫폼 정부 위원회’의 추진력에 달려있다. 2022년 9월 2일 디지털 플랫폼 정부 위원회가 출범하였다. 새로운 정부가 출범하고 단기간에 대통령 직속으로 설치된 만큼 위원회의 역할은 디지털 플랫폼 정부의 성공과 밀접하게 관련된다. 집합적 임팩트 모델에서 중추지원조직은 비전과 전략 가이드부터 참여 주체들의 참여를 독려하고 지원하는 활동, 성과측정방법의 결정, 여론 형성, 정책의 적극적인 추진 등 막중한 임무를 수행한다. 디지털 플랫폼 정부 위원회는 AI, 데이터, 보안 등 다양한 분야에서 활동하는 산·학·연 전문가들로 구성되었다. 이들의 이론적 지식과 현장 경험을 바탕으로 위원회가 중추 기능을 효과적으로 수행할 때, 디지털 플랫폼 정부의 성공은 가속화될 것이다. 디지털 플랫폼(Platform) 정부의 아키텍처 혁신(Architectural Innovation) ‘자본주의 대전환’을 주제로 미래 사회문제 해결에 대한 대안을 제시해 온 하버드 특별교수 Rebecca Henderson은 미래를 대비한 변화를 위해 ‘아키텍처 혁신(Architectural Innovation)’을 강조한다. 아키텍처란 소프트웨어의 각 구성 요소들을 연결시키는 것과 관련된 시스템 설계를 의미한다. 즉, 개별 요소에 매몰되지 않고 구성 요소들 간의 관계에 주목하여 가치를 창출하고자 할 때, 아키텍처 혁신이 가능하며 새로운 기회를 발견할 수 있다. 아키텍처 혁신은 집합적 임팩트 모델 구축을 통해 디지털 플랫폼 정부가 나아갈 방향과도 일치한다. 디지털 플랫폼 정부가 추구하는 변화상 자체가 현재의 ‘따로따로 부처’가 아닌 모든 주체가 함께하고 연결되는 ‘하나의 정부’이기 때문이다. 플랫폼(Platform)은 본래 교통수단을 이용하는 승객들이 거쳐가는 승강장이다. 승강장은 어느 하나의 주체가 아니라 운전사, 승객, 승강장이 운영되도록 직·간접적으로 기여하는 사람들이 저마다의 역할을 충실히 수행하면서도 더 나은 승강장이 될 수 있도록 다양한 의견을 공유할 때 안정적으로 발전할 수 있다. 디지털 플랫폼 정부의 승강장에서도 정부, 기업, 국민이 각자 가진 데이터를 모두 연결시키고 단일 주체 차원이 아닌 각자의 역량을 발휘한 협력을 통해 집합적 임팩트 모델을 구축할 때 사회문제의 지속가능한 해결과 새로운 가치 창출이 가능할 것이다. 포스트 코로나, 융합가치, 디지털 대전환까지 지금도 끊임없는 변화를 겪고있는 현대사회는 앞으로도 새로운 시대를 맞이할 것이다. 격변의 시대에서 디지털 플랫폼 정부가 ‘플랫폼’의 어원을 충실히 살린 집합적 임팩트를 통해 아키텍처 혁신을 실현하길 기대해 본다.

들어가며 오늘날 인공지능이 단순 기술을 넘어 경제적·사회적 패러다임을 근본적으로 변화시키고, 다양한 분야와의 융합을 통해 획기적인 혁신을 주도할 것이라는 데 이견을 달 사람은 많지 않을 것이다. AI 기술은 최근 10년 사이 폭발적인 속도로 발전해왔으며(Wang, 2020), 고도화된 AI 기술은 코로나19 팬데믹을 거치면서 디지털전환(digital transformation)을 주도하며 경제·사회의 모든 분야로 확산돼 우리 일상생활에 스며들었다. 이제 AI는 전문가 집단뿐 아니라 일반 대중들에게도 국가경쟁력의 핵심 원천으로 인식되고 있다. 예컨대 지난 2022년 특허청이 제57회 발명의 날을 맞아 실시한 대국민 투표에서 AI가 ‘대한민국 내일을 바꿀 발명 기술’ 1위로 선정된 바 있으며, 최근 과학기술정책연구원(STEPI)이 일반인 800명과 과학기술정책 전문가 200명을 대상으로 실시한 인식조사에서도 AI가 국가 성장을 위해 경쟁력 확보가 필요한 기술 분야 중 상위 1~2위(일반인 2위, 전문가 1위)를 차지하는 것으로 나타난 결과가 그 증거라고 할 수 있다. 한편, AI의 영향력이 급속도로 확대되는 가운데, 선진국을 중심으로 AI 기술패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있다(정보통신기획평가원, 2022). 우리나라의 경우에도 이러한 경쟁에 대응함과 동시에 ‘인공지능 초일류 강국’으로의 도약을 위해 다양한 정책적 노력을 진행하고 있다. 최근에는 과학기술정보통신부가 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획(안)」을 발표했으며(2023년 1월), AI 기본법 성격인 「인공지능산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률」이 국회 법안소위를 통과했다(2023년 2월). 그러나 혁신에 혁신을 거듭하고 있는 AI를 중심으로 차세대 신·융합기술 및 시장 선점을 위한 국가 간 경쟁이 날로 격화되고 있는바, 국가적 역량을 결집해 한층 더 적극적으로 대응해야 할 필요가 있다고 하겠다. 본고에서는 AI 정책 기획·평가, 중장기 방향 설정 등의 정책 활동에 활용될 수 있는 기초자료 생성을 목적으로, 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요국의 AI 기술수준 변화 추이를 살펴보고자 한다. 구체적으로, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’의 최근 결과를 포함해 지난 6년(2016년~2021년) 간의 AI 분야 조사 결과를 발췌·종합해 연도별 AI 기술수준 변화 추이를 도출한다. 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하는 데 소요될 것으로 예상되는 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 AI 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 AI 분야 기술격차는 중국(0.8년), 유럽(1.0년), 한국(1.3년), 일본(1.5년) 순으로 적게 나타났다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 AI 분야 기술격차는 최근 6년 간 축소 추세인 것으로 나타났다. 우리나라의 미국 대비 AI 분야 기술격차는 2016년 약 2.2년으로 평가됐으나, 2021년에는 약 1.3년으로 0.9년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 AI 분야 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.8년으로 1.5년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 반면에 일본과 유럽의 경우, 미국 대비 AI 분야 기술격차에 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미하며, 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 해 각 국가별 기술수준을 평가·측정한 것이다. 기술수준의 경우, 해당 분야에 대한 종합적 평가뿐 아니라 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화) 평가가 함께 이루어진다. 전반적 기술수준 전반적인 AI 분야 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(93.3), 유럽(92.9), 한국(89.1), 일본(86.9) 순으로 조사됐다. 여기서 2021년에 두 번째로 높은 기술수준을 보유한 것으로 조사된 중국이 2016년에는 우리나라를 포함한 주요국 중 가장 낮은 기술수준을 보유한 국가라 평가받았었다는 점이 주목할 만하다. 중국의 2021년 AI 분야 상대적 기술수준은 2016년 대비 21.5 만큼 향상됐다(2016년 71.8 → 2021년 93.3). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 AI 분야 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 AI 기술수준(총괄)은 세계 최고기술 보유국 대비 73.9 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 기초단계 기술수준 기초단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(95.7), 중국(92.0), 한국(87.7), 일본(85.6) 순으로 조사됐다. 이 중 중국이 기초단계 AI의 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 기초단계 AI의 상대적 기술수준은 2016년 대비 20.7 만큼 향상됐다(2016년 71.3 → 2021년 92.0). 한편, 우리나라의 기초단계 AI 기술수준 또한 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 기초단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 73.6 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 87.7 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 유럽의 기초단계 AI 기술수준은 지속적으로 미국을 추격하고 있는 데 반해, 일본의 경우 2019년부터 오히려 미국과의 격차가 확대되고 있는 것으로 조사됐다. 응용단계 기술수준 응용단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(93.9), 유럽(93.3), 한국(90.6), 일본(87.4) 순으로 조사됐다. 이 중 중국의 응용단계 AI 기술수준이 2016~2021년 사이 가장 크게 향상된 것으로 나타났다(2016년 72.2 → 2021년 93.9). 우리나라의 경우에도 응용단계 AI 기술수준이 크게 향상된 것으로 파악됐다. 2016년 우리나라의 응용단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 74.5 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 반면에, 세계 최고기술 보유국인 미국 대비 일본의 응용단계 AI 기술수준은 2019년부터 지속 저하되고 있는 것으로 나타났다(2019년 89.0 → 2020년 88.1 → 87.4). 유럽의 응용단계 AI 기술수준은 2020년에 전년 대비 소폭 저하됐으나(2019년 92.8 → 2020년 92.1), 2021년 다시 향상되는 추세로 전환된 것으로 조사됐다(2020년 92.1 → 2021년 93.3). 사업화단계 기술수준 사업화단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(94.2), 유럽(89.7), 한국(89.2), 일본(87.6) 순으로 조사됐다. 이 중 중국의 사업화단계 AI 기술수준 성장세가 가장 두드러지는 것으로 나타났다. 구체적으로, 중국의 사업화단계 AI의 상대적 기술수준은 2016년 71.7에서 2021년 94.2로 약 22.5 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 우리나라의 사업화단계 AI 기술수준은 앞서 언급한 중국과 마찬가지로 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 사업화단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 73.5 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.2 수준으로 조사됐다(2016년 73.5 → 2021년 89.2). 이처럼 우리나라가 가파른 상승세를 보인 것과 다르게, 유럽의 사업화단계 AI 기술수준은 2016~2021년 사이에 거의 변화가 없었던 것으로 나타났다. 일본의 사업화단계 AI 기술수준의 경우, 응용단계와 마찬가지로 2019년부터 지속 저하되고 있는 것으로 나타났다(2019년 88.3 → 2020년 88.0 → 87.6). 맺음말 객관적으로, 우리나라의 AI 기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국과 중국, 유럽 등에 비해 다소 미흡한 것이 사실이다. 그러나 우리나라는 지난 몇 년 사이에 AI 기술 분야에서 눈부신 발전을 이룩했으며, 주요 선진국을 빠르게 추격해왔다. 그리고 현재 우리나라가 AI 분야에서 선진국들을 위협하는 수준에 이르렀다고 보는 것이 무리는 아니다. 더욱이 우리나라의 AI 기술이 2019년까지는 일본에 비해 낮은 수준이었으나, 2020년에는 일본과 유사한 수준에 도달해 결국 그다음 해인 2021년에 일본을 추월한 것으로 나타난 점은 우리나라 과학기술정책의 고무적인 성과로 평가할 만하다. 그럼에도 불구하고, 우리나라가 직면하고 있는 AI 기술패권 경쟁은 여전히 현재진행형이며, 인간 수준의 차세대 AI 시대가 다가오면서 이러한 경쟁이 더욱 치열하게 전개될 것으로 전망되고 있다. 이는 결코 반드시 암울한 이야기만은 아니며, 우리나라가 그간의 성과를 넘어 AI 글로벌 강국으로 도약하는 절호의 기회가 될 수 있다고 사료된다. 물론 이러한 기회를 도약의 발판으로 만들기 위해서는 기 축적한 기술역량 및 산업기반의 결집·연계를 강화하고, 주요 선진국이 리드하고 있는 AI 경쟁 국면에 선제적·적극적으로 대응함으로써 양적 성장의 한계를 벗어나 글로벌 시장에서 확고한 지위를 구축하는 질적 성장을 달성해야 할 것이다. 이를 위해서는 AI 및 AI 융합 R&D에 대한 국가 차원의 투자를 지속 확대함과 더불어 AI 융합 확산을 위한 새로운 법·제도 및 정책방안 발굴, 장기적 AI 국가 전략 수립 및 주기적 개정 추진, 그리고 AI 정책 개발을 뒷받침하는 기초자료의 고도화를 위한 조사 및 정책연구 확대 등이 필요하다고 하겠다.

https://spri.kr/posts/view/23554?code=magazine_월간 SW중심사회 2023년 2월호 바로가기_QR코드

보고서가 2023년 3월 31일에 공표될 예정임을 알려드립니다.

인공지능 분야에서 미·중 간 기술 개발과 활용, 표준과 규범 수립의 경쟁과 갈등이 심화되고 있다. 본 연구에서는 인공지능이 기술 패권 경쟁에 중심으로 부상한 원인과 현황을 분석했다.(후략)

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 ㅇ 중국, 표기되지 않은 딥페이크 게시 금지에 관한 규정 발표 ㅇ 영국, 이산화탄소(CO2) 배출 저감을 위한 인공지능 프로그램 개시 ㅇ 크리에이티브커먼즈, 유럽연합이사회의 인공지능규제안 채택에 대한 입장 발표 2. 기업·시장 동향 ㅇ Google, ChatGPT 인공지능 인기에 대해 비상경계령(Code Red) 발동 ㅇ AI 기반 텍스트-이미지 생성 모델과 예술가와의 이해관계 논란 ㅇ NVIDIA, 금융 서비스 AI 사용 가속화를 위해 도이치은행과 파트너십 체결 ㅇ GMI 리서치, 2029년 블록체인 AI 시장 규모 2,113억 달러로 전망 3. 고용·인력 동향 ㅇ 정부, SW·AI 교육 위한 「디지털 새싹 캠프」 운영 ㅇ 디애틀랜틱紙, 생성AI 부상으로 예술 관련 직업의 AI 대체 가능성 우려 4. 기술·연구 동향 ㅇ 대규모 언어 모델(GPT-3)을 활용하여 말하는 것에서 치매 예측 ㅇ OpenAI, 3D 객체를 생성하는 POINT-E 공개 ㅇ OpenAI, 7만 시간 분량 마인크래프트 게임영상 성공적 훈련 발표

팬데믹 기간 소프트웨어 산업에 무슨 일이 있었는가? Ⅰ. 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 현황 팬데믹으로 인해 각 산업은 성장성이 위축된 부분도 있지만 성장성이 가속된 부분도 있다. 그 중 소프트웨어 산업은 팬데믹 기간 비대면 업무, 비대면 교육 수요 증가로 성장세를 보인 산업 중 하나이다. 소프트웨어 산업과 타 산업의 성장성 추이를 비교하기 위해 팬데믹이 존재 하지 않았던 2019년을 기준으로 2020년 매출액 증가율을 확인한다. [그림 1]을 보면 전 산업의 평균 매출액 증가율은 –0.6%로 전 산업의 매출액은 전기 대비 소폭 감소하였지만 모든 산업의 성장성이 위축된 것은 아님을 알 수 있다. 구체적으로 예술, 스포츠 및 여가 관련 서비스업과 숙박 및 음식점업의 매출액 증가율은 각각 –40.8%, -18.9%로 팬데믹 기간 성장성이 위축된 반면 소프트웨어 산업과 전문,과학 및 기술 서비스업의 매출액 증가율은 각각 11.3%, 11.8%로 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 성장성이 가속된 것을 알 수 있다. [그림 1]의 한국은행 자료보다 더 최근의 추이를 분석하기 위해 소프트웨어정책연구소의 SW산업분석 DB를 활용하여 2008년부터 2021년까지 소프트웨어 기업의 분기별 매출 데이터를 확인한다. [그림 2]를 보면 국내 소프트웨어 산업의 매출 거래금액 그래프는 2008년부터 2021년까지 장기적으로 우상향하며 성장한 것과 팬데믹 기간에 해당하는 2020년, 2021년에도 매출 거래금액 규모는 꾸준히 증가한 것을 확인할 수 있다. 의 분기별 매출액 증가율을 보면 2021년 소프트웨어 산업은 성장성의 가속화 속도는 떨어졌지만 성장세는 유지하고 있음을 알 수 있다. 또한 2021년 4분기 소프트웨어 산업 매출 거래금액은 약 10조원으로 2008년부터 구축한 SPRi 산업분석 DB에서 분기 최대금액을 기록한 것으로 보아 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 유례없는 호황기를 보낸 것으로 추측한다. 이 기간 소프트웨어 산업의 창업도 증가했다. [표 2]을 보면 2019년 대비 제조업 창업 기업 수는 감소하는 반면 소프트웨어 창업 기업 수는 증가하는 것을 확인할 수 있다. 소프트웨어 산업은 제조업과 달리 재료, 부품, 장비와 같은 자본보다 소프트웨어 개발 인력과 같은 노동이 창업에서 중요한 요소로 작용하여 창업 접근성이 좋은 점, 4차산업혁명과 같은 소프트웨어에 긍정적인 사회적인 분위기의 영향을 받아 창업이 증가한 것으로 추측한다. [그림 3]은 국내 소프트웨어 기업과 타 기업 간 매출 거래 횟수를 의미한다. 매출 거래 빈도 그래프에서 거래 횟수는 팬데믹 기간을 포함하여 장기적으로 우상향하는 것과 2019년 거래 빈도가 급증한 것을 확인할 수 있다. 2019년 이후 거래 빈도는 큰 변화가 없으나, 이 기간동안 매출 거래금액은 2019년 이후에도 꾸준히 증가했다는 것은 거래 건당 금액 규모가 증가했음을 시사한다. Ⅱ. 국내 소프트웨어 시장 분석 지금까지 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 전체를 분석했다면, 소프트웨어 시장을 구성하고 있는 세부 품목/서비스를 구분하여 구체적으로 어떤 소프트웨어 품목/서비스의 수요가 증가했는지 확인할 필요가 있다. 와 같이 소프트웨어 산업은 한국표준산업분류를 기준으로 패키지SW, IT서비스, 게임SW, 인터넷 정보서비스로 세분화할 수 있다. 각 소프트웨어 세분류 산업의 대표적인 비즈니스 모델로 패키지SW는 상용화된 SW 프로그램 판매(기업예시: SAP Korea), IT서비스는 기업 정보시스템 구축(기업예시: 삼성SDS), 게임SW는 모바일게임, PC게임, 콘솔게임 판매(기업예시: 넷마블), 인터넷 정보서비스는 인터넷을 통한 온라인 광고(기업예시: 네이버)가 있다. 비즈니스 모델에 따라 B2B 거래를 주로 하는 패키지SW와 IT서비스, B2C 거래를 주로 하는 게임SW와 인터넷 정보서비스와 같이 거래 유형을 기준으로 구분할 수 있다. 를 보면 팬데믹 기간 국내 소프트웨어 시장 규모는 패키지SW, IT서비스와 같은 B2B 시장의 성장뿐 아니라 게임SW와 같은 B2C 시장의 성장 또한 가속화된 것을 알 수 있다. [그림 4]는 SPRi 산업분석DB를 활용한 거래 유형별 소프트웨어 산업 매출 거래금액을 의미한다. B2B 산업인 패키지SW, IT서비스는 4분기에 거래액이 증가하고 1분기에 거래액이 감소하는 싸이클 산업의 추이를 보이는데, 이는 경기에 후행적인 B2B 산업의 특성상 연간 회계연도 마지막 분기에 대규모 IT서비스 구축 사업 등 대부분의 IT 프로젝트가 연말에 집중되는 현상을 반영한다. 소프트웨어 산업과 타 산업과의 연계성을 확인하기 위해 소프트웨어 산업이 어떤 산업에 가장 많은 매출을 발생시켰는지 확인한다. 소프트웨어 산업과 가장 많은 매출을 발생시킨 산업을 기준으로 주된 매출 거래는 ICT 산업 내 거래로 한정할 수 있었으며 은 소프트웨어 산업 세분류별 매출 거래금액이 가장 컸던 산업명을 연도별로 집계한 것을 의미한다. 패키지SW의 경우 협업 관계에 있는 IT서비스 산업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 해당하는 패키지SW 산업 내 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스의 경우 제조업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 IT서비스 산업내 거래나 협업 관계에 있는 패키지SW 산업간 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스는 기업 전산망 또는 ERP 구축, 유지보수로 인해 제조업과의 연계성이 큰 것으로 추측한다. 게임SW의 경우 모바일 게임 소프트웨어 개발 및 공급업종에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 게임 개발업체-게임 퍼블리싱 업체 거래와 같은 게임SW산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 인터넷 정보서비스의 경우 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업종과의 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 소프트웨어 세분류에 따라 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업은 인터넷 정보서비스에 해당하므로 인터넷 정보서비스산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 또한 인터넷 정보서비스-응용 소프트웨어 개발 및 공급업간 거래에서 많은 매출을 발생시키는 것은 배달앱 등 응용 소프트웨어 패키지와 인터넷 정보서비스 업종간 연계성이 큰 것을 의미한다. III. 시사점 팬데믹 기간 소프트웨어 산업이 다른 산업군에 비해 성장을 가속할 수 있었던 이유로 비대면 업무 및 비대면 교육에 활용할 수 있는 패키지SW 또는 IT서비스 수요 증가, 실내 활동 증가로 인한 게임SW 수요 증가 등을 꼽을 수 있다. 팬데믹 기간을 중심으로 소프트웨어 산업 동향을 분석한 결과 매출 거래금액과 매출 거래 빈도가 증가하는 등 전반적으로 산업의 성장세가 지속되었던 것을 확인할 수 있었다. 구체적으로 IT서비스의 경우 제조기업과의 B2B거래로, 패키지SW의 경우 IT서비스와의 B2B 거래로 성장하고 있다. B2B 거래인 IT서비스 기업과 제조기업간 연계성 강화와 IT서비스 기업과 패키지SW 기업간 협업 강화는 소프트웨어 산업의 성장을 견인할 것으로 기대한다. 팬데믹 이후에도 소프트웨어 산업의 성장을 가속화하기 위한 공공부문의 역할로 소프트웨어 품목/서비스를 세분화하여 매출 거래액과 같은 성장성 지표를 모니터링하고 세부 산업별 맞춤형 지원정책을 개발 및 관리하는 것이 중요하다. 예를 들어 SW산업진흥이라는 프로그램으로 편성되는 예산은 2019년 3,619억원, 2020년 4,637억원, 2021년 4,780억원, 2022년 5,184억원 열린재정, 사업별 예산 시계열(2019~2023년)으로 매년 소프트웨어에 대한 정책지원 규모는 늘고 있는데 해당 프로그램으로 편성되는 세부사업은 크게 SW인재 양성, SW기술 개발, SW산업기반 확충으로 세분화하여 모니터링할 수 있다. SW산업진흥 프로그램 이외에도 정부의 각 부처에서 집행하는 소프트웨어 관련 예산을 범주화하여 통합 관리하는 것과 공공부문에서 구매하는 SW품목/서비스 구매액을 산출 및 모니터링하는 연구를 진행할 필요가 있다.

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 ㅇ 美-EU 무역기술위원회(TTC), AI 로드맵 발표 ㅇ 美 로펌, EU의 AI 책임 지침의 소송 절차 인식 확산 노력 ㅇ 유엔환경계획(UNEP), 기후 문제 해결 및 대응을 위해 AI 활용 2. 기업·시장 동향 ㅇ 非유럽권의 글로벌 AI 시장 독점 심화 ㅇ 엔비디아와 마이크로소프트, AI 슈퍼컴퓨터 구축을 위해 협력 ㅇ 메타의 대규모 언어모델(LLM) 갤럭티카 사용 조기 종료 3. 고용·인력 동향 ㅇ 싱가포르, AI 인재 양성 및 유치에 5천만 달러 투자 ㅇ 美조지타운대학교, 중국의 AI 인력 수요 현황 분석 4. 기술·연구 동향 ㅇ 구글, 전 세계 1,000개 언어 지원 가능한 거대 AI 언어모델 개발 계획 ㅇ 영국, 구제금융에 관한 정부 결정을 지원하는 AI 도구 개발 ㅇ 허깅페이스(HuggingFace), AI 이미지 생성기의 편향성 탐색 도구 개발

https://spri.kr/posts/view/23547?code=magazine_월간 SW중심사회 2023년 1월호 바로가기_QR코드

• 입찰마감 : 2023.01.20.(금) 10:00까지
• 서류접수 : 나라장터 e-발주시스템(http://www.g2b.go.kr/index.jsp)

소프트웨어정책연구소는 급변하는 SW산업의 전략수립 및 사업 방향 설정을 위한 통찰력을 제공하기 위해, SW산업의 현황과 관련 메가 트렌드 등을 조사하고 분석하여, 2023년 10대 SW산업 이슈를 선정했다. (후략)

세계 각국의 인공지능(AI) 시장은 급속히 성장하며 AI 기술과 시장에 대한 투자 규모 역시 경쟁적으로 증가함에 따라, 가히 AI 패권 경쟁의 시대가 도래하였다. (후략)

https://spri.kr/posts/view/23541?code=magazine_월간 SW중심사회 2023년 12월호 바로가기_QR코드