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[표지] 1
책을 펴내며 / 이명우 3
초거대 AI : 한눈에 보기 4
목차 12
Ⅰ. 초거대 AI의 이해 21
1. 초거대 AI 개념 및 특징 23
2. 초거대 AI 발전 배경 27
3. 초거대 AI 기반 생성형 AI 29
가. 생성형 AI와 초거대 AI 29
나. 생성형 AI 유형 30
Ⅱ. AI 산업 현황 및 주요 지표 35
1. 초거대 AI 산업 생태계 37
가. 파운데이션 모델 38
나. 인프라 38
다. 응용 서비스 41
2. AI 시장 규모 및 전망 44
3. 글로벌 AI 주요 지표 및 입법 동향 47
가. 기술 수준 및 경쟁력 47
나. AI 주요 지수 51
다. 입법 동향 55
Ⅲ. 초거대 AI 활용 및 한계 57
1. 초거대 AI 활용 59
가. 콘텐츠 제작 59
나. 교육 61
다. 법률 63
라. 의료 64
마. 금융 65
바. 제조업·물류 산업 67
사. 코딩 및 프로그래밍 68
2. 초거대 AI 한계 70
가. 기술적 한계 70
나. 윤리적 한계 73
3. 책임 있는 AI를 위한 국제 가이드라인 및 권고 81
가. UN 인권이사회의 '신기술과 인권 결의(New and emerging digital technologies and human rights : resolution)' 81
나. OECD의 'AI 권고(Recommendation of the Council on Artificial Intelligence)' 81
다. UNESCO의 'AI 윤리 권고(Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence)' 82
라. UNICEF의 '아동을 고려한 AI 가이드라인(Policy guidance on AI for children)' 83
마. AI의 책임 있는 군사적 이용에 관한 고위급회의(REAIM)의 '공동 행동촉구서(Call to action)' 84
Ⅳ. 주요국 AI 육성 정책 및 규제 동향 85
1. 미국 87
2. 유럽연합 99
3. 영국 108
4. 일본 118
5. 중국 126
Ⅴ. 국내 AI 육성 정책 및 규제 동향 133
1. 전략 및 비전 135
가. 인공지능 국가전략(2019년) 135
나. 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획(2023년) 136
다. 초거대 AI 경쟁력 강화 방안(2023년) 137
라. 전국민 AI 일상화 실행계획(2023년) 138
2. 인프라 구축 140
가. 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략(2021년) 140
나. 제3차 클라우드컴퓨팅 기본계획(2021년) 141
다. 제1차('23~'25) 데이터산업 진흥 기본계획(2023년) 142
라. 디지털플랫폼정부 실현계획(2023년) 142
3. R&D 및 인재양성 143
가. 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발(2021년) 143
나. 디지털 인재양성 종합방안(2022년) 144
다. 국가전략기술 육성방안(2022년) 145
라. 제1차 국가연구개발 중장기 투자전략(2023년) 146
4. 제도·규제 정비 146
가. 인공지능(AI) 윤리기준(2020년) 146
나. 인공지능 법·제도·규제 정비 로드맵(2020년) 147
다. 인공지능 개발과 활용에 관한 인권 가이드라인(2022년) 148
라. 인공지능(AI) 윤리 국가표준(KS)(2023년) 149
마. 인공지능 시대 안전한 개인정보 활용 정책방향(2023년) 149
Ⅵ. 제21대 국회 AI 관련 법안 151
1. 인공지능 법안 153
2. 기타 법안 156
Ⅶ. 각계 견해 및 전망 159
1. AI 산업 육성 161
가. 정책 방향 161
나. 인프라 구축 162
다. R&D 및 인재양성 163
2. AI 윤리와 규제 164
3. 개인정보 보호 166
4. 저작권 논의 167
5. 노동 및 일자리의 변화 168
6. 초거대 AI와 인간의 미래 171
참고문헌 173
국회도서관 발간 팩트북 시리즈 180
판권기 184
[뒷표지] 185
[표 1] AI 반도체 종류별 주요 특성 및 대표 기업 40
[표 2] 국내외 주요 기업별 파운데이션 모델과 응용 서비스 41
[표 3] 국외 초거대 AI 기반 응용 서비스 사례 43
[표 4] 초거대 AI 특허 출원 국가별 동향(2011~2020년) 48
[표 5] 초거대 AI 특허 다출원인(2011~2020년) 49
[표 6] 글로벌 AI 지수 순위(2023년) 52
[표 7] 정부 AI 준비 지수 순위(2022년) 53
[표 8] AI와 민주적 가치 지수 국가별 등급(2022년) 54
[표 9] 국내 대학교의 AI 관련 가이드라인 62
[표 10] 국내외 금융기업의 초거대 AI 활용 동향 66
[표 11] 제조업 분야 초거대 AI 활용 사례 67
[표 12] 초거대 AI 빅테크 가치사슬 독점화 사례 72
[표 13] OECD 'AI 권고'의 책임 있고 신뢰 가능한 AI 구현을 위한 원칙 및 방향 82
[표 14] UNESCO의 'AI 윤리 권고'의 가치와 원칙 83
[표 15] UNICEF의 '아동을 고려한 AI 가이드라인'의 핵심 내용과 권고사항 83
[표 16] 미국 「2020 국가 AI 이니셔티브법」 주요 내용 88
[표 17] 미국 '국가 AI R&D 전략 계획 업데이트' 9가지 전략 89
[표 18] 미국 「2023회계연도 국방수권법」의 AI 관련 주요 내용 91
[표 19] 미국 'AI 권리장전을 위한 청사진' 5가지 핵심 원칙 93
[표 20] 미국 'AI 위험관리 프레임워크'의 신뢰할 수 있는 AI 시스템 특징과 주요 내용 95
[표 21] 미국 '캘리포니아주 AI 정책 행정명령' 주요 내용 96
[표 22] 미국의 AI 관련 기타 규제 동향 97
[표 23] EU 'AI에 관한 협력계획 업데이트' 주요 핵심 과제 101
[표 24] 「EU 반도체법」 주요 내용 102
[표 25] EU의 AI 관련 기타 육성 정책 103
[표 26] EU 'AI 법안'의 4단계 위험 기반 규제 105
[표 27] EU 'AI 법안'의 파운데이션 모델 및 생성형 AI 공급자의 의무 107
[표 28] 영국 'AI 로드맵'의 정부의 AI 정책 방향 수립을 위한 권고사항 110
[표 29] 영국 '국가 AI 전략' 주요 실행과제 111
[표 30] 영국 'AI 규제에 대한 혁신 친화적 접근법'의 5대 핵심 원칙 114
[표 31] 영국 공공분야 AI 시스템 조달 시 고려사항 116
[표 32] 영국 'AI 산업 발전과 이용자 보호를 위한 7가지 원칙' 117
[표 33] 일본 'AI 전략 2022'의 5대 전략 목표 119
[표 34] 일본 'AI 전략 2022'의 급박한 위기 상황 대처 120
[표 35] 일본 'AI 전략 2022'의 사회구현의 추진 121
[표 36] 일본 '인간 중심의 AI 사회원칙'의 7대 원칙 123
[표 37] 일본 「저작권법」에 따른 AI 규제 권고 124
[표 38] 일본 「개인정보 보호법」에 따른 오픈AI사에 대한 규제 권고 125
[표 39] 일본 「개인정보 보호법」에 따른 생성형 AI 서비스 이용 시 주의 사항 125
[표 40] 중국 '차세대 AI 발전계획' 주요 내용 127
[표 41] 중국 '차세대 AI 발전계획' 중 인재 양성 관련 주요 내용 128
[표 42] 중국 'AI 시나리오 혁신 가속화 지침' 주요 내용 129
[표 43] 중국 '차세대 AI 윤리규범' 주요 내용 130
[표 44] 중국 「생성형 AI 서비스 관리 잠정방법」 주요 조항 131
[표 45] '초거대 AI 경쟁력 강화 방안' 추진전략 및 세부 내용 137
[표 46] '인공지능(AI) 윤리기준'의 3대 기본 원칙 147
[표 47] '인공지능 개발과 활용에 관한 인권 가이드라인' 주요 내용 149
[표 48] '인공지능 시대 안전한 개인정보 활용 정책방향'의 AI 환경 개인정보 보호 원칙 적용 시 고려사항 150
[표 49] 세계경제포럼이 예측한 직업의 변화(2023~2027년) 169
[그림 1] 기존 AI 모델과 초거대 AI 모델 24
[그림 2] 파운데이션 모델의 다양한 적용 25
[그림 3] GPT-3와 기타 AI 모델들의 파라미터 수 비교 26
[그림 4] 주요 플랫폼의 월간활성사용자 수 1억 명 도달 시간 27
[그림 5] 전 세계 데이터 규모 추이(2010~2025년) 28
[그림 6] 챗GPT의 의미 30
[그림 7] 미드저니로 그린 스페이스 오페라 극장 32
[그림 8] 메타의 메이크어비디오 동영상 생성 예시 33
[그림 9] 초거대 AI 산업 생태계 및 대표 기업 37
[그림 10] 국내 초거대 AI 산업 생태계 및 관련 기업 44
[그림 11] 세계 AI 시장 전망(2021~2030년) 44
[그림 12] 세계 생성형 AI 시장 전망(2022~2032년) 45
[그림 13] 세계 생성형 AI 매출 부문별 비중(2022년) 45
[그림 14] 국내 AI 시장 전망(2023~2027년) 46
[그림 15] AI 기술 수준 및 격차(2021년 기준) 47
[그림 16] AI 논문 및 특허경쟁력(2021년 기준) 48
[그림 17] 전 세계 AI 출판물 건수(2010~2021년) 50
[그림 18] 전 세계 지역별, 영역별 AI 출판물 비중(2021년) 50
[그림 19] AI 관련 법률 현황(2016~2022년) 55
[그림 20] 뉴욕 패션위크에 출품된 AI 틸다와 인간 디자이너의 협업 작품 60
[그림 21] 로앤봇 이용 예시 64
[그림 22] 금융기관 AI 활용 영역 66
[그림 23] 금융권의 AI 기술 적용 예시 66
[그림 24] 쿠팡의 물류창고 무인 운반 로봇 68
[그림 25] 챗GPT의 코딩 작성 예시 69
[그림 26] 국내 검색엔진 점유율(2022년 5월 vs 2023년 5월) 73
[그림 27] 달리2(DALL·E 2)가 생성한 '건축업자'와 '승무원' 이미지 74
[그림 28] AI 모델 학습 과정에서 배출되는 이산화탄소의 양 78
[그림 29] AI가 만들어낸 허위정보 이미지 80
[그림 30] 미국 'AI 위험관리 프레임워크'가 제시한 AI 시스템 관련 잠재적 피해 94
[그림 31] EU 'AI 법안'에 따라 향후 금지될 것으로 보이는 생체·감정 인식 AI 107
[그림 32] 일본 '반도체산업 부활을 위한 기본전략' 구성도 122
[그림 33] '인공지능 국가전략'의 3대 분야 9가지 전략 135
[그림 34] '인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획'의 추진 목표와 10대 프로젝트 136
[그림 35] '전국민 AI 일상화 실행계획'의 비전 및 추진전략 139
[그림 36] '국가초고성능컴퓨팅 혁신전략'의 비전과 추진 전략 및 중점과제 140
[그림 37] '제3차 클라우드컴퓨팅 기본계획'의 클라우드 기반 AI 연구 지원체계 강화 141
[그림 38] 정부의 데이터 개방 현황(AI 학습용 데이터·공공데이터) 142
[그림 39] '디지털 인재양성 종합방안'의 디지털 분야별 고급 인재양성 대학원 확대 계획 144
[그림 40] '국가전략기술 육성방안'의 AI 관련 세부 목표 145
[그림 41] '인공지능 법·제도·규제 정비 로드맵'의 목표 및 기본방향 148
[그림 42] '인공지능 시대 안전한 개인정보 활용 정책방향'의 주요 과제 150
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도서위치안내: 사회과학자료실(208호) / 서가번호: 9
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