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표제지 1

목차 3

요약 13

제1장 서론 / 김기완 23

제1절 연구의 배경과 목적 23

제2절 연구의 구성 25

참고문헌 27

제2장 인공지능 기술의 현재와 미래 / 장병탁 28

제1절 인공지능의 개념과 원리 28

제2절 딥러닝(Deep-Learning) AI 기술 32

1. 판단형 AI 33

2. 생성형 AI 38

3. 행동형 AI 43

제3절 초거대 AI와 산업적 활용 46

1. 대규모 언어 모델(LLM) 47

2. 대규모 멀티모달 모델(LMM) 49

3. 대규모 시각언어행동 모델(VLA) 51

제4절 인간 지능의 복제 가능성 54

제5절 인공지능의 미래 59

참고문헌 63

제3장 인공지능 기술 및 산업 현황 분석 / 김기완;고혜원;노우진 66

제1절 서론 66

제2절 AI 기술 발전 동향 68

1. 개요 68

2. AI 기술 역량 국제비교 70

3. AI 관련 투자 동향 77

제3절 산업별 AI 노출도 및 AI 활용 실태 분석 83

1. 개요 83

2. AI 노출도 분석 85

3. 국내 기업의 인공지능 활용 현황 분석 102

제4절 AI 산업생태계 분석 116

1. AI의 기술영역별 발전 116

2. AI 기술의 산업적 활용 140

제5절 결론 및 정책적 시사점 169

1. 연구 결과 종합 169

2. 정책적 시사점 171

참고문헌 177

[부록] 183

제4장 AI 기반 디지털 전환 시대의 윤리적 위험과 도전 및 시사점 / 이상욱 201

제1절 AI (윤리) 국제 거버넌스의 현황 및 시사점 201

1. AI 기반 디지털 대전환 시대의 도전 201

2. AI 윤리란? 204

3. 적응적 거버넌스와 AI 리터러시 208

4. 신뢰 가능한 AI, 책임 있는 AI, 안전한 AI 211

제2절 유네스코 〈AI 윤리 권고〉에 대한 국내외 대응 214

1. 유네스코 〈인공지능 윤리 권고(2021)〉의 의의 214

2. 〈준비도 평가〉 관련 국제 현황 및 국내 대응 217

3. 〈윤리 영향 평가〉 관련 국제 현황 및 국내 대응 221

4. 인공지능 국제 거버넌스 현황과 〈권고〉 대응 전략 227

제3절 디지털 전환 시대의 사회문화적 변화 및 대응 전략 231

1. '낯선' 인공지능과 함께 살아가기 위한 성찰적 태도 231

2. 탈숙련과 인간 핵심 역량의 문제 245

3. 불확실성과 함께 지혜롭게 살아가기 251

참고문헌 267

제5장 국내외 인공지능 정책 동향과 시사점 / 채단비 270

제1절 서론 270

1. 연구 배경 및 필요성 270

2. 연구 방법 및 구성 272

제2절 AI 규제의 쟁점 274

1. 시장 경쟁 274

2. 개인정보 보호 276

3. 지적재산권ㆍ저작권 보호 278

4. 군사적 이용 및 국가안보 279

5. 알고리즘 편향 280

6. 금융 안정성 282

제3절 주요국의 AI 규제 동향 283

1. 미국 285

2. 유럽연합 288

3. 영국 292

4. 중국 294

제4절 우리나라의 AI 규제 및 한계점 297

1. 우리나라의 AI 규제 법안 297

2. 부문별 특징 및 한계점 303

제5절 시사점 311

참고문헌 314

판권기 317

표목차 7

〈표 3-1〉 국가별 인공지능 기술 연구 성과(논문 건수 및 인용지수) 71

〈표 3-2〉 주요국의 AI 특허 비교(2022) 73

〈표 3-3〉 정부 AI 준비 지수(2023) 74

〈표 3-4〉 AI 관련 민간투자 금액 및 건수(전체 및 생성형 AI) 80

〈표 3-5〉 주요국의 AI 관련 밴처캐피털(VC) 투자액 81

〈표 3-6〉 주요 글로벌 AI 스타트업 투자 동향(2022~23) 81

〈표 3-7〉 국내 AI 스타트업 투자 동향(2024) 83

〈표 3-8〉 O*net의 능력별 중요도, 필요도 예시(치과의사 사례) 88

〈표 3-9〉 AI 응용기술과 O*net의 능력 중요도(0~1점) 행렬 89

〈표 3-10〉 KNOW와 O*net 비교(치과의사 사례) 93

〈표 3-11〉 미 표준직업분류(SOC) 기준 AI 노출도의 KSCO 병합 예시 95

〈표 3-12〉 2023년 기준 미국의 AIOE 분포 96

〈표 3-13〉 국내 직업분류 기준의 AIOE 97

〈표 3-14〉 국내 직업분류 기준의 AIIE 98

〈표 3-15〉 국내 직업분류 기준의 AIOE(언어모델) 99

〈표 3-16〉 국내 직업분류 기준의 AIOE(이미지 생성) 100

〈표 3-17〉 국내 직업분류 기준의 AIIE(언어모델) 100

〈표 3-18〉 국내 직업분류 기준의 AIIE(이미지 생성) 101

〈표 3-19〉 기업 규모별 인공지능 개발 여부(2022년) 104

〈표 3-20〉 기업 규모별 인공지능 활용 여부(2022년) 104

〈표 3-21〉 AI 기술분야에 대한 활용 여부와 주된 활용 방법 104

〈표 3-22〉 업종별 인공지능 개발 여부(2022년) 105

〈표 3-23〉 업종별 인공지능 활용 여부(2022년) 106

〈표 3-24〉 산업별 인공지능 도입률과 AI 노출도의 관계 107

〈표 3-25〉 디지털 신기술 도입 현황(법정유형별, 제조업) 111

〈표 3-26〉 디지털 신기술 도입 현황(법정유형별, 서비스업) 111

〈표 3-27〉 디지털 신기술이 영향력을 미치는 중요도(법정유형별, 제조업) 112

〈표 3-28〉 디지털 신기술이 영향력을 미치는 중요도(법정유형별, 서비스업) 112

〈표 3-29〉 회귀분석 결과(종속변수: AI 도입 또는 도입 계획 더미) 113

〈표 3-30〉 회귀분석 결과(종속변수: 중요도 4 및 5 응답 더미) 114

〈표 3-31〉 AI 데이터 인프라와 전통적인 데이터 인프라의 비교 118

〈표 3-32〉 AI 모델 학습을 위한 GPU 보유 현황과 수요 규모(2023년 기준) 123

〈표 3-33〉 주요 AI 개발환경의 도구 및 플랫폼 125

〈표 3-34〉 AI 개발환경 분야 주요 국내 기업의 특징과 동향 128

〈표 3-35〉 2024년 3분기 주요 유니콘 기업의 평가액 130

〈표 3-36〉 이미지/비디오 프로세싱 분야의 국내 기업의 특징과 동향 133

〈표 3-37〉 머신러닝 기반 데이터 분석 솔루션 분야의 국내 기업의 특징과 동향 136

〈표 3-38〉 자연어 처리 기반 플랫폼의 국내 기업의 특징과 동향 138

〈표 3-39〉 주요 AI 기술 및 활용분야 148

〈표 3-40〉 경쟁력을 가진 AI 의료 분야와 주요 기업들 154

〈표 3-41〉 산업별 AI의 활용 분야 및 사례 157

〈표 5-1〉 본 장의 구성 273

〈표 5-2〉 2019~2023년 미국의 인공지능 관련 법률 286

〈표 5-3〉 행정명령(14110호)의 8원칙과 주요 조치사항 287

〈표 5-4〉 EU 인공지능법상 금지되는 AI시스템 290

〈표 5-5〉 현 시행법 중 "인공지능" 관련 법안의 주요 내용 299

〈표 5-6〉 「인공지능산업 육성 및 신뢰기반 조성에 관한 법률안」 주요 내용 302

〈표 5-7〉 주요국의 AI 규제 현황 303

〈표 5-8〉 온라인 플랫폼의 주요 특성 305

〈표 5-9〉 "정당한 이익" 조항의 적용 기준 307

그림목차 10

[그림 2-1] 퍼셉트론 신경망 30

[그림 2-2] 다층 퍼셉트론 32

[그림 2-3] 딥신경망 구조 예시 34

[그림 2-4] 컨볼루션 신경망(CNN) 35

[그림 2-5] 알파고 AI가 바둑을 학습한 강화학습 신경망 모델 38

[그림 2-6] 기계번역을 위한 인코더-디코더 모델 39

[그림 2-7] 인코더-디코더 모델 기반 생성형 AI 41

[그림 2-8] 구글 Imagen AI가 자동으로 생성한 그림 43

[그림 2-9] 구글 PaLM과 로봇이 연결되어 사람이 주는 명령을 물리적인 행동으로 실행하는 구글의 AI로봇 RT-2 44

[그림 2-10] ChatGPT와 휴머노이드 로봇 Figure 01의 결합 45

[그림 2-11] 휴먼 피드백 기반 강화학습 46

[그림 2-12] 대규모 멀티모달 모델 50

[그림 2-13] 시각-언어-행동(VLA) 파운데이션 모델 52

[그림 2-14] 초거대 AI 모델 크기와 성능의 향상 55

[그림 2-15] 인공지능의 미래 59

[그림 3-1] 글로벌 AI 특허 등록 수(2012~2022년) 72

[그림 3-2] 한국과 미국의 정부 AI 준비 지수 76

[그림 3-3] AI 기술 관련 글로벌 투자 동향 77

[그림 3-4] 주요 분야별 AI 민간투자 금액 80

[그림 3-5] 인공지능 기술 도입 현황(업종별, 제조업) 108

[그림 3-6] 인공지능 기술 도입 현황(업종별, 서비스업) 108

[그림 3-7] 인공지능 기술이 영향력을 미치는 중요도(업종별, 제조업) 110

[그림 3-8] 인공지능 기술이 영향력을 미치는 중요도(업종별, 서비스업) 110

[그림 3-9] AI Value Chain(자세한 버전) 142

[그림 3-10] AI Value Chain(간단 버전) 144

[그림 3-11] AI 생태계 공급자(기업)와 수요자(기업) 144

[그림 3-12] 금융 산업 AI 활용 150

[그림 3-13] 의료ㆍ헬스케어 산업 내 AI 활용 152

[그림 3-14] 제조 산업 내 AI 활용 155

[그림 3-15] 드리머스의 AI 기반 웹툰 제작 솔루션 딥툰 160

[그림 3-16] 오노마에이아이의 AI 기반 콘텐츠 제작 및 판매 플랫폼 투툰 161

[그림 3-17] 카이아이 컴퍼니의 덴티아이 플랫폼 165

[그림 3-18] 아산병원과 루닛이 협업하여 개발한 루닛 인사이트 MMG 166

[그림 3-19] 릴리커버의 AI 솔루션들 169

[그림 4-1] 유네스코가 2023년 발표한 RAM 표지 218

[그림 4-2] 유네스코가 2023년 발표한 EIA의 표지 222

[그림 4-3] 유네스코가 2023년 발표한 생성형 인공지능 관련 보고서 표지 223

[그림 4-4] 펜실베니아 대학에 설치된 초기 컴퓨터 ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Computer)의 모습 232

[그림 4-5] 미국 심리학자 조나선 헤이트의 〈불안 세대〉 표지 235

[그림 4-6] 인공지능과 인간지능의 차이점에 주목한 유발 하라리의책 표지 241

[그림 4-7] 인도의 데이터 주석 달기 작업장의 모습 243

부표목차 8

〈부표 3-1〉 업종별 디지털 신기술 도입 현황(제조업, 2022) 183

〈부표 3-2〉 업종별 디지털 신기술 도입 현황(서비스업, 2023) 184

〈부표 3-3〉 디지털 신기술이 영향력을 미치는 중요도(업종별, 제조업, 5점 만점) 185

〈부표 3-4〉 디지털 신기술이 영향력을 미치는 중요도(업종별, 서비스업, 5점 만점) 186

〈부표 3-5〉 기업 면담 사례 189

부도목차 11

[부도 3-1] AI 가치사슬별 주요 기업(플레이어) 187

[부도 3-2] 카이아이컴퍼니의 헬스케어 AI 솔루션 189

[부도 3-3] AI 기반 뼈나이 진단 솔루션 191

[부도 3-4] AI 콘텐츠를 유통 가능한 자체 플랫폼 채널, AI-Kive 192

[부도 3-5] AI 기반으로 한 드리머스의 웹툰 자동 생성 서비스 딥툰 195

[부도 3-6] 오노마에이아이의 AI 기반 콘텐츠 창작 툴 투툰 198

[부도 3-7] 릴리커버의 AI 솔루션들 199

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