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표제지

목차

머리말 7

서문 9

감사의 글 11

약어 및 통화 13

요약 15

머신러닝, 빅 데이터 및 컴퓨팅 능력으로 최근의 인공지능 발전이 가능해졌다 15

인공지능 시스템은 환경에 영향을 미치기 위해 결과를 예측, 권고 또는 결정한다 15

인공지능은 생산성을 향상시키고 복잡한 문제 해결을 지원한다 15

인공지능 투자 및 사업 개발이 급속하게 성장하고 있다 15

인공지능 응용 분야는 운송에서 과학, 건강에 이르기까지 풍부하다 16

인공지능의 혜택을 누리기 위해서는 신뢰성을 확보하는 것이 관건이다 16

모든 이해 관계자에게 인공지능의 정책 우선순위가 높아지고 있다 17

1. 기술 전망 18

인공지능의 역사 개요 18

인공지능이란 무엇인가? 21

인공지능 시스템 수명주기 25

인공지능 연구 26

참고문헌 33

주 34

2. 경제 전망 35

인공지능의 경제적 특성 35

인공지능 스타트업 사모 투자 37

폭넓은 인공지능 개발 및 확산 추세 45

참고문헌 46

주 47

3. 인공지능 응용 48

운송분야의 인공지능과 자율주행차량 48

농업분야의 인공지능 54

금융 서비스 분야의 인공지능 57

마케팅 및 광고 분야의 인공지능 61

과학분야의 인공지능 62

의료분야의 인공지능 64

사법분야의 인공지능 67

보안분야의 인공지능 70

공공분야의 인공지능 74

증강 및 가상현실을 사용한 인공지능 응용 74

참고문헌 75

주 82

4. 공공정책 고려사항 84

인간중심적 인공지능 84

포용적이고 지속 가능한 성장과 복지 85

인간중심적 가치와 공정성 86

투명성과 설명가능성 94

견고성, 보안 및 안전성 98

책임성 102

인공지능 정책 환경 103

인공지능 연구개발 투자 103

인공지능을 위한 디지털 생태계 조성 104

인공지능 혁신을 위한 정책 환경 109

일자리 변혁 준비 및 역량 구축 110

측정 116

참고문헌 116

주 122

5. 인공지능 정책 및 이니셔티브 124

경제적 경쟁력을 위한 인공지능: 전략 및 추진 계획 124

사회 내 인공지능을 위한 원칙 125

국가 이니셔티브 128

정부 간 이니셔티브 142

민간 이해관계자 이니셔티브 147

참고문헌 152

주 155

표목차

표 1-1. 세부 분야 1: 응용 분야 28

표 1-2. 세부 분야 2: 머신러닝 기법 29

표 1-3. 세부 분야 3: 머신러닝 개선 방법/최적화 30

표 1-4. 세부 분야 4: 맥락을 이용한 머신러닝 개량 33

표 2-1. 1억 달러 이하 거래의 건당 평균 투자 금액 44

표 2-2. 모든 인공지능 투자 거래의 거래 당 평균 투자 금액 44

표 3-1. 농업 분야의 주요 인공지능 스타트업 55

표 4-1. 인공지능 시스템의 투명성과 책임성 강화 방법 94

표 5-1. 기존의 인공지능 지침(일부 선택 게재) 125

표 5-2. 인공지능 연구개발 지침에 제시된 연구개발 원칙 136

표 5-3. IEEE의 Ethically Aligned Design (버전 2)에 포함된 일반 원칙 147

표 5-4. 아실로마 인공지능 원칙 (원칙의 제목 발췌) 148

표 5-5. ITI 인공지능 정책 원칙 149

표 5-6. 윤리적인 인공지능을 위한 10대 원칙 (UNI 글로벌 유니온) 150

그림목차

그림 1-1. 인공지능 발전사(1950년대~2000) 19

그림 1-2. 자체 학습으로 40일 만에 세계 최고의 바둑 기사가 된 알파고 20

그림 1-3. 인공지능 시스템의 상위 수준 개념적 개요 22

그림 1-4. 인공지능 시스템의 상세한 개념적 개요 23

그림 1-5. 인공지능 시스템 수명주기 26

그림 1-6. 인공지능과 머신러닝의 관계 27

그림 1-7. 컴퓨터 카메라를 사용한 기계 훈련 32

그림 2-1. 2011년~2017년 그리고 2018년 상반기 인공지능 스타트업에 대한 총 투자 추정액 38

그림 2-2. 2011년~2017년 그리고 2018년 상반기 스타트업 사모투자 중 인공지능의 비율 39

그림 2-3. 2011년~2018년 중반 EU 소재 인공지능 스타트업 투자 41

그림 2-4. 스타트업 소재지별 인공지능 스타트업 사모투자 건수 42

그림 2-5. 2012-2017년 및 2018년 상반기 투자 거래 규모 43

그림 3-1. 자율주행기술 적용 여부에 따른 운송 수단별 비용 비교 48

그림 3-2. 2011-16년 기업별 자율주행차량 관련 특허 출원 현황 50

그림 3-3. 위성 데이터를 사용한 모니터링 성능 향상 사례 55

그림 3-4. 얼굴인식 소프트웨어 이미지 73

그림 4-1 설명가능성을 높이는 데이터 시각화 도구 97

그림 4-2 팬더를 긴팔원숭이로 분류하도록 유도하는 알고리즘의 미세한 교란신호 100

Box 목차

Box 1-1. 弱인공지능 (ANI) vs. 强인공지능 (Artificial General Intelligence: AGI) 21

Box 1-2. Teachable Machine 31

Box 2-1. 방법론 38

Box 3-1. 인공지능을 사용한 기업의 디지털 보안 위험 관리 71

Box 3-2. 감시용 "스마트" 카메라 71

Box 3-3. 얼굴 인식 기술을 활용한 감시 72

Box 4-1. "블랙 박스" 인공지능 시스템은 이전 기술 발전에서 새로운 도전과제를 제시한다 84

Box 4-2. 인권과 인공지능 86

Box 4-3. 인권영향평가 88

Box 4-4. OECD 프라이버시 가이드라인 90

Box 4-5. 사용자 인터페이스 개선을 통한 설명가능성 문제 해결 97

Box 4-6. 기계학습에 대한 적대적 사례의 위험 100

Box 4-7. 더욱 안전하고 정확한 인공지능을 위한 합성 데이터: 자율주행차량 사례 101

Box 4-8. 새로운 암호화 도구를 사용한 프라이버시 보호 계산 106

Box 4-9. 블록체인 기술을 사용한 인공지능의 프라이버시 보호 및 ID 확인 107

Box 5-1. 국가들이 인공지능에서 어떻게 경쟁 우위를 발전시키는가? 128

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