[개요]

 

□ 인공지능(AI)을 둘러싼 정책 논의가 전에 없이 활발한 미국이 데이터혁신센터에 의해 AI 정책 성과를 9개 분야로 구분하여 평가

o AI 정책은 혁신정책과 규제･법제도로 구분되며, 혁신 정책은 6개 분야, 규제·법제도는 3개 분야 등으로 총 9개 분야로 구분하여 평가

o 9개 분야 중 ‘기대 초과’ 평가를 받은 분야는 없으며, ‘기대 충족’은 AI 허브 확산 등 3개 분야, ‘기대 접근’은 AI R&D 지원 등 5개 분야, ‘기대 미충족’은 AI 인력 육성 1개 분야

 

[주요 내용]

 

□ 미국에서 인공지능(AI)을 둘러싼 정책 논의가 전에 없이 활발한 추세

o 117차 의회는 미국 역사상 AI와 관련된 논의가 가장 많았던 회기

- ‘21년 의회에 상정된 AI 관련 법안은 총 130건 (2015년은 단 1건)

o 본 자료는 의회의 높은 관심을 배경으로, 현행 미국의 AI 정책을 조망하고 향후 이 분야에서 미국 리더쉽 확보를 위해 개선이 필요한 영역을 제안

- 미국의 AI 관련 9개 분야 정책을 평가

□ AI 정책은 혁신정책과 규제･법제도로 구분되며, 혁신 정책은 6개 분야, 규제·법제도는 3개 분야로 구분

o 혁신 정책 : ①AI 연구 지원 ②AI 인력 육성 ③AI 기술 허브 확산 ④AI 자원에 대한 접근 확대 ⑤정부의 AI 채택 확대 ⑥AI 기술 표준 수립

o 규제 및 법제도 : ①AI 시스템 사용 규제 ②지재권(IP)을 통한 AI 활동 유인 마련 ③국제 무역을 통한 AI 개발 지원

□ (AI R&D 지원) 평가등급은 ‘기대 접근’으로 연방 보조금과 세제 지원이 AI R&D를 지원하는 데 불충분

o AI 연구개발에서 정부 지원은 매우 중요하나, ‘20년 MIT 연구에 따르면 현행 AI 알고리듬 중 민간 부문이 개발한 것은 18%에 불과(나머지 82%는 연방연구소에서 비롯)

o 바이든 행정부는 2022회계연도 非국방용 AI R&D 지원 관련 17억 달러를 요구한 바, 이는 전년 지출(16억 달러) 대비 1억 달러 가량 늘어난 금액

- AI국가안보위원회는 미 정부의 AI R&D 투자를 ‘20년 10억 달러에서 ’26년 320억 달러까지 확대해야 한다고 제언

o 미 의회는 AI R&D 관련 2023회계연도 예산을 최하 40억 달러 배정 필요

 

□ (AI 허브 확산) 평가등급은 ‘기대 충족’이나 AI 클러스터의 지리적 집중 해소가 과제

o 미국 내에서 AI 허브는 오스틴, 보스톤, 뉴욕, 샌프란시스코 베이지역, 시애틀, 워싱턴 DC 등 거대 기술기업 소재지에 집중되는 경향

- 연방정부는 최근 들어 AI 클러스터의 지리적 집중을 해소할 계획 수립 중

- 이를 위해서 ‘21년 미 전국에서 11개의 신규 AI연구소를 설립(’20년 중 2.2억 달러 투자)

o 정부는 유망한 AI 성장 센터를 보다 효과적으로 선정하여 투자를 지원하는 것이 필요

- 조사에 따르면 미국 내에서 AI 연구 및 상업적 적용을 갖춘 ‘잠재적 AI 채택 센터’는 87개소에 이르는 것으로 추산

 

□ (AI 인력 육성) 9개 분야 중 ‘기대 미충족’을 받은 유일한 분야로, 인재 육성의 어려움을 시사

o AI 교육은 범위와 깊이 면에서 불균등

- 1, 2차 교육 커리큘럼에서 중앙집중형 교육시스템을 채택한 중국, 한국, 불가리아, 쿠웨이트 대비 AI 교육이 크게 미흡

- 3차 교육에서 AI 전공을 설립한 대학은 매우 희소 : 카네기 멜론 대학이 ‘18년 AI 학사 학위를 최초 개설

o 시대에 뒤떨어진 이민 정책으로 인해 미국의 AI 혁신에 기여할 외국인 인재 유입에 애로

 

□ (AI 자원 접근) 평가등급은 ‘기대 접근’으로 공공 부문 AI 연구자들의 전산 자원 접근이 불충분

o 공공 연구기관 연구자들의 고성능 컴퓨터에 대한 접근이 제한적

- ‘20년 연구에 따르면 국가고성능컴퓨터 센터(High Performance Computing Center) 등 자원에 대한 수요는 현재 공급 대비 3배 정도의 수준으로 평가

o 학계와 민간 부문의 컴퓨터 자원 접근 상의 격차도 확대되는 추세

- ‘22년 1월 Meta(페이스북)는 첨단 AI연구 슈퍼컴퓨터를 발표

o 국가 AI 이니셔티브(National AI Initiative)의 일환으로 의회 차원에서 컴퓨터 자원 접근 개선을 위한 전담반을 구성하여 시책을 구상 중

 

□ (정부의 AI 채택) 평가등급은 ‘기대 접근’으로 정부의 AI 채택을 활성화하기 위해서는 AI 인재 확보가 가장 필요

o 문화, 예산배정, 인센티브, 조달, 관리 및 감독 등 정부의 AI 채택을 막는 구조적 이슈 관련 정책적 대처 불충분

- 70% 가량의 공공 부문 IT 리더들이 AI 기술이 ‘임무수행에 필수적’이라고 생각함에도 불구, 연방정부 일선에의 채택은 아직도 지지부진

o 현장 채택에 가장 애로가 큰 이유는 AI 활용 역량을 갖춘 인력 부족

- AI 전문가는 민간에서 30~50만 달러 연봉을 받는데 비해, 공무원 급여로는 이 같은 수준을 보장하기 어렵기 때문

 

□ (AI 기술 표준 개발) 평가등급은 ‘기대 충족’이나 국제표준 수립을 주도할 수 있도록 보다 적극적인 지원이 필요

o 미국의 표준 수립 시스템은 민간 및 시장 주도적이라는 점에서 특징적

- 정부의 역할을 주로 민간주도 노력을 조정하는 데 집중했으며, AI의 경우 ‘19년 8월 기술표준원(NIST) 내에 AI 표준 조정관을 설치

- 표준 조정관의 주된 임무는 AI 표준 관련 니즈와 모범사례 수집 및 공유

o 정부 차원에서는 이 같은 업계 주도 표준 설정 방식을 국제표준 수립 과정에서도 적극 촉진 필요

- 상무부, 기술표준원 등 연방 기관은 국제표준에서 미국이 주도적 역할을 수행할 수 있도록 적극 지원 중

 

□ (혁신친화적 AI 규제 체제 구축) 평가등급은 ‘기대 충족’이며, 바이든 행정부는 보다 강력한 규제 수립을 시사

o 지금까지 미국의 접근 방식은 주로 행정명령을 통해서 관련 규제를 설정 (교통부-자율주행차량, FDA-AI 의료기기 등)

- 미국 정부는 시장주도적으로 규제를 세우고 기존 법제도를 최대한 활용하여 AI 혁신 창달의 분위기를 조성

o 바이든 행정부는 이에서 한 걸음 더 나아가 보다 강력한 규제 수립을 시사

- 미 공정거래위원회(FTC)는 AI 기술 관련 관리감독을 더욱 강화할 것임을 시사

 

□ (강력한 지재권 보호체제 구축) 평가등급은 ‘기대 접근’으로 보다 강력한 지재권 기반의 국가 AI 전략 수립 필요

o AI와 관련해서는 지재권 보호 시스템을 둘러싼 불확실성 존재

- 주된 이슈는 ① AI로 창출된 산출물에 대해서 지재권 보호를 적용할 수 있는지의 여부 ② 만약 그렇다면 누구에게 소유권을 귀속시킬 것인지의 여부

o 이 같은 불확실성 때문에 다수 AI 혁신가들은 지재권보다는 영업비밀(trade secret)로 분류함으로써 관련 재산권을 보호 중

- 그러나 영업비밀은 리버스-엔지니어링 등으로부터의 보호를 제공하지 않아, 재산권 보호책으로는 미흡

o 미 특허청은 AI 관련 특허 관련 명확한 지침을 세우고, 의회 및 연방정부는 기관 간의 협의를 통해 강력한 지재권을 기반으로 한 국가 AI 전략 수립 필요

 

□ (무역정책을 통한 AI 개발 지원) 평가등급은 ‘기대 접근’이며, 국제적으로 AI 지원을 위한 데이터 교환/공유 프레임워크 구축을 추진 중

o ‘17년 35개국이 자유로운 국경간 데이터 흐름을 막기 위해 67건의 장벽을 설치하는 등 국경간 데이터 흐름을 막기 위한 각국의 시책 빈발

- ‘21년 62개국에서 동 이슈 관련 144건의 규제를 도입

o 미국은 ‘20년 7월 발효된 미국-멕시코-캐나다 자유무역협정(USMCA)에서 데이터 현지화 금지 조항을 삽입하는 등 위와 같은 추세를 막기 위해 노력 중

- 그러나 같은 시기, EU법원에서 EU-US 프라이버시 보호협정(EU-US Privacy Shield)을 무효화하는 판결을 내림으로써 양안간 데이터 흐름에 장애 발생

o ‘21년 10월 바이든 대통령은 IPEF를 통해서 국제적으로 AI 지원을 위한 데이터 교환/공유 프레임워크 구축을 추진 중