인공지능 기술의 구현 및 활용에 따른 가치를 극대화하고 그에 수반되는 부작용과 문제를 최소화하기 위해서는 관련한 이슈들을 선제적으로 검토해볼 필요가 있다. 또한 인공지능 기술 발전이 제기하는 이슈들에 대한 기존의 정책 및 제도적 대응책의 내용과 한계를 짚어보고, 그에 대한 새로운 정책적, 제도적 정비 및 대비 방안을 마련할 필요가 있다.
1950년대부터 연구되기 시작하여 그간 몇 번의 부침을 겪었던 인공지능 기술이 최근 급속도록 발전하고 있다. 인공지능은 기반기술로서의 성격이 강하여 그 활용 영역이 광범위할 것으로 예상된다. 인공지능 기술이 개인, 사회, 국가 및 나아가 전 인류에게 끼치게 될 긍정적 영향력과 파급효과도 증가하게 될 것이다. 최근 우리나라 정부도 세계적인 인공지능 기술개발 경쟁의 시류 속에서 뒤쳐지지 않기 위해 국가 R&D 역량을 결집하기 위한 정책들을 발표하기도 했다. 인공지능 기술의 활용과 발전은 사회, 경제, 노동, 산업, 문화의 구조적 질적 변화에 따른 부작용이나 오작동, 오·남용으로 인한 피해 등 다양한 리스크와 문제를 수반한다. 이 글에서는 우리나라와 주요국에서 인공지능 기술 관련하여 시행되는 정책과 제도 및 논의되는 다양한 이슈에 대한 현황과 동향을 분석하여 적절한 발전 방향을 제시함으로써 향후 국내 관련 제도 마련에 기여하고자 한다.
지능형 제조업(스마트 팩토리)
저출산 및 인구 고령화로 인해 제조업 생산 인구가 급감하고 있는 상황에서 부족한 노동력 문제를 해결할 수 있는 방안으로 지능형 제조업이 주목받기 시작했다. 지능형 제조업에서는 인공지능 기술을 활용하여 기존의 단순 공장 자동화를 넘어선 고객 맞춤형 제품을 생산하는 자동화 시스템, ‘스마트 팩토리’를 도입하여 제품의 기획·설계, 생산, 유통·판매 등의 전 과정을 통합하여 최소의 비용과 시간을 들여 생산을 효율화하고 모듈 단위의 유연한 분산·자율 제어가 가능해진다.
우리나라는 산업통상자원부에서 2014년 「제조업 혁신 3.0 전략」을 발표하고 제조업과 ICT를 융합해 제조혁신 기반을 고도화하고 신산업 창출을 앞당긴다는 계획이다. 신제조업 창출 전략으로 IT·SW 융복합 기반의 공정 혁신을 통한 기존 제조업과 차별화된 첨단 제조업을 구성하고 2020년까지 1만 개 공장 스마트화를 추진한다는 방침이다.
세계 주요 선진국들은 2008년 경제 위기 이후 제조업의 중요성을 실감하고 이를 다시금 부흥시키기 위한 수단으로 지능형 생산 체제 도입을 고려하고 있다. 지능형 생산 시스템을 도입하게 되면 기존에 선진국이 가지고 있던 임금 인상 및 노동력 문제가 해결되고 보다 안정적인 노동력을 확보할 수 있게 된다. 이에 그동안 오프쇼어링(off-shoring) 정책을 펴왔던 선진국들이 제조업을 다시금 강화하기 위한 리쇼어링(reshoring) 정책을 추진하고 있다.
미국은 제조업 부흥을 위해 제조 클러스터를 조성하고 적극적인 로봇 산업 진흥 정책을 추진하고 있다. 2011년 제조업 부흥을 위해 로봇을 적극 활용하기 위한 첨단 제조업 파트너십(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)을 발표하고 로봇 제조 공정 등에 투자를 강화하고 있다. 또 제조업에서 리더십을 되찾고, 일자리 창출, 생산성 증대 및 국가 혁신 도모를 위해 2012년도부터 국가제조업혁신네트워크(National Network for Manufacturing Innovation, NNMI)를 구축하고 미국 전역 15개 지역에 제조 클러스터를 조성했다.
독일은 신흥국과의 저가경쟁 과열 및 기술추격에 대응하여 제조업 혁신 강화 정책을 추진하고자 인더스트리 4.0에 이어 플랫폼 인더스트리 4.0 정책을 추진해왔다. 2013년부터 인더스트리 4.0을 추진하고 사이버 물리 시스템(Cyber Physical System, CPS)을 통해 생산 과정을 통제함으로써 지능화된 생산라인을 구축하여 대량개인화 생산 방식으로의 변화를 시도해 제조업 생산의 최적화를 추구하고 있다. 하지만, 표준화가 2년 이상 동안 지연되며 활용기술 개발이 이루어지지 못했고 보안 정책의 부재, 중소기업의 거부반응, 관련 인력 부족 등의 문제 등이 발생했다. 이에 2015년부터는 기존 인더스트리 4.0의 문제점 개선을 위해 제조공정의 디지털화 전략 개선, 표준화, 데이터 보안, 제도정비, 인력육성을 골자로 한 ‘플랫폼 인더스트리 4.0? 정책을 추진 중이다.
일본 역시 제조업 경쟁력 강화를 위해 리쇼어링 정책을 검토하고 제조업 디지털 혁신을 위한 인프라 구축 및 신성장 분야의 발굴 육성 정책 등을 추진하고 있으며 2010년 이후 제조업 생산량에서 1위를 지켜온 중국도 최근 산업의 고도화를 위해 「중국제조 2025」을 발표하고 스마트제조, 지능형생산시스템(Intelligent Manufacturing System, IMS) 구축 등을 중점 추진 분야로 선정하고 제조업 혁신 역량 강화와 정보화-산업화의 융합 발전을 도모하고 있다.
Bank of America Merrill Lynch(2015)에 의하면 제조업에 활용되고 있는 전 세계 로봇 수는 지속적으로 증가하고 있는 반면 미국의 제조업 노동자 수는 급격히 감소하는 추세다. 보스톤 컨설팅 그룹(BCG)의 Sirkin, Zinser and Rose(2015)에 의하면 우리나라는 제조업 국가 중에서도 가장 빨리 로봇 자동화를 받아들이고 있는 나라 중의 하나로 이로 인한 사회적 파장이 클 것으로 예상된다.
한편, 공장에서는 기존 시스템과는 다소 생소한 스마트 팩토리의 개념을 제대로 이해하고 새로운 환경에 적응하면서 작업을 진행할 만한 전문 인력은 오히려 부족한 상황이다. 지금까지와는 다른 형태로 다른 업무의 다양한 작업이 요구되어 단순 업무 작업을 하던 직원들을 교육시켜 새로운 업무로 전환 가능하도록 하는 교육 마련이 필요하다. 또한 인공지능 시대에 대비할 인재를 양성하기 위해서는 국가차원에서 소프트웨어 역량 강화를 위한 장기적 플랜을 마련할 필요가 있다.
클라우드 기반의 사이버 물리 시스템은 해커들의 공격을 통한 기업 기밀 유출이나, 외부 업체와 협업 시 공정 데이터 유출 가능성이 존재하여 기업에서 도입을 꺼려하는 현상이 발생한다. 외부와 협업 상황에서 회사의 데이터와 관련하여 소유권, 접근 권한 등에 대한 명확한 법적 기준이 마련되어 있지 않아 누구라도 정보의 소유권을 주장할 수 있는 상황으로 데이터 보관, 공개 범위 설정, 소유권, 결과물에 대한 저작권 등에 대한 명확한 법적 기준 마련이 시급하다.
지능형 로봇
지능형 로봇이란 외부 환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 로봇으로 기존 로봇의 기능에 ‘상황 판단(환경/위치 인식)? 기능과 ‘자율 동작(조작 제어/자율 이동)? 기능이 추가되어 인간과 공존하는 형태로 진화되어 가는 추세다. 산업용으로 쓰이는 공장 자동화 로봇뿐 아니라, 가정에서도 활용 가능한 소셜 로봇이 2015년부터 본격적으로 상용화되기 시작했으며 사회가 고령화, 개인화 되어감에 따라 향후 수요가 더 증가할 전망이다.
우리나라는 2006년부터 지능형 로봇, 즉 서비스용 로봇의 ‘국가표준 5개년 계획’을 수립하고 안전 및 성능, 모듈화, 시스템 통합, 인터페이스 등 6개 중점 추진 분야를 선정했다. 지능형 로봇은 19대 미래성장동력의 한 분야로 선정되어, 2020년까지 국내 로봇 생산시장 6조 원 달성을 목표로 제조업 혁신, 고령화, 안전사회 등 각 분야의 로봇 활용 제고를 위한 초기 수요 창출 및 분야별 서비스 실증 등을 지원한다.
미국은 국가혁신위원회(NIC)에서 2008년부터 국가 지도를 바꿀 6대 파괴적 기술 중 하나로 서비스 로봇 기술을 선정해 집중적으로 투자하고 있다. 그 일환으로 2011년 첨단제조업파트너십(AMP)의 일환으로 로봇 산업 육성 정책을 추진하고 인간 협업형 로봇(Co-Robot) 개발 및 활용에 집중적으로 투자하고 있다.
EU는 2012년 로봇 분야에서 유럽이 선도적 위치를 차지하고자 유럽집행위원회(EC)와 유럽의 산업계와 학계의 공공-민간 파트너십을 중심으로 하는 SPARC 프로그램을 추진 중이다. 아울러 EU는 로봇법(RoboLaw) 프로젝트(2012년 3월-2014년 3월)를 통해 로봇과 관련한 법적·윤리적 이슈에 대한 연구를 진행하고 로봇 규제 가이드라인을 도출했다.
일본 역시 1990년대 말부터 지능형 로봇 산업에 지속적인 투자를 해오고 있으며 특히 노동 인구 감소 문제 해결 및 로봇 강국으로의 지위를 지키기 위해 집중적으로 투자하고 있다. 2014년 발표한「일본 재흥전략」에서는 로봇 혁명을 10대 과제 중 하나로 선정하고 이를 추진하기 위해 로봇 신전략 5개년 계획을 발표했다.
지능형 로봇에 입력된 개인정보는 주로 로봇의 메모리에 저장되거나 소프트뱅크의 페퍼와 같이 클라우드에 저장되어 공유·업데이트되므로 개인정보의 생성 및 수집부터 유통 및 관리, 활용에 이르기까지 안전한 관리와 보안 시스템이 요구된다.
기존의 해킹은 단순한 금전적 피해만을 야기했다면 지능형 로봇에 대한 해킹은 인체와 생명의 안전까지 위협할 수 있으므로 문제의 심각성이 크다고 할 수 있다.
또한 개발에서 이용에 이르기까지 다수의 이해관계자가 복잡하게 관여되어 있는 지능형 로봇의 활용 과정에서 예견 가능성의 범위를 벗어난 오작동으로 인해 발생된 피해에 대한 책임 소재를 법적으로 명확히 할 필요가 있다.
지능형 의료
전 세계적으로 성인병 증가와 인구 고령화 추세로 인해 치료 중심의 의료 산업이 예방 및 관리 중심으로 전환되고 있어 개인 맞춤형 의료 산업 시장이 크게 확대될 전망이다. 디지털 모바일 헬스케어 애플리케이션 시장은 2015년 30억 달러에서 2018년에는 80억 달러로 증가할 것으로 예상된다. 특히, 고령화가 빠르게 진행되고 있는 우리나라의 경우 의료비가 차지하는 비중이 지속적으로 상승하고 이로 인한 건강보험 재정 수지 역시 장기적인 적자 추세를 보일 것이다.
이에 대한 대안으로 ICT 기반의 디지털 헬스케어 산업이 주목을 받고 있으며 특히 기본적인 건강관리 및 의료 서비스 분야 등에서 인공지능 기술이 도입 및 활용되기 시작했다.
우리나라 정부는 의료 분야에 디지털 의료·헬스 분야의 생태계를 구축하기 위해 다양한 실증 사업 및 시범 사업들을 추진하고 있다. 미래창조과학부와 산업통상자원부는 개인의 건강·생활 관리 기반의 맞춤형 웰니스 케어를 미래성장동력의 한 분야로 선정하고 2020년도까지 해외 시장 세계 5위권 진입을 목표로 추진 중이다.
하지만 현재 국내 의료 및 건강 정보의 사용과 의료기기에 관한 법적 규제로 인공지능 기술의 적용이 상당 부분 제한되어 있는 상황이다. 현행법상 지능형 의료의 핵심이라 할 수 있는 의료 및 건강 정보의 유통과 이용 등이 자유롭지 못하다. 의료기기 분야 역시 엄격한 규제로 인해 기술 혁신과 성장이 다소 정체되어 있는 상황이다.
이러한 국내 상황을 개선하기 위하여 여러 정책들이 발표되기 시작했다. 최근 보건복지부는 산업통상자원부, 미래창조과학부 등과 합동하여 기술개발 및 규제 개선을 포함한 ICT 기반 미래보건의료 정책 로드맵을 개발하고 이를 활용하여 2018년부터 중장기 사업을 추진할 것을 발표했다. 식품의약품안전처의 경우, 클라우드 컴퓨팅 등 인공지능과 의료용 빅데이터를 적용하여 개발되는 의료기기 안전관리 기본방안을 2016년 10월까지 마련할 계획이다.
미국은 세계적인 IT 기업들을 중심으로 디지털 헬스케어 플랫폼을 적극적으로 개발·구축하고 이를 토대로 한 의료 서비스를 제공한다는 방침이다.
일본은 2005년에 이미 초고령 사회로 진입하였으며, 2000년대 초반부터 헬스케어 정보화 및 의료 표준화, 정보 인프라 구축 등을 진행해 왔으며 헬스케어 산업을 국가 산업으로 지정하여 막대한 연구 자금 투자 및 규제 완화를 지속적으로 추진 중이다.
민감한 의료 데이터의 취합 및 활용과 관련하여 강력한 데이터 보안을 요구하는 집단과 자유로운 데이터 수집 및 활용을 요구하는 집단 간의 의견 차이가 존재한다. 지능형 의료 서비스의 성능 향상을 위해서는 기존의 의료 데이터를 학습하거나 웨어러블 디바이스를 통해 개인 의료 정보에 접근하는 것이 필수적이나 우리나라는 미국 등 해외 선진국들에 비해 의료 데이터에 접근하거나 통합할 수 있는 시스템이 취약한 상황이다.
한편, 민감한 의료 데이터를 안전하게 다루기 위해서는 개인정보 보호 설정이 중요하나, 지능형 의료 서비스가 무선 인터넷으로 연결된 자동화 시스템이나 로봇을 통해 제공되는 경우 개인정보 유출에 대한 우려가 심화될 가능성이 있다. 또한, 데이터의 익명성이 보장되더라도 자신의 개인 의료 정보가 누구에 의해 어떻게 사용되는지에 대한 알권리나 거부할 권리의 행사에 대한 방안은 현재 명확하지 않은 상황이다. 지능형 의료 서비스를 상용화하기 위해서는 의료 관련 데이터의 활용 및 보안과 관련한 이슈를 해결하기 위한 시스템 마련이 시급하다.
인간의 전문 영역으로 여겨지던 병 진단이나 수술 분야 등 의료 분야에서도 인공지능의 활용 범위가 넓어짐에 따라 의사의 업무에 대한 보완이나 대체 가능성이 거론되고 있다. 특히 많은 경험이나 학습을 통한 분석 작업, 단순 암기들을 활용하는 영역 등 인간을 능가하는 분야에서는 인공지능이 의료인의 업무를 보완하거나 대체하는 형태로 전개될 것이다.
하지만 의료 분야는 환자와의 교류와 공감, 간호 등의 면대면 서비스나 충분한 데이터 학습이 가능치 않은 새로운 질병에 대한 연구 등 인공지능으로 완전히 대체되기 어려운 영역들이 존재한다. 특히 인공지능이 제시한 진단 결과를 인간에게 최종 적용하는 것은 여전히 의사의 몫으로 남아있게 될 것이므로 상호 보완적 방법으로 협업하는 형태로 발전하는 것이 바람직할 것이다.
인공지능의 의료 분야에의 도입은 인간의 생명과 직결되는 부분으로 안전성 확보가 필수적이나, 인공지능 기술의 도입으로 의료기기 및 행위가 점차 자동화될 경우 현재의 안전 규제 체계만으로 그 안전성을 충분히 담보할 수 없는 상황이 전개될 수 있다. 그러므로 명확하고 기술 혁신에 적절한 안전 규제 체계를 마련할 필요가 있다. 특히 이러한 제품에 대한 안전 기준 마련은 기술개발의 가이드라인 역할도 하게 되어 기술의 진보를 이끌어 낼 수 있을 것이다.
지능형(자율주행) 자동차
자율주행자동차(Autonomous car, self-driving car)는 최근 인공지능을 포함한 IT 기술의 발달로 구현 가능성이 점차 현실화되며 자동차 업계의 신성장동력으로 부상하고 있다. 인공지능은 자율주행자동차의 인지(센서)·판단·자율 제어 등을 담당하는 핵심 기술로, 도로의 상황 및 운전자의 운전 습관까지도 학습해 여러 상황에서도 ‘인간처럼’ 운전하도록 설계한다.
또한, 운전자와 자동차 기기 간의 상호 교류를 통해 학습한 운전자의 취향이나 습관 등을 바탕으로 운전자 맞춤형 서비스 제공이 가능토록 한다. 대부분의 자동차 회사뿐 아니라 IT 기업들까지도 2020년 전후반 상용화를 목표로 본격적으로 개발을 추진하고 있다.
미국 내비건트 리서치(Navigant Research) 발표에 따르면 자율주행자동차 시장은 2035년까지 743조 원에 이르고 판매 비중도 전 세계 차량 판매의 75%에 달할 것으로 전망된다. 자율주행자동차는 도로 교통상의 안전성, 효율성, 접근성 및 환경의 지속 가능성 측면에서 긍정적인 역할을 할 것으로 예상된다.
우리나라는 대학과 연구소, 현대자동차 등을 중심으로 개발을 주도해 왔으나 미국 등 기술 선도국들에 비해서는 기술 수준이 많이 뒤쳐진 상황이다. 국내 자율주행자동차의 기술 수준은 최고 수준의 기술을 갖춘 미국에 비해 평균 4.6년 정도의 격차가 존재하며 특히 환경을 인지하는 센서 및 부품 관련 기술 등이 뒤쳐져 있다.
정부에서는 자율주행자동차 관련 기술 개발 및 상용화 지원 정책들이 추진되고 있다. 산업통상자원부는 자율주행 핵심 시스템과 모듈의 기술개발 지원을 위주로 하고 있으며 자동차 전용 도로 자율주행 핵심 기술 개발 사업에 2016년~2022년에 총 2,955억 원을 투자할 예정이다. 미래창조과학부, 산업통상자원부, 국토교통부는 2016년도 미래성장동력 종합실천계획을 통해 스마트 자동차의 상용화 기반 구축 및 산업생태계 활성화를 위해 2020년까지 약 5,000억 원을 투자할 예정이다.
또한 그간의 기술개발 및 상용화의 걸림돌로 작용하였던 운행 구간에 대한 제도 개선 정책이 추진되고 있다. 2016년 2월부터는 자율주행자동차의 시험용 임시 운행이 허용되고 있으며, 국토교통부 장관이 지정하는 성능시험대행자에 의해 허가 요건 적합 여부가 확인되는 경우 지정된 도로상에서 운행 및 시험이 가능하다. 지난 5월에 국토교통부가 발표한 ‘드론 및 자율주행차 규제혁신 방안?에 따르면 자율주행 자동차 운행 구간에 대한 규제가 향후 더욱 개선될 전망이다.
미국의 경우, 국방부 소속 미국방위고등연구계획국(DARPA)이 2004년부터 시작한 무인 자동차 경주 대회 Grand/Urban Challenge를 통해 자율주행자동차 개발이 본격화되었으며, 자율주행자동차의 시험 운행 및 상용화를 위한 입법 작업들이 추진되고 있다.
EU는 2009년부터 2012년까지 볼보 및 리카르도 등 유럽의 7개 기업이 참여하는 SARTRE 프로젝트를 추진했으며, 자율주행자동차 적용을 위한 각종 규제 및 규칙을 점검 중이다. SARTRE(Safe Road Trains for the Environment) 프로젝트는 저공해, 저에너지, 안전성, 편리성 등을 목표로 무인 군집 주행용 도로 및 자동차 개발을 지원한다.
일본 정부는 다양한 정책을 통해 지능형 자동차에 대한 기술개발뿐 아니라 안전한 도로 환경을 조성하기 위한 지능형 도로 인프라 구축 등을 지원하고 있다. 세계에서 가장 안전한 도로를 구축하기 위해 국토교통성 중심의 Smartway 및 공공 민간 연계로 ITS-Safety 2010 프로젝트 등을 통해 연구개발과 상용화를 추진하고 있다. 2014년 5월 ‘전략적 이노베이션 창조 프로그램(SIP)? 10대 과제 중 하나로 자율주행 시스템 기술을 선정하고 2020년까지 자율주행 시스템 개발과 보급을 국가적으로 지원할 것을 발표했다.
자율주행자동차 운행 시 위급 상황에 대한 기술적 판단이 인간의 윤리적 기준에 부합 되지 않는 경우가 발생할 수 있다. 보행자를 보호하도록 자율주행자동차를 설계하여야 하겠지만 소비자의 입장에서는 그렇게 설계된 자동차는 운전자에게 피해를 줄 위험이 내재된 것이므로 구매하지 않게 될 것이다.
자동차 사고 발생 시 현재는 해당 자동차에 대한 운행 지배권을 전적으로 보유하고 있는 운전자에게만 그 책임을 묻지만 자율주행으로 운전자가 자동차 운행에 개입하는 정도가 달라지면 책임의 주체, 범위도 달라질 수 있다. 자율주행의 경우 운전자, 제조업자뿐 아니라 도로 포장 상태, 통신, 조명, 신호 체계 등의 환경도 중요해질 것이므로 도로 관리자, 교통신호 관리자, 통신사업자 등도 책임을 묻게 될 수 있다. 자동차 보험 체계와 기능의 중요성도 확대될 것으로 예상된다.
자율주행 자동차는 자동차를 둘러싼 주변 환경 및 다른 자동차들, 즉, 앞, 옆, 뒤, 반대 방향에서 주행하는 차에 탄 운전자의 정보와 위치정보 등 개인정보를 실시간 무작위로 수집하여 처리하고 관리 주체 또는 다른 시스템에 전송하여야 하므로 개인정보 보호 및 프라이버시 보호의 문제가 발생할 가능성이 있다. 아울러 실시간 무작위로 수집하는 정보의 안전한 관리와 자율주행자동차 시스템에 대한 사이버 공격에 대한 사전예방 등 보안의 문제가 매우 중요하다. 특히 자율주행 자동차 시스템이 해킹 등 사이버 공격에 노출되어 운행 지배권의 주체가 변경되는 경우 심각한 인명, 재산, 사회적 피해를 야기할 가능성도 있다. 따라서 자율주행자동차에 축적된 개인정보 유출을 방지하기 위한 법적 규제 장치를 마련할 필요가 있다.
사이버 안전 및 보안에 대한 대책 마련을 통해 해킹 등으로 인한 탑승자의 인명 피해를 최소화하고 제조업자 역시 고객의 프라이버시에 대하여 보다 민감하게 반응하고 고객과의 소통에서 투명성을 유지할 필요가 있다.
개발자들이 당면한 과제로 자율주행자동차 기술의 사회적 수용도를 높이고 기술 개발 및 상용화 촉진을 위해서는 관련 법 및 제도에 대한 정비가 시급하다. 한편, 탑승자들의 안전을 보호하기 위해서는 자율주행자동차 관련 면허 발급 기준의 일관된 적용 및 안전 기술 및 성능 기준의 표준화가 필요하다. 자율주행자동차의 개발과 발전 방향은 미디어와 윤리적 이슈들에 의해서도 도전받을 수 있으므로 윤리적 이슈가 될 만한 부분에 대해서는 사회적 공론화 자리 등을 통하여 대중적 합의를 이끌어나가야 할 것이다.
김윤정 한국과학기술기획평가원, 윤혜선 한양대학교 교수
