한국전자통신연구원(ETRI) 기술경제연구본부 산업전략연구그룹은 'ECOsight 2017: Socio-Tech 10대 전망'이라는 보고서를 통해 ICT 융합 시대를 대비해 기업, 국가, 개인 수준에서 우선적으로 고려해야 할 10대 이슈를 선정해 분석한 결과를 발표한 바 있다.

해당 연구그룹은 기업 측면에서는 "ICT 산업에서 시작된 디지털 격변은 모든 산업의 비즈니스 모델에 영향을 미치며 아날로그 산업의 종말을 예고하고 있다"고 밝히며, 국가적으로는 "블록체인의 등장이 중앙통제를 약화시키고 개인과 국가 권력의 미래에도 파괴적인 영향력을 행사할 것으로 보인다"고 전했다.

한편, 개인들에게는 "직업의 디지털 트랜스포메이션은 중간직과 전문직의 종말과 새로운 계급의 부상, 그리고 노동 구조의 근본적인 변화를 초래하고 있다"고 설명했다.

이러한 거대한 변화는 ICT 기술의 발전과 융합으로 인공지능(AI) 기술이 다양한 분야에 적용되면서 야기되고 있는데, 그 기술의 혜택을 누릴 수 있는 동시에 미래에 대한 불확실성을 증가시키고 있음을 인정할 수 밖에 없다.

그런데 사회의 각 분야에 활발하게 적용되고 있는 인공지능의 핵심인 '딥러닝(Deep Learning)'은 도출한 분석결과에 대해 인과관계를 설명할 수 없다는 맹점을 안고 있다. 
  
이에 대해 연구그룹은 "딥러닝은 은행, 군사, 의료 영역 등에서 관심을 보이기 시작해 여러 산업으로 적용이 확산될 조짐을 보이고 있지만, 인간과 대등한 성능을 보이는 딥러닝은 자동화된 결정이 내려진 과정을 이해할 수는 없어 투명성이 부족하다는 한계를 지니고 있다"고 지적했다. 

또한, "인간 사회가 서로의 행동에 대한 예측에 기반한 계약으로 성립된 것처럼 인공지능 역시 사회적 지능을 포함하고 인간 사회의 규범에 맞게 만들어야 할 것"이라고 제안했다.

그러한 이유로, 연구그룹이 지적한 바와 같이 인공지능(AI)이 모든 산업에 적용돼서는 안 된다는 주장이 있는 한편, 의사결정 이유에 대한 설명 가능한 학습과 추론 기술의 개발이 필요하다는 지적이 제기되고 있다.
 
연구그룹에 따르면, 인공지능의 블랙박스 한계를 극복하기 위해 영국 스타트업 프라울러(Prowler)는 베이지안 등 다양한 확률적 방법론에 근거한 안전한 인공지능 개발하고 있으며, DARPA(미국방위고등연구계획국)은 높은 수준의 정확도를 보장하면서 보다 많은 설명력을 제공하는 새로운 개념의 XAI(Explainable Artificial Intelligence) 프로그램을 추진하고 있다고 한다.
 
해당 보고서는, 일본도 인공지능 네트워크시스템의 투명성 확보를 당면과제로 추진하며, 국내에서도 ‘의사결정 이유를 설명할 수 있는 인간 수준의 학습·추론 프레임워크’를 개발하기 위한 2017년도 인공지능 국가전략프로젝트 사업을 추진하고 있다고도 소개했다.

한편, ICT 기술 혁신은 의료, 제조, 에너지 등의 분야에서 생산성을 향상시키는 동시에 기존의 경쟁구도를 파괴하기도 하는데, 보고서는 "혁신의 방향성이 다변화하고 있을 뿐 아니라, 기업·산업이 경쟁력을 갖추기 위해 필요한 '축적의 시간'이 단축되는 것이 새로운 혁신 전개의 양상"이라고 표현했다.

특히, 의료 분야도 대형병원을 중심으로 빅데이터를 기반으로 하는 머신러닝 기술을 앞다퉈 도입 및 개발하고, 아마존, 구글, IBM 등 글로벌 IT 기업을 비롯해 스타트업들도 관련기술을 활용해 적극적으로 헬스케어 산업에 뛰어들면서 새로운 의료 서비스를 촉발하며 기존의 의료 시스템을 변화시키고 있다. 
 

대표적으로 IBM이 개발한 왓슨(Watson)을 길병원이 도입해 환자 만족도나 임상진단의 정확도 향상에 있어 성공적인 효과를 보이면서 이를 도입하는 병원들이 늘고 있다. 의사를 대체한다는 인식 때문에 강하게 반대하던 인공지능이 환자의 높은 수용도 덕분에 '의사결정보조시스템(CDSS)'이라는 방식으로 이미 의료현장 속에 스며들고 있는 것이다. 

제약산업 역시 인공지능을 활용해 신약 개발 비용의 절감은 물론 그 시간 단축까지 기대하고 있다. 실제 이를 시도하는 제약회사들이 나타나고 있으며, 인허가와 관련한 제도들도 이러한 움직임에 변화하는 모습을 보이고 있다.

하지만, 의료분야의 경우 관련 기술의 개발 및 보급은 '의료수가'라는 부분이 제도적인 부분과 함께 걸림돌로 작용하고 있는데, 보고서에서 지적한 바와 같이 이러한  특수성으로 인한 수익성 제약이 관련 기업들이 본격적으로 뛰어드는데 부담을 주고 있는 상황이다. 

'기업 경쟁력 제고의 핵심 요인으로 작용하는 ICT 혁신'은 이제 더 이상 회피할 수 없는 우리 생활의 일부가 되고 있으며, 기업도 빠르게 체질을 변화하지 않으면 안되는 상황에 이르렀다.

혁신의 속도와 범위가 과거에 비해 비약적으로 향상되면서 이제 인공지능은 다양한 문제 해결과 생산성 향상에 기여하는 범용기술로 자리 잡아가고 있다.

따라서, 이를 기반으로 한 연쇄적인 현신을 가속하기 위해서는 각 산업 부문에서 인공지능 활용을 위한 기술적·조직적 기반을 강화하는데 집중해야 할 것으로 보인다.