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Issue Briefing
AI G3 도약을 위한 ‘소버린 AI’와 ‘AI 대전환’
우리 대한민국 정부는 ‘AI G3 도약’을 국가 비전으로 선언하고, ‘소버린 AI’ 및 ‘AI 대전환’을 주요 과제로 설정했습니다. 국정 전반의 AI 적용을 가속화하고, 산업·인재·인프라·신뢰체계 구축 등에 대한 통합적 로드맵을 마련했으며, 이후 부처별 세부 사업과 예산 프로그램 등이 잇따라 정비됐습니다.
재정 측면에서는 ‘민·관 공동 투자’가 눈에 띕니다. 지난 8월 정부와 이동통신 3사는 AI 분야 투자 협력 선언을 통해 3000억원 규모의 ‘KIF(Korea IT Fund) 자펀드’를 결성하기로 했습니다. KIF 모펀드에서 1500억원을 신규 출자해 총 3000억원 이상(운용사 자체 매칭 1500억원 이상)의 자펀드를 결성하고, 이 중 2400억원 이상을 AI 핵심·기반기술 및 AX(AI 전환·활용) 관련 유망 AI 기업 육성 등에 중점 투자한다는 계획입니다.
정책적·제도적 기반도 함께 강화하고 있습니다. 과학기술정보통신부의 업무 계획에는 인공지능법(안) 제정 추진, ‘AI 안전연구소’ 설립, 민간 자율 신뢰성 검·인증제도 활성화가 포함됐으며, 지능정보사회 윤리헌장 및 가이드라인 업데이트가 이어졌습니다. 공공과 민간이 공통으로 참고할 수 있는 윤리·안전 프레임을 제도화하고 있는 흐름으로 볼 수 있습니다.
공공 서비스 품질 향상 위해 AI 도입 속도전
우리나라 중앙·지방정부와 공공기관의 AI 전환 사업은 ‘가이드-시범·실증-확산’의 전형적인 곡선을 따르고 있습니다. 지난해 디지털플랫폼정부위원회와 NIA(한국지능정보사회진흥원)가 배포한 ‘공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인’은 적용 분야, 보안·윤리, 데이터·거버넌스 요건을 표준화했으며, 이후 공공기관 도입 사례 세미나를 개최하는 등 AI 전환 확산을 촉진하고 있습니다.
데이터 중심 행정 인프라를 고도화하는 데에도 매진하고 있습니다. NIA의 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’는 공공 데이터 구축-정제-학습 전 과정을 품질지표로 관리하는 프레임을 제시했으며, 생성형 AI 데이터 품질·멀티모달 데이터 관리까지 포함합니다. 이는 ‘공공 LLM’ 및 ‘LLM 기반 서비스’의 신뢰성과 상시 운영 가능성을 높이는 토대가 됩니다.
공공 AI의 윤리·책임 기준도 선제 정립 중입니다. 방송통신위원회와 NIA가 발간한 ‘생성형 AI 윤리 가이드북’은 저작권, 책임성, 허위조작정보, 개인정보·인격권까지 포괄해 현장 적용성을 높였습니다. 이는 각 부처·기관의 생성형 AI 시범사업과 규정 정비에 활용되고 있습니다.
공공 부문의 AI 도입 사례는 행정문서 가독성 개선, 민원 응대, 정책자료 요약, 다국어 번역·안내, 상담봇 등으로 빠르게 늘고 있습니다. 전국 확산을 위한 예산 사업도 가속 중입니다. 산업부의 실증·확산 지원, 중기부의 ‘지역 주도형 AI 대전환’ 사업 등은 공공-지역-중소기업 협업 모델을 마련해 지자체와 산하기관의 서비스 고도화 및 지역 특화 데이터 구축 등을 촉진하고 있습니다.
민간 부분 AI 얼리어답터는 ‘통신·클라우드·플랫폼·제조·금융’
민간 부분에서는 ‘전사 AI 도입’과 ‘현업 자동화’에 무게가 실리고 있습니다. 글로벌 기업들은 생성형 AI의 ROI가 가시화되자 거버넌스와 리스크 관리, 데이터 품질, 프롬프트 엔지니어링 등 다각적인 운영 역량을 강화하는 추세입니다. 우리 기업들도 같은 궤적을 보이며 PoC(개념검증)에서 생산 투입 단계로 이행하고 있다는 분석입니다.
특히 통신·클라우드·플랫폼 대기업과 제조·금융업권이 AI 전환에 선제적으로 나서고 있습니다. 앞서 언급한 정부와 이통3사의 3000억원 자펀드 결성은 통신사 내부의 운영 자동화, 고객경험 개선, 네트워크 최적화, 파트너 생태계 확장을 동시에 겨냥한 신호탄으로 볼 수 있습니다. 하드 테크 측면에서는 AI 반도체, 컴퓨팅 자원, 데이터 센터 최적화 등에 대한 수요가 빠르게 상승 중입니다.
제조업에서는 고장 예지(豫知), 공정 최적화, 비전 검사, 공급망 수요예측 등 ‘산업 AI’가 본격 확산되고 있습니다. 산업부에서 추진하는 ‘산업 AI 솔루션 실증·확산 지원’ 사업은 민간 솔루션을 실제 생산라인에 적용해 효과를 검증하고 업종별 레퍼런스를 축적함으로써 리스크, 비용 등 도입 장벽을 낮추는 데 기여하고 있습니다.
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