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오픈소스 AI : 인공지능 생태계와 오픈 이노베이션
제목 오픈소스 AI : 인공지능 생태계와 오픈 이노베이션
저자 남충현 조회 10335
게재지 KISDI Premium Report 권호 KISDI Premium Report 16-10
언어 KOR 페이지 1-22 (총 22 pages)
PDF pdf열기오픈소스 AI : 인공지능 생태계와 오픈 이노베이션 발행일 2016.12.21
분류정보 IT산업 > IT산업/시장
최근 알파고로 유명한 구글 딥마인드에서 인공지능 기술 테스트 플랫폼인 딥마인드랩(DeepMind Lab)을 외부에 무료 공개하기로 결정하였다. 이는 지난해 구글의 인공지능 플랫폼 텐서플로우(Tensor Flow) 공개 등 일련의 인공지능 기술 오픈 소스화 흐름의 연속선상에 있다. 이러한 인공지능 알고리즘을 구현한 플랫폼의 개발에는 대규모 자본이 투입되어야 하며 고도의 기술력이 집약되어있는 것인데 왜 무료로 외부에 공개를 하는 것일까? 그 이유는 첫째로, 딥러닝 등 인공지능의 핵심 알고리즘은 이미 어느 정도 정립이 되어있어서 알고리즘보다는 이 알고리즘이 적용되는 기반 데이터가 더욱 중요 해졌다는 점이 있다. 둘째로는, 인공지능 기술은 전통적인 ICT 산업 부문을 넘어 전통산업을 포괄하는 매우 광범위한 영역으로 응용이 되며, 또 응용대상 영역에서 얻어지는 데이터 및 사용자 피드백 등 케이스 의존적인 성격이 강하기 때문이다. 예를 들어 머신러닝의 기본 알고리즘은 금융, 의료, 교육 등 모든 분야에 응용가능하지만 개별적인 응용대상 분야 자체에 대한 노하우가 없으면 그러한 알고리즘이 실제로 구현될 수가 없는 것이다. 따라서 구글과 같은 거대 글로벌 선도기업도 혼자만의 힘으로는 인공지능 기술의 보급 확산을 달성할 수 없으며, 개방형 혁신 생태계를 통하여 다양한 분야에서 인공지능 기술을 응용하는 주체들이 모두 협력하여야 인공지능 기술의 확산 및 보급이 가능하다. 따라서 국내에서도 이러한 인공지능 알고리즘의 표준화 및 오픈소스 라이브러리화 작업이 필요하며, 인공지능 기술의 개발에 필수적인 테스트 및 트레이닝용 데이터 셋의 확보가 요구된다. 그러나 데이터의 확보에는 많은 비용이 소요되어, 규모가 작은 스타트업의 입장에서 이러한 데이터의 확보는 쉽지 않은 일이다.
정부 및 공공부문의 역할은 이러한 인공지능 기술 생태계에서 훈련용 데이터셋과 오픈소스 라이브러리, 기술평가기준 정립과 같은 공공재의 공급을 촉진하는 것에 있다. 특히 정부가 축적한 방대한 양의 데이터를 민간 스타트업 생태계와 공유하는 것이 필요하며, 이 과정에서 직면하게 되는 빅데이터의 상업적 응용 과정에서의 보안 문제나 데이터 완결성 문제, 사생활 침해로 인한 윤리적 문제 등에 대해서 가이드라인을 제시해야할 필요가 있다. 또한, 인공지능 기술의 초기 수요를 견인하여 시장을 창출해내기 위하여 정부의 공공 IT 시스템에 자연어처리 등 인공지능 기술과 인터페이스를 적극적으로 도입하는 등의 정책을 제안할 수 있다.
요약문
1. 서 론
2. AI 플랫폼의 개념
3. 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
4. AI 개방형 혁신 생태계 구축을
위한 과제
[참고문헌]
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