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생성형 AI 확산 속에서 개인, 기업, 국가가 인공지능 시대를 대비하고 있는지를 평가하는 인공지능지수가 주목받고 있다. 스탠포드 AI 지수, 정부 AI 준비 지수, 글로벌 AI 지수, IMF AI 준비 지수 등을 분석하며, AI 역량과 준비도를 점검한다. 또한 책임감 있는 AI 지수, AI와 민주적 가치 지수를 통해 윤리성과 사회적 영향도 평가한다.
스탠포드 AI 지수는 이 분야에서는 가장 빠른 2017년부터 산출되고 있다. AI 분야의 변화 동향을 일반 대중이 쉽게 이해할 수 있도록 연구 개발, 기술적 성과, 경제, 과학과 의학, 교육 등 분야를 나누어 분석 결과를 제공한다. AI 관련 지수 중 가장 많은 유형이 AI 준비 지수다. 옥스퍼드 인사이트의 정부 AI 준비 지수, IMF의 AI 준비 지수는 국가의 AI 준비 수준을 측정하며, 시스코의 기업 AI 준비 지수는 기업의 AI 준비 수준을 평가한다. AI 역량을 측정하는 지수로는 토터스 미디어의 글로벌 AI 지수, 정보통신기획평가원의 인공지능 기술 수준 지수가 있다. 전자는 국가의 종합적 AI 역량을 측정하는 데 반해 후자는 AI 기술 수준과 기술 경쟁력에 한정해 국가별 수준을 측정한다.
－01_“인공지능과 지수” 중에서
정부 AI 준비 지수 부문별 국가 점수를 보면 정부 부문에서는 싱가포르가 가장 높았고 핀란드, 한국, 미국 순으로 나타났다. 기술 부문은 미국이 압도적인 1위로 나타났고 영국, 싱가포르, 캐나다, 독일이 뒤를 이었다. 한국은 20위권 국가 중 호주와 에스토니아를 제외하고 가장 낮게 나타났다. 데이터·인프라 부문은 싱가포르가 가장 높았고 미국, 호주, 일본이 그 다음 순이었으며 한국은 글로벌 5위를 차지했다.
－03_“정부 AI 준비 지수” 중에서
한국은 인공지능 분야 기술 수준이 88.9점으로 일본보다는 우위에 있지만 중국이나 유럽보다 낮아 비교 대상 국가 중 4위를 차지했다. 희망적인 부분은 최근 5년간 변화 추이로 볼 때 한국의 인공지능 기술 수준이 2018년 81.6점에서 2022년 88.9점으로 상승해 주요국 중 가장 빠르게 발전하고 있다는 점이다
－06_“인공지능 기술 수준 지수” 중에서
아태 국가와 가장 큰 차이를 보이는 영역은 데이터 분야다. 한국 응답자의 90%는 AI 프로젝트 데이터의 전처리와 클리닝 과정에서 불일치를 인식하고 있고, 응답자의 81%는 데이터 출처 추적에 개선이 필요하다고 답했다. AI 활용을 위해서는 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 하는데 한국 기업의 8%만이 데이터가 중앙 집중화되어 조직 전체에서 액세스할 수 있다고 답했다. 데이터 분야의 인재 부족도 개선이 필요한데 응답 기업의 94%가 데이터 분야에 적합한 기술과 지식을 갖춘 인재가 부족하다고 답했다.
－09_“기업 AI 준비 지수” 중에서
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