McKinsey: 국가적 관점에서 인공지능의 잠재적 가치 살펴보기

우리가 생활하는 방식의 주요 측면을 바꾸고 기업, 정부 및 기타 조직의 운영을 지원하는 인공 지능의 장기적인 잠재력은 파악하기 어렵습니다. 그러나 오늘날에도 기존의 검증된 AI 애플리케이션은 전 세계 경제와 사회에 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

실제로 인공지능은 예측 의료, 적응형 교육, 최적화된 위기 대응 등의 혁신을 통해 사회 모든 계층의 삶의 질을 향상시키는 데 기여해 왔습니다. 예를 들어, 영국 국립보건서비스(National Health Service)는 국가 코로나19 흉부 영상 데이터베이스를 구축했습니다. 여기에는 코로나19 및 다양한 치료법의 테스트 및 개발을 지원하기 위해 흉부 엑스레이, CT 스캔, MRI 이미지의 공유 라이브러리가 포함되어 있습니다. 기타 건강상태. AI 기술 현황.

또한 기업은 이미 제조 분야의 자율 로봇 사용, AI에 최적화된 공급망, 자율 주행 차량을 위한 스마트 화물 경로 지정과 같은 이니셔티브를 통해 생산성과 운영 효율성이 향상되는 것을 목격하고 있습니다. 예를 들어, 많은 물류 회사는 AI 기반 분류 로봇을 사용하여 창고 운영을 최적화하고 있습니다. 정부는 서비스를 개인화하고 프로세스를 자동화하여 AI의 힘을 활용할 수도 있습니다. AI 채팅과 음성을 통해 시민과 기업이 약 70개 정부 기관의 정부 서비스를 탐색할 수 있도록 돕는 가상 비서인 싱가포르의 "Ask Jamie"를 예로 들어 보겠습니다.

그러나 정부는 전문 인재 부족, AI 연구 및 혁신에 대한 제한된 투자, 모든 부문 규정에 걸쳐 AI가 윤리적이고 안전하며 투명하고 인간 중심적인 방식으로 사용되도록 보장하는 불분명한 접근 방식 등 많은 장애물에 직면해 있습니다. 이는 AI 사용 사례를 채택하고 AI의 가치를 포착하는 것을 방해할 수 있습니다. 실제로, AI 사용 사례를 개발하고 배포할 때 정부는 급변하는 개인 정보 보호 환경과 AI 기술로 인해 노출될 수 있는 보안 위험 및 윤리적 함정을 적극적으로 고려하고 해결해야 합니다.

아래에서는 한 국가에서 AI의 잠재적 영향을 측정하고 이것이 소수의 국가에서 어떻게 진행될지 조사하는 3단계를 공유합니다. 우리는 또한 정부가 현재의 과제를 극복하고 경제 전반에 걸쳐 이러한 가치를 포착하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 계획을 검토합니다. 여기에는 AI가 국가적으로 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 분야에서 프로그램 시작, 활발한 AI 생태계 조성, 일부 국가에서 이미 수행한 것처럼 AI 기관 지정 고려 등이 포함됩니다.

인공지능이 국가에 미치는 잠재적 영향 측정

인공지능은 사람마다 다른 의미를 가질 수 있지만 여기서는 데이터 분석의 하위 집합을 지칭하기 위해 '인공지능'이라는 용어를 사용합니다. 인공 지능 시스템에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 고급 로봇 공학이 포함됩니다. 이들은 자율적(사람의 감독 없이 복잡한 작업 수행)과 적응형(더 많은 데이터에서 "학습"하여 개선)을 모두 수행합니다.

2018년 9월 McKinsey Global Institute는 얼리 어답터와 이들의 성과를 기업 전반에서 AI 통합을 원하는 방식에 대한 주요 지표로 사용하여 AI 채택 동향을 모델링했습니다. 전반적으로 경쟁 효과와 전환 비용을 고려하면 AI가 2030년까지 전 세계 경제에 약 13조 달러를 추가로 창출해 전 세계 GDP를 연간 약 1.2% 증가시킬 수 있다는 초기 증거가 제시됩니다.

그러나 AI가 큰 잠재력을 가지고 있다는 것은 일반적으로 받아들여지고 있지만 특정 국가에서 AI의 영향을 복제 가능하고 구조화된 방식으로 측정하고 추적하는 것은 어렵습니다.

정부가 이러한 잠재력을 추정하는 데 도움이 될 수 있는 한 가지 접근 방식은 다음과 같습니다.

가장 관련성이 높은 사용 사례 도메인을 식별. McKinsey 연구에 따르면 국가 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있는 수백 가지 AI 사용 사례는 영향 측정 노력에 영향을 미칠 수 있는 15개 영역으로 그룹화될 수 있습니다(그림 1). 이러한 각 사용 사례 영역에는 다양한 AI 애플리케이션이 포함되지만, 가치를 창출하는 기본 기술과 메커니즘은 유사하며 유사한 조직에 적용될 때 일반적인 영향도 마찬가지입니다.

경제 부문 전반에 걸쳐 비즈니스 및 조직과 가장 관련성이 높은 사용 사례 도메인을 결정하는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 제조와 가장 관련이 있는 영역은 수율, 에너지 및 처리량(AI는 예측 기계 유지 관리 및 자원 생산성 극대화를 가능하게 함) 및 통합 공급망 최적화(수요 예측 및 재고 최적화 포함)입니다.

사용 사례 도메인의 영향을 예측합니다. 벤치마크를 사용하면 관련 영역의 평균 재무 영향을 기업 수준 또는 각 우선 순위 부문의 조직 수준에서 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 분야의 예측 유지 관리를 통해 유지 관리 비용이 평균 10% 감소하면 회사의 EBIT는 2% 증가합니다.

산업 및 경제 수준에 미치는 영향을 확대. 제조 회사의 경우 모든 관련 사용 사례 영역의 합계가 EBIT를 10% 증가시킬 수 있다고 가정합니다. 업계의 모든 기업에 대한 EBIT가 총 100억 달러라면 해당 EBIT는 110억 달러로 증가할 것입니다. 순 영업 잉여(약 EBIT)가 제조업의 총 부가가치(GVA)(즉, GDP에 대한 기여도)(총 200억 달러)의 50%를 차지한다면 AI는 산업 전반에 걸쳐 10% 증가할 것입니다. EBIT는 업계의 GVA를 다음과 같이 증가시킵니다. 5%. 부문별 영향을 이해하면 모든 부문에 걸쳐 영향을 추가하여 경제 전반으로 확장할 수 있습니다.

물론 정부는 AI 기술 구현에 따른 잠재적 위험을 신중하게 고려하고 해결해야 합니다. 이러한 위험에는 다음이 포함됩니다.

개인 정보 보호, 지역 및 글로벌 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하여 고객 개인 정보가 보호됩니까?

보안, AI 모델이 사이버 보안 취약성 및 위험으로부터 완벽하게 보호합니까? AI 모델은 모든 고객 부문에 공정하고 공평합니까?

투명성 및 설명 가능성, AI 모델의 작동 방식과 사용 방법을 설명할 수 있습니까?

안전성과 성능 ​​모델 통과 필수 보안 및 성능이 항상 제공되도록 적절하게 테스트되었습니다.

제3자 위험 모든 제3자 공급업체 및 파트너가 필수 위험 완화 및 거버넌스 표준을 따르고 있습니까?

실용적 접근 방식: 인공 지능의 잠재적 영향 on Gulf Cooperation Council 국가 바레인, 쿠웨이트, 오만, 카타르, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE)를 포함한 걸프협력회의(GCC)의 많은 국가들이 경제 다각화를 위해 노력하고 있습니다. , 기술을 통해 효율성을 현대화하고 향상시킵니다. 인공지능은 많은 GCC 국가들이 기대하고 있는 기술 중 하나입니다. 예를 들어, 2017년 10월 UAE 정부는 이 지역 최초의 UAE 인공 지능 전략을 시작했습니다. 마찬가지로, 2020년 10월 사우디아라비아의 사우디 데이터 및 인공지능 당국은 데이터 중심 경제의 엘리트 동맹에서 왕국을 글로벌 리더로 승격시키는 것을 목표로 하는 데이터 및 인공지능을 위한 국가 전략을 시작했습니다.

모든 GCC 국가에 적용하면 McKinsey의 방법론은 결합된 경제의 모든 부문에서 1,500억 달러의 잠재적 가치를 보여줍니다. McKinsey 분석에 따르면 AI는 GCC 국가의 각 경제 부문 GDP의 6% 이상에 해당하는 가치를 추가할 수 있습니다.

실제로 GCC 국가 전체에서 방법론에 따르면 AI는 공공 부문과 제조 분야에서 각각 12%와 15%(GDP 대비 비율)의 영향력 잠재력으로 혁신적인 역할을 할 수 있습니다. 대부분의 경제에서 석유와 가스가 가장 큰 부문이라는 점을 감안할 때 우리의 분석은 상당한 잠재적 가치를 보여줍니다. 그러나 세계가 화석 연료에서 멀어짐에 따라 새로운 AI 기술에 대한 투자는 필요한 다각화를 가속화할 수 있는 기회가 될 수도 있습니다. 석유 및 가스를 생산하고 기타 잠재력이 높은 산업을 현대화합니다.

이러한 영향은 업계에 따라 다양한 사용 사례 영역에서 발생합니다. 예를 들어, 제조 분야에서 예측 유지 관리는 생산성을 크게 향상시켜 고장으로 인한 가동 중지 시간과 유지 관리 자체를 줄여 더 낮은 비용으로 생산량을 늘릴 수 있습니다. 고급 로봇 공학도 이 영역에서 중요한 역할을 할 수 있으며 데이터 기반 공급망 최적화를 통해 상당한 가치를 포착할 수 있습니다. 예를 들어 더 나은 수요 예측을 통해 제품 가용성, 재고 비용 및 전체 생산 비용을 개선할 수 있습니다.

공공부문에서 AI의 성공적인 구현은 국가의 더 넓은 경제에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 업계의 일부 사용 사례는 사기, 부정확한 지불, 보조금 및 이전 시스템의 탈세를 탐지하기 위한 고급 분석과 같이 정부 현금 흐름에 의미 있고 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 종종 재정적 유출의 중요한 원인이 됩니다. 또한 많은 공공 부문 사용 사례는 공공 서비스의 품질과 결과를 개선하여 인구와 전반적인 경제에 영향을 미칩니다. 교육, 교통 계획, 화재 예방 등 다양한 분야에서 개인화된 예측 및 예방 서비스를 제공함으로써 더 나은 결과는 경제적 승수를 창출할 수 있습니다. 정부의 비용을 직접적으로 절약할 수 있을 뿐만 아니라 시민과 민간 기업의 삶을 개선할 수도 있습니다. 생산력.

국가마다 상당한 차이가 있습니다(차트 2). 예를 들어, 방법론에서는 공공 부문에 대한 AI의 잠재적 영향이 UAE(23%), 오만(15%), 카타르(15%)에서 특히 두드러질 수 있음을 시사합니다. 이들 국가에서는 공공 서비스 개인화, 사기 및 부채 분석이 이러한 잠재적 가치의 상당 부분을 차지할 수 있습니다. 조달 및 지출 분석은 카타르와 UAE의 공공 부문에서도 기회가 높은 사용 사례가 될 수 있습니다. 특히 건설 부문에서 조달 및 투자가 이들 국가의 공공 지출에서 큰 부분을 차지하기 때문입니다.

한편, McKinsey의 분석에 따르면 바레인(32%)과 쿠웨이트(30%)에서는 제조업이 AI로 인해 큰 영향을 받을 가능성이 높습니다. 바레인에서는 제조업이 경제에서 차지하는 비중이 18%에 불과한데 비해 다른 5개국 평균은 9%에 불과하기 때문에 이러한 기회가 생길 수 있습니다.

물론 GCC 경제에서 이러한 가치를 포착하려면 이러한 기술에 잠재적인 위험이 따릅니다. 예를 들어, 사회적 혜택을 할당하는 데 사용되는 AI 모델은 사회 계층에 대한 내재적 편견을 철저히 조사해야 합니다. 마찬가지로, 제조 공장의 예측 유지 관리에 사용되는 AI 모델은 결함 없이 매번 필요한 성능과 안전성을 제공하는지 테스트해야 합니다.

정부는 국가에서 AI 기술을 구현함으로써 많은 이점을 얻는 데 적극적이고 중요한 역할을 할 수 있습니다.

정부는 이러한 잠재력을 포착하는 데 도움을 줄 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.

정부는 국가에서 AI 기술을 구현함으로써 얻을 수 있는 많은 이점을 포착하는 데 적극적이고 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그들은 지역의 정치, 경제 구조와 같은 요소를 기반으로 다양한 접근 방식 중에서 선택할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 다양한 부문이나 국가에 적용하면 독특한 문제가 발생할 수 있습니다. McKinsey는 AI 기술의 얼리 어답터에 대한 벤치마크 분석을 기반으로 몇 가지 예시 이니셔티브를 식별했습니다.

활기찬 AI 생태계 조성

국가는 숙련된 실무자, 연구 기관, 스타트업 및 대기업으로 구성된 AI 부문 또는 생태계 조성을 고려할 수 있습니다. 다섯 가지 원동력은 시민, 기업 및 정부 기관에 혜택을 제공할 수 있는 역동적인 AI 생태계를 만드는 데 도움이 됩니다. AI 규정, 세계적으로 인정받는 최첨단 연구 및 혁신, 세계적 수준의 데이터 및 컴퓨터 인프라.

물론 이러한 지원 요소를 달성하려면 계획과 리소스가 필요하며 영향을 미칠 수 있다는 보장은 없습니다. 전 세계적으로 정부는 조력자 측면에서 주도권을 잡았습니다.

규정 AI 사용과 관련된 보안, 개인 정보 보호 및 윤리적 위험이 빠르게 진화하고 있다는 점을 감안할 때 정부는 AI 사용에 적극적으로 집중하고 잠재적으로 처벌하기 위한 체계적인 접근 방식을 확립하는 것을 고려할 수 있습니다. AI와 관련된 위험을 효과적으로 식별하고 관리하지 못하는 조직의 경우, 2021년에 유럽 연합은 특히 AI의 개발 및 사용을 목표로 하는 포괄적인 규정 초안을 발표한 세계 최초의 정부 기관이 되었습니다. 이러한 규정은 조직이 AI 위험을 관리하고 기존 및 향후 규정을 준수하기 위한 강력한 프로세스를 갖추고 있어야 함을 보여줍니다. 조직은 AI 개발을 축소하는 대신 안전한 속도로 AI를 지속적으로 혁신하고 배포할 수 있는 위험 관리 및 규정 준수 프레임워크를 만들어야 할 수도 있습니다. 또한 정부는 UN과 같은 기관의 지침에 따라 가장 높은 국제 데이터 개인 정보 보호 표준을 기반으로 시민 데이터를 관리하는 규정을 정의할 수 있습니다.

WORKFORCE, 핀란드는 인구 전반에서 폭넓게 인재를 양성하기 위해 2018년에 AI 기초를 비전문가에게 대중에게 소개하기 위해 고안된 무료 온라인 코스인 Elements of AI를 출시했습니다. 커리큘럼을 시작하면서 핀란드 정부는 인구의 최소 1%를 교육하겠다고 약속했는데, 이는 빠르게 달성된 목표였습니다. 이 과정은 현재 20개 이상의 언어로 제공되며 전 세계적으로 750,000명이 이수했습니다. 마찬가지로 AI Singapore는 학생, 교육자, 업계 전문가 및 일반 대중을 포함하여 사회의 모든 부문에 맞춤형 교육 과정을 제공하는 이니셔티브인 LearnAI를 시작했습니다.

연구 및 혁신, 미국 국립 과학 재단은 다양한 AI 주제에 초점을 맞추기 위해 여러 국립 인공 지능 연구소를 설립했으며, 미국 정부는 12개의 새로운 AI 및 양자 정보 연구 개발 기관을 설립하기 위해 10억 달러의 자금 지원을 발표했습니다. 마찬가지로, AI 싱가포르의 AI 연구 보조금은 첨단 AI에 초점을 맞춘 연구자들에게 최대 100만 싱가포르 달러(약 US$718,000)의 자금을 제공하여 근본적인 새로운 AI 기술, 알고리즘 및 관련 기술 개발을 목표로 하는 고품질 연구를 촉진합니다.

Funding, UK Research and Innovation은 인공 지능 연구 및 개발에 5억 3천만 파운드의 자금을 지원했습니다. 이 중 1억 2천 9백만 파운드는 새로운 인공 지능 알고리즘, 도구 및 기술에 사용되고 4억 1백만 파운드는 인공지능의 응용과 영향. AI Singapore의 주력 프로그램인 100 Experiments(100E)는 100E 프로젝트당 약 SGD 250,000(약 US$180,000)의 자금을 제공하고 연구원 및 기술 전문가 팀에 대한 액세스를 제공함으로써 다양한 산업 주체의 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 합니다.

인프라, 싱가포르는 난양기술대학교와 파트너십을 맺고 CETRAN(자율주행 차량 테스트 및 연구 우수 센터)을 설립했습니다. CETRAN에서는 자율주행차와 같은 새로운 AI 혁신을 공통 교통 계획, 도로 인프라 및 교통 규정을 통해 싱가포르 도로의 다양한 요소를 복제하도록 설계된 샌드박스 환경에서 테스트할 수 있습니다. 마찬가지로, 대만에서는 경제부가 최근 자율주행차 기술 혁신 실험 프로그램을 시작했습니다. 이 프로그램을 통해 회사는 전기 자율주행 미니버스 Winbus에 대해 1년 동안 실험을 수행할 수 있습니다.

혁신적인 국가 AI 계획 출시

일부 국가에서는 자연적 이점을 기반으로 가장 큰 혼란을 가져올 수 있는 혁신적인 AI 계획을 시작했습니다. 예를 들어, 싱가포르는 스마트 시티 및 스마트 시티 교통 이니셔티브, 기업이 정부 서비스 및 자원에 접근할 수 있는 디지털 플랫폼, 전자 결제 프로젝트 등 국가의 잠재력이 높은 영역에서 5개 프로젝트를 시작하고 있습니다.

어떤 프로그램을 시작할지 결정하기 위해 국가는 각 프로그램의 잠재적인 경제적 영향, 프로그램이 전략적 우선순위 및 고유한 강점과 어떻게 조화를 이루는지, AI를 채택할 대상 부문의 준비 상태, 프로그램이 시민에게 미치는 잠재적 영향을 고려할 수 있습니다.

AI 기관 설립을 고려해보세요

사우디아라비아, 싱가포르, UAE, 영국 등 많은 국가에서는 AI의 가치 실현을 위해 중앙 집중식 AI 기관을 설립했습니다. 이 기관은 일반적으로 전체 생태계를 동원하는 임무부터 국가의 전반적인 AI 의제를 추진하는 이니셔티브에 이르기까지 AI 채택에 대한 국가의 접근 방식과 그로 인한 혜택을 감독하는 일을 담당합니다. 예를 들어, 싱가포르의 기관은 국립연구재단(National Research Foundation)의 일부이며 총리실에 직접 보고합니다.

정부는 AI의 잠재력에 대해 민간 부문을 교육하고, 가장 큰 기회가 어디에 있는지 파악하고, AI 기술의 윤리적이고 안전한 채택을 지원하기 위해 위의 일부 단계를 고려함으로써 AI의 전체 가치를 포착할 수 있는 길을 열 수 있습니다. 방법. 이러한 기술적 위험을 해결하는 방법. 하지만 정부 혼자서는 이 일을 할 수 없다. 예를 들어, 연구 기관과 대학은 새로운 AI 알고리즘의 테스트 및 개발을 주도하고 해당 솔루션을 상용화할 수 있습니다. 또한 정부 기관과 협력하여 조직이 개발하고 배포하는 기술에서 AI의 안전하고 책임감 있고 윤리적인 사용을 보장하기 위한 포괄적인 정책 및 지침 개발을 지원할 수 있습니다.

시민은 공공 및 민간 부문 기관에 더 높은 품질, 더 빠르고 더 개인화된 서비스를 적극적으로 요구함으로써 변화의 촉매제가 될 수 있습니다. 또한 AI와 관련된 개인 정보 보호, 보안 및 윤리적 위험에 대해 목소리를 낼 수도 있습니다. 가장 큰 잠재적 영향은 AI 사용 사례를 채택 및 혁신하고, 직원 역량을 구축하고, AI를 두 배로 늘리고, AI 관련 위험을 식별 및 관리하기 위한 체계적인 접근 방식을 채택할 수 있는 민간 기업에서 나올 수 있습니다.

실제로 혁신적인 AI 솔루션을 구축하고 기술 개발, 투자, 채택 인센티브 및 규제를 통해 AI의 광범위한 채택을 지원하기 위해 경제 전반에 걸쳐 협력하는 것은 국가가 AI의 경제적 가치를 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신중하게 고려하고 고유한 과제를 고려한다면 AI는 전 세계 사회를 근본적으로 변화시킬 수 있는 힘을 가질 수 있습니다.

위 내용은 McKinsey: 국가적 관점에서 인공지능의 잠재적 가치 살펴보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!