인공지능 기술은 1950년대 태동한 이래 몇 차례의 기술적 한계에 부딪혀 부침을 겪어 왔으나, 2000년대 이르러 딥러닝 기술이 개발되고 방대한 연산을 수행할 수 있는 하드웨어가 발전함과 동시에 인공지능을 학습시키기 위한 양질의 데이터를 빅데이터를 통해 획득할 수 있게 되면서 한계를 뛰어넘어 가히 폭발적 성장을 이루게 되었다.
인공지능은 특정한 목적을 가진 기능을 수행하는 수동적인 알고리즘의 수준을 넘어서 차량을 자율적으로 운행하거나 스스로 프로그램 코드를 작성하는 등 인간이 수행하던 작업을 대체하고 있다. 또한, 특정한 화풍의 그림을 그려내거나 음악을 작곡하고 인간이 생각해내기 어려운 복잡하고 최적화된 구조물을 생성하거나 신약개발을 위한 단백질 구조를 예측해 내는 등 인간의 전유물로 알려진 발명과 창작의 영역에까지 그 적용범위가 확대되고 있다.
그동안은 인간과 같이 자율적 의지와 고도의 지적 능력을 가진 다른 존재를 생각해볼 수 없으므로 발명은 당연히 인간이 하는 것이라고 여겨져 왔으나, 인간의 지적 수준에 필적하는 인공지능의 등장으로 인공지능이 만들어 내는 산출물을 어떻게 다뤄야 하는지가 지식재산권 분야에서도 큰 화두로 자리 잡고 있으며, 이에 댜한 여러 가지 논의들도 전 세계적으로 활발히 진행되고 있기도 하다.
현재, 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 보급률이 더욱 높아질 것으로 예상된다. 특히, 복잡하고 반복적인 작업을 대신 수행하고, 나아가 구조화되지 않은 데이터에서 새로운 인사이트를 도출하여 인간 노동자를 보완할 것으로 기대되면서, 전 세계 기업들이 제품 및 서비스 개발에 인공지능 기술을 응용하려는 시도가 계속해서 증가하고 있다. IBM의 ‘글로벌 AI 도입지수 2021년에 따르면 미국, 중국, 영국, 독일, 프랑스 등의 기업 3분의 1이 현재 실제 비즈니스에서 인공지능 기술을 활용하고 있다고 응답했으며, 절반은 인공지능 기술의 도입을 검토 중이라고 밝혔다.
이러한 세계적 흐름과는 대조적으로, 한국의 기업들은 인공지능 기술 개발과 도입에 다소 미온적인 태도를 보인다. 클라리베이트(Clarivate)와 카이스트가 분석한 인공지능 동향을 살펴보면, 한국 기업들은 인공지능 분야에서 개발 속도는 빠르지만 양질의 기술 혁신을 하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 여전히 많은 기업이 인공지능 기술에 대한 불확실함을 가지고 있으며, 이로 인해 도입에 필요한 높은 비용을 지불하기 꺼리고 있다. 심지어, IT강국이라는 위상에 맞지 않게 도입하지 않은 대다수 기업은 앞으로도 인공지능 기술을 도입할 계획이 없다고 밝혔다.
이에 따라 본원 IPResearch센터에서는 인공지능 기술 도입과 불확실성을 조금이나마 해소하기 위해 글로벌 국가들의 정책과 주요 기업 동향에 관한 관련 국책민간 분석 보고서 자료와 정책 자료를 토대로 분석정리하여 『초거대 AI(Artificial Intelligence) 산업·기술·주요 대학 연구 개발 동향과 글로벌 AI 스타트업 생태계 현황 및 정책 방향』을 발간하게 되었다.