Journal of Technology Innovation (기술혁신연구)

Korea Society for Innovation Managemetn & Economics (기술경영경제학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Risk Issues and Policy for Future Society of Digital Transformation: Focusing on Artificial Intelligence

디지털 전환의 미래사회 위험이슈 및 정책적 대응 방향: 인공지능을 중심으로

  • 구본진 (한국과학기술기획평가원 미래성장전략센터)
  • Received : 2021.12.27
  • Accepted : 2022.02.27
  • Published : 2022.02.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Digital transformation refers to the economic and social effects of digitisation and digitalisation. Although digital transformation acts as a useful tool for economic/social development and enhancing the convenience of life, it can have negative effects (misuse of personal information, ethical problems, deepening social gaps, etc.). The government is actively establishing policies to promote digital transformation to secure competitiveness and technological hegemony, however, understanding of digital transformation-related risk issues and implementing policies to prevent them are relatively slow. Thus, this study systematically identifies risk issues of the future society that can be caused by digital transformation based on quantitative analysis of media articles big data through the Embedded Topic Modeling method. Specifically, first, detailed issues of negative effects of digital transformation in major countries were identified. Then detailed issues of negative effects of artificial intelligence in major countries and Korea were identified. Further, by synthesizing the results, future direction of the government's digital transformation policies for responding the negative effects was proposed. The policy implications are as follows. First, since the negative effects of digital transformation does not only affect technological fields but also affect the overall society, such as national security, social issues, and fairness issues. Therefore, the government should not only promote the positive functions of digital transformation, but also prepare policies to counter the negative functions of digital transformation. Second, the detailed issues of future social risks of digital transformation appear differently depending on contexts, so the government should establish a policy to respond to the negative effects of digital transformation in consideration of the national and social context. Third, the government should set a major direction for responding negative effects of digital transformation to minimize confusion among stakeholders, and prepare effective policy measures.

디지털 전환(digital transformation)은 디짓화(digitisation)와 디지털화(digitalisation)의 경제적 및 사회적 효과를 의미한다. 디지털 전환은 경제/사회 발전 및 삶의 편의성을 향상시키는 유용한 도구로 작용하지만 부정적 영향(개인정보 오남용, 윤리문제 야기, 사회적 격차 심화 등)을 미칠 수도 있는 양면성을 보유하고 있다. 한편 정부는 산업 경쟁력 및 기술 패권 확보 등을 위하여 디지털 전환 촉진정책은 적극적으로 추진하고 있는 반면, 디지털 전환 관련 위험이슈에 대한 이해와 이를 방지할 수 있는 정책 추진에는 상대적으로 소극적인 상황이다. 이에 본 연구는 디지털 전환이 초래할 수 있는 미래사회 위험이슈를 Embedded Topic Modeling 방법론 기반의 언론기사 빅데이터 정량분석으로 체계화 및 구체화하고, 정책적 대응 방향을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 주요국의 디지털 전환 역기능 세부 이슈들을 규명하였다. 다음으로 디지털 전환의 핵심 기술인 인공지능을 중심으로 주요국과 한국의 디지털 전환 역기능 세부이슈를 구체화하고, 비교분석하였다. 아울러 분석결과들을 종합하여 향후 정부의 디지털 전환 역기능 대응 정책 수립 방향을 제시하였다. 분석 결과에 근거한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환의 역기능은 기술 분야에만 한정되어 나타나지 않고 국가안보 및 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 정부는 디지털 전환의 순기능 촉진뿐만 아니라 역기능 대응을 위한 정책도 마련해야 한다. 둘째, 디지털 전환의 미래사회 위험 세부이슈들은 국가에 따라 상이하게 나타나므로 정부는 국가적/사회적 맥락을 고려하여 디지털 전환 역기능 대응 정책을 수립해야 한다. 마지막으로 정부는 이해관계자들의 혼선을 최소화할 수 있도록 디지털 전환 역기능 대응 정책의 큰 방향을 설정하고, 실효성 있는 정책 수단을 마련해야 한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 한국과학기술기획평가원 연구비 지원에 의한 논문임 (AO22040, 2022년도 과학기술혁신정책 핵심이슈 발굴 및 인텔리전스 기능강화 연구)

References

  1. 고학수.정해빈.박도현. (2019), "인공지능과 차별", 「저스티스」, 제171호, pp. 199-277.
  2. 김승현 (2020), "[혁신성장 전망_창업.중소.중견기업 정책 전망] 디지털 혁신생태계로의 전환을 준비하자", 과학기술정책연구원.
  3. 김용진 (2018), "디지털전환 시대의 변화와 기업의 대응 방안", 「ie 매거진」 대한산업공학회, 제25권 제1호, pp. 20-24.
  4. 박승창 (2021), "증강휴먼 AI 기술의 역기능과 예방대책에 관한 연구", 대한전자공학회 학술대회, pp. 1595-1598.
  5. 신동수.이규환.이재진.주연희 (2021), "디지털 전환이 생산성 및 고용에 미치는 영향", 해외경제포커스 제 2021-22호, 한국은행 국제경제리뷰
  6. 신영진 (2020), "안전한 지능형 정부 구현을 위한 개선방안 연구-인공지능기술 적용에 따른 역기능 방지 및 개인정보보호를 중심으로", 「한국범죄정보연구」, 제6권, 제2호, pp. 135-162.
  7. 심우민. (2021), "디지털 전환과 사회갈등-입법학적 분석과 대안", 「유럽헌법연구」, 제37호, pp. 481-522.
  8. 안준모 (2021), "인공지능을 통한 행정의 고도화: 기회와 도전", 「한국행정연구」, 제30권, 제2호, pp. 1-33. https://doi.org/10.22897/KIPAJN.2021.30.2.001
  9. 엄효진.이명진 (2020), "인공지능(AI) 기반 지능정보사회 시대의 노동시장 변화: 경제사회학적 접근을 중심으로", 「정보사회와 미디어」, 제21권, 제2호, pp. 1-20.
  10. 여영준 (2020), "포스트 코로나 시대 기술변화와 혁신정책 방향성 재정립: 창조적 학습사회 전환을 중심으로", 「기술혁신연구」, 제28권, 제4호, pp. 153-165.
  11. 윤상오. (2018). "인공지능 기반 공공서비스의 주요 쟁점에 관한 연구: 챗봇 (ChatBot) 서비스를 중심으로", 「한국공공관리학보」, 제32권, 제2호, pp. 83-104. https://doi.org/10.24210/KAPM.2018.32.2.004
  12. 이명화.최용인 (2017), "[OECD] OECD 과학기술산업 지표를 통해 본 디지털 전환 동향과 도전과제", 「과학기술정책」, 제27권, 제12호, pp. 16-21.
  13. 임규건.안재익 (2020), "Bright Internet 신뢰네트워크 도입에 따른 지능정보사회의 사이버 역기능 해소에 대한 인식 분석", 「Information Systems Review」, 제22권, 제3호, pp. 99-118. https://doi.org/10.14329/isr.2020.22.3.099
  14. 임희종.최보름.송지희 (2021), "기업의 디지털 전환 (DT) 경쟁력 분석 모형개발 및 적용: 공기업 10개의 사례를 중심으로". 「Korea Business Review」, 제25권, 제3호, pp. 61-100.
  15. 장훈 (2017), "[유럽] 디지털 전환과 노동의 미래", 「과학기술정책」, 제27권, 제11호, pp. 10-13.
  16. 한재필 (2018), "디지털 전환 시대의 서비스 혁신", 국토연구원.
  17. Blei, D. M. (2012), "Probabilistic topic models", Communications of the ACM, Vol. 55, No. 4, pp. 77-84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
  18. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003), "Latent dirichlet allocation". Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), pp. 993-1022.
  19. Buyukozkan, Gulcin, and Fethullah Gocer (2018), "Digital Supply Chain: Literature review and a proposed framework for future research", Computers in Industry, Vol. 97, pp. 157-177. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.02.010
  20. Dieng, A. B., Ruiz, F. J., & Blei, D. M. (2020), "Topic modeling in embedding spaces", Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 8, pp. 439-453. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00325
  21. Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013), "Distributed representations of words and phrases and their compositionality". Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 26, pp. 3111-3119.
  22. OECD (2019), "Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives"
  23. Wu, L., Yue, X., Jin, A. and Yen, D.C. (2016), "Smart supply chain management: A review and implications for future research", The International Journal of Logistics Management, Vol. 27, No. 2, pp. 395-417. https://doi.org/10.1108/IJLM-02-2014-0035