국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
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해외단신
AI 훈련모드에만 머물러 있는 미국 AI 정책 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 데이터혁신센터(CFDI)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-03-30
- 등록일 2025-04-18
- 권호 285
○ 데이터혁신센터(CFDI)는 미국 인공지능(AI) 정책의 전략적 방향성을 분석하고 개선을 제언하기 위한 보고서를 발표
- 미국 정책이 AI 훈련(training)에만 초점을 맞추고 있어 실질적인 기술 경쟁력 확보와 글로벌 확산에 필요한 추론(inference) 단계에 대한 정책적 지원이 부족하다는 비판적 분석을 포함
- 미국 정책입안가들은 AI 컴퓨터를 최우선의 전략적 우선순위로 삼았으나 그들은 종종 모델을 개발하는데 필요한 컴퓨터에 초점을 두는 반면 모델을 효과적으로 배치하고 운영하는데 필요한 컴퓨터 유형인 인터페이스를 간과하고 있다고 언급
- 이는 미국 정책이 AI발전의 최전선과 일치하지 않으며 미국 모델의 채택과 경쟁력을 지원하는데 너무 적게 지원하고 있음을 의미함
○ 성능과 확장성, 그리고 경쟁력에 대한 추론의 중요성이 증가함에도 불구하고 미국 AI정책은 여전히 더 나은 훈련만을 지원하는데 초점을 두고 있음
- 훈련은 AI 모델이 일반 지식을 학습하는 초기 단계이고, 추론은 훈련된 모델이 실시간으로 사용자 입력에 반응하며 지식을 실제로 사용하는 과정임
- 최근 AI 발전의 핵심은 추론 단계에서의 성능 향상, 확장성, 비용 효율성에 집중되고 있는데, 미국 정책은 이러한 변화에 제대로 대응하지 못하고 있음
- 미국 정책입안가들은 신뢰할 수 있고 통합적이며 탄력적인 미국 데이터 인프라를 해외에 구축하는 것이 전략적으로 필수적이라는 것을 인식해야 함
○ AI를 위한 에너지 정책도 다르지 않음
- 에너지 정책 또한 훈련 중심의 전력 공급에 초점을 맞추고 있으며, 효율적인 추론을 위한 전력 사용 최적화에는 관심이 부족한 상황
- 행정부는 모델 훈련을 지원하기 위한 에너지 접근성을 확대하겠다는 것을 우선순위로 제시했지만 에너지 효율적인 추론을 지원함으로써의 경쟁적 이점을 무시하고 있음
- 글로벌 경쟁에서 에너지 효율이 중요한 요소가 되는 만큼, AI모델을 위한 에너지 투명성 기준을 수립하고 개발자들이 더욱 효율적으로 시스템을 설계하도록 장려하며, 구매자들이 이를 선택할 수 있도록 도와야 함
○ 미국 AI 정책은 이 분야의 현재상태를 따라잡아야 하며, 추론의 증가하고 있는 역할을 인식하는 것이 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 간단한 변화일 것임
- 미국 정책이 AI 훈련(training)에만 초점을 맞추고 있어 실질적인 기술 경쟁력 확보와 글로벌 확산에 필요한 추론(inference) 단계에 대한 정책적 지원이 부족하다는 비판적 분석을 포함
- 미국 정책입안가들은 AI 컴퓨터를 최우선의 전략적 우선순위로 삼았으나 그들은 종종 모델을 개발하는데 필요한 컴퓨터에 초점을 두는 반면 모델을 효과적으로 배치하고 운영하는데 필요한 컴퓨터 유형인 인터페이스를 간과하고 있다고 언급
- 이는 미국 정책이 AI발전의 최전선과 일치하지 않으며 미국 모델의 채택과 경쟁력을 지원하는데 너무 적게 지원하고 있음을 의미함
○ 성능과 확장성, 그리고 경쟁력에 대한 추론의 중요성이 증가함에도 불구하고 미국 AI정책은 여전히 더 나은 훈련만을 지원하는데 초점을 두고 있음
- 훈련은 AI 모델이 일반 지식을 학습하는 초기 단계이고, 추론은 훈련된 모델이 실시간으로 사용자 입력에 반응하며 지식을 실제로 사용하는 과정임
- 최근 AI 발전의 핵심은 추론 단계에서의 성능 향상, 확장성, 비용 효율성에 집중되고 있는데, 미국 정책은 이러한 변화에 제대로 대응하지 못하고 있음
- 미국 정책입안가들은 신뢰할 수 있고 통합적이며 탄력적인 미국 데이터 인프라를 해외에 구축하는 것이 전략적으로 필수적이라는 것을 인식해야 함
○ AI를 위한 에너지 정책도 다르지 않음
- 에너지 정책 또한 훈련 중심의 전력 공급에 초점을 맞추고 있으며, 효율적인 추론을 위한 전력 사용 최적화에는 관심이 부족한 상황
- 행정부는 모델 훈련을 지원하기 위한 에너지 접근성을 확대하겠다는 것을 우선순위로 제시했지만 에너지 효율적인 추론을 지원함으로써의 경쟁적 이점을 무시하고 있음
- 글로벌 경쟁에서 에너지 효율이 중요한 요소가 되는 만큼, AI모델을 위한 에너지 투명성 기준을 수립하고 개발자들이 더욱 효율적으로 시스템을 설계하도록 장려하며, 구매자들이 이를 선택할 수 있도록 도와야 함
○ 미국 AI 정책은 이 분야의 현재상태를 따라잡아야 하며, 추론의 증가하고 있는 역할을 인식하는 것이 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 간단한 변화일 것임
