인공지능에 대한 전략적 접근 방식
ESG
Devising a Strategic Approach to
Artificial Intelligence
인공지능에 대한 전략적 접근 방식 고안
인공지능은 경제 성장을 가속화하고 공공 서비스를 개선하며 저소득 및 중간 소득 국가에 새로운 기회를 열어줄 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 그러나 모든 국가가 보조를 맞추고 있는 것은 아닙니다.
소규모 AI 도구가 발전하고 있지만 많은 저소득 국가가 뒤처질 위험이 있습니다. 명확한 전략이 없으면 AI 격차가 확대되면 일자리 창출과 장기적인 개발이 둔화될 수 있습니다.
인공 지능에 대한 전략적 접근 방식 고안:
정책 입안자를 위한 핸드북은 정책 입안자에게 지역의 요구와 현실을 반영하는 국가 AI 전략을 형성할 수 있는 실용적이고 유연한 프레임워크를 제공합니다. 책임감 있고 포용적이며 지속 가능한 AI 채택을 지원합니다.
1) 보고서 목적과 범위
각국 정책결정자가 국가 AI 전략을 구조화하는 데 쓰는 실무 프레임워크를 제시한다. 공통 비전 정립, 강·약점 진단, 목표·이니셔티브 설정, 실행 동력 확보, 성과추적 체계 구축까지 전 과정을 단계별로 안내한다. 국가 상황(정치적 지지, 담당 주체, AI 준비도 등)에 맞게 맞춤 적용하도록 설계되어 있다. 
2) 왜 지금 AI 전략인가
• 생성형 AI 확산 속도가 전례 없지만, 저소득국의 이용은 전체 트래픽의 1% 수준으로 AI 격차가 벌어질 위험이 크다. 격차가 심화되면 정보·일자리·서비스 접근의 불평등이 커질 수 있다. 
• 격차를 줄이려면 국가 차원의 전략적 접근과 생태계 조성이 필수다. 뒤처진 국가는 고숙련 서비스 일자리 창출이 더 어려워지고 사회적 이동성이 저하될 위험이 있다. 
• 동시에 AI는 공공서비스 효율·품질을 높이고(데이터 기반 의사결정, 맞춤형 보건·교육·사회보호), 포용적 성장을 촉진할 잠재력이 크다. 
3) 글로벌 원칙·거버넌스 정렬
• G7 히로시마 원칙(2023): 위험관리·책임성·투명성·공정성·프라이버시 등 9대 원칙으로 첨단(특히 생성형·기반모델) AI의 안전·신뢰성 확보를 제시. OECD 원칙을 토대로 한다.  
• 유럽평의회 AI 프레임워크협약(2024): 인권·민주주의·법치 준수를 위한 세계 최초의 법적 구속력 있는 AI 조약. 라이프사이클 전반을 포괄하는 위험기반 접근을 채택한다. 
• 카르타헤나 선언(라틴아메리카, 2024.8): 윤리적·포용적 AI 개발 협력, 공공부문 사례·데이터 교류, SDGs 달성 지원, 공동 윤리 프레임워크 마련에 합의. 역내·글로벌 거버넌스 목소리를 강화한다.  
시사점: 국가 전략은 국제 원칙과의 정렬을 통해 신뢰·투명성·책임성을 높이고, 자국 맥락에 맞게 조정해야 한다. 
4) 국가 AI 전략의 ‘핵심 빌딩블록’(Key Building Blocks)
핵심 빌딩블록은 전 세계 30여 개 전략 분석을 바탕으로 정리했으며, 각국 맥락에 맞게 조정한다. 
(1) AI 기반(Foundations) — 4C
• Connectivity(연결성·에너지): 신뢰가능한 전력, 고속 브로드밴드, AI 호환 기기 보급 확대. 
• Computing(연산자원): 학습·추론(HPC)과 데이터센터 인프라 확보. 정책적으로 저렴한 컴퓨팅 접근성을 보장해야 한다.  
• Context(데이터): 현지 맥락을 반영한 고품질·다양·표대표본 데이터 접근·거버넌스 강화.  
• Competencies(역량): 사회 전반의 AI 리터러시와 개발·통합 역량, 고급 ML·알고리즘 설계 역량 확충. 
(2) AI 촉진요인(Enablers)
거버넌스·역량·혁신생태계·데이터 거버넌스 등 ‘소프트 인프라’가 책임있는 개발·활용을 뒷받침한다.  
(3) AI 서비스 및 주체
AI 이용자와 구축자(개인·민간·공공)가 전략의 중심이다. 전 범주 이해관계자 참여가 필수. 
5) 전략 개발 프레임워크(7모듈·3단계·약 8–10개월)
핸드북은 준비–설계–출시 3단계와 7모듈, 모듈별 핵심 활동을 제시한다. 일반적으로 전체 과정은 8–10개월이나, 상황에 따라 단축 가능하다.  
• 모듈1 준비(팀·주관부처 설정): 책임 주체 지정, 국가 AI 태스크포스 구성(필수 역량·모델 제시).  
• 모듈2 현황맵(정책·이해관계자·기반/촉진요인 진단): 관련 전략·법제·데이터·사이버보안 등 전반 점검, 참여 설계.  
• 모듈3 방향설정: 비전·미션·목표(SMART) 정의. 
• 모듈4 집중분야 정의: 우선 산업 선정, 사용사례(use case) 맵핑, 전략 필라(기둥) 수립. 
• 모듈5 실행설계: 정책·프로그램을 SMART 행동계획으로 구체화. 
• 모듈6 실행준비: 실행체계 제도화, R&R 배분, 성과관리(Result framework), 커뮤니케이션 플랜. 
• 모듈7 채택·출시·조정: 지속적 이해관계자 참여, 모니터링·평가(M&E) 운영, 정기 개정·재활성화. 
도표 Figure 4.1에는 단계·모듈·주요 활동의 전체 흐름과 타임라인이 요약되어 있다.  
6) 국가·지역 사례
• 나이지리아: 국익 과제 가속화를 위한 국가 컴퓨팅 인프라 PPP와 다언어 LLM 개발(3MTT 인재 프로그램 연계). 
• 르완다: ICT·혁신부 주도로 전략 수립, 실행은 부처별 배분 + Responsible AI Office(RAIO) 신설(이행 M&E, 대외협력, 국제 거버넌스 참여 주도). 
• 스리랑카: 데이터·인재·인프라·R&D·인식 제고의 5대 촉진요인으로 디지털전략 2030을 가속. 
• 말레이시아: 총리실 산하 AI-CIU 2024년 국가 AI 오피스(NAIO) 출범, 로드맵 후속, 규제 프레임워크, 영향평가, 트렌드 보고 등 7대 과제 추진.  
7) 성과관리·모니터링/평가(M&E)
• 결과 프레임워크: 목표-필라-행동-지표의 논리사슬(예: 민간 AI 채택률, SME 파일럿 수, 수혜자 수, 투자·고용 증가 등)로 구성. 샘플 템플릿과 작성 요령을 제시한다.   
• 모니터링 vs 평가: 모니터링은 지속적 데이터 수집으로 진행상황을 관리하고, 평가는 전략의 타당성·효과성·영향을 체계적으로 판단해 개선권고를 도출한다. 
• 모듈6 산출물: 실행계획(R&R·지표·자원), M&E·역량강화 계획, 커뮤니케이션 플랜, 주관조직 지정, 부문별 AI 챔피언 네트워크. 
이해관계자 참여·디지털 전략과의 연계
• 생산적인 참여의 3원칙: 포용·투명·상시 피드백. 참여계획·워크숍 가이드를 제공한다. 
• 디지털·데이터·사이버보안 전략과의 정합성은 필수. 기존 인프라·디지털 역량 투자를 AI와 시너지내면 비용-효과가 커지고 신뢰가 높아진다. 
• 대부분 국가는 전략 설계에 이해관계자 참여 전문가 자문 사용사례 조사 국제원칙 정렬의 네 축을 다양한 비중으로 조합한다. 
9) 사용사례·참고 리소스
분야별 AI 활용사례를 수집·정리한 외부 리소스(스마트 아프리카, ILIA, GPAI, Climate Change AI, AI for Good, McKinsey SDG별 사례 맵 등)를 안내하며, 공공서비스 효율화 효과도 요약한다.  
체크리스트(실무용)
1. 주관조직 지정(필요시 전담조직 신설)·태스크포스 구성(R&R·ToR 명확화).  
2. 현황 진단: 4C·촉진요인·법·데이터·사이버 체계, 관련 전략 맵핑. 
3. 비전·목표(SMART) 수립, 우선분야·사용사례 선정, 필라 정의. 
4. 행동계획을 정책·프로그램·예산으로 구체화. 
5. 실행체계 제도화(조정·감독 권한, 부처 간 조정), 성과지표·커뮤니케이션 계획.  
6. M&E 운영과 정기 개정으로 학습·조정. 
Source:
World Bank. Devising a Strategic Approach to Artificial Intelligence:
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