AI(인공지능)가 UN이 제시한 지속가능개발목표(SDGs) 중 아홉 번째 목표인 회복성 있는 인프라를 구축하고, 지속 가능한 산업화를 촉진하며, 혁신에 얼마나 기여할 것인가? 

UN의 발표에 따르면, 글로벌 제조업의 성장은 2021년 7.4%에서 2022년 3.3%로 떨어졌다. 인플레이션, 에너지 가격의 쇼크, 공급망 파괴, 글로벌 경제 침체 등의 이유 때문이다. 

전문가들은 경제 성장, 사회 개발 및 기후 조치는 인프라, 지속 가능한 산업 개발 및 기술 진보에 대한 투자에 달려 있다고 말한다. 

그리고 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 AI가 이러한 문제해결에 크게 기여할 것으로 예측한다. 

Nahar(2024)는 이러한 주장이 Scott(1995)이 제안한 제도이론(Institutional Theory)과 Fountain(1995, 2001)이 제시한 기술제정프레임워크(Technology Enactment Framework; TEF)에 의해 뒷받침된다고 주장한다. 

Scott(1995)의 제도이론은 제도가 높은 수준의 회복력을 지닌 사회 구조를 나타내며, 사회생활에 안정성과 의미를 제공하는 문화적 인지적, 규범적, 규제적 요소로 구성된다고 설명한다. 

제도는 상징적 시스템, 관계적 시스템, 일상 및 사실을 포함한 다양한 유형의 운반자를 통해 전달되며, 세계 시스템부터 지역화된 대인 관계까지 다양한 관할권 수준에서 작동한다. 제도는 본질적으로 안정성을 의미하지만, 점진적이든 급격하든 변화의 영향을 받는다.

이와 같은 제도이론에 기반하여 Fountain(1995, 2001)이 제안한 TEF는 조직 내에서와 국가 간에 기술이 어떻게 구현되고 사용되는지를 설명한다. 

TEF에 따르면, 기술의 구현과 사용은 기관 구조, 관료적 계층, 사회적 규범, 그리고 정보 기술의 융합에 의해 영향을 받는다. 이 프레임워크의 핵심 논리는 '객관적 기술'이 조직 및 개인의 형태와 기관적 배열을 통해 '제정된 기술'로 변환된다는 것이다. 

또한, 제정된 기술의 선택, 설계 및 구현은 국가 간 환경에서 조직 형태와 기관 구조에 영향을 미친다(Mu et al., 2022). 따라서 TEF는 조직, 기관, 그리고 제정된 기술 간의 관계가 재귀적임을 인식한다.

따라서 제도이론과 TEF에 따르면, AI 기반 혁신은 경제, 사회, 그리고 환경에 긍정적 영향을 미칠 수 있으며, 이는 Nahar(2024)가 제시한 가설을 뒷받침한다. 

첫째, AI 기반 혁신이 SDGs의 경제 부문에 미치는 영향은 다음과 같다. SDG9(AI 기반 혁신)은 지속 가능하고 포괄적이며 공평한 경제 성장과 개발을 창출하는 데 중점을 둔 SDG의 경제적 기둥(SDG1-3 및 SDG8)의 성공에 기여한다. 

예를 들어, AI 기반 혁신(예: 디지털 금융 서비스)은 여러 이전 연구에서 국가 간 환경에서 경제 성장을 촉진하고, 고용 기회를 창출하며(SDG8), 빈곤을 감소시키는(SDG1) 것으로 나타났다.

AI(객관적 정보 기술)는 2030년까지 세계 GDP를 14% 증가시켜 15조 7,000억 달러에 도달할 것이며, 이는 중국과 인도를 합친 것보다 큰 수치이다. 

AI는 다양한 산업에서 연간 3조 5,000억 달러에서 5조 8,000억 달러의 가치를 창출할 수 있으며, 이러한 가치는 AI가 반복적인 작업을 자동화하고, 프로세스를 최적화하며, 의사 결정을 개선하는 능력에서 기인할 수 있다.

둘째, AI 기반 혁신(제정된 기술)은 일자리 창출과 업스킬링으로 이어질 수 있다. 일부 연구에서는 AI가 대량의 일자리 대체를 초래할 것이라고 경고하였다. 

예를 들어, 2023년 초 Goldman Sachs 보고서는 생성적 AI가 새로운 일자리를 창출하고 글로벌 생산성을 높일 수 있지만, 약 3억 개의 일자리가 자동화에 노출되어 "노동 시장의 상당한 혼란"을 초래할 수 있다고 경고하였다. 

그러나 여러 연구에 따르면, AI 기반 혁신이 새로운 일자리를 창출하고 숙련 노동에 대한 수요를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, PricewaterhouseCoopers(PwC)는 AI가 2037년까지 약 720만 개의 새로운 영국 일자리를 창출할 수 있다고 추정한다. 

게다가 AI는 다양한 국가에서 개인화된 교육 및 학습 기회를 제공하여 근로자의 업스킬링과 리스킬링을 촉진시킬 수 있다. Goldman Sachs 보고서(2024)에 따르면, 미국 기업의 약 4%가 이미 생성형 AI를 도입했으며, 향후 6개월 이내에 7%로 증가될 것으로 예상된다. 

정보 서비스 부문에서는 도입률이 같은 기간 동안 16%에서 23%로 증가할 것으로 예상되며, 미국 기업들이 다양한 AI 어플리케이션을 사용하는 비율을 보면, 앞으로 AI가 어느 분야에 더 많이 적용될지를 알 수 있다(<그림 2> 참조).

셋째, AI 기반 혁신은 불평등을 줄이고 서비스 접근성을 개선하여 포용적인 경제 성장을 촉진할 수 있다. 예를 들어, AI는 신용 평가와 인수 과정을 자동화하여 금융 서비스 접근성을 높이고 편견을 줄이며, 금융 포용성을 강화할 수 있다. 

글로벌 디지털 금융 서비스 시장은 2023년에 38억 3,520만 달러로 평가되며, 2031년까지 100억 9,570만 달러에 이를 것으로 예상되고, 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률 13.05%로 성장할 것으로 전망된다(Kings Research, 2024). 

Kings Research(2024)에 따르면, 이러한 시장 성장은 스마트폰 채택의 증가, 인터넷 보급률의 상승, 무현금 거래의 확산 등이 주요 원인이다. 또한, 블록체인, AI, 생체 인증 등의 기술 혁신이 디지털 금융 환경을 변화시키며 사용자에게 더욱 효율적이고 향상된 경험을 제공할 것으로 예상된다.

또한, SDG9(혁신적인 식량 저장 및 보존 전략, 지속 가능한 작물 생산, 지속 가능한 가축 농업 등)은 SDG2(2030년까지 기아 종식) 목표 달성에 기여할 수 있다. 

예를 들어, 진공 냉각, 개질 분위기 포장, 급속 냉동, 극저온 냉동, 하이드로쿨링 및 하이드로칠링, 고압 처리, 나노 코팅 및 식용 필름, 스마트 냉장 및 IoT 통합과 같은 혁신적인 식량 저장 및 보존 기술은 식품의 품질과 영양가를 유지하고 부패를 방지하여 비용을 절감하며, 식품 매개 질병 예방에 도움을 줄 수 있다. 

이러한 기술을 통해 기근, 가뭄, 전쟁으로 인해 식량이 부족한 국가에 안전하고 영양가 높은 식량을 공급하여 UN이 목표로 하는 기아 종식에 기여할 수 있다.

SDG9(예: 혁신적인 건강 기술)은 건강을 개선하고 영유아, 산모, 성인 사망률을 낮추는 데 필수적이다(SDG3). 건강 기술은 웨어러블 기기부터 복잡한 데이터베이스에 이르기까지 다양한 디지털 의료 기술을 포함한다. 

이 산업은 수백만 개의 센서 데이터를 활용해 보다 효율적으로 생명을 구하는 데 중점을 두고 있다. 건강 기술은 의사, 외과의, 응급 대응자, 그리고 24시간 의료를 제공하는 파견자들에게 중요한 정보를 제공하는 의료 사물 인터넷(Internet of Medical Things; IoMT)으로 설명될 수 있다. 

Deloitte 보고서에 따르면, IoMT 시장은 2022년까지 1,581억 달러의 가치를 가질 것으로 예상된다. 지역별로는 아시아-태평양에서 11억 달러에서 51억 달러, 북미에서 13억 달러에서 45억 달러, 유럽에서 12억 달러에서 44억 달러, 남미 및 중동, 아프리카에서는 각각 2억 달러에서 9억 달러로 성장할 것으로 예상된다.

IoMT 장치는 대응 시간을 단축하고 환자 결과를 개선하여 의료 산업에 필요한 변화를 가져오는 중요한 역할을 한다. 이러한 혁신은 환자의 치료 질을 향상시키는 동시에 비용 절감과 인력 효율성을 높여 의료 서비스에 필수적인 변화를 이끌어 낸다. 

RapidSOS에 따르면, 이러한 변화를 선도하는 여섯 가지 주요 건강 기술 혁신 중 하나는 스마트 워치 심전도(Smart watch EKGs)이다. Apple은 최근 Apple Watch용 의사 승인 심전도 앱을 출시했으며, FitBit과 Samsung도 이와 유사한 기술을 개발하고 있다. 

이러한 휴대용 심전도는 사람들에게 심혈관 건강에 대한 일상적인 통찰력을 제공하며, 특히 심방세동이 있는 사람들에게는 조기 감지 시스템으로 생명에 큰 영향을 미칠 수 있다.

두 번째로, 스마트 알약(Smart pills)을 예로 들 수 있다. 스마트 알약은 삼킬 수 있는 생체 인식 스캐너로, 내부에서 영상 촬영 및 스캐닝부터 약물 전달까지 다양한 의료 기능을 수행할 수 있습니다. 

이러한 비영구적인 섭취 센서는 심장 박동 조절기와 달리, 임무가 끝나면 체내를 통과해 배출된다. 이 장치는 의사와 연구자들에게 환자의 내부 체온, 국소 pH 등과 같은 중요한 정보를 제공하며, 궤양, 종양, 위장관 출혈과 같은 이상을 감지할 수 있다. 

이는 기존의 많은 대안보다 비용 효율적이고 덜 침습적인 방법이다. 궁극적으로 스마트 알약은 특정 조건에 따라 특정 부위에 정확하게 약물을 전달할 수 있게 될 것이다. 

이러한 스마트 알약은 소형 무선 통신의 발전을 기반으로 하며, Google, Medimetrics, Proteus Digital Health와 같은 회사들이 이를 선도하고 있다.

세 번째로, 원격 진료 및 모니터링(Remote medical consults and monitoring)이 있다. 전화나 다른 형태의 커뮤니케이션을 통해 원격으로 질병을 진단하는 원격 진료는 비교적 새로운 의학 분야로, 1차 진료의 방식에 큰 변화를 일으키고 있다. 

인터넷의 보급으로 의료 전문가들은 환자를 원격으로 진단하고 평가할 수 있는 역량이 크게 확대되었다. Zoom, Skype, EasyMeet과 같은 프로그램을 통해 의사들은 농촌이나 의료 서비스가 부족한 지역의 환자들과 원격으로 진료 일정을 잡을 수 있어, 필수적인 의료 서비스 접근성이 더욱 높아졌다. 

응급 상황에서는 원격 의료 회의를 통해 자원이 부족한 상황에서도 환자를 신속하게 진단하고 분류할 수 있다. 또한 환자에게 IoMT 센서를 장착하면, 의사가 원격으로도 생체 신호를 추적하여 더욱 효과적인 원격 진료가 가능해진다.

네 번째로, 착용형 생체 인식 센서(Wearable biometric sensors)가 있다. 착용형 센서는 단순히 걸음 수를 추적하는 것 이상의 기능을 한다. 생체 인식 센서는 스마트 의류에서부터 NFL 선수의 어깨 패드에 내장된 RFID 칩에 이르기까지 다양한 형태로 사용된다. 

이 하이테크 의류는 심박수, 감정 상태, 피트니스 목표, 수면 패턴 등을 추적할 수 있으며, 이는 단순한 소비자용 제품을 넘어, 의사나 응급 대응자에게 진단 및 회복을 돕는 귀중한 정보를 제공한다. 

이러한 데이터는 의사들이 기존의 건강 문제가 있는 환자들을 모니터링하거나 치료 계획을 최신 상태로 유지하는 데 사용할 수 있다.

다섯 번째로, 진단을 위한 AI와 딥 러닝(AI and deep learning for diagnosis)을 들 수 있다. AI는 전 세계 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있으며, 의학 분야에서도 예외가 아니다. 강력한 AI는 수백 년 간의 의료 데이터와 발견을 환자의 신체 지표와 비교하여 진단할 수 있다. 

숙련된 의사의 직관처럼 AI는 수백만 개의 데이터를 단 몇 초 만에 분석하며, 이미지를 기반으로 의료 진단을 내리는 측면에서 인간 전문가와 동등한 수준으로 평가받고 있다. 

이러한 의료 AI는 딥 러닝 알고리즘을 사용하며, 이는 시퀀싱된 인간 게놈이나 특정 유형의 암과 같은 방대한 데이터를 기반으로 학습하고 결과를 테스트한다. Lunit와 같은 스타트업들은 이러한 프로그램을 통해 의사들에게 혁신적인 질병 치료 방법을 제공하고 있다.

여섯 번째로, 병원 데이터 링크(Hospital data links)가 있다. 앞에 설명된 IoMT 장치는 의사와 응급 대응자들에게 그 어느 때보다 많은 데이터를 제공하고 있다. 현대의 스마트 병원들은 다양한 출처에서 데이터를 수집하여 보다 효과적이고 개인화된 치료를 제공한다. 

그러나 이러한 데이터를 대규모로 효율적으로 관리하고 제공하는 것이 과제이다. 이를 해결하기 위해 IoT 회사들은 911, 병원 및 기타 관련 기관들과 연결될 수 있는 API 통합 솔루션을 제공하여 이 격차를 메우고 있다. 

예를 들어, 환자가 착용한 EKG 센서가 부정맥을 감지하면, 이러한 데이터 링크는 즉시 병원에 알림을 보내고 사용자에게 도움을 요청할 수 있는 옵션을 제공하여 귀중한 정보를 함께 전달할 수 있다.

SDGs 9는 모든 사람이 저렴하고 공평하게 접근할 수 있도록 경제 개발과 인간의 복지를 지원하기 위해 지역 및 국경 간 인프라를 포함하여 양질의 안정적이며 지속 가능하고 회복성 있는 인프라를 개발하는 것이다. 

이런 관점에서 AI는 인간의 경제 전반에 중요하면서도 심대한 영향을 미쳐 인류가 지금까지 못 누렸던 변화를 주도하는 중심 역할을 할 것으로 기대된다. 

특히, AI는 경제적 발전에 기여할 뿐 아니라, 개개인의 욕구에 맞춤화된 개인화를 통하여 개인의 건강과 행복한 삶에도 기여할 디지털 혁신의 선두 주자가 될 수 있다. 

질병으로 인한 고통에서 벗어나 건강한 삶을 누릴 수 있는 사람들이 늘어날 것이다. 현재까지 인류는 정보나 경제적 격차로 인해 같은 사람으로 태어났음에도 너무나도 다른 수준의 삶을 살아왔다. 

물론 모든 사람들이 동일한 수준의 삶을 살아간다는 것을 기대할 수 없다. 그러나 최소한의 삶의 수준을 유지시키도록 하는 것은 지구라는 공간에서 살아 가는 사람들의 공통된 의무가 되어야 할 것이다. 

AI가 자본주의의 기본을 유지하면서도 경제적 관점에서 최소한의 삶을 공평히 누리는 역할을 할 수 있을 것이다. 그러나 전 호에서도 언급하였듯이, 중요한 것은 이를 다루는 사람들의 윤리적 개념이 제대로 학습되어야 한다는 것이다. 

AI로 무엇인가를 하기 전에 그것을 다루는 사람들의 학습이 올바로 되어야 AI 본연의 목표가 달성될 수 있을 것이다. 

중국 요순시대 순(舜) 임금이 큰 홍수가 났을 때, 최선을 다해 성공적인 치수(治水)로 막은 우(禹)를 크게 치하하는 과정에서 나온 사자성어, 성윤성공(成允成功)이 떠오른다. 진심을 다해 목표했던 일을 끝까지 완수한다는 뜻이다. 이 뜻을 AI 시대를 디자인하는 사람들이 꼭 마음에 새겼으면 좋겠다. 

참고문헌:
Deloitte. Medtech and the internet of medical things. Retrieved August 25, 2024 from https://www2.deloitte.com/xe/en/pages/life-sciences-and-healthcare/articles/medtech-internet-of-medical-things.html
Fountain, J. E. (1995). Enacting technology: An institutional perspective. Research Programs, John F. Kennedy School of Government, Harvard University, MA.
Fountain, J. E. (2001). Building the virtual state: Information technology and institutional change, Brookings Institution Press.
Kings Research (2014). Digital finance market size, share, growth & industry analysis. Retrieved August 25, 2024 from https://www.kingsresearch.com/digital-finance-market-553#:~:text=The%20global%20Digital%20Finance%20Market,13.05%25%20from%202024%20to%202031.
Mu, R., Haershan, M., & Wu, P. (2022). What organizational conditions, in combination, drive technology enactment in government-led smart city projects?. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121220.
Nahar, S. (2024). Modeling the effects of artificial intelligence (AI)-based innovation on sustainable development goals (SDGs): Applying a system dynamics perspective in a cross-country setting. Technological Forecasting and Social Change, 201, 123203. (이 논문에서 인용된 연구자들의 인용은 생략되었으므로 원문 참조하세요)
RapidSOS. 6 health tech innovations that are changing healthcare. Retrieved August 25, 2024 from https://rapidsos.com/health-tech-innovations/#:~:text=AI%20and%20deep%20learning%20for,patient%2C%20and%20form%20a%20diagnosis.
Scott, W. R. (1995). Institutions and organizations. Thousand Oaks, CA: Sage.

● 세종대학교 경영학과 교수
● 세종대학교 탄소중립ESG연구소 소장
● 세종대학교 대학원 경영학과 ESG경영전공 Founder(2020)/코디네이터
● 세종대학교 공공정책대학원 시니어산업학과 석사과정 Founder(2020)
● 세종대학교 산업대학원 마케팅학과 Founder(2007)(현, 유통산업학과)
● 세종대학교 경영전문대학원 프랜차이즈석사과정 Founder(2006)
● 세종사이버대학교 경영학과 Founder(2005)
● (사)한국프랜차이즈경영학회 회장
● SDX재단 교육연구원 자문단장
● ㈜ESG_BB 자문교수
● 논문과 통계 research and statistics professor 유튜브 채널 운영자