미국 AI 전략은 국가 안보, 경제 경쟁력, 사회적 위험을 다루면서 Artificial intelligence 연구, 개발, 배포를 진전시키기 위한 연방 정책, 행정 명령, 전략적 계획의 조정된 집합을 의미한다. 이 전략은 여러 대통령 행정부를 거치며 연구 투자에서 규제 및 국제 협력으로 우선순위가 이동함에 따라 진화해 왔다.
초기 기반
AI 연구에 대한 연방 차원의 관여는 공식 전략보다 앞선다. 국방 고등 연구 계획국(DARPA)은 1960년대와 1970년대에 Machine learning 및 Neural network 연구를 포함한 초기 Perceptron 및 Backpropagation 연구를 MIT CSAIL 및 Stanford AI Lab과 같은 기관에 자금을 지원했다. 국립 과학 재단(NSF)은 1980년대와 1990년대를 통해 Deep learning의 기초 연구를 지원했으며, 여기에는 University of Toronto의 Geoffrey Hinton과 bell-labs의 Yann LeCun과 같은 연구자들에 대한 지원금이 포함되었다.
2016년, 오바마 행정부는 최초의 포괄적인 연방 AI 보고서인 "인공지능의 미래 준비"를 발표하여 여러 분야에 걸친 기회와 위험을 개괄했다. 그 뒤로 국가 전략 컴퓨팅 계획과 국가 과학 기술 위원회 산하 AI 선정 위원회가 설립되었다.
미국 AI 이니셔티브
2019년 2월, 도널드 트럼프 대통령은 "인공지능 분야 미국 리더십 유지"라는 제목의 행정 명령 13859호에 서명하여 미국 AI 이니셔티브를 시작했다. 이 명령은 연방 기관들이 AI 연구 개발을 우선시하고, 연방 데이터 및 컴퓨팅 자원에 대한 접근을 확대하며, AI 표준을 수립하도록 지시했다. 이 이니셔티브는 2020 회계 연도에 비국방 AI 연구 자금으로 12억 달러를 배정했으며, 이는 전년 대비 14% 증가한 수치였다.
백악관 과학 기술 정책 사무소(OSTP)와 국립 과학 재단(NSF)이 실행을 담당했다. NSF는 2020년에 Carnegie Mellon University, MIT CSAIL, Stanford AI Lab을 포함한 7개 대학에 각각 2천만 달러를 지원하는 국가 AI 연구소 프로그램을 설립했다. 이 이니셔티브는 또한 연방 AI 활동을 조정하기 위한 미국 AI 이니셔티브의 AI.gov 포털을 만들었다.
안전하고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI에 관한 행정 명령
2023년 10월, 조 바이든 대통령은 "인공지능의 안전하고 안전하며 신뢰할 수 있는 개발과 사용"이라는 행정 명령 14110호를 발표했다. 이 명령은 위험 관리와 규제 감독으로의 전환을 나타냈다. 이는 대규모 AI 모델 개발자들이 공개 출시 전에, 특히 국가 안보, 공중 보건 또는 경제 안보에 위험을 초래할 수 있는 모델에 대해 안전 테스트 결과를 연방 정부와 공유하도록 요구했다.
이 명령은 국립 표준 기술 연구소(NIST)가 2023년 1월에 발표된 AI 위험 관리 프레임워크를 개발하도록 지시했다. 또한 2024년 2월에 NIST 내에 미국 AI 안전 연구소를 설립했으며, 첫 해 예산은 1천만 달러였다. 이 연구소는 Large language model 및 기타 고급 시스템을 위한 테스트 프로토콜을 개발하는 임무를 맡았다.
이 명령은 또한 연방 기관들이 에너지 그리드, 수도 시스템, 의료 네트워크를 포함한 중요 인프라에서 AI 관련 위험을 평가하도록 의무화했다. 국토 안보부는 2024년 말까지 중요 분야에서 AI 사용에 대한 지침을 발표하도록 요구받았다.
국가 안보 및 국방 응용
국방부(DoD)는 미국 AI 전략의 주요 동인이었다. 2018년, 국방부는 군사 작전 전반에 걸친 AI 채택 가속화를 강조한 AI 전략을 발표했다. 합동 AI 센터(JAIC)는 2018년에 5년간 17억 달러의 초기 예산으로 설립되었다. 2022년, JAIC는 AI, 데이터, 디지털 전환 노력을 통합한 최고 디지털 및 AI 사무소(CDAO)로 재편되었다.
국방부의 AI 투자는 감시를 위한 Computer vision, 정보 분석을 위한 Natural language processing, 물류를 위한 자율 주행 차량과 같은 분야에 집중되었다. 국방 혁신 부서는 안전 연구를 위해 OpenAI 및 Anthropic과 같은 기업과 협력했지만, 특정 계약은 기밀로 유지된다.
2023년, 국방부는 2025년까지 부서 전반에 걸쳐 AI를 확장하기 위한 목표를 설정한 데이터, 분석 및 AI 채택 전략을 발표했다. 이 전략은 알고리즘 개선보다 고품질 훈련 데이터의 필요성을 강조하는 "데이터 중심" 접근 방식을 요구했다.
국제 협력과 경쟁
미국 AI 전략은 중요한 국제적 차원을 포함한다. 2021년, 미국과 유럽 연합은 AI 표준 및 위험 평가에 관한 작업 그룹을 설립한 무역 및 기술 위원회(TTC)를 출범시켰다. 미국은 또한 2020년에 15개 창립 회원국으로 시작된 국제 이니셔티브인 글로벌 AI 파트너십(GPAI)에 합류했다.
2023년, 미국과 영국은 AI 안전 연구에 대한 협력 약속을 포함한 대서양 선언에 서명했다. 미국은 또한 2023년 11월 AI 안전 정상 회의에서 블레츨리 선언에 참여했으며, 이는 28개국이 서명하고 최첨단 AI 위험에 대한 국제 협력을 촉구했다.
중국과의 경쟁은 중심 주제였다. 미국은 2022년 10월부터 NVIDIA A100 및 H100 프로세서를 포함한 고급 반도체 칩에 대한 수출 통제를 중국에 부과해 왔다. 이러한 통제는 2023년 10월에 더 고급 칩과 제조 장비를 포함하도록 확대되었다. 이 전략에는 또한 애리조나와 오하이오의 TSMC 및 Intel 시설을 포함한 국내 반도체 제조에 520억 달러의 보조금을 배정한 2022년 CHIPS 및 과학 법이 포함된다.
연방 연구 개발 프로그램
국가 AI 연구소 프로그램은 크게 확장되었다. 2024년 현재, NSF는 전국에 25개의 연구소에 자금을 지원했으며, 총 연방 투자는 5억 달러를 초과한다. 각 연구소는 과학을 위한 AI, 교육을 위한 AI, 농업을 위한 AI와 같은 특정 분야에 중점을 둔다. 연구소는 산업계 및 비영리 단체와 파트너십을 맺어야 하며, 비연방 자금원으로부터의 매칭 자금이 요구된다.
에너지부(DOE)는 또한 과학적 발견을 위한 AI에 막대한 투자를 해 왔다. 2023년, DOE는 재료 과학 및 기후 모델링을 위한 Machine learning에 중점을 둔 국가 연구소의 AI 연구에 1억 달러의 자금을 발표했다. DOE의 아르곤 국립 연구소와 오크 리지 국립 연구소는 AI 워크로드를 위해 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 일부를 배치했으며, 여기에는 2024년 6월에 1.02 엑사플롭스를 달성한 아르곤의 오로라 시스템이 포함된다.
국립 보건원(NIH)은 의료 영상 및 약물 발견 분야의 AI 연구에 자금을 지원해 왔다. 2023년, NIH는 전자 건강 기록에서 질병 결과를 예측하기 위해 Deep learning을 사용하는 프로젝트를 포함하여 AI 기반 건강 연구에 1억 3천만 달러의 지원금을 발표했다.
규제 및 윤리적 고려 사항
미국은 포괄적인 연방 법률보다는 분야별 접근 방식으로 AI 규제를 채택해 왔다. 연방 거래 위원회(FTC)는 신용 결정의 알고리즘 편향과 같은 AI 관련 피해를 해결하기 위해 기존 소비자 보호 법률을 사용해 왔다. 평등 고용 기회 위원회(EEOC)는 2022년에 고용에서의 AI 사용에 대한 지침을 발표하여 자동화된 시스템이 차별 금지 법률을 위반할 수 있다고 경고했다.
백악관은 2022년 10월에 AI 권리 장전 청사진을 발표했으며, 이는 안전하고 효과적인 시스템, 알고리즘 차별 보호, 데이터 프라이버시, 통지 및 설명, 인간적 대안의 다섯 가지 원칙을 개괄했다. 법적 구속력은 없지만, 청사진은 연방 조달 및 기관 지침에 영향을 미쳤다.
관리 예산처(OMB)는 2023년 11월에 연방 기관들이 AI 거버넌스 책임자를 지정하고 AI 시스템에 대한 영향 평가를 실시하도록 요구하는 초안 각서를 발표했다. 최종 각서는 2024년에 발표될 예정이었으며, 실행 기한은 2025년까지 연장되었다.
주 및 지방 이니셔티브
연방 전략이 중심이지만, 많은 주들이 자체 AI 정책을 개발해 왔다. 캘리포니아, 뉴욕, 텍사스는 AI 기반 고용 및 신용 결정에서 투명성을 요구하는 법률을 통과시켰다. 2023년, 캘리포니아는 기업이 중대한 결정을 내릴 때 AI를 사용하는 경우 이를 공개하도록 요구하는 SB 313을 제정했다. 뉴욕시의 지방 법률 144는 2023년 1월부터 시행되어 자동화된 고용 결정 도구에 대한 연례 편향 감사를 의무화했다.
이러한 주 차원의 노력은 때때로 연방 지침과 충돌하여 규제의 파편화를 초래한다. 주 입법 회의(NCSL)는 2023년에 45개 주가 AI 관련 법안을 도입했고 17개 주가 법률을 제정했다고 보고했다.
미래 방향과 과제
미국 AI 전략은 계속 진화하고 있다. 2024년 후반, 바이든 행정부는 연구자들에게 고급 컴퓨팅 자원에 대한 접근을 제공하기 위한 국가 AI 연구 클라우드를 제안했다. 5년간 약 100억 달러의 비용이 들 것으로 추산되는 이 제안은 GPU 클러스터와 대규모 Training data에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 한다.
주요 과제로는 규제 프레임워크를 앞지르는 경우가 많은 Generative AI 개발의 빠른 속도가 있다. 오픈 소스 모델의 등장은 모델이 물리적 제한 없이 복사되고 배포될 수 있기 때문에 수출 통제를 복잡하게 만들었다. 또한, 연방 정부는 AI 인재 부족에 직면해 있으며, 인사 관리처는 2024년 현재 연방 직원의 0.1%만이 AI 관련 기술을 보유하고 있다고 보고했다.
이 전략은 또한 정치적 불확실성에 직면해 있다. 2024년 대통령 선거는 일부 후보들이 특정 AI 개발에 대한 유예를 제안하고 다른 후보들은 규제 완화를 주장함에 따라 AI 정책에 중대한 변화를 초래할 수 있다. 2024년 후반 현재, 포괄적인 연방 AI 법률은 통과되지 않았으며, 이 전략은 주로 행정 명령과 기관 조치에 의존하고 있다.
결론
미국 AI 전략은 혁신, 안보, 사회적 보호 사이의 균형을 맞추기 위한 복잡한 다기관 노력을 나타낸다. 초기 연구 투자에서 최근 행정 명령에 이르기까지, 이 전략은 경쟁력에 대한 초점에서 강력한 위험 관리를 포함하는 방향으로 전환되었다. 이러한 정책의 효과는 지속적인 자금 지원, 국제 협력, 그리고 빠르게 진화하는 AI 역량에 적응하는 능력에 달려 있을 것이다.