A Study on Major Issues of Artificial Intelligence Using Keyword Analysis of Papers: Focusing on KCI Journals in the Field of Social Science

논문 키워드 분석을 통한 인공지능의 주요 이슈에 관한 고찰 : 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 중심으로

Abstract

Today, artificial intelligence (AI) has emerged as a key driver of national competitiveness, but it is also causing unexpected side effects in society. This study intends to examine major social issues by collecting papers on AI targeting KCI journals in the field of social science. Therefore, we conducted keyword analysis of papers from 2016 to 2020. As a result of the analysis, the keywords for 'robot' and 'education' appeared the most, and the top six clusters (issues) were derived through the keyword network. The main issues are as follows: the background and/or basic concept of AI, AI education, side effects of AI, legal issues of AI-based creations, intention to use AI products/services, and AI ethics. The results of this study can be used to expand the discussion on the social aspects of AI and to find policy directions at the national level.

오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.

Ⅰ. 서론

우리나라에서 인공지능(Ariiiicial Intelligence)에 대한 논의는 44 산업혁명'이란 개념이 등장하면서 보다 본격화되었으며, 2016년 3월에 개최된 이세돌과 알파고(AlphaGo)의 대국은 사람들에게 인공지능에 대한 인식을 크게 확산하는 계기가 되었다[1]. 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(이세돌과의 대국에서 승리한 버전은 '알파고 리')는 알파고 마스터' 알파고 제로'로 발전하였고, 2018년 12월에 바둑, 체스 등의 보드게임에 적용할 수 있는 범용 인공지능인 '알파 제로'를 발표하기도 하였다[2]. 이와 같이 오늘날 인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있으며, [그림 1]에서 구글 트렌드를 통해 살펴봤을 때에도 선언적으로 언급된 '4차 산업혁명'과 비교하여 '인공지능'에 대한 관심도가 전 세계적으로 훨씬 높게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

그림 1. 관심도 변화(2016-2020년, 전 세계 기준)

실제로, 인공지능 기술은 신용평가, 은행대출, 구인구직 등에서 인간의 판단을 대체하고 있고, GPS 내비게이션, 이메일 스팸 필터, 언어 번역, 도서/음악 추천, 컴퓨터 바이러스 탐지, 에너지 사용 최적화 등 우리의 생활 전반에 걸쳐 널리 확산되어 있다[3]. 인공지능은 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 과학기술로서 과거 산업화 과정에서 기계가 인간의 육체적 노동을 대체하였다면 향후 인공지능이 인간의 지적 능력을 대체하는 수준까지 발전할 것으로 예측되고 있다[4]. 즉, 인공지능 기술은 운송과 금융, 농업, 과학, 의료, 공공행정, 증강/가상현실 등 거의 전 산업에 도입 및 적용되어, 생산성·효율성 증가, 복잡한 문제해결 등 새로운 가치를 창출하고 있다[5]. 따라서 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상함에 따라, 미국, 중국 등에서는 인공지능 기술의 주도권 확보를 위해 국가 차원에서 투자와 지원을 적극 확대하고 있다.

하지만 인공지능 기술의 발전은 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 2015년에 구글 포토의 인공지능이 흑인 여성을 '고릴라'로 인식하기도 하였으며, 2016년에 마이크로소프트의 인공지능 챗봇인 테이(Tay)'는 인종차별 발언으로 인해 16시간 만에 서비스를 중단하기도 하였다[1]. 2018년에 아마존의 인공지능 기반 채용 시스템은 개발자, 기술자 직군에 남성만을 추천하는 문제가 발생하였으며, 2019년에 아마존의 '알렉사' 구글의 '구글 어시스턴트', 애플의 `시리' 등 인공지능 스피커에서 수집된 음성 정보를 제3의 외부업체가 청취하는 것으로 밝혀져 큰 논란이 되었다[6]. 또한 딥페이크 기술을 활용한 가짜 동영상이나 편집물자율주행자동차의 안전성 문제, 킬러(killer) 드론, 자율살상무기 개발, 군인을 대체할 수 있는 군사 로봇 등도많은 사회적 이슈로 등장하고 있다. 이처럼 인공지능시스템의 오용과 남용, 잘못된 설계 등으로 인한 피해는 그 파급효과가 매우 크기 때문에, 기술적 측면뿐만 아니라 사회적 측면에서도 다양한 이슈에 대한 논의와 함께 이를 해결하기 위해 적절한 방안을 마련해야 할 것이다[7].

그러므로 본 연구는 논문 키워드 분석을 통해 인공지능의 주요 이슈에 대해 살펴보고자 한다. 사회과학 분야(복합학 분야도 포함)의 KCI 등재학술지를 대상으로 2016년부터 2020년까지 논문의 제목에서 인공지능' 을 언급하고 있는 논문을 검색하여 수집하였다. 이를 통해 사회과학 분야의 논문 키워드를 분석하여 사회과학 분야의 논문에서 주로 다루고 있는 키워드(트렌드) 를 도출하고, 시사점을 제안하고자 한다. 즉, 본 연구는 다음과 같이 연구 질문을 제시할 수 있다. 인공지능과 관련하여 우리나라 사회과학 분야의 논문에서 다루는 트렌드를 바탕으로 사회적 측면의 주요 이슈(쟁점)가무엇인지 파악하는 것이다. 본 연구의 결과를 기반으로 앞으로 인공지능과 관련된 정책적 방향을 모색해보고자한다.

Ⅱ. 연구 배경

세계 각국은 인공지능 기술의 주도권 확보를 위한 경쟁과 함께, 인공지능으로 인한 부작용이나 잠재적 피해 등에 대비하여 사회적 측면에서도 많은 노력을 기울이고 있다.

2019년 5월, OECD 회원국을 포함한 42개 국가는 인공지능 시스템을 보다 안전하고 공정하며 신뢰할 수있는 방식으로 설계하는데 동의하는 '인공지능에 관한 OECD 원칙(OECD Principles on Artificial Intelligence)'에 서명하였다[8]. OECD는 인공지능이 우리가 생활하고 일하는 방식을 혁신하고 사회경제적으로 엄청난 혜택을 제공하고 있지만, 불안과 윤리적문제도 일으킴에 따라 사람들이 신뢰할 수 있는 인공지능을 중요하게 강조하였다. EU 집행위원회에서도2019년 4월에 '신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 윤리 지침(Ethics Guidelines for Trustworthy AI), 그리고 2020년 2월에 인공지능의 활용 촉진 및 인공지능과 관련된 위험을 해결하기 위한 프레임워크를 제시하는'인공지능 백서'를 발표하였다[9][10]. 2021년 4월에는 세계 최초로 인공지능 법안(Artificial Intelligence Act)'를 발표하여, 인공지능과 관련된 위험 수준별로 규제 방안을 제안하기도 하였다[11].

미국, 독일, 프랑스, 중국, 일본 등의 경우 인공지능기술과 관련된 위험과 부작용을 인식하고, 이를 예방하기 위한 활동을 강화하고 있다. 미국은 2019년부터 인공지능 사용을 규제하는 법안을 도입하고 있으며, 구글이나 마이크로소프트 등의 주요 기업을 중심으로 자율적으로 인공지능 개발 원칙을 수립하고 있다[1]. 독일은 인공지능 시스템을 5가지 단계로 나누어 규제하는 방안을 마련하고 있으며, 프랑스는 대통령 주도 아래 인공지능 관련 규정을 개정하고 윤리위원회를 설립하였다[12]. 또한 중국은 2020년 8월에 인공지능 산업의 건전하고 지속적인 발전을 위해 '국가 차세대 인공지능표준체계 구축 지침'을 발표하였고, 일본도 2020년 7월에 사회·경제·윤리·법적 과제와 관련하여 인공지능 활용 가이드라인'을 제시하였다[1]. 따라서 세계 각국은 인공지능의 책임 있는 사용을 강조하는 인공지능 정책을 마려 및 추진 중에 있다

우리나라도 2019년 12월에 인공지능 국가전략'을 발표하며, 인프라 확충부터 역기능 방지 및 인공지능윤리 마련까지 다양한 추진과제를 제시하였다. 이를 통해 인공지능 생태계 구축, 인공지능 활용 활성화, 사람중심의 인공지능 구현을 강조하였다[4]. 그리고 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 기술의 오남용, 알고리즘에 의한 차별, 프라이버시 침해 등 인공지능 윤리 이슈가 제기됨에 따라, 2020년 12월에 인공지능(AI) 윤리기준'을 마련하였다[6]. 인공지능 윤리기준에서 인간성을 위한 인공지능(AI for Humanity)'을 위해 인공지능 개발에서 활용에 이르는 전 과정에서 고려해야 할3 대 기본원칙(인간 존엄성 원칙, 사회의 공공선 원칙, 기술의 합목적성 원칙)을 제시하였다. 또한 2021년 5월에 누구나 신뢰할 수 있는 인공지능, 모두가 누릴 수있는 인공지능 구현을 위해 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략(안)'을 발표하였다[13]. 이 외에도 금융위원회는 2021년 7월에 금융권의 인공지능 활용을 활성화하고 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰를 제고하기위해 '금융분야 인공지능(AI) 가이드라인'을 마련하였고 [14], 본 가이드라인을 통해 금융산업의 책임성을 강조 하였다.

이처럼 신뢰 가능한 인공지능 구현은 인공지능을 안전하게 활용·확산할 수 있는 기반이 되기 때문에, 인공지능 강국을 실현하기 위한 대전제가 될 것이다 하지만 아직까지 인공지능에 관한 연구들은 인공지능으로 인한 변화나 제품/서비스에 인공지능을 활용한 사례를 다루고 있었다[15-17]. 예를 들어, 인공지능이 고용시장과 직업에 미칠 수 있는 변화를 설명하거나[15], 헬스케어산업에서 인공지능의 활용 동향을 제시하기도 하였다[16]. 최근 인공지능과 관련된 분쟁과 책임, 법/제도, 윤리 등의 대응 방안에 대해서도 점차 다루고 있지만[18-20], 향후 인공지능으로 인해 발생 가능한 사회적 쟁점에 대해 지속적으로 논의해나가야 것이다[1]. 이에 따라, 인공지능과 관련된 사회과학 분야의 많은 연구들이 다루고 있는 주제를 면밀하게 살펴볼 필요가 있으며, 이를 바탕으로 사회적 측면의 보다 다양한 이슈를 논의할 수 있는 장을 마련해야 할 것이다.

Ⅲ. 연구 방법

본 연구는 인공지능과 관련하여 사회적 측면에서 어떤 이슈를 주로 다루고 있는지 도출하기 위해 논문 키워드 분석을 수행하였다. 이를 위해 국내 사회과학 및 복합학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 선정하였고, 한국학술지인용색인(www.kci.go.kr)을 활용하여 논문을 수집하였다. 본 연구에서 사회과학 분야 외에 복합학 분야까지 포함한 이유는 복합학 분야의 경우 여러 학문 분야에 걸친(multidisciplinary) 또는 학제 간 (interdisciplinary) 학문 분야로, 점점 다양화되고 복합한 현실 문제를 다루기 위해서는 특정 학문 분야의 경계를 넘어 다른 분야까지 아우르는 접근이 요구되기 때문이다. 즉, 오늘날 과학기술이 우리 삶에 밀접하게 관련됨에 따라, 과학기술과 관련된 다양한 이슈에 대해 복합학 분야와 같이 다각적인 관점에서 사고하고 검토 및 접근하는 것이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 따라서 사회과학 분야와 함께 복합학 분야에 해당하는 논문의 제목에서 인공지능'이란 키워드를 언급하고 있는 논문을 검색하였다.

[그림 2]를 살펴보면 2011년부터 2020년까지 사회과학 및 복합학 분야에서 '인공지능'을 논문의 제목에언급한 국내 논문 수를 제시하고 있다.

그림 2. 사회과학 및 복합학 분야의 논문 수(단위: 개)

[그림 2]에서 2015년까지 사회과학 및 복합학 분야에서 인공지능과 관련된 논문이 거의 존재하지 않았으며, 2016년 이후 꾸준하게 증가하고 있음을 확인할 수 있다. 이는 아마 2016년을 기점으로 전 세계적으로 '4 차 산업혁명'에 대한 많은 논의가 이루어지기 시작하였고, 우리나라에서 이세돌과 알파고의 대국 이후 인공지능에 대한 관심이 크게 증가하였기 때문으로 판단된다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 사회과학 및 복합학 분야의 논문에 대해 저자가 직접 작성한 키워드를 수집·확보하였다.

다음으로, 키워드 분석을 위해 불필요한 키워드를 삭제하고 동일한 의미를 가진 키워드를 통합하는 등 [표 1]과 같이 키워드를 정제하였다. 예를 들어, 논문 수집을 위해 검색어로 사용한 인공지능'은 논문에서 키워드로 등장할 확률도 높기 때문에, 키워드 분석 시 제외하였다. 반면, 인공지능'이란 키워드 자체는 삭제하였으나, 인공지능 스피커' 강한 인공지능', '약한 인공지능' 등과 같이 다른 키워드와 결합하여 새로운 의미를 가지는 경우에는 인공지능'이란 표현을 삭제하지 않고 함께 분석에 포함하였다.

표 1. 키워드 정제 과정(예시)

그리고 인공지능 윤리', 인공지능 윤리 기준' 등은 '윤리'라는 키워드로 통합하였으며, 인공지능 교육' `인공지능 교육과정' '교육 프로그램* 등은 교육'이란 키워드로 통합하였다. 참고로, '교육'과 관련된 키워드 중에서 '소프트웨어 교육'이나 초등 교육' 영어 교육' 등처럼 일반적인 인공지능 교육과 구분되는 의미로 사용된 키워드는 별도의 키워드로 구성하였다. 이와 같은 논문의 키워드 정제 과정에서 논문에 키워드가 없거나 키워드에 오류 존재, 한문으로 작성된 키워드 등은 분석 대상에서 제외하였다. 따라서 본 연구는 [표 2]와 같이 2016년부터 2020년까지 전체 631개의 논문을 대상으로 키워드 분석을 실시하였다.

표 2. 키워드 분석에 활용한 논문의 분포(단위: 개)

키워드 분석 과정에서 키워드는 네트워크 노드(node)로 간주하였고, 한 논문에서의 키워드들 간에관계(tie)가 있는 것으로 가정하였다. Knowledge Matrix Plus 0.80을 활용하여 노드들의 1-mode 네트워크 행렬을 생성하였으며, Gephi 0.9.2를 활용하여 네트워크 행렬을 도식화하고 군집(클러스터)을 도출하였다[21]. 네트워크 도식화를 위해 Gephi 0.9.2에서 중심성(centrality)을 계산한 후, 다양한 도식화 알고리즘 중에서 ForceAtlas2를 활용하였다. 즉, 키워드 네트워크에서 노드 크기는 해당 노드의 연결 중심성 (degree centrality)에 비례함을 확인할 수 있다. 또한 노드들의 군집화를 위해 모듈성(modularity)을 계산하였으며[22], 본 연구에서는 상위 6개의 군집을 도출하여 제시하였다.

IV 논문 키워드 분석

먼저, 사회과학 및 복합학 분야를 모두 포함한 전체논문을 대상으로 키워드의 빈도를 살펴보면 [표 3]과 같다. 로봇' 및 '교육' 키워드의 빈도가61개로 가장 많이 나타났는데, 이는 인공지능과 관련하여 '로봇'에 대한 다양한 이슈를 논의하고 있다는 점과 인공지능 시대에서 '교육' 역시 매우 중요한 이슈임을 확인할 수 있었다. 그 다음으로, 4차 산업혁명' '알고리즘', '윤리' `책임' '머신러닝', '빅데이터', '저작권', '딥러닝' 등의 키워드 순으로 나타났다. '윤리'와 책임'과 같은 키워드 가상위 빈도를 차지하여, 인공지능의 사회적 측면이나 책임소재와 관련해서도 중요하게 다룬다고 볼 수 있다.

[표 3]에서 제시한 키워드의 빈도, 연결 중심성을 바탕으로, 키워드 네트워크를 도식화하면 [그림 3]과 같이 나타낼 수 있다. 한 노드(node)의 관계(tie) 수가 30 이상인 노드만 표시하였으며, 노드의 크기는 해당 노드의 연결 중심성에 비례하도록 설정하였다.

표 3. 전체 논문의 키워드 순위(상위 25개)

그림 3. 전체 논문의 키워드 네트워크

[그림 3]의 키워드 네트워크에서 상위 6개의 군집(클러스터)을 도출하였으며, 각각에 대해 다른 색깔로 표시하였다. 첫 번째 군집은 `로봇' 4차 산업혁명', 책임' '인격', 자율주행자동차, '강한 인공지능, 약한 인공지능', 주체', 인간' 등과 같은 키워드를 포함하고 있어, 인공지능의 등장 배경과 기본적인 개념에 대한 설명을 다루고 있었다. 두 번째 군집은 교육', 학습', '융합', `인 식', 인공지능 기술', 소프트웨어 교육 등과 같은 키워드를 포함하고 있어, 인공지능에 대한 교육 이슈를 강조하고 있음을 확인할 수 있었다. 세 번째 군집은 알고리즘', 빅데이터' 규제', 자동화' 보호' 편향성' 등의 키워드를 포함하고 있어, 인공지능의 활용과 관련된 측면을 다루고 있었다. 특히, 데이터를 활용하는 과정에서 알고리즘의 편향성이나 개인정보보호 등에 대한 이슈를 제시하고 있었다.

또한 네 번째 군집은 '머신러닝', 저작권', '딥러닝', 창작물', 저작자', '지식재산권 등과 같은 키워드를 포함하고 있어, 인공지능(머신러닝 또는 딥러닝) 기반 창작물에 대한 법적 이슈를 다루고 있었다. 다섯 번째 군집은 인공지능 스피커', 상호작용', 서비스', '이용의도' '기술수용' 등과 같은 키워드를 포함하고 있어, 인공지능 관련 제품이나 서비스에 대한 이용의도를 다루고 있었다. 마지막으로, 여섯 번째 군집은 '윤리' '위험' 법률 행위자', 정책 등과 관련된 키워드를 포함하고 있 어, 인공지능의 윤리 이슈나 인공지능의 위험에 대응하여 정책적 측면을 강조하고 있었다.

참고로, 사회과학 분야의 논문에 한정(복합학 분야제외)하여 키워드를 추가적으로 살펴봤을 때 [표 4]와 같다. `로 키워드의 빈도가 52개로 가장 많았으며, 그 다음으로 '4차 산업혁명' '교육' 책임' 알고리즘', 윤리' '빅데이터', '머신러닝', 저작권', '인격' '창작물' 등과 같은 키워드 순으로 나타났다. 전체(사회과학 및 복합학 분야) 논문의 키워드와 비교했을 때 사회과학 분야 논문의 키워드 순위에서 일부 차이는 존재하나, 거의 비슷하게 나타남을 확인할 수 있다.

표 4. 사회과학 분야 논문의 키워드 순위(상위 15개)

그리고 사회과학 분야 논문을 대상으로 [그림 4]와같이 키워드 네트워크를 도식화하였다. [그림 3]에서 설정한 방법과 같이 [그림 4]에서 키워드 네트워크를 제시하였으며, 상위 6개의 군집에 대해 다른 색깔로 표시하였다. [그림 4]를 살펴봤을 때 앞에서 언급한 전체 논문을 대상으로 도출한 군집과 큰 차이가 없어, 세부적인 설명은 생략하기로 한다.

그림 4. 사회과학 분야 논문의 키워드 네트워크

V. 결론 및 시사점

본 연구는 2016년부터 2020년까지 사회과학 분야(복합학 분야도 포함)의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문 키워드 분석을 통해 주로 어떤이슈를 다루고 있는지 살펴보았다. 분석 결과를 바탕으로 사회과학 분야에서 논의되고 있는 주요 이슈를 전반적으로 파악할 수 있었고, 결론 및 시사점을 제시하면 다음과 같다.

먼저, 인공지능과 관련된 사회적 측면의 논문 수는 2015년까지 거의 존재하지 않다가 2016년 이후 꾸준하게 증가하고 있었다. '4차 산업혁명'이나 '알파고'와 같은 이슈가 단지 기술적 측면만 아니라, 사회적 측면에서 인공지능에 대한 관심을 크게 촉발하는 계기가 되었다고 볼수 있다. 인공지능에 관한 논문의 주요 키워드를 살펴보면 '로봇'이나 '교육' '4차 산업혁명', 알고리즘', 윤리', 책임', '머신러닝', '빅데이터' 등과 같은 키워드가 상위 빈도를 차지하는 것을 확인할 수 있다. '로봇'과 '교육'의 빈도가 가장 많이 나타나는데, 로봇'의경우 인공지능 로봇'이나 지능형 로봇 등과 관련된 법적·윤리적 현안과 과제를 다루거나 로봇의 원칙 등을 언급하기도 하였다. 그리고 교육'의 경우 인공지능 시대에 대비한 교육 방향이나 교육 혁신을 위해 인공지능을 어떻게 활용할 것인지 제시하기도 하였다. 이처럼 앞으로 인공지능은 우리의 삶에 많은 변화를 초래할 수 있기 때문에, 인공지능 시대에 대응하기 위해 사회적 측면에서 많은 논의가 이루어지고 있었다.

본 연구에서는 키워드 네트워크의 모듈성 계산을 통해 군집을 도출하였으며, 상위 6개의 군집을 중심으로 주요 이슈를 제시하고자 한다. 첫 번째 군집은 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념을 다루고 있었다. 특히, '4차 산업혁명'은 과거보다 인공지능을 크게 강조하는 계기가 되었으며, 인간'과 비교하여 인공지능이 인격'을 가지거나 자율적인 '주체'가 될 수 있는지 등에대해 논의하였다. 그리고 강한 인공지능 또는 '약한 인공지능'과 같이 인공지능의 개념 차이를 설명하거나 '자율주행자동차'로 인해 발생할 수 있는 사고나 책임 등사회적 측면에서 인공지능의 전반적 이슈를 언급하였 다. 이를 통해 인공지능으로 인한 사회적 변화와 함께 인간과 인공지능의 역할을 지속적으로 논의할 필요가 있음을 확인할 수 있었다. 두 번째 군집은 인공지능 시대에서 교육을 중요하게 강조하고 있었다. '인공지능 기술'과 '융합 기술' 등에 대한 인식을 통해 인공지능 교육과정(프로그램)의 개발 방안을 고찰하고 있으며, 일반적인 교육 외에도 소프트웨어 교육과 초등 교육, 중등 교육, 수학 교육 등과 같이 다양한 측면에서 미래 교육방향을 이슈로 제시하였다. 이는 인공지능 시대에 대응하여 교육이 매우 중요하지만 현재 교육 방식이 적합하지 않다는 점을 지적함으로써 인공지능 교육에 대한 세부적인 방안 마련이 시급하다고 볼 수 있다. 세 번째 군집은 인공지능을 활용하는 과정에서 알고리즘의 편향성과 개인정보보호 등의 이슈를 다루고 있었다. 즉, '인공지능 알고리즘', '자동화' 등으로 인해 발생할 수 있는 부작용이나 피해를 설명하고 있으며, 이를 해결하기 위해 편향되지 않은 데이터를 확보하거나 프라이버시 보호를 위한 규제가 필요함을 설명하였다. 향후 인공지능으로 인해 발생 가능한 다양한 상황을 예측하고, 사전에 논의해보는 것이 요구된다.

네 번째 군집은 인공지능 기반 창작물에 대한 법적이슈를 다루고 있었다. 머신러닝이나 딥러닝 등 인공지능을 통해 생성한 창작물의 저작자'는 누구이며, '저작권'과 '지식재산권' 등에 대해 논의하였다. 이는 인공지능이 확산되었을 때 매우 중요한 이슈가 될수 있으므로, 인공지능과 관련된 법/제도에 대해 다양한 연구들이 수행되어야 할 것이다. 다섯 번째 군집은 '인공지능스피커'나 '인공지능 비서', 인공지능 헬스케어' 등과 같은 인공지능 기반의 제품이나 서비스에 대한 기술수용, 이용(구매)의도 등을 다루고 있었다. 이를 통해 사용자의 인식과 특성, 이용의도에 미치는 영향 등에 대해 살펴보았으며, 제품(서비스) 개발 시 참고할 수 있을 것이다. 여섯 번째 군집은 인공지능의 윤리 이슈를 다루고 있었다. 최근에 인공지능의 기본원칙, 사람이 중심이 되는 인공지능, 누구나 신뢰할 수 있는 인공지능이 점차 강조됨에 따라[6][13], 인공지능 개발부터 활용 및 확산에 이르기까지 인공지능 윤리의 중요성을 논의하였다. 올바른 인공지능 윤리 방향을 마련하기 위해서는 많은 사람들이 참여하여 소통함으로써 사회적 합의를 이끌어내야 할 것이다.

이처럼 논문 키워드 분석을 통해 인공지능의 주요 이슈를 살펴보았으며, 인공지능의 활용·확산을 위해 앞으로도 인공지능의 기술적 측면뿐만 아니라 사회적 측면에서도 다양한 논의가 이루어져야 할 것이다. 즉, 인공지능의 발전을 위해 사회적으로 인공지능에 대한 인식을 제고하고, 발생 가능한 인공지능 관련 사고나 부작용 등에 대해 선제적인 대응 방안을 마련할 수 있어야할 것이다. 또한 지속적인 논의 과정을 통해 인공지능에 대한 공통의 지식 기반을 구축하고 공공·민간 등의 사회적 합의를 도출함으로써[23], 신뢰성·안전성을 위한 인공지능 가이드라인을 수립해나가야 한다.

한편, 본 연구의 한계점을 설명하면 다음과 같다. 본 연구는 KCI 등재학술지를 대상으로 분석하였기 때문에, 오직 국내에 한정된 이슈를 제시하였다. 향후 연구에서는 해외에서 인공지능과 관련된 어떤 이슈가 논의되고 있는지도 함께 분석할 필요가 있다. 그리고 작성부터 게재될 때까지 시차(time-lag)가 존재하는 논문을 분석하였기 때문에, 최신트렌드를 반영하는 데에는 한계가 있었다. 따라서 보다 최근 논문을 수집하고 각종 뉴스기사나 포럼/세미나 결과 등을 추가적으로 분석해야할 것이다. 이를 통해 더욱 심도 깊은 논의가 가능할 것으로 판단된다.

그럼에도, 본 연구는 기술적 측면에서 주로 연구가 수행되고 있는 인공지능에 대해 사회적 측면에서도 논의하였다는 점에서 그 의의를 가진다. 본 연구에서 도출한 ① 등장 배경, 기본적인 개념 등 인공지능에 대한 전반적 이슈, ② 인공지능 시대의 교육, ③ 인공지능의 부작용(알고리즘이나 데이터의 편향성, 개인정보보호 등), ④ 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, ⑤ 인공지능제품/서비스의 기술수용 또는 이용의도, ⑥ 인공지능윤리 등의 이슈는 향후 사회적 측면에서 다양한 연구방향을 설정하거나 국가 차원에서 정책/전략 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.