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본 연구는 4차 산업혁명과 인공지능에 대한 국내외 시장의 성장세가 지속적으로 확대됨에 따라, 국내 정부의 인공지능 인재양성 예산 배분 과정에서 발생하는 선택집중(효율성)과 균형발전(형평성)의 딜레마에 대해 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 인공지능 인재육성 예산배분 방식을 국가 차원의 산업 전략의 중요성을 졸리(Jolly)의 기술사업화 이론과 연계하여 4가지 유형인 균형발전론적 배분, 선택집중형 배분, 선(先) 균형발전, 후(後) 선택집중형 배분과 선(先) 선택집중, 후(後) 균형발전형 배분유형을 통해 살펴보았다. 둘째, 각 유형별 예산 배분에 영향을 미칠 것으로 예상되는 환경적 요인과 생산성 요인을 살펴 보았다. 결론적으로 인공지능 인재양성을 위한 정부 투자대비 양적 부족의 문제점과 질적 향상을 통한 지역인재 육성이라는 두 가지 정책 목표를 동시에 달성하기 위해 효율적인 예산 배분이 선행되어야 하며, 향후 인공지능 인재양성 관련 정책특성과 예산지출 구조의 체계적 분석이 요구됨을 시사한다.
The global interest in the 4th Industrial Revolution and the artificial intelligence (AI) is increasing. Demands for AI specialists, thus, are rising, too. Nevertheless, it is difficult to find a study on how to allocate budgets for cultivating AI specialists. This study presents a budget allocation typology to explain the AI specialist cultivation budget allocation strategies in a dilemma of pursuing both the ‘choice and concentration’ for effective and efficient AI specialist cultivation and the ‘balanced development between regions. Also, this study reviewed possible environmental factors and productivity factors that would affect the different types of AI specialist cultivation budget allocation strategies. It ends by discussing the academic and practical implications of this typology for future research and practice about AI specialist cultivation.
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AI specialist cultivation, local talent cultivation, R&D budget, Dilemma Theory
