인공지능은 데이터 없이 제대로 성능을 발휘하기 어렵기 때문에 데이터와 인공지능 두 가지를 융합해 활성화 계획을 만들었다.
네, 말씀드리겠습니다. 저희가 작년에 전략을 만들 때도 데이터는 데이터대로, 인공지능은 인공지능대로 따로 만들었습니다. 그런데 이번에 활성화 계획을 만들 때는 결국 이 두 가지를 융합을 했는데, 그 이유는 이렇습니다.  결국 인공지능이 데이터 없이는 제대로 성능을 발휘하기 어려운 것이고, 이 2개가 결국은 엮여야 가능한 겁니다. 저희가 지금 데이터가 많지만 결국은 인공지능이 학습할 수 있는 데이터는 별로 없어요.  그래서 그런 소위 말하는 그냥 우리가 아래한글이나 이렇게 이런 걸로 갖고 있는 데이터들 갖고는 안 되거든요. 그래서 기계가 읽을 수 있는, 가독성이 높은 그런 데이터를 만드는 그런 작업과 또 그것을 기반으로 해서 인공지능이 더 고도의 알고리즘을 만들고 그것을 사회에 적용해서 어떤 사회문제를 해결하고, 새로운 서비스를 창출하고, 또 어떤 산업을 만드는 이런 것이 하나로 연결되는 개념으로 보고 그 데이터산업과 인공지능을 엮어서 같이 융합해서 발표하게 됐습니다.  그래서 이제 융합을 함으로 인해서 새롭게 들어온 게 뭐냐고 여쭤보셨는데, 그 자료를 한번 같이 봐주시면요. 5페이지 그림이 아마 이 전체 계획을 가장 잘 나타내는 그림이 아닌가 생각을 합니다.  그래서 저희가 아까 제가 구두로 말씀드린 9가지 정책 중에서 이제 제일 첫 번째, 데이터 가치사슬 전 주기 활성화에 관한 게 데이터에 관한 내용들이고, 두 번째가 인공지능에 관한 것이고, 세 번째가 소위 말하는 데이터와 AI의 융합에 관련된 내용들입니다. 그래서 대표적인 정책은 ‘AI 융합 클러스터 조성’ 이런 것들이 될 수 있는데요.