결국 인공지능이 데이터 없이는 제대로 성능을 발휘하기 어려운 것이고, 이 2개가 결국은 엮여야 가능한 겁니다. 그런데 이번에 활성화 계획을 만들 때는 결국 이 두 가지를 융합을 했는데, 그 이유는 이렇습니다. 저희가 작년에 전략을 만들 때도 데이터는 데이터대로, 인공지능은 인공지능대로 따로 만들었습니다.
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.