농업분야 생성형 AI 활용 실태와 규제 개선방안 연구 : 한국농촌경제연구원

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연구제안

농업분야 생성형 AI 활용 실태와 규제 개선방안 연구

2025.02.11

작성자

박용환

이메일

sanoramyun8@gmail.com

소속(기관명)

프리랜서

상태

접수

과제성격

단기과제(소형현안과제)

1. 과제의 성격: 정책연구

본 연구는 농업 분야에서 급속히 확산되고 있는 생성형 AI 기술의 현장 활용 실태를 시급히 분석하고, 단기적으로 필요한 규제 및 지원 정책을 수립하기 위한 정책연구입니다. 특히 현장의 긴급한 수요에 대응하여 즉시 적용 가능한 정책 대안 도출에 초점을 맞추고 있습니다.

2. 연구기간: 단기 과제(6개월~1년)

본 연구는 생성형 AI 기술의 빠른 발전 속도와 현장 적용의 시급성을 고려하여, 8개월의 집중적인 연구기간을 제안합니다. 첫 4개월은 현황 분석과 주요 이슈 도출에, 후반 4개월은 정책 프레임워크 수립과 가이드라인 개발에 집중하여 시의성 있는 연구 결과를 도출하고자 합니다.

3. 연구의 필요성과 목적:

2025년 기준, ChatGPT와 같은 생성형 AI의 급속한 발전과 확산으로 인해, 농업 현장에서도 이러한 기술의 즉각적인 도입이 시도되고 있습니다. 작년 조사에 따르면, 이미 20% 이상의 스마트팜 농가가 생성형 AI 서비스를 시험적으로 활용하고 있으며, 이로 인한 긴급한 현장 대응이 필요한 상황입니다.

특히 다음과 같은 시급한 문제들이 제기되고 있습니다:

첫째, AI가 제공하는 농업 관련 조언의 신뢰성 검증 체계가 전무한 상태입니다. 잘못된 AI 조언으로 인한 농작물 피해나 경영 손실의 위험이 존재하지만, 이에 대한 책임 소재나 보상 체계가 마련되어 있지 않습니다.

둘째, 농가의 민감한 생산 데이터가 AI 학습에 무분별하게 활용될 우려가 있습니다. 2024년 3월 기준, 농업 데이터 보호에 관한 구체적인 가이드라인이 부재한 상황입니다.

셋째, AI 기술 도입에 따른 농가 간 격차가 빠르게 확대되고 있습니다. 최근 조사에 따르면, AI 기술을 활용하는 농가와 그렇지 않은 농가 간의 생산성 격차가 최대 30%까지 발생하고 있습니다.

이러한 시급한 현안에 대응하기 위해 본 연구는 다음과 같은 구체적인 목적을 가지고 추진됩니다:

첫째, 농업 현장의 생성형 AI 활용 실태를 신속하게 파악하고, 즉각적인 대응이 필요한 주요 문제점들을 도출합니다.

둘째, 생성형 AI의 안전한 활용을 위한 긴급 가이드라인을 개발하여, 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실용적인 지침을 제공합니다.

셋째, 단기적으로 시행 가능한 규제 및 지원 방안을 도출하여, 농가들이 새로운 기술을 안전하고 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련합니다.

이처럼 본 연구는 장기적인 제도 설계보다는, 현장의 시급한 수요에 대응하는 단기적 해결방안 도출에 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 농업 분야에서 생성형 AI의 안전하고 효과적인 활용을 위한 초기 대응 체계를 신속하게 구축하고자 합니다.

4. 주요 연구내용:

1) 생성형 AI의 농업 현장 활용 실태 긴급 진단

현재 농업 현장에서 일어나고 있는 생성형 AI 활용 현황을 신속하게 파악하고자 합니다. 이를 위해 스마트팜 농가를 중심으로 심층 인터뷰와 설문조사를 실시하며, 특히 다음 사항들에 초점을 맞춥니다:

현장에서 실제 활용되고 있는 생성형 AI 서비스의 유형과 용도를 파악합니다. 예를 들어, 작물 생육 관리 조언, 병해충 진단, 시장 분석 등 구체적인 활용 사례를 조사합니다. 또한 AI 활용 과정에서 발생한 문제점과 농가들의 즉각적인 요구사항을 수집합니다.

2) 긴급 대응이 필요한 위험 요인 분석

생성형 AI 도입에 따른 즉각적인 위험 요인들을 체계적으로 분석합니다. 주요 분석 대상은 다음과 같습니다:

AI 조언의 신뢰성 문제: 잘못된 AI 조언으로 인한 피해 사례를 조사하고, 위험도를 평가합니다. 특히 작물 생육 관리나 병해충 방제와 관련된 오류의 영향을 중점적으로 분석합니다.

데이터 보안 위험: 농가의 생산 데이터가 AI 시스템에 무분별하게 수집되거나 활용되는 문제를 조사합니다. 개인정보 보호와 영농 노하우 보호 측면에서의 위험을 평가합니다.

3) 단기 대응 가이드라인 개발

현장에서 즉시 활용할 수 있는 실용적인 가이드라인을 개발합니다. 이는 다음과 같은 내용을 포함합니다:

AI 활용 안전수칙: 생성형 AI 서비스 활용 시 준수해야 할 기본적인 안전수칙을 제시합니다. 예를 들어, AI 조언의 검증 절차, 데이터 제공 시 주의사항 등을 구체적으로 안내합니다.

긴급상황 대응 매뉴얼: AI 관련 문제 발생 시 따라야 할 대응 절차와 피해 구제 방안을 제시합니다.

4) 즉시 시행 가능한 정책 방안 도출

단기간 내에 실행할 수 있는 정책 대안들을 제시합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

규제 가이드라인: 생성형 AI 서비스 제공자들이 준수해야 할 최소한의 안전 기준과 책임 사항을 정립합니다.

농가 지원 방안: AI 기술 도입에 필요한 교육 프로그램과 기술 지원 체계를 설계합니다.

시범사업 계획: 안전성이 검증된 AI 서비스를 중심으로 한 단기 시범사업 계획을 수립합니다.

5. 기대효과 및 활용방안:

1) 즉각적인 위험 감소 효과

생성형 AI의 무분별한 활용으로 인한 잠재적 피해를 단기간 내에 크게 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다. 구체적으로, AI 조언의 신뢰성 검증 체계와 데이터 보호 가이드라인을 통해 농가의 경영 리스크를 현저히 감소시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI가 제시하는 작물 관리 방안이나 병해충 방제 조치에 대한 기본적인 검증 절차만으로도 잘못된 의사결정으로 인한 피해를 예방할 수 있습니다.

2) 농업 현장의 디지털 전환 촉진

안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경이 조성됨으로써, 농가들의 기술 수용성이 크게 향상될 것으로 예상됩니다. 특히 명확한 가이드라인과 지원 체계의 구축은 AI 기술에 대한 농업인들의 불안과 우려를 해소하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 결과적으로 농업 분야의 디지털 전환을 가속화하는 촉매제 역할을 할 것입니다.

3) 정책적 활용방안

본 연구의 결과물은 다음과 같이 즉시 활용될 수 있습니다:

첫째, 농림축산식품부의 'AI 기반 농업혁신 전략' 수립을 위한 기초자료로 활용됩니다. 특히 현장의 시급한 요구사항과 문제점을 반영한 실효성 있는 정책 수립이 가능할 것입니다.

둘째, 농업기술센터와 농촌진흥청의 농가 지원 프로그램 개발에 활용됩니다. 연구에서 도출된 가이드라인은 현장 지도사들이 농가의 AI 기술 도입을 지원할 때 실용적인 지침이 될 것입니다.

셋째, 농업 AI 서비스 제공 기업들의 제품 개발 및 서비스 개선에 참고자료로 활용됩니다. 특히 안전성과 신뢰성 확보를 위한 기술적 요구사항들은 기업들의 제품 개발 방향 설정에 도움이 될 것입니다.

4) 장기 발전을 위한 기반 구축

비록 단기 과제이지만, 본 연구의 결과는 향후 농업 분야 AI 정책의 장기적 발전을 위한 중요한 토대가 될 것입니다. 현장의 시급한 문제들에 대한 즉각적인 대응 경험은 향후 보다 체계적인 제도 설계를 위한 소중한 자산이 될 것입니다. 또한 이 과정에서 축적된 데이터와 사례들은 후속 연구의 귀중한 기초자료로 활용될 수 있습니다.

이처럼 본 연구는 단기간 내에 실질적인 성과를 창출하면서도, 장기적인 발전을 위한 기반을 마련하는 이중적 효과를 가질 것으로 기대됩니다. 특히 현장 중심의 실용적인 접근을 통해, 농업 분야에서 생성형 AI의 안전하고 효과적인 활용을 위한 초석을 다지는 데 기여할 것입니다.

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