AI-데이터 시장에서의 데이터 최적 공유와 제약 조건
Optimal Data Sharing in AI-data Markets
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초록
AI 생태계 내 데이터 시장에서 발생하는 경제주체 간 데이터 공유는, 사회적 혜택과 사회적 비용이 동시에 존재하므로, 사회 후생을 극대화하기 위해서는 이 둘 사이의 균형 관계를 명확히 이해하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 AI 학습 데이터 최적 공유 문제와 제약 조건에 대한 경제학적 고찰을 하기 위해, 데이터 공유에 대한 경제학적 메커니즘을 구체화하고, 정책적으로 데이터 공유를 촉진할 시 고려해야 할 요소들에 대해 검토한다. 데이터 공유가 사회 후생을 증가시키며 AI-데이터 생태계의 선순환을 일으키기 위해서는 공유되는 데이터의 경제적 특성, 사업자 간 경쟁 관계, 거래 메커니즘, 시장 환경 등에 대한 조건이 존재한다. 이러한 조건이 충족되는 경우, 데이터 공유는 다양한 AI 도구를 통해 기업의 생산성과 혁신의 수를 증가시킬 수 있으며, 이는 경제 성장에도 기여할 수 있다. 그러나 해당 조건이 충족되지 않을 시, AI 생태계 내 데이터 생산이 줄어들거나, 부정적인 외부효과가 발생할 수 있다.
Abstract
Data sharing within the AI ecosystem brings both social benefits and social costs. To understand the trade-off and study efficiency of the data market, I specify the economic mechanism of data sharing and explore factors that should be considered when promoting data sharing: economic characteristics of shared data, competition among firms in the AI ecosystem, and the transaction mechanism. If these conditions are met, data sharing can increase the number of innovations and productivity of the firms in the AI ecosystem, leading to economic growth. If data sharing policies are implemented without reflecting these factors, the production of data would decrease and negative externalities can occur in the AI ecosystem.