<트렌드> 인공지능 트렌드, 전문가에게 듣다

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<트렌드> 인공지능 트렌드, 전문가에게 듣다

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2019.01.02 09:56
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인공지능이 세상을 바꾼다. 게티이미지뱅크

4차 산업혁명의 핵심 키워드 인공지능(AI). AI는 사용자의 소비 패턴과 집에 있는 물건들을 비교해 쇼핑 리스트를 추천하고, 공장에서는 불량을 분석해 생산성을 높이며 재해를 예측하는 등 획기적인 일들을 해내고 있다. 세계 유수의 경제기구들은 AI가 이끄는 4차 산업혁명이 미래 인류의 생활을 전반적으로 바꿔놓을 것이라고 전망하고 있다. ‘생산성+ 저널’은 2019년을 맞아 AI 트렌드와 전망을 전문가들에게 들었다.

◇AI란 무엇인가

△최성현 한국생산성본부 전문위원: 근래 들어 AI는 알게 모르게 우리 생활 깊숙이 활용되고 있습니다. 스마트폰에서 지도 앱을 본다든지, 카메라로 우스꽝스러운 얼굴 사진을 찍는다든지 하는 것은 모두 AI 기술을 활용한 것입니다.

인간은 눈으로 시각정보를 수집합니다. 이를 ‘본다’고 합니다. 또한 본 것에서 그치지 않고 의자, 책상, 컴퓨터 등을 구분해 사물을 인식하고, 상황을 매우 쉽게 인지합니다. 하지만 기계가 이처럼 사고하는 것은 매우 어렵습니다. 사람의 눈에 해당되는 카메라가 보는 검은색과 노란색은 그냥 색 중의 하나일 뿐입니다. 기계가 보는 것은 픽셀 값들의 조합 이상의 의미를 갖지 않습니다.

그러나 요즘은 어떤가요. 스마트폰으로 사진을 찍기 전부터 얼굴을 인식하고, 사람, 나무, 강아지, 공, 자동차 등을 인식해 태그를 붙여주기도 합니다. 이는 AI의 발전으로 인한 결과입니다.

AI는 말 그대로 기계가 인공적으로 갖게 된 지능이라고 생각하면 쉽습니다. 사람이 성장하면서 지능을 갖게 되는 방식을 모방한다고 보면 됩니다. 기계는 사물끼리 특징을 구별하는 방식, 비슷한 것들끼리 묶어내는 방식 등으로 점차 지능을 갖게 됩니다. 사실 AI라는 것은 매우 오래 전부터 존재했습니다. 컴퓨터 발전과 알고리즘 개선 등으로 활용할 수 있는 수준이 된 것이지요.

이는 매우 많은 의미를 내포합니다. 우리가 산업혁명이라고 불러왔던 것은 반복적이고 힘든 작업들을 기계가 대신해주었던 사건들을 의미합니다. AI는 좀더 복잡한 상황 속에서 인간을 대신해 작업할 수 있는 가능성을 무궁무진하게 열어두고 있습니다.

△신택균 한양대 MOT 이미지 랩 박사: AI는 교과서(Artificial Intelligence A modern approach, Rusel/Norvig)에 의하면 ‘합리적으로 사고(thinking)하고 행동(acting)하는 시스템이라 정의하고 있는데요. 개인적으로 쉽게 생각하면 기존에 사람이 하던 복잡한 일을 일일이 정의하는 방식이 아니라 인간이 학습을 통해 원리를 배우는 것처럼 시스템이 스스로 패턴을 파악해서 똑똑해지는 지능을 말합니다.

과거 스마트 기능이 단순 반복을 지정해 자동화하는 개념이었다면, AI는 정해진 것만 수행 하는 것이 아니라 스스로 규칙을 학습하고 이를 업데이트해 행동한 결과가 사람이 예상, 예측한 결과와 동일하거나 더 좋은 경우를 나타냅니다. 뭐 굳이 열거하지 않더라도 그 복잡하다는 바둑의 일인자 이세돌을 이긴 2016년 알파고를 언급한다면 많은 분들이 이미 알고 계실 듯하네요. 생활 속에서는 AI 스피커나 스마트폰의 빅스비와 같은 비서 역할을 하는 서비스가 되겠죠.

◇AI 기술은 어떻게 발전했고, 어디까지 왔나

△신택균: 최근 각광 받는 AI의 급격한 발전은 빅데이터와 고도화된 머신러닝이라 볼 수 있을 것 같습니다. 2006년 캐나다 토론토대 제프리 힌튼 교수의 딥러닝을 시작으로 정확히 6년 뒤 2012년 같은 대학 알렉스 크리제브스키가 이미지넷 경진대회에서 딥러닝 알고리즘을 이용해 우승하면서 이미지 인식률에 대한 획기적인 정확도 향상이 있었죠. 이전 대회만 해도 정확도가 75%를 못 넘던 상황에서 단숨에 약 85%의 정확도를 갖게 되면서 소위 말하는 이미지 정확도 향상 분야의 특이점(Singularity)이 온 것입니다. 이후 MS가 96%를 넘어서면서 이미지 인식 정확도 분야에서 인간과 대등한 경지에 이르렀죠.

2007년은 오늘날 대세가 된 스마트폰을 애플이 본격적으로 론칭한 해입니다. 딥러닝의 시작과 괘를 같이하고 모바일 환경에서 수많은 빅데이터가 고용량 메모리에 고속 프로세서 기반으로 연산이 가능해지면서 기하급수적으로 다양한 응용 시나리오들이 AI 기법을 통해 발전했고, 알파고도 이러한 기반에 이루어진 것이라 할 수 있습니다.

극복할 과제라면 현재까지 AI는 지도학습이 주라 하겠습니다. 물론 비(非)지도학습의 모델도 연구 중입니다만, 아직 많은 영역이 지도학습 기반으로 성과를 측정하는 수준으로 알고 있습니다. 즉 인간이 답(레이블이라고 합니다)을 알고 이해하고 있는 수준에서 기록된 정보로 인간이 ‘맞다’ ‘틀리다’를 검증하는 수준인데 아주 잘하고 있는 것으로 평가됩니다. 하지만 이건 인간이 아는 범위에서죠. 인간이 센싱할 수 없는 영역은 AI에게 제약사항이 아닙니다. 현재가 디지털 정보 중심의 AI 역할이었다면 앞으로는 이 신호를 벗어나 새로운 영역으로 AI가 발전할 겁니다. 그런 측면에서 사물인터넷(IoT)이나 헬스케어 분야는 다양한 센서 정보로부터 지금까지 다루지 못했던 분야까지 그 영역이 넓혀질 것이라 생각합니다.

2019년에는 이미 나오고 있는 자율주행의 성과를 고도화하는 기술들이 발전할 것이라고 봅니다. 특히, 기존 서버 중심의 범용 서비스를 하는 AI 서비스 기술에서 개인 특화된 에지(폰이나 기기가 서버를 거치지 않고 칩내에서 자체적으로 On-device로 프로세싱하는 기술) 기반 서비스가 본격적으로 시작되리라 봅니다. 서버를 이용한 서비스와 뭐가 다르냐고 하겠지만, 개인 정보인 홍채, 음성, 지문 등을 서버가 아닌 폰 내부에서 직접 관리하고 분실 시 영구 삭제되는 형태입니다. 개인정보에 대한 높은 보안 요구가 현실이 된 현재 시점에서는 고객이 원하는 기술이라 볼 수 있겠죠. 의료 분야에서는 에지 기반으로 최적화된 정보를 다시 서버로 보내 집단에 대한 병력을 분석하는 새로운 서비스를 창출하는 것도 생각해볼 수 있을 것 같습니다.

◇AI의 진화, 관련국가들의 노력은

△최성현: 주요국가들은 AI 기술의 주도권을 잡기 위해 부단히 노력 중입니다. 미국은 AI가 이토록 부상하기 전부터 뇌과학 연구를 위한 장기 계획을 수립했습니다. ‘국가 AI R&D 전략기획(National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan, 2016.10)’을 통해 AI 장기투자계획을 수립했고, 지난 5월 페이스북, 아마존, 알파벳(구글) 등 AI 분야를 선도하는 기업과 고위 공무원이 참여하는 AI 백악관 회의를 개최해 구체적인 실행방안을 강구하기도 했습니다.

일찍이 로봇산업이 발전한 이웃나라 일본 역시 AI를 위해 많은 노력을 하고 있습니다. 2017년 2월에는 AI와 관련한 ‘AI 산업화 로드맵’을 발표했습니다. AI 기술수준에 따라 AI 산업화를 3단계로 구분해 로드맵을 제시한 것이 눈에 띕니다.

중국은 ‘차세대 AI 발전 규획(2017.7)’을 수립하고, 2030년까지 AI 핵심산업에 180조원이라는 천문학적인 비용을 투자하는 등 AI 적용을 위해 노력하고 있습니다.

우리나라도 ‘지능정보산업 발전전략(2015.10)’, ‘인공지능 R&D 전략(2018.5)’을 수립하는 등 AI 기술에 뒤처지지 않기 위해 노력하고 있습니다.

◇AI 발전을 위해 우리는 어떤 노력을 해야 하나

△이승훈 LG경제연구원 책임연구원: 우리나라는 AI와 관련해 스마트 스피커와 같은 제품이 개발돼 있습니다. 우리나라는 통신사, 인터넷 기업을 중심으로 개발됐다는 특징이 있는데, 음성인식 기능 밑에 기반이 되는 핵심기술이라던가, 관련 선제적 연구에 대해서는 글로벌 기업에 비해 낮은 수준으로 보입니다. 다시 말하면, 딥마인드와 같은 선제적 연구를 하는 기업 및 연구소, 구글 아마존 페이스북과 같은 기술 기업에 비해 매우 뒤처진 상황입니다.

또한 데이터가 부족한 상황 때문에 기계의 학습이 제한적입니다. 이러한 부분도 선진국에 비해 AI 활용도가 떨어지는 요인이 되고 있습니다.

△강용성 와이즈넛 대표: AI는 이제 가상현실(VR), 증강현실(AR), 사물인터넷(IoT), 클라우드 등과 융합해 전 산업분야에서 신산업을 창출하는 4차 산업혁명의 핵심 소프트웨어 기술입니다. 이러한 AI 관련 기술의 발전을 위해서는 근본적으로 소프트웨어 산업 생태계 발전이 수반돼야 합니다. 소프트웨어 산업은 특히 인적자원에 대한 의존도가 높아 소프트웨어, 휴먼웨어, 소프트웨어 역량 등의 조화가 이루어져야 합니다.

하지만, 국내 소프트웨어 산업은 제대로 된 가치를 평가 받지 못하고 있습니다. 그 사례 중 하나가 소프트웨어 사업 발주 시 가격을 제대로 인정받지 못하는 상황입니다. 현재의 투입원가를 기반으로 대가를 산정하는 방식이 아닌, 소프트웨어를 도입함으로써 업무의 생산성과 효율성을 높일 수 있다는 점을 반영해 고부가가치 산업으로 인정받아야 합니다. 그렇게 되면 소프트웨어 산업으로 우수한 인력의 유입이 촉진되고 이는 고도화되는 기술의 발전으로 이어져 소프트웨어 산업을 성장시키는 선순환 구조가 만들어 질 겁니다. 이것이 바로 우리나라 AI 발전을 위해 갖추어야 할 소프트웨어 산업의 생태계입니다.

또 하나는 국가 주도 데이터 사업입니다. 최근 한국의 중견ㆍ중소기업을 대상으로 한 설문에 따르면, 기업의 생산성 향상에 기여하는 요인으로 기술(36%), 규모의 경제(31%), 공급망 효율(20%), 기업문화(7%)를 꼽았습니다. 이처럼 기술은 중소기업에게 혁신과 성장을 이룰 수 있는 핵심 요소로 인식되고 있습니다.

그러나 중소기업은 장기적인 비용 투자와 인적자원 확보 등의 어려움으로 대기업에 비해 경쟁력을 갖추기가 현실적으로 쉽지 않습니다. 또한 기술 개발을 위한 투자와 데이터 확보 등의 여건 조성이 쉽지 않기 때문에 그 격차는 갈수록 벌어질 것으로 보입니다.

이러한 격차를 줄이고 AI를 통한 생산성 향상에 기여하기 위한 가장 효과적 방안은 AI 사업의 필수 요소이자, 신성장동력으로서 주목 받는 데이터를 국가차원에서 가공, 확보해 지원하는 사업입니다. 활용 가치가 높은 데이터를 공공재 관점에서 중소기업이 AI 사업에 자유롭게 활용할 수 있도록 체계를 만들고 확대해나갈 필요가 있습니다. 내년 정부가 중소기업 데이터 구매와 가공 바우처 사업에 600억원 예산을 편성한 만큼, 2019년은 데이터를 기반으로 한 다양한 혁신적인 활용사례를 통해 중소기업이 성장할 수 있는 발판이 마련되기를 바랍니다.

◇최근 AI 트렌드와 2019년 키워드는

△이경일 솔트룩스 대표: 대화형 AI 기술이 발달하면서 고객센터 상담에 AI가 빠르게 적용되고 있습니다. 국내 사례로는 NH농협은행이 AI 상담지원 시스템뿐 아니라 사람과 AI가 직접 통화를 하는 ‘AI콜봇’ 서비스를 실용화 했습니다.

바이오, 의료서비스 부문에서도 AI가 빠르게 적용되고 있습니다. 신약 개발, 단백질 해석, 영상 진단 부문이 상용화 되고 있는 단계입니다. 제조업에서는 AI가 생산 자동화와 품질 관리부분에서 두각을 나타내고 있습니다. 특히 품질관리 부분에서 이미지 인식과 기계학습 기반 수율 예측 등 차별화 되는 성과를 만들어 내고 있습니다.

△이승훈: 과거의 AI는 범용이 아닌 특화기술이었는데, 최근에는 범용성이 높아졌습니다. 범용성이라 함은 하나의 기술을 여러 용도로, 다양한 산업에 공통적으로 쓸 수 있다는 것을 의미합니다. 기존에는 IT 산업에 AI 기술이 적용되었다고 한다면, 최근에는 제조, 금융, 의료 등 전 산업을 혁신시킬 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

AI가 가져올 혁신은 크게 두 가지로 정리할 수 있습니다. 첫째는 AI가 인간수준으로 올라가며 비교적 단순한 업무, 반복적인 업무를 쉽게 구현할 수 있게 됐습니다. 예를 들어, 콜센터에서 AI가 고객대응 업무를 대신하는 것이 있습니다. 둘째는 인간의 역량을 뛰어넘어 인간의 영역을 대체하는 부분이 있습니다. 사람보다 로봇의 주식 투자 수익이 더 높다든지, 의사보다 컴퓨터가 진단을 정확히 한다든지 하는 것들입니다. 이렇듯 AI는 전 산업에 영향을 미쳐 산업을 혁신하고 있습니다. 최근 구글, IBM과 같은 기술 기업은 파급효과가 큰 의료, 금융, 제조 같은 부분을 중점적으로 공략 중이며, 순차적으로 단순 사무직에게도 영향을 미칠 것으로 보입니다.

△신택균: 2019년으로 한정해 키워드를 말하라고 하면 관련 기술에 대한 것을 들 수 있습니다. 앞에서 말한 On-Device Learning, 2019년부터 상용 제품이 나올 5G, 그리고 차세대 AI 알고리즘인 GAN(Generative Adversarial Networks)입니다. 2019년 한 해로 끝날 기술은 아니라서 지속적으로 관심을 가져야 할 분야로 이해해주시면 감사하겠습니다.

△강용성: 우선 실용적 AI가 떠오르네요. AI 시장의 성장에서 가장 중요한 것은 비즈니스에 직접적으로 활용되는 서비스에 플랫폼이 도입되며 활성화된 것으로 보입니다. 이제까지 고객을 대상으로 한 서비스 개발에 AI가 많이 활용되었다면, 2019년에는 기업의 내부 커뮤니케이션 관련 비용을 감소시키고, 업무 생산성을 증가시킬 수 있는 각각의 비즈니스에 특화된 실용적 AI가 활성화 될 걸로 봅니다.

두 번째는 인간 친화형 AI로 보입니다. 5G 서비스가 본격화될 2019년에는 금융권뿐만 아니라 다양한 산업에서 비대면 커뮤니케이션이 강화될 것으로 전망됩니다. 인간 친화형 AI는 VR, AR, 로봇 산업과 융합해 사람들이 친밀감을 느낄 수 있는 다양한 인터페이스를 통해 쌍방향 커뮤니케이션이 가능하게 발전할 겁니다.

세 번째는 클라우드 기반 AI입니다. 현재의 컴퓨팅 기술에서 AI 기술을 활용하기 위해선 대단히 많은 양의 데이터가 필요합니다. 때문에 대용량 데이터를 활용하기 위한 솔루션이나 시스템 구축에 있어서 클라우드 시스템은 필수적이며, AI 기술 또한 클라우드 기반으로 설계돼 확산될 것으로 전망됩니다.

△이승훈: 저는 인간 지능을 추월하는 AI의 등장으로 인한 ‘기술적 혁신’, 콜센터ㆍ자율주행 같은 기술 상용화의 시작으로 인간 대체가 본격화하는 ‘산업 혁신’, 의료ㆍ금융ㆍ제조 등 ‘비ICT 산업의 AI 적용 확산’. 이렇게 세 가지를 키워드로 꼽고 싶습니다.

◇일자리 감소, 윤리적 문제 등 AI에 대한 우려는

△이경일: 일자리 수가 감소되기보다는 일자리 다양성이 확대되고 근무시간이 줄어드는 형태의 사회적 합의와 일하는 방식의 변화가 일어나리라 생각합니다.

윤리 부분에서 단기적으로는 가짜 뉴스, 가짜 동영상 등 AI를 통한 콘텐츠 생성과 유통이 중요한 문제가 될 것입니다. 악의적으로 AI 기술을 활용하는 경우 징벌적 배상과 같은 무거운 책임을 부여해야 하며, 자율주행 자동차와 같은 경우 보험과 같은 형태의 안전망이 필요합니다. 이를 위해서는 법률적 제도 정비가 필요합니다.

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