CNS Story/Coding Genius

코지와 알아보는 AI

2020. 4. 16. 09:30

2019년 10월 28일 코엑스에서 개최된 ‘데뷰 2019’ 행사에서, 문재인 대통령이 “IT 강국을 넘어서 AI 강국이 되겠다.”라는 기조 연설을 통해 정부의 AI에 대한 기본구상과 추진 전략을 밝혔는데요.


l 출처: 과학기술정보통신부


대통령이 개발자 콘퍼런스에 참석한 것은 취임 후 처음인데다가, “AI 정부가 되겠다.” 등 여러 가지 AI 관련 계획을 발표해, 정부의 AI 산업 육성에 대한 강한 의지를 엿볼 수 있었습니다.


또한 서울시 교육청도 2020년을 인공지능(AI)의 원년으로 삼고, 교사 육성, AI 맞춤형 교육, AI 전문 고교 전환 등 AI 인재 육성을 위한 다양한 정책을 추진하겠다고 밝혔는데요. 당연히 AI가 우리나라만의 화두는 아니겠지요.


트럼프 미 대통령은 2019년 2월, AI Initiative를 발표하면서 “AI 주도권 유지가 미국 경제와 국가 안보에서 최상의 과제”라고 말했고, 중국도 이미 2017년에 “2030년에 세계에서 AI 분야에서 1등이 되겠다.”라고 발표했다고 합니다.


AI는 그 자체가 막대한 부가가치를 창출하기 때문에 글로벌 기업 가치도 AI가 좌우하는 시대가 왔습니다. 10년 전과는 달리 현재 글로벌 시가 총액 상위의 자리는 데이터와 플랫폼을 가진 애플, 아마존, MS, 구글, 페이스북 등 AI 관련 기업이 차지하고 있습니다.


아직도 ‘인공지능, AI’라는 단어가 멀고 먼 미래의, 나와는 상관없는 일처럼 느껴지나요?



‘AI’하면 떠오르는 이미지는 것들이 있을까요? 이세돌 9단을 이긴 알파고 혹은 어벤저스의 자비스와 같은, 인간을 뛰어넘는 어마어마한 능력을 보유한 기계가 떠오르시나요?


실제로는 AI는 그리 멀지 않은 곳, 우리 삶 속에 이미 깊숙이 들어와 있답니다. 제조업과 융합해 자율 주행 자동차나 스마트 팩토리 사업에 사용되고 있고, 서비스업과 융합해 지능형 교육, 챗봇 등에도 활용되고 있죠. IT 분야뿐 아니라 교육, 의료, 금융 분야에도 이미 AI 기술이 적용되어 있습니다.  이제는 AI를 사용되지 않는 분야를 찾는 것이 더 어려울 수도 있겠네요



그렇다면 AI가 무엇인지, AI의 개념을 먼저 알아볼까요?

사실 보편적으로 인정되는 AI의 정의는 없습니다. ‘지능적인 행동의 자동화’ 정도가 대략적으로 AI를 설명해 주는 말이 될 수 있습니다. 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것이죠.


사실 AI는 최근에 만들어진 개념이 아닙니다. 영국의 수학자이자 컴퓨터의 아버지라고 불리는 앨런 튜링이 기계의 사고 능력에 대해 처음 질문을 제기한 1950년대 이래로 계속 발전해 왔습니다. 튜링이 제안한 튜링 테스트는 기계(컴퓨터)가 인공지능을 갖추었는지를 판별하는 테스트로 인공지능을 판별하는 기준이 되었어요.



2011년부터는 통계 접근법을 사용하는 “기계 학습(Machine Learning, ML)”이 획기적으로 발전하면서 과거 데이터를 통한 기계의 예측 능력이 향상되어 왔고, 대규모 데이터 세트와 컴퓨터 능력 향상과 함께 발달한 “신경망(Neural Networks)”이라 불리는 ML 모델링 기술로 인공지능 개발은 더욱 확장될 수 있었어요. (딥러닝은 큰 규모의 신경망을 가리키는 말)



인간과 모든 면에서 동일한 시스템이라는 ‘강인공지능’과 특정 기능만 인간을 모사한 시스템이라는 ‘약인공지능’ 으로 구분되기도 합니다.


AI가 최근에 더욱 주목받고 있는 이유는 빅데이터 및 병렬 컴퓨터, 초고속 네트워크, 반도체 등  디지털 기술의 발전으로 인해 AI가 전 산업에 걸쳐 새로운 상품과 서비스로 큰 가치를 창출할 수 있기 때문입니다. 또한 기업의 입장에서는 더 빠르게, 더 적은(저렴한) 노동력으로, 더 많은 고객을 응대할 수 있습니다.


l 아마존고 (출처: 아마존고)


최근의 코로나19사태 때문에 ‘언택트(Untact: 기술의 발전을 통해 점원과의 접촉 없이 물건을 구매하는 등의 새로운 소비 경향)’가 환영받고 있습니다. 사실 그 이전부터 ‘나홀로족’, ‘ 콜포피아’ 등 이 확산되는 사회적 분위기 때문에 비대면 서비스는 확대되고 있었지만요.


하지만, 완전 무결해 보이는 AI도 여러 가지 한계를 보이기도 했는데요. AI가 알고리즘이나 학습 데이터에 따라 편견(bias)을 갖기도 했습니다. MS의 챗봇 테이(Tay)는 대화 상대로부터 배워 발전하도록 설계가 되었는데, 대화 중에 인종차별, 동성애 혐오와 같은 부정적인 혐오 표현들까지 배우게 된 것이죠.


l 마이크로소프트의 인공지능 채팅봇 테이 공식 트위터 (출처: https://twitter.com/TayandYou/)


테이는 몇 시간 만에 트위터에서 배운 부정적인 말을 쏟아냈고, 결국 공개된 지 하루가 되지 않아 운영이 중단되었습니다. 완전히 개방된 환경에서 AI가 어떻게 발전해가고 이를 어떻게 통제해야 하는지가 우리에게 숙제로 주어진 것입니다.


윤리적인 문제도 계속 대두가 되고 있죠. 자율 주행 자동차의 윤리 문제는 이제 누구나 한 번씩은 생각해 봤을 이슈입니다.


l 자율 주행차 윤리 (출처: MORAL MACHINE)


AI 기술의 발전과 더불어 AI 알고리즘이 ‘편견 없고 공정한지’, ‘안전한지’, ‘합법적, 윤리적, 도덕적인지’ 등에 대한 고민도 지속적으로 함께해, 책임감 있게 AI를 사용해야 할 것입니다. 다음 포스팅에서는 AI를 활용한 다양한 사례들에 대해서 좀 더 자세히 알아보겠습니다.


글 l LG CNS 대외협력팀


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  1. Favicon of https://ddangcoobird.tistory.com BlogIcon 땅꾸새 2020.04.16 10:14 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    흥미로운 포스팅 잘 보고 갑니다

  2. Favicon of https://professor5.tistory.com BlogIcon Professor5 2020.04.16 17:09 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    글 잘 보고 갑니다 ^^ 유익한 정보 감사합니다 ㅎㅎ

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