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인공지능에 주목하라!

시대가 변하면서 사람들은 더 정확한 검색과 더 똑똑한 스마트기기(빅데이터를 사물 인터넷등)을 원하게 되었고, 이를 해결하기 위한 새로운 알고리즘들이 개발되고 있습니다.
최근 미래 먹거리를 이야기하면서 빠지지 않는 것이 “빅데이터”와 “IOT” 입니다만, 여기서 우리가 주목해야 할 대상은 AI 즉 인공지능이라고 말하고 싶습니다.

인터넷 세상이 열리고 많은 정보와 지식들이 디지털화되면서 인간과 세상에 관한 다양한 데이터들이 쌓여지고 있습니다.
이러한 데이터는 단순하게 인터넷이 성숙기로 접어들면서 만들어진 것이 아니라 이전부터 꾸준히 쌓여져 온 것으로 과거에는 텍스트 기반이었으나, 최근에는 이미지와 영상, 그리고 위치/좌표등 연결성 데이터등으로 점점 다양해지고 있습니다.
사실 빅데이터에 대한 이론은 40여년전부터 연구가 진행되었지만, 과거 기술력으로는 데이터에 대한 가공과 처리가 엄청난 비용이 지불되었고, 또한 산출된 데이터 역시 텍스트 기반이기에 가공과 편집에 한계가 있었습니다.

최근에는 데이터의 종류가 다양해지고 가공 및 처리에 대한 기술이 발달함에 따라(소프트웨어와 더불어 하드웨어 역시 발전함) 이에 지불되는 비용이 낮아졌습니다. 데이터의 형식과 양은 많아졌는데, 왜 비용이 낮아졌을까요?
이는 데이터를 가공해주는 인공지능이 예전보다 발달하였으며, 보다 효율적으로 가공하는 방법들이 생겼기 때문입니다.IOT 또한 빅데이터와 유사합니다.
사람이 입력해서 행하는 것이 아닌 사용자의 패턴을 분석하고 해석하여 이에 맞는 데이터를 기반으로 결과를 제공하기에 빅데이터와 그 프로세서가 유사합니다.
이렇게 많은 데이터는  AI가 가공 및 처리 역할을 하게 됩니다. 즉 컴퓨터로 하여금 알고리즘을 기반으로 학습하게 해서 새로운 데이터가 들어왔을 때 이 데이터의 결과를 예측하도록 합니다.

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* 영화 마이너리티 리포트에서 3명의 예언자의 역할이 인공지능의 역할입니다.
((이미지 출처. 영화 마이너리티리포트)

인공 지능에 대한 머신 러닝은 현재 나날이 발전하고 있습니다.
최근 머신러닝은 구글이 선두주자로 손꼽히는데 구글은 방대한 빅데이터 수집과 체계적인 축적 그리고 이를 분석하는 기술도 가지고 있습니다.
최근에는 머신 러닝 핵심 소프트웨어인 텐서플로우(TensorFlow)를 오픈소스로 공개하였습니다.

 

구글은 인공지능에 사용되는 핵심 소프트웨어를 공개함에 따라 외부 개발자들도 텐서플로우를 무료로 사용할 수 있게 제공하고 있으며, 이와 관련된 프로젝트에 참여 및 수정 작업까지 할 수 있게 제공하고 있습니다.
텐서플로우는 구글이 내부적으로 사용해온 머신러닝 시스템 “디스트빌리프”의 후속 버전입니다.
텐서플로우는 이전 버전보다 훨씬 범용적으로 사용할 수 있어 구글이 애지중지하는 기술로 꼽히고 있습니다만 사실 범용적이라는 것이 어느정도인지는 알 수 없습니다.
실제 구글은 머신 러닝에 대한 소스는 공개했지만, 그 안에 실제 데이터에 대한 접근은 차단하고 있습니다.

페이스북에서도 인공지능 개발에 뛰어들었습니다.
인공지능 기술을 활용한 신경망 네트워크 개발용 오픈소스 하드웨어인 “빅서 Big Sur”을 발표하였으며, 인공지능을 가진 개인비서 “Facebook M”을 발표하였으며 인공지능 연구부분에 점차 인력을 늘리는 추세로 2015년 “Wit.ai”라는 기업을 인수하기도 했습니다. Wit.ai는 인공지능 관련 기술을 개발하는 스타트업으로 음성이나 텍스트를 “행동 데이터”로 변환할 수 있는 기술을 가지고 있습니다.

untitled(이미지출처. https://techcrunch.com/2015/01/05/facebook-wit-ai/)

최고의 IT기업으로 꼽히는 구글과 페이스북이 인공지능과 관련된 정보와 기술을 오픈하는 것은 과연 어떤 의미일까요?

구글은 텐서플로우를 공개하면서 알고리즘보다 중요한 것은 엔지니어라 하였습니다. 또한 페이스북 역시 다른 기업이나 연구기관들도 관련 연구에 참여하길 원하고 있습니다.
물론 이러한 기술은 기존 오픈 소스들처럼 간단하게 PlugInPlay처럼 간단하게 처리할 수 있는 것은 아니며 수많은 실험과 적용 과정을 거쳐야 합니다. 앞으로 우리가 해야할 일 중에는 이러한 기술을 기반으로 새로운 무엇인가를 만드는 것도 포함될 수 있을 것 같습니다.
단순히 운영자가 제공하는 추천 정보가 아닌 실제 사용자 기반으로 그들이 원하는 새로운 것을 제공하는 것이야 말로 진정한 “큐레이션”이며 LBS기반 혹은 TPO등 다양한 큐레이션 방식들이 존재하지만 이는 정해져 있는 데이터 알고리즘에서 정해져 있는 답을 제공하는 수준이라 생각합니다.
무엇인가 Something New를 외칠 때 인공지능을 단지 먼 미래의 기술로 간과해서는 안될것입니다.

그러나  이러한 인공지능에도 여러가지 문제점은 존재하고 있습니다.
인공 지능이 개선되고 발달하는 과정에서도 데이터 상에 문제점은 존재하는데, 수 많은 데이터 속에는 의도하던 의도하지 않던 개인 생활에 관련된 수 많은 정보들이 남겨지고 있기 때문입니다.
개인정보 노출이 너무나 일상화된 나머지  갈수록 무감각해지고 있고 이렇게 관리되지 않은 누적된 또 유출된 정보들이 어떻게 이용되고 있는지를 다시 한번 유의해서 살펴봐야할 필요성이 있습니다.
개인정보를 통해 개인의 행동이 예측되고 통제된다면 가까운 미래 영화 “마이너리티 리포트”와 같은 세상이 될 수도 있으며, 결국 개인정보는 돈이되고 곧 힘이 됨으로 이는 결국 정보를 악용하는 기업이나 개인을 통제하는 권력집단의 발생으로 이어질 우려가 있습니다.

2AA07C0100000578-3785455-image-a-40_1473687732812(이미지출처. 영화 마이너리티리포트)

인공지능의 미래가 장미빛이 아닐거란 예상이 과연 기우일까요?
스티븐호킹은 2014년 인터뷰에서 완전한 인공지능이 개발되면 인류의 종말을 의미한다고 우려했고. 테슬라의 CEO이자 스페이스엑스 CEO인 엘런머스크(Elon Musk)는 인공지능이 악마를 호출한다고 경고 하기도 하였습니다.
인류 역사상 최대의 리스크이자 혹자는 최후의 발명이라고 칭하기도 합니다.

아직은 인공 지능 환경이 완전하지는 않습니다.
인공 지능에 대한 머신 러닝 관련 소스들이 오픈 소스로 공개된 만큼 많은 관계자들이 주목하고 있으며 이를 기반으로 한 다양한 비즈니스모델들이 개발될 것이라 생각합니다.

우리가 하는 일들 또한 언제 어떻게 변할지 모르겠으나,  지금 우리의 고민들이 먼 미래 공상과학소설속 한장면이라고 할 수는 없을 것 같습니다.

– 가치UX그룹 이일환

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