한 발 더 빠르게, 누구보다 깊이 있게 AI로 송두리째 바뀔 세상을 포착
이 책의 다른 제목은 「한 발 더 빠르게, 누구보다 깊이 있게 AI로 송두리째 바뀔 세상을 포착하다」이다.
이미 와 버린 인공지능 시대 어떻게 적응하느냐 하는 문제는 각자도생이 맞을 것이다. 모른 것은 알아야 하고 서툰 것은 습득해서 익숙해져야 한다. 그래서 이런 책을 읽어야 한다.
미래를 예측하고 고민해 보는 일은 중요하다. 어떤 변화는 누군가에게 생존이 달린 큰일이기도 하다. 더 나은 직업, 더 좋은 사업 아이템을 찾기 위해서도 미래 전망이 필요하다. 하지만 미래 예측은 어려운 일이다. 그 기술의 전문가도 실제 전개될 미래를 포착하지 못하기도 한다. 전문가일수록 시야는 좁아지기 마련이고, 따라서 예측이 더 안 된다.
이런 배경에서 인공지능과 IT의 미래를 연구하기 위해 뜻을 함께하는 구성원들이 모여 연구 포럼 ‘딥앤와이랩스’를 발족했다. 깊게 Deep, 고찰하고 왜 Why라는 질문을 통해 끊임없이 현상의 원인을 살핀다는 취지로 지은 이름이다. 이 책을 쓴 사람들이다.
이 책의 목표로 하는 독자는 이 책을 통해 우리가 어떻게 인공지능 시대를 맞이하고 대응할 것인지에 대한 지혜를 얻을 수 있기를 희망하는 것이다.
인공지능 기술이 하루에도 몇 번씩 새롭게 바뀌는 것이 현실이다. 그런데 이 책은 2023년에 나왔다. 인공지능 세계에서는 고전이라고 할 수 있다. 하지만 인공지능의 탄생 시절을 음미하는 것도 의미 있는 일이라는 생각에서 읽었다.
챗GPT는 기존 대화형 봇의 수준을 크게 뛰어넘어 진정한 대화형 서비스의 본격화 시대를 열었다. 2022년 12월 1일에 공개된 오픈 AI는 인공지능 연구 재단으로, 언어 모델 GPT 외에도 그림을 그리는 ‘달리 DALL-E’ 음성 인식 솔루션 ‘위스퍼 Whisper’ 등을 차례로 선보였다.
GPT는 대용량의 학습 데이터를 기반으로 학습되었으며, 언어 이해, 질문 답변, 번역, 글 작성 등 다양한 자연어 처리 작업에 뛰어난 성능을 보여준다. 챗GPT는 현재 챗 GPT-3, 챗 GPT-4 버전으로 업그레이드되면서 성능이 지속해서 향상되고 있다.
인공지능이 언어를 배운 속도는 놀랍다. 그동안 글씨 인식, 음성 인식, 이미지 인식 등 과거 인공지능이 여러 능력을 발전시켜 온 속도와 비교할 때, 인공지능의 언어 이해 능력 발전 속도는 너무 빨랐다. 인공지능의 음성 인식 능력이 인간 수준까지 도달하는 데 18년 걸렸고, 인공지능 이미지 인식 능력이 인간 수준까지 닿는 데 6년이 걸렸다. 반면 언어 이해 능력 부문에서는 인공지능이 진출한 지 단 1년 만에 인간의 수준을 초월해 버렸다.
인공지능이 대화에만 능한 것이 아니다. 대화를 통해 그림을 그려달라고 지시하면 그림도 척척 그려낸다. 인간이 수많은 노력과 시간을 들여 만든 사진, 그림 등의 콘텐츠들을 학습했고, 이를 토대로 콘텐츠를 빠르게 생성한다. 달리는 그림 생성에 특화된 인공지능 서비스이고 챗 GPT-4 역시 뛰어난 그림 실력을 자랑한다. 사용법은 간단하다. 프롬프트에 지시어를 입력하면 그에 맞는 결과물을 창조해 낸다.
생성형 AI란 글이나 그림 또는 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성해 내는 인공지능 솔루션을 말한다. 생성형 AI가 기여할 수 있는 분야는 여러 가지가 있다. 첫째, 글쓰기와 편집 분야에서 인간의 생산성을 크게 향상시킬 것이다. 둘째, 디자인과 그래픽 분야에서 창의성을 높이는 도구로 활용될 수 있다. 셋째, 영상 제작 및 편집 분야에서 혁신을 이끌 수 있다. 엔비디아 인공지능 기술과 같은 정교한 영상 처리 시스템은 영상에서 배경을 지우거나, 색상 및 빛 처리를 담당할 수 있다. 넷째, 음악 및 오디오 분야에서 창작 과정에 독특한 가치를 더할 수 있다. 인공지능 작곡 프로그램인 에이바와 같은 기술은 이미 보편화되어 있다.
그 밖에도 생성형 AI는 뉴스레터 제작, 게임 콘텐츠 개발, 교육 콘텐츠 개선 등 다양한 분야에서 적용될 것이다.
AI 페르소나 ‘서비스로서의 스토리라인’은 많은 가능성을 가지고 있다. AI 페르소나는 게임 캐릭터에 적용되기도 한다. AI 페르소나가 도입되면 게임 속 캐릭터가 실제 사람인 것처럼 행동하게 하고, 플레이어와 상호작용할 수 있다. 스마트 스피커 또는 AI 비서 서비스는 AI 페르소나를 활용하며 개인화된 서비스를 제공하는 대표적인 사례다. AI 페르소나는 그 외에도 여러 분야에 적용될 수 있다. 멘탈 헬스 기업인 와이사는 AI 봇을 통해 개인화된 스트레스 관리, 우울증 극복 등의 지원 서비스를 제공한다. 이 서비스를 활용한 기업들은 성공적인 결과를 내면서 전통적인 인력을 대체하고 있다.
AI 페르소나 도입의 문제점은, AI 페르소나를 통해 죽은 가족을 소환하거나 허락받지 않은 지인의 캐릭터를 만들어 낼 수도 있다. 이는 다양한 도덕적, 윤리적 문제를 유발한다.
이성을 유혹하는 유어무브라는 애플리케이션이 출시되기도 했다. 이 서비스는 대화 내용이나 정보를 인공지능에게 주면 인공지능이 대화 내용을 파악해서 플러팅(FLirting, 상대방에게 호감을 갖고, 유혹 목적으로 하는 행위) 멘트와 같이 상대방과 대화 할 때 매력적으로 보일 수 있는 대사를 대신 만들어 준다.
어도비 프리미어 프로의 인공지능 기반 자동 편집 기능인 자동 리프레임은 최근 영상 분석 기능을 활용하는 실제 사례 중 하나다. 자동 리프레임은 자르고 이어 붙여야 할 지점을 자동으로 찾아준다. 이를 활용하면 영상의 흐름과 리듬을 개선하고 시청자가 더 잘 몰입할 수 있는 편집 결과물을 얻을 수 있다.
소셜 미디어 플랫폼용 영상 제작을 목표로 하는 매지스토앱은 인공지능 기반이 영상 분석 기술을 사용한다. 이 앱은 영상에 등장하는 객체, 사운드, 색상 등 다양한 요소를 분석해 영상을 자동으로 편집한다. 인공지능 기반 영상 편집 프로그램인 ‘루멘 5’는 텍스트 기반 콘텐츠를 동영상으로 자동 변환하는 기능을 제공한다. 블로그 글이나 기사를 입력하면 인공지능이 연관된 이미지와 비디오를 찾아 텍스트를 동영상으로 바꿔준다. 브루도 혁신적인 영상 편집기다. 영상을 업로드하면 음성을 인식해 자막을 자동으로 생성하고 영상과 싱크를 맞춰준다.
메타의 ‘메이크어비디오 Make-A-Video’는 텍스트로 묘사하면 그 내용을 비디오로 생성할 수 있는 서비스다. 단어 몇 개 또는 텍스트 몇 줄로 기발하고 독특한 비디오를 생성할 수 있다.
앞으로 데이터 분석가는 직무 변화를 맞게 될 것이다. 단순하고 반복적인, 혹은 수준이 낮은 분석을 당장 인공지능의 몫으로 빠르게 재편될 것이다. 과거와 같은 공통적인 데이터 분석가라는 직무는 사라지고 보다 세분화하고 각 사업 도메인별로 전문화된 데이터분석 직무가 만들어질 것이다. 앞으로는 영업, 마케팅 데이터 시뮬레이션 전문가, 또는 통신망에서의 이상 데이터 예측 모델링을 위한 분석 전문가 등으로 직무가 세분화 될 것이다.
현재 기업의 조직 구조에서 보이는 데이터분석실과 같은 전사적인 데이터분석 조직은 점차 사라지고, 각 데이터 분석가들은 다양한 도메인 및 사업 조직으로 파편화되어 흩어진 전망이다. 현재 채용 시장에서는 ‘사이버 위협 정보 분석’, ‘브랜드 가치 측정 분석’과 같이 보다 세분화한 직무를 내세우며 분석가를 선발하고 있다.
앞으로 데이터분석 분야 인간 분석가들은 창의성과 고수준의 분석 작업에 집중하고 인공지능이 지원 역할을 수행함으로써 인간과 인공지능의 시너지를 최대한 이끌어 낼 수 있을 것이다.
인류를 규정하는 몇 가지 정의가 있다. 도구를 사용하는 인간 ‘호모 하빌리스’, 지혜를 사용하는 인간 ‘호모 사피엔스’, 유희적 인간 ‘호모 루덴스’, 정치적인 인간 ‘호모 폴리티쿠스’, 언어적 인간 ‘호모 로퀜스’ 등이다. 인간은 도구를 사용함으로써 더 인간답게 진화해 왔다. 인간이 사용하는 도구의 범위를 무형인 것으로 확장해서 논의한다면, 현재 인공지능의 폭발적인 발전과 그 사회적 파급 영향을 고려할 때 현대를 ‘인공지능 시대’로 명명해야 할지도 모른다.
책 소개
『2024 AI 트렌드』 딥앤와이랩스 지음. 2023.09.20. 한스미디어. 383쪽. 22,000원.
딥앤와이랩스 Deep&WhyLabs.
인공지능과 IT의 미래를 연구하기 위해 전략, 기획, 개발, 데이터분석 등 실무 전문가들이 모인 연구 포럼. 머신러닝, 인공지능 외에도 IT 분야의 폭넓은 관심과 지식을 공유하며 연구 및 저술 활동을 하고 있다.
SKT에서 근무하는 류성일(AI 서비스를 위한 데이터분석 및 전략, 딥앤와이랩스 리더), 이규남(데이터 과학자), 황동건(투자, M&A부터 PMI, 시너지 사업 기획 등 신규 사업개발), 이영표(인구 거주/이동/체류 데이터 서비스 퍼즐 개발자), 조현서(데이터분석과 기획), 박준상(AI 분야 정책 협력, 기업전략 연구), 홍준의(딥러닝 및 머신러닝 모델 개발) 등.