AIaaS : 클라우드? 나야 AI
1997년 체스 세계 챔피언 카스파로프를 이긴 IBM의 ‘딥블루’를 시작으로 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 4승 거둔 딥마인드의 ‘알파고’는 컴퓨터가 인간을 이길 수 없다는 편견을 깨뜨렸다. 알파고 이후 AI 기술은 다양한 분야에서 계속 발전해 왔다. GEN AI의 등장은 우리에게 또 다른 충격이었다. 수 많은 기업들이 GEN AI를 활용하여 비즈니스의 새로운 혁신을 일으키고자 하며, 이처럼 인공지능은 앞서가는 비즈니스를 위한 필수 요소가 되어가고 있다. 그러나 기업이 AI를 이용하기 위해서는 수 많은 데이터를 저장할 공간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 때문에 인프라적 문제로 AI를 도입하기에 어려움을 겪고 있는 기업들이 많다. 이와 같은 경우 AIasaS가 해결책이 될 수 있다.
1. 클라우드 컴퓨팅을 통한 AI의 대중화
클라우드 서비스는 서비스 범위에 따라 서비스 종류를 구분할 수 있다. 대표적으로 잘 알려진 것이 IaaS, PaaS, SaaS이다. 이들은 사용자에게 인프라, 플랫폼, 소프트웨어 서비스를 제공한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션 서비스를 넘어 인공지능 서비스에도 적용되고 있다. AI as a Service, AIaaS이다. 사용자는 AIaaS를 통해 클라우드에 구현된 AI 기술을 사용할 수 있다.
AIaaS의 장점은 4가지가 있다. 첫 번째, 구현성이다. 전문 지식이나 인력을 운용하지 않아도 클라우데 구현된 AI 기술을 바로 사용할 수 있다. 복잡한 설치 작업 없이 플러그인(plug-in) 방식을 통해 바로 AI 기능에 접근할 수 있으며, 기업이 보유한 데이터만 입력하면 코딩 없이도 기술을 필요한 형태로 활용할 수 있다. 두 번째, 경제적이다. 일반적으로 인공지능을 도입하려면 많은 비용이 들어간다. 머신러닝 모델을 개발하기 위한 인프라부터 엔지니어 인건비, 데이터 구입 등 다양한 비용이 필요하다. 하지만 머신러닝 프레임 워크부터 엔진 API, 어플리케이션 형태까지 제공하는 AIaaS를 사용하면, 개발에 들어가는 비용 없이도 원하는 인공지능 서비스를 사용할 수 있다. 세 번째, 유연성이다. AIaaS를 사용하면 조건에 맞춰 기능을 확장하거나 축소할 수 있다. AI를 처음 시도하거나 비즈니스의 성공 여부를 가늠하기 어려울 때, 유연하게 활용할 수 있다.
2. AIaaS Solution
AIaaS 유형은 크게 4가지로 나눌 수 있다. 우선, 봇 및 디지털 지원이 있다. 현재 가장 인기있는 AIaaS 유형이다. 여기에는 챗봇, 디지털 또는 가상 비서, 자동 이메일 서비스 등 비교적 친숙한 AI기술들이 포함된다. 봇과 디지털 지원 도구들은 NLP를 사용하여 인간과의 대화에서 학습한다. 고객 서비스 및 마케팅 어플리케이션에서 가장 널리 사용된다.
두 번째는 인지 컴퓨팅 API이다. API는 Application Programming Interface를 의미한다. 이 유형의 AIaaS 솔루션을 사용하면 개발자는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 구축 중인 어플리케이션에 특정 기술 서비스를 추가할 수 있다. 널리 사용되는 API 서비스에는 NLP, 컴퓨터 비전, 지식 매핑, 지능형 검색, 번역 및 감정 감지 등이 있다.
세 번째는 머신러닝 프레임워크이다. 인공지능은 머시러닝 모델을 개발하는 것도 중요하지만 실제 데이터를 가지고 학습하는 작업도 매우 중요하다. 머신러닝 프레임워크는 개발자들이 자체 AI모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 도구이다. 머신 러닝 프레임워크를 활용한다면 별도의 데이터 작업 없이 기존 고객 데이터를 사용하여 원하는 인공지능 엔진을 학습시킬 수 있다. 방대한 양의 데이터가 없는 소규모 기업에서도 머신러닝을 작동시킬 수 있다는 것이 장점이다.
마지막은 완전 관리형 머신러닝 서비스이다. 완전 관리형 머신러닝 서비스는 머신러닝 프레임워크와 동일한 기능을 제공하지만 개발자가 자체 AI 모델을 구축할 필요가 없다는 차이가 있다. 대신 사전 구축된 모델, 사용자 지정 템플릿 및 코드 없는 인터페이스를 제공 때문에 머신러닝 개발자가 보다 간편하게 맞춤형 머신러닝 개발 도구를 구축할 수 있도록 한다.
- AIaaS 적용 사례
3. 해결해야할 과제
AIaaS가 장점만 있는 것은 아니다. AIaaS를 활용하려면 귀중한 회사 데이터를 타사 공급업체와 공유해야 한다. 이로 인해 보안 및 개인정보보호 문제가 발생할 수 있다. 데이터가 부적절하게 액세스, 공유 또는 배포되지 않도록 하려면 데이터 스토리지, 액세스 및 전송에 대한 적절한 보안 장치가 마련되어야 한다.
한편, AIaaS는 비용에 대해서는 투명성을 제공하지만, 서비스 자체에 대해서만 지불할 뿐 결과에 도달하는 과정에 대해서는 알 수 없다. 즉, 투입 되는 것과 결과물에 대해서는 알 수 있지만 사용된 알고리즘 및 AI가 결과를 도출한 방법에 대해서는 어떠한 정보도 주어지지 않는다. 또한, 타사의 서비스를 이용하고 있는 것이기 때문에, 필요한 정보가 있으면 타사에 요청하고 그들이 정확한 정보를 제공할 때까지 기다려야 한다. 소프트웨어에서 발생하는 문제가 오류나 지연을 초래할 경우 큰 문제가 될 수 있다.
따라서 기업은 개인정보보호 규정의 복잡성을 해결하고, AIaaS 제공업체와 긴밀히 협력하여 데이터 유출 및 무단 접근으로부터 보호하기 위한 암호화 및 보안 접근 제어 조치를 구현해야 한다. 또한, AIaaS 제공업체에 대한 과의존은 서비스 가용성, 성능 및 업계 규정의 보안에 있어서 잠재적 위험을 수반한다는 것을 인지하고 제공자 측의 장애나 문제 발생 시 적절한 보상을 받을 수 있는 체계를 구축하거나 멀티 클라우드 전략을 통해 리스크를 분산시키는 방안 등을 마련해두어야 한다.
4. AIaaS가 그리는 비즈니스
AIaaS는 AI의 기능을 접근 및 사용이 쉬운 서비스로 통합 제공함으로써 기업에게 획기적인 변화를 가져다 주는 게임 체인저가 될 수 있다. 기업은 AIaaS를 통해 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 해결하고, 고객 및 시장에 대한 더 빠르고 정확한 인사이트를 확보하여 비즈니스 및 마케팅에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 또한, 고객 서비스를 개선하고 커뮤니케이션을 자동화 및 개인화 함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 궁극적으로 AIaaS 솔루션이 제공하는 기능은 기업이 수익을 창출하고 경쟁우위를 확보하는 데 도움을 줄 것이다.
참고 자료 출처
조병선. 클라우드와 AIaaS 서비스 동향, 한국전자통신연구원 지능화융합연구소 기술정책연구본부
https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=6829
작성자: ITS 27기 정진우
