인공지능(AI) 정의와 인공지능 서비스의 기술적 구분.
인공지능(AI)이란 인간과 같이 행동하도록 프로그래밍된 일련의 기술입니다. 컴퓨터 등에서 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 분석하고 추천하는 기능을 수행할 수 있도록 하는 과학의 한 분야입니다. 이를 위해 컴퓨터 공학, 데이터 분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경 과학은 물론 철학과 심리학 등 여러 분야가 광범위하게 활용됩니다.
본문의 일부 내용은 도서 <비즈니스모델 사용설명서>가 참조되었습니다.
chapter 1. 인공지능의 계층구조
인공지능 (Artificial Intelligence, AI)이란?
게임 속 캐릭터부터, 스마트폰 음성 인식 기능까지, 우리 주변에는 정말 많은 인공지능이 있습니다. 인공지능이란 컴퓨터나 로봇이 사람처럼 생각하고, 배우며, 문제를 해결할 수 있도록 만드는 기술을 말합니다. 예를 들어, '최고의 아이스크림 맛은?'이라고 질문을 하면, 인공지능은 인터넷에 있는 수많은 사람들의 리뷰를 분석해서 '초코칩 쿠키 도우'라고 대답할 수 있습니다. 이렇게 인공지능은 우리가 직접 가르치지 않아도 스스로 배울 수 있습니다. 아래 그림처럼 인공지능 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이, 그리고 딥러닝 안에 생성형 인공지능이 있습니다.
인공지능이란?머신러닝 (Machine Learning, ML)이란?
머신러닝은 인공지능의 한 부분으로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 배울 수 있게 하는 기술을 말합니다. 무엇인가 공부를 하다 보면 점점 더 이해도가 높아지는 것처럼, 컴퓨터도 많은 데이터를 통해 '학습'을 하면서 점점 똑똑해집니다. 기계가 데이터로부터 학습하고, 패턴을 인식하며, 경험을 통해 자동으로 개선하는 능력을 갖추도록 하는 기술이 머신러닝입니다. 무서운 것은 사람이 옆에서 데이터를 통해 학습하도록 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습을 한다는 것입니다.
딥러닝 (Deep Learning, DL)이란?
딥러닝은 깊이 있게 학습하는 것을 말하는데요. 우리가 어떤 것을 배울 때, 정보를 조금씩 쌓아가며 점점 더 깊은 지식을 얻어가듯이, 딥러닝도 비슷한 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 고양이 사진을 구분하는 컴퓨터 프로그램을 만든다고 가정해 보겠습니다. 이 프로그램에게 수천, 수만 장의 고양이 사진을 보여줄 것입니다. 처음에는 '이것이 고양이다, 이것은 고양이가 아니다'라고 구분을 가르쳐주는 단계부터 시작하겠죠. 그런데 딥러닝은 여기서 한 걸음 더 나아가서 '왜 이 사진에 고양이가 있다고 판단하는가'를 스스로 이해하려고 시도합니다. 이를 위해 컴퓨터는 귀의 모양, 눈의 크기, 털의 질감 같은 고양이의 특징을 자세히 분석하게 됩니다. 이 분석은 여러 층을 통해 이루어지는데, 이 때문에 '딥(Deep)'이라는 이름이 붙었습니다.
'깊이 있게 학습한다'는 것은 복잡하고 세부적인 특징들을 여러 층을 통해 학습하고, 이를 통해 더 정확하고 미묘한 패턴을 인식할 수 있게 된다는 뜻입니다. 딥러닝은 사진 분류뿐만 아니라, 언어 번역, 음성 인식 등 다양한 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 컴퓨터가 스스로 학습하고, 그 지식을 깊게 만드는 과정이 바로 딥러닝인 것이죠.
생성형 AI(Generative AI)란?
생성형 AI는 컴퓨터가 새로운 것들을 '만들어내는' 인공지능을 말합니다. 오픈 AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 네이버의 크로버 X는 텍스트 생성해 주고, 미드저니나 달리는 이미지, 아이바(aiva.ai)와 스노(app.suno.ai)는 음악을 생성해 주는 것처럼 인공지능은 마치 창작을 하는 예술가처럼 독창적인 작품을 만들어냅니다.
생성형 AI 안에는 여러 가지 종류가 있는데, GAN(Generative Adversarial Networks)은 두 개의 인공지능이 서로 경쟁하면서 하나는 진짜 같은 이미지를 만들려고 하고, 다른 하나는 진짜 이미지와 가짜 이미지를 구별하려고 합니다. 이런 경쟁을 통해 컴퓨터는 점점 더 사실적인 이미지를 만들어낼 수 있게 되는 것입니다.
이 기술은 게임의 그래픽을 더 사실적으로 만드는 데 사용될 수도 있고, 영화에서 실제로 존재하지 않는 장면을 만드는 데도 사용이 됩니다. 또한, 이 기술을 이용하면 의사들이 실제 수술을 하기 전에 연습할 수 있는 가상의 환자를 만들어 볼 수도 있죠. 창의력을 필요로 하는 모든 분야에서 생성형 AI는 새롭고 놀라운 가능성을 열어주고 있는 것이 GAN 기술 때문입니다.
여기까지의 내용을 정리해 보겠습니다. 기술들의 연속선상에서 볼 때, 인공지능(AI)은 기본적인 지능적 처리를 가능하게 하며, 머신러닝은 AI가 데이터로부터 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 형태로, 더 복잡하고 추상적인 패턴을 학습할 수 있는 구조를 제공하며, 생성형 인공지능은 딥러닝 기술을 활용하여 새로운 데이터를 창조할 수 있는 능력을 가지게 됩니다. 각 단계는 이전 단계의 발전을 바탕으로 하여 더욱 발전된 형태의 기술을 가능하게 합니다.
chapter 2. 인공지능 서비스의 구분
생성형 인공지능과 분석형 인공지능
생성형 인공지능은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 한 형태입니다. 오픈 AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 네이버 크로버 X 등이 생성형 인공지능인데요. 텍스트, 이미지, 음악, 그리고 프로그램 코드와 같은 새로운 데이터를 만들어내는 능력을 갖고 있습니다. 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하고 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 둡니다.
그런데 인공지능은 생성형만 있는 것이 아닙니다. 우리 일상에 다양한 분석형 인공지능도 존재했는데요. 분석형 인공지능은 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등을 통해 의미 있는 인사이트를 도출하고 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 한 형태입니다. 분석형 인공지능은 주어진 데이터 내에서 유용한 정보를 찾아내고, 미래의 사건을 예측하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
예를 들어 소비자 행동을 예측하거나, 주식시장을 분석하거나, 의료 현장에서 사용되고 있던 것들이 분석형 인공지능인데요. 분석형 인공지능에도 머신러닝과 딥러닝, 통계적 모델링 등의 기술이 사용됩니다. 이를 통해 데이터로부터 의미 있는 패턴을 식별하는 것입니다.
생성형 인공지능은 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 두는 반면, 분석형 인공지능은 기존 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 예측을 하는 데 초점을 맞춥니다. 기술적으로 보면 생성형 AI는 데이터의 분포를 학습하여 새로운 인스턴스를 생성하는 반면, 분석형 AI는 패턴 인식, 분류, 예측 모델링 등을 통해 데이터를 분석합니다.
인공지능의 범위 안에 있지만 생성형 인공지능과 분석형 인공지능의 역할이 다른 것입니다. 생성형 인공지능은 예술, 디자인, 콘텐츠 생성 등 창의적인 분야에서 활용되는 반면, 분석형 인공지능은 금융, 의료, 보안 등의 분야에서 문제 해결과 의사 결정 지원에 주로 사용됩니다.
인공지능 기술이 통합되어 활용되는 중
기술이 발전하면서 분석형 인공지능과 생성형 인공지능이 통합되어 활용되는 중입니다. 예를 들어 의료 분야에서 개인 맞춤형 진단 및 치료 계획을 제공할 수 있을 텐데요. 분석형 인공지능은 환자의 의료 기록, 진단 데이터, 유전 정보 등을 분석하여 정밀한 진단 정보를 제공할 수 있습니다. 이어서 생성형 인공지능이 이러한 분석 결과를 바탕으로 환자에게 특정 질병 상태에 대한 시각적 설명 자료를 생성할 수 있을 것입니다. 의료분야는 여러 가지 규제 때문에 많은 시간이 필요한 텐데요.
상대적으로 분석형 인공지능과 생성형 인공지능이 바로 적용되는 분야가 마케팅 및 광고분야입니다. 마케팅 및 광고 분야에서는 분석형 인공지능을 사용하여 고객 데이터, 구매 패턴, 시장 동향 등을 분석하고, 타깃 고객층의 선호와 행동을 이해할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 생성형 인공지능이 타깃 고객에게 맞춤화된 광고 콘텐츠, 마케팅 메시지, 소셜 미디어 포스트 등을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 개인화된 고객 경험을 제공하고, 마케팅 효율성을 크게 향상할 수 있습니다.
분석형 인공지능과 생성형 인공지능은 인공지능이라는 큰 범주에는 속하지만, 서로가 맞고 있는 역할이 다릅니다. 분석형 인공지능은 복잡한 데이터 패턴을 식별하고 해석하는 데 사용될 수 있으며, 생성형 인공지능은 이러한 인사이트를 기반으로 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하여 의사 결정 과정을 지원하거나 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
인더스트리얼 AI(Industrial AI)와 프론트 AI(Front AI)
인공지능 서비스를 인더스트리얼 AI와 프론트 AI로도 구분할 수 있습니다. 인더스트리얼 AI는 산업 현장, 공장, 제조 등 생산 관련 분야에서 사용되는 인공지능을 말합니다. 이런 AI는 기계가 고장 나기 전에 미리 알려주거나, 제품을 더 효율적으로 만들 수 있는 방법을 찾아내는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 공장에서는 수많은 기계와 장비를 사용하는데, 이 기계들이 잘 돌아가고 있는지, 언제쯤 고장 날 가능성이 있는지를 인더스트리얼 AI가 분석해 줍니다. 이를 통해 공장은 기계 고장으로 인한 생산 중단을 예방하고, 생산 과정을 더욱 효율적으로 관리할 수 있게 됩니다.
인더스트리얼 AI는 사물인터넷(Internet of Things)과 밀접한 연관이 있습니다. IoT는 산업 현장에서 기계의 작동 상태, 생산 공정 중 발생하는 다양한 변수, 환경 조건 등의 다양한 데이터를 실시간으로 수집합니다. 이렇게 수집된 데이터는 인더스트리얼 AI에 의해 분석되어, 공정의 효율성을 개선하거나 문제를 예측하고 해결하는 데 사용됩니다. 즉, IoT는 데이터를 수집하는 '눈과 귀' 역할을 하며, 인더스트리얼 AI는 이 데이터를 '이해하고 분석'하여 실질적인 조치를 취할 수 있는 '두뇌' 역할을 합니다. 이 두 기술의 결합은 산업 현장에서의 운영 효율성을 크게 향상하며, 예측 유지보수, 에너지 관리, 생산성 증가 등 다양한 이점을 제공하는 것입니다. 굳이 구분을 해보자면 인더스트리얼 AI와 사물인터넷(Internet of Things)은 분석형 인공지능에 가깝다고 볼 수 있습니다.
인공지능 서비스의 구분, 인더스트리얼 AI와 프론트 AI프론트 AI는 고객 서비스, 마케팅, 영업 등 고객과 직접적으로 상호작용하는 분야에서 사용되는 인공지능을 말합니다. 예를 들어, 웹사이트에서 챗봇을 통해 고객의 질문에 답변해 주거나, 고객의 취향과 행동을 분석해 개인화된 제품이나 서비스를 추천해 주는 것이 프론트 AI의 일입니다. 이렇게 프론트 AI는 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 고객 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
프론트 AI와 생성형 AI는 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 생성형 AI가 프론트 AI의 기능을 향상하기 때문인데요. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇은 생성형 AI를 사용하여 사용자의 질문에 대한 자연스러운 언어로 답변을 '생성'합니다. 마찬가지로, 개인화된 마케팅 캠페인이나 추천 시스템에서 생성형 AI는 사용자의 선호도와 행동 데이터를 분석하여 맞춤형 콘텐츠나 제품 추천을 생성할 수 있습니다.
생성형 AI가 프론트 AI를 통한 고객 경험 개선에 기여할 수 있는 방법은 다양합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 이력과 검색 기록을 바탕으로 개인화된 제품 추천 목록을 생성하는데요. 이는 고객에게 더 관련성 높고 매력적인 쇼핑 경험을 제공하는 프론트 AI라고 볼 수 있습니다.
인공지능(AI), 기술, 트렌드를 어떻게 활용할 것인가?
비즈니스모델 사용설명서는 인공지능과 다양한 기술, 트렌드를 비즈니스모델 관점에서 어떻게 활용할 것인지의 내용을 담고 있습니다.
현업에서 활용할 수 있는 실용적 지식
인터뷰어는 (주)비즈웹코리아에서 운영하는 이러닝 클래스입니다. 책을 중심으로 저자의 강의(VOD)와 강의교안 등의 참고자료, 그리고 책을 학습한 전용 GPTs를 링크로 제공하여 비즈니스모델을 구체화할 수 있도록 하고 있습니다.
