3년 후 AI 초격차 시대가 온다
AI 인공지능을 활용한 비즈니스 생태계를 이해해야 한다.
[ 글을 시작하기 전에 ]
현대는 인공지능으로 인해 새로운 혁명기에 진입했다. 18세기 산업혁명은 생산성 향상을 선사하며 역사의 중요한 전환점을 만들었다
지난 혁명이 인간의 근육을 능가하는 것이었다면 지금의 혁명은 두뇌를 능가하는 것이다.
즉, 인간의 정신적인 노동력을 대체하기 위한 인공지능의 개발이 앞으로 산업발전의 핵심 영역이 될 것이라 생각한다.
그런 인공지능의 발전과 기반, 어떤 형태로의 응용이 있는지 알아보자.
Ⅰ. 이미 시작된 인공지능의 시대
기술이 세상에 눈을 뜨고 있다.
인류 역사를 보면 언어의 탄생이 첫 번째 혁명이다. 언어 이후 인간은 더욱 인간다운 존재가 되었다.
두 번째는 농업혁명이다. 수렵 채집 생활에서 식량을 저장하는 생활로 바뀌고 문명이 발생되었다. 사람들이 정착하고 모여 살면서 도시가 생겼다.
세 번째는 산업혁명이다. 인공적인 동력을 발명한 것이다. 증기, 석탄, 물을 이용해 에너지를 만들고 많은 이들에게 전력을 공급하기 시작하면서 한계를 극복해나갔다.
전기가 발명된 이후 전기모터가 생겼고 그로 인해 이동수단이 다양화되었으며, 전기를 활용한 다양한 기기가 우리 곁에 함께하게 됐다.
현대의 도시는 이때부터 형성되기 시작했다. 값싼 전기를 공급받아 편리한 생활을 하게 된 것이다. 4차 산업혁명은 여기에 인공지능이 더해진 것이다.
AI가 발전하게 된 3가지 배경
첫 번째는 데이터의 폭발이다. 인공지능이 강력한 이유는 스스로 학습을 하기 때문이다.
인공지능은 머신 스스로 상황을 이해하고 어떻게 움직일지 그 방향을 스스로 찾아나간다. 데이터를 통해서 배우는 것이다.
인공지능 알고리즘은 바로 데이터를 기반으로 새로운 통찰력을 만들어낸다. 최근 1년간 생성된 데이터의 양이 과거 100년 동안 보다 많다.
향후 인공지능으로 혜택을 보는 순서는 데이터를 많이 보유한 순서와 일치할 것이다. 현재 데이터 집약적인 산업일수록 인공지능의 영향을 많이 받을 것이다.
금융계가 인공지능의 영향을 받는 첫 타깃이다. 이미 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있다.
두 번째는 소매업일 것이다. 수많은 고객 행동 데이터를 보유하고 있다. 다음은 의료서비스일 것이다. 엄청난 양의 환자 및 진료 데이터를 생성한다.
교육처럼 데이터를 많이 생산하지 않는 산업이 제일 마지막으로 영향을 받을 것이다.
두 번째는 알고리즘의 발전이다. 아마존 알렉사의 소통능력, 예측 배송을 통한 유통혁명, 자율주행 기술의 발전 등은 모두 알고리즘의 발전과 맥을 같이한다.
인공지능은 농사에 비유될 수 있다. 알고리즘은 씨앗이고 데이터는 양분에 해당한다.
인공지능 머신은 데이터를 통해 배우고 성장한다. 이 알고리즘 열매는 자율주행차가 될 수도, 머신러닝 바둑 프로그램이 될 수도, 제조 시스템이 될 수도 있다.
세 번째는 컴퓨팅 능력의 향상이다. 대용량의 연산처리를 가능케 하는 그래픽 프로세서가 지속적인 발전을 이루고 있다.
하드웨어 기술은 인공지능 기술을 향상하고 인공지능 기술은 보다 효율적으로 연산할 수 있는 길로 하드웨어 기술을 이끈다.
여기에 클라우드 컴퓨팅과 데이터 저장 기술, 사물 인터넷 기술이 결합되고 있다. 구글이나 MS 등 IT 기업은 공공 및 사설 클라우드를 결합한 하이브리드 솔루션을 제공하여, 기업들이 대규모 자본 지출 없이도 컴퓨팅 리소스를 신속하게 늘리고 인공지능 시스템을 운영할 수 있도록 지원한다.
이렇게 다양한 기술이 상호보완적으로 발전하면서 시너지 효과가 더욱 커지는 것이다.
Ⅱ. AI 기술이란 무엇인가
AI 기술의 5가지 특장점
학습성 : 인간이 다른 동물과 다른 점은 학습을 한다는 것이다.
머신 러닝의 경우 작동원리 자체가 사람의 학습 과정과 비슷하다. 이해하고 연관시켜 적용해보고 경험하는 것이다. 인공지능이 작동하도록 하려면 먼저 정확한 이해가 필요하다.
업계에서는 이를 컴퓨터에 주입한다고 이야기한다. 헬스케어 사업에 인공지능을 도입하려 한다면 수많은 헬스케어 정보와 산업 정보를 주입해야 한다.
이렇게 주입한 지식이 다른 다양한 영역의 지식 사이의 관계를 분석하고 데이터 간의 관계를 파악하면서 한 단계 더 높은 학습을 해야 한다.
정확성 : 모라벡의 역설이라는 게 있다. 인간이 잘할 수 있는 일은 컴퓨터가 어려워하며 컴퓨터가 쉽게 하는 일은 인간에게 어렵다는 것이다.
사물의 이미지를 구분하거나 글을 읽고 문맥을 파악하고 새로운 문장을 만드는 일은 인간에게는 쉽지만 그동안 컴퓨터로써는 불가능했다.
인공지능은 이를 가능하게 해 주기에 더욱 놀라운 기술로 주목을 받는다.
앞으로 인공지능의 정확성을 필요로 하는 분야는 매우 다양해질 것으로 예상된다.
속도 : 머신러닝은 데이터를 토대로 지식을 축적하고 패턴을 인식하고 의사결정을 내리는 데 그 처리 속도가 매우 빠르다는 특징을 갖고 있다.
방대한 데이터, 병렬 및 선형 컴퓨팅을 통해 인간보다 빨리 학습하고 빨리 처리한다.
MS는 인공지능 프로젝트 아담을 공개했다. 사용자가 스마트폰으로 찍은 개 사진을 보여주면 지능형 비서 코타나와 연동해 컴퓨터가 품종을 알려주는 것이다.
이 알고리즘은 약 1,400만 장의 개 사잔을 토대로 학습했다. 당시 구글이 소개한 인식 기술과 비교해 약 50배나 더 빠른 분석 속도를 보여서 화제를 모았다.
통찰력 : 사람을 알아보는 것을 넘어 어떤 정치 성향을 갖고 있는지를 알아보는 것이 통찰력이다.
자율성 : 인공지능은 24시간 내내 필요한 일을 처리한다. 시스템은 인간의 개입을 최소화하면서 원하는 일을 처리한다.
Ⅲ. AI 기술과 비즈니스 혁신
무엇을 혁신할 것인가?
인식, 예측, 자동화, 생성, 소통 혁신의 5가지를 혁신할 것이다.
어떻게 혁신할 것인가?
각 모델의 핵심 요소 기술을 기반으로 기존 제품 및 서비스의 일부 혹은 전체 기능을 고도화하는 것이다. 그리고 아예 다른 방식으로 대체하고 기능 단위가 아니라 아예 기존에 없던 전혀 새로운 제품이나 서비스를 창출하는 것이다. 마지막은 동일한 제품 및 서비스에 대한 가치 제안 및 가치 전달 방법을 바꾸는 방식이다.
무엇을 이룰 것인가?
궁극적인 목적에 최적화된 영역과 방식을 찾아야만 비로소 AI 혁신의 완성도가 높아지게 된다.
AI 혁신은 기술에서 출발하지만 궁극적인 지향점은 고객에게 있어야 한다. 보다 정확하게 이야기하면 고객 경험의 혁신이어야 한다.
Ⅳ. 혁신은 실행이다.
인공지능에 의한 변화는 선형적이지 않기 때문에 예측도 어렵다. 급변하는 환경에서 과거와 똑같은 길을 걷고 있다면 경쟁력을 잃기 쉽다.
실리콘밸리의 투자자인 피터 틸은 앞으로의 세상은 거듭제곱 법칙을 따를 것이라고 말했다.
평균적인 성공을 거두는 기업들이 분포의 중앙에서 다수를 이루지 않는다.
오히려 한 분야에서 가장 성공한 소수의 기업이 그 분야 나머지 기업들이 성공을 모두 합친 것보다 더 큰 성공을 누리는 것이다.
시장에서 가장 큰 수익률은 언제나 희소한 자원을 가진 기업에 돌아간다. 인공지능은 기업에 무한한 성장의 기회를 가져다줄 중요한 기술 자본이다.
[ 글을 마치며 ]
인공지능의 시대는 결국 오게 될 것으로 생각한다. 이전의 산업 혁명이 그랬듯이 인간의 발전된 삶에 대한 욕망은 기술의 발전을 환영했기 때문이다.
그런 인공지능의 시대에 우리가 주목해야 할 것은 무엇일까? 인공지능 시대에 대해서 주목해야 할 것은 크게 세 가지라고 보인다.
첫 번째는 인공지능은 결국 데이터 + 학습이라고 생각한다.
데이터가 많고 학습하는 방법이 우수한 인공지능이 다른 모든 인공지능을 능가하게 될 것이라는 것이다.
마치 많은 책을 읽고 책을 읽는 방법과 학습력이 우수한 학생이 시험을 보는 것과 동일한 논리라고 생각한다.
이 때문에 데이터를 얼마나 가지고 있는가가 인공지능을 얼마나 우수하게 발전시킬 수 있는가와 동일한 질문이 될 것이라 생각한다.
데이터를 많이 가지고 있는 기업들을 꼽으라면 대표적으로 미국의 구글이나 중국의 바이두가 될 수 있다.
이외에도 애플이나 IBM도 각자의 영역에서 차별화된 인공지능을 만들어내고 있다.
그럼 데이터가 기본이 된다면 학습능력을 어떻게 평가할 수 있을까? 결국은 수학적인 연계와 알고리즘 구축 능력이라고 생각한다.
수학적인 연계를 인공지능이 학습하는 순서와 방법을 최대한 효율적으로 구성을 해줌으로써 더 적은 시간에 더 빠른 학습을 할 수 있게 도움을 준다.
그리고 알고리즘 구축 능력에 따라 인공지능의 창의성이 개발되어 기존에 생각하지 못한 결과물까지도 만들어내는 단계로 발전해나갈 것이라 생각한다.
두 번째는 인공지능의 적극적인 활용이 필요할 것으로 생각이 된다.
스마트폰 생태계를 애플의 iOS와 구글의 안드로이드가 양분한 것은 우연의 일치가 아니다.
애플은 독자적인 생태계로 하드웨어와 소프트웨어의 일치를 일어냈는데 구글은 소프트웨어의 공용화로 자신만의 영역을 만들어냈다.
인공지능도 개발한 기업이 있지만 사용하는 기업이 분리되는 경우가 발생될 수 있고 혹은 개발한 기업과 사용하는 기업이 일치되는 경우가 발생할 수 있다.
하지만 그중에서 더 빠르게 발전되고 더 빠른 응용력을 보여줄 방식은 개발한 기업과 사용하는 기업의 분리이다.
마치 하나의 거대한 인공지능 플랫폼 위에서 다수가 인공지능을 활용하면서 더 많은 데이터를 만들어내고 제공하고 다시 인공지능은 이를 기반으로 더 빠르게 성장해 나갈 수 있다.
대표적인 예로 동영상 사이트인 유튜브를 생각해볼 수 있다. 유튜브는 업로드를 하는 사람들은 광고를 통해 수익을 얻고 구글을 대가로 데이터를 얻게 된다.
이 과정을 통해서 더 많은 사람들이 유입되고 이는 구글의 인공지능이 학습할 수 있는 충분하면서도 차별화된 기반이 되어준다.
이 때문에 앞으로는 인공지능은 거대한 플랫폼이 되고 다수가 사용하는 형태일 때 빠르게 성장하고 독보적인 위치를 가지게 될 것이라 생각한다.
세 번째는 인공지능 기업은 국가를 넘어서게 될 것으로 생각한다.
국가라는 존재 자체도 어찌 보면 우리가 만들어낸 하나의 사회 규약에 불과하다. 그런데 지금의 기업은 국가를 뛰어넘어 모두가 사용하게 되고 있고 앞으로는 이런 트렌드가 더 빠르게 나타날 것이라 생각한다.
예전에는 자국에서 생산된 것을 사용하고 소수의 사람들만 외국의 제품을 사용했다면 이제는 각 분야마다 모두가 공통적으로 사용하는 기업이 탄생하게 될 것으로 생각이 든다.
이를 가능하게 해 줄 수 있는 기술이 바로 인공지능이라고 생각이 든다.
200여 개의 언어와 수를 헤아릴 수 없는 다양한 문화와 정치적인 견해, 의식주의 차이와 관심도의 차이를 인공지능은 모두 다 소화하고 편견 없이 이를 유통할 것이다.
이 과정을 통해서 인공지능 기업은 더 많은 영향력을 발휘하게 될 것이고 궁극적으로는 국가를 넘어서는 사회 단위로까지 발전할 수 있을 것이라 생각한다.
참고 도서 : 3년 후 AI 초격차 시대가 온다.
