인공지능 콘텐츠 혁명

자신만의 경쟁력을 보유하는 방법

인공지능이라고 하면 바둑과의 대격돌을 했던 알파고가 연상이 된다. 보통 딥러닝 기술을 이용하여 세분화된 모든 프로세스에 대응하는 스타일로 만들지만 딥러닝만이 인공지능 알고리즘의 답은 아니다. 우선 책의 뒷부분부터 살펴본다. 필자 역시 콘텐츠를 만들어내는 사람이라 인공지능 시대에 콘텐츠 제작자로 살아남기가 무엇인지 궁금했기 때문이다. 구글의 인공지능 AutoML, 네이버의 크로버, 마이크로소프트의 코티나, 아마존의 알렉스, IBM의 왓슨 등은 인공지능과 연결되어 있다.

항상 새로운 기술은 등장하고 그 기술을 활용하는 사람은 두려움이 없는 사람이다. 두려움은 새로운 것을 받아들이는 것에 대해 거부감을 가지게 한다. 태생이 원래 그랬는지는 몰라도 새로운 것을 배우는 것에 두려움은 없는 편이다. 인공지능은 만능은 아니지만 콘텐츠를 빨리 생산하는 데는 생각보다 큰 힘이 될 수도 있을 듯하다.

조금 더 빠르게 콘텐츠를 생산하는데 머리를 쓴다면 그냥 인공지능은 협업자가 될 수 있다. 구글에서는 퀵드로우라는 게임을 개발했는데 게임은 아주 단순한데 게임을 하는 사람이 그 단어를 그림으로 표현하는 것이다. 차를 자주 이용하기 때문에 고속도로 톨게이트에서 수금하던 사람이 거의 없어져간다는 것을 느낄 수 있다. 단순노동은 결국 전환되게 되어 있다. 그렇지만 새로운 일자리도 창출은 되지만 그 사이에 시간적인 갭은 있을 수밖에 없다.

창조성은 일종의 모험심에서 나오는 것이라고 한다. 인간 세상에 대한 근본적인 질문과 그것을 알려는 노력이 사람을 전진시킨다. 디자인 소프트웨어로 대표되는 포토샵 역시 인공지능 플랫폼인 어도비 센세이로 업그레이드하였고 음악 작곡 인공지능은 실험적인 시도를 넘어서 사업화의 단계까지 진입하였다.

네이버의 AiRS (AI recommender System), 카카오가 콘텐츠가 추천하는 방식은 보통 순환형 신경망 기술이라고 부르는 RNN을 응용한다. 좋은 콘텐츠를 생산하다 보면 제목으로 낚시를 하는 콘텐츠에서 벗어나 자주 노출이 된다. 결국 승부는 오래가는 것에 있지 빠르게 가는 것에 있지 않다.

다양한 기술과 그것을 활용한 분야의 다양한 사례를 접할 수 있는 이 책은 인공지능에 대한 깊이 있는 정보를 제공하고 있지는 않지만 어떻게 흘러가는지에 대해서는 접해볼 수 있다. 책을 다 읽고 난 다음에 든 생각은 결국 퀄리티 있는 콘텐츠는 쉽게 만들어지지 않는다는 점이다.