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by Diligitis Apr 14. 2017

AI의 지금

빅데이터를 학습하는 인공지능

2016년 도쿄 오모테산토 소프트뱅크 매장에서 만난 로봇 페퍼 © Lisay G.

 작년 휴대전화, 랩탑, 태블릿 PC, 컴퓨터 스마트 기기에 공사 (?)를 했습니다. 기본으로 (default)로 켜져 있었을 시리 (Siri)를 끄고 셀프 카메라를 찍기 위해 전면에 부착된 카메라에 테이프를 붙였습니다. 클라우드와 모든 디바이스에서 파일을 동기화하는 기능도 꺼버렸습니다. 편리한 서비스를 위해 GPS 기반의 위치를 알림 서비스 (Location Services)도 일괄 off 시켰습니다. 평상시 설정을 꺼놓더라도 위급상황에 119를 호출하거나 위치추적을 위해 GPS가 작동하는 것에 이상 없습니다. 실리콘밸리에서 일하는 친구에게서 다국적 IT 기업의 프라이버시 관리에 대한 심각한 이야기를 들었기 때문입니다. 당신의 편의를 위해 푸시 (push)를 보내주는 대가로, 당신의 가장 비밀스러운 데이터들까지 수집해서 사용하고 있는지도 모릅니다. 프로그램 업데이트나 설치할 때 항목을 조목조목 읽지 않고 무조건 동의를 했다면 당신도 예외일 수 없습니다.



 MS (마이크로소프트)의 엉뚱한 상상력과 도전은 때때로 우리를 즐겁게 합니다. 수백 명의 데이터 과학자 (data Scientist)들이 일하는 것으로 알려져 있습니다. Face APIs를 활용해서 혼자서 사흘 만에 만들었는데 5천만 명이 넘는 사람들이 접속하면서 화제가 된 하우 올드 닷넷은, 프로필 사진을 업로드하면 당신의 성별과 겉보기 나이를 알려줍니다. 또 셀럽스 라이크 닷미는 당신이 연예인 누구와 닮았는지 찾아줍니다. 결과는 장담할 수 없지만 신뢰도 50% 이상이기에 실낱같은 가능성에 기대를 해봄직합니다. 같은 사람이라도 헤어스타일, 컨디션, 화장, 조명에 따라 결과가 다르게 나옵니다. 재미 삼아 사진을 몇 장 넣어 보았는데, 다행히 여성으로 나왔고, 나이는 24살 (마음만은 언제나 20대이지만)로 실제와는 거리가 있었습니다. 이 정도면 치명적인 오류가 아닌가요! '디테일에 신이 깃든다 (God is in the detail)'는 말도 있듯이 박신혜, 전지현, 미우라 아사미 등과 '닮았다'는 것은 아무 의미가 없습니다.   


 2016년 국내에도 개인정보를 비식별 처리하면 당사자 동의 없이 활용 및 거래를 가능하게 한다는 내용의 빅데이터 활용 가이드라인 (개인정보 비식별 조치 가이드라인)을 발표했습니다. 빅데이터를 유의미한 정보로 만들기 위해서 비식별화 (de-identification) 작업을 거치는데, 빅데이터에는 민감한 개인 식별정보 (PII)가 들어있어 바로 사용할 수 없기 때문입니다. 데이터는 네 가지로 구분되는데 외국의 사회보장 번호나 주민등록번호 같은 ID, 전화번호나 이메일 주소 같은 Quasi ID, 건강정보나 금융거래기록 같은 민감한 속성의 SA (Sensitive Attribute), 그 외의 NSA (Non Sensitive Attribute)로 나눌 수 있습니다. 카드사, 통신사, 병원, 항공사 등 데이터 분석과 활용에도 비식별화를 통한 수집과 배표 및 사용이 가능합니다. 당신이 커피 한 잔에 쉽게 팔아버린 신상정보는 이를 필요로 하는 기업에 중요한 자원으로 전달됩니다. 4차 산업혁명시대에는 빅데이터가 새로운 가치를 창출해 내는 뉴 골드이지요.  

춤추는 로봇 페퍼 시연 중 © Lisay G.

 글로벌 업체들뿐만 아니라 한국기업들도 앞다투어 챗봇을 도입하고 있는 추세입니다. 고객센터로 처리되는 나의 질문과 클레임에 응답하는 대상이 사람이 아닌 컴퓨터일 수 있습니다. 그래서 저는 전화를 걸 때면 조심스레 묻곤 합니다. "당신, 챗봇이십니까?" 현재 상용되는 O2O 서비스의 핵심은 다른 사람과 직접 말을 섞지 않아 편하다는 사실에서 출발합니다. 사소한 것을 묻는데 전화할 필요도 없고, 고객의 개인적인 취향마저도 인공지능으로 분석해서 큐레이션 해주는 시대가 도래했습니다. 아마존 렉스 (Amazon Lex)는 머신러닝을 이용해 음성 및 텍스트를 사용해서 대화형 인터페이스를 모든 애플리케이션에 구현합니다. 자동 음성 인식 (ASR), 자연어 이해 (NLU), 딥 러닝 (deep learning)을 이용하면 자연어로 대화 가능한 챗봇 (ChatBot)을 쉽게 만들 수도 있습니다. 2016년 1월, 미국의 오바마 대통령은 미국의 모든 학생은 코딩을 배워야 한다고 연설한 바 있습니다. 여든을 넘긴 할아버지도 손주와 소통하기 위해서 컴퓨터 언어를 배워야 하는 시대입니다.


작년 영국의 19세 소년 Joshua Browder은 쳇봇으로 로봇 변호사를 만들어 16만 장이 넘는 주차위반 티켓을 처리해 벌금을 내지 않게 하였습니다. 미국에서는 IBM의 인공지능 기반의 ROSS 로봇 변호사가 로펌에 취직해 일을 하고 있습니다. 우리나라 병원도 앞다투어 인공지능 왓슨을 도입하면서 치료에 혁신을 꾀하고 있습니다. 가끔은 사람보다 기계가 편할 때가 있지요. 인간은 감정의 동물이기에 눈빛이나 반응에 설레기도 하고 기분이 상하기도 합니다. <사피엔스>로 일약 스타덤에 오른 이스라엘 역사학자 유발 하라리 (Yuval Harari, b. 1976)는 인류가 건강을 위해서라면 자발적으로 프라이버시를 포기할 것이라 예언했습니다. 돌이켜보니 의사와 성직자 앞에는 한 치의 비밀도 없었습니다. 인간이 신을 자각하면서 역사는 시작되었고, 그런 인간이 신이 되는 날 역사는 끝나겠지요. © Lisay G.  

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