AI 인공지능 비즈니스 모델이 되기까지
왜 세계적인 기업들은 인공지능에 투자하는가?
왜 세계적인 기업들은 인공지능에 투자하는가?
<AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지>
이지은, 정석인 지음
작가 소개
이지은: 한양사이버대학교 정보기술과 AI 비즈니스, 기술 경영을 가르치고 있는 교수, 문과로 대학을 입학해 공학박사로 졸업하면서 기술을 쉽게 이해하고 설명할 수 있는 능력을 얻기 위해 노력하고 있다.
정석인: 동의대학교 e 비즈니스학과 교수, 부산대학교 기계설계 학사와 오사카 부립대학 경영공학 석사와 박사 학위 취득
이 책을 읽으면서 인공지능 기술이 내가 생각한 것보다 더 오래된 역사를 가졌으며 생각보다 다양한 분야에 적용되고 있는 전혀 새로울 것이 없는 기술이라는 점에 놀랐다.
내가 인공지능 기술에 관심을 가진 후 인공지능 기술에 관련된 책을 읽기 시작했는데 이 책은 2번째로 내가 읽은 인공지능 기술에 관련된 책이다.
전 세계의 많은 기업들이 인공지능 기술을 도입하고 있다. 세계적인 기업들이 앞다투어 인공지능 기술을 도입하는 이유는 인터넷이 처음 세상에 선보인 후 인터넷을 자신들의 비즈니스 모델에 도입한 기업들은 이후 엄청난 성공을 이루었지만 그렇지 못했던 기업들은 도태되거나 사라졌기 때문이다. 이전에 역사에서 교훈을 얻은 기업들은 인공지능 기술을 도입하지 않는다는 것은 결국 미래의 어느 시기가 되면 회사의 문을 닫아야 할 정도로 인공지능 기술 도입을 굉장히 중요한 미래 사회의 핵심 기술로 받아들이고 있다. 기업이 항상 신규 비즈니스를 고민해야 하는 이유에 대해서 이 책에서는 이렇게 이야기한다.
기업은 영속성을 가지는 것이 중요하다. 한 해 매출이 올랐다고 좋아할 일이 아니다. 그 기업이 영속적으로 유지되는 것이 중요한데, 이를 위해 기업들은 신규 비즈니스를 항상 고민해야 한다. 기업이 신규 시장에 참가는 것을 검토하거나 희망하는 경우 사업 참여를 위한 여러 가지 여건을 파악하고 유망 비즈니스를 도출한 후, 내부 역량을 바탕으로 구현 가능한 비즈니스 모델을 선별해야 한다.
<AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지>중에서
인공지능은 일의 효율성의 측면에서 인간을 고용하는 것보다 더 낫다고 생각된다. 예를 들어, 인간은 24시간 365일 일할 수 없지만 인공지능 기술을 도입하게 되면 쉬는 날에도 심지어 공휴일에도 인간을 대체해 인공지능은 일을 할 수 있다. 최근 많은 기업들이 도입하고 있는 챗봇은 24시간 365일 고객의 질문에 응답할 수 있다. 간단한 문의를 하면 챗봇 인공지능이 친절하게 응답해 준다. 효율성의 측면에서 인간을 고용하는 것과 비교될 수 없을 정도이다.
챗봇을 서비스에 적용하여 경쟁력을 강화한 사례가 다수 보고되고 있다. 단순하고 반복적인 문의는 인공지능이 자동 응대하고, 복잡한 민원은 상담원에게 연결해 주는 기능을 통해 민원 업무 처리의 효율을 높일 수 있다. <AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지>
최근 메타버스가 핫하다. 페이스북이 메타로 사명을 변경한 것만으로도 메타버스가 세계적인 기업들 사이에서 얼마나 큰 관심을 받고 있는지 알 수 있다. 그런데 이 가상 현실이라고 불리는 메타버스 세상이 구현되기 위한 핵심 기술이 있다. 바로 인공지능 기술이다. 인공지능 기술은 메타버스의 발전과 밀접한 관계가 있다.
"Metaverse" 메타 버스는 가공, 추상을 의미하는 메타 Meta와 현실 세계를 의미하는 유니버스 universe의 합성어로 좀 더 구체적으로 말하면 가상세계에 들어온 현실 세계를 말하며 메타버스라는 용어는 1992년 출간된 소설 [스노크래시]에서 처음 사용되었다. 스노크래시 <Snow Crash>는 아바타를 통해서만 들어갈 수 있는 가상세계를 의미한다.
페이스북이 창업자 마크 저커버그는 메타로 사명을 바꾸면서 메타버스 세상에 대해서 설명하는 동영상을 만들었는데 그 영상에서 그는 메타버스 세상에서 우리는 회의를 하고 친구를 만나고 많은 다양한 활동을 할 수 있게 될 것이며 메타버스 세상에서 죽는 것은 현실 세계에서도 죽는 것을 의미한다는 굉장히 섬뜩하면서 의미심장한 말을 했다. 메타버스 세상은 마크 저커버그가 바라보는 미래였고 현실과 가상세계의 구분이 미래의 어느 시점에서는 사라질 수도 있다는 것을 의미했기 때문에 난 그 영상에서 그가 한 말을 듣고 한동안 생각에 잠겼던 적이 있다.
인공지능이란 Artificial Intelligence로 인공적인 지능을 의미한다. 실제 인공지능은 인간의 뇌를 흉내 내고 모방하는 것으로 궁극적인 목적은 인간의 뇌와 같아지는 것이다. 인간의 뇌는 학습을 통해 발전한다 인공지능도 마찬가지다 학습을 통해 발전해 나간다. 하지만 인간의 뇌는 스스로 학습할 대상을 찾고 스스로 학습을 하지만 인공지능은 학습할 대상을 인간이 대신 찾아 주어야 하고 그것을 인공지능 학습할 수 있도록 도와주어야 한다. 무엇을 통해서 인공지능은 학습할 수 있을까? 바로 데이터를 통해서 학습한다. 그렇기 때문에 인공지능은 학습할 수 있는 방대한 양의 데이터가 필요하다.
인간의 뇌와 인공지능의 가장 큰 차이점은 인공지능은 인간이 쉽게 할 수 있는 일을 굉장히 어려워한다는 것이다. 인간은 사진이 주어졌을 때 개와 고양이의 차이를 쉽게 구별할 수 있고, 잡초와 상추를 구별할 수 있지만 인공지능은 수많은 양의 데이터를 학습한 후에도 정확하게 구별해 내지 못하는 경우가 생긴다는 것이다.
인공지능 번역기인 구글 번역기나 네이버의 파파고 번역기를 사용해 본 사람들이라는 공감할 수 있는 것이 바로 뭔가 어색하다는 것이다. 물론 이전에 비하면 지금의 인공지능의 번역 실력은 날이 갈수록 발전하고 있고 심지어 자연스러울 때도 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 어색한 문장을 많이 발견할 수 있다. 그 이유는 인공지능은 맥락 파악에 어려움을 겪기 때문이라고 한다. (맥락: 말의 흐름, 분위기의 흐름) 인간은 화자의 목소리나 분위기, 앞뒤로 연결된 문장을 통해 맥락을 쉽게 파악할 수 있지만 인공지능은 그렇지 않다는 것이다.
이렇게 인간에게는 쉽지만 인공지능에게 어려운 것 또는 반대로 인간에게는 어려운 건 인공지능에게는 쉬운 것을 “모라벨의 역설”이라고 한다고 한다.
지능 검사나 체스에서 어른 수준의 성능을 발휘하는 컴퓨터를 만들기는 상대적으로 쉽지만, 지각이나 이동 능력 면에서 한 살찌리 아기만큼 능력을 갖춘 컴퓨터를 만드는 일은 어렵거나 불가능하다. {한스모라백 :1970년대 미국의 로봇공학자} <AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지> 중에서
인공지능의 발전
사실 인공지능은 새로운 기술 및 개념은 아니며, 이미 1950년대부터 존재해 왔다. 인공지능은 몇 번의 활황기와 침체기를 거치며 기술적인 진화를 거듭해 오고 있는데 최근 딥러닝의 발전과 4차 산업 혁명의 도래로 중요성이 더욱 강조되고 있을 뿐이다.
<AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지> 중에서
1980년대 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망에 관한 연구가 활발해지면서 전문가 시스템이 등장했고 이로 인해 인공지능은 2차 황금기를 맞게 된다. “전문가시스템이란 전문지식을 특정 영역에 대한 전문가의 지식을 요약하고 그 영역 안에서 지적인 판단을 내릴 수 있는 시스템 및 소프트웨어를 말한다.”
체스 세계 챔피언이 된 딥 블루
딥블루는 1997년 IBM이 개발한 체스 전용 인공지능 슈퍼컴퓨터 있다. 체스와 특화된 초기 버전의 딥블루는 1996년 인간 세계 체스 챔피언이 카스파로프와의 첫 대국에서 1승 2무 3패를 기록한다. 그 후 1년 뒤 1997년 카스파로프와의 경기에서 2승 3무 1패를 기록하며 승리한다. 이는 기계가 인간을 넘어설 수 있다는 상징성을 가진 사건이었다. 딥블루가 인간과 체스를 둘 때 구글의 창업자인 세르게이 브린과 래리 페이지는 스탠퍼드대 대학원에서 인공지능을 공부하고 있었다고 한다. 구글이야말로 인공지능 기술 분야에 있어서 세계적인 기업이라고 할 수 있다.
2016년 알파고와 이세돌과의 대국을 기억하고 있는 있는 사람은 많을 것이다. 처음 이 대국에 성사되었을 때 그 누구도 이세돌이 질 것이라고 예상하지 않았지만 결과는 이세돌은 알파고를 상대로 1승을 거두었지만 결국 게임에서는 패했다. 이후로 2017년 중국의 커제도 인공지능에게 패하면서 더 이상 인간과 인공지능의 바둑 대결을 볼 수는 없게 되었다. 이미 인공지능이 인간을 뛰어넘었기 때문이다.
특이점 Singularity 이 올까? <특이점: 기술이 인간을 초월한 순간>
인공지능의 미래를 예측한 레이 커즈와일은 그의 저서 <특이점이 온다>에서 특이점을 기술이 인간을 초월하는 순간들로 설명한다.
레이 커즈와일의 예측 그리고 실현
1990년 예언 : 1998년 컴퓨터가 세계 체스 챔피언을 물리칠 것이다. (실제: 1997년 IBM의 딥 블루가 세계 체스 챔피언 카스파로프를 이겼다)
1999년 예언: 2009년 컴퓨터에 음성으로 명령할 수 있게 될 것이다. (실제: 2009년 애플의 시리, 구글 아우 등 자연어 인터페이스 등장- 음성을 통해 문자와 이메일 전송 가능)
현재 예언
2040년 특이점에 도달할 것이다. 2040년이 되면 기계가 사람보다 더 지적으로 우월해질 것이다.
2045년이 되면 인간의 두뇌를 클라우드의 합성 심판장과 무선으로 연결하여 수십억 배의 지능을 가지게 될 것이다.
그의 예측대로라면 약 10년 뒤 우린 인간보다 더 우월한 인공지능 기술을 보게 될 것이라는 의미이다. 그는 인류가 인공지능에 의해 멸망하거나 나노 로봇의 도움을 받아 영생을 누릴 것이며, 2045년이 되면 수십억 배의 지능을 가지게 될 것이라고 주장했다.
아직까지 인공지능의 기술을 많은 한계를 가지고 있다고 한다. 만약 이러한 한계를 극복할 뛰어난 기술이 개발된다면 아예 불가능한 일도 아닐 것이다. 그럼에도 불구하고 조금 두렵기는 하다. 아직까지는 이러한 인공지능 기술이 어디까지 침투하게 될지 알 수 없기 때문이다. 영화 터미네이터와 같은 미래는 상상하고 싶지 않다. 내가 상상하는 인공지능 기술의 미래는 인간의 삶을 좀 더 편리하고 풍요롭게 해주는 그런 인류에게 도움이 되는 것이다. 그러기 위해서 인공지능 기술 발전에 더욱더 많은 이들이 관심을 가지고 지켜보는 것이 필요할 것이다.
영화 속 인공지능
영화 <트랜센던스> 속의 주인공은 윌은 인간이지만 자신이 발명한 인공지능 컴퓨터를 윌의 연인인 애볼린이목숨을 잃은 윌의 뇌를 컴퓨터에 직접 탑재하게 되면서 윌은 전 세계 온라인에 접속해 세상을 통제하려 하고 결국 인간을 초월한 신적인 존재가 된다. 결국 통제되지 않는 인공지능의 모습을 보면서 관객들은 두려움과 공포를 느끼게 된다.
영화 터미네이터와 스페이스 오디세이의 같은 영화 속의 인공지능 로봇은 인공지능 기술이 결국 인간을 파멸에 이루게 할 수 있다는 경고를 주고 있다.
최근 주식 시장과 암호화폐 시장이 인플레이션 상승 압력, 금리 인상 이슈, 오미크론 등의 이슈로 연일 신기록을 경신하며 하락하고 있다. 이에 대해 한 전문가는 이렇게 말했다. “이례적인 불확실성”이 주식시장에 팽배하다. 앞으로 어떤 일이 벌어질지 알 수 없을 경우 인간은 극도의 불안감을 느낀다.
인공지능기술은 1950년대 이후로 지속적으로 많은 연구가 활발히 이루어져 왔지만 여전히 많은 이들에게 생소하고 심지어 최근에 생긴 개발하고 있는 새로운 기술이라고 생각하는 사람이 많다. 그 이유는 인공지능기술이 아직까지 인간에게 이로운지 아닌지에 대한 학계의 다양한 의견이 있고 어디까지 기술이 발전할지 알 수 없기 때문이다.
인공지능 기술을 가장 활발하게 적용하고 있는 분야는?
구글 번역기를 최근 사용하고 정말 많이 놀랐다. 이유는 몇 년 전 구글 번역기를 사용했을 때만 하더라도 너무 엉터리로 번역을 해서 실망을 했었다. 그런데 요즘 구글 번역기는 굉장히 유용하다. 특히 초벌 번역을 할 때 유용하다. 특별히 숫자나 수치 등이 포함된 번역의 경우 깔끔하게 번역이 된다. 물론 아직까지는 많이 어색하기는 하지만 이전에 비하면 비약적 발전을 했다고 볼 수 있다. 이런 속도라면 번역가가 더 이상 필요하지 않을 수도 있겠다는 생각을 하게 되었다. 초벌 번역은 구글 번역기가 어느 정도 해낼 수 있을 것 같다. 결국 인간은 인공지능 번역기 보다 더 뛰어난 번역가가 되거나 그게 아니라면 일찌감치 다른 직업을 찾아야 할지도 모른다.
인공지능 기자는 어떨까? 2015년 샘 알트먼과 테슬라의 CEO 일론 머스크 가 창업한 OpenAI에서 개발한 GPT-2는 인공지능이 뉴스를 만드는 것을 가능하게 해 준 기술이다. 증권, 스포트, 날씨와 같은 정형화된 기사의 경우 인공지능 기자가 쓰는 기사라고 한다.
실제로 인공지능은 이미 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다.
제조 분야의 경우 작업자의 실수에 의한 불량률을 낮출 수 있고 인건비를 줄일 수 있기 때문에 실제 많은 기업들이 인공지능 기술을 도입하고 있다. 현대차 기업이 로봇 기업을 인수하고 테슬라의 일론 머스크가 테슬라의 프리몬트 공장을 완전 자동화 공장으로 만들겠다는 목표로 만들었다는 것은 이미 잘 알려진 사실이다.
인공지능이 기술이 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나는 바로 자율주행 기술이다. 특히 테슬라의 자율주행기술은 세계 최고라고 알려져 있다. 자율주행은 기본적인 운전자의 판단 능력을 대체하는 것으로 결국 이 모든 건 인공지능 기술의 발전이 핵심이다. 테슬라의 CEO인 일론 머스크는 2021년 AI 데이에서 테슬라 봇을 소개할 때 테슬라 자동차 자체에 인공지능기술에 탑재되어 있기 때문에 이미 테슬라는 로봇 기업이라고 말한 바 있다.
의료분야는 아직까지 인간 의사를 대체할 만한 수준의 기술은 아니지만 인간 의사가 좀 더 일을 효율적으로 할 수 있도록 돕는 역할은 충분히 할 수 있는 수준이며 특히 의료 영상분석의 경우 인공지능 기술이 활발히 활용되는 분야이다. 인공지능 기술을 활용할 경우 뇌 MRI 자료 3,800건을 1분 30초 만에 분석해 준다고 한다. 보통 한 번 검사할 경우 4시간에서 6시간 정도 걸리는 것을 감안하면 비교할 수 없는 정도이다.
인공지능기술이 적용된 의료 영상기기는 진단 알고리즘을 통해 수많은 데이터를 학습한 뒤 환자의 영상을 판독함으로써 의료진의 놓친 문제 부위를 빠르고 정확하게 찾아낸다. 우리나라에서는 의료 인공지능 소프트웨어인 루닛이 폐암 및 유방암 환자의 영상판독을 인공지능이 도와주는 서비스를 제공하고 있다. 이 소프트웨어의 판독률은 97% 이상으로 인간보다 높은 수치라고 한다.
<AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지> 중에서
물론 이러한 인공지능기술이 적용된 의료 영상기기의 판독이 아직까지는 완벽한 수준은 아니기 때문에 많은 논의가 필요하다고 한다.
이제 인공지능 기술이 점점 발전함에 따라 인류의 삶의 질을 완전히 다른 수준으로 업그레이드할 수도 있게지만 이와 동시에 인류의 삶을 위협할 수도 있다. 특별히 이러한 인공지능 기술이 군사적인 목적으로 쓰일 경우 영화 <터미네이터>에서 그린 미래가 우리의 미래가 되지 않는다고 보장할 수는 없다.
이 책의 마지막 Chapter12에서는 인공지능에 왜 윤리가 필요한지에 대해서 이야기한다. 국내에는 대학생이 발명한 인공지능 챗봇 "이루다"가 처음에는 자연스러운 말투와 공감 능력으로 출시와 함께 많은 인기를 얻었지만 일부 혐오와 차별에 관한 발언으로 인해 서비스가 중단된 적이 있다.
마지막으로 <인공지능의 마지막 공부>라는 책에서 제시하는 인공지능의 윤리적인 문제에 대한 질문을 끝으로 서평을 마치려고 한다.
윤리학: 다섯 명의 보행자를 살릴까? 한 명의 운전자를 살릴까?
인지학: 인공지능은 생각한다, 고로 존재할까?
미학: 참여할 수 있지만, 예술을 이해할 수 있을까?
심리학: 사랑하는 사람을 위해 자신을 희생할 수 있을까?
사회학: 인공지능에 인간은 노예일까? 주인일까?
종교학: 종교 간의 갈등을 해결할 수 있을까?
유전공학: 전쟁에 참여한 인공지능, 사람을 죽여도 될까?
<AI 인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지> 중에서
<Yes24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.>
읽어주셔서 감사합니다.
