"인공지능과 인간의 대화"를 읽고
사코니 북리뷰
나의 첫 번째 트레바리이자 트레바리에서의 첫 번째 책인 김지현 상무님의 “인공지능과 인간의 대화”를 며칠에 걸쳐서 다 읽었다. 독후감을 중학교 이후로 써본 적이 없어 그냥 책을 읽으면서 의문이 든 점들을 적어보는 걸로 해보겠다.
일단 나는 첫 번째 알렉사를 출시 전부터 웨이팅 리스트에 올라서 기다렸다 산만큼 거의 가장 초기에 알렉사를 써 보았었다. 저자가 말했듯 주 기능은 오디오북, 팟캐스트, 라디오, 뉴스, 음악, 타이머 등이었다. 그때가 2014년 겨울 무렵이었던 걸로 기억하는데 사실 책을 읽으면서 느낀 점은 “6년 동안 엄청난 혁신이 있진 않았구나” 였었다. 물론, 음성인식의 질이나 back-end의 알고리듬의 진화는 물론 있었을 테다. 하지만 고객이 느끼는 편리함과 서비스의 차이는? 아직도 초창기이기에 앞으로 더욱더 많은 킬러앱들이 나오길 기대한다. 나는 사실 음악 하나만 명령으로 틀 수 있을 때도 알렉사가 역할을 한다고 생각했었다.
두 번째, 데이터의 질에 대한 질문들이 생겼다. 많은 데이터를 모으고 있다지만 다 좋은 데이터는 아닐 텐데라는 생각이 들었다. 만약 아마존의 라이벌인 마이크로소프트가 미국 인구만큼의 외국인들을 고용해서 알렉사 음성인식 서버로 “외계어”를 말한다면? 알렉사의 알고리듬은 어떻게 업데이트될까? 그리고 비슷하게 자동 주행에서도 궁금한 점이 있었다. 사람들은 갑작스러운 장애물의 등장에 핸들을 왼쪽으로나 오른쪽으로 꺾거나 최근 뉴스처럼 액셀을 밟는 경우도 나온다. 이런 데이터들로 트레이닝된 모델은 같은 상황에서 그와 비슷하게 행동하게 되는 게 아닌가? 아니면 한발 더 나아가 사고가 난 경우 데이터들에 “사고”라는 태그를 붙여줘서 저런 액션들과 반대로 행동을 하게 하는 건가? 과연 사고가 나는 상황에서 왼쪽으로 핸들을 꺾을 걸 안 꺾거나 오른쪽으로 꺾으면 사고의 결과가 달라질까? 이런 질문들이 생겼다.
세 번째, 최근에 구매한 “Prediction Machine: The Simple Economics of Artificial Intelligence”라는 책을 다 읽진 못하고 조금 읽었는데 거기서 나온 아마존의 미래는 정말 신선했다. 아마존의 현재 상품 추천 모델의 정확도는 5% 정도라고 한다. 20개의 물건을 보여주면 고객이 그 중 1개를 사는 정도. 하지만 미래에 저 확률이 50% 이상으로 올라가게 된다면, 아마존은 고객이 물건을 사기 전에 미리 배송을 시작하고 필요 없는 물건을 회수하는 회사로 변할 수도 있다는 것! 게다가 아마존은 벌써 알렉사를 2014년부터 출시하여 거의 범접하기 힘든 데이터를 모으고 있지 않은가. 이건 그냥 알렉사과 아마존의 독주가 한동안 이어지지 않을까 싶다.
오랜만에 쓰는 독후감이라 그런지 좀 어색하다. 특정 대상한테 점수를 받기 위해 써본 독후감이 다였던 것 같은데. 어쨌든 새로운 기술들에 대해서 생각해볼 수 있는 좋은 기회였다.
관련 포스트:
