고도로 발달한 과학은 마법과 구별할 수 없다
– 아서 C.클라크-
작년에 방영된 TV 드라마 “알함브라의 궁전의 추억”은 증강현실(AR : Augment Reality)게임 소재의 드라마로 남주인 유진우가 스마트 렌즈를 착용하고 게임에 접속한 순간, 2018년 스페인 그라나다 위에 또하나의 세계가 펼쳐진다는 내용으로 2020년에 어울릴법한 드라마 입니다.
드라마 알함브라궁전의 추억, 출처 : tvN
만약 이드라마가 1980년대에 똑같은 주제와 내용으로 나왔다면 어땠을까요? 만화같은 이야기 혹은 먼 미래의 이야기로 마치 터미네이터(1984), 로보캅(1987)과 같은 세계적인 영화가 되지 않았을까 생각해 봅니다.
최근 가장 핫한 IT이슈를 꼽으라면 증강현실과 더불어 바로 ‘AI’ 가 아닐까 합니다. 앞서 예를 들었던 인공지능 로봇의 습격<터미네이터>, 인간이 기계에 지배당하는 세상<매트릭스>, 인간과 휴머노이드 로봇간의 갈등을 그린 <아이로봇>등 그 동안 공상과학영화의 소재였던 인공지능은 이제 더이상 먼 미래가 아닌것 같아 보입니다.
AI-기술과 서비스의 격차를 좁히려면
하지만 지금 AI는 아직 실생활과 멀리 있는것 같습니다. 사실 과거에 비하면 많은것이 바뀌고 있지만, 음성비서AI인 알렉사나 구글홈, 네이버의 클로바 등은 아직 수집된 데이터를 통한 ‘학습된’ 정보만을 운용하고 있으며, 인간만큼 영리한 모습은 아니죠. 각종 신문과 IT매체에 발표되는 빅데이타, AI 기술은 뭔가 대단한것 같지만, 아직 우리의 실생활에 와닿지 않으므로 대부분의 사람들이 “나와는 먼 이야기” 느낌일 것입니다.
오히려 AI는 여러가지 사회문제를 야기할수 있다고 주장하는 사람들이 생겨났으며, 기계사회가 인간의 문명을 침투함으로써 일어날 수 있는 여러가지 가능성에 대한 ‘회의론자’들도 늘어나고 있습니다.
대표적인 AI 회의론자인 일론머스크 테슬라 CEO는 인공지능 로봇의 인류파괴를 대비해 인간을 화성으로 이주시켜야 한다는 ‘화성 식민지 프로젝트’를 시작한 것으로 알려져 있습니다. 아이러니 하게도, 최첨단 자율주행 자동차 테슬라로 벌어들인 돈을 Space X 프로젝트에 투자하면서 AI가 지배할 미래를 대비하여 화성으로 이주계획을 세운다는 발상의 전환은 많은 이들을 놀라게 했습니다.
스페이스X의 우주선과 일론머스크
AI가 야기할 수 있는 문제는 사실 한 두 가지에서 끝나지 않습니다. AI가 충분한 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복함으로써, 인력 간 기술격차를 줄일 수 있다는 점은 이미 여러분야의 다양한 활용사례를 통해 알려져 있지만, 이와함께 여러가지 한계점도 존재하고 있습니다. 학습되지 않았거나 추론을 할 수 없는 예기치 않은 상황이 발생할 시, 인공지능 알고리즘은 평소와 달리 엉뚱한 결과를 내놓을 수 있습니다.
이세돌9단과 알파고의 제 4국은 인간의 ‘신의 한수’ 이후에 기계가 인간의 의도를 파악하지 못하고 실수를 연발하며 처음이자 마지막으로 인간에게 패배를 당한 케이스가 이와같은 사례 입니다.
이세돌-알파고 제 4국 ‘신의한수’ – Youtube 캡춰
또한, 법적 윤리적 규범이 명확하게 마련되어 있지 않아 중대한 사회적인 문제를 야기할 수 있는 부분도 중요한 한계점으로 지목되고 있습니다. 자율주행 AI가 도로에서 돌발상황에 적절히 반응하지 못하고 사고를 일으켜서 인명사고로 이어진다면? AI 로봇을 활용한 의료행위 중 환자가 사망에 이른다면? 이와 같은 사례는 이미 발생하여 문제가 되고 있으며, 자율주행의 경우는 운전자가, 의료시술의 경우는 주치의에게 책임이 주어지지만 기계의 결함으로 판명될 경우는 제조사가 지게 되어 있는데 이를 나누는 기준부터 문제가 발생할 소지가 다분합니다.
AI 자율주행 사고 및 의료사고에 대한 책임은?
말레이시아 국적항공사 에어아시아는 항공기에서 수집되는 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 항로를 제안하는 ‘항공 효율성 서비스(FES)’ 도입을 통해 경제적인 효과를 가져올 수 있었지만, 이러한 시스템이 오류를 범하여 대형사로를 일으켰다면 이러한 문제는 개인과 회사차원이 아닌 국가차원의 문제로 발전될 수 밖에 없을 것입니다.
AI, 기술을 넘어 서비스 적용의 단계로 들어서다
앞서 예를든 ‘알함브라 궁전의 추억’과 같이 실제 대중의 관심을 이끌어내고 효용적인 기술로 받아들여지기 위해서는 실제 생활에 접목할 만한 서비스로 스며들어야 합니다. 가상현실이 게임으로 반영되었듯, IoT가 가정기기에 스며들었듯.
최근 클라우드 시장에서도 AI(인공지능)이 각광받고 있습니다. 클라우드 인프라 기반에서 AI 개발 도구를 서비스하는 서비스형 AI(AIaaS)가 어려운 기술영역으로만 치부되어 왔던 AI를 활성화할 것이라고 전문가들은 예견했습니다.
시장조사 기관인 트라티카(Tratica)와 마켓 앤 마켓 (Market & Market)에 따르면 2018년 15.2억 달러 (1.82조 원) 규모였던 AIaaS 시장은 연평균 48.2% 이라는 놀라운 성장을 예측하였습니다. 2023년에는 108.8억 달러 (13.05조 원)에 도달하여 AI가 퍼블릭 클라우드 서비스 전체 매출의 50% 이상을 차지할 것이라고 전망하였습니다.
AI의 성장성과 기술 적용의 현실 차이
Gartner가 2019년 발표한 한 자료에 따르면, 75%의 기업이 AI가 새로운 비즈니스 창출에 기여하고, 84%의 기업이 경쟁력 강화에 도움을 주고 있다고 응답하였지만 실제 AI를 도입하고 적용한 기업은 14%, 12개월 내에 도입할 계획인 기업은 23%에 불과하다고 합니다.
AIaaS, 비즈니스 전략에 맞게 채택해야
기업이 AI를 업무 전반에 적용하고자 한다고 하면 두 가지 방법중에 하나를 택해야 합니다.
하나는 직접 운용입니다. 자사가 보유한 다양한 데이터들을 통합하고 정형 정보를 추출하여 모델 학습, 검증, 서비스 모니터링을 통해 재학습/재배포로 운영하는 방법입니다. 이 방법의 경우, 기업은 긴 시간동안 자사의 데이터를 수집하고 이를 분석하는 시간과 전문인력이 필요하며, 서비스 기획 및 구축, 적용이라는 어려운 과제를 수행해야 합니다. 이에 막대한 인력과 비용도 따르기 마련이죠.
두번째는 전문가 조직과 풍부한 Infra를 보유하고 이러한 다양한 서비스를 구축하여 서비스를 제공하고 있는 기업의 서비스를 사용하는 방법입니다. 예를 들면, Microsoft Azure의 cognitive 라던지 아마존웹서비스(AWS), google cloud의 AutoML, Naver의 클로바와 같이 기존에 구축된 다양한 AI서비스를 API형태로 제공하는 서비스들이 있습니다. 클라우드로 서비스를 제공하기 때문에 활용도가 높고 업무에 적용하기 편리하단 장점이 있습니다.
모바일은 AI서비스의 핵심 컨트롤러가 될 것입니다.
위에 언급한 어느것을 선택하더라도 결론은 이런 서비스를 활용하기 위한 컨트롤러, 기술을 활용하기 위한 수단이 어떤것이 될것인가가 매우 중요합니다. 스마트폰, 태블릿, 개인용 랩탑 등 기업과 개인이 접근할 수 있는 수단을 개발하는것이 중요한 업무가 될 것입니다. 바로 모바일 앱개발 플랫폼을 도입해야하는 이유입니다.
모바일은 5G 통신과 IoT 기술의 발전에 따라 점점 더 중요성을 띄게 되었습니다. 개인 통신기기로서 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스 등은 앞으로 AI 서비스의 핵심 구성 요소로 자리잡게 될 것이기 때문입니다. 이러한 모바일 기기들에 최적화 된 AIaaS 환경을 구현하기 위해서 기술의 혁신은 계속해서 진행되어야 하며 기업은 이러한 변화의 흐름에 대비하고 준비해야 합니다.
모피어스 플랫폼은 다양한 AI 엔진을 API연동을 통해 손쉽게 모바일 앱으로 구현할 수 있도록 지원하고 있으며 중단없이 앱을 업데이트 하고 유지보수 할 수 있는 통합개발환경을 제공합니다.
