과학기술
미래사회에서 가장 중요한 화두로 자리 잡고 있는 기술이 바로 인공지능(AI)이다. 코로나19 감염 확산으로 인해 비대면이 새로운 표준이 되고 있는 요즘, 인공지능 기술이 우리 일상 속으로 성큼 들어왔다.
이미 AI 스피커와 스마트폰은 보편화가 됐으며, 코로나19로 인해 AI 기술이 접목된 원격회의 설루션을 이용해 업무를 보고 쌍방향 소통이 강화된 온라인 교육이 진행되고 있다. 빅데이터로 감염경로를 확인하고 예측하는 등 K-방역에도 AI가 활용되고 있다.
2020 대한민국과학기술연차대회가 지난 3일 개최되어 ‘모두를 위한 모두의 AI’를 주제로 열렸다. ⓒ 게티이미지뱅크
코로나19, 증강지능 시대 도래 앞당겨
그런데 3일 ‘모두를 위한 모두의 AI’를 주제로 열린 ‘2020 대한민국과학기술연차대회’ 기조강연에서 코로나19라는 지금까지 유례가 없었던 경험으로 인해서 인공지능 시대를 넘어 증강지능(Augmented Intelligence) 시대의 도래가 앞당겨질 것이라는 예측이 나왔다.
김윤 SK텔레콤 CTO는 “AI란 인간의 지능을 모방해서 인간이 하는 일을 더 신속하고 정확하게, 그리고 안전하고 자연스럽게 효율적으로 처리할 수 있도록 도와주는 소프트웨어와 하드웨어를 총징하는 것”이라며 “코로나19가 증강지능 시대 도래를 앞당기고 있다”고 설명했다.
대한민국과학기술연차대회에서 김윤 SK텔레콤 CTO가 ‘인간과 AI가 공조하는 증강 지능의 시대’를 주제로 기조강연을 했다. ⓒ대한민국과학기술연차대회 영상 캡처
그래서 그는 “사람과 기계와의 경쟁은 시간 낭비일 뿐이고 기계와 인간이 서로 잘할 수 있는 일을 하면서 함께 진화하고 상생해야 증강지능 시대에 사람과 기계, 지구가 공존할 수 있다”며 “코로나19는 인류에게 닥칠 재난의 첫 웨이브일 뿐이므로 AI가 빅데이터 분석을 통해 지금까지 얻을 수 없었던 인사이트(Insight)로 앞으로 다가올 다음 팬데믹을 준비해야 한다”고 주문했다.
하지만 인공지능은 인간의 잘못된 데이터로 인해 편견이 생길 수도 있고 보안에도 리스크가 크다. 88% 정확도로 고양이로 인식하는 AI가 데이터 숫자가 아주 조금만 바뀌어도 고양이를 멕시칸 음식으로 99% 확신하는 오류가 발생하기 때문이다.
이 같은 오류와 리스크를 줄이기 위해서는 무엇보다 목적함수가 중요하다는 것이 김 CTO의 주장이다. AI 음성인식에서 100개의 단어 중에서 잘못 알아듣는 에러 횟수를 최대한으로 줄이는 것이 필요하다.
또 그는 미래 세상은 초연결, 초지능 세상이 될 것이기 때문에 물리적 세상과 디지털 세상의 격차가 좁혀지는 것은 물론, 경계가 모호해지기 때문에 개인과 개인, 개인과 기업이 AI로 소통하는 세상이 열릴 것이라는 예측도 내놨다. 이에 AI가 없는 개인은 있어도 AI가 없는 기업은 있을 수 없다는 것.
김 CTO는 “과거에는 인간과 기계가 텍스트 기반으로 소통을 했고 이제는 음성으로 소통하는 시대가 됐다. 식당 예약을 지시하면 AI가 직접 예약 전화를 거는 시대이기 때문에 AI가 없는 기업은 망할 수밖에 없다”고 강조했다.
‘모두를 위한 모두의 AI’ 미래 기술 조망
이 밖에 이날 연차대회에서는 ‘모두를 위한 모두의 AI’가 될 수 있는 국내 스타트업의 AI 기술·서비스와 대학의 최신 연구 현황 등 미래 AI 기술을 조망하는 자리도 가졌다.
대한민국과학기술연차대회에서 국내 스타트업의 AI 기술·서비스와 대학의 최신 연구 현황 등 미래 AI 기술을 조망하는 자리를 가졌다. ⓒ대한민국과학기술연차대회 영상 캡처
최근 기업의 의사결정에 AI가 많은 영향력을 미치고 있다. 자동차 사고가 발생했을 때 기존에는 보험사의 손해사정사가 일일이 사진을 통해 차량 파손 정도를 판단했는데, 이제는 이미지 인식을 통해 AI가 자동으로 판단한다.
기업이 최적의 의사결정을 할 수 있도록 AI 알고리즘 기반 설루션을 제공하는 스타트업 애자일소다 대표 최대우 한국외대 교수는 “부족한 분석용 데이터의 자동생산부터 스스로 진화하는 전략 추천 기능까지 AI가 기업의 디지털 의사결정의 중요한 역할을 하고 있다”고 설명했다.
이외에도 우리나라는 의료분야에서의 AI가 강점으로 부각되고 있다. AI가 MRI 영상을 통해 치매를 유발하는 알츠하이머병을 진단하는 이유를 설명하거나, 안저 사진을 통해 당뇨성 망막변성증 진단의 정확도를 높이는 등 의료 영상 분석 분야에서 많이 활용되고 있다.
정규환 뷰노의 기술이사는 “그동안 의료 인공지능 기술이 실제 임상 환경에서 발생할 수 있는 다양한 예외 상황을 대처하는데 어려움이 있었다. 하지만 이제는 적대적 공격을 통한 모델의 예외 상황 보완, 품질이 낮은 영상에 대한 판독 불가 의견 제시 등을 통해 안정성을 확보하고 있다”고 말했다.
또한 ”현재 인공지능의 전성기를 이끈 것은 딥러닝이다. 딥러닝의 가장 중요한 소스는 데이터인데 우리나라에는 양질의 의료데이터가 확보되어 있기 때문에 우리나라의 의료 AI는 경쟁력 있는 분야가 될 수 있다고 생각한다”고 덧붙였다.
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- 김순강 객원기자
- pureriver@hanmail.net
- 저작권자 2020.07.06 ⓒ ScienceTimes
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