[트레바리] AI와 디지털 트랜스포메이션: 혁신의 중심에서 AI를 외치다
인공지능에 대한 고찰과 나의 자세
'앞으로 모든 분야에 딥러닝이 적용될 것이다'. 어딘가에서 이 문구를 보고 나는 문득 궁금해졌다. 여기저기서 다들 AI, 인공지능, 딥러닝, 머신러닝에 관심을 가지는데, 과연 AI는 어디까지 왔고 인간의 삶에서 어디까지 영향을 끼칠 것인가? 인공지능에 대해 잘 모르는 나에게 이 책은 이 물음에 충분한 답을 제공해주어 만족스러웠다.
인상 깊었던 부분 중 하나는 AI 발전속도가 굉장히 빠르고 성능면에서 굉장히 좋아진다는 것이다. GPT와 GAN과 관련된 새로운 연구가 끊임없이 쏟아지고 새로운 버전이나 모델이 나올때마다 굉장한 성능향상을 보인다. 과거에는 불가능할 것 같았던 일들이 실제로 일어나게 되고 그 방향으로 진행되는 것을 보면, 인공지능 없는 미래를 이제는 그리기 힘들겠다는 생각이 들었다. 이 때 내가 가진 궁금증은, 시장에서 많은 스타트업들이 인공지능을 이용하여 비즈니스를 하고 있는데, '과연 빠른 기술 발전 속도를 따라갈 수 있을까?'라는 점이다. 인공지능에 대한 리소스는 인력뿐만아니라 하드웨어적으로도 많은 투자가 필요한데, 한 기술을 적용시키려 할 때 쯤 새로운 모델이나 기술이 나와 기존 기술에 대한 투자가 무용지물이 되지 않을까 우려된다.
두 번째 인상깊었던 부분은, 기존 인간이 하는 일에 대한 인공지능의 역할이다. 이 책을 읽기 전에는 인공지능이 발전하면 결국 모든 사람의 일을 대체할 수 있을지도 모른다는 막연한 우려가 있었다. 하지만 이 책을 통해 완전히 대체될 수 있는 영역, 대체 될 수 없는 영역, 인공지능을 인간이 이용하는 영역으로 나뉘어 질 수 있는 것을 알았다. 예로 들어주었던 인공지능 스타트업 루닛의 테스트는 굉장히 흥미로웠다. 처음 읽을 때는 '아, 의사도 결국 다 인공지능에 의해 대체되겠구나'라는 생각이었다. 하지만 결국 결론은 진단 정확도가 더 높은 인공지능을 인간이 '이용'하여 진단률을 더 높인다는 것이었다. 이 결과는 결국 거의 모든분야에서 나타날 것으로 생각된다. 그러한 미래에는 기존 단순 반복되는 업무는 인공지능에 의해 기계로 대체되어 관련 직업들이 많이 사라질 것이고, 반대로 인공지능을 이해하고 그것을 이용하는 새로운 직업군들을 많이 늘어날 것이다. 그러므로 새로운 비즈니스 기회를 잡기 위해서는 자기 도메인 지식 쌓음과 동시에 인공지능에 대한 이해가 필수적이겠다.
세 번째 인상깊었던 점은 생각보다 인공지능을 비즈니스에 적용하기 위해서 고려해야할 사항들이 너무 많다는 것이다. 학계에서는 단지 최고의 성능만을 내면 되는데, 산업 현장에서 비즈니스를 하기 위해서는 손실 함수 조정, AI 판단 잘못에 의한 비용, 설명가능한 AI 모델, 모델의 성능, 비용, 크기, 신뢰도의 타협점, 레이블링 비용, 데이터 확보 등을 고려해야한다. 또한 가장 최신의 고성능 모델을 적용한 제품이 항상 시장에서 성공하진 않는다는 점을 미루어 볼 때 인공지능 비즈니스는 굉장히 변수가 많다. 그러므로 이 모든 변수들에 대한 전제는 소비자의 관점에서 어떤 것이 가장 편리하고 효율적일지를 고려한 결과여야 한다. 그렇지 않으면 쓸모없는 결과들만 얻은 채 시장에서 도태될 것이다.
인공지능에 관심을 갖고 개발을 배우고 있는 입장에서 이 책은 개론서로서 충분한 역할을 했다. 인공지능에 대해 막연하게 알던 부분들이 구체화 되었고 생각보다 훨씬 체계적으로 접근해야 하는 분야임을 알았다. 읽으면서 멋지고 새로운 기술들에 놀라는 한편, 빠르게 발전하는 기술들을 따라가는 것은 굉장히 고된 과정이겠구나 하는 생각도 들었다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 우리의 미래, 혹은 나의 미래에 뺴놓을 수 없기 때문에 지속적인 관심을 가지고 어떻게 비즈니스에 접목시킬 수 있을지 고민하는 개발자가 되어야겠다.
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