3년 후 AI 초격차 시대가 온다(정두희 지음)

 

마켓에 갔다가 깜짝 놀란 게 있다.

계산대를 관리하던 분들이 사라졌다.

구매한 상품의 구매자 자신이 하는 구조로 바뀌어 있었다.

우리가 알게 모르게 세상은 지금 급격하게 변하고 있음을 절실히 알게 된다.

 

인공지능에 의한 산업혁신에는 두 가지 핵심 축이 있다.

첫째는 AI 기술의 발전이고 둘째는 응용 애플리케이션의 증가다.

 

시간이 지나 기술의 고도화가 진전될수록 시장의 부가 극소수의 기업 및 기술 권력자에게 흡수된다는 이야기다...

소프트웨어가 노동을 대체하면서 노동가치는 점차 소멸될 것이며

거의 모든 사물을 저비용으로 프린팅할 수 있는 시대에는 투자 목적의 자산 소유가 무의미해진다.

4차 산업 혁명 시대에 희소 자원은 다름 아닌 기술자본이며, 그 핵심에는 인공지능이 있다.

인공지능, 소프트웨어 등 기술자본을 가진 자가 증폭된 역량을 활용해 월등한 제품을 배포하고 확산시켜

시장을 장악하고, 경쟁사들은 소멸하게 될 것이다.

 

AI가 발전하게 된 3가지 배경

첫 번째는 데이터의 폭발이다. 인공지능이 강력한 이유는 스스로 학습을 하기 때문이다.

둘 째는 알고리즘의 발전이다.

세 번째는 컴퓨팅 능력의 향상이다.

 

나는 게으름은 이해 부족에서 비롯된다고 생각한다....

지식이 없으면 마인드 셋이 형성되지 않고 행동으로 옮기기 어려워진다. 그렇다면 구체적으로 어떤 이해가 부족한 걸까?

첫 째는 '인공지능 기술로 뭘 할 수 있는지에 대한 정확한 이해'다.

둘 째는 '인공지능 기술 자체에 대한 이해'다.

셋 째는 '무엇을 바꿔야 하는지에 대한 이해'다.

 

인공지능이 가장 광의의 개념이고 그 안에 머신러닝이 있으며 딥러닝은 그 안의 하위 기술이다.

머신러닝은 기계와 학습의 합성어다.

즉, 기계가 특정 논리에 맞춰 방대한 데이터를 학습한 뒤 이를 기반으로 알고리즘을 찾아내어 변화를 예측하는 것이다...

이렇게 관찰하고 이해하고 평가하고 결정하는 생각의 기술이 바로 머신러닝이라고 보면 된다....

딥러닝에서는 데이터만 넣어주면 깊은 망을 통해 스스로 데이터의 특징을 찾아낸 후 분류나 판단까지 수행한다...

머신러닝은 대체로 지도학습을 통해 작동한다...

반면 딥러닝은 비지도학습이다. 일명, 자율학습이다. 선생이 하던 작업이 생략된다.

바탕이되는 데이터를 그대로 주고, 딥러닝 알고리즘이 인공신경망을 이용해 스스로 분석한 후 답을 내는 방식이다.

대표적인 예로 구글의 텐서플로가 딥러닝 기반 이미지 인식 기능이다.

 

진보가 빠른 기술 영역 중 하나는 자연어처리 부분이다.

텍스트 분석, 이미지 분석 및 음성인식을 기반으로 인간과의 의사소통을 가능케하는 기술이다.

이 기술은 맞춤법 검사나 번역 프로그램에서 사용되었으나, 이제 음성인식 기반의 인공지능 개인 비서로 진화했다.

 

AI 기술의 5가지 특장점

학습성, 정확성, 속도, 통찰력, 자율성

 

AI 기술의 취약점

첫 번째는 데이터 의존도가 크다는 점이다.

두 번째는 데이터의 편향성이다.

인공 지능의 학습이 데이터로 진행되다보니, 데이터 자체가 편향되어 있으면 인공지능의 판단 또한 편향될 수 잇다.

세 번째는 인공지능의 취지와 달리 인간의 노동이 아직 많이 필요하다는 점이다.

네 번째는 인공지능이 도출한 결과를 설명하기 어렵다는 점이다.

다섯 번째는 간접 학습의 어려움이다.

 

AI 전문 인재가 해야할 역할

.인공지능 알고리즘을 개발하고, 지속적으로 성능을 향상시키는 역할

.데이터를 수집하거나 수집된 데이터를 통합 관리하는 역할

.고객 지원 데이터를 기반으로 알고리즘을 적용해 분석하는 역할

.인공지능 기능을 기반으로 제품을 디자인하는 역할

.고객 데이터를 사용, 맞춤화된 마케팅 및 홍보 활동을 기획하고 실행하는 역할

.인공지능 시스템을 교육하고 개선하는 역할

 

오랜 기간 지식을 쌓으면 자기만의 지식기반이 생기고, 이는 곧 통찰력의 근간이 된다.

기술적 통찰력은 단순히 기술의 규칙, 절차, 도표 등 표면적 지식을 아는데 머무르지 않는다.

기술을 시장에 선보일 때 일이 어떻게 돌아갈지, 어디서 잘봇될 수 있을지 꿰뚫어 본다.

인지과학자 게리 클라인 박사는"통찰에 이르기 위해서는 어쨌거나 그 분야에 통달해야 한다"고 강조했다.

전문성을 갖출수록 통찰에 가가워지는데 전문성을 갖추려면 경험적 지식이 필요하다고 했다.

 

AI 개발원칙 일곱가지

.사회적으로 유익이 되는 기술을 개발한다

.기술로 인한 불공정한 편견 및 차별을 조장하지 않는다

.기술은 인류의 안전을 해치지 않도록 개발되어야 한다.

.AI는 인간의 통제를 받으며 인간에게 책임을 둔다.

.개인정보 보호에 대한 정교한 설계를 한다.

.수준 높은 과학의 기준을 지킨다.

.이러한 원칙에 따라 사용할 수 있도록 노력한다.