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빅데이터? 미래 AI는 스몰데이터가 움직인다

H. 제임스 윌슨(H. James Wilson),폴 R. 도어티(Paul R. Daugherty),체이스 대븐포트(Chase Davenport)
디지털
2020. 6. 4.
0604

인공지능(AI) 역량을 확보하려 계획하고 투자를 준비하는 기업들은 향후 5년 동안 소프트웨어 애플리케이션과 기계들이 지금보다 더 지능적이고 자연스러워진다는 것을 알아야 합니다. 미래의 소프트웨어와 기계들은 상향식 빅데이터 주입이 아니라 하향식 추론 능력을 발휘해서 마치 사람처럼 일을 수행할 것입니다. 이러한 범용추론능력general reason ability 덕분에 AI의 범용성은 확대될 것이며, 지금까지 AI와 무관했던 산업에서도 새로운 기회가 올 것입니다.

최근까지 AI는 딥러닝과 머신러닝을 통해 방대한 데이터로 학습하고 시스템을 구축하며 발전해 왔습니다. 가령, 무인자동차는 많은 교통 상황 사례를 학습하며 알고리즘을 완성시켜 나가죠. 하지만 이렇게 데이터를 많이 필요로 하는 신경망neural networks 알고리즘은 치명적인 단점이 있습니다. 바로 데이터가 없는 극단적 경우를 처리하지 못한다는 것이죠. 가령, 횡단보도, 보행자, 교통신호에 맞춰 학습한 무인자동차는 일몰 직후 어두워지는 거리에서 아이들이 핼러윈 코스튬을 입고 거리를 활보하는 것 같은 특이한 상황에 대응하지 못합니다.

대부분의 시스템은 의외의 상황에서 쉽게 실수를 범하기도 합니다. 예를 들어 아이폰X의 안면인식 시스템은 아침부터 퉁퉁 부은 사용자의 얼굴을 인식하지 못합니다. 체스와 바둑에서 놀라운 성과를 거둔 신경망 알고리즘조차 위아래가 뒤집힌 사진이나 조금이라도 변화를 준 사진을 인식하지 못하는 경우가 있습니다. 형체를 알아볼 수 없는 사진을 두고 엉뚱하게 인식하기도 합니다.

‘데이터에 굶주린’ 시스템은 윤리적, 혹은 비즈니스적인 한계에 부딪히기도 합니다. 신경망으로 차별적 역량을 구축하는 데 필요한 데이터를 모든 기업이 충분히 갖고 있는 것은 아니죠. 시민들에 대한 데이터를 활용할 경우, 프라이버시 이슈에 대한 경각심이 높아져 정부 규제로 이어질 가능성이 높습니다. EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)이 개인정보 활용에 있어서 매우 엄격한 기준을 요구한 것이 단적인 예죠. 더욱이 이런 시스템들은 마치 블랙박스와 같아서 입력된 데이터에서 특정 행위 혹은 의사결정 등의 결과까지 진행되는 과정이 불투명합니다. 결국, 이런 시스템들은 악의적 주체의 조작에 무방비로 노출돼서 담당 기관들은 민망한 문제가 발생해도 원인 규명에 어려움을 겪게 됩니다. 2016년 러시아의 미국 대선 개입 의혹 사례에서 보듯이 말이죠.

하지만 미래에는 적은 데이터로 빠르고 유연하게, 마치 인간처럼 천성적으로 지능적인 하향식 AI 시스템이 개발될 것입니다. 이미 몇몇 기업과 단체들은 이렇게 보다 자연스러운 AI 시스템을 도입하고 있습니다. 향후 수년간의 AI 기술 발전 청사진을 그려보고, 그에 필요한 투자와 실험을 미리 준비하기 위해서 기업은 다음 4가지 분야에 관심을 가져야 합니다.

효율적인 로봇 추론능력robot reasoning 로봇이 인간처럼 주변 환경에 대한 총체적 이해 능력을 갖게 되면 적은 데이터로도 여러 일을 하도록 쉽게 교육할 수 있습니다. 캘리포니아주 유니언시에 위치한 스타트업 회사 비카리우스1 는 적은 사례로 일반화 추론을 할 수 있는 범용 로봇 AI를 개발하고 있습니다.

인터넷을 사용할 때 웹사이트에서 마구잡이로 글자와 숫자를 배열해 놓고 따라 적게 하는 문제를 본 적이 있을 것입니다. CAPTCHA2라 불리는 이 글자와 숫자 배열은 사람이라면 손쉽게 해결할 수 있지만 컴퓨터에겐 어려운 과제입니다. 비카리우스의 개발자들은 컴퓨터 신경과학에 근거해 일반적인 심층신경망deep neural networks보다 300배 높은 데이터 효율성으로 CAPTCHA를 통과하는 모델을 개발했습니다. CAPTCHA를 67%의 정확도로 분석하기 위해 최신식 심층신경망은 50000배의 트레이닝 세트를 필요로 하지만 비카리우스가 개발한 모델은 단 5회의 학습으로 충분했죠. 이런 모델들은 현존하는 AI 기법보다 더 빠른 습득 능력과 우수한 일반화 추론 능력을 갖고 있어 인간처럼 세계를 총체적으로 이해하는 로봇 개발의 길을 안내하고 있습니다.

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