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[취재後] AI 공룡들, 차별화 단계로 진입..."기술개발 만큼 활용방안 중요성 더욱 높아져"

[뉴스비전e 신승한 기자] "인공지능은 21세기 산업전반을 관통하는 새 시대의 새로운 전기(new electricity)가 될 것이다. 100년 전기가 전체 산업을 혁명적으로 바꾸어 놓은 것 처럼 미래에는 인공지능이 의료건강,교통,엔터테인먼트, 제조 등 다양한 산업분야에 걸쳐 중대한 변화를 가져올 것이다."

지난해 5월 앤드류 응스탠포트 대학교 교수가 MIT Technology Review에서 한 말이다.

 

앤드류 응 스탠포트 대학교 교수 <사진 MIT 페이스북>

 

4차 산업혁명 시대를 맞아 로봇, 사물인터넷, 빅데이터 등을 통한 새로운 융합과 혁신이 빠르게 진행되고 있다.

이러한 혁신의 가장 핵심 중 하나가 바로 인공지능이다.

제4차 산업혁명의 특징인 초연결(hyperconnectivity)과 초지능(superintelligence)이 모두 IoT와 인공지능 AI 없이는 불가능 하기 때문이다. 

▲4차 산업혁명을 초래하는 핵심 기술 '인공지능'

현재 인공지능이라 불리는 기술은 머신러닝 분야, 그 중에도 '딥러닝'이 전부라고 해도 과언이 아니다.

이세돌을 이긴 알파고, 구글 사진서비스, 네이버 번영서비스, 인공지능 음성비서(애플 시리, 아마존 알렉사, 구글 홈 등) 등 현재 상용화된 인공지능 서비스는 모두 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있다.

딥러닝 기술은 인공신경망 모델의 단점을 극복하고 하드웨어(GPU), 빅데이터, 클라우드 등 기술발전으로 인해 급속하게 진화되고 있다.

딥러닝 기술은 자동음성인식, 컴퓨터 비전 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있으며 발전속도가 다른 어떤 기술보다 빨라 1년이 지나면 오래된 논문에 속할 정도이며 매월 약 1천여건 이상의 논문이 공개되고 있다.

딥러닝 기술이 적용된 서비스를 사람들이 실제 사용하고 체감 성과가 창출되면서 기업 및 공공분야에 인공지능 기술 적용에 대한 강한 자극을 주고 있다.

▲딥러닝 기술 확보 위한 전략적 투자 필요

하지만 딥러닝 기술을 적용하기 위해선 전문기술, 데이터, 하드웨어 등을 보유하거나 상당한 규모의 투자가 요구되고 있다.

알고리즘이 일단위로 개선되고 있는 상황에서 딥러닝 원천 기술을 개발해 격차를 따라잡고 새로운 알고리즘을 만들어 비즈니스에 적용하는 것은 전략적으로 면밀한 검토가 필요하다는 지적이다.

빅데이터 분석을 위해 다양한 서비스를 제공하는 비즈니스가 활성화된 것처럼 머신러닝 분야도 유사한 흐름을 보이고 있다.

미국의 경우 BigML, Wise, io, Precog 등 스타트업 기업이 서비스로서 머신러닝(MLaaS, Machine-Learning-as-a-Service)을 제공하고 있으며 IBM, MS, 아마존 등이 대기업도 클라우드 기반의 머신러닝 개발 서비스를 제공하고 있다.

분석서비스를 이용해 문제를 해결하거나 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 집중하는 것처럼 딥러닝 분야 역시 딥러닝 개발을 위한 서비스가 제공되기 시작하면서 비슷한 트랜드가 진행될 것으로 전망되고 있다.

딥러닝을 기반으로 서비스를 준비하거나 개발하고 있는 스타트업들은 아마존, 구글 등에서 제공하는 클라우드 기반 머신러닝 서비스를 활용하고 있다.

이미 글로벌 기업들은 이러한 스타트업에 대한 전략적 제휴나 M&A를 통한 기술 확보에 나서고 있다.

우리나라도 솔트룩스, 다이퀘스트, 와이즈넛, 코나테크놀로지 등의 스타트업이 자연어 처리, 검색 솔루션 등 딥러닝 기반 B2B 서비스를 제공하고 있다.

신기술 개발과 시장 동향 파악도 중요하겠지만 스타트업의 활용방안에 대해 정부와 대기업 모두가 고민해야 할 것이다.

▲영역별 특징 드러내기 시작하는 'AI Big4'

아마존 AI를 통한 쇼핑에서 두각을 나타내기 위해,  '커머스+AI'를 지원하는 투트랙 전략을 채택하고 있다. 

<사진 / 아마존웹서비스>

AWS의 크라우드를 중심으로 하는 개발자 생태계는 AI커머스에서 엄청난 파워를 드러낼 것이라고 업계는 전망한다. 

구글의  'AI퍼스트'는 AI를 모든 프로덕트에 접목하면서 AI를 이끌어하겠다는 전략으로, 검색의 새로운 시대를 열겠다는 구상이다. 이를 위해 구글은 범용의 AI에서 버티컬 형태로 이동하고 있으며, 알파고에 이어 헬스케어로도 적용을 확대중이다. 

'AI의 민주화'를 기치로 내세우고 있는 마이크로소프트는, 별도의 환경이 따로 정해지지 않고도, 사용자의 환경내에 어느 제품이든 디바이스든 가리지 않고 자사의 AI환경을 적용해 시장을 선도하려고 하고 있다.

 <사진 / MS 홈페이지>

PC든 모바일이든, 기업용 솔루션 다이너믹스 365든, 오피스든 가리지 않고 누구나 어느샌가 AI서비스를 이용하도록 하는 전략이다. 

전통적으로 B2B를 중심으로 사업을 집중해온 IBM은 왓슨을 통해 코그니티브 비즈니스를 산업별 전문성을 기치로 확대하고 있다.

이와 같은 글로벌 AI 공룡들의 전략은 앞으로 각사의 차별화로서 기술의 활용 및 서비스로서 나타타게 될 것이라는 전망이다. 

▲"인공지능, 기술 개발 만큼 활용 방안 모색이 중요"

인공지능 기술만큼이나 우리에게 필요한 것은 인공지능을 구체적으로 딥러닝을 어느 분야에 어떻게 먼저 적용할 수 있을까에 대한 고민과 이를 실행하기 위한 방법 모색일 것이다.

딥러닝을 통한 자동화된 이미지 분류 기술을 통해 쓰레기를 자동으로 분류하거나, 농작물 품질상태, 크기에 따라 자동으로 분류한다든지 딥러닝 기술을 작고 사소하지만 자동화를 통해 문제를 해결할 수 있는 것부터 적용해 지속적으로 딥러닝 학습수준을 향상시키고 적용노하우를축적함으로써 딥러닝 기술을 확용한 경쟁력을 확보할 수 있다는 것이다.

앤드류 응 교수는 "인터넷이 사고하고 협력하고 일하는 플랫폼을 바꿨듯, 인공지능 역시 전체 비지니스를 바꿀 것이다. 특히 데이터를 어떻게 얻어내고 어디에 적용할 수 있느냐에 대한 전략을 갖는 것이 중요하다."고 역설한 바 있다.

다행스럽게도 최근 국내에서도 다양한 학술세미나와 산학연 합동연구 등을 통해 인공지능 기술의 구체적인 활용방안을 모색하고 있다.  

앞으로도 4차 산업혁명 시대의 핵심인 인공지능 기술을 다양한 분야에 적용할 수 있는 실증적인 활용방안 모색이 계속되야 할 것이다.

신승한 기자  newsvision-e@hanmail.net

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