2010년에는 일상생활보다 디스토피아적 공상과학영화에서 인공지능이 등장하는 경우가 더 많았다. 그리고 사람들은 가까운 미래에 자신들의 일자리를 빼앗기게 되리라고는 생각지도 못했다.
지금은 스마트폰으로 더 좋은 사진을 찍을 수 있도록 보조하고 면접에서 성향을 분석하는 것부터 계산대에서 돈을 지불하지 않고도 샌드위치를 살 수 있도록 하는 것까지 AI가 사용되지 않는 곳이 없다고 해도 과언이 아니다. 그뿐만 아니라 얼굴 인식 소프트웨어 등 감시 목적으로 사용되거나 하지도 않은 말을 한 것처럼 보여주려는 딥페이크 비디오 등의 잘못된 정보를 배포하려는 목적으로 사용되는 경우가 점차 일반화되고 있으며 그에 따른 논란 또한 증가하고 있다.
AI는 어떻게 해서 지난 10년 동안 우리 삶의 다양한 부분을 침범하게 되었을까? 그 답은 기술 발전과 더불어 더 적은 비용과 노력으로 더 강력한 컴퓨터를 사용할 수 있게 된 환경에 있다.
일상적으로 마주치는 대부분의 AI는 컴퓨터가 데이터를 면밀히 조사하여 스스로 학습하는 기계 학습이라는 기술을 사용한다. 좀 더 구체적으로 말하자면 지난 10년 동안 진행된 주요 개발은 인공 신경망 방식의 후속 모델인 딥러닝이라고 하는 기계 학습 유형에 중점을 두었다. 예를 들자면 컴퓨터는 딥러닝을 통해 고양이가 나오는 수천 개의 비디오를 조회해서 고양이의 생김새를 식별하기 위한 학습을 한다(그리고 실제로 구글이 2012년에 이 방법을 확실하게 알아낸 것은 엄청난 사건이었다).
워싱턴 대학교에서 컴퓨터 과학 교수로 재직 중인 페드로 도밍고스 씨는 “십 년 전만 해도 아무도 딥러닝에 관심이 없었지만 지금은 전부 딥러닝에만 관심이 있죠.”라고 말했다.
AI는 아직도 단순한 수준밖에 되지 않는다. 예를 들어 기계 학습 알고리즘은 일반적으로 한 가지 일만 할 줄 알고 그 일을 잘할 수 있도록 학습하는 데 어마어마한 양의 데이터를 필요로 하는 경우가 많다. 도밍고스 씨에 의하면 AI 분야에서 이루어지는 많은 작업은 적은 예제로도 일반화와 학습을 잘하는 기계 학습 시스템을 만드는 것에 초점을 맞추고 있다.
그는 “지금까지 걸어온 길이 십리쯤 된다면 앞으로 가야 할 길은 구만리입니다.”라고 전했다.
CNN 비즈니스는 기술 발전의 역사를 되짚어보면서 AI가 지난 10년 동안 성장해 온 과정을 살피고 우리 삶의 방식에 가장 큰 영향을 끼친 6개의 집중 조명해보았다.
스마트폰
2018년 10월 26일 영국 런던 코번트 가든 애플 스토어에 출시된 아이폰 XR
오늘날 인공 지능은 잠금 해제용 얼굴 인식 소프트웨어에서 구글 지도와 같은 대중적인 앱에 이르기까지 스마트폰 전반에 걸쳐 사용되고 있다. 애플과 구글 같은 기업들은 점차 AI 구동 기능을 지원하는 칩이 장착된 모바일 기기에서 AI를 직접 실행할 수 있도록 하고 있기 때문에 원격 컴퓨터가 아닌 스마트폰에서 음성 인식과 같은 동작을 할 수 있다. 따라서 훨씬 빠르게 언어를 번역하거나 데이터 프라이버시를 보호할 수 있다.
지난 10월 구글이 레코더라는 받아쓰기 앱을 출시하면서 과연 말처럼 쉬울까 싶던 일이 실제로 벌어졌다. 이 앱은 녹음과 받아쓰기를 실시간으로 할 수 있다. 음성을 인식하고 음악과 박수 소리와 같은 다양한 소리를 식별한다. 녹음된 내용은 나중에 개별 단어로 검색할 수 있다. 이 앱은 구글 픽셀 스마트폰에서 완벽하게 실행된다. 구글은 AI의 일부가 스마트폰 배터리 수명을 줄이지 않고 메인 프로세서를 너무 많이 점유하지 않아야 했기 때문에 힘든 작업이었다고 한다. 이 앱이 소비자로부터 좋은 반응을 이끌어낸다면 더 많은 AI가 스마트폰에 집약될 것이다.
소셜 네트워크
페이스북은 2004년 서비스를 시작할 때 사람들을 연결한 것에 중점을 두었다. 최근에는 인공 지능을 통해 사람들을 연결하는 것에 집중하고 있다. 1년 전 페이스북의 최고 AI 과학자인 얀 르쿤 씨가 CNN 비즈니스와의 인터뷰에서 딥러닝 없는 소셜 네트워크는 “빈 껍데기”일뿐이라고 말한 이후 인공 지능은 페이스북의 핵심으로 자리 잡았다.
몇 년간 공을 들여온 딥러닝은 사이트에서 볼 수 있는 게시글과 광고에서 사진에 있는 친구가 자동으로 태그 되는 것에 이르기까지 모든 부분의 기반이 되었다. 그뿐만 아니라 소셜 네트워크 상의 혐오 발언 같은 콘텐츠를 삭제할 수도 있다. 하지만 아직 갈 길이 멀다. 특히 온라인 상의 폭력 또는 혐오 발언을 감지하는 것은 더더욱 말이다. 기계가 알아차리기 어렵기 때문이다.
비단 페이스북뿐만이 아니다. 인스타그램, 트위터를 비롯한 많은 소셜 네트워크도 AI를 사용하는 비중이 매우 높다.
가상 비서
아마존 알렉사, 애플 시리 또는 구글 어시스턴스에 말을 걸면 AI와 친구처럼 대화할 수 있다. 이러한 비서 기능은 사용자가 말한 내용을 이해해서 원하는 답변을 하는 방식이 가장 대표적이다.
가상 비서는 2011년 애플이 아이폰의 시리를 출시하면서 급부상하게 되었다. 구글은 2012년 구글 나우(2016년 구글 어시스턴트로 새롭게 출시)를 선보이며 그 뒤를 따랐다.
애플과 구글의 초기 컴퓨터 비서가 많은 소비자로부터 좋은 반응을 이끌어내긴 했지만 스마트폰에 국한된 상황이었다. 2014년에 출시되었으며 인터넷에 연결하여 사용하는 스피커인 아마존 에코로 구현되는 아마존 알렉사는 가상 비서 시장을 확대하고 AI를 더 많은 가정에 보급하는 과정에서 여러모로 도움을 주었다.
한번 생각해보라. 아마존은 2019년 3/4 분기에만 천만 개 이상의 알렉사를 사용하는 스마트 스피커를 출하하였고 글로벌 기술 시장분석 회사인 캐널라이스(Canalys)의 데이터에 따르면 이는 스마트 스피커 글로벌 시장에서 가장 큰 비중(약 37%)을 차지한다.
감시
2017년 11월 1일 워싱턴 DC에서 개최된 NVIDIA GPU 기술 콘퍼런스(인공 지능, 딥러닝, 가상 현실, 자율 기계 공개 행사)에서 디스플레이를 통해 법 집행을 위한 얼굴 인식 시스템을 보여주고 있다.
AI는 성능이 발전함에 따라 감시 도구로서의 기능도 수행하게 되었다. 이중 가장 논란이 되는 것은 얼굴 인식 기술이다. 일반적으로 얼굴 특징을 데이터베이스와 대조하여 실시간 또는 녹화된 영상이나 스틸 사진에 있는 사람을 식별한다. 이 기술은 예를 들어 콘서트, 경찰, 공항 등 다양한 환경에서 사용되고 있다.
하지만 얼굴 인식 시스템은 개인정보 및 정확성에 대한 우려로 인해 철저한 검토를 거치고 있다. 그 예로 지난 12월 미국 정부는 연구를 통해 약 200개의 얼굴 인식 알고리즘에서 과도한 인종 편향으로 인해 소수 인종이 백인보다 오인될 가능성이 훨씬 큰 것을 확인하였다.
미국에는 AI(특히 얼굴 인식)를 효율적으로 사용하는 방법을 관리하는 몇 가지 규칙이 있다. 따라서 2019년에는 캘리포니아주의 샌프란시스코와 오클랜드, 매사추세스주의 서머빌을 비롯한 일부 도시는 경찰을 포함한 도시 관할 부서에서 해당 기술을 사용하는 것을 금지하였다.
건강 관리
폐암 악성도 예측에 사용된 AI 감지 스캔
폐암 발견에서 정신 건강 및 위장 문제 감시에 이르기까지 모든 종류의 건강 문제를 진단하고 감시하는 데 AI를 사용하는 빈도가 날로 증가하고 있다. 대부분이 아직 연구 단계 또는 초기 개발 단계이기는 하지만 정신 건강 문제를 겪고 있는 환자의 감정 상태를 측정하는 앱을 사용하는 Mindstrong Health 같이 이미 AI 시스템을 사람에 적용하고 있는 스타트업도 있다.
그 중심에는 위장 문제를 추적하는 앱을 구축한 장 건강 관련 스타트업 Auggi와 프로바이오틱스를 판매하고 인체 건강에 미생물 적용 작업을 하는 Seed Health, 두 스타트업이 있다. 이들은 지난 11월 사람의 대변 이미지를 데이터 집합으로 만드는 데 사용할 목적으로 일반 대중의 대변 사진을 수집하기 시작했다. Auggi는 과민성 대장 증후군(IBS)과 같이 일반적으로 펜과 종이를 사용해서 직접 기록해야 하는 대장 관련 만성 질병이 있는 사람들의 다양한 대변 유형을 자동으로 분류하는 앱(PC 버전 지원)을 만드는데 이 사진을 사용할 예정이다.
예술
AI로 예술품을 만드는 그룹의 공동 설립자인 피에르 푸트렐(Pierre Fautrel) 씨가 경매에서 판매할, 기계가 그린 첫 작품 ‘에드몬드 드 벨라미의 초상’ 옆에 서 있다.
AI가 예술 작품도 만들어낼 수 있을까? 답변은 점점 더 ‘그렇다’에 가까워지고 있다. 기계가 실제로 창작할 수 있는지는 아직 확실치 않지만, AI는 지난 10년 동안 작곡, 미술 등 예술 분야에서 인간에 버금가는 장착 활동에 사용되어 왔다. 이따금 이러한 예술 작품이 고가에 거래되기도 한다.
AI가 만든 예술 작품이 인기를 얻고 있다는 가장 분명한 증거는 아마 2018년 말 경매에 부쳐진 ‘에드몬드 드 벨라미’라는 흐릿해 보이는 오래된 명작 스타일의 기계가 그린 작품일 것이다.
이 그림은 두 뉴럴 네트워크를 서로 경쟁 시켜 데이터 집합에 기반한 새로운 결과물을 만들어내는 GANS(생산적 적대 신경망)라는 최신 기법을 사용하여 그려졌다. 이 작업에서 데이터 집합은 많은 수의 기존 그림이고 새 그림은 컴퓨터로 그린 작품이다. GANS가 인기를 얻고 있는 또 다른 이유는 딥페이크를 만드는 데 사용할 수 있기 때문이다.
출처: https://edition.cnn.com/2019/12/21/tech/artificial-intelligence-decade/index.html
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