디지털 전환 시대에 핵심 기술로 떠오른 인공지능(AI)의 국내외 현황을 살피고, 미래를 전망하는 'AWC 2021 in Busan'이 1일 부산 벡스코에서 시작됐다. 부산광역시, 디지틀조선일보, 더에이아이, 부산정보산업진흥원, 벡스코 공동 주최로 마련된 AWC 2021 in Busan은 미래학자 버나드 마와 건축자 겸 엔지니어 칼로 라티를 비롯한 10여 개국의 AI 전문가가 참여해 'AI for SDGs'와 'AI for SmartCity'를 주제로 한 강연과 토론을 온라인과 오프라인으로 진행한다.

첫 번째 기조연설자는 버나드 마다. 세계적인 베스트셀러 작가이며, 유명 강연자, 미래학자, 비즈니스 및 기술 전략 상담가다. 여러 조직을 도와 AI, 빅데이터, 블록체인, 사물인터넷 같은 혁신적인 기술이 이끄는 새로운 산업혁명에 적응하도록 준비하고 있다. 정기적으로 세계경제포럼 토론자로 참석하고, 포브스에 주간 칼럼을 쓴다. 링크드인 팔로워 수는 150만명으로 전 세계 5위이며, 영국에서는 첫째가는 소셜 미디어 인플루언서다.

AI는 수년 동안 사용돼 왔지만 많은 일상적인 비즈니스 기능에서 진정으로 유용하게 된 것은 최근의 일이다. 이는 전통적으로 인프라, 지적 재산 및 기술에 대한 값비싼 선행 투자를 수반했기 때문이다. 결과적으로 기계 학습 및 AI 네트워크와 같은 매우 강력하고 보편적으로 유용한 기술은 대기업 및 학술 기관에 국한됐다.

AI를 주류로 밀어 넣은 것은 인프라가 데이터 센터에서 우리를 기다리고 있는 클라우드 기반 서비스형 솔루션의 등장으로, 사용하려는 만큼만 비용을 지불하면 된다. 이는 우리가 AI 연구 및 AI 연구에 대한 제한된 예산을 가진 소규모 조직일지라도 자동화된 마케팅, 추천 엔진 또는 예측 유지 관리와 같은 데이터 기반 솔루션을 배포할 수 있게 해주는 플러그 앤 플레이 애플리케이션의 형태일 수 있다. 개발과 서비스로서의 AI의 진화는 더 이상 단순히 데이터 입력이나 언어 번역과 같은 반복적인 워크로드를 자동화하는데 도움이 되지 않는다는 것을 의미한다. 점점 더 전략적 목표 설정 및 더 스마트한 제품 및 서비스 생성과 같은 데이터 기반 의사 결정을 내리는데 도움이 될 것이다.

최근까지는 AI가 예술, 음악, 컴퓨터 프로그램 등을 만드는 수준이었다. 하지만 AI 시스템이 지속적으로 개선하는 능력과 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 보다 정교한 기계 학습 알고리즘의 개발로 창의성과 관련해 기계가 사람 보다 점점 더 많은 일과 돈을 벌고 있다. 앉아서 유명한 로봇 작가의 소설을 읽는 것에 대해 흥분하기까지는 시간이 걸릴 수 있지만 제품 설명을 작성하거나 스포츠 경기를 위한 하이라이트 비디오를 만드는 것을 AI가 하고 있는 것이다.

AI가 인간의 창작물에 비해 갖는 한 가지 큰 장점은 작업 속도가 훨씬 더 효율적으로 표적화되고 개인화된 콘텐츠를 생산한다는 것이다. 웹사이트의 제품 설명은 AI가 읽을 것으로 예측하는 사람에 맞게 조정할 수 있으며, 광고(또는 영화)에는 특정 개인에게 어필하도록 알고리즘적으로 생성된 개인화된 사운드트랙이 있을 수 있다.

이런 AI 기술에 뒷받침이 되어야 하는 것은 빅데이터다. 고객 및 거래 기록과 같은 컴퓨터 및 데이터베이스 이전에도 '데이터'가 있었다. 하지만 컴퓨터 덕분에 스프레드시트와 데이터베이스를 통해 데이터에 더 쉽게 액세스하고 구성할 수 있게 됐다. 번거로운 종이 기록 대신 컴퓨터는 마우스 클릭만으로 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 있다. 데이터도 폭발적으로 증가했다. 초창기부터 2000년까지 2일마다 데이터를 생성한다.

버나드 마는 "AI는 구글 딥마인드 바둑 AI '알파고'가 이세돌 9단을 이긴 지난 2016년 이후 5년간 눈부시게 발전했다"며, "AI 학습에 활용 가능한 전산화된 데이터는 현재 전 세계에 30ZB(제타바이트·1ZB는 1조GB(기가바이트))수준이며, 2025년이 되면 125~175ZB로 4~6배 늘어날 것"이라고 밝혔다.

또 이어 "이제 머신러닝 뿐만 아니라 바둑의 규칙만 알려주고 두 AI가 서로 대국하도록 하는 강화학습을 통해 인간이 모든 지식을 훈련시킨 방식 보다 더 똑똑해질 수 있다"며, "5세대 이동통신(5G), 양자컴퓨팅 기술 등도 AI의 성능을 더 높일 것"이라고 덧붙였다.

데이터 중심의 분석적 접근 방식은 거의 모든 인간의 직업이나 직업에서 점점 더 유용해지고 있다. 문제는 전통적으로 훈련된 데이터 과학자가 충분하지 않다는 것이다. 데이터를 활용할 수 있는 기회를 활용할 수 있는 능력의 부족은 의심할 여지 없이 순전히 놓친 기회를 통해 많은 조직에서 엄청난 비효율을 초래한다.

시민 데이터 과학자는 이 딜레마에 대한 해결책으로 얼마 동안 선전돼 왔으며, 팬데믹 시대의 변화된 작업 역학은 의심할 여지 없이 그 활용을 가속화했다. 우리는 그 어느 때보다도 디지털 도구에 의존해 업무를 수행했다. 시민 데이터 과학자(Gartner에서 만든 용어)는 데이터 과학자로서 학문적으로 교육을 받거나 데이터 분석가로 고용될 필요는 없지만 일상 업무의 일부로 데이터 솔루션을 사용하고 구현할 수 있는 능력이 있는 사람이다. 데이터 플랫폼을 사용해 비즈니스를 관리하는 CEO 또는 데이터 기반 고객 결정을 내리기 위해 도구와 플랫폼을 구현하는 영업 사원을 요약할 수 있다. 이들은 박사 학위가 필요하지 않다.

엣지 컴퓨팅도 중요하다. 몇 년 동안 화제의 유행어였지만 이제 의심할 여지 없이 현실 세계에서 주목을 받기 시작했다. 엣지 컴퓨팅은 모든 작업이 API 및 대시보드를 통해 로컬 터미널에서 사용되는 중앙 집중식, 종종 오프사이트 데이터 센터에서 수행되는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 구별하기 위해 그렇게 명명됐다. 엣지를 사용하면 데이터 수집 장치 자체 내에서 데이터가 수집되는 지점과 최대한 가까운 곳에서 계산 작업이 수행된다. 에지 컴퓨팅을 위한 애플리케이션은 자율주행차와 같은 고개념 기술 사용 사례에 존재한다. 여기서 자동차는 자신이 위험한 상황에 있는지 여부를 결정할 수 있어야 하고 데이터를 보낼 필요 없이 회피 조치를 취해야 한다. 그들이 알고 있는 모든 것을 데이터 센터에 보내고 결과가 돌아올 때까지 기다린다.

에지 컴퓨팅은 더 빠르게 결정을 내릴 수 있고 클라우드에서 정보를 앞뒤로 전송하는데 사용되는 대역폭을 줄일 수 있음을 의미한다. 또한, 우주 여행(무인 우주선이 조치를 취하기 전에 기지국에 정보를 다시 보내지 않고 스스로 더 많은 결정을 내릴 수 있음) 및 건강 기술과 같은 다양한 흥미로운 응용 프로그램을 가지고 있다. 개인 정보를 존중하면서 무언가 잘못될 수 있음을 감지했을 때 착용자와 의사 또는 간병인에게 경고할 수 있는 원격 환자 모니터링 장치를 생각해 보면 알 수 잇다.

AI의 윤리에는 많은 차원이 있으며 개념에 대한 우리의 이해가 기술 자체와 함께 진화하고 있다고 말하는 것이 타당하다. AI 윤리가 많은 기업이 해결해야 할 문제라는 것이 처음 명확해졌을 때, 질문은 주로 프라이버시와 기술이 침해할 수 있는 가능성에 관한 것이다. 즉, AI의 잠재력을 확인하지 않고 완화해 편견을 확대하고 불평등을 가속화하는 것이 데이터 및 인지 알고리즘으로 작업하는 모든 사람에게 중요한 과제가 됐다.

버나드 마는 "오늘날 AI는 세상이 작동하는 방식의 많은 측면을 바꿀 잠재력이 있음이 분명하다"며, "또한, AI 기술을 사용해 질병 치료, 빈곤 감소, 환경을 보호하고 인류의 진보를 주도한다"고 말했다.

또 이어 "AI 기술은 비용이 많이 들고 이를 배포할 수 있는 기술을 가진 사람이 제한돼 있기 때문에 구글, 마이크로소프트 등은 이러한 리소스를 사람과 지구에 진정으로 가치 있게 사용할 수 있도록 해야 한다"고 덧붙였다.