영화 ‘아이언맨’ 속 토니 스타크를 빛나게 한 숨은 주역, 바로 AI 인공지능입니다. 토니의 인공지능 비서 ‘자비스’는 만능에 가까운 능력으로 주인공을 도왔습니다.
오늘 날, 우리는 영화처럼 살고 있습니다. 거의 모든 산업에서 인공 지능을 당연하게 사용하고 있죠. 뉴스에서도 인공 지능이 일상 속 깊숙이 자리잡았다고 이야기하지만, 정작 ‘알파고’와 ‘시리’ 등을 제외하면 대중의 피부에 와 닿는 변화는 없습니다. 그러나 내년부터는 달라진 미래를 기대하셔도 좋습니다.
코로나 19의 확산을 기점으로 우리는 새로운 변곡점을 맞이했습니다. 비대면 문화가 확산되며 산업 전반의 디지털 전환이 빠르게 이뤄지고 있는데요. 이에 전문가들은 ‘2021년은 인공 지능 대중화의 원년’이 될 것이라고 예측하고 있습니다. 과연 무엇이 어떻게 달라지는 걸까요? 한라그룹이 2021년 AI 트렌드를 명쾌하게 설명해드립니다.
하나. 하이브리드 업무 인력의 출현
인공 지능 기술을 논할 때 빠지지 않고 등장하는 것이 바로 ‘일자리 문제’입니다. 많은 이들의 우려처럼 인공 지능이 사람의 일자리를 뺏게 될까요? 반은 맞고 반은 틀립니다.
최근 국내 스타트업 ‘디자이노블’은 롯데와 협업하여 패션 브랜드를 런칭했습니다. 이들의 제품은 사람 대신 AI가 제품을 디자인합니다. 전 세계의 패션 트렌드와 시즌 별 컬렉션 등을 참고하여 스스로 스케치를 진행하는데요. 1초에 1만 개의 상품 디자인이 가능한 것으로 알려졌습니다.
이처럼 창의적인 영역까지 인공 지능의 활약이 두드러지고 있습니다. 단순 반복 업무는 인공 지능으로 대체되며 인간은 창의적인 일자리를 차지할 것이란 전망에도 불구하고 기술 활용도가 높아지며 예상 외 분야까지 인공 지능이 확산되고 있죠. 이에 기업의 인식도 변화하고 있습니다. 인간 혼자 하던 일을 인공 지능과 함께 하면 시너지를 낼 수 있다는 것입니다. 따라서 앞으로의 구인은 ‘인공 지능을 사용하거나 협업할 수 있는 지’ 여부로 결정될 것입니다.
둘. 데이터 사이언스 팀, 이제 너무나 당연한 것
인공 지능이 사람을 모방할 수 있는 이유는 데이터를 학습하기 때문입니다. 이에 인공 지능 개발은 전적으로 데이터 수집과 가공에 달렸다고 해도 과언이 아닌데요. 문제는 오늘날 봐야 할 데이터가 너무 많아졌다는 것입니다. 이 속에는 인공 지능이 학습하지 않아도 되는 저품질의 데이터도 섞여 있죠. 따라서 인공 지능을 효율적으로 개발하기 위해 필요한 데이터만 선별할 필요가 있습니다.
이를 위해 데이터 라벨링이 진행됩니다. 이미지 속에 자동차, 빌딩이 있다면 라벨을 달아주는 것이죠. 인공 지능은 라벨을 보고 무엇인 자동차이고 빌딩인지 학습합니다.
데이터 가공 시장에서 두각을 나타내는 나라는 중국입니다. 중국 최대의 전자 상거래 업체 ‘알리바바’에는 약 20만 명의 데이터 라벨러가 근무 중입니다. 이를 통해 안면 인식 기술을 세계적 수준으로 끌어올렸죠. 공격적 고용이 계속되는 만큼 2022년 관련 직원이 500만 명에 이를 것으로 추산됩니다. 앞으로 기업이 경쟁력을 유지하려면 자체적인 데이터 사이언스 팀 구축은 필수입니다.
셋. 신약 개발도 ‘인공 지능’이 한다
코로나 19 사태를 가장 먼저 세상에 알린 것은 다름아닌 인공 지능입니다.
캐나다의 AI 스타트업 ‘블루닷(BlueDot)’은 지난해 12월 31일, 코로나바이러스 감염을 경고했습니다. 이는 세계 보건기구보다 10일 빠른 기록이죠. 그렇다면, 인공 지능은 어떻게 질병을 예측할 수 있었을까요? 이들이 개발한 AI는 15분마다 인터넷에서 질병과 관련된 뉴스, 정부의 발표문 등을 수집하여 분석합니다.그 양만 하루에 10만 개 이상이라고 알려졌는데요. 최종적으로 전문가의 검토 후 신뢰할 수 있는 정보로 판단되면 대중에게 공개됩니다.
블루닷과 같은 사례가 이번이 처음은 아닙니다. 2018년, 구글의 인공 지능 연구소인 딥 마인드는 단백질의 3D 구조를 예측하는 AI ‘알파폴드’를 공개했습니다. 이들은 단백질 구조 예측 학술 대회에 참가해 43개의 단백질 중 25개의 구조를 가장 정확하게 예측하여 세상을 놀라게 했습니다. 그 능력을 십분 활용하여 현재 코로나 치료제 개발을 위한 단백질 구조를 분석하고 있죠.
과거와 비교해 질병 발병 원리가 복잡한 질병이 늘어났고 전염병 확산 속도가 빨라지며 인공 지능의 도움이 절실해진 것입니다. 전문가들은 다수의 제약회사에서 인공 지능의 도움을 받아 신약을 찾고 있다고 설명하는데요. 인공 지능이 의료 산업에 적극적으로 활용될 것이라는 데는 이견이 없습니다.
2021년까지 두 달도 채 남지 않은 지금. 전문가들의 예측은 얼마나 맞아떨어지게 될까요? 분명한 것은 지금 이 순간에도 인공 지능이 진화하고 있다는 사실입니다. 여러분은 다가올 변화를 맞이할 준비가 되셨나요? 인공 지능이 가져올 혁신을 기대해봅니다.
참고자료
▲Analytics Insights (https://www.analyticsinsight.net/)
▲Gartner (https://www.gartner.com/en)
▲Bluedot (https://bluedot.global/business/)
