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1. AI와 인공지능 기술 개요
1.1. AI의 정의와 종류
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적 행동과 유사한 기능을 수행하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말한다. 인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용되었으며, 당시 학자들은 인간의 지능적 사고와 행동을 모방할 수 있는 "생각하는 기계"에 대해 논의하였다.
인공지능은 크게 약인공지능(Weak AI)과 강인공지능(Strong AI)으로 구분된다. 약인공지능은 특정한 인지 기능만을 수행하도록 설계된 인공지능으로, 챗봇, 음성 비서, 검색 알고리즘 등이 이에 해당한다. 반면 강인공지능은 인간의 사고 능력과 유사한 수준의 범용적 지능을 가지고 있는 인공지능을 말한다. 현재 개발된 인공지능 기술은 대부분 약인공지능에 속하며, 진정한 의미의 강인공지능 구현은 아직 기술적 한계가 있는 것으로 평가된다.
인공지능 기술은 다양한 접근법을 통해 발전하고 있는데, 그 중 대표적인 것이 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 성능을 향상시키는 기술로, 알고리즘을 통해 데이터 패턴을 인식하고 미래 예측이 가능하다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 다층 신경망 구조를 통해 자동으로 특징을 추출하고 학습하는 기술이다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능의 성능이 비약적으로 향상되고 있다.
이처럼 인공지능은 인간의 지능적 행동을 모방하고자 하는 노력의 산물이며, 약인공지능과 강인공지능, 그리고 다양한 학습 기술을 통해 지속적으로 발전하고 있다. 이러한 인공지능 기술은 향후 우리 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.
1.2. AI 개발의 역사와 관련 기업 현황
인공지능 개발의 역사와 관련 기업 현황은 다음과 같다.
인공지능은 다양한 모습으로 발전되고 있다. 로봇의 발달과 인공지능이 연계되고 있으며 무인자동차, 무인비행기와 같은 무인장비에 인공지능 기술이 더해져 위험을 판단하고 회피하는 자율운행(비행)으로 발전되고 있다. 스마트폰에 애플리케이션이 있는 것처럼 로봇, 장비, 컴퓨터라는 하드웨어에도 소프트웨어인 인공지능이 더해짐으로써 인간에게 보다 편리한 장비로 거듭나는 것이다.
이러한 인공지능 개발의 역사를 살펴보면 대표적으로 슈퍼컴퓨터 '딥블루'는 1997년 세계 체스 챔피언을 격파했고, 2011년에는 슈퍼컴퓨터 '왓슨'은 '제퍼디'(퀴즈쇼)에서 우승했다. 2012년 네바다 주에서는 무인자동차에게 운전면허증을 발급했으며 2014년에는 일본에서 감정인식 로봇 '페페'를 출시했고 '유진 구스트만'이 처음으로 인공지능테스트를 통과했다.
관련 시장의 현황을 보면 이미 세계 곳곳에서 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다. 가장 활발히 연구개발(R&D)을 하는 업체로 IBM과 구글을 꼽는다. IBM은 인공지능 분야에서 독보적인 성과를 보여 주고 있는데 인간과의 체스게임에서 이긴 '딥블루'와 '왓슨' 모두 IBM이 만든 작품이다. 이와 함께 2011년 IBM은 인간의 신경 세포를 닮은 컴퓨터 칩을 개발했다. 구글은 딥 러닝(인간의 두뇌를 닮은 데이터 분석체계) 분야에서 주목받고 있는데 사람이 데이터를 일일이 입력하지 않아도 사물을 인식해 내는 기술을 의미한다. 퀄컴은 인지기능을 갖춘 인간 뇌 모방 컴퓨터칩 '제로스'를 개발 중이다.
구글은 인공지능 맨해튼 프로젝트를 가동하여 관련 업체를 꾸준히 인수합병(M&A)하고 있다. 사물 인터넷(IoT) 기술과 인간의 언어구사력과 유사하게 진화하는 음성인식기술의 발달과 함께 '인공지능(AI) 시대'는 이미 시작됐다. 이러한 인공지능과 관련된 시장의 잠재적인규모는 수조 달러에 이를 것으로 추산된다.
1.3. AI 기술의 장점과 단점
AI 기술의 장점과 단점은 다음과 같다.
장점으로는 첫째, 기업들이 인공지능의 사업적 가치에 주목하면서 다양한 산업 분야에서 인공지능의 개발 및 활용이 이루어지고 있다는 점이다. 금융, 유통, 의료, 법률, 보안 등의 분야에서 인공지능이 활용되고 있는데, 이를 통해 복잡한 데이터를 빠르게 분석하고 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 금융 산업에서는 알고리즘 기반의 시스템 트레이딩과 퀀트 투자 등이 활성화되고 있다. 또한 유통 기업들도 고객 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있으며, 의료 분야에서는 의사의 진단을 보조하는 등 인공지능 기술이 다양한 방식으로 활용되고 있다.
둘째, 인공지능을 통해 정보의 취합과 분석, 의사결정 과정이 신속해질 수 있다는 점이다. 기존에는 정보를 수집하고 보고서를 작성하는 데에 많은 시간이 소요되었지만, 인공지능이 이 과정을 대신 수행함으로써 의사결정 속도를 높일 수 있게 되었다. 특히 챗GPT와 같은 대화형 인공지능은 방대한 데이터를 실시간으로 조회하고 분석하여 질문자에게 즉각적인 답변을 제공할 수 있다.
셋째, 인공지능을 통해 자동화가 가능해지면서 인력 비용을 절감할 수 있다는 점이다. 인공지능이 데이터 분석, 문서 작성, 번역 등의 업무를 대신 수행할 수 있게 됨에 따라 관련 인력을 줄일 수 있다. 기업 입장에서는 이를 통해 비용을 감축할 수 있는 이점이 있다.
한편 단점으로는 첫째, 인공지능의 오작동이나 편향된 응답으로 인한 문제가 발생할 수 있다는 점이다. 인공지능은 방대한 데이터를 처리하지만, 그 데이터에 편향이나 오류가 포함되어 있을 경우 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 특히 챗GPT의 경우 인용 출처를 제공하지 않아 정보의 신뢰성을 확인하기 어렵다는 한계가 있다.
둘째, 인공지능의 발전으로 인해 일자리가 감소할 수 있다는 우려가 있다. 기계가 인간의 업무를 대체하게 되면서 단순 업무를 수행하던 직종을 중심으로 일자리가 줄어들고 있다. 이는 특히 창작, 번역, 사무직 등에서 두드러지게 나타나고 있다.
셋째, 인...
