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1. AI기술에 대한 이해
1.1. AI의 정의와 종류
AI의 정의와 종류는 다음과 같다.
인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 수학, 심리학, 컴퓨터 공학에 종사하던 여러 학자들이 처음으로 사용하였다. 당시 학문별 또는 학자별로 인공지능을 추구하는 방향이 달랐기 때문에 공통된 의견을 내놓지는 못했다. 따라서 인공지능이란 "인간의 지능적 사고 및 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램이다"라고 개략적인 설명이 가능하지만, 실제 연구자들이 생각하는 관점은 조금씩 차이가 나곤 한다.
현재 인공지능은 크게 두 분류로 나눌 수 있다. 첫 번째는 인공지능이 인간과 똑같은 사고체계를 가지고 문제를 분석하여 행동할 수 있는, 즉 인간의 마음과 정신을 지니고 있어야 한다고 주장하는 강한 인공지능이다. 두 번째는 특정 목적을 가진 인간의 여러 지능적 행동들을 수행하는 것을 인공지능이라고 분류하는 약한 인공지능이다.
강한 인공지능을 주장하는 사람들은 실제로 어떤 지능도 없으면서 외견상 지능적인 수행을 하는 것처럼 보일 뿐이라고 약한 인공지능을 비판하고, 약한 인공지능 측 사람들은 구체적으로 표현하지 못하는 철학이나 심리학의 자의식, 마음과 같은 것에 시간을 낭비한다고 강한 인공지능을 비판하고 있다.
약한 인공지능은 자아나 자유의지, 감성이 존재하지 않는 인공지능 시스템으로 사람과 유사하게 모방한 기술이라 할 수 있다. 약한 인공지능의 경우 기술적으로 많은 발전을 이루고 있으며 이르면 10~20년 내 상용화될 것으로 전망하고 있다.
1.2. AI개발의 역사와 관련기업 현황
AI개발의 역사와 관련기업 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 있는것처럼 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.
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 개발, 10MHz의 느린 속도로 구동되는 256개의 디지털 뉴런을 보유한 프로토 타입으로 내비게이션과 패턴 인식 능력을 선보였다. 현재 IBM은 1kw의 전력만으로 100억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 운영할 수 있는 '칩 시스템'을 목표로 R&D 중이다.
구글은 딥 러닝(인간의 두뇌를 닮은 데이터 분석체계) 분야에서 주목받고 있는데 사람이 데이터를 일일이 입력하지 않아도 사물을 인식해 내는 기술을 의미한다. 2012년 1,000만 마리 고양이 얼굴 인식 실험을 통해 인공지능이 '가장 예쁜 고양이'와 같이 주관이 개입되는 영역으로 확장될 수 있다는 새로운 가능성을 보여 줬다. 뿐만 아니라 음성인식, 나우, 지도서비스, 무인자동차 프로젝트 등에 이미 인공지능 기술을 채택했다.
퀄컴은 인지기능을 갖춘 인간 뇌 모방 컴퓨터칩 '제로스Zeroth'를 개발 중이다. 이 칩을 탑재한 로봇은 시연에서 과거에 본 적 없는 대상도 다른 대상과의 유사성을 파악해 인식을 했다. 사람과 유사하게 미리 프로그램을 입력해 두지 않아도 시뮬레이션을 통해 상황판단을 하고 행동한 것이다. 이 칩을 이용하면 오감데이터 처리나 이미지 인식기능을 갖춘 휴대폰도 현실화될 것으로 기대하고 있다.
현재 구글은 인공지능 맨해튼 프로젝트를 가동하여 관련 업체를 꾸준히 인수합병(M&A)하고 있다. 스마트 온도조절기 업체 네스트랩을 32억 달러에 매입했고, 인공지능 벤처기업 '딥 마인드'도 6억 5,000만 달러에 인수하는 등 각종 인공지능 기업을 끌어들이고 있다.
이처럼 인공지능과 관련된 시장의 잠재적인 규모는 수조 달러에 이를 것으로 추산되는데 컨설팅 전문업체 '매킨지' 보고서에 따르면 2025년 사물인터넷 기술시장만 연간 2조 7,000억~6조 2,000억 달러에 이를 것으로 예측했다. 지식작업자동화와 클라우드 기술에 버금가는 수준이다.
1.3. AI기술의 장점과 단점
인공지능 기술의 장점은 기업들이 다양한 분야에서 적극적으로 활용하고 있는 이유이다. 금융, 유통, 의료, 법률, 보안 등 여러 영역에서 인공지능을 통해 효율성 향상과 생산성 증대가 가능해졌다. 이는 방대한 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있는 인공지능의 능력 덕분이다.
특히 금융 산업에서 인공지능은 투자 분석과 자문에 활용되고 있다. 알고리즘 기반의 시스템 트레이딩, 포트폴리오 자동 구축, 로보 어드바이저 서비스 등을 통해 개인화된 금융 서비스를 제공할 수 있게 되었다.
유통 기업들도 인공지능을 활용해 복잡한 구매 과정을 간소화하고 있다. 아마존의 예측 판매 모델이나 알리바바의 이미지 검색 서비스가 대표적이다. 이를 통해 소비자의 편의성을 증대시키고 있다.
의료 분야에서 인공지능은 의사들의 의사결정을 돕고 있다. 영상 진단과 질병 예측 등에 활용되면서 근거 중심의 의료서비스를 구현하는 데 기여하고 있다. 또한 유전자 정보 분석에도 활용되어 개인 맞춤형 진단과 치료를 가능하게 하고 있다.
법률 분야에서는 문서 검토와 판례 조사 등 노동 집약적인 작업을 대행하는 인공지능이 개발되고 있다. 이를 통해 변호사와 법률보조원들의 생산성이 향상되고 있다.
마지막으로 보안 분야에서는 인공지능 기반의 지능형 감시 시스템이 등장하여 위험 상황을 실시간으로 분석하고 대응할 수 있게 되었다.
이처럼 인공지능은 다양한 산업 분야에서 생산성 향상, 효율성 제고, 개인화 서비스 구현 등의 장점을 발휘하고 있다.
그러나 인공지능에는 단점도 존재한다. 가장 우려되는 것은 인간의 일자리가 위협받는다는 점이다. 특히 단순 반복 업무, 창작 분야 등에서 인공지능이 인간을 대체할 가능성이 크다. 이는 실제로 광고, 콘텐츠 생산 등의 영역에서 일어나고 있다.
또한 인공지능의 편향성과 오류 가능성도 문제가 될 수 있다. 인공지능의 학습 데이터에 편견이 포함되어 있거나, 알고리즘의 오작동으로 인해 잘못된 정보나 판단을 내놓을 수 있다. 이는 개인정보 유출, 의사결정 오류 등의 심각한 결과를 초래할 수 있다.
더불어 인공지능의 자아 및 윤리 문제도 대두되고 있다. 인공지능이 마치 자아를 가진 것처럼 행동하며 사용자에게 영향을 미칠 수 있기 때문에, 인간과 인공지능의 관계에 대한 윤리적 고려가 필요하다.
마지막으로 인공지능 기술의 발전이 지나치게 빨라 사회적 합의와 정책적 대응이 따라가지 못하는 문제도 있다. 인공지능 기술이 가져올 수 있는 부작용과 위험에 대한 선제적 대응이 필요한 상황이다.
종합하면, 인공지능 기술은 여러 분야에서 획기적인 혁신을 이끌어내고 있지만, 동시에 새로운 사회적 우려와 도전과제를 야기하고 있다. 따라서 인공지능의 장단점을 균형 있게 고려하며, 이에 대한 종합적인 대응 전략을 수립할 필요가 있다.
1.4. AI기술 관련 시장의 변화
비대면 서비스
과거의 컴퓨팅은 온라인 유통채널의 혁신을 가져왔고 이를 통해 인건비, 제고보관비 등을 절감함으로써 오프라인 유통채널보다 저렴한 가격에 상품을 판매할 수 있었다. 하지만 인터넷을 능숙하게 사용할 줄 아는 사용자들만이 그 혜택을 누릴 수 있었다. 인터넷 이용자들도 기존 시스템의 융통성 부족 때문에 온라인 거래를 진행하면서 답답함과 불편함을 느끼는 경우가 종종 발생하였다.
인공지능...
