"코로나 대응할 AI개발 너무 느려…건강데이터 실시간 수집해야"

하버드대 쿵샹중 교수 삼성SDS 개발자 행사 기조연설

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 같은 전염병에 대응할 인공지능(AI)의 개발 속도가 너무 느리기 때문에 실시간으로 건강 관련 데이터를 수집·학습하는 모바일 인프라가 필요하다는 주장이 제기됐다.

미국 하버드대 컴퓨터공학과 쿵샹중(孔祥重) 교수는 12일 삼성SDS가 연 개발자 행사 '테크토닉 2020'의 온라인 기조연설에서 "코로나로 AI가 굉장히 파괴력 있는 분야로 떠올랐지만, 한계도 드러났다"고 말했다.

쿵 교수는 "바이러스 확산과 변이가 빠른데 AI 개발 속도가 따라가지 못하고 있다"며 "과거 데이터가 모자라 학습이 어렵기 때문에 코로나 같은 새로운 질병이 또 생겼을 때 똑같은 일이 일어날 수 있다"고 진단했다.

그는 AI 개발 공정(파이프라인)을 하나로 통일해 속도를 높이고 시간을 단축할 것을 제안했다.

특히 AI 개발에 필요한 데이터를 빠르게 수집할 수 있는 모바일 건강관리 인프라 구축을 단기 과제로 꼽았다.

쿵 교수는 "스마트폰과 소셜네트워크를 통해 생성되는 여러 데이터를 발생 지점에서 실시간으로 확보해 학습·적용시켜야 한다"며 "관건은 콘트롤 타워를 통해 필수 데이터를 자동으로 수집하는 것"이라고 말했다.

그는 "팬데믹(전염병의 세계적 대유행)은 AI와 관련한 모든 형태의 원격 운영을 지원하고 관련 규제를 개혁해야 하는 시급한 필요성을 입증했다"고 덧붙였다.

연세대 조성배 교수는 "디지털 전환은 지난 10년간의 추세였는데 코로나로 선택의 문제가 아니라 생사의 문제로 바뀌면서 가속화하고 있다"며 "이전에 비해 효율도 좋고 비용 절감도 돼야 하지만 지속 가능한 안전이 담보돼야 하는데, 여기서 AI가 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.

/연합뉴스