MIT 10대 기술에서 5개가 AI ..시대가 변했다
실생활과 연결된 AI에 주목
①문서 작성 인공지능 ‘GPT-3’
우선 문서 작성 인공지능인 GPT-3가 선정됐습니다. 지난해 AI업계를 뜨겁게 달궜던 화제의 AI입니다. AI 벤처인 오픈AI가 구축한 모델이죠. 수천 권의 책과 인터넷으로 학습된 딥러닝을 사용해 단어와 구문을 함께 묶는 알고리즘입니다. 인간의 뇌기능에서 시냅스와 비슷한 역할을 하는 인공신경망의 파라미터(매개변수)를 1750억 개까지 늘린 게 가장 큰 특징입니다. 이렇게 많은 데이터를 이용해 새로운 문장을 창출하고 이미지도 만들어 내고 있습니다. 인간의 언어는 기본적으로 인간끼리 대화하고 아이디어를 나누며 개념을 형상화하는 인간만의 도구입니다. 이런 인간의 언어를 학습한 GPT-3에 인간의 세계를 제대로 이해했다는 극찬론이 쏟아지는가 하면 단순한 모방만 하는 알고리즘에 불과하다는 부정론도 제기됩니다.
②보고 듣고 느끼고 말하는‘다중 스킬 AI’
다음으로 선정한 기술은 다중 스킬 AI(multi skill AI)입니다. AI가 시각적 데이터를 인지하고 음성도 인식하면서 인간과 소통하는 AI기술은 이미 많이 보편화되고 있습니다. 이제 촉각 및 미각 후각기능 등 인간의 더 많은 감각을 입력하기 위해 노력하고 있습니다. 이런 기능을 갖게 되면 AI는 인간과 더욱 소통하고 공감할 수 있는 능력을 갖게 되겠죠.
MIT 테크놀로지리뷰가 선정한 올해 각광받을 10대 기술
| GPT-3 |
| 다중스킬AI |
| 디지털동선추적 |
| 데이터 트러스트 |
| 틱톡추천알고리즘 |
| m-RNA |
| 리튬금속배터리 |
| 친환경수소에너지 |
| 초정밀위치정보기술 |
| 모든 사물에 대한 원격기술 |
③질병 모니터링 ‘디지털 동선 추적’
셋째로 디지털 동선 추적(digital contact tracing)이 포함됐습니다. 디지털 동선 추적은 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확진자들의 동선을 추적하는 데 사용한 디지털 앱기술을 말합니다. 이 앱은 주로 환자들이 다른 사람과 접촉했는지를 찾는 데 쓰였습니다. 77개 국가에서 이를 사용해 보건당국자들의 모니터링 부담을 많이 덜어줬습니다. 물론 이 추적 시스템이 완전히 확진자들을 격리하고 관련자들을 찾아내는 결과를 얻지는 못했다는 비판도 있습니다. 이 추적 기술은 앞으로 개인의 헬스케어나 각종 질병을 모니터링하는 데 계속 쓰일 것입니다. 결국 문제는 기술이 아니라 이를 활용하는 인간에게 달려있다고 봐야 할 것 같습니다.
④프라이버시 관리 ‘데이터 트러스트’
넷째 데이터 트러스트(data trust)입니다. 이미 개개인의 정보는 유출되고 해킹당하면서 우리들이 예상하는 것보다 훨씬 더 많이 판매되고 재판매되고 있는 상황입니다. 문제는 아마 우리에게 있는 게 아니라 오랫동안 고수해온 프라이버시의 모델에 있습니다. 우리 자신의 프라이버시를 관리하고 보호하는 일을 책임지는 건 바로 우리였습니다. 이제 노동조합처럼 개개인을 대신해 데이터를 수집하고 관리하는 법적인 단체가 필요할 수 있습니다.
⑤짧은 동영상 제작 공유 ‘틱톡추천 알고리즘’
다섯째 틱톡추천 알고리즘입니다. 중국의 바이트댄스가 서비스하는 소셜네트워크서비스(SNS) 앱입니다. 15초짜리 짧은 동영상을 제작하고 공유하는 기능을 제공하면서 동영상 소통에 익숙한 젊은이들로부터 폭발적 인기를 끌었습니다. 틱톡 성장을 키워왔던 알고리즘은 독특합니다. 다른 소셜미디어들도 이 알고리즘을 앞다퉈 적용하고 있습니다. 미국에서만 1억 명의 이용자가 있다고 합니다.
도널드 트럼프 대통령 시절 정보 유출과 안보문제로 강제 매각대상이었던 틱톡은 바이든 집권 이후 매각 행정명령 집행이 무기한 연기된 상태입니다. 결국 AI의 이런 기술들이 곧바로 실생활에 들어올지 모르겠습니다.
ohchoon@hankyung.com
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규칙 안 알려줘도 스스로 학습…텍스트만으로 그림도 '척척'
“주위 환경을 인지하고 반응하는 것은 인간의 원초적 능력이지만, 이를 구현하는 것은 공학적 난제였습니다. 최근 AI가 놀랍게 발전하면서 난제가 해결되고, 산업의 축이 바뀌고 있습니다.”김홍석 구글코리아 전무는 17일 AI미래포럼 창립 웨비나에서 “AI 고도화에 따른 변화는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 클 것”이라고 강조했다. 김 전무의 말대로 글로벌 AI 기업들은 적은 데이터로 효과적으로 학습하고, 스스로 규칙을 파악하는 등 획기적인 능력을 갖춘 AI 알고리즘을 속속 내놓고 있다.구글의 AI기업 딥마인드는 지난해 말 알파고, 알파제로 등을 잇는 AI 알고리즘 ‘뮤제로’를 국제학술지 네이처에 발표해 화제를 모았다. 뮤제로는 규칙을 알려주지 않은 상태에서도 강화학습 알고리즘을 통해 스스로 게임 능력을 끌어올렸다. 바둑, 체스뿐만 아니라 비디오게임까지 정복했다. 딥마인드의 이전 AI 알고리즘은 모두 규칙을 알려줘야만 학습이 가능했다. 특정 분야가 아닌 폭넓은 영역에 활용할 수 있는 ‘메타AI(강인공지능)’가 본격화됐다는 평가다. 미 공군은 뮤제로를 활용해 적군 미사일 탐지를 돕는 ‘알투뮤’를 개발했다. 딥마인드 관계자는 “뮤제로는 ‘게임의 규칙’이 알려지지 않은 복잡한 실제 환경에 대응해야 하는 로봇, 산업 시스템 분야에서 유용하게 활용될 것”이라고 설명했다.페이스북은 지난 4일 AI 알고리즘 ‘시어’를 공개했다. 자기지도학습 능력을 크게 높인 모델이다. 인스타그램상 10억 개의 가공되지 않은 이미지를 활용했다. 하정우 네이버 AI랩 소장은 이날 웨비나에서 “데이터의 양을 대폭 늘리면 굉장히 정확한 AI 알고리즘을 만들어낼 수 있다는 점을 보여줬다”고 평가했다.세계 최대 자연어 처리 AI 모델 ‘GPT-3’를 내놓은 오픈AI도 새 알고리즘을 속속 내놓고 있다. 지난 1월 서술형 텍스트를 토대로 이미지를 그리는 ‘화가 AI’인 ‘달리’를 공개했다. 동물 및 사물을 의인화하는가 하면 다양한 질감으로 주어진 상황을 표현해냈다.최한종 기자 onebell@hankyung.com
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"AI라는 거인의 어깨 올라탈 수 있게 정부가 적극 밀어줘야"
“전 국민이 인공지능(AI)과 함께 살아간다는 것을 느낄 수 있도록 정부가 AI 연구를 전폭적으로 지원해야 합니다.”하정우 네이버 AI LAB 연구소장은 17일 온·오프라인으로 열린 ‘AI미래포럼 창립 웨비나’에서 “AI라는 거대한 거인의 어깨 위에서 멀리 볼 수 있도록 정부의 적극적인 지원이 필요하다”며 이같이 강조했다. 하 소장은 이날 ‘AI 연구의 최신 동향과 한국의 과제’를 주제로 연사로 나섰다. 그는 네이버가 AI 경쟁력을 강화하기 위해 지난해 설립한 ‘네이버 AI LAB’의 초대 소장을 맡고 있다. 네이버 AI랩은 주로 중장기 선행 AI 기술을 연구하는 곳이다. ○미국은 정권 교체해도 AI 연구 지원하 소장은 정부의 AI 연구 지원이 여전히 부족하다고 지적했다. 글로벌 AI 기술을 주도하고 있는 미국과 비교하면 그 차이가 크다는 것이다. 그는 “미국은 조 바이든 정부까지 최근 세 번 정권이 바뀌었지만 AI 관련 정책은 바뀌지 않고 오히려 정부가 지원을 강화했다”고 설명했다. 미국은 정치권에서도 AI에 대한 관심이 크다. 미국 의회의 입법 관련 보고서에서 AI에 대한 언급은 115대 의회(2017~2018년) 149회에서 116대(2019~2020년) 486회로 세 배 이상 증가했다.반면 우리 정부의 AI 연구 지원은 ‘시작 단계’라는 게 하 소장의 지적이다. 그는 “정부가 지난해부터 ‘데이터 댐’ 구축 사업에 굉장히 많은 예산을 투입해 추진하고 있지만 장기적인 데이터 품질 관리와 데이터 재가공을 위한 지원도 동시에 필요하다”고 주장했다. 정부는 일명 ‘디지털 뉴딜’을 추진하면서 각종 데이터를 AI로 분석해 가공하는 ‘데이터 댐’ 구축을 관련 핵심 사업으로 추진하고 있다.구체적인 지원 방안도 제안했다. 해외 연구자의 비자 발급 제도 개선이 대표적이다. 그는 “한국의 AI 생태계를 만들기 위해서는 해외 유수 연구자를 영입하는 것이 중요하지만 아직도 비자 발급받는 것이 너무 어렵다”고 토로했다. 정부의 비효율적인 업무 방식도 개선 대상으로 꼽았다. 하 소장은 “정부의 관련 부처 간 이해관계로 칸막이가 생겨 지원 체계의 효율성도 떨어진다”며 “AI 정책과 관련해 강력한 오너십을 가진 정부 조직을 구성해 지금보다 전폭적인 지원이 필요하다”고 말했다. ○제3의 글로벌 AI 리더십 필요글로벌 AI 연구는 미국과 중국이 주도하고 있다. 미국 스탠퍼드대가 최근 내놓은 ‘AI 인덱스 2021’에 따르면 중국은 AI 관련 논문의 출판 수에 이어 저널 인용 수에서도 미국을 처음으로 추월하기도 했다. 무엇보다 AI의 바탕인 데이터 분석에서 한국어 모델이 부실하다. 역대 최고의 자연어 처리 기반 AI로 평가받는 오픈AI사의 ‘GPT-3’ API(프로그램 언어 형식)를 분석해보면 97%가 영어다. 한국어는 0.01%에 불과하다. 애초에 글로벌 인터넷상 한국어 데이터가 0.6%밖에 되지 않기 때문이다. 하 소장은 “미국과 중국이 아닌 강력한 제3의 글로벌 AI 리더십을 만들어야 한다”고 강조했다.그는 기업 중심으로 AI 연구 생태계를 조성하는 게 가장 효율적이라고 주장했다. ‘AI 인덱스 2021’에 따르면 북미의 AI 분야 신규 박사 학위 연구자가 산업계에서 둥지를 튼 비율은 2010년 44%에서 2019년 65%로 증가했다. 정부가 AI 기업에 대한 지원을 이전과는 완전히 다른 차원으로 강화해야 하는 이유다. 하 소장은 “AI 연구의 규모가 커지면서 데이터를 많이 보유하고 관련 연구 시설도 운영할 수 있는 기업으로 AI 연구의 중심이 이동했다”고 설명했다.이어 “한국 AI 생태계 조성을 위해서는 특정 회사 하나만의 노력으로는 부족하기 때문에 다양한 기업의 협업과 공동학위연구 등 산학협력 시스템 강화도 필요하다”고 덧붙였다.김주완/이시은 기자 kjwan@hankyung.com
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'AI 논문' 1등 차지한 구글…비결은 대학과 공동연구
“빅테크 기업과 대학의 공동연구가 반드시 필요합니다. 구글이 ‘뉴립스(neurlPS)’에 낸 178개 AI 논문 중 80% 이상이 공동연구의 산물입니다.”곽노준 서울대 융합과학기술대학원 교수는 17일 AI미래포럼 창립 웨비나의 ‘연구개발자가 원하는 AI 혁신 생태계’ 세션에서 이같이 밝혔다. 뉴립스는 AI 분야 세계 최고 권위의 학회다. 곽 교수는 “지난해 뉴립스에는 구글이 가장 많은 논문을 냈고, 마이크로소프트(MS), IBM 등이 뒤를 잇고 있다”며 “대학과 기업 간 밀착이 AI 연구 트렌드”라고 강조했다.곽 교수는 모범적인 AI 산학협력 모델로 퀄컴과 네덜란드 암스테르담대의 ‘쿠바랩(QUVA lab)’을 소개했다. 학교는 기업으로부터 충분한 재정적 지원을 받고, 기업은 학생들이 낸 특허와 논문을 바탕으로 제품을 개발하는 구조다.그는 “퀄컴에서 일할 때 서울대와의 협력모델을 제안받아 반도체공학 전공에 적용하려고 했으나 실패했다”며 “국내에선 이 같은 모델을 추진하기가 제도적으로 불가능하다”며 아쉬워했다.‘AI 강국’이라는 국가의 비전과 현실의 격차가 크다는 지적도 나왔다. 배순민 KT AI2XL 소장은 “전체 기업 중 고작 3.6%만이 AI를 도입했다는 통계가 있다”며 “데이터를 제대로 수집하고 정제할 수 있는 인력이 부족하다”고 말했다. 이어 “대규모 AI 인프라 투자에 대한 기업들의 여력과 확신이 부족해 현장에선 AI를 거의 체감하지 못하고 있다”고 덧붙였다.그는 ‘AI 원팀’, AI미래포럼과 같이 기업인과 연구자들이 모여 협업하는 것이 중요하다고 했다. AI 원팀은 KT를 비롯해 현대중공업그룹, LG전자, LG유플러스, 한국투자증권, 동원그룹, KAIST, 한양대, 한국전자통신연구원(ETRI) 등이 참여하는 산·학·연 협력체다. 그는 “이런 AI 생태계를 통해 기술과 데이터, 인사이트를 공유하고 사회적 이슈에 대해서도 공동으로 목소리를 내야 한다”고 역설했다.정부가 기업별로 맞춤형 지원을 해야 한다는 제언도 나왔다. ‘AI 성우’ 서비스를 개발한 네오사피엔스의 김태수 대표는 “AI를 한창 개발하다가 전력이 부족해 정전됐던 경험이 있다”며 “AI 스타트업은 고성능컴퓨팅(HPC)이 가능한 설비 투자를 지원받는 것이 큰 도움이 된다”고 했다.김남영 기자 nykim@hankyung.com
