최근 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 읽었습니다.
AI와 인간은 어떻게 협업할 수 있는가?라는 부제를 달고 최근에 출간한 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 최근에 읽었습니다.
어떻게 하면 비전공자가 AI에 대해 보다 진전된 인사이트를 가질 수 있을까?
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트는 위와 같은 질문으로 시작된 책인데요. 국내 최고의 AI 전문가인 저자 이호수가 약 2년간에 걸쳐 집필한 책입니다.
저는 이 책을 한빛비즈 리더스클럽을 통해 받자마자 단, 이틀만에 단숨에 읽었는데요.
위에서 언급한 질문처럼 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트는 저와 같은 비전공자도 인공지능이 현재 비즈니스 산업에서 어떻게 활용되고 있는지에 관한 심도깊은 이해를 도와주는 책이었습니다.
특히 파트1에서 평소 궁금했던 기호주의 AI와 연결주의 AI에 관해서 매우 이해하기 쉽고 간명하게 설명해주는 부분과 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 차이와 비즈니스에서 어떻게 사용되는지에 대한 사례, 그리고 튜링 테스트까지 인공지능을 이해하기 위한 매우 기본적이면서도 기초적인 지식, 그런데 그전에는 여러번 이와 관련된 내용을 여러 번 읽어도 이해하기 어려웠던 내용들을 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 읽고 단박에 이해할 수 있었습니다.
이러한 이해를 바탕으로 파트2에서 제시된 다양한 기업의 인공지능 도입 사례를 읽으면서 실제로 인공지능이 현재 산업계에서 어떻게 활용되고 있는지를 파트1에서 이해한 이론과 연계되어 구체적으로 이해할 수 있었습니다.
끝으로 파트3에서는 현재 인공지능이 안고 있는 여러가지 문제점들에 대해서 소상히 다루고 있어서 앞으로 인공지능이 발전하면서 반드시 고민해야 할 사회 윤리적인 문제까지도 함께 고민해보는 시간을 가졌습니다.
이처럼 비전공자도 쉽고 재미나게 이해할 수 있도록 다양한 사례와 보조 자료를 통해 인공지능에 대한 인사이트를 제공하는 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에 대해서 조금 더 자세히 살펴보기 전에 먼저 저자부터 살펴보도록 하겠습니다.
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트의 저자에 관해서 간략히 살펴보겠습니다.
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트의 저자 이호수는 서울대 공대와 카이스트에서 전자공학으로 학위를 받고, 미국 노스웨스턴대학에서 인공지능 연구로 박사 학위를 받은 한국의 1세대 AI전문가입니다. 학위를 받은 이루 국내외 대기업에서 기술과 비즈니스의 시너지를 이끌었는데요. 특히 IBM, 삼성전자, SK텔레콤에서 변화와 혁신을 주도한 최고의 AI 전문가라고 할 수 있습니다.
무엇보다 이호수 작가님은 1985년부터 2005년까지 IBM 왓슨 연구소에서 AI 시스템, 최적화, 모델링 분야 연구를 수행했었는데요. IBM 왓슨은 인공지능에 관심이 없는 사람조차도 알 정도로 유명한 인공지능입니다. IBM 왓슨 연구소에서 연구를 수행하면서 동시에 세계 유수의 기업들의 혁신을 위한 컨설팅 서비스도 함께 하면서 단순히 연구만 한 것이 아니라 기업 혁신을 위한 비즈니스 활동도 계속 하였습니다.
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트의 구성은 다음과 같습니다.
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트는 다음과 같이 구성되었습니다.
- 파트1 : AI탄생과 진화의 역사
- 파트2 : AI를 활용한 경영 혁신 스토리
- 파트3 : AI시대와 인간의 경영
위와 같이 세 개의 파트로 구성이 되어 있는데요. 먼저 파트1에서는 AI의 현실에 대해서 주로 다루고 있습니다. 여기서 가장 흥미로운 내용은 아무래도 AI의 한계와 취약성에 관한 부분인데요. 이를 토해서 AI가 만능은 아니라는 것을 깨닫고, 기업 비즈니스를 위해서 효과적으로 사용하기 위해서는 철저한 사례분석이 필요하다는 것을 역설하고 있습니다.
파트2에서는 다양한 기업에서 AI를 활용하여 혁신한 케이스를 구체적으로 다루고 있는데요. 이 부분이 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에서 가장 재밌게 읽을 수 있다고 생각합니다. 우선은 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트 저자 이호수의 오랜 실무 경험을 바탕으로 실질적인 케이스 분석을 매우 유용하고 실용적인 관점으로 풀어내기 때문인데요.
특히 우리에게 잘 알려져 있는 넷플릭스나 LG뿐만이 아니라 정밀농업 분야에서 AI를 활용하여 혁신에 성공한 블루리버테크놀로지나 사기거래탐지 시스템을 혁신한 아메리칸익스프레스와 같은 사례, 그리고 국내에서는 생소하다고 할 수 있는 스티치픽스 사례까지 광범위한 사례를 다루고 있습니다. 이 사례를 통해서 저는 현재 기업 실무에서 AI 활용을 어떻게 하고 있는지에 관한 의미있는 인사이트를 충분히 얻을 수 있었습니다.
파트3에서는 파트1과 파트2의 내용을 정리하면서 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 마무리하고 있는데요. 특히 AI학계와 산업계의 앞으로 역할에 관하여 다루고 있습니다.
특히 AI분야에서 박사 학위 이상의 고급 인력이 산업계를 선호하는 경향이 점점 두드러지고 있는데, 이러한 경향으로 인해 나타나는 긍정적인 점과 부정적인 점도 다루고 있습니다. 그뿐만 아니라 최근 인공지능 학계와 산업계에서 중요한 이슈로 떠오르는 AI상용화와 관련된 내용도 이 파트3에서 등장합니다.
파트1,2,3으로 마무리되는 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트는 에필로그, 부록, 참고문헌, 출처도 포함되어 있는데요. 먼저 에필로그에서는 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에서 못다한 내용을 마저 기록하면서 마무리하고 있는데요.
무엇보다 AI가 실용적으로 산업발전에 쓰여지길 간절히 바라는 이호수 작가님의 염원이 느껴집니다. 이어지는 부록에서는 최근에 큰 반향을 일으킨 윤석열 정부의 AI기반 '디지털 플랫폼 정부' 프로젝트가 성공적으로 구축될 수 있도록 돕는 견해를 담고 있습니다. 10페이지 분량의 방대한 참고문헌과 2페이지 분량의 꼼꼼한 출처로 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트는 끝을 맺고 있습니다.
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에서 인상 깊은 점은 다음과 같습니다.
튜링 테스트란?
튜링 테스트는 AI와 컴퓨터 과학의 기본 개념을 구체화한 미국 맨체스터대학의 교수이자 수학자인 앨런 튜링(Alan Turing)이 컴퓨팅 모델을 제안하면서 생겨났습니다.
앨런 튜링은 1950년에 발표한 <계산기와 지능Computing Machinery and Intelligence>에서 다음과 같이 주장했습니다.
과연 기계가 스스로 생각할 수 있을까? 이런 질문을 토론으로 결론 내는 것은 의미가 없으니 모방 게임을 잘할 수 있는 상상의 컴퓨터가 있을까?로 바꾸어야 한다
이러한 질문을 던지며 앨런 튜링은 튜링 테스트(Turing Test)를 제안합니다. 튜링 테스트는 기계(컴퓨터)가 AI를 갖췄는지를 판별하는 실험으로, 모방 게임의 일종입니다.
인간과 기계에 동일한 질문을 던졌을 때 그 답이 기계로부터 나온 것인지, 인간으로부터 나온 것인지 구별할 수 없다면 해당 기계는 인간과 유사한 지능을 지니고 있음을 간접적으로 증명하는 것이라고 앨런 튜링은 주장해습니다.
튜링 테스트는 다음과 같이 설계합니다. 먼저 사람, 컴퓨터, 심판관이 참여하는데요. 심판관은 두 참가자(사람과 컴퓨터)와 완전히 분리되어 볼 수도 들을 수도 없고, 단지 그들이 입력한 텍스트만 접할 수 있습니다.
심판관이 두 참가자에게 동일한 질문을 던지고 대화를 한 후에 누가 사람이고 누가 컴퓨터인지 구분하는 것이 바로 튜링 테스트입니다. 만약 심판관이 컴퓨터와 사람의 반응을 구별하지 못하면 그때 컴퓨터를 사고 능력을 갖춘 인공지능이라고 간주하는 것이죠.
2014년 유진 구스트만이라는 이름으로 참가한 챗봇이 튜링 테스트를 통과했는데요. 런던 왕립학회에서 다섯 개의 컴퓨터 프로그램, 30명의 인간 참가자, 다양한 연령과 직업을 가진 30명의 인간 심판관을 포함한 튜링 테스트 경연대회가 열렸습니다.
이때 심판관은 한 사람과 한 대의 컴퓨터챗봇과 5분 동안 대화를 했는데요. 이때 러시아와 우크라이나 프로그래머 그룹이 만든 챗봇 유진 구스트만이 30명의 심판관 중 10명(33.3퍼센트)을 속였습니다.
5분간 문자를 주고받은 뒤 사람이라고 대답한 심판관이 30퍼센트 이상이면 통과라는 튜링 테스트 기준을 유진 구스트만이 통과했습니다.
앨런 튜링이 테스트를 제안한지 65년 만에 비로소 모방 게임을 통과한 컴퓨터 프로그램 유진 구스트만이 탄생했다고 발표했습니다. 다만 5분이라는 짧은 대하 시간 그리고 주제를 바꾸거나 새로운 질문이 어려운 질문을 피할 수 있게 해 비전문가인 심판관이 컴퓨터가 아닌 실제 사람과 대화하고 있다고 착각하기 쉬웠다는 점을 들어 대부분의 AI 전문가는 현재까지 수행된 튜링 테스트를 인정하지 않는 분위기라고 합니다.
하지만 대화시간이 연장되고 심판관의 자격 요건이 전문가 수준으로 강화된다면 튜링 테스트가 실제 컴퓨터의 지능을 감별하는 유용한 지표가 될 수 있을 것이라고 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에서는 말합니다.
그럼에도 불구하고 많은 전문가들은 말합니다. 인공지능이 인간과 거의 동일한 수준으로 대화를 이해하는 것이 아니라, 인공지능은 질문의 의미를 이해하지 못함에도 불구하고 주어진 자료로 인간의 이해를 흉내내는 시뮬레이션은 할 수 있다는 것입니다.
그리고 이러한 전문가들의 판단은 인공지능 연구가 앞으로 나아갈 중요한 방향이라고 생각합니다.
인간에게 어려운 일이 AI에게는 쉽고 인간에게 쉬운 일은 AI에게는 어렵다
모라벡의 역설
비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 읽으면서 가장 인상깊은 구절이 바로 모라벡의 역설입니다.
모라벡의 역설(Moravec's Paradox)은 추론에는 계산이 많이 필요하지 않지만 감각 운동에는 엄청난 컴퓨팅 리소스가 필요하다는 발견인데요. 1988년 카네기멜런대학의 로봇공학자인 모라벡은 "지능 테스트나 체커게임에서 성인 수준의 성능을 지닌 컴퓨터를 만드는 것은 비교적 쉽지만, 지각이나 운동 능력 면엥서 한 살짜리 아기 정도의 수준을 갖춘 컴퓨터 개발은 어렵거나 불가능하다"고 말했습니다.
이것이 바로 인간에게 어려운 일이 인공지능에게는 쉽고 인간에게 쉬운 일은 인공지닝에게는 어렵다는 뜻이죠.
이러한 모라벡의 역설은 컴퓨터는 높은 수준의 추론 능력을 요구하는 복잡한 작업에 비해 인간이 수행하기 쉬운 낮은 수준의 물리적 및 인지적 기술을 마스터하기 어렵다는 폴라니의 역설과 일맥상통합니다.
폴라니의 역설
폴라니의 역설(Polanyi's Paradox)은 영국의 철학자 마이클 폴라니가 1966년 출간한 암묵적 차원엥서 언급한 "우리는 말할 수 있는 것보다 더 많이 알 수 있다"라는 말로 요약할 수 있는데요. 인간이 수행하는 많은 작업은 체계화하고 자동화하기가 매우 어려운 것으로서 암묵적이고 직관적인 지식에 의존하다는 뜻입니다.
폴라니느 인간의 지식을 명시적 지식과 암묵적 지식으로 정의했습니다. 명시적 지식이란 말 또는 글로 표현할 수 있고 특정 매체에 수록할 수 있는 지식을 뜻하는데요. 백과사전에 수록된 정보는 명시적 지식의 좋은 예입니다.
그에 반해 암묵적 지식은 언어와 시각 등의 형식으로 표현될 수 없는, 경험과 학습에 의해 쌓인 지식입니다.
이러한 인간의 암묵적 지식은 인공지능의 영역이 아닌 것입니다.
인공지능의 한계 : 월드 지식 모델
그러다보니 인공지능에는 한계가 있는 것입니다. 월드 지식 모델은 우리가 사는 세상을 공간적, 시간적 차원을 표현한 것이며, 세상의 지식과 상식과 추론이 내재되어 있는 모델을 뜻하는데요. 즉 인간이 알고, 느끼고, 생각하며, 추론하는 모든 것을 포함하는 것이 바로 월드 지식 모델입니다. 우리 주위에 있는 물건이나 사건을 이해하기 위해 혹은 더 나아가 복잡한 시스템 속에서 내려진 의사결정 과정을 설명하려면 사물 간의 연관 관계뿐만 아니라 물리적 관계, 계층 관계, 인과 관계, 상식, 인간의 행동 등을 포함하는 다양한 월드 지식 모델이 필요합니다.
그런데 앞에서 말한 모라벡의 역설, 폴라니의 역설 등으로 인해 AI인공지능은 월드 지식 모델이 없습니다. 그래서 강한 AI(범용 AI)에 관한 연구는 매우 더딥니다. 즉 열린 세계에서는 큰 위력을 발휘하지 못합니다. 반면에 약한 AI(좁은AI), 제한된 세계에서는 강력한 위력을 발휘하는 것이 현재 인공지능이라고 할 수 있습니다.
분명 인공지능은 학계와 산업계에서 지속적인 연구가 지속되고 있습니다. 또 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트에서 언급한 넷플릭스 사례처럼 인공지능을 활용하여 거대한 콘텐츠 태깅 데이터를 제작하고 맞춤형, 개별형 콘텐츠를 제공하면서 시장 지배력을 강화하고 있습니다. 동시에 완전 자율주행 5단계는 여전히 많은 문제를 안고 있습니다.
그리고 최근에 노벨AI와 같은 강력한 일러스트 제공 서비스도 상당히 저렴한 가격으로 제공되기 시작했습니다. GPT3.5를 기반으로 chatGPT가 인간과 거의 유사한 대화 수준에 더하여 엄청난 수준의 프로그래밍 코드까지 제공한다고 합니다. 최근에 노션도 AI 글쓰기 서비스 체험단을 모집하기도 했구요.
그만큼 인공지능의 기술은 급격하게 발전하고 있습니다만 어디까지 거대한 학습데이터셋을 바탕으로 인공지능이 발전되고 있으며, 여전히 강한AI(범용AI)는 쉽지 않은 현실입니다.
그러니 인간에게 어려운 일이 AI에게는 쉽고, 인간에게 쉬운 일이 AI에게는 어렵다는 이 모라벡의 역설을 기억하면서 앞으로 인공지능이 바꾸어갈 세상에서 겁먹거나 두려워하지 말고, 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트를 통해서 새로운 시대를 준비하길 바라며 이번 비즈니스 전략을 위한 AI인사이트 리뷰를 마칩니다.
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