데이터나미, '수많은 변수ㆍ데이터 부재ㆍ사람'을 한계 요인으로 꼽아

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

인공지능(AI)은 수많은 데이터와 뛰어난 연산 능력을 바탕으로 빠르고 효율적인 업무 처리가 가능해 여러 분야에 활용된다. 하지만 못할 게 없을 것 같던 AI도 한계가 있다는 의견이 나왔다.

빅데이터 및 솔루션 분야 뉴스 포털 데이터나미(DATANAMI)는 AI가 우리 삶에 큰 영향을 끼치고 있지만 바이러스 대유행이나 대선 승자 예측, 고객 서비스의 다양한 니즈 등 일부 분야에 한계를 가진다고 6일(현지시간) 전했다. 

데이터나미는 수많은 변수와 데이터 부재 및 사람 등을 AI의 한계로 꼽았다.

매체는 AI의 근간이 데이터이며, 데이터 확보가 어렵다면 AI도 존재할 수 없다고 설명했다. 특히, 코로나19와 같이 인류에게 가장 큰 영향을 미치는 일부 분야에서도 데이터를 확보하는 것이 어렵다고 덧붙였다.

두 가지 이상의 일이 겹쳐 일어나는 크로스오버 사건이 특정 기간 내에 일어날 가능성을 예측하는 것은 우리가 알고 있는 수준의 통계 범위를 벗어나기 쉽다. 날씨 예측 등 일정 정도 지식을 갖고 하는 추측 이상의 것을 만들기에, 예측이란 수많은 무작위성과 엔트로피가 존재하기 때문이다.

엔트로피는 시스템 내 정보의 불확실성 정도를 말한다.

이에 대해, 미국 리서치 회사인 포레스터의 마이크 구알티에리(Mike Gualtieri) 부사장 겸 수석 분석가는 "AI 모델은 역사 자료와 패턴에 의해 훈련된 기계학습 모델이기 때문에 특정 사건이 일어날 경우와 그렇지 않을 경우의 패턴을 충분히 갖고 있지 않다면 정확한 시점을 예측할 수 없을 것"이라고 말했다.

또다른 AI의 한계는 사람이다.

미국 전역에 사는 어린이와 부모, 가정 등의 삶을 예측하는 기계 학습 프로젝트 'Fragile Families Challenge'는 4000여 가구에 대한 총 1만 3000여 개의 데이터 포인트가 포함된 데이터셋을 활용해 최고의 AI 모델을 구현했지만 뚜렷하고 정확한 값을 내지 못했다.

브라이언 조셉 구드(Brian J Goode) 버지니아 공과대학교 과학자는 "이러한 실험은 인간 삶의 구조를 구성하는 복잡성을 데이터와 모델에 담아내기 위한 하나의 노력"이라고 설명했다. 이어 "예측의 불확실성과 한계를 잘 이해하려면 다음 단계에 모델을 어떻게 적용할 것인지에 대해 문맥화 하는 것은 의무적"이라고 강조했다.

매체는 최근 AI 기술 개발로 다양한 기업과 기관이 수십억 달러를 투자해 데이터 중심적인 세계에서 경쟁할 수 있는 AI 기반 애플리케이션 및 시스템을 구축하고 있다며, 기술 개발뿐만 아니라 AI를 적용할 때와 적용하지 않을 때를 아는 것도 중요하다고 분석했다.