딥 러닝, 오류율 절반으로 줄이려면, 연산 자원 500배 이상 필요해
전문가, “내년도 의료 산업은 2022년 이후 AI 주도 기술 활용할 것”
에지 컴퓨팅, 많은 기업에서 필수 요소지만, 구축은 아직 초기 단계

‘IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)’은 ‘AI에 관한 2021년 최고의 이야기’란 주제로 AI 10대 뉴스를 발표했다. (출처=셔터스톡, 편집-조희연 기자)
‘IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)’은 ‘AI에 관한 2021년 최고의 이야기’란 주제로 AI 10대 뉴스를 발표했다. (출처=셔터스톡, 편집-조희연 기자)

연말이면 전 세계 언론사들은 그 해 인기 있던 10대 뉴스를 내놓는다. 이와 더불어 전문가들은 내년 관심 끌 트렌드가 무엇인지 예측도 한다. 

인공지능(AI) 관련 뉴스도 언론사 홈페이지 한켠을 장식했다. 지난 27일 국제전기전자기술자협회(IEEE)가 발행하는 학술 매거진 ‘IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)’은 ‘AI에 관한 2021년 최고의 이야기’란 주제로 AI 10대 뉴스를 발표했다.

기술 언론 매체 툴박스(Toolbox)는 “내년에는 AI가 어떻게 발전할 것인가?”에 대한 10명의 전문가의 견해를 특집으로 다뤘다. 전문가가 내년에 주목해야 할 에지(Edge)기술도 집중적으로 논의했다.

올해 가장 있기 있는 AI 기사 Top 10

연구팀은 높아지는 비용에 연구원들은 이러한 문제들을 해결하기 위해 더 효율적인 방법들을 고안해야 한다. (출처=셔터스톡)
연구팀은 높아지는 비용에 연구원들은 이러한 문제들을 해결하기 위해 더 효율적인 방법들을 고안해야 한다. (출처=셔터스톡)

1. 딥 러닝(Deep Learning) 수익 감소

1위는 MIT 닐 톰슨(Neil Thompson) 연구팀이 딥 러닝 시스템을 훈련하는 데 드는 에너지 비용에 대한 특집 기사가 차지했다.

연구팀은 이미지 분류기의 개선점을 분석한 결과 “오류율을 절반으로 줄이려면 연산 자원이 500배 이상 필요할 것으로 예상할 수 있다”고 밝혔다.

또 “높아지는 비용에 연구원들은 이러한 문제들을 해결하기 위해 더 효율적인 방법들을 고안해야 한다"며 "그렇지 않으면 이 문제들에 대한 연구를 포기하고, 발전은 어려워질 것"이라고 말했다.

2. 2021년에 AI를 이해하기 위해 봐야 할 15가지 그래프

해당 기사는 일자리, 투자 등을 다루는 15개 그래프로 정리된 222페이지의 보고서를 첨부해 보도됐다.

AI 인력의 다양성과 AI 애플리케이션의 윤리 문제를 강조하면서 학계와 산업에 대한 다양한 관점을 제시했다.

3. 딥마인드가 로봇을 얼마나 혁신하는가

딥마인드(DeepMind)가 개발한 프로틴폴딩(Protein folding) AI 모델인 '알파폴드'에 대한 기사다.

구글 인공지능(AI) 개발 자회사 딥마인드는 과학자들이 50년간 풀지 못한 '단백질 접힘(Protein folding)' 문제를 해결할 수 있는 AI 모델 '알파폴드'를 개발했다.

과학자들에 따르면, 신체의 구성요소인 단백질은 선형 아미노산(Amino-acid) 복합체의 염기서열에 따라 각각 고유한 접힘(folding) 구조로 이뤄져 있다.

과학자들은 이 단백질의 3차원 구조를 해명하려고 노력했지만, 이 단백질 폴딩이 가진 경우의 수는 천문학적이라 미궁이었다.

딥마인드가 개발한 알파폴드는 뉴럴 네트워크(DNN) 기술을 활용해 방대한 게놈(Genome) 데이터를 학습했다. 이를 통해 아미노산 서열에 기반해 단백질의 3차원 구조를 예측해냈다.

4. AI의 다사다난한 과거와 불확실한 미래

1956년부터 현재까지 이 분야의 이야기를 들려주는 식으로 소개했다. 이 기사를 통해 전문가 시스템에 집중한 상징주의자들과 신경망을 발명한 연결주의자들 사이의 과거 불화에 각별히 주목하며, 하이브리드 신경-상징계의 가능성을 전망했다.

5. 앤드류 응(Andrew Ng) X-레이로 AI 하이프(Highp) 찍다

AI 선구자 앤드류 응과의 인터뷰 기사다. 중국계 미국인인 앤드류 응은 1997년 미국 카네기멜론 대학에서 컴퓨터과학, 통계, 경제학을 전공했고 MIT에서 석사과정을 마쳤다. 현재 랜딩 AI라는 회사를 이끌고 있다.

그는 스탠포드 대학에서 개발된 AI 시스템에 대해 언급했는데 "흉부 엑스레이에서 폐렴을 발견할 수 있다"며 "해당 AI 기계는 방사선과 전문의보다 성능이 뛰어나다"고 설명했다.

6. Open AI의 GPT-3

지난해 샌프란시스코에 위치한 AI 연구소가 오픈할 때, AI 언어 생성 시스템 GPT-3를 공개해 화제였다. GPT-3는 가장 작은 프롬프트가 주어졌을 때, 어떤 주제와 스타일로든 유동적이고 일관된 텍스트를 생성할 수 있었다.

그러나 인터넷에서 온 텍스트로 훈련받으면서, 인터넷 특정 부분에 편향이 생겼다.

전문가는 GPT-3를 고객 지원, 온라인 튜터링, 정신 건강 상담 등과 같은 응용 프로그램에 사용하고, 제품에 통합하혀는 회사들은 주목 받았다.

7. 수면 중인 뇌를 복사하는 빠르고 효율적인 신경망

산디아 국립 연구소의 프랜시스 챈스(Francis Chance) 연구원은 크기와 복잡성이 계속 증가하는 신경망을 구축하는 잠자리의 독특한 뇌를 이용해 알고리즘을 개발하는 연구를 소개한 기사다.

챈스는 “잠자리 신경 시스템의 속도, 단순성 및 효율성을 활용함으로써, 기존 시스템이 소비하는 전력보다 더 빠르고 적은 전력으로 이러한 기능을 수행하는 컴퓨터를 설계하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다.

심층 학습, 뇌에서 복사하지 않는 한 발전 어렵다.  (출처=셔터스톡)
심층 학습, 뇌에서 복사하지 않는 한 발전 어렵다.  (출처=셔터스톡)

8. 심층 학습, 뇌에서 복사하지 않는 한 발전 어려워

제프 호킨스 인터뷰 기사다. 호킨스와 진행한 문답은 슈퍼지능 AI가 인류에게 실존적 위협이 되지 않는다는 확신과 의식이 그렇게 어려운 문제가 아니라는 주장을 포함했다. 이는 그가 발표한 가장 논란이 많은 아이디어 중 일부다.

9. 인스타카트(Instacart) 롤을 만드는 알고리즘

'인스타카트' 롤 알고리즘 관련 기사다. 인스타카트는 온라인 기반 농작물 배송 서비스 기업이다. 이 회사의 엔지니어 샤랏 라오(Sharath Rao)와 릴리 장(Lily Zhang)은 "회사의 AI 인프라가 수천 개의 서로 다른 데이터 포인트의 제품 가용성을 예측해야 한다”고 설명했다. 또 "얼마나 많은 쇼핑객들이 일할 수 있을지를 예측한다"고도 했다. 

10. AI 실패 7가지

기고자 찰스 최(Charles Choi)는 AI기술 실패 사례를 모아 오늘날 AI가 가진 약점에 대해 설명하는 기사다.

전문가 10인이 내다본 내년 AI 전망

1. AI가 저코드 기술로 시민 발전을 변화시킬 것

서비스나우(ServiceNow) AI 제품 관리·전략 책임자 장프랑코아 가녜(Jean-Franchois Gagn?)는 "기업이 AI를 산업에 적용하면서, 즉시 사용 가능한 기반 모델을 활용하기 시작해 언어, 비전 AI 솔루션 가치 창출이 크게 늘었다"고 말했다. 

그는 “낮은 코드 기술로 AI가 발전하면, 모든 사람이 개발자가 될 수 있다"며 "시민개발자는 자신이 해결하려는 문제가 무엇인지, 쉬운 영어로 입력할 수 있게 되고, 대화형 AI가 코드를 생성할 수 있게 된다”고 예상했다.

2. 새로운 규제가 일부 분야에 AI의 적용을 제한할 수 있어

NTT 데이터 서비스 데이터 과학 및 분석 담당 매니저 옴카르 하카르(Omkar Kharkar)는 “내년에는 신뢰와 윤리를 수반하는 AI의 규제 측면이 더 큰 요소가 될 것”이라고 전망했다.

그는 “EU는 계속해서 규제를 쏟아내고 있으며, 최근 더 많은 AI 규제 초안을 발표했다"며 "EU는 심지어 AI의 특정 종류와 사용을 금지했다"고 강조했다.

미국의 경우 하카르는 "규제 환경이 지속적으로 성장하고, AI에 대한 규제 프레임워크와 비군사 분야에서 어떻게 활용될 수 있을지 지켜볼 필요가 있다"고 했다. 최근 "‘신뢰할 수 있는 AI 관행’의 유형에도 중점을 두고 있다”고 그는 주장했다.

3. AI는 기업이 비용을 절감하고 기술 부족 극복하는 데 도와줘

원스트림 소프트웨어(OneStream Software)의 CEO 겸 설립자 탐 쉬어(Tom Shea)는 “AI에서 더 많은 가치를 얻기 위해, 기관들은 기술의 민주화를 우선시할 것”이라고 전망했다.

그는 “데이터 과학자는 비용이 많이 들고, 찾기 어렵기 때문에 조직은 리소스가 부족한 상태에서 데이터에서 가치를 창출할 수 있는 대안을 모색하고 있다”고 밝혔다.

또 “내장된 자동 인공지능(AutoAI) 툴을 구현하는 기업은 다양한 수준의 경험을 가진 분석가들이 데이터 스트림을 분석하고, 머신러닝 모델을 신속하게 생성하며, 데이터 과학자처럼 실행 가능한 통찰력을 찾을 수 있도록 지원한다”고 말했다.

이를 통해 “기업은 수익을 증대하고, 비용을 최적화하며, 운영을 강화할 수 있고, 앞으로 나아가 다른 사람들도 이 추세에 편승하기 시작할 것”이라고 주장했다.

4.  IT 인재 필요성

원스트림 소프트웨어(OneStream Software)의 공동 설립자이자 수석 기술자 베른드 루에커(Bernd Rueker)는 IT 인재 필요성에 대해 주장했다. 그는 “현재 인재 부족으로 많은 기업이 AI를 활용한 프로젝트가 부재한 상황이다"고 지적했다. 

5. 중요 역할을 할 인간 증강

바이럴스페이스 히로 티엔(Hiro Tien) 부사장은 AI가 기술 혁신성과 효과성 측면에서 확실히 발전했지만 여전히 인간의 손길이 필요하다고 주장했다.

그는 "때로는 AI가 편견을 지속시키거나 해로울 수도 있다”고 주장했다. 따라서 “AI를 효과적이고 책임감 있게 사용하려면 인간의 증강이 중요한 역할을 해야 한다”고 지적했다.

6. 의료 산업은  AI 주도 기술을 활용해야

린타(LeanTa) 사장이자 최고운영책임자 산지브 아그라왈(Sanjeev Agrawal)은 “의료 서비스도 AI에 투자함으로써 혁신적 결과를 낳는 방법을 계속 찾을 예정이다"고 밝혔다. "의료시스템은 AI의 가치를 인식해야 하며, 새로운 기술을 채택하는 것이 진정으로 투자 가치가 있을 수 있다는 점을 인식해야 한다"고도 했다.

7. AI 자동화 효과, 건전한 데이터와 신뢰가 중요 역할

공역 AI 책임자 크세니아 팔케(Xenia Falke)에 따르면, 2022년의 AI 영향은 소비자 신뢰 구축, 적절한 채택, 충분한 과거 데이터에 달려 있다. 즉, 운영 자동화에 AI를 활용하는 데는 신뢰가 중요한 역할을 할 것이다. 그는 “AI 자동화는 데이터가 항상 AI의 핵심이었기 때문에 관련성 높고, 깨끗한 대량의 데이터에 액세스하는 데 달려 있을 것”이라고 강조했다.

8. AI가 이상 징후를 감지하는 사이버 보안 분야

전문가들은 AI는 이상 징후 탐지나 패턴 인식과 같은 중요 기능을 제공한다고 주장했다. 또 자연어 처리를 통해 최신 위협에 대한 정보도 즉각 얻을 수 있다고 말했다.

9. AI와 빅데이터에 윤리성 더 중요해져

전문가들은 “AI와 ML에 대한 잘못된 지식, 미흡한 계획, 낮은 실행력으로 내년 90% 이상의 AI ·ML 프로젝트가 사업목표를 달성하지 못해 부정적인 결과 창출할 것”이라고 예상했다.

2022년부터 차량 모두에 AI가 가능한 카메라와 센서를 내장돼 주의 산만 등을 예방하는 등 교통과 도로 안전에 AI가 더욱 뿌리내릴 것”이라고 내다봤다.. (출처=셔터스톡)
2022년부터 차량 모두에 AI가 가능한 카메라와 센서를 내장돼 주의 산만 등을 예방하는 등 교통과 도로 안전에 AI가 더욱 뿌리내릴 것”이라고 내다봤다. (출처=셔터스톡)

10. 도로교통 안전 사업에 뿌리내리는 AI

인텔리 시프트(IntelliShift) 최고 기술 책임자 라이언 윌킨슨(Ryan Wilkinson)은 “2022년부터 상업용과 개인용 차량 모두에 AI가 가능한 카메라와 센서를 내장돼 주의 산만, 졸음, 장애 운전을 예방하는 등 교통과 도로 안전에 AI가 더욱 뿌리내릴 것”이라고 내다봤다.

이어 그는 “업계에서도 화물자동차에 사용되는 기술이 지속적으로 증가해 보다 안전할 것"이며 "특히 현재 운전자 부족이 공급망 운영을 더욱 방해하고 있는 가운데 매우 중요하다”고 강조했다.지난 30일 AI 전문 매체 애널리틱 인사이트는 2022년 새해의 10대 에지 AI 트렌드 및 예측 기사를 내놓았다.

내년 에지 AI 전망은

에지 컴퓨팅(edge computing)은 응답 시간을 개선하고, 대역폭을 절약하기 위해 필요한 곳에 연산과 데이터 스토리지를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임의 하나다. 엣지 AI 솔루션 및 애플리케이션은 스마트워치부터 생산 라인, 물류, 스마트 빌딩, 도시에 이르기까지 다양하다. 쉽고 다양해서 조직 대부분이 에지 AI로 기울고 있다. 다음은 주목할 필요가 있는 내년 10대 에지 AI 트렌드다.

1. IT에 집중되는 에지 관리

에지 컴퓨팅은 많은 기업에서 필수 요소가 되고 있지만, 구축은 여전히 초기 단계에 머물러 있다. 생산으로 넘어가기 위해 에지 AI 관리는 IT부서가 담당하는데 이 부서는 관리 효율성, 보안, 규모와 관련된 에지 컴퓨팅 과제를 해결하기 위해 클라우드 네이티브 기술로 전환할 것이다.

2. 에지에서의 AI 활용 사례 확대

컴퓨터 비전이 에지 AI 분야에서 활발하다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 AI 애플리케이션 생성을 지원하는 애플리케이션 프레임워크이자, 개발자 도구 세트인 엔비디아 메트로폴리스는 2017년부터 파트너 네트워크를 100배 성장시켜 현재 1,000명 이상의 회원을 보유하고 있다.

3. AI와 산업용 IoT 솔루션의 융합

지능형 공장은 새로운 에지 AI 애플리케이션이 구동하는 또 다른 공간이다. 공장들은 검사와 예측 정비를 위해 카메라와 다른 센서에 AI 애플리케이션을 추가할 수 있다. AI 애플리케이션은 이상 징후나 결함을 감지한 후, 사람에게 개입하도록 경고할 수 있다.

즉각적인 조치가 필요한 안전 어플리케이션 및 기타 활용에는 조립라인, 로봇 팔, 집어서기 등을 관리하는 IoT 플랫폼과 AI 추론 어플리케이션을 연결해 실시간 대응이 가능하다. 이러한 애플리케이션 간의 통합은 맞춤형 개발 작업에 의존한다. 따라서 산업 환경에서 에지 AI 채택을 단순화하는 기존 IoT 관리 플랫폼과 AI 간 파트너십이 더욱 강화될 것으로 기대된다.

AI-on-5G 통합 컴퓨팅 인프라는 현장, 사내, 클라우드에서 센서, 컴퓨팅 플랫폼 및 AI 애플리케이션을 통합할 수 있는 고성능 보안 연결 패브릭을 제공한다고 밝혔다. (출처=셔터스톡)
AI-on-5G 통합 컴퓨팅 인프라는 현장, 사내, 클라우드에서 센서, 컴퓨팅 플랫폼 및 AI 애플리케이션을 통합할 수 있는 고성능 보안 연결 패브릭을 제공한다고 밝혔다. (출처=셔터스톡)

4.  AI-on-5G 도입 증가

AI-on-5G 통합 컴퓨팅 인프라는 현장, 사내, 클라우드에서 센서, 컴퓨팅 플랫폼 및 AI 애플리케이션을 통합할 수 있는 고성능 보안 연결 패브릭을 제공한다. 주요 이점으로는 유선 환경이 아닌 환경에서 매우 짧은 지연 시간, 보장된 서비스 품질 및 향상된 보안 등이 있다.

5. 클라우드에서 에지까지 AI 라이프사이클 관리

에지 AI를 구축한 조직의 경우, 머신러닝 오퍼레이션(machine learning operations, MLOps)이 에지 간 데이터 흐름을 유도하는 데 도움이 되는 핵심이 될 것이다. 에지에서 새롭고 흥미로운 데이터 또는 통찰력을 수집하고, 모델을 재교육하고, 애플리케이션을 테스트한 다음, 이를 에지에 다시 배포하면 모델 정확도와 결과가 향상된다.

기존 소프트웨어에서는 분기별 또는 연간 단위로 업데이트가 이루어질 수 있지만, AI는 지속적인 업데이트 주기별로 한다.

6. 에지 데이터 센터 증가

내년 에지 AI 트렌드 상위 중 하나가 전 세계 에지 데이터 센터 증가다. 에지 AI는 2024년까지 500만대 이상의 서버가 배치될 것으로 전망했다.

이러한 에지 데이터 센터는 5G 네트워크, IoT 확산, 데이터 격차, SDN, NFV 기술, 증강현실과 가상현실을 갖춘 비디오 스트리밍으로 더 증가할 것이다. 최종 사용자 근처의 간헐적 연결 및 데이터 스토리지를 극복해 대기 시간이 짧기 때문에 수요가 더 많다.

7. IMT2000 3GPP - 에지 컴퓨팅 자원을 이용한 고 프레젠스 VR 서비스 기술

사용자 터미널 서비스에서 3D 비디오 표시까지 프로세스 시퀀스를 밀리초(ms)안에 완료해야 한다. 실시간으로, 3D 영상을 제작하는 VR 애플리케이션에서 VR 멀미를 피해야 한다. 에지 컴퓨팅은 지연 시간이 짧은 고품질 VR까지 원격으로 제공할 수 있다.

8. 광고에서 디지털 광고 변화

실시간 타겟팅 데이터를 기반으로 한 에지 컴퓨팅은 프로그래밍 방식의 DOOH(Digital Out of Home) 시장을 가능하게 할 것이다.

9. 에지옵스(Edge-ops)

에지 컴퓨팅으로의 이동에는 개발에서 구현에 이르기까지 능률적인 '엔드-투-엔드(end-to-end) 클라이언트 절차가 수반된다. 이를 에지옵스라고 한다. 이를 통해 모든 스트라이프 개발자들이 현재 응용 프로그램을 개선해 엣지의 힘을 효율적으로 사용할 수 있게 될 것이다. 

10. 디지털 트윈

디지털 트윈을 업데이트하기 위해 데이터를 중계하는 넓은 대역폭이 필요하다. 디지털 트윈은 더 작은 부분집합 데이터를 전송할 수 있으며, 에지 컴퓨팅은 필요한 현장 처리의 일부를 수행한다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

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