[편집자주] 한 주간 주요 인공지능(AI) 동향을 <AI타임스>가 정리해 드립니다. [AI 주간브리핑]을 보시며 주요 AI 이슈를 만나보세요. 본문 내 제목을 클릭하면 자세한 기사 내용을 보실 수 있습니다.
지금의 인공지능(AI)과 미래의 AI는 어떻게 다를까요? 사실 지금의 AI 기술은 인간을 보조하는 단계라고 불리죠. 간혹 사람을 대체하는 것 아니냐는 지적도 있는데요. 전문가 사이에서는 "그럴 단계는 아니다"라는 의견이 많습니다. 사실 AI는 정밀하게 학습하지 않으면 껍질이 있는 사과와 껍질을 깐 사과를 구분하지 못하는 수준이 많거든요.
그런데 생각보다 가까운 미래에는 AI가 기술적으로 상당히 발전할 것으로 보입니다. 현재 여러 분야에 탑재된 AI가 처음 모습보다 많이 업그레이드 된 상태라는 것만 보아도 알 수 있죠. 여기에는 데이터와 AI 모델 발전 영향이 큽니다. AI가 한 분야에 탑재되면 더 많은 데이터를 모아 성능을 정밀화할 수 있고요. AI 개발자와 연구자들은 다양한 학습 방법, 초거대 AI와 같은 새로운 모델을 공개하며 AI 발전 속도를 높이고 있습니다.
그러면 현재 AI 발전 모습은 어떨까요? 이번 주에 <AI타임스>가 취재한 사례를 살펴보며 AI 성장 단계를 살펴보겠습니다.
AI 진화는 계속된다...그것도 빠르게
진화하는 AI 면접 "이젠 AI가 지원자와 소통하며 역량 체크한다"
AI가 발전한 사례 중 하나로 AI 면접을 꼽을 수 있어요. AI 면접은 2019년만 해도 일관된 프로그램 형식으로 진행됐어요. '자기소개 → 기본 질문 → 성향 파악 → 상황 대처 → 보상 선호 → 전략 게임 → 심층 대화' 순으로 약 2시간 가까이 진행됐죠. 사용자가 학원이나 유료사이트에서 충분히 연습만 하면 면접에서 높은 점수를 받을 수 있었어요. 면접이지만 질문에 대한 대답보다 게임 풀이와 인성검사를 통한 역량 검사를 하는 비중이 높았습니다.
하지만 자연어처리(NLP) 기술과 STT(Speech-to-Text) 등 AI 기반 기술이 발전하면서 면접 기술이 진화하고 있어요. 이번에는 무하유와 위드마인드 사례를 가져왔는데요. 이제 AI가 면접자의 답변을 실시간으로 파악해 추가 질문을 할 수 있고, 답변 내용을 분석한 보고서 작성까지 가능해졌답니다.
[김미정의 로빌리티 뿌뿌] "로봇들아, 카페 잘 운영하고 있니?"
AI 진화 속도를 잘 알 수 있는 분야는 로봇이에요. 로봇에는 비전(Vision), NLP 등 다양한 AI 기술이 탑재되는데요. 불과 얼마 전까지 로봇이 커피를 내리는 바리스타 로봇이나 서빙을 하는 서빙 로봇이 나오면 "우와"라는 감탄사가 나왔었어요. 하지만 이제 익숙한 존재가 됐죠. 아예 로봇으로 운영되는 카페의 초기 모습도 나오고 있답니다. 실제로 <AI타임스>가 이 카페에 가보니 바리스타 로봇의 팔 관절은 기존보다 더 많아지고 움직일 때 나는 소리도 더 작아졌어요. 로봇이 커피를 만들어 사용자가 앉은 좌석으로 가져다주기도 했지요.
커피를 내리고 서빙을 하는 로봇에서 더 나아가 최근에는 촉감을 느끼는 로봇이 개발되고 있어요. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 컴퓨터과학·인공지능 연구소(CSAIL)는 이달 초 열린 국제전기공학회(IEEE) 국제 콘퍼런스에서 "다양한 감각 기능을 갖춰 사람의 손처럼 물체를 잡을 수 있는 로봇 손을 개발했다"고 밝혔지요. 이 로봇은 실제로 딸기를 들고 있는 동안 표면의 씨앗까지 감지해냈다고 해요.
국내 성과도 있는데요. 최근 한국연구재단은 한국기술교육대학교 김상연 교수 연구팀이 금오공과대학교 최동수 교수, 포항공과대학교 최승문 교수와 협력해 로봇과 같은 전자장치가 사람과 촉각적으로 감정교류를 할 수 있는 '감정촉각피부'를 개발했다고 발표했지요. 연구팀은 개발한 촉각 피부를 통해 다양한 촉각 감정 구분 및 감정교류의 가능성을 확인했다고 밝혔습니다. 기사 제목처럼 사람보다 로봇이 감각을 더 잘 느끼는 일은 사실 아직 먼일이겠지만, 이러한 연구가 계속되고 있다는 점이 중요한 것 같습니다.
"초거대 AI 한계 넘는다"...LG AI연구원-서울대, '초거대 멀티모달 AI' 고도화 착수
현존하는 기술 중 사람의 뇌를 가장 근접하게 모방한 초거대 AI도 진화를 거듭하고 있어요. 텍스트와 이미지, 이미지와 텍스트를 양방향으로 받아들이고 사고할 수 있는 '엑사원'을 개발한 LG AI연구원은 최근 서울대에 'SNU-LG AI 리서치센터'를 설립, 더 진화한 멀티모달 AI 개발에 나선다고 밝혔어요. 텍스트와 이미지 외에 도표와 그래프, 동영상, 온도와 같은 촉각 정보 등 다양한 형태의 정보를 인가처럼 동시에 학습하고 활용할 수 있는 멀티모달 AI를 개발한다고 했지요. 한 장의 이미지나 짧은 길이의 영상만으로도 특정 인물의 전신 형상과 움직임을 만들 수 있는 3D 생성 기술도 개발할 예정입니다.
최병호 KETI 본부장 "진정한 AI는 5차·6차 산업혁명에서 온다"
이러한 AI 기술발전에 대해 최병호 한국전자기술연구원(KETI) 본부장은 향후 AI가 산업혁명을 이끌어갈 수 있다고 평가했어요. 현재 사용되는 딥러닝 기반 기술이 4차 산업혁명 기술로 등장했다면 앞으론 이보다 진화한 AI가 5차, 6차 산업혁명을 이끌어 갈 것이라고 밝혔지요. 그는 "지금의 딥러닝을 AI라고 얘기할 단계는 아니라고 생각한다"고 견해를 밝혔어요. "현재 딥러닝은 4차 산업혁명 기술로 불리는데, 사람 수준의 사고와 인지를 하는 진정한 의미의 AI는 5차, 6차 산업혁명 기술로 등장할 것"이라고도 말했지요. 현재 딥러닝 수준의 기술이 AI의 전부가 아니라 앞으로 더 진화된 AI가 등장할 수 있다고 예고한 셈이지요.
AI 발전을 위해 넘어야할 산은?
AI 기술의 진화는 문제점을 초래하기도 해요. 기술 발전에 비해 법이나 윤리 등 사회적 제도가 기술을 따라잡지 못해 생기는 문제점들인데요. 기술과 사회적 격차를 줄여야 안전하게 AI를 도입하고 사용할 수 있겠죠?
AI의 가장 큰 문제는 평향성이죠. 최근에는 문장 한두 마디의 설명을 듣고 그림이나 사진으로 묘사하는 AI가 등장했어요. 위에서 언급한 LG AI연구원의 엑사원이나 오픈AI가 개발한 달리2 등 멀티모달 AI가 이러한 AI 모델이에요. 이러한 기술의 발전은 놀랍지만 AI가 인간의 지능을 닮아 갈수록 발생하는 편향과 오남용의 우려는 커지고 있어요. 특히 AI는 사람의 과거 데이터를 사용하기 때문에 사람과 닮은 편향성을 그대로 드러낼 수 있다는 문제가 계속 언급되고 있지요. 한 예시로 MIT는 Speech2Face를 만들 때 유튜브의 동영상을 활용한 만큼 데이터 분포가 균등하지 않다고 밝혔어요. 이 모델은 실제로 목소리가 높은 사람은 여성으로, 목소리가 낮은 사람은 남성으로 분류하는 편향성 문제가 드러났어요. 이래선 "AI가 사람보다 공정하고 객관적"이라는 말을 할 수는 없겠네요.
데이터 시장의 그림자 "공공데이터 불법으로 파는 '해적' 생길 수 있다"
AI가 빠르게 발전하면서 발생하는 또 다른 문제점은 법적 문제를 피해가는 기업들의 등장이에요. AI 개발에 데이터가 사용되면서 '데이터가 돈이 되는 시대'가 됐죠. 그래서 데이터에 대한 이해가 없는 기업이 우후죽순 시장에 뛰어들면서 저작권 침해 등 문제가 양산되고 있는 것으로 나타났어요. 복제한 데이터 등을 마구 파는 기업들이 등장한 셈이죠. 그런데 지금의 법으로 이러한 문제를 차단할 수 있을까요? 안타깝게도 "지금은 공공데이터를 해외에 불법으로 팔아도 이상할 것 없는 상황"이라고 하네요.
"한국 의료산업, 높은 기술력 대비 클라우드 인식과 정책 부족"
인식에 대한 문제도 변화해야 한다는 지적이 있었어요. 기술이 발전하고 있는데 인식과 정책이 부족해 그 기술을 따라잡지 못한다는 것이죠. 디지털 헬스 분야 자문회사인 액세스 헬스 인터내셔널은 한국 의료산업이 높은 기술력을 보유하고 있음에도 불구하고 클라우드 도입 인식과 정책이 부족하다고 지적했어요. 한국 관계자와 인터뷰한 결과 "'클라우드 채택의 경우 기술적인 측면에서는 준비가 되어 있지만 이에 대한 인식과 정책은 부족하다'는 평가가 있었다"며 "특히 규제가 너무 엄격해 혁신 기술의 성장이 제한된다는 의견이 많았다"고 하네요. 기술 발전에 맞춰 인식과 정책에 대한 변화가 필요하다는 사례지요.
삼양그룹 수당상 이성환 고려대 교수 "최초 연구 도전하는 자세 중요"
그렇다면 국내 AI 발전을 위해 어떤 노력이 필요할까요? 연구 부문에서는 최초 연구에 도전하는 자세가 중요하다는 이야기가 나왔습니다. 현재 고려대 인공지능학과 교수와 인공지능대학원협의회 초대 회장, 국제전기전자공학회(IEEE) 펠로우, 한국과학기술한림원 정회원으로 활동하고 있는 이성환 고려대 교수는 "기존 발표된 연구 성과를 개량하는 것도 물론 중요하지만 힘들어도 남들이 시도하지 않은 연구나 최초의 연구에 도전하는 것이 매우 중요하다"고 말했습니다.
AI 발전의 미래는 '교육', 지금은 어떨까?
AI 미래는 미래 인재에 달려 있습니다. 당연히 AI 관련 교육이 발전해야겠지요. 지금 AI 관련 교육은 어떻게 진행되고 있을까요? 또 필요한 점은 무엇일까요? 이번 주에 취재한 내용을 소개합니다.
[르포] 아이 AI 교육, 체험형 코딩 플랫폼으로 완성한다
아이들에게 AI 교육을 하기는 쉽지 않습니다. 재미가 없을 수도 있고 이해하기도 어렵지요. 이러한 문제를 줄이기 위해 에듀테크 기업에서는 AI, 머신러닝(ML), 코딩 등을 재미있게 배울 수 있는 다채로운 교육 프로그램을 마련하고 있어요. 초거대 AI인 GPT-3를 탑재한 교육용 로봇도 등장했지요.
최근 코로나19로 비대면 교육이 많아졌죠. 앞으로도 이러한 비대면 교육은 계속 발전할 것으로 보이는데요. 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 교육박람회'에는 비대면 교육을 비롯해 향후 교육 시장을 이끌어갈 다양한 기능을 가진 미래형 학습 서비스 플랫폼이 등장했습니다. 화면 하나로 숙제 검사부터 토론회까지 원활하게 할 수 있고, 강사가 아닌 플랫폼으로 영어나 코딩(coding)도 쉽게 공부할 수 있는 플랫폼이 소개됐지요.
메타버스 교육 핵심은 '완결성'과 '개인 맞춤성'…이시한 성신여대 겸임교수 강연
AI와 함께 뜨거운 시장이 있지요. 메타버스입니다. 메타버스에 대한 가능성이 커지면서 관련 교육도 많아져야 한다는 주장이 제기되고 있는데요. 이시한 성신여자대학교 겸임교수는 한국메타버스산업협회 주관 '2022 KoVAC META Connect EduTech'에서 개개인에 적합한 맞춤화된 교육으로 메타버스에 대한 문턱을 낮추는 것이 중요하다고 말했습니다. 그는 "결국 '메타버스 교육'은 현재의 교육을 어떻게 메타버스에서 할 것인가의 문제가 아니"라며 "근본적으로 교육 자체가 바뀌어야 한다"고도 주장했습니다.
쉽게 배우는 'AI 지식'
[찬이의 IT교실] AI 칩이 뭐길래… ① AI 칩 없이 AI도 없다
AI 개발에 꼭 필요한 것은 반도체입니다. AI는 주로 수많은 데이터를 학습한 후 주어진 정보 안에서 특정 행동을 하거나 결과를 도출하는데요. 그만큼 많은 정보를 빨리 학습해야 하는 과제를 알고 있습니다. 하지만 우리가 흔히 사용하는 중앙처리장치(CPU)로는 이 수많은 데이터를 단시간에 처리하고 학습하기는 힘들다고 합니다. 그래서 AI 전용 칩이 많이 등장하고 있는 것이지요. AI에 필요한 AI 칩에 대한 지식을 박찬 AI타임스 위원이 쉽게 소개했습니다.
[기고] 자원이 제한적인 환경에서 구동하는 머신러닝, TinyML
현재 AI 산업이 가진 과제 중 하나는 경량화입니다. AI를 탑재하고 싶은데 높은 컴퓨팅자원으로 탑재하지 못할 경우 무게와 부피를 줄여 탑재할 수 있게 하는 과제가 주어졌죠. 이를 위한 기술 중 하나가 TinyML입니다. 마크 패트릭 마우저 일렉트로닉스 기술 마케팅 관리자가 TinyML을 소개합니다.
알면 좋은 AI 정책·기업 소식
산업부, 산업혁신기반구축 로드맵 마련…52개 과제 R&D 투자
정부가 중소·중견기업이 활용할 수 있도록 대학이나 공공기관 등에 대규모 연구개발(R&D) 장비 등을 구축하기 위한 계획을 수립하고 내년부터 3년간 단계적으로 투자를 진행합니다. 산업부는 수송, 전자전기, 바이오, 기계로봇, 반도체·디스플레이, 디지털 친환경 공정혁신·소재 등 6개 분과별로 추진할 총 52개 신규 투자 과제를 선정했으며 매년 20개 안팎의 과제를 순차적으로 이행할 계획입니다.
"NeurIPS에 소개된 국내 연구 성과는?" EIRIC, 5월부터 리뷰 세미나 개최
전자정보연구정보센터(EIRIC)이 5월 매주 화요일 '뉴립스 2021 리뷰 세미나(NeurIPS 2021 Review Seminar)'를 온라인으로 개최합니다. 작년 뉴립스에 소개된 국내 주요 성과를 들을 수 있는 세미나인데요. 서울대, 카이스트, 고려대, 포스텍, 카카오브레인 연구원이 연사자로 나섭니다. 무료로 진행되는 세미나인 만큼 알찬 정보 쉽게 얻으시기 바랍니다.
구글 클라우드, 기술 혁신 제품 대거 공개..."AI 개발 전방위 지원"
구글 클라우드가 인공지능(AI) 개발을 전방위적으로 지원하는 신규 서비스를 공개했습니다. 데이터 관리부터 AI 모델 유지보수 관리까지 클라우드에서 지원하는 기능을 선보였는데요. 기업은 구글 클라우드가 제공하는 서비스를 사용함으로써 데이터 기반의 신속한 의사결정을 할 수 있고 ML 관리와 유지보수 간소화도 이룰 수 있을 것으로 전망됩니다.
AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com
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