우버와 VC가 생각하는 ‘인공지능’

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스타트업 페스티벌 2017 2일차는 ‘AI를 활용하는 혁신적인 방법(How AI can be used in Innovative Ways)’이라는 주제로 패널토의가 열렸다. 테크인 아시아의 수석 기자 서밋 차크라베티(Sumit Chakraberty)가 진행을 맡았고 패널로 알렉시스 쟁(Alexis Zheng) 우버 머신러닝 담당 제품 매니저, 푸루존파르 제니(Furuzonfar Zehni) 프레스코캐피털 수석, 타릭 술탄(Tarik Sultan) 술탄벤처스 공동창업자가 자리를 함께했다.

Q. 이 주제가 무엇을 의미하는지, 그리고 참가자에게 무슨 의미를 갖고 있는지 말해달라.
A. 사실 이 주제는 30분 이상 말할 수 있을 만큼 중요한 부분이다. 일단 인공지능은 인류에게 있어 문제를 해결할 수 있는 도구로써 효율적인 솔루션을 제공한다. 불과 10여년 전만 하더라도 인공지능은 빅데이터보다 못한 취급을 받았다. 지금의 상황이 반전됐다. 인공지능은 기술 발달에 있어 상당한 부분을 차지하고 있으며 빅데이터의 반복적인 작업을 실시간으로 해결하고 있는 것 또한 인공지능이 하는 일이다.

최근들어 융합 속도가 빨라지고 있다는 점 또한 주목할 만하다. 비즈니스에 실제 적용되면서 그 가치를 본격적으로 창출하고 있는 중이다. 그래서 사람들은 이를 위한 댓가로 충분한 금액을 지불하고 있다. 상당히 방대한 데이터를 수집 가능해졌고 이를 곧장 일상생활에 적용할 수 있도록 지금도 수많은 데이터가 인공지능과 머신러닝으로 최적화 되고 있는 중이다. 이런 분위기는 좀처럼 사라지지 않을 것. IoT에 대한 부분도 많이 부각되고 있지만 인공지능과 별개로 이야기 할 수 있는 부분이다. 사물 인터넷은 인공지능과의 결합으로 인해 사용자의 선호도를 파악할 수 있고 이런 데이터는 곧장 수집되고 또다른 자산으로 확장 중이다.

Q. AI 활용 사례를 알려달라.
A. VC나 액셀러레이터로 활동하다 보니 요즘 스타트업의 발표 자료로 활용하는 것을 보면 대부분 IoT, 데이터,  인공지능인 경우가 많다. 약간 흥미로운 팀이 있었는데 쓰레기 수거를 위한 트럭에 인공지능 솔루션을 결합한 디바이스를 개발 중이었다. 트럭의 경로를 실시간으로 파악하고 어떤 쓰레기를 어느 곳에서 수집하는지 데이터를 수집하고 이를 통해 경로 최적화를 해 쓰레기 수거를 효율적으로 할 수 있는 최적의 동선을 제공하는 솔루션이었다. 이런 분야는 효율성을 불과 2%만 높여도 수백만 달러의 비용을 절약할 수 있는 부분이다.

인공지능은 교통 분야에서 특히 많은 사례를 만들어 낼 확률이 높다. 향후 10년간 새로운 이동수단이 폭발적으로 등장할 것으로 예상하고 있다. 자전거 쉐어링이 증가 추세에 있지만 인공지능 전문가 입장에서 본다면 이동 패턴이 달라지는 만큼 분명히 이곳에서도 새로운 기회가 열릴 것이라 생각한다. 문제는 어떻게 최적화를 할 수 있을지에 대한 연구 과정이다. 만약 그 부분을 해결한다면 하드웨어를 비롯한 운영비용 절감이 가능할 것이다. 교통 수단과의 연계도 중요한 부분이다.

인공지능 기술이 교통과 융합될 때 비단 바이크 쉐어링에만 국한시킬 수는 없다. 에듀테크를 비롯해 넷플릭스 같은 영역에도 두루 사용될 기술이다. 특히 IoT 분야에서 데이터 사용량이 많기 때문에 사용량이 폭발적으로 늘어날 것으로 예상된다. 남아메리카에 있는 어느 스타트업의 경우 인공지능을 이용해 식품의 분자 구조를 알아내고 채식주의자가 먹을 수 있는 음식을 개발하는 곳이었다. 분자구조를 분석을 통해 맛과 영양소까지 최적화가 가능했다.

인공지능을 통한 개인화된 맞춤형 제품 역시 이전보다 제공하기 쉬워질 것이다. 최근에 겪은 가장 혁신적인 케이스가 개인 맞춤형 약품이었다. DNA 구조나 체질에 따라 다른 성분으로 약품 제조가 가능해졌다. 개인별로 맞춤화된 비타민도 최근 증가중이다. 의학 분야에서 인공지능을 통해 질병 패턴을 분석하는데 활용하는 경우가 많다. 문제는 오진을 내렸을 때 책임소재에 대한 부분이 아직까지 명확하지 않다는 점이다. 물론 인공지능은 법적 책임을 질 수 없는 존재다. 오진에 대한 책임은 결국 아직까지 의사의 몫으로 남는다. 이 부분의 대한 해결이 우리가 직면한 과제다.

Q. 일자리 문제에 대해서는 어떻게 생각하는가
A. 아직까지 인공지능은 현재 인간이 지닌 능력을  증강하는 수준에 머물고 있다. 사람을 도울 수 있는 도구로 정도의 수준이다. 의사가 할 수 있는 진단을 돕는거지. 의사가 하는 일을 하는게 아니다. 인공지능은 결국 관리에 대한 문제가 관건이다. 어떤 작업을 기계에게 맡길지, 그리고 업무의 분배와 개선 방법, 조율에 대한 문제가 남는다. 인공지능을 통해 인간은 훨씬 직관적이고 나은 사람이 될 것이다.

정신적인 부분 역시 일정부분 해결 가능하다. 인간이 얻는 경험도 인공지능을 통해 개선될 수 있기 때문이다. 특히 예술, 디자인 분야에서 더 많은 가치를 제공할 수 있을 것이다. 인간의 지식을 증강시키는 게 지금 인공지능이 지닌 능력이다. 인간보다 똑똑하지만 인간이 하는 모든 일을 대체하는게 아니라 반복적인 일을 대체할 뿐이다. 자율 주행차가 대표적인 예다. 또한  일자리가 사라지면서 새로운 일자리 역시 많이 등장하게 될 것이다. 장기적으로는 경제적인 효과가 늘어날 것이라 예측하고 있다.

요즘 어린 친구들은 구글 홈(인공지능 스피커)을 보며 ‘헬로 알렉사’라며 인사를 나눈다. 우리 세대는 아직까지 아침부터 기계와 대화를 나누는 광경 자체가 생경하다. 이 친구들이 인간과 알렉사를 동일 인물로 취급할까바 살짝 겁이난다.

Q> 인공지능 솔루션 적용하는 데 야기되는 문제점은?
단순한 알고리즘을 적용해야 하는 경우도 있지만 일반적으로 인공지능을 적용하면 비용적인 측면에서 효율적인 경우가 많다. 우리가 매일 접속하는 페이스북에도 알고리즘이 숨겨져 있다. 분명한건 내가 원하는 경험을 제공해야 하지만 침해를 해서는 안된다는 사실이다. 무엇보다 균형이 중요하다. 삶이 편해져야 하되, 인간을 방해해서는 안된다. 인간과 인간의 관계도 어려운데 인간과 기계의 관계는 오죽 어렵겠는가. 일 마치고 근처 주점에서 맥주 한잔 기울이며 이야기 할수 있는 대상이 아니다. 모든걸 수학적으로 정의해줘야 하는데 가장 어려운 점은 기계가 결정을 내릴 때 동시에 인간도 내린다면 그 결정이 다를지에 대한 부분을 고려하는 것이 가장 어려운 부분이다.

문화차이를 꼽을 수 있겠다.실험을 했는데 중국에서는 이런 문제를 실험하면 경로를 바꾸지 않겠다고 대답한 사람이 많았지만 북미 지역에서는 대부분의 사람이 경로를 바꾸겠다고 대답했다. 예를들어 어떤 기차를 제어하던 중 여러 사람이 건널목을 건너는 상황에서 기차를 제어해 한명만 희생할지에 대한 윤리적인 부분이다. 지역, 국가간 인공지능에도 커뮤니케이션 문제가 생길 수 있다는 사실을 암시한다.

인간도 이런 결정을 내리는 일이 쉽지 않다. 머신러닝도 마찬가지다. 알고리즘을 설계하고 이를 수학적으로 끌어내기 위해 통역이 필요한데 이를 위한 최적화가 필요하다. 모든 상황에 대한 학습을 반복적으로 시키면 인공지능 속 신경네트워크가 이를 재분석을 하고 결정을 내릴 수 있는 이성적 과정을 거치게 된다.

인공지능은 수학적으로 결정을 내리기 때문에 인간은 끊임없이 이런 문제를 고민할 수 밖에 없다. 지능형 교통수단으로 고민해야 한다면 처음부터 생각을 할 부분이다. 이미 자율 주행 자동차 개발 단계부터 불거진 부분이다. 아직까지 인공지능은 결정을 도울뿐 직접 결정을 내리기엔 시기상조다. 예를들어 항공 분야의 경우 사고가 일어날 경우 책임소지에 문제가 있고 보험처리 역시 마찬가지 문제가 생긴다. 인공지능 스스로 결정을 하도록 내버려 둘 수 없는 이유다.

한편 2017 벤처창업페스티벌은 중소벤처기업부가 주최하고 오백볼트투와 브랜드쿡, 한국과학창의재단, 창업진흥원, 대•중소기업•농어업협력재단, 한국창업보육협회, 한국벤처캐피탈협회가 공동 주관해 11월 30일부터 12월 2일까지 서울 코엑스 B, C홀에서 열린다. 행사에 대한 자세한 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

About Author

김재희 IT칼럼니스트
/ wasabi@venturesquare.net

신제품을 써보는 게 좋아 덜컥 입사해 버린 PC활용지 기자를 거쳐 이제는 15년차 생계형 글쟁이. 바퀴 달린 모든 것을 사랑하며 질주를 즐기는 드라이버/라이더/스키어. 그리고 지금도 현재진행형인 Dreamer...

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