인공지능의 일반적 정의

이거는 그 대부분의 해당하는 것들이 우리 인공지능이라는 게 계속 사람을 쫓아내는 요인이 많기 때문에 기술 그 자체를 이용하는 것보다는, 이해하는 것보다는 인공지능의 목적이 뭐냐? 일의 목적이 뭐냐? 라는 그런 관점에서 보시면 여기 계신 모든 분들 다 이해를 할 수 있을 거예요. 여러분들이 생각하는 원하는 일들을 어떻게 비슷하게 쫓아 해 줄까 라고 생각할 때 그때 인공지능 기술을 갖다 여러분들이 쓰시면 여러분들이 인공지능 사업 하시는 겁니다. 인공지능 가지고 사업하는 것이 아니라 인공지능을 이용해서 여러분의 사업을 하는 것이 바로 인공지능 사업입니다. 인공지능을 일반적으로 정의하자면 저 세 가지 목적이예요. 활용이란 측면에서 정의하자면 세 가지 정도를 들 수 있어요.

 

첫 번째는 지능적 자동화. 자동화는 자동화인데 '똘똘하게' 여기서 4차 산업혁명 또는 ‘디지털 트랜스포메이션’ 이라고 말하는 부분이 대부분이 자동화를 가져 갔잖아요. 그런데 그 자동화를 기계적으로 작업하는 게 아니라 스스로 판단해 가면서 할 수 있게끔 하는 자동화 이거 다 여기입니다. 여러분 지붕 위에서 이미 뭐 스마트 팩토리 뭐 이런 것들이, 다 스마트 자 들어가는 것도 있죠? 그게 다 지능적 자동화로 인공지능을 활용하는 사례입니다.

 

두 번째 것은 고도의 의사결정기술라고 얘기했는데 이거는 전문가의 역할, 예를 들어서 알파고가 이세돌과 이긴 거 같은 그런 것들이 저 역할인데 사실은 뭐 한번 알파고야 어차피 바둑두는 거니까, 게임인데 실제로 여러분들의 삶에 입장에서 생각해 보면 '사' 자 들어가는 거 의사. 약사 변호사 이런 역할들을 AI가 혹시 할 수 없을까? 사실은 전문가의 역할이라는 거는 '사'자처럼 인증을 받는 것뿐 만이 아니라 여러분들 회사에 각 부서별로 자기 고유의 업무가 있죠. 그 업무 하나 빼내면 회사 돌아가나요? 안 돌아가죠. 그리고 그 업무를 수행하면서 시간이 갈수록 노하우를 배우게 되겠죠. 그거를 지능적으로 자동화 시켰다. 그것도 전문입니다. 대단한 거 전문이라고 보지 말고요. 고유의 업무로 정의할 수 있는 모든 일들이, 의사 결정 할 수 있는 부분이고 그런 부분을 인공지능을 통해서 '조금 더 실수라든지 이런 걸 좀 줄이는 그런 고민을 하자' 하는 것이 바로 그 고등의 의사결정기술 이기 때문에 자꾸 지금 알파고, 이세돌을 이긴 알파고만 생각하지 않고 여러분들이 하는 여러분들 직장 내에서 역할 이거 가지고도 저런 인공지능의 적용이 가능하다는 겁니다.

 

그리고 마지막에 인공지능을 그럼에도 불구하고 잘 못하는 이유는 고도의 의사결정 할 수 있는 알고리즘도 만들어 가지고 쓸 수 있는데 기왕이면 '나한테 좀 설명 좀 좀 잘해 줄래?' '이쁘게 말해 줄래?' 대화를 사람이 사람처럼 해 주길 원하기 시작해요(사람과 같은 상호작용을 하는 기술집합). 필요한거만 갖다 쓰면 그거로서도 AI System이라고 얘기할 수 있는 건데 꼭 사람과 같은 상호작용도 하길 바래요. 여러분들이 하시고 싶은 그 전문적인 그것만 딱 찍어서 AI 시작하면 지금도 할 수 있어요. 그런데 사람과 같은 상호작용이라는 걸 하려고 '그것도 해야 AI라고 그러니까 나도 그렇게 해야 돼' 하는 순간 생각만 하고 포기하는 일이 벌어지는 거거든요. 그래서 이 밑에 있는 얘기를 제가 좀 드리고 싶은 거 중에 아마 여기는 대기업에서 오신 분들도 많이 계실텐데 중소기업이나 스타트업들한테 얘기할 때 우리가 늘 상 했던 얘기 중에 하나가 '블루오션 찾아라' '레드오션 절대 가지 마라' 하는데 저는 반대얘기 한번 해 볼게요.

블루오션은 어때요? 저는 물건을 만들어 놓고 제일 먼저 했던 게 팔려고 하는 거라 쫓아다니면서 '이건 어떤 거예요. 이건 2만 원 =어치 값어치 돼요' 라고 설득을 해야 됐어요. 즉, 개념에 대한 마케팅을 해야 돼요. 블루오션은 그렇잖아요. 세상에 없는 새로운 걸 만들어서 멋진 차별화는 시킬 지 모르지만 걔를 상품화를 시키려면 . 고객들이 그거를 이해해야 살 거 아니에요? 근데 뭔 지도 모르고, 멋은 있어요. 신문에도 많이 났죠. T 에도 나오고 막 했지만 물건을 막상 팔려는데 사람들은 관심이 없어요.

 

내가 100만원이야? 그 값어치해? 그거를 처음부터 설명을 해 줘야 되거든요. . 그런데 레드 오션은 어때요? 이미 박 터지게 싸우고 있어요. 뭐 보안시장 같은 경우는 지금 만들어서 팔면 팔수록 손해라는 얘기도 나오고 이러고 있어요. 거기에 누가 들어가겠습니다? 그런데 의외로 AI가 레드 오션에서 이미 시장은 되어 있는데 남들 하지 못한 기술적 차이를 줌으로써, 레드 오션은 어때요? 고객님은 이미 다 알아요. 마케팅 할 필요 없어요. 잘만 팔면 돼요.

 

의미 있게끔. 그 잘 팔 수 있는 차별점을 AI를 통해서 획득하는 순간 기존시장의 리듬을 깨 버릴 수도 있어요. 그게 어쩌면 . AI를 다시 보는 이유이기도 하고 산업 간의 성공이나 뒤늦은 출발을 늦게 했음에도 불구하고 그 박 터진 시장에서 자기의 경쟁력을 만들어줄 수 있는 기회가 될 수 있다는 면이 AI가 무서운 점 중에 하나입니다 그래서 저는 적어도 어떻게 보면 AI를 잘 활용한다? 하면 블루오션 개발은 마케팅으로 충분한 돈과 뭔가를 같지 않고는 하지 못하지만 레드 오션이라는 그곳에서 AI의 활용을 여러분들이 잘만 픽 하신다면 어쩌면 레드 오션에서 시작이, 천천히 뒤늦게 시작했음에도 불구하고 탑하고도 경쟁을 할 수 있는 기회가 생길 수 있다. 그런 면에서 AI가 무섭게 작용할 수 있는 겁니다. 이거는 뭐냐 하면 딥 러닝이라는 말은 들어 보셨죠? 기계학습, 머신 러닝 뭐 이런 말 많이 쓰잖아요.

 

딥 러닝을 하게 되었을 때 결과물로 훈련된 결과가 저장하면 저렇게 됩니다. 실제로 컴퓨터에는 저기 동그라미가 오고 선들이 전부 숫자로 보시면 돼요. 확률은 아니고 확률 비슷한 숫자라고 보시면 됩니다. 그리고 딥 러닝에서 알고리즘이라는 게 무엇인지 몰라도 되지만 내가 문제를 푸는 방식 이걸 알고리즘이라고 하는데 알고리즘이라는 건 남의 것 복사하고 그러면 그 뭐랄까 지적재산권 이런 이슈가 있잖아요. 여기는 알고리즘이 저렇게 데이터 돼 있어요. 그리고 이 데이터는 새로운 데이터가 들어 갈 때마다 바뀌어요. 그러면 우리 특허 할 때 어떻게 해야 되죠? 내가 저거 가지고 특허 집어넣어도 저기에 다가 내 사진 하나 딱 집어넣은 순간 데이터가 바뀌니까 특허에서 제제할 수가 없어요. 여러분들이 지금 글로벌 하게 막 AI는 오픈소스다, 깃허브에 가면 실제로 오픈 되어 있거든요? 갖다 쓸 수 있어요.

 

우리 소프트웨어 제재권 따지면 그거 진짜 나중에 라이센스 문제 때문에 되게 힘들어 했는데 모든 AI는 아니고요. 요즘 말하는 소위 딥 러닝에 저런 훈련된 모델은 알고리즘이 프로그램이 아니라 저렇게 데이터로 생겼어요. 그러기 때문에 여러분들이 새로운 데이터 집어넣을 때마다 바뀌기 때문에 똑같다는 건 증빙할 방법이 없습니다. 그러니까 남의 거 갖다가 여러분들이 여러분 데이터 갖다가 쓰는 순간 여러분께 되는 겁니다.