당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도

당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도 - AI 제품을 개발하고 경영하는 방법에 관한 강력한 실무 가이드
얼리사 심프슨 로크워거.윌슨 팡 지음, 이윤진 옮김 / 세이지(世利知) / 2022년 3월

코로나 이후의 비대면, 비접촉 사회는 '무인화'가 일상화된 세상이며, 포스트 코로나(Post Corona) 시대의 무인화의 핵심은 바로 '인공지능(AI)'이 될 것입니다.

아시다시피 '딥러닝'은 지금의 AI 혁명을 이끈 핵심 기술입1니다. 딥러닝은 데이터 양에 비례해서 성능이 향상된다는 사실이 알려지면서, 대규모 데이터를 기반으로 하는 (빅데이터 기반의) AI 연구는 이제 세계적 흐름이 되었습니다.

코로나 이후의 세계는 '완전히 디지털화 된 사회'가 될 전망입니다. 그 중심에는 'AI 기반의 디지털 전환'이 있습니다. 우리가 일하고, 만나고, 얘기하는 공간, 음식을 만들고, 상품을 거래하는 방식, 돈의 형태 등 '모든 것'이 디지털화 됩니다.

'디지털화 된다'는 의미는 '프로그래밍할 수 있다'는 의미입니다. 연결이 지능화되는 순간, 디지털화된 객체는 스스로 '업그레이드'하고, '통제' 가능하게 됩니다. 프로그래밍 가능한 세상에서는 과거와는 비교할 수 없을 만큼 사회 시스템은 자율화되고, 최적화될 것입니다.

오늘 소개해 드릴 <당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도>에서는 공공과 민간기업의 디지털 전환의 핵심이 될 AI를 활용해 경쟁 우위를 점하는 길을 설명해 줍니다.

이를 위해 구글과 애플, 페이스북, 테슬라, 아마존, 뉴욕타임즈 등의 빅테크 기업은 물론 AI에 관련된 일을 하는 여러 기업들의 AI 개발의 성공과 실패담을 살펴봄으로써 비즈니스 활동에 AI를 접목했을 때 성공에 더 빨리 도달 할 수 있는 방법을 제시하고 있답니다.

기업 입장에서 강력한 ROI를 이끌어 내는 '효과적이고, 책임감 있는 AI 시스템'을 구축하는 일은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 기업이 성장하고, 번창하는 경쟁력을 유지하려면 다양한 방법을 모색해야 합니다. 본서는 바로 이 지점에서 출발합니다.

저자들은 주장합니다. "비용절감이나 매출 증가를 위해 AI의 머신러닝을 사용하는 것을 두려워할 필요는 없다. 오히려 성공할 가능성이 크다. 흥미롭고 유의미한 결과를 도출한다는 점에서 모든 조직에 훌륭한 동기부여가 될 것이다..... 핵심은 작게 시작하여 꾸준히 실행하는 것이다."

특히 책에서는 '책임있는 AI(Responsible AI)'를 규모있게 개발하기 위한 로드맵을 제시하고 있답니다. 즉, AI개발과 관련한 문제를 어떻게 해결할지 결정하는 방법론과 어떤 데이터가 중요하고 어떻게 사용해야 하는 지를 단계별로 설명합니다.

관련된 기업 사례 뿐 아니라 시스템을 확장하는 방법과 개발, 실행, 유지 단계에서 발생할 수 있는 보안과 윤리적인 문제도 다루고 있어, 미래 세대를 위해 더 나은 세상을 물려주기 위한 '윤리에 기반의 AI 개발'에 대해서도 페이지를 할애하고 있습니다.

총 10장으로 구성된 본서의 콘텐츠는 대략 아래와 같습니다.

1. AI 개발과 편향의 덫

2. 기존 사업에 AI를 적용할 때 벌어지는 일들

3. 골디락스 문제 선택하기

4. AI는 데이터로 완성된다

5. 강력한 AI 조직 구축하는 법

6. 성공으로 향하는 파일럿 설정하기

7. 시제품에서 완제품으로

8. AI 기업으로 변신한 뉴욕타임스의 AI 리더십

9. AI 성숙도를 높이는 과정

10. AI, 개발할까 구매할까?

AI 기술을 통해 제품과 서비스가 점점 늘어감에 따라 이러한 기술과 트렌드를 따라 잡기 위해 AI 관련 서적들이 점점 넘쳐나고 있지만, AI를 비즈니스에 적용하기 위해 노력하는 CEO, 관리자 그리고 데이터 과학자들에게는 그 서적들 대부분이 너무 기술적이거나 혹은 너무 학술적일 때가 많습니다.

본서는 AI의 다소 추상적인 개념을 구체적인 실제 사례로 바꾸는데 도움이 되며, 특히 AI 제품을 개발하고 경영하는 전 과정에 있어 '책임감있는 AI'를 구현하는 방법을 일관되게 제시하고 있다는 점에 높은 점수를 주고 싶습니다.

코로나로 인한 디지털 전환이 활발히 추진되는 시점에, 점점 많은 기업에서 AI 모델을 실제 세계에 적용하고 있을 뿐 아니라 그에 못지 않게 파생되는 데이터 소싱, 관련 거버넌스, 개인 정보 보호 및 보안 그리고 데이터 편견에 주의를 기울이고 있습니다. 이에 대한 확실한 해답을 본서에서 구해보시기를 추천합니다.