오늘 소개해 드리는 <비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능>에서는 이러한 인공지능에 대한 사회적 인식과 비즈니스 현장에서 생겨난 괴리와 의문들에 대한 답을 찾는 여정을 담고 있습니다. 알파고 이후 진행된 변화를 통해 '인공지능의 실체 및 미래의 방향성을 재해석하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 재구성'하는데 목표를 두고 있습니다.
책 제목처럼 비즈니스와 관련된 인공지능의 거의 모든 측면, 즉 인공지능의 기술적인 측면과 비즈니스에 적용되는 모습들, 관련 반도체와 클라우드를 포함한 전후방의 밸류체인의 성장 그리고 일자리, 군사무기화, 빅브라더와 같은 인공지능의 부정적 측면이 조망되고 있습니다.
그리고 인공지능이 중심이된 디지털 전환을 통한 전 산업의 패러다임 전환 등 인공지능 전략을 수립하기 전 기업과 개인이 반드시 고려해야할 인공지능의 모든 이슈를 망라하고 있습니다.
2016년 이래로 6년동안 인공지능의 진화 속도는 상상을 초월합니다. 알파고, 알파고 마스터, 알파고 제로, 범용 보드게임 인공지능으로 진화한 알파제로와 알파스타, 그리고 생물학의 난제를 푼 알파폴드 까지..
알파고 개발이 시작된 2014년 부터 채 3년이 걸리지 않은 2017년까지 인간과의 바둑 경쟁이 무의미해질 만큼 비약적으로 발전한 이래로 현재까지 바둑을 넘어서 범용성을 갖춘 게임 인공지능으로 그리고 사람의 능력을 완전히 초월한 생물학 영역으로 인공지능의 진화는 그 끝을 알 수 없이 확장되고 있음을 기억할 필요가 있습니다.
알파고를 통해 발현되기 까지 수십년의 불확실한 시기를 지나온 '딥러닝' 기술로 인해 인공지능은 새로운 전기를 마련했습니다. 책에서는 딥러닝의 탄생배경과 어떻게 인공지능의 대세가 되었는지를 추적하며, 딥러닝의 폭발적 성장을 견인했던 인공지능 학습방법들(기계학습, 지도, 비지도, 강화학습, 전이 학습)에 대해 알기쉽게 설명합니다.
저자는 특히, 인공지능 기술(딥러닝)을 통해 보고, 듣는 인지적 기능을 컴퓨터 비전, 음성인식, 음성합성, 자연어 처리 기술로 대체하며 대화형 인공지능 즉, 챗봇으로 발전하는 변화상을 추적합니다.
더 나아가 궁극적으로 인간의 뇌를 모방해 신경망의 규모를 극한으로 밀어붙이고 있는 '초 거대 인공지능' 기술의 현주소도 아울러 소개하고 있습니다. GPT 시리즈로 유명한 오픈AI를 필두로 GPT-3 기반의 애저 오픈 API 서비스를 론칭한 MS, 딥마인드가 그 좋은 예가 될 것입니다.
또한 우리나라에서는 네이버, 카카오, LG의 초거대 인공지능 모델 사업을 예로 들며, 초거대 인공지능 기술은 '지능'이라는 전체 그림을 채워 넣기 위해 미지의 부분을 찾아가는 '기술적 오디세이'라 칭하고 있습니다.
자율주행, 대화형 인공지능, 로봇, 드론 그리고 헬스케어 영역에서 비즈니스 가능성을 여실히 보여주고 있는 인공지능의 가능성과 그 한계를 모색한 저자는 인공지능의 사회적 담론으로서 일자리 문제, 군사 무기화 그리고 사회적 신뢰와 통제의 문제 등 인공지능의 어두운 면을 추적하고 있습니다.
인공지능으로 인해 화이트 칼라와 블루 칼라 그리고 고숙련공과 비숙련공 가리지 않고 전방위적으로 나타날 가능성이 크다는 사실입니다. 심지어 인공지능 개발자의 업무도 대체될 가능성이 있다는 지적이 나오고 있습니다.
그러나 이에 반해 낙관적 견해와 반론도 나오고 있음을 주목할 필요가 있습니다. 즉, 인공지능과 같은 범용기술은 역사상 기존 산업을 대체함과 동시에 새로운 산업을 지속적으로 만들어왔고, 이는 고용의 폭발적 성장으로 이어졌다는 내용입니다.
이러한 낙관적 관점 따르면 인공지능은 아직 밸류체인의 정체성과 확장성이 명확하게 드러나지 않았을 뿐이라는 지적입니다. 결국 고용 상황에 대한 해답은 인공지능 기술이 가지는 밸류체인의 확장 가능성에 달려 있다고 해야할 것입니다.
중요한 사실은...
인공지능 기술은 궁극적으로 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화하고, 대체할 수 있는 모든 것을 대체할 때까지 계속 전진하며 밀어붙일 것입니다.
대략 20년 내에 약 50% 정도의 직업군이 인공지능의 영향권 내로 들어올 것으로 예상되는 가운데, 인공지능에 의한 전면적인 교체까지의 기간동안 인공지능가 인간은 협업 레벨에 따라 공생, 공조하게 될 것이며 이 기간 동안 인공지능을 활용하는 능력이 개인과 기업, 국가의 성패를 좌우할 것이라는 사실입니다.
물론 빠르게 발전하는 인공지능의 발전속도와 그에 따른 일자리 위기 상황을 해결하기 위한 각국의 노력은 대체로 '근로자 재훈련', '근로시간 감소/단축' 그리고 기본소득 중심의 '소득 재분배'의 3가지 노력으로 귀결될 수 있으나 이들 모두 근본적인 대책은 되지 않을 것이라는 전망입니다.
책은 이제 '지능적 자동화 도구'로 발전하는 인공지능을 통해 시장을 지배하고자 하는 글로벌 빅테크 기업들의 대응과 전략으로 이어집니다.
기술지향의 완벽주의를 추구하는 구글, 사업 지향의 점진주의를 추구하는 테슬라, 핵심 비즈니스의 경쟁력 우의를 노리는 아마존, 인공지능의 도구화를 목표하는 마이크로소프트, 디바이스의 차별화 도구로서의 인공지능을 강조하는 애플, 내부 혁신과 연구 중심의 페이스북 그리고 반도체에서 통합 컴퓨팅 사업전략을 모색하는 엔비디아에 이르기까지...
그렇다면 인공지능 기술을 내부 혁신의 도구로 활용해 핵심 비즈니스를 강화하면서 신규 비즈니스를 확장하고 있는 다시말해, 인공지능의 발전 및 사업화와 그 궤를 같이 하는 글로벌 IT 대기업들의 공통 전략은 과연 무엇일까요?
저자는 이를 "인공지능 전용 반도체와 클라우드, HPC 등의 하드웨어 인프라와 OS, 응용소프트웨어, 인공지능 알고리즘에 이르기까지 전체 기술을 자력으로 조달하는 통합적 호나경을 갖춰나가는 것"이라 진단하고 있습니다.
이것이 바로 인공지능 비즈니스에 필요한 모든 기술의 '수직적 통합'인 셈이지요. 이를 통해 물자의 안정적 수급에 의한 가격 경쟁력 제고, H/W와 S/W의 통합 최적화를 통한 압도적 성능 차별화 그리고 제품, 서비스 조달의 직접 통제권을 가짐으로서 높은 전략적 가치의 우위를 점하고 있다는 사실입니다.
마지막으로 현재 전 산업의 패러다임을 변화시키고 있는 '디지털 트랜스포메이션(디지털 전환)'과 관련하여, 전통적 제조업, 농업, 건설업, 금융업 그리고 물류산업의 디지털 전환 사례를 통해 인공지능의 활약상을 추적하고 있습니다.
사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 등 인공지능 기술의 생태계 내에서 발전하는 기술들이 전 산업계에 유입되면서 프로세스와 공정이 디지털화 되면서 생산성이 향상되고, 서비스와 제품이 고부가가치화 되는 모습들을 엿볼 수 있습니다.
"지금은 인공지능에 대한 낙관 뿐 아니라 의구심도 함께 공존하는 시간대 임이 분명하다."
마지막으로 처음 시작할때의 물음처럼 아직까지도 비즈니스 현장에서 경험되는 낙관과 비관의 공존의 문제를 조망하면서 이를 해소할 비즈니스 전략과 기업군별 비즈니스 선택지를 추적하고 있습니다.
특히, 제조 및 건설 등 비 IT 기업에 있어, 인공지능의 효율적인 도입을 위한 내부 역량의 확보를 지적하며, 인공지능을 이해하고 도메인 지식과의 결합을 통해 시너지를 내는 것이 무엇보다 중요함을 강조합니다.
다시말해, 현장의 도메인 전문가가 보유하고 있는 인공지능에 대한 이해력은 기업의 디지털 전환 속도와 직결되는 중요한 요소이며, 인공지능 도입의 성패는 도메인 전문가와 인공지능 전문가의 효율적인 협업에 달려있다는 이야기 입니다.
그런 의미에서 인공지능 관련 직업을 가지고자 하는 학생들은 인공지능 관련 지식과 경험 뿐 아니라 다양한 도메인에 대한 전문가급의 지식 또한 요구된다는 것을 생각해 볼 필요가 있습니다.
다양한 대기업을 두루 거치며 기술 개발 담당 임원을 역임하면서 현장에서 ICT 분야 특히 최근에는 기업의 디지털 전환 업무에 집중해온 인공지능 전문가에 의해 정성스럽게 작성된 '현재까지의 인공지능의 거의 모든 것'을 담고 있는 책으로 평가합니다. 참고 문헌 또한 매우 방대하고 정확하여, 서술에 대한 신빙성과 정확성 또한 믿을 수 있습니다.
인공지능을 통한 미래비전과 비즈니스 전략을 고심하는 분들의 일독을 권합니다.