프레디쿠스

프레디쿠스 - 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기
임영익 지음 / 클라우드나인 / 2019년 7월

최근 인공지능(AI)의 획기적 발전은 빅데이터와 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 기인하고 있습니다. 인공지능은 단독 기술로 쓰이기 보다는 기계학습, 딥러닝 등 빅데이터에 기반을 둔 기술이 산업기기 및 기술에 현실적인 문제를 해결하는 약 인공지능 형태로 구현되고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <프레디쿠스 PREDICUS>에서는 이러한 빅데이터를 통해 숨겨진 패턴을 분석하고, 이를 통해 미래를 예측하는 인공지능의 현재와 미래에 대한 이야기를 담고 있습니다.

인간의 미래를 알고자 하는 욕망 즉, 예측욕망은 인류의 시작과 함께 해왔습니다. 동물들 또한 자신의 생존을 위해 시시각각 천적의 움직임을 예측하고 반응합니다. 저자의 말처럼 미리 앞일을 알거나 예측하고자 하는 욕망은 움직이는 '모든 생명체의 실존적 속성'일지 모를 일입니다.

오랜 시간 동안 암흑기를 겪던 인공지능이 2000년대 후반에 비약적으로 발전한 컴퓨터 비전(Computer Vision) 관련 기술, 2010년대 초반부터 활발해진 빅데이터 수집, 분석기술 그리고 구글, 아마존, MS 등 거대 IT 기업들이 보여준 딥러닝 기술의 성공적인 적용에 힘입어 폭발적인 성장을 거듭해 왔습니다.

2016년 세상이 모두 놀란 알파고의 등장은 딥러닝이 '폴라니의 역설(Polanyi's Paradox)'을 돌파하는 상징적 의미를 가집니다. 인간이 암묵지(tacit knowledge)의 형태로 지식을 흡수하며 지능이 향상되듯 이제 컴퓨터는 데이터를 통해서 스스로 학습을 하면서 세상의 규칙을 이해할 수 있다는 말이죠.

특히 인간 영역에서만 머물던 암묵지를 형성할 수 있는 딥러닝은 차원이 다른 예측지능을 만들어 내고 있으며, 이는 곧 현재 뿐 아니라 미래 비즈니스는 모두 예측에 기반한 비즈니스가 될 것이라는 이야기입니다.

이미 아마존과 넷플릭스 그리고 스타벅스를 비롯한 많은 비즈니스 도메인에서 인공지능의 예측 분석을 통해 고객 한사람 한 사람의 고유한 니즈를 만족시키는 상품을 개발하거나 추천하고, 이탈 고객을 예측해 정밀 고객 마케팅 전략을 구사하고 있습니다.

이러한 인공지능의 예측 지능은 비단 기업 비즈니스 영역 뿐 아니라 공공 서비스 영역 예컨데, 디지털 기술을 통해 도시문제를 해결하고 시민들의 삶의 질을 향상시키고자하는 스마트 시티 사업에서도 큰 역할을 수행합니다. 예컨데, 범죄 예측과 사전 조치나 기상 자연재해 예측과 사전 대응, 교통정체 예측과 사전 대응 등이 있습니다.

전체 3부로 이뤄져 있는 본서에서 다뤄지는 내용은 다음과 같습니다.

1부 '욕망의 알고리즘'에서는 예측의 세계와 인공지능의 발전속에 숨어있는 '컴퓨테이셔니즘(Computationism)'에 대해 다룹니다.

2부 '딥 체인지'에서는 인공지능의 현대적 연구성과로서의 머신러닝과 딥러닝에 대한 기술적인 이해를 다룹니다.

3부 '메타 인텔리전스' 에서는 인공지능 기술의 활용으로서의 인공지능 변호사와 인공지능 판사에 대한 이야기를 다룹니다. 이 두 분야는 최근 조명되고 있는 리걸테크(Legal tech)라는 새로운 산업과 연결됩니다. 마지막으로 인공지능의 미래를 상징하는 '메타 인공지능(Meta-AI)'를 소개하고 있습니다.

인공지능의 예측지능에 초점을 맞춰 변화될 미래의 비즈니스를 현재 전 세계 현장의 실전사례를 통해 상세하게 설명해 주는, 인공지능의 기술적 개념과 활용 사례 모두를 포괄하는 교과서같은 책입니다.

일독을 권합니다. 

비트코인 제국주의

비트코인 제국주의 - 누가 블록체인 패권을 거머쥘 것인가 ㅣ 북저널리즘 (Book Journalism) 40
한중섭 지음 / 스리체어스 / 2019년 7월

2008년 10월 A4용지 9장 분량의 짧은 논문을 사토시 나카모토가 인터넷에 게재하면서 처음으로 블록체인 기술이 비트코인이라는 암호화폐의 모습으로 세상에 나타난지 얼추 10년의 세월이 지났습니다.

블록체인(Block Chain)은 간단히 말해 "누구나 열람할 수 있는 장부에 거래 내역을 투명하게 기록하고, 여러 대의 컴퓨터에 이를 복제해 저장하는 분산형 데이터 저장 기술" 로서, 일정 주기로 데이터(Transaction)가 담긴 Block을 생성한 후 이전 Block들을 Chain 처럼 연결한다는 개념입니다. 이때 연결을 위해 이전 블록의 Index 값을 현재 생성되는 블록의 해쉬연산을 위한 입력값으로 사용하여 원천적인 위, 변조 불가의 알고리즘을 구현한다는 원리입니다.

기존 방식처럼 데이터 거래의 기록을 집중형 서버에 보관하지 않고, 거래에 참여하는 모두(노드)가 데이터를 블록으로 분선, 저장, 연결하는 방식이기에 '분산거래 장부'라고도 부르며, 원천적인 위변조 불가의 원리에 따라 데이터 신뢰성 및 안정성을 제고할 수 있는 '4차 산업혁명시대의 핵심기술'로 평가받고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <비트코인 제국주의 : 누가 블록체인 패권을 거머쥘 것인가> 에서는 이러한 블록체인 기술에 기반한 암호(가상)화폐 중 현 시점에서 세계적으로 가장 활발하게 거래되는 비트코인을 통해 블록체인이라는 '가치의 인터넷'의 향방과 미래 비전 그리고 이를 둘러싼 글로벌 기업의 소리없는 전쟁을 이야기하고 있습니다.

책의 초중반까지 역사적으로 세계 패권을 움켜쥐고자 하는 제국들(아카드제국, 로마제국, 오스만제국, 명제국, 스페인, 포르투갈의 유럽제국 등)의 흥망성쇠(興亡盛衰)와 제국건설의 수단이 된 과학기술과 자본주의 그리고 그 기반이 되는 화폐의 본질을 하나하나 짚어나가고 있습니다.

특히, 20세기 미국과 소련이 주도한 냉전시대의 산물인 "인터넷"의 폭발적인 성장과 뒤 이은 닷컴버블 이후 혁신과 성장을 거듭해 성공적으로 살아남은 인터넷 기업이 거대한 디지털 제국이 되었습니다. 우리가 잘 아는 애플, 구글, 페이스북, 아마존, MS, 알리바바, 바이두, 텐센트와 같은 미국과 중국의 디지털 공룡들이 그들입니다.

"미국과 중국은 인터넷 산업을 완전히 장악해 버렸다. 사실상 미국과 중국을 제외한 국가들은 디지털 식민지 신세를 면하지 못하고 있는 상황이다."(p.53)

인터넷을 완전히 장악해 버린 미국 기업과 중국 정부는 이제 다수를 감시할 권한과 막대한 부와 권력을 가지게 되었습니다. 모든 사람들이 인터넷을 통해 자유와 평등을 누리게 되라라는 사이버 유토피아는 결코 실현되지 않을 환상임이 드러났습니다. 

TCP/IP기반의 '정보의 인터넷'을 블록체인이라고 하는 '가치의 인터넷'으로 전환하여 탈중앙화를 통한 중앙권력의 견제와 배제를 지향하고 있는 블록체인 마저도 미국과 중국을 중심으로한 디지털 제국(패권국)의 글로벌 기업들의 통치수단이 될 가능성이 크다는 것이 저자의 주장입니다.

그 예로서 다음과 같은 사례를 제시하고 있는데요....

글로벌 비트코인 은행을 지향하는 스타벅스

비트코인에 군침을 흘리는 월가의 늑대들

오픈소스와 비트코인에 베팅하는 마이크로소프트

페이스북이 준비하는 세계화폐 '리브라'

블록체인 스마트폰으로 부활을 꿈꾸는 삼성

중국 인민은행에서 발행을 준비하는 '비트위안'

역사적으로 제국의 흥망성쇠와 자본주의시스템 그리고 이를 지탱하는 화폐 시스템(돈의 흐름)의 향방이 일치하는 것으로 미루어 볼 때, 향후 비트코인과 블록체인 패권을 가진 기업이나 정부가 자본의 흐름과 개인의 프라이버시를 감시하고 통제하는 '디지털 제국주의 2.0'의 서막을 열것으로 보고 있습니다.

저자가 밝히고 있다 시피, 본서는 비트코인 투자법이나 블록체인 기술에 관한 책이 아닙니다. 오히려 역사, 정치, 경제, 사회를 다루는 인문학에 가까우며, 블록체인 기술의 다소 부정적 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

일독을 권합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다. 

청소년을 위한 인공지능 해부도감

청소년을 위한 인공지능 해부도감 - 그림으로 쉽고 재미있게 배우는 AI의 모든 것
인포비주얼연구소 지음, 전종훈 옮김 / 더숲 / 2019년 7월

컴퓨팅 기기들을 바탕으로 인간의 뇌가 수행하는 방법들을 모방하여 다양한 지능 활동들을 구현할 수 있는 기술로 정의되는 인공지능(AI)는 이제 학술연구의 단계를 넘어 여러 비즈니스에 적용할 수 있는 수준으로 빠른 속로 발전하면서 산업계로의 활용이 확산되고 있습니다.

초기에 스마트폰이라는 틀에 갇혀있던 인공지능은 이제 그 틀을 벗어나 다양한 분야로 확대되며 4차 산업혁명의 핵심분야로 자리매김하고 있습니다.

그러나 우리사회는 2016년의 이세돌과 알파고의 대결의 결과에서 벗어나지 못한 듯 합니다. 일반인들에게 인공지능이란 인간의 한계를 뛰어넘는 그래서 인간의 일자리를 빼앗고, 궁극적으로 인류를 멸망시킬 것이라는 근거없는 비관론으로 흐르는 것이 참으로 안타까운 일입니다. 인공지능이 무엇이며, 무엇을 잘하고 또 무엇을 할 수 없는지를 명확히 이해한다면 "인간을 보조하고, 함께 협력하는 인공지능"의 참모습을 확인할 수 있을 겁니다.

오늘 소개해 드리는 <청소년을 위한 인공지능 해부도감>에서는 근 50년 이상의 오랜 침체기를 겪어오던 인공지능이 갑자기 정체를 알 수 없는 무소불위의 존재로 나타나게 된 배경과 역사로 이야기를 시작합니다.

총 4장으로 구성된 본서의 내용은 아래와 같습니다.

1장에서는 70여년의 컴퓨터 기술과 함께한 AI 연구의 역사를 통해 초기 기호주의적 인공지능, 엑스퍼트 시스템 그리고 머신러닝(딥러닝)에 이르는 진화과정을 설명하고 있습니다. 또한 AI를 탑재한 로봇과 자율주행자동차와 같은 AI Application도 함께 조망하고 있습니다.

2장에서는 AI를 완성하는 컴퓨터 기술을 소개합니다. AI 머신러닝의 시작으로서의 빅데이터 분류(클러스터링), 인간의 뇌구조를 흉내낸 딥러닝, 음성언어인지, 자율주행차량의 동작원리 등이 포함됩니다. 이를 통해 AI는 단독 기술이라기 보다 인터넷과 슈퍼컴퓨터의 등장에 영향을 받아 복합적으로 진화해왔다는 것을 알 수 있습니다.

3장에서는 AI와 미래일자리 혹은 여러 업무현장에 미치는 영향을 조망합니다. AI가 잘하는 부분은 분명 일자리 대체가 급속하게 일어날 것이며, AI가 잘하지 못하는 분야는 인간의 일자리로 남을 것입니다. 중요한 사실은 인간만이 가진 창조성, 공생과 의사소통, 독창성, 종교와 예술 그리고 신체의 아름다움과 운동의 영역에서는 AI로 대체될 수 없거나 대체할 필요가 없다는 것입니다. 결론적으로 앞으로는 AI와 인간 지성의 연대를 통해 상호 보완적인 관계설정이 필요합니다.

본서에서는 AI와 상호 협력하는 의료서비스, 지방자치단체, AI농업, 스마트 건설, 무인공장(스마트팩토리), 금융서비스, 물류 그리고 보안 산업을 예로 들고 있습니다.

마지막 4장에서는 AI 연구의 다소 부정적인 측면을 다루고 있습니다. 단적인 예로 '왜 AI가 인류에게 위협을 주는 존재로 여겨지는지' 그 실마리를 추적해 봅니다. 인간을 모방한 인공물에 대한 사람들의 오랜 인식을 들여다 보고, 여러 미디어에서 AI를 다루는 방식과 인간과의 관계를 조망하고 있습니다. 특히 '기술적 특이점(Singularity)'을 넘어선 수퍼 AI를 통한 '포스트 휴먼' 즉, 인간과 한 몸이 되는 AI의 진화 과정을 통해 'AI 연구의 윤리성'을 다시 한번 되새기는 시간이 되었습니다.

인공지능 해부도감이라는 제목과 같이 그림과 도식 그리고 사진 등이 적재적소에 배치되어 인공지능의 어제와 오늘 그리고 미래 비전을 알기 쉽게 설명하고 있는 책입니다.

인공지능이 무엇이며, 인공지능으로 인한 일자리 대체 문제 그리고 인공지능의 미래 비전을 함께 고민하시는 분들에게 좋은 참고서가 될 것으로 보입니다. 일독을 권합니다.

한 장으로 끝내는 비즈니스 모델 100

한 장으로 끝내는 비즈니스 모델 100 - 끌리는 사업, 남다른 혁신, 지속 가능한 수익을 위한 모든 것
곤도 데쓰로 지음, 김정환 옮김 / 청림출판 / 2019년 7월

최근 기업의 비즈니스 세계는 빠르게 변화하고 있으며, 이전에 상식으로 통했던 것들이 전혀 통용되지 않는 전혀 새로운 현상들이 나타나고 있습니다. 대량 생산과 소비의 구조에서 소량 생산과 개인화(individualization)라는 흐름으로 '비즈니스 모델'이 변화하고 있다는 이야기입니다. 물론 발전을 거듭하고 있는 ICT 기술과 변화하는 인구 구조와 소비 패턴을 유심히 분석한 결과로 풀이됩니다.

일반적으로 '비즈니스 모델' 이란 기업이 제품이나 서비스를 소비자에게 판매하여 매출과 이익을 창출하는 구조 혹은 전략을 일컫는 말입니다. 사실 비즈니스 모델은 사고를 편향되게 하기 쉽고, 모방하기 쉽다는 비판을 받으면서도 기업 마케팅과 매출 전략의 핵심으로 자리잡아 왔습니다.

오늘 소개해 드리는 <한장으로 끝내는 비즈니스 모델 100>에서는 "물건, 돈, 정보, 사람" 이라는 4가지 경영자원을 통해 비즈니스 모델을 나누고 100가지의 엄선된 모델을 그림과 함께 소개하고 있습니다. 특히, 기존 "사람, 돈, 물건"이라는 경영자원에 새로운 기술을 활용한 "정보"를 추가하여 지금까지 실현하기 어려웠던 영역을 정보기술이나 데이터를 활용하여 돌파한 사례를 주목하게 됩니다.

1. 물건 : 새로운 핵심가치를 제공한다 -> 시대의 변화에 맞춘 물건의 새로운 가치 재정의

2. 돈 : 새로운 돈의 흐름을 만든다 -> 기존 돈이 되지 않거나 돈의 흐름이 정체된 영역 새롭게 조망

3. 사람 : 새로운 이해 관계자를 끌어들인다 -> 기존 관계없던 기업이나 단체를 효율적으로 유입

4. 정보 : 새로운 기술을 이용한다 -> 기존 실현 불가능한 영역을 기술과 데이터로 돌파

아래는 본서에 소개된 4가지 경영자원을 새롭게 정의한 몇 가지 기업 사례입니다.

일류쉐프의 요리를 저렴한 가격에 제공하는 '나의 프렌치',

자신의 기분이나 몸 상태에 맞춘 반찬을 주문할 수 있는 '미래식당',

쓰지않는 물건을 보관해주거나 팔아주는 '서말리 포켓',

제품을 팔지않는 매장으로 더 큰 수익을 내는 '보노보스',

사진을 찍어 올리는 것만으로 갖고 있는 물건이 현금화되는 '캐시',

환자가 자신의 의료데이터를 관리하는 플랫폼인 '메디컬 체인',

내몸에 꼭 맞는 옷을 만드는 치수 측정용 보디슈트 '조조슈트',

전 세계의 건설기계를 모니터링하는 '콤트랙스',

사람 뿐 아니라 물건도 실어나르는 인도네시아의 우버 '고젝',

지역 사람들과 함께 아이를 키우는 공유 앱 '육아 셰어',

빈손으로 이동하는 출장과 여행 '듀플' 등.

새로운 시대의 비즈니스 모델을 통해 '사람, 물건, 돈, 정보'에 대한 완전 새로운 해석과 이를 통한 혁신구조를 그림으로 풀어내고 있는 책입니다. 특히 AI 및 IoT를 활용한 새로운 비즈니스 모델이 많이 포함되어 4차 산업혁명시대의 기술의 융합이라는 관점에서 시사하는 바가 크다 하겠습니다.

저자의 말처럼, 영원히 통용되는 비즈니스 모델은 존재하지 않습니다. 특히 비즈니스의 변화가 심한 요즘은 더욱 그러합니다. 일하는 방식이 점점 다양해지고, 세분화되는 현 시점에서 '얼마나 유연하게 적용할 수 있는가' 하는 부분에서 이해의 폭을 넓혀주는 책이 아닌가 합니다.

일독을 권합니다. 

AI 사람에게 배우다

AI 사람에게 배우다 - 인공지능이 만드는 기업의 미래
우정훈 지음 / 비앤컴즈 / 2019년 6월

인공지능(AI)은 상황을 인식하고, 계획과 학습을 하고, 인간의 타고난 지능을 흉내내는 다양한 인지기술(Cognitive technologies)로 구성되어 있습니다. 수십년 전부터 금방 이뤄질 것처럼 보였지만 실현되지 않은 채, AI 연구는 장기간 계속되어 왔지요.

그러나 최근 컴퓨팅 연산 능력이 대폭 증가하고, 연결된 장치와 센서에서 매일 수많은 데이터를 생성하고 알고리즘과 AI 모델이 정교해지면서 엄청난 성과를 거두고 있습니다. 챗봇(Chatbot)은 기계임을 알 수 없을 정도로 사람의 말을 인식하고 상황에 맞는 대답을 구사할 수 있게 되었고, 자율 주행 자동차는 복잡한 길을 스스로 주행할 수 있는 수준에 이르게 되었습니다.

현재 다양한 산업 분야의 기업들이 1차적으로 고객 요청을 처리하는 비즈니스 프로세스를 자동화할 애플리케이션에 AI 알고리즘을 탑재하고 있는 추세입니다. 세계적인 IT 컨설팅 기업인 가트너(Gatner)의 설문조사에 따르면 AI를 도입한 기업의 수는 지난 4년간 270% 증가해 지난 한 해에만 무료 3배나 증가한 것으로 나타났습니다.

오늘 소개해 드리는 <AI 사람에게 배우다>에서는 인공지능(AI)을 기업에 도입할 때 발생할 수 있는 여러 문제점들과 이를 해소하고, 기업 비즈니스 프로세스에 스며들기 위한 조직운영 측면에서의 경험담을 스토리텔링 형식으로 풀어내고 있습니다.

기업의 미덕은 "지속적인 수익 창조"에 있습니다. 그러한 수익은 곧 '생산성의 증가'에 기인합니다.

"같은 수준의 서비스나 재화를 더 적은 비용으로 생산한다는 것 !"

기존 비즈니스 생산성을 극단적으로 향상시켜왔던 기술들 예컨데, 증기, 전기, 컴퓨터, 인터넷과 같은 '범용목적기술(GPT)'에 대응하여, 1, 2, 3차 산업혁명이라는 타이틀을 부여할 수 있었다면 지금의 현시대, 4차 산업혁명의 범용목적기술의 제일선에는 당연 '인공지능(AI)'이 자리하고 있습니다.

3차 산업혁명기의 컴퓨터 제어를 통한 블루칼라의 업무자동화는 어느정도 일단락이 된 듯 보입니다. 지금 불고 있는 혁신의 바람은 화이트 칼라, 즉 '숙련 지식 근로의 자동화'를 의미합니다.

핵심은 기존 '숙련 지식 근로의 자동화'에서 가장 큰 걸림돌이었던 '모호함'이나 '변수'를 처리할 수 있는 인간만의 능력을 빅데이터와 인공지능이 그 자리를 물려받게 되었다는데 있습니다.

컴퓨터가 도입되고, IT 기술이 기업 비즈니스 프로세스의 핵심으로 자리하면서 지난 10~20년간 수 많은 사람들이 동일한 비즈니스 프로세스에서 모호함과 변수를 처리한 기록 즉, 모호성을 해결한 사람의 직관이 녹아있는 빅데이터가 인공지능의 학습을 위한 참고서가 되기 시작했습니다.

그리고 빅데이터에 녹아있는 사람의 직관을 머신러닝이라는 알고리즘을 통해 가장 최적화된 답을 우리에게 제시하는 인공지능의 출현을 통해 '숙련 지식 근로의 자동화'는 한 단계 높은 질적 차원의 발전을 이루게 되었습니다. 당연히 인공지능을 활용해 비즈니스 생산성을 극적으로 향상시킬 수 있는 토대가 마련된 것이지요.

사실 대부분의 기업의 입장에서는 반복적이고 행정적인 업무처리와 고객지향적인 창의적 업무처리로 많은 시간을 할애합니다. 이 중 반복적이고 행정적인 업무처리는 분명 필요한 업무이지만 많은 기업이나 공공기관에서 수 많은 인력과 시간을 투입하고 있습니다. 그러나 이런 반복적이고 지루한 업무는 직원의 행복감을 저해하고, 기업의 시간과 인력의 기회비용 측면의 낭비로 여겨질 수 있습니다.

저자의 답은 명쾌합니다. '인공지능'을 위시한 첨단 ICT 기술로 반복적이고 지루한 기계적인 업무를 대체하고, 사람은 좀 더 창의적이고 혁신적인 업무에 집중하게 된다면 기업입장에서는 '생산성 향상'이라는 결실로, 직원에게는 '성취감과 행복감'이라는 두마리 토끼를 모두 잡을 수 있다는 이야기입니다.

보통 기업에서 반복적이고 행정적인 그래서 지루한 업무 부서를 꼽으라면 대체로 '인사부서'를 떠올립니다. 그래서 본서에서도 글로벌 기업의 인사부서의 업무인 메일 작업 분류와 관련 부서로의 포워딩을 인공지능으로 자동화하는 비즈니스 프로세스 구축과정을 예로 들고 있습니다.

초기 3~4명으로 이뤄진 혁신부서 형태로 시작된 AI혁신팀은 실제 기술팀이 아닌 관련 이해 부서의 '설득'과 '공감'을 이끌어 내기위한 프로젝트 성격이 강합니다. 특히 최고 경영진의 확고하고, 지속적인 일관된 AI 도입 메시지가 전사적으로 공유되고, 그 비전과 로드맵을 함께 공유함이 중요합니다.

흥미로운 점은...

전혀 다른 업종, 전혀 다른 회사의 비즈니스 프로세스라 하더라도 대부분의 AI의 성능은 비슷한 궤적을 그린다는 점입니다. 대략 개발 시작 후 초기 1~2주 차에 약 70~80%의 그럭저럭 괜찮은 성능에 도달하지만, 남은 20~30% 성능 개선에는 엄청난 시간과 비용이 소요한다는 것이죠.

아마 사람이 처리하는 일 대부분(70~80%)은 쉽고 명료하여, AI가 학습하기에 수월하지만, 나머지 20~30%정도의 일은 복잡하고 어려운 그래서 정확한 정답이 모호한 작업이기 때문일겁니다.

사람의 과거수행 실적을 참고삼아 학습한 AI의 성능은 당연 사람의 실수와 숙련도에 좌우될 수 밖에 없습니다. 지난 수년간 확인한 사람의 정확도가 85~95% 분포사이에 존재한다면 AI의 최고 성능을 95%로 상정하고, 나머지 5%의 예외적인 처리는 인간이 보조, 관리 및 감독해야 한다는 저자의 주장은 타당해 보입니다. 당연히 그렇게 모니터링된 데이터 또한 AI에 지속적으로 학습시켜 비즈니스 환경에 맞게 진화시켜야 합니다.

"AI가 결코 완벽할 수 없다는 것을 인정하더라도 그 에러에 대해 어떻게 대응 할 것인가에 대한 구체적인 프로세스도 정립할 필요가 있다" (p.140)

사람이었다면 당연히 취했을 에러에 대한 대응을 현재의 AI는 사람처럼 창조적인 접근을 하지 못합니다. 사람이었다면 숙련된 경험자에게 물어보거나 의견을 듣고 새로운 가이드라인을 만들었을 그런 창조성 말이죠.

이것이 바로 현재 AI의 모습이며, 현실적 한계입니다. 기업 AI 솔루션 프로세스 곁에 AI를 감시하고, 모니터링하고 백업할 사람 즉, 'Human in the loop'라 불리는 AI에 대한 '인간 참여형 조력자'가 필요한 이유입니다.

모호성을 다룰 수 있는 확률이 매우 높아져 생산성 혁신의 가능성을 제시했지만 동시에 한계를 지닌 인공지능 ! 바로 이것이 저자가 이야기하고자 하는 주제일겁니다.

그리고 한가지 더 !

AI가 숙련 지식 근로를 대체함으로써 기업 비즈니스에서 사람의 역할이 크게 변화할 것이라는 점입니다. 변화하는 비즈니스 환경에 따라 새로운 데이터를 인공지능에 학습시키고, 발생할 수 있는 돌발상황이나 에러를 처리할 수 있는 AI의 조력자로서의 사람의 역할이 강조될 것입니다.

또 하나는 궁극적으로, 반복적이고 지루한 화이트 칼라의 업무는 AI로 자동화된 이후, 생산성 향상과 직결되는 기업의 창의적 혁신과 관련된 업무로 자연스럽게 전환될 것이라는 점입니다. 물론 AI와의 상시적인 협력 능력이 화이트 칼라의 핵심능력으로 부각될 것은 자명해 보입니다.

인공지능을 기업 비즈니스의 일단에 적용하면서 벌어지는 다양한 통찰이 담긴 책입니다. 특히, 기업의 입장에서 핵심 프로세스를 건드리지 않고, 빠르게 적용하면서, 실패하더라도 관리가 가능한 영역에서 시작해 볼 것을 권하는 책이기도 합니다.

아직까지 '실험' 단계에 머물고 있는 우리 기업들의 'AI 불확실성'은 여전해 보입니다. 기술 자체의 문제라기보다는 경제적 여건의 미래 불확실성이 좀 더 큰 원인인듯 보입니다만, 작은 실험을 통해 성공과 관리 가능한 실패를 경험하여, 어떻게 AI를 활용할지 그리고 어떤 투자가 필요한지 가늠해 볼 수 있는 소중한 간접 경험을 할 수 있으리라 생각하며, 일독을 권합니다.