UNLOCK혁명~최은수,MBN빅데이터.AI보고서팀

언락혁명 - 데이터·AI, 세상을 바꾸다
최은수.MBN 빅데이터·AI보고서팀 지음 / 매일경제신문사 / 2019년 11월

최근 5~10년사이에 달라진 것이 있다면 엄청난 컴퓨팅 파워의 증가다. 이로 인해 달라진 점은 기존에 컴퓨터로 하려면 엄청난 시간과 비용이 들어가던 일을 상대적으로 훨씬 저렴한 비용으로 가능해졌다는 것이고, 무엇보다도 처리성능의 향상으로 시간을 대폭줄일 수 있었다는 것이 아닌가 생각된다.  이 과정에서 주목할만한 성장을한 미국, 중국기업들은 지금 빅데이터와 인공지능의 르네상스시대를 누리고 있다고 한다.  정형, 비정형 데이터를 분석하여 우리의 삶을 개선하고, 새로운 비지니스를 만들어내는 등 무궁무진한 경제적인 효과가 있다. 아무리 데이터가 많아도 이것을 처리할 툴(인공지능) 없으면 데이터는 그냥 무용지물일 뿐이다. 또한, 인공지능이 아무리 발전을 해도 데이터가 없으면 아무런 의미가 없다. 데이터와 AI는 불가분의 관계가 있다.  얼마전 소프트벵크의 손 정의회장이 한국을 방문하여 대통령을 만난 자리에서 첫째도 AI, 둘째도 AI, AI, AI라고 하고 돌아 갔는데, 개인적으로는 빅데이터와 AI라고 했으면 더 좋지 않았을까 하는 생각이 들었다.  손 정의 회장이 AI라고 했으니, 그것도 대통령에게 그랬으니 모두가 AI로만 달려가서 정작 처리할 데이터가 없이 연장(AI)만 들고 있는 상황이 연출될까하는 기우가 좀 있었다.  사실, 우리나라에서도 한때는 인공지능이라는 말을 많이 썼다. 세탁기와 같은 가전 제품에 인공지능이라는 말을 사용했는데, 우리가 지금 말하는 인공지능은 세탁기에서 처럼 세탁 처리순서를 자동화하는 수준을 넘어서는 것이다.  복잡하고 긴 코팅일 필요는 없지만 방대한양의 꺠끗한 데이터를 분석해내는 알고리즘을 의미한다.  다행스러운 것은 인공지능에 대한 열기가 꽤 높다는 것이다.  필요한 인력을 제때에 공급하는 문제는 물론이고 수요 대비 공급이 한 참 부족하다고들 하는데, 내가 보기에는 전처리가 잘 된 데이터가 무엇보다도 중요하다는 생각이 든다.  엑셀로 데이터를 분석하고자 해도 데이터가 제대로 정리가 되어 있지 않으면 그 효용이 떨어지거나 데이터 분석 자체가 안될 수 있기때문이다. 인공지능은 사실 마지막 단계에서 하는 것이고 데이터 전처리의 과정이 80%이상이라고 하니 데이터 그것도 깨끗한 데이터는 대전제로 한다고 한다.

이 책, 'UNLOCK 혁명- 데이터/AI, 세상을 바꾸다 (최은수, MBN데이터, AI보고서팀 지음)'은 인공지능이나 빅데이터를 하는 전문가들이 모여서 집대성한 책으로 요소요소에 알짜의 정보가 정리되어 있어서 큰 그림은 물론이고 비교적 작은 그림도 친절하게 제공을 하고 있다.  이 책은 빅데이터나 AI의 활용법, 다양한 국내외 사례를 다룬다.  역시, 대한민국에서는 개인정보 보호법때문에 여러가지 족쇄가 있는데, 이 책의 저자들은 그것을 다섯가지로 정리하며 제일 먼저 문제의 제기를 하고 있다.  규제/거래불가능/인재부족/부정적인 시각/정부 리더십의 부재라는 5가지의 족쇄를 언급하고 있다.  어디서부터 뭐가 잘못되었는지는 몰라도 4차산업혁명, 인공지능, 빅데이터라는 말이 나온지가 꽤 되는데 아직도 이런 족쇄의 문제가 나오고 있으니 업계에 종사하고 있는 사람들은 얼마나 답답할까하는 생각이 든다.  정작 인공지능을 강조는 하고 있는데 데이터가 별로 없다.  있어도 이래 저래 걸리는 것이 많아서 못쓴다는 것은 심각한 문제가 아닐 수 없다.  데이터를 부정한 방법으로 사용하거나 게인의 정보를 침해하는 일의 발생때문에 미리 사방 팔방 막아두고 인공지능, 인공지능해도 되나 싶다.  그래서, 앞서 손 정의회장이 왔을때 AI만 이야기하지 말고, 빅데이터도 이야기를 했었으면 데이터에 대한 이런 제약이 좀 더 빠르게 진행이 되지 않았을까 하는 생각이 든다.  국회에서 데이터 3법이 통과는 되었다고 하는데 빠르게 움직이며 문제점을 개선해야 할 것 같다.

'UNLOCK혁명'은 제목 그대로 데이터의 비밀열쇄를 풀어내자는 이야기다.  전체적인 구성은 데이터/AI가 우리의 삶, 비지니스 그리고 세상을 바꾼다는 주제로 그 세세한 적용사례들을 정리하고, 특히, 데이터 거래소나 데이터 벤쳐에 대한 각국의 사례들이 실려있다.  마지막으로 제일 중요하다고 생각되는 여러가지 제안들이 소개되어 있다. 데이터 경제부를 만들자, '정보유출'과다한 우려를 끝내라, 데이터 규제 샌드박스를 도입하라(통합하라), 데이터의 거래소를 활성화하라, 빅데이터인재를 양성하라, 공공데이터를 과감하게 개방하라 등이다.  모두가 하드웨어에만 골몰할때 어떤 이들은 그 하드웨어를 넘어선 서비스 영역에서 엄청난 부를 축적할 수 있었다.  이것이 가능한 것은 바로 소프트웨어라고 생각한다.  하드웨어중심의 경제, 그것도 대기업중심의 경제에서 우물쭈물하다가 이렇게 된 것은 아닌지 되짚어봐야 한다.  크다고 잘하는 것은 아니다.  유능한 인재를 과거의 방식으로 가두지 말고 새로운 혁신적인 기업가, 관료가 나타나서 데이터 경제를 이끌어 주기를 희망한다.