당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도~얼리사 심프슨 로크우거, 윌슨팡,이윤진

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

사람이 평생을 살면서 판단력이 크고 깊어지는 이유는 바로 보고, 듣고, 배우기때문이다. 이런 경험을 통하여, 실수나 성공을 통해서도 이렇게 하면 안되는구나, 또는 되는구나 하고 자기판단 능력을 강화하게 된다. 이런 배움에는 개인차가 있다. 교육, 환경, 개인적인 노력, 직업 등등 다양한 요인에 의하여 영향을 받게 되므로 가능한한 많은 분야를 경험하고 이해하는 것은 그 사람의 판단력을 높여준다. 그만큼, 그 사람의 삶은 풍요로워지고 여유로워진다. 경제적으로나 시간적으로 그렇다. 하나를 잘 알게되면 다른 것을 판단할때도 큰 도움이 된다. 물론, 전혀 상상하지 못했던 일을 통하여 새롭게 배우기도 한다. 이 모든 정신적인 활동은 우리의 두뇌덕분이다. 오감을 통해 들어오는 각종 정보를 효과적으로 처리를 하여 우리의 판단력으을 강화해준다. 이제 이런 방법을 기계가 대신 배워서 그런 판단능력을 흉내를 내는 것을 넘어 강화할 수 있는 기술이 발전하였는데 그게 인공지능이다. 기계학습, 머신러닝, 딥러닝이라는 인공지능 학습기능은 컴퓨터기술의 발전과 함꼐 우리가 A지점에서 B지점으로 도약할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 우리 일상에 많이 도입이되어 활용되고 있다.

"당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도(얼리사 심프슨 로크워커, 윌슨 팡 지음/이윤진 옮김)"이란 책은 인공지능의 도입에 관한 책이다. "AI제품을 개발하고 경영하는 방법에 관한 강력한 실무 가이드"라고 부연설명된 이 책은 우리가 AI를 개발하는 사람이 된다는 직접적인 의미보다는 AI를 피해서 살수가 없으며 비지니스에서는 반드시 AI를 사용하게 된다는 의미로 생각된다. 모두가 다 사용하는 시대정신과도 같은 이 AI를 그냥 무턱대고 사용하기에는 실패할 위험성이 매우 크다. 그래서, AI란 무엇이고 어떻게 작용하는 것인가는 물론이고 그 AI를 적용할때의 문제점은 무엇이고 어떻게 피할 수 있는지 실질적인 사례를 통하여 이해하기 쉽게 설명해주는 책이다. 딱딱한 책일수 있으나 이미 우리가 각종 미디어에서 뉴스로 나온 AI적용상의 이슈들을 예를 들어 잘 설명해주고 있어 AI를 도입하고자 하는 사람들에게 어떤 방법론, 철학이 필요한지에 대한 실증적인 설명을 해주는 책이다.

이 책의 시작은 인공지능의 편향의 사례에서 부터 시작을 한다. 인공지능이 사람의 뇌작동원리를 기본으로 하는 퍼셉트론이란 원리로 만들어진 것처럼 인공지능은 뇌처럼 보고 듣고 배운 범위내에서 판단을 한다. 보고 배우는 데이터가 얼마나 중요한지를 말해준다. 바로 데이터의 편향성은 인공지능의 편향성을 키워주고 예상하지 못한 사회적인 이슈를 발생시킨다. 애플신용카드의 남여신용한도의 차이라던가, 구글의 성 편향번역(성중립적인 대명사를 사용하는 터키어의 예)이라던가, 남성의 이력서로 학습한 채용 AI의 결과라던가하는 다양한 편향의 문제점은 우리가 인공지능에서 가장 중요하고 기본적인 어떤 데이터를 학습해야 하는지에 대한 중요한 시사점을 제공한다.

AI를 적용하는 것은 사실 AI자체가 목적은 아니라는 것이 핵심의 메세지다. AI를 통해서 무엇을 할것인가인데, AI도입의 좋은 사례를 통하여 우리가 AI를 도입하면서 어떤 목표를 세우고 해야 하는지에 대한 사례로 유명 패션기업의 샘플디자인을 인공지능을 통하여 쉽게 찾아내는 것 그리고 인공지능으로 재고를 쉽게 파악한 월마트의 사례는 인공지능의 장점과 그 도입과정에서의 문제점을 잘 설명해준다. 뉴스에서도 본 화제거리인데 나중에 매대를 스캔하는 로봇은 없어졌다. 이처럼 사람이 하면 시간과 비용이 많이 들어가던 것이 인공지능이 하면 빠르고 저렴하게 처리할 수 있어서 기업에 큰 도움이 되고, 이런 성공의 경험은 기업내 다른 분야에도 적용을 하는 긍정적인 역할을 한다. 한번에 전면적으로 도입하기 보다는 인내심을 가지고 조금씩 필요한 곳에 인공지능을 도입하는 것이 효과적이라고 말한다.

이 책에서 또 하나 핵심적인 부분은 "골디락스 문제"를 선택하기인데 너무 뜨겁지도 차지도 않은 그런 문제, 뭐랄까 너무 복잡하지도 단순하지도 않은 문제, 예를 들어 콜센터에 들어오는 콜들중에서 상당히 많은 부분을 차지하지만 골디락스적인 그런 문제들은 인공지능이 아주 잘 할 수 있는 분야라는 것이고 오토데스크의 "비밀번호 재설정요청"을 빠르게 해결한 사실이 사례로 나온다. 회사 등 조직내에는 다양한 문제들이 있지만 이것 전체를 다 인공지능으로 해결하려고 하기보다는 이런 골디락스문제를 찾아내어 인공지능으로 하나씩 해결한다는 개념은 매우 중요한 것으로 생각된다. 기타, 강력한 AI조직의 구성과 파일럿, 시제품에서 시작하여 완성품에 이르기까지의 조언들이 제시된다. 요즈음기업은 기술기업이 되어야 한다는 말이 있는 것처럼 요즈음 기업은 AI기업이 되어야 한다는 생각이 든다. 뉴욕타임즈의 AI리더십과 콘텐츠 모더레이션의 사례에서 보여지는 인공지능의 효과적인 사용은 기업의 성공에 인공지능이 얼마나 중요하고 필요한 것인지를 말해준다. 안그랬으면 인터넷신문 페이지를 열어놓고 댓글을 일일이 다루느라 시간을 다 보냈을 것이고 어쩌면 이미지는 처철하게 망가졌을 것이다.