AI 사람에게 배우다

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

기술은 항상 세상을 변화시켜왔다.정확하게 말하면 '비즈니스 생산성을 극단적으로 끌어올리는 기술이 변화시켜왔다'는 표현이 맞을 것이다. 이것은 결국 혁신적인 기술을 말한다. (-19-)


지난 수년간 급격하게 성장한 빅 데이터, 머신러닝,클라우드 컴퓨팅 등을 뒷받침하는 이론은 사실 꽤 오래전부터 있었다. 그러다가 최근 여러 기술적 환경 변화로 인해 비로소 그 이론에 '사업성'이 생겼다. 사실 여러 변수가 생기고, 미래를 예측할 수 없는 비즈니스 필드에서 새로운 이론이 고스란히 제 역할을 하기 위해서는 큰 비용이 든다. 따라서 업계 전반적으로 '인식의 변곡점'을 넘기까지는 그 이론을 적용한 성공 사례가 꽤 많이 필요하다. (-61-)


구글, 페이스북 등 거대 IT 기업이 AI 분야에서 두각을 나타내고 있는 것은 분명하다. 그런데 조금 들여다보면 이들의 서비스는 AI를 만들기 위한 인프라에 가깝지, 실제 즉시 적용할 수 있는 형태가 아님을 알 수 있다. 즉 이 AI를 기업용 솔루션으로 가져다 쓰는 것은 불가능하다. 가장 근본적인 이유는 한 번도 그 기업의 데이터로 AI를 학습시킨 적이 없기 때문이다. (-123-),


기업은 단순히 용량이 큰 빅데이터가 있다고 착각한다. 그러나 실제 들여다보면 쓸 수 있는 데이터는 거의 없다. 보통 데이터가 있어도 분석하지 못하는 이유다. AI 개발을 위해서는 뒤죽박죽 뒤섞인 데이터를 정리해야 한다.AI 가 최대한 많은 데이터를 학습해야 하기 때문이다. 대부분 AI 알고리즘을 개발하는 시간보다 학습할 데이터를 정리하는데 시간이 더 많이 걸린다. 배보다 배꼽이 큰 경우다. 그러나 이를 통해 기업은 AI의 이득을 얻는다.(-158-)


과거부터 지금까지 우리는 비효율적인 것들을 효율적으로 바꿔 나갔다. 그 과정에서 대량화가 이루어졌고, 자동화를 거치게 된다. 이런 과정은 지금까지 기술 혁신을 꾀하게 되었고, 결국 인간이 꿈꾸는 완전 자동화에 이를 가능성이 커져갔다.문제는 이 다음이다. 자동화가 되면, 단순하고 지루한 일을 해 왔던 이들의 일자리가 사라지게 되고, 그 일자리를 대체할 로봇이 등장하게 된다. 그 현실을 우리는 가장 두려워 하고 있으며, 어떻게 하면, 기존의 일자리를 대체할 새로운 일자리는 무엇인지 찾아 새로운 대안을 만들어 나가고 싶어한다.


이 책을 읽는 목적은 바로 새로운 기술의 등장으로 인해 그 과정에서 새로운 혁신을 꾀하고, 살아남을 수 있는 방법을 얻기 위해서다. 세상의 변화에 적응하는 법, 빅데이터를 활용한 인공 지능과 로봇에 대항하여, 인간이 해야 할 일은 무엇인지 찾아보기 위해서였다. 인간이 할 수 있고, 로봇과 인공지능이 못하는 것을 찾아가 보게 된다. 정규화되지 않은 빅데이터를 정규화된 빅데이터가 되기 위해서는 인간의 시간과 노력이 필요하다. 그리고 지금 현재 인공지능과 로봇은 구글이나 애플, 페이스북, 아마존과 같은 IT 기업에 의존한다. 즉 각 기업마다 가지고 있는 빅데이터를 기반으로 구글이 해왔던 것들을 할 수 없는 상황이 우리 앞에 나타날 가능성은 커져가고 있다.이런 현실을 정확하게 파악한다면 우리가 해야 할 일이 무엇인지 정확하게 찾아볼 수 있고, 새로운 일을 찾아 나갈 수 있다. 책에서는 바로 인간은 할 수 있고, 로봇이 할 수 없는 것들을 언급하고 있으며, 그에 발맞춰서 나의 역량을 키워 나가야 준비된 미래, 행복한 미래를 맞이할 수 있다.