당신은 ai를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도

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

인공지능이라는 단어가 대부분의 사람들에게 친숙해진건 아마도 2016년 알파고 와 이세돌의 바둑 대결 이후가 아닌가 싶다.  '터미네이터'와 같은 영화에서 인공지능을 접하긴 했지만, 그건 먼 미래의 공상과학 영화에서의 개념이라 실제적으로 다가오지 않았지만, 알파고는 내가 살고 있는 현재 진행된 실제 사건이었기에 인공지능의 현재 수준에 대해 더 크게 체감되었던 듯 하다. 

인공지능에 대한 발달에 따라 능력이 향상되면서 상대적으로 단순하다고 생각되는 단순사무직, 속기사, 가게 점원등의 업무는 없어질 수 있는 직종들의 목록도 늘어나고 있어 먼 얘기로만 느껴지진 않는다. 실제로 AI는 이미 우리가 생활하는 많은 곳에 포진되어 있다. 카카오,네이버,구글 등 에서 보급하고 있는 AI 스피커를 비롯하여, 음성인식 고객센터 나 이미지 편집 등의 웹서비스도 대중화 되고 있다. 터미네이터에서 그린 미래가 예상되더라도 지금 시점에서 인공지능 개발을 막을 수는 없을 듯 하다. AI의 활용범위가 더 넓어질게 예상된다면 AI에 대해 좀 더 잘 아는게 필요하지 않을까?

이 책은 AI 개발자 두 명에 의해 쓰여졌다. 두사람은 현재 다니는 직장도 다르고, 태어난 곳도 미국과 중국으로 다르다. 둘 다 머신러닝이라는 분야에 관심이 많다는게 유일한 공통점이지만, 책은 한사람이 쓴 책이라고 생각할 정도로 매끄럽게 진행된다. 책은 다양한 회사에서 AI를 도입하면서 생겼던 성공이나 실패 사례들을 담고 있다. 그 사례를 소개하면서 AI를 개발할 때 고려해야 할 사항들에 대해 전달한다.

어쩌면 AI에 국한되지 않고 대부분의 개발에 고려되어야 할 사항일 수도 있겠지만, 특히 AI의 향후 파급 효과를 생각한다면 좀 더 세심한 주의가 필요할 듯 하다. 기존의 다른 어플리케이션의 개발은 구축 모델과 그 운용 알고리즘 만이 중요한 요소였다면, AI를 학습을 통해 발전하는 시스템을 기반으로 하고 있어 그 학습 데이터가 모델 못지않게 중요한 요소이다. 그에 따라 데이터 과학자의 가장 중요한 임무는 정확하게 질문하는 것 이며, 책임있게 AI를 경영하고자 한다면 결과를 지속적으로 모니터해야 하고 사용자 피드백에 귀 기울여 신속히 대응하는 것이 중요하다. 최근들어 많은 개발 방식으로 대두되고 있는 애자일 방식이 AI개발에 적절할 듯 하다.

AI는 이제 우리곁에 근접해 있다. AI가 인공지능이라고는 하지만 근본적으로는 사람이 만든 프로그램이며, 사람이 만든 데이터를 기반으로 공부한 기준을 갖고 다양한 판단하고 그 결과를 도출한다. 아무리 좋은 개념의 인공 지능이라도 사람이 어떤 기준의 데이터를 제공하느냐에 따라 원하지 않는 결과가 나올 수도 있다는 의미이다. 앞으로도 다양한 분야에의 AI 적용이 확대될 것으로 기대되며 자신의 분야에 AI가 도입된다면 이 책에서의 사례를 통해 좀 더 합리적이고 목적에 맞는 AI개발에 도움이 될 수 있을 듯 하다.

* 본 리뷰는 출판사에서 무상으로 도서를 제공받아 솔직하게 작성한 후기입니다.