AI 경영학

‘아시아 테크 서밋 2018’에서 AI를 활용한 기업 경영의 미래를 만나고 왔다.

‘AI(Artificial Intelligence, 인공지능)’라고 하면 2001년 개봉한 스티븐 스필버그 감독의 SF 영화가 떠오르는 사람, 여기 있다. 엄마의 사랑을 되찾고 싶은 로봇 소년 데이빗이 주인공인 이 영화는 지금 다시 봐도 슬프고 현실적인데, AI를 둘러싼 논란까지 정확하게 짚어내며 그 당시에도 많은 호응을 얻었다.

우스갯소리지만 이 정도로 AI와 나는 무관하다고 여기며 살았는데, <지디넷코리아>가 주최한 ‘아시아 테크 서밋 2018’의 강연을 하루 종일 들으며 적잖이 당황했다. 예상보다 더 빠른 속도로, 더 가까운 거리에 AI가 있었다. 무지한 과학맹의 감상은 궁금하지 않더라도 이 포럼에서 발표된 내용은 충분히 관심을 기울일 만하다.

‘AI, 이제는 플랫폼이다’라는 주제로 AI를 실생활에서 더 광범위하게 활용할 수 있도록 연구하는 업계의 현재를 진단할 수 있는 자리였다. 지금 AI를 모른다고 해도 이 기사를 읽는 데는 무리가 없다. 단지 앞으로 5년 후, 10년 후에 세상에 벌어질 일을 반 걸음 정도 미리 듣는다는 기분으로 즐겨도 좋겠다.

AI 연구개발은 기업 차원에서 우선적으로 이루어지는데, 어떻게 접근해야 기회를 선점하고 더 큰 신뢰를 얻는 기업이 될 수 있을까? 이 고민에 대한 유용한 팁은 기조연설자로 나선 체탄 쿠마르 크리슈나무르티 IBM 아시아태평양지역 왓슨비즈니스 총괄 임원의 강연에서 얻었다. 그는 AI를 통해 기업의 성과를 높이려면 먼저 기술, 데이터, 신뢰 세 가지 조건을 충족시켜야 한다고 설명했다.

“AI를 적절하게 비즈니스에 도입할 수 있는 기술 보유 여부를 먼저 판단해야 합니다. 그리고 정확한 데이터가 있어야 합니다. 아무리 데이터가 많아도 제대로 활용할 방법을 모른다면 성과를 내기 힘들기 때문입니다. 마지막으로 기술을 보유하고, 데이터를 활용해서 만들어낸 결과물을 어떻게 설명할지, 그 결과는 신뢰할 만한 것인지 고객을 설득할 수 있어야 합니다.”

더불어 AI 프로젝트가 성공하려면 스킬, 데이터, 신뢰를 바탕으로 크게 네 가지 역할을 할 인재가 필요하다. 첫 번째는 ‘비즈니스 프로세스 오너’다 AI에 대한 이해도가 높으며, 어떤 부분에 AI를 활용할지 판단하고 전체 프로젝트를 이끌어야 한다. 두 번째는 ‘옵스 포 AI(Ops for Al)’이다. AI가 편향성을 띠지 않고 지속적으로 투명하게 필요한 과정에 활용될 수 있도록 추적하는 역할이다.

세 번째는 ‘데이터 과학자’다. 가장 구체적인 업무를 하는 사람으로 수집된 데이터를 활용해 알고리즘을 설계하고, AI 모델을 개발해 학습시키는 업무를 맡는다. 마지막은 ‘애플리케이션 개발자’, AI를 이용해 비즈니스에 필요한 앱을 생산하는 사람이다. 즉 네 개 영역의 담당자가 편향적이지 않고 공정하게 트레이닝된 AI 모델에 필요한 데이터를 적용해, 실생활에 쓰이는 AI 소프트웨어를 만들어 비즈니스로 이어지게 해야 된다는 것.

이 과정에서 고객의 신뢰를 얻고 투명성을 확보해 성과를 내는 것이 무엇보다 중요하다고 크리슈나무르티 총괄은 여러 번 강조했다. 그는 호주의 석유 채굴 장비 전문 회사인 우드사이드에너지가 AI를 활용해, 전에 비해 전문성을 강화하고 의사 결정을 좀 더 빨리, 쉽게 내릴 수 있었다고 예를 들었다.

AI와 자율 주행의 관계를 설명하는 현대기아자동차 서정식 ICT 본부장.

AI를 통해 혁신적으로 발전할 자율 주행의 미래는 현대기아자동차 서정식 ICT 본부장과 클로징 키노트 발표자로 등장한 네이버랩스 백종윤 리더의 강연을 통해 알아볼 수 있었다. 먼저 현대기아자동차는 ‘Hyper Connected Intelligent Car, 초연결 지능형 자동차’에 대해 소개했다.

“개인이 소유한 자동차 한 대가 하나의 개별 플랫폼이 될 수 있습니다. 매년 약 800만 대의 자동차가 생산되며 전 세계 사람들은 하루 평균 약 1시간 50분 정도 자동차를 탑니다. 운전자가 자동차를 타는 동안 일어나는 개별 상황에 대한 데이터를 수집한다고 가정했을 때, 연간 234엑사바이트(EXA byte: HD 화질 영상을 2000년 동안 재생할 수 있는 양의 데이터)가 모이고요, 휘발되는 데이터를 제외하고 1%만 모은다고 해도 메이저 자동차 회사는 세상에서 가장 많은 데이터를 보유하게 됩니다. 방대한 데이터가 생성과 동시에 폐기되는데 이를 잘 수집해서 활용할 방법을 찾는 것이 관건입니다”라고 설명했다.

IT 분야와 어떻게 협업하고 공생하느냐에 자동차 산업의 미래가 달려 있다고 강연을 시작한 서정식 본부장은 자동차를 제조해서 판매하는 자동차 회사로서 현실적인 중단기 목표는 안전을 가장 중요하게 생각하는 드라이빙 수단으로 AI를 활용하는 것이라고 덧붙였다.

앞으로의 자동차는 LTE 이상의 통신망, OS, 스토리지, 램이 모여서 서버 역할을 하고 스피커, 마이크, TV, 터치 핸드폰 기능이 연결되면 완벽에 가까운 커뮤니케이션 수단이 될 수 있다는 것이 현대기아자동차 측의 예상이다. 커머스와 헬스 케어가 가능해지고, 개인의 라이프스타일을 반영하는 것까지 모두 자동차 안에서 이뤄질 수 있다.

예를 들면 전기 자동차의 경우 남은 배터리와 운전자의 목적지를 계산해 적당한 거리의 충전소가 어디인지, 충전 가능 여부 체크와 사전 예약, 결제까지 연결된다. 현대기아자동차는 2019년부터는 실시간으로 데이터를 분석해 고객을 찾아가는 충전 트럭 40대를 추가로 배치, 전국적으로 운행할 예정이다. AI를 자동차에 적용했을 때, 운전자가 자주 다니는 길의 패턴을 분석하고 수집된 데이터를 기반으로 차량 점검 정보를 제공하고, 문제가 발생하기에 앞서 미리 정비 센터 입고까지 유도할 수 있다.

네이버랩스의 자율 주행 테스트 카.

현대기아자동차가 완전한 1인 플랫폼으로서 자율 주행 자동차를 그린다면 네이버의 기술 전문 자회사인 네이버랩스는 이와 닮은 듯 다른 방향으로 나아간다. 네이버랩스 백종윤 팀 리더는 현재 우리가 이용 중인 자동차와 교통 시스템 쪽에 산재한 문제에 먼저 주목했다. 미국 내 통계에 따르면 자가용은 차량 정체 및 주차 시간을 포함해 이용 시간의 96%는 제자리에 서 있고, 실제로 사람이 이동하고 물건을 움직이는 데 쓰는 시간은 2.6%에 불과하다.

또한 실제 바퀴를 굴려서 사람을 이동시키는 데 필요한 에너지는 1%뿐이다. 엔진 손실, 주변기기 등 역학적으로 소비되는 에너지가 훨씬 크다. 여러모로 효율이 떨어지는 교통 시스템을 개선하려면 어떻게 해야 할까? 그는 단일 접근만으로 모든 문제를 해결할 수 없고 자율 주행과 공유 차량, 두 가지 축을 중심으로 복합적 접근이 필요하다고 했다. “자율 주행 서비스 자동차는 이미 우리 삶 가까이 와 있습니다. 거대한 흐름의 하나죠. 공유 차량으로 무엇을 할 수 있을지에 대해서도 다양한 방면으로 상상력을 발휘할 수 있습니다.”

네이버랩스가 가장 중점을 두고 연구개발 중인 것은 ‘HD 매핑 로케이션(HD Mapping Localization)’. 고정밀 지도를 개발해 자율 주행 시대를 여는 것이 목표다. 자율 주행 자동차는 현재 위치를 인식하고, 목적지까지 장애물을 피해 가야 하기 때문에 실제 주행 환경을 반영한 고성능 지도가 반드시 필요하다.

현재는 GPS를 이용해 위치를 파악하는데 이는 안정성을 보장하기 어렵고 고층 건물이 양옆으로 줄지어 있으면 위성을 감지하지 못해 부정확한 신호로 위치를 잘못 인식하기 쉽다. 그래서 네이버랩스는 차선을 cm 단위로 기록하고, 특정 위치를 지정했을 때 실제로 도로 환경에서 10cm 이상 벗어나지 않는 고정밀 지도를 만들어가고 있다. 이에 필요한 데이터를 효율적으로 압축하고 전송하는 것도 중요한 이슈로, 워낙 데이터 크기가 방대해 자동차에 탑재시킬지 혹은 외부에서 전송할지도 병행해서 연구 중이다.

백종윤 팀 리더는 강의 말미에 “Indoor intelligence, Mobile intelligence, Road intelligence. 앞으로 자율 주행 자동차는 사용자의 위치에 담긴 맥락을 이해하고, 자연스럽게 일상에 스며들어, 인간은 삶에서 더 중요한 이야기에 몰입할 수 있게 될 것입니다”라는 말을 남겼다.

인사이더코리아의 맹지현 과장은 ‘AI 마케팅 통합 플랫폼 데이터 분석부터 마케팅 액션까지’라는 주제로 강연을 시작했다. “스마트폰을 가장 처음으로 사용했을 때를 떠올려보세요. 이후 생활의 모든 것이 모바일 중심으로 개편되었고 소셜 미디어는 가장 중요한 마케팅 채널로 자리매김했습니다. 2010년에는 앞으로 모바일이 어떻게 마케팅 분야를 바꿀 것인가 논의했다면, 지금은 AI 마케팅에 새롭게 눈을 돌리고 있습니다.”

고객의 데이터는 실시간으로 발자취를 남기지만 마케터가 일일이 분석해서 대응 액션을 취하기에는 양이 너무 많고 시간의 한계가 있다. 디지털 채널에서는 데이터 과학자나 개발팀과의 상호 협력이 중요하지만 적시에 도움을 받기 어렵다. 늘어난 디지털 채널만큼 마케팅 비용도 증가했는데 과연 효과도 비례했을까?

미국의 실업가 존 워너 메이커의 유명한 말은 지금도 유효하다. “내가 쓰고 있는 마케팅 비용의 절반은 낭비되고 있다. 그 절반이 무엇인지도 모르겠다.” 이 말을 요즘 시대에 적용하면 “광고 비용으로 구글과 페이스북의 기둥 하나쯤은 세웠을 텐데 수익이 그만큼 발생하는지 모르겠다”라는 말이 될 수 있다. 온라인 비즈니스는 새로운 프로세스를 맞이할 시점이 되었다. 

매일 사용하는 쇼핑몰을 예로 들면 할인에 민감한 고객, 일주일 이내에 우리 사이트에서 무엇인가를 살 것 같은 고객, 사이트를 자주 방문하고 구매 횟수가 많은 충성 고객까지, 세 가지 타입으로 나누었을 때 각각 대응 방식이 달라질 수 있다.

첫 번째, 할인 정보에 기민하게 반응하는 타입은 화면을 내릴 때 할인 상품 정보를 먼저 띄우고, 가격이 낮은 상품부터 정렬하는 방식을 택한다. 자주 방문하는 충성 고객은 신상품 입고 소식을 먼저 알리고, 사이트를 이탈하려는 움직임이 감지되면 이를 방지할 수 있도록 팝업 배너를 띄운다. 일주일 이내에 우리 사이트에서 구매를 결정할 것 같은 고객은 최근까지 검색한 콘텐츠와 관련된 상품 위주로 노출시킨다. 이 모든 대응은 AI 머신 러닝이 데이터를 분석해 고객보다 한발 앞서 움직이기 때문에 가능하다. 타기팅이 정확해지고, 맞춤화된 정보를 활용한다면 고객 확보를 위한 광고 비용도 효율적으로 집행할 수 있다.

마이크로소프트 스티브 크라운 부사장.

‘아시아 테크 서밋 2018’에서 들은 내용을 압축하면, AI를 도입하면 기업은 더 큰 성과를 낼 수 있고, 자율 주행으로 교통 시스템은 획기적인 변화를 맞이하며, 온라인 마케팅은 디테일이 강화된 일대일 고객 맞춤형으로 거듭날 수 있다. AI는 그야말로 무지갯빛 미래만 안겨줄 것 같다.

그러나 AI는 인간처럼 사고하고 학습하지만 인간 지능을 본뜬 컴퓨터 프로그램임을 잊어서는 안 된다. AI로 강조되는 긍정적인 면만큼 우려와 논란을 불러일으키는 점이 바로 AI의 윤리, AI의 실수는 누가, 어떻게, 무슨 근거로 옳고 그름을 판단할 것인가 하는 것이다. 과연 AI도 인간처럼 재판을 받을 수 있을까?

이 문제를 해결하기 위한 실마리는 ‘AI를 위한 윤리: 기본적인 원칙과 국제 표준’을 주제로 기조연설에 나선 마이크로소프트 스티브 크라운 인권 법률 담당 부사장에게서 찾을 수 있었다. 기술 기업 출신 변호사인 그는 AI는 인간의 경험을 개선하는 용도로 쓰여야 하며, 공공 정책 차원의 대응을 마련하기 위해서는 기업 차원의 노력이 매우 중요하다고 강조했다. 마이크로소프트 역시 이 사안을 놓고 중요한 역할을 하겠지만 홀로 해결할 수 없고 모두 함께 뜻을 모아야 한다는 것.

마이크로소프트는 인간의 경험을 개선할 수 있도록 인간 중심의 AI 활용을 추구한다. 예를 들어 마이크로소프트가 진행 중인 리서치 프로젝트에는 해충의 DNA를 연구해 전염병을 사전에 차단하기 위한 것도 있다.

또한 자연재해 복구와 이재민을 돕는 인도주의적 AI 5개년 프로젝트에 4000만 달러를 투입했고, 구순구개열처럼 선천적 기형을 타고난 아이의 얼굴을 인식해 어떻게 수술하고 치료할지 판단하는 것도 연구 중이다. 중국에서 한 아이가 납치당했을 때도 실종된 아이의 데이터를 기반으로 추적해 몇 년 후 되찾는 데 성공한 경우가 있다. 인도 델리에서도 4일 동안 3000여 명을 추적할 수 있었다.

“AI는 단순히 0과 1로 이루어진 알고리즘이 아닙니다. 점점 영향력이 커질 겁니다. 하지만 이렇게 원하는 방식으로 정보를 규제하고 익명성이 완전히 사라지는 것이 과연 좋기만 할까요? 일상이 기록으로 남는 것이 적합할까요? AI의 장단점과 리스크를 반드시 고려해야 합니다.” 스티브 크라운 부사장은 AI는 선도 악도 아닌 기술적 솔루션이라고 정의했다. 인간의 삶과 경험을 개선시킬 수 있지만 사용자에 따라 선하게도 악하게도 쓸 수 있다는 것.

마이크로소프트에서 AI 글로벌 윤리 규범을 만들기 위해 참고한 것이 UN 인권선언. 사회윤리와 규범은 국가, 인종, 문화권에 따라 다르게 해석, 이용된다. 그래서 전 세계가 합의하는 AI 글로벌 윤리 규범을 만들려면 다수의 공감을 이끌어낼 수 있는 내용이어야 하고, UN 인권선언처럼 193개국에서 비준한 윤리 원칙은 AI 윤리의 초석을 마련하는 데 좋은 본보기가 될 수 있다.

“올해로 70주년을 맞이한 UN 인권선언은 전 세계에서 지지하는 보편적 가치로 기준점 역할을 하고 있습니다. 기본 사항 1조에 ‘모든 사람은 절대적으로 평등하다. 존엄성과 보호받을 권리가 있다’고 명시했는데, 이 또한 AI에 유의미한 내용입니다.”

마이크로소프트는 AI 윤리를 마련하기 위해 기업 차원에서 여러 활동을 하고 있다. 대표적으로 올해 초 AI의 윤리 프레임을 담은 <The Future Computed>라는 책을 발간해 무료로 배포 중이다. 이 책에서 공정성, 포괄성, 안정성 및 안전, 투명성, 프라이버시 및 보안, 책임성까지 여섯 가지 항목을 AI 윤리에 반드시 필요한 원칙이라고 정의했다.

체탄 쿠마르 크리슈나무르티 IBM 총괄.

기조연설이 끝나고 이어진 체탄 쿠마르 크리슈나무르티 IBM 아시아태평양지역 왓슨비즈니스 총괄과 현대기아자동차 서정식 ICT 본부장, 마이크로소프트 스티브 크라운 인권 법률 담당 부사장, 김익현 지디넷코리아 미디어연구소 소장이 함께 한 4자 토론에서도 AI 윤리 이슈가 등장했다.

“AI 윤리와 책임 문제, 과연 누가 잘못한 것인가를 따지는 건 오래된 쟁점이기도 합니다. 어떻게 해결할 수 있을까요?”라는 김익현 소장의 질문에 크리슈나무르티 총괄은 “AI는 믿을 수 있는 전문가가 트레이닝시켜야 합니다. 트레이닝이 끝나면 결과를 설명할 수 있고 신뢰할 수 있는지도 살펴봐야 하죠. 여기에는 강력한 거버넌스, 공공 경영이 있어야 안전하다고 생각합니다. 의사는 히포크라테스 선언을 하지만 컴퓨터, AI는 그러한 선언이 없습니다. 앞으로는 컴퓨터 과학자도 ‘회사에서 시켰으니까 했다’는 입장이 아니라 윤리적, 사회적, 도덕적 측면에서 프로젝트를 고려해야 합니다. 그리고 더 많은 사람이 컴퓨터 스킬을 익히고 지식을 쌓을 필요가 있습니다”라고 답했다. 역시 공동의 책임이 필요하며, AI를 사용하는 것도 인간이라는 입장이다.

현대자동차 서정식 본부장은 2008년 클라우드 도입을 처음으로 진행할 때 데이터 소유와 유실, 보안 책임에 관한 질문을 굉장히 많이 받았다고 밝혔다. “새로운 상황을 앞두고서는 두려움이 앞서기 마련입니다. 하지만 두려운 요소를 파악하고 제대로 준비하는 것이 필요합니다. 어제오늘 해당하는 문제가 아니기에 규제, 법적인 측면, 경제적인 면까지 모두 준비 중입니다. 원인을 규명하기 위해 활발한 논의가 일어날 수 있고, 해결은 전문가에게 맡겨야 합니다. 지금은 변화에 대비해 많은 연습을 해야 할 때입니다.”

AI는 현재 IT업계에서 가장 공격적으로, 활발하게 연구 중인 영역이다. 실제로 일반인이 AI의 개념과 프로세스를 정확히 모른다 하더라도 전문가들은 앞으로 우리의 일상에 AI가 자연스럽게 스며들어 많은 면에서 더 효율적이고 편리한 생활을 누릴 수 있도록 만들 것이다. 스마트폰이 보편화되기까지 전에 없던 기술이 우리 삶에 들어오면서 그에 따른 간단하지만 새로운 에티켓도 등장하고 관련 규제 법률이 제정되기도 했다. 그리고 이는 사회 구성원 모두가 수긍할 정도의 가치로 공유됐다.

온종일 AI라는 단어를 듣고 또 들으면서, 단숨에 디지털 세상의 변화의 알고리즘을 이해했다고는 할 수 없겠지만, 그럼에도 앞으로 다가올 세상을 앞서 걱정할 필요도 두려워할 이유도 없다고 생각했다. 거창하게 의미를 부여하지 않아도, 결국 더 나은 결과를 위해 나아가는 길목에 서 있는 것일 테니까. 조금 더 기민하게 변화에 반응하면 더 좋을 테고 말이다.

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