황금기 또는 겨울의 목전?, AI의 현 상황 진단

AI 개발을 촉진하기 위한 전세계 각국의 경쟁은 멈출 기미가 없어 보입니다. Stanford University는 최근 미국 정부에게 향후 10년간 미국의 AI 생태계에 1,200억 달러를 투자할 것을 요청하였고, 프랑스는 2019년 정부 지원 및 투자자들의 투자 확대로 AI 스타트업의 수가 39% 증가했다고 발표했습니다. 미국 에너지부(DOE)는 AI를 활용하여 과학 분야 신지식의 발굴을 촉진하기 위한 대규모 이니셔티브를 기획중이며, 근시일 내로 이를 위해 100억 달러의 예산 증액을 요청할 것으로 알려졌습니다. 이 외에도 전세계 수많은 국가가 자국의 경제발전에 AI가 갈수록 중요해질 것이라는 판단 하에 국가 차원의 AI 개발 및 투자 전략을 펼치고 있는 상황입니다. FutureGrasp에 의하면, 국가 단위의 AI 전략을 수립한 국가의 수는 약 33개 정도인 것으로 알려졌습니다.

이러한 트렌드의 확산은 AI 기술이 일명 '황금기(golden age)'에 진입하고 있다는 판단에 근거해 있습니다. 전세계적인 AI 분야 권위자이자 Landing AI의 창립자인 Andrew Ng 박사와 같은 사람들은 AI가 100년 전의 전기와 맞먹는 파급력을 가질 것이라 전망하기도 했습니다. 이러한 '황금기' 이론을 뒷받침하는 대표적인 자료 중 하나가 Gartner가 발표한 AI hype cycle과 같은 자료들로, Gartner는 2019년도 AI hype cycle 보고서를 통해 많은 수의 AI 기술들이 곡선상에서 상승 이동 하면서 AI에 대한 전반적인 열기를 더욱 증폭시키고 있다고 분석한 바 있습니다. 이에 따라 AI에 대한 대중적 관심 역시 높아지는 중으로 CB Insights가 2015년부터 최근까지 AI에 대한 뉴스 보도 건수를 트래킹한 자료에 따르면, 2015년에 1,000건 이상이었던 보도 건수는 2019년 약 7,000건에 이르는 수준으로 증가한 것으로 나타납니다.

Gartner의 2019 AI hype cycle



출처: Gartner


그러나 Edelman의 Technology Practice 부문 시니어 VP이자 Edelman AI Center of Excellence의 Global Lead를 맡고 있는 Gary Grossman은 Venture Beat AI에 대한 고조된 관심이 긍정적이기만 한 것은 아니라고 지적합니다. 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 인공지능에 대한 비판의 목소리 역시 함께 높아지고 있기 때문인데요. 일례로 외식업체인 Outback Steakhouse는 몇 개의 매장에 AI 얼굴인식 기반 매니지먼트 시스템을 구축하려다가 고객들의 강한 반발에 취소한 바 있습니다. 로아데일리에서도 유사한 이슈들을 여러 차례 전해드렸었는데요. 예를 들어 지난달에는 Amazon의 직원들이 고객들의 Cloud Cam 영상 일부를 직접 판독한 뒤 인공지능 알고리즘 학습에 활용하는 것으로 알려져 논쟁이 일었고, Google 역시 직원들이 Google Assistant의 대화를 청취하여 Assistant 기능 개선에 활용한다고 보도되어 물의를 빚은 바 있습니다.

일각에서는 Deepfake와 같은 인공지능 기반 이미지 합성 기술이나 자연어 생성 기술들이 가짜뉴스의 범람으로 이어질 수 있다는 우려 역시 제기되고 있습니다. 이 때문에 미국 상원은 지난달 미국 국토안보부로 하여금 Deepfake가 국가 안보를 위협하는 방향으로 사용되고 있는지에 대한 연례 조사 보고서를 발간하도록 하는 Deepfake Report Act를 통과시키기기도 했습니다. 이 외에도 AI가 학습하는 빅데이터에 내재하는 편향성으로 인한 윤리적 문제 역시 이슈가 되고 있는데, AI 기반 채용 툴을 개발했던 Amazon은 남성 합격자가 많았던 과거 데이터를 학습한 AI가 여성이라는 단어가 들어가면 자동으로 감점을 줬던 이같은 윤리적 문제를 보여주는 대표적 사례라 할 수 있습니다. Amazon은 당초 해당 문제를 개선해 보고자 했으나, AI가 차후에 또 다른 방식으로 지원자들을 차별할 지 알 수 없어 결국 AI 채용툴 개발을 포기한 것으로 알려졌습니다.

Deepfake를 이용해 Amy Adams의 원본 영상에 Nicolas Cage를 합성한 예시



출처: Wikipedia


물론, 과거 증기기관차가 처음 발명되었을 당시, 많은 사람들이 증기기관차로 인해 말이 멸종하고 이로 인해 말 사료를 생산하는 농부들이 줄줄이 파산할 것이라고 주장했던 것처럼, AI에 대한 현재의 많은 논쟁 역시 진보의 과정에서 발생하는 잡음에 불과할 수 있습니다. 그러나 Grossman은 그럼에도 불구하고 여전히 AI에 대한 현재의 고조된 관심이 'AI의 겨울(AI winters)'로 이어질 위험이 남아있다고 주장하는데요. 그 이유는 바로 AI가 제공할 수 있는 것에 대한 '과도한 약속(overpromising)' 때문입니다. Grossman은 현재까지 'AI의 겨울'이 1970년대 중반, 1980년대 말, 그리고 1990년대에 총 3 차례에 걸쳐 발생했었는데, 그때마다 언제나 AI에 대한 기대가 현실을 앞지르면서 AI의 실제 성과에 대한 실망감이 '겨울'로 이어졌다고 지적합니다.

현재 자율주행과 관련해서도 유사한 상황이 반복되고 있는 양상인데요. 예를 들어, 2016년에 발표된 자료에서는 2020년까지 1,000만 대의 자율주행차가 보급될 것이라고 예측되었으나, 2020년을 1년 앞둔 현 시점에서 보면 이 같은 예측은 실현될 가능성이 거의 없다고 할 수 있습니다. 실제 자율주행차 개발에 전세계적으로 350억 달러 이상을 투자한 Ford의 경우, 올해 봄 CEO인 Jim Hackett 이 "자율주행차 시대의 도래 가능성을 과대평가하였다"고 밝히면서 자율주행차의 보급 시점이 종전에 예상되었던 것보다 늦어질 것임을 사실상 시인하기도 했습니다. 2017년 무렵 2019년 말에 자율주행 로보택시를 런칭하겠다는 계획을 발표했었던 GM의 자율주행 자회사인 Cruise 역시 성능과 안전성 문제로 해당 서비스의 런칭 시점을 연기하겠다고 발표한 상태로, 로아데일리에서는 심층분석보고서 <‘로보택시’ 상용화를 둘러싼 사업자들의 노력은 어떻게 전개되고 있나?>를 통해 관련 내용을 상세하게 짚어드린 바 있습니다.

Ford가 인수한 자율주행 스타트업 Argo AI



출처: Argo AI


Grossman는 이 같은 'AI의 겨울'과 관련된 모든 논쟁이 현재까지 개발된 모든 AI가 '협소한 AI(narrow AI)'라는 것에서 기인한다고 주장합니다. 이때의 Narrow AI란 하나의 알고리즘이 비록 그 수준은 매우 뛰어날지언정 한 가지의 기능밖에 수행하지 못하는 것을 의미하는 것으로, 예를 들어 컴퓨터 비전 알고리즘은 시각 정보를 분석하는데는 인간을 훨씬 초월하는 능력을 발휘하지만 자연어 처리나 번역 같은 기능은 전혀 처리할 수 없기 때문에 Narrow AI가 되는 것입니다. 이와 대비되는 Strong AI, 즉 인간이 할 수 있는 모든 과업을 수행할 수 있는 Artificial General Intelligence (AGI)는 존재하지 않는 상황으로, AGI는 2060년이 되어서야 이것이 등장할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다. Grossman은 AI가 Narrow AI에 제한되는 이상 AI가 적용될 수 있는 Use case가 고갈될 수밖에 없으므로, 'AI의 겨울'이 도래하는 것은 필연적이라고 설명합니다.

다만 그 시점이 언제일지가 중요하다고 할 수 있는데요. Grossman은 AI에 대한 투자 증가, 각종 기술들의 AI hype 곡선 상에서의 움직임, 흡사 우르르 몰려드는 소떼에 비견될 수 있을만한 수준의 높은 집중도 등을 종합적으로 고려했을때 '겨울'이 도래하게 될 시점은 적어도 지금은 아니라고 결론짓습니다. 결국 지금은 AI에 있어 겨울을 앞둔 시기가 아니라, '황금기'가 한창인 여름이라는 것입니다. 최근 Microsoft의 회장인 Brad Smith 역시 앞으로 30년간 AI가 20세기 초 내연기관에 비견할 수 있을만한 진보를 인류에게 가져다줄 수 있을 것이라고 밝힌 바 있는데요. 이들의 이같은 전망이 맞아떨어진다면 최근의 숱한 논란에도 불구하고 앞으로 한동안 AI의 열기는 꺼지지 않을 것으로 예상됩니다.

 

참조 자료 출처: Venture Beat

 

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이러한 트렌드의 확산은 AI 기술이 일명 '황금기(golden age)'에 진입하고 있다는 판단에 근거해 있습니다. 전세계적인 AI 분야 권위자이자 Landing AI의 창립자인 Andrew Ng 박사와 같은 사람들은 AI가 100년 전의 전기와 맞먹는 파급력을 가질 것이라 전망하기도 했습니다. 이러한 '황금기' 이론을 뒷받침하는 대표적인 자료 중 하나가 Gartner가 발표한 AI hype cycle과 같은 자료들로, Gartner는 2019년도 AI hype cycle 보고서를 통해 많은 수의 AI 기술들이 곡선상에서 상승 이동 하면서 AI에 대한 전반적인 열기를 더욱 증폭시키고 있다고 분석한 바 있습니다. 이에 따라 AI에 대한 대중적 관심 역시 높아지는 중으로 CB Insights가 2015년부터 최근까지 AI에 대한 뉴스 보도 건수를 트래킹한 자료에 따르면, 2015년에 1,000건 이상이었던 보도 건수는 2019년 약 7,000건에 이르는 수준으로 증가한 것으로 나타납니다.

Gartner의 2019 AI hype cycle



출처: Gartner


그러나 Edelman의 Technology Practice 부문 시니어 VP이자 Edelman AI Center of Excellence의 Global Lead를 맡고 있는 Gary Grossman은 Venture Beat AI에 대한 고조된 관심이 긍정적이기만 한 것은 아니라고 지적합니다. 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 인공지능에 대한 비판의 목소리 역시 함께 높아지고 있기 때문인데요. 일례로 외식업체인 Outback Steakhouse는 몇 개의 매장에 AI 얼굴인식 기반 매니지먼트 시스템을 구축하려다가 고객들의 강한 반발에 취소한 바 있습니다. 로아데일리에서도 유사한 이슈들을 여러 차례 전해드렸었는데요. 예를 들어 지난달에는 Amazon의 직원들이 고객들의 Cloud Cam 영상 일부를 직접 판독한 뒤 인공지능 알고리즘 학습에 활용하는 것으로 알려져 논쟁이 일었고, Google 역시 직원들이 Google Assistant의 대화를 청취하여 Assistant 기능 개선에 활용한다고 보도되어 물의를 빚은 바 있습니다.

일각에서는 Deepfake와 같은 인공지능 기반 이미지 합성 기술이나 자연어 생성 기술들이 가짜뉴스의 범람으로 이어질 수 있다는 우려 역시 제기되고 있습니다. 이 때문에 미국 상원은 지난달 미국 국토안보부로 하여금 Deepfake가 국가 안보를 위협하는 방향으로 사용되고 있는지에 대한 연례 조사 보고서를 발간하도록 하는 Deepfake Report Act를 통과시키기기도 했습니다. 이 외에도 AI가 학습하는 빅데이터에 내재하는 편향성으로 인한 윤리적 문제 역시 이슈가 되고 있는데, AI 기반 채용 툴을 개발했던 Amazon은 남성 합격자가 많았던 과거 데이터를 학습한 AI가 여성이라는 단어가 들어가면 자동으로 감점을 줬던 이같은 윤리적 문제를 보여주는 대표적 사례라 할 수 있습니다. Amazon은 당초 해당 문제를 개선해 보고자 했으나, AI가 차후에 또 다른 방식으로 지원자들을 차별할 지 알 수 없어 결국 AI 채용툴 개발을 포기한 것으로 알려졌습니다.

Deepfake를 이용해 Amy Adams의 원본 영상에 Nicolas Cage를 합성한 예시



출처: Wikipedia


물론, 과거 증기기관차가 처음 발명되었을 당시, 많은 사람들이 증기기관차로 인해 말이 멸종하고 이로 인해 말 사료를 생산하는 농부들이 줄줄이 파산할 것이라고 주장했던 것처럼, AI에 대한 현재의 많은 논쟁 역시 진보의 과정에서 발생하는 잡음에 불과할 수 있습니다. 그러나 Grossman은 그럼에도 불구하고 여전히 AI에 대한 현재의 고조된 관심이 'AI의 겨울(AI winters)'로 이어질 위험이 남아있다고 주장하는데요. 그 이유는 바로 AI가 제공할 수 있는 것에 대한 '과도한 약속(overpromising)' 때문입니다. Grossman은 현재까지 'AI의 겨울'이 1970년대 중반, 1980년대 말, 그리고 1990년대에 총 3 차례에 걸쳐 발생했었는데, 그때마다 언제나 AI에 대한 기대가 현실을 앞지르면서 AI의 실제 성과에 대한 실망감이 '겨울'로 이어졌다고 지적합니다.

현재 자율주행과 관련해서도 유사한 상황이 반복되고 있는 양상인데요. 예를 들어, 2016년에 발표된 자료에서는 2020년까지 1,000만 대의 자율주행차가 보급될 것이라고 예측되었으나, 2020년을 1년 앞둔 현 시점에서 보면 이 같은 예측은 실현될 가능성이 거의 없다고 할 수 있습니다. 실제 자율주행차 개발에 전세계적으로 350억 달러 이상을 투자한 Ford의 경우, 올해 봄 CEO인 Jim Hackett 이 "자율주행차 시대의 도래 가능성을 과대평가하였다"고 밝히면서 자율주행차의 보급 시점이 종전에 예상되었던 것보다 늦어질 것임을 사실상 시인하기도 했습니다. 2017년 무렵 2019년 말에 자율주행 로보택시를 런칭하겠다는 계획을 발표했었던 GM의 자율주행 자회사인 Cruise 역시 성능과 안전성 문제로 해당 서비스의 런칭 시점을 연기하겠다고 발표한 상태로, 로아데일리에서는 심층분석보고서 <‘로보택시’ 상용화를 둘러싼 사업자들의 노력은 어떻게 전개되고 있나?>를 통해 관련 내용을 상세하게 짚어드린 바 있습니다.

Ford가 인수한 자율주행 스타트업 Argo AI



출처: Argo AI


Grossman는 이 같은 'AI의 겨울'과 관련된 모든 논쟁이 현재까지 개발된 모든 AI가 '협소한 AI(narrow AI)'라는 것에서 기인한다고 주장합니다. 이때의 Narrow AI란 하나의 알고리즘이 비록 그 수준은 매우 뛰어날지언정 한 가지의 기능밖에 수행하지 못하는 것을 의미하는 것으로, 예를 들어 컴퓨터 비전 알고리즘은 시각 정보를 분석하는데는 인간을 훨씬 초월하는 능력을 발휘하지만 자연어 처리나 번역 같은 기능은 전혀 처리할 수 없기 때문에 Narrow AI가 되는 것입니다. 이와 대비되는 Strong AI, 즉 인간이 할 수 있는 모든 과업을 수행할 수 있는 Artificial General Intelligence (AGI)는 존재하지 않는 상황으로, AGI는 2060년이 되어서야 이것이 등장할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다. Grossman은 AI가 Narrow AI에 제한되는 이상 AI가 적용될 수 있는 Use case가 고갈될 수밖에 없으므로, 'AI의 겨울'이 도래하는 것은 필연적이라고 설명합니다.

다만 그 시점이 언제일지가 중요하다고 할 수 있는데요. Grossman은 AI에 대한 투자 증가, 각종 기술들의 AI hype 곡선 상에서의 움직임, 흡사 우르르 몰려드는 소떼에 비견될 수 있을만한 수준의 높은 집중도 등을 종합적으로 고려했을때 '겨울'이 도래하게 될 시점은 적어도 지금은 아니라고 결론짓습니다. 결국 지금은 AI에 있어 겨울을 앞둔 시기가 아니라, '황금기'가 한창인 여름이라는 것입니다. 최근 Microsoft의 회장인 Brad Smith 역시 앞으로 30년간 AI가 20세기 초 내연기관에 비견할 수 있을만한 진보를 인류에게 가져다줄 수 있을 것이라고 밝힌 바 있는데요. 이들의 이같은 전망이 맞아떨어진다면 최근의 숱한 논란에도 불구하고 앞으로 한동안 AI의 열기는 꺼지지 않을 것으로 예상됩니다.

 

참조 자료 출처: Venture Beat

 

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