한국전자통신연구원(ETRI)은 정치, 경제, 기술 관점에서 인공지능이 만드는 제4차 산업혁명의 파동을 분석한 ‘2020년 인공지능(AI) 7대 트렌드’ 보고서를 발간했다고 21일 밝혔다.
보고서에서 ETRI는 “AI가 인간이 미처 하지 못하는 비즈니스 분석과 연구개발(R&D) 혁신을 이끌고, 인간의 전유물로 여겨진 창작활동으로 경제 부가가치를 창출함은 물론, 글로벌 패권 변화의 새로운 동력으로 작용하고 있다”고 밝혔다.
김명준 ETRI 원장은“이번 보고서는 지난해 12월 정부에서 ‘AI 국가전략’을 발표함에 따라 AI R&D 전략 수립을 위한 방향 설정을 돕는 것이 목적”이라면서 “국가 차원에서 AI 전략을 지엽적으로 파악하거나 범위를 제대로 설정하지 않으면 글로벌 패권 경쟁에서 도태될 수 있다”고 말했다.
ETRI가 제시한 ‘2020년 AI 7대 트렌드’는 다음과 같다.
■중국, 독자 방법으로 AI 강국 부상
중국은 ‘AI 국가대표팀’이라 불리는 AI 오픈 플랫폼 15대 기업 을 지정해 민관 협동으로 기술 혁신과 기술 사업화를 추진하고 있다.
그동안 많은 산업의 기술을 선도하는 것은 미국이었다. 하지만 중국은 정부 주도로 풍부한 ‘데이터 가치사슬’을 창출하며 자신만의 AI 색채를 가진 새로운 길을 만들기 시작했다. 이에, AI 전략이 기술경쟁을 넘어 강대국 간 패권 경쟁을 촉발하고 있다.
AI 관점에서 보면 ‘위챗’ 같은 슈퍼 앱은 파괴적이다. 실생활의 행동 흐름을 데이터로 연결해 수평적 흐름 즉, 데이터 쓰레드(thread)를 만들기 때문이다. AI가 스스로 소비자의 욕구를 읽고 행동을 예측할 수 있게 된 것이다.
보고서는 “중국은 데이터 양뿐만 아니라 질적인 측면에서도 데이터 쓰레드를 활용해 중국 특유의 AI 색채를 내기 시작했다”고 진단했다.
보고서는 중국 기업들의 ‘시장 중심적’ 사고가 ‘데이터 쓰레드’를 완성했다면, 중국 정부의 ‘기술 실리주의적’ 접근은 ‘기술과 시장의 공진화 정책’을 낳았다고 분석하며 세계적으로 많은 나라에서 AI 국가전략을 추진하고 있지만 중국만큼 단기간에 성과를 낸 나라는 찾기 어렵다고 분석했다.
보고서는 중국 만의 독특한 특징을 세 가지로 요약했다. 첫째, 산업 분야별 국가 AI 대표기업을 통해 오픈 플랫폼을 개발, 확산 속도를 내고 있다. 정부가 국가 AI 기획을 지휘하며 총체적 역량을 결집하고 있다는 것이다.
둘째, 중국 정부는 AI 플랫폼 개발에 선정된 기업에 과감히 개인 데이터를 제공한다. 얼굴인식 플랫폼을 개발하는 센스타임(SenseTime)은 범죄자 검거에 활용할 수 있는 시스템을 개발했다. 이 과정에서 20억 개의 얼굴 정보를 사용했고, 대부분은 중국 정부로부터 1억 7600만 개의 감시 카메라 데이터를 통해 공유받았다.
셋째, 중국 정부는 민간 기업이 개발한 AI 제품과 서비스의 최대 소비자로 AI 확산을 주도하고 있다는 점이다. 하지만 중국의 강력한 국가 주도의 AI 성공모델은 단순 기술경쟁을 넘어 기술, 경제, 데이터 패권을 장악함으로써 4차 산업혁명의 주도권을 잡으려는 강대국 간의 군비경쟁을 촉발 할 우려를 낳고 있다고 보고서는 지적했다.
■새로운 국민주의, AI 내셔널리즘
최근 AI와 관련한 자국의 데이터, 서비스 등을 보호하고 타국의 영향력을 줄이려는 새로운 국민(민족)주의가 나타나고 있다고 보고서는 밝혔다.
자국의 AI 기술과 기업은 보호·육성하되 경쟁국의 AI 역량 성장은 견제하는 것이다. 또한, 자국의 데이터를 이용해 다른 나라의 AI와 ICT 서비스 기업이 수익을 만들고 영향력을 확대하는 것을 각종 규제를 통해 간섭하고 있다.
AI 선도 기업과 서비스들은 무역 거래제한 조치, 조세 제도, 개인정보 보호법 등에 의해 국경을 넘는 데 어려움을 겪고 있다는 것이다. 보고서는 AI 기술이 정치 질서와 맞물리며 국가 간 과학기술 격차는 물론 강력한 무기화 가능성도 지적했다.
보고서는 연결과 공유에서 가치를 만들었던 인터넷과는 달리 AI는 인식과 판단에서 가치를 만들어낸다면서 “AI 영역에서 자국의 데이터, 기술, 서비스를 보호하고 타국의 간섭과 영향력을 줄이려는 내셔널리즘 성향이 나타나는 것은 당연한 수순 이다. AI 기술 특성이 편 가르기, 견제, 경쟁을 전제하기 때문이다”고 분석했다.
2019년 10월 미국은 센스타임, 메그 비, 아이플라이텍 등 중국의 대표적 AI 기업들을 거래제한 기업 리스트인 ‘Entity List’에 올렸고, 화웨이와 하이크비전 등이 이미 포함되어 있던 리스트에 새로운 중국 AI 기업들을 추가한 것이 대표적이다.
트럼프 행정부는 2019년 2월 ‘인공지능 분야에서 미국의 리더십 유지(executive Order on Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)’라는 행정명령에 서명, 미국 AI 기술 우위를 보호하고 중요한 AI 기술을 경쟁국 및 적대국으로부터 보호 하는 환경을 조성해야한다고 말했다.
중국 역시 정부 정책 차원에서 AI 기술과 기업에 대한 적극적인 지원을 약속하고 있다. 2017년 7월 발표한 중국의 ‘차세대 AI 발전 계획’에서는 2020년까지는 AI 전체 기술·응용 수준을 선진국 수준으로 만들고, 2025년까지 일부 AI 기술·응용분야에서 세계를 선도하며, 2030년 에는 미국을 넘어 세계 AI 혁신의 중심 국가가 될 것을 언급했다.
유럽도 세금과 프라이버시라는 명분을 앞세워 타국의 AI 기술 기업으로부터 유럽 경제권역을 지키는 방법을 모색하고 있다. 보고서는 AI 시대의 가치는 개방이 아니라 ‘집중’에서 나온다면서 더 많은 데이터를 가진 자, 흩뿌려진 무의미한 데이터 편린에서 의미를 찾을 수 있을 만큼 진보한 AI 기술을 가진 자가 승리한다면서 “AI가 치명적인 무기로써 사용되는 것을 금지하려는 다국적 협의 노력은 무산됐다”고 주장했다.
■AI가 만든 새로운 물결 증강 분석(Augmented analytics)과 다크 데이터(Dark Data)
보고서는 AI가 만든 분석의 새로운 물결로 ‘증강 분석(Augmented Analytics)’을 들었다. 이는 AI 기법을 사용해 자동으로 데이터를 준비, 데이터로부터 통찰력을 발견하고, 해석하는 일련의 과정을 포함한다.
가트너는 증강 분석이 최근까지 기업 데이터 분석을 주도한 시각화 플랫폼의 다음 단계가 될 것으로 전망한 바 있다.
AI기술이 기존에 없던 분석 기법을 통해 보유하고 있지만 활용하지 못한 데이터 범위와 분석 한계를 없애면서 인간의 의사결정을 도우며 통찰력과 새로운 가치를 제공하는 것이다.
보고서는 “기하급수적으로 증가하는 데이터 복잡성은 기존 분석 방법의 많은 한계를 드러냈다. 증강 분석은 스스로 의사 결정을 내리고 우리에게 통찰력을 제공함으로써 노동생산성을 높인다”고 밝혔다.
가트너는 ‘다크 데이터’에 대해 “조직이 정기적인 비즈니스 활동 중에 수집, 처리 및 저장 하지만 일반적으로 다른 목적(예: 분석, 비즈니스 관계 및 직접 수익 창출)으로 사용할 수 없는 정보 자산’으로 정의했다. 다크 데이터가 전체 데이터에서 차지하는 비중은 발표 기관에 따라 차이가 있지만, 지금까지 사업 목적으로 사용된 데이터와는 비교할 수 없는 압도적인 규모라는 사실은 분명하다고 보고서는 설명했다.
그럼 왜 다크 데이터를 사용하지 못했을까? 가장 큰 이유는 분석 기술이 부족했기 때문이라면서 그러나 AI 기술 발전은 다크 데이터에 새로운 가치를 부여 하기 시작했고, 2017년 5월 애플이 다크 데이터 분석 기업 ‘래티스 데이터(Lattice Data)’를 2억 달러에 인수한 것도 이런 이유라고 진단했다.
분석 결과에 따르면, 미국 기업의 경우 다크 데이터 활용으로 직원 질병으로 발생하는 생산성 손실을 줄임으로써, 2018년부터 2030년까지 누적 경제적 이득이 약 2천억 달러(미국 의료비의 약 6%)에 이를 것으로 전망했다.
무수히 많은 센서와 네트워크로 연결된 초연결사회에서 비문자 정보를 포함한 다크 데이터는 생산에서 소비에 이르는 모든 경제 활동에서 포착되고 활용할 수 있고, 초연결사회에서 경제의 디지털화가 심화 될수록 ‘다크 데이터’는 AI 기술 발전과 함께 그 가치가 수면 위로 조금씩 드러날 것이라고 보고서는 밝혔다.
보고서는 AI가 ‘인식’을 넘어 ‘분석’에 있어서도 새로운 가치를 만들기 시작했다면서 “분석할 수 있는 데이터 범위도 정형과 비정형, 문자와 비문자에 국한되지 않는다. 분석을 위한 데이터 종류와 범위의 한계를 없앤다”며 “궁극적으로 AI는 디지털 경제를 움직이는 가장 중요한 주체로써 인간의 의사 결정을 돕고 통찰력과 새로운 가치를 제공할 것”이라고 내다봤다.
빅데이터와 차원이 다른 ‘다크 데이터(dark data)’가 AI 기술로 새로운 정보 자산으로 활용되는 등 AI는 분석의 방법을 한 차원 끌어올려 분석 대상이 되는 데이터 범위를 대폭 확장했다. 결과적으로 AI는 우리에게 지금 까지 볼 수 없었던 전혀 다른 분석 결과를 제공하고, 세상의 모든 데이터로부터 의미 있는 결과를 발견할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. AI가 데이터 분석의 양(범위)과 질(결과)을 바꾸고 있는 것이다.
■인간의 생각을 바꾸는 AI…연구 방식도 바꿔
자율주행차와 AI 의사 ‘왓슨’ 등을 통해 AI는 산업을 대대적으로 혁신하고 있음을 여실히 보여줬다. 그러나 AI 활용의 더 큰 가치는 연구자로서 인간이 생각하는 방식을 바꿔 R&D 생산성을 향상시킬 수 있다는 데 있다고 보고서는 주장했다.
최근 경제학자이자 ITIF 창립자인 Atkinson은 지금의 미국 정부 R&D 투자는 생산성을 향상시키는 기술 발전에 초점을 두지 않았다고 주장한다. 즉, 생산성 향상을 이끌 유망한 분야의 R&D에 집중적으로 투자하도록 정부 투자전략이 수정되어야 한다는 것이다. R&D 투자를 결정할 때 가장 상위 목표는 생산성 향상이며, 이것이 정부의 새로운 미션이 되어야 한다는 것이다. 생산성 향상을 위해 그가 지목한 대표적인 R&D 분야는 AI, 로봇, 자율주행교통시스템, 재료과학, 생명과학 등이다. 정부는 이 분야에 집중적으로 투자함으로 써 노동생산성을 획기적으로 개선할 수 있다는 것이다
보고서는 “AI의 진정한 가치는 지식 생산성 향상”이라며 “데이터 복잡성에 가장 강한 강점을 보이는 AI는 연구자로서 인간이 생각하는 방식을 변화시켜, 지식의 생산성을 획기적으로 높일 수 있다”고 주장했다.
이어 “혁신의 역설을 극복하기 위해서는 생산성 유망 분야에 투자하는 것만으로는 부족하다”면서 “AI 기반 R&D 혁신을 통해 총요소생산성을 향상시킴으로써 경제성장의 돌파구를 마련할 수 있다는 주장에 주목할 필요가 있다”고 밝혔다.
즉, 지금까지의 R&D 혁신은 개인의 창의성, 집단지성, 방법론 등 사람 중심으로 진행되어왔으나, 앞으로는 AI가 연구자로서 인간이 생각하는 방식을 변화시킬 수 있다는 것이다. 보고서는 “AI가 과학 연구의 방식을 바꿀 수 있다면, 자율주행자동차나 의료에 사용했던 AI를 뛰어넘는 결과를 낳을 것”이라며 “AI 의 진정한 가치는 여기에 있다”고 강조했다.
■넓어지고 깊어지는 AI 창작지능
AI가 만든 그림, 소설, 영화는 인공지능이 창작까지 할 수 있음을 보여줬다. 나아가 단순 모방이 아니라 인간을 넘어서는 설계, 전략 도출의 가능성에도 주목한다고 보고서는 진단했다.
인간이 인간임을 자랑스러워하는 이유 중 하나는 세상에 없던, 무언가 멋진 것을 만들어내는 능력이다. 그런데 이 영역에 AI가 발을 들이밀고 있다. 이미지를 인식하는 딥러닝 알고리즘, 언어를 번역하는 알고리즘을 넘어 새로운 무엇인가를 ‘창작’하는 AI를 개발한다는 소식들이 눈에 띄고 있다. 딥드림, GAN(Generative Adversarial Networks) 등 AI 방법론 들은 학습 데이터 셋에 존재하지 않았던 새로운 데이터 덩어리를 만들어 내고 있다.
AI가 만들어내는 그림, 소설, 영화는 심층신경망이 단순한 인식 기계에만 머물지 않고 ‘창작’하는 기계로 변모하고 있음을 보여주고 있다. 보고서는 “고급 지능은 다양한 분야에서 더 깊은 추론 과 제어 기능 학습이 이루어지고 축적된 각 분야 전문 지식이 통합될 때 가능할 것이다”고 지적했다.
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■자율지능의 미래, AI 호문쿨루스(Homunculus)
인간을 인간답게 만드는 뇌의 대뇌피질에서는 손, 눈, 입의 감각과 동작을 담당하는 부분이 어느 정도 구분된다. 펜필드의 ‘호문쿨루스(Homunculus of Penfiled)’ 형상은 특정 신체 부위를 담당하는 대뇌피질 넓이에 따라 인체 크기를 바꾸어 만든 모형이다. 이 모형을 살펴보면 눈, 입, 그리고 손의 순서대로 담당 부위가 넓어져가는 것을 볼 수 있다. 가장 많은 정보를 인지하는 감각기관이라는 눈보다 입, 손에 관계된 대뇌피질이 더 넓다는 것이다.
체화된 인식(Embodied Cognition), 체화된 지능(Embodied Intelligence)이라는 개념이 있다. 지능이 두뇌뿐만 아니라 신체의 형태, 기능과 연관을 맺고 있다는 개념이다. 생각하는 능력이 어쩌면 우리가 열 개의 손가락을 가졌기 때문에 발달된 것일 수 있다는 개념이다. AI 역시 인간의 지능처럼 AI가 깃든 몸, 기계장치와 유기적 연관을 맺고 발전해 나갈 수 있다고 보고서는 지적한다.
AI가 깃든 몸은 자동차, 드론, 로봇팔 등으로 확장되고 있고 이에 따라 AI는 새로운 능력을 새로운 방식으로 익혀가고 있다는 것이다. 보고서는 “인간의 지능은 두뇌뿐만 아니라 육체의 다양한 형태, 기능과 연관을 맺고 있으며, AI 역시 AI가 깃든 몸, 기계장치와 유기적 연관을 맺으며 발전해가고 있다”고 주장했다.
■AI, 새로운 컴퓨팅 폼팩터(Form factor) 촉발
개인용 컴퓨터(PC), 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅 등에 이어 AI를 위한 새로운 컴퓨팅 폼팩터가 만들어지고 있다고 보고서는 주장했다.
AI 반도체라 일컫는 학습(Learning), 추론(Inference)에 특화된 연산 장치는 ‘적정 효율’을 갖춘 AI용 컴퓨팅 폼팩터를 마련하기 위한 업계의 노력이다. 메인프레임, PC, 클라우드 컴퓨터 등 컴퓨터 폼팩터와 용도 변화에 따라 파워 칩(Power Chip), x86 시리 즈, 멀티코어 칩 등 각각에 적합한 표준적 연산장치가 개발 및 활용되어 왔는데, AI 시대에 발 맞추어 AI용 연산 가속기라는 새로운 연산장치 개발이 시작됐다고 보고서는 지적했다.
보고서는 “학습, 추론에 특화된 연산장치를 구현하기 위한 기술적 시도들 중에서 눈에 띄는 것은 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-Programmable Gate Array), GPU(Graphics Processing Unit) 등이다”면서 “AI가 구현되고 작동하는 지점은 대기업 데이터 센터와 스마트폰으로 양극화될 것으로 보인다. 그리고 이들은 고속화되는 모바일 네트워크로 연결된다. 이런 추세를 인정한다면 AI 반도체의 미래 주류는 GPU, ASIC(또는 ASSP)로 결정될 가능성이 높은 것으로 판단된다”고 예상했다.
보고서 주 저자인 ETRI 기술경제연구실 이승민 박사는 “인류의 미래를 결정하는 것은 인간, 그리고 인공지능이다. 그만큼 AI 기술은 과거 세 차례의 산업혁명보다 더 큰 충격을 만들 가능성이 크다”고 강조했다. ‘2020년 AI 7대 트렌드’ 보고서는 ETRI 홈페이지 공지사항에서 볼 수 있다.
원문출처 : ZDNet
