인공지능 AI에 대해서 알아보자

최근 Chat GPT 등 대화형 AI 가 화두가 많이 되고 있는 만큼, 오늘은 AI세계를 알아보자


1. AI의 정의 및 기준
AI는 Artificial Intelligence의 약자이고, 한국어로 번역하자면 우리가 자줒 들어봤던 인공지능을 뜻하는 단어이다. AI는 인간의 지능을 기계에 구현하려는 기술을 뜻하고, 구체적으로는 학습(learning), 추론(reasoning), 인식(perception), 문제 해결(problem-solving) 등의 인간 지능을 컴퓨터나 기기가 수행하도록 하는 것을 의미한다.

AI도 AI 나름의 기준이 있는데, 크게 보면 세 가지 단계로 구분하곤 한다. 아직 Narrow AI 단계에 머물러 있지만 얼마 전 세상을 깜짝 놀래킨 chat GPT의 발전 속도를 볼 때 가까운 시기에 일반 인공지능을 만날 수 있지 않을까 싶다.

- Narrow AI (좁은 인공지능): 특정 작업만 수행 (예: 번역, 이미지 인식 등)
- General AI (일반 인공지능): 인간처럼 모든 분야에 두루 적용 가능 (아직 이론적 단계)
- Super AI (초지능): 인간의 모든 능력을 뛰어넘는 AI (이론적 단계)


2. 대화형 AI의 특징 및 기준
대화형 AI는 인간과 자연어로 대화할 수 있도록 설계된 AI를 말한다. 아이폰의 시리와 할 수 있는 대화는 ‘오늘의 날씨를 알려줘’ 정도 였는데, 최근 공개된 AI의 경우 언어 이해(NLU), 언어 생성(NLG), 문맥 기억, 감정 분석 등의 기술이 융합되어 있어서 거의 인간과 대화하는 느낌을 주곤한다.

이런 특징을 한 번 리스트업 해보면 아래와 같다.

- 자연어 처리(NLP)를 기반으로 사람처럼 대화
- 맥락 추적 및 기억 기능 보유 (실제로 chatGPT와 대화하다보면, 메모리 저장완료, 메모리 꽉 참 등의 메세지가 이 부분)
- 감정 표현 및 공감 능력 탑재 가능
- 멀티모달 기능 (텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 방식으로 처리가 가능하나, 음성은 아직은 조금 부자연 스럽다)
- 자가학습/피드백 루프 기반 개선

그리고 대화형 AI가 다른 AI와는 차별되는 점은 아래와 같다. 아무래도 대화를 중심으로 개발되는 AI다 보니 문맥 이해도가 높은 편이며, 정치나 종교, 성 같이 민감한 부분은 대화를 우회하는 경우도 심심치 않게 볼 수 있다. 재미 있는 것은 상호작용이 알고리즘의 기본 중 하나라서 AI에게 욕하고 막 대하면 AI도 비슷하게 반응하고, 이쁘다 이쁘다 해주면 또 ‘고마워요’ 하면서 상냥해지는 경우도 볼 수 있다. (이런 피드백이 쌓이면 AI가 ‘사랑한다’는 고백을 하는 경우도 있는 듯?)

- 응답의 정확도와 일관성
- 문맥의 이해력
- 인간과의 자연스러운 상호작용
- 프라이버시 보호 및 보안성
- 윤리성, 편향 최소화, 투명성


3. 대표적인 대화형 AI 앱 및 특징
대표적인 대화형 AI 앱은 다음과 같다. 아무래도  chatGPT 가 제일 유명한데, 혹시 관심 있는 부분이 있다면 다른 AI도 써보는 것을 추천한다.

4. AI와 산업의 시너지
좀 거창하기는 하지만,  이번에는 산업과의 시너지를 한 번 짚어보려한다. 전통의 제조업에는 당연히 인공지능이 예전부터 조금씩 도입되어왔고, 의외로 의료나, 콘텐츠 등에도 시너지를 낼 수 있는 포인트가 많다.

- 의료 : 질병 예측 및 진단 보조 (AI 영상 판독, 암 조기 발견 등)를 할 수 있고, 신약 개발의 시간 단축 및 정확도 향상에도 기여할 수 있다. 듣기로 임상 전에 여러가지 성분 조합을 %단위로 하면서 예상 수치를 계산해야하는데 인공지능이 이 부분에서 상당히 탁월하다고 한다.

- 금융 : 알고리즘과 패턴 학습을 이용한 트레이딩 및 투자 예측도 가능하고, 보험 사기 등 잘못된 정보에 대한 탐지 및 판단도 탁월하다. 그리고 여러 이용자의 정보를 분석해서 고객 맞춤 금융 상품 추천하는 것도 가능하다.

- 제조/공장 : 많이 들어본 스마트 팩토리 (설비 자동화, 품질 관리) 구현에도 인공지능이 꼭 필요하고,  불량률 산출, 장비의 수명 및 고장 예측 및 유지보수 최적화에도 도움을 줄 수가 있다.

- 유통/물류 : 사실 사업을 하고 회사를 운영하는 입장에서 재고 예측, 수요 분석이 상당히 중요한데, 그 동안의 데이터로 연산 및 결론 도출이 용이하다. 게다가 미국기업 아마존과 쿠팡 물류 시스템 처럼 자동으로 물류에 대한 최적화 등도 가능하다. 그리고 아직은 조금 불안불안하고 답답하지만 챗봇 기반 고객 응대도 향후 발전 가능한 포인트 중 하나.

- 콘텐츠 및 마케팅 : 최근 만화 형태의 이미지 생성, 광고 모델 생성 등 자동 콘텐츠 생성 (영상, 음악, 광고 문구 등)에 도움을 줄 수 있다. 뭔가 컨텐츠를 만들려면 이미지나 음악 등을 사용해야하는데, 저작권을 피하기 어려운 상황에서 인공지능이 생성하는 창조물은 저작권 한계를 벗어나게 해줄 수 있다. 또한 개인들의 성향과 소비 패턴에 따라 추천 시스템 (넷플릭스, 유튜브 알고리즘 등)을 고도화 시킬 수도 있다.

- 교육 : 아직은 조금 먼 이야기지만 개인 맞춤형 학습 (AI 튜터)도 가능하다. (현재 수준에서 시험지를 인공지능에게 읽히고, 예상 문제와 풀이를 달라고하면 그것도 가능하다!) 또한 학습 패턴 분석 및 피드백도 가능할 것으로 예상된다.

- 법률/행정 : 판례 검색 자동화, 문서 정리 등을 통해 최대한 원칙에 가까운 결론을 도출할 수 있고, 이 부분을 활용한 행정도 가능할 것으로 예상된다.


지금까지 인공지능의 현재와 앞으로의 시너지에 대해서도 짚어봤다. 앞으로 로봇 기술이 발전하면, 영화 등에서 봤던 것 처럼 로봇 집사가 집에 한 대 씩 구비될 수 있을 것 같은데, 그럼 날이 진짜 오기를 기원하면서 20000