• MAILab2021

한국 제조업체 39% AI 활용 중? 구글 조사에 대한 문제점

구글클라우드 코리아가 지난 28일 발표한 '제조업의 인공지능 도입 가속화' 보고서에서 한국기업의 인공지능(AI)의 활용도를 조사하였습니다. 비록 조사 대상 7개국 중에서 꼴찌였지만 상당히 적극적으로 AI를 도입하고 앞으로 그리할 것임을 알 수 있었습니다. 그런데 정작 디테일에 들어가면, 한국기업의, 특히 제조기업이 중심인 한국에서, AI 자체에 대한 오해로 말미암아 마치 AI활용에 이미 몰입(immerse)한 듯한 인상을 줍니다.




출처: New research reveals what’s needed for AI acceleration in manufacturing, Google Cloud, https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/research-on-ai-trends-in-manufacturing


예를 들어, 한국 제조업체가 AI를 가장 많이 활용하는 영역은 재고 관리(47%), 공급망 관리(46%) 순이었고, AI 구현을 가로막는 주요 요인은 IT 인프라 부족(35%)으로 다른 나라 제조업체가 'AI 활용 인력의 부재(23%)'라는 응답과 대조를 이뤘다는 조사결과는 AI에 대한 잘못된 이해를 간접적으로 시사합니다. 세계적으로 재고관리나 공급망 관리 영역의 AI는 코로나 이후에 급속히 발달한 영역이지만 현재까지 아직 상당한 수준에 도달하지 못한 상태에서 유독 한국에서 가장 많이 활용하고 있다는 조사결과는 7개국 중 활용도가 꼴찌라는 사실과 배치되며, 인프라 부족이 인재부족보다 장애라고 꼽은 사실도 아직도 AI를 기존 IT기술의 연장선에서 이해하고 있다는 한계를 입증하고 있습니다.


비단 기업뿐 아니라 정부나 학교에서마저도 AI에 대한 오해 내지 환상을 갖고 있습니다. 손정의 회장의 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI” 명언으로 AI는 우리의 언어생활에 깊이 들어 올 수 있었지만, 실천은 아직 멉니다. 그래서 무늬만 AI인 기술과 스타트업이 판칩니다. 물론 우리나라만 아닙니다. 유럽에서도 AI라고 투자 받은 스타트업 중에서 40%가 무늬만 AI였습니다 (참고: CNBC. “40% of A.I. start-ups in Europe have almost nothing to do with A.I., research finds” MAR 6 20194. https://www.cnbc.com/2019/03/06/40-percent-of-ai-start-ups-in-europe-not-related-to-ai-mmc-report.html )


“AI-washing”이란 말을 들어 본 적이 있습니까? 우리에게는 우리나라 최고의 가전업체의 세탁기 기술을 광고할 때 쓰이고 있으니 제법 익숙한 단어입니다. 광고는 이렇습니다. 세탁물의 양을 측정하여 물과 세탁제의 양이 자동적으로 투입된다며 “AI-washing”이라고 말합니다. 여기에서 의문을 갖습니다. 우수한 센서를 통해 자동화하였을지 몰라도, 사람의 조작을 배제한 AI에 의한 자동화는 아니기 때문에 과연 AI기술을 기반으로 작동하는 세탁기인지에 대해서는 의문표를 붙이지 않을 수 없습니다. 여전히 세탁기를 돌리기 위해서는 사람이 세탁 파라미터(매개정보)를 선택하고 매번 세탁기를 돌리기 전에 제대로 파라미터가 작동하기 위한 조작을 소비자가 설명서대로 수행하여야 합니다.


바로 여기에서 “AI-washing”의 일반적 정의를 찾을 수 있습니다. 일종의 광고수단으로 자신들의 상품이 AI기술에 기반한 것처럼 광고하지만 실은 AI와 전혀 무관하거나 약간의 AI기술이 사용될 뿐 AI기술에 기반한 상품은 아니라는 현상입니다. 일종의 과대광고 내지 허위광고인 셈입니다.


광고가 다소 침소붕대하는 경향이 있기 때문에 그렇다고 넘어 갈 수 있습니다. 진짜 심각한 문제는 창업생태계가 무늬만AI인 기업과 기술에 의해 병들고 있다는 사실입니다. 광고에서 무늬만 AI가 매력을 풍기듯이, 무늬만 AI인 스타트업이 벤처투자도, 정부지원도 싹쓸이합니다. 물론 상장 후에도 주가는 거품처럼 한없이 커집니다. “AI-washing”이 먹힌다는 이야기입니다.


그렇다면, 진짜 AI기술과 무늬만 AI기술을 가릴 수 없다는 말입니까. 그렇지 않습니다. 옥석을 가리는 기준이 있습니다.


첫째, 빅데이타로 알고리즘이나 모델을 개발하였는지 확인하면 됩니다. 그러기 위해 사용한 컴퓨팅 파워의 용량을 확인하면 됩니다. 기존의 소프트웨어는 프로그램을 짤 수 있는 엔지니어의 역량과 시간에 달려 있습니다. 최근 AI붐을 몰고 온 딥러닝은 근본적으로 빅데이터를 기반으로, 빅컴퓨팅을 조건으로 가능했습니다. 빅데이터와 빅컴퓨팅을 통해 개발하지 않은 AI기술은 무늬만 AI입니다. 앞에서 언급한 세탁기는 그 같은 빅데이터와 빅컴퓨팅을 기반으로 만든 소프트웨어에 의해 개발된 것이 아니라, 엔지니어의 천재성과 센서의 우수성의 결합일 뿐입니다.


더욱이나 최근 엣지러닝이 대세를 이루어지는 상황에서 하드웨어, 즉 AI칩의 역할을 빼놓을 수 없습니다. 엣지냐 클로우드냐의 선택지와 관계없이, 엣지러닝으로 엣지 디바이스가 설치가 이뤄진 뒤에도 지속적인 러닝이 이뤄지고 따라서 알고리즘이 지속적인 향상이 이뤄질 수 있습니다. 이를 위해 아주 작은 칩과 그 위에 얹혀지는 알고리즘이 결합되어야 하며, 엣지러닝을 통해 사용전기와 지연속도의 절감되고, 프라이버시와 데이터 보호가 이뤄집니다. 이 경우, AI는 소프트웨어 뿐 아니라 하드웨어 그리고 서비스가 동반되어야 합니다.


둘째, 기존의 사람중심 기술과 획기적인 기능을 발휘해야 AI입니다. 단순히 자동화의 수준을 높였다고 AI가 될 수 없습니다. 자동화는 AI기술의 기능 중에 일부분입니다. 여전히 사람의 작동이, 즉 간섭이 중요한 역할을 수행한다면 무늬만 AI입니다. 기존의 기술과 획기적인 차별성이 AI기술의 또 다른 기준입니다.


예를 들어, MAILab 메일랩이 개발한 QSS Integrated Solution은 기존의 방역(Quarantine), 보안 (Security), 안전(Safety) 기술이 사후추적에 그친 것에 반해 사전예방의 기능을 갖고 있습니다. 전염이 되기 전에 예방적 차원에서 감지하고 예측하며, 인명이나 재산 관련 보안 사고가 나기 전에 사전에 예방하고, 공장이나 공사장에서 안전 사고가 발생하기 전에 미리 예방하는 기능을 수행합니다. 4억 명의 얼굴 데이터 기반의 알고리즘을 마스크 쓴 상태의 얼굴 자료로 머신을 재교육하고, 또한 엣지 디바이스에 최첨단 AI칩을 탑재시켰기 때문에 가능한 기술입니다. 이렇게 AI기술이 기존 기술과 확실한 차별을 보여야 진짜AI입니다. 그래서 파괴적(disruptive) 혁신인 것입니다.


어떤 새로운 기술이 등장하고 대세가 되기 직전에 발생하는 보편적 상황으로 진짜가 아닌 무늬만의 신기술이 시장과 투자를 장악하는 현상이 나타납니다. 바로 현재 대한민국의 AI가 그 같은 상태에 빠져 있습니다. 언론에게는 그 문제의 심각성을 이해하고 보도하여 판별능력을 키워야 하는 책임이 있습니다. 특히 AI와 같이 단순한 게임 체인저가 아니라 문명 체인저인 경우는 더욱 그렇습니다. 뿐만 아니라, 코로나시대와 같은 변곡점에서는 AI는 승자와 패자를 가르는 생명기술입니다 (조선일보 서울대 데이터사이언스 대학원 차상균원장 인터뷰. “정원규제 막혀 AI인재 못 늘려… 대선 주자들, 실리콘밸리 한번 가보라” https://www.chosun.com/opinion/column/2021/08/02/WUM3XCFXIJBULNXWH4WTJW43JM/). AI기술을 확보한 나라와 그렇지 못한 나라의 운명이 갈라진다는 뜻입니다. 현재 미국과 중국의 패권경쟁에서 AI패권이 가장 커다란 몫을 차지하는 이유이기도 합니다.


이러한 대한민국의 역사적 대전환기에서 무늬만 AI가 판치는 것은 AI생태계를 부패시키는 것뿐 아니라, 우리 대한민국이 후진의 늪으로 빠지도록 재촉하는 요인이 됩니다. 무늬만 AI, AI-washing으로부터 대한민국이 자유롭게 해방시키는 일은 이제 온전히 언론의 몫입니다.


참조:

양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO

MAILab 메일랩 (www.mailab.co.kr): 자체 엔진인 i2Brian과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.



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