앞으로 향후 10년 동안 인공 지능(AI)의 영향을 받지 않는 기술, 산업 분야는 거의 없다고 봐도 무방할 것이다.

시드니에서 열린 컴퓨터월드 및 레노버 라운드테이블 오찬에 초대된 (정부, 산업 및 학계) 전문가들의 견해는 그렇다. 이 모임은 AI 기술의 활용이 미래에 미치게 될 영향에 대하여 논의하기 위해 열렸다.

전문가들은 특히 컴퓨팅 분야의 경우 HPC(high-performance computing)를 포함하여 분야 전체가 AI의 영향을 받게 될 것이며, AI와 HPC간에 분명한 관련성이 존재한다 입을 모았다.

레노버의 기업 솔루션 아키텍트 조아오 알메이다는 실제로 HPC와 AI의 결합은 이미 시작되었다고 말했다. AI의 빠른 확산 및 도입은 과학 연구와 비즈니스 양측에 모두 새로운 기회의 창을 열어주고 있다는 설명이다.

왜 지금인지, 그리고 왜 AI가 특히 비즈니스에 있어 중요한가에 대해 알메이다는 기업들이 이제서야 AI 기술의 비즈니스적 가치를 제대로 보고 있다고 답했다. 특히, 반복적인 일상 작업들을 자동화하고, 전반적인 비즈니스 효율성을 높이며, 근로자들의 생산성을 향상하고, 고객 경험을 개선함에 있어 AI는 무척 효과적인 수단이다.

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알메이다는 “오래 전부터 AI의 중요성은 모두가 알고 있었다. 그러나 시장도 기업도 최근에 들어서야 AI의 비즈니스적 가치를 인지하고 적극적으로 활용하려 하기 시작했다. AI 연구들 역시 오래 전부터 진행됐으며, 실제로 AI와 HPC는 매우 밀접한 관계를 맺고 있다”고 말했다.

밀접함의 수준에 대해서 알메이다는 HPC가 AI의 가능성을 실현시켜 줄 엔진과도 같다고 답했다. 그리고 HPC와 AI의 조합은 우리가 상상해 온 모든 가능성을 실현할 수 있는 기술적인 면의 기둥과도 같다고 했다.

그는 “AI와 관련된 어떤 것을 만들려면(현재는 AI나 머신러닝의 정의나 구체적인 범위가 매우 다양하며 유동적이다) 그 기술을 사용하기 전에 많은 작업이 필요하다. 보통은 비정형 데이터나 정형화된 데이터를 모델에 적용하는데, 여기에는 많은 연산 작업이 필요하다. HPC에서 유래한 기술들이 이 부분에서 많이 활용되고 있다. 모델링에서 GPU 사용이나 AI 교육과 같은 기술적 개발 과정에 있어서도 오래 전부터 HPC가 사용되고 있다”고 설명했다.

또한, AI로 인한 기회의 창출은 산업 분야를 가리지 않지만 특히, 석유 및 가스 시장에서는 이미 AI 기술을 활용해 구체적인 비용 절감 효과를 경험하고 있다.

알메이다는 “효율성 증대는 석유 및 가스 산업들이 인공지능의 효과를 톡톡히 볼 수 있는 분야 중 하나다. 1%의 효율성 증진이 가능하기 위해서는 수백만 개의 센서 데이터를 입력할 수 있는 뛰어난 AI 모델이 갖춰져야만 한다”고 말했다.

사용례
로봇들의 반란으로 대 혼란이 일어나고, 결국 로봇이 지배하는 세상이 오는 것과 같은 SF 소설 시나리오에서부터 현재 우리가 살고 있는 세상에서 활용되는 사례들까지, AI는 다양한 곳에서 뜨거운 관심의 대상이 되고 있다. 윤리, 도덕적 차원에서부터 근로자의 생산성 증진이나 일자리 감소라는 실용적 차원에 이르기까지 다양한 분야에서 열띤 대화가 이어지고 있다. 또한, 기업들이 어떻게 이 새로운 기술을 받아들이고 활용할 것인가에 대한 논의도 활발히 이뤄지고 있다.

시드니 라운드테이블 오찬에 참석한 참가자들은 AI 컴퓨팅 변혁으로부터 직접적 혜택을 받을 것으로 예상되는 실제적 기술 적용에 대해 상당한 시간을 할애해 이야기를 나누었으나, 이 날 참가자 중 상당수가 아직까지 AI 기술을 ‘고려’ 중인 단계에 있거나, 디지털 변혁을 진행해 나가는 과정에서 살짝 발만 담그는 중이라고 털어놓은 것도 사실이다.

실제로 AI 시장은 기업들에게 엄청난 기회를 약속하며 성장 중이며, 이는 생긴지 얼마 안된 신생 기업들에게도 마찬가지다.

레노버 ANZ 테크니컬 세일즈 대표 셰인 해리스는 “HPC와 AI의 교차점에서 새로운 시장이 탄생하고 있으며, 이것이 AI 플랫폼과 관련 상품 시장의 성장을 촉진하고 있다”고 말했다. 이어, “AI의 성장을 주도하는 것은 시장 수요지만, 역사적으로는 과학 및 기술 분야, 그리고 꾸준한 연구와 교육이 AI 기술의 발전을 이끌어왔다고 할 수 있다. 그리고 오늘날에는 금융업 및 에너지 산업 등 굵직한 산업들이 AI에 주목하고 있다. AI가 조금 더 넓은 시장에서 뿌리 내리기 시작한 것”이라고 말했다.

해리스는 대기업 시장에서도 AI 기술의 적용이 가져다 줄 효율성에 대해 인지하는 비중이 높아지고 있다고 말했다. 구체적으로 AI가 도움을 줄 수 있는 분야는 기업 내부에 존재하는 문제점을 해결하거나, 기업과 그 비즈니스를 효율적인 방향으로 나아가게 만드는 것 2가지 중 하나로 요약할 수 있다.

해리스는 “레노버는 HPC에 추진력을 제공하며, 기업들이 AI를 이용해서 솔루션을 개발하도록 돕는 엔진 역할을 한다. 정확히 말하면, 그러한 엔진 중에서도 일부의 역할만을 맡고 있다. 그러나 이는 매우 중요한 역할이다. HPC 플랫폼을 설계하여 기관들이 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 하기 때문이다. 이는 최근에 들어서야 급격히 성장하며 방대한 규모의 생태계를 조성하기 시작했다”고 덧붙였다.

실제 삶 속으로 다가온 AI
참가자들은 AI가 제공하는 기회 중 가장 중요한 것은 바로 운영 효율성의 증대라고 말했다. 한편, 건강관리 서비스 분야에서 AI는 단순히 편의성을 제공하는 수준을 넘어서, 인간 삶의 질 전반을 개선하는 막대한 영향력을 미칠 수 있다는 의견이 나왔다.

구세군을 예로 들어보자. 구세군 단체의 IT, 노령 건강관리 및 고객지원 서비스 담당자인 폴 베리먼은 AI를 가리켜 기계를 이용하여 인간의 행동을 학습하고 이간을 위한 의사 결정을 내리게 하는 것이라고 정의했다. 때문에 AI 기술은 인간이 처리해 내기에는 너무 오랜 시간이 걸리는 방대하고 복잡한 데이터를 필요로 한다.

그는 AI 기술의 실제 사용례를 여러 가지 들었다. “AI의 적용 가능한 사용례 중 하나는 패턴을 인식하고 그 속에서 트렌드나 예외적인 경우를 식별해 내는 경우다. 이 기술이 홈 케어에 사용된다고 해 보자. 예를 들어, 어머니가 아침에 일어나는 시간이 매 주 몇 분씩 앞당겨지고 있는 상황이라면, AI 기술이 이를 파악하여 그 원인이 무엇인지 의사와 이야기를 나눌 계기를 제공할 수 있다. 방광 기능에 문제가 있는 것은 아닌지, 그래서 기상 시간이 앞당겨지고 있는 것은 아닌지를 확인해 볼 수도 있다.”

또 다른 예로, 어머니가 매일 아침 7시 30분~40분에 차를 끓인다고 해보자. AI 시스템이 매일 이 시간에 냉장고 문이 열리는 패턴을 감지했다. 그런데 어느날 45분이 됐는데도 냉장고 문이 열리지 않으면, 가족들 중 다른 누군가에게 이 사실에 대한 알림이 발송되고, 이를 통해 어머니에게 연락을 하는 등의 일이 가능해진다.

베리먼은 “문을 열고 닫는 일, 혹은 치매 환자들의 행동 양식을 관리하는 일 등에도 AI기술이 유용하게 활용될 수 있다. 기계는 다양한 인간의 행동 패턴을 학습하고 이를 통해 특정 행동을 통제, 관리할 수 있게 도와준다. 예를 들어 한밤중에 일어나 다른 사람의 방에 들어간다던가 하는 행동을 관리할 수 있다”고 설명했다.

버파(Bupa) ANZ의 디지털 제품 및 운용 담당자 사이드 아메드는 소프트웨어가 단순한 패턴 매칭과 회귀분석 기반 예측을 넘어서서 완전히 통제되지 않은 예측 불가능한 시스템에서 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있는 수준에 도달했을 때 비로소 진정한 의미의 AI라 부를 수 있다고 말한다.

비즈니스에서 AI의 활용례에 어떤 것이 있느냐는 질문에 대해 아메드는 특히 분석과 자문과 관련하여 AI의 활용 가능성이 크다고 말했다. “기존의 법적, 사회적으로 용인되는 프레임 내에서는 대부분의 비즈니스 AI 활용이 보조적 분석 및 자문 도구의 역할에 한정되어 있다. 재무 포트폴리오 최적화, 금융 사기 예측 및 질병 진단 등이 그 예이다.”

한편, DHL 서플라이 체인(DHL Supply Chain)에서 AI는 RPA(robotic process automation)의 연장선상에 놓여 있다고 인프라스트럭처 아웃소싱, ITSM, 클라우드 전략의 글로벌 리더 카시 콜라는 말했다.

콜라는 AI로 인해 기계가 인간을 돕는 방향으로 정보를 학습하고 유연성을 발휘할 수 있게 되었다고 말했다. “향후 몇 년 이내로 직장 내 거의 모든 인간 노동력은 스마트 소프트웨어와 로봇(AI)에 의해 대체될 것이다.”

상업용 부동산 및 투자 관리를 전문으로 하는 세계적 부동산 서비스 업체 JLL에게 있어 AI는 기계에 의한 프로세스 자동화 및 효율성 증진으로 인간 노동력을 대체할 요소라고 통합 포트폴리오 서비스 디렉터 조단 베리먼은 말했다.

그는 “비즈니스에서 AI는 반복적 활동, 트렌드 분석이나 인지적 매칭에 주로 활용된다. JLL과 우리 회사의 클라이언트들의 경우로 한정해 말하자면, AI기술은 현재 로봇 리셉셔니스트 질(JiLL)로써 활동하고 있을 뿐 아니라 데이터 분석, 예측에 의한 트렌드 분석에서부터 건물 환경 및 보안 컨트롤, 그리고 공급망 기능 자동화에 이르기까지 다양한 직무에 활용되고 있다”고 말했다.
한편, 교육 분야의 경우 맥쿼리 대학 정보 디렉터 닐 프레이저(Neil Fraser)는 AI가 맡은 임무들 중 가장 성공적이었던 것이(인간의 지도 및 통제를 받은 활동과 받지 않은 활동을 통틀어) 바로 인간의 역량을 뛰어 넘는 활동들에서 인간 노동력을 대체하는 일이었다고 말다.

“AI가 무엇인가에 대한 정의는 사람마다 천차만별이지만, 적어도 나에게 있어 AI는 기계 학습의 시대를 상징한다. 우리는 인공 지능을 통해 데이터에 통계적 접근 및 모델링을 적용할 수 있게 되었다. 이러한 변혁적 움직임은 컴퓨팅 비용의 비약적 절감과 함께 데이터 규모와 다양성의 전례 없는 폭발적 증가로 이어지고 있다.”

교육 분야에서 AI는 “기존의 비즈니스 가치망을 뒤흔들고 그 자리에 데이터 상품이 뿌리를 내리게 함으로써 새로운 기회를 만들어 가고 있다”고 그는 말했다.

단편적 데이터가 유의미한 정보로 재 탄생하는 과정
산업을 막론하고, 기업들은 이와 같이 단편적이고 파편화 된 정보를 유기적으로 모아 엮어내기 위해 도움을 필요로 한다고 레노버의 알메이다는 지적한다.

AI 기술 도입을 위한 여정에 기업들이 어떻게 대비해야 하겠느냐는 질문에 대해 그는 다음과 같은 질문을 스스로 던져볼 필요가 있다고 답했다. 과연 AI가 비즈니스에 어떻게 도움을 줄 것인가? 이 기술을 우리 기업에 어떻게 적용해야 하는가? 비즈니스 차원에서 인공 지능 기술을 어떻게 이용할 것인가? 그리고 단순히 스타트업 시나리오에 지나지 않는 것을 실질적 비즈니스 결과로 이끌어 내기 위해 어떤 노력을 기울여야 할 것인가?

알메이다는 “우리는 고객들 사이에 직접 뛰어든다. AI가 특정 고객의 기업과 유사한 비즈니스에서 활용된 예시를 제시하고, 아이디어를 발전시킨다. 그리고 이것이 어떻게 개별 고객의 비즈니스에 맞게 커스터마이징 되어 적용될 수 있는지를 보여주고, 시스템을 구축하여 이러한 솔루션을 디플로이 한다. 시스템을 교육하고 워크로드 및 워크플로우를 전달한다. 고객이 실제로 사용할 수 있는 시스템을 만드는 것”이라고 전했다.

AI 워크플로우를 자세히 살펴 보면 몇 가지 사실을 알 수 있다고 그는 지적한다. “우선, AI의 교육 단계에서는 아주 많은 데이터가 필요하다. 시스템 교육에 직접적으로 활용되는 것이 바로 데이터이기 때문이다. 비정형 정보인지, 비정형 데이터인지, 혹은 정형화 된 데이터인지는 상관 없다. 데이터가 준비되면 시스템을 교육한다. 그러다 시스템이 추론 단계(inference point)에 도달하면 시스템이 생산해 낸 정보를 소비할 수 있게 된다. 거기에서 우리의 역할은 잠시 멈춰야 한다. 이 단계에 이르면 고객이 그러한 교육 환경을 직접 만들고, 그 환경 내에서 교육 시킬 모델을 직접 생성해 낼 수 있도록 도와야 한다. 그리고 그러한 시스템이 추론점에 도달해 정보를 소비할 수 있게 되면, 그 때 고객사에게 시스템을 완전히 넘기는 것이다. AI시스템을 어디에 어떻게 활용할 것인가를 고려하여 그에 맞는 시스템을 만들어 내는 것은 고객사의 몫으로 남아 있다.”