Update2024.04.25 (목)
인공지능(AI)은 4차산업혁명에서 주목 받고 있는 분야다. 인간의 지능을 모방 또는 유사한 방법으로 대신할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하는 연구 분야다.
'인공지능'이라고 하면 긍정적인 생각이 떠오르는 한편 이에 대한 환상과 오해도 발생하고 있다.
여기, 당신이 생각하고 있을지도 모르는 인공지능에 대한 오해와 진실 4가지가 있다. 고대경 한국산업은행 산업기술리서치센터 연구원이 최근 '인공지능의 실상과 기업내 도입을 위한 제언' 보고서에는 인공지능에 관한 오해와 진실 4가지가 정리돼 있다.
[사진=더밸류뉴스]
1. 인공지능은 머지 않은 장래에 금융 산업의 일자리를 대체할 것이다?
글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스가 최근 인공지능을 도입하면서 주식 트레이더가 600명에서 2명으로 줄어들었다는 보도가 나왔다.
모든 것이 인공지능에 의한 결과인 것처럼 보이지만 실제로는 ICT(정보통신기술)에 의한 대체이며, 17년간 600명에서 2명으로 줄어든 것이다.
옥스퍼드 대학의 미래인류연구소의 연구결과에 따르면, 인공지능에 대한 직업의 완전대체는 아직 먼 미래의 일로 예측이 어렵다. 오히려 인공지능은 금융에서 인간의 보조 역할을 하거나 새로운 시장을 창출하기도 한다.
미국의 대표적인 로보 어드바이저 회사인 Betterment는 기존의 고소득 계층의 고객이 아닌 중간 또는 저소득 계층의 고객을 타깃으로 하고 있어 새로운 고객층에게 그 동안 제시하지 못했던 서비스를 제시하고 있다. 자산관리 업무에서 인간들은 로보 어드바이저의 실력에 대해 믿지만 81%는 자산관리사와의 상호작용을 중요하게 생각해 설명과 자문에서 인간이 필요하다.
업무별 인공지능에 의해 대체가 예상되는 시점. [자료='인공지능의 실상과 기업내 도입을 위한 제언'. 한국산업은행]
2. 인공지능은 스스로 학습한다?
많은 사람들이 인공지능에 대해 두려워하는 부분은 인공지능이 스스로 원하는 학습 목적을 설정하고 학습을 한다는 것이다. 이러한 생각 때문에 많은 이들이 인공지능이 이름처럼 지능을 가지고 있다고 생각한다. 하지만 인공지능 알고리즘은 학습을 할 수 있고 이를 통한 추론이 가능하지만 인공지능의 학습과 추론방법으로 지능을 가지고 있다고 말할 수는 없다.
지능에 대한 연구 분야에서 현재까지는 인간의 지능을 명확하게 파악하지 못해 여러 가지 정의가 있는 상황이고 제한된 학습과 추론 능력으로 지능이 있다고 표현하기는 어렵다. 현재 상황에서는 인공지능 스스로 목적을 만드는 것은 불가능하며, 스스로 학습도 불가능하고 단지 사람이 프로그래밍한 범위 내에서 제한적으로 학습할 수 있다고 말할 수 있다.
2. 금융산업은 인공지능에 의해 지각변동을 겪는다?
인공지능은 2016년 기준 시장규모가 19억2000만달러이고 2020년까지 95억 달러로 금융 산업에서 가장 높은 확산을 보일 것으로 전망되고 있다. 하지만 이는 인공지능만을 봤을 때의 전망이다. 금융 산업을 기준으로 생각했을 때는 다르다.
시장조사기관 가트너(Gartner)의 설문조사에 따르면 향후 5년 동안 가장 잠재력이 있을 것으로 생각되는 기술은 고급분석, 디지털 보안, 비즈니스 알고리즘, 블록체인 등이며, 머신 러닝, 고객 비서는 각각 5, 6위를 기록하고 있다. 다시 말해 금융 산업이 인공지능에 의해 바뀌는 것이 아니라 핀테크 기술에 의해서 바뀌는 것이다. 핀테크 기술 중 하나가 인공지능이라는 관점에서 접근해야 한다.
4. 인공지능을 업무에 적용하는 것은 쉽다?
최근 구글, 아마존 등 글로벌 기업들은 인공지능의 원천기술을 개발해 인공지능을 활용하고 싶은 개발자들에게 소스를 공개하고 있다. 그래서 누구나 인공지능 또는 딥러닝을 만들기 쉬운 것처럼 느껴진다. 하지만 인공지능이 무엇인지를 알기 위해 오픈소스를 활용해 볼 수는 있으나 실제 기업에서 사용하기 위한 인공지능을 적용하는 것은 쉽지 않다.
기업에서 필요한 솔루션 개발을 위해서는 알고리즘을 개발해야 하며, 하이퍼파라미터의 최적화, 오버피팅 문제 해결, 양질의 데이터 확보 등 해결해야 할 문제가 많고, 설령 많은 데이터가 있다고 하더라도 딥러닝에 적용 가능하도록 전처리 작업을 하는 것도 오랜 시간이 걸린다. 딥러닝은 학습에도 오랜 시간이 필요하며, 시스템 개발 이후에도 정확도 개선을 위해 지속적인 학습과정이 필요하다는 점을 간과해서는 안된다.
인공지능에 대한 오해와 진실. [자료= [자료='인공지능의 실상과 기업내 도입을 위한 제언'. 한국산업은행]
고대경 연구원은 "기술만 갖추어진다고 해서 모든 일이 잘 해결되는 것은 아니며, 현재 상황을 직시하고 기술에 대한 정확한 이해가 동반되어야 한다"며 "오해와 편견에서 벗어나 인공지능에 대해 재대로 알고 접근하는 것이 인공지능의 미래에 좋은 영향을 줄 수 있다"고 지적했다.
이승윤 기자
