ㆍ일본 ‘지능 커뮤니케이션플랫폼’ 구축… 미국, 대출심사·판결문 분석 서비스

인공지능(AI)은 이미 당신 곁에 있다. 어쩌면 당신은 인공지능에게 “사랑한다”고 고백했을 수도 있다. 한국에도 상륙해 이른바 ‘불륜 조장 사이트’라는 별명이 붙으며 논란을 불러 일으켰던 ‘애슐리 매디슨’이 인공지능을 이용한 채팅봇을 활용한 사실이 지난해 드러난 바 있다. 지난해 12월 9일 정보기술(IT) 전문매체 기즈모도에 따르면 남성에 비해 크게 모자란 여성 회원수를 확보하는 데 실패한 애슐리 매디슨은 실시간 대화기능을 갖춘 채팅봇을 이용해 7만여명의 가상 여성 회원을 만든 것으로 드러났다. 애슐리 매디슨은 서비스 이용대금을 지불하는 약 95%의 남성 회원과 약 5%의 여성 회원이 가입해 있었는데, 그 여성 회원의 대다수가 인공지능이었던 것이다.

국내 패스트푸드 기업, 주문 기계 도입
인공지능 채팅봇을 활용한 것은 애슐리 매디슨 입장에서는 매우 효과적이었다. 단순히 여성 회원이 많다는 것을 알려 남성 유료 회원을 모집하는 데 성공했기 때문만은 아니다. 정보통신기술진흥센터의 박종훈 집필위원은 “대화 로봇이다 보니 결코 실제 불륜행위까지 이어질 수 없어서, 넘어올 듯 넘어오지 않는 가상의 여성과 대화하면서 남성 회원들이 계속해서 이용료를 지불하게 하는 의외의 결과를 만들어냈다”고 지적했다. 인공지능 기술이 인간과의 관계에서 예상치 못한 추가적인 기능을 선보일 수 있는 단서를 제공한 셈이다.

구글 알파고가 이세돌 9단과의 바둑 대전에서 보여준 모습과는 정반대의 양상이 펼쳐진 것이다. 알파고의 연산에 따라 도출한 수대로 바둑판 위에 바둑돌을 놓을 인간 조력자가 있었다고는 하지만, 인공지능의 바둑은 아무런 감정이 없이 구현됐다. 이와 달리 애슐리 매디슨을 비롯해 한국 이용자들에게도 유명한 ‘심심이’와 같은 채팅봇은 적극적으로 감정을 만들어내며 인간과 소통하는 데 성공했다는 의미이기 때문이다. 게다가 이 대화형 인공지능 기술이 짧은 시간의 유희에만 쓰이는 것이 아니라 이미 서비스산업에서 인력을 대체하는 데까지 나아갔다는 점을 고려하면 그 의미는 더욱 커진다.

일본의 DNP사가 구축하고 있는 ‘지능 커뮤니케이션 플랫폼’은 보다 본격적으로 인간과 인공지능 간 커뮤니케이션을 지원한다. 이 플랫폼은 클라우드 형태로 음성인식과 대화내용 등 의사소통에 필요한 처리기능을 제공하며, 알파고가 기보 데이터를 축적한 것처럼 실제 서비스 과정에서 인간과 대화를 할수록 정보를 축적시켜 관찰과 표현의 정밀도를 높일 수 있다. 이미 국내 일부 패스트푸드 기업에서도 도입해 쓰이는 접객 및 주문 기계처럼 손님이 일일이 손으로 화면을 누르는 것과는 달리 손님이 말로 하는 주문을 알아듣고 메뉴에 대한 질문까지 대답할 수 있는 수준의 인공지능으로 발전한 것이다.

미국의 정보기술 연구 및 자문회사 가트너가 지난해 7월 발표한 인공지능 관련기술 개발 사이클 자료를 보면 이미 정교한 음성인식이 가능한 기술수준에는 2년도 채 안 돼 도달하고, 감정 분석이 가능한 시점은 2년에서 5년 사이에 올 것이라는 관측이 담겨 있다. 자율주행자동차와 딥러닝, 인공지능의 개인비서 서비스도 5년에서 10년 사이에 상용화가 가능한 시점이 온다는 것이 이 보고서의 분석이다.

애플이 음성인식 스타트업 ‘시리’로 시작해 소셜미디어 분석업체 ‘톱시’, 개인비서 앱 개발업체 ‘큐’ 등을 인수해 통합적인 서비스를 운영하고, 구글 역시 이메일과 지도 등 자사의 다양한 서비스를 연결해 작동시키는 서비스를 발전시키는 등 글로벌 정보기술업체의 인공지능 개발 행보는 전방위로 뻗어가고 있다. 방심할 수 없는 것은 중국의 바이두도 인공지능 연구개발에 적극적으로 박차를 가해 ‘딥이미지’와 ‘딥스피치’와 같은 이미지, 음성인식 기술에서 세계 최고 수준에 도달해 있다는 점이다.

인공지능을 바탕으로 하는 딥러닝 기술이 비약적인 발전을 보이는 분야는 다방면에 걸쳐 있다. 대표적인 곳은 의료산업 분야다. 인공지능을 응용한 암 검진에서 악성 종양을 정확히 찾아내는 기술 개발이 진행되어 이미 숙련된 의사보다 정확하게 암 조직과 같은 병변을 알아낼 수 있는 수준에 이르렀다. 미국의 의료기업 엔리틱사가 딥러닝을 통해 개발한 질병 판정 시스템은 분석에 앞서 무수한 이미지 데이터를 시스템에 교육시키는 과정을 거친다. 예컨대 발병한 지 5년이 지난 뒤에도 생존한 환자의 생체조직 데이터와 5년 이내 사망한 환자의 데이터를 입력해 스스로 비교하게 하는 것이다. 스스로 학습을 마친 시스템은 새로운 환자의 병변 이미지를 보고 그 환자의 5년 생존율을 예측하는 방식이다.

중국 바이두, 음성인식 기술 최고 수준
금융산업의 핀테크 기술과 결합해 인공지능이 대출심사를 담당하는 기업도 미국에서는 흔히 볼 수 있다. 가장 대표적인 기업인 ‘제스트파이낸스’의 최고경영자(CEO) 더글라스 메릴은 TED 강연에서 “모든 데이터를 신용 데이터로 활용한다”고 밝혔다. “대출업체들이 일반적으로 신용카드 이용내역을 바탕으로 산출한 ‘FICO 점수’를 기반으로 대출을 심사하는 것과는 다르게 제스트파이낸스는 소비자의 SNS상 행동이나 대출신청서에 대문자와 소문자를 기입하는 방법 등 7000가지가 넘는 다양한 데이터를 인공지능으로 분석할 수 있다”는 것이 메릴이 내세우는 인공지능의 장점이다.

법조계에는 미국의 모든 법원이 작성한 판결문을 인공지능으로 분석해 판사의 판결 패턴을 도출하고, 변호사들이 판사의 성향에 맞춰 필요한 자료를 준비할 수 있게 돕는 ‘래블 로’의 서비스도 있다. 교육서비스로는 아예 인간 교사 대신 인공지능이 학생 개인에 맞는 문제를 내고 학생의 풀이 속도와 과정까지도 검토해 1대 1 학습을 제공하는 ‘큐비나’ 서비스도 인기를 끌고 있다. 이미 일상생활의 다양한 영역에서 인공지능이 적용되어 있는 현실을 고려하면 오직 인간만이 인공지능의 진화를 도울 수 있고, 또 그로부터 효용을 누릴 수 있기 때문에 인공지능 발전에 보다 협조적인 분위기가 만들어져야 한다는 목소리도 나온다.

미국 스탠퍼드대의 인공지능 연구자 오사마 카티브 교수는 지난해 10월 열린 로봇 심포지엄에서 “현재 성과를 거두고 있는 인공지능의 학습 유형은 인공지능이 자율적으로 미지의 데이터로부터 규칙을 알아내는 자율학습 대신 인간이 만들어낸 데이터를 바탕으로 배우는 교사학습이 압도적”이라며 “현 단계에서의 인공지능의 발전은 인간의 도움이 필요하고, 이 도움을 효과적으로 제공하는 기업이 성공한다”고 말했다.

이러한 인식은 미래학자와 인공지능 연구자들이 향후에 도래할 것으로 보는 인간 수준 이상의 ‘강한 인공지능’이 개발되기 전까지는 현재의 수준에서 점진적으로 진화한 ‘약한 인공지능’의 시대를 필연적으로 거쳐야 한다는 것을 전제로 한다. 따라서 인공지능이 가져올 미래상에 대해 철저한 대비는 하되 열린 자세를 가지라는 것이 전문가들의 제언이다. 정보통신기술진흥센터의 박종훈 위원은 “‘기술적 특이점(기술 발달상을 인간의 지능으로 따라잡지 못하는 지점)’이라는 개념에는 천지가 개벽해 지금까지의 상식이 통하지 않고 삶의 형태가 완전히 변한다는 가정이 있다”며 “하지만 인공지능과의 관계설정 유형에 따라 삶의 모습이 결정될 가능성을 염두에 두고 인간사회가 필요한 것을 계속해서 궁리할 필요가 있다”고 지적했다.