마이크로소프트가 개발자 컨퍼런스 빌드(Microsoft Build 2021)에서 발표한 파워앱스(Power Apps)는 전문 코딩 지식이 없는 사용자도 앱을 만들 수 있도록 설계되어 화제가 되었습니다. openAI사의 3세대 언어 예측 모델인 GPT-3를 적용한 파워앱스는, 사용자가 입력하는 일상 언어(자연어)를 AI가 대신 코드로 변환해 주기 때문에 프로그래밍 전문지식을 갖추거나 코딩에 통달하지 않은 사람도 사용이 가능한 것입니다. (GPT-3는 사람과 유사한 글쓰기 능력으로 잘 알려진 AI 모델로 인간처럼 말을 이해하고 작성할 수 있으며, 장문의 글을 요약하는 능력도 뛰어나다고 합니다.)
사용자가 문장을 입력하면 AI를 통해 코드로 변환된다 (출처 : MS 공식 블로그)
IT 전문매체 더 버지(The Verge)는 ‘수백만 명의 사용자 시간을 절약해 주는 동시에 노코드(no code) 기법으로 이전에는 불가능했던 제품을 만들 수 있는 잠재력이 있다’고 평가했습니다.
과거 인간과 기계는 서로 전혀 다른 존재로 경계가 명확했습니다. 하지만 점점 인간과 기계의 경계는 약해지고 있습니다. 인간은 생명기술과 정보기술의 발전으로 기계화되고 인공지능으로 상징화되는 기계는 인간화되기 때문입니다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대부터 연구가 시작됐지만 발전 속도가 너무 느리고 진보가 없어서 외면받다가 2020년대 초반부터 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 비약적으로 성장하기 시작했습니다. 과거 인공지능은 인간이 기계에 데이터를 일일이 입력해줘야 하는 방식이었다면, 딥러닝은 인공지능이 사람의 뇌처럼 스스로 학습할 수 있도록 개발된 것입니다. 따라서 딥러닝을 통한 인공지능은 자율적 추론과 판단, 선택을 수행하는 형태로 점점 인간화 되고 있습니다. 우리의 말을 알아듣고 대답도 하며 외국어 통역사 역할도 해줍니다. 사물을 인식하여 구별하는 것은 물론 사람 얼굴도 알아보며 나에게 특화된 적절한 상품이나 서비스를 추천해 주기도 합니다. 때로는 인공지능 기계가 인간을 능가하는 지능을 발휘하기도 합니다. 2016년 세계 최상급 바둑기사 이세돌 9단을 누르고 압도적으로 승리했던 알파고(AlphaGo)가 대표적인 딥러닝 장착 인공지능이라 할 수 있습니다. 반면에 인간은 인공장기 같은 생명기술, 로봇 팔다리 같은 인공 보철, 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface) 기술의 발달을 통해 점점 기계와 결합한 사이보그적 존재가 되어 가고 있습니다.
포스트휴먼은 인공지능과 과학기술의 발전으로 새롭게 맞이할 새로운 인간을 말하는 것으로 과거의 인간을 뛰어넘어 존재하는 ‘신인류’를 뜻합니다. 인간과 분명히 구분되었던 기계를 단지 도구 취급했던 기존의 휴머니즘과 달리 어디까지가 인간이고 어디까지가 인간이 아닌지 경계가 모호해졌기 때문에 인간(human)을 과거와 동일한 방식으로 생각할 수 없다는 요구에서 나온 용어입니다.
포스트휴먼이 살아가는 세상에서 인공지능은 인간 고유의 능력으로 여겼던 지능 행위를 수행할 뿐 아니라 인간의 뇌보다 더 빨리 사고하고 더 많은 정보를 처리하기에 매력적입니다. 그러나 한편으로는 인간 고유의 전문 영역까지 침범하고 훼손시킬 수 있는 위협적인 존재로 진화하는 것도 사실입니다. 인공지능 기계들이 생활 곳곳에서 일상화된 시대에 ‘사람 중심 세상’을 만들기 위해서 인공지능과 인간이 상부상조하는 다양한 사례를 살펴보겠습니다. 이번 1편에서는 사람을 안전하게 지키고 사람이 해야 할 업무를 쉽고 효율적으로 해주는 사례를, 다음 2편에서는 문화, 예술을 비롯하여 일상생활에서 삶을 풍요롭게 하거나 편리성을 위해 인공지능이 인간을 돕는 사례를 살펴보겠습니다.
#1. [안전] 사람은 인공지능을 개발하고, 인공지능은 사람의 안전을 지켜준다
|
‘멀리 있으면 공포를 느끼지만 가까이 다가서면 그렇지 않다.’는 말은 어떤 존재에 대해 막연한 두려움이 엄습할 때 회자되는 라퐁텐의 말입니다. 인공지능도 먼 얘기로 들을 때는 세상을 비인간적인 기계 중심으로 황폐화시킬 것 같은 막연한 두려움을 갖게 할 수도 있습니다. 그러나 우리 생활에 밀착된 인공지능은 불편한 것을 편리하게 바꿔주고 힘든 것은 쉽게 도와주며, 위험할 때는 안전하게 지켜주는 경우가 대부분입니다.
■ 소방청, 인공지능 활용으로 사회취약계층 안전 돌본다!
소방청은 홀몸 어르신 등 유사시 도움을 받기 어려운 국민들이 응급할 때 신속하고 적절한 대응을 위해 SK텔레콤, ADT캡스, (재)행복커넥트와 업무협약을 체결했습니다. 이 업체들은 인공지능 스피커와 IoT 센서를 활용해 화재나 가스 사고 등이 발생했을 때 응급상황을 알리고 119 신고를 도와주는 인공지능 돌봄서비스를 운영 중입니다. 이 돌봄서비스는 유사시 사용자가 ‘살려줘’, ‘긴급상황’ 등을 외칠 경우 돌봄서비스 운영센터와 ADT 캡스 야간 근무자 등에게 자동으로 알려주는 긴급 SOS 호출 기능을 시·도 소방본부와 공유함으로써 신속하고 적절한 초기 대응과 응급처치를 수행합니다. 현재 약 1만 1천명이 이용 중이라고 합니다.
인공지능 돌봄 긴급 SOS 서비스 (출처 : 파이낸셜뉴스)
■ 인공지능이 적군의 침투를 철저히 감시하는 든든한 국방수호자?
인공지능 및 로봇 기술은 산업 전 영역에 적용돼 혁신을 창출하는 신기술로, 우리나라를 포함한 세계 각국에서 기술 주도권 확보를 위해 국가적 노력과 역량을 집중하고 있습니다. 이 기술을 방사청에서는 국방 분야에 적용하기 위해 많은 연구와 시도를 해왔습니다.
최근 방위사업청은 인공지능과 로봇 등 민간 신기술이 적용된 ‘음원 활용 AI 경계시스템’을 국방에 최초 적용했습니다. 딥러닝(Deep learning)을 통해 학습된 지능형 서버가 폐쇄 회로 텔레비전(Closed Circuit TV, CCTV) 영상 속 물체가 동물인지 사람인지를 식별하고, 아군 경계지역 및 철책으로 접근하는 사람을 관제실에 즉시 경보하는 시스템입니다. 숨어서 접근하는 경우에도 음원 감지기를 통해 수집된 음향의 패턴을 분석하여 사람이 접근하는 방향을 탐지하여 연동된 카메라가 탐지된 방향을 쫓아가면서 추적합니다.
음원활용인공지능(AI) 경계시스템개요 (출처 : 인공지능신문)
■ 한강에서 투신 시도, 인공지능한테 딱 걸린다!
매일 1건 이상의 투신 시도가 발생하는 한강교량에서 투신 시도 징후를 포착하여 인명피해를 막을 수 있도록 미리 대응 가능한 인공지능 관제 기술이 개발됐습니다.
서울기술연구원은 소방재난본부와 협력하여 빅데이터 분석에 기반한 한강교량 투신 시도 탐지 인공지능 CCTV 기술을 개발했는데요. 이 연구를 위해 작년 4월부터 1년간 소방재난본부 수난구조대의 출동 현황 정보, CCTV 동영상, 감지센서 데이터, 투신 시도 현황 정보, 신고 이력 및 통화·문자 내용 등 정형·비정형 빅데이터를 분석했습니다. 그리고 인공지능이 딥러닝을 통해 투신 시도자의 패턴을 학습하여 위험상황을 탐지하고 예측하여 이에 해당하는 지점의 CCTV영상을 선별한 후 관제요원 모니터에 전송해 줍니다.
이 연구는 한강교량 투신 사고로 발생하는 인명피해를 최소화하기 위해 개발된 것으로 실증 테스트를 거쳐 연말까지 본격 도입할 예정입니다.
한강교량 인공지능 선별 관리 시스템 (출처 : 국민일보 / 서울기술연구원)
■ 성폭력범과 미성년자 유괴 범죄자들, 인공지능이 관리하고 감독한다!
법무부는 증가하는 전자감독 대상자의 효율적 관리와 재범방지의 선제적 개입 역량을 높이기 위해 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한 ‘전자감독 시스템’을 도입하여 운영하고 있습니다.
전자감독제도는 ’08년 성폭력범죄에 처음 시행된 후 ’09년 미성년자 유괴범죄, ’10년 살인범죄, ’14년 강도범죄, ’20년 가석방되는 모든 사범으로 확대되고 전자보석제도까지 도입되어, 연중 집행사건이 2008년 205건에서 2021년 5월 7,373건으로 33배 이상 증가되었습니다. 반면, 고위험 성범죄자의 1:1전담 보호관찰제 도입 등 늘어나는 업무에 비해 전담인력 부족 문제를 해결하기 위해 인공지능을 활용한 첨단 기술 시스템을 도입한 것입니다.
법무부 ‘범죄예방데이터담당관실’에서는 올해 초 인공지능 관제 및 인공지능 보호관찰서비스, 빅데이터 분석 플랫폼을 핵심으로 하는 인공지능 기반의 전자감독 서비스를 구축했는데요. 인공지능 관제는 경보별로 처리에 필요한 맞춤 정보를 제공하고 위험 정도와 처리결과 등을 분석하여 단순경보는 자동으로 처리합니다. 이 덕분에 반복적인 단순업무 시간이 감소되어 관제직원은 고위험대상자에 집중 관제를 할 수 있게 되었습니다.
기존 관제와 인공지능 관제 시스템의 차이 (출처 :Law Leader)
■ 금융감독원, 인공지능 감시시스템으로 불법대부 근절한다!
금융감독원이 불법대부광고에 효율적으로 대응하기 위해 인공지능 로직을 도입하는 등 감시시스템이 고도화됩니다. 갈수록 금융회사 사칭 문자 광고가 급증하고, 규제 회피를 위한 메뚜기식 광고가 성행하고 있기 때문입니다. 금감원에 따르면 지난해 제보 등을 통해 수집된 불법대부광고는 29만8937건으로 전년 대비 24.4% 증가했습니다. 또한 최근 대형 시중은행 등 금융회사를 사칭해 대출상담 명목으로 전화를 걸도록 유인하는 문자 메시지 광고가 급증하고 있습니다.
금감원은 불법대부광고에 효율적으로 대응하기 위해 감시시스템을 고도화해 점차 지능화되고 있는 불법대부광고 적발률을 높이고 적시성 있는 조치를 취하기 위해 인공지능 로직을 도입한 감시시스템 고도화를 추진 중입니다.
#2. [업무효율] 인공지능 덕분에 적은 노력으로 큰 성과 올려요
|
인공지능은 인간의 편의성과 안전성을 중시하는 인간 중심 가치 산업으로 기대를 모으고 있습니다. 인공지능 도입으로 단순 업무나 위험한 업무를 인공지능에 맡김으로써 짧은 시간에 많은 일을 안전하게 처리함으로써 업무 효율을 높일 수 있기 때문입니다.
■ 인공지능이 연구개발, 생산, 품질관리 등 경영 전반을 똑똑하게 관리한다
현대차그룹 부품계열사인 현대모비스는 연구개발, 생산, 품질 등 경영 전반에서 업무 효율을 높이기 위해 인공지능 기술을 활발히 적용하고 있습니다. 2018년 인공지능 기술 개발을 위한 전담팀을 구성하고 2019년부터 지속적으로 일반 직원들 대상으로 인공지능 활용을 위한 역량 강화 교육을 진행해왔습니다.
업무 현장에서 인공지능 기술을 접목하는 사례는 설계 및 시험 관련 분야에서 가장 많습니다. 자동차 부품은 설계와 디자인이 조금이라도 바뀌면 여러 극한의 환경에 처했을 때에도 제대로 기능하는지 다양한 시험을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 많은 비용과 시간이 소모됩니다. 현대모비스는 인공지능을 통해 이런 비효율을 해결하기 위해 설계가 변경되었을 때 바뀌는 조건들을 인공지능 모델에 학습시킴으로써 최적의 디자인을 빠른 시간 안에 도출해냈습니다.
생산과정에서 공정 최적화나 전장 부품 품질검사 방법 고도화도 인공지능 기술을 통해서 해결했습니다. 그동안 축적해온 생산공정의 다양한 변수와 클레임의 상관관계를 인공지능에 학습시킨 후 유사한 문제가 발생할 경우 영향도가 높은 원인을 자동으로 찾아내는 시스템이 대표적입니다.
현대모비스가 업무전반에 인공지능 기능을 도입하여 업무 효율을 높이고 있다 (출처 : 현대모비스)
■ 컴퓨터 칩 설계하는 인공지능, 인간을 능가하다!
반도체 칩에서 작동하는 인공지능이 자신의 성능을 스스로 끌어올리는 기술이 개발됐습니다. 아잘리아 미로세이니 구글 리서치 연구원과 애나 골디 연구원은 인공지능이 컴퓨터 칩을 설계한 것이 전문 엔지니어가 설계한 것보다 나은 성능을 얻었다고 국제학술지 ‘네이처’에 발표했습니다.
컴퓨터 칩 설계는 손톱보다 작은 실리콘 평면에 '매크로'라는 수천 개의 메모리 블록과 셀이라는 수천만 개의 논리회로를 배치하는 과정입니다. 작은 칩 안의 셀과 매크로는 수십 km에 이르는 선으로 연결돼 있습니다. 셀과 매크로의 배치를 조정해 신호를 주고받는 시간이 짧아지면 칩 성능은 올라가게 됩니다. 하지만 경우의 수가 너무 많아 숙련된 기술자들도 칩 설계에 수개월이 걸리곤 합니다. 연구팀은 칩 설계가 일종의 게임과 유사한 점이 많다고 보고 AI에 설계 방법을 학습시켰다고 합니다.
인공지능에게 사람이 만든 칩 1만 개의 도면을 학습시켜 최적의 설계 방법을 찾게 했고, 인공지능은 학습에 들어간지 불과 6시간 만에 칩 설계 전문가가 설계한 것과 비슷한 성능을 갖춘 칩 설계에 성공했습니다.
구글의 인공지능 칩 텐서프로세싱유닛(TPU)의 1 세대 (출처 : 구글)
■ 보험계약부터 보험금 지급심사까지 인공지능이 신속, 정확하게 척척!
디지털 전환시대를 맞아 보험사들은 보험 가입에서부터 보험금 지급심사까지 보험 업무 전반에 인공지능(AI) 적용을 넓혀가고 있습니다. 최근에는 지급심사 과정에 본격적으로 인공지능을 도입하여 보험금 청구에서 지급까지 걸리는 시간을 획기적으로 단축했습니다. 이 덕분에 고객의 편의성을 높이면서 보험민원도 감소하는 효과를 거두고 있다는 것이 보험업계의 분석입니다.
한화생명은 지난해 업계 최초로 보험금 지급 여부를 클라우드에서 인공지능이 실시간으로 심사하는 ‘클레임 AI 자동심사 시스템’을 구축했습니다. 현재는 25% 수준인 인공지능 자동심사 비중을 50% 수준까지 끌어올릴 계획이라고 합니다. 교보생명도 지난해 12월 보험금 지급에 인공지능을 적용한 ‘사고보험금 AI 자동심사 시스템’을 개발했고, 신한생명도 최근 빅데이터 분석을 기반으로 ‘AI 원더라이터 (Wonderwriter)’를 오픈했으며, 삼성화재 역시 지난 2019년부터 빠르고 정확한 보험 가입을 위해 업계 최초로 장기보험에 인공지능(AI) 계약심사 시스템을 도입했습니다.
보험업 관계자의 따르면, 인공지능 보험 심사의 확대로 고객에게 실시간으로 심사 진행 상황이나 예상 완료 일자를 안내할 수 있게 됐고, 보험금 수령에 걸리는 시간을 1∼2일 단축했다고 합니다.
실손보험 AI 자동 심사 프로세스 방식 (출처 : 한화포스트)
■ 국내 첫 인공지능 크루즈선, 100% 자율운항 성공!
조선업 패러다임이 ‘친환경’과 ‘스마트화’라는 두 축을 중심으로 변화하면서 전 세계 조선사들의 자율운항선박 기술 개발 경쟁이 치열합니다.
현대중공업그룹의 선박 자율운항 전문 회사인 ‘아비커스’는 2021년 6월 16일 국내 최초로 선박을 완전 자율운항에 성공했습니다. 이날 경북 포항운하 일원에서는 12인승 크루즈 선박을 사람의 개입 없는 ‘선박 자율운항 시연회’가 진행됐는데요. 아비커스 관계자 일부가 탑승한 크루즈선은 총 10㎞의 포항운하를 40여 분간 완전한 자율운항을 했습니다.
국내 최초 완전 자율운행에 성공한 선박 ‘아비커스’ (출처 : 국민일보/ 현대중공업)
이 크루즈 선박에는 인공지능이 선박 상태와 항로 주변을 분석한 뒤 증강현실(AR) 기반으로 항해자에게 알려주는 시스템과 이·접안 지원 시스템 등 최첨단 기술이 적용됐습니다. 이를 이용해 선박의 출항부터 운항, 귀항 그리고 접안까지 완전한 자율운항을 시연했는데요. 이는 국제해사기구(IMO)가 정의한 자율운항선박 등급의 레벨4에 해당하는 완전 무인 자율운항입니다.
국제해사기구(IMO) 기준의 자율운항선박 등급 (출처 : 국민일보)
| 큐레이터 / 이노핏파트너스 이혜숙 전문교수
| 글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀
디지털 트랜스포메이션 시대에 FIT한 지식 혜택 (베네핏레터는 격주 금요일에 찾아갑니다)
beneFIT Letter(베네핏 레터)는 이노핏파트너스의 노하우를 담아 디지털 트랜스포메이션 시대의 '산업별' 핵심 지식, 트렌드를 큐레이션한 뉴스레터입니다.
이 내용을 이메일로 편하게 받아보고 싶으시다면, 구독해주세요!
>> 구독하러 가기
