2017.03.28

칼럼 | AI에의 접근, '대체'가 아닌 '증강'이어야 한다

Rob Enderle | CIO
IBM 인터커넥트(Interconnect) 2017에 등장한 흥미로운 모습 중 하나는 하나는 IBM의 CEO 지니 로메티와 세일즈포스(Salesforce)의 CEO 마크 베니오프 사이의 교류였다.

베니오프에 따르면 이들 두 사람은 최근 미국이 인공지능(AI)에 대응할 준비가 되지 않은 문제를 해결하기 위해 워싱턴을 방문했다. IBM 왓슨(Watson)과 세일즈포스 아인슈타인(Einstein)는 현재 협력 관계를 형성하고 있다.

이들이 밝힌 인공지능과 관련된 문제는 두 가지다. 두 기업은 현재 인간 강화에 집중하고 있지만 사람들은 AI와 협력하도록 교육을 받지 않으면 인간이 대체될 가능성이 높으며 이로 인해 실업과 관련된 엄청난 문제가 발생할 전망이다. 그리고 실업자들은 단순히 제품을 구매하지 않는 것이 아니라 반발하게 될 것이다. 인간을 AI에 대비하도록 준비시킨다는 말은 어떤 의미인지 살펴본다.



신뢰 문제
이 문제의 핵심은 인간이 시스템을 필요한 만큼 신뢰하지 못 한다는 점이다. 사람에게는 의사 결정을 주관하는 직관과 ‘직감’ 같은 개념이 있다. 인간은 기계와 달리 데이터를 취사 선택하는 경향이 있다. 데이터 정보가 증가해도 이를 제대로 이용하지 못 하는 것이다. 실제로 임원들 사이에서 이런 현상을 목격할 수 있으며 미국의 대통령을 보아도 잘 알 수 있다. 제시된 조언이 근거한 데이터를 신뢰하지 않기 때문에 데이터를 무시하고 결정을 내리곤 한다. 그리고 그 끝이 좋은 경우가 거의 없다.

지금까지는 데이터 품질 문제가 있었던 것이 사실이다. 또 의사 결정을 내리는 사람이 자신만의 아젠다를 종종 가지고 있었으며, 이는 제대로 된 데이터 활용에 제한을 가하곤 했다.

이는 두 단계로 해결할 수 있다. 우선, 데이터가 완전하고 편파적이지 않도록 더욱 노력해야 한다. 또 신뢰할 수 있는 데이터에 기초하여 분석을 실시해야 한다. 신뢰의 기반은 신뢰할 가치가 있는 결과여야 한다.

마찬가지로 중요한 두 번째 단계는 결과 정보를 신뢰할 수 있는 새로운 현실에 의사 결정자들을 교육시켜야 한다. 첫 번째 단계 이전에 두 번째 단계를 완료하면 의사 결정자들은 이런 AI가 제공하는 조언을 더욱 신뢰하지 않게 되고 잘못된 방향으로 움직이기 쉽다.

효과적인 연계
인터커넥트에서 H&R 블록(H&R Block)이 진행한 프레젠테이션에서도 비슷한 이야기가 있었다. 해당 프레젠테이션 발표자는 블록의 세무 대리인에게 두 개의 모니터가 있다고 말했다. 하나는 일반적으로 세무 인터뷰에 포함된 정보이다. 또 다른 하나는 마치 동료처럼 실시간 자문을 제공하는 왓슨이다. 이제 인간과 별도로 진행하는 것보다 나은 서비스를 총체적으로 제공하는 AI 팀이 마련됐다는 설명이었다.

이것이 연계의 핵심이며 협력하여 강력한 해결책을 구성하는 인간과 AI 사이의 긴밀한 협력관계이다. 하지만 일반적인 디지털 툴과는 다르다. 세무 대리인이 이것을 파트너가 아니라 하나의 계산기로 치부하면 최적의 결과를 얻지 못하여 개선되는 부분도 크지 않을 것이다. H&R 블록은 자사의 세무 대리인들이 해당 제품을 좋아하며 고객들이 해당 제품을 좋아하고 이미 충성도 및 고객 만족 점수가 크게 높아졌다고 보고했다.

협업적 학습 및 관리
이것은 더욱 고도화되어야 하는 솔루션의 일부분이다. 왓슨과 아인슈타인 같은 시스템은 훈련이 필요하며 이런 시스템을 사용하는 사람들은 이를 지원할 수 있는 실질적인 지식이 있다. 동시에 이런 시스템은 결과적으로 파트너를 교육시킬 수도 있다. 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있도록 말이다.

인간이 AI 훈련을 보조하려는 시도가 있어왔지만, 아직까지 인간이 AI로부터 무언가를 얻도록 하는 훈련은 찾아보기 어려웠다. 인력을 관리하고 개발시키는 문제는 더욱 커져갈 것이며, AI는 이런 문제를 인식하도록 돕는 방법에 대한 엄청난 지식을 보유하고 있다.

개인적으로 혁신의 필요성을 느끼는 지점이 여기다. 인간이 협력관계의 일환으로 AI를 개선시키는 것뿐 아니라 AI가 인간의 단점을 보완하여 인간을 더욱 생산적인 구성원으로 성장시킬 수 있다고 생각한다. 그러면 우리는 강화 모델을 통한 일종의 시너지 효과와 함께 이 새로운 수준의 팀이 가진 완전한 잠재력을 실현할 수 있을 것이다.

일터에서 AI를 추구하는 두 가지 경로
현재 일터에서 AI의 발전과 관련된 잠재적인 경로는 두 가지다. 하나는 IBM, 세일즈포스, H&R 블록이 개발하고 있는 것으로 인간의 강화 및 개선에 집중되어 있다. 다른 하나는 대체에 집중된 경로다. 이는 인간과 AI 요소를 결합하기보다는 시스템 자체에 초점을 두고 있기 때문에 접근이 쉽다. 그러나 ‘대체’는 엄청난 실업과 고객 상실이라는 골치 아픈 부작용이 있다.

반이상향의 미래를 살고 싶지 않다면 첫 번째 경로의 강화가 성공해야 한다. 이를 위해서는 시스템을 신뢰하고 신뢰할 만한 가치를 확보해야 한다. 또 AI와 인간이 파트너에 더욱 가까워지고 파트너로써 서로를 발전시키는데 집중해야 한다. 물론 쉽지 않은 이야기지만 이것이야말로 인간과 AI가 공존할 수 있는지 아니면 인간이 과잉 상태가 되는지를 판가름할 갈림길일 것이다.

* Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr 



2017.03.28

칼럼 | AI에의 접근, '대체'가 아닌 '증강'이어야 한다

Rob Enderle | CIO
IBM 인터커넥트(Interconnect) 2017에 등장한 흥미로운 모습 중 하나는 하나는 IBM의 CEO 지니 로메티와 세일즈포스(Salesforce)의 CEO 마크 베니오프 사이의 교류였다.

베니오프에 따르면 이들 두 사람은 최근 미국이 인공지능(AI)에 대응할 준비가 되지 않은 문제를 해결하기 위해 워싱턴을 방문했다. IBM 왓슨(Watson)과 세일즈포스 아인슈타인(Einstein)는 현재 협력 관계를 형성하고 있다.

이들이 밝힌 인공지능과 관련된 문제는 두 가지다. 두 기업은 현재 인간 강화에 집중하고 있지만 사람들은 AI와 협력하도록 교육을 받지 않으면 인간이 대체될 가능성이 높으며 이로 인해 실업과 관련된 엄청난 문제가 발생할 전망이다. 그리고 실업자들은 단순히 제품을 구매하지 않는 것이 아니라 반발하게 될 것이다. 인간을 AI에 대비하도록 준비시킨다는 말은 어떤 의미인지 살펴본다.



신뢰 문제
이 문제의 핵심은 인간이 시스템을 필요한 만큼 신뢰하지 못 한다는 점이다. 사람에게는 의사 결정을 주관하는 직관과 ‘직감’ 같은 개념이 있다. 인간은 기계와 달리 데이터를 취사 선택하는 경향이 있다. 데이터 정보가 증가해도 이를 제대로 이용하지 못 하는 것이다. 실제로 임원들 사이에서 이런 현상을 목격할 수 있으며 미국의 대통령을 보아도 잘 알 수 있다. 제시된 조언이 근거한 데이터를 신뢰하지 않기 때문에 데이터를 무시하고 결정을 내리곤 한다. 그리고 그 끝이 좋은 경우가 거의 없다.

지금까지는 데이터 품질 문제가 있었던 것이 사실이다. 또 의사 결정을 내리는 사람이 자신만의 아젠다를 종종 가지고 있었으며, 이는 제대로 된 데이터 활용에 제한을 가하곤 했다.

이는 두 단계로 해결할 수 있다. 우선, 데이터가 완전하고 편파적이지 않도록 더욱 노력해야 한다. 또 신뢰할 수 있는 데이터에 기초하여 분석을 실시해야 한다. 신뢰의 기반은 신뢰할 가치가 있는 결과여야 한다.

마찬가지로 중요한 두 번째 단계는 결과 정보를 신뢰할 수 있는 새로운 현실에 의사 결정자들을 교육시켜야 한다. 첫 번째 단계 이전에 두 번째 단계를 완료하면 의사 결정자들은 이런 AI가 제공하는 조언을 더욱 신뢰하지 않게 되고 잘못된 방향으로 움직이기 쉽다.

효과적인 연계
인터커넥트에서 H&R 블록(H&R Block)이 진행한 프레젠테이션에서도 비슷한 이야기가 있었다. 해당 프레젠테이션 발표자는 블록의 세무 대리인에게 두 개의 모니터가 있다고 말했다. 하나는 일반적으로 세무 인터뷰에 포함된 정보이다. 또 다른 하나는 마치 동료처럼 실시간 자문을 제공하는 왓슨이다. 이제 인간과 별도로 진행하는 것보다 나은 서비스를 총체적으로 제공하는 AI 팀이 마련됐다는 설명이었다.

이것이 연계의 핵심이며 협력하여 강력한 해결책을 구성하는 인간과 AI 사이의 긴밀한 협력관계이다. 하지만 일반적인 디지털 툴과는 다르다. 세무 대리인이 이것을 파트너가 아니라 하나의 계산기로 치부하면 최적의 결과를 얻지 못하여 개선되는 부분도 크지 않을 것이다. H&R 블록은 자사의 세무 대리인들이 해당 제품을 좋아하며 고객들이 해당 제품을 좋아하고 이미 충성도 및 고객 만족 점수가 크게 높아졌다고 보고했다.

협업적 학습 및 관리
이것은 더욱 고도화되어야 하는 솔루션의 일부분이다. 왓슨과 아인슈타인 같은 시스템은 훈련이 필요하며 이런 시스템을 사용하는 사람들은 이를 지원할 수 있는 실질적인 지식이 있다. 동시에 이런 시스템은 결과적으로 파트너를 교육시킬 수도 있다. 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있도록 말이다.

인간이 AI 훈련을 보조하려는 시도가 있어왔지만, 아직까지 인간이 AI로부터 무언가를 얻도록 하는 훈련은 찾아보기 어려웠다. 인력을 관리하고 개발시키는 문제는 더욱 커져갈 것이며, AI는 이런 문제를 인식하도록 돕는 방법에 대한 엄청난 지식을 보유하고 있다.

개인적으로 혁신의 필요성을 느끼는 지점이 여기다. 인간이 협력관계의 일환으로 AI를 개선시키는 것뿐 아니라 AI가 인간의 단점을 보완하여 인간을 더욱 생산적인 구성원으로 성장시킬 수 있다고 생각한다. 그러면 우리는 강화 모델을 통한 일종의 시너지 효과와 함께 이 새로운 수준의 팀이 가진 완전한 잠재력을 실현할 수 있을 것이다.

일터에서 AI를 추구하는 두 가지 경로
현재 일터에서 AI의 발전과 관련된 잠재적인 경로는 두 가지다. 하나는 IBM, 세일즈포스, H&R 블록이 개발하고 있는 것으로 인간의 강화 및 개선에 집중되어 있다. 다른 하나는 대체에 집중된 경로다. 이는 인간과 AI 요소를 결합하기보다는 시스템 자체에 초점을 두고 있기 때문에 접근이 쉽다. 그러나 ‘대체’는 엄청난 실업과 고객 상실이라는 골치 아픈 부작용이 있다.

반이상향의 미래를 살고 싶지 않다면 첫 번째 경로의 강화가 성공해야 한다. 이를 위해서는 시스템을 신뢰하고 신뢰할 만한 가치를 확보해야 한다. 또 AI와 인간이 파트너에 더욱 가까워지고 파트너로써 서로를 발전시키는데 집중해야 한다. 물론 쉽지 않은 이야기지만 이것이야말로 인간과 AI가 공존할 수 있는지 아니면 인간이 과잉 상태가 되는지를 판가름할 갈림길일 것이다.

* Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr 

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