인공지능 활용 5가지 주요 분야

 

 

인공지능은 인간이 만든 가장 혁신적인 기술이 될 만큼 경제ㆍ사회ㆍ문화 등 모든 분야에서 디지털 전환을 넘어선 인공지능 전환(Artificial Intelligence Transformation)의 핵심동력이 되고 있다. 구글 최고경영자 순다르 피차이(Sundar Pichai)는 “인공지능은 우리 인류가 만든 것들 가운데 가장 영향력이 큰 종류 중 하나이며, 그것은 불이나 전기보다 그 영향력이 더 막대하다”라고 말하여 인공지능의 가치를 강조한 바 있다. 기업들은 코로나(COVID-19) 팬데믹 이후 “포스트 코로나 시대”를 이끌어갈 핵심기술 중 하나로 인공지능을 꼽았다. 인공지능은 코로나19 대응 과정에서 진단키트 개발, 역학조사ㆍ모니터링, 진단 보조 등에 기여한 바 있다.

 

여기서는 인공지능의 중요한 활용 분야를 알아본다. 

 

1. 증강 인력(The Augmented Workforce)

 

2016년 “세계 경제포럼”에서 발표된 “The Future of Jobs”에서 인간 일자리의 상당 부분 이 사라지거나, 로봇이나 인공지능으로 대체될 것으로 전망했다. 그러나 이러한 예측과 반대되는 주장도 많다. 가트너는 앞으로 인공지능이 대체하는 일자리보다 더 많은 일자리를 창출할 것으로 예측했다. 즉, 인간과 인공지능의 결합, 이른바 “인공지능 증강”이 최고의 가치를 창출 것이다. 다국적 기업인 유니레버(Unilever)는 매년 수천 명의 직원을 고용하며, 채용 프로세스를 개선하기 위해 후보자의 적성, 논리, 추론 및 위험 적성을 측정하는 게임을 사용한다.

 

이러한 자동화된 심사 프로세스를 사용하면 성별이나 인종과 같은 인구통계학적 편견을 피할 수 있을 뿐만 아니라 수백 명의 지원자를 선별해야 하는 고용 관리자의 시간을 절약할 수 있다. 이처럼 증강 인력은 일반적으로 사람이 지능형 가상 비서 또는 기계와 함께 작업하여 더 나은 결과를 달성하는 작업 영역을 의미한다. 따라서 이러한 인공지능 기술을 사용하면 사람들이 더 잘 협력하고, 더 잘 일하고, 바른 결정을 내리고, 인적 오류를 줄일 수 있다.  

 

 

<자료> 뉴스윗미디어, 건설 시장의 인공지능(AI) 심층 분석 및 전문가 검토 보고서&ndash;2025, 2020. 10. 29.

 

2. 인공지능 기반 사이버 보안(AI-Based Cybersecurity)

 

2022년에 발표한 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)의 25번째 보고서에 따르면, 회사 성 장에 위협이 될 2022년 최대 글로벌 리스크로, 전 세계 CEO들이 “사이버 리스크”을 꼽았다. 2022년 2월, 우크라이나는 국방부와 내무부, 의회와 일부 은행 웹사이트가 대규모 디도 스(분산 서비스 거부) 공격과 데이터를 삭제하는 악성 소프트웨어(Malware) 공격을 받았다. 이처럼 미국 VM웨어가 발표한 “모던뱅크 하이스트 4.0”에 따르면, 사이버 범죄에 대한 피해 규모는 6조 달러(약 7,245조 원)에 이를 것이며, 사이버 범죄 산업이 2025년에는 2배까지 늘어날 것으로 전망했다.

 

사이버 보안은 사이버 공격의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 현 보안 상태를 분석하고 개선하기 위해 인공지능을 이용하고 있다. 인공지능은 기존 시스템의 이상 징후를 즉시 포착할 수 있으며, 새로운 유형의 공격을 정확히 찾아낼 수 있다. 즉, 인공지능은 침해 위험을 최소화하고 보안 상태를 강화하며, 위협 식별이 가능한 기술로써 사이버 보안을 강화하고, 조직에서 보다 강력한 보안 태세를 구축하는 데 도움이 될 것이다. 

 

3. 인공지능과 메타버스(AI and The Metaverse)

 

메타버스에 대한 아이디어는 90년대 초 공상과학 작가인 닐 스티븐슨에 의해 처음 등장했다. 그는 사람들이 가상현실(Virtual Reality: VR) 고글을 착용하고 메타버스라는 가상의 나라에 들어가기 위해 아바타라는 가상 신체를 빌려 활동한다는 내용을 담은 “Snow Crash”를 집필하였다. 사실, 메타버스는 가상현실보다 한 단계 더 진화한 개념으로 대규모 가상 플랫폼(massive scale interactive virtual platform)에서 사람들이 놀고, 소셜 활동을 하고, 쇼핑도 하고, NFT(Non-Fungible Token)나 기타 형태의 암호 화폐를 사용하여 물건을 구매하고 비용을 지불할 수 있는 곳으로써 공상과학 소설에 생명을 불어넣는 것이다.

 

메타버스는 세상을 바꿀 수 있는 잠재력을 지닌 플랫폼으로 미래 핵심 트렌드의 중심에 있다. 메타버스는 사용자가 가상 세계에서 상호작용 할 수 있는 플랫폼으로, 우리가 일하고 배우고 노는 방식에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있다. 이러한 메타버스에서의 인공지능은 현실적인 아바타를 만들고, 새로운 디지털 제품과 서비스를 개발하고, 원격 작업과 협업을 촉진함으로써 메타버스가 실현되도록 도울 수 있다.  

 

 

AI와 만나 &lsquo;메타버스 채팅&rsquo; 진화

 

4. 노코드 인공지능(No-Code AI)

 

‘노코드’는 인공지능 비전문가가 인공지능 개발자 혹은 전문가 없이도 자신의 아이디어를 구현하고 테스트할 수 있는 code-free 기술을 의미한다. 요즘 각 분야의 전문가들은 인공지 능 기술로 문제를 해결하여 생산성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 예를 들어, 의사는 인공지능을 사용하여 환자에게 제공되는 의료 서비스를 개선하고, 기업 경영진은 인공지능을 사용하여 사용자에게 제공되는 고객 서비스를 개선하기를 원한다.

 

‘노코드’ 인공지능 플랫폼은 말로 하거나 혹은 포토샵처럼 drag-and-drop 등 직관적인 과정을 통해 코드 한 줄 작성하지 않고 누구나 손쉽게 소프트웨어 개발이 가능하게 할 수 있다. 따라서 코드 개발 및 데이터 작업 측면에서 개발 시간을 기존 작업에 비해 90% 정도 절약할 수 있을 것이며, 회사는 프로그램 구현을 위한 인공지능 전문가를 필요로 하지 않게 되므로 개발 비용을 낮출 수 있을 것이다. 이러한 ‘노코드’ 인공지능 플랫폼은 2022년 기업의 주요 트렌드 중 하나로 선정되었으며, 가트너는 “2024년 출시 앱 10개 중 7개는 노코드 플랫폼에서 나올 것”이라고 예상하기도 했다.  

 

5. MLOps(Machine Learning Operations)

 

2021년 말에 발표된 맥킨지 보고서에 따르면, 인공지능으로 가장 큰 수익을 올린 기업들을 구별하는 한 가지 요소로서 MLOps를 꼽았다. IEEE 회원이자 Augment Therapy의 클라우드 및 신기술 활동 실무 책임자인 카르멘 폰타나는 MLOps가 차세대 인공지능 트렌드라고 언급한 바 있다. MLOps는 시스템의 개발과 운영을 통합하여 개발 주기를 단축하기 위한 DevOps를 머신러닝 시스템에 적용한 것이다. MLOps의 목표는 가장 빠른 시간 내에 가장 적은 위험을 부담하며 아이디어 단계부터 상용화 단계까지 머신러닝 프로젝트를 진행할 수 있도록 기술적 마찰을 줄이는 것이다. 최근 기업들은 비즈니스 문제에 이를 적용하여 데이터와 모델을 관리, 예측, 모니터링, 의사결정 서비스 등에 활용하고 있다.  

 

참고: 인공지능 주요 동향 및 전망 2022-12-05, 정보/통신, 정보통신기획평가원

 

 

MLOps Lifecycle: Machine Learning Life Cycle in MLOps era 이미지 출처&nbsp;https://www.ml4devs.com/articles/mlops-machine-learning-life-cycle/