예잔치 葉展旗 <차이신주간> 기자

▲ 세계 최고 그래픽처리장치(GPU) 업체 엔비디아의 젠슨황 회장이 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 ‘2018 엔비디아 GPU 회의’에서 연설하고 있다. REUTERS

2008년 주쑹춘 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대학(UCLA) 교수는 ‘대량의 데이터로 간단한 임무를 수행하는’ 업계의 문제점을 발견했다. 먼저 이익을 얻기 힘들었다. 임무와 상황이 조금만 바뀌어도 새 데이터를 모으고 주석 작업을 해야 했다. 주 교수는 동영상 모니터링에 컴퓨터비전을 응용해 행동분석을 돕는 방안을 시도했다. 지금은 쉽게 볼 수 있는 응용 분야다. 그러나 낮과 밤, 카메라 위치와 지역에 따라 인공지능(AI) 성능이 영향받는 것을 알게 됐다. 옆에 가로등이 하나 늘어도 뭔가 문제가 생겼다. 범용 알고리즘 모델을 사용하면 오류가 많이 생겨 사람이 직접 조정해야 했다. 계속해서 인력과 시간이 들어가면 수익을 낼 수 없다. 주 교수는 지금도 이런 문제가 해결되지 않았다고 말했다.
중국 AI 스타트업(신생 벤처기업)은 여러 미묘한 변화에 따른 ‘알고리즘 부적합’ 문제에 대응하기 위해 인해전술을 써야 했다. 데이터 주석 작업을 위한 인력 외에 기술 지원 엔지니어를 육성했다.

‘작업실’과 공장
최근 미국 퀄컴이 산업용 부품에 머신비전 검사 기능을 시연했다. 엔지니어가 생산라인에 카메라를 설치해 컨베이어벨트를 지나가는 여러 부품을 인식했다. 검사 누락 사례는 거의 없었다. 그때 손으로 카메라 한쪽 빛을 가리자 AI는 눈이 가려진 것처럼 컨베이어벨트의 그림자를 부품으로 인식했다. 인식 성공률이 형편없이 떨어졌다. 무선통신 기술이 강점인 퀄컴이 공장에서 인터넷을 활용해 모의 시연을 한 결과 딥러닝 알고리즘의 허점이 드러났다.
데이터에 의존하는 것 외에 이론적 기반이 부족하다. 그래서 AI 모델의 변수를 조정하는 것이 딥러닝 분야에서 가장 ‘현학적인’ 분야가 됐다. 메그비 직원은 “요리사가 요리할 때 소금을 얼마나 넣을지 순전히 감각에 의존하는 것과 같다”고 설명했다.
싱보 미국 카네기멜론대학 교수는 “지금의 AI 프로세스는 작업실 수준이라서 표준화된 성과를 내놓기 어렵다”며 “스승과 제자가 만든 도자기 품질이 다르고, 스승이 만든 도자기도 각각 품질이 다른 것과 같다”고 말했다.
‘AI 공장을 만드는 것’은 업계 전체의 목표다. 인건비가 비싼 미국은 더 서두르고 있다. 2018년 초, 구글은 독자 개발한 AI 모델 도구 ‘오토ML’을 출시했다. 사용자가 일정 수량의 이미지 학습 샘플을 제공하면 오토ML이 맞춤형 AI 모델을 자동 생성할 수 있다. 기상 분야에서 과거 AI 모델이 사진 속 하늘을 인식했다면 맞춤형 모델은 새털구름과 층적운 등 구름 유형까지 구분한다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트, 바이두, 텐센트 등도 이것이 AI 흐름이라고 판단했다.

모두의 ‘AI 아바타’
비판의 목소리도 따랐다. AI 분야에서 오래전부터 제기된 ‘블랙박스’에 대한 우려다. AI가 결과를 도출하는 과정을 인간이 알 수 없다. 자동 생성 AI는 “블랙박스 밖에 더 큰 블랙박스를 만든 것”으로 지적됐다.
이는 과학윤리 문제에 국한하지 않고 AI가 사회 깊숙이 침투하는 것을 방해한다. 통신사에 서비스를 제공하는 에릭손의 동북아지역 디지털서비스 제품담당자 쉬디에 따르면, 통신업계는 비교적 일찍 AI를 도입했다. 하지만 대규모로 응용하려면 반드시 AI를 신뢰할 수 있어야 한다. AI 정책 결정 배후의 로직(논리회로)을 설명할 수 있어야 하고, 문제가 생기지 않아야 한다. 통신산업은 99.999% 신뢰도를 요구한다. AI가 자유롭게 결정하도록 방임했을 때 통신사는 이런 시스템을 사용할 수 있을까?
‘AI 작업실’은 범용 AI로 나아갈 수 없다. 야심이 있는 개발자는 대중이 자신의 AI를 갖는 방법을 시도했다. “소는 왜 평생 스스로 살아갈 수 있을까, 자연은 빅데이터에 의존하지 않는다.” 2008년 이후 주쑹춘 교수는 범용 AI의 길을 찾았다. 2017년 여름, 그는 교육산업에 AI를 응용한 회사를 설립했다.
대규모 문제은행을 기반으로 한 교육 애플리케이션(앱)과 달리, 주 교수가 개발한 제품에선 AI가 스스로 문제를 내고 해설하고 난이도를 파악한다. 상호작용 과정에서 학습자가 이해하지 못한 부분이 발견되면 새롭게 해설할 수 있는 맞춤형 교육이다.
리디 마이크로소프트 검색기술센터(STC) 부센터장은 AI 챗봇 ‘샤오아이스’(小冰)의 아버지다. 샤오아이스는 2014년 탄생한 뒤 아나운서, 가수, 시인, 기자, 작가, 디자이너를 해봤고 2019년 여름 중앙미술대학을 졸업하고 첫 전시회를 열었다.
마이크로소프트는 2019년 8월 샤오아이스의 능력을 개발하는 프레임워크를 외부에 개방했다. 기업과 개인 사용자가 새로 배포한 아바타 프레임워크로 자신의 ‘AI 존재(being)’를 정의할 수 있다. 별자리가 처녀자리인 AI 소녀일 수 있고, 38살 AI 아저씨일 수도 있다. 듣고 말하고 보고 만들 수 있다.
성격을 설정할 때 프레임워크는 76개 항목의 기본 정보와 27개 항목의 성격 특징을 지원한다. 사용자가 AI의 세계관, 가치관, 인생관을 설정할 수 있다. 샤오아이스 개발팀은 소개팅을 할 수 있는지, 외로울 때 연애할 수 있는지 등 약간의 질문을 추출했다. AI 존재에 이런 문제의 답안을 입력하면 사랑에 관한 이해를 할 수 있다. 샤오아이스 개발팀의 쉬샹은 “남녀 사이에 순수한 우정이 가능한가?”는 질문이 AI 존재의 애정관에 큰 영향을 끼쳤다고 했다.
그러나 모두가 자신의 AI를 가지는 꿈을 실현하기는 쉽지 않다. 여러 해에 걸쳐 업그레이드를 반복한 샤오아이스도 인간의 농담을 이해하지 못할 때가 많다.

▲ 2019년 3월 중국 베이징의 한 공원을 찾은 시민들이 화 이스’(小冰)의 아버지다. 샤오아이스 웨이의 5G망으로 연결된 고해상도 AI 카메라 부근에서 벚꽃놀이를 즐기고 있다.REUTERS

5G와 함께 춤을
2019년 5세대(5G) 통신 추진 속도가 빨라지면서 중국이 처음으로 세계 무선인터넷 구축 최전선에 섰다. 중국 기업에는 또 다른 꿈과 걱정이 생겼다. “5G 통신이 상용화되면 작업대마다 설비를 설치하거나 선을 연결하지 않아도 되고, 연산을 클라우드에서 수행해 비용을 줄일 수 있다.” 8월 말 상하이 세계인공지능콘퍼런스(WAIC)에서 화웨이 직원이 AI 스타트업 에이노베이션 직원에게 5G와 AI의 비전을 열심히 설명했다. 그들 옆에는 에이노베이션이 전시한 AI 의류검사기가 있었다. 카메라로 옷 사진을 찍으면 검사기가 치수, 대칭, 품질의 문제점을 판단해 수고를 덜어준다.
5G는 초당 수천메가비트(Mbps) 전송속도와 밀리초 수준의 저지연성, 1㎢ 공간에서 단말기 수백만 대를 연결할 수 있는 대용량을 지원한다. 중국 공업정보화부는 일정을 앞당겨 2019년 6월 사업허가를 내줬고, 중국 5G 상용화가 시작됐다. 5G 응용 분야로 손꼽히는 업종이 기대를 모았다. AI가 5G와 함께 폭죽을 터트릴 수 있을지 관심이 집중됐다. 리디 부센터장은 5G의 저지연성은 AI와 인간의 상호작용에 큰 가능성을 열어줄 것으로 믿었다.
2019년 2월 마이크로소프트는 일본판 샤오아이스 ‘린나’를 안드로이드 앱으로 개발했다. 린나는 사용자 스마트폰을 통해 도쿄 수족관을 구경했고, 보고 들으면서 인간과 교류했다. 예를 들어 카메라로 해파리를 보자 “해파리가 흔들거리는 모습이 상상했던 것처럼 낭만적”이라며 사람에게 말을 걸었다.
이런 시험에서 기계는 언어는 물론, 여러 감각기관을 활용한 인식을 통해 사람과 교류한다. 머신비전과 음성, 의미를 기반으로 실시간 판단해야 하므로 더 안정되고 빠른 통신이 필요하다.
저우리 샤오아이스 개발팀 기술책임자는 “AI가 획기적으로 발전했지만 컴퓨팅이 여전히 복잡해 많은 알고리즘을 스마트폰에서 가동할 수 없다”고 말했다. 이어폰과 헤드셋은 말할 필요도 없다. 5G는 충분히 빨라 모바일 기기에서 처리해야 할 임무를 클라우드로 보낼 수 있고, 지금까지 불가능했던 AI 응용서비스가 점차 보급될 것이다.
물론 모두가 이렇게 낙관하는 것은 아니다. “누구나 5G+AI를 말하지만 이제 무엇을 더할 것인가?” 직원 1천 명 규모의 AI 기업 임원 차이창은 “응용서비스 개발자는 5G 기술을 어디에 적용할지 정확하게 알지 못하고, 대도시에서도 4G 데이터가 남아돈다”고 말했다. 자율주행을 제외한 AI 임무에는 초저지연성이 그다지 필요하지 않다. 5G의 초연결 특성도 사물인터넷 표준이 통합되지 않아 당분간 전망이 밝지 않다. 회사 전략회의에서 그는 회사 대표에게 5G 분야에서 앞서가지 말고 기다리자고 건의했다. 실패하지 않기 위해서다. 그는 정부가 의지를 갖고 5G 구축을 앞당기지 않는 한 ‘홀수 세대’ 이동통신 기술은 실패한다는 통신업계 ‘저주’가 반복될 수 있다고 우려했다.

ⓒ 財新週刊 2019년 제40호
AI新貴: 夢想撞上現實
번역 유인영 위원