“4차산업혁명이 오게 된 것은 '데이터' 때문입니다. 데이터 양이 워낙 많아지고 컴퓨팅 파워가 좋아지다 보니 인공지능(AI) 기술 뉴럴 네트워크에 기반한 기술이 데이터로 할 수 있는 일이 많아졌습니다. 이제는 어떻게 AI를 활용할 지가 중요합니다.”
김광수 성균관대 인공지능융합원장은 18일 열린 한국IT리더스포럼 정기조찬회에서 '게임체인저, AI'라는 주제로 강연하며 이같이 말했다.
김 원장은 “인공지능융합원에서 융복합 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. CEO 얼굴 이미지를 활용한 기업가치 분석 융합연구가 논문으로 나왔다”며 “AI를 활용한 것으로 CEO 이미지가 주는 인상이 매력적인지, 책임감 있어 보이는지 등을 재무 성과와 연관 관계를 분석한 것”이라고 말했다.
이 외에도 AI 기반 국내 코로나19 감염병 확진자 수 예측 모형 개발, AI를 활용한 고용률 예측, 사후변화가 진행된 시신으로부터 딥러닝 기술을 이용해 생전의 얼굴을 복원 등 연구가 진행 중이라고 밝혔다.
김 원장은 AI를 잘 활용하면 훌륭한 연구 성과를 내지만 한계도 있다고 말했다. 김 원장은 “'설명 가능성'이 약하다는 것이 가장 큰 한계”라며 “과거에 있던 데이터를 바탕으로 학습해 예측하다 보니 지금 왜 이렇게 판단했는지 예측하기 쉽지 않다”고 지적했다. 이어 “특히 법적 이슈가 있는 많은 분야에서 직접 활용되기 어려울 수 있다. 투자했는데 대규모 손실이 발생했을 때, 실수가 아니고 시장상황 때문이라고 말해야 하고, 왜 이렇게 투자했는지 설명해야 한다”며 “과거에 그렇게 투자하니까 결과가 좋았다는 답변 이외에는 사실상 설명이 잘 안 된다. 그래서 법적 이슈에 대응이 안 된다”고 한계를 말했다.
또 많은 데이터가 존재하지만 실제 투입되는 데이터는 부족하다고 밝혔다. 김 원장은 “실제 모델링 데이터는 언제나 부족하다. 많은 기업이나 사람이 데이터가 축적됐다고 하지만 실상 그 모델을 만드는데 필요한 데이터는 항상 부족하거나 한계가 있는 경우가 많다”며 “AI 프로젝트를 하는 데 95% 비용과 시간이 데이터를 확보하고 정제하는 데 소요된다”고 말했다. 이런 부분은 어느 주제이든 AI 도입하는 프로젝트 할 때 가장 먼저 고려해야 하는 상황이라고 덧붙엿다.
스마트 팩토리도 사실상 장밋빛 미래일 수 있다고 내다봤다. 김 원장은 “스마트 팩토리를 만들려면 기계에서 데이터를 얻어 예측 판단 모델을 만들고 기계를 작동시키도록 해야 한다”며 “문제는 컨트롤러에서 외부로 데이터를 내보내는 포트 자체가 없거나, 독점 생산 업체가 표준화가 돼 있지 않아 데이터 얻을 기술이 없다는 것이다. 그래서 스마트 팩토리는 갈 길이 먼 일일 수 있다”고 말했다.
성균관대 인공지능융합원은 26명의 AI 전공 교수진으로 구성돼 각 교수 연구실에 최소 15~20명의 석박사 연구원으로 꾸려졌다. 약 400명이 다양한 AI연구와 산학협력을 진행하고 있다.
송혜영기자 hybrid@etnews.com
