AI에 대한 IBM 연구소의 다섯 가지 견해
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AI에 대한 IBM 연구소의 다섯 가지 견해
  • 김종율 기자
  • 승인 2020.01.03 16:08
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IBM 연구소(IBM Research)가 2020년 AI와 관련된 5가지 전망을 내놓았다.

최근 몇 년 간 AI 분야는 처리 능력과 연산 효율성을 크게 개선함과 동시에, 객체 식별, 언어 및 딥 러닝에 대한 새로운 통찰력을 가지게 됨으로써 비약적인 과학적 발전을 경험했다.

IBM 연구소에 따르면, 2020년에는 ‘자동화,’ ‘자연어 처리(NLP),’ ‘신뢰’ 등 세 가지 주제가 AI의 발전을 이끌게 된다. 크게 보면, 자동화를 통해 AI 시스템이 보다 빠르고 쉽게 작동된다. 자연어 처리는 AI 시스템이 일상어를 사용해 대화·토론 및 문제 해결을 하는 데 중추적인 역할을 담당하게 된다.

그리고 설명 가능성부터 편향성 탐색 등을 지원하는 기술을 통해 보다 투명하고 책임 있게 AI 데이터를 관리하려는 움직임들을 보이는 경향도 나타난다.

다음은 IBM이 바라본 2020년 AI 분야의 5대 전망이다.

①AI는 더 많은 것을 이해하고 더 많은 일을 할 수 있게 된다.
AI 시스템은 더 많은 데이터를 가질수록 더 빠르게 발전한다. 2020년에는 보다 많은 AI 시스템이 학습과 논리를 결합한 “뉴로-심볼릭(neuro-symbolic)” 기술에 의존하기 시작한다. 뉴로-심볼릭은 자연어 처리 기술 분야 발전에 중요한 지표로, 컴퓨터가 상식 추론과 특정 분야의 지식을 활용해 인간의 언어와 대화를 보다 잘 이해하도록 돕는다.

이와 같은 기술을 통해 기업들은 대화 형식의 자동화된 고객 관리와 기술 지원 툴을 사용할 수 있게 된다. 또한 더 적은 데이터로도 AI를 훈련시킬 수 있게 된다.

②AI는 인간의 일자리를 뺏지는 않지만 일하는 방식을 바꾼다.
AI는 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 자동화를 통해 일하는 방식을 변화시킬 수 있다. AI는 일정 조율과 같은 업무에는 도움을 주지만, 디자인이나 전략 수립과 같은 전문적 업무에는 직접적인 영향을 주지 않는다. 따라서 AI를 도입한 기업은 직원 업무를 일부 조정할 필요가 있으며, 직원은 역량 강화를 위해 노력해야 한다.

AI가 신뢰할 수 있는 AI를 만들어낸다.
AI를 신뢰하기 위해서는 시스템이 믿을 수 있고 공정해야 한다. 더불어, 기술이 보안상 안전하고 AI가 제공하는 결론이나 제안이 편향되거나 조작되지 않다는 것을 확신할 수 있어야 한다.

2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성 요소들이 AI의 수명주기에 포함되어, AI 애플리케이션 구축, 테스트, 운영, 모니터링 및 인증하는 과정에서 성능뿐 아니라 신뢰도 역시 고려되어야 한다.

또한, AI를 만드는데 AI를 사용하는 '오토AI'처럼 AI를 제어하는 AI가 부상하게 된다. 이를 통해, 규제가 심한 산업을 포함해 산업 전반에서 신뢰할 수 있는 AI 워크플로우가 형성된다.

④AI가 필요로 하는 에너지 수요 때문에 친환경 기술에 대한 요구가 증가한다.
AI의 기반이 되는 데이터센터는 전세계 에너지 총 소비량의 약 2%를 차지하고 있다. 2020년에는 AI 기술을 보다 오랫동안 지속 가능하게 만들기 위한 노력들이 증가한다. 더 유연한 기기를 만들 수 있는 ‘전이 금속 산화물(transition-metal oxides)’과 같은 신소재 개발이나, 아날로그와 혼합 신호를 모두 처리하는 새로운 칩 설계, 매우 적은 컴퓨팅 파워로 구동하면서 일정 수준 이상의 결과를 구현하는 근사 컴퓨팅(approximate computing) 기반의 새로운 소프트웨어 기술 등이 해당한다.

이 모두는 탄소 배출량을 줄이면서도 증가하는 AI 관련 워크로드를 지원하기 위한 방안이다.

⑤AI를 통해 신소재를 발견한다.
지난 200년 동안 유기 분자 합성은 화학 분야 연구의 중요한 축이었고, 이를 통해 의약품 및 합성 섬유가 개발되었다. 지금도 새로운 분자를 만들기 위해 수십만 가지의 화학 반응을 연구하고 있다.

과학자들은 전문 분야의 수십 가지 반응은 기억할 수 있지만, 방대한 양의 정보로 인해 모든 분야의 전문가가 되는 것은 불가능하다. 이제 그 한계를 넘어설 수 있게 되었다. IBM은 클라우드 상에서 분자를 합성할 수 있고, 수백만 가지의 화학 전후 반응을 예측할 수 있는 AI 도구인 RXN 포 케미스트리(RXN for Chemistry)를 개발했다.

이를 통해 2020년에는 AI와 자동화 기술을 활용한 신 소재 발견 및 개발에 획기적인 발전이 이루어질 것으로 기대하고 있다.

 

자료제공: 한국IBM



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