인공지능은 인간과 마찬가지로 학습과 훈련으로 우수성이 결정되곤 한다. 아무리 머리가 좋은 사람이라도 가지고 있는 책이 딱 한권뿐이라면 더 이상 발전할 수 없듯 인공지능도 어떤 데이터를 얼마나 공급 받는가에 따라 성능과 기능이 결정된다.

얼마 전 한 학회에서 인공지능에 대한 방대한 발표를 들었다. 자동차는 물론이고 빌딩, 가전제품, 스마트폰, 심지어는 학습도구나 장난감에서도 인공지능이 적용되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 인공지능을 위한 학습 빅데이터의 공급 측면에서 비용이나 기술적 문제가 명확하지 않은 비즈니스 모델이 많아 아쉬웠다.

알파고의 바둑 실력은 우리를 충격으로 몰아넣은 바 있다. 이런 실력은 엄청난 양의 학습을 통해 얻어진 결과이다. 오랜 바둑의 역사만큼이나 수많은 경우의 수에 대한 정보, 즉 기보가 쌓여있었고, 인공지능의 학습에 이용돼 빠른 진화가 가능했다. 이처럼 방대한 기보 자료가 없었다면 알파고 개발자들은 초기 알파고의 학습을 위한 데이터를 만드는 데 엄청난 시간을 써야만 했을 것이다.

인공지능이 가장 활발하게 활용되는 분야로 영상의학 분야가 있다. 심지어 이미 사람보다 뛰어난 진단 능력을 보이고 있는 분야인데, 이 분야에서 인공지능이 빠르게 성장할 수 있었던 이유는 학습을 위한 양질의 빅데이터에서 찾을 수 있다. 영상의료정보는 오래전부터 상당히 체계적으로 기록돼 왔고, 이미 디지털화돼 인공지능 시스템에 학습정보로 제공하기 적당한 상태였다. 그리고 매일 한 병원에서만도 수백 건 넘는 새로운 사례가 누적되고 있어 신속하고 지속적으로 학습을 수행시킬 수 있다. 만일 병원별로 인공지능 영상의학시스템을 동시 구축할 때 어느 병원이 유리할까를 가정해 보면 답변은 간단하다. 환자수가 많은 큰 병원일수록 데이터를 수집하는 데 유리하기 때문이다.

자율주행 자동차에 인공지능을 탑재하는 연구가 진행되고 있지만 학습에서 어려움을 겪고 있다고 한다. 바둑이나 영상의학은 학습데이터가 디지털화 돼 있어 순식간에 방대한 양의 학습이 가능한 반면 자동차 운전은 실제 도로에서 행해지기 때문에 느리고 지루한 작업이 될 수밖에 없다. 최근에는 가상 시뮬레이터를 통해 자율주행을 학습시키고 있으나 내용이 제한적인 탓에 알파고와 같은 학습속도를 내지 못 하는 것이다.

빅데이터의 품질 또한 학습에 중요한 영향을 끼친다. 2016년 마이크로소프트사는 인공지능 채팅로봇 `테이`(Tay)를 개발해 트위터 사용자들과 대화를 나누게 하며 인공지능을 학습시켰다. 그런데 이를 악용한 일부 사용자들이 고의적으로 욕설과 인종차별적 발언을 하게끔 학습시켜 물의를 일으킨 적도 있었다.

이처럼 바둑, 영상의학 등 빅데이터 구축이 잘된 분야부터 인공지능이 자리 잡을 것으로 전망된다. 따라서 인공지능의 학습에 얼마나 적합한지에 따라 빅데이터의 가치가 평가받고 경제적 이익을 창출 할 수 있다. 당연히 학습정보를 수집·추출·제공할 수 있는 네트워크를 가진 기업들이 인공지능을 위한 빅데이터 공급자로 성장하는 데 유리하다. 인공지능이 발전할수록 다양한 빅데이터가 요구될 것이고, 이것을 가지고 있는 기업들의 이익은 더 커질 것이다.

인공지능을 통한 사업을 준비하려면 먼저 인공지능 학습을 위한 빅데이터를 어떻게 확보할 것인지 구상하는 것부터 시작해야 한다. 사람을 위한 교육사업 시장을 보면 인공지능을 위한 학습 빅데이터의 시장을 예측할 수 있다. 최현석 한국생산기술연구원 청정생산시스템전략기획단장

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