[인더스트리뉴스 김관모 기자] "AI(인공지능)가 인간의 일자리를 뺏지는 않지만 일의 방식을 바꿀 것이다." AI 연구와 개발 분야 전문연구기관인 IBM 연구소(IBM Research)가 2020년 AI와 관련된 5가지 전망을 내놓으면서 이처럼 밝혔다. 

IBM 연구소는 "AI 분야는 처리 능력과 연산 효율성을 크게 개선함과 동시에, 객체 식별, 언어 및 딥 러닝에 대한 새로운 통찰력을 가지게 됨으로써 비약적인 과학적 발전을 경험했다"며 "2020년에는 ‘자동화,’ ‘자연어 처리(NLP),’ ‘신뢰’ 등 세 가지 주제가 AI의 발전을 이끌 전망"이라고 말했다. 구체적으로 자동화를 통해 AI 시스템이 보다 빠르고 쉽게 작동될 것이며, 자연어 처리는 AI 시스템이 일상어를 사용해 대화, 토론 및 문제 해결을 하는 데 중추적인 역할을 담당한다는 것. 또한, 설명 가능성과 편향성 탐색 등 다양한 지원기술을 통해 투명하고 책임있는 AI 데이터관리로 신뢰성을 높이려는 노력도 높아질 것이라는 설명이다.

이에 따라서 연구소는 2020년 AI 분야의 전망을 5가지로 나누었다.

먼저, 연구소는 AI가 더 많은 것을 이해하고 더 많은 일을 할 수 있게 만들어줄 것이라고 밝혔다.

연구소는 "AI 시스템이 더 많은 데이터를 가질 수록 AI 기술은 더 빠르게 발전한다"며 "2020년에는 AI 시스템이 학습과 논리를 결합한 '뉴로-심볼릭(neuro-symbolic)' 기술에 의존하기 시작할 것"이라고 내다봤다. '뉴로-심볼릭'은 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 되며, 더 적은 데이터로도 AI를 훈련 시킬 수 있게 된다는 것.

둘째로 연구소는 AI가 인간의 일자리를 뺏지는 않지만 일하는 방식을 바꿀 것이라고 말했다.

연구소는 "AI는 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 자동화를 통해 일하는 방식을 변화시킬 전망"이라며 "AI는 일정 조율과 같은 업무에는 도움을 주지만, 디자인이나 전략 수립과 같은 전문적 업무에는 직접적인 영향을 주지 않을 것으로 예상된다"고 설명했다. 그러면서도 연구소는 "AI를 도입한 기업은 직원 업무를 일부 조정할 필요가 있으며, 직원은 역량 강화를 위해 노력해야 한다"고 제언했다.

셋째로, AI가 신뢰할 수 있는 AI를 만들어낼 것이라는 전망도 내놓았다.

연구소는 "AI를 신뢰하기 위해서는 시스템이 믿을 수 있고 공정해야 한다"며 "기술이 보안상 안전하고 AI가 제공하는 결론이나 제안이 편향되거나 조작되지 않다는 것을 확신할 수 있어야 한다"고 강조했다. 그러면서 2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성 요소들이 AI의 수명주기에 포함되어, AI 애플리케이션 구축, 테스트, 운영, 모니터링 및 인증하는 과정에서 성능뿐 아니라 신뢰도 역시 고려할 점이라고 당부했다. 또한, AI를 만드는데 AI를 사용하는 '오토AI'처럼 AI를 제어하는 AI가 부상할 것이라고 내다봤다.

넷째로는 AI가 필요로 하는 에너지 수요 때문에 친환경 기술에 대한 요구가 증가할 것이라는 전망이다.

연구소에 따르면 AI의 기반이 되는 데이터센터는 전세계 에너지 총 소비량의 약 2%를 차지하고 있다. 2020년에는 AI 기술을 보다 오랫동안 지속 가능하게 만들기 위한 노력들이 증가할 것으로 예견되고 있다. 따라서 연구소는 "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"며 "이 모두는 탄소 배출량을 줄이면서도 증가하는 AI 관련 워크로드를 지원하기 위한 방안"이라고 설명했다.

마지막으로 연구소는 AI를 통해 신소재를 발견하게 된다고 내다봤다.

연구소는 "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"며 "IBM이 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"고 설명했다.

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