다양하고 급격한 변화를 느낄 수 있는 이 시대 우리는 더욱더 어려워진 '선택과 집중'을 해야 한다. 그 변화를 일으키는 곳에는 AI가 있고 왜 우리가 AI를 알아야 하는지에 대해 설명하는 How AI Could Empower Any Business, Andrew Ng 영상 내용을 간략히 정리해보았다.
AI의 성장을 바라보면 문맹퇴치의 과정이 떠오릅니다.
수백년 전만 하더라도 사회의 많은 사람들은 모두가 굳이 읽고 쓸 줄 알아야할 필요는 없다고 생각했습니다. 당시에는 대부분이 밭을 갈고 양을 치는 사회였기 때문에 굳이 글로 의사소통해야 할 필요는 없었습니다.글을 알아야하는 사람들은 당시의 성직자들로 그들의 성경을 읽을 줄 알아야했고 나머지 사람들은 성전, 교회나 같은 거룩한 건물에 가서 성직자들이 우리에게 읽어주는 것을 들으면 됐었죠.
다행스럽게도, 지금은 더 많은 사람들이 읽고 쓸 줄 알게된다면 훨씬 더 풍요로운 사회를 만들 수 있다는 것을 알게 되었죠.
오늘날, AI는 대사제와 여사제들의 손에 있습니다.
이들은 고도로 숙련된 AI 엔지니어이며, 대부분 빅테크 기업들에서 일하고 있죠. 그리고 나머지 우리들은 이 엔지니어들이 그들만을 위해 구축한 AI에만 접속할 수 있습니다. 저는 우리가 훨씬 더 풍요로운 사회를 만들어갈 수 있다고 생각합니다. 우리 모두가 '미래'를 써 나갈 수 있도록 도움을 준다면 말이죠.
왜 AI는 대기업에 집중되어 있을까요?
AI 프로젝트들은 구축하는데 비용이 많이 들기 때문입니다. 수십 명의 잘 숙련된 엔지니어가 필요할 수 있고 시스템을 만드는 데에 수백에서 수천만 달러가 들 수 있어요. 수 억, 수십 억 명의 사용자를 보유한 빅테크 기업들은 이런 인적, 물적 자원들을 투입하는 데에 가장 유리한 조건에 있었습니다.
왜냐하면 그들의 '한번 만들면 모두에게 적용시킬 수 있는' AI 시스템은 웹 검색 능력을 개선시키거나 온라인 쇼핑에서 더 나은 제품을 추천하는 등 (한 번 AI 시스템을 만들어두면) 매우 많은 사용자들에게 똑같이 적용시켜 커다란 수익을 창출할 수 있습니다. 하지만 이런 AI 구축방식은 기술, 인터넷 분야를 벗어나면 적용되지 않습니다. 테크 외 다른 분야의 경우, 1억 명에게 일괄적으로 적용되거나 이렇게 수익을 창출하는 AI 프로젝트는 흔치 않습니다.
피자가게
예를 들어보겠습니다. 주말마다 저는 피자가게까지 차로 몇 분 운전해서 가곤 합니다. 피자가게를 운영하는 한 신사로부터 하와이안 피자를 사오려구요. 그분의 피자는 맛있는데도, 가만 보면 늘 진열대에서 식고있는 피자들이 보이고 주말마다 다른 맛의 피자가 품절되더군요. 하지만 이 모습을 다른 측면에서 보면, 저는 굉장히 흥분됩니다. 그는 피자를 팔면서 데이터를 생성하고 있기 때문입니다.
이런 데이터들은 그가 AI만 쓸 수 있다면 바로 활용할 수 있는 종류의 데이터들입니다. AI 시스템은 적절한 데이터만 주어지면 패턴을 잘 찾아내며 금요일 밤에 지중해식 피자가 잘 팔린다는 사실을 알아내 금요일 오후에는 더 많은 지중해식 피자를 준비하도록 제안할 수 있습니다.
이렇게 말할 수도 있어요.
"이봐 앤드류, 여긴 작은 피자가게야. 여기서 AI라니, 너무 야단법석 떠는거 아니야?"
그럼 저는 피자가게를 소유한 신사 분께 이렇게 말할 겁니다.
"연간 몇 천달러씩 수입을 늘리는데 도움이 될 수 있는 것은 결코 사소한 일이 아니라고 말이죠."
전 'AI는 반드시 거대한 데이터셋을 필요로 한다'는 다소 과장된 이야기가 퍼진 것에 대해 알고 있습니다. 더 많은 데이터가 AI에 도움이 된다는 이야기요. 그러나, 이런 과장과는 달리 AI는 적은 양의 데이터에서도 잘 작동하는 경우가 많습니다. 한 피자가게에서 생성되는 적은 양의 데이터에서도요. 따라서 진짜 문제는 피자가게의 데이터가 부족하다는 것이 아닙니다. 진짜 문제는 작은 피자가게가 AI팀을 고용할만한 비용을 충당하지 못한다는 것입니다.
작은 기업들이 AI를 사용할 수 있게 된다면?
미국에 약 50만 개의 식당이 있는 것으로 알고 있습니다. 이 식당들이 대접하는 손님의 수는 총 수천만명에 이릅니다. 그러나 이 식당들은 각자 메뉴가 다르고 고객이 다르며 판매 기록 방식이 다르기 때문에 만들어놓고 획일적으로 적용할만한 AI 시스템이 존재하지 않습니다. 영세 기업들, 특히 지역 기업이 AI를 사용할 수 있게 된다면 어떻게 될까요? 티셔츠를 제작하고 판매하는 회사를 살펴봅시다. 전 티셔츠 회사에 근무하는 회계실무자가 AI를 수요 예측에 사용할 수 있다고 생각합니다.
예를 들어, AI가 소셜미디어의 트렌드를 보고 유행하는 밈을 티셔츠에 프린트해 판매를 촉진할 수도 있습니다. 또는 매장 내에서 제품을 배치할 경우, 매니저가 매장의 모습을 사진으로 찍어 AI에게 제시해 판매를 개선하기 위한 제품 배치를 추천받을 수도 있습니다. 그 다음은 공급망입니다. 회사가 원단 값을 야드당 20달러를 지불해야 하는지 다른 곳에서 더 저렴하게 살 수 있는지 여부를 AI가 알려줄 수 있습니다. AI는 품질 관리에도 이용할 수 있습니다. 품질 검사자는 AI를 활용해 옷감에 찢어진 부분이나 변색이 있는지 확인하기 위해 AI로 원단을 자동적으로 스캔합니다.
현재 빅테크 기업들은 일상적으로 AI를 사용해 이러한 문제들을 해결하고 큰 효과를 거두고 있습니다. 그에 비해 보통 티셔츠 회사나 일반 자동차 정비사, 소매업자, 학교, 지역 농장들은 현재 AI를 이렇게 적용하는 곳은 단 한 곳도 없을 것입니다. 모든 티셔츠 회사들은 각각 충분히 다르기 때문에 한번에 일괄적으로 적용할 AI는 존재하지 않습니다. 그리고 사실 인터넷과 테크 분야를 벗어나면 다른 산업들의 심지어 대기업들조차 제약회사, 자동차 제조업체, 병원 등의 대기업에서도 똑같은 어려움을 겪고 있습니다. 이것이 AI의 Long Tail 문제입니다.
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