경제세미나-인공지능의 동향과 전망 이경진 경희대 교수

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경제세미나

안녕하세요. 경제세미나 박종훈 기자입니다. 요즘 인공지능이 

생각과 의식을 가진 주체로 등장하는 드라마나 영화들이 많아졌습니다.

인공 지능이란 아티피셜 인텔리전스로

인간의 지능이 갖고 있는 기능을

갖춘 컴퓨터 시스템이라고 할 수 있습니다.

이제 기술보다 비즈니스 측면에서 AI 를 고민하는 것이 중요하다고

전문가들은 얘기하고 있는데요.

그래서 오늘은 경희대학교

이경전교수의 인공지능에 관한 세미나를 김성일리포트가 취재했습니다. 

어서오세요.

안녕하세요. 이경전 경희대학교 경영학과 교수는 세계적인 인공지능학회 중에 하나인 국제인공지능학회에서

한국인으로는 유일하게 세차례 수상한 인기강사인데요. 

강연할때마다 기계가 AI가

사람을 지배한다는 것은 환상이다

이렇게 얘기를 하고 있습니다.

그래서 인공 지능 동향과 전망 을 주제로 열린 도산아카데미

스마트사회지도자 포럼에서도 AI에 대한 정확한 이해가 필요한 시점이다 이렇게 지적을

갖고 있습니다. 경제협력개발기구 OECD가 2017년에 AI를 정의하면서 

인간과 같은 휴먼라이트라는 표현을 썼지만

2019년에는 인간이 제시한 목표를 달성하기 위한

시스템이다.

이렇게 한 것도 아마 이와

같은 맥락에서 볼 수 있다는 설명이다.

다시 말하면 지나치게 고차원 기술로 AI를 바라볼 필요가 없다는 것도

이교수가 강조한 포인트인데요, 

이게 실수가 일어나도 비즈니스모델을 설계해야한다는 겁니다.

이경전교수도

우리 박기자가 얘기하신 것처럼

본인이 본 AI를 주제로 드라마이야기로 세미나를 시작했습니다.

인공지능의 동향과 전망이라는 주제로 경희대학교 이경전교수 세미나를 함께 들어보시겠습니다.

아 드라마 휴먼스 영국 드라마 휴먼스에 내용이 나옵니다.

이쁜 여자 로봇이 이제 집에 배달 돼서 일어나는 일로 이제 시작하는데요.

이제 여자 로봇이 가정 일도 잘하고

아침 식사도 잘 차려 주고

그 어린 아이들한테 책도 잘 읽어 주고 하면서

집에서 일어나는 변화들. 아들 엄마가 느끼는 소외감 이라든가

딸이 느낀 어떤 그런 것들.

그 다음에 또 다른 집에서 남자로봇이

오게 되면서 남편이 질투하는 그런 에피소드가 그런 드라마인데요.

최근에 이걸 다 봤어요.

시즌1을 에피소드 8까지 봤는데 재밌게는 봤는데

문제는 이제 이런 사람 같은 로봇이 나오는 인공지능 드라마나

영화가 많죠.

지난 4,5년간 인공지능이 붐이기 때문에

나는 인공 지능에 대한 강연을 들으셨을 텐데

이제 이런 이런 영화를 설명 하시는 분들

많으실 겁니다.

결론적으로 말씀드리면 이런 영화 같은

세상은 오지 않는다고 말씀을 드리겠습니다.

영국에서 영화를 영화나 드라마를 보시는 건 좋은데

그런 것들은 다 이제 그냥 영화나 드라마로만 보시고

현실에서 일어나는 일이 아니다.

여러분들 세대에서는 절대 일어나지 않고

우리 아이들도 저런 일은 일어나는 게 아니고

이런 것 때문에 인공지능에 관심을 가지면 안 되고

그 인공지능이 어떤 일들이 지금 현재 일어나고 있는지

영화나 드라마 속 게임 인공지능은 차라리 잊으셔야 되고

그런 거 관련된 드라마 강연 다 잊으셔야 됩니다.

이렇게 말씀을 드리겠습니다.

그럼 인공 지능은 무엇이냐 어떻게 접근해야 되느냐

말씀드리면 지금 방금 말씀 드린 것처럼 휴먼라이프의

휴먼이 사람 같은 그런 기계를 만드는 것으로 생각하셨다면

오해를 좀 버리셔야 된다

그런 말씀을 드리고요.

그대만은 인공지능 드라마나

영화에서 보면 그 인공지능 로봇이 한번 생각을 하고 의식을 갖고

사람처럼 이렇게 뭔가 뭐 생각을 갖잖아요.

그것도 어떻게 개념은 있어요.

인공지능 학회에서 개념은 있지만

아직은 그것으로도 단추조차

없는 그런 상황입니다 생각하는 기계를 만든다라는 것도

잘못된 얘기고요.

그냥 단지 행동하는 기계를 만드는 것이고

그 다음에 사람같은 기계를 만든다

그것도 역시 잘못된 것입니다.

사람같은 기계를 만드는 것이 아니라

레이셔널리 합리적으로

합리적으로 행동하는 기계를 만드는 것이다 라고 생각하셔야

됩니다.

그럼 이건 뭐 이경전만의 생각이냐?

그렇지 않습니다. 이건 1995년에 러셀

노빅이라는 당시

한 30대 중반에 박자, 스탠포드 박사들인데요.

이제 러셀은 지금 UC 버클리에 교수구요.

지금 피터노빅은

구글에서 오랫동안 집필하고 있습니다.

당시의 교과서가 나오는 게 사실

인공지능의 큰 전기가 마련된 건데요.

책 제목 자체가 AI 모든 어프로치에요.

인공지능 현대적 접근방법

교과서 이전과 이후의 인공지능에 대한 관념은

많이 바뀌었고요.

이게 95년에 나왔는데

제가 95년에 박사를 받았거든요.

96년에는 카네기멜론대학에 포닥으로 갔는데

그 자존심센 카네기멜론 대학도

벌써 1년 전에 나온 교과서를 벌써 AI

교과서로 채택을 하고 있더라고요.

그럼 지금 한번 mit 나 카네기멜론 스탠포드에 AI

교과서를 한번 찾아보세요.

지금 어떤 거 어떤 책으로 하느냐 이 책으로 합니다.

25년 전에 나온 책을

지금도 탑 스쿨에서 AI 교과서로 쓰고 있고

이 AI 교과서에 챕터원에서

나오는 내용이 이 내용이에요.

여기서 인공지능이라는 것은

레셔널리액팅하는 그런 기계를 만드는 것이다로

학자들이 1995년부터 반성을 하면서 가고 있다.

솔직히 말씀드려서 이 강의를 해도

한 2시간 해야 되는데

최근에 카이스트에서 제가 요거

에 관련된 강의를 좀 깊게 했어요.

그래서 경전 TV에 가 보시면 그 강의가 있습니다.

좀 더 오늘 뭐 가고 싶은 자리가 아니기 때문에

간단하게 말씀드리고 넘어 갑니다.

많은 좀 더 길게 들으시려면 그거 보셔도 되겠습니다.

그러면 이거 1995년 얘긴데 최근엔 달라지지 않았겠냐

인공 지능이 너무 많이 발전 했으니까.

2016년 9월 달 알파고가 한국에 온 게

2016년 3월에 포시즌호텔 와 가지고 난리가 났어요.

근데 2016년 9월이면

AI에 대한 어떤 그런 기대감이 아주 최고조로 다다랐을때

인데요.

그때 역시 스탠포드 대학 중심으로 AI & like

TO start 라는 리포트가 나왔습니다.

이거는 스탠포드 대학의 리포트 만이 아니라

매년 트리플 AI라는 세계

인공지능학회에서 이 주제 가지고 토론을 패널토론을 합니다.

그래서 인공지능학회 사람들이 매년 이 주제를 가지고 얘기하는데

이 주제에 대한 첫 리포트가 2016년 9월에 나왔는데

이 리포트에서 AI를 어떻게 정의하는지

잠깐 소개를 해 드리면 AI랑 어떤 액티비티 인데

머신은 인텔리전트를 만드는 것이다.

그 인텔리전스란 뭐냐면 어떤 퀄리티인데

어떤 엔티티로 하여금 적절하게 행동하게 하는 것이다.

인공지능이라는 것은

결국 어떠한 주체가 적절하게 행동하게 하는

그런 방법론이라는 것입니다.

AI를 대표하는 사람들이 2016년에 쓴 리포트

AI정의라는 거예요.

우리가 보통 얘기하는 사람처럼 생각하거나 

사람처럼 일하는 휴먼

라이프라는 말이 들어가는 것은

잘못된 접근이라는 것이죠. 하도 답답해서

제가 작년에 관련된 논문을 한번 썼고요.

그 인공지능 한번 정의를 해 봤습니다.

근데 제 맘대로 정의한다고

세상이 알아 주는 게 아니잖아요.

당연히 학자들이 해 놓은 것들을 싸서 거 자체가 벽돌 하나

얹어 놓는 게 없어서 공부를 하는 건데

그래서 제가 정의한 것은 보통 많은 인공지능

정의는 보통 뭐 머신을 인텔리전트 하게 하는 것인데

사실은 두 가지만 더 넣었습니다.

기계만을 인텔리전트 하게 하는 것이 아니라

인간으로 환경을 인텔리전트 하게 만드는 방법론이다 

라고 일단 간단하게 정의하고,

그럼 지능적이라는 게 뭐냐

지능적이라는 거

자기가 속한 시스템에 궁극적인 목표

달성을 위해서 적절히 행동하는 것이다.

지능적이라는 것을 여러 사람들이 얘기할 수 있겠죠.

지능적이다라는게 뭐냐. 스마트 스마트 사회포럼. 뭐 이런 건데

스마트하다는 게 뭐냐. 여러 설명 있겠지만

사실을 아까 이 정의는 스탠포드대학에서 그런데

스탠포드 대학의 닐슨 윌슨 교수의 정의입니다.

작년에 돌아가셨는데

윌슨 윌슨교수의 정의를

사실은 또 제자인 러셀과 로빅이 사용한 거라고

또 볼 수 있는데 닐슨 윌슨

또 어디서 그 정의를 갖고 왔냐면요.

1991년에 앨버스라는 사람.

당시 미국의 연구소에 있는 사람의 논문인데 이 사람이 지능을

이렇게 정의했어요.

지능이라는 뭐냐.

성공확률을 높일 수 있도록

적절히 행동하는 능력이라는 거지.

그러면 적절히 행동한다

라는 개념이 그냥 어디서 하늘에서 떨어진 게 아니라

앨버스의 1991년 논문을 스탠포드의

닐슨윌슨이 갖다 쓴 거고

그것이 현재 인공지능

학자들이 어느 정도 합의하고 있는 학문적인 정의라는거죠.

인공지능.

왜 그냥 아무나 얘기하죠.

인문학자 철학자 맘대로 자기 생각나는대로 막 얘기하는데

그거는 올바르지 못하죠.

인공지능이라는 전문적으로 연구해온 사람들이

수십 년 동안 자기네들이 저기를 갈고

닦아 가면서 반성해 가면서

현재 저기가 한 요정도 제 정의를 사용하셔도 좋고

제 정의가 좀 한국의 이경전이 한 거기 때문에 못미덥다

그러면 그냥 2016년에 이 정의 정도를 사용

하시는 것이

이제 맞다라는거죠. 제 정의에는

굳이 인간과 환경을 좀 더 넣었다는 거고요.

oecd가 AI를 어떻게 정의하는지 한번 말씀 드릴게요.

2017년 oecd 가 한국에 와 가지고 10월 달에 저랑

한국 사람들이랑 회의를 했습니다.

제가 우연히 거기에 이제 참여하게 돼서 갔는데

그때 AI oecd리포트를 보니 인공지능을 뭐라고 정의했냐면

머신 communication 휴먼라이프 이라고 정했어요.

기곈데 사람 같은 인지적 기능을 수행하는 기계.

여기에 오류가 세 가지나 있습니다.

다섯 가지로 되어 있는 말에 오류가 세가지나 있습니다. 

죄송하지만

제가 선진국의 정책을 만드는 기관이 oecd인데

어떻게 이렇게 AI를 모르면서 AI 정책을 얘기하냐

휴먼 라이프가 틀렸다.

코그니티브를 강조하는것도 틀렸다 아까 생각한다

이런 개념. 그다음에 AI는 방법론일뿐이지, 기계가 아니다

어떤 실체 가서 되는 게 아니다 틀렸다. 3가지가 틀렸다.

여기 벌써 공부를 다시 좀 해라 라고 말씀드렸어요.

얼굴이 새빨개져 가지고 그분들이 프랑스로 돌아갔는데

그래도 oecd가 대단한 기관인 게

제가 러셀 로비 책을 좀 읽고

이런 걸 다 설명을 했어요.

러셀을 좀 파리로 초청을 해라 그랬더니

벌써 10월 2017년 10월

말에 러셀을 파리에 초청해서 컨퍼런스 열었는데

2018년 정의를 보니까

oecd 정의에 보면 AI가 UQ 핑시스템

제가 말씀드린 그 정의를 그대로 사용하고 있죠.

oecd가 바꿔나가는 겁니다. 좋은 기관이고

똑똑한 사람이라는 거는 고칠 줄 알아야 되는 거죠.

잘못한 게 있으면

근데 여전히 고집이 하나 남아 있어요.

이 정의에서 한 문장을 더 넣었습니다.

한문장 코그니티브 라는 말을 쓸데없이 나왔어요.

얘네들이 고치긴 고쳤는데

아직 덜 고쳤다

아직도 고집을 부리고 있구나.

코그니티브 란 단어를 넣었네.

2019년 AI 저기에는 그 말이 빠져 있습니다.

그리고 여기 보면

휴먼 디파인드 오브젝티브 를 가지고 뭐 어떻게 한다

아까 저거 설명드린 목표

인간이 목표를 주면

그 목표 달성을 위해서 적절히 행동하게 하는 것이 

AI라는거지.

그렇게 정의를 해 주시면 좋겠고요.

인공지능에 대해서 여러가지 설명이 있죠.

앞으로는 지금은 그래도 앞으로 발전하면

사람처럼 될 거야.

그 사람은 알고리즘 덩어리지. 유발하라리 책을 보면 그런 얘기들 많이 나오는데

그것조차도 또 의심 할 필요가 있다는 거에요.

조지자카다 이 책을 보면

인아월온이미지라는 책인데요 이 책의 주제가 뭐냐면

인간을 자기가 만든 문명에다가 자기 자신을 투영해 왔다

라는 것입니다. 창세기 해보면 인간은 흙으로 만들었다.

하나님이 흙으로 만든 생기를 불어넣었다.

이렇게 설명하는 데 성경적인 말씀이기에 하지만

그 당시에 창세기가 쓰여질 때 인간이 만든 문명은 뭐였습니까?

흙으로 만든 문명이었다는 거죠. 집도 흙으로 만들었고

그릇도 흙으로 만들었고

죽으면 다 그렇게 흙이 되기때문에

사람들이 인간은 흙으로 만들었다고 생각했다는 거

우리가 살았던 문명이 흙의 문명이었기 때문에.

근데 우리가 상하수도를 만들고

태엽 시계를 만들고

전자,화학,통신 이런 것들을 만들 때

마다 우리는 우리 인간에 대한 관념을

우리가 만든 문명에다 투영해 왔다라는 것이고요.

요즘 많이 얘기하는 게 인간은 뭐 기계가 기계고

기계가 발전 되면은 이제 인공지능이 될 것이다

사람과 똑같아질 것이다

그런 드라마들이 많아지지만

그건 하나의 착각일 수도 있다는 것입니다.

저 인간은 알고리즘이 아니고

알고리즘은 인간이 될 수 없다

이렇게 한번 생각을 해 보시는 것도 필요하겠다.

이런 관념들이 그냥 탁상공론 아니냐

그렇지 않다는 것입니다.

이런 관념을 갖고 계시면 비즈니스가 실패하는 거예요.

인공지능을 사람 닮은 걸로 생각하고 생각하고

어떤 의식이 있는 기계가 나올 거라고 얘기하는 거.

그것은 결국 비즈니스에 실패와 정책

실패를 가져온다는 것입니다.

대표적인 것이 이제 이런 페퍼 같은 거죠

손정희 회장님의 페퍼 잘 팔리지가 않죠.

한번 4,5년 전에 유튜브에 페퍼에 관련된

페퍼에 대한 수많은 강연을 한번 들어보세요.

엄청나게 많은 기대를 했어.

근데 왜 어떻게 됐습니까.

2018년 주간아사이에 나온 기사입니다.

페퍼가 2015년 가을에 나왔거든요.

그러면 기업들과 3년 계약을 했어요.

2018년 가을에 다시 재계약

계약을 갱신을 해야 되는데요.

계약을 85% 이상 이 계약을 하지 않았다라는거죠.

대포가 사용되지 않는 거죠.

저는 2014년 8월에 페퍼가 나온 거 2015년 가을인데

페퍼가 나오기 전에 이미 페퍼

이런 이미지들이 나온 걸 보고 아, 페퍼가 망하겠구나.

실력이 없구나 이런 생각을 했어요.

왜냐하면 휴먼라이프 로봇을 만들어놨다라는 거지.

그러면 1995년의 학자들이 반성해서

우리가 이렇게 나가면 안 된다.

사람 닮은 로봇 사람

다른 인공지능 이런 개념으로 잘못된 것이고

합리적으로 행동하는 인공지능을 만들어야 한다고 반성하게

벌써 1995년 인데

20년이 지난 2014년,15년에도 여전히 이런 제품을 만들어 낸다?

그거는 저는 실패할 것이다라고

이제 여기 그랬었던 거고요.

당시에 mit 에서 이런 지보라는 로봇을 만들었지만

지보 역시 역시 mit가 만들면 무조건 성공한다?

그런 비즈니스는 쉽겠죠.

스탠포드 2시간은 무조건 성공하고 만들면

그럴 일은 세상이 없습니다.

그래서 경영학이 필요하기도 하죠.

어쨌든 정말 세계적인 영웅이는 손정희회장님도

AI에 대한 관념이 비현실적 이기 때문에

지금 많은 어려움을 겪고 있다 라는 것입니다.

챗봇도 마찬가지죠.

어떻게 여기 계신

사장님들 중에 혹시 회사챗봇을 만드셨나요?

제가 너무 늦게 온 거 아닙니까?

한 4, 5년 전에 와서 만들지 말라 그랬어야 되는데

많은 사람들이 챗봇을 많이 쓰고 실패를 했죠.

어떻게 대화는 잘 되셨나요?

아니면 여기 계신 분들 중에서 뭐 어떤 금융회사 보험회사

어떻게 챗봇 쓰시는 거 있으신가요?

카드 회사. 별로 없을 거예요 왜 이렇게 챗봇이 안 되냐 간단히 말씀드리겠습니다.

그런 기술이 아직 없어서

알파고 바둑 올리기는 기술은 우리가 개발했죠.

하지만 금융기관의 콜센터

직원을 대체할 수 있는

그런 기술은 아직은 안 나왔습니다.

그래서 아직은 이런 완전 자동화된 챗봇을 만들 때가 아니에요.

만들지 말라고 많이 말씀드렸지만

많이 만드시고 실패했어.

두 가지 다 행동 방법이 있어요.

하나는 경쟁사가 잘 만들어 놨으면

정말 경쟁사가 너무 챗봇 잘 만들었다

그때 하셔도 늦지 않았습니다.

왜 뭐 콜센터 회사에 업무를

회사에 성공을 좌우하는 건 아니잖아요.

콜센터 인공지능으로 너무 잘 만들었다 하더라도

고객이 인공지능인 줄 안다면 별로 만족스럽지 않아요.

그래도 어쨌든 만약 경쟁사가 너무나 잘 만들었다

그때 하셔도 늦지 않고요.

또 하나는 여러분들 회사는 어떤 회사

챗봇회사사장님이 와 가지고 챗봇만들어서 드릴게요

내가 만약 얘기하시면 당신 내 회사에서의 챗봇을 볼 수 있냐고

물어 보세요.

그래서 그 회사에 나 너랑 얘기 안 하고

사장님이랑 얘기 안 하고 저 챗봇이랑 얘기할게요 그거 하고

그 회사 챗봇이 좀 있나 좀 보세요.

우리나라에서 챗봇을 가장 많이 만들었다는 회사라도

저는 늘 저거 학자고 뭐 경영학과 교수니까

어느 회사가 뭘 잘 하면 저는 배워야 되죠.

전세계 어떤 한국의 어떤 챗봇회사가

정말 챗봇을 잘 만든다면 너무 기뻐할겁니다.

왜 그 회사를 배워서

기업의 경영자들한테 다 알려주고 학생들은 알려줘요

챗봇을 도입하라고 저도 빨리

그런 날이 오길 바라는데

저기 어느 우리나라에서 챗봇을

제일 많이 많이 만들어 자랑하는 사장님이 계시길래

그 회사 저는 너무 기뻐서 그 회사 홈페이지 가 봤어요.

그 회사 챗봇을 한번 써 보려 그랬더니 없어요.

자기 회사 챗봇도 없는 사람이 어떻게

남의 회사 챗봇을 만들어요. 실용적으로 실증적으로 불가능한

일이 되는 거죠.

그럼 이제 챗봇을 안 할 거냐

챗봇을 하지 말라는 말씀은 안 해요.

하지만 대화용 챗봇은 하시면 안 됩니다 굽네치킨 아시죠?

굽네치킨의 챗봇은

저희 박사과정이 제가 전 세계에서 챗봇 하나

성공적인 걸 좀 갖고 와 봐라 했더니

굽네치킨 챗봇을 갖고 왔어요.

교수님 이거 한번 써 보세요 써 보니까

교수님 때문에 제가 치킨 엄청 사 먹었어요

그러는 거예요.

왜 그런가 했더니 굽네치킨은 네 번

누르면 주문이 되는 거야.

너 어떤 치킨 먹을래

이거 너네 집 여기 맞아 너 이걸로 결제할 거야

진짜 살 거야

대화를 하는 게 아니라 그냥 객관식 문제

내듯이 보기를 선택하게 하는데

그걸 메신저 형태로 한 것뿐이라는 거지

대화로 하는 건 현재 없습니다.

영화에나 존재하는 영화 허를 너무 많이 보시는 거예요

스마트폰이라면 대화 많이 하세요? 거의 안 하시죠.

합니다 그러분 있어요. 음악 틀어 주고요

날씨 알려 주고요

내일 깨워 달라고 합니다

네 맞습니다 거 9년 전에도 그랬어.

스티브 잡스 살아계실때도

시리가 나왔을 때도 2011년에 나왔는데요.

그때도 날씨 알려 주고 내일 아침에 깨워 주고

음악 틀어 줬어요 

9년이 지났는데도 그 이상은 못 하죠.

앞으로 9,10년 후에 많이 좋아지겠지.

데이터만 들어가면 학습이 될 거야 라고 생각하는데

절대 그렇지 않습니다.

집에 있는 고양이 한 10년 한국말 열심히 그랬으면 합니까?

아이들은 2,3년만 잘 정성 들여 가르쳐도 말을 너무 잘하죠.

하지만 고양이는 못 해 영원히 못 합니다.

영원히 못 할 수 있어요.

무슨 얘기냐면 기술 개발이 돼서

그런 뇌구조를 만들기 전에는

아무리 데이터가 들어온다고 되는 것이 아닙니다.

챗봇은 아직 그런 기술이 나오지 않았다

라는 거야 제가 틀릴 수 있죠.

왜 기술은 계속 발전할 수 있으니까

그러니까 여러분들께서 잘 관찰을 하시라고

두 가지 반차를 말씀드렸습니다.

경쟁사가 잘 하거나

아니면 만들어 준다는 회사에 적어도 챗봇이 잘 돌아가거나

그 정도는 확인을 하셔야 하는 거죠.

그러면 오히려 돈을 버는 사람들은

뭐냐면 챗봇이 안 된다는 걸 미리

아는 사람들이 돈을 번다는 것은 2017년

한겨레신문에 김동진

대표라는 젊은 사업가가 인터뷰를 한 걸 보고

제가 깜짝 놀랐어요.

인터뷰 보시면 챗봇은 안 된다는 거야.

이분은 한국에도 이런 사람이 더 있네. 이경전 말고도 용기있고

똑똑한 사람이 있나 했더니 이 사람이 삼다투어에 회사를 미국 회사를 차린 거죠.

한국 사람들이 다 이래요.

거의 샌드박스란 회사는 작년에 1,200원

펀딩 받아. 이 회사를 위해서 진짜 이거 보면

인공지능이란 말 한마디도 없고

챗봇이란 말 한마디도 없어요. 이 회사는 뭐냐면

챗봇을 만들어주는 회사가 아니라

메시징앱 채팅창을 만들어 주는 회사였어요.

기업이 지금 안 되는 게 되는 게 뭐고

안 되는 게 먼저

정확히 안다는 아직은 기업이 채팅창을 필요하다는 거야.

그런데 그 채팅창을 자동화하는 건 아직 안 된다.

그래서 인공지능이라는 것은

아까 말씀드렸던 적절히 행동하는 것을 만드는 것인데

여기서 좀 더 학문적으로 들어가 보겠습니다.

적절히 행동한다는 것은 합리적인 걸 만드는 것이고

합리적이라는 것은 공학적으로는 최적화 하는 거예요.

최적화 영어로 옵티마이제이션. 근데

어디서 이론적인게 필요합니다.

최적화 이론은 1970년대

상당히 많은 발전이 있었는데

그 발전의 결과로 굉장히 우울한 내용이에요.

어떻게 우울한 얘기가 되면

세상에 많은 문제들은 컴퓨터가 아무리 발전

돼도 풀 수가 없다는 이론.

역설적으로 연구가 많이 진행되는데

우리 학자들 연구를 많이 해 보니까

세상에 많은 문제는 컴퓨터가 아무리 발전해도 풀 수가 없다

이상하지 않을 거야.

그래서 예 컴퓨터의 성능이 아무리 좋아져도

그거 최적해를 구할 수 없는 다루기

어려운 문제도 존재한다는 지금

그런 분들이 많이 저보다 인공지능이 해결해 줄 거야.

우리가 이렇게 인생이 고달픈 이유고 우리 회사 생활 힘들고

뭐 나라를 운영하는 게 어려운 이유는

그 문제가 컴퓨터가 발전

된다고 해서 해결이 되지 않는다는 것입니다.

그걸 학자들이 알아 낸 게 겨우

1970년대 밖에 안 됐어 걸로 노벨상 컴퓨터 과학의

노벨상인 둘이 영어를 많이 수상해

1940년대만 해도

컴퓨터랑 수학이 발전해서 사회주의가 좀 발전했죠.

왜 아

이거 시장에 맡길 게 아니라 계산을 하면 되겠다.

하지만 그 당시에 위대한 경제학자인 하이에크는

그래 뭐라고 했습니까

사회주의경제 계산 불가능성 이론 계산이 불가능하다.

차라리 시장에 그냥 맡기는 게 낫지.

엘리트들이 세상의 모든 활동을 다 미리

컴퓨터로 계산해 가지고 하라고 할 수가 없다.

결국은 그 하이에크 생각이 맞아 가지고

동구권이 무너졌잖아요.

지금 똑같은 또 또 반복됩니다

지금 이제 앞으로는 모든 일은 인공지능이 하고

그런 사람들은 일자리를 잃을거고

우리는 펑펑 놀 거고 걔네들이 인공지능이라고

우리는 그래서 일자리 넣어서 기본소득으로 가야 된다.

너무나 이상적인 저도 제발

그렇게 됐으면 좋겠어 그렇지가 않다 라는 거지.

뒤에다 말씀드리겠지만

인공지능은 일자리를 없애지 않아요.

오히려 인공지능은 일자리를 굉장히 많이 늘릴 겁니다.

단지 생각이 안 나는 것뿐이죠.

생각이 난다면 여러분 창업가지.

저도 생각이 안 나니까

인공지능 창업 아직 시작 못 했습니다.

인공 지능이 앞으로

여러 새로운 직업을 만들 것이라는 거죠.

어쨌든 중요한 건 뭐냐하면

컴퓨터에 성능이 아무리 좋아져도

최적해를 구할 수 없는 문제들

너무너무 세상에 많다라는 거야.

그래서 그것이 그 컴퓨터에 방법론

이걸 딥러닝 이라고 부르든 강화학습이든

어떤 인공 지능 멋지게 설명을 해 줘.

눈부시게 발전하고 있습니다.

그런데 그 방법론은 결국은

최적해를 구할 수 있는 건 아니라는 거야.

뭐 어떤 천재가 나올 수 있을지 모르겠어.

그 우리가 그동안 컴퓨터의 성능이 아무리 좋아도

풀 수 없다고 생각한 문제를 풀어 버리는

천재가 나올 수 있을지 모르겠는데

그런 천재 한 명이 나타나기 전에는 지금

그런 상황입니다.

그러면 최적해를 구하지 못 한다는 건 뭐냐

그거는 실수로 한다는 뜻이야.

그래서 인공지능은 어떤 사람이 이거

인공지능 기술로 만든 겁니다 라고 얘기하시면 여러분

어떻게 생각해야 되는 거를 완벽하다고 생각하면 안되고

반대로 생각해야되. 아 이건 실수로 한다는 거지.

그러면 반대로 또 생각해야 되지.

그것을 어디에 써야 되겠습니까?

실수가 치명적인데 쓰면 안 된다 라는 것입니다.

실수를 해도 되는데

이것도 비즈니스 임플리케이션 있다는 거예요.

인공지능은 실수하는 기계기 때문에 실수해도 되는데

쓰는 사람이 돈을 버는 거예요.

이따 설명 드릴게요.

어떤 회사들이 그렇게 해서

돈을 버는지. 이거 딱 경영학적인 문제입니다.

그냥 철학적인 얘기가 아닌

그래서 여러분들이 인공 지능을 어느 도메인에

잘 적용하는 사람들이 있는지를 잘 보시고

그런 회사에 투자해야 된다는 오랜만에

인공지능은 엄청나게 상장합니다.

그걸 여러분이 잘 판단을 하셔야죠.

근데 재밌는 거는 퀀텀 컴퓨팅 요즘 발전 하잖아요.

퀀텀 컴퓨팅이 발전하기 때문에.

요새 애기도 조금 변할 수 있는 거야.

뭐냐면 컴퓨터 푸는 문제가 적었는데

퀀텀 컴퓨팅이 많이 발전하면

컴퓨터가 풀 수 있는 문제가 또

많아지는 것도 완벽해서 푼다는 아니지만 많아진다.

제 말은 하나만 외우시면 안 돼요.

늘 적응해야 되면

4차산업혁명은 전망 하시는 일이 아니라

적응해서 오늘 내 손과 발을 움직여야 되는 문제죠.

많은 분들은 막 미래를 막 그려요 그런 분도 필요한데

요즘은 모든 사람이 이렇게 미래 그렸는데

잘못 그리면 안 되는 거잖아요

그러면 적응을 해야 되는 거지.

계속 민감하게 봐야죠. 그냥 갭이라고 생각해야죠

갭인데 세상이 어떻게 움직이는 거야

나는 적응해서 찾아 가는 거죠.

근데 세상이 변하는 거를 감지하거나

내가 적응하지 않으면 문제가 있는 거 같습니다.

자율주행차는 어떻게 될까요?

아 이게 참 곤란한 얘긴데요.

자율주행차가 잘 될까요?

일단 2018년에 에이모가 자율주행차

제가 얘기하는 완전 자율주행차입니다.

운전사를 완전 떼어내는 서비스 제품 한다

그랬는데 못 했고요.

테슬라는 올해 12월에 한다고 했으니 기다려 보시죠.

저는 좀 앞으로 한 10년 이상 어려울 거라고 보고 있습니다.

저도 빨리 됐으면 좋겠어요.

제발 빨리 나가서 운전사 없이 저도 차에서 샤워도 하고

나 누워서 가고

스크린이 그냥 차

천장에다 스크린 이거 얼마나 좋겠습니까.

안전절차 나오면 미국 가고.

중국 가고 유럽 가도

이제 호텔 잡을 필요도 없어 그냥 실컷 놀고.

그냥 자면 그 다음날 아침에 여기서 7시간

내가 알아서 운전해서 가서

다음날 다른 곳에 나를 데려다 주면

너무 너무 행복할 거 같은데.

그래 빨리 돼야 되는데.

엘론머스크를 믿어 볼까요?

올해 12월 한다니까

하지만 현재 상황 경쟁 우울한 상황입니다.

에이모가 가장 빠르게 할 가능성이 있는 회사

에이모가 작년에 사업장을 줄였고요.

모간스탠리가 에이모에 벨류에이션 90% 를 깎았습니다.

그리고 카이프로 로드니

브룩스 같은 ail 나름 유명한 분들도 앨런머스크

2020년 12월 로봇택시가 나오는 것은 어려울거죠. 

로봇택시는 아시죠? 뭐냐면요.

너무 꿈에 기계죠.

그걸 사면은 10분 출근하실 때 운전 안 하고

얘가 알아서 회사에 데려다주고요. 회사 도착하면 회사 주차장에

내가 서 있는 게 아니라

얘가 그 다음 택시로 바뀝니다. 나를 위해 돈을 벌고 있어요.

이따 퇴근할 때 되면 다시 저한테 와 가지고

저는 집에 가고요.

집에 가면 집에 주차장에 앉아. 이거

또 택시 영어로 하면 꿈의 기계죠.

계속 꿈에 기도 좀 빨리 됐으면 좋겠다는 거야.

하지만 좀 쉽지는 않다라는 거에요.

가능성이 없는 걸 아니지만

올해 3월에 스타스키

로보틱스 라는 자율주행트럭

회사가 문을 닫았습니다. 이 문을 닫으면서

ceo가 쓴 글인데요

자기는 시간이 지날수록 AI능력이

이렇게 올라갈 줄 알았다는 거야.

그런데 현실은 이렇게 되더라 하는 거야.

그럴 S커브 를 그러더라.

이 S 커버에서 사람의 운전 능력이 이정도라면

우리는 영원히 우리는 자율주행차를 볼 수가 없을 것이다.

완전자율주행차 근데

만약 L1 정도면 조금만 견디면 인제 사람의 능력 넘어서

완전자율주행차 이 시대가 올 것이다.

그런데 만약 L2면 여기까지 올라가는데 한 10년 걸리는데

자기는 안 적어도 L2 이상일 것 같아서

앞으로 10년 걸리는데

동안 10년을 내가 견딜 자신이 없다

돈을 못 벌면서 그래서 그냥 접기로 했다.

여기서 에이모는 올해 2조 5000억원 투자 받았어요.

많이 받았죠. 3월 달에 받았는데

미국 애널리스트들은 차갑습니다.

그저 소프트뱅크 페퍼 아까 그거 나왔을 때 바퀴 달린 태블릿이다

그랬어요. 관심을 갖지 않았어요.

에이모도 이번에 이번에 2조 5000억원 받았다고 하니까 대단하다고

생각하겠지만

애널리스트들 반응은

모회사의 알파벳은 별로 투자를 잘 안 했다.

그래서 돈이 될 거라면 구글 알파벳 투자를 세 개 넣었는데

이번에 안 하고 주로 중동과 캐나다 펀드가 들어왔고

그러니까 이거는 돈이 안 된다는 뜻이다

이렇게 해서 그렇습니다.

내년 이맘때 이제 에이모가 갔어요 2조5000억을 다 써요. 1년 만에

그러면 내년 이맘때

인제 뭐가 추가 투자를 받느냐 하는 것이 굉장히 중요한

그런 상황이 될 것입니다.

그럼 이경전교수는 상당히 좀

부정적인 인공 지능의 발전에 대해서 글쎄요

저는 그렇게 생각하지 않습니다.

저는 2005년에 쓴 논문에서

이창호 9단을 이기는

인공지능바둑 시스템도 충분히 개발가능한 시대에 와 있다라고

제가 썼어요.

알파고가 한국에 온 건 2016년 이지만

11년 전에 이창호 9단을 이기는 인공지능

바둑 시스템은 충분히 개배달 가능한 시대에 와있다

바둑은 쉽다 바둑 할 수 있는 거다.

단지 동양사람들은 거 안 하는 거야.

왜 사람들끼리 재밌게 놀고 있는 거를

왜 기계를 써요. 안 하는 거죠.

안 한 건데

서양사람들은 너무 무슨 생각을 하고

이거 바둑을 잘 이해가 안 가니까 기계를 이겨보자.

기계로 당연히 이길 수 있어. 전자 계산기로 이기세요? 못 이기잖아요.

그게 뭐가 슬퍼 할 일이 아닌 거죠.

바둑은 간단한 거라는 거 뭐냐면

우리가 인공지능으로 될 수 있는 문제가 될 수 없는

문제를 잘 판단해야 되고

그것이 시기를 잘 판단해야

그걸로 우리가 돈이 되는 거죠.

사실은 아까 퀀텀 컴퓨팅 말씀드렸고요.

지금까지 결론을 말씀 드렸네요. 지금부터 잠깐 상황을 말씀드리겠습니다.

인공지능에 관련된 비즈니스 모델이 제일 많았던

건 뭐냐면

이런 제주올 환경에서 프로젝트 하는 거죠.

용역 사업을 하는 겁니다.

두 번째 돈을 버는 방법은 금융이 있었으면

금융 쪽에는 인공지능이 30년 이상 응용될 거 같고

제가 2009년에 mit에 교환 교수로 있었는데

당시에 mit 에서 인공지능 박사들.

한국 사람들 다 한국에 오지는 못 하죠.

한국에 안 오고 다 뉴욕으로 갑니다.

뉴욕으로 가서 거기서 혼자 파이낸스분야에

인공지능은 적용해서 가장 쉽게 돈을 버는 방법이죠.

그냥 요즘 많이 하는 건지

판매, 유통, 카운트, 광고,

페이스북 광고와 구글

광고가 엄청나게 좋아졌다는 얘기들을 많이하죠.

왜 인공 지능 알고리즘들이 너무 좋아져서 4,5년전만해도 페이스북에 광고할 때는

광고주가 다 타게팅을 해야 되죠.

서울 경기지역에 2,30대 남성을 위주로

뭐 한 달 다 타게팅을 해야 되는데

요즘은 광고 타게팅 별 필요가 없습니다.

그냥 광고 콘텐츠 올려놓으면

알고리즘이 한 2주 정도 학습을 하고요.

학습을 한 다음에 그 결과로

이제야 광고를 집행하면

사람이 타겟팅 하는 거보다 훨씬 낫다 라는거죠.

제 친구가 며칠 전에

한 번 찾아 봐 가지고 자사몰 쇼핑몰 하는데요.

쇼핑몰을 자기가 만든 물건만

자기 회사 쇼핑몰에 파는데.

소셜미디어의 광고에서 엄청나게 이익을 보고 있대요.

페이스북 유튜브 인스타그램에 광고를 하는 거예요.

그러면 딴 데다 광고하는 거

다른 매체에는 그러면

그러면 거기 통해서 자기 웹 사이트로 오는데

그 중에 5% 가 반응을 한다는 겁니다.

회원가입을 하거나 물건을 산다

근데 여기 이푸드라는 회사일을 하더라고요.

이푸드라는 회사는 이 사람이 처음 방문한 사람인지

뭐 여러가지 봐서 룰을 만들어 놨어요.

이러면 어떤 팝업을 띄워라.

어떤 프로모션을 4가지 액션이 있는 거야. 이 회사 입장에서는 어떤 손님 있다.

소설 미디어로부터 걸려서

자기 웹사이트를 딱 들어오면 이 사람을 봐서

내가 4가지 액션을 올려요.

4가지 중에 하나를 하는 거야.

그랬을 때 반응 한정 5% 가능한데

저한테 오래 하는 거는

이걸 두 두 두 자릿수를 좀 늘려달라는 거야.

그 전에 지금 하는 사람이 이푸드의

경쟁사는 그룹 이더라고요.

그런데 저한테 그동안 몇 명

몇 번이나 들어와서 사람들이 그렇게 물어보니까

천만번이 들어왔어.

천만번의 사람들이 들어와서 샀는지 안 샀는지에 대한

데이터가 있는 상태예요. 알았어.

그러면 이걸 한번 학습을 해 보자.

아직 시작을 안 했어요.

제가 다른 일로 바빠서 근데 데이터를 학습 할 겁니다.

갔을지

그렇게만 개발 있을지 모르겠는데 써서 학습을 하겠죠.

그러면 회사에서 만들어 준 룰이 있는데

그 룰이 좋은가 아니면 이 룰이 좋은가

비교할 수 있겠죠.

사람이 만든 룰과 그 다음에 알파고 와서 보니까

사람이 만든 룰 재료로서 만들어 온 거죠.

알파고는 사람이 만들자 저도 바둑을 한 5분 정도 두는데

바둑을 배우잖아요 행마는 뭐

어떻게 다 배우는데

알파고에는 그러니까 제대로 아무것도 들어 있지 않거든요.

사람이 룰을 주지 않은 거죠.

그제 친구회사는 아직은 사람이 룰을 주고 있는 거예요. 이

친구의 의심은 사람의 룰이 5% 성과밖에 못 내는 거 아니겠는가?

그래서 이걸 한번 학습을 시켜 보자.

그럴때 10% 가 되는지

7% 가 되는지 보는 거고요.

그 다음에 또 해야 될 일을 뭐냐면 아예 룰을 없애자.

이런 사람은 어떻게 행동하는 게 아니라

그냥 딥러닝 강화수로 써서

룰없이 알파고처럼 한번 해 보자.

그 뭐냐면 지금 이런 쇼핑몰을 운영하는 사람들의 오늘의 이슈인거죠.

직거래 소셜미디어 광고를 해가지고,

손님 한 명 데리고 왔는데 이 손님이 과연

내 물건을 싸게 하는 방법이 뭐냐

인공지능은 이런 걸 하는 겁니다.

그럼 어떤 손님이 들어왔는데

팝업을 잘못띄웠어요 에이팝업을 띄워야되는데

비프로모션을 띄워서 이사람이 안 샀습니다.

그럼 절대 안 되나요? 절대 안 되는 건 아니죠.

실수 인공지능이 실수를 했지만

사람이 죽는 문제는 아닌 겁니다.

이런 데다가 먼저 쓰라는 거죠.

완전자율주행차가 시간이 오래 걸리는 거는

사람이 죽는다는 거죠.

근데 이런 것들은 다 뭐예요.

저는 이런 의뢰가 들어와도 그냥 해도 되긴 하는데

마음이 편치가 않다

왜 저한테 큰돈이 되겠습니까? 다 프로젝트 용역이란 말이에요.

그럼 진짜 돈을 버는 건 뭡니까?

그걸로 비즈니스 모델을 만들어야 되잖아요.

그런 회사가 안 하는 거야.

그러면 앞으로 나타날 수 있느냐?

그런 말씀 이런 걸 만드는 게 한국에 지금 기회라는 거야.

결론부터 말씀드리면 한국이 인공지능 수준이 어떨까요?

엄청 좋아요. 다른 나라보다 미국

중국 일본 보다 낫죠. 그게

우리나라가 정말 5,000원을 가진 거 같아.

왜 2016년에 하필이면 알파고가 한국에서 했잖아요.

인공지능 모르는 사람이 없어서

20년 전에는 저희가 인공지능

얘기하는 분들이 꾸벅꾸벅 졸다 일어나 가지고

그래서 인공수정이 어떻게 됐다고

인공지능과 인공수정을 구분 못 했고

10년 전만 해도 AI 조류독감 이었죠.

지금은 이제 인공지능을 모르는 분이 없는데

그게 사실을 하필이면

한국에서 이세돌 9단

그렇게 극적인 바둑을 두고 그죠?

전세계 전세계 사람들이 놀랐다고 하지만

모르는 사람만 하는

아직 외국엔 인공지능에 대해서 한국을 모르는 사람이 없는

좋은 기업들이 많아요.

그리고 그 당시에 창조경제

하면서 스타트업들이 많이 나왔는데

인공지능이 뜨니까 인공지능으로 스타트업들이 많이 바꿔나가면서

한국에 되게 못하는 거 같지만 지금 잘하고 있습니다. 말씀드렸지만

전에 이런 이런 일들을 25년 30년 전부터 했네요.

1991년부터 제가 인공지능 프로젝트를 했으니까

95년에 상을 받은 게

대우조선 을 위한 상을 받은 거고요.

97년에는 현대건설 이번에 받은 거는

프론텍이라는 회사인데요,

간단하게 말씀드리겠습니다.

이민성 사장님은 이렇게 CEO

아카데미에서 만나서 한양대 너트를 만드는 회사인데요.

현대자동차가 이렇게 흠이 난 너트를 어느날 공급하지 말라고

이제 말씀 얘기를 한 겁니다.

너트라는 거는 볼트를 조이는 용도뿐만 아니라

거기 흠이 안 나야 작업자들도 기분이 좋고

고객도 기분이 좋다는 거야.

회사에서는 이런 거를

이제 관능 품질 여부를 너트도 이제 이뻐야 된다는 거야.

그런데 여기서 이러면 흠있는 너트, 볼트를

조이는 데는 전혀 지장이 없을 만큼 흠있는 너트,볼트들을 납품

하지 말라고

그러니까 이거를 다시 검사하는데

이렇게 힘들게 검사 해야 되는 하루에

10만 개가 생산되는 공장이죠.

생산 속도를

이 품질관리 속도가 따라

가지를 못 이걸 한번 해 볼 수 있겠냐.

이렇게 이런 제품이 흠이 난 거

이렇게 이렇게 이렇게 된 거를 찾을 수 있겠냐.

이거를 인공지능으로 여기 너트가 올라가면 한 바퀴 돌아요.

도는 동안 카메라들이 사진을 찍습니다.

그래 가지고 내가 0.1 초

안에 이게 불량인지 아닌지 판단해야 되는 거야.

이거 할 수 있겠냐?

그래서 그때 데이터를 만들었어요.

회사에서 저희도 열어 만들어 주는데

근데 이 회사는 이민우

사장님이 워낙 스마트팩토리를 늘 하던 분이에요.

어떻게 됩니까? 카메라가 계속 사진을 자동으로 찍으면

되죠.

그러니까 데이터를 바로 다음 날 갔다 줬어.

왜냐하면 불량품통이 있었을 거 아니거든.

불량품모아 놨을 거 아니야.

그거를 다시 여기다 집어넣으면 어떻게 됩니까? 쓰는 거죠.

그냥 데이터 금방 나오는 거

많은 제조기업이 저한테 연락이 오는데

대부분 카메라도 없는 데가 많아. 사실은 스마트팩토리로

이런 품질관리 하려면

카메라부터 컨설팅이 돼야 그 다음부터 데이터가 나오고

그거 가지고 학습을 해서

인공지능이 그 일을 할 수 있는지 없는지

다 알게 되는데

역시 스마트팩토리를 하던 회사가 인공지능도 하더라.

처음 한 달은 학습을 못 했습니다.

인공지능 딥러닝 프로젝트는 될지 안 될지도 불확실한 프로젝트입니다.

무조건 되는 건 아니다. 근데 어느 정도 데이터가 있으면 할 만하냐면

불량품에 카테고리에서 1천개 정도에 데이터를 받을 건

필요 해요. 근데 저희가 천개정도 달라그랬더니

한 500개 정도 주셨어요.

데이터의 준비가 놀랄만큼 빨랐고

저희가 그거를 좀 더 확장을 해가지고 늘려 나갔고요.

그 다음에 많은 분들이 착각을 하는 게

그냥 데이터 있어 무조건 되겠지 그렇지 않습니다.

뭔가 용역이 약간 필요할 거야.

그럼 용역을 해 가지고 전철에서 그걸 가지고 오시던지

옥스퍼드대학에서 개발한 여기 다 넣었어요.

무슨 얘기냐면 인공지능 모델은 저희가 개발 하지 않았어요.

옥스퍼드가 그냥 썼어요 옥스퍼드 거는 224 * 224 이미지를 넣게돼 있어요.

근데 저희가 공장에서 받은 데 있잖아.

처음에 1925 * 1600 인데

이거 750 * 700으로 줄였고 옥스퍼드 게 224 * 224

내가 어떻게 이걸 저희가 찔러서 하나 집어 넣은 거 있어.

저거 뭡니까 이거 노회화라는 거예요.

요즘 인공지능 AI 4차 산업

혁명 일어난다는 거 무슨 얘기냐면

이런 인공지능 모델들이 무료로 하는 분들에게

옥스퍼드대학에 저작권료를 지불 하지 않았어요.

오픈소스로 다 물어온 거예요.

인공지능 것 좀 값 싼 겁니다.

비싼 걸로 생각하면 몰라서 그러는 거죠.

여러분들 25년 전에 네이버 구글 아마존 나올 때

그 때 충분히 웹사이트 만들 수 있었어요.

그런데 왜 그때 혁명이 일어났습니까.

그냥 그 기술을 아는 사람들이 간단하게

웹사이트를 만든 거야.

거기서 관건은 뭐였죠?

비즈니스 모델이 돈 되는 모델 수많은 웹사이트 하나

그래서 많이 망했죠.

거기 그때 간 거는 인터넷 기술이 좋아서가 아니라

그 인터넷 기술을 웹사이트를 만들었는데

도대체 어떤 웹사이트를 만들어서 어떻게 사회 가치를 줘 가지고

돈을 벌 수 있느냐가 관건이었어요.

그거를 서바이벌한 회사들이 오늘의 구글,

페이스북 이래서 세계 10대 기업, 5대 기업이 됐죠. 천조가 넘어버렸습니다.

지금 AI도 똑같습니다. 지금 AI가 비싼 기술이고

꼭 뭐 속하기 일을 해야 되고

이런 게 아니에요 AI를 좀 배워서

전세계 널려있는 AI모델을 공짜로 갖다가 쓰는데

그걸 어디다 갖다 쓰느냐가 중요하다.

어디 돈 되는 사회 가치를 일으키고

실수를 해도 큰 문제가 없는

그런 분야에 잘 적용을 하면

벌써 엄청난 돈을 가져올 수 있다는 거지.

저희도 그렇게 했다는 거야

새롭게 연구개발한 게 아니라

기존에 있는걸 그냥 갖다 쓴 거예요.

이거를 이번에는 제가 오랜만에

23년 만에 학교에 상을 받은 거예요.

그 세계인공지능 학회에서 대단한 것도 아닌데

왜 상을 줬나 생각해 보니까

제가 옛날에 받을 때는 대우조선

현대건설은 큰 프로젝트로 했어요.

그게 아니라 이거는 제 가볍게 값싸게 빨리 만드는 거를

오히려 제가 잘 이렇게 설명을 했는데

그거를 높이 산 거 같아. AI라는 거 비싼 게 아니다.

한국에 수아랩이란 회사에서 제가 방금

제가 설명한 이런 인공지능

품질검사하는 솔루션을 만든 회사인데,

작년의 미국의 코그렉스 한테 2300억에 팔렸어요.

이거 잘 팔았나 못팔았나 저도 고민을 했죠.

결론은 잘 팔았어요.

왜 수아랩은 계속 용역을 할 수밖에 없는 회사로

저는 판단을 한 거예요.

이 공장에서 했던 프로젝트가 다른 공장에서 그대로 사용되지 않는다

라는 거예요.

근데 보세요

나는 뷰노라는 한국 회사는 손가락

엑스레이를 찍어서 뼈냐이를 계산을 해요.

아산병원 데이터를 가지고 이걸 개발해 가지고

특허를 아산병원이랑 같이 출원했습니다.

이거를 삼성병원에 팔 수 있을까요? 이 서비스를 사람

손가락이니까 똑같다는 거죠.

어느 정도는. 이 뷰노라는 회사는

아산병원 데이터를 가지고

공동 특허를 만들어서

이거를 다른 병원에

팔 수 있는 플랫폼이 될 수 있다는 것입니다.

또 리위드라는 삼성동에 있는 회사인데요.

리위드에서 토익 문제를 풀어 보시면

여러분들의 토익점수를 예측을 해요.

그래서 몇 점 나올 것이다.

그 다음이 사람이 가장 틀릴만한 문제를 계속해서

토익점수가 빨리 올라 가게 만드는 거지.

그래서 처음에는 토익 하다가 SAT

또 여러 다른 객관식시험문제로 계속 가고 있는 그런 회사입니다.

한국에 아까 수아랩 2300에 팔렸고

지금 뷰노같은 의료기업이 있고

리위드 같은 교육분야 기업이 있고요.

또 저는 이런 리위드가 영국에

딥마인드보다 알파고를 만든 딥마인드 보다 더 나은회사일수 있다

라고 보고 있습니다.

그래서 AI 기업의 비즈니스 모델

가장 중요한 특징은 데이터 효과라는 것인데

이거 데이터 효과는 뭐냐면

어떤 여러 가지 데이터를 계속 축적하며

따라서 인공지능 엔진이 좋아지는 그런 효과를 갖느냐

그런 사업분야를 선택해서 들어가라는 거죠.

저희가 이거는 한 4,5년 전에 했던 프로젝트인데

금융지수를 맞추는 프로젝트 였어요.

다우존스 smb 이런 거

내일 오를지 말지를 맞추는 거 였는데

내일 두시 반에 데이터를 학습을 시켜서

세시에 일정에 세시 반에 닫으니까

세시에 걸 오픈하는 시스템이었는데 상당히 좋았습니다.

성과가. 근데 재밌는 요즘 유행하는 딥러닝으로 한 게 아니라

보다 더 잘한 게 낫러닝 그랬으면서 잘했어

올디스벗구디스 라고 제가 썼는데

뭐냐면 옛날 모델이 더 잘할 수도 있다 그런 말씀을 드리겠습니다.

그러면 앞으로 나올 만한 중요한 비즈니스

는 이런 건강기업 지식

재무 행복도에 개인의 상태를 관리하는 비즈니스

또 중국에서 아이카고레스라는 회사가 나오고 있고요.

인간에게 게놈

정보들을 어 가지고 이

사람의 건강을 관리해 주는 겁니다.

근데 아이카고레스가 중국 미국 회사 페이션트 like me

다른 회사를 작년에 1000억에 인수 했는데요.

트럼프 정부가 이거를 스탑 시켰어요.

가장 미국 미국의 중요한 그 정보를 갖고 있는

그런 회사기때문에 그걸 스탑 시키고

오히려 미국 회사

유나이티드헬스 가이 회사를 사 가지고

지금이랑 디지털 me비즈니스라고 있다.

앞으로 한 10년 내 쯤에는

그런 일 사업이 나오는 거죠.

여러분들이 여러분들 헬스

정보를 누군가한테 위탁하고 있을 거에요.

요즘 뭐 이런 얘기 하잖아요.

그러면 그 사람 그 살다가 여러분들한테 오늘은 뭐

어떻게 해라 오늘은 뭐 비타민은 뭐를 먹고

운동은 뭘하고 이런 얘기를 할 겁니다.

그 여러분들의 건강을 관리하는 여러분들의 지식

건강 재무상태 이런 것도 가려는 디지털 미 비즈니스가

나타날 것이다.

지금 뭐 중국에서 굉장히 활발한 상태고요.

한국도 없는 줄 알았는데

조금 나타났어요 지금 태어나는가

이런 여러 회사들이 나타나면서 일을 하고 있습니다.

이게 2010

2004년에 포춘지 기사예요 한국의 상황을 쓴 기사인데

브로드밴드 원더랜드 라는 것이 제목입니다.

당시 ysl 추워서 정보통신망의 투자가 있었고

DJ 때 100만 PC 운동과 벤처붐이 일어났고

노무현 때 권위주의를 내려서 사람들의 어떤 민주화 참여

참여정부였죠. 이름 단체가

그럼 어떤 산업화와 정보화와

민주화가 같이 일어나고 있던 그런 시절입니다.

2004년에는 미국기자가 보기에는 한국이 브로드밴드

원더랜드는 거야. 중고

여중고생들이 지하철

역에서 싸이월드라는 거 하고 있고

이미 한국인들은 영화 같은 거

다 다운로드 해서 보고 있다.

지금 우리 영화 지금

2020년 16년 다운로드 해서 보고있는데

2004년 전세계 이런 나라는 한국 밖에 없었다는 거지

뭐 뭐가 나왔습니까 싸이월드가 나왔어.

싸이월드 너무 아깝죠

그때는 별거 아닌 거죠.

하지만 우리가 만약 페이스북을 싸이월드가 이겼으면

세계 5대 기업 안에 들어가 있고

전 세계 모든 사람들의 프로파일러 알 수 있는

비즈니스가 한국에 있는 거였어. SK

텔레콤 최태원 회장님이 그걸 사가지고 6개국에 수출시켰지만

글로벌 전략이 좀 잘못 됐던 거지 너무 아깝잖아.

제가 이 말씀을 드리는 거는

지금이 또 그런 시기일 수 있다는 것입니다.

여기 계신 분들이 한국에서 인공지능 기업들이 어떻게 성장하는지

계속 지식을 많이 가지시면서 보시면

정부가 해야 될 일도 아니에요.

왜 이제 세계적으로 진출할 때 그 회사들을 도와주고

제 꿈은 이런 인공지능 회사들이 앞으로 안 2040년에 세계

10대 기업의 한 서너 개 한국이 들어가면

한국은 자연스럽게 전세계 이사

미국과 되어 있을 것이다.

지난 디지털 혁명에서 삼성전자 하나가 세계 10대

기업 정도에 들어간 거

돌이켜보면 싸이월드가 가능했다는 거예요.

당시 네이버가 중국회사

아홉 개를 인수해서

중국의 게임포털 1위 업체 됐는데요.

누구한테 전해 줬어요?

텐센트에 줬어요.

우리가 사실은 아무것도 아닌

그 작은거 같은 그런 작은 회사들의 노력들이 좀 어떻게 했으면

네이버가 그 중국시장을 실패했지만 가만히 있었습니까?

일본에 가서 일을 만들어서 일본 최대 인터넷기업인 요즘

손정희 회장님이 어려우니까 어떻게 됐어요?

라인이랑 야후 재팬 합병시켜서

아시아 최대 인터넷 기업이 되었고

그 경영을 누구한테 맡긴 거냐면

한국 사람들한테 맡긴 상태가 된 거지.

글로벌한 노력을 하지 않을 수 없는 거죠.

중국 시장은 실패했지만

일본의 갖고 좀 네이버는 어디로 가 있습니까?

유럽에 가 있는 거지.

3차 산업혁명 시대의 저희

또래들의 사업자들이 그런 일들을 했고

어떤 성공과 실패를 갖고 왔는데 지금은 2,30대 이상 사업자들이

중국을 또 알고 있어요.

저희 때만 해도 중국을 배우지 않은 세대 들이죠.

지금은 이상 2,30대세대들은 중국을 너무나 자연스럽게 알고

미국 이거는 당연히 알고

미국과 중국의 경쟁상황 다릅니다.

미국은 지적재산권을 중요시하지만

중국은 그렇지 않고

중국 원양 이기는 사람이 옳은 사람이 있고

여러 가지 기업문화가 섞여 가지고

그러한 경쟁을 할 줄 아는

그런 기업가들이 한국에 있고

그런 기업가들이 만드는 회사들을 앞으로 잘 키워 나가야 된다

그런 말씀을 드리겠습니다.

아까 뒤의 말씀을 잠깐 말씀 드리려고 했던 거지만

인공 지능은 직업을 없애지 않는다는 거야.

왜 자동차가 마부를 없앴는가?

그렇지 않죠. 마부들이 자동차 운전사로 변신했고

수많은 직업과 산업을 만들었다는 것이다 이 정도로 마치도록

하겠습니다. 고맙습니다. 지금까지 인공지능 동향과 전망을

주제로 경희대학교 경영대학

이경전교수의 세미나를 함께 들어봤습니다.

김성일 리포트 수고 많으셨습니다.

네 오늘 경제세미나 끝까지 함께 오신 여러분.

대단히 고맙습니다. 지금까지 박종훈 기자였습니다.