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지금까지의이야기는 인공지능, 특히 특징표현 학습에 기인한 기술의 발전을 기초로 생각한 5년에서 20년정도의 기간의 사회변화에 대해서였다. 그렇다면 인공지능을 통해 앞으로 새로운 사업을 만들어 낼 수는 없는것일까?

표는 미국불룸버그 애널리스트가 최근 세계의인공지능벤처를 정리한 자료이다. 약 2000개 회사를 조사해서 만든자료인데 이것을보면 인공지능에 관한 새로운 사업의 시도가 다양한영역으로 확대되어 가고있는것을알 수 있다.

서두에서 다룬바와 같이 현재 인공지능은 붐의 시대를 맞이하고 붐이 되고 있다. 인공지능과 관련된 사업은 미국에서도 아주빠르게 늘어나고 있지만, 필자가 나름대로 검토한 결과 급격하게성장하는 사업은 똑바로 일어서지 않을지도 몰라서 신중한편이 좋다.

코어 테크놀로지는 기계학습자체를 제공하는 비즈니스이다. 이미지 인식과 음성인식은 특징표현 학습이 가장 앞서 진행되고 있는 기술 분야이므로 그2개의 분야도 거론되고 있다. 툴이나 API 의 형태로 제공되는것이 많다. 하지만 비즈니스 확대로는 어려울지도 모른다. 왜냐하면 기계학습의 알고리즘은 학술커뮤니티가 앞서고 있어서 기업이 그규범을 뒤집어 고유한 기계학습의 기술을 실용화 하고 강한 경쟁력을 가진다는것은 생각하기 어렵고, 그것을 툴로써 제공한 곳에서 사용할 수 있는 기업도 많지 않다. 또 인재를 획득하려 해도 이미 높은 수준의 기계학습의 지식이나 기능을 가진 연구자와 기술자의몸값은 급등하고 있다. 

두번째표는 기업내의 활동을 한번더생각하자 라는 사업으로 영업, 보안, 인사, 마케팅등이 나열되어 있다. 이미 많은 기업이 참여하고 있는중이며 그들 기업이 조금씩 인공지능을 사용한 제품을 제공해가는 형태로 진화해 갈것이다.

세번째표는 각 산업을 한번더 생각하자이다. 많은 산업분야에서 조금씩 빅데이터 활용이 진행된 후 인공지능의 활용도 시작될 것이다. 그러나 인공지능의 활용 그자체가 경쟁에서 결정적 우위에연결되는 일은 적고 고객에 제공하는 제공 하는 상품 서비스의 부가가치 구축, 조직의 구축, 거래처와의 관계 구출, 사업의 오퍼레이션 효율화 같은 요소가 중요한 포인트를 차지하는 것에는 변함이 없을 것이다. 예를들어 인공지능을 사용하면, 고객 대응할때 고객 한사람 한사람 따라서 섬세하고 치밀하게 바꾸어 가는것도 가능하지만, 이러한 변화는 정보시스템 혹은 데이터 분석시스템을 제공하는 기업이 서서히 인공지능을 이용한 서비스를 제공함으로 실현된다고 생각한다. 혹은 정보 시스템보다도 더 경영에 가까운 곳에서 빅데이터의 분석, 그위에 인공지능과 발전해나가는 컨설팅 비즈니스도 충분히 있을수있다.

네번째로 인간과 인간 인간과 기계의 상호작용을 생각하자라는 그룹이다. 

다섯번째는 인고지능을 보조하는 기술로는 예를들면 데이터의 사전처리를 하는 기술제공, 데이터를 모으는 기술 제공등으로 이른바 골드러시 시대에 청바지를파는것과 같은 기술이다. 이중에서 우릭 가장이해하기 쉽고 변화가 급속도로 일어나는 분야는 바로 각 산업을 한번더 생각하자이다. 그룹안의 이료 법무 재무일것이다.

전문가를 대체하는 경제적인 장점이 많고 많은 사람이 그 서비스를 잠재적으로 필요로 하고 있기 때문이다. 각각의 전문 분야에 대해서 대답해주는 IBM의 왓슨과 같은 시스템이 완성도 높은 형태로 마켓에 투입되면 단숨에 실용단계로 오를 가능성이 있다. 그때는 기존의 업계구조를 크게 변화시켜버릴지도 모른다.

지식의 전이 사진 올리기

물론 이러한 변화가 하루아침에 일어나는 것은 아닌다. 먼저 연구개발이 선행되고 처음에는 어떤일이 가능하게 되었다는 뉴스가 세상에 퍼지고, 이어서 조금 늦게 비즈니스로 전개되는 것이다.

예를 들어 인공지능에 의한 방범과 가미로 카메라에 비치는 개인을 식별할 수 있게 될지도 모른다. 이미 일부는 실현되고 있지만 방범은 사회적인 의견일치를 보기쉬우므로 먼저 기업이 그것을 도입하고, 학교도 도입하는 형태로 방범카메라에 의한감시 네트워크가 완성되어 갈가능성은 충분히 있다. 이러한 감시 네트워크와 과거 범죄 이력의 데이터베이스가 세트가 되면 범죄예방도 될것이고, 범죄가 일어났을때 범인 체포와 연결될 수 있는 정보를 가져올 가능성이 높아지며 치안도 좋아 질것이다.

하지만 편리성이 늘어나는 반면에 작정하면 얼마든지 개인의 행동이력을 더듬에 찾아낼수있기 때문에 프라이버시와의 균형문제도 생길것이다.

산업에 미치는 파급 효과

제 3차 AI붐을 맞이하는 인공지능은 앞으로 우리들의 생활에어떤 영향을 초래하게 될 것인가?

다음 페이지의 그림은 딥러닝 이후의 인공지능 발달과 그로인해 영향받는 산업을 정리한 미래 예상도이다. 그림에서 1부터 6은 전 글에 실려있다.

주의 해야할것은 시간축이다. 기술의 진전은 산업에서 응용하거나 사회에서 실제로 사용될 때까지 상당한 시간이 걸리는 경우도 있다. 어디까지나 이정도의 스피드로 진행되어도 이상하지 않을 것이다. 라는 의미로 시간축을 적용시켜 본 것이다. 지금까지 인공지능의 기술에 관한 예상이 어느시대에서나 빗나갔고, 지나치게 빨리 잡아 맞지 않았던적도 있었다는 것을 명심하자.

기술의 발전과 사회에 미치는 영향 그림 올리기

1. 광고, 이미지 진단, 인터넷 기업

딥러닝으로 인해 화상인식의 정밀도가 향상하면서 종래의 미디어에 적합한 획일적인 광고로부터 개인의 취미와 기호에 따른 타켓팅 광고가 일반화 될것이다. 또 X-레이나 CT등 이미지를 바탕으로한 진단을 자동으로 내릴 수 있게된다.

더욱이 기계학습을 활용하고 있는 검색, 소셜 네트워크등의 인터넷 업계가 가장 먼저 영향을 받는다. 실제로 지금 현재 우리들이 경험하고 있는것이다.

2.퍼스널 로봇, 방법(경비 회사+ 경찰) , 빅데이터 활용기업

앞으로 수년안에 음성이나 감촉등 멀티모달한 인신 정밀도가 극적으로 향상할 것이라고 예상된다. 그렇게 되면 소프트뱅크가 2014년에 발표한사람형 로봇 페퍼와 같이 인간의 감정을 인식해서 정형된 커뮤니케이션을 하거나, 점포내에서 손님을 접대하는 로봇이 보급될 가능성도 있다.

또 동영상 인식의 정밀도가 향상되면서 양질의 방범 카메라가 장착된 방법 시스템의 구축으로 범죄 검거율이 향살될지도 모른다. 다양한 빅데이터의 특성에 맞추고 특징이 잘생성되는것도 이 단계이다. 따라서 최근 빅데이터 활용을 진척시키고 있는 각 기업이 더욱 경쟁력을 확대해 갈 것이다.

3. 자동차 메이커, 교통, 물류, 농업

주위를 관찰하는 것뿐이었던 인공지능이 자신의 행위 결과가 주위에 어떤 영향을미칠지 인식할 수 있게 되면 로봇의 계획의 정밀도가 오르게된다. 예를 들면 현재 구글이앞서서 테스트를 되풀이 하고있는 자율주행 기술이 실용화 되면 상품을 소비자에게 보내는 라스트 1마일(물류센터와 소비자를 맺는 최후의 구간)은 어쩌면 무인 헬리콥터의 드론이 짊어지고 있을지도 모른다.

농업의 자동화를 비롯해서 주로 신체를 움직이는 노동분야에서 인간 대신 일하는 로봇이 보급되는 것도 이쯤일것이다. 인간 대신 일하는 로봇이 보급되는 것도 이때쯤일 것이다. 인간이 어떠한 판단을 담당하고 컨트롤하는 분야이다.

기존의 제1차 AI붐으로 인해 실행된 계획이 아니고 특징표현 학습이 갖추어진 계획에서는 다양한 환경에서 범용적으로 사용가능한 환경의 변화에도 대응할 수 있는 예외에 강한 등등의 특징이 있을것이다.

4. 가사, 의료.간병, 접수.콜 센터

행동에 근거하는 추상화가 가능하게되면 어떤 일이 벌어질까?

예를 들어 로봇이 인간은 손을 강하게 쥐면 아픔을 느낀다 라는것을 이해하고 아프지 않도록 손을 잡거나, 상처를 입히지 않도록 하는 등 인간밖에 할 수 없었던 섬세한 행동을 할 수 있게 된다. 그 결과 물류나 농업등 지금까지 물건만을 대상으로 해온 로봇의 활동 범위가 대인적인 서비스로 넓어질 수 있다. 예를 들면 가사, 의료.간병등의 분야로 진출 할 수 있다. 또, 어떤 표현을 하면 상대가 기뻐 한다는 것을 알게되면 감정을 컨트롤하는 대응도 할 수 있게 된다. 그렇게 되면 인공지능이 접수나 콜 센터 업무를 하는 것도 가능해질지 모른다.

5. 통역. 번역, 글로벌화

인류가 가지고 있는 개념의 상당한부분을 획득한 인공지능은 각각의 개념에어울리는 언어를 할당하면서 그 언어를 이해하게 된다. 시리와 같은 음성대화 시스템도 인간이 준비한 기술에 근거해서 대답하는 것이 아니고 인공지능이 외부세계를 시뮬레이트 하면서 생각한 후 대답할 수 있게된다.

동시에 기계번역도 실용적인 수준에 도달하기 위해서 번역이나 외국어 학습이라는 행위 그자체가 없어질지도 모른다. 자신이 이야기 한것, 쓴것이 순차적으로 영어와 중국어로 번역된다면 일부러 시간을 들여서 외국어를 배울 필요가 없어질 것이다. 언어의 벽이 사라지면 더욱 수준이 높은 비즈니스 글로벌화가 진행 될것이다. 예를 들어 현재 국내 대상으로 물품을 판매하고 있는 EC사이트의 해외진출이 당연해질 수있다.

6. 교육, 비서, 화이트 칼라 지원

인간의 언어를 이해하게 되면 인류가 과거에축적해온 지식을 인공지능에 흡수 시킬수 있다. 그결과 인공지능의 활동범위가 인간의 지적 노동 분야로 확대될것이다. 교육분야 에서도 초등교육이나 수험등 정해진 단계외에 필요에따라 인공지능이 지식을 익힌후 가르쳐주는것도 가능할 수 있다 또 임기 응변 상황을판단하고 필요할때에는 학습해서 대응하는 비서 업무나 화이트칼라 전반의 지원도 가능하다. 2030년 이후에는 이러한 일들이 실현될수도있다.