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인공지능은 우리 삶을 어떻게 바꿀까? 너무 먼 질문처럼 들린다. 삶 이전에 테크 분야에서부터 변화가 시작되는 것이 보다 자연스러운 흐름이 될 것이다. 다만 테크라는 것도 이미 삶 속으로 깊이 들어와 있기 때문에 테크 분야에서의 변화가 곧바로 삶에서의 변화가 될 가능성도 높다.
[보안뉴스 문정후 기자] 인공지능이 진화의 새로운 단계에 접어들고 있다. 지난 수년 동안 소문만 무성했지 아무 것도 보여준 게 없어 조롱의 대상이나 다름 없던 이 신기술은 최근 들어서야 겨우 그 가치를 입증하기 시작했으며, 그러면서 각종 응용 기술과 솔루션들도 쑤욱 성장하게 되었다. 드디어 본격적인 궤도에 접어든 것이라는 느낌이 강하다.
제품 개발에 있어서 보다 통찰력 있는 개선점을 알려주거나, 양질의 텍스트를 순식간에 작성하는 것 외에도 인공지능은 새로운 제품과 서비스를 혁신적으로 고안하는 등 한 차원 높은 ‘실력’을 발휘하기 시작했다. 실제 새로운 것을 시장에 내놓기 위해 인공지능을 적극 활용하는 테크 기업들이 늘어나고 있기도 하다. 제품 관리와 혁신 모두에서 인공지능이 서서히 빛을 발하기 시작한 것이다. 그러면서 인공지능은 테크 분야 제품과 서비스들을 본질적으로 바꾸어 놓을 것이라는 예측들이 나오기 시작했다. 이를 조금 더 상세히, 다섯 가지로 나눠서 정리하면 다음과 같다.
1. 인공지능의 기반 모델들이 ‘생산 혁신’을 이끈다
‘기반 모델(foundation model)’들은 규모가 큰 인공지능 모델들로, 강력한 컴퓨팅 파워와 자원을 동원하여 어마어마한 데이터를 훈련용으로 소비한다. 광범위하고 깊지만, 아직 미완성이고, 이후에 있을 인공지능 기반 애플리케이션들의 기반이 되어 줄 만하다. 요즘 유행하는 챗GPT도 이 기반 모델을 기초로 만들어진 인공지능 애플리케이션이다. 챗GPT의 기반 모델은 ‘사전 훈련된 생성형 변환 모델 3’이며, 이를 영어로 Generative Pre-trained Transformer 3라고 하고, 줄여서 GPT-3라고 한다. 그 외에도 BERT라든가 Dall-E와 같은 기반 모델들이 존재한다.
기반 모델들은 정확한 예측력 및 결정력과 뛰어난 콘텐츠 생성 능력을 보유하고 있어 인공지능 분야 안에서도 새로운 혁신으로 불린다. 이 기반 모델들이 있어 새로운 제품과 서비스에 대한 필요가 시장에서 더 생겨나고, 이 기반 모델을 바탕으로 새로운 스타트업들이 만들어질 것이다. 가트너는 2026년까지 100억 달러 이상의 투자금이 기반 모델들에 의존하는 인공지능 스타트업들에 투자될 것이라고 예견하고 있기도 하다. 현재까지는 언어 분야의 기반 모델들이 두각을 나타내고 있는데, 앞으로 제약, 원격 탐지, 재료 엔지니어링, 분자 생성과 같은 분야에서 성과가 나올 것으로 예상된다.
2. 인공지능은 개인화 된 적응형 사용자 인터페이스를 가능하게 한다
지난 십수 년 동안 터치스크린은 어디에서나, 누구나 사용할 수 있는 인터페이스로 자리를 잡았다. 그리고 사람과 컴퓨터의 조우 및 작용 방식마저 바꿔 놓았다. 게다가 몇 년 팬데믹의 시대를 지나면서 컴퓨터와 IT 장비들에 대한 사람들의 관심이 높아졌고, 그러면서 사람과 기계 간 인터페이스에 대한 관심 역시 높아졌다. 음성과 행동, 제스처에 반응하는 기계에 신기해 하고, 가상현실처럼 사용자 인터페이스를 완전히 뒤바꿔 놓는 기술에도 호기심을 보이고 있다.
원격 근무자들이 많아졌다는 건 기계에 대한 의존도가 높아졌다는 뜻이다. 사람들은 이제 끊임없이 기계를 어루만지고, 기계와 눈을 맞추고, 기계와 대화한다. 인터페이스의 사용 빈도가 기하급수적으로 높아졌다. 그러니 IT 전문 업체들은 인터페이스에 집중하게 됐고, 이제는 사용자의 위치나 사용 맥락, 성향 등에 따라 변하는 인터페이스까지 등장한 상황이다. 2026년까지 새롭게 나오는 애플리케이션들의 30%가 인공지능과 관련이 있을 것이고, 특히 사용자 인터페이스를 유연하게 바꾸는 데 인공지능의 힘이 활용될 것이다. 현재 그런 특징을 가지고 있는 애플리케이션은 5%도 되지 않는다.
3. 인공지능 기반 제품과 고객 경험 분석 도구들이 디지털 제품들을 업그레이드 시킨다
고객이 겪는 문제와 시장에서 제품이 받는 혹평에 대한 진단이 정확하면 정확할수록 제품과 서비스의 성공 가능성은 높아진다. 대부분의 제품 관리자에게 있어 고객이나 내부 관계자들과 직접 만나 소통한다는 건(인터뷰나 각종 회의, 고객과의 만남과 같은 행사를 통해서) 매우 소중한 기회가 된다. 제품을 구매할 사람들이 제품에 대해 어떻게 생각하는지 직접 알아볼 수 있기 때문이다. 이를 바탕으로 제품의 개선 방향까지 설정할 수 있다. 하지만 고객이 제품을 실제로 어떻게 사용하는지를 알아내는 것도 중요한 인사이트를 제공한다.
제품과 고객 경험을 분석하는 전문 도구들이 등장하기 시작한 것도 바로 이 점 때문이다. 고객이 제품과 어떤 식으로 작용하는지, 또 그 제품을 어떻게 활용하는지, 어디에 어떤 목적으로 쓰는지 등을 알아내어 분석한다면 제품과 서비스를 기획하는 데 결정적인 도움을 받을 수 있다. 그리고 이런 분석 도구들이 최근 들어 인공지능의 힘을 많이 빌리기 시작했다. 새로운 데이터를 받아들이고 분석하고 인사이트를 이끌어 내는 속도가 현저하게 빨라지며, 그 결과가 정확해진다고 한다. 그러므로 시장에 고객들이 정말로 필요로 하는 제품과 서비스가 등장할 가능성이 높아질 것이며, 고객의 만족감을 전에 없는 수준으로 충족시킬 수 있을 것으로 기대되고 있다.
4. 인공지능 기반의 디지털 트윈이 사용자 경험을 향상시킨다
고차원적인 기술들이 점점 대중화가 되면서 테크 기업들은 수많은 유형의 사용자와 기업들을 지원해야만 하는 상황에 놓이게 됐다. 고객 층이 다양해진 것이라고 할 수 있다. 하지만 그 다양한 사용자 층에 맞춰 제품과 서비스를 설계하고, 개발하고, 실험한다는 것은 대단히 어렵고 ‘값비싼’ 일이다. 이 때 인공지능을 기반으로 한 디지털 트윈 기술을 사용한다면 사용자별 경험을 최적화시킬 수 있을 만한 제품과 서비스를 최대한 실제에 가깝게, 그리고 안전하고 저렴하게, 설계하고 실험하고 최적화할 수 있게 된다.
예를 들어 게임 산업의 경우 인공지능 디지털 트윈을 활용해 게임의 사용자 중 특정 연령층의 경험을 미리 실험하고 평가할 수 있게 된다. 원래는 알파 테스트나 베타 테스트를 통해 직접 일부 사용자들을 모집하여 먼저 게임을 접해보게 하는 식으로 하던 것이었다. 단계별로 일부 사용자의 피드백을 받아, 그것을 바탕으로 완성본을 만들어 출시하는 게 기존의 게임 업체들이 하던 방식이었다. 하지만 이렇게 하려면 시간과 돈이 꽤나 많이 들어갔다. 요즘은 게임이건 일반 앱이건 빠르게 출시하여 고객을 최대한 많이 확보하는 게 관건이다. 여러 차례 실제 사용자들을 모집하여 테스트 하고 업그레이드 하고, 테스트 하고 업그레이드 하는 시간을 갖는다는 게 사치처럼 느껴지는 때다. 인공지능 디지털 트윈은 점점 더 필수적인 기술이 될 것이라고 예측된다.
5. 인공지능은 새로운 애플리케이션들을 만들 것이다
아주 백지에서부터 만들어지는 애플리케이션들은 요즘 거의 없다. 이미 나와 있는 코드들을 구해다가 블록 쌓기처럼 쌓고 조립한다. 짜깁기라고 표현해도 무방하다. 기존 코드들을 살짝씩 필요에 맞게 고치는 일이 있긴 있다. 하지만 백지를 펴서 코딩을 처음부터 하는 것과는 다른 작업이다. 그렇기 때문에 인공지능의 개입이 보다 원활해지고 있으며, 이미 기존 코드들을 이리 저리 조립하는 과정 중간중간에 인공지능이 미리 실험하고 평가하여 애플리케이션의 상태와 코드 품질을 알아내고, 개발자에게 알려준다. 백지로 한 줄 한 줄 프로그래밍을 했다면 오히려 어려웠을 일이다.
여기에 더해 로우코드와 노코드 플랫폼이 점점 높은 인기를 구가하는 중이다. 코딩 지식 없이도 간단한 애플리케이션을 누구나 직접 만들 수 있게 해 주는 이런 플랫폼들에 챗GPT와 같은 생성형 모델들이 덧붙으면서 코딩 난이도는 한 단계 더 낮아졌다. 물론 인공지능과 함께 편리하게 애플리케이션을 만드는 기술이 성숙하도록 발전한 건 아니다. 오히려 초기 단계이다. 하지만 빠르게 발전하고 있으며, 조만간 인공지능이 사람의 개입 없이 앱을 만들 때가 올 것이라고 전문가들은 예측하고 있다. 그리고 이런 앱들이 우리 삶에, 그리고 우리의 사업을 어떻게 바꿔놓을지는 아직 아무도 모른다.
확실히 인공지능은 삶의 구석구석에 파고들기 시작했다. 그것이 눈에 확 띄지 않을 뿐이다. 체감이 되는 순간 우리의 삶은 인공지능으로 인해 이미 저 밑바탕에서부터 바뀐 후일 것이다. 그것이 지금보다 나은 모습일지, 아닐지, 혹은 둘 다일지 우리는 더 두고봐야 한다. 그리고 지금, 시간이 있을 때, 나은 방향으로 나아가도록 여러 가지 장치들을 마련해야 한다.
글 : 라제시 칸다스와미(Rajesh Kandaswamy), 분석가, Gartner
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
[보안뉴스 문정후 기자] 인공지능이 진화의 새로운 단계에 접어들고 있다. 지난 수년 동안 소문만 무성했지 아무 것도 보여준 게 없어 조롱의 대상이나 다름 없던 이 신기술은 최근 들어서야 겨우 그 가치를 입증하기 시작했으며, 그러면서 각종 응용 기술과 솔루션들도 쑤욱 성장하게 되었다. 드디어 본격적인 궤도에 접어든 것이라는 느낌이 강하다.
[이미지 = utoimage]
제품 개발에 있어서 보다 통찰력 있는 개선점을 알려주거나, 양질의 텍스트를 순식간에 작성하는 것 외에도 인공지능은 새로운 제품과 서비스를 혁신적으로 고안하는 등 한 차원 높은 ‘실력’을 발휘하기 시작했다. 실제 새로운 것을 시장에 내놓기 위해 인공지능을 적극 활용하는 테크 기업들이 늘어나고 있기도 하다. 제품 관리와 혁신 모두에서 인공지능이 서서히 빛을 발하기 시작한 것이다. 그러면서 인공지능은 테크 분야 제품과 서비스들을 본질적으로 바꾸어 놓을 것이라는 예측들이 나오기 시작했다. 이를 조금 더 상세히, 다섯 가지로 나눠서 정리하면 다음과 같다.
1. 인공지능의 기반 모델들이 ‘생산 혁신’을 이끈다
‘기반 모델(foundation model)’들은 규모가 큰 인공지능 모델들로, 강력한 컴퓨팅 파워와 자원을 동원하여 어마어마한 데이터를 훈련용으로 소비한다. 광범위하고 깊지만, 아직 미완성이고, 이후에 있을 인공지능 기반 애플리케이션들의 기반이 되어 줄 만하다. 요즘 유행하는 챗GPT도 이 기반 모델을 기초로 만들어진 인공지능 애플리케이션이다. 챗GPT의 기반 모델은 ‘사전 훈련된 생성형 변환 모델 3’이며, 이를 영어로 Generative Pre-trained Transformer 3라고 하고, 줄여서 GPT-3라고 한다. 그 외에도 BERT라든가 Dall-E와 같은 기반 모델들이 존재한다.
기반 모델들은 정확한 예측력 및 결정력과 뛰어난 콘텐츠 생성 능력을 보유하고 있어 인공지능 분야 안에서도 새로운 혁신으로 불린다. 이 기반 모델들이 있어 새로운 제품과 서비스에 대한 필요가 시장에서 더 생겨나고, 이 기반 모델을 바탕으로 새로운 스타트업들이 만들어질 것이다. 가트너는 2026년까지 100억 달러 이상의 투자금이 기반 모델들에 의존하는 인공지능 스타트업들에 투자될 것이라고 예견하고 있기도 하다. 현재까지는 언어 분야의 기반 모델들이 두각을 나타내고 있는데, 앞으로 제약, 원격 탐지, 재료 엔지니어링, 분자 생성과 같은 분야에서 성과가 나올 것으로 예상된다.
2. 인공지능은 개인화 된 적응형 사용자 인터페이스를 가능하게 한다
지난 십수 년 동안 터치스크린은 어디에서나, 누구나 사용할 수 있는 인터페이스로 자리를 잡았다. 그리고 사람과 컴퓨터의 조우 및 작용 방식마저 바꿔 놓았다. 게다가 몇 년 팬데믹의 시대를 지나면서 컴퓨터와 IT 장비들에 대한 사람들의 관심이 높아졌고, 그러면서 사람과 기계 간 인터페이스에 대한 관심 역시 높아졌다. 음성과 행동, 제스처에 반응하는 기계에 신기해 하고, 가상현실처럼 사용자 인터페이스를 완전히 뒤바꿔 놓는 기술에도 호기심을 보이고 있다.
원격 근무자들이 많아졌다는 건 기계에 대한 의존도가 높아졌다는 뜻이다. 사람들은 이제 끊임없이 기계를 어루만지고, 기계와 눈을 맞추고, 기계와 대화한다. 인터페이스의 사용 빈도가 기하급수적으로 높아졌다. 그러니 IT 전문 업체들은 인터페이스에 집중하게 됐고, 이제는 사용자의 위치나 사용 맥락, 성향 등에 따라 변하는 인터페이스까지 등장한 상황이다. 2026년까지 새롭게 나오는 애플리케이션들의 30%가 인공지능과 관련이 있을 것이고, 특히 사용자 인터페이스를 유연하게 바꾸는 데 인공지능의 힘이 활용될 것이다. 현재 그런 특징을 가지고 있는 애플리케이션은 5%도 되지 않는다.
3. 인공지능 기반 제품과 고객 경험 분석 도구들이 디지털 제품들을 업그레이드 시킨다
고객이 겪는 문제와 시장에서 제품이 받는 혹평에 대한 진단이 정확하면 정확할수록 제품과 서비스의 성공 가능성은 높아진다. 대부분의 제품 관리자에게 있어 고객이나 내부 관계자들과 직접 만나 소통한다는 건(인터뷰나 각종 회의, 고객과의 만남과 같은 행사를 통해서) 매우 소중한 기회가 된다. 제품을 구매할 사람들이 제품에 대해 어떻게 생각하는지 직접 알아볼 수 있기 때문이다. 이를 바탕으로 제품의 개선 방향까지 설정할 수 있다. 하지만 고객이 제품을 실제로 어떻게 사용하는지를 알아내는 것도 중요한 인사이트를 제공한다.
제품과 고객 경험을 분석하는 전문 도구들이 등장하기 시작한 것도 바로 이 점 때문이다. 고객이 제품과 어떤 식으로 작용하는지, 또 그 제품을 어떻게 활용하는지, 어디에 어떤 목적으로 쓰는지 등을 알아내어 분석한다면 제품과 서비스를 기획하는 데 결정적인 도움을 받을 수 있다. 그리고 이런 분석 도구들이 최근 들어 인공지능의 힘을 많이 빌리기 시작했다. 새로운 데이터를 받아들이고 분석하고 인사이트를 이끌어 내는 속도가 현저하게 빨라지며, 그 결과가 정확해진다고 한다. 그러므로 시장에 고객들이 정말로 필요로 하는 제품과 서비스가 등장할 가능성이 높아질 것이며, 고객의 만족감을 전에 없는 수준으로 충족시킬 수 있을 것으로 기대되고 있다.
4. 인공지능 기반의 디지털 트윈이 사용자 경험을 향상시킨다
고차원적인 기술들이 점점 대중화가 되면서 테크 기업들은 수많은 유형의 사용자와 기업들을 지원해야만 하는 상황에 놓이게 됐다. 고객 층이 다양해진 것이라고 할 수 있다. 하지만 그 다양한 사용자 층에 맞춰 제품과 서비스를 설계하고, 개발하고, 실험한다는 것은 대단히 어렵고 ‘값비싼’ 일이다. 이 때 인공지능을 기반으로 한 디지털 트윈 기술을 사용한다면 사용자별 경험을 최적화시킬 수 있을 만한 제품과 서비스를 최대한 실제에 가깝게, 그리고 안전하고 저렴하게, 설계하고 실험하고 최적화할 수 있게 된다.
예를 들어 게임 산업의 경우 인공지능 디지털 트윈을 활용해 게임의 사용자 중 특정 연령층의 경험을 미리 실험하고 평가할 수 있게 된다. 원래는 알파 테스트나 베타 테스트를 통해 직접 일부 사용자들을 모집하여 먼저 게임을 접해보게 하는 식으로 하던 것이었다. 단계별로 일부 사용자의 피드백을 받아, 그것을 바탕으로 완성본을 만들어 출시하는 게 기존의 게임 업체들이 하던 방식이었다. 하지만 이렇게 하려면 시간과 돈이 꽤나 많이 들어갔다. 요즘은 게임이건 일반 앱이건 빠르게 출시하여 고객을 최대한 많이 확보하는 게 관건이다. 여러 차례 실제 사용자들을 모집하여 테스트 하고 업그레이드 하고, 테스트 하고 업그레이드 하는 시간을 갖는다는 게 사치처럼 느껴지는 때다. 인공지능 디지털 트윈은 점점 더 필수적인 기술이 될 것이라고 예측된다.
5. 인공지능은 새로운 애플리케이션들을 만들 것이다
아주 백지에서부터 만들어지는 애플리케이션들은 요즘 거의 없다. 이미 나와 있는 코드들을 구해다가 블록 쌓기처럼 쌓고 조립한다. 짜깁기라고 표현해도 무방하다. 기존 코드들을 살짝씩 필요에 맞게 고치는 일이 있긴 있다. 하지만 백지를 펴서 코딩을 처음부터 하는 것과는 다른 작업이다. 그렇기 때문에 인공지능의 개입이 보다 원활해지고 있으며, 이미 기존 코드들을 이리 저리 조립하는 과정 중간중간에 인공지능이 미리 실험하고 평가하여 애플리케이션의 상태와 코드 품질을 알아내고, 개발자에게 알려준다. 백지로 한 줄 한 줄 프로그래밍을 했다면 오히려 어려웠을 일이다.
여기에 더해 로우코드와 노코드 플랫폼이 점점 높은 인기를 구가하는 중이다. 코딩 지식 없이도 간단한 애플리케이션을 누구나 직접 만들 수 있게 해 주는 이런 플랫폼들에 챗GPT와 같은 생성형 모델들이 덧붙으면서 코딩 난이도는 한 단계 더 낮아졌다. 물론 인공지능과 함께 편리하게 애플리케이션을 만드는 기술이 성숙하도록 발전한 건 아니다. 오히려 초기 단계이다. 하지만 빠르게 발전하고 있으며, 조만간 인공지능이 사람의 개입 없이 앱을 만들 때가 올 것이라고 전문가들은 예측하고 있다. 그리고 이런 앱들이 우리 삶에, 그리고 우리의 사업을 어떻게 바꿔놓을지는 아직 아무도 모른다.
확실히 인공지능은 삶의 구석구석에 파고들기 시작했다. 그것이 눈에 확 띄지 않을 뿐이다. 체감이 되는 순간 우리의 삶은 인공지능으로 인해 이미 저 밑바탕에서부터 바뀐 후일 것이다. 그것이 지금보다 나은 모습일지, 아닐지, 혹은 둘 다일지 우리는 더 두고봐야 한다. 그리고 지금, 시간이 있을 때, 나은 방향으로 나아가도록 여러 가지 장치들을 마련해야 한다.
글 : 라제시 칸다스와미(Rajesh Kandaswamy), 분석가, Gartner
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[2024-05-01] 
