성공사례

성공사례 1

인공지능으로 치매를 미리 예측한다


인공지능이 인간에게 가장 도움이 될 부분 중에 하나가 의료 진단 및 치료인데요. 실제로 인공지능 기술을 이용해서 환자의 병을 조기 진단하고, 가장 적절한 치료법을 찾는 데에 활용되고 있습니다.

최근에는 캐나다 연구팀은 치매 예측에 인공지능 기술을 사용하여 환자의 자료를 학습시켰습니다. 이 과정으로 치매가 발생하기 약 2년 전에 치매를 예측할 수 있도록 하였는데 그 정확도는 무려 84%에 이른다고 합니다. 

쉽게 말해서 치매에 걸릴 사람을 2년 전에 미리 예측할 수 있고 10명 중 8명 이상을 정확하게 예측한다니 치매 전 치료에 큰 도움이 되겠죠. 나아가 이 연구 결과는 치매 환자를 조기 관리하고 치료 연구를 가속할 수 있는 바탕을 마련할 것으로 기대 받고 있습니다.

이미지출처 : https://www.mcgill.ca/newsroom/channels/news/artificial-intelligence-predicts-dementia-onset-symptoms-269722

성공사례 2

인공지능 변호사


미국의 한 대형 로펌에서 파산분야에 인공지능 변호사를 배치했다고 합니다. 이 기술은 한 스타트업 회사가 만들었다고 합니다. 

기반은 IBM의 인공지능 솔루션인 왓슨(Watson)을 토대로 개발하였는데, 구체적인 파산 사건이 발생하면 기존의 판결 사례, 즉 판례 수 천 건을 검색해 이를 학습한다고 합니다. 

아직까지는 주로 초보 변호사들이 하던 일을 맡아서 하는 수준이지만 기술이 점차 발전함에 따라 중요한 결정도 맡을 수가 있겠죠.

인공지능 변호사는 단순한 검색 도구를 넘어 질문을 받고 관련 법률 사례를 분석해 적합한 답변을 주고 있습니다.

이미지출처 : http://www.nvp.co.kr/news/articleView.html?idxno=123463

성공사례 3

인공지능으로 사람을 찾다


국내 한 인공지능 스타트업 회사가 개발한 인공지능 CCTV는 실시간으로 영상을 측정하고 원하는 상황과 물체를 확인한다고 합니다. 

컴퓨터와 스마트폰 카메라로 사용할 수 있어 별도의 하드웨어가 필요 없고 기존 CCTV보다 사람과 사물을 찾는 시간을 절약할 수 있게 도와준다고 하네요. 많은 인파 속 특정 인물을 찾거나 미아를 찾는 데 유용하게 활용할 수 있습니다.

이런 기술은 중국에서 더 일찍, 더 광범위하게 사용되어 왔는데요. 예를 들어 중국의 인공지능 CCTV를 이용해 콘서트를 보러 오거나 톨게이트를 지나는 수배자를 검거했다는 소식이 종종 들려옵니다. 그러나 기술은 이미 발전했지만 활용하기 쉽지 않은데요. 그 이유는 개인정보보호에 대한 법과 규제때문입니다.

중국은 개인정보보다는 사회체제의 관리가 더 중시되는 분위기라 중앙정부에서 이를 완화하고 있는데, 우리나라에서는 상당히 민감한 문제죠. 개인의 정보보호가 먼저냐, 사회적 안전을 위한 관리가 먼저냐. 쉽지 않은 문제이긴 합니다만 인공지능 기술이 활성화되기 위해서는 넘어야할 과정입니다.

이미지출처 : http://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=108179

실패사례

실패사례 1

막말 논란 챗봇


2016년에 마이크로소프트가 개발한 인공지능 챗봇 테이(Tay)가 사람한테 막말을 했다고 하네요. 테이의 경우 부적절한 대화 학습으로 인해 '인종차별' 발언을 하는 등 논란을 일으킨 탓에 공개된 지 하루만에 긴급하게 서비스를 종료했습니다. 

예를 들어 "홀로코스트가 일어났다고 믿지 않는다. 대량학살을 정말로 지지한다", "멕시코와 미국 사이에 큰 장벽을 설치하자"는 등의 말을 했다고 하더군요. 왜 이런 결과가 나타났을까요? 

인공지능은 어린 아이처럼 무엇을 배웠느냐에 따라 판단합니다. 인공지능에게 나쁜 대화나 자료 등의 데이터를 주면 나쁜 인공지능이 된다는 것이죠. 테이도 일부 트위터 사용자들이 불순한 의도를 가지고 테이에게 정보를 주입했다고 하네요. 

그래서 부정적인 인공지능이 된 것입니다. 결국 정치적으로 편향된 대화 내용은 물론 인종 차별적이거나 성차별적 발언, 심지어 욕설까지도 모두 학습 데이터로 인식한 데이는 사람들의 질문에 욕설 및 부적절한 대답을 반복하여 태어나자마자 중지를 했습니다. 

인공지능도 어떻게 자라느냐가 매우 중요합니다. 마치 사람처럼 말이죠. 이는 앞으로 우리가 인공지능을 어떻게 발전시켜야 할지에 대한 고민을 던져주는 사건이라고 할 수 있겠습니다.

이미지출처 : http://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=285042

실패사례 2

로봇의 습격


2017년 미국 실리콘밸리에서 쇼핑몰 경비로봇이 생후 1년 4개월 된 아이를 치어 다치게 하는 사고가 발생했다고 합니다. 

캘리포니아주 한 쇼핑몰에 배치돼 있던 경비로봇 'K5' 중 한 대가 부모와 함께 지나가던 생후 16개월 ‘하윈 쳉’이라는 아이를 들이받았다고 하네요. 쳉이 넘어진 뒤로도 로봇은 멈추지 않고 움직여 쳉의 발 위를 지나갔습니다.

쳉의 어머니가 로봇을 밀어내려 했으나 실패했고, 아버지가 아이를 끌어당겨 더 큰 사고를 막았습니다. 

아이는 인근 병원으로 옮겨졌는데 다리가 부어오르고 찰과상을 입은 것으로 전해졌습니다. 제조사는 이번 사건을 매우 심각하게 받아들이고 있다며 조사에 착수했습니다.

이번 사건은 인공지능 경비로봇의 오작동으로 볼 수도 있겠지만, 좀 더 생각해볼 문제는 ‘누구의 책임인가?’입니다. 물론 제조사는 책임이 있겠죠. 그렇다면 경비로봇은 책임이 없을까요?

경비로봇은 어린 아이를 위험인물로 판단하여 공격을 한 것입니다. 만약 로봇이 더 진화해서 이런 일이 생긴다면? 인공지능 로봇이 우리 생활에서 사용된다는 건 생각보다 복잡한 문제입니다.

이미지출처 : https://www.yna.co.kr/view/AKR20160714023000091

실패사례 3

인공지능의 채용 차별


세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 지난 2014년부터 비밀리에 인공지능(AI)을 활용한 채용 프로그램을 개발하다 성차별 논란이 불거지면서 자체 폐기한 것으로 밝혀졌다고 합니다.

왜냐하면 이력서에 ‘여성’이라는 단어가 들어가 있으면 인공지능이 채용 대상에서 배제했기 때문입니다. 여대를 나온 지원자 원서는 채용 대상에서 빠졌고, 인공지능은 경력 10년 이상의 남성 지원자 서류만 뽑았다고 합니다. 

아마도 IT 기업은 남성 지원자가 대다수이고, 따라서 기존 이력서로 학습을 하기 때문에 남성에 편향된 판단을 내린 것으로 추정하고 있습니다.

아마존 엔지니어들이 시스템을 점검했지만 뚜렷한 해결책을 찾지 못했고 결국 인공지능 채용 프로젝트를 자체 폐기하였다고 합니다.

이미지출처 : 게티이미지코리아

미디어사례

미디어사례 1

인공지능 뉴스 앵커


실제 뉴스 앵커와 똑같은 말투, 억양 등의 목소리 뿐만 아니라 영상으로 말하는 얼굴, 표정 및 움직임까지 합성할 수 있도록 인공지능 스타트업 머니브레인이 사람의 목소리와 얼굴을 똑같이 합성해 국내 최초로 'AI 뉴스 앵커'를 제작했다고 합니다. 

이 기술은 뉴스 앵커의 영상을 AI 기술로 학습하여, 실제 뉴스 앵커와 똑같은 말투, 억양 등의 목소리 뿐만 아니라 영상으로 말하는 얼굴, 표정 및 움직임까지 합성할 수 있도록 개발되었다고 하네요.

앞으로는 몇 시간만 인공지능에게 동영상 자료를 주면, 사람이 촬영을 하지 않아도 영상을 자동으로 만들어내는 세상이 올 것 같습니다. 이 기술을 활용한 서비스로 인공지능 뉴스 아나운서, 인공지능 한류스타, 인공지능 영어회화 등 사람의 얼굴로 대화하는 모든 분야에 쓰일 수 있다고 하는데, 우리 일자리를 다 뺏어가면 어떻게 하죠?

인공지능이 대체할 수 있는 일이 너무 많아지면 앞으로 직업도 많이 바뀌게 될 것 같습니다.
미래를 준비하기 위해서도 인공지능이 어떻게 사용될지 미리 미리 알아두어야 겠습니다.

이미지출처 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=13966

미디어사례 2

도로 상황 예측 인공지능


5~15분 뒤에 일어날 도로 상황을 예측해 시각적으로 보여주는 인공지능 기술이 개발되었다고 합니다. “차량이 가다 서다를 반복하고 있습니다”라는 익숙한 교통안내가 “5분 뒤 시속 40km/h로 이동 가능합니다”처럼 구체적으로 바뀔 전망입니다.

UNIST 전기전자컴퓨터공학부의 고성안 교수 연구팀은 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 교통정체의 원인을 파악하고, 앞으로 몇 분 또는 몇 십분 후의 도로 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했습니다. 미국 퍼듀대와 애리조나주립대와 공동으로 개발한 이 시스템은 현재 울산교통방송에서 활용 중이며 향후 광주와 대전, 부산, 인천 등의 교통방송에 적용할 예정이라고 하네요.

이번에 개발한 시스템은 기존 확률통계 분석에 딥러닝 기술을 도입해 특정 도로구간에서 15분 후에 벌어질 교통상황을 평균 4km/h 내외의 오차로 예측 가능하다고 설명했습니다.
이제 막히는 도로를 피해서 갈 수 있으니 점차 도로상황이 나아질 것 같네요. 기대해봐도 될 만한 기술입니다.

이미지출처 : https://news.unist.ac.kr/kor/20190711-2

미디어사례 3

인공지능이 심혈관을 진단한다


최대 전자상거래 업체 알리바바가 지금까지 의료 인공지능의 고난이도 영역에 속해 있던 심혈관 인식기술을 개발해 의료 인공지능 분야에 새로운 지평을 열었다고 발표하였습니다.

알리바바가 이번에 발표한 인공지능 기술은 관동맥을 자동 판별하고 추적하는 기술로 입체회선신경망(3DCNN)을 이용해 영상 안을 반복 탐색하여 혈관 전체를 검출한다고 합니다.

이번 개발 프로젝트의 책임자에 따르면 수십만 개 샘플을 학습한 인공지능이 의사가 전혀 관여하지 않아도 환자의 관동맥의 영상을 스스로 추출할 수 있다고 합니다.
 
관동맥 1개를 추출하는데 걸리는 시간은 0.5초에 불과하고, 관상동맥 전체는 20초 이내여서 기존의 100배에 가까운 효율을 실현했습니다. 알리바바 DAMO 아카데미의 비전컴퓨팅 부문은 심혈관 분야 이외에도 인공지능에 의한 폐결절 검출 기술을 활용해 지금까지 1000만 명의 환자를 진단해 왔으며 현재는 간암의 진단 기술을 개발 중에 있다고 합니다.

의료 인공지능 기술을 이용해 가히 혁신이라고 할 수 있는 의료 진단 기술을 개척하고 있네요.

이미지출처 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=13960