생활, 디지털 광고, 자율주행 등 AI 산업 전분야 논의하는 장 열려

“인공지능을 가능하게 할 기계학습은 이미 생활 속에 많이 들어와 있다. 특히, 인터넷에서 광고는 오래전부터 쓰이고 있다”

정보의 바다라 불리던 인터넷의 정보들은 고스란히 데이터가 됐다. 온라인 데이터를 관리하고 광고를 제공하는 와이더플래닛의 정수동 CTO가 말했다. 26일(화) 웨스틴 조선 호텔에서 AI 산업 비즈니스를 논의했다.

정 CTO가 밝힌 ‘인공지능 디지털 광고’는 일반 광고 대비 효과를 입증받았다. 기계학습과 달리 광고는 사람을 학습한다. 데이터가 많을수록 데이터의 정확도는 높아진다. 그러나 방해되는 요인도 많아져 엔지니어는 효율을 높이기 위해 정확도가 떨어지는 알고리즘을 사용하게 된다.

“클릭 반응에 따라 수익이 잘 나올 만한 광고를 추천한다. 광고 요청부터 노출 단계까지 거의 모든 분야에서 기계 학습을 하고 있다”

정 CTO는 특히 학습 데이터를 선정, 정재, 선별하는 ‘특징 엔지니어링’이 중요하나, 컴퓨터가 대신할 수 있는 분야에는 한계가 있어 더 많은 인재가 필요하다고 말했다.
앞서 국내 관련 업계 종사자들 간 이해관점에 따라 논란의 여지가 있는 SAE가 발표한 자율주행 기술레벨에 대해 ▲레벨 3은 차량 시스템이 인지 판단 기능을 실현해 정밀 예측 진단이 가능, ▲레벨 4는 차량 내 이중 장치로 사고 대처가 가능한 단계라고 말했다.

“레벨 3과 레벨 4의 기술 난이도에 대해 묻는 질문이 많다. 레벨 3은 운전자에게 (시간이 있다면) 문제를 대비할 수 있도록 이야기해주는 것으로 수많은 경우의 수를 파악해야 한다. 여기에 인공지능이 필요하다. 레벨 4는 차량 내 장치를 설치하기 위한 공간을 설계하는 제조사의 문제다”

2016년 미국 자동차협회(AAA)에서 시행한 조사 결과를 인용하며 사람의 인식 속 자율주행에 대한 신뢰도가 아직 낮다고 말했다. “완전 자율주행 단계로 가기에 인공지능은 빠질 수 없는 요소이지만 불확실성을 갖는다. 1%의 불확실성을 해결하기까지 여전한 숙제가 남아있다”