인공지능(AI)은 인간의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터 시스템으로, 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학을 통칭하는 개념이다.
 
2016년 알파고의 등장 이후, AI는 다양한 애플리케이션에 적용되며 비즈니스가 확장되고 있다. 머신러닝, 딥러닝을 통해 영상인식, 음성인식 등 다양한 분야에 적용된 AI는 미래의 최대 성장 동력으로 자리잡고 있다.

AI 기본 작동 방식인 딥러닝은 머신러닝을 구현하는 기술의 하나로 인간 뇌의 동작 방식에서 착안하여 개발한 학습 방법이다.
 
구글, IBM, 마이크로소프트, 애플, 페이스북, 알리바바, 삼성 등 빅테크 기업을 시작으로 AI 적용 분야는 의료, 신약 개발, 금융 등으로 빠르게 확대됐다.
 
최근에는 가전, 스마트 기기, 인터넷, 의료, 자율주행 등 생활 전반에서 AI가 적용된 기기들을 주변에서 심심치 않게 찾아볼 수 있다.
 
■ AI-IoT가 결합된 스마트홈
 
AI는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)과 결합해 스마트홈 시장을 발달시켰다.

사물인터넷은 사물이 연결돼 인터넷으로 실시간 데이터를 주고받으며, 개별 객체들이 제공하지 못했던 새로운 서비스를 제공하는 기술이나 환경을 의미한다.

스마트홈은 IoT 기기를 비롯해 수도, 전기, 냉난방, 보안기기 등이 네트워크로 상호 연결돼 다양한 서비스를 제공하고, 원격으로 모니터링 및 제어 가능한 시스템을 총칭한다.

스마트 가전은 인터넷 접속 기능을 내장해 다양한 편의 기능을 탑재하고, 새로운 기능이 추가되면 스스로 업그레이드할 수 있으며, 사용자는 외부에서 원격으로 가전 작동 상태를 조종 가능하다.
 
예컨대 단순한 냉장 기능을 가진 냉장고 외에 식료품 관리 기능을 갖춘 냉장고 등이 있다. SK 매직이 출시한 AI 써큘레이터는 AI 기술이 적용돼 스스로 실내 온도를 감지해 풍속 및 세기를 조절할 수 있다. 코웨이의 ‘아이콘 정수기2’는 AI 스마트 진단을 통해 정수기 상태를 판단하고 앱을 통해 제품 관리 및 원격 조작 가능하다.

삼성전자 '비스포크 그랑데 세탁기 AI'는 ‘오토 오픈 도어’는 세탁 코스 종료 시 자동으로 문이 열리는 기능이 탑재됐다. 이때 삼성의 SmartThings는 다양한 IoT 기기를 연결 및 가전 사용 패턴 자동화 등 편리한 사용을 제공한다.

사용자는 AI 스피커, 스마트폰 등으로 IoT 기기를 원격으로 조종할 수 있으며, 연결된 장치로부터 생성된 많은 양의 데이터는 AI를 통해 모델을 자동화 함으로써 발생하는 데이터를 실시간으로 분석 가능하다.

이렇게 스마트홈은 AI가 사용자 및 상황을 학습하고, 결과를 도출해 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있으며, AI와 IoT 등 첨단 기술이 적용된 스마트홈 시장의 발전은 점점 가속화될 것으로 전망된다.
■ AI 음성 서비스 'AI 비서'
 
비서 역할을 대신하거나 친구처럼 책을 읽어주는 AI 음성 서비스들은 다양하게 출시됐다.
 
앞선 사례에서 언급된 것처럼 AI 스피커가 사용자의 음성을 인식해 사용자는 연결된 IoT 기기를 자동으로 작동하거나 원격으로 조종할 수 있다. 음성인식 기술은 딥러닝 알고리즘이 뒷받침되며, AI 자연어 처리 기술의 진화에 따라 더욱 스마트해질 것으로 예상된다.

AI 비서의 원조 애플 시리(Siri), 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트 등 글로벌 시장에서 먼저 AI 비서 시장이 시작됐다.

국내 시장에서 SKT는 2016년 음성 인식 기반 AI 스피커인 '누구'를 선보였다. KT도 2017년 ‘기가 지니’를 출시했고, 삼성전자 ‘빅스비’도 그 뒤를 따랐다.

SKT는 더 나아가 성장형 AI 서비스인 ‘A. (에이닷)’을 출시했다. ‘A.’에는 거대언어모델(GPT-3) 기반으로 한 일상적인 대화와 고객이 요구하는 특정 작업의 처리를 자연스럽게 결합한 AI 기술이 적용됐다.
 
LG전자는 미국 사운드하운드와 차량용 인포테인먼트 음성인식 솔루션을 공동 개발한다고 밝혔다. 이는 차량 내 기능을 음성으로 제어하고, 클라우드로 멀티미디어 서비스, IoT 기기 등과 연결해 차량 내 음성 명령으로 집안 냉장고, TV 등 IoT로 연결된 가전 제어를 가능케 한다.
 
■ 금융 산업에서 활발한 AI 서비스
 
AI를 금융 분야에 적용하는 다양한 시도가 이뤄졌다. 시장분석, 신용평가, 맞춤 자산 관리 서비스 등 AI로 데이터를 분석·관리하고 고객을 응대 가능하다.
 
특히 고객의 재무상태 등을 분석해 추천해주는 AI 기반 주식 시스템에서 AI는 대규모 금융거래 정보, 경제 지표 등과 같은 전문 정보를 스스로 학습하고, 이를 바탕으로 투자 자문을 진행한다.
 
한편 금융 시장에서 ‘챗봇’ 서비스는 고객 대응 영역에서 성장 기대치가 높은 시장이 됐다.
 
챗봇은 AI 기술로 문자와 음성을 이용해 사람과 실시간 대화가 가능한 컴퓨터 프로그램으로, 특정 작업을 지원하며 최근 금융, 통신, 엔터테인먼트 등 활용 영역을 넓히고 있다.
 
서민금융진흥원은 현재 AI를 적용해 ‘24시간 서민 재무 상담 서비스’를 시행해 AI 상담원 ‘포용이’가 서비스를 안내하고 있다고 말했다.
 
■ 주요 AI 시장 의료 및 헬스케어
 
의학, 제약 분야에서도 AI가 다양하게 활용되고 있다. 예컨대 ‘의료 영상 판독’ 기술은 X-ray, CT 등을 분석해 전문가가 환자의 질환을 정확하게 진단하도록 돕는다.
 
SKT는 지난 2월, 5개 국립대 수의과대학과 AI 수의 영상 진단 보조 솔루션 개발에 나섰다. 병원에서 반려동물을 촬영한 엑스레이를 AI가 분석 후 분석정보를 수의사에게 제공함으로써 보다 빠르고 정확하게 진단할 수 있도록 돕는다.
 
코로나 이후 ‘헬스케어’ 분야에서는 환자를 직접 대면하지 않고 진단 또는 수술, 약 처방이 가능케 하는 AI 서비스가 비약적인 발전을 이뤘다. X-ray, CT, MRI 등을 AI가 모니터링하거나, 환자를 진단해주고, 사람이 하기 어려운 수술을 AI 로봇이 대신한다.

SKT의 AI 기반 음성 안내 플랫폼 ‘누구 비즈콜(NUGU bizcall)’은 만성질환관리 환자의 모니터링을 돕는다.
 
KT는 인력 부족 등 돌봄 시장의 사각지대를 해소하기 위해 KT AI 케어 서비스에 ABC(AI, Bigdata, Cloud)기반 디지털 플랫폼을 더해 취약계층 돌봄 서비스를 확대했다고 밝혔다.
 
네이버도 하이퍼클로바를 ‘클로바노트’ 등에 적용해 음성 인식 정확도를 향상시켜 독거 노인 등을 위한 ‘클로바 케어콜’ 서비스를 선보였다. 하이퍼클로바 기술이 적용된 이 서비스는 AI가 전화를 걸어 식사, 수면, 건강 등을 주제로 안부를 확인한다.
 
■ AI 기술, 미디어 생태계를 확장하다

미디어 산업에서 AI 기술 등 ICT 인프라는 다양한 콘텐츠의 확산을 위한 글로벌 미디어 시장의 핵심 역량이 되고 있다.

SKT 슈퍼노바는 AI 딥러닝 알고리즘 기반의 디올디파이(De-oldify) 기술을 통해 오래된 영상이나 음원의 화질을 고화질로 개선한다. 현재까지 방송, 공공기관, 스포츠 등과 더불어 판교에 설립한 버추얼 콘텐츠 제작소 '팀(TEAM) 스튜디오' LED 월에도 AI 기술을 적용한다고 덧붙였다.

아울러 팀 스튜디오를 SK브로드밴드, SK스토아 등 그룹 내 관계사와 외부 제작사 등에 오픈해 국내 미디어 콘텐츠 제작 수준을 한 층 끌어올릴 계획이다. SKT의 팀 스튜디오는 ICT 기반의 초연결로 아시아를 넘어 글로벌 미디어 콘텐츠 제작 패러다임을 선도할 예정이다.
 
KT는 인간의 감정을 담은 AI 음성합성 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘AI 보이스 스튜디오’ 서비스를 출시했다. 100개의 AI 목소리를 활용해 5가지 감정으로 합성할 수 있는 ‘AI 보이스’와, 이 AI 보이스를 활용해 영상 등 오디오 합성 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘스튜디오’로 구성된다.
 
카카오브레인은 미디어아트 그룹 슬릿스코프와 함께 시 쓰는 AI ‘시아(SIA)’를 개발했다고 밝혔다. 시아는 카카오브레인이 작년 공개한 미국의 초거대 AI ‘GPT-3’를 한국어 특화 버전으로 만든 초거대 AI 언어모델 ‘KoGPT’를 기반으로 만들어졌다.
 
카카오브레인은 최근 초거대 이미지 생성 AI 모델을 발전시킨 AI 아티스트 ‘칼로’를 활용해 삼성전자와 콜라보 프로젝트를 진행하기도 했다.
 
 
이외에 AI 기술은 스마트팩토리, 자율주행차, 마케팅, 게임 분야 등에서도 활발하게 적용되고 있다. 한편 아직 상용화된 AI는 대부분 서비스 영역에 그쳐 AI 사업에는 아직 해결해야 할 숙제가 남아 있다는 전문가의 우려도 함께 나오고 있다. 높은 수준의 신뢰도가 뒷받침되지 않으면 AI가 산업계 전반으로 확산하는 데 한계가 사라지지 않을 것이다.