사용자가 직접 AI 모델 직접 검증 가능
오픈소스 머신 러닝 모델과 병용 가능
뉴넷S 신경망 합성 엔진 연내 추가
기업들은 그동안 다양한 종류의 머신 러닝 프레임워크에서 AI 애플리케이션을 개발하고 관리하는 내부 전문 인력 부족으로 어려움을 겪었다.

또한, AI가 결과를 도출하는 과정을 투명하게 확인할 수 없어 AI 모델을 신뢰할 수 있는지 알 수 없다며 보다 근본적인 해결이 필요하다는 우려를 제기해 왔다.

IBM 기업가치 연구소가 최근 전 세계 5천 명의 기업 임원을 대상으로 시행한 조사 결과에 따르면, 응답 기업의 82%가 AI 도입을 검토하고 있는 것으로 나타났다.

하지만 기업의 63%가 ‘AI를 확실하게 운용할 수 있는 내부 인력이 부족해서’ AI 도입에 망설이는 것으로 나타났다. 또한, 60%는 ‘AI에 활용되는 데이터를 신뢰할 수 없고, 기업 내외부의 여러 규제를 파악하지 못할 것이란 우려 때문에’ AI 도입에 부담을 느끼고 있었다.

이에 따라 IBM은 18일, AI 모델이 일부 편향된 데이터에 근거해 치우친 결과를 도출하는 것을 사용자가 직접 검증할 수 있는 개방형 기술 플랫폼인 'AI 오픈스케일(AI OpenScale)'을 선보였다.

데이비드 케니(David Kenny) IBM 코그너티브 솔루션(Cognitive Solutions) 담당 수석부사장은 "IBM은 고객이 다양한 머신 러닝에서 개발된 AI 애플리케이션을 운용할 수 있도록 지원하는 동시에 투명하고 손쉽게 관리할 수 있도록 최선을 다하고 있다"라며, "기업이 AI를 신뢰하고, 적용 분야를 확장할 수 있을 때 비로소 AI 경제를 구현할 수 있다"라고 말했다.

이번에 출시하는 AI 오픈스케일을 통해 IBM은 AI가 가지고 있는 블랙박스와 같은 불확실성을 제거하여 결과적으로 기업의 AI 도입을 촉진할 것이라 기대하고 있다. 또한, 기업은 AI 모델이 적용된 시스템이나 운용 환경에 상관없이 AI가 도출한 의사결정 과정을 정확하게 이해하고 투명하게 관리하며, AI의 편향성을 탐지, 신속하게 대응할 수 있다.
AI 오픈스케일은 의사결정 과정을 사용자에게 쉽게 이해시킨다. AI 인사이트 도출 과정을 시각적으로 드러내고 이해하기 쉬운 용어로 설명한다. 그리고 강력하고 자동화된 편향 제거 기술에 기반을 두어 AI 애플리케이션을 지속해서 모니터링하고 편향성을 탐지 및 해결한다. 또한, 기업이 GDPR 등의 법률과 규정을 준수할 수 있도록 모든 예측과 모델, 트레이닝 데이터 및 메트릭스에 관한 기록 모두를 보전한다.

아울러 AI 관리 및 확장이 쉽다. 텐서플로우(Tensorflow), 사이킷런(Scikitlearn), 케라스(Keras), 스파크ML(SparkML) 등의 오픈소스 머신 러닝 혹은 딥러닝 모델과 병용이 가능하다. 또한 IBM 왓슨(IBM Watson), IBM 파워AI(IBM PowerAI), 셀던(Seldon), AWS 세이지메이커(AWS SageMaker), 애저ML(AzureML) 및 비 IBM 엔진에서 트레이닝과 호스팅이 진행되는 애플리케이션과 모델을 처리할 수 있다.

IBM은 AI 설계에 사용되는 복잡한 심층신경망을 자동으로 구축하는 '뉴넷S(NeuNetS)' 신경망 합성 엔진을 연내에 AI 오픈스케일 내에 제공할 계획이다. AI를 구축하는 AI인 뉴넷S는 AI 개발을 자동화하는 핵심 기술이다. 기업은 특정 데이터 세트에 대한 맞춤형 AI 모델을 데이터 과학자보다 짧은 시간에 자동으로 설계하고, 이를 훈련 시킬 수 있다. 궁극적으로 기업은 자체 기술 없이도 신속하게 AI를 도입하고 간편하게 운용할 수 있다.

IBM은 올해 말 IBM 클라우드와 IBM 클라우드 프라이빗을 통해 AI 오픈스케일을 제공할 예정이다.