[더피알] 바둑계 세계 챔피언인 프로 바둑기사 이세돌 9단을 꺾은 구글의 인공지능 프로그램인 알파고는 사람들에게 두 가지 의문을 심어 줬다. 인공지능에 대한 두려움과 활용성이다.

우선 많은 사람들이 알파고의 활약을 지켜보며 영화 ‘터미네이터’를 떠올렸다. 영화 속 인공 지능의 집대성인 스카이넷은 사람은 오류를 일으킬 수 있는 동물이므로, 판단을 잘못해 핵전쟁을 일으키면 세계가 불바다가 될 수 있다고 보고 이를 막기 위해 오류가 없는 자신이 인간 절멸 계획을 세운다. 이것이 영화 터미네이터의 발단이다.

반면 한 켠에서는 이 정도로 똑똑한 인공지능이라면 여러 가지 일을 시켜서 인류가 편해질 수 있을 것이라고 기대했다. 예를 들어 사람이 일하기 힘든 위험한 현장 작업이나 악천후 및 심야시간도 마다하지 않고 해야만 하는 고되고 힘들고 궂은 일 등이다.

과연 구글은 어떤 선택을 할 것인가. 그만큼 구글이 알파고로 대표되는 그들의 인공지능 기술을 어디에 어떻게 적용할 것인지가 초미의 관심사다.

이런 관심 속에 구글이 해답을 전격적으로 내놓았다. 구글은 3월 25일 미국 샌프란시스코에서 열린 컨퍼런스에서 인공지능을 적용한 혁신적인 클라우드 머신 러닝 플랫폼을 발표했다. 머신 러닝이란 기계가 스스로 학습해 기술을 더 발전시키는 것을 말한다. 당연히 기계가 스스로 학습하도록 하려면 알파고에 적용된 것과 같은 인공지능 기술이 필요하다.

프로그램 개발자들은 구글이 발표한 기술을 이용해 다양한 서비스를 개발할 수 있다. 즉, 개발자들을 위한 플랫폼이지만 곧 수많은 사람들의 생활에 영향을 미치는 형태로 나타날 것이란 뜻이다.

번역·검색·분류 서비스의 무한확장

그렇다면 실생활에 어떤 형태로 적용될 수 있을까. 구글의 지주회사인 알파벳의 에릭 슈미트 회장은 구글의 클라우드 머신 러닝이 적용되는 분야로 이미지 검색과 음성 검색, 번역 서비스 등을 예로 들었다.

모두 구글이 제공하는 서비스들이다. 이 말은 곧 구글이 기존 서비스에 인공지능 기술을 접목해 더 진화시키겠다는 것으로 볼 수 있다. 하지만 과정이 생각처럼 간단한 것은 아니다.

알파고는 2000개가 넘는 컴퓨터가 인터넷으로 연결돼 일종의 인공 집단 지성을 제공한 것이다. 이것이 클라우드 방식이다. 구글이 이날 발표한 클라우드 머신 러닝은 머신 러닝도 알파고처럼 인터넷으로 인공지능의 힘을 빌리도록 하겠다는 것이다.

그만큼 상당한 분량의 데이터를 다룰 수 있는 컴퓨팅 기술과 데이터 처리 기술이 필요하다. 이를 위해 구글은 클라우드 데이터 플로, 빅쿼리, 클라우드 데이터프로, 클라우드 스토리지, 클라우드 데이터랩 등의 다양한 도구도 함께 제시했다.

구글에 따르면 클라우드 머신 러닝과 관련 도구들을 활용하면 기존 번역, 검색, 분류 등의 서비스가 무한한 확장성을 갖게 된다. 우선 번역은 단순 문자 입력 외에 음성 입력까지도 처리할 수 있게 된다. 또 80개 이상 언어를 음성으로 말하면 이를 문자로 변환할 수도 있다는 설명이다.

이 같은 과정은 번역기가 머신 러닝으로 수많은 언어를 학습하며 처리 능력을 확장시키면서 이뤄진다. 단순 처리 기술 뿐 아니라 어떤 것이 번역해야 할 언어이고 어떤 것이 버려야 할 소음인지도 판단하게 된다. 실용화되면 사람들은 앞으로 외국어를 잘 하지 못해도 스마트폰을 들고 다니며 편하게 해외여행을 하게 될 수도 있다.

인공지능 형태의 학습 능력이 검색에 적용되면 지금보다 강력하고 편리한 서비스를 제공하는 것은 불문가지의 일이다.

가령 대화하듯 자연스럽게 음성으로 검색을 하게 된다. 대한민국의 수도가 어디인지 검색하기 위해 ‘대한민국’ ‘수도’라는 문자를 검색창에 따로 따로 입력할 필요 없이 마치 친구에게 묻듯 “대한민국의 수도가 어디야”라고 말하는 음성 자연어 검색이 가능할 수도 있다는 얘기다. 애플의 ‘시리’나 영화 ‘그녀(Her)’의 인공지능보다 더 한 친구가 생길 수도 있다.

사진 파일이나 디지털 음악 파일 등을 이용자 기호에 맞춰 자동 분류하고 찾아주는 서비스도 가능하다. 뿐만 아니라 단순 특정 문자열과 발신자 키워드에 따라 차단하는 기존 스팸메일 차단 서비스도 더욱 고도화돼 알아서 악성코드까지 분류해 줄 수도 있다. 문서의 오탈자나 잘못된 정보를 바로 잡는 개인 비서 같은 일도 할 수 있게 된다.

진짜 노림수는 데이터

편리한 클라우드 머신 러닝을 통해 구글이 얻을 수 있는 것은 무엇인가. 돈을 버는 것도 버는 것이지만 구글은 수많은 기업과 이용자들이 몰릴수록 막대한 데이터를 얻을 수 있다. 데이터는 곧 돈이다. 구글은 이렇게 축적된 데이터로 인간 행동 패턴을 예측해 다양한 미래형 서비스와 기술을 개발할 수 있다.

어찌보면 점점 더 구글에게 좋은 일만 시키는 것 같지만 그럼에도 기업들은 클라우드 머신 러닝을 주목하지 않을 수 없다. 비용을 줄여 생산성을 높일 수 있는 기회가 될 수 있기 때문이다. 특히 기업들로서는 머신 러닝을 이용해 소비자들의 행동을 파악하고 이들에게 영향을 주는 요인을 분석해 여기 적합한 마케팅을 펼칠 수 있다. 그만큼 시간과 기회비용을 절약할 수 있는 것이다.

아직은 구글의 클라우드 머신 러닝이 적용되면 어떠어떠하게 변할 것이라는 가능성만 제시되고 있지만 실제 생활에서 이용할 수 있는 날 또한 멀지 않았다. 우선 새로운 것에 앞서 이미 제공되는 기존 서비스가 더 똑똑해지는 형태로 먼저 다가올 것이다.

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