지난 포스팅 인공지능(AI)의 이해 1탄에서는 AI란 무엇인지? 종류, 또 우려될만한 내용들을 다루었습니다. 이번 2탄에서는 우리 실생활에서 AI가 얼마나 사용되고 있는지 또한 장점과 한계점, 앞으로의 미래에 대해 이야기해보려 합니다.
인공지능의 활용 사례
헬스케어
AI는 질병을 예측하고 보다 정확하게 진단하는 데 사용됩니다. 머신러닝 알고리즘은 복잡한 의료 데이터를 분석하고 사람이 간과할 수 있는 패턴을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 유방 촬영 사진을 분석하여 초기 유방암을 발견하는 데 사용됩니다.
- 병원 : 이미지 인식과 고성능 진단 기기 개발에 AI를 사용하는 것은 이미 현실입니다. Vuno와 Lunit과 같은 사례는 AI가 질병 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다는 것을 입증하고 있습니다.
- 개인 건강 관리: 이 분야의 트렌드는 디지털 치료법과 원격 의료 시스템에 초점을 맞추고 있습니다. 개인의 생활 습관, 유전적 환경을 고려해 많은 데이터를 축척해 결과를 도출시킬 수 있습니다.
- 보험 : 보험 사기 탐지, 언더라이팅, 계약 등 많은 목적으로 AI와 빅데이터가 활용되고 있습니다. AI 기반 자동 견적 시스템, 상담용 챗봇 등이 도입되고 있습니다.
- 신약 개발 : 신약 후보 물질을 설계, 합성, 검증하는 데 AI와 빅데이터가 사용되고 있습니다.
교통
AI는 자율 주행 자동차의 핵심 요소입니다. Tesla 및 Waymo와 같은 회사는 AI를 사용하여 센서 데이터를 해석하고, 의사 결정을 내리고, 사람의 개입 없이 도로를 탐색하는 자율 주행 차량을 개발하고 있습니다. 또한 빅데이터를 활요한 그동안의 수많은 데이터로 교통사고를 예측하고 대응하는 등 수많으 발전 가능성이 있는 분야입니다.
온라인 쇼핑
AI는 고객 경험을 개인화하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Amazon 및 Netflix와 같은 플랫폼의 추천 알고리즘은 사용자의 검색 및 구매 이력을 기반으로 제품이나 영화를 제안합니다.
금융
AI는 고객에게 자동화된 투자 조언을 제공하는 로보어드바이저에 사용됩니다. 로보 어드바이저는 시장 동향과 고객의 재무 상황을 분석하여 개인화된 투자 전략을 제공합니다. 실제로 기관에서는 이미 수년전부터 AI를 활용해 매매 비율이 직접 매매 비율을 넘어섰다는 기사의 내용도 있습니다.
음성 어시스턴트
AI는 Apple의 Siri, Google Assistant, Amazon의 Alexa와 같은 음성 인식 가상 비서를 구동합니다. 이러한 비서는 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있어 디지털 상호 작용을 더욱 원활하게 해줍니다.
제조
AI는 생산 프로세스를 최적화하고 유지보수를 예측하며 제품 품질을 개선하는 데 사용됩니다. 예를 들어, AI 기반 로봇은 반복적인 작업을 효율적이고 정밀하게 수행할 수 있습니다.
교육
AI는 학습 경험을 개인화하고 학생에게 적응형 학습 경로를 제공하는 데 사용됩니다. 또한 채점을 자동화하여 교사가 학생들과 더 많은 시간을 보낼 수 있게 해줍니다.
장점과 한계
AI의 장점
- 효율성 및 생산성 : AI는 반복적인 작업을 자동화하여 사람이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 이는 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 정확성 : AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 높은 정확도로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 의료 분야에서 진단의 정확성을 향상시키는 데 사용됩니다.
- 가용성 : AI 시스템은 24시간 연중무휴로 작동하여 중단 없이 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 고객 서비스 및 지원에 특히 유용합니다.
- 개인화 : AI는 개인의 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 경험, 추천 및 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 확장성 : AI 시스템은 업무에 따라 규모를 확장하거나 축소할 수 있어 적응력이 뛰어납니다.
AI의 한계
- 감성 지능 부족 : AI는 인간 상호 작용의 중요한 측면인 감정을 이해하는 능력이 부족합니다. 이로 인해 일부 상황에서는 그 효과가 제한될 수 있습니다.
- 데이터에 대한 의존성 : AI 시스템은 학습된 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. 데이터가 편향되거나 불완전하면 부정확하거나 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.
- 일자리 대체: AI가 특정 업무를 자동화하여 일부 부문에서 일자리를 잃을 수 있다는 우려가 있습니다.
- 높은 구현 비용 : AI 시스템을 개발, 구현 및 유지 관리하는 데 많은 비용이 소요될 수 있습니다.
- 윤리적 및 개인정보 보호 문제: 데이터를 수집하고 분석하는 데 AI를 사용하면 윤리적 및 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다.
AI의 개발은 계속해서 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 많은 한계는 지속적인 연구와 개발의 대상입니다. 또한 사회가 AI 사용을 관리하기 위한 윤리적 지침과 규정을 개발하는 것도 중요합니다.
앞으로의 AI의 미래
사실 AI는 우리의 개인용 비서가 생긴다는 점에서 활용도가 굉장히 높습니다. AI 이전의 100명의 사람이 필요했던 모든 일들을 단 한사람이 해결할 수도 있습니다. 앞으로 우리 삶의 다양한 측면에서 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 아래의 내용은 주요 분야에서 기대할 수 있는 인공지능의 활용법 예시입니다.
- 의료 : AI는 질병 진단, 신약 개발, 치료 계획 개인화 및 환자 치료 개선에 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기반 건강 도우미는 환자의 건강을 모니터링하고 필요할 때 조언을 제공할 수도 있습니다.
- 운송 : 자동차, 트럭, 드론을 포함한 모든 운송수단이 자율주행차가 될 것입니다. AI는 또한 대중 교통 시스템을 개선하고 교통 혼잡을 줄이며 연비를 개선할 수 있습니다.
- 교육 : AI는 각 학생의 속도, 스타일 및 이해 수준에 맞게 학습을 개인화할 수 있습니다. 또한 추가 지원이 필요한 학생을 채점하고 식별하는 등의 작업을 수행하는 교육자에게 도움이 될 수 있습니다.
- 직장 : AI는 반복적인 작업을 자동화하여 인간이 보다 창의적이고 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. AI 도구는 다양한 산업에서 의사 결정 및 예측 분석을 지원할 수 있습니다.
- 가정 및 개인용 : AI로 구동되는 스마트 홈은 조명, 온도 및 보안 제어와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 개인 AI 비서는 우리의 습관, 선호도 및 요구 사항을 더 잘 이해하고 더 정교해질 수 있습니다.
- 환경 : AI는 우리가 환경 문제를 이해하고 대처하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 산불의 확산을 예측하거나 삼림 벌채를 모니터링하거나 에너지 사용을 최적화하여 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다.
그러나 이러한 발전에는 어려움도 따릅니다. 개인 정보 보호, 편견, 일자리 대체, 의사 결정 투명성과 관련된 문제를 포함한 AI 윤리가 점점 더 중요해질 것입니다. AI 시스템이 공정하고 책임 있고 투명하도록 보장하는 것이 중요합니다.
또한 AI는 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 자동화로 인한 일자리 이동을 포함하여 상당한 사회적 영향이 있을 수 있습니다. 정부와 사회는 잠재적으로 AI로 대체된 근로자를 위한 재교육 프로그램과 같은 정책을 구현하여 이러한 변화를 탐색해야 합니다.
요약하면, AI의 미래는 엄청난 가능성과 중대한 과제를 모두 안고 있습니다. AI의 이점을 널리 공유하고 문제를 효과적으로 해결하는 것이 중요합니다.