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2017년 11월 24일 [Fri]

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[AI 컨퍼런스 인터뷰]③(중)정창우 IBM상무 “왓슨 9번째 언어는 한국어”

“의료‧금융‧식품 등 전 업종 활용사례 확보…선입견과 편견 없다는 것도 큰 장점"

정창우 한국IBM 연구소장(상무) / 사진 = 시사저널e

IBM ‘왓슨은 구글 알파고와 함께 이 세상에서 가장 유명한 인공지능 플랫폼이다. 왓슨은 지난 2011년 미국 퀴즈쇼인 제퍼디쇼에서 우승하며 유명세를 떨쳤다.

 

왓슨은 이달 초 한국어 학습을 마쳤다. 한국어는 이로써 세계에서 9번째로 왓슨이 배운 언어가 됐다. 아시아권 언어로는 일본어에 이어 두 번째다. IBM은 국내 협력사인 SK주식회사 C&C와 함께 왓슨의 국내 적용을 확대해나갈 계획이다.

  

IBM 인공지능 기술 왓슨의 이름은 무엇을 뜻하는가.

 

왓슨은 IBM의 창업주 토마스  왓슨 주니어에서 따 왔다. 미국 뉴욕 본사 중앙에 위치한 연구소의 이름도 왓슨이다. 왓슨하면 국내에서는 인공지능 기술보다는 왓슨 연구소를 많이 생각한다. 왓슨은 지난 2011년 퀴즈 프로그램인 제퍼디쇼에 나가던 당시 이름이 지어졌다.

 

당시 왓슨이 제퍼디쇼에서 우승하면서 미국에서는 지난해 국내 알파고에 버금가는 엄청난 파장이 있었다. 인공지능학회의 관심도 컸다.

 

이후 IBM은 인공지능 기술을 사업에 어떤 식으로 적용할지를 본격적으로 연구했고 왓슨사업부도 새로 만들었다. 솔루션들도 이후에 세상에 본격 출시됐다. 국내에서 왓슨의 적용사례로는 의료분야에서 종양암을 진단하는 조언자 역할로 많이 알려지기 시작했다. ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’라는 솔루션으로 많이 회자됐는데 실제로 인공지능은 의료와 관련해 많이 상용화됐다.

 

최근 인공지능 왓슨에 대해 셜록 홈즈에 나오는 왓슨의 얘기를 많이 하기도 한다. 셜록 홈즈에 나오는 왓슨은 주인공의 조언자 역할로 나오는데 왓슨이 지향하는 것이 바로 인간의 조력자다.

 

왓슨이 최근 한국어를 배우게 됐다. 어떤 의미가 있는가.

 

인공지능 기술은 기본적으로 자연어 처리 기반으로 돼 있다. 왓슨은 영어를 기반으로 한 퀴즈쇼에 나가며 능숙하게 언어를 다뤘지만 영어가 아닌 언어는 또 다시 학습하는 과정이 필요하다. 왓슨은 영어 외에 추가로 8개 국어를 더할 수 있다. 한국어는 왓슨이 배운 9번째 언어다. 이는 한국어 기반의 텍스트 처리가 가능하게 됐다는 의미다. 한국어로 된 문장이나 문서를 왓슨이 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 해석하고 다룰 수 있게 됐다.

 

한국어 서비스가 가능해진 왓슨 API의 기능으로는 어떤 것이 있는가.

 

기본적으로는 챗봇을 구현하는 기능이다. 챗봇은 대화형 서비스로 자연어 처리 기술이 한 축을 이루고 있다. 이번에 왓슨 컨버세이션(Watson Conversation)’이라는 API의 주요 기능이 한국어 자연어 처리다.

 

실제 의도를 파악하고 유사한 부분을 찾아주는 ‘NLC(Natural Language Classfication)’라는 기능, 사람들이 가장 흥미로워하는 API퍼스낼러티 인사이트(Personality Insights)’ 등도 있다. 퍼스낼러티 인사이트는 개인의 디지털 족적을 찾아 그 사람의 성향을 분석해주는 서비스다. 기업은 고객의 성향을 분석하는데 이 기능을 이용하면 맞춤형으로 마케팅을 할 수 있다.

 

디스커버리 서비스(Discovery Service)도 사용할 수 있다. 이는 높은 수준의 분석 기능이다. 간단한 분석 기능은 왓슨 컨버세이션만으로도 가능하지만 좀 더 복잡한 분석은 디스커버리가 필요하다. 가령 빈도는 낮지만 의미가 큰 질문을 찾는 등의 분석에는 디스커버리 서비스를 이용할 수 있다.

 

한국어를 배우는데 거의 16개월이 걸렸다. 어떤 과정을 거쳤나.

 

학습과 개발은 일찍 끝났지만 여러 테스트를 거쳐야 했다. 알파와 베타테스트까지 거쳐 이달 초에 한국어 서비스를 정식으로 선보였다. 그동안에도 시범 서비스 형태로 서비스를 이뤄졌는데 시범 적용 등을 거쳐 높은 품질의 서비스가 나올 수 있도록 했다. 인공지능은 지속적으로 개선하고 많은 사람들이 참여하면 더 똑똑해질 수 있다.

 

국내에 이미 왓슨 적용사례가 있다고 들었는데  어떻게 활용되고 있나

 

금융권의 관심이 높다. 금융은 인공지능 기술을 이용해 고객을 이해하는 기술에 대해 특히 관심이 많다.

 

금융 뿐만 아니라 인공지능은 거의 전 산업군에서 주목도가 높아지고 있다. 특히 콜센터가 있는 산업군의 관심이 높다. 현재 콜센터는 직원이 퇴근하고 나면 서비스와 상품에 대한 문의를 처리하기 어렵다. 인공지능으로 24시간 고객 대응이 가능해진다.

 

의료분야는 왓슨 포 온콜로지 도입이 활발하다. 가천대학교 길병원을 시작해 국내에서도 6개 병원이 왓슨을 도입했다. 유통분야에서는 롯데가, 카드는 현대카드가 왓슨을 도입했으며 동원F&B와도 진행하는 것이 있다.

 

이외에 중소기업도 왓슨 API가 쓴만큼 돈을 내는 모델이기 때문에 쉽게 이를 적용할 수 있어 관심이 높다.

 

해외 왓슨 적용 사례 중 국내에서 참고할 만한 것이 있는지 알려달라.

 

왓슨을 이용한 서비스는 크게 두가지 축이 있다. 특정 영역에 대한 깊은 지식을 갖고 있는 기업이 한 축으로 의료 뿐만 아니라 금융 규제도 깊은 수준의 사전적인 학습이 필요한 영역이다. 이들 기업은 자체 정보를 가지고 왓슨 API를 통해 기계를 훈련시켜 서비스를 수행한다. 또 다른 축은 일반 소비자들이 특정 영역의 새로운 서비스를 개발하는 것이다.

 

개인도 왓슨을 이용해 서비스를 개발할 수 있다. 미국에서 19살 대학생이 만든 두 낫 페이(Do Not Pay)’​​라는 서비스가 대표적이다. 두 낫 페이는 피치 못할 사정으로 규정을 어기게 된 경우 책임을 면할 부분이 있는지를 찾아주는 서비스다.

 

미국은 가령 주차위반도 정상참작이 되면 벌금을 면제해주기도 하는데 이와 관련해 면책 사항이 있는지를 찾아주는 챗봇이다. 가령 비행기 연착 때문에 피치 못하게 주차 시간이 길어졌을 경우 등 여러 조건을 묻고 벌금 면제를 받을 수 있는지 찾아줄 수 있다. 생각의 전환만 하면 얼마든지 새로운 서비스를 만들 수 있다.

 

왓슨을 이용해 기업이 얻을 수 있는 장점은 무엇인가.

 

인공지능은 창조적인 영역은 약한 면이 있지만 사람이 갖고 있는 불편한 속성인 선입견과 편견이 없다는 장점이 있다. 사람의 경우 공부했던 경험을 기반으로 판단을 내린다.

 

왓슨은 옆에서 조언자의 역할을 해줄 수 있다. AI를 얘기할 때 인공적인(Artificial)이 아닌 증가하는(Augmented)라는 단어가 더 적합하다고 본다. 사람이 갖고 있는 지식을 배가시켜 주는 역할을 하기 때문이다.

 

기업은 고급 기술자들이 갖고 있는 숙련된 지식이 퇴사와 함께 사라지기도 하는데 이를 다음 세대에 넘기는 일도 중요하다. 

가스나 석유를 시추하는 우드사이드라는 회사는 고급 인력이 많이 모여 있는 곳인데 이 곳은 장비 수리와 관련한 지식이 쌓여있는 매뉴얼을 학습시켜 숙련된 지식을 초급 기술자도 사용할 수 있도록 했다.

 

고급 기술자들은 고장이 났을 때 굳이 부품을 교체하지 않고 기름칠만 해서 수리를 하기도 한다. 인공지능은 이런 판단을 돕는 역할을 한다. 그러나 인공지능은 여러개의 옵션을 줄 뿐 최종 결정은 사람이 해야 한다.

 

국내에서 인공지능 적용에 가장 관심이 높은 분야가 콜센터인 것 같은데

 

기업들은 고객의 소리에 관심이 많은데 콜세터 녹취본을 텍스트로 변환하고 의미 있는 패턴을 찾기 위해 노력하고 있다. 대부분은 빈도 수가 높은 질문 위주로 분석한다. 그러나 빈도수는 낮더라도 의미가 큰 질문이 있을 수 있다.

 

가령 어떤 고객이 길지 않은 시간 내 반복적으로 이율과 관련한 질문을 했다. 그런데 이것이 이율 때문에 이탈할 수 있다는 사전적인 징조가 된다면 인공지능을 이를 탐지하고 선제적인 대응을 할 수 있도록 도울 수 있다.

 

최근에는 고객의 선호도를 높여 판매분을 늘리는 전략도 중요해지고 있다. 카드사의 경우 혜택만 쓰고 실제 구매는 하지 않는 체리피커들이 있는데 챗봇을 이용해 이들에게 혜택을 주면서 판매도 할 수 있도록 유도하는 방안도 마련할 수 있다.

 

향후 인공지능(왓슨)의 발전방향은 어떻게 전개될 것으로 보는가.

 

현재는 고객을 이해하기 위해 기업 내외 데이터들을 많이 분석하고 있다. 챗봇도 있고 다른 수단이 될 수도 있는데 이는 1차적인 상황이다. 왓슨은 빈도는 낮지만 의미 있는 정보를 분석해내는 롱테일에 해당하는 높은 수준의 탐구를 하고 있다.

 

텍스트 뿐만 아니라 비정형 정보인 음성, 이미지, 영상 등도 팀구의 영역이다. ‘왓슨.TED’라는 서비스도 있다. 이는 미국 유명 강연회인 TED 강연 중 특정 주제의 영상만을 찾아주는 역할을 한다. 가령 행복과 돈의 관계를 주제로 한 내용들만 별도로 찾아주기도 한다. 긴 강연 중 이 주제를 주 내용으로 했던 부분을 찾아낼 수도 있다.

 

가뭄이 발생했을 때 위성사진을 보고 물이 많은 지역을 찾는 기능도 있다. 이미지 분석을 통해 과거보다 정확도가 더 높아졌다.

 

인공지능(왓슨)이 발전하면 사람과 동일하게 감정을 느끼고 생각하고 행동할 수 있을 것이라고 보는가.

 

사람의 사고와 행동은 공학을 포함한 여러 분야에서 아키텍처 형태로 실험하고 있다. 이는 엄밀히 말하면 현재의 인공지능과 다른 영역이다. 사람 신경계의 시냅스를 모방하고 연구하는 학문은 뇌공학 등을 통해 이뤄지고 있다. 반도체 분야에서도 뉴로모픽칩이 개발되고 있다.

 

인공지능도 사람의 생각과 감정을 분석한다. 사람이 어떤 상황에서 공포감을 느끼는지 패턴을 분석해 공포영화 예고편을 만들거나 US오픈 하이라이트 편집을 하기도 한다.

 

키워드 중심의 분석인데 이는 사람이 키워드를 줘야 가능한 것으로 인공지능이 사람이 느끼고 생각하는 것처럼 행동할 수는 없을 것으로 본다. 


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