[AIF2020] “법·제도 정비 이뤄지면 AI신뢰도 높아질 것”

15일 그랜드하얏트서울호텔에서 열린 ‘제6회 인공지능 국제 포럼 2020’ 포럼에서는 AI의 기술적 분야에 대한 토론이 진행됐다. 토론의 좌장은 윤성환 UNIST AI대학원 교수가 맡았고, 장정훈 와이즈넛 성장기술연구소장, 윤기욱 라온피플 CTO, 한지형 Autonomous a2z 대표 등이 참석했다.

다음은 일문일답.

언어에 따른 챗봇 난이도에 차이가 있는지 궁금하다. 또한 챗봇의 교육적 기여 부분과 기계간 대화가 사람과 기계의 대화와 다른지 알고 싶다.

장정훈 소장-챗봇은 데이터가 일단 많이 쌓여야 가능해진다. 언어적인 특성은 좀 탈수 있다. 영어와 달리 한국어는 굉장히 복잡하고 난해해 난이도가 있다. 데이터가 영미권에서 대부분 발전한 것도 이런 영향이다. 다만 과학기술정보통신부 뉴딜 산업 데이터 구축사업 등을 통해 극복할 수 있을 것으로 보고 있다.

교육적 기여할 수 있는 부분도 있다. 기업들이 내부 업무용으로 챗봇을 쓰고 있는 것도 교육의 목적과 관련이 있다. 또한 챗봇을 통해 교육을 하겠다는 기업도 있다. 아직 상용화돼 있지 않지만, 초등학생, 중고생 등을 대상으로 한 프로그램 챗봇도 가능해질 수 있다.

기계 간 대화는 아직 잘 이뤄지지 않고 있다. 이 부분은 오토봇의 한 영역에 해당하고, 향후 중요한 기술 중 하나가 될 것이다.

AI를 산업에 적용할 때 중요한 부분은 무엇인가. 또한 스마트팜(smart-farm)에는 어떤 식으로 적용될 수 있나

윤기욱 CTO-반도체 분야도 그렇고 대부분의 산업에서 AI를 도입할 때 비용적인 측면도 검토하지만, 품질적인 부분, 특히 품질을 정량화할 수 있는 부분의 효용을 검토한다. 반도체 불량들에 대한 원인 파악, 불량의 정도 등을 판단하는 것을 AI를 통해 정량화할 수 있다. 품질을 한 단계 높이는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

스마트팜과 관련한 일부 연구를 진행 중이다. AI가 적용될 수 있는 큰 분야라고 본다. 농작물 품질 관리(잎‧열매 크기 및 개수 등), 정해진 시기 대응 등 매우 중요한 부분인데, 이에 대한 판단과 적절한 조치를 AI가 관리하는 것이다. 기존에는 농민의 ‘부지런함’이 농작물 품질에 영향을 줬지만, 24시간 AI가 관리함으로써 ‘맞춤형 조치‧관리’로 효용을 극대화할 수 있다.

자율주행 시 돌발상황을 잘 대처하려면 어떤 기술이 필요한가. 아울러 고가 센서에 의존하고 있는 현상황을 개선할 방법은 없나

한지형 대표-돌발상황에 대응하기 위해서는 인지기능이 매우 중요하다. 센서를 통해 정확하게 보고, 빠르게 판단하고, 판단을 제어하는 알고리즘 등의 개발이 필요하다. 센서의 한계는 명확하기 때문에 통신을 통한 인지가 보완돼야 한다.

업계에서도 고가의 센서가 없이 자율주행이 가능한지 여부에 대한 관심은 높다. 센서 기술 개발에 집중하는 동시에 통신사들은 통합 관제 방식을 검토 중이다.

자율주행 등 기술에 대한 신뢰도 문제에 어떤 생각을 갖고 있나

장정훈 소장-사람과 사람 사이의 신뢰를 갖기도 쉽지 않다. AI는 다루는 사람의 윤리적 문제가 더 중요한 문제이고, 법적, 제도적 정비가 이뤄지면 사람과의 신뢰보다 더 좋지 않을까 생각한다.

한지형 대표-단계를 밟아가는 것이 중요하다. 시속 10km의 자동차가 나온 이후 시속 100km의 자동차가 갑자기 나왔다면 소비자의 신뢰는 높지 않았을 것이다. 자율주행도 저속에 대한 안전성을 보여주고, 신뢰를 쌓아야만 고속 자율주행에 대해서도 믿음을 갖게 될 것이다. 기술적인 발전도 중요하지만, 사람의 신뢰를 쌓아가는 과정도 중요하다는 것이다.

윤기욱 CTO-믿고 사용하려면 AI에 대한 신뢰, 믿음이 굉장히 중요하다. 저희도 만족시키기 위해 노력하고 있고, 결과만 보이는 것이 아닌 과정, 근거, 수치 등을 보여주기 위해 노력하고 있다. 경험적 판단 기준, AI 윤리적 판단기준과의 비교를 계속 하고 있고, 여러 가지 소통을 위한 노력을 하고 있다.