AI가 어떤 비즈니스도 힘을 실어줄 수 있다. - Andrew Ng

Andrew Ng의 Ted 강연 "How AI could empower any business"의 내용을 정리하였습니다.

글을 쓰고 읽는 것

AI의 부상에 대해 생각하면 문해력의 부상이 떠오릅니다. 수백 년 전만 해도 사회의 많은 사람들은 모든 사람이 글을 읽고 쓸 수 있어야 할 필요는 없다고 생각했습니다. 그 당시에는 많은 사람들이 밭을 가꾸거나 양을 치는 일을 했기 때문에 문자로 소통할 필요성이 적었을 것입니다. 대제사장과 여사제, 수도사만 성서를 읽을 수 있으면 나머지 사람들은 성전이나 교회 또는 성스러운 건물에 가서 앉아서 대제사장과 여사제들이 읽어주는 성서를 들으면 됐죠. 다행히도 많은 사람들이 읽고 쓸 수 있다면 훨씬 더 풍요로운 사회를 만들 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

 

 

AI는 글이며, AI 엔지니어는 여사제이다.

오늘날 AI는 대제사장과 여사제들의 손에 달려 있습니다. 이들은 고도로 숙련된 AI 엔지니어들로, 대부분 대기업에서 일하고 있습니다. 그리고 대부분의 사람들은 그들이 구축한 AI에만 접근할 수 있습니다. 모든 사람이 미래를 쓰는 데 도움을 줄 수 있다면 훨씬 더 풍요로운 사회를 만들 수 있다고 생각합니다. 그런데 왜 AI가 주로 대기업에 집중되어 있을까요? 이러한 AI 프로젝트 중 상당수는 구축 비용이 많이 들기 때문입니다. 수십 명의 고도로 숙련된 엔지니어가 필요할 수 있으며, AI 시스템을 구축하는 데 수백만 또는 수천만 달러의 비용이 들 수 있습니다. 특히 수억 또는 수십억 명의 사용자를 보유한 대형 기술 기업들은 웹 검색을 개선하거나 추천 기능을 제공하는 시스템과 같은 획일적인 AI 시스템으로 이러한 투자에 대한 성과를 거두는 데 누구보다 뛰어납니다. 또는 온라인 쇼핑에 더 적합한 상품을 추천하는 시스템과 같은 획일화된 AI 시스템을 수많은 사용자에게 적용하여 막대한 수익을 창출할 수 있기 때문입니다. 하지만 기술 및 인터넷 분야를 벗어나 다른 분야로 눈을 돌리면 1억 명에게 적용하거나 비슷한 경제성을 창출하는 프로젝트가 거의 없는 경우가 대부분입니다.

 

 

동네 피자가게도 AI는 유의미하다.

예를 들어보겠습니다. 저는 주말마다 집에서 몇 분 거리에 있는 피자 가게에서 주인이 만드는 하와이안 피자 한 조각을 사 먹습니다. 그의 피자는 훌륭하지만 항상 차가운 피자가 있고, 주말마다 많은 맛의 피자가 품절됩니다. 그는 피자를 판매함으로써 데이터를 생성하고 있습니다. 그리고 이 데이터는 그가 AI로 활용할 수 있는 데이터입니다. AI 시스템은 적절한 데이터의 패턴을 찾아내는 데 능숙하므로, 금요일 밤에 지중해식 피자가 잘 팔린다면 금요일 오후에 더 많이 만들 것을 제안할 수도 있습니다.
이제 여러분은 저에게 "앤드류, 여긴 작은 피자 가게예요. 이 것이 무슨 큰일이에요?"라고 할 수 있다. 저는 이 피자 가게의 주인에게 연간 수천 달러의 매출을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 것이라면 그에게는 엄청난 일이 될 것이라고 말합니다. AI에 방대한 데이터 세트가 필요하다는 것은 과대 광고입니다. 물론 더 많은 데이터가 있으면 도움이 되는 것은 사실이지만, AI는  피자 가게 한 곳에서 생성되는 데이터와 같이 적은 양의 데이터로도 잘 작동하는 경우가 많습니다. 따라서 진짜 문제는 피자 가게의 데이터가 충분하지 않다는 것이 아니라, 작은 피자 가게가 AI 팀을 고용하는 데 드는 비용만큼 고객에게 충분한 서비스를 제공하지 못한다는 것입니다. 미국에는 약 50만 개의 독립 레스토랑이 있다. 그리고 이러한 레스토랑을 합치면 수천만 명의 고객에게 서비스를 제공합니다. 하지만 모든 레스토랑은 메뉴, 고객, 매출 기록 방식이 모두 다르기 때문에 모든 레스토랑에 적합한 일률적인 AI는 없습니다. 

소규모 비즈니스, 특히 지역 비즈니스가 AI를 사용할 수 있다면 어떨까요? 티셔츠를 만들어 판매하는 회사를 예로 들어 보겠습니다. 티셔츠 회사에서 일하는 회계사가 수요 예측에 AI를 사용할 수 있다면 정말 좋을 것 같습니다. 예를 들어 소셜 미디어에서 유행하는 밈을 보고 티셔츠에 어떤 재미있는 밈을 인쇄하면 판매가 늘어날지 알아낼 수 있습니다. 또는 제품 배치의 경우, 매장 관리자가 매장의 모습을 사진으로 찍어 AI에게 보여주면 AI가 매출 향상을 위해 제품을 어디에 배치할지 추천해 줄 수 있을까요? 구매자에게 지금 원단 한 장에 야드당 20달러를 지불해야 하는지, 아니면 다른 곳에서 더 저렴하게 찾을 수 있으므로 계속 찾아봐야 하는지 AI가 추천할 수 있을까요? 또는 품질 검사원은 AI를 사용하여 티셔츠 제작에 사용되는 원단 사진을 자동으로 스캔하여 원단에 찢어지거나 변색된 부분이 있는지 확인할 수 있어야 합니다. 

 

 

아직 AI는 비싸고, 소수의 사람만 만들 수 있다.

오늘날 대형 기술 기업들은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 일상적으로 AI를 사용하여 큰 효과를 거두고 있습니다. 하지만 일반적인 티셔츠 회사나 일반적인 자동차 정비소, 소매점, 학교, 지역 농장에서는 오늘날 이러한 애플리케이션에 AI를 사용하는 경우가 거의 없습니다.
모든 티셔츠 제조업체는 다른 모든 티셔츠 제조업체와 충분히 다르기 때문에 모든 제조업체에 적합한 일률적인 AI는 존재하지 않습니다. 실제로 인터넷과 기술 분야를 벗어나 다른 산업 분야로 눈을 돌리면 제약 회사, 자동차 제조업체, 병원과 같은 대기업도 이 문제로 어려움을 겪고 있습니다.

이것이 바로 AI의 롱테일 문제입니다. 현재 진행 중이거나 잠재적인 모든 AI 프로젝트를 가치 감소 순서대로 정렬하여 그래프로 표시하면 다음과 같은 그래프를 얻을 수 있습니다. 아마도 가장 가치 있는 AI 시스템은 인터넷에서 사람들에게 어떤 광고를 보여줄지 결정하는 시스템일 것입니다. 두 번째로 가치 있는 것은 웹 검색 엔진일 수도 있고, 세 번째로 가치 있는 것은 온라인 쇼핑 상품 추천 시스템일 수도 있습니다.
하지만 이 곡선의 오른쪽으로 가면 티셔츠 제품 배치나 티셔츠 수요 예측 또는 피자집 수요 예측과 같은 프로젝트가 있습니다. 이러한 프로젝트는 각각 맞춤형으로 구축해야 하는 고유한 프로젝트입니다. 소셜 미디어에서 유행하는 밈에 의존하는 티셔츠 수요 예측은 피자집 판매 데이터에 의존하는 피자집 수요 예측과는 매우 다른 프로젝트입니다.
따라서 오늘날에는 아무도 작업하지 않지만 총 가치가 막대한 수백만 개의 프로젝트가 이 분포의 후미에 자리 잡고 있습니다. 그렇다면 어떻게 하면 중소기업과 개인이 자신에게 중요한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원할 수 있을까요? 

지난 수십 년 동안 AI 시스템을 구축하려면 대부분 이렇게 해야 했습니다. 페이지와 페이지의 코드를 작성해야 합니다. 모든 사람이 코딩을 배우면 좋겠지만, 모든 사람이 코딩을 배울 시간이 있는 것은 아닙니다. 하지만 더 많은 사람들이 참여할 수 있는 새로운 AI 시스템 구축 방법이 등장하고 있습니다.

 

 

작은 비즈니스도 언젠간, AI의 영향력이 닿을 것이다.

석판과 끌보다 훨씬 뛰어난 기술인 펜과 종이가 문맹 퇴치에 중요한 역할을 했던 것처럼, 많은 코드를 작성하라는 요구에서 데이터 제공에 집중하라는 요구로 초점을 전환하는 새로운 AI 개발 플랫폼이 등장하고 있습니다. 그리고 이것은 많은 사람들이 훨씬 더 쉽게 할 수 있는 것으로 밝혀졌습니다. 오늘날 이와 같은 플랫폼을 개발하는 여러 회사가 있습니다. 저희 팀이 구축한 플랫폼을 예로 들어 몇 가지 개념을 설명해 보겠습니다. 

AI가 원단의 결함을 감지하는 데 도움을 주기를 원하는 검사원을 예로 들어보겠습니다. 검사관은 원단 사진을 찍어 이런 플랫폼에 업로드하고, 직사각형을 그려서 원단의 찢어진 부분이 어떻게 생겼는지 AI에게 보여줄 수 있습니다. 또한 직사각형을 그려서 직물의 변색이 어떻게 생겼는지 AI에 보여줄 수도 있습니다. 따라서 이 그림과 검사자가 그린 녹색 및 분홍색 직사각형은 검사자가 AI에게 찢어짐과 변색을 찾는 방법을 설명하기 위해 만든 데이터입니다. AI가 이 데이터를 검토한 후 눈물의 사진은 충분히 보았지만 변색의 사진은 아직 충분하지 않다는 것을 알 수 있습니다.
이는 주니어 검사관이 눈물을 확실하게 발견하는 방법을 배웠지만 변색에 대한 판단을 더 연마해야 하는 경우와 비슷합니다. 따라서 검사관은 다시 돌아가서 변색된 사진을 더 찍어 AI에 보여줌으로써 AI가 더 깊이 이해할 수 있도록 도울 수 있습니다. AI에 제공하는 데이터를 조정함으로써 AI가 더 똑똑해지도록 도울 수 있습니다.

따라서 이와 같은 접근 가능한 플랫폼을 사용하는 검사자는 적절한 카메라만 구입하면 몇 시간에서 며칠 만에 공장 전체에서 티셔츠 제작에 사용되는 모든 원단의 결함, 찢김, 변색을 감지하는 맞춤형 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 다시 한 번, "앤드류, 여기는 하나의 공장입니다. 이게 왜 큰 문제죠?"라고 말할 수 있습니다.제빵사가 만드는 케이크의 품질을 확인하기 위해, 유기농 농부가 채소의 품질을 확인하기 위해, 가구 제조업체가 사용하는 목재의 품질을 확인하기 위해 AI를 사용할 수 있는 것과 마찬가지로, 이러한 유형의 기술은 삶을 더 쉽게 만들어주는 검사관에게 큰 의미가 있다고 말씀드리고 싶습니다. 이러한 플랫폼이 모든 피자 가게 주인이 쉽게 사용할 수 있게 되려면 아직 몇 년이 더 필요할 것입니다.그러나 이러한 플랫폼 중 상당수가 출시되고 있으며, 그 중 일부는 약간의 교육만 받으면 오늘날 기술에 정통한 사람에게 매우 유용하게 사용되고 있습니다. 하지만 이것이 의미하는 바는 대제사장과 여사제에게 의존하여 다른 모든 사람을 위한 AI 시스템을 만드는 대신 모든 회계사, 모든 매장 관리자, 모든 구매자 및 모든 품질 검사관이 자신만의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 권한을 부여하기 시작할 수 있다는 것입니다.

AI가 엄청난 부를 창출하고 있고 앞으로도 계속 엄청난 부를 창출할 것이기 때문에 피자집 주인과 그와 같은 많은 다른 소상공인도 이 기술을 활용하길 바랍니다.그리고 AI에 대한 접근성을 민주화해야만 이러한 부를 사회 전체에 널리 확산시킬 수 있습니다. 수백 년 전만 해도. 광범위한 문해력이 가져올 영향을 이해한 사람은 거의 없었던 것 같습니다.오늘날에는 AI에 대한 접근의 민주화가 가져올 영향을 이해하는 사람이 거의 없다고 [생각합니다.] AI시스템을 구축하는 것은 대부분의 사람들에게 손이 닿지 않는 영역이었지만, 꼭 그럴 필요는 없습니다. 다가오는 AI 시대에는 모든 사람이 스스로 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원할 것이며, 이는 매우 흥미로운 미래가 될 것이라고 생각합니다.