[유미애] 인공지능(AI), 우리의 대안일까

발행 2020년 12월 14일

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유미애 세원아토스 부사장
유미애 세원아토스 부사장

 

 

2020년도 이제 마지막 달력 한 장이 남았다. 올 한해는 ‘다사다난(多事多難)’이라는 말이 무색할 정도로 사건사고가 많았다. 가장 크게 영향을 미친 코로나 사태는 아직도 진행 중으로 2021년에도 우리 삶을 여러 가지로 변화시킬 것으로 예상된다.
이러한 변화의 물결 속에 기업들은 미래 시장에 대한 준비를 서두르고 있다. 그 중 하나가 디지털 전환(digital transformation)이다. 


코로나 사태 이후 인공지능(AI), 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT) 및 로봇 기술 등을 통한 무인화와 원격제어 등 인간의 모빌리티 단절을 해결할 기술적 분야로 도입 속도가 가속화되고 있다. 화상회의 플랫폼인 줌(ZOOM)은 올해 570% 신장으로 이미 IBM의 시가 총액을 넘어섰다. 내년에 상장을 준비 중인 카카오뱅크의 경우 기업가치가 6조에서 40조 원까지 예상되고 있다. 이러한 온라인 플랫폼 기업의 성장세와 함께 인공지능(AI)에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 정부는 디지털 뉴딜 사업에 5년간 58조를 투자하기로 하였고 그 중심에 디지털 전환의 D.N.A(데이터-네트워크-인공지능)라고 할 수 있는 ‘데이터 댐’ 사업이 있다. 이는 ‘우리가 가지고 있는 모든 것’, 즉 우리가 만들어내는 유무형의 모든 것을 디지털 데이터화해서 한 곳에 모아두고 이를 필요로 하는 곳에서 활용할 수 있게 하자는 것이다. 이렇게 수집되는 데이터는 사실 우리가 기존에 가지고 있던 정제된 데이터는 아니다. 그러므로 인공지능을 활용하여 최종 사용자에게 맞는 데이터를 제공하여야 한다. 즉 인공지능을 학습시킬 데이터가 많으면 많을수록 우리는 더욱 정교한 데이터를 제공받을 수 있다.


하지만 모든 일에는 그 양면성이 있는 것처럼 인공지능의 경우에도 한계가 있어 보인다. 2016년 마이크로소프트에서 발표한 채팅봇 ‘테이(tay)’의 경우 성·인종차별적이며 극우주의적인 발언을 트윗해 16시간 만에 서비스 중단을 선언했다.

 

 

MS 채팅봇 '테이'
MS 채팅봇 '테이'

 

 

구글은 흑인 남성과 여성 사진을 분석하여 고릴라로 태깅하는 오류를 범했고, 공정성과 편의성을 위해 도입되고 있는 면접 AI의 경우 기존에 남성 위주의 채용정보를 학습한 결과 여성 지원자에 대한 평가가 낮게 나타나는 오류 등이 나오고 있다. 이는 인공지능 기술 자체의 문제라기 보다 인공지능에 제공되고 있는 데이터들이 편향되어나타나는 현상이다.

 

그런데 이런 오류는 통계에서도 많이 나타난다. 영국 통계학자 에드워드 심슨이 정리한 ‘심슨의 역설’은 각각의 변수에 신경 쓰지 않고 전체 통계 결과를 유추하다 일어나는 오류를 이야기한다. 가장 많이 비유되는 것으로 1936년 미국 대통령 선거 당시 공화당의 랜던 후보와 민주당의 루즈벨트 후보 선거 결과 예측이다. 당시 최고의 리서치 기업인 다이저스트 사는 그 당시 중산층이라고 할 수 있는 전화기 및 자동차 보유자를 대상으로 엽서를 보내 회송된 236만 여 명의 의견을 분석한 결과 랜던 57%, 루즈벨트 43%로 예측했고, 신생기업이었던 갤럽은 수천 명의 랜덤 표본조사를 토대로 루즈벨트 56%, 랜던 44%을 예상했다. 선거 결과는 루즈벨트 63%, 랜던 37%로 나왔고 이후 갤럽은 지금까지도 그 유명세를 유지하고 있다.


이는 표본으로 선정된 대상에 대한 편중이 지지 정당의 편중으로 나타나 발생한 오류라고 할 수 있다.


이제 2021년을 예측하기 위해 기업들은 다양한 데이터를 분석하고 있다. 하지만 포스트 코로나로 이야기될 2021년의 예측을 위해 사용될 데이터는 과연 우리의 미래를 대변할 수 있는 데이터일까. 언제 어떻게 나타날지 모르는 바이러스라는 불확실성 요인이 더해진 것만은 분명하다.



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