인공지능(AI) 기술은 생각보다 우리의 삶에 깊숙이 들어와 있습니다. 이세돌 9단을 상대로 압도적인 경기를 펼쳤던 바둑 AI ‘알파고’가 등장한지도 벌써 3년이 넘었네요. 알파고 덕분에(?) 대중들의 AI에 대한 관심은 물론 충격과 공포도 더 커졌던 것 같습니다.

 

최근 AI는 단순하게는 가전제품 관리를 비롯해 멸종위기 동물 보호, 지구 살리기 등 광범위하게 적용돼 있습니다. 심지어 ‘소셜미디어는 득보다 싫이 많다’나 ‘자율주행차의 개발은 멎춰져야 한다’와 같은 주제로 사람과 토론하는 AI까지 등장했는데요.

먼저 각종 환경 문제로 인해 멸종 위기에 처한 동물 보호 AI부터 살펴보겠습니다. 국제자연보전연맹(IUCN)에 따르면 2018년 기준 멸종 위기에 처한 동물은 1만6000여 종에 달한다고 합니다. 마이크로소프트(MS)가 주도하는 지구환경 AI 프로젝트 중 하나는 코끼리 울음소리로 생사를 확인하는 ‘소머즈 AI’입니다. 

 

과학자들에 따르면 아프리카 코끼리는 최근 수십년 간 상아 수집을 위한 불법 밀렵으로 3분의 2가 사라졌고, 향후 5년 내 멸종될 위기에 처해 있다고 합니다. 이에 따라 현재 콩고민주공화국 북부에 위치한 ‘누아발레-느도키 국립공원’에서는 코끼리 울음소리를 활용하는 ‘엘리펀트 리스닝 프로젝트’를 진행 중입니다.

 

 

국립공원과 인근 벌목 지역에서 들리는 코끼리, 침팬지, 고릴라, 버팔로 등 다양한 동물소리는 물론 엔진 소리, 사람 목소리, 과일이 땅에 떨어지는 소리 등 다양한 소리를 수집합니다. 이렇게 수집된 데이터에서 알고리즘 및 클라우드를 통해 빠르고 정확하게 코끼리 소리만 식별해낼 수 있습니다.

 

AI와 클라우드는 뗄레야 뗄 수 없는 불가분의 관계에 있습니다. AI 알고리즘을 만들기 위해선 데이터를 저장하고 학습시키기 위한 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 단순하게는 클라우드 인프라를 이용해 이같은 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 

실제 누아발레-느도키 국립공원에선 기존에 몇 달 간 축적된 소리 데이터를 처리하는 데 약 3주의 시간이 소요됐는데 클라우드 플랫폼을 활용해 단 하루 만에 마칠 수 있었다고 합니다.이밖에 위성 사진으로 남극 펭귄 개체 수를 예측하는 펭귄 AI 프로젝트도 진행 중입니다.

 

그런가하면 인간과 유미한 토론을 나눌 수 있는 AI도 나타났습니다. IBM은 이번 CES 2019 기간 동안 클라우드 기반의 AI 플랫폼 ‘스피치 바이 크라우드‘를 선보였는데요. 이는 지난해 6월 처음으로 인간과 토론을 벌였던 AI 모델인 ‘프로젝트 디베이터(Debater)’의 AI 핵심 기술을 기반으로 개발된 것입니다.

 

많은 기업과 기관은 공청회나 소비자 설문조사를 통해 다양한 의견수렴을 진행합니다. 더 나은 의사결정을 위해서죠. ‘스피치 바이 크라우드’는 찬반 논쟁이 가능한 주제에 대해 다양한 의견을 수집하고, 자동으로 설득력 있는 주장을 구성할 수 있습니다.

 

파킨슨병 진단 및 치료에도 AI는 적용되고 있습니다. IBM은 마이클제이폭스재단(MJFF)과 협렵해 파킨슨병의 발병과 진행을 예측하고 있습니다. 재단이 파킨슨병 진행 표지자 프로젝트(PPMI)로부터 데이터를 제공받으면, IBM은 이를 바탕으로 효과적인 치료법을 제시할 수 있는 AI 모델을 개발할 예정입니다.

 

 

앞서 지난해 12월에는 데이터와 AI를 통해 손톱의 변형이나 손가락의 미세한 떨림으로 파킨슨병 징후를 감지하는 손톱 센서를 선보인 바 있습니다.

 

AI가 고객 피부를 분석해 맞춤형 화장품을 추천하고 배송해 주기도 합니다. 삼성전자 사내벤처 C-랩을 통해 스핀오프한 룰루랩은 CES 2019에서 AI 알고리즘을 기반으로 피부를 스캔해 10초 내 분석하고 개인 피부 상태에 맞는 화장춤을 추천하는 ‘루미니’를 공개했습니다. 

 

특히 루미니 키오스크를 통해 ‘AI 뷰티 스토어’를 구현, 고객 셀프 피부 분석 및 맞춤형 화장품 추천->스마트 페이로 제품 구매->픽업 장소로 구매 제품 배송 등의 원스톱 서비스를 제공하는 프로세스입니다.

 

앞으로도 AI가 어떤 분야에 어떻게 적용될지 궁금합니다. 기업의 업무생산성 효율 향상이나 인간생활의 편리함보다는 지구보호나 질병 예방과 같은 분야에 더 많이 적용됐으면 하는 바람

입니다.

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