2018.05.18

토픽 브리핑 | 진짜 AI vs. '무늬만' AI···기업용 SW 속 인공지능

박상훈 기자 | ITWorld
시장조사업체와 업계의 분석에 따르면, 인공지능(AI)에 대한 과대광고가 정점을 찍은 것으로 보인다. 온갖 신조어와 낯선 개념, 마케팅 주장이 뒤섞인 혼돈의 시기가 가고, 우리 생활에서 AI를 어떻게 활용할 것인지 현실적인 접근이 시도되고 있다. 어떤 면에서는 이제부터가 본격적인 시작이다. 기업이 제대로 '돈을 풀' 시점이기 때문이다. 앞으로 몇 년 동안 인공지능의 미래까지는 아니어도 실생활에서 AI가 얼마나 유용할지 판단할 수 있는 구체적인 성공/실패 사례가 쏟아질 것으로 보인다.



새로 등장하는 개념과 기술이 항상 그렇듯, AI는 솔루션과 서비스를 파는 모든 업체에 호재다. 새로 창업한 AI 전문 업체는 물론 기존까지 솔루션과 서비스를 공급하던 업체도 'AI를 접목했다', '맞춤형 AI를 구축해준다'며 비싼 가격표를 들이밀 수 있다. 이를 구매해야 하는 기업이 혼란스러운 지점은 바로 여기다. 오이 농장부터 펀드 투자, 고객 응대, 심지어 무기에까지 AI를 사용한다는데, 행여 우리만 뒤처질까 걱정이 앞선다. 그렇다고 '무늬만' AI 제품에 바가지를 쓰고 싶은 마음은 더 없다.

IDG 블로그 | 인공지능으로 가짜뉴스 문제를 해결하는 방법
"더 맛있고 안전한 딸기 만든다"··· 드리스콜스의 'AI·블록체인' 활용법
8가지 사례로 본 헤지펀드의 AI·머신러닝 사용법
오이 농장도 AI 활용··· 클라우드가 문턱 낮춘다
AI 개발에 가장 적합한 5가지 프로그래밍 언어 
칼럼 | 'AI를 가장한 룰 엔진' 여러분의 솔루션은 진짜 AI입니까?

그래서 한 보안 전문가가 나섰다. 'AI' 꼬리표를 달고 제품을 파는 보안 솔루션 업체에 AI 기술이 실제로 어떻게 적용됐는지 꼬치꼬치 캐물었다. 유행이라는 이유로 '아무 데나' AI를 붙인 건 아닌지 검증하려는 것이었다. 결과는 예상대로였다. 상당수 업체가 침묵으로 답을 대신했고, 일부는 '룰 엔진'(특정 조건이 만족하면 특정 결과는 반환하는 것)에 가까운 것을 AI인 것처럼 포장했다. AI가 적용 안 된 제품에 AI라는 용어를 쓰면 시장에 혼란을 준다. 진짜 AI 제품을 파는 업체에 피해를 주는 것이기도 하다.

효과가 일부 입증된 사례도 있다. 미국의 한 대형 병원과 보험사는 AI를 비즈니스 인텔리전스(BI)에 접목했다. 환자가 치료를 받고 재입원할 경우 보험사가 부담해야 할 금액은 1인당 평균 1만 3,500달러. 따라서 이 비용을 줄이기 위해 재입원 위험이 높은 환자를 미리 식별하는 것이었다. 프로젝트 초기에 기업이 기대한 것은 재입원율을 단 1%라도 줄이는 것이었다. 실제 결과는 2.2%. 결국, 이들 기업은 추가 투자를 결정했다. 현재는 여러 질병에 대해서도 비슷한 방식으로 AI를 사용하려 노력하고 있다.

'AI가 BI를 만났을 때' 더 똑똑해지고 유용해진다
글로벌 칼럼 | 머신러닝과 인공지능의 신뢰 얻기
AI가 이메일 써주는 지메일 스마트 작성… “기대 이하”
AI 알고리즘 투자 확산··· 누가 어떻게 책임질 것인가?
AI에 제동을 걸어야 하는 6가지 이유
성공적인 AI 도입을 위한 실전 가이드 - IDG Tech Dossier

이런 사례가 있기는 하지만 진정한 AI인가 '룰 엔진'을 AI로 포장한 것인가는 여전히 논란이다. 앞서 병원의 경우도 결국 최종 판단은 인간이 한다는 점에서 자동화된 BI와는 거리가 멀다. '과대광고'의 시기를 지났다고 하지만 AI 시장은 아직도 불확실성 속에 있다. 대신 '룰 엔진' 보안 제품에 바가지를 쓰지 않는 방법은 있다. '제로 데이' 공격 탐지와 처리에 대해 묻는 것이다. 제로 데이 공격은 전례가 없으므로 룰을 만들 수 없다. 업체의 보안 솔루션이 룰 기반인지, AI 기반인지 확실하게 알 수 있다. editor@idg.co.kr


2018.05.18

토픽 브리핑 | 진짜 AI vs. '무늬만' AI···기업용 SW 속 인공지능

박상훈 기자 | ITWorld
시장조사업체와 업계의 분석에 따르면, 인공지능(AI)에 대한 과대광고가 정점을 찍은 것으로 보인다. 온갖 신조어와 낯선 개념, 마케팅 주장이 뒤섞인 혼돈의 시기가 가고, 우리 생활에서 AI를 어떻게 활용할 것인지 현실적인 접근이 시도되고 있다. 어떤 면에서는 이제부터가 본격적인 시작이다. 기업이 제대로 '돈을 풀' 시점이기 때문이다. 앞으로 몇 년 동안 인공지능의 미래까지는 아니어도 실생활에서 AI가 얼마나 유용할지 판단할 수 있는 구체적인 성공/실패 사례가 쏟아질 것으로 보인다.



새로 등장하는 개념과 기술이 항상 그렇듯, AI는 솔루션과 서비스를 파는 모든 업체에 호재다. 새로 창업한 AI 전문 업체는 물론 기존까지 솔루션과 서비스를 공급하던 업체도 'AI를 접목했다', '맞춤형 AI를 구축해준다'며 비싼 가격표를 들이밀 수 있다. 이를 구매해야 하는 기업이 혼란스러운 지점은 바로 여기다. 오이 농장부터 펀드 투자, 고객 응대, 심지어 무기에까지 AI를 사용한다는데, 행여 우리만 뒤처질까 걱정이 앞선다. 그렇다고 '무늬만' AI 제품에 바가지를 쓰고 싶은 마음은 더 없다.

IDG 블로그 | 인공지능으로 가짜뉴스 문제를 해결하는 방법
"더 맛있고 안전한 딸기 만든다"··· 드리스콜스의 'AI·블록체인' 활용법
8가지 사례로 본 헤지펀드의 AI·머신러닝 사용법
오이 농장도 AI 활용··· 클라우드가 문턱 낮춘다
AI 개발에 가장 적합한 5가지 프로그래밍 언어 
칼럼 | 'AI를 가장한 룰 엔진' 여러분의 솔루션은 진짜 AI입니까?

그래서 한 보안 전문가가 나섰다. 'AI' 꼬리표를 달고 제품을 파는 보안 솔루션 업체에 AI 기술이 실제로 어떻게 적용됐는지 꼬치꼬치 캐물었다. 유행이라는 이유로 '아무 데나' AI를 붙인 건 아닌지 검증하려는 것이었다. 결과는 예상대로였다. 상당수 업체가 침묵으로 답을 대신했고, 일부는 '룰 엔진'(특정 조건이 만족하면 특정 결과는 반환하는 것)에 가까운 것을 AI인 것처럼 포장했다. AI가 적용 안 된 제품에 AI라는 용어를 쓰면 시장에 혼란을 준다. 진짜 AI 제품을 파는 업체에 피해를 주는 것이기도 하다.

효과가 일부 입증된 사례도 있다. 미국의 한 대형 병원과 보험사는 AI를 비즈니스 인텔리전스(BI)에 접목했다. 환자가 치료를 받고 재입원할 경우 보험사가 부담해야 할 금액은 1인당 평균 1만 3,500달러. 따라서 이 비용을 줄이기 위해 재입원 위험이 높은 환자를 미리 식별하는 것이었다. 프로젝트 초기에 기업이 기대한 것은 재입원율을 단 1%라도 줄이는 것이었다. 실제 결과는 2.2%. 결국, 이들 기업은 추가 투자를 결정했다. 현재는 여러 질병에 대해서도 비슷한 방식으로 AI를 사용하려 노력하고 있다.

'AI가 BI를 만났을 때' 더 똑똑해지고 유용해진다
글로벌 칼럼 | 머신러닝과 인공지능의 신뢰 얻기
AI가 이메일 써주는 지메일 스마트 작성… “기대 이하”
AI 알고리즘 투자 확산··· 누가 어떻게 책임질 것인가?
AI에 제동을 걸어야 하는 6가지 이유
성공적인 AI 도입을 위한 실전 가이드 - IDG Tech Dossier

이런 사례가 있기는 하지만 진정한 AI인가 '룰 엔진'을 AI로 포장한 것인가는 여전히 논란이다. 앞서 병원의 경우도 결국 최종 판단은 인간이 한다는 점에서 자동화된 BI와는 거리가 멀다. '과대광고'의 시기를 지났다고 하지만 AI 시장은 아직도 불확실성 속에 있다. 대신 '룰 엔진' 보안 제품에 바가지를 쓰지 않는 방법은 있다. '제로 데이' 공격 탐지와 처리에 대해 묻는 것이다. 제로 데이 공격은 전례가 없으므로 룰을 만들 수 없다. 업체의 보안 솔루션이 룰 기반인지, AI 기반인지 확실하게 알 수 있다. editor@idg.co.kr


X