“人工知能(AI)의 目標요? 當身이 眞짜 願하는 것을 알도록 돕는 거죠.”

강양석(38·寫眞) 셀바스 그룹 最高運營責任者(COO)는 빅데이터 時代 AI의 目標를 ‘知識의 큐레이션’으로 壓縮했다. 큐레이션이란 普通 넘쳐나는 情報를 보기 좋게 或은 選擇하기 쉽게 整理하는 作業을 말한다. 얼핏 聯關이 있을 것 같으면서도 조금은 싱거운 對答이다.

“信用카드 會社나 區廳 民願室을 생각해보면 簡單합니다. 消費者는 뭔가 풀고자 하는 隘路가 있으니 電話를 했을 테죠. ‘願하는 바가 特定’됐기 때문에 빅데이터로 유형화가 可能하고, 좋은 選擇을 할 수 있게 도울 수 있습니다. 알파고가 바둑 高手인 것처럼, 特定 業務에 限定해선 人間보다 똑똑한 시스템을 만드는 것이 可能합니다.”

셀바스 그룹 系列社 中 ‘셀바스AI’는 最近 自體 AI 플랫폼 ‘셀비 프리딕션’을 基盤으로 開發된 ‘셀비 챗봇’ 엔진을 江南區廳 週·停車 民願 人工知能 챗봇人 ‘江南봇’에 供給했다.

그는 고려대 經濟學科를 卒業하고 10年 가까이 戰略컨설팅業體인 딜로이트컨설팅에서 일하며 데이터 읽는 눈을 키웠다. 3年 前 모바일오피스 企業 ‘인프라웨어’로 들어와 現在 셀바스 그룹 全體의 經營企劃을 맡고 있다. 그는 “데이터를 읽는 社會 全般의 눈이 높아져야 4次 産業革命으로 가는 길이 빨라진다”고 말한다.

AI, 모든 소프트웨어 會社의 目標

現在 全 世界가 AI의 威力을 깨닫고 앞다퉈 그 分野에 進出하고 있다. 壓倒的인 데이터베이스(DB)와 技術力, 高級 人力을 가진 구글, 애플, 아마존이 先頭에 나섰다. 只今 이 瞬間에도 애플의 AI ‘시리’와 아마존의 ‘알렉사’는 全 世界에서 使用者의 온갖 奇怪한 質問을 處理하면서 實戰 能力을 높이는 中이다.

빅데이터를 學習한 IBM의 AI ‘닥터 왓슨’은 癌 診斷率이 大腸癌 98%, 直腸癌 96%, 子宮頸部癌 100%를 記錄해 人間 醫師보다 正確하다. 그렇다면 相對的으로 矮小한 韓國 소프트웨어業體의 未來는 구글, 애플 等에 밀려 淘汰되는 運命에 處한 것일까.

“勿論 危機라는 데는 異見이 없지만 모든 것에 萬能인 AI 開發은 아직 먼 未來의 일입니다. 게다가 獨特한 言語와 文化를 가진 韓國的인 狀況을 無視할 수 없고요. 우리가 가진 力量을 總動員해 ‘튼實한 城’을 쌓는 것이 切實합니다.”
셀바스 그룹 全體 職員 600名 가운데 70% 以上이 소프트웨어 專門家다. 셀바스 그룹은 韓國市場 守城을 위한 戰略 據點을 ‘메디컬 헬스케어’ 産業으로 잡았다.

셀바스AI는 메디컬 헬스케어 市場用 人工知能 基盤 서비스에, ‘셀바스 헬스케어’는 體成分 分析機, 點字情報 端末機 等 旣存 하드웨어 技術力에 系列社들의 소프트웨어와 人工知能 基盤 데이터 技術을 椄木해 製品 라인업 擴大에 注力하고 있다.

特히 셀바스AI의 醫療 錄取 서비스 ‘셀비 메디보이스’는 音聲을 認識하는 것은 勿論, 診療科別로 最適化된 機能도 갖춰 醫師들의 業務에 도움을 줄 展望이다. ‘셀비 체크業’은 個人의 健康檢診記錄을 基盤으로 肺癌, 肝癌 等 6代 癌을 비롯해 審·腦血管疾患, 糖尿, 癡呆 等 主要 成人病의 3年 以內 發病 確率을 豫測해준다.

“純粹 技術만 있다고 成功하는 時代는 아닙니다. 하드웨어와 結合해 適切하게 商業化에 成功한 商品을 만들어야 再投資할 수 있고 長期 生存도 可能합니다. 그 中間 段階로 우리는 메디컬 헬스케어 産業을 擇한 거죠. AI 競爭은 時間이 갈수록 더 熾烈해질 것입니다.”

소프트웨어業體는 ‘데이터量’에 集中하기 쉽지만, 여기서 看過할 수 없는 게 데이터를 바라보는 視角과 狀況에 맞게 解釋해내는 戰略이다. 蒐集된 데이터를 AI가 어떻게 解釋하고 活用할 것인지도 該當 文化圈과 技術者의 哲學에 따라 큰 差異가 날 수 있는 것. 卽 애플과 구글이 發見하지 못하는 答을 啓發할 수 있는 機會가 우리에게 남아 있다는 意味다.

“問題는 데이터量, 그리고 說得力”

“맛있는 와인 20個를 推薦해주면 消費者는 選擇하기 더 어렵습니다. 各 消費者의 趣向과 經濟力, 숨겨진 欲求를 分析해 3~4個로 壓縮해야겠죠. 그게 AI의 最善이고, 結局 選擇에 對한 責任은 다시 消費者의 몫입니다.”

未來를 描寫한 映畫는 AI가 人格化돼 다시 人間을 威脅한다는 內容이 太半이다. 그러나 人間이 自己 自身을 完璧하게 理解하지 못하기 때문에 事實 그런 憂慮가 現實이 될 可能性은 낮다. 結局 學習이 可能한 機械는 人間의 欲望을 잘 把握하고 그 機械의 判斷力은 設計者의 인사이트에 달렸다는 얘기다.

“큐레이션의 目標는 消費者조차 알지 못하던 숨겨진 欲求를 發見하는 일입니다. 當然히 解釋의 餘地가 많고 消費者의 行動 樣式은 各 나라마다 다를 수밖에 없어요. 우리나라 消費者의 欲望을 잘 解決하는 시스템은 우리 企業이 더 잘할 수 있습니다.”

아마존의 ‘알렉사’나 애플의 ‘시리’ 等 AI 最前線에 있는 會社들을 살펴보면 理解하기 쉽다. AI는 어떤 데이터로 訓鍊하느냐에 따라 能力이 決定되기 때문에 우리가 우리의 目的에 맞게 데이터를 쌓아 硏究한다면 높은 進入 障壁을 넘어 ‘韓國型 AI産業’도 可能할 수 있다는 것이다.

特히 알렉사의 宣傳이 두드러진 理由는 애플이 音聲 데이터量에 集中할 때 알렉사는 ‘家庭 內 音聲 데이터’라는 特定 目的에 集中했기 때문. 例를 들어 使用者가 “어머니가 憂鬱하니 音樂을 들려달라”고 注文할 때 시리는 全 世界 엄마들이 좋아하는 音樂을 찾아주지만, 알렉사는 그날 집 안의 雰圍氣를 考慮한 音樂을 들려줄 수 있다.

이것이 바로 韓國型 AI産業을 만드는 核心이 될 수 있다는 얘기다. 結局 데이터量 自體가 아닌, 어떤 目的에 맞게 어떤 데이터를 잘 쌓을까를 苦悶하는 것이 次世代 AI의 核心 苦悶 地點이 될 수 있다는 意味다.

最近 國內 通信使들도 앞다퉈 TV에 AI를 設置해 날씨 確認이나 飮食 注文 같은 簡單한 要求事項을 處理하는 서비스를 선보이고 있다. 이런 技術이 進化하면 우리는 더 效率的이고 幸福해질 수 있을까.

“正確한 事實 與否나 因果關係에 對한 判斷은 데이터가 줄 수 없는 人間 固有의 領域이겠죠. AI가 아무리 發達해도 結局 憲法裁判所 裁判官은 人間이 해야 하는 理致입니다. 解釋 方向은 無限하니 가장 重要한 部分은 說得力日 것입니다. 經營人이 存在하는 理由이기도 합니다.” 

셀바스(Selvas) 그룹은… 셀바스는 아마존 流域의 熱帶雨林을 뜻하는 말. 셀바스(代表 곽민철)의 母企業인 ‘셀바스AI’의 옛 使命은 ‘디오텍’이다. 國內 代表 모바일오피스 提供死因 ‘인프라웨어’의 系列社였지만 지난해 7月 헬스케어 分野의 人工知能을 그룹의 核心 動力으로 삼고자 子會社 디오텍을 中心으로 支配構造를 再編했다.