약 100년 전만 하더라도 기계가 산업현장에 본격적으로 도입되자 기계를 잘 다루고 기계가 못하는 일을 해내는 사람의 가치가 커졌습니다. 마찬가지로 앞으로는 인공지능을 잘 다루면서 인공지능이 못하는 일을 해내는 사람의 가치가 커질 것입니다. 홈페이지를 직접 만들지 않아도 인터넷을 잘 활용할 수 있듯이 인공지능을 반드시 직접 개발해야 되는 것은 아닙니다. 인공지능을 활용하는 것은 다음 4가지 방법이 있습니다.
1. 인공지능 전문 개발 업체를 통해 만들기
인공지능 전문 개발 업체에게 인공지능 개발을 맡기는 것은 비용과 시간이 많이 들기 때문에 인공지능이 꼭 필요한 일이지, 통계만으로도 충분히 해결될 일인지 먼저 검토해야 합니다. 특화된 문제를 인공지능으로 해결하는 경우에는 새로운 인공지능 시스템 개발을 전문 개발 업체에게 의뢰하는 것이 좋고, 범용적인 문제를 인공지능으로 해결하는 경우에는 이미 개발되어 있는 인공지능 시스템에서 필요한 인공지능 서비스만 비용을 지불하고 제공받는 방법을 고려할 수 있습니다.
2. 자신이 속한 조직 내의 소프트웨어 개발팀에게 맡기기
자신이 속해 있는 조직 내에 인공지능 전문 개발팀이 있다면, 당연히 이 팀에게 인공지능 개발을 맡길 수 있습니다. 인공지능 전문 개발팀이 따로 없더라도 소프트웨어를 개발할 수 있는 팀이 있다면 인공지능을 개발할 수 있는 역량을 갖추도록 한 후 맡깁니다.
소프트웨어 개발팀이 인공지능을 개발하기 위해서 인공지능 개발 도구를 다루는 것은 매우 어려운 일이 아닙니다. 인공지능 개발도구는 대부분 개방되어 있고 전 세계적으로 표준화되어 있습니다. 인공지능 개발에서 소프트웨어 개발이 차지하는 비율은 약 20% 정도밖에 되지 않습니다. 나머지 80%는 해당 분야를 공부하면서 협업을 하는 일입니다.
즉 빅데이터 수집, 저장, 전처리, 통계 등 인문학적인 관점에서 어떻게 사람에게 적용하고 활용될지 고민하는 것입니다. 인공지능 개발의 결과가 내외부 고객의 비즈니스와 프로세스에 실질적인 도움이 된다면 1차적으로 성공한 것입니다.
어떤 한 인공지능 개발 회사는 전 직원에게 회사 비용으로 사이버대학교 인문고전 전공, 방송통신대학교 정보 통계학과, 경영대학원 학비를 순서대로 전액 지원하고 있습니다. 소프트웨어 개발팀에게 소프트웨어 개발 역량 이외에 인공지능 개발에 필요한 역량을 키울 기회를 제공한다면, 내부 개발팀이 인공지능 개발을 충분히 잘할 수 있을 것입니다.
내부 개발팀이 인공지능 프로젝트를 성공적으로 진행하지 못하는 것은 개발팀의 역량이 부족한 경우보다는 조직 문화가 인공지능을 수용할 준비가 되어 있지 않기 때문인 경우가 많습니다. 어떻게 해야 자신이 속한 조직을 빅 데이터, 인공지능을 제대로 이해하고 잘 활용하게 만들려면 각 부서들끼리 협업이 중요합니다.
3. 인공지능 플랫폼 활용하기
N사의 인터넷 카페와 블로그, K사의 메신저 단톡 방을 이제는 누구나 쉽게 만들 수 있는 것처럼 보통 사람들이 인공지능을 쉽게 활용할 수 있도록 해주는 플랫폼이 속속 등장하고 있습니다. 이런 플랫폼을 활용한다면 직접 인공지능 개발을 하지 않아도 인공지능을 충분히 잘 활용할 수 있게 됩니다. 소프트웨어를 개발할 수 있는 역량을 직접 가지고 있지 않더라도 인공지능 플랫폼을 활용하면 인공지능을 직접 다를 수 있습니다. 다만 인공지능을 적용하려고 하는 분야에 대해서는 잘 알고 있어야 하고, 훈련 데이터를 수집하고 전 처리하는 과정을 최대한 주도적으로 진행해야 합니다.
4. 책 활용하기
인공지능 개발을 직접 해보고 싶은 경우에는 가까운 오프라인 서점에 가서 파이썬이라는 컴퓨터 프로그래밍 언어와 구글이 만든 텐서 플로우에 대해 잘 설명하고 있는 책을 사 보면 됩니다.
20년 전에는 인터넷 홈페이지를 직접 만드는 것이 대단한 기술인 것처럼 보였지만 지금은 누구나 간단한 수준의 홈페이지를 만들 수 있습니다. 인공지능도 마찬가지로 간단한 수준의 개발은 직접 하는 것이 불가능한 것은 아닙니다. 물론 부안 수준이 높고 결제 등 강력한 기능이 포함된 인터넷 홈페이지는 개인이 직접 만들기 어려운 것처럼 어떤 수준 이상의 인공지능 개발도 개인이 하기는 어려울 수 있습니다.
인간이 컴퓨터 프로그래밍 언어로 소스코드를 만들었다고 해서 컴퓨터가 이 소스코드의 내용대로 바로 실행할 수 있는 것은 아닙니다. 컴퓨터 프로그래밍 언어의 문법은 인간이 이해할 수 있도록 만들어져 있기 때문에 컴퓨터가 이 문법을 직접 이해하지는 못합니다. 한국어 영화 자막을 영어로 번역해야 영어를 모국어로 사용하는 관객이 이해할 수 있는 것처럼 컴퓨터 프로그래밍 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 과정이 필요합니다.
컴퓨터 프로그래밍 언어는 컴파일 언어와 인터프리터 언어로 구분되는데, 컴파일은 한 권의 한국어 소설책 전체를 영어 소설책으로 통번역 하듯이 전체 소스코드를 컴퓨터가 실행할 수 있는 내용으로 번역합니다. 인터프리터는 동시통역사가 문장 또는 문단 단위로 통역을 하듯이 소스코드 한 줄씩 컴퓨터가 실행할 수 있는 내용으로 번역합니다.
컴파일 언어를 제대로 익히기 위해서는 컴퓨터 공학에 대한 기본적인 이해를 가지고 있어야 하며, 상대적으로 배우고 익히기도 어렵습니다. 컴파일 언어는 컴퓨터의 성능을 최대한 활용할 수 있기 때문에 컴퓨터 게임처럼 높은 성능이 필요한 프로그램들은 주로 컴파일 언어를 사용합니다. 컴파일 언어로는 C, C++ Java 등이 있습니다. 인터프리터 언어는 컴퓨터 공학을 잘 몰라도 배우고 익히기가 상대적으로 쉽습니다. 하지만 인터프리터 언어는 일반적으로 컴파일 언어보다는 성능이 떨어지는 단점이 있습니다. 인터프리터 언어로는 파이썬, R, Basci 등이 있습니다.
이렇게 자신의 환경에 따라서 인공지능 소프트웨어를 구하는 방법을 소개했습니다. 자신의 경쟁력을 높이기 위해서는 인공지능 프로그램이 어디까지 구현되어 있고 어떤 활용 방안이 있는지 꾸준히 관심을 준다면 기회는 올 것입니다.