다아라 매거진 _ 2019.03

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스탠포드 ‘2018 AI 인덱스’, 한국도 지속적·객관적인 평가 분석 필요

“AI 인덱스, 객관적 데이터·상호 검증 위한 노력 이뤄져야”

스탠포드 ‘2018 AI 인덱스’, 한국도 지속적·객관적인 평가 분석 필요 - 다아라매거진 매거진뉴스


스탠포드 대학은 인공지능 100년 연구의 한 프로젝트로 ‘AI 인덱스’ 프로젝트를 시작했다. 이는 개방된 방식의 비영리 과제로 인공지능 관련 활동과 진보를 추적할 수 있으며, 모든 데이터를 공개해 다른 사람도 추가 데이터를 제공하거나 분석할 수 있다.

한국인터넷진흥원의 ‘2018 'AI 인덱스' 보고서가 제시하는 주요 의미’ 보고서는 스탠포드 대학이 지난해 12월 발간한 ‘2018 AI 인덱스’(이하 인덱스)를 분석했다.

인덱스는 인공지능과 관련된 데이터를 추적, 수집, 정제해 시각화하려는 노력이다. 2018년 인덱스에는 인공지능의 활동량과 기술적 성과에 대한 데이터, 인간 수준에 도달한 다양한 성과 등에 대한 지표, 놓치고 있는 것이 무언인지에 대한 토의 등이 담겼다.

2018년의 주요 지표 중 산업 분야에서 샌드 힐 이코노메트릭스의 자료를 보면, 2015년 1월부터 2018년 1월까지 활동하는 미국 내의 인공지능 스타트업은 113% 증가했다. 타 분야가 28% 증가한 것에 비해 매우 큰 차이를 보이는데, 이는 2013년부터 2017년까지 인공지능 분야에 대한 벤처 캐피털 투자가 350% 증가했기 때문으로 추정된다.

인공지능 인력에 대한 수요 증가 역시 눈에 띄게 변했다. 몬스터닷컴에 게재된 일자리 증가 내용에 따르면, 수요 자체는 머신러닝 기술과 딥러닝이 주도했으나, 성장을 보면 딥러닝의 증가가 2015년에 비해 30배 이상 늘어났다. 다소 아쉬운 현실은, 71%의 지망자가 남성이라는 사실이다.

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그래픽=이상미 기자

한편 이번 인덱스 지표에는 매켄지가 2천여 명을 상대로 분야별 지역의 역량 수준을 비교한 결과가 새로 등장했다. 이에 따르면, 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역별로 큰 수준 차이가 있지는 않았다.

가장 역량을 갖춘 것으로 평가되는 분야는 로봇 자동화와 컴퓨터 비전, 머신러닝, 물리적 로봇 공학 분야로 나타났고, 인공지능 기술이 가장 많이 도입된 분야는 통신의 서비스 운영, 하이테크의제품, 서비스 개발, 리테일의 마케팅/세일즈 등이었다.

인공지능에 대한 분위기도 최근 흐름이 바뀌고 있는 것으로 확인됐다. 미디어에서 2016년부터 2018년까지 인공지능에 대한 긍정적인 글이 1.5배 증가했고, 미국·캐나다·영국 의회에서 머신러닝이나 인공지능에 대한 언급이 2016년 이후 급격히 증가한 것으로 미뤄 인공지능에 대한 정책 및 법률 담당자들의 관심도 많이 늘어난 것으로 보인다.

2018년 인공지능의 주요 기술 성과들을 확인한 결과에서는, 객체 인식의 표준으로 활용되는 이미지넷의 학습 시간이 2017년 6월보다 16배 빨라졌고, 구조 구문분석 성능이 2003년에 비해 10% 증가했다. 또한 영어를 독일어로 번역한 BLEU 점수는 2008년에 비해 3.5배 향상됐으며, 질의응답을 위한 ARC(AI2 추론 챌린지) 능력도 크게 개선됐다. 질의응답의 평가 기준으로 만들어진 GLUE에서는 80% 수준의 정확도 점수를 얻었다.

이 밖에도 오픈AI 팀이 ‘도타 2’에서 아마추어 인간 팀을 이긴 사례, 구글 딥러닝 시스템이 전립선 암 판정 정확도를 70% 수준으로 올려 인간 수준인 61%를 넘긴 사례 등이 인공지능 기술의 성과로 나타났다. 인공지능 기술의 성과는 앞으로도 매우 다양한 영역에서 발표되고 검증될 것이며, 인공지능 기술 성장 평가에서 아주 흥미로운 결과 리스트가 될 것으로 보인다.

한상기 테크프론티어 대표는 “'AI인덱스'는 정량적 지표를 측정해 전 세계 인공지능 연구 수준과 산업현황, 기술성과를 파악하자는 의미”라며 “인덱스는 계속 진화하지만, 인공지능 전 분야의 상태를 정확히 파악하기에는 아직 부족하거나 더 추가해야 하는 요소들이 많이 남아있다”라며 ▲상식추론과 자연어 이해 ▲인간과의 협력 수준 평가 ▲인공지능 요소를 갖는 로봇 ▲정부 예산 지출과 군사적 목적에 대한 파악 등을 부족한 부분으로 꼽았다.

이어 한상기 대표는 “이런 분야를 모두 확인하고 평가하기 위해서는 보다 객관적인 데이터와 성과에 대한 표준 평가, 상호 검증을 위한 노력이 같이 이뤄져야 한다”면서 “국내에서도 전문가들의 주관적 평가만이 아닌, 실증 데이터와 객관적 지표를 통한 우리 기술 수준의 평가 분석이 꾸준히 있어야 한다. 이를 위해 공공의 협력과 지원이 필요하다”고 강조했다.

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