미래는 특이점이냐 좆이점이냐


https://news.joins.com/article/23589243


의료·모빌리티 분야에서도 AI의 한계가 드러나고 있다. 가장 뛰어난 의료 AI로 불리는 IBM ‘왓슨’은 인도 마니팔 병원에서 85%의 의사와의 일치율로 직장암 판단을 내렸다. 그러나 폐암은 17.8%에 불과했다. 유방암의 경우 비전이성은 80% 일치했지만, 전이성은 45% 일치하는 데 그쳤다. 이 수치도 인종별로 차이가 있어 왓슨의 신뢰성에 금이 갔다. IBM은 지난해 왓슨의 암 치료 프로젝트와 신약개발을 위한 AI 플랫폼을 중단하거나 축소했다. 우버·테슬라 등 자율주행차 개발사 역시 빈번하게 인명사고를 내고 있다. 자율주행차는 다수의 라이다(LIDAR)로 주변 사물과 도로 상황을 인식해 AI가 운전하는 방식이라 얼핏 개발이 용이해 보인다. 그러나 센서가 주변 사물을 오판하거나 움직임 예측에 한계를 드러내면서 사고가 나고 있다.



http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/900442.html


일본을 대표하는 IT 업체인 소프트뱅크가 영업사원 1천여 명을 AI로 지원하는 시스템 ‘소프트뱅크브레인’을 도입한 지 3년이 지났다. 소프트뱅크 AI·로보틱스 담당 시바타니 과장은 “개발 당시 AI로 뭐든지 가능할 것이라는 망11상에 사로잡혔다”며 “경영진부터 일선 현장 직원까지 AI에 들떠 있었다”고 고백했다. 그러나 결과물은 애초 기대와 한참 동떨어졌다.

소프트뱅크가 기대한 것은 뛰어난 영업사원처럼 일하는, 자연언어 처리에 의한 대화형 AI였다. 일반 영업사원이 스마트폰 전용 애플리케이션(앱)으로 자유롭게 문의하면 폭넓은 문제에 깊은 통찰을 담은 조언을 해주는 AI를 꿈꿨다. 그런데 현실에서 AI는 누구나 생각할 수 있는 답변을 반복하는 데 그쳤다. 답변 수준이 너무 낮아 사내에서 소프트뱅크브레인을 거의 쓰지 않게 됐다.

소프트뱅크는 그룹 투자펀드를 통해 세계 첨단기업 투자를 이끄는 AI 분야 우등생으로 꼽힌다. 최고 수준 기업이 AI 활용에 실패한 이유는 뭘까? 소프트뱅크 영업부문이 다루는 제품과 서비스는 2500가지가 된다. 만능형 AI를 만들려면 심층학습(딥러닝)을 거쳐야 한다. 뛰어난 영업직원들로부터 모은 수많은 해답을 통한 학습 과정이다. 소프트뱅크 관계자는 “학습 인식이 느슨했다”며 “천문학적 개수의 답변을 준비하는 것은 비현실적”이라고 말했다.

소프트뱅크브레인이 채용한 AI 기술은 스스로 새로운 답변을 발견해내는 수준에는 이르지 못했다. 이 때문에 조언할 수 있는 내용이 매우 제한돼 누구도 쓰지 않는 AI가 되고 말았다. 개발팀은 “뭐든지 가능하다”는 AI 이미지가 과대평가됐다는 점을 인정하고 기능을 대폭 축소해 재출발했다.