인공지능(AI) 연구와 개발 분야를 선도해온 IBM 연구소(IBM Research)가 2020년 AI와 관련해 5가지 전망을 발표해 주목된다.

빠르고 쉽게 업무를 처리하는 ‘자동화,’ 일상적인 언어를 받아들이는 ‘자연어 처리(NLP),’ 편향적인 판단을 배제하는 ‘신뢰’가 AI 발전을 이끌 것이라고 전망했다.

우선 AI는 더 많은 것을 이해하고, 더 많은 일을 할 수 있게 될 것이라고 IBM 연구소는 밝혔다.

특히 2020년에는 더 많은 AI 시스템이 학습과 논리를 결합한 ‘뉴로-심볼릭(neuro-symbolic)’ 기술을 도입한다. 뉴로-심볼릭은 자연어 처리 기술 분야 발전에 중요한 지표로, 컴퓨터가 상식 추론과 특정 분야의 지식을 활용해 사람의 언어와 대화를 더 잘 이해하도록 돕는다.

이와 같은 기술을 통해 기업들은 대화 형식의 자동화된 고객 관리와 기술 지원 툴을 사용할 수 있게 될 것으로 보인다. 또한 더 적은 데이터로도 AI를 훈련시킬 수 있게 될 예정이다.

또 AI가 사람의 일자리를 빼앗지는 않더라도 일하는 방식을 바꿀 것으로 보인다.

AI가 자동화를 통해 일정 조율과 같은 업무에 도움을 주지만, 디자인이나 전략 수립과 같은 전문적 업무에는 직접적인 영향을 주지 못할 것으로 예상했다. AI를 도입한 기업은 직원 업무를 일부 조정할 필요가 있으며, 직원은 역량 강화를 위해 노력해야 한다는 설명이다.

아울러 AI가 신뢰할 수 있는 AI를 만들어낼 것으로 전망했다.

AI를 신뢰하려면 제공하는 결론이나 제안이 편향되거나 조작되지 않았다는 것을 확신할 수 있어야 한다. 2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성 요소들이 AI의 수명주기에 포함돼, AI 애플리케이션 구축, 테스트, 운영, 모니터링 과정에서 성능뿐 아니라 신뢰도 역시 고려될 것이다.

또 AI를 만드는데 AI를 사용하는 ‘오토AI’처럼 AI를 제어하는 AI가 부상할 전망이다. 이를 통해 규제가 심한 산업을 포함해 산업 전반에서 신뢰할 수 있는 AI 워크플로우가 형성될 예정이다.

이와 함께 AI가 필요로 하는 에너지 수요 때문에 친환경 기술에 대한 요구도 증가할 것으로 보인다. AI의 기반이 되는 데이터센터는 전 세계 에너지 총 소비량에서 약 2%를 차지하고 있다.

2020년에는 AI 기술을 더 오랫동안 지속하도록 만들려는 노력이 증가할 것으로 보인다.

세부적으로 살펴보면 ▲더 유연한 기기를 만들 수 있는 ‘전이 금속 산화물(transition-metal oxides)’과 같은 신소재 개발 ▲아날로그와 혼합 신호를 모두 처리하는 새로운 칩 설계 ▲매우 적은 컴퓨팅 파워로 구동할 수 있는 근사 컴퓨팅(approximate computing) 기반의 새로운 소프트웨어 기술 등이 해당한다.

이 모두는 탄소 배출량을 줄이면서도 증가하는 AI 관련 워크로드를 지원하기 위한 방안이다.

더불어 AI를 통해 신소재 발견이 가속화될 것으로 보인다. 과학자들은 자신의 전문 분야에서 수십 가지 반응을 AI 도움으로 이용할 수 있다. 하지만 방대한 양의 정보로 인해 모든 분야의 전문가가 되기는 어려울 전망이다.

AI를 활용하면 클라우드에서 분자를 합성해볼 수 있고, 수백만 가지의 화학 물질의 전후 반응을 예측할 수 있다. 특히 IBM은 AI 도구인 RXN 포 케미스트리(RXN for Chemistry)를 개발했다. 이를 통해 2020년에는 AI와 자동화 기술을 활용한 신소재 발견과 개발에 획기적인 발전이 이뤄질 것으로 기대되고 있다.

김태환 테크엠 기자 kimthin@techm.kr