[AI와 기업]① ‘알파고’보다 30배 빠른 구글 ’자동 머신러닝’,벌써 ‘AI 개발자’ 대체
이안나 기자 | 기사작성 : 2018-03-30 11:15   (기사수정: 2018-03-30 19:32)
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▲ 장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄 ⓒ구글코리아

장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄, “구글의 자동머신러닝 사용하면 AI개발자 없어도 생산성 향상 가능”

2016년 이세돌을 누른 알파고는 1세대, 자동 머신러닝은 알파고보다 15~30배 빠른 2세대 칩

국내 일류기업들 AI개발자 구하기 위해 '인재전쟁' 벌이는 중...구글 "AI개발자 대신에 '자동 머신러닝(AutoML) 서비스' 활용하라"고 유혹 중

AI개발자마저도 직업을 상실하는 AI시대를 주도하는 구글의 무서운 행보 주목

(뉴스투데이=이안나 기자) 인공지능(AI)은 모든 산업의 패러다임을 바꿀만큼 영향력 있는 존재로 다가왔다. 수많은 기업들은 AI 전문 개발자를 ‘모셔오기’ 위해 국내외로 발품을 팔고 있다. 소위 ‘AI 인재 전쟁’이다. 하지만 구글이 자동 머신러닝(AutoML)을 서비스하게 되면서 더 많은 기업들이 고도로 전문화 된 AI 개발자 없이도 생산성을 높일 수 있게 됐다.

장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄은 뉴스투데이에 서면 답변을 통해 " AutoML과 같은 솔루션을 통해 고성능의 머신러닝 모델을 많은 기업들이 더욱 쉽게 만들 수 있게 되면서 AI 전문인력 부족 문제는 많이 해소될 것으로 예상한다"며 "다만 AutoML은 AI 전문가가 만든 알고리즘을 기반으로 새로운 모델을 만드는 (Transfer Learning이라고 함) 것이고 이러한 알고리즘을 만드는 AI 전문가는 계속 필요하다"고 대답했다.

이 같은 구글의 행보는 충격적이다. AI가 대중화될 경우 많은 기술자와 전문가들의 일자리가 소멸될 것으로 예상됐다. 대신에 AI개발자라는 소수 엘리트들을 위한 유망 직업은 부상할 것으로 보았다. 그러나 구글의 플랜대로라면 이제 AI개발자의 일자리도 벌써 대체되고 있는 것이다. 

구글의 '자동 머신러닝(AutoML) 서비스'가 바로 무수한 AI개발자의 일자리를 차지하게 되는 것이다. 국내의 경우 AI개발자를 구하기 어려워 대기업들간의 '인재 획득 전쟁'이 벌어지고 있는 상황이다. 그런데 구글이 "힘들게 AI개발자를 구하러 다니지 말고 구글의 자동머신러닝 서비스로 만사를 해결하라"고 유혹하고 있는 것이다.  

구글코리아는 29일 AI 기술과 클라우드 혁신을 주제로 ‘구글 AI 포럼’을 열고 기업과 개발자들이 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있는 클라우드 AutoML을 소개했다. 구글은 이 머신러닝의 수준 향상을 위해 지난해 TPU 2세대 칩을 발표했다. 2016년 이세돌과 바둑으로 대결하던 알파고는 1세대 칩을 사용한 것이다. 구글이 2세대 칩을 만든 이유는 더 많은 사람들이 서비스를 이용하게 될 땐 1세대 칩으로 감당하기 어렵다고 생각했기 때문이다.

장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄은 "1세대 칩이 예측하는 용도로만 사용됐다면 2세대 칩은 훈련시키는 용도와 예측하는 용도 2가지 목적이 있다"며 "2세대 칩은 현 가장 빠른 GPU보다 15~30배 정도 더 빠르다"고 말했다. 즉, 기존 칩으로 한 달 걸릴 일을 하루만에 해결하는 생산성을 갖게 된다는 의미다.

장 총괄에 따르면 전세계 개발자는 약 2,000만 명이다. 그 중 ‘데이터 사이언티스트’라는 직종을 가진 사람이 약 100만명, 이 중에도 딥러닝을 연구하며 알고리즘에 대해 제대로 이해하고 만드는 개발자는 수백-수천명에 불과하다. 대규모 데이터와 인프라를 갖춘 거대 IT 기업만 머신러닝을 활용할 수 있었던 셈이다.

▲ 구글이 제공하는 클라우드머신러닝 기술. 오른쪽으로 갈수록 전문적인 인공지능 개발자 없이도 기업이 쉽게 다룰 수 있다. ⓒ뉴스투데이

실제 일부 기업들은 구글이 제공하는 맞춤형 머신러닝 모델 ‘텐서플로’를 가지고 이미 생산성 향상을 체험하고 있다. 대만 직물회사 HERMIN은 10만 가지의 직물을 가지고 고객들에게 공급하는데, 워낙 색깔과 재질 등이 다양해 고객이 원하는 것을 찾고 공급을 하기까지 40일이 걸렸다. 하지만 ‘텐서플로우’를 이용해 고객이 원하는 것을 바로 인식하는 모델을 만들어 2~3일 만에 공급하는 비즈니스 향상성을 보였다.

유럽 에어버스 역시 디펜스 스페이스라는 항공우주및 방위산업에서 인공위성 사진을 분석하는데 텐서플로우를 이용한다. 항공사진에서 눈인지, 구름인지 사람의 눈으로 식별할 수 없었던 요소들을 구글이 분석해주며 사람의 수고를 덜어준다. 기존의 사진 분석에서 15%의 오류가 발생했다면 구글 머신러닝은 이를 3%로 줄였다.

구글은 머신러닝에 대한 지식이 전혀 없는 개발자도 쉽게 사용할 수 있도록 올해 1월에는 사업에 적용할 수 있는 고성능 모델을 전문지식 없이 만들 수 있는 서비스 'AutoML'을 공개했다.

예컨대 클라우드AutoML 제품중 외부 물체를 지각하고 인식하는 ‘AutoML’은 ‘드래그 앤 드롭’ 인터페이스를 사용해 손쉽게 이미지를 업로드할 수 있다. 이후 학습된 모델을 구글 클라우드에 배포할 수 있다. 여기서 기업에 요구되는 건 이미지를 가져와 업로드 시키는 일 뿐이다.

이 외에도 구글의 사전 훈련 기반 머신러닝 모델인 음성인식 API, 번역 API, 자연어 처리 API, 클라우드 TTS 등 계속해서 서비스를 내놓고 있다. 특히 요즘 가장 떠오르는 클라우드 TTS(Text-to-Speech)는 복잡한 텍스트를 30개 이상 자연스러운 음성으로 변환하는 모델이다.

장혜덕 총괄은 "최근 웨이브넷은 TTS를 활용해 사람 목소리와 가장 가깝게 구현해냈다"며 "법적으로는 어떻게 될지 모르겠지만 유명 배우들이 직접 녹음하지 않아도 이들의 목소리를 가지고 서비스를 만들어 낼 수 있다"고 설명했다.


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