모두를 위한 인공지능, 어떻게 활용되고 있나 – 수다피플

인공지능(AI)은 전기에 비유된다. 전기가 산업과 생활 전반의 변화를 일으켰듯이 AI 역시 마찬가지 역할을 할 거라는 기대에서다. 동시에 쏟아지는 우려는 AI 기술에 대한 독점 문제다. 구글은 모바일 퍼스트에서 AI 퍼스트로의 전환을 말한다. 하지만 이 변화의 흐름에 홀로서지 않고 모두가 함께하길 바란다. AI 민주화, 대중화를 말하는 구글은 다른 기업들도 쉽게 AI 기술의 혜택을 받을 수 있도록 클라우드 머신러닝 플랫폼을 제공하고 있다. 그렇다면 국내 기업들은 이를 어떻게 활용하고 있을까.

구글코리아는 3월29일 AI 기술과 클라우드 혁신을 주제로 ‘구글 AI 포럼’을 열고 기업과 개발자들이 어떻게 자사 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있는지 소개했다. 장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄은 “AI 기술을 언제 어디서나 쉽게 적용해서 빠르게 기업 내 문제를 해결하고 생산성을 높이는 데 도움을 주는 게 저희 미션”이라며 ‘모두의 혁신을 돕는 AI 기술과 구글 클라우드’를 주제로 발표했다. 이날 행사에는 구글 파트너사로 김동현 넷마블게임즈 게임서비스AI실 이사와 ‘요기요’와 ‘배달통’으로 유명한 알지피코리아 조현준 CTO가 참석했다.

‘구글 AI 포럼’

AI 대중화 말하는 구글 클라우드

AI를 잘 활용하는 데 필요한 건 뭘까. 장혜덕 총괄은 컴퓨팅 자원, 데이터, 알고리즘, 개발자의 재능 등 크게 4가지를 꼽았다. 이 중에서 특히 구글이 타사에 AI 기술을 잘 활용할 수 있도록 지원하는 부분은 알고리즘 부분이다. AI 기술에 있어서 중요한 일은 알고리즘을 정교하게 짜서 인간이 처리하기 힘든 방대한 양의 데이터를 효과적으로 활용하는 일이다. 최근엔 인간이 직접 규칙을 제공하지 않고 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하고 규칙을 일반화해 예측하도록 하는 머신러닝 기술이 주목받고 있다. 하지만 머신러닝 모델을 정교하게 설계하는 일은 전문적인 지식을 갖춘 소수의 개발자만 할 수 있다. 또 대규모 데이터와 인프라가 뒷받침돼야 하기 때문에 거대 IT 기업만 머신러닝을 활용할 수 있었다.

구글의 머신러닝 서비스

구글은 머신러닝에 대한 지식이 전혀 없는 개발자도 쉽게 사용할 수 있는 사전 훈련 기반 머신러닝 모델부터 맞춤 제작 가능한 머신러닝 모델, 맞춤형 머신러닝 모델을 제공하고 있다. 가장 인기 있는 머신러닝 프로젝트는 ‘텐서플로’다. 구글이 만든 2세대 머신러닝 시스템인 텐서플로는 2015년 오픈소스 기술로 공개돼 많은 회사들이 텐서플로를 활용한 머신러닝 기술을 자사 서비스에 적용하고 있다. 머신러닝에 대한 전문지식이 없더라도 구글의 사전 훈련 기반 머신러닝 모델인 비전 API, 음성인식 API, 번역 API, 자연어 처리 API, 클라우드 TTS 등을 활용할 수 있다. 올해 1월에는 사업에 적용할 수 있는 고성능 모델을 전문지식 없이 만들 수 있는 서비스 ‘AutoML‘을 공개했다.

국내 기업의 머신러닝 활용

실제 기업들은 머신러닝 기술을 어떻게 적용하고 있을까. 김동현 넷마블게임즈 이사는 “사용자 개개인에 대한 이해를 바탕으로 한 게임 콘텐츠 개발 및 게임 서비스 운영에 AI를 활용하고자 한다”라며 현재 게임 서비스 운영 분야에 머신러닝이 적용되고 있다고 말했다. 김동현 이사는 머신러닝을 가장 많이 쓰고 있는 프로젝트로 이용자를 자동으로 분류해 이용자에 대한 이해도를 높이는 ‘유저 자동 분류’, 이용자가 얼마의 매출을 가져다줄 수 있는지 예측하는 ‘유저별 LIFE TIME VALUE 예측’, 광고비를 언제 회수할 수 있을지에 대한 ‘퍼포먼스 광고에 대한 ROAS 예측’, ‘광고 사기 적발’ 등을 꼽았다. 특히 머신러닝을 활용해 광고 사기 적발 문제에 효과적으로 대응할 수 있었다고 전했다.

김동현 넷마블게임즈 게임서비스AI실 이사

모바일 분야에서는 광고 사기 문제가 심각한 수준이다. 앱 인스톨 모바일 광고에 있어 앱 설치율을 과장해 광고비를 높게 책정받는 ‘부정 인스톨’ 문제가 크다. 2017년 전세계적으로 봇을 사용한 광고 사기 금액은 65억달러에 이르는 것으로 추정된다. 넷마블은 구글과 협업해 머신러닝을 적용한 결과 허수 이용자를 구별할 수 있게 돼 광고 사기를 막고 게임의 실제 상황을 더 명확하게 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다. 넷마블은 게임 서비스 운영뿐만 아니라 콘텐츠 측면에서도 머신러닝을 확대 적용할 계획이다. 예를 들어 사용자 개인별 게임 난이도 예측, 게임 플레이 유형 분석을 통한 콘텐츠 추천 등을 진행 중이다. 추후에는 AI가 사용자의 게임 플레이 수준에 맞춰 같이 놀아주는 ‘지능형 게임’을 제작할 계획이다.

조현준 알지피코리아 CTO

요기요와 배달통을 서비스하고 있는 알지피코리아는 서비스의 효율성을 높이는 부분에 머신러닝을 적용하고 있다. 조현준 알지피코리아 CTO는 “AI라고 하면 SF에 나오거나 사람을 대체하는 지능 등을 생각할 수 있는데 회사에서 쓰고 있는 머신러닝 기술은 사용자에게는 보이지 않지만 일에는 도움이 되는 간단하게 활용될 수 있는 부분에 적용된다”라고 말했다. 구체적으로는 고객 리뷰를 분석·분류하고 허위 사진 리뷰를 걸러내는 일에 활용하고 있다고 밝혔다.

먼저, 주마다 2천개 이상 수집되는 고객 리뷰를 분석하고 분류하는 데 머신러닝을 도입해 고객 보상이나 서비스 개선을 쉽게 할 수 있도록 했다. 또, 허위 사진 리뷰를 사람이 일일이 잡아내는 것에서 머신러닝을 적용하고 자동화해 업무 효율을 높였다. 사진 리뷰의 경우 포인트를 더 받을 수 있다는 점 때문에 실제 배달음식 리뷰와 관련 없는 고양이나 강아지 사진, 셀카, 공원 사진 등이 올라오기도 한다. 조현준 CTO는 구글에서 제공하는 비전 API를 적용해 간단하게 머신러닝을 활용할 수 있었다고 전했다. 알지피코리아는 음식 추천 서비스와 개인화된 서비스를 고도화하는 작업에 머신러닝을 적용하고 있으며 이와 관련된 서비스를 곧 내놓을 예정이다.

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