[태니지먼트 웨비나]  팀과 개인을 해석하다

[MTN hip] 액셀러레이터도 IPO…AC 1호 상장사는?

“디지털 전환 역량 높여라”…중견기업들, 스타트업 투자 열기 ‘후끈’

22.06.29 #종훈메일 
<img loading="lazy" id="SEDOC-1655700687931-497091659_image_0_img" class="se_mediaImage __se_img_el aligncenter" src="https://post-phinf.pstatic.net/MjAyMjA2MjBfMjQ0/MDAxNjU1NzAwMjUzOTk1.cZHw_26qC9rmLvZoJ5ENIEur0OwHfs74xiBGnBh4uVog.I_GBaPTuVbz1nLgupnUeW-osOgUmlzcv4BBIw1itF6kg.JPEG/FP_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0_12.jpg?type=w1200" alt="" width="400" height="224" data-src="https://post-phinf.pstatic.net/MjAyMjA2MjBfMjQ0/MDAxNjU1NzAwMjUzOTk1.cZHw_26qC9rmLvZoJ5ENIEur0OwHfs74xiBGnBh4uVog.I_GBaPTuVbz1nLgupnUeW-osOgUmlzcv4BBIw1itF6kg.JPEG/FP_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0_12.jpg?type=w1200" data-attachment-id="IokOs5ndPte-1JeL-ZgHWSI1SERw" />
안녕하세요.^^
이번 주로 올해 절반이 지나갑니다. 전반기는 코로나가 수그러들면서 정상 근무 체제로 돌아왔고, 사업 확장과 함께 많은 인재가 합류한 시기였습니다. IG는 뉴엔터테인먼트 펀드 1차 결성을 마무리지었고 신규 투자와 후속 투자를 집행했습니다. BG는 만도, 농심과 Techup+를, LG전자, LG U+, CJ ENM, CJ바이오, 만도와는 사내벤처 프로그램 등을 진행했습니다. 이와 함께 젊은 경영인들과 미래사업 기회를 모색하는 FutureSummit, 오픈이노베이션 담당자들의 네트워킹 프로그램 FutureClub 등의 새로운 프로젝트를 시도했습니다.
FG는 150억원의 Pre IPO 투자 유치를 성공적으로 마무리짓고 상장 준비에 분주한 시간을 보냈습니다. OG PXT는 전사 워크샵을 성공적으로 마쳤습니다. 커뮤니케이션팀의 활약으로 상반기 각종 미디어를 통해 보도된 퓨처플레이 관련 인터뷰-뉴스가 40여건이 넘습니다. SPT는 전사 및 각 그룹별 OKRT를 세팅하고 점검했습니다.
각 그룹의 성과는 타운홀이나 다른 기회를 통해 자세히 공유할 기회가 있을 것으로 생각합니다. 모두 고생 많으셨습니다. 후반기에도 멋진 성장 함께 만들어 갈 것으로 기대합니다.

“사업 확장과 함께 많은 인재가 합류한 시기였습니다”

‘펨테크’를 아시나요? 여성을 위한 기술이 뜬다

퓨처플레이, 오픈 이노베이션 담당자들과 네트워킹 행사

우주시대 열어젖힌 ‘누리호’…넥스트 K-로켓, 스타트업이 쏜다

<h2><오픈 이노베이션이 실패하는 이유></h2>
<blockquote>✔ 많은 기업이 성장 동력을 얻기 위해 신사업을 추진합니다. 사내 구성원들을 모아 일시적인 TF(Task Force) 팀을 조직하거나 신사업기획팀이라는 이름으로 인사 이동을 단행하기도 하죠. 하지만 이런 이벤트성 신사업이 성공할 확률, 과연 얼마나 될까요?
본 콘텐츠 시리즈 <오픈 이노베이션이 실패하는 이유>는 많은 기업의 오픈이노베이션 프로젝트가 성공하지 못하는 이유를 분석합니다. 대∙중견 기업이 성공적으로 사내 벤처를 운영할 수 있는 방법, 그리고 스타트업과 동반 성장을 이루기 위해 가져야 할 태도에 대한 인사이트를 만나볼 수 있습니다.
리더십을 위한 오픈 이노베이션의 모든 것, 매주 여러분을 찾아옵니다.
* 이 시리즈는 오픈 이노베이션 프로젝트와 사업 개발 조직에 몸 담았던 퓨처플레이 송종화 사업개발팀 리드와 함께합니다.</blockquote>
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<h2>1편. 큰 책임에는 큰 힘이 필요하다</h2>
안녕하세요, 퓨처플레이에서 사업개발팀장을 맡고 있는 송종화입니다. 오픈 이노베이션과 관련하여 기업의 리더분들께 도움을 드릴 수 있는 이야기를 나눠보려 합니다. 그동안 재직했던 회사에서 임원분들과 다양한 업무를 함께 수행해오며 경험한 내용들을 아티클에 담았습니다. 사람에 따라 다를 수 있으며, 제 경험 상의 의견으로 봐 주시면 좋겠습니다.
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<figure id="attachment_7184" aria-describedby="caption-attachment-7184" style="width: 528px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-7184 " src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/ㅍㅍㅍㅍ.png" alt="" width="528" height="353" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/ㅍㅍㅍㅍ.png 600w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/ㅍㅍㅍㅍ-300x201.png 300w" sizes="(max-width: 528px) 100vw, 528px" /><figcaption id="caption-attachment-7184" class="wp-caption-text">&#8216;큰 힘에는 큰 책임이 따른다&#8217; (출처=셔터스톡)</figcaption></figure>
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&#8216;큰 힘에는 큰 책임이 따른다(With great power comes great responsibility)&#8217; 
&#8211; 마블 코믹스의 대표 히어로 스파이더맨의 행동 강령
저는 스파이더맨에 등장하는 위 대사를 아주 좋아합니다. 스파이더맨은 우연히 방사능에 노출된 거미에 물려 힘을 가지게 됩니다. 처음에는 이렇게 얻게된 강력한 힘을 다른 사람을 돕는데에 활용할 생각을 못 하고, 오히려 본인이 놓친 강도에게 큰아버지가 살해를 당하고 말죠.
여기서 작은 질문 하나 드리겠습니다. 스파이더맨과 우리의 가장 큰 차이점은 뭘까요? 바로 스파이더맨은 막강한 힘이 있어서 책임을 가질 선택권이 있지만, 우리와 같은 평범한 회사원들은 (타인의 목숨을 구해줄 만한) 힘이 없음에도, 책임감이 강요된다는 점입니다.
많은 회사들이 정체된 성장 곡선을 다시 꺾어 올리기 위해 신사업을 기획하고 추진합니다. 사내에 젊은 친구들을 모아 일시적인 TF(Task Force) 팀을 조직하고 신사업기획팀이라는 이름으로 인사 이동을 단행하죠. 하지만 안타깝게도 이런 점조직, 이벤트성 신사업이 성공할 확률은 희박하며, 그 이유는 다음과 같습니다.
1. 기존 업무에서 자유롭지 못 함: 조직을 분리해 놔도 기존에 하던 업무를 할당해, 일이 두배로 늘어남 
2. 변하지 않는 기업 문화: 결재 라인만 변경되었을 뿐, 최종 결정권자는 결국 같은 사람 
3. 파격적인 보상의 부재 
4. 오너십의 부재: 파격적인 보상이 없으니 그 누구도 올인해서 하드캐리할 생각이 없음
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<figure id="attachment_7181" aria-describedby="caption-attachment-7181" style="width: 661px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-7181" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스.jpg" alt="" width="661" height="375" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스.jpg 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스-300x170.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스-1024x580.jpg 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스-768x435.jpg 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/큰책임_큰힘_OI_프로세스-1536x870.jpg 1536w" sizes="(max-width: 661px) 100vw, 661px" /><figcaption id="caption-attachment-7181" class="wp-caption-text">신사업을 위한 오픈 이노베이션 프로세스 (출처=송종화, 퓨처플레이)</figcaption></figure>
큰 책임에는 큰 힘이 필요합니다. 조직에서 개인에게 큰 책임을 맡기려면 새로운 관점을 가질 수 있도록 외부 환경과의 교류를 늘려야 합니다. 무엇보다 중요한 건 자율적인 결정권, 예산집행권, 그리고 여러가지 리스크를 가지고도 최선을 다 했을 때 얻을 수 있는 파격적인 보상입니다. 아무리 직원들에게 조직의 장을 맡기고, 역할을 부여해도 실질적인 보상과 원동력이 없으면 신사업은 하나 마나입니다.
그렇다면 관련 스타트업과 협업하고 합병하면 해결될까요? 아닙니다. 스타트업과 이미 산업의 전문성을 보유한 기업만이 가지는 장단점이 있습니다. 다음 편부터는 대∙중견∙중소기업 입장에서 오픈 이노베이션에 대한 명확한 제도를 수립하고, 사내 및 사외로 스타트업과 함께, 또는 스타트업처럼 혁신할 수 있는 기회를 발굴하는 방법들에 대해 다뤄 보도록 하겠습니다.
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<h3 class="wrap_item item_type_text" data-app="{" data-block-index="103" data-shown="true">✏ Writer 
송종화 JAKE SONG</h3>
<img loading="lazy" class="alignnone wp-image-7183" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/그림1-1.jpg" alt="" width="231" height="231" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/그림1-1.jpg 335w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/그림1-1-300x300.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/그림1-1-150x150.jpg 150w" sizes="(max-width: 231px) 100vw, 231px" />
Business Development Team Lead, Business Group 
 
• 어보브반도체 마케팅 팀장• 한국정보통신진흥협회 기술 자문위원 (IoT) 
• 삼성전자 Open Innovation Center 투자 애널리스트 
• 삼성전자 US US R&#038;D Center 애널리스트 
• 브라운대학교 혁신 관리와 기업가정신 석사 
• UC 버클리 Chemical Biology 학사
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큰 책임에는 큰 힘이 필요하다

<h2>The Window into the future_Chapter 3. Artificial Intelligence</h2>
현재의 시그널을 빠르게 읽어, 미래를 예측하는 퓨처플레이의 ‘Future Analytics Report’를 쉽게 풀어드립니다.  보다 쉽고 빠르게 미래를 만날 수 있는 FP Exclusive Series ‘Signals’가 매주 찾아옵니다.
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<h2>Signals_Ep.4 : 너 달리처럼 그림 그릴 수 있어?</h2>
인공지능의 한계로서 가장 자주 언급되는 두 가지는 단연 설명 가능성과 창의성이다. 그중 창의성은 인간만이 가지는 고유한 능력으로 다가오는 인공지능 시대에서 인간이 가질 수 있는 몇 안 되는 경쟁력으로 꼽힌다. 그렇다면 창의적인 사고를 하는 인공지능은 기술적으로 불가능한 것일까?
우리는 창의성을 위와 같이 정의한다. “전통적인 사고방식을 벗어나서 새로운 관계를 창출하거나, 비일상적인 아이디어를 산출하는 능력”. 대개 인공지능은 대량의 데이터와 학습을 바탕으로 정해진 틀 내에서 가장 합리적인 선택을 하는 것이 최우선 목적인 만큼 전통적 사고방식을 벗어나는 결정을 내리는 것이 힘들다고 평가한다. 그리고 당연하게도 창의성의 개념이 워낙 모호한 탓에 창의성을 학습하는 것을 목표로 데이터셋을 만들고 인공지능을 학습하는 데에는 어려움이 존재한다.
오늘 포스팅에서는 인공지능에게 창의성의 개념을 가르치기 위해 사용되는 Serendipity와 Exploration에 관해 설명하고 창의성을 모방하는 인공지능을 살펴본다.
<figure id="attachment_7125" aria-describedby="caption-attachment-7125" style="width: 792px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-7125 size-full" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-3.png" alt="" width="792" height="474" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-3.png 792w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-3-300x180.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-3-768x460.png 768w" sizes="(max-width: 792px) 100vw, 792px" /><figcaption id="caption-attachment-7125" class="wp-caption-text">출처: Netflix</figcaption></figure>
우선, 인공지능이 기존의 데이터에서 벗어나는 사고를 하지 못한다는 주장은 명백한 거짓이다. 연구원들은 여러 장치를 통해 인공지능이 인간을 모방하는 것에서 그치지 않고 새로운 사고를 하도록 유도하는데 이중 첫 번째로 소개할 개념은 바로 Serendipity이다. 대부분에게 생소할 이 단어는 주로 과학연구 분야에서 사용되어 완전한 우연으로부터 중대한 발견이나 발명이 이루어지는 경우를 의미한다. 인공지능 연구에서도 위 표현은 흔히 쓰이는데 특히 추천 알고리즘을 개발할 때 가장 자주 등장한다. 추천 알고리즘은 유튜브나 넷플릭스와 같은 콘텐츠 기업들에게 매우 중요한 기술로 소비자에게 알맞은 콘텐츠를 끊임없이 추천해 소비를 유도한다. 넷플릭스와 같은 여러 OTT 서비스의 흥행은 해당 플랫폼에서 수집되는 막대한 양의 데이터를 바탕으로 추천 알고리즘 연구를 크게 가속했다.
우리가 흔히 “알고리즘&#8221;이라고 부르는 이 인공지능은 보통 한가지 딜레마에 놓인다. 개개인에게 너무 최적화될 경우 동일한 영상들이 반복되어 추천될 가능성이 커지며, 그렇다고 최적화를 덜 시키는 경우 취향에 맞지 않는 영상이 추천될 수도 있다. 이때, 연구자들이 필요하다고 생각하게 된 것이 바로 창의력이다. 데이터를 바탕으로 개개인의 사용자에게 학습되어 대부분의 경우 최적의 영상을 추천하면서도 때로는 창의성을 발휘해 독특한 영상을 추천하는 것, 이것을 Serendipity라고 부르다. Serendipity가 높을수록 소비자의 과거 시청 기록과 전혀 상관없는 영상들이 더 자주 등장하게 되며, 낮을수록 소비자의 과거 시청 기록에 최적화 되어 동일한 영상들만 추천된 가능성이 커진다.
소비자의 기존 취향과 사뭇 다른 영상을 추천으로 제공하는 방식은 다양하지만 가장 흔한 것은 특정 범위 내에서 무작위 추출을 통해 제공하는 것이다. 배운 것이 많아 선입견이 생긴 어른보다 때로는 엉뚱한 상상을 하는 어린아이들을 우리가 창의성 넘친다고 평가하듯, 무작위 추출은 인공지능에게 선입견과 유사한 기능을 하는 학습을 일정 부분 무시하는 결정을 내릴 수 있도록 도와 독창적인 결과물을 끌어낸다. 만약에 앞서 말한 것과 같이 “비일상적인 아이디어를 산출하는 능력&#8221; 역시 창의성의 일부로 본다면 이따금 신선한 영상을 추천하는 알고리즘을 창의적이라고 불러야 하는 것 아닌가? 하는 의문이 생긴다.
<figure id="attachment_7127" aria-describedby="caption-attachment-7127" style="width: 854px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-7127" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56.png" alt="" width="854" height="430" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56.png 1732w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56-300x151.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56-1024x516.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56-768x387.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷-2022-06-24-오전-10.41.56-1536x773.png 1536w" sizes="(max-width: 854px) 100vw, 854px" /><figcaption id="caption-attachment-7127" class="wp-caption-text">출처: Nature</figcaption></figure>
물론, Serendipity를 창의성이 아니라 단순히 재수 좋은 찍기로 생각할 수도 있다. 자고로 인간의 창의성이란 학습과 경험을 바탕으로 독창적인 것을 창조해내는 능력 아니겠는가. 그러나 이러한 형태의 능력도 이미 비슷한 것이 인공지능에게 존재하며, 우리는 6년 전 알파고와 이세돌의 대국에서 이를 확인한 바 있다.
이세돌과 진행된 다섯 차례의 대국 속에서 알파고는 프로 기사의 이해를 넘어서는 수를 다수 보여주었으며, 악수(惡手)로 보였던 것이 대국이 마무리에 다다랐을 때 신의 한 수로 판명 나는 경우가 다반사였다. 이를 가능하게 하는 기술이 바로 강화학습(Reinforcement-Learning)과 탐험(Exploration)이다. 과거의 데이터를 최대한으로 학습해 최적의 선택을 내리는 지도학습(Supervised-Learning)과 달리 강화학습 기법으로 학습된 인공지능은 마치 인간처럼 실수를 반복하며 성장한다. 알파고는 강화학습으로 훈련된 가장 널리 알려진 인공지능으로 학습 과정에서 프로 기사의 기보 데이터에 추가로 임의 새로운 수들이 어떠한 결과를 가져오는지 확인한다. 이 과정을 탐험(Exploration)이라고 부르며 이것을 통해 인공지능은 데이터라는 한계에서 벗어나 새로운 경우의 수를 탄생시킬 수 있게 된다. 이렇게 탄생한 새로운 기보들은 책을 묶여 국가대표 상비군에게 학습 교재로 제공되기도 하며, 최근에는 인공지능과 얼마만큼 유사한 수를 두는지가 프로기사의 실력을 가늠하는 지표 중에 하나로 자리 잡았다.
만약에 8살 먹은 어린아이가 알파고와 같은 수와 파급력을 선보였다면 우리는 어떻게 반응했을까? 그 아이는 희대의 바둑 천재로, 아이의 수는 선입견이 없어서 가능한 한 대단히 창의적인 수로 평가 받았을 수도. 있다. 그에 반해 동일한 결과물을 보여준 알파고는 수많은 계산을 통해 정량적으로 결과물에 다다른 기계로 평가절하를 받는다. 이러한 맥락에서 필자는 인공지능이 창의적이지 못한 것은 기술의 한계가 아니라 인간의 텃세 때문이 아닌가 하는 생각을 가끔 한다.
<figure id="attachment_7126" aria-describedby="caption-attachment-7126" style="width: 820px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-7126" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2.png" alt="" width="820" height="540" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2.png 1566w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2-300x197.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2-1024x674.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2-768x505.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-2-1536x1010.png 1536w" sizes="(max-width: 820px) 100vw, 820px" /><figcaption id="caption-attachment-7126" class="wp-caption-text">출처: OpenAI</figcaption></figure>
인공지능이 어떻게 창의성을 모방할 수 있었는가에 대한 기술적인 얘기는 이쯤에서 마무리하고 인공지능이 인간의 창의성을 모방해서 만든 작품들을 조금 살펴볼까 한다. 백문이 불여일견이라고 앞서 설명한 기술들이 어떠한 결과를 가져오는지 직접 살펴보는 것이 인공지능의 창의성을 실감하는 데에 조금 더 많은 도움을 줄 것 같다.
위의 사진 여섯 장은 OpenAI 라는 연구단체의 Dall-E 2라는 인공지능이 그림에 대한 1~2줄의 설명(prompt)을 읽고 그린 그림들이다. 사용된 문장은 순서대로 다음과 같다.
#Dall-E 2 가 제작한 그림들은 다음 링크에서 더 확인할 수 있다. 
(<a href="https://mobile.twitter.com/dalle2pics">https://mobile.twitter.com/dalle2pics</a>)
1.  Homer Simpson going through the multiverses. 
2. Desert made of desserts, award-winning, 4k digital art. 
3. Sculpture of a bodybuilder made entirely from fresh broccoli, by Antoi Gaudi, studio lighting. 
4. Homer Simpson reacting to the crash of bitcoin. 
5. Minions in the style of ‘Dogs Playing Poker” painting. 
6. Biblically accurate angel with surveillance cameras floating.
안타깝게도 미술에 대해서 아는 바가 많이 없어 위 그림이 어느 정도 수준에 있는지 설명하지는 못하나 필자 주변의 지인들에게 위 그림들을 보여주고 물어봤을 때 감히 저것들이 인공지능의 작품일 것이라고 상상하는 사람은 거의 없었다. 디자이너의 도움 없이 기획자 혼자서 원하는 화풍과 피사체를 선택하고 바로 그림을 그려낼 수 있도록 해주는 기술이 얼마나 대단한지에 대한 논의는 차치하고 보더라도 위 그림들이 인간의 작품과 견줄만한 창의성을 가지고 있어 보인다고 해도 과언이 아니다.
인공지능을 통해 인간의 창의성을 모방하기 위한 노력은 계속되고 있다. 먼저 설명한 Serendipity와 같이 완전히 랜덤한 설정을 통해 우연한 기회로 창의적인 결과물만을 흉내 내고자 하기도 하며 Exploration처럼 인간이 창의성을 가지게 되는 과정을 모방하여 인공지능에게 창의력을 만들어주고자 시도하기도 한다. 그러나 요는 인간이 창의성을 어떻게 정의하느냐에 따라 달라지기야 하겠지만 인공지능은 이미 창의성에 근접한 결과물을 만들기 시작했다는 점이다.
필자는 앞서 소개한 Dall-E 2보다 나은 그림을 현재로서는 죽었다 깨어나도 그릴 수 없으며, 만약 GPT-3 정도의 인공지능이 한국어로 존재했다면 본 에피소드보다 훨씬 읽기 좋은 칼럼이 나왔을 확률이 다분하다. 창의성이 인간만의 고유한 특성으로 인공지능 시대에서 가장 중요한 능력이라는 주장이 점점 힘을 잃어가는 시점이 아닌가 싶다.
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손규진 GUIJIN SON</h3>
<img loading="lazy" class="wp-image-6843 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg" alt="" width="257" height="257" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-300x300.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1024x1024.jpg 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-150x150.jpg 150w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-768x768.jpg 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1536x1536.jpg 1536w" sizes="(max-width: 257px) 100vw, 257px" />
<div class="p-rich_text_section" style="text-align: center;">
Data Analyst, Strategic Planning Team
</div>
<div style="text-align: center;">• 크래프트테크놀로지스 AXE Platform 
• 한국정보처리학회 준회원 
• 연세대학교 언더우드 국제대학, 경제학 학사 (재학)</div>

너 달리처럼 그림 그릴 수 있어?

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<h2>Signals_Ep.3 : 편미분과 곱셈, 그게 그거지 뭐.</h2>
<img loading="lazy" class="wp-image-6985 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오전_9.42.19.png" alt="" width="808" height="474" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오전_9.42.19.png 1476w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오전_9.42.19-300x176.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오전_9.42.19-1024x601.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오전_9.42.19-768x451.png 768w" sizes="(max-width: 808px) 100vw, 808px" />
구글에 “answer to life the universe and everything”을 검색하면 생뚱맞게도 42라는 답이 검색된다. 이는 영화 The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy에 등장하는 Deep Thought이라는 인공지능이 위 질문에 대해서 750만 년 동안 고민하고 42라고 답한 것에서 유래한다. Deep Thought는 이전 포스팅에서 줄곧 이야기하던 Artificial General Intelligence (AGI)의 예시 중 하나로, 위 이스터에그를 통해 AGI에 대해 품고 있는 구글의 기대를 조금이나마 엿볼 수 있다. AGI의 존재는 매우 신비로우며 구글과 같은 거대 테크 기업도 이러한 꿈을 가진다는 것이 매우 낭만적이지만 AGI가 등장하기까지 얼마큼의 시간이 필요할지는 아무도 정확히 알지 못한다. 마치 환상과도 같은 AGI의 얘기는 저번 포스팅으로 마무리하고 본 포스팅에서는 AGI에 미치지는 못하더라도 호시탐탐 인간 공학자의 자리를 노리는 여러 인공지능을 알아본다.
<figure id="attachment_6986" aria-describedby="caption-attachment-6986" style="width: 362px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-6986" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-2.png" alt="" width="362" height="362" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-2.png 540w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-2-300x300.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-2-150x150.png 150w" sizes="(max-width: 362px) 100vw, 362px" /><figcaption id="caption-attachment-6986" class="wp-caption-text">인공지능을 비꼬는 여러 meme 중 하나 (출처: reddit)</figcaption></figure>
여러 매체에서 인공지능이 인간을 대체할 것이라고 겁주는 것에 반해 일상생활에서 만나는 인공지능은 위 meme에서 등장하는 것과 유사하게 어딘가 부족한 경우가 많다. 아이폰의 Siri를 필두로 하는 여러 인공지능 비서 서비스는 여전히 엉뚱한 타이밍에 엉뚱한 대답을 일삼으며 구글과 네이버의 번역 서비스들은 말이 되지 않는 문장을 만들어내기 일쑤다. 이것만 보면 AGI 뿐만 아니라 인간의 역할을 부분적으로 대체하는 인공지능의 등장도 소원해 보인다. 그러나 이는 연구 성과가 소비자의 눈에 닿기까지 시간이 오래 걸려서일 뿐 우리들의 눈에 보이지 않는 기초 과학, 공학 등의 영역에서 인공지능 약진은 가히 충격적이다.
<figure id="attachment_6987" aria-describedby="caption-attachment-6987" style="width: 2000px" class="wp-caption alignnone"><img loading="lazy" class="wp-image-6987 size-full" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1.png" alt="" width="2000" height="890" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1.png 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1-300x134.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1-1024x456.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1-768x342.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-1-1536x684.png 1536w" sizes="(max-width: 2000px) 100vw, 2000px" /><figcaption id="caption-attachment-6987" class="wp-caption-text">(출처: Nature, Arxiv)</figcaption></figure>
위 세 편은 논문은 기초 과학 분야의 인공지능 적용 사례를 소개하고 있다.
첫 번째 논문은 알파고를 제작했던 딥마인드 팀이 2021년 발표한 논문으로 “알파폴드&#8221;라는 인공지능 모델을 소개한다. 알파폴드는 단백질의 구조를 예측하는 인공지능으로 2020년 단백질 구조 예측 학술대회 CASP에서 92.4점을 기록하며 인간 연구팀 100여 개를 제치고 1등을 차지하였다. 단백질 구조 예측은 지난 수십 년간 과학자들이 컴퓨터 시뮬레이션 모델링을 통해 연구되어 온 분야로 알파폴드의 등장은 연구 시간과 효율성을 크게 향상했다.
두 번째 논문은 편미분 방정식 (Partial Differential Equation; PDE)을 계산하는 인공지능을 보고한다. 편미분 방정식은 공간과 시간에 따른 변화를 설명하는 수학 방정식으로 행성 궤도, 판 구조론, 비디오 개선 등 매우 다양한 분야에서 사용되고 있으나 계산이 매우 복잡하여 기존에는 슈퍼컴퓨터에 의존해 계산되었다. 해당 논문에서는 제안하는 인공지능은 슈퍼컴퓨터에 비교하여 약 1,000배 가까운 속도를 보여준다.
마지막으로 마찬가지로 딥마인드 팀의 논문으로 인공지능을 통해 동역학을 유체나 고체가 상호 작용하는 동역학을 계산한다. 인간 엔지니어의 뼈를 깎는 노력과 매우 과학적이고 고도의 엔지니어링이 필요한 전통 방식과 달리 해당 논문에서는 물체를 분자 단위로 쪼개고 인공지능이 해당분자의 미래 상태를 예측하는 방법을 통해 동일한 문제를 해결한다.
복잡하고 어려운 내용이지만 앞서 소개한 세 편의 논문이 정확히 무슨 내용인지는 크게 중요하지 않다. 정말 중요한 것은 파이선을 좀 공부해서 논문의 저자들이 오픈소스로 공개한 코드를 실행시킬 정도의 실력만 된다면 (코드를 이해할 필요도 없다) 단백질 구조를 예측하고, 편미분 방정식을 풀 수 있다. 이러한 현상은 공학의 영역에서도 마찬가지이다. 구글은 자사의 인공지능 활용해 인공지능 학습용 반도체 TPU (Tensor Processing Unit)를 설계하고 있으며, 딥마인드는 초단기 일기 예보를 제공한다.
오늘 포스팅에서 여러 차례에 걸쳐 등장하는 딥마인드는 2010년 설립되어 2014년에 구글에 약 7,000억 원 내외의 금액으로 인수된 회사이다. 인수 당시 딥마인드의 웹사이트는 딱 한 페이지 길이였으며 “최첨단 인공지능 회사&#8221;라고만 본인들을 소개하였다. 그리고 8년이 지난 지금 딥마인드는 바둑을 두고, 단백질 구조와 날씨를 예측하며, 동역학을 비롯한 수많은 문제를 푸는 회사로 성장하였다. 더 엄밀히 표현하자면 딥마인드는 세계에서 바둑을 제일 잘 두며, 단백질 구조를 제일 예측하며, 제일 저렴한 컴퓨터 리소스를 활용해 동역학을 계산한다. 이것이 가능한 이유는 무엇일까? 구글이 제공하는 풍부한 예산으로 각 분야의 전문가를 충분히 고용한 것일까? 놀랍게도 이 모든 연구가 정말 소수의 연구자들 손에서 나온다.
<figure id="attachment_6988" aria-describedby="caption-attachment-6988" style="width: 555px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class="wp-image-6988" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오후_2.01.59.png" alt="" width="555" height="469" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오후_2.01.59.png 960w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오후_2.01.59-300x253.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-16_오후_2.01.59-768x649.png 768w" sizes="(max-width: 555px) 100vw, 555px" /><figcaption id="caption-attachment-6988" class="wp-caption-text">출처: Google Scholar</figcaption></figure>
그 소수의 연구자 중 하나인 Demis Hassabis는 딥마인드의 CEO이자 연구원으로 활동한다. 사진에서 볼 수 있다시피 인공지능을 활용해 기후 변화 방지, 핵융합 반응 조절, 단백질 구조 예측, 체스, 바둑, 자연어 등 수 많은 과제를 해결한다. 아마, 30년 전 누군가가 앞서 나열한 모든 것을 동시에 할 수 있었다면 그는 희대의 천재 혹은 사기꾼 둘 중 하나였을 것이다. 그러나 인공지능이라는 개념이 존재하는 21세기 사회에서는 Hassabis뿐만 아니라 수많은 인공지능 연구원들이 도메인을 가리지 않고 활약하고 있다. 이 연구원들과 인공지능의 활약이 과학 발전을 가속화하고 있는 것은 맞으나 그 동시에 수많은 인력을 대체해 나가고 있다. 기업들은 더 이상 비싼 임금을 주고 편미분 방정식을 풀 수학자를 고용할 필요가 없으며, 반도체를 설계할 엔지니어를 채용할 필요가 없어졌다. 웃프게도 인공지능이 가장 먼저 대체하기 시작한 것은 석사와 박사 출신의 엘리트 인력이다.
본론으로 돌아가서, 이 글을 읽는 대부분의 독자는 인공지능이 근 미래에 일부 고급 일력을 제외한 모두를 대체할 것이라는 예언을 다수의 매체를 통해 전해 들었을 것이다. 그러나 필자의 개인적인 의견으로는 대부분 사람은 이 “일부의 고급 인력”이라는 표현을 오해하는 듯싶다. “일부의 고급 인력&#8221;에는 안타깝지만, 명문대 출신의 학사생은 당연히 포함되지 않으며, 전공을 잘못 선택한 대학원 석사/박사 졸업생 역시 포함되지 못하고, 일류 기업의 연구원 중 일부도 포함되지 않는다. 매우 가파른 러닝 커브로 어떠한 도메인에도 삽시간에 적응하는 인공지능 개발자와 이들에게 도메인 지식을 교육할 정말 극소수의 전문가를 제외한 사람들에게는 서 있을 자리가 남아 있지 않을 수도 있다.
인공지능은 막대한 학습 능력을 앞세워 기존에 어렵다고 받아들여지던 문제들을 하나둘 단순화하고 있다. 계산기가 존재하는 지금 네자릿수 곱셈을 하는 것이 대수가 아닌 것처럼, 편미분 방정식을 풀 수 있는 것이 무의미해지는 시대가 다가오고 있다. “어려운 과제”의 기준이 재편되고 이에 맞추어 “고급 인력&#8221;의 정의도 바뀔 것이다. 단순히 지금 어렵다고 여겨지는 학문을 공부하고 전문성을 쌓는 것은 인공지능으로부터 살아남는 해결책이 되지 못한다는 이야기이다.
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<h3 class="wrap_item item_type_text" data-app="{" data-block-index="103" data-shown="true">✏ Writer 
손규진 GUIJIN SON</h3>
<img loading="lazy" class="wp-image-6843 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg" alt="" width="257" height="257" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-300x300.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1024x1024.jpg 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-150x150.jpg 150w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-768x768.jpg 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1536x1536.jpg 1536w" sizes="(max-width: 257px) 100vw, 257px" />
<div class="p-rich_text_section" style="text-align: center;">
Data Analyst, Strategic Planning Team
</div>
<div style="text-align: center;">• 크래프트테크놀로지스 AXE Platform 
• 한국정보처리학회 준회원 
• 연세대학교 언더우드 국제대학, 경제학 학사 (재학)</div>

편미분과 곱셈, 그게 그거지 뭐.

<h2>The Window into the future_Chapter 3. Artificial Intelligence</h2>
현재의 시그널을 빠르게 읽어, 미래를 예측하는 퓨처플레이의 ‘Future Analytics Report’를 쉽게 풀어드립니다.  보다 쉽고 빠르게 미래를 만날 수 있는 FP Exclusive Series ‘Signals’가 매주 찾아옵니다.
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<h2>Signals_Ep.2 : Hey, Jarvis!</h2>
자비스는 마블 코믹스의 등장인물로, 작품 내에서 아이언맨의 인공지능 비서로 활약한다. 단순한 심부름 뿐 아니라 아이언맨이 진행하는 다양한 연구와 임무에 함께 참여하며 우리가 흔히 주위에서 보던 인공지능을 아득히 넘어서는 능력을 보여준다. 이처럼 하나의 특정 과제에 최적화되지 않고 마치 인간처럼 어떠한 지적인 업무든 해낼 수 있는 인공지능을 Artificial General Intelligence (AGI) 라고 부른다. 이번 포스팅에서는 AGI의 등장까지 남은 시간과 그 등장이 가져올 파급력에 대하여 알아본다.
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<figure id="attachment_6918" aria-describedby="caption-attachment-6918" style="width: 879px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6918" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00.png" alt="" width="879" height="334" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00.png 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00-300x114.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00-1024x389.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00-768x291.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.43.00-1536x583.png 1536w" sizes="(max-width: 879px) 100vw, 879px" /><figcaption id="caption-attachment-6918" class="wp-caption-text">출처: Slate Star Codex</figcaption></figure>
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<figure id="attachment_6919" aria-describedby="caption-attachment-6919" style="width: 865px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6919" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00.png" alt="" width="865" height="247" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00.png 1810w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00-300x86.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00-1024x292.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00-768x219.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-08_오후_5.48.00-1536x438.png 1536w" sizes="(max-width: 865px) 100vw, 865px" /><figcaption id="caption-attachment-6919" class="wp-caption-text">KDI 칼럼 [류한석의 신기술 토크] 범용 AI의 선두주자 GPT-3가 가져온 충격: 류한석 류한석 기술문화 연구소 소장</figcaption></figure>
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지난 포스팅에서 초거대 인공지능의 선두 주자 중 하나로 언급했던 OpenAI사의 GPT 시리즈가 공개된 2019년과 2020년 위와 같은 글이 쏟아졌다. GPT는 인간의 지시사항에 맞추어 문제를 풀고, 높은 수준의 글을 쓰는 모습을 보여주었으며 SuperGlue, Trivia 등과 같은 평가 지표에서 인간에게 근접하는 성능을 보여주었다. (2022년 현재에는 인간을 상회 하는 성능의 인공지능도 다수 존재한다) 이러한 결과물은 사람들로 하여금 “인간과 맞먹는 인공지능의 등장이 얼마 남지 않은 것인가?&#8221;라는 기대하게 하였다. 그렇다면 인공지능 석학들은 AGI의 등장 시기는 언제쯤으로 예측하고 있을까. 1965년 인공지능이라는 개념이 처음 등장한 당시 Herbert A.Simon을 필두로 과학자들은 빠르면 20년 이내에 등장하리라 예측한 바 있다. 당연히 이는 이루어지지 못했으며, 이 이후 기술은 기하급수적인 속도로 발전을 거듭 했음에도 연구원을 대상으로 설문조사를 주기적으로 진행한 결과 학계가 예상하는 AGI의 등장 시기가 점점 늦춰지고 있다. 알파고가 이세돌을 상대로 압승을 거둔지 6년이 지나고 기술이 발전을 거듭한 지금 이상하게도 AGI는 멀어져만 가고 있다.
학계에서는 특정한 데이터와 해당 데이터의 분포에 의존성을 지닌 지능 모델을 제작하는 현재의 연구가 AGI와 연관성이 적을 것이라는 의견이 지배적이다. AGI를 위해서는 인간의 맥락 이해 능력을 모방하기 위한 노력이 필요한데 최근 연구는 특정 벤치 마크에서 조금이라도 높은 성적을 내기 위해 지나치게 끼워서 맞추고 있다는 의견이다. 오히려, 2010년 정체 되어 있던 인공지능 연구를 하드웨어 가속기의 등장으로 해결했 듯 AGI에게 인간의 감각 기관과 유사한 역할을 sensory pod와 더욱더 고성능의 연산 능력을 갖춘 반도체의 등장이 AGI의 연구를 견인할 것이라는 주장이 힘을 얻고 있다.
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<figure id="attachment_6920" aria-describedby="caption-attachment-6920" style="width: 811px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6920" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1.png" alt="" width="811" height="556" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1.png 1000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-300x206.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1-768x526.png 768w" sizes="(max-width: 811px) 100vw, 811px" /><figcaption id="caption-attachment-6920" class="wp-caption-text">Tech Recipe <인공지능, 무어의 법칙보다 빠르게 성장한다> 이석원 기자</figcaption></figure>
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위의 사진은 ResNet-50 모델을 활용해 사진 10억장을 분류하는데 필요한 비용을 표현한 것으로 2017~2020년 IC 침과 시스템 설계 기술이 크게 발전해 2017년 대략 $10,000 달러가 필요했던 것에 반해 2020년에는 0.03달러까지 감소한 모습을 볼 수 있다. 미래에는 양자 컴퓨팅 기술로 연산 능력이 크게 향상된 하드웨어가 등장해 AGI 개발에 일조할 것으로 기대된다.
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<figure id="attachment_6921" aria-describedby="caption-attachment-6921" style="width: 767px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6921" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.43.05-1.png" alt="" width="767" height="232" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.43.05-1.png 1164w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.43.05-1-300x91.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.43.05-1-1024x310.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.43.05-1-768x232.png 768w" sizes="(max-width: 767px) 100vw, 767px" /><figcaption id="caption-attachment-6921" class="wp-caption-text">더드라이브</figcaption></figure>
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그렇다면 우리가 등장조차 불확실한 AGI에 대해서 알아야 할 이유는 과연 무엇일까. 인간과 동일한 과정을 통해 사고하고 지적 능력을 요구하는 과제를 수행하는 AGI가 등장한다면, 그것은 새로운 생명체로 분류해야 할지도 모른다. 인간을 완전히 대체할 수 있는, 게다가 대부분의 업무에서 인간보다 높은 효율을 보여주는 생명체의 등장은 소름이 돋지 않을 수 없다. 지속해서 경고 되어 왔듯이 수없이 많은 직업이 대체되어 사라질 것이며 엄청난 윤리적, 법적 논쟁이 들이닥칠 것이다. 간단한 예로 벤츠는 2022년 3월 자사의 자율 주행 차량에 탑승 중에 발생하는 모든 사고에 대해서 법적 책임을 지겠다고 발표한 바 있다. 그러나, 인공지능이 자의식을 가지고 행동한다면? 이때 파생되는 법적 문제는 전혀 단순하지 않을 것이다.
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<figure id="attachment_6922" aria-describedby="caption-attachment-6922" style="width: 867px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6922" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12.png" alt="" width="867" height="189" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12.png 1870w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12-300x65.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12-1024x223.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12-768x168.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-06-09_오전_11.55.12-1536x335.png 1536w" sizes="(max-width: 867px) 100vw, 867px" /><figcaption id="caption-attachment-6922" class="wp-caption-text">TEH VERGE</figcaption></figure>
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필자는 아직 학사 연구생에 불과한 개발자로서, 아마도 대부분의 독자와 마찬가지로 복잡한 법적 문제보다는 어떻게 해야 인공지능에 대체되지 않을까 하는 고민을 안고 산다. 알파고를 개발해 수많은 바둑 기사를 은퇴시켰던 DeepMind는 최근 알파코드라고 불리는 코딩 AI를 개발 중이며 2022년 2월 온라인 코딩 플랫폼에서 Codeforces에서 인간 개발자의 54%를 상회하는 성능을 보여준 바 있다. 그리고 이 사례를 통해 필자는 인간을 대체하는 데에는 AGI 수준의 기술력이 필요가 없다는 사실을 확신할 수 있었다.
개인적인 생각에서 AGI는 인공지능 분야로 대중의 관심과 투자사의 돈을 끌어모으기 위한 거대한 버즈워드(buzzword)에 불과하다. Google과 OpenAI가 앞다투어 본인들이 AGI의 시대를 곧 열 것이라고 주장하지만 앞서 언급한 대로 실상은 AGI와 관련된 연구는 거의 이루어지지 못하고 있다. Web 3 분야에서 블록체인 기술을 기반으로 하는 가상 자산의 어마어마한 수익률을 미끼로 새로운 인재를 지속해서 수혈 받듯 AGI 역시 이러한 미끼에 불과해 보인다. 오히려, AGI의 개념과 그것이 가지는 wow-factor가 자극적인 기사로 눈을 흐리는 사이 산업 전반에서는 각각의 도메인에 특화된 인공지능 모델이 등장해 인간을 대체해 가고 있다. 이 포스팅을 읽고 있는 독자 중 대부분은 알게 모르게 AI의 손이 닿은 상품을 사용하고 있다. 네이버 웹툰을 본다면, 구글 클라우드의 제품을 사용한다면 하다못해 애플의 아이폰을 사용한다면 이미 인간을 대체한 인공지능으로부터 서비스를 제공 받고 있을 것이다.
그렇기에 필자는 다음과 같은 결론으로 본 포스팅을 마무리하고 싶다.
“AGI는 평생 오지 않을 수도 있으며, AGI가 등장하더라도 그 파급력은 얼마 크지 않을 수도 있다. 인류를 대체하기 위해서는 AGI 수준의 높은 기술력이 필요하지 않다.”
다음 포스팅에서는 산업 전반에 파고든 인공지능의 예시 몇 가지를 살펴보고 AI와 인간의 격차에 대해서 적나라하게 이야기한다.
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👉 <a style="color: #ff9900;" href="https://futureplay.co/contents/6838">인공지능의 시대를 산다</a></h2>
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<h3 class="wrap_item item_type_text" data-app="{" data-block-index="103" data-shown="true">✏ Writer 
손규진 GUIJIN SON 
</h3>
<img loading="lazy" class="wp-image-6843 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg" alt="" width="257" height="257" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-300x300.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1024x1024.jpg 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-150x150.jpg 150w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-768x768.jpg 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1536x1536.jpg 1536w" sizes="(max-width: 257px) 100vw, 257px" />
<div class="p-rich_text_section" style="text-align: center;">
Data Analyst, Strategic Planning Team
</div>
<div style="text-align: center;">• 크래프트테크놀로지스 AXE Platform 
• 한국정보처리학회 준회원 
• 연세대학교 언더우드 국제대학, 경제학 학사 (재학)</div>
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Hey, Jarvis!

<h2>The Window into the future_Chapter 3. Artificial Intelligence</h2>
현재의 시그널을 빠르게 읽어, 미래를 예측하는 퓨처플레이의 ‘Future Analytics Report’를 쉽게 풀어드립니다.  보다 쉽고 빠르게 미래를 만날 수 있는 FP Exclusive Series ‘Signals’가 매주 찾아옵니다.
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<h2>Signals_Ep.1 : 인공지능의 시대를 산다.</h2>
<blockquote>
<h3 style="text-align: center;">“인공지능은 인간의 대부분을 대체할 것이다.”</h3>
</blockquote>
웹3와 메타버스보다 한참 이전부터 21세기를 점령한 키워드 중 하나인 인공지능은 1956년 미국 다트머스의 학회에서 존 매카시 교수가 처음 제안한 뒤 현재까지 사용되고 있다. 유관 연구는 다양한 이유로 여러 차례 정체되었으나 몇 번의 도약을 반복하며 현재의 인공지능에 도달했다. 인공지능과 인간이 공존하는 사회가 어떤 모습일지에 대해서는 여전히 갑론을박이 존재하지만 본 에피소드에서는 위의 명제를 바탕으로 인공지능에 대체 되어가는 여러 산업을 조명하고 그 미래를 그려볼 것이다.
해당 시리즈는 인공지능에 대한 포괄적 소개를 담고 있는 본 에피소드를 시작으로 인공지능 기술의 산업 적용 사례와 대체 예정인 산업군에 대한 인사이트를 담고 있는 후속편으로 구성되었다. 이 일련의 포스팅이 독자들에게 완숙한 인공지능 기술이 존재하는 사회가 어떤 형태를 띌지 상상하는 계기가 되었으면 한다.
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<img loading="lazy" class="size-full wp-image-6839 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/20220602_110337.png" alt="" width="800" height="113" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/20220602_110337.png 800w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/20220602_110337-300x42.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/20220602_110337-768x108.png 768w" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" />
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대개 인공지능을 몹시 복잡하고 어려운 개념으로 받아들이지만, 필자는 위의 문제를 활용하여 최대한 간단하게 설명해보고자 한다. 해당 문제는 y=ax+b라는 일차함수가 두 점 A(1, 4), B(3, 3)을 지나도록 하는 기울기(a)와 절편(b)을 구하는 문제로 국내 초등 교육 과정에서 소개된다. 이때 문제에서 제공되는 두 점 A(1, 4)와 B(3, 3)는 인공지능에서 흔히 말하는 데이터 세트의 기능을 수행하며, c는 인공지능을 통해 예측해야 하는 목표 값을, y=ax+b는 과거 데이터를 통해 학습되어야 하는 인공지능의 기능을 한다. 즉, 과거에 존재했던 값을 활용해 미지의 수식을 완성하고 새로운 값을 예측해야 한다는 점에서 위 문제와 인공지능은 정확히 일치하는 기능을 가진다. 그렇다면 초등학생도 풀 수 있는 일차함수와 동일한 기능을 가지는 인공지능이 필요한 이유는 무엇일까? 여러 이유가 존재하겠지만 필자가 생각할 때 가장 핵심적인 두 이유는 1. 과거 데이터를 활용해 도출되어야 하는 수식이 너무 복잡해서, 2. 데이터가 숫자의 형태로 존재하지 않아서 인 것 같다.
당연하게도 우리가 풀어야 하는 대부분의 문제는 일차함수로 해결되지 않는다. 변수의 개수가 몇십 혹은 몇 백 개에 이르기도 하며, 선형 함수로는 아예 표현되지 않아 비선형 함수가 필요한 경우도 존재한다. 인공지능은 학습을 통해 자동으로 수많은 변수를 적재적소에 활용하여 학습 데이터를 가장 잘 가공하는 수식을 도출한다. 그러나, 데이터가 숫자로 존재하지 않는다면 그 어떤 수식도 무용지물이 된다.
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<figure id="attachment_6840" aria-describedby="caption-attachment-6840" style="width: 858px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6840" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled.png" alt="The Pros and Cons of Big Data" width="858" height="577" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled.png 1600w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-300x202.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1024x688.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-768x516.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/Untitled-1536x1032.png 1536w" sizes="(max-width: 858px) 100vw, 858px" /><figcaption id="caption-attachment-6840" class="wp-caption-text">The Pros and Cons of Big Data (https://blog.hurree.co/blog/the-pros-and-cons-of-big-data)</figcaption></figure>
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이처럼 숫자로 표현되지 않는 데이터는 보통 비정형 데이터(Unstructured Data)라고 일컬어지며 흔히 인터넷에 존재하는 데이터 중 80% 정도가 이 형태로 존재할 것으로 예상한다. 사람의 음성, 이미지, 텍스트 등이 비정형 데이터에 해당하는데 다양한 인공지능 모델 중 인코더(Encoder)는 이러한 데이터를 숫자로 변환하는 역할을 한다. 필자는 숫자의 형태로 존재하지 않아 기존에 다루지 못했던 영역의 데이터까지 다룰 수 있도록 하는 것이 인공지능이 필요한 이유 중 하나라고 생각한다.
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<figure id="attachment_6841" aria-describedby="caption-attachment-6841" style="width: 849px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6841" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23.png" alt="" width="849" height="540" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23.png 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23-300x191.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23-1024x651.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23-768x488.png 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_12.50.23-1536x977.png 1536w" sizes="(max-width: 849px) 100vw, 849px" /><figcaption id="caption-attachment-6841" class="wp-caption-text">출처: Google Scholar</figcaption></figure>
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비정형 데이터를 숫자로 성공적으로 변환하고, 이를 연산하는 수식까지 만들어 낼 수 있다면 인공지능은 한계가 없는 것 일까? 인공지능 연구가 본격적으로 점화된 2010년 이후에도 모델 아키텍처나 하드웨어의 한계로 인해 대부분의 인공지능 기술은 프로덕트에 바로 사용되기에는 부족한 성능을 보여주었다. 그러나 2017년 “Attention is all you need”라는 논문을 통해 Transformer라고 불리는 아키텍처가 제안 되었고 해당 모델은 모델의 사이즈를 키우는 족족 성능이 향상되는 비현실적인 scalability를 보여주었다. Transformer 아키텍처는 발표 이후 자연어, 이미지, 음성 등 분야와 관계없이 SOTA(State-of-the-Art)를 달성하는 모습을 보여주고 5년 간 총 43,000회 인용되며 초거대 인공지능의 시대를 열었다.
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<figure id="attachment_6842" aria-describedby="caption-attachment-6842" style="width: 794px" class="wp-caption aligncenter"><img loading="lazy" class=" wp-image-6842" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_1.20.42.png" alt="" width="794" height="450" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_1.20.42.png 1250w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_1.20.42-300x170.png 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_1.20.42-1024x581.png 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/스크린샷_2022-05-31_오전_1.20.42-768x436.png 768w" sizes="(max-width: 794px) 100vw, 794px" /><figcaption id="caption-attachment-6842" class="wp-caption-text">출처: Bain&#038;Company Technology Report 2021</figcaption></figure>
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초거대 인공지능이란 모델이 가지는 파라미터의 수를 극적으로 늘려 성능 향상을 꾀한 인공지능을 지칭하며, Transformer 아키텍처의 발표 이후로 새로운 모델이 등장하지 않고 있는 현재로서는 더 큰 모델과 데이터 세트를 사용하는 것이 성능을 향상하는 거의 유일하고 가장 손쉬운 방법으로 꼽히고 있다. 단적인 예로 2021년 Beijing Academy of AI가 공개한 Wu Dao 2.0은 불과 3년 전에 OpenAI 가 공개한 GPT 모델의 15,000배 이상으로 성장하였으나 근본적으로는 동일한 Transformer 아키텍처를 사용하고 있다.
최근에 연이어 등장하고 있는 초거대 인공지능은 여러 과제에서 사람과 거의 유사한 수준의 near-human performance를 보여주며 영화 아이언맨의 Jarvis와 같은 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence; AGI)이 곧 개발될 듯한 기대감을 모으고 있다. 다음 포스팅에서는 AGI에 대해 알아보고 이를 통해 현대 인공지능의 지평을 확인한다.
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<h3 class="wrap_item item_type_text" data-app="{" data-block-index="103" data-shown="true">✏ Writer 
손규진 GUIJIN SON 
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<img loading="lazy" class="wp-image-6843 aligncenter" src="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg" alt="" width="257" height="257" srcset="https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766.jpg 2000w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-300x300.jpg 300w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1024x1024.jpg 1024w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-150x150.jpg 150w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-768x768.jpg 768w, https://internal-wordpress.futureplay.co/wp-content/uploads/2022/06/규진_P1028766-1536x1536.jpg 1536w" sizes="(max-width: 257px) 100vw, 257px" />
<div class="p-rich_text_section" style="text-align: center;">
Data Analyst, Strategic Planning Team
</div>
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• 한국정보처리학회 준회원 
• 연세대학교 언더우드 국제대학, 경제학 학사 (재학)</div>
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인공지능의 시대를 산다

퓨플에서 하루하루 성장해가는 인턴들! 
우리는 이들을 퓨플 루키즈라고 부르기로 했습니다. 
 
HG(Human Acceleration Group)에서 열정 폐기(?)를 자랑하는 Find & Practice Team 인턴 영동의 하루를 확인해보시죠! 
 
✨퓨처플레이 홈페이지 : https://futureplay.co 
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#퓨처플레이 #브이로그 #인턴 #직장인브이로그

[루키즈Vlog] 숨참고 퓨플 dive~🐬💖ㅣ퓨처플레이 HG 인턴 브이로그

밤☾이 찾아왔습니다. 
마피아는 고개를 들어주세요. 
 
마피아는 퓨처플레이가 포트폴리오 사를 부르는 칭호입니다. 
퓨처플레이는 위대한 스타트업을 발견하고, 그들을 향해 이렇게 외칩니다. 
 
“세상을 향해 함께 총질🔫하자!” 라고요. 
 
그렇다면 그들은 어째서 퓨처플레이와 함께 마피아를 자처했을까요? 
 
스페이스와이의 황현태 대표가 직접 말해주는 
마피아가 된 결정적인 증거 세 가지를 지금 바로 확인해 보시죠! 
 
👇 '스페이스와이'의 이야기가 궁금하다면? 
https://futureplay.co/contents/7005

빅테크 개발자를 파트타임으로 채용한다고? 고용구조의 혁신, ‘스페이스와이’ :: 누구일까 마피아

퓨처플레이에서 근무하신지 1년을 넘어가고 있는 
퓨플러들이 속속히 나오고 있다는 제보를 받아 출동했습니다! 
이번에 만나 볼 퓨처플레이어는 말 한마디 한마디가 빵 터지는 마성의 야망남! 
Find & Practice 팀의 현석입니다. 
 
p.s) 현석! 정말로 우리(퓨처플레이) 사랑하는 거 맞죠..? 
 
#퓨처플레이 
#1주년인터뷰 
#2주년도_함께해

509일이 지났다 :: 퓨처플레이어 1주년 인터뷰

밤☾이 찾아왔습니다. 
마피아는 고개를 들어주세요. 
 
마피아는 퓨처플레이가 포트폴리오 사를 부르는 칭호입니다. 
퓨처플레이는 위대한 스타트업을 발견하고, 그들을 향해 이렇게 외칩니다. 
 
“세상을 향해 함께 총질🔫하자!” 라고요. 
 
그렇다면 그들은 어째서 퓨처플레이와 함께 마피아를 자처했을까요? 
 
메디르의 손덕수 대표가 직접 말해주는 
마피아가 된 결정적인 증거 세 가지를 지금 바로 확인해 보시죠! 
 
👇 '메디르'의 이야기가 궁금하다면? 
https://futureplay.co/contents/6777 
 
#퓨처플레이 #메디르 #마피아

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