모두를 위한 AI는 어떤 모습일까

‘AI with Google 2018’ 컨퍼런스 현장, 한글로 적힌 주차금지 표시판이 스크린에 떴다. 제프 딘 구글 시니어 펠로우가 스마트폰을 꺼내들었다. 사진을 찍고 그는 곧 한글 표지판의 의미를 이해했다. 제프 딘 펠로우가 사용한 건 구글 렌즈. 비전 기반 컴퓨팅 능력이 결합된 구글렌즈는 사용자가 실시간으로 카메라 렌즈를 통해 사물과 텍스트 등 주변 세계를 탐색하고 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 돕는다.

◇“모두를 위한 AI”=제프 딘 펠로우는 구글렌즈를 예로 들며 구글 AI 지향점을 밝혔다. 제프 딘 펠로우가 밝힌 구글 AI의 목표는 크게 셋, AI를 활용해 모든 사람을 위한 서비스를 제공하고 텐서플로, 클라우드 머신러닝 API 등과 같은 오픈소스를 통해 모두가 AI 혁신을 이룰 수 있도록 돕는 것, 나아가 의료나 생명과학 분야 등 인류의 난제를 해결하는 것이다.

제프 딘 펠로우는 특히 의료 부문은 머신러닝을 통해 해결할 여지가 크다고 전망했다. AI를 활용한 당뇨성 망막증 진단이 대표적인 예다. 당뇨성 망막증은 시력 상실의 주요 원인으로 꼽힌다. 조기 진단이 가능하면 치료하기 쉽지만 때를 놓치면 실명에 이를 수 있다. 문제는 전 세계 4억 명 당뇨병 인구를 조기 진단할 수 있는 의료진이 한정되어 있다는 점이다. 개발도상국, 제 3세계에 있는 환자의 경우 치료가 더 어려웠다.

구글은 머신러닝으로 돌파구를 마련했다. 구글이 개발 중인 당뇨성 망막증 질환 진단 도구 도구는 망막 이미지를 학습하고 망막성 질환 여부를 파악할 수 있도록 트레이닝 됐다. 제프 딘 펠로우에 따르면 AI 진단 도구의 정확도는 전문의의 진단과 근접하다. 이를 기반으로 새로운 연구도 시작됐다. 진단 도구를 통해 성별과 나이를 추정하고 심혈관계 질환까지 예측할 수 있게 됐다.. 제프 딘 펠로우는 “머신러닝으로 인류가 당면한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다”며 “데이터를 활용할 때 기존 편견이 가미되지 않도록 주의하는 등 AI 연구와 활용이 올바르게 이뤄지도록 할 것”이라고 밝혔다.

◇일자리, 의료 문제 해결하는 AI스타트업=국내 스타트업도 인공지능과 머신러닝 분야을 통해 사회 다양한 분야의 혁신을 이끌고 있다. 머신러닝을 활용해 일자리 문제를 해결하는 원티드랩과 AI 시스템을 통해 의료 현장을 혁신하고 있는 뷰노가 대표적인 예다.

“실업률을 낮추려면 일자리 시장에서 일어나는 미스매치를 줄여야 한다. 즉 일자리 탐색이 잘 돼야 한다” 황 총괄은 ‘일자리 문제 해결과 ML 기술’ 발표에서 이같이 말했다. 황 총괄은 2010년 노벨경제학상을 수상한 탐색마찰 이론을 근거로 들었다. 실업은 경제가 호황이나 불황일 때도 늘 있어왔고 실업 상태가 지속되는 이유는 직업탐색과 연관이 있다는 이론이다. 실업상태에 있는 사람이 원하는 직업을 구할 때까지 일자리를 탐색하는 시간이 길어질수록 실업률을 높인다는 설명이다.

원티드랩은 머신러닝을 통해 기술 혁신이 정체되어 있던 일자리 탐색 분야에 혁신의 바람을 불어넣고 있다. 이력서와 채용공고, 지원, 서류통과, 면접, 최종합격과 같은 데이터는 2017년부터 텐서플로우를 통해 학습되어 왔다. 16만 건의 지원이력 데이터는 후보자의 직무, 합격 적합성을 예측하는데 활용된다. 최근에는 새로운 시도도 선보이고 있다. 자연어 처리 딥러닝을 적용해 텍스트로 결과를 예측하는 시스템이다. 이력서와 채용공고를 통해 서류지원시 적합성과 서류통과, 최종 합격 확률을 예측하고 사용자가 유리한 직무에 지원할 수 있도록 돕는다. 황 총괄은 “모두를 위한 AI 컨셉은 사회가 상대적으로 자원을 투입하기 어려운 영역의 문제를 해결하고 도전할 수 있도록 돕는다”며 “일자리 미스매칭을 해결하기 위한 혁신 또한 필요하다”고 밝혔다.

“2020년이 되면 의료데이터는 의료진이 볼 수 있는 양의 200배가 된다. 의료진은 부족한데 데이터는 넘쳐난다” 정규환 뷰노 CTO는 의료 현장에서 일어나는 문제에 대해 짚었다. 제 3세계로 가면 문제는 더 심각해진다. CT나 MRI 결과를 판독할 의료진이 절대적으로 부족하다. 의료진이 있다고 문제가 해결되는 건 아니다. 적기에 정확한 진단이 이뤄져야 한다. 뷰노는 의료현장에서 발생하는 비효율, 부정확성, 의료 격차 등의 문제를 인공지능으로 풀고자 한다.

뷰노메드 본에이지의 경우 수골 엑스레이 영상을 인공지능이 자동으로 분석해 의사의 판독 업무를 돕고 있다. 이 결과 의사가 판독 일일이 교과서와 환자의 엑스레이 결과를 비교하던 기존 대비 시간은 단축되고 정확도는 높아졌다. 서울아산병원과 뷰노가 2017년 미국영상의학학회지에 발표한 임상연구 결과에 따르면 뷰노메드 본에이지로 판독 시 정확도는 약 8, 판독 시간은 최대 40%까직 감소하는 걸로 나타났다. 뷰노는 지난 5월 국내 최초로 인공지능 의료기기 식약처 허가를 취득했다.

뷰노는 현재 흉부 엑스레이와 CT를 통한 폐암 진단 솔루션도 연구 중이다. 삼차원 영상을 일일이 육안으로 확인해야 했던 번거로움을 줄이고 정확도를 높이는 시스템이다. 이 밖에도 생체신호를 기반으로 한 심정지 조기 예측 소프트웨어와 안저질환 등 영상 기반 인공지능 진단 보조 소프트웨어 상용화도 준비 중이다.

한편 서울 구글코리아는 25일부터 29일까지 4일간 ‘모두를 위한 AI’를 주제로 구글 AI 위크 2018을 개최하고 있다. 이번 구글 AI 위크 2018은 4차 산업혁명의 키워드인 인공지능와 머신러닝 혁신과 과제에 대해 토론하고 배움을 나누는 장으로 꾸려진다. 개발자·스타트업·학계, 연구·산업계가 함께 한 행사는 구글 포 모바일 I/O 리캡 2018 ▲AI with Google 2018 컨퍼런스 ▲AI 포럼 등 다양한 프로그램으로 진행된다. 둘째 날에는 실리콘밸리에서 진행되는 AI 혁신에 대한 지식을 함께 나누고 앞으로의 도전 과제에 대해 토의하는 ‘AI with Google 2018’ 컨퍼런스가 구글 캠퍼스 서울에서 개최됐다.