인공지능은 브랜드 평판에 어떻게 기여하고 작용할까?
인공지능은 브랜드 평판에 어떻게 기여하고 작용할까?
  • 최규문
  • 승인 2018.05.18 14:50
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호불호 감정, 가치 기준에 따른 요소와 가중치 판단은 사람의 몫

톰 크루즈가 주연으로 나온 영화 '마이너리티 리포트'를 본 적이 있는가? 어떤 사람들이 평소 어떤 언행을 보이는지 개인들의 행동 데이터를 분석하여 살인과 같은 강력범죄를 저지를 것으로 확실시되는 사람들을 미리 예측하여 범행 전에 체포함으로써 살인의 위험에 빠진 사람을 구해낸다는 다소 황당한 미래 설정이 기본 줄거리다.

어떻게 이런 설정이 가능할까? 그건 바로 개인의 수많은 행동 정보들이 데이터로 모이고 과거의 특정 행동 지표들간의 상호 연관도를 확률로 계산할 수 있다면, 그에 따라서 미래 행동 또한 확률적으로 예측 할 수 있다는 가정에서 착안된 것이다. 많은 벤처 투자사가 빅데이터 분석 기술과 인공지능 기술을 갖춘 데이터 처리 기업에 앞다투어 투자하는 이유는 간단하다. 사람들의 미래 행동, 특히 소비자들의 구매 행동을 예측할 수 있다면 소비자를 상대로 하는 여러 기업의 미래 경영 성과를 미리 내다볼 수 있으리라 기대하기 때문이다.

마이너리티 리포트가 그리는 미래 사회는 그저 황당한 상상에 불과한 것일까? 아니라고 말하기에는 최근 인공지능 기술의 진화가 예사롭지 않다.

알파고와 이세돌의 대결을 기억하는가? 'Google Deepmind Challenge match' 라는 이름으로 2016년 3월 9일부터 15일까지 치러진 5회전 바둑 대국. 결과는 모두의 예상을 깨고 알파고의 4:1 압승으로 막을 내렸다. 그 후 바둑 최고수들이 알파고에 도전했지만 이세돌의 1승 이후 어떤 도전자도 알파고를 꺾지 못했다. 인간과 기계간의 수 싸움 게임은 이제 끝난 것이다!

인공지능 기술, 어디까지 왔고 어디까지 진화할까?

인공지능은 빅데이터를 먹고 산다. 데이터가 '먹이'로 공급되어야 학습이 가능해지고 학습된 만큼 인공지능은 더 똑똑해진다. 개인들이 남기는 수많은 행동 데이터와 리뷰 데이터를 먹이로 삼아 판단 알고리즘이 개발된다. 그런데 바로 이 알고리즘을 구동시키고 발전시키는 엔진 역할을 하는 것이 바로 인공지능이다.

딥 마인드의 등장 이후 인공지능의 발전이 향후 어디까지 이르게 될지 기대 반 두려움 반 속에 인공지능이 인간을 넘어서는 '특이점'에 대한 논란이 한층 커졌다. 작년(2017년) 10월 19일에 "Mastering the game of Go without human knowledge(인간 지식 없이 게임 마스터하기)" 라는 논문이 [네이처] 지에 발표되어 주목을 끌었다.

'알파고 제로'가 등장한 것이다. 알파고 제로는 사람이 제공한 기보 '데이터'를 학습하지 않고 제공된 '바둑 규칙'만을 스스로 학습하여, 기존 알파고(Alphago Lee)와 게임에서 100전 100승을 기록했다고 한다. 지금까지보다 훨씬 적은 데이터로 '순수 알고리즘'과 '강화학습(reinforcement learning)' 개선으로 이룬 결과라는 점에서 충격적인 소식이었다.

알파고의 경우 7개월에 걸쳐 수 천명의 기사가 둔 약 16만 개의 기존 바둑 기보를 학습하여 패턴을 찾아내는 '지도학습(supervised learning)' 방식을 택했다. 그에 반해 알파고 제로는 인간 지식의 선입견이나 오류로 인한 편향, 방대한 데이터를 수집 입력하는 데 따르는 시간과 비용 문제를 해결하기 위해 인공지능이 스스로 게임을 반복해서 이길 확률이 높은 수를 찾아가는('시행착오'를 통해서 요령을 터득하는) '강화학습' 능력을 키운 것이다. 인간의 지식이 부족한 새로운 분야 연구에 적은 데이터 만으로도 답을 찾아낼 수 있는 새로운 돌파구가 열린 것이다. 이런 연구는 헬스케어, 전력효율 관리, 로봇, 의학 연구 분야 등에서 광범위하게 응용이 가능하다.

훈련시간에 따른 지도학습과 강화학습간 비교 (파란 점선이 알파고 리)* 이미지 출처: 네이처 ( http://sci-hub.tw/10.1038/nature24270 )
훈련시간에 따른 지도학습과 강화학습간 성과 비교 (파란 점선이 알파고 리)
* 이미지 출처: 네이처 ( http://sci-hub.tw/10.1038/nature24270 )

실제로 딥마인드가 알파고를 통해 보인 AI 기술은 구글 데이터센터의 냉각설비를 구동해 전력 효율성을 최대로 높이는 데 쓰였고, 실패를 거듭한 끝에 로봇팔이 스스로 학습하여 문을 여는 미션을 수행하기도 했다. 영국의 국민보건서비스(NHS)도 이 기술을 도입해 지역이나 병원 내 특정 진료과에 관계 없이 AI 시스템이 사전에 학습한 내용을 바탕으로 환자 초진을 빠르게 완료해 의사들이 어떤 부분을 봐야 하는지 돕고 있다고 한다. 

알파고 제로가 기존 버전들보다 강한 이유는 '인간 지식의 한계에 더 이상 속박되지 않기 때문'이다. 사전 지식이나 데이터 없이도 자기 학습을 통해 결과를 만들어내는 강력한 알고리즘을 만들어 낸 것 자체가 인공지능 기술의 수준을 한 단계 높인 것이고, 인공지능이 인류가 직면한 중요한 문제들을 해결하는 걸 도울 수 있도록 더 많은 가능성을 열어준 사건이다.

인공지능과 평판은 어떤 관련이 있을까?

어떤 개인이나 기업에 대한 평판 점수 또한 다양한 '판단 요소'에 대해 여러 의견이나 리뷰를 '일정한 기준'에 따라 모으고 비교하여 매기게 된다. 즉 어떤 요소들을 어떤 기준과 가중치를 주어 비교하고 판별할지 가르는 게 '평가 알고리즘'이다. 비교하고 분석해야 할 항목과 데이터가 많아지고 늘어날수록 그 작업은 사람의 손을 떠날 수밖에 없다. 사람과 기업에 대한 평판을 점수화하여 비교 분석하는 일 또한 결국엔 자동화된 기계, 인공지능(알고리즘)에 의존하게 될 수밖에 없다.

다만, 인공지능이 많은 데이터를 빠르게 비교 판단할 수 있는 연산 능력이나 자기 학습을 통해 스스로 배우는 능력을 키운다고 하더라도 쉽게 접근하기 어려운 분야가 있다. 다름 아닌 인간의 감정과 호감을 다루는 영역이다. 특히 도덕적 판단을 요구하게 될 경우 '인간적 감성과 사회적 효용의 충돌'이라는 문제가 불가피하게 제기된다. 예를 들어 자율운행 자동차 사고만 봐도 단적으로 드러난다. AI기반 자율운행 자동차를 운행할 경우 교통사고로 인한 사망율을 최고 95% 수준까지 줄일 수 있을 것이라 한다. 하지만 단 몇 건의 자율자동차에 의한 보행자 사망사고만으로도 관련 업체들이 즉각 시험운행을 중단하거나 축소하는 사례들에서 보듯이 사람들은 '인간의 실수'와 달리 '기계의 실수'를 용납하지 않는다.

이는 사람이나 기업에 대한 평가나 판단에서 기계나 알고리즘이 산출하는 결과를 온전히 믿을 수 없게 하는 유사한 문제를 낳는다. 인간은 사회를 이루어 살고, 기업 또한 다양한 사회 구성원들을 '이해관계자'로 삼고 있는 '관계의 산물'이다. 소비자, 주주, 직원, 혹은 비평자, 매니아와 같이 처한 입장에 따라 어떤 사람이나 기업에 대한 '호불호' 감정은 매우 주관적일 수 있다. 투자 여부에 따라 경제적 이해 관계 또한 서로 갈릴 수 있다. 즉 자기 입장에 따라 여러가지 판단 요소 중에서 어떤 건 더 중요하게 여기고, 어떤 요소에 대해서는 무시할 수 있다. 여러 판단 지표들에 대해 사람마다 각각 서로 다른 가중치를 매길 수 있다. 때문에 정성적 또는 도덕적 가치 판단을 필요로 할 때 각자의 입장에 따라 전혀 상반된 평가가 나올 수 있다.

무릇 사회적 현상이나 인간 관계 속에서 일어나는 모든 평가나 평판은 주관적 호불호 감정과 개인별 가치 판단 기준과 요소에 따라 다를 수 있어 어떤 '절대 기준과 점수'를 내기 어려운 한계를 안고 있다. 제아무리 정교하게, 다양한 변수를 다각도로 고려하도록 인공지능 알고리즘을 짠다고 해도 어떤 요소에 대해 얼마 만큼의 중요도와 가치를 인정하고 부여할 것인지는 결국 그 알고리즘을 설계하는 '사람의 손'에 달린 문제로 귀결되는 이유이다. 

요컨대 인공지능이 아무리 고도로 진화해도 감정과 가치 판단은 결국 인간의 몫이다. 평판 또한 사람들의 호불호 정서와 사회적 도덕 기준에 크게 의존한다는 점에서 그 벽을 넘어서는 것은 원천적으로 불가능하다. 따라서 어떤 방법으로 평가 지표나 평판 지수를 개발한다고 해도 그 값은 늘 '상대적'일 수밖에 없고, 산출 결과의 객관성은 숙제로 남을 수밖에 없다. 대통령 국정수행 지지도가 70%를 넘는다는 여론조사 통계가 여러 기관에서 일치되게 나와도 한편에서는 '여론 조작'일 뿐이라며 비웃는 이들이 여전히 있다. 평판 또한 다들 바 없다. 여론조사든 평판 점수든 그 결과의 정합성 여부는 그것을 받아들이는 사람들 각자의 지지나 인정, 수용의 정도에 달려 있을 뿐이다. AI 기술은 오늘도 진화하고 있는데, 참 역설적이지 않은가!   
  


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