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'내 자리 위협하는 AI?' AI와 협업하려면 '이것'이 중요

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[DBR/동아비즈니스리뷰] 다양한 비즈니스 영역에 인공지능(AI)이 도입되고 있다. 기계 도움으로 일처리가 원활해질 거라 반기는 이들도 있지만 업무 환경 깊숙이 기계가 들어오는 걸 꺼리는 이들도 있다.


'저 기계가 나를 대체할 것'이라는 두려움 때문만은 아니다. 신뢰의 문제, 익숙하지 않은 것에 대한 거리감, 프로세스 변동으로 인한 번거로움 등 다양한 요인이 작동한다. 하지만 AI와의 협업은 더 이상 피할 수 없어 보인다.


DBR 293호에 소개된 AI 시스템을 활용한 협업 케이스를 통해 인간 사용자와 AI가 함께 할 수 있는 방안을 제시한다.

사람마다 AI 협업 방식이 달라


'좋은 동료가 최고의 복지다.' 회사에서 일보다 힘든 게 사람이라는 얘길 많이 한다. 이 얘기는 그대로 AI에도 적용해볼 수 있다. 업무 전반에 AI가 활용되면 AI도 동료가 되는 셈이다. 어떻게 해야 AI가 스트레스 요인이 아닌, 도움이 되는 협업 파트가 될 수 있을지 연구 결과를 통해 살펴보자.

 

국내 반도체 제조 라인에 AI를 도입해 현장 엔지니어들에게 얼마만큼, 또 어떠한 도움을 줄 수 있는지 살펴보는 연구*가 진행됐다. 통상 이 반도체 라인에서는 이상 알람이 울리면 사람이 직접 내려가 기계 오류를 확인했다. 여기엔 두 가지 문제가 있다.

 

오류를 정확히 판단할 수 있는 전문 엔지니어가 많지 않아 매번 이들이 확인을 하긴 어렵다. 그렇다고 비숙련자들에게 맡기기도 힘들다. 오판 가능성이 높기 때문이다.

 

이 같은 제조 현장에 전문 엔지니어와 같이 숙달된 AI가 추가된다면 어떻게 될까?

 

연구 논문의 저자는 이상 알람 데이터를 모아 완전 연결 신경망을 이용해 알고리즘 기반 예측 모델을 만들었다.

결과는 사람에 따라 다르게 나타났다. AI가 얼마나 도움을 주는지는 전문가와 비숙련자 사이에서 다르게 체감된 것이다. 경력 4년 이상의 전문가 그룹보다 경력이 짧은 비숙련자들에게서 '알고리즘으로부터 효과적인 도움을 얻었다'는 답이 나왔다.

 

선배가 부재중인데 발생하는 문제에도 큰 도움이 된다고 밝혔다. 물론 여기에 전문가의 경험적 지식까지 더해진다면 제조과정 전반에 도움이 될 수 있다.

또한 전문가와 비숙련자 모두의 그룹에서 오류에 대한 데이터를 더 정확히 기록할 필요성이 공유됐다. 현장 사람들은 AI 알고리즘의 정확도에 매우 민감하게 반응한다. 어지간한 정확도로는 신뢰가 형성되지 않으며 적어도 전문가 그룹만큼의 정확도(95%)는 돼야 비로소 쉬운 문제 정도는 기계에 맡긴다.

 

오류를 정확히 기록하면 실제 업무에서 자신들을 도울 알고리즘의 정확도도 높이고 비숙련자들의 전문성도 효율적으로 높일 수 있다.

​  

이렇듯 실제로 AI 기술이나 서비스를 조직에 직접 반영해 사용하려면 업무 자체와 사용자의 특성을 떼어 놓을 수 없다. 전문가에게는 자신의 일을 대체할 AI가 필요하고 비숙련자에게는 자신을 전문가급으로 올려줄 교육용 AI가 필요하다.

 

각각이 AI 시스템에 기대하는 바가 다르듯 조직 또한 모든 사람에게 일률적으로 똑같은 AI 시스템을 적용할 수는 없다.

 

* 알고리즘 기반 제안이 사용자의 반도체 장비 인터락 분류에 미치는 영향 (강신우, 2020). 국내 반도체 공장 내 기계에서 수집된 데이터와 이곳의 엔지니어들이 기록한 레이블, 그리고 현업인 78명의 코멘트가 다뤄진 실증 연구다.

장인의 감각은 학습할 순 없는 걸까?


전문가 그 이상의 수준, 즉 '장인'과 AI의 협업도 가능할까?

 

오감 중 시각과 청각은 AI가 비교적 잘 학습하고 있는 분야다. 시그널과 패턴으로 이뤄져 있기 때문이다. 물론 인간 수준으로 올라오려면 여전히 시간이 더 많이 필요하다. 촉각 센싱의 경우 아주 초기 단계지만 차츰 기계 학습이 진행되는 모양새다.

 

이를 이용해 장인의 손기술이나 노하우를 데이터로 담을 수 있다면 은퇴로 인한 인력 손실이 줄어들 것이다. 장인에게 체화(embodied)돼 있는 무의식적인 감각도 보존이 가능하다면 AI를 통해 장인급의 솜씨를 오랫동안 유지할 수 있다.

MIT 연구진이 만든 글러브가 꽤 흥미롭다. 글러브에 센서를 촘촘히 수놓아 사람의 통각과 물체마다 다르게 쥐는 습관 같은 것을 학습한 뒤 손에 든 물체를 알아맞히는 프로세스다. 연구진은 여기에 시각 기술(computer vision)이 결합되면 더 나은 결과를 가져올 것으로 예상하고 있다.

 

그러나 기계가 인간의 오감을 모두 섭렵한다 가정해도 아직까지 AI가 장인을 대체하거나 그들의 노하우를 죄다 학습하는 건 불가능할 것이라는 전망이다.

 

장인의 데이터 자체도 많지 않고 설령 데이터가 많아도 그 데이터는 장인 한 사람의 것이지 같은 분야의 다른 장인들까지 대표하기 어렵기 때문이다.

 

대신 AI 기술은 장인에게 '보조(assistant)'가 될 순 있다. 기술을 통해 장인의 감각이 더 오래 유지되도록 돕는 수준이다.

 

가령 일본 드라마 '중쇄를 찍자' 속 너무 오래 일해 어깨가 구부정해진 원로 만화가를 돕는 각도 조절이 되는 전자태블릿처럼 말이다. 장인이 젊은 시절의 몸으로 돌아갈 수 없으니 기술이 이를 보조하는 것이다.

AI와 잘 맞으려면 꼭 필요한 '이것'


결국 어느 분야에서건 우리는 인공지능과 공생 관계에 서있다. 그에 맞춰 AI와 함께 할 준비도 필요하다.

 

① '인간 VS 인공지능'이라는 인식의 검토

인공지능과 어떻게 공존할 것인가(고선규, 2019)에 따르면 인공지능과 인간이 공존하기 위해서는 무엇보다 인간과 AI의 관계 재설정이 필요하다고 말한다.

 

아직까지 우리 사회는 인공지능과 인간이 대척점에 서있다고 생각한다. 그래서 둘 중 하나만 살아남을 수 있다고 인식한다.

 

하지만 인간은 인공지능을 지배나 조종의 대상이 아닌, 우리 생태계를 구성하는 '자율적인 액터'로 바라봐야 한다. 앞으로 등장할 지능과 판단 능력을 가진 AI가 우리와 공존할 수 있다는 인식이 필요하다.

 

인간중심적 사고에서 벗어나 공생을 위한 현실적인 고민을 함께 하는 것이다.

 

​  

② AI 리터러시

 

AI와 궁합이 잘 맞는 사람은 따로 있는 것이 아니다. 누구나 어느 정도의 AI 리터러시가 갖춰지면 AI를 잘 활용할 수 있다.

 

AI리터러시란 인공지능을 활용하고 그와 협업할 수 있는 능력을 말한다. 디지털 리터러시보다 한 단계 더 나아간 AI 리터러시를 익히려면 누구에게나 일정량의 교육 시간이 절대적으로 필요하다.

 

간혹 기업 내에서는 태어난 시기나 생활 환경이 '디지털 세대'라는 이유만으로 리터러시 교육이 제대로 이뤄지지 않는다. 하지만 AI를 아는 인간, 그리고 그에 딱 맞춘 AI 시스템의 결합이야말로 미래세대 공생의 지름길이다.

 

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출처 프리미엄 경영 매거진 DBR 293호

필자 서울대 융합과학기술대학원 연구원 유재연

인터비즈 조정현 박은애 정리
inter-biz@naver.com

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