AI, 다재다능한 도구: 질병 예측부터 장애인 접근성 향상까지

인공지능은 지난해 급격히 부상했으며 그 여파로 어느 산업도 영향을 받지 않은 곳이 없습니다. ChatGPT의 출시로 생성형 AI에 대한 관심이 폭발했으며, 모든 사람들이 소비자와 서비스 제공자 모두로서 이 기술을 활용하고 있습니다.

맥킨지 조사에 따르면, 대부분의 조직(55%)이 이제 최소 하나의 비즈니스 기능에서 AI를 활용하고 있습니다. 이는 AI가 영업, 마케팅, 고객 서비스부터 보안, 데이터, 기술 및 기타 프로세스에 이르기까지 모든 분야에 영향을 미치고 있기 때문입니다.

AI와 산업 변혁 능력 살펴보기

AI는 1950년대부터 존재해 온 개념으로, 기계의 지능을 의미합니다. 이는 인간과 유사하게 인지 기능을 수행할 수 있는 기계의 능력입니다.

인간 지능은 우리를 다른 생명체와 구별시키는 요소입니다. 새로운 것을 배우고, 합리화하며, 적응하고, 문제를 해결하고, 계획을 세우며, 즉흥적으로 행동하고, 행동으로 옮기는 능력입니다. 지능은 인간 경험의 기반이며, 이제 우리는 과학적 노력으로 이를 인공적으로 재현하고 있습니다. 그 결과, 오늘날의 AI 시스템은 학습, 추론, 문제 해결 및 인식 등 인간 지능의 일부 특성을 보여줍니다.

따라서 AI는 단순히 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것입니다. 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 데이터로부터 학습하고 인간의 개입 없이 적응하는 컴퓨터 프로그램의 능력을 의미합니다.

그 다음은 딥러닝으로, 텍스트, 이미지, 비디오와 같이 인간이 다루기에는 방대한 데이터 자원을 활용해 자동 학습을 가능하게 합니다. 딥러닝은 인간 뇌의 뉴런 상호작용 방식을 모방한 신경망을 사용하여 데이터를 흡수하고 처리합니다. 여기서 사용되는 인공 신경망의 세 종류는 피드포워드 신경망, 컨볼루션 신경망, 그리고 순환 신경망입니다.

머신러닝과 딥러닝을 통해 AI는 데이터를 처리하여 패턴을 감지하고, 추천 및 예측을 수행하며, 새로운 데이터와 경험에 적응함으로써 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

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AI의 광범위한 활용 사례, 산업을 뒤흔들다

수년간의 AI 기술 발전으로 AI는 다양한 산업에 적용될 수 있게 되었으며, 거의 모든 비즈니스 분야에서 활용되고 있습니다.

우선 챗봇은 온라인 사용자 경험을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 자연어 처리(NLP)를 사용해 대화를 인간적이고 개인적으로 만들며, 이러한 AI 기반 어시스턴트는 고객과 실시간으로 상호작용할 수 있습니다. Servion Global Solutions에 따르면, 2025년까지 고객 상호작용의 고객 상호작용의 95%가 AI에 의해 구동될 예정입니다.

미디어 및 엔터테인먼트 분야에서 AI는 효율성과 창의성의 새로운 시대를 열고 있습니다. 아티스트, 영화 제작자, 게임 개발자 등 콘텐츠 제작자들은 AI 알고리즘의 힘을 활용해 스크립트와 내러티브를 생성하고 있습니다.

AI는 또한 실시간 언어 번역을 지원하여 글, 비디오, 팟캐스트 및 기타 멀티미디어 형식의 콘텐츠를 더 넓은 청중이 접근할 수 있게 합니다. 이를 기반으로 기술은 언어의 미묘한 차이와 얼굴 움직임을 분석해 립싱크 번역을 돕습니다. 이는 시청자 경험을 풍부하게 하고, 시청각 콘텐츠가 다양한 언어에 걸쳐 동기화되는 방식을 변화시킵니다.

또한, 디지털 환경에서 실제 인물을 연기하는 합성 배우, 고객 중심 광고 카피, 그리고 자동으로 뉴스 기사와 요약을 생성하는 등 AI는 미디어 산업을 돕는 다양한 방식을 제공하고 있습니다.

이 기술은 주로 자율주행 차량을 통해 우리의 생활에도 영향을 미칩니다. Tesla (TSLA ), Toyota, Audi와 같은 기업들은 머신러닝을 활용해 자율주행 차량을 구축하고, 운전자 지원 기능을 제공하며 궁극적으로 인간 운전자의 필요성을 없애고 있습니다. 이 분야에서 AI는 스팸 필터, 얼굴 인식, 맞춤형 추천 제공 등에도 활용되어 참여도를 높이고 있습니다.

AI는 교육 분야에도 깊숙이 진입하여, 개인화된 메시지, 등록 관리, 기타 일상 업무 자동화를 통해 교직원의 생산성을 향상시키고 있습니다. 또한 학습 자료를 개인화하고, 스마트 콘텐츠를 생성하며, 추가 학습 자료나 지원을 제공하는 음성 어시스턴트를 제공하는 데에도 활용됩니다.

하지만 이것은 빙산의 일각에 불과합니다. AI는 정확하고 상세한 정보 제공을 위한 내비게이션, 인사 관리 프로세스 간소화, 농업에서 작물 수확 가속화 및 대량 생산, 게임에서 인간과 같은 NPC 생성, 금융에서 다양한 서비스 개선 등 광범위하게 활용되고 있습니다.

게다가 AI는 데이터 보안 분야에서 알려지지 않은 위협 식별, 결함 탐지, 위협 방지 및 비정형 행동 인식 등에 활용됩니다. 교통 관리, 라이드셰어링, 여행 산업의 경로 계획을 돕는 것 외에도, AI는 품질 관리, 검사, 공급망 관리에서도 지원을 제공합니다.

또한 로봇공학 분야에서는 AI가 장애물 감지와 경로 사전 계획에 일반적으로 사용됩니다. 곧 인공 일반 지능(AGI)도 현실이 될 것이며, 이는 기계가 현재 인간만이 수행할 수 있는 지적 작업을 수행할 수 있게 된다는 의미입니다. OpenAI와 같은 조직은 인간 지능을 능가하는 기술 개발에 매진하고 있습니다.

AI가 인터넷을 더 접근 가능하게 만들다

앞서 언급했듯이 AI는 거의 모든 분야를 변화시키고 있지만, 그 활용 범위는 아직도 끝이 없습니다. 예를 들어, 오하이오 주립대 연구원들은 장애인을 위해 인터넷을 보다 접근 가능하게 만드는 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 이 AI 에이전트는 간단한 언어 명령을 사용해 웹의 복잡한 시스템을 탐색하고 모든 웹사이트에서 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

해당 연구는 12월에 열린 제37회 신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)에서 발표되었으며, 우리는 일상 생활과 업무에 의존하는 인터넷 접근에 장벽이 증가하고 있음을 강조했습니다. 이러한 장애물을 제거하고 특히 장애인에게 격차를 줄이기 위해, 연구팀은 실시간 사이트 정보를 활용해 웹 에이전트를 만들었습니다.

이 온라인 AI 도우미들은 딥러닝 알고리즘과 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 인간이 웹을 탐색할 때와 유사하게 작동합니다. 생성된 모델은 레이아웃과 다양한 웹사이트의 기능을 언어를 처리하고 예측하는 능력만으로 이해할 수 있습니다.

이 솔루션을 개발하기 위해 팀은 먼저 일반 웹 에이전트를 위한 데이터셋인 Mind2Web을 만들었습니다. 연구원들은 137개의 실제 웹사이트에서 2,000개 이상의 개방형 작업(예: 소셜 미디어에서 유명인 계정 팔로우, 국제 항공편 예약, DMV에서 시험 일정 잡기)을 사용해 에이전트를 훈련시켰습니다.

연구 공동 저자인 오하이오 주립대 컴퓨터 과학 및 공학 조교수인 Yu Su는 오늘날 웹사이트의 복잡하고 동적인 특성을 모델이 채택하고 지속적으로 변화하는 인터넷을 다룰 수 있는 능력 때문에 에이전트가 성공했다고 설명했습니다. Su는 다음과 같이 말했습니다:

“이러한 작업이 가능해진 것은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델의 최근 발전 덕분입니다.”

2022년 11월 챗봇이 공개된 이후 수백만 명이 콘텐츠 제작에 활용해 왔습니다. 최근 OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 최신 버전인 GPT‑5가 올해 출시될 예정이며, 비디오 기능과 더 높은 정확성을 제공한다고 밝혔습니다. Altman에 따르면, AI는 우리의 업무 방식을 바꿀 뿐만 아니라 기술 발전이 “과학적 발견 속도를 크게 가속화하는 데 도움을 줄” 것이라고 합니다.

Mind2Web 외에도 오하이오 주립대 연구원들은 MindAct이라는 프레임워크를 소개했으며, 이는 소형 및 대형 언어 모델을 모두 사용해 작업을 수행합니다. 두 모델을 모두 활용함으로써 팀은 해당 프레임워크가 다른 일반적인 모델링 전략보다 뛰어나며 다양한 개념을 비교적 잘 이해한다는 것을 발견했습니다.

모델이 정교화되면, 연구에 따르면 Flan‑T5 또는 GPT‑4와 같은 오픈소스 및 클로즈드소스 LLM과 함께 사용할 수 있습니다. 이 연구는 미국 국립과학재단, 미 육군 연구소, 오하이오 슈퍼컴퓨터 센터의 지원을 받았습니다.

이와 동시에 연구는 유연한 AI를 만드는 윤리적 문제를 강조했으며, 이는 웹 서핑과 같은 다양한 방식으로 인간에게 큰 도움이 될 수 있지만, ChatGPT와 같은 시스템을 강화함으로써 인터넷을 전례 없는 강력한 도구로 변모시킬 위험도 있습니다.

“한편으로는 효율성을 크게 향상시키고 작업 중 가장 창의적인 부분에 집중할 수 있는 큰 잠재력이 있습니다,”라고 Su는 말하며, “하지만 반면에, 막대한 해악의 가능성도 존재합니다.” 이는 잘못된 정보 확산이나 금융 정보를 악용하는 형태로 나타날 수 있습니다.

Su에 따르면, 우리는 이러한 위험에 대해 “극도로 신중”해야 하며, 이를 완화하기 위해 함께 노력해야 합니다. 그는 지속적인 연구를 통한 AI 발전이 앞으로 수년간 사회에 큰 성장을 가져올 것이라고 강조했습니다.

AI의 의료 분야에서의 큰 역할

AI가 게임 체인저로 떠오른 또 다른 분야는 의료이며, 이 산업의 다양한 측면을 향상시키고 있습니다.

보건 의료는 질병을 예방하고 삶의 질을 향상시키는 우리 삶의 중요한 부분입니다. 그러나 이 산업은 비효율적인 프로세스와 급증하는 의료 비용이라는 문제에 직면해 있습니다. 여기서 AI는 과거 데이터를 의료 지능과 결합해 프로세스를 간소화하고, 생명을 구하는 약물 연구를 돕는 등 의료 분야를 완전히 변화시킬 수 있습니다. 이를 통해 조직은 연구개발 비용을 절감하면서 산출량을 늘릴 수 있습니다.

AI 기반 가상 비서는 불필요한 병원 방문을 줄이고 의료 전문가의 시간을 절약함으로써 사람들을 돕고 있습니다. 챗봇은 환자 예약을 잡고, 정보를 제공하며, 환자 정보를 입력하고, 보험 문의를 처리하는 데에도 활용될 수 있습니다.

의료 기관은 환자 데이터를 활용해 통찰을 발견하고 보다 정확하게 행동을 제안함으로써 사망률을 낮추고 환자 만족도를 높일 수 있습니다. 의료 기록, 유전적 프로필 등 환자 데이터는 개인 맞춤형 약물 및 최적 치료 계획을 제공하는 데에도 사용됩니다. 병원은 또한 AI를 활용해 시장 조사를 수행하고 서비스 최적화 및 브랜드 관리와 마케팅을 위한 최적의 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

게다가 이 기술은 질병을 감지하고 만성 질환을 분석해 조기 진단을 보장하는 정교한 기계를 구축하는 데에도 사용되고 있습니다.

최근 스웨덴 뇌재단, 스웨덴 전략 연구 재단, 스웨덴 연구 위원회 등이 자금을 지원한 새로운 연구에서는 머신러닝을 활용해 중증 다발성 경화증(MS)을 예측했습니다. MS는 중추 신경계의 만성 질환으로, 진행 양상이 사람마다 크게 다릅니다.

이는 면역 체계가 자신의 몸을 공격하는 자가면역 질환으로 여겨집니다. MS에서는 지방성 화합물인 미엘린이 공격을 받아 뇌와 척수의 신경이 손상됩니다. 미엘린은 신경 축삭을 둘러싸고 절연시켜 신호 전달을 가능하게 하는데, 손상되면 이 기능이 영향을 받습니다.

따라서 질병을 초기 단계에서 감지할 방법을 찾기 위해, Linköping University, Karolinska Institute, University of Skövde의 연구자들이 함께 이 연구를 진행했습니다.

연구진은 머신러닝을 활용해 약 1,500개의 단백질 샘플을 분석했습니다. 이는 근접 연장 분석(PEA)이라는 고감도 방법을 차세대 시퀀싱(NGS)과 결합해 이렇게 많은 단백질을 측정한 최초의 연구였습니다. 이 기술은 매우 적은 양을 보다 정확하게 측정할 수 있게 해주며, 이러한 단백질은 대부분 매우 낮은 수준에 존재합니다.

연구 결과, 11개의 단백질 조합이 단기(특정 단백질인 신경섬유경량 사슬(NfL)이 신뢰할 수 있는 지표)와 장기 질병 활동 및 장애 결과를 모두 예측할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이 단백질 조합은 별도의 그룹에서도 MS 환자들을 대상으로 확인되었습니다.

또한 이러한 단백질은 혈액이 아닌 뇌척수액에서 측정해야 중추 신경계의 상황을 더 정확히 파악할 수 있습니다. 이 단백질들은 MS의 예상 중증도에 따라 각 환자에게 맞춤형 치료를 제공하는 데에도 활용될 수 있습니다.

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AI 분야를 선도하는 기업들

AI가 표준이 되고 전 세계 AI 소프트웨어 시장 매출이 2025년까지 1260억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, 모든 기업이 이 흐름에 동참하고 있습니다. 그러나 일부 기업은 혁신적인 머신러닝 구현으로 이 분야에서 큰 파장을 일으키고 있습니다:

1. Microsoft

이 기술 대기업은 비즈니스 AI 어시스턴트인 Office 365 Copilot을 제공하고 있습니다. OpenAI에 가장 큰 투자자인 Microsoft (MSFT ) 는 최근 AI 기반 도구인 “Reading Coach”를 출시했습니다.

시가총액 2.9조 달러인 MSFT 주가는 현재 398달러이며, 연초 대비 4.74% 상승했습니다. 회사의 연간 매출(TTM)은 2183억 달러, 주당순이익(EPS, TTM)은 10.33, 주가수익비율(P/E, TTM)은 38.14이며, 배당수익률은 0.76%입니다.

2. Tesla

이 회사는 자율주행 기능을 갖춘 전기차 모델을 제조합니다. CEO Elon Musk는 Tesla를 “AI/로봇 기업”이라고 부르며, 한때 “가장 진보된 실세계 AI”를 개발하고 있다고 주장했습니다.

시가총액 6735.5억 달러인 TSLA 주가는 현재 209.20달러이며, 연초 대비 14.72% 하락했습니다. 회사의 연간 매출(TTM)은 959.2억 달러, 주당순이익(EPS, TTM)은 2.10, 주가수익비율(P/E, TTM)은 68.28입니다.

3. Luminar Technologies

이 회사는 고급 LIDAR 기반 차량 비전 제품을 생산합니다. 그 센서는 광섬유 레이저를 사용해 자율주행 차량의 AI 기반 소프트웨어 시스템이 환경을 깊이 있게 파악할 수 있게 합니다.

시가총액 10.95억 달러인 LAZR 주가는 현재 2.19달러이며, 연초 대비 35.9% 하락했습니다. 회사의 연간 매출(TTM)은 587.9억 달러, 주당순이익(EPS, TTM)은 -1.50, 주가수익비율(P/E, TTM)은 -1.44입니다.

마무리 생각

2023년 AI는 주류에 진입했으며, 기술의 인기도와 활용도가 증가함에 따라 지속적인 연구와 투자로 성능 또한 크게 향상될 것입니다. 이미 AI의 유연성은 다양한 산업을 변화시키고 있으며, 앞으로도 그 적용 범위는 혁신과 산업을 더욱 촉진할 것입니다. Su는 “AI가 사람들의 시간을 절약하고 불가능을 가능하게 만들 것”이라고 말했습니다.

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