알파고 이후 우리나라에는 인공지능 시대가 열렸다. 각계 각층에 있는 사람들이 인공지능을 말한다. 그리고 어지간한 내용을 이해한다. 특히 미래 직업에 대한 고민은 전방위적이다. 사회 생활을 하는 직장인들뿐 아니라, 자녀들에 대한 걱정으로까지 이어진다. 인공지능 시대가 본격적으로 펼쳐지고 있는 지금, 어떤 기업 혹은 개인이 돈을 벌고 있을까? 다음의 예가 전부는 아니겠지만, 중요한 변화의 흐름을 담고 있다. 이전에 상상할 수 없었던 다양한 사례를 만나보도록 하자.

1. 기계 학습을 잘 아는 기업, 인재의 몸값이 올라가고 있다.

“…. 인공지능 전문기업을 창업해 엄청난 부를 획득한 대표 사례로 스위프트키(Swiftkey)를 꼽을 수 있다. 스위프트키는 굳이 키보드 자판 하나하나를 정확히 눌러 단어를 입력하지 않아도 자판 위를 스치듯 경로만 그리면 자동으로 적고 싶은 말을 완성해주는 기술을 개발하였다. 사용자가 대충 곡선을 그려도 무슨 말을 쓰려던 건지 정확히 예측하는 능력은 수많은 사용자들의 입력 행동 빅데이터를 기계가 학습하면서 진화해가는 기술 덕분에 가능했다. 그리고 올해 초 마이크로소프트는 이 신생 스타트업을 2700억 원에 인수했다. …. 마이크로소프트는 단순히 그 기능보다는 스위프트키 창업 팀의 AI기술 실전 적용 경험을 산 것이라고 보는 것이 맞다.” (책 ‘빅픽처2017’, 김윤이 외 저, 김윤이 편집)

기계 학습은 새로운 시대의 화두다. 이에 대해 노하우를 갖고 있는 기업이나 개인이 많지 않다. 새로운 화두이기 때문에 익숙한 주체가 별로 없다. 저자는 개인의 예도 든다. “구글이 중국 시장 철수 후 5년 만에 수천만 달러를 투자한 중국 AI 스타트업 몹보이(Mobvoi)는 직원 200여 명 중 70%가 AI엔지니어로, 투자금의 80%를 인건비로 집행한다고 알려져 있다.” (책 ‘빅픽처2017’, 김윤이 외 저, 김윤이 편집) 상당히 높은 수준의 투자가 인공지능 전문가들에게 이루어지고 있다. 또 어떤 분야가 인공지능 산업의 부상으로 각광을 받고 있을까?

2. 양질의 데이터를 보유한 기업이 각광을 받는다.

“AI산업의 부상은 양질의 데이터를 보유한 기업에 대한 투자나 관심도 높아지게 만들었다. 앞에서 살펴본 것처럼 기계가 학습할 빅데이터 확보가 기술경쟁력의 큰 축이기 때문이다. 일례로 IBM은 클라우드 기업 피텔(Phytel), 익스플로리(Explory) 등을 인수했을 뿐 아니라, CT, MRI 등 300억 개의 의료 이미지 및 7500개 병원과의 협력관계를 구축해둔 의료영상 분석 기업 머지(Merge)도 인수했다. 우리나라는 스마트폰 보급률이 83%, 병원 전자의무기록 보급률이 90%일 뿐 아니라 건강보험제도 덕분에 의료정보가 잘 데이터베이스화되어 있다. 객관적으로 의료AI산업이 발달하기 좋은 인프라를 갖추고 있으므로, 여기에 도전하는 신생팀이 M&A시장에서 잠재적으로 높은 가치를 책정 받을 것으로 기대된다.” (책 ‘빅픽처2017’, 김윤이 외 저, 김윤이 편집)

실제로 벤처 투자도 빅데이터 전문 기업에 대한 것이 먼저 이루어졌고, 그 후 현재 각광 받는 분야가 인공지능 관련 기업이다. 빅데이터와 인공지능은 뗄래야 뗄 수 없는 관계다. 좋은 데이터는 인공지능을 완벽하게 만들어주는 재료와 같다. 훌륭한 재료를 확보하는 것이 최우선이기 때문에, 양질의 데이터를 확보한 기업에 대한 관심과 투자는 앞으로도 계속 이어질 것이다.

3. 기계 학습 훈련 전문가가 각광받을 확률이 높다.

“효율성 측면에서 사람보다 기계지능이 선호되는 이유는 분명하다. 우선 학습의 속도와 양에서 인간과 비교할 바가 못 된다. 인간 의사가 50% 정도의 암 진단율을 보일 때 IBM의 왓슨은 폐암 98%, 대장암 98%, 직장암 96% 등으로 진단 정확도에서 훨씬 앞선다. 왓슨은 300개 이상의 의학 학술지, 200개 이상의 의학 교과서를 학습했는데, 이렇게 많이 공부할 수 있는 사람이 지구상에 과연 몇 명이나 될까. 또한 왓슨처럼 1초에 책을 100만 권 읽어들이는 것도 불가능하다. 법률 분야도 마찬가지이다. 변호사들은 업무 시간의 30%를 리서치에 소비하지만, 왓슨 기반으로 제작된 법률 AI 서비스 로스(Ross)는 초당 10억 장의 문서를 이해할 수 있다. …. IBM 왓슨을 가르쳤던 건 35년차 경력의 ‘사람’ 의사였다. 이처럼 기계 학습 훈련 전문가는 앞으로 무궁무진한 성장이 예상되는 직업 분야이다.” (책 ‘빅픽처2017’, 김윤이 외 저, 김윤이 편집)

인간이 효율성 면에서 앞설 수는 없다. 하지만 몇몇 분야는 여전히 인간의 손길이 필요하다. 대전환기를 맞이해 인공지능을 업그레이드시켜줄 수 있는 전문가의 도움이 있어야 한다. 물론 소수에 해당되는 이야기다. 저자는 소수에 해당되지 않는 나머지 대다수 사람들에게 이렇게 조언한다. “다가올 새로운 산업에 필요한 사람들의 모습은 다양하다. 그러므로 큰 변화를 앞두고 새롭게 필요성이 대두될 만한 나만의 전문영역을 찾아내려면 이제까지 인류가 신경 써보지 못했던 새로운 욕구들을 먼저 상상해 파고들어야 한다. 그 결과로 개척되는 지점이 바로 블루오션이고 틈새시장이다.” (책 ‘빅픽처2017’, 김윤이 외 저, 김윤이 편집)