인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 수년 전 ‘알파고 충격’ 이후 세계적으로 엄청난 투자가 AI 벤처에 몰렸고, 이제 그 비즈니스 성과물들이 쏟아져 나오기 직전이다. 그러나 한국 사회는 ‘AI 문맹’ 수준이다. 소비자는 물론이요 기업과 정부도 마찬가지다. AI를 빅데이터에 기반한 머신러닝(Machine Learning)으로 이해하는 것이 고작이다. 1980년대 시작된 머신러닝은 통계적 영역에 속한다.

이에 비해 2010년대부터 본격화된 ‘딥러닝(Deep Learning)’은 복잡한 비선형 고차원 데이터까지 분석 가능하다. 사람은 직관적으로 쉽게 판단할 수도 있지만, 기계가 이를 알아내려면 저차원 데이터와 전통적인 머신러닝 학습모델로는 어렵다. 데이터의 복잡한 상관 관계를 찾아내려면 축소되지 않은 고차원 데이터와 이를 분석할 수있는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 이용해야 하고 이를 ‘딥 러닝’이라고 부른다.

‘달인’의 노하우가 경쟁력 원천

딥러닝은 결국 사람이 직관적으로 또는 축적된 경험을 기반으로 내리는 판단을 AI가 직접 학습할 수 있게 하는 것이다. 4차 산업혁명 시대의 ‘산업AI’라고 하면 이 딥러닝을 얘기하는 것이다. 알파고가 대표적이다. 국내 AI가 방향을 잘못 잡았다는 것은, 이 가운데 빅데 이터와 전통적인 머신러닝에 집중하고 있기 때문이다. AI를 표방하는 기업이나 벤처캐피털도 마찬가지다.

딥러닝 기반의 산업AI가 성공하려면 세 가지 조건이 있다. 전문가(또는 기업)의 지식(또는 노하우), AI를 개발하는 기술, 그리고 소비자다. 우리 정부는 주로 기술에 초점을 맞추고 있다. 사실 한국 기업 들이 AI 비즈니스를 제대로 못하는 이유는 배우고 익히기가 어려워서다. 그래서 스웨덴에선 ‘AI의 기초(Elements of AI)’라는 국민교과 서를 제작해 보급하는 국가 차원의 캠페인을 벌일 정도다. 지금도 늦지 않았다. 산업AI로 방향을 잡으면 된다. 산업AI의 가장 기본이 되는 ‘전문가의 지식’을 우리는 지난 산업화 시기에 엄청나게 축적했다. 예를 들면 놀라운 실적을 올리는 외판원의 판매술, 소비자 마음까지 사로잡는 점원의 친절 서비스 등이 바로 전문가의 지식이다. 한국 사회에는 특정 분야의 ‘달인’이 넘친다. 이들의 노하우를 기계에 훈련시켜 ‘외판원 AI’ ‘점원 AI’를 개발할 수 있고, 경제 발전 가도에 있는 동남아시아라는 큰 수요처를 노리면 된다.

딥러닝으로 AI 신사업 개척해야

특히 한국만의 경쟁력이 있는 분야라면 한류를 꼽을 수 있다. 페이 스북에서 활동하는 한류팬 숫자만 1억 명이 넘는다. 이들을 위한 한류팬 뉴스 앱을 개발할 수 있고, 이들 개인에게 가장 잘 맞는 한류 유행 화장품이나 패션을 제안하는 K뷰티, K패션 AI 앱을 내놓을 수 있다. 갈 길은 멀다. 미국과 중국은 저만치 앞서 있다. 특히 중국은 AI 기업이 많은 세계 상위 10위 도시에 베이징(1위) 상하이(4위) 선전(7 위) 등 3개가 올라 있을 정도다. 관련 인재 양성분야에서도 ‘AI 홍위병’ 프로젝트라고 불리는 국가 차원의 사업을 뒷받침하고 있다.

정치적 혼란으로 나라 경제는 한구석에 내팽개쳐진 형국이다. 이대로라면 AI 후진국을 면할 길이 없다. 각 산업 영역에서 AI 앱으로 개발할 수 있는 것이 무엇인지 찾는 게 중요하다. 해당 분야에서 잘나가는 회사라면 어디든 해당된다. 산업AI에 놀라운 역전의 기회가 있다는 얘기다.