인공지능과 선점자 우위

[이생기심]

[ 인공지능과 선점자 우위 ]

기업들이 개발하고 있는 인공지능의 경제적 가치는 예측의 정확도에 의해 결정됩니다. 인공지능을 활용하여 정확한 예측을 하기 위해서는 데이터와 알고리즘이 필요합니다. 인공지능의 예측 알고리즘을 구축하기 위해서는 학습용 데이터가 필요한데 학습용 데이터의 질이 좋을수록 단번에 알고리즘의 기능도 강화됩니다. 많은 AI 업체가 직면하는 문제는 학습용 데이터의 확보와 관련된 것입니다.

인공지능이 다른 도구와 구별되는 점은 스스로 학습을 할 수 있다는 것입니다. 인공지능의 학습량이 많아질수록 인공지능의 효용성도 더욱 커집니다. 인공지능은 피드백 데이터로도 학습을 하는데 예측의 정확도를 높이기 위해서는 피드백 데이터가 매우 중요합니다. 

이러한 과정을 거쳐 나온 예측이 실현되었다면 그 인공지능의 알고리즘은 신뢰할 수 있다는 것이고 예측이 기대에 미치지 못했다면 인공지능은 예측을 개선할 방법을 다시 학습해야 합니다.

정치, 경제, 사회환경이 끊임없이 변하고 있기 때문에 인공지능 모델은 최신 데이터를 바탕으로 계속해서 재학습을 해야 합니다. 최신 데이터로 끊임없이 학습을 하지 못하는 인공지능 모델은 곧바로 경쟁력을 상실하게 됩니다.

쉼 없이 변화하는 대내외 환경 속에서 인공지능 모델이 예측의 정확도를 끌어올리기 위한 방법은 피드백 데이터를 사용하여 모델을 지속적으로 업데이트하는 것입니다. 피드백 데이터는 인공지능이 예측한 결과를 계속 측정함으로써 만들 수가 있습니다. 

예측과 관련한 정보를 독립적으로 수집하여 이 정보를 인공지능의 예측에 투입한 데이터와 비교함으로써 예측의 성과를 측정할 수가 있습니다. 이런 방법으로 인공지능의 알고리즘을 업데이트하는 데 이용할 피드백 데이터를 얻게 되는 것입니다.

인공지능 분야에서 선점자 우위가 클 수밖에 없는 이유는 고품질의 예측 능력을 갖고 있는 AI 모델은 더 많은 사용자를 끌어모을 것이고, 그 결과 더 많은 피드백 데이터를 확보할 수가 있기 때문입니다. 이렇게 확보한 피드백 데이터는 다시 예측의 정확도를 높이게 되는 선순환을 가져옵니다. 이렇게 되면 충분한 피드백 데이터를 수집하여 모델에 반영할 수가 없는 후발회사는 결코 선발회사를 따라잡을 수가 없게 됩니다.

인공지능 분야에서의 선점은 더 많은 데이터를 얻는다는 뜻이고, 더 많은 데이터는 예측의 개선을 의미합니다. 개선된 예측은 더 많은 고객을 확보하는 데 도움을 줄 것이고 더 많은 고객은 풍부한 데이터의 원천이 됩니다.

바야흐로 인공지능의 시대가 본격적으로 열리고 있습니다. 인공지능 분야에서의 선점자 우위를 차지하기 위한 국가적 차원에서의 과감한 규제 완화와 지원이 필요한 때입니다.

산업연구원 명예연구위원, (사)지역산업입지연구원 원장 홍진기 드림

[현강玄岡]

좋은정보 감사합니다.
인공지능 시대에 세상은 급변하고 있습니다.
오늘도행복한 하루 되세요!