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인더스트리

[트릭's 뉴스레터] August 2020

 

안녕하세요, AITRICS 입니다 😊

지난 한 달동안 AITRICS와 인공지능 & 머신러닝 업계에 대한 소식을 정리하여 전달드립니다.

 

함께 확인해보시죠!

 

 

[업계 소식

 

1) 의료 산업, 증거 중심서 ‘데이터 기반’으로 패러다임 변화

대표적으로 정밀의료·진단 분야에서는 특히 제 3차 병원 중심으로 외국계 SW 기업, 국내 SW 및 통신기업, 스타트업의 인공지능 활용 의료 서비스를 도입하고 있다. 데이터와 관련해서는 관계부처, 공공기관, 유관 학계, 의료계, 전문가, 창업가를 아우르는 보건의료빅데이터 추진단을 통해 2017년부터 다양한 데이터를 표준화, 연계, 비식별화하는 기술 과제를 논의하고 있다. 그러나 현재 의료 산업에서의 진단 행위는 의료 기기로부터 생성된 의료영상, 생체 신호 등의 데이터를 기반으로 의학적 지식과 임상 경험에 근거한 의료진의 판단으로 이뤄지고 있다는 점이 문제점으로 지적된다.

 

2) ‘AI 학습 데이터’ 스타트업 각축전 시작됐다

디지털 뉴딜정책과 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법) 개정안 통과로 인공지능(AI) 학습 데이터 스타트업의 면면에 관심이 급증하고 있다. 4일 업계에 따르면 크라우드웍스, 슈퍼브에이아이, 알디프로젝트 등의 스타트업들이 AI 학습 데이터 시장에 두각을 나타내고 있다. AI 산업의 핵심은 데이터다. AI 학습 데이터는 데이터 라벨링의 정확도와 데이터 구축 작업 전반에서의 품질 관리가 필수인데 이 스타트업들이 두각을 나타내고 있는 것이다.

 

3) 10~25년 후···AI가 가져올 변화와 기회는?

향후 10년내 현재 논란이 되고 있는 안면인식기술은 시민자유와 민주적 참여를 본질적으로 부식하는 시스템으로 간주될 것이다. 향후 지속가능한 AI를 위해서는 윤리적 가이드 이상의 것이 필요하다. ···AI시스템이 사회 전 분야에서 활용되고 있지만 끔찍하게 잘못돼 재앙을 초래할 몇가지 중요 사건을 일으킬 것이다. 기업들은 데이터과학자·엔지니어·사회학자 등으로 AI감독위원회를 구성해 AI시스템이 서비스하도록 설계된 자사의 서비스 커뮤니티에 미칠 영향을 연구하고 대비해야 한다···15년 내 일반인도 톰 크루즈 같은 명사가 자신의 비서에게 서비스받는 것과 같은 극진한 실시간 통신·진료 서비스 등을 지금보다 훨씬 정교해진 AI비서를 통해 받게 될 것이다···AI가 취업·대출·입국을 결정하게 되는 만큼, 학생들에게 데이터세트의 편향성을 교육해 AI가 편향된 데이터로 교육받는 일이 없게 해야 한다···AI는 형사사법, 즉 경찰·사법·교도행정에도 개입하게 되기 때문에 AI설계·개발·배치 시 시스템 라이프사이클에 맞춘 다양성·형평성이 수반되도록 해야 한다···종종, AI는 긍정적인 의도를 가지고 있지만 의도하지 않은 결과를 초래한다.

 

4) 확산되고 있는 클라우드 환경과 인공지능(AI) 개발 플랫폼의 부상

인공지능(AI) 프로그램을 처음 시작할 때 매뉴얼대로 설치했음에도 실패해 처음부터 다시 해 본 경험들이 꽤 있을 것이다. 학습이나 연구에서 ‘깃허브(GitHub)’라는 오픈소스 저장소에 있는 프로그램을 다운로드 받아 테스트할 때에도 운영체제(OS) 환경과 라이브러리 간의 버전을 맞추는데 또 같은 시행착오를 반복하게 된다. 굳이 AI 부분이 아니더라도 오픈소스의 여러 프로그램들을 사용하는 현실에서는 이러한 정합성의 문제가 대두된다. 학습 데이터가 커지고 프로그램의 복잡도가 증가하면서 컴퓨터에게 요청한 작업이 어째서 이렇게 하염없이 돌고만 있고 끝날 생각을 안 하는지 궁금해진다. AI 개발 전체 업무 흐름 중에 모델 개발이 차지하는 비중이 전체의 5%에 불과하다는 점을 감안하면, 개발자가 핵심 업무에 집중하고 나머지의 도전적 작업으로부터 자유로워질 필요가 있다.

 

5) “미래 달렸다” 테슬라도 아마존도 돈 쏟는 ‘AI반도체’ 뭐길래

지난 18일 미국의 반도체 업체인 엔비디아가 삼성전자를 밀어내고 글로벌 반도체 기업 시가총액 2위에 오르자 전세계 IT 업계가 술렁였다. 1분기 매출만 따지면 삼성전자의 15분의 1에 불과한 기업이 코로나 19 팬데믹 이후 기업가치가 2배 넘게 상승하며 인텔에 이어 삼성전자마저 제쳤다. 주력품목인 GPU(그래픽프로세서유닛)가 AI(인공지능) 연산에 강점을 보이면서 데이터센터용 수요가 폭증했고 자율주행차 등 AI 반도체로 사업을 다각화하면서 시장이 먼저 반응한 것이다. AI 반도체에 대한 기대감을 보여주는 사례다.

 

6) AI 지출 4년 내 두 배 증가...IDC 전망

향후 4년 동안 세계 각국의 인공지능(AI) 관련 지출이 지금의 두 배로 증가할 것이라는 전망이 나왔다. IT 시장 분석 전문기관인 IDC가 보고서에서 예측한 내용이다. 월스트릿저널(WSJ)은 IDC가 오는 2024년 AI 시스템 관련 투자 및 지출 규모가 약 1100억달러(130조2840억원)를 넘어설 것으로 분석했다고 지난 27일(현지시간) 보도했다. 약 500억달러(59조2200억원)로 예상되는 올해보다 2배 이상 증가한 수치다. IDC는 보고서에서 기업 내 혁신 활성화, 고객 서비스 개선, 그리고 자동화할 수 있는 기회를 포착하는 것으로 AI 수요가 증가할 것이라고 언급했다.

 

7) 3 Ways Artificial Intelligence Will Change Healthcare

In healthcare, artificial intelligence (AI) can seem intimidating. At the birthday party of a radiologist friend, she gently expressed how she felt her job would be threatened by AI in the coming decade. Yet, for most of the medical profession, AI will be an accelerant and enabler, not a threat. It would be good business for AI companies as well to help, rather than attempt to replace, medical professionals. In a previous article, I expressed three ways in which I consistently see AI adding value: speed, cost and accuracy. In healthcare, it’s no different. Here are three examples of how AI will change healthcare.

 

8) EXPLAINABLE AI (XAI): ESCAPING THE BLACK BOX OF AI AND MACHINE LEARNING

Artificial Intelligence made leapfrogs of development and saw broader adoption across industry verticals when it introduced machine learning. ML helps in learning the behavior of an entity using patterns detection and interpretation methods. However, despite its unlimited potential, the conundrum lies in how machine learning algorithms arrive at a decision in the first place. Questions like, “What are the processes they adopted, and at what speed? How did they make such autonomous decision?” often raises concern about reliability on ML models. Though it helps in parsing huge amounts of data into intelligent insights for applications ranging from fraud detection to weather forecasting, the human mind is constantly baffled how it achieves conclusions. Moreover, the recurrent need to comprehend the procedures behind the decisions becomes more crucial when there is a possibility that the ML model makes decisions based on incomplete, error-prone, or one-sided information that can put few gatherings inside the network at a disadvantage. Enter Explainable AI.

 

9) Too many AI researchers think real-world problems are not relevant

The goal of artificial intelligence is to push forward the frontier of machine intelligence. In the field of machine learning, a novel development usually means a new algorithm or procedure, or-in the case of deep learning-a new network architecture. As others have pointed out, this hyperfocus on novel methods leads to a scourge of papers that report marginal or incremental improvements on benchmark data sets and exhibit flawed scholarship as researchers race to top the leaderboard. Meanwhile, many papers that describe new applications present both novel concepts and high-impact results. But even a hint of the word “application” seems to spoil the paper for reviewers. As a result, such research is marginalized at major conferences. Their authors’ only real hope is to have their papers accepted in workshops, which rarely get the same attention from the community.

 

10) 8 Artificial Intelligence Trends Transforming 2020

For a very long time, Artificial Intelligence was a part of fictional stories, Science Fiction books, and even movies. It was tech-magic to the eyes. Today, as things are slowly moving towards reality, we can see that AI is still exciting, even though it’s not as advanced as shown in the movies. Businesses are slowly investing in AI technology so that they can grow to be smarter and more efficient. Investments in AI as technology haven’t met the hype, but there is a positive sign of acceptance towards the smart technology in IoT. Among the many benefits associated with AI, the most important is the ability to predict and recommend, ultimately benefitting every industry out there. Additionally, AI helps improve marketing efforts, initiates conversations with users, and also increases user engagement.