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[Insight Report] 2016년 알파고 이후, 대한민국은 무엇이 달라졌는가? : 인공 지능 서비스 현황 및 발전 모형으로 살펴본 개선 방안
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- Authors
- 최민석
- Issue Date
- 2019-12
- Type
- ETRI Insight
- Keyword
- 국가 지능화 특집, Artificial Intelligence, AI
- Abstract
- 2016년 3월 대한민국은 알파고 충격에 휩싸였다. 인공지능이 모든 것을 바꿀 것이라는 기대가 그 어느 때보다 고조되었다. 그러나 3년 반이 넘게 지난 지금 얼마나 바뀐 것일까? 일명 언어지능에 관한 국내 서비스들이 연이어 출시되면서 해외와의 격차는 많이 줄어들었다. 대표적으로 인공지능 기자, 인공지능 통·번역, 챗봇, 인공지능 스피커, 인공지능 면접관을 일상에서 경험할 수 있다. 그러나 2018년에 해외에서 무인상점, 자율배달, 자율주행 택시 등의 시각지능 서비스가 출시되면서 새로운 격차가 발생했다. 한편, 딥러닝 패러다임 하에서 인공지능 서비스는 데이터로부터 시작한다. 데이터로부터 초기 성능이 만들어지고 그 성능에 이용자가 만족하면 이용량이 증가하는 구조이다. 이런 데이터 사이클이 안정 궤도에 올라서면 데이터 학습 비용을 줄이고자 하는 노력이 수반되는데, 주로 플랫폼을 활용한다. 플랫폼 사이클까지 안정화되면 이용자 선택의 폭을 넓혀 만족도를 높이고자 하는 단계까지 확장할 수 있다. 그런데 인공지능 서비스 발전 모형을 통해 우리나라의 상용서비스를 분석해볼 때, 인공지능 통·번역, 면접, 스피커 등의 순으로 발전되어 있다. 한편, 대표적인 공공기관 인공지능 서비스인 챗봇에 대한 개선방안은 다음과 같다. 사람이 직접 응대하는 채팅 서비스를 개설하여 진정한 의미의 채팅 데이터를 확보해야 하며, 상담 수요가 높은 기관부터 챗봇을 개발하여 상대적으로 수요가 낮은 기관으로 확산하는 전략을 구사해야 한다. 일정 수준의 초기 성능을 달성한 후에는 다년 계약 프로젝트를 발주할 수 있어야 한다. 그리고 앞으로 전개될 시각지능 도입에서도 마찬가지 상황을 맞이할 가능성이 높다.
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(Type 4: : Type 1 + Commercial Use Prohibition+Change Prohibition)
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