AI의 이점: 이러한 산업은 2022년까지 변화할 것입니다.

우리는 인공 지능에 대해 꽤 오랫동안 이야기해 왔지만, 지금까지는 제대로 된 성과를 거두지 못했습니다. 많은 잠재력을 보여주고 있지만 아직 과장된 광고에 부응하지 못했습니다. Siri 또는 Alexa를 사용해 본 사람이라면 누구나 엄격한 규칙에서 벗어나려고 할 때 한계를 빨리 발견할 것입니다. 그렇다면 AI의 장점은 무엇일까요?

그러나 AI가 여러 산업에서 큰 변화를 가져오기 시작하는 것은 시간 문제일 뿐이라는 사실을 부인할 수 없습니다. 앞으로 몇 년 동안 AI가 여러 영역에서 주목을 받기 시작할 것으로 기대합니다.

AI의 이점: 변화할 최고의 산업

보건 의료

의료는 틀림없이 향후 몇 년 동안 AI의 사용 및 적용에서 가장 큰 성장을 보일 산업 중 하나이며 이는 이 산업에 대한 막대한 투자로 뒷받침됩니다. AI가 이미 많은 기반을 확보하기 시작한 의료 산업 내 여러 영역이 있습니다.

의료 산업이 풍부하게 가지고 있는 것 중 하나는 데이터입니다. 정부와 의료 기관은 수십 년 동안 수십억 개의 데이터 기록을 보유하고 있으며 통찰력을 얻기 위해 이 데이터를 마이닝하는 것은 큰 도전이 될 수 있습니다. AI는 이미 많은 의학적 상태의 진행, 진단 및 치료에서 미묘한 패턴을 찾아내기 위해 이 데이터를 마이닝하고 분석하는 데 사용되었습니다.

의학적 상태나 질병의 진단은 생각만큼 흑백이 아닙니다. 진단은 종종 진단에 유리한 확률의 균형이 충분히 되는 지점까지 여러 징후와 관찰을 결합하여 이루어집니다. 나는 최근에 흔한 질병에 대한 혈액 검사가 100% 정확하다는 말을 듣고 놀랐습니다. 거의 모두 몇 퍼센트의 오차가 있습니다.

의료 전문가는 진단을 내리기 위해 질병의 징후를 인식할 수 있는 다년간의 경험에 의존하거나 사전 구축된 진단 알고리즘을 사용하지만 종종 간과할 수 있습니다. 예를 들어, 의사는 우리 대부분에게 정상처럼 보이지만 질병을 나타낼 수 있는 미묘한 그림자를 볼 수 있는 엑스레이를 볼 수 있습니다. 그 그림자는 놓치기 전에 얼마나 미묘해야 합니까?

이 BBC 기사는 AI를 사용하여 심장 질환의 초기 징후를 발견하는 데 경험 많은 심장 전문의를 능가하는 새로운 연구에 대해 보고했습니다. 보고서에 따르면 최고의 의사라도 약 20%의 경우 잘못 알고 있습니다. 의사는 스캔의 패턴이든 엑스레이의 그림자이든 상관없이 질병의 명백한 징후를 발견하는 데 도움을 주기 위해 자신의 경험에 의존합니다. 연구원들은 1000명의 환자에 대한 시스템 데이터를 스캔 결과와 함께 심장 문제가 있었는지 여부에 대한 정보를 제공했습니다.

기계 학습을 사용하여 AI 시스템은 숙련된 의사보다 스캔에서 심장 질환의 징후를 더 정확하게 찾아낼 수 있었습니다. 이 연구는 아직 초기 단계이지만 AI가 이 산업에 미칠 수 있는 잠재력을 보여주는 좋은 예입니다.

이 시스템과 유사한 시스템에 점점 더 많은 과거 데이터가 제공됨에 따라 질병의 패턴과 징후를 발견하는 데 점점 더 능숙해질 수 있으며 의료 산업 전반에 걸쳐 의료 진단에 AI가 점점 더 많이 사용되는 것을 볼 수 있습니다.

자동차

Tesla와 Elon Musk의 Auto Pilot 기능에 대한 주장은 모두 알고 있습니다. 미국의 해안에서 해안으로 자율적으로 항해하는 능력은 종종 매우 가깝다고 이야기됩니다. 나는 Auto Pilot을 직접 목격했고 고속도로에서 매우 인상적이었습니다. 그러나 그것은 상당히 직선적인 차선과 멋진 명확한 도로 표시가 있는 고속도로였습니다. 런던 중심가를 탐색하거나 양쪽에 울타리가 있는 단일 트랙 컨트리 레인을 탐색하는 것은 완전히 다른 제안입니다. 제 생각에 우리는 매우 복잡한 여정을 스스로 안전하게 헤쳐나갈 수 있을 만큼 강력하고 경험이 풍부한 AI와는 거리가 멉니다.

자동차 제조업체는 이제 Amazon Alexa와 같은 AI 서비스를 차량에 내장하여 승객이 자연어 음성 명령을 통해 차량 내 기술을 제어할 수 있도록 하는 방법을 찾고 있습니다. 라스베이거스에서 열린 올해 CES 쇼에서 Mercedes-Benz는 새로운 AI 기반 차량 내 개인 비서를 시연했으며 2017년 BMW는 2018년에 Alexa를 선택된 BMW 및 Mini 차량에 통합하기 시작할 것이라고 발표했습니다. 또한 최근에 다음과 같이 발표되었습니다. 기아자동차는 곧 인포테인먼트 시스템에 구글 어시스턴트를 내장할 예정이다.

의심의 여지 없이, 우리는 앞으로 몇 년 동안 새로운 자동차에서 점점 더 강력한 AI를 보게 될 것이며, 이는 내비게이션과 차량 내 가상 비서 모두에 사용되지만 AI를 사용하는 자동차가 나오기까지는 몇 년(심지어 수십 년)이 걸릴 것이라고 생각합니다. 진정으로 자율적이다.

사이버 보안

앞으로 몇 년 동안 보게 될 것으로 예상되는 더 우려스러운 추세 중 하나는 사이버 공격에 AI를 사용하는 것입니다. 이것은 비교적 기본적인 형태로 꽤 오랫동안 일어나고 있습니다. 수년 동안 인터넷은 취약점을 찾기 위해 웹 서버를 끊임없이 찌르는 봇으로 가득 차 있었습니다. 취약점을 발견하는 즉시 소유자에게 이를 다시 보고하거나 취약점을 자동으로 악용합니다. 그러나 이러한 봇은 상당히 지능적이지 않으며 학습하지 않고 발견한 것을 기반으로 행동을 자동으로 조정합니다.

여기에서 AI가 악용되고 무기화되는 것을 볼 수 있습니다. 단순히 구멍을 찾기 위해 서버를 찌르는 것이 아니라 AI 기반 봇은 사이버 보안을 학습, 적응 및 회피할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 흔히 인간은 사이버 보안과 관련하여 가장 약한 고리라고 합니다. 어떤 피싱 기법이 가장 효과적인지 학습하고 인간이 만든 것보다 더 나은 피싱 캠페인을 자동으로 생성할 수 있는 AI 도구가 이미 개발되고 있습니다. 이 기술은 2016년 보안 회사 ZeroFox의 두 데이터 과학자가 테스트했습니다. 그들은 머신 러닝을 사용하여 어떤 피싱 기술이 최상의 결과를 얻었는지 확인하고 이 학습을 기반으로 이메일을 수정하는 AI 도구를 구축했습니다. 테스트에서 AI 도구는 인간을 훨씬 능가했습니다.

AI가 점점 더 무기화될 것이라는 이러한 견해는 업계에서 공유하고 있습니다. 작년 7월 Black Hat USA 2017 컨퍼런스에서 설문에 응한 참석자의 62%가 해커가 공격적인 목적으로 AI를 사용할 수 있다는 데 동의했습니다.

AI는 공격적인 사이버 공격을 위해 향후 몇 년 동안 무기화될 것으로 예상되지만 AI는 사이버 보안 산업 내에서 방어적으로 사용될 것으로 예상됩니다. 모든 사이버 보안 시스템의 핵심 역할 중 하나는 위협을 인식하고 위협으로부터 보호하는 것입니다. 이것은 일반적으로 미리 정의된 목록과 일치하는 위협 서명을 인식하여 수행됩니다.

AI와 머신 러닝은 반드시 알려진 서명이 없는 악성 행동을 식별한 다음 해당 행동을 방어하는 데 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 아직 초기 단계에 있지만, 특히 AI의 공격적인 사용이 더 광범위해짐에 따라 더 널리 퍼질 것으로 예상합니다.

전자상거래 및 고객 서비스

소매는 세계에서 가장 빠르게 움직이는 산업 중 하나이며 전자 상거래 소매는 훨씬 더 빠릅니다. 경쟁은 종종 치열하며 이는 업계 내 혁신을 주도합니다.

전자 상거래에서 이미 AI를 경험했지만 눈치채지 못했을 가능성이 있습니다. Amazon이 제품을 추천할 때마다 이는 AI에 의해 주도됩니다. 인구 통계 프로필, 구매 내역 및 본 다른 제품을 기반으로 구매할 가능성이 있는 항목을 결정하는 데 매우 복잡한 알고리즘 세트가 사용됩니다. Amazon은 방대한 양의 데이터를 생성하며 이 데이터는 AI가 고도로 타겟팅된 권장 사항을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

웹사이트나 Facebook과 같은 플랫폼에서 브랜드와 소통하기 위해 라이브 채팅 도구를 사용했을 수도 있습니다. 적어도 한 번은 귀하의 의견을 기반으로 미리 설정된 범위의 응답을 제공하는 AI 기반 봇과 대화를 나눈 적이 있을 가능성이 큽니다.

고객 서비스는 AI를 사용한 자동화를 위한 완벽한 영역입니다. 대부분의 고객 서비스 문의는 '내 주문은 어디에 있습니까?'와 같은 매우 유사한 패턴을 따릅니다. 또는 '배송 주소를 변경할 수 있습니까?'. 고객 서비스 에이전트는 일반적으로 쿼리를 기반으로 따라야 하는 스크립트를 가지고 있으며 대부분의 쿼리는 작은 시나리오 세트에 맞습니다.

고객이 주문한 상품이 배송될 예정인지 전화를 걸어 문의하는 시나리오를 고려하면 고객 서비스 상담원은 고객에게 주문 번호와 우편 번호를 사용하여 자신을 인증하고 내부 시스템에서 해당 주문을 검색하도록 요청할 것입니다. 상태 및 배송 날짜를 찾습니다. 그런 다음 고객이 변경을 요청할 수 있으며 에이전트가 대신 변경할 수 있습니다.

이 프로세스는 표준 및 스크립트 프로세스를 따르기 때문에 에이전트가 실제로 주도적으로 나서지 않기 때문에 매우 쉽게 자동화될 수 있습니다. 이와 같은 프로세스를 자동화함으로써 인간은 AI가 처리하기 힘든 더 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.

AI가 향후 몇 년 동안 전자 상거래에서 어떻게 사용될지 보는 것은 흥미로울 것입니다. AI는 고객 서비스뿐만 아니라 사용자 개인화에도 가장 큰 영향을 미치고 사용자에게 보다 정확한 추천과 경험을 제공할 것으로 예상합니다.

가상 개인 비서

현재 가정용 가상 비서 기기를 놓고 애플(홈팟), 구글(구글 홈), 아마존(에코) 사이에 치열한 전투가 벌어지고 있다. 현재 Amazon은 Alexa로 구동되는 Echo로 이기고 있는 것 같습니다. 이러한 조수의 기술은 현재 매우 기초적이며 주로 음악 선택, 몇 가지 질문에 답하고 홈 오토메이션 장치 제어로 제한됩니다.

저는 앞으로 몇 년 동안 이러한 장치의 기능이 크게 발전할 것으로 기대합니다. 특히 그 뒤에 있는 세계에서 가장 크고 가장 혁신적인 회사가 일부 있기 때문입니다. 더 많은 소비자 장치 및 홈 자동화 시스템과의 통합과 AI가 크게 개선될 것으로 기대합니다. 이러한 장치를 구동하는 소프트웨어는 이미 자동차, Sonos 및 심지어 LG 냉장고와 같은 다른 제품에 통합되고 있으며 이러한 추세는 향후 12개월 동안 가속화되기 시작할 것이라고 예측합니다.

요약하면 AI의 개발과 사용이 가속화되기 시작하고 있으며 앞으로 몇 년 동안 AI가 많은 산업 분야에서 훨씬 더 널리 보급될 것으로 보입니다. 여기에서 몇 가지 산업을 선택했지만 실제로 AI는 거의 모든 산업에 어느 정도 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

그러나 사전 정의된 시나리오 이외의 상황을 처리할 수 있는 AI와는 거리가 멀다고 생각합니다. 내 차가 곧 직장까지 나를 몰고 갈 것 같지는 않으며 앞으로 몇 년 동안 여전히 계단을 진공 청소기로 청소해야 할 것입니다.