인공지능(AI)을 개발하기 위한 국제적인 경쟁이 진행되고 있으며 누가 이기는지가 엄청나게 중요해지고 있다. 2월 초에는 중국 정부가 안면 인식 장비를 경찰에 배포하면서 더 주목을 받고 있는데, 선글라스에 장착되는 이 카메라는 수배자를 추적하거나 누구든 중국 정부가 관심을 갖는 개인을 추적할 수 있게 해준다. 동성애를 인식할 수 있도록 컴퓨터를 훈련할 수 있다는 연구 결과는 디스토피아가 스스로 시작되는 것처럼 들린다.
우리는 이제 막 AI로 할 수 있는 일을 시작했을 뿐이다. 많은 AI 기업가들은 지난 30년보다 앞으로 5년 동안 더 많은 발전이 있을 것으로 전망하고 있다. 막대한 자금이 강력한 양자 컴퓨터에 유입되기 시작하면서 더욱 복잡해지는 AI 시스템이 필요한 데이터 처리 능력을 제공할 것으로 보인다.
캐나다는 승리를 위한 인적자원을 보유하고 있다.
국제적으로 AI 인재가 부족한 가운데 모든 사람들이 박사급 엔지니어를 고용하려고 하는 상황에 캐나다는 이미 그런 인력을 보유하고 있다. 토론토, 워털루, 몬트리올, 에드먼튼 대학들은 수년간 집중적으로 AI에 투자하여 캐나다는 어느 지역보다 AI 인재의 집중도가 높고 이 재능을 활용하고 더 도입하기 위해 캐나다 전역에 연구소를 설립하고 있다.
2017년에 이루어진 성과만 보면 다음과 같다.
- 벡터 연구소(Vector Institute): AI의 대부로 알려진 제오프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 운영하는 1억 7,000만 달러 규모의 연구소가 토론토에 설립되었다.
- 카네기 멜른 대학의 유명한 머신러닝 연구원 제오프리 고든(Geoffrey Gordon)이 몬트리올로 이적하여 마이크로소프트 연구소를 주도하고 있다.
- 바둑에서 인간을 이긴 첫 번째 소프트웨어 개발사인 구글 딥마인드(DeepMind) 에드먼튼에 해외 첫 연구소를 설립
빅데이터보다 더 좋은 다양한 데이터
캐나다가 AI 분야에서 있어 강점은 풍부한 인적자원만이 아니라 방대한 데이터도 보유하고 있다는 점이다. 보건의료, 에너지, 교통 등 공공 서비스 시스템이 많은 양의 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 AI 개발자에게는 그 크기뿐만 아니라 다양성 측면에서 금광이라고 할 수 있다.
부족한 데이터 다양성은 AI 개발에서 아킬레스 건처럼 작용한다. 초기 음성 인식 소프트웨어는 남성 목소리로 훈련했기 때문에 여성 목소리를 인식하는데 어려움을 겪었다. 안면 인식 소프트웨어도 백인이 아닌 경우 성능이 떨어진다. 데이터셋을 구축하는데 편견을 제거하는 것은 다양한 인구를 대표하는 데이터를 이용하는 것이다. 이민에 기반한 캐나다는 바로 이런 데이터를 가지고 있다.
다양성이 반영된 데이터의 중요성을 강조하는 것에 부족함이 있을 수 없다. MaRS에서 일하는 엔지니어 노크리(Knockri)는 구직자 선별 과정을 개선하기 위해 AI를 사용하여 성별 및 장애 여부를 의도적으로 무시하는 시스템을 개발했다. 인구의 50% 이상이 외국 태생인 토론토에 위치한 장점으로 다문화 데이터셋을 이용하여 AI 플랫폼을 훈련시켰다.
토론토 스타트업 Integrate.AI는 다양한 데이터셋과 예측 도구를 결합하여 대형 소비자 기업이 고객 관계를 개선할 수 있도록 지원한다. 벡터연구소의 새로운 연구 프로젝트의 일환으로 의사결정에서 편견을 줄이는 작업을 수행하고 있다. 이 프로젝트가 완료되면 성별, 나이, 인종에 기반한 편견에 맞서기 위한 방법으로 AI 커뮤니티에 발견 내용을 공유할 계획이다.
캐나다에서 스타트업과 기업들은 최우수 학업 성과를 추구하는 것이 재능 있는 졸업생의 공급을 방해하고 좋은 생각의 흐름을 저해한다는 것을 깨닫고 있다. 그 대신에 대학과 파트너십을 결성하고 기술에 중점을 둔 연구원들이 산업계와 학계에 동시에 소속되어 일할 수 있는 환경을 조성하고 있다.
예를 들면, 캐나다 로열은행(RBC)은 토론토에 보리얼리스(Borealis) AI라는 산학 연구소를 설립하여 공동으로 연구하고 결과를 발표하고 있다. 몬트리올에서는 신경망의 선구자인 요수아 벤지오(Yoshua Bengio)가 설립한 벤처 Element AI가 몬트리올, 맥길 대학의 연구원들과 함께 AI 솔루션을 통합하고자 하는 크고 작은 기업을 위한 공동 알고리즘을 개발하고 있다.
더 중요한 것은 이런 협력을 통해 호기심을 가진 최고 엔지니어가 실제 문제를 해결하는 연구에 착수하도록 하여 AI가 사회 전체에 도움이 되는 방향으로 발전할 가능성을 높인다는 점이다. 궁극적으로 우리는 AI가 윤리적이고 다문화적이라는 점을 확고히 할 필요가 있다. 바로 여기에 캐나다가 있는 것이다.
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