타이니AI가 뭐길래?..MIT, 올해 10대 혁신기술로 선정

미국 매사추세츠공과대학(MIT)가 최근 '2020년 10대 혁신 기술(10 Breakthrough Technologies 2020)' 중 하나로 '타이니 AI'를 선정, '타이니 AI'에 대한 관심이 높아지고 있다.

1899년 설립된 세계적 명문 공대인 MIT는 2001년부터 매년 사회에 큰 영향력을 미칠 혁신 기술 10개(10 Breakthrough Technologies)를 선정해 'MIT 테크놀로지 리뷰'에 소개하고 있다.

선정 기술은 현재나 단기간에 실현가능 하면서 5∼10년 후 우리 사회에 큰 변화를 가져올 기술들이다.

올해는 타이니AI 외에 ▲AI 활용 분자 발견▲해킹 불가 인터넷(Unhackable internet) ▲초개인화 의약품(Hyper-personalized medicine) ▲디지털 화폐(Digital money) ▲노화방지 약품(Anti-aging drugs) ▲양자 우위(Quantum supremacy) ▲차등 사생활(differential privacy) ▲소형위성 거대 군집시스템 ▲기후변화 분석기술 등이 10대 혁신기술로 뽑혔다.

MIT는 다른 10대 혁신기술과 달리 '타이니 AI'는 현재 상용중이며 구글, IBM, 애플, 아마존 같은 글로벌 IT기업들이 키 플레이어라고 소개했다.

'타이니 AI'는 현재의 AI가 갖고 있는 탄소배출, 느린 속도, 보안 문제를 해결하기 위해 나온 연구 결과다. '에찌 컴퓨팅'처럼 데이터를 클라우드로 보내지 않아 일각에서는 '온 디바이스 AI'라고도 부른다.

딥러닝이 나온 이후 AI는 최근 몇년간 상당한 진전을 했다. 이제 알고리즘(AI)은 의료 영상 스캔은 물론 종양 발견, 자율차 주행, 금융 분석 등 여러 분야에서 큰 도움을 주고 있다. 심지어 문학, 미술, 음악 등의 예술 창작도 가능한 단계까지 왔다.

하지만 이러한 AI는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워를 필요로 하며 통상 데이터를 중앙화한 클라우드에 보낸다. 이에 따른 문제점으로 많은 양의 탄소 배출과 속도 제한, AI 애플리케이션의 프라이버시 문제를 낳고 있다.

MIT 연구소에 따르면 하나의 단일 알고리즘을 훈련(트레이닝)하는데 나오는 이산화탄소 양이 상당하다.

보통의 차 한대가 평생 방출하는 양의 5배 정도다. 또 뉴욕과 샌프란시스코를 300번 왕복 비행할때 나오는 이산화탄소 방출과 맞먹는다는 것이 MIT 연구 결과다. 또 상당한 양의 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 속도가 느려지고, 데이터를 클라우드에 보내기 때문에 보안 문제도 발생한다.

제이콥 데블린( Jacob Devlin)과 구글이 만든 유명한 AI 모델 '버트(BERT)'를 예로 들면, 버트는 단어를 문맥으로 이해하는 등 매유 유용한 AI모델이다. 하지만 에너지 소모가 큰 '라지' 모델이다. MIT는 '버트' 라지 버전이 3억4000만 데이터 페러미터(data parameters)를 갖는다며 "한번 트레이닝 할때마다 버트가 사용하는 전기량이 미국 한 가구의 50일 사용량과 맞먹는다"고 분석했다.

하와이 한 연구소는 '버트' 크기를 7.5배 줄였음에도 속도는 9.4배 높인 기술을 개발했다고 발표하기도 했는데 이 기술 이름을 '타이니 버트'라고 지었다.

'타이니 AI'는 알고리즘(딥러닝 모델)을 축소, 현재보다 훨씬 적은 에너지를 사용해 AI를 트레이닝하거나 작동하게 한다.

구글은 지난해 5월 원격 서버(클라우드 서버)에 요청을 보내지 않고도 구글 어시스턴트를 사용자 폰에서 작동할 수 있다고 발표한 바 있다. 또 애플은 iOS 13에 음성인식 기능 '시리'를 넣었고, 키보드 '퀵타입'을 클라우드가 아닌 아이폰(로컬)에서 구현했다. IBM과 아마존은 '타이니 AI'를 만들거나 설치할 수 있는 개발자 플랫폼을 제공하고 있다.

타이니AI를 사용하면 음성 지원과 자동보정, 디지털 카메라 같은 현재의 서비스들이 더 좋아지고 빨라진다는게 MIT 판단이다. 또 의료 이미지 분석이 모바일에서 가능해질 뿐 아니라 보다 빠른 리액션 타임을 갖는 자율차 개발에도 기여한다. 데이터가 디바이스를 떠나 클라우드로 가지 않기 때문에 보다 나은 프라이버시도 보장한다.

MIT의 한 교수는 "AI가 지구온난화의 주범이 되기를 원하지 않는다"며 타이니AI의 중요성을 설명했다.

알고리즘 크기 축소에 나선 타이니AI 연구자들은 '디스틸레이션(distillation)'이라는 방법을 고안했는데, 이는 모듈 크기를 줄이면서도 데이터의 정확성을 유지해주는 기술이다.