"AI한계 극복 위해선 도메인 적응 방법론 도입해야"

“우리는 AI와 팬데믹이라는 두가지 파괴력이 있는 힘이 만나는 흥미로운 시기를 겪고 있다. 코로나로 인해 드러나고 있는 AI의 근본적인 한계와 이러한 한계를 해결하기 위해선 도메인 적응(Domain Adaptation) 방법론을 혁신적으로 활용해야 한다"

12일 미국 하버드대학교 H.T. 쿵 교수는 삼성SDS가 개최한 개발자 행사 ‘테크토닉(Techtonic) 2020’에서 위와 같이 말하며 코로나19에 대비하기 위한 AI 전략을 발표했다.

이날 H.T. 쿵 교수는 ‘코로나19와 AI 기술의 미래’를 주제로 키노트 발표를 진행했다.

그는 "현재 AI는 바이러스 분류, 감염경로 확인, 변이 추적, 백신개발 등 코로나19 관련 분야에 적극 활용되고 있다"며 "오히려 이를 통해 AI의 한계가 드러나고 있다"고 지적했다.

첫번째 한계는 실시간 개발의 어려움이다. 빠르게 확산하고 변이를 일으키는 바이러스를 AI 솔루션 개발속도가 따라잡지 못하고 있다는 것이다.

두번째는 부족한 과거데이터다. 기존 사례가 부족해 AI를 충분히 학습시킬 수 있는 수준의 데이터를 확보하기 어렵다. 코로나19 이후에도 새로운 질병이 발생하면 이러한 어려움은 반복될 가능성이 크다.

세 번째는 과도하게 빠르게 생성되는 신규 데이터다. 원격근무 전환 등 새로운 패턴의 데이터가 대거 등장하면서 이를 모두 관리하기 어려워졌다.

H.T. 쿵 교수는 이러한 문제점을 해결하기 위해선 도메인 적응 방법론으로 해결 방안을 강구해야 한다고 강조했다.

도메인 적응 방법론은 가상 환경의 데이터로 만들어진 환경에서 AI를 학습시키는 방식이다. 실제 데이터를 사용하지 않는 만큼 부족한 데이터 문제와 개발 속도를 개선할 수 있다.

H.T. 쿵 교수는 “다만 도메인 방법론을 활용하기 위해선 실제 환경과 일관되 가상환경을 구축해야 한다"며 "이를 위해선 중요한 피처를 추출할 수 있는 도메인 전문가의 협업을 통해 지식을 확보해야 한다”고 강조했다.

이어서 "다만 도메인 전문가는 비용이 많이 들어가는 단점이 있는데, 데이터 기반 방법론을 활용하면 이를 최소화 할 수 있다"라고 말했다.

기존에는 데이터를 입력한 후 전문가의 로직에 따라 의사결정을 하고 결과를 도출하며 가상 환경을 구축했다.

대신 실제 데이터로 사전 학습된 AI 기반 시뮬레이터 방식의 데이터 생성 프로세서를 활용하면 비용과 개발속도를 줄일 수 있다는 것이다.

이어서 그는 “코로나19로 인해 우리는 원격업무를 위한 AI 솔루션을 개발하는 일이 절실하다는 것을 깨달았다”며 “단기적으로 해결할 과제는 모바일 헬스케어 인프라와 중앙 통제센터를 구축해 모든 것을 효율적으로 관리할 수 있어야 할 것”이라고 말했다.

올해로 3회를 맞은 테크토닉 2020은 개발자 생태계 확장을 위해 삼성SDS가 보유한 최신 기술과 개발 노하우와 인사이트를 공유하는 행사다.

이번 행사는 '뉴노멀 시대를 선도하는 디지털 혁신기술’을 주제로 인공지능(AI), 클라우드, 양자컴퓨팅, 보안 등 20개 세션으로 구성됐다.

이번 행사는 코로나19으로 인해 온라인 생중계로 진행됐다. 참가자는 채팅창을 통해 발표자에게 실시간으로 질문하고 답변을 받을 수 있다.

H.T. 쿵 교수에 이어서 연세대학교 조성배 교수는 ‘코로나19와 AI가 가져온 사회 및 산업 환경의 변화’를 주제로 비대면 기반 사회와 AI 기술의 변화를 발표했다.

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