이코노미스트 혁신 서밋에서 AI가 중심 무대 – 리더들, 인간 기술 대체 아닌 증강 촉구

인공지능이 오늘 이코노미스트 혁신 서밋(#EconInnov) 개막 세션을 지배했습니다. 저처럼 AI를 챗봇과 파일럿 프로젝트 정도로 여겼던 참석자들—Jeremy Cowan—에게 이 세션은 결정적인 각성의 계기가 되었습니다.

이코노미스트 부편집장 Tom Standage는 '기업 면역 시스템'을 표방하는 사이버보안 기업 Darktrace의 CEO Nicole Eagan을 환영했습니다. Eagan은 Darktrace의 AI 플랫폼이 현재 전 세계 7,000개 이상 조직에서 활성화되어 있다고 발표했습니다.

(Nicole은 향후 몇 주 내 IoT Now와의 인터뷰에서 AI 시장과 이러한 배포에 대해 더 자세히 논의할 예정입니다. 편집자 주)

은행이 사기 탐지와 예측 분석에 AI를 활용하는 것은 놀랍지 않지만, Eagan은 대부분의 배포가 1시간 이내에 완료될 수 있다고 강조했습니다—이는 인터뷰에서 심층적으로 다룰 주장입니다.

Standage는 일반적인 우려를 제기했습니다: 네트워크에 이미 존재하는 위협을 AI 시스템이 어떻게 탐지할 수 있는가? Eagan은 시스템이 초기 며칠간 현재 상태를 '정상'으로 플래그할 수 있지만, 여러 데이터 스트림을 분석함으로써 빠르게 이상 징후를 포착한다고 설명했습니다.

무겁지만 느리지 않다

금융 외에 어떤 분야가 AI 도입을 주도하는지 묻자, Goldman Sachs의 매니징 디렉터 Heath P. Terry는 놀라운 답을 내놓았습니다: 에너지, 석유, 제조업을 포함한 중공업이 상당한 성과를 보고 있다고 했습니다. "가스 터빈 하나에 최대 400개 센서가 장착될 수 있습니다," Terry는 말했습니다. "AI는 5시간에서 5일 앞까지 잠재적 고장을 예측할 수 있습니다. 2~3% 마진으로 운영되는 유틸리티 기업에게 저사용 시간대에 유지보수를 예약하는 것은 매우 중요합니다."

Standage는 진정한 놀라움을 표했습니다: "보통 우리는 이런 기업들을 신속한 소프트웨어 도입과 연관 짓지 않습니다." 뒤처진 산업을 묻자 Terry는 특정 기업들이라고 명확히 했습니다. "소매업이 종종 느린데, 대규모 인재 부족 때문입니다,"라고 그는 말했습니다. "8자리 연봉의 AI 전문가가 소매 체인보다 Google이나 다른 기술 거대기업을 선택할 가능성은 낮습니다." Terry에 따르면 가장 큰 장애물은 고품질 데이터의 가용성입니다.

Microsoft UK의 CTO Michael Wignall은 회사가 AI를 생산성 도구에 어떻게 내장하고 있는지 공유했습니다. "우리는 AI를 일상 워크플로의 표준 부분으로 만들고 있습니다,"라고 그는 말했습니다. "예를 들어 Skype의 실시간 번역이 이제 중국어-영어 대화를 지원합니다. AI 진입 장벽을 낮춤으로써 우리는 그 사용을 민주화하고 있습니다." 그는 또한 Microsoft가 Dixons Carphone 챗봇을 지원하고 Rolls-Royce의 '엔진-서비스' 모델 출시를 도운 사례를 언급하며, AI가 비즈니스 모델을 변혁할 잠재력을 보여주되 관련 위험도 있음을 시사했습니다.

빌드냐 바이냐, 그리고 기타 위험

Standage는 Google과 Facebook 같은 기술 거대기업이 아이디어에서 제품까지 5개월 만에 전환할 수 있다고 지적했습니다. 이는 많은 기업이 클라우드 이메일 도입에 10년을 들였던 것과 대조적입니다. Wignall은 AI, 머신러닝, 딥러닝이 노골적 개발과 은밀한 채택이 혼합된 형태로 나타날 것이라 동의했습니다. "사용자는 AI의 효용성을 통해 AI를 인지하게 될 것입니다,"라고 그는 말했습니다.

그는 금융 서비스 같은 분야에서는 조직이 종종 AI 솔루션을 내부에서 구축하는 반면, Microsoft와 Google은 바퀴를 재발명하지 않도록 복잡한 빌딩 블록을 제공한다고 덧붙였습니다.

Eagan은 AI 배포 확대가 조직의 공격 표면을 늘릴 수 있다고 경고했습니다. 특히 전 세계적으로 200만 개 이상의 사이버보안 일자리가 비어 있는 인재 부족 상황에서 말입니다. "사이버 공격은 보안 매니저가 커피 한 잔 마시는 시간보다 빠르게 데이터를 암호화할 수 있습니다,"라고 그녀는 말했습니다. "그렇기 때문에 인간의 감독이 AI로 증강되어야 합니다."

사람들은 AI를 신뢰하는 데 시간이 필요합니다

엔지니어들이 AI 통합을 거부하는지 묻자, Eagan은 위협 탐지에 AI가 사용될 때 직원들이 일반적으로 수용적이라고 답했습니다. "우리는 인간이 최종 행동을 결정하도록 권한을 주고, 기계가 위협을 무력화합니다,"라고 그녀는 말했습니다. Darktrace의 배포 모델은 추천 모드로 시작해 인간 확인 모드로, 마지막으로 AI가 자율 행동을 취할 수 있는 액티브 모드로 전환됩니다. "신뢰는 시간에 걸쳐 구축됩니다,"라고 그녀는 덧붙였습니다.

"시스템 최초 배포 시 사이버 전문가들은 해커들과 일종의 육탄전을 벌입니다,"라고 그녀는 설명했습니다. "1년 후, 기술 검증 단계를 거쳐 사이버 방어를 경쟁사들과 벤치마킹하는 실사 단계에 진입합니다."

마무리하며 Wignall은 AI가 생산성 도구이자 새로운 비즈니스 모델의 촉매제임을 강조했습니다. "19세기 러다이트들이 일자리 상실을 두려워했지만, 철도와 전신은 결국 새로운 고용 기회를 창출했습니다,"라고 그는 말했습니다.

저자는 IoT Now, IoT Global Network, VanillaPlus의 편집 이사인 Jeremy Cowan입니다.