구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 개발한 인공지능 바둑프로그램 알파고가 2016년 3월 9일부터 15일까지 이세돌 9단과 세기의 바둑대결을 펼치면서 전 세계의 이목을 집중시켰다. 알파고는 이세돌과 5국을 벌여 제4국을 제외하고 모두 승리해 전 세계에 AI 붐을 일으켰다. 이 당시 알파고는 1200개의 CPU(중앙처리장치)와 176개의 GPU(그래픽처리장치)를 통해 가동된 것으로 알려졌다.
올해 5월 23일부터 27일까지 중국의 커제와 다시 맞붙은 알파고 2.0은 3판을 모두 불계승으로 승리했다. 1년 만에 재등장한 알파고 2.0은 이세돌과 대국을 벌일 당시의 알파고 1.0에 비해 하드웨어와 소프트웨어의 큰 발전이 있었 다. 하드웨어 용량은 대폭 줄어 새로운 TPU(반도체 텐서 프로세싱 유닛) 하나로 알파고 1.0을 대체했다. 또 알파고 1.0은 기존 인간의 바둑기보를 배워서 성장했다면, 알파고 2.0은 스스로 학습을 통해 기보를 완성해 나갔다.
알파고를 통해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 단어는 이미 우리에게 익숙해졌다. AI는 과거 산업혁명을 촉발한 증기기관과 전기, 인터넷에 이은 ‘4차 산업혁명’의 주요 원동력으로 평가되고 있다. 이미 인공지능 서비스는 우리 삶에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 카메라의 자동초점을 이용한 얼굴인식, 애플의 시리(Siri) 등의 음성인식, 인터넷 검색어 자동생성, 유튜브(YouTube)의 자동 자막 생성 기능 등은 인간의 인위적인 개입 없이도 필요한 서비스가 자동으로 구현되고 있다.
의료와 금융 분야에서는 이미 인공지능이 뜨거운 감자가 되고 있다. X-ray · CT · MRI 등의 메디컬 이미지를 인공지 능을 이용해 자동으로 분석하는 분야가 급부상하고 있고 이에 따라 방대한 의료데이터를 통해 가장 적합한 진료가 이뤄질 것으로 보고 있다. 보험이나 증권 등에서도 보험료 계산과 주식 등의 증권 투자에 AI를 활용한 가장 정확한 솔루션 도출과 예측이 가능해졌다.
알파고의 출현과 더불어 국내 AI 산업에 대한 궁금증도 커지고 있다. 최근 핫이슈로 급부상하고 있는 AI 기업 마인즈랩 유태준 대표를 만나봤다.
“불타는 플랫폼에 타 죽을 수 없어서 뛰어 내려야 했다”
유태준 대표는 30년 동안 국내 굴지의 회계법인인 삼일 PwC에서 IT분야 컨설팅업무를 담당해 오던 회계사였다. 우선 그가 회사를 떠나 인공지능 사업이라는 새로운 도전을 하 게 된 계기가 궁금했다.
유 대표는 “컨설팅업이 존재하기 위해서는 ▲글로벌 네트워 크(Global Network) ▲지식기반(Knowledge Base) ▲우수한 인력 등 세가지 경쟁우위가 있어야 하지만 이제는 어느 하나도 내세우기 어렵다”고 말한다.
예전에는 기업들의 글로벌 네트워크가 충분하지 못해 글로벌 기업에 대한 벤치마킹을 하고자할 때 PwC(Pricewaterhouse Coopers)와 같은 글로벌 컨설팅 회사를 많이 이용했다.
기업들은 ‘동종업종에서 미국이나 유럽의 회사들이 어떤 움직임을 보이고 있고 그들에게 무엇을 배워야 우리 기업이 글로벌 기업으로 성장할 수 있을까’와 같은 컨설팅 요청을 많이 했다. 글로벌 컨설팅 회사가 갖고 있는 기본적 자산이 바로 글로벌 네트워크다. 예를 들어 PwC는 전 세계 16만 명의 직원이 일하고 있고 전 세계 150여국에 오피스가 있으며 인력과 조직이 서로 긴밀하게 연결돼 어떤 일이 현재 벌어지고 있는지에 대해 알려줄 수 있기 때문이다.
하지만 언제부터인가 고객사들이 컨설팅사의 글로벌 네트 워크를 압도하기 시작했다. 예를 들어 삼성전자 등 IT 기업의 글로벌 조직은 현재 어떠한 컨설팅 회사보다 더 광대한 글로벌 네트워크를 갖고 있다. 더 이상 글로벌 네트워크가 컨설팅 회사의 전유물이 아니라는 얘기다.
컨설팅업은 인포메이션 갭(정보격차)이 있어야 존재할 수 있다. 정보를 충분히 갖고 있는 곳에서 정보가 부족한 곳으로 필요한 정보를 전달하는 것이 사업의 원천이다. 하지만 글로벌한 IT의 발전이 인포메이션 갭을 완전히 없애버렸다.
2000년대 초반만 해도 글로벌 컨설팅사의 지식 데이터베이스는 어디서도 구하지 못할 정도의 막대한 지식의 보고였다. 그러나 지금은 구글 등 IT 기업이 구축해 놓은 빅데이터가 글로벌 컨설팅 기업의 지식기반 테이터베이스를 능가하는 수준으로 발전했다. 컨설팅 회사의 컨설턴트와 직원들이 더 이상 자사의 지식기반정보에 의존하지 않고 구글링을 통해 더 많은 정보를 얻고 있다.
PwC는 16만 명이 모여서 데이터베이스를 구축했지만, 구글은 전 세계 모든 사람들이 참여해서 지식기반 데이터베이 스를 만들고 있다. 또한 예전에는 클라이언트 즉 고객사보다 컨설팅 기업에 우수한 인력이 더욱 많았으나 지금은 역전됐다. 2000년대 초반까지만 해도 고객사에서 역점을 두고 진행 하는 프로젝트에 컨설팅 기업의 우수한 인력을 고객사에서 거금을 주면서 데려올 정도로 인재 풀이 뛰어났지만 현재는 달라졌다.
지금은 고객사에 훨씬 좋은 인력이 더 많이 포진돼 있기 때문이다. 다만 고객사에서 자체 인력을 무한정 보유할 수 없기 때문에 특정 프로젝트를 진행할 때 잠깐씩 컨설팅 회사에 외주를 주고 있다. 즉 컨설팅 기업이 단순 아웃소싱 업체로 변질됐다는 얘기다.
유 대표는 이러한 상황의 변화를 보고 컨설팅업은 이제 ‘불타는 플랫폼’이라고 판단했다. “노키 아가 망해가던 시점에 노키아 CEO는 ‘불타는 플랫폼에서 살아남는 유일한 방법은 뛰어내리는 것’이라고 했던 것처럼 저도 컨설팅 기업에서 그냥 타 죽을 수는 없기에 뛰어내려야만 했습니다.”
이 같은 고민을 2012년 하반기부터 2013년 초반까지 하던중 결국 유 대표는 삼일PwC를 나오게 됐다고 한다. 이후 유대표는 한국전자통신연구원(ETRI)의 음성인식 AI 기술을 현물출자 받으면서 2014년 인공지능(AI) 플랫폼 업체 마인즈 랩(Mindslab)을 만들었다.
빅데이터에서 AI 딥러닝으로 선회
창립 초기에는 ‘빅데이터(Big Data)’에 관심을 가졌다. ‘소셜 빅데이터 분석’ 컨설팅 서비스를 중점 사업모델로 삼았다. 하지만 결과는 좋지 못했다.
사용자가 직접 제작하는 UCC 등의 동영상 콘텐츠, 휴대전화, 소셜미디어 등에서는 생성되는 문자 등은 물론 인터넷쇼핑몰에서 방문자의 기록으로 생성되는 빅데이터는 분명히 큰자산이다. 하루 평균 1억 5500만 건이 생성되는 트위터 (Twitter), 하루 평균 40억 회 동영상이 재생되는 유튜브, 또 수많은 인터넷 언론사의 기사, 위키백과(Wikipedia)를 통해 생성되는 정보량은 그야말로 엄청나다.
마인즈랩은 이 같은 빅데이터 구축과 분석으로 회사의 역량 강화에 힘을 쏟아 부었다. 하지만 빅데이터만으로는 사업화를 해나가기 어려웠다. 여러 고객사를 방문해서 관심을 가질만한 빅데이터를 분석해 주면 충분히 흥미로워했지만 이를 비즈니스로 연결하는 것은 또 다른 문제였다.
마인즈랩은 빅데이터에서 ‘딥러닝(Deep Learning)’으로 방향을 바꿨다. 딥러닝이란 컴퓨터가 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 한 인공지능 기술이다.
‘딥러닝’을 이용한 ‘인공지능플랫폼’으로 방향을 선회한 마인즈랩은 ‘학습’을 통해 ‘진화’하는 AI를 개발하고 이를 통한 다양한 비즈니스 전략을 마련하겠다는 계획을 세웠다. 그 첫번째 과제로 콜센터의 통화 내용을 분석하고 답변을 내놓는 VoC(Voice of Customer) 프로젝트를 시작했다.
유 대표가 특히 주목한 분야는 이용자가 원하는 답변을 바로 제시할 수 있는 인공지능 질의응답(Q&A)이다. 그동안 인터넷 포털에서 내놓은 킬러 서비스는 바로 ‘검색’이었다.
온라인의 무수한 정보를 이용자가 원하는 형태의 검색을 통해 나열하는 방식이다. 반면 유 대표의 딥러닝 서비스는 이용자가 ‘자연어’를 통해 AI에 필요한 정보를 요청하면 AI가 저장하고 있는 가장 적합한 정보를 제시한다는 것이다.
유 대표는 이러한 서비스가 AI에 대한 지속적인 학습과 진보를 통해 가능해질 것으로 내다봤다. 마인즈랩은 40~50개의 엔진들을 기능 별로 조합한 ‘마음에이아이’ 를 통해 이 같은 서비스를 진행 하고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 ‘엑소브 레인’을 ‘마음에이아이’와 연결해 ▲홈페이지 챗봇 ▲AI 콜센터 시스템(MINDs VoC) ▲영어회화 등의 서비스가 진행되고 있다.
마음에이아이는 3억 개의 문장과 96억 개의 단어를 학습했고, 위키피디아 백과사전과 뉴스 데이터, 음성학습 데이 터, 의도분류 데이터, 질의응답 데이터 등에 대한 학습을 지속하고 있다.
매년 10배씩 성장하는 AI 기업 마인즈랩
마인즈랩은 3년 간 매년 10배씩 성장해 왔다. 지난해에는 25억원 매출에 3억원의 영업이익을 냈다. 2015년 2억 5000 만원 매출에 비해 정확히 10배 늘어났다. 올해는 250억원 매출을 목표로 세우고 있으며 연말까지 충분히 달성할 것으로 보고 있다. 올해 6월 현재까지 110억원의 매출이 이미 달성됐다.
딥러닝을 이용한 AI의 꾸준한 성장은 마인즈랩에 대한 투자로 계속 이어지고 있다. 2016년까지 40억원의 투자가 들어 왔는데 그중 10억원은 개발비로 쓰고 30억원은 현금으로 보유하고 있다. 올해 8월까지 80억원 가량의 추가 투자가 유치될 예정이다.
여기에 지난해 발생한 영업이익과 올해 영업이 익까지 합쳐 현금 보유액은 100억원을 훨씬 초과할 것으로 보인다. “기관투자자를 비롯한 투자자들에게 지분을 많이 나눠줬기 때문에 현재 상장은 하지 않았지만 상장사와 비슷한 형태를 띄고 있습니다. 하지만 그만큼 투명하게 회사를 운영하고 있습니다.” 유태준 대표의 말이다.
물론 상장 계획도 갖고 있다. 특히 주목하는 것은 ‘기술특례상장’이다. 기술특례 상장은 매출이나 영업이익이 기존 코스닥 상장기준에 미달하더라도 무한한 성장가능성이 있는 기술기업을 대상으로 상장 기준을 완화시켜주는 제도를 말한다. 유 대표는 영업이익과 함께 막대한 투자자금을 대거 확보한 이유에 대해 “제대로 한번 붙어보기 위해서”라고 답했다.
유 대표가 가장 먼저 관심을 기울인 분야는 ‘인공지능 콜센터’다. 현재 북아메리카 지역 기업들은 필리핀과 인도에서 기업 상담 콜센터를 운영하고 있다. 영어권이라는 공통점은 물론 인건비가 비싸지 않기 때문이다. 우리나라의 경우 이두 가지 조건이 모두 맞지 않아 북미 기업 콜센터를 운영하기 어렵다. 하지만 AI를 통해 이런 문제점을 모두 해결할 수 있었다.
기업 콜센터의 담당 직원이 1명의 고객에게 상담할 수 있던 것을 5명의 고객에게 동시에 상담하게 하고 담당 직원은 해당 AI에 ‘학습’을 시키는 일을 맡도록 하면 되기 때문이다.
유 대표는 “실제 북미지역에서 국내 글로벌 대기업이 마인즈 랩의 AI를 이용해 콜센터를 이용하고 있다”며 “서버 4대로 하루 2만5000건의 콜센터 업무를 처리하고 있다”고 말했다. 마인즈랩은 이러한 성과를 바탕으로 2014년 미래창조과학부 선정 ‘국가연구개발 우수성과기업’으로 선정됐으며 2016년에는 미래창조과학부로부터 연구개발특구 기술사업화 대상을 받았다.
또한 포브스아시아에서는 2017년 주목해야할 한국 10대스타트업 기업으로 마인즈랩을 뽑았다.
유 대표는 앞으로 AI를 통한 영어 교육에 힘을 쏟겠다는 방침을 세웠다. 이미 유력 통신회사를 통해 마인즈랩의 AI 영어 학습 어플리케이션을 개발하고 있어 곧 스마트폰을 이용한 AI 영어 학습이 시작될 것으로 보인다. 유 대표는 “그동안 필리핀 등에 거주하는 원어민을 통해 진행했던 원격영어교육이 이제는 AI를 이용해 이뤄질 것”이라고 말한다.
금융권에서 사용할 AI 플랫폼도 제작 중이다. ‘자연어’를 이용한 AI 금융 솔루션 납품도 거의 마무리 단계에 있다. ‘아내에게 30만원 송금해 줘’와 같은 일상 언어를 이용한 음성 뱅킹이 곧 시작될 것으로 보인다. 또 은행 점포에서 마인즈랩의 로봇을 이용해 고객에게 필요한 정보를 언어로 제공하는 서비스도 계획 중이다.
유 대표는 “원천기술은 우리나라가 미국이나 일본에 비해 떨어지지만 응용기술은 글로벌 업체에 비해 절대 떨어지지 않는다”고 강조했다. “AI 서비스는 이제 초기단계일 뿐입니 다. 앞으로 어떠한 서비스를 기획하고 또 개발하게 될지는 저희도 모릅니다. 하지만 확실한 것은 AI 서비스는 앞으로 무한히 발전할 것이라는 점입니다.”
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