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AI가 가져올 미래에 대해 이같은 진단을 내놓은 이는 IBM의 롭 토마스 데이터·AI 총괄사장이다. IBM은 이미 1997년 인공지능 컴퓨터 '딥블루'를 개발해 체스 세계 최고수를 꺾었고, 2011년에는 인공지능 '왓슨'으로 유명 퀴즈쇼에서 역대 인간 퀴즈왕을 모두 이겼다. IBM은 현재 AI 분야에서 전 세계에서 가장 앞선 기업 중 하나로 꼽힌다.

사람들은 AI가 일자리를 대체할까봐 불안해 한다. 이 인터뷰를 보면 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 AI를 업무에 활용하는 직원, 활용하는 기업이 AI를 활용하지 못하는 직원과 기업을 대체하는 것이라고 말한다. 이는 시장 점유율, 시장 선도 기업이 AI 활용도에 따라 바뀔 수 있다는 것을 의미한다. 

나는 항상 AI 기업이 '데이터'를 어떻게 다루는 지에 대해 궁금했었다. 각 기업별로 이용하는 클라우드도 다를 것이고, 혹은 자체 보관을 할텐데 그 데이터들에 어떻게 접근하는지가 궁금했었다. 기업은 자신의 데이터를 외부로 내보내고 싶어하지 않는다는 것은 너무 당연한 사실일 것이다. IBM의 왓슨은 세계에서 유일하게 공용과 사설 데이터에 모두 설치할 수 있도록 만들어졌다고 한다. 왓슨의 활용도가 최근 높아진 것도 이 때문이라고 IBM의 데이터, AI 총괄사장은 말한다.

여기서 야기되는 나의 의문은 왜 다른 기업의 AI는 그렇게 개발되지 않았냐는 것이다. 왓슨 외의 다른 AI를 찾아봐야할 것 같다.

원문 보기:

http://www.koreadaily.com/news/read.asp?art_id=7214638

음성합성은 실제 사람 목소리를 활용해 인공음성을 만들어 내는 기술이다. 이용자가 녹음한 음성 파일을 기계가 딥러닝 방식으로 학습해 문장을 따라읽는다. 음소 단위로 학습하는 것이 아니라 어절 단위로 기계가 문장을 통째로 학습하기 때문에 억양도 익힐 수 있다. KT 관계자는 "딥러닝 방식이 적용돼 적은 문장으로도 음성합성이 가능하고 문장 맥락에 따라 억양을 자연스럽게 만들 수 있다"고 말했다. 

이미 많은 정보가 있는 연예인뿐만 아니라 일반인의 목소리도 구현해낼 수 있다는 것이 큰 메리트인 것 같다. 딥러닝 방식으로 소량의 데이터로도 일상 회화가 가능한 정도로 학습할 수 있는 것이다.

부모님이 돌아가시기 전에 일상 생활을 '영상으로 찍어놔라, 전화를 녹음해놔라' 이런 조언을 많이 들을 수 있는데 이러한 음성합성 기술을 통해 학습을 미리 해놓으면 좋을 것 같다.

원문 보기:

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2019/05/354975/