“모든 사람이 인공지능(AI) 기술 혜택을 누리도록 하는 것이 구글 목표입니다. 자체 제품 적용뿐만 아니라 다른 기업·개발자 혁신을 돕고 인류 난제 해결 도구를 제공할 것입니다.”
제프 딘(Jeff Dean) 구글 시니어 펠로는 28일 일본 도쿄에서 열린 아태지역 기자간담회 '메이드위드에이아이(Made With AI)'에서 이 같이 밝혔다. 딘 시니어 펠로는 구글 브레인팀, 구글 딥러닝팀, 구글 AI 연구팀 등 구글에서 AI 연구를 이끈다.
구글은 AI 혜택 확산을 위한 세 가지 목표를 제시했다. 구글 제품에 AI를 적용해 유용성을 높인다. 이미 AI 비서 '구글 어시스턴트', 번역 서비스 '구글 번역', 이미지 검색 서비스 '구글 렌즈' 등 AI를 활용한 제품을 선보였다. 구글 어시스턴트를 탑재한 '픽셀버드'처럼 AI 기술과 하드웨어 접목도 확대한다.
이삭 레이놀즈 구글 픽셀 카메라 프로덕트 매니저는 “하드웨어만으로 혁신하는 시대는 끝났지만 AI와 융합한 혁신은 가능하다”면서 “구글은 AI를 활용한 다양한 기기 혁신을 지속할 것”이라고 설명했다.
구글 AI 기술을 다른 기업이나 개발자가 활용하도록 지원한다. 오픈소스 기계학습 기술 '텐서플로', 클라우드 서비스 내 기계학습 모델 등을 통해 구글 밖으로 AI 혁신을 확산한다.
헬스케어, 환경보호, 에너지 절감 등 인류가 해결하지 못한 중요 과제 해결을 위한 도구를 제공한다. 구글은 인공신경망을 통한 딥러닝 기술로 의료 사진 판독에 드는 노력을 줄이고 정밀함을 높였다. 인도, 태국 등 안과 의사가 부족한 지역 병원과 협력해 기계학습을 이용한 당뇨성 안과 질환 진단 도구를 개발했다. 현지 병원에서 임상 단계에 들어갔다. 유방암 진단 도구에도 기계학습을 활용한다. 유방암은 오진율이 12건 중 1건에 달할 정도로 판별이 어렵고 시간도 오래 걸린다.
바다소 보호를 위한 개체 찾기, 새 노랫소리를 통한 뉴질랜드 멸종위기 조류 추적 기술 등도 구글 기계학습 기술 지원으로 가능하다. 구글은 기계학습을 이용해 자체 데이터센터 온도 등을 분석, 에너지 사용량을 예측했다. 그 결과 데이터센터 냉각에 필요한 전력 소비량 40%, 전체 전력 소비량 15%를 줄였다.
구글은 AI 혜택 확산이라는 목표에 진전은 있었지만 여전히 많은 과제가 있다고 토로했다. 대표적인 것이 기계학습 활용 교육이다. 구글은 직원 1만8000명을 교육했고 동일 프로그램을 대학에도 개설했다. 내년 초부터 구글 강사가 제공하는 무료 온라인 강의를 시작, 더 많은 사람이 기계학습을 활용하도록 돕는다. 딘 시니어 펠로는 “AI 접근성을 더욱 높여 '모두를 위한 AI'를 실현하도록 노력할 것”이라고 강조했다.
오대석기자 ods@etnews.com