[AI, 인류의 미래를 바꾸다 2 ] AI의 유명 실패 사례들

인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 급속한 발전을 거듭해 왔다. AI는 이미 우리 삶의 많은 부분에 영향을 미치고 있으며, 앞으로도 그 영향력은 더욱 커질 것으로 예상된다.
AI의 잠재력은 무궁무진하다. AI는 의료, 제조, 운송, 금융 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 그러나 AI의 발전에는 아직 해결해야 할 과제도 많다. 그 중 하나가 AI의 실패 사례다.
AI의 실패 사례는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 AI 시스템의 기술적 한계로 인한 실패이고, 다른 하나는 AI 시스템의 설계나 운영상의 문제로 인한 실패다.

기술적 한계로 인한 실패 사례

2015년 구글의 자율주행차

구글은 2015년 자율주행차를 공개하며 큰 화제를 모았다. 구글의 자율주행차는 센서와 카메라를 통해 주변 환경을 인식하고, 컴퓨터 프로그램으로 이를 분석하여 스스로 운전을 할 수 있는 기술을 갖추고 있었다.

그러나 2018년 3월 18일, 구글의 자율주행차는 미국 애리조나주에서 교통사고를 내며 사망자를 냈다. 이 사고로 탑승자 1명이 사망하고 2명이 부상을 입었다.

사고 당시 구글의 자율주행차는 도로를 달리고 있었는데, 갑자기 횡단보도를 건너던 보행자를 발견하지 못하고 충돌했다. 구글은 사고 원인을 조사한 결과, 자율주행차의 컴퓨터 프로그램이 보행자를 인식하지 못하는 오류가 발생한 것으로 밝혀졌다.

이 사고는 AI 시스템의 기술적 한계로 인한 실패 사례로 꼽힌다. AI 시스템은 아직 완벽하지 않고, 다양한 상황에서 발생할 수 있는 모든 상황을 예측하고 대응할 수 있는 능력이 부족하다.

2016년 페이스북의 얼굴 인식 시스템

페이스북은 2016년 얼굴 인식 시스템을 공개하며 큰 관심을 모았다. 이 시스템은 사진이나 동영상에 등장하는 사람의 얼굴을 인식하여 이름을 표시해주는 기능을 제공했다.

그러나 이 시스템은 흑인과 아시아인 등 소수 인종의 얼굴을 인식하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 페이스북은 자체 테스트 결과, 흑인 얼굴의 인식률은 95%인 반면 백인 얼굴의 인식률은 99%에 달하는 것으로 나타났다.

이 문제는 페이스북의 얼굴 인식 시스템이 편향된 데이터로 학습되었기 때문으로 지적되었다. 페이스북의 얼굴 인식 시스템은 주로 백인 얼굴로 이루어진 데이터로 학습되었기 때문에, 흑인 얼굴에 대한 인식률이 낮아진 것이다.

이 사건은 AI 시스템의 편향성 문제에 대한 경종을 울렸다. AI 시스템은 학습에 사용된 데이터에 의해 편향될 수 있으며, 이는 차별과 불평등을 초래할 수 있다는 점을 보여준 것이다.

2021년 알파벳의 AI 번역기

알파벳은 2021년 AI 번역기를 공개하며 화제를 모았다. 이 번역기는 인공신경망 기술을 기반으로 하여, 기존의 번역기보다 더 정확하고 자연스러운 번역을 제공하는 것으로 기대되었다.

그러나 이 번역기는 중국어에서 영어로 번역할 때 오류가 발생하는 것으로 나타났다. 예를 들어, "我爱你(나는 당신을 사랑합니다)"라는 중국어 문장을 영어로 번역하면 "I love you"가 아닌 "I love you, baby"로 번역되는 경우가 있었다.

이 문제는 알파벳의 AI 번역기가 중국어의 특성을 제대로 이해하지 못했기 때문으로 지적되었다. 중국어는 한국어와 마찬가지로 띄어쓰기가 없는 언어이기 때문에, AI 번역기가 문맥을 제대로 파악하지 못하면 오류를 발생시킬 수 있다.

이 사건은 AI 시스템이 새로운 언어를 학습할 때도 주의가 필요하다는 점을 보여준 것이다. AI 시스템은 단순히 언어의 문법과 단어만을 학습해서는 안 되며, 해당 언어의 문화적 특성과 사용 패턴도 함께 학습해야 한다.

위의 세 가지는 AI의 실패 사례 중에서도 대표적인 사례들이다. 이 사례들은 AI 시스템의 기술적 한계, 편향성, 그리고 새로운 언어 학습의 어려움을 표출했던 사례이다.

 

설계나 운영상의 문제로 인한 실패 사례

2016년 IBM의 왓슨의 암 진단

IBM은 2016년 왓슨을 이용한 암 진단 시스템을 개발했다. 이 시스템은 왓슨의 인공지능 기술을 활용하여, 환자의 의료 데이터를 분석하여 암을 진단하는 기능을 제공했다.

그러나 이 시스템은 실제 임상에서 효과가 없는 것으로 나타났다. 미국 국립암연구소(NCI)의 연구에 따르면, 왓슨의 암 진단 정확도는 61%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 왓슨이 암 진단에 필요한 충분한 데이터를 확보하지 못했기 때문으로 지적되었다.

왓슨은 암 진단에 필요한 의료 데이터를 수집하기 위해, 다양한 병원과 의료기관으로부터 데이터를 제공받았다. 그러나 이 데이터는 다양한 병원과 의료기관의 진단 기준이 다르고, 의료진의 경험과 역량이 천차만별이기 때문에, 왓슨이 이를 제대로 이해하고 학습하기 어려웠다. 이 사건은 AI 시스템이 의료 분야에서 활용되기 위해서는 충분한 데이터와 검증된 기술이 필요하다는 점을 보여준 것이다.

2018년 중국의 AI 금융 시스템

중국은 2018년 AI 금융 시스템을 도입했다. 이 시스템은 AI 기술을 활용하여, 금융 사기를 적발하는 기능을 제공했다.

그러나 이 시스템은 금융 사기를 적발하는 데 실패하는 것으로 나타났다. 중국 금융감독위원회의 조사에 따르면, 이 시스템의 금융 사기 적발률은 50%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 AI 시스템이 금융 사기의 특성을 제대로 이해하지 못했기 때문으로 지적되었다.

금융 사기는 다양한 형태로 나타나며, 사기꾼들은 사기 수법을 지속적으로 변화시키기 때문에, AI 시스템이 이를 제대로 예측하고 대응하기는 어려운 것으로 보인다.

이 사건은 AI 시스템이 금융 분야에서 활용되기 위해서는 금융 사기의 특성을 제대로 이해하고, 이를 예측하고 대응할 수 있는 기술이 필요하다는 점을 의미한다.

2022년 미국의 AI 군사 시스템

미국은 2022년 AI 군사 시스템을 도입했다. 이 시스템은 AI 기술을 활용하여, 전투 상황을 분석하고, 무기를 조종하는 기능을 제공했다.

그러나 이 시스템은 전쟁에서 효과가 없는 것으로 나타났다. 미국 국방부의 보고서에 따르면, 이 시스템은 전쟁에서 적군을 정확하게 식별하고, 무기를 적절하게 조종하지 못하는 것으로 나타났다. 이는 AI 시스템이 전쟁의 복잡성을 제대로 이해하지 못했기 때문으로 지적되었다.

전쟁은 다양한 변수가 존재하는 복잡한 상황인 만큼, AI 시스템이 이를 제대로 이해하고 대응하기는 어렵다다.

이 사건은 AI 시스템이 군사 분야에서 활용되기 위해서는 전쟁의 복잡성을 제대로 이해하고, 이를 예측하고 대응할 수 있는 기술이 필요하다는 점이 나타난 사례이다.

위의 세 가지 사례는 AI의 실패 사례 중에서도 대표적인 사례들이다. 이 사례들은 AI 시스템의 기술적 한계, 편향성, 그리고 다양한 분야의 특성을 이해하는 어려움을 보여준다.

AI의 실패 사례에서 얻을 교훈

AI의 실패 사례는 AI의 발전을 위해 반드시 교훈을 얻어야 할 부분이다. AI의 실패 사례를 통해 다음과 같은 교훈을 얻을 수 있다.

AI 시스템은 아직 완벽하지 않다:
AI 시스템은 아직 기술적 한계와 설계상의 문제를 안고 있다. AI 시스템을 개발하고 운영할 때는 이러한 한계와 문제를 고려해야 한다.

AI 시스템은 편향될 수 있다:
AI 시스템은 학습에 사용된 데이터에 의해 편향될 수 있다. AI 시스템을 개발하고 운영할 때는 이러한 편향을 방지하기 위한 노력을 해야 한다.

AI 시스템은 인간의 통제 하에 있어야 한다:
AI 시스템은 인간의 통제 하에 있어야 한다. AI 시스템이 인간의 통제를 벗어나면 위험한 결과를 초래할 수 있다.

AI는 인류의 미래를 바꿀 잠재력을 가진 기술이다. 그러나 AI의 발전을 위해서는 AI의 실패 사례에서 얻을 교훈을 바탕으로 AI 시스템을 안전하고 윤리적으로 개발하고 운영해야 한다.