버튼 하나에 목숨 오간다…국방·제조 AI "인간 역할 배제 말아야"
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AI미래포럼 2차 웨비나
"기술 인정하되, 과한 기대 금물"
신뢰·기능 갖춰 인간과 공존 강조
"기술 인정하되, 과한 기대 금물"
신뢰·기능 갖춰 인간과 공존 강조

‘AI의 기대와 현실, 어떤 노력이 필요한가’를 주제로 13일 열린 AI미래포럼(AIFF) 제2차 웨비나에서 군사용 AI 전문가 류봉균 EpiSci 대표는 “전장에서 AI에 내 목숨을 걸 수 있겠냐고 물음을 던져봐야 한다”며 AI에 대한 과한 기대감에 선을 그었다. 탱크, 전투기 조종에서 AI가 기능적으로 해야 할 역할들을 인정하면서도, 인간의 역할이 배제되지 않는 ‘공동체’를 이뤄야 한다는 지적이다.
제조업과 시스템통합(SI) 현장 전문가들도 AI의 ‘허와 실’을 따지고 나섰다. 김재완 삼성디스플레이 상무는 “제조업도 AI의 기술 한계를 정확히 인정하고 인식해야 한다”며 ”단순히 발전된 인공신경망을 적용하는 것뿐만이 아니라, 데이터베이스 구축이나 라벨링과 같은 문제 해결이 더 필요한 상황“이라고 지적했다.
이주열 LG CNS 상무는 “기업 업무의 자동화와 효율화를 연구하다 보면, 연구소에서 보이던 AI 모델의 정확도가 현장에 나갔을 때 기대에 미치지 못하는 난관이 있다”며 “이를 극복하기 위해 딥러닝 이외의 방식을 섞어 쓰는 등 여러 방법을 강구하지만, 학습시킨 데이터가 해결하고자 하는 업무를 다 담아내지 못하는 문제가 있다”고 지적했다. “기계학습 운영(ML Ops)에 사람의 역할을 더해, 자동화 가능한 단계부터 구분해야 한다”고도 덧붙였다.
이시은 기자