권용진 의 월스트리트 인 & 아웃 14 인공지능 으로 둔갑 한 컴퓨터 프로그램 들 조선 비즈 가 만드 는 프리미엄 경제 주간지 - 이코노미 조선 
 권용진 의 월스트리트 인 & 아웃 14 
 카네기 멜런 대 컴퓨터 공학 · 응용 수학 , 뱅크 오브 아메리카 메릴린치 파생 상품 팀 초 단타 퀀트 트레이더 , ‘ 인공지능 투자 가 퀀트 ’ 저자 
 유사 과학 ( Pseudo - Science ) 이 라는 말 이 있 다 . 겉 으로 는 그럴듯하게 논리 적 이 고 과학 적 인 것 처럼 보이 지만 실제로 는 아무런 근거 가 없 는 것 을 말 한다 . 유사 과학 이 일반 주장 보다 무서운 점 은 과학 적 인 것 같 은 착각 이 들 게 해서 맹목 적 인 믿음 을 주 기 때문 일 것 이 다 . 선풍기 를 틀 어 놓 고 잠 을 자 면 사망 한다든가 혈액형 에 따라 성격 이 나타난다는 주장 같 은 것 들 이 유사 과학 이 다 . 
 IT 와 핀테크 업계 에서 도 인공지능 ( AI · Artificial Intelligence ) 을 이용 한 유사 과학 이 판 을 치 고 있 다 . AI 를 이용 해 여행 갈 만 한 곳 을 알려 주 거나 기업 에 적합 한 인재 를 소개 하 기 도 하 고 , 맛집 이나 데이트 상대 까지 추천 해 준다고 한다 . 소비 부터 문화 생활 , 투자 까지 AI 가 전부 자동 으로 추천 하 기 때문 에 훨씬 정확 한 정보 를 제공 한다는 것 을 모토 로 이렇게 다양 한 서비스 가 나타났 다 . 
 안타까운 것 은 이러 한 기업 들 이 제공 하 는 서비스 에 ‘ 자동 화 ’ 와 ‘ 프로그램 ’ ‘ AI ’ 의 구분 이 거의 없 다는 것 이 다 . 단순히 컴퓨터 가 했 기 때문 에 더 정확 하 고 정교 한 시스템 을 가졌 다는 식 의 홍보 나 논리 를 쉽 게 볼 수 있 고 , 이 를 통해서 투자자 를 모집 하 거나 소비자 를 현혹 하 는 상황 을 심심 치 않 게 볼 수 있 다 . 물론 넓 은 의미 에서 AI 란 자동 화 된 기계 를 뜻 하 기 는 한다 . 실제로 오락실 에서 테트리스 ( 컴퓨터 퍼즐 게임 ) 의 상대편 이 되 어 주 던 컴퓨터 또한 ‘ AI ’ 라고 불렸었 다 . 
 하지만 테트리스 와 같 은 이런 프로그램 들 은 정해진 규칙 , 이를테면 ‘ 공간 을 남기 고 쌓 다가 작대기 가 나오 면 공간 에 넣 어라 ’ 라는 식 의 규칙 을 미리 명령어 로 집어넣 은 프로그램 이 기 때문 에 AI 가 아니 다 . 스스로 학습 과 판단 을 통해 기존 명령어 를 변형 시킬 능력 이 없 기 때문 이 다 . 그렇 다면 잘못 된 홍보 로 많 은 사람 이 AI 로 오해 하 는 서비스 는 어떤 것 들 이 있 고 어떻게 이 를 구분 할 수 있 을까 ? 몇 가지 사례 들 을 통해서 이 를 알아보 자 . 
 먼저 AI 로 가장 많이 오해 하 는 경우 는 단순 자동 화 서비스 다 . 산업 혁명 이후 로 수많 은 것 들 이 자동 화 돼 왔 지만 여전히 수동 으로 하 는 것 들 이 있 었 다 . 이 를 끊임없이 자동 화 시키 는 것 인데 , 대표 적 인 것 이 자동 화 된 음식 배달 이나 주문 과 같 은 시스템 이 다 . 마찬가지 로 ( 영화 , 공연 등 의 ) 리뷰 를 카테고리 별 로 모아 보여 주 는 것 도 자동 화 를 통해서 서비스 를 제공 하 는 사례 다 . 자동 화 하 는 것 은 현대 비즈니스 의 가장 기본 이 자 가치 를 생성 하 는 최고 의 방법 이 다 . 이 를 폄훼 하 려는 것 은 아니 다 . 다양 한 부문 을 자동 화 하 고 데이터베이스 ( DB ) 로 만드 는 것 은 굉장히 중요 한 일 이 다 . 과거 에 DB 화 가 잘 되 어 있 지 않 았 던 것 들 을 DB 화 하 면 굉장 한 가치 를 만들 어 낼 수 있 기 때문 이 다 . 각종 병원 정보 를 한 데 모으 거나 예약 을 도와 주 는 서비스 인 미국 의 ‘ 자크 닥 ( ZOCDOC ) ’ 은 1 조 6000 억 원 의 가치 를 인정받 아 투자 를 받 았 다 . 우리 나라 에서 도 ‘ 똑 닥 ’ 이나 ‘ 굿 닥 ’ 같 은 비슷 한 서비스 가 운영 되 고 있 다 . 맛집 리뷰 를 한 데 모은 ‘ 옐 프 ( YELP ) ’ 는 3 조 원 의 기업 가치 를 평가 받 았 다 . 우리 나라 에서 도 ‘ 망고 플레이트 ’ 같 은 서비스 가 성장 하 고 있 다 . 
 그러나 이 기업 들 의 핵심 가치 는 수동 으로 모으 거나 처리 하 던 일 들 을 자동 화 한 것 이 다 . 어떤 회사 들 은 이렇게 자동 화 한 것 에 대해 마치 ‘ 알 파고 ( 구글 의 AI 바둑 프로그램 ) ’ 를 만들 어 내 기 라도 한 것 처럼 홍보 한다 . 
 두 번 째 로 AI 서비스 로 가장 많이 오해 하 는 경우 는 인간 의 판단 을 프로그램 화 한 서비스 들 이 다 . 의사 의 진료 를 빠르 게 하 기 위해서 어떤 프로그램 을 작성 했 다고 가정 해 보 자 . 의사 가 자신 의 진료 방식 을 반영 해서 콜레스테롤 수치 가 X 이상 이 고 몸무게 가 Y 이상 이 면 성인병 환자 라고 진단 하 는 프로그램 을 만들 었 다고 하 면 , 이 는 AI 일까 ? 앞선 예 와 같이 넓 은 의미 로 는 AI 일 수 있 다 . 그러나 이 는 전문가 의 판단 을 자동 화 한 자동 프로그램 에 더 가까운 개념 이 다 . 
 AI 는 데이터 를 기반 으로 스스로 학습 하 고 판단 을 해야 하 는데 , 이런 프로그램 은 사람 이 직접 조정 해 주 고 조정 하 는 사람 의 편향성 이 그대로 투여 되 기 때문 에 AI 와 는 거리 가 멀 다 . 그런데 도 이렇게 설계 된 프로그램 을 AI 라고 소개 하 는 경우 가 너무 많 다 . 자동 으로 투자 하 게 하 는 프로그램 을 ‘ 투자 AI ’, 전문가 가 생각 한 다양 한 마케팅 방법 들 을 적용 한 광고 추천 프로그램 을 ‘ 마케팅 AI ’ 라고 하 는 식 이 다 . 시장 에서 통하 는 패션 법칙 들 을 사용 자 에게 추천 해 맞춤 형 으로 코디 를 해 주 는 프로그램 또한 ‘ 패션 AI ’ 라고 홍보 하 기 도 한다 . 
 진정한 의미 의 AI 는 ‘ 무엇 을 ( what ) ’ 과 ‘ 목표 ( goal ) ’ 만 입력 하 면 , ‘ 어떻 게 ( how ) ’ 를 가르쳐 주 지 않 아도 스스로 목표 를 찾아가 는 프로그램 을 말 한다 . 구글 의 AI 개발 부문 인 딥 마인드 팀 이 알 파고 에 기보 ( 기존 에 뒀 던 바둑 의 순서 를 기록 한 것 ) 와 승리 조건 은 알려 주 었 지만 , 일일이 어떤 상황 에서 어떻게 바둑 을 두 어야 한다고 가르쳐 주 지 않 은 것 과 같 다 . 
 물론 ‘ AI ’ 가 지금 은 일종 의 마케팅 용어 처럼 쓰이 기 때문 에 이런 기술 적 부분 을 엄밀히 따질 필요 가 없 을 수 도 있 다 . 그러나 투자 를 하 거나 중요 한 결정 을 내리 기 전 에 는 이러 한 AI 의 의미 를 다시 한 번 새겨둘 필요 가 있 다 . 
 그렇 다면 소비자 나 투자자 입장 에서 어떤 서비스 나 기업 이 AI 를 제대로 이용 하 고 있 는지 를 어떻게 확인 할 수 있 을까 ? 그 서비스 나 기업 이 어떠 한 데이터 를 이용 하 고 있 는지 , 학습 을 하 기에 충분 한 데이터 를 확보 하 고 있 는지 등 을 살펴보 면 된다 . 
 AI 를 이용해 헤드 헌팅 을 하 는 서비스 가 있 다고 가정 해 보 자 . 어떤 기업 과 인재 를 연결 해 주 기 위해서 는 매우 많 은 케이스 가 필요 하 다 . 일단 인재 에 대한 다양 한 평가 기준 을 가지 고 있 어야 하 며 , 기업 의 요구 조건 도 수많 은 요소 를 감안 해 카테고리 를 분류 해야 한다 . 만약 이러 한 데이터 축적 없이 AI 채용 추천 을 하 고 있 다고 한다면 , 이 는 기존 의 채용 공식 을 자동 화 한 서비스 이 거나 통계 적 으로 비슷 한 요소 ( feature ) 를 임의 로 정해 묶 어 주 는 프로그램 으로 서비스 하 고 있 을 확률 이 높 다 . 다시 강조 하 지만 이러 한 서비스 나 프로그램 의 질 이 떨어진다는 의미 가 아니 라 , AI 사용 이 라는 측면 에서 오해 소지 가 있 다는 것 이 다 . 
 지난해 9 월 미 캘리포니아 LA 에서 열린 모바일 월드 콩 그 레스 ( MWC ) 아메리카 행사 . 미국 통신 기업 스프린트 의 전시장 에서 인공지능 ( AI ) 로봇 페퍼 ( Pepper ) 가 참가자 들 과 대화 하 고 있 다 . 스프린트 는 지난해 초 일본 소프트 뱅크 가 개발 한 페퍼 를 도입 해 업무 에 활용 하 겠 다고 밝혔 다 . 사진 블룸버그 
 투자자 , AI 현혹 에 속 지 말 아야 
 이런 오해 가 가장 심한 곳 은 단연 금융 투자 업계 다 . 퀀트 ( 수학 ‧ 통계 를 이용 한 컴퓨터 투자 프로그램 ) 나 프로그램 매매 ( 컴퓨터 프로그램 으로 자동 으로 이뤄지는 주식 거래 ) , 로보 어 드 바이저 ( 컴퓨터 프로그램 을 이용 한 투자 추천 시스템 ) 등 이 인기 를 끌 면서 수많 은 금융 투자 회사 들 이 ‘ AI ’ 라는 단어 로 투자자 를 현혹 하 고 있 다 . 그러나 이런 서비스 들 을 실제로 뜯어보 면 과거 의 성공 적 인 투자 패턴 을 입력 해 자동 화 한 프로그램 매매 의 연장선 이 거나 고수 트레이더 를 데려다 놓 고 그 들 의 투자 패턴 을 프로그램 화 한 경우 가 많 다 . 그러나 진정 한 투자 AI 라면 끊임없이 최근 데이터 를 학습 하 며 자신 의 변수 나 로직 자체 를 수정 해 나가 는 프로그램 이 어야 한다 . 이러 한 기술력 과 데이터 를 가진 금융 사 는 아직 많 지 않 다 . 
 AI 란 단어 가 남용 돼서 그 기술 적 의미 나 가치 가 낮 게 평가 되 기 도 한다 . 그러나 아직 도 진정한 의미 의 AI 를 잘 활용 하 는 곳 은 일부 기업 에 그치 고 있 다 . 정부 기관 , 투자자 , 소비자 모두 AI 의 의미 를 조금 더 깊이 인지 하 고 분별 할 수 있 는 능력 을 키워야 할 것 이 다 .