인공지능에서의 페이스북이 유리한 점

 인간은 또 다른 인간을 만든다는 것에 오래전부터 환상을 가지고 있었다. 하지만 그 환상에 대한 욕망은 기계를 인간처럼 만드는 힘이 되었다. 그리고 그 역사는 고대부터 지금에 이르기까지 계속 이어지고 있다. 

 인간처럼 보이는 체형, 얼굴, 표정 그리고 그 위에 옷. 그리고 이제는 인간의 언어를 받아들이고 말할 수 있는 단계까지 왔다. 하지만 그것으로 인간을 만들겠다는 꿈이 이뤄진 것은 아니다. 인간을 닮은 판단이 없기 때문이다. 인간과 같은 판단. 명령이 없어도 외부 조건에 자연스럽게 대응하며 끊김없는 구조를 만드는 것. 하지만 이를 위해선 엄청난 사례가 필요하다. 그리고 여기서 페이스북의 유리함이 드러난다.

페이스북의 인공지능 머신 러닝 딥러닝의 현재와 미래.pdf

 

 MS가 사람과 만나고 실시간 반응을 얻을 기회는 얼마나 있을까? 없을 것이다. 엄청난 수의 지구인이 MS의 윈도를 쓰지만, 그 과정에서 커뮤니케이션 반응을 피드백할 기회가 MS에게는 없는 것이다. 서비스 과정에서 다양한 행동 제시, 사용자 간 서비스 사용 포착 이 과정들을 MS는 잡아낼 접점이 없는 것이다. 페이스북의 예를 들어보자. 페이스북의 이미지 인식 기술로 사용자 태그를 미리 제공했다. 이 과정에서 사용자는 옳고 그름을 판단하는 과정을 거쳐 실제 맞는 사람만 태그를 한다. 이 과정에서 페이스북의 이미지 인식 기술에 대한 수준과 피드백은 고스란히 다시 페이스북으로 간다. 페이스북이 피드에 광고 또는 관련 정보를 계시했을 때 이 공간을 통해 해당 페이지로 이동하면 이것은 좋다 또는 옳다의 뜻으로 페이지 숨기기를 선택하면 이런 정보에 대해 좋지 않음으로 인식할 수 있다. 이런 식의 어떤 사람이 어떤 것을 했을 때의 다양한 반응을 실시간으로 점검하며 사람에 대한 이해를 높일 수 있다. 이는 SNS 기업이 가지는 강력한 강점이다. 게다가 애초에 나이와 성별을 입력하니 데이터만 충분하다면 30대 백인의 인공지능 이런 식의 선택도 가능할 것이다. 사람과 바로 맞닿는 그것도 전 세계 수억 명의 사용자의 피드백을 받아 볼 수 있는 SNS 기업. 이것이 페이스북이다. 그리고 이런 강점은 아직 구글도 가지지 못한 것이다.

 다만, 아쉬운 점은 최근 공격적으로 전문가를 영입하고 있음에도 이렇게 완성될 인공지능의 쓰임새에 대해서는 뚜렷한 청사진이 없다. 왓슨처럼 갈 것인가? 아니면 로봇용 운영체제로 갈 것인가? 앞서 말한 장점으로 완성될 기술의 끝이 오직 마케팅뿐이라면 너무 허무하지 않을까 싶다.

* 이미지는 구글 검색 입니다(사진 1, 사진 2).

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