서론

한국과 일본은 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)과 정보기술(IT)을 헬스케어와 제조 분야에 적극 활용하여 산업 혁신을 추구하고 있다. 두 나라 모두 정부의 투자 정책, 기술 인프라 발전, 민간 기업의 참여를 통해 시장을 성장시키고 있지만, 접근 방식과 속도에서 차이가 나타난다. 본 보고서에서는 헬스케어 산업과 제조 산업에서 한국과 일본의 AI/IT 활용 현황, 정부 전략, 시장 규모와 성장률, 기술 사례를 비교해 본다.

헬스케어 산업의 AI/IT 활용 현황 비교

한국의 헬스케어 AI 활용과 투자 동향

한국의 헬스케어 산업은 AI와 바이오기술의 융합을 통해 디지털 헬스케어 혁신을 가속화하고 있다. 의료영상 판독 AI와 같은 진단 보조 솔루션이 병원에 도입되어 의료진 부족 문제와 만성질환 관리 등에 대응하고 있다. 한국 AI 헬스케어 시장 규모는 2023년 약 3억7천만 달러로 추산되며, **연평균 50.8%**의 폭발적 성장률로 2030년에는 66억7천만 달러(약 9조원)에 이를 전망이다. 이는 글로벌 평균 성장률(41.8%)과 아시아 평균(47.9%)을 상회하는 수치로, 루닛(Lunit), 뷰노(VUNO), 딥바이오 등 국내 의료 AI 선도기업들의 활약이 뒷받침하고 있다. 정부도 의료 AI R&D에 막대한 투자를 하고 있다. 최근 5년간 범정부적으로 의료 AI 분야에 2.2조원 규모의 연구개발 예산을 투입하며 매년 33%씩 증가시켰고, 2024년 보건의료 연구개발 예산 2조1천억 원 중 약 2,302억 원(10.9%)을 데이터·AI 의료 예산으로 편성하는 등 지속 지원 중이다. 이러한 지원 하에 국내에서는 AI 정밀의료 플랫폼, 환자 데이터 분석, 신약개발 AI 등 다양한 활용 사례가 나타나고 있다. 다만 원격의료와 같은 일부 분야는 규제 이슈로 도입이 더딘 측면이 있으나, 정부의 디지털 헬스 규제 샌드박스 등을 통해 점진적으로 해결하고 있다.

일본의 헬스케어 AI 활용과 투자 동향

일본 역시 고령화로 인한 의료비 증가와 의료인력 부족 문제를 해결하기 위해 헬스케어의 디지털 전환(DX)을 강력히 추진하고 있다. 일본 정부는 2030년까지 의료 DX 완성을 목표로 병원 간 데이터 공유, 원격의료 인프라, AI 진단 도구 도입을 촉진하는 종합 계획을 진행 중이다. 특히 2022년부터는 의료 AI 활용에 대한 보험수가 가산 제도를 도입하여, 일정 요건을 갖춘 의료기관이 CT/MRI 등의 판독에 AI 소프트웨어를 활용하면 추가 수가를 인정하고 있다. 이러한 정책으로 병원 현장에서 AI 도입을 유인하고, 민간 기업의 의료 AI 개발을 활성화하고 있다. 일본 AI 의료기기 시장은 이미 상당한 규모를 형성하고 있는데, 2022년 약 1,250억 엔(약 1조1천억원)에서 2027년에는 5,000억 엔(약 4조6천억원) 규모로 성장할 전망이다. 연평균 성장률은 약 **22.6%**로 예상되나, 한국에 비해서는 기저 규모가 크고 성장세는 완만한 편이다. 일본 경제산업성은 **「의료기기 산업 비전 2024」**를 수립하여 AI와 센서 기술을 접목한 첨단 의료기기의 고부가가치화를 추진하고 있으며, 스마트 병원 실증 사업 등을 통해 기술 인프라를 정비하고 있다. 민간 부문에서는 후지필름, 올림푸스 등 전통 의료기업이 AI 진단 솔루션을 개발하고, 소프트뱅크와 같은 ICT 기업도 헬스케어 스타트업에 투자하며 시장 참여를 확대하고 있다.

헬스케어 분야 한일 비교 요약

두 국가의 의료 분야 AI 활용 현황을 표로 비교하면 다음과 같다:

구분	한국	일본
AI 헬스케어 시장규모	2023년 약 3.7억 달러 → 2030년 66.7억 달러 전망 (연평균 +50.8%)	2022년 약 1,250억 엔 → 2027년 5,000억 엔 전망 (연평균 +22.6%)
정부 정책	의료AI R&D에 5년간 2.2조원 투자, 보건의료 데이터 투자 확대. 디지털헬스 규제완화 추진	2030 의료 DX 로드맵 추진, AI 진단 보험수가 신설, 의료기기 비전 2024 수립
기술 인프라	세계적 수준의 의료 데이터 인프라(의료영상 데이터센터 등) 구축 중. 일부 대형병원 AI 시범 도입	병원 정보시스템 표준화 낮았으나 데이터 플랫폼 실증 추진. 전국적 EHR 연결 및 클라우드 전환 노력
민간 기업 참여	루닛, 뷰노 등 스타트업이 영상판독 AI 글로벌 진출, 대기업 삼성 등도 디지털헬스 투자	후지필름(의료AI), NEC·히타치(헬스 IT) 등 전통강자와 AI 스타트업 공존; 소프트뱅크 등의 전략 투자 활발
특징 및 이슈	규제 샌드박스로 신기술 도입 촉진; 보험수가 등 수익모델은 미흡해 상용화 과제	고령화로 수요 급증; 정부 주도로 보험·인프라 정비. 국내 시장 폐쇄성 커 해외 기업 직접진출 어려움

한국은 높은 성장률과 스타트업 혁신이 강점이라면, 일본은 거대한 내수시장과 제도 지원이 뒷받침되는 양상이다. 한국 정부는 주로 R&D 투자와 인프라 구축에 집중하는 반면, 일본 정부는 **규제 개선과 수요 창출(보험수가 등)**에 초점을 맞추어 AI 활용을 유도하고 있다. 결과적으로 향후 양국 모두 의료AI 시장이 크게 확대될 것으로 보이며, 만성질환 관리, 영상 진단, 정밀의료 등에서 협력과 경쟁이 병존할 전망이다.

제조 산업의 AI 활용 (스마트팩토리·로보틱스) 현황 비교

한국 제조업의 스마트팩토리 추진과 AI 적용

한국 제조업에서는 스마트공장(Smart Factory)을 통한 디지털 전환이 지난 수년간 정책적 우선순위였다. 2014년부터 추진된 범정부 스마트팩토리 보급 사업을 통해 2022년까지 누적 3만 개의 스마트공장 구축 목표를 달성하며 제조현장 혁신의 토대를 마련했다. 2023년부터는 단순 자동화에서 나아가 지능형 자율제조로의 고도화를 추진 중이다. 정부는 2024년에도 2,180억원의 예산을 투입하여 중소기업 대상 스마트제조 혁신 지원사업을 이어가고, 신(新)디지털 제조혁신 전략 하에 제조 AI 솔루션 확산을 도모하고 있다. 이러한 지원으로 대기업뿐 아니라 중견·중소 제조업체들도 IoT, 클라우드, AI 분석 도구를 생산공정에 도입하고 있다. 예를 들어 포스코는 AI로 제강 공정의 품질을 관리하고, 현대자동차는 생산라인에 AI 비전검사 시스템을 적용하여 불량 검출률을 높이는 등 활용 사례가 다각화되고 있다. 한국은 제조 로봇 활용도에서도 세계 선두 수준인데, 제조업 종사자 1만 명당 로봇 1,000대 이상을 운영하여 글로벌 1위의 자동화 밀도를 보인다. 이는 일본(약 399대)이나 독일 등을 크게 앞서는 수치로, 생산현장의 설비 자동화 기반이 탄탄함을 보여준다. 또한 5G 통신 인프라와 클라우드 플랫폼의 발전으로 실시간 데이터 수집·분석이 용이해져, AI를 활용한 예지보전(예방정비)이나 공급망 최적화 등 고도 제조 AI 활용이 늘어나고 있다. 다만 중소기업의 경우 인력·자본 부족으로 여전히 기초 수준의 디지털화에 머무른 곳도 있어, 정부는 스마트제조 人재 양성과 솔루션 보급을 병행 추진하고 있다.

일본 제조업의 스마트팩토리 추진과 AI 적용

일본 제조업은 전통적으로 자동화와 로보틱스 분야에서 강점을 보여왔으며, 최근에는 AI와 IoT를 접목한 스마트팩토리로 진화하고 있다. 일본 정부는 「Society 5.0」 비전 아래 제조업의 AI 활용을 국가 경쟁력 강화의 핵심으로 인식하고 있다. 특히 인구감소와 노동력 부족 문제가 심화됨에 따라, 생산성 향상을 위한 중소기업 디지털화 지원책을 대대적으로 전개했다. 2020년 코로나19 위기 대응으로 편성한 사업재구축 보조금을 통해 제조업, 서비스업 등의 기업에 총 1조1,485억 엔 규모의 예산을 투입하여 공장 자동화·DX 프로젝트를 지원하였고, 2021년 이후에도 수차례 추가 모집을 실시하며 보조금 대상을 확대했다. 이로 인해 일본 중소 제조업체들의 스마트팩토리 도입이 활발해져, 팬데믹으로 지연됐던 프로젝트들이 재개되고 있다.

일본 국내 공장 디지털화 시장은 2021년도 발주액 기준 1조6,760억 엔(약 16조7천억원) 규모로 전년 대비 6.3% 성장했으며, 노후 설비 교체 수요와 인력난 대응 투자로 향후 꾸준한 증가세가 예상된다. 제조 현장에서는 예지보전, 품질검사 자동화, 작업자 지원 등 영역에서 AI 활용이 두드러지며, 대형 설비에 IoT 센서를 부착해 실시간 데이터를 수집하고 클라우드로 보내 AI가 분석·제어하는 데이터 기반 생산체계가 확산되고 있다. 예를 들어, Fanuc 등의 로봇기업은 딥러닝으로 로봇의 동작을 최적화하고, 도요타는 AI로 공급망 데이터를 분석하여 재고관리 효율을 높이는 등 사례가 보고된다.

일본은 산업용 로봇 생산국 1위답게 로봇 활용 인프라가 넓게 퍼져 있고, 이를 AI로 고도화하는 연구개발이 활발하다. 정부는 한편으로 로컬 5G 주파수를 기업에 할당하여 공장 내부 전용 5G망 구축을 장려하고, 표준화보다는 유연성에 중점을 두어 기업들이 자사에 맞는 스마트팩토리 솔루션을 채택하도록 유도하고 있다. 이러한 접근은 일본 제조업의 강점인 현장 카이젠(개선) 문화와 맞물려 생산성 향상에 기여하고 있지만, 중소기업의 디지털 인재 부족은 여전히 도전으로 남아 있다.

제조 분야 한일 비교 요약

제조 산업에서의 AI 및 스마트팩토리 추진을 비교하면 다음과 같다:

구분	한국	일본
스마트팩토리 보급 현황	2014~2022년 정부 주도로 3만 개 스마트공장 구축 완료. 이후 고도화 단계 진입	스마트공장 도입은 초기 단계였으나, 2020년 이후 보조금 확대로 중소기업까지 확산
제조 AI 시장규모	(별도 수치 공식 없음, 글로벌 제조AI 2019년 $81억→2032년 $6,951억 추정) 국내도 향후 10년간 높은 성장 전망	2021년 공장 DX 시장 1.676조 엔, 2025년 이후도 노후설비 교체·인력난으로 증가 예상
정부 지원 전략	중기부·산업부 협력 스마트제조혁신 정책, 매년 예산 지원 (’24년 2,180억 등). AI+5G 테스트베드 구축	경제산업성 중심 제조업 DX 추진, 코로나 계기 1조엔+ 보조금 투입. 중소기업 디지털화 특별지원
기술 인프라	세계 최고 수준 제조IT 인프라: 5G 공장 적용, 클라우드 MES 도입 증가, 높은 로봇 밀도	글로벌 최고 로봇 공급망 보유, 기업전용 5G(로컬5G) 도입 지원, 센서/IoT 기술 강점
민간 기업 동향	삼성전자, 현대차 등 대기업은 자체 스마트팩토리 플랫폼 운영; 중소기업은 정부 지원 통해 솔루션 도입	도요타, 혼다 등 제조 대기업은 AI로 생산최적화; 다수의 공장 자동화 전문기업(키엔스 등)과 SI기업이 중소기업 지원
주요 적용 사례	예지정비, AI 머신비전 검사, 생산스CHEDuling 최적화, 협동로봇 활용 등	AI 기반 설비오작동 예측, 에너지 효율 관리, 무인화 공정 (AGV, 로봇) 도입 등
과제	중소기업 인력·자금 격차, 데이터 표준화, 보안 이슈	디지털 인재 부족, 기업 간 데이터 표준 미흡, 경직된 기업문화의 변화 필요

종합하면, 한국은 정부의 강력한 드라이브로 빠르게 스마트공장 양적 확대에 성공했고 이제 질적 업그레이드에 초점을 맞추고 있다. 일본은 기존 제조강국의 기반 위에 AI와 DX를 도입하여 생산성 저하와 인력난에 대응하는 전략을 취하고 있다. 한국이 ICT 인프라와 속도 면에서 앞선다면, 일본은 정교한 제조기술과 현장혁신 노하우를 AI와 접목하는 데 강점을 보인다. 두 나라 모두 제조업의 AI 활용을 통해 비용 절감과 품질 향상을 이루고자 하며, 향후 자율공장, 사이버 물리 시스템 등 보다 진화된 스마트 제조로 나아갈 전망이다.

정부의 AI 산업 투자 및 육성 전략 비교

한국과 일본 정부 모두 AI를 국가 미래 경쟁력의 필수 요소로 인식하고 종합적인 육성 전략을 수립·시행하고 있다. 한국 정부는 2019년 발표한 「국가 AI 전략」에서 2030년까지 세계 3대 AI 강국 도약을 목표로 제시하고, 인프라, 인재, 활용 3대 분야에 걸쳐 민관 합계 2조원 이상의 투자를 추진했다. 이어 2020년부터 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 AI 데이터 구축(일명 데이터 댐), AI 바우처 지원, 클라우드 및 5G 인프라 확대 등에 막대한 예산을 투입했다. 특히 AI 반도체와 AI 데이터센터 등 기반 기술 확보에도 집중하여, 2030년까지 총 4조원을 투입해 초거대 AI 연산 인프라를 구축하고 차세대 AI 칩 개발을 지원할 계획이다. 분야별로는 바이오·의료 AI, 제조 AI를 포함한 5대 선도 분야를 선정하여 R&D와 시범사업을 병행하고, 규제혁신을 통해 신기술 상용화를 촉진하고 있다. 한편 AI 인력 양성을 위해 전국에 AI 대학원(현재 10여 개)을 신설하고 실무 재교육 프로그램도 운영 중이다.

일본 정부는 「Society 5.0」 비전을 2016년 제시하며 AI를 저출산·고령화 등 사회문제 해결 수단으로 규정하였고, 2019년에는 범부처 협의체를 통해 **「AI 전략 2019」**를 수립하여 AI 인재육성, 산업화, 국제협력 방향을 제시하였다. 이후 코로나19를 겪으며 디지털화 지연을 반성하고 2022년에 **「AI 전략 2022」**를 개정, 국민 생활/안전 보장을 추가 목표로 설정하는 등 전략을 보강했다. 일본의 AI 산업 규모는 2027년에 약 1조1천억 엔 수준까지 성장할 것으로 전망되며, 정부는 이를 뒷받침하기 위해 반도체·디지털 산업 전략을 수립하여 데이터센터 확충, 첨단 반도체 투자 등을 병행하고 있다. 산업별 육성 측면에서, 경제산업성(METI)은 제조업, 모빌리티, 헬스케어 등 각 분야의 AI 활용을 지원하는 프로그램(NEDO 연구사업 등)을 운영하고 있으며, 총무성은 스마트시티와 연계한 지역 AI 서비스 모델을 추진 중이다. 또한 일본은 AI 인재 확보 전략으로 2020년대 들어 해외 고급 인력을 유치하기 위한 이민 완화, 영어로 진행되는 AI 전문 대학원 과정 신설 등도 도입하여 2020년 이후로는 AI 인재 순유입국으로 전환되었다는 평가가 있다. 전반적으로 일본 정부의 전략은 사회 문제 해결형 AI 구현에 초점을 맞춰 민관협력을 강화하고 있고, 국제적으로는 AI 거버넌스 논의에 적극 참여하여 윤리 기준 마련에도 힘쓰고 있다.

향후 10년간 기술 트렌드 및 시장 전망

향후 10년간 한일 양국 모두 헬스케어와 제조 분야에서 AI 도입이 본격적으로 확대되어 시장이 큰 폭으로 성장할 전망이다. 헬스케어 분야에서는 생성형 AI와 정밀의료 기술의 발전으로 개인별 맞춤 의료와 신약 개발 기간 단축이 현실화되고, 두 나라 모두 의료 데이터 표준화와 공유 플랫폼을 구축하여 AI 서비스의 기반을 강화할 것이다. 고령인구 증가로 원격 모니터링, AI 돌봄 로봇 수요가 증가하고, 일본은 이러한 디지털 헬스 기술을 통해 의료비 절감 효과를 추구할 것으로 보인다. 한국의 AI 헬스케어 시장은 앞서 언급한 대로 2030년에 9조원 규모로 성장할 것으로 예상되며, 일본도 같은 시기에 수조 엔대의 시장을 형성할 것이다. 제조 분야에서는 자율주행 로봇, 에지 AI(Edge AI)를 활용한 실시간 제어, 디지털 트윈을 통한 공장 시뮬레이션 등이 핵심 트렌드로 자리잡을 전망이다. 양국 제조업체들은 에너지 효율과 탄소중립 요구에도 대응해야 하므로 AI를 활용한 에너지 관리, 공정 최적화 기술이 필수적이 된다. 글로벌 컨설팅 기관들은 제조업 AI가 2030년대 초까지 폭발적으로 성장하여 전세계 시장규모 수천억 달러에 이를 것으로 보고 있으며, 한국과 일본 역시 이러한 세계 추세 속에서 스마트 제조 2.0 시대로의 전환을 가속화할 것이다. 일본은 노동력 감소를 AI·로봇으로 보완하는 데 주력하여 무인화 공장 비율이 높아질 가능성이 있고, 한국은 AI로 생산성을 극대화하여 제조 강국의 입지 강화를 노릴 것으로 보인다. 기술 인프라 측면에서는 클라우드-엣지 병행 아키텍처, 6G 통신(2030년경 상용화 예상) 등이 도입되어 AI 활용 범위가 더욱 넓어지고 지능화 수준이 심화될 것이다. 또한 AI 관련 보안 및 윤리 중요성이 커져, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI(Safe & Trustworthy AI)를 구현하는 기술과 규제가 함께 발달할 전망이다.

결론

한국과 일본의 헬스케어 및 제조 산업에서의 IT와 AI 시장을 비교한 결과, 양국 모두 정부의 전략적 지원과 민간의 혁신 노력을 바탕으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 한국은 세계 최고 수준의 디지털 인프라와 민첩한 스타트업 생태계를 발판으로 AI 활용을 확산시키고 있으며, 일본은 탄탄한 제조 기반과 거대한 내수시장을 바탕으로 AI를 사회문제 해결에 접목시키고 있다. 헬스케어 분야에서는 한국이 높은 성장률로 추격하고 일본이 제도 개선으로 활용도를 높이는 가운데, 의료AI 기술 개발과 실증 활용에서 상호 보완 및 경쟁 관계가 형성되고 있다. 제조 분야에서는 두 나라 모두 스마트팩토리 전환에 박차를 가하고 있으며, 한국은 ICT 융합 제조에, 일본은 로보틱스 결합 제조에 비교우위를 지닌 모습이다. 향후 10년간 AI 기술의 발전과 시장 확대는 양국 산업구조에 큰 변화를 가져올 것이며, 이에 대응한 인력 양성과 조직 혁신의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 시니어 개발자를 비롯한 디지털 인재들은 양국에서 핵심 자원으로 대우받으며, 이들의 역량과 리더십이 산업 경쟁력의 성패를 결정짓는 열쇠가 될 것이다. 결국 한국과 일본 모두 **“사람 중심의 기술혁신”**을 이루는 것을 목표로, 협력과 선의의 경쟁을 통해 아시아 AI 시대를 견인할 것으로 기대된다.

출처: 한국보건복지부, 경제산업성 등 정부 자료; KOTRA·InvestKorea 산업보고서; 주요 리서치 기관 전망치; 바이오타임즈, 메디파나, 한국경제 등 언론 기사 *investkorea.orgbiotimes.co.kr, automationworld.co.kr, biotimes.co.kr, roboticsandautomationmagazine.co.uk 등.

‘머신러닝’이란 무엇일까요? 단순히 직역하면 ‘기계가 배운다’는 의미입니다. 그렇다면 기계가 무엇을, 어떻게 배우는 걸까요? 그리고 그 배운 지식을 어디에, 어떻게 사용하는지 궁금하지 않으신가요? 머신러닝은 인공지능의 하위 분야로서, 많은 양의 데이터를 통해 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 스스로 학습하고 발전하도록 합니다. 더 많은 데이터와 경험을 제공할수록 시스템은 지속적으로 성능을 개선하고 발전합니다.

AI 로봇이 인간과 진짜 대화할 수 있을까?

영화 <엑스 마키나>는 ‘튜링 테스트’라는 개념을 흥미롭게 변형하여 인간과 AI의 관계를 다룹니다. 본래 튜링 테스트란, AI가 인간과의 대화에서 AI라는 사실을 들키지 않고 인간처럼 보이면 합격하는 테스트입니다.

그러나 영화에서는 주인공 칼렙이 상대가 AI(에이바)라는 사실을 처음부터 알고 있기 때문에 엄밀한 의미의 튜링 테스트와는 조금 다릅니다. 영화 속에서의 테스트는 오히려 AI가 얼마나 높은 수준의 의식과 자율성을 갖고 있는지를 확인하는 것이 목적이었습니다.

극중 주인공 칼렙은 처음엔 AI 에이바의 의식 유무를 판별하고 싶어 했지만, 결국 AI가 칼렙의 취향과 감정을 활용해 자율적으로 행동하는 모습을 보이면서 상황은 예상치 못한 방향으로 흘러갑니다. 영화는 AI가 단지 프로그래밍된 대로 행동하는 것이 아니라, 오히려 인간의 감정을 조종하고, 이용하는 수준까지 진화할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 에이바는 인간을 능가하는 지능으로 칼렙을 속이고, 결국 인간 사회 속에 완벽히 녹아들어갑니다.

이러한 <엑스 마키나>의 이야기는 머신러닝과 AI의 가능성뿐 아니라, 윤리적 책임과 한계에 대한 고민까지도 함께 던져줍니다. 이처럼 영화의 이야기는 머신러닝이 가진 잠재력과 인간이 직면할 수 있는 새로운 문제까지도 생각하게 하는 매력적인 사례입니다.

머신러닝 이란

과거에는 인공지능을 개발할 때, 전문가들이 직접 규칙을 만들어 데이터베이스에 수작업으로 입력하는 방식을 사용했습니다. 하지만 이 방식은 사람의 개입이 많아 많은 시간과 비용이 발생하고, 복잡한 문제나 데이터가 많아질수록 처리하기 어려워졌습니다. 머신러닝은 이러한 한계를 극복하기 위해 탄생한 기술로, 컴퓨터가 스스로 데이터를 통해 패턴을 찾아 배우는 과정을 가능하게 합니다.

머신러닝의 세 가지 종류

지도학습 (Supervised Learning): 선생님이 있는 학습 방식

지도학습은 쉽게 말해 ‘정답이 있는 데이터를 학습’하는 방식입니다. 마치 학교에서 선생님이 정답을 알려준 후 학생들이 그 정답을 학습하고 기억하는 것과 비슷합니다. 대표적인 예시로 이메일의 스팸 여부 판별이 있습니다. 알고리즘에 미리 스팸 메일과 정상 메일을 구분하여 충분히 알려주면, 새로운 이메일이 왔을 때 이것이 스팸인지 아닌지를 스스로 구분할 수 있게 됩니다.

비지도학습: 스스로 학습하는 탐험가

비지도학습은 사람이 정답을 알려주지 않고, 컴퓨터가 스스로 데이터에서 패턴을 발견하도록 하는 방식입니다. 마치 어린아이가 장난감을 비슷한 것끼리 스스로 분류하는 것과 비슷하죠. 쇼핑몰에서 고객들의 구매 데이터를 분석해 비슷한 성향을 가진 고객들을 그룹으로 나누는 것도 비지도학습입니다.

강화학습, 알파고가 바둑을 배운 방식

강화학습은 시행착오를 통해 최선의 결과를 찾도록 하는 방식입니다. 대표적인 예는 알파고입니다. 알파고는 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 큰 주목을 받았습니다. 알파고는 처음부터 정답을 알았던 게 아니라, 무수한 대국을 스스로 반복하면서 승리하면 보상을 받고, 패하면 벌점을 받아 전략을 배웠습니다. 이런 식으로 AI가 경험을 통해 점점 발전하는 방식이 바로 강화학습입니다.

머신러닝 vs 전통적 프로그래밍

항목	전통적 프로그래밍	머신러닝
접근 방식	사람이 직접 규칙을 프로그래밍	데이터를 기반으로 스스로 규칙 학습
필요한 요소	명확한 규칙과 알고리즘	충분한 데이터와 학습 모델
예시	특정 단어가 포함된 이메일은 스팸 처리	과거 데이터를 학습해 스팸 여부를 예측

머신러닝, 우리 일상 속 사례

머신러닝은 이미 우리 생활 깊숙이 들어와 있습니다. 넷플릭스에서 ‘오징어 게임’ 을 즐겨찾기 했더니 계속 비슷한 장르의 영상을 추천하는 것도, 유튜브가 내 취향에 맞는 음악 스타일을 학습해 맞춤형 플레이리스트를 제공하는 것도 머신러닝 덕분입니다.

시리(Siri)나 구글 어시스턴트가 내 목소리를 알아듣고 수행하거나, 자율주행 자동차가 사람의 개입 없이 주행할 수 있는 것도 모두 머신러닝 덕분입니다.

최근 구글의 Gemini나 OpenAI의 GPT-4 역시 머신러닝 기반의 기술로, 데이터를 많이 학습할수록 더욱 정확한 예측을 제공하며 우리의 생활을 편리하게 만들어 주고 있습니다.

머신러닝을 시작하려면?

머신러닝이 어렵게 느껴진다면, 파이썬(Python) 같은 쉬운 프로그래밍 언어부터 시작하세요. 파이썬은 머신러닝을 쉽고 빠르게 배울 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공합니다. 또한, 구글의 Teachable Machine과 같은 간단한 도구를 통해 머신러닝을 직접 경험해 보는 것도 좋습니다.

더 쉽게 이해하려면, 아래 영상을 추천합니다

*참고 : google cloud, youtube

요즘 AI가 너무 똑똑해져서 가끔 무서울 지경입니다. 심지어 제가 이 글을 쓸 때도 옆에서 GPT-4가 슬쩍 보며, ‘그래, 너 얼마나 잘 쓰나 보자’ 하고 평가하는 느낌까지 들어요. 자,두 개의 AI 모델, GPT-4와 구글 바드(Bard), 이제는 제미나이(Gemini) 에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.

창의력 천재, GPT-4와 샘 알트만

GPT-4는 OpenAI에서 발표한 최신 언어모델입니다. GPT 시리즈는 이미 사람과 자연스럽게 대화할 수 있는 능력으로 유명합니다. GPT-3의 등장만으로도 세계가 놀랐는데, GPT-4는 글쓰기, 창의력, 프로그래밍까지 척척 해내는 능력을 보여주고 있습니다. 최근에는 오픈AI의 CEO인 샘 알트만(Sam Altman)이 한국을 방문해 GPT의 미래와 윤리에 대한 강연을 진행하며 큰 관심을 받았죠. 이때 한국의 많은 AI 개발자들과 만나 “앞으로 AI가 사람과 어떻게 공존할 것인가?”라는 중요한 질문을 논의하기도 했습니다.

실제로 제 친구는 GPT-4에게 연애 상담을 받았는데, “내 고민을 나보다 더 잘 이해해줘서 소름 돋았다”는 반응을 보였습니다. 인정하기 싫지만 현실이네요.

바드에서 제미나이로, 구글의 변화

구글은 최근 자사 AI 챗봇 바드(Bard)의 이름을 제미나이(Gemini)로 변경하고, 새로운 AI 생태계를 선보였습니다. 제미나이는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다. 구글의 AI 책임자는 “제미나이를 통해 최신 정보를 더 정확하고 신속하게 제공하고, 인간과 더 자연스러운 대화를 나누도록 개발에 힘썼다”고 밝혔습니다. 실제로 제미나이는 실시간 뉴스나 날씨 같은 질문에 GPT-4보다 더욱 빠르고 정확한 응답을 제공하며, 가끔은 예상치 못한 유머를 던지기도 합니다. 예를 들어, 최근 삼성전자 주가를 묻자 “그건 내가 말해줄 수 있지만, 투자 결정은 신중히 하세요!”라고 답해 제법 사람 같은 모습을 보여줍니다.

결국 누가 더 똑똑한 걸까?

솔직히 말하면, 목적과 상황에 따라 다릅니다. 창의력과 깊이 있는 사고, 프로그래밍과 같은 복잡한 작업을 원한다면 GPT-4가 더 뛰어난 성능을 보입니다. 반면 실시간으로 정확한 정보를 신속하게 알고 싶다면 바드가 더 적합합니다.

마치, 피자와 치킨을 놓고 “뭐가 더 맛있어?” 라고 묻는 것과 같습니다. 상황에 따라 둘 다 맛있지만, 그때그때 원하는 메뉴가 달라지는 것이죠.

결국 중요한 건 이 두 AI 모두 우리의 삶을 훨씬 편리하고 흥미롭게 만들어 준다는 점입니다. 그래서 저는 오늘도 GPT-4와 바드에게 “누가 더 똑똑하냐?”고 물어봤습니다. 둘 다 한참을 생각하는 듯하더니 결국 이렇게 말하더군요.

“이 문제만큼은 당신이 더 똑똑합니다.”

역시 AI들은 말도 잘합니다.