효율성의 문제, 어떻게 극복할까?

"지나치게 완벽합니다."

2017년 5월 27일, 구글이 개발한 AI 알파고에 3연패한 중국의 바둑기사 커제 9단은 이렇게 소회를 밝혔다. 

그러나 압도적인 힘을 과시한 AI에도 약점은 있었다. 소비 전력이 크다는 점이다. 

인간의 뇌는 생각을 할 때 21와트의 에너지를 소비한다. 

그러나 알파고의 소비 전력은 25만 와트, 인간의 1만 2,000배다.

"소비 전력이 적은 반도체가 필요합니다." 

도요타 자동차의 AI 연구자회사인 도요타 리서치 인스티튜트의 길 프랫 CEO는 이렇게 지적한다.

기존의 반도체로 고도의 자율주행을 실현하려면 주택 한 채가 소비하는 양에 버금가는 전력이 든다. 

전에 없던 혁신이 필요하다.

효용성의 문제, 어떻게 해결하나?

AI가 고도화하고 보급화할수록 계산 규모가 커지고, 소비 전력도 늘어난다. 

이때 전력 문제는 영원히 풀지 못하는 난제가 될 수도 있다.

AI 연구가 시작된 지 60년 남짓, 게이에이쿄소키방불 의 대표 도야마 가즈히코는 "앞으로 현실적이고 신중한 분야에 AI가 사용될 것입니다."라고 말한다. 

그만큼 소비 전력과 같은 현실적인 문제가 수면 위에 떠오르고 있다.

한국의 인천에 있는 가천대학교 길병원은 2016년 가을, 폐암 진단에 AI를 도입했다. 

IBM의 인공지능 컴퓨터 '왓슨'을 사용해 논문 및 진료 데이터를 바탕으로 최적의 치료법을 도출하려는 시도다.

의사 인력난이 심각한 한국에서는 특히 지방에서 왓슨에 대한 기대가 높지만, 비용이 문제다. 

왓슨을 도입한 길병원은 클라우드 이용료로 연간 10억 원 이상을 IBM에 지불하는 것으로 알려졌다. 

한국 의사의 평균 연봉이 1억 6,500만 원인 점을 생각하면 의사 여섯 명의 한 해 인건비다. 

세계에서 가장 활발하게 도입되고 있는 왓슨조차 한국의 대형 병원에서 비용만큼의 이점이 있는지는 아직 의문이다.***

/ 이주희 경영컨설턴트