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버너 보겔스(Werner Vogels) 아마존 최고기술책임자(CTO)는 18일 진행된 아마존웹서비스(AWS)의 `리인벤트(re:invent)` 행사에서 “코로나19 관련 의료데이터 분석, 자율주행 자동차 등 모든 분야에서 머신러닝의 중요성은 더 커질 수 밖에 없다”고 내다봤다.
올해 코로나19 영향으로 숙박업·항공업 등은 침체일로에 빠졌지만, 미디어·엔터테인먼트 산업의 기업들은 호황을 누리며 사용량이 엄청나게 급증했다. 코로나19 사태 초기 넷플릭스는 40%의 서비스 사용량 증가를 경험했다는 설명이다. 보겔스 CTO는 “오늘날 트위터 메시지의 60~80%는 사진·동영상 같은 리치 미디어가 첨부돼 있다”며 “이미지 또는 동영상 등이 점점 더 많이 함께 소비되면서 앞으로 몇 년간 모든 사용자에게 더 풍부한 경험이 제공될 것”이라고 내다봤다.
이와 동시에 기계 간의 소통도 증가하기 시작했다는 진단이다. 그는 “2년 전에는 인터넷을 보면 기계 간 통신 비중이 30~35% 정도였는데, 앞으로는 50%에 근접하거나 그 이상이 될 것”이라며 “새로운 물결이 시작돼 기계 간의 소통이 사람이 인터넷에서 하던 일들을 대체하게 될 것”이라고 예상했다.
기계 간 메시징 뿐만 아니라 오디오·동영상 스트림도 분석의 대상이 되고 있어 단순히 그냥 보는 것 이상의 가치를 창출할 수 있다는 것이다. 예를 들어 동영상을 통해 사람들이 도시 내 거리를 이동하는 모습을 볼 수 있다고 하면, 이를 트위터와 연계·전달하는 등 기계 간 소통을 통해 사회적 거리두기를 유지하는데 활용할 수도 있다.
이러한 데이터 스트림은 워낙 방대해서 사람이 수동으로 처리할 수 있는 수준은 아니기에 머신러닝이 중요한 역할을 하게 될 전망이다. 이미 지난 몇 년간 의료데이터 분석과 자동차 산업 등에서는 AI와 머신러닝의 사용이 폭발적으로 증가했다는 설명이다. 의료계에서는 코로나19에 감염된 전 세계 환자의 X선 및 MRI 등을 수집해 특정 약물에 대한 폐의 반응 같은 것들을 파악하려고 했는데, 이는 수억장의 X선을 확인해야 하는 작업이기에 AI 적용이 필수적이다.
보겔 CTO는 “더 큰 규모와 더 복잡한 데이터 세트가 나오면서 머신러닝의 중요성은 더 커질 수 밖에 없다”며 “앞으로의 머신러닝은 데이터 분석가만을 위한 기술이 아니라 모든 사람의 애플리케이션 구축을 돕기 위한 것”이라고 강조했다.
클라우드의 보편화와 함께 머신러닝도 점차 확대될 것이라는 전망이다. 그는 “클라우드는 더 이상 중앙의 데이터 센터에만 있는 것이 아니라 모든 곳에 있다”며 “머신러닝은 데이터를 얻은 후 정제하고 레이블을 지정하고 훈련하는 등의 과정을 거쳐 최종적으로 모델을 구축할 수 있는데, 이 모델을 반드시 클라우드에서 구동해야 하는 것은 아니다. 전화기에서 구동해 카메라 설정을 개선할 수도 있고 차량이나 항공기에서 구동할 수도 있다”고 설명했다. 예를 들어 아우디의 최신 자동차에는 1200개의 센서가 장거리 레이터, 단거리 레이더, 카메라 등 곳곳에 장착돼 있는데 클라우드 머신러닝 모델이 구동돼 앞차의 브레이크라인이 깜박이면 자동차가 스스로 조치를 취할 수 있게 된다.
보겔 CTO는 양자컴퓨팅에 대해서도 언급했다. 앞으로 1~2년 내 소프트웨어 개발 환경이 극적으로 변할 것으로 예상했다. 그는 “양자컴퓨팅을 기반으로 구축될 수 있는 애플리케이션의 종류에 대한 경험이 아직은 많지 않아 어떤 개발 도구가 필요할지, 어떤 플랫폼을 구축해야 할지 알 수 없다”면서 “머신러닝을 경험한 것과 같은 상황이 일어날 것이다. 하드웨어 성능이 개선된 후에 소프트웨어 플랫폼이 개선됐고, 다시 하드웨어가 개선됐던 것처럼 양자컴퓨팅에서도 비슷한 패턴을 보일 것”이라고 내다봤다.
