또 다른 산업 생태계의 출현
영회 '해리가 샐리를 만났을 때(When Harry Met Sally)'를 보면서 필연적인 운명을 가진 두 주인공의 만남과 헤어짐에 동시에 동화된 기억이 있다. 다가올 4차 산업혁명시대 '데이터'와 '인공지능', 이 둘의 사이도 필연적 운명이다. 인공지능, 말 그대로 인간의 지능을 인조적으로 구현하는 기술을 일컫는다. 그렇다면 인간의 지능은 무엇으로 구성될까?
인간의 지능이란 위키피디아(Wikipedia)에 따르면 '도전적인 새로운 과제를 성취하기 위해 사전지식과 경험을 적용할 수 있는 능력'을 말한다. 이런 지능은 다양한 상황과 문제에 융통성을 갖고 반응하는 적응성(Adaptive), 학습능력(Learning Ability)이 특징인데 이를 위해서는 새로운 상황을 분석하고 이해하기 위한 선행 지식이 필수다. 또한 지능은 적용되는 영역에 따라 달리 해석될 수 있는 문화특수적 성격을 갖는다. 즉 업계용어로는 Domain Knowlege가 필수적인 부분이다.
말 그대로 정보와 해석하는 능력을 컴퓨터가 대신하는 것이 인공지능인 것이다. 이를 구현하기 위한 알고리즘은 기계학습(Machine Learning) 알고리즘으로 불리며 상당히 오랫동안 발전되어 왔다. 기계학습이라는 용어가 처음 문헌에 등장한 것은 1959년 Samuel의 논문 'Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers'에서이며, 이러한 태동기의 아이디어에 기반하여 하나의 새로운 연구 분야로 자리 잡기 시작한 것은 1980년대 중반에 이르러서이다. 나날이 발전하는 하드웨어의 성능 고도화는 기계학습 알고리즘에 대용량의 데이터를 결합하여 빠르게 연산 가능한 환경을 제공하게 되었고 이는 드디어 기계가 다양한 영역에서 인간을 대체할 수 있다는 미래상을 제시하고 있다. 즉 많은 양의 학습데이터와 고성능 하드웨어의 진보, 트래픽(Traffic)을 감당할 수 있는 네트워크의 진보가 인공지능 세상을 가능하게 하고 있다는 것이다. 그리고 강력한 인공지능은 더 양질의, 더 풍부한 데이터를 요구한다.
그런데 생각해보면, 인간의 지능활동은 대부분 언어로 이루어진다. 우리가 보는 책, 즐기는 영화의 대사들, 인터넷을 통해 오가는 정보들까지… 그렇기에 아마 향후 기계와의 인터페이스는 언어를 통하는 것이 보편적일 것이다. 이미 아마존이나 구글은 언어를 인식하는 스피커를 통해 그들만의 플랫폼을 확장하고 있고 SK텔레콤에서도 NUGU라는 인공지능 스피커를 통해서 또 다른 산업 생태계의 가능성을 시작하고 있다.
인간의 지능이란 위키피디아(Wikipedia)에 따르면 '도전적인 새로운 과제를 성취하기 위해 사전지식과 경험을 적용할 수 있는 능력'을 말한다. 이런 지능은 다양한 상황과 문제에 융통성을 갖고 반응하는 적응성(Adaptive), 학습능력(Learning Ability)이 특징인데 이를 위해서는 새로운 상황을 분석하고 이해하기 위한 선행 지식이 필수다. 또한 지능은 적용되는 영역에 따라 달리 해석될 수 있는 문화특수적 성격을 갖는다. 즉 업계용어로는 Domain Knowlege가 필수적인 부분이다.
말 그대로 정보와 해석하는 능력을 컴퓨터가 대신하는 것이 인공지능인 것이다. 이를 구현하기 위한 알고리즘은 기계학습(Machine Learning) 알고리즘으로 불리며 상당히 오랫동안 발전되어 왔다. 기계학습이라는 용어가 처음 문헌에 등장한 것은 1959년 Samuel의 논문 'Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers'에서이며, 이러한 태동기의 아이디어에 기반하여 하나의 새로운 연구 분야로 자리 잡기 시작한 것은 1980년대 중반에 이르러서이다. 나날이 발전하는 하드웨어의 성능 고도화는 기계학습 알고리즘에 대용량의 데이터를 결합하여 빠르게 연산 가능한 환경을 제공하게 되었고 이는 드디어 기계가 다양한 영역에서 인간을 대체할 수 있다는 미래상을 제시하고 있다. 즉 많은 양의 학습데이터와 고성능 하드웨어의 진보, 트래픽(Traffic)을 감당할 수 있는 네트워크의 진보가 인공지능 세상을 가능하게 하고 있다는 것이다. 그리고 강력한 인공지능은 더 양질의, 더 풍부한 데이터를 요구한다.
그런데 생각해보면, 인간의 지능활동은 대부분 언어로 이루어진다. 우리가 보는 책, 즐기는 영화의 대사들, 인터넷을 통해 오가는 정보들까지… 그렇기에 아마 향후 기계와의 인터페이스는 언어를 통하는 것이 보편적일 것이다. 이미 아마존이나 구글은 언어를 인식하는 스피커를 통해 그들만의 플랫폼을 확장하고 있고 SK텔레콤에서도 NUGU라는 인공지능 스피커를 통해서 또 다른 산업 생태계의 가능성을 시작하고 있다.
앞으로의 마케터들은 보다 데이터와
알고리즘 친화적이 되어야 하고
기업은 인공지능 기술을 도입하면서
보다 운리적이 되어야 할 것이다.
알고리즘 친화적이 되어야 하고
기업은 인공지능 기술을 도입하면서
보다 운리적이 되어야 할 것이다.
매스 마케팅의 최후
기계와 사람간의 인터페이스가 확보되면 이를 기반으로 다양한 서비스 확장이 가능하게 된다. 특히 마케팅 관점에서는 이제까지의 대중적인 방법론이 아닌 1:1 개인별 최적화된 비서 서비스를 통해 상품이나 서비스를 추천하는 일이 가능할 것이다. 그렇게 되면 더 이상 TV광고나 잡지광고 따위는 필요 없이 보다 최적의 타이밍에 최적의 상품 서비스 제공이 가능하다. 전통적인 산업구조 변화가 불가피할 것이다.
아마존의 무인점포인 아마존 고(amazon Go)를 예로 들어보자. amazon Go 또한 인공지능 기술의 집합체다. 고객은 단순히 휴대폰을 들고 앱(App)을 구동 후 물건을 집어 들고 나가면 될 뿐, 나머지는 amazon Go의 카메라와 인공지능 시스템 내에서 계산과 재고관리가 자동으로 진행된다. 이런 혁신적인 기술기반 서비스가 확산될 때 사회경제적 파장은 만만치 않을 것이다.
특히, 인공지능 알고리즘은 수많은 데이터를 컴퓨터가 자동으로 처리하므로 결과에 대한 처리 과정과 원인을 알 수 없다. 블랙박스라고 표현되는 신경망 구조의 알고리즘이 만들어내는 결과를 인간은 맹목적으로 수용해야 한다.
그러므로 앞으로의 마케터들은 보다 데이터와 알고리즘 친화적이 되어야 하고 기업은 인공지능 기술을 도입하면서 보다 윤리적이 되어야 할 것이다. 인공지능 기술이 가져올 앞으로의 미래 마케팅 산업은 그 형태를 누구도 예단하기 어렵지만 반드시 올 것이기 때문이다.
