페이스북이 새로 출시한 디지털 개인 비서 서비스 ‘엠(M)’으로 ‘기계가 가장 잘 할 수 있는 분야는 무엇인가?’, 그리고 ‘인간의 개입이 필수적인 분야는 무엇인가?’라는 오래된 난제에 대한 실마리를 제시한다.
엠은 치열한 인공 지능 분야에서도 독특한 존재다. 소풍 장소, 가장 맛있는 식당 등의 정보를 제공하는 기능을 하고 있다. 그러나 동시에 부모님의 생일에 꽃을 주문하거나 아동용 신발을 추천하고, 여행 일정을 잡는 등의 복잡한 미션을 완성하도록 설계된 것도 사실이다.
페이스북 메시징 부문 이사 데이비드 마커스는 수요일 엠 시범 서비스 발표회에서 “엠은 인간이 훈련시키고 감독하는 인공 지능으로 구현됐다”고 밝혔다. 엠은 페이스북 메신저 내의 부가 기능으로 공개됐는데, 현재는 샌프란시스코 베이 지역의 일부 메신저 사용자들만 이용할 수 있다.
엠은 일부 질문에 대해서는 전적으로 인공지능에 기반한 답변을 제공하나, 판단을 내리는 등의 미션과 관련된 답변은 페이스북 소속 인력이 담당해 처리한다. 정보 제공에 집중하는 한편, 처리할 수 없는 질문이 들어올 경우에도 관리 인력에 이를 전달하지 않는 애플 시리나 마이크로소프트 코타나와 다른 점이다.
엠 서비스를 성공적으로 정착시키기 위해서, 페이스북은 인공지능과 인력 투입의 비중을 적절히 조화시켜야 하는 과제를 안고 있다. 이는 엠 서비스의 가격 효율성과 수준 높은 답변 제공 간의 조화이기도 하다.
조지아 공과대학 교수 마크 리들은 일부 사례에서 엠이 기능적으로 타협을 해야 할 수도 있다고 지적했다. 판단력이 필요한 질문을 받을 때, 유지 비용이 훨씬 비싼 인간 관리자에게 질문을 전달하지 않고, 인공지능이 완벽하지 않은 대답을 제공하는 편을 택하는 것이다. 리들 교수에 따르면 이는 “경제적인 판단”이다. 리들의 연구는 인공지능, 가상 세계, 스토리 텔링의 교차점에 초점을 맞추고 있다.
페이스북의 엠 서비스의 배경에 자리한 개념은 처음 등장한 것이 아니다. ‘휴먼 컴퓨테이션(Human Computation)’으로 알려진 최근 주목받는 연구 분야에서는 인간 고유의 상호작용과 인공지능 간의 융합 효율성을 연구하고 있다.
이러한 연구는 기본적으로 하나의 알고리즘이 일련의 연속된 프로세스로 인식된다면, 이러한 프로세스 일부가 컴퓨터에 의해 작동하고, 또 다른 일부는 인간에 의해 작동하는 것이 가능하다는 전제를 바탕으로 한다.
어떤 면에서는 휴먼 컴퓨테이션 연구가 페이스북 엠의 시초가 된 셈이다. 리들 교수에 따르면 몇몇 연구는 인간과 알고리즘이 결합하면 개별 인간, 개별 알고리즘보다 훨씬 더 나은 성과를 낼 수 있다는 결과가 발표되기도 했다.
리들 교수는 그럼에도 여전히, 되풀이되는 중대한 질문이 있기 마련이라고 강조했다. 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용이 가능한지에 대한 질문이다. 인간은 언제 개입하며, 알고리즘은 언제 작동해야 하는 것일까? 알고리즘이 인간을 감독해야 할까? 혹은 그 반대일까?
페이스북은 시범 테스트의 성공 여부에 따라, 디지털 가상 비서 서비스 엠을 점차 확대 적용해 나갈 계획이다. 앞에 언급된 중대한 질문에 대한 대답 또한 가능할지도 모른다. editor@itworld.co.kr
엠은 치열한 인공 지능 분야에서도 독특한 존재다. 소풍 장소, 가장 맛있는 식당 등의 정보를 제공하는 기능을 하고 있다. 그러나 동시에 부모님의 생일에 꽃을 주문하거나 아동용 신발을 추천하고, 여행 일정을 잡는 등의 복잡한 미션을 완성하도록 설계된 것도 사실이다.
페이스북 메시징 부문 이사 데이비드 마커스는 수요일 엠 시범 서비스 발표회에서 “엠은 인간이 훈련시키고 감독하는 인공 지능으로 구현됐다”고 밝혔다. 엠은 페이스북 메신저 내의 부가 기능으로 공개됐는데, 현재는 샌프란시스코 베이 지역의 일부 메신저 사용자들만 이용할 수 있다.
엠은 일부 질문에 대해서는 전적으로 인공지능에 기반한 답변을 제공하나, 판단을 내리는 등의 미션과 관련된 답변은 페이스북 소속 인력이 담당해 처리한다. 정보 제공에 집중하는 한편, 처리할 수 없는 질문이 들어올 경우에도 관리 인력에 이를 전달하지 않는 애플 시리나 마이크로소프트 코타나와 다른 점이다.
엠 서비스를 성공적으로 정착시키기 위해서, 페이스북은 인공지능과 인력 투입의 비중을 적절히 조화시켜야 하는 과제를 안고 있다. 이는 엠 서비스의 가격 효율성과 수준 높은 답변 제공 간의 조화이기도 하다.
조지아 공과대학 교수 마크 리들은 일부 사례에서 엠이 기능적으로 타협을 해야 할 수도 있다고 지적했다. 판단력이 필요한 질문을 받을 때, 유지 비용이 훨씬 비싼 인간 관리자에게 질문을 전달하지 않고, 인공지능이 완벽하지 않은 대답을 제공하는 편을 택하는 것이다. 리들 교수에 따르면 이는 “경제적인 판단”이다. 리들의 연구는 인공지능, 가상 세계, 스토리 텔링의 교차점에 초점을 맞추고 있다.
페이스북의 엠 서비스의 배경에 자리한 개념은 처음 등장한 것이 아니다. ‘휴먼 컴퓨테이션(Human Computation)’으로 알려진 최근 주목받는 연구 분야에서는 인간 고유의 상호작용과 인공지능 간의 융합 효율성을 연구하고 있다.
이러한 연구는 기본적으로 하나의 알고리즘이 일련의 연속된 프로세스로 인식된다면, 이러한 프로세스 일부가 컴퓨터에 의해 작동하고, 또 다른 일부는 인간에 의해 작동하는 것이 가능하다는 전제를 바탕으로 한다.
어떤 면에서는 휴먼 컴퓨테이션 연구가 페이스북 엠의 시초가 된 셈이다. 리들 교수에 따르면 몇몇 연구는 인간과 알고리즘이 결합하면 개별 인간, 개별 알고리즘보다 훨씬 더 나은 성과를 낼 수 있다는 결과가 발표되기도 했다.
리들 교수는 그럼에도 여전히, 되풀이되는 중대한 질문이 있기 마련이라고 강조했다. 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용이 가능한지에 대한 질문이다. 인간은 언제 개입하며, 알고리즘은 언제 작동해야 하는 것일까? 알고리즘이 인간을 감독해야 할까? 혹은 그 반대일까?
페이스북은 시범 테스트의 성공 여부에 따라, 디지털 가상 비서 서비스 엠을 점차 확대 적용해 나갈 계획이다. 앞에 언급된 중대한 질문에 대한 대답 또한 가능할지도 모른다. editor@itworld.co.kr
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