▲ (사진) 수원대 미디어커뮤니케이션학과 차영란 교수 © 세언협공동취재단 이석수 기자
4차 산업혁명을 이끄는 인공지능은 디지털 경제를 구성하는 핵심기술로 빠르게 발전하고 있다. 인공지능 기술은 이미 우리의 일상 곳곳에 스며들어 성장과 삶의 질 향상과 같은 다양한 혜택을 누리게 해 주고 있다. 디지털 기술의 발달 속에서 인공지능은 광고 및 미디어 산업 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 우리는 인터넷 서핑을 하거나 소셜미디어를 이용하다가 나의 관심사나 개인 정보에 꼭 맞는 광고에 노출될 때가 있으며, 그러다가 무의식적으로 상품의 구매를 결정하게 된 경험을 가지고 있다. 이처럼 알고리즘에 따른 개인맞춤형으로 광고, PR 및 미디어 환경에 활용되고 있는 인공지능에 대해 살펴보고자 한다.
1. 4차 산업혁명과 인공지능
인류 역사의 변화 속에는 언제나 새로운 기술의 등장과 기술적 혁신이 있었다. 기술적 혁신과 이로 인해 일어난 사회, 경제적 큰 변화가 나타난 시기를 ‘산업혁명’이라 부른다. 4차 산업혁명은 지금까지 쌓아 올린 모든 산업적 결과물들을 유기적으로 결합시켜 상호작용적인 융합 소프트웨어를 생산해 내고 있다. 2016년 4차 산업혁명이 다보스 포럼(World Economic Forum)을 통해 전 세계적 화두로 등장한 후 글로벌 트렌드가 변화하고 있다. 이에 따라 우리나라도 민간 기업 뿐만 아니라 정부 차원에서도 4차 산업혁명의 중요성을 인식하여 대통령 직속하에 ‘4차 산업혁명 위원회’를 설립하는 등 기술적 혁신을 대비하고 있다. 여기서 4차 산업혁명이란 인공지능, 사물인터넷(IoT), 로봇 기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등 정보통신 기술(ICT)이 주도하는 차세대 산업혁명을 말한다.
4차 산업혁명에 속하는 다양한 기술 가운데, 2017년에 가장 두각을 나타낸 인공지능은 빅데이터와 결합하여 다양한 산업과 기술 및 서비스가 융합되는 소프트웨어 개발로 대거 확산되었다. 특히 ‘알파고’와의 바둑대결로 인해 초지능 사회의 시작을 알리게 되었고, 많은 사람이 인공지능에 대해 관심을 갖기 시작했다.
아울러 인공지능의 기술은 날로 발전하고 있으며, 빠른 속도로 우리 일상생활에 파고들고 있다. 인공지능은 다양한 신기술을 흡수하며 진화해 온 광고 산업에도 적극적으로 도입되고 있는 추세이며 그 파괴력과 영향력이 매우 크다. 기술 자체의 고도화와 컴퓨터 자원의 급속한 발전 등으로 이미 광고 산업은 물론 제작과 유통 및 시청자 대응 등 다양한 영역에 걸쳐 인공지능을 활용하고 있다.
2019년 IBM의 마케팅 트렌드 보고서에서는 인공지능의 마케팅 기능을 근본적으로 변화시킴에 따라 마케팅과 기술 모두에 능통한 ‘마터케터(martecheter)’가 부상하고 있다고 설명하였다.
2. 인공지능의 정의 및 역사
인공지능이라는 용어는 1956년 미국의 다트머스 대학(Dartmouth College)에서 열린 워크숍 제안서에서 존 매카시(John McCarthy)가 처음 공식적으로 사용하였는데 당시 인공지능을 ‘지능적인 기계를 만드는 과학과 공학’이라고 정의하였다. 그 외에도 인공지능에 대한 정의는 다양하면서도 명확하게 제시되어 있지 않지만 공통적으로 인간의 지능을 기계를 통해 구현하는 기술이라고 정의하고 있다.
인공지능의 유형을 보면 개념적으로 인공지능은 강한 인공지능, 약한 인공지능, 초인공지능 등으로 구분된다. 강한 인공지능이란 실제 사람처럼 자유로운 사고가 가능한 인공지능을 말하는데, 영화 <터미네이터>의 ‘스카이넷’이나, <어벤저스 2>의 ‘울트론’처럼 흔히 영화 속에서 볼 수 있는 로봇을 예로 들 수 있다. 약한 인공지능이란 자의식 없이 특정 분야의 문제를 해결하기 위해 개발된 인공지능으로 스팸메일 필터링, 이미지 분류, 기계번역 기술 등이 있다. 또한, 초인공지능은 강한 인공지능을 넘어서서 인간의 지능을 초원한 인공지능을 말한다.
인공지능의 역사를 살펴보면 인공지능은 세 차례의 봄을 맞이하였다. 초창기의 인공지능은 단순 퍼셉트론을 이용해서 패턴인식을 할 수 있는 수준이었으나 딥러닝을 통해 지금의 알파고까지 이르게 되었다.
▲ (사진) 수원대 미디어커뮤니케이션학과 차영란 교수 © 세언협공동취재단 이석수 기자
3. 인공지능 활용 분야
인공지능 응용 분야의 분류는 주체의 성격에 따라 공공, 공민(공공+민간), 민간 분야로 구분된다. 현재 인공지능이 활용되고 있는 분야는 공공부문에서는 보건, 의료, 교육, 치안, 지역사회 등이 있고, 공민 분야에서는 법률, 교통, 에너지, 사이버 보안 등이 있다. 그리고 민간부문에서는 금융, 유통, 여행, 제조, 마케팅, 검색, 홈서비스 로봇, 엔터테인먼트를 들 수 있다.
인공지능의 3대 기술 요소는 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 빅데이터라고 할 수 있다. 인공지능의 알고리즘이란 기계를 학습시키는 소프트웨어, 즉 머신러닝의 알고리즘이다. 인간이 학습을 하듯이 기계도 학습을 한다는 의미의 머신러닝을 흔히 컴퓨터 프로그램이 경험을 통해 어떤 작업의 성능을 개선시키는 것으로 컴퓨터가 데이터를 이용해 학습하여 고도화된 성능을 얻을 수 있도록 하는 다양한 알고리즘을 아우른다. 딥러닝은 기존의 인공신경망 모델이 가지고 있던 여러 단점을 극복하고, 기술발달에 따른 컴퓨팅 파워 개선, 빅데이터 분야 성장 등에 영향을 받으면서 발전하고 있다.
인공지능 기술 기반 산업으로는 가상비서와 지능 로봇, 추천시스템이 있다. 최근 음성으로 대화하며 사용자가 필요로 하는 작업을 도와주는 가상 비서가 거대 IT 기업의 비즈니스 플랫폼으로 대두되고 있다. 여기에는 애플의 시리(Apple Siri), 아마존의 알렉사(Amazon Alexa), 구글 어시스턴트(Google Assistant), 마이크로 소프트의 코타나(MS Cortana) 등이 있다.
로봇 분야에 인공지능을 도입하고자 하는 시도는 상당히 오래전부터 시작되어 산업용 로봇이나 서비스 로봇에서 큰 효과를 보고 있다. 소프트 뱅크의 페퍼(Pepper)를 대표적인 예시로 들 수 있다.
또한, 사용자의 과거 구매 이력이나 비슷한 성향의 다른 사용자의 구매 이력을 분석하여 구매할 가능성이 높은 제품을 추천하는 시스템이 활발히 개발되고 있다. 구글의 유튜브에서는 비디오를, 아마존은 제품을, 넷플릭스(Netflix)는 영화를, 스포티파이(Spotify)는 음악을 추천하는 서비스를 운영 중에 있다.
4, 인공지능과 광고
광고를 한다는 것은 일종의 추천 엔진을 가동하는 것인데 딥러닝은 추천에 탁월한 능력을 가지고 있다. 프로그래밍된 광고를 타깃팅할 때 기계 학습은 사용자의 클릭률을 높이며 리타깃팅(retargeting)시 최적의 제품 조합과 광고 카피를 선택할 수 있다. 최근 온라인 광고시장은 검색엔진, 포탈의 독무대이다. 구글은 AI 비서인 구글 어시시턴트가 탑재된 스피커 구글 홈에 음성 명령을 내려 쇼핑할 수 있는 기능을 추가했다. 아울러 챗봇(chatbot)이 제공하는 정보 중에는 광고주로부터 대가를 받고 상품을 추천하는 광고가 있다.
예측분석(predictiv analytics)은 광고 및 마케팅의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 응용 분야로는 직접 마케팅, 교차 판매, 고객 확보 등을 들 수 있다. CRM의 경우 고객의 구매 습관을 예측해서 여러 접촉 지점에서 관련 제품의 판매를 촉진하고, 고객을 잃을 수 있는 이슈들을 선제적으로 찾아내어 완화시킨다. 다수의 제품을 공급하는 기업은 예측분석을 이용하여 고객의 지출, 사용 및 다른 행태를 분석하면 교차 판매가 가능하다. 직접 마케팅에서 예측 분석은 표적으로 삼은 고객에게 적용할 가장 효과적인 제품들, 마케팅 자료, 소통 채널과 시점을 파악하는데 도움을 준다.
이미 우리 사회는 다양한 인공지능과 함께 살아가고 있고 광고PR 분야에서의 인공지능 활용은 점차 당연시되고 있다. 현재 많은 기업에서 인공지능 기술을 도입하여 서비스를 제공 중이라는 점에서 알 수 있다. 이처럼 현재 4차 산업혁명에서 인공지능의 핵심기술은 광고 산업에서 불가피한 전략이라고 볼 수 있다. 인공지능의 활용으로 변화된 컨슈밍(Consuming)의 시대에서 개인화 추천 시스템은 예측 모델링으로 소비자의 움직임을 추적하고 타깃의 필요에 맞는 서비스를 필요한 시간에, 필요한 곳에서, 필요한 것을, 원하는 스타일로 제공할 수 있게 지원한다.
이처럼 광고와 마케팅 영역에서도 인공지능과의 공존은 필수다. 기존 광고는 상품 민 서비스를 어떻게 소비자에게 잘 표현해 낼 것인가가 중점이었다면 지금은 4차 산업혁명의 핵심기술을 얼마나 잘 활용할 것인가가 중요해졌다.
인공지능이 잘못된 예측결과를 제공하는 경우가 있는 것처럼 머신러닝과 인공지능이 지닌 한계점은 존재한다. 그렇지만 인공지능 개발자는 물론이고 인공지능 또한 스스로 발전하고 있으므로 인공지능이 만들어 내 광고 및 미디어의 미래에 대해 계속하여 관심을 가지고 지켜볼 필요가 있다. 결론적으로 인공지능은 사람을 보조하는 역할의 수단으로 사용되어야 하며, 인공지능이 제대로 작동하고 있는지와 같은 인간의 확인이 필요하다.
▲ (사진) 수원대 미디어커뮤니케이션학과 차영란 교수 © 세언협공동취재단 이석수 기자
5. 인공지능과 미디어
인공지능을 활용한 기사작성은 결국 알고리즘을 활용해 컴퓨터가 자동으로 목표한 기사를 작성해내는 것을 의미한다. 이러한 알고리즘 기사 작성을 (1) 알고리즘 활용 저널리즘 (2) 데이터 분석 저널리즘, (3) 자동화(로봇) 저널리즘의 세 단계로 나누어 설명할 수 있다. 래리 브린바움(Larry Brinbaum)과 동료 연구자들은 봇츠(bots)라 불리는 기사작성 알고리즘을 개발했는데 이는 주어진 데이터를 가지고 스스로 기사를 쓰는 로봇 기자다.
최근 언론계에서 또 다른 이슈로 떠오르고 있는 것이 바로 쳇봇(Chatbot)이다. 챗봇이란 인공지능을 활용해 컴퓨터가 인간 대화를 기계적으로 학습하고 사람과 대화하는 ‘가상의 대화 로봇’을 지칭한다. 이러한 챗봇은 실시간으로 독자들의 구어에 마치 인격체처럼 자연스럽게 반응할 수 있다는 점에서 인공지능 가사작성과 다르다. 언론사중 대표적으로 워싱턴 포스트가 인공지능 챗봇을 활용해서 젊은 독자들과 소통하고 있다.
6. 인공지능의 윤리적, 법제도적 이슈
인공지능의 발전은 사회 전반에 새로운 기회를 가져오고 있으나, 이와 함께 인공지능 도입으로 인한 역기능과 이에 대한 규법적 대응 논의도 부상되고 있다. 인공지능에 대한 우려는 단순히 인공지능의 도입으로 인한 일자리 축소와 양극화 확대 논란에서 특정 분야에 국한된 지능이 아닌 인간 수준의 능력을 갖춘 범용 인공지능 (General AI 또는 AGI, Artificial General Intelligence)으로 대표되는 ‘강한 인공지능’으로 인해 인류의 미래가 위협을 받는 상황까지 가정한다.
인공지능 및 로봇에 대한 규범은 크게 윤리적인 관점과 법 제도적 접근으로 구별된다. 윤리적인 관점은 다양한 논의를 거쳐, 윤리적 민감성(Ethical Sensitivity)과 자율성(Autonomy)의 두 축을 조합으로 윤리적 의사결정 시스템을 구축하는 ‘인공적 도덕 행위자’ 개념을 등장시켰다. 아울러 법적, 제도적 접근은 인공지능의 부작용에 따른 법적 책임을 명확히 하고 이에 근거해 관련 행위를 규제해야 한다는 관점이다.
새로운 과학기술은 항상 순기능과 함께 역기능을 가지게 마련이다. 따라서 인공지능의 잠재적 역기능에 대한 규범적 대응이 필요하다. 이제 인공지능은 이미 우리의 현실 속에서 작동하고 있으므로 이에 대한 문제의 본질을 이해하고 역기능에 대한 요과적인 대책을 마련하는데 기여해야 할 것이다.
- 수원대 미디어커뮤니케이션학과 교수 차영란 -
【한국(서울)=세언협공동취재단】
