AI 시장에서 그래프 테크놀로지의 필요성 Pt.2

AI시장의 미래와 비트나인의 비전

 

AI 시장에서 그래프 테크놀로지의 필요성

며칠 전에 올린 파트 1에 이어서 오늘은 지난해에 과학기술정보통신부가 발표한 내용에 따라 미래의 AI에 대한 의견을 나누고, 비트나인이 진행했던, 그리고 진행하고 있는 파일럿 프로젝트 중에 적용 사례를 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)를 통해서 소개하고자 합니다. 

 

Without People vs With People

세계적으로 유명한 기술 선도자인 스티븐 호킹, 빌 게이츠, 그리고 일론 머스크는 인공지능 기술과 밀접한 일을 하고 있지만, 과거에 인공지능에 대한 개발에 대해 경고를 표현했었습니다. AI의 핵심은 사람의 지능을 복제하고 능가하여 자율적으로 운영되는 것입니다. AI 기술이 성공적으로 구현된다면 사람들의 삶에 침입하여 수천만의 일자리를 빼앗는 암울한 미래가 올 수 있다는 예측이 많아졌습니다. 

 

그래서인지  4차 산업혁명의 기술 선도자, 기업 및 정부는 사람의 의사결정을 지원하는 기술에 대한 대화를 시작했습니다. 설명 가능한 AI는 말 그대로 데이터를 통해 과정과 결과를 설명하는 AI를 뜻하는 포괄적인 개념이고, 그 AI 기술은 지능 증강(Intelligence Augmentation, IA)의 목적을 두고 있다는 것을 알아야 합니다.

 

XAI는 기존 블랙박스 형식 AI와 달리 결과 및 설명을 제공하여 신뢰있는 결론을 도출 

IA는 AI의 보안 및 윤리적 문제를 고려하여 대체로 도입하는 기술이며, 사람의 일을 대신하는 AI와 달리, 인간과 기계가 서로 협력하는 것을 뜻합니다. 이는 보통 데이터 분석 기술과 머신러닝이 통합된 상태가 흔하며, IA는 사람의 업무 능력을 높일 수 있는 기술 중 하나입니다. IA도 XAI의 개념에 속해있기 때문에 신뢰가 가는 설명을 통해 사람들은 윤리적인 판단을 할 수 있을 것입니다.

 

IA는 이름만 생소할 뿐 현재 많은 기업과 기관이 활용하고 있는 현재진행형 기술입니다. 아직 완벽하게 인공적으로만 자동화된 AI 시스템을 도입하기에는 시대가 이르기 때문입니다. 아무리 AI 기술이 사람의 일을 대체할 수 있더라도, 그 AI가 불러오는 데이터를 분석하고, 올바르게 작동하고 있는지 감독하는 사람이 필요할 수 있습니다. 로봇들이 사람의 업무를 대신하는 것보다, AI 기반 기술과 도구로 직원들의 일을 증강하여 효율과 생산량을 늘릴 수 있다면, 사람의 미래는 할리우드의 흔한 종말 영화처럼 어둡지 않을 것입니다.

 

인공지능의 새로운 도약

2019년 12월 17일 대한민국의 과학기술정보통신부는 인공지능 국가전략 발표를 했습니다.  

 

대한민국을 AI 강국으로 만들기 위해서 발표한 내용 중에 지금 주제와 가장 맞는 것은 일자리 안전망 확충 및 AI 윤리 정립으로 사람 중심의 AI를 구현하는 것입니다. 사람 중심의 AI를 구현하기 위해 2020년부터 AI 신뢰성과 안전성 등을 검증하는 품질관리체계를 구축할 것을 추진할 것이라고 합니다.

 

XAI는 사람의 결정력을 지원해주기 위한 AI 기술임을 지난 시리즈에 언급했습니다. 이는 그래프 기술 (Graph Technology)을 도입한 인공지능 시스템으로부터 동작 과정과 결과를 이해할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 

 

비트나인이 바이오테크 분야로 파일럿 프로젝트를 진행한 사례가 두 가지가 있습니다. 두 바이오테크 관련으로 심화 콘텐츠는 곧 나올 예정이니, 각각 그래프 기술이 도입된 AI 사례를 소개하겠습니다!

 

 

XAI를 활용한 신약개발

첫째는 신약 개발을 위해 지식 그래프가 기반 XAI가 적용된 사례입니다. 신약개발 연구원들에게 의사결정 지원을 해줄 수 있는 지식 그래프 기반 설명 가능한 AI 기술을 개발 중입니다. 신약 개발의 개발비용과 소요 시간을 최소화하기 위해 국내 대형 제약사를 중심으로 데이터 분석과 AI를 도입하여 활발한 연구를 진행하려는 것이 비트나인의 방향입니다. 이 인공지능 시스템은 화학 물질과 약품 간의 관계를 나타내서 어떻게 후보물질을 발굴했는지 설명합니다. 

 

예를 들어 만약 인공지능 시스템이 환자의 지난 의료 기록을 참고하여, 투여 받는 약이 세포에 다른 부작용을 일으켜서 증상이 심해졌다는 과정과 결론을 데이터로 보여준다면 그 시스템이 바로 의사가 반영할 수 있는 설명 가능한 AI라고 볼 수 있겠습니다.

 

지식 그래프를 도입한 XAI 신약개발 솔루션

XAI를 활용한 의사결정 지원 도구

둘째는 한 병원의 대장암 환자의 치료 의사결정 지원 도구를 개발하기 위해 그래프가 적용된 건입니다. 대장암 치료 예방을 위해 데이터 분석 및 예측 모델을 구축하여, 데이터를 바탕으로 의사의 결정을 돕는 시스템을 개발했습니다.   

 

의료용 AI, 그래프 데이터베이스 도입으로 AI의 대장암 진단 데이터 신뢰 근거 마련

AI에게 설득력을 주는 것은 그래프 기술이다!

4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 데이터 처리를 위한 핵심기술로 주목받고 있는 그래프 데이터베이스는 데이터 간의 연결과 패턴을 보여주며 복잡한 관계를 보다 쉽고 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 

 

그래프 데이터베이스 기반의 그래프 기술은 모든 지식정보를 네트워크 형태로 연결하여 사람의 뇌 구조와 가장 유사한 형태를 구성함으로써, 인공지능 AI의 가장 중요한 요소인 의사결정 과정을 훨씬 더 효율적으로 할 수 있게 해 줍니다. 

 

다음 블로그 예고

여태 그래프 기술을 소개하면서 어땠나요? 이해하기가 좀 어려웠다면, 적용 사례를 언급하여 설명하는 것이 이해하기 더 쉬울 수 있습니다. 그렇기 때문에 앞에 언급한 신약개발과 대장암 의사결정 지원 적용 사례를 각각 블로그로 작성 예정이니, 업로드 되기 전까지 다른 콘텐츠들도 봐주시면 감사하겠습니다! 

 

AI 시장에서 그래프 테크놀로지의 필요성 Pt.1

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AI에 강하다! 그래프 테크놀로지 전문 기업

AgensGraph,Bitnine

 

https://bitnine.net/usecases/

다양한 적용사례를 확인하세요!