◀앵커▶
지난 2016년 이세돌과 알파고의 바둑 대결에서 인공지능인 알파고가 이세돌을 이긴 뒤, 9년.

이후 폭발적인 관심을 받으면서 확산한 AI, 인공지능은 단순한 질의응답 기능에서 벗어나 구체적이고 세분화된 분야로 그 영역이 더 넓어지고 있습니다.

대규모 데이터를 필요로 하는 범용형에서 이제 경량 AI의 실용화가 진행되고 있습니다.

경량 AI 개발 소식, 김철우 기자가 소개합니다.

◀AI 서빙 로봇 시연 영상(DGIST 제공)▶ 
주인 "3번 테이블에 손님 오셨다"
AI "이동합니다" "주문 도와드리겠습니다. 무엇을 도와드릴까요?"
손님 "메뉴 뭐 있어?"

◀기자▶
주인과 AI, 또 손님과 AI가 서로 대화를 통해 서비스를 제공하는 방식입니다.

일일이 프로그래밍하고 명령어를 주는 대신 말로 대화하면서 지시하고 AI는 업무를 하는 것입니다.

챗GPT를 비롯한 AI는 거대한 데이터 센터 수준의 컴퓨터들이 수많은 정보를 모아 AI에 미리 학습을 시킵니다.

사용자가 질문을 하면 컴퓨터는 질문과 관련된 자료들을 AI에 보내고 AI는 학습된 지식을 동원해 질문에 답하는 식입니다.

앞으로 AI가 탑재된 자율주행차, 로봇들이 늘어날 텐데, 이런 식이면 사용자가 필요한 모든 데이터를 로봇들마다 탑재된 AI가 수백, 수천 대의 컴퓨터들에 보냈다가 다시 필요한 데이터를 받아야 합니다.

자율주행차나 로봇들이 한두 대면 가능하겠지만, 앞으로 수천, 수만 대로 늘어난다고 보면 현재의 방법은 효율적이지 않습니다.

게다가 개인정보 등 문제가 생길 소지도 큽니다. 

◀김예성 교수 DGIST 인공지능 전공▶
"모든 것(정보)들을 서버로 보내는 것은 컴퓨터 서버를 돌리는 데 들어가는 비용도 너무 많이 들고 비용과 더불어 민감한 데이터들을, 보안이 필요한 데이터들을 서버로 다 보내야 하는 게 목소리일 수도 있고 사진일 수도 있고 그런 것들이 비현실적이거든요."

모든 질문이나 요구에 대처하지는 못하더라도 해당 분야에 필요한 기능을 갖춘다면 가능하다는 것이 바로 경량 AI입니다.

핸드폰 크기의 컴퓨터를 탑재한 AI가 주어진 분야의 정보를 받아 스스로 학습하면서 로봇을 운영하는 겁니다.

◀권혁준 박사과정 DGIST 인공지능 전공▶
"로봇들이 실제 환경에서 성장을 하고 싶을 때 또 다른 컴퓨터가 필요하다든가 이런 여러 가지 문제가 있을 수 있는데 이렇게 작은 컴퓨터에서 스스로 데이터를 수집해서 학습을 하게 된다면 이 작은 로봇 혼자서 성장을 하고 사용자가 원하는 것들을 스스로 학습해서 성장할 수 있는 그런 로봇들이 되지 않을까 생각하고 있습니다."

경량 AI는 현재로서는 로봇이나 자율주행차들을 실용화하기 위한 하나의 대안이자 기술로 개발과 발전을 거듭하고 있습니다.

MBC NEWS 김철우입니다. (영상취재 김경완, 그래픽 한민수)