AI 기반 서비스를 시작할 때

안녕하세요! 오늘의 헤드라인 머신 러닝 엔지니어 Ryan입니다.

팀에서 풀고자 하는 문제가 AI가 ‘특히 잘’ 풀 수 있는 문제라는 확신이 들었다면, 제공하고자 하는 서비스에서 AI가 어떤 역할을 할 것인지 — 더 정확히는, 어떤 역할로서 사용자에게 다가갈지 — 에 대해 상상해 볼 필요가 있습니다. AI가 가끔은 모든 문제를 능숙히 푸는 만능이라는 오해를 받지만, 그저 현실의 문제를 풀어 줄 여러 방식들 중 하나일 뿐입니다.

AI가 우리 서비스에서 어떤 역할을 할까요?

제공하고자 하는 서비스에서 AI가 어떤 역할을 하게 될 지 상상해 보세요. 이는 일반적으로 자동화(Automation)와 증강(Augmentation)으로 나뉠 수 있습니다.

사람들이 모든 일들을 AI에 전부 맡기고자 하지는 않습니다. 비서를 채용한다고 생각해 봅시다. 비서가 모든 처리를 담당하고 우리는 결과만 확인하고 싶은 일들도 있지만, 내가 직접 수행하며 주변의 도움을 받고자 하는 일도 있습니다. 전자의 경우 비서의 존재는 일을 효율적으로 처리할 수 있도록 해 주는 반면, 후자의 경우는 본인의 능력을 더 강화하고 일을 창의적이고 새로운 방식으로 바라보고 처리할 수 있도록 도와줍니다.

좋은 서비스를 만들기 위해서는 풀고자 하는 문제가 제시된 환경에서 두 가지 역할이 각기 두드러질 수 있는 상황에 대해 명확히 분석하고, 두 역할이 조화를 이루어 사용자 경험을 향상시킬 수 있도록 해야 합니다.

자동화가 필요할 때

어떤 문제들은 사람들이 AI에게 통제권을 넘기고 관리, 감독, 평가 정도만 하고싶어 합니다. 이럴 때 AI가 자동화의 역할을 수행하게 됩니다.

• 일일이 하기 어려운 task— 수천 row의 DB에서 정보를 찾아내야 할 때 AI는 자동화의 역할을 능숙히 해낼 수 있습니다.
• 신속한 처리가 필요한 일들의 경우 — 저녁밥을 할 때는 AI가 밥솥 세팅을 알아서 해 주면 편하지만, 스시를 위한 밥을 할 때는 사람이 수작업으로 만드는 것을 선호합니다.
• 반복적인 task — 스펠링 체커 없이 긴 문서를 교정하는 일은 지루하고 반복적인 일입니다.

자동화를 목표로 하는 서비스라 할 지라도, 인간이 감독할 수 있는 옵션이 있어야 합니다(human-in-the-loop). 즉, 사용자가 AI가 자동화하는 모든 기능을 미리 보고, 테스트하고, 편집하거나 취소할 수 있는 선택지를 주어야 합니다.

증강이 필요할 때

어떤 문제들은 사람들이 스스로 통제권을 유지하면서 주변에서 조언 정도만 듣고자 합니다. 이럴 때 AI는 증강의 역할을 수행하여 인간의 능력을 강화하는 용도로 사용될 수 있습니다.

• 사람들이 ‘피하기만 하는’ task가 아닌 경우 — 작곡이나 창작 등은 사람들이 피하고 완전 자동화를 기대하는 과업은 아닙니다. 예술적 과정에서 주체성을 잃지 않고 창의적인 능력이 요구되는 경우 AI를 능력 강화의 도구로 이용할 수 있습니다.
• 선택에 따른 위험이 큰 경우 — 파일럿의 경우 새로운 운행 방식의 발견 가능성보다 낮은 오류 비용이 중요합니다. 반면 음악 추천의 경우 새로운 아이템의 발견이 낮은 오류 비용보다 중요합니다. 즉, 오류 비용과 새로운 가능성의 발견 간의 trade-off의 관점에서 AI의 역할을 논의할 수도 있습니다.
• 사람들이 ‘AI가 전달하기 어려울 것’이라고 생각하는 선호 등이 존재하는 경우 — 아이템 디자인 등에서 사람들은 명확히 정의내릴 수는 없지만 분명한 개인적 선호와 비전 등을 갖고 있습니다. 이런 상황에서는 AI가 인간 능력을 강화하는 존재로 작용하면 좋습니다. 반면, 명확한 비전이 없거나 이를 발전시킬 수 있는 여유가 없는 사람들에게는 자동화로서의 AI가 선호될 수 있습니다.