디지털트윈 이야기 16부 – 케바케(case by case)

디지털트윈 이야기 16부 – 케바케(case by case)

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요즘 대화를 하다보면 ‘케바케(case by case)’라는 말을 쓰는 경우를 종종 듣는다. ‘케바케’는 ‘경우에 따라 다르다’라는 의미로  많이 쓰이는데, 이런 일은 소위 ‘노가다’가 필요하다.

디지털 전환의 가속화로 데이터가 폭증한다. 데이터 댐을 만들고, AI 학습데이터를 만들기 위해 ‘케바케’로 사람들이 노가다를 한다. 돈도 많이 쓴다. 무엇을 위한 것인가?

데이터를 학습하여 데이터 모델을 만들어 AI에게 인식, 분석과 예측을 맡겨 문제 해결과 혁신적인 서비스를 제공하려고 하는 것이다. 과연 가능할까? 필요한 데이터가 충분하면 가능하다.

문제 해결과 혁신적인 서비스를 제공하기 위해 필요한 데이터를 확보할 수 있을까? 정상 데이터는 많지만 문제 데이터는 획보하기 불가하거나 어렵다. 혁신적 서비스는 과거에 없었던 새로운 데이터가 필요하다.

노가다로 생길 수 있는 휴먼에러는? 이유도 모르면서 AI가 시키는대로 하면 될까? 과거에 없었던 새로운 상황이 생기면? 바둑 잘 두는 AI가 장기도 잘 둘 수 있나? 영어 학습 열심히 하면 국어 문제 잘 풀 수 있나? 케바케(case by case)다.

원칙이 없는 경우에는 케바케로 노가다를 할 수 밖에 없다. 새로운 원칙을 찾은 일은 매우 의미있는 일이다. ‘예외 없는 원칙은 없다’는 것은 원칙이 있다는 의미이다. 

열심히 공부하는 이유가 무엇인가? 시험 잘 보려고, 좋은 학교나 좋은 직장에 가려고 하는 경우가 많지만 원칙을 알아야 문제를 지혜롭게 해결할 수 있기 때문에 열심히 공부를 하는 것이다. 

원칙을 잘 활용하고 예외사항만 데이터를 수집하여 AI한테 시키면, 노가다도 줄이고 인간의 인지편향을 최소화 할 수 있을텐데, 마치 AI가 만능 해결사로 인식되고 있는 것 같다. AI는 인간의 필요에 의해 개발된 기술이자 도구일 뿐이다.

왜 첫째, 둘째, 셋째도 AI, AI, AI인가? 아이, 아이, 아이? AI 환상( 幻想)에서 벗어나자.

Beyond AI. Be Wiser.

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