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2021. 10. 06(Wed) – 10. 07(Thu) Online Conference

AI가 PLUS된 새로운 일상을 일상을 만나보세요.

현재 우리의 삶에 바로 적용할 수 있는 인공지능 서비스
새로운 가치를 제공하는 메타버스와 버츄얼휴먼에 대한
AI 전문가들의 이야기를 만날 수 있는 AI PLUS 2021


AI PLUS 2021은 Session 페이지에서 다시보기가 가능합니다.

AI는 보안영역에서 방어기술로도 유력하게 활용되지만, 공격기술로도 악용될 가능성도 있는데, 어느 방향으로의 파급이 더 크다고 보시나요?
[답변]
보안영역에서 항상 그러했듯이 공격기술이 훨씬 유력하게 활용될 것 같습니다. AI를 이용하여 네트워크나 엔드포인트 제품의 취약점을 찾아내고, 해당 취약점에 맞는 맞춤형 공격을 하게 된다면, 해커들은 더 쉽게 C&C 서버, 좀비PC를 만들어 낼 수 있고, 이러한 Compromised Server 들은 해커들의 또 다른 사업으로 활용될 것입니다. 법의 테두리 안에서 대응해야 하는 방어기술 입장에서는 굉장히 골치 아픈 상황이 발생할 것으로 생각됩니다. 하지만 현재 악성코드를 방어하듯이, AI 공격기술도 차근차근 방어할 수 있는 기술을 연구 개발해야 한다고 생각합니다.
AI 보안에서 보안 학습 자료의 양과 질을 유지하고 지원할 수 있는 방안과, AI 활용 시 오탐과 새로운 위험에 대한 탐지 능력을 높일 수 있는 방안은 무엇인가요?
[답변]
정보보호 영역에 AI 기술을 접목하고는 있지만, 아직 정보보호에 필요한 AI 관련 알고리즘이 많지 않습니다. 얼마 전까지만 해도 악성 파일에 대한 이미지를 기반으로 악성 여부를 판단해야 하는 상황이었던 것처럼 관련된 알고리즘이 좀 더 많이 개발되어야 한다고 생각합니다. 백신 제품에서 탐지율 95%는 어찌 보면 의미 없는 숫자일 수 있습니다. 나머지 5%를 항상 놓치게 되기 때문이죠. 따라서, 현재 글로벌업체든 국내업체든 AI를 기반으로 악성코드를 탐지한다고 한다면, 한 번쯤 의심해야 할 것 같습니다. 정확한 탐지에 대한 부분은 먼 훗날의 일이라 생각되지만, 오탐에 대한 부분을 제거하기 위해 최근에는 설명할 수 있는 AI(XAI)를 통해 오탐을 최소화하는 방안을 연구하고 있습니다.
모든 애널리스트나 투자자가 AI가 제공하는 정보를 활용할 수 있게 되면, 일부 종목에만 투자가 몰리는 현상 발생에 대한 우려는 없나요?
[답변]
이론적으로는 내재가치가 우수한 특정 종목에 쏠림현상이 발생하고 그로 인해 단기적으로 가격이 왜곡되는 등의 부작용도 얼마든지 발생할 수 있다고 생각합니다. 하지만 금융 자산의 가격이 반드시 내재가치에 근거한 것만은 아닙니다. 학습시킨 데이터의 양이나 모델의 정교함에 따른 AI 모델마다 성능의 차이가 존재합니다. 이러한 시장 센티멘트에 따른 쏠림현상은 현재에도 존재하는 금융 시장의 다양한 변수 중의 하나라는 점을 고려했을 때, 이러한 부작용들은 점차 완화되고 다양한 금융 투자기법들이 혼재된 모습으로 진화되리라 생각합니다.
실제 금융환경의 다양한 변수들이 AI가 지속적으로 학습할 수 있게 해 주는 정합성 판단의 주체는 누구라고 보시나요?
[답변]
초기 로보어드바이저 도입 단계에서는 금융시장의 다양한 변수에 대한 정합성에 대한 판단을 해당 예측 모델의 설계자인 사람이 하게 됩니다. 하지만 수많은 변수가 DNN(Deep Neural Network)을 거치면서 인간이 정합성에 대해 판단을 하기 어렵게 된 블랙박스(black-box) 모델 또한 이미 현존하고 있습니다. 널리 알려지지는 않지만 이미 십 수 년 전부터 외국 헤지펀드들은 블랙박스 모델을 활용한 트레이딩으로 천문학적인 이익을 향유해 왔고 이에 대한 적지 않은 노하우가 축적되었기에 앞으로 이 분야 또한 엄청난 발전을 거듭하게 되리라 생각합니다.
현재 금융 산업에서 AI를 이용한 시스템이 활발하게 구축되고 있는 추세인데, 인간의 검토 없이 인공지능의 완전한 독립적인 판단은 이루어지기는 아직 어려운 상황인지, 또 어느 정도 단계로 AI가 사용되고 있는지 궁금합니다.
[답변]
현재 법적으로 로보어드바이저는 특정 요건만 갖추면 투자일임 서비스를 제공할 수 있습니다. 다만, 그동안 사람이 관장했던 넓은 스펙트럼의 업무를 모두 인공지능이 담당하는 것은 아니고 포트폴리오 분석, 공모 펀드 출시 프로세스 등 특정 업무에 있어서 인공지능이 활용되고 있으며 앞으로 활용범위는 계속 더 넓어질 것으로 예상합니다. 아직 인간의 개입이 전혀 없이 인공지능이 독립적인 판단을 내리는 단계의 로보어드바이저 출시는 요원해 보이는데, 완전히 인간의 개입이 없이 절대 수익률을 올리는 로보어드바이저는 강인공지능의 출현 시기에 맞물려 등장할 수 있지 않을까 기대해 봅니다.
로보어드바이저 AI의 성능이 투자 수익률에 영향을 끼치는 것을 감안했을 때, 고객 로보어드바이저 선택의 기준을 어디에 두어야 할까요?
[답변]
금융시장은 수천 가지의 변수에 의해 영향을 받아 초 단위로 빠르게 움직이고, 투자 기법도 그에 맞춰 계속 진화하고 있습니다. 따라서 로보어드바이저가 인간 펀드매니저보다 수익률 측면에서 좋은 성과를 지속적으로 내려면 알파고가 바둑에 있어서 인간을 압도하게 된 것보다는 훨씬 더 많은 시간이 필요할 것 같습니다. 이런 관점에서 로보 어드바이저 도입 초기에는 리스크 관리 등 좀 더 보수적인 역할을 잘 수행하는 로보어드바이저를 선택하는 것이 고객 관점에서 유리할 것입니다. 다만, 만약 알파고가 그랬던 것처럼 어느 날 갑자기 우리에게 엄청난 수익률을 가져다줄 수 있는 슈퍼 로보어드바이저가 나타나게 된다면, 그때는 말할 것도 없이 수익률이 로보어드바이저 선택의 절대적인 기준이 되겠지요.
AI스코어링이 빈부격차를 심화시킬 수 있다는 것에 대해서는 어떻게 생각하시나요?
[답변]
AI가 알고리즘을 구축하는 당사자들(예를 들면 보험회사)의 업무 효율성을 돕는 방향으로 설계될 경우, 언급하신 예처럼 의도치 않게 빈부격차를 심화시킬 가능성도 존재합니다. 인공지능은 기업이나 개인들이 많은 양의 업무를 효율적으로 처리해 더 뛰어난 성과를 거둘 수 있도록 활용하되, 이를 통해 거둔 이익의 일부는 공익이나 사회 보장 목적으로 활용할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요할 것 같습니다.
과거에는 금융공학이라는 용어로 프로그램 매매를 하였는데, AI로 변화하면서 기존 프로그램 대비 어떤 점이 개선되었나요?
[답변]
금융공학의 이론적 토대들은 앞으로도 당분간 로보어드바이저의 운용에 적극적으로 활용될 것으로 생각합니다. 물론 시장이 계속 진화하고 변하기 때문에 알고리즘 측면에서 새로운 시도들이 이뤄지고 있습니다만 아직 지속해서 시장 수익률 대비 아웃퍼폼하는 만능 알고리즘이 나왔다는 이야기는 듣지 못했습니다. 따라서 당분간 주식시장에서 인공지능은 인간 펀드매니저를 압도하는 성과를 내는 공격수보다는 리스크 관리 등 좀 더 보수적인 역할을 하는 수비수로 활약하게 될 가능성이 크다고 생각합니다.
데이터 전처리를 하는 데 소요되는 시간과 잘 하기 위한 팁이 있나요?
[답변]
박은보 아나운서의 경우, 데이터 클린징 및 전처리에 1주일 정도 걸렸습니다. 또한 저희는 최대한 깨끗하고 노이즈가 적은 데이터를 만드는 것에 주안점을 두고 있습니다.
현재 어느 분야에서 TTS 기술이 도입되어 사용되고 있으며, 향후 기술적 발전 방향은 어떻게 될까요?
[답변]
현재 AI 강사나 AI 아나운서 방면으로 사용되고 있으며, 글로벌하게는 한국어 교육 앱 등에 활용이 가능합니다.
행사에 대한 문의는 하기 행사 사무국으로 연락주시기 바랍니다.
문의처: rgst@marple.co.kr
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