제조 분야와 인공지능(AI)

IFS의 글로벌 인더스트리 디렉터인 매기 슬로윅은 인공지능(AI)과 인간이 기계의 결정을 이해해야 하는 이유에 대해 다음과 같이 설명합니다.

제조업과 인공지능

"Accenture의 연구에 따르면, 인공지능(AI)은 제조업에 미치는 영향이 상당히 크다는 것이 입증되었습니다. 이 연구에 따르면, AI 기술은 2035년까지 총부가가치(GVA) 측면에서 3조 8,000억 달러를 추가로 창출할 것으로 예측되며, 또한 수익성을 38% 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 밝혀졌습니다.

Accenture-AI-Industry-Growth-Full-Report.pdf

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이에 따라 제조업체들은 비즈니스의 발전을 촉진시키기 위해 새로운 솔루션을 도입하는 방향으로 노력하고 있습니다. McKinsey에 따르면, 2017년부터 2022년까지 기업들이 AI를 도입하는 비율은 두 배 이상 증가한 것으로 나타났습니다. 이는 기업들이 AI의 잠재력을 인식하고 경쟁력을 확보하기 위해 이러한 기술을 점차적으로 통합하고 있는 것을 보여주는 중요한 지표입니다.

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review

The state of AI in 2022—and a half decade in review

앞으로도 AI 기술은 제조업에서 혁신과 생산성 향상을 이끌어낼 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 기업들이 지속적으로 기술 도입에 주목하고, AI를 비즈니스 전략의 핵심 요소로 채택하며 미래의 성공을 모색하는 데 도움이 될 것입니다."

이러한 AI의 중요성과 미래 잠재력을 강조하는 설명으로써, 매기 슬로윅은 제조업체들이 AI 기술을 적극적으로 활용하여 경쟁력을 향상시키고 새로운 기회를 모색해야 함을 강조하고 있습니다.

제조업에 AI 도입 촉진 요인

AI 도입을 촉진하는 주요 요인 중 하나는 사물 인터넷(IoT)과 연결된 디바이스의 지속적인 출시입니다. 이러한 디바이스들은 AI의 발전에 핵심 역할을 하며, AI가 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 제공합니다. 특히, IoT는 다양한 분야에서 데이터를 생성하고 수집하는 인프라를 제공하여 AI의 활용 범위를 확장하고 있습니다.

IoT 디바이스는 다양한 산업 분야에서 AI의 선구자 역할을 하고 있습니다. 이러한 디바이스들은 환경 모니터링, 생산 라인 감시, 스마트 건물 관리 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이러한 디바이스들은 실시간 데이터를 생성하고 전송하며, 이 데이터는 AI 시스템에 공급됩니다.

AI는 이러한 데이터를 분석하여 중요한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 제조업에서 IoT 센서 데이터 스트림을 AI로 분석하면 제조 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 생산 성능을 개선하고 자동화 프로세스를 조정할 수 있습니다.

그러나 AI의 성공적인 도입에는 몇 가지 주요 요구사항이 있습니다. 첫째, AI 시스템은 설명 가능성을 가지고 있어야 합니다. 이것은 AI가 어떻게 결정을 내리는지 이해하고 신뢰할 수 있게끔 해야 합니다. 둘째, AI와 인간 간의 상호 작용이 가능해야 합니다. 이것은 사용자가 AI 시스템에 쿼리를 제출하고 AI의 의사 결정의 근거를 이해할 수 있어야 함을 의미합니다.

또한, AI를 사용하여 예측 기능을 개발하면 수요 예측의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 예측의 의사 결정 과정에서도 설명 가능성과 신뢰성이 고려되어야 합니다. 이러한 접근 방식은 조직의 이익을 위해 중요한 역할을 할 것이며, 인간과 AI 간의 상호 작용과 설명 가능성이 지속적으로 개선되어야 합니다.

AI의 도입은 IoT 디바이스의 출시와 데이터 수집에 의해 촉진되며, AI의 성장과 발전에 있어서는 설명 가능성, 신뢰성, 그리고 사용자와의 상호 작용이 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 측면들을 고려하여 기술적 신뢰성 뿐만 아니라 인간과 AI 간의 원활한 협력이 이루어질 수 있도록 지속적인 노력이 필요합니다.

설명 가능한 AI과 책임성 개선

설명 가능한 인공 지능(AI), 즉 AI의 작동 원리와 의사 결정 프로세스를 이해하기 쉽게 만드는 것은 매우 중요한 주제입니다. 특히 제조업 분야에서는 AI의 활용이 복잡하고 중요한 결정에 영향을 미치는 경우가 많기 때문에 설명 가능성은 더욱 필수적입니다.

설명 가능한 AI 특징

1. 투명성: AI의 작동 원리와 의사 결정 프로세스는 투명하게 공개되어야 합니다. 이는 AI 모델의 내부 동작과 의사 결정 근거를 이해하고 검증할 수 있어야 함을 의미합니다.
2. 가능한 한 간단한 설명: AI가 제공하는 결과나 결정은 최대한 간단하고 명확하게 표현되어야 합니다. 비전문가도 쉽게 이해할 수 있어야 합니다.
3. 인간과의 상호 작용: AI가 중요한 결정을 내릴 때, 이를 인간 사용자와 공유하고 필요한 경우 인간의 개입을 허용해야 합니다. 이를 통해 인간은 AI의 결정을 검토하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
4. 감사 가능성: AI의 작동 과정과 의사 결정을 감사할 수 있어야 합니다. 이를 위해 로그 및 기록을 유지하고, 필요한 경우 감사를 수행할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.
5. 법적 규정 및 규제 준수: 현재는 AI에 대한 법적 규제가 완전하지 않지만, 앞으로 이에 대한 관심이 증가할 것으로 예상됩니다. 기업은 미래에 대비하여 AI 시스템의 설명 가능성과 책임성을 강조하고 법적 규정을 준수해야 합니다.

설명 가능한 AI를 개선 방안

1. AI 모델 개선: AI 모델 자체를 설명 가능하게 개발하는 연구와 개발을 지속적으로 진행해야 합니다. 예를 들어, 신경망 모델의 중요한 특징을 시각화하거나, 의사 결정에 영향을 미치는 입력 요소를 강조하는 방법을 개발할 수 있습니다.
2. 투명한 알고리즘 사용: 설명 가능한 알고리즘 및 기술을 사용하여 AI 시스템을 구축해야 합니다. 이러한 알고리즘은 결정 과정을 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.
3. 교육과 훈련: AI 개발자와 사용자를 위한 교육 및 훈련을 제공하여 설명 가능성에 대한 인식을 높이고, 어떻게 설명 가능한 AI 시스템을 구축하는지에 대한 능력을 향상시킬 수 있습니다.
4. 투명한 문서 작성: AI 시스템에 대한 문서를 작성하여 사용자와 이해관계자에게 제공해야 합니다. 이 문서는 AI 모델의 작동 방식, 데이터 처리, 의사 결정 근거 등을 설명하는 데 도움이 됩니다.
5. 규제 준수: 현재와 미래의 규제에 대한 준수를 고려하여 AI 시스템을 설계하고 운영해야 합니다.

설명 가능한 AI는 AI의 성공적인 도입과 책임성 확보에 필수적입니다. 기업은 이러한 원칙을 준수하고 연구 및 개발을 통해 설명 가능성을 높이는 데 투자해야 합니다. 이는 기업의 평판과 고객 신뢰를 높이는 데 도움이 되며, 미래에 대비하는 중요한 요소 중 하나입니다.

제조업체의 미래

제조업체의 미래에 대한 전망은 AI의 활용과 기술 발전에 크게 의존하고 있습니다. AI는 이미 제조 분야에서 혁신과 생산성 향상을 주도하고 있으며, 미래에는 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

스마트 팩토리와 같은 환경에서 생성되는 대량의 데이터는 새로운 AI 응용 프로그램의 개발을 촉진할 것입니다. 예를 들어, 생산 라인의 센서 데이터와 IoT 장치로부터 수집되는 정보는 고급 예측 유지보수 및 공정 최적화를 위한 데이터 분석에 활용될 것입니다. 이로써 생산 공정의 효율성을 향상시키고 불필요한 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

그러나 AI의 활용은 무조건적인 의존이 아니라, 투명성과 설명 가능성을 강조해야 합니다. AI가 자신의 의사 결정을 설명하고 이를 정당화할 수 있어야 안전하게 활용될 수 있습니다. 이는 인간과 AI 간의 상호 작용을 더욱 효과적으로 만들며, 인간이 AI의 작동 방식을 이해하고 검토할 수 있도록 돕습니다.

AI가 스스로를 표현하고 설명할 수 있을수록, 인간은 의사 결정 과정을 더욱 신뢰하고 책임질 수 있게 됩니다. 또한, 투명성과 설명 가능성은 규제 및 감사 과정에서도 중요한 역할을 합니다. AI 시스템의 동작과 의사 결정에 대한 기록과 로그는 미래의 교훈을 얻는 데 중요한 자료가 될 것입니다.

AI의 발전은 제조 분야에서 혁신과 생산성을 높이는 데 큰 기회를 제공합니다. 그러나 AI의 안전하고 효과적인 활용을 위해서는 투명성과 설명 가능성을 강화하는 노력이 필요하며, 이를 통해 AI의 미래 활용이 안전하고 책임감 있는 방식으로 진행될 수 있을 것입니다.