일본산업뉴스요약

판단 근거 제시할 수 있는 AI
후지쓰, 데이터의 고정밀도 분석 기술 활용

후지쓰는 인공지능(AI)의 판단 이유를 설명하는 기술을 실용화한다. 자사 개발한 데이터 분석의 정밀도를 높이는 기술을 2019년 중에 제공한다. 심층학습의 근거를 설명하는 기술도 실증실험에 착수하고 있다. AI의 분석 과정은 블랙박스라고 지적돼 왔다. 후지쓰는 2개의 방법으로 AI의 판단 근거를 제시해 보급을 지원한다.

현재의 AI는 대량의 데이터를 학습시키는 심층학습이라는 방법이 주류다. 분석 정밀도는 높지만 판단에 이르는 과정이 블랙박스인 것이 과제다. 잘못된 판단이 중대한 결과를 초래하는 분야에서는 도입에 신중한 목소리도 있다.

후지쓰는 심층학습을 사용하지 않는 데이터 분석 기술을 2018년에 개발했다. 하나의 학습 모델을 발전시키는 심층학습에 대해, ‘Wide Learning’이라는 신기술은 단순한 모델을 조합한다. 높은 정밀도와 설명성을 양립시킬 수 있다.

예를 들면 구매 데이터에서 구입자의 특징을 도출해 다른 고객이 제품을 구매할 가능성을 예측할 수 있다. 연령이나 수입 등 예측의 근거가 된 속성을 제시해 기업은 마케팅 전략을 쉽게 세울 수 있게 된다. 후지쓰가 실증한 결과, 잠재 고객을 놓치는 비율을 심층학습과 비교해 약 10~50% 줄일 수 있다고 한다.

19년에 들어서도 기술을 개량하고 있다. 최근에 AI가 예측뿐 아니라 다음에 취해야 할 시책을 제안할 수 있도록 했다. 데이터를 바탕으로 다이렉트 메일 송부 등 가장 효과가 높은 마케팅 방법을 제시할 수 있다. 19년 중에 후지쓰의 서비스를 통해 검증을 거쳐 20년에는 외부에 제공할 생각이다.

신기술은 후지쓰가 제공하는 기존의 서비스에 내장해 제공할 방침이다. 컨설팅기업들이 IT 사업 강화에 착수하고 있다. 후지쓰에게는 제안 능력의 강화가 과제다. AI의 독자 기술을 활용해 서비스의 부가가치를 높일 계획이다.

후지쓰는 심층학습에 대해서도 설명성을 높이는 방법을 개발하고 있다. 4월부터 국내의 여러 대학과 의료분야에 AI를 활용하기 위한 실증실험에 착수하고 있다. 18만 건의 유전자 변이 데이터를 AI에 학습시켜 질병이 발생할 위험을 산출한다. 한편으로 다른 방법에서도 의학논문 등을 분석해, 2개를 조합하여 AI의 판단 근거를 추정한다.

AI는 폭넓은 업종에서 활용이 확산되고 있는 만큼 사회적인 책임도 증가하고 있다. 후지쓰는 9월 말에 외부의 전문가로 구성된 AI 윤리 외부위원회를 설치했다. 논의 내용은 후지쓰의 사업에 반영한다. NEC나 소니도 AI 활용 지침을 마련하고 있다. 이러한 흐름의 영향으로 설명이 가능한 기술의 중요성은 앞으로도 더욱 높아질 것이다.

● 후지쓰의 ‘설명이 가능한 AI’를 사용한 판촉 흐름
① [데이터 준비] 구입자의 성별이나 연령 등 보유 데이터
② [학습] 데이터를 분석해 구입자의 특징을 파악
③ [예측] 잠재 고객이 구입할 가능성과 근거를 제시
④ [제안] 판매를 위한 최선책을 제안

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