인공 지능은 농업, 의료, 교육, 교통, 심지어 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 분야에 혁명을 일으키며 지난 10년을 대표하는 기술로 빠르게 자리잡고 있습니다. AI는 대중의 상상력과 업계 리더들의 관심을 사로잡으면서 주요 관심사가 되었습니다. 많은 사람들이 AI라고 하면 OpenAI의 ChatGPT나 Midjourney의 이미지 생성 같은 생성형 AI 도구를 떠올리지만, AI는 개념적으로 훨씬 더 광범위하며, 기계가 인간의 지능을 모방할 수 있게 하는 모든 기술을 포함합니다.
이처럼 확장되는 기술 분야에서 ML(머신 러닝)은 중요한 하위 집합으로 존재합니다. AI와 ML이라는 용어는 구별 없이 사용되는 경우가 많지만, ML은 데이터 학습에 초점을 맞춘 AI 내의 고유한 접근 방식을 의미합니다.
먼저 AI가 포괄적인 용어라는 것을 인식하는 것이 중요합니다. AI는 인간 지능의 여러 측면(의사 결정, 문제 해결, 학습, 인식 등)을 모방할 수 있도록 존재하는 모든 이론, 기술, 기법 등의 광범위한 개념을 설명합니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터, 연산 능력 및 정교한 알고리즘을 활용하여 패턴을 식별하고 인적 개입을 최소화하면서 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
최신 AI는 기존의 규칙 기반 시스템(예: 수동 코딩된 의사결정 트리 및 유전자 알고리즘)부터 데이터를 통해 지속적으로 학습하는 고급 머신 러닝 모델에 이르기까지 다양한 접근법을 포함합니다. 다양한 최신 AI 애플리케이션이 데이터 중심 학습에 초점을 맞추고 있지만, 모든 AI가 이를 필요로 하는 것은 아닙니다. 일정 수립 및 가격 책정을 위한 운영 연구 알고리즘과 같은 일부 접근 방식은 머신 러닝을 사용하지 않음에도 AI로 간주될 수 있습니다.
최신 AI의 주된 특징은 보통 머신 러닝 기술의 특성인 학습과 적응 능력에 있습니다.
"인공 지능"이라는 용어가 이렇게 포괄적이라는 점을 감안했을 때, 머신 러닝이 AI의 정의에 포함되는 것은 어쩌면 당연한 일일 것입니다. 실제로 ML은 AI의 하위 집합이며, 데이터 기반 예측을 통해 학습하고 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 초점을 맞춘 지원 기술입니다. 기존의 규칙 기반 시스템과는 달리, ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 시간 경과에 따라 성능을 개선하며, 이때 인간의 수정이 이루어지지 않는 것이 이상적입니다. 이러한 역량 덕분에 기계는 더 많은 데이터를 처리할수록 더 지능적이고 자율적으로 발전할 수 있습니다.
ML 모델은 과거 데이터를 사용하여 정확한 예측을 수행하고 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 다양한 산업 분야에서 효율성과 혁신을 주도합니다.
인공 지능과 머신 러닝은 지능형 기술의 다양한 측면을 나타내는 별개의 용어임에도 불구하고 몇 가지 주요 특성을 공유합니다. 가장 중요한 유사점은 다음과 같습니다.
- 둘 다 데이터에 의존함
AI와 ML 시스템 모두 효과적으로 기능하기 위해서는 상당한 양의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터를 사용하여 복잡한 결과를 생성하고 정보에 기반한 의사 결정을 내립니다. - 둘 다 컴퓨터 과학 분야 내의 한 분과임
AI와 ML은 복잡한 방식으로 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 시스템을 개발하는 데 초점을 맞춘 컴퓨터 과학의 분야입니다. - 둘 다 인간과 같은 문제 해결 능력을 갖춤
AI와 ML은 의사 결정을 포함하여 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업, 예를 들어 패턴 인식, 경험 학습 등을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. - 둘 다 거의 모든 산업에 적용됨
AI 및 ML 기술은 의료, 금융, 농업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 혁신과 효율성을 추구하는 데 사용됩니다.
AI와 ML은 공통점이 많기 때문에 하나의 개념으로 묶이고는 한다는 사실이 놀랍지는 않습니다. AI와 ML이 서로 밀접하게 관련되어 있기는 하지만, 둘 사이에는 몇 가지 눈에 띄는 차이점이 있어 둘을 구별하는 데 도움이 됩니다.
- 서로 다른 주요 목적
AI는 의사 결정, 문제 해결과 같이 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. ML은 지능형 시스템이 데이터로부터 학습하여 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 데 초점을 맞춰 AI를 지원합니다. - 서로 다른 책임 범위
AI는 인간과 유사한 지능과 행동을 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 만드는 것을 목표로 하며, 이 목표를 달성하는 모든 접근 방식을 포함합니다. ML은 특히 데이터를 학습하고 개선하는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 자연어 처리, AI 자동화, 예측 분석과 같은 일부 AI 애플리케이션은 ML 기술을 사용하여 구축할 수 있지만, 필요한 솔루션에 따라 ML 이외의 방식을 사용하여 구현할 수도 있습니다. - 서로 다른 방식
AI는 규칙 기반 시스템, 유전자 알고리즘, 신경망과 같은 다양한 기술을 사용하여 다양한 각도에서 인간의 기능을 시뮬레이션합니다. ML에는 항상 데이터가 포함됩니다. ML 방식은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류되며, 모두 모델이 제공되는 데이터를 학습하는 방식에 미묘한 차이가 있습니다. - 서로 다른 구현 방식
AI에는 다양한 기술을 통합하는 복잡한 시스템이 포함될 수 있으며, 이러한 시스템에는 보통 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 액세스합니다. AI 솔루션을 개발하고 구현하는 데는 보통 수년 간의 연구와 방대한 리소스가 필요합니다. 이러한 이유로 사용자들은 일반적으로 사전 구축된 옵션을 사용하는 편을 더 선호합니다. ML은 문제별 엔지니어링이 덜 필요하고, 특화된 솔루션을 하드코딩할 필요성도 적습니다. 대신, 데이터에 의존하기 때문에 양질의 데이터 세트를 수집, 준비, 유지 관리하는 데 있어 고유의 복잡성이 가중됩니다. - 서로 다른 데이터 요구사항
ML 시스템은 모델 학습을 위해 데이터에 의존할 수 밖에 없어 학습 데이터의 양과 질에 따라 직접적으로 효과가 좌우되는 반면, AI 시스템은 데이터 유무와 관계 없이 구축할 수 있습니다. 규칙 기반 시스템, 유전자 알고리즘 등 일부 AI 접근 방식은 학습 데이터 없이도 프로그래밍된 논리 및 진화적 계산을 통해 그 자체로 작동할 수 있습니다. AI 시스템이 데이터를 사용할 경우 해당 데이터는 핵심 작업의 근간이 아닌 최적화와 개선을 위해 사용되는 경우가 많습니다. 그러나 ML에서는 패턴을 학습하고 정확한 예측을 하는 모델의 능력이 전적으로 학습한 데이터에 의존하기 때문에 다양하고 포괄적인 데이터 세트가 필수적입니다.
앞서 언급한 바와 같이 ML은 광범위한 AI에서 중요한 하위 집단으로 기능합니다. AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만들기 위해 설계된 광범위한 기술과 기법을 포괄하며, ML은 새로운 작업마다 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기계가 학습해서, 데이터의 패턴을 식별하고, 예측 또는 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 데 특히 중점을 두고 있습니다. 다시 말해 머신 러닝은 AI 도구의 진화를 가능하게 합니다.
이와 같은 관계는 AI가 지능적인 행동을 만들어 내기 위한 중요한 프레임워크와 목표를 제공하는 반면, ML은 데이터 기반 학습을 통해 이러한 목표를 달성하는 도구와 방법을 제공한다는 사실을 통해서도 달리 인식할 수 있습니다. 예를 들어 언어 번역용으로 설계된 AI 시스템은 ML 알고리즘을 사용하여 다국어 텍스트로 이루어진 대규모 데이터 세트를 학습함으로써 정확도를 개선합니다.
수많은 데이터를 처리하고 학습하는 ML의 능력은 AI 시스템의 적응성과 역량을 향상시킵니다. 신경망이나 딥 러닝(ML의 하위 집합)과 같은 기술 덕분에 AI는 더 복잡하고 미묘한 작업을 더 높은 효율성과 정확성으로 완료할 수 있게 됩니다. GenAI(생성형 AI)는 AI 중에서도 머신 러닝의 새로운 응용 분야이며, 생성형 AI 도구는 알고리즘을 통해 패턴을 찾아서 이미지, 텍스트, 비디오 등의 형태로 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
AI 및 ML은 등장한지 얼마 되지 않았지만 이미 그 가치가 입증된 강력한 기술입니다. AI와 ML을 하나의 솔루션에 통합하면 다음과 같은 역량이 가능해집니다.
- 예측 분석
이 기능을 통해 기업은 과거 데이터를 분석하여 원인 및 효과 관계를 파악함으로써 추세와 행동을 예측할 수 있습니다. 이는 기업이 정보에 기반한 결정을 내리고 미래의 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. - 음성 인식 및 자연어 이해
AI 및 ML 시스템은 발화 언어를 식별하고 처리하며, 글 또는 음성 언어를 이해할 수 있습니다. 이러한 역량은 가상 어시스턴트, AI 챗봇및 음성 제어 애플리케이션에 매우 중요합니다. - 감정 분석
AI와 ML은 텍스트 데이터를 분석하여 표현되는 감정을 긍정, 부정 또는 중립으로 분류할 수 있습니다. 이는 고객의 의견을 측정하고 고객 서비스를 개선하는 데 유용합니다.
- 추천 엔진
이 시스템은 사용자가 관심을 가질 만한 제품 또는 콘텐츠를 제안하기 위해 사용자 데이터를 분석합니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고 전자 상거래 사이트 및 스트리밍 서비스와 같은 플랫폼에서 참여도를 높입니다. - 이미지 및 비디오 처리
AI 및 ML은 이미지 및 비디오에서 개체, 얼굴 및 활동을 인식하고 해석할 수 있습니다. 이 역량은 보안, 콘텐츠 조정 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 자동화
AI 및 ML은 일상적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 인간의 생산성을 향상시킵니다. 제조업 등에서 생산 공정을 최적화하고 예측 유지관리를 통해 생산성을 높이는 데 이 기술이 적용됩니다. - 사기 탐지
이 기술은 부정 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴과 활동을 식별하는 데 사용됩니다. 특히 금융 및 전자상거래 등의 산업에서 사기를 방지하고 거래 보안을 보장하기 위해 반드시 필요합니다. - 향상된 데이터 분석
AI 및 ML을 통해 조직은 가치 있는 인사이트를 보다 효과적으로 도출할 수 있습니다. 여기에는 전략적 의사 결정을 지원하고 근본적으로 모든 부문에서 혁신을 주도할 수 있는 잠재력이 있습니다.
기업에서는 AI와 ML의 활용을 광범위하고 지속적으로 확장하고 있으며, 효율성, 정확성 및 고객 경험을 개선하여 업계를 혁신하고 있습니다. 오늘날의 조직에서는 다음과 같은 몇 가지 주된 방식으로 이러한 기술을 활용하고 있습니다.
- 뱅킹
AI 및 ML은 거래 패턴을 분석하고 이상 징후를 식별하여 사기 탐지를 개선합니다. 또한 챗봇을 통해 고객 서비스를 간소화하고 위험 및 신용 평가를 자동화합니다. - 소매 및 전자상거래
이러한 기술은 추천 엔진을 통해 쇼핑 경험을 맞춤화하고 인벤토리 관리를 최적화하며 가상 어시스턴트를 사용하여 고객 서비스를 향상시킵니다. - 금융 서비스
AI와 ML은 시장 추세의 예측 분석, 자동화된 거래 시스템, 정확한 사기 탐지 등을 가능하게 합니다. - 의료
AI는 의료 영상 분석, 환자 결과 예측, 맞춤형 치료 계획 제공을 통해 진단을 지원합니다. ML은 환자 기록을 관리하고 질병 발생을 예측하는 데 도움이 됩니다. - 통신
AI 및 ML을 통해 네트워크 최적화, 예측 유지관리 및 고객 서비스 자동화를 강화하면 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. - 공급망 관리
이러한 기술은 물류 최적화, 수요 예측 및 인벤토리 관리를 통해 비용을 절감하는 동시에 배송 시간을 개선합니다.
- 제조
AI 및 ML은 품질 제어, 예측 유지관리 및 생산 일정 등을 자동화하여 생산성을 최적화하고 장비 가동 중지 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
인공 지능 및 머신 러닝은 별개의 개념이지만 본질적으로 연결되어 있습니다. 두 기술은 효율성, 의사 결정, 고객 경험 등을 개선하는 데 있어 서로를 보완해 주므로 기업은 이러한 기술을 함께 사용할 때 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
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