극한 가뭄에 농부들 자살 줄잇는 인도, '착한 인공지능'이 해결사로 나섰다

조선비즈
  • 황민규 기자
    입력 2017.04.13 13:15 | 수정 2017.04.13 15:25

    딥러닝(Deep Learning) 기술이 빠른 속도로 진화하는 가운데 인도에서는 잇단 가뭄으로 위기에 몰린 농부들을 위한 ‘착한 인공지능’이 등장해 주목을 받고 있다. 인도의 스타트업인 팜가이드(Farm Guide)가 그 주인공이다.

    팜가이드의 사례는 딥러닝을 활용한 인공지능이 단순히 IT 산업을 발전시키는 수준을 넘어 인간이 자연·경제적 재해를 극복하는 데 기여할 수 있다는 점에서 시사하는 바가 크다. 4차 산업혁명의 기폭제가 된 인공지능이 부의 불균형, 양극화 등으로 사회문제를 심화시키는 방향이 아니라 이를 해결하는 도구로 사용될 있다는 것을 보여주고 있기 때문이다.

    인도의 한 농부가 가뭄 피해를 입은 농장에서 목화를 따고 있다./ 블룸버그 제공
    ◆인도 농부들의 비극, 딥러닝 기술로 '탈출구' 만들어

    인도에서는 매년 수 천명의 농부가 흉년으로 목숨을 끊고 있다. 현지 농부들은 은행, 사채업자 등으로부터 돈을 빌려 한 해 농사를 짓다가 흉년이 되면 갚을 길이 없어져 극단적인 선택을 하는 것이다. 기상이변으로 극심한 가뭄이 최근 수년간 이어지자, 인도에서는 약탈적인 고리대금과 자살 증가의 악순환이 큰 사회적 문제로 대두됐다.

    농업용 인공지능 솔루션을 개발하던 팜가이드는 이 문제를 해결하기 위한 딥러닝 솔루션을 개발했다. 인도 전역의 농경지를 촬영한 위성 사진을 이미지 분석 기술로 분류해 농부들이 자신이 보유한 섹터에서 생산 가능한 농작물을 예상해 제공하는 것이다. 스탠퍼드대 연구자들에 따르면, 미국 농무부(USDA)에서 수행하는 수작업 조사(physical surveys보다 위성하진 등 공개된 데이터를 활용한 머신 러닝 기반의 방법이 작물 수확량을 더 정확하게 분석할 수 있었다.

    팜가이드는 여기에 그치지 않고 낮은 금리에 돈을 빌리고 흉년에 피해를 보전을 받을 수 있는 우수한 대출·보험 모델을 만들었다. 인도 전체의 농장 규모에 따른 공급량, 날씨, 해충 등 거시적 변수들을 적용한 머신 러닝 기술 덕분이었다.


    인도의 인공지능 스타트업 팜가이드(FarmGuide)가 딥러닝 기술을 개발한 농작물 분석 및 예측 시스템 화면./ 팜가이드 제공
    ◆"인본주의와 AI 컴퓨팅의 간극을 메꾸자"

    인도뿐만 아니라 세계 곳곳에서 인공지능 기술을 공익적, 인도주의적 방향으로 개발해야 한다는 목소리가 힘을 얻고 있다. 특히 최근 인공지능 기술이 소수의 거대 IT 기업을 중심으로 진보하고 있다는 것에 대한 문제 제기도 많다. 최첨단 IT 기술이 소수에 의해 독점되면 경제, 기술적 양극화가 더욱 심해질 것이라는 위기감이다.

    최근 링크드인(Linked in) 창업자인 리드 호프만, 이베이(eBay) 창업자 피에르 오미다르가 운영하는 '오디마르 네트워크', 윌리암 & 플로라 휴렛재단, 존 S. & 제임스 L. 나이트재단이 공익적 연구를 위한 ‘인공지능 윤리 및 거버넌스 펀드(the Ethics and Governance of Artificial Intelligence Fund)’를 조성한 것도 '착한 AI' 개발을 목적으로 하고 있다.

    이 펀드가 지원하는 인공지능 연구 활동에는 MIT 미디어랩, 하버드대 산하 ‘인터넷과 사회를 위한 버크만 클라인센터(Berkman Klein Center for Internet & Society)’가 주관 연구기관으로 참여한다. 앞으로 이 펀드는 인공지능을 둘러싸고 문제로 부각되고 있는 사회적, 기술적인 편견을 극복하고 인본주의, 사회과학, 컴퓨팅 분야의 간극을 해소하는데 집중적으로 지원할 예정이다.

    국내 IT업계의 한 관계자는 "AI의 개발이 국가적 우선순위나 사회적 이슈, 공동의 이익, 빈곤과 질병 퇴치 등과 같은 보편적 목적보다는 거대 IT 기업이나 제약회사, 자동차 회사들의 새로운 사업을 위한 방향으로만 진행되고 있다"며 "인공지능 혁신으로 인한 혜택을 가급적 많은 계층이 누릴 수 있는 방안에 대해 고민해봐야 한다"고 설명했다.

    핫뉴스 BEST
      내가 본 뉴스 맨 위로

      내가 본 뉴스 닫기