최신 기술에 관심을 갖고 계신 분이신라면, 인공지능이 마케터의 업무 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지에 대해 조금이라도 들어본 적이 있으실 겁니다. 혹은 실제로 여러분들 중에서는 지금 인공지능 기반의 툴을 사용하고 계실지도 모르죠. 그러나 이 기술들이 '어떻게 작동하는지' 에 대해서 알아보신 적, 있으신가요?

이번 아티클에서는 반응형 기계, 제한된 메모리, 마음 이론, 자기 인식 등 네 가지 주요 인공지능의 유형과 각 유형이 마케팅에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

인공지능에는 몇 가지 유형이 있나요?

인공지능에는 반응형 머신, 제한된 메모리, 마음 이론, 자기 인식 이라는 네 가지 주요 유형이 있으나, 인공지능은 Function의 측면과 Capability 의 측면에서 따로 분류할 수 있으므로, 여기에 세 가지 종류를 더 추가하면 좁은 지능(ANI) 일반 지능(AGI) 초지능(SGI)으로 분류할 수도 있겠습니다.

인공지능의 4가지 유형

반응형 머신러닝

이름에서 알 수 있듯이 반응형 머신은 다양한 프롬프트에 반응합니다. 사전 기억이나 상황에 대한 폭넓은 이해 없이도 이런 작업을 수행하죠. 예를 들어, 이러한 유형의 AI 는 게임 디자인에서 상대편 적을 만드는 데 사용됩니다. 상대방은 내 행동, 움직임, 공격에 실시간으로 반응하지만 해당 게임의 전반적인 목표에 대해서는 알지 못합니다. 또한 정보를 저장하지 않기에 과거 경험을 통해 학습하여 게임 플레이 로직을 조정하지 않으며, 반응형 AI 는 많은 마케팅 도구에도 활용되고 있습니다. 이러한 프로그램은 반응형 AI 를 활용하여 메시지에 올바른 정보로 응답합니다.

챗봇은 고객 서비스 분야에서 널리 사용되는 도구이지만, 마케터의 생산성을 높이는 데 사용될 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 사이트의 챗봇은 특정 명령에 따라 보고서를 가져오고, 연락처를 생성하고, 후속 이메일을 보낼 수 있는 편리한 AI 기반의 어시스턴트이며, 반응형 AI 는 챗봇 외에도 고객 행동, 캠페인 성과, 시장 동향을 분석할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 마케터는 캠페인을 즉각적으로 최적화하여 캠페인의 효과와 ROI 를 개선할 수 있죠.

제한된 메모리

제한된 메모리의 AI 는 제한된 양만의 데이터나 피드백을 통해 학습할 수 있습니다. 따라서 장기 기억을 창고에 저장하지는 못하죠. 이런 유형의 인공지능의 '제한적'인 측면을 보여주는 좋은 예가 바로 ChatGPT 입니다. 이 인공지능은 4000개의 토큰 (단어와 같은 텍스트 형태)을 저장할 수 있으며, 이 한도가 지나면 현재 대화에서 어떤 내용도 기억할 수 없습니다. 따라서 대화가 예를 들어 4097 토큰이면, ChatGPT는 가장 최근의 97토큰에 기반하여 응답합니다. 이 기술은 자율 주행 자동차에서도 볼 수 있습니다. 이 기술을 통해 차선을 감지하고 전방 도로를 매핑하죠. 또한 교통 패턴과 도로 상황에 따라 실시간으로 차량의 속도와 브레이크를 조정할 수 있으며, 마케팅에서는 제한된 메모리의 AI를 사용하여 대량의 데이터를 분석하고, 마케터가 전략과 기술에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이러한 데이터를 기반으로 예측과 추천을 할 수도 있습니다. 제한된 메모리의 알고리즘은 효과적이긴 하지만 완벽하지는 않습니다. 특히 오래된 데이터로 작업할 때는 실수를 하거나 부정확한 답변을 내놓을 수가 있죠. 즉 출력은 입력만큼만 정확할 수 있습니다. 따라서 이**때는 정확하고 관련성 있는 최신 정보로 이러한 알고리즘을 학습시키는 것이 중요합니다. **

반응형 머신러닝과 제한된 메모리의 AI 가 오늘날 가장 일반적인 유형의 AI 입니다. 이 두가지 유형은 모두 프로그램이된 기능 이상의 성능을 발휘할 수 없기 때문에 '좁은 지능'의 한 형태라고 할 수 있죠.

마음 이론

마음 이론은 아직 개념으로만 존재합니다. 예를 들어, 길을 놓쳤다고 구글 지도에 소리를 지르면 인공지능은 화를 내거나 감정적으로 대응하지 않습니다. 대신 다른 경로를 찾는 것으로 대답하죠. 마음 이론의 기본 개념은 인간의 필요, 목표, 동기를 이해하여 인간과 더 효과적으로 상호 작용할 수 있는 기계를 만드는 것입니다.
예를 들어, 불만을 품은 고객의 불만을 AI 가 이해할 수 있다면, 더 재치있게 대응할 수 있는 것입니다. 그러나 아직 개발 초기 단계이기에 언제 이 기능이 현실화될지 예측하기 어렵습니다.

자기 인식

자기 인식 AI는 기계가 인간의 감정을 이해하고 자신의 감정, 필요, 신념을 가질 수 있는 마음 이론 진화의 다음 단계로 간주됩니다. 현재 이러한 유형의 AI는 가상으로만 존재하며, 동명의 영화에 등장하는 로봇인 M3gan이 자각 AI의 예입니다. 지각이 있고 자신이 누구인지 알고, 감정을 경험하며, 주변 사람들의 감정을 이해할 수 있죠. '로봇'의 일반적인 이미지처럼 감정을 수용하고 이해하는 경험하는 모습이 약간은 어색하지만, 사회적 상호 작용은 가능합니다.

AI의 단계

인공지능은 크게 인간의 능력을 복제하는 능력에 따라 세 단계로 구분됩니다.

• 좁은 지능(ANI): 좁은 지능은 오늘날 존재하는 대부분의 AI 시스템을 지칭합니다. 이 단계의 AI는 특정 작업 또는 일련의 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 프로그래밍을 넘어서는 학습이나 적응 능력은 없죠. 예를 들면 챗봇과 가상 비서(예: SIRI), 추천 알고리즘 등이 있습니다.
• AGI(General Intelligence): AI의 다음 진화 단계입니다. 이 시스템은 인간과 같은 지능을 갖도록 설계되어 새로운 상황을 학습하고 적응하며 추상적으로 사고하고, 추론하고, 문제를 해결할 수 있습니다. 현재 AGI는 아직 이론적인 수준에 머물러 있습니다.
• 초지능(ASI): ASI 는 인간의 지능을 뛰어넘어 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 기술을 만들고, 인간의 이해 범위를 넘어서는 의사 결정을 내릴 수 있는 고급 버전의 AI입니다. ASI 는 현재 뜨거운 감자죠. 그러나 이에 대한 잠재적인 이점과 위험성은 아직 추측에 불과합니다. 이 단계에 대한 논쟁은 여러 곳에서 벌어지고 있으나, 이 단계를 정의하는 요소와 이 단계를 언제 달성할 수 있는지, 또는 이 AI를 개발해야 하는지에 대한 논쟁은 계속되고 있습니다.

마케팅의 주요 AI 유형에 앞서서 언급했듯이, 현재 존재하는 AI는 반응형 및 제한형 메모리의 AI(좁은 지능의 AI)가 전부입니다. 즉 마케터가 사용하는 AI 도구는 엄밀히 말해서 반응형 머신 또는 반응형 + 제한된 메모리의 AI가 전부라는 것이죠. 반응형 머신부터 제한적 메모리 AI, 마음의 이론, 자기 인식에 이르기까지 각 유형의 AI에는 강점과 한계가 있습니다. 이러한 차이점을 이해하는 것이 올바른 도구를 선택하고 효과적으로 활용하며 앞서나가기 위한 핵심이라는 사실!

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