인공지능(AI)은 우리 시대의 가장 큰 변화를 일으키는 힘 중에 하나다. AI가 세계를 좋은 방식으로 바꿀지 그렇지 않을지에 대한 논의가 있는 가운데, 한 가지 동의하는 점은 빅데이터가 없는 AI는 무용지물이라는 것이다.

AI 기술은 수십 년 동안 존재해 왔지만 AI의 원재료인 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 엄청난 속도로 발전할 수 있게 되었다. 매일 수십억 건에 달하는 구글 서치를 통해 구글은 AI가 오타 및 검색 성향 등을 배울 수 있는 데이터를 실시간으로 대량 수집하고 있다. 시리와 코타나도 언어 습득에 도움을 주는 수십억 시간의 음성 데이터가 없었다면 언어 이해는 기초적인 수준에 머물렀을 것이다. 마찬가지로 힐튼 호텔의 최초 컨시어지 로봇인 코니도 앞으로 주어질 질문에 대해 어떻게 대응할 것인지를 보여주는 대량의 데이터를 통해 자연어를 이해하고 고객의 호텔, 지역 명소, 식당 등에 대한 질문에 대답할 수 있게 되었다.

매년 우리가 만들어 내는 데이터는 두 배로 증가하고 있고 10년 후에는 지구 인구의 20배가 넘는 1500억 개의 네트워크 센서가 존재할 것으로 예측되고 있다. 이 데이터는 AI가 인간의 생각과 느낌을 이해하는데 도움을 주고 학습 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 데이터 분석을 자동화할 수 있게 해준다. 더 많은 데이터를 처리할수록 더 많이 배워 궁극적으로는 더 정확해지는 것이다. 이제 AI는 인간의 개입이 없는 학습능력을 가지고 있다. 그 사례로는 구글의 딥마인드가 아타리 게임 49개를 이길 수 있도록 학습한 것을 들 수 있다.

과거에 AI의 성장은 실시간 혹은 실제 생활이 아닌 표본 데이터로 대표되는 제한된 데이터 집합으로 인해 대량의 데이터를 몇 초 만에 분석할 수 없었다. 하지만 현재 실시간으로 언제나 접근이 가능한 데이터와 분석도구는 빠른 분석을 가능하게 해주었다. 이런 환경을 통해 AI와 머신러닝은 데이터 우선 접근을 수행할 수 있게 되었다. 현재 우리의 기술은 이런 거대한 데이터 집합에 접근할 수 있는 민첩성을 보이고 있다.
모든 산업계의 기업들이 구글과 아마존 같은 AI를 조직에 적용한 개척자에 합류하고 있다. 세계 최대 보험사 중 하나인 멧라이프도 빅데이터를 이용한 AI 이니셔티브를 시작했다. 음성인식은 사고 및 결과 추적을 개선하여 보험 청구 효율을 개선할 수 있었는데, 의사의 소견서와 같은 비정형 데이터가 많은 보험 청구 모델에서 분석을 수행할 수 있게 되었기 때문이다. 앞으로는 보험계약심사(underwriting)를 자동화할 계획이다.

컴퓨터가 사람처럼 생각하는게 가능해질까? 불가능하다고 하는 사람도 있고 이미 그런 단계에 와 있다고 하는 사람도 있다. 그럼에도 불구하고 우리는 컴퓨터가 세계를 보고 이해하고 상호작용하는 능력이 엄청나게 증가하고 있으며 데이터 양에 따라 더 빨리 향상되고 있음을 보고 있다. 빅데이터는 바로 AI의 추진력이기 때문이다.