AI for Good: 내장형 AI로 음식 폐기물 감소

테이블 목차(Table of Contents):

1. 👉 AI 사회 이슈와 도전 과제

   • AI의 성장과 함께 주목받는 문제
   • AI의 영향과 잠재적인 위험 요소

2. 👉 내장형 AI란 무엇인가?

   • 기존 접근법과의 차이점 설명
   • 개인 데이터와 개인 정보 보호의 문제점

3. 👉 AI 모델 내장기술 소개

   • 사용자 기기에서의 데이터 훈련
   • 개인 정보 보호를 위한 내장형 AI

4. 👉 Nosh Technologies에 대한 소개

   • 음식 폐기물 감소를 위한 AI 기술
   • Nosh 앱의 기능과 동작 방식

5. 👉 AI for Good와의 관련성

   • AI의 긍정적인 면과 사회적 영향
   • AI for Good의 중요성과 활용 가능성

6. 👉 AI 프로젝트를 시작하는 방법과 조언

   • AI 구현에 필요한 비용과 고려사항
   • 사업 문제에 맞는 해결책 선택 방법

7. 👉 AI for Good의 미래 전망

   • 기업들의 신뢰와 투자 증가 예상
   • Nosh Technologies의 발전 방향과 비전

AI for Good: 음식 폐기물 감소를 위한 내장형 AI 기술

안녕하세요! AI 서밋 런던에 다시 오신 것을 환영합니다. 저는 AI 서밋에서 벤테키입니다. 오늘 저희는 유니버시티 오브 에섹스(University of Essex)와 노치 테크놀로지(Notch Technology)의 산딥 데이와 함께 이야기하게 되었습니다. 산딥, 어떠신가요? 좋아보이시네요. 정말 기쁘게 생각합니다. 초대해 주셔서 감사합니다. 그렇다면 우선, 여러분이 하는 일에 대해 조금 이야기해주실 수 있나요? 하지만 그 전에, 도 저희에게 내장형 AI에 대한 개념과 기존 접근법과의 차이를 설명해주실 수 있을까요?

내장형 AI란 무엇인가?

지금 시대에 많은 회사들은 AI를 구현하거나 설계할 때 데이터가 생명인 것을 알고 있습니다. 그러나 데이터에 관한 우려 중 하나는 개인 정보 보호입니다. 많은 사람들은 자신의 데이터가 AI에 사용되어 훈련을 받는 것을 원하지 않을 것입니다. 그래서 이러한 우려를 해결하기 위해 AI에는 새로운 개념이 도입되었습니다. 내장형 AI 또는 장치 내 AI라고 불립니다. 이 개념은 AI 모델이 사용자의 기기에서 훈련되어 기기 자체를 벗어나지 않으면서 사용자의 데이터로 훈련을 받는 것을 의미합니다. 그리고 AI는 여전히 목표를 달성하기 위해 필요한 결과를 학습합니다. 이것이 내장형 AI의 핵심 개념입니다.

산딥은 이러한 개념을 가르치는 교사로서의 전문 분야이시지만, 노치 테크놀로지를 설립하셨습니다. 음식 폐기물 감소를 위해 AI를 활용하는 아이디어에 대해서 좀 더 자세히 알려주실 수 있을까요? 어떻게 이 아이디어를 생각해내게 되었고, 어떻게 응용하고 계신지 알려주세요. 또, 그런 아이디어를 실현하기 위해 어떤 노력을 기울이고 계신지 궁금합니다.

AI를 활용한 음식 폐기물 감소

10년 전, 영국으로 학위를 취득하기 위해 이주한 저는 불행한 사건이 있었습니다. 그 사건은 다른 사람이 버리는 쓰레기통에서 음식을 구해서 근생해야 했던 것입니다. 이러한 경험을 통해 내가 얼마나 배고픈 상황을 겪을 수 있는지를 알게 되었고, 또 다른 사람들이 소비할 수 있는 음식을 버리는 것을 계속 지켜 보았습니다. 그래서 기술적인 시각에서, 기술을 활용하여 음식 폐기물을 줄일 수 있는 방법이 무엇일지 고민하게 되었습니다. 그러한 고민 끝에 10년 전, 나는 세계에서 처음으로 여러 사람이 남은 음식을 공유할 수 있는 플랫폼을 개발했습니다. 그러나, 기존의 공유 방식은 단지 음식 폐기물을 다른 사람에게 옮기는 것 뿐이었습니다. 즉, 폐기물을 줄여주는 것은 아니었습니다.

그 후 팬데믹이 찾아왔을 때, 우리는 대량 구매를 강요받게 되었습니다. 대량 구매를 하면 유통기한이 짧은 음식이 많이 남게 됩니다. 이 음식들은 보통 폐기되거나 버려지는데, 기술적인 배경을 가진 저는 다시 고민하게 되었습니다. 기술을 활용하여 어떻게 음식 폐기물을 줄일 수 있는지 다른 지혜로운 사람들과 상의했습니다. 그 결과, 패턴을 이해하고 배움에 따라 최적화하는 능력이 뛰어난 AI가 적합하다는 결론에 도달했습니다. 그래서 저희는 결과적으로 사용자의 휴대폰에서 실행되는 AI 모델을 구현하기로 결정했습니다. 이를 통해 사용자는 자신이 어떻게 음식을 소비, 낭비, 저장하는지 이해할 수 있으며, 그 결과로 폐기물을 줄이기 위한 더 나은 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이 아이디어를 실현하기 위해 우리는 "Nosh"라는 앱을 개발하였고, 오늘날까지 Nosh는 24,000명 이상의 소비자가 50만 개 이상의 식품을 절약할 수 있도록 도와주었습니다. 음식 폐기물은 전 세계적으로 탄소 배출량의 10%에 기여하기 때문에, 우리의 노력으로 200톤 이상의 탄소 배출량을 줄일 수 있었습니다. 따라서, 음식 폐기물을 감소시키는 내장형 AI를 활용함으로써 환경도 개선되고, 진정한 AI for Good를 실현하고 있다고 말씀드릴 수 있습니다.

AI for Good이라는 용어를 종종 들어보는데, 다른 대기업들이나 기존 기업들이 던져주는 구성성과 다릅니다. AI for Good이 진정으로 가능한 것인지에 대해 어떻게 생각하시나요?자비로우면서도 엄청나게 크다는 말을 듣습니다. AI for Good에 대한 의견이 어떠신가요?

AI for Good: 현실적인 가능성

AI for Good은 진정한 것입니다. 저는 이 표현을 종종 듣지만, AI가 비즈니스적인 측면뿐만 아니라 우리 일상 생활에도 많은 긍정적인 영향을 미치고 있다는 점을 강조하고 싶습니다. 사람들은 시대에 따라 계속 변화하는 AI로 매혹되어 왔습니다. 그러나 초등학생은 과제나 에세이를 작성하기 위해 AI를 활용하는 점에 매우 신기해했습니다. 하지만 때로는 우리는 기술의 부정적인 면에만 초점을 맞추고, 그것이 과연 좋은 영향을 미친다는 사실을 잊어버릴 때가 있습니다.

현재 AI가 실생활에 긍정적인 영향을 미치고 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. AI for Good은 허구가 아니라 현실입니다. 그러나 충분한 노력이 이뤄지고 있는지에 대해선 아직 말할 수 없습니다. AI for Good는 꾸준히 발전하고 있습니다. 더 많은 사람들을 교육하고, AI가 우리와 사회에 미치는 긍정적인 영향을 이해할 수 있도록 돕는 노력이 계속되어야 합니다. AI for Good의 중요성은 인식되어야 하며, 그 인식이 높아질수록 더 많은 사람들에게 긍정적인 효과를 가져다 줄 것입니다.

AI에 대한 관심은 비즈니스에서만 돈을 버는 데 도움이 될 수 있는지, 얻을 수 있는 새로운 고객을 확보하는 것에만 초점을 맞추고 있는 것 같습니다. 하지만 사실은 더 넓은 시각으로 바라보고 기존 시장을 보다 효과적으로 대응할 수 있는 방법이 있을 수 있다는 것입니다. 그래서 저는 Nosh Technologies에서 하고 계시는 일에 매우 흥미롭습니다. 이것은 실제로 긍정적인 일이며, 단지 ROI에 초점을 맞추는 것 이상입니다. 그런데, 이런 좋은 목표를 가지고 있지만 시작하기 어려워하는 개발자들에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요? 어떻게 시작해야 할지, 혹은 그게 이윤을 내지 않을 수도 있는데 대한 의견을 여쭤보고 싶습니다.

AI for Good 프로젝트를 시작하는 방법과 조언

AI를 설계하고 구현하는 것은 저렴하지 않습니다. 최근 몇 년간 AI의 부상으로 인해 많은 기업들이 AI를 자랑하는 성향을 보이고 있습니다. 제가 언급하고 싶지 않은 특정 기업의 예를 들자면, 최근에 일어난 일로써 사회적 네트워크에서도 사람들이 이에 대해 농담하고 있었습니다. 어떤 치약 회사가 자신들의 AI 파워 칫솔을 광고하고 있다는데, 그게 진정으로 AI를 가지고 있는 것인지, 그냥 칫솔을 더 잘 사용하는 똑똑한 알고리즘인지 의문이었습니다. 따라서 우리는 기업들이 특히 스타트업이나 기업가들이 이러한 동작을 하지 않기를 바랍니다. 자신들의 기술을 AI로 충분히 홍보할 수 있기 때문에 AI washing을 할 필요가 없습니다.

AI 자체의 구현 비용이 많이 들기 때문에, 먼저 사업 문제가 실제로 AI 솔루션을 필요로 하는지 판단하는 것이 중요합니다. 그렇다면 그 후에 아이디어를 발전시키기 위해 탐색해볼 가치가 있습니다. 그렇지 않다면, 전통적인 알고리즘 또는 스마트한 솔루션을 개발하여 좋은 해결책을 제공할 수 있습니다. 저는 스타트업/기업가들이 이 방향으로 나아가고 싶지 않습니다. 이와 같은 경향을 AI washing하고 싶지 않으며, 그들의 기술이 진정으로 AI를 활용한 것인지 확인하기를 바랍니다.

저는 이 AI washing이라는 용어를 언급한 이유는 AI 자체가 구현하는 데 비용이 많이 든다는 사실 때문입니다. 새로운 프로젝트에 도전하기 전에 사업 접근 방법이 실제로 내장형 AI로 해결해야 할 문제인지를 파악하는 것이 중요합니다.

12개월 후를 내다봅시다. 현재 AI for Good의 트렌드를 고려하면 12개월 동안 AI for Good가 계속해서 성장할 것으로 예상됩니다. 또한, Nosh Technologies도 12개월 동안 어떤 발전을 이룰 것인지 궁금합니다. 어떤 지점을 목표로 하고 어떤 일을 기대할 수 있는지 설명해주실 수 있을까요?

AI for Good의 미래와 Nosh Technologies의 발전 방향

저희는 앞으로 12개월 동안 AI for Good를 위한 기업들이 더욱 많아질 것으로 보입니다. 특히, London Tech Week에서 알 수 있었듯이 기후 기술을 투자하는 투자자들의 관심이 더욱 증가하고 있습니다. AI for Good는 기후 기술의 한 해결책입니다. 투자자들이 이 분야에 더 많이 참여함에 따라 더 좋은 AI for Good 모델들이 나올 것으로 예상됩니다. 따라서 이 분야는 계속해서 성장할 것입니다. Nosh Technologies도 이 흐름에 맞춰 발전할 예정입니다. 이번 주에 저희는 큰 업그레이드를 진행하고 있습니다. 저희는 음식 폐기물 감소에 초점을 맞추어 기존 모델을 웹 기반에서 휴대폰 앱으로 향상시키고 있습니다. 또한, AI의 잠재력을 활용하여 음식 소비와 건강을 개선하는 서비스를 제공할 것입니다. 식품은 우리 건강에 직접적으로 관련되어 있으므로 Nosh를 통해 음식 소비 전반을 관리하고, 불필요한 폐기를 줄이고, 돈을 절약하는 동시에 환경을 보호하는 일에 기여하게 될 것입니다.

이렇게 AI for Good를 활용하여 음식 폐기물을 감소시키는 동안, 우리는 환경을 돕는 동시에 사회적인 가치를 실현하고 있는 것입니다. AI for Good은 많은 기업들이 알지 못하는 혜택이지만, 오직 이익 창출만을 고려하는 것은 아닙니다. 최대한 많은 사람들이 AI for Good를 중요하게 생각하며, 그것에 더 많은 관심과 투자가 이루어진다면, 미래에는 더 큰 영향을 미칠 수 있을 것입니다.

그러면 저와의 인터뷰에 참여해주셔서 감사합니다. 멋진 나머지 행사 되시길 바랍니다. 감사합니다.

하이라이트(Highlights)

• 내장형 AI는 사용자의 기기에서 훈련되는 AI 모델이며, 개인 데이터 보호와 음식 폐기물 감소 등에 기여한다.
• Nosh Technologies는 AI를 활용하여 음식 폐기물을 감소시키는 앱을 개발하였으며, 이를 통해 환경과 사회적 가치를 실현하고 있다.
• AI for Good는 실제로 효과가 있는 개념이며, 더 많은 사람들이 AI가 가진 긍정적인 영향을 이해하고 지지해야 한다.

FAQ

Q: AI for Good을 위한 프로젝트를 시작하려는데 어떻게 해야 할까요? A: AI for Good 프로젝트를 시작하기 전에 실제로 AI 솔루션이 문제 해결에 필요한지 확인해야 합니다. 비용과 고려 사항을 고려한 후, AI가 필요하지 않다면 다른 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

Q: AI for Good와 AI for Profit은 어떻게 다른가요? A: AI for Good은 사회적 가치와 환경 개선 등을 목표로 하는 프로젝트입니다. AI for Profit은 비즈니스 성장과 이윤 창출에 초점을 맞춘 프로젝트입니다.

Q: Nosh 앱은 어떻게 동작하나요? A: Nosh 앱은 사용자의 음식 소비, 낭비, 저장에 대한 데이터를 수집하여 AI 모델을 훈련시킨 후, 사용자에게 개인 맞춤형 추천과 음식 관리에 도움을 주는 서비스를 제공합니다.

Q: 음식 폐기물 감소와 탄소 배출 감소는 어떤 관련이 있나요? A: 음식 폐기물은 전 세계적으로 탄소 배출량의 10%에 기여하므로, 음식 폐기물 감소는 탄소 배출 감소와 연결되어 있습니다. Nosh Technologies의 노력으로 200톤 이상의 탄소 배출을 줄일 수 있었습니다.

자료

• University of Essex
• Notch Technology
• Nosh Technologies