인공지능에 대한 과대 평가 / 건설업을 개선하는 것은 AI가 아니라 현장 기술자이다.

"AI는 사람을 대신하게 될 것이다." 건설업과 AI기술의 융합, 그 기대치는 타당한가?

일본 국토교통성(国土交通省)은 IT를 활용한 건설 현장의 생산성 향상을 목표로 i-Construction 정책을 추진하고 있다.

닛케이 BP사는 "닛케이 아키텍처"과 "닛케이 컨스트럭션"의 독자를 대상으로 "인프라 건설과 유지 관리의 영역에서 앞으로 어떠한 첨단 기술을 지지하고 싶은가"라는 설문을 실시했다. 그 결과를 보면 설문 대상자의 38.1%가 지지하고 싶은 첨단 기술로 AI(인공 지능)를 선택하였다. AI활용의 기대 효과는 75.9%의 응답자가 시간단축면이라고 회답. 이어서 인건비 삭감(64.6%), 비용 삭감(59.5%), 기술자의 업무 경감(54.4%)을 기대한다는 결과가 나타났다.

공사 원가의 약 70%가 인건비인 건설업에 있어서 공기 단축=인건비 감축=업무 비용 감축=공사비 삭감을 의미하기 때문에 1~4위는 거의 같은 것을 의미한다.

즉, 건설업에 있어서 여론은 AI가 인력을 대체하기를 기대하고 있다고 할 수 있다.

원래 AI(인공지능)는 어떤 기술인가?

이런 결과는 예상대로라 할 수 있다. 왜냐하면 AI(인공지능)라는 단어의 이미지가 과대 평가되어 있는 것은 건설업에 국한되지 않기 때문이다.

AI라고 하면 "도라에몽"과 "스타워즈의 C-3PO" 처럼 스스로 판단을 하는 인간형 로봇을 연상하는 사람도 많다. 혹은 인간의 존재를 위협하는 위협적 존재로 생각하는 사람도 있을지도 모른다. 분명히 "터미네이터"와 "아이로봇" 등의 영화에 등장하는 AI는 사람에게 친근한 존재는 아니다.

그러나 현재의 AI는 아직 그런 경지에 이르지 않았다기보다 전혀 얼토당토 않은 존재이다. 이러한 점에서 건설업의 AI에 대한 과잉 기대에 우려해야 할 점이 많다.

현재 단계에서는 AI로 불리고 있지만 대부분은 "인간이 지능을 사용해 하는 일을 자동화 한다." 라는 의미이다.

하단의 일본 건설업의 AI의 활용 사례에서 이러한 구조를 설명한다.

일본 건설업의 AI활용 사례 - 오바야시구미(大林組)의 내장 공사

일본 대형 건설사 오바야시구미(大林組)는 AI을 이용한 인테리어 공사의 진척 정도를 판정하는 기술을 개발하고 현재 시운전 중이다. 인테리어를 사진으로 촬영하고 이를 기술 연구소로 전송하면 AI가 사진을 보고 시공 중인지 시공이 끝났는지를 판단하고 시간이 경과할 때마다 어느 정도 진척이 있었는지를 자동 산출한다.

이 구조는 기계 학습(machine learning)이란 AI의 학습 기법을 도입한 인공지능 기술의 한 분야이다. 기계 학습이란 대량의 데이터를 해석하고 그 안에서 발견된 패턴을 컴퓨터가 학습하는 것. 여기서 말하는 대량의 데이터는 사진이다.

미리 인테리어 공사에서 공정별의 사진을 대량으로 촬영하고 그것을 AI로 해석한다. 그리고 AI는 이 사진들 중에서 각 공정에 보이는 독자적인 패턴을 찾는다. 그리고 찾아낸 패턴을 새로운 사진의 판단에 이용함으로써 이 사진이 공정의 어느 시점인지를 판단할 수 있게 된다.

이 기술이 완성되면 그동안 사람이 하나하나 체크하고 있던 내장공사의 세밀한 마무리를 AI에 맡길 수 있게 된다. 또 촬영을 드론과 로봇으로 하면 사람이 사진을 촬영하는 수고도 사라지고 공정 마무리 검사의 무인화가 가능하게 된다.

건설업의 AI활용 사례 시미즈 건설(清水建設)의 실드머신(shield machine)

일본 시미즈 건설(清水建設)은 터널 굴착의 실드머신 운용을 AI에 맡기는 기술 개발을 추진 중이다. 그동안 실드머신(shield machine)의 조작은 숙련된 엔지니어가 하고 있었다. 실드머신은 땅속을 굴착하기 위한 칼날을 부착한 건설기계이며, 운전수는 실드머신의 뒤에 있는 운전실에서 원격 조작을 실시한다. 굴착시 굴착의 스피드와 굴착에 의해서 생기는 흙의 양의 배출 속도, 지질의 유연성과 토사의 압력을 고려하면서 조작한다.

잘못하면 토사가 무너지는 등의 위험성이 크기 때문에 숙련자가 필요한 운영 시스템을 AI가 서포트하겠다는 계획이다.

http://terratec.co (사진출처)

시미즈 건설은 우선 숙련된 운전자에 의한 굴착 과정을 데이터화한다. 운전 시간과 속도 등 여러 요소를 데이터로서 도입하여 조작을 실시한 지점에서 지질 데이터 등을 추가하면서 숙련된 운전자가 어떤 타이밍으로 어떤 작업을 하는지를 AI으로 해석한다. AI가 찾는 패턴은 운전자가 경험을 통해서 몸으로 기억하고 온 감각 자체이다. 이 감각을 이용하면 경험이 부족한 운전자라도 숙련된 기술을 모방할 수 있도록 AI가 지원한다.

비슷한 사례지만 타이세이 건설(大成建設)은 도로 공사 등으로 땅을 누르면서 굳히는 진동 롤러의 운전을 AI에 맡기는 기술 개발을 추진 중이다. 숙련된 운전자의 운전 기술을 기계적으로 학습하고 AI에 의한 진동 롤러의 무인 운전을 목표로 하고 있다. 2019년도에는 도로 공사에서 실험을 실시할 예정이다.

AI는 만능이 아니다. 인간의 상상력에 못 미친다.

이러한 기술 개발이 이루어지고 있는 현재를 볼 때 지금까지 인간이 손으로 해온 작업은 AI와 로봇으로 대체될 것으로 생각된다. 실제 일본의 대형 건설사를 비롯한 건설 회사가 이런 기술 개발을 실시하는 배경에는 인력 부족을 보완하면서 무인화에 의한 시공 프로세스의 변화에 대한 기대감에 있다.

그러나 이런 기술 개발이 이루어지고 있지만 AI는 만능이 아니다. AI는 한정된 범위의 제한된 정보밖에 활용할 수 없다. AI는 인간의 사고와는 전혀 다른 생각한다.

한편 인간은 무언가를 판단할 때 정보가 부족할 경우 자기 의지로 정보를 습득할 수 있다. 그러나 AI는 인간이 준 정보 이외에 정보를 요구하는 것은 없다.

예를 들면 흐린 날씨에 콘크리트 타설을 할지의 여부, 그런 판단을 해야 하는 경우 인간은 여러 요소를 고려하고 필요한 정보를 모은다. 강수 확률, 레미콘의 수분량, 거푸집의 형태나 크기, 이후의 공정에 미치는 영향 등이다.

"지금 콘크리트를 타설하지 않으면 치명적인 손해를 볼 수 있다."

"공기가 길어지면서 인건비와 장비 비용이 예산을 크게 초과할지도 모른다."

"그러나 지금 콘크리트를 타설하다가 비가 내리고 빗물이 유입되면 필요한 강도가 유지되지 않을지도 모른다."

이런 경우 AI라면 기계적으로 판단을 내릴 것이다. 공기 연장에 따른 비용과 반복 비용을 감안하여 결정을 내릴지도 모른다.

그러나 사람이면 철저한 양생의 방법을 검토하지 않을까.

빗물의 유입을 막고 품질에 영향을 주지 않고 공기대로 타설 하는 방법을 생각해내지 않을까.

여기가 현재의 AI기술과 인간의 능력의 차이이다.

https://review-of-my-life.blogspot.fr (사진출처)

판단을 내리는 것은 언제나 인간. 상상력은 인공지능을 초월한다.

AI는 분명히 유망 기술이다. AI가 우리의 일자리를 차지하는 날이 멀지 않았다. 그러나 잊어서는 안 되는 것은 인간에게는 인간의 재능을 갖추고 있다는 것이다.

AI는 인간은 다룰 수 없는 대량의 데이터를 해석할 수 있다. 그리고 거기서 새로운 지식을 창출할 수 있다. 다만 새로운 지식을 이용하고 사회에 공헌하는 것는 기계가 아니라 인간의 몫과 인간의 사명이다.

우리 인간에게는 "상상력"이라는 기계에는 없는 능력을 지니고 있다. 우리의 뇌는 의외로 불완전이고 때로는 상상력에 의해서 잘못된 결단과 행동을 할 수 있다. 그러나 지금까지 인간이 문명을 만들어 온 것은 상상력 덕분이다. AI가 우리의 일거리를 빼앗는다면 우리는 자신의 상상력을 더 발휘하고 새로운 일을 생산할 수밖에 없다. 이러한 생각이야말로 인간이 미래를 창조해 온 원동력이다.

앞으로 AI이외에도 다양한 기술이 건설 현장에도 도입될 것이다. 그러나 기술을 살리든 죽이든 인간의 능력이다. 결코 기술만으로 세상이 좋아지는 것은 없다. 그것을 제대로 살릴 수 있을지는 사람의 상상력에 달렸다. 그리고 상상력을 제대로 발휘하기 위해서는 올바른 리더십을 가진 사람이 필요하다. 건설 현장에서 그 역할을 책임지는 것은 현장 감독과 기술자 한 사람 한 사람이 아닌가.

현장 기술자들은 새로운 기술의 도입으로 상황이 개선된다고 믿고 있을지도 모른다. 하지만 그것은 아니다. 건설 현장을 바꾸어 가는 것은 현장을 담당하는 기술자의 몫이다. 새로운 기술을 도입하고 개선으로 이어 갈지는 현장 기술자 한 사람 한 사람의 행동에 달렸다. 이 것을 자랑스럽게 여기고 현장 기술자라는 직업에 성실하게 임해야 한다. 그 의식이 희미해졌을 때야말로 AI는 인간의 위협으로서 인식될지도 모른다.