서지혜 경영학과 교수가 2022년 12월 덴마크 코펜하겐에서 열린 제32회 Workshop on Information Technologies and Systems(WITS 2022)에서 Prabuddha De Best Paper Award를 수상했다. WITS 학회는 경영정보분야의 세계 최고 학회 중의 하나이며, 최우수 논문상은 학회 위원회가 학회에 발표된 전체 논문을 대상으로 절대 평가를 거쳐 선정하는 매우 저명한 상이다. 이에 본지는 서지혜 교수를 직접 만나 이번에 수상한 논문은 무엇인지 알아보고, 경영정보시스템과 인공지능의 관계에 대한 얘기를 들어봤다.

Q. 교수님에 대한 소개 부탁드립니다.

A. 안녕하세요. 저는 서울과학기술대학교 기술경영대학 경영학과 교수 서지혜라고 합니다. 2021년 3월 부임후 3년째 근무하고 있습니다. 우리대학에 부임하기 전에는 서울대학교에서 연구 교수 개원 교수를 했고, 그전에는 또 서울대학교 연구원에서 빅데이터와 인공지능 연구원으로 있었습니다.

원래 교수라는 직업을 하고 싶었는데 3년 전에 교수라는 직업을 갖게 돼서 너무 행복합니다. 작년까지는 비대면으로 수업을 하다가 올해 대면으로 수업하게 되고 학생들을 직접 만나 뵙게 돼서 너무 재밌게 일하고 있습니다.

Q. 교수님의 연구 분야에 관해서 소개 부탁드립니다.

A. 경영학은 마케팅, 재무, 생산, 회계 등 여러 세부 분야가 있는데 그중에서 저는 경영 정보 시스템을 연구하고 있습니다. 경영 정보 시스템은 ▲사람의 행동을 분석하는 Behavior 사이언스 ▲IT 쪽으로 연구하는 Design 사이언스 ▲경제 쪽을 연구하는 Economic 사이언스가 있는데 저는 그중에서 데이터를 핸들링하고 IT를 연구하는 Design 사이언스 쪽을 연구하고 있습니다.

Q. 이번에 WITS 2022에서 최우수상을 받게 된 소감을 부탁드립니다.

A. WITS라는 학회는 저희 경영정보 시스템 계열에서 두 번째로 큰 학회인데 거기에서 상을 받게 돼서 매우 영광이었습니다. 솔직히 기대를 전혀 하지 않아서 직접 방문하지 않고 온라인 참여를 했는데 계속 주최 측에서 왜 오지 않냐고 메일을 계속 받았어요. 이게 이런 좋은 소식이 있어서 그랬다는 것을 알고 기분이 매우 좋았죠. 특히 지금까지 한 번도 국내 대학 출신 사람들이 수상한 적은 없었는데 이번에 저와 함께 수상한 분들 모두 서울대, 고려대같이 국내 교수들이어서 너무 기쁘네요.

Q. WITS에 제출한 논문의 내용은 무엇인가요?

A. 사람 중에는 인공지능에 대해서 불신하는 사람도 있고 맹목적으로 좋아하는 사람도 있어요. 사람마다 인공지능에 대한 생각이 많이 갈려서 좀 더 구체적으로 연구를 해보고 싶었어요. 그중 신문 기사를 이용하기로 했습니다. 요새 우리가 보는 신문 기사 중에 가짜 뉴스가 많아져서 사람을 직접 고용해 수동으로 가짜 뉴스를 판별하는 과정을 거친다고 하더라고요. 그런데 이 비용이 너무 많이 들어서 실수를 줄이기 위해 인공지능을 도입하는 추세라고 해요. 여기서 아이디어를 얻었습니다. 인공지능이 어떤 근거로 가짜뉴스를 파악하고 결과를 도출했을 때 사람들이 신뢰하는지에 대해 알아보는 것이 제 논문의 핵심이었습니다. 결론적으로 관사나 전치사보다는 문장 내의 핵심 명사 등을 근거로 들었을 때 신뢰도가 높았습니다.



▲AI가 문장의 진위 여부를 판단한 근거가 문장의 핵심 명사 등일 때 신뢰도가 높게 나타났다.

Q. 논문을 작성하실 때 설문은 구체적으로 어떻게 진행됐나요?

A. 우선 기사 분야를 정치, 경제, 사회, 문화로 나눠서 진행했습니다. 예를 들어 “우크라이나에서 몇백 명의 인원이 러시아군에 의해서 죽었는데 누군가 러시아군에 무슨 일을 했다”는 식으로 다섯 줄의 기사를 줘요. 그리고 인공지능이 이 기사를 진실로 판단했다면 그 근거를 사람들에게 알려주죠. 그럼 인공지능의 판단에 대해 참가자들이 동의하는지 안 하는지를 보는 거예요. 이것을 Explainable AI라고 부릅니다. 이 인공지능이 기사를 참인지 거짓인지 판단한 근거를 설명해주니까요.

Q. WITS 2022에서 최우수 논문상을 받게 된 가장 결정적인 요인은 무엇이라고 생각하시나요?

A. 공대 쪽에서는 제가 이번에 작성한 분야를 이미 빨리 흡수해서 다 하고 있었는데, 저는 경영학 전공이거든요. 경영대가 공대보다 보통 제가 작성한 분야를 조금 늦게 받아들이는데 인공지능을 설명할 수 있는 Explainable AI 쪽을 경영학과에서도 받아들이게 돼서 높은 점수를 받았다고 들었습니다.

Q. 논문을 작성하시면서 어려웠던 점이 있으셨나요?

A. 설문 참여 유도가 어려웠다는 점을 꼽고 싶네요. 설문 참가자들은 인공지능이 가짜뉴스가 아니라고 판단한 기사에 대해 본인도 그렇게 생각하는지 작성했어야 했는데, 그러기 위해선 많은 분야의 기사를 읽어야 하다 보니 설문 참여자를 구하는 과정이 조금 어려웠습니다. 또 기사의 진위를 판별하는 알고리즘을 만들어야 하는데 아무래도 저희가 공학계열을 전공하고 있는 건 아니다 보니 경영학자들끼리 알고리즘을 구성하는 게 어려웠던 것 같아요.

Q. 혹시 데이터베이스. 데이터 모델링을 연구하실 때 어려움이 있으셨나요?

A. 제가 데이터베이스, 데이터 모델링으로 박사 학위를 취득했는데 2011년에 빅데이터 시대가 열린 거예요. 원래 데이터를 어떻게 핸들링하는지에 공부했는데, 빅데이터 시대가 열리다 보니 빅데이터를 핸들링하는 파이썬 같은 새로운 것을 공부하게 된 점이 어려웠던 것 같습니다. 과거에는 정형 데이터를 가지고 데이터 분석을 했다면, 이제는 데이터가 쌓였기 때문에 제가 웹 페이지를 그대로 가져와서 데이터를 추출해 내는 행위인 크롤링하고 분석해야 했던 점도 꼽고 싶네요.

Q. 교수님께서는 요즘 핫한 챗GPT에 대해 어떻게 생각하시는지 궁급합니다.

A. 인공지능의 기계학습은 자연어 처리와 이미지 처리 크게 두 가지 분야로 나뉘어요. 이미지 처리의 경우 이미 굉장히 많은 연구가 됐다고 해요. 반면 챗GPT가 속한 자연어 처리는 아직 연구될 것이 많이 남아 있죠.

중국어의 경우 의미론적인 단어이기 때문에 번역하는 것이 매우 어려워요. 한국어 중에 “배를 먹고 배를 탔는데 배가 아프다”같은 경우에도 우리는 이 문장을 들으면 한번에 알아들을 수 있잖아요. 하지만 인공지능의 경우 “처음의 배는 명사 자리에 있으니까 PEAR이다”, “두 번째 배는 탔다는 동사가 따라오니 SHIP이다” 이런 형식으로 단어를 유추해야 하기 때문에 어려운 거죠. 우리에게 쉬운 것이 의외로 인공지능에게는 어려운 일입니다.

저도 챗GPT를 몇 번 해보니깐 대답을 매우 잘하더라고요. 그런데 되게 엉뚱한 데서 틀린 답을 내놓아요. 논문 5개를 물어봤는데 3개를 아예 틀린 답으로 내놓더라고요. 인공지능 자연어 처리의 문제가 뭐냐면 여러번 잘하다가 잘못된 한번의 문제가 발생했을 때의 리스크가 너무 크다는 점이에요. 100중에 99를 잘해도 하나가 잘못됐는데 그 하나가 모두를 죽일 수 있기 때문이죠. 그래서 저는 완벽한 학습은 어려울거라 봐요. 인간은 모르면 답을 안 하는데 인공지능은 굳이 하려고 애쓰더라고요.

Q. 챗GPT와 같은 AI 시대에 우리대학은 어느 방향으로 나아가야 한다고 생각하시나요?

A. 코딩은 모든 학과에 전공필수로 들어가야 한다고 생각해요. 학점을 등급제가 아닌 P/F 형식으로 해서요. 학점을 주기 시작하면 수업이 쉬운 교수에게 몰리기 때문이에요. 이런 식으로 해서 데이터 분석을 배워야 한다고 봐요. 버클리 같은 경우에도 1년에 2천 명의 학생이 한 교수의 수업을 들어요. 그 수업에는 조교가 200명이 있고, 교수는 그 한 과목을 가르치면 3년을 쉬어요. 우리대학도 동일한 교재 같은 커리큘럼 하에 학생들에게 코딩을 가르치기 위한 투자가 이뤄져야 한다고 생각해요.

Q. 경영정보시스템에서 조금 변화해야 한다고 생각하시는 부분이 있으신가요?

A. 경영정보시스템은 경영학 중 가장 최근에 생긴 학문이라 통계학, 컴퓨터공학, 마케팅과 같은 여러 학문과 융합됐어요. 그러다 보니 데이터 분석 같은 분야가 더 중시되는 것 같더라고요. 하지만 경영정보시스템도 결국은 경영학의 일환으로서 기존의 경영적 도메인 안에서 그런 기술들이 포함되는 것이 학생들에게 좋지 않을까 생각합니다.

Q. 교수님께서 연구하고 계시는 분야에 대해 현재 우리나라의 연구 진척도와 연구 환경에 대해 설명 부탁드립니다.

A. 우리나라의 경영정보시스템은 다른 국가와 비교해도 전망이 밝다고 생각합니다. 아까 말씀드린대로 여러 학문이 융합돼있기 때문에 컴퓨터공학이나 산업공학 분야를 잘한다면 연구원이나 교수 등 여러 가지 가능성은 많이 있다고 생각해요. 또한 데이터핸들링이 필요한 카드사나 은행권, 마케팅 회사에도 많이 취업하고 있고요.

하지만 자연어 처리의 경우 한국어로 진행하는 부분에서 애로사항이 조금 있습니다. 앞서 말씀드렸다시피 이 학문은 최근에 생긴 학문이라 외국에서 많은 연구가 이뤄지고 있는데요, 설문조사나 연구를 진행할 때 언어가 걸림돌이 되기도 합니다. 영어의 경우 기쁘거나 슬픈 감정의 정도를 1부터 10까지 나눌 수 있는데, 한국어는 그런 기준이 없어서 연구하는데 조금 애를 먹었던 것 같습니다.

Q. 경영정보시스템 분야로 진학하고 싶은 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다.

A. 파이썬을 잘해야 된다고 생각해요. 내가 코딩을 하지는 못하더라도 남이 한 코딩을 해석할 정도의 실력은 있어야 한다는 뜻이에요. 수집한 데이터를 분석하려면 결국에는 파이썬을 사용해야 하기 때문에 이 분야에서 파이썬은 꼭 다룰 수 있어야 하는 과목인 것이죠.





오경은 기자

김시현 기자