테크크런치(TechCrunch)가 진행하는 '여성 주도 AI(Women in AI)' 시리즈의 일환으로, 본 기사는 AI 분야에 초점을 맞춘 여성 학자 및 전문가들이 마땅히 받아야 할, 오랫동안 미뤄져 왔던 주목을 조명합니다. 테크크런치는 지속 가능한 전력망 구축에 힘쓰는 에너지 기업 유틸다이타(Utilidata)의 최고기술책임자(CTO) 마리사 허먼(Marissa Hummon)을 인터뷰했습니다.
허먼은 테크크런치와의 인터뷰에서 "유틸다이타에서 하는 제 업무는 기존 유틸리티 산업의 관행에 도전하고 있습니다"라고 말하며, 인공지능(AI)이 전력 부문을 더욱 효과적으로 운영하는 데 기여할 것이라고 덧붙였습니다. 그녀는 "AI는 유틸리티 기업들이 연결된 사람들과 비즈니스에 더 나은 서비스를 제공할 수 있는, 깨끗하고 현대적이며 신뢰할 수 있는 전력망을 운영하는 데 필요한 도구를 제공할 것입니다"라고 설명했습니다.
허먼은 경력을 국립재생에너지연구소(NREL)에서 시작했습니다. 당시 그녀는 에너지 산업을 탄소 집약적 솔루션에서 더 청정한 에너지원으로 전환하는 방안에 집중했습니다. 그녀는 특정 물리학 방정식이 "전통적인 해석적 방법으로는 풀 수 없었기 때문에" 새로운 모델링 접근 방식을 채택해야 했다고 회상했습니다. 그녀는 "대신 수치 해석 방법과 기계 학습(머신러닝)을 사용해야 했습니다"라고 전했습니다. 이는 2010년대의 일입니다.
여성에게 전하는 조언
허먼은 에너지 회사 텐드릴(Tendril)에서 근무한 후 유틸다이타의 CTO 역할을 맡았으며, 이 자리는 2018년부터 현재까지 이어지고 있습니다. 하버드에서 응용 물리학 박사 학위를 받은 그녀는, 대학원 졸업 후 공학 분야로 진출하는 과정에서 해당 분야의 여성 인력이 눈에 띄게 감소한 것을 발견했다고 말했습니다. 그녀는 "직장 내에서 남성 동료들에 비해 더 높은 기준을 충족해야 한다는 압박감을 자주 느꼈습니다"라고 경험을 공유했습니다.
현직 리더로서 허먼은 스스로 모범을 보이고 여성들이 리더십을 발휘하며 인정받을 기회를 만들려고 노력한다고 밝혔습니다. 동시에 그녀는 남성들 역시 더 많은 여성이 이 분야에 진입하고 계속 남아있을 수 있는 환경을 조성할 책임이 있다고 강조했습니다.
그녀는 "우리가 필요로 하는 변화는 단순히 실천적인 차원에만 국한되어서는 안 되며, 시스템적이고 광범위해야 합니다"라고 말을 이었습니다. "그것은 채용 및 고용 과정에서 시작하여, 멘토링과 코칭을 거쳐, 안전하고 포용적인 직장 문화를 조성하는 동시에 공정하고 평등한 인정과 승진으로 완성되어야 합니다."
AI 분야에 진출하는 여성들에게 그녀가 전하는 조언은, 여성이라는 점이 오히려 하나의 강점이 될 수 있다는 사실을 항상 기억하라는 것입니다. "이는 여러분에게 남성 동료들과는 다른 시각을 제공하며, 기술적인 혁신은 언제나 독특한 관점에서 비롯되기 때문입니다."
그녀는 다양성에 대한 의지를 보여주는 회사, 그리고 여성과 소수자를 지원하려는 노력을 명확히 보여준 리더가 있는 곳에서 기회를 찾으라고 조언했습니다. "잠재적 고용주는 회사 웹사이트에 게시된 성명서나 보고서가 아니라, 실제로 면접 과정에서 어떤 모습을 보여주는지 보고 판단해야 합니다."
윤리적 AI 구축
허먼은 사용자들에게 AI가 만능 해결책이 아니며, 운영을 향상하고, 효율성을 개선하며, 지원을 돕는 전문가 보조 도구임을 인지해야 한다고 경고했습니다. "AI의 한계점을 명확히 인식하고 적절한 검토 절차(체크포인트)를 마련하는 것이 핵심입니다."
그녀는 잠재적 편향성을 이해하기 위해서는 생성형 AI가 어떻게 훈련되고 구축되었는지 이해하는 것이 필수적이라고 강조했습니다. "이러한 지식은 데이터 분석을 위한 언어 모델을 다루거나 솔루션의 실현 가능성을 평가할 때 강력한 도구입니다. 결국 AI는 학습된 데이터와 정보의 질에 의해 가치가 결정됩니다."
또한, 안전한 AI 구축에 대한 몇 가지 팁을 제시하며, 유틸다이타가 모든 데이터를 로컬(local)에 보관하기로 일찍 결정한 사례를 들었습니다. "분산형 AI 컴퓨팅을 사용하여 모델을 구축하는 방식은 클라우드로 전송되는 정보의 양과 빈도를 줄여, 결과적으로 보안이나 개인 정보 침해의 위험을 낮춥니다."
투자자에 관해서는, 그녀는 앞서 만난 모든 전문가들과 마찬가지로, 기업이 AI를 어떤 방식으로 활용하려 하는지 평가해야 한다고 말했습니다. 특히 책임 있는 AI의 개념은 모든 산업에서 다르게 나타나기 때문입니다. "책임 있는 AI에 대한 투자는 단순히 일률적인 기준이 아니라, 각 기업이 가진 위험도와 복잡성에 비례하여 이루어져야 합니다."