병행 개최되는 “Japan Mobility Show Bizweek 2024”와의 시너지 효과를 노린 AI를 활용한 자동차 및 부품업계용 전시가 잇달았다. AI 활용의 흐름이 본격화되는 한편, AI로 무엇을 실현할 것인가, AI의 폐해를 어떻게 막을 것인가와 같은 다음 단계의 대응이 필요해질 것으로 보인다.

기술 전문 상사 Cornes Technologies는 영국 노팅엄 대학교발 스타트업 Blueskeye AI가 개발한 “감정 인식 AI”를 전시했다. 카메라로 대상자의 얼굴을 스캔하고 표정 근육과 안구, 시선, 입술의 각도 등 총 66가지 움직임을 판독해서 감정을 판정한다.

기존에는 헬스케어 관련분야를 중심으로, 예를 들어 임산부의 표정을 읽어 들여서 우울증 등을 방지하는 대응에 활용해왔다. 해당 노하우를 살려서 인포테인먼트나 운전자 모니터링, 승객의 쾌적성을 판정하는 등의 응용을 가정한다.

AI를 사용한 생산지원도 활발해지고 있다. AI나 IoT 관련을 취급하는 SI Synergy Technology는 설비의 고장이나 불량의 징후를 AI를 통해 소리로 판단하여 경고하는 단말기 “AI-Network Terminal Ⅱ”를 소개했다. 정상음과는 다른 소리를 감지하면 작업자에게 메일 등으로 알려준다. 실시간으로 고장 징후 등을 감지한다. 소형이므로 공간을 절약할 수 있기 때문에 공작기계의 열화진단 등에 활용되고 있으며, 제조업용으로도 전개하기 시작하는 등 수요 확대를 모색하고 있다.

전기 메이커도 이 분야에 적극적으로 제안하고 있다. Hitachi는 작업 내용이나 환경이 변화하더라도 행동을 실시간으로 결정 및 실행할 수 있는 로봇 제어 기술을 AI를 사용해서 개발하고 있다.

NEC는 이미지 인식과 생성형 AI를 조합한 업무 효율화 기술을 소개했다. 영상에서 인물과 차량을 AI로 인식하고 대규모 언어 모델(LLM)을 사용함으로써 이용자의 니즈에 따라 단축 동영상과 그 동영상에 맞는 문장을 자동으로 작성하는 툴이다. 손해보험의 드라이브 레코더를 사용한 사고 분석과 요율 산정 등에 활용하는 것을 가정한다.

신규 서비스와 효율화에 크게 기여하는 AI지만, 사람에 의한 인식과의 “차이”를 어떻게 해결할 것인가가 해결과제가 되고 있다. NEC의 개발에서는 운전에서의 “아찔한 사고”를 AI가 감지해서 운전자에게 바로 경고하는 시스템이 전망되지만, AI의 작동에 따라서는 폐해로 이어질 우려도 있다.

예를 들어 맞은편 차량과의 상호 양보하거나 보행자를 안전하게 추월하는 차선 이탈과 같은 임기응변의 행동에 대해, AI가 규칙에 “충실”하게 판정하는 크게 위험하다고 판단하지 않는 일이 지속되면 운전자는 AI로 인해 스트레스를 느끼게 되고, 시스템을 사용하지 않게 될 가능성도 있다고 한다. 이 때문에 Blueskeye AI에서는 대책으로 사람과 AI의 거리를 좁히기 위해 AI에 심리학적 요소를 학습시키고 있다.’

Panasonic Group도 AI의 신뢰성 확보에 적극적이다. “책임감이 있는 AI”를 전면에 내세워서, 신뢰성 확보를 위한 원칙과 기술을 소개했다. 예를 들어 자율주행에서는 전방의 낙하물 감지에서 학습하지 않은 물체를 간과하는 “아는 척”을 하지 않는 AI를 어필했다. 안심하고 이용할 수 있는 AI 환경 정비를 중시하는 것은 폭 넓은 사업을 다루어 온 대기업이기 때문에 가능한 일이라고도 할 수 있다.