'건강한 음식' 어디까지? 구글, 애매한 이미지 분류 돕는 AI 공개

구글 리서치가 11월 4일(현지시간) 주관적인 기준으로 이미지를 분류하도록 돕는 연구 방식 Agile Deliberation을 공개했다. ‘건강한 음식’이나 ‘영감을 주는 예술’처럼 정답을 하나로 정하기 어려운 개념이 대상이다. 사람이 애매한 사례를 판단하면 AI가 그 의견을 받아 분류 기준을 다듬는다. 구글은 관련 코드와 알고리즘도 오픈소스로 공개했다.

건강한 음식, 어디까지일까

이미지에 이름표를 붙여 AI를 학습시키는 기존 방식은 사람이 분류 기준을 이미 명확히 알고 있다고 전제한다. 정지 표지판처럼 구분이 뚜렷한 대상에는 잘 맞는다. 하지만 건강한 음식의 범위는 문화나 개인의 생각에 따라 달라진다. 구글 연구진은 사람이 실제 사례를 보면서 자기 기준을 구체화하는 과정에 주목했다.

Agile Deliberation은 먼저 넓은 개념을 작은 범주로 나누게 한다. 건강한 음식이라면 샐러드, 곡물 한 그릇 요리, 저지방 단백질 식품 등을 넣을 수 있다. 동시에 가공식품이나 조리하지 않은 식재료처럼 제외할 대상도 정한다. 무엇을 넣고 뺄지 정리한 뒤에는 실제 이미지를 보며 기준을 조정한다.

애매한 사진은 어떻게 쓰나

다음 단계에서는 글과 이미지를 함께 이해하는 AI가 판단하기 까다로운 사진을 찾아 보여준다. 예를 들어 과일 스무디는 생과일이 들어간 건강한 음료일 수도 있고, 당분이 많은 가공식품일 수도 있다. 사용자는 이런 사례를 보며 처음에는 떠올리지 못했던 조건을 발견한다. 그리고 자신이 원하는 분류 규칙을 고친다.

이미지: research.google

이때 사용자는 AI에게 주는 지시문인 프롬프트를 직접 손보지 않는다. 그냥 이미지를 보고 자기 의견만 전달한다. 시스템이 그 의견을 받아 지시문을 자동으로 고치고 분류에 반영한다. 구글은 AI의 불확실성을 줄이려고 사례를 고르는 기존 방식과 달리, 의미상 경계에 놓인 이미지를 찾아 보여준다고 설명했다. 이렇게 해야 사람 스스로 모호했던 판단 기준을 분명히 할 수 있다는 것이다.

직접 써 본 사람들은 어땠을까

구글은 실제 작동하는 시제품으로 사용자 실험을 진행했다. 참가자와 함께한 실시간 세션은 회당 1시간 30분씩 모두 18회였다. 참가자는 Agile Deliberation과 비교 대상 방식 세 가지를 무작위 순서로 사용했다. 미리 이름표를 붙여 둔 이미지 묶음만으로는 사용자의 생각이 바뀌는 과정을 알기 어렵다. 그래서 실제로 쓰는 모습을 관찰하는 방식을 택했다고 연구진은 밝혔다.

이미지: research.google

구글에 따르면 이 과정을 거친 참가자는 시간이 지나도 더 일관된 분류 판단을 내렸다. 만들어진 분류 모델도 비교 대상 세 가지 모두보다 성능이 높았다. 특히 주관적 판단이 어려운 이미지에서 개선 폭이 컸다고 구글은 설명했다. 참가자들은 지시문을 직접 고칠 때보다 스트레스와 좌절감, 정신적 피로가 적었다고 답했다. 구글은 참가자 전원이 직접 고치는 방식보다 Agile Deliberation을 선호했다고 밝혔다.

연구진은 ‘건강한 음식’ 예제를 따라 해 볼 수 있는 실습용 데모도 함께 안내했다. 구글이 제시한 활용 분야는 콘텐츠 관리, 디지털 작품 선별, 과학 이미지 분류 등이다. 한국어로 판단 기준을 설명할 때도 의도가 잘 반영되는지, 실제 업무에서도 같은 효과가 이어지는지는 앞으로 살펴볼 지점이다. 결국 이 연구가 노리는 것은 사용자가 완성된 규칙을 처음부터 내놓아야 하는 부담을 줄이는 일이다.