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BMW, 인공지능 사용위한 7가지 윤리강령과 사용 예 공개

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글 : 채영석(charleychae@global-autonews.com)
승인 2020-10-13 09:59:03

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BMW그룹이 2020년 10월 12일, 인공지능(AI)의 사용을 위한 7 가지 윤리 강령을 설정했다고 발표했다. 인공 지능의 사용은 BMW그룹 디지털 변환 프로세스의 핵심 요소로 이미 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI를 사용하여 고객, 제품, 직원 및 프로세스에 대한 부가 가치를 창출하고 있다고 밝혔다. BMW가 발표한 인공지능 7가지 윤리강령과 각 부문에서 AI의 사용 예를 정리해 본다.(편집자 주) 

 

BMW의 프로젝트 AI책임자인 미하엘 뷔르텐베르거(Michael Würtenberger)는 인공 지능은 디지털 전환 과정의 핵심 기술이지만 초점은 사람에게 있다고 강조한다. AI는 직원을 지원하고 고객 경험을 개선하는 것으로 AI 애플리케이션의 확장을 의도적으로 신중하게 진행하고 있다고 말한다. 

 

BMW 그룹은 기술 혁신과 규제 및 윤리 문제 모두에서 글로벌 발전을 계속 따르고 있으며, BMW 그룹은 다른 회사 및 조직과 함께 AI 작업을 위한 일련의 규칙을 형성하고 개발하는 데 참여하고 있으며 유럽 연합 집행위원회의 지속적인 협의 과정에서 적극적인 역할을 수행해 왔다.

 

BMW 그룹은 신뢰할 수 있는 AI를 위해 EU에서 공식화한 기본 요구 사항을 기반으로 회사 내에서 AI 사용을 다루는 7 가지 기본 원칙을 마련했다. 이들은 회사의 모든 영역에서 AI의 다층 적 적용에 따라 필요에 따라 지속적으로 개선되고 조정될 것이다. 이러한 방식으로 BMW 그룹은 AI 사용을 확대하고 AI 기술을 사용할 때 민감성이 필요하다는 직원들의 인식을 높이는 길을 열 것이라고 강조하고 있다. 

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BMW 그룹의 인공 지능 개발 및 적용을 다루는 7 가지 원칙은 다음과 같다. 

 

• 인간의 선택 의지 및 감독.

BMW 그룹은 AI 애플리케이션에서 내린 결정에 대한 적절한 인간 모니터링을 구현하고 인간이 알고리즘 결정을 무시할 수 있는 가능한 방법을 고려한다.

 

• 기술적 견고성과 안전성.

BMW 그룹은 강력한 AI 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 하며 의도하지 않은 결과 및 오류의 위험을 줄이기 위해 설계된 적용 가능한 안전 표준을 준수한다.

 

• 개인 정보 보호 및 데이터 거버넌스.

BMW 그룹은 최첨단 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 보안 조치를 AI 애플리케이션의 저장 및 처리를 포함하도록 확장한다.

 

• 투명성.

BMW 그룹은 AI 애플리케이션의 설명 가능성과 각 기술이 사용되는 열린 커뮤니케이션을 목표로한다.

 

• 다양성, 차별 금지 및 공정성.

BMW 그룹은 인간의 존엄성을 존중하므로 공정한 AI 애플리케이션을 구축하기 시작한다. 여기에는 AI 애플리케이션의 비준수 방지가 포함된다. 

 

• 환경 및 사회 복지.

BMW 그룹은 고객, 직원 및 파트너의 웰빙을 촉진하는 AI 애플리케이션을 개발하고 사용하기 위해 최선을 다한다. 이는 기후 변화와 환경 보호를 포함하는 인권 및 지속 가능성 분야에서 BMW 그룹의 목표와 일치한다. 

 

• 책임.

BMW 그룹의 AI 애플리케이션은 책임감있게 작동하도록 구현되어야 한다. BMW 그룹은 좋은 기업 지배 구조에 따라 위험을 식별, 평가, 보고 및 완화 할 것이다.

 

회사의 전체 역량 중심 :“ProjectAI”.

 

AI 기술이 윤리적이고 효율적으로 사용되도록하기 위해 '프로젝트 AI'는 2018 년에 시작됐다. BMW 그룹의 데이터 분석 및 머신 러닝 역량의 중심으로서 회사 전체에 걸쳐 신속한 지식과 기술 공유를 보장한다. 따라서 프로젝트 AI는 BMW 그룹의 지속적인 디지털 전환 프로세스에서 핵심적인 역할을 수행하고 스마트의 효율적인 데이터 및 AI 기술. 개발 및 확장을 지원한다. 프로젝트 AI에서 나온 개발 중 하나는 데이터 기반 의사 결정을 내리는 전사적 기술 적용에 투명성을 부여하는 포트폴리오 도구이다. 이 D³ (Data Driven Decisions) 포트폴리오는 현재 400 개의 사용 사례에 걸쳐 있으며 이 중 50 개 이상이 일반 운영에 사용 가능하다.  

 

다음은 이미 AI를 사용하고 있는 다양한 영역을 정리한 것이다. 

 

다음 예제는 프로젝트 AI가 AI 중심의 전사적 네트워킹 및 지식 이전을 통해 추진하고 있음을 보여주고 있다. 근본적으로 동일한 기술 형태의 AI는 고객, 직원 및 비즈니스 프로세스에 부가가치를 창출 할 수 있다. 예를 들어, 고객은 차량에서 직접 지능형 개인 비서로 자연어 처리 (NLP)의 이점을 누리고 직원은 번역 도구 및 컨텍스트 처리 보조자를 통해 지원을 받는다. 행정 과정에서. 지능형 데이터 분석 및 머신 러닝은 건물과 차량 모두에서 에너지 관리를 최적화하는 데 사용된다. 그리고 이미지 처리 AI는 운전자 지원 시스템을 사용하는 고객은 단조로운 운전 작업에서, 생산중인 직원은을 단조로운 처리 단계에서 부담을 경감해 준다. 

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연구 및 개발 사례.

 

차량의 AI 기반 에너지 관리.

자동차에는 엔터테인먼트 시스템, 에어컨 등과 같은 다양한 전기장치가 있다. 많은 경우 운전자는 이들을 사용하는 것이 CO2 배출량 및 / 또는 차량 주행거리에 영향을 미친다는 사실을 인식하지 못한다. BMW 그룹의 AI 전문가들은 차량 내 에너지 관리를 위한 AI 기반 소프트웨어에 대한 R & D 작업을 수행하고 있다. 사용자 행동 및 경로 정보를 기반으로 시스템은 운전자의 요구 사항과 에너지 효율성에 대한 요구 사항에 맞게 차량의 에너지 소비를 최대한 효과적으로 조정하는 방법을 학습한다. 이러한 방식으로 CO2 배출량을 줄이고 에너지를 절약하며 작동 범위를 늘릴 수 있다.

 

음향 분석 : 자율 주행 기능을위한 센서 모델의 감각 향상.

BMW 그룹은 차량 환경 모니터링에 대해 포괄적인 접근 방식을 취하고 있다. 이를 위해 회사가 탐구하고 있는 영역 중 하나는 음향 신호 처리를 AI 센서 융합에 추가하는 방법이다. 청각 인식을 통합하면 특히 향후 도시 시나리오에 이점이 있을 수 있다.

 

요구 사항 관리의 AI.

BMW 그룹에는 차량, 구성 요소 및 특성에 대한 3 천만 개 이상의 개별 요구 사항이 포함 된 33,000 개 이상의 요구 사항 사양 문서가 있다. 그것은 엄청난 양의 데이터다. AI 기술은 직원이 대량의 데이터를 보다 빠르고 신중하게 처리하는 데 도움이 될 수 있다. 여기에서는 자연어 처리 방법을 사용하여 사양 문서의 개별 요구 사항에 대한 품질 및 분석을 개선하는 응용 프로그램이 개발되었다. 웹 기반 도구를 사용하면 수천 개의 요구 사항을 자동으로 번역하고 실시간으로 확인하여 언어 품질, 유사성 및 일관성을 확인할 수 있다.

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공급망 관리 및 물류의 예.

 

AI를 시설 및 로봇 제어 시스템과 통합한다.

BMW그룹의 첫 번째 스마트 AI 제어 애플리케이션이 BMW 그룹의 슈타이어 공장에서 첫 선을 보였다. 이 응용 프로그램은 컨베이어 벨트에서 빈 컨테이너의 불필요한 운송을 방지하여 물류 프로세스를 가속화한다. 이를 위해 컨테이너는 카메라 스테이션을 통과한다. 직원이 표시한 저장된 이미지 데이터를 사용하여 AI 애플리케이션은 컨테이너를 팔레트에 묶어야 하는지 또는 크고 안정적인 상자의 경우 추가 고정이 필요하지 않은지 여부를 인식한다. 필요하지 않은 경우 AI 애플리케이션은 최단 경로로 컨테이너를 지게차의 제거 스테이션으로 보낸다.

 

슈타이어 공장의 응용 프로그램 외에도 AI는 BMW 그룹의 수많은 물류 혁신에서 찾을 수 있다. 또한 건물 및 공장의 고해상도 3D 스캔을 생성하는 가상 레이아웃 계획을 지원한다. AI는 궁극적으로 컨테이너, 건물 구조 및 기계와 같은 3D 스캔에서 개별 개체의 인식에 기여한다. 이러한 방식으로 로봇 응용 프로그램은 이전에 조정 기술과 사람과 사물을 인식하는 능력에 사용된 기술을 능가한다. 내비게이션 개선으로 지게차, 트레인 및 직원과 같은 장애물을 보다 빠르고 명확하게 감지하고 대체 경로를 밀리 초 이내에 계산할 수 있다. AI 기반 기술은 로봇 애플리케이션이 사람과 사물에 대해 다양한 반응을 배우고 적용하는 데 도움이 된다.

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생산 사례.

 

2018 년부터 BMW 그룹은 양산과정에서 다양한 AI 애플리케이션을 사용해 왔다. 한 가지 초점은 자동화된 이미지 인식이다. 이러한 프로세스에서 AI는 진행중인 프로덕션에서 구성 요소 이미지를 평가하고 밀리 초 내에 동일한 시퀀스의 다른 수백 개의 이미지와 비교한다. 이러한 방식으로 AI 애플리케이션은 실시간으로 표준 편차를 확인하고 필요한 모든 부품이 장착되었는지, 올바른 위치에 장착되었는지 등을 확인한다. BMW 그룹에서는 유연하고 비용 효율적인 AI 기반 애플리케이션이 영구적으로 설치된 카메라 포털을 점차 대체하고 있다. 구현은 비교적 간단하다. 프로덕션 홀에서 관련 사진을 찍는데 필요한 것은 모바일 표준 카메라뿐이다. AI 솔루션도 빠르게 설정할 수 있다. 직원들은 다른 각도에서 구성 요소의 사진을 찍고 이미지에 잠재적 인 편차를 표시한다. 이런 식으로 그들은 나중에 사람의 개입없이 이미지를 평가할 수 있는 신경망을 구축하기 위해 이미지 데이터베이스를 생성한다.

 

명판 확인.

BMW 그룹 딩골핑 공장의 최종 검사 영역에서 AI 애플리케이션은 차량 주문 데이터를 새로 생산 된 자동차 모델 배지의 라이브 이미지와 비교한다. 모델 지정 배지 및 기타 식별 번호판 (예 : 4 륜 구동 차량의 "xDrive"및 일반적으로 승인 된 모든 조합)은 이미지 데이터베이스에 저장된다. 라이브 이미지와 주문 데이터가 일치하지 않는 경우 (예 : 지정이 누락 된 경우) 최종 검사 팀은 그 정보를 받습니다. 여기에서 자세한 정보를 찾을 수 있다. 

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애프터 세일즈 및 고객 서비스의 예.

 

딜러 서비스 데스크의 AI.

BMW 고객이 딜러를 방문하여 차량 문제를 보고하면 문제를 신속하게 식별하고 올바른 솔루션을 안정적으로 찾아야한다. 이를 돕기 위해 서비스 직원은 지능적이고 확장 가능한 검색 시설과 AI (문제 사례 및 지식 데이터 처리 용)를 모두 포함하도록 강력한 소프트웨어 스택을 사용하여 확장된 지식 데이터베이스를 사용할 수 있다. AI는 컨텍스트 정보를 검색 프로세스에 통합하여 동일하거나 유사한 사례를 표시 할 수 있다. 여기에 자동 번역 기능이 추가되어 오류 분석 프로세스에서 언어 장벽을 무너 뜨린다.

 

위챗(WeChat)의 AI 기반 고객 상호 작용.

챗봇은 고객 서비스의 품질과 가용성을 크게 높이는 데 도움이 된다. 중국에서 BMW 파이낸셜 서비스는 널리 사용되는 위챗 앱을 통해 고객에게 AI 기반 챗봇을 제공한다. 챗봇을 통해 고객은 개인 금융 계약에 대해 질문하거나 계약을 변경할 수 있다. 이 봇은 먼저 콜 센터에서 대부분의 질문을 받는 주제를 처리하도록 훈련된다. 챗봇이 질문에 답할 수 없는 경우 문의는 직원에게 전달되므로 고객이 가장 자주 묻는 질문에 24 시간 내내 일관되게 높은 수준의 품질로 신속하게 답변 할 수 있다. 

 

건물 관리의 예.

 

BMW 그룹 빌딩의 에너지 효율성 향상.

2006 년부터 BMW 그룹은 전 세계 각지에서 지속적으로 에너지 효율성을 높이고 있다. 이제 기존의 수단을 사용하여 개선 가능성을 확인하는 것이 점점 더 어려워 질 정도로 높은 수준에 도달했다. 여기에서 스마트 데이터와 AI의 사용이 시작된다. BMW 그룹은 이전에 발견되지 않은 에너지 소비 패턴을 AI를 사용하여 설정할 수 있도록 해당 위치에서 모든 에너지 관련 데이터를 체계적으로 처리한다. 날씨 관련 데이터도 이 프로세스에 통합되어 건물을 보다 지능적이고 효율적으로 난방 및 냉방 할 수 있다. 뮌헨의 시범 프로젝트에서 이 접근 방식을 통해 IT 센터에서 매년 약 1,200MWh의 열 에너지를 절약 할 수 있다. 이는 약 60 가구의 에너지 소비량과 동일하다. 이러한 경험과 엄격한 데이터 수집 및 분석 프로세스는 BMW 4 기통 건물, FIZ 프로젝트하우스, 캠퍼스 프라이만 및 딩골핑의 역학 센터와 같은 사무실 건물에서 긍정적인 에너지 효율성 결과를 가져 왔다.

 

관리 및 지원 기능의 예.

 

맞춤형 기계 번역 (CMT) – BMW의 언어를 배우는 기계 번역.

BMW 그룹은 100여 개국에 진출한 다국적 기업이다. 고객, 딜러 및 직원은 수백 개의 언어를 사용하며 외부 소스에서 매일 엄청난 다국어 텍스트가 유입되고 있다. 모든 다국어 데이터를 사람이 번역하는 것은 관련 볼륨과 비용으로 인해 의미가 없다. 무료로 사용할 수 있는 번역 솔루션은 정보 보호의 이유로 허용되지 않으며 종종 올바른 "BMW 언어"인 기술적 용어 및 공식의 올바른 번역을 제공하지 못한다. 이를 염두에 두고 BMW 그룹 IT는 BMW 텍스트 전문 번역 솔루션을 개발했다. BMW 그룹 직원은 이제 매일 2,000 개가 넘는 문장을 시스템에 입력하고 있다.

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고객 및 차량 기능의 예.

 

운전자 지원.

AI는 자율 주행의 핵심이며 운전 보조 프로패셔널과 같은 현재의 운전자 지원 시스템에 이미 존재한다. 자동화 기반 기능은 고객이 안전하게 운전하고 주차하며 연결 상태를 유지하도록 도와준다. 고속도로에서는 차량의 종 방향 및 횡 방향 안내를 장기간 사용할 수 있다. 고객은 여전히 자동차에 대한 책임이 있지만 이제 그들의 임무는 무슨 일이 일어나고 있는지 모니터링하는 것이다.

 

BMW Intelligent Personal Assistant.

BMW 그룹은 BMWIntelligent Personal Assistant로 운전의 즐거움을 혁신했다. 2019 년에 소개된 이 지능형 디지털 온보드 동반자는“헤이 BMW”라는 메시지에 응답한다. BMWIntelligent Personal Assistant는 점점 더 자동차 작동, 기능 액세스 및 음성 명령만으로 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이 기술은 AI의 도움을 받아 차량과 직접 통신하고 자연스러운 상호 작용을 가능하게 해준다. 

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