거대 테크 기업이 소프트웨어를 업데이트하는 방법은 대개 '중앙집중형'이다. 구글, 애플 등 테크 기업들은 사용자의 애플리케이션(앱) 사용 데이터를 한데 모아, 머신러닝으로 알고리즘을 훈련한다. 이를 바탕으로 앱 업데이트가 이뤄진다. 기업의 앱 업데이트 서비스를 제공받으려는 사용자에게 주어진 선택지는 제한적이다. 사용자는 개인적인 데이터를 기업에 넘겨주는 대가를 치러야만 한다. 이는 사생활에 대한 우려를 낳았고, 이 우려가 기우가 아니란 것은 여러 사례를 통해 밝혀졌다.
구글이 이같은 중앙집중형 소프트웨어 업데이트 방법 대신, '분산형' 인공지능(AI) 알고리즘 훈련법을 개발했다. <더버지>는 4월10일(현지시간) 구글이 '통합학습(Federated Learning)'이라는 이름의 새로운 AI 알고리즘 훈련법을 개발해 현재 시험 단계라고 보도했다.
'통합학습' 방식은 사용자의 데이터를 구글 서버에 수집하지 않는다. 대신 사용자의 기기에서 직접 처리해 개인화된 업데이트 서비스를 제공한다. 사용자의 스마트폰 CPU로 AI 알고리즘을 직접 훈련한다.
구글은 현재 키도브 앱 'G보드'의 안드로이드용 버전에서 통합학습법을 시험 중이다. G보드는 사용자의 메시지 내용을 기반으로 사용자에게 추천 검색어를 제시하는데, 이때 사용자가 어떤 추천을 선택했고 어떤 것을 선택하지 않았는지를 기억한다. 이 데이터를 바탕으로 사용자에게 꼭 맞게끔 알고리즘을 훈련한다.
개인화 방식으로 훈련된 알고리즘의 업데이트 결과는 구글로 보내진다. 구글은 이 결과들을 통합해, 앱의 전반적인 업데이트 방향을 정한다. 사용자의 개인적 데이터가 구글에 직접적으로 수집되는 것을 최소화한 방식이다.
구글은 통합학습이 여러가지 장점을 가진다고 설명했다. 무엇보다 사생활 보호에 용이하다. 또 새로운 앱 업데이트를 기다릴 필요 없이 즉시 개인화된 업데이트 서비스를 누릴 수 있다.
통합학습은 스마트폰이 충전 중이고, 무료 와이파이에 연결됐을 때만 이뤄진다. 배터리가 닳을 걱정이나 데이터 사용을 걱정하지 않아도 된다.