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제4차산업혁명 시대의 인류와 인공지능의 경쟁
<사진=istockphoto.com/mennovandijk>

북한이 지난 5일 ICMB의 발사에 성공했다고 보도했는데 제4차 산업혁명의 파급효과를 잘 설명한 단어 중 하나가 AICBM이다. AICBM은 제4차 산업혁명의 결과로 발전할 인공지능, 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 모바일 컴퓨팅의 첫글자이다. 이번 칼럼에서는 4차 산업혁명과 관련된 가장 흥미로운 주제중의 하나인 인공지능을 발전시키기 위한 인류의 노력과 인공지능이 바꿔놓을 미래에 대하여 살펴보기로 한다.

인공지능은 20년전 이미 대학교에서 컴퓨터공학과의 정규 교과목으로 다루어졌다. 그런데, 최근 활용도나 인지도를 높여가는 이유 중 하나는 인공지능 기법을 처리하는 하드웨어와 알고리즘이 비약적으로 발전하고, 인공지능의 판단에 사용할 충분한 데이터가 축적되었기 때문이다.

인간은 텍스트로 된 단어 정보는 초당 2바이트 정도 암기하지만 인간의 망막은 1초에 3억바이트 정도의 초고해상도 사진을 30장 정도 촬영한다. 이를 디지털로 변환하면 17기가나 되어 2초면 스마트폰 전체의 저장공간을 채울 정도의 방대한 양이다, 24비트로 된 고해상도 음원도 초당 1메가바이트 정도를 처리한다. 그런데, 최근의 컴퓨팅기술은 인간의 인지능력을 처리할 정도로 발전했다.

의료분야 인공지능인 왓슨 온콜로지가 특정분야에서 인간전문의를 능가하는 정확한 진단을 내릴 수 있게 된 것은 인간의 신경망을 모방해가는 알고리즘으로 무장하였으며, 2,000만건이 넘는 의료데이터에 대한 학습을 마치고, 이를 처리할 수 있는 컴퓨팅능력이 뒷받침 되었기 때문이다. 프로기사 이세돌과 커제를 꺽었던 알파고도 16만건 이상의 프로기사의 기보를 학습하였기애, 커제에게 “외계인이 던져준 것 같은 기보”라는 감탄을 안겨줄 수 있었다. ETRI에서 만든 한국판 인공지능 ‘엑소브레인’도 백과사전과 일반상식 등 12만건의 데이터를 학습하였기 때문에 한국의 장학퀴즈에서 학생들과 경쟁할 수 있게 된 것이다.

관련 기술을 발전시키는 중요한 과제는 인간의 인지능력을 기계에게 어떻게 학습시키는가이다. 인류는 그동안 인간의 언어를 인식시키고, 인간이 시각적으로 인지하는 과정을 기계에 학습시키기 위해 인간의 신경망을 모방하고, 데이터 축척을 위해 처참하게 보이는 방대한 노력을 기울였다. 영어를 이해하기 위해서 미국의 한 대학연구소에는 19억개 이상의 문장을 말뭉치로 축적했다. 2007년부터 약3년간 구글은 미국에서 411무료 전화번호 안내를 제공했다. 미국인들의 다양한 발성법과 억양을 학습시켜 음성인식 기술을 향상시키기 위한 노력의 일환이었다. 이러한 부단한 노력은 음성으로 진행되는 검색과, 음성을 이용한 휴대폰 제어 서비스, 번역서비스의 향상이란 놀라운 결과를 도출했다.

구글 등은 사진인식 기술을 완성하기 위하여 인공지능에게 900만장의 사진을 학습시켰다. 이중 10만장은 사람이 직접 라벨링한 데이터를 이용하여 학습을 진행했다. 이러한 인류의 부단한 노력은 이미 자동입력방지 패턴에 숨어있는 복잡한 글자나 그림에서도 문자를 인식하는 정도에 이르렀다. 고양이 사진을 보여주면 충분히 고양이임을 인식하고, 세부적인 종까지 파악하고, 고양이의 행동을 묘사하는 정도에 이르렀다.

구글의 ‘고글’ 서비스는 이미 사진만 보여주어도 특정장소를 인식해 내며, 음식점 사진만 보여주어도 평점을 알려줄 수 있는 정도로 발전했다. 네이버의 ‘스마트렌즈'도 이미지를 촬영하면 관련된 내용을 인지하여 검색을 진행한다. 앞으로는 인공지능은 길을 가다가 좋아하는 가수의 사진만 찍어도 공연일정을 안내해주며, 티켓까지 구매할 수 있도록 진화할 것이다.

이러한 노력의 결과로 인공지능 관련 기술은 2020년에는 생쥐의 지능을 뛰어넘고 2030년에는 원숭이의 지능, 2040년 이후에는 인간의 지능을 뛰어넘을 것이라는 분석도 나오고 있다.

수십년전부터 개발되던 인공지능은 이미 우리 생활에 깊숙히 침투해있다. 대부분의 가정이 어린아이 정도의 지능을 가진 로봇청소기를 이용하며, 다수의 주차장은 자동으로 차량번호를 인식하고 요금을 계산해 주고 있다. 음성인식 기능이 완벽하지 않지만 애플은 ‘시리’를 아마존은 ‘알렉사’, SK텔레콤은 ‘누구’를 출시하며 인공지능 비서 부분에서 경쟁하고 있다. 올해 필자가 방문한 모스크바에서는 대부분의 택시기사가 시정부가 제작한 앱을 이용하면서 목적지를 단순히 음성으로 인식시켜 택시미터기를 가동하고 최적의 경로를 안내받고 있었다. 택시기사가 먼거리로 돌아가면 탑승객에게 경고를 보내주어 과다한 요금을 방지하도록 해주었다.

인공지능은 이미 전문가의 능력에 필적하도록 발전했다. 인공지능은 당뇨성안질환, 피부질환, 암질환을 숙련된 전문의처럼 정확하게 진단해 낸다. 투자은행에서는 애널리스트의 자리를 빠르게 밀어내고 있으며, 투자를 희망하는 고객들에게는 맞춤형으로 상품을 추천하고, 대출을 희망하는 고객들의 신용도나 상환가능성까지 산출해낸다. 스포츠뉴스나 기업실적과 관련된 신문기사를 자동으로 작성해 준다. 일본의 인공지능 기법은 복잡한 소설을 창작하기도 하고 소형로봇에 탑재된 ‘샤인’은 신입사원에 대한 면접까지 대행하기도 한다.

예술분야에서 인공지역은 화가의 영역에도 침투하여 특정화가의 화풍을 모방한 그림을 그리기도 하고, 짧은 음악을 직접 작곡하기도 한다. 이미 인간이 입는 옷도 인공지능이 디자인하고 있다. 구글의 마젠타 프로젝트는 간단한 스케치만 그려도, 기계가 나머지 영역의 그림을 완성시켜주도록 설계되고 있다.

한국에서도 출입국관리에 얼굴인식 시스템을 오래전 도입했는데, 최근의 인공지능은 얼굴을 인식하여 감정을 파악하고 기대수명을 예측하고 질병을 진단하는 수준에까지 이르렀다. 얼굴인식 기능은 조그만 휴대폰속으로 들어왔고, 그날그날의 감정을 파악하여 적절한 음악을 선곡하는 것도 가능해졌다. 페이스북은 페친들의 얼굴을 파악하여 자동으로 태그를 추천할 정도로 기술을 발전시켰다.

인공지능이 보여줄 미래가 긍정적인 것만은 아니다. 일본의 노무라 연구소는 2021년까지 인공지능과 로봇의 도입으로 일본내에서 510만개의 일자리가 사라질 것이라는 다소 불안한 예측을 내어놓았다. 필자가 15년전 거주하던 인도의 구르가온이나 방갈로에는, 다국적 기업들이 인터넷기술을 이용하여 태평양 건너편 고객들을 위한 콜센터를 설치하고 있었다. 그런데, 인공지능 기술은 10년전부터는 콜센터의 인도인 직원을 일부 몰아내고, 미국기업들이 고객대응에 ‘말로하는 ARS’를 도입하도록 변모시켰다.

인공지능의 발달로 우려되는 노스트라다무스의 예언은 단순한 일자리의 문제가 아니라 “기계가 창조주인 인간에 대한 전쟁을 벌일지도 모른다”에 까지 이르고 있다. 인공지능을 연구하는 생태계가 개방되고, 관련 분야의 연구의 속도가 증가하면, 사람이 아니라 인공지능이 인공지능을 설계하는 단계에까지 도달하게 되어, 이러한 우려가 현실이 될 수도 있다.

테슬라 CEO인 앨런 머스크도 '인공지능이 악마를 불러올지도 모른다고 경고한 바 있다, 60%의 사람들이 인공지능이 우리 삶을 불행할 것이라고 전망하지만 속단은 이르다. 1차 산업혁명의 격동에서도 일자리 감소에 대한 예측이 있었지만 산업계에는 새로운 수요와 직업군이 창조되어 인간은 슬기롭게 이를 극복해냈다. 인공지능이 인간을 지배할 지도 모른다는 우려가 있지만 인류의 창의력은 로봇의 언어를 충분히 이해하고 이를 슬기롭게 극복할 것이다.

 

<필자 약력 소개>

서울대학교 법과대학 졸업

대우그룹 회장비서실

안양대학교 평생교육원 강사

(주)명정보기술 산호세법인 근무

여정현  admin@koreanlawyer.com

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