세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 자사의 인공지능(AI) 스피커 ‘알렉사’에 TV나 라디오 뉴스 진행자처럼 문장을 읽어내는 음성 기능을 탑재해 수주 안에 출시할 예정이라고 미국 정보기술(IT)매체 더버지가 20일(현지시간) 전했다. 아마존은 지난 달 알렉사에 귓속말로 명령해도 알아듣고 대답하는 속삭임 모드를 선보인 데 이어 이번에는 뉴스 앵커처럼 음성 톤의 높낮이와 호흡을 조절하며 글을 읽는 기능을 추가할 예정이다. 더버지는 “아마존이 새롭게 선보이는 기능은 사람으로 착각을 불러일으킬 정도는 아니지만, 뉴스 앵커들처럼 문장을 읽는 방식을 기대할 수 있는 수준”이라고 설명했다. 아마존은 이를 위해 신경망 문자음성변환(NTTS·Neural Text To Speech) 기술을 개발했다고 밝혔다. 좀 더 빠르게 음성표현을 생성하기 위해 ‘머신러닝’을 사용하는 차세대 음성합성 기술이다. 머신러닝은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법을 말한다. 기존의 음성합성 기술은 사람의 목소리를 녹음한 뒤 이를 일정 단위로 쪼개 데이터베이스화해 필요한 음운, 음소, 단어에 맞게 조립했다. 트레버 우드 아마존 AI부문 책임자는 “기존의 음성합성 기술 역시 훌륭했지만 NTTS 등 차세대 기술은 AI에 기반한 기계가 정말 사람처럼 자연스러운 말투와 목소리를 낼 수 있도록 돕는다”고 말했다. 구글의 AI 바둑 프로그램 ‘알파고’를 개발한 회사인 딥마인드는 지난 달 새로운 형태의 음성합성 기술이 탑재된 ‘구글 어시스턴트’를 발표하며 기술력으로 알렉사를 제쳤다. 최훈진 기자 chogiza@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌(35) 9단과의 대결로 세상을 떠들썩하게 만들었던 알파고는 2017년 5월 바둑계에서 은퇴했다. 중국의 1인자인 커제(21)와의 3번기에서 3승을 거둔 뒤 더이상 바둑에서 연구를 발전시켜 나갈 부분이 많지 않다는 판단에서다. 이제는 그 기술을 이용해 의료, 환경, 에너지 등 다양한 분야로 활동을 넓혀 가고 있다. 대신 구글 딥마인드는 그동안의 성과를 정리한 논문을 지난해 10월 과학 학술지 ‘네이처’에 게재했다. 뒤이어 일본에서는 소프트웨어 업체 드왕고와 도쿄대, 일본기원이 공동으로 딥젠고를 개발했다. 2017년 3월에는 일본에서 열린 ‘월드바둑챔피언십’에 도전장을 내밀며 인공지능(AI) 최초로 정식 대회에 출전하기도 했다. 박정환(25) 9단과 조치훈(62) 9단을 상대로 잇달아 승리를 거둔 뒤인 지난 4월 바둑계 은퇴를 선언했다. 현재는 줴이(絶藝·Fine Art)가 현역 최강자 자리를 차지하고 있다. 중국의 정보기술(IT) 기업인 텐센트가 개발한 줴이는 지난달 23~24일 베이징에서 열린 ‘2018 텐센트 세계인공지능 바둑대회’ 예선리그에서 7전 전승으로 1위를 차지했다. 한국의 바둑 AI 중에는 돌바람이 가장 유명하다. 또 다른 국산 바둑 AI인 바둑이는 고등과학원 계산과학부 이주영(59) 교수가 개발 중이다. 2018 텐센트 세계인공지능 바둑대회에서 3승4패를 거두며 선전했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

요즘엔 바둑 기사들이 모였다 하면 꼭 ‘엘선생’(엘프고+선생님)이 화제로 오른다. 바둑 인공지능(AI) 프로그램인 엘프고, 릴라제로 등을 통해 연구한 내용을 공유하고 있는 것이다. 모인 김에 함께 노트북을 펴고 다같이 AI에게 한 수 지도를 받기도 한다. AI를 조금이라도 빠르게 구동시키기 위해 고가 컴퓨터 구매도 서슴지 않는다. 2016년 3월 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 바둑 대결’ 때는 AI의 능력에 충격을 받았다면, 2년이 흐른 지금은 이를 바둑 연구에 적극 활용하는 ‘제2의 AI 열풍’이 불고 있다.AI 바둑 프로그램이 한국 기사들 사이에 퍼지기 시작한 것은 올 초부터다. 당초에는 누구나 이용할 수 있는 ‘오픈소스’가 아니었다. 지난해 말 벨기에의 개발자 지안 카를로 파스쿠토가 릴라제로를 대중에 공개했다. 구글 딥마인드 연구자들이 지난해 10월 과학 학술지 ‘네이처’에 공개한 논문을 바탕으로 제작된 릴라제로는 초반에는 기력이 약하단 평가를 받았으나 계속 개선돼 올 초쯤에는 수준급으로 올라왔다. 뒤이어 지난 5월에는 미국 페이스북에서 개발한 엘프고가 공개되면서 프로 기사들도 이러한 AI를 이용한 학습에 눈길을 돌리기 시작했다. 국산 제품인 돌바람과 바둑이는 아직 오픈소스로 공개되지 않았다. AI 프로그램에서 바둑 기사가 화면에 돌을 놓으면 AI는 재빨리 최선의 수를 계산해 준다. 특정 지점에 착점을 할 때마다 해당 대국에서 승리할 수 있는 확률이 실시간으로 화면에 표시된다. 바둑 기사들은 연습을 하다 막히는 지점이 생길 때마다 컴퓨터를 켜고 이리저리 착점을 해 보며 AI에게 조언을 받을 수 있다. 프로 기사들이 삼삼오오 모여 공부하는 연구회에서 하던 일을 AI를 통해 처리가 가능해진 것이다. AI는 기존에 정석으로 취급받지 못했던 착수도 과감히 권하기 때문에 수읽기의 지평이 넓어지는 것 같다는 평가도 있다. 심지어 한국기원 4층에 위치한 바둑 국가대표실의 컴퓨터 3대에도 AI 프로그램이 깔려 있다. 박정상(9단) 한국 바둑 국가대표팀 코치는 “국가대표실의 컴퓨터가 본래는 인터넷 바둑을 두기 위한 것이었는데 용도가 바뀌었다”면서 “요즘은 AI를 많이 쓰기 때문에 기사들 대국의 초반 포석은 (AI가 찍어 줬던 대로) 외워서 두는 경우가 많다. 최상위 기사나 신예 기사나 초반 운영에는 서로 큰 차이가 없을 정도”라고 말했다. 손근기(5단) 한국프로바둑기사회장은 “이전에는 안 되는 것이라고 규정지었던 수를 AI가 사용하기도 한다. 좀더 다양한 방향으로 바둑을 생각해 볼 여지가 생겼다”며 “AI가 중심이 되고 있는 것도 사실이지만, 기계라도 모든 것이 맞지는 않으니 삼삼오오 모여 (AI가 가르쳐 준 수에 대해) 의논하곤 한다”고 설명했다. AI 때문에 프로 기사들 사이에 고가 컴퓨터 구매 열풍도 불고 있다. 높은 사양의 컴퓨터일수록 다양한 경우의 수를 빨리 계산해 결과 값을 내놓을 수 있어서다. 프로 기사들에게는 민감한 문제다. 한국기원 관계자는 “정상급 기사들 중 AI를 안 쓰는 사람이 거의 없다고 보면 된다”고 전했다. 결국 사실이 아닌 것으로 밝혀졌지만 56개월 연속 한국 바둑랭킹 1위를 달리고 있는 박정환(25) 9단은 최근에 1000만원짜리 컴퓨터를 구매했다는 소문까지 나돌았다. 현역 최연소 ‘입신’이자 한국 바둑의 차세대 에이스로 꼽히는 신진서(18) 9단도 하루에 수시간씩 AI 프로그램을 이용하는 것으로 알려졌다. 수요가 늘다 보니 최근엔 전문 업체까지 등장했다. AI를 구동하기에 적합한 컴퓨터를 판매하면서 엘프고, 릴라제로도 함께 깔아 준다. 제품은 성능에 따라 초급형~기업용까지 6단계로 나뉘어 있다. 가격대는 99만원~1250만원. 연산 작용에 영향을 미치는 그래픽카드(1080Ti)가 기업용에는 4개가 달려 있다. 프로 기사들은 그래픽카드가 1~2개 달린 데스크톱 컴퓨터(300만~500만원대)를 주로 구입한다. 중국에서 대국이 많은 기사는 해외에서도 쓸 수 있도록 노트북을 구비해 둔다. 기존 보유 중인 컴퓨터에 AI 프로그램만 설치하겠다면 5만~9만원으로도 가능하다. 비전문가들은 프로그램을 설치하기가 쉽지 않다. 새로운 기계에 약한 40~50대 프로 기사들은 어려움을 겪는다. 젊은 기사들은 바둑 블로그나 인터넷 커뮤니티에 올라온 설치법을 숙지해 스스로 프로그램을 내려받기도 한다. 강현우(36) 트루와이드 정보통신 팀장은 “이름을 밝힐 수는 없지만 바둑 랭킹 톱10권의 프로 기사 두 명이 컴퓨터를 구매해 갔다”며 “입단 준비 중인 연구생들이 ‘프로 기사가 많이 사용한다는 이야기를 들었다’며 구매 문의를 종종 해 오고 있다”고 말했다. AI는 한국기원 규정에도 영향을 미쳤다. 지난 3월에 열렸던 제23차 운영위원회를 통해 대국 중 휴대폰을 소지하지 못하도록 하고 있다. 몇몇 프로 기사가 대국 중 화장실에 빈번하게 드나들자 AI가 찍어 준 착수를 누군가에게 휴대폰으로 전달받는 것 아니냐는 문제 제기가 있었기 때문이다. 그래서 요즘에는 대국에 앞서 휴대폰을 제출해야만 한다. 만약 휴대폰을 가지고 있는 것이 적발되면 경고가 주어지거나 반칙패를 당하게 된다. 일각에서는 인간의 바둑이 위기에 빠졌다는 지적도 나온다. AI가 프로 기사들을 확연히 앞지르고 있기 때문이다. AI 프로그램끼리 겨루는 대회도 있는 마당에 더 기력이 약한 인간의 바둑을 대중이 봐야 할 이유가 있겠느냐는 우려가 나온다. 그러나 바둑교실을 운영하고 있는 김만수(41) 8단은 “AI의 등장으로 바둑의 위기를 이야기하는 사람도 있지만 오히려 ‘이세돌-알파고 대결’ 이후 바둑교실의 수강생들이 20~30% 늘었다. 저변이 넓어진 것이다”라며 “예전에는 몇 달만 배우고 충분하다며 그만두는 경우가 많았는데 이제는 학부모들도 바둑이 상당히 복잡하고 경우의 수가 많다는 것을 인식했다. 예전에 비해 학생들이 오랫동안 등록해 수강하는 경향이 생겼다”고 설명했다. 박정상 코치는 “AI의 바둑에서는 승리에서 오는 환희, 승부의 괴로움을 느낄 수 없다”며 “알파고가 이세돌 9단과 뒀을 때 나왔던 수가 당시에는 굉장히 센세이셔널했었는데 지금 보면 다소 평범하다. 마치 원래 인간들이 두던 감각같다. AI는 완벽한 것이 아니고 인간도 계속 그걸 마스터해 가고 있다”고 말했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

세계시장 규모 8조→ 126조원 성장 전망 구글· IBM 등 IT 기업 주도권 경쟁 치열인공지능(AI)이 자동차와 만나 무인 자동차를, 군인과 만나 군사용 로봇을, 의사와 만나 치료용 로봇뿐 아니라 스피커와 만나 새로운 AI 스피커 등을 탄생시켰다. AI의 발전으로 미국 사회는 ‘생활의 혁명’이 이어지고 있다. 미 시장조사업체 IDC는 세계 AI 시장 규모가 2016년 80억 달러(약 8조 8000억원)에서 2022년에는 1132억 달러(약 126조원)로 성장할 것으로 예상했다. 이는 불과 2년 전 시장조사기관 트랙티카가 2024년 111억 달러(약 12조원)에 달할 것이라고 밝힌 전망을 10배 이상 뛰어넘은 것이다. 그만큼 AI 시장은 매년 급성장을 하고 있다는 방증이기도 하다. 미 AI 분야가 빠르게 발전에 발전을 거듭하고 있는 이유는 정보기술(IT) 기업들의 치열한 주도권 경쟁 때문으로 풀이된다. IBM과 구글, 아마존, 마이크로소프트, 애플, 페이스북 등 세계적 IT 기업들이 사활을 건 ‘전쟁’ 중이다. 글로벌 AI 시장을 선도하고 있는 기업은 구글과 IBM이다. 이들은 1990년대부터 AI 분야에 천문학적 자금을 투자하고 있다. 구글은 2001년부터 최근까지 AI 관련 스타트업 14개 업체를 인수합병(M&A)하며 몸집을 불리고 있다. 구글은 알파고 개발사인 딥마인드를 비롯해 젯팩, 다크블루랩스, 비전팩토리 등 AI 전문 업체를 인수하며 경쟁력을 키웠다. 현재 구글은 구글 번역기와 구글 포토, 구글 나우(음성검색), 구글 지도, 지메일 등 다양한 서비스에 AI 기술을 접목했다. 최근에는 인간처럼 대화가 가능한 AI인 ‘구글 듀플렉스’를 공개해 화제가 됐다. 구글 듀플렉스는 단순 대화가 아닌 뉘앙스와 타이밍, 추임새 등이 적용되면서 구글이 AI 기술을 한 단계 진보시켰다는 평가를 받았다. PC 제조업체였던 IBM은 빅데이터나 클라우드 서버를 비롯한 정보통신기술(ICT) 종합 솔루션 업체로 변모했고 AI에 집중했다. IBM은 1997년 AI인 딥 블루가 체스 게임에서 세계 챔피언을 이긴 후 다목적으로 활용할 수 있는 인공지능 프로젝트를 시작했다. 2011년 헬스케어 산업용으로 AI인 왓슨의 상업화에 성공했고 2012년부터는 금융을 비롯한 모든 산업에 왓슨을 활용할 수 있도록 플랫폼화에 나섰다. IBM은 헬스케어 분야에서 강점을 보였다. 2013년부터 왓슨은 암 치료 연구에 활용되고 있으며 최근엔 사물인터넷 분야로도 영역을 넓히고 있다. 또 IBM은 2015년 노스페이스의 수백 종 의류 선택을 돕는 인공지능 쇼핑 도우미를, 2016년에는 호텔 체인 힐튼과 함께 호텔 컨시어지 로봇인 ‘코니’를 개발하기도 했다. 4차 산업혁명의 ‘끝판 왕’으로 불리는 무인자동차도 무섭게 성장하고 있다. 선두주자는 구글이다. 2017년 말부터 구글의 무인자동차는 실제 도로에서 새로운 정보를 수집하며 진화하고 있다. 또 대표 자동차회사인 지엠(GM), 세계 최고 전기차 업체 테슬라, 자동차 공유업체 우버 등이 서로 경쟁하며 2025년 상용화를 목표로 공격적인 투자와 개발에 나서고 있다. 워싱턴 한준규 특파원 hihi@seoul.co.kr

2016년 3월 대한민국의 이세돌 9단과 구글 딥마인드 알파고의 대결이 전 세계의 뜨거운 관심 속에 펼쳐졌다. 1997년 IBM의 컴퓨터 ‘딥블루’가 체스에서 인간을 상대로 승리한 이후 바둑에서는 인공지능(AI)이 인간을 뛰어넘을 때까지 한참 걸릴 것이라 예상했다. 알파고는 이세돌을 상대로 종합전적 4대1로 승리하면서 본격적으로 4차 산업혁명 시대의 도래를 알렸다.구글의 딥마인드는 알파고를 계속 발전시켰다. 알파고 제로는 특히 눈여겨볼 만한데 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정책망과 가치망을 하나의 신경망으로 통일했다. 둘째, 신경망에 ‘사람을 정의하는 여러 특징’을 입력하지 않아 가이드를 정하지 않았다. 마지막으로, 바둑 규칙만 습득한 후 자체 대국을 통해 온전히 독학만으로 최고의 수준에 도달했다. 알파고 제로는 불과 36시간 만에 인간의 수준을 뛰어넘었다고 한다. 구글은 제로 버전의 출시 이후 바둑계에서 은퇴했고 현재는 그 기술을 활용해 의료, 환경, 에너지 등 다양한 사회 분야로 활동 범위를 넓혀 가고 있다. 알파고의 출현 이후 글로벌 기업 및 국가에서 바둑 AI 개발에 뛰어들었고 수많은 바둑 AI가 탄생했다. 대표적인 것이 중국 텐센트의 인공지능 줴이(絶藝·Fine Art)다. 줴이는 2018년 텐센트 세계인공지능 바둑대회 예선전을 7전 전승으로 통과해 알파고 이후 가장 강하다는 말을 증명했다. 페이스북이 개발한 엘프고(ELF open go), 벨기에의 인공지능 릴라제로(Leela zero) 등도 있다. 최근 각국 정부 및 기업이 과감한 투자를 강행하고 있지만 바둑 종주국인 대한민국이 그 중심에서 밀려나고 있다는 느낌을 지울 수가 없다. 앞서 언급한 바둑대회에서 한국의 AI는 바둑이(고등과학원), 돌바람(개인) 2개가 출전해 조별 예선전을 각각 8위와 9위로 마무리했다. 한국의 인공지능은 정부·기업 차원의 지원이 원활하지 않아 실질적인 개발이 어려운 상황이며, 이는 대한민국이 바둑 AI에서 뒤처진 결과로 이어지게 됐다. 알파고 이후 프로기사들의 훈련 방식에도 큰 변화가 있었다. 사람끼리 의견을 주고받는 방식에서 인공지능의 수와 참고도를 활용하며 훈련하는 방식으로 바뀐 것이다. 하지만 최고의 경쟁력을 가진 우리의 프로기사들은 릴라제로, 엘프고 등의 AI를 상대로 훈련할 수밖에 없다. 이는 수준 높은 바둑 AI가 국내에 없기 때문이다. 인류 역사엔 거대한 기술 발명의 순간들이 있었다. 알파고의 탄생은 첫 인터넷 홈페이지가 만들어진 1991년부터 불과 25년밖에 걸리지 않았다. 수확 가속의 법칙에 따라 시간이 지나면 많은 분야에서 AI가 인간을 뛰어넘는 성과를 보일 것이라 확신한다. 그 시기는 모든 사람의 생각보다 훨씬 빠르게 도래할 것이다. 알파고가 처음 등장했을 때 바둑인들은 바둑이 의미를 잃어버릴 것이라 우려했다. 하지만 그 후 바둑은 새로운 국면으로 접어들었다. 앞서 이야기했던 훈련 방식의 변화, 바둑의 유불리를 스코어를 통해 직관적으로 파악하게 된 것이 그렇다. 특히 바둑TV의 시청률은 알파고가 등장한 2016년에 비해 2017년 13.97% 오르며 상승곡선을 그리고 있다. 인간은 경험하지 못한 것에 두려움을 느낀다. 미국의 미래학자 레이 커즈와일은 약 2045년 전후로 AI가 인류 전체의 지능을 초월할 것이라고 주장한다. 알파고 이후 3년이 흘러 바둑계는 AI 시대에 맞춰 발전해 나갈 길을 고민하고 있다. 그 과제에는 바둑인과 정부 및 기업 등 많은 이들의 참여가 필요할 것이다.

중국을 대표하는 바둑 기사 커제 9단이 2018 러시아 월드컵에서 독일을 꺾은 한국 축구를 칭찬했다가 자국 팬들과 입씨름을 벌였다. 중국 시나스포츠에 따르면 커제 9단은 월드컵 조별리그에서 한국이 독일을 2-0으로 이긴 경기를 보고 중국판 트위터인 ‘웨이보’에 “한국은 아시아 축구의 빛”이라며 한국 축구를 옹호하는 글을 올렸다. 중국 팬들은 “한국을 칭찬하지 말라”며 반발했다. 그러자 커제 9단도 “남을 비하하지 말자”고 맞서면서 설전이 벌어졌다. 중국 팬들은 원성을 멈추지 않았다. 결국 커제 9단은 해당 글을 지웠다. 이후 커제 9단은 새로운 웨이보 계정을 열어 짧은 사과문을 올리고 논쟁을 끝냈다.올해 21살인 커제 9단은 11살에 입단해 2015년 세계대회인 백령배에서 우승하며 4단에서 9단으로 승단하며 이름을 알렸다. 온라인 바둑인 타이젬을 통해 실력을 쌓은 것으로 유명하다. 지난 2016년 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 알파고의 바둑 대결에 앞서 이세돌 9단의 승률을 100%로 예측하기도 했다. 커제는 지난해 5월 진화된 알파고 2.0과의 대국에서 0-3으로 완패한 뒤 눈물을 흘리기도 했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

2016년 3월 전 세계 이목이 집중됐던 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국을 계기로 많은 사람들이 인공지능(AI)의 놀라운 능력과 앞으로 우리 삶에 미칠 영향력에 대해 두려움마저 갖게 됐다.AI 기술은 오랫동안 인간이 지배해 온 분야에서도 인간보다 더 나은 능력을 보여 주며 4차 산업혁명을 이끌 핵심 기술로 부상하고 있다. 의료 발전에도 분명히 긍정적이고 획기적인 기여를 하리라 예상된다. 대형 병원들은 전자의무기록, 처방전달시스템, 의료영상시스템 등 다양한 전산 정보를 보유하고 있다. 딥러닝 기반 AI 기술은 이런 의료 빅데이터를 활용해 좀더 효율적으로 암을 비롯한 각종 질환을 진단, 치료, 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 실제로 미국 인디애나대 케이시 베넷 교수팀은 질병 진단에 AI 알고리즘을 활용하면 진단 성과는 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감된다는 연구 결과를 발표하기도 했다. 의료 AI의 잠재적 가치와 높은 시장성은 기업과 병원의 집중적인 연구와 투자로 이어지고 있다. 미국 IBM은 유명 병원들과 협력해 AI 기반 의료 솔루션을 개발하고 있고, 구글은 헬스케어 빅데이터에 투자해 알파고 기반의 딥마인드 헬스를 개발하고 있다. 애플은 병원의 환자 의료정보 수집을 위한 ‘헬스킷’과 개인 건강 관리를 위한 ‘케어킷’ 등을 출시하기도 했다. 국내에서도 스타트업 기업인 뷰노, 루닛 등이 의료영상 빅데이터를 활용한 질병진단 보조도구를 개발, 임상시험 중에 있으며 7개 병원이 IBM 왓슨을 도입해 암환자 진료에 활용하고 있다. 하지만 의료 현장에서 AI 적용의 한계점도 점차 드러나고 있다. 예를 들어 IBM 왓슨을 활용하고 있는 미국 특정 병원의 경우 암 진단 정확도가 95% 이상이라고 하지만 국내 환자에게 적용할 경우 그 정확도가 눈에 띄게 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이는 학습에 사용된 미국 환자 데이터 특성과 국내 환자 데이터 특성의 차이와 변수에 따른 것으로 현재의 딥러닝 기반 알고리즘이 학습된 데이터셋에서만 최적화된 결과를 나타낸다는 것을 보여 준다. 또 딥러닝 기반 AI 알고리즘은 블랙박스 형태의 학습 모델을 갖고 있어서 입력에 대해 단순히 결과만 도출할 뿐 결과에 대한 설명이나 근거를 제시하지 못하고 있다. 이 때문에 일부 국가에서는 AI 기술을 통한 진단 예측 정확도가 높더라도 결과에 대한 근거가 제시되지 않을 경우 의료 시스템 내의 의료기기로 인정하지 않는 추세를 보이기도 한다. 이 때문에 많은 연구자들이 결과에 대한 근거를 제시할 수 있는 ‘설명 가능한 AI’ 개발에 주력하고 있다. 최종적으로 의료 분야에 AI 기술이 접목된 다양한 서비스들이 성공적으로 정착하기 위해서는 몇 가지 제도적 난관들을 해결해야 한다. 우선 기존에 없던 AI 기반 의료기기들의 인허가를 위해서 제대로 된 가이드라인이 필요하다. 지난해 11월 발표된 의료 AI 허가 가이드라인과 같은 관련 가이드라인들을 정비해야 한다. 또 AI 기반 의료기기들은 임상시험까지 기존 상용화 기기에 비해 절차적으로 더 많은 시간이 소요될 가능성이 높다. 또 어렵게 인허가 승인을 받고 건강보험 급여가 적용된다 할지라도 의료수가가 낮게 책정될 우려도 있다. 이는 결국 새로운 의료 AI 기술에 대한 투자나 연구 의욕을 꺾는 결과로 이어질 수 있다. 따라서 AI 의료의 무한한 잠재력을 현실화하고 관련 산업 생태계 조성을 돕기 위해서는 새로운 AI 기반 기기들에 대한 인허가와 보험 급여 적용이 신속하게 이뤄질 수 있도록 절차나 제도 개선이 필요하며 한시적으로나마 적정한 의료수가가 보장돼야 할 것이다.

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

최근 학계의 가장 큰 이슈는 인공지능(AI)이다. 4차 산업이 강조되면서 기계학습, 심화학습, 신경망 구조 등에 다양한 방법론을 연구하고 있다. 컴퓨터 등 공학 분야만의 얘기가 아니다. 의학, 사회과학, 예술, 문화 등 모든 분야에서 가히 열풍이라 할 수 있다.# 연구 주체 학교→기업으로… 논문도 구글 최다 이런 추세에서 재미있는 점은 연구 주체가 학교에서 기업으로 일부 이동했다는 점이다. 과거에는 대다수 논문이 학교를 중심으로 저술됐다면 최근에는 기업이 중심이 되는 경우가 많다. 머신러닝 분야에서 가장 권위있는 학회인 신경정보처리시스템학회(NIPS)나 머신러닝국제학회(ICML) 등은 이미 글로벌 기업들의 경쟁의 장이 됐다. 지난해 두 학회에서 가장 많은 논문을 발표한 기관은 구글이었다. 전체 논문 중 구글, 마이크로소프트, 페이스북 등 기업이 차지하는 비중이 25%에 달한다. 이 외에 전통적으로 유명한 학회지에도 머신러닝과 딥러닝 관련 논문이 끊임없이 실리고 있다. 예를 들어 이세돌 프로와 바둑 대결로 유명한 ‘알파고’의 창시자이자, 구글 자회사 딥마인드 소속 데미스 허사비스도 가장 유명한 학술지 중 하나인 ‘네이처’에 관련 논문을 게재한 바 있다. 훌륭한 연구자를 영입한 글로벌 기업들이 우수한 연구 결과를 내는 것이 당연하다고 볼 수도 있다. 하지만 우수 인력을 확보한 배경에는 기업들이 다양한 연구를 시도할 수 있는 방대한 데이터를 축적했다는 점도 작용했을 것이다. 아마존, 구글, 애플 등은 클라우드 서비스 등 데이터 관리 및 관련 서비스에 온 힘을 기울이고 있다. 데이터는 전통적 생산요소인 노동이나 자본과 달리 쌓이면 쌓일수록 더 강력한 힘을 발휘한다. 네트워크 효과다. 시장을 선점하는 자가 시장을 독점할 가능성이 크다. 그래서 경쟁은 더욱 치열하다. # 판 커진 데이터 시장… 개인 권리·독점권 논의도 이런 배경을 현재 상황에 대입해 보면 왜 기업이 연구 분야에서 부각되고 있는지 짐작할 수 있다. 전통적으로 학계에서의 연구는 정부의 행정자료를 기반으로 하는 경우가 많았다. 정부보다 방대한 자료를 보유한 곳은 거의 없었다. 정부가 보유한 자료는 자료의 사적 이용 금지라는 조건하에 연구 목적으로만 학자에게 열람이 허용됐다. 정부는 국민 사생활 보호와 공공성 확대, 연구자는 우수한 연구 결과 생산 등 각자의 목적을 추구했다. 하지만 이제는 정부가 축적하는 자료 이상으로 기업이 축적하는 자료가 많아지고 있다. 그 자료는 기업 내부의 다양한 목적으로 활용될 수 있다. 자료 사용에 있어 정부보다 자유롭다고 할 수 있다. 그렇다면 과연 기업들이 축적한 정보가 한 기업의 수익 활동만을 위해서 활용되는 것이 타당한 것인지, 그 정보를 취득하고 사용함에 있어서 정보 제공자의 의도에 맞게 운영되고 있는지 등도 논의해 볼 필요가 있다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 말처럼 파편화된 개인의 정보를 모아서 활용하는 것은 기업의 능력이다. 하지만 그렇게 얻은 정보를 그 기업이 독점적으로 활용하는 것은 보다 철학적인 문제다. 과거 2~3차 산업 시대에는 회사 수익이 자본을 공급한 주주의 몫인지, 노동력 등을 제공하는 이해관계자의 몫인지가 논쟁거리였다면 4차 산업 시대에는 정보 제공자인 개인의 권리에 대해 진지하게 고민해 볼 필요가 있다. # 한국도 ‘공공 빅데이터 센터’로 효율성 키워야 ‘공공 빅데이터 센터’ 설립을 통한 데이터 규제 해소는 이번 정부의 공약 중 하나다. 또한 일부 언론에 따르면 문재인 대통령이 지난 2월 울산과학기술원(UNIST) 창업가 간담회에서 데이터 접근성을 확대해 공공성을 증진할 필요성을 언급했다고 한다. 이를 통해 4차 산업의 주요 자원인 정보를 효율적으로 활용하는 계기를 마련하고 우리 사회에 긍정적인 파급 효과가 있길 기대한다.

미사일로 바뀐 드론(무인항공기)이나 여론을 조종하는 가짜 영상, 또는 자동화된 해킹 프로그램은 범죄자 손에 들어간 인공지능(AI)이 가져올 일부 위협에 지나지 않는다고 AI 분야 최고 전문가 26인이 경고하고 나섰다. 학계와 시민단체, 그리고 업계의 기관 14곳의 전문가 26명은 이달 이틀간 영국 옥스퍼드에서 ‘AI의 위험성’에 관한 워크숍을 가졌다. 그 결과를 바탕으로 한 ‘AI 악용 보고서’(The Malicious Use of Artificial Intelligence)는 불량 국가(테러지원국)나 범죄자, 또는 테러리스트들은 이미 AI를 악용할 수준에 있으며 그 기회는 무르익어가고 있다고 경고한다. 100쪽 분량의 이번 보고서에서 전문가들은 AI가 악용될 가능성이 가장 높은 분야로 디지털과 현실세계, 그리고 정치까지 3가지로 꼽았다. 이번 보고서에는 미국 비영리 AI 연구 단체 ‘오픈 AI’(Open AI)와 디지털권리 단체 ‘프런티어전자재단’(The Electronic Frontier Foundation), 그리고 미국 안보 싱크탱크 센터 ‘신미국안보센터’(Center for a New American Security)도 참여했다. AI 시스템의 설계자들은 자신들이 개발하는 기술이 악용될 가능성을 줄이기 위해 지금까지 이상으로 노력해야만 한다고 말한다. 또 이번 보고서는 각 나라 정부가 새로운 법안을 검토해야만 한다고 주장한다. 보고서의 주된 제안은 다음과 같다. 　 · 정책 입안자들과 기술 연구원들은 AI의 악용을 이해하고 대비하기 위해 협력한다.　 · AI는 긍정적인 면이 많지만, 양날의 검과 같은 기술임을 이해하고 연구자나 기술자들은 악용 가능성을 염두에 두고 이를 미리 적극적으로 대응해야 한다.　 · 컴퓨터 보안과 같이 양날의 검과 같은 기술을 오랫동안 취급해온 분야에서 모범 사례를 배워야 한다.　 · AI의 악용과 관련한 위험을 방지하고 완화하는 다양한 분야의 이해 관계자를 적극적으로 확충한다. 이번 보고서에 대해 영국 케임브리지대학 산하 실존적위험연구센터(CSER·Centre for the Study of Existential Risk)의 샤하르 아빈 박사는 BBC 뉴스와의 인터뷰에서 “먼 미래보다는 현재나 5년 안에 사용될 분야에 중점을 뒀다”고 말했다. 특히 우려되는 점은 ‘강화 학습’(reinforcement learning)으로 불리는 새로운 분야다. 인간의 예시나 지침이 없는 상태에서 AI는 초인적인 수준으로 지식을 습득한다. 아빈 박사는 가까운 미래에 AI가 어떻게 ‘악의적’으로 변할 수 있는지 몇 가지 가능한 시나리오를 공개했다. 　 · 인간을 뛰어넘은 구글 딥마인드의 AI 바둑 프로그램 ‘알파고’와 같은 기술을 해커가 이용하면 데이터나 프로그램 코드의 패턴을 읽을 수 있다.　 · 범죄자가 드론을 구매해 얼굴 인식 기술을 탑재한 뒤 표적이 되는 사람을 공격할 수 있다.　· ‘봇(bot)’이라는 자동게시프로그램을 이용해 실제 사람이 올린 것처럼 ‘가짜’ 영상을 유포해 정치적 여론을 조작할 수 있다.　· 해커들은 목표물을 속이기 위해 음성 합성을 사용할 수 있다. 영국 옥스퍼드대 인류미래연구소의 마일즈 브런디지 연구원은 “AI는 시민과 조직, 그리고 국가 수준으로 위험 예측을 바꿀 것이다. 범죄자들은 AI에 인간 수준의 해킹이나 피싱 기술을 학습하게 하거나 사생활을 없애는 감시와 자료수집, 그리고 억압 기술을 기억하게 하는 등 안보에 엄청나게 큰 영향을 줄 것”이라고 우려했다. 이와 함께 “AI 시스템이 인간의 능력 수준에 도달하는 것뿐만 아니라 이를 크게 능가하는 경우는 많다”면서도 “초인적 해킹과 감시, 설득, 그리고 물리적 대상 식별에 더해 인간 이하이긴 하지만 인간의 노동력을 쓰는 것보다 훨씬 더 확장성이 있는 AI 능력의 영향은 성가시긴 하지만 필요하다”고 말했다. CSER의 책임자로 보고서를 공동 집필한 숀 오아이기어태이그 박사는 “AI는 현재 상황을 단번에 바꿀 수 있다. 이 보고서는 앞으로 5~10년 동안 세계가 어떤 모습일지 예측한다”고 설명했다. 또 “우리는 AI의 악용에 매일 위험에 노출될 수도 있는 세상에서 살고 있다. 우리는 이 문제를 자신의 문제로 파악해야 한다”면서 “위험은 실제로 존재하기 때문”이라고 말했다. 이어 “지금 결정하지 않으면 안 되는 사안이 몇 가지 있다”면서 “이번 보고서는 전 세계의 정부와 기관, 그리고 개개인이 행동을 취하도록 촉구하는 것”이라고 덧붙였다. 사진=123rf.com 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

과학자들의 연구 성과를 산업화로 연결해 주는 아이디어 복덕방, 위험 물질이나 장비를 수시 점검해 주는 연구실 안전관리 같은 연구개발(R&D)과 관련한 새로운 직업들이 탄생할 전망이다. 과학기술정보통신부는 이 같은 내용이 포함된 연구개발서비스업 혁신역량 강화 지원사업을 본격 추진한다고 31일 밝혔다. 연구개발서비스업은 영리를 목적으로 R&D를 수행 또는 위탁 개발하거나 각종 지원을 통해 새로운 가치를 창출하는 업종이다. 알파고를 개발한 구글의 딥마인드도 대표적인 인공지능 연구개발서비스 기업으로 꼽힌다. 과기정통부는 특히 연구산업 혁신성장전략에 따른 10대 중점 연구관리 서비스 분야를 정해 집중 지원·육성할 방침이다. 가장 눈에 띄는 분야는 기술·아이디어 중계 서비스다. R&D를 수행하는 연구자와 그 결과물을 이용하고자 하는 적절한 수요자를 찾아 연결하고 관련 정보를 제공해 주는 등 ‘아이디어 복덕방’이라고 할 수 있는 업종이다. 또 이공계 분야 연구실에서는 위험한 화학물질과 장비를 다루는 경우가 많은 만큼 이에 대한 안전 컨설팅과 교육, 점검 서비스를 제공하는 연구안전 서비스도 눈길을 끈다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

2016년 봄에 우리나라를 찾아와서 충격을 주었던 알파고가 업그레이드된 모습으로 중국에 나타나 세계 최강이라는 커제에게 전승을 거둔 뒤에 은퇴를 선언하고 바둑판을 떠나는 모습은 초현실적이다. 무협지의 영웅이 신묘한 영약을 얻어서 초인으로 거듭나더니 무림을 평정하고 홀연히 속세를 떠나는 모습이랄까. 이번엔 영화의 주인공으로 다시 찾아왔다. 2017년 서울독립영화제에 출품됐던 다큐멘터리 영화 ‘알파고’는 그의 탄생과 짧은 생을 다룬다. 서울의 어느 시사회장에서 접한 이 영화는 인공지능 시대의 도래를 선언하는 내용일 거라는 내 심증과는 아주 달랐다. 영화 터미네이터에서 인간을 지배하는 전지전능한 인공지능으로 출연하는 스카이넷의 공포보다는 인간의 고유한 역할에 대한 반추와 먹먹함을 유발한다. 프랑스 보르도에 사는 중국계 프로 기사 판후이는 영화에서 관찰자이자 기록자의 역할이다. 어느 날 런던의 구글 딥마인드라는 기업으로부터 바둑 프로젝트와 관련한 초청을 받는다. 자신의 머리에 온갖 측정 장치를 달고 바둑을 두게 하는 실험을 연상하며 런던으로 향하지만, 예상과 달리 컴퓨터 프로그램과 대국을 하게 된 그는 전패의 치욕을 겪게 된다. 유럽에서 오래 살아서 기력이 형편없어졌다는 등의 악성 인터넷 댓글은 그에게 큰 상처를 남긴다. 딥마인드 팀은 판후이의 도움으로 알파고 알고리즘의 치명적인 결함을 발견한다. 예상 외의 국지적 손실이 전체 판세에 연쇄적이고 과도한 영향을 미치는 현상에 고심하지만, 시간에 쫓겨서 알고리즘 미세 조정에 그친다. 영화의 대부분은 서울의 장면들로 이루어져 있다. 알파고와 이세돌 대국의 역사적 가치와 함께 두고두고 회자될 만한 신묘한 수로 두 개의 수를 소개한다. 알파고의 제1국 37수와 이세돌의 제4국 78수다. 바둑 전문가들을 충격에 빠트린, 이전의 인간이라면 두지 않았을 전인미답의 수다. 이세돌은 알파고의 37수를 바둑의 아름다움을 드러낸 수라고 극찬한다. 우리가 아는 창의력도 어떤 틀 안에 있는 게 아닌가라는 말도 덧붙인다. 나만의 창의성이라고 생각했던 것조차도 교육, 관습, 관례대로의 틀 안에 갇혀 있던 것은 아닐까. 그 틀 밖에 그 모든 것을 넘는 신묘한 수 나만의 37수가 있을지도 모르는데. 영화에서 알파고의 37수는 인간의 창의력과 그 한계에 대한 새로운 질문을 끄집어내는 방아쇠 역할을 한다. 인간의 관습에서 자유로운 알파고의 파격적 창의성에 속수무책으로 무너진 이세돌은 3연패를 기록한다. 여기서 깊은 좌절과 고뇌의 산물로 나오는 카운터펀치가 4국의 78수다. 이전의 이세돌이라면 두지 않았을, 알파고에게 통상보다 훨씬 많은 90여수까지 두어 보며 계산하도록 강요한 ‘신의 한 수’로 회자되는 바로 그 수다. 인공지능은 인간성을 파괴하며 일자리를 빼앗아 가는, 언젠가 인류를 지배할지도 모르는 인류의 공적이라고? 영화는 말한다. 이세돌의 78수는 기계를 통해 인간다움(humanness)이 확장되고 성장할 수 있음을 입증한다고. 교육받은 대로라면 검토해 보지도 않았을 수를 단 세 번의 대국 만에 이제는 편견 없이 가능성의 범주에 두게 됐다는 것, 그 사유의 확장성에 주목하는 것이다. 이제 기계에 인간이 판판이 깨지는 게임이 된 바둑은 설 자리를 잃을 거라고? 영화 마지막의 엔딩 롤에 이런 자막이 나온다. ‘알파고 이후 바둑을 배우려는 사람들이 대거 늘면서 세계적인 바둑판 부족 현상이 보도되었다.’

인공지능(AI) 기술은 정말 빠르게 발전하고 있습니다. 지난해 말에는 구글의 딥마인드에서 개발한 AI ‘알파고 제로’가 등장해 사람들을 깜짝 놀라게 했습니다. 2016년 이세돌 9단과의 대국에서 압승을 거둔 ‘알파고 리’를 비롯해 많은 AI들은 기존의 수많은 데이터들을 바탕으로 딥러닝 기술로 능력치를 높입니다. 그렇지만 알파고 제로는 바둑이나 체스, 장기의 기본 규칙만 알고 인공신경망 기술을 활용해 스스로 게임의 이치를 터득한 뒤 기존의 알파고들과 게임한 결과 차례로 격파해 나갔다고 합니다.이 때문에 일부에서는 조만간 강(强)인공지능이 등장하는 것 아니냐는 우려까지 나오고 있습니다. 그렇지만 전문가들은 강인공지능은 아직 요원한 이야기라고 하니 아직까지는 걱정할 필요가 없을 것 같기도 합니다. 하루가 다르게 변하는 AI 기술 소식을 들으면서 사람들은 정치적 문제가 걸려 있거나 판단이 쉽지 않은 범죄 사실에 대한 판결을 내릴 때 ‘인공지능 판사’를 도입하면 더 공정하지 않을까라고 말하곤 합니다. ●AI도 인종적 편견 갖고 판단 내려 살인죄로 유죄 판결을 받은 양극성 장애를 가진 여성에게 몇 년의 징역을 선고해야 할까, 이전에 경범죄를 저지른 범죄 경력도 없다면 재판 중 보석 신청을 받아들여야 할까 등 쉽게 판단을 내릴 수 없는 문제들이 미국 전역 판사들의 책상에 쌓여 있다고 합니다. 이 때문에 판결을 내릴 때 인공지능의 도움을 받는 것은 어떨까 하는 목소리가 미국 내에서도 높아지는 것 같습니다. 그렇다면 과연 일반인들이 생각하는 것처럼 ‘인공지능 판사’의 판결이 인간이 내리는 결정보다 나을까요. 결론부터 말씀드리면 “인공지능 판사가 사람이 내리는 결정보다 결코 낫지 않다”입니다. 미국 다트머스대 컴퓨터과학과 연구팀은 미국 법무부에서 활용하는 범죄자 재범 가능성 판단 알고리즘 프로그램인 ‘콤파스’가 내린 결정과 사람이 내린 결정을 비교해 봤습니다. 콤파스는 현재 미국 법원에서 범죄자의 보석금 액수나 형량 등의 판단을 내릴 때 활용되고 있는 AI입니다. 연구팀은 플로리다주 브로워드카운티에서 재판을 기다리고 있는 약 1만명의 범죄자 중 무작위로 1000명을 선택해 콤파스가 판단했던 재범 확률 점수와 향후 2년 동안 체포 기록을 확인했습니다. 그다음 400명의 일반인들에게 콤파스에 입력된 똑같은 정보를 제공하고 재범 가능성을 판단하도록 한 뒤 비교해 본 것입니다. 결과는 사람들이 생각하는 것과 많이 달랐습니다. 사람이 내린 예측 정확도는 67%였고, 인공지능인 콤파스가 내린 예측의 정확도는 65.2%였습니다. 미세한 차이이기는 하지만 사람의 결정이 더 정확했다는 것입니다. 또 다른 실험을 통해 인공지능 역시 사람처럼 흑백 인종적 편견을 갖고 판단을 내린다는 사실을 확인하기도 했습니다. 이들의 연구 결과는 기초과학 및 공학분야 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 1월 17일자에 실렸습니다. 사실 2016년 비영리 탐사보도 매체인 ‘프로푸블리카’에서 콤파스가 백인보다 흑인 범죄자에게 더 과도한 형량과 판결을 내린다고 폭로해 논란이 되기도 했습니다. 이번 실험은 인공지능의 ‘공평무사’를 기대하는 사람들에게 그렇지 않다는 사실을 다시 한번 확인해 준 것이라고 할 수 있습니다. ●AI 기술의 발전 방향 더 지켜봐야 인공지능 기술 역시 사람이 만든 것이니만큼 그 판단 역시 결코 ‘중립적’일 수는 없을 것이라고 생각됩니다. 인공지능의 미래에 대해 무조건 낙관적인 생각을 갖고 있다가 만약 인공지능이 내린 판단이 자신들이 원하는 방향이 아닐 때 뒤늦게 기술에 문제가 있다고 비난하기보다는 지금은 기술의 발전 방향을 차분히 지켜봐야 할 때가 아닌가 싶습니다. edmondy@seoul.co.kr

이세돌(왼쪽ㆍ35) 9단과 커제(오른쪽ㆍ21·중국) 9단이 오는 13일 제주 해비치호텔에서 ‘2018 해비치 이세돌 vs 커제 바둑대국’을 벌인다. 둘은 구글의 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’와 상대한 뒤 처음으로 반상에서 만난다. 이세돌 9단은 2016년 3월 알파고와 ‘구글 딥마인드 챌린지매치’를 벌여 인간으론 유일한 1승(4패)을 올렸다. 커제 9단은 지난해 5월 ‘바둑의 미래 서밋’에서 더 강해진 알파고에 3전 전패를 당했다.

이세돌 9단이 중국랭킹 1위 커제 9단과 특별 대국을 펼친다.3일 한국기원에 따르면, 이세돌 9단과 커제 9단이 오는 13일 제주 해비치호텔에서 ‘2018 해비치 이세돌 vs 커제 바둑대국’에서 만난다. 이세돌 9단과 커제 9단은 한국과 중국을 대표하는 최고의 스타 바둑 기사다. 특히 이세돌 9단과 커제 9단은 구글의 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’의 대국 상대로 나서 세계적인 이목을 끌었다. 알파고와 정식으로 맞선 프로기사는 이세돌 9단과 커제 9단 둘뿐이다. 이세돌 9단과 커제 9단은 알파고 대결 이후 처음으로 반상에서 만난다. 이세돌 9단은 2016년 3월 알파고와 ‘구글 딥마인드 챌린지매치’를 벌여 1승 4패를 기록했다. 커제 9단은 지난해 5월 ‘바둑의 미래 서밋’에서 더 강해진 알파고에 3전 전패를 당했다. 이세돌 9단의 1승은 인간이 알파고에 거둔 유일한 승리다. 하지만 이세돌 9단은 커제 9단과 대결에서는 많은 아쉬움을 남겼다. 이세돌 9단은 2015년 11월부터 2016년 11월까지 커제 9단과 13번 만나 3승 10패에 그쳤다. 유독 세계대회 결승 등 굵직한 장면에서 커제 9단을 만나 쓴잔을 들었다. 이세돌 9단은 2016년 몽백합배 결승 5번기 최종국에서 커제 9단에게 반집 패하며 우승을 놓쳤고, 같은 해 농심신라면배 우승 결정국에서도 커제 9단에게 패해 중국에 우승컵을 넘겼다. 삼성화재배에서는 2015년과 2016년 연속으로 4강에서 커제 9단을 만나 결승행 티켓을 내줬다. 한국기원과 해비치가 공동 주최하고 현대자동차와 북경현대가 공동 후원하는 이번 대회 승자는 상금 3000만원과 현대자동차 소형 SUV 코나(중국 현지모델은 엔시노)를 가져간다. 패자는 상금 1000만원을 받는다. 제한시간은 각자 40분에 초읽기 1분 1회씩이다. 현장에서는 이희성 9단이 해설하고 이소용 바둑캐스터가 진행하는 무료 공개해설회도 열린다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

지난해 3월 이세돌 9단과의 대결에서 승리한 구글 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고 리’의 업그레이드 버전인 ‘알파고 제로’가 장기와 체스에서도 세계 최강자임을 확인했다.구글 딥마인드 연구진은 ‘알파고 제로’의 최신 버전이 백지상태에서 시행착오를 거치면서 독학으로 몇 시간만에 장기와 체스, 바둑 모두에서 세계 최강 소프트웨어를 능가했다는 연구결과를 미국 코넬대학에서 운영하는 과학기술 논문 공개 사이트 ‘아카이브’(arXiv.org) 5일자에 발표했다. 연구팀은 업그레이드된 알파고 제로에게 장기와 체스의 기본 규칙만 가르친 뒤 스스로 학습하도록 했다. 눈에 띄는 것은 알파고 리를 비롯한 기존의 알파고와 인공지능들은 인간이 만들어 낸 정보를 바탕으로 딥러닝을 통해 학습하는 과정이지만 이번에는 사전 데이터 없이 학습토록 한 것이다. 이렇게 학습된 알파고 제로는 올해 세계 컴퓨터 장기선수권 대회에서 우승한 소프트웨어 ‘엘모’와 지난해 세계대회를 제패한 ‘스톡피시’, 바둑의 ‘알파고’와 실력을 비교한 결과 장기는 2시간, 체스는 4시간, 바둑은 8시간 학습한 상태에서 기존 최강 소프트웨어들을 능가한 것으로 밝혀졌다. 각 소프트웨어와 100번씩 경기를 한 결과 장기는 90승 8패 2무승부, 체스는 28승 무패 72무승부, 바둑은 60승 40패를 기록했다. 연구진은 “이번에 업그레이드한 알파고 제로는 서로 다른 게임에서도 사용할 수 있는 범용 AI라는 점과 함께 인간이 만들어낸 기보들을 배우지 않고 스스로 규칙만으로 학습했다는 것이 주목할 만하다”고 설명했다. 이 때문에 전문가들은 인공지능이 바둑 같은 보드게임 이외의 분야에서도 인간이 풀지 못하는 어려운 문제를 푸는데 공헌할 것으로 전망하고 있다. 딥마인드측은 범용 AI를 통해 난치병 조기발견, 신소재 개발, 생명의 기원 규명 등 다양하게 응용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

이세돌(34) 9단이 지난해 인공지능(AI) ‘알파고’를 상대로 1승을 따내면서 판세를 결정한 ‘백 78수’는 0.007%의 확률을 뚫은 묘수였다는 평가가 나왔다.구글코리아는 4일 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 대국’ 뒷이야기를 담은 다큐멘터리 ‘알파고’를 언론에 공개했다. 이번 영상에서는 이 9단의 4국 승리가 확정되자 알파고를 만든 구글 딥마인드 개발진이 ‘백 78수’가 실제 나올 확률을 확인하고 혀를 내두르는 장면이 나온다. 무려 0.007%의 확률을 꿰뚫은 판단으로 파악됐기 때문이다. 거의 1만분의1에 달하는 수를 직관으로 찾아낸 것이다. 딥마인드의 수석 연구원인 데이비드 실버 박사는 “이런 희박한 확률을 찾아낸 인간의 두뇌에 감탄했다. 진짜 신의 수였다”며 칭찬을 아끼지 않았다. 이 9단은 ‘백 78수’를 놓은 이유에 대해 “그 수 외에는 둘 방법이 없었다. 둘 수밖에 없었던 수”라고 설명했다. 이 9단은 지난해 3월 ‘세기의 대국’에서 4대1로 졌지만 알파고에게 유일하게 1승을 거둔 프로 바둑 기사로 남아 있다. 알파고가 세계 각국 바둑기사와 벌인 공식 전적은 68승 1패다. 지난 5월 중국 커제 9단에게서 완승을 거둔 뒤 바둑계를 은퇴했다. 이번 다큐는 대국 중계 때 공개되지 않은 ‘비하인드 스토리’를 보여준다. 영상에는 중압감을 느낀 이 9단이 호텔 테라스에서 홀로 담배를 피우는 모습, 알파고를 대신해 돌을 뒀던 구글 딥마인드의 아자 황 박사가 대국 내내 유지했던 긴장된 표정을 푼 채 유쾌하게 웃는 모습 등이 담겨 있다. 데미스 허사비스 딥마인드 최고 경영자(CEO)를 비롯한 알파고 개발진이 “바보같이 질 수도 있다”며 긴장하는 모습도 엿볼 수 있다. 다큐멘터리 ‘알파고’는 미국의 그레그 코스 감독이 구글 딥마인드와 협력해 제작됐다. 국내에는 지난달 말 개막한 서울독립영화제의 초청작으로 수입됐다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

지난 5월 알파고는 중국의 바둑 신성 커제 9단과의 대결에서 승리한 뒤 화려하게 은퇴했다. 이 대결은 지난해 3월 있었던 이세돌 9단과의 대결에 비하면 충격적이지는 않았지만 학계에 남겨진 여운은 매우 컸다. 첫 번째 이유는 알파고가 컴퓨터 한 대를 활용해 커제와 대결했다는 점이다. 이세돌 9단과의 대결에서는 슈퍼컴퓨터급의 장비를 활용했는데 1년여의 기간에 전력 소비를 큰 폭으로 줄인 것이다. 두 번째는 바둑기사들의 기보를 전혀 학습하지 않았다는 점이다. 이런 접근은 역설적으로 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 예측하는 현대 인공지능 개념을 뒤엎는 것이다. 구글 딥마인드는 지난 10월 우리에게 남긴 여운에 대한 해답을 주는 논문을 세계적인 학술지 네이처에 발표했다. 논문에서 소개된 ‘알파고 제로’는 바둑기사의 기보 없이 스스로 대결하며 학습했다고 밝혔다. 비결은 강화학습이다. 강화학습은 행위에 대한 보상을 통해 전략을 강화하는 방법으로, 게임 인공지능 분야에 주로 활용됐다. 알파고 제로의 강화학습 알고리즘은 지난 이세돌 9단과 대결했던 버전보다 상당 부분 개선됐다. 지난 버전의 알파고는 두 가지 형태의 인공신경망을 활용했다. 이 두 가지는 전문 바둑기사의 기보를 학습해 착수 선호도를 결정하는 정책망과 현재 바둑판의 승률을 근사하는 가치망이다. 알파고 제로에서는 이 두 가지를 하나의 신경망으로 통합해 성능을 개선한 것이다. 또 기존 알파고는 바둑판을 48가지 특징으로 분류하여 학습을 진행했으나 알파고 제로는 바둑돌의 위치만을 토대로 학습했다. 즉 알파고 제로는 백지 상태에서 바둑의 규칙만을 토대로 학습했다고 볼 수 있다. 한편 알파고 제로는 학습을 위해 4개의 TPU(Tensorflow Processing Unit)를 활용했다. TPU는 구글이 고안한 학습 전용 하드웨어로 기존 연산처리장치보다 최대 80배 정도 전력 효율이 높다. 학습기반 인공지능은 일반적으로 계산량이 매우 많다. 현재 인공지능 컴퓨팅 인프라로 GPU가 각광받는 이유도 같은 가격의 CPU 대비 계산 성능이 월등히 뛰어나기 때문이다. 문제는 GPU의 전력 소모가 크다는 점이다. TPU는 GPU와 같이 인공지능 학습에 뛰어난 성능을 보이면서도 전력을 적게 소모한다는 점에 주목할 필요가 있다. 딥마인드의 알파고 제로는 현대 인공지능의 변혁을 알리는 신호탄이 될 것이다. 데이터를 스스로 생산하며 학습한다는 패러다임을 제시했기 때문이다. 사람처럼 행동하는 인공지능은 현재 시점에서는 요원한 일이지만, 알파고 제로가 증명한 기술 발전의 속도는 우리들이 생각하는 것보다 훨씬 더 빠를지도 모른다.

“기계가 인간의 생사를 결정할 수 있을까.” 기계가 스스로 적군을 파악하고 살상을 가할 수 있는 이른바 ‘킬러로봇’에 관한 논쟁이 유엔 무대로 옮겨진다고 AFP통신 등이 12일(현지시간) 전했다. 유엔 특정재래식무기금지협약(CCW)은 13~18일 스위스 제네바에서 회의를 열고 킬러로봇에 대한 효용과 부작용에 대해 토의한다. 킬러로봇 논의가 유엔 차원에서 이뤄지는 것은 이번이 처음이다.●오늘부터 5일간 효용·부작용 토의 킬러로봇이란 전장에서 적군을 살상하는 역할을 담당하는 인공지능(AI) 로봇을 뜻한다. 현재 미국과 영국, 러시아, 중국 등 세계 각국은 AI를 활용한 무인전투기와 살상용 전투로봇 개발에 열을 올리고 있다. 미 해군의 무인함정 ‘시 헌터’, 미 보잉의 무인잠수정 ‘에코 보이저’, 러시아의 무인탱크 ‘MK 25’, 영국의 무인전투기 ‘타라니스’ 등이 대표적이다. 러시아에서는 사람 모양의 전투로봇 ‘이반 터미네이터’도 개발 중이다. ●미·러 등 개발 박차… 우려 목소리 커져 킬러로봇 개발이 가시화되자 우려의 목소리가 높아지고 있다. 시민단체 활동가들은 “킬러로봇이 독재자, 테러리스트 손에 들어가거나 해킹을 당하면 선량한 민간인들이 엄청난 피해를 입을 것”이라며 대형 참사가 빚어질 수 있다는 점을 경계한다. 상당수 AI 전문가들도 반대 목소리를 내고 있다. 테슬라의 일론 머스크, 구글 딥마인드의 무스타파 술레이만 등 기업인 100여명은 지난 8월 킬러로봇을 금지해 달라고 유엔에 서한을 보냈다. 이번 유엔 회의에서는 킬러로봇을 금지하는 안을 논의하기보다는 킬러로봇의 유형을 제대로 이해하는 데 초점을 둔 토의에 초점을 맞출 전망이다. 회의를 주재하는 아만디프 길 인도 군축대사는 “이제 출발선에 섰을 뿐”이라며 “단칼에 금지하는 게 쉬운 처방이지만 매우 복잡한 문제의 결론을 바로 내리는 것은 현명하지 않다”고 밝혔다. 심현희 기자 macduck@seoul.co.kr