인간과 기계의 대결로 관심을 끈 이세돌 9단과 구글 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 많은 사람들은 이번 대결로 인공지능(AI) 연구의 실체를 확인하게 됐다. ‘인간의 두뇌를 컴퓨터로 똑같이 만들 수 있을까’라는 연구자들의 궁금증에서 시작된 인공지능의 역사는 영국 천재 수학자 앨런 튜링이 고안한 생각하는 기계 ‘튜링 머신’으로 거슬러 올라간다. 이후 1956년 미국 다트머스대학에서 열린 콘퍼런스에서 존 매카시가 최초로 ‘인공지능’이란 용어를 사용하며 인공지능에 대한 정의를 내렸다. 1970년대까지 연구자들은 검색을 통한 추론, 자연어 분석, 모델링을 통해 인공지능을 구현하려고 했으나 기술적 한계로 인공지능 침체기가 찾아왔다. 1980년대에 들어서면서 인간의 지식을 여러 가지 방법으로 저장하고 이를 바탕으로 하는 추론 기능을 추가하는 등 새로운 방식을 시도했지만 한계에 부딪혀 1990년대 초반까지 두 번째 인공지능 침체기가 닥쳤다. 1990년대 후반에는 연결계산이론, 대규모 데이터베이스 검색, 연산 기술 발전이 이뤄지고 IBM의 딥블루가 1997년 세계 체스챔피언 그랜드마스터 대회에서 인간을 이겨 인공지능이 다시 주목받기 시작하면서 지금에 이르고 있다. 특히 인공지능 기술의 핵심인 딥러닝 기술은 2006년을 기점으로 알고리즘이 획기적으로 진화했을 뿐만 아니라 그래픽처리장치(GPU), 메모리 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅 등 진화된 컴퓨터 성능의 도움을 입었다. 덕분에 인공지능의 배경지식이 될 수 있는 빅데이터를 빠른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있게 된 것이다. 인공지능은 인간 고유의 사고, 학습, 자연어 처리, 지각능력 등 지식활동을 하는 컴퓨터 시스템이나 프로그램이다. 연구자마다 정의는 다르게 내리고 있지만 최근에는 크게 강한 인공지능, 약한 인공지능으로 구분하고 있다. 강한 인공지능은 1950년대 1세대 인공지능 연구자들이 꿈꿨던 것으로 사람과 대화를 할 때도 전혀 이상한 점을 느낄 수 없을 정도로 지성과 이성, 감성을 갖추고 고차원적 사고를 할 수 있는 것이다. SF소설이나 영화에서 나타나는 인공지능의 모습은 인간의 노동력뿐만 아니라 감정까지 공유하는 강한 인공지능들의 모습이다. 인간과 똑같이 생각하는 강한 인공지능과 달리 약한 인공지능은 지능의 범위를 좁혀서 특정한 분야에 한정해 특정 문제를 사람처럼 풀 수 있는 기술이다. 이세돌 9단과 대국을 펼친 알파고는 바둑이라는 분야에서 문제를 해결할 수 있도록 한 대표적인 약한 인공지능이다. 최준식 고려대 심리학과 교수는 15일 “알파고의 신경망 기술은 딥러닝을 발전시켜 온 인지심리학자와 컴퓨터 과학자의 노력이 누적된 것일 뿐 컴퓨터가 갑자기 지능을 획득한 것은 아니다”라고 말했다. 오상록 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원도 “강한 인공지능 기술도 등장하겠지만 사람들이 필요로 하는 것은 인간이 어려워하는 문제를 해결할 수 있는 약한 인공지능 기술로 앞으로 주로 활용될 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

은행 대출심사 업무에 인공지능(AI) 로봇이 투입됐다. 이 로봇은 대출자들의 대출이력 등 데이터를 분석해 스스로 점수를 매기는 능력을 갖췄다. 어느 날 로봇이 대출심사 과정에서 인종과 성별, 학력에 따라 다르게 작동하는 알고리즘을 적용한 것으로 밝혀졌다. 은행은 로봇 개발사에 책임을 떠넘기고, 로봇 개발사는 “로봇이 스스로 학습해 판단한 결과”라며 책임을 회피한다. 사람처럼 판단하고 행동하는 로봇에 어떻게 윤리성을 담보할 것인지, 로봇의 비윤리적 행동에 누가 어떻게 책임을 질 것인지는 머지않아 다가올 인공지능 시대의 과제다. 통제권을 쥐어야 할 인간이 오히려 인공지능에 의존할수록 인공지능은 ‘재앙’이 될 가능성이 높다. 인공지능 전문가인 제리 카플란 미국 스탠퍼드대 교수는 “인공지능은 사회 전반에 미치는 영향은 신경 쓰지 않은 채 각자의 주인을 대신해 일을 하고 돈을 벌 뿐이지만, 인공지능으로 우리 삶이 풍요로워지면서 불편한 진실은 정작 못 보고 지나갈지 모른다”고 경고한다. 전쟁에 투입된 드론은 중동 지역에서 무고한 희생자를 낳고 있지만 ‘얼굴 없는 폭격’에 대한 책임 소재는 모호하다. 자율주행차가 승객의 목숨을 구하기 위해 길을 걷던 어린이와 노인 중 한 명을 덮쳐야 한다면 어느 쪽으로 방향을 틀어야 할지와 같은 윤리적 문제는 자율주행차 개발 진영의 난제다. 인공지능의 설계 단계에서부터 기술적으로 윤리성을 구현하는 방안이 미국 등에서 논의돼 왔지만, ‘킬러 로봇’처럼 위험하고 통제 불가능한 인공지능에 대한 우려를 해소하기는 역부족이다. 보다 현실에 와 닿는 인공지능 시대의 문제는 따로 있다. 인공지능은 단순 노동과 서비스직에서부터 인간의 일자리를 빼앗아 간다. 부유층만이 인공지능을 통한 첨단 의료 서비스를 누리게 되면 의료 불평등도 발생한다. 김재필 KT경제경영연구소 연구원은 “인공지능이 산업 인프라가 되는 시대에서는 인공지능 기술을 가지고 있거나 지식을 갖춘 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 심각한 격차가 발생한다”고 말했다. 인공지능의 기반이 될 빅데이터의 수집과 공유, 확산이 본격화되면 개인정보와 사생활 보호 문제도 수면 위로 떠오를 전망이다. 인공지능이 환자의 질병 진단에 활용될 경우 개인의 의료정보가 병원과 보험사, 의료장비업체 사이에서 퍼져 나갈 위험도 높아진다. 인공지능에 모든 의사결정을 맡긴 채 의존하는 인간은 자연스레 존엄성을 상실한다. PC와 인터넷, 스마트폰 등 지금까지의 신기술과는 비교할 수 없는 사회·경제적 파장이 예고되고 있는 것이다. 인공지능을 인간 사회의 동반자로 받아들이고 기술 개발과 사용, 통제에 대한 윤리적·법적 토대를 마련해야 하는 이유다. 인공지능 연구를 선도하는 글로벌 기업들은 인공지능 기술을 윤리적으로 개발하고 활용할 방안을 고민하고 있다. 독일 다임러벤츠재단은 2012년부터 150만 유로(약 19억 8000만원)를 투자해 관련 연구를 진행 중이다. 구글도 2014년 딥마인드를 인수하면서 윤리위원회를 만들었다. 당시 딥마인드 창업자들이 구글에 “군사적 목적으로 기술을 사용하지 않는다”는 것을 조건으로 회사를 구글에 매각한 것으로 알려졌다. 그러나 인공지능 기술에 대한 통제권은 기업이 아닌 국가와 사회가 쥐어야 한다는 목소리가 높다. 미국, 영국, 일본 등 인공지능 기술 선진국들은 일찌감치 인공지능의 사회·윤리적 규범의 토대를 닦기 시작했다. 유럽연합은 2014년 ‘로봇법’(RoboLaw) 프로젝트를 가동하며 로봇 규제 가이드라인을 구체화하고 있다. 일본도 지난해 총무성 산하에 ‘2045 연구회’를 설립하고 인공지능이 가져올 사회적 충격파에 대해 연구하고 있다. 우리나라는 이들 국가보다 인공지능 기술 개발도, 윤리에 관한 논의도 뒤처졌다. 2007년 지식경제부(현 산업자원부)는 ‘로봇윤리헌장’의 초안을 마련하며 선진국보다 먼저 로봇윤리 법제화의 첫발을 내디뎠지만 지금은 논의가 중단됐다. 지난해 학자들이 모여 ‘한국포스트휴먼학회’를 설립하고 인공지능에 인문학과 법학을 접목하는 연구를 시작했고, 최근 미래창조과학부가 인공지능 시대의 사회·경제적 변화에 대응하기 위한 ‘지능정보 사회 플랜’ 수립에 돌입했다. 이원태 정보통신정책연구원 연구위원은 “‘알파고’를 계기로 국내에서도 인공지능 산업의 잠재력이 주목받기 시작했다”면서 “신성장동력을 만드는 노력을 기울이는 것과 함께 인공지능이 불러올 사회·경제적 영향에 대한 준비도 병행돼야 한다”고 강조했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

글로벌 사물인터넷(loT)과 빅데이터가 향후 글로벌 시장을 이끌 것으로 주목받고 있는 가운데 이들 시장을 선도할 소프트웨어(SW) 개발자에 대한 주목도도 높아지고 있다. 이미 대기업들은 쓸만한 SW 개발자 찾기에 혈안이 돼 있는 상황이다. 소프트웨어 개발자란 말 그대로 소프트웨어를 개발하는 사람을 이르는 말이다. 최근 이세돌 9단과의 세기의 바둑대결로 화제를 모은 ‘알파고’도 구글의 소프트웨어 개발자가 만든 최첨단 인공지능 컴퓨터라 할 수 있다. 사물에 인터넷을 주입, 언제 어디에서든 모든 사물을 인터넷으로 제어 가능하게 하는 사물인터넷(loT)의 프로그램 또한 이러한 SW 개발자들의 몫이다. 스마트폰 어플리케이션도 마찬가지다. 　정보통신산업정책연구원(KISD)에 따르면 2017년까지 8만 명의 개발 인력이 필요하지만, 아직 공급은 그에 못 미치는 수준이다. IT업계 한 관계자는 “사물인터넷 플랫폼이 본격적으로 활성화 될 향후 2~3년간은 소프트웨어 개발자들의 수요가 최고점으로 올라가게 될 시기”라면서 “IT 인재들이 지금부터 자바 개발자 교육센터나 정부교육을 통해 실무에 투입될 수 있는 실력을 갖출 수 있도록 하는 것이 중요하다”고 밝혔다. 국내에서 국비로 자바 안드로이드 교육을 무료로 받을 수 있는 경영기술개발원교육센터는 빅데이터 교육, 자바 교육, 사물인터넷 교육 등 IT 인재들을 위한 교육시스템을 갖춰 관련 업계 취업준비생들은 물론, 소프트웨어 개발자를 준비 중인 이들의 눈길을 끌고 있다. 경영기술개발원교육센터 관계자는 “소프트웨어 개발자를 뽑는 기업들은 의외로 학벌이나 학점 등을 묻지 않는다. 관련분야에 적당한 실력을 갖춘 입사지원자를 뽑아 키워서 쓰려 하는 기업이 많다. 또한 채용규모도 무척 큰 편이라 스스로 꾸준히 자바 프로그래밍 등을 익혀 실력을 쌓는다면 취업의 문은 열려 있다”고 설명했다. 이슬기 기자 seulgi@seoul.co.kr

배우 송중기가 SIA TOP10 상을 수상했다. KBS2TV ‘태양의 후예’에 출연하며 뜨거운 인기를 누리고 있는 송중기는 15일 오후 서울 중구 동대문 DDP에서 열린 ‘스타일 아이콘 아시아 어워즈(SIA) 2016’에서 ‘아시아 트렌드를 이끌 10인의 스타일아이콘’으로 꼽혔다. 송중기는 SIA 무대에 올라 “정말 감사한 한 해였다. ‘태양의 후예’ 유시진 캐릭터 만나서 감사하지 말입니다”라며 “지난해는 제대도 하고 좋은 작품도 만나고 뜻 깊은 한해였는데 덕분에 올해도 큰 상 받으며 좋은 시작해 감사드린다”고 소감을 전했다. 이어 송중기는 “‘태양의 후예’ 군인 역할은 갓 제대해 쉬울 거라고 하는 분들 많지만 저에게는 큰 도전이었다. 많은 분들이 사랑해주셔서 값진 결과물을 얻었다. 올해도 영화 ‘군함도’로 또 큰 도전을 하고 있다”고 밝힌 뒤 ‘사랑해요’를 외치는 팬들을 향해 “저도 사랑하지 말입니다”고 화답했다. 한편 올해 8회째를 맞은 ‘SIA’는 스타일 페스티벌로 한국, 중국, 배트남, 대만, 미국, 일본 등 각국에서 이뤄진 투표 집계와 전 세계 SNS를 분석한 빅데이터 자료, 전문 심사위원 평가를 더해 올해 아시아의 트렌드를 이끌 스타일의 아이콘을 선정해 수상한다. 송중기를 비롯 지드래곤, 박보검, 소녀시대, 이정재, 리이펑, 송승헌, 유아인, 이하늬, 하지원이 2016 스타일아이콘 TOP10에 선정됐다. 사진=tvN ‘SIA’ 캡처 이보희 기자 boh2@seoul.co.kr

걸그룹 AOA 멤버 설현이 ‘SIS’에서 ‘어썸 신드롬’(awesome syndrome) 상을 수상했다. 설현은 15일 오후 서울 중구 동대문 DDP에서 열린 ‘스타일 아이콘 아시아 어워즈(SIA) 2016’에서 한해를 뒤흔들었던 ‘어썸 신드롬’의 주인공이 됐다. 설현은 SIA 무대에 올라 “제가 ‘SIA’에 참석하는 게 처음인데 이렇게 특별한 무대에서 멋진 상을 줘서 감사하다. 앞으로도 멋진 모습으로 많은 분들께 좋은 에너지 줄 수 있도록 노력하겠다“고 소감을 전했다. 한편 올해 8회째를 맞은 ‘SIA’는 스타일 페스티벌로 한국, 중국, 배트남, 대만, 미국, 일본 등 각국에서 이뤄진 투표 집계와 전 세계 SNS를 분석한 빅데이터 자료, 전문 심사위원 평가를 더해 올해 아시아의 트렌드를 이끌 스타일의 아이콘을 선정해 수상한다. 이보희 기자 boh2@seoul.co.kr

이세돌 9단과 알파고의 바둑대결에 대한 대화가 온통 주변을 메우고 있다. 인공지능의 학습 능력에 감탄하는 사람들, 아직은 인간의 영역이 불가침이라고 주장하는 사람들, 그리고 인공지능이 가져올 사회적 변화를 기대하거나 우려하는 사람들로 우리 사회가 들끓고 있는 듯하다. 올 초 다포스포럼에서 인공지능이 4차 산업혁명을 견인할 와해성 혁신으로 세간의 관심을 모은 지 얼마 되지 않았는데 2025년까지 세계적으로 인공지능 시장 규모가 2000조원에 육박할 것이라는 전망이 알파고의 선전으로 인해 자연스럽게 받아들여지는 분위기가 조성되고 있다. 이러한 분위기에 고무되어 알파고의 산파 역할을 한 구글 딥마인드 대표 허사비스는 알파고가 평범한 인간의 일상을 모방할 수 있는 단계로 진화할 것이라는 전망을 내놓기도 했다. 이러한 분위기에서 문득 알파고가 스타워즈의 ‘스리피스’로 실현되지 않을까라는 생각을 하는 것은 필자만은 아닐 듯하다. 오래된 기억을 더듬어 필자가 기억하는 ‘스리피스’는 ‘알투디투’보다 문제해결 능력은 현격히 떨어지지만 감성적이었고 유머러스했다. 좀 더 어려운 단어들로 표현하자면 자신이 처한 환경을 구성하는 여러 가지 프레임들 가운데 어떤 프레임이 중요한지를 스스로 선택할 수 있었다. 그리고 그 프레임 안에서 목적 지향적이지 않은 행위를 적절히 수행했다. 이것이 인간에 의해 주어진 프레임 안에서 문제해결을 위한 최적의 선택을 하는 ‘알투디투’에 비해서 ‘스리피스’가 우리에게 훨씬 더 인간적(?)으로 보인 이유일 것이다. ‘알투디투’에 가까운 알파고는 빅데이터 분석, 이미지 분류, 음성인식 등에서 활용되고 있는 딥러닝 방식을 채용하고 있다. 좀 더 구체적으로 알파고는 바둑 대국에서 상대방이 어떤 위치에 돌을 놓는지에 따라 선택을 달리하는 알고리즘과 승자를 예측하는 알고리즘이 결합하여 있다고 한다. 알파고는 바둑돌의 다음 위치를 예측하도록 하는 지도학습과 대국의 결과에 따라 보상을 주는 강화학습, 바둑돌의 위치 평가를 바탕으로 결과에 대한 예측력을 강화하는 과정을 통해 지금 이 순간에도 지속적으로 자신을 발전시키고 있다. 필자는 과거 인공지능이 가진 가능성에 대해서 부정적인 생각을 가지고 있었다. 전문적인 지식을 보유한 인간의 개입을 필수적으로 요구하던 기계학습의 한계가 분명했기 때문이며, 인간의 개입을 배제한 학습의 과정은 지나치게 많은 시간이 필요했기 때문이다. 또 하나의 이유는 필자가 사회현상을 연구하는 직업을 가지고 있기 때문이기도 했다. 그러나 이제는 인공지능에 대한 접근방법에서 인식론적 전환과 기술적 발전으로 인해 인공지능에 대한 평가가 긍정적으로 바뀌어야 할 시점에 와 있다는 것을 부정하기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 필자는 여전히 현재의 인공지능 접근방법이 인간의 근본적인 행위를 대체할 수 있다고는 생각하지 않는다. 그 이유는 의사소통을 포함한 대부분의 인간 행위가 문제해결과 결부되어 있거나 개념적 사고를 바탕으로 두고 있지 않기 때문이다. 인공지능이 인간이 어떻게 상황이 주는 무수히 많은 행위 프레임들 가운데서 특정한 프레임을 중요한 것으로 선택하는지, 그리고 선택된 프레임과 관련성을 가지는 다양한 요인들에 대한 감수성을 높이는지를 배우지 못한다면 우리는 앞으로도 ‘알투디투’의 개선된 형태를 보는 것에 만족해야 할 것이다. 필자는 우리가 목격하고 있는 인공지능 분야의 성과와 발전 가능성을 부정하거나 폄훼하려는 것이 아니다. 인공지능은 분명히 안정적인 대량의 데이터가 존재하는 정의된 문제해결의 영역에서 인간이 하는 많은 활동들을 대체하게 될 것은 자명하다. 다만 인공지능이 자신의 신체, 욕구, 감정, 사회·문화적 배경으로부터 사고를 통하지 않고서도 행위를 발생시키는 인간적 방법을 배우지 못한다면 인공지능은 앞으로도 인간이 활용하는 도구에 머물러 있을 것이다. 물론 인공지능이 인간을 학습할 가능성은 여전히 존재하지만 가까운 미래에 그 가능성이 현실화되는 것을 보기는 어려울 것이다.

사람들은 인공지능(AI) 컴퓨터를 자신들의 행복과 번영을 위해 현명하게 활용할 수 있을까. 구글의 인공지능 알파고가 인류에게 던진 핵심 화두다. 우리나라는 4년 전 세계 최초로 ‘로봇 교도관’을 개발, 실제 교정기관 배치를 추진한 적이 있었다. 이런저런 논란 끝에 폐기되고 연구도 중단됐지만, 로봇 교도관의 사례에는 이번에 제기된 다양한 화두에 대한 실마리들이 담겨 있다. 저는 2012년 3월 대한민국 서울에서 열린 아시아 교정포럼 국제회의에서 처음으로 세상에 모습을 나타냈답니다. 키 150㎝, 무게 70㎏으로 다른 휴머노이드 로봇들과 비슷한 생김새를 갖고 있었죠. 몸통은 강화 플라스틱이고, 두 다리 대신 4개의 바퀴가 달려 있었고요. 제가 설계된 건 2011년 9월이었어요. 당시 지식경제부(현 산업통상자원부)에서 석·박사급 연구원 25명에게 사업비 10억원을 주고 ‘세계 최초의 교도소 내 순찰로봇’을 만들도록 했죠. 전 개발에 착수한 지 6개월 만에 사람들 앞에 섰어요. 저는 사람과 비슷하게 시속 2~4㎞로 움직이고, 두 눈과 몸통에 달린 카메라로 수형자들의 모습을 종합관제실에 실시간으로 전송했죠. 영상 녹화도 가능했어요. 2시간만 충전하면 9시간 동안 움직일 수 있도록 리튬전지를 내장했고 전기가 떨어질 때면 복도에 설치된 충전기로 스스로 이동해 자동 충전을 하도록 돼 있었어요. 제가 주목받았던 건 몸 때문만은 아니었어요. 수형자의 행동 패턴을 분석해 자살, 폭력, 자해 등 이상 징후를 포착하는 제 두뇌(인공지능) 때문이었죠. 이상 징후가 포착되면 제 머리에 달린 송수신기가 종합관제실에 알리거나 경보음을 내서 수형자를 보호하도록 했죠. 저는 ‘인공지능의 미래’로 각광받았어요. 그러나 이름도 채 받지 못한 상태에서 개발이 중단돼 지금은 개발업체 창고에 5년째 방치돼 있죠. 제가 탄생할 때 개발팀장은 이백철 경기대 교정보호학과 교수였는데요, 이분은 “수형자의 이상 징후를 포착하는 핵심 기술에 대한 개발도 진척되지 않은 상황에서 정부의 프로젝트 예산 지원이 끝났다”고 하시더군요. 저는 2014년 6월 포항교도소에 투입돼 시범운행될 예정이었어요. 수형자 행동 패턴을 분석하는 두뇌는 미완성인 상태였는데, 그게 문제였어요. 시범운행을 하고 문제점을 보완하려면 2~3년 정도가 추가로 필요했는데, 성과가 바로 나타나지 않는다는 이유로 어느 날 폐기가 결정됐지요. 하지만 전 진짜 이유를 알아요. 제가 시범운행된다니까 많은 사람이 격렬한 반대 목소리를 냈거든요. 교도관과 수형자는 감정의 교류가 중요한데, 저는 그런 것을 못 하거든요. 또 판단 오류로 인해 잘못된 경보음을 울리면 심각한 문제가 일어날 수도 있대요. 수형자가 폭력을 행사하지 않았는데, 마치 폭력을 행사한 것처럼 비칠 수 있다는 거죠. 제가 많아지면 교도관들이 일자리를 빼앗길 수 있다는 얘기도 들었어요. 처음에 만드는 비용은 3억원 정도지만 나중에는 수천만원으로도 대량 보급이 가능해질 테니까요. 앞으로 많은 후배 로봇이 등장하겠죠. 자의식을 갖는 ‘강한 인공지능’(Strong AI)까지는 아니어도, 스스로 해석하고 판단·반응할 수 있는 ‘약한 인공지능’(Weak AI)은 충분히 구현될 거라고 하더군요. 현재 경찰청에서는 현장에서 촬영된 용의자 얼굴을 데이터센터로 전송해 가장 근접한 안면 데이터를 검색하는 시스템을 개발하고 있어요. 법무부도 부착자의 맥박, 체온, 위치 등 정보를 실시간으로 파악해 범죄 징후를 사전 파악하는 지능형 전자발찌를 개발 중이죠. 무인자동차·소형 드론 등으로 순찰을 하거나 범인을 추적하고, 빅데이터를 분석해 범죄를 예방하는 인공지능 시스템, 피의자 조사 과정에서 얼굴 표정·손 떨림·음성 분석 등을 분석해 신빙성을 판단하는 로봇 등도 등장할 겁니다. 하지만 논란은 계속될 수밖에 없을 거예요. 사생활 침해나 빅브러더에 대한 고민도 계속되겠죠. 기계 오작동으로 무고한 사람을 범인으로 몰지도 모릅니다. 신상규 이화여대 이화인문과학원 교수는 “도구적 기술을 넘어선 인공지능에 대해 사회적·법적·문화적 대응을 마련해야 한다”고 하셨어요. 저의 작은 바람은 인간들이 미래를 현명하게 이끌었으면 하는 겁니다. 로봇 후배들이 인간을 돕는 ‘편리의 도구’가 되길 바랍니다. 홍인기 기자 ikik@seoul.co.kr 이민영 기자 min@seoul.co.kr

“인공지능은 조수… 결정은 인간의 몫 강력한 기술… 책임감·윤리의식 필요” “다른 모든 강력한 기술과 마찬가지로 인공지능(AI)도 도덕적이고 책임감 있게 사용돼야 합니다. 인간의 수준에 도달한 인공지능은 아직 수십년도 더 먼 이야기지만 지금부터 토론을 시작해야 하겠죠.” 바둑을 정복한 인공지능 프로그램 ‘알파고’는 전 세계를 ‘AI 충격’에 빠지게 만들었다. 인공지능이 인간을 지배하는 암울한 미래의 서막처럼 받아들여지기도 한다. 11일 대전 유성구 한국과학기술원(카이스트) 본원에서 ‘알파고의 아버지’ 데미스 허사비스(40) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 이 같은 우려에 대해 입을 열었다. “인간이 인터넷과 스마트폰을 사용하는 건 기술을 통해 도움을 받기 위해서입니다. 인공지능도 마찬가지입니다. 인공지능을 조수처럼 활용하고 최종 결정은 인간이 내리면 됩니다.” “인간은 더이상 스스로 선택할 필요 없이 인공지능에 의존하게 되는 것 아닌가”라는 한 학생의 질문에 그가 내놓은 대답이다. 허사비스는 이날 카이스트 바이오 및 뇌공학과가 주최한 석학 특별초청 세미나에 강연자로 나섰다. 최근 며칠 사이 전 세계에서 가장 경이로운 인물로 떠오른 그답게 수백명의 학생과 교수, 취재진이 몰렸다. 강연이 열린 정문술빌딩 드림홀은 발을 딛고 서기도 힘들 정도였고, 강연장 밖에는 안에 들어가지 못한 학생들이 줄지어 선 채 강연을 들었다. ‘인공지능과 미래’를 주제로 한 이날 강연에서 그는 인공지능 회사 딥마인드의 설립과 성장 과정, 연구 성과들을 발표했다. 그는 딥마인드의 연구 목표를 “첫째는 지능이 무엇인지 풀어내는 것, 둘째는 그 지능을 통해 모든 문제를 푸는 데 쓰는 것”이라고 말했다. 그러면서 “딥마인드가 개발하는 것은 인간이 입력한 데이터를 모두 탐색해 답을 내리는 좁은 의미의 인공지능이 아닌, 스스로 지식을 학습함으로써 유연성과 창조력을 갖춘 ‘범용 인공지능’”이라고 강조했다. 그는 기계가 스스로 학습하며 터득해 나가는 ‘딥러닝’ 기법을 적용해 컴퓨터가 스스로 픽셀 게임을 반복하며 ‘고수’가 된 실험 결과를 공개하기도 했다. 딥마인드는 알파고를 의료와 로봇, 스마트폰 등에 적용할 계획이다. 그는 “인공지능을 실제 세계에 적용하면 빅데이터와 기후, 질병, 유전학, 물리학, 엔터테인먼트 등 다양한 분야의 해법을 찾을 수 있을 것”이라면서 “인간의 다양한 수수께끼들, 정신과 꿈, 창조성, 어쩌면 의식까지도 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 1976년 영국 런던에서 태어난 허사비스는 13세 때 ‘체스 신동’으로, 17세 때 게임 개발자로 이름을 날렸다. 영국의 명문 케임브리지대에 진학해 컴퓨터공학을, 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학을 전공한 그는 2010년 인공지능 기술 회사인 딥마인드 테크놀로지를 설립했다. 딥마인드는 2014년 구글에 4억 달러(약 4322억원)에 인수됐다. 독특한 이력 탓에 ‘괴짜 천재’라 불리는 그는 유머 감각도 수준급이었다. 연단 앞에 서기 전 활짝 웃으며 자신의 스마트폰으로 청중들의 사진을 찍는가 하면, 강연 마지막에는 프레젠테이션 화면에 ‘채용중!’(We’re hiring!)이라는 제목과 함께 구글 채용 공고를 띄우며 학생들의 폭소를 자아냈다. 대전 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

세계경제포럼(WEF)은 지난 1월 스위스에서 열린 다보스포럼에서 암울한 보고서를 발표했다. 정보통신기술(ICT) 융합이 일어나는 4차 산업혁명이 도래하면 로봇과 인공지능의 발달로 500만개 이상의 일자리가 사라질 것이라는 내용이었다. WEF가 전 세계 노동인구의 65%를 차지하는 미국, 중국, 일본, 프랑스, 독일 등 15개국을 분석한 결과 2015~2020년 일자리 716만 5000개가 없어지고 202만 1000개의 일자리가 새로 생길 것으로 전망됐다. 결국 514만 4000명이 실업자가 되는 셈이다. WEF는 사라지는 일자리의 3분의2가 사무·행정직으로 가장 많고 컴퓨터공학이나 수학 분야에서는 새로운 일자리가 창출된다고 봤다. 이보다 앞서 국제노동기구(ILO)는 2020년까지 전 세계 실업자 수가 1100만명에 이를 것이라고 발표하기도 했다. 미래 실업에 대한 비관적인 전망은 여기서 그치지 않는다. 영국 옥스퍼드대 경제학과 교수인 칼 프레이와 마이클 오즈번은 미국에서 20년 내에 많게는 47%의 일자리가 자동화와 로봇의 등장으로 사라질 것이라고 예측했다. 도서관 사서, 단순 경리직, 세무사, 하역 일꾼, 보험 심사역, 텔레마케터 등 170여종의 직군은 자동화될 확률이 90%가 넘는다고 내다봤다. 컨설팅회사인 매킨지는 2025년이 되면 제조업과 서비스업을 막론하고 로봇이 4000만~7500만명의 인간이 할 일을 대체할 것이며 지식노동을 담당하는 인공지능은 1억 1000만~1억 4000만명분의 일을 하고 있을 것이라고 주장했다. ●美 포브스엔 기업 실적 기사 쓰는 로봇 멀리 갈 필요도 없다. 인공지능은 이미 노동시장에 진출해 있다. 로봇 저널리즘이 대표적이다. 미 경제지 포브스는 기업실적 분석 기사 작성을 내러티브 사이언스라는 벤처가 만든 기사 작성 알고리즘에 맡겼다. 오토메이티드 인사이트, 판타지 저널리스트 등 기사 작성 AI 벤처가 대거 등장해 서비스를 제공한다. 금융업계는 주식거래(시스템 트레이딩)를 넘어 투자 분석, 투자 자문에 인공지능을 두루 활용한다. 구글 출신 엔지니어들이 설립한 스타트업 켄쇼의 인공지능 ‘워런’은 미국 연방준비제도이사회가 금리를 올리면 어떤 종목의 투자가 유망한지를 묻는 말에 척척 해답을 준다. 일본의 미즈호은행은 소프트뱅크가 개발한 인간을 닮은 로봇 페퍼를 점포에 들여놓고 고객을 상대하게 한다. 미즈호는 2020년 도쿄올림픽 즈음에 IBM의 인공지능 왓슨을 페퍼에 결합한 금융 컨설팅 로봇을 선보이겠다는 야심 찬 계획도 세웠다. ●금융업계는 투자 분석·자문에까지 활용 법률 분야에서는 미국 블랙스톤 디스커버리가 150만건의 서류를 기초로 법무 자료 조사를 대행하는 인공지능을 개발해 보급하고 있다. 조사분석 전문 인공지능이 널리 퍼진다면 로펌, 증권, 연구소 등 다양한 지식업종에서 인간 조사역의 일자리는 줄어들 수 있다. 인공지능은 심지어 고도의 창의력이 필요한 예술 분야까지 넘본다. 기계학습으로 작곡 능력을 터득한 인공지능 ‘에밀리 하월’이 만든 곡은 애플 스토어와 아마존에서 판매되고 있다. 기업 입장에서는 기계와 인간 중 누구를 고용하는 편이 유리할까. 기계 값이 어느 정도 싸지면 기업은 로봇 도입을 검토할 수 있다. 세계로봇연맹에 따르면 2000년대 들어 로봇의 단가는 해마다 10%씩 하락하고 있다. 시각 인지기능과 4~5개 관절을 갖춘 산업용 로봇의 가격은 10만~15만 달러 수준이다. 다만 로봇은 투자수익성 측면에서 불리하다. 초기에 큰돈이 드는 데다 로봇 투입에 따른 인력 재배치, 제조 설비 재설계 등 숨은 비용이 많이 들어서다. 한번 들이면 쉽게 처분하지 못하는 것도 골칫거리다. 인력의 경우 경기가 나빠지면 잔업을 줄이거나 쉬게 할 수 있지만 자동화된 공정은 그럴 수 없다. 로봇이 한번 고장 나면 전체 작업이 마비될 수 있어 위험 부담도 크다. 미래 일자리를 긍정적으로 보는 쪽은 인공지능이 창출할 새로운 일자리에 주목한다. 예를 들어 무인항공기인 드론은 베테랑 조종사는 필요없지만 일반 비행기보다 더 많은 인력이 있어야 한다. F16 전투기 운용에는 100명 남짓이 필요하다면 무인정찰기 프레데터 1대를 움직일 때는 168명의 지원 인력이 필요하다. 드론이 수집한 정보량이 많아 미군은 7만명가량을 자료 분석과 처리에 투입하는 것으로 알려졌다. 세계로봇연맹은 로봇 개발 및 제조, 관련 부품과 소프트웨어 개발 등 로봇 관련 240만~430만개의 일자리가 새로 생길 것이라고 주장한다. 구글, 마이크로소프트와 페이스북 등 IT 기업도 인공지능 분야에서 활발하게 인력을 고용하고 있다. 일부 전문가는 미래 노동시장의 양극화 현상이 뚜렷해질 것으로 내다본다. 기계와의 협업에 성공하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 소득 격차가 커질 수 있다는 얘기다. 예를 들면 인공지능을 비서로 쓰는 변호사와 첨단 수술로봇, 빅데이터 기반의 인공지능을 치료에 활용하는 의사는 우위를 차지하겠지만 그렇지 않은 경쟁자들은 상대적으로 생산성이 떨어진다. 기계가 대체할 수 있는 숙련직, 전문직, 관리직 종사자가 주축인 중산층 기반도 흔들릴 수 있다는 분석이 나온다. ●“창의력 발휘해 새 영역 발굴에 집중해야” 기계에 맞서 일자리를 지키거나 기계와 함께 일해야 하는 미래 인간의 경쟁력은 어디서 찾아야 할까. 나준호 LG경제연구원 책임연구원은 “기계는 한 가지 기술에서 인간을 압도할 수 있으나 한 명의 인간은 수백 가지 일을 하기에 기업 입장에서 인간을 고용하는 편이 비용 대비 효과가 뛰어날 수 있다”면서 “인류는 기계가 따라할 수 없는 창의력을 발휘해 새로운 영역을 발굴하고 창출하는 데 집중해야 할 것”이라고 말했다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

전 세계를 충격의 도가니로 몰고 있는 인공지능 바둑기사 알파고는 딥러닝을 통해 탄생한 괴물이다. 딥러닝 기법은 제프리 힌턴 박사가 2006년에 개발했다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모사한 인공신경망이 진화를 거듭해 온 최종 산물 중의 하나다. 구글의 알파고는 IBM의 왓슨과 함께 인류의 미래를 송두리째 흔들어 놓으며 상상을 초월하는 세상을 예고한다. 이제 인공지능과 빅데이터 기술은 신성한 법률의 세계에도 침투하기 시작했다. 미래학자 레이 커즈와일이 예언한 2045년이 오기 전에 인공지능으로 무장한 로봇 변호사의 등장을 암시하는 징후들이 발견된다. 미국 실리콘밸리 중심부에 자리잡은 블랙스톤 디스커버리라는 기업은 인공지능과 빅데이터 기법을 이용해 수백만 건의 법률 자료를 순식간에 분석하는 지능형 검색 기술을 개발했다. 블랙스톤 디스커버리는 미국 법무부를 포함해 이미 많은 고객을 확보하고 있고, 2012년 그 유명한 삼성과 애플의 특허 소송에 참여할 수 있었다. 최근에 미국의 스타트업인 위보스는 빅데이터 등의 기술을 적용해 이혼 확률을 예측하는 소프트웨어를 개발했고 이혼 관련 법률 서비스를 시작했다. 결국 이런 기술들은 첨단 인공지능 기술을 바탕으로 법률적 의미가 있는 모든 자료를 분석하고 패턴을 추출하고 그와 관련된 분쟁의 방향을 예측하는 괴물로 성장할 것이다. 위보스와 블랙스톤 디스커버리가 창립되기 전에 이미 컴퓨터 시스템은 법률 세계에 도전장을 던졌다. 2002년에 미국 연방대법원의 판결 결과를 예측하는 프로젝트가 진행됐다. 예측 프로그램으로 무장한 컴퓨터와 법률전문가의 대결이었다. 기술 수준은 지금보다 보잘것없는 상황이었지만 결과는 컴퓨터의 승리로 끝났다. 컴퓨터의 정확도는 75%였지만 법률전문가들은 59% 정도로 만족해야 했다. 대법원의 판결에 따라 경제구조가 급격한 영향을 받는 미국에서 이런 결과는 충격이 아닐 수 없었다. 이 프로젝트에 사용한 기술은 딥러닝을 이용해 학습하고 진화하는 형태는 아니었지만, 첨단 기술로 무장한 지능형 법률가의 탄생을 예고하는 대사건이었다. 인간과 컴퓨터가 벌인 이 대결의 충격이 사라질 무렵인 2006년 딥러닝이 탄생했고, 그해 미국 특허 소송의 최고 전문가 중 한 명인 리처드 포스너 판사는 그의 논문 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 긍정적 입장을 표명했다. 몇 개의 변수를 관찰해 판결을 예측하는 단순한 프로그램이 아니라 인간처럼 판단하면서 순식간에 데이터를 처리하고 상대방의 공격을 무력화하는 해법을 제시하는 인공지능 법률가가 탄생한다면 그렇게 단순한 문제는 아닐 것이다. 판사, 검사, 변호사가 동시에 이 인공지능 법률가의 도움을 받는다면 소송은 어떤 식으로 준비되고 어떤 식으로 재판이 진행될까. 재판의 결과에 대한 법적 정의는 어디에 있는 것일까. 이런 걱정을 하고 있는 사이에 법률은 인공지능, 빅데이터 기술과 융합해 비즈니스로 급격하게 진화하고 있고, 법률 생태계는 이미 새로운 국면을 맞이하고 있다. 새로운 세상을 열어 갈 인공지능 시장을 선점하기 위해 IBM, 구글 등의 해외 거대 정보기술(IT) 기업들은 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 인공지능을 의료, 금융, 법률 분야에 적용하는 대대적인 실험을 하고 있으며, 이런 분위기 속에서 법률 스타트업 기업들이 속출하고 있다. 대표적으로는 IBM의 인공지능인 왓슨을 기반으로 한 지능형 법률 자문회사인 로스인텔리전스가 있다. 로스인텔리전스는 단순 키워드 검색이 아니라 일상의 대화체로 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 대답을 근거 자료와 함께 제공해 ‘스마트한 자료 조사’가 가능하게 한다. 알파고와 이세돌의 대결에서 진정한 승자는 구글이라고 한다. 그러나 진정한 승자는 이세돌을 응원하는 대한민국 국민일 것이다. 우리는 이 대국을 통해 인공지능의 의미와 영향력을 생생하게 느끼게 됐으니 말이다. 알파고 사태를 기점으로 우리가 미래 성장 동력으로 인공지능에 집중한다면 법률 융합뿐 아니라 금융, 복지, 범죄예방 등 모든 분야에서 세기의 작품을 만들 수 있지 않을까?

구글의 인공지능(AI) 알파고가 바둑 최고수 이세돌 9단을 두 판 내리 꺾은 사건은 제4차 산업혁명의 문턱에 선 인류에게 세기적 질문을 던졌다. AI는 종국적으로 과연 어떤 모습으로 인류 앞에 설 것인가, AI가 만들어 낼 문명은 과연 인류 모두가 행복할 유토피아인가, 아니면 인류 전체를 재앙으로 몰아넣는 디스토피아인가. 알파고가 던진 이 거대한 질문(Big Question)에 대해 과학기술정보 전문가와 인문사회학자 7명의 지상 좌담을 통해 해법을 모색해 본다. 좌담에는 포스트휴머니즘 분야 전문가 신상규 이화여대 이화인문과학원 교수, 과학기술윤리 문제를 전공한 이중원 서울시립대 철학과 교수, 학문의 경계를 넘나드는 노마디즘 철학자 이진경 서울과학기술대 사회학과 교수, 빅데이터 분석 전문가 장덕진 서울대 사회학과 교수, 사회연결망 분석 전문가 정민수 동덕여대 보건관리학과 교수, 의학 박사이자 정보기술 전문가인 정지훈 경희사이버대 IT디자인융합학부 교수, 정보사회학 전문가 최항섭 국민대 사회학과 교수가 참여했다. AI는 인간의 생각·지식 집약된 작품일 뿐 ●정민수 교수 구글이 만든 학습 알고리즘이 정말 대단하다는 인상을 받았다. 보통 정보학 분야에서는 ‘자료→정보→ 지식’의 순차적인 구조를 강조한다. 즉 자료가 모여서 정보가 되고, 그것이 또 한 단계 고양된 것이 지식이다. 그런데 알파고는 단지 빅데이터를 가진 컴퓨터가 아니라 데이터에서 정보를 끌어내고 이를 지식으로 활용하는 모습을 보였다. 인공지능 컴퓨터와 인간이 서로의 생각을 나눌 날도 머지않은 것 같다. ●최항섭 교수 인공지능이 인간의 한계를 뛰어넘게 해 줄 것인지, 아니면 속박할 것인지의 기로에 서 있는 셈이다. 많은 사람들이 이 9단을 응원했던 것도 그를 통해 인간 존엄과 자유를 지키고 싶었기 때문일 것이다. ●장덕진 교수 이 9단의 패배에 많은 분들이 충격을 받았다고 하던데, 개인적으로는 그다지 놀랍지 않았다. 인공지능의 학습 속도는 일반인들 생각보다 훨씬 빠르다. 그리 멀지 않은 미래에 인공지능이 인간을 압도하는 날이 올 것이라고 생각했다. ●이진경 교수 이 9단의 패배가 인간의 패배를 의미하는 건 아니라고 본다. 앞으로 닥쳐올 기계와 인간의 싸움을 두려워할 필요가 없다. 여전히 시선은 인간에 두어야 한다. 이번 대국은 이세돌과 인공지능의 대결이 아니라 ‘알파고’라는 결과물을 만들어 낸 인간 지성 집단과 이세돌의 싸움이었다. 물론 그 중심에 인공지능이라는 기술이 있지만 인공지능은 결국 인간의 생각과 욕망, 지식이 집약된 작품에 불과하다. ●이중원 교수 달리 생각한다. 인간은 ‘깊이 생각한다’(호모 사피엔스)는 점에서 동식물뿐 아니라 기계 같은 인간이 만든 피조물과는 현격하게 다른 존재다. 인간처럼 생각하는 인공지능이 나온다면 인간의 정체성이 흔들리고 말 것이다. 인단 대체하는 기계, 새 양극화 초래할 것 ●최항섭 교수 인공지능이 창의력이나 감정과 같은 인간 고유의 영역까지 넘보면서 기계에 밀려난 개인은 점차 소외될 것이다. 기계가 인간을 대체할수록 개인은 점차 설 자리를 잃어 가는 대신 이런 기술을 소유·개발하는 기업은 몸을 부풀리며 새로운 형태의 양극화를 불러올 수 있다. ●이중원 교수 이미 애플의 앱 ‘시리’ 때문에 지난 10년간 영국에서 12만명이 직업을 잃었다. 지난해 말 미국 국방부의 군인 5명은 킬러로봇을 이용해 5년간 평균 1만명을 죽였다고 양심선언을 한 바 있다. 결국 인공지능 킬러로봇까지 등장할 수밖에 없을 것이다. ●정지훈 교수 영화 ‘터미네이터’에 나오는 스카이넷 같은 걸 보면서 인공지능이 인류를 파멸로 이끌지 모른다고 우려하기도 하는데 사실 기우라고 말하고 싶다. 인공지능에는 ‘강(强)인공지능’과 ‘약(弱)인공지능’이 있다. 약인공지능은 알파고처럼 특정한 영역에서 인간이 지시한 업무를 처리하는 인공지능을 말한다. 협의의 이런 인공지능은 도구일 뿐이다. 소달구지를 대신한 트랙터에 비유할 수 있다. 잘 사용하면 괜찮은 도구다. ●정민수 교수 누가 이기느냐 하는 승부와 상관없이 앞으로 인간이 인공지능을 이길 수 있는 분야가 줄어들 것이라는 것은 분명해 보인다. 손발 역할을 하는 컴퓨터를 제어하는 인간의 역할에 대한 성찰이 필요하다. 인공지능, 도구 아닌 주체적 행위자로 등장 ●신상규 교수 한 시대는 당대의 중심이 되는 기술에 좌우된다. 바퀴의 발명으로 시작한 농경사회나 엔진의 등장으로 시작된 산업혁명이 그 예다. 지금까지의 모든 기술이 물리적인 힘을 다뤘다면, 인공지능은 추상적인 정보를 다룬다는 점에서 새로운 혁신이다. 정보를 다루는 기술의 특징은 독립성이다. 정보를 통제하는 인공지능이 도구가 아닌 주체적인 행위자로 등장하게 된다는 뜻이다. 정보는 특성상 자가 증식이 가능하기 때문이다. 결국 더이상 인간이 유일한 판단의 주체일 수 없다는 얘기가 된다. ●정민수 교수 컴퓨터가 프로그래밍 안 되는 걸 딜레마 상황이라 한다. 가령 인공지능이 기차를 운행한다고 하면 철로에 쓰러진 사람을 구하기 위해 승객들을 위험에 빠뜨릴지 말지 결정할 수가 없다. 그런 선택지는 프로그램으로 해결할 수 있는 문제가 아니기 때문이다. 인간은 어떻게든 딜레마를 풀려고 하지만 컴퓨터는 그게 안 된다. 인공지능과 로봇이 아무리 뛰어나더라도 그걸 제어하는 건 사람의 몫이다. 기술의 속도 조절할 국가·제도 역할 중요 ●이중원 교수 인공지능의 등장은 침팬지와는 전혀 다른 차원의 문제다. 침팬지는 사람이 진화하기 전 단계의 존재일지 모르나, 진화된 인공지능은 생각하고 말하고 표현하는 능력을 갖추게 된다. 미래에는 인공지능이 인간을 대체할 수 있다는 뜻이다. 단순한 수준에서 인간도 태양에너지를 기반으로 하는 세포들의 집합체인 셈이다. 인공지능의 진화는 생명에 대한 정의까지 복잡하게 만들 것이다. 미래의 인공지능을 별도의 존재자로 인정하게 된다면 인공지능은 개발의 대상이 아니라 공존의 대상이 될 것이다. 이제는 기술 개발의 속도전에 제동을 걸고, 활용 가능한 영역을 명확히 해야 한다. 우선 인공지능을 정의할 범주부터 정해야 한다. ●최항섭 교수 문제는 구조적인 흐름 앞에 개인이 반발해 본들 기술의 편의를 거부할 수 없다는 점이다. 기술의 발전이 갖는 위험성을 인지하면서도 동시에 그 혜택을 누리고 길들여지는 것이다. 점차 기술 만능의 사회에 종속될 때 인간은 과연 자유로운 존재가 될 수 있을까. 기술의 수용은 반드시 인간이 전제돼야 한다. 이런 맥락에서 인간의 자유를 위해 기술 확장의 방향과 속도를 조절할 국가와 제도의 역할이 중요해질 것이다. ●신상규 교수 스스로 판단해 운행하는 자동항법장치 등 이미 독립적인 기계는 우리 삶에 들어와 있다. 다만 이 기술에 어느 정도의 자율성을 부여할지에 대해서는 아직 인간이 칼자루를 쥐고 있다. 인공지능과의 공존을 앞두고 인간적인 성찰이 중요해지는 이유다. 그동안의 학문은 기계를 사유의 범주에 두지 않았다. 그러나 이제는 사회·문화·철학 등 여러 각도에서 인공지능을 어떤 위치에 세울 것인가 고민해야 한다. 이젠 인간이 어떤 기계 만들지 고민해야 ●이진경 교수 선(善)을 대변하는 인간과 악(惡)을 대변하는 기계의 대결이라는 이분법적인 시각에서 벗어나야 한다고 본다. 기계 안에는 이미 수많은 인간들이 들어 있기 때문이다. 오히려 인간끼리의 선악 대결의 연장이라고 보는 게 맞을 거다. 결국 우리가 스스로에게 던져야 할 질문은 ‘기계가 인간을 지배할 것인가’가 아니라 ‘인간은 어떤 기계를 만들 것인가’가 돼야 한다. ●정지훈 교수 과학기술은 결국 도구다. 이 도구가 가진 특성을 이해하고 그걸 어떻게 이용할지를 가르치는 교육이 그래서 중요하다. 그런 점에서 지금의 교육은 시대 변화를 따라가지 못하고 있다. 미국에서는 이미 국방부 연구개발 부문을 담당하는 방위고등연구계획국(DARPA)에서 로봇·인공지능의 도덕과 인공지능에게 자율성을 부여할지 여부 등을 연구하고 있다. 심지어 할리우드 극작가 협회에서 기금을 조성해 2012년부터 ‘WE! ROBOT 콘퍼런스’를 해마다 개최한다. 법학, 사회학, 공학 등 다양한 분야 연구자들이 모여 인간과 공존하는 인공지능 사회의 헌법과 판례, 제도 등에 대한 토론을 벌인다. 두려워하기보다는 받아들일 준비를 적극적으로 해야 한다. 인문학은 중요하다. 하지만 단순히 중요하다고 외치는 데 그치면 안 된다. 인문학자들이 현대과학에 대해 더 많이 알아야 한다고 조언하고 싶다. 현대 과학기술 진보에 대해 이해도 못 하면서 인문학적으로 성찰한다는 게 무슨 의미가 있는지 의문이다. 두려움보다 받아들일 준비를 해야 한다 ●장덕진 교수 지금 교육은 기존 지식을 더 많이 더 빨리 외우도록 해 그 결과를 칭찬하고 보상한다. 하지만 그런 건 이제 인공지능과 로봇이 대체해 가고 있다. 기존에 한 번 배운 걸 적용하는 건 기계가 대신할 수 있는 시대가 도래했다. 시대 변화에 대응하는 미래세대를 키우기 위해서는 교육 제도와 방법을 하루빨리 바꿔야 한다. 가르치는 방식과 배우는 방식을 모두 바꿔야 한다. 자기 스스로 학습할 수 있는 능력을 가르치고 키워야 한다. 강국진 기자 betulo@seoul.co.kr 이성원 기자 lsw1469@seoul.co.kr 김희리 기자 hitit@seoul.co.kr

인류의 삶 편리하게 할 목적…인간 감각·지적능력 확장 차원 이세돌 9단과 구글 인공지능 ‘알파고’ 간 세기의 대결로 인공지능에 대한 국민들의 관심이 최고조에 이르고 있다. 일부에서는 가까운 미래에 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’의 ‘할9000’이나 ‘터미네이터’에 등장하는 ‘스카이넷’같이 스스로 사고하는 인공지능이 등장해 기계가 인간을 지배하는 디스토피아가 열리는 것 아니냐는 우려도 나오고 있다. 전문가들은 사람처럼 생각하고 행동하는 ‘강한 인공지능’이 나오기 위해서는 해결해야 할 근본적인 문제가 너무 많기 때문에 그런 걱정은 ‘기우’에 불과하다고 강조한다. 이들은 “뇌 과학에서 인간의 자의식이라는 것이 무엇인지도 제대로 밝혀내지 못한 상황에서 인공지능이 스스로 판단하는 자의식을 가질 수 있을 것이라고 생각하고 판단하는 것은 모순”이라고 지적하고 있다. 과학자들이 인공지능을 만드는 이유는 뭘까. 한국과학기술연구원(KIST) 오상록 책임연구원은 10일 “인공지능을 통해 인류의 삶이 편리해지고 고양되는 부분이 많아질 것이라는 기대감에서 인공지능을 연구하는 것”이라고 말했다. 그는 “인공지능 기술은 그 자체만으로는 의미가 없으며 빅데이터와 인터넷 기술이 하나로 결합돼 범용적 기술혁신이 이뤄질 때 개인 맞춤형 금융 및 의료서비스, 생산성 향상, 새로운 서비스와 제품 등장 등이 가능해진다”고 설명했다. 미국 버클리 캘리포니아대(UC버클리) 레드우드신경과학연구소 설립자인 제프 호킨스 박사는 ‘생각하는 뇌, 생각하는 기계’라는 저서에서 “과학자들이 인공지능 같은 두뇌형 기계를 개발하는 것은 인간의 감각으로는 보기 어렵고 빠르게 계산하기 어려운 문제를 쉽게 해결함으로써 인간의 감각과 지적능력을 확장하자는 차원”이라고 말했다. 인간의 편의성 추구뿐만 아니라 새로운 것을 만들어 내려는 ‘창조성’이란 과학자의 기본 성향도 인공지능 개발의 한 이유로 꼽힌다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 차두원 박사는 “기술의 궁극적 목표는 사람과 닮아가는 것으로 산업혁명의 단초를 연 증기기관의 발명도 인간의 발을 연장하기 위한 것이고 이족(二足) 휴머노이드를 개발하는 것도 사람과 비슷한 기계를 만들고자 하는 욕구 때문”이라고 설명했다. 차 박사는 “과학계에서 마지막 미지의 영역이 바로 인간의 ‘뇌’인데 인공지능은 뇌를 모사하기 위한 것이고 뇌 과학이 발달할수록 인공지능 기술도 업그레이드돼 갈 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

사람이 만들어 낸 컴퓨터가 마치 사람처럼 지능과 오감을 갖고 상황을 인식하고 판단할 수 있을까. 최근 가장 많이 듣는 말 가운데 하나인 ‘인공지능’(AI)을 두고 하는 말이다. SF영화에서나 있을 법했던 이런 상황들이 하나둘 우리 생활 속으로 스며들어 오고 있다. 엊그제 세기의 바둑 대결에서 이세돌 9단이 구글의 알파고에게 불계패를 당해 충격을 주었다. 이 대국을 두고 그동안 많은 얘기들이 있었다. 세계적인 과학저널 ‘네이처’의 표지를 장식하는가 하면 안드로이드 운영체제처럼 전 세계의 데이터를 모으는 구글의 마케팅 전략에 이용당하게 되는 게 아니냐는 소리도 들렸다. 하지만 분명한 것은 지금 이 시간에도 인공지능 기술은 무섭게 우리 주변을 파고들고 있다는 것이다. 현재는 통·번역이나 아이폰의 시리 등 음성인식, 이미지·동영상의 객체인식의 학습 정도로 보이지만 다가올 미래에는 대부분의 산업 분야에 큰 영향을 미칠 것이다. 세계적인 시장조사기관인 IDC나 가트너는 불과 4년 후인 2020년이 되면 사람의 지식노동을 대신해 보조하는 기계가 시장에 나올 것으로 예측하고 있다. 컴퓨터가 사진을 보고 어떤 상황인지 인식할 수 있고 인간 지능의 수준까지 바짝 쫓아와 실시간 대용량 정보들을 분석해 인간의 의사결정을 지원하게 될 것이라는 전망이다. 이렇게 된다면 의사나 판사, 변호사, 변리사들 옆에는 방대한 정보를 검색해 마치 소프트웨어처럼 사용하는 인공지능 비서를 하나씩 둘 수 있게 될지도 모른다. 산업용 로봇이 처음 나왔을 때에도 지금 같은 많은 우려가 있었다. ‘사람의 일자리를 빼앗는 게 아닌가?’ ‘윤리적 문제는 어떻게 하나?’ ‘인공지능 제품이 사고를 친다면?’과 같은 것들이다. 그런 우려에도 불구하고 로봇은 오히려 기존 제품의 생산 방식을 개량해 제품의 완성도를 높여 주었고 새로운 일자리를 창출하는 등 기업들에 이윤이라는 달콤함을 안긴 것으로 평가받고 있다. 인공지능의 창시자로 불리는 존 매카시 미국 스탠퍼드대 교수는 지금으로부터 60년 전에 이러한 상상을 처음으로 미국 다트머스 콘퍼런스에서 밝혔다. 이후 1968년 개봉한 영화 ‘2001 스페이스 오딧세이’에서는 인공지능에 대한 미래상을 보여 준 바 있다. 당시엔 파격적이고 혁신적인 영화로 평가받았다. 2013년 개봉한 영화 ‘허’는 미래에 가능할 것만 같은 색다른 러브 스토리로 인기를 끌기도 했다. 하지만 시간이 흐른 지금은 어떤가. 1980년대 인공지능에 대한 구체적 개념이 정립된 이래로 전문가를 대체하는 시스템으로 인식되던 것이 이제는 사물인터넷, 빅데이터를 토대로 지식을 축적하고 있다. 세상의 모든 것이 연결되는 초연결 세상을 기반으로 수집된 대량의 빅데이터를 결국은 인공지능으로 분석하고 해석해 ‘초지능 사회’를 지향하고 있다. 이를 통해 인공지능은 제4차 산업의 주요 동력원으로 부상하고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)도 현재 내 몸 밖의 또 다른 두뇌란 뜻의 ‘엑소브레인’ 프로젝트를 수행하고 있다. 현재 퀴즈왕이 되기 위해 24시간 열심히 공부 중이다. 연말쯤 인간과의 지식 대결에서 우승해 국내 인공지능 기술의 우수성을 검증하고 산업계의 사업화 수요를 수렴하는 것이 목표다. 알파고와 이세돌의 대결이 전 국민의 관심을 끄는 것은 고무적인 일이다. 이런 국민적 관심과 응원이 몇 달 뒤, 몇 년 뒤까지도 지속됐으면 하는 바람이다. 여기에는 인공지능 분야에 대한 장기적인 안목의 연구개발(R&D) 투자가 선행되어야 한다. 장기적인 투자로 원천기술을 확보해 관련 전문인력을 양성하고 산업화를 일구는 선순환 생태계를 조성하는 것이 중요하다. 이런 추세라면 인공지능 기술의 진보가 어디까지 가능할지 자못 궁금하다. 하지만 분명한 것은 인공지능이 주로 특정 영역에서만 가능한 현재의 기술적 한계를 벗어나 좀더 광범위한 영역에서 인간의 역할을 대체하는 빠른 진화를 보게 될 것이다. 하지만 전인적 인간의 지능을 갖기엔 아직 갈 길이 멀다. 나 자신이 인간이기 때문에 일부러 그렇게 부정해 보는 것일까.

■기획재정부 △총사업비관리과장 조인철△지역예산과장 김태곤△조세분석과장 김병철△관세제도과장 이호근 ■고용노동부 △중부지방고용노동청장 이주일△부산지방고용노동청장 송문현 ■관세청 △자유무역협정집행기획관 김재일△광주세관장 서정일 ■영화진흥위원회 △비상임 감사 이인철 ■한국산업기술진흥협회 △상임이사 김성우 ■제주발전연구원 △행정실장 강홍균 ■폴리뉴스 △광고마케팅국장 김유상 ■고려대 △박물관장 전경욱△빅데이터센터장 고한석 ■충남대 △인문대학장 홍성심△사회과학대학장 겸 행정대학원장 민윤기△자연과학대학장 김건철△경상대학장 겸 경영대학원장 윤평식△농업생명과학대학장 김세빈△에너지과학기술대학원장 한문희△군사학부장 길병옥 ■바른전자 △사장 박인섭

구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 이세돌 9단에게 도전장을 냈다. 세기의 대결로 주목받고 있는 이번 대국은 전 세계의 이목을 집중시키고 있다. 많은 전문가들은 이세돌 9단의 우세를 예상하고 있으나 알파고가 이번 대국을 계기로 더욱 성장할 수 있을 것이라 평했다. 인공지능 바둑 프로그램이 인간을 넘어서는 초읽기가 시작된 것이다. 그렇다면 알파고는 사람처럼 사고하는 것일까. 아니면 여전히 단순한 소프트웨어일 뿐일까. 바둑은 인공지능 분야에서 아직 정복하지 못한 인류의 마지막 보루다. 인공지능이 바둑 세계 챔피언에게 도전한다는 것 자체가 위대한 일이다. 가장 큰 이유는 바둑의 복잡성에서 찾을 수 있다. 바둑은 가능한 모든 수를 계산하면 풀 수 있는 문제다. 하지만 바둑의 경우의 수는 우주의 원자수보다 월등히 많기 때문에 경우의 수를 저장하는 것조차 불가능하다. 시간이 많이 주어진다고 해서 풀릴 수 있는 문제가 아닌 것이다. 이것을 어떻게 풀 수 있을까. 알파고가 제시한 해답은 프로 바둑기사의 기보를 학습하는 딥러닝 기술이다. 딥러닝은 인공신경망을 확장한 개념으로 빅데이터 분석, 자율주행 자동차, 소비자 구매 패턴 분석 등 새로운 산업분야 곳곳에서 활용되고 있다. 인공신경망은 사람의 뇌를 모사한 것으로 특히 사람이 학습하는 과정에 중점을 둔 알고리즘이다. 따라서 딥러닝의 핵심은 사람처럼 학습할 수 있다는 것이다. 알파고는 프로 바둑기사들의 기보 16만개를 3주 만에 학습했다. 사람이 1년 동안 배울 수 있는 기보를 1000개라고 해도 160년이 걸린다. 그동안 인류가 쌓아 온 바둑의 정수를 순식간에 학습했다고 볼 수 있다. 더욱이 알파고는 스스로 대국해 프로 바둑기사들의 전략을 더욱 갈고 닦았다. 알파고는 딥러닝으로 학습한 바둑 전략을 활용해 착수를 결정한다. 모든 경우의 수를 고려하는 것은 불가능하므로 경우의 수를 적절히 좁히는 것이 중요하다. 이것은 프로 바둑기사의 수읽기와 유사하다. 현재 대국 상황에서 상대방의 수와 자신의 대응을 예측함으로써 가장 승리할 확률이 높은 경우를 탐색하는 것이다. 바둑 인공지능 프로그램에서 가장 널리 사용되는 알고리즘은 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)으로, 무한대에 가까운 탐색의 폭과 깊이를 줄이는 것이다. 알파고는 딥러닝으로 학습한 전문 바둑기사의 관점에서 경우의 수의 탐색 범위를 좁혔다고 볼 수 있다. 그 결과 유럽 챔피언에게 압도적으로 승리했다. 딥러닝에도 한계는 존재한다. 딥러닝은 이미지든, 바둑의 기보든, 심지어 소비자의 구매 선호도까지 학습해 의사 결정의 도구로 이용할 수 있다. 그러나 딥러닝은 한 분야에 국한된 경우가 일반적이다. 알파고가 영화 추천을 할 수 있는 기능은 없다. 다만 알파고의 학습 방법이 다른 분야에 적용될 가능성은 있다. 따라서 인공지능 기술이 인간을 능가할 것이라는 우려는 아직 시기상조라고 볼 수 있다. 스스로 학습할 수는 있으나 스스로 진화할 수 있는 가능성은 아직 높지 않다는 것이다. 이러한 관점에서 알파고는 프로 바둑기사처럼 행동하도록 만들어진 소프트웨어라고 볼 수 있다. 알파고와 이세돌 9단의 대결 결과에 따라 다양한 해석이 있을 수 있으나 인공지능이 바둑에 도전할 수 있다는 점 자체가 큰 의미가 있다. 하지만 필자는 알파고가 인간을 뛰어넘기 위해서는 아직 많은 시간이 필요할 것으로 본다. 그 이유는 바둑 게임의 경우의 수가 여전히 상상할 수 없을 정도로 크다는 점에 있다. 바둑은 인간에게조차 아직 미지의 영역이 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 알파고가 프로기사들과 대등해질 수는 있어도 압도하는 상황이 벌어질 가능성은 적다고 본다. 알파고 개발진은 알파고를 활용해 음성인식, 기후변화, 헬스케어 등에 접목하겠다고 밝혔다. 게임 인공지능 프로그램으로 시작했지만 활용 분야는 무궁무진한 것이다. 인공지능 기술은 미래를 더 윤택하게 만들어 줄 문제 해결의 도구인 것이다. 인공지능이 인간의 이성과 지성을 넘어 감성까지 이해하는 시대가 다가오고 있다. 인공지능으로 만들어질 미래에 대해 막연한 걱정보다는 성큼 다가온 인공지능을 받아들이고 이해하는 노력이 필요하지 않을까.

북한은 지금 거침없이 막말과 험악한 소리를 내뱉을 때가 아니다. 1993년 핵확산금지조약(NPT) 탈퇴를 선언한 이후 4차례의 핵실험과 6번의 장거리 미사일 시험 발사로 북한이 얻은 것이 무엇이고, 지금 처한 상황이 어떤지를 성찰하고 결심할 때다. 외무성 성명을 통해 북한이 그동안 제재 속에서 살아왔기 때문에, 그리고 자주와 자강에 기초해 버텨 왔기 때문에 어떠한 제재도 통하지 않을 것이라며 더욱더 ‘핵경제 병진노선’을 고수할 것이라고 큰소리를 치고 있다. 그러나 북한 당국은 왜 그동안 불법거래, 밀수, 자금세탁, 명칭 세탁 등을 할 수밖에 없었는지를 깨달아야 할 것이다. 대북 제재 결의안을 무시하고 강행해 온 핵실험과 장거리 미사일 시험 발사로 대북 제재 결의 1718호, 1874호, 2087호, 2094호, 2270호에 이르기까지 대북 제재의 수위는 점점 높아졌고, 회원국의 의무 사항은 증대됐다. 또한 핵과 미사일 개발과 관련된 의심스러운 물건에 대한 육로, 해상, 항공의 모든 루트가 차단되고, 통치자금줄도 더 공세적으로 조이게 됐다. 더 나아가 우리를 비롯해 미국, 일본, 중국, 유럽연합(EU) 등 각 국가는 안보리 결의안의 성실한 이행과 더불어 제재의 효과를 높이기 위해 추가적으로 양자 제재도 준비 및 시행하고 있다. 상황이 이러한데 아직도 제재 국면을 일정 정도만 잘 참고 견디다 평화공세를 펼치면 제재 국면이 하강할 것이라는 오판을 하고 있다면 빨리 접는 것이 좋을 듯하다. 제재 국면을 운영하는 구조가 변했고, 참여자들의 의지가 매우 강하기 때문이다. 첫째, 설사 북한이 대북 제재 결의안 통과 이전부터 제재를 회피하는 방안(loophole)들을 모색해 놨다고 해도, 이제는 회피 방안마저도 제재망에 걸리는 환경이 조성됐다는 점을 깨달아야 할 것이다. 필리핀이 대북 제재 결의안 통과 3일 만에 진텅호를 몰수하고 선원을 추방할 수 있었던 것은 2013년 청천강호 사건에 따라 안보리가 소속 해운사 원양해운관리회사(OMM)를 특별제재 대상으로 지정하고, 대북 제재 결의 2270호에 OMM이 제재를 피하기 위해 선박 이름과 국적을 바꾼 채 화물선을 운항한다는 주의와 더불어 부록에 진텅호를 비롯한 선박 31척의 이름과 등록번호를 제시했기 때문이다. 회원국을 비롯해 기업들은 제재 리스트에 올라온 기관, 사람, 선박, 심지어 자금 출처 등에 이르기까지 빅데이터망을 통해 기록들을 추적할 수 있기에 ‘세탁’의 의미가 무색해지고 있다. 둘째, 국제사회가 대북 제재를 과연 성실히 이행할 것인지에 의문을 갖고 있다면, 이 역시 과거와 명백히 달라졌음을 깨달아야 할 것이다. 제재의 효과란 제3국 효과가 없을 때 극대화될 수 있다고 하는데, 지금이 바로 그 시점임을 북한은 깊이 인식해야 할 것이다. 대중국 무역 의존도가 거의 90%에 이르는 상황에서 중국의 성실한 의무 이행만으로도 북한 경제성장률이 최대 4.3%로 하락할 것으로 전망되고 있기 때문에, 김정은 집권 이후 계속 하락하는 경제성장률(2012년 1.3%, 2013년 1.1%, 2014년 1.0%)은 결국 마이너스 경제성장률로 돌아서게 될 것이 자명해 보인다. 병진정책의 대실패다. 중국 무역 의존도가 90%에 가깝다는 것 자체가 중국에는 대북 제재 의무 불이행에 대한 부담뿐만 아니라 국제사회의 대중국 견제를 높이는 상황을 만들어 버렸기 때문에 혹시나 하는 기대는 접는 것이 나을 것이다. 게다가 환구시보 설문조사를 통해 알 수 있듯이 설문 참여자의 82%가 대북 제재를 지지할 만큼 중국 국민들에게 북한은 말썽만 부리는 이웃에 불과하다. 제재 국면을 내부 통합과 정권 안정용으로 활용하고자 한다면 이 또한 큰 착각이다. 5월 7차 당 대회까지 현 국면을 최대한 이용해 경공업, 화물수송, 철강재 생산 등 각 분야에서의 공동구호 과업 관철 및 초과 달성을 홍보하고, ‘70일 전투’ 관련 군중대회와 궐기모임을 열고 있지만, 북한 주민들은 ‘70일 전투’가 끝날 때쯤 되면 북한 당국의 잘못된 선택에 대한 불평과 불만을 내놓게 될 것이다. 북한은 이제 알 때도 되지 않았는가. 자주권과 생존권을 지키기 위한 유일한 방도는 핵무기를 질량적으로 늘리는 것이 아니라 비핵화의 길로 들어서는 것밖에 다른 대안이 없다는 점을….

공동의 목표를 효과적으로 추구하도록 사람 간 협력을 촉진하는 신뢰, 제도, 규범 등 무형의 자산을 ‘사회적 자본’이라 부른다. 그중 ‘구성원 간 신뢰’는 사회적 자본의 핵심이다. 사회적 신뢰가 확보돼야만 구성원 간 갈등이 줄고 경제적 실효를 보다 효율적으로 창출할 수 있기 때문이다. 지난해 한국보건사회연구원에 따르면 우리나라의 사회갈등요인지수는 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 네 번째인 반면 사회갈등관리지수는 27위로 하위권이었다. 삼성경제연구소는 사회 갈등으로 인한 경제비용을 연간 최대 246조원으로 추산했고 사회갈등지수가 10% 낮아지면 1인당 국내총생산이 최대 5.4% 증가한다고 분석했다. 그렇다면 우리 사회 내 갈등을 최소화하고 신뢰 사회로 거듭나기 위해 필요한 것은 무엇일까. 인터넷은 무한대의 정보와 연결의 확장을 제공한다. 하지만 혜택의 이면에는 진위와 출처 분별이 어려운 허위 정보가 범람하고 국민적 역량을 모을 사안마저 갈등의 도구로 삼는 ‘양명(揚名)의 전문가’들의 활갯짓이 요란하다. 우려스러운 것은 정보 대신 사익 담긴 주장을, 식견 대신 아이디어를 파는 이가 늘어나며 역량과 책임을 갖춘 전문가의 자리는 좁아지고 전문성의 수준도 하락하며 사회적 신뢰 기반도 위태로워지고 있다는 점이다. 지금부터라도 국민 불안 해소에 기여하는‘선(善)한 전문가’가 누군지 고민해야 한다. 먼저 전문가의 기준과 범위, 역할과 책임에 대한 합의가 필요하다. 통상 개인적 영역에 머물던 ‘장이’가 대중의 판단에 직접적인 영향을 미칠 때 ‘전문가’ 호칭을 붙인다. 국민 상식과 지성의 복원이라는 관점에서 국내외 지혜를 모은다면 진정한 전문가와 사이비 간 대강의 기준점을 마련할 수 있을 것이다. 자기 분야에 대한 조예, 언행의 파장을 고려하고 사리에 치우치지 않는 공적인 책임감 등이 전문가의 필요 요건이 될 수 있다. 옥석구분의 방안으로 ‘전문가닷컴’과 같이 자천타천의 전문가를 살펴보는 빅데이터 기반의 전문성 검증 플랫폼을 구축함은 어떠한가. 정보통신기술(ICT)의 도움으로 모든 말과 글이 기록, 공개됨에 따라 이제 상식과 지성, 긍정과 합리의 관점에서 누가 사회에 기여하는 선한 전문성을 지켜 왔는지 비교 검증을 통해 변별할 수 있게 됐다. 이후부터는 정부와 정당, 언론, 기업 등 사회 각층에서 활용하는 전문가에 대해 이 기준을 주기적으로 대입하는 것만으로도 사회적 신뢰 회복에 의미 있는 변화를 기대해 볼 수 있을 것이다. 사회적으로 인정받은 전문가들이 제 역할을 다하도록 합의된 신뢰를 보내는 문화도 뒷받침돼야 한다. 소모적 논쟁을 줄여 주고 발전 방향을 제시하는 길라잡이이자 추동력이 되도록 국민적 지지 기반을 마련해 주어야 한다. ‘건물은 높아졌지만 인격은 더 작아졌다/ (중략) 지식은 많아졌지만 판단력은 모자란다/전문가들은 늘어났지만 문제는 더 많아졌고(후략)’ 밥 무어헤드의 시 ‘현대의 역설’은 기술 발달의 모순을 예리하게 벗겨 낸다. 어디로 나아갈지 뜻을 모으기 힘든 현실을 끊기 위해 진정한 정보(情報)와 전문가(專門家)를 찾는 결단이 필요하다.

성장 정체에 직면한 우리 기업의 미래 동력으로 인공지능(AI·Artificial Intelligence)이 각광받고 있다. 1956년 창시돼 60년간 인간 지성의 한계를 시험해온 인공지능은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 등 정보통신기술(ICT) 신산업과 융합 시너지가 큰 분야로 주목된다. 우리 기업이 강점을 가진 반도체, 소재, 에너지 등 하드웨어 산업과 밀접한 관련이 있어 인공지능을 도약의 지렛대로 삼아야 한다는 목소리가 나온다. 인공지능은 2번의 빙하기를 거쳤다. 한상기 세종대 교수가 쓴 ‘인공지능의 현재와 미래’에 따르면 1970년대 후반과 1980년대 후반 인공지능 개발이 번번이 실패해 연구 지원이 대폭 축소됐다. 2000년 들어 인간의 두뇌를 흉내 낸 인공 신경망을 이용한 머신 러닝 또는 딥 러닝 방식이 성과를 거두면서 인공지능 분야에 3번째 기회의 문이 열렸다. 미국과 유럽, 일본이 인공지능 관련 연구·개발(R&D)을 앞서가고 있다. 정보통신기술진흥센터에 따르면 우리나라 인공지능 기술은 미국의 75% 수준에 그치고 기술 격차는 2년으로 평가된다. 인공지능 패권 경쟁에 뒤처지지 않으려면 정부와 민간 차원의 대규모 투자가 필요한 상황이다. 2013년 브레인 이니셔티브를 발표한 미국 정부는 10년간 30억 달러(약 3조 6000억원)를 뇌 연구 및 인공지능 개발에 투자하고 있다. 인터넷을 개발한 미 국방고등연구계획국(DARPA)은 인공지능 기술을 통해 인간의 뇌 구조를 닮은 데이터 처리 칩셋 뉴로모픽 칩을 IBM과 공동 개발했다. 유럽연합(EU)은 10년간 10억 유로(약 1조 3000억원)를 투입해 25개국 135개 기관이 참여하는 휴먼브레인 프로젝트(HBP)에 착수했다. 일본은 2021년 도쿄대 입학시험 통과를 목표로 인공지능 로봇 ‘도로보쿤’을 개발 중이다. 내로라하는 글로벌 ICT 기업은 인공지능 기술 전쟁을 주도하기 위해 핵심 인력 확보와 관련 벤처 인수에 사활을 걸었다. 구글은 지난 2012년 인공지능 분야의 3대 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수와 브레인 프로젝트를 추진해 유튜브 동영상 1000만개에서 74.8%의 정확도로 고양이를 분류한 인공지능 기술을 깜짝 발표했다. 2013년 AI 전문가 제프리 힌튼 토론토대 교수를 영입한 구글은 영국의 스타트업 ‘딥마인드’와 이미지로 외국어 표지판을 인식해 번역해주는 기술을 가진 ‘월드렌즈’를 인수했다. IBM은 슈퍼컴퓨터 왓슨의 진화에 공을 들였다. 왓슨은 2011년 미국의 유명 TV프로그램 제퍼디 퀴즈쇼에 나와 인간 챔피언을 꺾고 우승을 차지했다. 이후 IBM은 왓슨에 10억 달러를 투자했고 여러 병원에서 암환자를 진단, 치료하는 의사 보조 시스템으로 발전시켰다. 스마트폰 개인비서 ‘시리’를 선보인 애플은 인공지능을 차세대 핵심기술로 보고 모바일 스트리밍 서비스 업체 ‘스웰’, 지능형 개인비서 앱 개발업체 ‘큐’ 등을 인수했다. 페이스북은 AI 3대 석학 얀 르쿤 뉴욕대 교수를 지난 2013년 영입해 40명 규모의 인공지능랩(연구소)을 맡겼다. 중국의 대형 포털 바이두는 2014년 구글의 AI 연구를 이끌던 앤드루 응 교수를 영입하고 5년간 3억 달러를 투입해 실리콘밸리와 베이징에 각각 인공지능 연구소를 지었다. 바이두가 개발한 음성인식 기술인 딥스피치는 주변소음이나 사투리에 관계없이 음성정보를 정확하게 인식해 주목받고 있다. 선진국에 비하면 우리나라의 인공지능 연구는 아직 걸음마 수준에 가깝다. 미래창조과학부는 전자통신연구원, 포스텍, 카이스트 등 26개 연구기관이 참여하는 ‘엑소브레인 프로젝트’에 10년간 1070억원을 투입하고 있다. 대부분의 인공지능 연구가 정부 지원에 의존하다 보니 장기간 대규모 투자가 필요한 슈퍼컴퓨터, 인지컴퓨팅 분야는 소외되고 시청각 인지기술에만 연구가 쏠리는 현상이 나타나고 있다. 민간기업의 적극적인 관심이 인공지능 활성화를 좌우할 전망이다. 네이버는 2012년 딥러닝 연구와 활용에 1000억원을 투자한다고 밝혔으며 카카오는 개인 맞춤형 서비스에 머신러닝을 사용하고 있다. SK텔레콤은 인공지능 비서 에고 메이트를 개발 중이다. 삼성전자와 LG전자 등은 인공지능 연구팀을 막 꾸린 참이다. 루닛, 디오텍, 마인즈랩 등의 벤처기업은 의료 분야에 특화된 AI 기술과 서비스를 개발하고 있다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

구로구가 지역 기업 발전의 중심이 될 청년을 키우는 ‘키맨 육성 프로젝트’를 추진한다. ‘키맨’은 기업의 중심 인물이라는 뜻으로, 이 프로젝트는 기업의 핵심이 될 수 있는 역량을 가진 청년 구직자를 키우겠다는 의지를 담고 있다. 구는 고용노동부가 주관한 지역산업 맞춤형 일자리 창출 지원 사업 공모에 이 프로젝트가 선정됨에 따라 사업을 하기로 했다고 7일 밝혔다. 프로젝트에는 촘촘한 교육과정이 담겨 있다. 정보기술(IT) 기업이 많은 구로디지털단지와 연계해 미래 핵심 전략사업인 사물인터넷(loT)과 빅데이터 강좌를 운영한다. 참가자들은 6주 동안 240시간에 달하는 loT와 빅데이터 강의로 기술 개발 분야에 필요한 직무 능력 훈련을 받게 된다. 일대일 맞춤 상담과 취업 컨설팅, 입사 지원서 작성과 면접 훈련 등의 취업 캠프 프로그램도 마련했다. 교육비는 무료다. 구로디지털단지를 중심으로 취업 연계 프로그램도 전개한다. 구는 우수한 기업 발굴을 위해 급여 수준, 기업 규모 등을 담은 기업 정보 데이터베이스를 구축하고 구인 기업 수요 조사를 정기적으로 진행한다. 기업과 교육생 간 구인·구직에 도움을 주기 위해서다. 이 프로젝트에는 국비 1억 1000만원이 지원된다. 이 외에도 전국 최대 인력시장인 남구로역 새벽인력시장 건설과 일용근로자를 위한 지원 사업도 일자리 창출 지원 사업에 함께 선정돼 별도로 1억원의 국비를 받게 됐다. 이성 구청장은 “다양한 일자리 사업이 동시에 추진돼 청년 취업난에 다소 숨통이 트일 것으로 기대한다”면서 “취업 절벽에 놓인 많은 청년에게 희망의 사다리를 줄 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 최여경 기자 cyk@seoul.co.kr

부산 지역 클라우드 산업 발전을 위해 클라우드 서비스 세계 1위인 아마존웹서비스(AWS)와 부산이 머리를 맞댄다. 부산시는 8일 부산시청에서 서병수 부산시장과 테레사 칼슨 AWS 부사장이 참석한 가운데 업무협약을 체결한다고 7일 밝혔다. 이번 협약으로 부산시와 AWS는 기술적, 전략적 협력을 하고 부산 클라우드산업 발전을 지원한다. 또 사물인터넷과 빅데이터 등 첨단기술을 활용한 클라우드 기반의 스마트도시 개발을 위해 협력하고, 부산지역 정보통신기술(ICT) 기업 발전과 벤처캐피털(VC) 투자, 해외진출 등에 힘을 합친다. AWS는 클라우드 서비스 1위의 글로벌 기업으로 세계에서 가장 광범위하고 종합적인 클라우드 플랫폼 서비스를 제공하고 있다. 부산은 국내 유일의 클라우드 데이터센터 집적시설인 ‘글로벌 클라우드 데이터센터 시범단지’(강서구 미음지구)가 있는 글로벌 클라우드 선도도시로 동북아 물류, 정보의 중심도시이다. 클라우드 서비스는 인터넷 기반의 컴퓨팅 기술로, 인터넷상의 유틸리티 데이터 서버에 프로그램을 두고 필요할 때마다 컴퓨터나 휴대전화 등에 불러와서 사용하는 소프트웨어 서비스를 말한다. 부산 김정한 기자 jhkim@seoul.co.kr