수천 년 된 바둑은 361개 위치에 돌을 놓는 비교적 단순한 게임임에도 불구하고 경우의 수가 너무나 커서 단 한 번도 똑같이 놓인 바둑 경기가 없었다고 한다. 경우의 수를 나타내는 171자리의 숫자가 정확히 계산된 것도 2016년의 일이다. 우주에 있는 원자의 숫자가 대략 80자리 수라고 한다.그런데 2016년 초 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단에게 이기는 장면을 보고 사람들이 충격을 받았다. 알파고는 그 이전까지 기보들을 학습해 확률적으로 어떤 수가 유리할 것인가를 계산할 수 있어 이런 성과를 얻었던 것이다. 2017년에는 간단한 규칙만 알고 혼자 바둑을 연습한 알파고 제로가 이제는 어느 누구도 당할 수 없는 실력을 갖추게 되었다.AI가 가지고 올 미래의 그림에는 인간을 넘어선 AI의 도움을 받아 놀랍게 발전할 사회와 인간통제를 벗어나 버린 AI에 의한 디스토피아가 마구 혼재되어 있다. 실제로 많은 직업군이 재편되는 과정에서 크게 도움을 받을 사회도 있을 것이나, 완전히 낙오되는 곳도 나올 것이 분명하다. 이런 변화는 과거 여러 차례의 산업혁명에 비해서 훨씬 더 빠르고 광범위하게 나타날 것이 분명하다. 사실 물리학에서는 AI의 도움을 받아 연구를 한 지가 꽤 됐다. 입자물리학에서는 양성자끼리 충돌하는 ‘미니 빅뱅’ 결과로 만들어지는 수많은 입자들을 추적해야 하는데, 연간 30페타바이트(PB)라는 엄청난 데이터 속에 들어 있는 새로운 현상의 발견은 쉽지 않다. 조만간 업그레이드될 거대 강입자 충돌장치(LHC)는 현재보다 수십 배 많은 데이터 처리를 요구하고 있다. 1년 정도 걸리던 데이터 분석이 수십 년 걸릴 수 있다는 이야기다. 이렇게 되면 새로운 실험을 할 수 없게 된다. 그래서 몇 년 전부터 물리학자와 데이터과학자들은 이런 문제의 해결을 함께 고민하기 시작했다. 필자는 물리학 연구의 중요한 도구로 자리잡은 딥러닝 기초를 물리학과 학생들에게 강의하고 있다. 90년 전 확립된 양자역학이나 100년 전 완성된 상대성이론을 강의하는 것과는 달리 나 스스로도 매일 공부하며 강의준비를 하고 있다. 앞으로 완전히 바뀐 세상에서 살아야 할 학생들에게 AI는 컴퓨터가 대중화되기 시작한 30년 전 전산물리학이란 과목이 새로 만들어져 물리학의 중요 도구로 쓰인 것과 같아질 것이다. 100년 전 만들어진 물리학의 포근함에 안주하지 않는 것이 현대 물리학의 당면 과제다. 열기관에 의한 1차 산업혁명, 전자기학에 의한 2차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷에 의한 3차 산업혁명에 이어 4차 산업혁명에서도 물리학이 어떻게 주도적인 역할을 할 것인가를 고민해야 한다. 어쩌면 가장 정확한 빅데이터를 생산하는 물리학 실험실과 AI의 작동원리를 이해할 수 있는 이론물리학에 혁신적 발전이 도래할 수도 있을 것이다. 물리학을 교육하고 연구하는 방식이 AI 발전에 따라 크게 달라질 것이다. 변화의 조짐은 우리나라를 제외한 다른 나라들에서는 눈에 띄게 보인다. 중국에서는 지난해부터 ‘AI 굴기’를 선언하고 2030년까지 세계 최강 AI 기술보유 국가가 되겠다고 선언했다. 가장 많은 데이터를 생산해 내는 중국으로서는 이런 도전이 빈말이 아닐 수 있다. 연간 6조원씩 투자를 하겠다고도 밝히고 있다. 2017년에는 2016년에 비해 10배 많은 투자를 했다. 그리고 기초과학에서도 세계 최고를 지향하고 있다. 지난 20년간 전자·통신산업에서 가장 놀라운 성장을 했던 한국에선 세계의 이런 변화와 비교해 이상하리만큼 비전 제시가 없다. 교육부에서 시대 흐름에 맞게 투자하는 흔적을 발견할 수 없고, 구태의연한 대학입시제도 변화에만 온 에너지를 쏟아붓고 있다. 정부에 산적한 숙제들이 많기는 하지만 미래에 대한 비전과 적절한 투자도 반드시 필요하다. 꼭 재원이 필요한 것만이 아닐 것이다. 비전 제시가 더 중요하다.

직원 대신 AI가 불길온도 체크 ‘파이넥스 공법’ 등 혁신 이끌어 ‘스마트X’ 프로젝트도 이목집중지난달 31일 오전 포스코 경북 포항제철소 제2고로. 아직 쌀쌀한 날씨였지만 고로(高爐) 쪽으로 다가가니 더운 김이 확 뿜어져 나왔다. 철광석 등을 녹여 쇳물로 만드는 용광로는 높이가 100m나 돼 고로라고 불린다. 쇳물이 나오는 출선구를 들여다보니 1500도가 넘는, 불 같기도 하고 물 같기도 한 쇳물이 밝은 빛을 띠고 흐르고 있었다. 1년 반 전까지만 해도 두 시간에 한 번씩 직원이 펄펄 끓는 열기에 온도계를 넣고 온도를 쟀다. 품질 관리를 위해 불길 온도를 맞춰야 해서다. 하지만 지금은 내부 센서와 인공지능(AI)이 그 일을 대신한다. 이런 스마트 공정 덕분에 지난해 제2고로 철 생산량은 전년보다 4~5% 개선됐다. 다른 스마트 공정까지 합치면 연료비도 600억원 줄었다. 손기완 제선부 팀장은 “2년 전 이세돌 9단이 바둑 AI인 알파고에 패했을 때 이대로 머물러 있어선 안 되겠다는 생각에 도입했다”고 말했다. 1973년 고로에서 첫 쇳물을 뽑아낼 때만 해도 상상조차 못했던 ‘풍경’이다. 그사이 포스코의 철강 생산량은 44만 9000t에서 지난해 3720만t으로 약 80배 늘었다. 이 가운데 900여만t은 고부가가치 상품인 자동차용 강판이다. 세계 자동차 10대 중 1대는 포스코 강판을 쓴다. 근대식 용광로를 대체한 ‘파이넥스 공법’(포스코가 자체 개발한 쇳물 추출 공정)으로 일대 변화를 가져왔듯이 포스코는 또 하나의 획기적인 실험을 하고 있다. 모든 사업 분야에 AI와 빅데이터를 접목해 생산성을 높이는 이른바 ‘스마트X’ 프로젝트다. 자동차 강판 생산의 핵심 기술인 용융아연도금(CGL)을 AI로 정밀하게 제어해 편차를 대폭 줄이는 기술도 적용 중이다. 최근에는 포스프레임이라는 스마트팩토리 고유 플랫폼을 구축해 세계 철강산업의 스마트화를 이끌고 있다. 애플, 페이스북의 사옥을 시공해 주목받은 미국 DPR건설과 손잡고 가상공간에서 설계와 공사 관리를 지원하는 스마트 컨스트럭션 솔루션도 국내 건설시장에 공급할 계획이다. 포항 백민경 기자 white@seoul.co.kr

2016년 3월 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 승리하면서 4차 산업혁명이 이슈로 떠올랐다. 그러나 우리 생활과 맞닿아 있지 않아서일까. 4차 산업혁명에 관한 우리 시선은 몇 년 동안 별반 바뀌지 않은 듯하다. 대다수는 몇 가지 혁신적인 기술을 떠올리는 정도이고, 심지어 호기롭게 “4차 산업혁명은 실체가 없다”고 주장하는 이들도 있다. 이런 가운데 출판계에서는 오히려 관련 서적 발행이 늘어나는 추세다. 특히 최근엔 4차 산업혁명의 주요 개념을 곱씹어 보거나, 다양한 시각에서 분석하려는 노력이 엿보이는 책들이 출간됐다.AI가 인간을 초월하면 어떻게 될까?/사이토 가즈노리 지음/이정환 옮김/마일스톤/200쪽/1만 3000원 AI가 인간을 초월하면 어떻게 될까’는 레이 커즈와일의 2007년 저서 ‘특이점이 온다’, 살림 이스마일의 2016년 저서 ‘기하급수 시대가 온다’가 제시한 ‘특이점’과 ‘기하급수적 진보’ 2가지 키워드를 통해 미래 예측의 중요성을 강조한다. 특이점은 인간의 능력이 근본적으로 바뀌는 수준의 일들이 벌어지는 시점을 뜻한다. 레이 커즈와일은 2045년쯤 이 특이점이 도래하리라 예측했다. 살림 이스마일은 특이점 이후 기술의 진화 속도가 기하급수적으로 빨라질 것이라 내다봤다.저자는 두 가지 키워드를 분석하고 좀더 치밀한 미래 예측에 주의를 기울여야 한다고 강조한다. 예컨대 일본의 한 지방 버스회사는 ‘운전기사가 부족하니 신규 졸업자를 채용해 3년 동안 육성하겠다’는 계획을 세웠다. 저자는 “자율운전 택시를 보급하기 위해 환경을 정비하는 현실을 생각해 보면 옳은 결정은 아니다”라고 지적한다. “미국은 IBM, 마이크로소프트웨어, 구글, 페이스북, 아마존 5개 업체가 협력해 인공지능을 연구하는데, 일본은 그런 움직임이 없다”고도 덧붙인다. 미래 예측에 둔감한 우리도 새겨들을 만한 충고다. 4차 산업혁명과 인간/김성동 지음/연암서가/338쪽/1만 7000원 ‘4차 산업혁명과 인간’은 앞선 1~3차 산업혁명을 둘러보고, 앞으로 다가올 4차 산업혁명에서 노동의 의미에 관해 주목한 책이다. 1995년 워싱턴 경제동향연구재단 설립자 제러미 리프킨은 “2050년쯤 전통적인 산업 부문 관리에 전체 성인인구의 5%밖에 필요하지 않을 것”이라며 ‘노동의 종말’을 선언했다.저자는 재교육과 재취업 등 기존 산업사회의 낡은 정책으로는 일자리 정책에서 별다른 효용을 거두지 못할 것이라 지적한다. 그리고 ‘기본소득’과 노동에 관한 발상의 전환을 조합해 해법을 찾는다. 4차 산업혁명에서 기계적인 일이 아니라 결국 인간이 아니면 할 수 없는 창조적인 일만 남는데, 일을 즐기고 재미와 보람을 느끼는 사람만 이를 누릴 수 있다. 그러려면 매달 일정 금액을 국가에서 일괄적으로 각 국민에게 균등하게 지급하는 기본 소득으로 보완해야 한다고 저자는 주장한다. 기본소득이 있다면 서둘러 직업을 선택할 필요가 없으며, 또 적합한 노동의 기회를 기다리면서 일과 생활, 노동과 여가가 합쳐지게 될 것이라는 것이다. 미술을 알아야 산다/정장진 지음/미메시스/432쪽/2만 2000원 미술 해설서 대부분이 미술을 역사적, 미학적 의미에서 다루는 것과 달리 ‘미술을 알아야 산다’는 산업혁명의 접점을 집요하게 탐구한다. 예컨대 몬드리안의 1943년 작 ‘브로드웨이 부기우기’는 지금의 QR 코드와 거의 흡사한데, 몬드리안이 이 그림을 통해 디지털에서 쓰이는 언어인 ‘0’과 ‘1’을 표현했다고 저자는 설명한다.저자는 또 경기 평택의 삼성 반도체 공장에 그려진 몬드리안의 그림에 주목하고 “공장 벽에 그려진 몬드리안 그림에서 반도체를 볼 수 있고, 여러 건물로 이뤄진 단지 내 건물 배치 전체가 반도체라는 것도 읽어 낼 수 있어야 스티브 잡스 같은 스마트 기기를 만들어낼 수 있다”고 주장한다. 4차 산업혁명은 디지털 논리와 미술의 접점을 얼마나 이해하고 이를 어떻게 활용해 나가느냐가 중요하다는 뜻이다. “4차 산업혁명은 디지털 논리가 미술을 만나 인간과 세계에 관한 새로운 관념들을 만들어 낼 것이기에 혁명적”이라고 한 저자의 설명은 이런 점에서 깊이 생각해 볼 문제다. 김기중 기자 gjkim@seoul.co.kr

1968년 스탠리 큐브릭 감독이 아서 C 클라크의 원작을 바탕으로 만든 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에는 목성 유인탐사선과 이 탐사선의 주 컴퓨터인 인공지능 ‘HAL9000’이 등장해 전 세계적인 반향을 불러일으켰다. 그로부터 50년이 지난 지금 바야흐로 우리 일상에까지 도래한 4차 산업혁명의 물결 속에서 인류는 화성 유인탐사를 추진하고, 알파고 같은 인공지능(AI)시스템을 개발하는 등 상상을 현실로 만들어 가고 있다. 2016년 1월 세계경제포럼에서는 ‘4차 산업혁명의 이해’를 주요 의제로 다뤄 전 세계가 4차 산업혁명에 주목하게 만들었다. 또 같은 해 3월 이세돌 9단과 알파고가 벌인 바둑 대국으로 4차 산업혁명은 순식간에 우리 앞으로 다가왔다. 4차 산업혁명이란 컴퓨터, 인터넷 등으로 촉발된 ‘정보화’와는 구별되는 것으로 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능 등의 디지털 기술을 바탕으로 한 산업 생태계의 변혁을 의미한다. 자동화, 데이터 교류 및 제조 기술을 포괄하는 것으로 IoT를 통해 방대한 빅데이터가 생성되고 AI가 빅데이터를 해석해 적절한 판단과 자율제어를 스스로 수행함으로써 초지능적인 제품 생산 및 서비스 제공을 가능하게 한다. 이렇게 새로운 산업혁명이 발발하는 것이다. 항공우주 분야에도 4차 산업혁명의 바람이 거세다. 대표적인 사례가 바로 드론이다. 자율비행과 커넥티드 특성을 갖는 드론은 다양한 센서, 빅데이터, 머신 러닝 기술과 융합해 농업, 건설, 감시, 물류 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 실리콘밸리에 위치한 우주 발사체 분야 스타트업 ‘렐러티비티 스페이스’(Relativity Space)는 발사비용의 90% 절감을 목표로 발사체 전체를 3D 프린팅 기술로 제작하는 것을 추진하고 있다. 위성 레이다영상 분야에서 딥러닝을 이용한 정밀 해석은 지하자원이나 유적 발굴처럼 앞으로 다양한 영상 이용을 예상할 수 있게 한다. 위성통신 분야에서는 ‘원웹’(OneWeb)이 648기의 초소형 통신위성을 발사해 2020년까지 전 세계 어디서나 접속 가능한 초고속 우주 인터넷망 구축을 추진하고 있다. 여기에 사용되는 위성은 에어버스에서 스마트 팩토리를 구축하여 대량 생산한다. 세계 주요국들은 4차 산업혁명의 치열한 경쟁에서 앞서가기 위해 다양한 국가 전략과 정책을 수립, 추진하고 있다. 생산공정, 조달·물류, 서비스까지 통합관리하는 스마트 팩토리를 구현해 생산성을 극대화하려는 독일의 ‘인더스트리 4.0’, 생산 자동화 및 엔지니어링 분야를 정보기술(IT) 기반으로 통합하려는 미국의 ‘매뉴팩처링 USA’, 정보통신기술(ICT)을 접목해 노동집약적 제조방식을 지능화하려는 중국의 ‘제조 2025’, 초스마트사회를 구현하려는 일본의 ‘미래투자전략 2017’ 등이 대표적이다. 선진국에 견줘 다소 늦었지만 한국도 ‘소프트웨어 강국, ICT 르네상스로 4차 산업혁명 선도 기반 구축’을 국정과제의 하나로 선정하는 등 4차 산업혁명 전략을 추진 중이다. 항공우주 분야에서도 지난해 12월 확정된 ‘드론산업 발전 기본계획’을 통해 4차 산업혁명의 핵심기술들을 적용한 ‘한국형 K드론 시스템’을 구축, 세계 시장에 진출하겠다고 발표했다. 2월 초 발표된 ‘제3차 우주개발 진흥 기본계획’에도 다양한 첨단위성을 개발해 국민생활 향상과 4차 산업혁명을 견인하고 AI, 빅데이터 기술과 우주기술을 융합한 새로운 서비스를 발굴하고 시장을 창출하겠다는 내용이 포함됐다. 지금은 4차 산업혁명으로 전 분야에서 파괴적 혁신이 일어나고 있는 중요한 시점이다. 항공우주 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖추지 못하고 있는 한국으로서는 우리의 강점인 ICT와의 융합을 통해 ‘뛰어넘기 전략’을 펼쳐야 한다. 그래야 차세대 기술과 시장을 선점하는 기회를 잡을 수 있을 것이다. 체계적인 정부 전략을 바탕으로 산학연이 연계해 연구개발(R&D) 역량을 모은다면 항공우주 분야는 향후 우리의 기술혁신과 국민경제의 중심 역할을 담당할 수 있을 것이다.

아마존ㆍ구글 AI스피커에 쇼핑 접목 中 알리바바 자체 개발 AI 선보여 네이버ㆍ카카오 등 후발주자 경쟁요즘 네이버, 카카오, SK텔레콤, KT 등 정보통신기술(ICT) 기반 업체들은 인공지능(AI) 스피커에 ‘음성 쇼핑’ 기능을 담느라 분주하다. AI 스피커를 만들어서 왜 ‘장사’에 몰두하는 걸까. 인간에 가까워져서 인간이 원하고 필요한 것을 가장 잘 아는 것이 AI의 궁극적 목표다. 그러기 위해서 AI는 학습을 해야 하는데 반드시 ‘지식창고’, 즉 데이터베이스가 있어야 한다. 2016년 이세돌 9단을 꺾은 알파고가 프로기사들의 기보 수천만개를 학습했다는 걸 생각하면 쉽다. 지식창고가 크고 다양할수록 AI는 똑똑해진다.특히 상거래 플랫폼 시장은 AI 데이터베이스 확보 경쟁이 펼쳐지는 전쟁터다. ‘어떤 사람이 어떤 것을 원하는가’와 관련된 데이터베이스를 쌓기에 가장 적합한 활동이 상거래이기 때문이다. 2014년 10월 에릭 슈밋 구글 회장은 “구글의 최대 경쟁자는 빙(Bing)이나 야후 같은 검색 서비스가 아닌 아마존”이라고 말했다. 이렇게 일찌감치 상거래 플랫폼의 패권을 잡은 미국·중국 기업들은 AI 분야에서 우리나라보다 몇 발 앞서 나가고 있다. 7억 5000만명이라는 중국 내수시장을 가진 알리바바는 지난달 15일(현지시간) 자체 개발한 AI로 미국 스탠퍼드대의 인공지능 대회에서 사상 최초로 인간보다 뛰어난 독해능력을 선보였다.음성 쇼핑을 가장 먼저 준비해 온 아마존은 2014년 최초로 음성 주문 서비스를 선보인 뒤 최근엔 아마존 프라임에서 판매하는 모든 상품을 음성으로 주문할 수 있게 만들었다. 최근 문을 연 무인 편의점 ‘아마존고’를 통해 아마존이 얻는 가장 큰 보물도 따지고 보면 양질의 빅데이터다. 아마존고에 들어온 손님들은 말로 주문을 하지 않아도 편의점에 설치된 모든 장비를 통해 인종, 나이, 성별과 쇼핑 방식, 상품 카테고리별 체류시간 등의 정보를 아마존에 내주고 있기 때문이다.구글은 지난해 초 ‘구글홈’에 음성 쇼핑 기능을 추가하고 세계 최대 유통업체인 월마트를 비롯해 코스트코 및 타겟 등 대형 유통 사업자들과 연합전선을 구축했다. 지난해 12월부터는 아마존의 경쟁사인 이베이와 제휴를 맺고 AI 비서인 ‘어시스턴트’를 통해 원하는 상품을 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 기능을 포함시켰다. 한발 늦게 출발한 국내기업들은 이제 막 음성 쇼핑을 통해 사용자 행동을 데이터화하는 시스템을 구축하는 단계다. 빠르게 보급되고 있는 AI 스피커가 그 첨병 역할을 하고 있다. AI 스피커를 통해 기업은 사용자 음성 패턴과 상거래 관련 데이터를 동시에 축적할 수 있다.SK텔레콤은 자회사인 SK플래닛의 ‘11번가’와 연계해 음성 명령만으로 11번가의 상품을 주문할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. KT도 ‘기가지니2’로 롯데리아 홈서비스를 출시하는 등 상거래 기능을 강화했다. LG유플러스는 네이버와 손잡고 출시한 AI 스피커 ‘프렌즈 플러스’를 통해 LG생활건강, GS리테일의 제품을 시중보다 저렴한 가격에 당일 배송으로 구매할 수 있도록 하고 있다. 네이버는 ‘배달의 민족’과 클로바 프렌즈를 연동해 목소리만으로 배달 음식을 주문할 수 있는 음성 주문 서비스를 선보였다. AI 스피커 ‘카카오 미니’를 판매하고 있는 카카오 역시 지난달 대규모 업데이트를 통해 카카오톡 안에서 상품을 주문, 결제까지 할 수 있는 자체 상거래 플랫폼을 도입했다. 업계 관계자는 “상거래 플랫폼의 주도권을 가진 사업자가 결국 AI 시장의 리더십을 가져갈 것”이라면서 “이를 위한 글로벌 정보기술(IT) 기업들의 전쟁이 이미 시작됐다”고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

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

올해 서울대 정시 모집에서 영어 4등급을 받은 학생이 합격하는 등 영어 변별력이 크게 떨어진 것으로 나타났다. 서울대와 고려대 정시 합격자 중 영어 2등급 이하 비율이 40%에 육박하는 것으로 분석됐다. 영어 과목이 절대평가로 치러지면서 대학이 점수 반영 비율을 낮췄기 때문이다. 종로학원하늘교육은 2018학년도 서울대 정시 최초 합격자 수능 성적을 분석한 결과 2등급 이하 비율이 39%로 추정된다고 7일 밝혔다. 고려대도 최초 합격자 중 영어 2등급 이하가 37%로 분석됐다. 영어는 올해부터 절대평가로 치러져 원점수(100점 만점) 기준으로 90점 이상 1등급, 80~89점 2등급, 70~79점 3등급, 60~69점 4등급을 받았다. 서울대는 절대평가 시행에 따라 영어 성적이 한 등급 내려갈 때마다 0.5점만 감점했다. 1등급 학생과 4등급 학생 간 점수 차가 1.5점밖에 나지 않았다는 얘기다. 이 때문에 영어 4등급을 받고도 수학 만점을 받아 공대에 합격한 사례도 있었다. 고려대 역시 2등급은 1점 감점하고, 3등급부터는 한 등급 내려갈 때 2점 감점하는 등 급간 점수 차를 크게 벌리지 않았다. 반면 연세대는 영어 1등급에 100점으로 주고 2등급은 95점, 3등급은 87.5점, 4등급은 75점을 줘 점수 차를 벌렸다. 올해 이 대학 정시 최초 합격자 가운데 영어 2등급 이하 비율은 2% 안쪽인 것으로 추정된다. 서울대와 연세대, 고려대 모두 공대에서 컴퓨터학과가 합격선이 가장 높은 것으로 나타났다. 바둑 인공 지능(AI) ‘알파고’의 영향으로 프로그래머 인기가 크게 높아진 데다 올해부터 학교에서 소프트웨어 교육이 도입되는 분위기도 반영된 것으로 분석됐다. 임성호 종로학원하늘교육 대표는 “지난해까지는 영어 2등급 이하 점수를 받고 서울대에 진학하는 건 불가능에 가까웠다”면서 “서울대가 영어 급간 점수 격차를 좁히면서 영어를 못봤어도 국어, 수학, 탐구 영역을 잘봤으면 만회할 수 있게 됐다”고 말했다. 유대근 기자 dynamic@seoul.co.kr

오성홍기(五星紅旗)를 당당히 내건 중국의 최신형 핵잠수함이 지난달 12일 중국과 일본의 영유권 분쟁지역인 동중국해에서 갑작스레 수면 위로 떠오르는 굴욕을 맞봤다. ‘093A형’으로 불리는 중국의 ‘상(商)급’ 핵잠수함은 이날 양국의 영유권 분쟁 지역인 센카쿠(尖閣·중국명 釣魚島) 열도 인근 해역에 진입했다가 잠수함의 소음이 너무 심해 일본 해상자위대에 꼬리를 잡히는 바람에 이틀 간 쫓겨 다녔다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)가 보도했다. 잠수함이 수면 위로 모습을 드러냈다는 것은 ‘항복’을 뜻하는 만큼 G2로 부상한 중국으로서는 쉽사리 잊혀지기 어려운 능멸을 당한 셈이다. SCMP는 “생존을 위해 최대한 은밀하고 조용히 움직이는 잠수함이 다른 나라 해군 함정 앞에서 모습을 드러내는 것은 매우 이례적”이라며 사실상 항복을 의미한다고 전했다. 당시 잠수함이 오성홍기를 매단 채 부상한 것이 센카쿠열도에 대한 영유권을 주장하기 위해서라는 일각의 시각도 있지만, 전문가들의 견해는 이와 다르다. 앤서니 웡(黃東) 마카오국제군사학회 회장은 “영유권을 주장하기 위해서라면 센카쿠열도에서 수면으로 떠올랐어야지 왜 공해상에서 부상했느냐”고 의혹을 제기했다. 잠수함은 물 속에서 아무도 모르게 움직이는 것이 기본이다. 수상함보다 자체 방어능력이 취약한 잠수함은 적에게 움직임이 포착되면 더 이상 작전수행이 불가능해지기 때문이다. 이번에 발각된 093A형 잠수함은 과거 ‘091형’인 ‘한(漢)급’ 핵잠수함의 소음 문제를 극복하기 위해 중국이 나름대로 심혈을 기울여 제작한 것으로 알려졌다. 현재 인도양과 서태평양에서 작전 중인 중국 해군의 핵잠수함은 2006년 취역한 ‘093형’ 2척과 이를 개량한 093A형 2척 등으로 이뤄져 있다. 최신형 093A형은 미 해군의 주력인 로스앤젤레스급 핵잠수함에 대적할 수 있을 것이라고 기대를 한몸에 받았지만, 이번 사건으로 한계가 드러났다는 게 군사 전문가들의 대체적인 분석이다. 2004년 091형 잠수함이 센카쿠열도 인근에서 일본 해상자위대에게 발각됐을 당시에도 추격을 받았지만 수면 위로 떠오르지 않은 채 중국 영해로 되돌아온 전례가 있다. 이에 따라 중국 해군은 미 해군의 기술적 지원을 받는 일본 해상자위대의 잠수함 탐지·추적 능력에 관심이 모아진다. 앞서 2015년 미 해군과 일본 해상자위대는 오키나와를 거점으로 난세이(南西)제도의 태평양 쪽을 광범위하게 탐지할 수 있는 잠수함 음향감시시스템(SOSUS)을 부설했다. 최신형 SOSUS의 가동으로 미·일은 서해와 동중국해에서 태평양으로 빠져나가는 중국 잠수함의 대부분을 탐지 가능한 것으로 전해졌다. 이런 가운데 중국이 감지되지 않아 은밀하게 기동하는 스텔스 잠수함 기술에서 미국을 따라잡았다는 주장을 펴 주목된다. 마웨이밍(馬偉明) 해군 소장은 최근 중국 관영 중앙방송(CCTV)과의 인터뷰에서 “모든 엔진 출력을 전기로 변환하는 통합전기추진체계(IEPS)와 림 구동 펌프 제트(Rim-driven Pump-jet) 엔진이 중국 해군의 최신형 핵잠수함에 장착됐다”며 “이들은 세계를 선도하는 기술로 비슷한 기술을 개발해 온 미국을 크게 앞선다”고 강조했다. 림 구동 펌프 제트는 둥근 원통 모양의 전기 모터 내부에서 회전 날개를 돌려 추진력을 만드는 방식이다. 축이 없고 물거품을 적게 만들어 기존 엔진보다 훨씬 조용하다. 지금까지 중국 잠수함은 소음이 커 쉽게 꼬리가 잡힌다는 조롱을 받았으나 이런 첨단 기술의 적용으로 이제 상황이 바뀌었다는 게 중국 군사 전문가들의 주장이다. 콜린 코 싱가포르 난양대 교수는 “중국이 스텔스 잠수함의 운용으로 작전 및 전략 능력을 높이면 중국의 해양 군사력은 크게 강화될 것”이라고 분석했다. 최신 공격형 핵잠수함인 ‘095형’과 탄도미사일 장착 잠수함인 ‘096형’에 스텔스 잠수함 기능이 적용될 것으로 알려졌다. 특히 중국의 최신 스텔스 잠수함 등에는 첨단무기인 ‘전자총’도 장착될 공산이 크다. 마 소장은 “새로운 추진 시스템의 궁극적인 목표는 전자총을 장착하는 데 필요한 문제를 해결하기 위한 것”이라고 밝혔다. 전자총은 강력한 전자기파를 발사해 전자 장비를 무력화시키는 에너지 무기를 뜻한다. 전자총은 탄도미사일과 극초음속 크루즈 미사일, 극초음속 비행체 등의 위협에 맞설 수 있는 까닭에 미국과 러시아, 인도 등도 개발에 열을 올리고 있다. 중국 해군은 이와 함께 핵잠수함에 인공지능(AI)을 도입해 잠수함 지휘관의 실전 대응능력을 높이는 방안도 본격 추진하고 있다. 현재 핵잠수함에 적용되는 컴퓨터는 민간 기업 등에서 쓰는 최첨단 컴퓨터에 한참 뒤처진다. 실제 전투가 벌어졌을 때 초래되는 충격과 열, 전자기 방해 등에 견디기 위해서는 무엇보다 내구성이 우선돼야 하기 때문이다. 이에 소나(SONAR·수중음파탐지기)가 받아들이는 신호를 해석하고 판단을 내리는 일은 거의 전적으로 승무원이 맡아서 한다. 하지만 급속히 발전하는 AI를 핵잠수함에 도입해야 할 필요성은 커지고 있다. 소나는 물론 잠수함의 센서, 첩보위성, 해저 음파탐지기 등에서 수집되는 정보의 양이 갈수록 방대해지는 데다 AI가 잠수함 지휘관에 도움을 줄 수 있는 영역이 확대되기 있기 때문이다. 예컨대 소나에서 받아들인 신호를 제대로 해석하기 위해서는 해수의 염분과 수온 등을 모두 고려해야 한다. 이런 작업에서 AI가 탁월한 능력을 발휘할 수 있다. 적의 위협을 탐지하는 능력도 AI가 인간보다 더 빠르다. AI는 감정을 지니지 않는다는 점에서도 인간 지휘관의 약점을 보완할 수 있다. 깊고 어두운 바닷속에서 수개월 간 잠수함 내부의 좁은 공간에서 지내야 하는 만큼 핵잠수함 지휘관은 심각한 스트레스에 시달릴 수 있다. 이러한 스트레스는 실제 전투의 결정적인 순간에 오판을 내리게 할 우려가 있다. AI는 감정의 흔들림 없이 냉철한 판단을 내릴 수 있다. 구글의 AI 알파고가 바둑에서 보여준 것처럼 인간 지휘관이 생각해 낼 수 없는 독창적인 전략을 제시할 수도 있다. 주민(朱民) 중국과학원 연구원은 ”AI는 최근 수년간 중국 잠수함 기술 연구에서 가장 뜨거운 주제 중 하나“라면서 ”AI는 수중 전쟁의 양상을 바꿀 수 있는 ‘게임 체인저’의 잠재력을 지니고 있다“고 말했다. 미 해군의 잠수함 기술 연구에 관여하는 조 마리노는 “중국이나 러시아가 스텔스, 센서, 무기 등과 결합한 AI에서 우위를 차지한다면 미국의 수중 지배력에 심각한 위협을 줄 수 있을 것”이라며 미국도 잠수함에 AI 도입을 적극적으로 검토해야 한다고 지적했다. 하지만 AI를 실제 적용하기에는 적지 않은 장애물이 있다는 견해도 있다. 알파고가 나온 후 2년 만에 처음 크기의 10분의 1로 줄었다고 하지만, AI는 아직 대용량 컴퓨터가 필요하다. 잠수함의 좁은 공간에 적용하기가 쉽지 않다는 얘기다. 전투 시 충격과 열에 견딜 정도의 내구성도 필요하다. 핵잠수함 AI를 연구하는 한 과학자는 ”이는 코끼리를 구두 상자 안에 넣는 것과 비슷하다“고 어려움을 털어놨다. 실제 전투에서 AI가 자의적인 판단을 내릴 때 발생할 위험도 고려해야 할 요인이다. 주민 연구원은 ”제어가 안 되는 AI가 한 대륙을 파괴할 정도의 핵무기를 지닌 잠수함을 장악한다면 그 결과는 어떨지 상상이 안 간다“면서 ”이는 핵잠수함에 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 위험 요소“라고 말했다. 김규환 선임기자 khkim@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)이 세계에서 가장 미스터리한 책으로 알려진 ‘보이니치 필사본’을 해독할 수 있을 거라는 주장이 나왔다. 보이니치 필사본은 탄소연대측정에 따라 15세기에 쓰여진 것으로 추정되는 책이다. 여러 그림 및 알려지지 않은 문자와 언어로 쓰여있다. 책의 이름은 1912년 당시 이 책을 입수한 사람의 이름에서 유래했다. 문서가 발견된 이후 많은 암호학자들이 이 문서를 해독하려 했지만 단 한 단어도 성공하지 못했다. 이 때문에 보이니치 필사본은 암호학계의 성배로 불리는 동시에, 정교하게 만들어진 의미없는 내용이라는 주장도 있다. 캐나다의 AI 전문가 그레그 콘드랙 박사는 인공지능(AI)이 600년 간 풀리지 않은 미스터리한 책을 번역할 ‘구원투수’가 될 것으로 예상했다. 그는 지난해 '고수'들을 연이어 물리치면서 '포커계의 알파고'로 떠오른 AI ‘딥스택’(DeepStack)을 개발한 캐나다 앨버타대학의 컴퓨터공학과 AI연구소 소속이다. 콘드랙 박사는 최근 현지 언론과 한 인터뷰에서 “보이니치 필사본의 언어는 통계학적인 알고리즘을 통해 풀어낼 수 있다. 이 알고리즘은 유엔인권선언을 380개 언어로 번역할 때 97%의 정확성을 보인적이 있다”고 설명했다. 이어 “해당 알고리즘을 보이니치 필사본에 적용시킨 결과, 보이니치 필사본의 언어는 히브리어와 유사한 것으로 나타났다. 모음은 삭제돼 있고, 농부, 빛, 공기, 불 과 같은 단어들이 포함돼 있는 것으로 보인다”고 덧붙였다. 콘드랙 박사는 보이니치 필사본의 일부가 여성의 건강과 관련된 내용을 담고 있는 것으로 추정하고 있다. 또 히브리어에 대해 매우 잘 알고 있고, 동시에 역사가인 사람이라면 보이니치 필사본을 해독할만한 단서를 찾아내기에 유리할 것이라고 예측했다. 다만 보이니치 필사본의 복잡성을 고려했을 때, AI의 해독능력뿐만 아니라 사람의 번역이 보완되어야 할 것으로 보인다고 설명했다. 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

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

인공지능(AI)기술은 최근 눈부신 성장을 거듭하고 있지만 동시에 어두운 이면도 부상하고 있다. 우리 사회는 앞으로 AI와 공존하게 될 것이다. 그 전제 조건 중 하나가 바로 AI에 대한 신뢰성이다. AI가 자동으로 의사 결정한 이유에 대해 설명이 불가능하다면 인간과의 공존이 어려울 것이기 때문이다. 현재 AI 기술에서 가장 성능이 좋은 ‘딥 러닝’ 기술은 설명이 거의 불가능하다. 이세돌 9단과 대국을 펼친 알파고에도 바둑 지식을 습득하기 위해 딥 러닝 기술이 활용됐다. 그러나 현재 기술력으로는 왜 알파고가 바둑을 잘 두는지에 대해 논리적 인과관계를 설명하지 못한다. 사실 딥 러닝 기반의 AI는 경험적인 결과라고 볼 수 있다. 딥 러닝의 모태가 되는 인공신경망을 다양하게 조합해 시험하고 최적화된 결론을 내는 것이다. 알파고 역시 다양한 인공신경망 구조, 입력값 등을 조정해 가며 최상의 결과를 도출했다. 결국 현대의 AI는 이론적으로 엄밀한 접근보다는 경험적으로 최적화된 결과라고 볼 수 있다. 이런 요인 역시 AI의 인과관계를 설명하기 어려운 측면으로 결론지어진다. 자율주행기술을 예로 들어보자. 자율주행 AI는 주행 영상에서 사물을 인식해 의사 결정을 내린다. 그러나 자율주행 AI가 사고를 냈을 경우 원인이 무엇인지 설명할 수 없다면 자율주행 기술을 현실적으로 활용하는 데 걸림돌이 될 것이다. 그렇기 때문에 딥 러닝의 설명 가능성을 밝혀 내는 것은 우리가 AI와 공존할 수 있는 선제적 조건이 될 수밖에 없다. 인공지능 학계는 딥 러닝의 설명 가능성에 대해 주목하고 있다. 2017년 미국 방위고등연구계획국(DARPA)에서는 ‘설명 가능한 인공지능’ 연구를 발족해 올해 수천만 달러 규모의 연구개발(R&D) 자금이 투입됐다. 한국도 지난해 AI 국가전략프로젝트의 일환으로 차세대 학습, 추론 연구를 추진해 설명 가능한 AI를 연구하는 대열에 합류했다. 지난해 4월에는 컴퓨터 하드웨어 전문기업 NVIDIA가 설명 가능한 자율주행자동차 기술을 공개했다. NVIDIA는 자율주행자동차가 운행하는 의사결정을 설명하여 신뢰성을 확보했다. 아직은 초기 단계이기 때문에 완벽한 설명은 불가능하지만 설명 가능한 AI기술이 가져오는 파급효과는 매우 크다고 볼 수 있다. AI의 설명 가능성에 대한 연구는 신경계 정보처리에 대한 단초도 제공할 것이다. 인간이 정보를 저장하고 추론하는 기능은 아직까지 생리학적으로 규명되지 않았다. 인간의 뇌 구조를 모사한 딥 러닝 기술의 설명 가능성은 역으로 인간의 뇌에 대한 설명 가능성으로 이어질 수 있다. AI가 설명 가능해진다면 미래는 AI과 함께 사는 세상이 될 수 있을 것이다.

입사 초 제일 닮고 싶던 동기는 회식에서 고기를 적당하게 구워 내던 녀석이었다. ‘바싹’부터 ‘육즙 많이’까지 천차만별 젓가락들의 요구를 따르느라 이도저도 아닌 삼겹살을 만드는 여느 신입과 다르게 그놈은 절도 있게 ‘집게권’을 행사했다. 이후에도 어떤 불판에서든 그놈과 먹는 고기맛은 좋았다. 한참 뒤 알았다. 그놈은 고기를 잘 굽는 기술자 이상이었다. 굽는 동안 지루함을 잊게 할 너스레, 고기를 삼킬 때 터뜨리는 유쾌함, 배를 채운 뒤 술잔이 돌 때의 진솔함. 그는 고기맛을 넘어 고깃집의 경험 전부를 기획했다. 유행하는 불판이 바뀌는 속도 못지않게 4차 산업혁명 범주에 드는 기술의 발전 속도가 빠르다. 알파고 여파로 인공지능(AI) 담론이 뜨는가 싶더니 요즘 화두는 블록체인이다. 2030세대 중심의 가상화폐 투기 열풍이 블록체인을 올해 키워드로 밀어 올렸다. 가상화폐 거래에 참전할지가 모두의 고민이 됐다. 정부 부처마저 가상화폐 앞에서 ‘투기로 패가망신할 것’이라고 냉소를 보내는 측과 ‘옛날처럼 살다 뒤처질 것’이라고 조바심 내는 측으로 나눠졌다. 법무부가 규정한 대로 지금 가상화폐 거래는 투기다. 실물경제의 생산성과 별개로 기대심리에 부응해 급등락장에 내기 걸듯 이뤄지는 거래, 투기가 확실하다. 다만 현재 금융·통신·물류사들이 주도하는 블록체인 컨소시엄들의 기술 상용화 단계가 되면 시세는 안정될 것이라고 기대한다. 한편에선 가상화폐 거래를 중단하면 블록체인 기술 발전에 불리하다는 주장이 나온다. 일리 있다. 거래를 중단한다고 블록체인 기술 발전이 아예 불가능하지 않겠지만, 마치 임상연구 단계를 건너뛰고 신약 개발을 하는 것처럼 한계가 있을 것이다. 실시간 거래 정보를 중앙 서버 대신 네트워크에 분산 저장하는 블록체인 기술은 작은 오류에도 신뢰를 잃을 수 있는데, 과열된 가상화폐 거래들이 예기치 않게 블록체인 기술의 여러 버전을 겨루게 하고 기술 오류를 찾아 주는 시험대 역할을 하는 것 같다. 작은 오류도 허락되지 않는 기술이란 점은 자율주행차, 드론, 3D프린터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기술 전반에 나타나는 특성이다. 미미한 확률이라도 해킹과 오작동 문제를 해결하지 못한 자율주행차에게 운전대를 넘기기 싫은 게 사람 심리다. 결국 미래는 기술뿐 아니라 기술을 대하는 우리의 자세까지 열릴 때 시작될 것이다. 당국이 “투기”라는데 “마지막 남은 공정한 기회”라며 달려드는 청년들을 비판하기 전 그 처지와 집단심리에 담긴 함의를 파악하는 일이 중요한 이유다. 3포세대, 흙수저라고 자조하다 “미친 세상, 리셋되면 좋겠어”라고 성내던 청년들이 가상화폐 열풍에 올라탔다. “가상화폐는 투기”라는 질책은 “양극화를 부르는 소득·과세 체계, 대마불사 자산 거래 시장은 ‘투기적 정책’이 아니란 말이냐”는 반론 앞에 무색해졌다. 당면한 기술을 추종할지 쳐부술지 결정에 앞서 긴 안목에서 우리가 어떤 기술을 채택해 어떤 미래를 기획하는 데 합의할 것인지, 지금의 만족을 깨뜨리는 ‘히든트랙’부터 숙고해 볼 일이다. #4차 산업혁명이라는 거짓말 #국가는 잘사는데 왜 국민은 못사는가 saloo@seoul.co.kr

■산업통상자원부 △장관실 장관비서관 박동일 ■고용노동부 △부산지방고용노동청 통영지청장 조우균 ■중소벤처기업부 △정책기획관 오기웅△경남지방중소벤처기업청장 권영학△지역혁신정책과장 성녹영 ■영화진흥위원회 △사무국장 조종국 ■한국언론진흥재단 △검사역실장 이동우△저널리즘위원회 사무처장(연구팀) 김영주△저널리즘지원팀장 정민△언론인연수팀장 박형철△국제교류팀장 김지혁△연구팀장 김선호△조사분석팀장 이원섭△광고협력팀장 안익균△뉴미디어광고팀장 송윤숙△인쇄광고팀장 이내국△방송·옥외광고팀장 홍원철△기획예산팀장 정대필△재무회계팀장 서인식△경영혁신팀장 신윤진△지역언론팀장 정문규△세종·대전총괄지사장 노성환△부산지사장 김동필△광주지사장 나은미△대구지사장 정용재△신문유통팀장 유재권△정보기술팀장 허영△뉴스저작권팀장 황호출△뉴스빅데이터팀장 양승혜△신문과방송편집장 최광범△국제교류지원단장 백민수△매체지원단장 최지훈△지역언론발전단장 기세민△빅데이터활용개발단장 조윤태 ■아시아기자협회 △이사(비상임) 김근상 방은진 이석우 홍명보△글로벌커뮤니케이션팀장 알파고시나씨△미래디자인팀장 이하령 ■서울문화재단 △미디어소통실장 한지연 ■한국과학기술기획평가원(KISTEP) △미래예측본부 사회혁신전략센터장 이승규 ■IBK기업은행 ◇지역본부장급 승진△강북지역본부 박귀남△남부지역본부 김상선△중부지역본부 김형중△인천지역본부 김대길△인천동부지역본부 김재홍△부산지역본부 조기현△부산·경남지역본부 구자원△대구·경북동부지역본부 우종욱△기업은행(중국)유한공사 장광태△WM사업부 오영국△CIB영업본부 이봉영◇지역본부장급 전보△강남지역본부 박상온△강동지역본부 동은주△경동·강원지역본부 이애경△경수지역본부 김성렬△정보보호최고책임자 이병강

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

특이점의 신화/장가브리엘 가나시아 지음/이두영 옮김/글항아리/200쪽/1만 5000원 지난해 3월 구글의 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결은 전 세계 사람들에게 인공지능의 위력을 단단히 각인시키는 계기가 됐다. 알파고에 패한 이세돌이 “이세돌이 진 것이니 인류의 패배가 아니다”라고 말했지만 많은 사람들은 인간을 능가할지도 모를 인공지능의 출현에 막연한 불안감을 느꼈다.로봇이 스스로 학습해 주체적으로 행동하며 인간 사회를 혼란에 빠뜨릴지도 모른다는 설정은 그동안 ‘터미네이터’, ‘A.I.’, ‘엑스 마키나’ 등 영화에서 많이 소비되던 주제다. 실제 과학계도 인공지능의 잠재된 위험성에 대해 경고하고 나섰다. 이 책의 서두에는 2014년 5월 우주 물리학자 스티븐 호킹이 영국 일간지 ‘인디펜던트’에 낸 성명을 소개한다. 호킹 박사는 기술이 눈 깜짝할 사이에 발전하고 제어 불능 수준까지 이르러 인류를 위기 상황으로 몰고 갈 것이라고 경고했고, 전 세계 쟁쟁한 과학자들도 이에 동조해 서명했다. 그러나 1970년대부터 인공지능을 연구해 온 저자는 과학자들이 이처럼 예언자적 태도를 취하는 것은 과학적이지 못하다고 비판한다. ‘특이점’이라는 것은 인공지능이 인간의 지능을 넘어서는 시점을 가리키는 표현인데, 제목이 말해 주듯 현재 거론되고 있는 특이점에 대한 각종 기대와 우려는 과학적 근거 없는 ‘신화’일 뿐이라는 것이다. 특이점 신화 뒤에는 거대한 기업들이 존재하고 있다. 이 기업들은 정보기술(IT)의 개발을 주도하면서도 그 기술이 인류를 파멸로 내몰 수도 있다고 경고하는 교묘한 전략을 사용하는데, 이에 대해 저자는 “방화범인 동시에 소방관인 형국”이라고 꼬집는다. 대표적인 IT 기업인 구글은 기술이 인간사회의 규범과 선의 기준을 넘지 못하도록 하는 국제적인 윤리헌장을 제정하는 윤리위원회의 설립을 약속했지만, 또 다른 한편에서는 인터넷에 게시된 정보의 삭제를 요구하는 개인의 요청을 계속 무시하고 있다. 특히 이들 기업은 개인에 대한 통제력이 약화된 국가를 대신해 정보보안이나 금융거래 서비스를 주도하며 개인에 대한 지배력을 강화하고 있다. 결국 우리가 걱정하거나 감시해야 할 대상은 기계 자체가 아니라 기계에 목적성과 규칙을 정하는 기업들이다. 신융아 기자 yashin@seoul.co.kr

지난해 3월 이세돌의 4차 대국은 인공지능(AI)인 ‘알파고’에게 거둔 인간의 마지막 승리였다. 그후 알파고는 세계 1위 커제를 연이어 물리치는 등 승승장구했다. 그런 알파고의 연승은 그리 오래가지 못했다. 지난 10월 개발된 신형 ‘알파고 제로’는 72시간 만에 알파고를 물리쳤다.의료부터 산업까지 AI의 빠른 발전에 거는 기대감은 높다. 하지만 기대만큼 우려의 목소리도 커지고 있다. 기술의 속도에 비해 일상과 사회 변화에 대한 우리 사회의 논의도, 고민도 부족하다는 것이다. 자율주행차가 사고를 내거나 로봇이 진단한 병명이 틀리면 운전사나 의사의 책임일까, 차량이나 로봇을 제작한 기업의 책임일까. 성균관대 ‘SSK위험커뮤니케이션연구단’이 지난 4월 진행한 인식조사(1000명) 결과, 시민들은 AI가 초래할 위험도를 38.4점(0점=매우 위험, 100점=매우 안전)으로 판단했다. AI를 위협적인 요소로 본 것이다. 또 대처가 필요한 부분을 묻자 ‘인공지능 오류로 인한 인간공격·교통사고’(48.6%)가, 2위인 ‘인간의 일자리 대체’(33.7%)보다 월등히 많았다. 유명인사들도 잇따라 우려를 제기하고 있다. 지난달 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 “안전한 AI를 만들 확률이 단 5~10%뿐”이라고 예측했다. 스티븐 호킹 케임브리지대 교수도 지난 13일 중국 베이징의 강연에서 “AI가 인류 문명사를 종결지을 수 있고 이런 위험을 피하도록 해야 한다”고 말했다. 먼 미래의 문제라거나 기우라는 반박도 있지만 이미 여러 곳에서 위험 요소들이 감지되고 있다. 지난해 2월 우회전을 하던 구글 자율주행차가 배수로를 보호하는 모래주머니를 피하려다 뒤따라오던 버스와 충돌했고, 3개월 후에는 시속 110㎞로 자율주행하던 테슬라가 하늘과 흰색 트레일러를 구분하지 못하고 트레일러와 충돌해 탑승자가 사망했다. 구글은 전적으로 책임을 인정했지만, 테슬라 사고에 대해 미 도로교통안전국은 운전자 실수를, 미 연방교통안전위원회는 자율주행차를 원인으로 발표하는 등 정반대의 결과를 내놓았다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 보고서 ‘인공지능 혁신 토대 마련을 위한 책임법제 진단 및 정책 제언’에 따르면 최근 선진국들은 탑승자보다 제조업체에 사고 책임을 묻고 있다. 미국은 시스템 결함에 의한 사고는 자동차 제조사가 손해배상을 해야 한다. 영국은 탑승자들이 수동과 자율주행 모두 보상하는 차 보험에 가입하돌록 할 계획이다. 국내 보험업계 관계자는 “지난달 삼성화재와 현대화재도 자율주행차용 보험을 선보였다”며 “하지만 교통사고 인명피해에 대한 형사 책임은 AI에게 지울 수 없으니 제조업자, 운행자, 차량 보유자 중 누구에게 책임을 물을지 논란이 될 것”이라고 말했다. AI 쇼핑 주문 오류의 책임 소재도 논란거리다. 올해 1월 “알렉사 나에게 인형의 집을 선물해줘”라는 뉴스의 클로징 멘트를 사용자의 명령으로 인식한 많은 AI스피커(아마존 에코)가 실제 주문을 넣었다. 이 사안에 대해 아마존은 취소·환불 조치했지만 향후 소비자가 개별적으로 대응할 경우, AI의 오류를 입증하기가 쉽지 않을 거라는 전망이 나온다. 또 AI 스피커가 음성 검색 지배력을 이용해 자사 서비스에 혜택을 줄 경우 불공정거래 문제가 발생할 수 있다. AI 알고리즘 감사제도 등의 대안이 꾸준히 제기되는 이유다. AI 의료기기가 환자에게 피해를 주는 상황도 책임소재가 불분명하다. 의사는 증상, 치료법, 예상 위험 등을 환자에게 최대한 설명해야 하는데, AI 알고리즘이나 동작 실패 등은 애초부터 설명하기가 어렵다. 또 의료 책임을 피하기 위해 AI 진단에 의존하는 경향이 생길 수도 있다. 우선 우리나라 식품의약품안전처는 지난달 ‘왓슨 포 온콜로지’(암 진단용) 같은 AI가 의료기기에 해당되지 않는다고 결론을 내렸다. 환자에게 서비스 개념으로 운영하라는 의미다. 하지만 장기적으로 AI 의료기기가 확산되면 책임 소재 공방은 불가피하다. 이외 지난해 미국 캘리포니아의 한 쇼핑몰에서 경비 로봇이 생후 16개월 된 아이를 공격해 찰과상을 입힌 사례처럼 오류에 의한 공격에 대해 로봇, 제조업체, 사용자 등에게 형사상 책임을 물을 수 있을지도 이슈가 될 것으로 보인다. 박소영 KISTEP 부연구위원은 “AI 기술 적용이 확대되는 가운데 사고는 필연적으로 발생한다”며 “최소한의 안전장치인 ‘책임법제’를 설계하기 위해 우리도 범국가적 연구를 진행해야 한다”고 말했다. 이경주 기자 kdlrudwn@seoul.co.kr

인공지능 ‘알파고’가 이세돌과 바둑 대국을 한 지 벌써 2년이 흘렀다. 최근에는 세기의 대국 뒷이야기를 담은 다큐멘터리 영화도 나왔다. 영화 속 고민에 빠진 이세돌의 모습에서 볼 수 있듯이 그 당시 인공지능 알파고의 등장은 인류에 대한 커다란 위협으로 비쳐졌다. 인공지능 때문에 사라지는 직업들이 열거되고 자신의 일자리를 잃을 수 있다는 걱정이 가득했다.의료계도 마찬가지였다. 알고리즘으로 무장한 인공지능에 의해 의사 10명 중 8명이 사라질 수 있다는 경고가 나올 만큼 위기의식이 팽배했다. IBM의 의료 인공지능 시스템 ‘왓슨’의 국내 도입은 이런 예상이 현실이 될 수도 있다는 확신을 갖게 한 사건이었다. 왓슨 도입 초기만 하더라도 환자들이 의료진의 결정보다 왓슨의 결정을 더 따른다는 식의 자극적 보도가 나오며 의료 현장이 한순간에 변하는 것처럼 느껴졌다. 그 후 여러 병원이 잇달아 왓슨 도입을 발표했고 일부 진료 현장에서 활용하고 있다. 하지만 실제 의료 현장에 미치는 영향은 예상보다 크지 않다. 언론에서 보도한 것처럼 왓슨이 획기적 치료를 제공하는 것도 아니고 실제 환자의 치료에 효과적이라는 의학적 근거가 없다는 것이 가장 큰 이유다. 최근 식품의약품안전처는 왓슨이 의료기기에 해당하지 않는다는 가이드라인을 발표했다. 이에 따라 왓슨을 이용한 진료는 의료수가 항목이 없고 환자 서비스 개념으로 운영하게 됐다. 식약처의 가이드라인은 이미 의료계 내부에서도 예상했던 결과였다. 인도의 한 병원에서 지난해 12월 발표한 암 환자 1000명에 대한 연구 결과에 따르면 전체 환자의 20% 이상에서 의사와 왓슨의 치료 권고안이 달랐다. 특히 폐암의 경우 17.8%에서만 왓슨과 의사의 치료 권고안이 일치했는데, 이는 왓슨의 도입에 대해 좀더 이성적으로 접근해야 한다는 사실을 시사한다. 지금까지 왓슨에 대한 평가는 이전 자료에 근거한 연구를 통해 인간 의사의 결정과 인공지능 의사의 결정이 얼마나 일치하는지 판단하는 것이 대부분이었다. 여기에는 얼마나 정확한 진단과 치료를 제시하는지에 대한 학술적 검증이 이뤄지지 않았다는 문제점이 있다. 따라서 검증받지 않고 더군다나 의료기기로 인정되지도 않은 소프트웨어를 실제 의료 현장에서 쓰는 것은 비록 참고만 하는 것으로 한정하더라도 문제의 소지가 있을 수 있다. 한편으로 인공지능의 의료 분야 도입은 사회적 측면뿐만 아니라 학문적 측면에서 긍정적 효과를 가져왔다. 검증된 사실에 근거한 진단이나 치료보다 경험과 같은 비과학적 판단에 의존했던 의료인들에게 경종을 울리는 계기가 됐다. 또 국내에서 자체적으로 모은 빅데이터를 이용한 인공지능 시스템 개발이 더욱 가속화하고 있다는 점에서 앞으로 다가올 의료혁신을 기대하게 한다. 인공지능의 의료 분야 활용은 질병 예측이나 진단 등 영역이 무궁무진하다. 우리는 가습기살균제 사고를 통해 사람과 관련한 어떤 물건이든 실제 생활에 적용하기 전까지 확실한 검증이 필요하다는 교훈을 얻었다. 인간의 생명을 다루는 의료에서 철저한 검증은 필수인데 기술 개발에 몰두한 나머지 이런 과정을 생략하는 것을 주의해야 한다. 의료 인공지능의 강점이자 무서운 점은 새로운 의료 데이터를 습득해 스스로 인간의 직접적 통제 없이 발전한다는 것이다. 인공지능과 의료용 로봇 같은 새로운 의료기기들을 안전하게 사용하기 위해 현재 의료 제도에서 이들을 어떻게 다뤄야 할지 고민이 필요한 때다.