최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

이르면 올해 하반기에 인터넷전문은행이 출범한다. 지난해 말 나란히 정부의 예비인가를 받은 한국카카오주식회사(가칭 카카오뱅크)와 케이뱅크 준비법인은 국내 최초 인터넷은행 타이틀을 놓고 경쟁 중이다. 서울신문은 지난 21일 두 회사를 이끄는 윤호영 한국카카오주식회사 공동대표(이하 윤 대표)와 안효조 케이뱅크 준비법인 대표이사(안 대표)가 답한 서면 인터뷰를 토대로 지상 대담을 구성했다. 모바일 은행을 지향하는 두 곳 모두 혁신적인 서비스와 강력한 보안을 약속했다. →기존 은행과 얼마나 다른 서비스와 상품으로 소비자를 유인할 계획인가. －(윤 대표)카카오택시는 기존에 있던 서비스를 모바일로 새롭게 연결해 큰 성공을 거뒀다. 카카오뱅크도 금융의 새로운 연결을 통해 차별화된 가치를 제공할 것이다. 모바일, 온라인 활동을 반영한 신용평가모델인 ‘카카오스코어’, 유니버설 포인트를 통한 맞춤형 금리제도 등이 시중은행에서 경험할 수 없던 차별화된 금융 연결이다. (안 대표)인터넷전문은행은 접근부터 다르다. 대면 중심의 오프라인 서비스를 비대면 플랫폼으로 확장시켜 나가는 기존 은행과 달리 우리는 출발부터 철저히 모바일 중심에 맞췄다. 케이뱅크는 직관적이고 간편한 사용자 경험(UX), 인증 방식을 대폭 간소화하고 보안성은 높인 간편 송금, 빅데이터 분석을 통한 대출 금리 낮추기 등 다양하고 새로운 핀테크를 적용할 예정이다. →예비 인가를 받을 때 카카오톡이 초기 고객을 모으는 데 유리하다고 평가받았는데, 카카오톡과 연계한 사업은 어떻게 진행되고 있나. －(윤 대표)직접 연계보다는 카카오톡의 접근성, 편리성, 안전성을 살린 모바일 은행을 준비하고 있다. 서비스 측면에서는 카카오톡을 활용한 지인 간 금융활동이 가능할 전망이다. 전 국민이 익숙한 카카오톡 사용자환경(UI)도 고객 편의성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. →카카오톡 사용 인구가 3800만명이라는데 초기 흥행 면에서 케이뱅크에 불리하지 않을까. －(안 대표)인터넷전문은행이 성공적으로 자리잡으려면 비대면 플랫폼은 기본이고 여기에 오프라인 채널이 뒷받침돼야 한다. KT의 2000여개 대리점, GS리테일의 1만개 편의점, 우리은행의 1000여개 지점 등 케이뱅크의 오프라인 경쟁력은 큰 자산이다. 편의점은 현금지급기(ATM)를 쉽게 이용할 수 있고 O2O(온·오프라인 연계) 서비스의 거점이 될 수도 있다. →보안 취약성에 대한 우려를 어떻게 불식할 생각인가. －(윤 대표)카카오뱅크에 ‘보안 취약성’은 없다. 모바일은 일반 PC보다 보안성이 현저히 높다. 고객정보는 망 분리, 데스크톱 가상화 등의 솔루션을 사용해 보호하며 6가지 비대면 실명인증과 생체인증을 도입할 예정이다. －(안 대표)비대면이라고 해서 보안에 취약할 것이라는 생각은 선입견에 불과하다. 향후 모바일 금융 서비스가 발전하면서 보안성은 자연스레 증명될 것이다. 케이뱅크의 IT 시스템 개발은 주주 관계회사인 KT DS, 우리FIS와 공상은행 등 중국 주요 은행의 코어뱅킹시스템을 개발한 뱅크웨어 글로벌 등이 주도하고 있다. →최근 인공지능이 금융분야에 도입되고 있는데 이를 활용한 서비스를 구상 중인가. －(윤 대표)카카오뱅크가 준비하는 금융봇은 1차적으로 고객만족(CS) 관련 서비스를 제공할 예정이다. 고객의 요구사항을 24시간 해결하고 다양한 금융활동을 한눈에 확인하는 자산 통합관리 시스템을 개발하고 있다. (안 대표)인공지능을 어떻게 도입할지 깊이 있게 검토할 생각이다. 로보어드바이저와 관련해 기술 발전 트렌드와 규제환경 변화를 종합적으로 고려해 차별화된 서비스를 선보일 것이다. →카카오가 대기업집단으로 지정될 경우 은행사업에 규제를 받게 되나. －(윤 대표)카카오의 대기업 지정이 확정 전이나 지정되더라도 예비 인가부터 현행법에 맞춰 준비한 만큼 카카오뱅크 출범 및 사업 추진에는 차질이 없다. →마지막으로 강조하고 싶은 이야기가 있다면. －(윤 대표)카카오뱅크가 생각하는 혁신의 기본은 기존의 금융 프로세스를 단축, 생략하는 것이다. 더 쉽고 편하고 더 많은 고객 혜택을 주는 서비스를 준비하고 있다. 유망한 핀테크 기업의 참여를 북돋아 카카오뱅크 안에 핀테크 생태계를 만들겠다. (안 대표)성공적인 정보통신기술(ICT) 기반 혁신과 사업 동력 확보를 위해 은행법 개정이 중요하다. ICT 사업자의 역량이 온전히 발휘될 수 있는 환경이 조성되길 바란다. 지금과 같이 지속적인 규제환경 개선이 이어져야 할 것이다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

종교인들과 무신론자들이 서로 전혀 다른 성향을 띠는 이유는 인간 두뇌 고유의 특성 때문이라는 과학자들의 주장이 제기돼 관심을 끈다. 미국 케이스웨스턴리저브 대학교(Case Western Reserve University)와 뱁슨칼리지(Babson College) 공동 연구팀은 최근 발간된 미국 공공과학도서관 ‘플로스원’(Plos One) 최신호를 통해 “종교적 사람일수록 공감능력이 뛰어난 대신 지적능력이 비교적 낮은 반면, 무신론자들은 분석적/비판적 사고력이 강한 대신 공감능력이 약하다는 사실을 알아냈다”고 밝혔다. 이번 연구는 논문 주요저자인 케이스웨스턴리저브 대학교 토니 잭 박사의 과거 연구에 기초하고 있다. 잭 박사는 기능적 자기공명영상(fMRI)를 사용, 인간의 두뇌에는 비판적 사고를 관장하는 ‘분석적 신경망’과 공감능력을 발휘하게 하는 ‘사회적 신경망’이 따로 존재한다는 주장을 폈다. 박사에 따르면 이 두 개의 신경망은 평소 팽팽한 평형상태를 이루고 있으며, 직면하는 문제의 성격에 따라 한 쪽이 다른 한 쪽을 억압하게 된다. 예를 들어 도덕적 난제를 맞닥뜨린 상황이라면 사회적 신경망이 활성화돼 분석적 신경망이 억압되지만, 어려운 물리 문제를 풀어야 하는 상황이라면 반대의 현상이 일어난다는 것. 이번에 연구팀은 159~527명의 참가자들을 대상으로 8회에 걸쳐 실험을 진행, 신(영적 존재)에 대한 믿음이 분석적 사고 혹은 도덕적 민감성과 가지는 상관관계를 분석해 보았다. 연구팀은 “기존 여러 연구에서는 영적 존재에 대한 믿음을 가지고 있는 사람들의 지성이 그렇지 않은 사람들보다 못하다는 결과가 제시돼왔다”며 “우리 연구에서도 이런 통계적 사실이 재차 입증되긴 했다. 그러나 이에 더불어 신앙을 가진 사람들은 무신론자들보다 친사회적이고 공감능력이 뛰어나다는 점 또한 밝혀졌다”고 말했다. 연구팀은 이에 따라 신이나 초월적 존재를 믿을 때 인간은 사회적 신경망을 활성화하고 분석적 신경망을 억압한다는 결론을 도출했다. 연구팀에 따르면 8회 실험 모두에서 종교적인 사람들은 무신론자들에 비해 도덕적인 관념에 더 민감하다는 점이 드러났다. 반면 무신론자들은 사이코패스에게서 흔히 관찰되는 성격 특성을 가지고 있을 확률이 더 높았다. 사이코패스적 성격 특성이란 ‘타인의 고통과 고뇌에 대해 정서적인 반응을 보이지 않는 성향’을 말한다. 연구팀은 이런 점을 종합해볼 때, 분석적 신경망의 기능만을 중시하고 사회적 신경망의 역할을 무시하는 것은 현명한 처사가 아니라고 전했다. 이들은 “초자연적 존재에 대한 믿음을 위해 분석적/비판적 사고를 차치해두는 시도는 사회적, 정서적 직관을 강화하는데 도움을 줄 수 있다”고 전했다. 또한, 사회적 신경망의 강화가 반드시 과학적 사고력 저하로 이어지는 것이 아니라는 점도 강조했다. 1901년부터 2000년까지의 노벨상 수상자의 89.5%가 종교인이었으며, 무신론자는 10.5% 에 불과했다는 사실이 연구팀의 근거다. 잭 박사는 “종교적 믿음이 언제나 과학과 충돌한다고 말하긴 힘들다. 종교인인 동시에 뛰어난 과학자가 되는 것은 충분히 가능한 일”이라며 “적절한 환경 아래에서라면 종교적 믿음은 오히려 과학적 창의력 및 직관을 강화하는 효과를 낼 수 있다”고 전했다. 사진=ⓒ포토리아 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

국가직 5급 공채 시험에서 직렬별로 최고 득점을 한 수습 사무관들이 올해 선호한 부처는 국세청, 기획재정부, 국토교통부, 미래창조과학부인 것으로 드러났다. 지난해 4~9월 22주간 진행된 국가공무원인재개발원 교육훈련 성적 우수자는 문화체육관광부, 행정자치부, 해양수산부, 감사원을 상대적으로 선호했다. 인사혁신처는 다음달 1일부터 국가직 5급 공채 수습 사무관 401명 가운데 353명은 중앙부처, 48명은 지방자치단체에 배치한다고 24일 밝혔다. 인사처 관계자는 “시험 성적과 교육훈련 성적 면접, 자기소개서 등에 나타난 국가관·공직관, 부처별 희망 수요 등이 고려됐다”며 “시험 성적을 가장 많이 반영해 평가한 부처는 기재부이고, 아예 시험 성적과 교육훈련 성적 자체를 40%만 반영하고 면접이나 자격증 소지 여부에 가중치를 크게 둔 부처도 있었다”고 설명했다. 각 부처는 5개월 남짓 각 수습 사무관의 근무성적, 정책연구과제 수행결과, 자질 등을 평가하게 된다. 인사처는 이 평과 결과를 토대로 정규임용심사위원회를 개최해 임용 여부 등을 결정할 예정이다. 수습 사무관의 근무성적이 일정 기준에 미달할 경우 정규 임용에서 제외된다. 인사처는 “공직 적격자 선별을 위해 인재개발원 연수 과정에서 공직기본자세, 태도 등에 대한 평가가 한층 강화됐다”며 “교육성적 최우수자를 포함한 상위 5%의 수습사무관에 대해서는 해당 부처에 통보해 정부 핵심 인재로 양성할 계획”이라고 전했다. 최훈진 기자 choigiza@seoul.co.kr

행정자치부는 23일부터 공무원 육아휴직 때문에 생기는 결원을 모두 정규직으로 충원한다고 밝혔다. 행자부는 이 같은 내용을 담은 ‘2016년 정부조직관리지침’을 마련해 이날 정부세종청사에서 범부처 설명회를 열었다. 행자부는 육아휴직 결원 때 정규직 공무원으로 보충할 수 있는 한도를 기관별 육아휴직자 수의 50%에서 100%까지 확대해 바로 운영에 들어갔다. 2014년의 경우 중앙부처 육아휴직자 결원에 따라 보충된 임기제 등 비정규직은 882명이었고 공석은 986명이었다. 행자부 관계자는 “3년 평균 육아휴직자를 계산한 결과 최소 1800여명으로 집계됐다”며 “100% 보충을 통해 일·가정 양립문화를 확산하고 일자리 창출과 숙련된 정규인력 활용률 증대에 따른 서비스 개선 효과도 기대된다”고 설명했다. 행자부는 또 시간선택제 채용공무원을 근무시간에 비례해 정원을 소수점 단위로 운영할 수 있는 근거를 마련해 올 하반기부터 시행한다고 밝혔다. 지금까지는 시간선택제 채용공무원을 전일제 공무원(주 40시간 근무)의 자연수 정원에 맞춰 운영하는 바람에 시간선택제 공무원 채용 때 주 20시간으로 제한하고 과별로 4시간제(0.5명)를 2명, 4명 등 짝수인원으로만 배정했다. 따라서 인력운영이 경직되고 다양한 근무형태를 활성화하는 데 한계를 겪었다. 행자부는 앞으로는 채용 단계부터 주 15시간, 30시간 근무자를 뽑을 수 있도록 하기 위해 이들을 0.37명, 0.75명 등으로 정원을 배정하는 소수점 인력운영을 허용하기로 했다. 이제 채용 단계부터 주 15시간은 0.37명, 30시간 근무는 주 0.75명 등 소수점 단위로 정원을 관리한다. 소수점 정원관리제는 공직사회에 처음 도입됐다. 행자부 관계자는 “소수점 정원제 적용으로 업무 특성에 맞춰 유연한 정원관리가 가능해져, 신규 직위 발굴 등 시간제 근무형태가 다양해진다”며 “또한 출입국·통관 등 주기적 업무와 특정시간대 업무에 보다 신축적으로 대처해 정부 서비스의 역량도 강화시킬 수 있다”고 말했다. 송한수 기자 onekor@seoul.co.kr

한·불 수교 130주년 행사를 계기로 프랑스 전역의 주요 미술관과 아트센터 등에서 한국 현대미술의 다양한 스펙트럼을 보여주는 전시들이 줄을 잇고 있다. 중견 및 원로 작가들을 중심으로 회화뿐 아니라 야외 조각전, 도자기, 퍼포먼스 등 다채로운 분야의 예술작품들이 대거 선보인다. 최근 국제 미술시장에서 한국의 단색화 작가들이 집중조명받고 있는 상황이어서 프랑스 미술계에서도 한국 현대미술을 바라보는 시각이 여느 때와는 사뭇 다르다는 점에서 큰 기대를 모은다. 동양적 관조의 세계를 미니멀한 회화로 풀어내는 이강소(73) 화백은 지난 4일부터 프랑스 중부에 위치한 생테티엔 근현대미술관에서 개인전을 열고 있다. 10월 16일까지 이어질 전시에서 이 화백은 1990년대부터 최근까지 작품 경향을 보여주는 대표작 20여점을 선보인다. ‘무제’, ‘허’(Emptiness) 연작은 무심하게 그은 듯한 획으로 오리, 배, 집, 나무 등의 이미지를 표현한다. 이 화백은 “서구 모더니즘의 영향을 받은 이성적인 작업과 달리 직관이나 감성을 중시하는 작품에 서구인들이 큰 관심을 보이고 있다”고 전했다. 로랑 헤기 관장은 “앞서 소개됐던 한국 작가들의 추상회화는 동양 특유의 절제적 엄숙함과 차분하고 섬세한 단색화적인 우아함을 보였다면 이 화백의 작품은 한국 추상회화를 바라보는 또 다른 관점을 제시한다”고 평했다. 이곳 2층 전시실에선 신문지에 볼펜이나 연필로 수없이 선을 그어 검은 그림을 만드는 작가 최병소(72)의 드로잉전도 열리고 있다. 프랑스 서부 브르타뉴지방의 모비앙 반느에 있는 케르게넥미술관에서는 한국의 단색화 파노라마를 보여주는 기획전이 진행 중이다. 고성을 미술관으로 개조한 고색창연한 전시공간에서 ‘한국-모비앙 9346km’라는 제목으로 열리는 전시는 박서보, 윤형근, 이강소, 이동엽, 정상화, 정창섭, 최병소, 하종현 등 단색화 1세대 작가들의 작품을 선보이고 있다. 철도침목, 아스콘, 전봇대, 석탄덩어리, 철근 등 산업적인 부산물을 사용해 인간의 다양한 형상을 표현하는 조각가 정현(59)은 오는 30일부터 3개월간 프랑스 문화성과 프랑스역사유적지청 초청으로 파리시내 중앙에 위치한 팔레루아얄 정원에서 조각 ‘서있는 사람’을 선보인다. 더이상 사용되지 않는 철도침목을 거칠게 잘라 인간의 형상으로 만든 작품이다. 각기 조금씩 다른 모습을 한 작품들이 정원의 통로 한가운데에 47개가 설치된다. 작가는 “침목은 긴 시간 동안 혹독한 환경의 침식작용을 견뎌낸 물질인 만큼 그 자체로 고통의 역사와 에너지를 품고 있다”며 “정교한 미학에 익숙한 유럽인들에게 거칠고 원초적인 힘을 지닌 작품이 강한 인상을 주는 것 같다”고 말했다. 팔레루아얄은 17세기에 건축되고 루이 14세가 기거하기도 했던 왕궁으로 프랑스의 정치, 건축, 문화, 예술 등의 중요한 사건들이 일어난 역사 유적지다. 이번 전시를 기획한 파리 이부갤러리의 시릴 에르멜 대표는 “프랑스의 역사적 상징인 팔레루아얄과 재료 자체의 물질성을 부각시키는 작가의 원초적인 현대 추상조각의 만남은 관객들에게 상상력 넘치는 반응을 유도할 것”이라고 기대했다. 한국은 파리의 그랑팔레에서 31일부터 4일간 열리는 2016 아트파리 아트페어의 주빈국으로 초대됐다. 30일 오프닝 행사에서 현대미술가 이수경은 전통적 제의와 실험적 예술을 결합한 작품 ‘내가 네가 되었을 때’를 선보인다. 작가는 “커다란 샹들리에의 불빛 하나가 불완전하게 깜박이는 가운데 한국무용가 이정화가 전통에서 변형된 살풀이춤을 추는 퍼포먼스로 전통과 현대의 문제를 사유하게 하는 콘셉트”라고 설명했다. 오는 6월에는 유명 도자기회사 베르나르도 재단의 초청으로 도자기를 소재로 작업하는 한국 현대미술 작가 14명이 사진, 도자 설치, 작업들을 선보이는 전시도 열린다. 도자기 파편을 연결하는 이수경 작가 외에 비누로 도자기를 재현하는 신미경, 도자화를 개척한 이승희 등이 참여한다. 함혜리 선임기자 lotus@seoul.co.kr

서양의 고대 풍수학/나이절 페닉 지음/최창조 옮김/민음사/256쪽/2만 2000원 영국을 위주로 한 유럽의 ‘지오맨시’(geomancy)를 다루고 있다. 지오맨시는 한 줌의 흙을 땅 위에 던졌을 때의 모양, 풍수학, 풍수술 등으로 사전에 정의돼 있다. 역자는 지오맨시를 풍수로 번역했다. 한국과 중국의 풍수사상과 관련해 여러 저서를 낸 역자는 “지오맨시를 풍수로 번역한 가장 중요한 이유는 서양인들도 우리의 지기와 유사한 개념인 ‘땅의 에너지’를 의식하고 있었기 때문”이라며 “우리의 풍수 사상과는 차이가 있지만 서양인들도 고대부터 땅이 지닌 본질적이고 신비한 무엇인가를 끊임없이 추구해 왔다는 사실은 시사하는 바가 크다”고 설명했다. 역자의 말처럼 이 책은 서양 고대인들의 풍수적 사고를 보여주는 서양의 풍수 해설서라 할 수 있다. 저자는 서양의 민담, 전설, 미신, 신화, 민족지학에 내포돼 있는 정보를 통해 고대인들의 풍수 사상을 추적한다. 인류 정착 초기부터 자유롭게 흘러다니던 대지의 에너지가 어떤 필요에 의해 특정 지점에 고착되고 어떻게 사원, 성역, 교회가 됐는지를, 고대인들은 어떻게 직관과 경건한 마음으로 땅의 에너지를 파악하고 실생활에 적용해 왔는지를 고찰한다. 광대한 대지의 이미지들, 수 마일에 달하는 성스러운 장소의 배열, 연중 최적 시점에 방위를 정한 불가사의한 기념물들, 우주의 신성기하학을 반영해 비율을 잡은 건물들 등 고대 풍수 사상이 집약된 유적들도 체계적으로 분석한다. 고대 서양인들은 명당이 자연에서 발견되는 것이 아니라 대부분 인위적인 방법으로 만들었다는 관점이 흥미롭다. 저자는 “고대로 가는 열쇠를 발견하고 오늘날 서양에서 대부분 잊힌 풍수사상을 찾아내 보고자 했다”고 말했다. 김승훈 기자 hunnam@seoul.co.kr

지난 한 주는 인공지능 연구의 역사에 커다란 획을 그은 순간으로 기억될 것이다. 보드게임 중 가장 복잡한 바둑에서 인공지능이 최초로 인간 챔피언을 이겼기 때문이다. 1936년 앨런 튜링이 오늘날 컴퓨터의 원형을 고안한 지 80년 만에, 1956년 다트머스 학회에서 인공지능이라는 이름의 연구 분야가 개설된 지 60년 만에 거둔 성과다. 인공지능 기술의 발전에 매진해 온 수많은 연구자들에게 찬사를 보낸다. 그들이 수십년에 걸쳐 공동으로 이룩한 연구 결과가 마침내 가장 재능 있는 인간을 뛰어넘은 셈이다. 이세돌 9단에게도 최고의 경의를 표한다. 마치 ‘인류의 마지막 전사’가 된 듯한 절박한 분위기 속에서 이전에 겪어보지 못한 압도적인 상대를 만나 3연패를 당한 상황에서도, 불굴의 도전 정신으로 기어코 승리를 따내 위대함을 보여줬다. 이세돌 9단은 단 세 번의 대국만으로 알파고의 약점을 간파해냈다. 만약 사전에 비공식 대국의 기회가 몇 차례 있었더라면 이번 시리즈는 전혀 다른 양상으로 전개될 수 있었다. 알파고의 성취는 무엇보다도 바둑과 같이 모든 정보가 공개되고 목표와 규칙이 명확하게 정의된 문제는 어떤 것이든 풀어낼 가능성이 높은 인공지능을 탄생시켰다는 점이다. 그러나 이것을 컴퓨터가 인간의 고유한 직관과 통찰을 갖게 된 것으로 해석해서는 안 된다. 인간이 세상을 살아가면서 부딪치는 문제들은 목표와 규칙이 명확히 정의되어 있지도 않고, 문제를 풀기 위해 필요한 모든 정보를 얻을 수 없는 경우가 대부분이기 때문이다. 인공지능이 발전을 거듭하면 공상과학영화에 나오는 것처럼 컴퓨터가 인간을 지배하는 디스토피아가 펼쳐질 것으로 우려하는 목소리가 있다. 이런 암울한 전망에 대해 설득력 있는 반론을 하나 소개하면 컴퓨터는 최소한 그런 일을 하도록 프로그램되어 있지는 않다는 것이다. 이미 우리 주변에는 세상을 접수하도록 프로그램된 것이 많다. 예를 들면 박테리아와 바이러스는 오랜 진화의 역사를 거치며 번식력을 키웠지만 인간은 이를 거의 제어할 수 있게 됐다. 물론 경계를 늦추진 말아야 한다. 영화적 상상력은 우리가 다양한 시나리오에 대비할 수 있도록 해 준다. 컴퓨터가 세계를 지배할 가능성에 대한 논의보다 훨씬 시급하게 고려되어야 할 사회적 문제들이 있다. 우선 새로운 기술은 과도기 동안에는 대개 실업을 발생시킨다. 과도기가 지나면 새로운 기술이 광범위하게 적용됨에 따라 전에 볼 수 없었던 새로운 일자리들이 생기기를 기대하지만, 과도기 동안에는 극심한 혼란과 고통이 따른다. 또한 인간의 역사를 살펴보면 새로운 기술은 흔히 부와 권력의 격차를 확대하는 경향이 있다. 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 3D 프린팅 등이 화제가 될 때마다 정부는 또다시 얼마를 투자해서 단기간에 우리의 인공지능 기술 수준을 세계 몇 위로 끌어올리겠다는 계획을 졸속으로 발표한다. 알파고를 능가하는 바둑 인공지능을 만들겠다고 그 이름부터 공모할지도 모른다. 정부가 관련 업계의 반대를 무시하고 추진했지만 지금은 어디에 사용되고 있는지 알 수 없는 한국형 운영체제인 K도스, 한국형 유튜브인 K튜브 등 수많은 사례를 보면 이 같은 우려를 기우로만 치부할 수 없다. 우리에게도 이미 인공지능 분야에 의욕적으로 도전하고 있는 젊은 연구자들이 많이 있다. 정부는 이들이 연구에 매진하는 데 불편함이 없도록 보조하는 역할에만 집중해야 한다. 정부가 할 일은 따로 있다. 인공지능이 초래할 수 있는 문제들을 슬기롭게 극복함으로써 모든 사람이 지금보다 더 지능적으로 성장하는 데 인공지능 기술이 보탬이 될 수 있도록 사회적 논의를 시작해야 한다. 인공지능에 국민적 관심이 집중된 지금이 좋은 기회다. 감동근 아주대 전자공학과 교수

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

‘제2의 딥마인드를 찾아라.’ 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 보물찾기가 한창이다. 인공지능(AI) 분야에서 잠재력이 큰 벤처기업을 먼저 차지하려는 보이지 않는 전쟁이다. 일찌감치 영국의 스타트업 딥마인드를 점찍어 알파고라는 AI 스타를 키운 구글이 일단 앞서가는 모양새다. ●英 딥러닝 연구층 두터워… 창업 유리 추격자가 된 실리콘밸리 기업들은 영국에 주목한다. 케임브리지, 옥스퍼드, 유니버시티칼리지런던 등 영국 대학은 AI의 핵심 기술인 딥러닝 연구의 강자다. 그만큼 인재층이 두텁다. 세계에서 제일 큰 전자상거래 기업 아마존은 영국 스타트업의 재능을 가장 먼저 눈여겨봤다. 아마존은 2012년 케임브리지에 뿌리를 둔 에비 테크놀로지를 2600만 달러에 인수했다. 사람이 하는 말을 정확히 이해하고 원하는 것을 찾아주는 스마트 검색엔진 특허를 가진 곳이다. 아마존이 이 기술을 인터넷 상거래에 적용해 쇼핑혁명을 일으키거나 애플의 시리처럼 개인비서 기능을 갖춘 모바일 기기를 선보일 것이라는 추측이 나온다. ●MS도 100개 언어 버전 ‘스위프트키’ 품어 마이크로소프트(MS)는 케임브리지대 졸업생 3명이 창업한 스위프트키를 지난달 2억 5000만원을 주고 품에 안았다. 스위프트키는 사용자가 스마트폰에 입력한 문장 패턴을 학습해 다음에 키보드로 칠 말을 예측해 보여주는 AI 기술을 지녔다. MS는 100가지 언어 버전을 갖춘 스위프트키를 윈도, MS오피스 등 전 제품에 적용할 것으로 예상된다. ●애플 ‘표정 포착’ 기술 인수… 아이폰 적용 애플은 조용하지만 가장 적극적으로 AI 스타트업을 모으고 있다. 지난해 컴퓨터에 사람의 말을 잘 알아듣는 법을 가르치는 소프트웨어 기업인 보컬 IQ를 사들였다. 음성인식 기반인 시리의 성능 향상을 위한 행보로 풀이된다. 올해 초에는 캘리포니아대학 샌디에이고 캠퍼스(UCSD)에서 출발한 이모션트를 인수했다. 사람의 표정을 분석하고 기쁨, 혐오, 놀람 등의 감정을 포착하는 기술을 가진 곳이다. 이 밖에 애플은 동작 캡처 기술을 보유한 페이스시프트, 딥러닝 이미지 인식 기술을 가진 퍼셉티오 등도 사들였다. ●우리 기업은 인수 ‘0’… 삼성만 투자 나서 국내 기업 가운데 글로벌 AI 스타트업을 인수한 곳은 아직 없다. 다만 삼성전자는 다목적 AI를 연구하는 미국의 비카리우스에 지난해 2000만 달러를 투자한 것으로 알려졌다. 비카리우스는 인간의 직관과 상상 능력을 모방한 AI를 2031년에 출시한다는 목표로 장기 프로젝트를 진행 중이다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

李, 4국서 부담감 털어내 홀가분 1·3국서 패한 흑 선택은 불안요인‘계산력’ 알파고 한계 보일지 주목 이세돌(33) 9단이 ‘알파고’를 연파하고 유종의 미를 거둘지 세계의 이목이 쏠리고 있다. 인간 바둑 최고수인 이 9단은 15일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 최강 인공지능 바둑 프로그램 알파고와 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 최종 5국을 벌인다. 이 9단은 정체를 알 수 없는 알파고를 상대로 1~3국에서 난타를 당하며 빈사 상태에 빠졌다. 하지만 4국에서 불굴의 인간 투혼을 발휘하며 난공불락으로 여겨졌던 알파고에 반격을 가했다. 이 9단은 여세를 몰아 5국에서도 반드시 이겨 인간의 자존심을 세운다는 각오다. 다행히 이세돌은 4국을 통해 알파고의 가려진 베일을 어느 정도 벗기는 데 성공했다. 그는 알파고가 흑번으로 나설 때 어려움을 겪을 뿐만 아니라 학습하지 못한 수가 나올 때 대체 능력에 한계를 드러냈다고 말했다. 실제로 4국에서 알파고는 유리한 국면을 이끌던 중반 전투에서 ‘신의 한 수’로 불리는 이세돌의 중앙 착점에 실수를 연발하며 허둥대는 모습까지 보였다. 전문가들은 적의 실체를 간파한 이 9단이 5국에서도 인간의 ‘직관’으로 불리는 신의 한 수를 둘 것으로 기대하는 모습이다. 그러면서도 인간 대표로서 짊어진 중압감을 덜었다는 점을 보다 큰 수확으로 꼽는다. 5국에서야말로 홀가분한 마음으로 자신의 바둑을 둘 것으로 기대했다. 이 9단과 함께 밤샘 연구를 했던 박정상 9단은 “이 9단과 알파고의 실력은 비슷하다고 본다”며 “컴퓨터를 상대로 중압감에 시달리던 이 9단이 부담감을 덜어 냈기 때문에 바둑을 즐기면서 본연의 실력을 발휘할 것”으로 내다봤다. 김지석 9단도 “4국에서 승리하면서 알파고에 대한 두려움이 사라졌을 것”이라며 4국이 5국 승리의 발판이 될 것으로 점쳤다. 평정심을 되찾은 이 9단은 5국에 앞서 주어진 14일 하루 휴식 동안에도 알파고 연구에 몰두했다. 하지만 알파고는 여전히 공포의 존재다. 1202개의 컴퓨터 중앙처리장치(CPU)로 구성됐고 입력된 기보 3000만개를 학습하며 스스로 발전하는 ‘인공 괴물’이다. 지치지 않고 두려움도 없는 데다 한 치의 흔들림 없는 계산력에 인간의 직관까지 흉내낸다. 한 프로기사는 “이 9단이 5국에서 승리하기를 기원하지만 알파고의 기력은 최강”이라면서 “이 9단이 4국에서 선보인 신의 한 수를 발견하긴 쉽지 않아 승리하기 어려울 것 같다”고 비관적으로 전망했다. 게다가 이 9단이 흑번으로 나서는 것도 불안 요인으로 꼽힌다. 그는 1국과 3국에서 흑을 쥐고 2패를 당했다. 이 9단은 4국 뒤 “최종국에서는 돌을 가리기로 했지만 흑돌을 쥐고 이기고 싶다”며 기세를 올렸다. 구글 측의 흔쾌한 승낙으로 성사됐다. 그러나 기세는 높이 평가하면서도 알파고를 상당히 편하게 해 줬다는 점에서 아쉬움과 우려의 목소리가 나왔다. 결국 이 9단은 ‘인간답게’, 알파고는 ‘기계답게’ 대국을 이끌어야만 승산이 있을 것으로 보인다. 이 9단은 인간의 영역인 직관과 감각을 최대한 살려야 하고, 알파고는 확률에 근거한 탁월한 계산력으로 맞서야 한다. 인간과 기계가 서로의 한계에 도전하는 마지막 승부가 벌써부터 관심을 모은다. 김민수 선임기자 kimms@seoul.co.kr

　15일 바둑의 ‘인간 최강자’ 이세돌(33) 9단과 인공지능 알파고(AlphaGo)의 마지막 대결에 외신들은 막판까지 치열한 접전으로 전개된 데 주목하며 관심 있게 보도했다. 　AP통신은 “5번째 대결은 마지막까지 접전이었다”며 이세돌이 최선을 다한 가장 멋진 경기였다는 전문가들의 평가가 있었다고 전했다. 　중국 신화통신은 “이세돌이 마지막 순간까지 투지 넘치는 정신을 보여줬지만 근소한 차이로 결국 패배했다”며 “전체적으로 4-1로 졌지만 이세돌이 아름다운 경기를 했다”고 설명했다. 　신화통신은 앞서 열린 4경기 가운데 알파고가 3승을 챙겨 ‘최종 승리자’가 된 상황에서 이세돌 9단도 1승을 얻어 역사적인 대결을 마무리했다고 강조했다. 　영국 일간 가디언은 바둑 전문가인 크리스 가록의 말을 인용해 “아름답고 역사적인 경기들이었다”고 전했다. 　IT(정보기술) 전문매체인 ‘더 버지’는 “마지막 경기는 양자 모두 심사숙고하며 힘겹게 싸웠다”고 설명했다. 　AFP통신도 “‘세기의 대결’로 불린 대국을 수많은 사람이 지켜봤다”면서 “‘인간 대 기계’의 승부가 전 세계의 헤드라인을 장식했다”고 보도했다. 　인류와 인공지능의 바둑 승부에서 인공지능이 승리한 것을 두고서는 평가가 엇갈렸다. 　AFP통신은 알파고의 승리는 직관력을 갖춘 새로운 형태의 인공지능을 개발했다고 자랑한 구글 자회사 딥마인드의 주장에 정당성을 부여했다고 말했다. 반면 AP통신은 5차례 대국 가운데 4차전을 이세돌 9단이 승리한 것을 언급하며 “기계가 전지전능하지 않다는 점을 보여준 경기”라고 설명했다. 　신화통신도 이세돌이 전략 등 알파고에 대해 전혀 알지 못한 상태에서 대국을 펼쳤기 때문에 인공지능이 인류를 능가했다고 판단하기는 아직 이르다는 전문가의 말을 전했다. 　다만 바둑이 대중화된 한국, 중국, 일본 등에서 이번 대회에 큰 관심을 보인 것과 달리, 미국과 유럽 등 서구 국가에서는 우리 예상에 비해 큰 관심은 두지 않고 있다. 대부분 매체들이 경기 결과만 간단히 소개하는 수준에 머물고 있다. 대부분 서양인들이 바둑을 ‘체스보다 수준 높은 보드게임’ 정도로 이해하고 있어 큰 의미를 두지 않는데다, 인공지능이 이미 체스와 퀴즈쇼 등에서 인간 최고수를 이겼기 때문에 흥미가 반감된 것으로 풀이된다. 　류지영 기자 superryu@seoul.co.kr

공상과학 영화가 아닌 현실에서는 인공지능(AI)이 결코 인간을 이기지 못할 것이라고 우리는 믿었다. 세계 최정상급 프로 기사인 이세돌 9단이 그제 구글의 AI 프로그램 알파고와의 첫 대국에 이어 어제도 패하면서 허를 찔렸다. 기계 문명이 아무리 발달해도 인간의 절대영역으로 의심치 않았던 것이 바둑이다. 그것이 기계에 무너진 것은 인류 문명사적 사건이다. 구글은 “달에 착륙했다”고 승리를 자축했지만 전 세계는 충격을 감추지 못하고 있다. 기술의 가치가 인간의 가치를 압도했다는 비관론도 높다. “으스스하다”는 소감이 쏟아진다. 이 9단과 알파고는 오는 15일까지 세 차례의 대국을 남겨 뒀다. 최종 성적이 어떻든 AI의 현주소는 이미 확인됐다. 알파고의 승리는 우리에게 여러 가지 메시지를 던진다. 컴퓨터가 인간의 통찰력과 직관만은 따라잡을 수 없다는 통념부터 깼다. 인간 뇌의 신경망 구조를 본떠 설계된 알파고는 사람의 직관까지 흉내 냈다. 인간이라면 평생 엄두도 못 낼 학습량을 단 몇 주 만에 소화하고 급속 진화했다. 알파고를 개발한 구글은 앞으로 의료 등 다양한 분야로 활용 범위를 넓히겠다고 한다. AI의 현실과 미래를 냉정하게 짚고 예측할 때가 우리에게도 온 것이다. 정보기술(IT) 강국인 우리나라는 AI 분야에서는 미국 등 선진국에 한참 뒤져 있다. 구글 마이크로소프트 애플 등을 앞세운 미국한테는 말할 것도 없다. 영국, 독일, 일본 심지어 중국의 수준에도 못 미친다는 지적을 아프게 새겨들어야 한다. 세계적인 IT 기업들이 AI 연구와 상용화에 팔을 걷어붙인 지 오래다. 금융, 의료 분야를 넘어 자율주행 자동차, 무인 항공기, 개인 비서 서비스까지 등장한 현실이다. 그런데도 우리 기업이나 정부는 AI의 가능성을 제대로 주목하는 움직임이 없다. 독자적 연구로 내놓은 성과물은 전무하다시피 하다. 세계 시장이 IT에서 AI 무대 쪽으로 빠르게 재편되고 있다는 진단을 냉엄한 경고로 받아들여야 한다. 지금이라도 정부는 시대적 대세에 합류할 수 있도록 지원책 마련에 사활을 걸어야 할 것이다. 세계경제포럼이 다보스포럼에서 4차 산업혁명의 근간이 AI라고 예견한 것이 불과 두 달 전이다. AI의 급성장은 우리에게 위협이기도 하다. 예술가의 영역까지 파고든 판이니 인력 대체에 따른 대량실업 사태에 대비하는 일도 시급하다. 인류의 가치가 공격받지 않도록 AI 혁명에 다각도로 대처하는 것은 새로운 숙제다. 어떻게 통제하고 활용하는지에 따라 약이 될 수도 독이 될 수도 있다.

어제 이세돌 9단과 구글사의 인공지능(AI) 알파고가 벌인 세기의 특별대국에서 알파고가 기선을 제압했다. 모두 다섯 판을 겨루게 되는 만큼 최종 승자와 패자를 예단하긴 어렵겠으나 어제 대국에서 알파고가 보여 준 가공할 수읽기와 치밀한 전략만으로도 많은 세계인이 인공지능의 발전 속도에 다시 한번 놀라움을 감추지 못했을 것으로 여겨진다. 인류 역사가 시작된 이래 인간과 기계의 관계는 여러 단계로 변모해 왔다. 수렵·농경시대에 인간이 사용한 것은 기계랄 것도 없는 용구여서 팔다리의 힘을 덜어 주는 보조적 존재에 불과했다. 기계가 인류 사회의 전면에 나서게 된 것은 공장제 공업이 성장하기 시작한 18세기 중반 산업혁명기에 이르러서다. 육체적 힘을 대체할 수 있는 기계의 등장으로 당시 많은 노동자가 일터를 떠나거나 단순 근로자로 전락하게 됐다. 생존을 위협받게 된 일부 근로자가 러다이트운동(기계파괴운동)과 같은 저항을 시도했지만 도도한 기계문명의 위력을 꺾기엔 역부족이었다. “인류가 창안한 기계가 오히려 인류를 지배할 것”이라는 우려가 싹트게 된 것이 바로 이때부터다. 기계공포증은 앎으로서의 방법인 과학과 삶으로서의 방법인 기술이 합체를 이루게 된 19세기 과학기술혁명을 계기로 배가됐다. 마르크스가 노동에 이어 과학 지식이 자본에 복속돼 버렸다고 갈파한 바와 같이 소위 제2차 산업혁명이라 불리는 과학기술혁명으로 육체노동은 물론이요, 많은 정신노동이 존속할 수 있는 일자리도 축소됐지만 그래도 기계는 생각할 수 없는 존재였기에 인간은 여전히 기계의 주인이었다. 그러나 컴퓨터, 인터넷, 모바일기기 등 디지털 기술을 바탕으로 한 첨단 정보통신기술이 선도하는 제3차 산업혁명이 가속화돼 가는 오늘날에는 기계에 대한 인간 우위성의 신화가 크게 흔들리고 있다. 생각하는 기계가 속출하면서 기계적 사고의 수준이 날로 높아 가는 까닭이다. 컴퓨터의 초창기 명칭은 전자계산기였고, 그다음 명칭은 정보처리기기였다. 그때까지만 해도 컴퓨터는 인간이 입력한 정보를 주어진 알고리즘(연산법)에 의해 가공 처리해 출력해 보내는 중앙처리장치(CPU) 중심의 하드웨어였다. 하지만 다양한 기능을 자율적으로 처리할 수 있는 소프트웨어나 앱이 보강되는 지금의 첨단 정보통신기기는 외적 자극이나 상황 변화를 독자적으로 인지·판단·대처할 수 있는 지능성을 높여 가고 있다. 인공지능이 인간의 지능을 앞서는 것도 이제 시간문제일 뿐으로 여겨진다. 이번 대국은 바로 그러한 머리싸움의 시험대인 셈이다. 알파고의 개발자 데미스 허사비스는 대국에 앞서 최근 기량이 크게 향상된 알파고의 승리를 장담하고 있다. 반면 시합 참관을 위해 방한한 지주회사 알파벳의 에릭 슈밋 회장은 “누가 이겨도 승자는 인류”라는 여유로운 발언을 했다고 한다. 인류 문명을 주관하는 여신이 이미 인공지능 쪽으로 기울고 있으므로 유력한 도전자 알파고가 쫓기는 방어자인 정상급 프로기사를 꺾는 것은 시간문제라는 것이다. 1970년대부터 성행했던 정보사회론은 인터넷이 확산되기 시작한 1990년대부터 지식사회론으로 이행했으며 근자에는 지능, 감성, 지혜 등으로 논의가 확대돼 왔다. 그럼에도 불구하고 아직 얕은 기계적 사고 능력은 인간의 직관이나 통찰을 따를 수 없다는 견해가 풍미하고 있다. 그러나 인공지능이 꾸준한 자기 학습과 실전 체험, 여기에 신경학적 심층연결망을 접합해 인간 못지않은 깊은 사고를 습득하게 되면 안이한 인간우위론은 거둬들여야 할 날이 머지않았다고 본다. 따라서 누가 이겼느냐는 결과에 연연할 것이 아니라 집단지성의 범역을 인간뿐 아니라 인공지능으로까지 확장해 인간과 사물이 지식 창조에 공조할 수 있는 새로운 길을 모색해야 할 시점에 이르렀다고 생각한다. 김문조 고려대 명예교수(사회학)

인공지능(AI) 알파바둑(AlphaGo)에 첫판을 내주기는 했지만 이세돌(李世乭)은 이름부터 범상치 않다. ‘세상의 돌’이라는 뜻이니 바둑으로 세상을 평정할 조건을 벌써부터 갖추어 놓은 것이다. 돌(乭) 자는 우리가 만든 한자(漢字)다. 돌 석(石)이 의미를 담고 있는 요소라면, 새 을(乙)은 리을(ㄹ) 받침의 음가를 이룬다. 중국 언론은 돌의 의미를 취해 ‘이세석’(李世石), 일본 언론은 음을 취해 ‘이세도루’라 표기하고 있다. 이두, 향찰, 구결에서 보듯 우리는 일찍부터 한자를 주체적으로 받아들여 썼다. 돌(乭) 같은 고유 한자도 이미 ‘삼국유사’에서부터 나타난다. 한자가 유입된 초기에는 순우리말 사람 이름이나 땅 이름을 표기하기가 더욱 어려웠을 것으로 짐작할 수 있다. 조선시대에도 다산 정약용(1762∼1836)과 오주 이규경(1788∼1863)이 각각 ‘아언각비‘와 ‘오주연문장전산고’에서 적지 않게 다루었다. 학계에 따르면 이렇게 만들어진 고유 한자는 1000개가 넘는다고 한다. 중국에는 없는 사람 이름과 땅, 동물, 식물, 관직, 생활도구 등의 이름이 많다. 지금도 사람 이름으로 심심치 않게 쓰는 글자가 이세돌의 ‘돌’ 자다. 과거 돌은 역시 고유한자인 쇠(釗) 자와 짝을 이루어 돌쇠라는 우리말 이름을 표기하는 데 쓰였다. 돌과 같은 원리로 만들어진 고유 한자가 갈(乫), 걸(乬), 둘(乧), 톨(㐋), 할(乤) 등이다. 한자와 한글을 혼합해 새로운 글자를 만든 것도 있다. 임꺽정을 표기할 때 쓰는 걱(巪) 자가 그렇고, 놈(㖈), 둑(㪲), 둔(䜳), 둥(㪳), 억(㫇) 자가 그렇다. 한자에 쌀 미(米) 자가 있지만, 쌀(㐘)이라는 새로운 글자를 만들어 쓴 것도 흥미롭다. 조선 제9대 임금 성종이 보위에 오르기 전 잘산군(乽山君)이었는지, 자을산군(者乙山君)이었는지 종종 논란이 일기도 한다. ‘조선왕조실록’은 일관되게 자을산군이라고 표기했지만, ‘오주연문장전산고’에는 ‘잘산군에 봉해졌다’는 표현이 있다. 잘산군이라고 부르되 공식 표기는 자을산군이라고 했는지 모를 일이다. 돌고래 국(䱡), 족제비 광(㹰), 망둥어 망(䰶), 가자미 첩(鯜), 민어 회(鮰), 대구 화(夻) 자 등 동물과 어류를 이르는 글자도 적지 않게 만들어 썼다. 중국에는 없거나 흔치 않아 글자가 없거나 있어도 용례를 찾기 어려운 글자였을 것이다. 알파바둑 열풍이 일본말 ‘고’(碁·기)가 국제어로 완전히 자리를 굳히는 역할을 할 것이라는 우려도 있다. 부수가 돌 석(石)인 이 글자는 돌을 사용하는 이 게임의 특성을 직관적으로 보여 준다. 게다가 일본은 현대적인 바둑의 룰을 정착시킨 것도 사실이다. 반면 한자의 바둑을 가리키는 나무 목(木) 변의 기(棋)자는 상대적으로 변화를 담아내지 못한 낡은 글자다. 한국에는 순우리말 ‘바둑’이 있다. 이번 기회에 바둑이라는 한국말을 세계에 각인시키는 노력이 보이지 않는 것은 아쉽다. 서동철 논설위원 dcsuh@seoul.co.kr

박근혜 대통령은 9일 신임 국립중앙박물관장에 이영훈(60) 경주박물관장을 발탁했다. 이 신임 관장은 경기고와 서울대 고고학과를 졸업했으며 중앙 및 지방 박물관에서 30년 이상 근무한 유물 문화재 전문가다. 1982년 국립중앙박물관 고고부 학예연구사로 시작해 청주박물관장, 부여박물관장, 전주박물관장, 중앙박물관 학예연구실장 등 주요 보직을 두루 거쳤다. 정연국 대변인은 “신임 이 관장은 박물관 업무 전반에 정통하고 조직관리 능력과 기획·추진력을 갖췄으며 소탈하고 소통에 능해 문화유산을 효율적으로 보존, 전시하여 국민행복을 실현하고 국립중앙박물관을 한 단계 도약시킬 적임으로 판단되어 발탁했다”고 말했다.

이세돌과 기세 싸움 벌이고 판세 불리할 땐 승부수 던져… 인간 신경망처럼 획기적 진화 이세돌 9단과 마주 앉은 알파고는 전투 바둑에 임하는 일류 프로 기사의 직관과 호흡 그대로였다. 알파고는 이 9단과 기세 싸움을 벌이는가 하면, 판세가 불리해지자 승부수를 던지기도 했다. 고개를 절레절레 흔들던 이 9단은 186수에 이르러 마침내 돌을 던졌다. 9일 서울에서 열린 ‘인류 최강자’와 컴퓨터의 첫 번째 바둑 대결은 인간의 불계패로 끝났다. “우리는 달에 착륙했다.” 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 소셜네트워크서비스(SNS)에 남긴 말처럼 이번 사건은 세계 과학사에 새겨질 이정표로 남게 됐다. 모든 경우의 수가 10의 170제곱에 달하는 바둑은 수읽기라는 ‘계산’뿐 아니라 직관과 통찰 등 ‘감각’의 영역까지 아우른다는 점에서 인간에게는 ‘최후의 보루’로 여겨진다. 1997년 체스(IBM ‘딥블루’), 2011년 퀴즈(IBM ‘왓슨’)에서 인간을 이긴 인공지능(AI)에도 바둑만큼은 ‘난공불락’이었다. 이병두 세한대 생활체육학과(바둑학) 교수는 “인공지능을 시험할 수 있는 마지막 관문이 바둑”이라면서 “이제 인공지능은 어떤 분야로든 뻗어 나갈 수 있게 된 것”이라고 말했다. 알파고의 승리는 컴퓨터가 학습을 통해 인간의 직관마저도 모방할 수 있게 됐음을 의미한다. 이는 인공지능 연구 진영의 가장 뜨거운 화두인 ‘딥러닝’(Deep Learning)의 성과다. ‘딥러닝’은 대량의 데이터 속에서 컴퓨터가 스스로 특징 또는 개념을 찾아내는 인공지능의 기계학습(Machine Learning) 방법이다. 사람이 입력하지 않아도 컴퓨터가 스스로 추상화 작업을 해내고, 문자뿐 아니라 이미지와 패턴까지 인식한다는 점에서 인공지능 기술 발전의 획기적인 전기로 여겨진다. IBM의 ‘왓슨’ 프로젝트에 참여했던 감동근 아주대 전자공학과 교수는 “바둑을 ‘계산’의 차원에서 모양을 읽어내는 ‘인지능력’의 차원으로 전환해 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 있다”고 짚었다. 불과 5개월 전까지만 해도 ‘최상급 아마추어’ 정도라는 평가를 받았던 알파고가 세계 정상급 기사를 꺾을 정도로 성장한 데 대해서는 과학계도 놀라움을 금치 못하고 있다. 이병두 교수는 “5개월간의 학습을 통해 알파고의 인공 신경망을 구성하는 정책망과 가치망을 정교하게 단련했다”면서 “특히 각 수마다 자신과 상대의 승률을 예측하는 가치망은 강화학습을 통해 획기적으로 진화했다”고 분석했다. 알파고가 마치 사람처럼 승부수를 던진 대목에서는 “별도의 알고리즘을 입력하지 않았다면 쉽지 않은 일”(감동근 교수)이라는 추측도 나온다. 전 세계에 딥러닝의 위력을 과시한 구글은 벌써 다음 발걸음을 옮기고 있다. 제프 딘 구글 브레인팀 수석연구원은 “딥러닝 기술은 인간의 신경망을 닮은 현존하는 가장 강력한 도구”라면서 “사람이 일일이 규정해 주지 않더라도 기계가 스스로 패턴을 발견해 문제를 해결할 수 있다”고 설명했다. 전체 구글 솔루션의 20~50% 정도인 1500여개 솔루션에 딥러닝 기술이 적용될 정도로 딥러닝 기술을 확산시키고 있다. 구글 딥마인드는 바둑에 이어 전략 시뮬레이션 게임인 ‘스타크래프트’에 도전할 계획이다. 구글의 음성인식 기술은 외국어나 아이들의 웅얼거리는 소리, 강한 악센트가 섞인 말도 정확하게 인식할 정도로 발전했다. 구글뿐 아니라 IBM, 페이스북, 애플, 아마존, 중국의 바이두 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡들은 인공지능 기술 선점을 위해 각축전을 벌이고 있다. 구글은 알파고의 성과를 의료와 보건 분야에 활용할 계획이다. 딘 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행 중”이라면서 “다른 여러 산업에도 광범위하게 활용될 가능성이 크다”고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

李 “한 판 지느냐 마느냐 싸움 하루 1~2시간씩 가상훈련” 알파고 개발자 “판후이 때보다 강해져… 양질의 데이터 생성” “인간의 직관이 승부를 가른다.” 인간 바둑 최고수 이세돌(33) 9단이 인공지능(AI) 바둑 프로그램 알파고와의 반상 대결(5번기)을 하루 앞두고 8일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 열린 ‘구글 딥마인드 챌린지매치’ 기자간담회에서 이같이 말했다. 이 자리에는 이 9단을 비롯해 에릭 슈밋 구글 지주회사 알파벳 회장과 알파고를 개발한 구글 자회사 딥마인드의 데미스 하사비스 최고경영자(CEO)가 참석했다. 또 한국, 중국, 일본, 영국 등 300명에 가까운 국내외 취재진이 대거 몰려 세계의 관심을 반영했다. 이 9단은 “알파고와의 대결은 자신 있다”면서도 “5대0 승리는 확신할 수 없다. 조금 긴장해야 할 것 같다”며 한 발짝 물러섰다. 앞서 지난달 22일 기자회견에서 그는 “이번 대국은 한 판을 지느냐 마느냐의 싸움”이라며 강한 자신감을 내비쳤다. 이 9단은 한발 뺀 이유를 설명했다. 그는 “지난 기자회견 때는 알고리즘을 이해하지 못했지만 지금은 조금 이해할 수 있다”면서 “알파고가 인간의 직관과 감각을 따라오는 건 무리일 것이라고 생각하면서도 직관을 모방할 수도 있겠다는 생각이 들었다”고 밝혔다. 하사비스 CEO도 “바둑에서는 계산력도 중요하지만 직관이 매우 중요하다. 이를 해결하기 위해 개발한 ‘신경망’이 알파고의 핵심”이라고 강조했다. 하사비스 CEO는 직관에 대해 10의 170승에 달하는 바둑의 ‘경우의 수’를 모두 따지지 않고 인간의 감각으로 최적의 수를 정하는 능력이라고 말했다. 그러면서 “알파고는 수의 위치를 계산하는 ‘정책망’으로 탐색의 범위를 좁히고 승률을 계산하는 ‘가치망’이 탐색의 깊이를 좁혀 인간의 직관력을 모방한다”고 설명했다. 이 9단도 “인간이 1000수를 생각한다면 컴퓨터는 1000만수를 검색해야 하기 때문에 인간이 유리하다고 생각했다”며 “하지만 알파고가 생각의 폭을 줄였다면 인간도 위험할 수 있다”고 우려했다. 그러나 그는 “나의 강점은 인간의 직관과 감각”이라면서 “알파고가 어느 정도 모방할 수 있겠지만 100%는 아닐 것”이라며 승리를 자신했다. 하사비스 CEO는 “알파고의 강점은 피로하지도 않고 겁먹지도 않는 것”이라며 ‘인간적인 실수’를 범할 수 있는 이 9단에 견줘 유리하다고 강조했다. 하지만 약점에 대해서는 “이번 대국을 통해 알지 못했던 약점을 파악할 수 있을 것”이라며 말을 아꼈다. 하사비스 CEO는 알파고가 지난해 10월 판후이 2단을 이겼을 때보다 더 강해졌다고 말했다. 그는 “당시 버전과 이번 버전은 다르다. 자가 학습으로 더 많은 양질의 데이터를 생성했다”고 강조했다. 이 9단은 “내일 좋은 바둑, 아름다운 바둑을 두겠다”며 각오를 다졌다. 이어 “질 수도 있다. 그러나 바둑의 아름다움, 인간의 아름다움을 컴퓨터가 이해하고 두는 게 아니어서 바둑의 가치는 계속될 것”이라고 힘주어 말했다. 이 9단은 첫판에서 지면 심리적으로 흔들리지 않겠느냐는 질문에 “첫판을 진다는 생각은 해 보지 않았다”며 “결승 5번기에서 첫판을 지고 들어간 경험이 많다. 판후이처럼 첫판을 진다고 그렇게 흔들리지는 않을 것”이라고 말했다. 또 “알파고만 시뮬레이션을 하는 게 아니다”라며 “컴퓨터와의 대결이 처음이라 혼자 두는 느낌일 것이다. 그래서 ‘가상훈련’을 하루 1~2시간 한다”고 덧붙였다. 하사비스 CEO는 “이번 대국은 승패를 떠나 지능을 더욱 발전시켜 인류에 도움을 주는 것이 목표”라고 거듭 밝혔다. 김민수 선임기자 kimms@seoul.co.kr

DB화로 3000만개 바둑돌 학습 셀프 대국으로 시행착오도 줄여 “스스로 학습해서 발전하는 알파고는 인간을 모방하는 것이 아니라 이기는 것이 목표입니다.” 이세돌 대 알파고, 100만 달러(약 12억원)짜리 반상 대결을 앞두고 한국을 찾은 알파고 개발 책임자인 구글 딥마인드의 데이비드 실버 교수는 8일 미래창조과학부가 경기 판교에 위치한 경기창조경제혁신센터에서 연 인공지능 콘퍼런스에서 이같이 말했다. 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램인 알파고는 1997년 체스 세계 챔피언을 꺾은 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘딥블루’와 대조된다. 실버 교수는 “딥블루는 초당 200억개의 수를 고려하지만, 알파고는 초당 10만개의 수를 고려한다”며 “딥블루는 경우의 수 하나하나를 따지지만, 알파고는 경우의 수를 모두 탐색하지 않고 제한된 시간 안에 가장 승리할 가능성이 높은 경로를 탐색한다”고 밝혔다. 알파고는 어떻게 필요 없는 정보를 가지치기할 수 있는 걸까. 프로 바둑기사들은 직관적인 판단을 통해 착수(돌을 내려놓음)를 결정하지만, 인공지능 바둑 프로그램은 버릴 건 버리고 취할 건 취하는 탐색 전략을 펼친다. 알파고는 ‘몬테카를로 트리 탐색’(MCTS)과 ‘심층 신경망’ 기술이 결합돼 설계됐다. MCTS는 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 돕는 알고리즘이다. 알파고가 바둑돌을 놓을 위치를 정하는 알고리즘은 각각 ‘정책망’과 ‘가치망’이라 불리는 신경망이 결합된 것이다. 정책망은 다음에 돌을 어디에 둘지 선택하고, 가치망은 승자를 예측한다. 알파고의 학습 역시 획기적이다. 알파고는 전문 바둑기사의 기보를 데이터베이스화해서 3000만개의 바둑돌 위치를 학습했다. 그다음 ‘셀프 대국’을 해 시행착오를 줄였다. 실버 교수는 “알파고가 우리에게 흥분과 감동을 주는 이유는 계속 새로 학습하고 대국을 통해 더 높은 수준으로 발전할 수 있다는 점 때문”이라면서 “이런 능력은 맞춤형 의료 서비스 등과 같은 다른 일까지도 수행할 수 있는 밑거름이 될 수 있으며 미래를 알려 줄 수 있다는 데 의의가 있다”고 설명했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr