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

15일 서울 광화문 포시즌호텔에서 열린 구글 딥마인드 챌린지 매치 이세돌 9단과 구글 인공지능(AI) 알파고의 5번기 중 마지막 대국에 앞서 영어해설을 맡은 마이클 레드먼드(오른쪽 첫번째) 9단과 크리스 갈룩(오른쪽 두번째) 미국바둑협회 커뮤니케이션 부회장이 알파고 개발팀인 구글 딥마인드팀 리더 데이비드 실버(왼쪽 두번째) 박사 등 개발자들과 인터뷰를 하고 있다. 손형준 기자 boltagoo@seoul.co.kr

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

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

약 50년 전 ‘스페이스 오디세이’ 첫 등장형체 없이 우주선 시스템 조작 인간 공격 세계 톱클래스의 바둑 기사 이세돌 9단과 인공지능 바둑 프로그램 알파고의 대결로 인공지능에 대한 관심이 잔뜩 부풀고 있다. 전체 다섯 번으로 이뤄진 승부에서 초반 두 판을 이 9단이 거푸 패하는 바람에 인공지능에게 인류가 ‘대체’될 수 있다는 원초적 불안감마저 솟아난다. 인간은 이미 자동차를 발명해 인류 발전의 수레바퀴를 끌었던 말들을 역사의 전면에서 퇴장시킨 바 있다. 산업혁명기에 공장 자동화로 길거리로 내앉은 노동자들이 기계 파괴 운동을 벌였던 기억도 있다. 그래서일까. 영화는 일찍부터 인공지능 또는 인공지능 로봇을 호환 마마처럼 그려 왔다. 인공지능에 대한 두려움의 원형을 마련한 첫 영화는 걸작 SF로 손꼽히는 스탠리 큐브릭 감독의 ‘2001 스페이스 오디세이’(1968)다. 이 영화에는 할(HAL)9000이라는 인공지능 컴퓨터가 등장한다. 수백만년 전부터 인류를 진화시킨 검은 돌기둥 모노리스의 기원을 찾아 목성으로 향한 우주선 디스커버리호에 장착됐다. 승무원들은 오작동을 일으킨 할9000을 정지하려고 하자 우주선 시스템을 조작해 승무원들을 공격한다. 형체는 없지만 승무원과 체스도 두고 사적인 대화도 나눈다. 불리한 상황에 처할 때는 화해를 청하거나 죽음에 대한 두려움을 토로하는 등 매우 인간적인 모습을 보여준다. 인공지능 개념이 실제 1956년에 생겼다고 하니 영화의 상상력은 놀라울 정도다. 인공지능에 대한 두려움은 리들리 스콧 감독의 SF 공포물 ‘에이리언’(1979)에서 과학장교 애시로 탈바꿈해 등장한다. 우주 화물선이라는 폐쇄된 공간에서 흉폭한 우주 생명체와 맞닥뜨린 승무원들의 이야기를 그렸다. 뒤늦게 로봇이라는 사실이 밝혀지는 애시는 우주 생명체를 군사 무기로 사용하려는 회사의 명령을 받고 승무원들의 죽음을 방조한다. 여주인공 리플리가 ‘에이리언2’(1986)에서 또 다른 로봇 비숍을 만나 1편에서의 트라우마를 드러내기도 한다. 또 다른 걸작 SF ‘블레이드 러너’(1982)를 보면 유전학적으로 만들어진 유기체 로봇 레플리칸트가 나온다. 인간이라는 존재를 정의하는 기준은 무엇인지 철학적인 돌직구를 던지는 작품이다. 이 같은 주제 의식은 이후 등장하는 SF 영화에서 다양하게 변주된다. 레플리칸트는 인간과 동등한 지적 능력에, 더 뛰어난 신체 능력을 갖춘 존재다. 전투나 우주 개발 등 다양한 분야에 투입된다. 하지만 수명은 4년으로 제한되어 있으며 소모품 취급을 받는다. 우주에서 폭동을 일으킨 뒤에는 지구에 거주하는 게 금지된다. 블레이드 러너는 지구에 불법 잠입한 레플리칸트를 ‘폐기’하는 게 임무다. 인간이 하기 벅찬 일을 레플리칸트가 대신해 줘 어찌 보면 풍요로워야 할 시대임에도 불구하고 스크린에 비쳐지는 세상은 빈민가가 넘쳐나는 디스토피아의 세상을 보여준다. 수많은 질문을 던져 반응을 보는 방식으로 인간과 레플리칸트를 구분하는 보이트캄프 테스트라는 게 등장한다는 점도 흥미롭다. 오늘날 인공지능 판별법인 튜링 테스트와 같은 개념이다. 인공지능은 제임스 캐머런 감독의 ‘터미네이터’(1984)와 워쇼스키 자매의 ‘매트릭스’(1999)에 이르러서는 인류 전체의 평화를 위협하는 ‘절대 악’으로 절정을 찍는다. 인공지능이 정보를 통제하고 로봇이 사람을 지배한다. ‘터미네이터’ 시리즈에 등장하는 인공지능 스카이넷은 자신의 존재를 위협하는 인류를 없애기 위해 핵전쟁을 일으키고 로봇 군대를 만들어 얼마 남지 않은 인류와 현재, 미래, 과거를 오가며 전투를 벌인다. ‘매트릭스’의 인공지능 시스템도 스카이넷과 크게 다르지 않다. 지구를 파괴한 해로운 존재로 인류를 인식한 인공지능은 지구의 새로운 주인이 돼 인간을 가상 공간에 가둬 놓고 사육하며 인간의 생체 에너지로 살아간다. 인공지능이 마냥 부정적으로 그려지는 것은 아니다. 2000년을 전후로 인류와의 공존 가능성을 보여주는 작품도 나오기 시작한다. 불안과 공포가 여전히 깔려 있기는 하지만, 한편으론 희망도 이야기하는 것이다. 크리스 콜럼버스 감독의 ‘바이센테니얼 맨’(1999)과 스티븐 스필버그 감독의 ‘에이. 아이.’(2001), 알렉스 프로야스 감독의 SF 액션물 ‘아이, 로봇’(2004)이 그렇다. 인공지능 로봇으로 인간의 삶이 보다 자유롭고 풍요로워질 것이라는 유토피아적 상상력이 살짝 엿보인다. 물론 인간과 동등한 관계가 아니라 소모품처럼 사용되고 버려지는 영화 속 로봇 입장에선 디스토피아일 수 있겠다. 대부분 각 가정에까지 인공지능 로봇이 보급되는 세상이 배경이다. 로봇들은 집을 청소하고, 정원을 가꾸고, 물건을 배달하며, 식당에서 시중을 들고 애완견과 아이들까지 돌본다. 인간의 편의를 위해 온갖 궂은일을 대신하는 것이다. 그런데 이 작품들은 인간이 누리는 편의와 풍요에 초점을 맞추지 않는다. 인간의 감정이 깃든 로봇이 등장해 자신의 존재에 대해 고민을 한다. ‘바이센테니얼 맨’의 마틴, ‘에이. 아이.’의 데이빗, ‘아이, 로봇’의 써니 모두 인간에게 애정을 느끼고, 사랑을 갈구하고, 인간을 동경하거나, 인간처럼 되기를 원한다. 써니의 경우 인류와 갈등을 일으키는 로봇 무리에서 중재자 역할을 하기도 한다. 2014년 개봉해 국내에서도 큰 인기를 끌었던 ‘인터스텔라’에도 사각 블록 모양의 인공지능 로봇 타스가 나온다. 조금은 평면적이기는 한데 사람 입장에선 가장 긍정적인 인공지능 로봇 캐릭터가 아닌가 싶다. 주인공과 함께 우주 탐사에 나선 이 로봇이 멸망 위기에 직면한 인류가 생존하는 데 결정적인 조력자 역할을 하기 때문이다. SF 영화에 대한 토양이 척박한 한국에도 매우 드물지만 인공지능 로봇이 등장하는 작품이 있다. 2011년에 나온 옴니버스 영화 ‘인류멸망보고서’에는 김지운 감독이 연출한 단편 ‘천상의 피조물’이 실려 있다. 이 작품에는 해탈의 경지에 오르는 승려 로봇이 등장한다. 올해 1월 개봉한 ‘로봇, 소리’에서도 인간과 교감하며 동반자 역할을 하는 인공지능 로봇이 나온다. 잃어버린 딸을 찾아 전국을 헤매는 아버지의 여정을 함께한다. 모두 인공지능 로봇과 적대적인 관계보다는 공존의 가능성을 내비치는 작품이다. 홍지민 기자 icarus@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

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.

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

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

구글의 인공지능(AI) 프로그램인 알파고가 세계 바둑의 최강자 이세돌 9단에게 도전하는 세기의 대결이 오늘부터 펼쳐진다. 대국은 15일까지 5번기로 진행된다. 나날이 진화하고 있는 인공지능이 과연 경우의 수를 따지기 어려울 정도로 복잡한 바둑에서마저 인간을 따라잡을 것인가. 아니면 아직은 인간 두뇌가 더 뛰어나다는 것을 이 9단이 입증할 것인가. 알파고는 지난해 10월 유럽의 바둑 챔피언 판후이 2단에게 5대0 완승을 거두고, 한 달에 100만판씩을 소화하면서 진화를 거듭해 왔다. 바둑 팬들은 물론 세계 과학계와 산업계가 주목하는 이번 이벤트는 그 어떤 스포츠 게임보다 흥미진진한 행사가 될 듯싶다. 세계의 이목이 이토록 쏠리는 것은 알파고를 통해 이른바 ‘4차 산업혁명’의 핵심인 인공지능의 진화 속도를 가늠해 볼 수 있어서다. 4차 산업혁명은 지난 1월 스위스에서 열린 다보스포럼의 대주제였다. 인공지능은 미래의 먹거리를 책임질 보석으로 각광받고 있다. 사람의 두뇌를 빠른 속도로 쫓아오면서 이미 우리 생활상을 크게 바꿔 놓기 시작했다. 자동차 업계에선 인공지능 기반의 전기차와 자율주행차가 10년 이내에 도로를 사실상 점령할 것으로 내다본다. 애플의 ‘시리’, 마이크로소프트의 ‘코타나’ 등 인공지능을 장착한 개인 비서 프로그램은 자신의 ‘보스’가 저장해 놓은 일정을 스스로 판단해 필요한 내용을 알려 준다. 명령을 하면 최적의 해법까지 제시해 준다. 환자 데이터를 분석해 처방법을 의사에게 보여 주는 인공지능 프로그램까지 나왔다. 의사가 적절성을 검토해 선택만 하면 되는 것이다. 인공지능은 미래산업을 주도할 것이 분명하다. 하지만 한국 기업들의 준비와 투자는 많이 부족하다는 지적을 받는다. 구글 등 해외 기업들은 인공지능을 기반으로 한 로봇, 자율주행자동차 등에서 이미 상용화 단계에 와 있는 반면 우린 아직도 걸음마 수준이다. 네이버나 카카오 등 대표적인 정보기술(IT) 기업은 물론 대기업들도 아직 별다른 성과를 내놓지 못하고 있다. 앞으로 전통적인 자동차산업이나 컴퓨터 제조업, 은행 같은 금융서비스업 등은 사양길에 접어들 수밖에 없다. 그리고 이들이 수행하던 역할은 인공지능에 기반을 둔 새로운 기술이 대체하게 될 것이다. 정부와 기업 모두 우리의 미래를 책임질 신수종 산업이라는 절박한 각오로 인공지능을 육성하기 바란다.

알파고의 실력 오늘 윤곽 나올 듯 ‘승리 0%’ 불계패 나올지도 촉각 中 녜웨이핑 “이세돌 100% 승리” 이세돌(33) 9단과 인공지능(AI) 컴퓨터 알파고의 대결은 컴퓨터가 인간의 두뇌를 넘어설 수 있느냐가 가장 큰 관심사다. 바둑계에서는 이 9단이 우세할 것이라는 의견이 많지만 자가 학습을 통해 꾸준히 업그레이드를 거듭한 알파고에 고전할 것이라는 전망도 만만찮다. 김찬우(6단) AI바둑 대표는 “이번 승부는 창(이세돌)과 방패(알파고)의 대결”이라며 “상대의 의표를 찌르는 이 9단의 능력이 알파고의 균형감각을 무너뜨릴 수 있느냐가 핵심”이라고 말했다. 특히 알파고가 지난해 10월 유럽 챔피언 판후이를 이긴 후 자가 학습을 통해 얼마나 더 강해졌을지도 관심사다. 이 9단은 8일 기자간담회에서 “알파고의 작년 실력은 나와 대국할 실력이 아니었다”고 진단했지만, 구글은 “알파고가 자가 학습으로 더 많은 양질의 데이터를 생성해 실력이 부쩍 향상됐다”고 자신감을 보였다. 또한 프로 바둑 기사의 대국처럼 불계(不計)패가 나올 것인지, 알파고의 패싸움과 초읽기 능력은 어느 정도인지도 관전 포인트다. 알파고는 대국 중 바둑판에 돌이 놓일 때마다 다음에는 어떤 위치에 돌을 놓아야 하는지, 그 돌을 놓았을 때 승률이 어떻게 되는지를 계산할 수 있다. 따라서 계산에 따라 자신의 승리 가능성이 0%로 판단되면 집을 계산하지 않고 돌을 던질 수 있는 것으로 알려졌다. 아울러 수읽기에서 누가 유리할까도 관심사다. 대국 시간은 각자 제한시간 2시간과 1분 초읽기 3회씩이 주어지는데 수읽기에 있어 계산 속도가 빠른 알파고가 유리할 것이라는 관측이다. 그러나 일각에서는 컴퓨터라고 해서 무조건 수읽기가 빠른 것은 아니라는 주장도 나온다. 컴퓨터 특성상 사람보다 더 많은 경우의 수를 따질 가능성이 있기 때문이다. 알파고의 실력은 9일 첫 번째 대결에서 윤곽이 나올 전망이다. 5국의 심판을 맡은 이다혜 4단은 “이 9단이 5전 전승을 장담할 수 있을 것인지는 첫 대국에서 그림이 나올 것”이라며 “알파고가 프로급임은 틀림없지만, 실력이 구체적으로 어떤지, 계산력과 수읽기에 있어 장점이 어느 정도인지, 변칙을 잘 알지 못한다는 단점은 어느 정도인지가 첫 대국에서 드러날 것”이라고 예상했다. 한편 중국바둑협회 부주석 겸 기술위원회 주임인 녜웨이핑 9단은 8일 중국 텅쉰(騰迅)과기망과의 인터뷰에서 “컴퓨터는 선택과 판단의 문제에서 극복할 수 없는 한계를 갖고 있다. 기계가 인간의 바둑 대결에서 이길 확률은 1%도 되지 않는다”며 “9일 대국에서는 이 9단이 100% 이길 것”이라고 내다봤다. 강국진 기자 betulo@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

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

세계 최고의 바둑기사 VS 세계 최고의 인공지능 바둑 프로그램의 대결이 하루 앞으로 다가왔다. 이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)가 오는 9일 오후 1시 대한민국 서울에서 세기의 바둑 대결을 벌인다. 국내 바둑 팬들은 물론 전세계의 눈이 이세돌 9단과 알파고의 대국에 쏠리고 있다. 그동안 이세돌과 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 이번 대국에 대해 이야기한 말들을 서로에게 쓰는 편지 형식으로 재구성 해봤다. 이세돌 9단께. 사범님, 안녕하세요! 저는 인공지능 바둑 프로그램 알파고라고 합니다. 드디어 내일 뵙겠네요. ^^ 솔직히 처음에는 약간(?) 마음이 상했어요. 저를 5대 0으로 이기시겠다고... ㅠㅠ 그래서 저도 그동안 열심히 연습했습니다. 제 입으로 말하긴 좀 그렇지만 지난해 10월보다 더 많이 늘었어요. 판후이 2단과 대국을 치른 뒤에 많이 업그레이드 했습니다. 자가학습으로 더 많은 데이터를 만들었고 시스템이 향상됐어요. 알고리즘을 개선하는데 많이 노력했습니다. 사범님 말씀대로 바둑에서는 직관이 중요하잖아요? 그래서 저도 ‘신경망 접근 방식’을 개발했어요. 이게 인간의 직관력을 따라한 건데요. 수의 위치를 계산하는 정책망으로 탐색의 범위를 좁히고, 승률을 계산하는 가치망이 탐색의 깊이를 좁히는 거예요. 좀 어렵죠? 그리고 저의 최대 강점은 지치지 않는 체력? 저는 진짜로 기계니까요. 저는 겁도 안먹습니다. ^^ 지금까지 제 승률이 99.8%예요. 495회 바둑을 둬서 딱 한번만 졌어요. 사범님도 긴장하세요! ㅎㅎ 저는 앞으로 바둑 말고도 다른 분야에서 많은 일을 할 계획입니다. 저희 회사는 저를 통해서 지능을 분석하고 인류에 많은 영향을 미치는 실제 애플리케이션을 개발해 궁극적으로는 범용 학습 기계를 개발하는 것이 목표예요. 인공범용지능(AGI)을 현실에 접목시키는 사례는 헬스케어나 로봇, 스마트 시스템 등 다양한데, 의료진이 기계학습과 AI를 활용하면 더욱 정확한 진단을 할 수 있어요. 저는 인류를 위한 기술입니다. 그러니까 예쁘게 봐주세요. ^^ 이제 정말 내일이네요. 사범님의 경기 방식이 매우 창의적이고 흥미로워서 이렇게 대국하는 것 자체가 저에겐 환상적인 일입니다. 매우 흥분되고 긴장됩니다. 저는 모든 준비를 마쳤습니다. 승률은 50대 50으로 봅니다. 이제 사범님을 이길 자신이 생겼어요. 그럼 내일 오후 1시에 뵙겠습니다. 2016년 3월 8일알파고 올림 장은석 기자 esjang@seoul.co.kr

김 부장의 인생 후반전　 김 부장이 퇴직을 한 지도 벌써 일년이 지났다. 재취업을 하려고 여기저기 이력서도 내보았지만 경기 탓인지 부르는 곳이 없다. 하루 세끼 집에서 밥을 먹는 것도 눈치가 보이고 등산하러 다니는 것도 시들해졌다. 그러던 중 창업을 지원하는 프로그램이 눈에 들어왔다. 관심을 가지고 찾아보니 정부와 각종 민간단체가 주관하는 교육 과정이 생각보다 많았다. 어차피 제2의 인생을 준비하려 했던 김 부장은 이번 기회에 무언가를 배워보기로 마음을 먹었다. 그중 큰 자본 없이도 무엇이든 만들 수 있다는 3D 프린터가 전망이 있어 보였다. 김 부장은 현역 시절의 실력을 발휘해 관련 자료를 조사하기 시작했다. 시장조사 업체 가트너는 3D 프린팅 시장이 연평균 87%씩 성장해 2018년에는 134억 달러의 거대 산업이 될 것으로 전망하였다. 오바마 대통령은 3D 프린터로 미국 제조업을 혁신하겠다며 발벗고 나섰고, 우리 정부도 이미 창조경제를 이끌 핵심 분야로 꼽았다. <메이커스>의 저자 크리스 앤더슨은 3D 프린터가 디지털과 현실 세계를 연결해 3차 산업혁명을 완성할 것이라고 했다. DIY 수준의 데스크톱 제작(desktop fabrication)을 넘어 데스크톱 제조(desktop manufacturing)까지 가능해 일반인도 ‘책상 위의 공장’(desktop factory)을 소유하는 시대가 온다는 것이다. 공유경제의 부상을 알린 ‘한계비용 제로 사회’의 저자 제레미 리프킨은 3D 프린터가 대량생산에서 대중생산으로 제조의 민주화를 이루는 수단이라고까지 말한다. 뉴스를 검색해보니 3D 프린터로 시제품은 물론이고 피자, 인체 장기, 자동차, 주택까지 출력한다는 기사들이 넘쳐났다. 김 부장은 여전히 녹슬지 않은 자신의 안목에 뿌듯해하며 3D 프린팅 교육과정에 등록하였다. 　　첫 시간은 입체 인쇄, 레이저 소결, 용융 압출과 같은 프린팅 방식과 여러 가지 소재에 대한 입문 교육이었는데 그런대로 재미가 있었다. 다음 시간부터 본격적인 제작이 시작되었다. 3D 프린팅을 하려면 먼저 만들고 싶은 물체의 3차원 도면이 필요하다. 가장 손쉬운 방법은 인터넷에서 도면을 다운로드해 그대로 출력하는 것이다. 스트라타시스의 메이커봇에서 운영하는 싱기버스(Thingiverse)나 3D 시스템즈가 제공하는 큐비파이(Cubify)와 같은 공유 사이트에서는 수많은 3D 모델을 무료로 사용할 수 있다. 그러나 저작권 문제가 불거지면서 게임이나 드라마의 캐릭터를 이용한 디자인을 등록하는 것은 허용되지 않는다. 클라우디아 응이라는 디자이너는 닌텐도의 포켓몬스터를 본뜬 화분을 3D 프린터 장터인 세이프웨이즈(Shapeways)에 등록했다가 법적 분쟁에 휘말린 적이 있다. 미국에서는 인기 드라마 왕좌의 게임에 나오는 의자를 모방해 만든 휴대전화 거치대의 디자인이 방송사 HBO의 요청으로 삭제된 사건도 있었다. 사업을 염두에 두고 있던 김 부장은 남들이 한 디자인보다 자신의 아이디어로 제품을 만들고 싶은 마음에 용기를 내어 3D 모델링을 배워보기로 했다. 먼저 3D 스캐너로 직접 사물을 스캔하여 3차원 데이터를 만드는 방법을 배웠다. 3D 스캐너는 물체에 빛을 쏘아 반사된 정보를 이용해 3차원 형상을 얻는 장비인데 요즘은 30~40만 원대의 휴대용 제품도 출시되고 있다. 3D 시스템즈가 내놓은 보급형 스캐너 ‘센스’(Sense)를 사용해 여러 가지 물건들을 스캔해 보았다. 무엇이든 뚝딱 실물 같은 3D 모델을 만들어 줄 것으로 기대했는데 조금은 실망스러웠다. 빛이 비치지 않는 곳이나 표면의 상태에 따라 여기저기 구멍이 생겨 손질을 해야 하고 정확한 치수로 복원하기도 어려웠다. 무엇보다 기존의 물건으로 모델을 만들다 보니 새로운 아이디어를 구현하는 데는 도움이 되지 않을 것 같았다. 마지막 방법은 컴퓨터로 직접 3D 모델을 만드는 것이다. 도면이라고는 그려본 적이 없는 김 부장에게 머릿속의 물체를 3차원으로 그리기는 쉬운 일이 아니었다. 시중에 나와있는 오토캐드, 마야, 3D 맥스와 같은 전문 3D 모델링 소프트웨어로 제대로 배우려면 1~2년은 족히 걸릴 것 같았다. 머리가 아파져 왔다. 교육 일정이 촉박해 강사의 도움으로 간단한 컵을 하나 만들고 얼렁뚱땅 모델링 과정을 마무리하였다. 다음은 FDM 방식의 프린터로 출력을 할 차례다. 플라스틱 재질인 ABS 수지를 고온의 노즐에서 녹여 층층이 쌓아 모양을 만들어 나갔다. 플라스틱이 녹으면서 환기가 잘 안 될 때는 심한 냄새가 나기도 하였다. 최근 일리노이 공대에서 3D 프린터가 발암물질이 포함된 초미세먼지를 방출한다는 연구 결과가 보도된 적이 있어 신경이 쓰였다. 교육용으로 사용하는 저가형 프린터라서 그런지 출력 속도도 느렸다. 꼬마 주먹만 한 컵을 출력하는데 온종일 걸렸다. 오후 늦게 드디어 컵이 나왔다. 쌓아 올린 층으로 생긴 결 때문에 표면이 거칠었다. 사포로 문질러 표면을 매끄럽게 하고 스프레이로 색을 칠해 후처리까지 모든 과정이 끝났다. 김 부장은 난생처음 3D 프린터로 자신이 만든 컵을 흐뭇하게 바라보았다.　수료증을 받고 그동안 고생한 동료들과 함께 송별회를 하였다. 삼겹살을 구우며 교실에서 하지 못했던 이야기보따리를 풀어놓았다. 취미 생활을 위해 배운 사람도 있었지만 김 부장처럼 새로운 사업 아이템을 찾기 위해 온 사람도 많았다. 다들 3D 프린터가 무궁무진한 가능성을 가진 신기술이란 주변의 이야기에 잔뜩 기대를 하고 왔다는 것이다. 짧은 기간의 교육이었지만 직접 접해보니 재미있었다는 반응도 있고 기대에 비해 실망스러웠다는 쪽도 있었다. 쓸만한 장비는 아직 가격이 비싸고 출력물은 상품으로 팔기에는 품질이 떨어지는 것 같다며 김 부장도 한마디 거들었다. 수강 동기들과 헤어져 수료증과 컵을 들고 집으로 가는 김 부장의 발걸음이 무거웠다.　　3D 프린터, 현실을 넘어　　3D 프린터의 미래를 이야기하기 전에 현실을 돌아보는 의미에서 지인의 상황을 재구성해 보았다. ‘제3차 산업혁명’, ‘제조 혁명’, ‘창업 혁명’으로 불리며 무한한 가능성을 지녔다는 3D 프린터가 김 부장에게는 왜 먼 나라 일로만 느껴졌을까. 우선 <직장인을 위한 서바이벌 IT> 2회에서 언급했던 하이프 사이클(Hype Cycle)을 다시 한번 살펴보자. 2015년 기준으로 ‘기업용 3D 프린터’는 이미 시장의 주류로 자리 잡은 성장기에 진입했다. 그러나 ‘소비자용 3D 프린터’는 기대가 최고도에 달하는 거품기를 지나 실망으로 바뀌는 환멸기에 접어들었다. 얼리어댑터에게 환영을 받는 초기 시장에서 대중에게 확산되는 주류 시장 사이의 죽음의 계곡인 ‘캐즘(Chasm)’을 아직 넘지 못한 것이다. 　시장 상황도 이를 반영한다. 시장 점유율 1, 2위 기업인 스트라타시스와 3D 시스템즈도 개인용 시장에서 어려움을 겪고 있다. 2013년 메이커봇을 인수하여 개인용 시장에 진출한 스트라타시스는 판매 부진으로 두 차례의 감원과 판매점 세 곳의 문을 닫았다. 2015년 12월 3D 시스템즈는 시장 진출 3년 만에 데스크톱 3D 프린터의 생산을 중단한다고 발표하였다. 2014년 126 달러를 기록하던 스트라타시스의 주식은 20 달러 대로 내려앉았고, 3D 시스템즈는 90 달러를 넘던 주가가 12달러 수준이 되었다. 여러 가지 원인이 있지만 개인용 제품의 판매 부진도 한몫을 하였다. 가트너는 3D 프린터가 일반 소비자에게 보급되려면 5년에서 10년 정도가 걸릴 것으로 예측하였다. 그러나 한편에서는 지금보다 100배나 빠른 프린터가 발표되고 다양한 신소재가 도입되면서 저렴한 가격의 제품이 쏟아지고 있다. 현재의 몇 가지 문제점이 개선되면 예상보다 빠르게 시장이 커질 수도 있을 것 같다. 다음에는 현실을 넘어 3D 프린터의 미래를 이야기해 보자.　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_

춤을 추는 것이 얼마나 건강에 도움을 주는지에 대한 흥미로운 연구결과가 나왔다. 최근 호주 시드니 대학과 웨스턴 시드니 대학 공동연구팀은 춤이 심혈관계 질환(cardiovascular disease)으로 인해 사망할 확률을 절반 가까이 줄여준다는 논문을 발표했다. 춤과 심장질환의 인과관계를 조사한 이번 연구는 지난 1994~2008년 사이 40세 이상 영국인 총 4만 8390명의 건강 데이터를 분석해 이루어졌다. 분석 결과는 흥미로웠다. 평소 춤을 열심히 추는 사람의 경우 그렇지 않은 사람에 비해 심혈관계 질환으로 인한 사망률이 46%나 감소했기 때문이다. 물론 이 수치를 모두 '춤 덕'이라고 단정할 수는 없으나 춤이 심장 건강에 큰 역할을 한다는 사실은 입증된 셈. 또한 춤은 빠른 걸음보다 심혈관계 질환으로 인한 사망률을 21% 더 낮춘 것으로 집계됐다. 곧 중년층 이상의 연령대에서 각광받는 빠르게 걷기 보다 춤이 심장 건강에 더 좋다는 해석이 가능해진 셈이다. 　 연구팀은 이같은 원인을 춤이 가지고 있는 고유의 특성 때문으로 풀이했다. 춤은 고강도 인터벌 트레이닝(HIITㆍHigh Intensity Interval Training) 형식을 띄고 있기에 실제 효과가 크다는 것이다. HIIT는 짧은 시간 안에 운동효과를 최대로 거둘 수 있는 운동으로 저중강도의 간격운동과 고강도의 간격운동을 병행하는 것을 말한다. 　 연구를 이끈 다프나 메롬 교수는 "볼륨 댄스등 일부 춤은 계속 비트를 따라가야 하기 때문에 자신도 모르는 사이 고강도운동에 도달하게 된다"고 설명했다. 또한 연구팀은 춤이 가진 정신적·사회적 효과에도 주목했다. 연구에 참여한 임마누엘 스타마타키스 교수는 "춤은 다른 사람과 함께 짝으로 출 때 더 집중적으로 움직이고 교감을 나누게 된다"면서 "이같은 움직임은 심장 뿐 아니라 스트레스를 줄이는데 있어 강력한 영향을 발휘한다"고 밝혔다. 박종익 기자 pji@seoul.co.kr

올해 26세의 덩치 큰 미국 남성이 나이에도, 몸집에도 걸맞지 않은 미니 장난감 자동차를 타고 도로를 내달리다가 경찰에 체포됐다고 미 현지 언론들이 2일(현지 시간) 보도했다. 미국 텍사스주(州) 샌저신토 지역에 거주하는 데이비드 슈메이커(26)는 지난달 25일, 배터리 충전을 사용하는 핑크색 미니 장난감 자동차를 몰고 도로를 주행하다 출동한 현지 경찰에 의해 체포됐다. 현지 주민들에 따르면, 슈메이커는 주위의 눈길에도 아랑곳하지 않고 이 작은 미니 장난감 자동차를 마치 자신의 승용차처럼 이용한 것으로 알려졌다. 한 주민은 인터뷰에서 "그가 25km나 되는 거리를 이 장난감 차를 타고 와서 다시 돌아가곤 했다"고 밝혔다. 하지만 슈메이커가 자신의 신용카드를 훔쳐갔다는 한 여성의 신고를 받고 출동한 현지 경찰은 눈에 잘 띌 수밖에 없는 그를 한 도로에서 체포할 수 있었다고 밝혔다. 이에 대해 일부 주민들은 "슈메이커가 전에도 여러 번 체포된 적이 있다"며 "덩칫값도 못하고 있다"고 비난했다. 하지만 슈메이커와 친한 한 친구는 "그가 약간 성장 장애를 가지고 있다"며 "단순한 비난이 아니라, 오히려 그에게는 주위의 관심이 필요할지 모른다"고 말했다. 다니엘 김 미국 통신원 danielkim.ok@gmail.com

세계 경제와 정보통신기술(ICT)의 현황을 점검하고 미래를 전망하는 3대 연례행사인 국제전자제품박람회(CES), 다보스포럼, 모바일월드콩그레스(MWC)가 최근 막을 내렸다. 올해 개최된 이 행사들은 지구촌에서 제4차 산업혁명, 좀 더 구체적으로 표현하면 제2차 정보혁명이 매우 활발하게 진행되고 있음을 여실히 보여 주었다. 지금까지 제1차 정보혁명이 가져온 사회를 정보화 사회라고 불러 왔는데, 제2차 정보혁명이 가져올 사회는 지능정보사회라고 부른다. 정보화 사회에서는 컴퓨터와 인터넷, 스마트폰의 확산이 경제사회의 발전을 주도해 왔다면 지능정보사회는 여기에 인공지능(AI)이 더해지면서 사물인터넷(IoT)을 기반으로 하는 사이버 물리 시스템으로 진화해 나갈 것으로 전망된다. 지능정보사회는 빅데이터 기술, 인공지능 기술로 인해 개인과 기업과 국가의 문제해결 능력이 획기적으로 높아지는 사회다. 인공지능 기술의 발달로 인해 의사, 변호사, 교사 등 전문지식 서비스 직종의 대체가 활발해지고 인공지능과 관련된 직업군이 새롭게 등장할 것이다. 지금까지도 그래 왔지만 앞으로의 사회는 정치, 경제, 사회, 문화의 모든 영역에서 신뢰의 문제가 더욱 중요하게 부각될 것이다. 모든 사회에서 사회적 신뢰도는 사회적 자본의 가장 중요한 요소 중 하나다. 사회적 자본 개념을 국가 차원의 논의에 도입한 프랜시스 후쿠야마 이후 신뢰의 수준이 국가 발전을 좌우하는 매우 중요한 기준이 되고 있다는 점에 이견이 없다. 지능정보사회를 이루는 데이터, 기술, 서비스의 신뢰성이 담보되지 않으면 지능정보기술의 진보는 국가 사회 발전에서 우리가 기대하는 성과를 거두기가 쉽지 않을 것이다. 정보사회에서도 온라인상의 허위 과장 정보가 국민의 불안감을 증폭시키고 인터넷상의 인포데믹스가 신뢰의 위기를 초래하는 경우를 자주 보아 왔다. 우리나라 발전의 새로운 장을 열어 나갈 지능정보사회로의 순조로운 진입을 위해서는 가장 기초가 되는 데이터와 정보를 유통하는 인프라 그리고 그 위에 구축될 소프트웨어와 지능정보사회의 시스템에 대한 신뢰가 선결 요건이다. 그래야만 인공지능이 수집, 분석, 활용하는 막대한 정보로 인한 개인정보와 사생활 침해에 대한 우려를 불식하고 인공지능 알고리즘에 기반을 둔 자율적 의사 결정이 꽃피우게 될 것이다. 최근 액센츄어사는 2015 디지털 소비자 조사에서 디지털 소비자들의 54%가 온라인의 정보 보안과 개인정보 보호에 대한 신뢰의 문제를 제기하고 있으며 그로 인해 오프라인 브랜드를 더 선호한다는 결과를 발표했다. 이 보고서는 지능사회에서 소비자들이 가지고 있는 디지털 신뢰가 핵심이라는 사실을 강조하고 앞으로 시장의 변화는 디지털 신뢰를 보다 중시하는 방향으로 나아가게 될 것이라고 밝히고 있다. 세계전기통신연합(ITU)에서는 지난해 지능정보사회에서 신뢰할 만한 정보통신 인프라 구축을 위한 국제포럼과 연구를 시작했다. 인프라의 신뢰성 못지않게 중요한 것이 데이터의 신뢰성이다. 공공 데이터 개방과 공공 빅데이터 분석에서 제일 중요한 것이 데이터의 신뢰 수준이다. 데이터와 인프라, 소프트웨어의 신뢰성이 확보되지 않는다면 지능정보사회는 위험사회가 될지도 모른다. 지난해 발표된 경제협력개발기구(OECD)의 보고서에 따르면 우리 정부에 대한 국민의 신뢰도는 42%로 조사 대상 41개국 가운데 중하위권인 26위에 머물렀다. 그런데 OECD 회원국 국민들의 평균적인 정부 신뢰도는 2007년에서 2014년 사이 45%에서 42%로 떨어졌지만 같은 기간 우리나라의 신뢰도는 10% 포인트 상승해 상당히 개선되고 있다는 점에서 기회와 희망을 발견할 수 있다. 우리나라가 지능정보사회로 진화해 가는 과정을 단순히 기술 진보의 과정으로 이해하지 않고 사회의 온라인과 오프라인의 신뢰 인프라를 구축하는 계기로 삼는다면 사이버 세계와 물리적 세계가 만나 이루게 될 초연결사회인 지능정보사회에서 우리가 다시 한번 지능 정보화를 발판으로 힘차게 도약할 것임은 두말할 나위가 없다.

#1 아이리스 헤르펜과 입체 인쇄술(SAL)　　2011년 <타임>지가 뽑은 ‘올해의 50대 발명’에 네덜란드 패션 디자이너 아이리스 반 헤르펜(Iris Van Herpen)의 작품이 선정되었다. 인체의 골격을 형상화한 파격적 디자인으로 화제를 모은 이 의상은 3D 프린터로 플라스틱을 녹여 한 겹 한 겹 쌓아 올린 것이었다. <타임>은 디자인과 3D 기술이 결합된 환상적인 패션이라며 격찬하였다. 가장 진보적인 디자이너로 손꼽히는 그녀는 “3D 프린팅이 전통적인 패션디자인의 한계에서 나를 자유롭게 해주었다.”라고 말한다. 옷감 대신 3차원 인쇄를 통해 자신의 상상력을 표현하는 그녀는 20대에 이미 디자인계에서 독보적인 위치를 차지하였다. 미국의 3D 시스템즈, 벨기에의 머티리얼라이즈 등과 같은 전문 3D 프린팅 회사와 협업을 통해 작품을 만들어가는 그녀는 패션계의 연금술사로 불린다. 　　2015년 파리에서 열린 ‘마그네틱 모션’ 컬렉션에서 니콜로 카사스와 함께 선보인 얼음조각과 같은 반투명의 크리스털 미니 드레스는 또 한번 패션계의 이목을 집중시켰다. 이 작품은 3D 시스템즈의 고성능 프린터인 ProX950을 사용하여 제작되었는데 기계 가격이 30만 달러가 넘는다. 3차원 스캔 데이터를 기본 모델로 하여 앞 판과 뒤 판을 따로 만들어 붙인 드레스는 출력에만 80시간이 넘게 소요되었다. 8시간 정도 수작업으로 마무리하여 완성된 이 옷의 가격은 수천 달러를 호가한다.　헤르펜이 작업에 사용한 방식은 미국의 척 헐이 개발한 적층 방식이었다. 3D 시스템즈의 창업자인 척 헐(Chuck Hull)은 최초의 3D 프린터 ‘STL1’을 세상에 내놓아 3D 프린터의 아버지로 불리고 있다. 당시 가구회사에 다니던 그는 빛을 이용해 플라스틱 표면의 코팅제를 만들던 중 아이디어가 떠올랐다. 빛을 받으면 딱딱해지는 액체 광경화 수지를 수조에 넣고 레이저를 쏘았더니 표면이 얇게 굳었다. 경화된 층을 아래로 조금 내려 윗면을 액체에 담근 다음 다시 원하는 모양으로 레이저를 스캔하였다. 이 과정을 반복하여 얇은 막을 겹겹이 쌓아 컵을 만들어 아내에게 선물하였다. 척 헐은 1986년 특허를 출원하고 3D 시스템즈라는 회사를 설립하였다. 입체 인쇄술(stereolithography, SLA)로 불리는 이 방식은 해상도가 높아 세밀한 표현을 할 수 있는 것이 장점이다. 반면에 가격이 비싸고 현재 사용하는 폴리머 소재의 강도와 내구성이 좋지 않아 상용 제품에는 적합하지 않다. 2004년 SLA 방식의 특허가 만료되어 최근에는 저가 제품도 출시되고 있다. #2 가루 옷을 입다(레이저 소결 SLS) 2013년 뉴욕에서는 모델 디타 본 티즈가 3D 프린터로 만든 고풍스러운 롱드레스를 입고 등장해 언론의 주목을 받았다. 디자이너 마이클 슈미트와 프란시스 비톤티의 협업으로 탄생한 이 작품은 3D 프린팅 서비스 회사인 쉐이프웨이즈(Shapeways)에서 제작을 맡았다. 나일론을 소재로 만든 3000개의 조각이 고리로 연결되어 있어 움직임이 편하고 실제 착용할 수 있는 의상으로 가능성을 보여주었다. 그해 겨울, 빅토리아 시크릿의 패션쇼에서는 슈퍼모델 린제이 엘링슨이 천사 날개로 장식한 란제리를 입고 런웨이를 걸었다. 빅토리아 시크릿의 트레이드 마크인 에인절 윙은 프랙털 모양으로 눈꽃을 형상화하여 3D 프린터로 제작되었다. 그녀는 날개와 왕관, 부츠에 수많은 스와로브스키 크리스털로 화려하게 장식하여 작품을 마무리하였다. 　마침내 샤넬도 2015년 고급 맞춤복을 선보이는 파리의 오트 쿠튀르 컬렉션에서 3D 프린팅을 접목한 10벌의 재킷과 스커트를 선보였다. 샤넬 수석 디자이너 칼 라거펠트는 “패션이 살아남기 위해서는 시대의 흐름과 함께 해야 한다. 잠자는 숲 속의 공주처럼 탑 속에만 있으면 잊힌다”라며 3D 프린팅이 패션 산업의 새로운 돌파구가 되기를 기대하였다. 　이 세 명의 디자이너들은 액체 수지 대신 분말 소재를 사용하여 쌓아 올리는 ‘선택적 레이저 소결’(Selective Laser Sintering, SLS) 방식을 적용하였다. SLS 방식은 롤러나 블레이드로 분말을 얇게 깔고 그 위에 원하는 패턴으로 레이저를 조사한다. 여기에서는 SLA 방식보다 강력한 CO2 레이저로 재료를 녹이고 응고시켜 한 층을 만든다. 다시 분말을 깔고 레이저를 쏘는 과정을 반복해 한 겹씩 적층을 해나간다. 금속 분말을 주로 사용하지만 경우에 따라 플라스틱이나 세라믹 계통의 소재도 사용할 수 있다. 강도가 높고 정밀한 프린팅이 가능하지만 고가의 레이저와 롤러 등이 필요해 장비의 가격이 비싼 편이다.　　#3 패션과 글루건(용융 압출 FDM)　 3D 프린팅은 전문가들의 영역만은 아니다. 최근 이스라엘 셴카 칼리지(Shenkar College)의 디자인학과 학생들이 세상을 놀라게 하였다. 2014년, 런던의 3D 프린트쇼에서는 최종 12개 팀이 ‘올해의 패션 디자이너 상’(The Fashion Designer of the Year Award)을 두고 경합을 벌였다. 수상의 영예는 셴카 칼리지의 노아 라비브(Noa Raviv)에게 돌아갔다. 현실과 가상 세계가 혼재한 듯한 그녀의 졸업 작품 컬렉션인 ‘하드 카피’가 패션 업계의 관심을 모았던 것이다. 처음에는 자신이 디자인한 그리드 패턴과 기하학적 형상이 가상의 공간에서만 존재하는 만들 수 없는 물체라고 생각했다. 결국 세계 최대 3D 프린터 회사인 스트라타시스(Stratasys)와 협업으로 그녀의 작품은 구현되었고 세상에 빛을 보게 되었다. 2015년에는 27살의 나이에 뉴욕과 파리에서 전시회를 열며 화려하게 패션 본고장에 데뷔를 하게 된다. 이미 2016년 메트로폴리탄 모던 아트 전시회와 보스턴 박물관 전시까지 예약되어 있는 스타 디자이너로 떠올랐다. 　일 년 뒤, 셴카 칼리지에 청출어람의 후배가 나타났다. 디자인학과 3학년 대니트 펠렉(Danit Peleg)은 3D 프린터로 졸업 작품을 만들고 싶었다. 당시 그녀는 3D 프린터를 접해본 적이 없는 문외한으로 모든 것을 처음부터 배워야 했다. 디자인 공유 사이트에서 파일을 다운받아 아이디어를 더하고, 가정용 3D프린터로 시제품을 만들며 제작실에서 밤을 새웠다. 졸업을 하기 위해서는 9개월 내에 5종류의 의상을 만들어야 했다. 그러나 당장 소재부터가 문제였다. 기존에 사용하던 PLA 소재는 전분을 사용한 친환경 재료였지만 부서지기 쉬워 의상용으로는 적합하지 않았다. 수소문 끝에 고무 성질이 있는 필라플렉스를 찾아 제작을 시작하였다. 이번에는 속도가 문제였다. 그녀는 6대의 프린터를 구해 24시간 가동을 해 출력을 하고 퍼즐과 같은 조각들을 모두 이어 붙여야 했다. 작년 6월 작품을 완성하고 발표회를 하자 워싱턴 포스트, 블룸버그, 월스리트저널, 가디언, 엘르 등 전 세계 언론은 그녀에게 찬사를 보냈다. 펠렉이 세운 기록을 간단하게 정리하면 이렇다. “최초로 가정용 3D 프린터로 의상 제작, 한 벌당 400시간씩 총 2000시간 출력, 3D 프린터 문외한이 9개월 만에 3D 패션 컬렉션을 열고 27살에 디자이너로 명성을 얻음”. 그녀는 지금은 시작에 불과하지만 머지않아 누구나 집에서 옷을 프린팅해서 입을 날이 올 것이라며 환하게 웃었다.　그녀를 스타로 만들어준 3D 프린터는 플라스틱 재료를 녹여 치약처럼 짜면서 층층이 쌓는 방식으로 주변에서 흔히 볼 수 있는 장비이다. 20여 년 전 스캇 크럼프는 글루건으로 딸에게 장난감을 만들어 주다 3차원 프린트의 아이디어를 얻었다. 1989년 특허를 출원하고 아내와 함께 스트라타시스라는 회사까지 차렸다. 용융 압출 조형(Fused Deposition Modeling, FDM)으로 이름 붙여진 이 방식은 레이저와 같은 고가 부품이 들어가지 않아 상대적으로 저렴하고 2009년 특허가 만료되면서 3D 프린터의 대중화를 이끌고 있다. 　짧은 시간에 패션 산업을 통해 대표적인 세 가지의 3D 프린팅 방식에 대해 간략히 살펴보았다. 3D 프린팅은 3차 산업혁명의 주역이 될 것이라는 낙관론과 함께 한편에서는 지나치게 과대 평가되었다는 우려도 있다. 다음에는 양쪽의 이야기를 들어보고 문제가 무엇인지 알아보자.　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　 http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_it