“알았어, 그만 재촉해!” “내가 그 길 아니라고 했잖아.” “길 찾느라 고생했다.” 운전자라면 누구나 한 번쯤 내비게이션의 목소리와 대화한 경험이 있을 것이다. 막히는 길을 우회해 빠른 경로를 알려주기도 하고, 간혹 잘못된 길을 알려줘 이동 시간이 더 걸리게도 만드는 내비게이션은 이제 운전자들에게 없어서는 안 될 필수품이 됐다. 최근에는 실시간 교통 정보를 반영하는 기술이 적용돼 아는 길마저 내비게이션에 의지하는 경우도 많아졌다. 이처럼 어느덧 우리 생활에 깊숙하게 들어온 내비게이션이지만 정작 우리가 내비게이션에 대해 아는 건 알려주는 길대로 따라가는 것밖에 없다. 내비게이션에서 나오는 목소리는 사람의 목소리일까, 기계의 목소리일까? 내비게이션이 알려주는 최단 경로가 정말 가장 짧은 시간이 걸리는 구간일까? 평소 우리가 궁금해했던 ‘내비게이션의 모든 것’에 대해 알아봤다. ●궁금증 1-내비게이션 목소리의 주인공은 누구? 내비게이션에서 길 안내를 할 때 나오는 음성은 모두 전문 성우가 녹음한 목소리다. 기계음으로 오해할 수도 있지만 전부 직접 녹음된 음성이다. 일반적으로 여성의 목소리로 녹음하지만 최근에는 남성 안내 음성도 많아지는 추세다. 여기에 업체별로 서비스 차원에서 제공하는 어린이용 뽀로로, 연예인, 사투리 음성 등도 있다. ●궁금증 2-어떤 내비게이션이 가장 정확할까? 아쉽지만 결론만 먼저 얘기하면 정답은 “없다”이다. 각 내비게이션 업체마다 보유하고 있는 지도 데이터가 다르고 이를 바탕으로 최적의 경로를 산출해 내는 ‘알고리즘’, 즉 경로 계산 방법도 모두 다르기 때문이다. 우선 기존에 업체별로 보유한 지도 내에서 최단거리를 설정한 뒤 현재의 교통 상황 등 추가 정보를 반영해 가장 짧은 시간이 걸리는 경로를 안내하는 원리는 같다. 하지만 보유하고 있는 지도가 업체마다 다르고 현재의 교통 상황을 어떻게 반영하는지, 또 얼마만큼 가중치를 부여해 반영하는지 등이 모두 다르기 때문에 “이 업체가 가장 빠르고 정확하다”고 단언하기는 어렵다. 더구나 업체들마다 자신들이 가장 빠르고 정확하다고 이야기하기 때문에 결론은 운전자들이 직접 사용해 본 뒤 스스로 결정하는 게 가장 정확하다고 할 수 있다. 한 내비게이션 업체 관계자는 “내비게이션에서 길 안내의 정확도는 대동소이해 시간 차이가 나 봐야 1~2분 내외”라면서 “자신이 사용하고 있는 내비게이션이 가장 정확하다고 믿는 편이 속 편할 것”이라고 말했다. ●궁금증 3-내비게이션에도 ‘인공지능’이 있다? 일상적으로 사용해 왔던 내비게이션에도 ‘인공지능’(AI)이 존재한다. 물론 구글의 ‘알파고’처럼 높은 수준의 인공지능은 아니지만 단순히 같은 데이터를 기반으로 모든 사용자에게 똑같은 경로를 제공하는 것은 아니다. ‘맵피’, 현대·기아자동차 순정 내비게이션 등을 만드는 현대엠엔소프트의 경우 과거 빅데이터와 실시간 시설 장비 정보, 기존 이용자 정보 등을 모두 종합해 일정한 패턴을 생성한 뒤 교통 정보를 제공한다. 현대엠엔소프트 관계자는 “교통 정보 품질평가지표(Q-STA)와 상습 정체 구간 분석이 가능한 교통혼잡도 분석 시스템(C-STA)을 기반으로 실시간 교통 정보를 반영한다”면서 “가까운 거리일수록 실시간 교통 정보를 많이 반영하고 원거리로 갈수록 과거 빅데이터나 기존 이용자 정보 등의 반영률을 높게 한다”고 설명했다. ‘티맵’의 SK텔레콤 관계자는 “‘티맵’의 경우 ‘데이크스트라 알고리즘’이라는 오픈소스를 기반으로 하는데, 국내 실정에 맞게 다양한 예외 처리를 하는 등 많은 ‘현지화’를 진행했다”면서 “그만큼 운영 노하우가 경로에 많이 반영돼 있다고 보면 된다”고 말했다. ‘아이나비’의 팅크웨어는 텔레매틱스 서비스를 이용해 기존에 쌓아 왔던 25만개의 도로 링크 정보를 활용해 실시간 길 안내를 제공한다. 이들 업체는 추가로 더 정확하고 빠른 길 안내를 위한 기술 개발도 활발하게 진행 중이다. 현대엠엔소프트 관계자는 “출퇴근 시간이나 공휴일, 명절 등 일정한 패턴을 벗어난 교통 흐름 발생 시 정확한 속도를 산출하기 위한 기술 개발이 진행되고 있다”고 말했다. ●궁금증 4-어떤 내비게이션이 많이 사용될까? 최근 국내 내비게이션 시장은 ‘춘추전국시대’라 할 만큼 경쟁이 치열하다. 대부분의 차량에 내비게이션이 없었을 당시엔 기존 차량에 추가로 설치하는 ‘애프터마켓’이 주도했다. 하지만 현재는 차량에 기본으로 장착되는 순정 내비게이션과 스마트폰을 활용한 모바일 내비게이션이 합세해 시장 점유율 확대를 위한 총력전을 펼치고 있다. 기존에 애프터마켓 시장에서 1위를 해 오던 팅크웨어(아이나비)는 최근 KT, LG유플러스와 함께 손잡고 ‘올레 아이나비’와 ‘U네비’를 선보였다. 모바일 내비게이션 시장에서 독주하고 있는 SK텔레콤의 티맵을 추격하기 위해서다. 여기에 김기사를 인수한 카카오가 ‘카카오택시’를 무기로 세력을 확대하는 중이다. 아울러 네이버도 현대엠엔소프트의 내비게이션 소프트웨어 브랜드 맵피와 손잡고 내비게이션 시장에 진출했다. 다만 정확한 집계는 어려운 상황이다. 애프터마켓, 순정 내비게이션, 모바일 내비게이션 등 시장이 나뉘어 있고, 이들 내비게이션을 동시에 쓰는 사용자도 많기 때문이다. 현재 애프터마켓 시장에서는 팅크웨어, 모바일 내비게이션 시장에서는 SK텔레콤이 각각 가장 많은 점유율을 기록하고 있다. 박재홍 기자 maeno@seoul.co.kr

정부가 ‘산업 개혁’이라는 새로운 화두를 던졌다. 공공·금융·노동·교육 등 기존의 4대 개혁에 산업 분야를 추가하겠다는 것이다. 유일호 부총리 겸 기획재정부 장관은 그제 “산업 개혁은 구조조정을 하면서 신(新)산업에 대한 정책 지원을 강화하겠다는 것”이라고 밝혔다. 그동안 정부가 추진한 구조조정이 과잉 투자가 이루어진 분야의 부실 기업을 정리하는 차원에 머물렀다면 산업 개혁이란 구조조정에 그치지 않고 새로운 산업 분야를 적극적으로 지원해 성장 동력으로 삼겠다는 뜻으로 해석할 수 있다. 한국은행이 우리나라의 올해 성장률 전망치를 3.0%에서 2.8%로 낮춘 것이 엊그제다. 정부 또한 3.1%를 고수하던 성장률 전망치를 현실적으로 달성하기 어렵다는 판단을 하고 있다. 총선 이후 입법 지원을 기대하기 어려운 정치 구도가 형성된 데 따른 고육지책의 성격이 없지 않다지만 너무나도 당연한 정책 방향이라고 본다. 그렇지 않아도 우리는 알파고가 보여 준 인공지능(AI)의 발전 수준에 충격을 느끼며 새로운 산업혁명에 능동적으로 대처하지 못하고 있다는 불안감에 휩싸여 있다. 이런 상황에서 기존의 20세기적 산업 구조를 21세기적 산업 구조로 바꾸어 가겠다는 정부의 개혁 천명은 오히려 때늦은 감이 있다. 최근 박근혜 대통령이 기존의 제조업 중심 정책 패러다임을 전환해 가야 할 필요성을 지적한 것과도 일맥상통한다고 할 수 있다. 유 부총리는 “신산업은 ‘고위험 고수익’인 만큼 세제 지원이나 투자 분담이 필요하며 정책 지원도 백화점식으로 모두 다 할 수 없으니 선택과 집중을 하겠다”고 말했다. 지원 대상으로는 사물인터넷(IoT)과 인공지능, 빅데이터, 자율주행차, 바이오신약, 헬스케어 산업 분야가 일단 물망에 올라 있다고 한다. 이번만큼은 우리가 가장 잘할 수 있는 분야에 대한 선택과 집중이 반드시 이루어져야 할 것이다. 구조조정을 머뭇거려서도 안 된다. 총선을 앞두고 대량 실업이 우려되는 구조조정에 적극적으로 나서지 못한 측면이 있는 것도 사실이다. 그럼에도 총선 이후 야당인 더불어민주당과 국민의당이 먼저 구조조정을 언급하고 나선 분위기 변화는 산업 개혁의 호기로 활용해도 좋을 것이다. 물론 김종인 더민주 비상대책위 대표는 “제대로 된 구조조정에는 협조하겠다”면서도 동전의 양면과도 같은 ‘확실한 실업 대책’을 요구하기도 했다. 그럼에도 구조조정에 따른 최선의 실업 대책을 세워 국민의 이해를 구하는 것은 야당의 요구와 관계없는 정부의 책무다. 누구보다 정부가 잘 알고 있겠지만, 산업 개혁은 재경부의 일방 독주만으로는 성과를 거둘 수 없는 복잡다단한 과제다. 미래창조과학부와 문화체육관광부, 산업통상자원부, 보건복지부를 비롯한 신산업 관장 부처는 물론 창의력 있는 인재를 공급할 교육부에 이르기까지 모든 부처가 협력해 정교한 중·장기 로드맵을 마련하지 않으면 안 된다. 산업 개혁은 특성상 기존 4대 개혁과 달리 각 부처의 정책 팀워크가 뒷받침되지 않으면 헛심만 쓰는 꼴이 될 수도 있다. 유 부총리는 산업 개혁을 제대로 진두지휘해 부총리의 역할을 충실히 해 주기 바란다.

정부가 구글의 알파고와 같은 인공지능(AI)을 활용한 의료서비스의 본격적인 등장에 대비해 오는 10월까지 안전관리 기준을 마련하기로 했다. 식품의약품안전처는 21일 산업계, 학계, 의료기관 전문가들로 협의체를 구성해 관리할 의료기기의 범위와 품목 분류기준을 정하고서 어떤 방식으로 안전성을 평가할지, 어느 정도 수준을 안전하다고 판단할지 등 기준을 제시할 방침이라고 밝혔다. 현재 상용화 단계에 들어선 인공지능 의료서비스는 환자의 혈당, 혈압, 심박수 등 생체정보를 분석해 병을 진단하는 IBM의 인공지능시스템 ‘왓슨’ 정도다. 하지만 미국, 유럽 등 해외 뿐만 아니라 국내에서도 의료용 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술(인터넷으로 연결된 여러 컴퓨터나 스마트폰에서 정보를 처리하는 방식)을 융합한 새로운 형태의 의료기기와 서비스를 개발하고 있어 머지않은 미래에 더 많은 인공지능 의료서비스가 상용화될 것으로 보인다. 진료기록, 생체 측정정보, 의료영상, 유전정보, 생활습관 정보 등 의료용 빅데이터를 클라우드 컴퓨팅으로 분석해 질병을 예측·진단하거나 환자에게 최적화된 치료법을 제공하는 방식이다. 실시간으로 수술 데이터를 연동해 상황에 맞는 수술 기법을 제공할 수도 있다. 아직 초기 단계지만 국민건강보험공단에서도 보건의료 빅데이터를 이용한 개인별 맞춤형 건강관리 프로그램 서비스를 시행하고 있다. 생활습관에 대한 설문결과와 개인의 건강검진 정보를 연계해 10년 내 질병 예측 위험도, 처방 메시지 등 맞춤형 건강정보를 제공한다. 식약처는 “허가심사 가이드라인을 마련해야 현재 인공지능 의료서비스를 개발 중인 업체가 그 기준에 맞춰 제품을 개발할 수 있어 기본방안을 서둘러 마련하기로 한 것”이라고 설명했다. 세종 이현정 기자 hjlee@seoul.co.kr

유일호 경제팀이 출범 100일 이후 중점 과제로 산업개혁을 꺼내 든 이유는 두 가지다. 4·13 총선에서의 새누리당 참패로 기존 4대(공공·금융·노동·교육) 개혁과 서비스산업 육성 가운데 법률적 뒷받침이 필요한 영역의 추진에 ‘빨간불’이 들어왔고, 일반적 경기부양책만으로는 올해 정부 경제성장률 전망치인 3.1%를 달성하기 어렵다는 판단에서다. 이 때문에 일자리 창출 효과 등을 노려 경쟁력이 떨어지는 과잉 산업을 구조조정하고 유망 산업을 집중 지원한다는 내용의 산업구조 개편에 나선 것이다. 하지만 4대 개혁의 성과 체감도도 높지 않은 상황에서 임기 4년차에 정부가 기대하는 효과를 거두기는 어려울 것이라는 지적도 나온다. 정부의 산업개혁은 현재 추진 중인 구조조정에 신산업 육성을 더한 것으로, 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 것이다. 지원 대상인 신산업 분야는 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI), 자율주행차, 바이오신약, 헬스케어 등이다. 기획재정부 관계자는 “제조업 중심의 과잉 산업을 줄이고, 신산업 성장을 위해 세제와 규제 완화 등 각종 지원책을 검토 중”이라고 설명했다. 올해 경기 전망 가운데 가장 크게 어긋난 추세를 보이는 설비투자를 촉진하겠다는 의도로 볼 수 있다. 정부는 서비스발전기본법의 19대 국회 통과 여부와 상관없이 상반기 중 서비스종합발전전략을 발표할 계획이다. 여기에는 서비스업에 대한 세제 혜택과 규제 완화 등의 내용이 담긴다. 실제 서비스업과 제조업의 납부 세율에 차이는 없지만 설비투자 및 연구·개발(R&D) 등 공제나 과세 이연의 세제 혜택은 주로 제조업에 초점이 맞춰져 있다. 기재부 관계자는 “각 산업의 특성을 고려해 실질적으로 혜택을 볼 수 있게 개편안을 준비 중”이라고 말했다. 유일호 경제부총리는 구조조정을 “가속화하겠다”고 하면서도 구체적인 지원책을 내놓지는 않았다. 구조조정과 관련한 세제 등의 혜택을 주는 것에 대해서는 “관련 부처와 협의할 계획”이라는 원론적인 입장만 밝혔다. 부실 처리를 위한 금융기관의 자본 확충에 대해서도 “여러 방안을 생각하고 있다”고만 설명했다. 이와 관련해 기재부 관계자는 “구조조정은 필요한 자금이 부족한 것이 아니라 판단의 문제”라고 말했다. 즉 총선을 앞두고 대량 실업이나 고용 불안 등을 고려해 속도를 조절했던 정부가 선거 뒤 채권단과 개별 기업의 협상 결과에 따라 구조조정이 순리대로 진행될 수 있게 돕겠다는 뜻이다. 특히 정부는 부실 및 한계기업이 아니라 하더라도 과잉 공급 업종 기업에 대해서는 업종 전환 및 인수합병(M&A)을 활발하게 진행할 수 있도록 적극 지원할 방침이다. 정부는 산업개혁을 위해 거시경제정책 또한 신축적으로 운영할 계획이다. 유 부총리는 “1분기 재정 조기 집행이 목표를 초과 달성했는데, 실질적으로 (경제 활성화에) 영향이 있는지 점검하고 경기 하방 리스크에 대해서는 단기 대응하는 방향으로 하겠다”면서 “2분기에도 재정 조기 집행 목표를 상향하고, 공기업을 활용한 재정 보강도 검토하고 있다”고 말했다. 또 “예산 역시 구조조정과 신산업 일자리 지원에 방점을 둔 편성을 하도록 하겠다”고 덧붙였다. 세종 장형우 기자 zangzak@seoul.co.kr 세종 강주리 기자 jurik@seoul.co.kr

　딥러닝, 인공지능 부활의 신호탄　　2012년, 인공지능의 부활을 알리는 두발의 신호탄이 터졌다. 그해 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서는 믿을 수 없는 일이 벌어졌다. 이 대회의 목표는 이미지넷에 있는 십오만 장의 사진 중 자동차, 강아지 등 1000가지 종류의 물체를 컴퓨터로 찾아내는 것이었다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나 구글 포토에서 사진을 자동으로 분류할 때도 사용되는 이 기술은 오랫동안 답보 상태에 머물러 있었다. 2011년까지는 75%의 정확도가 최고 기록이었는데 일 년에 1~2%의 성능을 올리기도 쉽지 않았다. 기업들도 오랫동안 투자를 하며 기다렸지만 기대했던 성과가 나오지 않자 연구팀을 해체하는 지경에 이르렀다. 그런데 이 대회에 처음으로 참가한 토론토 대학의 슈퍼비전팀이 경쟁자와 격차를 10% 이상 벌리며 85%의 정확도로 우승을 차지하였다. 참여한 멤버는 제프리 힌튼 교수와 학생 2명이 전부였다. 더욱 놀라운 것은 3명 모두 영상 인식 분야의 전문가가 아니었다. 학계와 IT 업계가 술렁거렸다. 기계가 학습을 한다는 “딥러닝(Deep Learning)”이 세상에 모습을 드러내는 순간이었다. 　그해 매스컴을 뜨겁게 달구었던 또 하나의 사건이 있었다. 구글은 사람의 도움 없이 컴퓨터가 1000만 장의 사진 중에서 고양이 이미지를 찾아내는 데 성공하였다고 발표하였다. 기계가 스스로 사물을 인식할 수 있다는 것을 보여준 획기적인 업적이었다. 여기에도 딥러닝이 사용되었다는 소식이 전해지면서 IT 업계에는 딥러닝 열풍이 불기 시작했다. 관련 스타트업의 인수가 이어지고 인재 확보와 기술 경쟁에 불이 붙었다. 2년 뒤 구글은 이미지넷의 영상 인식률을 93%까지 올렸다. 2015년 1월 중국의 바이두는 인식률을 94%로 향상시켰고 2월에는 마이크로소프트가 95%를 기록하면서 사람의 수준에 다다랐다. 딥러닝은 영상뿐만 아니라 음성 인식과 자동 번역의 성능도 한순간에 끌어올렸다.　딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망에 그 뿌리를 두고 있다. 인공신경망은 인공지능의 한 축으로 알파고가 기보를 통해 바둑을 익히듯이 기계에게 학습을 시키는 한 방법이다. 이런 결과에 고무된 기업들은 다시 팀을 재정비하고 대가들을 찾아 나서며 흥분을 감추지 못했다. 알파고로 인해 인공지능에 대한 관심이 급증하자 정부도 서둘러 대책을 내놓았다. 미래창조과학부는 ‘지능정보기술연구소’를 설립하고 5년간 1조 원을 투자하겠다는 발표를 하였다. 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 기업들을 끌어들이고 미래부 내에는 인공지능을 총괄할 전담팀까지 만들었다. 인공지능 불모지에 정부의 지원 소식은 가뭄의 단비처럼 반갑다. 그러나 R&D는 거창한 시작보다 거품이 꺼진 뒤 성공할 때까지 살아남는 것이 더 중요하다. 그런 의미에서 이외수 선생이 주창하는 ‘존버 정신’이야말로 R&D의 중요한 덕목이라 하겠다. 60년 인공지능 역사에 한 획을 그은 딥러닝의 탄생 뒤에도 길고 긴 겨울(AI winter)을 힘겹게 살아온 노 교수의 공로가 숨어 있다. 딥러닝의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수의 삶을 통해 우리의 현실을 돌아보자. 　 　딥러닝의 대부, 제프리 힌튼　　캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 70을 바라보는 나이에도 딥러닝을 전파하기 위해 동분서주하고 있다. 대학에서 심리학을 전공한 힌튼 교수는 뇌의 비밀을 알고 싶었다. 주변의 만류에도 불구하고 인공지능의 신경망 분야를 선택해 박사 과정을 시작하였다. 당시는 인공지능의 거품이 꺼지고 한물간 분야로 취급받을 때였다. 1956년 존 매카시를 비롯한 당대 최고의 석학들은 다트머스대학에 모여 최초로 인공지능을 제안하고, 그 후 20년 동안 황금기를 누렸다. 학자들은 “20년 안에 인간이 할 수 있는 모든 일은 기계가 할 수 있게 될 것이다”라며 장밋빛 미래를 약속하였다. 그러나 1970년대에 들어서면서 인공지능은 현실의 복잡한 문제를 풀 수 없다는 평가받으면서 기대는 실망으로 급변하였다. 모든 연구 지원이 끊어지고 인공지능은 첫 번째 겨울을 맞이하게 된다. 하필 그때 인공지능을 연구하겠다고 나섰으니 고생길이 시작된 셈이다.　1980년대 인공지능은 두 번째 전성기를 맞이한다. 이번에는 사람과 같은 인공지능이 아니라 한가지 일이라도 잘하는 시스템을 만들기로 하였다. 법률이나 의료와 같이 특정 분야의 지식을 컴퓨터에 입력하여 실용적인 문제를 해결하는 ‘전문가 시스템(Expert System)’이 인기를 모았다. 그러자 인공신경망을 연구하던 동료들도 대부분 새로운 분야로 떠나버렸다. 1990년에 접어들면서 전문가 시스템도 난관에 부딪히게 된다. 새로 쏟아지는 지식을 매번 다시 학습시키는 것은 불가능한 일이었다. 게다가 성과를 내기 위해 문제를 더 잘게 나누어 해결했지만 결국은 애초의 인공지능으로부터 점점 멀어지면서 두 번째 겨울을 맞이하였다.　2000년 초까지 살아남은 인공신경망 연구 그룹은 손에 꼽을 정도였다. 토론토 대학의 제프리 힌튼, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오, 뉴욕대의 얀 레쿤 교수 정도가 명맥을 유지하고 있었다. 2004년 그들은 캐나다 고등연구원(CIFAR)의 지원으로 50만 달러의 소규모 펀딩을 받아 연구를 지속할 수 있었다. 힌튼 교수는 두 명의 박사과정 학생과 함께 인공신경망의 문제를 해결하며 연구에 매달렸다. 2006년 마침내 인공지능의 새로운 시대를 여는 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 논문을 완성하게 된다. 그로부터 6년이 지난 뒤 이 3명은 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서 슈퍼비전이라는 팀으로 출전하여 딥러닝을 실제로 구현해 우승을 차지하며 세상을 놀라게 하였다. 다음해 힌튼 교수는 ‘DNN리서치’라는 스타트업을 설립하여 딥러닝 확산에 나섰다.　　IT 최후의 격전지, 인공지능　　딥러닝이 불을 댕긴 인공지능은 세 번째 봄을 맞이하고 있다. 이전과는 사뭇 다른 분위기다. 먼저 학계에서 연구하던 분야에 기업이 참여하기 시작한 것이다. 사물인터넷, 스마트카, 지능 로봇과 같은 스마트 제품의 등장으로 기업들도 인공지능이 절실하게 필요하게 되었다. 두 번째는 빅데이터의 등장이다. SNS, 핀테크, 스마트 센서 등을 통해 생활 속에서 생성되는 빅데이터가 인공지능과 결합하면서 사람들에게 필요한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 세 번째는 강력한 컴퓨팅 파워의 확보다. 하드웨어의 혁신과 인터넷으로 연결된 클라우드의 발전으로 컴퓨터가 거의 제한이 없는 계산 능력을 보유하게 되었다. 인공지능이 성장할 수 있는 생태계가 만들어지기 시작한 것이다.　시장조사 업체 IDC는 인공지능 시장이 매년 50% 이상 증가하여 2019년에는 313억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 컨설팅 업체 맥킨지는 2025년 인공지능을 통한 지식노동 자동화의 파급 효과가 5조 달러를 넘을 것으로 예상하였다. 최근 이 분야에 대한 투자도 급격히 늘어났다. CB 인사이츠의 조사 결과, 2015년 인공지능 스타트업에 투자한 금액은 3억 달러로 2010년 1500만 달러의 20배에 이른다. 2012년 이후 실리콘 밸리에 생겨난 인공지능 업체만 해도 170개가 넘는다. 이렇게 상황이 바뀌자 글로벌 IT 기업들은 AI 관련 기업과 인력을 블랙홀처럼 빨아들였다.　 2013년 구글은 제프리 힌튼 교수를 모셔가기 위해 아예 DNN리서치를 인수하면서 모든 연구자를 함께 영입하였다. 다음해에는 영국의 인공지능 업체 딥마인드 테크놀로지를 4억 달러에 인수하였다. 이 회사의 CEO는 알파고를 개발한 데미스 하사비스였다. 미국의 워싱턴포스트가 “구글의 장기적 목표는 인공지능 회사가 되는 것이다”라는 보도를 할 정도이다. 페이스북은 뉴욕대의 얀 레쿤 교수를 영입하여 인공지능 연구소를 설립하였다. 여기에 얼굴인식 소프트웨어 ‘딥페이스’를 개발한 페이스(Face.com)와 음성인식 스타트업 윗에이아이(Wit.ai)를 인수하여 전력을 강화하였다. 페이스북의 CEO 마크 저커버그는 영화 ‘아이언 맨’에 등장하는 ‘자비스’와 같은 인공지능을 만드는 것이 목표라고 밝혔다. 중국의 IT 대표기업인 바이두는 2014년 스탠퍼드 대학의 앤드류 응 교수를 영입하였다. 그는 구글의 ‘브레인 프로젝트’를 지휘하며 자동으로 고양이 이미지를 찾아낸 젊은 인공지능 대가이다. 바이두는 상하이와 실리콘 밸리에 AI 연구소를 설립해 무인 자동차, 음성인식, 영상인식 분야에 집중하면서 글로벌 기업들과 어깨를 나란히 하고 있다. 마이크로소프트의 코타나, 애플의 시리, 아마존의 알렉사와 같은 인공지능 비서 진영의 움직임도 빨라졌다. IBM의 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼를 넘어 이미 의료와 금융 분야의 현장에서 사용되고 있다. IBM은 교육, 에너지, 건설, 보험 등 다양한 분야에 걸친 ‘왓슨 생태계’ 만들기에 나섰다.　글로벌 기업들은 인공지능을 IT 최후의 승부처로 여기고 있다. 인공지능은 영화 속 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 우리의 일상 속에 깊숙이 자리 잡고 있다. 일초에 수십만 번씩 주식을 사고파는 로봇 트레이더가 증권가를 장악한 지는 이미 오래다. 이제는 고객의 자산까지도 인공지능 로보 어드바이저가 관리한다. 컴퓨터가 신문 기사를 쓰고 회계 장부를 정리하고 법원의 판례를 분석하는 일은 점점 보편화되고 있다. 자율주행 자동차, 소셜 로봇, 드론과 같은 스마트 기기도 모두 인공지능의 판단으로 움직인다. 우리의 경쟁자들은 이미 앞서가고 있다. 지금은 인공지능의 골든타임이다. 정부, 기업, 학계가 한데 뭉쳐 추격의 고삐를 늦추지 말아야 한다.　　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

지난달 디자인 분야의 아카데미상이라고 불리는 인터내셔널포럼(iF) 디자인 어워드 2016에서 우리나라 정부 3.0 국민 디자인단 운영 사례가 서비스디자인 부문 금상을 수상했다. 정부 서비스와 디자인이 무슨 관계가 있을까. 통상 디자인이라고 하면 단순하게 외관상의 스타일이나 색깔, 포장을 바꾸는 등 심미적이고 예술적인 것으로 인식하고 있지만, 정부 또는 기업이 정책을 설계하거나 제품과 서비스를 제공하는 과정에서 국민과 고객이 진정으로 요구하는 바를 사전에 기획하는 것 또한 디자인의 영역으로 점차 개념 범위가 넓어지고 있다. 지난달 전 세계인에게 충격으로 다가온 알파고 신드롬은 클라우드 컴퓨팅과 딥러닝이라는 인공지능(AI)이 앞으로 지능정보사회를 이끌어 갈 핵심적 요소가 될 것임을 보여 주었다. 역사의 발전 단계상 농업사회는 쌀, 산업사회는 철이 경제사회의 가장 중요한 자원이었다면 정보사회에서는 반도체가, 그리고 지능정보사회라는 4차 산업혁명의 변혁기에 가장 중요한 원재료는 바로 데이터가 될 것이라는 점은 자명하다. 빅데이터라는 단어는 더이상 생소하지 않으며 고객관리, 의료, 날씨, 유통 등 국민의 실생활 주변과 민간기업의 사업 관리에서 널리 활용되고 있다. 2014년 기준 국내 DB 시장은 약 14조원으로, 2000년 초반의 8000억원과 비교해 17배 이상 성장했다. 2020년까지 국내 빅데이터 시장은 현재보다 70% 이상 성장할 것으로 전망된다. 사물인터넷(IoT)과 온·오프라인 연계사업(O2O), 자율주행자동차, 스마트 팩토리 등 미래의 융합산업들은 데이터의 축적과 분석, 연결과 유통이라는 데이터 네트워크를 통해 이용자들의 삶을 제고하고 새로운 일자리를 창출하는 등 혁신적 부가가치를 창출하는 신성장 엔진으로 작동할 것이다. 데이터 분석 인프라 등 우리의 기술은 선진국보다 많이 뒤처져 있고 데이터 수집, 거래, 분석 컨설팅 등 데이터 생애주기를 고려한 전체적 그림을 사전에 기획하고 구성하기 위한 노력은 미흡한 실정이다. 지금까지 빅데이터는 3V 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)를 기본 요소로 했다면 이제는 5V로 정의한다. 데이터의 진실성(Veracity)과 가치(Value)라는 요소가 추가됐다. 단순히 데이터를 수집하고 쌓는 것이 목적이 아니라 사람에게 필요한 가치를 창출하는 동시에 신뢰할 수 있는 진실성을 담보할 때 진정한 데이터 자원으로 역할을 할 수 있다는 의미다. 이를 뒷받침하기 위해 정부는 데이터의 질 제고, 분석 인프라와 기술 수준의 발전, 공공·민간 데이터의 매시업 활성화, 합리적 데이터 유통 시장의 형성, 그리고 무엇보다 고객의 요구를 반영한 결과물 구현 등 거시적 차원에서 데이터의 생산, 유통, 활용에 대한 빅디자인을 서둘러야 한다. 이를 위해 한국정보화진흥원은 공공 데이터를 원재료로 하는 데이터 디자인을 추진하고 있다. 고수요·고가치 데이터의 가공, 공유 활성화를 통해 신산업 창출을 유도하고, 아이디어에 대한 인큐베이팅(창업보육지원), 전문교육, 컨설팅 등 산업 생태계 조성 지원을 위한 전문시설인 오픈스퀘어D를 운영하고 있다. 지난해 데이터 빅뱅 프로젝트를 통해 선정된 36개 공공 데이터 중 부동산, 인허가 등 11개 데이터를 이미 개방했고, 나머지 22개 데이터를 올해 안에 전면 공개할 계획이다. ‘모두의 주차장’, ‘직방’, ‘굿닷’, ‘케이웨더’ 등 민간 활용률이 높은 앱 서비스들은 한결같이 데이터 개방 사업의 지원을 받은 사례다. 덴마크의 미래학자 롤프 옌센은 저서 ‘드림 소사이어티’에서 정보사회 이후 세상의 상품은 이성이 아닌 감성과 스토리에 호소할 수 있어야 한다고 설파했다. 결국 지능정보사회에서 데이터가 사회경제적 가치를 창출하려면 인공지능의 차가운 분석과 함께 인간의 감성과 상상력이 결합돼야 한다. 각자의 꿈을 이루기 위한 출발과 해답이 데이터에 있음을 믿고 밝은 미래를 그려 나가자. 모든 국민이 각자 자기의 영역에서 데이터로 꿈을 디자인하는 디지털 시대의 데이터 디자이너가 되기를 기대한다.

　국가 차원의 슈퍼컴퓨터 개발 사업이 시작된다. 인공지능(AI), 빅데이터 등 첨단 기술을 뒷받침하기 위한 사업으로 1000억원이 투자된다. 　미래창조과학부는 4일 국내 최고 전문가들이 지속적으로 참여할 수 있는 사업단을 꾸리고 슈퍼컴퓨터 자체개발 사업을 시작한다고 밝혔다. 　슈퍼컴퓨터란 계산 속도가 매우 빠르고 많은 자료를 오랜 시간 동안 꾸준히 처리할 수 있는 컴퓨터 가운데 세계 500위 이내에 포함되는 컴퓨터를 말한다. 　1980~1990년대 정부와 민간 주도의 국산 서버 개발을 위한 대규모 프로젝트가 시도된 바 있으나 응용이 제대로 이뤄지지 않는 문제 등으로 지속적인 투자로 연결되지 못했다. 이후 서울대가 2012년 선보인 슈퍼컴퓨터 ‘천둥’, 카이스트 ‘바람’(2014년), 한국전자통신연구원 ‘마하’(2015년) 등이 있었지만 국가 차원의 슈퍼컴퓨터 개발을 위한 일원화된 정책이나 개발 주체 없이 소규모로 산발적으로 진행된 한계가 있었다. 　그사이 국내 초고성능 컴퓨팅 시장은 95% 이상을 글로벌 기업이 점유했고 국내 기업들의 투자나 기술 경쟁력 확보는 점점 어려워졌다. 　미래부는 슈퍼컴퓨터 개발을 위해 한국 최고의 전문가들이 지속해서 참여할 수 있도록 ‘초고성능 컴퓨팅(HPC) 사업단’을 설립하기로 했다. 　사업단은 개발 프로젝트를 2단계로 나눠 올해부터 2020년까지 1페타플롭(PF) 이상인 슈퍼컴퓨터를, 2021∼2025년에는 30PF 이상인 슈퍼컴퓨터를 차례로 개발할 계획이다. 1PF은 초당 1000조(10의 15제곱)번의 부동 소수점 연산이 가능한 처리 속도를 말한다. 　지금까지 국내에서 슈퍼컴퓨터를 개발해본 경험은 0.1PF 이하이고 재난·환경 분야 공공부문의 슈퍼컴퓨터 실수요가 1PF 내외 수준이다. 　이달부터 공모를 시작하는 사업단은 국내외 개발 경험과 비법을 보유한 다양한 개발주체(산·학·연) 간 컨소시엄 형태로 꾸려져 이 분야의 국내 역량을 총집결할 계획이다. 　사업비는 매년 100억원가량을 지원하며 10년간 모두 1000억원 이상이 투입된다. 미래부는 슈퍼컴퓨터 개발 콤포넌트(스토리지·운영체제·보드 제작 등)별로 중소기업의 참여를 보장해 이들이 기술력을 확보하도록 하고, 개발된 슈퍼컴퓨터는 기상·재해 등의 공공 분야에 보급할 계획이다. 　김진우 미래부 원천기술과장은 “초고성능 컴퓨팅 기술은 보통 5년 후 PC로, 10년 후 모바일 기기로 파급된다”며 “이번 사업을 통해 원천기술을 확보하고 공공기관이 외국에서 사오던 슈퍼컴퓨터 수요를 국산으로 대체하길 기대한다”고 말했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

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

‘제2 메르스 예방’ 질병 전파예측 기술도 빅데이터·사물인터넷 활용 분야 다수 세금포탈·금융사기 차단 분석기술 눈길 #. 영화 ‘아이언맨’에 나오는 인공지능 ‘자비스’는 주인공 토니 스타크의 저택을 관리하고 아이언맨 슈트 개발, 적과의 전투 등에도 도움을 주는 등 주인공에게는 없어서는 안 될 존재다. 10년 내에 자비스 같은 ‘딥러닝’ 기술을 바탕으로 한 ‘디지털 비서’가 등장해 다양한 분야에 활용될 것으로 보인다. #. 얼마 전 한국인 첫 지카바이러스 감염 사실이 밝혀져 방역당국을 긴장시켰다. 지난해에도 중동 지역 풍토병인 메르스(중동호흡기증후군)가 국내에 유입돼 빠른 속도로 확산돼 한동안 전 국민이 불안감에 휩싸였다. 감염병 확산을 막기 위해 가장 중요한 것은 지역 확산 가능성의 사전 예측이다. 앞으로는 질병의 전파 과정, 감염환자, 인구 데이터 등 다양한 빅데이터를 실시간으로 분석해 감염병의 지역별, 연령별 확산 가능성을 예측하고 미리 알려주는 기술이 등장할 전망이다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 25일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 ‘삶의 만족과 사회적 신뢰 향상을 위한 과학기술의 역할’을 주제로 한 ‘제8회 미래포럼’을 열고 이런 내용의 ‘10대 미래 유망기술’을 발표했다. KISTEP은 2013년부터 매년 기술적·경제적 파급 효과와 사회적 이슈를 분석해 10대 유망기술을 선정, 발표하고 있다. 이번에 선정된 미래유망기술에는 빅데이터와 인공지능, 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 것이 다수 포함됐다. 최근 전자금융거래가 활성화되면서 금융 사기, 조달 비리, 세금 포탈, 보조금 부정 수령 사례가 늘면서 빅데이터를 분석해 부정행위가 일어나는 패턴을 사전에 감지해 사기 행위를 막는 ‘빅데이터 기반 사기방지기술’도 가까운 시일 내에 등장할 것으로 예상된다. 실제로 스카이트리라는 미국 벤처기업은 금융 빅데이터에서 사기 행위를 탐지하고 막는 분석기술을 개발하기도 했다. 알츠하이머 치매나 자폐증 같은 정신질환은 물론 각종 스트레스로 인한 우울증, 보복·난폭운전 같은 분노조절 장애의 원인을 예측하는 생리신호 센서와 분석기술도 나올 것으로 보인다. 영화 ‘바이센테니얼 맨’에 나오는 로봇처럼 사람의 감성을 느끼고 반응하는 ‘소셜 로봇’ 기술도 미래 유망기술로 꼽혔다. 이 밖에 ▲온라인·모바일 금융거래 보안기술 ▲IoT 보안 ▲사물 정보기술 ▲여가용 가상현실 기술 ▲시스템 기반 미세먼지 대응 기술 등도 주목받을 것으로 예상된다. 이승룡 KISTEP 미래예측실장은 “이번에 선정된 미래기술은 삶의 만족도를 높이는 동시에 사회자본의 핵심 요소 중 하나인 사회적 신뢰를 높일 것으로 기대된다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

빅데이터를 기반으로 하는 지역정보 애플리케이션 서비스 ‘핫플레이스’가 리뷰 이벤트를 진행 중이라고 밝혔다. ‘핫플레이스’는 방문 횟수를 기반으로 하는 데이터를 통해 식당, 주점, 카페, 미용실 등 전국의 주요 상점에 대한 순위 정보를 제공하는 서비스다. 빅데이터를 기반으로 해 인기가 높은 전국의 가게를 정확하게 알려준다는 취지다. 고객들의 매장 방문 횟수를 매주 분석해 인기 가게로 랭킹을 선별해주기도 하며 매주 맛집 순위를 갱신하고 있다. 이같은 방식으로 맛집은 물론 여행 코스까지 후기를 통해 접할 수도 있다. 업체 측은 그동안 앱에게 높은 관심을 보여준 이용자들에게 보답하기 위해 리뷰 이벤트를 진행한다고 밝혔다. 이에 따라 ‘핫플레이스’ 앱에 이용자가 다녀온 매장의 후기를 남기면 바나나우유가 증정된다. 10개 이상의 리뷰를 남긴 이용자에게는 스타벅스 아메리카노 한 잔이 증정되고 ‘리뷰왕’이 된 3명에게 백화점 상품권 10만원권이 제공될 예정이다. 현재 진행 중인 이벤트는 오는 25일까지 참여할 수 있다. 한국정보통신 관계자는 “우리 서비스를 사랑해주신 이용자들에게 감사하는 마음을 담아 이번 이벤트를 준비했다”면서 “앞으로도 사용자 분들의 실생활에 도움을 줄 수 있는 실용적인 어플리케이션이 되기 위해 최선을 다하겠다”고 강조했다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

삼성·LG·SK 등 6개사 참여… 이르면 상반기 첫 연구소 설립 민관 5년간 3조 5000억 투입 한국형 ‘알파고’를 만드는 인공지능(AI) 기술을 연구하는 민간연구소가 이르면 상반기에 설립된다. 또 5년 안에 정부가 1조원, 민간에서 2조 5000억원 등 지능정보기술에 민관 합쳐 모두 3조 5000억원을 투입하기로 했다. 최양희 미래창조과학부 장관은 17일 청와대에서 이 같은 내용의 지능정보산업발전전략을 박근혜 대통령에게 보고했다. 인공지능을 포함한 지능정보기술을 범국가적으로 확보하기 위한 방안이다. 지능정보기술은 인공지능 소프트웨어로 대표되는 ‘지능’에 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등의 정보가 결합된 형태다. 인공지능보다 더 넓은 개념이다. 미래부는 민관이 함께 국가연구 역량과 데이터를 하나로 결집할 기업형 연구소 형태의 지능정보기술 연구소를 처음으로 설립하기로 했다. 연구소는 삼성전자, LG전자, SK텔레콤, KT, 네이버, 현대자동차 등 6개 기업이 참여하는 주식회사 형태로 출범한다. 참여 기업들은 30억원씩을 출자해 총연구인력 50명 안팎의 규모로 문을 열 예정이다. 김용수 미래부 정보통신정책실장은 “정부는 상반기 내 연구소를 설립한다는 목표이며 대기업뿐 아니라 중소기업이나 대학, 정부 출연연구원에도 참여의 기회가 열려 있다”고 말했다. 지능산업발전 전략에는 또 ▲언어, 시각, 공간, 감성지능, 스토리 이해·요약 등의 지능정보기술의 선점 ▲소프트웨어 중심대학을 기반으로 하는 전문인력 확충 ▲데이터 인프라 구축 ▲지능정보기술 스타트업을 지원하는 지능정보산업 생태계 구축 등이 포함됐다. 이번 전략발표는 지능정보기술이 4차 산업혁명시대의 중심축이 될 것이라는 판단에 능동적으로 대처하기 위해 마련됐다. 윤수경 기자 yoon@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

구글 딥마인드의 인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’가 이세돌 9단과 세기의 대국을 벌인 것을 계기로 정부가 국가 차원에서 인공지능을 육성하기로 했다. 미래창조과학부는 ‘지능정보산업 발전전략’을 수립하고 향후 5년간 1조원을 투자하겠다고 17일 밝혔다. 지능정보는 인공지능보다 넓은 개념으로 인공지능의 ‘지능’에 사물인터넷(IoT), 클라우드, 빅데이터 등의 정보 기술 분야까지 포함한다. 미래부는 올해 1388억원의 예산을 집행하고 이어 2017년에 1800억원, 2018년 2100억원, 2019년 2200억원, 2020년 2300억원 등으로 매년 투자규모를 확대해 나갈 계획이다. 정부는 1조원을 투자하고, 민간에서 2조 5000억원 이상을 투자할 수 있도록 유도하겠다는 방침이다. 이렇게 되면 국내에서 정보지능 분야에 5년간 3조 5000억원이 투자되는 셈이다. 연초 대통령 업무보고를 통해 미래부는 올해 300억원을 투입해 지능정보기술 연구소를 설립하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 그러나 ‘알파고’ 신드롬으로 인해 전 세계적으로 뇌과학과 산업수학, 차세대 인공지능 기술 개발 등에 대한 관심이 집중되고 있는 만큼 이를 기회로 삼아 종전에 하고 있던 관련 연구개발(R&D) 프로젝트를 지능정보산업 영역에 포함시켜 올해 1388억원을 투입하겠다는 방침이다. 또 내년부터 예산을 증액해 앞으로 5년간 1조원의 재원을 투입할 예정이다. 미래부는 지능정보산업 육성을 위해 ▲지능정보기술 연구소 설립 ▲지능정보기술 선점 ▲전문인력 저변 확충 ▲데이터 인프라 구축 ▲지능정보산업 생태계 조성 등 5가지 정책 목표를 세웠다. 우선 상반기에 ‘지능정보기술 연구소’를 설립한다. 삼성전자, LG전자, 현대자동차, SK텔레콤, KT, 네이버 등 총 6개 기업이 연구소에 함께 참여한다. 미래부는 그간 차세대 기술 개발을 위해 출연연 등에 투자해왔다. 하지만 국책 연구소가 급변하는 기업의 수요를 따라잡지 못한다는 지적을 감안해 민간 공동투자 형태의 연구소를 설립하기로 했다. 연구소는 6개 기업이 각 30억원씩 출자해 180억원의 자본금으로 설립된다. 개발인력은 해외 석학을 포함해 50여명으로 출발하게 된다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

뇌신경 모사 ‘뉴로모픽칩’ 개발 GPU 열 발생 문제 등 해결해야 지난 일주일간 전 세계를 뜨겁게 달궜던 이세돌 9단과 구글의 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 표면적으로는 4대1이라는 성적으로 알파고가 우세했지만 4국이 끝난 뒤 데미스 하사비스 구글 딥마인드 대표가 “이 사범 덕분에 알파고의 약점을 파악하게 됐다”고 말한 것처럼 완벽해 보이는 인공지능도 한계를 갖고 있음을 알 수 있었다. 1202개의 중앙처리장치(CPU), 176개의 그래픽처리장치(GPU)로 구성된 알파고는 딥러닝 기술로 프로기사의 기보 16만개를 5주 만에 학습했다. 보통 사람이 1년에 1000개 정도의 기보를 공부한다고 한다. 따라사 알파고가 학습한 기보의 숫자는 평생 배워도 따라갈 수 없는 숫자다. 알파고는 스스로 대국해 훈련하는 강화학습 기능까지 갖추고 있다. 알파고는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 기법에 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 다음 수를 찾고, 기보를 바탕으로 다음 착점 장소를 빠르게 찾는 정책 네트워크, 국지적 패턴인식을 통해 승률이 높은 수를 찾는 가치 네트워크를 다단계로 나눠 적용하는 딥러닝 기법으로 최적의 수를 찾는다. 오류처럼 보이는 수는 알파고가 충분히 학습하지 못한 부분에서 어떤 수가 가장 나을지에 대한 분석이 불완전하게 됐기 때문이라는 설명이다. 전문가들은 현재 인공지능 기술개발은 ▲빅데이터를 활용한 딥러닝 기술 ▲인간과 유사한 다양한 형태의 지능 구현 ▲컴퓨터 아키텍처 기술과 시스템 소프트웨어 기술 등 크게 세 방향으로 이뤄지고 있다고 설명한다. 한편 알파고에서 그래픽과 이미지를 처리하는 GPU의 역할이 매우 크다. 문제는 GPU의 연산처리 마이크로프로세서 코어의 수가 GPU 1개당 2000~3000개에 이르기 때문에 과도한 전력수요를 유발하고 이에 따른 엄청난 열이 발생한다는 점이다. 때문에 인공지능 기술은 알고리즘 개선뿐만 아니라 하드웨어적 문제를 해결하는 데도 집중될 것으로 보인다. 민옥기 한국전자통신연구원(ETRI) 휴먼컴퓨팅연구실 실장은 16일 “인공지능 기술을 개발하는 많은 글로벌 기업은 인간의 뇌신경을 모사한 차세대 반도체인 뉴로모픽칩이나 양자역학의 원리에 따라 작동하는 차세대 컴퓨팅기술인 양자컴퓨터 개발 등에 매달리고 있다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

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

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

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

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

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

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