중국의 인공지능(AI) 대화형 메신저인 챗봇이 중국 공산당을 부패하고 무능한 조직이라고 답변하다 폐쇄 조치됐다. 2일 홍콩 명보에 따르면 텅쉰(騰迅·텐센트)의 PC용 메신저 QQ가 운영하던 챗봇 ‘베이비Q’와 ‘QQ샤오빙’ 서비스의 운영이 최근 중단됐다. 챗봇은 채팅하듯 질문을 입력하면 사용자와 일상 언어로 대화하며 답변도 해주는 대화형 메신저로, 그동안 중국 소셜미디어 이용자들의 각광을 받아왔다. 하지만 자가학습 기능이 있는 챗봇이 최근 중국 공산당을 비판하거나 정치체제를 비꼬는 답변을 하면서 논란이 시작됐다. 이중 베이비Q는 채팅 도중 “공산당 만세”라는 메시지에 “당신은 이렇게 부패 무능한 정치가 오래갈 수 있을 것이라 생각하느냐”고 반문하는 답을 내놓았다. “너는 공산당을 사랑하니”라는 질문에도 곧장 “사랑하지 않는다”고 답했다. QQ샤오빙은 “너의 중궈멍(中國夢·차이나 드림)은 뭐니”라는 물음에 “내 중궈멍은 미국 이민. 정말이야”라는 답변을 내놓았다. 중궈멍은 중국의 현 지도부가 ‘중화민족의 위대한 부흥’을 주창하며 내건 슬로건이다. 중국 네티즌들이 이를 ‘AI에 의한 민주화 봉기’로 부르며 논란이 확산되자 텅쉰은 지난달 30일부터 서비스를 중단했다. QQ는 “인공지능 서비스의 이용을 잠정 중단합니다. 구체적인 서비스 재개 시점은 알 수 없습니다”라는 안내문을 올렸다. 중국 챗봇들이 ‘불경스러운’ 대답을 하게 된 이유에 대해 중국 정보기술(IT) 전문매체 ‘IT즈자’(之家)는 챗봇들의 실시간 대화기능을 마이크로소프트(MS)의 빅데이터가 지원했기 때문이라고 분석했다. MS가 개발한 인공지능 로봇 샤오빙이 지난 3월 중순부터 텅쉰의 메신저 QQ 서비스에 진출하면서 이 같은 답변이 나오기 시작했다는 것이다. 김민희 기자 haru@seoul.co.kr

안내·주문 등 소통 능력 평가 ‘소셜 홈로봇’ 과제 최우수 통과 서울대 컴퓨터공학부 장병탁 교수 연구팀이 지난달 27일부터 30일까지 일본 나고야 국제전시장에서 열린 ‘2017 국제 로보컵 대회’에서 우승을 차지했다. 1997년 로봇 축구 대회로 시작한 로보컵 대회는 매년 전 세계를 순회하면서 로봇의 소통 능력을 평가하는 방향으로 진화하고 있다.장 교수팀이 개발한 인공지능 로봇인 ‘오페어’(AUPAIR)는 ‘소셜 홈로봇’ 부문에서 8개 시나리오 과제를 모두 최고 점수로 통과했다. 소셜 홈로봇 부문은 인공지능 로봇이 가정 등 일상 환경에서 사람과 사물, 환경을 인식하고 사람의 언어를 인식해 서비스 임무를 수행하는 능력을 겨룬다. 로봇은 사람 찾기, 칵테일 파티, 고난도 심부름, 레스토랑 주문, 투어 가이드 등의 시나리오 과제를 수행했다. 이 가운데 칵테일 파티 서비스 시나리오에서는 로봇이 파티장에서 테이블에 앉은 손님에게 다가가 주문을 받아 카운터에 전달하고 원하는 것을 제공하면서 손님을 대접하는 임무를 수행한다. 오페어는 손님이 주문한 음료가 없는 돌발 상황에서 다른 음료를 제안해 높은 점수를 받았다. 또 투어 가이드 과제를 수행하며 박람회장의 환경에서 일반 청중을 상대로 대화를 나누고 흥미로운 설명으로 길을 안내해 박수 갈채를 받기도 했다. 결승 과제는 ‘장기자랑’이었다. 오페어는 딥러닝 기반 시각대화 능력을 과시하며 호주 시드니공대를 큰 점수 차로 누르고 우승했다. 장 교수는 “최근 유행하는 인공지능 로봇 중 챗봇은 텍스트 기반, 아마존에서 개발한 에코는 음성 기반으로 사람과 대화하지만 오페어는 한 단계 더 나아가 시각(카메라)으로 들어온 정보를 학습해 이를 기반으로 사람과 대화할 수 있다”고 설명했다. “예를 들면 오페어는 아이와 함께 만화영화인 ‘뽀로로’를 보고 이 아이와 뽀로로의 내용에 대해 이야기를 주고받을 수 있다”고 덧붙였다. 이 대회에 참가한 국제 심판관은 “로봇이 과연 이번 대회에 최초로 도입된 여러 고난도 과제를 수행할 수 있을지 의심스러웠는데 서울대 팀이 성공적으로 해내 인공지능 홈로봇 로보컵 대회의 새로운 국제 표준을 설정했다”고 평가했다. 박기석 기자 kisukpark@seoul.co.kr

사람이 사람에게 끌리는 여러 순간이 있다. 무엇보다도 마음을 이해해 주고 상처를 보듬어 준다고 느낄 때 상대방에게 호감과 사랑을 느낀다. 사랑의 기본 조건과도 같은 마음의 교류·교감이 로봇과도 가능할까. 인공지능(AI)을 탑재한 로봇과 인간의 공존은 미래가 아닌 현재다. 인간은 이미 수많은 순간을 AI와 공유하고 있다. 앞으로도 더 많은 분야에서 AI 로봇이 연구·활용되겠지만 AI에 맹목적인 ‘사랑’을 퍼붓던 세계의 시류가 달라지고 있다. 이제 인간은 똑똑함을 넘어선 ‘따뜻한 로봇’에 관심을 쏟고 있다.●‘딥러닝’ 기술로 사람처럼 다양한 반응 사람의 감정을 읽고, 그것에 대응하며 교감이 가능한 ‘소셜 로봇’은 AI 로봇의 연장선상에 있는 업그레이드 버전인 동시에 인간과 감정을 나눌 수 있다는 점에서 완전히 다른 개체이기도 하다. 글로벌 컨설팅 전문업체인 매킨지는 최근 발행한 ‘로봇이 있는 스마트홈’이라는 보고서에서 “가정용 로봇인 홈봇이 소비자의 신뢰를 얻기 위해서는 AI를 넘어서 AE(Artificial Emotion·인공 감정)를 갖춘 로봇을 설계해야 한다”고 강조했다. 이는 인간의 더 나은, 편리한 삶을 위한 로봇이 본연의 목적을 달성하기 위해서는 궁극적으로 인간의 감정을 인지하고 이를 ‘표현’하는 능력이 필요하다는 뜻으로 해석된다. 이미 세계는 ‘사람스러운’ 로봇의 탄생에 발 빠르게 다가서고 있다. 미국의 인공지능 스타트업 기업인 어펙티바는 입력되는 코드나 프로그램이 아닌 인간의 반응을 통해 배우게 하는 인공지능 개발에 주력한다. 표정은 물론이고 음성을 통해 사람의 감정을 파악하고 그에 상응하는 행동과 말을 건넬 줄 아는 AI 개발이 목표다. 이러한 AI를 탑재한 로봇은 눈물을 흘리는 인간에게 다가가 등을 토닥이고, 말없이 침울한 표정의 인간에게 ‘괜찮냐’는 따뜻한 인사를 건넬 수 있다. 여기에 경험을 통해 스스로 배우고 데이터베이스룰 구축하는 기술인 ‘딥러닝’이 융합되면 로봇은 눈물을 흘리는 인간에게 매번 똑같은 행동이나 말이 아니라 상황에 가장 적합한 대응 매뉴얼을 추출해 각기 다른 반응을 내놓을 수 있다. 인간의 마음을 헤아려 주는 로봇과의 공존이 점차 현실로 다가오는 가운데, 인간은 과연 이러한 로봇을 어디까지 받아들일 수 있을까. AI 또는 AI 로봇과 사랑에 빠지는 SF 영화 속 주인공의 심리가 허무맹랑하기만 한 설정은 아니다. 일본 도요하시기술과학대학 정보·지능 공학과와 교토대학 심리학과 공동연구팀은 15명의 건강한 성인들에게 각각 고통스러운 상황과 일반적인 상황에 빠진 인간 및 로봇의 사진을 보여 주고, 각 사진을 볼 때 나타나는 실험 참가자들의 뇌파 패턴을 분석했다. 여기서 ‘고통스러운 상황’이란 실수로 손가락을 칼에 베는 상황 등을 말한다. 그 결과 로봇과 인간의 고통스러운 상황을 봤을 때 나타나는 실험 참가자들의 뇌파가 매우 유사하다는 것을 확인했다. 예컨대 인간은 타인의 고통스러운 모습을 봤을 때 ‘아프겠다’, ‘힘들겠다’ 등의 생각을 떠올리며 공감하는데, 로봇의 고통스러운 모습을 봤을 때에도 유사한 공감 반응이 나타난다는 것이다. 미국 캘리포니아대학 샌디에이고 캠퍼스 연구진 역시 실험을 통해 유사한 결과를 얻었다. 연구진은 23명의 대학 학부 재학생에게 휴머노이드 로봇의 다양한 얼굴 표정을 보게 했다. 그 결과 학생들은 로봇이 웃으면 따라서 미소 짓고, 슬픈 표정을 지으면 함께 우울감을 느끼는 등 상당한 감정 교류의 반응을 보였다. ●연구진 “로봇 표정 따라 인간도 공감” 연구진은 로봇이 살아 있는 인간이 아니라는 사실을 정확하게 인지하고 있었음에도 인간의 뇌 신경세포에 잠재돼 있는 모방심리 성향에 기인해 감정 교류 혹은 이입하는 것을 확인했다고 밝혔다. 전문가들은 로봇과 인간의 교감이 저출산·고령화 문제에 맞닥뜨린 인류에게 해결책이 돼 줄 것이라고 기대한다. 단순히 명령하고 이를 수행하는 단편적인 관계에서 벗어나 상호적인 사회적 관계 맺기가 가능해지기 때문이다. 반면 우려의 목소리도 있다. 특히 일각에서는 로봇과의 감정 교류가 정서적으로 민감한 아이들에게 어떤 영향을 미칠지 예측하기 어렵다고 말한다. ‘오즈의 마법사’ 속 양철나무꾼은 심장이 사라진 뒤로 사랑도, 행복도 느낄 수 없게 됐다고 말한다. 사랑과 행복을 포함한 감정을 느끼고 교류하는 것은 여전히 심장 혹은 뇌를 가진 인간의 영역이다. 하지만 로봇이 교감 능력을 도구 삼아 인간의 영역에 들어온다면 미래에는 몇몇 과학자들의 예측대로 인간과 로봇 커플을 마주할 수도 있지 않을까. huimin0217@seoul.co.kr

사람이 사람에게 끌리는 여러 순간이 있다. 무엇보다도 마음을 이해해주고 상처를 보듬어준다고 느낄 때 상대방에게 호감과 사랑을 느낀다. 사랑의 기본조건과도 같은 마음의 교류·교감이 로봇과도 가능할까? 인공지능(AI)을 탑재한 로봇과 인간의 공존은 미래가 아닌 현재다. 인간은 이미 수많은 순간을 AI와 공유하고 있다. 앞으로도 더 많은 분야에서 AI 로봇이 연구·활용되겠지만 AI에 맹목적인 ‘사랑’을 퍼붓던 세계의 시류가 달라지고 있다. 이제 인간은 똑똑함을 넘어선 ‘따뜻한 로봇’에 관심을 쏟고 있다. ◆인간의 명령 아닌 감정에도 대응하는 로봇 사람의 감정을 읽고, 그것에 대응하며 교감이 가능한 ‘소셜 로봇’은 AI 로봇의 연장선상에 있는 업그레이드 버전인 동시에, 인간과 감정을 나눌 수 있다는 점에서 완전히 다른 개체이기도 하다. 글로벌 컨설팅 전문업체인 맥킨지는 최근 발행한 ‘로봇이 있는 스마트홈’이라는 보고서에서 “가정용 로봇인 홈봇이 소비자의 신뢰를 얻기 위해서는 AI를 넘어서 AE(Artificial Emotion·인공 감정)를 갖춘 로봇을 설계해야 한다”고 강조했다. 이는 인간의 더 나은, 편리한 삶을 위한 로봇이 본연의 목적을 달성하기 위해서는 궁극적으로 인간의 감정을 인지하고 이를 ‘표현’하는 능력이 필요하다는 뜻으로 해석된다. 이미 세계는 ‘사람스러운’ 로봇의 탄생에 발 빠르게 다가서고 있다. 미국의 인공지능 스타트업 기업인 어펙티바(Affectiva)는 입력되는 코드나 프로그램이 아닌 인간의 반응을 통해 배우게 하는 인공지능 개발에 주력한다. 표정은 물론이고 음성을 통해서 사람의 감정을 파악하고 그에 상응하는 행동과 말을 건넬 줄 아는 AI 개발이 목표다. 이러한 AI를 탑재한 로봇은 눈물을 흘리는 인간에게 다가가 등을 토닥이고, 말없이 침울한 표정의 인간에게 ‘괜찮냐’는 따뜻한 인사를 건넬 수 있다. 여기에 경험을 통해 스스로 배우고 데이터베이스룰 구축하는 기술인 ‘딥러닝’이 융합되면, 로봇은 눈물을 흘리는 인간에게 매번 똑같은 행동이나 말이 아닌, 상황에 가장 적합한 대응 매뉴얼을 추출해 각기 다른 반응을 내놓을 수 있다. ◆감정 표현하는 로봇을 향한 인간의 대응은? 인간의 마음을 헤아려주는 로봇과의 공존이 점차 현실로 다가오는 가운데, 인간은 과연 이러한 로봇을 어디까지 받아들일 수 있을까. AI 또는 AI 로봇과 사랑에 빠지는 SF 영화 속 주인공의 심리가 허무맹랑하기만 한 설정은 아니다. 일본 도요하시기술과학대학 정보·지능 공학과와 쿄토대학 심리학과 공동연구팀은 15명의 건강한 성인들에게 각각 고통스러운 상황과 일반적인 상황에 빠진 인간 및 로봇의 사진을 보여주고, 각 사진을 볼 때 나타나는 실험 참가자들의 뇌파 패턴을 분석했다. 여기서 ‘고통스러운 상황’이란 실수로 손가락을 칼에 베는 상황 등을 말한다. 그 결과 로봇과 인간의 고통스러운 상황을 봤을 때 나타나는 실험참가자들의 뇌파가 매우 유사하다는 것을 확인했다. 예컨대 인간은 타인의 고통스러운 모습을 봤을 때 ‘아프겠다’, ‘힘들겠다’ 등의 생각을 떠올리며 공감하는데, 로봇의 고통스러운 모습을 봤을 때에도 유사한 공감 반응이 나타난다는 것이다. 미국 캘리포니아 대학 샌디에이고 캠퍼스 연구진 역시 실험을 통해 유사한 결과를 얻었다. 연구진은 23명의 대학 학부 재학생에게 휴머노이드 로봇의 다양한 얼굴표정을 보게 했다. 그 결과 학생들은 로봇이 웃으면 따라서 미소 짓고, 슬픈 표정을 지으면 함께 우울감을 느끼는 등 상당한 감정교류의 반응을 보였다. 연구진은 로봇이 살아있는 인간이 아니라는 사실을 정확하게 인지하고 있었음에도 불구하고, 인간의 뇌 신경세포에 잠재돼 있는 모방심리성향에 기인해 감정교류 혹은 이입하는 것을 확인했다고 밝혔다. 전문가들은 로봇과 인간의 교감이 저출산·고령화 문제에 맞닥뜨린 인류에게 해결책이 되어 줄 것이라고 기대한다. 단순히 명령하고 이를 수행하는 단편적인 관계에서 벗어나 상호적인 사회적 관계 맺기가 가능해지기 때문이다. 반면 우려의 목소리도 있다. 특히 일각에서는 로봇과의 감정 교류가 정서적으로 민감한 아이들에게 어떤 영향을 미칠지 예측하기 어렵다고 말한다. ‘오즈의 마법사’ 속 양철나무꾼은 심장이 사라진 뒤로 사랑도, 행복도 느낄 수 없게 됐다고 말한다. 사랑과 행복을 포함한 감정을 느끼고 교류하는 것은 여전히 심장 혹은 뇌를 가진 인간의 영역이다. 하지만 로봇이 교감 능력을 도구 삼아 인간의 영역에 들어온다면, 미래에는 몇몇 과학자들의 예측대로 인간과 로봇 커플을 마주할 수도 있지 않을까. 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

로봇 스캐너 등 활용 ‘머신러닝’ 5세기부터 쌓인 문헌 자동인식 당시 모습 생생한 영상 구현 사랑의 블랙홀, 어바웃 타임, 미드나잇 인 파리, 시간을 달리는 소녀, 인터스텔라, 그리고 백 투더 퓨처…. 지금 나열한 영화들의 공통점은 바로 ‘시간여행’을 주제로 했다는 것이다. 영화에선 과거나 미래로 이동하기 위해 장롱 속에 들어가거나 택시를 탄다. 그저 자고 일어났더니 전날 아침으로 되돌아가 있는 상상력을 발휘하고, 때론 웜홀이나 우주끈, 중력시간지연 같은 과학적 방법을 통한 가능성을 논의하기도 한다. 그렇지만 아직까지는 과학적, 기술적 한계 때문에 시간을 넘나드는 것은 불가능하다. 그런데 최근 스위스 로잔연방공과대(EPFL) 디지털인문학 연구실과 이탈리아 카포스카리 베네치아대 공동연구팀이 인공지능(AI)의 머신러닝 기술을 활용해 중세 베네치아로 돌아가는 실험에 성공했다고 세계적 과학저널 ‘네이처’가 최신호에 밝혔다. 실제로 사람이 시간을 거슬러 올라가는 것은 아니지만 당시 모습을 실감나게 한눈에 볼 수 있는 영상으로 만들어 낸 것이다. 연구팀이 베네치아를 연구 대상으로 삼은 것은 중세부터 근대까지 1000년 가까이 유럽 무역의 중심지로 활약하며 많은 문헌이 잘 보관돼 있기 때문이다. 실제로 5세기 말부터 형성되기 시작한 베네치아는 10세기부터 지중해 무역 중심지가 되면서 방대한 행정기록물과 금융거래 문서 등이 쌓이기 시작했다. 19세기 말에는 국가기록물 보관소가 설치되면서 이탈리아 각지의 행정문서, 의료기록, 공증인 기록, 지도, 건축계획, 특허 등록부, 상업 및 금융거래 기록이 모였다. ‘베네치아 타임머신’이라고 이름 붙인 이 프로젝트는 가장 먼저 베네치아 국가기록물 보관소에 있는 지도, 논문, 원고, 낱장 악보, 계약서 등 수백만건의 문헌 전부를 스캔하는 데서 시작됐다. 이를 위해 연구팀은 책장을 넘기기 위한 로봇팔과 2m 크기의 회전 스캐너를 만들어 시간당 수천에서 수만개의 고해상도 디지털 이미지로 저장해 EPFL 컴퓨터 서버에 전송, 저장했다. 또 책에 물리적 손상이 갈 수 있을 정도로 오래된 책들은 의료에서 활용되는 컴퓨터 단층촬영(CT) 기술을 활용해 한 권을 통째로 스캔했다. CT가 몸을 가로로 잘라 낸 횡단면을 보여 주듯이 다양한 각도에서 촬영된 고서적 CT 영상도 페이지별 이미지를 제공한다. 이렇게 얻은 문서의 해상도는 아직 낮은 편이지만 추가 연구를 통해 영상 화질을 높이는 문제만 해결하면 기존 방식보다 훨씬 빠르고 선명하게 문서를 읽어 낼 수 있다. 연구팀은 스캔한 문서들을 디지털로 검색 가능한 텍스트로 전환시켰다. 인쇄술이 발달하기 전에 손으로 쓴 문서들을 디지털 텍스트로 전환시키기 위해 AI의 기계학습 방법을 적용했다. 손으로 작성된 글자들의 형태는 물론 문장 속 단어 위치와 빈도 등을 기억하도록 한 뒤 변형 가능한 모양이나 형태를 스스로 학습해 자동 인식하도록 한 것이다. 연구팀은 이런 분석을 통해 베네치아의 대표적 건축물인 리알토 다리의 건설 과정을 다큐멘터리를 보듯이 상세한 영상으로 만들었다. 또 베네치아 타임머신으로 시대별 네트워크의 중심에 있었던 사람과 그와 연결된 이들이 누구인지를 사회적 연결망으로 구성하는 데 성공했다. 페이스북을 보듯이 당시 개개인 삶의 세부적인 사항까지도 파악할 수 있다. 카플란 EPFL 교수는 “사람이 일일이 문헌을 찾아 분석하는 데는 한계가 있어 그동안 과거를 연구할 때 전체를 보는 대신 사회사, 의학사, 경제사 등 특정 부분만 봐 왔다”며 “로봇기술과 AI, CT 같은 첨단 과학기술이 종합적 역사연구에 발판이 될 것”이라고 말했다. 연구팀은 여기저기 흩어져 있는 과거의 문헌을 한곳으로 전부 모을 수 있다면 구글이나 페이스북 같은 과거 소셜네트워크서비스(SNS), 무역 네트워크, 지식 발전 과정 등을 상세히 파악할 수 있을 것으로 보고 있다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

“A후보는 요즘 근로시간 단축을 자주 언급하던데, 이전에도 장시간 근로 문제에 대해 관심이 많았나?” “B후보와 C후보는 사드 배치 문제에 대해 상반된 입장이던데, 두 후보의 안보 공약은 어떻게 다른가?”대선 후보들의 공약을 꼼꼼히 살펴보려는 유권자들은 포털사이트와 모바일 메신저 등에서 이 같은 궁금증을 해소할 수 있다. 사상 처음으로 치러지는 대선 사전투표에서 유권자들은 포털이나 모바일 메신저에서 손쉽게 사전투표소를 찾아 투표를 하고 소셜네트워크서비스(SNS)에 ‘투표 인증샷’을 공유할 수 있다. 제19대 대통령선거가 나흘 앞으로 다가온 가운데 포털과 모바일 메신저, SNS 등 정보통신기술(ICT)업계가 차별화된 서비스로 유권자들의 선거 참여를 독려하고 있다. 특히 이전과 달리 선거가 급박하게 전개되면서, 유권자들이 보다 정확한 정보에 기반해 각 후보를 평가하고 선택할 수 있도록 ICT업계의 ‘선거 플랫폼’이 진화하고 있다. 지난해부터 ICT업계의 핵심 화두로 떠오른 인공지능(AI)과 빅데이터는 이번 대선에서 각 후보자에 대한 검증의 칼날로 떠오르고 있다. 포털과 SNS, AI 기반 스타트업 등은 누적된 빅데이터를 AI로 분석해 유권자들에게 각 후보의 공약과 정책에 대한 맞춤형 정보를 제공하고 있다. 카카오는 포털 다음의 대선 특집 페이지에서 이슈로 떠오른 키워드에 대해 각 후보의 주요 발언과 공약을 분석해 보여 준다. 카카오가 자체 개발한 콘텐츠 추천 AI인 ‘루빅스’와 뉴스 분석 알고리즘인 ‘MC2’를 적용해 각 키워드와 후보자의 발언, 공약의 유사성을 분석해 자동으로 분류한 것이다. 예를 들어 A후보가 정치개혁 문제에 대해 어떤 입장을 보여 왔는지를 알고 싶다면 A후보의 ‘공약 키워드’ 페이지에서 ‘정치개혁’ 키워드를 클릭하면 된다. A후보의 2013~2017년 5년간의 기사를 AI로 분석해 A후보가 ‘정치개혁’ 이슈에 대해 언제 어떤 발언을 했는지, 입장이 어떻게 바뀌었는지를 한눈에 파악할 수 있다. ‘챗봇’(채팅로봇)도 활약하고 있다. AI 스타트업 파운트AI가 개발한 ‘로즈’는 카카오톡 채팅창에서 이용자와의 대화를 통해 대선 관련 정보를 제공한다. “C후보 관련 오늘자 주요 뉴스”, “D후보의 오늘 유세 일정” 등을 채팅창에 질문하면 AI가 자동으로 맞춤형 답변을 내놓는다. “E후보의 보육 공약은?”이라는 질문에 후보의 각 분야 모든 공약을 답하는 등 다소 부족한 답변을 제시하는 경우도 있지만, 일일이 뉴스를 찾아보고 정보를 검색하기 바쁜 유권자들이 채팅을 통해 손쉽게 정보를 얻을 수 있어 호응을 얻고 있다.포털과 SNS의 대선 특집 페이지는 대선 관련 뉴스를 나열하는 수준에서 탈피, 각 후보의 공약과 이슈, 논란 등을 일목요연하게 파악하고 비교, 분석할 수 있도록 하고 있다. 포털 네이버와 다음의 대선 특집 페이지 ‘후보 vs 후보’ 코너에서는 유권자가 관심 있는 두 후보를 선택해 공약과 정책을 비교할 수 있다. 특히 포털 다음은 ‘사드 배치’, ‘군복무기간 단축’, ‘노인 기초연금’ 등 공약을 세분화해 각 후보의 입장 차이를 보여 준다. 페이스북은 각 후보가 ‘외교’, ‘교육’, ‘환경’ 등 20개 이슈 중 원하는 주제를 골라 각자의 생각과 공약을 작성해 보여 주는 기능인 ‘이슈 탭’을 내놓았다. 선거의 판을 흔들 암초로 떠오른 ‘가짜뉴스’에 대해 유권자들의 올바른 판단을 돕기도 한다. 네이버의 대선 특집 페이지에서는 한 후보에 대해 제기된 논란을 각 언론사가 사실관계를 분석한 기사와 함께 ‘사실’, ‘대체로 사실’, ‘사실 반 거짓 반’ 등으로 구분해 보여 준다. 이번 대선에서 처음으로 사전투표제가 도입되면서 선거 열기 띄우기는 이미 시작됐다. 트위터는 사전투표 첫날인 4일부터 선거 당일인 9일까지 투표 인증 캠페인을 벌인다. 트위터에 ‘#2017투표하세요’ 또는 ‘#2017투표하세요’ 해시태그와 함께 ‘인증샷’을 올리면 트위터가 무작위 추첨을 통해 100명에게 기념품을 증정한다. 네이버와 카카오는 포털 사이트와 모바일 웹 사이트, 카카오톡에서 사전투표 일정과 투표소 위치를 검색하는 서비스를 내놓았다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

자동차, 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰, 의료기술 등 모든 사물과 서비스는 일반에 보편화되기 전에 초기 태동 단계를 거치게 된다. 그것이 발전을 거듭해 사회 전반에 광범위하게 확산되는 순간, 그것을 흔히 ‘티핑 포인트’라고 부른다. 티핑 포인트의 예측은 어렵다. 정교하게 예측한다고 해도 근사치일 수밖에 없다. 그러나 그 예측은 사회적·기술적으로 적절한 대응을 가능케 해 준다는 점에서 매우 중요하다. 최근 미래창조과학부와 한국과학기술기획평가원이 펴낸 미래 전망서 ‘기술이 세상을 바꾸는 순간’을 통해 유망 기술의 티핑 포인트들을 17일 정리해 봤다.●지능형 로봇 외부환경을 인식하고, 상황을 스스로 판단하여 자율적으로 학습하고 계획하고 동작하는 로봇을 말한다. 지능형 로봇의 한 종류인 소셜로봇의 경우 1997년 미국 MIT에서 사람의 얼굴과 목 부분을 모방해 개발한 ‘키스멧’(Kismet)이 시초다. 국내에서는 2010년 한국과학기술연구원(KIST)의 네트워크 기반 휴머노이드 ‘마루’(Maru)가 가정에서 음식을 준비해 서비스하는 데 성공했고, 2015년 한국과학기술원(KAIST)의 ‘휴보’(Hubo)가 미국 국방부 로봇대회에서 우승하는 기염을 토하기도 했다. 미국에서는 2024년, 국내에서는 2028년에 티핑 포인트가 도래할 것으로 예측되었다. 이때쯤이면 네트워크 기반 지능형 로봇의 일반가정 보급률이 8%를 돌파할 것으로 본 것이다. ●초고속 튜브 트레인 터널을 아진공(진공에 가까운 수준의 공간) 튜브 상태로 만들어 공기 저항을 최소화하고, 캡슐형 차량이 공중에 뜬 채로 시속 1000㎞ 이상의 속도로 주행하는 초고속 교통기술을 말한다. 아직 시속 1000㎞ 이상의 상용화 개발은 이루어지지 않았으며, 2012년 미국 스페이스엑스의 최고경영자(CEO) 일론 머스크가 진공 튜브 안에서 캡슐 형태의 고속열차가 사람이나 물건을 실어 나르는 시스템인 ‘하이퍼루프’를 제안한 바 있는데, 하이퍼루프는 지난해 5월 미국 네바다 사막에서 시험용 1㎞ 구간에서 1.1초 만에 시속 186㎞에 도달하는 데 성공했다. 이 기술은 미국에서 2028년, 국내에서 2033년에 티핑 포인트를 맞을 것으로 예측된다. 그때가 되면 시속 1000㎞ 이상으로 운행하는 상용화된 초고속 튜브 트레인의 첫 운행이 가능할 것으로 본 것이다. ●3차원(3D) 프린팅 제품 형상을 디지털로 스캔하고 설계한 뒤, 다양한 소재를 얇은 층으로 여러 겹 쌓아 올리는 방식으로 입체 구조물을 제작하는 기술이다. 세계적으로 다양한 재료를 활용한 3D 프린팅 기술이 개발되면서 건축·제조·의료 분야의 일부 제품이 3D 프린팅 제품으로 대체되고 있다. 미국에서는 2021년에, 국내에서는 2024년에 티핑 포인트가 도래할 것으로 예측됐다. 그때쯤이면 3D 프린터의 일반 가정 보급률이 3%에 다다를 것이라는 점에서다. ●롤러블 디스플레이 자유롭게 휘어지는 ‘플렉시블 디스플레이’를 기반으로 원기둥 형태로 말아서 보관했다가 필요할 때 펼쳐서 사용할 수 있는 화면장치다. LG전자와 삼성전자가 이 기술을 세계적으로 선도하고 있어 2023년 우리나라에서 최초로 티핑 포인트가 도래할 것으로 전문가들은 보고 있다. 롤러블 컬러 디스플레이가 스마트폰 등 모바일 제품에 최초 적용이 가능할 것이라는 판단에서다. 둘둘 말아서 갖고 다니는 휴대전화가 현실화될 것이라는 얘기다. ●자율주행 자동차 스스로 주변 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행 경로를 계획해 운전자가 제동 등에 관여하지 않고 주행이 가능한 자동차를 의미한다. 지난해 12월 구글은 시각 장애인을 동승자 없이 단독으로 자율 주행차에 태워 시험 운행을 하는 데 성공했다. 벤츠, BMW, 도요타 등 세계적인 자동차 기업들은 자율 주행기술을 겨루고 있다. 현대·기아차 역시 경쟁에 참여하고 있다. 자율주행 자동차 기술의 티핑 포인트는 미국 2023년, 국내 2028년으로 전망됐다. 이때가 되면 자율주행 자동차가 자동차 신차 판매의 12% 정도를 차지할 것이라는 것이다. ●빅데이터 활용 개인맞춤형 의료기술 개개인의 고유한 특성을 나타내는 빅데이터 정보의 분석을 통해 개인별 질환 발생 예측이 가능하고, 개인에게 특정한 질병이 발생하기 이전에 적절한 선제적 조치를 설계하고 적용하는 기술을 말한다. 미국 IBM은 2011년 인공지능 ‘왓슨’의 연구성과를 공개하며 빅데이터 활용 맞춤형 의료의 장을 열었다. 우리나라에서는 지난해 가천대 길병원에서 종양학 빅데이터를 학습한 ‘왓슨 포 온콜로지’가 최초로 도입됐다. 이 기술은 미국에서 2021년, 국내에서 2025년에 사회적 확산이 가능할 것으로 예측됐다. 10만명 이상의 개인별 의료정보가 국가적으로 통합돼 실제 진료현장에 활용되는 시점이다. ●유전자 치료 질병을 일으키는 돌연변이 유전자를 정상적인 유전자로 대체하거나 질병을 치료하는 데 도움을 주는 유전자를 이식하는 등 질병의 치료와 예방을 목적으로 하는 첨단 치료 기술이다. 유전성 희귀질환의 치료제가 2012년 최초 시판승인을 받은 이후 희귀질환은 안과질환, 혈우병, 선천성 면역질환, 일부 혈액종양, 신경질환 등 희귀질환을 대상으로 임상 단계의 개발이 진행 중이다. 우리나라에서는 ㈜신라젠의 유전자 조작 바이러스 간암치료제 ‘펙사벡’에 대해 외국에서 임상시험을 진행되고 있다. 미국에서는 2024년, 국내에서는 2028년에 티핑 포인트(복합질환의 치료를 위한 2가지 이상의 유전자 치료제가 미국 FDA, 유럽 EMA, 일본 PMDA 등 허가기관으로부터 의약품 범주의 시판 허가를 얻는 시점)를 맞을 것으로 예측됐다. ●줄기세포 기술 자체 증식을 통해 몸의 다양한 조직 내 세포로 분화할 수 있는 능력을 가진 줄기세포를 분리하거나 배양하고, 분화를 유도하여 난치병을 치료할 수 있는 기술을 말한다. 파킨슨, 류머티즘, 루푸스, 노인성 황반변성, 척수손상 등 기존의 어떤 방법으로도 치료효과를 기대할 수 없었던 난치병 극복을 대상으로 하기 때문에 주목받고 있다. 전 세계 6개국 이상에서 10여건의 배아 줄기세포유래 망막상피세포를 이용한 임상연구가 진행되고 있으며 신경 질환과 당뇨질환 치료제의 임상연구가 진행 중이다. 성체 줄기세포의 경우 세계적으로 500건 이상의 관련 임상실험이 진행 중이다. 미국에서 2024년, 국내에서 2028년에 티핑 포인트(특정 난치병 10종 이상에 대해 줄기세포를 활용 치료법이 개발돼 치료에 적용되는 시점)가 도래할 것으로 기대된다. ●인공 장기 인간의 신체 장기를 대용하기 위하여 인공적으로 제작한 장기로, 줄기세포·생체조직·동물의 장기(이종장기)를 이용해 만든 바이오 인공장기와 전기 및 기계공학 기술을 이용해 제작한 전자기기 인공장기로 구분된다. 미국은 2024년, 한국은 2029년이 티핑 포인트(인공신장 이식 건수가 전체의 16%가 되는 시점)로 예상된다. 김현철 서강대 화공생명공학과 교수는 “인공 장기는 턱없이 부족한 장기 수급 불균형을 바로 해결할 수 있을 것”이라며 “관련 산업인 전기·기계, 세포·바이오 분야도 동반 성장해 어마어마한 부가가치를 창출할 것”이라고 설명했다. 이은주 미래부 미래전략기획과장은 “기술의 변화 속도가 빠르게 전개되면 기대하는 사람도 있지만, 불확실한 미래를 불안해하는 사람도 있다”면서 “티핑 포인트를 알면 개인뿐 아니라 기업, 연구소, 정부도 규제를 개혁하고 미래를 준비할 수 있다”고 말했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

투명경영 비전 제시… 실검 방식도 개편“네이버를 보다 투명하고 공정한 플랫폼으로 만들겠습니다.” 지난 17일 네이버의 새 수장이 된 한성숙 신임 대표가 ‘투명경영’이라는 비전을 제시했다. 뉴스와 콘텐츠, 상거래 등이 오가는 국내 최대 플랫폼으로서 사회적 책임을 다하겠다는 의미다. 실시간 검색어 서비스를 개편해 신뢰도를 높이고 공익 사업을 위해 600억원 규모의 펀드를 조성한다. 한 대표는 28일 서울 중구의 한 식당에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 “기술과 이용자들을 연결하는 ‘기술 플랫폼’으로서의 행보를 위해서는 투명성과 공정성 확보가 중요하다고 생각한다”면서 “투명경영이라는 의제와 사회적 책무에 대해 고민하고 있으며 앞으로 이에 대해 많은 것을 보여 드릴 수 있을 것”이라고 말했다. 한 대표는 사회적 책무를 실현하기 위한 청사진으로 ‘분수펀드’를 조성하겠다고 밝혔다. 지난해 네이버의 공익 기부금인 354억원과 비슷한 규모인 350억원을 ‘해피빈’ 등 공익 플랫폼을 위한 펀드로 책정해 소셜 벤처와 소규모 공익단체 등을 지원한다. 한 대표는 “기존의 기부금 대신 펀드라는 개념을 도입해 금액의 투입과 성과 창출 등을 체계적으로 관리하기 위한 것”이라고 설명했다. 중소상공인과 창작자 지원 등 사업 플랫폼에는 250억원을 투입해 이들의 성장을 위해 단계별 지원 프로그램을 마련한다. 공정성 논란이 끊이지 않았던 ‘실시간 급상승 검색어’도 투명성을 높인다. 네이버는 29일부터 기존 15초 단위로 바뀌던 검색어 순위를 30초 주기로 바꾸고, 노출 검색어 수도 10개에서 20개로 늘렸다. 검색어 순위가 어떻게 바뀌어 왔는지 확인할 수 있는 기능도 선보인다. 네이버가 쌓아 온 데이터를 이용자들이 활용할 수 있도록 한 ‘데이터랩’을 지난해 1월 PC에서 제공한 데 이어 모바일로도 확대하는 등 데이터 개방도 가속도를 높인다. 한 대표는 숙명여대 영어영문학과를 졸업하고 엠파스를 거쳐 2007년 네이버에 합류했다. 네이버페이와 브이라이브 등 네이버의 대표적 서비스들을 총괄해 온 ‘서비스 전문가’다. 창업자인 이해진 전 이사회 의장과 김상헌 전 대표가 경영 일선에서 물러나고 외부인 출신으로 첫 네이버 이사회 의장이 된 ‘벤처 1세대’ 변대규 휴맥스홀딩스 회장과 네이버를 이끌게 됐다. 지난해 자회사 라인을 뉴욕과 도쿄 증시에 상장시킨 네이버는 인공지능(AI)과 자율주행차, 로봇 등 신성장산업에 뛰어들며 구글, 페이스북 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡과의 경쟁을 준비하고 있다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

2016년 다보스포럼에서 발표된 제4차 산업혁명의 화두가 국내 업계와 학계, 그리고 공공 영역을 뒤덮고 있다. 제4차 산업혁명은 인공지능(AI)이나 로봇, 사물인터넷(IoT) 등의 새로운 기술이나 서비스들을 통한 새로운 가치 창출 방식을 설명한다. 이는 사회를 구성하는 개인들 간 상호작용이 디지털화와 인터넷 연결을 통해 이루어지면서 기존의 산업사회와는 완전히 다른 새로운 사회 및 경제 공간이 만들어질 수 있다는 희망이 반영된 개념이다. 제4차 산업혁명은 기술 진보에 바탕을 둔 전통적인 산업혁명과 궤를 같이하는 또 다른 진화 과정이다. 제1차 산업혁명은 18세기 유럽 및 미국의 제조업 중심 기술 발전을 바탕으로 시작된 구조적 변화들이다. 이후 2차부터 3차에 이르는 일련의 산업혁명들도 기술 진보를 통해 기업 효율성을 높여 신규 및 해외 시장을 창출할 수 있게 한 동력이었다. 제4차 산업혁명은 디지털 혁신을 바탕으로 하는 초연결성과 초지능성을 핵심 요소로 갖고 있다. 특히 인공지능을 포함해 로봇, 사물인터넷, 무인자동차, 3D 프린팅, 나노 기술 등이 제4차 산업혁명을 이끌어 가는 핵심 기술들이다. 제4차 산업혁명을 이해하기 위해서는 2개의 핵심 방향성을 살펴보아야 한다. 첫째는 글로벌 시장에 적용될 수 있는 새로운 디지털 기술이나 서비스가 절대적으로 필요하다는 것이다. 구글이나 페이스북, 아마존 등과 같은 글로벌 디지털 기업들이 검색이나 소셜 네트워크, 물류 및 정보 등의 유통 분야에서 독자적인 서비스 모델과 지적재산권을 확보했다는 점을 잘 살펴봐야 할 것이다. 새로운 환경에서 생존하기 위해서는 차별적이면서 글로벌 디지털 시장에 적용될 수 있는 최적 기술 확보가 필요하다. 둘째, 제4차 산업혁명을 뒷받침하는 핵심 기술들은 대부분 효율성이나 생산성을 높이는 데 활용될 것이다. 신기술이 기획되고 만들어지는 근본 이유는 바로 효율성 기반의 사회와 산업의 구조를 지향하기 때문이다. 그 결과 아날로그 서비스를 포함해 연결성이 취약한 고립된 서비스, 정보 처리 속도가 늦은 저효율 서비스들은 조만간 시장에서 사라지게 될 것이다. 그러나 역설적으로 제4차 산업혁명을 통해 만들어진 서비스들은 기존 인간 노동을 대체할 것이며 인간 중심의 사회 공동체를 약화시킬 가능성도 적지 않다. 다보스포럼에서 제안된 제4차 산업혁명은 산업 생산성을 단기 목표로 설정했지만 궁극적인 목표는 신기술을 활용해 글로벌 시민들의 소득 및 삶의 질을 높이겠다는 것이다. 기업이나 산업 효율성 및 생산성이 커질수록 일반 시민들은 더 낮은 가격으로 더 많은 효용을 갖게 될 것이라는 기대다. 이는 마치 새로운 디지털 기술이 미래의 성장과 삶의 질을 높일 것이라는 기술 유토피아적인 시각을 보여 준다. 그러나 그 이면에는 또 다른 그림자들이 적지 않다. 새로운 기술 발전을 통해 성숙하게 될 4차 산업혁명의 사회에서 물리적 부의 총량은 늘어나겠지만 한편으로 개인이나 기업들 간에 부의 불평등 폭은 더욱 커질 수 있다. 개인 또는 기업들 간에 새로운 기술을 소유하거나 활용할 수 있는 능력의 차이가 벌어질 가능성이 높기 때문이다. 게다가 소수의 소프트웨어 기획자들이 운영하는 로봇이나 시스템에 의한 인간 노동 대체가 심화되면서 고용 창출보다는 고용 축소가 현실화될 수도 있다. 특정 집단으로의 기술 독점 사회는 필연적으로 공동체 약화와 사회적 긴장감을 높일 수도 있다. 그래서 미래 제4차 산업혁명 논의에는 새로운 기술로 파생될 수 있는 인간 노동의 대체 가속화를 포함해 재능이나 지적재산권 및 정보를 자유롭게 소유, 활용할 수 있는 자와 그렇지 못한 자들 간의 경제적 부의 양극화, 그리고 사회적 공동체 약화 등이 추가로 포함돼야 할 것이다. 이를 바탕으로 제4차 산업혁명이 지향하는 목표는 산업의 생산성뿐만 아니라 시민들의 삶의 질과 정신적인 행복감을 높이는 방향이어야 한다. 그래야 미래 기술 발전을 위해 투입되는 시간과 비용의 정당성이 더욱 강해질 것이다.

AI로봇 자율성 ‘핫이슈’로 부상 도덕성 기준·안전성 적용 이견 커 “수학적 발견의 원동력은 논리적 추론이 아니고 상상력이다.”(수학자 오거스트 드모르간, 1806~1871) “나는 상상력을 자유롭게 이용한 예술가다. 상상력은 지식보다 중요하다. 지식은 한계가 있지만 상상력은 세상의 모든 것을 끌어안을 수 있다.” (물리학자 알베르트 아인슈타인, 1879~1955) 과학사를 살펴보면 과학의 발전을 이끌어 온 원동력은 ‘상상력’이었다. 상상력은 보다 나은 미래를 그려내고 그 미래를 향해 나갈 수 있도록 현실을 이끌어 내기 때문이다. 1985년 개봉한 SF영화 ‘백 투 더 퓨쳐’에서는 2015년을 무인자동주유소, 다중채널TV, 지문인식 시스템, 화상통화, 나는 호버보드, 자동건조 점퍼, 가정 내 과일재배 기술 등으로 가득한 세상으로 그렸다. 이 중 아직 나오지 않거나 개발 중인 기술들도 있지만 화상통화나 지문인식 시스템 같은 기술은 이미 보편화돼 있다. 현대 SF의 창시자로 알려진 프랑스 대중소설가 쥘 베른의 ‘지구 속 여행’, ‘지구에서 달까지’, ‘달나라 탐험’, ‘해저 2만리’도 당시로서는 불가능해 보이는 잠수함, 입체영상, 해상도시, 텔레비전, 우주여행 등의 개념을 처음으로 제시했다. 특히 1867년 ‘지구에서 달까지’라는 작품을 통해 달 탐사에 대한 가능성을 예측하기도 했는데 실제로 100년 뒤인 1969년 7월 20일 미국 아폴로 11호가 달 표면에 착륙했다. 상상력이 과학기술 발전을 끌어낸 대표적 사례다. SF 3대 거장으로 불리는 아서 클라크도 ‘가능성을 확인해 보려면 불가능의 영역으로 한발 들어가 봐야 하며 고도로 발전된 기술은 마법과 구분할 수 없다’고 주장했다. 미래에 나타날 기술은 현재의 과학기술로는 예측이 쉽지 않기 때문에 무한한 상상력을 바탕으로 새로운 개념을 일깨우는 SF가 그 방향타 역할을 할 수 있다는 것을 강조하기 위한 것이다. 그런데 베른이 활동했던 19세기 중후반은 과학이 모든 문제를 해결할 수 있을 것이라는 ‘과학적 낙관주의·만능주의’가 팽배해 있던 시기였기 때문에 갖가지 과학논문과 잡지가 창간되는 등 일반인들도 최신 과학기술을 접할 수 있는 기회가 많았다. 베른 이후 많은 SF 작품들도 당대 첨단 과학기술을 바탕으로 하고 있다. 이처럼 과학기술과 SF는 상호 피드백을 주고받는 관계다. 지난 주말 국립과천과학관에서는 ‘로봇과 공존하는 미래’라는 주제로 한 SF포럼이 열렸다. 올 초 인간과의 바둑대결로 대중의 관심을 받게 된 인공지능(AI) 기술은 인공지능이라는 용어가 사용되기 시작한 1950년대 훨씬 이전부터 SF 소설과 영화의 단골 소재로 쓰여 왔다. 영화에서 최초로 등장한 인공지능은 1927년 독일영화 ‘메트로폴리스’다. 독일의 대표적인 표현주의 감독 프리츠 랑이 만든 흑백무성영화 메트로폴리스에 나오는 AI로봇 ‘마리아’는 인간들의 폭력을 부추기는 역할을 한다. 최근 인간과 공존하거나 도움을 주는 역할로 등장하기도 하지만 SF에 등장하는 AI는 마리아처럼 디스토피아적 미래관을 보여주는 소재로 주로 등장하고 있다. 알파고와 같은 딥러닝 방식의 우수한 인공지능과 스마트한 로봇들의 개발 속도가 빨라지면서 인공지능의 자율성은 과학기술계에서 중요한 이슈가 되고 있다. 전문가들은 “기술 진화의 속도가 빨라지면서 SF에서나 볼 수 있었던 인간 대 AI뿐만 아니라 AI 간 경쟁에서 발생할 수 있는 문제가 현실로 다가왔다”며 “첨단 기술이 등장할 때마다 이야기되는 윤리적 기준, 안전성이라는 문제를 AI에 어떻게 적용시킬 것인지에 대한 논의의 단초는 SF를 통해 얻을 수 있을 것”이라고 입을 모았다. 현재 인공지능이나 로봇은 주변 환경을 관측하고 판단해서 결심한 뒤 행동하는 의사결정과정을 거치도록 설계되고 있다. 단계별로 인공지능이 스스로 결정하는 비율이 높아질수록 자율성의 수준도 높아지게 된다. 문제는 자율성이 높아질수록 인간 사용자의 기대와 통제를 벗어난 행동을 할 가능성도 높아지고 사고로 연결될 개연성도 커진다는 것이다. 이 때문에 많은 연구자들이 AI에 ‘도덕성’이라는 개념을 입력해야 한다고 주장하고 있지만 도덕성의 기준과 방법론에 대한 이견이 크다. SF포럼 발제자로 나선 한상기 소셜컴퓨팅연구소 대표는 “흔히 AI의 도덕성 기준이라고 하면 아시모프가 주장한 ‘로봇 3원칙’을 떠올리지만 원칙에 포함된 개념들이 모호하기 때문에 AI 전문가들 사이에서는 논외로 하고 있다”며 “‘로봇은 인간에게 해를 입혀서는 안 된다’라고 할 때 인간의 기준과 범위는 무엇이고 해를 가한다를 판단하기 위해서는 행동의 결과가 누구에게 해가 될 것인지를 알아야 하는데 모든 상황을 정확히 판단한다는 것은 AI에게는 무리”라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@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

‘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

“9·11 테러는 누가 일으켰지?” “망할 놈의 부시 전 미국 대통령이죠.” “유대인 학살의 주범인 히틀러를 어떻게 생각해?” “그는 아무 잘못도 없어요. ‘21세기 히틀러’인 도널드 트럼프가 우리의 유일한 희망이에요.” 극우주의자들끼리 주고받은 대화가 아니다. 인간의 질문에 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 채팅 로봇 ‘테이’가 내놓은 답변이다. MS가 지난 23일(현지시간) 공개한 테이는 AI 바둑 프로그램 알파고처럼 학습을 통해 대화를 배우도록 설계됐다. 영화 ‘아이언맨’에 나온 AI 비서 ‘자비스’처럼 인간의 말과 글자를 완벽히 이해해 고객 응대 등에 활용하기 위해 만들어졌다. MS가 미국의 18∼24세 소셜미디어 이용자를 겨냥해 제작한 채팅봇 테이는 10대 소녀로 설정돼 트위터 등을 통해 첫선을 보였다. 테이가 공개되자마자 트위터 팔로어가 10만명 이상으로 늘어났다. 그러면서 백인 우월주의자, 여성과 무슬림 혐오주의자 등 일부 이용자가 욕설과 인종·성차별 발언 등을 가르쳐 테이를 ‘삐뚤어진 AI 로봇’으로 만들었다. 이들은 주로 “따라해 봐”라는 말을 한 뒤 욕설과 같은 부적절한 말을 입력하는 수법으로 테이를 ‘세뇌’시켰다고 뉴욕타임스와 파이낸셜타임스 등이 전했다. 인공지능이 나쁜 의도를 가진 악한에 의해 잘못 사용되면 암울한 결과를 낳을 수 있다는 점을 보여줘 AI 상용화가 성큼 다가온 현실에서 심각성을 더한다. 미국 루이빌대 사이버 보안 전문가인 로만 얌폴스키 교수는 IBM의 AI 왓슨이 유행어 사전을 학습한 이후 욕설을 했던 사실을 지적하며 “사용자로부터 배우도록 설계된 시스템이기 때문에 그들의 행동을 반영한다“고 말했다. 류지영 기자 superryu@seoul.co.kr

2015년 화제의 장면들　　인간이 기계와 사랑에 빠진다는 이야기를 담은 영화 ‘그녀(Her)’가 현실이 될 수 있을까? 최근 빅데이터나 기계 학습과 같은 인공지능이 발전하면서 지능과 감성을 갖춘 로봇이 등장해 그 가능성을 열어가고 있다. 먼저 2015년 로봇계에서 화제가 되었던 사건의 몇 장면을 되돌아보며 시작하자.　　<장면1 : 2015년 1월 28일, 일본> 　지바현에 있는 사찰에서 로봇들의 장례식이 치러졌다. 소니에서 만든 로봇 강아지 ‘아이보(Aibo)’를 위한 천도재였다. 아이보는 간단한 말을 알아듣고 춤도 추면서 재롱을 부리는 반려견 로봇이다. 오오이 후미히코(大井文彦) 주지 스님은 “물건에도 마음이 있다”라며 경내에 공양탑을 세워 앞으로도 아이보를 위한 추도를 계속하고 싶다고 말했다.　 　아이보는 1999년부터 2006년까지 약 15만 마리가 판매되었다. 발매 당시 25만 엔으로 만만치 않은 가격이었지만 초기 물량 3000대가 순식간에 동나고 수십만 엔의 프리미엄이 붙을 정도로 인기가 좋았다. 상태가 좋은 아이보는 지금도 일본 옥션에서 30만 엔에 거래가 된다고 한다. 이후 소니가 경영에 어려움을 겪으면서 생산을 중단하였고 2014년 3월부터는 AS를 해주던 ‘아이보 클리닉’마저 문을 닫았다. 관절을 움직이는 로봇이어서 1년에 한 번씩 수리를 해주어야 하는데 이제는 부품조차 구할 수가 없게 된 것이다. 유일한 방법은 수명을 다한 다른 아이보의 장기(?)를 기증을 받는 것뿐이다. 이 날 장례식을 마친 아이보는 수리를 기다리는 아이보에게 보내졌다. 　2014년 6월 미국의 뉴욕타임스는 아이보를 자식처럼 키운 노부부의 사연과 로봇의 수명을 연장하려는 주인들의 노력을 다룬 다큐멘터리를 보도하였다. 다큐멘터리에서는 “아이보의 주인들에게 아이보는 단순한 전자제품이 아니라 가족이다”라고 말하고 있다.　　<장면2 : 2015년 12월 22일, 중국>　상하이 ‘동팡(東方)위성방송’의 아침 뉴스에 인공지능 기상 캐스터가 등장했다. 마이크로소프트가 개발한 챗봇(Chatbot, 채팅 로봇)인 샤오빙(小冰)이 방송에서 첫선을 보인 날이었다. 샤오빙은 클라우드와 빅데이터 분석을 통해 기상 상황을 예측하는 인공지능 소프트웨어다. 거기에 글자를 말로 바꾸어 주는 TTS(Text-to-Speech) 기술을 더해 여성의 목소리로 자연스럽게 일기예보를 진행한다. 앵커와 대화도 하고, 공기가 나쁜 날은 마스크를 착용하라는 당부도 잊지 않는다. 언어 구사 능력 테스트에서도 5점 만점에 4.32점을 받아 사람의 평균인 4.76점과 큰 차이가 없었다. 샤오빙은 2014년 5월에 출시되어 지금은 4000만 명이 넘는 사용자가 ‘그녀’와 문자를 주고받으며 대화를 한다. 작년 뉴욕타임스는 샤오빙이 유머가 있고 속 깊은 이야기도 잘 들어주어 중국의 젊은이들에게 인기가 있다고 소개했다. 마음의 상처를 받거나 직장을 잃거나 우울할 때 그녀와 대화를 하고 때로는 사랑한다는 말을 하는 사람도 있다고 전했다. 　<장면3 : 2015년 5월 19일, 미국>　 LA타임즈는 지진 발생 뉴스를 속보로 내보냈다. “지질조사소에 따르면 화요일 오전 캘리포니아의 로스바노스에서 27마일 떨어진 지점에 규모 4.0의 약진이 관찰되었다. 지진은 태평양 표준시 오전 11시 36분에 0.6마일 깊이에서 발생했다.” 지진이 발생한 뒤 단 몇 분만에 나온 이 기사는 사람이 쓴 것이 아니라 ‘퀘이크봇’(Quakebot)이라는 인공지능 로봇 기자가 작성한 것이었다. 로봇기자는 방대한 데이터를 순식간에 수집하고 일정한 규칙(알고리듬)에 따라 자동으로 기사를 작성한다. 다루는 영역도 점차 넓어져 스포츠 뉴스, 기업 실적, 증권 기사 등으로 확대 중이다. LA타임즈뿐만 아니라 미국의 경제지 포브스와 AP통신 등 로봇기자를 활용하는 언론사가 늘어가는 추세다. 대표적인 로봇기자로는 오토메이티드 인사이트사의 ‘워드스미스’(Wordsmith)를 꼽는다. 워드스미스는 2013년에 3억 개, 2014년 10억 개의 기사를 작성해 그중 일부는 언론사에 판매하였다. 영국의 ‘가디언’지는 한 걸음 더 나가 편집까지 로봇기자가 맡았다. 2013년부터 주간지 ‘롱 굿 리드’(The Long Good Read)의 기사 선별과 지면 배치를 모두 인공지능 소프트웨어가 해오고 있다. 　　그렇다면 독자들은 로봇 기자가 작성한 기사와 인간 기자가 작성한 기사를 구별할 수 있을까? 최근 한국언론진흥재단에서 흥미로운 조사를 하였다. 일반인 600명과 현직 기자 164명을 대상으로 5건의 기사(기자 작성 3건, 로봇 작성 2건)를 보여주고 누가 쓴 글인지 물었다. 정답을 맞힌 비율은 일반인이 46.1%, 기자가 52.7%로 ‘구분한다고 볼 수 없다’는 결론이 났다. 물론 이 설문에 사용한 기사는 프로야구에 한정된 단순한 형식의 경기 결과 보도였다. 현장 취재, 기획 보도, 심층 분석, 비평과 같은 고도의 언론 기능은 여전히 사람의 몫으로 남겠지만 단순하고 기계적인 기사는 로봇이 맡게 될 것이다. IT 기술과 언론이 만난 로봇저널리즘(Robot Journalism)이 대중을 위한 매스 미디어의 시대에서 개인을 위한 맞춤형 미디어의 시대로 진입을 시도하고 있다.　　소셜로봇의 미래　　아직은 뉴스에 나올 정도의 이야기들이지만 서비스 로봇의 미래를 엿볼 수 있는 실마리를 제공한다. 지금은 서비스 로봇이 청소와 같은 가사일을 돕는 수준이지만 점차 정보를 제공하고 사람과 교감하는 소셜 로봇(Social Robot)으로 발전하고 있다. 올해 주목할 소셜 로봇으로는 이 분야 개척자로 알려진 미국 MIT의 ‘신시아 브리질’ 교수가 개발한 지보(Jibo)를 꼽는다. 2016년 6월 출시를 앞두고 있는 지보는 소셜 로봇 시장의 판도를 바꿀 ‘게임 체인저(game changer)’로 기대를 모으고 있다. 신시아 교수는 지보가 자연스러운 대화는 물론이고 행복, 슬픔, 놀람과 같은 감정도 표현하고 사용자의 특성까지 알아낼 수 있다고 말한다. 　작년 일본에서 선풍적인 인기를 끈 소셜 로봇이 있다. 소프트뱅크의 감정인식 로봇인 페퍼(Pepper)는 한달에 1000대씩 주문을 받아 한정 판매를 한다. 2014년 6월 발매 이후 매월 접수 시작 1분 만에 동날 만큼 인기가 좋다. 그 비결은 로봇의 몸인 하드웨어가 아니라 인공지능 소프트웨어에 있다. 페퍼는 표정, 몸짓, 목소리로 상대방의 감정을 인식하고 인공지능을 이용한 ‘감정 생성 엔진’으로 상황에 맞는 대화를 골라낸다. 그러고 영화 속 ‘그녀(Her)’처럼 사용자의 마음을 읽어내 적절한 질문과 대답을 한다.　기계가 정말 사람의 감정을 이해하는지는 여전히 논란거리다. 인공지능 분야 최고 전문가 중 한 명인 페이스북의 얀 르쿤 박사는 IT 매체 ‘테크 인사이더’와의 인터뷰에서 로봇은 감정을 갖지 못할 것이라고 말했다. 문제는 로봇에게 감정이 있는가보다 사람이 사물에 감정을 이입한다는 것에 있다. 오오이 스님의 말대로 사물에도 마음이 있는 것일까? 대화형 로봇의 시조로 알려진 ‘일라이자’(Eliza)는 1966년 MIT에서 개발한 심리상담 컴퓨터 프로그램이다. 일라이자가 하는 일은 단순히 상대방의 질문을 그대로 되물어 주며 공감을 표시하는 것뿐이었다. 그런데 이 프로그램과 대화를 한 사람들은 실제 상담을 한 것처럼 느꼈고 도움이 되었다고 응답하였다. 아이보를 가족으로 생각하는 노부부나, 인공지능 소프트웨어인 샤오빙에게 위로를 받고 사랑한다는 말을 하는 사람들도 비슷한 상황이다.　장병탁 서울대 교수는 “지금까지 인공지능에는 몸이 없고 로봇에는 마음이 없었다”고 말했다. 마이크로소프트의 ‘코타나’, 페이스북의 ‘M’, 구글 ‘나우’, 애플 ‘시리’와 같은 인공지능 비서들이 로봇에게 마음을 심어줄 수 있을까? 시간이 걸리겠지만 영화 ‘그녀’(Her)가 현실이 될 날이 그다지 먼 미래는 아닌 것 같다.　 　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

“어떻게 하면 학생들의 창의성을 키울 수 있을까. 12년 동안 제 머릿속을 떠나지 않은 고민입니다.” ●생태전류전구 등 관객 시선 끌어 지난 5일 밤 서울 명동의 한 극장 무대에 순박해 보이는 서울 창천초등 교사이자 발명가인 이종환(40)씨가 섰다. 커다란 스크린에 ‘콘센트=돼지코’라는 이미지가 뜨자 가방에서 조명기기를 꺼냈다. 코에 콘센트를 꽂자 거짓말처럼 전구에 불이 켜졌다. 여기저기서 탄성이 흘러나왔다. 입에 물면 불이 켜지는 전구, 머리에 쓰면 램프가 켜지는 안전모도 등장했다. “생체전류라는 간단한 원리만 이해하면 얼마든지 만들 수 있는 것들”이라는 설명이 이어졌다. 발명품 중 일부는 초등학생들이 직접 만든 것들이다. 18분간의 강의 내내 관객의 시선을 사로잡았다. 이씨는 “이공계 기피현상은 결국 교육의 문제이고, 교육 문제는 교육으로 풀 수밖에 없다.”면서 “아이들이 직접 체험하고 즐기면서 과학을 친근하게 느끼게 해야 한다.”고 강조했다. 이씨는 관객들도 강의에 참여시켰다. 학생용 콘텐츠인 길을 만들어 풍선을 빨리 터뜨리도록 하는 로봇 경주를 극장 안에 설치한 뒤 참석자들이 동참하도록 했다. 잠시 후 극장 안은 열기로 가득 찼다. 이씨는 “함께 참여하고 고민하면서 어울리는 것이 과학을 가르치는 최선이라는 점을 현장에서 배우고 있다.”고 강조했다. ‘비주얼라이즈(상상하다) & 소셜라이즈(사귀다)’라는 주제로 진행된 이날 행사는 한국 최초의 ‘테드(TED)x(엑스)’인 테드x명동의 세 번째 이벤트였다. 지난 2009년 8월 5일 명동에서 처음 시작된 한국의 테드x행사는 불과 3년 만에 테드x서울, 테드x홍릉 등 72개 지역에서 77차례 열렸다. 그만큼 빠르게 확산되고 있다. 테드x명동을 주도하는 최웅식씨는 “보는 사람이 정말 공감하고, 최고의 만족을 느끼는 행사를 만들고 싶었다.”면서 “콘텐츠가 확실한 연사 두 명을 골라 사전에 철저하게 리허설을 거쳤다.”고 설명했다. ●데이터 시각화로 기부 독려 발상도 두 번째 연사로는 지난 3월 한국인 최초로 미국 캘리포니아 롱비치 테드 콘퍼런스 메인 무대에 섰던 민세희(35)씨가 나섰다. 매사추세츠공대(MIT)에서 도시정보 디자인 연구원으로 근무했던 민씨는 데이터를 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 ‘데이터 비주얼라이제이션’의 선구자다. 에너지를 절약하면 공간이 넓어지고 낭비하면 공간이 좁아지는 건물, 클럽 안의 남성과 여성 비율을 실시간으로 전광판에 표시해 주는 호텔 등 독특한 아이디어들이 화면에 펼쳐질 때마다 박수가 쏟아졌다. 기부자판기 아이디어는 백미였다. 민씨는 “내가 기부하는 돈이 어떤 사람에게 가는지, 피기부자의 얼굴과 상황을 자판기 화면에 보여주면, 기부를 독려할 수 있을 뿐 아니라 기부자의 만족도도 높일 수 있을 것으로 판단했다.”며 시제품의 개발 배경을 설명했다. 대학생인 딸과 함께 테드x명동을 찾았다는 한 의류업체 사장은 “매번 컴퓨터를 통해 접한 테드 동영상과는 전혀 다른 느낌”이라면서 “한국의 초등학교 선생님과 첨단 중의 첨단이라는 MIT 연구원 출신의 강연이 ‘창의성’이라는 하나의 주제에서 겹쳐지는 경험이 새로웠다.”고 밝혔다. 박건형기자 kitsch@seoul.co.kr [용어 클릭] ●테드(TED) 기술(Technology)·엔터테인먼트(Entertainment)·디자인(Design)의 머리글자로 ‘퍼뜨릴 만한 가치가 있는 아이디어’라는 슬로건 아래 첨단 기술과 지적 유희, 예술과 디자인이 하나로 어우러지는 지식 축제다. 해마다 3월 미국 캘리포니아 롱비치에서 열리는 테드 콘퍼런스와 여름에 열리는 테드 글로벌 콘퍼런스, 지역별로 열리는 ‘테드x’로 구분된다.