“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

‘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

일반의사 등 일부 전문직도 포함 예술가·변호사는 대체 확률 낮아 콘크리트공, 청원경찰, 조세행정사무원 등의 직업이 인공지능(AI)이나 로봇에 의해 대체될 가능성이 높다는 연구 결과가 나왔다. 일반의사, 관제사, 손해사정인 등 일부 전문직도 대체 가능성이 높았다. 반면 예술가, 변호사, 연예인 등 사회적 지능이나 감성이 필요한 직업은 대체 가능성이 상대적으로 낮았다. 한국고용정보원은 우리나라 주요 직업 406개 가운데 인공지능과 로봇 기술을 활용한 자동화로 직무가 대체될 확률이 높은 직업을 분석해 24일 발표했다. 연구 결과 인공지능과 로봇으로 대체될 수 있는 직업 1∼5위는 콘크리트공, 정육·도축원, 고무·플라스틱제품 조립원, 청원경찰, 조세행정사무원이었다. 이 직업들은 단순 반복적이고 정교함이 떨어지는 동작을 하거나 사람들과 소통하는 일이 상대적으로 적다는 공통점을 갖고 있다. 또 통상 전문직으로 분류되는 손해사정인(40위), 일반의사(55위), 관제사(79위)도 인공지능에 의한 직무대체 확률이 상대적으로 높은 것으로 분류됐다. 특히 손해사정인은 인공지능이 수리적 계산에서 인간보다 월등히 뛰어나다는 점이 지적됐다. IBM 인공지능시스템 왓슨 등의 사례에서 인공지능은 병 진단과 약 처방 등에서 일반의사를 대체할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 깊이 있는 지식과 경험, 정밀한 수술 실력이 필요한 전문의사의 직무대체 확률은 338위로 상대적으로 낮았다. 화가·조각가, 사진작가사, 작곡가, 연예인 등 감성에 기초한 예술 관련 직업은 대체 확률이 낮았다. 판검사(306위), 변호사(279위) 등도 직무대체가 쉽지 않은 것으로 분석됐다. 박가열 고용정보원 연구위원은 “우리 사회가 인공지능과 로봇을 중심으로 한 제4차 산업혁명을 주도하려면 교육 패러다임을 창의성과 감성, 사회적 협력을 강조하는 방향으로 전환해야 한다”고 강조했다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

삼성전자가 성장절벽에 부딪친 스마트폰 사업의 재도약을 위해 인공지능(AI)과 소프트웨어 분야의 벤처기업을 인수할 계획이라고 밝혔다. 구글이 AI 알파고를 개발한 딥마인드를 사들인 것처럼 유망한 기업을 찾아 스마트폰 사업분야에 활용한다는 것이다. 이인종 삼성전자 무선사업부 부사장은 24일 블룸버그와 인터뷰에서 “모든 가능성을 열어놓고 AI와 소프트웨어 부문에서 인수합병(M&A) 대상을 적극적으로 찾고 있다”면서 “인공지능은 더는 선택이 아닌 필수”라고 말했다. 삼성전자는 보유한 현금자산 610억 달러(약 71조2000억원)를 활용해 소프트웨어 중심의 회사로 변신을 꾀하고 있다고 블룸버그는 전했다. 이 부사장은 “AI를 스마트폰에 적용하면 소프트웨어가 사용자의 선호도를 이해할 수 있도록 훈련하는 데 시간이 걸리기 때문에 브랜드에 대한 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있다”고 지적했다. 삼성전자는 지난해 8월 AI 스타트업인 비캐리어스에 2000만 달러를 투자한 바 있다. 삼성벤처투자는 육아를 돕는 ‘엄마 로봇’을 개발 중인 가사로보틱스 스타트업 지보에 2530만 달러를 투자하기도 했다. 이 부사장은 “AI는 우리가 스마트폰을 통해 하는 일을 훨씬 편리하게 할 것”이라며 “잘 훈련된 스마트폰은 고객의 충성도를 불러올 것”이라고 내다봤다. 삼성전자의 이런 행보가 구글과 애플, 마이크로소프트 등 글로벌 기업에 비해 늦었다는 지적도 나온다. 삼성전자는 소프트웨어보다 하드웨어를 우선시했지만 최근 소프트웨어의 비중을 높이고 있다. 이 부사장은 “이제 소프트웨어가 하드웨어를 보조하기보다는 삼성전자를 이끌어나가게 될 것”이라며 “AI를 비롯해 특정 기술이나 분야에 한정하지 않고 모든 분야를 보고 있다”고 덧붙였다. 고동진 삼성전자 무선사업부 사장도 최근 “삼성전자는 하드웨어만 하는 회사가 아니다”라면서 “모바일 보안 솔루션인 녹스와 삼성페이처럼 훌륭한 소프트웨어가 있다”고 강조하기도 했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr ▶[관련기사] “제2의 대박 딥마인드 찾아라”…IT 공룡들, 영국서 보물찾기

‘웰빙’의 지름길인 ‘잘 먹는 것’에는 물도 예외일 수 없다. 최근 들어 깨끗한 물을 건강하게 마시는 것에 대한 중요성이 높게 인식되면서 정수기 기술력도 보다 발전하는 양상이다. 특히 요즘은 저수조가 따로 필요하지 않은 직수형 정수기가 높은 위생성과 경제성 때문에 주부들에게 인기를 얻고 있다는 것이 업체 측 설명이다. 대형마트 가전파트의 한 관계자는 “요즘 주부들이 선호하는 정수기는 단순한 정수 기능을 떠나 보다 복합적인 편의성을 제공하는 정수기”라면서 “특히 대기업들의 정수기 경쟁이 워낙 치열해진 덕에 소비자들은 편의성이 확충된 최신 정수기를 접할 수 있게 됐다”고 전했다. LG전자는 최근 직수형 정수기 ‘LG퓨리케어 정수기’를 합리적인 렌탈 비용으로 선보였다. 직수형 정수기는 수돗물이 곧바로 필터를 통과하며 정수가 되는 시스템이어서 기존 저수조에 담긴 물의 세균 감염 우려가 줄었다. ‘LG퓨리케어’는 또 ‘세븐 트랩 필터 플러스 시스템’을 적용해 수은이나 납, 비소, 철 등 일반 필터로 걸러내기 힘든 8가지 중금속을 제거한다. 직수형이면서도 물의 온도 및 양도 조절할 수 있다. 물의 계량과 온도 조절을 따로 할 필요가 없는 ‘스마트 정수기’를 제시했다는 것이 업체가 내세운 강점이다. 냉수의 경우 직수형 수돗물이 차가운 스테인레스 냉수관을 거치면서 순간 냉각되어 바로 시원한 물로 변환된다. 온수는 업계 최초로 IH(Induction Heating) 기술을 적용해 ‘순간온수 플러스’ 기능으로 저수조 없이 뜨거운 물의 온도를 3단계로 조절이 가능하다. 예를 들어 커피를 마시고 싶다면 각 온도별 온수를 선택해 커피에 최적화된 온도의 물(85도)을 제공받을 수 있다. 아이 분유 타기에 적당한 40도, 차를 마시기에 좋은 75도 등 필요에 따라 온도별 선택이 가능하다는 것이다. 물의 양도 조절이 된다. 차나 커피를 마실 때엔 120㎖, 라면 한 개 용량인 500㎖, 많은 양이 필요할 때는 1ℓ 등으로 물을 그때 그때 필요에 맞게 조절할 수 있게 했다. 한편 LG퓨리케어는 가로 폭이 17cm에 불과해 보다 넓은 싱크대 공간 활용이 가능하며, 특히 180도 회전하는 스윙탭 출수구로 정면뿐만 아니라 측면에서도 물을 받을 수 있다. 정수기를 사용할 때만 작동하는 인버터 컴프레서를 적용해 저수조가 있는 기존 제품 대비 에너지 효율을 35% 이상 높였다. 정수기 관리는 4개월마다 전문 헬스케어 매니저가 방문해 관리 서비스를 제공해주고 있다. LG전자 관계자는 “이번 정수기의 핵심은 기존 제품보다 매우 스마트해졌다는 점”이라면서 “퓨리케어는 슬림한 디자인으로 원하는 위치에 설치가 가능하며, 적은 전기료, 깨끗한 물 등 소비자가 꿈에 그리던 정수기를 실현시키기 위해 노력했다”고 전했다. 한편 LG퓨리케어는 출시와 함께 렌탈고객들을 위한 이벤트도 진행 중이다. 3월 한달 간 정수기 렌탈을 신청하는 고객들은 제품에 따라 월 렌탈료를 할인 받을 수 있다. 공기청정기와 함께 렌탈하면 할인혜택이 더욱 커진다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

“2년내 인간 도움 없이 집필 목표” “그날은 구름이 드리운 잔뜩 흐린 날이었다. 방안은 언제나처럼 최적 온도와 습도. 요코씨는 그리 단정하지 않은 모습으로 소파에 앉아 시시한 게임으로 시간을 보내고 있었다.” 바둑을 섭렵한 알파고로 인공지능(AI)에 대한 관심이 높은 가운데 일본에서는 소설까지 쓰는 AI까지 출현했다. 일본의 한 유명 SF문학상에 AI를 활용한 작품이 11편이나 출품됐으며 이 가운데 한 편이 1차 심사까지 통과했다. SF작가의 이름을 따 만든 이 문학상은 일반 응모작이 1450편에 달할 정도로 인기가 높다. “인간 이외에” AI에도 문호를 개방해 왔는데 AI가 창작에 도전한 것은 처음이다. 22일 도쿄신문에 따르면 마쓰바라 진 하코다테미래대 교수 등은 전날 기자회견을 열고 “AI를 활용해 쓴 4편의 단편 소설을 ‘호시 신이치’ 문학상에 응모해 1편이 1차 심사를 통과했다”고 밝혔다. 작품 제목은 ‘컴퓨터가 소설을 쓰는 날’로, 심사위원들은 AI가 관여했다는 사실에 대해 알지 못했던 것으로 알려졌다. 이번 소설은 AI와 인간의 공동 작품이다. 연구팀이 이야기 구성이나 등장인물 등을 설정하면 주어진 틀 안에서 AI가 단어와 형용사 등을 조합해 문장을 만드는 방식으로 소설을 써 내려갔다. 연구팀이 ‘언제’, ‘어떤 날씨에’, ‘무엇을 하고 있다’는 등의 요소를 포함하도록 지시하면 AI가 관련 있는 단어를 자동으로 골라 문장을 만드는 식이었다. 마쓰바라 교수는 “현재 AI는 미리 줄거리를 결정해야 하는 등 인간의 손길이 필요한 부분이 많아 앞으로 더 연구가 필요하다”고 말했다. 응모작에 사용된 AI를 개발한 나고야대 사토 사토시 교수는 “수천자에 달하는 의미 있는 문장을 (AI가) 쓸 수 있었던 것은 큰 성과”라고 자평했다. 연구진은 향후 이야기를 자동으로 생성해 인간의 도움 없이 소설을 쓸 수 있는 AI를 2년 안에 개발한다는 목표다. 도쿄 이석우 특파원 jun88@seoul.co.kr

경희대가 학술과 실천의 새로운 지평을 열어나갈 5대 연계협력 클러스터를 추진하고 있다. 바이오헬스 ·미래과학·인류문명·문화예술·사회체육 등 5개 분야에서 융복합 프로그램을 개발, 세계적 수준의 학술 기관으로 성장하는 것을 최종 목표로 설정하고 있다. 미래지향적 학문단위인 5대 연계협력 클러스터는 경희대가 2016년 한 해 동안 추진하는 ‘함께하는 대학 혁신 대장정’과 밀접한 연관성을 갖는다. 대외적으로는 문명사적 대전환에 적극 대응하고, 대내적으로는 미래사회가 요구하는 교육·학습 및 연구 환경을 마련한다는 의미를 갖는다. 연계협력 클러스터가 정상 궤도에 오르면, 교양 및 전공 교육의 특성화는 물론 경희대 전체의 균형 발전에도 크게 기여할 것으로 기대된다. ●바이오헬스클러스터… 서울시, 중소기업중앙회 등과 손잡고 본격 추진 경희대는 연계협력 클러스터를 출범시키기 위해 2011년 이후 구성원 의견을 수렴하는 한편, 관련 기획과 연구를 진행해왔다. 이와 함께 경기도, 서울시, 용인시, 삼성전자, 중소기업중앙회, 한국여성벤처협회 등 지자체, 기업과 손잡고 다양한 형태의 협력 모델을 추진하고 있다. 5대 연계협력 클러스터를 추진하게 된 배경에는 대학의 정체성과 주체성을 잃지 않으면서 기업·정부·지역사회·세계와 상생할 수 있는 자생 모델을 만들어내자는 의지가 깔려 있다. 이를 통해 대학의 미래, 지구사회의 미래를 창출하자는 것이다. 5대 연계협력 클러스터 중 바이오헬스와 미래과학 부문이 앞서나가고 있다. 바이오헬스 클러스터는 국민의 ‘건강과 삶의 질’ 제고에 기여하는 글로벌 수준의 연구 성과를 창출하는 것을 목표로 학내 연구 역량을 결집하고 밖으로는 관·산·학 협력을 강화하고 있다. 바이오헬스 클러스터는 미국 하버드대의 글로벌 헬스 인스티튜트(GHI)를 선진 모델로 삼되 교육·연구·실천 프로그램을 통합하는 형태로 추진되고 있다. 바이오헬스 클러스터는 서울시와 ‘홍릉 바이오의료 클러스터’를 구축하는 동시에 삼성전자와 함께 바이오헬스 분야 산업을 특화하고자 한다. 홍릉 바이오의료 클러스터는 ▲농촌경제연구원 건물 활용 사업 참여 ▲바이오헬스분야 특화 산학협력관 건립 ▲헬스 케어 로봇 실증단지 사업 유치 참여 ▲동서 신약 국제공동 R&D 및 스마트 에이징 사업 등 다양한 방법으로 진행된다. 삼성전자와 협력하는 사업은 ▲바이오헬스 분야 특화 산학협력관 건립 및 공동 활동 ▲바이오헬스 분야 연계 학과 추진 ▲바이오헬스 분야 세계적 석학 석좌교수 임용 및 세계적 수준의 강의 개발과 공유 ▲건강노화 프로그램 개발 및 운영 ▲바이오헬스 분야 교수의 연구년 기간 산학협력 등 다양한 분야에서 추진되고 있다. ●미래과학클러스터… 공학·순수과학·생명공학·인문학 등 학제 간 통합 미래과학 클러스터는 공학·순수과학·생명공학·인문학·예술 등 관련 학문 분야를 통합하는 것을 시작으로, 대학·연구소·기업·정부·지방자치단체 등과 적극 협력하면서 다양한 프로그램을 구축한다. 미래과학 클러스터는 4대 핵심 분야, 즉 플렉서블 나노소자·디스플레이·미래형 에너지·웨어러블 스마트 디바이스 및 모바일 라이프케어에 대한 체계적 육성을 통해 세계적 수준의 융복합 학술 기관을 지향한다. 우선 ‘경희 수퍼 컴퓨팅 센터’(KHSCC)와 ‘차세대 융합 신소재 센터’가 구축된다. 이와 함께 융합대학원 설립, 삼성전자 인재양성프로그램 운영, 삼성 융합 SW 코스 운영 등 전문 인재 양성을 위한 교육프로그램을 개발할 계획이다. 이외에도 인류문명, 문화예술, 사회체육 분야의 연계협력 클러스터도 기획되고 있다. 인류문명 클러스터는 지구적 난제를 해결하기 위해 인간, 문명, 지구(우주)에 대한 새로운 보편가치를 창출해 나갈 계획이다. 이를 위해 문명 전환, 지속가능한 인류 평화를 주제로 글로벌 인재 양성 기관 및 글로벌 지식 공동체를 구현할 계획이다. 대학다운 미래대학은 융복합 학술 역량, 기초 교양과 전공 실용 교육의 조화, 세계시민성을 갖춘 인재 양성, 대학의 사회적·지구적 책임 구현과 같은 핵심 요건을 충족시켜야만 가능하다. 경희가 추진하는 연계협력 클러스터가 바로 위와 같은 핵심 요건을 두루 갖춰나가고 있다. 경희대는 연계협력 클러스터의 성공적 추진을 위한 대내외 분위기가 성숙되고 있다고 판단한다. 우선 학문의 전문화, 세분화에 대한 비판적 성찰이 확산되고 있으며 후마니타스칼리지를 비롯 단과대와 연구소가 융복합 교육과 연구를 시도해온 것도 추진력으로 작용할 것이다. 또 관·산·학 협력이 동시다발로 이뤄지고 있으며 세계대학총장회(IAUP), UNAI·UNITA와 같은 유엔 산하 교육 유관 기관, 해외 대학 등과의 교류 협력도 활성화되고 있다. 미래지향적 학문단위인 5대 연계협력클러스터가 미래 융복합 분야를 선도하면서 경희의 학술·실천 역량을 세계적으로 확대시켜 나갈 것으로 기대된다. 김기중 기자 gjkim@seoul.co.kr

기업 30%… 외국인 25% 차지 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결로 관심이 높아진 인공지능(AI) 관련 국내 연구가 선진국에 비해 크게 미흡한 것으로 나타났다. 21일 특허청에 따르면 최근 10년간 인공지능·머신러닝·인공신경망·딥러닝 등 AI 관련 국내 특허출원은 모두 2638건으로 나타났다. 같은 기간 미국은 2만 4054건, 일본에서는 4208건이 출원됐다. 국내 출원은 2013년 371건으로 최대치를 기록한 뒤 2014년(367건)과 지난해(301건) 2년 연속 감소했다. 인공지능 기술은 모든 산업 분야에 활용 가능한 대표적인 융·복합 기술로 국내에서는 컴퓨터(64.1%), 통신(9.9%) 등 정보기술(IT) 분야에 연구·개발이 집중됐다. 디지털 컴퓨팅과 경영관리, 유무선 통신, 이미지 데이터 처리 등에서 활발하게 이용되고 있다. 출원 주체별로 보면 기업(30.9%), 대학(26.3%), 외국인(25.1%), 개인(8.9%), 연구소(8.8%) 순으로 외국인의 특허출원이 상대적으로 활발했다. 출원 건수는 삼성전자가 163건으로 가장 많았고 한국전자통신연구원(129건), 퀄컴(86건), 마이크로소프트(74건), 카이스트(58건) 등의 순이었다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

국내 연구진이 가장 젊고 분화 능력이 뛰어난 최상위 혈액 줄기세포를 선별하고 그 기능을 장기간 보존하는 방법을 개발했다. 줄기세포가 필요한 환자에게 신속하게 최상위 줄기세포를 공여하는 ‘혈액 줄기세포 은행’을 만들 길이 열리게 됐다. 이 연구를 지원한 보건복지부와 미래창조과학부는 20일 “혈액 줄기세포를 마음대로 깨우고 재울 수 있는 획기적인 원천 기술을 확보했다”고 밝혔다. 김효수 서울대 의과대학 교수팀은 골수에 존재하는 혈액 세포의 조상인 혈액 줄기세포 중에서 가장 젊고 분화 재생 능력이 뛰어난 최상위 혈액 줄기세포에만 ‘카이원’(KAI1)이란 분자가 발현된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다. 이와 함께 카이원 분자가 면역을 담당하는 대식세포의 다크단백질(적혈구 표면의 단백질 중 하나)과 상호작용해 최상위 혈액 줄기세포를 활동 없이 잠들어 있는 상태로 유지시킬 수 있다는 사실도 확인했다. 기능과 젊음은 유지한 채 혈액 줄기세포를 잠재워 저장할 수 있게 된 것이다. 기존에는 혈액 줄기세포를 증폭시킬 때 먼저 골수에서 잠자는 혈액 줄기세포를 깨우는 방법을 썼다. 하지만 이렇게 증폭된 혈액 줄기세포는 혈액을 만들 수 있는 기능이 점점 사라진다는 한계가 있었다. 증폭 과정에서 최상위 혈액 줄기세포는 점차 감소하고, 분화 재생 능력이 낮은 전구 세포(아직 완전히 분화가 안 된 세포) 또는 분화된 세포가 늘어나 장기 조혈 기능이 사라지게 된다. 최상위 혈액 줄기세포를 대량으로 증폭, 보관하는 방법이 상용화되면 면역 세포나 인공혈액을 제작할 때도 이 기술을 활용할 수 있다. 또 백혈병과 악성빈혈 같은 골수기능 부전증 치료제를 개발하고 골수이식 기술을 최적화해 환자에게 적용하는 시기를 획기적으로 앞당길 수도 있다. 김 교수는 “골수이식 성공률을 높이는 데도 활용할 수 있다”고 말했다. 김 교수팀이 주도하고 백성희 서울대 생명과학부 교수가 공동연구자로 참여한 이번 연구는 미래부의 ‘줄기세포 선도연구팀 육성사업’, ‘리더 연구자 지원사업’과 복지부의 ‘선도형 세포치료 연구사업단 및 연구 중심병원 육성 연구개발(R&D)사업’ 지원으로 이뤄졌다. 연구 결과는 세계 최고 권위의 줄기세포 전문 학술지인 ‘셀 스템 셀’ 온라인판에 실렸다. 원천 기술의 상용화 목표 시점은 향후 5년 이내로 잡았다. 세종 이현정 기자 hjlee@seoul.co.kr

SKT·KT 무인시스템 집중… LG전자 드론·네이버 가상비서 태생부터 ‘산학연 일체화’ 전략 미래창조과학부가 17일 발표한 지능정보산업 발전 전략에 따르면 ‘한국판 알파고’의 산실이 될 국내 첫 지능정보기술연구소는 삼성전자, LG전자, SK텔레콤, KT, 네이버, 현대자동차 등 6곳의 민간 기업이 돈을 내서 주식회사 형태로 운영한다. 50명 안팎의 연구원에 180억원의 자본금으로 출범하는 연구소는 이르면 올 상반기 중 경기 성남의 판교신도시에 설립될 전망이다. 미래부는 이 연구소가 국내 지능정보기술 역량을 모두 담을 수 있는 큰 그릇이 될 것으로 보고 있다. 연구소에 300억원가량을 투입해 대형 연구 프로젝트를 지원하고 해외 석학 등을 유치해 조기에 가시적인 성과를 거둘 수 있도록 뒷받침할 방침이다. 국내 굴지의 6개 대기업이 참여하는 만큼 각 기업의 특장점이 발휘될 것으로 기대하고 있다. 미래부는 SK텔레콤과 KT는 무인 생산 시스템, 홈케어로봇 등에 집중하고 삼성전자와 LG전자는 헬스케어, 웨어러블, 드론에 특화된 연구를 진행할 것으로 내다봤다. 현대차는 자율주행자동차, 네이버는 가상 개인 비서, 감정 인지·분석, 인공지능 게임 등에 집중할 것으로 기대했다. 미래부가 정부 출연 연구소 형태가 아닌 민간 연구소 형태로 연구소를 설립하는 것은 출연연이 급변하는 기업 수요를 따라잡지 못한다는 판단에 따른 것이다. 태생부터 민간 공동 투자 형태로 시작해 산학연을 ‘일체화’하겠다는 전략이다. 연구소 설립 외에도 미래부는 다양한 발전 전략을 세웠다. 우선 언어지능, 시각지능, 공간지능, 감성지능, 요약·창작지능 등 5개 분야를 선택해 집중적으로 지능형 소프트웨어 개발에 나선다. 언어지능의 경우 언어로 구현된 각종 지식을 축적해 2019년까지 세계 1위가 되겠다는 목표를 잡았으며 공간지능 활용과 관련해선 드론·로봇 등의 재난 구조를 시연(2019년)하고, 감성지능으로는 의료 진단·노인 돌봄 등을 시연(2019년)해 보이기로 했다. 요약·창작지능 분야에서는 인공지능이 스스로 영화의 스토리를 이해해 이를 영상으로 요약, 압축하는 능력을 놓고 인간과 대결(2020년)을 벌이도록 할 계획이다. 지능정보기술 발전의 기반이 될 슈퍼컴퓨터, 신경 칩, 뇌과학·뇌구조, 산업수학 등 기초학문 분야에 대한 연구도 정부가 지원할 예정이다. 정부는 지능정보기술의 주축이라고 할 수 있는 데이터 인프라 구축에도 발 벗고 나선다. 인공지능의 발전을 위해서는 기계가 읽을 수 있는 형태의 방대한 데이터가 갖춰져 있어야 하기 때문이다. 김진형 소프트웨어정책연구소장은 “전자업계에 있는 삼성과 통신업계에 있는 SK텔레콤, 포털업체 네이버 등이 연구소를 통해 얻고자 하는 것이 달라 어려움이 있을 수 있다”면서 “정부가 이번 지능정보산업 발전 전략을 통해 단기간에 결과를 내려고 하기보다는 지능정보기술에 대해 고민하고 기획하는 계기가 됐으면 좋겠다”고 말했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

“이러다 ‘알파 설계사’까지 나오는 것이 아닐까요.” 요즘 보험업계의 과장 섞인 엄살입니다. 이세돌 9단과 구글의 인공지능(AI) 알파고 간 ‘바둑대결’로 국민적 관심이 쏠렸던 여파인데요. 정부가 AI 활성화에 팔소매를 걷어붙이고 나서자 일자리를 빼앗기지 않을까 내심 걱정하는 것이지요. 이런 걱정은 거의 모든 업종에서 일어나는 현상이긴 하지만 보험업계의 체감지수는 유독 더 높습니다. 그도 그럴 것이 보험은 근본적으로 ‘통계 산업’이기 때문입니다. 몇 살 때 암 발생 확률이 높은지, 위험률과 손해율은 얼마인지 그간 쌓아 온 데이터를 바탕으로 미래를 대비하는 산업이 바로 보험입니다. 컴퓨터나 인공지능이 활용될 부분이 그만큼 많다는 얘기이지요. 예컨대 보험 상품 개발의 경우 성별·연령별 보험료 산출이나 위험률 분석 등은 인공지능으로 처리 가능하다는 게 업계의 관측입니다. 가입 성향 분석이나 안내장 발송도 컴퓨터로 일부 대체할 수 있다네요. 보험연구원도 최근 ‘인공지능 알파고와 보험산업의 미래’라는 제목의 보고서를 통해 “인공지능 활용으로 판매채널에 큰 변화가 생길 것”이라고 관측했습니다. 예컨대 핀테크 업체인 ‘마이 리얼플랜’이 있습니다. 소비자가 보험 설계를 요청하면 설계사로부터 입찰을 받아 컴퓨터 알고리즘으로 상품을 분석해 최적의 상품을 찾아줍니다. 손해보험협회와 금융위원회가 만든 보험비교 사이트 ‘보험다모아’보다 우수하다고 평가되고 있지요. 인공지능 기술을 결합하면 이렇게 보험설계사 없이도 개인 맞춤형 상품을 찾을 수 있습니다. 물론 대체가 힘든 ‘인간’의 영역도 있습니다. 새로운 아이디어를 기반으로 한 상품 개발은 로봇이 쉽게 넘보기 힘들 것입니다. 한 보험설계사는 “가뜩이나 성과주의 때문에 무한경쟁을 해야 하는데 앞으로는 로봇하고도 일자리를 다투게 생겼다”며 한숨입니다. 하지만 시대의 흐름이 그렇다면 불평만 할 수는 없지 않을까요. 이세돌의 ‘분투’를 기억하며 업계도 좀더 분발해야 할 것 같습니다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

‘공무원이 들려주는 공직 이야기’ 22회에서는 국토교통부 소속 기관인 국토지리정보원 공무원을 소개한다. 국토 측량부터 국토 위치기준 체계 설정, 국토 현상에 관한 기록·보존 등의 업무를 하는 국토지리정보원의 업무를 살펴보고, 2014년 11월 경력경쟁채용으로 임용된 8급 주무관의 업무, 채용 과정, 공직에 입문한 소회 등을 들어 봤다. 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 대결’이 막을 내렸다. 미국의 정보통신기술(ICT) 기업 구글은 자사가 제작한 알파고의 활약을 보며 “달에 착륙했다”고 자평했다. 역사에 새로운 장이 쓰여졌다고 할 만큼 인공지능(AI) 분야에서 큰 기술적 진보가 이뤄졌다는 의미였다. 글로벌 IT 기업들은 오래전부터 AI 기술 개발에 힘썼다. 그 결과 AI 기술은 이미 우리 일상생활 곳곳에서 발견된다. 대표적인 사례가 무인(자율주행) 자동차다. 세계 최대 자동차 회사인 도요타는 2020년까지 무인 자동차를 선보이겠다는 목표로 AI 연구소 ‘도요타 리서치 인스티튜트’를 설립, 연구하고 있다. 영국, 미국 등은 이미 무인 자동차 시험·연구 공간을 만들어 시험 운영에 들어갔다. 국내에서 무인 자동차가 화두로 떠오른 것은 지난해 5월이다. 국토교통부는 무인 자동차 상용화에 앞서 선행돼야 할 고정밀도로지도(대축척지도)를 제작하기 위해 ‘자율주행차 지원 등을 위해 정밀도로지도 구축 방안 연구’ 사업을 발주했다. 이 연구를 도맡은 곳이 국토지리정보원이다. 1958년 국방부 지리연구소로 출범한 국토지리정보원은 건설부 국립지리원(1974년)을 거쳐 국토부 소속 책임운영기관으로 자리잡았다. 국내 지도에 적용되는 국가 기준점, 표준 등은 모두 국토지리정보원에서 제공하고 있다. 국토 측량, 항공사진 촬영 등은 물론 공간정보에 관한 기록·보존 연구, 국토 조사나 지명 정비, 공간정보 관련 국제협력 등의 업무를 한다. 행정자치부에서 지정하는 책임운영기관이란 공공성을 유지하면서도 전문성을 강화해야 할 기관에 인사·예산상의 자율성을 부여하고 성과에 대해 책임을 지도록 하는 것으로 국립과학수사연구원, 현대미술관 등 49개가 지정됐다. 국토지리정보원에서 일하는 공무원은 일반직(행정, 측지), 관리·운영직, 연구직으로 나뉜다. 직렬에 따라 입직 경로도 다르다. 행정직은 인사혁신처 주관 공개경쟁채용, 지역인재채용 시험 등을 거친다. 측지직, 관리 운영직, 연구직 등은 전문성을 요구하기 때문에 직무 관련 응시 자격을 지정하는 경력경쟁채용 방식으로 선발한다. 2014년 11월 경채를 거쳐 입직한 박서희(25) 주무관(8급)은 2년째 기획정책과 국제협력표준팀에 몸담고 있다. 서울시립대에서 공간정보공학을 전공한 박 주무관은 입직 당시 소지하고 있던 한국산업인력공단의 지적기사, 정보처리기사 자격증과 학부에서 이수한 직무 관련 과목, 영어 구사 능력 등을 인정받아 채용됐다. 주로 담당하는 업무는 국제협력 분야다. 박 주무관이 속한 국제협력표준팀은 해마다 열리는 ‘유엔 세계 공간정보 관리 국제회의’(UNGGIM)를 준비한다. UNGGIM은 공간정보를 활용해 지진해일, 기후변화 등 전지구적 이슈에 대응하기 위해 상호 협력하는 유엔 산하 협의체다. 우리나라는 UNGGIM의 부의장을 맡고 있다. 의장국인 일본, 사무국 임원인 중국 등과 일정 조율 등을 위해 소통할 일이 잦다. 박 주무관은 회의 일정 한 달 전쯤 유엔에서 안건이 나오면 국토지리정보원 관련 보고서를 작성한다. 그는 “아무래도 영어로 이메일을 작성하거나 전화를 할 일이 많다”며 “공무원을 준비하더라도 국제협력 분야 일을 맡아 보고 싶다면 비즈니스 영어를 구사할 정도의 실력을 갖추는 게 유리하다”고 조언했다. 외빈이 국토지리정보원에 방문하거나 국내에서 국제회의가 열리는 경우도 종종 있다. 지난해 10월에는 6일간 제주국제컨벤션센터에서 ‘유엔 공간정보 아태 지역 총회’가 열렸다. 56개 아태 지역 회원국, 유엔 및 국제기구 비정부기구(NGO), 국내 민간기업 등에서 300여명의 공간정보 대표와 관련 전문가들이 참석해 기후변화, 재해·재난, 빈곤, 질병 등의 해결을 위한 공간정보 협력·발전 방안 등을 논의하는 자리였다. 박 주무관은 “유엔 관련 회의였기 때문에 국제 의전 방식을 따라야 했다”며 “국가별 좌석 배치, 국제회의에서 사용되는 국가별 명칭, 문화적 차이 등 세세한 점들을 고려하는 게 가장 어려운 점”이라고 말했다. 박 주무관은 한국국제협력단(코이카)을 통해 국내에 초청된 개발도상국 공무원들을 대상으로 공간정보 관련 역량 강화 프로그램을 진행한다. 지난해에만 8개국에서 16명의 공무원이 참여했다. 박 주무관은 “공간정보 관련 강의를 맡을 강사진이나 기업 탐방 섭외가 까다로운 데다 문화가 전부 다른 공무원들이 한 달간 생활할 수 있도록 돕는 것이 쉽지가 않다”며 “그래도 고국에 돌아가면서 ‘덕분에 잘 배우고 돌아간다’며 감사의 뜻을 전해 올 때마다 보람을 느낀다”고 말했다. 최훈진 기자 choigiza@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

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

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

새누리당 공천과정을 둘러싸고 당 안팎에서 잡음이 터져 나오고 있다. 특히 유승민 전 원내대표에 대한 공천 결과 발표가 연일 보류되고, ‘유승민 사단’으로 거론돼 온 측근 의원들과 비박계를 줄줄이 탈락시키면서 ‘정치 보복’ 아니냐는 논란이 더욱 커졌다. 겨우 공천을 확정지은 비박계 의원들은 더욱 높은 강도로 친박계를 향해 거친 목소리를 냈다. ‘컷오프’ 광풍에서 살아남은 정두언(서울 서대문을) 의원은 16일 기자들에게 문자메시지를 보내 공천관리위원회의 조치에 대해 “더불어민주당이 만세를 부를 자해행위를 한 것이며 친박계가 유승민을 정치적 거물로 키워준 것”이라고 꼬집었다. 정 의원은 “선거를 코 앞에 두고 선거 전략으로 활용해야 할 공천을 내부 권력 투쟁의 장으로 써버렸다”면서 “권력 강화는커녕 권력 약화를 초래할 것이며 친박을 포함해 모두가 패배자가 될 위기 상황”이라고 지적했다. 그는 이어 “이 과정에서 유일한 수혜자는 유승민 의원”이라며 “친박이 나서서 유승민을 정치적 거물로 키워줬다”고 주장했다. 서울 성북갑 지역에 공천을 확정지은 정태근 전 의원은 15일 자신의 블로그를 통해 “축하와 승리에 대한 기대의 인사가 넘쳐났던 엊그제와 달리 오늘은 우려, 심지어 경멸에 가까운 말을 반복해서 들어야 했다”면서 비박계에 대한 ‘공천 학살’ 이후의 수도권 여론을 전했다. 정 전 의원은 대구 출신이라는 정릉 1동 주민 한 분이 자신에게 “대구가 새누리당 텃밭이라고 하는데 김영삼·이명박 때 혼줄을 낸 걸 모르느냐?”면서 “나 같이 서울 사는 사람이 다른 당 찍을 수도 없고, 창피해서 투표장 나가고 싶지 않다. 정 의원 이번에 꼭 되어야 하는데 걱정”이라고 말했다며 새누리당 지지층조차 분노하고 있다는 점을 설명했다. 그는 “공천 물갈이는 불가피하다. 그러나 상대 정당을 이기기 위해 물갈이를 해야지, 당내 반대 계파를 응징하기 위해 물갈이를 하는 것은 ‘낡은 정치’라면서 ‘상대당을 지지하거나 마음을 정하지 못한 유권자들에게 감동을 주는 물갈이를 못할 망정 자신을 지지하는 유권자조차 화를 돋구어 떠나도록 만드는 물갈이는 ’국민을 무시하는 정치‘이고 ’자해정치‘”라고 비판했다. 정 전 의원은 이어 “보수정당의 최고의 목표는 정체성을 지키는 것이 아니라, 안정적으로 국정을 운영하기 위해 선거에서 이기는 것”이라면서 성난 민심으로 총선 판도가 뒤집혔음을 거듭 경고했다. 또 “水能載舟 亦能覆舟(수능재주 역능복주), 순자의 황제편에 나온다. 저는 ’정관정요‘에서 당 태종에게 간언하는 위증의 말로 읽었다. ’물은 배를 띄우기도 하지만 뒤엎어 버리기도 한다‘는 말”이라고 소개한 뒤 “간담을 서늘케 하는 경구”라면서 민심 이반으로 인한 ’심판'을 우려했다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr [핫뉴스] ‘생사기로’ 선 유승민… ‘미운 털’ 박힌 과거 발언 어땠길래?[핫뉴스] 김종인 “박근혜 정부, 낙제점 아니지만 잘한 정책 없어”

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

#1. 덕수궁 돌담길에 설치된 20m짜리 초대형 발광다이오드(LED) 광고판에 인공지능(AI)을 주제로 한 구글의 광고가 도배질한다. 그에 뒤질세라 전부 정보통신기술(ICT) 업체로 변신에 성공한 샤오미가 구글 못지않은 규모의 LED 광고로 시선을 끈다. 관광객들은 구글과 샤오미 전광판을 오가며 사진 촬영에 여념이 없다. #2. 맞은편 유리로 된 서울시 청사에는 프로젝터를 통한 서울의 맛집과 관광명소 등의 공연 계획이 소개된다. 서울광장에서 열리는 음악회 관람객들은 틈틈이 눈으로 서울의 관광 스케줄을 짠다. #3. 그 옆 한국프레스센터 광장에 들어선, 건물 전체가 LED 패널로 이뤄진 5층짜리 ‘디지털 AD 타워’에서는 세계적 기업의 광고 경연이 펼쳐진다. 그 안에서는 뉴욕의 타임스스퀘어에 있는 ‘비지터센터’처럼 기념품과 음식도 팔고, 극장 및 식당 예약과 함께 방문 기념 스탬프도 찍어 준다. 건물 안에서 뒷문으로 나가면 확 달라진 무교동 맛집 골목에서 디지털 광고 명소인 명동으로 이어진다. #4. 청계광장에서는 홀로그램 광고가 관광객들의 볼거리를 제공한다. 상상이 지나쳤을까? 도심 곳곳의 광고판에서 뿜어져 나오는 빛의 홍수를 생각하면 혼란스럽기도 하다. 하지만 우리에겐 없어서 부러운 그림 중 하나다. 메르스 영향이 있긴 했지만, 지난해 한국을 찾은 관광객은 1323만명으로 지난해보다 6.8%가 줄었다. 반면 밖으로 관광을 나선 우리 국민은 2000여만명이나 됐다. 관광수지도 60억 달러 적자가 났다. 2014년 적자 규모(17억 5810만 달러)의 3.5배나 되는 것으로, 이는 2007년(108억 6010만 달러) 이후 8년 만의 최대 규모다. 정부도 비상이 걸렸다. 싸구려 관광으로 한국의 이미지를 훼손하고, 유커(遊客·중국인 관광객)의 발길을 다른 나라로 돌리게 하는 저가 관광업체 퇴출을 시도하는 한편 각종 관광진흥책도 내놓고 있다. 행정자치부가 추진 중인 한국판 ‘타임스스퀘어’도 이 같은 정책의 일환이다. ‘옥외 광고물 자유표시구역제도’를 도입하고, 광고물의 크기나 높이, 색상에 대한 규제를 풀어 미국의 타임스스퀘어 광장과 같은 명소를 만들겠다는 것이다. 오는 7월까지 지방자치단체 등을 대상으로 설명회를 연 뒤 올해 안에 대상 지역을 선정한다. 벌써 서울의 명동과 강남, 부산 해운대 등 후보지가 거론된다. 옥외광고물 관련법은 1990년에 그 틀이 짜였다. 이에 따라 아직도 서울 등 대부분 지자체는 안전과 교통 유발 등을 이유로 건물 3층(부산시는 5층)까지만 가로형 간판을 허용하고 있다. 건물 벽면에 광고용 LED 부착이나 프로젝터로 건물에 광고를 하는 것도 안 된다. 건물 전체를 LED 광고판으로 하는 건축도 물론 불가능하다. 행자부가 이런 규제를 모두 풀지는 미지수다. 2003년 10월 처음으로 뉴욕 타임스스퀘어를 방문한 적이 있다. 늦은 밤 한파로 덜덜 떨어야 했지만, 인파로 가득했다. 삼성전자 광고 밑에서 줄을 섰다가 사진을 찍고 온 기억이 새롭다. 연간 1억명이 이곳을 찾고, 뉴욕시 전체로 550억 달러가 넘는 수익을 올린단다. 뉴욕의 타임스스퀘어는 광고판만으로 이런 성공을 거뒀을까. 우리도 광고물 규제를 푼다고 사람이 모일까. 타임스스퀘어는 개발로 헐릴 뻔했던 인근 브로드웨이의 낡은 극장 44개를 보존하고, 인근 지역과 연계한 활성화 시책을 펴는 등 규제 완화와 보존을 적절히 활용해 성공했다. 관광은 사람을 끌어모으는 것이다. 하지만 사람은 단순히 살 것, 볼 것만으로 모이지는 않는다. 그 안에서 즐기고 체험할 수 있어야 한다. 화장품과 성형, 한류만으로 외국 관광객을 한국에 묶어 둘 수는 없다. 그런 면에서 한국판 타임스스퀘어는 규모도 좀 더 확대하고, 규제도 과감히 풀었으면 한다. 문화재라고 묶고, 도심이라고 규제한다면 고양이도 그리지 못한다. 정부뿐 아니라 지자체와 주민이 함께 참여하는 종합 계획이 돼야 한다. 발상의 전환도 필요하다. 경복궁에서 서울광장에 이르는 태평로를 한국판 타임스스퀘어로 지정, 규제를 확 푸는 것은 어떨까? sunggone@seoul.co.kr

두 남자의 수다 　“형, 김 부장 이야기 너무 뻔해. 재미없어.” 별명이 자유로운 영혼인 후배 박 교수가 시비를 걸었다. 지난주 칼럼 ‘3D 프린팅, 현실편’이 마음에 들지 않았던 것 같다. 글을 그렇게 밋밋하게 쓰지 말고 “3D 프린팅은 사기다!” 이렇게 질러야 한다는 것이다. 중국 경제지에 칼럼을 연재하게 되어 중국통인 박 교수에게 자문을 구하러 간 날이었다. 학교 앞에서 양꼬치에 칭다오 맥주를 마시며 대륙의 IT에 대해 수다를 떨다 불의의 일격을 당했다. 호시탐탐 반격의 기회를 노리다 “박 교수는 3D 프린터의 문제가 뭐라고 생각해?”라고 물었다. 예상 밖으로 대답이 시원찮았다. 요즘 제품들은 크리에이티브 하지 않고 킬러 애플리케이션도 없다며 일반적인 이야기를 늘어놓았다. 박 교수가 외국어나 전문 용어를 많이 사용할 때는 허당일 가능성이 크다. 이때다 싶어 두 번째 질문을 던졌다. “속도가 지금보다 100배나 빠른 3D 프린터가 나왔다는데 들어봤어?” 금시초문이라고 했다. 연구실에 칩거하더니 세상 물정에 어두워진 것이 분명해 보였다. 기회를 놓칠세라 “4D 프린터로 찍으면 저절로 모양이 변한다던데 혹시 본 적 있나?”라며 아는 척을 했다. 그러자 박 교수가 퉁명스럽게 한마디 했다. “그럼 다음 주에는 재미있게 한번 써 보슈” 　　터미네이터와 3D 프린터　　박 교수가 3D 프린터에 실망한 것은 아직 기대만큼 성과를 내지 못했기 때문일 것 같다. 그러나 최근의 기술 발전은 종종 축적된 기술이 한순간에 폭발하면서 도약을 하는 ‘퀀텀 점프’(Quantum Jump) 현상을 보인다. 먼 미래의 기술로만 여기던 인공지능이 알파고의 등장으로 순식간에 전 세계의 이목을 집중시키는 것을 봐도 그렇다. 몇 년 전만 해도 인공지능은 대접받는 분야가 아니어서 더욱 격세지감을 느낀다. 스마트폰도 2007년 아이폰이 나온 이후 채 10년이 되지 않아 스마트 빅뱅으로 대폭발을 일으켰다. 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티, 스마트플래닛으로 이어지며 초연결 시대를 열어가고 있다. 이제는 한순간 흐름을 놓치면 생존을 보장하기 어렵다. 오죽하면 세계 최대 스마트폰 회사 CEO의 모토가 ‘졸면 죽는다’ 였겠는가. 3D 프린터도 시장 형성이 더디다고 냉소적으로 보아서는 위험하다.　2015년 3월, 국제적 학술지인 ‘사이언스’에 ‘클립’(CLIP)이라는 초고속 3D 프린팅 기술이 발표되었다. 클립의 출력 속도는 기존보다 25배에서 최대 100배까지 빨랐다. 최근 공개한 영상에서 10cm 높이의 에펠탑 모형을 출력하는데 6분 35초밖에 걸리지 않았다. 3D 프린터의 약점으로 지적되던 속도 문제를 해결할 길이 열린 것이다. 이 기술을 개발한 노스캐롤라이나 대학의 조셉 데시몬 교수팀은 카본3D(Carbon3D)라는 벤처 기업을 설립하며 본격적으로 사업에 나섰다. 데시몬 교수는 지식 공유의 장인 테드(TED) 강연에서 영화 터미네이터2에 나오는 액체 금속 로봇 T-1000을 보고 영감을 얻었다고 말했다. 대략 원리는 이렇다. 빛은 액체 광경화 수지를 굳혀 버리지만 산소는 액체가 굳는 것을 방해한다. 클립은 이 점을 이용해 수조 바닥에 콘택트 렌즈와 같이 빛과 산소를 투과시키는 창을 설치한 것이 비밀의 열쇠다. 이 창을 통해 산소를 주입하면서 자외선을 쏘면 액체 속에서 연속적으로 입체 형상이 만들어진다. 이 방식은 출력 속도도 빠르지만 단층이 생기지 않아 표면이 매끄럽고 출력물의 강도가 높다. 　자율주행 자동차와 드론 같은 새로운 사업의 파트너를 찾던 구글이 이런 회사를 놓칠 리가 없다. 테드 강연에 참석했던 구글의 공동 창업자 레리 페이지와 세르게이 브린은 데시몬 교수를 만나 협상을 시작했다. 몇 개월 후 구글 벤처스를 통해 아직 제품도 출시되지 않은 신생 벤처 기업인 카본3D에 1억 달러를 투자하였다. 구글은 “카본3D의 기술은 기존의 것과는 차원이 다르다. 제조업의 새로운 지평을 열어 3D 프린팅 시장을 폭발적으로 성장시킬 잠재력이 있다.”라고 평했다. 포드 자동차는 이미 2014년부터 이 기술을 가져다 자동차 디자인과 새로운 부품 개발에 사용하기 위해 시험을 해왔다. 포드의 적층 제조 부문 리더인 엘렌 리는 “기존의 사출 성형으로 만든 제품에 비해 손색이 없다, 클립은 디지털 제조를 통해 자동차 소재와 응용분야에 혁신을 가져올 것”이라고 말했다. 이 밖에도 3D 프린팅 소프트웨어의 일인자 ‘오토데스크’, 의료분야 적용을 시도하는 ‘존슨앤존슨’, 아이언맨과 어벤저스의 특수효과를 맡았던 할리우드의 ‘레거시 이펙트’ 등 여러 분야의 기업들과 협력을 진행 중이다. 미국의 포브스지는 카본3D의 기업가치가 이미 10억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 카본3D가 3D 프린팅의 룰을 바꾸는 게임 체인저가 될 것인지 기대를 모으고 있다. 　3D 프린터를 넘어　　더울 때는 옷감 사이로 바람이 통하고 추워지거나 비가 오면 빈틈을 메워 보온과 방수가 되는 옷이 있다면 어떨까. 프린터로 출력한 물건이 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸거나(self-transformation) 조립하는(self-assembly) 기술이 등장했다. 3D 프린팅에 시간에 따른 변화를 더해 4D 프린팅이라고 부른다. 이 기술은 2013년 미국 MIT의 스카일러 티비츠 교수가 TED 강연을 통해 소개하면서 널리 알려졌다. 예를 들어 한쪽 면은 고온에서 팽창하는 물질을 프린트하고 반대편은 온도에 변화가 없는 물질을 프린트한 판이 있다고 치자. 이 판을 뜨거운 곳에 두면 한쪽이 늘어나면서 변형이 생겨 휘게 된다. 온도뿐만 아니라 물, 햇빛, 진동, 중력 등에 반응하는 소재를 이용하여 특정 조건에서 원하는 모양을 만드는 것이다. 미 육군은 자가 조립 무기와 스텔스 기능의 전차나 군복과 같은 군사용 4D 프린팅 기술을 개발 중이다. 프랑스의 항공기 제작회사 에어버스는 MIT의 티비츠 교수와 함께 비행 조건에 따라 형태가 변하는 제트 엔진 부품을 만들고 있다. 시장조사 기관 프로스트 앤 설리번은 ‘4D 프린팅의 발전 보고서’를 통해 4D 프린팅이 헬스케어, 자동차, 항공, 우주 산업에 이르기까지 비즈니스 환경에 커다란 변화를 가져오리라 전망했다. 아직은 도입기로 사업성을 말하기는 이르지만 스마트 소재나 소프트웨어 설계와 같은 원천 기술은 미리 확보해야 한다. 2~3년이 지나면 선발 주자들이 특허를 지뢰밭 같은 깔아놓아 접근조차 어려울 수가 있기 때문이다. 　　3D 프린팅, 이제부터 시작　　3D 프린팅 시장 확대의 걸림돌로 지적받던 소재 부족 문제도 해결의 실마리가 보인다. 지금까지 주류를 이루었던 플라스틱 재질의 ABS나 PLA 수지 외에 금속, 종이, 세라믹, 바이오 소재 등으로 그 영역을 넓히고 있다. 특히 최근에는 알루미늄, 니켈 합금, 티타늄과 같은 금속 소재의 종류도 다양해졌다. 소재의 변화에 따라 사업 아이템도 패션 소품이나 피규어와 같은 생활용품부터 건축, 의료, 자동차 산업으로 확대되었다. 소프트웨어와 서비스 사업의 비중도 커졌다. 2014년 빅테이터 분석 업체 애피니언스는 3D 프린팅 분야에서 가장 영향력 있는 기업 10곳을 선정했다. 그중 프린터를 제조하는 회사는 스트라타시스, 3D 시스템즈, 메이커봇 3곳뿐이었다. 1위는 소프트웨어 기업인 오토데스크가 차지하였고 2위는 온라인 스토어를 개설한 아마존이었다. 3D 프린팅 산업은 하드웨어와 소재 중심에서 소프트웨어, 서비스, 플랫폼을 포함하는 거대한 생태계를 만들어 가고 있다. 아직은 주류 시장으로 진입하는 관문인 캐즘(chasm)을 넘지는 못한 것이 사실이다. 그러나 머지않아 거품이 빠지는 환멸기가 끝나고 재조명을 받는 각성기를 거쳐 성장기에 접어들 것이다. 3D 프린팅은 현실 세계와 디지털 세계를 이어주는 연결고리이다. 그 사이에는 수많은 변화와 기회가 있다. 생태계 전체를 바라보며 어려운 현실을 타개할 기회를 찾기 바란다. 3회에 걸친 연재를 마무리하면서 3D 프린터로 작은 소품이라도 직접 만들어 보기를 권한다. 끝으로 박 교수에게도 한마디 해야겠다. “이봐, 3D 프린팅은 이제부터 시작이야!”　　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

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