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

요란하게 시작했던 공정거래위원회의 글로벌 ‘IT 공룡’ 오라클 조사는 결국 용두사미로 끝났다. 공정위는 1심 격인 전원회의에서 오라클의 끼워 팔기에 대해 무혐의 처분을 내렸다고 13일 밝혔다. 공정위는 지난해 초 정보통신기술(ICT) 분야를 집중 감시하기 위해 구성한 특별전담팀(TF)의 첫 번째 과제로 오라클 사건을 배당했다. 특히 오라클의 끼워 팔기 조사는 우리가 세계적으로 처음 칼을 빼든 것이어서 관심이 집중됐다. 공정위 조사 결과에 따라 다른 국가들도 오라클 조사에 착수할 수 있어서다. 이 때문에 오라클 본사가 있는 미국도 공정위 조사를 예의 주시했고, 미국 의회는 공정위 조사가 불투명하다는 문제를 제기하기도 했다. 기업용 소프트웨어를 파는 오라클은 ‘데이터베이스관리시스템’(DBMS)을 팔 때 장애나 고장에 대비해 소프트웨어 유지·보수 서비스도 함께 팔았다. 이때 업그레이드 프로그램을 포함해 고객에게 차기 버전을 사도록 강제한 혐의를 받아 왔다. 지난해 4월 기자 간담회에서 신영선 공정위 사무처장은 “오라클 한국 법인을 대상으로 끼워 팔기 의혹 조사를 진행하고 있지만, 오라클 본사가 개입됐다면 본사도 조사할 수 있다”고 강하게 말했다. 그러나 공정위는 결국 끼워 팔기가 성립되지 않는다는 결론을 내렸다. 그 이유로 고객이 오라클의 DBMS를 사용하면서 유지·보수 서비스나 업그레이드만을 다른 사업자로 바꾸는 것은 소스 코드 등이 달라 현실적으로 불가능하다고 봤기 때문이다. ‘오라클 소프트웨어는 오라클 유지·보수 서비스를 받는 것’이 소비자에게 더 유리했다는 의미다. 오라클의 국내 시장 점유율도 2011년 59.6%에서 2014년 58.5%로 큰 변동이 없었다. 가격도 IBM이나 마이크로소프트 등과 비교했을 때 그다지 높지 않았다. 오라클의 ‘구입 강제’에 대해서도 무혐의 처분했다. 오라클은 한 고객이 여러 개의 DBMS 소프트웨어 라이선스를 사더라도 각 라이선스마다 유지·보수 서비스를 따로 구입하라고 강제한 혐의를 받았다. 이에 대해 공정위는 지식재산권을 보호하기 위한 합리적 조치라고 판단했다. 오라클의 정당성만 세계적으로 확인해 준 셈이 됐다. 세종 김경두 기자 golders@seoul.co.kr

애플 VR기기 지난달 등록… 구글 AI 자율주행 기술 출원 삼성전자와 애플, 구글 등 글로벌 정보기술(IT) 기업은 신제품 연구를 극비에 부친다. 하지만 미국 특허청(USPTO)에 출원된 특허의 면면을 보면 이들 기업이 준비하는 미래 먹거리의 단서를 얻을 수 있다. 미국에서 가장 많은 특허(실용 및 디자인 포함)를 보유한 기업은 삼성전자로 나타났다. 11일(현지시간) 미국 특허 전문 매체인 IAM에 따르면 지난해 12월 30일 기준 미 특허청에 등록된 삼성전자의 특허는 모두 6만 3434건으로 2위인 캐논(4만 11건)을 2만개 이상 앞섰다. 삼성전자의 특허 건수는 1년 전(5만 5417건)보다 14.5% 늘었다. 지난해 2위인 IBM은 3만 9436건으로 한 계단 밀려났다. 삼성전자가 보유한 특허 가운데 최근 주목받는 것은 액정 화면을 필요에 따라 세로로 늘였다가 줄일 수 있는 확장형 디스플레이 기술이다. 지난달 공개된 이 특허는 차세대 스마트폰은 물론 태블릿 PC, 스마트워치, 휴대용 의료기기 등 다양한 제품군에 적용될 전망이다. 이 외에도 둘둘 말거나 반으로 접을 수 있는 스마트폰 특허도 보유하고 있다. 애플은 고글안경 형태의 가상현실(VR) 기기에 관한 특허를 지난달 말 등록했다. 2008년과 2009년, 2012년에도 VR기기 특허를 출원했는데 외신들은 이번에 공개된 특허가 상용화될 가능성이 크다고 보도했다. 이 밖에 기계식 키보드와 터치패드를 없애고 대신 가상 키보드 기술을 적용한 노트북인 맥북도 최근 특허출원했다. 구글은 헬스케어 사업 재건에 힘을 쏟는 것으로 관측됐다. IT매체 슬래시기어는 구글이 지난달 초 하트와 삼각형 모양의 상표를 미 특허청에 등록했다고 보도했다. 구글은 개인 건강정보를 관리하는 구글 헬스를 2008년 5월 출시했다가 2011년 접었다. 구글은 새로 등록한 상표에 대해 질병의 예방 및 진단, 치료를 위한 의료 기기와 의료 분야에서 쓸 수 있는 소프트웨어를 상징한다고 설명했다. 지난해 말 구글은 웨어러블 기기인 구글 글라스의 2세대 버전과 비행기, 기차 등의 운행에도 적용할 수 있는 인공지능(AI) 자율주행 기술 특허도 출원했다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

실적 부진을 이유로 직원을 해고한 외국계 기업에 제동이 걸렸다. 12일 아사히(朝日)신문은 "도쿄지방법원은 비서직으로 일했던 40대 여성이 실적 부진을 이유로 한 해고는 부당하다며 미국 JP모건체이스 계열사인 JP모건 체이스은행을 상대로 낸 소송에서 회사 측의 해고는 무효라고 11일 판결했다"고 보도했다. 법원은 "해고사유가 될 만한 실적 부진은 없었다"며 회사는 2010년 이후 해고 기간에 대해 월급여 40만 엔(약 422만 원)씩을 계산해 원고에게 지급하라고 명령했다. 판결에 따르면 이 여성은 2000년 비서직으로 채용돼 사원의 일정 관리 등을 담당했으나 2006년 상사로부터 "자발적으로 더 폭넓은 서포트를 해라"는 지시를 받은 후 낮은 평가를 받다가 2010년 해고당했다. 법원은 "종전에 담당했던 업무를 문제없이 수행해왔다면 평가에서 새로운 업무를 지나치게 중시하는 것은 적절하지 않다"고 밝혔다. 도쿄지법은 지난달에도 일본 IBM 사원 5명이 '실적 부진'을 이유로 해고한 것은 부당하다며 회사를 상대로 제기한 소송에서 회사 측의 "해고권 남용"이라고 지적, 5명 전원 해고를 무효로 하고 해고 기간의 급여를 지급하라고 판결했다. 나우뉴스부 nownews@seoul.co.kr

1997년 체스 세계챔피언 게리 카스파로프(러시아)가 IBM 컴퓨터 '딥 블루'에게 패했다. 2016년 3월 바둑의 이세돌 9단은 인공지능(AI) 알파고에 1대 4로 승리를 내줬다. 이제 일본 장기의 고수마저 컴퓨터와 대결에서 첫 판을 내 줬다. 11일 NHK 보도에 따르면 이와테(岩手)현에서 지난 9∼10일 이틀에 걸쳐 벌어진 야마자키 다카유키(山崎隆之·35) 8단과 컴퓨터 소프트웨어 '포난자'와의 덴오센(電王戰) 첫 대국에서 포난자가 승리했다. 포난자는 첫날부터 격렬하게 야마자키 8단을 몰아부쳤고, 이틀 째에도 형세를 유지하며 야마자키 8단은 85수만에 기권했다. 야마자키 8단은 "다음 대국에서는 대책을 넓고 깊게 마련해 좋은 장기를 보여드리겠다"고 말했다. 인간 프로기사와 컴퓨터의 장기 대국인 덴오센은 작년까지 단체전으로 치러지다 올해부터 개인전으로 진행됐다. 2013년과 2014년에는 컴퓨터 소프트웨어가 각각 3승 1무 1패와 4승 1패로 인간을 압도했지만 작년에는 3승 2패로 인간이 승리를 거뒀다. 야마자키와 포난자는 앞서 진행된 인간과 컴퓨터계의 토너먼트를 각각 통과, 인간과 컴퓨터 대표로 또 하나의 의미있는 대국에 나서게 됐다. 두 번째 대국은 다음달 21일부터 이틀간 진행된다. 사진=포토리아 나우뉴스부 nownews@seoul.co.kr

한국장학재단(이사장 곽병선)은 지난 2일 경희대학교 평화의전당에서 제7기 차세대리더육성멘토링 발대식인 ‘코멘트데이(KorMent Day)’ 행사를 개최했다고 밝혔다. 한국장학재단에서 운영하는 차세대 리더 육성 멘토링은 사회 지도층 인사들이 젊은 대학생 인재들에게 자신의 경험과 지식을 전수하는 국가 인재육성지원 프로그램이다. 사회 저명 인사들의 재능기부를 바탕으로 그동안 사회로부터 받은 유·무형의 혜택을 환원하자는 취지로, 지난 2010년 5월 출범해 올해로 7년차를 맞았다. 이번 멘토링에는 ▲곽덕훈 시공미디어 부회장 ▲권대욱 아코르 앰베서더 호텔 대표 ▲김선태 LG유플러스 부사장 ▲김재춘 한국교육개발원 원장 ▲김한호 한국 HP부사장 ▲변도윤 전 여성부 장관 ▲팽경인 그룹세브코리아 대표 ▲한정아 한국IBM 상무 등 대기업 CEO와 석학, 사회 각 분야 리더로 구성된 ‘나눔지기(멘토)’ 260여명과 대학생 ‘배움지기(멘티)’ 2200여명이 참여한다. 제7기 나눔지기(멘토)는 1년 동안 배움지기(멘티)와 매월 정기적으로 만남을 갖고, 온라인 커뮤니티 등을 통해 수시로 접촉하며 자신의 경험과 지식을 젊은 인재들에게 전수한다. 멘토는 사회 지도층 인사 중 가운데 경력 심사 및 멘토링 운영위원회 심의를 거쳐 추천된다. 4년 이상 참여 중인 멘토가 60%에 달한다. 이 가운데 33명은 7년 연속 멘토링에 참가했다. 한편, 한국장학재단 곽병선 이사장은 이날 행사에서 개회사를 통해 대학생들에게 “사람과 사람으로 이어지는 멘토링을 통해 훌륭한 인재로 성장하고, 먼 훗날 사회에서 다시 누군가의 멘토가 되어주길 바란다”고 당부했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

이미 ‘뛰어난’ 인공지능의 기능에 인간의 숨결을 불어 넣어주는 슈퍼컴퓨터 칩이 개발됐다. 　미국 IBM과 로렌스 리버모어 국립 연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)가 손 잡고 만든 이 칩은 ‘IBM 트루노스’(IBM TrueNorth)로, 인간의 뇌와 매우 유사한 구조 및 훨씬 뛰어난 계산능력을 자랑한다는 것이 특징이다.　이를 개발한 과학자들의 설명에 따르면 IBM 트루노스 칩 16개를 조합해 만든 슈퍼컴퓨터는 1600만개의 뉴런과 40억 개의 시냅스가 처리하는 계산능력과 맞먹는 ‘실력’을 지녔으며, 복잡한 패턴을 인식하거나 주변의 정보를 통합하고 분석한 결과를 통해 추론하는 능력도 기존의 슈퍼컴퓨터에 비해 뛰어나다.　이번에 개발된 칩은 미국 내에서 핵탄두 개발을 책임지는 에너지부 산하 국가핵안전국(NNSA)의 정보처리 및 사이버안보를 지키는데 우선적으로 활용될 예정이다. 　특히 NNSA가 비축용 핵의 안전과 안정성을 보장하기 위해 사용되는 ASC(Advanced Simulation and Computing) 프로그램의 성능을 높이고, 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술인 ‘딥 러닝’ 알고리즘을 평가하는데에도 활용될 것으로 알려졌다.　로렌스 리버모어 국립연구소 소속 관계자인 짐 브레이즈는 “인간의 뇌를 닮은 컴퓨터 칩을 뜻하는 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)의 발전은 우리가 과학을 다루는 방법을 변화시킬 것”이라면서 “이러한 기술의 실현은 현존하는 가장 빠른 연산처리 시스템인 페타플롭스(petaFlops, 1초당 1000조번의 연산처리)보다 더욱 빠른 스피드를 자랑하는 컴퓨터의 등장을 가능케 할 것”이라고 기대했다. 이어 “IBM 트루노스는 뉴런과 시냅스의 움직임으로 이뤄진 사람의 뇌 시스템과 매우 유사하며, 기존의 슈퍼컴퓨터 칩보다 더 낮은 전력만을 필요로 한다는 장점이 있다”고 덧붙였다. IBM 측은 “IBM트루노스는 향후 5~7년 내 상업적 용도로 활용될 수 있을 만큼 보편화 될 것”이라고 전망했다. 　 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

인공지능 의료 혁신 사례 발표 전문의 보다 암진단 정확도 높고 적절한 치료시기까지 판단 가능 “인공지능은 이미 사람의 표정을 읽거나 감정을 알아내고 자연어를 이해하는 수준에 도달했다.” 이강윤 IBM 왓슨사업부 상무는 30일 서울 코엑스에서 열린 ‘바이오 코리아 2016’ 프로그램의 하나인 ‘디지털 헬스케어 글로벌전략포럼’에서 ‘인공지능(AI) 왓슨을 통한 의료 혁신’을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. IBM이 개발한 왓슨은 2012년 미국 뉴욕의 메모리얼슬론케터링 암센터에서 폐암 환자를 진단하기 시작한 이후 엠디앤더슨, 메이요클리닉, 클리블랜드클리닉 등에서 암 진단용 프로그램으로 활용되고 있다. 엠디앤더슨 암센터에서 사용하는 왓슨의 암 진단 정확도는 96%에 달한다. 사실상 암 전문의보다 정확도가 높다. 이 상무는 왓슨이 자기학습은 물론 치료를 시작해야 할 시점에 적당한 판단을 내리는 기능도 이미 갖췄다고 밝혔다. 이 상무는 “왓슨은 우리가 말하는 것과 쓴 것을 이해하고 새로운 내용을 학습한다”며 “심지어 우리가 쓴 글을 보고 어떤 기분으로 썼는지, 또 표정을 보면 어떤 감정인지 이해하는 수준에 도달했다”고 설명했다. 치료나 진단을 위해서는 인간의 유전자 정보와 의학 교과서, 학술 논문 등 방대한 자료를 분석해야 한다. 인간 일생의 신체 정보를 모두 자료화하면 1100TB(테라바이트·1TB는 약 1조 바이트)라는 방대한 디지털 자료가 된다. 그런데 왓슨은 1분에 100만 페이지의 학술 논문을 학습할 수 있다. 이 상무는 “어려운 과학용어를 자연어로 이해할 수 있기 때문에 내용 그대로를 파악할 수 있다”고 했다. 예를 들어 두통이 있는 환자에 대한 치료법으로 ‘아스피린’을 정했다면 위통 등의 부작용을 동시에 이해해 적용 방식을 결정한다. 마찬가지로 신경안정제를 처방할 때도 우울증 등의 부작용을 동시에 분석해 효과적인 처방법을 자체적으로 판단할 수 있다. 이 상무는 “사람이 생각하는 방법과 똑같은 방식으로 컴퓨터가 생각하게 되는 것”이라며 “이런 왓슨의 독특한 시스템을 인식 시스템(cognitive system)이라고 하는데, 문을 열고 나가기 전에 머릿속으로 패턴을 그려보고 미리 생각해보는 방식이라고 생각하면 된다”고 설명했다. 이날 행사에서는 혁신적인 휴대용 의료기기에 대한 설명도 이어졌다. 류정원 힐세리온 대표는 “400g이 채 되지 않는 초음파 무선진단기기로 미국 식품의약국(FDA) 인증을 받았다”며 “지난해부터 한국국제협력단(코이카) 사업에 참여해 베트남 광찌성 보건소 20곳에 초음파 기기를 보급하는 프로그램을 진행하고 있다”고 설명했다. 이 회사의 제품은 무선 초음파기기여서 스마트폰과 연동할 수 있는 등 편리성이 부각되고 있다. 류 대표는 “응급실에서 사망한 산모를 보고 제품 개발을 결심했다”며 “궁극적으로는 전문적인 교육을 받지 않은 일반인도 편리하게 초음파 영상을 활용해 사망률을 낮출 수 있도록 기기 개발을 계속하겠다”고 말했다. 정현용 기자 junghy77@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

일반 쥐는 물론 컴퓨터보다 미로를 더 빨리 탈출할 수 있는 이른바 ‘사이보그 쥐’가 탄생했다. 중국 저장대 판강 교수가 이끈 연구팀은 “사이보그 쥐를 만들어 동물의 지능과 컴퓨터의 지능을 융합한 ‘사이보그 지능’(Cyborg intelligence)이라는 새로운 개념의 가능성을 입증했다”고 24일 국제 학술지 플로스원(PLOS ONE) 최신호를 통해 밝혔다. 우리 인간을 비롯한 동물의 뇌와 컴퓨터의 뇌에 해당하는 CPU(중앙처리장치)는 각기 잘하고 못 하는 것이 있다. 이달초 세계를 떠들썩하게 했던 이세돌과 알파고의 바둑 대결에서 이미 컴퓨터와 생명체의 각기 다른 장단점을 확인한 바 있다. 컴퓨터의 뇌는 숫자를 처리하거나 미리 정해진 절차를 고속으로 정리하기에 좋지만, 인간을 비롯한 동물의 뇌는 새로운 환경이나 상황에 맞게 대응하는 등 더 일반적인 문제를 해결하는 데 적합하다. 사이보그 지능의 목적은 이런 두 가지 방식을 통합하는 것. 연구팀은 이번 연구에서 쥐 6마리를 대상으로 각기 다른 미로 14개를 통과하는 훈련을 시행했다. 이때 각 쥐는 ‘체감각피질’(somatosensory cortex·촉각과 위치 감각을 담당하는 부분)과 ‘내부전뇌다발’(medial forebrain bundle·보상 체계를 구성하는 부분)이라고 불리는 각 뇌 부위에 작은 전극이 삽입됐다. 이를 통해 ‘사이보그 쥐’가 완성된 것이다. 연구팀은 컴퓨터를 통해 쥐의 뇌에 삽입된 전극에 전기적 자극을 전달했다. 이 실험에서 각각의 쥐는 땅콩버터 냄새를 맡으면서 미로의 목표 지점까지 유도됐다. 미로 중에는 언덕길이나 터널, 계단 등 복잡한 장애물 요소가 포함된 것도 있었다. 연구팀은 각 쥐가 다닌 길과 전략, 소요 시간 등을 기록했다. 또한 연구팀은 14개의 미로를 각각 해결하기 위한 컴퓨터 알고리즘도 개발했다. 이들은 사이보그 쥐들이 미로를 탐색하는 동안 컴퓨터를 통해 각 쥐의 좌우 체감각피질을 자극했다. 이들 쥐는 대체로 각자의 생각대로 움직였는데 도움이 필요한 순간에는 컴퓨터 알고리즘이 효과를 발휘했다고 한다. 특히 이때 컴퓨터는 상황에 따라 사이보그 쥐에게 왼쪽이나 오른쪽으로 움직이도록 자극을 줬다. 그렇다고 해서 컴퓨터가 쥐들을 완벽하게 제어한 것이 아니라 방향 감각이나 전략을 개선하는 팁을 준 것일 뿐이라고 연구팀은 설명했다. 이는 쥐들이 한 번도 본 적이 없는 길도 자신 있게 가로지르도록 해, 막다른 길이나 같은 길을 반복하게 하는 것을 피할 수 있었다. 그 결과, 이들 쥐는 컴퓨터에서 받은 자극으로 미로를 빠져나오는 작업을 더 잘 수행할 수 있었다. 일반 쥐와 컴퓨터는 모두 작업을 완료하기 위해 거의 같은 단계를 진행해야 했지만, 사이보그 쥐는 그보다 적은 단계에서 미로를 탈출했다. 또 사이보그 쥐들은 미로 탈출에 걸린 시간은 물론 통과한 경로도 적었다. 게다가 계단 등 낯선 장애물 요소를 만났을 때 더욱 유연하게 대응했고, 동물적 본능과 지능으로 예상치 못한 문제를 푸는 능력도 갖고 있었다. 이런 지능 융합을 우리 인간에 적용하려면 상당한 시간이 걸릴 것이다. 또 안전성이나 유효성, 개인정보 보호문제 등에 대해서도 신중한 검토가 필요할 것이다. 하지만 기계가 인간을 넘어가고 있는 지금, 그 힘을 인간의 지식과 결합하지 않을 이유는 전혀 없다고 한다. 1997년 5월, 체스 세계챔피언 게리 카스파로프는 IBM의 딥블루에 역사적인 패배를 기록했다. 이는 ‘인류의 실수’(setback for humanity)로도 여겨지고 있지만, 이로 인해 카스파로프는 ‘어드밴스드 체스’(Advanced Chess)라는 새로운 체스를 고안해냈다. 이는 인간이 컴퓨터와 경쟁하는 것이 아니라 한 팀을 이뤄 협력하는 것이다. 그로부터 20년이 지난 지금 이 게임은 인간만이나 컴퓨터만의 체스보다 재미있고 도전적인 것으로 여겨지고 있다. 이와 유사하게 현재 미군에서는 인간의 지능과 자율적 무기 시스템을 결합한 ‘켄타우루스 팀’(centaur teams)이라는 프로젝트를 진행하고 있는 것으로도 알려졌다. 컴퓨터의 지식과 인간의 지식은 앞으로 이보다 밀접하게 연결돼 갈 것이다. 판강 교수팀이 쥐에게 시도한 것과 비슷한 시스템이 언젠가 우리 인간에게도 적용될 수 있다. 만일 그렇게 되면 미래의 사람들은 무선 칩을 통해 막대한 정보를 주고받는 그야말로 사이보그 인간이 돼 있을지도 모르겠다. 윤태희 기자 th20022@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

오세훈 전 서울시장의 여동생인 오세현 전 KT 신사업본부 본부장이 더불어민주당에 20대 총선 비례때표 후보로 신청했다가 철회한 사실이 뒤늦게 알려졌다. 더민주 공관위 관계자는 22일 “오 전 본부장이 서류 심사를 통과하고 면접심사를 받은 것으로 안다”면서 “처음에는 공관위원들도 오 전 시장의 동생이라는 점을 몰랐으나 면접 과정에서 알게 됐다”고 밝혔다. 공관위원들은 훌륭한 자질을 갖춘 지원자라는 평가가 많았지만 오 전 본부장은 면접 이후 신청을 스스로 철회한 것으로 전해졌다. 공관위 관계자는 “아무래도 여권 유력인사인 오 전 시장과의 관계가 부담이 되지 않았겠느냐”고 말했다. 오 전 본부장은 서울대 컴퓨터공학과를 졸업해 LG CNS컨설팅 사업본부 컨설턴트, 동부정보기술 컨설팅사업부문장, IBM 유비쿼터스컴퓨터연구소 상무 등을 거쳤다. 한편 오세훈 전 시장은 이번 총선에서 서울 종로 새누리당 후보로 공천을 확정지었다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

바둑기사 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 바둑 대결은 센세이션 그 자체였다. 수천년 동안 쌓아온 바둑의 깊이를 짧은 시간 안에 마스터해 버린 알파고의 위력은 대단했다. 바둑 고수들이 인정하는 정수로 바둑을 두어도, 이세돌 특유의 창의적인 수로 비틀어도, 알파고는 거의 흔들리지 않았다. 인간이 쌓아온 지식의 힘이 왜소하게 느껴졌고 머지않은 장래에 인간이 해온 일을 인공지능이 대체하게 될 것이라는 우려도 커졌다. 이런 가운데 우리나라도 인공지능의 발달에 빠르게 대응해야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 바둑 대결이 모은 세계의 높은 관심을 감안할 때 예상했던 반응이다. 구글 하나가 인공지능에 투자하는 천문학적 금액에 비해 우리나라 전체가 인공지능에 투자하는 수준은 터무니없이 낮고 인재도 부족하다는 지적이 나올 때마다 무력감이 밀려온다. 모두의 관심이 고조되는 때일수록 더 차분히 상황을 분석해 볼 필요가 있다. 먼저 알파고의 정체를 살펴보자. 알파고는 구글의 투자만으로 만들어진 것이 아니다. 알파고의 아버지로 불리는 영국인 데미스 허사비스의 재능만으로 만들어진 것도 아니다. 정확하게는 이들이 각각 자신들의 비교 우위를 가진 힘을 합쳐서 절묘한 협업을 통해 만들어낸 산물이다. 그래서 미국 실리콘밸리의 것만도, 영국 천재의 것만도 아닌 것이다. 딥마인드사가 알파고를 바둑의 초고수로 만들어 바둑 세계를 지배하려는 것은 아닌 것 같다. 향후 사람들이 필요로 하는 일을 수행하는 인공지능을 개발하는 데 드는 자금과 인재를 모으기 위해 이 바둑 대결을 홍보 수단으로 활용했다는 느낌이 크다. 이런 분석 아래 인공지능과 관련해 우리나라가 산업과 기술 측면에서 준비할 일이 무엇인지 생각해 보자. 우선 기업 차원에서 세계시장을 무대로 활약하는 우리 기업들이 구글처럼 세계의 뛰어난 스타트업들과 손잡는 일에 적극 나설 수 있느냐의 문제다. 우리나라 기업 문화에서 지금까지 인공지능이 자리잡지 못한 점은 바로 ‘이질적인 파트너’들과 함께 일하는 협업 정신 부족에 있다. 이질적인 파트너는 다른 산업 분야에서 나타날 수도 있고, 자사와 상대가 안 될 정도로 작은 기업일 수도 있고, 전혀 다른 문화에서 생겨난 다른 나라 기업일 수도 있다. 구글과 같은 실리콘밸리의 기업들은 재능 있는 이질적인 파트너들을 맞아들이는 데 열심일 뿐 아니라 오히려 이러한 협업을 자신들 성장 전략의 핵심으로 삼고 있다. 그러나 우리나라 기업들은 함께 일할 파트너들을 가능한 한 자기 기업 안으로 들여온다. 능력 있는 외국 기업보다 말이 잘 통하는 우리나라 기업을 선호하는 경향을 보인다. 이런 닫힌 기업 문화를 유지하면서 실리콘밸리의 기업들과 미래의 새로운 분야에서 경쟁하기는 힘들 것이다. 우리 기업들도 글로벌 능력자들과 함께 일하려는 개방형 기업 문화를 만들어 가는 것이 급선무다. 우리나라가 가진 지금까지의 인공지능 지식 역량을 어느 분야에 집중 투자할 것이냐 하는 문제도 있다. IBM이 인간이 쌓아온 지식을 습득하는 일에, 애플이 스마트한 비서를 양성하는 일에, 페이스북이 도우미 로봇을 만드는 일에 역량을 모으고 있는 것은 잘 알려져 있다. 우리나라가 지금까지 축적한 작은 역량으로 이 모든 일에 투자하는 것은 비효율적인 일임이 자명하다. 앞으로 우리나라에서 수요가 가장 늘면서도 인력 공급은 부족해지는 분야를 찾아내 인공지능이라는 뛰어난 기술력으로 보완하는 역할을 어떻게 할 것인지 잘 살펴봐야 한다. 의료, 교육, 금융, 개인 서비스 분야에 그 해답이 있어 보인다. 마지막으로 이 바둑 대결을 계기로 언론에서 전문가들이 피력한 의견들을 살펴보면 결국 우리나라가 지금 풀어야 할 가장 큰 숙제는 인재의 부족이라는 데 결론이 모아진다. 특히 우리나라가 지금까지 양성해 온 정보기술(IT) 인력들이 주로 기술적 응용 분야 위주였기에 딥러닝을 설계하는 원천 기술 분야에서는 인재가 턱없이 부족하다는 지적은 매우 아프지만 정확하다. 시간은 더 걸리겠지만 결국은 근본으로 돌아가 알고리즘 교육의 저변을 확대해 나가는 일부터 하는 것이 인재 양성의 정도라고 판단된다. 그래도 우리에게 희망을 준 것은 가공할 만한 인공지능 알파고에 맞서 외롭지만 당당히 싸우며 인간의 존엄성을 지킨 이세돌의 도전정신과 뛰어난 창의력이다. 이런 도전정신과 창의력을 가진 인재들이 새롭게 태어날 산업들에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 만들어 주는 게 정부의 책임일 뿐 아니라 우리 모두의 책임일 것이다.

“인공지능이 단순히 질문에 대한 답을 찾는 데 머무는 게 아니라 사람들의 삶에 관심을 가졌으면 좋겠다고 생각했다.” 미래창조과학부 주최로 16일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘인공지능 국제 심포지엄’에서 롭 하이 IBM 최고기술책임자(CTO)가 IBM의 인공지능 컴퓨터 왓슨의 발전 과정을 설명하면서 한 말이다. 그는 인공지능이 강화된다는 것은 결국 인간 심리에 대한 경험이 쌓여 궁극적으로는 인간 심리에 접근하는 것을 뜻한다고 설명했다. 가령 은행에서 주택담보대출을 팔 때 인공지능을 이용한다고 하면 단순히 제품에 대한 질의응답 시스템을 구축하기보다 소비자들과의 관계를 형성하는 데 목적을 둘 수 있다. 주택담보대출을 받는 사람들은 보통 이직, 이사, 자녀 졸업 등의 큰 행사가 있다는 것을 인공지능이 파악하고 이런 내용으로 대화를 나눈다면 일반 소비자가 구매자가 될 확률이 높아진다는 것이 IBM 측 설명이다. 그는 또 구글의 알파고와 이세돌 9단의 대결에 대해 묻는 질문에 “아주 좋은 시기에 시의적절한 이벤트를 벌였고, 업계에 아주 좋은 징조”라고 대답했다. IBM과 구글을 비교해 달라는 질문에는 “사과와 오렌지를 비교하는 것과 같다”면서도 “IBM은 개별 기술이 아니라 여러 기술을 결합해 적용하는 쪽에 관심을 갖고 있고 딥마인드는 현재 학술적인 측면에 더 관심이 있는 것 같다”고 설명했다. 현재 IBM은 32개의 왓슨 서비스를 공개해 다양한 이용자들이 각자 목표에 맞게 활용하도록 하고 있으며 곧 한국어 버전도 출시할 예정이다. 우리나라의 인공지능 연구·개발 현황을 발표한 김형철 정보통신기술진흥센터 CP는 우리나라가 개발한 인공지능 소프트웨어인 엑소브레인이 오는 10월 퀴즈쇼 도전에 나설 계획이라고 발표했다. 김 CP는 “아직 미흡하지만 올 10월 장학퀴즈 형태로 엑소브레인이 국내 학생들과 대결을 펼칠 예정”이라며 “수준은 주 장원전 우승자 정도”라고 말했다. 엑소브레인은 장학퀴즈 시뮬레이션 결과 33회 중 25회를 우승해 76%의 승률을 기록했다. 마웨이잉 마이크로소프트 리서치 아시아 부소장은 인공지능의 싸움은 결국 데이터가 좌우한다며 “데이터가 클수록 인공지능의 정확성이 높아지고, 이게 빅데이터의 힘”이라고 말했다. 특히 그는 인간과 인공지능의 관계가 변했음을 조심스럽게 밝혔다. 그는 “기계의 지능은 과거 인간을 보조했지만 최근 패턴이 바뀌는 것을 볼 수 있다”며 “더 많은 일자리를 기계가 수행하고 자동화되면 기계가 중심이 되고 이 순환 고리에 인간이 데이터 등을 제공하는 역할로 참여하게 된다”고 설명했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

독일 하노버에서 15일(현지시간) 열린 세계 최대 정보통신박람회인 ‘2016 세빗’에서 참가자들이 IBM의 인공지능 로봇인 페퍼를 살펴보고 있다. 이번 박람회는 오는 18일까지 열린다. 하노버 AFP 연합뉴스

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

한양대학교는 오는 18일부터 서울 성동구 교내 박물관 테마전시실에서 국내 최초의 아날로그 컴퓨터를 개발한 이만영 박사의 생애를 조명하는 ‘이만영(1924~2013) 박사와 한국 최초의 컴퓨터’ 전시회를 개최한다. 학교 박물관 측은 이만영 교수가 IBM 등 외국 컴퓨터가 도입되기 전인 1964년 진공관을 아날로그 방식으로 직접 조립해 완성한 ‘아날로그 전자계산기 3호기’를 공개한다. 사진은 이만영 박사와 아날로그 전자계산기 3호기. 연합뉴스

●박일흠(전 대검찰청 감찰부장)씨 별세 이석수(특별감찰관)씨 장인상 11일 서울성모병원, 발인 15일 오전 5시 30분 (02)2258-5940 ●양승필(전 화천군수)씨 별세 철웅(성균관대 신소재공학과 교수)경모(삼성전자 근무)씨 부친상 황보영옥(한국투자증권 FICC본부장)씨 장인상 12일 삼성서울병원, 발인 15일 오전 8시 (02)3410-6914 ●한부연(부영그룹 상무)씨 모친상 12일 원주 세브란스 기독병원, 발인 14일 오전 9시 (033)744-3970 ●우종오(전 용인군수)씨 별세 제웅(한국국방연구원 연구위원)씨 부친상 권혁노(캐나다 거주)박진우(한국전력기술 부장)이용수(환경지원단 팀장)씨 장인상 김미경(덕성여대 중앙실험관리실 연구교수)씨 시부상 13일 삼성서울병원, 발인 15일 오전 9시 (02)3410-3151 ●임인수(창원대 교수)희수(장안대 교수)희자(다람어린이집 원장)희란(매교예사랑실버케어 원장)씨 모친상 우종안(법무법인 화우 고문)이성용(사업)송도영(한국IBM 실장)씨 장모상 서은정(대전대 교수)씨 시모상 12일 서울성모병원, 발인 14일 오전 6시 30분 (02)2258-5940 ●조재훈(더케이저축은행 감사실장)씨 모친상 조연상(강남할아버지한의원 원장)신경규(예수전도단 선교사)씨 장모상 13일 서울아산병원, 발인 15일 오전 7시 (02)3010-2293

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

전 세계를 충격의 도가니로 몰고 있는 인공지능 바둑기사 알파고는 딥러닝을 통해 탄생한 괴물이다. 딥러닝 기법은 제프리 힌턴 박사가 2006년에 개발했다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모사한 인공신경망이 진화를 거듭해 온 최종 산물 중의 하나다. 구글의 알파고는 IBM의 왓슨과 함께 인류의 미래를 송두리째 흔들어 놓으며 상상을 초월하는 세상을 예고한다. 이제 인공지능과 빅데이터 기술은 신성한 법률의 세계에도 침투하기 시작했다. 미래학자 레이 커즈와일이 예언한 2045년이 오기 전에 인공지능으로 무장한 로봇 변호사의 등장을 암시하는 징후들이 발견된다. 미국 실리콘밸리 중심부에 자리잡은 블랙스톤 디스커버리라는 기업은 인공지능과 빅데이터 기법을 이용해 수백만 건의 법률 자료를 순식간에 분석하는 지능형 검색 기술을 개발했다. 블랙스톤 디스커버리는 미국 법무부를 포함해 이미 많은 고객을 확보하고 있고, 2012년 그 유명한 삼성과 애플의 특허 소송에 참여할 수 있었다. 최근에 미국의 스타트업인 위보스는 빅데이터 등의 기술을 적용해 이혼 확률을 예측하는 소프트웨어를 개발했고 이혼 관련 법률 서비스를 시작했다. 결국 이런 기술들은 첨단 인공지능 기술을 바탕으로 법률적 의미가 있는 모든 자료를 분석하고 패턴을 추출하고 그와 관련된 분쟁의 방향을 예측하는 괴물로 성장할 것이다. 위보스와 블랙스톤 디스커버리가 창립되기 전에 이미 컴퓨터 시스템은 법률 세계에 도전장을 던졌다. 2002년에 미국 연방대법원의 판결 결과를 예측하는 프로젝트가 진행됐다. 예측 프로그램으로 무장한 컴퓨터와 법률전문가의 대결이었다. 기술 수준은 지금보다 보잘것없는 상황이었지만 결과는 컴퓨터의 승리로 끝났다. 컴퓨터의 정확도는 75%였지만 법률전문가들은 59% 정도로 만족해야 했다. 대법원의 판결에 따라 경제구조가 급격한 영향을 받는 미국에서 이런 결과는 충격이 아닐 수 없었다. 이 프로젝트에 사용한 기술은 딥러닝을 이용해 학습하고 진화하는 형태는 아니었지만, 첨단 기술로 무장한 지능형 법률가의 탄생을 예고하는 대사건이었다. 인간과 컴퓨터가 벌인 이 대결의 충격이 사라질 무렵인 2006년 딥러닝이 탄생했고, 그해 미국 특허 소송의 최고 전문가 중 한 명인 리처드 포스너 판사는 그의 논문 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 긍정적 입장을 표명했다. 몇 개의 변수를 관찰해 판결을 예측하는 단순한 프로그램이 아니라 인간처럼 판단하면서 순식간에 데이터를 처리하고 상대방의 공격을 무력화하는 해법을 제시하는 인공지능 법률가가 탄생한다면 그렇게 단순한 문제는 아닐 것이다. 판사, 검사, 변호사가 동시에 이 인공지능 법률가의 도움을 받는다면 소송은 어떤 식으로 준비되고 어떤 식으로 재판이 진행될까. 재판의 결과에 대한 법적 정의는 어디에 있는 것일까. 이런 걱정을 하고 있는 사이에 법률은 인공지능, 빅데이터 기술과 융합해 비즈니스로 급격하게 진화하고 있고, 법률 생태계는 이미 새로운 국면을 맞이하고 있다. 새로운 세상을 열어 갈 인공지능 시장을 선점하기 위해 IBM, 구글 등의 해외 거대 정보기술(IT) 기업들은 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 인공지능을 의료, 금융, 법률 분야에 적용하는 대대적인 실험을 하고 있으며, 이런 분위기 속에서 법률 스타트업 기업들이 속출하고 있다. 대표적으로는 IBM의 인공지능인 왓슨을 기반으로 한 지능형 법률 자문회사인 로스인텔리전스가 있다. 로스인텔리전스는 단순 키워드 검색이 아니라 일상의 대화체로 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 대답을 근거 자료와 함께 제공해 ‘스마트한 자료 조사’가 가능하게 한다. 알파고와 이세돌의 대결에서 진정한 승자는 구글이라고 한다. 그러나 진정한 승자는 이세돌을 응원하는 대한민국 국민일 것이다. 우리는 이 대국을 통해 인공지능의 의미와 영향력을 생생하게 느끼게 됐으니 말이다. 알파고 사태를 기점으로 우리가 미래 성장 동력으로 인공지능에 집중한다면 법률 융합뿐 아니라 금융, 복지, 범죄예방 등 모든 분야에서 세기의 작품을 만들 수 있지 않을까?